2. 上海科技大学信息学院, 上海 201210;
3. 中国科学院大学, 北京 101408;
4. 电子科技大学通信抗干扰技术国家级重点实验室, 成都 611731
2. School of Information Science&Technology, ShanghaiTech University, Shanghai 201210, China;
3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 101408, China;
4. National Key Laboratory of Science and Technology on Communications, University of Electronic Science and Technology of China, Chengdu 611731, China
多向中继信道模型(multiway relay channel, mRC)[1-2]主要有以下两种数据交换模型:成对的数据交换模型,即两个用户相互交换信息;完整的数据交换模型,即一个用户将相同的信息广播给多个用户。此模型在实际应用中普遍存在。例如,社交网络中,多个小组的用户希望在同组中共享文件。由于网络中每个节点配置有多根天线,多输入多输出(multiple input multiple output, MIMO)mRC可以极大地提高复用增益。但是由于中继信道的信道容量难以刻画[3],所以很多工作集中在模型自由度(degree of freedom, DoF)的分析上,即高信噪比下的性能特点。简单说,网络的DoF是网络中可以支持的独立数据流数目[4]。
目前,国内外学者对于mRC的DoF分析已经有了一些结果,但是大多数研究集中在成对的数据交换模型[5-9]中,尤其是基于成对数据交换模型的一种特殊模型,Y-信道模型[10-11]。并且由于成对数据交换模型上行和下行链路是对称的,所以大多数工作集中在全双工通信模型。相比来说,对于完整数据交换模型的分析相对较少,并且由于完整数据交换模型上行和下行链路是非对称的,分析半双工通信下系统可达的DoF也非常重要。文献[12]给出全双工通信下有多个用户集群的完整数据交换模型一个可达的DoF。对于有多个用户集群,每个用户集群中有多个用户的信道模型,通过设计信号对齐,给出此模型一个一般化的结果。文献[13]分析半双工通信下有一个用户集群,用户集群中有多个用户的完整数据交换模型的DoF。此模型中,对于每一个用户来说,没有来自于其他用户集群的干扰信号。作者推出此模型在半双工通信下的DoF容量,即验证了此模型的割集上界是可达的。并且当上行和下行时隙相等时,作者将半双工通信的结果推广到全双工通信。由于有多个用户集群的完整数据交换模型比较复杂,直接分析其DoF比较困难,文献[14]结合优化算法[15]推出一个优化的结果。但是此算法仅对全双工通信有效,对于半双工通信下的DoF仍然未知。
本文研究半双工通信下两个用户集群,每个用户集群中多个用户的MIMO mRC在完整数据交换模型下可达的DoF。同时对于全双工通信,假设每个结点可以进行自干扰消除。所以当上行和下行时隙相等时,半双工通信的结果可以推广到全双工通信,即此时全双工通信的结果是半双工通信的2倍。将半双工通信下上行和下行时隙相等的结果推广到全双工通信,并且验证该信号对齐方案可以达到全双工通信目前最优的结果。
1 系统模型 1.1 信道模型本文考虑半双工通信①的MIMO mRC。该信道包含L个用户集群,每个集群包含K个用户。考虑完整数据交换模型,即每个用户希望与同一个集群中其他所有用户交换信息。考虑对称的天线配置,假设中继端有N个天线,每个用户端有M个天线。由于集群数目较多时模型较为复杂,本文只考虑L=2,即有两个用户集群的情况,模型见图 1。将集群j中的用户k定义为Γjk,其中
① 后文中,令上行和下行链路时隙相同,将此时半双工通信的结果推广到全双工通信系统,得到全双工通信系统可达的DoF。
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考虑物理层网络编码[16],整个数据交换包含两个传输链路,即上行链路和下行链路。上行链路所有用户将信号发送给中继, 下行链路中继将信号广播给所有用户。假设上行和下行链路分别包含Tu和Td个时隙,则在第t个时隙,信道模型可以表示为
$ {\mathit{\boldsymbol{y}}_{\rm{R}}}(t) = \sum\limits_{j = 1}^2 {\sum\limits_{k = 1}^K {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}} } (t){\mathit{\boldsymbol{x}}_{jk}}(t) + {\mathit{\boldsymbol{z}}_{\rm{R}}}(t), $ | (1) |
$ {\mathit{\boldsymbol{y}}_{jk}}(t) = \mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}^{\rm{T}}(t){\mathit{\boldsymbol{x}}_{\rm{R}}}(t) + {\mathit{\boldsymbol{z}}_{jk}}(t), $ | (2) |
式中:
由于上行和下行链路分别包含Tu和Td个时隙,上述信道模型简化为
$ {\mathit{\boldsymbol{y}}_{\rm{R}}} = \sum\limits_{j = 1}^2 {\sum\limits_{k = 1}^K {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}} } {\mathit{\boldsymbol{x}}_{jk}} + {\mathit{\boldsymbol{z}}_{\rm{R}}}, $ | (3) |
$ {\mathit{\boldsymbol{y}}_{jk}} = \mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}^{\rm{T}}{\mathit{\boldsymbol{x}}_{\rm{R}}} + {\mathit{\boldsymbol{z}}_{jk}}, $ | (4) |
式中:yR=[yRT(1), …, yRT(Tu)]T,xjk=[xjkT(1), …, xjkT(Tu)]T,zR=[zRT(1), …, zRT(Tu)]T,xR=[xRT(1), …, xRT(Td)]T,yjk=[yjkT(1), …, yjkT(Td)]T,
