CN103607232B - 基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法，主要解决现有干扰对齐过程中预编码结果数值差太大，影响干扰对齐效果的问题。其实现步骤为：首先，获得信道矩阵H并初始化存储预编码矩阵的队列Buffer以及计数器R；其次，求出三对用户的两组等待选择的预编码矩阵，分别计算这两组等待选择的预编码矩阵与平均预编码矩阵的相关系数；最后，比较相关系数大小，选出相关系数较大的预编码矩阵作为平滑预编码矩阵存入Buffer中。本发明通过选择平滑预编码矩阵调整了预编码结果，降低了预编码结果对数模转换精度的影响，改善了干扰对齐的性能，可用于实际场景中干扰对齐平台的通信。

Description

基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，进一步设计一种预编码优化选择的干扰对齐方式，可用于解决干扰对齐过程中预编码结果数值差太大，导致发射机数模转换难以满足精度的要求，影响干扰对齐效果的问题。

背景技术

在无线通信系统中,干扰是不可避免的现象，随着用户数和吞吐量需求的日益增加,频谱资源共享必然会为用户之间带来干扰,特别是在多用户通信系统中，多用户干扰严重限制了系统容量。因此,干扰成为未来无线通信的一个主要问题。

传统的干扰管理方法，包括把干扰当作噪声、信道正交化，干扰译码等，但是这些方法都存在着各自的缺陷，当用户数量增加时，每个用户的频谱效率会迅速下降，限制了系统容量。由于上述的各种问题，新提出的干扰对齐的干扰管理方法则是从干扰重叠的角度来处理多用户干扰，其研究结果表明系统容量可随用户数量增加线性增加，从而显著提高了信道总容量。干扰对齐技术的提出为提高在资源有限情况下的系统容量开拓了全新的天地，是当前无线通信领域的研究热点。干扰对齐这类算法可以把多个用户的总干扰对齐为一个干扰，从而获得较优的复用增益，使得IA（干扰对齐算法）技术的优势随即突出。

干扰对齐中非常重要的一个步骤是对调制后的符号数据乘以预编码矩阵，使不同用户的发送数据对齐在不同的方向，而预编码矩阵是随着无线信道变化的，所以预编码矩阵的数值大小会有较大的起伏变化，导致发射机数模转换难以满足精度的要求，严重影响干扰对齐的效果。这是因为数模转换的位数是有限的，为了保证数值较大的预编码结果不发生溢出，数模转换模块必须留出足够多的位数给整数部分，这样留给小数部分的位数就太少，因而对于数值较小的预编码结果将会产生很大的相对误差，对干扰对齐产生严重的不利影响。

发明内容

本发明的目的在于针对上述已有技术的不足，提出一种预编码优化选择的干扰对齐方式，以减少发射机数模转换对数值较小的预编码结果的转换误差，提高干扰对齐效果。

本发明的主要思想是：给发射机的数模转换模块留出足够的位数作为预编码结果的整数位，保证预编码矩阵足够平滑以适应数模转换的位数，减少预编码结果较小时由于数模转换留给小数部分位数有限带来的相对误差。其实现步骤包括如下：

（1）在一个三对用户的无线通信系统中，以干扰对齐技术原理为基础，搭建一个三对用户的干扰对齐平台；

（2）在干扰对齐平台上，预置一个含有计数器R的Buffer队列，用于存储预编码矩阵，其中，Buffer的队长为N，R的大小为n，取值范围为0≤n≤N，n表示Buffer队列中有效数据的个数；

（3）系统初始化：将队列Buffer置空，置计数器R的值为0；

（4）通过三对用户的反馈信道得到信道矩阵H，

H=[H^[11],H^[12],H^[13];H^[21],H^[22],H^[23];H^[31],H^[32],H^[33]]；

其中，H^[ji]是发射用户i到接收用户j的信道信息，i,j=1,2,3；

H^[12]V^[2]=H^[13]V^[3]

（5）基于干扰对齐原理，令：H^[21]V^[1]=H^[23]V^[3]

H^[31]V^[1]=H^[32]V^[2]，

其中V^[i]，i=1,2,3是发射用户i的预编码矩阵；

（6）根据步骤（5）求出三个发射用户的预编码矩阵V^[1]，V^[2]，V^[3]，再由每个预编码矩阵都有两个解得到三个发射用户的两组等待选择的预编码矩阵V_new1和V_new2：

