CN102324954A - 基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种在多点-多用户MIMO传输环境下基于同步约束和信道能量准则的协作点/用户组合优选方法，主要解决现有技术中协作伙伴选择的复杂度和成本高的问题。其优选步骤是，首先建立协作点/用户组合空间，判断空间内的组合是否满足同步误差和多普勒残余频差要求，将不满足要求的组合剔除，缩小空间范围，至此完成一次优选；再对空间内满足时频同步要求的组合计算其相应MIMO信道矩阵的平均“F-范数”，它描述了MIMO信道能够提供的最大信道能量，选出具有最大信道能量的组合，作为最终选出的协作点/用户组合，至此完成二次优选。本发明实现复杂度低，无需用户反馈，且不受基站天线模式的限制。

Description

基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及协作组合优选方法，可用于多点-多用户协作传输环境下的资源分配，通过协作点/用户组合进行优选，为入网用户实现最优的协作资源分配。

背景技术

多输入多输出MIMO系统可在不牺牲带宽的情况下大幅提高信道容量，提高传输质量。但是在蜂窝移动通信系统中.终端设备由于受到体积、重量、功耗及成本等因素的限制，很难装备多部天线。

Sendonaris等人最早在1998年提出了协作分集的概念，即利用多个具有单根天线的移动台所构成虚拟MIMO信道，获得协作分集增益。系统中的每个移动终端都有一个或多个合作伙伴，合作伙伴之间有责任在传输自己信息的同时.帮助其伙伴传输信息。由于协作分集中的合作伙伴共享彼此的天线，从而构成了虚拟的MIMO多天线系统，从这个意义上讲，协作分集为MIMO多天线技术提供了一条新的可选择的实现途径。

基于协作传输技术的未来无线网络的一个首要问题是如何在多终端网络中分配和管理合作伙伴，即对于一次特定的通信过程如何确定由网络中哪些空闲终端协作完成，以及一次通信中重新分配合作伙伴的频度。根据协作伙伴个数可以将用户协作分为单用户协作和多用户协作，对于单用户协作的情况，只需要根据某种准则选择一个最佳的协作伙伴分配给用户，对于多用户协作的情况，最佳方案应通过自适应的调整合作伙伴集合的成员组成和动态调整合作伙伴集合选择的时间间隔，以实现网络性能指标最优化。

目前文献中合作伙伴选择尚有许多不同的标准，其中包括贪婪算法、机会中继算法、最坏链路优先算法、基于位置信息的选择算法、基于瞬时信道状态的选择算法、基于能量的伙伴选择算法等，例如：

(1)2003年Michde Zorzi等人提出了基于地理位置信息的伙伴选择方法。该方法中假定所有节点都知道自己的位置信息，源节点首先广播一条包含自己和目的节点位置信息的消息，所有活动节点监听到消息后，比较自己与目的节点的距离。离目的节点最近的节点接收数据并转发；然后第一个中继节点转为源节点角色，转发前同样广播一条包含自己位置信息和目的节点信息的消息；如此循环，直到中继到目的节点。这种基于位置信息的选择方法虽然可行，但由于需要知道或者估计所有中继节点和目的节点之间的距离，要求系统有距离或位置估计装置，例如在各个终端安装GPS接收机，因而成本较高。

(2)Hunter T.E.等人又提出了一种新的协作分集方法：基于信道编码的协作分集，并对协作分集的网络结构进行了研究。Hunter等人在中心控制器已知所有信道状态信息的情况下，通过贪婪算法逐个交换合作伙伴，比较整个网络中所有用户的平均中断概率，从而寻求最佳合作伙伴。然而，这是一种局部最优算法，而且由于得不到用户中断概率的闭合表达式，需要通过数值积分的方式求解，计算量大，同时，要对整个网络中所有用户的中断概率求平均，进一步增大了计算量。

