基于信干噪比反馈的多基站协作预编码

协同多点传输技术综述

协同多点传输技术综述摘要协同多点(CoMP )传输技术是下一代无线通信 LTE-A 的核心技术之一。

该技术通过多个传输点之间的合作为终端用户提供高性能的数据服务，对于实现系统整体性能的提升和小区边缘用户的服务质量的改善都有着非常重要的意义。

本文首先介绍CoMP 技术的实现背景，其次对该技术的主要实现方式和应用场景进行详尽描述，最后通过仿真结果给出CoMP 技术的性能特性，并讨论 CoMP 技术在实际应用中存在的问题。

1. 引言随着无线数据业务的发展，特别是移动互联网、物联网时代的到来，如何提供高速、高质量的无线数据传输服务成为当今移动通信领域的所面临的重要课题。

同时，由于无线频谱资源的有限性，如何提高单位频谱的利用率无疑是解决高速无线数据传输问题的核心所在。

在第三代合作伙伴(3GPP 提出的长期技术演进(LTE 版本8( Release 8)中，通过使用正交频分复用技术和多天线( MIMO )技术使的系统容量大幅提升，并且实现全网基于 IP 协议的分组交换技术 [1-2]。

然而，虽然LTE 系统在小区内使用 OFDM 技术能够有效的避免小区内的同频干扰，但LTE 多采用同频组网，小区边缘用户很容易受到相邻小区的干扰，导致小区边缘用户性能较差 []。

为了进一步满足国际电联(ITU )对第四代无线通信系统的要求，3GPP 在2008年3月正式开始了 LTE-Advaneed 的研究项目阶段。

相对于 LTE, LTE-A 中引进了几项关键技术如载波聚合，增强型多天线，中继技术和协同多点( CoMP )传输技术。

其中， CoMP 技术作为改善小区边缘用户服务质量,提升系统整体性能的关键技术引起了业界的广泛关注。

CoMP 技术又称为“网络 MIMO 技术”、“多小区MIMO 技术”或“多小协作技术”[3]。

该技术的核心思想是通过处于不同地理位置的多个传输点之间的合作来避免相邻基站之间的干扰或将干扰转换为对用户有用信号, 以合作的方式实现用户性能的改善。

连续迭代优化SLNR准则的下行多用户MIMO预编码

＝
一
用户选择能进一步提升系统性能＿Ｊ文献［１１．０１采用一１
种协作的迭代非线性ＴＰ的预编码方案平衡各用户Ｈ
Ｈｗｓ皿∑ ＷＳ＋ｔ￣ｉｉ＋ｋ礼ｋ
≠ｔ
（１）
的信干噪比，取得了更好的误码率性能．文献［１１基于２
最大化和速率准则，出了一种收发两端同时迭代优提
他所有用户的共信道干扰之和为该用户的泄漏，将有效信号与泄漏、噪声之和的比值最大化，并以此作为
发送预编码矩阵的选取标准，对发射或接收天线数目没有严格约束，得了更好的系统性能，取适用场景更
』．泛
Ｍ］￣Ｔ以及ｔ｛ｔ分别代表第ｉ用户的数据符号、噪，个
Ａｂｓｒｃ：Ｉｈｅｄｗｎｌｋｏｕｔ－ｓｒＭＩ０ｙｔｍ．ｎａｐｒｐｉｔｒ－ｏｉｇａｇｒｔｍｓｎｅｄｄｔｔａｔｎｔｏｉｆａｍｌｉｕｅＭｎｓｓｅａｐｏｒａｅｐｅｃｄｎｌｏｉｈｉｅｅｏ
声向量和预编码矩阵；ｉ为基站对第ｉ用户发送的个
一
在多用户ＭＩＭＯ实际系统中，小区内的用户数目般远大于基站的发送天线数，基站可以从中选择部分通信质量较好的用户同时进行数据传输，通过
并行数据流数目；ｔ是独立的单位变量；８．噪声ｎ，是ｉＪ零均值分布、方差为的复高斯变量．第ｉ个用户的接收信号向量为
第２９卷第３期
２１年５０１月

基于预编码方案的多小区多用户MIMO系统干扰抑制研究

ｗ（Ｉ１ｗ
一１．）Ｈ乞表示第个基站和第Ｊ个基
站内第ｉ个移动台之间的Ｎ ×Ｎ信道矩阵，元其素为独立同分布零均值单位方差复高斯随机变量．
解决的关键问题是如何在发射机上设计一个预编码器来减少接收端干扰，而降低系统误码率．从
ｌ
当 “ 时ｆ一Ｊ ≠
ＬＫ
ｗ ∑ Ｈｗ，（）ｙ∑ ｆＨ）６
— ‘。。一。。
“＝ＪＪｉ时￡－
图１系统模型
Ｆｉ．１ＳｙｓｅＭｏｌｇｔｍｄｅ
式’ 锐中一
上Ｈ示阵共标表矩的轭
（）７
Ｗｏ — ａｇｍａ（ＧＩｒｘＳＬＮＲ一）
为１Ｂ时，码率对信噪比变化曲线．其中０ｄ误ＳＬＧＩＮＲ最大化方案在ＳＮＲ为２ｄＢ时就达到１０
的误码率，独立注水法方案和多用户波束成形预而
编码方案则要在ＳＮＲ为６ｄＢ和８ｄＢ时才能达到相同的误码率，别高出４ｄ分Ｂ和６ｄ．Ｂ图３当系统有３小区，是每小区３户且ＩＲ用Ｎ为１Ｂ时，码率对信噪比变化曲线．着使用０ｄ误随相同时隙和相同频率资源传输数据的小区和用户
ＧＩＬ — ＷＨＴＷ，Ｈ
式中，是第Ｊ个基站给本小区第ｉ移动台通信Ｔ个所产生的所有干扰信号与泄漏信号之和．其表达式

