FDM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MM0信道的信道模型，并分析授 权用户接收到的信息与干扰； 步骤3 :建立基于认知用户漏功率优化准则的数学模型； 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0-0FDM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0FDM-M頂0系统 干扰抑制预编码优化问题的数学模型； 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； 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； 步骤7 :计算功率因子，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MIM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码。2. 根据权利要求1所述的认知无线电MM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤1包括下述步骤： 首先对认知无线电MM0-0FDM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MIM0-0FDM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Ny根接收天 线； 设认知基站向第k个认知用户发送的信息为sk= [sk(0)，sk(l)，…，sk(N-l)]T，其中sk (n)为N点IFFT的OFDM中第n个子载波所承载的信息，k= 1，2,…，K，n= 0, 1，…，N-1 ; Wk表示NNTX1维的认知用户的预编码矩阵； 将发送信息sk和预编码矩阵Wk都进行功率归一化处理，SPE[知=1且 发送信息经过编码后的信息为&;其中，上标（?r表示矩阵的共 辄转置，而E[ ?]和Tr( ?)分别表示矩阵的期望和迹； 在认知基站发送端将编码后的信息A: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:⑴ ，其中F为NXN维的FFT矩阵，1.为队维单位阵。3.根据权利要求1或2所述的认知无线电MMO-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干 扰抑制预编码方法，其特征在于步骤2包括下述步骤： 根据第1步中给出的认知无线电MMO-OFDM系统模型，建立多天线MM0信道模型，则 第k个认知用户接收到认知基站的发送信息表示为为认知基站与第k个认知用户之间的MIM0信道状态矩阵，元素?代表从认知基站 的第a根发射天线到第k个认知用户的第b根接收天线的信道增益，< 为加性复高斯白噪 声； 对接收到的信息rk进行OFDM的FFT变换，得到等效的多天线MM0信道的信道模型yk 为：其中，G[= 为等效的频域M頂。信道；& ==腿I踢，F为NXN维的FFT 矩阵，I&为N#隹单位阵；GkWksk为第k个认知用户的期望接收信息，啦nk分别 为认知网络中的多用户干扰以及加性复高斯白噪声；其中，i= 1，2,…，K且i辛k;Wi为不 同于Wk的预编码矩阵；si为不同于sk的向认知用户发送的信息； 对于授权网络，认知基站对授权用户的等效干扰增益向量用g表示，则授权用户接收 到的信息为(4) hpWpSp为授权用户期望接收信息，和np分别为认知网络对授权网络的干扰和 加性复高斯白噪声；其中，hp为认知基站到认知用户的信道参数向量，Wp为授权用户的预编 码矩阵，％为授权基站向授权用户发射的OFDM调制信号，下标p表示授权用户。4. 根据权利要求3所述的认知无线电MM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤3包括下述步骤： 对于第k个认知用户，其发送信号的信漏噪比，即基于认知用户漏功率优化准则的数 学樽型为E .= 1 且 ) = 其中 ]' 为用户干扰f目 道矩阵，0k表示加性复高斯白噪声的标准差；j= 1，2, ???，!(且j辛k。5. 根据权利要求4所述的认知无线电MM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤4包括下述步骤： 在认知无线电MIM0-0FDM系统中，其优化目标为在发射功率约束的条件下设计认知用 户的预编码矩阵Wk;即，在gWk= 〇、^ = .，瓦和旳约束条件 下，使认知无线电MIM0-0FDM系统达到在不对授权用户通信质量造成影响的前提下最大化 每个认知用户的信漏噪比，建立其优化问题的数学模型：为最优的认知用户的预编码矩阵；其中，表示各认知用户的功率分配系数，g为等效干扰增益向量，Pth是发射功率门限。6. 根据权利要求5所述的认知无线电MM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤5包括下述步骤： 认知基站到授权用户的干扰信道构成一个snro信道，干扰增益向量g的秩取值为1; 存在投影变换矩阵Pe€~使得干扰增益向量g通过初等列变换成为对角阵，即gP= (| |g| |，0,…，0) (7) 其中，矩阵P为酉矩阵，是维度为队的矩阵的集合； 第一约束条件gWk= 0表示为gffk=gPPHffk =(| |g| |，0,…，0)PPHWk (8) =0 其中，干扰增益向量g的秩为1，即I|g|I辛0,令等效预编码矩阵PHWd^第一行元素取 值为0,消除认知网络对授权网络干扰。7.根据权利要求6所述的认知无线电MMO-OFDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤6包括下述步骤： 设$ = ，其中上标（?)H表示矩阵的转置；在：和的约束条件下，则优化问题的数学模型表示为其中，k= 1，2,…，K;将等效预编码矩阵沐；的第一行以 及信道参数矩阵@1和§4的第一列去掉，并用上标表示，此时优化问题中的目标函数 写为^ 10) 根据上式优化目标函数的性质，结合广义瑞利商的最值特性，优化目标)^「￥表示成如 下形式 W[m =yAuAcii> 其中，Ak为广义特征值Ak={AM，Ak，2，…，Ak，n，…，AM}组成的对角阵，矩阵uk 为鮮介酉矩阵，矩阵\={\1，'2，~^1^}的列向量为矩阵-的广义特征空间的N个基向量，其满足(12) 取乂":，1:N) = {vkil，vki2，…，vM}的列向量为最大的N个广义特征值对应的特征向量， 此时两7_- ，对其进行反变换可得(13:) 其中，0为N维零向量；投影变换矩阵P为酉矩阵，根据其性质可得\ ) 04) 整理可得(15) 最终得到如公式（15)的预编码矩阵。8.根据权利要求7所述的认知无线电MM0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑 制预编码方法，其特征在于步骤7包括下述步骤： 在P 〇的约束条件下，功率分配优化问题数学建模为(16； 其中，C表示所有复数的集合； 利用拉格朗日乘子法将上式转化为(17； 其中，P为注水线，对上式两边分别做微分运算并使其微分值为零可得对上式化简并通过发射功率门限pth迭代求解出注水线P和功率分配因子ek，并整理 可得(18) 计算出功率因子0k后，即完成对认知无线电MIMO-OFDM系统的最优化功率分配，从而 完成认知无线电M頂0-0FDM系统中基于认知用户漏功率的干扰抑制预编码。
【专利摘要】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，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。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。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。本发明适用于认知无线电MIMO-OFDM系统的预编码。
【IPC分类】H04B7/04, H04L27/26
【公开号】CN105099530
【申请号】CN201510409231
【发明人】谭学治, 田润, 马琳
【申请人】哈尔滨工业大学
【公开日】2015年11月25日
【申请日】2015年7月13日