CN107888524B - 一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法，该方法包括：将用户进行分组，以求取小区l的外层干扰抑制矩阵和外层预编码矩阵；通过最大信漏噪比准则求解内层预编码矩阵和内层干扰抑制矩阵；通过级联，求解基站到小区l中的用户的优化后的预编码矩阵和干扰抑制矩阵。本发明中，将多小区多用户干扰消除转化为单小区多用户的干扰消除问题，并且随后采用最大信漏噪比准则迭代求解单小区的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，以消除用户间干扰。

Description

一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法
技术领域
本发明涉及通信技术，尤指一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法。
背景技术
在干扰广播信道下，会同时存在同一小区下的用户间干扰(Intra-User-Interference，简称为IUI)和其它小区带来的小区间干扰(Inter-Cell-Interference，简称为ICI)，干扰种类和数量的增多会导致系统更为复杂。
发明内容
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法，该方法能够将多小区多用户干扰消除转化为单小区多用户的干扰消除问题，并且采用最大信漏噪比准则迭代求解单小区的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，以消除用户间干扰。
为了达到本发明目的，本发明提供了一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法，该方法包括下列步骤：
(1)将用户进行分组，以求取在小区l内将的下区间干扰信道转化为一个小区间干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA0002359936100000011
(2)通过第一公式来求解小区l的外层预编码矩阵：定义
Figure GDA0002359936100000012
为第l个小区的外层预编码矩阵，其中，第一公式为：
Figure GDA0002359936100000021
其中，null表示取零函数，l表示小区，
Figure GDA0002359936100000022
表示小区l的外层预编码矩阵，s表示与小区l不同的小区，[t,s]表示小区s内的用户t，K表示小区s内用户的最大数量，
Figure GDA0002359936100000023
表示小区l的外层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵，
Figure GDA0002359936100000024
表示小区i到用户[t,s]的信道；
通过第一公式的取零运算，小区l的外层预编码矩阵
Figure GDA0002359936100000025
在其他小区的预编码矩阵的零空间内，从而使小区l内不存在其他小区带来的小区间干扰；
通过第二公式表示小区l到用户[k,l]的等效信道
Figure GDA0002359936100000026
其中，第二公式为：
Figure GDA0002359936100000027
其中，[k,l]表示小区l内的用户k，
Figure GDA0002359936100000028
表示用户[k,l]的外层干扰抑制矩阵
Figure GDA0002359936100000029
的共轭转置矩阵，
Figure GDA00023599361000000210
表示小区l到用户[k,l]的信道；
(3)根据最大信漏噪比SLNR准则，利用广义Rayleigh商方法，将用户[k,l]的内层预编码矩阵定义为
Figure GDA00023599361000000211
将用户[k,l]的内层干扰抑制矩阵定义为
Figure GDA00023599361000000212
则通过第三公式表示基站l针对用户[k,l]的信漏噪比函数，其中，第三公式为：
Figure GDA00023599361000000213
其中，
Figure GDA00023599361000000214
表示F-范数的平方，以用于表示信号功率，σ2表示噪声功率；j表示在小区l中的与用户k不同的用户j；
Figure GDA00023599361000000215
表示用户[j,l]的内层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵；
Figure GDA00023599361000000216
表示小区l到用户[j，l]的等效信道；
因此，求解的最优化目标函数为：
Figure GDA00023599361000000217
其中，max表示最大值函数，tr(〃)表示迹函数，I表示单位矩阵，因此将用户[k，l]的外层预编码矩阵
Figure GDA0002359936100000031
初始化成满足
Figure GDA0002359936100000032
其中，Id是单位矩阵，然后固定在
Figure GDA0002359936100000033
和
Figure GDA0002359936100000034
中的一个，求解其中的另一个，反复迭代直至收敛，以求得
Figure GDA0002359936100000035
和
Figure GDA0002359936100000036
的矩阵；
(4)通过级联，将基站l到用户[k,l]的优化后的预编码矩阵V[k,l]和干扰抑制矩阵U[k,l]分别表示为：
Figure GDA0002359936100000037
Figure GDA0002359936100000038
进一步地，将用户进行分组，以求取在小区l内将多个小区间干扰信道转化为一个小区间干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA00023599361000000312
的步骤，包括：
将L个基站-小区对分成L个组；其中，第l个基站与第[l+1]个小区内的用户分为一组，最后一个小区与第一个小区内的用户分为一组；
按照第四公式求解外层干扰抑制矩阵，其中第四公式为：
Figure GDA0002359936100000039
将第四公式转换为：
Figure GDA00023599361000000310
其中，Fl和Xl分别表示第四公式转换成的两个矩阵，从而求取小区l的干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA00023599361000000311
