基于发射天线选择的分布式干扰对齐方案的利记博彩app
【技术领域】
[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，针对OBSS(OverlapBasicServiceSet，交叠的 基本业务集）场景，在研究基于穷搜索的最优发射天线选择条件下的分布式干扰对齐技术 以及基于贪心策略的低复杂度的发射天线选择算法基础上，提出了一种新的发射天线选择 条件下的分布式干扰对齐技术方案。
【背景技术】
[0002]M頂0(多输入多输出）技术在系统发送端和接收端配置多根天线，可以有效地提 高系统的可靠性，并且可以在不增加系统带宽的情况下提高信道容量。但是MM0系统性能 的提升是以极高的硬件成本换来的。比如，每个发射/接收天线都需要自己的射频链路（包 括低噪声放大器，功率放大器以及模数转换器等）。随着天线数目的增加，天线射频链路的 硬件成本不断增加，相对于射频链路成本，天线的成本相对较低，所以在天线组中选取最 好的若干天线组成一个子天线组进行发射和接收的天线选择技术成为一个研究热点。天线 选择技术用相对较少的收发射频链路来支持较多的天线，因此能够保证MM0系统不再完 全受射频成本限制，同时天线选择仍然可以保证M頂0技术所带来的吞吐量优势。
[0003] 干扰对齐作为一种全新的干扰管理思想，可以有效地提高通信系统的自由度，干 扰对齐的基本思想是通过在发送端设计预编码矩阵，使得接收端可以将来自其他发送端的 干扰信号重叠在相同的子空间内，最后在接收端通过简单的迫零处理恢复出无干扰的有用 信号。在OBSS(OverlapBasicServiceSet，交叠的基本业务集）中，在每个BSS(Basic ServiceSet，基本业务集）内部，多个用户可以通过正交频分的方式使BSS内的用户信息 承载在相互正交的子载波上，这样可以避免BSS内用户间的干扰。由此，干扰管理的关键 就在于如何抑制BSS间的干扰。在OBSS场景中，由于各个小区之间不能协作，所以每个小 区无法知道全局信道状态信息。因此只能采用分布式干扰对齐算法，该算法仅需要知道本 地信道状态信息，并且可以适用于多用户对。目前为止，对K用户干扰信道，主要是通过 迭代方式不断优化来实现干扰对齐，但是这种实现方式都是在MM0技术下来进行运用， 这样需要极高的硬件成本。因此，将发射天线选择（TransmitAntennaSelection,TAS) 技术引入到采用分布式干扰对齐技术的多BSS系统中就显得尤为必要。基于发射天线 的分布式干扰对齐中，采用基于穷搜索策略的天线选择，是一种最优的策略，但是该方法 的算法复杂度特别大，因此，目前提出了一种适用于多小区IA的低复杂度TAS(IA-Low Complexity-TAS，IA-LC-TAS)算法，该算法利用贪心搜索策略和改进的分布式干扰对齐方 法来联合降低计算复杂度，相对于最优的发射天线选择条件下的分布式干扰对齐，该算法 虽然有效地降低了算法复杂度，但是复杂度依然很大，尤其是对每个小区进行贪心的时候， 每次搜索都要进行分布式干扰对齐，这会严重地限制分布式干扰对齐技术在天线选择条件 下的应用。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的在于，为克服现有技术中算法复杂度特别大，限制了天线选择条件 下分布式干扰对齐技术的实际应用问题，提出一种在性能相差不大的前提下可以成倍降低 算法度的方法。下面首先介绍场景。
[0005] 附图1是一个0BSS场景图，总共有K个BSS，每个BSS中包含一个AP(接入点）和 一个STA(终端）。对于每个BSS，AP端的发射天线数为Mt，发送数据的自由度为d，从中选 择L个射频链路（Mt>L)，STA端的接收天线个数和射频链路数均为Np每个AP仅与相应 的STA通信，对于第i个BSS，设为BSSpBSSi中的AP，设为AP^BSSi中的STA，设为STA1<3 假定收发之间的信道为块衰落M頂0信道，块衰落信道系数为私j(1彡i，j彡K)，表示从APj 到STAi的信道矩阵，其元素服从均值为0、方差为1的独立复高斯分布。0BSS中每个STA与 所有AP之间均存在低速无延迟无差错反馈信道，可将信道状态信息和接收机重组矩阵反 馈到AP，每个AP通过广播方式将预编码矩阵发送到所有STA。
[0006] 对于BSSi(i= 1，2,…，K)，在天线选择中，APi可以从Mt个发射天线当中选取L根 天线连接到射频链路上，所有的备选发射天线组合为集合....,总共有Ct 个备选天线组合，其中￡4,表示从Mt个发射天线当中选取L个射频链路的组合数。假定BSSi被选中的组合为^，则系统的TAS方案《 = (A1;A2，…，AK)。BSS之间的干扰消除，采 用分布式干扰对齐技术，分布式干扰对齐主要是利用了通信系统的对偶性，即如果一个接 收节点在某个信号维度受到其他发送节点的干扰最小，那么如果将此接收节点作为发送节 点，则其沿此信号维度发送信号时，对其他发送节点产生的干扰也是最小的。在附图1中， 如果APk向终端STAk发送的数据为sk，则STAk接收到的数据y,如公式⑴所示。
