LTE-A系统中eNodeB端干扰分离技术

李会雅，刘帅奇，门晋喜

( 1.河北大学 电子信息工程学院，河北 保定 071002；2.河北省数字医疗工程重点实验室，河北 保定 071002；3.95866部队 无线电导航教研室，河北 保定 071051)

LTE-A系统中eNodeB端干扰分离技术

李会雅1,2，刘帅奇1,2，门晋喜3

( 1.河北大学 电子信息工程学院，河北 保定 071002；2.河北省数字医疗工程重点实验室，河北 保定 071002；3.95866部队 无线电导航教研室，河北 保定 071051)

摘要:为了解决LTE-A系统中eNodeB端的同频干扰问题，提出了一种基于自然梯度算法的干扰信号盲分离算法。首先构建eNodeB、蜂窝用户、D2D用户之间的干扰场景，详细分析了复用蜂窝上行资源时三者接收到的混合信号组成。其次针对eNodeB端的MIMO技术同时结合混合信号的构成，给出了干扰信号盲分离的系统框图。仿真结果表明，步长μ=0.001时，收敛速率较慢，随着迭代次数的增加，串音误差曲线未达到稳定状态；当μ=0.006时，曲线震荡严重，稳定性无法保证；当μ=0.002时，曲线趋于稳定，串音误差下降到1 dB，且分离信号与源信号的相关系数均达到了99%以上，算法具有很好的分离效果。

关键词：LTE-A；D2D通信；干扰分离；自然梯度算法

Device-to-Device(D2D)通信技术是一种在LTE-A系统中允许终端用户复用小区内蜂窝用户的时频资源来实现端到端通信的新型技术，D2D的引入可以达到更高的频谱资源利用率，提升系统吞吐量，已成为5G移动通信系统的关键技术之一。但同时也会给D2D及蜂窝用户带来新的干扰，有效地抑制干扰是更好地保障正常通信质量的首要任务，目前的干扰抑制算法主要从资源优化和干扰协调两个方面展开。在资源优化方面的研究主要包括基于最大化系统速率的资源分配方案[1]，以最大化和速率为目标[2]、以所有D2D用户速率最优和可建立D2D数量最多为目的[3]的功率控制策略，通过不断调整SINR门限的分布式功率控制算法[4]，基于拉格朗日对偶和分解迭代方法[5]、MIMO蜂窝系统下满足固定和非固定最小SINR门限条件下[6]的功率控制方法。针对资源复用模式选择问题的研究集中在基于博弈模型(Coalitionalgame)[7-11]、随机过程[9]、一维距离信息的干扰受限环设计[10]、图论[11]、拉格朗日乘数法[12]、凸优化[13]、整形规划[14]、干扰受限区域(InterferenceLimitedArea，ILA)[15]、地理位置信息[16]、离散时间马尔科夫链模型[17]方面。在干扰协调方面，有基于认知无线电的干扰管理方案[18-19]，文献[20]通过建立干扰表使每个用户的接入尽量选择干扰较小的方案，在时间相关性不大的情况下，得到降低干扰的效果。文献[21]通过监听获得干扰信号的先验信息，再利用干扰重构技术消除干扰信号。

而实际通信系统中干扰信号为随机信号，事先无法监听其准确的先验信息。本文以LTE-A移动通信系统及D2D技术为基础，分析复用不同蜂窝资源情形下的蜂窝-D2D通信应用场景及干扰信号对蜂窝及D2D用户的影响，深入研究干扰信号与有用信号分离问题的数学模型，提出了一种有用信号、干扰信号、信道衰落模型先验知识未知情况下，仅由接收到的混合信号，基于自然梯度算法的干扰信号与有用信号分离算法，在终端直接提取出有用信号。进一步减小小区阻塞，提高系统吞吐量，推动D2D通信在未来移动通信网络中的应用。

