第 3 章 云无线接入网络的前向回传感知设计

3.1 云无线接入网络的前向回传感知设计

3.2 前传感知的协作传输和接收

与传统的单个小区处理相比，C-RAN 架构的一个主要优点是能够通过波束成形实现 多个 RRH 之间的协作传输和接收。本节说明了上行链路和下行链路 C-RAN 的波束成形 设计技术，并将 C-RAN 用户的理论可实现速率表征为前传容量限制的函数。
考虑一个典型的 C-RAN 部署，如图 3.2 所示，其中每个配备多个天线的 RRH 簇在 CP 协调下通过有限容量的前传链路协同服务多个单天线用户。前传链路被建模为有限容 量的无噪声数字链路，每个链路具有一定的固定容量。我们认为，尽管使用无线光纤技 术的模拟光纤调制也是一种替代方案，但是在这里采用的是数字前传模型，因为它在现 实中更容易实现。
为了说明在 C-RAN 中协作的好处，本节采用了以下网络模型。假设具有 N 个 RRH 的网络，每个网络配备有 M 个天线，每个用户与信号强的 RRH 相关联。在 RRH 关联 的用户中，每个 RRH 在每个时隙调度KM < 个用户进行服务。此外，为了实现协作增益， 每个调度用户由 RRH 的协作簇共同服务。具体地，在上行链路中，每个 RRH 将其接收 的信号通过其前传链路转发到 CP。然后，CP 基于从用户的协作簇中的 RRH 接收到的信 号来解码每个用户的信息。在下行链路中，通过 CP 的协调，每个 RRH 的发送信号被设 计为包括 RRH 协作簇的用户信息的函数。这使得可以跨 RRH 簇对每个用户进行联合传 输。注意，协作簇的大小取决于获取 RRH 和用户之间信道的信道状态信息（CSI，Channel State Information）的能力。为了简单起见，本节中假定簇的大小是固定的。
本节假设以用户为中心的分簇策略，其中每个用户始终位于其协作簇的中心，但不 同用户的群集可能会重叠。与不相交的簇（将整个网络划分为不相配的 RRH 集合）相比，以用户为中心的簇具有完全消除簇边缘的优点，从而导致用户的速率分布更加公平[1]。
本节的其余部分使用针对上行链路和下行链路 C-RAN 的各种前传技术描述了以用 户为中心的簇的特定迫零（ZF，Zero-Forcing）波束成形策略。在符号方面，令K表示特 定时隙中的调度用户集合，并且令 k Θ 表示用户k∈K 的 RRH 的协作簇，其中， kk D Θ = 作为簇的大小。由于 k Θ 中的每个 RRH 调度 K 个活动用户，因此，明智的策略是将由簇 中调度用户的信号引起的所有干扰归零。我们使用 k Ω 来表示由 k Θ 中的所有 RRH（用户 k 的簇）调度的用户集合，使得 kk KD Ω = 。后，从 RRH 的角度来看，定义由 RRH n 为Φn的信号为迫零的所有用户的集合，即 { } ... : , 1, , nk k n k K ΦΘ =∈= 。在本节中，在 RRH 和用户之间的无线信道被假定为固定带宽为B Hz 的准静态平坦衰落信道。假设每个 RRH 和 CP 之间的前传容量为每秒 C 比特（bit/s）。

3.2.1 上行链路

在上行链路 C-RAN 中，在每个时隙，每个 RRH 的观测信号是从集合K中的所有调 度用户发送的信号的叠加。具体地，令 ul kx 表示用户 k 的发送信号，并且 ul 1 M ny × =C 表示 RRH n 处的接收信号，则