【国家自然科学基金】_信漏噪比_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140731

推荐指数 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2013年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
科研热词信漏噪比有限反馈联合处理波束形成小区间干扰多用户多天线技术协作多点传输预编码迫零预编码迫零接收载波聚合自适应比特分配比特分配异构网络干扰抑制干扰协调多输入多输出多用户mimo 多小区协作和速率单中继多用户协作单小区传输分布式协作预编码信道状态信息低复杂度 lte-a fukunaga-koontz变换
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2011年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14
2011年科研热词预编码能量检测联合频谱感知最大后验概率判决规则或逻辑数据融合规则广义特征值分解多输入多输出多用户多输入多输出多用户多数数据融合规则凸优化共信道干扰信号泄漏噪声比下行链路推荐指数 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 6 3 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2014年序号 1 2 3 4
2014年科研热词接收矢量估计协调波束赋形分布式信漏噪比推荐指数 1 1 1 1
推荐指数 3 2 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
2010年序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16
科研热词预编码迟延干扰用户间功率分配波束形成放大转发双向中继多输入多输出多用户迭代注水多用户mimo下行链路多小区多入多出基站协作协作信漏噪比 slnr sdma ofdm

基于码本的多用户有限反馈预编码方法

盐城人，硕士研究生，研究方向为通信信号处理；张元（９１，男，河南洛阳人，博士，教授，博士生导师，研究方向为智能信息处理。１６一）Ｅｍａ：ｊｃｆ＿ｚ２．ｏ－ｉａｋｚ＠１６ｃｒｌｕｎ
傅洪亮，陶勇，张元：基于码本的多用户有限反馈预编码方法
中图法分类号：Ｎ９１３Ｔ１．２
文献标识码：Ａ
文章编号：００７２２１）２３３—５１０—０４（０１１—９８０
Ｌｉｔｄｆｅｂｃｒｃｄｎｏｌｕｅｙｔｍｓｂｓｄｏｏｅｏｋｍｉｄａｋｐｅｏｉｇｆｒｅｅｍｕｔｓｒｓｓｅａｅｎｃｄｂｏｉ
０引言
信息论研究表明，ＭＯＯＤ技术可以在未增加带宽ＭＩ．ＦＭ
的情况下能够成倍地提高系统的容量和频谱效率，以对抗可频率选择性衰落并有效地改善无线通信系统的性Ｕｎ — ａｇｉＡＯｎ，ＺＨＡＮＧａＹｏｇＹｕｎ
（ｓｔｔｏｆｒａｉｃｅｃｄｎｉｅｒｇＨｎｎｎｖｒｔｆｅｈｏｇ，Ｚｅｇｈｕ５０ｈａＩｔｕｅｆｎｏｍｔｎＳｉｅｎｇｎｅｉ，ｅａｉｓｙｏｃｎｌｙｈｎｚｏ００，Ｃｉ）ｎｉＩｏｎａＥｎＵｅｉＴｏ４１ｎ
时信道估计与传输链路本身也存在一定误差，实际通信系在
统中难以实现。年来基于码本设计的多用户ＭＩ有限反近ＭＯ馈预编码成为无线通信领域研究的焦点，时也被纳入３同Ｇ长期演进３ＰＴＧＰＬＥ标准。一方面，由于在多用户ＭＩＭＯ下行链路各用户在距离上的分散性，导致接收机之间不能进行协

多天线MIMO预编码传输技术概要

多天线MIMO预编码传输技术多输入多输出技术(MIMO,Multiple Input Multiple Output)是一种收发两端采用多天线传输的一种技术,相对于传统的单发单收系统来说,具有更高的系统容量等优良特性,因此成为未来高速率传输的移动通信中最具竞争力的技术之一。

随着通信体制的发展与硬件设备的更新,系统可以通过一定的开销使发送端获得用于传输的信道信息,如:在频分复用(FDD)系统中,发送端可以通过接收端反馈而获得信道状态信息;在时分复用(TDD)系统中,发送端通过下行信道与上行信道所具有的互易性而获得信道状态信息。

在发送端进行预编码设计可以带来以下好处,一方面,发端进行预编码可以有效的避免误码扩散;另一方面,系统进行预编码也可以大大的降低接收机的复杂度。

这样,如何设计MIMO预编码来提高系统的频谱效率或者获得更佳的误码性能成为现在通信领域中研究的热点问题。

在分别对单用户MIMO预编码系统与多用户MIMO预编码系统进行了简要的介绍之后,我们提出了一种新颖的适用于单用户MIMO-THP(Tomlinson-Harashima precoding)系统的功率分配算法。

