干擾對齊及其在現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)中的應用.pdf

1、近年來，隨著無線通信產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，干擾管理問題成為現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)面臨的一個關(guān)鍵問題，雖然很多干擾管理技術(shù)已經(jīng)提出，但是干擾網(wǎng)絡的一些基本問題至今都沒有得到很好的解決。最近信息論的學者們提出了干擾對齊方法，被一致認為是干擾管理的一個重大突破，本文對干擾對齊及其在現(xiàn)代無線通信系統(tǒng)的應用方法進行了系統(tǒng)的研究。具體內(nèi)容如下：
　　1.在由K對單天線用戶組成的干擾信道中，當信道為時變或頻率選擇性時，如果采用干擾對齊方法，則總計可達的自由

2、度（或復用增益）為K/2。然而，要達到自由度上界需要的編碼維度為無限長，當限定編碼維度時，如何做干擾對齊是一個公開問題。針對此公開問題，本文首先指出當編碼維度有限時，把所有資源全部同時分配給所有用戶不是最優(yōu)的，并進一步提出了一種基于分組的干擾對齊方法，該方法將問題建模為無界背包問題。同時，為了獲得好的分組方案，分別設計了最優(yōu)算法與貪婪算法。分析與數(shù)值計算表明，基于分組的方案能夠獲得更多的復用增益。
　　2.MU-MIMO雖然已經(jīng)在

3、無線通信系統(tǒng)中得到廣泛應用，然而，對于多小區(qū)MU-MIMO高斯干擾網(wǎng)絡，在給定天線配置時，最多同時能夠傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)量是未知的。針對此問題，采用干擾對齊的方法，本文首次給出了多小區(qū)MU-MIMO高斯干擾網(wǎng)絡的自由度上界。對于一個對稱的多小區(qū)系統(tǒng)，該上界意味著其全部可獲得的自由度不會超過基站與單個用戶的天線數(shù)總和。同時，設計了自由度獲取的算法，該算法雖然不能達到上述自由度上界，但可獲得比正交方式更多的自由度。對于三小區(qū)的MU-MIMO高斯

4、干擾網(wǎng)絡，首次提出了一種基于特征向量拆分的干擾對齊算法，即ES-IA(Eigenvector-Split based Interference Alignment)算法，此算法將MIMO干擾信道自由度的解向量拆分后進行聯(lián)合收發(fā)信機設計。數(shù)值計算與仿真分析表明，此方案比傳統(tǒng)的正交處理方式能夠獲得更多的自由度。
　　3.基于干擾對齊方法，通過級聯(lián)小區(qū)間干擾抑制預編碼矩陣與小區(qū)內(nèi)用戶間干擾抑制預編碼矩陣，能顯著提高小區(qū)邊緣用戶的速率。然

5、而，此方法只能針對固定位置用戶設計，而實際系統(tǒng)用戶在小區(qū)中是隨機分布的。針對此問題，提出了一種動態(tài)模式切換(DMS)算法。小區(qū)中的所有用戶根據(jù)各自受到干擾的情況，計算一閾值并自行選擇工作模式(IA-MMSE或MF模式)，基站分別對2組不同模式的用戶進行機會調(diào)度。仿真結(jié)果表明，此方式既提升了小區(qū)邊緣用戶的速率，又保證了小區(qū)中心用戶的速率不受影響。通過優(yōu)化預編碼矩陣，進一步提高了小區(qū)邊緣用戶的速率。另外，對于一個由三個小區(qū)組成的網(wǎng)絡，通過聯(lián)

6、合設計發(fā)送預編碼矩陣與接收濾波器矩陣，提出了一種基于干擾對齊的空分混合(IA-SDH)算法，該算法中位于小區(qū)中心的用戶工作于傳統(tǒng)的模式，而位于小區(qū)邊緣的用戶工作于干擾對齊模式。分析與仿真表明，與傳統(tǒng)算法相比，每小區(qū)能同時服務更多的用戶(相應的更多的數(shù)據(jù)流能同時發(fā)送)。
　　4.針對由K對單天線用戶組成的干擾信道，基于干擾對齊的閉式解，設計了一種低開銷的分布式干擾對齊(LOIA)算法。同時，進一步擴展到了多天線配置情況下。與分布式迭

7、代干擾對齊算法(DIIA)相對比，顯著降低了干擾對齊算法的開銷。仿真結(jié)果表明，在限定開銷的情況下，LOIA算法的可達速率明顯高于DIIA算法。另外，針對DIIA算法沒有充分利用信道對稱性的問題，在收發(fā)信機干擾對齊矩陣的基礎上級聯(lián)預編碼矩陣，并分別對不同的數(shù)據(jù)流分配不同的功率，提出了考慮功率分配的分布式迭代干擾對齊(PA-DIIA)算法。對于最大信干噪比(Max-SINR)算法也設計了考慮功率分配的最大信干噪比(PA-Max-SINR)算