(3)机会中继选择算法根据瞬时信道条件从M个备选中继中选出一个最好中继节点，用于在信道变化之前的相干时间内参与源节点和目的节点之间的协作通信。具体说，就是基于瞬时信道信息，每个中继节点计算自己到源节点以及自己到目的节点的信道系数：h_sr和h_rd，以该参数通过两种准则计算出h_i作为选择中继的判断准则，具有最大h_i的中继节点i即被视为最佳中继。然而，该方法需要不断的估计瞬时信道状态信息，带来很大的信令开销，且当多个节点同时竞争最佳中继时会引起冲突，从而导致选择失败，而且随着竞争节点数目的增加失败概率明显提高。

发明内容

本发明的目的是针对上述已有技术的不足，提出了一种基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，在保证协作传输技术中协作组合选择的复杂度和成本的情况下，以减小整个网络中断概率性能和增加系统的频谱利用率，为入网用户实现最优的协作资源分配。

本发明的目的是这样实现的：

一、技术原理

本发明考虑目前热点研究的两种MIMO使用场景：一是基站采用分布式天线场景，即采用射频拉远单元RRU分散部署在小区覆盖范围内，每个射频拉远单元RRU形成基站的多个天线点，各点通过光纤与基带处理单元BBU相连接，如附图1所示。二是基站采用集中式天线场景，即每个基站BS构成MIMO系统一个单点，多个基站就可以构成多个传输点，如附图2所示。通过定义一个分布式射频拉远单元RRU或集中式天线BS为传输点，传输点之间进行信息交互，实现协作传输，就构成了多点-多用户虚拟MIMO模式。传统的单点-单用户、单点-多用户和多点-单用户模式可看作是多点-多用户模式的特例，均归结为多点-多用户模型。

针对多点-多用户模型，LTE-Advanced提出了协作多点传输/接收技术，以提高扇区或小区边缘用户群的吞吐量和传输可靠性。本发明考虑扇区或小区边缘用户群和高数据率业务需求用户群的传输问题，主要关注用户入网的协作资源分配问题。

本发明研究协作组合优选问题是资源分配的一个子问题，即对于一次特定的协作通信过程，如何为用户分配合作伙伴、合作伙伴的数目，重新分配合作伙伴的频度、以及伙伴间的资源分配等，以达到网络某些性能指标最优化。

基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，通过两大准则：一是同步约束准则，即组合是否满足同步误差和多普勒残余频差要求，来缩小组合空间范围；二是基于信道能量准则，来确定最终协作点/用户组合，附图4给出了该方法具体步骤的流程图。

二、实现过程

本发明是针对入网用户提出的协作资源的最优分配策略，实现步骤如下：

(1)用户向基带处理单元发出入网请求；

(2)基带处理单元判断网络是否存在空闲的频率/空间资源，如果存在，则执行步骤3)，如果不存在，则用户请求失败；

(3)经判断若存在空闲资源，则由基带处理单元建立“协作点/用户”组合空间；

(4)对建立的“协作点/用户”组合空间进行基于时频同步约束的一次优选：

4a)判断组合空间内的组合是否是多点-多用户模式，如果是，则执行步骤4b)，否则，执行步骤5)；

4b)对所有多点-多用户模式的组合，由基带处理单元判断其是否满足时频同步要求，并将不满足要求的组合从协作组合空间中剔除；

(5)对经过一次优选后的组合空间进行基于信道能量的二次优选：

5a)对一次优选后的“协作点/用户”组合空间中的每种组合模式，计算其对应的MIMO信道矩阵的平均“F-范数”，它描述了MIMO信道提供的最大信道能量；

5b)由基带处理单元判定每种组合的平均“F-范数”是否超过系统设定的“F-范数”门限，将低于门限的组合从协作组合空间中剔除，并将空间内剩余的组合建立一个备份，作为“协作点/用户”组合备份空间；

5c)基带处理单元判断“协作点/用户”组合备份空间是否为零空间，如果是，则用户请求失败；否之，执行步骤6)；

(6)基带处理单元以最大化传输点个数最小化用户个数的准则，在备份空间内选出具有最大“协作点”个数的组合，再从这些组合中选出信道平均“F-范数”最大的组合，作为分配给待入网用户的优选组合，如果没有，则用户请求失败；

