基于發(fā)射天線選擇的分布式干擾對齊方案的制作方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及無線通信技術領域，針對OBSS(OverlapBasicServiceSet，交疊的 基本業(yè)務集）場景，在研究基于窮搜索的最優(yōu)發(fā)射天線選擇條件下的分布式干擾對齊技術 以及基于貪心策略的低復雜度的發(fā)射天線選擇算法基礎上，提出了一種新的發(fā)射天線選擇 條件下的分布式干擾對齊技術方案。
【背景技術】
[0002]M頂0(多輸入多輸出）技術在系統(tǒng)發(fā)送端和接收端配置多根天線，可以有效地提 高系統(tǒng)的可靠性，并且可以在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下提高信道容量。但是MM0系統(tǒng)性能 的提升是以極高的硬件成本換來的。比如，每個發(fā)射/接收天線都需要自己的射頻鏈路（包 括低噪聲放大器，功率放大器以及模數(shù)轉換器等）。隨著天線數(shù)目的增加，天線射頻鏈路的 硬件成本不斷增加，相對于射頻鏈路成本，天線的成本相對較低，所以在天線組中選取最 好的若干天線組成一個子天線組進行發(fā)射和接收的天線選擇技術成為一個研究熱點。天線 選擇技術用相對較少的收發(fā)射頻鏈路來支持較多的天線，因此能夠保證MM0系統(tǒng)不再完 全受射頻成本限制，同時天線選擇仍然可以保證M頂0技術所帶來的吞吐量優(yōu)勢。
[0003] 干擾對齊作為一種全新的干擾管理思想，可以有效地提高通信系統(tǒng)的自由度，干 擾對齊的基本思想是通過在發(fā)送端設計預編碼矩陣，使得接收端可以將來自其他發(fā)送端的 干擾信號重疊在相同的子空間內，最后在接收端通過簡單的迫零處理恢復出無干擾的有用 信號。在OBSS(OverlapBasicServiceSet，交疊的基本業(yè)務集）中，在每個BSS(Basic ServiceSet，基本業(yè)務集）內部，多個用戶可以通過正交頻分的方式使BSS內的用戶信息 承載在相互正交的子載波上，這樣可以避免BSS內用戶間的干擾。由此，干擾管理的關鍵 就在于如何抑制BSS間的干擾。在OBSS場景中，由于各個小區(qū)之間不能協(xié)作，所以每個小 區(qū)無法知道全局信道狀態(tài)信息。因此只能采用分布式干擾對齊算法，該算法僅需要知道本 地信道狀態(tài)信息，并且可以適用于多用戶對。目前為止，對K用戶干擾信道，主要是通過 迭代方式不斷優(yōu)化來實現(xiàn)干擾對齊，但是這種實現(xiàn)方式都是在MM0技術下來進行運用， 這樣需要極高的硬件成本。因此，將發(fā)射天線選擇（TransmitAntennaSelection,TAS) 技術引入到采用分布式干擾對齊技術的多BSS系統(tǒng)中就顯得尤為必要?；诎l(fā)射天線 的分布式干擾對齊中，采用基于窮搜索策略的天線選擇，是一種最優(yōu)的策略，但是該方法 的算法復雜度特別大，因此，目前提出了一種適用于多小區(qū)IA的低復雜度TAS(IA-Low Complexity-TAS，IA-LC-TAS)算法，該算法利用貪心搜索策略和改進的分布式干擾對齊方 法來聯(lián)合降低計算復雜度，相對于最優(yōu)的發(fā)射天線選擇條件下的分布式干擾對齊，該算法 雖然有效地降低了算法復雜度，但是復雜度依然很大，尤其是對每個小區(qū)進行貪心的時候， 每次搜索都要進行分布式干擾對齊，這會嚴重地限制分布式干擾對齊技術在天線選擇條件 下的應用。

【發(fā)明內容】

