本發(fā)明公開了一種大規(guī)模天線系統(tǒng)信道訓(xùn)練及傳輸過程小區(qū)間干擾消除法，屬于通訊技術(shù)領(lǐng)域。

背景技術(shù)：

為了滿足爆炸式增長的移動(dòng)通信服務(wù)需求，迎接物聯(lián)網(wǎng)、車聯(lián)網(wǎng)、觸覺網(wǎng)等新應(yīng)用的到來，第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)(5g)正向“信息隨心至，萬物觸手及”的遠(yuǎn)景目標(biāo)發(fā)展。相比于第四代移動(dòng)通信系統(tǒng)(4g)，5g預(yù)期傳輸速率達(dá)到10gbps，是4g的100倍。與此同時(shí)，5g還要滿足低延時(shí)高可靠、低功率大傳輸、以及熱點(diǎn)高覆蓋等需求。近年來，若干項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)被認(rèn)為是實(shí)現(xiàn)5g預(yù)期指標(biāo)的重要方法，已經(jīng)引起了大量的關(guān)注，其中包括大規(guī)模多輸入多輸出(massivemulti-inputmulti-output，massivemimo)、超密集網(wǎng)絡(luò)(ultra-densenetwork，udn)、全雙工(fullduplex，fd)以及設(shè)備間通信(device2-device，d2d)等。

massivemimo是滿足5g蜂窩網(wǎng)高數(shù)據(jù)率需求的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)。在2010年t.l,marzetta開始提出massivemimo時(shí)^[1]，他指出當(dāng)基站天線數(shù)趨于無窮時(shí)，小區(qū)間干擾(intercellinterference，ici)不再是制約系統(tǒng)性能的主要因素。隨著基站端天線數(shù)增多(遠(yuǎn)大于所服務(wù)的用戶數(shù)，其典型值為128和256)，massivemimo的空間自由度很大，空間分辨率極高，在已知信道狀態(tài)信息(channelstateinformation，csi)的條件下有能力消除對鄰小區(qū)用戶的干擾，從而大大提高網(wǎng)絡(luò)的吞吐量。

massivemimo系統(tǒng)是否能夠達(dá)到很高的吞吐量依賴于準(zhǔn)確的實(shí)時(shí)信道估計(jì)。在lte幀結(jié)構(gòu)中，導(dǎo)頻被用來進(jìn)行信道估計(jì)。以時(shí)分雙工(timedivisionduplex，tdd)系統(tǒng)為例，用戶在上行幀的末尾發(fā)送導(dǎo)頻序列用于在基站進(jìn)行信道估計(jì)。常用的信道估計(jì)方法有基于最小二乘(leastsquare，ls)的算法和基于最小均方誤差(minimummeansquareerror，mmse)的算法?；菊J(rèn)為在一整幀的時(shí)間內(nèi)信道保持不變，一旦獲得信道估計(jì)，就利用估計(jì)的信道計(jì)算用于上行傳輸數(shù)據(jù)解調(diào)的檢測器和下行傳輸時(shí)使用的預(yù)編碼。

massivemimo系統(tǒng)能夠達(dá)到性能潛力強(qiáng)烈依賴于獲取事實(shí)信道狀態(tài)信息的質(zhì)量。在傳統(tǒng)的多小區(qū)mimo系統(tǒng)中，多個(gè)小區(qū)內(nèi)的用戶向基站發(fā)送相互正交的導(dǎo)頻序列，基站根據(jù)接收信號(hào)估計(jì)出期望用戶的信道向量。然而實(shí)際中正交序列的長度有限，因此只能保證同一小區(qū)中選取同一序列用作導(dǎo)頻的用戶將在信道估計(jì)的過程中互相干擾，從而嚴(yán)重影響信道估計(jì)的質(zhì)量。在文獻(xiàn)中，一般稱由于正交序列復(fù)用而產(chǎn)生的信道估計(jì)誤差為導(dǎo)頻污染。如果相鄰小區(qū)之間使用不同的正交序列集，正如目前l(fā)te系統(tǒng)中所采用的，則此時(shí)不同小區(qū)的正交序列之間存在相關(guān)性，導(dǎo)致基站在對本小區(qū)用戶進(jìn)行信道估計(jì)時(shí)被相鄰小區(qū)用戶的信道干擾。由于訓(xùn)練序列不完全正交導(dǎo)致的信道估計(jì)誤差，在本文中被稱為交叉污染。

