CN101965062A - 一种基于干扰协调的小区间用户调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于干扰协调的小区间用户调度方法，通过确定目标用户，并获取该用户在所在小区的空间签名；生成干扰空间的正交补空间；寻找空间签名在正交补空间的用户；搜索可调度用户。本发明所提出的基于干扰协调的小区间多用户调度方法，即不需要基站交换信息，而且有效地抑制了小区间干扰，提高无线信道资源的利用率。

Description

一种基于干扰协调的小区间用户调度方法

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种基于干扰协调的小区间用户调度方法。

背景技术

在目前讨论的很多下一代无线通信的标准如3GPP的LTE和LTE-Advanced，IEEE 802.16m等均采用了OFDMA接入方式，使小区内的用户信息承载在相互正交的不同子载波上，因此载波间和小区内的干扰基本可以避免，所有的干扰都来自邻小区。较小的频率复用因子会导致严重的小区间干扰，极大降低小区性能，因此必须有效抑制小区间干扰。尤其在LTE-Advanced的讨论中，多点协作(CoMP)作为一个增强技术，已经成为讨论热点，而CoMP与MIMO技术的结合也成为研究的一个必然课题，CoMP的研究必然会涉及到多小区间干扰抑制的问题，抑制小区间干扰的技术有3类：小区间干扰协调；小区间干扰随机化和小区间干扰删除。

有文献提出采用部分频率复用(SFR)技术，假定小区中心频率复用因子是1，边缘频率复用因子是3或更大，相邻小区边缘用户使用的频带不同，可以有效抑制了小区间干扰，但是小区边缘用户只能使用部分频带，因此频率选择性调度增益和峰值速率低。还有技术在发射端预编码，通过信道的块对角化抑制小区间干扰，但是需要系统内所有小区协作，复杂度高，效率低。还有文献提出采用跳频减轻小区间干扰，是现有方法的直接推广，但是跳频图案设计困难，不易于实施。目前也有学者尝试把比例公平调度算法推广到频率复用因子为1的情况并提出了SerFR算法，提高了边缘用户的频率选择性调度增益，但是改善小区间干扰能力有限。波束成形技术也是一种常用的消除干扰的方法，可以利用波束成型将发射功率对准接收端方向，减少在其他方向上接收端受到的干扰，但是如何确定波束形成向量，如何针对进行有效地反馈当前的信道场景，也是非常棘手的一个问题。

基于以上分析，如何有效地进行小区间的干扰抑制，如何针对小区间的具体场景进行用户的分配都是在目前讨论的多点协作技术中急需解决的问题。

发明内容

本发明的目的是为解决上述问题，而提出的一种基于干扰协调的小区间用户调度方法。

为实现上述目的，本发明所公开的基于干扰协调的小区间用户调度方法，包括：确定目标用户，并获取该用户在所在小区的空间签名；生成干扰空间的正交补空间；寻找空间签名在正交补空间的用户；搜索可调度用户。

进一步地，所述确定目标用户，并获取该用户在所在小区的空间签名包括：在服务小区b内确定目标用户k，采用现有信道估计技术估计出其信道增益矩阵

进一步地，利用奇异值分解SVD技术对该信道状态信息进行分解角阵

中元素的最大值即为

的第一特征值

其对应的右奇异值向量

作为发送波束成形向量，对应的左奇异值向量即为小区b内用户k在子信道c上的空间签名。

进一步地，所述在生成干扰空间的正交补空间之前确定目标用户k在小区l的子信道c上干扰空间签名。

进一步地，所述确定目标用户k在小区l的子信道c上干扰空间签名包括：采用奇异值分解SVD技术得到用户k到邻小区l的信道增益矩阵

，则可以得到其第一特征值对应的左奇异值向量

，即为小区b内用户k在小区l内子信道c上的干扰空间签名。

进一步地，所述生成干扰空间的正交补空间之前确定目标用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合。

进一步地，所述确定目标用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合包括：假定系统共有B个小区，则依次得到用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上的签名空间分别为：，则小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合可以表示为： $S_{b,c}={[u_{b,c,k}^1,u_{b,c,k}^2,...,u_{b,c,k}^l,...,u_{b,c,k}^{b-1},u_{b,c,k}^{b+1},...,u_{b,c,k}^B]}^H.$

