CN105722201A - 一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，包括以下步骤：一、初始化无线参数信息；收集各飞蜂窝基站与飞蜂窝用户间的无线空间信道状态信息；二、初始化飞蜂窝基站到飞蜂窝接收机的发射功率值；三、建立飞蜂窝网络下行链路信号接收模型；四、初始化预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；五、进行干扰迭代计算，计算飞蜂窝用户干扰泄漏功率是否消除，如果干扰消除则结束，如果干扰继续则进入第六步；六、评估信道质量与发送信号速率大小；七、计算并更新飞蜂窝基站发射功率，八、计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；九、重复步骤五，继续迭代计算，直到收敛。本发明综合考量信道因素和信号向量发射速率，给出了一种新的下行动态功率控制方法。

Description

一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种基于飞蜂窝下行链路发射功率分配的部分反馈干扰对齐优化方法。

背景技术

近来研究表明，室内场所用户业务占据了移动业务70％的语音话务量和数据流量，从目前的网络运营经验来看移动用户有60％的时间都在企业及家庭等室内环境。在高楼密集的现代社会，无线信号对建筑物、墙体、美观装饰品的穿透能力差，导致空间损耗和传输损耗较大，宏基站对室内覆盖的效果不佳。而随着云技术、大数据业务需求的爆发式增加，室内用户迫切需要通信覆盖环境得到改善，也对无线通信系统容量与数据传输速率提出了更高的要求。

飞蜂窝(Femtocell)体积小、成本低、方便实用，作为室内覆盖的一种新选择，逐渐受到许多业界人士的关注。飞蜂窝基于和宏蜂窝相同的无线通信标准，在简单室内环境下能够保障室内覆盖质量和一定的传输速率。但随着飞蜂窝网络规模的扩大和用户数量、业务需求的日益增长，多用户飞蜂窝基站的部署会引入严重的干扰，影响系统容量。干扰对齐技术可以有效的消除系统中的干扰，但干扰对齐的实现需要收发端掌握全部的信道信息，RazaviSM与RatnarajahT2013年发表在IETCommunications的论文《InterferencealignmentinK-usermultiple-input–multiple-outputinterferencechannelswithpartiallycoordinatedreceivers》表明当实际的信道信息不完整时(即部分反馈条件下)，干扰对齐依然可行。这一研究成果使得利用部分反馈干扰对齐技术解决飞蜂窝网络中的干扰问题具有重要意义。但上述研究没有充分利用系统总功率，算法本身也有较高的复杂度。中国专利文献CN104540209A公开了一种多用户系统干扰对齐算法的功率分配方法，该方法通过发射端发送数据流数量动态分配功率实现干扰对齐优化，该方法可以提升系统传输速率但没有综合考虑信道因素和信号向量发射速率对功率分配的影响。

发明内容

发明目的：为了克服现有技术中存在的不足，本发明提供一种综合考量信道因素和信号向量发射速率，给出一种新的下行动态功率控制方法，实现了对飞蜂窝网络干扰对齐的有效优化方法。

技术方案：为实现上述目的，本发明提供一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，飞蜂窝网络系统包含K个飞蜂窝基站和K个飞蜂窝用户，其中，每个飞蜂窝基站有M个天线，每个飞蜂窝用户有N个天线，优化方法包括以下步骤：

第一步：初始化信息交互，收集获取飞蜂窝网络基站归属、天线配置、频率、位置、邻区等无线参数信息；收集各飞蜂窝基站与飞蜂窝用户间的无线空间信道状态信息；

第二步：初始化飞蜂窝基站到飞蜂窝接收机的发射功率值，设定系统的发射总功率为P，在初始状态下分配各个飞蜂窝基站相同的发射功率：P_av＝P/K；

第三步：建立飞蜂窝网络下行链路信号接收模型；

第四步：初始化预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；设定每个飞蜂窝基站发送的数据向量的信息流数为d，初始化V_i和U_i使其具有如下形式：V_i:M×d，U_i:N×d；即：V_i是M×d维矩阵，U_i是N×d维矩阵；

