CN103986509A - 一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，仅利用基站侧协作，通过基于干扰对齐和干扰中和的预编码向量设计，以及用户侧采用正交投影接收滤波技术消除残留干扰并恢复期望数据；与现有技术相比，本发明仅利用基站侧协作，通过发射预编码与接收滤波的联合设计，实现多路数据的并发传输。在发射端，利用IN将携带相同数据信息的两路干扰信号对齐到同一子空间相反的方向上，而采用IA将携带不同数据信息的干扰信号对齐到同一子空间。接收端采用正交投影滤波，完成残留干扰的消除和期望数据的恢复。此外，本发明利用部分数据交互且不需要用户侧协作，能够充分利用多天线系统提供的空间复用能力，实现了系统吞吐性能的改善。

Description

一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法。

背景技术

提高频谱效率以满足日益增长的用户数据传输需求是无线通信网络发展的必然趋势。随着频率复用程度的不断增加，位于小区边缘的用户会受到来自相邻小区的同频干扰，从而影响系统的整体性能。因此，如何有效解决小区边缘用户的干扰问题，提高系统吞吐量成为亟须解决的问题。协作多点(Coordinatedmulti-point,CoMP)传输技术通过多个小区间的协作实现这一目标，已经成为3GPP(Third generation partnership project)LTE-A(Long term evolution-advanced)系统的关键技术之一。CoMP包括联合处理(Joint processing,JP)和协作调度/波束成型(Coordinated scheduling/beamforming,CS/CB)。其中，JP通过基站侧联合处理实现用户数据速率的提升，该机制需要协作小区之间交互信道状态信息(Channel state information,CSI)和被服务用户的数据及调度信息，随着网络规模的增加将导致巨大的开销。CS/CB通过协作调度或者协作波束成形对小区间干扰进行规避，在协作小区间仅需要CSI和用户调度信息的交互。相比于JP，CS/CB的开销较小，但对小区吞吐量的改善有限。

除了CoMP技术，还出现了许多其它的干扰管理技术，如迫零(Zero-forcing,ZF)和干扰对齐等。采用这些技术，多个基站对发射信号进行联合编码，以使干扰信号在接收端得到有效的抑制或消除，实现期望信号的准确恢复。基于ZF的预编码设计简单，已有较多工作将其运用到CoMP系统的设计中。例如，文献WANG D,XU X,CHEN X,et al.Joint scheduling and resource allocation basedon genetic algorithm for coordinated multi-point transmission using adaptivemodulation[C]//2012IEEE23rd International Symposium on Personal Indoor andMobile Radio Communications(PIMRC),2012:220-225.(在协作多点传输中使用自适应调制实现基于遗传算法的联合调度和资源分配)对CoMP的联合调度与资源分配算法进行设计，协作基站采用基于ZF的预编码向量设计和调制方式自适应选择，为边缘用户提供更好的服务。但是，以上机制要求整个网络的基站连接到一个中央单元(Central unit,CU)，构成协作基站群，由CU负责网络中全体被服务用户的预编码向量的计算，复杂度是制约该类设计在实际中应用的主要因素。