在實(shí)際的蜂窩系統(tǒng)中小區(qū)間干擾是制約massivemimo系統(tǒng)可達(dá)數(shù)據(jù)率的另一個(gè)問題。盡管理論上massivemimo巨大的天線數(shù)將干擾抑制在一個(gè)非常低的水平，在實(shí)際系統(tǒng)中天線數(shù)不可能趨于無窮，此時(shí)ici仍然會(huì)成為制約系統(tǒng)性能的瓶頸。預(yù)測5g中單個(gè)小區(qū)的平均用戶數(shù)為10～10⁴，假設(shè)激活用戶比例式10％，則意味著每個(gè)基站需要同時(shí)服務(wù)的用戶數(shù)為10～10³。即使最保守地假設(shè)每個(gè)用戶用一個(gè)資源塊(resourceblock，rb)，如180khz，對于20mhz的lte系統(tǒng)，在每個(gè)資源塊上仍然要空分服務(wù)至多10個(gè)用戶；若為每個(gè)用戶提供1mhz的帶寬，即6個(gè)rb，則要空分至多60個(gè)用戶。在這種條件下，massivemimo基站的天線數(shù)已經(jīng)不再遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過服務(wù)的用戶數(shù)，此時(shí)ici成為影響網(wǎng)絡(luò)性能的一大問題。此時(shí)需要基站間的協(xié)作傳輸來回避干擾，這也是本方法要解決的問題。

在同構(gòu)網(wǎng)中，小區(qū)邊緣用戶的服務(wù)質(zhì)量一般不如中心用戶，在宏小區(qū)中加入微小區(qū)對宏基站起到分流作用，并服務(wù)質(zhì)量較差的用戶(多為那些距離宏基站較遠(yuǎn)的)，從而提升網(wǎng)絡(luò)的總吞吐量和邊緣用戶的性能。傳統(tǒng)的易購網(wǎng)由于宏基站天線數(shù)較少(典型值8根)，微基站的分流作用對網(wǎng)絡(luò)性能提升明顯。在異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中，盡管宏基站的空分能力很強(qiáng)，但經(jīng)過合理設(shè)計(jì)微小區(qū)的分布，網(wǎng)絡(luò)的整體性能預(yù)計(jì)會(huì)在同構(gòu)massivemimo之上。異構(gòu)massivemimo中存在跨層干擾，由于微基站的回傳鏈路限制，層間采用正交時(shí)頻資源傳輸以及小區(qū)間協(xié)調(diào)波束成形，可能成為在異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中高效抑制跨層干擾的方法。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：

本發(fā)明將檢測得到的上行子幀中的數(shù)據(jù)符號(hào)當(dāng)做導(dǎo)頻序列來估計(jì)期望信道在角度域的位置和幅值。然后，利用這一信息對由上行導(dǎo)頻序列訓(xùn)練得到的粗估計(jì)信道進(jìn)行精估計(jì)以消除導(dǎo)頻污染，并利用這個(gè)精估計(jì)信道設(shè)計(jì)用于下行數(shù)據(jù)傳輸?shù)呐c編碼器。最后，通過仿真結(jié)果評估所提出方法的性能。

粗體符號(hào)表示矩陣和向量。im表示m階單位矩陣。e{·}表示取期望。|·|表示取模。diag{g}是以g的元素為對角元的對角陣。g[j]表示向量g的第j個(gè)元素。(·)^*，(·)^t和(·)^h分別表示共軛、轉(zhuǎn)置和共軛轉(zhuǎn)置。

考慮一個(gè)b小區(qū)時(shí)分雙工全頻復(fù)用蜂窩網(wǎng)絡(luò)。在每個(gè)小區(qū)中，每個(gè)基站配備nt根天線服務(wù)m個(gè)單天線用戶。每一幀包含一個(gè)上行子幀和一個(gè)下行子幀，其中上行子幀由上行訓(xùn)練段和上行數(shù)據(jù)傳輸段組成。如圖1所示為tdd幀結(jié)構(gòu)示意圖。

假設(shè)塊衰落信道，在每幀中保持不變、幀間相互獨(dú)立。

基站端天線陣列為均勻線陣。則第b個(gè)基站到第k小區(qū)第m個(gè)用戶的單元域信道向量表示為：

其中l(wèi)mk,b是信道的可分辨多徑數(shù)，是第l條徑的幅值，為統(tǒng)計(jì)獨(dú)立的零均值復(fù)數(shù)，是第l條多徑的到達(dá)角，是陣列響應(yīng)向量，表示為：

