认知无线电中的干扰抑制合并算法

认知无线电中,认知用户允许接入授权频谱会对主用户造成严重干扰。为解决这一问题,结合多天线技术,提出一种干扰抑制算法。该方法不需要干扰信号的先验信息,可有效降低主用户与认知用户之间的干扰。从理论上推导了采用新算法后系统的SINR(信干噪比)表达式,给出了误码率下限。仿真结果表明,SIR(信干比)为0 dB、接收天线数目为2、BER为10-3时,干扰抑制合并算法性能优于传统的最大比合并算法6 dB。

VHF/UHF通信电台接收链路中的干扰抑制合并方法

考虑一发两收甚高频/特高频(very high frequency/ultrahigh frequency, VHF/UHF)通信电台接收链路存在的同频强干扰,针对传统抗干扰方法需精确估计信道参数的难题,提出一种基于决策的干扰抑制合并(decision-based interference rejection combining, D-IRC)方法。通过解析式定量分析了D-IRC输出信干噪比(signal to interference plus noise ratio, SINR)与输入SINR的关系,定义了干扰抑制功率失效区,并给出了D-IRC最优输出的选择策略。仿真结果表明,在信道参数未知场景下,D-IRC方法的决策输出性能优于传统干扰抑制合并(interference rejection combining, IRC)和最大比合并(maximal ratio combining, MRC)方法,同时失效区测度关系与理论分析一致。研究结果可为对抗环境下VHF/UHF电台抗干扰提供理论参考。

LTE上行信道的八天线干扰抑制合并技术

基于最小均方误差估计准则推导了LTE多天线上行信道的干扰抑制合并和最大比合并的均衡公式。通过仿真比较,验证了八天线干扰抑制合并接收算法在有同频干扰情况下的优越性:随着信噪比的增大,干扰抑制合并算法的误码率大幅降低,而最大比合并算法则形成误码平台;八天线干扰抑制合并性能明显优于两天线性能。LTE在同频组网时,基站可以采用八天线接收的干扰抑制合并技术以提高上行链路的抗干扰性能。

一种基于自适应对角加载的干扰抑制合并的改进算法

长期演进(LTE)系统作为新一代的移动通信标准,采用多输入多输出(MIMO)技术和正交频分复用(OFDM)技术提升系统频谱利用率,但是随之而来的问题是由于频率复用系数的提高,LTE系统也面临十分严重的小区间干扰(ICI)。干扰抑制合并(IRC)是降低ICI的一个有效方法,但是在实际应用中,由于导频符号数目的限制,干扰噪声协方差矩阵的估计存在较大的误差,从而导致IRC算法对干扰噪声抑制性能的下降。针对这个问题,将自适应对角加载(DL)技术引入IRC算法中,利用最小恒模误差准则来自适应计算对角加载系数,并对估计出的干扰噪声协方差矩阵进行修正,改善IRC算法在干扰场景下的性能。链路级的仿真实验表明,改进的算法能够有效地提高IRC算法对ICI的抑制能力。

大规模MIMO系统的干扰抑制合并技术研究

为了解决大规模MIMO系统中由于导频污染引起的严重的小区间干扰,对大规模MIMO系统中的干扰抑制合并(IRC)技术进行研究。该技术可利用小区间干扰和信道估计的相关性来抑制干扰。在非理想信道状态信息(CSI)情况下,分别分析了基站天线数、功率收缩因子和干扰因子对IRC方法系统性能的影响,并和最大比合并(MRC)和最小均方误差(MMSE)方法进行仿真对比。仿真结果表明,IRC系统性能明显优于MRC和MMSE,并且在基站天线数低于500时,功率收缩因子可以大于1/2。

基于非相关性干扰估计的干扰抑制合并

在多接收天线通信中,期望信号、干扰信号和噪声是统计独立的平稳信号,针对干扰协方差矩阵提出一种新的估计方法.首先将接收信号的协方差矩阵和期望信号衰落信道系数的协方差矩阵的差值作为干扰噪声信号协方差矩阵的近似值,再利用对角加载提高该矩阵的鲁棒性.对于WiFi同频干扰,多径衰落信道仿真表明,在MMSE准则和MSINR准则下.对角加载因子取值范围均为0.045～0.5时系统性能达到最优.

LTE上行通信链路中Wi-Fi同频干扰的一种抑制方法

考虑多接收天线的第三代移动通信长期演进(LTE,long term evolution)上行通信链路,针对该链路中的Wi-Fi同频干扰,提出了一种新的多天线合并方法:干扰重建抑制合并(IRRC,interference reconstruction rejectioncombining)。首先估计接收信号的协方差矩阵,并将其作为干扰信号协方差矩阵的近似值;再应用干扰抑制合并(IRC,interference rejection combining)恢复期望信号;然后从接收信号中剔除期望信号,得到重建的干扰信号;最后,再次估计干扰信号的协方差矩阵,并进行干扰抑制合并。多径衰落信道中的仿真结果表明:考虑一发两收、正交相移键控(QPSK,quadrature phase shift keying)调制、0dB干信比的LTE上行信号,与传统的IRC方法相比,最小均方误差准则下应用IRRC方法约有2dB的发射功率改善。