[0004] 本發(fā)明的目的在于，為克服現(xiàn)有技術中算法復雜度特別大，限制了天線選擇條件 下分布式干擾對齊技術的實際應用問題，提出一種在性能相差不大的前提下可以成倍降低 算法度的方法。下面首先介紹場景。
[0005] 附圖1是一個0BSS場景圖，總共有K個BSS，每個BSS中包含一個AP(接入點）和 一個STA(終端）。對于每個BSS，AP端的發(fā)射天線數(shù)為Mt，發(fā)送數(shù)據(jù)的自由度為d，從中選 擇L個射頻鏈路（Mt>L)，STA端的接收天線個數(shù)和射頻鏈路數(shù)均為Np每個AP僅與相應 的STA通信，對于第i個BSS，設為BSSpBSSi中的AP，設為AP^BSSi中的STA，設為STA1<3 假定收發(fā)之間的信道為塊衰落M頂0信道，塊衰落信道系數(shù)為私j(1彡i，j彡K)，表示從APj 到STAi的信道矩陣，其元素服從均值為0、方差為1的獨立復高斯分布。0BSS中每個STA與 所有AP之間均存在低速無延遲無差錯反饋信道，可將信道狀態(tài)信息和接收機重組矩陣反 饋到AP，每個AP通過廣播方式將預編碼矩陣發(fā)送到所有STA。
[0006] 對于BSSi(i= 1，2,…，K)，在天線選擇中，APi可以從Mt個發(fā)射天線當中選取L根 天線連接到射頻鏈路上，所有的備選發(fā)射天線組合為集合....,總共有Ct 個備選天線組合，其中￡4,表示從Mt個發(fā)射天線當中選取L個射頻鏈路的組合數(shù)。假定BSSi被選中的組合為^，則系統(tǒng)的TAS方案《 = (A1;A2，…，AK)。BSS之間的干擾消除，采 用分布式干擾對齊技術，分布式干擾對齊主要是利用了通信系統(tǒng)的對偶性，即如果一個接 收節(jié)點在某個信號維度受到其他發(fā)送節(jié)點的干擾最小，那么如果將此接收節(jié)點作為發(fā)送節(jié) 點，則其沿此信號維度發(fā)送信號時，對其他發(fā)送節(jié)點產(chǎn)生的干擾也是最小的。在附圖1中， 如果APk向終端STAk發(fā)送的數(shù)據(jù)為sk，則STAk接收到的數(shù)據(jù)y,如公式⑴所示。
[0007]
(:1)
[0008]其中，巧€0氣表示采用分布式干擾對齊技術時AP^預編碼矩陣，￡/AA， 表示STAk的接收解碼矩陣。（〇H表示取共輒轉置。ff；；為APi被選中的發(fā)射天線到STAJ9 信道矩陣。nk表示均值為0,方差為1的高斯白噪聲。STAk的平均發(fā)送功率為Pk，公式（1) 中yk的第一項表示STAk需要接收的有用信號，第二項表示其他BSS對第k個BSS的干擾信 號，第三項表示接收端本身的噪聲。
[0009] 預編碼矩陣K/和接收解碼矩陣t/f在迭代開始隨機產(chǎn)生，然后通過逐步迭代更新 實現(xiàn)干擾對齊。即最終需要滿足如下條件：
[0012] 其中，rank( ?)表示矩陣的秩。
[0013] 然后介紹在該場景下基于發(fā)射天線選擇的分布式干擾對齊技術的主要解決方法。
[0014] 第一種方法是0BSS中分布式干擾對齊的最優(yōu)TAS(IA-0-TAS)算法，最優(yōu)TAS算法 采用窮盡搜索的方式，需要窮盡所有的天線組合，然后針對每一種天線組合采用分布式干 擾對齊技術，最終從所有組合中找出最優(yōu)的一組天線組合。0BSS場景中總共有K個BSS， 發(fā)射天線選擇的時候，系統(tǒng)TAS方案《 = (AA2，…，AK)，對于任意A^Ai為備選發(fā)射 天線集合....，d/,丨中的一種，S卩^總共有Ct種可能。而《中K個A的所有 組合必須窮盡，因此IA-0-TAS算法中TAS方案《總共有(CLf種可能，然后針對每一種可 能，采用分布式干擾對齊算法來設計和.，.，尤)，設計完成后利用設計好的 %和_=/: 來計算系統(tǒng)的和容量，在BSS間的干擾被完全消除的情況下，系 統(tǒng)和容量的計算如公式（2)所示，最后按照最大化系統(tǒng)和容量的準則，確定最優(yōu)的系統(tǒng)TAS方案ft' =(//，/:，???,4)。
