李會雅，劉帥奇，門晉喜

( 1.河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，河北 保定 071002；2.河北省數(shù)字醫(yī)療工程重點實驗室，河北 保定 071002；3.95866部隊 無線電導(dǎo)航教研室，河北 保定 071051)

LTE-A系統(tǒng)中eNodeB端干擾分離技術(shù)

李會雅1,2，劉帥奇1,2，門晉喜3

( 1.河北大學(xué) 電子信息工程學(xué)院，河北 保定 071002；2.河北省數(shù)字醫(yī)療工程重點實驗室，河北 保定 071002；3.95866部隊 無線電導(dǎo)航教研室，河北 保定 071051)

摘要:為了解決LTE-A系統(tǒng)中eNodeB端的同頻干擾問題，提出了一種基于自然梯度算法的干擾信號盲分離算法。首先構(gòu)建eNodeB、蜂窩用戶、D2D用戶之間的干擾場景，詳細分析了復(fù)用蜂窩上行資源時三者接收到的混合信號組成。其次針對eNodeB端的MIMO技術(shù)同時結(jié)合混合信號的構(gòu)成，給出了干擾信號盲分離的系統(tǒng)框圖。仿真結(jié)果表明，步長μ=0.001時，收斂速率較慢，隨著迭代次數(shù)的增加，串音誤差曲線未達到穩(wěn)定狀態(tài)；當(dāng)μ=0.006時，曲線震蕩嚴(yán)重，穩(wěn)定性無法保證；當(dāng)μ=0.002時，曲線趨于穩(wěn)定，串音誤差下降到1 dB，且分離信號與源信號的相關(guān)系數(shù)均達到了99%以上，算法具有很好的分離效果。

關(guān)鍵詞：LTE-A；D2D通信；干擾分離；自然梯度算法

Device-to-Device(D2D)通信技術(shù)是一種在LTE-A系統(tǒng)中允許終端用戶復(fù)用小區(qū)內(nèi)蜂窩用戶的時頻資源來實現(xiàn)端到端通信的新型技術(shù)，D2D的引入可以達到更高的頻譜資源利用率，提升系統(tǒng)吞吐量，已成為5G移動通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。但同時也會給D2D及蜂窩用戶帶來新的干擾，有效地抑制干擾是更好地保障正常通信質(zhì)量的首要任務(wù)，目前的干擾抑制算法主要從資源優(yōu)化和干擾協(xié)調(diào)兩個方面展開。在資源優(yōu)化方面的研究主要包括基于最大化系統(tǒng)速率的資源分配方案[1]，以最大化和速率為目標(biāo)[2]、以所有D2D用戶速率最優(yōu)和可建立D2D數(shù)量最多為目的[3]的功率控制策略，通過不斷調(diào)整SINR門限的分布式功率控制算法[4]，基于拉格朗日對偶和分解迭代方法[5]、MIMO蜂窩系統(tǒng)下滿足固定和非固定最小SINR門限條件下[6]的功率控制方法。針對資源復(fù)用模式選擇問題的研究集中在基于博弈模型(Coalitionalgame)[7-11]、隨機過程[9]、一維距離信息的干擾受限環(huán)設(shè)計[10]、圖論[11]、拉格朗日乘數(shù)法[12]、凸優(yōu)化[13]、整形規(guī)劃[14]、干擾受限區(qū)域(InterferenceLimitedArea，ILA)[15]、地理位置信息[16]、離散時間馬爾科夫鏈模型[17]方面。在干擾協(xié)調(diào)方面，有基于認知無線電的干擾管理方案[18-19]，文獻[20]通過建立干擾表使每個用戶的接入盡量選擇干擾較小的方案，在時間相關(guān)性不大的情況下，得到降低干擾的效果。文獻[21]通過監(jiān)聽獲得干擾信號的先驗信息，再利用干擾重構(gòu)技術(shù)消除干擾信號。

