CN103731385A - 干扰对齐预编码方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种干扰对齐预编码方法，该方法从根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵；并基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。该方法中所选择的预编码矩阵在保证对齐干扰的前提下使得有用信号在迫零向量上的投影最大，兼顾了有用信号角度与长度两个方面，提高了系统吞吐量。

Description

干扰对齐预编码方法及系统

技术领域

本发明属于无线通信领域，尤其涉及多小区协作通信中的干扰管理技术。

背景技术

在多小区多天线系统中，当多个用户进行通信时，相互之间会存在干扰，而干扰会影响信号接收质量，减小接收机的信道容量。干扰对齐是一种有效的干扰管理技术，通过预编码技术使干扰在接收端重叠在一起，以彻底消除干扰对有用信号的影响。通常的干扰对齐过程如下：通过在例如基站的发送端设计的预编码矩阵对发送的信号进行预处理，使得其他小区对本小区的干扰信号对齐到一个特定的子空间内，然后在接收端通过简单的迫零处理将其它小区的干扰完全消除。其中关键的技术是如何设计预编码矩阵。传统的干扰对齐方法中从预编码矢量集合中随机选取矢量组成预编码矩阵，没有考虑信号所实际经历的信道状况，影响了系统吞吐量。文献1(Sung H，Park S H，Lee K J and Lee I，2009.A two stage precodingmethod based on interference alignment for interference channel systems[C]，IEEE Global Telecommunications Conference.)提出最大弦方法，选择使接收端有用信号和干扰信号尽可能正交的预编码矩阵来对发送的信号进行预处理，这样在接收端干扰信号空间与有用信号空间的距离最大，在迫零的过程中有用信号就不会损失过大。但这种方法只考虑到了信号方向而忽略了信号强度，因此如果有用信号虽然方向与干扰信号尽可能的正交了但是信号强度可能很小，这样就不能达到提高系统性能的目的。奇异值分解方法(CN101908948A)利用本小区基站到本小区用户的信道矩阵做奇异值分解得到最好的一组特征子信道，然后选择与特征子信道最接近的特征子向量组成预编码矩阵，使基站发送的信号经历最好的一组特征子信道，减小了信道传输损失，保证了接收到的有用信号(迫零前)模值最大，不过采用迫零接收后，如果有用信号在接收端与干扰信号很接近的话，有用信号会损失很大。

发明内容

因此，本发明的目的在于克服上述现有技术的缺陷，提供一种用于干扰对齐的新的预编码方法。

本发明的目的是通过以下技术方案实现的：

一方面，本发明提供了一种干扰对齐预编码方法，包括：

步骤1)根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合；

步骤2)从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵；

步骤3)基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。

上述方法中，所述步骤2)中接收端有用信号在迫零向量上的投影可以为接收端的迫零矩阵的投影因子与接收端有用信号的乘积。

上述方法中，所述步骤2)第i个小区接收端迫零矩阵U_i的投影因子

<>表示求矩阵内积的运算符号，

是U_i的转置矩阵；第i个小区接收端有用信号在迫零向量上的投影H_iiW_i表示第i个小区接收端有用信号。

上述方法中，对于3个小区的蜂窝系统，其中基站和用户分别配置M根天线，M为偶数，所述步骤2包括：

2-1)对于第1个小区基站，从所述预编码矢量的集合中任取M／2个特征矢量作为该基站的当前的预编码矩阵W₁，并根据三小区干扰对齐的条件获得第2和3小区基站的当前的预编码矩阵W₂，W₃；

2-2)基于基站到用户的信道矩阵以及基站的预编码矩阵计算各小区接收端的迫零矩阵U₁，U₂，U₃；

2-3)计算每个迫零矩阵的投影因子

其中i=1，2，3。

2-4)计算

的值，并保存该值及其对应的当前的预编码矩阵组合W₁，W₂，W₃，其中，

2-5)重复执行上述步骤，直到遍历完所述预编码矢量的集合中所有可能的M／2个特征矢量的组合为止；

2-6)取

最大值对应的W₁、W₂、W₃作为最终确定的预编码矩阵。

另一方面，本发明提供了一种干扰对齐预编码系统，包括：

用于根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合的装置；

用于从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵的装置；

用于基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送的装置。

上述系统中，接收端有用信号在迫零向量上的投影可以为接收端的迫零矩阵的投影因子与接收端有用信号的乘积。

上述系统中，第i个小区接收端迫零矩阵U_i的投影因子

<>表示求矩阵内积的运算符号，是U_i的转置矩阵；第i个小区接收端有用信号在迫零向量上的投影

H_iiW_i表示第i个小区接收端有用信号。

与现有技术相比，本发明的优点在于：

采用了有用信号在迫零方向上的投影模值最大作为选择预编码矩阵的衡量指标，所选择的预编码矩阵在保证对齐干扰的前提下使得有用信号在迫零向量上的投影最大，兼顾了有用信号角度与长度两个方面，提高了系统吞吐量。