进一步地，所述生成干扰空间签名的正交补空间包括：对小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合S_b，c进行奇异值分解，即

S_b，c＝UΛV $U={[u_{b,c}^1,...,u_{b,c}^{B-1}]}^T,$ $V={[v_{b,c}^1,...,v_{b,c}^{N_r}]}^T$

假定S_b，c的秩为γ，则可以得到零奇异值对应的N_r-γ个右奇异值向量，用v_γ+1，v_γ+1，…，

表示；则正交补空间可以表示为：

$G_{b,c}^{\⊥}=\mathrm{Null}\left(S_{b,c}\right)=\mathrm{span}\{v_{\mathrm{\γ}+1},v_{\mathrm{\γ}+2},...,v_{N_r}\}.$

进一步地，所述寻找空间签名在正交补空间内的用户包括：当被调度用户k的空间签名

在正交补空间中，则满足：

因此可以通过上式找到所有空间签名在其正交补空间内的用户。

进一步地，所述搜索可调度用户包括：按照下式条件在小区b内进行可调度用户k的搜索，只要使其同时满足

就可以使得被调度用户k在子信道c上的空间签名和B-1个干扰信道的空间签名正交，同时使得等效特征值最大。

本发明的有益效果是：本发明所提出的基于干扰协调的小区间多用户调度方法，即不需要基站交换信息，而且有效地抑制了小区间干扰，提高无线信道资源的利用率。

附图说明

图1是本发明实施例基于干扰协调的小区间用户调度方法实现流程示意图。

具体实施方式

本发明提出一种基于干扰协调的小区间多用户调度方法。根据用户反馈的信道信息，构造波束成形向量、张成干扰空间，基于干扰空间的正交补空间提出了一种干扰协调算法并进一步基于用户公平性考虑，提出了一种基于比例公平干扰协调算法。算法不仅有很强的分布式特性，即不需要基站交换信息，而且有效地抑制了小区间干扰，提高无线信道资源的利用率。

下面对本发明技术方案进行总体描述：

假定MIMO-OFDMA系统内有B个小区，小区不分扇区。基站在小区中心，配置N_t根发射天线。用J_b(b＝1，…，B)表示基站b的用户集合，用户只接受所在基站的服务，配置N_r根接收天线。具有相似衰落特性的n个连续子载波被当作1个子信道，并将其作为最小的调度单元进行资源分配，在性能基本不变的情况下减小控制信息的开销，所有小区的子信道相同，子信道数为C。每个子信道在一个调度周期内只能分配给一个用户，基站控制子信道的开启和关闭。不同小区中使用相同的子信道的用户称为同道用户，相邻小区的同道用户间存在干扰。假设所有基站到任何一个接收端的信道状态信息经接收端检测后，无差错无时延地反馈到所在基站。

用

表示小区b内用户k在子信道c上的信道增益矩阵，利用奇异值分解，可以得到信道的特征值，令

为第一特征值，在室外，第一特征值一般远大于其他特征值，那么可以选择

对应的右奇异值向量作为发送波束成形向量，使信号能量集中在接收用户方向，提高接收端的信噪比，同时减

小对其他方向上用户的干扰。选择左奇异值向量做接收滤波。小区b内用户k在子信道c上的接收信号是所有B个小区同频子信道信号的叠加：

$y_{b,c,k}=\underset{l=1}{\overset{B}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{b,c,k}^l{x}_{c,k}^l+n_m$

$=u_{b,c,k}^b{\mathrm{\λ}}_{b,c,k}^b\sqrt{p_{c,k}^b}{d}_{c,k}^b+\underset{l=1,l\≠b}{\overset{B}{\mathrm{\Σ}}}{U}_{b,c,k}^l{\mathrm{\Λ}}_{b,c,k}^l{V}_{b,c,k}^l{v}_{l,c,k}^l\sqrt{p_{c,k}^l}{d}_{c,k}^l+n_{b,c,k}---\left(1\right)$