而實際通信系統(tǒng)中干擾信號為隨機信號，事先無法監(jiān)聽其準(zhǔn)確的先驗信息。本文以LTE-A移動通信系統(tǒng)及D2D技術(shù)為基礎(chǔ)，分析復(fù)用不同蜂窩資源情形下的蜂窩-D2D通信應(yīng)用場景及干擾信號對蜂窩及D2D用戶的影響，深入研究干擾信號與有用信號分離問題的數(shù)學(xué)模型，提出了一種有用信號、干擾信號、信道衰落模型先驗知識未知情況下，僅由接收到的混合信號，基于自然梯度算法的干擾信號與有用信號分離算法，在終端直接提取出有用信號。進一步減小小區(qū)阻塞，提高系統(tǒng)吞吐量，推動D2D通信在未來移動通信網(wǎng)絡(luò)中的應(yīng)用。

1蜂窩-D2D干擾場景

LTE-A移動通信系統(tǒng)的干擾信號由來自于同一時頻資源上的其他信號和環(huán)境噪聲組成。其中，本蜂窩小區(qū)內(nèi)D2D用戶與蜂窩用戶、eNodeB與D2D用戶之間均存在干擾信號，使用同一時頻資源鄰近蜂窩小區(qū)的蜂窩及D2D用戶也會對本蜂窩小區(qū)產(chǎn)生干擾信號。本文就復(fù)用不同蜂窩資源方式下的干擾模型進行分析。假設(shè)當(dāng)前蜂窩小區(qū)的基站為eNB1，此小區(qū)內(nèi)的蜂窩用戶為UE1，D2D用戶為R-UE1、D-UE1，其中R-UE1為D-UE1提供中繼服務(wù)，R-UE1與D-UE1之間和UE1與eNB1之間使用的時頻資源相同。在基站eNB1覆蓋的小區(qū)中R-UE1除了要向eNB1傳送自己的信息外，還要把從D-UE1接收到的信息轉(zhuǎn)發(fā)給基站eNB1。鄰近復(fù)用同一頻率資源蜂窩小區(qū)的基站為eNB2，此小區(qū)內(nèi)的蜂窩用戶為UE2，D2D用戶為R-UE2、D-UE2，其中R-UE2為D-UE2提供中繼服務(wù)，R-UE2與D-UE2之間和UE2與eNB2之間使用的時頻資源相同，且UE2、R-UE2、D-UE2均處于小區(qū)的邊緣。其中，基站eNB2覆蓋的小區(qū)中UE2、R-UE2、D-UE2三者之間及分別與eNB2的信號關(guān)系與基站eNB1覆蓋的小區(qū)相同，為簡潔起見，未在圖1及圖2中標(biāo)出。

圖1　 復(fù)用上行時隙的上行中繼

圖2　 復(fù)用上行時隙的下行中繼

如圖1所示，eNB1接收到的混合信號由UE1的有用信號、D-UE1的干擾信號、UE2的干擾信號組成；R-UE1接收到的混合信號由D-UE1的有用信號、UE1的干擾信號、D-UE2的干擾信號、UE2的干擾信號組成。

如圖2所示，eNB1接收到的混合信號由UE1的有用信號、R-UE1的干擾信號、UE2的干擾信號、R-UE2的干擾信號組成；D-UE1接收到的信號由R-UE1的有用信號、UE1的干擾信號、R-UE2的干擾信號、UE2的干擾信號組成。

