CoMP系统的SFN预编码改进算法
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摘要：为提高LTE-Advanced系统小区边缘用户的谱效率和用户体验，本文在现有协作多点传输（Coordinated Multi-Point，comp）方案基础上提出了两种CoMP系统的单频网（Single Frequency Network，sfn）预编码改进算法，以改善传统SFN预编码中信道合并的不确定性问题。第一种改进算法在发射端的部分传输节点处引入一个便于信道合并的相位参数，并按照合并后信道增益最大的准则确定相位参数的取值；第二种改进算法令部分传输节点的发射数据映射到天线时进行交换操作，同样按照信道增益最大准则确定交换方式。仿真结果表明，两种改进算法能有效提高小区边缘用户的谱效率，且能适用于相干/非相干信道及低/高秩信道的情况。
关键词：协作多点传输；SFN预编码；相位参数；谱效率
中图分类号：TN911.72 文献标识码：A
Improved Single Frequency Network Precoding Scheme
for Coordinated Multi-Point Transmission Systems
ZHENG Feng1, CHEN Yi-jian2, ZHANG Ting-ting1, LIU Cui-jie1
(1. Laboratory of Network System Architecture and Convergence, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China;
2. ZTE Corporation, Shenzhen 518055, China)
Abstract: To improve the spectral efficiency and user experience of terminals at cell edge in LTE-Advanced systems, two improved single frequency network (SFN) preocoding schemes are proposed for coordinated multi-point (CoMP) transmission systems based on the existing methods, which can solve the problem of uncertainty when the channels are merged in traditional SFN precoding scheme. The first improved scheme adds a phase parameter to the transmitted end, which is determined by maximizing the channel gain after mergence. The second improved scheme takes a swapping function at some transmission points when the transmitted data is mapped to the antenna ports, and the swapping rule is also determined by maximizing the channel gain. The simulation results show that both proposed schemes can improve the spectral efficiency of users at cell edge in either correlated or uncorrelated channel, either low or high rank channel.
Key words: coordinated multi-point; SFN precoding; phase parameter; spectral efficiency
