CN101860951A - 分布式多输入多输出无线通信系统中控制功率装置和方法 - Google Patents

Abstract

一种装置可操作地控制分布式多输入多输出(MIMO)无线通信系统中的基站的功率。确定用于处理发送到包括在多址终端集合中的终端的发送信号的至少一个波束形成矩阵。确定满足终端的最小传输速率所需的最小功率值。使用该最小功率值、该波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定最优功率值是否存在。当最优功率值存在时，在满足该基站的极限传输功率的范围内确定各个终端的传输功率值。

Description

分布式多输入多输出无线通信系统中控制功率装置和方法

技术领域

本发明涉及多输入多输出(MIMO)无线通信系统。更具体地，本发明涉及在分布式MIMO无线通信系统中通过功率控制来最大化传输效率。

背景技术

多天线系统可以使用波束图来针对给定带宽利用空间分集，并且抑制和抵消在多址用户之间产生的干扰。在发送端处的线性波束形成技术的示例包括：在发送天线之间发送相同的传输功率的等增益发送(EGT)、空间时间块编码(STBC)、迫零(ZF)波束形成、最小均方估计(MMSE)等等。当多址终端的信道之间的相关性较低时，ZF波束形成显示了优良的性能，并且确定ZF波束形成的性能的另一个因素是分配给每个终端的功率。因此，在有限的传输功率情况下，对于相同的功率分配技术的高性能增益可以通过为每个终端分配不同的功率来获得。

近来，分布式MIMO技术或协同传输技术在相同的信道上使用地理上分布的基站的天线来对多个终端执行同时传输。包括在多址终端集合中的终端的数目需要小于或等于其中执行协同发送的天线的数目，并且通过信道逆变换过程形成ZF波束形成矢量。终端之间的干扰通过ZF波束形成来消除，并且分配给每个终端的功率受到ZF波束形成的功率增益和每个终端的极限功率限制。广泛用于传统的多载波系统或集中式多天线系统的注水(water-filling)功率控制运行在分配给各个终端的功率的和的极限传输功率条件是给定的情况下。但是，由于在分布式MIMO技术的情况下，对于每个天线都存在极限传输功率条件，因此需要应用反映此条件的功率控制技术。根据基于注水的功率控制技术，由于当信道增益较大时分配高功率以及当信道增益较小时分配低功率，因此很有可能不会满足用于信息发送的最小信噪比(SNR)等级，因此可能存在不允许发送的状态，或者可能不满足最小传输速率要求条件。因此，需要提出一种功率控制技术，其考虑每个天线的传输极限功率，同时降低在基于注水的功率控制技术中产生的不允许发送的概率，并且满足每个终端的最小传输速率要求条件。

发明内容

为了解决现有技术的上述不足，本发明的主要方面是提供一种在分布式MIMO无线通信系统中用于通过功率控制提高传输效率的装置和方法。

本发明的另一方面是提供一种在分布式MIMO无线通信系统中用于在考虑每个天线的传输功率极限的情况下执行功率控制的装置和方法。

本发明的另一方面是提供一种在分布式MIMO无线通信系统中用于优化多址的终端集合的装置和方法。

根据本发明的一方面，提供一种在多输入多输出(MIMO)无线通信系统中用于控制参与协同发送的基站的功率的方法。该方法包括：确定至少一个波束形成矩阵，所述波束形成矩阵用于处理发送给包括在多址的终端集合中的终端的传输信号；确定该终端的最小传输速率所需的最小功率值；使用该最小功率值、该波束形成矩阵和该基站的极限传输功率来确定是否存在最优功率值；以及当存在最优功率值时，在满足基站的极限传输功率的范围内确定各个终端的传输功率值。

根据本发明的另一方面，提供一种在多输入多输出(MIMO)无线通信系统中用于控制参与协同发送的基站的装置。该装置包括：计算器，确定至少一个波束形成矩阵，所述波束形成矩阵用于处理发送给包括在多址的终端集合中的终端的传输信号；和分配器，确定终端的最小传输速率所需的最小功率值，使用该最小功率值、该波束形成矩阵和该基站的极限传输功率来确定是否存在最优功率值，以及当存在最优功率值时，在满足基站的极限传输功率的范围内确定各个终端的传输功率值。

通过以下结合附图公开了本发明的示范性实施例的详细描述，本发明的其它方面、优点和显著的特征对于本领域技术人员将变得明显。

在进行下面的具体实施方式描述之前，阐述贯穿此专利文献使用的某些词和短语的定义会是有益的：术语“包含”和“包括”以及它们的派生词意思是无限制地包括；术语“或”是包含的，意思是和/或；短语“与......相关”和“与其相关”以及它们的派生词可以意思是包括、包括在内、与......互连、包含、包含在内、连接到或与......连接、耦接到或与......耦接、与......通信、与......协作、交织、并列、接近于、绑定到或与......绑定、具有、具有......的性质等等；以及术语“控制器”意思是控制至少一个操作的任何设备、系统或它们的部分，这样的设备可以被实现在硬件、固件或软件或者它们的至少两个的一些组合中。应当注意，与任何特定的控制器有关的功能可以是集中式的或分布式的，不管本地还是远程。贯穿此专利文献提供了某些词和短语的定义，本领域技术人员将理解，即使不是大部分情况，在许多情况下，这样的定义适用于这样定义的词和短语的先前以及将来的运用。

附图说明

为了更完全地理解本公开和它的优点，现在结合附图参考以下描述，其中相似的参考数字表示相似的部分：

图1示出了根据本发明的示范性实施例的分布式MIMO无线通信系统；

图2示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站的操作；

图3示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站的操作；

图4示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站；以及

图5A到5C示出了根据本发明的示范性实施例的分布式MIMO无线通信系统中的性能。

贯穿全部附图，相似的参考数字将被理解为指代相似的部件、组件和结构。

具体实施方式

在此专利文献中的下面讨论的图1到5C以及用于描述本公开的原理的各种实施例仅仅是示例的方式，并且不应该以任何方式被理解为限制本公开的范围。本领域技术人员将理解，本公开的原理可以在任何适当配置的无线通信系统中实现。

本发明的示范性实施例提供一种在分布式MIMO无线通信系统中通过功率控制提高传输效率的技术。尽管使用正交频分复用(OFDM)/正交频分多址(OFDMA)无线通信系统作为示例来描述本发明，但是本发明适用于不同方案的无线通信系统。