在传统的单用户MIMO-THP系统中,利用矩阵分解将MIMO系统划分为多个独立并行的子信道。

这些并行子信道之间的信道衰落差异不同,带来的性能损失也不相同。

系统总体的性能又是由性能最差的子信道决定,因此,我们首先引入功率分配矩阵,在不改变发送总功率的情况下,来降低子信道之间的性能差异,提升系统总体性能。

其次,在计算功率分配矩阵的过程中,我们考虑了THP算法中求模操作带来的预编码损失。

这样计算的发送功率更加精确,性能明显优于传统的MIMO-THP系统,提高了系统的可靠性。

最终,通过用指数函数对互补误差函数进行近似,得到了发送功率分配矩阵的闭式解。

接下来,在对实际应用环境进行考虑的基础上,我们又提出了应用在更广泛的移动通信下行广播链路中的多用户MIMO-THP收发系统联合设计算法。

多用户MIMO信道下行链路预编码方案对比研究

第37卷增刊电子科技大学学报Vol.37suppl 2008年6月Journal of University of Electronic Science and Technology of China Jun.2008多用户MIMO 信道下行链路预编码方案对比研究贾蓉1，武刚2，何旭3(电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室成都610054)【摘要】研究了多用户MIMO 系统中基于信漏噪声比(SLNR)的预编码算法，给出了求解方法，并分析了基于信干噪声比的迫零算法必须满足的天线约束条件。

与迫零算法相比，基于信漏噪声比的预编码算法没有限制发送端和接收端天线数，同时由于考虑了噪声的影响，不会有噪声放大，可以得到闭合解。

仿真部分对基于信漏噪声比的预编码算法与基于信干噪声比的迫零算法在不同情况下的性能进行了对比，突出了基于信漏噪声比的预编码算法在不满足天线约束条件时的优势。

关键词多输入多输出;预编码;信漏噪声比;迫零中图分类号TP393文献标识码AComparison Research on Precoding Schemes for DownlinkMulti-User MIMO ChannelsJIA Rong,WU Gang,and HE Xu(National Key Laboratory of Communication,Uni versity of Electronic Science and Technol ogy of China Chengdu610054)Abstr act This paper studies a leakage based precoding scheme and analysize the antenna condition of the zero-forcing pared to the zero-forcing algorithm,the leakage based precoding scheme relaxes the condition on the number of transmit and receive antennas,avoids noise enhancement,and leads to decouple solutions.Simulations show the performance comparison between the leakage based precoding scheme and zero-forcing algorithm with different antenna configurations.The simulation results demonstrate the advantage of the leakage based precoding scheme when antenna condition is not satisfied.Key wor ds multiple-input multiple-output;precoding;signal-to-leakage-and-noise ratio;zero-forcing收稿日期：20080304作者简介：贾蓉()，女，硕士生，主要从事通信与信息系统方面的研究多输入多输出(multiple-input multiple-output ，MIMO)无线通信系统由于在容量和性能方面的巨大潜能，近年来引起了人们的重视。

多输入多输出广播信道下基于有限反馈的最大输出SINR线性天线合并算法

多输入多输出广播信道下基于有限反馈的最大输出SINR线性天线合并算法吕磊;张忠培【摘要】MultiUser Interference (MUI) caused by channel quantizationerror degrades the performance of the limited feedback-based multiuser Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems. Antenna combining techniques can effectively improve the system performance with the additional dimension of freedom. In this paper, a linear antenna combineris proposed for the feedback overhead allocation strategy which is proved to be the optimal scheme. First, the closed-form lower bound of each user’s expected post-combining Signal-to-Interference-plus-Noise Ratio (SINR) is derived. Then, using this bound expression, the proposed combiner is obtained which aims to maximize the expected post-combining SINR. Monte Carlo simulations show that the proposed combiner achieves better performance compared with the existing antenna combining algorithms.%在基于有限反馈的多天线MIMO 广播信道下，由信道量化误差带来的多用户干扰(MUI)会严重地降低系统性能。

基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路的预编码与用户调度

基于SLNR准则的MU-MIMO下行链路的预编码与用户调度关驰;蔡光卉;常俊【摘要】在多用户MIMO(MU-MIMO)系统的下行链路中,为了降低用户端的处理复杂度,发射端预编码的设计对多用户MIMO系统的性能非常重要,基于信漏噪比(SLNR)准则的预编码技术由于同时考虑了共信道干扰(CCI)和噪声,提高了系统的性能,但基站同时服务的用户有限,基于信漏噪比最大的用户调度能够合理地选择用户,提高了多用户分级增益,使系统获得更高的系统容量和系统性能.仿真结果表明,基于SLNR准则的多用户预编码在系统容量和误码率方面要优于单一考虑CCI的迫零预编码(ZF)和单一考虑噪声的最大化每个用户接收到信号的信噪比预编码(MRT).在采用SLNR预编码的条件下,信漏噪比最大的用户调度系统性比轮询调度和最大信道增益调度好,并且随着待选用户数的增多,不会给系统的调度策略带来很大的影响.%In multi-user MIMO (MU-MIMO) downlink system, in order to reduce the complexity of the client processing, transmitter precoding design for multi-user MIMO system performance is very important. Precoding based on signal leakage noise ratio(SLNR) eliminates the co-channel interference (CCI) and noise to improve the system performance. Since the users that the base station server at the same time are limited, user scheduling based on maximum signal to noise ratio of the leakage can be a reasonable choice to improve the diversity gain, obtain higher system capacity and better system performance. Simulation results prove that the SLNR precoding is superior to the zero-forcing (ZF) precoding and maximizing each user's receiving signal to noise ratio (MRT) precoding. What's more,using SLNR precoding and maximum signal leakage noise ratio scheduling are much better than the round-robin scheduling and the maximum channel gain scheduling. With the increase of users to be selected, it has little effect on the system scheduling strategy.【期刊名称】《现代电子技术》【年(卷),期】2012(035)007【总页数】4页(P61-63,66)【关键词】MU-MIMO;预编码;SLNR;多用户调度【作者】关驰;蔡光卉;常俊【作者单位】云南大学信息学院,云南昆明 650091;云南大学信息学院,云南昆明650091;云南大学信息学院,云南昆明 650091【正文语种】中文【中图分类】TN919.3+1-340 引言随着无线通信技术的快速发展，在下一代通信技术(B3G)中要求在有限的频谱资源内，提供更高的速率，更好的性能以及更大的覆盖范围。

