基于干扰对齐的多小区协作关键技术研究

For improving the capacity of OFDMA based cellular systems,it is necessary to solve the intercell interference.MIMO combined with base station cooperation provides a new degree of freedom to deal with this problem and network MIMO becomes a research hotspot.In spite of the broad prospect of network MIMO,it is faced with a lot of challenges such as complexity and system overhead because user data and channal state information must be shared among base stations to realize the joint processing.Interference alignment is a new achievement in the area of information theory.Interference alignment based solution to intercell interference can alleviate the overhead to some extent due to no sharing of data,but channel estimation and feedback overhead is still much larger than noncooperative systems.In this project,key techniques in interference alignment based multi-cell cooperation (IAMCC)systems will be studied.Specifically,channel estimation,pilot pattern optimization,and channel feedback will be investigated in the situation of IAMCC systems,which are foundation and performance guarantee of interference alignment.On the other hand,multi-cell multi-user scheduling will be studied,which is core technology for interferece alignment in multi-cell systems.

为了提高以正交频分复用多址为基本多址技术的蜂窝系统的容量，小区间干扰是必须解决的关键问题。多天线（MIMO）技术和基站协作技术相结合为解决小区间干扰带来了新的自由度，形成了网络MIMO这一研究热点。尽管网络MIMO前景广阔，但由于基站间要共享用户数据信息和信道状态信息以实现联合发送和接收，实际应用时面临复杂度和系统开销等诸多挑战。干扰对齐是近年来信息论领域的重要研究进展，以干扰对齐为基础解决小区间干扰，由于基站间不需要共享数据信息，一定程度上降低了系统开销，但信道估计和反馈开销远比非协作系统要高，并在结构上明显不同。本项目研究基于干扰对齐的多小区协作关键技术:研究多小区协作干扰对齐环境下的信道状态信息估计、导频优化以及有限反馈问题，它们是进行干扰对齐的基础和性能保证；研究基于干扰对齐的多小区协作多用户调度技术，它是多小区系统中进行干扰对齐的核心技术。

(1)提出了一种面向蜂窝网下行用户数据速率需求的自适应干扰对齐设计方案，所提方案在有限反馈下具有好的鲁棒性；当不能获得数据速率请求，提出了次最佳的功率分配算法以实现最大的系统容量，即便在低信噪比条件下，新的功率分配方案可获得与最优的注水算法相近的吞吐量性能，并且可以大幅度提高能量效率。(2) 提出了在信道状态信息、预编码矩阵和解码矩阵同时为非理想反馈的情况下干扰对齐系统的性能统一分析方法，并提出了相对于理想情况的吞吐量损失最小时最优的反馈比特分配方案。传统的性能分析仅考虑某一项信息为非理想的情况，基于统一的性能分析，发现系统的容量主要受限于最差的反馈链接，从而对实际系统反馈链路的设计提供了参考。(3) 提出了MIMO-OFDM系统中基于压缩感知的信道估计最优导频分配方法，有效改进了信道估计性能；进一步提出了分布式压缩感知信道估计中的导频优化设计方法，在相同误比特率性能下，与压缩感知信道估计相比，基于分布式压缩感知的MIMO信道估计改善频谱效率4.7%。(4) 提出了一种基于自适应干扰对齐的认知无线电网络干扰协调新方法。所提出的自适应方法相对于修正的机会干扰对齐与固定模式的干扰对齐具有明显的自由度优势，因而可以有效提高认知用户的容量。