$V_{\mathrm{new}1}=[V_{\mathrm{new}1}^{\left[1\right]},V_{\mathrm{new}1}^{\left[2\right]},V_{\mathrm{new}1}^{\left[3\right]}]$

$V_{\mathrm{new}2}=[V_{\mathrm{new}2}^{\left[1\right]},V_{\mathrm{new}2}^{\left[2\right]},V_{\mathrm{new}2}^{\left[3\right]}],$

其中，和表示发射用户i的预编码矩阵V^[i]的两个解,i=1,2,3;

（7）根据计数器R的大小，从上述的两组预编码矩阵V_new1和V_new2中选出较为平滑的一组预编码矩阵存入Buffer中：

（7a）当计数器R的数值n=1，即Buffer中没有预编码矩阵时，在V_new1和V_new2随机选取一组预编码矩阵放入Buffer的第1个存储单元Buffer[1]中；

（7b）当计数器R的数值1<n<N-1，即Buffer中存有n个预编码矩阵时，首先计算出Buffer中已有的n个预编码矩阵的平均值得到平均预编码矩阵V_avg，再分别求出第一组预编码矩阵V_new1与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₁和第二组V_new2与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₂，比较这两个相关系数W₁和W₂的大小，取相关系数较大的预编码矩阵作为平滑预编码矩阵存入Buffer的第n个存储单元Buffer[n]中；

（7c）当计数器R的数值n=N，即Buffer队列已满时，按上述步骤（7b）选出平滑预编码矩阵；把Buffer中队尾的预编码矩阵舍弃，然后将Buffer中的每个预编码矩阵都向前移一个存储单元，再将新选出的平滑预编码矩阵存入腾空的Buffer的第N个存储单元Buffer[N]中。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

现有技术是将预编码结果直接给数模转换模块进行转换，由于预编码结果的值会出现较大的差异，导致数模转换误差很大，严重影响干扰对齐的性能。本发明在数模转换之前平滑了预编码矩阵，通过选择平滑预编码矩阵，降低了预编码结果的差异，减小了数模转换模块的转换误差，改善了干扰对齐的性能。

附图说明

图1为本发明使用的场景；

图2为本发明的实现流程图。

具体实施方式：

下面结合附图对本发明做进一步的描述。

如图1所示，场景中有3对用户，其中，TX1、TX2、TX3为发送用户，RX1、RX2、RX3为接收用户；每个用户配备2根天线，三对用户同时同频通信。由于三对用户都在相互的干扰距离之内，所以每对用户都会受到其他用户的干扰。需要说明的是，用户对数“3”每个用户的天线数“2”都可以根据需求更改。

参照图2，本发明在图1所示的场景中进行干扰对齐的步骤如下：

步骤1，在图1所示的干扰对齐平台上，预置一个含有计数器R的Buffer队列，用于存储预编码矩阵，Buffer队列的长度根据用户发射数据的大小设定，计数器R的取值范围由Buffer队列的长度来确定，本实例设置Buffer的队长为100，计数器R的取值n=5。

步骤2，通过三对用户的反馈信道得到信道矩阵，本实例使用MATLAB软件模拟实际信道产生信道矩阵H：

$H=\left[\begin{array}{cccccc}-0.4271+0.2231i& -0.0825+0.7890i& -0.8676+0.3383i& -0.6150+0.9483i& -0.9572+0.7206i& -0.5126-0.1962i\\ 0.1486+0.7518i& 0.5015-0.2376i& -0.5205+1.0241i& 0.4776-0.7158i& 0.0869-0.3565i& -0.3496+0.7572i\\ -0.3168-0.2126i& 0.4369-0.1673i& 0.7766-0.4478i& 0.8069-0.1029i& -0.2429+0.5878i& 1.5348+1.0034i\\ 1.1241-0.0107i& 0.3050-0.6775i& -0.1785-0.8847i& 0.7750-0.0334i& 0.8876-0.7524i& 1.2759+0.0255i\\ -0.5658-0.3474i& -0.1073+1.0903i& 0.7169-0.0505i& 1.0158+0.6820i& 0.4778-0.1030i& -0.0746-0.2511i\\ -0.5675+0.8226i& -0.9883-0.2582i& 0.8735+0.1484i& -1.2653-1.2215i& 0.3667-0.8062i& -1.2884+0.2730i\end{array}\right],$