本发明的示范性实施例考虑图1所示的分布式MIMO无线通信系统。参考图1，蜂窝110、120和130中的每一个包括三个区域(sector)，相同蜂窝内的区域不对其它区域产生影响。此外，通过每个蜂窝的一个区域执行协同发送，也就是说，包括在不同的蜂窝中的三个区域和基站115、125及135通过有线线路或专有线路共享终端的信道信息。在这一点上，假定基站115、125和135使用相同的频带，也就是频率再用系数为“1”。但是，图1所示的系统的示意性结构仅仅是示例，本发明的示范性实施例适用于不同结构的分布式MIMO系统。

将针对终端具有一个接收天线的情况和终端具有多个接收天线的情况描述根据本发明的示范性实施例的功率控制进程。

首先，将描述终端具有一个接收天线的情况。

当基站每区域具有一个发送天线以及终端具有一个接收天线时，通过信道的逆变换来实现ZF波束形成。在信道状态不变化同时执行数据发送并且参与协同发送的基站同步的情况下，在具有一个接收天线的K个终端中从具有一个发送天线的N个基站接收的信号由方程式1给出：

$y=\mathrm{HWPd}+z=\left[\begin{array}{c}{h}_1^T\\ .\\ .\\ .\\ h_K^T\end{array}\right]\left[\begin{array}{ccc}{w}_1,& ...& w_K\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\sqrt{p_1{d}_1}\\ .\\ .\\ .\\ \sqrt{p_K{d}_K}\end{array}\right]+\left[\begin{array}{c}{z}_1\\ .\\ .\\ .\\ z_K\end{array}\right]$

$w_k=h_k^{+},P=\mathrm{diag}\left(\begin{array}{ccc}\sqrt{p_1},& ...& \sqrt{p_K}\end{array}\right)$ [方程式1]

其中y是接收信号矩阵，H是信道矩阵，W是波束形成矩阵，P是功率矢量，d是数据码元矩阵，z是噪声矩阵，h_k是终端k的信道矢量，w_k是终端k的波束形成矢量，p_k是分配给终端k的功率，d_k是到终端k的数据码元矢量，z_k是终端k的噪声矢量。

每个终端的信号噪声干扰比(SINR)使用方程式2来确定：

${\mathrm{SINR}}_k=\frac{P_k}{{\mathrm{\σ}}_k^{\mathrm{thermal}}+{\mathrm{\σ}}_k^{\mathrm{interf}}}$ [方程式2]

其中SINr_k是终端k的SINR，p_k是分配给终端k的功率，σ_k ^thermal是终端k受到的热噪声功率，以及σ_k ^interf是终端k从外部蜂窝经受的噪声功率。

在这一点上，每单位带宽的极限传输容量由方程式3表示：

r_k＝log₂(1+SINR_k)[方程式3]

其中r_k是终端k的每单位带宽的极限传输容量，SINr_k是终端k的SINR。

考虑每个基站的可发送的最高功率，每个基站的极限传输功率的约束条件由方程式4给出：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k|w_{\mathrm{nk}}{|}^2\≤P_{\max },$ n＝1，...，N    [方程式4]

其中K是多址终端的数目，p_k是分配给终端k的功率，w_nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素，P_max是每个基站的极限传输功率，N是参与协同发送的基站的数目。

在为每个终端分配相同的功率的情况下，分配的功率的大小由方程式4导出并由方程式5获得：

$\stackrel{\‾}{p}=\frac{p_{\max }}{\underset{n}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2}$ [方程式5]

其中

是分配给每个终端的功率，K是多址终端的数目，w_nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素，P_max是每个基站的极限传输功率，N是参与协同发送的基站的数目。

满足每个终端的最小传输速率同时最大化系统传输速率的功率分配问题概括在方程式6中：

$\max \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{p_k}{{\mathrm{\σ}}_k^2})$

s.t.p_k≥0，k＝1，...，K，

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2\≤P_{\max },$ n＝1，...，N，

${\log }_2(1+\frac{p_k}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\≥r_k^{\min },$ k＝1，...，K    [方程式6]

其中K是多址终端的数目，p_k是分配给终端k的功率，σ_k ²是终端k经受的噪声功率，w_nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素，P_max是每个基站的极限传输功率，以及f_k ^min是终端k的最小传输速率。

方程式6所示的最小传输速率的限制由方程式7线性表示：

$p_k\≥{\mathrm{\σ}}_k^2(2^{r_k^{\min }}-1)\≡p_k^{\min },$ k＝1，...，K    [方程式7]

其中p_k是分配给终端k的功率，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，r_k ^min是终端k的最小传输速率，以及p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率。

使用Karush-Kuhn-Tucker(KKT)条件方程式可以将方程式6的优化问题变成方程式8。

$p_k=[\frac{1}{\mathrm{In}2}\frac{1}{\underset{n=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_n{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2}-{\mathrm{\σ}}_k^2]$

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k^{*}{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2\≤P_{\max },$ n＝1，...，N    [方程式8]

其中p_k是分配给终端k的功率，N是参与协同发送的基站的数目，λ_n是包括在方程式8中的约束条件，也就是第n个基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子，w_nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，p_k ^*是分配给终端k的功率值和最小功率值当中的较大的值，并且是最后分配给终端k的功率值，p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率，K是多址终端的数目，P_max是每个基站的极限传输功率。

基站可以通过确定方程8的解来获得最大化传输效率的每个终端的功率值。例如，在使用运用子梯度的重复技术的情况下，确定方程式8的解如方程式9所示：

${\mathrm{\λ}}_b^{(l+1)}={[{\mathrm{\λ}}_n^{\left(l\right)}+t^{\left(l\right)}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_k^{*}{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2-P_{\max }]}^{+}$ [方程式9]

其中λ_n ⁽¹⁾是在重复步骤中第n个基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子，t⁽¹⁾是用于控制增大/减小量的变量，K是多址终端的数目，p_k ^*是分配给终端k的功率值和最小功率值当中的较大值，并且是最终分配给终端k的功率值，w_nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素，P_max是每个基站的极限传输功率，以及[x]⁺是用于将x转换成等于或大于0的实数值的算子。例如，当x为小于0时，[x]⁺为0，以及当x为大于0的实数时，[x]⁺为x。

