CN110958197A - 一种隐形干扰对齐方法 - Google Patents

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CN110958197A
CN110958197A CN201911160323.6A CN201911160323A CN110958197A CN 110958197 A CN110958197 A CN 110958197A CN 201911160323 A CN201911160323 A CN 201911160323A CN 110958197 A CN110958197 A CN 110958197A
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陈华
吴珊
李相朋
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Wuhan Textile University
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Wuhan Textile University
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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03006—Arrangements for removing intersymbol interference
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
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Abstract

本发明提供一种隐形干扰对齐方法，可以有效解决该场景下的干扰管理方法：通过选择合适的用户集，让用户集合内和用户集合之间的干扰尽可能小，从而实现容量的提高。

Description

一种隐形干扰对齐方法
技术领域
本发明涉及无线通信系统，尤其涉及在多小区、多用户场景下的干扰管理方法。
背景技术
考虑在多小区、多用户的场景下，我们可以通过合理的算法进行用户选择来减少用户间干扰，提高系统容量：现假设有G个小区，每个小区的基站天线数和用户总数分别为M和K，为了简单起见，我们假设每个用户的天线数N＝1，则每个基站能同时服务的最大用户数为S＝M/G。要找到使得小区容量达到最大的用户组合，则需要遍历所有的用户组合方式才能找到，而这种算法的复杂度太高，无法在实际系统中应用，
发明内容
在多用户、多小区场景下，干扰成为提高系统传输效率的瓶颈，本发明目标是提出一种可以有效解决该场景下的干扰管理方法：通过选择合适的用户集，让用户集合内和用户集合之间的干扰尽可能小，从而实现容量的提高，该方法是一种隐形的干扰对齐方法。
本发明提供一种隐形干扰对齐方法，
设小区i中的用户k表示为用户ik，则上行链路中基站接收到的用户ik的信号可表示为：
Figure BDA0002285922920000011
其中，
Figure BDA0002285922920000012
为用户ik的线性的接收均衡矢量，
Figure BDA0002285922920000013
和
Figure BDA0002285922920000014
分别为用户ik和基站i之间的信道信息，用户ik的数据码元和发射功率。在公式(1)中，右边第一项均为有用信号，第二项为小区内其他用户的干扰，第三项为小区外用户的干扰，最后一项为接收端处的加性高斯白噪声。
用户选择算法：
多个小区的基站可以通过一个中央处理单元(CU)来共享调度信息和CSI，即每个小区的基站都能够获取全局用户的信道状态信息以及调度情况，来联合选择所有小区的用户。
在联合选择用户的方案中，采用顺序式的用户选择顺序。该选择方式是指选择每个小区的第n(n＝1，…，S)用户时，均按照小区1到G的顺序依次循环迭代选择，即首先第1个小区选择第1个用户，然后第2个小区基于已选的用户来选择其第1个用户，如此循环往复下去，直到第G个小区选择其第S个用户完毕。如图2所示为顺序式联合选择方案的流程图。
附图说明
图1为一种隐形干扰对齐的干扰管理方法示意图；
图2为顺序式联合选择方案的流程图。
具体实施方式
基于信号矢量内积的用户选择算法：
矢量内积可以用来表征两个矢量之间的正交性，由此可以用来刻画当前用户泄漏到已选用户的干扰。另外，已选用户对当前用户产生的干扰大小，可以通过当前用户的有效信道的幅值来体现，用户的有效信道是沿着干扰信道生成的子空间做正交投影得到的，有效信道的幅值越大，说明当前用户的信道与已选用户对其的干扰信道生成的子空间的正交性越好，受到的干扰也就越小。
令每个小区的总用户集为
Figure DEST_PATH_FDA0002285922910000015
每个小区已选的用户集为
Figure 558056DEST_PATH_FDA0002285922910000016
所有已选的用户集为S(S＝{S1,L,SG})，所有已选的用户数为c＝|S|，每个小区已选的用户数为ci＝|Si|，则基于矢量内积的算法流程如下：
1)初始化：
Figure BDA0002285922920000031
c＝0,ci＝0
2)令i＝1,n＝1，选择第1个小区的第1个用户
Figure BDA0002285922920000032
使其满足
Figure BDA0002285922920000033
并且更新已选用户集和用户数
Figure BDA0002285922920000034
c＝1,c1＝1；
3)令n＝1，设
Figure BDA0002285922920000035
为已选用户集S中的用户到用户ik的干扰信道聚合矩阵，
Figure BDA0002285922920000036
为
Figure BDA0002285922920000037
所生成子空间的正交空间的投影矩阵，则对当前用户ik计算
Figure BDA0002285922920000038
和
Figure BDA0002285922920000039
Figure BDA00022859229200000310
Figure BDA00022859229200000311
按照i＝2L G的顺序，依次选择小区i的第1个用户
Figure BDA00022859229200000312
使其满足
Figure BDA00022859229200000313
并更新已选用户集和用户数
Figure BDA00022859229200000314
其中，IM为M×M的单位矩阵，(4)式中分母部分为利用矢量内积衡量的用户ik对所有已选用户的干扰，分子为用户ik的有效信道幅值。
4)n＝n+1，根据公式(2)和(3)对当前用户ik计算
Figure 1
和
Figure BDA00022859229200000316
按照i＝1L G的顺序，依次选择小区i的第n个用户
Figure BDA00022859229200000317
使其满足
Figure BDA00022859229200000318
并按公式(5)更新已选用户集和用户数。重复步骤4)直至n＝S＝M/G退出循环。

