迭代均衡和干扰对齐的种在MIMO HetNets不完美的CSI

文摘

在本文中,我们考虑这样一个场景,几个小细胞工作在同样的宏单元的覆盖范围和频谱。源于小细胞的信号(宏单元)用户如果不小心处理将产生有害干扰到宏单元(小细胞)。解决这个问题干扰对齐和迭代均衡技术。利用IA所有小细胞(宏单元)用户产生的干扰对齐在低维子空间,在宏单元(小细胞)。这大大降低了资源分配的数量,使两个系统的共存。然而,完美的IA需要的可用性错误信道状态信息(CSI)发射器。由于CSI错误可以有巨大的性能退化由于不完美的校准。因为在这工作IA预编码器是基于不完美的CSI,一种有效的迭代在接收机端空频均衡设计应对剩余干扰对齐。结果表明,迭代均衡健壮完美CSI和删除有效干扰不一致产生的干扰。接近匹配滤波器结合性能,很少的迭代次数。

1。介绍

小细胞的运营商正在考虑部署(例如,微微细胞和家庭基站)在其宏单元应对指数对数据流量的需求验证在过去年1,2]。然而,更高的网络致密化也有其局限性。更多的细胞单位面积导致更高水平的干扰,因此系统性能退化(2,3]。处理这种干扰,小细胞必须重用宏单元的资源,由于宏单元是光谱的所有者。

利用空间域是特别重要的在处理干涉一个基于异构的网络环境。Zero-forcing (ZF)是最常用的技术来处理干扰。ZF是通过插入一个空的方向终端受干扰。干扰对齐(IA)是另一个选项来处理这种类型的干扰,尤其是当干扰是由多个终端。IA是一个线性预编码技术,管理这种类型的调整多端干涉的干涉以及低维子空间,而目标信号空间跨越不同的子空间。干扰的频道,IA已被证明实现自由度外约束(4,5]。封闭的解决方案只能在一些特定的情况下(6),而对于一般情况下IA的方法是基于迭代方法(6- - - - - -8]。在[6),提出了两种迭代算法,利用无线网络实现IA互惠的只有当地渠道知识在每个节点。一个收敛的交替最小化方法提出了IA (7]。在[8)作者提出了两种算法,优化预编码子空间,最大化数据率的性能,同时保持了可实现的自由度。

在异构网络环境中,在(工作9- - - - - -12]研究了IA一些技术处理小细胞产生的干扰用户终端向宏单元(ut)。在[9IA]作者提出了一个新方案,先后创建了传输波束形成向量为小细胞终端和macro-BS假设他们有不同的发射天线的数量。工作(10]研究了IA技术与不同层次的系统信息交换。在[11)的可用空间维度离开宏单元被用来传输数据小细胞。在这个工作只有一个宏单元UT预计每副载波发射机和完美的CSI是可用的。产生的干扰小细胞排列在一个宏单元接收到信号子空间正交的子空间。IA预编码器的设计在有限信息交换一直在分析解决(13),基于窄带异构网络。

单载波频分多址(SC-FDMA) peak-to-average低功率比(地表铺面)比OFDMA (14]。随着移动终端低功耗设备SC-FDMA已经被采用,上行,作为当前的多路访问计划长期演进(LTE)细胞系统(13]。也是一种很有前途的解决方案技术高数据率在未来的蜂窝系统上行通信。单载波频域均衡(SC-FDE)被广泛认为是一个很好的替代OFDM,尤其是对宽带无线系统的上行15,16]。基于SC-FDE的方案可以是线性或非线性。优化线性频域均衡(FDE)广泛用于传统SC-FDE方案。然而,患有高残余干扰水平,导致表现不佳,也就是,几分贝的匹配滤波器绑定(地铁消防队)[17]。另一方面,非线性FDE即使不遭受这种缺点更加复杂。出于这个原因,一般非线性FDE的设计和判决反馈FDE特别是迭代块判决反馈均衡(IB-DFE)是最有前途的非线性FDE [17最近引起重大关注。IB-DFE最初提出了(18)和扩展了范围广泛的场景在过去几年,介于多样性场景中,多路复用米姆,和mc - cdma系统,和其他很多(19- - - - - -26]。

