其他技术 | 带你读《5G非正交多址技术》之十一

简介: 干扰信号 s 是基站在相同的时频资源发给另一个用户的信号。这个干扰信 号是发射侧完全知道的,但接收侧并不知道。

第 2 章 下行非正交传输技术

| 2.6 性能评估 |

| 2.7 其他技术 |

Tomlinson-Harashima Precoding(THP)预编码
考察一个简单的点对点信道,用 x 表示发射符号,y 表示接收符号,w 表 示高斯白噪声~N(0, α2),即
image.png
干扰信号 s 是基站在相同的时频资源发给另一个用户的信号。这个干扰信 号是发射侧完全知道的,但接收侧并不知道。发射信号 x 需要满足功率限制。 对于这个发射侧已知干扰的信道可以用图 2-27 表示[10]。用 u 来代表想要发送的 调制符号的星座点,一种直接的发射方式是发x us = − ,这样,接收侧的信号 就变成 yusswuw =−++=+。但这种做法的问题是发射信号的功率会随着干扰 信号的功率 2 s 增加而增大,从而违背了发射功率受限的前提。
image.png
image.png

考虑更一般情况下的下行两用户 THP 传输,假设基站有多个发射天线,终 端只有一根接收天线,它们接收到的信号分别为
image.png
其中,x1 和 x2 分别为用户 1 和用户 2 的发射信号,u1 和 u2 分别是用户 1 和用户 2 的空域预编码向量, h1 和 h2 分别是基站到用户 1 和用户 2 的空间信道 向量,这里假设用户 1 为近端用户,即 22 12 hh ≥ 。如果将 x2 当成发射已知的 干扰,并假定两个用户采用相同的空域预编码,即 u1= u2= u,那么对用户 1 做 THP,即
image.png
这里的 p1 即用户 1 在拓展了的星座图中的星座点,与干扰 x2 为接近。可 以看出,对于近端用户,由于发射侧已经做了干扰消除,在接收端感受到的干 扰只有 AWGN,不存在任何来自用户 2 的干扰。
对于用户 2,因为是远端用户,其调制阶数一般不高,如 QPSK,所以在 发射侧无须做特殊处理。则式(2.26)可以写成
image.png
用户 2 的接收机可以将用户 1 的信号当成噪声。如图 2-28 所示,对于 s(用 户 2 的 x2),如果空域预编码与空间信道完全匹配( H 2 1 = hu ),它的干净信号 对应于第二象限中的阴影三角形,其观测到的噪声是用户 1 的 x1 与白噪声 w2 的和。 式(2.25)和式(2.26)适用于两用户采用不同空域预编码的情形,换句 话讲,THP 可以用于 MU-MIMO。这时,发射侧需要知道各个用户的空间信道 h1 和 h2,才能正确地做发端的干扰消除。
image.png
image.png

| 参考文献 |

[1] B. M. Hochwald, C. B. Peel, A. L. Swindlehurst. A vector-perturbation technique for near-capacity multi antenna multiuser communication-Part II: Perturbation. IEEE Trans. Commun. Vol. 53, No. 3, May 2005, pp 537-544.
[2] D. Tse, and P. Viswanath. Fundamentals of Wireless Communication, Cambridge Univ. Press. 2005.
[3] Y. Yuan, et. al. Non-orthogonal transmission technology in LTE evolution. IEEE Commun. Mag., Vol. 54, No. 7, July 2016, pp. 68-74.
[4] 3GPP, TR 36.859. Study on Downlink Multiuser Superposition Transmission (MUST) for LTE (Release 13).
[5] 3GPP, TR 36.866. Study on Network-Assisted Interference Cancellation and Suppression (NAICS) for LTE (Release 12).
[6] 3GPP, R1-157609. Description of MUST Category 2, ZTE, RAN1#83, Nov. 2015, Anaheim, USA.
[7] 3GPP, R1-154454. Multiuser superposition transmission scheme for LTE, MediaTek, RAN1#82, Aug. 2015, Beijing, China.
[8] 3GPP, R1-152806. Multiuser superposition schemes, Qualcomm, RAN1#81, May 2015, Fukuoka, Japan.
[9] 3GPP, R1-152493. Candidate schemes for superposition transmission, Huawei, RAN1#81, May 2015, Fukuoka, Japan.
[10] 3GPP, R1-154701. Candidate schemes for superposition transmission based on dirty paper coding, Xinwei, RAN1#82, Aug. 2015, Beijing, China.

查看下一节: | 3.1 应用场景 |

相关文章
|
10天前
|
物联网 5G 智能硬件
介绍频段、带宽、频率、调制、解调等基础术语,以及Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LTE、5G等常见无线通信技术
在无线通信领域,专业术语是理解技术的关键。本文详细介绍了频段、带宽、频率、调制、解调等基础术语,以及Wi-Fi、蓝牙、ZigBee、UWB、LTE、5G等常见无线通信技术,还涵盖了信号传播、信道容量、信噪比等深入概念。通过本文,你将掌握无线技术的核心知识,成为半个无线专家。
29 4
|
21天前
|
传感器 监控 自动驾驶
|
20天前
|
边缘计算 物联网 5G
5G小基站技术:解决室内覆盖难题
【10月更文挑战第25天】
49 5
|
17天前
|
人工智能 运维 数据挖掘
跨界融合:AI与5G技术如何共同推动数字化转型
【10月更文挑战第29天】本文探讨了人工智能(AI)与第五代移动通信技术(5G)的结合如何推动数字化转型。通过高速、低延迟的5G网络和AI的数据分析能力,两者相辅相成,实现了智能化网络运维、增强网络功能和多行业的实际应用。文中提供了网络流量预测和故障预测的示例代码,展示了技术的实际应用潜力。
36 1
|
20天前
|
运维 安全 5G
|
19天前
|
传感器 安全 物联网
5G车联网技术:智能交通的未来
【10月更文挑战第26天】
41 1
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
|
22天前
|
安全 自动驾驶 物联网
5G技术概览:开启万物互联新时代
【10月更文挑战第23天】
44 1
|
1月前
|
安全 物联网 5G
5G技术对软件开发的影响及应对策略
【10月更文挑战第11天】5G技术的商用化正迅速推进,其高速度、低延迟和高可靠性将深刻影响软件开发。本文探讨了5G技术的特点及其对移动应用、物联网、后端服务和安全性的具体影响,并提出了开发者应采取的优化策略,包括提升移动应用体验、扩展物联网应用、强化后端服务和加强安全性。通过这些策略,开发者可以充分利用5G技术,为用户提供更好的服务。
|
1月前
|
物联网 5G 调度