CN102325107B - 用于n对n mimo信道的干扰对齐方法 - Google Patents

Abstract

一种用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，适用于发射机和接收机数量相等，并且分时隙同时向所有接收机发送信息的MIMO信道，通过Alamouti编码，将每个发射机所需发送的信息打包，在第一时隙对接收机同时发送所有信息，在第二到第N+1时隙里，发射机同时多次发送第一时隙所发送的信息，如此持续N个超字符，完成整个收发过程，通过译码，对每个接收机建立矩阵方程即可记算出该接收机的望信号。在中低信噪比时有效提高误码性能。

Description

用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域中的干扰管理方法，具体地说，是一种适用于MIMO X信道的干扰对齐方法。

背景技术

MIMO X信道模型是广播信道(broadcast channel,BC)、多路访问信道(multiple-access Channel,MAC)和干扰信道(interference channel,IC)的一般化模型，可用于模拟各种通信环境，其特点假设是每个发射机要给每个接收机传输独立的消息，因此该模型中存在严重的邻近用户间干扰。干扰对齐（interference alignment,IA）技术通过在发端对数据进行预编码，使其在目标接收用户能够被分离出来，而在非目标接收用户与其他干扰信号相互重叠，克服了MIMO X信道的邻近用户干扰问题，使得时变信道的总容量随用户数量增加线性增加，是一种有效的干扰管理技术。

干扰对齐方案通常使用自由度（Degree of freedom,DoF）来近似评估系统容量，这种近似的准确度随信噪比增加而提高。现有的干扰对齐研究侧重于如何在高信噪比环境下获得最大自由度，对于中低信噪比时的误码性能尚无深入研究。如何在保证DoF增益的同时，提高干扰对齐方案的误码性能是MIMO X信道的重要研究课题。

发明内容

本发明的目的就是提供一种用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，它按照Alamouti方案多次发送信息，使干扰信号在接收机对齐，在中低信噪比时有效提高误码性能。

本发明的目的是通过这样的技术方案实现的，它包括有N个发射机和N个接收机，N为2以上的自然数，发射机按时隙发送信息，N+1个时隙为一个超符号，不同超符号发射机重复发送信息，接收机动态改变信道系数，其步骤如下：

1）对所需要发送的信息进行Alamouti编码；

2）第一个时隙，每个发射机均向对应的接收机发送信息，并且也向其他接收机发送相同信息，并采集接收机所收到的信息；

3）同一超符号的第二时隙至第N+1个时隙，所有发射机分时隙同时向所有接收机发送相同信息，所有发射机从第二到第N+1时隙所发送的信息依次为步骤2）中第一到第N发射机所发的信息，完成一个超符号的信息发送，并采集接收机所收到的信息；

4）下一超符号，重复步骤2）和步骤3）过程；

5）重复步骤4，直接完成第N个超符号的信息传输；

6）对接收机所接收到的到的信息建立矩阵方程组，并消除干扰信号，得到期望信号；

7）对接收机所收到的信息进行群译码。

进一步，步骤6）中对每个接收机根据方程建立矩阵方程组，其中，y^[k](t)表示第k个接收机的接收信号；h^[kj](m^[k](t))∈C^1×M表示第j个发射机到第k个接收机的信道向量，m^[k](t)表示第k个接收机的工作模式，信道系数经历独立同分布的瑞利衰落，并与噪声独立；X^[j](t)∈C^M×1是第j个发射机的发射信号向量；z^[k](t)是第k个接收机的加性高斯白噪声，其均值为0、方差为1。

进一步，其中

$x^{\left[j\right]}=\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+...\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right],$

$h^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(t\right)=[h_1^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)h_2^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)...h_n^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)],$

$y^{\left[1\right]}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\right[h_1^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)h_2^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)...h_n^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)\left](\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+\·\·\·+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right])\right\}+z^{\left[1\right]}\left(t\right)$

。其中，接收机k的期望信号是而其他信号都是干扰信号。

进一步，步骤7）中所述的译码方式可以为ML译码。

当然，步骤7）中所述的译码方式可以为迫零算法。

当然，步骤7）中所述的译码方式也可以为PIC群译码。

由于采用了上述技术方案，本发明具有如下的优点：

在相同信道配置，使用相同调制方式和译码算法的条件下，本发明具有更好的误码性能，在较高信噪比区域误码性能有显著提高。

本发明的其他优点、目标和特征在某种程度上将在随后的说明书中进行阐述，并且在某种程度上，基于对下文的考察研究对本领域技术人员而言将是显而易见的，或者可以从本发明的实践中得到教导。本发明的目标和其他优点可以通过下面的说明书和权利要求书来实现和获得。