与现有技术相比，本发明中，将多小区多用户干扰消除转化为单小区多用户的干扰消除问题，并且随后采用最大信漏噪比准则迭代求解单小区的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，以消除用户间干扰。
本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在说明书、权利要求书以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
附图说明
附图用来提供对本发明技术方案的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请的实施例一起用于解释本发明的技术方案，并不构成对本发明技术方案的限制。
图1为本发明提供的方法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
在附图的流程图示出的步骤可以在诸如一组计算机可执行指令的计算机系统中执行。并且，虽然在流程图中示出了逻辑顺序，但是在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤。
针对存在多个基站和相应数量的多个小区的情况(多小区多用户干扰信道模型)，本发明提出一种干扰广播信道下基于信漏噪比(Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio，简称为SLNR)的干扰对齐方法。该方法采用分层的设计思想，外层(在此指的是其中一个小区之外)首先采用扩展分组策略对小区和用户进行分组，并求解外层预编码矩阵和干扰抑制矩阵以消除小区间干扰，从而将多小区多用户干扰消除转化为单小区多用户的干扰消除问题；内层(在此指的是小区与在小区中的一个用户之间)则采用Max-SLNR准则迭代求解单小区的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，以消除在该小区中的用户间的干扰；最后级联构造出从基站到小区中的用户端的预编码矩阵和干扰抑制矩阵。
本发明提供了一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法，该方法包括步骤S101-步骤S113。
步骤S101，将用户进行分组，以求取在小区l内将多个小区间干扰信道转化为一个小区间干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA0002359936100000051
步骤S105，通过第一公式来求解小区l的外层预编码矩阵：定义
Figure GDA0002359936100000052
为第l个小区的外层预编码矩阵，其中，第一公式为：
Figure GDA0002359936100000053
其中，null表示取零函数，l表示小区，s表示在L个小区中的与小区l不同的小区，[t,s]表示小区s内的用户t，K表示小区s内用户的最大数量，
Figure GDA0002359936100000054
表示小区l的外层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵，
Figure GDA0002359936100000055
表示小区i到用户[t,s]的信道；
通过第一公式的取零运算，求解所获得的小区l的外层预编码矩阵
Figure GDA00023599361000000514
在其他小区的预编码矩阵的零空间内，从而使小区l内不存在其他小区带来的小区间干扰，由此使得多小区多用户干扰信道模型转换为单小区多用户干扰信道模型；
通过第二公式表示小区l到用户[k,l]的等效信道
Figure GDA0002359936100000056
其中，第二公式为：
Figure GDA0002359936100000057
其中，[k,l]表示小区l内的用户k，
Figure GDA0002359936100000058
表示用户[k,l]的外层干扰抑制矩阵
Figure GDA0002359936100000059
的共轭转置矩阵，
Figure GDA00023599361000000510
表示小区l到用户[k,l]的信道，
Figure GDA00023599361000000511
表示小区l的外层预编码矩阵。
步骤S109，通过最大信漏噪比准则求解内层预编码矩阵和干扰抑制矩阵。在消除小区间干扰后，设计了一种SLNR准则，利用广义Rayleigh商方法，通过迭代算法求出用户端[k,l]的预编码矩阵和干扰抑制矩阵。具体做法如下：
将用户[k,l]的内层预编码矩阵定义为
Figure GDA00023599361000000512
将用户[k,l]的内层干扰抑制矩阵定义为
Figure GDA00023599361000000513
则通过第三公式来表示基站l针对用户[k,l]的信漏噪比函数，其中，第三公式为：
Figure GDA0002359936100000061
其中，
Figure GDA0002359936100000062
表示F-范数的平方，以用于表示信号功率，σ2表示噪声功率；j表示在小区l中的与用户k不同的用户j；
Figure GDA0002359936100000063
表示用户[j,l]的内层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵；
Figure GDA0002359936100000064
表示小区l到用户[j，l]的等效信道；
因此，求解的最优化目标函数为：
Figure GDA0002359936100000065
其中，max表示最大值函数，tr(〃)表示迹函数，I表示单位矩阵，因此将用户[k，l]的外层预编码矩阵
Figure GDA0002359936100000066
初始化成满足
Figure GDA0002359936100000067
其中，Id是单位矩阵，然后固定在
Figure GDA0002359936100000068
和
Figure GDA0002359936100000069
中的一个，求解其中的另一个，反复迭代直至收敛，从而求得满足条件的
Figure GDA00023599361000000610
和
Figure GDA00023599361000000611
步骤S113，通过级联，将基站l到用户[k,l]的优化后的预编码矩阵V[k,l]和干扰抑制矩阵U[k,l]分别表示为：
Figure GDA00023599361000000612
Figure GDA00023599361000000613
