CN101359950A - 一种基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，特征是中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择；基站和中继站根据基站到中继站的信道矩阵的奇异值分解和中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵联合设计线性预处理矩阵；基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率；从而确定基站的发送信号和中继站的转发信号；本发明的传输方法系统反馈量小，复杂度低，有效抑制了中继站处的噪声放大，在中继站功率很大和系统用户数很大的情况下具有渐进最优的性能，适合于在实际系统中使用。

Description

一种基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法

技术领域

本发明属于无线通信的多天线技术领域，特别涉及多用户多天线中继广播信道的传输方法。

背景技术

《国际电子与电气工程师协会信号处理学报》(IEEE Transactions on SignalProcessing，vol.56，issue 2，February 2008，pp.727-738)提出的在多用户多天线中继广播信道下的基于奇异值分解迫零脏纸编码的信号处理策略和对应的用户选择、功率分配策略，保证了多用户多天线中继广播信道的系统吞吐率性能。然而这种传输方法由于使用了脏纸编码，且功率分配需要进行两步功率注水，复杂度很高；由于用户选择需要使用所有信道状态信息，中继站和用户必须进行复杂的信道状态信息反馈，系统反馈量大；同时，这种方法由于存在中继端的噪声放大问题，使得其性能无法达到容量上限，在实际系统中，这并不是一种实用的方法。

发明内容

本发明提出一种基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，以降低复杂度并获取渐进最优的性能，适合于在实际系统中使用。

本发明基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，在包含K个用户的多用户多天线中继广播信道系统中，中继站工作在半双工模式下，时间资源分为两个等长的时间阶段：第一阶段，基站对期望数据进行线性预编码，并通过天线将数据发送，中继站通过天线接收数据；第二阶段，中继站对第一阶段接收到的数据进行线性编码矩阵处理，将编码后的数据通过天线发送；用户在第二阶段接收数据；其特征在于：所述中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择；所述基站和中继站根据基站到中继站的信道矩阵的奇异值分解和中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵联合设计线性预处理矩阵；基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率；从而确定基站的发送信号和中继站的转发信号。

上述基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法可具体操作如下：

步骤一：中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择：

设中继站到任一用户k的信道g_k＝[g_k1，g_k2，...，g_kL]，用户数K不小于基站发送天线数T和中继站发送天线数L的最小值M，用户选择在中继站进行，中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，利用半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择：

初始化：初始备选用户集合Γ₁＝{1，...，K}，选择第一个传输用户 $\mathrm{\π}\left(1\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_1}{\max }{\left|\right|g_k\left|\right|}^2,$ 设置传输用户序号i＝2；

更新备选用户集合：

其中正交度量因子ε＝0.4；

对用户集合Γ_i中的所有用户，计算等效信道增益

选择第i个传输用户 $\mathrm{\π}\left(i\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{\max }{\left|\right|{\tilde{g}}_k\left|\right|}^2;$

更新传输用户序号i＝i+1；如果i＜M，执行更新备选用户集合；

最终确定的传输用户集合为{π(1)，...，π(M)}，选择出的传输用户数和基站发送天线数T与中继站发送天线数L的最小值M相等；

步骤二：基站和中继站根据基站到中继站的信道矩阵的奇异值分解和中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵联合设计线性预处理矩阵：

设基站到中继站的信道矩阵

中继站到确定的传输用户集合中的用户的信道矩阵 $G=\left[\begin{array}{c}{g}_{\mathrm{\π}\left(1\right)}\\ g_{\mathrm{\π}\left(2\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ g_{\mathrm{\π}\left(M\right)}\end{array}\right];$ 对基站到中继站的信道矩阵H进行奇异值分解，得到基站到中继站的信道矩阵分解式  H＝UΛV^H                        (F1)式(F1)中，第一中间变量U和第二中间变量V是酉阵，信道增益矩阵Λ是对角阵；从而确定基站的预处理矩阵  F＝V                            (F2)同时，由中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵

确定中继站的预处理矩阵

步骤三：基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率：

基站端根据基站到中继站的信道矩阵利用功率注水算法进行功率分配：设基站总发射功率限制为P_BS，根据公式(F1)中的信道增益矩阵

的对角线上的元素Λ_k，计算基站每一个子流上的发射功率 $P_k={(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}---\left(F4\right)$ 式(F4)中功率注水参数μ通过总功率约束P_BS确定，总功率限制表达式

$\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}=P_{\mathrm{BS}}---\left(F5\right)$

式(F5)中功率注水符号(x)⁺＝max(0，x)，表示取0和x之间的最大值；

中继站根据基站分配功率的子流数均分功率：

根据中继站的总发射功率限制Q_RS，通过式(F4)的结果计算基站端分配了功率的子流数目 $T_{\mathrm{BS}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}I\left(P_k\right)---\left(F6\right)$

