孫增友　劉玲玉

摘要：在LTEA系統(tǒng)中，現(xiàn)有協(xié)作多點多用戶預(yù)編碼算法不能同時抑制用戶間、用戶內(nèi)部及噪聲干擾，并且計算復(fù)雜度較高。針對這兩方面的問題，提出了一種改進(jìn)的線性預(yù)編碼算法。本文采用計算復(fù)雜度，系統(tǒng)容量和誤碼率作為評價算法性能的指標(biāo)，建立了協(xié)作多點多用戶的系統(tǒng)模型，并給出了改進(jìn)算法具體的實施步驟，理論分析了算法的計算復(fù)雜度，使用MATLAB仿真驗證了系統(tǒng)性能。仿真結(jié)果表明，該算法在一定程度上能夠降低計算復(fù)雜度和誤碼率，且在相同的天線配置下，該算法的系統(tǒng)容量性能略低于正則塊對角化預(yù)編碼算法。

關(guān)鍵詞：協(xié)作多點（CoMP）；矩陣分解；多用戶干擾；計算復(fù)雜度；奇異值分解（SVD）

DOI：10.15938/j.jhust.2018.01.023

中圖分類號： TN 914.53

文獻(xiàn)標(biāo)志碼： A

文章編號： 1007-2683（2018）01-0127-05

Abstract：In Long Term EvolutionAdvanced （LTEA） system， existing coordinated multipoint （CoMP） multiuser precoding algorithm can not suppress multiuser， intrauser and noise interference at the same time and its computational complexity is high. To solve these two problems， an improved linear precoding algorithm is proposed. Computational complexity， system capacity and bit error rate （BER） as the indicators were used to evaluate the algorithm performance. We established coordinated multipoint multiuser system model， gave the improved algorithm specific implementation steps， theoretically analyzed computational complexity of the algorithm， and used MATLAB to simulate system performance. Simulation results show that the proposed algorithm can reduce computational complexity and bit error rate to some extent， and the system capacity performance of the proposed algorithm is slightly inferior to that of regularized block diagonalization algorithm.

Keywords：coordinated multipoint （CoMP）； matrix decomposition； multiuser interference； computational complexity； singular value decomposition （SVD）

0引言

協(xié)作多點（CoMP， coordinated multipoint）通信技術(shù)作為LTEA系統(tǒng)中的一項關(guān)鍵技術(shù)，通過多個基站間的相互協(xié)作能降低小區(qū)間的干擾，提升系統(tǒng)吞吐量，改善小區(qū)邊緣用戶的服務(wù)質(zhì)量[1-4]。預(yù)編碼技術(shù)作為LTEA物理層的關(guān)鍵技術(shù)可以在發(fā)送端預(yù)先抑制用戶之間或數(shù)據(jù)流之間的干擾，但在LTEA系統(tǒng)中常用的協(xié)作多點預(yù)編碼算法存在各種各樣的缺陷。文[5]中，迫零（ZF，zero forcing）預(yù)編碼算法雖然可以處理自身的天線接收信號，區(qū)別來自基站多天線的數(shù)據(jù)流，但是它對其他用戶的干擾消除還不太理想，用戶間的干擾依然存在。另外，ZF預(yù)編碼算法雖然比較簡單直觀，但它并未直接考慮噪聲的影響，導(dǎo)致噪聲被放大。文[6-7]中，塊對角化（BD， block diagonalization）預(yù)編碼算法的主要步驟是對每個用戶執(zhí)行兩次奇異值分解，對于多用戶多點協(xié)作通信系統(tǒng)來說，其計算復(fù)雜度非常高。雖然BD預(yù)編碼算法能完全消除用戶間的干擾，但用戶內(nèi)部多天線干擾仍未消除，另外，該算法也忽略了噪聲的影響。此外，BD預(yù)編碼算法對系統(tǒng)的天線配置有著嚴(yán)格的要求，它要求接收端所有用戶的接收天線數(shù)要小于等于發(fā)射天線數(shù)。文[8]中的正則塊對角化（RBD， regularized block diagonalization）預(yù)編碼算法引入正則因子，將噪聲考慮在內(nèi)，降低了噪聲對系統(tǒng)的影響。但是，同BD預(yù)編碼算法一樣，RBD預(yù)編碼算法仍未能消除用戶內(nèi)部的干擾；其計算復(fù)雜度極高。

結(jié)合上述對LTEA系統(tǒng)中常用的協(xié)作多點預(yù)編碼算法的分析，本文提出了可以降低計算復(fù)雜度且適用于接收端有任意根接收天線的改進(jìn)預(yù)編碼方案。該預(yù)編碼方案首先在補(bǔ)信道矩陣中引入噪聲影響因子，有效排除多用戶間干擾和噪聲對系統(tǒng)的影響，然后引入低復(fù)雜度的矩陣分解方法QR，降低算法的計算復(fù)雜度，最后通過對等效信道矩陣實施奇異值分解（SVD， singular value decomposition），求解出完整的預(yù)編碼矩陣和解碼矩陣。理論上，該算法能夠降低計算復(fù)雜度和誤碼率，有效改善系統(tǒng)的性能。

1系統(tǒng)模型

聯(lián)合處理模式下的協(xié)作多點多用戶（MUCoMP， multiuser coordinated multipoint）通信系統(tǒng)模型[9]如圖1所示。假設(shè)小區(qū)為K個用戶設(shè)備（UE， user equipment）提供服務(wù)，基站總發(fā)送天線數(shù)為N，第k個用戶接收天線數(shù)為Mk，這樣就形成了MUCoMP系統(tǒng)。

3算法計算復(fù)雜度的分析及仿真

3.1計算復(fù)雜度分析

這部分將對改進(jìn)的預(yù)編碼方案與已有的RBD預(yù)編碼方案進(jìn)行復(fù)雜度的分析與比較，且利用浮點運算（flops， floatingpoint operations）的總數(shù)來衡量預(yù)編碼算法的復(fù)雜度。文[11-12]中給出了實矩陣QR分解和SVD分解所需的浮點運算數(shù)。m×n復(fù)矩陣的SVD分解所需的浮點運算數(shù)相當(dāng)于2m×2n的實矩陣。下面給出了復(fù)矩陣進(jìn)行各種操作所需的浮點運算數(shù)。

對一個m×nm≥n的復(fù)矩陣，其QR分解的復(fù)雜度為16m2n-mn2+n3/3 flops。兩個復(fù)矩陣m×n和n×p相乘的計算復(fù)雜度為8mnp。對一個m×nm≤n的復(fù)矩陣，當(dāng)需要知道Σ和V時SVD分解的復(fù)雜度為32nm2+2m3 flops，當(dāng)需要知道U、Σ和V時SVD分解的復(fù)雜度為84n2m+8nm2+9m3[13-15]。

假定系統(tǒng)有K個用戶，各用戶有相同的接收天線數(shù)Mk=M，M=K-1M，其中（6，2，3，2）表示基站端發(fā)送天線數(shù)之和N為6，系統(tǒng)有2個小區(qū)協(xié)作，每個用戶接收天線數(shù)M=3，用戶數(shù)K=2。表1和表2分別為RBD和改進(jìn)的預(yù)編碼算法的復(fù)雜度。

從表1或表2中可以看出，若各用戶的接收天線數(shù)和總的發(fā)送天線數(shù)不變，即M和N不變，預(yù)編碼算法的計算復(fù)雜度是關(guān)于用戶數(shù)K的增函數(shù)。對比表1和表2，可以發(fā)現(xiàn)，在（6，2，3，2）天線配置下，改進(jìn)算法的復(fù)雜度小于RBD預(yù)編碼算法的復(fù)雜度，為在實際系統(tǒng)中的應(yīng)用提供了理論依據(jù)。

3.2計算復(fù)雜度的仿真

這部分對改進(jìn)算法與BD、RBD預(yù)編碼算法的復(fù)雜度進(jìn)行了仿真。該仿真在MATLAB 7.0的仿真環(huán)境中進(jìn)行，采用（6，2，3，2）的天線配置，調(diào)制方式為QPSK，信道模型為平坦瑞利型，具體仿真參數(shù)如表3所示。

圖2是不同預(yù)編碼算法復(fù)雜度隨用戶數(shù)的不同而變化的曲線圖。從圖2可以看出，若各用戶的接收天線數(shù)和總的發(fā)送天線數(shù)固定（M=3， N=6），各預(yù)編碼算法的計算復(fù)雜度隨著用戶數(shù)的增加而增長。從表2中還可以看出，隨著用戶數(shù)的增加，BD和RBD預(yù)編碼算法的計算復(fù)雜度相對于QRSVD

5結(jié)論

本文針對現(xiàn)有協(xié)作多點預(yù)編碼算法的不足，提出了QRSVD預(yù)編碼算法。該算法適用于JP模式下的MUCoMP通信系統(tǒng)并且它對系統(tǒng)的天線配置沒有嚴(yán)格的要求。該算法對補(bǔ)信道矩陣進(jìn)行擴(kuò)展，有效排除了多用戶間和噪聲干擾對系統(tǒng)的影響，降低了誤碼率，改善了小區(qū)邊緣用戶的通信質(zhì)量。此外，通過引入低復(fù)雜度的矩陣分解方法QR，降低了算法的計算復(fù)雜度，有效地提高了計算效率，為在實際中的應(yīng)用提供了一定的理論依據(jù)。

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（編輯：關(guān)毅）