干扰对齐(IA)通过发射端控制，将多个干扰信号调整到有限的子空间内，从而使期望信号能够通过无干扰的子空间进行传输。文献RAZAVI S M,RATNARAJAH T.Interference alignment in partially coordinated multipointreceivers[C]//2013IEEE24th International Symposium on Personal Indoor andMobile Radio Communications(PIMRC),2013:1114-1118(在部分协作多点接收中的干扰对齐)提出一种基于部分信息交互的CoMP与IA相结合的传输机制，在多基站多用户MIMO下行传输系统中，首先采用IA对某一用户的期望信号进行恢复，然后通过对该数据信息进行共享，并利用串行干扰抵消的思想将其消除，达到对混合接收信号的降维。以此类推，最终实现全部用户信息的解析。该方法虽然能够获得系统吞吐性能的提升，但需要用户侧的协作。考虑到终端通信及计算能力、系统开销等方面的限制，该方法在的实际中难以应用。文献LIU H,FAN P,HAO L,et al.Achieving downlink macro-diversity in cellularnetworks by exploiting interference alignment[C]//2012IEEE23rd InternationalSymposium on Personal Indoor and Mobile Radio Communications(PIMRC),2012:1662-1665(在蜂窝网络中利用干扰对齐获得下行宏蜂窝分集增益)针对多基站协作下行通信系统，联合进行发射端IA和迫零接收设计，获得宏蜂窝分集增益。但是，该机制中每个用户仅传输单个数据流，未能充分利用多天线系统的复用能力。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，旨在解决现有的协作多点传输方法存在的需要用户侧协作，不能够充分利用多天线系统提供的空间复用能力，降低了系统吞吐性能的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，该基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，利用基站侧协作，通过基于干扰对齐和干扰中和的预编码向量设计，以及用户侧采用正交投影接收滤波技术消除残留干扰并恢复期望数据；即在预处理设计中，对携带相同数据信息的两路干扰信号，利用IN将其对齐到同一子空间的相反方向，对于携带不同数据信息的干扰信号，采用IA将其对齐到同一子空间的相同方向，实现接收观测信号的降维；由于经过预处理的设计，系统的干扰并未完全消除，仍存在残留干扰；因此在发射端采用不同预编码设计的基础上，接收端分别采用正交投影滤波对期望数据进行恢复。

进一步，该基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法具体包括以下步骤：

步骤一，基站通过用户反馈等方式获得理想的信道状态信息，所谓理想的信道状态信息就是准确的信道状态信息，通过X2接口实现基站之间CSI共享和数据信息交互，两基站获取全部的信道信息 表示基站i与用户j之间的信道矩阵；

步骤二，基站侧协作且仅需要基站之间进行部分数据共享，即第一基站传输数据流x₁₁和x₂，第二基站传输数据流x₁₂和x₂，其中第一用户的期望数据流为x₁₁和x₁₂，第二用户的期望数据流为x₂，写出第一用户和第二用户的接收混合信号为：

y₁＝H₁₁p₁₁x₁₁+H₁₂p₁₂x₁₂+(H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂)x₂+n₁     (1)

y₂＝(H₂₁p₂₁+H₂₂p₂₂)x₂+H₂₁p₁₁x₁₁+H₂₂p₁₂x₁₂+n₂     (2)

步骤三，基站对信道矩阵H_i1(i＝1,2)进行奇异值分解，即：

$H_{i1}=U_{i1}{D}_{i1}{V}_{i1}^H=\left[\begin{array}{cc}{u}_{i1}^{\left(1\right)}& u_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(1\right)}& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\left(v_{i1}^{\left(1\right)}\right)}^H\\ {\left(v_{i1}^{\left(2\right)}\right)}^H\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中(·)^H表示共轭转置，选取作为预编码向量，即选择增益大的空间子信道进行数据传输；

步骤四，对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，两台基站利用干扰中和IN技术设计预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即满足以下条件：

H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂＝0      (4)

根据p₂₁计算出实现干扰信号中和，定义等效矩阵

步骤五，对于式(2)，通过预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即满足以下条件：

H₂₁p₁₁＝H₂₂p₁₂      (5)

根据p₁₁计算出实现第二用户处观测信号的降维，定义等效矩阵 $G_1=H_{22}^{-1}{H}_{21};$

步骤六，基于以上步骤的设计，干扰中和IN设计使基站向第二用户发送数据x₂对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消，干扰对齐操作使第二用户收到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间，实现观测信号的降维；然而干扰并未完全得到消除；因此在用户侧基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H$ 进一步消除残留干扰，恢复期望信号；采用进行滤波，可得用户侧的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=F_1^H\left(\right|\left|C_{11}\right||u_{C_{11}}{x}_{11}+|\left|C_{12}\right||u_{C_{12}}{x}_{12}+n_1)---\left(6\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=F_2^H\left(\right|\left|C_{21}\right||u_{C_{21}}{x}_2+|\left|C_{22}\right||u_{C_{22}}(x_{11}+x_{12})+n_2)---\left(7\right)$

其中 $C_{11}={\mathrm{\λ}}_{11}^{\left(1\right)}{u}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{11}\left|\right|u_{C_{11}},$

$C_{12}=\frac{H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}=\frac{\left|\right|H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{u}_{C_{12}}=\left|\right|C_{12}\left|\right|u_{C_{12}}\text{,}$

