孫增友，劉玲玉，張　洋

(東北電力大學 信息工程學院，吉林 吉林 132012)

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基于SLNR-MMSE的協作多點通信系統(tǒng)預編碼算法的研究

孫增友，劉玲玉，張洋

(東北電力大學 信息工程學院，吉林 吉林 132012)

摘要：通過對信號泄露噪聲比預編碼算法和最小均方誤差預編碼算法進行詳細的分析，本文針對這兩種算法的不足，提出了SLNR-MMSE的預編碼算法。通過仿真分析可知，提算法在誤碼率和系統(tǒng)容量方面較其他算法均有一定的優(yōu)勢。

關鍵詞：預編碼算法；信號泄露噪聲比；最小均方誤差；誤碼率；系統(tǒng)容量

在LTE-Advanced系統(tǒng)中引入協作多點(CoMP，coordinated multi-point)通信技術可以降低小區(qū)間干擾，提升系統(tǒng)容量，而預編碼技術作為CoMP的關鍵技術可以抑制用戶之間的干擾，其基本思想是在發(fā)射端利用已經獲得的信道狀態(tài)信息(CSI，channel state information)，得出相應的預編碼矩陣，然后利用這一矩陣對發(fā)送信號進行預處理，從而達到降低系統(tǒng)誤碼率和提高系統(tǒng)容量的目的[1-3]。

目前廣泛研究的預編碼算法主要有線性預編碼算法和非線性預編碼算法兩大類[4-6]。由于非線性預編碼算法的實時性較差且復雜度極高，所以在實際系統(tǒng)中很難應用。常用的線性預編碼算法主要有：迫零(ZF，zero forcing)預編碼算法、最小均方誤差(MMSE，minimum mean square error)預編碼算法、塊對角化(BD，block diagonalization)預編碼算法和信號泄露噪聲比(SLNR，signal-to-leakage and noise ratio)預編碼算法等[7-9]。其中，ZF算法能夠消除用戶自身內部的干擾，但沒有考慮噪聲的影響，使得ZF算法的性能較差。MMSE算法在ZF的基礎上考慮了噪聲的影響，但無法消除用戶間的干擾，使得MMSE算法不是最理想的預編碼算法。SLNR算法雖然能在最大程度上消除噪聲和用戶間的干擾，卻無法消除用戶自身內部的干擾。文獻[10]提出的SLNR-ZF算法雖然能消除所有的干擾，提高系統(tǒng)的性能，但ZF算法的引入會使信道噪聲放大，使得系統(tǒng)的抗噪聲干擾能力很差。本文結合MMSE算法和SLNR預編碼算法的特點，提出了SLNR-MMSE預編碼算法，所提算法的誤碼率明顯降低，系統(tǒng)容量明顯提高。

1系統(tǒng)模型

CoMP系統(tǒng)模型[11]如圖1所示。假設下行CoMP系統(tǒng)由M個基站(BS，base station)、N個用戶(UE，user)組成，且每個基站有nT根發(fā)射天線，每個用戶有nT根接收天線，由此形成(MnT×NnR)的虛擬MIMO系統(tǒng)。

圖1　CoMP系統(tǒng)模型

2多點協作通信技術中主要的預編碼算法

2.1MMSE預編碼算法

MMSE預編碼算法在發(fā)送端完全知道CSI的情況下，求用戶信道矩陣的廣義逆矩陣作為預編碼矩陣。該算法求出的預編碼矩陣與信道矩陣相乘，得出一單位矩陣，使得用戶的數據傳輸在獨立的子信道上，以達到消除用戶自身內部干擾的目的[12]。最小均方誤差預編碼矩陣WMMSE為

(1)

F=diag(f1， f2，…， fk，…， fNnR) ，

(2)

(3)

F的作用是保證發(fā)射功率的標準化，H是信道矩陣，規(guī)范化因子β的引入可以消除噪聲的干擾，σ2是噪聲功率，E0是信號功率，I是單位矩陣。MMSE預編碼算法的優(yōu)點是可以消除用戶自身內部的干擾和噪聲的影響，但它不能消除用戶之間的干擾且該算法要求發(fā)射端天線數總和要大于等于接收端各用戶天線總和，導致其使用范圍有限。

2.2SLNR預編碼算法

SLNR是目標用戶所接收到的信號功率與該目標用戶的泄露功率與噪聲功率的比值[13]。第k個用戶的信泄噪比為

(4)

(5)

SLNR預編碼算法的目的就是求解使SLNR最大的預編碼矩陣，以使接收到的信號功率達到最大，且泄漏到其他用戶的功率和噪聲功率降到最低[14。根據這一思想，可求得第k個用戶SLNR的預編碼矩陣為：

WSLNR-k=argmaxSLNRk =argmaxHkWk2∑Ni=1,i≠kHiWk2+nRσk2

(6)

SLNR預編碼算法對傳輸天線數目沒有限制且實現復雜度低，能在最大程度上消除噪聲和其他用戶的干擾，保證信號的功率，但它卻不能消除用戶自身內部存在的干擾[15-20]。

3SLNR-MMSE預編碼算法

SLNR預編碼算法雖然能在最大程度上消除噪聲和其他用戶的干擾，卻無法消除用戶自身內部的干擾。MMSE預編碼算法能做到將用戶自身內部的干擾去除。在SLNR預編碼算法中引入MMSE預編碼算法，提出改進的SLNR-MMSE算法，理論上可以消除用戶之間、用戶自身內部的干擾以及噪聲。由(6)式可知，所有用戶的信號泄露噪聲比預編碼矩陣為：

WSLNR=[WSLNR-1，WSLNR-2，…，WSLNR-N].

