本發(fā)明涉及一種無(wú)線(xiàn)通信干擾管理方法，尤其涉及一種多個(gè)毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)與宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)共存下的、降低多用戶(hù)下毫微微蜂窩基站所受干擾的方法。

背景技術(shù)：

干擾對(duì)齊作為一種新型的干擾管理技術(shù)，近年來(lái)受到了廣泛的關(guān)注，干擾對(duì)齊通過(guò)壓縮干擾所占的信號(hào)維度，使系統(tǒng)獲得最大的自由度，針對(duì)毫微微蜂窩基站與宏蜂窩基站共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，干擾對(duì)齊技術(shù)通過(guò)預(yù)編碼技術(shù)使干擾在接收端重疊在一起，以徹底消除干擾對(duì)期望信號(hào)的影響，為各自網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)造出零干擾空間。

但隨著室內(nèi)用戶(hù)對(duì)室內(nèi)通信的重視程度越來(lái)越高，會(huì)有更多的用戶(hù)選擇在家庭安裝毫微微蜂窩基站，加之無(wú)線(xiàn)用戶(hù)的逐年遞增，普通干擾對(duì)齊技術(shù)的單一的一層預(yù)編碼與后置編碼已經(jīng)不足以應(yīng)對(duì)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的交錯(cuò)干擾，如何針對(duì)多用戶(hù)多基站情形下的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行干擾管理是干擾對(duì)齊算法推廣和普及的制約因素之一，經(jīng)對(duì)現(xiàn)有干擾對(duì)齊技術(shù)的文章進(jìn)行檢索，發(fā)現(xiàn)：

Guler,B.和Yener,A.(Selective Interference Alignment for MIMO Cognitive Femtocell Networks,Selected Areas in Communications,IEEE Journal on,2014:439-450)針對(duì)多個(gè)毫微微蜂窩基站與單個(gè)宏蜂窩基站共存的異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)小區(qū)，提出了一種可選擇的干擾對(duì)齊，該方案對(duì)干擾源進(jìn)行遴選，僅對(duì)齊毫微微蜂窩基站受到的強(qiáng)干擾，提高了毫微微蜂窩的服務(wù)質(zhì)量的同時(shí)，降低了干擾對(duì)齊算法的復(fù)雜度，但該算法制約于宏蜂窩用戶(hù)的個(gè)數(shù)以及所處的位置，并不具有普適性。

Qingzhong Li等人(Qingzhong Li,Xuemai Gu,Hanqing Li,Min Jia,“Interference alignment for MIMO downlink femtocell networks”,Networks(ICON),2013 19th IEEE International Conference,Singapore,pp.1-4)提出了一種雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中對(duì)于下行鏈路的干擾對(duì)齊，優(yōu)化了宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路速率，保 證了宏蜂窩用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量，但未針對(duì)毫微微蜂窩用戶(hù)進(jìn)行有效的干擾管理，并不能保證室內(nèi)用戶(hù)的通信質(zhì)量。

Maso M.等人(Maso M.,Cardoso L.S.,Debbah M.,etal,“Cognitive interference alignment for OFDM two-tiered networks”,2012IEEE 13th Signal Processing Advances in Wireless Communications,Cesme,2012,pp.244-248)利用干擾對(duì)齊，使基于正交頻分復(fù)用的宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)與認(rèn)知微蜂窩網(wǎng)絡(luò)得以共存，最大化認(rèn)知鏈路的頻譜效率的同時(shí)，保證了宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)的自由度，但文中所提系統(tǒng)模型過(guò)于簡(jiǎn)單，僅包含一個(gè)宏蜂窩用戶(hù)和一個(gè)微基站用戶(hù)。

李莉、楊敬文、周小平(CN104125577A)提出一種認(rèn)知雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下的干擾管理策略，在雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)(毫微微蜂窩/宏蜂窩)覆蓋的小區(qū)中，針對(duì)改變宏蜂窩用戶(hù)所處位置所在的區(qū)域，毫微微蜂窩用戶(hù)對(duì)宏蜂窩用戶(hù)的干擾也會(huì)相應(yīng)的發(fā)生變化這一特點(diǎn)，首先通過(guò)信道信息對(duì)宏蜂窩用戶(hù)所處區(qū)域進(jìn)行判斷，再根據(jù)不同區(qū)域內(nèi)干擾分布的不同特點(diǎn)，對(duì)毫微微蜂窩用戶(hù)和宏蜂窩用戶(hù)所受到的干擾分別進(jìn)行干擾對(duì)齊，降低了毫微微蜂窩用戶(hù)、宏蜂窩用戶(hù)的干擾，但該專(zhuān)利所提模型僅針對(duì)單個(gè)宏蜂窩與單個(gè)毫微微蜂窩基站進(jìn)行討論，并未針對(duì)多個(gè)毫微微蜂窩基站與宏蜂窩基站共存的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境進(jìn)行研究。

