多小區(qū)協(xié)作預(yù)編碼技術(shù)研究.pdf

1、為提高頻譜效率，下一代蜂窩系統(tǒng)采用正交頻分多址接入技術(shù)(OFDMA)技術(shù)，頻率復(fù)用因子為1，小區(qū)內(nèi)干擾可以忽略，干擾大部分來自于其他小區(qū)，即系統(tǒng)干擾主要為小區(qū)間干擾（ICI）。為了進一步提高系統(tǒng)吞吐量和小區(qū)邊緣用戶的性能，降低 ICI成為一個重要的研究課題。協(xié)作多點傳輸/接收技術(shù)(CoMP)是第四代蜂窩移動通信系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)之一。在下行鏈路中，多個小區(qū)協(xié)作表現(xiàn)為協(xié)作的基站通過對信道狀態(tài)信息(CSI)和用戶數(shù)據(jù)信息不同程度的共享，將傳統(tǒng)

2、意義上的干擾“轉(zhuǎn)化”為有用信號，多個基站共同向用戶傳輸數(shù)據(jù)或者協(xié)作波束成形進行干擾協(xié)調(diào)。
　　多小區(qū)協(xié)作是以協(xié)作基站間共享CSI和用戶數(shù)據(jù)為條件的，會帶來巨大的信令開銷：反饋開銷和無線回傳開銷。在設(shè)計預(yù)編碼算法時，需要在算法所帶來的性能增益和信令開銷之間做出合適的折中。同時，要考慮實際系統(tǒng)中共享信息的獲取，即用戶向基站的反饋信道、基站之間交換信息的無線回傳鏈路、信道互易性、信道估計誤差等因素的局限性。所以，探索能降低CSI共享的分

3、布式協(xié)作算法，研究有限反饋下的小區(qū)協(xié)作性能、規(guī)律有重要的現(xiàn)實意義。鑒于以上因素，論文圍繞蜂窩系統(tǒng)中多小區(qū)協(xié)作預(yù)編碼做了深入的研究，主要從以下幾個方面展開：多小區(qū)聯(lián)合傳輸預(yù)編碼算法、分布式協(xié)作預(yù)編碼算法、基于有限反饋的多小區(qū)協(xié)作預(yù)編碼。
　　作為多小區(qū)協(xié)作的基礎(chǔ)，論文詳細介紹CoMP的分類，蜂窩小區(qū)的拓撲結(jié)構(gòu)，多小區(qū)協(xié)作的信道模型。根據(jù)基站是否與中央處理單元相連，分為集中式協(xié)作和分布式協(xié)作；根據(jù)是否全部基站參與協(xié)作，分為完全協(xié)作和不

4、完全協(xié)作；根據(jù)是否共享用戶數(shù)據(jù)，分為協(xié)作多小區(qū)傳輸(基站聯(lián)合傳輸)和協(xié)作單小區(qū)傳輸(基站協(xié)作波束成形/協(xié)作調(diào)度)。仿真中往往用到線形或者六邊形的維納模型來模擬蜂窩系統(tǒng)，單小區(qū)只需要考慮小規(guī)模衰落，多小區(qū)信道還要考慮大規(guī)模衰落，協(xié)作多小區(qū)傳輸和協(xié)作單小區(qū)傳輸?shù)男诺缹?yīng)不同的表達式。
　　論文主要內(nèi)容和貢獻如下：
　　(1)將單小區(qū)中的預(yù)編碼算法推廣到多小區(qū)，并比較算法的性能。多個小區(qū)基站通過CSI和用戶數(shù)據(jù)信息的共享，實現(xiàn)多基

5、站協(xié)作傳輸，將傳統(tǒng)意義上的干擾轉(zhuǎn)化為對用戶有用的信號，從而提高頻譜效率，極大改善小區(qū)邊緣用戶的性能。塊對角（BD）算法通過在干擾信道的零空間上設(shè)計合適的預(yù)編碼向量，完全抵消干擾。將 BD算法用于多小區(qū)聯(lián)合傳輸，從空間維的角度剖析了其干擾抵消和宏分集增益的工作原理，并將其與迫零（ZF）算法，最小均方誤差（MMSE）算法，時分多址（TDMA）以及單用戶特征值波束成形算法比較，分析了各種算法的優(yōu)劣。同時將協(xié)作BD算法與非協(xié)作BD算法比較。仿真

6、結(jié)果表明BD算法優(yōu)于上述預(yù)編碼算法，協(xié)作傳輸優(yōu)于非協(xié)作傳輸。
　　(2)提出了基于粒子群算法的線性預(yù)編碼算法用于協(xié)作多小區(qū)傳輸。粒子群優(yōu)化(PSO)理論比較簡單，易于實現(xiàn)。另外，PSO有很快的收斂速度，并且，對搜索空間和梯度信息無特殊的要求。在多小區(qū)協(xié)作傳輸環(huán)境中，我們的問題常常轉(zhuǎn)化為在總功率約束或者每基站功率約束下，最大化頻譜效率或者系統(tǒng)容量。目標(biāo)函數(shù)中，由于預(yù)編碼向量的耦合，目標(biāo)函數(shù)的凸性一般很難確定，并且，這往往是一個非凸的

7、優(yōu)化問題。采用PSO算法，各個用戶獨立在搜索空間搜索自身最優(yōu)的預(yù)編碼向量。介紹了粒子群算法的理論及流程，分析了其收斂性，推導(dǎo)協(xié)作多小區(qū)傳輸?shù)牧Ｗ尤簝?yōu)化算法的適應(yīng)值，每個用戶根據(jù)適應(yīng)值函數(shù)搜索各自的預(yù)編碼向量。仿真表明，該算法優(yōu)于ZF和MMSE算法。
　　(3)無線回傳開銷和反饋開銷過大是基站協(xié)作應(yīng)用于實際蜂窩通信系統(tǒng)中的瓶頸之一。為了能夠減少回傳開銷和預(yù)編碼復(fù)雜度，同時還能進行干擾協(xié)調(diào)，提出基于信漏噪比(SLNR)的分布式協(xié)作多小

8、區(qū)傳輸預(yù)編碼算法?；赟LNR最大化的預(yù)編碼設(shè)計僅僅需要本地的信道狀態(tài)信息進行分布式編碼，協(xié)作傳輸?shù)幕静坏行p少了無線回傳開銷，同時由于共享用戶的數(shù)據(jù)，還能得到基站協(xié)作帶來的性能提高。將協(xié)作的分布式SLNR預(yù)編碼策略與完全協(xié)作的迫零(ZF)算法和完全分布式的SLNR算法比較，由仿真可以看到該算法在開銷和性能之間取得了良好的折中。
　　(4)提出有限反饋時基于干擾清零算法(ICIN)的協(xié)作單小區(qū)傳輸預(yù)編碼算法。在ICIN算法的基

9、礎(chǔ)上，考慮信道RVQ量化帶來的速率損耗，并得出使損率損耗最小化的自適應(yīng)反饋比特分配方案閉合表達式。另外，分析表明每個用戶的總反饋比特數(shù)可以按照一定規(guī)律變化從而保持恒定的速率損耗。仿真表明，該比特分配方法優(yōu)于等比特分配。
　　(5)提出了基于 SLNR最大化的分布式協(xié)作單小區(qū)傳輸預(yù)編碼算法。該算法僅要求協(xié)作基站反饋干擾信道的CSI，不需要用戶數(shù)據(jù)共享。SLNR在“自私”的特征值波束成形(EBF)和“無私”的ICIN兩種算法間取得了良