附图说明

以下参照附图对本发明实施例作进一步说明，其中：

图1为多小区干扰对齐系统模型结构示意图；

图2为迫零接收过程中的投影示意图；

图3(a)-(c)分别为奇异值分解的干扰对齐方法，最大弦距离干扰对齐方法以及根据本发明实施例的干扰对齐方法的迫零接收示意图。

图4和图5为根据本发明实施例的干扰对齐预编码方法与现有预编码方法的性能对比示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图通过具体实施例对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了更好地理解本发明，首先结合图1和图2对经典的干扰对齐方法进行介绍。其中该方法主要包括两个步骤：1)根据干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合；2)从预编码矢量集合中选择一组预编码矢量作为预编码矩阵；3)基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。

图1给出了多小区干扰对齐系统模型结构示意图。如图1所示，该系统模型为包括K个小区的蜂窝系统，图左侧为发送端，最左侧单箭头表示各小区基站要发送的信号，图右侧为接收端。在该模型中，假设每个基站只服务一个用户，基站和用户分别配置M根天线。用户k的接收信号可表示为：

$y_k=H_{\mathrm{kk}}{W}_k{x}_k+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{H}_{\mathrm{kj}}{W}_j{x}_j+n_k$          式(1-1)

其中，H_kk表示小区k中基站到小区k中用户的信道矩阵，H_kj表示小区j中基站到小区k中用户的信道矩阵；W_k表示基站k的预编码矩阵，W_j表示基站j的预编码矩阵；x_k表示小区k中基站发送给用户k的信号；x_j表示小区j中基站的发送给用户j的信号；n_k表示小区k中用户接收端的加性高斯白噪声矢量，其分布满足n_k∈CN(0，σ²I)；发送功率限制条件‖x_i‖²≤P，i=1，...,K，P指基站的最大发送功率，K为大于1的整数。式(1-1)中H_kkW_kx_k为用户k的有用信号，其余部分为用户k接收的多小区干扰信号。图1中U_i表示在第i个接收机处的接收矩阵(迫零矩阵)。为了满足接收端干扰的对齐(如图中双箭头所示)，该多小区系统中各小区基站的预编码矩阵设计必须满足如下对齐条件：在接收机1处，span(H₁₂W₂)=span(H₁₃W₃)=…=span(H_1KW_K)；在接收机2处，span(H₂₁W₁)=span(H₂₃W₃)=…=span(H_2KW_K)；依次类推，在接收机K处，span(H_K1W₁)=span(H_K2W₂)=…=span(H_KK-1W_K-1)。其中span(X)表示由任意矩阵X的列向量构成的空间。

首先，根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合。

为简单起见，下文的描述中以K=3，M为偶数的系统模型进行举例说明。在三小区干扰对齐系统模型中，该系统可获得的总的发送自由度为3M／2。此时，为了使可独立发送数据流的数目为3M／2，令发送信号x_i为(M／2)×1维的矢量，预编码矩阵W_i为M×(M／2)维的矩阵。为了从M×1维的接收信号矢量y_i中解码出M／2个独立的数据流，干扰信号矢量的维度最多为M／2，并且干扰信号与有用信号之间必须是独立的。此时基站的预编码矩阵必须满足下列的对齐条件：

span(H₁₂W₂)=span(H₁₃W₃)

span(H₂₁W₁)=span(H₂₃W₃)

span(H₃₁W₁)=span(H₃₂W₂)          式(1-2)

干扰对齐将式(1-2)的限制条件进一步加强，得到如下干扰对齐的条件：

span(H₁₂W₂)=span(H₁₃W₂)

H₂₁W₁=H₂₃W₃

H₃₁W₁=H₃₂W₂                        式(1-3)

式(1-3)可进一步简化为

span(W₁)=span(EW₁)

W₂=(H₃₂)^-1H₃₁W₁

W₃=(H₂₃)^-1H₂₁W₃                式(1-4)