MU-MIMO系统的用户调度和预编码联合优化

电子科技大学通信抗干扰国家重点实验室，成都６３１７１１
ＮａｉｎｌＫｅｂｏｃｅｃｎｅｈｏｏｙＯｍｍｕｉａｉｎ，ｉｅｓｔｆＥｅｔｎｃＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｆＣｈｎ，ｔａｙＬａｆＳｉｎｅａｄＴｃｎｌｇｎＣｏｏｎｃｔｓＵｎｖｒｉｏｌｃｒｉｃｅｃｎｅｈｏｏｙｏｉａｏｙｏ
ＣｍｕｅｎｉｅｒｇａｄｐｌａｉｓｏｐｔｒｇｎｅｉＡｐｉｔｎ计算机工程与应用Ｅｎｎｃｏ
ＭＵＭＩ．ＭＯ系统的用户调度和预编码联合优化
夏欣，方舒，武刚，李少谦
ＸＩＸｉＦＡｎ，ＡＮＧｈ、Ｓｕ，Ｕｎ，ｈｏｉｎＧａｇＬＩＳａｑａ
如果基站能够获得所有用户的全部ＣＩ则可以通过迫零［］Ｓ，４－５类１引言使都在所有其他用利用多天线空间资源的多输入多输出（ｌｐｐｔ１．预编码方法，每个用户数据流的波束方向，ＭｕｉｅＩｕｔｌｎＭｕ以完全消除ＣＩＣ。其他准则下设计出的ｔｌＯｔｔＭ０技术，ｉｅｕｕ，ｐｐＭＩ）由于在无线通信传输的可靠陛和速户的信道的零空间里，率提升上的巨大潜力受到了近年来的理论界和工业界的广，
关键词：多用户；多输入多输出；编码；户调度；限反馈预用有
ＤＩ１．７／ｓ．０．３１０１１２文章编号：０２８３（０１２．９。３文献标识码：中图分类号：Ｐ９Ｏ：０７８．ｓ１２８３．１．．４３ｊｎ０ｉ２２０１０．３１２１）１０５００ＡＴ３３

基于SJNR准则抑制多小区间干扰的自适应网络预编码研究

应网络预编码，通过基站协作有效地对抗小区间干扰。首先给出了基于ＳＮＲ准则的自适应预编码设计，方案Ｊ该可以在各基站采用独立的线性预编码技术对小区间干扰进行有效抑制，然后分为市区和郊区两种情况分别得到
基于ＳＮＪＲ准则的自适应网络预编码。仿真结果表明，采用该方案有效地抑制了小区间干扰，系统性能有明显改
（ｎｔｕｅｆＰｒｎｌｏｍｕｉｔｎＭＨＫｙＬｂｒｔ）ｏｏｐｔｅｏＩｓｔｔｏｅｏａｍｎｃｉ／ｅａｏａｏｉｓＣａｏｒｆＣｍｕｅＮｔｒＣｍｍｎｃｔｎＣｏｇｉｇＵｉｒｔｏＰｓ＆Ｔｌｏｕｒｗｋ＆ｏｕｉｉ，ｈｎｑｎｖｓｙｆｏｔａｏｎｅｉｓｅｃｍｍ — ｅ
善，同时还降低了系统的复杂度。
关键词：自适应预编码；网络预编码；多输入多输出；小区间干扰；ＪＳＮＲ中图分类号：Ｔ３９７Ｐ０．文献标志码：Ａ文章编号：１０ —６５２１）７２０ — ４０１３９（０００ —７００
ａｐｏｃｐｒｓａｊｃｎｔ — ｅｔｅｅｃ．Ａｄｔｅｒｅｔｄｃａｅｔｅｈｎｉｏｐｅｙｔｅａｔｅｗｙｐｒａｈｔｓｐｅｓｄａｅｔｎｒｃｌｉｅｒｎｅｎｎｉｏｄｒｏｅｒｓｈａｄｎｃｍｌｂｈｃｖａ，ｏｕｉｅｌｎｒｆｈｎｅｇｘｉ
ｄｉ１．９９ｊｉｎ１０ —６５２１．７０４ｏ：０３６／．ｓ．０１３９．０００．８ｓ

CoMP (协作多点)简介修改

CoMP核心思想
CoMP核心想法是当终端位于小区边界区域时，它能同时接收到来自多个小区的信号，同时它自己的传输也能被多个小区同时接收。在下行，如果对来自多个小区的发射信号进行协作以规避彼此间的干扰，能大大提升下行性能。在上行，信号可以同时由多个小区联合接收并进行信号合并，同时多小区也可以通过协作调度来抑制小区间干扰，从而达到提升接收信号信噪比的效果。

联合处理与协作调度/波束成形的适用协作场景
由于在小区间数据包不用共享，所以动态调度/波束成形在回传容量方面没有严格的限制。但通信信息像是信道状态信息，混合自动重传请求（HARQ）确认消息使得回传时延对性能影响还是很严重的。因此，动态调度/波束成形似乎更适用于站点间协作的协作场景。
按照数据信息是否同时由多个传输节点进行传送，又可将 JP 技术分为两种：

