袁 紅 梅

(江蘇聯(lián)合職業(yè)技術學院無錫機電分院，江蘇 無錫 214028)

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基于低秩空間的低復雜度干擾對齊算法研究

袁 紅 梅

(江蘇聯(lián)合職業(yè)技術學院無錫機電分院，江蘇 無錫 214028)

摘要：低秩空間的干擾對齊算法對無線通信網絡的干擾抑制效果較好，但因其高復雜度而難以得到廣泛應用。針對該算法高復雜度的缺點，提出對干擾系統(tǒng)內所有IA收發(fā)濾波并行處理的優(yōu)化算法，并通過拉格朗日條件極值得到該算法的理論容量上界，最后進行算例仿真對比。結果表明，該優(yōu)化算法能夠在保證網絡容量的條件下，降低算法的復雜度。

關鍵詞：干擾對齊； 低復雜度； 網絡容量； 低秩空間

隨著通信用戶數(shù)量的激增，用戶之間的同道干擾已成為無線通信質量快速發(fā)展的瓶頸。干擾對齊(Interference Alignment，縮寫為IA)技術為解決此瓶頸問題提供了新的途徑，其在干擾信道中具有獨特的優(yōu)越性，可達到干擾信道系統(tǒng)的最高自由度，得到其最大化網絡容量。干擾對齊技術的基本原理，首先是在發(fā)送端設計預編碼器，并利用預編碼器處理發(fā)送信號，再借助接收濾波器分離出有用信號與干擾信號，進而將有用信號限制在接收信號范圍之內，而另一部分干擾信號則被限制在接收信號范圍之外，由此實現(xiàn)干擾對齊。

大多數(shù)學者的研究對象主要為基于單小區(qū)多輸入多輸出MIMO系統(tǒng)或多小區(qū)MIMO系統(tǒng)。有的學者研究了多小區(qū)多用戶系統(tǒng)的干擾對齊技術，針對該系統(tǒng)的用戶數(shù)量、天線數(shù)目較大的工況，提出新的干擾對齊算法，計算出了系統(tǒng)的最大可達容量[1-4]。有的學者以MIMO系統(tǒng)為研究對象，提出了MIMO X信道的干擾對齊算法，該算法能達到系統(tǒng)的最高自由度[5-6]。有的學者以單小區(qū)MIMO系統(tǒng)為研究對象，給出了一種滿足該系統(tǒng)干擾對齊技術基本條件的干擾對齊算法[7]。有的學者以基站干擾方式為研究對象，提出了一種新的分布式非線性干擾對齊算法，通過分析迭代方式求解預編碼器和接收濾波器，分析小區(qū)信道對基站干擾對齊算法的影響[8]。

隨著小區(qū)數(shù)量增多，當用戶密集時，算法的復雜度將加大，由此帶來的運算高消耗非常不利于算法的實際應用。實現(xiàn)非線性干擾對齊算法的低復雜度優(yōu)化，是使干擾對齊算法得以廣泛應用的關鍵技術?；诖耍敬窝芯刻岢鲆环N基于低秩空間的低復雜度干擾對齊算法，并將其應用于無線信號的干擾求解。

1干擾對齊算法的低復雜度優(yōu)化

首先，為了降低干擾信道中的干擾信號，需要將干擾信號約束在一定空間內，可通過干擾信號矩陣的秩得到最小化系統(tǒng)：

(1)

=conv{rank[blkdiag(I[1],…,I[K])]}

(2)

(3)

式中：H[k,j]表示用戶j和發(fā)送端k之間的信道，其元素滿足均值為0、方差為1的復高斯分布；U[k]表示第k個小區(qū)內的高斯白噪聲，其元素分布滿足U[k]～N(0,σ2I);V[j]表示小區(qū)j內基站的發(fā)送信號;d表示系統(tǒng)最大可用空間。

根據式(3)可以得到干擾矩陣最小的Kd個奇異值之和，進而達到最小化干擾空間的目的。通過對目標函數(shù)的優(yōu)化，只需進行一次干擾對齊處理就能求得所有的預編碼濾波器和接收濾波器，這大大節(jié)約了算法重復迭代耗費的時間。

為了降低約束條件的復雜度，引入干擾矩陣的凸包絡函數(shù)，推導出IA約束條件的閉式表達式：

rank(S[k])=rank[U[k]H[k,k]V[k]]

(4)

