基于CoMP-JT方案的MMSE-IRC预编码算法*

韩前方，葛文萍，常有宝

基于CoMP-JT方案的MMSE-IRC预编码算法*

韩前方，葛文萍，常有宝

（新疆大学信息科学与工程学院，新疆 乌鲁木齐 830046）

针对LTE-A系统边缘用户存在严重的区间干扰（ICI），而发送端预编码只能减轻用户间干扰，不能降低区间干扰的问题，提出一种基于多点协作技术-联合传输方案（CoMP-JT）的MMSE-IRC预编码算法。该算法在发送端结合MIMO信道特点，利用局部或全局预编码的方式来抑制区间干扰进而提高系统容量，接收端采用干扰抑制合并（IRC）技术来缓解边缘用户的共道干扰（CCI）。仿真结果表明该算法在全局预编码下相对于局部预编码可以有效提高边缘用户吞吐量，降低误码率，而且在共道干扰下MMSE-IRC要比MMSE具有更好的接收性能。

多点协作传输技术 联合传输 全局预编码 最小均方误差 干扰抑制合并

责任编辑：刘妙 liumiao@mbcom.cn

1 引言

通信技术的迅猛发展，3GPP（3rd Generation Partnership Project，3GPP）组织对第三代移动通信系统进行研究并发展成为长期演进（LTE），在其基础上发布Rel-10，又名增强型长期演进，即LTE-Advanced（LTE-A）。为满足LTE-A系统更高的峰值速率和频谱效率，更低的时延和更高的系统容量等需求，LTE-A采用了一系列先进技术包括载波聚合（Carrier Aggregation，CA）、多点协作传输技术（Coordinated Multi-point，CoMP）、增强型干扰协调技术、多天线复用增强技术[1]等。CoMP是LTE-A的先进技术之一，此技术的实现方案主要有联合处理（Joint Processing，JP）和协作调度/波束赋形（Coordinated Scheduling/ Beam-forming，CS/CBF）[2]，其中JP又可分为联合传输（Joint Transmission，JT）和动态小区选择（Dynamic Cell Selection，DCS）。JT是CoMP技术方案的研究热点，因为信号传输是从多个基站以相干结合的有效方式传送给用户，从而实现高信噪比和吞吐量的目标[3]。特别是共道干扰存在时JT是很有效的，此外采用干扰抑制合并（Interference Rejection Combining，IRC）技术[4]也能够缓解共道干扰的影响。

LTE-A系统基于OFDM和MIMO技术，LTE-A系统中下行链路采用正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiple Access，OFDMA）接入方式，此方式虽然利用正交性和独立性可以避免区内的多址干扰，却无法抑制区间干扰（Inter Cell Interference，ICI）。实际应用中为获得高频谱效率，系统常常采用同频组网的方式，这就导致了小区边缘用户会遭受邻近小区的干扰，因而边缘用户的通信质量和吞吐量受到了严重影响。在这样的背景下CoMP技术应运而生，CoMP技术也是LTE-A系统的重要技术之一。在针对LTE-A系统CoMP-JT的研究中，文献[5]提出了CoMP方案中计算开环空间复用框架算法；文献[6]提出了基于开环循环延迟分集（Cyclic Delay Diversity，CDD）预编码和闭环预编码的性能对比；文献[7]提出了K均值聚类算法设计码本的预编码技术，文献[8]提出了分布式自适应调度算法用于JT或者CS/CBF方案。由于这些算法存在较高复杂度和计算量，CoMP技术方案通常采用线性预编码以降低复杂度，局部预编码方式中用户选择的码字矩阵是由各基站的独立信道计算得来，而全局预编码方式中通过两个或多个基站协同配合的联合信道获得需发送的码字矩阵。IRC是基于最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）准则来抑制边缘用户共信道干扰的方法[9]。本文提出了基于多点协作传输技术-联合传输方案（CoMP-JT）的MMSE-IRC预编码算法能够抑制区间干扰从而降低误码率，提升系统容量，并通过仿真实验来验证其可行性。

2 CoMP技术

CoMP技术也称作分布式MIMO技术[10]，该技术利用MIMO空间信道特点能够将干扰信号转换为对小区有用的信号，在多个基站之间引入协作机制，通过协作基站进行干扰处理或者干扰避免，进而为用户提供更高的传输速率。CoMP技术就是利用多小区MIMO技术来解决区间干扰问题的，CoMP技术方案中需要传输一些必要信息用于多个基站的协作和调度，通过对信道状态信息、基站调度信息和用户数据信息等必要信息在协作基站之间共享传输，进而对区间干扰进行有效抑制。