其中d是陣列天線間距，λ是波長。

許多場景下massivemimo的信道在角度域具有稀疏特性。對均勻線陣而言，其單元域信道和角度域信道互為傅里葉變換。用表示nt點(diǎn)傅里葉變換矩陣，其第(n,m)個(gè)元素的值為1≤n，m≤nt。第b個(gè)基站到第k小區(qū)第m個(gè)用戶的角度域信道表示為

其中是第l條多徑陣列響應(yīng)向量的角度域表示。將公式(2.2)以及的表達(dá)式代入，則的第n個(gè)元素表示為：

其中

的模值是這是一個(gè)的周期函數(shù)，其峰值出現(xiàn)在處，其中k為整數(shù)。由于massivemimo的天線數(shù)很多，只有滿足時(shí)模值才會(huì)較大。只有那些到達(dá)角滿足的多徑分量才對有顯著地貢獻(xiàn)。由于空間散射體的數(shù)量有限，多徑分量數(shù)也是有限的，這由傳播環(huán)境決定。如此，中只有少部分元素有較大的模值，而其他原色被看作零。因此，當(dāng)nt很大的時(shí)候被近似看作稀疏向量。

信道的角度域稀疏特性為分辨不同用戶的信道提供了可能，如圖2所示。采用角度域信道估計(jì)來消除導(dǎo)頻污染。

在上行訓(xùn)階段，所有用戶向基站發(fā)送導(dǎo)頻以協(xié)助基站進(jìn)行信道估計(jì)。

令為第b個(gè)小區(qū)第m個(gè)用戶分配到的導(dǎo)頻序列，同一小區(qū)內(nèi)不同用戶分配到的導(dǎo)頻序列相互正交。也就是說，以及j≠m。則第b個(gè)基站接收到的導(dǎo)頻序列表示為：

其中pu是發(fā)射功率，hb,b是第b個(gè)基站到本小區(qū)所有用戶的信道矩陣。是第b個(gè)基站到第k(k≠b)個(gè)小區(qū)所有用戶的信道矩陣，是導(dǎo)頻矩陣，其每一行是分配給第b個(gè)小區(qū)所有用戶的導(dǎo)頻序列。是加性高斯白噪聲，其元素具有零均值，方差為

為了便于分析并把重點(diǎn)放在解決導(dǎo)頻污染問題上，選用最小二乘信道估計(jì)，在第b個(gè)基站估計(jì)自己與第b個(gè)小區(qū)所有用戶的單元域信道矩陣為：

其中是信道粗估計(jì)，是估計(jì)誤差。

為了消除信道估計(jì)階段的鄰小區(qū)干擾，分配給網(wǎng)絡(luò)中所有用戶的導(dǎo)頻序列應(yīng)該相互正交。減小由此而來的巨大開銷，相鄰小區(qū)用戶分配到的導(dǎo)頻序列往往不相互正交。也就是說，sksb≠0，或者相鄰小區(qū)直接使用同一組導(dǎo)頻序列，這就導(dǎo)致了導(dǎo)頻污染。如果不加處理，導(dǎo)頻污染會(huì)嚴(yán)重制約下行預(yù)編碼的性能。

信道粗估計(jì)誤差的自相關(guān)矩陣為：

其中，是第b個(gè)基站到第k小區(qū)第m個(gè)用戶的大尺度信道增益。

利用上行傳輸數(shù)據(jù)和信道稀疏性進(jìn)行信道估計(jì)的方法如下。在第一幀中，用戶采用低階的調(diào)制編碼方式傳輸上行數(shù)據(jù)，此時(shí)利用上行導(dǎo)頻進(jìn)行信道粗估計(jì)，而后利用信道粗估計(jì)正確解調(diào)上行數(shù)據(jù)符號(hào)。其次，基站將解調(diào)得到的各用戶發(fā)送的數(shù)據(jù)符號(hào)視作導(dǎo)頻序列，用戶估計(jì)角度域期望信道中遠(yuǎn)大于零的元素的位置。最后，利用這一位置信息來獲取信道精估計(jì)，以設(shè)計(jì)下行傳輸?shù)呐c編碼器。在時(shí)變信道中，主到達(dá)角(對應(yīng)于角度域信道模值遠(yuǎn)大于零的元素位置)由用戶和基站的位置決定，它隨時(shí)間的變化(通常在秒級)要比信道幅值的變化(通常在毫秒級)慢得多。因此，信道的角度域位置信息沒有必要在每一幀都進(jìn)行估計(jì)。一旦獲得了信道的角度域位置信息，它就被用于對后續(xù)一系列幀的信道進(jìn)行精估計(jì)，以支持較高階的調(diào)制編碼方式用于上下行數(shù)據(jù)傳輸。