贡献。在本文中,我们设计一个实用、高效的多层IA-precoding迭代空频均衡方法来应对剩余intertier对准干扰,造成的不完美的知识CSI的终端。论文的主要贡献如下。(我)我们扩展的工作11通过考虑一个更一般的和现实的情况下,在宏单元每副载波服务多个用户。提出的方案在14),是由假设宏单元设计只提供一个用户。因此,我们使用IA对齐生成的干扰以及两个预定义的子空间(一个宏单元的,另一个用于小细胞)。这些子空间认为是提前知道在两个细胞。此外,一般认为相反(天线终端数量11),计划是为一组特定的天线。(2)提出迭代均衡方案设计考虑明确不完美的CSI,相反(14),完美的CSI是假定。此外,随着SC-FDMA终端也容易产生载波间干扰(ICI)均衡器的设计不仅考虑残余干扰也是ICI。(3)此外,一个简单而准确semianalytical方法提出了获得该接收机结构的性能。

结果证明该迭代算法与不完美的CSI达到良好的性能,因为它有效地消除了残余intertier干扰产生的不良干扰对齐。此外,该方案实现性能接近匹配滤波器结合,只有2 - 4迭代。这意味着方案小细胞的用户可以在相同频谱共存的宏单元没有重大干扰,即使在不完美的CSI的知识,和温和的复杂性。

组织。本文组织如下。部分2给出了系统模型。节3我们开始通过设计IA预编码器。然后详细介绍该接收机结构和semianalytical方法获取性能进行了探讨。部分4主要介绍了仿真结果。结论将在部分5。

符号。黑体大写字母表示矩阵和粗体小写字母表示列向量。的操作和代表埃尔米特矩阵的转置和跟踪。代表序列长度。是单位矩阵的尺寸吗。代表一个跨度矩阵的零空间矩阵的列。和表示元素的向量和条目的对角矩阵,分别。索引和是用来代表小细胞和宏单元,分别。

2。系统模型

让我们考虑小细胞工作在相同频谱和覆盖范围的一个宏单元,如图1。宏观和小细胞终端使用SC-FDMA与访问技术副载波。宏单元服务UT和每个小细胞提供一个UT。在下面,宏单元用户终端是计价和UT小细胞。该指数是用来表示一个给定的副载波的可用。

2.1。宏单元系统

在宏单元b生产相关,BS,每个天线的数量是和,分别。接收到的频域信号(即。,after cyclic prefix removal and FFT operation) at the macrocell BS on the副载波由 在哪里和块矩阵;也就是说,和。表示之间的信道矩阵和b副载波。 代表所有宏单元的串联UTs(小细胞UT)传输信号th副载波,高斯白噪声的方差。表示每个宏单元终端发送的流数量和表示每个小细胞终端所发送的流的数量。

宏,是由传输信号 在哪里是序列的离散傅里叶变换(DFT),是一个统一的线性预编码器吗,表示数据的矢量符号传播在副载波。数据来自一个象征-QAM星座。是的元素是谁的平均功率受限。

2.2。小细胞

每个小细胞有一个接入点(AP)和一个关联的UT。假设每个AP和UT配备和天线,分别。接收到的信号在频域中央单位,所有APs信号的联合处理完成,和副载波是 在哪里和表示整个APs的生产小细胞之间的通道和通道之间的宏单元UTs APs的分别th副载波。矩阵,在那里和代表之间的信道矩阵th小细胞和美联社。这同样适用于信道矩阵。零均值高斯白噪声的方差吗。在小细胞传递信号通过线性映射吗: 序列是数据的DFT符号,。数据来自一个象征-QAM星座。预编码器的是统一的;也就是说,。

