大规模无线网络中的可扩展干扰协同技术研究

With the rapid development of the mobile internet and internet of things, wireless communications will be confronted of explosive growth of service requirements in the future. Large-scale wireless network is an effective approach to improve network capacity. However, with the constraints of channel state information (CSI) acquirement overhead, extendibility of interference coordination is a critical problem in large-scale wireless networks. In traditional solutions, CSI is considered to be a mathematical random variable, and the extendibility is improved by using local CSI or CSI with error. The system gain is limited. This project is aimed to explore a new approach to improve the extendibility of interference coordination. Based on the physical mechanism of CSI formation, hierarchical characteristics of wireless channels is considered. Channel parameters are divided into three classes: static, slow-varying, rapidly varying, and are treated differently. The main research work includes: 1) study the capacity extremity under hierarchical channel parameters, 2) propose cooperative transmission optimization algorithms to reach the capacity extremity, and 3) explore progressive CSI acquirement strategy. The physical characteristics of electromagnetic propagation and wireless transmission optimization are combined in the project, and the research will provide principle support for uncovering the coordination mechanism of large-scale wireless networks.

随着移动互联网和物联网的飞速发展，未来无线通信网络仍将面临爆炸式业务增长需求。大规模无线网络是进一步提升网络容量的有效途径，但受到信道状态信息（CSI）获取开销的限制，大规模无线网络中的干扰协同面临可扩展性难题。传统方法将CSI视为数学上的随机变量，通过采用局部的或有误差的CSI条件，提高干扰协同的可扩展性，但系统增益受限。本项目从产生CSI的物理机理出发，考虑大规模无线网络信道的层次化结构特性，区别对待静态/慢变/快变的信道参数，探索提升干扰协同可扩展性的新方法。主要研究内容包括：1）研究层析化信道参数下系统的容量极限，2）提出逼近容量的协同传输优化算法，3）探索渐进式信道参数获取策略。本项目将电磁传播的物理特性与无线传输优化相结合，将为揭示大规模多天线的协作机理提供基础性支撑。

随着移动互联网和物联网的飞速发展，未来无线通信网络仍将面临爆炸式业务增长需求。大规模无线网络是进一步提升网络容量的有效途径，但受到信道状态信息（CSI）获取开销的限制，大规模无线网络中的干扰协同面临可扩展性难题。传统方法将CSI视为数学上的随机变量，通过采用局部的或有误差的CSI条件，提高干扰协同的可扩展性，但系统增益受限。本项目从产生CSI的物理机理出发，考虑大规模无线网络信道的层次化结构特性，区别对待静态/慢变/快变的信道参数，探索提升干扰协同可扩展性的新方法。.面向典型的大规模无线网络部署与应用场景，考虑系统拓扑、传播环境、用户分布等场景特征，借助随机矩阵理论，提出了典型层次化信道参数下的系统容量表达式。所提的容量表达式为层次化信道参数条件下的大规模无线网络提供了一种精确的性能度量。.适应性地构建层次化CSI条件，并基于层次化信道参数条件下系统容量表达研究结果，借助凸优化、非凸优化、整数规划等数学工具，提出了逼近系统性能极限的协同传输优化方法，为典型场景下的大规模无线网络提供了低复杂度协同传输方案。.考虑大规模无线网络运行机制与拓扑动态变化特性，结合层次化信道条件下系统容量表达及优化协同传输方法，基于网络场景特点提出了渐进式CSI获取策略与实现方法。基于所提策略与方法，大规模无线网络的性能可得到大幅提升。.随着5G的推进及未来大规模无线网络建设，干扰协同的可扩展性已逐渐成为瓶颈问题。本项目探索的大规模干扰协同新方法，能够为我国未来网络建设提供理论指导与技术支撑。.相关研究成果发表论文18篇，其中SCI收录8篇，包括通信领域著名期刊IEEE Transactions on Vehicular Technology（影响因子5.339）以及IEEE ICC、IEEE GLOBECOM等无线通信领域旗舰会议论文多篇。申请国家发明专利5项，获得软件著作权登记1项。获得IEEE WOCC 2019国际会议最佳论文奖，IEEE ICCI*CC’20最佳论文奖， IEEE WCSP 2020最佳论文奖，以及基金委信息学部主办的空间信息网络学术论坛优秀论文奖1项。