CN105636215B - 基于功率动态分配的干扰中和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于功率动态分配的干扰中和方法，主要解决现有的完全干扰中和技术功率开销过大，导致期望信号传输功率减少，可达数据速率降低的问题。其技术方案是：1.受干扰的发射机根据期望信号与干扰信号的强度及其空间相关关系确定最佳的干扰中和功率系数；2.受干扰的发射机根据最佳的干扰中和功率系数构造干扰中和信号，并将干扰中和信号发射到接收机，以部分或全部消除干扰，使受干扰接收机恢复期望数据。本发明具有对受干扰发射机的发射功率合理分配，能使受干扰接收机的信干噪比达到最大化的优点，可用于数据传输。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种基于功率动态分配的干扰中和方法，可用于在数据传输中实现发射功率的合理利用，部分消除干扰的同时最大化接收机的信干噪比。
背景技术
随着无线通信技术的快速发展，人们对于数据传输的需求不断提高，大量的用户和数据连接将存在于有限的网络空间中。人们一方面努力寻求高效的资源利用方式，另一方面也意识到干扰已成为制约网络容量的重要因素。因此，干扰管理技术的重要性日益凸显。
现有的干扰管理方式有迫零波束赋形ZFBF、迫零接收ZF、干扰对齐IA、干扰中和IN，它们可使干扰信号在接收端得到抑制或消除。但是用ZFBF和IA调整发射信号波束方向会造成信号强度的减弱。用IN通过发送干扰中和信号以消除干扰时，会消耗发射功率。另外，ZFBF、IA和ZF技术比IN均需要更多的自由度来区分干扰和期望信号，IN使干扰信号在无线媒介中传播的同时相互中和，所以不需要消耗自由度。但是，现有的干扰管理方法只关注干扰的消除或抑制，却没有考虑管理的代价。
J.Chen,A.Singh,P.Elia,et al.,“Interference neutralization forseparated multiuser uplink-downlink with distributed relays,”in Proc.of theInf.Theory and Applications Workshop(ITA),pp.1-9,2011，提出了一种线性分布式IN方案，对不同用户的上下行双向通信***进行时间和空间上的编码。
T.Gou,S.A.Jafar,C.Wang,et al.,“Aligned interference neutralizationand the degrees of freedom of the 2×2×2interference channel,”IEEETrans.Inf.Theory,vol.58,no.7,pp.4381-4395,2012，将干扰对齐与干扰中和相结合，应用在具有两个源节点、两个中继和两个目的节点的网络中，发送端通过预编码处理实现干扰对齐，中继将求解出的信号进行转发，在接收端通过干扰中和实现期望信号的求解，该方法只适用于有中继的模型。
S.-W.Jeon,M.Gastpar,“A survey on interference networks:Interferencealignment and neutralization,”Entropy,vol.14,no.10,pp.1842-1863,2012和S.-W.Jeon,C.-Y.Wang,M.Gastpar,“Approximate ergodic capacity of a class offading2×2×2 networks,”in Proc.of the Inf.Theory and Applications Workshop(ITA),pp.5-10,2012中对多源多跳网络中的IN和各态历经IN分别进行研究，分析了***的可达自由度和近似容量。
上述三种方法，都是通过中继转发达到消除干扰的目的，并且干扰是被完全中和的，并未考虑到干扰中和的功率开销，故在发射机发射功率受限的条件下，这部分开销功率会在中和干扰的同时，影响用于期望信号传输的功率。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于功率动态分配的干扰中和方法，旨在解决目前的完全干扰中和方法的功率开销过大，导致用于期望信号传输的功率减少，进而降低可达数据速率的问题。
本发明的设计思路是对干扰管理的收益与代价进行折衷，使得发射机的总功率在消除干扰所需的功率与期望信号的功率之间得到有效分配。通过干扰中和功率系数的选择与发射预编码设计，实现动态的干扰中和，从而合理利用发射功率，最大化接收机的信干噪比。
