基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方法技术

本发明专利技术请求保护一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方案。首先，通过Bayes估计获得当前CSI的最佳估计，使得发送端可以获得较好的CSI。其次，在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值来设计干扰抑制矩阵；在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比来设计预编码矩阵；通过正向和反向通信的迭代计算直到收敛来获得最优的预编码和干扰抑制矩阵。然后，结合适用于干扰对齐的注水功率分配方案。最后，通过对齐发送信号流和接收信号流的相位将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中。仿真表明，相对于其他稳健算法而言，无论是在理想CSI还是时延误差CSI，该方案都具有一定的性能优势。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信领域，尤其涉及蜂窝无线通信中干扰管理。
技术介绍
目前，干扰对齐(Interference Alignment,IA)大多数是基于理想的信道状态信息(Channel State Information,CSI)。但是，在实际无线通信系统中发送端获得的CSI常常存在时延和误差，接收端不能完全抑制自己受到的干扰，使得算法性能下降。近年来，学者们分别对时延CSI和误差CSI条件下的IA技术展开了研究，而对CSI存在时延和误差(时延误差CSI)的情况研究的较少。针对时延CSI方面，在经典的Jakes时延信道模型下，文献[Zhao N,Yu F R,Sun Hongjian,et al..Interference alignment based on channel prediction with delayed channel state information[C].Proceedings of 2012IEEE Global Communications Conference,Anaheim,CA,2012:4244-4248.]通过MMSE和WLSE对信道进行预测，得到稳健的IA算法，但是此算法的系统开销很大。针对误差CSI方面，文献[AQUILINA P and RATNARAJAH T.Performance analysis of IA techniques in the MIMO IBC with imperfect CSI[J],IEEE Transactions on Communications,2015,63(4):1259-1270.]在MIMO-BC的环境下，从误差CSI统计模型出发，导出了Max-SINR-SCEK算法，但是此算法要求发送端具有较大的空间维度来放置干扰，且对误差CSI灵敏度高。此外，文献[RAZAVI S M and RATNARAJAH T.Adaptively regularized phase alignment precoding for multiuser multiantenna downlink[J].IEEE Transactions on Vehicular Technology,2015,64(10):4863-4869.]采用对齐发送端和接收端信号相位的方案，给出了误差CSI时，单小区MIMO-MAC下的稳健联合干扰相位对齐算法，但是并没有考虑有用信号受到的影响。为此，在时延误差CSI条件下，专利技术了适用于MIMO-BC系统下的一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方案。
技术实现思路
本专利技术旨在解决以上现有技术的问题。提出了一种方法。本专利技术的技术方案如下：一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方法，其包括以下步骤：101、获得当前时延误差CSI，并通过Bayes估计获得当前时延误差CSI的最佳估计；102、在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰功率的比值来设计干扰抑制矩阵；在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比SINR来设计预编码矩阵；通过正向和反向通信的迭代计算直到收敛来获得最优的预编码和干扰抑制矩阵；103、采用适合干扰对齐下等价的注水功率分配为用户的多个数据流进行功率分配；104、通过对齐发送信号流和接收信号流的相位将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中。进一步的，步骤101利用Bayes算法对当前时延误差CSI进行预测，使得真实信道可以表示为：其中和分别表示从基站j到用户kg的真实信道链路和τ时刻之前含有测量误差的信道链路，其元素均服从均值为0，方差为1的循环对称复高斯分布；的元素服从均值为0，方差为的循环对称复高斯分布，ρ＝J0(2πfdτ)表示相关系数，τ表示发送端CSI的迟延，fd是最大多普勒频移，J0(x)是第一类零阶Bessel函数，表示信道估计误差的方差。进一步的，步骤102在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰功率的比值来设计干扰抑制矩阵包括：在正向通信即基站至用户时，对于用户kg而言，假设每个用户的发射功率均为P，且在d个数据流之间均匀分布，最大化用户kg的期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值，优化的问题可表示为：其中表示前向链路中小区间干扰加噪声功率和，且表示干扰抑制矩阵，表示预编码矩阵。步骤102在反向通信时，基于信道的互惠性，对于用户kg而言，假设每个用户的功率相同，且在d个数据流之间均匀分布，我们最大化用户kg的信干扰比(SINR)，优化的问题可以表示为：其中表示反向链路中用户kg受到的干扰加噪声的功率,且表示干扰抑制矩阵，表示预编码矩阵。进一步的，步骤103采用适合干扰对齐下等价的注水功率分配为用户的多个数据流进行功率分配；进一步的，步骤104基于MMSE准则使发送信号和接收信号相位对齐重建干扰信号。本专利技术的优点及有益效果如下：本专利技术通过对含有时延和测量误差的CSI通过Bayes估计来建模实际的信道，使得发送端获得CSI更加准确，进一步减少了由于CSI的不准确带来的影响；进一步，在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值来设计干扰抑制矩阵，在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比来设计预编码矩阵，使得可以分配的干扰空间更大，将干扰压缩到更小的范围内；最后，结合功率分配以及相位对齐来实现多数据流间的最大比合并，增强了目标数据流的接收功率。该专利技术使得在时延误差CSI时，干扰对齐算法有更大的信道传输速率和更低的误码率，增强了系统的健壮性。附图说明图1是本专利技术提供优选实施例多小区MIMO-BC模型；图2为理想CSI下算法平均频谱效率对比；图3为非理想CSI下算法平均频谱效率对比；图4为非理想CSI时算法的BER仿真；图5为非理想CSI平均频谱效率与迭代次数的关系。具体实施方式为了使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本专利技术作进一步的详细描述，包括以下步骤：本专利技术提出一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方案，其特点为在多小区MIMO-BC系统中，通过Bayes估计对时延误差CSI进行估计，并结合功率分配和相位对齐设计稳健的干扰对齐方案。本专利技术的技术解决方案包括以下步骤：步骤一、该方案的系统为多小区MIMO蜂窝网络的下行链路(MIMO-BC)的情况，如图1所示为一个G小区MIMO-BC干扰信道模型。每个小区K个用户，每个用户N(接收天线)根天线，每个小区有一个基站，配备M(发射天线)根天线。kg表示小区g内用户k，并设定每个用户对应的自由度为为了让系统自由度达到最大值，即GKmin(N,M)/2，那么每个用户所提供的信号空间的维数应该相等，不妨设步骤二、假定在同一时刻同一频率上的各个发送接收对之间的信道是平坦衰落的，且信道系数独立同分布。在一个特定的时频资源上，小区g内用户k的接收信号为其中，是小区j内用户l的发射信号，满足是用户lj的预编码矩阵，满足是用户kg的干扰抑制矩阵；是从基站j到用户kg的信道链路，其元素服从均值为0，方差为1的循环对称复高斯分布(CSCG)；表示方差为加性高斯白噪声。步骤三、在CSI存在时延和误差的情况下，利用Bay本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：101、获得当前时延误差CSI，并通过Bayes估计获得当前时延误差CSI的最佳估计；102、在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值来设计干扰抑制矩阵；在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比SINR来设计预编码矩阵；通过正向和反向通信的迭代计算直到收敛来获得最优的预编码和干扰抑制矩阵；103、采用适合干扰对齐下等价的注水功率分配为用户的多个数据流进行功率分配；104、通过对齐发送信号流和接收信号流的相位将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中。