P)
[0015]
[0016]執(zhí)行D-IA的算法復雜度如公式（3)，其中T表示保證算法收斂所需要的迭代次數(shù) 的經(jīng)驗值。由于按照公式（2)計算系統(tǒng)和容量的復雜度和（3)相比較小，因此這部分計算 復雜度可以忽略，IA-0-TAS算法的總的復雜度為搜索次數(shù)和每一次分布式干擾對齊的復雜 度的乘積，整理后如公式（4)所示。
[0017]
[0019]第二種方法是基于貪心策略的低復雜度的發(fā)射天線選擇算法TAS(IA-LC_TAS)， 和窮搜索的IA-0-TAS方法不同，該算法采用貪心策略，首先保持其他BSS的發(fā)射天線選 擇方案不變，然后沿著系統(tǒng)和容量增加的搜索方向依次對各個BSS進行優(yōu)化。具體是第 一步初始化系統(tǒng)TAS方案co，第二步沿著系統(tǒng)和容量增加的搜索方向，每一次搜索優(yōu)化 ?中的一個元素，得到一個局部最優(yōu)解 在該局部最優(yōu)解|的獲取中，保持其他BSS的 & #0不變，然后搜索Ai的備選發(fā)射天線集合人2，CL}，實現(xiàn) 干擾對齊，選擇能夠最大化系統(tǒng)和容量的備選發(fā)射組合序號作為然后進行K次搜索，分 k步完成整個搜索過程，得到最終的砂=m...D。該算法每次搜索中需要遍歷個 備選天線組合，分為K步遍歷，所以總的搜素次數(shù)為KCL，由于每一次搜索過程中都要采 用分布式干擾對齊算法進行干擾對齊，在獲得后執(zhí)行分布式干擾對齊的計算復雜度為 4m，計算系統(tǒng)和容量的復雜度忽略不計的情況下，該算法總的計算復雜度如公式（5)所 示：
[0020]
[0021] 考慮到分布式干擾對齊在迭代開始階段，系統(tǒng)和容量增加比較快，而在迭代的中 后期，系統(tǒng)和容量趨于穩(wěn)定，所以該算法采用了部分迭代的分布式干擾對齊。公式（5)中的 t即為部分迭代的迭代次數(shù)。
[0022] IA-LC-TAS相比IA-0-TAS算法，當K>1 且(^>1 時，沿CL/T+M、于(Ct//，尤 其是K比較大或者仏比較大的時候，沿+ /遠小于(CL)A，因此IA-LC-TAS的算法復 雜度有了很大的降低。但是盡管如此，IA-LC-TAS算法復雜度依然非常大，對于IA-LC-TAS 算法，在真正進行干擾對齊之前，首先需要進行次搜索，而每一次搜索都需要進行干擾 對齊，而干擾對齊的復雜度很高，導致了在一個塊衰落信道的有效時間內，天線搜索占據(jù)了 大量的時間，從而使得有效時間中用戶信息的傳輸時間減少。由此可見，雖然采用分布式干 擾對齊技術，使系統(tǒng)的信道容量增大，但是在一個塊衰落時間中用戶信息傳輸時間的減少， 卻限制了有效時間內用戶信息量的傳輸。因此，需要找到一種方法，既能夠使得系統(tǒng)的信道 容量增大，同時能夠減小天線搜索過程中對塊衰落信道有效時間的占據(jù)。基于這個考慮，本 發(fā)明提供一種新的基于發(fā)射天線選擇的分布式干擾對齊技術方案，可以大大降低算法復雜 度，促進該算法在實際當中的應用。
[0023] 下面介紹本發(fā)明所提方案。
[0024] 本發(fā)明方案采用兩步完成，第一步為了減少射頻鏈路，降低硬件成本，需要從發(fā)射 天線系統(tǒng)當中選擇性能比較好的幾根天線，作為與射頻鏈路相連的天線，用來真正發(fā)射信 號，選擇方式采用基于矩陣最大Frobenius范數(shù)的天線選擇算法。
[0