式(F6)中指示函数 $I\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}1,& x>0\\ 0,& x=0\end{array}\right.---\left(F7\right)$

从而确定中继站每一个子流上的发射功率

$Q_k=\frac{Q_{\mathrm{RS}}}{T_{\mathrm{BS}}+\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Λ}}_i^2{P}_i}I\left(P_k\right)---\left(F8\right);$

根据基站每一个子流上的发射功率P_k得到基站发送功率矩阵

根据中继站每一个子流上的发射功率Q_k得到中继站发送功率矩阵

根据上述三步的结果，确定基站的发送信号和中继站的转发信号：

当用户期望的数据为 $s=\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ s_T\end{array}\right]$ 时，确定第一阶段基站的发送信号

        x＝PFs                            (F11)

第二阶段中继站的转发信号

        z＝QWr＝QW(Hx+n)                  (F12)

式(F12)中，第一阶段中继站处的噪声n＝[n₁，n₂，...，n_L]，第一阶段中继站接收到的信号r＝Hx+n。

本发明中，中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，进行传输用户集合的选择，仅需要用户反馈中继站到用户的信道状态信息到中继站，系统反馈量小；而现有技术需要用户和中继站反馈所有信道状态信息，系统反馈量大。本发明中，基站和中继站联合设计线性预处理矩阵，且采用基站利用功率注水算法进行功率分配，中继站均分功率的功率分配方式，复杂度低；而现有技术采用了脏纸编码，且功率分配需要进行两步功率注水，复杂度高。本发明利用了中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵来设计预编码矩阵，能够有效的抑制中继站处的噪声放大；而现有技术存在放大中继站处噪声的问题。因此，根据本发明方法提供的基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，减小了系统反馈量，具有很低的算法复杂度，且在中继站功率很大和系统用户数很大的情况下具有渐进最优的系统吞吐率性能，具有实际应用的价值。

附图说明

图1为基站和中继站发送天线均为4，用户数为4的系统，噪声功率归一化，中继站功率与基站功率相等时，系统吞吐率随信噪比变化关系比较图；

图2为基站和中继站发送天线均为4，用户数为4的系统，噪声功率归一化，中继站功率比基站功率大20dB时，系统吞吐率随信噪比变化关系比较图；

图3为基站和中继站发送天线均为4的系统，噪声功率归一化，中继站功率与基站功率相等且均为10dB时，系统吞吐率随用户数变化关系比较图；

图4为基站和中继站发送天线均为4的系统，噪声功率归一化，中继站功率为20dB，基站功率为10dB时，系统吞吐率随用户数变化关系比较图。

具体实施方式

实施例1：

本实施例采用具有K个用户的多用户多天线中继广播信道，基站的天线数目为T，中继站的天线数目为L，设每个用户端的天线数目为1，则系统中可以支持的最大的用户数为T和L的最小值M。设基站知道基站到中继站的信道状态信息，中继站知道基站到中继站和中继站到用户的信道状态信息。基站到中继站的信道矩阵H，中继站到用户k的信道矩阵g_k，基站功率限制P_RS和中继站功率限制Q_RS。

本实施例中基站和中继站的线性传输方法按照下面的步骤进行：

步骤一：中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择：

初始化：初始备选用户集合Γ₁＝{1，...，K}，选择第一个传输用户 $\mathrm{\π}\left(1\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_1}{\max }{\left|\right|g_k\left|\right|}^2,$ 令传输用户序号i＝2；

更新备选用户集合：

其中正交度量因子ε＝0.4；

对用户集合Γ_i中的所有用户，计算等效信道增益选择第i个传输用户 $\mathrm{\π}\left(i\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{\max }{\left|\right|{\tilde{g}}_k\left|\right|}^2;$

更新传输用户序号i＝i+1；如果i＜M，回到执行更新备选用户集合；

最终确定的传输用户集合为{π(1)，...，π(M)}；

在步骤一中，用户选择在中继站进行，中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息进行半正交用户选择，因此，系统中仅需要用户向中继站反馈中继站到用户的信道状态信息，不需要中继站向基站的反馈，反馈量和复杂度都大大得到降低；

步骤二：基站和中继站根据基站到中继站和中继站到用户的信道状态信息联合设计线性预处理矩阵：

对基站到中继站的信道矩阵H进行奇异值分解，得到基站到中继站的信道矩阵分解式

                    H＝UΛV^H，

于是，基站的预处理矩阵

                      F＝V，

由中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵

确定中继站的预处理矩阵

步骤二中基站和中继站的数据处理是线性矩阵，复杂度低，同时迫零波束成型矩阵可以很好的抑制中继站的噪声放大问题，对性能的提高很有帮助；

步骤三：基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率：

根据对基站到中继站的信道矩阵H进行奇异值分解得到的信道增益矩阵Λ的对角线上的元素Λ_k，计算基站每一个子流上的发射功率

$P_k={(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}$

式中功率注水参数μ通过总功率约束P_RS确定，总功率限制表达式 $\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}=P_{\mathrm{BS}},$