基于干扰抑制的上行多基站协作能效算法

针对上行链路多基站协作通信系统中联合处理功耗过高的问题,提出了一种基于小区间干扰抑制的上行多基站协作能效算法(ICIR-UMBCEEA)。首先,通过解码参考信号(DMRS)序列得到等效噪声和协作多点(CoMP)估计信道,推导出CoMP信道的干扰抑制合并(IRC)滤波矩阵;其次,建立等效干扰模型,利用IRC滤波矩阵得到了小区间平均干扰;最后,计算出各小区用户对非CoMP集合小区的干扰程度,针对强干扰用户作出联合处理。理论分析和链路仿真表明,与上行协作多基站最优注水功率控制算法(UMBCA-OWFC)相比,ICIR-UMBCEEA的用户归一化平均干扰在中心用户和边缘用户处的下降幅度分别为19.2%和24.5%;而ICIR-UMBCEEA的能量利用效率在中心用户和边缘用户处分别提高了25.48%和18.03%;ICIR-UMBCEEA所消耗的能量更小,其中心用户的吞吐量更高,而边缘用户的吞吐量则与UMBCA-OWFC相差不大。实验结果表明,ICIR-UMBCEEA在实际工程中能够有效提高系统的能量效率。

OFDMA中同频干扰的Coded-IRC抑制算法

正交频分多址(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)的同频干扰问题一直是蜂窝移动通信系统的研究重点。本文从信号域时延出发,通过分析推导了系统中干扰的表达式,并验证了不同相对时延方差下同频干扰(Co-Channel Interference,CCI)对系统的影响。针对干扰的异步非相关性以及传统干扰抑制合并(Interference Rejection Combining,IRC)算法的局限性,利用卷积码时延小、高编码增益的特点,采用Coded-IRC方法抑制干扰。仿真结果表明,时延导致的CCI在很大程度上降低了系统的误比特率性能,而Coded-IRC算法克服了IRC的局限,使得系统误比特率性能得到提升。

LTE-A下行链路增强型同频干扰消除算法

在LTE-A系统中,同频组网的方式提高了频谱效率,但同时也带来了强烈的同频干扰。IRC接收机因具有较强的同频干扰消除能力而有效地提高了小区边缘用户的吞吐量,然而,该算法的性能需要信道估计和干扰信号的协方差矩阵估计的准确性来保证。LTE-A系统中的DM-RS携带固定的信息,接收端可以将已知的信号用于估计干扰信号的协方差矩阵,提出了一种基于参考信号DM-RS的方法,仿真结果表明,该方法能提高同频干扰消除算法的性能。

高速铁路场景中LTE系统干扰消除技术的研究

高速铁路场景中列车高速移动,多普勒频移严重,导致LTE系统的无线链路性能很差,因此需要找到物理层降低干扰的方案。通过对小区间干扰消除以及小区间干扰协调技术方案进行研究,提出了干扰抑制合并(IRC)技术和准空白子帧(ABS)技术两种方案,并通过仿真验证了这两种方案对LTE系统无线链路性能的增强。

LTE系统中上行协同技术及其实践

LTE系统中的上行协同主要基于软合并技术,且适用于具备理想传输条件的小区间,因而在实际网络中部署受限。根据TD-SCDMA系统中的多小区联合检测原理提出了基于干扰抑制合并的上行协同技术,并应用于不具备理想传输条件的小区间。试验表明,基于软合并的上行协同技术可以提升主测小区边缘用户的平均吞吐量达89.9%,而基于干扰抑制合并的上行协同技术则可提升29.3%,两者的有机结合可有效提升全网用户感知。

两种协方差估计方法的性能比较

干扰抑制合并(IRC)是一种能有效应对小区间同频干扰的算法。与最大比合并(MRC)不同,IRC能根据干扰的统计特性来抑制干扰。实现IRC算法的关键有两方面,而对干扰噪声的协方差矩阵的估计是其中之一。在接收信号的处理中加入对干扰噪声协方差的考虑,可以有效的抑制干扰,提高系统性能。干扰噪声的协方差估计有两种方法,一种是通过导频信号估计,另一种是接受信号协方差估计。在多数通信系统中,导频信号属于稀有资源,虽然可以通过求出导频位置的干扰加噪声协方差矩阵,进而使用插值获得每个时频位置的干扰加噪声协方差矩阵,但是参考信号太少,带来的估计误差难免对IRC算法的干扰抑制能力产生影响,再加上信道估计的误差,最终的性能难尽人意[1]。导频信号固然有限,但是能够利用的接收信号却绰绰有余,本文将通过理论证明和仿真验证,用两种协方差估计方法(接收信号协方差估计、干扰噪声协方差估计)恢复的信号存在一定的比例关系,基于这种关系,可以将接收信号的协方差矩阵替代干扰噪声协方差矩阵,获得较理想的译码性能。

长期演进上行分集接收算法研究

为降低3GPP长期演进(LTE)上行多天线系统分集接收计算复杂度,提高硬件处理效率,改善系统性能,对八天线系统不同干扰强度情况下的干扰抑制合并(IRC)、最大比合并(MRC)、简化的干扰抑制合并(SIRC)和简化的最大比合并(SMRC)算法进行了比较与仿真分析。仿真结果表明在八天线系统中SIRC能够以1 dB左右的信噪比损失获得8N倍运算量的降低,并能采用划分天线子阵的方法来提高效率。当存在较强的相关干扰时利用SIRC代替IRC,当干扰较弱或无相关干扰时利用SMRC代替MRC进行分集接收合并,不仅能够明显降低运算量,并能获得较好的效果。

基于CoMP-JT方案的MMSE-IRC预编码算法

针对LTE-A系统边缘用户存在严重的区间干扰(ICI),而发送端预编码只能减轻用户间干扰,不能降低区间干扰的问题,提出一种基于多点协作技术-联合传输方案(CoMP-JT)的MMSE-IRC预编码算法。该算法在发送端结合MIMO信道特点,利用局部或全局预编码的方式来抑制区间干扰进而提高系统容量,接收端采用干扰抑制合并(IRC)技术来缓解边缘用户的共道干扰(CCI)。仿真结果表明该算法在全局预编码下相对于局部预编码可以有效提高边缘用户吞吐量,降低误码率,而且在共道干扰下MMSE-IRC要比MMSE具有更好的接收性能。