$C_{21}={\mathrm{\λ}}_{21}^{\left(1\right)}{u}_{21}^{\left(1\right)}-\frac{H_{22}{G}_2}{\left|\right|G_2{v}_{21}^{\left(1\right)}\left|\right|}{v}_{21}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{21}\left|\right|u_{C_{21}},$ $C_{22}=H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|u_{C_{22}}=\left|\right|C_{22}\left|\right|u_{C_{22}}.$ C_ij的幅度为||C_ij||，表示C_ij的方向；

步骤七，根据步骤六用户侧的估计信号表示式，采用正交投影的接收滤波设计应该满足：

$\⟨F_i^H{u}_{C_{i1}},F_i^H{u}_{C_{i2}}\⟩=0---\left(8\right)$

从而计算出用户的接收滤波矩阵：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_i^{\left(1\right)}=\frac{u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}}{\left|\right|u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}\left|\right|}\\ f_i^{\left(2\right)}=\frac{u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}}{\left|\right|u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}\left|\right|}\end{array}\right.---\left(9\right)$

步骤八，通过以上基于干扰对齐和干扰中和设计预编码向量和基于正交投影设计接收滤波矩阵的步骤，最终得到的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=\left|\right|C_{11}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_1^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{11}}\\ 0\end{array}\right]x_{11}+\left|\right|C_{12}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_1^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{12}}\end{array}\right]x_{12}+F_1^H{n}_1---\left(10\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=\left|\right|C_{21}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_2^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{21}}\\ 0\end{array}\right]x_2+\left|\right|C_{22}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_2^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{22}}\end{array}\right]{(x_{11}+x_{12})}_{}+F_2^H{n}_2---\left(11\right)$

根据式(10)，第一用户的期望数据x₁₁和x₁₂能够在相互正交的子空间得到恢复，根据式(11)，第二用户能够在与残留干扰相互正交的子空间内恢复出期望数据x₂。

进一步，步骤四中对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，基站采用基于IN的预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即使基站向第二用户发送x2对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消。

进一步，步骤五中对于式(2)，通过基于IA的预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即使第二用户观测到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间。

进一步，步骤七中基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H,$ 消除了用户侧的残留干扰，实现了期望信号的恢复。

本发明提供的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，仅利用基站侧协作，通过基于干扰对齐和干扰中和的预编码向量设计，以及用户侧采用正交投影接收滤波技术消除残留干扰并恢复期望数据；

与现有技术相比，本发明仅利用基站侧协作，通过发射预编码与接收滤波的联合设计，实现多路数据的并发传输。在发射端，利用IN将携带相同数据信息的两路干扰信号对齐到同一子空间相反的方向上，而采用IA将携带不同数据信息的干扰信号对齐到同一子空间。接收端采用正交投影滤波，完成残留干扰的消除和期望数据的恢复。

此外，本发明利用部分数据交互且不需要用户侧协作，能够充分利用多天线系统提供的空间复用能力，实现了系统吞吐性能的改善。

附图说明

图1是本发明实施例提供的两基站、两用户的协作多点传输系统下行通信的系统模型；

图2是本发明实施例提供的期望数据流求解过程的具体流程图；

图3是本发明实施例提供的总的频谱效率与其他算法的频谱效率随信噪比(SNR)变化的仿真曲线图。

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，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。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。

下面结合附图及具体实施例对本发明的应用原理作进一步描述。

本发明实施例的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法包括以下步骤：

步骤一，设计只要求基站(eNodeB)侧协作，基站获取全部的信道信息第一用户有2个期望数据流x₁₁和x₁₂，第二用户有1个期望数据流x₂，其中第一基站负责传输数据流x₁₁和x₁₂，第二基站负责传输数据流x₁₂和x₂；

步骤二，对eNodeB₁与UE_i之间的信道矩阵H_i1(i＝1,2)进行奇异值分解；

步骤三，选取作为预编码向量，即选取增益大的空间子信道，用于第一基站向第一用户和第二用户分别发送x₁₁和x₂；

步骤四，对于用户端观测到的携带相同数据信息x₂的两路干扰信号，基站侧利用干扰中和使其在第一用户对齐到同一子空间的相反方向，即H₁₂p₂₂＝-H₁₁p₂₁，此时根据步骤三设计本步骤的预编码向量p₂₂；

