双层异构网络下多用户干扰对齐算法

杨敬文, 李　莉, 邱　昊

(上海师范大学 信息与机电工程学院,上海 200234)



双层异构网络下多用户干扰对齐算法

杨敬文, 李莉, 邱昊

(上海师范大学 信息与机电工程学院,上海 200234)

摘要:针对多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的网络环境,基于干扰对齐技术,提出了一种双层预编码方案,首先定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差(MMSE)准则输出,仿真结果表明所提算法使得毫微微蜂窝网络的吞吐量相较于单层MMSE算法在信噪比为0～30 dB区间内平均提高了3 bps/Hz.

关键词:干扰对齐; 双层异构网络; 毫微微蜂窝; 最小均方误差

0引言

随着室内用户对室内通信的重视程度越来越高,必然会有更多的用户选择在家庭安装毫微微蜂窝基站,随着毫微微蜂窝在小区中数量的提升,在考虑毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络之间干扰的同时,各个毫微微蜂窝之间的干扰也不容忽视.加之无线用户的逐年递增,普通干扰对齐技术单一的一层预编码与后置编码已经不足以应对复杂网络环境下的交错干扰,如何针对多用户多基站情形下的异构网络进行干扰管理是干扰对齐算法推广和普及的制约因素之一.文献[1]提出了一种双层异构网络中对于下行链路的干扰对齐,优化了宏蜂窝网络的下行链路速率,保证了宏蜂窝用户的服务质量.文献[2]提出了一种仅需牺牲主用户网络小部分的吞吐量但能极大增加次用户网络吞吐量的干扰对齐算法.文献[3]针对异构网络中的开放用户群和封闭用户群这两种模式,提出了一种分层的干扰对齐.

但上述文献算法均未对多个毫微微蜂窝基站共同作用于同一小区的情形加以讨论与优化.本文作者基于上述文献的部分结论,将重点放在多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存的无线网络环境中,基于多用户多基站模型,提出了一种针对多用户的干扰对齐算法:在一个小区中覆盖了一个宏蜂窝基站和多个毫微微蜂窝基站,定义宏蜂窝网络对毫微微蜂窝网络造成的干扰为跨层干扰,毫微微蜂窝网络之间的干扰为同层干扰,利用不同的编码方式分别处理跨层干扰与同层干扰,实验结果表明了该算法在保证了误码率的同时,提高了毫微微蜂窝网络的吞吐量.

1系统模型

图1　多用户多基站双层异构网络覆盖示意图

图1为多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共同覆盖下的小区示意图,宏蜂窝基站(MBS)覆盖半径为R的整个小区,毫微微蜂窝基站(FBS)覆盖半径为r,多个宏蜂窝用户(MU)随机的分布在小区覆盖范围之内,各个毫微微蜂窝基站中均拥有一个毫微微蜂窝用户(FU)与其进行通信,与MU不同,FU位置相对局限在与其通信的FBS覆盖范围之内.

具体干扰模型如图2所示,设定在该通信场景中M个宏蜂窝用户(MU1,…,MUM)与一个宏蜂窝基站进行通信,K个毫微微蜂窝对应K个毫微微蜂窝基站(BS1,BS2,…,BSK),每个毫微微蜂窝拥有1个毫微微蜂窝用户,记为FUk(k=1,2,…,K);其中,FUk(k=1,2,…,K)、MUm(m=1,2,…,M)各自具有Nt根发射天线,毫微微蜂窝基站、宏蜂窝基站各自具有Nf根接收天线.

图2　多用户多基站双层异构网络干扰模型

在此通信场景中,分析各个FBS的干扰来源,主要由下面两部分组成:一方面,由于宏蜂窝网络的作用范围,MU与MBS进行通信时会对各个FBS造成干扰,即跨层干扰;另一方面,而各个FBS与其对应的FU进行通信时,同样会对其他FBS造成干扰,也就是同层之间的相互干扰.

