干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、干擾對齊做為一種新穎的干擾處理方法，近年來得到了學(xué)術(shù)界廣泛的關(guān)注。該技術(shù)引入了自由度的概念，其核心思想是將來自于不同數(shù)據(jù)流的干擾信號在一個(gè)方向上或者一個(gè)空間里對齊，以減少干擾空間的維度。干擾對齊技術(shù)的產(chǎn)生一方面使得無線干擾網(wǎng)絡(luò)的容量有了飛躍式的增長，大大拓展了之前學(xué)者對干擾網(wǎng)絡(luò)容量界限的認(rèn)識，有助于下一代通信系統(tǒng)中多用戶干擾情況下的大容量可靠傳輸;另一方面對推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)信息論發(fā)展，尤其在研究多用戶多天線干擾網(wǎng)絡(luò)的容量區(qū)域界限中，起到了舉足輕

2、重的作用。干擾對齊主要實(shí)現(xiàn)方式是預(yù)編碼技術(shù)。因此，研究干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)對干擾對齊技術(shù)在實(shí)際通信系統(tǒng)中的應(yīng)用有著非常重要的意義。
　　 本文的研究思路是在充分理解和挖掘干擾對齊及其自由度物理意義的基礎(chǔ)上，明確干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)中的關(guān)鍵問題，然后提出有效的解決方案。本文圍繞著該研究思路，進(jìn)行了下列工作:
　　 基于高維矩陣特性的干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì):以多用戶MIMO(Multiple Inputand Multiple Ou

3、tput)系統(tǒng)為研究對象，主要解決了干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)中的發(fā)射機(jī)單邊優(yōu)化的機(jī)制問題。針對傳統(tǒng)干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)研究現(xiàn)狀中存在的問題，放寬了信道互易性的假設(shè)，提出基于矩陣到空間投影距離的算法，避免了前后向鏈路反復(fù)迭代產(chǎn)生的同步和反饋的冗余開銷，同時(shí)將算法的適用范圍從TDD（Frequency Division Duplexing）系統(tǒng)擴(kuò)展到FDD(Frequency Division Duplexing)系統(tǒng);進(jìn)一步本文摒棄收發(fā)端聯(lián)合設(shè)計(jì)

4、的傳統(tǒng)方法，利用干擾空間的距離，提出僅發(fā)射機(jī)參與的單邊優(yōu)化預(yù)編碼設(shè)計(jì)思路;緊接著為了將發(fā)射機(jī)單邊優(yōu)化的機(jī)制推廣到多用戶場景，本文將最小化信號空間內(nèi)的干擾強(qiáng)度映射為最小化干擾協(xié)方差的特征值，利用最陡下降沿算法設(shè)計(jì)干擾對齊預(yù)編碼矩陣。仿真結(jié)果表明，最小化干擾信號強(qiáng)度的干擾對齊預(yù)編碼算法，不僅具有發(fā)射機(jī)單邊優(yōu)化的優(yōu)勢，且收斂速度更快、干擾殘差更小、算法性能更優(yōu)，并且本文從干擾空間夾角的角度進(jìn)一步證明了該算法的確能夠達(dá)到物理意義上的干擾對齊。<

5、br>　　 基于流形優(yōu)化的干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì):主要解決了干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)中的優(yōu)化理論和求解方法的關(guān)鍵問題。針對傳統(tǒng)的高維矩陣優(yōu)化方法存在的諸多缺陷，本文將新穎的矩陣流形優(yōu)化理論引入多用戶MIMO系統(tǒng)的干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)中，同時(shí)繼承發(fā)射機(jī)單邊優(yōu)化的優(yōu)勢。首先，簡單介紹了矩陣流形的定義和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，以及流形優(yōu)化的基本理論;然后重點(diǎn)介紹了Stiefel流形。并將目標(biāo)函數(shù)在Stiefel流形上重組，從而轉(zhuǎn)化為無約束的優(yōu)化問題，進(jìn)而推導(dǎo)出Sti

6、efel流形的一階偏導(dǎo)以及梯度方向表達(dá)式，同時(shí)引入流形測地線，最終得出基于Stiefel流形的最陡下降沿算法。之后，本文挖掘目標(biāo)函數(shù)的酉不變性，探討了Grassmann流形和Stiefel流形的映射關(guān)系，將干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)進(jìn)一步擴(kuò)展到Grassmann流形，通過定義Grassmann流形梯度和測地線等一系列矩陣操作，得出基于Grassmann流形的干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)方法。本文分析了高維復(fù)數(shù)空間、Stiefel流形以及Grassmann

7、流形的維度減小的趨勢，以及總的計(jì)算復(fù)雜度。通過仿真和理論分析，可以發(fā)現(xiàn)相比傳統(tǒng)算法，基于流形優(yōu)化的干擾對齊預(yù)編碼算法具有維度低、收斂速度快、系統(tǒng)容量高的優(yōu)勢。
　　 基于子空間干擾對齊的預(yù)編碼設(shè)計(jì):主要解決了干擾對齊預(yù)編碼設(shè)計(jì)對不同干擾信道模型的適用性的關(guān)鍵問題。以蜂窩系統(tǒng)的上行IMAC(Interference Multiple Access Channels)和下行IBC(Interference Broadcast Cha

8、nnels)干擾信道為研究對象，利用子空間干擾對齊，將接收機(jī)的總空間分解成若干個(gè)子空間的乘積，將來自不同的用戶的干擾信號對齊到不同的子空間，并且提出子空間干擾協(xié)方差的概念，建立相應(yīng)的目標(biāo)函數(shù)。同時(shí)由于干擾源增多，本文對基于Grassmann流形的最陡下降沿方法進(jìn)行了改進(jìn)，引入切向空間和投影操作。一方面避免了目標(biāo)函數(shù)沿測地線軌跡運(yùn)動(dòng)，帶來的冗余計(jì)算量，另一方面可以在切向空間內(nèi)使用自適應(yīng)的線性步長選擇機(jī)制。仿真結(jié)果表明相比傳統(tǒng)算法，本文提出