Mimo认知无线电干扰网络中基于信道学习的频谱共享方法
【技术领域】
[0001] 本发明设及无线电技术领域，特别设及一种MIM0认知无线电干扰网络中基于信 道学习的频谱共享方法。
【背景技术】
[0002] 随着无线通信技术的飞速发展，尤其是手机终端的普及与智能化，对无线频谱的 需求量与日剧增。而传统的频谱分配策略未考虑用户业务的动态性，频谱利用率低下，导致 频谱供需矛盾加剧。认知无线电技术通过对已分配频谱的"二次利用"，为缓解紧张的频谱 供需矛盾开辟了一条新的途径，成为当前最热口的无线技术之一。认知无线电能够检测周 围电磁环境，调整系统传输参数，在不影响主用户通信的前提下，寻找空闲频谱资源，"见缝 插针"地利用空闲频谱实现通信，而一旦主用户占用该空闲频谱，次用户会及时的发现并采 取相应的措施。
[0003] 与此同时，MIM0技术作为商用无线产品增加容量的实现方式得到广泛的应用，已 成为现有W及未来商用移动通信的关键组成部分。认知系统与MIM0技术的结合，利用多天 线空域抗干扰和并行传输优势设计频谱共享方法，已成为当前认知的研究热点之一。干扰 对齐（InterferenceAlignment,IA)技术作为MIM0抑制干扰的一种有效手段，通过调整发 送预编码矩阵将多用户的干扰信号对齐压缩到低维子空间上，W实现频谱的高效共享。相 关研究表明与传统频分复用相比，认知系统利用IA技术可W获得更大的传输速率，从而缓 解频谱供需之间的矛盾。例如，1) 一种机会式IA的ppodunisticIA，0IA)方法，其利用主 用户采用功率注水优化传输速率，而导致部分空间方向空闲该一事实，实现主次用户在同 一频谱资源上的空分复用传输；2)在此基础上，研究了由多条认知通信链路和一条主用户 通信链路组成的K+1认知无线电网络，将原来单条认知链路扩展成多条，在完全正交的情 况下，采用交替迭代的求解思路，给出了一种迭代认知IA算法，并从理论上证明了算法的 可达自由度上界；3)采用最大似然估计器，在接收端白化处理接收到的用户间干扰（其它 用户的信号），直接推导出次用户预编码和接收干扰抑制矩阵的求解关系式。然而，上述的 内容都假设次用户已知所有信道的信道状态信息（化anne^StateIn化rmation，CSI)，事 实上，次用户没有频谱使用授权，难W要求主用户与其协作，来获得主次用户之间干扰信道 的CSI，然而认知传输的优化设计与CSI紧密相关。因此，指出了两种改进算法；1.可W通过 信道学习来获取干扰信道信息，其针对主用户采用时分双工（TimeDivisionDuplex,TDD) 传输场景，利用信道互易性，提出一种基于等效信道的认知波束形成算法，并通过合理分配 信道学习时和数据传输时间，来获得认知系统吞吐量最大化；2.针对主用户采用频分双工 (prequen巧DivisionDuplex,抑D)传输场景，利用主用户系统的功率控制过程，结合循环 雅可比方法，来获取干扰信道的正交子空间。然而，上述的两种改进算法主要针对次用户点 对点链路开展研究，缺乏对次用户之间干扰功率泄露的控制，算法无法直接应用到认知无 线网络或存在多条干扰链路中。
【发明内容】
[0004] 针对现有技术中的不足，本发明提供一种MIM0认知无线电干扰网络中基于信道 学习的频谱共享方法，通过分析接收数据的二阶统计量，获取需要的主用户干扰信道的空 间特征，融合MIM0多子流传输和认知多信道切换技术，设计合理的发送策略，避免对主用 户的干扰，提高频谱共享效率。
[0005] 按照本发明所提供的设计方案，一种MIM0认知无线电干扰网络中基于信道学习 的频谱共享方法，包含如下步骤：
[0006] 步骤1.根据次用户通信需求和天线配置，确定各个用户的发送自由度dk，设置次 用户内部干扰口限Tk，选择检测时间长度；
[0007] 步骤2.次用户选择通信频段和信道学习时间，实时监听信道状态， 利用接收到的信号yik(n)，计算采样协方差矩阵
对采 样协方差矩阵4进行特征值分解