其中，E=(H₃₁)^-1H₃₂(H₁₂)^-1H₁₃(H₂₃)^-1H₂₁。至此，E就是根据三小区干扰对齐的条件得到的预编码矢量的集合，包括M个列矢量{e₁，e₂,...e_M}。

接着，从预编码矢量的集合中选择一组预编码矢量作为预编码矩阵，以及基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。由式(1-4)的第一个等式span(W₁)=span(EW₁)可以看出，W₁为E的特征矢量，即W₁为E中特征矢量组成的集合的子集。所以，可以设：

W₁=[e₁ e₂…e_M／2]        式(1-5)

其中e₁ e₂…e_M/2为预编码矢量的集合E中的任意M／2个特征矢量。接着，再根据式(1-4)的第二个和第三个等式得到基站2的预编码矩阵W₂和基站3的预编码矩阵W₃。

由于预编码矩阵是从预编码矢量的集合E中选取的任意M／2个特征矢量构成的，因此，对于每个基站，根据不同的选取方式可以得到不同的预编码矩阵。如在背景技术中提到的，传统的干扰对齐方法中从预编码矢量集合中随机选取矢量组成预编码矩阵，没有考虑信号所实际经历的信道状况，影响了系统吞吐量。最大弦方法从预编码矢量集合中选择使接收端有用信号和干扰信号尽可能的正交的预编码矩阵来对发送的信号进行预处理。但这种方法只考虑到了信号方向而忽略了信号强度，如果有用信号虽然方向与干扰信号尽可能的正交了但是信号强度可能很小。奇异值分解方法利用对本小区基站到本小区用户的信道矩阵做奇异值分解得到最好的一组特征子信道，从预编码矢量集合中选择与这组最好的特征子信道加权内积最大的一组预编码矢量并排组成预编码矩阵，利用了本小区基站到本小区用户的信道信息，减小了信道传输损失，使用户端接收到的信号强度增强。但在迫零接收后，如果有用信号在接收端与干扰信号很接近的话，有用信号会损失很大。

图2给出了迫零接收过程的投影示意图。迫零接收的基本过程将接收信号与迫零矩阵相乘，由于迫零矩阵与对齐后的干扰信号完全正交，所以可以实现完全消除干扰，但是迫零的过程也会使有用信号损失一部分能量，经过迫零过程后，实际获得的有用信号为接收到的有用信号在迫零向量方向上的投影。如图2所示，接收机i处的迫零矩阵(也称为接收矩阵)U_i使得

即经过迫零之后，将干扰信号变为零，其中

是U_i的转置矩阵，H_ij表示小区j中基站到小区i中用户的信道矩阵，W_j表示小区j中基站所选择的预编码矩阵。H_ijW_j，H_ikW_k为接收机i处来自用户j和k的干扰信号，其在迫零矩阵方向上的投影为零；H_iiW_i为接收机i处的有用信号，经过迫零接收后，实际的有用信号变为

在本发明的一个实施例中，提供了一种干扰对齐预编码方法。该方法包括1)根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合；2)从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵；3)基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。该方法采用了有用信号在迫零方向上的投影模值最大作为选择预编码矩阵的衡量指标，使得所选择的预编码矩阵在保证对齐干扰的前提下使得有用信号在迫零向量上的投影最大，从而可兼顾有用信号角度与长度两个方面，提高了系统吞吐量。下面仍沿用上文K=3，M为偶数的系统来对该方法进行举例说明。该方法包括下列步骤：

步骤1)根据三小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合。例如，如上文所述的，所得到的预编码矢量的集合E中包括M个特征矢量。而预编码矩阵是从该预编码矢量的集合E中选取的M／2个特征向量构成的矢量集合。每一个预编码矩阵包括M／2个列矢量{e₁，e₂,...e_M／2}，对于包括M个特征向量的预编码矢量集合E而言，可以得到这样的预编码矩阵的个数为

或

步骤2)从预编码矢量集合中选择使得有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵。例如对于三小区系统，各小区基站的预编码矩阵W₁、W₂、W₃应满足：

并且，W₂=(H₃₂)^-1H₃₁W₁,W₃=(H₂₃)^-1H₂₁W₁也就是要求所选择的各小区基站的预编码矩阵W₁，W₂，W₃既满足使干扰对齐的条件，又保证了接收端接收到的有用信号在迫零方向上的投影(即最终接收到的有用信号的能量)之和最大。其中，argmax{}运算符求使得{}内式子取得最大值的变量取值，即使得