CoMP技术方案主要有三种：

一是联合传输（JT）[11]技术，在CoMP协作集的多个基站可同时向指定用户发送数据，该技术可以提高接收信号质量并且消除来自其他用户的干扰。由香农定理可知在信干噪比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）很低时，提升SINR才能大幅度提升吞吐量，从而提升边缘用户的吞吐量，所以JT技术能够显著改善小区边缘用户的服务质量，JT方案模型如图1所示。JT方案中小区边缘用户接收的信号来自服务基站和远程基站，服务基站可向远程基站传输数据信息。

二是动态小区选择（DCS）技术，DCS技术中考虑信道质量情况和参考信号接收功率等指标进行最佳服务小区的动态选择，以达到提高传输性能的目的，然而DCS却只适用于小区边缘用户，DCS方案模型如图2所示。

三是协作调度/波束赋形（CS/CBF）技术，通过对系统资源进行有效分配，在时间、频率或者空间上减小相邻小区边缘用户对资源使用的冲突。通过协作基站间的波束赋形向量优化和进行基站调度，最大程度减少区间干扰从而提高接收信号的质量。对小区中心用户和边缘用户而言，CS/CBF技术可以较好地提高系统性能，CS/CBF方案如图3所示。

图1 联合传输（JT）

图2 动态小区选择（DCS）

图3 协作调度/波束赋形（CS/CBF）

3 CoMP-JT预编码算法选择

闭环MIMO系统中用户需要选择最佳的预编码矩阵和反馈指数发送给基站，用户需要从服务基站估计增益信道矩阵Hs和接收信号信噪比γ，然后计算码本中每个预编码矩阵的度量并且选择一个最佳指标。常用的指标中包括最小化均方误差（MMSE）、MMSE接收机输出端最大化SINR、MIMO系统容量最大化[12]。前期研究中已经证实这些可选择指标的性能差异非常小，本文将采用基于容量最大化准则的预编码策略。在发射天线数为nt，接收天线数为nr，载波数为k的MIMO系统中，接收的信号表示为：

其中，s(k)是nt×1预设的单位矢量符号，矢量s(k)的协方差矩阵表示如下：Cs=Int×nt，Hsk是nr×nt服务基站的信道矩阵，Ws是nt×nt服务基站的预编码矩阵，vk是nr×1向量表示的加性高斯白噪声（AWGN），其相关信道矩阵表示为：Cv=1/γInt×nt，式中I是单位矩阵，γ是接收信号的平均信噪比。本文假设用户端是理想的信道估计和忽略预编码矩阵的反馈延迟，采用最大容量标准的预编码策略并将其发送给基站。最大容量标准表示为：

3.1 CoMP-JT的局部预编码

JT技术按照接收端信号叠加方式可以分为非相干传输和相干传输，非相干传输是利用各自小区的独立信道通过计算获得各小区所需要的预编码矩阵，再通过协作小区进行传输。非相干传输方案即局部预编码（Local Precoding，LP），LP方案是对每个基站天线到用户天线所构成的局部信道进行预编码。LP方案如图4所示：

图4 CoMP-JT系统局部预编码示意图

CoMP系统包含服务基站和远程基站两类协作基站，接收信号可表示为：

式中，下标r表示远程基站，Ws和Wr表示服务基站的预编码矩阵和远程基站预编码矩阵，Hs和Hr分别表示服务基站信道矩阵和远程基站信道矩阵。

3.2 CoMP-JT的全局预编码

相干传输技术能够获得更大的协作增益，其方法就是全局预编码（Global Precoding，GP）。GP方案是把多个协作小区看作虚拟的MIMO协作信道，MIMO协作信道就是联合信道H，GP算法中是将Hs和Hr两个信道考虑为大小为nr×2nt联合信道H，经过全局预编码之后，接收信号表示为：

Hk是联合信道，W是全局码字，如下表示：

公式(5)中WT是W矩阵的转置，全局预编码矩阵W的选择基于公式(2)将局部信道矩阵改为联合信道矩阵即可。

4 接收机干扰抑制

干扰消除和干扰抑制问题一直以来备受关注，LTE系统在网络端采用CoMP技术或者终端采用MMSE接收机[13]等技术来缓解共信道干扰问题。IRC算法是一种先进的干扰抑制方法，它属于接收分集技术，其原理是对接收信号采用线性合并的方式去除信道的相关性，而抑制不同天线间信道相关性引起的干扰。理论上，其天线接收数量越多干扰消除效果越好。LTE-A中缓解共道干扰是以IRC[14]为标准的。

在共道干扰下，接收信号表示为：

式中，G=HsWs+HrWr表示总期望信号矩阵，同前文所讲一样，s(k)即预设的调制矢量符号，Gi=HiWi表示总干扰矩阵，si(k)表示干扰调制矢量符号，f表示期望信号功率与干扰信号功率之比，干扰预编码矩阵Wi是从LTE-A码本中选择的，期望信号的预编码矩阵Ws和Wr与前文所讲一致。MMSE一般估计表示如下：