第五步：进行干扰迭代计算，计算飞蜂窝用户干扰泄漏功率是否消除，如果干扰消除则结束，如果干扰继续则进入第六步；

第六步：评估信道质量与发送信号速率大小；本专利功率分配原则是评估信道质量和发送信号速率的大小，使得信道质量不佳且需要较大速率发送数据的飞蜂窝基站分配到更多的功率资源。

第七步：计算并更新飞蜂窝基站发射功率；

第八步：计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；

第九步：重复步骤五，继续迭代计算，直到干扰消除。本发明涉及的方法通过综合考虑信道质量和信号向量传输速率，为信道质量不佳且需要高速率传输的飞蜂窝基站分配更大的发射功率。这样可以合理分配系统总功率，有效改善系统总体干扰水平，提升系统信干噪比，减小干扰对齐算法迭代次数，从而进一步优化干扰对齐算法。

其中，第三步中，所述信号接收模型中具有K用户的飞蜂窝网络中飞蜂窝用户i接收的信号向量为： $y_i=H_{ii}{x}_i+\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}{H}_{ij}{x}_j+n_i$

其中，H_ij代表飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户i间的N×M信道参数矩阵，x_j代表代表飞蜂窝基站j发送的信号矩阵；上述表达式中，H_iix_i代表飞蜂窝用户i接收的来自飞蜂窝基站i的发射信号向量，即为期望信号；代表来自飞蜂窝基站i以外的其他K-1个基站的干扰信号；n_i代表飞蜂窝用户i收到的均值为0、方差为σ²的加性高斯白噪声。

其中，第五步中，进行干扰迭代计算时首先进行干扰对齐计算：飞蜂窝基站对发送给每个飞蜂窝用户的信号向量进行预编码，在飞蜂窝用户端对接收的信号进行干扰抑制矩阵滤波，即可得到待检验接收信号；

然后检验对齐质量：干扰对齐的质量以飞蜂窝用户干扰泄漏的功率大小来衡量，飞蜂窝用户i的总干扰泄漏功率表示为：

其中：Tr[·]表示求矩阵的迹，

Q_i代表飞蜂窝用户i的干扰协方差矩阵，P_j是飞蜂窝基站j的发射功率，d_i代表飞蜂窝用户i的自由度，V_j是飞蜂窝基站j对应的预编码矩阵，飞蜂窝用户i接收的信号通过干扰抑制矩阵U_i后如果不再产生干扰泄漏则干扰消除算法结束，否则继续第六步。

其中，第六步中评估信道质量与发送信号速率大小的具体步骤如下：使用信道矩阵的迹来衡量信道质量，飞蜂窝基站i到飞蜂窝用户i间的信道质量表示为：

$t_{ii}=Tr\[H_{ii}{H}_{ii}^H\]$

系统各个飞蜂窝基站和飞蜂窝用户间的信道平均质量表示为：

$\stackrel{\‾}{t}=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}Tr\[H_{jj}{H}_{jj}^H\]=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{t}_{jj}$

飞蜂窝基站i发送信号向量的速率表示为：s_i

各个飞蜂窝基站发送信号向量速率的均值为

其中，H_ii代表飞蜂窝基站i到飞蜂窝用户i间的N×M信道参数矩阵，H_jj代表飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户j间的N×M信道参数矩阵，t_jj表示飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户j间的信道质量。

其中，第七步中计算并更新飞蜂窝基站发射功率的具体步骤如下：综合考量信道质量和信号向量发射速率大小，飞蜂窝基站i的发射功率更新为：

$P_i=P\frac{s_i\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{ii}}{\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{s}_j\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{jj}}$

s_j代表飞蜂窝基站j发送信号向量的速率。

其中，第八步中计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i的具体步骤如下：计算V_i和U_i，满足如下约束条件：