$ \begin{array}{l} {\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}} = {\mathop{\rm diag}\nolimits} \left\{ {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}(1), \cdots , {\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}\left( {{T_{\rm{u}}}} \right)} \right\}\\ \;\;\;\;\;\; = \left( {\begin{array}{*{20}{c}} {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}(1)}& \cdots &\mathit{\boldsymbol{0}}\\ \vdots & \ddots & \vdots \\ \mathit{\boldsymbol{0}}& \cdots &{{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}\left( {{T_{\rm{u}}}} \right)} \end{array}} \right) \end{array} $ |
GjkT=diag{GjkT(1), …, GjkT(Td)}。用户Γjk和中继端发送的信号分别满足功率限制
假设用户Γjk发送信号Wjk给同一集群j中其他所有用户,并且希望收到来自集群j中其他所有用户发送的信号Wjk′,其中k′∈IK \{k},本文中符号A\B表示从集合A中排除集合B。
首先考虑上行链路,假设
$ {\mathit{\boldsymbol{x}}_{jk}} = {\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}}{{\mathit{\boldsymbol{x'}}}_{jk}}. $ | (5) |
接下来考虑中继端的处理。为了描述方便,引入以下符号:
$ {\mathit{\boldsymbol{M}}_j} = \left[ {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{j1}}{\mathit{\boldsymbol{U}}_{j1}}, \cdots , {\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}{\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}}} \right], j \in {I_L}, $ | (6a) |
$ {\mathit{\boldsymbol{M}}_{j\bar k}} = {\mathit{\boldsymbol{M}}_j}\backslash \{ {\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}{\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}}\} , $ | (6b) |
$ \mathit{\boldsymbol{M = }}{\rm{[}}{\mathit{\boldsymbol{M}}_1}{\rm{, }}{\mathit{\boldsymbol{M}}_2}{\rm{], }} $ | (6c) |
$ {\mathit{\boldsymbol{M}}_{\bar j}} = \mathit{\boldsymbol{M}}\backslash \mathit{\boldsymbol{M, }}j \in {I_L}. $ | (6d) |
中继端接收到来自于两个集群的用户信息。对于集群j的用户来说,集群
$ {\mathit{\boldsymbol{P}}_j}{\mathit{\boldsymbol{y}}_{\rm{R}}} = {\mathit{\boldsymbol{P}}_j}{\mathit{\boldsymbol{M}}_j}\mathit{\boldsymbol{x}}_j^\prime + {\mathit{\boldsymbol{P}}_j}{\mathit{\boldsymbol{z}}_{\rm{R}}}, $ | (7) |
其中x′j=[x′j1, …, x′jK]T。式中,通过投影,集群j′≠j中的信号被去除了。
接下来考虑下行链路。和前面类似,引入Nj=[Gj1Vj1, …, GjKVjK],N=[N1, N2]和
考虑半双工通信,上行和下行链路时隙分配允许不同。假设
因此,中继端发送的信号为
$ {\mathit{\boldsymbol{x}}_{\rm{R}}} = \alpha \sum\limits_{j = 1}^L {\mathit{\boldsymbol{W}}_j^{\rm{T}}} \mathit{\boldsymbol{F}}{\mathit{\boldsymbol{P}}_j}{\mathit{\boldsymbol{y}}_{\rm{R}}}, $ | (8) |
式中:α为中继端满足功率限制的缩放因子。
最终,用户Γjk收到的信号为
$ \mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}{\mathit{\boldsymbol{y}}_{jk}} = \alpha \mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}^{\rm{T}}\sum\limits_{{j^\prime } = 1}^L {\mathit{\boldsymbol{W}}_j^{{\rm{T}}\prime }} \mathit{\boldsymbol{FP}}_j^\prime {\mathit{\boldsymbol{y}}_{\rm{R}}} + \mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}{\mathit{\boldsymbol{z}}_{jk}} $ | (9a) |