根据上述思路，本发明实现步骤如下：
(1)发射机之间实现信道状态信息和数据信息的共享：
(1a)目标通信接收机与干扰通信接收机分别估计相应的信道状态信息并反馈给对应的发射机：
定义一组发射机与接收机之间的通信为目标通信对，其余发射机与接收机之间的通信对目标通信接收机产生干扰，称为干扰通信对；并假设网络中存在一对干扰通信对；
干扰通信接收机估计干扰通信对之间的信道状态信息，即得到干扰通信矩阵h1，受干扰的目标通信接收机估计目标通信对之间的信道状态信息，即得到目标通信矩阵h0，受干扰的目标通信接收机估计干扰通信发射机与目标通信接收机之间的信道状态信息，即得到干扰目标矩阵h10，并将这些信息反馈给对应的发射机；
(1b)目标通信发射机向其对应的目标通信接收机发送目标数据x0，干扰通信发射机向对应的干扰通信接收机发送干扰数据x1；
(2)分别根据通信矩阵设计通信预编码向量与滤波矩阵：
干扰通信发射机根据干扰通信矩阵h1设计干扰通信预编码向量s1；
目标通信发射机根据目标通信矩阵h0设计目标通信预编码向量s0；
干扰通信接收机根据干扰通信矩阵h1设计干扰通信滤波向量w1；
目标通信接收机根据目标通信矩阵h0设计目标通信滤波向量w0；
(3)目标通信发射机计算干扰中和信号预编码向量的方向信息使该干扰中和信号与干扰信号对齐到同一子空间的相反方向；
(4)目标通信发射机计算干扰中和功率系数μ，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷：
(4a)目标通信发射机计算目标通信滤波向量与干扰信号的空间相关度χ＝[w0]Hh10s1；
(4b)目标通信发射机计算最佳的干扰中和功率系数其中D＝2P1|χ|2、E＝P1|χ|2，Δ＝(BC+AE)2-ABD2；P0、P1分别表示目标通信发射机和干扰通信发射机的发射功率,为目标通信矩阵h0的最大奇异值，g为等效向量，g＝sDIN；
(4c)目标通信发射机计算干扰中和功率系数的最大值并将该最大值与最佳的干扰中和功率系数进行比较：若μ*＞μmax，则令干扰中和功率系数μ＝0，表示干扰强度过大，不能进行干扰中和，否则令μ＝μ*，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷；
(5)目标通信接收机确定干扰中和信号的发射功率并根据干扰中和信号预编码向量方向信息sDIN和干扰数据信息x1构造干扰中和信号
(6)目标通信发射机发送干扰中和信号Q，用以部分或全部消除通信发射机的干扰，使目标通信接收机的信干噪比最大，再通过目标通信滤波向量w0对目标数据x0进行恢复。
本发明与现有技术对比，具有以下特点：
1、与现有技术相比，对于给定的发射机功率，采用本发明可以确定用于期望信号发送和干扰中和的最佳比例，从而实现发射功率的合理利用，最大化接收机信干噪比。
2、本发明提供的基于功率动态分配的干扰中和方法，通过干扰中和功率系数选择与发射预编码设计，能实现基于功率动态分配的干扰中和。
3、本发明由于通过受干扰接收机对应的发射机进行干扰中和信号的构造与发送处理，受干扰的接收机只估计与干扰发射机之间的信道信息，没有增加其它信号处理工作，便于实现。
4、本发明不仅适用于只存在一对干扰通信对的情况，还适用于干扰通信对为一对但其传输多路数据或者干扰通信对大于等于两对时的通信场景。
5、本发明不仅适用于基于信道矩阵奇异值分解设计的预编码向量和滤波向量，还适用于各种预编码向量和滤波向量的设计算法。
附图说明
图1是本发明的实现流程图；
图2是本发明使用的混合蜂窝通信***模型图；
图3是本发明基于图2***在强干扰情况下的微用户信干噪比ψ与干扰中和功率系数μ的关系曲线图；
图4是本发明基于图2***在弱干扰情况下的微用户信干噪比ψ与干扰中和功率系数μ的关系曲线图；
图5是本发明基于图2***在功率比值η取不同值时的微用户的可达频谱效率图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步的详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图及具体实施例对本发明作进一步描述。
参照图2，本发明使用的***模型是混合蜂窝网络的下行通信***，***中包含2个基站，2个用户，所有基站和用户的均配置2根天线。微小区采用开放接入模式。宏基站到宏用户的发射信号会对微基站与微用户的信号产生干扰，由于微基站的覆盖范围受限，对宏用户产生的干扰很小，故在本实施例中不予讨论。
