CN102932042A - 一种基于干扰对齐的认知mimo系统用户调度方法 - Google Patents

Abstract

一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法，（1）授权用户获取信道信息H₀，基站获取信道信息H₀，认知用户获取信道信息H₀、H_i，H₀、H_i表示授权用户与基站之间、认知用户与基站之间的信道矩阵；（2）授权用户、基站以及认知用户均对H₀做奇异值分解；（3）授权用户根据信道状态确定使用的空间子信道的个数m₀，并将该信息通报给基站，认知用户监听授权用户空间子信道使用情况m₀，计算自己的未归一化预编码矩阵P_i及其范数PP_iP，将PP_iP发送给基站；（4）基站比较PP_iP，得到应调度的认知用户编号ξ；（5）授权用户构造出预编码矩阵P₀，基站将激活信号发送给应调度的认知用户；（6）收到激活信号的认知用户对P_ξ的每列进行单位化得P′_ξ；（7）授权用户和激活认知用户分别经过P₀和P′_ξ预处理，向基站发送信号。

Description

一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法

【技术领域】

本发明涉及一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法。

【背景技术】

随着无线通信系统的快速发展，无线频谱资源作为一种不可再生资源，其稀缺特性越发明显。固定的频谱分配政策导致了可以授权给新的应用的频谱资源极度匮乏，极大的限制了无线通信的发展。此时，人们开始把重点从寻求新的空闲频谱资源转移到提高频谱利用率上来。认知无线电（Cognitive radio）作为一种提高频谱利用率的技术，成为了研究的热点。在认知用户的传输不影响授权用户传输或对授权用户传输的干扰低于某个门限时，该技术允许认知用户动态接入授权用户频谱。

随着研究的深入，人们开始尝试从多个维度发掘通信的可能，空域资源便是其中的一个重要方面。多输入多输出（Multi-inputmulti-output，MIMO）技术是近年来无线通信领域的一项突破性技术，该技术能够使空域资源得到充分利用。研究人员将认知无线电技术与MIMO技术相结合进行研究，通过将认知信号和授权信号放在相互正交的子空间中进行传输，从而保证了授权业务和认知业务在空域无干扰共存。干扰对齐（Interference alignment）技术正是基于上述思想的一种典型设计。

在近些年出现的相关研究中，PERLAZA S M,DEBBAH M,LASAULCE S,CHAUFRAY J-M.Opportunistic Interference Alignmentin MIMO Interference Channel[A].Proceedings of IEEE 19thInternational Symposium on Personal,Indoor and Mobile RadioCommunications[C],Cannes,France,2008.1-5一文所研究的系统仅含一对认知收发信机，并未考虑多认知用户场景，AMIR M,EL-KEYIA,NAFIE M.Constrained Interference Alignment and the Spatial Degreesof Freedom of MIMO Cognitive Network[J].IEEE Transaction onInformation Theory,2011,57(5):2994-3004一文所研究的认知系统虽然包含多对收发信机，但场景更适合于分布式网络。对于中心式的蜂窝移动通信系统，基站同时向多个终端提供服务，因此，对认知MIMO在下行广播通信及上行多址接入中应用的研究成为必要。文献KRIKIDIS I.A SVD-Based Location Coding for Cognitive Radio inMIMO Uplink Channels[J].IEEE Communications Letters,2010,14(10):912-914基于干扰对齐的思想，研究了由一个基站、一个授权用户以及一个认知用户构成的上行通信系统，该研究尚存在一些不足，如未研究更普遍的多认知用户场景；对认知用户的认知能力要求太高，不仅能够在频域感知，也要感知空间子信道的使用状态等。

【发明内容】

本发明的目的在于提供一种授权业务与认知业务的无干扰共存的一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法，其包括如下步骤：

（1）授权用户获取信道信息H₀，基站获取信道信息H₀，认知用户获取信道信息H₀、H_i，其中H₀、H_i分别表示授权用户与基站之间、认知用户与基站之间的信道矩阵；

