非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法技术方案

本发明专利技术公开了一种非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，根据Max‑SINR算法与Min‑WLI算法两种算法各自的特点，在复杂度和性能两方面进行折中，由于Max‑SINR算法与Min‑WLI算法的迭代过程都是处理预编码矩阵与干扰抑制矩阵，且它们的迭代过程是相互独立的，所以可先对系统进行Min‑Leakage算法迭代，迭代完成后在进行Max‑SINR算法迭代，这样可有效降低算法的复杂度。

【技术实现步骤摘要】
非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法
本专利技术涉及一种非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，属于干扰管理

技术介绍
干扰对齐(Interferencealignment,IA)技术是当前无线通信领域的研究热点之一，它一种高效的干扰管理机制，通过在发送端对发送信号进行预编码处理，来自多个其他发送用户的干扰信号在接收端重叠，从而解决干扰问题，使得系统容量得到极大的提高。现在对于干扰对齐技术的研究还处于起步阶段，还有很多方面的问题有待解决。比如，目前大多数的有关于干扰对齐技术的研究都是在有理想信道状态信息的前提下进行的，然而在实际的通信系统中，由于信道估计误差，反馈时延等因素的影响，信道状态信息会存在误差，而且如果要获取全局的状态信息，会给系统带来很大的开销。因此非理想信道状态信息下的干扰对齐技术的研究具有十分重要的意义。现有的干扰对齐技术都有着各自的特点，如最小化干扰泄露(Min-Leakage)算法，复杂度低但是性能不高；最大化信干噪比(Max-SINR)算法，性能高但是复杂度也高。
技术实现思路
本专利技术所要解决的技术问题是提供一种非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，该方法能够有效降低现有算法的复杂度，从而克服现有技术的缺陷。。本专利技术根据两种算法各自的特点，在复杂度和性能两方面进行折中，由于Max-SINR算法与Min-WLI算法的迭代过程都是处理预编码矩阵与干扰抑制矩阵，且它们的迭代过程是相互独立的，所以可先对系统进行Min-Leakage算法迭代，迭代完成后在进行Max-SINR算法迭代，这样可有效降低算法的复杂度。本专利技术为解决上述技术问题采用以下技术方案：本专利技术提供一种非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，具体步骤如下：步骤1，初始化参数并获取非理想信道状态下的信道模型；步骤2，在非理想信道状态信息条件下进行干扰对齐，采用最小化干扰泄露算法，求得用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤3，以步骤2中得到的预编码矩阵为初始值，采用最大化信干燥比算法进行优化，更新用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤4，将步骤3中更新后的预编码矩阵分配给用户，以便用户使用分配到的预编码矩阵传输数据。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤1中非理想信道状态下的信道模型Hk,j为：其中，Hk,j为用户j的发送端到用户k的接收端之间的实际信道状态矩阵；为Hk,j的估计值，是发送系统能够获得的信道矩阵；为用户j的发送端到用户k的接收端之间的信道误差估计矩阵，其满足且与无关，其中，vec(·)表示对矩阵进行向量化处理，表示服从均值为0，方差为1，I表示单位向量，τ为Hk,j与之间的误差矩阵Ek,j的方差；Ek,j满足τ＝βρ-α,α≥0，α和β是影响τ的两个参数，ρ表示系统的信噪比，且Ek,j与Hk,j相互独立。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤2中非对应用户对用户k造成的总干扰泄露为：Ik＝Tr((Uk)HQkUk)其中，Tr(·)表示求矩阵的迹，H表示矩阵的共轭转置，Uk表示用户k的干扰抑制矩阵；表示用户k所受到的干扰协方差矩阵，Pj表示用户j的发送功率，dj表示用户j发送的数据流个数，Vj表示用户j的预编码矩阵，K表示系统的用户数。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤2中求解用户k的预编码矩阵Vk和干扰抑制矩阵Uk的方法具体为：1)、初始化预编码矩阵Vk，满足2)、根据公式求得用户k的干扰抑制矩阵Uk；其中，表示用户k的干扰抑制矩阵的第d列，vd[A]表示矩阵A的d个最小特征值对应的特征矢量的扩展空间，d表示每个用户发送的数据流个数；3)、求出反向链路的干扰协方差矩阵其中，表示反向链路用户j的发送端到用户k的接收端之间的信道矩阵的估计值，Uj表示用户j的干扰抑制矩阵；4)、根据公式求得用户k的预编码矩阵Vk；5)、重复步骤2)至4)直至系统收敛，输出收敛时的预编码矩阵Vk和干扰抑制矩阵Uk。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤3中用户k的第l数据流的信干噪比为：其中，vkl表示用户k的第l个数据流的预编码向量，其为预编码矩阵Vk的第l列；ukl表示用户k的第l个数据流的干扰抑制向量，其为干扰抑制矩阵Uk的第l列；Hk,k表示用户k的发送端到用户k的接收端之间的实际信道状态矩阵；表示用户k的第l个数据流所受到的干扰加噪声协方差矩阵，pkl表示用户k的第l个数据流的功率，σ2表示噪声功率，vjm表示用户j的第m个数据流的预编码向量，vkm表示用户k的第m个数据流的预编码向量，表示用户k的发送端到用户k的接收端之间的信道矩阵的估计值，μ＝pkl-1ρ-1(1+τ)2+τ(1+τ)(Kd-1)，d表示每个用户发送的数据流个数；使SINRkl最大的向量ukl为：作为本专利技术的进一步优化方案，步骤3中更新用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵的方法具体为：A)、根据公式求用户k第l个数据流干扰抑制向量ukl；B)、通信链路反转，计算反向链路上用户k第l个数据流所受到的干扰加噪声协方差矩阵其中，表示反向链路用户j的发送端到用户k的接收端之间的信道矩阵的估计值，表示反向链路用户k的发送端到用户k的接收端之间的信道矩阵的估计值，ujm表示用户j的第m个数据流的干扰抑制向量，ukm表示用户k的第m个数据流的干扰抑制向量；C)、计算反向链路干扰抑制向量vkl：D)、重复步骤A)至C)直至系统收敛，输出收敛时的预编码矩阵Vk和干扰抑制矩阵Uk。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤5)中系统收敛的条件为此次迭代与前次迭代后所得到的系统和速率之差小于10-6。作为本专利技术的进一步优化方案，步骤D)中系统收敛的条件为此次迭代与前次迭代后所得到的系统和速率之差小于10-6。作为本专利技术的进一步优化方案，系统和速率的表达式为：其中，表示干扰的协方差矩阵，且表示期望信号的协方差矩阵，det(A)表示矩阵A的行列式。本专利技术采用以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术效果：传统干扰对齐技术一般都是在理想的信道状态信息下进行的，本专利技术考虑实际通信系统中并不能够完全获取理想状态信息，在非理想的信道状态信息下，通过对相应的预编码矩阵和干扰抑制矩阵进行求解实现了非理想状态信息下的干扰对齐，更具有实际意义，并且采用了一种组合的方式对系统的信号进行干扰对齐管理，有效降低了系统的复杂度。附图说明图1是本专利技术的系统模型示意图。图2是系统在信噪比为15dB的条件下，先进行Min-Leakage算法迭代，再进行Max-SINR算法迭代的示意图。图3是三种不同算法在不同的信道状态不匹配程度下的性能对比。图4是本专利技术的方法流程图。具体实施方式下面结合附图对本专利技术的技术方案做进一步的详细说明：如图1所示，本专利技术的系统模型为一个K用户的MIMO干扰网络，其中发送用户k安装Mk根天线，接收用户k安装Nk根天线。接收用户k只与发送用户k存在数据连接，来自发送用户l(l≠k)的信号被接收用户视为干扰。参照图4，本专利技术在图1所示的系统模型中进行干扰对齐的步骤如下：一、初始化参数并获取非理想信道模型非理想信道状态下的信道模型可以表示为：其中，Hk,j为用户j的发送端到用户k之间的接收端的实际信道状态矩阵，为Hk,j的估计值，是发送系统能够获得的信道矩阵，Ek,j本文档来自技高网...

