[发明专利]非理想信道状态下MIMO系统中基于组合干扰对齐方法

说明书

本发明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。

技术领域

本发明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，属于干扰管理技术领域。

背景技术

干扰对齐(Interference alignment,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。

发明内容

本发明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。

本发明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。

本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：

本发明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，采用最大化信干噪比算法进行优化，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。

作为本发明的进一步优化方案，步骤1中非理想信道状态下的信道模型H_k,j为：

其中，H_k,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H_k,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，N(0,·)表示服从均值为0、方差为“·”的正态分布，I表示单位向量，τ为H_k,j与之间的误差矩阵E_k,j的方差；E_k,j满足vec(E_k,j)～N(0,τI),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E_k,j与H_k,j相互独立。