附图说明

本发明的附图说明如下。

图1为本发明第一种实施例的模拟图。

图2为图1引入噪声后的仿真结果图。

图3为图2使用不同矩阵结构和译码方案后的仿真结果图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步说明。

一种用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，它包括有N个发射机和N个接收机，N为2以上的自然数，发射机按时隙发送信息，N+1个时隙为一个超符号，不同超符号发射机重复发送信息，接收机动态改变信道系数，其步骤如下：

1）对所需要发送的信息进行Alamouti编码；

2）第一个时隙，每个发射机均向对应的接收机发送信息，并且也向其他接收机发送相同信息，并采集接收机所收到的信息；

3）同一超符号的第二时隙至第N+1个时隙，所有发射机分时隙同时向所有接收机发送相同信息，所有发射机从第二到第N+1时隙所发送的信息依次为步骤2）中第一到第N发射机所发的信息，完成一个超符号的信息发送，并采集接收机所收到的信息；

4）下一超符号，重复步骤2）和步骤3）过程；

5）重复步骤4，直接完成第N个超符号的信息传输；

6）对接收机所接收到的到的信息建立矩阵方程组，并消除干扰信号，得到期望信号；

7）对接收机所收到的信息进行群译码。

如图1所示，本发明适用于发射机和接收机数量相等，并且分时隙同时向所有接收机发送信息的MIMO信道，通过Alamouti编码，将每个发射机所需发送的信息打包，在第一时隙对接收机同时发送所有信息，接收机接收到对应的信息，同时也会接收到其他发射机发出的干扰信息，在第二到第N+1时隙里，发射机同时多次发送第一时隙所发送的信息，由于在第二时隙以后发射机发出的信息相同，所有接收机均接收到相同的信息，每次发送的信息只对一个接收机来说是有用信息，对其他接收机均是干扰信息，如此持续N个超字符，完成整个收发过程，通过译码，对每个接收机建立矩阵方程即可记算出该接收机的望信号。

步骤6）中对每个接收机根据方程 $y^{\left[k\right]}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[k\right]}\left(t\right)\right)x^{\left[j\right]}\left(t\right)+z^{\left[k\right]}\left(t\right)$ 建立矩阵方程组，其中，y^[k](t)表示第k个接收机的接收信号；h^[kj](m^[k](t))∈C^1×M表示第j个发射机到第k个接收机的信道向量，m^[k](t)表示第k个接收机的工作模式，信道系数经历独立同分布的瑞利衰落，并与噪声独立；X^[j](t)∈C^M×1是第j个发射机的发射信号向量；z^[k](t)是第k个接收机的加性高斯白噪声，其均值为0、方差为1。

其中 $x^{\left[j\right]}=\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+...\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right],$

$h^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(t\right)=[h_1^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)h_2^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)...h_n^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)],$

$y^{\left[1\right]}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\right[h_1^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)h_2^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)...h_n^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)\left](\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+\·\·\·+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right])\right\}+z^{\left[1\right]}\left(t\right)$

。其中，接收机k的期望信号是而其他信号都是干扰信号。

步骤7）中所述的译码方式可以是ML译码，也可以是迫零算法还可以是PIC群译码。

实施例一：

考虑一个2用户2×1MIMO X信道，每个发射机有2个天线，每个接收机有1个可重配置天线，如图1所示。可重配置天线有M种预设的工作模式，每种工作模式下的天线参数是不同的，从而在每个模式下接收到的信号可以认为是经历了不同的信道。

第k个接收机的接收信号可表示为：

$y^{\left[k\right]}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{h}^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[k\right]}\left(t\right)\right)x^{\left[j\right]}\left(t\right)+z^{\left[k\right]}\left(t\right)---\left(1\right)$

其中，y^[k](t)表示第k个接收机的接收信号；h^[kj](m^[k](t))∈C^1×M表示第j个发射机到第k个接收机的信道向量，m^[k](t)表示第k个接收机的工作模式，信道系数经历独立同分布的瑞利衰落，并与噪声独立；X^[j](t)∈C^M×1是第j个发射机的发射信号向量；z^[k](t)是第k个接收机的加性高斯白噪声(additive whiteGaussian noise,AWGN)，其均值为0、方差为1。另外，假设信道状态在2个超符号的时间内保持不变。