其中， ul 1 , M nk ×∈h C 是从用户 k 到 RRH n 的上行链路信道， ( ) ul 1 2 ul ~ 0,Mn z CN σ ×∈ C I 表 示加性白高斯噪声（AWGN，Additive White Gaussian Noise）。
观察到每个 RRH 的接收信号即使对于与其不相关的用户也包含有用信息。然而，当 前 3G/4G 蜂窝网络的单个小区处理机制不能利用该信息，因为它限制了在每个基站为其 关联的用户完成本地解码。为了大限度地利用整个网络中的接收信号，C-RAN 中的 RRH 需要通过前传链路将观测到的信号中继到 CP，从而可以通过 CP 对每个用户的消息 进行解码以观察所有服务该用户的 RRH。
如果前传链路具有无限容量，则每个 RRH 可以将其观测到的信号全部传送到 CP， 并且可以实现全联合解码增益。然而，实际上，前传链路具有有限的容量，因此每个 RRH 只能传送其接收信号的近似版本。一个有趣但至关重要的问题：RRH 在将观测结果传递给 CP 时可以保留尽可能多的信息，同时满足前传链路的有限容量限制的适当方式是什么？
基本策略是 RRH 应压缩收到的信号。下面我们来描述两种上行前传压缩技术。当 C-RAN 系统完全加载时，即当 RRH 的空间维度被所有用户完全占用时，采用压缩转发策略[2, 3]较好。当 C-RAN 轻载时，即当与活跃用户的数量相比存在多余的空间维度时， 采用波束形式压缩转发策略较好[3, 4]。
1．压缩转发策略
在压缩转发策略中，RRH 首先将其接收到的 RF 信号下变频到基带信号，基带信号 本质上是模拟的，然后压缩基带信号并将由数字码字表示的相应压缩索引发送到 CP。在 接收到压缩索引之后，CP 首先对这些量化信号进行解压缩，以便在所有 RRH 之间恢复 接收到的信号的失真版本，然后基于整个解压缩信号集解码用户消息。
直观地，压缩分辨率由可用的前传容量确定，即更严格的前传容量约束将意味着“较 粗略的压缩”，其在速率-失真理论中被更大的量化噪声所反映。我们注意到，C-RAN 设 置中的佳压缩将涉及跨越天线的矢量量化和跨越 RRH 的 Wyner-Ziv 压缩，这是能够利 用跨天线和跨相关 RRH 的接收信号的技术。但是，为了简单起见，本节其余部分的模型 假设由独立的加性高斯量化噪声建模的标量量化。
通过在 RRH 上的独立压缩和每个 RRH 天线的标量量化，我们现在可以按如下描述 上行链路 C-RAN 中的压缩转发策略。为了简单起见，我们假设所有用户以由 u p 表示的 相同功率进行发送，使得用户 k 的发送信号表示为 ul ul u kkx ps= ，其中， ( ) ul 0, 1 k s CN ∼ 表 示用户 k 的信息，从高斯码本中选出。利用式（3.1）中描述的信道模型，由 RRH n 接收 的离散时间基带信号可表示为

第 n 个 RRH 的第 m 个天线的标量量化过程被建模为高斯测试信道，其中，未压缩信 号作为输入，压缩信号作为输出，即

其中， ul,, nmkh 是用户 k 到 RRH n 的第 m 个天线的信道， ul , nmz 是 RRH n 的第 m 个天线 处的高斯噪声； ( ) ul ul ,, 0, n m n m e CN q ∼ 表示对 ul , nmy 压缩的量化噪声并且 ul , nmq 表示它的方差。注 意，由于在 RRH 之间采用独立压缩，并且在每个 RRH 处采用标量化，所以量化噪声 ul , nme 在 RRH 和天线上是独立的。
利用上述高斯测试信道模型，压缩码本的设计等同于设置压缩噪声的方差。为了实 现更高的压缩分辨率和在上行链路 C-RAN 中更高的可实现速率，在每个 RRH 处必须使 量化噪声尽可能小。然而，量化噪声的小量也受到速率失真理论给出的前传容量的限 制。实际上，假设从速率-失真极限的间隙 q Γ ，要将 ul , nmy 发送到 CP 所需的以 bit/s 为单位的前传容量可以表示为

为了简单起见，假定 RRH n 的总前传容量被均等地分配给其 M 个天线，即
ul , /, nm C C M m =∀。从式（3.4），压缩 ul , nmy 的量化噪声的方差可以表示为