a.基于最小二乘的方法

在上行傳輸階段，第b個(gè)基站接收到的來自第b小區(qū)的所有用戶的信號(hào)表示為：

其中xb是第b個(gè)小區(qū)所有用戶的發(fā)送數(shù)據(jù)符號(hào)，ld是數(shù)據(jù)符號(hào)數(shù)，中的元素是均值為零方差為的加性高斯白噪聲。

假設(shè)第b個(gè)基站正確解調(diào)xb，通過將xb視做導(dǎo)頻序列并考慮公式(2.8)，得到估計(jì)角度域信道的角度域觀測方程：

其中是第b個(gè)基站到第b個(gè)小區(qū)所有用戶的角度域信道矩陣。

根據(jù)最小二乘準(zhǔn)則，基于數(shù)據(jù)的角度域期望信道的估計(jì)為：

其中是估計(jì)誤差。

ld→∞時(shí)，估計(jì)誤差的自相關(guān)矩陣為：

通過比較公式(2.11)和公式(2.7)并考慮到ld＞＞lp，看出基于數(shù)據(jù)的信道估計(jì)性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)優(yōu)于基于導(dǎo)頻的信道估計(jì)性能。通過利用上行數(shù)據(jù)，更精確地獲得公式(2.10)中角度域信道非零分量的位置。然而這種方法的計(jì)算復(fù)雜度決定于上行幀的符號(hào)數(shù)ld。在實(shí)際應(yīng)用中，使用遞推最小二乘算法來降低復(fù)雜度。

定義為表示位置信息的向量，它包含了中模值最大的ntap個(gè)元素的位置。若為中模值前ntap大的元素，則否則

b.基于時(shí)間平均的方法

在期望用戶傳輸?shù)纳闲凶訋?，?dāng)接收到第n個(gè)符號(hào)時(shí)第b個(gè)基站的接收信號(hào)向量被表示為：

其中是的列向量。xmb(n)是第b個(gè)小區(qū)第m個(gè)用戶發(fā)送的上行數(shù)據(jù)幀中的第n個(gè)符號(hào)，是公式(2.10)中數(shù)據(jù)符號(hào)矩陣xb的第m行第n列的元素。是加性高斯白噪聲向量。

對上述接收信號(hào)向量進(jìn)行傅里葉變換，再除以正確解調(diào)的上行傳輸符號(hào)xmb(n)以及并乘上則由公式(2.12)得到：

其中是角度域粗估計(jì)信道。

令為角度域能量分布向量的估計(jì)?？紤]到對于蜂窩系統(tǒng)中的大多數(shù)調(diào)制編碼方式來說其星座圖關(guān)于原點(diǎn)對稱。為了達(dá)到最大熵率，星座圖中的所有調(diào)制符號(hào)應(yīng)該被等概率使用。因此，通過對傳輸符號(hào)xmb(n)取期望，得到于是，由公式(2.13)得到：

假設(shè)傳輸符號(hào)具有各態(tài)歷經(jīng)性，則利用時(shí)間平均來近似集平均即期望。因此，角度域功率分布向量被估計(jì)為：

由此，通過相同的方法獲得角度域位置向量

如果需要對多個(gè)上行幀的數(shù)據(jù)取平均以提高性能，利用遞推算法對多個(gè)連續(xù)的上行子幀取時(shí)間平均，同樣具有低復(fù)雜度。

利用由公式(2.6)中導(dǎo)頻序列得到的單元域信道粗估計(jì)以及角度域模值遠(yuǎn)大于零的元素位置向量得到單元域信道精估計(jì)如下：

令表示第b個(gè)小區(qū)中第m個(gè)用戶的預(yù)編碼向量，則：

公式(2.17)說明單元域預(yù)編碼和角度域預(yù)編碼的等價(jià)性，為此只在角度域討論預(yù)編碼。

通過對單元域信道精估計(jì)進(jìn)行傅里葉變換，得到角度域信道精估計(jì)利用它設(shè)計(jì)用于下行傳輸?shù)呐c編碼器。盡管迫零(zeroforcing，zf)或mmse預(yù)編碼能夠提供更好的性能，但其計(jì)算復(fù)雜度較高。