如上所述，使用方程式8确定每个终端的功率值，但是优化问题的解可能不总是存在。也就是说，当用于实现满足方程式7的最小传输速率的最小功率值不满足方程式6所示的最高功率的限制时，不存在解。在这种情况下，优选的是通过放宽约束条件来使得解存在。例如，可以通过从作为多址对象的K个终端中去除至少一个终端来使得解存在。在这一点上，由于确定要被从K个终端中去除的至少一个终端是组合的问题，因此不便于得到最优解并且需要大量的计算。因此，本发明的示范性实施例提出了一种用于逐步去除终端的技术。如在方程式10中所示，确定要被去除的终端：

$k^{*}=\arg \underset{k}{\max p_k^{\min }}$ [方程式10]

其中k^*是要被去除的终端的索引，k是终端的索引，以及p_k ^min是终端k的最小功率。

根据方程式10，当各个终端的最小传输速率相同时，去除受到最大噪声的终端。也就是说，去除经受严重的外部干扰的终端，诸如位于蜂窝边界处的终端。根据本发明的示范性实施例，如在方程式11中所示，确定要被去除的终端：

$k^{*}=\arg \underset{k}{\max }\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|w_{\mathrm{nk}}\right|}^2$ [方程式11]

其中k^*是要被去除的终端的索引，k是终端的索引，N是基站的数目，以及w^nk是终端k的波束形成矢量的第n个元素。

使用方程式1到11描述的功率控制算法概括成表1。表1所示的算法将参与协同发送的所有基站看作一个实体。

表1

在表1中，S为多址终端的集合，K为多址终端的数目，P为满足终端的最小传输速率的最小功率的集合，以及p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率。

接着，描述终端具有多个接收天线的情况。

在下面的描述中，假定在N个基站和K个终端之间通过相同的信道执行下行链路数据发送，并且每个基站使用N个发送天线并且每个终端使用M个接收天线。在这种情况下，到每个终端的接收信号由方程式12给出：

$y_k=H_k{V}_k{P}_k{d}_k+\underset{l\≠k}{\mathrm{\Σ}}{H}_k{V}_l{P}_l{d}_l+z_k$

$V_k{\∈C}^{\mathrm{NLXM}},P_k=\mathrm{diag}(\sqrt{p_{k,1}},...,\sqrt{p_{k,M}}),d_k={(d_{k,1},...,d_{k,M})}^T$

[方程式12]

其中y_k为终端k的接收信号，H_k为终端k的信道矩阵，V_k为终端k的波束形成矩阵，P_k为终端k的传输功率矢量，d_k为到终端k的数据码元矢量，z_k为终端k经受的噪声矢量，C^NLXM为码本，p_k，m为终端k的第m个流的传输功率，以及d_k，m为终端k的第m个流的数据码元。这里，通过对信道矩阵进行块对角线化(BD)操作来确定波束形成矩阵。

由方程式12给出的终端k的接收信号包括发送到终端k的信号之间的干扰。因此，为了消除干扰，应用方程式13的接收信号处理。

$U_k^H{y}_k=U_k^H{H}_k{V}_k{P}_k{d}_k+U_k^H{z}_k$

$={\mathrm{\Σ}}_k{P}_k{d}_k+U_k^H{z}_k$ [方程式13]

其中U_k为用于消除终端k的信号之间的干扰的矩阵，y_k为终端k的接收信号，H_k为终端k的信道矩阵，V_k为根据BD技术确定的终端k的波束形成矩阵，P_k为终端k的传输功率矩阵，d_k为到终端k的数据码元矢量，z_k为终端k经受的噪声矢量，以及∑_k是终端k的对角线化后的信道矩阵。

在这一点上，根据信道容量方程式，由方程式14表示每个终端的每单位带宽的数据传输速率。

$r_k={\log }_2\det (I_{M\×M}+\frac{{\mathrm{\Σ}}_k^2{P}_k^2}{{\mathrm{\σ}}_k^2})$

$=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})$ [方程式14]

其中r_k是终端k的传输速率，∑_k为终端k的对角线化的信道矩阵，P_k为终端k的传输功率矩阵，σ_k ²是终端k经受的噪声功率，M是终端的接收天线的数目，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，以及p_k，m是终端k的第m个流的传输功率。

此外，每个基站的极限传输功率由方程式15给出：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤P_{\max },$ n＝1，…，N

$v_{k,m}=[v_{k,m,1}^T,...v_{k,m,n}^T{]}^T,$ v_k，m，n∈C^L×1[方程式15]

其中K是多址终端的数目，M是终端的接收天线的数目，p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，V_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成产生的基站n的功率增益，P_max是每个基站的极限传输功率，N是参与协同发送的基站的数目，以及v_k，m是终端k的第m个流的波束形成矢量。

当各个终端的每个数据流的功率分配值相同时，由方程式15导出的功率值变为方程式16：

$\stackrel{\‾}{p}=\frac{P_{\max }}{\underset{n}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)}$ [方程式16]

其中

是分配给每个终端的功率，P_max是每个基站的极限传输功率，K是多址终端的数目，M是终端的接收天线的数目，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，以及tr(v_k，m，nv_k，m,n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成引起的基站n的功率增益。

在这种情况下，由方程式17表示功率分配问题：

$\max \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})$

$s.t.\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤P_{\max },$ n＝1，…，N

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\≥r_k^{\min },$ k＝1，…，K    [方程式17]

其中K是多址终端的数目，M是终端的接收天线的数目，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，σ_k ²是终端k经受的噪声功率，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成产生的基站n的功率增益，P_max是每个基站的极限传输功率，N是参与协同发送的基站的数目，以及r_k ^min是终端k的最小传输速率。

由于在方程式17所示的优化问题中目标函数和约束条件的形式是凸函数，因此局部最优值是全局最优值。但是，由于包括在方程式17中的最小传输速率的约束条件是非线性的，因此不便于确定解是否存在。因此，本发明的示范性实施例提出了一种用于通过将最小传输速率的约束条件变换为线性约束条件来容易地确定解是否存在的可替换方式。

每个终端的传输速率由要被分配给数据流的功率集合确定。因此，每个终端的最小传输速率的约束条件可以变换成数据流的功率的约束条件。在这种情况下，包括在方程式17中的最小传输速率的K个非线性约束条件变为KM个线性约束条件。每个线性约束条件是要被分配给每个数据流的功率值应当大于阈值。这里，通过用于确定满足最小传输速率的约束条件的最小功率的优化问题来确定阈值。用于确定要被分配给数据流的最小功率的优化问题由方程式18给出：

min  q_k

p_k，m

$s.t.\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤q_k,$ n＝1，…，N

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\≥r_k^{\min }$ [方程式18]