式中表示基站l在子信道c上到基站b内同道用户k的信道，当l≠b时，

是小区l对小区b内用户k在子信道c上的干扰信道，

是基站l内子信道c上用户k的发送信号，

是基站l内子信道c上用户k的波束成型向量；

是基站l的发送数据，

是基站l发送功率。

对(1)式采用左奇异值向量

进行滤波，得

${\hat{y}}_{b,c,k}={\left(u_{b,c,k}^b\right)}^H{y}_{b,c,k}$

$={\mathrm{\λ}}_{b,c,k}^b\sqrt{p_{b,c,k}^b}{d}_{b,c,k}^b+\underset{l=1,l\≠b}{\overset{B}{\mathrm{\Σ}}}{{\left(u_{b,c,k}^b\right)}^{H}U}_{b,c,k}^l{\mathrm{\Λ}}_{b,c,k}^l{V}_{b,c,k}^l{v}_{l,c,k}^l\sqrt{p_{c,k}^l}{d}_{c,k}^l+n_m---\left(2\right)$

式(2)中

的第一项是用户k的有用信号，第二项是同道干扰。通常因此，仅当

时，才能消除同道干扰，由于室外第一特征值一般远大于其他特征值，可以只考虑干扰信道的第一特征值对应得左奇异值向量，即当时，同道干扰可以忽略。

为分析方便，作以下定义：

：小区b内用户k在子信道c上的空间签名；

：用户k在小区l的在子信道c上干扰空间签名；

只有当

即两个空间签名正交时，可以消除同道干扰。，进一步地可以描述为：在小区b内调度用户k，使其在子信道c上的空间签名和B-1个干扰信道的空间签名正交，同时使等效特征值最大，即：

(3)

式(3)中

是基站b内调度用户k在子信道c上的第一特征值，

是对应的空间签名。

是小区b的信道c上的B-1个同道干扰空间签名矩阵，表示为

$S_{b,c}={[u_{b,c,k}^1,u_{b,c,k}^2,...,u_{b,c,k}^l,...,u_{b,c,k}^{b-1},u_{b,c,k}^{b+1},...,u_{b,c,k}^B]}^H$

其中

l≠b是小区l对小区b的子信道c上用户k的同道干扰空间签名。在小区l的子信道c没有被占用，或干扰功率可以忽略不计时， $u_{b,c,k}^l=[\mathrm{0,0},...,0].$

将小区b内子信道c的干扰空间签名矩阵S_b，c行张成(row span)得到行空间：

子信道c上的同道干扰用户的空间签名都在G_b，c中，即：

l≠b，称G_b，c为小区b内子信道c的干扰空间。G_b，c的正交补空间

中的用户满足式(3)中的限制条件。因此，本发明提出一种基于正交补空间的调度算法，在小区b的用户中调度等效特征值最大而且空间签名在干扰空间的正交补空间的用户k。

根据子空间理论，正交补空间是干扰空间签名矩阵S_b，c的零空间，即：

由张成集定理可知，零空间Null(S_b，c)由零空间的基张成，令干扰矩阵S_b，c的秩为γ，则零空间Null(S_b，c)的基为Nr-γ维。通过奇异值分解可以构造Null(S_b，c)的标准正交基。

令S_b，c＝UΛV， 由奇异值向量的性质得

j＝γ+1，γ+2，…，Nr，而且零奇异值对应的N_r-γ个右奇异值向量v_γ+1，v_γ+1，…，

线性无关，组成了零空间Null(S_k)的基，即有：

$G^{\⊥}=\mathrm{Null}\left(S_{b,c}\right)=\mathrm{span}\{v_{\mathrm{\γ}+1},v_{\mathrm{\γ}+2},...,v_{N_r}\}---\left(4\right)$

如果被调度用户k的空间签名在Null(S_b，c)中，那么

式(3)的最优化问题转变成式(5)

进一步考虑到算法的公平性，某些用户与干扰正交的子信道多，正交子信道信噪比大，可以获得大量的资源，另一些用户因为找不到和干扰正交的子信道或正交子信道性能差而失去占用资源的机会，导致通信中断。为了保持用户公平性，本发明进一步引入比例公平系数，正交补空间调度的优先级计算公式如下：

$p_{b,c,k}\left(n\right)=\frac{{\mathrm{DRC}}_{b,c,k}\left(n\right)}{R_{b,k}\left(n\right)}{\left|\right|{\mathrm{\λ}}_{b,c,k}\left|\right|}_F^2---\left(6\right)$