参照图1，本发明的实现步骤如下：
步骤1，用户估计信道状态信息，基站之间实现信道状态信息和数据信息共享。
(1a)宏基站在发送的信号前添加用户侧已知的训练序列；再由各用户对收到的已知训练序列进行判决反馈，实现宏基站与宏用户之间的宏信道矩阵h1和宏基站与微用户之间的宏微信道矩阵h10的估计；宏用户通过上行通信信道将宏信道矩阵h1反馈给宏基站，微用户通过上行通信信道将宏微信道矩阵h10反馈给微基站；
(1b)微基站在向位于微小区的微用户发送的信号前端添加微用户已知的训练序列；再由微用户对收到的已知训练序列进行判决反馈，实现对微信道矩阵h0的估计；并通过上行通信信道将宏信道矩阵h0反馈给微基站；基站间通过X2接口实现信道状态信息共享和数据信息交互；
(1c)微基站采用波束成形的发射方式发射单个期望数据x0，宏基站采用波束成形的发射方式发射单个干扰数据x1。其中P1分别表示微基站和宏基站的发射功率，表示数学期望，||·||表示Frobenius范数。
步骤2，分别根据通信矩阵设计通信预编码向量与滤波向量。
(2a)微基站对微信道矩阵h0进行奇异值分解，即h0＝U0Λ0V0 H，U0和V0分别为微信道矩阵h0的左奇异矩阵与右奇异矩阵；
(2b)微基站计算预编码向量为微信道矩阵h0的右奇异矩阵的第一列；
(2c)微用户计算滤波向量为微信道矩阵h0的左奇异矩阵的第一列。
(2d)宏基站对宏信道矩阵h1进行奇异值分解h1＝U1Λ1V1 H，U1和V1分别为宏信道矩阵h1的左奇异矩阵与右奇异矩阵；
(2e)宏基站计算预编码向量为宏信道矩阵h1的右奇异矩阵的第一列；
(2f)宏用户计算滤波向量为宏信道矩阵h1的左奇异矩阵的第一列。
步骤3，微基站计算干扰中和信号的预编码向量的方向信息sDIN，使该干扰中和信号与干扰信号对齐到同一子空间的相反方向。
根据微基站与微用户之间的微信道矩阵h0，宏基站与微用户之间的宏微信道矩阵h10以及干扰信号的预编码向量信息s1确定干扰中和信号的方向信息：
步骤4，微基站计算干扰中和功率系数μ，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷。
(4a)微基站根据目标数据的滤波向量信息宏基站与微用户之间的宏微信道矩阵h10及干扰数据的预编码向量信息s1，计算微用户滤波向量与干扰信号的空间相关度χ：
其中[·]H表示矩阵的共轭转置；
(4b)微基站计算最佳的干扰中和功率系数实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷，其中 D＝2P1|χ|2、E＝P1|χ|2，Δ＝(BC+AE)2-ABD2；P0、P1分别表示微基站和宏基站的发射功率,为微信道矩阵h0的最大奇异值，g为等效向量，g＝sDIN；
(4c)微基站计算干扰中和功率系数的最大值并将该最大值与最佳的干扰中和功率系数进行比较：若μ*＞μmax，则令干扰中和功率系数μ＝0说明干扰强度过大，不进行干扰中和，否则令μ＝μ*，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷。
步骤5，微基站构造干扰中和信号。
(5a)微基站根据干扰中和功率系数μ，微基站与微用户之间的微信道矩阵h0，宏基站与微用户之间的宏微信道矩阵h10以及干扰信号的预编码向量信息s1和干扰信号的发射功率P1，确定干扰中和信号的发射功率PDIN：
其中变量P0、P1分别表示目标信号x0和干扰信号x1的发送功率；L0为微基站到微用户的路径损耗，L0＝128.1+37.6lg[ρ0/103]dB，ρ0为微基站到微用户的距离，单位为m；L10为宏基站到微用户的路径损耗，L10＝128.1+37.6lg[ρ10/103]dB，ρ10为宏基站到微用户的距离，单位为m；
(5b)根据干扰中和信号预编码向量方向信息sDIN、发射功率信息PDIN和干扰数据信息x1构造干扰中和信号Q为：
步骤6，微基站发射干扰中和信号，用以部分或全部消除通信发射机的干扰，使目标通信接收机的信干噪比最大，恢复目标数据。
(6a)微用户接收包括目标信号和干扰信号的混合信号为：其中：
为微基站发送给微用户的目标信号；
为宏基站对微用户造成干扰的干扰信号；
z0为零均值单位方差的加性高斯白噪声；
(6b)微基站发射干扰中和信号消除干扰信号得到了目标信号和剩余的干扰信号之和Y′：
当干扰中和功率系数μ＝0时，表示干扰强度过大，微基站没有足够的功率产生所需的干扰中和信号，不进行干扰中和；