3所示。预编码器和均衡器的设计

在本节中,我们设计了IA预编码器和考虑,派生出新的迭代频域均衡器ICI和残余intertier干扰。由于对称的情况认为,我们只会描述在生产小细胞IA预编码器的设计和宏观的迭代均衡器BS。

3.1。信号量化

计算小细胞预编码器的知识跨越层通道是必需的。在下面,我们假设这些信息提供了相应的量化后小细胞: 在哪里代表一个量化函数和运算符和表示的真实和虚构的部分。在下一节中,我们将只考虑统一亦然水平之间的等距的剪裁的水平和。执行一个矩阵元素的量子化明智的。

3.2。预编码器设计

设计小细胞UT预编码器我们用IA和执行所有包含在矩阵的列空间干扰。干扰子空间矩阵可能是优化的一些系统度量最大化。为简单起见,我们认为这个矩阵相应的随机选择一个给定的概率分布,以所有终端。的预编码器可以数学描述 在哪里表示定义的子空间的正交补矩阵。随机矩阵的使用减少了需要两层之间的信息交换。

3.3。迭代Macro-Cell均衡器的设计

均衡器必须处理ICI和intertier干扰。基于线性均衡器对SC-FDMA表现不佳的系统,由于残余ICI,因此他们也不适合异构系统。因此,我们考虑一个迭代的非线性均衡器,IB-DFE,同时应对ICI intertier和干扰。

在图2我们提出的IB-DFE接收机结构,迭代。接收到的信号副载波,th迭代,IDFT操作,之前 在哪里。表示前馈矩阵和反馈矩阵。序列探测器输出的IDFT吗。为规范化QPSK星座(例如,)的平均价值(见[23)), 在哪里 扩展到其他星座被认为是在24]。困难的决定与数据相关联的象征是 它可以显示,在那里是零均值误差向量和一个对角关联矩阵。的相关系数计算th长度数据块 这个标量代表一个估计的可靠性的措施th相关长度数据块th迭代,可以约的 在哪里

对于一个给定的迭代中,我们已经看到了矩阵迭代非线性均衡器的特点是和,选择最小化平均误比特率(BER)。与灰色QPSK星座映射的数量大约是(23] 在哪里表示功能和表示在频域采样均方误差,这是由

一些数学运算之后,它可以显示(15可以减少)

不同的关联矩阵(16)是由 与和是数据的相关矩阵符号和残留噪声,分别。表示量化引入的噪声过程的力量,这是假定近似高斯分布。

为了优化迭代的参数均衡器,矩阵和,我们使用指标的平均误码率(14)。这个优化问题可能在数学上制定如下: 拉格朗日和Karush-Kuhn-Tucker(马)条件27,28的优化问题(18),分别 在哪里是拉格朗日乘数。优化问题的解决方案(18)是 在哪里,是拉格朗日乘数,量化噪声功率。在第一次迭代矩阵和向量分别为零矩阵和一个零向量,。

正如上面所讨论的,宏单元生产预编码器和迭代均衡器使用铜可以很容易地获得通过遵循相同的程序用于计算小细胞生产预编码器和宏单元BS均衡器,分别。

semianalytical方法在于使用(16)和(17)获得的平均估计误码率;看到(14)。相对的复杂性,每个迭代接收机的结构类似于线性MMSE均衡器,因为大部分的复杂性来自于矩阵求逆计算前馈系数。因此,提出的额外的复杂性接收器的数量基本上是由均衡器迭代。

