本發(fā)明涉及移動無線通信技術領域，特別是一種基于注水功率分配的干擾對齊方法。

背景技術：

隨著多天線技術的廣泛應用，干擾已經(jīng)成為限制無線網(wǎng)絡性能提升的主要因素。傳統(tǒng)的干擾抑制方法把干擾當作噪聲處理或正交化，然而這些方法都有各自的不足之處，例如把干擾當作噪聲來處理的方法雖然簡單易行，但是并不能處理信號強度較大的干擾。

干擾對齊技術是最新的干擾抑制技術之一，其基本思想是壓縮接收端的干擾信號占用的空間維度，盡量保證期望信號的子空間維度足夠大。干擾對齊技術的出現(xiàn)改變了人們之前對無線網(wǎng)絡的容量受干擾限制的認識。由于干擾對齊技術有著傳輸速率高，易于實現(xiàn)和系統(tǒng)容量不受用戶數(shù)限制等優(yōu)點，是下一代通信網(wǎng)絡中極具潛力的技術之一。

傳統(tǒng)的干擾對齊可以分為閉式解算法和分布式迭代干擾對齊算法，其中分布式算法以最小化接收端的干擾泄露為目標，利用信道的互易性，交替優(yōu)化收發(fā)節(jié)點的干擾泄露功率，最終當干擾泄露為零時，即達到完美的干擾對齊，與閉式解算法相比，只需要知道每個節(jié)點的本地信道狀態(tài)信息即可，并且大大降低了反饋開銷。也有很多優(yōu)化算法在分布式迭代算法的基礎上，根據(jù)不同的目標函數(shù)來設計更新預編碼和解碼矩陣，可以達到更高的系統(tǒng)速率。但是這些算法都是對每個數(shù)據(jù)流平均分配功率的，為了更充分的利用系統(tǒng)的功率，近年來一些學者提出聯(lián)合設計干擾對齊和功率分配算法，有的雖然能降低系統(tǒng)的誤碼率，但是以犧牲一部分傳輸速率為代價，有的則只能適用于部分應用場景，有一定的局限性，有的算法復雜度較高，難以應用到實際的工程中。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是克服現(xiàn)有技術的不足而提供一種基于注水功率分配的干擾對齊方法，本發(fā)明在不顯著增加復雜度的前提下，達到干擾對齊的同時可以獲得更高的系統(tǒng)傳輸速率。

本發(fā)明為解決上述技術問題采用以下技術方案：

根據(jù)本發(fā)明提出的一種基于注水功率分配的干擾對齊方法，包括以下步驟：

步驟1、初始化迭代次數(shù)q＝1，初始化步長t，初始化第k個基站的預編碼矩陣vk,0；基站將最大可用的功率平均分配給用戶的數(shù)據(jù)流；

步驟2、第k個基站隨機產(chǎn)生m×d維預編碼矩陣vk,q-1給本小區(qū)的用戶，且滿足其中，i是單位矩陣，m為基站天線個數(shù)，d為基站發(fā)送給用戶的數(shù)據(jù)流個數(shù)，上標h為共軛轉(zhuǎn)置，k＝1,2,3…,k，k為基站的總個數(shù)；

第k個基站所服務的第l個用戶根據(jù)最小化干擾泄露準則計算出第q-1次迭代時第l個用戶的解碼矩陣ul,q-1，

其中，hkl表示第k個基站到第l個用戶的信道增益矩陣，l＝1,2,3,…,k，信道系數(shù)服從均值為零，方差為1的獨立同分布的復高斯分布，vk,q-1表示第q-1次迭代時第k個基站的預編碼矩陣，表示矩陣*最小的d個特征值對應的特征向量,pk為第k個基站的功率分配矩陣；

步驟3、將ul,q-1沿測地線向傳輸速率增大的方向移動，步長t用來調(diào)節(jié)ul,q-1移動距離的大小，得到第q次迭代時第l個用戶的解碼矩陣ul,q；

步驟4、反轉(zhuǎn)通信方向，第k個基站計算出第q次迭代時更新的預編碼矩陣vk,q，

步驟5、更新步長t＝t×0.90；

步驟6、當用戶受到的最大干擾泄露功率總和不大于預設的最大干擾泄露功率，或者迭代次數(shù)達到了最大迭代次數(shù)時，此時得到的vk,q，ul,q即分別是使傳輸速率性能最好的預編碼矩陣和解碼矩陣此時的用戶所受的干擾泄露功率為零，即達到了干擾對齊；否則令q＝q+1，重復步驟2到5；

