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文檔簡介
1、在過去的數(shù)年間,無線網(wǎng)絡(luò)中用戶規(guī)模的快速增長及業(yè)務(wù)種類的不斷豐富使得多用戶干擾和無線傳輸安全的問題日趨嚴重。干擾對齊和物理層安全技術(shù)由于分別能夠進行有效的干擾管理和抗竊聽傳輸,受到了學術(shù)界和工業(yè)界的廣泛關(guān)注,逐漸成為無線通信領(lǐng)域研究的熱點。干擾對齊的核心思想是通過設(shè)計發(fā)射信號使得接收端收到的干擾盡可能地對齊在一個維數(shù)較低的子空間,同時讓有用信號占據(jù)不被干擾的子空間,從而最大化自由度。物理層安全則是從信息傳輸?shù)慕嵌瘸霭l(fā),一方面為合法用戶提
2、供可靠通信,另一方面使得竊聽者無法從其截獲的信號中獲取任何有用消息。本文針對多用戶無線網(wǎng)絡(luò)中的干擾對齊和物理層安全分別展開研究。論文的主要工作概括如下:
1.干擾對齊的研究通??紤]多輸入多輸出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)系統(tǒng),而 MIMO系統(tǒng)在配置多根天線的同時需要多套較為昂貴的射頻鏈路。因此,如何聯(lián)合設(shè)計天線選擇與干擾對齊是保證干擾管理質(zhì)量的同時降低系統(tǒng)實現(xiàn)成本的關(guān)鍵。針對多小區(qū)
3、MIMO蜂窩網(wǎng)絡(luò)的下行鏈路,首先給出了一種利用基站控制器進行聯(lián)合基站天線選擇與迭代干擾對齊的處理流程,分析了面向迭代干擾對齊的最優(yōu)基站天線選擇方案。在此基礎(chǔ)上,通過仿真并分析迭代干擾對齊算法的收斂特性,提出了一種基于貪心搜索策略與部分迭代機制的低復雜度基站天線選擇方案。復雜度分析與仿真結(jié)果表明,該方案能夠獲得接近于最優(yōu)基站天線選擇方案的用戶和速率性能,且需要的計算復雜度較低。此外,通過調(diào)整部分迭代次數(shù),該方案可以達到用戶和速率性能與計算
4、復雜度的折中。
2.現(xiàn)有大多數(shù)干擾對齊算法著眼于將接干擾約束并對齊到一個低維的子空間,卻沒有考慮有用信號的強度。針對多用戶對MIMO干擾網(wǎng)絡(luò),為了進一步提高干擾對齊所能獲得的用戶和速率性能,將格拉斯曼流形優(yōu)化引入到干擾對齊設(shè)計中,提出了一種新型的不需要信道互易性成立的干擾對齊算法。該算法結(jié)合極端特征值方法和格拉斯曼流形上最速下降法,同時最小化干擾子空間和干擾張成的子空間的距離,以及期望信號子空間和有用信號張成的子空間的距離,從
5、而將干擾和有用信號分別對齊到各自相應(yīng)的子空間,在對齊干擾的同時保證了有用信號的強度。仿真結(jié)果表明,該算法能夠有效地增加用戶和速率,其性能優(yōu)于交替最小化干擾對齊以及聯(lián)合有用信號的干擾對齊算法,并且通過合理地選取步長的衰減因子,可以達到用戶和速率性能與收斂速度的折中,這表明該算法具有較強的靈活性。
3.迭代干擾對齊需要假設(shè)本地信道狀態(tài)信息(Channel State Information,CSI)和干擾協(xié)方差矩陣已知,而這些先驗
6、信息要通過復雜的訓練過程才能獲得。從實際工程應(yīng)用的角度出發(fā),有必要研究迭代干擾對齊的低復雜度分布式實現(xiàn)方法。針對多用戶對MIMO干擾網(wǎng)絡(luò),提出了一種基于復數(shù)域快速數(shù)據(jù)投影子空間跟蹤方法的低復雜度分布式迭代干擾對齊算法。在不需要本地 CSI和干擾協(xié)方差矩陣先驗信息的情況下,該算法直接通過干擾子空間跟蹤的訓練過程來迭代設(shè)計預(yù)編碼矩陣和干擾抑制矩陣。復雜度分析和仿真結(jié)果表明,該算法能夠以較低的計算復雜度為代價,獲得接近于原始迭代干擾對齊的用戶
7、和速率性能。在此基礎(chǔ)上,將所提出的算法進一步擴展到包含多個次級用戶對的MIMO認知網(wǎng)絡(luò),給出了一種采用分層預(yù)編碼設(shè)計的分布式迭代干擾對齊算法。該算法能夠在避免次級用戶對主用戶產(chǎn)生干擾的同時,消除次級用戶間的干擾。
4.在無線攜能通信網(wǎng)絡(luò)中,能量接收端可能在進行無線充電的同時竊聽未授權(quán)的發(fā)送給信息接收端的消息。因此,研究如何利用物理層安全技術(shù)在保證無線充電質(zhì)量的前提下實現(xiàn)安全信息傳輸很有必要。針對存在多個信息接收端和能量接收端的
8、多播場景,首先給出采用秩-2波束成形的Alamouti空時編碼的傳輸方案,接著同時考慮信干噪比和無線充電量約束,提出了以最小化接入點發(fā)射功率為目標的基于秩-2波束成形的安全多播設(shè)計。然后,利用秩-2半定松弛技術(shù)來解決所建立的非凸優(yōu)化問題,推導了秩-2半定松弛是緊松弛,也就是可以獲得最優(yōu)解的充分條件,并給出了得到最優(yōu)解和次優(yōu)解的具體求解方法。針對秩-2半定松弛不是緊松弛的情況,提出了一種能夠獲得次優(yōu)解的秩-2高斯隨機化方法。仿真結(jié)果表明,
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