当干扰中和功率系数μ＝μ*时，表示消除了部分干扰，即实现了中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷，微基站获得最大的信干噪比；
(6c)微用户不对剩余干扰信号进行处理，仅对目标信号采用滤波向量w0进行恢复，得到目标数据x0。
本发明的应用效果通过以下的仿真实验做进一步说明：
一、仿真条件：
表1中列出了混合蜂窝网络下的仿真环境参数设置。为了更清楚的表述，定义其中表示来自宏基站的干扰信号经路径衰减后的功率与噪声的比值。定义η表示微基站发射的期望信号经路径衰减后的功率与来自宏基站的干扰信号经路径衰减后的功率比值，其中表示微基站发送的目标信号经过路径衰减后到达微用户的功率，表示宏基站发送的干扰信号经过路径衰减后到达微用户的功率；在实际中，微基站的部署位置与宏基站不会很近，且微小区采用开放的接入模式，用户会根据多个接入点干扰的强弱选择信号质量最优的接入点，因此在仿真中设置η∈[0.1,100]dB。
表1混合蜂窝网络仿真环境参数设置
二、仿真内容：
仿真1，设置仿真参数功率比值η＝2，在上述仿真条件下用本发明方法在强干扰的情况下确定微用户信干噪比ψ与干扰中和功率系数μ的关系曲线，结果如图3。
由图3可见，当干扰非常强时，最佳的中和功率系数μ*大于中和功率系数最大值即μ*＞μmax时，微基站没有足够的功率中和干扰，用户将不进行干扰中和，选取μ＝0，此时微用户的信干噪比ψNon-IN的表达式为：
表示零均值加性高斯白噪声的方差。
仿真2，设置仿真参数功率比值η＝2，在上述仿真条件下用本发明方法在弱干扰的情况下确定微用户信干噪比ψ与干扰中和功率系数μ的关系曲线，结果如图4所示。
由图4可见，当干扰较弱时可以被完全中和，最大的干扰中和功率系数μmax的值可以达到1。微用户在采用基于功率动态分配的干扰中和方式下，其信干噪比ψ的表达式为：
仿真3，设置仿真参数在上述仿真条件下用本发明方法在不同功率比值的情况下，计算微用户的平均可达频谱效率，结果如图5，其中：
图5中的(a)为功率比值η≤1时微用户的平均可达频谱效率图；图5中的(b)为功率比值η≥1时微用户的平均可达频谱效率图。
由图5中的(a)可见，由于干扰相对于目标通信发射机的发射功率很强，最佳中和功率系数μ*趋近于零。图5中的(a)中五角星代表最高频谱效率对应的中和功率系数值μ，微用户的频谱效率SE＝log2(1+ψ)；
由图5中的(b)可见，由于干扰相对于微基站的发射功率较弱，最佳中和功率系数μ*随着η的增大而增大，逐渐趋于1，不进行干扰中和，即μ＝0的情况是干扰中和的一种特例，所以不进行干扰中和时的频谱效率不会超过采用了基于功率动态分配的干扰中和方式的频谱效率。当η的值很高时，大部分干扰能被中和，当η达到100时，最佳中和功率系数μ*可达0.9。
对于本领域的技术人员来说，可以根据以上的技术方案和构思，给出各种相应的改变和变形，而所有的这些改变和变形都应该包括在本发明权利要求的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于功率动态分配的干扰中和方法，其特征在于，实现步骤如下：
步骤(1)发射机之间实现信道状态信息和数据信息的共享：
步骤(1a)目标通信接收机与干扰通信接收机分别估计相应的信道状态信息并反馈给对应的发射机：
定义一组发射机与接收机之间的通信为目标通信对，其余发射机与接收机之间的通信对目标通信接收机产生干扰，称为干扰通信对；并假设网络中存在一对干扰通信对；
干扰通信接收机估计干扰通信对之间的信道状态信息，即得到干扰通信矩阵h1，受干扰的目标通信接收机估计目标通信对之间的信道状态信息，即得到目标通信矩阵h0，受干扰的目标通信接收机估计干扰通信发射机与目标通信接收机之间的信道状态信息，即得到干扰目标矩阵h10，并将这些信息反馈给对应的发射机；
步骤(1b)目标通信发射机向其对应的目标通信接收机发送目标数据x0，干扰通信发射机向对应的干扰通信接收机发送干扰数据x1；
步骤(2)分别根据通信矩阵设计通信预编码向量与滤波向量：
干扰通信发射机根据干扰通信矩阵h1设计干扰通信预编码向量s1；
目标通信发射机根据目标通信矩阵h0设计目标通信预编码向量s0；
干扰通信接收机根据干扰通信矩阵h1设计干扰通信滤波向量w1；
目标通信接收机根据目标通信矩阵h0设计目标通信滤波向量w0；
步骤(3)目标通信发射机计算干扰中和信号预编码向量的方向信息使该干扰中和信号与干扰信号对齐到同一子空间的相反方向；
步骤(4)目标通信发射机计算干扰中和功率系数μ，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷：