1蜂窝-D2D干扰场景

LTE-A移动通信系统的干扰信号由来自于同一时频资源上的其他信号和环境噪声组成。其中，本蜂窝小区内D2D用户与蜂窝用户、eNodeB与D2D用户之间均存在干扰信号，使用同一时频资源邻近蜂窝小区的蜂窝及D2D用户也会对本蜂窝小区产生干扰信号。本文就复用不同蜂窝资源方式下的干扰模型进行分析。假设当前蜂窝小区的基站为eNB1，此小区内的蜂窝用户为UE1，D2D用户为R-UE1、D-UE1，其中R-UE1为D-UE1提供中继服务，R-UE1与D-UE1之间和UE1与eNB1之间使用的时频资源相同。在基站eNB1覆盖的小区中R-UE1除了要向eNB1传送自己的信息外，还要把从D-UE1接收到的信息转发给基站eNB1。邻近复用同一频率资源蜂窝小区的基站为eNB2，此小区内的蜂窝用户为UE2，D2D用户为R-UE2、D-UE2，其中R-UE2为D-UE2提供中继服务，R-UE2与D-UE2之间和UE2与eNB2之间使用的时频资源相同，且UE2、R-UE2、D-UE2均处于小区的边缘。其中，基站eNB2覆盖的小区中UE2、R-UE2、D-UE2三者之间及分别与eNB2的信号关系与基站eNB1覆盖的小区相同，为简洁起见，未在图1及图2中标出。

图1　 复用上行时隙的上行中继

图2　 复用上行时隙的下行中继

如图1所示，eNB1接收到的混合信号由UE1的有用信号、D-UE1的干扰信号、UE2的干扰信号组成；R-UE1接收到的混合信号由D-UE1的有用信号、UE1的干扰信号、D-UE2的干扰信号、UE2的干扰信号组成。

如图2所示，eNB1接收到的混合信号由UE1的有用信号、R-UE1的干扰信号、UE2的干扰信号、R-UE2的干扰信号组成；D-UE1接收到的信号由R-UE1的有用信号、UE1的干扰信号、R-UE2的干扰信号、UE2的干扰信号组成。

综上可知，混合信号由一个有用信号和几个干扰信号组成，本文采用线性瞬时混合模型来描述混合信号与源信号之间的关系。

2基于自然梯度算法的eNodeB端干扰盲分离方案

基于自然梯度算法[22-23]的eNodeB端干扰盲分离系统框图如图3所示。

图3　基于自然梯度算法的eNodeB端干扰盲分离系统框图

S=[s1,s2,…,sn]T为n个发射天线的源信号向量组成的未知源信号矩阵，各个源信号向量可写为si=[si1,si2,…，siQ](1≤i≤n)，Q为采样点个数。A为m×n阶未知线性瞬时混合矩阵，由第i个发射天线到第j个接收天线路径上的衰减，可写为aij(1≤i≤n,1≤j≤m)；X=[x1,x2,…,xm]T为混合信号向量组成的混合信号矩阵，各个混合信号向量可写为xj=[xj1,xj2,…,xjQ](1≤j≤m)；N=[n1,n2,…,nm]T为噪声信号向量组成的噪声信号矩阵，各个噪声信号向量可写为nj=[nj1,nj2,…,njQ](1≤j≤m)。

Y=[y1,y2,…,ym]T为通过m个接收天线采集得到的观测信号向量组成的观测信号矩阵，各个观测信号向量可写为yj=[yj1,yj2,…，yjQ](1≤j≤m)。观测信号与源信号、混合矩阵及噪声信号的矩阵表示，即

Y=AS+N

(1)

本文中采用K-L散度作为独立性的测度，设各分离信号之间依赖性最小，统计独立性最大时的分离矩阵为最佳分离矩阵W,自然梯度算法的迭代公式如

(2)

式中：W为分离矩阵；μ为步长因子；Z(k)为分离信号；I为单位矩阵；f(·)为非线性函数。

3仿真结果与性能分析

3.1仿真实验

由于LTE-A中的MIMO技术要求相邻天线间距要远大于电波波长且各对收发天线间的传输信道互不相关，移动终端受限于质量、体积、功耗等因素，安装多个天线难于实现。而eNodeB可拥有更多的天线配置，eNodeB端最多支持8根天线。本文在仿真过程中，针对eNodeB端支持4根天线，而终端用户仅拥有一根天线的情况。基带源信号为QPSK调制信号，其时域波形仿真示意图如图4所示。

(3)

eNodeB端观测到的混合信号时域波形仿真示意图如图5所示。

图4　 基带源信号时域波形仿真示意图

图5　eNodeB端的混合信号时域波形仿真示意图

设步长μ分别为0.001，0.002和0.006时的分离信号的时域波形仿真示意图分别如图6～8所示。

3.2分离结果分析

3.2.1串音误差分析

采用串音误差F作为评价分离效果的性能指标，如

(4)

