干擾對齊

干擾對齊

干擾對齊是一種有效的干擾管理機制,通過預編碼技術使干擾在接收端重疊在一起,以徹底消除干擾對期望信號的影響與忽略干擾、解碼/消除干擾以及正交接入(避免干擾)等現有處理干擾的方法不同,IA通過壓縮干擾所占的信號維度,使系統獲得最大自由度。

基本介紹

  • 中文名:干擾對齊
  • 外文名:Interference Alignment IA
  • 方法:直接法和疊代法
  • 現狀:處於研究階段
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干擾對齊

由於可以徹底消除干擾,能夠顯著提高系統容量,IA技術受到了廣泛的關注獲得預編碼矩陣的方法有兩種:直接法和疊代法,直接法需要理想的全局CSI,而疊代法則需要在收發雙方反覆交替疊代。

技術現狀

當多個用戶進行無線通信時,相互之間會存在干擾,而干擾會影響信號接收質量,減小接收機的信道容量。現有的處理干擾的技術,如頻分復用(FDMA),時分復用(TDMA),和碼分復用(CDMA)主要是通過信號的正交化來消除干擾信號對期望信號的影響。其實,當多用戶共享頻譜資源時,這種處理方法只能做到將頻譜資源在K個用戶之間進行分配。例如,當相互影響的用戶數為K時,每個用戶所能獲得的頻譜資源為單個用戶時的1/K。因此,當用戶數量很大時,每個用戶所能獲得的頻譜資源仍然非常有限。
干擾對齊技術的提出就是為了解決這一問題,它將信號空間劃分為期望信號空間和干擾信號空間兩個部分,通過預編碼技術使干擾在接收端重疊,從而壓縮干擾所占的信號容量,消除干擾對期望信號的影響,達到提高信道容量的目的。
加州大學歐文分校的Jafar助理教授已經從理論上證明,通過干擾對齊,在K個用戶的無線通信信道中,每個用戶最多能獲得相當於只有一個用戶時,總頻譜資源的1/2,K個用戶能夠獲得的頻譜資源為只有一個用戶時的k/2倍。德克薩斯大學奧斯汀分校的Robert W. Heath教授對干擾對齊進行了實驗驗證,實驗結果表明,干擾對齊能夠極大提高系統的頻譜利用率。
當然,干擾對齊技術還處於研究階段,還有很多問題沒有解決。首先是干擾對齊所要求的全局信道狀態信息在實際中很難達到;其次隨著用戶數量的增加,干擾對齊的約束條件會急劇增加而導致難以實現,這也是當前干擾對齊領域研究的熱點。

信道邊信息

信道邊信息是一個很廣泛的概念,它包括信道的瞬時狀態信息,也包括信道的一些統計參數。嚴格意義上來說,我們講的信道狀態信息(CSI)只是信道邊信息的一個子部分。舉一個瑞利衰落的例子,接收機把這個瑞利衰落的因子(sigma)反饋到發射端,那么這個因子就是信道的邊信息。我再舉個例子,rice衰落中有個參數 k(直射路徑能量與非視距能量之比),如果接收機把這個因子反饋到發射端,那么這個參數也叫做信道的邊信息。我們通常說的信道狀態信息也屬於信道邊信息。一個狹義,一個廣義。

信道狀態信息

信道狀態信息(CSI)是一種籠統的概念,它包括信道矩陣。只要是反應Channel的都叫信道狀態信息。信道矩陣只是MIMO系統中的一種信道狀態信息。其他的比如Channel profile,多徑時延,都卜勒頻偏,MIMO信道的秩,波束形成向量,等等,都屬於信道狀態信息。當前的信道矩陣H只能算是一種信道狀態信息,但是是最常用的。

預編碼

①預編碼技術就是在已知信道狀態信息的情況下,通過在傳送端對傳送的信號做一個預先的處理,以方便接收機進行信號檢測。
②預測編碼是根據離散信號之間存在著一定關聯性的特點,利用前面一個或多個信號預測下一個信號進行,然後對實際值和預測值的差(預測誤差)進行編碼。如果預測比較準確,誤差就會很小。在同等精度要求的條件下,就可以用比較少的比特進行編碼,達到壓縮數據的目的。預測編碼中典型的壓縮方法有脈衝編碼調製(PCM,Pulse Code Modulation)、差分脈衝編碼調製(DPCM,Differential Pulse Code Modulation)、自適應差分脈衝編碼調製(ADPCM,Adaptive Differential Pulse Code Modulation)等,它們較適合於聲音、圖像數據的壓縮,因為這些數據由採樣得到,相鄰樣值之間的差相差不會很大,可以用較少位來表示。
③首先,如樓上說的,預編碼用於閉環系統中,以下行為例,要實現下行預編碼,需要上行相關的反饋信息。
至於定義,主要就是傳送端利用反饋得到的信息,對信道矩陣做一定的處理,使收端得到更高的信噪比。如下式:
r = HWx+n
r為接收信號,H為信道,n為噪聲,這裡的矩陣W就是對信道H進行預編碼處理。而W的獲取,是通過信號接收端反饋的信息去得到的。
④預編碼: 預編碼分兩種,一種線性的,一種是非線性的。 線性的可以有迫零預編碼,迫零預編碼又與發射波束成型緊密聯繫,非線性的是髒編碼,髒編碼能夠實現下行鏈路的最大容量,但是比較複雜很難用於實踐。

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