基于小区间协作与分布式干扰对齐的多天线系统干扰协调技术研究

小区间干扰协调是无线系统尤其是多天线系统中的一个核心问题。本项目提出采用多小区协同处理与分布式干扰对齐技术分别作为小区间有协作和弱协作情形下的干扰协调手段，并对其中的关键问题展开研究。对于多小区协同处理，我们的重点是研究在实际系统中采用多小区协同处理的潜力，通过对系统能实现的总速率的分析而确定最佳的小区协作规模（即小区簇的大小），并设计能部分缓解簇间干扰的小区簇动态形成策略以及低复杂度的用户调度算法；对于小区间弱协作的情形，我们则重点研究利用干扰对齐思想的分布式实现策略，并研究在"多小区、基站多天线且同时服务多个用户"的场景下系统所能获得的最大自由度（Degree of Freedom）及相应的实现方案。本项目的研究成果一方面有助于我们研究几种不同场景下无线网络（重点是关注其中的干扰现象）的性能极限；另一方面也可为实际无线系统的设计提供干扰协调方面的理论指导与算法支持。

干扰是影响无线通信系统传输效率的一个核心瓶颈，通过3年的研究，本项目在4个方面取得突破和进展：1）将Cadambe & Jafar的K用户干扰场景推广到多小区、多用户场景，提出了子空间的干扰对齐方法，从信息论角度得到在多小区、多用户场景中的系统自由度：每个小区最多能近似分得“全部”资源，较Cadambe & Jafar所得到 “一半”的系统资源相比，又提高了一倍；2）研究了在认知网络中二级系统（Secondary system）如何在一级系统（Primary system）一直占用频谱的情形下依然能“免费”且高效地利用频谱的问题，获得了二级系统所能实现的自由度，当天线数M较大时，二级系统所能获得的自由度（对应于传输速率随信噪比的增加而提高的速度）非常可观；3）研究了分集长度有限情况下的多小区、多用户场景下无线网络的干扰管理问题，对于G个小区、每个小区K个用户、基站端配有M根天线、用户端配有N根天线的蜂窝网络情形，若信道分集为1，干扰管理只在空域进行，我们获得了系统所能实现的总自由度：蜂窝系统在分集数为1时所有小区的总自由度不超过收发端天线数之和，这与无限分集情形下所能实现的总自由度 （随小区数G线性增长）形成了鲜明对比。这意味着，分集数降低会显著降低系统所能实现的自由度，因而在实际系统中，为了实现较高的自由度，我们有必要为系统提供一定的分集资源；4）完成干扰管理技术Massive MIMO（巨MIMO）中的相关信号处理问题，针对Massive MIMO系统中的导频干扰问题，提出了Massive MIMO系统中的信道估计方法。以上研究成果对于设计未来无线通信系统、提高频谱效率具有重要的指导作用。