$ = \alpha \mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{W}}_j^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{F}}{\mathit{\boldsymbol{P}}_j}(\sum\limits_{{k^\prime } = 1}^K {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{j{k^\prime }}}} {\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}}{\mathit{\boldsymbol{x}}^\prime }_{j{k^\prime }} + {\mathit{\boldsymbol{z}}_{\rm{R}}}) +\\ \mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}{\mathit{\boldsymbol{z}}_{jk}}. $ | (9b) |
收到VjkTyjk后,用户Γjk解出信号Wjk′,记为
从式(9)看出,集群j中的其他用户到用户Γjk的等效信道为
由于MIMO mRC的香农容量很难刻画,因此本文主要分析网络的DoF。简单来说,网络的DoF是网络中可以支持的独立信息流数目。
假设T=Tu+Td表示一次信息传输使用的总时隙①,Wjk携带的信息速率为Rjk。如果T→∞时,对于任意k′∈IK\{k},
① 此时考虑半双工通信,后文中令Tu+Td=T,将结果推广到全双工通信。
$ {d_{{\rm{sum}}}} \buildrel \Delta \over = \mathop {{\rm{lim}}}\limits_{P \to \infty } \frac{{\sum\nolimits_{j = 1}^L {\sum\nolimits_{k = 1}^K {{C_{jk}}} } (P)}}{{{\rm{log}}P}}, $ | (10) |
式中:Cjk(P)单位是bit,log表示对数以2为底,同时,定义每个用户可达到的DoF为
$ {d_{{\rm{ user }}}} \buildrel \Delta \over = \frac{1}{{KL}}{d_{{\rm{ sum }}}}. $ | (11) |
式中:duser表示用户收到的独立的数据流数目。
注意:考虑全双工通信时,此信道模型的一个割集上界[12]为dsum≤min(KLM, KN),即平均每个用户收到的DoF为
$ {d_{{\rm{ user }}}} \le {\rm{min}}\left( {M, \frac{N}{L}} \right). $ | (12) |
分别对上行和下行链路进行分析。
上行链路集群j中其他用户到用户Γjk的等效信道矩阵为
下行链路集群j中其他用户到用户Γjk的等效信道矩阵为
结合以上对上行和下行链路的分析,如果设计上行预处理矩阵Ujk和下行接收处理矩阵Vjk满足
$ { {\rm{rank}} ({\mathit{\boldsymbol{P}}_j}{\mathit{\boldsymbol{M}}_j}) \ge (K - 1){d_{\rm{u}}}{T_{\rm{u}}}, } $ | (13a) |
$ { {\rm{rank}} (\mathit{\boldsymbol{V}}_{jk}^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}^{\rm{T}}\mathit{\boldsymbol{W}}_j^{\rm{T}}) \ge {d_{\rm{d}}}{T_{\rm{d}}}, } $ | (13b) |
则用户Γjk的自由度取决于上行链路集群j中其他所有用户发送的数据流数目(K-1)duTu和下行链路它能接收到的数据流数目ddTd,即每个用户可达的DoF为
$ {d_{{\rm{ user }}}} = \frac{1}{T}{\rm{min}}\{ (K - 1){d_{\rm{u}}}{T_{\rm{u}}}, {d_{\rm{d}}}{T_{\rm{d}}}\} . $ | (13c) |
为描述方便,后文分别称du和dd为上行和下行链路每个用户可达的DoF。
由于我们的信号对齐方案不考虑多个时隙之间的信号对齐,所以接下来考虑单个时隙下(此时Tu=Td=1)如何设计信号对齐,使得du和dd最大。
2.2 相关引理和定义对上行和下行链路设计信号对齐时,均使用了天线禁用技术和角点的概念[12]。接下来以上行链路为例对天线禁用技术进行介绍,并且对角点进行定义。
性质1 每个用户的上行和下行链路的DoF均受中继端天线N和用户端天线M的限制,也就是说,du和dd均为M和N的函数,即du=Nf(M/N),
引理1(天线禁用技术) 对于所考虑的MIMO mRC,假设上行链路du=Nf(M/N)在一个固定的天线配置(M=M0, N=N0)时,du=d0可达。那么通过在用户端禁用M-M0根天线,(x=M/N0, y=du)在线段x∈[M0/N0, ∞),y=d0上的每个点可达;通过在中继端禁用N0-(MN0/M0)根天线,(x=M/N0, y=du)在线段x∈(0, M0/N0], y=(d0N0/M0)x上的每个点可达。
通过天线禁用技术,只需要给出可达DoF曲线中特定的点,即可得到整个可达DoF曲线。接下来,称这些特定点为角点,并给出以下定义。
定义1(角点) 已知上行链路一个可达的DoF曲线du=Nf(M/N),固定中继端天线N=N0。对于可达DoF曲线中某一点(M0/N0, d0),如果当M>M0时,(M /M0, d0M/M0)不可达;并且当M < M0时,(M/N0, d0)时不可达,则称(M0/N0, d0)为可达DoF曲线上的一个角点。
以上对天线禁用技术的描述和角点的定义同样适用于下行链路。接下来,只需找到上行和下行链路所有的角点,并且结合天线禁用技术,即可得上行和下行链路的可达DoF,即du和dd。为描述方便,定义g函数
$ {g_{(a, b)}}(x) = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {\frac{{bx}}{a}, }&{{\rm{ 当 }}x < a{\rm{ 时 }}}\\ {b, }&{{\rm{ 当 }}x \ge a{\rm{ }}{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\rm{时 }}} \end{array}} \right., $ | (14) |