步骤五，在执行步骤四后，第一用户观测到的干扰信号x₂得到消除；

步骤六，对于携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰信号，基站侧采用干扰对齐使其在第二用户对齐到同一子空间的相同方向，即H₂₂p₁₂＝H₂₁p₁₁，此时根据步骤三设计本步骤的预编码向量p₁₂，实现了接收端观测信号的降维；

步骤七，在步骤六之后，第二用户观测到的两路干扰信号x₁₁和x₁₂被对齐到一个子空间中；

步骤八，在发射端采用干扰对齐(步骤六和干扰中和(步骤四)设计预编码后，用户侧仍存在残留干扰，因此两用户分别采用正交投影接收滤波，即设计 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H$ 进一步对干扰进行消除，恢复出期望信号。

本发明的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，包括基站通过协作多点传输实现信道状态信息和部分数据信息交互，利用干扰对齐和干扰中和设计预编码向量，实现部分干扰消除，通过在接收端设计基于正交投影接收滤波矩阵消除残留干扰，恢复第一用户的期望数据x₁₁、x₁₂和第二用户的期望数据x₂，包括如下步骤：

(1)基站通过用户反馈等方式获得理想的信道状态信息，所谓理想的信道状态信息就是准确的信道状态信息，通过X2接口实现基站之间CSI共享和数据信息交互，两基站获取全部的信道信息 表示基站i与用户j之间的信道矩阵；

(2)基站侧协作且仅需要基站之间进行部分数据共享，即第一基站传输数据流x₁₁和x₂，第二基站传输数据流x₁₂和x₂，其中第一用户的期望数据流为x₁₁和x₁₂，第二用户的期望数据流为x₂，写出第一用户和第二用户的接收混合信号为：

y₁＝H₁₁p₁₁x₁₁+H₁₂p₁₂x₁₂+(H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂)x₂+n₁      (1)

y₂＝(H₂₁p₂₁+H₂₂p₂₂)x₂+H₂₁p₁₁x₁₁+H₂₂p₁₂x₁₂+n₂      (2)

(3)基站对信道矩阵H_i1(i＝1,2)进行奇异值分解，即：

$H_{i1}=U_{i1}{D}_{i1}{V}_{i1}^H=\left[\begin{array}{cc}{u}_{i1}^{\left(1\right)}& u_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(1\right)}& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\left(v_{i1}^{\left(1\right)}\right)}^H\\ {\left(v_{i1}^{\left(2\right)}\right)}^H\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中(·)^H表示共轭转置，选取作为预编码向量，即选择增益大的空间子信道进行数据传输；

(4)对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，两台基站利用干扰中和IN技术设计预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即满足以下条件：

H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂＝0      (4)

根据p₂₁计算出实现干扰信号中和，定义等效矩阵

(5)对于式(2)，通过预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即满足以下条件：

H₂₁p₁₁＝H₂₂p₁₂      (5)

根据p₁₁计算出实现第二用户处观测信号的降维，定义等效矩阵 $G_1=H_{22}^{-1}{H}_{21};$

(6)基于以上步骤的设计，干扰中和IN设计使基站向第二用户发送数据x2对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消，干扰对齐操作使第二用户收到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间，实现观测信号的降维；然而干扰并未完全得到消除；因此在用户侧基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H$ 进一步消除残留干扰，恢复期望信号；采用进行滤波，可得用户侧的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=F_1^H\left(\right|\left|C_{11}\right||u_{C_{11}}{x}_{11}+|\left|C_{12}\right||u_{C_{12}}{x}_{12}+n_1)---\left(6\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=F_2^H\left(\right|\left|C_{21}\right||u_{C_{21}}{x}_2+|\left|C_{22}\right||u_{C_{22}}(x_{11}+x_{12})+n_2)---\left(7\right)$

其中 $C_{11}={\mathrm{\λ}}_{11}^{\left(1\right)}{u}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{11}\left|\right|u_{C_{11}},$

$C_{12}=\frac{H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}=\frac{\left|\right|H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{u}_{C_{12}}=\left|\right|C_{12}\left|\right|u_{C_{12}}\text{,}$