(7)

步驟一：首先將由N個用戶組成的多用戶CoMP信道矩陣分解，分解后的信道為N個相互獨立且并行的單用戶CoMP用戶矩陣Hk(1≤k≤N)。

步驟二：將上述N個獨立的用戶矩陣Hk分別與對應的SLNR預編碼矩陣WSLNR-k相乘可得對應的等效信道矩陣HSLNR-k，該矩陣的計算公式如下：

HSLNR-k=Hk×WSLNR-k，1≤k≤N .

(8)

步驟三：對N個等效信道矩陣HSLNR-k分別進行MMSE預編碼可得新的預編碼矩陣WMMSE-k為：

(9)

Fk=diag(f1， f2，…， fα，…， fNnR) ，

(10)

(11)

其中Fk的作用是保證發(fā)射功率的標準化。

步驟四：將WMMSE-k與原SLNR預編碼矩陣相乘最到WSLNR-MMSE-k，因此所求的SLNR-MMSE預編碼矩陣WSLNR+MMSE為：

WSLNR-MMSE-k=WSLNR-k×WMMSE-k，

(12)

WSLNR-MMSE=[WSLNR-MMSE-1，…，WSLNR-MMSE-k，…，WSLNR-MMSE-N] ，

(13)

由上述可知，將SLNR和MMSE兩種算法結合起來，可以有效的消除用戶之間、用戶自身內部的干擾以及噪聲，降低系統(tǒng)的誤碼率，提高系統(tǒng)容量。

4算法仿真

本實驗在MATLAB仿真環(huán)境下進行，仿真參數來源于3GPP TR36.814，小區(qū)數為3，用戶數為3，每個用戶的接收天線為2，信道為平坦瑞利型信道，具體的仿真參數如表1所示。

表1　仿真參數表

圖2是當天線配置為3×2時SLNR預編碼算法改進前后的誤碼率圖。從圖2可以看出，在0-30 dB的范圍內，隨著信噪比的增加，各預編碼算法的誤碼率呈遞減趨勢。SLNR-MMSE和SLNR-ZF預編碼算法的誤碼率明顯低于MMSE、SLNR的誤碼率，其中信噪比在0-20 dB范圍內，SLNR-MMSE的誤碼率性能明顯優(yōu)于SLNR-ZF；信噪比在20-30 dB范圍內，SLNR-MMSE的誤碼率性能與SLNR-ZF相近。

圖3是當天線配置為3×2時SLNR預編碼算法改進前后的系統(tǒng)容量圖。從圖3可以看出，在0-30dB的范圍內，隨著信噪比的增加，MMSE、SLNR、SLNR-ZF和SLNR-MMSE預編碼算法的系統(tǒng)容量呈遞增趨勢。SLNR-MMSE預編碼算法的系統(tǒng)容量明顯高于MMSE、SLNR和SLNR-ZF的系統(tǒng)容量。

圖2 天線配置為3×2時SLNR預編碼算法改進前后的誤碼率圖3 天線配置為3×2時SLNR預編碼算法改進前后的誤碼率

5結論

本文通過對CoMP系統(tǒng)中經典預編碼算法進行研究，針對MMSE和SLNR算法的缺陷，提出了SLNR-MMSE算法，能消除用戶間、用戶自身內部的干擾以及噪聲，進一步提高系統(tǒng)的性能。通過仿真分析得出，SLNR-MMSE在誤碼率和系統(tǒng)容量方面較其它算法具有一定優(yōu)勢。

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Research on Precoding Algorithm in Coordinated Multi-point Communication System Based on SLNR-MMSE

SUN Zeng-you，LIU Ling-yu，ZHANG Yang

(School of Information Engineering，Northeast Dianli University，Jilin Jilin 132012)

Abstract：Through detailed analysis of signal-to-leakage-and-noise ratio precoding algorithm and minimum mean square error precoding algorithm，this paper proposed SLNR-MMSE precoding algorithm aiming at the disadvantages of signal-to-leakage-and-noise ratio precoding algorithm and minimum mean square error precoding algorithm.Simulation analysis proves that the proposed algorithm has some advantages over other algorithms in bit error rate and system capacity.

Key words：Precoding algorithm；Signal-to-leakage-and-noise ratio；Minimum mean square error；Bit error rate；System capacity

收稿日期：2015-10-11

作者簡介：孫增友(1963-)，男，吉林省吉林市人，東北電力大學信息與工程學院高級工程師，碩士，主要研究方向：無線通信技術、電力通信技術.

文章編號：1005-2992(2016)02-0081-05

中圖分類號：TN914.53

文獻標識碼：A