CN102355737A - 基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法。现有方法不能有效解决用户反馈信息量大等问题。本发明方法首先产生每个用户对应的标量反馈码书，再反馈码书中的索引号,根据索引号和对应的标量反馈码书得到用户对应的残留干扰最小、原始和速率最大的用户集，基站端向用户发送握手信号，通知用户集中的用户将被服务，每一个用户向基站端反馈用户小尺度衰落矩阵的索引号,基站端根据该索引号得到的各个用户的大尺度衰落矩阵，恢复用户集中每个用户的信道信息矩阵，基站端根据恢复的信道信息进行预编码传输。本发明方法在保证反馈精度的基础上大大减少系统的反馈量，从而提高系统的性能并且增加系统同时服务用户的数目。

Description

基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法。

背景技术

随着多天线无线通信技术的发展，网络多天线协作技术被认为是第四代移动通信的核心技术。网络多天线协作技术通过多个蜂窝网络相同的簇中不同的基站发射天线间的合作，以达到在干扰受限的多用户无线通信系统中消除或者减少多用户间干扰，提高系统性能的目的。这种基站间的合作主要通过基站对用户联合进行预编码来实现。虽然脏纸编码从信息论的观点来说可以达到多天线下行链路的容量，但是考虑到脏纸编码实现的复杂性，在研究多天线无线蜂窝网络系统时，Block Diagonalization是常常被采用的预编码方法。Lai-U Choi和Ross D.MurchA在《Transmit PreprocessingTechnique for Multiuser MIMO Systems Using a Decomposition Approach》一文中指出，在多用户多天线下行链路中中，发送端采用Block Diagonalization预编码可以达到系统复杂度与系统容量很好的折中.然而，应用Block Diagonalization预编码的前提条件是发送天线的总数必须严格大于等于接收天线的总数。那么对于用户数较多的多天线无线蜂窝通信网络系统来说，发送端的天线数目就成了整个系统性能的限制。此外，Block Diagonalization预编码只是从消除用户间干扰的角度出发，而并没有考虑到系统存在的噪声，所以Block Diagonalization预编码方法在低信噪比的情况下性能不好。基于此，清华大学Yongle Wu在《Multiuser MIMO Downlink PrecoderDesign Based on the Maximal SJNR Criterion》提出了一种基于最大化Signal tojamming plus noise的预编码方法，这种方法可以同时减少噪声与干扰，又对发送端的用户数目没有限制，而且在传统的MIMO系统中可以达到比Block Diagonalization预编码方法更好的系统性能。

发明内容

本发明的目的是为了解决在采用基于码书的多天线无线蜂窝网络系统中，用户反馈的信息量较大，系统的有效吞吐量不容乐观的问题，提出了一种在多天线无线蜂窝网络系统中，利用“矩阵反馈”与“标量反馈”相结合的反馈方法进行用户调度与用户信道信息反馈，并对调度后的用户进行Signal to jamming plus noise预编码的方法。

本发明具体包括如下步骤：

步骤(1)无线蜂窝网络中的基站与用户根据矩阵反馈码书Φ_k产生每个用户对应的标量反馈码书γ_k，基站端根据信道估计技术得到各个用户的大尺度衰落矩阵G_k，其中，k＝1，2，3，…，K，K为系统中待服务的总的用户数目；

矩阵反馈码书Φ_k的产生方法为：

a.由Grassmann packing方法产生原始的预编码码书Φ_ori；

b.用酉矩阵变换的方法，根据预编码码书Φ_ori得到属于用户自己的矩阵反馈码书Φ_k，每个用户的矩阵反馈码书Φ_k不一样，记为

标量反馈码书γ_k的产生方法为：

c.设l_i＝||G_kΨ_i||²，其中Ψ_i是大小为

的矩阵反馈码书Φ_k中的矩阵，且

G_k为第k个用户的大尺度衰落矩阵；

d.将步骤c中得到的l_i按升序排序；

e.将所有的l_i按步骤d的排序结果合并成个集合，

个集合中每个集合里的元素个数相等，对每一个集合中元素的值取平均，将这个平均值作为标准代表这个集合，这个平均值记为r_j，

所有用户经过步骤c～e，得到其标量反馈码书γ_k，记为：

步骤(2)用基于标量反馈码书γ_k的方法反馈每个用户的CQI_k在标量反馈码书γ_k中的索引号Index₁ ^*，具体方法是：

${{\mathrm{Index}}_1}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_2}}{\arg \min }|{\left|\right|H_k^{\mathrm{small}}\left|\right|}^2-r_k^j|---\left(1\right)$