其中，DRC_b，c，k(n)是基站b中用户k在子信道c上可达速率。R_b，k(n)表示用户k在时刻n以前的平均速率，用(7)式表示。

$R_{b,k}(n+1)=\left\{\begin{array}{cc}(1-\mathrm{\α})R_{b,k}\left(n\right)+\mathrm{\αD}{\mathrm{RC}}_{b,c,k}\left(n\right),& \mathrm{user\; k\; scheduled}\\ {\mathrm{\αDRC}}_{b,c,k}\left(n\right),& \mathrm{user\; k\; unscheduled}\end{array}\right.---\left(7\right)$

式中α是遗忘因子。

结合比例公平正交补空间调度的优先级，小区间干扰协调问题描述为：

式(8)的最优化过程即为本发明所提出基于正交补空间的比例公平干扰协调算法，在基站b内调度空间签名在干扰空间的正交补空间，而且式(6)表示的优先级最高的用户k。

下面结合附图对本发明的具体实施方式进行介绍，图1为该实施例的流程示意图，参照图1，本实施例基于干扰协调的小区间用户调度方法的具体步骤如下：

步骤S101：确定目标用户，获取其信道信息；

在服务小区b内确定目标用户k，采用现有信道估计技术估计出其信道增益矩阵

，利用现有的奇异值分解(SVD)技术对该信道状态信息进行分解

对角阵

中元素的最大值即为

的第一特征值

，其对应的右奇异值向量

作为发送波束成形向量，对应的左奇异值向量即为小区b内用户k在子信道c上的空间签名。

步骤S102：确定目标用户k在小区l的子信道c上干扰空间签名；

采用与步骤一类似的方法得到用户k到邻小区l的信道增益矩阵

，则可以采用与步骤一相同的方法得到其第一特征值对应的左奇异值向量

，即为小区b内用户k在小区l内子信道c上的干扰空间签名。

步骤S103：确定目标用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合；

假定系统共有B个小区，则依据步骤二所提方法可以依次得到用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上的签名空间分别为：，则小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合可以表示为：

$S_{b,c}={[u_{b,c,k}^1,u_{b,c,k}^2,...,u_{b,c,k}^l,...,u_{b,c,k}^{b-1},u_{b,c,k}^{b+1},...,u_{b,c,k}^B]}^H$

步骤S104：生成干扰空间签名的正交补空间；

对由步骤三得到的小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合S_b，c进行奇异值分解，即

S_b，c＝UΛV， $U={[u_{b,c}^1,...,u_{b,c}^{B-1}]}^T,$ $V={[v_{b,c}^1,...,v_{b,c}^{N_r}]}^T$

假定S_b，c的秩为γ，则可以得到零奇异值对应的N_r-γ个右奇异值向量，用v_γ+1，v_γ+1，…，

表示。

则正交补空间可以表示为：

$G_{b,c}^{\⊥}=\mathrm{Null}\left(S_{b,c}\right)=\mathrm{span}\{v_{\mathrm{\γ}+1},v_{\mathrm{\γ}+2},...,v_{N_r}\}$

步骤S105：寻找空间签名在正交补空间内的用户；

如果被调度用户k的空间签名

在正交补空间中，那么会满足下式：

因此可以通过上式找到所有空间签名在其正交补空间内的用户。

步骤S106：修正得到基于公平性考虑的特征值；

采用下述表达式得到基于比例公平性考虑的特征值表示p_b，c，k(n)。

$p_{b,c,k}\left(n\right)=\frac{{\mathrm{DRC}}_{b,c,k}\left(n\right)}{R_{b,k}\left(n\right)}{\left|\right|{\mathrm{\λ}}_{b,c,k}\left|\right|}_F^2$

其中，DRC_b，c，k(n)是基站b中用户k在子信道c上可达速率。R_b，k(n)表示用户k在时刻n以前的平均速率，用下式式表示。

$R_{b,k}(n+1)=\left\{\begin{array}{cc}(1-\mathrm{\α})R_{b,k}\left(n\right)+\mathrm{\αD}{\mathrm{RC}}_{b,c,k}\left(n\right),& \mathrm{user\; k\; scheduled}\\ {\mathrm{\αDRC}}_{b,c,k}\left(n\right),& \mathrm{user\; k\; unscheduled}\end{array}\right.$

