張曉珊 孫超

摘 要：在無線通信中，不同發(fā)送用戶/信號(hào)之間的干擾是影響接收機(jī)檢測(cè)性能的主要因素之一。為了改善通信質(zhì)量，近年來干擾消除方案被廣泛使用，然而已有的工作大多假設(shè)理想的干擾消除，或者假設(shè)干擾信號(hào)調(diào)制方式完全已知。主要關(guān)注干擾信號(hào)調(diào)制未知的系統(tǒng)，提出了一種軟連續(xù)干擾消除（Soft Successive Interference Cancellation， S-SIC）方案，具體來說，設(shè)計(jì)了一種干擾信號(hào)的軟輸出解調(diào)器，軟信息不僅能為干擾信號(hào)調(diào)制方式的判斷提供信息，也能減小解調(diào)誤差的影響，進(jìn)而提升檢測(cè)性能。仿真結(jié)果表明，S-SIC方案相較于傳統(tǒng)檢測(cè)算法性能提升顯著。

關(guān)鍵詞：干擾消除;軟信息;調(diào)制方式

Abstract：In wireless communications， interference among different transmit users/signals is one of the most important obstacles for performance improvement. To solve the problem， interference cancellation schemes have been widely adopted. However， most existing works either assume ideal cancellation or perfect modulation-format information of interfering signals. In this paper， we proposed a soft successive interference cancellation scheme for systems with modulation-unknown interfering signals. Specifically， we develop a soft-output demodulator for interfering signal. The obtained soft information not only reduces the impact of demodulation error but also provides certain information to determine the modulation format of interfering signals. Numerical results show that the developed scheme improves the system performance significantly by comparing with traditional scheme.

Key words：interference cancellation;soft information;modulation-format

0 引言

在無線通信中，多小區(qū)干擾是影響通信系統(tǒng)性能的主要問題之一[1]，現(xiàn)已有多種抑制干擾的傳輸策略，例如在LTE和LTE-A系統(tǒng)中采用正交頻分復(fù)用接入技術(shù)（Orthogonal Frequency Division Multiplex-ing Access ，OFDMA）[2]來減少小區(qū)內(nèi)干擾。但由于頻率復(fù)用導(dǎo)致的小區(qū)間干擾仍是通信系統(tǒng)性能提升的一個(gè)較大的阻礙。

我們可以設(shè)計(jì)更加復(fù)雜的接收機(jī)算法來抑制小區(qū)間干擾：比如最大似然（Maximum Likelihood， ML）算法，ML性能最優(yōu)但算法復(fù)雜度較高;而最小均方誤差（Minimum Mean Squared Error， MMSE）和迫零（Zero Forcing， ZF）檢測(cè)器等次優(yōu)線性技術(shù)計(jì)算復(fù)雜度較低，但與ML相比性能較差;另一類非線性檢測(cè)器如連續(xù)干擾消除（Successive Interference Cancellation， SIC）綜合考慮了計(jì)算復(fù)雜性和檢測(cè)性能，相對(duì)而言是不錯(cuò)的選擇[3-5]。

然而大多數(shù)現(xiàn)有的SIC工作要么假定干擾信號(hào)能理想消除，要么假定已知干擾信號(hào)調(diào)制方式信息。實(shí)際上干擾消除是不完美的且干擾信號(hào)的調(diào)制方式可能是未知的，比如在蜂窩系統(tǒng)中，小區(qū)邊緣用戶幾乎不知道來自其他小區(qū)干擾的調(diào)制方式。

本文為干擾信號(hào)調(diào)制未知的多小區(qū)系統(tǒng)設(shè)計(jì)了一種軟連續(xù)干擾消除（Soft Successive Interference Cancellation， S-SIC）方案。具體來說就是實(shí)現(xiàn)了一種干擾信號(hào)的軟輸出解調(diào)器，獲得的軟信息不僅能減小解調(diào)誤差的影響，還能為干擾信號(hào)的調(diào)制方式提供一些信息。仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)檢測(cè)算法，S-SIC顯著提高了用戶的傳輸速率，進(jìn)而提升整個(gè)通信系統(tǒng)的性能。

本文的結(jié)構(gòu)如下，第二章將介紹系統(tǒng)模型和常規(guī)檢測(cè)方法，第三章將詳細(xì)介紹S-SIC方案，在第四章中展示仿真結(jié)果，最后在第五章進(jìn)行總結(jié)。

1 預(yù)備知識(shí)

A.系統(tǒng)模型

為了更清晰的說明，我們首先討論簡(jiǎn)單的系統(tǒng)模型，假定小區(qū)是單輸入單輸出（Single Input Single Output， SISO）天線系統(tǒng)，用戶除了接收本小區(qū)的信號(hào)外還受到干擾小區(qū)信號(hào)的影響，接收信號(hào)為：

高斯近似算法復(fù)雜度較低，但在干擾較大時(shí)性能損失嚴(yán)重。為了提升性能，一種可行的方法是應(yīng)用干擾消除技術(shù)[5]，我們將在下一章中介紹干擾消除算法是如何操作的。

3.S-SIC算法

本章首先概述S-SIC算法的主要思想，然后將詳細(xì)說明每個(gè)步驟的推導(dǎo)。

A.S-SIC算法基本流程

S-SIC算法包括以下主要步驟：

1） 對(duì)式（1）所示接收信號(hào)，檢測(cè)得到軟估計(jì)值x^2，計(jì)算相應(yīng)的估計(jì)誤差vx2;

2） 消除干擾x^2的影響，獲取更新后的接收信號(hào);

3） 基于2）中更新的接收信號(hào)，估計(jì)出服務(wù)小區(qū)的發(fā)送信號(hào)，如圖1所示。

獲取軟估計(jì)值的難點(diǎn)在于其調(diào)制方式對(duì)服務(wù)小區(qū)用戶而言是未知的，在估計(jì)前需要先判斷其調(diào)制方式。本文對(duì)性能與算法復(fù)雜度進(jìn)行權(quán)衡，找到一種較為合適的算法來判斷調(diào)制方式。

考慮到算法復(fù)雜度，對(duì)高階調(diào)制的干擾信號(hào)（16QAM， 64QAM）不做消除，所以服務(wù)小區(qū)用戶只需區(qū)分干擾信號(hào)是否為QPSK。參考式（3）-式（4）計(jì)算比特信息的LLR值，但規(guī)定用于解調(diào)的星座點(diǎn)集合S={s1，s2，s3，s4}為QPSK符號(hào)集合，如式（7）所示。

得到新接收信號(hào)式（19）后，用高斯近似算法對(duì)服務(wù)小區(qū)1信號(hào)進(jìn)行檢測(cè)。

2 仿真結(jié)果

本章將分別展示SISO與MIMO系統(tǒng)中S-SIC算法的性能，性能用比特錯(cuò)誤率（BER）刻畫（通過蒙特卡羅仿真方法得到），并將S-SIC算法性能與傳統(tǒng)的檢測(cè)算法比較，此外還將對(duì)比干擾信號(hào)調(diào)制方式已知與未知情況下S-SIC算法的性能。仿真時(shí)數(shù)據(jù)流被分成若干幀傳輸，每個(gè)傳輸幀包含100 RB，每個(gè)RB分配長(zhǎng)度不小于10 000 bit的數(shù)據(jù)，同一個(gè)RB中的數(shù)據(jù)采用相同的調(diào)制方式，但不同RB中的數(shù)據(jù)調(diào)制方式可能不同。服務(wù)小區(qū)的數(shù)據(jù)流經(jīng)過turbo編碼、QPSK調(diào)制后從基站發(fā)送，干擾小區(qū)數(shù)據(jù)流不經(jīng)過turbo編碼，且調(diào)制方式不固定，規(guī)定QPSK出現(xiàn)的概率為50%，16QAM與64QAM分別為25%。

SISO系統(tǒng)只建模一個(gè)干擾小區(qū)，規(guī)定干擾信號(hào)功率SNR2=13.91 dB，噪聲功率為σ2n=1。

S-SIC算法相較于高斯近似方法性能有顯著提升，增益約為5 dB（在BER=10-4時(shí)）;當(dāng)干擾信號(hào)調(diào)制方式未知時(shí)，我們提出的盲估計(jì)調(diào)制方式算法能較好的工作，帶來的性能損失較小，如圖2所示。

MIMO系統(tǒng)[6]建模了兩個(gè)干擾小區(qū)，規(guī)定各小區(qū)基站配置兩發(fā)射天線，用戶也配置兩接收天線，小區(qū)1是服務(wù)小區(qū)，小區(qū)2是強(qiáng)干擾小區(qū)其信號(hào)功率SNR2=13.91 dB，小區(qū)3是弱干擾小區(qū)其信號(hào)功率SNR3=4.3 dB，噪聲功率為σ2n=1。

在MIMO系統(tǒng)中干擾消除算法相較于高斯近似來說性能也有提升，增益約為3 dB（在BER=10-4時(shí)）;當(dāng)干擾信號(hào)調(diào)制方式未知時(shí)，盲估計(jì)調(diào)制方式算法依舊能較好的工作，并沒有帶來較大的性能損失，如圖3所示。

3 總結(jié)

多小區(qū)場(chǎng)景中小區(qū)邊緣用戶會(huì)受到來自其他小區(qū)干擾信號(hào)的影響，通信質(zhì)量較差。為了抑制干擾，本文聚焦于非線性的SIC算法，考慮到服務(wù)小區(qū)用戶不知道干擾信號(hào)調(diào)制方式，我們?cè)O(shè)計(jì)了一種能夠輸出干擾信號(hào)軟估計(jì)值的方案，軟信息不僅能用來判斷干擾信號(hào)的調(diào)制方式，還能減小解調(diào)誤差的影響，提升用戶檢測(cè)性能。本文對(duì)SISO和MIMO系統(tǒng)都進(jìn)行了仿真，結(jié)果表明相較于傳統(tǒng)的檢測(cè)算法，S-SIC能夠顯著提高小區(qū)邊緣用戶的傳輸速率，進(jìn)而提升整個(gè)通信系統(tǒng)的性能。

未來研究：信道估計(jì)不準(zhǔn)確等問題將在未來的工作中進(jìn)行討論。

參考文獻(xiàn)

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[7] LTE;Evolved Universal Terrestrial Radio Access （E-UTRA）;Physical Channel and Modulation （3GPP TS 36.211 version 12.5.0 Release 12）;2015-04.

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（收稿日期：2019.03.03）