联合传输技术：用户一次接收从多个基站发送的 PDSCH （物理下行共享信道）信息，并对这些信息进行相干或非相干合并，从而提高接收信号的质量并抑制其它 UE 对此 UE 的干扰；动态小区选择技术：用户每次只能接收一个基站发送的 PDSCH 信息，但是基站可以根据信道质量的好坏在 CoMP 协作簇中的多个基站间进行交换。
Coordinated Scheduling/Beamforming
不需要在基站间共享用户数据，各协作基站只通过共享调度信息来服务各自小区内的用户。
CoMP （协作多点）简介

产生背景核心思想分类基本传输方案存在的问题
CoMP基本传输方案
在JP-CoMP情况下，根据用户数，有两种传输方案：（R1-083115 富士通）单用户联合传输方案（CoMP-SU-MIMO）多用户联合传输方案（CoMP-MU-MIMO）在CS/CB-CoMP情况下采用协调预编码方案（R1-082886 三星）

浅析预编码技术

MIMO系统的预编码技术的研究摘要多入多出（MIMO）系统引入了空域的维度,可以在不增加系统带宽和发射功率的基础上显著提高信道的频谱效率和链路可靠性,因此成为有线通信、无线局域网、宽带移动通信等的解决方案。

预编码技术是MIMO系统的关键技术之一。

在获得发射端信道状态信息（CSIT）的条件下,预编码器对信号进行一定的处理,以简化接收端设计或提高系统性能。

文章首先对MIMO系统模型和容量进行了简单的介绍,然后介绍了预编码技术的概念及原理，针对ZF和MMSE线性预编码做了简单分析与比较，并详细阐述了多用户的MIMO预编码技术及算法。

关键词：预编码；多入多出系统；ZF线性预编码；MMSE线性预编码AbstractMultiple input multiple output (MIMO) system introduces the dimension of airspace, it can significantly improve the spectral efficiency of the channel and the link reliability on the basis of without increasing the system bandwidth and transmit power, and thus it become the solution of wired communications, wireless LAN, broadband mobile communications . Pre-coding is one of the key technologies of MIMO system. Under the condition of obtaining channel state information transmitter (CSIT), pre-coder disposes the signal in some ways to simplify the design of the receiver or enhance the system performance. This paper introduces the MIMO system model and capacity, then introduces the concept and principle of pre-coding technique, and does a simple analysis and comparison for ZF and MMSE linear pre-coding, describes pre-coding techniques and algorithms of multi-user MIMO in detail.Keywords: pre-coding; Multiple input multiple output system; ZF linear pre-coding; MMSE Linear pre-coding1.引言先前的无线通信主要是从接收机出发，通过设计完备、高复杂度的信号检测方法来尽可能无失真的恢复经历无线衰落带来的原始的发射信号，但这类技术往往计算复杂度过高。

LTE系统中MIMO预编码技术研究

LTE系统中MIMO预编码技术研究姓名：周明指导老师：胡浪涛摘要：LTE是3G的演进，是3G到4G技术的一个过渡，在LTE协议中，改进并增强了3G的空中接口技术，并采用OFDM和MIMO作为其无线演进的唯一标准。

本论文首先简要介绍了OFDM技术和MIMO技术，然后对MIMO系统的预编码进行了重点介绍，同时仿真了不同反馈比特数下的迫零预编码算法，探讨了单用户的预编码技术与多用户的预编码技术。

关键词： LTE，MIMO，OFDM，预编码引言长期演进LTE项目是第三代移动通信技术（3G）的长期演进，要求提供比3G系统更高的频谱效率、传输效率和更低的传输延时，多输入多输出(MIMO)预编码技术通过在发送端对数据进行集中处理达到抑制或消除干扰、提高信道容量、降低接收端复杂度的目的，因此MIMO预编码技术已经成为LTE系统的关键技术之一。

预编码技术是有效抑制MIMO信道中的多用户干扰方法之一。

预编码通过利用信道的状态信息，在发射端调整发射策略，接收端进行均衡，从而提高MIMO系统的性能。

在多用户MIMO下行链路中，各个用户之间无法相互协作，不能利用上行链路的联合检测来恢复发射信号，因此预编码是多用户MIMO下行链路获得复用增益和分集增益的关键。

预编码技术可以分为基于码本的预编码方式和基于非码本的预编码方式，LTE系统同时支持这两种方式。

由于大多数预编码方案都需要在发送端已知当前的信道状态信息，但是因为反馈信道的开销十分昂贵，人们才提出基于码本的预编码方法。

基于码本的预编码方法要求发送端和接收端共享同一套码本集合，然后根据具体的信道状况从一个确定的矩阵集合中的选取一个使系统性能最优的矩阵，再将该矩阵在码本集合中的序号反馈给发送端。

这样的预编码方案使得反馈信道所需传输的数据量较小，大大的节约了成本。

而基于非码本的预编码方式的基本思想是在发送端已知信道信息或通过信道估计得到信道状态的情况下，对信道信息矩阵H进行适当的分解，进而得到相应的发射端预编码矩阵、接收端均衡矩阵和将MIMO信道变换成若干个独立子信道的等效信道矩阵。

