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(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN109743092A(43)申请公布日2019.05.10(21)申请号201910122787.1(22)申请日2019.02.19(66)本国优先权数据201811572182.42018.12.21CN(71)申请人北京邮电大学地址100876北京市海淀区西土城路10号(72)发明人郭彩丽高小芳冯春燕(74)专利代理机构北京永创新实专利事务所11121代理人祗志洁(51)Int.Cl.H04B7/0456(2017.01)H04J11/00(2006.01)权利要求书4页说明书9页附图3页(54)发明名称一种基于极化-空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法(57)摘要本发明是一种基于极化-空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法,用于无线通信领域。本方法以包含多小蜂窝网络的认知异构蜂窝网络为研究对象,以小蜂窝用户接收信号的均方误差最小为原则,以宏蜂窝用户受到的干扰信号功率低于干扰门限为约束,建立优化模型,求解小蜂窝网络的发送端和接收端最优的极化-空域信息协同处理矩阵。本发明构造了小蜂窝接收端正交投影滤波器,消除了来自宏蜂窝的跨层干扰,以一种启发式方法优化了小蜂窝发送端和接收端极化-空域协同的预编码矩阵和干扰抑制矩阵,保证了对宏蜂窝的跨层干扰约束并抑制了小蜂窝之间的同层干扰,显著提升了小蜂窝网络的误码率性能,同时提升了认知异构蜂窝网络系统的和速率性能。CN109743092ACN109743092A权利要求书1/4页1.一种基于极化-空域信息协同处理的认知异构蜂窝网络干扰对齐方法,所应用的认知异构蜂窝网络包含一个宏蜂窝基站、一个宏蜂窝用户和K个小蜂窝网络,K为大于2的正整数;每个小蜂窝网络中包含一个小蜂窝基站和用户,小蜂窝基站的发送天线和小蜂窝用户的接收天线均配置正交双极化MIMO天线;其特征在于,所述的方法为了获得最优的小蜂窝基站发送端的极化-空域信息协同预编码矩阵和小蜂窝用户接收端的极化-空域信息协同干扰抑制矩阵包括如下步骤:步骤S1,考虑目标信号、跨层干扰信号、同层干扰信号和噪声,获得宏蜂窝用户的接收信号rp和第k个小蜂窝用户的接收信号rk,k=1,2,…,K;步骤S2,以小蜂窝用户接收信号与目标接收信号的均方误差最小为原则,以宏蜂窝用户受到的所有小蜂窝基站发送给小蜂窝用户的干扰信号功率低于宏蜂窝的干扰门限为约束,建立优化模型,求解优化模型,获得最优的小蜂窝基站发送端的极化-空域信息协同预编码矩阵和小蜂窝用户接收端的极化-空域信息协同干扰抑制矩阵;其中,在求解优化模型时,首先利用估计得到的宏蜂窝基站对小蜂窝用户的干扰信道矩阵和宏蜂窝的发送极化状态构造正交投影算子,然后小蜂窝接收端利用该算子进行滤波处理,消除宏蜂窝对小蜂窝的跨层干扰,获得滤波后的小蜂窝用户的接收信号,建立滤波后化简的优化模型,对化简的优化模型求解获取最优的和2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述的步骤S1中,设宏蜂窝的发送极化状态和接收极化状态分别为和宏蜂窝基站对宏蜂窝用户的目标信道为Hpp,第k个小蜂窝网络内部基站对小蜂窝用户的目标信道为Hkk,宏蜂窝基站对第k个小蜂窝内用户的干扰信道为Hpk,第k个小蜂窝基站对宏蜂窝用户的干扰信道为Hkp,第l个和第k个小蜂窝网络之间的干扰信道为Hlk;设小蜂窝基站的发送端极化-空域协同预编码矩阵为每个小蜂窝用户的接收端极化-空域协同干扰抑制矩阵为则:宏蜂窝用户的接收信号rp为:第k个小蜂窝用户的接收信号rk为:H其中,(·)表示共轭转置;Gp是宏蜂窝基站的发送信号功率,Gk、Gl分别是第k个、第l个小蜂窝基站的发送信号功率;sp是宏蜂窝基站发送给第k个小蜂窝网络用户的信号序列,sk、sl分别是第k个、第l个小蜂窝网络的基站发送给各自网络内用户的信号序列;np是宏蜂窝用户的零均值、方差为的加性高斯白噪声;nk是第k个小蜂窝用户的零均值、方差为的加2CN109743092A权利要求书2/4页性高斯白噪声;表示第l个小蜂窝基站的发送端的极化-空域信息协同预编码矩阵。3.根据权利要求1或2所述方法,其特征在于,所述的步骤S2中,建立优化模型如下:首先,获得所有小蜂窝基站对宏蜂窝用户造成的跨层干扰信号功率Itotal,如下:其中,E{·}为取期望值,为F-范数的平方;其次,采用均方误差衡量小蜂窝网络对干扰信号的抑制程度,其中第k个小蜂窝网络的信号传输的均方误差MSEk为:其中,是原始的发送信号,tr(A)是矩阵A的迹;然后,建立带有干扰功率约束的最小化均方误差的干扰对齐优化模型,如下:s.t.Itotal≤Ith其中,表示所建立的优化模型,标记为第1个优化问题模型,Ith为宏蜂窝用户能忍受的最大干扰功率。4.根据权利要求3所