【技术保护点】
非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，初始化参数并获取非理想信道状态下的信道模型；步骤2，在非理想信道状态信息条件下进行干扰对齐，采用最小化干扰泄露算法，求得用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤3，以步骤2中得到的预编码矩阵为初始值，采用最大化信干燥比算法进行优化，更新用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤4，将步骤3中更新后的预编码矩阵分配给用户，以便用户使用分配到的预编码矩阵传输数据。

【技术特征摘要】
1.非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，具体步骤如下：步骤1，初始化参数并获取非理想信道状态下的信道模型；步骤2，在非理想信道状态信息条件下进行干扰对齐，采用最小化干扰泄露算法，求得用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤3，以步骤2中得到的预编码矩阵为初始值，采用最大化信干燥比算法进行优化，更新用户的预编码矩阵和干扰抑制矩阵；步骤4，将步骤3中更新后的预编码矩阵分配给用户，以便用户使用分配到的预编码矩阵传输数据。2.根据权利要求1所述的非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，步骤1中非理想信道状态下的信道模型Hk,j为：其中，Hk,j为用户j的发送端到用户k的接收端之间的实际信道状态矩阵；为Hk,j的估计值，是发送系统能够获得的信道矩阵；为用户j的发送端到用户k的接收端之间的信道误差估计矩阵，其满足且与无关，其中，vec(·)表示对矩阵进行向量化处理，表示服从均值为0，方差为1，I表示单位向量，τ为Hk,j与之间的误差矩阵Ek,j的方差；Ek,j满足τ＝βρ-α,α≥0，α和β是影响τ的两个参数，ρ表示系统的信噪比，且Ek,j与Hk,j相互独立。3.根据权利要求2所述的非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，步骤2中非对应用户对用户k造成的总干扰泄露为：Ik＝Tr((Uk)HQkUk)其中，Tr(·)表示求矩阵的迹，H表示矩阵的共轭转置，Uk表示用户k的干扰抑制矩阵；表示用户k所受到的干扰协方差矩阵，Pj表示用户j的发送功率，dj表示用户j发送的数据流个数，Vj表示用户j的预编码矩阵，K表示系统的用户数。4.根据权利要求3所述的非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，步骤2中求解用户k的预编码矩阵Vk和干扰抑制矩阵Uk的方法具体为：1)、初始化预编码矩阵Vk，满足k＝1,2,3,…,K；2)、根据公式求得用户k的干扰抑制矩阵Uk；其中，表示用户k的干扰抑制矩阵的第d列，vd[A]表示矩阵A的d个最小特征值对应的特征矢量的扩展空间，d表示每个用户发送的数据流个数；3)、求出反向链路的干扰协方差矩阵其中，表示反向链路用户j的发送端到用户k的接收端之间的信道矩阵的估计值，Uj表示用户j的干扰抑制矩阵；4)、根据公式求得用户k的预编码矩阵Vk；5)、重复步骤2)至4)直至系统收敛，输出收敛时的预编码矩阵Vk和干扰抑制矩阵Uk。5.根据权利要求4所述的非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法，其特征在于，步骤3中用户k的第l数据流的信干噪比为：

【专利技术属性】
技术研发人员：傅友华，刘维，王海荣，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32