(7)基带处理单元根据优选组合进行最优资源分配，判断已分配的最优资源是否符合用户服务质量QoS要求，如果不符合要求，则请求失败；如果符合要求，表明用户入网成功，开始传输数据。

附图说明

图1是基站采用分布式天线示意图；

图2是基站采用集中式天线示意图；

图3是分布式天线网络布局示意图；

图4是本发明的“协作点/用户”组合优选流程图；

图5是本发明仿真使用的用户撒点图；

图6是用本发明对单点-多用户时的性能比较仿真图；

图7是用本发明对多点-单用户时的性能比较仿真图；

图8是用本发明对多点-多用户时的性能比较仿真图。

具体实施方式

一、相关符号说明

OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)正交频分复用；

MIMO(Multi-input Multi-output)多输入多输出；

BBU(Building Baseband Unit)基带处理单元；

RRU(Remote Radio Unit)射频拉远单元；

UE(User Equipment)用户终端设备；

RRU_i  第i个射频拉远单元

UE_k  待入网用户

UE_i  第i个协作用户

N个射频拉远单元

构成的协作点集

M个用户

构成的协作用户集

由RRU组成的待协作点集合；

由待协作用户组成的待协作用户集合；

W_i协作点和协作用户构成的第i个协作组合；

S_i协作组合空间；

S′协作组合空间备份；

RTS(Ready to Send)请求发送帧；

CTS(Clear to Send)准许发送帧。

二、实施步骤

不失一般性，将本发明应用于基站采用分布式天线的网络中进行举例说明，该网络如附图3所示，它采用射频拉远单元RRU分散部署在小区覆盖范围内，每个射频拉远单元RRU形成基站的多个天线点，各点通过光纤与基带处理单元BBU相连接，同时网络中分散部署了定量的已入网用户，在小区边缘放置了一个待入网用户UE_k。

参照图4，本发明的具体实现步骤如下：

步骤1，待入网用户UE_k向BBU发出入网请求。

步骤2，BBU判断网络是否存在空闲的频率/空间资源，如果存在，则执行步骤3)，如果不存在，则用户请求失败。本实例中假设系统存在空闲的频率/空间资源，则执行步骤3)。

步骤3，由BBU建立“协作点/用户”组合空间。

3a)待入网用户UE_k广播RTS分组，所有能够接收并识别该RTS分组的RRU构成待协作点集合，如图3中RRU₁和RRU₂接收到了RTS分组，构成待协作点集合B＝{RRU₁，RRU₂}；

3b)RRU₁和RRU₂以时分的方式向待入网用户UE_k反馈一个应答，分别为CTS₁和CTS₂；

3c)在待入网用户UE_k周围的潜在协作用户监听RTS分组和CTS分组，将能全部监听到这两种分组的用户作为候选协作用户，如图3中的两个用户UE₁和UE₂是候选协作用户，构成待协作用户集合为U＝{UE₁，UE₂，UE_k}；

3d)将待协作点B内的元素与待协作用户集合U内的元素进行排列组合，得到12种待“协作点/用户”组合模式为：W₁＝{RRU₁/UE_k}，W₂＝{RRU₂/UE_k}，W₃＝{RRU₁/UE_1，k}，W₄＝{RRU₁/UE_2，k}，W₅＝{RRU₂/UE_1，k}，W₆＝{RRU₂/UE_2，k}，W₇＝{RRU₁/UE_1，2，k}，W₈＝{RRU₂/UE_1，2，k}，W₉＝{RRU_1，2/UE_k}，W₁₀＝{RRU_1，2/UE_1，k}，W₁₁＝{RRU_1，2/UE_2，k}，W₁₂＝{RRU_1，2/UE_1，2，k}，它们构成了协作组合空间S＝{W₁，W₂，W₃，W₄，W₅，W₆，W₇，W₈，W₉，W₁₀，W₁₁，W₁₂}；

步骤4，对建立的“协作点/用户”组合空间进行基于时频同步约束的一次优选。

4a)基带处理单元判断空间S内的组合是否是多点-多用户模式，如果是，则执行步骤4b)，否则，执行步骤(5)，本实例中W₁、W₂、W₃、W₄、W₅、W₆、W₇、W₈和W₉不属于多点-多用户模式，可采用同步技术和多普勒频偏补偿技术加以克服，不进入基于时频同步约束的一次优选，则需进入一次优选的协作组合为S₁＝{W₁₀，W₁₁，W₁₂}；