步骤3，基于干扰对齐原理，获取三个发射用户的两组等待选择的预编码矩阵。

（3a）由上述信道矩阵H求出三个发射用户的预编码矩阵：V^[1]，V^[2]，V^[3]；

$V_1=\left\{\begin{array}{cc}\left[\begin{array}{c}-0.0003+0.4137i\\ 0.9104\end{array}\right]& ,\left[\begin{array}{c}-0.4330+0.0794i\\ 0.8979\end{array}\right]\end{array}\right\}$

$V_2=\left\{\begin{array}{cc}\left[\begin{array}{c}0.1724+0.0587i\\ 0.2597+0.1702i\end{array}\right]& ,\left[\begin{array}{c}0.2342+0.2720i\\ -0.4736-0.1770i\end{array}\right]\end{array}\right\},$

$V_3=\left\{\begin{array}{cc}\left[\begin{array}{c}-0.5964+0.7468i\\ -0.3008-0.9039i\end{array}\right]& ,\left[\begin{array}{c}-0.7412-0.6277i\\ 0.4232-0.1179i\end{array}\right]\end{array}\right\}$

（3b）根据上述每个预编码矩阵的两个解，对应得到两组等待选择的预编码矩阵：

$V_{\mathrm{new}1}=\left[\begin{array}{ccc}-0.0003+0.4137i& 0.1724+0.0587i& -0.5964+0.7468i\\ 0.9104& 0.2597+0.1702i& -0.3008-0.9039i\end{array}\right]$

$v_{\mathrm{new}2}=\left[\begin{array}{ccc}-0.4330+0.0794i& 0.2342+0.2720i& -0.7412-0.6277i\\ 0.8979& -0.4736-0.1770i& 0.4232-0.1179i\end{array}\right].$

步骤4,从上述的两组预编码矩阵V_new1和V_new2中选出较为平滑的一组预编码矩阵。

根据步骤1设定的计数器R的取值为5，可知Buffer中已存有5个预编码矩阵时，其选择平滑编码矩阵的步骤如下：

（4a）计算出Buffer中已有的5个预编码矩阵的平均值，得到平均预编码矩阵V_avg，本实例将根据干扰对齐算法中预编码矩阵的性质随机给出平均预编码矩阵V_avg如下：

$V_{\mathrm{avg}}=\left[\begin{array}{ccc}0.1183+0.0038i& -0.0343+0.0737i& -0.5343-0.1419i\\ 0.6111+0.0801i& -0.0075-0.0710i& 0.4128+0.6019i\end{array}\right];$

（4b）求出第一组等待选择的预编码矩阵V_new1与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₁和第二组等待选择的预编码矩阵V_new2与平均预编码矩阵V_avg的相关系数为W₂如下：

$W_1=\left[\begin{array}{cc}1.0000& 0.0003+0.3877i\\ 0.0003-0.3877i& 1.0000\end{array}\right]$

$W_2=\left[\begin{array}{cc}1.0000& 0.7010+0.0879i\\ 0.7010-0.0879i& 1.0000\end{array}\right],$

（4c）比较两个相关系数矩阵W₁和W₂的大小得：

W₁<W₂，

将相关系数矩阵大的W₂对应的等待选择的预编码矩阵V_new2作为平滑预编码矩阵存入Buffer[5]中。

以上描述仅是本发明的一个具体实例，并不构成对本发明的任何限制。显然对于本领域的专业人员来说，在了解了本发明内容和原理后，都可能在不背离本发明原理、结构的情况下，进行形式和细节上的各种修正和改变，比如用户数目的选取、数模转换位数、调制方式的选择、Buffer长度的设定等，但是这些基于本发明思想的修正和改变仍在本发明的权利要求保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法，包括如下步骤:

(1)在一个三对用户的无线通信系统中，以干扰对齐技术原理为基础，搭建一个三对用户的干扰对齐平台，即每个用户配备2根天线，三对用户同时同频通信，且三对用户都在相互的干扰距离之内，每对用户都会受到其他用户的干扰；