取得最大值的W₁、W₂、W₃的一个组合，并且满足如上文公式(1-4)所示对齐条件W₂=(H₃₂)^-1H₃₁W₁，W₃=(H₂₃)^-1H₂₁W¹，W₁为E的特征向量。

i=1，2，3。其中U_i表示该三小区系统中第i个小区接收机处的接收矩阵或迫零矩阵，如上文所述，其可以根据基站到用户的信道矩阵以及基站的预编码矩阵而得到。

是迫零矩阵U_i的投影因子(<>表示矩阵内积)，将该投影因子作用于有用信号H_iiW₁，可得到有用信号在迫零矩阵上的投影S_i，即

仍以上文三小区系统为例，步骤2可以进一步包括下列步骤：

步骤2-1)对于第1个小区基站，从E中任取M／2个特征矢量作为该基站的当前的预编码矩阵W₁，并根据公式(1-4)获得第2和3小区基站的当前的预编码矩阵W₂，W₃。也就是说在三小区场景中，只要确定第一个小区基站的预编码矩阵，根据对齐条件就可以得到其余小区的预编码矩阵了。

步骤2-2)基于基站到用户的信道矩阵以及基站的预编码矩阵计算各小区接收机处的迫零矩阵U₁，U₂，U₃。本领域技术人员可以采用各种方法来基于给定的基站的预编码矩阵以及基站到用户的信道矩阵获取相应的迫零矩阵。

例如，根据迫零接收的原理，接收信号乘以迫零矩阵后会使干扰信号为零，即对于第k个小区用户，接收信号为：

$U_k{y}_k=U_k{H}_{\mathrm{kk}}{W}_k{x}_k+U_k\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{H}_{\mathrm{kj}}{W}_j{x}_j+U_k{n}_k$

其中，U_k使得等式右侧第二项为零

为了得到U_k，令

为等效信道，并对其进行如下的奇异值分解：

$H_{\mathrm{kj}}^{\mathrm{eff}}=\left[{\stackrel{\&OverBar;}{U}}_{\mathrm{kj}}{\tilde{U}}_{\mathrm{kj}}\right]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\&Sigma;}}_{\mathrm{kj}}& \\ & 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\stackrel{\&OverBar;}{R}}_{\mathrm{kj}}^H\\ {\tilde{R}}_{\mathrm{kj}}^H\end{array}\right]$

其中为非零奇异值组成的对角矩阵，和

分别为对应非零奇异值的左奇异矩阵和右奇异矩阵，

和

为对应零奇异值的左奇异矩阵和右奇异矩阵。由于

为正交矩阵，可以选择

为迫零矩阵，因为满足

则迫零矩阵

步骤2-3)计算每个迫零矩阵的投影因子

i=1，2，3。

步骤2-4)计算

的值，并保存该值及其对应的当前的预编码矩阵组合W₁，W₂，W₃，其中，

步骤2-5)重复执行上述步骤，直到遍历完E中所有可能的M/2个特征矢量的组合为止；

步骤2-6)取最大值对应的W₁、W₂、W₃作为最终确定的预编码矩阵。

图3(a)-(c)给出了奇异值分解方法、最大弦方法和与根据本发明实施例的方法的对比示意图。其中用箭头1、2、3、4、5、6表示可在接收端接收到信号，这些信号是对同一待发送信号采用不同的预编码矩阵编码处理后得到的。在图3(a)所示的奇异值分解的对齐算法中，最终选择的是模值最大的候选信号3对应的预编码矩阵，但是经过迫零投影之后发现，其最终的有用信号，即投影值并不是最优的。在图3(b)的最大弦对齐算法中，最终选择的是与干扰方向夹角最大的候选信号1对应的预编码矩阵，但是同样，经过迫零投影之后发现，其最终的有用信号，即投影值也不是最优的。在图3(c)的根据本发明实施例的干扰对齐方法中，最终选择的是迫零后投影模值最大的候选信号2对应的预编码矩阵，这样就保证了得到的最终的有用信号在信号能量上是最优的。

在本发明的又一个实施例中，还提供了一种干扰对齐预编码系统，该系统包括：用于根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合的装置；用于采用上文所述的方法从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵的装置；以及用于基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送的装置。