從現(xiàn)有技術(shù)來(lái)看，研究多個(gè)毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)與宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)共存下的多用戶(hù)干擾管理預(yù)編碼技術(shù)仍然具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明針對(duì)多個(gè)毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)與宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)共存的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，提出了一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中針對(duì)多用戶(hù)的干擾管理預(yù)編碼技術(shù)、以及降低毫微微蜂窩基站干擾的方法，通過(guò)對(duì)毫微微蜂窩用戶(hù)和宏蜂窩用戶(hù)預(yù)編碼，降低毫微微蜂窩基站所受的干擾，保證了毫微微蜂窩用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量。

本發(fā)明第一個(gè)方面是提供一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中針對(duì)多用戶(hù)的干擾管理預(yù)編碼方法，包括：

設(shè)定通信場(chǎng)景中M個(gè)宏蜂窩用戶(hù)(MU₁,...,MU_M)與一個(gè)宏蜂窩基站進(jìn)行通信，K個(gè)毫微微蜂窩對(duì)應(yīng)K個(gè)毫微微蜂窩基站(BS₁,BS₂,...,BS_K)，每個(gè)毫微微蜂窩擁有1個(gè)毫微微蜂窩用戶(hù)，記為FU_k(k＝1,2,...,K)；其中，F(xiàn)U_k(k＝1,2,...,K)、 MU_m(m＝1,2,…,M)各自具有N_t根發(fā)射天線(xiàn)，毫微微蜂窩基站、宏蜂窩基站各自具有N_f根接收天線(xiàn)；

各毫微微蜂窩用戶(hù)的發(fā)送端向各個(gè)毫微微蜂窩基站發(fā)送上行信號(hào)，毫微微蜂窩基站反饋信道信息，各毫微微蜂窩用戶(hù)的發(fā)送端獲取信道狀況；

根據(jù)后臺(tái)共享，各毫微微蜂窩用戶(hù)的發(fā)送端可以獲取自身傳輸信道以及干擾信道的信道狀態(tài)信息；

其中，設(shè)定h_km，維數(shù)是N_f×N_t，為第m(m＝1,2,…,M)個(gè)宏蜂窩用戶(hù)到第k(k＝1,2,...,K)個(gè)毫微微蜂窩基站的信道系數(shù)矩陣；設(shè)定H_ij，維數(shù)是N_f×N_t，為第j個(gè)毫微微蜂窩用戶(hù)到第i個(gè)毫微微蜂窩基站的信道系數(shù)矩陣(i,j＝1,2,...,K)；各毫微微蜂窩用戶(hù)與宏蜂窩用戶(hù)的發(fā)送端對(duì)各自發(fā)射信號(hào)進(jìn)行歸一化處理，使其發(fā)射信號(hào)均值為0，方差為1；記FU_k的發(fā)射信號(hào)為s_k；BS_k接收到的噪聲向量記做n_k，維數(shù)是N_f×1，服從均值為0，方差為σ²的高斯分布，E(n_k×(n_k)^H)＝σ²I，I為N_f階的單位矩陣，上標(biāo)H表示取共軛轉(zhuǎn)置；

設(shè)計(jì)MU_m的預(yù)編碼T_m，維數(shù)是N_t×1，使得所有毫微微蜂窩基站所受宏蜂窩用戶(hù)的總干擾噪聲功率J_sum最?。?/p>

$J_{sum}=\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{J}_k$

其中，J_k為第k個(gè)毫微微蜂窩基站受到來(lái)自M個(gè)宏蜂窩用戶(hù)的干擾加噪聲的平均功率：

$J_k={(\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{h}_{ki}{T}_i+n_k)}^H(\underset{i=1}{\overset{M}{\Σ}}{h}_{ki}{T}_i+n_k)$

對(duì)J_sum求梯度，令▽J_sum＝0，得到：

$R=-\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{Q}_k{)}^{-1}\right(\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{P}_k)$

其中Q_k＝(h_k1,…,h_kM)^H(h_k1,…,h_kM)，R＝(T₁^H,T₂^H,…,T_M^H)，P_k＝(h_k1,…,h_kM)^Hn_k；所得矩陣R中的分量T_m即為MU_m上的預(yù)編碼(m＝1,2,…,M)；

設(shè)計(jì)FU_k上的預(yù)編碼w_k，維數(shù)是N_t×1；設(shè)計(jì)BS_k上的干擾抑制矩陣g_k，維數(shù)是N_f×1；第k個(gè)毫微微蜂窩基站接收端信號(hào)均方誤差計(jì)為ε_k，表示為：