【技术特征摘要】
1.一种基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方法，其特征在于，包括以下步骤：101、获得当前时延误差CSI，并通过Bayes估计获得当前时延误差CSI的最佳估计；102、在正向通信时，通过最大化期望信号功率与小区间干扰加噪声功率和的比值来设计干扰抑制矩阵；在反向通信时，通过最大化接收端整体的信干扰比SINR来设计预编码矩阵；通过正向和反向通信的迭代计算直到收敛来获得最优的预编码和干扰抑制矩阵；103、采用适合干扰对齐下等价的注水功率分配为用户的多个数据流进行功率分配；104、通过对齐发送信号流和接收信号流的相位将数据流间的干扰旋转到目标接收数据流的信号空间中。2.根据权利要求1所述的基于Bayes估计和数据流间功率分配的联合干扰相位对齐方法，其特征在于，步骤101利用Bayes算法对当前时延误差CSI进行预测，使得真实信道可以表示为：其中和分别表示从基站j到用户kg的真实信道链路和τ时刻之前含有测量误差的信道链路，其元素均服从均值为0，方差为1的循环对称复高斯分布；的元素服从均值为0，方差为的循环对称复高斯分布，ρ＝J0(2πfdτ)表示相关系数，τ表示发送端CSI的迟延，fd是...

【专利技术属性】
技术研发人员：谢显中，张森林，肖正瑛，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆;50