其中，CQI_k是

范数的平方，

是标量反馈码书γ_k的第j个值，是用户的小尺度衰落矩阵；

步骤(3)基站端根据用户反馈的索引号Index₁ ^*和对应的标量反馈码书γ_k得到用户CQI_k的估计值，并据该估计值进行用户调度，选出使得用户对应的残留干扰最小、原始和速率最大的用户集Ω^*，具体方法是：

f.从剩余的K-1个用户中根据步骤(2)反馈的CQI选择K₀-1个CQI最小的用户，这些用户与用户k构成一个用户集合，记为Ω_k，k＝1，2，3，…，K，每个用户集合Ω_k中有K₀个用户，其中，K₀为基于多天线无线蜂窝网络系统能同时服务的最大用户数目；

g.对于每个用户集合Ω_k，其中所有用户的和速率表示为

$R_k=\underset{j=1}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_j),k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K---\left(2\right)$

其中，SINR_j为信号干扰噪声比，

${\mathrm{SINR}}_j=\frac{P{\left|\right|H_j{s}_j\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_j{s}_l\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

SINR_j的近似值

为：

${\mathrm{SI}\tilde{N}R}_j=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P(K_0+1){\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}---\left(4\right)$

其中

是矩阵

模的平方，根据(4)计算出每个用户集合Ω_k的和速率；

h.选择步骤g用户集合Ω_k中，计算出的和速率最大的用户作为当前服务的用户，并将该用户集记为Ω^*；

步骤(4)基站端向用户集Ω^*中的用户发送握手信号，通知用户集Ω^*中的用户将被服务；

步骤(5)用户集Ω^*中的每一个用户用基于矩阵反馈码书Φ_k的方法向基站端反馈用户小尺度衰落矩阵

的索引号Index₂ ^*，具体方法是：

${{\mathrm{Index}}_2}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_1}}{\arg \min }{d}_{\mathrm{chordal}}({\mathrm{\Ψ}}_{\mathrm{ki}},H_k^{\mathrm{small}})---\left(5\right)$

其中Ψ_ki是矩阵反馈码书Φ_k的第i个矩阵，d_chordal是Ψ_ki和

之间的弦距离；

步骤(6)基站端根据用户反馈的小尺度衰落矩阵

的索引号Index₂ ^*和根据信道估计技术得到的各个用户的大尺度衰落矩阵G_k，恢复用户集Ω^*中每个用户的信道信息矩阵H_k： $H_k=H_k^{\mathrm{small}}{G}_k,k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K_0---\left(6\right)$

步骤(7)对于用户集Ω^*，基站端根据恢复的信道信息H_k，对用户集Ω^*中的用户进行Signal to jamming plus noise预编码传输，具体方法是：

$\underset{t_k}{\max }{\mathrm{SJNR}}_k=\frac{{\left|\right|H_k{t}_k\left|\right|}^2}{1+\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i{t}_k\left|\right|}^2}---\left(7\right)$

可得用户的预编码向量t_k为：

t_k＝ζ_m(Y_k)                             (8)

$Y_k={(\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2+\frac{1}{P}I)}^{-1}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2---\left(9\right)$

其中，SJNR_k为用户k的Signal to jamming plus noise值，ζ_m(Y_k)表示矩阵Y_k最大特征值对应的特征向量。

本发明提出的基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法，其基本技术思想是采用有限矩阵反馈与标量反馈相结合的反馈方法进行用户信道信息的反馈，在保证反馈精度的基础上，大大减少了系统的反馈量，从而提高系统的性能，并且增加系统同时服务用户的数目。

附图说明

图1是多天线蜂窝网络系统整体框图示例；

图2本发明方法和采用Block Diagonalization预编码方法系统和速率性能比较；

图3是用户数目对于系统性能的影响；

图4是本发明方法和完全知道信道信息时的系统和速率性能比较；

图5是本发明方法和Block Diagonalization预编码系统有效吞吐量的比较。

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明。

如图1所示，基站端设置在每个小区的中央，每个基站有N_T根发送天线，每个用户有N_R根接收天线。系统中，协作通信的小区数目为M。在图1的示例中，协作通信的小区数目为3，每个基站端的发送天线数目为4，每个用户接收端天线数目为2。

