Siso系统的盲干扰对齐方法
【专利摘要】本发明公开了一种SISO系统干扰信道的盲干扰对齐方法。首先利用非对称复信号的设计，增加了信号空间的维度，有效地解决了单天线约束问题，然后接收端利用信道信息与预编码矢量信息设计滤波器实现干扰完全消除，并证明了发射端设计预编码矢量无需知道信道信息，从而实现盲干扰对齐。此外，本发明证明了K个用户干扰信道的系统自由度达到K/2，这同时也是发射端信道状态信息已知时系统自由度的上限。本发明提出的盲干扰对齐方法，可以有效解决实际系统中信号空间维度不够高且完美信道状态信息获取难的问题，并有效消除系统干扰，提高吞吐量。
【专利说明】SISO系统的盲干扰对齐方法
【技术领域】
[0001]本发明属于移动通信【技术领域】，具体涉及一种能有效提高干扰网络容量，将干扰完全消除的方法。
【背景技术】
[0002]随着无线通信的快速发展，无线网络的终端用户数量急剧上升，伴随着影响通信质量的主要因素是干扰和系统容量问题。在无线通信系统中，有用信号在传播过程中受干扰的影响使系统的通信质量下降。为了提高系统容量，干扰消除或抑制干扰已成为一个非常重要的研究课题。
[0003]干扰对齐(Interference Alignment, IA)技术能有效提高干扰网络的容量,改善传统方式中有线和无线网络吞吐量受限问题，其核心思想是将干扰信号压缩到尽可能小的干扰空间中，以预留更多的空间在无干扰的条件下传输有用信号。在理想情况下，如全局信道信息、无限的分辨率以及带宽、高信号强度和延迟等，干扰对齐能够提供最优的信道自由度。
[0004]然而，在单输入单输出(Single-1nput Single-Output, SIS0)系统中，实现干扰对齐面临信号空间维度不够高的问题。因此，增加信号空间维度是有效实现干扰对齐的核心技术之一ο Syed A.Jafar, Blind Interference Alignment, IEEE Journalof Selected Topics in Signal Processing,Vol.6,N0.3, June2012, pp.216-227.Ye Tianj Aylin Yener，Guiding Blind Transmitters: Relay-aided InterferenceAlignment for the X channel,IEEE Internat1nal Symposium on Informat1n TheoryProceedings, 2012, pp.1513-1517这两个文献表明通过符号扩展或者中继辅助可以有效增加信号空间维度，实现干扰对齐，但是这些方法降低了资源的利用率，并且对信道状态有一定的要求。
[0005]在实际通信系统中，发射端获取完美信道状态信息(channel state informat1nat transmitters, CSIT)是非常困难的。为了减弱其限制，Tiangao Gou, Chenwei Wang, andSyed A.Jafar., Aiming Perfectly in the Dark-Blind Interference Alignment ThroughStaggered Antenna Switching, IEEE Trans.Sinal Processing,Vol.59,N0.6, June2011, pp.2734-2744.Qing F.Zhou, Q.T.Zhang On Blind Interference Alignment overHomogeneous Block Fading Channels, IEEE Communicat1ns Letters, Vol.16, N0.9, September2012,pp.1432-1435，已有文献提到实现盲干扰对齐，但在采用上述盲干扰对齐时，需要接收端采取某些特殊形式，通过遍历所有模式进行切换实现干扰对齐，复杂度高，并且无法实现SISO系统中的盲干扰对齐。
【发明内容】
[0006]本发明为了解决现有技术中存在的不足，提供了一种SISO系统的盲干扰对齐方法，具体步骤如下:
[0007]S1、建立虚拟多天线信道模型，具体为:在所有节点配置单天线，在发射端发送复信号数据，用户i的接收信号为义= V^vr,+ Σ为确保干扰对齐信号空间，
MJ对
K
利用非对称复信号涉及，用户i的接收信号可以重写为L=#H,A_+ Σ抛其中，Yi = [Re{yJ Im{yJ]T, Iii = [Re {nj ImIniI]' ()τ 表示向量的转置，Re {}表示复信号的实数部分，ImH表示复信号的虚数部分，信道系数被定义为Hu= IhijU(Oij),
COi^ O 一sin O
jI61)= si|li； co<0 ’ Θ ij =Z hij,发射端 i 的信号为 Xi = ViSi,其中，Vi e R2xi 是预编码向量，11Vi112 < P是每个基站功率限制，Si是标量数据；
[0008]S2、对接收端进行干扰处理，具体为:设发射端的预编码矢量Vi = [Cosaisin a Jt，接收端的滤波器向量为Ui = [cos Φ ^ -sin Φ J，接收端i的接收信号为
K
Ii =^|a,|j(^)v,5, + Σ+A，接收端采用滤波器向量Ui进行处理，从而干扰处理Ui*y；=u,鄉":1j(%)va+u^ Σ ^KIj(^)v.+ ;
信号、 jOi v_, 噪声
千扰
[0009]S3、通过方程的解分析证明发射端设计预编码矢量无需知道信道信息；
[0010]S4、获取最小干扰方程将干扰完全消除，其中，最小干扰方程为
K2
min UJ E ^IJ(^)V;
9 ? Θ j e {1，2，....K}表不f目道f目息，Ct ■表不预编码
K—
=min ^ ^iP\hij|+ Ctj + φ?)