本发明的有益效果在于：将多小区多用户干扰消除转化为单小区多用户的干扰消除问题，并且随后采用最大信漏噪比准则迭代求解单小区的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，以消除用户间干扰。
进一步地，步骤S101包括：
将L个基站-小区对分成L个组；其中，第l个基站与第[l+1]个小区内的用户分为一组，最后一个小区与第一个小区内的用户分为一组；
按照第四公式求解小区l的干扰信道的信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA00023599361000000614
其中，第四公式为：
Figure GDA0002359936100000071
其中，span为张成函数，
Figure GDA0002359936100000072
表示小区l到用户[k,l+1]的信道的共轭转置矩阵，
Figure GDA0002359936100000073
表示用户[k,l+1]的内层干扰抑制矩阵；
将第四公式转换为：
Figure GDA0002359936100000074
其中，Fl和Xl分别表示第四公式转换成的两个矩阵，从而求取小区l的干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure GDA0002359936100000075
虽然本发明所揭露的实施方式如上，但上述的内容仅为便于理解本发明而采用的实施方式，并非用以限定本发明。任何本发明所属领域内的技术人员，在不脱离本发明所揭露的精神和范围的前提下，可以在实施的形式及细节上进行任何的修改与变化，但本发明的专利保护范围，仍须以所附的权利要求书所界定的范围为准。

Claims (2)

1.一种干扰广播信道下基于最大信漏噪比的干扰对齐方法，其特征在于，包括下列步骤：
(1)将用户进行分组，以求取在小区l内将多个小区间干扰信道转化为一个小区间干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure FDA0002359936090000011
(2)通过第一公式来求解小区l的外层预编码矩阵：定义
Figure FDA0002359936090000012
为第l个小区的外层预编码矩阵，其中，第一公式为：
Figure FDA0002359936090000013
其中，null表示取零函数，l表示小区，
Figure FDA0002359936090000014
表示小区l的外层预编码矩阵，s表示与小区l不同的小区，[t,s]表示小区s内的用户t，K表示小区s内用户的最大数量，
Figure FDA0002359936090000015
表示小区l的外层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵，
Figure FDA0002359936090000016
表示小区i到用户[t,s]的信道；
通过所述第一公式的取零运算，所述小区l的外层预编码矩阵
Figure FDA0002359936090000017
在其他小区的预编码矩阵的零空间内，从而使小区l内不存在其他小区带来的小区间干扰；
通过第二公式表示小区l到用户[k,l]的等效信道
Figure FDA0002359936090000018
其中，所述第二公式为：
Figure FDA0002359936090000019
其中，[k,l]表示小区l内的用户k，
Figure FDA00023599360900000110
表示用户[k,l]的外层干扰抑制矩阵
Figure FDA00023599360900000111
的共轭转置矩阵，
Figure FDA00023599360900000112
表示小区l到用户[k,l]的信道；
(3)根据最大信漏噪比SLNR准则，利用广义Rayleigh商方法，将用户[k,l]的内层预编码矩阵定义为
Figure FDA00023599360900000113
将用户[k,l]的内层干扰抑制矩阵定义为
Figure FDA00023599360900000114
则通过第三公式表示基站l针对用户[k,l]的信漏噪比函数，其中，所述第三公式为：
Figure FDA0002359936090000021
其中，
Figure FDA0002359936090000022
表示F-范数的平方，以用于表示信号功率，σ2表示噪声功率；j表示在小区l中的与用户k不同的用户j；
Figure FDA0002359936090000023
表示用户[j,l]的内层干扰抑制矩阵的共轭转置矩阵；
Figure FDA0002359936090000024
表示小区l到用户[j,l]的等效信道；
因此，求解的最优化目标函数为：
Figure FDA0002359936090000025
其中，max表示最大值函数，tr(〃)表示迹函数，I表示单位矩阵，因此将用户[k，l]的外层预编码矩阵
Figure FDA0002359936090000026
初始化成满足
Figure FDA0002359936090000027
其中，Id是单位矩阵，然后固定在
Figure FDA0002359936090000028
和和
Figure FDA0002359936090000029
中的一个，求解其中的另一个，反复迭代直至收敛，以求得
Figure FDA00023599360900000210
和
Figure FDA00023599360900000211
的矩阵；
(4)通过级联，将基站l到用户[k,l]的优化后的预编码矩阵V[k,l]和干扰抑制矩阵U[k,l]分别表示为：
Figure FDA00023599360900000212
Figure FDA00023599360900000213
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将用户进行分组，以求取在小区l内将多个小区间干扰信道转化为一个小区间干扰信道的等效信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure FDA00023599360900000214
的步骤，包括：
将L个基站-小区对分成L个组；其中，第l个基站与第[l+1]个小区内的用户分为一组，最后一个小区与第一个小区内的用户分为一组；
按照第四公式求解小区l的干扰信道的信道矩阵Gl和外层干扰抑制矩阵
Figure FDA00023599360900000215
其中，所述第四公式为：
Figure FDA00023599360900000216
将所述第四公式转换为：
Figure FDA0002359936090000031
其中，Fl和Xl分别表示第四公式转换成的两个矩阵。
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