[发明专利]MIMO干扰信道系统的低复杂度干扰对齐方法

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及MIMO干扰信道系统的低复杂度干扰对齐方法。

背景技术

对更高传输速率和更高频谱效率的追求是无线通信领域一个长久不变的话题。多天线技术（Multiple Input Multiple Output，MIMO）通过在发送端和接收端配置多根天线，为无线通信引入了额外的空间自由度，从而极大地提高了系统的频谱利用率和吞吐量。无线网络中，除了噪声和衰落因素之外，干扰对于通信的影响日益凸显。现在，4G的基本框架已经确立。由于其基本的多址方式是基于OFDMA（正交频分多址接入）的频分多址，故小区内的多用户不再成为研究重点。而由于相邻小区子载波的复用，小区间干扰，特别是边缘用户的干扰成为突出问题。如何有效地消除干扰影响成为重要的研究课题。下一代通信系统中引入多天线技术的同时，并普遍期望采用频率复用因子为1的方式进行组网，不可避免的会产生共信道干扰（Co-Channel Interference,CCI），特别是小区边缘的用户，严重地削弱了多天线技术带来的高频谱效率，现有的干扰抑制技术，如干扰随机化、干扰删除、干扰管理等，已无法很好地解决该问题，迫切要求研究更先进的干扰抑制技术以便进一步提升频谱效率。在LTE-Advanced中引入协作多点传输（Coordinated Multi Point,CoMP）技术，它通过各个基站以及用户之间的协作来抑制小区间多天线系统的干扰，而干扰对齐（Interference Alignment,IA）作为COMP技术中对抗干扰的一个有效手段，相对传统干扰抑制技术已经显示出了巨大的优势和研究潜力。

然而传统的干扰对齐技术要求发射端具有全局的信道状态信息，而且太过于理论化不切合实际的需要；非理想化的信道状态信息将会使系统性能显著下降，同时不能达到减少干扰的作用。干扰对齐技术内在的缺陷激励着一些更切合实际需要的技术的发展。那么尽可能降低实际系统的计算复杂度，作为未来干扰对齐技术研究发展方向。

MIMO高斯干扰信道的干扰对齐问题其实归结于求解式，得到一组基站预编码和用户后处理矩阵。遗憾的是，如何求解方程组仍然是学术界未解决的问题。但是，如果退而求其次，不追求准确的闭式解，而是寻求一个非常接近的数值解的话，是有办法来求得的。分布式干扰对齐方法（EVD-IA方法）随机初始化一个数值解，利用TDD模式下通信系统信道的互易性，随着基站和用户之间迭代更新预编码矩阵和后处理矩阵，使数值解逐渐逼近准确的闭式解，使得干扰功率达到极小，但是此技术受限于1)系统的信道互易性，只能工作在TDD模式下的通信系统，2)使用了二阶的特征值分解算法，使整个系统的计算复杂度较高。针对EVD-IA方法的缺点，提出了交替最小化干扰对齐方法（AM-IA方法），不需要利用信道的互易性，利用基于子空间和矩阵之间的距离为理论知识，交替迭代更新发射端预编码矩阵和用户干扰子空间，使得干扰信号矩阵尽可能得对齐于干扰子空间，但是此技术缺点是使用了二阶的特征值分解算法，使整个系统的计算复杂度较高，不利于在实际系统中的应用和硬件实现。

发明内容

（一）要解决的技术问题

本发明要解决的技术问题是如何在MIMO干扰信道系统中保持系统吞吐量的同时，降低系统计算复杂度。

（二）技术方案

为解决上述技术问题，本发明的技术方案提供了一种MIMO干扰信道系统的低复杂度干扰对齐方法，其特征在于，该方法包括：

S1：获取其他小区基站到本小区用户的干扰信道矩阵，并随机初始化基站的预编码矩阵；

S2：根据所述预编码矩阵和干扰信道矩阵求得用户的干扰协方差矩阵，进而得到接收干扰子空间的正交基；

S3：根据所述接收干扰子空间的正交基更新预编码矩阵，当更新后的预编码矩阵不满足收敛条件时，返回步骤S2；否则，根据满足收敛条件的更新后的预编码矩阵得到最终的接收干扰子空间的正交基；

S4：根据最终的接收干扰子空间的正交基得到后处理矩阵；

S5：通过后处理矩阵对信号进行迫零处理，得到消除干扰后的信号。

所述步骤S2具体包括：

S21：根据所述预编码矩阵和所述干扰信道矩阵计算得到各用户的干扰协方差矩阵；

S22：对所述干扰协方差矩阵进行分解，得到第一酉矩阵；

S23：选取第一酉矩阵的指定列为接收干扰子空间的正交基。

所述步骤S3具体包括：

S31：计算所述干扰信道矩阵和所述接收干扰子空间的正交基之间的距离矩阵；