式中，Cs=Int×nr是信号的协方差矩阵，Cn是干扰加噪声的协方差矩阵。由干扰加噪声是否相关可分为如下两种：

（1）干扰被视为是不相关的（白噪声），Cn表示为：

则MMSE接收机表示为：

（2）干扰被认为是相关的（有色噪声），Cn表示为：Cn=Ci+Cv。通常情况下干扰协方差矩阵Ci需要估计。为方便计算，本文假设已知理想干扰相关矩阵，Cn表示为：

则MMSE-IRC接收机表示为：

本文将应用CoMP-JT的局部预编码和全局预编码算法，将MMSE接收机和MMSE-IRC接收机下的性能表现进行比较，并通过实验数据证明其算法的优劣性。

5 系统仿真及性能分析

为了分析MMSE-IRC算法所带来的性能优势，仿真对比了MMSE算法，为验证MMSE-IRC算法的可行性，采用Matlab R2014b实验工具进行仿真，在CoMPJT方案中对接收端误码率和系统容量进行了仿真。仿真参数如表1所示：

表1 仿真参数

图5表示不同预编码算法的误码率比较，从仿真结果中可以看出GP-IRC的优势所在。不难看出与MMSE相比，MMSE-IRC在误码率上约有一个数量级的提升，具有更低的误码率。GP-MMSE略优于LP-MMSE，随着信噪比的增加，LP-IRC优于GPMMSE，但是GP-IRC具有更优的性能曲线。以误码率为指标分析，GP-IRC算法比LP-IRC算法至少提高1 dB的性能增益，而这1 dB的性能增益表现在降低1个数量级误码率，这恰恰表现了GP-IRC算法的优势，也验证了MMSE-IRC算法确实有提升之处。

在图6的仿真中，采用基于公式(2)所示的容量最大化预编码策略，以时间遍历系统容量为指标，由仿真结果可知系统容量随着平均信干噪比的增长而线性增长，GP-IRC具有最佳系统容量曲线。在MMSE接收机下，GP-MMSE系统容量高于LP-MMSE，当平均信干噪比高于4 dB，LP-IRC算法优于GP-MMSE。在IRC接收机下，GP-IRC优于LP-IRC，在系统容量同为26 b/s·Hz-1，GP-IRC则需要更小的平均信干噪比，比LP-IRC节约了2 dB，以平均信干噪比为指标分析，MMSE-IRC相比于MMSE的系统容量约提高了5 b/s·Hz-1，MMSE-IRC相较MMSE显示出较好的改进效果。

图5 不同预编码方案的误码率比较

图6 不同预编码方案的系统容量比较

6 结束语

本文针对LTE-A系统中区间干扰问题提出了基于CoMP-JT的MMSE-IRC算法。仿真结果表明，在CoMP-JT方案中全局预编码方案要优于局部预编码方案，与MMSE算法相比，全局预编码结合MMSE-IRC算法具有更低的误码率，能够提高用户信噪比和提升系统容量，从而提高抗干扰能力。虽然全局预编码方案的MMSE-IRC算法具有较好表现，挑战在于权衡取舍联合信道的差异和噪声控制从而实现更好的研究。通过对误码率和系统容量数据的比较，MMSE-IRC算法具备更出色的性能，此研究具有一定的应用前景。

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韩前方：硕士研究生就读于新疆大学信息科学与工程学院，主要研究方向为移动通信。

葛文萍：新疆大学教授，硕士生导师，主要研究方向为光纤通信、数字通信。

常有宝：硕士研究生就读于新疆大学信息科学与工程学院，研究方向为LTE中继技术。

MMSE-IRC Precoding Algorithm Based on CoMP-JT Scheme

HAN Qianfang, GE Wenping, CHANG Youbao
(School of Information Science and Engineering, Xinjiang University, Urumqi 830046, China)

Since LTE-A system cell-edge users suffer from severe ICI, the precoding of transmitter only alleviates the interuser interference and does not decrease the interval interference. A MMSE-IRC precoding algorithm based on Coordinated Multi-Point technique of Joint Transmission scheme (CoMP-JT) was proposed. Combined with MIMO channel characteristics, the local or global precoding scheme is used to suppress the interval interference and improve the system capacity. At the receiver, the interference suppression combined (IRC) technique is used to alleviate co-channel interference (CCI). Simulation results demonstrate the proposed algorithm not only effectively enhances cell-edge users’ throughput and decreases the bit error rate compared with the local precoding under the global precoding, but has the better receiving performance compared with MMSE under CCI.

CoMP joint transmission global precoding MMSE IRC

新疆自治区自然科学基金项目（2012211A013）

2017-03-09

10.3969/j.issn.1006-1010.2017.16.016

TN911

A

1006-1010(2017)16-0081-05

韩前方,葛文萍,常有宝. 基于CoMP-JT方案的MMSE-IRC预编码算法[J]. 移动通信, 2017,41(16): 81-85.