为满足无线通信市场的更高需求和更多应用，LTE-Advanced（LTE-A）系统提出了诸多性能指标和要求[1]，采用了载波聚合（Carrier Aggregation，CA）、上/下行多天线增强（Enhanced Uplink/Downlink Multi-Input Multi-Output，Enhanced UL/DL MIMO）、协作多点传输（Coordinated Multi-point， CoMP）、中继（Relay）、异构网干扰协调增强（Enhanced Inter-cell Interference Coordination for Heterogeneous Network，eICIC）等关键技术[2]。其中CoMP技术通过多个传输节点之间相互协作，变传输节点（Transmission Point，TP）间的干扰信号为有用信号，提高小区边缘用户的谱效率，进而提高小区边缘的用户体验，受到运营商的广泛关注，具有重要的研究意义，成为诸多公司的研究热点[3,4,5]。
CoMP的基本思想是将“单节点－多用户”的传统结构扩展为“多节点－多用户”的模式，以提高小区边缘用户的服务质量。目前，根据业务数据是否只在服务小区上获取，3GPP已在文献[2]中确定了CoMP实现方案的基本分类：协作调度/波束成型（Coordinated Scheduling/Beamforming，CS/CB）和联合处理（Joint Processing，JP）。根据数据信息是否同时由多个传输节点传输，JP又分为联合传输（Joint Transmission，JT）技术和动态小区选择（Dynamic Cell Selection，DCS）技术[6]。其中JT技术因其理论上性能增益较好而受到广泛关注[7]。
目前已有的JT技术有本地预编码（Local Precoding）、单频网（Single Frequency Network，SFN）预编码、空频块编码（Space-Frequency Block Code，SFBC）[8,9]与预编码结合、循环延迟分集（Cyclic Delay Diversity，CDD）与预编码结合等4种非相干CoMP预编码方案，以及相位校正（Phase Correction）与预编码结合、全局预编码（Global Precoding）等2种相干CoMP预编码方案[10]。其中文献[10]通过分析认为非相干传输可以作为单层JP的基本设置，文献[11]对本地预编码方案做了改进，文献[12]认为SFN预编码实现简单且所需用户到传输节点的信道状态信息（Channel State Information，CSI）反馈量少。除此之外，SFN预编码非常灵活，可灵活运用于CoMP系统的协作小区总天线数为非2、4、8时的情况，不需要针对各种天线数设计码本，可以作为频分双工（Frequency Division Duplex，FDD）系统的侯选方案。本文重点对SFN预编码进行研究。
但是由于SFN预编码在实现过程中包含信道合并的过程，信道合并的不确定性致使合并后的信道的特征值和特征矢量不可控制，部分情况下，会严重影响到信道增益，以及特征矢量和码本中码字的匹配程度。本文将针对这种不确定性提出一种改进的SFN预编码算法，增强算法鲁棒性，进一步提高小区边缘用户的谱效率和用户体验。
1单用户协作多点传输系统模型
单用户协作多点传输系统如图1所示，属于多个TP（如eNodeB，RRH）的天线可以认为属于同一个集中处理器。在同一段时频资源内，这些传输节点可以以各种不同发射方式共同服务某个用户（UE），对应不同的CoMP联合传输的预编码技术。不管使用哪种预编码技术，由于传输的都是有用信号，因此消除了TP间干扰。另外，由于多个TP的加入相当于增加了发射天线数，因而大大提高了协作用户的吞吐量。假设有 个参与协作的TP和一个待服务的小区边缘用户，第 个传输节点有 根物理发射天线，用户有 根物理接收天线，则构成维度为 的虚拟MIMO收发系统，其中 。
基站考虑利用 个TP的共 根物理天线来传输，一种方法是每根物理天线均被定义为一个天线端口，终端针对这 个天线端口，使用一个适合 根发射天线的码本来进行预编码权值反馈。这种方式有较好的性能，但是需要设计各种维度的码本，高维码本码字较多，且对终端的码字选择复杂度造成较大的影响。另一种方法是一些物理天线被合并定义为一个虚拟天线端口，这就是我们主要研究的SFN 方式的预编码。
SFN预编码对应的传输模型就是多根物理天线被定义为一个虚拟天线端口进行数据传输，典型的例子如图2所示
SFN预编码的传输模型与虚拟端口配置
对于终端而言，其反馈预编码时看到的为虚拟天线端口1，2，…… ， ，每个端口都是由来自不同TP的多根物理天线虚拟而成。因此每个天线端口到终端接收天线之间的信道响应是由组成该端口的多根天线信道自由合并得到的合并响应。在发射时，同一天线端口所属的多根物理天线发送的信号相同。
