一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法技术

本发明专利技术公开了一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，其利用极化信息处理实现认知异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝间的频谱共享，应用于认知异构蜂窝网络。本发明专利技术优化小蜂窝用户接收极化状态，减小来自宏蜂窝基站的干扰；优化小蜂窝基站发送极化状态，减小对宏蜂窝用户的干扰，保证宏蜂窝用户的正常工作；利用认知异构蜂窝网络的极化信息，实现小蜂窝下行容量的最大化；采用虚拟变极化方法产生极化状态，相比于改变天线硬件配置产生极化状态的方法，具有实现复杂度低的优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法
本专利技术属于无线通信领域，涉及认知异构蜂窝网络系统，具体涉及一种认知无线电频谱共享方法。
技术介绍
移动互联网业务的发展以及智能终端的普及驱动着无线移动通信网络容量需求的指数级增长。据高通公司预测，2010年至2020年，移动数据流量将实现1000倍增长，并导致未来无线移动通信网络容量需求的1000倍增长。如何能够大幅度提升蜂窝网络容量成为未来移动通信迫切需要解决的难题。作为革新的无线网络架构之一，由宏蜂窝和小蜂窝组成的异构蜂窝网络可以有效地提高网络容量、降低网络开销、减少能量消耗，成为了5G应对容量1000倍增长挑战的基础之一。然而，宏蜂窝与小蜂窝间的同频复用引入复杂的跨层干扰问题，并导致网络容量的下降。认知无线电技术是对抗复杂干扰，提高异构蜂窝网络频谱效率的新的有效途径。频谱共享是认知无线电技术的核心。小蜂窝作为认知网络在避免对宏蜂窝即授权网络产生有害干扰的条件下，利用存在的频谱机会实现和授权网络的频谱共享。传统频谱共享方法按照信号客观存在的域特征可分类为时域、频域、空域、功率域、距离域和码域频谱共享等。异构蜂窝网络中传统频谱共享面临着可用频谱机会减少的问题。仅利用上述域频谱机会对于异构蜂窝网络的无线频谱需求还远远不够。事实上，作为信号本质属性的极化信息也是可被利用的重要资源。具有正交双极化天线的基站和终端的普及以及虚拟变极化等极化信息处理方法的应用，使得信号的极化信息的识别及利用变得可能。现有的极化域频谱共享方法包括基于极化的交织式频谱共享(PISS，Polarization-basedinterweavespectrumsharing)[1]、基于极化的衬底式频谱共享(PUSS，Polarization-basedunderlayspectrumsharing)[2]和基于子载波分簇的极化域频谱共享算法[3]等。以上研究实现的是单点对单点、单点对多点的极化域频谱共享方法，不能满足认知异构蜂窝网络的频谱共享需求。[1]L.Lin,C.Guo,C.Feng,“Degreeofpolarizationdetection:adual-polarizedantennabasedspectrumsensingalgorithmforcognitiveradio,”Int.J.Commun.Syst.,2013.[2]D.Li,C.Guo,Z.Zeng,andX.Lin,“AnovelunderlayTVspectrumsharingschemebasedonpolarizationadaptionforTD-LTEsystem,”inProc.WirelessCommun.Netw.Conf,pp.2484-2489,2013.[3]D.Li,Z.Zeng,C.Guo,andX.Lin,“Cluster-basedpolarizedspectrumsharinginchannelswithpolarizationmodedispersion,”ETRIjournal,vol.36,no.3,pp.502-505,2014.
技术实现思路
本专利技术的目的是为了解决上述问题，利用极化信息处理实现认知异构蜂窝网络中宏蜂窝和小蜂窝间的频谱共享，提供了一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法(PSS-CHCN，Polarization-basedspectrumsharingschemeincognitiveheterogeneouscellularnetwork)，应用于认知异构蜂窝网络。本专利技术优化小蜂窝的发送和接收极化状态，实现了小蜂窝下行容量的最大化并满足宏蜂窝的干扰约束，提高了频谱共享性能。为了达到上述技术效果，本专利技术实施例的一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，包括：小蜂窝基站通过双极化天线向小蜂窝用户发送目标信号，小蜂窝用户同时接收到宏蜂窝基站发送的干扰信号；建立小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表达式，根据香农定理建立小蜂窝下行容量表达式；构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型，以最大化小蜂窝下行容量为目标，以小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰低于干扰门限为约束条件；小蜂窝基站利用宏蜂窝基站到小蜂窝用户的干扰信道的信道状态信息(CSI，Channelstateinformation)和宏蜂窝基站的发送极化状态，计算小蜂窝用户的最优接收极化状态；小蜂窝用户通过虚拟变极化方法产生最优接收极化状态；简化基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型，根据拉格朗日乘子法，求解小蜂窝基站的发送极化状态表达式；小蜂窝基站利用小蜂窝基站到小蜂窝用户的目标信道和小蜂窝基站到宏蜂窝用户的干扰信道的CSI，以及小蜂窝用户接收极化状态和宏蜂窝用户接收极化状态，计算小蜂窝基站最优发送极化状态。本专利技术的优点在于：(1)优化小蜂窝用户接收极化状态，减小来自宏蜂窝基站的干扰；(2)优化小蜂窝基站发送极化状态，减小对宏蜂窝用户的干扰，保证宏蜂窝用户的正常工作；(3)利用认知异构蜂窝网络的极化信息，实现小蜂窝下行容量的最大化；(4)采用虚拟变极化方法产生极化状态，相比于改变天线硬件配置产生极化状态的方法，具有实现复杂度低的优点。附图说明图1：本专利技术实施例的认知异构蜂窝网络模型示意图；图2：本专利技术实施例提供的方法流程图；图3：本专利技术与
技术介绍
共享方法包括PISS和PUSS的系统频谱效率性能对比图(坐标图)。具体实施方式为了使本领域的技术人员更加清楚地理解和实施本专利技术，下面结合附图以具体实施例的方式，详细阐述本专利技术实施例的技术方案。参考图1，示出了本专利技术的认知异构蜂窝网络模型，该网络包括：宏蜂窝为授权网络，由宏蜂窝基站(MBS,Macrobasestation)和宏蜂窝用户(MUE，Macrocelluserequipment)组成；小蜂窝为认知网络，与宏蜂窝共享频谱；小蜂窝由小蜂窝基站(SBS,Smallcellbasestation)和小蜂窝用户(SUEs，Smallcelluserequipments)组成，小蜂窝用户记作{SUEi},i＝1,2,...,M；SBS的发送天线M001，是正交双极化天线，用于发送小蜂窝下行信号；SUEi的接收天线{M002i},i＝1,2,...,M，是正交双极化天线，用于接收小蜂窝下行信号。参考图2，示出了本专利技术的一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，其流程包括：S01，构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型，具体包括以下步骤：S100，建立小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表达式：假设小蜂窝中共有M个小蜂窝用户，小蜂窝基站发送极化状态为{Pi,SBS},i＝1,2,…M，小蜂窝基站到宏蜂窝用户的干扰信道为Hi,SBS→MUE，宏蜂窝用户接收极化状态为PMUE，小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表示为为了保证宏蜂窝用户的正常工作，小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰需不大于干扰门限Q，即S110建立小蜂窝下行容量表达式：对于小蜂窝用户，其带宽相同且等于B，噪声方差为σi2，接收极化状态为{Pi,SUE}，小蜂窝基站到小蜂窝用户的目标信道为{HSBS→i,SUE}，宏蜂窝基站到小蜂窝用户的干扰信道为{H本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，所述的认知异构蜂窝网络模型中，宏蜂窝为授权网络，由宏蜂窝基站和宏蜂窝用户组成；小蜂窝为认知网络，与宏蜂窝共享频谱；小蜂窝由小蜂窝基站和小蜂窝用户组成，小蜂窝用户记作{SUE