图6　μ=0.001时分离信号时域仿真示意图

图7　μ=0.002的分离信号波形

由图9可知，当μ=0.001时，随着迭代次数的增加，曲线下降趋势明显，但收敛速度慢且未达到稳定状态，需要的样本数量和计算量大。当μ=0.006时，曲线震荡严重且发散，收敛速度与稳定性均无法保证。相比较而言，当μ=0.002时曲线下降速度较快，迭代次数达到4 000时，趋于稳定，误差为1dB左右，分离效果相对较好。由此可见，步长的选择对分离信号性能的影响较大。

3.2.2相似系数

采用分离信号与源信号的相似度即相似系数作为

图8　μ=0.006的分离信号波形

图9　不同步长μ情况下的串音误差仿真示意图

评价分离效果的性能指标。在3种不同步长情况下的相似系数计算结果如表1所示。

表1　相似系数与步长的关系

由表1可以看出，μ=0.002时，源信号和分离信号的相似度最高，分离效果最好，与用串音误差得到的结果一致。通过求相似系数可以解决分离信号排列顺序不确定的问题。对于某一源信号分别与4个分离信号求相关度，比较4个相似系数可确定其对应的分离信号，以此类推，则可以确定所有源信号与分离信号的对应关系。此外，根据相似系数的正负性还可适当地反转信号得到源信号地最佳分离信号。

4结论

本文研究了自然梯度算法在LTE-A系统中eNodeB端抑制同频干扰的应用。首先建立分离矩阵和步长因子的的非线性关系，然后沿着自然梯度的方向确定非线性函数以及合适的步长，其次利用分离矩阵的迭代公式在3个不同的步长下分离得出源信号，最后以串音误差和相似系数作为评价指标评价分离效果。本文算法不仅能够很好地分离出了源信号，并进一步通过相似系数确定了源信号与分离信号的对应关系，解决了盲源分离算法分离信号排列顺序不确定的问题。但在下行链路上，用户端天线只有一个，接收到的混合信号个数小于源信号的个数，属于单通道情况，如何实现D2D端同频干扰的分离是下一步要研究的工作。

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李会雅(1981— )，女，讲师，主研信号分离技术、数字信号处理；

刘帅奇(1986— ),副教授,主研计算视觉、多维信号处理，为本文通讯作者；

门晋喜(1980— ),讲师，主研无线电通信。

责任编辑：许盈

InterferenceseparationtechnologyofeNodeBterminalinLTE-Asystem

LIHuiya1,2，LIUShuaiqi1,2，MENJinxi3

(1.College of Electron and Information, Hebei University, Hebei Baoding 071002, China; 2. Key Laboratory of Digital Medical Engineering of Hebei Province, Hebei Baoding 071002, China;3.Department of Radio Navigation，95866 PLA Troops，Hebei Baoding 071051,China )

Abstract:In order to solve the same frequency interference of eNodeB terminal in LTE-A system, a blind separation algorithm based on the natural gradient algorithm is proposed. Firstly, the interference scene among eNodeB, cellular user and D2D user is constructed, and the received hybrid signal of those is analyzed when multiplexing cellular uplink resource. Secondly, the MIMO technology of eNodeB terminal is combined with the composition of the received hybrid signal, the block diagram of the blind separate is proposed. The simulation results show that, convergence speed is slow when μ=0.001 and crosstalk error curve is not reach steady state with the increase of the number of iterations; stability isn’t guaranteed when μ=0.006;the crosstalk error curve tends to be stable and crosstalk error fells to 1 dB when μ=0.002,the correlation coefficient of separation signal and source signal reach more than 99%, the algorithm has a good separation effect.

Key words:LTE-A; D2D communication; interference separation; natural gradient algorithm

中图分类号:TN911.7

文献标志码:A

DOI：10.16280/j.videoe.2016.03.013

基金项目：河北省自然科学基金项目(F2014201168)；保定市科学技术研究与发展指导计划项目(14ZG036)；河北大学第八批教学改革研究课题项目(“基于工程教育认证的通信工程专业实践能力培养机制研究”)；河北大学自然科学研究计划项目(2014-303)；河北大学实验室开发项目(sy2015009；sy2015057)；2015年度河北省科技计划自筹经费项目(15210409)

作者简介：

收稿日期：2015-06-19

文献引用格式：李会雅，刘帅奇，门晋喜.LTE-A系统中eNodeB端干扰分离技术[J].电视技术，2016,40(3):60-64.

LIHY,LIUSQ,MENJX.InterferenceseparationtechnologyofeNodeBterminalinLTE-Asystem[J].Videoengineering，2016，40(3)：60-64.