基于干擾對齊的認知MIMO頻譜共享機制與算法研究.pdf

1、隨著無線通信的飛速發(fā)展，與日劇增的智能終端以及不斷涌現(xiàn)的高速業(yè)務，導致頻譜資源稀缺及其利用率低等問題日益突出。如何實現(xiàn)頻譜高度共享，滿足更多類型高速業(yè)務的接入需求，成為無線通信亟待解決的現(xiàn)實任務。認知 MIMO兼具認知的智能靈活性和MIMO的空間傳輸能力，能夠顯著提升頻譜利用率，尤其是干擾對齊技術的引入，可突破傳統(tǒng)干擾管理方法的多業(yè)務容量限制，為實現(xiàn)大容量、高速率傳輸提供理論基礎。認知MIMO干擾網(wǎng)絡具有用戶構成復雜、頻譜使用權存在差異

2、等新特點，導致傳統(tǒng)干擾對齊技術無法直接應用于頻譜共享機制中。為此，本文在充分理解和挖掘干擾對齊相關物理意義的基礎上，根據(jù)主次用戶協(xié)作/非協(xié)作關系以及信道狀態(tài)信息的獲取狀況，分別從系統(tǒng)極限容量、網(wǎng)絡性能優(yōu)化、魯棒設計等方面，對認知MIMO頻譜共享機制與算法開展層層深入的研究。
　　本研究主要內容包括：⑴為表征認知MIMO干擾網(wǎng)絡的極限容量，理論分析了主次用戶協(xié)作條件下的網(wǎng)絡自由度上界，并提出了相應的可達算法。首先，從復用主用戶干擾空

3、間的角度，兼顧MIMO空間維度的有限性，結合多元二次方程有解條件，依據(jù)代數(shù)幾何中Bezout’s定理，推導了基于用戶協(xié)作的自由度上界，論述了最大自由度與用戶數(shù)的非線性關系。然后，為驗證上界的正確性和有效性，提出了一種基于用戶協(xié)作的聯(lián)合頻譜共享算法。該算法中設計了聯(lián)合干擾指標，并以最小化該指標構建優(yōu)化模型，結合矩陣Frobenius范數(shù)理論和Rayleigh-Ritz定理，推導了發(fā)送預編碼和接收匹配濾波矩陣之間的關系。最后，證明了算法的全

4、局收斂性，并給出了迭代終止條件。理論分析和仿真結果表明，所推自由度上界突破了已有文獻所給結論，且可通過所提算法達到。⑵針對已有干擾消除類算法由于涉及對高維矩陣的反復特征值分解，計算復雜度過高的問題，引入共軛梯度自適應濾波的思想，提出一種基于子空間跟蹤的低復雜度頻譜共享算法。該算法通過利用前后次交替迭代最優(yōu)矩陣的關聯(lián)性，以干擾信號到期望干擾空間的投影距離最小化為優(yōu)化目標，結合主用戶干擾正交化和收發(fā)矩陣列滿秩的雙約束條件，利用矩陣共軛梯度，

5、推導了待優(yōu)化矩陣間的遞歸更新關系，通過矩陣乘加只求解關心的低維矩陣，避免了已有算法反復的矩陣特征值分解過程，從而達到降低復雜度的目的。理論分析和仿真結果表明，所提算法的收斂速度快、容量性能好，避免了不利于硬件實現(xiàn)的非線性運算，且線性計算復雜度降低了一個數(shù)量級。⑶針對已有干擾抑制類算法采用半正定松弛方法處理干擾溫度約束，無法保證最優(yōu)性能的問題，提出一種基于Lagrange部分對偶的最優(yōu)頻譜共享算法。該算法采用交替迭代結構，為實現(xiàn)發(fā)送預編碼

6、矩陣解耦，利用凸優(yōu)化Lagrange對偶原理，通過將干擾溫度約束變換到Lagrange目標函數(shù)中，使得最優(yōu)頻譜共享問題轉化為兩個易處理的子優(yōu)化問題，進而采用次梯度投影法，實現(xiàn)Lagrange變量以及最優(yōu)預編碼矩陣的迭代更新。理論分析和仿真驗證了算法的有效性，結果表明所提算法可快速收斂，且獲得的網(wǎng)絡容量明顯優(yōu)于已有半正定松弛的干擾抑制類算法，能夠有效實現(xiàn)干擾網(wǎng)絡容量最大化。⑷針對干擾信道狀態(tài)信息缺失下主次用戶頻譜共享問題，提出一種基于信道

7、學習的正交迭代頻譜共享算法。該算法將空間譜分析理論應用于頻譜共享機制中，將其分為信道學習階段和數(shù)據(jù)傳輸階段：在信道學習階段，次用戶利用接收的協(xié)方差矩陣，結合最小描述長度方法，估計出主用戶的維度和干擾信道的正交矩陣，以實現(xiàn)與主用戶無干擾傳輸；在數(shù)據(jù)傳輸階段，次用戶利用信道學習結果，構建等效信道，并采用交替迭代的方式，推導出認知傳輸參數(shù)的調整策略，來獲得網(wǎng)絡的最優(yōu)傳輸性能。理論推導了信道學習時間和主用戶殘留干擾的閉式關系式，并給出了算法對天

8、線配置的要求。仿真結果表明，通過信道時間的合理選擇，所提算法可以在保證主用戶通信質量的同時，有效提高網(wǎng)絡吞吐量。此外，算法能夠通過調整信道學習時間使網(wǎng)絡適用于不同的應用場景，具有一定的靈活性。⑸為增強所提最優(yōu)頻譜共享算法在干擾信道狀態(tài)信息缺失下的魯棒性，采用歐幾里得球形信道不確定性刻畫信道學習誤差，提出一種基于最差條件最優(yōu)的魯棒頻譜共享算法。該算法通過worst-case準則來保證主用戶正常通信需求，將無窮維的半無限規(guī)劃轉化為確定性的二