盡管massivemimo系統(tǒng)大幅提高能效和譜效，然而由于信道維數(shù)高，在基站端獲取、通過回傳鏈路實(shí)時(shí)交換瞬時(shí)信道信息都非常困難。幸運(yùn)的是，已有文獻(xiàn)表明，大量的信道具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性。如果已知信道的空間相關(guān)矩陣r，則利用統(tǒng)計(jì)信道信息r和瞬時(shí)信道信息來設(shè)計(jì)時(shí)間尺度不同的兩級預(yù)編碼，還被用來減小異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)空域協(xié)調(diào)波束成形時(shí)的回傳鏈路開銷。

另外，在異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中，由于基站的天線數(shù)很多，采用空分的方式回避對微基站用戶的跨層干擾；而由于微基站的天線數(shù)較少(通常為2～4根)，采用在時(shí)域或頻域協(xié)調(diào)的方法回避對宏基站用戶的跨層干擾。

考慮宏小區(qū)和毫微小區(qū)組成的異構(gòu)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，令b和m分別表示基站和用戶的總數(shù)。在每個(gè)宏小區(qū)中，宏基站配備nt(nt很大)根天線位于小區(qū)中心。微小區(qū)分布在宏小區(qū)內(nèi)。由于宏小區(qū)和微小區(qū)使用共同的視頻資源，故相互之間存在干擾。

令t表示所有基站組成的集合，所有基站包括宏基站和毫微基站。則在下行傳輸時(shí)，第m個(gè)用戶的接收信號(hào)表示為：

其中，為第m個(gè)用戶到第b個(gè)基站的信道向量，是第b個(gè)宏基站的預(yù)編碼矩陣，mb是基站b同時(shí)服務(wù)的用戶數(shù)。是基站b的發(fā)送符號(hào)。n為加性高斯白噪聲，其均值為零，方差為

最簡單的、無需協(xié)調(diào)的跨層干擾處理方法就是異頻組網(wǎng)，即小區(qū)間的頻段正交。類似地，也采用時(shí)間資源正交。這種方法的基本思想是使相互鄰近的基站采用正交的時(shí)頻資源塊進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸。由于無需在基站間進(jìn)行協(xié)調(diào)，這種策略實(shí)現(xiàn)起來很容易。這種思路最開始被提出時(shí)的目標(biāo)在于提升小區(qū)邊緣用戶的數(shù)據(jù)率。

異頻組網(wǎng)中，t1表示宏基站的集合，t2表示微基站的集合。假設(shè)用戶m接入宏基站b，則下行傳輸時(shí)宏用戶i的接收信號(hào)為：

其中第一項(xiàng)為宏用戶的期望信號(hào)，第二項(xiàng)為來自于宏基站的小區(qū)間干擾。

假設(shè)用戶m接入微基站b’，其下行傳輸時(shí)微用戶m的接收信號(hào)為：

其中第一項(xiàng)為微用戶的期望信號(hào)，第二項(xiàng)為來自于微基站的小區(qū)間干擾。

在異頻組網(wǎng)時(shí)，所有宏基站和所有毫微基站分別組成兩個(gè)子系統(tǒng)，完全獨(dú)立工作。由于基站間無需交換任何信息，故其實(shí)現(xiàn)難度和成本均較低。在網(wǎng)絡(luò)中，令p表示所有宏基站的頻帶使用率，ρ∈[0,1]，bs表示整個(gè)異構(gòu)系統(tǒng)的可用帶寬。根據(jù)香農(nóng)公式，此時(shí)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量表示為：

其中，ψ1、ψ2分別表示所有接入宏基站和毫微基站的用戶集合。sm為第m個(gè)用戶接收到期望信號(hào)的能量，im為第m個(gè)用戶接收到小區(qū)間干擾信號(hào)能量。

小區(qū)間協(xié)調(diào)波束賦形(coordinatedmulti-cellprocessingcoordinatedbeamforming，comp-cb)

在異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中，宏基站具有很高的空間自由度，使得其具有高度的空間指向性。如果能在基站端獲取干擾用戶的信道，則其通過預(yù)編碼對干擾用戶形成零陷。

