认知无线电mimo-ofdm系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信系统中认知无线网络领域，具体涉及通信的预编码方法。
【背景技术】
[0002] 近年来，随着无线通信技术及应用日新月异，人们对于数据传输速率和频谱带宽 的需求急速增长，非授权频谱资源已十分匮乏。与此同时，传统频谱资源分配方法使得授权 频段的频谱效率处在很低的水平。因此，在不改变频段分配格局的情况下引入认知无线电 技术是解决未来无线频谱资源短缺的一个有效的技术方案。此外，由于OFDM技术的正交多 载频特点能够克服无线信道中的频率选择性衰落；而Mnro技术由于在收发端配置了多副 天线，获得了空间分集复用增益，增加了信道容量，提高了信道链路质量。
[0003] 传统的认知无线电网络采用的是单天线系统，为了避免授权系统和认知系统以及 认知内部的干扰，可以从时分或者频分的角度进行干扰躲避。然而，将MMO多天线技术以 及OFDM技术和认知无线电技术结合起来，由于多流数据可以在同频同时传输，其势必会给 系统带来更大的共道干扰，因此对于发端信号如何合理预处理、收端信号如何检测、收发信 号的组织方式等干扰抑制预编码方法的研究成为系统实际应用并提升信道容量的关键，有 着十分重要的实际意义。
[0004] 在认知MMMFDM系统中，授权用户与认知用户以及认知用户之间的干扰问题一 直是其核心技术难题，因此需要有效的系统组织模式和高效合理的输入输出信号处理算法 对用户间干扰进行抑制。预编码算法是一种在系统收、发两端进行信号处理的技术，利用收 发端获取到的信道状态信息，在发射端对输入信号进行预处理，在接收端通过解码和信号 检测算法还原出原始信号，以达到消除用户间干扰、降低误码率和提高系统性能的目的。传 统的认知无线电预编码技术一般针对单天线网络仅采用时频域编码技术，并且没有根据不 同用户对于频段的使用权限来区分干扰抑制的优先级别，使得认知无线电网络的总效用和 系统容量较低，误码性能差，并且可能对授权用户造成较大干扰，不能满足实际要求。
【发明内容】
[0005] 本发明为了解决传统的认知无线电预编码技术存在的系统容量较低、误码性能差 的问题，进而提出了认知无线电MMO-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码 方法。
[0006] 认知无线电祖MO-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码方法，包括 下述步骤：
[0007] 步骤1 :设置认知无线电MIM0-0FDM系统的系统参数，包括收发端天线数目、授权 用户和认知用户数目以及网络结构，根据上述系统参数建立认知无线电Mnro-OFDM系统模 型，根据认知无线电MMO-OFDM系统模型的网络结构建立认知基站发射信息预编码的数学 模型；
[0008] 步骤2 :基于步骤1中建立的发射信息预编码数学模型，考虑认知无线电 Μηω-OFDM系统中采用的正交频分复用技术，进一步建立等效的多天线MMO信道的信道模 型，并分析授权用户接收到的信息与干扰；
[0009] 步骤3 :基于传统的预编码算法设计中最大化用户信干噪比准则具有耦合度过高 的问题，建立基于认知用户漏功率优化准则的数学模型；
[0010] 步骤4 :基于步骤3中建立的认知用户漏功率优化准则数学模型，结合认知无线电 M頂O-OFDM系统干扰约束以及认知基站的发射功率约束，建立认知无线电OFDM-M頂0系统 干扰抑制预编码优化问题的数学模型；
[0011] 步骤5 :针对认知网络对授权网络的干扰约束条件，利用编码技术和矩阵投射理 论消除认知网络对授权网络干扰；
[0012] 步骤6 :根据最小化认知用户漏功率优化准则结合基站发射功率约束设计干扰抑 制预编码矩阵；
[0013] 步骤7 :计算功率因子Pk，基于注水定理对认知无线电MMO-OFDM系统进行最优 化功率分配，从而完成认知无线电Mnro-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编 码。
