多对全双工中继系统的波束形成设计及性能优化

⃝⃝可在www.sciencedirect.com在线获取ScienceDirectICT Express 3（2017）9www.elsevier.com/locate/icte多对全双工中继系统的一种有效波束形成设计Hyeon Min Kima，Van-Dinh Nguyena，Oh-Soon Shinb，a韩国首尔崇实大学ICMC融合技术系，邮编06978b韩国崇实大学ICMC融合技术系电子工程学院，首尔06978接收日期：2017年1月9日;接受日期：2017年2017年3月27日在线发布摘要我们考虑一个解码和转发全双工中继系统的多对用户。我们的目标是最大化的最小可实现的传输速率下的发射功率约束的所有用户对我们提出了一个迭代算法来解决非凸最特别是，原问题转化为连续凸规划，通过使用内逼近方法，使每次迭代只涉及一个简单的凸二次规划。我们表明，该算法提高了实现目标的迭代，同时保证收敛。仿真结果表明，所提出的算法提供了更高的速率比半双工和全双工中继的基础上迫零做。c2017韩国通信信息科学研究所。出版社：Elsevier B.V.这是一篇开放获取的文章，CC BY-NC-ND许可证（http：//creativecommons. org/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。关键词：全双工中继;多对中继;非凸规划;自干扰;发射波束形成1. 介绍在无线系统中使用中继可以扩展通信覆盖范围，提高吞吐量和服务质量（QoS）。因此，中继是用于下一代无线网络的有前途的技术。其在LTE-高级网络中的使用已经被深入研究[1]。中继协议可以分为两大类：充分转发（AF）和解码转发（DF）。虽然AF协议设计易于实现，但它严重限制了系统性能。这是因为AF协议在放大接收信号时会增强信号和噪声功率[2]。另一方面，DF协议解码从源节点接收的数据并将其转发到目的节点，提供比AF协议更好的性能[3]。中继系统传输有两种方法：半双工中继（HDR）和全双工中继（FDR）。*通讯作者。电子邮件地址：hminplus@ssu.ac.kr（H.M. Kim），nguyenvandinh@ssu.ac.kr（V.- D. Nguyen），osshin@ssu.ac.kr（O. S.Shin）。同行评审由韩国通信信息科学研究所负责。本文是题为“信息和通信技术特别部分”的特别部分的一部分。融合技术这篇论文已经处理教授。李正宇HDR系统使用不同的时隙或不同的频率用于发送和接收，而FDR系统在相同的频率上同时接收和发送信息。因此，FDR比HDR更有效地利用了频谱资源。然而，在相同的时间并且在相同的频率上接收和重传信号导致中继器处的发射天线与接收天线之间的自干扰（SI）因此，无线系统设计中的一个长期坚持的原则是中继仅与HDR技术兼容[4]。在最近的几项研究中，SI消除技术的进展已经表明FDR用于中继系统的可行性[5，6]。然而，大多数FDR研究集中在改善单对的系统性能，即，一个源与一个目的地通信[7有趣的是，最近的一项研究考虑了多对用户的FDR系统，该系统在FDR（ZF/ZF）处使用迫零进行解码和波束成形[10]。然而，使用ZF/ZF方法的FDR系统实际上远不是最佳的，因此产生非常有限的性能。因此，FDR系统仍有很大的优化空间。本文研究了FDR系统中波束赋形和源节点功率分配的联合优化问题，以有效地服务于FDR系统中的多对用户http://dx.doi.org/10.1016/j.icte.2017.03.0062405-9595/c2017韩国通信信息科学研究所。Elsevier B. V.的出版服务。这是CC BY-NC-ND许可证下的开放获取文章（http：//creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4. 0/）。10H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）9∥·∥|·|2k=1≽≻SI≤≤∈+=KK{| | 联系我们∀→→KKSIKKSIK12KKSIRRDwK= ln 1 +γ RD（w）。（|g wi|+ σ基于DF协议。剩余SI也被考虑在内。特别是，我们首先建立一个最然后，我们提出了一个基于一阶内逼近的单层迭代算法，通过序列凸优化来最后，评估了针对FDR技术提出的方法的性能，并与[10]中的HDR和FDR技术的性能进行了比较。