其中p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，q_k是满足终端k的最小传输速率的每基站的功率，M是终端的接收天线的数目，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成引起的基站n的功率增益，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，以及r_k ^min是终端k的最小传输速率。

要被分配给数据流的功率值由每个基站的极限功率限制。因此，包括在方程式18中的第一约束条件，也就是满足终端k的最小传输速率的每基站功率的约束条件，表示满足包括在方程式18中的第二约束条件(即终端k的最小传输速率的约束条件)的每个基站的所需功率等于或小于分配给终端k的功率值。当分配给终端k的功率值是最优值并且是基站的极限传输功率的约束条件时，包括在方程式18中的最小传输速率的约束条件的左边值(即最大化数据传输速率的最优值)等于终端k的最小传输速率。方程式18的优化问题变成使用KKT条件方程的方程式19。

$p_{k,m}={[\frac{1}{\ln 2}\frac{\mathrm{\μ}}{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{V}_n\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)}-\frac{{\mathrm{\σ}}_k^2}{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2}]}^{+}$

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤q_k,$ n＝1，…，N

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\≥r_k^{\min }$ [方程式19]

其中p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，μ是方程式18的第二约束条件，即终端的最小传输速率的约束条件的拉格朗日乘子，N是参与协同发送的基站的数目，v_n是方程式18的第一约束条件的约束条件的拉格朗日乘子，即用于满足终端的最小传输速率的每基站功率的约束条件，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成引起的基站n的功率增益，σ_K ²是终端k受到的噪声功率，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，M是终端的接收天线的数目，q_k是满足终端k的最小传输速率的每基站功率，以及r_k ^min是终端k的最小传输速率。

用于确定使用方程式19描述的每个终端的最优功率值的算法可以被概括在表2中。

表2

在表2中，q_k是满足终端k的最小传输速率的每基站功率，q_k ^min是满足终端k的最小传输速率的每基站功率的最小值，q_k ^max是满足终端k的最小传输速率的每基站功率的最大值，p_k，m ^min是满足终端k的第m个流的最小传输速率的最小功率，N是参与协同发送的基站的数目，v_n是方程式19的第一约束条件的约束条件的拉格朗日乘子，即分配给终端的功率的约束条件，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成引起的基站n的功率增益，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，r_k ^opt是终端k的最优传输速率，以及M是终端的接收天线的数目。

使用如上所述确定的各个终端的最优功率值将包括在方程式17中的最小传输速率的非线性约束条件变为线性的。也就是说，满足最小传输速率的约束条件的最小传输速率的最小传输功率值是满足给定最小传输速率的值，同时也是最小化由每个基站分配的功率的值。因此，将包括在方程式17中的最小传输速率的非线性约束条件变为线性的，如方程式20：

$\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\≥r_k^{\min }\⇔p_{k,m}\≥p_{k,m}^{\min },m=1,...,M$

[方程式20]

其中M是终端的接收天线的数目，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，r_k ^min是终端k的最小传输速率，以及p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率。

通过应用方程式20可以将方程式17的功率分配问题变成方程式21。

$\underset{p_{k,m}}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2{P}_{k,m}}{{\mathrm{\σ}}_k^2})$

$s.t.\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤P_{\max },$ n＝1，…，N

$p_{k,m}\≥p_{k,m}^{\min },$ m＝1，…，M，k＝1，…，K    [方程式21]

其中K是多址终端的数目，M是终端的接收天线的数目，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，σ_k ²是终端k经受的噪声功率，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成产生的基站n的功率增益，P_max是每个基站的极限传输功率，以及p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率。

在这一点上，存在解的范围由包括在方程式21中的两个约束条件确定。更具体地，在方程式21中在分配给数据流的最小传输功率满足基站的极限传输功率的约束条件的情况下，功率分配问题的解存在。当解存在时，方程式21的功率分配问题可以变成使用KKT条件方程的方程式22。

$p_{k,m}={[\frac{1}{\ln 2}\frac{1}{\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{V}_n\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)}-\frac{{\mathrm{\σ}}_k^2}{{\mathrm{\λ}}_{k,m}^2}]}^{+}$

$p_{k,m}^{*}=\max (p_{k,m},p_{k,m}^{\min })$

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{k,m}\mathrm{tr}\left(v_{k,m,n}{v}_{k,m,n}^H\right)\≤P_{\max },$ n＝1，…，N    [方程式22]

在表3中，S是多址终端的集合，K是多址终端的数目，T_k是终端k的数据流集合，M是终端的接收天线的数目，P是满足终端的最小传输速率的最小功率的集合，以及p_k ^min是满足最小传输速率的最小功率。

当相同大小的功率值分配给每个终端时，满足每个终端的最小传输速率的可能替换是控制多址终端。在这种情况下，如下管理终端。

如采用单个接收天线的情况的描述所述，由于终端的选择和去除具有组合问题的特征，因此最优终端的选择需要高的操作复杂度。因此，本发明的示范性实施例提出了一种具有低的操作复杂度的终端去除替换方式。根据本发明的示范性实施例的终端去除方法通过从已经选择的终端中一个接一个、逐步地去除终端来找出满足最小传输速率的终端集合。使用传输速率来执行主要终端去除，如方程式24所示：

$k^{*}=\arg \underset{k}{\min }{r}_k$ [方程式24]

其中k^*是要被去除的终端的索引，k是终端的索引，以及r_k是终端k的传输速率。

由于终端的低的传输速率表示该终端具有低的有效信道增益或低的SINR，因此通过去除该终端增加了终端集合的整体有效信道增益。因此，当对已经去除该终端的终端集合执行新的波束形成时，满足最小传输速率的概率增加。使用方程式24的终端集合管理算法被概括在表4中。

表4

其中p_k，m是终端k的第m个流的传输功率，N是参与协同发送的基站的数目，v_n是方程式21所示的第一约束条件的拉格朗日乘子，即基站的极限传输功率的约束条件，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成引起的基站n的功率增益，σ_k ²是终端k受到的噪声功率，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，p_k，m ^*是终端k的第m个流的功率值和每个流的最小功率值当中的较大值，并且是最终分配给终端k的第m个流的功率值，K是多址终端的数目，M是终端的接收天线的数目，P_max是每个基站的极限传输功率。