步骤(4a)目标通信发射机计算目标通信滤波向量与干扰信号的空间相关度χ＝[w0]Hh10s1；
步骤(4b)目标通信发射机计算最佳的干扰中和功率系数其中D＝2P1|χ|2、E＝P1|χ|2，Δ＝(BC+AE)2-ABD2，P0、P1分别表示目标通信发射机和干扰通信发射机的发射功率,为目标通信矩阵h0的最大奇异值，g为等效向量，g＝sDIN，为噪声功率；
步骤(4c)目标通信发射机计算干扰中和功率系数的最大值并将该最大值与最佳的干扰中和功率系数进行比较：若μ*＞μmax，则令干扰中和功率系数μ＝0，表示干扰强度过大，不能进行干扰中和，否则令μ＝μ*，实现中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷；
步骤(5)目标通信接收机确定干扰中和信号的发射功率并根据干扰中和信号预编码向量方向信息sDIN和干扰数据信息x1构造干扰中和信号
步骤(6)目标通信发射机发送干扰中和信号Q，用以部分或全部消除通信发射机的干扰，使目标通信接收机的信干噪比最大，再通过目标通信滤波向量w0对目标数据x0进行恢复。
2.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(1a)中干扰通信接收机根据接收的信号估计其干扰通信矩阵h1，是先由干扰通信发射机在向干扰通信接收机发送的信号前端添加干扰通信接收机已知的训练序列；再由干扰通信接收机对收到的已知训练序列进行判决反馈，实现对干扰通信矩阵的估计。
3.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(1a)目标通信接收机根据接收的信号估计其目标通信矩阵h0，是先由目标通信发射机在向目标通信接收机发送的信号前端添加目标通信接收机已知的训练序列；再由目标通信接收机对收到的已知训练序列进行判决反馈，实现对目标通信矩阵的估计。
4.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(1a)目标通信接收机根据接收的信号估计干扰目标矩阵h10，是先由干扰通信发射机在向目标通信接收机发送的信号前端添加目标通信接收机已知的训练序列；再由目标通信接收机对收到的已知训练序列进行判决反馈，实现对干扰目标矩阵的估计。
5.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(2)中目标通信发射机根据目标通信矩阵h0设计目标通信预编码向量s0，目标通信接收机根据目标通信矩阵h0设计目标通信滤波向量w0，步骤如下：
(2a)对目标通信发射机与目标通信接收机之间的目标通信矩阵h0进行奇异值分解，即h0＝U0Λ0V0 H，其中V0和U0分别为h0的左奇异矩阵和右奇异矩阵；
(2b)目标通信发射机计算目标通信预编码向量其中为右奇异矩阵V0的第一列；
(2c)目标通信接收机计算目标通信滤波向量其中为左奇异矩阵U0的第一列。
6.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(2)中干扰通信发射机根据目标通信矩阵h1设计干扰通信预编码向量s1，干扰通信接收机根据干扰通信矩阵h1设计干扰通信滤波向量w1，步骤如下：
(2d)对干扰通信发射机与干扰通信接收机之间的干扰通信矩阵h1进行奇异值分解，即h1＝U1Λ1V1 H，其中V1和U1分别为h1的左奇异矩阵和右奇异矩阵；
(2e)干扰通信发射机计算干扰通信预编码向量其中为右奇异矩阵V1的第一列；
(2f)干扰通信接收机计算干扰通信滤波向量其中为左奇异矩阵U1的第一列。
7.如权利要求1所述的基于功率动态分配的干扰中和方法，其中，步骤(6)中目标通信发射机发送干扰中和信号Q，用以部分或全部消除通信发射机的干扰，步骤如下：
(7a)目标通信接收机收到包括目标信号和干扰信号的混合信号为：其中：
为目标通信发射机对目标通信接收机的目标信号；
为干扰通信发射机对目标通信接收机的干扰信号；
z0为零均值单位方差的加性高斯白噪声；
(7b)通过目标通信发射机发射的干扰中和信号对干扰信号进行消除，得到了目标信号和剩余的干扰信号之和Y′：
当干扰中和功率系数μ＝0时，表示干扰强度过大，目标通信发射机没有足够的功率产生所需的干扰中和信号，不进行干扰中和；
当干扰中和功率系数μ＝μ*时，表示消除了部分干扰，即实现了中和干扰所需的功率开销与消除干扰的折衷，目标通信接收机获得最大的信干噪比。
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