則在功率受限的條件下，使所有毫微微蜂窩基站接收端信號(hào)均方誤差最小，即：

$\underset{\underset{g_{\mathrm{1...}{g}_K}}{w_1\mathrm{...}{w}_K}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_k$

$s.t.w_k^H{w}_k\≤1,(k=1,2,\mathrm{...},K)$

由于ε_k為凸，所以上式必存在唯一解w_k、g_k。

在本發(fā)明上述內(nèi)容中，求解w_k、g_k的方法，優(yōu)選為通過(guò)牛頓迭代進(jìn)行實(shí)施，包括：

初始化預(yù)編碼矩陣w_k；

計(jì)算干擾抑制矩陣g_k：

$g_k=\frac{{(\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_{ki}{w}_i{\left(H_{ki}{w}_i\right)}^H+J_{k}I)}^{-1}\left(H_{kk}{w}_k\right)}{\left|\right|{(\underset{i=1}{\overset{N}{\Σ}}{H}_{ki}{w}_i{\left(H_{ki}{w}_i\right)}^H+J_{k}J)}^{-1}\left(H_{kk}{w}_k\right)\left|\right|}$

根據(jù)矩陣g_k求得編碼矩陣w_k：

$w_k=\frac{{\left(\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}{H}_{ik}^H{g}_i{\left(H_{ik}^H{g}_i\right)}^H\right)}^{-1}\left(H_{kk}^H{g}_k\right)}{\left|\right|\left(\underset{i=1}{\overset{K}{\Σ}}{H}_{ik}^H{g}_i{\left(H_{ik}^H{g}_i\right)}^H{)}^{-1}\right(H_{kk}^H{g}_k)\left|\right|}$

重復(fù)上述計(jì)算g_k和w_k的步驟，直至ε_k收斂所得w_k、g_k即為所求解。

本發(fā)明在多個(gè)毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)與宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)共存的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，提出了一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中針對(duì)多用戶(hù)的干擾管理預(yù)編碼技術(shù)，在一個(gè)小區(qū)中覆蓋了一個(gè)宏 蜂窩基站和多個(gè)毫微微蜂窩基站，定義宏蜂窩網(wǎng)絡(luò)對(duì)毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)造成的干擾為跨層干擾，毫微微蜂窩網(wǎng)絡(luò)之間的干擾為同層干擾，分別對(duì)毫微微蜂窩用戶(hù)和宏蜂窩用戶(hù)進(jìn)行預(yù)編碼，宏蜂窩用戶(hù)的預(yù)編碼使得跨層干擾最小，使之可比擬于背景噪聲，毫微微蜂窩用戶(hù)的預(yù)編碼與毫微微蜂窩基站的后置編碼進(jìn)行迭代，以最小均方誤差準(zhǔn)則輸出，最終極大地降低了毫微微蜂窩基站所受的干擾，保證了毫微微蜂窩用戶(hù)的服務(wù)質(zhì)量。

附圖說(shuō)明

圖1為本發(fā)明實(shí)施例中異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)系統(tǒng)模型示意圖。

具體實(shí)施方式

如圖1顯示了一種異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下的干擾管理技術(shù)實(shí)施例的系統(tǒng)模型，在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)中包括2個(gè)宏蜂窩用戶(hù)(MU₁、MU₂)與一個(gè)宏蜂窩基站進(jìn)行通信，2個(gè)毫微微蜂窩對(duì)應(yīng)2個(gè)毫微微蜂窩基站(BS₁、BS₂)。每個(gè)毫微微蜂窩擁有1個(gè)毫微微蜂窩用戶(hù)FU_k(k＝1,2)，其中，F(xiàn)U_k(k＝1,2)、MU_m(m＝1,2)各自具有3根發(fā)射天線(xiàn)，毫微微蜂窩基站、宏蜂窩基站各自具有3根接收天線(xiàn)。本發(fā)明該實(shí)施例中降低毫微微蜂窩基站干擾的方法如下：

各用戶(hù)的發(fā)送端向各個(gè)基站發(fā)送上行信號(hào)，基站反饋信道信息，各用戶(hù)的發(fā)送端獲取信道狀況；

根據(jù)后臺(tái)共享，各用戶(hù)的發(fā)送端可以獲取自身傳輸信道以及干擾信道的信道狀態(tài)信息；

設(shè)定h_km，維數(shù)是3×3，為第m(m＝1,2)個(gè)宏蜂窩用戶(hù)到第k(k＝1,2)個(gè)毫微微蜂窩基站的信道系數(shù)矩陣；設(shè)定H_ij，維數(shù)是3×3，為第j個(gè)毫微微蜂窩用戶(hù)到第i個(gè)毫微微蜂窩基站的信道系數(shù)矩陣(i,j＝1,2)；記FU_k的發(fā)射信號(hào)為s_k,是均值為0方差為1的隨機(jī)信號(hào)，BS_k接收端接收到的噪聲向量記做n_k，維數(shù)是3×1，服從均值為0方差為1的高斯分布；E(n_k×(n_k)^H)＝I，I為3階的單位矩陣，上標(biāo)H表示取共軛轉(zhuǎn)置；