可以通过对于采用单个接收天线的情况提出的功率控制算法来确定功率分配问题的最优解。在这一点上，可以使用方程式20的最小功率值满足方程式21中的基站的极限传输功率的约束条件来确定解是否存在。当解不存在时，通过放宽约束条件来形成解存在的情况，也就是说，去除作为多址对象的K个终端中的至少一个，类似于采用单个接收天线的情况。在这一点上，由方程式23执行终端的去除：

$k^{*}=\arg \underset{k}{\max }{q}_k$ [方程式23]

其中k^*是要被去除的终端的索引，k是终端的索引，以及q_k是满足终端k的最小传输速率的每基站功率。

当如方程式23所示去除分配最大功率的终端时，很有可能实现其它终端的最小传输速率。此外，当每个终端所需的最小传输速率相同时，方程式23的过程是去除具有相对不良信道状态的终端的过程。

在采用多个接收天线的情况下，满足最小传输速率并最大化系统传输速率的功率控制算法以及终端去除算法可以被概括在表3中。表3所示的算法将参与协同发送的所有基站看作一个实体。

表3

在表4中，S是多址终端的集合，K是多址终端的数目，

是分配给每个终端的功率，P_max是每个基站的极限传输功率，M是终端的接收天线的数目，v_k，m，n是终端k的第m个流的波束形成矢量的第n个元素，tr(v_k，m，nv_k，m，n ^H)是由于终端k的第m个数据流的波束形成产生的基站n的功率增益，r_k是终端k的传输速率，λ_k，m是终端k的第m个流的有效的信道增益，σ_k ²是终端k经受的噪声功率，以及k^*是具有最坏的传输速率的终端的索引。

以下将参考附图更详细地描述执行功率控制的基站的操作和结构。

图2示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站的操作方法。图2示出了对于基站的每区域天线的数目和终端的接收天线的数目分别为1的情况的功率控制进程。

参考图2，在步骤201中，基站确定多址终端的集合。换句话说，基站确定通过多址同时接收信号的终端。在这一点上，基站与参与协同发送的其它基站共享终端集合。因此，基站经由回程网络与其它基站执行通信，并且共享关于终端集合的信息。

在确定终端集合之后，在步骤203中，基站使用包括在终端集合中的终端与参与协同发送的基站之间的信道矩阵来确定波束形成矩阵。例如，波束形成矩阵是ZF波束形成矩阵。在这种情况下，基站通过确定信道矩阵的逆矩阵来确定波束形成矩阵。这里，基站不使用所有波束形成矩阵，而是参与协同发送的基站基于列来划分并使用波束形成矩阵。也就是说，基站使用波束形成矩阵的一列作为波束形成矢量。

在确定波束形成矩阵之后，在步骤205中，基站确定最小功率值，即满足包括在终端集合中的每个终端的最小传输速率的各个终端的最小功率集合。换句话说，基站使用每个终端的最小传输速率和每个终端经受的噪声功率确定最小功率集合。例如，基站使用方程式7确定各个终端的最小功率值。

在确定最小功率值之后，在步骤207中，基站确定各个终端的最优功率值是否存在。也就是说，基站确定功率优化问题的解是否存在。在这一点上，基站使用各个终端的最小功率值、波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定最优功率值是否存在。也就是说，基站通过波束形成矩阵、考虑功率增益来确定传输功率的和，然后确定传输功率的和是否超过基站的极限传输功率。例如，基站确定包括在表2的步骤2中的约束条件是否满足。

当最优功率值不存在时，基站在步骤209中更新终端集合，并返回到步骤203。在这一点上，通过去除一个终端来更新终端集合。也就是说，基站去除具有最大的最小功率值的终端，或者去除通过波束形成具有最大的功率增益的终端。例如，基站使用方程式10或11选择要被去除的终端。在这一点上，类似于步骤201，由于与参与协同发送的其它基站共享关于终端集合的信息，因此基站经由回程网络发送/接收关于要被去除的终端的信息。

相反，当最优功率值存在时，在步骤211中，基站初始化基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子。这里，拉格朗日乘子用于确定包括该约束条件的优化方程以便于解决具有约束条件的优化问题。由于拉格朗日乘子的计算是广泛已知的数学运算，因此省略它的描述。

在初始化拉格朗日乘子之后，在步骤213中，基站确定要被分配给各个终端的功率值。也就是说，基站使用拉格朗日乘子、与终端k对应的波束形成矢量的元素、和终端k经受的噪声功率来确定暂时的功率值，并将该暂时的功率值和最小功率值中较大的一个确定为终端k的功率值。也就是说，基站对每个终端执行功率值确定过程。例如，基站使用方程式8确定各个终端要被分配的功率值。

在步骤215中，基站确定功率值是否收敛。这里，功率值是否收敛是根据通过重复更新拉格朗日乘子而重新确定的功率值与前一功率值之间的差是否小于阈值来确定的。也就是说，基站确定前一重复步骤的功率值与当前重复步骤的功率值之间的差值，然后确定该差值是否小于阈值。在这一点上，当不执行功率值计算过程两次或多次时，不能确定差值并且基站确定功率值不收敛。

当功率值不收敛时，换言之，当差值大于阈值时，基站在步骤217中更新拉格朗日乘子。在这一点上，基站使用当前拉格朗日乘子、波束形成矢量的元素和各个终端的当前功率值来更新拉格朗日乘子。例如，基站使用方程式9更新拉格朗日乘子。然后，基站返回到步骤213。

相反，当功率值收敛时，基站在步骤219中完成功率分配并根据波束形成矩阵和功率值发送数据码元。换句话说，基站将发送到各个终端的数据码元与功率值和与基站对应的波束形成矩阵的列矢量相乘，将相乘后的数据码元上变频为射频(RF)信号，然后经由天线发送RF信号。

图3示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站的操作方法。图3示出了对于基站每区域具有多个天线并且终端具有多个接收天线的情况的功率控制进程。

参考图3，在步骤301中，基站确定多址终端集合和流集合。换句话说，基站确定通过多址同时接收信号的终端和各个终端的流。在这一点上，基站与参与协同发送的其它基站共享终端集合和流集合。因此，基站经由回程网络与其它基站通信并共享关于终端集合和流集合的信息。

在确定终端集合和流集合之后，在步骤303中，基站使用包括在终端集合中的终端与参与协同发送的基站之间的信道矩阵来确定波束形成矩阵。例如，通过BD操作确定波束形成矩阵。这里，基站不使用所有波束形成矩阵，而是参与协同发送的基站基于列来划分并使用波束形成矩阵。也就是说，基站使用与波束形成矩阵的基站的发送天线对应的列作为波束形成矩阵。

