无线通信网络性能的核心技能探新范文

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干扰的建模与评估

为了进行干扰管理，首先应准确地刻画干扰。在实际的通信系统中，干扰有信息有特定的结构，并具有功率、频率和时间这些基本特征，随着OFDM、MIMO、协作、认知等技术的引入，干扰的频谱特征复杂化的同时，还增加了空间、波束、极化方向等新的特征，因此干扰具有多维度的特点。例如：采用OFDM技术，需要刻画干扰在多个子载波上的分布；MIMO技术的使用，增加了干扰波束的空间方向信息；协作场景中的干扰依赖于用户之间的关系；认知技术的引入将产生由于用户优先级不同而导致的非对称干扰问题。此外，在无线网络性能的分析、优化以及接入、调度和路由机制设计中，常常需要通过抽象对无线信道干扰进行建模，而准确地认识干扰是进行合理抽象的基础。

对于无线传输链路，可以通过构造干扰图或干扰矩阵实现对干扰的建模。特定的通信技术和信号传输方式也会给干扰带来新的特征，如MIMO，由于多天线及联合处理导致的信号空间特征，需要根据不同的数据传输之间的空间相关度对共道干扰进行定量评估。此外，在分层次的无线网络环境中，干扰的刻画与建模也需要根据具体的干扰管理需求在不同的层面上进行。采用上述干扰建模的思想，结合未来无线网络的特点，从多个维度（时间、频率、功率、用户行为、业务流特性、网络特性等）描述无线干扰的特征，并以不同的干扰参数作为不同的坐标方向，研究人员建立了完善的网络干扰表征与评价机制，并总结形成了具体的干扰空间描述以及干扰的运算规则，为设计具体的干扰管理方法与管理结构，改善网络性能提供依据。

干扰与资源的联合管理

资源的有效管理是现行无线通信网络的基础技术。干扰管理与资源管理存在密不可分的联系。干扰的产生源于资源分配的非理想性，并且干扰就是对资源的冲突使用。当多组通信链路共享相同域（频率、时间、空间）的资源时，它们之间的相互干扰将导致网络资源的浪费和网络性能的恶化。传统的干扰管理将干扰视为不利因素，通过设计各种资源规划、分配及调度机制实现干扰的消除或抑制。虽然这些方式能够在一定程度上实现干扰的管理，但同时也降低了资源的使用效率。

随着研究的深入，人们考虑通过有效利用干扰，将其作为可用资源的一部分加以对待。例如，网络编码正是在重新认识干扰的基础上发展起来的一种重要技术，通过巧妙地利用无线干扰，可以提高传输速率，改善网络性能。文献利用干扰信息设计调度、路由机制，获得通信性能的提升。近几年兴起的认知无线电和认知网络，可以看作是对传统的、固定的资源分配方式的动态化、共享化演进，其根本源于固定资源分配在规避干扰的同时降低了资源利用率。图2描述了干扰管理与资源管理的关系。对于无线通信网络，其资源分配策略存在非理想性，主要表现在会出现各种各样的干扰问题，以及以牺牲资源利用率为代价的干扰规避技术可能导致网络容量的降低。因此，需要综合研究资源的全局动态利用和干扰的管理，在二者之间进行合理折衷。一方面，从资源分配的角度，提升资源利用的合理性，抑制非合理因素，为网络容量提供增量；另一方面，通过对干扰状态信息的利用，对资源分配策略进行新的设计，助益于网络容量。为了进行联合管理，可以采用效用函数作为衡量指标。通过合理的设计，将多种干扰管理机制带来的效用纳入到效用函数中，从而包含与传统的传输容量相比更多的因素，这可以作为实现干扰与资源联合管理的一种思路。

智能动态的干扰管理机制

目前可用于4G标准的干扰管理技术包括频率复用、功率控制以及智能天线等。欧盟启动了FP7项目ARTIST4G，深入研究未来无线网络的干扰问题。对于复杂的网络，单一的干扰管理模式无法获得最优的网络性能，因此联合使用多种干扰管理方式才能最大化网络性能。美国弗吉尼亚理工大学的ThomasHou教授研究了通过联合使用串行干扰消除和干扰避免的方式提升多跳无线网络的性能。美国麻省理工学院的DinaKatabi教授通过联合使用干扰协调和干扰消除技术提高了802.11n网络的性能。欧盟FP7项目ARTIST4G的研究人员也提出了将干扰避免与干扰利用相结合的理论。