2SFN预编码
SFN预编码中，多根来自不同TP的物理天线被定义为多个虚拟天线端口，从虚拟天线端口到终端之间的逻辑信道 可以表示为
(1)
其中， 表示虚拟天线端口 到终端的信道， 表示构成虚拟天线端口 的物理天线数，不同端口对应的 可能不同。
设发送给该用户的数据为 ，其中 表示给该用户传输数据所占用的层数（Layer）， 。SFN预编码矩阵为 ，则此单用户CoMP系统的发送信号为 ，经过信道传输，该用户的接收信号为
(2)
其中是维的加性噪声矢量。
前面已经从虚拟天线端口到接收天线的信道响应角度来阐述了SFN预编码的原理，并建模得到了式（1）（2），如果从物理发射天线到接收天线的角度来分析SFN预编码可以用式表示
(3)
其中 是第 个传输节点采用的预编码矩阵， 是第 个传输节点与用户之间的信道。这种条件下，CoMP实现的重点在于预编码矩阵的设计，以使用户接收到的信号满足系统的要求。
典型的SFN预编码的思想是所有参与联合传输的小区传输相同的数据且进行相同的预编码[8]，即 ，且 与合并后的逻辑信道 的特征矢量相匹配，而非仅与其中某个传输节点到UE的信道矩阵的特征矢量相匹配。
如图3所示，以两个小区协作为例，两个传输节点共同服务一个用户，则SFN预编码思想可以表示为
(4)
各小区使用相同的预编码矩阵 来匹配合并后的信道 。对于用户来说，其从信道测量参考信号（Channel State Information Reference Resource，CSI-RS）处测得的逻辑信道为
(5)
对 做奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD），有
(6)
其中 和 为酉矩阵， 为对角阵且与 具有相同的秩。以迫零（Zero-Forcing，ZF）预编码为例，预编码矩阵为 ，接收端对数据做的解调处理为左乘归一化的接收权值或矩阵 ，其中 表示矩阵 的Frobenius范数，则解调后数据为
(7)
其中 为定义在传输层上的等效逻辑信道矩阵，可以在解调参考信号（DeModulation Reference Signal，DMRS）处通过信道估计获取， 为对角阵，故不存在层间干扰，也可以在DMRS处获得。因此，理论上，若选用的预编码算法理想，SFN预编码方案可以完全消除层间干扰。
SFN预编码中的用户只需向传输节点反馈一个预编码矩阵，反馈量需求小。对于FDD系统来说，反馈量少将是SFN预编码很重要的一个优势。性能方面，SFN预编码由于理论上可完全消除层间干扰，能很好地适用于高秩的联合传输场景。
由矩阵的性质知，矩阵之和的秩小于等于矩阵秩的和，即
(8)
因此，SFN预编码有一个潜在的优势，当两个小区与用户之间信道的秩均为1时，采用SFN预编码时信道合并后的秩小于等于2，有传输两层数据的可能，从而提高数据的传输速率。
3SFN预编码改进算法
如前所述，SFN预编码中信道先自然合并，再使用统一的预编码矩阵匹配合并后的信道，但是信道的合并具有不确定性，合并后信道可能会因为信道矩阵中很多元素异相抵消的原因导致特征值很小，该特征值对应的合并后信道的空间通道总增益很小，从而导致CoMP系统的性能降低。
基于此，本文提出两种SFN预编码的改进算法：第一种改进算法在发射端的部分传输节点处引入有利于合并的相位参数，第二种改进算法令部分传输节点的发射数据映射到天线时进行交换操作，以改善信道自然合并的效果，提升系统性能。下面，对两种改进算法分别进行描述。
3.1SFN预编码改进算法1
第一种改进算法通过引入一个有利于合并的相位参数得到性能提升：
(9)
如图4所示，以两个传输节点为例，一个TP无变化，另一个TP的天线进行数据发送时引入相位参数 ，其中 与信道的秩和天线数均无关， 。添加相位参数的操作位于发射端对数据完成预编码后、数据发送之前，它是对发送数据做的操作，但是相当于对合并后的逻辑信道起了作用。
此改进算法的目的在于通过发送端的预处理，使得合并后的信道有较大的特征值，从而获得更大的信道增益。基于此目的， 选取使接收端信干噪比最大的相位值，可采用最小均方误差（Minimum Mean Square Error，MMSE）准则判决。
3.2SFN预编码改进算法2
第二种改进算法在部分传输节点的发射数据映射到天线时引入交换操作，使得构成虚拟天线端口的物理天线发生变化。如图5所示，仍以两个传输节点为例，待传输的两路数据流 和 经过层映射确定每个层所承载的数据流，再经由预编码得到与发射天线个数相适应的编码后的数据。此时，一个TP无变化，另一个TP的数据映射到天线时进行交换操作，即数据流被分别送到不同的物理天线上发送出去。