向量信息，Φ?表示接收端i的滤波器向量信息，j e {I, 2,——K}；
[0011]S5、进行盲干扰对齐:若aj，j e {I, 2,....K}是变量，预编码向量可根据信道状态信息改变，由于每个等式有K个变量，K个等式中总共有2K个变量，从而可以存在很多组解。在所有解中找出最大化SINR的最优解，复杂度会比较高。若a J, j e {1,2,....K}是固定不变，即，预编码向量不受信道状态信息的影响。因此，发射端可以在未知信道信息时预定义其预编码向量，接收端和发射端可以通过预定义的预编码向量进行通信。即，发射端在不知道信道状态的情况下确定非零预编码向量，实现盲干扰对齐。因此，一个等式中只有一个变量，每个等式有解，将干扰完全消除，从而得到系统的干扰方
κK
程:Σ 4ρ\Η,\^{θ?+α?+φ) = 0。解其方程，假设义=Σ ylP hj COsi^j+(Xj) ’
K
β= Σ%)，则干扰方程可以简化成 λ cos (Cj5i)-^sin(Cj5i) =0，从而对方程的解进行分析，合理设计接收端滤波器。即，接收端能通过信道信息和预编码向量信息设计迫零滤波器向量完全消除其干扰。由于预编码向量固定，与信道状态信息无关，实现盲干扰对齐。
[0012]S6:根据自由度的定义得到系统自由度，具体为:自由度的定义:Z11 = Iim f (广)，其中，R⑴(P )表示用户i在SNR P所得到的速率，单位为bps/Hz。对于每
P肩 1g 2(/7)
个用户能进行完全干扰消除，不需要符号扩展或者中继辅助，整个系统能达到K/2自由度，同时也是发射端完全知道信道状态信息的自由度上限，从而也是盲发射端的自由度上限
[0013]本发明的有益效果是:
[0014]本发明提出一种SISO系统干扰信道的盲干扰对齐方法。利用非对称复信号的设计，建立虚拟多天线系统模型，增加信号空间维度，有效解决单天线约束问题。然后接收端利用信道信息与预编码矢量信息设计滤波器实现干扰完全消除，并分析证明了发射端设计预编码矢量无需知道信道信息，从而实现SISO系统的盲干扰对齐。此外，本发明验证了 K个用户干扰信道的系统自由度达到K/2，同时也是发射端已知信道状态信息时系统自由度的上限。本发明提出的盲干扰对齐方法，可以有效解决实际系统中信号空间维度不够高且完美信道状态信息获取难的问题，并有效消除系统干扰，提高吞吐量。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1为本发明采用的系统模型示意图。
【具体实施方式】
[0016]下面结合实施例和附图，详细说明本发明的技术方案。
[0017]在本发明中，发送的数据是复信号。发送的数据流经非对称复信号的设计，信道模型可以认为是虚拟多天线系统，解决单天线约束问题。设接收端目标用户i的接收信号表示成:
K
[0018]j7,.= ^Phixi + Σ 柄uxi +ni(1)
[0019]为确保干扰对齐的信号空间，采用非对称复信号的设计，信号可重写为:
K
[0020]Ji=^jTuii'+ [+ η,.(2)
[0021]其中:Yi= [ReiyJ Im{yJ]T, Xi = [Re {xj Im{xJ]T, Iii = [Re{nJ Im{nJ]T, ()T表示向量的转置，Xi表示用户i的发送信号。ReH表示复信号的实数部分，ImO表示复信号的虚数部分。信道系数被定义为:
[0022]Hij = I I J ( Θ tj) (3)
[0023]其中=Hij表示干扰用户j对目标用户i的信道干扰信息。
QQg ^ _SHl Θ
[0024]SP，J(e)可以定义为Jp)="cos0，Oij=Zhijo因此，信道模型可以认为是虚拟多天线系统，其中，发射端和接收端配置两根天线。从而，增加额外空间用于干扰对齐。设计用户i的发射信号为Xi = ViSi,其中，Vi e R2xi是预编码向量，I IviI I2彡P是每个基站功率限制，Si是标量数据。