计算基站分配了功率的子流数目

$T_{\mathrm{BS}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}I\left(P_k\right)$

中继站每一个子流上的发射功率

$Q_k=\frac{Q_{\mathrm{RS}}}{T_{\mathrm{BS}}+\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Λ}}_i^2{P}_i}I\left(P_k\right)$

从而得到基站发送功率矩阵

中继站发送功率矩阵

步骤三基站采用功率注水算法进行功率分配，中继站均分功率，计算复杂度得到了降低，同时，由于基站采用功率注水算法进行功率分配，也保证了系统吞吐率性能在中继站功率很大和系统用户数很大的情况下的渐进最优性；

根据上述三步的结果，确定基站的发送信号和中继站的转发信号：

第一阶段，基站的发送信号x＝PFs，中继站接收信号；第二阶段，中继站对接收信号进行转发，中继站的转发信号z＝QW(Hx+n)；用户在第二阶段接收信号。

附图1和附图2给出了系统吞吐率随基站功率的变化曲线，其中基站天线数T＝4和中继站天线数L＝4，用户数K＝4，噪声功率归一化，每次仿真基于5000次独立的信道实现。附图1给出了中继站的功率限制与基站相等时现有技术系统吞吐率随基站功率的变化曲线a和中继站的功率限制与基站相等时本发明系统吞吐率随基站功率的变化曲线b。附图2给出了中继站的功率限制比基站高20dB时现有技术系统吞吐率随基站功率的变化曲线c和中继站的功率限制比基站高20dB时本发明系统吞吐率随基站功率的变化曲线d。由图1和图2可看出曲线具有以下特征：

1、系统吞吐率随着信噪比的增加而增加；

2、当中继站发送功率高于基站20dB时，本发明在基站功率高于5dB的时候系统吞吐率优于现有技术，而且随着信噪比的增加，本发明的系统吞吐率与现有技术的吞吐率优势逐渐变大；

3、当基站和中继站发送功率相等时，现有技术系统吞吐率高于本发明。

附图3和附图4给出了系统吞吐率随用户数的变化曲线，其中基站天线数T＝4和中继站天线数L＝4，，噪声功率归一化，每次仿真基于5000次独立的信道实现，附图3给出中继站的功率限制与基站均10dB时现有技术系统吞吐率随用户数的变化曲线e和中继站的功率限制与基站均10dB时本发明的系统吞吐率随用户数的变化曲线f；附图4给出了中继站的功率限制为20dB基站的功率限制为10dB时现有技术系统吞吐率随用户数的变化曲线g和中继站的功率限制为20dB基站的功率限制为10dB时本发明系统吞吐率随用户数的变化曲线h，由图3和图4可看出，曲线具有以下特征：

1、系统吞吐率随着用户数的增加而增加；

2、当基站功率为10dB，中继站功率为20dB时，本发明的系统吞吐率在用户数大于10的时候优于现有技术；

3、当基站功率为10dB，中继站功率为10dB时，现有技术的系统吞吐率略优于本发明，随着用户数的增加，两种方法的差距不断减小。

综合附图1、2、3和4发现：增大中继站的功率和随着系统中用户数的增加，本发明的方法将具有更加卓越的性能。究其原因，是因为随着中继站功率变大，或用户数的增加，本发明更加有效的抑制了中继站处的噪声放大，具有渐进最优的性能。

本发明中中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，进行传输用户集合的选择，仅需要用户反馈中继站到用户的信道状态信息到中继站，系统反馈量小；而现有技术需要用户和中继站反馈所有信道状态信息，系统反馈量大。本发明中基站和中继站联合设计线性预处理矩阵，且采用基站利用功率注水算法进行功率分配，中继站均分功率的功率分配方式，复杂度低；而现有技术采用了脏纸编码，且功率分配需要进行两步功率注水，复杂度高。本发明中利用了中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵来设计预编码矩阵，能够有效的抑制中继站处的噪声放大；而现有技术存在放大中继站处噪声的问题。因此，根据本方法提供的基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，减小了系统反馈量，具有很低的算法复杂度，且在中继站功率很大和系统用户数很大的情况下具有渐进最优的系统吞吐率性能，具有实际应用的价值。

Claims (2)

