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基于信干噪比反饋的多基站協(xié)作預編碼

2011-07-28 01:32:34張宏群史小平
關(guān)鍵詞:用戶系統(tǒng)

張宏群,史小平

(南京信息工程大學,江蘇 南京210044)

目前,對于蜂窩系統(tǒng)干擾抑制的研究有很多,多數(shù)是在接收端進行處理,而預編碼技術(shù)是在發(fā)射端進行的一種預處理,且采用預編碼的閉環(huán)結(jié)構(gòu)能進一步提高系統(tǒng)的可靠性。多基站協(xié)作突破了傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)單基站協(xié)調(diào)干擾的約束,引入聯(lián)合協(xié)調(diào)干擾的思想[1]。如果將多個相互協(xié)作的基站看作一個虛擬的多輸入多輸出(MIMO)系統(tǒng),那么包括臟紙編碼(DPC)以及基于不同準則(如系統(tǒng)容量、PEP誤碼率等)的多用戶預編碼方案都可以應用到多小區(qū)系統(tǒng)中,唯一不同的是發(fā)射功率的約束不再是總功率約束,而是每個基站的功率約束[2]。迫零(ZF)預編碼[3]是一種主要針對用戶為單天線、基站為多天線的預編碼算法,它簡單易實現(xiàn),且在高信噪比情況下漸進最優(yōu),但是局限性很大;隨之而改進的BD塊對角化預編碼[4]是針對用戶為多天線的MIMO信道而提出的一種預編碼算法,具有較好的吞吐量和信干噪比,但各用戶必須擁有全局CSI,實現(xiàn)起來相對比較困難。參考文獻[5]中提出了多小區(qū)簇間協(xié)作方案,折中了小區(qū)邊緣用戶享受信息的公平性與達到較好的信息吞吐量,但是很大程度上增加了系統(tǒng)的復雜度。

本文針對小區(qū)間的干擾問題,給出了基于信干噪比(SINR)反饋的基站協(xié)作策略,采用SINR判決門限來鎖定系統(tǒng)邊緣用戶,避免了傳統(tǒng)窮搜索算法帶來的復雜性,并在多個小區(qū)的規(guī)模上索引協(xié)作基站。采用奇異值分解(SVD)預編碼算法進行協(xié)作發(fā)送,并采用一種復雜度較低的次優(yōu)功率分配算法—SWF(Scaled Water-Filling)算法,最后給出了數(shù)據(jù)仿真結(jié)果與性能分析。

1 系統(tǒng)模型

考慮三基站協(xié)作的情況,如圖1所示,假設(shè)各協(xié)作基站之間共享信道狀態(tài)信息(CSI),每個用戶有 Mr個接收天線,每個基站有 Mt個發(fā)送天線,ai,j表示大尺度衰落因子,包括路徑損耗和陰影衰落的影響;并且在無散射和平坦衰落的條件下,用小尺度衰落信道矩陣Hi,j(j=1,…,N;i=1,…,K)表示基站 j到用戶 i之間的信道,且為零均值、單位方差的復高斯隨機過程。

討論K個邊緣用戶、3個協(xié)作基站的情況。首先,對邊緣用戶 i的接收信號 si進行預處理:s?i=WiQisi,其中 Wi為M×Mr維預編碼矩陣(M=3Mt),以抑制多小區(qū)間的干擾,Qi為Mr×Mr維對角矩陣,si為功率分配因子。因此,從所有的3個基站到K個邊緣用戶的發(fā)送信號可表示為:

圖1 多基站協(xié)作示意圖

2 基于信干噪比反饋的多基站協(xié)作策略

選一組小區(qū)作為研究對象[5],當反饋的小區(qū)范圍較大時,對全局CSI以及同步性要求較高,從而限制了一個非常大的系統(tǒng)規(guī)模,并且由于大尺度衰落因素的影響,用戶從那些遠距離的基站獲益很小。研究證明,在給定發(fā)射功率條件下,規(guī)模為7時是保證系統(tǒng)性能與減小復雜度之間的一個很好的權(quán)衡,從而避免了窮搜索算法帶來的復雜性。并為每個基站編上索引號,各用戶向本小區(qū)基站反饋其信干噪比,以及較大的兩個等效信道功率Pj||Hi,j||2所對應的基站j,此時本小區(qū)基站為歸屬基站,臨近基站為干擾基站。小區(qū)i的用戶獲得的信干噪比為:

式中 Hi,i為主基 站 i到區(qū)內(nèi)用戶的信道矩陣 ,Hi,j為基站j與用戶i之間的信道矩陣,σ2為加性高斯白噪聲,根據(jù)用戶反饋來決定傳輸模式,根據(jù)服務(wù)質(zhì)量的要求設(shè)定合適的判決門限值φ:

(1)若 SINRi,j≥φ,表明該用戶處于本小區(qū)信號較強的位置,系統(tǒng)默認在常規(guī)模式下工作,由本小區(qū)基站獨立對其發(fā)送數(shù)據(jù);

(2)若 SINRi,j<φ,表明該用戶處于本小區(qū)信號較弱的位置,判定為邊緣用戶,系統(tǒng)工作在協(xié)作模式,將最大和次大Pj||Hi,j||2所對應基站的索引號反饋給主基站,由所選基站對該用戶進行協(xié)作發(fā)送,即為圖1所示的三基站協(xié)作模型。

3 基于SVD的預編碼設(shè)計

由系統(tǒng)模型可知,所有的接收信號向量y可以表示為:

假設(shè) Hi(i=1,2,…,K)的各行是滿秩的,即 r(Hi)=Mr,則滿足條件 M≥K×Mr,對Hi進行奇異值分解,可得:

其 中 ,Σ=diag[Σ1,Σ2,… ,ΣK],U 和 Σ 是 KMr×KMr維 的 矩陣,Vs是 M×KMr維的矩陣,n為加性高斯白噪聲向量,具有零均值,且協(xié)方差矩陣為 σ2IK×Mr?;谄娈愔捣纸猓A編碼矩陣W可以選為:

用戶i所接收的經(jīng)過預編碼處理的信號為:

以上為最優(yōu)功率分配(Optimal Power Allocation),該優(yōu)化問題考慮到不同用戶的功率約束,相應的關(guān)于每個天線上功率約束問題在參考文獻[3]中有研究,而基于PBPC多基站協(xié)作系統(tǒng)的相應研究可以參考文獻[2]。然而,這種方法復雜性很高,不能簡單地延伸到更一般的情況,故對于式(10)中的最優(yōu)化問題,沒有封閉形式的解決方案可用。這里采用一種次優(yōu)功率分配方案—SWF算法,將式(10)轉(zhuǎn)為凸優(yōu)化問題,首先假定所有的基站總功率共享,即有一個總功率約束(TPC),也就是說,可以達到的最大平均信息速率式(10)可表示為:

存在約束條件:

為了滿足PBPC,對功率控制矩陣Q通過因子μ進行縮放,μ∈(0,1),由下式給出:

因此,在SWF功率分配方案下,每個用戶所能達到的最大平均信息速率為:

4 仿真結(jié)果與分析

圖2為Mr=Mt=2條件下取不同判決門限時系統(tǒng)的容量,隨著門限值φ的增加,邊緣用戶通過協(xié)作通信的機會隨之增大,信道的容量也隨之升高,當判決門限達到一定數(shù)值后,邊緣用戶急劇增多,容量達到最優(yōu),但是也大大增加了系統(tǒng)的復雜度??芍?,設(shè)定合適的判決門限φ,決定了判定小區(qū)邊緣用戶的準確性和系統(tǒng)復雜性;選擇適當?shù)膮f(xié)作基站能夠優(yōu)化預編碼的性能。

圖3為單基站模式以及兩種功率分配方案下協(xié)作時數(shù)據(jù)仿真結(jié)果,本文提出三基站協(xié)作的情況,假設(shè)用戶與基站天線數(shù)量均為2,即Mr=Mt=2,判決門限值取φ=0.4,忽略陰影衰落的影響 ai,j取 0.5,i=j時取 1,平均信噪比為Pj/σ2??芍?,SWF方案與最優(yōu)功率分配方案相比,有幾乎近似的信道傳輸效果,說明該SWF算法提供了近似于最優(yōu)算法的性能。與參考文獻[5]中的算法相比,該次優(yōu)算法有一個封閉形式的解決方案,從而避免了N-維的梯度迭代。首先,與最優(yōu)方案相比,降低了解決優(yōu)化問題的復雜性;其次,對每一個用戶來說,一個等價的功率分配方案僅僅導致了很小的容量損失;第三,用戶縮放使不同用戶之間發(fā)射功率的調(diào)整更為方便,例如,為了滿足固定傳輸速率的限制等。

該預編碼方案在獲取最大化信息速率上雖然不是最優(yōu)方案,但是相比其他BD、ZF等預編碼方案而言,在獲取較好的系統(tǒng)信息吞吐量和較低復雜度之間有一個很好的權(quán)衡。圖4為Mr=Mt=2的情況下,三種方案信道容量的比較。可以看出,就三種方法的信息吞吐量而言,SVD方法居于中等,優(yōu)于迫零算法[3],接近塊對角化方案[4],然而 BD方法要求協(xié)作基站必須擁有全局 CSI和數(shù)據(jù)流信息,給系統(tǒng)帶來了很大的反饋量,因此,SVD方案,在協(xié)作增益與反饋開銷上,是一個次優(yōu)折中方案。

本文在基于SINR反饋的基站協(xié)作策略中,通過設(shè)定合適的信干噪比門限值來區(qū)分小區(qū)的邊緣用戶與普通用戶,避免了傳統(tǒng)窮搜索方法帶來的盲目性,提高了系統(tǒng)的工作時效;各協(xié)作基站共享CSI,協(xié)作系統(tǒng)把不同基站的無線資源分配給同一個邊緣用戶,基于SWF功率分配算法,采用SVD方法進行預編碼設(shè)計,通過仿真表明,該方案既弱化了小區(qū)邊緣用戶受到的干擾,提高了系統(tǒng)的信息吞吐量,又減少了諸如塊對角化(BD)、協(xié)作簇等預編碼算法在反饋量上帶來的復雜性,是一個很好的折中方案。

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[2]ZHANG H,DAI H.Co-channel interference mitigation and cooperative processing in downlink multicell multiuser MIMO networks[J].European J.Wireless Communication.and Networking,2004(2):222-235.

[3]BOCCARDI F,HUANG H.Zero-forcing precoding for the MIMO broadcast channel under per-antenna power constraints[C].in Proc.IEEE PAWC,2006:1-5.

[4]SHIM S,KWAK J S,JR R W H,et al.Block diagonalization for multi-user mimo with other-cell interference[J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2008(7):2671-2681.

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