[0025]假设信号的预编码矢量Vi = [Cosai sin a Jt, Ui = [Cos(J)1-Sin(J)i]为接收端的滤波器向量，从而接收端的目标用户i的接收信号可以表示成
K
[0026]y,-J(^)VA+ Σ ^hijI3{θν)?Jsj+ni (4)
[0027]接收端针对目标用户i采用滤波器向量Ui进行处理，从而处理后的信号表示成
[0028]
K
U!.*y;.= Ui *4p\hu\i(Oii)YiSi +U1.* Yj ^fitY(Oij)YjSj +Ul*^ (5)
干扛
[0029]为最大限度地减少干扰或消除全部干扰，S卩，将式(5)的干扰项消除或最小，因此，需满足
K2
min U1.* X ^I^l
j=\.)^i
[0030],(6)
K—
=min Z yfP^j|Cos^j + Uj
J—Oi
[0031]其中，Θ J, j e {1,2,....K}表示信道信息，a」，j e {1,2,....K}表示干扰用户j的预编码向量信息，小1表示接收端的目标用户i的滤波器向量信息，式(6)的解的情况分析如下:
[0032]若预编码向量可以根据信道状态信息改变，即，干扰用户j的预编码向量信息a j, j e {1，2，....K}是变量。因此，预编码向量与信道状态信息有关。由于每个等式有K个变量，K个等式中总共有2K个变量，从而可以存在很多组解。因为信道相位信息和预编码向量信息是标量数据，所以只有实数解可以满足要求。若没有实数解，则可找最小化干扰解。如果有很多实数解，即，接收端能完全消除干扰，在所有解中找出最大化SINR的最优解，但复杂度比较高。
[0033]若aj，j e {I, 2,....K}是固定不变，即，预编码向量不受信道状态信息的影响。因此，发射端可以在未知信道信息时预定义其预编码向量，接收端和发射端可以通过预定义的预编码向量进行通信。综上，发射端在不知道信道状态的情况下确定非零预编码向量，实现盲干扰对齐。根据式(6) —个等式中只有一个变量，每个等式有解。若其为复数解，则只能找出最小化干扰解，否则，在盲干扰对齐情况下，干扰能进行完全消除。
[0034]根据以上的讨论，为降低复杂度，假设aj，j e {I, 2,....K}是固定不变，盲发射端在未知信道状态情况下进行确定非零的预编码。接收端对目标用户i采用滤波器向量进行干扰消除，即，式(6)表示成
K
[0035]Σ ^\hu Icos (θ? +α^Λψ)(7) KK
[0036]假设λ=^ \fp h.COSpj.+ ?J)，β= X ^ h sin(沒/ + ?7.)?
[0037]则方程式(7)可以简化得到
[0038]λ cos ( Φ 汐-β sin ( Φ J =0 (8)
[0039]方程的解分析如下:
[0040]I)若λ = 0，β = 0，则Cti可以为任意值；
[0041]2)若 λ 关 0，β = 0，则我+ &，k = 0，1，2，....；
[0042]3)若 λ = O, β 古 O,则 Φ ! = k π，k = 0，1，2，....；
?
[0043]4)若 λ 关 O, β 关 O,则於=argtan 士 0
\P )
[0044]从以上分析可知，上式存在滤波器向量信息Cti的实数解，即，接收端针对目标用户i能通过设计与信道信息和预编码向量信息相关的迫零滤波器向量完全消除其干扰。由于预编码向量固定，与信道状态信息无关，因此，盲发射端设计预编码向量实现盲干扰对齐。
[0045]另一方面，接收端目标用户i的自由度定义为:
Jyii) (
[0046]d{,] = Iim~(9)
log2(/?)