方法中的交换操作针对待传输的数据流与物理天线之间的映射关系，不会对信道有任何影响，但在用户接收端看来，来自两个TP的信号在合并时，数据流与承载该数据流的信道之间的对应关系发生了变化。接收端分别合并包含两路数据流的信号，这其中包括信道衰落、阴影效应、层间干扰及加性噪声的作用，因此具体的交换方式由用户终端按照合并后信道增益最大的准则确定，并由用户终端反馈给传输节点。
4仿真结果与分析
以两个小区、单CoMP用户为例，按照表1所示仿真参数完成信道的建立及发射端、接收端的设置，用Matlab实现系统级仿真。
考虑从-10dB到10dB的信噪比，信号经历快衰落。相位参数 按照使接收端SINR最大的准则取值于 。用户采用PMI反馈，即将表示预编码矩阵的索引号反馈给传输节点。
为不失一般性，本文对以下几种因素组合的不同场景进行了仿真分析：
（1）两个小区的秩均为1或均为2；
（2）信道相关/非相关；
（3）该系统采用原始SFN预编码或两种改进的SFN预编码；
（4）用户接收到的来自两个小区的平均接收功率相等，或有5dB的差异。
仿真结果如图6所示，在不同场景中，以信噪比（dB）为变量，以小区边缘用户的谱效率（bit/s/Hz）作为系统性能指标，表征小区边缘用户的吞吐量，由仿真结果可知，小区边缘用户的谱效率随信噪比的增大而提高。
由图中可以看出，在上述几种情况下，两种SFN预编码改进算法的性能始终优于原SFN预编码方案，对于小区边缘用户的谱效率有较大改善，从而提高小区边缘用户的吞吐量。两种改进算法之间性能比较接近，因为这两种算法解决的都是原始SFN预编码方案中信道合并不确定性的问题，虽然实现方法不一样，但其要达到的效果是一致的。
用户从两个小区接收到的平均功率相等时的性能明显优于相差5dB（即一个小区的平均接收功率不变、另一个小区减小5dB）时的性能，这种结果是很显然的，因为在平均发射功率相等的条件下，平均接收功率越大意味着信号在信道中受到的损失越小，信道增益越大，性能越好。
从图6的比较中也可看出，秩为2时小区边缘用户的谱效率明显高于秩为1时的谱效率，这正是MIMO技术带来的优势。
本文的仿真仅考虑了两个传输节点、一个CoMP用户的情况，但该改进算法并不局限于此。当系统内有三个或更多的传输节点参与协作时，改进算法1中，选取其中一个传输节点作为参考点，在其他的传输节点处加入各自的相位参数 ，其中 仍需根据接收端的信干噪比确定；改进算法2中，也可选取一个传输节点为参考点，其他传输节点处将数据流与物理发射天线之间的映射关系进行调整，交换方式由用户终端根据多个传输节点的信道信息按照使合并后信道增益最大的准则决定。
当传输节点同时服务多个用户时，该改进算法仍然适用，但多用户CoMP除了多用户预编码外还需要考虑MCS预测、用户配对、用户调度等多方面因素。
SFN预编码方案性能比较（秩为1，平均接收功率相等）
SFN预编码方案性能比较（秩为2，平均接收功率相等，非相关信道）
Fig.7 Performance of different algorithms of SFN precoding (Rank=2; Balance receiving power; Uncorrelated channel)
SFN预编码方案性能比较（秩为1，平均接收功率相差5dB）
SFN预编码方案性能比较（秩为2，平均接收功率相差5dB，非相关信道）
Fig.9 Performance of different algorithms of SFN precoding (Rank=2; Imbalance receiving power; Uncorrelated channel)
5结论
为提高CoMP系统中小区边缘用户的吞吐量，
解决SFN预编码方案中信道合并后特征值较小导致信道增益降低的问题，本文提出了两种改进的SFN预编码算法，分别通过引入便于信道合并的相位参数和对发射数据到发射天线间的映射进行交换操作减少信道合并时的不确定性。仿真结果表明，两种改进算法在性能方面较传统的SFN预编码有明显的优势，且于相关/非相关信道、低秩/高秩信道均适用。本文中引入的相位参数及交换方式按照使接收端信道增益最大的准则确定，下一步工作将继续就该相位参数及交换方式的设计进行探讨，并进一步寻求性能更稳定的CoMP实现方案。
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