認知無線電mimo-ofdm系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編碼方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于通信系統中認知無線網絡領域，具體涉及通信的預編碼方法。
【背景技術】
[0002] 近年來，隨著無線通信技術及應用日新月異，人們對于數據傳輸速率和頻譜帶寬 的需求急速增長，非授權頻譜資源已十分匱乏。與此同時，傳統頻譜資源分配方法使得授權 頻段的頻譜效率處在很低的水平。因此，在不改變頻段分配格局的情況下引入認知無線電 技術是解決未來無線頻譜資源短缺的一個有效的技術方案。此外，由于OFDM技術的正交多 載頻特點能夠克服無線信道中的頻率選擇性衰落；而Mnro技術由于在收發端配置了多副 天線，獲得了空間分集復用增益，增加了信道容量，提高了信道鏈路質量。
[0003] 傳統的認知無線電網絡采用的是單天線系統，為了避免授權系統和認知系統以及 認知內部的干擾，可以從時分或者頻分的角度進行干擾躲避。然而，將MMO多天線技術以 及OFDM技術和認知無線電技術結合起來，由于多流數據可以在同頻同時傳輸，其勢必會給 系統帶來更大的共道干擾，因此對于發端信號如何合理預處理、收端信號如何檢測、收發信 號的組織方式等干擾抑制預編碼方法的研究成為系統實際應用并提升信道容量的關鍵，有 著十分重要的實際意義。
[0004] 在認知MMMFDM系統中，授權用戶與認知用戶以及認知用戶之間的干擾問題一 直是其核心技術難題，因此需要有效的系統組織模式和高效合理的輸入輸出信號處理算法 對用戶間干擾進行抑制。預編碼算法是一種在系統收、發兩端進行信號處理的技術，利用收 發端獲取到的信道狀態信息，在發射端對輸入信號進行預處理，在接收端通過解碼和信號 檢測算法還原出原始信號，以達到消除用戶間干擾、降低誤碼率和提高系統性能的目的。傳 統的認知無線電預編碼技術一般針對單天線網絡僅采用時頻域編碼技術，并且沒有根據不 同用戶對于頻段的使用權限來區分干擾抑制的優先級別，使得認知無線電網絡的總效用和 系統容量較低，誤碼性能差，并且可能對授權用戶造成較大干擾，不能滿足實際要求。

【發明內容】

[0005] 本發明為了解決傳統的認知無線電預編碼技術存在的系統容量較低、誤碼性能差 的問題，進而提出了認知無線電MMO-OFDM系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編碼 方法。
[0006] 認知無線電祖MO-OFDM系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編碼方法，包括 下述步驟：
[0007] 步驟1 :設置認知無線電MIM0-0FDM系統的系統參數，包括收發端天線數目、授權 用戶和認知用戶數目以及網絡結構，根據上述系統參數建立認知無線電Mnro-OFDM系統模 型，根據認知無線電MMO-OFDM系統模型的網絡結構建立認知基站發射信息預編碼的數學 模型；
[0008] 步驟2 :基于步驟1中建立的發射信息預編碼數學模型，考慮認知無線電 Μηω-OFDM系統中采用的正交頻分復用技術，進一步建立等效的多天線MMO信道的信道模 型，并分析授權用戶接收到的信息與干擾；
[0009] 步驟3 :基于傳統的預編碼算法設計中最大化用戶信干噪比準則具有耦合度過高 的問題，建立基于認知用戶漏功率優化準則的數學模型；
[0010] 步驟4 :基于步驟3中建立的認知用戶漏功率優化準則數學模型，結合認知無線電 M頂O-OFDM系統干擾約束以及認知基站的發射功率約束，建立認知無線電OFDM-M頂0系統 干擾抑制預編碼優化問題的數學模型；
[0011] 步驟5 :針對認知網絡對授權網絡的干擾約束條件，利用編碼技術和矩陣投射理 論消除認知網絡對授權網絡干擾；
[0012] 步驟6 :根據最小化認知用戶漏功率優化準則結合基站發射功率約束設計干擾抑 制預編碼矩陣；
[0013] 步驟7 :計算功率因子Pk，基于注水定理對認知無線電MMO-OFDM系統進行最優 化功率分配，從而完成認知無線電Mnro-OFDM系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編 碼。