[0047]其中，R(i) (P )表示目标用户i在SNR P所得到的速率，单位为bps/Hz。对于每个目标用户能进行完全干扰消除，不需要符号扩展或者中继辅助，整个系统能达到K/2自由度，同时也是发射端完全知道信道状态信息的自由度上限，从而也是盲发射端的自由度上限。
[0048]本发明的干扰对齐方法中，对接收的信号通过非对称复信号的设计，无需符号扩展增加额外的信号空间，然后通过滤波器的设计对目标用户的干扰信号进行消除，完成干扰对齐。
[0049]本发明首先利用非对称复信号的设计，增加了信号空间的维度，有效地解决了单天线约束问题，然后接收端利用信道信息与预编码矢量信息设计滤波器实现干扰完全消除，并证明了发射端设计预编码矢量无需知道信道信息，从而实现盲干扰对齐。此外，本发明证明了 K个用户干扰信道的系统自由度达到K/2，这同时也是发射端信道状态信息已知时系统自由度的上限。本发明提出的盲干扰对齐方法，可以有效解决实际系统中信号空间维度不够高且完美信道状态信息获取难的问题，并有效消除系统干扰，提高吞吐量。
【权利要求】
1.SISO系统的盲干扰对齐方法，其特征在于，包括如下步骤: s1、建立虚拟多天线信道模型，具体为: 在所有节点配置单天线，在发射端发送复信号数据，用户i的接收信号为
KVi=^phiiXi+ y;为确保干扰对齐信号空间，利用非对称复信号涉及，用户i
K的接收信号可以重写为I+ Σ+η?，其中，= [Re{yJ Im{yi}]T,ni =
J=I声[Re{nJ ImInJ]' Oτ表示向量的转置，Re {}表示复信号的实数部分，Im{}表示复信号的虚
COS C) 一 Slll 0数部分，信道系数被定义为Hij= IhijIJ(Qij), J(0)= shw cos^，Oij=Zhij，发射端i的信号为Xi = ViSi，其中，Vi e R2xi是预编码向量，I Vi I2彡P是每个基站功率限制，Si是标量数据； s2、对接收端进行干扰处理； s3、通过方程的解分析证明发射端设计预编码矢量无需知道信道信息； s4、获取最小干扰方程将干扰完全消除； s5、进行盲干扰对齐； s6、根据自由度的定义得到系统自由度，其中，自由度的定义为⑷=R(i)
”rotog2(/>)(P )表示用户i在SNR P所得到的速率，单位为bps/Hz。
2.根据权利要求1所述的SISO系统的盲干扰对齐方法，其特征在于:S2所述对接收端进行干扰处理，具体为:设发射端的预编码矢量\ = [Cosai Sinai]τ，接收端的滤波器向量为Ui = [cos Φ 1-Sin Φ i],接收端i的接收信号为
Ky,.=>/f|/z,| J(^)va.+ X接收端采用滤波器向量?进行处理，从
J=U方
KtU- ^y.=U,.^λ/pI^7Ij(6^..)V.5.+ u.* V sfp h.+u)； *n,.。而干扰处理1 1」——Uj 1 w ^ 1ij {ij) j j
信号、___^^噪尸
千扰
3.根据权利要求1所述的SISO系统的盲干扰对齐方法，其特征在于:S4所述最小干扰 K2 min ^ ^K|J(^)VA-方程为2，其中，Θ j，j ^ {1，2，....K}表不f目道f目息，ct j
JC
=min Z \fp ^hij I cos (Oj + a^ + φ? j表示预编码向量信息，Φ?表示接收端i的滤波器向量信息，j e {I, 2,——K}。
4.根据权利要求1所述的SISO系统的盲干扰对齐方法，其特征在于:S4所述盲干扰对齐具体为:发射端在不知道信道状态的情况下确定非零预编码向量，实现盲干扰对齐，因此，一个等式中只有一个变量，每个等式有解，将干扰完全消除，从而得到系统的干,K扰方程:t= 解方程，假设 A= Σ ^\hij\C0S{ei^al), j^-hj^ij^J^i
Kβ= Σ V^klsinp,++O7.)，则干扰方程可以简化成 λ cos(Cj5i)-^sin(Cjii) =0，从
.7 二1，7^而对方程的解进行分析，合理设计接收端滤波器，即，接收端能通过信道信息和预编码向量信息设计迫零滤波器向量完全消除其干扰。
【文档编号】H04L25/02GK104184689SQ201410404642
【公开日】2014年12月3日 申请日期:2014年8月15日 优先权日:2014年8月15日
【发明者】李强, 王平, 吴彩凤 申请人:电子科技大学