3GPP对小区间干扰协调(ICIC)进行了长期的研究，在Release8-11中均提出了不同的增强技术，从ICIC到eICIC再到FeICIC等，如表1所示。此外，从Release12的发展动态中可以看出，在干扰管理方面一个很有潜力的研究领域就是收发端的联合优化问题。无线网络的干扰环境具有动态特征，一方面源于网络本身，另一方面可能来自干扰管理行为。干扰环境的改变作用于干扰模型，而后者对接入、调度、路由等算法的性能有重要影响；反过来干扰管理机制的执行又会导致干扰的动态性和不确定性。因此，干扰管理与网络环境的关系不是静态、单向的，而是存在着反馈与互动。干扰环境作为网络环境的组成部分影响了可获得的干扰信息，干扰模型是通过对干扰信息的加工处理得到的，不同层次的干扰模型决定了相应的管理策略，而干扰管理行为又会导致干扰环境的变化，进而重新作用于干扰管理策略的设计。因此，从这一相互关系出发，结合协作、认知、资源管理等技术手段，设计智能动态的干扰管理机制或将成为未来研究的重点。

图3给出了智能的动态无线网络干扰管理体系。干扰感知模块负责对无线网络干扰环境进行感知，从而获得干扰的分布特征，并利用干扰的结构特点，形成描述干扰状态的具体信息。干扰管理决策在干扰管理方法库和干扰管理融合策略的支持下实现，前者包含了若干可采用的干扰管理方式，如干扰避免、干扰拒绝、干扰消除、干扰协调等，后者通过智能算法，产生融合的干扰管理策略，并对采用该策略后的网络性能进行预测。执行模块根据决策在网络和/或终端侧进行资源配置和信号处理等。干扰管理行为作用于无线网络环境，影响干扰感知模块开展新一轮的状态感知，并对网络性能进行评估。我们需要进一步利用学习机制，获得当前网络性能与预测网络性能的差异，以此作为干扰管理融合策略或管理方式的更新与修正依据，从而使干扰管理具有动态环境适变的特点。在各种干扰管理机制中，干扰协调（IA）是一种比较新颖并受到广泛关注的方法，它借助信号处理手段，在发射端构造发射向量，将接收机收到的干扰信号协调到特定的子空间中，从而使更多的自由度用于传输期望信号。IA最初是由Maddah-Ali等在研究MIMOX信道的自由度时给出，随后Cadambe和Jafar在由K对用户组成的干扰信道中应用了IA技术，并得到了相应的自由度结论。

目前对于IA的研究已经扩展到“X”网络、蜂窝网等。IA本质上是利用特定发射方式导致的干扰的结构化特征，并通过适当的信息交互实现多个数据流的传输，相关设计可以尝试在多个域（如时间、空间、码字等）中独立或联合进行。通过将IA与其他干扰管理方法相结合，如干扰消除（IC），网络通信性能可以得到进一步提升。此外，在协作多点传输（CoMP）方面，基于IA（IC）的设计也能够为解决小区间干扰，改善小区边缘用户的性能提供新颖的设计思路。对于认知通信，IA(IC)技术同样可以为干扰的有效管理，资源使用效率的提升提供帮助。

干扰管理与无线网络容量

干扰管理作为改善网络性能的重要手段，其与网络容量的关系具有十分重要的研究意义，相关工作可以对具体的干扰管理方法设计与评估起到指导作用。在未来无线通信网络中，频谱利用和用户决策行为的动态性，通信业务种类及其性能需求的多样性，以及多用户之间存在竞争、协作、信息交互等行为都将使网络容量的分析变得复杂并具有挑战性。经典的信息理论在通信发展过程中起到了巨大的推进作用，但随着通信技术的不断进步和新型无线通信系统的出现，无法使用经典信息理论去分析这些新型网络的容量。为了进行基于干扰管理的容量域分析，一方面需要准确的网络容量定义，可以参考近年来出现的注水容量、安全/行为容量、后香农容量以及认知干扰信道容量等；另一方面需要借助有效的分析方法。以无线AdHoc网络为例，文献[8]建立了经典的自组网网络模型，给出了用于分析无线AdHoc网络容量的理论基础，提出了无线AdHoc网络的两种容量定义，其中传送容量的定义首次将无线网络容量与传输距离联系起来，在自组网网络容量研究领域具有里程碑意义。在容量域分析方面，多用户信息论中的干扰信道容量域问题已经提出了近50年，目前为止已知的最佳速率域由Han和Kobayashi在1981年提出，Tse等人对干扰信道信息传输限以及协作体制下的干扰管理和容量域也进行了深入探索。此外，博弈理论以其在处理多用户的资源竞争与分配方面的独特优势，受到了广泛关注。上述理论与方法可以为干扰管理与网络容量关系的研究提供思路。

结束语

综上所述，随着无线通信网络技术的发展，干扰问题已成为制约网络性能的重要因素。利用干扰的结构化特征，实现干扰的多维度建模，探索干扰管理与资源管理的有机融合，设计与无线环境相适配的智能的动态管理机制，获得干扰管理与网络容量关系，将成为缓解资源供需矛盾、有效规避或利用干扰、实现通信系统和网络性能持续改进的重要思路，能够为无线通信网络的发展提供支持。

作者：李建东李钊单位：西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室