基于LTE的多基站动态协作预编码研究

ＭＳ１
自
ＣＢＡＢＣ
扰方面效果显著。
不过，由于全协作模式Ｂ间需交换ＣＳ信息，特别ＳＩ
是数据流信息，将给系统带来非常大的反馈开销，往往
Ｘ２口接
在很大程度上抵消了其带来的协作增益。而部分协作模
图１多基站协作模型
斯白噪声。
Ｉ１：２Ｈｗ２尸＋
‘
对ＭＳ来说，（】１式１右侧第一项为有用信号，二第
项为干扰信号，￣ＭＳ接收信干哚比（ＩＩ１ＪＳＮＲ）可以表示
为：
：
３２多糕蝤协作颥编码选择方．
本文采用基于码本的预编码方式，即在收发端预先存储预编码码本集合，发端通过选择合适的预编码向收
ｌ１Ｈ２
其中，为噪声功率。
＋
量达到提高数据的传输速率和消除小区间干扰的目的。
对于服务基站Ｂ，欲最大化数据传输速率，预编Ｓ１
为２范数的平方，为信号的发送功率，
码向量的选择准则为：ａｇｍａＩ，，ｒｘＩ，ｎｗ
式要求Ｂ问仅交换ＣＩ息，其在协作开销方面大大减ＳＳ信少，能在协作增益和反馈开销间取得很好的折中。
不考虑符号问干扰，假设Ｍ１Ｓ、Ｂ２Ｓ向Ｂ１Ｓ反馈完全
ＣＩＩｌＳ，￣ＭＳ处接收信号为：Ｊ
Ｊ１Ｈ１４１Ｈ１ｚ２，／＝１＂２ｗ＋ｗ＋７１（１）
Ｉ＝ｒａｌ！０仝作模『ａ。ｘｎ。协式１ｇｒｍ１－