綜上可知，混合信號由一個有用信號和幾個干擾信號組成，本文采用線性瞬時混合模型來描述混合信號與源信號之間的關(guān)系。

2基于自然梯度算法的eNodeB端干擾盲分離方案

基于自然梯度算法[22-23]的eNodeB端干擾盲分離系統(tǒng)框圖如圖3所示。

圖3　基于自然梯度算法的eNodeB端干擾盲分離系統(tǒng)框圖

S=[s1,s2,…,sn]T為n個發(fā)射天線的源信號向量組成的未知源信號矩陣，各個源信號向量可寫為si=[si1,si2,…，siQ](1≤i≤n)，Q為采樣點個數(shù)。A為m×n階未知線性瞬時混合矩陣，由第i個發(fā)射天線到第j個接收天線路徑上的衰減，可寫為aij(1≤i≤n,1≤j≤m)；X=[x1,x2,…,xm]T為混合信號向量組成的混合信號矩陣，各個混合信號向量可寫為xj=[xj1,xj2,…,xjQ](1≤j≤m)；N=[n1,n2,…,nm]T為噪聲信號向量組成的噪聲信號矩陣，各個噪聲信號向量可寫為nj=[nj1,nj2,…,njQ](1≤j≤m)。

Y=[y1,y2,…,ym]T為通過m個接收天線采集得到的觀測信號向量組成的觀測信號矩陣，各個觀測信號向量可寫為yj=[yj1,yj2,…，yjQ](1≤j≤m)。觀測信號與源信號、混合矩陣及噪聲信號的矩陣表示，即

Y=AS+N

(1)

本文中采用K-L散度作為獨立性的測度，設(shè)各分離信號之間依賴性最小，統(tǒng)計獨立性最大時的分離矩陣為最佳分離矩陣W,自然梯度算法的迭代公式如

(2)

式中：W為分離矩陣；μ為步長因子；Z(k)為分離信號；I為單位矩陣；f(·)為非線性函數(shù)。

3仿真結(jié)果與性能分析

3.1仿真實驗

由于LTE-A中的MIMO技術(shù)要求相鄰天線間距要遠大于電波波長且各對收發(fā)天線間的傳輸信道互不相關(guān)，移動終端受限于質(zhì)量、體積、功耗等因素，安裝多個天線難于實現(xiàn)。而eNodeB可擁有更多的天線配置，eNodeB端最多支持8根天線。本文在仿真過程中，針對eNodeB端支持4根天線，而終端用戶僅擁有一根天線的情況?；鶐г葱盘枮镼PSK調(diào)制信號，其時域波形仿真示意圖如圖4所示。

(3)

eNodeB端觀測到的混合信號時域波形仿真示意圖如圖5所示。

圖4　 基帶源信號時域波形仿真示意圖

圖5　eNodeB端的混合信號時域波形仿真示意圖

設(shè)步長μ分別為0.001，0.002和0.006時的分離信號的時域波形仿真示意圖分別如圖6～8所示。

3.2分離結(jié)果分析

3.2.1串音誤差分析

采用串音誤差F作為評價分離效果的性能指標(biāo)，如

(4)

圖6　μ=0.001時分離信號時域仿真示意圖

圖7　μ=0.002的分離信號波形

由圖9可知，當(dāng)μ=0.001時，隨著迭代次數(shù)的增加，曲線下降趨勢明顯，但收斂速度慢且未達到穩(wěn)定狀態(tài)，需要的樣本數(shù)量和計算量大。當(dāng)μ=0.006時，曲線震蕩嚴(yán)重且發(fā)散，收斂速度與穩(wěn)定性均無法保證。相比較而言，當(dāng)μ=0.002時曲線下降速度較快，迭代次數(shù)達到4 000時，趨于穩(wěn)定，誤差為1dB左右，分離效果相對較好。由此可見，步長的選擇對分離信號性能的影響較大。

3.2.2相似系數(shù)

采用分離信號與源信號的相似度即相似系數(shù)作為

圖8　μ=0.006的分離信號波形

圖9　不同步長μ情況下的串音誤差仿真示意圖

評價分離效果的性能指標(biāo)。在3種不同步長情況下的相似系數(shù)計算結(jié)果如表1所示。

表1　相似系數(shù)與步長的關(guān)系

由表1可以看出，μ=0.002時，源信號和分離信號的相似度最高，分離效果最好，與用串音誤差得到的結(jié)果一致。通過求相似系數(shù)可以解決分離信號排列順序不確定的問題。對于某一源信號分別與4個分離信號求相關(guān)度，比較4個相似系數(shù)可確定其對應(yīng)的分離信號，以此類推，則可以確定所有源信號與分離信號的對應(yīng)關(guān)系。此外，根據(jù)相似系數(shù)的正負性還可適當(dāng)?shù)胤崔D(zhuǎn)信號得到源信號地最佳分離信號。