4b)基带处理单元判断S₁内的协作组合是否满足时间误差要求，即判断每种组合中各用户的剩余时延偏差是否超过系统最大容忍的同步误差，在OFDMA系统中，系统最大容忍的同步误差值为CP-h_τ，其中CP为循环前缀长度，h_τ为最大多径时延，若小于，则满足时间同步要求，否之，不满足时间同步要求，将不满足要求的协作组合从协作组合空间中剔除，本实例中假设经BBU判断协作组合空间S₁中各组合均满足时间同步要求；

4c)基带处理单元判断S₁内的协作组合是否满足多普勒残余频偏要求，即判断组合中每个用户的剩余频偏是否超过系统最大容忍的剩余频偏，根据工程实践经验，在OFDMA和OFDM系统中最大容忍的剩余频偏的归一值为2％，若小于，则满足频率同步要求，否之，不满足频率同步要求，将不满足要求的协作组合从协作组合空间中剔除，本实例中假设经BBU判断W₁₂不满足要求，则将W₁₂从协作组合空间S₁中剔除，然后将协作组合空间S₁中剩余的协作组合与协作组合空间S中非多点-多用户模式的协作组合重新构成新的协作组合空间S₂＝{W₁，W₂，W₃，W₄，W₅，W₆，W₇，W₈，W₉，W₁₀，W₁₁}。

步骤5，对经过一次优选后的协作组合空间S₂进行基于信道能量的二次优选。

5a)由BBU估计与组合W₁相对应的MIMO信道矩阵，得到不同时间点上的N个样本：H_1，1，H_1，2，L，H_1，N；

5b)将MIMO信道矩阵H_1，j(1≤j≤N)与其共轭转置

相乘，得到乘积矩阵

5c)计算乘积矩阵

的迹并对其在N个时间点上求短时平均得到第1个组合W₁的平均信道“F-范数”，表示为E₁，它描述了MIMO信道可以提供的最大信道能量；

5d)同理，重复步骤5a)～5c)得出组合空间S₂内其他组合W_i(2≤i≤11)的平均信道“F-范数”：E_i(2≤i≤11)；

5e)BBU获取用户服务质量QoS需求和传输点可用的发射功率信息，根据用户服务质量QoS的信噪比指标，由

解出

即为系统的“F-范数”门限，其中P_max表示传输点可用的最大传输功率，N₀表示噪声功率；

5f)将信道能量低于系统设定的“F-范数”门限的组合从协作组合空间S₂中剔除，假设本实例中W₁，W₅和W₆这3个组合的信道能量低于门限，则将W₁，W₅和W₆从协作组合空间S₂中剔除，此时协作组合空间缩减为S₃＝{W₂，W₃，W₄，W₇，W₈，W₉，W₁₀，W₁₁}；

5g)BBU将协作组合空间S₃备份，该备份空间记为S′＝{W₂，W₃，W₄，W₇，W₈，W₉，W₁₀，W₁₁}，并判断S′是否为零空间，如果是，则请求失败，如果否，执行下一步，本实例中协作组合空间备份S′不是零空间，则执行下一步。

步骤6，BBU以最大化传输点个数最小化用户个数的准则，在备份空间内选出具有最大“协作点”个数的组合，再从这些组合中选出信道平均“F-范数”最大的组合，作为分配给待入网用户的优选组合，如果没有，则用户请求失败。

6a)由于在传输点之间进行协作比在用户之间进行协作来得容易，所以基带处理单元BBU以最大化传输点个数最小化用户个数的准则，在备份空间内选出具有最大“协作点”个数的组合。本实例中最大“协作点”个数为2，则基带处理单元BBU从“协作点/用户”组合备份空间S′中，选出有2个协作点参与的组合，它们分别为：W₉，W₁₀和W₁₁；