[0014] 本發明針對認知基站及認知用戶均配備多天線的場景，首先設計了正交頻分復用 的數據流結構，計算出等效的頻域信道矩陣；然后利用矩陣變換和空間投射理論，消除認知 系統對于授權用戶造成的干擾；最后根據組合優化理論對認知用戶之間的共道干擾進行解 耦合處理，利用最小化漏功率準則得到最優預編碼方法。本發明的編碼方法相較于幾種傳 統的預編碼方法可以在認知系統容量和接收端誤碼率方面分別得到2dB和4dB以上的增 益；同時，本發明的計算復雜度低，操作簡單，性能穩定。
【附圖說明】
[0015] 圖1為認知無線電M頂O-OFDM系統模型示意圖；
[0016] 圖2為注水定理功率分配方法過程示意圖；
[0017] 圖3為本發明的流程圖。
【具體實施方式】
【具體實施方式】 [0018] 一：結合圖3說明本實施方式，
[0019] 認知無線電MMO-OFDM系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編碼方法，包括 下述步驟：
[0020] 步驟1 :設置認知無線電MIM0-0FDM系統的系統參數，包括收發端天線數目、授權 用戶和認知用戶數目以及網絡結構，根據上述系統參數建立認知無線電MMO-OFDM系統模 型，如圖1所示，根據認知無線電MIM0-0FDM系統模型的網絡結構建立認知基站發射信息預 編碼的數學模型；
[0021] 步驟2 :基于步驟1中建立的發射信息預編碼數學模型，考慮認知無線電 Μηω-OFDM系統中采用的正交頻分復用技術，進一步建立等效的多天線MMO信道的信道模 型，并分析授權用戶接收到的信息與干擾；
[0022] 步驟3 :基于傳統的預編碼算法設計中最大化用戶信干噪比準則具有耦合度過高 的問題，建立基于認知用戶漏功率優化準則的數學模型；
[0023] 步驟4 :基于步驟3中建立的認知用戶漏功率優化準則數學模型，結合認知無線電 M頂O-OFDM系統干擾約束以及認知基站的發射功率約束，建立認知無線電OFDM-M頂0系統 干擾抑制預編碼優化問題的數學模型；
[0024] 步驟5 :針對認知網絡對授權網絡的干擾約束條件，利用編碼技術和矩陣投射理 論消除認知網絡對授權網絡干擾；
[0025] 步驟6 :根據最小化認知用戶漏功率優化準則結合基站發射功率約束設計干擾抑 制預編碼矩陣；
[0026] 步驟7 :計算功率因子Pk，基于注水定理對認知無線電MMO-OFDM系統進行最優 化功率分配，從而完成認知無線電Mnro-OFDM系統中基于認知用戶漏功率的干擾抑制預編 碼。
【具體實施方式】 [0027] 二：本實施方式所述的步驟1包括下述步驟：
[0028] 首先對認知無線電MMO-OFDM系統參數進行設置并建立系統模型：系統部署的認 知基站和認知用戶均配備多根天線；認知無線電MMO-OFDM系統包含授權網絡和認知網絡 兩個子網絡，分別存在一個授權用戶和K個認知用戶，并且部署了授權基站和認知基站；授 權基站和認知基站發射端均配置了 Nt根發射天線且第每個認知用戶分別配置了 Nu根接收 天線；
[0029] 設認知基站向第k個認知用戶發送的信息為Sk= [sk(0)，Sk(1)，…，Sk(N-I)]τ，其 *sk(n)為N點IFFT的OFDM中第η個子載波所承載的信息，k= 1，2,…，Κ，η = 0, 1，"·，Ν-1 ; Wk表示NNtX 1維的認知用戶的預編碼矩陣；
[0030] 為了方便進一步的計算，不失一般性的，將發送信息Sk和預編碼矩陣Wk都進 行功率歸一化處理，g卩
；發送信息經過編碼后的信息為 秦= 其中，上標（?廣表示矩陣的共輒轉置，而E [·]和Tr( ·)分別表示矩陣的期 望和跡；
[0031] 在認知基站發送端將編碼后的信息進行疊加并進行OFDM的N-IFFT變換操作， 得到認知基站發射信息預編碼的數學模型X :
[0033]
，其中F為NXN維的FFT矩陣，1%為N t維單位陣。
[0034] 其它步驟與【具體實施方式】一相同。
【具體實施方式】 [0035] 三：本實施方式步驟