发明人通过实验的方式将根据本发明实施例的干扰对齐预编码方法与现有各种预编码方法进行了对比。实验设置如下：在仿真中，假设每个发射机(即基站)有共同的功率限制条件(例如，小于最大的发生功率P)，并且假设对每个数据流采取平均功率分配。信道矩阵H_ij的元素服从独立同分布的复高斯分布，均值为0，方差为1。设定用户数K=3，每个基站的天线数M=4。对比的方法包括经典的干扰对齐预编码方法(在图中记为CJ-IA)、奇异值分解方法(在图中记为SVD-IA，即Singular ValueDecomposition IA)、最大弦方法(在图中记为MCD-IA，即MaximumChordal Distance IA)以及根据本发明实施例的干扰对齐预编码方法(也可称为最大投影干扰对齐预编码方法，在图中记为MP-IA，即Maximumprojection IA)。

图4为相同条件下，各种方法的接收信号强度的累积分布的结果，从图4可以看出根据本发明实施例的干扰对齐预编码方法MP-IA相比另外三种方法，大大提高了接收信号的强度，特别是对经典干扰对齐预编码方法CJ-IA，有了很大的提升，这种信号强度的提升自然而然带来了系统吞吐量的性能提升，这一结果将在图5中有所说明。

图5为在相同条件下各种方法的仿真的系统信号吞吐量的性能分析结果，从图5可以看出经典方法CJ-IA的性能是最差的，根据本发明实施例的MP-IA方法、奇异值分解方法SVD-IA和最大弦方法MCD-IA分别对经典方法的性能进行了改进，其中本发明实施例的MP-IA方法所获得的吞吐量性能是最优的。

通过上述本发明具体实施例可以看出，本发明采用了有用信号在迫零方向上的投影模值最大作为选择预编码矩阵的衡量指标，所选择的预编码矩阵在保证对齐干扰的前提下使得有用信号在迫零向量上的投影最大，兼顾了有用信号角度与长度两个方面，提高了系统吞吐量。

虽然本发明已经通过优选实施例进行了描述，然而本发明并非局限于这里所描述的实施例，在不脱离本发明范围的情况下还包括所作出的各种改变以及变化。

Claims (7)

1.一种干扰对齐预编码方法，所述方法包括：

步骤1)根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合；

步骤2)从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵；

步骤3)基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送。

2.根据权利要求1所述的方法，所述步骤2)中接收端有用信号在迫零向量上的投影为接收端的迫零矩阵的投影因子与接收端有用信号的乘积。

3.根据权利要求2所述的方法，所述步骤2)第i个小区接收端迫零矩阵U_i的投影因子

<>表示求矩阵内积的运算符号，

是U_i的转置矩阵；第i个小区接收端有用信号在迫零向量上的投影

H_iiW_i表示第i个小区接收端有用信号。

4.根据权利要求3所述的方法，对于3个小区的蜂窝系统，其中基站和用户分别配置M根天线，M为偶数，所述步骤2包括：

2-1)对于第1个小区基站，从所述预编码矢量的集合中任取M／2个特征矢量作为该基站的当前的预编码矩阵W₁，并根据三小区干扰对齐的条件获得第2和3小区基站的当前的预编码矩阵W₂，W₃；

2-2)基于基站到用户的信道矩阵以及基站的预编码矩阵计算各小区接收端的迫零矩阵U₁，U₂，U₃；

2-3)计算每个迫零矩阵的投影因子

其中i=1，2，3。

2-4)计算

的值，并保存该值及其对应的当前的预编码矩阵组合W₁，W₂，W₃，其中，

2-5)重复执行上述步骤，直到遍历完所述预编码矢量的集合中所有可能的M／2个特征矢量的组合为止；

2-6)取

最大值对应的W₁、W₂、W₃作为最终确定的预编码矩阵。

5.一种干扰对齐预编码系统，所述系统包括：

用于根据多小区干扰对齐的条件得到预编码矢量的集合的装置；

用于从预编码矢量集合中选择使得接收端有用信号在迫零向量上的投影的模值最大的一组预编码矢量作为预编码矩阵的装置；

用于基于该预编码矩阵对待发送的信号进行处理及发送的装置。

6.根据权利要求5所述的系统，其中接收端有用信号在迫零向量上的投影为接收端的迫零矩阵的投影因子与接收端有用信号的乘积。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，第i个小区接收端迫零矩阵U_i的投影因子

<>表示求矩阵内积的运算符号，是U_i的转置矩阵；第i个小区接收端有用信号在迫零向量上的投影H_iiW_i表示第i个小区接收端有用信号。

Images