式中a和b是常系数。
3 信号对齐 3.1 上行链路信号对齐上行链路设计信号对齐满足单个时隙下rank(PjMj)≥(K-1)du。接下来,给出候选角点(M/N, du),并结合候选角点给出相应的可达DoF。
引理2 对于两个用户集群,每个集群K个用户的M×NMIMO mRC,当数据交换模型为完整数据交换模型时,对于上行链路以下候选角点(M/N, du)是可达的:
$ {\rm{角点}}({\rm{U1}}){\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} = \frac{1}{{2K - 1}}, {d_{\rm{u}}} = \frac{N}{{2K - 1}}; $ | (15a) |
$ {\rm{角点}}({\rm{U2}}){\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} = \frac{{2K - 1}}{{2K(K - 1)}}, {d_{\rm{u}}} = \frac{N}{{2(K - 1)}}. $ | (15b) |
定义集合I包含式(15)中所有候选角点(M/N, du),则上行链路每个用户可达的一个DoF为
$ {d_u} = \mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in I} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right). $ | (16) |
证明 已知候选角点,根据天线禁用技术,可以得到式(16)。接下来设计信号对齐证明角点(U1)和(U2)满足rank(PjMj)≥(K-1)du。
1) 对于角点(U1), 当M/N=1/(2K-1)时,假设
$ \sum\limits_{j = 1}^2 {\sum\limits_{k = 1}^K {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}} } {\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}} = \mathit{\boldsymbol{0}}\mathit{\boldsymbol{.}} $ | (17) |
此时,每个用户发送du =2KM-N=N/(2K-1)个数据流。在中继端,每个集群的信号占据KN/(2K-1)个信号维度,所以另外一个集群占据N-KN/(2K-1)个无干扰的信号维度,即
2) 对于角点(U2),当M/N=(2K-1)/(2K(K-1))时,假设
$ \sum\limits_{k = 1}^K {{\mathit{\boldsymbol{H}}_{jk}}} {\mathit{\boldsymbol{U}}_{jk}} = \mathit{\boldsymbol{0}}, {\rm{ 其中 }}j = 1, 2. $ | (18) |
此时,每个用户发送du =KM-N=N/(2K-2)个数据流。中继端,每个集群的信号占据(K-1) du =N/2维,所以另外一个集群占据N-N/2个无干扰的信号维度,即
下行链路设计信号对齐满足单个时隙下
引理3 对于两个用户集群,每个集群K个用户的M×NMIMO mRC,当数据交换模型为完整数据交换模型时,下行链路以下候选角点(M/N, dd)是可达的:
$ {\rm{角点}}({\rm{D1}}){\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} = \frac{1}{{K + 1}}, {d_{\rm{d}}} = \frac{N}{{K + 1}}; $ | (19a) |
$ \begin{array}{l} {\rm{角点}}({\rm{D2}}){\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} = \frac{1}{m}\left( {1 + \frac{1}{{C_{K - 1}^{m - 1} + C_K^m(m - 1)}}} \right), \\ {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {d_{\rm{d}}} = \left( {\frac{{C_{K - 1}^{m - 1}N}}{{C_{K - 1}^{m - 1} + C_K^m(m - 1)}}} \right), m = 2, \cdots , K - 1; \end{array} $ | (19b) |
$ \begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{角点}}({\rm{D3}}){\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} = \frac{1}{K}\left( {K - k + \frac{1}{{k + 1}}} \right), }\\ {{d_{\rm{d}}} = \frac{N}{{k + 1}}, k = 1, \cdots , K - 1.} \end{array} $ | (19c) |
定义集合J包含(19)中所有候选角点(M/N, dd),则下行链路每个用户可达的一个DoF为
$ {d_{\rm{d}}} = \mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in J} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right). $ | (20) |
证明 已知候选角点,根据天线禁用技术,可以得到式(20)。接下来我们设计信号对齐证明角点(D1), (D2)和(D3)满足
1) 对于角点(D1),当M/N=1/(K+1)时,不需要设计信号对齐即可满足
2) 对于角点(D2),当
$ \sum\limits_{t = 1}^m {{\mathit{\boldsymbol{G}}_{j{k_{[t]}}}}} {\mathit{\boldsymbol{V}}_{j{k_{[t]}}}} = \mathit{\boldsymbol{0}}, {\rm{ 其中 }}j = 1, 2. $ | (21) |
此时,
3) 对于角点(D3),当