4結(jié)論

本文研究了自然梯度算法在LTE-A系統(tǒng)中eNodeB端抑制同頻干擾的應(yīng)用。首先建立分離矩陣和步長因子的的非線性關(guān)系，然后沿著自然梯度的方向確定非線性函數(shù)以及合適的步長，其次利用分離矩陣的迭代公式在3個不同的步長下分離得出源信號，最后以串音誤差和相似系數(shù)作為評價指標(biāo)評價分離效果。本文算法不僅能夠很好地分離出了源信號，并進一步通過相似系數(shù)確定了源信號與分離信號的對應(yīng)關(guān)系，解決了盲源分離算法分離信號排列順序不確定的問題。但在下行鏈路上，用戶端天線只有一個，接收到的混合信號個數(shù)小于源信號的個數(shù)，屬于單通道情況，如何實現(xiàn)D2D端同頻干擾的分離是下一步要研究的工作。

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李會雅(1981— )，女，講師，主研信號分離技術(shù)、數(shù)字信號處理；

劉帥奇(1986— ),副教授,主研計算視覺、多維信號處理，為本文通訊作者；

門晉喜(1980— ),講師，主研無線電通信。

責(zé)任編輯：許盈

InterferenceseparationtechnologyofeNodeBterminalinLTE-Asystem

LIHuiya1,2，LIUShuaiqi1,2，MENJinxi3

(1.College of Electron and Information, Hebei University, Hebei Baoding 071002, China; 2. Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, Hebei Baoding 071002, China;3.Department of Radio Navigation，95866 PLA Troops，Hebei Baoding 071051,China )

Abstract:In order to solve the same frequency interference of eNodeB terminal in LTE-A system, a blind separation algorithm based on the natural gradient algorithm is proposed. Firstly, the interference scene among eNodeB, cellular user and D2D user is constructed, and the received hybrid signal of those is analyzed when multiplexing cellular uplink resource. Secondly, the MIMO technology of eNodeB terminal is combined with the composition of the received hybrid signal, the block diagram of the blind separate is proposed. The simulation results show that, convergence speed is slow when μ=0.001 and crosstalk error curve is not reach steady state with the increase of the number of iterations; stability isn’t guaranteed when μ=0.006;the crosstalk error curve tends to be stable and crosstalk error fells to 1 dB when μ=0.002,the correlation coefficient of separation signal and source signal reach more than 99%, the algorithm has a good separation effect.

Key words:LTE-A; D2D communication; interference separation; natural gradient algorithm

中圖分類號:TN911.7

文獻標(biāo)志碼:A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.03.013

基金項目：河北省自然科學(xué)基金項目(F2014201168)；保定市科學(xué)技術(shù)研究與發(fā)展指導(dǎo)計劃項目(14ZG036)；河北大學(xué)第八批教學(xué)改革研究課題項目(“基于工程教育認證的通信工程專業(yè)實踐能力培養(yǎng)機制研究”)；河北大學(xué)自然科學(xué)研究計劃項目(2014-303)；河北大學(xué)實驗室開發(fā)項目(sy2015009；sy2015057)；2015年度河北省科技計劃自籌經(jīng)費項目(15210409)

作者簡介：

收稿日期：2015-06-19

文獻引用格式：李會雅，劉帥奇，門晉喜.LTE-A系統(tǒng)中eNodeB端干擾分離技術(shù)[J].電視技術(shù)，2016,40(3):60-64.

LIHY,LIUSQ,MENJX.InterferenceseparationtechnologyofeNodeBterminalinLTE-Asystem[J].Videoengineering，2016，40(3)：60-64.