带内全双工多用户MIMO系统中的干扰管理方法研究

In-band full-duplex (IBFD), which can use the same time-frequency resource to complete the uplink and downlink transmission simultaneously, has potential to doubles the physical layer transmission capacity. However, the performance of IBFD is corrupted by the self-interference. Moreover, it introduces interferences between uplink and dowlink when used in the multi-user MIMO system. To deal with these problems, this project first investigates the perfomance limit of interference management approaches of small-scale MIMO-IBFD system using random matrix theory and subspace avoidance technology. Based on these results, the project studies the practical distributed interference management schemes for small-scale MIMO-IBFD system. For the large-scale MIMO-IBFD system, the project investigates the interference management schemes under ultrahigh dimension non-reciprocal channels and analyzes the relationship between the ultrahigh dimension channels and signal processing theory. Using the channel sparsity over specific domain and space masking approach, the project will propose new full-duplex channel estiamtion scheme and explore new statistical procoding method with statistical knowledge of ultrahigh self-interference channel. At last, to enhance the performance of MIMO-IBFD system under asymmetric environment and decrease the impact of residual interfernece, the project studies novel MIMO-IBFD transmission scheme with approaches, such as hybrid time-frequency resource allocation and subspace selection.

同频全双工（IBFD）技术能够利用相同时频资源进行信号收发，理论上可以使物理层传输能力倍增。但IBFD存在固有自干扰，将其引入多用户MIMO系统会带来上/下行链路间干扰，如果干扰不能被抑制在可容忍的范围系统容量反而会急剧恶化。针对这一问题，拟采用随机矩阵理论、子空间干扰避免等方法，从低维自干扰信道存在时多用户小规模MIMO-IBFD系统干扰管理方法性能限入手，进而研究非理想信道信息条件下的分布式干扰管理方法。通过对具有非互易超高维自干扰信道的多用户大规模MIMO-IBFD系统的干扰管理方法研究，揭示高维信道与信号匹配与认知的内在机理，提出利用高维信道在特定域的稀疏性与子空间的可掩蔽性的同时频信道估计方法，探索出利用超高维自干扰信道统计信息进行统计预编码的新方法。借助时频资源混合划分等手段，提高非对称条件下传输的有效性，并结合信号空间选择等方法挖掘系统在干扰受限条件下频谱效率增益。

宽带无线移动通信是国家和国防信息化建设的基本战略需求。随着终端移动速度的不断提高和各种资源（能源/频谱）的日益紧缺，如何确保可靠、高效（能效/谱效）的宽带传输，是移动通信亟待解决的重点问题。同频全双工（IBFD）技术能够利用相同时频资源进行信号收发，理论上可以使物理层传输能力倍增。但IBFD存在固有自干扰，将其引入多用户MIMO系统会带来上/下行链路间干扰，如果干扰不能被抑制在可容忍的范围系统容量反而会急剧恶化。本项目围绕同频全双工-多用户MIMO系统中所面临的干扰管理难题，利用随机矩阵理论、子空间干扰避免等方法，在多用户小规模MIMO-IBFD系统干扰管理方法、非互易超高维自干扰信道下多用户大规模MIMO-IBFD系统的干扰管理方法、干扰受限条件下机会传输方法、基于大规模MIMO的非相干分布式源定位方法等方面进行了深入研究，有效提升了同频全双工-多用户MIMO系统中的干扰管理性能。主要创新包括：1）提出基于斯坦克尔伯格博弈的MIMO智能干扰管理方法，有效提升了MIMO系统的干扰管理性能；2）提出基于角度域分解的MIMO抗窃听抗干扰传输方法，能够有效抑制导频污染，实现可靠的信道训练；3）提出全双工-大规模MIMO通信系统及低复杂度波束域传输方法，可实现对超高维自干扰信道条件下的有效干扰管理；4）提出网络编码与信道编码及调制的联合机会传输方法，有效提升了无线自组网的传输效率和可靠性；5）提出二进制网络编码的伪随机译码算法，通过将二进制网络编码译码问题构建为一个特殊的最短路径问题，求解使得固定权重和与可变权重和的总体和最小的译码算法，显著降低了接收端处编码数据包的译码复杂度；6）提出基于多L-型阵列划分的3D大规模MIMO非相干分布源目标定位方法，将二维非相干分布式信源估计问题转换为多个L-型阵列的联合参数估计问题，降低了定位算法的计算复杂度，提高了非相干分布式信源的位置估计精度。本项目的研究成果为解决同频全双工-多用户MIMO系统中的复杂干扰抑制问题提供了理论支撑。