本文的其余部分组织如下。在第2节中，我们描述了一个系统模型与显式信号，并制定了优化问题。在第3节中，我们描述了如何基于迭代方法找到最优解。模拟结果在第4节中给出，结论在和Fig. 1. 具有多对用户的FDR系统。K第5款.yD=gHwksk+（2）在一个给定的时间段内，KK符号：分别为表示向量和矩阵。 XH，XT和tr（X）是KKi=1，i=k分别是矩阵X和分别表示矩阵或向量的欧几里德范数和复标量的绝对值。IN表示N×N单位矩阵。分别pk∈C和hk∈CNn×1分别是从Skgk∈CNtx×1和wk∈CNtx×1分别是从FDR到DknDkX ∼ CN（η，Z）表示x是一个随机向量，CN（0，σk）和nFDR<$CN（0，σ2I）表示加性白具有均值向量η和协方差矩阵Z的圆对称复高斯（CSCG）分布。E[·]表示分别在D和FDR处的高斯噪声（AWGN）。（1）中的项ρKGHwksk表示残差SI统计期望符号X 0和X0分别表示矩阵X是半正定的和正定的。{·}表示复数的实部2. 系统模型和优化问题公式化2.1. 信号模型我们考虑一个多对DF中继系统，其中K个源节点通过FDR分别与K个目的节点通信，如图1所示。所有源和目的在所有实时取消[4]发生后，其中GSICNtx×Nnix是在FDR和0处从发射天线到接收天线的衰落环路信道。ρ1 用于模拟剩余SI传播的程度[11]。在第一阶段，FDR采用最小均方误差和连续干扰消除（相应地，xk的接收SINR可以表示为[12]SR2 HK2H节点配备有单个天线，而FDR配备有总共NtxN 个天线。FDR使用N个双天线接收源γk（w，p）=pkhkj>kpjhjhj将这些信号传输到目的地，全双工操作。 图 1，Sk和Dk表示第k个+ρ<$GHw wHG+σ2I<$−1h，（3）源节点和第k个目的地节点。是假设任何Sk和Dk之间不存在其中w，[wT，wT，. . . ，wK]T和p，[p1，p2，. . . ，p K]T.这是由于大的路径损耗和/或严重的遮蔽。假设所有信道遵循独立的准静态平坦衰落，即，在通信时隙T期间保持恒定，但是从一个块到另一个块独立地变化。信道为了简单起见，我们假设解码顺序遵循源索引，即， k1，2，. . . 、K.接下来，使用（2），Dk处的SINR可以表示为|2|2假设状态信息（CSI）是完全已知的BS和用户。在每个资源块中，所有K个源发送它们的信号，表示为xk，其中E{|X K|2}= 1，到FDR，然后，γRD（w）=KH22K Ki=1，i=k.（四）FDR解码信号并将其同时转发到所有K个目的地，所述信号由sk， k表示，其中Esk21。在FDR处，信号在被发送到FDR之前被预编码。目的地然后，在FDR处和在Dk处的接收信号可以根据（3），链路的信息速率SkFDR（innats/s/Hz）给出为RSRw，p=ln1+γSR（w，p），（5）写成K K并且链路FDR Dk的信息速率（也以nats/s/Hz为单位）被给出为：yFDR=pkhkxk+pGHwksk+nFDR，（1）p kk=1k=1k=1H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）911[客户端]K（φ）+：=Rw联系我们KKK K受Rw≥t的约束，k，（9b）K+KK1+{HKk}KKK（（φ（κ））2+φ（gHw（κ）}2w，（φk）（φk）+ {gkwk}KKKKKRRDw≥ln1K（φk）2k kkKK联系我们联系我们KKK（φ（κ）因此，传输链路Sk→FDR→Dk的端到端（e2e）可实现速率被给出为其中新的优化变量φ，φ1，φ2，. . .，φK表示用户间干扰加上所经历的噪声在目的地。它遵循Rkw，p=min RS Rw，p，RR Dw。（七）德国w22.2. 最优化问题公式化=−ln（φk）21−ℜ{gHwk} 2.（十二）我们的目标是为处于最差状态的用户对提供最佳性能具体而言，我们的目标是最大化所有传输链路之间的最低可实现速率通过联合优化波束形成器W和发射功率2H2K（12）的右侧（RHS）是凸函数，ℜ{gHw}2KKK分配P在两个发射功率约束下，来源和FDR。相应地，一个优化问题-LEM可以公式化为（φ）2 + φ {g H w} 2因此，内部近似凸方法[15]可以有效地用于（12）。