在2用户2×1MIMO X信道中，在一个超符号（3个时隙）内传输4个数据符号，获得4/3的自由度。为进一步提高系统的误码性能，本文提出在两个超符号内按照Alamouti编码将8个数据符号重复发送，并通过收端的矩阵变换和群译码提高系统的误码性能，而且保持4/3的自由度。

由于两个接收机的处理过程相似，下面以接收机1为例讨论本文提出的干扰对齐方案。在第1个超符号，每个发射机在第一个时隙发送到两个接收机的数据，即

$x^{\left[j\right]}=\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right],j\∈\left\{\mathrm{1,2}\right\}---\left(2\right)$

将接收机1将工作模式设置为1，即m^[1](1)＝1，故信道向量h^[kj](m^[k](t))可以表示为：

$h^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(1\right)=\left[\begin{array}{cc}{h}_1^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(1\right)\end{array}\right]---\left(3\right)$

所以在接收机1，可以得到接收信号：

$y^{\left[1\right]}\left(1\right)=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)]\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[11\right]}\\ u_2^{\left[11\right]}\\ u_1^{\left[12\right]}\\ u_2^{\left[12\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[21\right]}\\ u_2^{\left[21\right]}\\ u_1^{\left[22\right]}\\ u_2^{\left[22\right]}\end{array}\right]+z^{\left[1\right]}\left(1\right)$

              $\left(4\right)$

其中，是接收机1的期望信号，而是接收机1的干扰信号，干扰对齐方案的目标就是消除干扰信号。

在第2个时隙，两个发射机只发送到接收机1的数据符号，并且令m^[1](2)＝2，则接收机1的接收信号为：

$y^{\left[1\right]}\left(2\right)=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)]\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[11\right]}\\ u_2^{\left[11\right]}\\ u_1^{\left[12\right]}\\ u_2^{\left[12\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right]+z^{\left[1\right]}\left(2\right)$

                   $\left(5\right)$

在第3个时隙，两个发射机只发送到接收机2的数据符号，并且令m^[1](3)＝1，则接收机1的接收信号为：

$y^{\left[1\right]}\left(3\right)=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)]\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ 0\\ 0\end{array}\right]+\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[21\right]}\\ u_2^{\left[21\right]}\\ u_1^{\left[22\right]}\\ u_2^{\left[22\right]}\end{array}\right]+z^{\left[1\right]}\left(3\right)$

                      $\left(6\right)$

将接收机1接收到的3个信号组合到一起，可以得到：

                      

由式（7）可知，干扰符号对应的信道矩阵的秩为1，它们是对齐的，因此干扰信号可以被消除：

$\left[\begin{array}{c}{y}^{\left[1\right]}\left(1\right)-y^{\left[1\right]}\left(3\right)\\ y^{\left[1\right]}\left(2\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)\\ h_1^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[11\right]}\\ u_2^{\left[11\right]}\\ u_1^{\left[12\right]}\\ u_2^{\left[12\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{z}^{\left[1\right]}\left(1\right)-z^{\left[1\right]}\left(3\right)\\ z^{\left[1\right]}\left(2\right)\end{array}\right]$

                       $\left(8\right)$

在第2个超符号，按照Alamouti编码再次发送第1个超符号中的8个数据符号，第4个时隙发送的数据如式（9）所示，最后2个时隙分别只传输到接收机1和接收机2的数据。

$x^{\left[j\right]}=\left[\begin{array}{c}{u}_2^{\left[1j\right]*}\\ {-u}_1^{\left[1j\right]*}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_2^{\left[2j\right]*}\\ -u_1^{\left[2j\right]*}\end{array}\right]$

按照前面的方案消除干扰信号，可以得到：

$\left[\begin{array}{c}{y}^{\left[1\right]}\left(4\right)*-y^{\left[1\right]}\left(6\right)*\\ y^{\left[1\right]}\left(5\right)*\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_2^{\left[11\right]}\left(1\right)*& -h_1^{\left[11\right]}\left(1\right)*& h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)*& -h_2^{\left[12\right]}\left(1\right)*\\ h_2^{\left[11\right]}\left(2\right)*& -h_1^{\left[11\right]}\left(2\right)*& h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)*& -h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)*\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[11\right]}\\ u_2^{\left[11\right]}\\ u_1^{\left[12\right]}\\ u_2^{\left[12\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{z}^{\left[1\right]}\left(4\right)*-z^{\left[1\right]}\left(6\right)*\\ z^{\left[1\right]}\left(5\right)*\end{array}\right]$