V_i:M×dU_i:N×d

$\underset{U_i:N\×d}{min}{L}_i$

即：V_i是M×d维矩阵，U_i是N×d维矩阵，U_i的更新迭代需要以最小化飞蜂窝用户i的总干扰泄漏功率L_i为原则。

有益效果：与现有技术相比，本发明的优点在于：在传统的干扰对齐算法中，发射机的功率通常设置为恒定值，这没有充分利用系统的总功率，非目标发射机采用恒定功率增加了对其他接收机的干扰机率，并且使得系统的信干噪比下降。本发明给出了一种下行链路的飞蜂窝基站功率分配方法。通过综合考虑信道质量和信号向量传输速率，为信道质量不佳且需要高速率传输的飞蜂窝基站分配更大的发射功率，这样可以合理分配系统总功率，有效改善系统总体干扰水平，提升系统信干噪比，减小干扰对齐算法迭代次数，优化了干扰对齐算法。

附图说明

图1是本发明的飞蜂窝网络系统结构图；

图2本发明干扰对齐计算信号向量图；

图3是本发明的整体流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式，进一步阐明本发明。

如图1所示，是本发明的K用户飞蜂窝网络系统结构图。

本发明基于下行功率分配的飞蜂窝网络部分反馈干扰对齐算法，如图3所示,包括以下步骤：

第一步：初始化信息交互，收集获取飞蜂窝网络基站归属、天线配置、频率、位置、邻区等无线参数信息；收集各飞蜂窝基站与飞蜂窝用户间的无线空间信道状态信息。图1所示系统包含K个飞蜂窝基站和K个飞蜂窝用户，并且假设飞蜂窝基站天线数为M,飞蜂窝用户天线数量为N。

第二步：初始化飞蜂窝基站到飞蜂窝用户的发射功率值。设定系统的发射总功率为P,在初始状态下分配各个飞蜂窝基站相同的发射功率：

P_av＝P/K

第三步：建立飞蜂窝网络下行链路信号接收模型。确定多用户干扰，在图示的具有K用户的飞蜂窝网络中飞蜂窝用户i接收的信号向量为：

$y_i=H_{ii}{x}_i+\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}{H}_{ij}{x}_j+n_i$

其中，H_ij代表飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户i间的N×M信道参数矩阵，H_ij中每个元素都服从独立同分布复高斯分布；x_j代表代表飞蜂窝基站j发送的信号矩阵；上述表达式中，H_iix_i代表飞蜂窝用户i接收的来自飞蜂窝基站i的发射信号向量，即为期望信号；代表来自飞蜂窝基站i以外的其他K-1个基站的干扰信号；n_i代表飞蜂窝用户i收到的均值为0、方差为σ²的加性高斯白噪声。

第四步：初始化预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i。部分反馈干扰对齐中，全局的信道信息无法直接获取，故最初的预编码矩阵和干扰抑制矩阵是有条件任意选取的，再通过迭代计算，更新V_i和U_i完成干扰对齐计算。初始化V_i和U_i满足如下条件：

V_i:M×dU_i:N×d

第五步：进行干扰迭代计算，计算飞蜂窝用户干扰泄漏功率是否消除，如果干扰消除则结束，如果干扰继续则进入第六步；

首先进行干扰对齐计算，对飞蜂窝基站发送给每个飞蜂窝用户的数据向量进行预编码，在飞蜂窝用户端对接收的信号进行干扰抑制矩阵滤波，即可得到待检验接收信号y'_i，信号向量对齐过程如图2：

$y_i^{\′}=U_i^H{H}_{ii}{V}_i{x}_i+\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}{U}_i^H{H}_{ij}{V}_i{x}_j+n_i$

然后检验对齐质量。信号向量满足如下条件时干扰对齐完成，计算结束，否则，继续执行第六步：

$U_i^H{H}_{ij}{V}_i=0,\∀t\≠j$

$rank\left(U_i^H{H}_{ii}{V}_i\right)=d$

rank(z)代表矩阵z的秩。本专利中，干扰部分的检验以飞蜂窝用户干扰泄漏的功率大小来衡量，飞蜂窝用户i的总干扰泄漏功率表示为：

$L_i=Tr\[U_i^H{Q}_i{U}_i\]$

其中：

$Q_i=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}\frac{P_j}{d_i}{H}_{ij}{V}_j{V}_j^H{H}_{ij}^H$