（2）授权用户、基站以及认知用户均对H₀做奇异值分解，即

$H_0=U_0{\mathrm{\Λ}}_0{V}_0^H,---\left(1\right)$

其中(·)^H表示共轭转置，U₀和V₀的列反映了相应的系统信道等效为去耦子信道的空间特征，Λ₀是主对角线元素为非负实数，其余元素全为零的矩阵，且它的主对角线的元素表示相应的去耦子信道的传输增益，降序排列，即

N_R为基站端天线数；

（3）授权用户根据信道状态确定使用的空间子信道的个数m₀，并将该信息通报给基站，认知用户监听授权用户空间子信道使用个数m₀，计算出各自未归一化的预编码矩阵P_i，

$P_i={\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_0,---\left(2\right)$

再计算其范数PP_iP，并将PP_iP发送给基站；

（4）基站比较PP_iP，得到应调度的认知用户编号ξ，

$\mathrm{\ξ}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\min P{P}_{i}P=\underset{1\≤i\≤K}{\arg \min }P{\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_{0}P;---\left(3\right)$

（5）授权用户构造出预编码矩阵P₀，基站将激活信号发送给应调度的认知用户；

（6）收到激活信号的认知用户对P_ξ中的每列进行单位化， ${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},j}=\frac{p_{\mathrm{\ξ},j}}{P{p}_{\mathrm{\ξ},j}P},$ j＝1,2,…N_R-m₀，(4)

$P_{\mathrm{\ξ}}^{\′}=[{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},1},{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},2},...{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},N_R-m_0}],---\left(5\right)$

得到P′_ξ；

（7）授权用户和激活认知用户分别经过P₀和P′_ξ预处理，向基站发送信号，基站利用

进行接收滤波得到的信号如下式：

其中

和

分别为授权用户和激活认知用户发送的信号，令

令

x₀和x_ξ分别表示授权用户和激活认知用户发送的符号向量，n表示加性高斯白噪声，噪声分量的方差均为

表示m₀×m₀的零阵。

在上述技术方案的基础上，所述步骤（3）和（6），认知用户预编码矩阵的求解如下：

$P_i={\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_0,$

${\stackrel{\‾}{p}}_{i,j}=\frac{p_{i,j}}{P{p}_{i,j}P},$ j＝1,2,…N_R-m₀，

$P_i^{\′}=[{\stackrel{\‾}{p}}_{i,1},{\stackrel{\‾}{p}}_{i,2},...{\stackrel{\‾}{p}}_{i,N_R-m_0}].$

在上述技术方案的基础上，所述步骤（4），应激活认知用户编号的求解按照下式：

$\mathrm{\ξ}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\min P{P}_{i}P=\underset{1\≤i\≤K}{\arg \min }P{\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_{0}P.$

与现有技术相比，本发明考虑了多认知用户的情景，且基于干扰对齐思想合理的设计了预编码矩阵的求解方法，实现了授权业务与认知业务的无干扰共存，并对认知用户进行了合理的调度，显著提高了认知通信系统性能。

【附图说明】

图1是本发明上行通信的系统模型；

图2是本发明的预编码矩阵求解与用户调度的具体流程图；

图3是本发明的认知用户数K＝4，天线数

N_R＝N_T0＝N_Ti＝N(i＝1,2,...K)，N＝2,4,6,8时的系统平均吞吐率随信噪比SNR变化的仿真曲线图；

图4是本发明的认知用户数K＝2,4,8,12,16，天线数N＝4时系统平均吞吐率随SNR变化的仿真曲线图。

【具体实施方式】

以下结合具体实施例，对本发明进行详细说明。

参照图1，本发明研究授权业务与认知业务共存的上行通信，认知与授权系统均采用MIMO技术。这个系统包括一个基站、一个授权用户和多个认知用户。为简便，在认知和授权系统收发端均未画出多天线。基站天线数为N_R，授权用户天线数为N_T0，认知用户天线数为N_Ti(i＝1,2,...K)，i表示第i个认知用户，1≤i≤K。在图中，用实线表示授权数据传输，用虚线表示认知数据传输，且每条线上标注的符号表示相应的信道矩阵。

