一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，尤其设及一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐 方法。
【背景技术】
[0002] 多天线技术（MultipleI吨UtMultiple0u1:put，MIMO),因其能够显著提高无 线通信系统的吞吐量，而受到广泛关注。该技术通过在发送端和接收端配置多根天线为通 信系统引入了额外的自由度，在无需增加带宽和天线发送功率的情况下提高了信道容量和 频谱利用率。虽然多天线技术开拓了空域资源，改善了通信质量，提高了无线通信系统的 信道容量，但衰落和干扰一直是信息传播中的两大阻碍。信号在信道中传播时，会产生多 径效应，每个被反射的信号都是空间流，引入多天线的同时，系统也由噪声受限变为干扰受 限。现有的干扰处理技术如频分多址（化equen巧DivisionMultipleAccess,抑MA),时 分多址（TimeDivisionMultipleAccess,TDMA)和码分多址（CodeDivisionMultiple Access,CDMA)等，主要是通过信号的正交化来消除干扰信号对期望信号的影响。其实，当多 用户共享频谱资源时，运种处理方法只能做到将频谱资源在K个用户之间进行分配。例如， 当相互影响的用户数为K时，每个用户所能获得的频谱资源为单个用户时的1/K。因此，当 用户数量很大时，每个用户所能获得的频谱资源仍然非常有限。干扰对齐技术的提出就是 为了解决运一问题，它将信号空间划分为期望信号空间和干扰信号空间两个部分，通过预 编码技术使干扰在接收端重叠，从而压缩干扰所占的信号容量，消除干扰对期望信号的影 响，达到提高信道容量的目的。
[0003]C^idambeVR和JafarSA在IE邸！"rans.Inf.IIieoiT, 2008 发表的《Interference AlignmentandDegreesofFreedomoftheK-UserInterferenceChannel》提出了干 扰对齐经典法。经典干扰对齐算法给出了干扰对齐的闭式解，但它要求并且发送天线数与 接收天线数必须相同，运就限制了发送机与接收机的设计。此外，当用户数量大于3时，约 束条件增加，经典法无法得到准确的预编码矩阵。因此经典法只能在几种特定的情况下 使用。基于信道互易性的迭代算法逐渐取代经典法，其中较为典型的是化dambeVR和 JafarSA在IEEEGlobalTelecommunicationsConference, 2008 发表的《Approaching theCapacityofWirelessNetworksthroughDistributedInterferenceAlignment》 提出的最小干扰泄漏算法，W及GomadamK等人在IE邸化ans.Inf.化ecxry, 2011发表的 《ADistributedNumericalApproachtoInterferenceAlignmentandApplications toWirelessInte;rferenceNetworks》提出的最大信干噪比算法。虽然运两种算法都可 W获得较高的系统容量，但两者提供的无干扰维度却很低，最大信干噪比算法甚至允许干 扰泄漏在整个可用空间。DimitrisS.Papailiopoulos和Alexan化OSG.Dimakis在IE邸 TransactionsonSignalProcessing, 2012发表的《InterferenceAlignmentasaRank ConstrainedRankMinimization》利用矩阵核范数是秩的凸包络的特性提出秩约束秩最 小化算法（RCRM)，虽然解决了目标函数非凸的问题，提升了用户自由度，但是算法只限制了 干扰信号的维度，若泄漏的干扰功率很大，系统仍不能获得很高的容量。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是提供一种能够提高接收信号质量，提升系统容量和频谱利用率 的，最小化干扰功率与维度的干扰对齐方法。 阳〇化]一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐方法，包括W下步骤，
[0006] 步骤一：随机生成干扰抑制矩阵，设定迭代次数iter;
[0007] 步骤二：W干扰映射矩阵的核范数为目标函数，令期望信号矩阵为化rmitian正 定矩阵，且W最小特征值大于等于100为约束条件，求取预编码矩阵；
[0008] 步骤=:将接收的干扰信号作为整体，求出干扰协方差矩阵；
[0009] 步骤四：令干扰协方差矩阵最小的特征值对应的的特征向量为干扰抑制矩阵的列 向量；
[0010] 步骤五：判断是否完成所有的迭代次数，如果是，正交化预编码矩阵和干扰抑制矩 阵；否则返回步骤二。
[0011] 本发明一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐方法，还可W包括：