$ \left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\mathit{\boldsymbol{G}}_{j1}}}& \cdots &{{\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}}}&{{\mathit{\boldsymbol{G}}_{j(k + 1)}}}&{}&\mathit{\pmb{0}}\\ \vdots & \ddots & \vdots &{}& \ddots &{}\\ {{\mathit{\boldsymbol{G}}_{j1}}}& \cdots &{{\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}}}&\mathit{\pmb{0}}&{}&{{\mathit{\boldsymbol{G}}_{jk}}} \end{array}} \right]\left[ {\begin{array}{*{20}{c}} {{\mathit{\boldsymbol{V}}_{j1}}}\\ \vdots \\ {{\mathit{\boldsymbol{V}}_{jK}}} \end{array}} \right] = \mathit{\pmb{0}}\mathit{\boldsymbol{.}} $ | (22) |
因此,span(Gj1Vj1, …, GjKVjK)=span(Gj1Vj1, …, GjkVjk),并且以概率1是kN/(k+1)维度。此时,每个用户接收dd=N/(k+1)个独立数据流,经过信号对齐,在中继端一个集群接收的kN/(k+1)个数据流压缩到kN/(k+1)个空间维度。所以中继端发送给另一个集群的无干扰信号维度为N-kN/(k+1)=dd。即rank(WjGjkVjk)= N-kN/(k+1) = dd。
证毕。
4 主要结果引理2和引理3分别给出两个用户集群,每个集群K个用户的MIMO mRC完整数据交换模型上行链路的候选角点(M/N, du)∈I和下行链路的候选角点(M/N, dd)∈J。并根据候选角点给出相应的可达DoF。接下来,结合引理2和引理3,给出此模型一个可达的DoF。
考虑全双工通信,假设每个结点都可以进行自干扰消除,则以上对半双工通信的分析经过调整可以应用于全双工通信。全双工通信和半双工通信主要的区别在于,对于全双工通信,每个结点同时发送和接收信号,因此上行和下行链路总是占用相同的时隙,即Tu=Td=T。由于引理2和引理3均考虑单个时隙下的信号对齐,由此,令Tu=Td=T,很容易推出此模型全双工通信下一个可达的DoF。
定理1 对于两个用户集群,每个集群K个用户的M×NMIMO mRC,当考虑完整数据交换模型,并且考虑全双工通信时,每个用户可达到的一个DoF为
$ {d_{{\rm{user}}}} = \mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in J} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right). $ | (23) |
证明 考虑全双工通信,即Tu=Td=T,由式(13c),
令定理1中K=3和K=4,给出以下结论。
推论1 对于L=2,K=3的M×NMIMO mRC,当考虑完整数据交换模型,并且考虑全双工通信时,每个用户可达的一个DoF为
$ {d_{{\rm{user}}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{\rm{min}} \left\{ {M, \frac{N}{4}} \right\}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \le \frac{1}{3}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{3M}}{4}, \frac{N}{3}} \right\}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{1}{3} < \frac{M}{N} \le \frac{1}{2}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{2M}}{3}, \frac{{2N}}{5}} \right\}, \;\:\frac{1}{2} < \frac{M}{N} \le \frac{2}{3}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{3M}}{5}, \frac{N}{2}} \right\}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{2}{3} < \frac{M}{N} < 1} \end{array}} \right.. $ | (24) |
证明 当K=3时,下行链路存在以下候选角点(M/N, dd):
(D1)
(D3) k=1时,
由式(23)得到推论1。
推论2 对于L=2,K=4的M×NMIMO mRC,当考虑完整数据交换模型,并且考虑全双工通信时,每个用户可达的一个DoF为
$ {d_{{\rm{user}}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{\rm{min}}\left\{ {M, \frac{N}{5}} \right\}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \le \frac{1}{4}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{4M}}{5}, \frac{N}{4}} \right\}, \;\:\frac{1}{4} < \frac{M}{N} \le \frac{1}{3}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{3M}}{4}, \frac{{3N}}{{11}}} \right\}, \;\frac{1}{3} < \frac{M}{N} \le \frac{5}{{11}}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{3M}}{5}, \frac{N}{3}} \right\}, \;\:\frac{5}{{11}} < \frac{M}{N} \le \frac{7}{{12}}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{4M}}{7}, \frac{N}{2}} \right\}, \;\:\frac{7}{{12}} < \frac{M}{N} \le 1} \end{array}} \right.. $ | (25) |