               $\left(10\right)$

将式（8）和（10）结合起来，就得到了最终的等效输入输出方程：

$\left[\begin{array}{c}{y}^{\left[1\right]}\left(1\right)-y^{\left[1\right]}\left(3\right)\\ y^{\left[1\right]}\left(2\right)\\ y^{\left[1\right]}{\left(4\right)}^{*}-y^{\left[1\right]}{\left(6\right)}^{*}\\ y^{\left[1\right]}{\left(5\right)}^{*}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(1\right)\\ h_1^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[11\right]}\left(2\right)& h_1^{\left[12\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[12\right]}\left(2\right)\\ h_2^{\left[11\right]}{\left(1\right)}^{*}& -h_1^{\left[11\right]}{\left(1\right)}^{*}& h_1^{\left[12\right]}{\left(1\right)}^{*}& -h_1^{\left[12\right]}{\left(1\right)}^{*}\\ h_2^{\left[11\right]}{\left(2\right)}^{*}& {-h}_1^{\left[11\right]}{\left(2\right)}^{*}& h_2^{\left[12\right]}{\left(2\right)}^{*}& -h_1^{\left[12\right]}{\left(2\right)}^{*}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[11\right]}\\ u_2^{\left[11\right]}\\ u_1^{\left[12\right]}\\ u_2^{\left[12\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{z}^{\left[1\right]}\left(1\right)-z^{\left[1\right]}\left(3\right)\\ z^{\left[1\right]}\left(2\right)\\ z^{\left[1\right]}{\left(4\right)}^{*}-z^{\left[1\right]}{\left(6\right)}^{*}\\ z^{\left[1\right]}{\left(5\right)}^{*}\end{array}\right]$

                    $\left(11\right)$

由式（11）可知，该矩阵包含4个方程和4个变量，从而可以解出期望信号。另外，可以注意到以下两点：在使用Alamouti编码后，等效信道矩阵的前两列和后两列分别正交，这个特性可以被PIC群译码充分利用；噪声在2个信号上面被放大，而在文献[5]的原始方案中噪声在3个信号上面被放大。

虽然式（11）可以使用最大似然（maximum likelihood,ML）译码来获得最佳性能，但是译码的复杂度太高，不易于实现。因此，考虑使用PIC群译码进行译码，降低译码复杂度，并且充分利用部分正交的信道矩阵结构。PIC群译码算法的性能和复杂度介于ML译码和迫零（zero forcing,ZF）算法之间，并且可以通过不同的分组大小来取得其性能和复杂度的折中。另外，一般会存在多种不同的符号分组方案，例如，式（11）中的等效信道矩阵有4列，可以将前两列分为一组，后两列分为一组，表示为[12;34]分组，或者将第一列和第三列分成一组，另外两列分成一组，表示为[13;24]分组。式（11）的前两列和后两列是分别正交的，所以当使用[13;24]分组时，会得到更好的性能，因为在消除第2列和第4列的时候，对与其分别正交的另外两列的影响更小。

对上述干扰对齐方案进行仿真，采用相同信道配置时的接收信号可表示为：

$\left[\begin{array}{c}{y}^{\left[1\right]}\left(1\right)-y^{\left[1\right]}\left(13\right)\\ y^{\left[1\right]}\left(2\right)-y^{\left[1\right]}\left(14\right)\\ y^{\left[1\right]}\left(3\right)-y^{\left[1\right]}\left(15\right)\\ y^{\left[1\right]}\left(4\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[1\right]}\left(1\right)& h_2^{\left[1\right]}\left(1\right)& h_3^{\left[1\right]}\left(1\right)& h_4^{\left[1\right]}\left(1\right)\\ h_1^{\left[1\right]}\left(2\right)& h_2^{\left[1\right]}\left(2\right)& h_3^{\left[1\right]}\left(2\right)& h_4^{\left[1\right]}\left(2\right)\\ h_1^{\left[1\right]}\left(3\right)& h_2^{\left[1\right]}\left(3\right)& h_3^{\left[1\right]}\left(3\right)& h_4^{\left[1\right]}\left(3\right)\\ h_1^{\left[1\right]}\left(4\right)& h_2^{\left[1\right]}\left(4\right)& h_3^{\left[1\right]}\left(4\right)& h_4^{\left[1\right]}\left(4\right)\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1\right]}\\ u_2^{\left[1\right]}\\ u_3^{\left[1\right]}\\ u_4^{\left[1\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{z}^{\left[1\right]}\left(1\right)-z^{\left[1\right]}\left(13\right)\\ z^{\left[1\right]}\left(2\right)-z^{\left[1\right]}\left(14\right)\\ z^{\left[1\right]}\left(3\right)-z^{\left[1\right]}\left(15\right)\\ z^{\left[1\right]}\left(4\right)\end{array}\right]$