这使得我们能够得出如下的每个用户的可实现的速率。CP 根据从协作簇中的服 务 RRH 发送的信号，即集合 k Θ ，对用户 k 的信息进行解码。我们用ul,k = y T ul ul 1 ,1 , ... ... ... , , , k k MD n n M n y y k Θ × ∈ ⎡⎤ ∈ ∀ ⎢⎥ ⎣⎦ C 表示接收到的信号 k Θ 。为了方便起见，我们定义 ul , ki=g () T T 1ul , ... ... k k MD ni n Θ × ∈ ⎡⎤ ∈ ⎢⎥ ⎣⎦ h C 作为从用户i 到 RRH 的集合信道向量。则


2．波束压缩转发机制
上述压缩转发机制可以独立地压缩每个天线处的接收信号，在所有天线之间共享前 传的容量。当系统完全加载（根据天线数目调度更多的用户），并以应用于天线[3]的相同 的量化噪声电平（而不是相等的量化位分配）在高信噪比（SQNR，Signal-to-Quantization- Noise Ratio）条件下运行时，该压缩策略是接近优化的。然而，一般来说，它可能不是 有限前传的有效使用，特别是对于在 RRH 中调度用户数量比天线更多的系统。随着新 兴的大规模多输入多输出（MIMO，Multiple-Input Multiple-Output）技术，这种情况越来 越多。为了解决这个问题，下面我们提出一种波束形式压缩转发方案，其中每个 RRH 首 先在其天线上执行其接收到的信号的波束成形，然后在缩小的空间中进行压缩。
具体来说，由式（3.2）给出的 RRH n 对其接收信号 ul ny 施加的波束形成操作可以建 模为


因此，上述压缩转发策略可以应用 于式（3.10）中给出的新的上行链路 C-RAN 信道模型，并且波束形式压缩转发方案下的 用户 k 的可实现速率的推导可类似于使用新的有效信道和噪声的式（3.9）。剩下的问题是 如何确定每个 RRH 的波束成形向量以大化可实现速率。
可以通过包含 RRH 中的量化噪声协方差矩阵的优化框架来回答上述问题[3]，但是这 样的优化是复杂的，它假设天线之间为矢量量化。下面，我们提供一种首先确定 n L 启发 式方法，即每个 RRH n 处的波束成形矩阵的维数，然后通过识别接收信号的主分量来找 到波束形成器。在每个 RRH n 提出的启发式设置为

Φn是由 RRH n 服务的一组用户。因此，对于其中被服务的用户数量小于天线数量的 轻负载 C-RAN 系统，每个 RRH n将其接收到的信号 ul ny 压缩到 n Φ 维度，为其服务的用 户保留有用的信息。
接下来，为了提取 n L 的丰富维度，我们执行 RRH n 的接收信号的协方差矩阵的奇异值分解为

为了在与大特征值相关联的子空间中接入信息，选择由 RRH n 采用的波束成形矩 阵作为 n U 中 ul ,y nS 的 n L 维的主要特征向量集合，即


3．性能评估
为了比较波束形式压缩转发策略和压缩转发策略的性能，我们提出了一个包含蜂窝 网络仿真拓扑结构的 19 个小区的数值示例，其参数如表 3.1 所示。使用 3 个 RRH 对每个 小区进行扇区化。图 3.3 显示了具有不同簇尺寸的每个 RRH 前传容量函数的每小区总速率。



在该示例中，每个 RRH 配备有 12 个天线，但在每个时隙仅服务于两个用户。因此， 系统未完全加载，与压缩转发相比，波束形式压缩转发将显示出优势。实际上，由于波 束形式压缩提供了更好的前传利用率，在中等的前传容量下观察到 20%～50%的总速率 增益。由于量化噪声不再是限制因素，对于大的前传容量两种策略之间的差异会减弱。
值得注意的是，C-RAN 系统显著优于单小区处理基线。此外，为了获得上行链路 C-RAN 的全部优势所需的前传容量大约是使用波束形式压缩转发的接入速率的 6 倍，使 得 C-RAN 的实际实现成为可能。
3.2.2 前传感知的协作传输和接收之下行链路