Claims (2)

1.一种隐形干扰对齐方法，步骤如下：
步骤一：设小区i中的用户k表示为用户ik，则上行链路中基站接收到的用户ik的信号可表示为：
Figure FDA0002285922910000011
其中，
Figure FDA0002285922910000012
为用户ik的线性的接收均衡矢量，
Figure FDA0002285922910000013
和
Figure FDA0002285922910000014
分别为用户ik和基站i之间的信道信息，用户ik的数据码元和发射功率；在公式(1)中，右边第一项均为有用信号，第二项为小区内其他用户的干扰，第三项为小区外用户的干扰，最后一项为接收端处的加性高斯白噪声；
步骤二：用户选择算法：
多个小区的基站可以通过一个中央处理单元CU来共享调度信息和CSI，即每个小区的基站都能够获取全局用户的信道状态信息以及调度情况，来联合选择所有小区的用户。
步骤三：在联合选择用户的方案中，采用顺序式的用户选择顺序；该选择方式是指选择每个小区的第n(n＝1，…，S)用户时，均按照小区1到G的顺序依次循环迭代选择，即首先第1个小区选择第1个用户，然后第2个小区基于已选的用户来选择其第1个用户，如此循环往复下去，直到第G个小区选择其第S个用户完毕。
2.根据权利要求1所述的一种隐形干扰对齐方法，其特征在于：
令每个小区的总用户集为
Figure FDA0002285922910000015
每个小区已选的用户集为
Figure FDA0002285922910000016
所有已选的用户集为
Figure FDA0002285922910000017
所有已选的用户数为
Figure FDA0002285922910000018
每个小区已选的用户数为
Figure FDA0002285922910000019
则基于矢量内积的算法流程如下：
1)初始化：
Figure FDA00022859229100000110
c＝0,ci＝0
2)令i＝1,n＝1，选择第1个小区的第1个用户
Figure FDA0002285922910000021
使其满足
Figure FDA0002285922910000022
并且更新已选用户集和用户数
Figure FDA0002285922910000023
c＝1,c1＝1；
3)令n＝1，设
Figure FDA0002285922910000024
为已选用户集
Figure FDA0002285922910000025
中的用户到用户ik的干扰信道聚合矩阵，
Figure FDA0002285922910000026
为
Figure FDA0002285922910000027
所生成子空间的正交空间的投影矩阵，则对当前用户ik计算
Figure FDA0002285922910000028
和
Figure FDA0002285922910000029
Figure FDA00022859229100000210
Figure FDA00022859229100000211
按照i＝2…G的顺序，依次选择小区i的第1个用户
Figure FDA00022859229100000212
使其满足
Figure FDA00022859229100000213
并更新已选用户集和用户数
Figure FDA00022859229100000214
其中，IM为M×M的单位矩阵，(4)式中分母部分为利用矢量内积衡量的用户ik对所有已选用户的干扰，分子为用户ik的有效信道幅值；
4)n＝n+1，根据公式(2)和(3)对当前用户ik计算
Figure FDA00022859229100000215
和
Figure FDA00022859229100000216
按照i＝1…G的顺序，依次选择小区i的第n个用户
Figure FDA00022859229100000217
使其满足
Figure FDA00022859229100000218
并按公式(5)更新已选用户集和用户数；重复步骤4)直至n＝S＝M/G退出循环。
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王静: "多小区场景下的用户选择算法研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库 信息科技辑》 *

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