专利名称：一种多小区多用户干扰信道系统中用户选择方法
技术领域：
本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种多小区多用户干扰信道系统中用户选择方法。
背景技术：
对更高传输速率和更高频谱效率的追求是无线通信领域一个长久不变的话题。多天线技术(Multiple Input Multiple Output, ΜΙΜΟ)通过在发送端和接收端配置多根天线，为无线通信引入了额外的空间自由度，从而极大地提高了系统的频谱利用率和吞吐量。随着研究的深入，MIMO技术已从点对点的单用户系统扩展到了点对多点的多用户MMO系统(Mult1-User MIMO :MUH\OMO)，MU-MMO系统基于发端预编码技术，较单用户MMO系统能够更大幅度提高系统容量和频谱效率，在3GPPLTE标准演进中，MU-MMO技术已经被采纳为备选方案。下一代通信系统中引入多天线技术的同时，并普遍期望采用频率复用因子为I的方式进行组网，不可避免的会产生共信道干扰(Co-Channel Interference, CCI),特别是小区边缘的用户，严重地削弱了多天线技术带来的高频谱效率，现有的干扰抑制技术，如干扰随机化、干扰删除、干扰管理等，已无法很好地解决该问题，迫切要求研究更先进的干扰抑制技术以便进一步提升频谱效率。在LTE-Advanced中引入协作多点传输(CoordinatedMulti Point，CoMP)技术，它通过各个基站以及用户之间的协作来抑制小区间多天线系统的干扰，而干扰对齐(Interference Alignment, IA)作为COMP技术中对抗干扰的一个有效手段，相对传统干扰抑制技术已经显示出了巨大的优势和研究潜力。然而传统的干扰对齐技术要求各个端点已知全局信道状态信息，使得在实际系统中难以实现，且计算复杂度过高，迫切需要实用化的干扰对齐技术，于是出现了通过用户选择实现伺机干扰对齐技术(opportunisticinterference alignment user selection,OIAUS),它使用干扰信 道矩阵子空间之间的弦距离(chordal distance)作为干扰对齐的测量方式，实质上是依据干扰信道矩阵之间的相关性作为基站选择用户的标准，有效地降低了用户选择的计算复杂度 ，但是没有考虑干扰信道自身的增益大小，相比传统基于MIN-1NR准则的用户选择方案系统性能上有一定的差距，且在用户选择过程中不能生成用户接收端的后处理矩阵用于估计有用信号的大小，所以仅适用于MIN-1NR准则，相比传统基于MAX-SINR准则的用户选择方案，系统性能上存在着更大差距。而传统的基于MIN-1NR准则和MAX-SINR准则的用户选择方案使用特征值分解方法来进行用户选择，计算复杂度较高，不利于在实际系统中的应用。其中基于传统MIN-1NR准则的用户选择公式为
权利要求
1.一种多小区多用户干扰信道系统中用户选择方法，其特征在于，该方法包括 S1:获取其他小区基站到本小区用户的干扰信道矩阵，将所述干扰信道矩阵组合成本小区用户的干扰信道矩阵； S2:对所述本小区用户的干扰信道矩阵进行分解，得到对应的上三角矩阵；S3:利用所述上三角矩阵得到用户信道质量矩阵； S4:通过所述用户信道质量矩阵得到最优用户；S5:通过所述最优用户对应的干扰信道矩阵得到后处理矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征是，所述上三角矩阵得到用户信道质量矩阵具体为通过最小化干扰准则得到用户信道质量矩阵，或上三角矩阵通过最大化信干噪比准则得到用户信道质量矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征是，所述通过最小化干扰准则得到用户信道质量矩阵的计算公式为
4.根据权利要求3所述的方法，其特征是，所述上三角矩阵通过最大化信干噪比准则得到用户信道质量矩阵的计算公式为
5.根据权利要求1所述的方法，其特征是，对所述本小区用户的干扰信道矩阵进行分解具体为对所述本小区用户的干扰信道矩阵进行排序的QR分解。
全文摘要
本发明公开了通信技术领域中的一种多小区多用户干扰信道系统中用户选择方法。首先获取其他小区基站到本小区用户的干扰信道矩阵，将所述干扰信道矩阵组合成本小区用户的干扰信道矩阵；对所述本小区用户的干扰信道矩阵进行排序的QR分解，得到对应的上三角矩阵和后处理矩阵；然后利用所述上三角矩阵得到用户信道质量矩阵；通过所述用户信道质量矩阵得到最优用户；最后通过所述最优用户对应的干扰信道矩阵得到后处理矩阵。本发明在保证用户选择系统性能的同时，降低了各用户端信道质量信息的计算复杂度，增大了系统吞吐量，并且对用户选择后的残余干扰有显著地改善，从而提升了此方法在实际应用中的可行性。
文档编号H04W48/16GK103037478SQ20121056240
公开日2013年4月10日 申请日期2012年12月21日 优先权日2012年12月21日
发明者高向川, 王忠勇, 朱政宇, 靳进, 王朝伟 申请人:郑州大学