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无线网络干扰抑制技术研究

 论文栏目:无线网络论文     更新时间:2018/6/13 15:58:56   

摘要:在现代无线网络实际应用中,传统异构网络结构通常是由宏蜂窝和小蜂窝网络信号模型组成的,这种组合方式可以提高宽带系统的信号量,但是很容易受到同层信号干扰和跨层信号干扰。对此,研究了异构无线网络干扰抑制技术,通过设立宏蜂窝系统模型和干扰对齐预编码,确定网络用户的预编码矢量和信号接收矢量,使异构无线网络自由度升级,有效抑制了干扰因素。

关键词:无线网络;分层异构;干扰抑制;网络自由度

传统网络宽带所使用的宏蜂窝技术因为覆盖范围过大,导致网络信号频率复用率低、网络系统应用容量小、对于网络传输路径较复杂或消耗量较大的环境,比如室内、办公场所、公园等,对以上区域无法形成有效的网络覆盖,其工作速率不能满足人们的网络服务需要[1]。为了解决这一问题,网络通讯企业开发出了小蜂窝技术。小蜂窝技术通过内置的高速回程线路和主体网络线路,直接生成信号复用宏,进行社区网络信号传输,最终建立宏蜂窝和小蜂窝并行的异构网络。小蜂窝的出现,有效填补了宏蜂窝的技术漏洞但是与宏蜂窝之前存在的异构同频干扰一直是现代网络企业需要着重解决的问题。

一、干扰抑制蜂窝模型的建立

宏蜂窝和小蜂窝是以1比2的形式进行网络模型搭建的,也就是说一个整体的异构无线网络模型是由一个宏蜂窝和两个小蜂窝组成。每个小蜂窝主要对应单一的网络用户,为制定用户提供网络传输渠道。宏蜂窝的工作覆盖是小蜂窝的双倍。与之相匹的是每个小蜂窝搭配两个基站发射天线,宏蜂窝为四个,共同组成蜂窝信号发射模型。在蜂窝网络模型的均衡作用下,每个网络传输用户均可以接受到两路网络数据信号。蜂窝系统模型可以为网络用户实时均衡发射预编码矢量和接受矢量,通过二者的具体数值,可以确定使用者接受信号。其最大意义在于通过宏蜂窝和小蜂窝的线路重组和矩阵分布,有效减少传输信号在传输过程中的重复路径损耗,每个网络用户在接受对应的宏蜂窝和小蜂窝的网络信号时,信号接收量与接收矢量相乘,有效防止其他基站对用户的信号干扰[2]。

二、网络干扰抑制预编码矢量接收

由于分层异构网络无线网络的主要网络层为两层或多层,每层网络均包含多个网络蜂窝,所以整体网络结构较为复杂。通常情况下会受到四类网络抑制干扰。

(一)网络抑制量干扰分析

网络干扰中,最常见的就是蜂窝网络MU信号之间的相互干扰。各层蜂窝数据信号均是在MBS发射机中进行信号叠加和传输的,很容易出现信号串联输出,这种输出情况不仅会出现同蜂窝间,还会出现在宏蜂窝和小蜂窝之间。第二类为蜂窝SU信号对MU信号干扰,这类干扰现象的产生主要是因为SU信号矢量不确定,导致的信号串路,衰落在MU接收机中。第三类为SU信号干扰,这种情况主要发生在小蜂窝中,其中包括不同小蜂窝中的不同用户信号干扰,主要因为SU信号的不断叠加。第四类为MU信号对SU信号的干扰,原因在于MU信号衰落,导致的信号无序叠加。第一类和第三类统称为蜂窝层内部干扰,第二类和第四类称谓蜂窝层外部干扰。

(二)干扰抑制预编码设计

想要将一个蜂窝网络模型中两个小蜂窝生成的SU信号和某个MU干扰信号生成同一子空间,需要利用信号源矩阵列张生成信号空间。整个信号空间的传输自由度直接取决与空间干扰抑制预编码设计。通过干扰对齐和子空间生成,提供一定自由度和无干扰信号空间,从而提高网络自由信号吞吐量。利用网络使用用户的信号道与网络干扰用户的信号道进行空间正交,从而使网络目标用户不能接受到蜂窝信息干扰。在实际设计中需要预先设置编码矩阵和信号列空间矩阵,以及零空间的子空间。零空间的存在条件是宏蜂窝的编码矩阵与子空间的编码矩阵具有唯一重合性。宏蜂窝和小蜂窝均接收不到网络各层的MU信号和其他网络源SU信号,从而避免了干扰。具体的块对角化编码矩阵需要通过宏蜂窝编码矩阵的奇异值分解数列进行获取,也可以通过QR值分解求解。前者分解步骤复杂,变量较多。通过矩阵QR值的计算,可以确定预设编码矢量和接受矢量,最终确定干扰抑制编码矩阵。

三、实验验证与分析

为了详细探究和验证设计的分层异构无线网络干扰抑制技术在世界网络中的应用,特进行实验探究。以上海同一区域、同一网络线路的两片小区为实验对象设立对照组和实验组。对照组使用传统无线网络蜂窝技术,对照组在使用传统蜂窝技术的基础上,架设新型网络干扰抑制技术,纪录四个时间段的网络信号,详情如表1所示根据实验数据显示,全天四个分段中,对照组网络数据信号均好于对照组网络信号,可以证明干扰抑制技术具有明显效果。

四、结束语

通过宏蜂窝和小蜂窝的合理搭配,改善了网络信号传输线路,降低了信号重复的可能性。通过干扰抑制预编码设计,可以建立信号传输子空间和编码矩阵,实现网络用户的预编码矢量和信号接收矢量,使异构无线网络自由度升级,有效抑制了干扰因素。

参考文献

[1]孙艳,彭代渊,梁宏斌.基于不完美频谱感知的认知Femtocells资源分配算法研究[J].成都信息工程学院学报,2016,31(1):35-41.

[2]佚名.异构融合网络中具有主动优化特性的无线设备在线管理研究[J].中国科技成果,2017,18(4):11-12.

作者:范进璐

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