2多用户干扰对齐算法

因为干扰信号来源复杂,为了便于区分,定义hkm(Nf×Nt)为第m(m=1,2,…,M)个MU到第k(k=1,2,…,K) 个FBS的信道系数矩阵;设定Hij(Nf×Nt)为第j个FU到第i个FBS的信道系数矩阵(i,j=1,2,…,K),各毫微微蜂窝用户与宏蜂窝用户的发送端对各自发射信号进行归一化处理,使其发射信号均值为0,方差为1.记FUk的发射信号为sk;BSk接收到的噪声向量记做nk,维数是Nf×1,服从均值为0,方差为σ2的高斯分布,E(nk×(nk)H)=σ2I,I为Nf阶的单位矩阵.

首先,设计MUm预编码矩阵Tm(Nt×1),使得所有毫微微蜂窝基站所受宏蜂窝用户的总干扰噪声功率Jsum最小:

(1)

其中,Jk为第k个毫微微蜂窝基站受到来自M个宏蜂窝用户的干扰加噪声的平均功率:

(2)

对Jsum求梯度,令▽Jsum=0,得到:

(3)

所得矩阵R中的分量Tm即为MUm上的预编码(m=1,2,…,M);

设计FUk上的预编码wk,维数是Nt×1;设计BSk上的干扰抑制矩阵gk,维数是Nf×1;第k个毫微微蜂窝基站接收端信号均方误差计为εk,表示为:

(4)

则在功率受限的条件下,使所有毫微微蜂窝基站接收端信号均方误差最小[4],即:

(5)

由于εk为凸,所以上式必存在唯一解wk、gk,可以通过牛顿迭代有效的找到,具体求解过程如下:

1:初始化编码矩阵wk;

2:计算干扰抑制矩阵gk:

(6)

3:根据矩阵gk求得编码矩阵wk:

(7)

4:重复上述计算gk和wk的步骤直至εk收敛所得wk、gk即为所求解.

至此,分别求出了毫微微蜂窝、宏蜂窝用户的预编码以及毫微微蜂窝基站的后置编码,下一节将通过仿真结果具体表明该算法的有效性.

3实验结果与分析

本节涉及的仿真场景为:在多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共同覆盖下的小区系统模型中,包括2个宏蜂窝用户与1个宏蜂窝基站进行通信,2个毫微微蜂窝对应2个毫微微蜂窝基站.每个毫微微蜂窝拥有1个毫微微蜂窝用户,其中,毫微微蜂窝用户与宏蜂窝用户各自具有3根发射天线,毫微微蜂窝基站、宏蜂窝基站各自具有3根接收天线.

为了验证该编码方式的可靠性,首先针对运用了该算法后毫微微蜂窝网络的误码率进行了仿真,仿真结果如图3所示,在采用了所提的多用户干扰对齐预编码后,各个毫微微蜂窝网络的误码率随着信噪比的提高下降明显,在信噪比为20dB左右时已经低于10-3,表明了该编码方式的可行性.

接下来,为了验证所提算法为毫微微蜂窝网络系统性能带来的提升,针对使用了本算法、文献[4]所提MMSE干扰对齐算法和未使用干扰对齐算法这3种方式对毫微微蜂窝网络的吞吐量进行了仿真.如图4所示,采用了本算法后,吞吐量曲线随着信噪比的增长其增长趋势明显,文献[4]所提MMSE干扰对齐算法的曲线在信噪比达到15dB时增长趋于平缓.本算法比文献[4]所提MMSE算法在信噪比为0～30dB区间内平均提高了3bps/Hz,体现了本算法的优越性,而未采用干扰对齐算法的吞吐量曲线随着信噪比的增长却无任何增益,如果不对干扰加以抑制,会对整个通信系统带来严重的影响.进一步说明了研究多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存下的多用户干扰管理预编码技术具有十分重要的现实意义.