[0012] 1、包含K个发送端，K个接收端，每个发送端、接收端配置Mt根发射天线、Mf根接 收天线，第k个接收端收到的信号为：
[0014] 其中基站k发送的信号为XkGCdXi,Vf表示矩阵Vk的共辆转置，Vf 和 1? 分别表示接收端k的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，Hkj表示每个元素均服从独立 同分布零均值单位方差的复高斯随机分布的基站j与用户k之间的信道系数矩阵，为服从（0,O2ld)的高斯白噪声，O是方差，Id表示d阶单位阵。 阳〇1引2、干扰映射矩阵为：-化八(6,抑；
[0016] 期望信号矩阵为：S, =UfHwV,,A€A'。
[0017] 有益效果：
[0018] 本发明综合考虑了干扰泄漏功率和无干扰信号维度两个影响接收信号质量的因 素。解决了仅最小化泄漏的干扰功率而带来的无干扰维度降低，W及仅最小化干扰维度而 导致期望空间干扰强度增加问题。本发明通过干扰信号秩与功率的双重约束，降低小区间 的干扰影响，提高了期望信号质量，提升了系统容量和频谱利用率。
【附图说明】
[0019] 图1本发明的算法流程图；
[0020] 图2多小区多天线干扰信道简化模型；
[0021] 图3本发明与其他方法系统可利用空间维度数比较图d= 1 ;图3(a)为本发明提 出的方法，图3化）为最小干扰泄漏算法，图3 (C)为秩约束秩最小化算法，图3 (d)为最大信 干噪比算法；
[0022] 图4本发明与其他方法系统可利用空间维度数比较图d= 3 ;
[0023]图5本发明与其他方法系统平均总速率比较图d=1 ;
[0024] 图6本发明与其他方法系统平均总速率比较图d= 3。
【具体实施方式】
[00巧]下面将结合附图对本发明做进一步详细说明。 阳0%] 本发明提出一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐算法，将干扰秩的约束与干扰 功率约束相结合。本发明放宽了对信道互易性的要求，不仅降低干扰信号占据的空间维度， 同时减小干扰泄漏功率。此外，本发明强制期望信号矩阵为化rmitian正定矩阵，并加入对 期望信号功率的约束，
[0027] 一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐算法，包括W下步骤：
[0028] 步骤一：随机生成干扰抑制矩阵，选取合适的迭代次数iter;
[0029] 步骤二：计算干扰映射矩阵的核范数，强制期望信号矩阵为化rmitian正定矩阵， 且最小特征值大于等于100 ;
[0030] 步骤S:计算预编码矩阵；
[0031] 步骤四：将接收的干扰信号作为整体，求出干扰协方差矩阵；
[0032] 步骤五：干扰抑制矩阵的列向量为干扰协方差矩阵最小的特征值对应的的特征向 量；
[0033] 步骤六：重复步骤二~四，直至迭代完所有的次数；
[0034] 步骤屯：正交化预编码矩阵和干扰抑制矩阵；
[0035] 将未经干扰抑制滤波器处理的干扰部分的信号称为干扰映射信号。通过最小化干 扰映射矩阵的秩，降低干扰信号占据的维度。由于将秩作为优化的目标函数，尚且不能证明 该函数是否是凸函数，又因为矩阵的核范数是矩阵秩的凸包络，因此本发明通过最小化矩 阵的核范数代替最小化矩阵的秩。
[0036] 理想干扰对齐要求期望矩阵为满秩矩阵，因此，本发明强制期望信号矩阵为正定 矩阵。正定矩阵除要求矩阵满秩外，还要求最小特征值大于零，本发明进一步约束接收端的 期望信号矩阵最小特征值为100 (功率20地）。运对信噪比小于20地的情况也是适用的。
[0037] 将接收端的干扰信号看作一个信号，并用矩阵迹的形式求出其功率表达式，取其 中包含干扰基站端预编码矩阵和干扰信道的部分作为干扰协方差矩阵。干扰抑制矩阵第i 列的向量是干扰协方差矩阵第i个最小特征值对应的特征向量。
[0038] 本发明是一种最小化干扰功率与维度的干扰对齐算法，算法流程如图1所示，包 括W下步骤：
[0039] 步骤一：随机生成干扰抑制矩阵，选取合适的迭代次数iter;
[0040] 本发明考虑一个平坦瑞利衰落信道，系统包含K个发送端，K个接收端，每个发送 端、接收端配置Mt根发射天线、Mf根接收天线。所有的MIMO系统都是可实现的，即
(I)
[0042]d为发送自由度。假设基站k发送的信号为XkGCdXi,Xk为d行的复矢量，功率约 束为Pk，f{xfX, } <巧，出于实际的情况，本发明令 (2) W44] Vf表示矩阵Vk的共辆转置，VteC"'x#，分别表示接收端k的预编码矩 阵和干扰抑制矩阵，其列向量分别为发送空间和接收空间的正交标准基。因此第k个接收 端收到的信号为
(3)
[0046] 其中Hk,表示每个元素均服从独立同分布零均值单位方差的复高斯随机分布的基 站j与用户k之间的信道系数矩阵，Ufllt为服从（0,曰2ld)的高斯白噪声，O是方差，Id表 示d阶单位阵。
[0047] 本发明算法的迭代次数选择10的原因将在步骤六中说明。
[0048] 步骤二：计算干扰映射