(2)在步骤(1)搭建的干扰对齐平台上，预置一个含有计数器R的Buffer队列，用于存储预编码矩阵，其中，Buffer的队长为N，R的大小为n，取值范围为0≤n≤N，n表示Buffer队列中有效数据的个数；

(3)系统初始化：将队列Buffer置空，置计数器R的值为0；

(4)通过三对用户的反馈信道得到信道矩阵H，

H＝[H^[11],H^[12],H^[13]；H^[21],H^[22],H^[23]；H^[31],H^[32],H^[33]],

其中，H^[ji]是发射用户i到接收用户j的信道信息，i,j＝1,2,3；

(5)基于干扰对齐原理，令：

其中，V^[i]，i＝1,2,3是发射用户i的预编码矩阵；

(6)根据步骤(5)求出三个发射用户的预编码矩阵V^[1]，V^[2]，V^[3]，再由每个预编码矩阵都有两个解得到三个发射用户的等待选择的两组预编码矩阵V_new1和V_new2：

$V_{new1}=\&lsqb;V_{new1}^{\&lsqb;1\&rsqb;},V_{new1}^{\&lsqb;2\&rsqb;},V_{new1}^{\&lsqb;3\&rsqb;}\&rsqb;$

$V_{new2}=\&lsqb;V_{new2}^{\&lsqb;1\&rsqb;},V_{new2}^{\&lsqb;2\&rsqb;},V_{new2}^{\&lsqb;3\&rsqb;}\&rsqb;,$

其中，和表示发射用户i的预编码矩阵V^[i]的两个解,i＝1,2,3；

(7)根据计数器R的大小，从上述的两组预编码矩阵V_new1和V_new2中选出较为平滑的一组预编码矩阵存入Buffer中：

(7a)当计数器R的数值n＝1，即Buffer中没有预编码矩阵时，在V_new1和V_new2随机选取一组预编码矩阵放入Buffer的第1个存储单元Buffer[1]中；

(7b)当计数器R的数值1<n<N-1，即Buffer中存有n个预编码矩阵时，首先计算出Buffer中已有的n个预编码矩阵的平均值得到平均预编码矩阵V_avg，再分别求出第一组预编码矩阵V_new1与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₁和第二组预编码矩阵V_new2与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₂，比较这两个相关系数W₁和W₂的大小，取相关系数较大的预编码矩阵作为平滑预编码矩阵存入Buffer的第n个存储单元Buffer[n]中；

(7c)当计数器R的数值n＝N，即Buffer队列已满时，按上述步骤(7b)选出平滑预编码矩阵；把Buffer中队尾的预编码矩阵舍弃，然后将Buffer中的每个预编码矩阵都向前移一个存储单元，再将新选出的平滑预编码矩阵存入腾空的Buffer的第N个存储单元Buffer[N]中。

2.根据权利要求1所述的基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法，其特征在于，所述步骤(7b)中求出第一组预编码矩阵V_new1与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₁，按如下公式求解：

W₁＝{W₁(i,j)},

$W_1(i,j)=\frac{C_1(i,j)}{\sqrt{C_1(i,i)C_1(j,j)}},i,j=1,2$

其中，W₁(i,j)表示W₁的第i行第j列的元素，且C₁表示预编码矩阵V_new1和平均预编码矩阵V_avg的协方差矩阵，C₁(i,i)表示协方差矩阵C₁的第i行第i列元素,C₁(j,j)表示协方差矩阵C₁的第j行第j列元素，C₁(i,j)表示协方差矩阵C₁的第i行第j列元素。

3.根据权利要求1所述的基于干扰对齐算法的预编码优化选择方法，其特征在于，所述步骤(7b)中求出第二组预编码矩阵V_new2与平均预编码矩阵V_avg的相关系数W₂，按如下公式求解：

W₂＝{W₂(i,j)}，

$W_2(i,j)=\frac{C_2(i,j)}{\sqrt{C_2(i,i)C_2(j,j)}},i,j=1,2,$

其中，W₂(i,j)表示W₂的第i行第j列的元素，C₂表示预编码矩阵V_new2和平均预编码矩阵V_avg的协方差矩阵，C₂(i,i)表示协方差矩阵C₂的第i行第i列元素,C₂(j,j)表示协方差矩阵C₂的第j行第j列元素,C₂(i,j)表示协方差矩阵C₂的第i行第j列元素。