参照图2，本发明设计的基于干扰对齐的认知MIMO系统预编码矩阵求解与用户调度方法，具体包括如下步骤：

（1）PU获取信道信息H₀，BS获取信道信息H₀，CU_i(i＝1,2,..K)获取信道信息H₀、H_i。其中H₀、H_i分别表示PU与BS、CU_i与BS的信道矩阵；

（2）PU、BS以及CU_i(i＝1,2,...K)均对H₀做奇异值分解，即

$H_0=U_0{\mathrm{\Λ}}_0{V}_0^H,$

其中(·)^H表示共轭转置，U₀和V₀的列反映了相应的系统信道等效为去耦子信道的空间特征，Λ₀是主对角线元素为非负实数，其余元素全为零的矩阵，且它的主对角线的元素表示相应的去耦子信道的传输增益，降序排列，即

N_R为BS端天线数；

（3）PU根据信道状态确定使用的空间子信道的个数m₀，并将该信息通报给BS。CU_i(i＝1,2,...K)监听授权用户空间子信道使用个数m₀，计算出各自未归一化的预编码矩阵P_i，

$P_i={\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_0,$

再计算其范数PP_iP，并将PP_iP发送给BS；

（4）BS比较PP_iP，计算得到应调度的认知用户编号ξ，

$\mathrm{\ξ}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\min P{P}_{i}P=\underset{1\≤i\≤K}{\arg \min }P{\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_{0}P;$

（5）PU构造出预编码矩阵P₀，BS将激活信号发送给CU_ξ；

（6）收到激活信号的CU_ξ对P_ξ中的每列进行单位化，

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},j}=\frac{p_{\mathrm{\ξ},j}}{P{p}_{\mathrm{\ξ},j}P},$ j＝1,2,…N_R-m₀，

$P_{\mathrm{\ξ}}^{\′}=[{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},1},{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},2},...{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},N_R-m_0}],$

得到P′_ξ；

（7）PU和CU_ξ分别经过P₀和P′_ξ预处理，向BS发送信号。BS利用

进行接收滤波得到的信号如下式：

其中

分别为PU和CU_ξ发送的信号，令

令

x₀和x_ξ分别表示授权用户和激活认知用户发送的符号向量，n表示加性高斯白噪声，噪声分量的方差均为

表示m₀×m₀的零阵。

【仿真实验】

本发明的效果，可通过以下仿真进一步说明：

仿真条件：天线数N_R＝N_T0＝N_Ti＝N(i＝1,2,...K)，认知用户和授权用户的发射功率均为P_T。

图3给出认知用户数K＝4，天线数N＝2,4,6,8，系统平均吞吐率随信噪比SNR变化的仿真曲线图，并与未考虑认知用户信道传输性能差异的用户调度的参考方法做比较。授权系统吞吐率公式如下

认知系统吞吐率公式如下

$\hat{R}=\mathrm{lb}\left\{\det \right[I_N+\frac{P_T\left(U_0^H{H}_{\mathrm{\ξ}}{P}_{\mathrm{\ξ}}^{\′}\right){\left(U_0^H{H}_{\mathrm{\ξ}}{P}_{\mathrm{\ξ}}^{\′}\right)}^H}{(N-m_0){\mathrm{\σ}}_n^2{I}_N}\left]\right\}---\left(8\right)$

lb(·)表示以2为底的对数，det(·)表示求矩阵的行列式。

从图中可以看出，对于授权系统，吞吐率随SNR的增加而增大。对于认知系统，在低SNR处，吞吐率低。随着SNR的增加，认知系统吞吐率逐渐提高。当SNR增大到一定程度，认知系统吞吐率出现下降。由于本发明所用方法利用不同认知用户信道传输性能的差异实现调度，参考方法对所有认知通信信道进行无差别处理，采用随机调度方式。因此本发明的方法吞吐率明显优于参考方法。