存在传输时延差的多点协作多用户传输

存在传输时延差的多点协作多用户传输张秀军;肖立民;周世东;王京【摘要】To decrease the multi-user interferences caused by the different delays from cooperative base stations to certain users in the downlink of coordinated multi-point (CoMP) systems, a delay compensation method based on the maximum signal-to-leakage and noise ratio criterion is proposed. Firstly, according to the feedback of channel state information and transmission delay information, the compensation amount for each user is optimized to obtain a closed form solution based on the maximum signal-to-leakage and noise ratio criterion. Then, the delay compensation for each user is realized by phase rotation of transmitted signals at the base station side in the frequency domain. Although it is derived by approximation at high signal-to-interference and noise ratio, the proposed method can achieve almost optimal delay compensation because of taking into account both the user's signal-to-noise ratio and the interference to other users. The numerical simulation results show that this method can effectively compensate the different delays at various signal-to-noise ratios and improve the system sum data rate close to that of the ideal scenario without delay differences. Therefore , it is suitable for practical multi-user CoMP systems.%为了减少下行多点协作系统中各协作基站到用户之间时延差所引起的多用户干扰,提出了一种基于最大化信漏噪比准则的时延补偿方法.首先,根据反馈的信道状态信息和时延信息,基于最大化信漏噪比的优化准则,对每个用户在基站端的时延补偿量进行优化,并得到补偿量的闭式解;然后根据该补偿量,在基站端对发送给每个用户的信号进行频域上的相位旋转,实现时延补偿.虽然该方法是在高信干噪比条件下通过近似得到的,但由于综合考虑了用户的信噪比以及对其他用户的干扰,因而能够实现接近最优的时延补偿.仿真结果表明,该方法能够在各种不同的信噪比下有效地补偿时延差,使系统和速率提高到接近理想无时延差场景的水平,适合于实际的多点协作多用户系统.【期刊名称】《东南大学学报（自然科学版）》【年(卷),期】2012(042)006【总页数】5页(P1036-1040)【关键词】多点协作;多用户系统;定时同步;迫零预编码【作者】张秀军;肖立民;周世东;王京【作者单位】清华大学电子工程系,北京100084;清华大学电子工程系,北京100084;清华大学电子工程系,北京100084;清华大学电子工程系,北京100084【正文语种】中文【中图分类】TN92多点协作技术能够有效降低小区边缘用户的同频信道干扰、提高系统空间自由度，因而成为新一代无线通信系统的关键技术之一［1-2］.在多点协作模式中，不同位置的多个基站可以通过联合预编码同时向多个用户发送数据.研究表明，在理想条件下协作传输能够显著提高系统容量和频谱效率［3-5］，所谓理想条件即假设多基站之间完全同步，且基站具有完全理想的信道状态信息.然而，在实际系统(如长期演进项目)中，为了降低系统开销，通常以子带为单位进行信道反馈和预编码［6］.每个子带包含多个连续的子载波，当参与协作的基站与用户之间的距离不同时，传输信号存在时延差，导致用户感受到的等效多径时延扩展以及协作传输信道的频率选择性扩大，逐子带信道反馈的误差也相应增大，基站协作发射的信号会在移动终端产生额外的相互干扰，从而使通信链路质量明显下降.文献［6-8］研究了基站时延差对协作性能的影响以及用户在接收端的补偿方法，研究大多集中于单用户系统.然而，在小区边界干扰受限的环境中，协作传输的优势往往需要通过同时为多个用户服务来体现，此时时延差引起多用户干扰的问题会更加突出.本文研究了多点协作多用户系统中的时延差补偿问题，提出了一种最大化信漏噪比的时延补偿方法.该方法可分别优化每个用户的时延补偿量，并得到补偿量的闭式解，在提高用户信噪比和抑制多用户干扰方面获得了较好的平衡.为简单起见，本文考虑由2个基站和多个单天线用户参与协作的下行链路，每个基站均包含M根天线，共K个用户.系统采用正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)的调制方式，其中快速傅里叶变换(fast fourier transformation，FFT)的点数为N，将多个相邻的子载波组成一个子带，每个子带包含B个子载波.不失一般性，下面只针对1个子带展开分析和讨论，令该子带的子载波编号为 n(n=1，2，…，B).假设信道在每个子带内近似为平衰落，每个子带只反馈一个平均的信道状态信息，即第k个用户反馈在子带中心位置c=(B+1)/2处来自基站共2M根天线的信道 hkc={hkc1，hkc2，…，hkc(2M)}.以此为基础进行用户调度和预编码，且每个子带采用统一的预编码向量. 假设hkc不经量化可准确地反馈到基站端，并假设包括传输时延差在内的多点协作信道冲激响应的时延扩展仍小于循环前缀的长度，经过合适的同步操作和OFDM符号截取，可以实现无符号间串扰.进一步假设同一基站的M根天线到达同一用户的时延相同，不同基站由于传输距离不同而存在传输时延差.令基站2相对于基站1到达用户k的时延差为τk，即τk= τ2k－τ1k，其中τ1k和τ2k分别表示基站1和基站2到用户k的传输时延，则第n个子载波上2个基站到用户k 的频域信道响应hkn可近似为式中，hkn1和hkn2分别表示第n个子载波上基站1和基站2到用户 k的信道矢量，且的对角矩阵，且时延差加剧了信道的频率选择性，降低了以子带为单位信道时反馈与协作传输的有效性［6］，因此需要进行时延补偿.可以利用频域相位旋转进行补偿，每个子带对不同用户的数据旋转不同的相位，并根据反馈信息优化补偿相位.设第k个用户时延差补偿量为τk，则第k个用户在第n个子载波上接收到的信号为式中为用户k的2M×1维预编码向量，且‖wk‖=1，其中‖·‖表示向量的2-范数;xkn为第n个子载波上发送给第k个用户的信息符号;zkn为第n个子载波的加性白噪声;Φkn为第n个子载波上基站对第k个用户的时延补偿矩阵，且本文采用准正交用户调度与迫零预编码策略(SUS-ZFBF)［9］，从K个用户中选出信道准正交且信道质量较好的用户集合U.U中任意2个用户k和i 之间的空间相关系数满足，其中α为准正交的判决门限，取值为一个很小的正常数.预编码向量满足将式(1)代入式(2)，求得在第n个子载波上用户k经过时延补偿后的信干噪比为式中，ρ为每个子载波发送给每个服务用户的信号功率;zkn为零均值单位方差的高斯噪声;αk为第k个用户信号等效信道的加权系数，且;βki为第 i个用户信号至第k个用户等效信道的加权系数，且为等效信道的相位旋转角度，且.由此可见，ξkn与每个用户的时延补偿量相关.第n个子载波上的多用户和速率为记U中用户数目为s，将s个用户的时延补偿值排列构成s维时延补偿向量，即中不同元素对应于U中不同用户的时延补偿值.为方便描述，若U中的某个用户编号为k，则k表示中与该用户对应的时延补偿值.时延补偿的目的是通过优化补偿向量使得和速率Rn最大.该优化问题难以直接求解，需要对目标函数进行简化.当信干噪比足够大时，最大化和速率等价于最大化用户信干噪比的乘积，即因此，时延补偿的优化问题可以简化为式中，表示其他服务用户的信号对第k个用户干扰的总功率.经过时延补偿后第k个用户接收信号的信噪比为.当每个用户的时延补偿量等于基站到该用户的时延差(即k=τk)时，信噪比最大.当多个用户被同时调度时，式(6)的优化问题是非凸的多变量联合优化问题，难以求出最优解.为此，本文提出了一种基于最大化信漏噪比准则的计算方法，如果将用户对其他用户的总干扰称之为泄漏［10］，则用户k在第n个子载波的信漏噪比ηkn可记为ηkn只与用户k的时延补偿量有关，优化目标是用户的信漏噪比乘积最大，即当只有1个或2个用户被调度时，用户信漏噪比的乘积与信干噪比的乘积相等;当多个用户被调度时，最大化信漏噪比的乘积能够对不同用户时延补偿量进行解耦，可以单独优化每个变量.为了简化运算，每个用户在1个子带内只优化1个时延差补偿量相差很大时随着n变化也很大，很难找到一个k，使得gkn(k)对于不同的n都同时取得最大值，因此重点考虑k与τi(i∈U)相差较小的情况.又由于逐子带处理时通常有(n－c)/N≪1，因此θik，n的绝对值较小，利用泰勒展开，可以得到式中，γn=4π2(n－c)2/N2.通过近似可使式(8)的优化问题近似成变量k的凸优化问题，其最大值满足微分方程g'kn(k)=0.由此可得，最大化信漏噪比法中的时延补偿量闭式解为即时延补偿量k为τi(i∈U)的加权和.当各用户传输时延差之间差别不大时，k与τi(i∈U)的差别也不大，能够满足较小的假设条件.仿真实验参考LTE中20 MHz带宽的帧结构，FFT点数N=2 048，子带宽度B=48，共1 200个有用子载波，循环前缀长度为512.如图1所示，2个基站间的距离D=3 km，小区半径R=1.732 km，每个基站天线数 M=4，用户个数K=100，用户到2个基站的最小距离dmin=1 200 m，随机均匀分布在协作区域内，即图1中的阴影区域.设置用户调度的准正交门限α=0.3，采用空间信道模型(spatial channel model，SCM)中的市区宏小区模型［11］对所提方法进行验证.其中，路径损耗因子L=34.5+35logd，d为基站到用户的传输距离，阴影衰落服从均值为0、方差为8 dB的对数正态分布.信道在一个OFDM符号内固定不变，在符号间随机变化.利用仿真实验，对本文方法与其他3种时延补偿方法进行了比较.仿真中，除理想无时延差场景下基站到用户的时延差τk=0外，其他场景下都根据用户位置计算传输距离，得到基站到用户的时延差.在理想无时延差场景和不补偿时延差场景下，第k个用户时延补偿量k=0;在补偿自身时延场景下，每个用户的时延补偿量等于基站到该用户的时延差，即k=τk;在最小泄漏法补偿场景下，基于迫零思想，优化补偿量使得本用户对其他用户的总干扰即泄漏最小，则图2(a)为被服务用户的平均频谱效率随信噪比的变化曲线.为了更清楚地对比这5种方法，定义归一化频谱效率为相对于理想的没有传输时延差时的频谱效率.图2(b)为归一化频谱效率随信噪比的变化曲线.由图可知，本文方法的性能最好，最小泄漏法的性能略次之，它们都明显优于补偿用户自身时延和不做时延补偿的方法.虽然在高信噪比时，本文方法和最小泄漏法几乎重合，但在低信噪比时，本文方法明显优于最小泄漏法，十分接近理想无时延差场景下的性能.这是因为本文方法综合考虑了用户的信噪比及对其他用户的干扰，因而适用于各种不同的信噪比情况. 为了降低基站传输时延差引起的多点协作系统多用户干扰，提出了一种最大化信漏噪比的时延补偿方法.该方法综合考虑了用户的信噪比及对其他用户的干扰，性能明显优于用户自身时延补偿法和最小泄漏补偿法.由于用户的信漏噪比只和该用户的时延补偿量有关，因此可以单独优化每个用户的时延补偿量并得到补偿量的闭式解.仿真结果显示，虽然传输时延差会明显降低多点协作的有效性，但采用本文方法能够显著改善系统的性能.【相关文献】［1］ Zhang R，Hanzo L.Cooperative downlink multicell preprocessing relying on reduced-rate back-haul data 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G通信系统中mssiveMIMOFBMC技术的结合概述