$C_{21}={\mathrm{\λ}}_{21}^{\left(1\right)}{u}_{21}^{\left(1\right)}-\frac{H_{22}{G}_2}{\left|\right|G_2{v}_{21}^{\left(1\right)}\left|\right|}{v}_{21}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{21}\left|\right|u_{C_{21}},$ $C_{22}=H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|u_{C_{22}}=\left|\right|C_{22}\left|\right|u_{C_{22}}.$ C_ij的幅度为||C_ij||，表示C_ij的方向；

(7)根据步骤六用户侧的估计信号表示式，采用正交投影的接收滤波设计应该满足：

$\⟨F_i^H{u}_{C_{i1}},F_i^H{u}_{C_{i2}}\⟩=0---\left(8\right)$

从而计算出用户的接收滤波矩阵：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_i^{\left(1\right)}=\frac{u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}}{\left|\right|u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}\left|\right|}\\ f_i^{\left(2\right)}=\frac{u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}}{\left|\right|u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}\left|\right|}\end{array}\right.---\left(9\right)$

(8)通过以上基于干扰对齐和干扰中和设计预编码向量和基于正交投影设计接收滤波矩阵的步骤，最终得到的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=\left|\right|C_{11}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_1^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{11}}\\ 0\end{array}\right]x_{11}+\left|\right|C_{12}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_1^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{12}}\end{array}\right]x_{12}+F_1^H{n}_1---\left(10\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=\left|\right|C_{21}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_2^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{21}}\\ 0\end{array}\right]x_2+\left|\right|C_{22}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_2^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{22}}\end{array}\right]{(x_{11}+x_{12})}_{}+F_2^H{n}_2---\left(11\right)$

根据式(10)，第一用户的期望数据x₁₁和x₁₂能够在相互正交的子空间得到恢复，根据式(11)，第二用户能够在与残留干扰相互正交的子空间内恢复出期望数据x₂。

步骤(4)中对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，基站利用IN设计预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，步骤(5)中对于式(2)，通过基于IA的预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即使第二用户收到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二用户向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间，所述步骤(7)中基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H,$ 消除了用户侧的残留干扰，实现了期望信号的恢复。

本发明的具体实施例：

如图1所示，本发明研究协作多点传输的下行通信系统，该系统包括两个基站(eNodeB)，两个用户(UE)，且每个基站和每个用户的天线数都为2；

如图2所示，为本发明的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法的具体流程图，具体包括如下步骤：

(1)基站通过用户反馈等方式获得理想的信道状态信息，所谓理想的信道状态信息就是准确的信道状态信息，通过X2接口实现基站之间CSI共享和数据信息交互，两基站获取全部的信道信息 表示基站i与用户j之间的信道矩阵；

(2)基站侧协作且仅需要基站之间进行部分数据共享，即第一基站传输数据流x₁₁和x₂，第二基站传输数据流x₁₂和x₂，其中第一用户的期望数据流为x₁₁和x₁₂，第二用户的期望数据流为x₂，写出第一用户和第二用户的接收混合信号为：

y₁＝H₁₁p₁₁x₁₁+H₁₂p₁₂x₁₂+(H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂)x₂+n₁     (1)

y₂＝(H₂₁p₂₁+H₂₂p₂₂)x₂+H₂₁p₁₁x₁₁+H₂₂p₁₂x₁₂+n₂     (2)

(3)基站对信道矩阵H_i1(i＝1,2)进行奇异值分解，即：

$H_{i1}=U_{i1}{D}_{i1}{V}_{i1}^H=\left[\begin{array}{cc}{u}_{i1}^{\left(1\right)}& u_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(1\right)}& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\left(v_{i1}^{\left(1\right)}\right)}^H\\ {\left(v_{i1}^{\left(2\right)}\right)}^H\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中(·)^H表示共轭转置，选取作为预编码向量，即选择增益大的空间子信道进行数据传输；

(4)对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，两台基站利用干扰中和IN技术设计预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即满足以下条件：

H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂＝0      (4)

根据p₂₁计算出实现干扰信号中和，定义等效矩阵

(5)对于式(2)，通过预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即满足以下条件：

H₂₁p₁₁＝H₂₂p₁₂      (5)