证明 当K=4时,下行链路存在以下候选角点(M/N, dd):
(D1)
(D2) m=2时,
(D3) k=1时,
由式(22)得到推论2。
图 2和图 3分别给出L=2, K=3和L=2, K=4全双工通信下系统可达到的DoF。对于L=2, K=3,将全双工通信下的割集上界以及文献[12],[14]的结果加入进去比较。由于得到2个更优的角点(1/4,N/4)和(3/5,2N/5),我们的结果在这2个角点附近优于文献[12]中的结果。同时,此结果和文献[14]使用算法优化得到的结果相同。而且这也是目前为止此模型最优的可达DoF。对于L=2, K=4将全双工通信下的割集上界以及文献[12]的结果加入进去比较。此时,得到3个更优的角点(1/5,N/5),(4/11, 3N/11)和(5/9,N/3),所以在这几个角点附近我们的结果优于文献[12]中的结果。
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注意:考虑全双工通信时,由于网络的瓶颈是下行链路,所以文献[12]中作者考虑上行和下行链路对称设计是足够的, 同时,作者假设每个用户发送一个独立的数据流,则将一个集群的信号尽可能压缩到一维。这和我们下行链路设计信号对齐的要求(13b)是类似的。但是我们在设计下行链路信号对齐时考虑了更多的信号对齐模式,所以得到了更优化的结果。
通过定理1进一步验证了对于完整数据交换模型,下行链路是网络的瓶颈。所以对于半双工通信,通过优化上行和下行链路的时隙可以使系统的DoF进一步提高。
定理2 对于两个用户集群,每个集群K个用户的M×NMIMO mRC,当考虑完整数据交换模型,并且考虑半双工通信时,优化上行和下行链路的时隙分配为
$ \frac{{{T_{\rm{u}}}}}{{{T_{\rm{d}}}}} = \frac{{\mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in I} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right)}}{{(K - 1)\mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in J} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right)}}. $ | (26a) |
此时每个用户可达的一个DoF为
$ {d_{{\rm{user}}}} = \frac{{(K - 1){{\left( {\mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in I} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right)} \right)}^2}}}{{\mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in I} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right) + (K - 1)\mathop {{\rm{max}}}\limits_{(a, b) \in J} {g_{(a, b)}}\left( {\frac{M}{N}} \right)}}. $ | (26b) |
其中,集合I和集合J分别包含式(15)和式(19)中的角点,g函数定义在式(14)中。
证明 考虑半双工通信,此时T=Tu+Td则由式(13c),当(K-1)duTu=ddTd时,即
令定理2中K=3,得到以下结果。
推论3 对于L=2,K=3的M×NMIMO mRC,当考虑完整数据交换模型,并且考虑半双工通信时,优化上行/下行链路的时隙分配为
$ \frac{{{T_{\rm{u}}}}}{{{T_{\rm{d}}}}} = \left\{ \begin{array}{l} \begin{array}{*{20}{l}} {\frac{1}{2}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {0, \frac{1}{5}} \right]}\\ {\frac{{5M}}{{2N}}, \;\:\frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{5}, \frac{1}{4}} \right]}\\ {\frac{5}{8}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{4}, \frac{5}{{12}}} \right]} \end{array}\\ \begin{array}{*{20}{l}} {\frac{{3M}}{{2N}}, \;{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{5}{{12}}, \frac{4}{9}} \right]}\\ {\frac{2}{3}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{4}{9}, \frac{1}{2}} \right]}\\ {\frac{{4M}}{{3N}}, \;{\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{2}, \frac{3}{5}} \right]} \end{array}\\ \begin{array}{*{20}{l}} {\frac{4}{5}, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{3}{5}, \frac{2}{3}} \right]}\\ {\frac{{6M}}{{5N}}, \;{\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{2}{3}, \frac{5}{6}} \right]}\\ {1, \;\:{\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} {\kern 1pt} \frac{M}{N} \in \left( {\frac{5}{6}, 1} \right]} \end{array} \end{array} \right., $ | (27a) |