在确定波束形成矩阵之后，在步骤305中，基站确定各个终端的每个流的最小功率值，即满足包括在终端集合中的各个终端的最小传输速率的最小功率集合。这里，对于每个流确定最小功率值，因此每个终端具有和终端的流的数目一样多的最小功率值。在这一点上，基站使用每个基站分配的满足终端的最小传输速率的功率、由于波束形成引起的每个终端的每个流的功率增益、每个终端经受的噪声功率、和每个终端的有效信道增益，来确定最小功率集合。

在这一点上，基站控制每个基站分配的功率以便满足终端的最小传输速率，并确定最优最小功率值。例如，基站如表2所示确定最优功率值。将考虑终端k来进行详细描述。在步骤0中，基站初始化每个基站分配的功率以便满足终端k的最小传输速率。在步骤“1”中，基站确定每个基站分配的初始化的功率的约束条件的拉格朗日乘子，以便满足终端k的最小传输速率，然后使用该拉格朗日乘子、由于波束形成引起的每个终端的每个流的功率增益、终端k经受的噪声功率、和终端k的有效信道增益，来确定每个流的最小功率值。在步骤2中，基站使用最小功率值、终端k的有效信道增益和终端k经受的噪声功率来确定最优传输速率，并且在步骤3中，根据最优传输速率和最小传输速率来更新满足终端k的最小传输速率的将分配的功率的最小值和最大值。在这一点上，当最优传输速率和最小传输速率之间的差值等于或大于阈值时，基站通过重复上述过程来重新确定最小功率值。

在确定最小功率值之后，在步骤307中，基站确定各个终端的最优功率值是否存在。也就是说，基站确定功率优化问题的解是否存在。在这一点上，基站使用各个终端的每个流的最小功率值、波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定最优功率值是否存在。也就是说，基站通过波束形成矩阵、考虑功率增益来确定已经应用了最小功率值的情况的传输功率和，然后确定传输功率和是否超过基站的极限传输功率。例如，基站确定包括在表3的步骤2中的约束条件是否满足。

当最优功率值不存在时，基站在步骤309中更新终端集合，并返回到步骤303。在这一点上，通过去除一个终端来更新终端集合。例如，基站选择具有由每个基站分配的、满足终端的最小传输速率的最大功率的终端作为要被去除的终端，如方程式23所示。在这一点上，类似于步骤301，由于与参与协同发送的其它基站共享终端集合，因此基站经由回程网络发送/接收关于要被去除的终端的信息。

相反，当最优功率值存在时，在步骤311中，基站确定基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子，即方程式21的第一约束条件。这里，拉格朗日乘子用于确定包括该约束条件的优化方程以便于解决具有约束条件的优化问题。由于拉格朗日乘子的计算是广泛已知的数学运算，因此省略它的描述。

在确定拉格朗日乘子之后，在步骤313中，基站确定要被分配给各个终端的功率值。也就是说，基站使用拉格朗日乘子、由于波束形成引起的终端k的第m个流的功率增益、终端k经受的噪声功率、和终端k的第m个流的有效信道增益来确定暂时的功率值，并将该暂时的功率值和最小功率值中较大的一个确定为终端k的第m个流的功率值。也就是说，基站对每个终端的每个流执行功率值确定过程。例如，基站使用方程式22确定各个终端要被分配的功率值。

在步骤315中，基站确定功率值是否满足基站的极限传输功率的约束条件。在这一点上，基站使用各个终端的每个流的最小功率值、波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定是否存在最优功率值。也就是说，基站通过波束形成矩阵、考虑功率增益来确定各个终端的传输功率和，然后确定传输功率和是否超过基站的极限传输功率。例如，基站确定方程22的约束条件是否满足。当功率值不满足基站的极限传输功率的约束条件时，基站在步骤309中更新终端集合，并返回到步骤303。

相反，当功率值满足基站的极限传输功率的约束条件时，在步骤317中，根据波束形成矩阵和功率值基站完成功率分配并发送数据码元。换句话说，基站将发送到各个终端的数据码元与功率值和对应于基站的波束形成矩阵的列矢量相乘，将相乘后的数据码元上变频成RF信号，并经由天线发送信号。

图4示出了根据本发明的示范性实施例的在分布式MIMO无线通信系统中的基站。

基站包括数据缓冲器402、多个编码器404-1到404-L、多个调制器406-1到406-L、功率乘法器408、波束形成单元410、多个RF发射器412-1到412-L、回程通信单元414、和控制器416。

数据缓冲器402在控制器416的控制下存储要被发送到终端的数据并输出存储的数据。多个编码器404-1到404-L信道编码从数据缓冲器402提供的数据位线。多个调制器406-1到406-L通过调制信道编码的位线来产生每个流的复数码元。

功率乘法器408将从控制器416提供的功率值应用于发送码元。也就是说，功率乘法器408从控制器416接收各个终端的功率值，并且将各个终端的发送码元与相应的功率值相乘。波束形成单元410使用从控制器416提供的波束形成矢量或波束形成矩阵来执行波束形成。也就是说，波束形成单元410从控制器416接收波束形成矢量或波束形成矩阵，并且将各个终端的发送码元与波束形成矢量或波束形成矩阵的对应元素相乘。多个RF发射器412-1到412-L将波束形成的发送信号上变频成RF信号，然后经由多个发送天线发送信号。

回程通信单元414提供用于与参与协同发送的其它基站通信的接口。更具体地，为了共享包括多址终端的终端集合，回程通信单元414经由回程网络发送/接收用于与参与协同发送的基站共享终端集合的信息。控制器416控制基站的全部功能。控制器416包括调度器418、波束形成矩阵计算器420和功率分配器422。调度器418确定多址终端，并将资源分配到终端。波束形成矩阵计算器420确定用于处理发送到终端的发送信号的波束形成矩阵。功率分配器422确定极限传输功率内的终端的传输功率值。调度器418、波束形成矩阵计算器420和功率分配器422的详细操作根据本发明的示范性实施例而变化，并且根据每个实施例的操作如下所述。