4所示。性能结果

在本节中,我们访问的性能提出了多层IA-precoding和IB-DFE技术。天线的数量macro-BS macro-UTs,小细胞APs和小细胞UTs将,,,,分别。每个用户终端,包括宏观和小细胞ut,传送一个流;也就是说,。生产宏单元的数量和小细胞将的数量。块和FFT大小设置并与灰色映射采用QPSK。每个发射机和接收机之间的通道对不相关的和严重time-dispersive,每一个丰富多路径传播和不相关的不同的多径瑞利衰落组件。具体来说,我们假设符号间隔的路径与统一的功率延迟概要文件和不相关瑞利衰落。可以得到相同的结论对于其他多径衰落信道,如果分离多路径组件的数量很高。此外,我们假设在接收机端完美CSI(跨越层渠道是量子化的)和同步。我们使用作为绩效评估的指标平均误比特率(BER)的函数,表示平均能量表示片面噪声功率谱密度。为了比较我们还包括地铁消防队。

让我们首先考虑没有跨越层量化。在数据3和4我们现在结果宏单元和小细胞(即。,分别在铜)。在这两个数据,我们目前的结果第一,第二和第四迭代的迭代均衡器。地铁消防队的曲线也策划作为基准。的第一次迭代IB-DFE减少基于线性MMSE均衡器,和分别为零矩阵和一个零向量,。随着迭代次数的增加该方法改进的性能。第四次迭代和高信噪比性能达到接近地铁消防队。这表明所提出的多层IA结合IB-DFE有效地消除了生成的ICI和intertier干扰。此外,semianalytical近似相当精确。事实上,在第一个迭代,基于IB-DFE均衡器减少线性MMSE频域均衡器,他们几乎重叠。这是一个的结果的准确性提出semianalytical高斯假设,推导出的结果。与丰富的多路径传播inter-symbol-interference高度time-dispersive渠道(ISI)很高,因此感兴趣的信号可能会认为高斯。然而,在第二个和第四个迭代三军情报局已经显著降低。因此,剩余的高斯近似ISI不太准确,主要为低值。

现在让我们考虑量化的情况。结果本例中给出的数据5和6分别为宏单元和中央单位。对于这种情况,由于量化生产过程之间存在残余干扰信号,可能系统性能有显著影响。从这些数据,我们可以验证semianalytic结果仍接近模拟获得的。此外,我们只有四个迭代和6位达到接近地铁消防队的性能。我们也可以看到,当我们有一个迭代中有一个显著的性能退化从4比特6-bit性能自interuser干扰增加量化比特数量减少。第四次迭代的性能下降4位,6位曲线较低,这意味着增加均衡器的迭代的数量大大减少固有噪声的影响引入的量化。此外,我们只有四个迭代和6位达到接近地铁消防队的性能和我们确认的量化比特数增加了该方法的性能改善。只有6位实现性能非常接近unquantized第四迭代方法,甚至非常接近地铁消防队。

通过比较结果在小细胞的宏观我们验证的性能宏观略小细胞退化相比。这一事实源于铜可用的额外的自由度,macro-BS相比。macro-BS有3个天线和铜有4个天线,从每个聚合美联社2。

5。结论

在本文中,我们提出了利用IA结合迭代空频均衡使共存的一组宏单元的覆盖范围内的小细胞。频率复用的人考虑。利用IA intertier /系统干扰对齐在一个预定义的子空间,在两个细胞。然而,由于只有不完美的信道的可用性知识在用户终端一致性差,这导致了严重的干扰。处理这种类型的干扰我们提出适应的IB-DFE单层多层场景。为实现这一目标的优化迭代均衡器是由考虑这些额外的干扰。我们也提出一个准确semianalytical方法获得的性能提出方案。结果表明,IA-precoding作品与迭代均衡允许close-to-optimum空间分集增益;即为考虑场景4迭代有足以实现接近地铁消防队的性能。因此,该均衡器是intertier健壮的干扰,适合处理intertier干扰异构网络的限制。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是支持的葡萄牙Fundacao para Ciencia e Tecnologia (FCT) COPWIN (PTDC / EEI-TEL / 1417/2012),属(PTDC / EEI-TEL / 2990/2012),和HETCOP (UID / EEA / 50008/2013)项目。d . Castanheira工作支持下FCT博士后格兰特SFRH /桶/ 95375/2013。

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