massive MIMO-FBMC技术综述摘要为了应对第五代移动通信（5G）中更高数据率和更低时延的需求，大规模MIMO（massive multiple-input multiple-output）技术已经被提出并被广泛研究。

大规模MIMO技术能大幅度地提升多用户网络的容量。

而在5G中的带宽研究方面，特别是针对碎片频谱和频谱灵活性问题，现有的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, OFDM）技术不可能应对未来的挑战，新的波形方案需要被设计出来。

基于此，FBMC（filter bank multicarrier）技术由于具有比OFDM低得多的带外频谱泄露而被受到重视，并已被标准推进组IMT-2020列为5G物理层的主要备选方案之一。

本文首先回顾了5G中波形设计方案（主要是FBMC调制）和大规模多天线系统（即massive MIMO）的现有工作和主要挑战。

然后，简要介绍了基于Massive MIMO的FBMC系统中的自均衡性质，该性质可以用于减少系统所需的子载波数目。

同时，FBMC中的盲信道跟踪性质可以用于消除massive MIMO系统中的导频污染问题。

尽管如此，如何将FBMC技术应用于massive MIMO系统中的误码率、计算复杂度、线性需求等方面仍然不明确，未来更多的研究工作需要在massive MIMO-FBMC方面展开来。

关键词：大规模MIMO；FBMC；自均衡；导频污染；盲均衡AbstractIn order to address the requirements of higher data rates and lower latency in the fifth generation mobile communication systems (5G), massive multiple-input multiple-output (MIMO) has been proposed and is currently an active area of research. This is due to the fact that they can greatly increase the capacity of multiuser networks. In the quest for bandwidth, particular challenges that need to be addressed in the context of 5G are fragmented spectrum and spectrum agility. It is unlikely that these challenges can be satisfied using Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM), and new waveforms are required. The filter bank multicarrier (FBMC) technique has been listed by IMT-2020 as one of the key physical layer candidates in 5G, since the FBMC has much lower out-of-band radiation than the OFDM.This article reviews existing related work and identifies the main challenges in the key 5G area at the intersection of waveform design (especially for FBMC) and large-scale multiple antenna systems, also known as Massive MIMO. The property of self-equalization is then introduced for FBMC-based Massive MIMO, which can reduce the number of subcarriers required by the system. It is also shown that the blind channel tracking property of FBMC can be used to address pilot contamination - one of the main limiting factors of Massive MIMO systems. Nevertheless, the implications of FBMC on error-rate performance, computationalcomplexity, and linearity requirements in large-scale MIMO systems with potentially hundreds of antennas at the base station are still unclear. More research works correspond to the massive MIMO-FBMC system are needed in the future.Key Words:massive MIMO; FBMC; self-equalization; pilot contamination; blind equalization目录摘要 (I)Abstract (II)1 引言 (1)2 技术背景简介 (3)2.1 massive MIMO技术 (3)2.1.1 Massive MIMO的引入 (3)2.1.2 点对点MIMO (4)2.1.3 多用户MIMO(MU-MIMO) (7)2.2 FBMC技术 (8)3 massive MIMO-FBMC的结合问题 (12)3.1 信道均衡问题 (12)3.2 导频污染问题 (14)4 结语 (16)参考文献 (17)1 引言Massive MIMO（又称large scale MIMO）技术，是指基站端采用大规模天线阵列，天线数超过十根甚至上百根，并且在同一时频资源内服务多个用户的多天线技术，该技术由贝尔实验室的Marzetta于2010年首次提出，目前已成为5G 无线通信领域最具潜力的研究方向之一[1,2]。