根据p₁₁计算出实现第二用户处观测信号的降维，定义等效矩阵 $G_1=H_{22}^{-1}{H}_{21};$

(6)基于以上步骤的设计，干扰中和IN设计使基站向第二用户发送数据x2对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消，干扰对齐操作使第二用户收到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间，实现观测信号的降维；然而干扰并未完全得到消除；因此在用户侧基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H$ 进一步消除残留干扰，恢复期望信号；采用进行滤波，可得用户侧的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=F_1^H\left(\right|\left|C_{11}\right||u_{C_{11}}{x}_{11}+|\left|C_{12}\right||u_{C_{12}}{x}_{12}+n_1)---\left(6\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=F_2^H\left(\right|\left|C_{21}\right||u_{C_{21}}{x}_2+|\left|C_{22}\right||u_{C_{22}}(x_{11}+x_{12})+n_2)---\left(7\right)$

其中 $C_{11}={\mathrm{\λ}}_{11}^{\left(1\right)}{u}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{11}\left|\right|u_{C_{11}},$

$C_{12}=\frac{H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}=\frac{\left|\right|H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{u}_{C_{12}}=\left|\right|C_{12}\left|\right|u_{C_{12}}\text{,}$

$C_{21}={\mathrm{\λ}}_{21}^{\left(1\right)}{u}_{21}^{\left(1\right)}-\frac{H_{22}{G}_2}{\left|\right|G_2{v}_{21}^{\left(1\right)}\left|\right|}{v}_{21}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{21}\left|\right|u_{C_{21}},$ $C_{22}=H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|u_{C_{22}}=\left|\right|C_{22}\left|\right|u_{C_{22}}.$ C_ij的幅度为||C_ij||，表示C_ij的方向；

(7)根据步骤六用户侧的估计信号表示式，采用正交投影的接收滤波设计应该满足：

$\⟨F_i^H{u}_{C_{i1}},F_i^H{u}_{C_{i2}}\⟩=0---\left(8\right)$

从而计算出用户的接收滤波矩阵：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_i^{\left(1\right)}=\frac{u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}}{\left|\right|u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}\left|\right|}\\ f_i^{\left(2\right)}=\frac{u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}}{\left|\right|u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}\left|\right|}\end{array}\right.---\left(9\right)$

(8)通过以上基于干扰对齐和干扰中和设计预编码向量和基于正交投影设计接收滤波矩阵的步骤，最终得到的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=\left|\right|C_{11}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_1^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{11}}\\ 0\end{array}\right]x_{11}+\left|\right|C_{12}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_1^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{12}}\end{array}\right]x_{12}+F_1^H{n}_1---\left(10\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=\left|\right|C_{21}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_2^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{21}}\\ 0\end{array}\right]x_2+\left|\right|C_{22}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_2^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{22}}\end{array}\right]{(x_{11}+x_{12})}_{}+F_2^H{n}_2---\left(11\right)$

根据式(10)，第一用户的期望数据x₁₁和x₁₂能够在相互正交的子空间得到恢复，根据式(11)，第二用户能够在与残留干扰相互正交的子空间内恢复出期望数据x₂。

通过仿真实验，可进一步说明本发明的应用效果：

仿真条件：每个基站的发射功率均为P_T，且基站将发射功率均分给其发送的数据，所以有E(||x₁₁||²)＝E(||x₁₂||²)＝P_T/2，E(||x₂||²)＝P_T/2；

如图3所示，给出了本发明总的频谱效率与其他算法的频谱效率随信噪比(SNR)变化的仿真曲线图，除本发明的IAN-CoMP仿真曲线图外，其它算法的仿真曲线图包括迫零波束成形CoMP(ZFBF-CoMP)和非CoMP(Non-CoMP)，为了比较的公平性，假设整个系统的发射功率为2P_T，并且发射侧和接收侧的天线数均为4，采用通式[天线数,用户数,并发数据流数]表示几种传输机制的参数设置，其中本发明的传输频谱效率为：

$R_1=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{1i}=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\log \left\{\det \right[I+\frac{P_T\left(F_1^H{C}_{1i}\right){\left(F_1^H{C}_{\mathrm{li}}\right)}^H}{{2\mathrm{\σ}}_n^2{A}_1}\left]\right\}---\left(12\right)$