在可行点（w（κ），φ（κ）），MaxminRkw，p（8a）可以发现（12）的凸下界为w，pk=1，…，KK1年1月ℜ{gHw} 2（κ）（κ）gHwk}受条件限制，w≤P、（8b）+（φk）2≥100k+χk {kKRk=1K-（κ）（φk）2+{gHwk}2p2≤PS，KRD，（κ）K（十三）pk≥0，k，（8d）其中PR和PSk 是FDR其中，X（κ）、X（κ）和X（κ）被给出为ℜ{gHw(κ)} 2，分别为k3. 基于迭代法的在（8）中的（κ）=−ln 1−k kk k kgHw（κ）2k k ，（φ（κ））2凸的，而目标函数是非凹的。因此，我们认为，(8) 变成了一个非凸问题。在下文中，我们提出了一种基于内部近似方法的单层迭代算法让我们从等价地重写（8）开始：最大t（9a）χ（κ）=2o（κ）=gHw（κ）k k ，（φ（κ））2gHw（κ）2（κ）2（κ）2H（κ）102μm。路KRSRw，p≥t，k，（9c）注意，（13）中的不等式在最佳情况下变成了不等式，（8b）、（8c）、（8d）、（9d）ℜ{gHw(κ)} 2RD其中t是一个新变量。（8）与(9) 从（9b）和（9c）相等的事实得出ln 1+k kK=Rk，（κ）（w（κ），φ（κ））.（十四）在最佳状态下。我们可以观察到物镜（9a）已经完全线性化。我们现在处理非凸约束（9b）和（9c）。约束的凸近似（9b）：如[13]中所述，我们因此，（9b）可以用以下等价的凸约束：o（κ）{gHwk}将（9b）的左侧（LHS）重新表述为ℜ{gHwk} 2KKln关于（w，φ）在域0≤<1[14]。k=1，φ），、（十）−12H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）9KKKKKKKKKK（κ）≤（κ）+χ（κ）<${gHwk} − t，<$k。（十五）约束（9c）的凸近似：注意，在（9c）的LHS中，是凸函数，因为γSR（w，p）由于Schur补而是凸的[14，16]。通过结合以下凸约束：K特别是在可行点（W（κ），p（κ））、凸下中国 2i=1，i=k2分1/2ln∈ R（w，p）∈ 1+γSR（w，p）∈ 1的界可以被发现为：|+σ k ≤ φ k，φ k，（11 a）|+ σk ≤ φk,∀k,(11a)ln1+γSR（w，p）≥（κ）+（κ）p−λ（w，p）（16）n {gHwk} ≥0，nk，（11b）：=RSR，（κ）w，p，（17）RSRw，H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）913=2phph hKKKJKJKKK ==−CN++--≥KKk：设置k：=0并生成初始可行点KK我KKΘ k为PJhj hj+ρGI wk焕光GI wk焕光我KKk kkk kk√√k=1其中，λ（k）、λ（k）和λ（k）（w，p）定义为：算法1提出的最优化问题的迭代算法（8）<$（κ）=ln<$1+γSR（w（κ），p（κ））<$−γSR（w（κ），p（κ）），（（κ）） （κ）HK（κ）2H（w）（0） ，p（0），φ（0））。k kkj>kHJ（κ）JJ（κ）β-羟色胺2−11：重复2：求解（20）以获得最优解（w，p，t，φ）。+ρk=1GIwkwkKGI+σIhk，3： 更新w（κ+1）：=w，p（κ+1）：=p，以及φ（κ+1）：= φ。4： 设置κ：=κ+1。λ（κ）（w， p）=（pg）2 hHΘ（κ） h+（p）2hHΘ（κ）h5：直到收敛k kkkk jjkjj> kK+ρ（wk）HGIΘ（κ）GHwg+σ2trθ（κ），（κ）Kj>k（κ）β2HH（κ）k=1（κ）β-羟色胺+σ2I−1-你好 p（κ）2hhhH+j>kp（κ）2hjhHH（κ）k=1（κ）β-羟色胺2−1我们注意到，RSR，（κ）ωw，pω是连续的x，并且满足RSR，（κ）w（κ），p（κ）=ln1 +γSR（w（κ），p（κ））.（十八）因此，约束（9c）可以用以下等效的二次凸约束代替：λ（κ）（w，p）≤λ（κ）+λ（κ）p k− t，λk。（十九）使用上述凸近似，在所提出的设计的第（κ1）次迭代处要解决的问题由下式给出：图二. 模拟设置的用户位置。的衰落环路信道 GSI独立于CSCG分布绘制（0， 1）[11]。噪声方差设置为σ2σ2174 dBm/Hz。我们将实现的速率除以ln（ 2），得到单位为bps/信道使用的值。