Q_i代表飞蜂窝用户i的干扰协方差矩阵，P_j是飞蜂窝基站j的发射功率，d_i代表飞蜂窝用户i的自由度，飞蜂窝用户i接收的信号通过干扰抑制矩阵U_i后如果不再产生干扰泄漏则干扰对齐实现，算法结束，否则继续第六步。

第六步：评估信道质量与发送信号速率大小。在传统的干扰对齐算法中，发射机的功率通常设置为恒定值，这没有充分利用系统的总功率，非目标发射机采用恒定功率增加了对其他接收机的干扰几率，并且使得系统的信干噪比下降。本专利提出的功率分配原则是评估信道质量和发送信号速率的大小，使得信道质量不佳且需要较大速率发送数据的飞蜂窝基站分配到更多的功率资源。使用信道矩阵的迹来衡量信道质量，飞蜂窝基站i到飞蜂窝用户i间的信道质量表示为：

$t_{ii}=Tr\[H_{ii}{H}_{ii}^H\]$

系统各个飞蜂窝基站和飞蜂窝用户间的信道平均质量表示为：

$\stackrel{\‾}{t}=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}Tr\[H_{jj}{H}_{jj}^H\]=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{t}_{jj}$

飞蜂窝基站i发送信号向量的速率表示为：s_i

各个飞蜂窝基站发送信号向量速率的均值为

第七步：动态功率控制，更新飞蜂窝基站发射功率。综合考量信道质量和信号向量发射速率大小，飞蜂窝基站i的发射功率更新为：

$P_i=P\frac{s_i\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{ii}}{\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{s}_j\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{jj}}$

第八步：计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i。计算V_i和U_i，满足如下约束条件：

V_i:M×dU_i:N×d

$\underset{U_i:N\×d}{min}{L}_i$

即：V_i是M×d维矩阵，U_i是N×d维矩阵，V_i和U_i的更新迭代均需要以最小化其他飞蜂窝基站的干扰为原则。U_i设计为：U_i＝v_d[Q_i]，即取飞蜂窝用户i的干扰协方差矩阵的最小的d个特征值所对应的特征向量，这样即可计算出干扰抑制矩阵U_i。根据信道的互易性，使得干扰抑制矩阵U_i作为互易网络中的上行链路的预编码矩阵，再次计算即可得到U_i对应的V_i矩阵。

第九步：重复第五步，如此继续迭代计算，直到收敛。

以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出：对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于，该方法基于飞蜂窝网络系统，所述飞蜂窝网络系统包含K个飞蜂窝基站和K个飞蜂窝用户，其中，每个飞蜂窝基站有M个天线，每个飞蜂窝用户有N个天线，优化方法包括以下步骤：

第一步：初始化信息交互，收集获取飞蜂窝网络基站归属、天线配置、频率、位置、邻区这些无线参数信息；收集各飞蜂窝基站与飞蜂窝用户间的无线空间信道状态信息；

第二步：初始化飞蜂窝基站到飞蜂窝接收机的发射功率值，设定系统的发射总功率为P，在初始状态下分配各个飞蜂窝基站相同的发射功率：P_av＝P/K；

第三步：建立飞蜂窝网络下行链路信号接收模型；

第四步：初始化预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；设定每个飞蜂窝基站发送的数据向量的信息流数为d，初始化V_i和U_i使其具有如下形式：V_i:M×d，U_i:N×d；即：V_i是M×d维矩阵，U_i是N×d维矩阵；

第五步：进行干扰迭代计算，计算飞蜂窝用户干扰泄漏功率是否消除，如果干扰消除则结束，如果干扰继续则进入第六步；

第六步：评估信道质量与发送信号速率大小；

第七步：计算并更新飞蜂窝基站发射功率；

第八步：计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i；

第九步：重复步骤五，继续迭代计算，直到干扰消除。

2.根据权利要求1所述的一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于：第三步中，所述信号接收模型中具有K用户的飞蜂窝网络中飞蜂窝用户i接收的信号向量为：