【技术特征摘要】
2016.12.01 CN 20161109357241.一种基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享方法，所述的认知异构蜂窝网络模型中，宏蜂窝为授权网络，由宏蜂窝基站和宏蜂窝用户组成；小蜂窝为认知网络，与宏蜂窝共享频谱；小蜂窝由小蜂窝基站和小蜂窝用户组成，小蜂窝用户记作{SUEi},i＝1,2,...,M；小蜂窝基站的发送天线是正交双极化天线，用于发送小蜂窝下行信号；SUEi的接收天线{M002i},i＝1,2,...,M，是正交双极化天线，用于接收小蜂窝下行信号；认知异构蜂窝网络频谱共享方法具体包括以下几个步骤：S01，构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型，具体包括以下步骤：S100，建立小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表达式：假设小蜂窝中共有M个小蜂窝用户，小蜂窝基站发送极化状态为{Pi,SBS},i＝1,2,…M，小蜂窝基站到宏蜂窝用户的干扰信道为Hi,SBS→MUE，宏蜂窝用户接收极化状态为PMUE，小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰表示为小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰不大于干扰门限Q，即S110建立小蜂窝下行容量表达式：对于小蜂窝用户，其带宽相同且等于B，噪声方差为σi2，接收极化状态为{Pi,SUE}，小蜂窝基站到小蜂窝用户的目标信道为{HSBS→i,SUE}，宏蜂窝基站到小蜂窝用户的干扰信道为{HMBS→i,SUE}，根据香农定理，小蜂窝下行容量表征为其中，Ci表示小蜂窝基站到SUEi的下行容量；S120建立优化模型：以最大化小蜂窝下行容量为目标，以小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰低于干扰门限为约束条件，构建基于极化信息处理的认知异构蜂窝网络频谱共享优化模型为

【专利技术属性】
技术研发人员：郭彩丽，陈硕，曾志民，冯春燕，
申请(专利权)人：北京邮电大学，
类型：发明
国别省市：北京,11