我们将我们提出的FDR的性能与[10]中的HDR和FDR的性能进行比较。在HDR中，继电器使用所有的天线，即，NtxN，用于每个阶段中的通信。对于[10]中的FDR，迫零（ZF）波束形成器Maxw，p，t，φt（20a）FDR采用ZF接收机将信号发送到目的地，并对来自源的信号受 （ 8b ） 、 （ 8c ） 、 （ 8d ） 、 （ 11a ） 、 （ 11b ） 、（15）、（19）的限制。（ 20b）算法1总结了提出来求解（20）的迭代算法。在算法1中，我们生成初始点（w（0），p（0），φ（0））以满足（8b），（8c）和（8d）。在每次迭代之后，我们更新所涉及的变量以用于下一次注意，算法1为目标生成非递减序列，即，t（κ+1）t（κ），由于（13）和（16）中的近似。此外，由于（8b）和（8c），序列t（κ）是有界的，这确保了迭代解收敛到局部最优值[15]。4. 数值结果通道向量hk和gk被建模为hk=10（-δPL/10）hk和gk=10（-δPL/10）gk，关于ively，其中hk和gk的条目被生成为具有分布CN（0， 1）的独立CSCG一百零三八加二十。9 log10（d） dB表示路径损耗。的条目KGI+ρGI+σ100美元。14H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）9分别如图2所示，我们研究了一个系统，该系统包括半径为100 m的圆内的三对源节点和目的节点。中继站位于区域的中心，而三对节点位于随机位置。在图3中，我们给出了每个通信链路的最大-最小速率与中继器处的发射功率的关系。我们将所提出的方法的性能与使用ZF/ZF的HDR和FDR的性能进行比较，发现使用ZF/ZF的FDR的速率是HDR的两倍。所提出的计划被证明优于ZF/ZF计划。FDR处的残余SIρ对每用户对的显然，HDR系统的性能与SI无关，而FDR系统的性能随着ρ的增加而下降然而，在典型的ρ范围内，两种FDR方法的性能都优于HDR。 结果显示在Fig. 4验证所提出的方法提供了比其他方法更好的性能。H.M. Kim et al. / ICT Express 3（2017）915确认图3.第三章。每个用户对的速率与FDR处的发射功率的关系，其中Ntx=Ntx=4，K= 3，PSk=10 dBm，ρ=−70dB。见图4。每个用户对的速率与ρ的关系，其中Ntx=N=4，K= 3，PR=25dBm，PSk=10 dBm，P Sk。5. 结论提出了一种联合波束形成设计和功率分配优化方法，以最大化具有多对源和目的节点的解码转发FDR系统中每个用户对的最小速率。基于一种内逼近方法，我们提出了一种求最大-最小问题最优解的迭代算法。该算法的目的是解决凸优化问题在一个连续的方式。数值结果表明，本文提出的FDR方案的性能优于HDR方案和以前提出的基于ZF/ZF的FDR方案。这项工作得到了韩国政府（MSIP）资助的信息通信技术促进研究所（IITP）的资助（开发超5G移动通信技术（超可靠，低延迟和大规模连接）和基于蜂窝的工业自动化系统的组合接入技术）。利益冲突作者声明，本文中不存在利益冲突引用[1] 3GPP RAN，Evolved universal terrestrial radio access（E-UTRA）：Further advancements for E-UTRA physical layer aspects （ release9），TS 36.814，V9.0.0，2010。[2] X.程湾，澳-地Yu，X.成湖，澳-地杨，双向全双工放大转发中继，在：Proc.IEEE军事通讯确认，MILCOM，San Diego，CA，Nov.2013，pp.1比6[3] Y. 太阳，X. Zhong，X. Chen，S. Zhou，J. Wang，一般快衰落信道下解码转发中继策略的遍历容量，IET Electron. Lett. 47（2）（2011）148-150。[4] A. Sabharwal，P. Schniter，D. Guo，D. W.布利斯，S。兰加拉汉河Wichman，带内全双工无 线：挑战与机遇， IEEE J. Sel. AreasCommun. 32（9）（2014）1637-1652。[5] T. 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