[论文解读] Interference Mitigation via Interference-Aware Successive Decoding

Hyukjoon Kwon, Jungwon Lee+1 more|arXiv (Cornell University)|Sep 18, 2012

Advanced Wireless Communication Techniques参考文献 23被引用 4

一句话总结

本文提出干扰感知逐次检测（IASD）及其扩展形式——干扰感知并行检测（IAPD），用于使用点对点编码和BICM的MIMO干扰信道。通过依次检测用户信号与干扰信号并更新先验信息，IASD显著优于不处理干扰或仅检测干扰的方案，尤其在高SIR和高码率条件下表现突出，证明了干扰信号的解码可提升性能，且不会过度增加复杂度。

ABSTRACT

In modern wireless networks, interference is no longer negligible since each cell becomes smaller to support high throughput. The reduced size of each cell forces to install many cells, and consequently causes to increase inter-cell interference at many cell edge areas. This paper considers a practical way of mitigating interference at the receiver equipped with multiple antennas in interference channels. Recently, it is shown that the capacity region of interference channels over point-to-point codes could be established with a combination of two schemes: treating interference as noise and jointly decoding both desired and interference signals. In practice, the first scheme is straightforwardly implementable, but the second scheme needs impractically huge computational burden at the receiver. Within a practical range of complexity, this paper proposes the interference-aware successive decoding (IASD) algorithm which successively decodes desired and interference signals while updating a priori information of both signals. When multiple decoders are allowed to be used, the proposed IASD can be extended to interference-aware parallel decoding (IAPD). The proposed algorithm is analyzed with extrinsic information transfer (EXIT) chart so as to show that the interference decoding is advantageous to improve the performance. Simulation results demonstrate that the proposed algorithm significantly outperforms interference non-decoding algorithms.

研究动机与目标

• 为解决密集小细胞网络中日益严重的小区间干扰问题。
• 设计一种实用的接收机算法，实现对期望信号与干扰信号的联合解码，且计算复杂度可控。
• 通过使用更新先验信息的逐次检测方法，提升干扰受限环境下的频谱效率与吞吐量。
• 证明解码干扰信号（而非将其视为噪声或仅检测）可带来显著性能增益。

提出的方法

• 提出干扰感知逐次检测（IASD），通过依次检测期望信号与干扰信号，并利用两者的外信息迭代更新先验信息。
• 将IASD扩展为干扰感知并行检测（IAPD），以支持多解码器，实现对期望信号与干扰信号的并行处理。
• 采用外信息转移（EXIT）图分析收敛性与性能增益，假设先验信息服从高斯分布。
• 采用比特交织编码调制（BICM）结合迭代检测与解码（IDD），在检测器与解码器之间交换对数似然比（LLRs）。
• 将干扰信号的调制方式与编码率信息作为辅助信息，以提升解码准确性。
• 通过在不同信噪比（SNR）、码率（0.33–0.83）、调制方式（16/64 QAM）及SIR水平（±3 dB）下的仿真验证该方法。

实验结果

研究问题

• RQ1 在使用实际点对点编码与BICM的MIMO干扰信道中，干扰解码是否能提升系统性能？
• RQ2 在更新先验信息的前提下，对期望信号与干扰信号进行逐次检测，是否优于将干扰视为噪声或仅检测干扰？
• RQ3 IASD与IAPD的性能如何随码率、调制阶数及信号干扰比（SIR）变化？
• RQ4 先验信息不准确对干扰解码有何影响？是否会导致期望信号解码性能下降？
• RQ5 EXIT图分析能否准确预测所提干扰感知解码方案的收敛性与性能？

主要发现

• IASD与IAPD在高SIR水平与高码率条件下，显著优于不处理干扰（IW）与干扰感知检测（IA-Detection）方案。
• 在码率0.83与16 QAM条件下，IASD相对于IW的性能增益随SIR降低而提升，表明其对干扰强度具有鲁棒性。
• 所提IASD优于IIAD（即无干扰解码的IASD），证明即使在先验信息不准确的情况下，干扰解码仍能带来可测量的性能增益。
• 仿真结果与EXIT图预测高度吻合，验证了在有限长度与离散调制假设下分析模型的准确性。
• IAPD在6 dB SNR、2次迭代条件下无法支持码率0.75，但3次迭代时可实现可靠性能，证实了迭代收敛的重要性。
• 在IASD中，期望信号的误包率（PER）始终低于干扰信号，验证了该方法在提升期望信号可靠性方面的设计目标。