图4给出了认知用户数K＝2,4,8,12,16，天线数N＝4，系统平均吞吐率随SNR变化的仿真曲线图，并与未考虑认知用户信道传输性能差异的用户调度的参考方法做比较。从图中可以看出，本发明的方法的吞吐率优于参考方法，并且随着认知用户数的增加性能有所改善。

应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法，其特征在于：

其包括如下步骤：

（1）授权用户获取信道信息H₀，基站获取信道信息H₀，认知用户获取信道信息H₀、H_i，其中H₀、H_i分别表示授权用户与基站之间、认知用户与基站之间的信道矩阵；

（2）授权用户、基站以及认知用户均对H₀做奇异值分解，即

$H_0=U_0{\mathrm{\Λ}}_0{V}_0^H,---\left(1\right)$ 其中(·)^H表示共轭转置，U₀和V₀的列反映了相应的系统信道等效为去耦子信道的空间特征，Λ₀是主对角线元素为非负实数，其余元素全为零的矩阵，且它的主对角线的元素表示相应的去耦子信道的传输增益，降序排列，即

N_R为基站端天线数；

（3）授权用户根据信道状态确定使用的空间子信道的个数m₀，并将该信息通报给基站，认知用户监听授权用户空间子信道使用个数m₀，计算出各自未归一化的预编码矩阵P_i，

$P_i={\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_0,---\left(2\right)$

再计算其范数PP_iP，并将PP_iP发送给基站；

（4）基站比较PP_iP，得到应调度的认知用户编号ξ，

$\mathrm{\ξ}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\min P{P}_{i}P=\underset{1\≤i\≤K}{\arg \min }P{\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_{0}P;---\left(3\right)$

（5）授权用户构造出预编码矩阵P₀，基站将激活信号发送给应调度的认知用户；

（6）收到激活信号的认知用户对P_ξ中的每列进行单位化，

${\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},j}=\frac{p_{\mathrm{\ξ},j}}{P{p}_{\mathrm{\ξ},j}P},$ j＝1,2,…N_R-m₀，(4)

$P_{\mathrm{\ξ}}^{\′}=[{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},1},{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},2},...{\stackrel{\‾}{p}}_{\mathrm{\ξ},N_R-m_0}],---\left(5\right)$

得到P′_ξ；

（7）授权用户和激活认知用户分别经过P₀和P′_ξ预处理，向基站发送信号，基站利用

进行接收滤波得到的信号如下式：

其中和

分别为授权用户和激活认知用户发送的信号，令

令

x₀和x_ξ分别表示授权用户和激活认知用户发送的符号向量，n表示加性高斯白噪声，噪声分量的方差均为

表示m₀×m₀的零阵。

2.根据权利要求1所述的一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法，其特征在于：所述步骤（3）和（6），认知用户预编码矩阵的求解如下：

$P_i={\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_0,$

${\stackrel{\‾}{p}}_{i,j}=\frac{p_{i,j}}{P{p}_{i,j}P},$ j＝1,2,…N_R-m₀，

$P_i^{\′}=[{\stackrel{\‾}{p}}_{i,1},{\stackrel{\‾}{p}}_{i,2},...{\stackrel{\‾}{p}}_{i,N_R-m_0}].$

3.根据权利要求1所述的一种基于干扰对齐的认知MIMO系统用户调度方法，其特征在于：所述步骤（4），应激活认知用户编号的求解按照下式：

$\mathrm{\ξ}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\min P{P}_{i}P=\underset{1\≤i\≤K}{\arg \min }P{\left(H_i\right)}^{-1}{\hat{U}}_{0}P.$

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