得到特征值本乂2，一，^?。和干扰信道的正交矩阵巧"，并根据计算结果对 所选频段做调整，使得总子流数能够满足屯,,,, 如，其中，
M。为主用户的天线个数；
[0008] 步骤3.通过步骤2得到的干扰信道的正交矩阵Kf，Kf,计算等效信道 巧g=K严而巧作* = 1，义…，巧，初始化等效预编码矩阵Ak化=1，2,…，K)，设置 A=[61，马，…，其中ei(i= 1，2,…，dk)为基本向量，Hik为次用户干扰信道，计算等效 发送^。' =^^-式和接收天线数~。'=W-^^0;
[0009] 步骤4.通过等效信道及等效预编码矩阵Ak，计算
对公进行特征值分解，取妒9-屯个最大特征值对应的特征向 量构造等效干扰子空间矩阵Cl;
[0010] 步骤5.利用等效干扰子空间矩阵Cl下标k和1的对称性，计算
对0；进行特征值分解，取dk个最小特征值对应的特征 向量构造等效预编码矩阵Ak;
[0011] 步骤6.通过步骤5得到的等效预编码矩阵Ak，计算用户的干扰协方差矩阵
若trace(Qk) <rk对VA:成立，则公/ =Cy，计算预编码 矩阵n=巧和接收干扰抑制矩阵=巧is,，结束杏则，返回步骤4,重新迭代计算。
[0012] 其中，步骤4中构造等效干扰子空间矩阵Cl具体包含：根据交替最小化IA算法，通 过实际干扰信号空间与接收端预设干扰空间之间矩阵距离的化obenius范数来描述干扰功 率泄漏，将频谱问题转化为：
，其中，IIIIp表示求矩阵 化obenius范数；C,=表示Bi正交补空间，即得到等效干扰子空间矩阵C1;固定各次用 户的等效预编码矩阵Ak，将问题转化呆
其中，tr(A)表示矩阵A的迹，a为一固定常数，最优Cl是由化的Nea-di个最大特征值对应 的特征向量构成的，其中>即得到
[001引其中，步骤5中利用等效干扰子空间矩阵Cl下标k和1的对称性计算巧 具体包含：固定各次用户的等效干扰子空间矩阵Ci，利用下标k和1的对称性，得到
次用户1的发送机等效预编码 Ak由的dk个最小特征值对应的特征向量构成，即得到
[0014] 本发明的有益效果：
[0015] 1.本发明通过分析接收的数据的二阶统计量，获取需要的主用户干扰信道的空间 特征，融合MIM0多子流传输和认知多信道切换技术，设计合理的发送策略，避免对主用户 的干扰，提高频谱共享效率；针对干扰信道状态信息缺失下，次用户干扰网络与主用户系统 共存问题，而已有研究相关文献都假设次用户已知信道状态信息；兼顾MIM0认知无线电网 络的空间传输能力，融合主用户的信道切换能力，能够联合利用空间和频率资源的高效频 谱共享方法，比W往单一资源利用方法的效率更高；分析了次用户通过设置信道学习时间 对网络性能的影响，说明通过控制时间可w有效控制对主用户的干扰功率；从自由度检测 性能、主用户误码率、算法收敛性和网络容量等多方面分析不同信道学习时间的影响，给出 了实际中信道学习时间设置的合理建议。
[0016] 2.本发明融合MIM0多子流传输和认知多信道切换技术，有效解决了干扰信道状 态信息缺失下主次用户网络共存问题；通过分析接收的数据的二阶统计量，获取需要的主 用户干扰信道的空间特征，并据此设计合理的发送策略；在保证主用户正常通信的同时，有 效提高次用户网络的传输效率；可W通过调整信道学习时间使网络适用于不同的应用场 景，具有一定的灵活性，为今后的MIM0认知无线电技术提供重要的理论依据和具体的实现 方案。
【附图说明】：
[0017] 图1为认知MIM0网络频谱共享模型；
[0018] 图2为认知MIM0无线传输帖结构；
[0019] 图3为本发明的流程示意图；
[0020] 图4为不同学习时间下利用最小描述长度方法估计主用户自由度的估计性能对 比示意图；
[0021] 图5中，（a)针对次用户信噪比为10地情况信道学习时间下主用户的误码率性能 曲线示意图；化）针对次用户信噪比为20地情况信道学习时间下主用户的误码率性能曲线 不意图；
[0022] 图6为信道学习时间对算法的收