[发明专利]基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法

说明书

【技术领域】

本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法。

【背景技术】

在下一代无线通信系统中，小区间干扰被视为制约系统性能提升的关键因素之一。由于系统采用了同频组网的方式，使得小区边缘的用户遭受到来自非服务小区基站发送的同频干扰，严重地制约了边缘用户的服务质量和吞吐量，降低了多输入多输出(MIMO)技术带来的高频谱利用率。因此，多小区MIMO系统中的干扰抑制技术成为现代无线通信领域中的一个研究热点。

现有的干扰处理技术，如频分复用(FDMA),时分复用(TDMA),和码分复用(CDMA)主要是通过信号的正交化来消除干扰信号对期望信号的影响。其实，当多用户共享频谱资源时，这种处理方法只能做到将频谱资源在K个用户之间进行分配。例如，当相互影响的用户数为K时，每个用户所能获得的频谱资源为单个用户时的K分之一。因此，当用户数量很大时，每个用户所能获得的频谱资源仍然非常有限。

协作多小区传输技术也叫网络MIMO(network MIMO)，在3GPP LTE-A中也叫协作多点传输(CoMP)技术，能够把干扰信道转换成MIMO广播信道，可以有效地消除小区间干扰。最优的脏纸编码(DPC)和次优的线性预编码用于消除小区间干扰已经得到了广泛的研究，但是DPC计算复杂度较高，在实际系统中很难应用；线性预编码通常需要基站发射天线数与服务用户总的接收天线数满足一定的关系。一种基于最大化信漏噪比(SLNR)的预编码设计方案，由于不需要考虑发射天线与接收天线数的关系，且预编码的设计考虑了噪声的影响，因此该方案性能上要优于迫零波束形成。以上这些方案都可以显著地提升系统的性能，但是这些方案通常需要基站已知完全信道状态信息(Full-CSI)，并假设基站间通过理想的回程链路进行信息交互。但是在实际系统中很难获取完全信道状态信息，而且对于容量有限的回程链路，基站间大量的信息交互无疑会增加其负载。

干扰对齐技术作为CoMP技术中的一个关键技术之一，自提出以来受到广泛关注，干扰对齐的思想是把接收信号空间划分为期望信号空间和干扰信号空间两部分。在发射机设计预编码矩阵，将接收机中的所有干扰压缩到维度较低的干扰子空间，独立于干扰子空间的剩余子空间用来传输期望信号，从而获得最大自由度。现在有的理论已经证明通过干扰对齐，在K个用户的无线通信信道中，每个用户最多能获得相当于只有一个用户时总频谱资源的1/2，K个用户能够获得的频谱资源为只有一个用户时的K/2倍。因此，干扰对齐能够极大提高系统的频谱利用率。

【发明内容】

有鉴于此，本发明的目的是提供一种基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法，能够提升系统的和速率性能。

为了实现上述目的，本发明提出一种基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法，其包括：

步骤1，遍历系统中所有的变换矩阵；

步骤2，对变换矩阵进行特征值分解，根据最大自由度准则选出一半的特征向量作为一个发射机的预编码矩阵；

步骤3，求得其他发射机的预编码矩阵；

步骤4，计算系统的总干扰泄漏；

步骤5，选出使系统总干扰泄漏最小的预编码组所对应的变换矩阵为需要选择的最优变换矩阵；

步骤6，选出的最优变换矩阵做特征值分解，求出所有发射机的预编码矩阵，用于干扰对齐；求出接收端干扰抑制矩阵，用于抑制干扰。

进一步地，所述所有发射机的预编码矩阵是根据协作干扰对齐算法来计算的。

本发明提出了一种基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法，本发明的和速率性能优于现有的经典干扰对齐算法、基于特征子信道算法和协作干扰对齐算法，在统计信道状态信息下有更强的适应性。

【附图说明】

图1是本发明的选择算法的流程框图。

图2是本发明在基站和用户均配置M根天线的三蜂窝MU-MIMO干扰对齐通信示意图。

图3是本发明在仿真环境：小区数和用户数K=3,基站和用户均配置M=4根天线，仿真比较所发明选择算法与其他几种干扰对齐算法的和速率性能的比较曲线图。

图4是本发明在仿真环境：小区数和用户数K=3,基站和用户均配置M=4根天线，仿真比较所发明选择算法与其他几种干扰对齐算法在统计信道状态信息下的和速率性能的比较曲线图。

【具体实施方式】

下面是对本发明基于MIMO系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法进行具体说明。