根据本发明的示范性实施例，调度器418确定多址终端的终端集合，并将终端集合信息提供给波束形成矩阵计算器420。因此，波束形成矩阵计算器420使用包括在终端集合中的终端和参与该协同发送的基站之间的信道矩阵来确定波束形成矩阵。例如，波束形成矩阵是ZF波束形成矩阵。在这种情况下，波束形成矩阵计算器420通过确定信道矩阵的逆矩阵来确定波束形成矩阵。此外，波束形成矩阵计算器420将波束形成矩阵信息提供给功率分配器422。接着，功率分配器422确定用于终端的功率值。更具体地，功率分配器422确定最小功率值，即满足包括在终端集合中的各个终端的最小传输速率的最小功率集合，并使用该最小功率值确定最优功率值是否存在。也就是说，功率分配器422通过该波束形成矩阵考虑功率增益确定传输功率和，并确定传输功率和是否超过功率分配器422的极限传输功率。当最优功率值不存在时，功率分配器422通知调度器418最优功率值不存在，并且调度器418通过去除具有最大的最小功率值的终端或者通过去除通过波束形成而具有最大的功率增益的终端，来更新终端集合。相应地，重复上述过程。相反，当最优功率值存在时，功率分配器422初始化用于基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子，然后如方程式8所示确定要被分配给各个终端的功率值。在这一点上，重复功率值的计算直到功率值收敛。在每个重复步骤中，如方程式9所示更新拉格朗日乘子。当功率值收敛时，调度器418指令数据缓冲器402输出要发送给包括在当前终端集合中的终端的发送数据，并且波束形成矩阵计算器420将波束形成矢量或波束形成矩阵提供给波束形成单元410，并且功率分配器422将功率值提供给功率乘法器408。

根据本发明的示范性实施例，调度器418确定多址终端的终端集合以及流集合，并且将终端集合信息和流集合信息提供给波束形成矩阵计算器420。因此，波束形成矩阵计算器420使用包括在终端集合中的终端和参与该协同发送的基站之间的信道矩阵来确定波束形成矩阵。例如，通过BD操作确定波束形成矩阵。此外，波束形成矩阵计算器420将波束形成矩阵信息提供给功率分配器422。接着，功率分配器422确定用于终端的每个流的功率值。更具体地，功率分配器422确定各个终端的每个流的最小功率值，即满足包括在终端集合中的各个终端的最小传输速率的最小功率集合，并使用该最小功率值确定最优功率值是否存在。也就是说，功率分配器422通过波束形成矩阵考虑功率增益来确定对于已经应用最小功率值的情况下的传输功率和，然后确定传输功率和是否超过功率分配器422的极限传输功率。当最优功率值不存在时，功率分配器422通知调度器418最优功率值不存在，并且调度器418通过去除通过方程式(23)选择的终端来更新终端集合。相应地，重复上述过程。相反，当最优功率值存在时，功率分配器422确定用于基站的极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子，即方程式21的第一约束条件，然后如方程式22所示确定要被分配给各个终端的功率值。此外，功率分配器422确定功率值是否满足基站的极限传输功率的约束条件，即方程式22的约束条件。当不满足约束条件时，功率分配器422通知调度器418不满足约束条件，并且调度器418通过去除通过方程式23选择的终端来更新终端集合。相应地，重复上述过程。相反，当最优功率值存在时，调度器418指令数据缓冲器402输出要发送给包括在当前终端集合中的终端的发送数据，并且波束形成矩阵计算器420将波束形成矢量或波束形成矩阵提供给波束形成单元410，并且功率分配器422将功率值提供给功率乘法器408。

在根据以上示范性实施例的操作当中，以下描述用于确定最小功率值的功率分配器422的操作。功率分配器422控制每个基站分配的功率以便满足终端的最小传输速率，并确定最优最小功率值。考虑终端k进行详细描述。在表2的步骤0中，功率分配器422初始化每个基站分配的功率以便满足终端k的最小传输速率。在步骤1中，功率分配器422确定每个基站分配的初始化功率的约束条件的拉格朗日乘子以便满足终端k的最小传输速率，然后使用该拉格朗日乘子、由于波束形成引起的每个终端的每个流的功率增益、终端k经受的噪声功率、和终端k的有效的信道增益来确定每个流的最小功率值。在步骤2中，功率分配器422使用该最小功率值、终端k的有效的信道增益、和终端k经受的噪声功率来确定最优传输速率，并且在步骤3中，根据该最优传输速率和该最小传输速率来更新要被分配的功率的最小值和最大值以满足终端k的最小传输速率。在这一点上，当最优传输速率和最小传输速率之间的差值等于或大于阈值时，功率分配器422通过重复上述过程来重新确定最小功率值。

图5A到5C示出了根据本发明的示范性实施例的分布式MIMO无线通信系统中的性能。图5A到5C示出了根据本发明的示范性实施例的分布式MIMO无线通信系统的仿真实验结果。在表5中描述在仿真实验中假定的通信环境。

参数	值
		多址终端的数目	3
参与协同发送的基站的数目	3
		基站中每区域的发送天线的数目	ZF：1/BD：2
终端中接收天线的数目	ZF：1/BD：2
		外部蜂窝的数目	58
基站的极限功率	43[dBm]
		噪声功率	-104[dBm]
路径衰减指数	3.76
		基站之间的距离	500[m]

参数	值
		最小传输速率	2[bps/Hz]

图5A示出了当在终端具有单个接收天线的情况下应用各种终端集合管理技术时每个终端的每单位带宽的数据传输速率的累积分布。在图例中，最优去除表示用于去除终端以便满足终端的最小传输速率的约束条件的最优终端集合去除技术。在这一点上，考虑可以去除的所有情况的数目来确定最优终端集合。当分配相同的功率而不是应用终端集合管理技术时，不满足2bps/Hz的最小传输速率的终端存在的比率约为50％。但是，当应用终端集合管理技术时，不满足最小传输速率的终端的比率最大降低达20％。更具体地，当应用方程式11的终端去除规则，即去除具有最大的功率损耗或最小的有效信道增益的终端的规则时，实现在系统输出的一方面接近最优技术的性能。

图5B示出了当应用在应用终端集合管理技术之后建议的功率控制(PC)技术时的每个终端的传输速率累积分布。当比较不允许的发送的概率时，在不去除终端的情况下，不满足最小传输速率的比率为大约32％，但是在组合终端集合管理技术并应用功率控制的情况下，不满足最小传输速率的终端的比率降低到17％。