[0014] 本发明针对认知基站及认知用户均配备多天线的场景，首先设计了正交频分复用 的数据流结构，计算出等效的频域信道矩阵；然后利用矩阵变换和空间投射理论，消除认知 系统对于授权用户造成的干扰；最后根据组合优化理论对认知用户之间的共道干扰进行解 耦合处理，利用最小化漏功率准则得到最优预编码方法。本发明的编码方法相较于几种传 统的预编码方法可以在认知系统容量和接收端误码率方面分别得到2dB和4dB以上的增 益；同时，本发明的计算复杂度低，操作简单，性能稳定。
【附图说明】
[0015] 图1为认知无线电M頂O-OFDM系统模型示意图；
[0016] 图2为注水定理功率分配方法过程示意图；
[0017] 图3为本发明的流程图。
【具体实施方式】
【具体实施方式】 [0018] 一：结合图3说明本实施方式，
[0019] 认知无线电MMO-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码方法，包括 下述步骤：
[0020] 步骤1 :设置认知无线电MIM0-0FDM系统的系统参数，包括收发端天线数目、授权 用户和认知用户数目以及网络结构，根据上述系统参数建立认知无线电MMO-OFDM系统模 型，如图1所示，根据认知无线电MIM0-0FDM系统模型的网络结构建立认知基站发射信息预 编码的数学模型；
[0021] 步骤2 :基于步骤1中建立的发射信息预编码数学模型，考虑认知无线电 Μηω-OFDM系统中采用的正交频分复用技术，进一步建立等效的多天线MMO信道的信道模 型，并分析授权用户接收到的信息与干扰；
[0022] 步骤3 :基于传统的预编码算法设计中最大化用户信干噪比准则具有耦合度过高 的问题，建立基于认知用户漏功率优化准则的数学模型；
[0023] 步骤4 :基于步骤3中建立的认知用户漏功率优化准则数学模型，结合认知无线电 M頂O-OFDM系统干扰约束以及认知基站的发射功率约束，建立认知无线电OFDM-M頂0系统 干扰抑制预编码优化问题的数学模型；
[0024] 步骤5 :针对认知网络对授权网络的干扰约束条件，利用编码技术和矩阵投射理 论消除认知网络对授权网络干扰；
[0025] 步骤6 :根据最小化认知用户漏功率优化准则结合基站发射功率约束设计干扰抑 制预编码矩阵；
[0026] 步骤7 :计算功率因子Pk，基于注水定理对认知无线电MMO-OFDM系统进行最优 化功率分配，从而完成认知无线电Mnro-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编 码。
【具体实施方式】 [0027] 二：本实施方式所述的步骤1包括下述步骤：
[0028] 首先对认知无线电MMO-OFDM系统参数进行设置并建立系统模型：系统部署的认 知基站和认知用户均配备多根天线；认知无线电MMO-OFDM系统包含授权网络和认知网络 两个子网络，分别存在一个授权用户和K个认知用户，并且部署了授权基站和认知基站；授 权基站和认知基站发射端均配置了 Nt根发射天线且第每个认知用户分别配置了 Nu根接收 天线；
[0029] 设认知基站向第k个认知用户发送的信息为Sk= [sk(0)，Sk(1)，…，Sk(N-I)]τ，其 *sk(n)为N点IFFT的OFDM中第η个子载波所承载的信息，k= 1，2,…，Κ，η = 0, 1，"·，Ν-1 ; Wk表示NNtX 1维的认知用户的预编码矩阵；
[0030] 为了方便进一步的计算，不失一般性的，将发送信息Sk和预编码矩阵Wk都进 行功率归一化处理，g卩
；发送信息经过编码后的信息为 秦= 其中，上标（?广表示矩阵的共辄转置，而E [·]和Tr( ·)分别表示矩阵的期 望和迹；
[0031] 在认知基站发送端将编码后的信息进行叠加并进行OFDM的N-IFFT变换操作， 得到认知基站发射信息预编码的数学模型X :
[0033]
，其中F为NXN维的FFT矩阵，1%为N t维单位阵。
[0034] 其它步骤与【具体实施方式】一相同。
【具体实施方式】 [0035] 三：本实施方式步骤