此时每个用户可达的一个DoF为
$ {d_{{\rm{user}}}}\left\{ \begin{array}{l} \begin{array}{*{20}{c}} {\frac{{2M}}{3}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {0, \frac{1}{5}} \right]}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{2N}}{{5 + \frac{{2N}}{M}}}, \frac{{2N}}{{13}}} \right\}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{5}, \frac{1}{3}} \right]}\\ {\frac{{6M}}{{13}}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{3}, \frac{5}{{12}}} \right]} \end{array}\\ \begin{array}{*{20}{c}} {{\rm{min}}\left\{ {\frac{N}{{2 + \frac{{4N}}{{3M}}}}, \frac{N}{5}} \right\}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {\frac{5}{{12}}, \frac{1}{2}} \right]}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{N}{{2 + \frac{{3N}}{{2M}}}}, \frac{{2N}}{9}} \right\}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {\frac{1}{2}, \frac{2}{3}} \right]}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{N}{{2 + \frac{{5N}}{{3M}}}}, \frac{N}{4}} \right\}, }&{\frac{M}{N} \in \left( {\frac{2}{3}, 1} \right]} \end{array} \end{array} \right.. $ | (27b) |
证明 当K=3时,上行链路存在以下候选角点(M/N, du):
(U1)
$ {d_{\rm{u}}} = \left\{ {\begin{array}{*{20}{l}} {{\rm{min}}\left\{ {M, \frac{N}{5}} \right\}, }&{\frac{M}{N} \le \frac{1}{3}}\\ {{\rm{min}}\left\{ {\frac{{3M}}{5}, \frac{N}{4}} \right\}, }&{\frac{1}{3} < \frac{M}{N} < 1} \end{array}} \right.. $ | (28) |
结合推论1下行链路可达的DoF以及定理2, 得到推论3。证毕。
注意:根据2.1节的讨论,当上行链路设计信号对齐满足rank(PjMj)≥(K-1)duTu。下行链路采用文献[12]的结果,通过优化上行和下行链路的时隙分配,可以得到L≥2个用户集群,每个用户集群中K≥3个用户的MIMO mRC模型在半双工通信下可达的一个DoF。但是由于文献[12]中下行链路设计信号对齐的方式并不是最优的,所以最终得到的半双工通信下的结果并非最优。
图 4给出半双工通信下L=2, K=3模型可达到的DoF。对于半双工通信,当不考虑上行和下行链路时隙优化分配时,系统可达的DoF是全双工通信的一半,很容易得到半双工通信下两个可达的DoF,即定理1中duser的1/2以及文献[12]结果的1/2。在图 4中将此不考虑时隙分配的结果加入进行比较。同时,如前所述,结合2.1节的讨论,文献[12]的结果经过上行和下行时隙优化分配,很容易推广到半双工通信。对于L=2, K=3,当上行链路设计信号对齐得到式(28),下行链路采用文献[12]中的信号对齐方式时,可以推出半双工通信下经过上行/下行时隙优化后一个可达的DoF。将此结果加入图 4进行比较。结果发现当M/N < 5/6时,进行时隙优化分配后的结果明显优于不进行时隙分配的结果。同时,由于下行链路考虑了2个更优的角点(1/4,N/4)和(3/5,2N/5),在这2个角点附近可得到更优化的DoF。
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注意:半双工通信时,上行和下行链路信号对齐非对称设计使得系统DoF进一步提高。这是因为对于一次完整的数据交换,上行链路中继端需要解出一个集群所有用户发送的信号,对应于式(13a),下行链路中继端为每个集群中的所有用户发送相同的信号,对应于式(13b)。很明显,上行链路的信号对齐要求相比下行链路降低了,这是因为如果上行链路一个集群的信息在中继端压缩得过于严重时,需要消耗多余的时隙将压缩的信息解出来。
5 总结由于L个用户集群,每个集群K个用户的MIMO mRC的完整数据交换模型较为复杂,目前此模型全双工通信和半双工通信下的信道容量是未知的。本文主要对两个集群,每个集群K个用户的MIMO mRC的完整数据交换模型进行分析。由于数据交换模型的特殊性,上行和下行链路的信号对齐是不对称的,所以对上行链路和下行链路分别设计信号对齐,得到相应的角点,并根据角点给出每个用户上行链路可以发送的独立数据流数目du和下行链路可以接收的独立数据流数目dd。对于全双工通信,假设每个结点可以进行自干扰消除,通过令Tu=Td=T,推出此模型在全双工通信下的结果。同时,由于下行链路是网络的瓶颈,通过上行和下行链路非对称设计,并且优化上行/下行链路时隙分配,得到半双工通信下一个优化的DoF。
