一种异构网中基于全双工通信的跨层串行干扰删除方法

摘要

本发明公开了一种异构网中基于全双工通信的跨层串行干扰删除方法，属于无线通信技术领域。所述方法包括全双工微基站信息获取、微基站验证串行干扰删除的可行性、微基站计算发射信号的加权值、微基站向微用户发送加权的训练信号、判断fSICIC的可行性并反馈调整信息和权重，微基站根据接收的调整信息和权重调整发射信号。本发明所提出的基于全双工的串行干扰删除技术只需要每个微基站独立完成，不需要宏基站的协作，可以在不降低宏用户性能的前提下，有效提高微用户的性能。与现有的fICIC技术相比，所提出的方法能够更加有效的消除强干扰；与现有半双工模式下的SIC技术相比，所提出的方法具有更广泛的适用场景。

主权项

一种异构网中基于全双工通信的跨层串行干扰删除方法，其特征在于：包括以下几个步骤，第一步，全双工微基站信息获取；所述信息包括宏基站到微基站、宏基站到微用户、微基站到微用户的信道以及全双工微基站的自干扰信道、微基站全双工自干扰删除模块的处理时延、微基站和宏基站到微用户的信道传播时延差、以及干扰信号的调制编码方式；第二步，微基站验证串行干扰删除的可行性：1)根据干扰信号的调制编码方式，微基站计算解调干扰信号所需的干信噪比，记为γ_M；2)在微基站最大发射功率约束条件下，求用户端的最大干信噪比ISNR；3)判断ISNR的最大值ISNR_m和解调干扰信号所需的干信噪比γ_M的大小，若ISNR_m≤γ_M,则，fSICIC技术可行，进入第三步；否则fSICIC技术不可行，应使用现有的eICIC或fICIC方法来抑制跨层干扰；第三步，微基站计算发射信号的加权值：1)微基站的发射信号x_s是其接收到的信号y_s和其发送给微用户的有用信号s_s的加权和，表示为：式中w_I和w_D分别为微基站接收信号和发送给微用户有用信号的权重，f是载波频率，t₁是微基站中全双工自干扰删除模块的处理延时；2)权重的计算：考虑微基站的发射功率约束以及求解干扰信号的ISNR约束，以微用户的信干噪比SINR最大化为准则，最优的权重w_I和w_D通过求解如下问题得到：$\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{w_I,w_D}{\max }& SINR=\frac{{\left|h_{su}\right|}^2{\left|w_D\right|}^2}{{\left|h_{su}\right|}^2{\left|w_I\right|}^2(P_{out}{\sigma }_e^2+{\sigma }_n^2)+{\sigma }_n^2}\end{array}---\left(4a\right)\\ \begin{array}{cc}s.t.& P_{out}=\frac{{\left|w_I\right|}^2({\left|h_{ms}\right|}^2+{\sigma }_n^2)+{\left|w_D\right|}^2}{1-{\left|w_I\right|}^2{\sigma }_e^2}\le P_s\end{array}---\left(4b\right)\end{array}$式中P_out是微基站的发射功率，t₂是微基站和宏基站到达微用户处的传播延时；在以下两种情况下，把最优的权重w_I和w_D分别记为w_I^*和w_D^*，具有不同的取值，分别为：A.当时，W_I^*的模值为|w_I^*|＝0，w_D^*的模值为w_D^*的相位为0；B.当时，公式(4a)～(4c)，转换为：$\begin{array}{c}\begin{array}{cc}\underset{\left|w_I\right|,P_{out}}{\max }& SINR=\frac{P_{out}{\left|h_{su}\right|}^2-{\left|h_{ms}\right|}^2{\left|h_{su}\right|}^2{\left|w_I\right|}^2+{\sigma }_n^2}{{\left|h_{su}\right|}^2{\left|w_I\right|}^2(P_{out}{\sigma }_e^2+{\sigma }_n^2)+{\sigma }_n^2}-1\end{array}---\left(5a\right)\\ \begin{array}{cc}s.t.& \frac{1}{{\left|h_{su}\right|}^2}\left(\frac{{\left|h_{mu}\right|}^2}{{\gamma }_M}-{\sigma }_n^2\right)\le P_{out}\le P_s\end{array}---\left(5b\right)\\ P_{out}=\frac{{\left(\right(P_{out}+1\left)\right|h_{ms}\left|\right|h_{su}\left|\right|w_I|+|h_{mu}\left|\right)}^2}{({\gamma }_M+1){\gamma }_M{\left|h_{su}\right|}^2}+\frac{{\left|h_{mu}\right|}^2}{({\gamma }_M+1){\left|h_{su}\right|}^2}-\frac{{\sigma }_n^2}{{\left|h_{su}\right|}^2}.---\left(5c\right)\end{array}$把(5c)代入到目标函数(5a)中，结果用表示，式中A(|w_I|)是|w_I|的二次多项式，B(|w_I|)是|w_I|的四次多项式，约束条件(5c)重新写为c≤|w_I|≤d，式中c和d是两个常数，由式(5c)和(5b)得到；因此，公式(5a)～(5c)简化为：$\begin{array}{cc}\underset{\left|w_I\right|}{\max }& \frac{A\left(\right|w_I\left|\right)}{B\left(\right|w_I\left|\right)}-1\end{array}---\left(6a\right)$s.t.c≤|w_I|≤d.   (6b)公式(6a)和(6b)采用二分法进行求解；二分法迭代收敛时对应的|w_I|记为即公式(5a)～(5c)的最优解，即|w_I^*|；进而，由式(5c)得P_out，代入(4b)得到|w_D^*|；同时，w_I^*的相位为w_D^*的相位为0；第四步，微基站向微用户发送加权的训练信号：微基站在两个时隙向微用户分别发送和w_D^*z，其中z是微基站和微用户均已知的原始训练信号，和w_D^*分别是两次发送的训练信号的权值；微用户根据接收到的加权干扰信号，估计出加权后的等效信道，即和第五步，微基站向微用户发送信号：微基站将得到的权重w_I^*和w_D^*代入公式(3)，构造出微基站的发射信号x_s，并发送给微用户；第六步，微用户判断fSICIC的可行性并反馈调整信息和权重：微用户首先计算实际干信噪比，记为ISNR′，计算公式如下：式中y_u为微用户的接收信号，E{·}表示计算均值；然后，比较ISNR′与γ_M的大小：若ISNR′≥γ_M，即fSICIC可行，则微用户向微基站反馈二进制指示标量α＝1；否则，fSICIC不可行，微用户向微基站反馈α＝0和期望的有用信号的权值w_D′，其中w_D′的计算公式如下：第七步，微基站根据接收的调整信息和权重调整发射信号：如果α＝1，则微基站根据第三步计算的权重继续向微用户发送数据；否则，将第三步中计算得到的权重w_D^*替换为w_D′，并回到第四步。