1、一种基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，在包含K个用户的多用户多天线中继广播信道系统中，中继站工作在半双工模式下，时间资源分为两个等长的时间阶段：第一阶段，基站对期望数据进行线性预编码，并通过天线将数据发送，中继站通过天线接收数据；第二阶段，中继站对第一阶段接收到的数据进行线性编码矩阵处理，将编码后的数据通过天线发送；用户在第二阶段接收数据；其特征在于：所述中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择；所述基站和中继站根据基站到中继站的信道矩阵的奇异值分解和中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵联合设计线性预处理矩阵；基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率；从而确定基站的发送信号和中继站的转发信号。

2、如权利要求1所述基于奇异值分解迫零波束成型的多天线中继传输方法，特征在于具体操作如下：

步骤一：中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，根据半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择：

设中继站到任一用户k的信道g_k＝[g_k1，g_k2，...，g_kL]，用户数K不小于基站发送天线数T和中继站发送天线数L的最小值M，用户选择在中继站进行，中继站仅利用中继站到用户的信道状态信息，利用半正交用户选择算法进行传输用户集合的选择：

初始化：初始备选用户集合Γ₁＝{1，…，K}，选择第一个传输用户 $\mathrm{\π}\left(1\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_1}{\max }{\left|\right|g_k\left|\right|}^2,$ 设置传输用户序号i＝2；

更新备选用户集合：

其中正交度量因子ε＝0.4；

对用户集合Γ_i中的所有用户，计算等效信道增益

选择第i个传输用户 $\mathrm{\π}\left(i\right)=\arg \underset{k\∈{\mathrm{\Γ}}_i}{\max }{\left|\right|{\tilde{g}}_k\left|\right|}^2;$

更新传输用户序号i＝i+1；如果i＜M，执行更新备选用户集合；

最终确定的传输用户集合为{π(1)，…，π(M)}，选择出的传输用户数和基站发送天线数T与中继站发送天线数L的最小值M相等；

步骤二：基站和中继站根据基站到中继站的信道矩阵的奇异值分解和中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵联合设计线性预处理矩阵：

设基站到中继站的信道矩阵

中继站到确定的传输用户集合中的用户的信道矩阵z $G=\begin{array}{}\end{array}\left[\begin{array}{c}{g}_{\mathrm{\π}\left(2\right)}\\ \·\\ \·\\ \·\\ g_{\mathrm{\π}\left(M\right)}\end{array}\right];$ 对基站到中继站的信道矩阵H进行奇异值分解，得到基站到中继站的信道矩阵分解式  H＝UΛV^H  式F1

式F1中，第一中间变量U和第二中间变量V是酉阵，信道增益矩阵Λ是对角阵；从而确定基站的预处理矩阵  F＝V  式F2

同时，由中继站到用户的信道矩阵的迫零波束成型矩阵

确定中继站的预处理矩阵

式F3；

步骤三：基站根据基站到中继站的信道状态信息利用功率注水算法进行功率分配，中继站根据基站分配功率的子流数均分功率：

基站端根据基站到中继站的信道矩阵利用功率注水算法进行功率分配：设基站总发射功率限制为P_BS，根据公式(F1)中的信道增益矩阵

的对角线上的元素Λ_k，计算基站每一个子流上的发射功率 $P_k={(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}$ 式F4，式F4中功率注水参数μ通过总功率约束P_BS确定，总功率限制表达式

$\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\Λ}}_k^2})}^{+}=P_{\mathrm{BS}}$ 式F5，

式F5中功率注水符号(x)⁺＝max(0，x)，表示取0和x之间的最大值；

中继站根据基站分配功率的子流数均分功率：

根据中继站的总发射功率限制Q_BS，通过式F4的结果计算基站端分配了功率的子流数目 $T_{\mathrm{BS}}=\underset{k=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}I\left(P_k\right)$ 式F6，

式F6中指示函数 $I\left(x\right)=\left\{\begin{array}{c}1,x>0\\ 0,x=0\end{array}\right.$ 式F7，

从而确定中继站每一个子流上的发射功率

$Q_k=\frac{Q_{\mathrm{RS}}}{T_{\mathrm{BS}}+\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\Λ}}_i^2{P}_i}I\left(P_{\text{k}}\right)$ 式F8；

根据基站每一个子流上的发射功率Pk得到基站发送功率矩阵

式F9；

根据中继站每一个子流上的发射功率Q_k得到中继站发送功率矩阵

式F10；

根据上述三步的结果，确定基站的发送信号和中继站的转发信号：

当用户期望的数据为 $s=\left[\begin{array}{c}{s}_1\\ s_2\\ \·\\ \·\\ \·\\ s_T\end{array}\right]$ 时，确定第一阶段基站的发送信号

x＝PFs    式F11

第二阶段中继站的转发信号

z＝QWr＝QW(Hx+n)  式F12

式F12中，第一阶段中继站处的噪声n＝[n₁，n₂，...，n_L]，第一阶段中继站接收到的信号r＝Hx+n。

Images