[发明专利]一种基于极化-空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法

摘要

本发明是一种基于极化‑空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法，用于无线通信领域。本方法以包含多小蜂窝网络的认知异构蜂窝网络为研究对象，以小蜂窝用户接收信号的均方误差最小为原则，以宏蜂窝用户受到的干扰信号功率低于干扰门限为约束，建立优化模型，求解小蜂窝网络的发送端和接收端最优的极化‑空域信息协同处理矩阵。本发明构造了小蜂窝接收端正交投影滤波器，消除了来自宏蜂窝的跨层干扰，以一种启发式方法优化了小蜂窝发送端和接收端极化‑空域协同的预编码矩阵和干扰抑制矩阵，保证了对宏蜂窝的跨层干扰约束并抑制了小蜂窝之间的同层干扰，显著提升了小蜂窝网络的误码率性能，同时提升了认知异构蜂窝网络系统的和速率性能。

主权项

1.一种基于极化‑空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法，所应用的认知异构蜂窝网络包含一个宏蜂窝基站、一个宏蜂窝用户和K个小蜂窝网络，K为大于2的正整数；每个小蜂窝网络中包含一个小蜂窝基站和用户，小蜂窝基站的发送天线和小蜂窝用户的接收天线均配置正交双极化MIMO天线；其特征在于，所述的方法为了获得最优的小蜂窝基站发送端的极化‑空域信息协同预编码矩阵和小蜂窝用户接收端的极化‑空域信息协同干扰抑制矩阵包括如下步骤：步骤S1，考虑目标信号、跨层干扰信号、同层干扰信号和噪声，获得宏蜂窝用户的接收信号r_p和第k个小蜂窝用户的接收信号r_k,k＝1,2,…,K；步骤S2，以小蜂窝用户接收信号与目标接收信号的均方误差最小为原则，以宏蜂窝用户受到的所有小蜂窝基站发送给小蜂窝用户的干扰信号功率低于宏蜂窝的干扰门限为约束，建立优化模型，求解优化模型，获得最优的小蜂窝基站发送端的极化‑空域信息协同预编码矩阵和小蜂窝用户接收端的极化‑空域信息协同干扰抑制矩阵；其中，在求解优化模型时，首先利用估计得到的宏蜂窝基站对小蜂窝用户的干扰信道矩阵和宏蜂窝的发送极化状态构造正交投影算子，然后小蜂窝接收端利用该算子进行滤波处理，消除宏蜂窝对小蜂窝的跨层干扰，获得滤波后的小蜂窝用户的接收信号，建立滤波后化简的优化模型，对化简的优化模型求解获取最优的和