通过给出全双工通信下L=2, K=3和L=2, K=4的可达DoF,验证了我们的结果优于目前已知的结果[12],并和通过算法优化得到的结果[14]相同。同时通过优化上行/下行链路时隙分配Tu/Td,半双工通信下的L=2, K=3系统的DoF进一步得到提高。本文分析对于更一般的完整数据交换模型(L>2)在全双工通信和半双工通信下的DoF分析有参考价值。
[1] |
Gunduz D, Yener A, Goldsmith A, et al. The multiway relay channel[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2013, 59(1): 51-63. |
[2] |
王川, 邱玲. MIMO下行多用户中继系统的线性收发处理设计[J]. 中国科学院大学学报, 2015, 32(3): 378-383. |
[3] |
Cover T M, Thomas J A. Elements of information theory[M]. New York: Wiley, 1991.
|
[4] |
Cadambe V R, Jafar S A. Interference alignment and degrees of freedom of the K-user interference channel[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2008, 54(8): 3425-3441. |
[5] |
Wang R, Yuan X. MIMO multiway relaying with pairwise data exchange:a degrees of freedom perspective[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2014, 62(20): 5294-5307. |
[6] |
Wang R, Yuan X, Tao M. Degrees of freedom of MIMO multiway relay channel with clustered pairwise exchange[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2015, 33(2): 337-351. |
[7] |
Tian Y, Yener A. Degrees of freedom for the MIMO multi-way relay channel[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2014, 60(5): 2495-2511. |
[8] |
Wang R, Yuan X, Yeung R W. MIMO multipair two-way relaying with distributed relays:joint signal alignment and interference neutralization[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2016, 62(3): 1326-1343. |
[9] |
Liu K, Tao M. Generalized signal alignment:on the achievable DoF for multi-user MIMO two-way relay channels[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2015, 61(6): 3365-3386. |
[10] |
Liu K, Tao M. On the sum DoF of the asymmetric four-user MIMO Y channel[C]//IEEE International Conference on Communications. IEEE, Kuala Lumpur, 2016: 1-6.
|
[11] |
Ding T, Yuan X, Liew S C. On the degrees of freedom of the symmetric multi-relay MIMO Y channel[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2017, 16(9): 5673-5688. |
[12] |
Yuan X. MIMO multiway relaying with clustered full data exchange:signal space alignment and degrees of freedom[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2014, 13(12): 6795-6808. |
[13] |
Huang T, Yuan X, Yuan J. Degrees of freedom of half-duplex MIMO multi-way relay channel with full data exchange[C]//IEEE Global Communications Conference. Austin. IEEE, 2014: 4336-4341.
|
[14] |
Ding T, Yuan X, Liew S C. Algorithmic beamforming design for MIMO multiway relay channel with clustered full data exchange[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2018, 67(10): 10081-10086. |
[15] |
Zhang S, Liew S C, Lam P P. Hot topic: physical-layer network coding[C]//Proc ACM MobiCom, Los Angeles. ACM Sigmobile, 2006: 358-365.
|
[16] |
Papailiopoulos D S, Dimakis A G. Interference alignment as a rank constrained rank minimization[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2012, 60(8): 4278-4288. |