图5C示出了在终端和基站分别具有两个天线的情况下当应用BD波束形成以及应用终端集合管理技术和PC技术时的性能比较。在该图例中，‘不进行去除的BD’表示相同的功率分配给每个终端的数据流并且不应用终端集合管理技术的情况，‘不进行去除的BD-PC’表示应用用于最大化系统输出的PC技术的情况。在终端的传输速率累积分布中，当分配相同的功率时，不满足最小传输速率的终端存在的比率为大约12％。当应用方程式24的终端集合管理技术时，不满足最小传输速率的终端的比率降低到7％或更小。与对于上述ZF-PC的情况的终端集合管理技术的性能增益相似，BD-PC终端组管理技术提供降低不允许的发送的概率同时不降低系统输出的性能效果。

分布式MIMO无线通信通过考虑每个基站的极限传输功率的功率控制来尽可能防止终端不满足最小传输速率的现象，以使得用户可以接收各种大容量的服务。

尽管已经参考示范性实施例描述了本公开，但是本领域技术人员可以提出各种变化和修改。本公开预期涵盖这样的落入所附权利要求书的范围的变化和修改。

Claims (14)

1.一种在多输入多输出(MIMO)无线通信系统中用于控制参与协同发送的基站的功率的方法，该方法包括：

确定用于处理发送到包括在多址终端集合中的终端的发送信号的至少一个波束形成矩阵(203)；

确定保证终端的最小传输速率所需的最小功率值(205)；

使用该最小功率值、该波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定最优功率值是否存在(207)；以及

当最优功率值存在时，确定满足该基站的极限传输功率的范围内的各个终端的传输功率值(213)。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：当最优功率值不存在时，从该终端集合中去除具有最大的最小功率值的终端、通过波束形成具有最大功率增益的终端、和具有每个基站为了保证最小传输速率而不得不分配的最大功率的终端中的一个。

3.一种在多输入多输出(MIMO)无线通信系统中参与协同发送的基站的装置(416)，该装置包括：

计算器(420)，确定用于处理发送到包括在多址终端集合中的终端的发送信号的至少一个波束形成矩阵；和

分配器(422)，用于确定保证终端的最小传输速率所需的最小功率值，使用该最小功率值、该波束形成矩阵和基站的极限传输功率来确定最优功率值是否存在，以及当最优功率值存在时，确定满足该基站的极限传输功率的范围内的各个终端的传输功率值。

4.如权利要求3所述的装置，还包括：调度器(418)，当最优功率值不存在时，从该终端集合中去除具有最大的最小功率值的终端、通过波束形成具有最大功率增益的终端、和具有每个基站为了保证最小传输速率而不得不分配的最大功率的终端中的一个。

5.如权利要求2所述的方法或如权利要求4所述的装置，其中所述确定至少一个波束形成矩阵包括：通过确定参与协同发送的基站和多址终端之间的信道矩阵的逆矩阵来确定迫零(ZF)波束形成矩阵。

6.如权利要求5所述的方法或装置，其中所述确定最小功率值包括：使用各个终端经受的噪声功率和各个终端的最小传输速率来确定每个终端的一个最小功率值。

7.如权利要求6所述的方法或装置，其中所述确定最优功率值是否存在包括：

对于考虑通过波束形成矩阵引起的功率增益并使用最小传输功率的情况，确定传输功率和；以及

确定该传输功率和是否超过该极限传输功率。

8.如权利要求7所述的方法或装置，其中所述确定传输功率值包括：

使用该极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子、该波束形成矩阵和终端经受的噪声功率，来确定终端的暂时功率值(313)；

将该暂时功率值和该终端的最小功率值中较大的一个确定为该终端的功率值；

使用该功率值、该拉格朗日乘子和该波束形成矩阵更新该拉格朗日乘子；

使用该更新的拉格朗日乘子来重新确定该终端的传输功率值；以及

当终端的传输功率值收敛时，完成对于该终端的传输功率分配。

9.如权利要求2所述的方法或如权利要求4所述的装置，其中所述确定至少一个波束形成矩阵包括：对参与协同发送的基站和多址终端之间的信道矩阵执行块对角线化(BD)操作。

10.如权利要求9所述的方法或装置，其中所述确定最小功率值包括：使用各个终端经受的噪声功率、各个终端的最小传输速率、每个基站为了保证终端的最小传输速率而不得不分配的功率、由于波束形成引起的各个终端的每个流的功率增益、和各个终端的有效信道增益，来确定与每个终端的流数目一样多的最小功率值。

11.如权利要求10所述的方法或装置，其中所述确定最小功率值包括：

将每个基站为了保证终端的最小传输速率而不得不分配的功率初始化为每个基站为了保证该终端的最小传输速率而不得不分配的功率的最大值和最小值的中间值；

确定每个基站为了保证该终端的最小传输速率而不得不分配的功率的约束条件的拉格朗日乘子(311)；

使用该拉格朗日乘子、由于波束形成引起的终端的每个流的功率增益、该终端经受的噪声功率、和该终端的有效信道增益，来确定该终端的每个流的最小功率值；

使用每个流的最小功率值、该有效信道增益和噪声功率来确定最优传输速率；

当最小传输速率等于或大于该最优传输速率时，将每个基站为了保证当前终端的最小传输速率而不得不分配的功率设置为该最小值，以及当该最小传输速率小于该最优传输速率时，将每个基站为了保证该当前终端的最小传输速率而不得不分配的功率设置为该最大值；以及

当最小传输速率和该最优传输速率之间的差值大于阈值时，重新确定每个流的最小功率值。

12.如权利要求11所述的方法或装置，其中所述确定最优功率值是否存在包括：

对于考虑通过波束形成矩阵引起的功率增益并使用最小传输功率的情况，确定传输功率和；以及

确定该传输功率和是否超过该极限传输功率。

13.如权利要求12所述的方法或装置，其中所述确定传输功率值包括：

使用该极限传输功率的约束条件的拉格朗日乘子、由于波束形成引起的终端的每个流的功率增益、终端经受的噪声功率、和终端的每个流的有效信道增益，来确定终端的每个流的暂时的功率值；以及

将该暂时功率值和该最小功率值中较大的一个确定为该终端的每个流的传输功率值。

14.如权利要求13所述的方法或装置，其中所述确定传输功率值包括：

对于考虑通过波束形成矩阵引起的功率增益来为终端的每个流应用传输功率值的情况，确定传输功率和；

当该传输功率和超过该极限传输功率时，更新该终端集合；以及

重新确定该终端的每个流的传输功率值。

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