干擾對齊及其在多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)中的應用.pdf

1、近年來,干擾對齊(Interference Alignment,IA)作為一種新穎的干擾處理方法,受到廣泛的關注并成為重要的研究課題。干擾對齊是通過壓縮干擾信號所占的信號維度,為期望信號提供更多的無干擾信號維度進行數(shù)據(jù)傳輸。該技術的產生不僅使無線干擾網(wǎng)絡的容量有了突破性增長,而且為未來無線通信系統(tǒng)在多用戶干擾條件實現(xiàn)大容量和高數(shù)據(jù)速率傳輸提供了理論基礎。因此,研究實際無線通信系統(tǒng)的IA算法和應用方案設計有著非常重要的意義。近期的研究無論

2、在干擾網(wǎng)絡理論分析還是對不同類型系統(tǒng)的應用設計都取得突出的進展。然而,由于多小區(qū)多用戶多輸入多輸出(Multiple Input and Multiple Input,MIMO)系統(tǒng)復雜的干擾結構及實際系統(tǒng)所能提供空間信號維度受限的制約,相關的IA算法設計及其在實際系統(tǒng)應用研究還極為有限。
　　本論文即針對干擾對齊及其在多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)下行場景即MIMO干擾廣播信道(Interference Broadcast Chann

3、el,IBC)的算法和應用方案設計進行研究。主要從IA算法設計和信號維度受限條件下IA應用方案設計兩方面展開研究。具體的,針對現(xiàn)有MIMO IBC信道迭代IA算法的不足,對現(xiàn)有算法設計進行了改進和優(yōu)化。同時根據(jù)IA可行性條件分析,在系統(tǒng)提供有限信號維度條件下通過引入用戶選擇機制、無線通信鏈路的部分連接性(Partially Connectivity)分別設計兩類IA方案并有效應用于多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)(即確保 IA方案的可行性),其

4、中基于部分連接信道的IA方案甚至可以突破有限信號維度的制約應用于大規(guī)模部分連接多小區(qū)網(wǎng)絡并獲得隨小區(qū)數(shù)線性增長的系統(tǒng)容量。此外,針對結構更復雜的認知無線網(wǎng)絡(Cognitive Radio Network,,CRN)也提出了可行的IA應用方案設計。全文主要研究內容概括如下:
　　第二章,對多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)下行場景即MIMO IBC信道的IA算法設計進行了研究。首先分析多小區(qū)MIMO IBC信道IA的可行性條件和自由度。進而

5、討論現(xiàn)有兩種MIMO IBC信道的多小區(qū)迭代IA算法,即采用最小干擾泄漏準則(Minimum Interference Leakage,Min-IL)準則的多小區(qū)Min-IL算法和基于最大信干噪比準則(Maximum Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio,Max-SINR)的Max-SINR算法。通常后者具有比前者更好的系統(tǒng)和速率性能。然而由于多小區(qū)Max-SINR算法采用流的優(yōu)化而未考慮系統(tǒng)實

6、際應用對正交化預編碼矩陣和濾波矩陣的要求,且在多數(shù)據(jù)流條件下性能并不理想,因此基于廣義特征分解對多小區(qū)Max-SINR算法進行了優(yōu)化,同時給出基于最大信泄噪比(Maximum Signal-to-Leakage-plus-Noise Ratio,Max-SLNR)準則多小區(qū)Max-SLNR優(yōu)化算法。
　　第三章,針對系統(tǒng)所能提供的空間信號維度受限(每基站和用戶收發(fā)對天線數(shù)受限)條件下的多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)IA方案的應用問題,在

7、討論現(xiàn)有基于用戶選擇的迭代IA方案基礎上對其進行改進和優(yōu)化。優(yōu)化方案通過對現(xiàn)有方案的IA算法或迭代結構、選擇用戶集的優(yōu)化,進一步提升了系統(tǒng)容量。用戶選擇機制的引入,不僅使系統(tǒng)獲得了多用戶分集增益,而且使多小區(qū)迭代IA算法能有效應用于任意用戶數(shù)規(guī)模的多小區(qū)系統(tǒng),但整個系統(tǒng)可獲得自由度仍受限于有限的信號維度。
　　第四章,針對有限信號維度條件下的多小區(qū)多用戶MIMO系統(tǒng)IA方案的應用問題,利用無線通信鏈路的部分連接性,首先基于部分連接

8、MIMO IC信道提出一種新穎的串行迭代IA方案。進而聚焦于多小區(qū)MIMO系統(tǒng),提出基于部分連接MIMO IBC信道可行的迭代IA方案。在基站和用戶收發(fā)對天線數(shù)受限條件下,所提IA方案能有效應用于任意大規(guī)模的部分連接多小區(qū)網(wǎng)絡,并獲得隨小區(qū)數(shù)線性增長的系統(tǒng)總自由度。這意味著通過部分連接性,IA能突破有限信號維度的限制應用于大規(guī)模多小區(qū)網(wǎng)絡,因此基于部分連接信道的IA方案對IA在大規(guī)模多小區(qū)網(wǎng)絡的應用具有重要意義。
　　第五章中,研

9、究了認知無線網(wǎng)絡(Cognitive Radio Network,CRN)IA方案的應用問題。由于認知網(wǎng)絡帶來的干擾結構更復雜,首先基于次網(wǎng)絡是MIMO干擾信道(Interference Channel,IC)的場景,提出結合用戶選擇的迭代認知干擾對齊方案。進而將該方案擴展到次網(wǎng)絡為MIMO IBC信道的場景,提出能同時有效消除多種類型干擾,結合用戶選擇的可行的迭代認知干擾對齊擴展方案。本章的研究進一步拓寬了干擾對齊在實際復雜網(wǎng)絡場景的