假設(shè)第b個(gè)基站獲得其本身到全部m個(gè)用戶的信道，即基站b為其服務(wù)基站，則它對第m個(gè)用戶的協(xié)作zf與編碼器表達(dá)為：

其中即，qmb是第b個(gè)基站到除第m個(gè)用戶外所有用戶的信道估計(jì)向量張成的零空間。pm是分配給第m個(gè)用戶的發(fā)射功率。

第m個(gè)用戶的下行接收信號(hào)為：

其中，θb為第b個(gè)基站服務(wù)用戶的集合。公式(3.6)右端第一項(xiàng)為用戶的期望信號(hào)，第二項(xiàng)為本小區(qū)的多用戶干擾(multiuserinterference，mui)，第三項(xiàng)為來自其他基站的小區(qū)間干擾。第二項(xiàng)和第三項(xiàng)的存在是由于信道估計(jì)誤差導(dǎo)致。

附圖說明

圖1為tdd幀結(jié)構(gòu)示意圖。

圖2角度域信道的稀疏性。

具體實(shí)施方式

下面以復(fù)雜度較低的角度域最大比合并(maximumratetransmission，mrt)為例，則預(yù)編碼向量為角度域信道精估計(jì)的共軛轉(zhuǎn)置。由于的元素僅在期望用戶角度域信道模值大于零的位置非零，在其他的角度上沒有能力傳輸，因此降低了對相鄰小區(qū)數(shù)據(jù)傳輸?shù)母蓴_。

通過仿真評估所提出的方法的性能。

考慮一個(gè)七小區(qū)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，小區(qū)半徑為250m。每個(gè)基站服務(wù)10個(gè)均勻分布的單天線用戶?；竞陀脩舻陌l(fā)射功率分別是45dbm和23dbm。信道模型采用空間信道模型，角度擴(kuò)展取為8°(使用其他角度擴(kuò)展得到的結(jié)果相似，這里不再給出)。下行傳輸使用mrt波束成形和等功率分配。系統(tǒng)性能用中間小區(qū)的和率來評估。仿真結(jié)果由300次隨機(jī)撒用戶、且每次生成100次小尺度信道進(jìn)行平均得到。

用于訓(xùn)練的導(dǎo)頻序列利用zadoff-chu序列生成，n＝0,…,nzc-1，其中nzc＝37，u＝mod(1+4(b-1),nzc)。分配給同一小區(qū)內(nèi)所有用戶的導(dǎo)頻序列是某一zadoff-chu的循環(huán)移位?？紤]信道粗估計(jì)中可能存在的兩種干擾。一種為導(dǎo)頻污染(pilotcontamination，pc)，此時(shí)相鄰小區(qū)使用同一組導(dǎo)頻序列；另一種交叉污染(crosscontamination，cc)，此時(shí)相鄰小區(qū)之間使用不同的導(dǎo)頻序列集(即不同zadoff-chu序列的循環(huán)移位)，lte系統(tǒng)中正是這種情況，不同小區(qū)的序列集之間有互相關(guān)。

為了便于比較，同事給出了使用傳統(tǒng)的基于導(dǎo)頻的最小二乘信道估計(jì)(當(dāng)考慮導(dǎo)頻污染時(shí)圖標(biāo)為“traditionalpc”，當(dāng)考慮交叉污染時(shí)圖標(biāo)為“traditionalcc”)的仿真性能。此外還給出已知真是信道信息時(shí)的性能作為參考基準(zhǔn)。

為了同時(shí)滿足移動(dòng)數(shù)據(jù)服務(wù)的爆炸式增長并提高覆蓋率，通過在宏小區(qū)內(nèi)部署低功率小區(qū)、例如微基站(micro-cell)和毫微基站(pico-cell)，異構(gòu)網(wǎng)被認(rèn)為是一種靈活的、低成本的解決方案。密集部署半徑小的低功率小區(qū)不但有效對抗無線鏈路的路徑損耗，而且解決室內(nèi)覆蓋和熱點(diǎn)問題^[17]。

