阅读说明：本技术 一种基于用户选择的干扰管理方法 (Interference management method based on user selection ) 是由 梁学俊 廖力民 刘应状 于 2020-01-09 设计创作，主要内容包括：本发明提供一种基于用户选择的干扰管理方法,基于多小区网络信号接收模型,通过用户选择算法选择互相干扰最小的用户,选择的用户信道理想特征为以用户间信道的正交性作为选择准则,即同一小区内的调度用户信道间应该尽量正交且信道幅度尽量大,小区外对本小区的干扰信道应对齐到与本小区的用户信道子空间正交的子空间内,其中,正交性选择包括通过集中式用户选择算法选择或通过分布式用户选择算法选择；实现通过选择合适的用户集,减少用户间干扰从而有效地提高系统的传输效率。(The invention provides an interference management method based on user selection, which is characterized in that users with minimum mutual interference are selected through a user selection algorithm based on a multi-cell network signal receiving model, the selected user channel ideal characteristic is that the orthogonality of channels among the users is taken as a selection criterion, namely, the channels of scheduling users in the same cell are orthogonal as much as possible and the channel amplitude is as large as possible, the interference channels of the cell outside the cell are aligned to a subspace orthogonal to the user channel subspace of the cell, wherein the orthogonality selection comprises the selection through a centralized user selection algorithm or the selection through a distributed user selection algorithm; the method and the device realize that the interference among users is reduced by selecting a proper user set, thereby effectively improving the transmission efficiency of the system.)

一种基于用户选择的干扰管理方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术，尤其涉及在多小区、多用户场景下的一种基于用户选择的干扰管理方法。

背景技术

随着一代又一代无线通信技术的不断革新，人们对信息传输容量和速度的要求逐步提高，业务的需求量也越来越大，然而频谱资源的稀缺日益严重，提高频谱效率的技术成为现在无线通信的核心。

多输入多输出(MIMO)技术由于其高速率和高可靠性，成为现在无线通信网络的关键技术。该技术通过在收发两端分别布置多根天线进行通信，能够有效抵抗多径衰落，大幅度提升通信系统的传输速率。

在蜂窝移动通信系统中，基站装载多根天线，而用户一般只有1-2根天线，如果采用单用户传输的通信方式(即时分多址)，基站在一时刻只同一个用户进行通信，则将无法实现系统速率随基站天线数的线性增长。因此，利用MIMO 技术和多用户传输来获得更高的系统速率已经成为提高系统整体吞吐量所需攻克的难题。

与单用户传输模式相比，多用户传输模式能获得更高的系统速率，但同样也会面临许多问题，其中一个尤为重要的问题就是用户间的互相干扰问题。如若不能很好地处理好多用户干扰，那么将会导致用户无法正确接收数据，从而降低系统吞吐量。

发明内容

本发明的目的是提供一种基于用户选择的干扰管理的方法，该方法考虑在多小区、多用户的场景下，通过合理的算法进行用户选择来减少用户间干扰，提高系统容量。

为了实现上述目的，本发明提供的技术方案是：一种基于用户选择的干扰管理方法，基于多小区网络信号接收模型，通过用户选择算法选择互相干扰最小的用户，选择的用户信道理想特征为以用户间信道的正交性作为选择准则，即同一小区内的调度用户信道间应该尽量正交且信道幅度尽量大，小区外对本小区的干扰信道应对齐到与本小区的用户信道子空间正交的子空间内；

其中，正交性选择包括通过集中式用户选择算法选择或通过分布式用户选择算法选择。

分布式用户选择算法通过假设有G个小区，每个小区的基站天线数和用户总数为M和K，每个用户的天线数N＝1，则每个基站能同时服务的最大用户数为S＝M/G；

找到小区容量达到最大的用户组合，下行链路与上行链路具有互易性，可以按照同样的思想进行算法的设计，本发明设小区i中的用户k表示为用户i_k，则上行链路中基站接收到的用户i_k的信号可表示为

其中，为用户i_k的线性的接收均衡矢量，和分别为用户i_k和基站i之间的信道信息，用户i_k的数据码元和发射功率；在公式(1)中，右边第一项均为有用信号，第二项为小区内其他用户的干扰，第三项为小区外用户的干扰，最后一项为接收端处的加性高斯白噪声。

分布式用户选择算法包括基于矢量内积的算法或基于矩阵行列式的算法；基于矢量内积的算法流程包括第一步通过用户的干扰信道与其他小区干扰子空间的对齐性选择出一部分用户，第二步从选出用户中再选择出其有用信道与本小区的干扰子空间、以及与本小区已选用户的信道正交性较好的S个用户；

基于矩阵行列式的算法流程包括通过计算小区j的干扰子空间的零空间，得到小区j的信号子空间来替代已选用户的信道矩阵H(S_j)，其中Y_j的列矢量也为正交的单位矢量；并且用了干扰子空间X_i来代替干扰信道聚合矩阵

设每个小区已选的用户集为每个小区已选的用户数为c_i＝|S_i|，第一步选择在每个小区中选择出K'个用户，其用户集为K_i'，具体基于矢量内积的算法流程如下：

1)初始化：n＝0,c_i＝0；

2)n＝n+1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

更新用户集然后重复步骤2)直至n＝K'，即完成第一步选择；公式度量了用户 i_k到小区j(j≠i)的干扰信道与小区j的干扰子空间的对齐性；

3)令n＝1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

并更新已选用户集和用户数

4)n＝n+1，为小区i内的已选用户的信道矩阵，同样也是小区i内的已选用户泄露到当前用户i_k的干扰信道矩阵，计算H(S_i)的列矢量所生成子空间的正交空间的投影矩阵P(S_i)^⊥