其有用信號的凸包絡函數(shù)可表示為：

=conv{rank[blkdiag(S[1],…,S[K])]}

=Kd

(5)

由式(4)、(5)可將干擾對齊算法的模型進一步簡化為：

(6)

可見，改進算法對原低秩干擾對齊算法中的目標函數(shù)及其約束條件實現(xiàn)了優(yōu)化。

2最優(yōu)容量的求解

基于IA模型的式(6)為一個非線性最優(yōu)化問題，并且滿足庫恩-塔克(KKT)條件，故可根據拉格朗日條件極值定理求得其最優(yōu)解。式(6)的目標函數(shù)和約束條件可寫為：

(7)

=Kd

(8)

根據拉格朗日函數(shù)定義：

L(x1,x2,λ)=f(x1,x2)+λ(g(x1,x2)-c)

(9)

式中：f(x1,x2)為目標函數(shù)；g(x1,x2)為約束函數(shù)；λ為拉格朗日乘子。

構造式(6)的拉格朗日方程為：

(10)

對式(10)的各個變量求偏導數(shù)，可得到海瑟矩陣行列式：

(11)

若|H|>0，且矩陣中各個元素都大于零，則(U[i],V[i])為極小值點，此時網絡容量達到其理論上限。

3仿真結果分析

為了驗證所提算法的有效性，在此以多小區(qū)通信系統(tǒng)為研究對象，分別仿真計算出多小區(qū)通信系統(tǒng)理論容量，從而對比分析出優(yōu)化前、后IA算法的性能。仿真算例具體參數(shù)如下：選取7個小區(qū)，每個小區(qū)的用戶數(shù)量為2，算法的迭代次數(shù)分別設置為1和100，仿真結果如圖1和圖2所示。

圖1和圖2的通信系統(tǒng)自由度分別為3和4，收發(fā)天線分別為4×4和8×4。其中，IA表示原干擾對齊算法的網絡容量，opt-IA代表優(yōu)化之后的干擾對齊算法的網絡容量，up-bound of opt-IA代表優(yōu)化后干擾對齊算法的理論網絡容量上界。

圖1　多小區(qū)網絡容量仿真圖(一)

圖2　多小區(qū)網絡容量仿真圖(二)

表1所示為優(yōu)化前、后運行時間。當系統(tǒng)的自由度相同且算法迭代次數(shù)一致時，應用優(yōu)化前、后的算法分別計算系統(tǒng)運行時間。

表1　系統(tǒng)優(yōu)化前、后運行時間　s

通過以上對比可知，干擾對齊算法在經過低復雜度優(yōu)化后，大大縮短了計算時間，而且優(yōu)化后的算法降低干擾網絡自由度。

4結語

本次研究針對干擾對齊算法特性，引入凸包絡函數(shù)，對系統(tǒng)中所有的編碼矩陣進行初始化，并計算出系統(tǒng)的接收濾波矩陣，實現(xiàn)了干擾對齊算法的低復雜度優(yōu)化，解決了非線性干擾對齊算法復雜度過高的問題。通過拉格朗日非線性方程的條件極值計算方法，推導出了該干擾對齊算法的理論網絡容量上界，給出了該算法的最優(yōu)容量，對算法的實際應用有一定的指導作用。

參考文獻

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Research on Low Complex Interference Alignment Algorithm Based on the Low Rank Space

YUANHongmei

(Electromechanical Vocational and Technical School, Jiangsu Union Technical Institute, Wuxi Jiangsu 214028, China)

Abstract:Interference alignment algorithm based on the low rank space is very meaningful for heterogeneous network. However, its high complexity makes it difficult to obtain a wide range of practical applications. In order to reduce the complexity of the algorithm, this paper proposes all IA transceiver interference filtering system within parallel processing optimization algorithm, and obtains theoretical capacity of the algorithm boundaries by Lagrange Extreme conditions. Finally, it also conducted numerical simulation examples comparison. The results show that the optimization algorithm can ensure the system capacity under conditions and achieve low complexity algorithm.

Key words:Interference Alignment; low complexity; network capacity; low rank space

收稿日期：2015-11-10

基金項目：江蘇省高校品牌專業(yè)建設工程資助項目“基于3G技術的高職電子技術課程移動學習策略研究”(22700)

作者簡介：袁紅梅(1979-)，女，淮安人，講師，研究方向為電子與通信。

中圖分類號：TN911

文獻標識碼：A

文章編號：1673-1980(2016)02-0117-04