設(shè)計(jì)MU_m的預(yù)編碼T_m，維數(shù)是3×1，使得所有毫微微蜂窩基站所受宏蜂窩用戶(hù)的總干擾噪聲功率J_sum最?。?/p>

$J_{sum}=\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{J}_k$

其中，J_k為第k個(gè)毫微微蜂窩基站受到來(lái)自M個(gè)宏蜂窩用戶(hù)的干擾加噪聲的平均功率：

$J_k={(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{h}_{ki}{T}_i+n_k)}^H(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{h}_{ki}{T}_i+n_k)$

令：R＝(T₁^H,T₂^H)，Q_k＝(h_k1,h_k2)^H(h_k1,h_k2)，P_k＝(h_k1,h_k2)^Hn_k；

則：$J_k=R^H{Q}_{k}R+R^H{P}_k+P_k{R}^H+n_k{n}_k^H$

$J_{sum}=\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{J}_k=R^H\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{Q}_{k}R+R^H\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{P}_k+\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{P}_k{R}^H+\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{n}_k{n}_k^H$

對(duì)J_sum求梯度，令▽J_sum＝0，得到：

$R=-{\left(\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{Q}_k\right)}^{-1}\left(\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{P}_k\right)$

所得矩陣R中的分量T_m即為MU_m上的預(yù)編碼(m＝1,2)。

設(shè)計(jì)FU_k上的預(yù)編碼w_k，維數(shù)是3×1；設(shè)計(jì)BS_k上的干擾抑制矩陣g_k，維數(shù)是3×1；第k個(gè)毫微微蜂窩基站接收端信號(hào)均方誤差為ε_k，表示為：

在功率受限的條件下，使所有毫微微蜂窩基站接收端信號(hào)均方誤差最小，即：

$\underset{\underset{g_1\mathrm{...}{g}_K}{w_1\mathrm{...}{w}_K}}{\min }\underset{k=1}{\overset{2}{\Σ}}{\mathrm{\ϵ}}_k$

$s.t.w_k^H{w}_k\≤1,(k=1,2)$

由于ε_k為凸，所以必存在唯一解，可以通過(guò)牛頓迭代獲得，具體算法為：

1：初始化預(yù)編碼矩陣w_k；

2：計(jì)算干擾抑制矩陣g_k：

$g_k=\frac{{(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{H}_{ki}{w}_i{\left(H_{ki}{w}_i\right)}^H+J_{k}I)}^{-1}\left(H_{kk}{w}_k\right)}{\left|\right|{(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{H}_i{w}_i{\left(H_{ki}{w}_i\right)}^H+J_{k}I)}^{-1}\left(H_{kk}{w}_k\right)\left|\right|}$

3、根據(jù)矩陣g_k求得編碼矩陣w_k：

$w_k\frac{{\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{H}_{ik}^H{g}_i{\left(H_{ik}^H{g}_i\right)}^H\right)}^{-1}\left(H_{kk}^H{g}_k\right)}{\left|\right|\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\Σ}}{H}_{ik}^H{g}_i{\left(H_{ik}^H{g}_i\right)}^H{)}^{-1}\right(H_{kk}^H{g}_k)\left|\right|}$

重復(fù)上述計(jì)算g_k和w_k的步驟2和3，直至ε_k收斂所得w_k、g_k即為所求解。

如上所述，宏蜂窩用戶(hù)的預(yù)編碼使得跨層干擾最小，使之可比擬于背景噪聲，毫微微蜂窩用戶(hù)的預(yù)編碼與毫微微蜂窩基站的后置編碼進(jìn)行迭代，以最小均方誤差準(zhǔn)則輸出，最終極大的降低了毫微微蜂窩基站所受的干擾，保證了毫微微蜂窩用戶(hù)的通信質(zhì)量。該預(yù)編碼方案為下一代無(wú)線(xiàn)蜂窩網(wǎng)絡(luò)能達(dá)到更高的速率、更大的網(wǎng)絡(luò)容量，提供了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)物質(zhì)基礎(chǔ)。

以上對(duì)本發(fā)明的具體實(shí)施例進(jìn)行了詳細(xì)描述，但其只是作為范例，本發(fā)明并不限制于以上描述的具體實(shí)施例。對(duì)于本領(lǐng)域技術(shù)人員而言，任何對(duì)本發(fā)明進(jìn)行的等同修改和替代也都在本發(fā)明的范疇之中。因此，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍下所作的均等變換和修改，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的范圍內(nèi)。