P(S_i)^⊥＝I_M-H(S_i)(H(S_i)^*H(S_i))^-1H(S_i)^* (5)

对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

并按照公式(4)更新已选用户集和用户数。重复步骤3)直至n＝S＝M/G退出循环，即完成第二步选择。

基于矩阵行列式的具体算法流程如下：

1)初始化：c_i＝0

2)令n＝1，设小区i内的已选用户S_i和当前用户i_k泄露到小区j的干扰信道聚合矩阵为小区i外的已选用户泄漏到小区i的干扰子空间为X_i，小区i内的已选用户的信道矩阵为则对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

3)n＝n+1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足公式(8)，并按照(4)更新已选用户集和用户数，其中，Q_j,_i可以通过公式

计算得到；

4)重复步骤3)直至n＝S＝M/G退出循环。

本发明在基于多小区网络的系统模型下提出集中式用户选择算法和分布式用户选择算法。当在接收端采用ZF接收机时，那么用户信道的理想特征应为：同一小区内的调度用户信道间应该尽量正交且信道幅度尽量大；小区外对本小区的干扰信道应对齐到与本小区的用户信道子空间正交的子空间内。所以本发明提出的用户选择算法以用户间信道的正交性作为选择准则，来逼近数据流在空间上完美分离的理想状态，达到提高系统容量的目的。

本发明分布式用户选择算法中，各个小区的基站处于部分协作模式。每个基站都会选择一个子空间作为本小区受到小区外的干扰信道的对齐子空间，基站间共享各个小区的干扰子空间信息，然后基站根据干扰子空间信息和本小区用户的信道状态信息，独立地进行本小区的用户选择而不依赖于其他小区的已选用户的信息。另外，基站还可以将干扰子空间信息广播给本小区的所有用户，用户再根据自身的有用信道和到其他小区的干扰信道来判断自己能否被调用，最终被调度的用户向基站反馈自身的信道状态信息。

设X_i为第i(i＝1...G)个小区的干扰子空间，其维度是由小区外的干扰用户数I＝M-S和基站天线数M决定的，即由于用户的信道是服从复高斯分布的，信道的方向是随机的，没有特定的结构特征，所以每个小区的基站可以随机选择干扰子空间，X_i可由I个随机产生的正交的M维列单位矢量生成。

本发明的有益效果是通过选择合适的用户集，减少用户间干扰从而有效地提高系统的传输效率。

附图说明

1、图1为本发明的原理框图；

2、图2为本发明接收端处的数据流的理想方向示意图。

具体实施方式

下面结合附图详细说明本发明的优选实施例。

本实施例如图1和图2所示，本实施例以WiFi网络为例进行用户选择，由于 WiFi网络是分布式网络，因此，采用分布式用户选择算法。

1、基于矢量内积的算法流程：

第一步通过用户的干扰信道与其他小区干扰子空间的对齐性选择出一部分用户(或者说从总的K个用户中剔除掉部分用户)，第二步从剩余用户中选择出其有用信道与本小区的干扰子空间、以及与本小区已选用户的信道正交性较好的 S个用户。

设每个小区已选的用户集为每个小区已选的用户数为c_i＝|S_i|，第一步选择在每个小区中选择出K'个用户，其用户集为K_i'，具体算法流程如下：

1)初始化：n＝0,c_i＝0

2)n＝n+1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

更新用户集然后重复步骤2)直至n＝K'，即完成第一步选择。公式度量了用户 i_k到小区j(j≠i)的干扰信道与小区j的干扰子空间的对齐性。

3)令n＝1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

并更新已选用户集和用户数

4)n＝n+1，为小区i内的已选用户的信道矩阵，同样也是小区i内的已选用户泄露到当前用户i_k的干扰信道矩阵，计算H(S_i)的列矢量所生成子空间的正交空间的投影矩阵P(S_i)^⊥

P(S_i)^⊥＝I_M-H(S_i)(H(S_i)^*H(S_i))^-1H(S_i)^* (5)

对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足

并按照(4)更新已选用户集和用户数。重复步骤3)直至n＝S＝M/G退出循环，即完成第二步选择。

1.基于矩阵行列式的算法流程：

对于分布式用户选择算法的设计，本文也提出了利用矩阵行列式进行改进的相应方案，其思想与基于矩阵行列式的集中式用户选择算法类似。不同的是，前者通过计算小区j的干扰子空间的零空间，得到小区j的信号子空间来替代后者中小区j的已选用户的信道矩阵H(S_j)，其中Y_j的列矢量也为正交的单位矢量；并且前者还使用了干扰子空间X_i来代替后者中的干扰信道聚合矩阵则算法流程如下：

1)初始化：c_i＝0；

2)令n＝1，设小区i内的已选用户S_i和当前用户i_k泄露到小区j的干扰信道聚合矩阵为小区i外的已选用户泄漏到小区i的干扰子空间为X_i，小区i内的已选用户的信道矩阵为则对每个小区i，选择用户小区 i的第n个用户使其满足

3)n＝n+1，对每个小区i，选择用户小区i的第n个用户使其满足公式(8)，并按照(4)更新已选用户集和用户数。其中，Q_j,_i通过可以通过公式

计算得到；

重复步骤3)直至n＝S＝M/G退出循环。