[论文解读] Spatial MAC in MIMO Communications and its Application to Underlay Cognitive Radio

Yair Noam, Andrea Goldsmith|arXiv (Cornell University)|Feb 1, 2012

Advanced MIMO Systems Optimization参考文献 16被引用 4

一句话总结

本文提出了一种盲学习技术——基于能量的信道学习（EBCL），使MIMO次用户（SUs）能够通过利用干扰信道的零空间，在无需握手或显式信道估计的情况下与主用户（PUs）共存。次用户通过测量低速率导频信号的能量来学习主用户的干扰信道，从而实现空间复用多址接入，最大化非授权认知无线电和多用户MIMO系统中的频谱利用率。

ABSTRACT

We propose a learning technique for MIMO secondary users (SU) to spatially coexist with Primary Users (PU). By learning the null space of the interference channel to the PU, the SU can utilize idle degrees of freedom that otherwise would be unused by the PU. This learning process does not require any handshake or explicit information exchange between the PU and the SU. The only requirement is that the PU broadcasts a periodic beacon that is a function of its noise plus interference power, through a low rate control channel. The learning process is based on energy measurements, independent of the transmission schemes of both the PU and SU, i.e. independent of their modulation, coding etc.. The proposed learning technique also provides a novel spatial division multiple access mechanism for equal-priority MIMO users sharing a common channel that highly increases the spectrum utilization compared to time based or frequency multiple access.

研究动机与目标

• 解决在主用户合作不可行的情况下，使次用户（SUs）在MIMO认知无线电网络中传输而不对主用户（PUs）造成有害干扰的挑战。
• 克服传统认知无线电中信道估计的局限性，后者需要高程度协作、训练序列和反馈，从而增加系统复杂度。
• 通过允许用户在无显式协调的情况下学习彼此的干扰零空间，实现在同等优先级MIMO系统中的空间复用多址接入（SDMA）。
• 设计一种最小协作机制，仅需主用户周期性发送导频信号，使次用户能够通过能量测量盲学习干扰信道。
• 通过使次用户在主用户信道的零空间内传输，从而利用空闲的空间自由度，实现高谱效用。

提出的方法

• 提出基于能量的信道学习（EBCL）算法，使次用户仅通过能量测量即可估计主用户信号的干扰信道零空间。
• 利用低速率控制信道，使主用户周期性广播与噪声加干扰功率成比例的导频信号，从而实现盲学习。
• 应用基于约束反馈的零空间学习（CF-BNSL）算法，利用来自主用户的基于能量的反馈来估计干扰信道矩阵，且独立于调制或编码方案。
• 基于矩阵 $\mathbf{G}_i = \mathbf{H}_{ji}^*\mathbf{H}_{ji}$ 的特征值分解，为每个用户设计预编码矩阵，选择对应于零特征值的特征向量以构成零空间。
• 确保次用户仅在主用户信道的零空间内传输，从而在假设干扰保持不变的前提下，保证对主用户零干扰。
• 通过使双方用户能够相互学习零空间，将该方法扩展至同等优先级的MIMO用户，使双方用户可同时在其各自的零空间内传输。

实验结果

研究问题

• RQ1 次用户是否能够在无需显式信道训练或反馈的情况下，学习到对主用户的干扰信道零空间？
• RQ2 主用户需要提供何种最低限度的协作，才能使次用户实现对干扰信道的盲学习？
• RQ3 如何仅通过能量测量在具有同等优先级用户的MIMO系统中实现空间复用多址接入？
• RQ4 与传统FDMA或TDMA相比，所提出的盲空间多址接入在MIMO系统中可实现的频谱效率增益是多少？
• RQ5 在何种信道条件下，EBCL算法能够实现可靠的零空间估计和无干扰传输？

主要发现

• EBCL算法使次用户仅通过测量低速率导频信号的能量，即可学习到对主用户的干扰信道零空间，而无需任何握手或显式信道估计。
• 该方法对调制和编码方案具有鲁棒性，因其仅依赖于能量测量，因此可适用于广泛的无线系统。
• 对于满足 $t_i \geq r_j$ 的ZMSW（零均值空间白）MIMO信道，EBCL算法为每个用户生成一个自由干扰的 $r_i \times (t_i - r_j)$-维ZMSW信道，确保在零空间内可靠传输。
• 所提出的空分多址接入（SCS）机制在双方用户具备足够发射天线时，其自由度高于传统FDMA或TDMA。
• 只要次用户对主用户的干扰保持稳定，该方法即可实现多个次用户与主用户在同一频段共存而不增加干扰。
• CF-BNSL算法成功估计了干扰信道的零空间，使次用户能够以零干扰向主用户传输，同时最大化频谱效率。