然而，與此同時(shí)異構(gòu)網(wǎng)又會(huì)帶來復(fù)雜的干擾問題，尤其是宏基站和低功率基站(如果沒有特別聲明，以下統(tǒng)稱為微基站)之間的跨層干擾^[19]。為了解決這個(gè)問題，各種時(shí)間、頻率、或者空間干擾協(xié)調(diào)(又稱協(xié)調(diào)波束成形)近年來被廣泛研究。不過，現(xiàn)有的空間干擾協(xié)調(diào)方法需要在宏基站和微基站之間交換瞬時(shí)信道信息，而微基站在很多場景下由用戶隨機(jī)部署，其回傳鏈路容量十分有限，使得經(jīng)過回傳鏈路交換的信道嚴(yán)重過時(shí)。隨著信道矩陣維數(shù)的快速增加，這個(gè)問題在宏基站具有大規(guī)模天線陣列(即異構(gòu)massivemimo系統(tǒng))的時(shí)候更為嚴(yán)重。傳統(tǒng)的微小區(qū)(micro-cell)和配備大規(guī)模天線陣列的宏小區(qū)(macro-cell)組成的異構(gòu)網(wǎng)性能相對于同構(gòu)網(wǎng)沒有明顯增益。在仿真中，采用配備大規(guī)模天線陣列的宏基站和4天線毫微基站(pico-cell)組成異構(gòu)網(wǎng)，觀察宏基站天線數(shù)從傳統(tǒng)8天線以指數(shù)增長到512天線的過程中網(wǎng)絡(luò)性能的變化。

由相鄰宏小區(qū)產(chǎn)生的干擾—小區(qū)間干擾，以及同一宏小區(qū)內(nèi)宏基站對所有微用戶和所有微基站對宏用戶的干擾—跨層干擾。

考慮七小區(qū)蜂窩網(wǎng)絡(luò)，每個(gè)宏小區(qū)中心為配有128天線陣列的宏基站，宏基站間距500m。在每個(gè)宏小區(qū)內(nèi)隨機(jī)均勻分布4個(gè)毫微小區(qū)(pico-cell)，毫微小區(qū)中心為4天線毫微基站。宏小區(qū)內(nèi)全部基站共同服務(wù)15個(gè)均勻分布的單天線用戶。宏基站和微基站的發(fā)射功率分別為46dbm和24dbm。用戶接收噪聲為—95dbm。仿真中考慮了陰影衰落以及直視路徑存在的可能性，路徑損耗模型根據(jù)參考文獻(xiàn)[18]的參數(shù)設(shè)置。空間信道模型和預(yù)編碼方式與3.3.1節(jié)相同。系統(tǒng)性能采用中間小區(qū)和率描述。仿真結(jié)果由50次隨機(jī)播撒用戶，每次生成50次小尺度信道取平均得到。

在傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)中，微基站起到分流作用，以減輕宏基站的服務(wù)壓力。設(shè)置小區(qū)選擇偏置門限(cellselectionoffset，cso)是一種常用的異構(gòu)網(wǎng)接入準(zhǔn)則。在該準(zhǔn)則下，用戶選擇信號(hào)最強(qiáng)法人基站接入。用戶選擇接入微基站的條件為：

rmacro<rpico+cso

其中cso是偏置門限，表征了毫微基站相對宏基站的優(yōu)先量，典型取值為0-20db。rmacro和rpico分別是宏基站和毫微基站到達(dá)用戶時(shí)的信號(hào)功率(為基站發(fā)射功率和路徑損耗的乘積)。

然而相比于宏基站采用8天線的傳統(tǒng)情況，異構(gòu)massivemimo中的宏基站具有很強(qiáng)的空分能力，這使得用戶在選擇接入基站時(shí)對毫微基站的優(yōu)先級應(yīng)有所降低。

傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)中毫微基站的加入有效地對抗了路徑損耗，增強(qiáng)了對邊緣用戶的覆蓋能力，其性能相對同構(gòu)網(wǎng)有著顯著提升。然而當(dāng)宏小區(qū)為大規(guī)模天線陣時(shí)，其增大的空間自由度有效地減少了對鄰小區(qū)用戶的干擾，此時(shí)4天線毫微基站的存在對系統(tǒng)性能的提升不再明顯。為了尋找在宏基站配有大規(guī)模天線陣列時(shí)異構(gòu)網(wǎng)性能優(yōu)于同構(gòu)網(wǎng)的場景，本小節(jié)通過仿真觀察在幾種不同的參數(shù)設(shè)定下，宏基站的天線數(shù)對系統(tǒng)性能的影響。