步驟7、使用二分法搜索出第k個基站的功率注水值λk的取值；

步驟8、在最小化干擾泄露準則下以最大化有用信號空間功率為目標達到干擾對齊的基礎上，根據(jù)獲得的λk，通過注水的方式來對基站發(fā)送的不同數(shù)據(jù)流的功率pkj進行分配。

作為本發(fā)明所述的一種基于注水功率分配的干擾對齊方法進一步優(yōu)化方案，步驟1中初始化步長t為0.90。

作為本發(fā)明所述的一種基于注水功率分配的干擾對齊方法進一步優(yōu)化方案，步驟3中得到ul,q的具體過程如下：

先求出有用信號空間的功率對ul,q-1的導數(shù)qklul,q-1，其中，然后求出p沿格拉斯曼流形的梯度下降方向為zk，并對zk進行特征值分解得到gσf^h，其中g,f均為酉矩陣，σ為對角矩陣；

則更新的解碼矩陣為ul,q＝(ul,q-1f(cosσt)f^h)+(g(sinσt)f^h)。

作為本發(fā)明所述的一種基于注水功率分配的干擾對齊方法進一步優(yōu)化方案，步驟6中最大迭代次數(shù)為5000次，預設的最大干擾泄露功率為10^-6瓦。

作為本發(fā)明所述的一種基于注水功率分配的干擾對齊方法進一步優(yōu)化方案，步驟8中的各個數(shù)據(jù)流的功率pkj從以下公式獲得：

其中，參數(shù)tkj表示第k個基站的第j個數(shù)據(jù)流對其他數(shù)據(jù)流的干擾，ilj是第l個用戶受到的用戶間干擾和數(shù)據(jù)流之間干擾總和，σ²為復高斯噪聲的方差，為第k個基站的第j個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第j個數(shù)據(jù)流的有效信道增益，(*)⁺＝max(*,0)，上標[*j]表示矩陣的第j列。

本發(fā)明采用以上技術方案與現(xiàn)有技術相比，具有以下技術效果：

(1)結(jié)合了干擾對齊和功率分配技術，首先使用最大化和速率干擾對齊方法設計預編碼矩陣和解碼矩陣，即將矩陣沿著傳輸速率增大的方向移動，在基站和用戶端達到干擾對齊之后，與注水功率分配方法結(jié)合進一步提升系統(tǒng)的性能，由于該功率分配算法不僅考慮了用戶間的干擾，還考慮了數(shù)據(jù)流之間的干擾，因此基站給用戶的傳輸速率性能可以獲得良好的提升；

(2)以最大化功率為目標函數(shù)，采用基于格拉斯曼流形的梯度下降算法沿著傳輸速率上升的方向設計解碼矩陣，可以簡化求導運算，降低復雜度；本發(fā)明所述方法適用于mimo干擾信道中無線數(shù)據(jù)傳輸場景。

附圖說明

圖1是本發(fā)明適用的k小區(qū)k用戶系統(tǒng)的等效干擾信道圖。

圖2為本發(fā)明實例適用的3小區(qū)3用戶的等效場景圖。

圖3為本發(fā)明的流程圖。

圖4為本發(fā)明與傳統(tǒng)的最小化干擾泄露方法的系統(tǒng)平均傳輸速率性能的比較圖。

具體實施方式

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的技術方案做進一步的詳細說明：

圖1是本發(fā)明適用的k小區(qū)k用戶系統(tǒng)的等效干擾信道圖，本案例采用3個小區(qū)，每個小區(qū)服務一個用戶，基站和用戶都配備5根天線的下行鏈路場景，每個基站發(fā)送給用戶2個數(shù)據(jù)流。系統(tǒng)工作在下行鏈路中。每個基站會對非本小區(qū)的用戶產(chǎn)生干擾，尤其是小區(qū)間的邊緣用戶會受到較大的干擾，系統(tǒng)模型如圖2所示，流程如圖3所示，具體的實施步驟為：

(1)、初始化迭代次數(shù)q＝1，初始化步長t，第k個基站初始化5×2維預編碼矩陣vk,0，k＝1,2,3，基站將最大可用的發(fā)射功率平均分配給用戶的數(shù)據(jù)流。