                     $\left(2\right)$

通过比较上式与式（11），可得两种方案的两个主要区别：上式中噪声在3个接收信号上加倍，而在式（11）中噪声只在2个接收信号上加倍；上式中的等效信道系数是完全独立同分布的，但在式（11）中等效信道系数部分正交。

为了比较不同的引入噪声的影响，应使用相同的调制方式和译码算法，本文使用QSPK调制和ML译码。当使用ML译码时，两种方案中不同的信道矩阵结构不会对译码性能产生影响，所以译码结果只反映噪声的影响。由图2可知，本文提出的方案具有更好的BER性能。

为了比较不同信道矩阵结构的影响，两种方案应具有相同的数据速率。使用相同信道配置时，以自由度是4/3，使用64-QAM调制，使用PIC群译码算法，对[12;34]和[13;24]分组方案分别进行了仿真。由图3可知，本发明提出的方案具有更好的BER性能，在高信噪比区域，有大于2dB的性能提升。另外，两种PIC群译码分组方案没有产生影响，可以提供大于1dB的性能改善。

最后说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本技术方案的宗旨和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (6)

1.一种用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，它包括有N个发射机和N个接收机，N为2以上的自然数，发射机按时隙发送信息，N+1个时隙为一个超符号，不同超符号发射机重复发送信息，接收机动态改变信道系数，其步骤如下：

1)对所需要发送的信息进行Alamouti编码；

2)第一个时隙，每个发射机均向对应的接收机发送信息，并且也向其他接收机发送相同信息，并采集接收机所收到的信息；

3)同一超符号的第二时隙至第N+1个时隙，所有发射机在第二个时隙同时向第一个接收机发送信息，在第三个时隙同时向第二个接收机发送信息，依此类推，在第N+1个时隙同时向第N个接收机发送信息，且每个时隙内每个发射机所发送的信息是它们在第一个时隙所发送的信息；

4)下一超符号，重复步骤2)和步骤3)过程；

5)重复步骤4，直接完成第N个超符号的信息传输；

6)对接收机所接收到的到的信息建立矩阵方程组，并消除干扰信号，得到期望信号；

7)对接收机所收到的信息进行群译码。

2.如权利要求1所述的用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，其特征在于：步骤6)中对每个接收机根据方程建立矩阵方程组，

其中，y^[k](t)表示第k个接收机的接收信号；h^[kj](m^[k](t))∈c^[1×M]表示第j个发射机到第k个接收机的信道向量，m^[k](t)表示第k个接收机的工作模式，信道系数经历独立同分布的瑞利衰落，并与噪声独立；X^[j](t)∈c^M×1是第j个发射机的发射信号向量；z^[k](t)是第k个接收机的加性高斯白噪声，其均值为0、方差为1。

3.如权利要求2所述的用于N对NMIMO信道的干扰对齐方法，其特征在于：其中 $x^{\left[j\right]}=\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+\·\·\·\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right],$ $h^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(t\right)=\left[\begin{array}{cc}{h}_1^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)& h_2^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)...h_n^{\left[\mathrm{kj}\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)\end{array}\right],$ $y^{\left[1\right]}\left(t\right)=\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\left\{\left[\begin{array}{cccc}{h}_1^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)& h_2^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)& \·\·\·& h_n^{\left[1j\right]}\left(m^{\left[1\right]}\left(t\right)\right)\end{array}\right](\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[1j\right]}\\ u_2^{\left[1j\right]}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[2j\right]}\\ u_2^{\left[2j\right]}\end{array}\right]+\·\·\·+\left[\begin{array}{c}{u}_1^{\left[\mathrm{nj}\right]}\\ u_2^{\left[\mathrm{nj}\right]}\end{array}\right])\right\}+z^{\left[1\right]}\left(t\right)$ ；其中，接收机k的期望信号是j∈{1,2,...N}，而其他信号都是干扰信号。

4.如权利要求1所述的用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，其特征在于：步骤7)中所述的译码方式为ML译码。

5.如权利要求1所述的用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，其特征在于：步骤7)中所述的译码方式为迫零算法。

6.如权利要求1所述的用于N对N MIMO信道的干扰对齐方法，其特征在于：步骤7)中所述的译码方式为PIC群译码。