6b)再从中选出平均“F-范数”最大的组合，作为分配给待入网用户UE_k的优选组合，本实例中假设W₁₁的平均“F-范数”最大，则将W₁₁作为分配给待入网用户UE_k的优选组合。

步骤7，BBU给组合W₁₁进行最优的资源分配，并判断已分配的最优资源是否符合用户服务质量QoS要求，如果不符合要求，则请求失败，如果符合要求，表明用户UE_k入网成功，开始传输数据。假设本实例中分配给W₁₁的资源可以达到用户对服务质量QoS的要求，则用户UE_k入网成功。

本发明的有效性可通过以下实验仿真进一步说明。

1.仿真条件

采用图5所示的用户撒点效果图，其中7个射频拉远单元RRU分散部署在小区覆盖范围中心，每个圆表示一个RRU的覆盖范围，圆心处标示的数字表示RRU，每个RRU配备两根天线，其覆盖半径为R＝500m，在每个RRU的覆盖范围内均匀撒有20个空闲用户，用*号来表示，每个空闲用户配备单天线。

仿真场景为市区微蜂窝，信道采用3GPP TR 25.996中的SCM信道模型。仿真中考虑了无线传输的路径损耗和阴影衰落。路径损耗采用公式PL＝34.53+38×log₁₀d，其中d为收发天线之间的距离，单位为米。阴影衰落为服从对数正态分布的随机变量，其标准差为10dB。

待入网用户为UE₁，经过RTS/CTS过程之后，确立的待协作UE集合为U＝{UE₂，UE₃，UE₄}，在图5中用红色标出；待协作RRU集合为B＝{RRU₁，RRU₆}，在图5中用粉色标出。

2.仿真内容及结果

本发明选择频谱利用率作为衡量系统系能的标准，通过获得各种组合的信道矩阵H，计算其频谱利用率。需要指出的是，仿真中在计算频谱利用率时对信道矩阵H进行了如下归一化：计算直传链路的信道矩阵H₀的“F-范数”，作为归一化因子，即N_f＝||H₀||_F，然后将各组合的信道矩阵H除以归一化因子N_f，最后再用归一化后的信道矩阵H/N_f计算频谱利用率。

为了比较的公平性，对于单点-多用户和多点-单用户场景，分别将本发明所提方法与已有方法进行比较：

仿真1，在单点-多用户情况下，只有一个RRU接收，只需要对协作用户进行选择，将本发明和随机选择算法以及机会中继算法进行比较，仿真结果如图6。

从图6可以看出，本发明方法的性能优于机会中继算法和随机选择算法。因为随机选择算法完全是随机选择协作用户的，因此性能不及本发明的方法。而对于机会中继算法，其性能虽然与本发明方法接近，但是它需要获取用户的信道状态信息，且每个时隙都要进行一次伙伴选择；此外，对于机会中继算法，还存在碰撞的可能，因此导致伙伴选择失败概率较大。所以，本发明的方法不仅从性能上优于机会中继算法，且复杂度也低于机会中继算法。

仿真2，在多点-单用户场景下，只有一个待入网用户发送，不需要进行协作用户的选择，只需要在RRU端进行协作RRU的选择，将本发明和贪婪算法进行比较，仿真结果如图7；

从图7可以看出，贪婪算法在性能上优于本发明的方法，但是需要注意到的是，贪婪算法的复杂度极高，它需要遍历网络中所有的RRU，并逐一计算其预编码矩阵，比较不同组合情况的频谱利用率，因此实现复杂度远高于本发明方法。

仿真3，在多点-多用户场景下，因为尚未见相关报道，故将由本发明优选出的RRU/UE组合与本发明备份空间中的其它多点-多用户组合进行比较，仿真结果如图8。

从图8可以看出，本发明的方法优选出的组合为3号组合，频谱利用率最高，其中：1号组合是W₁＝{RRU_1，6/UE_1，2}，2号组合是W₂＝{RRU_1，6/UE_1，3}，3号组合是W₃＝{RRU_1，6/UE_1，4}。

Claims (5)