$R_2=\log \left\{\det \right[I+\frac{P_T\left(F_2^H{C}_{21}\right){\left(F_2^H{C}_{21}\right)}^H}{{2\mathrm{\σ}}_n^2{A}_2}\left]\right\}---\left(13\right)$

即第一用户的频谱效率为第二用户的频谱效率为R₂；

从如图3的仿真结果可以看出，IAN-CoMP利用有限的协作，通过基于IA和IN的发射预编码和基于正交投影的滤波(OPF)接收，实现干扰的有效消除和抑制，能够获得优于ZFBF-CoMP和Non-CoMP的性能。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，其特征在于，该基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，利用基站侧协作，通过基于干扰对齐和干扰中和的预编码向量设计，以及用户侧采用正交投影接收滤波技术消除残留干扰并恢复期望数据；即在预处理设计中，对携带相同数据信息的两路干扰信号，利用IN将其对齐到同一子空间的相反方向，对于携带不同数据信息的干扰信号，采用IA将其对齐到同一子空间的相同方向，实现接收观测信号的降维；由于经过预处理的设计，系统的干扰并未完全消除，仍存在残留干扰；因此在发射端采用不同预编码设计的基础上，接收端分别采用正交投影滤波对期望数据进行恢复。

2.如权利要求1所述的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，其特征在于，该基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法具体包括以下步骤：

步骤一，基站通过用户反馈等方式获得理想的信道状态信息，所谓理想的信道状态信息就是准确的信道状态信息，通过X2接口实现基站之间CSI共享和数据信息交互，两基站获取全部的信道信息 表示基站i与用户j之间的信道矩阵；

步骤二，基站侧协作且仅需要基站之间进行部分数据共享，即第一基站传输数据流x₁₁和x₂，第二基站传输数据流x₁₂和x₂，其中第一用户的期望数据流为x₁₁和x₁₂，第二用户的期望数据流为x₂，写出第一用户和第二用户的接收混合信号为：

y₁＝H₁₁p₁₁x₁₁+H₁₂p₁₂x₁₂+(H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂)x₂+n₁     (1)

y₂＝(H₂₁p₂₁+H₂₂p₂₂)x₂+H₂₁p₁₁x₁₁+H₂₂p₁₂x₁₂+n₂     (2)

步骤三，基站对信道矩阵H_i1(i＝1,2)进行奇异值分解，即：

$H_{i1}=U_{i1}{D}_{i1}{V}_{i1}^H=\left[\begin{array}{cc}{u}_{i1}^{\left(1\right)}& u_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{cc}{\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(1\right)}& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_{i1}^{\left(2\right)}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{\left(v_{i1}^{\left(1\right)}\right)}^H\\ {\left(v_{i1}^{\left(2\right)}\right)}^H\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中(·)^H表示共轭转置，选取作为预编码向量，即选择增益大的空间子信道进行数据传输；

步骤四，对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，两台基站利用干扰中和IN技术设计预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即满足以下条件：

H₁₁p₂₁+H₁₂p₂₂＝0      (4)

根据p₂₁计算出实现干扰信号中和，定义等效矩阵

步骤五，对于式(2)，通过预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即满足以下条件：

H₂₁p₁₁＝H₂₂p₁₂      (5)

根据p₁₁计算出实现第二用户处观测信号的降维，定义等效矩阵 $G_1=H_{22}^{-1}{H}_{21};$

步骤六，基于以上步骤的设计，干扰中和IN设计使基站向第二用户发送数据x₂对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消，干扰对齐操作使第二用户收到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间，实现观测信号的降维；然而干扰并未完全得到消除；因此在用户侧基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H$ 进一步消除残留干扰，恢复期望信号；采用进行滤波，可得用户侧的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=F_1^H\left(\right|\left|C_{11}\right||u_{C_{11}}{x}_{11}+|\left|C_{12}\right||u_{C_{12}}{x}_{12}+n_1)---\left(6\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=F_2^H\left(\right|\left|C_{21}\right||u_{C_{21}}{x}_2+|\left|C_{22}\right||u_{C_{22}}(x_{11}+x_{12})+n_2)---\left(7\right)$