$y_i=H_{ii}{x}_i+\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}{H}_{ij}{x}_j+n_i$

其中，H_ij代表飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户i间的N×M信道参数矩阵，x_j代表代表飞蜂窝基站j发送的信号矩阵；上述表达式中，H_iix_i代表飞蜂窝用户i接收的来自飞蜂窝基站i的发射信号向量，即为期望信号；代表来自飞蜂窝基站i以外的其他K-1个基站的干扰信号；n_i代表飞蜂窝用户i收到的均值为0、方差为σ²的加性高斯白噪声。

3.根据权利要求2所述的一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于：第五步中，进行干扰迭代计算时首先进行干扰对齐计算：飞蜂窝基站对发送给每个飞蜂窝用户的信号向量进行预编码，在飞蜂窝用户端对接收的信号进行干扰抑制矩阵滤波，即可得到待检验接收信号；

然后检验对齐质量：干扰对齐的质量以飞蜂窝用户干扰泄漏的功率大小来衡量，飞蜂窝用户i的总干扰泄漏功率表示为：

其中：Tr[·]表示求矩阵的迹， $Q_i=\underset{j=1,j\≠i}{\overset{K}{\Σ}}\frac{P_j}{d_i}{H}_{ij}{V}_j{V}_j^H{H}_{ij}^H$

Q_i代表飞蜂窝用户i的干扰协方差矩阵，P_j是飞蜂窝基站j的发射功率，d_i代表飞蜂窝用户i的自由度，V_j是飞蜂窝基站j对应的预编码矩阵，飞蜂窝用户i接收的信号通过干扰抑制矩阵U_i后如果不再产生干扰泄漏则干扰消除算法结束，否则继续第六步。

4.根据权利要求3所述的一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于：第六步中评估信道质量与发送信号速率大小的具体步骤如下：使用信道矩阵的迹来衡量信道质量，飞蜂窝基站i到飞蜂窝用户i间的信道质量表示为：

$t_{ii}=Tr\[H_{ii}{H}_{ii}^H\]$

系统各个飞蜂窝基站和飞蜂窝用户间的信道平均质量表示为：

$\stackrel{\‾}{t}=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}Tr\[H_{jj}{H}_{jj}^H\]=\frac{1}{K}\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{t}_{jj}$

飞蜂窝基站i发送信号向量的速率表示为：s_i

各个飞蜂窝基站发送信号向量速率的均值为

其中，H_ii代表飞蜂窝基站i到飞蜂窝用户i间的N×M信道参数矩阵，H_jj代表飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户j间的N×M信道参数矩阵，t_jj表示飞蜂窝基站j到飞蜂窝用户j间的信道质量。

5.根据权利要求4所述的一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于：第七步中计算并更新飞蜂窝基站发射功率的具体步骤如下：综合考量信道质量和信号向量发射速率大小，飞蜂窝基站i的发射功率更新为：

$P_i=P\frac{s_i\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{ii}}{\underset{j=1}{\overset{K}{\Σ}}{s}_j\stackrel{\‾}{t}/\stackrel{\‾}{s}{t}_{jj}}$

s_j代表飞蜂窝基站j发送信号向量的速率。

6.根据权利要求1所述的一种飞蜂窝网络干扰对齐优化方法，其特征在于：第八步中计算并更新预编码矩阵V_i和干扰抑制矩阵U_i的具体步骤如下：计算V_i和U_i，满足如下约束条件：

V_i:M×dU_i:N×d

$\begin{array}{cc}\underset{U_i:N\×d}{min}& L_i\end{array}$

即：V_i是M×d维矩阵，U_i是N×d维矩阵，U_i的更新迭代需要以最小化飞蜂窝用户i的总干扰泄漏功率L_i为原则。