在異構(gòu)網(wǎng)中，當(dāng)宏基站和毫微基站都是用全部20mhz帶寬的時(shí)候，會(huì)存在嚴(yán)重的跨層干擾。頻率資源分配是一種典型的干擾協(xié)調(diào)方式，本小節(jié)采用最簡單的層間5:5分頻，比較當(dāng)前系統(tǒng)參數(shù)下異頻組網(wǎng)性能相比全頻帶傳輸?shù)膬?yōu)劣。

為了便于比較，同時(shí)給出七小區(qū)和單小區(qū)，即是否存在小區(qū)間干擾情況下的仿真結(jié)果，以及同構(gòu)網(wǎng)和異構(gòu)網(wǎng)下的仿真結(jié)果。具體情況在圖中已有標(biāo)注，下文會(huì)對仿真結(jié)果作進(jìn)一步說明。

假設(shè)毫微基站在小區(qū)內(nèi)隨機(jī)分布，但所使用的毫微小區(qū)性能參數(shù)以及分布密度仍是傳統(tǒng)異構(gòu)網(wǎng)下的經(jīng)驗(yàn)值。仿真過程中看到，在宏小區(qū)內(nèi)用戶數(shù)量較少，以及毫微基站距離宏基站較近時(shí)，用戶接入毫微基站的概率很小，在這種情況下跨層干擾的作用不明顯。

在本小節(jié)的一系列六組仿真中，為了進(jìn)一步觀察跨層干擾對網(wǎng)絡(luò)性能帶來的影響，固定小基站在宏小區(qū)中的相對位置分布為環(huán)形等間隔分布，改變小基站到宏小區(qū)中心的距離，觀察性能隨小基站距離宏基站中心的變化趨勢。首先增加毫微小區(qū)的數(shù)量，并緩慢增加其發(fā)射功率以及服務(wù)半徑，保證其小區(qū)邊緣信噪比保持不變。通過仿真分析，找到導(dǎo)致跨層干擾的關(guān)鍵因素，并指導(dǎo)異構(gòu)massivemimo的部署方式。

基本仿真參數(shù)如下：宏基站天線數(shù)為128，站間距為500m。毫微基站的天線數(shù)為4，位置分布相對于本小區(qū)宏基站分為中心、中部、邊緣三種環(huán)狀區(qū)域，距離中心分別為75m、140m和210m。當(dāng)毫微基站的半徑為40m時(shí)，其發(fā)射功率設(shè)定為24dbm，此時(shí)小區(qū)邊緣信噪比為44.41db。隨著毫微基站的半徑增加，保證毫微小區(qū)的邊緣信噪比保持恒定?？紤]陰影衰落和直視路徑存在的可能性。仿真結(jié)果為500次隨機(jī)播撒用戶的仿真結(jié)果取算術(shù)平均值，對于每次試驗(yàn)，陰影衰落和小尺度信道實(shí)現(xiàn)都隨機(jī)產(chǎn)生。

仿真過程中毫微基站之間可能會(huì)發(fā)生重疊(即產(chǎn)生毫微小區(qū)間干擾)，用戶接入方式采取“信號(hào)最強(qiáng)基站接入”準(zhǔn)則。

第一組仿真中，將毫微小區(qū)位置固定在中心、中部、邊緣三種環(huán)形區(qū)域。

在宏小區(qū)和微小區(qū)組成的異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中，由于宏基站具有很強(qiáng)的空分能力，異構(gòu)網(wǎng)全頻帶傳輸?shù)男阅懿患巴瑯?gòu)網(wǎng)。當(dāng)用戶數(shù)很大時(shí)，由于跨層干擾(此處為宏基站對微基站的干擾)的影響變得更明顯，此時(shí)異頻組網(wǎng)比全頻帶傳輸?shù)男阅芨鼉?yōu)。

在宏小區(qū)和毫微小區(qū)組成的異構(gòu)massivemimo系統(tǒng)中，考慮小區(qū)間干擾的情況，異構(gòu)網(wǎng)的性能在宏基站天線數(shù)較少時(shí)優(yōu)于同構(gòu)網(wǎng)。異構(gòu)massivemimo用戶接入時(shí)的最佳接入方式是直接選擇信號(hào)最強(qiáng)的基站接入。跨層干擾對網(wǎng)絡(luò)性能的影響不大，全頻帶傳輸?shù)男阅苓h(yuǎn)優(yōu)于5:5分頻傳輸。