式中α是遗忘因子。

步骤S107：搜索可调度用户；

基于以上步骤，按照下式条件在小区b内进行可调度用户k的搜索，只要使其同时满足

就可以使得被调度用户k在子信道c上的空间签名和B-1个干扰信道的空间签名正交，同时使得等效特征值最大，从而达到干扰抑制的目的。

综上所述，本发明具有如下有益效果：

本发明提出一种基于干扰协调的小区间多用户调度方法。即不需要基站交换信息，而且有效地抑制了小区间干扰，提高无线信道资源的利用率。

本发明基于干扰空间的正交补空间提出了一种干扰协调算法，并通过进一步公式推导简化了该算法的实施。

本发明提供了一种基于比例公平干扰协调算法，引入了比例公平因子，使得算法的实施更具有鲁棒性。

以上所描述的仅为本发明较佳实例，当然不能以此来限定本发明的权利范围，因此，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员都可根据本发明做出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应当属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (10)

1.一种基于干扰协调的小区间用户调度方法，其特征在于：确定目标用户，并获取该用户在所在小区的空间签名；生成干扰空间的正交补空间；寻找空间签名在正交补空间的用户；搜索可调度用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述确定目标用户，并获取该用户在所在小区的空间签名包括：在服务小区b内确定目标用户k，采用现有信道估计技术估计出其信道增益矩阵

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于：利用奇异值分解SVD技术对该信道状态信息进行分解

角阵

中元素的最大值即为的第一特征值

，其对应的右奇异值向量

作为发送波束成形向量，对应的左奇异值向量

即为小区b内用户k在子信道c上的空间签名。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：所述在生成干扰空间的正交补空间之前确定目标用户k在小区l的子信道c上干扰空间签名。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于：所述确定目标用户k在小区l的子信道c上干扰空间签名包括：采用奇异值分解SVD技术得到用户k到邻小区l的信道增益矩阵

，则可以得到其第一特征值对应的左奇异值向量

，即为小区b内用户k在小区l内子信道c上的干扰空间签名。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于：所述生成干扰空间的正交补空间之前确定目标用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于：所述确定目标用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合包括：假定系统共有B个小区，则依次得到用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上的签名空间分别为：

，则小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合可以表示为： $S_{b,c}={[u_{b,c,k}^1,u_{b,c,k}^2,...,u_{b,c,k}^l,...,u_{b,c,k}^{b-1},u_{b,c,k}^{b+1},...,u_{b,c,k}^B]}^H.$

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述生成干扰空间签名的正交补空间包括：对小区b内的用户k在所有的B-1个相邻小区的子信道c上干扰空间签名的集合S_b，c进行奇异值分解，即

S_b，c＝UΛV $U={[u_{b,c}^1,...,u_{b,c}^{B-1}]}^T,$ $V={[v_{b,c}^1,...,v_{b,c}^{N_r}]}^T$

假定S_b，c的秩为γ，则可以得到零奇异值对应的N_r-γ个右奇异值向量，用v_γ+1，v_γ+1，…，

表示；则正交补空间可以表示为：

$G_{b,c}^{\⊥}=\mathrm{Null}\left(S_{b,c}\right)=\mathrm{span}\{v_{\mathrm{\γ}+1},v_{\mathrm{\γ}+2},...,v_{N_r}\}.$

9.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述寻找空间签名在正交补空间内的用户包括：当被调度用户k的空间签名

在正交补空间中，则满足： $\mathrm{rank}\{u_{b,c,k}^b,v_{\mathrm{\γ}+1},v_{\mathrm{\γ}+1},...,v_{N_r}\}=N_r-\mathrm{\γ}$

因此可以通过上式找到所有空间签名在其正交补空间内的用户。

10.如权利要求7所述的方法，其特征在于：所述搜索可调度用户包括：按照下式条件在小区b内进行可调度用户k的搜索，只要使其同时满足

就可以使得被调度用户k在子信道c上的空间签名和B-1个干扰信道的空间签名正交，同时使得等效特征值最大。