其中 $C_{11}={\mathrm{\λ}}_{11}^{\left(1\right)}{u}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{11}\left|\right|u_{C_{11}},$

$C_{12}=\frac{H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}=\frac{\left|\right|H_{12}{G}_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{\left|\right|G_1{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|}{u}_{C_{12}}=\left|\right|C_{12}\left|\right|u_{C_{12}}\text{,}$

$C_{21}={\mathrm{\λ}}_{21}^{\left(1\right)}{u}_{21}^{\left(1\right)}-\frac{H_{22}{G}_2}{\left|\right|G_2{v}_{21}^{\left(1\right)}\left|\right|}{v}_{21}^{\left(1\right)}=\left|\right|C_{21}\left|\right|u_{C_{21}},$ $C_{22}=H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}=\left|\right|H_{21}{v}_{11}^{\left(1\right)}\left|\right|u_{C_{22}}=\left|\right|C_{22}\left|\right|u_{C_{22}}.$ C_ij的幅度为||C_ij||，表示C_ij的方向；

步骤七，根据步骤六用户侧的估计信号表示式，采用正交投影的接收滤波设计应该满足：

$\⟨F_i^H{u}_{C_{i1}},F_i^H{u}_{C_{i2}}\⟩=0---\left(8\right)$

从而计算出用户的接收滤波矩阵：

$\left\{\begin{array}{c}{f}_i^{\left(1\right)}=\frac{u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}}{\left|\right|u_{C_{i1}}-{\left(u_{C_{i2}}\right)}^H{u}_{C_{i1}}{u}_{C_{i2}}\left|\right|}\\ f_i^{\left(2\right)}=\frac{u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}}{\left|\right|u_{C_{i2}}-{\left(u_{C_{i1}}\right)}^H{u}_{C_{i2}}{u}_{C_{i1}}\left|\right|}\end{array}\right.---\left(9\right)$

步骤八，通过以上基于干扰对齐和干扰中和设计预编码向量和基于正交投影设计接收滤波矩阵的步骤，最终得到的估计信号为：

${\stackrel{\‾}{y}}_1=\left|\right|C_{11}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_1^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{11}}\\ 0\end{array}\right]x_{11}+\left|\right|C_{12}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_1^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{12}}\end{array}\right]x_{12}+F_1^H{n}_1---\left(10\right)$

${\stackrel{\‾}{y}}_2=\left|\right|C_{21}\left|\right|\left[\begin{array}{c}{\left(f_2^{\left(1\right)}\right)}^H{u}_{C_{21}}\\ 0\end{array}\right]x_2+\left|\right|C_{22}\left|\right|\left[\begin{array}{c}0\\ {\left(f_2^{\left(2\right)}\right)}^H{u}_{C_{22}}\end{array}\right]{(x_{11}+x_{12})}_{}+F_2^H{n}_2---\left(11\right)$

根据式(10)，第一用户的期望数据x₁₁和x₁₂能够在相互正交的子空间得到恢复，根据式(11)，第二用户能够在与残留干扰相互正交的子空间内恢复出期望数据x₂。

3.如权利要求2所述的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，其特征在于，步骤四中对于式(1)，两路干扰携带相同的数据信息x₂，基站采用基于IN的预编码使干扰信号在第一用户处相互中和，即使基站向第二用户发送x₂对第一用户产生的干扰在第一用户处相互抵消。

4.如权利要求2所述的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，其特征在于，步骤五中对于式(2)，通过基于IA的预编码设计使携带不同数据信息x_1i(i＝1,2)的两路干扰在第二用户处对齐到同一子空间，实现观测信号的降维，即使第二用户观测到的来自第一基站向第一用户发送x₁₁以及第二基站向第一用户发送x₁₂的干扰对齐到同一子空间。

5.如权利要求2所述的基于干扰对齐和干扰中和的协作多点传输方法，其特征在于，步骤七中基于正交投影设计接收滤波矩阵 $F_i^H={\left[\begin{array}{cc}{f}_i^{\left(1\right)}& f_i^{\left(2\right)}\end{array}\right]}^H,$ 消除了用户侧的残留干扰，实现了期望信号的恢复。