图3　两个毫微微蜂窝网络误码率仿真图

图4　两个毫微微蜂窝网络吞吐量仿真图

4总结

本文作者主要探究了多个毫微微蜂窝网络与宏蜂窝网络共存下的多用户干扰管理预编码技术,研究了一种双层异构网络下多用户干扰对齐算法——分别对毫微微蜂窝用户和宏蜂窝用户进行预编码,宏蜂窝用户的预编码使得跨层干扰最小,使之可比拟于背景噪声,毫微微蜂窝用户的预编码与毫微微蜂窝基站的后置编码进行迭代,以最小均方误差准则输出,在保证信噪比在10dB时毫微微蜂窝网络的误码率低于10-3.毫微微蜂窝的吞吐量比文献[4]所提MMSE算法在信噪比为0～30dB区间内平均提高了3bps/Hz,保证了毫微微蜂窝用户的服务质量.但本文作者并没有将宏蜂窝基站所受来自毫微微用户的干扰考虑其中,在下一步的研究中,将会在重点放在如何设计出兼顾宏蜂窝基站与毫微微蜂窝基站的干扰对齐预编码中.

参考文献:

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[3]Shin W,Noh W,Jang K,et al.Hierarchical interference alignment for downlink heterogeneous networks [J].IEEE Transactions on Wireless Communications,2012,11(12):4549-4559.

[4]Schmidt D A,Shi C,Berry R A,et al.Minimum mean squared error interference alignment [J].Asilomar Conference on Signals,2009,59(9):2616-2626.

[5]李莉,杨敬文,周小平.一种认知双层异构网络系统下的干扰管理策略:201410314568[P].2014-10-29.

[6]Wu Z,Jiang L,Ren G,et al.A novel joint spatial-code clustered interference alignment scheme for large-scale wireless sensor networks [J].Sensors,2015,15(1):1964-1997.

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[9]Rao X,Ruan L,Lau V K N.Limited feedback design for interference alignment on MIMO Interference networks with heterogeneous path loss and spatial Correlations [J].IEEE Transactions on Signal Processing,2013,61(10):2598-2607.

[10]Lertwiram N,Popovski P,Sakaguchi K.A Study of trade-off between opportunistic resource allocation and interference alignment in femtocell scenarios [J].Wireless Communications Letters IEEE,2012,1(4):356-359.

[11]李莉,杨敬文,王珍.异构网络下的干扰管理预编码技术:201510319826.9[P].2015-12-28.

(责任编辑：包震宇)

Multiple-users interference alignment base ontwo-tired heterogeneous networks

YANG Jingwen, LI li, QIU Hao

(College of Information,Mechanical and Electrical Engineering,Shanghai Normal University,Shanghai 200234,China)

Abstract:Interference alignment is a novel interference alignment way,which is popular in interference management of two-tiered heterogeneous networks.Based Interference alignment technique,a two level precoding scheme has been presented to solve the interference in the case of muti-femtocell network coexist with macrocell network.First we define co-layer interference as the interference between femtocell and femtocell,correspondingly,we define cross-layer interference as the interference between macrocell and femtocell,and use precoders at macrocell users and femtocell users respectively.The precoders of macrocell users minimize the cross-layer interference,and output of iteration between precoders of femtocell users and post code of base station bases on mean square error minimization algorithm,which would be used to handle co-layer interference,thus it will reduce interference of femtocell at last and ensure the QoS of femtocell users.

Key words:interference alignment; two-tiered heterogeneous networks; femtocell; MMSE

中图分类号:TN 929.5

文献标志码:A

文章编号:1000-5137(2016)02-0150-05

通信作者:李莉,中国上海市徐汇区桂林路100号,上海师范大学信息与机电工程学院,邮编:200234,E-mail:lilyxuan@shnu.edu.cn

基金项目:国家自然科学基金项目(61503251)

收稿日期:2016-01-06