彭大芹等

【摘要】 在LTE-A系統(tǒng)中引入了多點協(xié)作（CoMP）技術(shù)，它能夠有效降低小區(qū)間干擾，提升系統(tǒng)吞吐量，它可以看做是一個協(xié)作的多用戶MIMO系統(tǒng)，但是每個用戶會同時接收到有用信息和來自其他用戶的干擾。而采用預(yù)編碼方案可以有效消除MIMO用戶之間的干擾。本文重點研究了基于CoMP技術(shù)所使用的經(jīng)典預(yù)編碼算法，并在此基礎(chǔ)上，提出了結(jié)合SLNR和SVD兩種算法優(yōu)勢的改進算法，該算法可以同時消除用戶間以及用戶內(nèi)的多天線干擾，使系統(tǒng)容量進一步提升。

【關(guān)鍵詞】 LTE-Advnaced 多點協(xié)作技術(shù) SLNR算法 SVD算法

LTE-A系統(tǒng)大幅度地提升了峰值速率，平均頻譜效率與小區(qū)邊緣頻譜效率等指標(biāo)。但是要更進一步的提升系統(tǒng)性能一定要考慮小區(qū)間的干擾問題，為此引入了多點協(xié)作（CoMP）傳輸技術(shù)[1]。

一、預(yù)編碼技術(shù)

預(yù)編碼是一種滿足空間分集和空間復(fù)用增益的技術(shù)，其在信號處理中有非線性預(yù)編碼和線性預(yù)編碼兩類不同的數(shù)學(xué)處理方式。其中，非線性預(yù)編碼是在發(fā)射端采用取模的運算方式對信號做非線性處理，而線性預(yù)編碼是對信號做矩陣乘法運算等線性變換。所以線性預(yù)編碼用數(shù)學(xué)方式可表示如下形式[3]：

（2.1）

（2.2）

其中y表示接受向量，H為空間信道矩陣，n為噪聲向量，W為預(yù)編碼矩陣，HR為經(jīng)過預(yù)編碼后的等效空間信道矩陣。

常用的預(yù)編碼算法有迫零（ZF）算法，最小均方誤差（MMSE）準(zhǔn)則算法，信漏噪比（SLNR）算法與塊對角化（BD）算法等[4]。通過分析可知：ZF算法計算簡單，還能夠有效地消除用戶自身帶來的多天線干擾，但是它不考慮噪聲所造成的影響，因此性能最差。而MMSE算法則是在ZF算法的前提下改進得到的，它考慮了噪聲的影響能獲得比ZF算法更加優(yōu)越的性能。而BD算法則是以消除用戶間的干擾為目標(biāo)，其性能與ZF算法相比有一定程度的提高，但是無法消除自身天線產(chǎn)生的干擾。此外，ZF算法和BD算法存在共同的缺陷，即不能消除噪聲的影響，且它們都對天線數(shù)有一定的限制，若使用這些算法，只有通過提供足夠的自由度才能將用戶間的共道干擾置為0。相比之下，SLNR算法在天線數(shù)方面沒有限制，而且它在某些情況下能夠同時為更多的用戶服務(wù)，并保證信漏比達到最大，保證了系統(tǒng)的性能。但SLNR算法的缺點是其計算過程較為復(fù)雜，而且該算法也跟BD算法一樣無法消除用戶自身的干擾。

二、改進的預(yù)編碼技術(shù)

2.1 SLNR-SVD算法

文獻[5]介紹了一種SLNR-ZF改進算法，該算法是在SLNR預(yù)編碼算法基礎(chǔ)上使用了ZF算法以進一步提升性能，但是ZF算法無法消除噪聲，對系統(tǒng)性能的提升有限。因此本文根據(jù)SLNR-ZF算法，研究了一種性能更優(yōu)的SLNR-SVD算法。

假設(shè)第k個用戶的SLNR預(yù)編碼矩陣為WSLNR_k，與式（3.2）使用相同的方法讓其與用戶矩陣HR相乘，可以得到新的矩陣HSLNR_k。對這個矩陣進行奇異值分解，可以得到：

（3.5）

其中，USLNR_k、VSLNR_k都是Nt階的酉矩陣，SSLNR_k為Nt×Nt的奇異值矩陣，此時

求得一個Nt×Nt階的SVD預(yù)編碼矩陣WSVD_k=VSLNR_k

將其與原SLNR預(yù)編碼矩陣相乘最后得到WSLNRSVD_k，因此所求的SLNR-SVD預(yù)編碼矩陣WSLNRSVD為：

（3.6）

（3.7）

采用此預(yù)編碼算法的系統(tǒng)，在每個UEk端進行檢測之前都需要分別乘以矩陣，由于使

用了SLNR預(yù)編碼算法已經(jīng)讓

HiWSLNRSVD_k=0 （i≠k），所以假設(shè)信道分解成n個SU-CoMP的MIMO信道后，對于第k個信道的信道模型為：

（3.8）

因此可得到檢測信號如下：

（3.9）

其中SSLNR_k是由矩陣HSLNR_k的奇異值組成一個對角矩陣。

這樣SLNR和SVD兩種預(yù)編碼技術(shù)結(jié)合的SLNR-SVD預(yù)編碼矩陣，不僅通過使用SLNR算法消除了用戶之間的干擾，同時使用SVD算法進行MIMO特征波束成型來提高系統(tǒng)容量，并且還抑制了每個數(shù)據(jù)流之間的干擾。

三、總結(jié)

本章首先介紹了基于CoMP技術(shù)的一些經(jīng)典預(yù)編碼算法，并在結(jié)合SVD算法和SLNR算法的條件下，研究了一種新的改進算法。SLNR-SVD預(yù)編碼矩陣，是在SLNR算法的基礎(chǔ)上，同時使用SVD算法來提高系統(tǒng)容量，并且抑制了每個數(shù)據(jù)流之間的干擾。與經(jīng)典算法相比能夠更加有效地改善系統(tǒng)性能，尤其是小區(qū)邊緣用戶的系統(tǒng)性能。

參 考 文 獻

[1]徐凱.LTE-Advanced系統(tǒng)中小區(qū)間干擾協(xié)調(diào)技術(shù)的研究[D].南京.南京郵電大學(xué).2011.15-20

[2]CHEN Zhilin，HOU Xueying，HAN Shengqian，YANG Chenyang，Gang Wang，Ming Lei.Low complexity channel estimation in TDD coordinated multi-point transmission systems[C].