(2)第k個基站發(fā)射5×2維預編碼矩陣vk,q-1給本小區(qū)的用戶，且滿足其中，i是單位矩陣，k＝1,2,3。

第k個基站所服務的第l個用戶根據(jù)最小化干擾泄露準則設計出解碼矩陣ul,q-1，

其中，hkl表示第k個基站到第l個用戶的信道增益矩陣，信道系數(shù)服從均值為零，方差為1的獨立同分布的復高斯分布，vk,q-1表示第q-1次迭代時第k個基站的預編碼矩陣，表示矩陣*最小的d個特征值對應的特征向量,pk為第k個基站的功率分配矩陣，k＝1,2,3。

(3)先求出有用信號空間的功率對ul,q-1的導數(shù)qklul,q-1，其中，hkl表示第k個基站到第l個用戶的信道增益矩陣，vk,q-1為第q-1次迭代時第k個基站的預編碼矩陣，ul,q-1是第q-1次迭代時第l個用戶的解碼矩陣，pk為第k個基站的功率分配矩陣；然后求出p沿格拉斯曼流形的梯度下降方向為zk，并對zk進行特征值分解得到gσf^h，其中g,f均為酉矩陣，σ為對角矩陣；

則更新的解碼矩陣為ul,q＝(ul,q-1f(cosσt)f^h)+(g(sinσt)f^h)，l＝1,2,3。

將第q次迭代時第l個用戶的解碼矩陣ul,q-1沿測地線向傳輸速率增大的方向移動，步長t用來調(diào)節(jié)矩陣移動距離的大小，可以得到第q次迭代時第l個用戶的更新的解碼矩陣ul,q。

(4)反轉(zhuǎn)通信方向，第k個基站計算出得到第q次迭代時更新的預編碼矩陣

(5)更新步長t＝t×0.90。

(6)當用戶受到的最大干擾泄露功率總和不大于預設的泄露功率時，或者達到了最大迭代次數(shù)時，此時的vk,q，ul,q即分別是使傳輸速率性能最好的預編碼矩陣和解碼矩陣此時的用戶所受的干擾泄露功率為零，即達到了干擾對齊；否則令q＝q+1，重復步驟2到5。

(7)使用二分法搜索出第k個基站的功率注水值λk的取值，λk的取值從以下公式中獲得：

其中，pkt為第k個基站的最大可用功率為pkt，σ²為復高斯噪聲的方差，參數(shù)tkj表示第k個基站的第j個數(shù)據(jù)流對其他數(shù)據(jù)流的干擾，ilj是第l個用戶受到的用戶間干擾和數(shù)據(jù)流之間干擾總和。pki為第k個基站的第i個數(shù)據(jù)流分配的功率，pni為第n個基站的第i個數(shù)據(jù)流分配的功率，為第n個基站的第i個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第j個數(shù)據(jù)流的有效信道增益，為第k個基站的第i個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第j個數(shù)據(jù)流的有效信道增益，為第m個基站的第f個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第i個數(shù)據(jù)流的有效信道增益，為第k個基站的第i個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第i個數(shù)據(jù)流的有效信道增益，為第k個基站的第j個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第j個數(shù)據(jù)流的有效信道增益。

(8)在最小化干擾泄露準則下以最大化有用信號空間功率為目標達到干擾對齊的基礎上，根據(jù)獲得的λk，通過注水的方式來對基站發(fā)送的不同數(shù)據(jù)流的功率pkj依次進行分配。

其中，(*)⁺＝max(*,0)，為第k個基站的第j個數(shù)據(jù)流到第l個用戶的第j個數(shù)據(jù)流的有效信道增益,上標[*j]表示矩陣的第j列。

為了評價本發(fā)明的性能，采用蒙特卡洛仿真的方法對系統(tǒng)的平均傳輸速率性能做了仿真。信道矩陣服從均值為零，方差為1的循環(huán)對稱復高斯分布，初始化預編碼矩陣，初始化功率分配矩陣和步長設置均相同，最大迭代次數(shù)為5000步，取100次仿真結(jié)果的平均值。

圖4比較了基于注水功率分配的干擾對齊算法與等功率分配的最小干擾泄露算法的平均和速率隨信噪比的變化關系。可以看出，基于注水功率控制的干擾對齊方法性能較前者平均獲得了10.3bps/hz的速率增益。

應當理解的是，對本領域普通技術人員來說，可以根據(jù)上述說明加以改進或變換，而所有這些改進和變換都應屬于本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍。