金 建 黃小平 閃靜潔

（安徽新華學(xué)院電子通信工程學(xué)院 安徽合肥 230031）

一、引言

LTE 系統(tǒng)下行采用OFDMA 技術(shù)，上行采用DFT-SFDMA技術(shù)，下行分配給多個(gè)用戶的子載波之間完全正交，上行采用同步技術(shù)，保證用戶之間分配的頻率資源的正交性，總起來(lái)講，可以認(rèn)為L(zhǎng)TE小區(qū)內(nèi)的頻域資源之間基本不存在干擾，LTE系統(tǒng)內(nèi)干擾主要是同頻鄰區(qū)相同的頻率資源帶來(lái)的干擾。鄰小區(qū)之間的同頻干擾主要是指目標(biāo)小區(qū)容易受到邊緣用戶或者基站之間的干擾，干擾信號(hào)又分為上行信號(hào)干擾和下行信號(hào)的干擾[1]。同頻干擾主要體現(xiàn)為四種情況。第一是目標(biāo)小區(qū)和鄰小區(qū)都處于上行時(shí)時(shí)隙時(shí)，用戶與用戶間容易發(fā)生干擾。第二種是鄰小區(qū)處于上行時(shí)隙時(shí)，目標(biāo)小區(qū)處于下行時(shí)隙，會(huì)產(chǎn)生用戶與用戶間的交叉時(shí)隙干擾。第三種是當(dāng)鄰小區(qū)和目標(biāo)小區(qū)都處于下行時(shí)隙時(shí)，基站與基站之間會(huì)發(fā)生的干擾。第四種是當(dāng)目標(biāo)小區(qū)處于上行時(shí)隙，鄰小區(qū)處于下行時(shí)隙時(shí)，基站與基站之間會(huì)發(fā)生的干擾。為了保證LTE同頻組網(wǎng)性能，提升頻率效率，必須使用相應(yīng)的干擾抑制技術(shù)[1]。

二、抑制干擾算法分析

為了更好地合并基帶信號(hào)，并為信號(hào)的合并處理創(chuàng)造條件，在基站接收端采用了基于多天線的配置。因?yàn)闊o(wú)論是有用信號(hào)還是干擾信號(hào)，信號(hào)到不同接收天線的信道衰落不同，多天線接收提供接收分集增強(qiáng)信號(hào)強(qiáng)度，可以通過對(duì)接收天線配置合理的加權(quán)系數(shù)可以提高接收機(jī)對(duì)抗衰落和干擾，從而可以改善無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋、容量和數(shù)據(jù)速率。接收端的多天線裝置可以用來(lái)構(gòu)成接收分集，或者接收端的干擾抑制處理[2]。

在接收分集技術(shù)中，最為常見的是最大比合并(MRC，MaximumRatio Combining)，它能夠充分捕獲各個(gè)接收分支的增益，其性能是最優(yōu)的[4]。但是當(dāng)系統(tǒng)中存在較強(qiáng)的用戶間干擾時(shí)，MRC合并時(shí)僅僅將上述干擾當(dāng)作噪聲來(lái)處理，而此時(shí)干擾在接收信號(hào)起主導(dǎo)作用，勢(shì)必引起檢測(cè)性能急劇惡化，因此上行檢測(cè)時(shí)必須需要考慮抑制用戶間的干擾[4]。IRC（IRC，Interfence Rejection Combining）算法可以估計(jì)出干擾，將干擾抑制掉，能夠提高上行檢測(cè)性能，提高上行業(yè)務(wù)吞吐量。對(duì)于干擾抑制技術(shù)，更多的是考慮干擾信號(hào)的空間或者空時(shí)屬性[4]。干擾抑制合并技術(shù)根據(jù)信道、空間噪聲和干擾的協(xié)方差矩陣確定加權(quán)系數(shù)，也即并不僅僅是考慮干擾的功率值，還需要考慮干擾的空間以及時(shí)間上的相關(guān)性[4][8]。為了有效評(píng)估IRC方案在鏈路級(jí)的性能，首先需要確定干擾的模型：

圖1 干擾模型

UE1為期望用戶，位于小區(qū)1內(nèi)，UE2為干擾用戶，位于小區(qū)1 和小區(qū)2 的交疊區(qū)內(nèi)，且與小區(qū)2 同步，通過調(diào)度為UE1和UE2 分配相同的時(shí)頻資源，UE1和UE2經(jīng)歷獨(dú)立的衰落在基站側(cè)完成疊加。通過調(diào)整信干比(SIR)來(lái)近似模擬干擾用戶的數(shù)量以及同道干擾的功率等。

假定小區(qū)半徑較小，基站接收到的多小區(qū)UE的信號(hào)基本同步，且CP的長(zhǎng)度遠(yuǎn)大于無(wú)線信道的時(shí)延擴(kuò)展，每個(gè)子載波近似經(jīng)歷平坦衰落，那么等效的頻域數(shù)學(xué)模型可以表達(dá)為：

式（1）中，H表示期望接收用戶至基站的信道響應(yīng)，Hi表示鄰小區(qū)干擾用戶i 到期望小區(qū)基站的信道響應(yīng)，i=0…K-1，K表示干擾小區(qū)數(shù)用戶數(shù)（所有干擾用戶與期望用戶的時(shí)頻資源相同），s表示期望用戶的發(fā)送信號(hào)，si表示干擾用戶i的發(fā)送信號(hào)。

通過信號(hào)處理的知識(shí)可知，當(dāng)誤差量(r-Hisi)的各分量具有相同的方差且不相關(guān)時(shí)，使誤差函數(shù)eHe=(r-H?s)H(r-H?s)最小的檢測(cè)矩陣為 s =(HH?H )-1HHr，即為MRC檢測(cè)矩陣w=(HH?H )-1HH。當(dāng)不存在干擾I時(shí)，此時(shí)N的各分量具有相同的方差且不相關(guān)，因此MRC檢測(cè)是最優(yōu)的。而當(dāng)存在干擾I 時(shí)，尤其是接收天線間距較小，各天線之間具有較強(qiáng)相關(guān)性時(shí)，I+N已經(jīng)具有一定的相關(guān)性了，此時(shí)的MRC檢測(cè)矩陣已經(jīng)不能滿足前提條件假設(shè)了，因此需要構(gòu)造新的檢測(cè)矩陣，即IRC檢測(cè)矩陣。

令e=I+N的協(xié)方差矩陣為σ2Re，且Re=PPH，e=(r-H?s)，ε =P-1e，x=P-1r，則式(2)可以寫成如下表達(dá)式

變量ε的協(xié)方差矩陣為

因此變量ε各分量具有相同方差且不相關(guān)，此時(shí)的等效信道矩陣=P-1?H，表達(dá)式可以表示成

由于ε各分量具有相同方差且不相關(guān)，則使誤差函數(shù)(x-?s)H(x-H?s)最小的檢測(cè)矩陣表達(dá)式為

則此時(shí)的IRC檢測(cè)矩陣為w=(HH?Re-1?H)-1?HH?Re-1，其中Re為干擾和/或噪聲協(xié)方差矩陣。

從以上的分析看出，當(dāng)不存在干擾時(shí)，MRC 檢測(cè)矩陣w=(HH?H)-1?HH是最優(yōu)的檢測(cè)矩陣，而當(dāng)存在干擾時(shí)，MRC 檢測(cè)矩陣已經(jīng)不能滿足檢測(cè)的前提條件了，此時(shí)IRC 檢測(cè)矩陣 w=(HH?Re-1?H)-1?HH?Re-1為最優(yōu)檢測(cè)矩陣。MRC和IRC算法可以通過兩種算法準(zhǔn)則進(jìn)行比較。

串行干擾消除迫零ZF準(zhǔn)則

最小均方誤差MMSE準(zhǔn)則[2]

ZF和MMSE相比，算法比較簡(jiǎn)單，容易實(shí)現(xiàn)，但它需要較高的信噪比條件。因?yàn)槠攘銠z測(cè)算法ZF是給接收信號(hào)乘以信道矩陣的逆，其他用戶對(duì)它的的干擾可以消除，但同時(shí)噪聲也乘以信道矩陣的逆，一般來(lái)說(shuō)，信道矩陣的系數(shù)小于1，它的逆就是大于1，也就是說(shuō)給噪聲乘了一個(gè)大于1 的因子，必然放大了噪聲。

三、仿真分析

存在干擾用戶時(shí)候，分為兩種場(chǎng)景，一種是信干噪比較低時(shí)候，一種是信干噪比較高時(shí)候。當(dāng)信干噪比較低場(chǎng)景時(shí)候研究哪種方法才能夠抑制干擾用戶的信號(hào)最好；接收端到達(dá)角差異越大，即用戶的角度方向越分散，哪種算法抑制干擾效果最好；用戶數(shù)越多，接收端存在干擾的來(lái)波方向越多，IRC和MRC算法能夠是否受到影響。當(dāng)干擾較大時(shí)候比較兩種算法的性能。

表1 仿真參數(shù)

圖2 無(wú)信干噪比時(shí)各接收算法的性能

圖3 SIR=-6dB時(shí)各接收算法的性能

圖4 SIR=0dB時(shí)各接收算法的性能

四、結(jié)語(yǔ)

根據(jù)以上仿真及分析可知，IRC 算法的應(yīng)用有以下特點(diǎn)：

IRC 算法適用于較低信干噪比的場(chǎng)景。信干噪比較低時(shí)，IRC 檢測(cè)性能遠(yuǎn)好于MRC 檢測(cè)，因?yàn)镸RC 沒有考慮干擾信號(hào)，而IRC檢測(cè)能夠抑制干擾用戶的信號(hào)。

接收端到達(dá)角差異越大，即用戶的角度方向越分散，則IRC算法抑制干擾用戶的效果越好以SCME-B信道、MCS為5 為例，干擾用戶與本用戶夾角為60 度相比夾角為15 度在10%BLER處會(huì)有大概4dB的信干比提升；

用戶數(shù)越多，接收端存在干擾的來(lái)波方向越多，IRC 抑制能力會(huì)削弱用戶數(shù)越多，干擾信號(hào)的總功率增加，IRC的性能會(huì)變差。如，存在2個(gè)干擾用戶與存在1個(gè)干擾用戶的性能差異大約在6-7dB。

IRC算法在有較大干擾情況下優(yōu)于MRC算法。

如果干擾較大，選擇IRC 算法；如果干擾較小，選擇MRC算法。綜合以上分析，兩種算法在不同干擾以及不同信噪比時(shí)性能不同，因此理論上MRC和IRC自適應(yīng)算法增益更高。