1.一种基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，包括如下步骤：

(1)用户向基带处理单元发出入网请求；

(2)基带处理单元判断网络是否存在空闲的频率/空间资源，如果存在，则执行步骤3)，如果不存在，则用户请求失败；

(3)经判断若存在空闲资源，则由基带处理单元建立“协作点/用户”组合空间；

(4)对建立的“协作点/用户”组合空间进行基于时频同步约束的一次优选：

4a)判断组合空间内的组合是否是多点-多用户模式，如果是，则执行步骤4b)，否则，执行步骤5)；

4b)对所有多点-多用户模式的组合，由基带处理单元判断其是否满足时频同步要求，并将不满足要求的组合从协作组合空间中剔除；

(5)对经过一次优选后的组合空间进行基于信道能量的二次优选：

5a)对一次优选后的“协作点/用户”组合空间中的每种组合模式，计算其对应的MIMO信道矩阵的平均“F-范数”，它描述了MIMO信道提供的最大信道能量；

5b)由基带处理单元判定每种组合的平均“F-范数”是否超过系统设定的“F-范数”门限，将低于门限的组合从协作组合空间中剔除，并将空间内剩余的组合建立一个备份，作为“协作点/用户”组合备份空间；

5c)基带处理单元判断“协作点/用户”组合备份空间是否为零空间，如果是，则用户请求失败；否之，执行步骤6)；

(6)基带处理单元以最大化传输点个数最小化用户个数的准则，在备份空间内选出具有最大“协作点”个数的组合，再从这些组合中选出信道平均“F-范数”最大的组合，作为分配给待入网用户的优选组合，如果没有，则用户请求失败；

(7)基带处理单元根据优选组合进行最优资源分配，判断已分配的最优资源是否符合用户服务质量QoS要求，如果不符合要求，则请求失败；如果符合要求，表明用户入网成功，开始传输数据。

2.根据权利要求1所述的基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，其中步骤(3)所述的建立“协作点/用户”组合空间，按如下步骤进行：

2a)基带处理单元利用全局网络信息，采用RTS/CTS握手协议，先确定与入网用户UE_k邻近的待协作点，构成“协作点”集合，再确定与入网用户UE_k临近的待协作用户，构成“协作用户”集合；

2b)将“协作点”集合和“协作用户”集合中的元素，通过排列组合的方式进行一一配对，得到的所有组合构成“协作点/用户”组合空间。

3.根据权利要求1所述的基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，其中步骤4b)所述的由基带处理单元判断其是否满足时频同步要求，按如下步骤进行：

3a)基带处理单元判断组合中每个用户的剩余时延偏差是否超过系统最大容忍的同步误差，最大容忍的同步误差值为CP-h_τ，其中CP为循环前缀长度，h_τ为最大多径时延，若小于，则满足时间同步要求，否之，不满足时间同步要求；

3b)基带处理单元判断组合中每个用户的剩余频偏是否超过系统最大容忍的剩余频偏，最大容忍的剩余频偏的归一值为2％，若小于，则满足频率同步要求，否之，不满足频率同步要求。

4.根据权利要求1所述的基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，其中步骤5a)所述的计算对应的MIMO信道矩阵的平均“F-范数”，按如下步骤进行：

4a)对经过一次优选后得到的第i个(1≤i≤L)“协作点/用户”组合，由基带处理单元估计得到N个信道矩阵样本：H_i，1，H_i，2，L，H_i，N，N是样本数，L是经过一次优选后的“协作点/用户”组合的个数；

4b)将信道矩阵样本H_i，j(1≤j≤N)与其共轭转置

进行相乘，得到乘积矩阵，表示为

4c)计算乘积矩阵

的迹

并对其在N个时间点上求短时平均

得到第i个组合的平均信道“F-范数”，表示为E_i。

5.根据权利要求1所述的基于同步约束和信道能量准则的协作组合优选方法，其中步骤5b)所述的系统设定的“F-范数”门限，按如下步骤进行：

5a)基带处理单元获取用户服务质量QoS需求和传输点可用的发射功率信息；

5b)基带处理单元根据用户服务质量QoS的信噪比指标，由

反解出即为系统的“F-范数”门限，其中P_max表示传输点可用的最大传输功率，N₀表示噪声功率。

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