[0007]
(:1)
[0008]其中，巧€0气表示采用分布式干扰对齐技术时AP^预编码矩阵，￡/AA， 表示STAk的接收解码矩阵。（〇H表示取共辄转置。ff；；为APi被选中的发射天线到STAJ9 信道矩阵。nk表示均值为0,方差为1的高斯白噪声。STAk的平均发送功率为Pk，公式（1) 中yk的第一项表示STAk需要接收的有用信号，第二项表示其他BSS对第k个BSS的干扰信 号，第三项表示接收端本身的噪声。
[0009] 预编码矩阵K/和接收解码矩阵t/f在迭代开始随机产生，然后通过逐步迭代更新 实现干扰对齐。即最终需要满足如下条件：
[0012] 其中，rank( ?)表示矩阵的秩。
[0013] 然后介绍在该场景下基于发射天线选择的分布式干扰对齐技术的主要解决方法。
[0014] 第一种方法是0BSS中分布式干扰对齐的最优TAS(IA-0-TAS)算法，最优TAS算法 采用穷尽搜索的方式，需要穷尽所有的天线组合，然后针对每一种天线组合采用分布式干 扰对齐技术，最终从所有组合中找出最优的一组天线组合。0BSS场景中总共有K个BSS， 发射天线选择的时候，系统TAS方案《 = (AA2，…，AK)，对于任意A^Ai为备选发射 天线集合....，d/,丨中的一种，S卩^总共有Ct种可能。而《中K个A的所有 组合必须穷尽，因此IA-0-TAS算法中TAS方案《总共有(CLf种可能，然后针对每一种可 能，采用分布式干扰对齐算法来设计和.，.，尤)，设计完成后利用设计好的 %和_=/: 来计算系统的和容量，在BSS间的干扰被完全消除的情况下，系 统和容量的计算如公式（2)所示，最后按照最大化系统和容量的准则，确定最优的系统TAS方案ft' =(//，/:，???,4)。
P)
[0015]
[0016]执行D-IA的算法复杂度如公式（3)，其中T表示保证算法收敛所需要的迭代次数 的经验值。由于按照公式（2)计算系统和容量的复杂度和（3)相比较小，因此这部分计算 复杂度可以忽略，IA-0-TAS算法的总的复杂度为搜索次数和每一次分布式干扰对齐的复杂 度的乘积，整理后如公式（4)所示。
[0017]
[0019]第二种方法是基于贪心策略的低复杂度的发射天线选择算法TAS(IA-LC_TAS)， 和穷搜索的IA-0-TAS方法不同，该算法采用贪心策略，首先保持其他BSS的发射天线选 择方案不变，然后沿着系统和容量增加的搜索方向依次对各个BSS进行优化。具体是第 一步初始化系统TAS方案co，第二步沿着系统和容量增加的搜索方向，每一次搜索优化 ?中的一个元素，得到一个局部最优解 在该局部最优解|的获取中，保持其他BSS的 & #0不变，然后搜索Ai的备选发射天线集合人2，CL}，实现 干扰对齐，选择能够最大化系统和容量的备选发射组合序号作为然后进行K次搜索，分 k步完成整个搜索过程，得到最终的砂=m...D。该算法每次搜索中需要遍历个 备选天线组合，分为K步遍历，所以总的搜素次数为KCL，由于每一次搜索过程中都要采 用分布式干扰对齐算法进行干扰对齐，在获得后执行分布式干扰对齐的计算复杂度为 4m，计算系统和容量的复杂度忽略不计的情况下，该算法总的计算复杂度如公式（5)所 示：
[0020]
[0021] 考虑到分布式干扰对齐在迭代开始阶段，系统和容量增加比较快，而在迭代的中 后期，系统和容量趋于稳定，所以该算法采用了部分迭代的分布式干扰对齐。公式（5)中的 t即为部分迭代的迭代次数。
[0022] IA-LC-TAS相比IA-0-TAS算法，当K>1 且(^>1 时，沿CL/T+M、于(Ct//，尤 其是K比较大或者仏比较大的时候，沿+ /远小于(CL)A，因此IA-LC-TAS的算法复 杂度有了很大的降低。但是尽管如此，IA-LC-TAS算法复杂度依然非常大，对于IA-LC-TAS 算法，在真正进行干扰对齐之前，首先需要进行次搜索，而每一次搜索都需要进行干扰 对齐，而干扰对齐的复杂度很高，导致了在一个块衰落信道的有效时间内，天线搜索占据了 大量的时间，从而使得有效时间中用户信息的传输时间减少。由此可见，虽然采用分布式干 扰对齐技术，使系统的信道容量增大，但是在一个块衰落时间中用户信息传输时间的减少， 却限制了有效时间内用户信息量的传输。因此，需要找到一种方法，既能够使得系统的信道 容量增大，同时能够减小天线搜索过程中对块衰落信道有效时间的占据。基于这个考虑，本 发明提供一种新的基于发射天线选择的分布式干扰对齐技术方案，可以大大降低算法复杂 度，促进该算法在实际当中的应用。
[0023] 下面介绍本发明所提方案。
[0024] 本发明方案采用两步完成，第一步为了减少射频链路，降低硬件成本，需要从发射 天线系统当中选择性能比较好的几根天线，作为与射频链路相连的天线，用来真正发射信 号，选择方式采用基于矩阵最大Frobenius范数的天线选择算法。
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