一种基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法，具体包括如下步骤：

步骤1：本发明所采用的基于多天线无线蜂窝网络系统的基站端与用户端都存储有矩阵反馈码书Φ_k，该矩阵反馈码书Φ_k用来对每个用户信道的小尺度衰落矩阵

进行估计。基站端与用户端根据矩阵反馈码书Φ_k产生每个用户对应的标量反馈码书γ_k，基站端根据信道估计技术得到各个用户的大尺度衰落矩阵G_k。其中，k＝1，2，3，…，K，K为系统中待服务的总的用户数目。

矩阵反馈码书Φ_k的产生方法为：

a)由Grassmann packing方法产生原始的预编码码书Φ_ori；

b)用酉矩阵变换的方法，根据预编码码书Φ_ori得到属于用户自己的矩阵反馈码书Φ_k，每个用户的矩阵反馈码书Φ_k不一样，记为

标量反馈码书γ_k的产生方法为：

a)以第k个用户为例，设l_i＝||G_kΨ_i||²，其中Ψ_i是大小为

的矩阵反馈码书Φ_k中的矩阵，且

G_k为第k个用户的大尺度衰落矩阵；

b)将a)中得到的l_i按升序排序；

c)将所有的l_i按b)的排序结果合并成

个集合，

个集合中每个集合里的元素个数相等，对每一个集合中元素的值取平均，将这个平均值作为标准去代表这个集合，这个平均值记为r_j，

所有的用户经过以上三个步骤，得到其标量反馈码书γ_k，记为：

${\mathrm{\γ}}_k=\{r_j,j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_2}\}.$

步骤2：本发明所采用的基于多天线无线蜂窝网络系统中等待服务的所有用户，用基于标量反馈码书γ_k的方法反馈每个用户的CQI_k(即

范数的平方)在标量反馈码书γ_k中的索引号Index₁ ^*；

${{\mathrm{Index}}_1}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_2}}{\arg \min }|{\left|\right|H_k^{\mathrm{small}}\left|\right|}^2-r_k^j|$ 公式1

其中，

是标量反馈码书γ_k的第j个值；

是用户的小尺度衰落矩阵。

步骤3：基站端根据用户反馈的索引号和对应的标量反馈码书γ_k得到用户CQI_k的估计值，并据该估计值进行用户调度，选出使得用户对应的残留干扰最小、原始和速率最大的最优用户集Ω^*；

用户调度的方法为：

a)以第k个用户为例，从剩余的K-1个用户中根据步骤2反馈的CQI选择K₀-1个CQI最小的用户，这些用户与用户k构成一个用户集合，记为Ω_k，k＝1，2，3，…，K，每个用户集合Ω_k中有K₀个用户。其中，K₀为本发明所采用的基于多天线无线蜂窝网络系统能同时服务的最大用户数目。

b)对于每个用户集合Ω_k，其中所有用户的和速率表示为

$R_k=\underset{j=1}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_j),k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K$ 公式2

其中，SINR_j为信号干扰噪声比，公式如下：

${\mathrm{SINR}}_j=\frac{P{\left|\right|H_j{s}_j\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_j{s}_l\left|\right|}^2}$ 公式3

为计算简便，采用近似值来计算SINR_j，公式如下：

${\mathrm{SI}\tilde{N}R}_j=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P(K_0+1){\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}$ 公式4

其中为SINR_j的近似值，

是矩阵

模的平方，根据(4)计算出每个用户集合Ω_k的和速率。

c)选择b)计算出的和速率最大的用户集合Ω_k中的用户作为当前服务的用户，并将该用户集记为Ω^*。

步骤4：基站端向用户集Ω^*中的用户发送握手信号，通知用户集Ω^*中的用户将被服务；

步骤5：用户集Ω^*中的每一个用户用基于矩阵反馈码书Φ_k的方法向基站端反馈用户小尺度衰落矩阵

的索引号Index₂ ^*；

${{\mathrm{Index}}_2}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_1}}{\arg \min }{d}_{\mathrm{chordal}}({\mathrm{\Ψ}}_{\mathrm{ki}},H_k^{\mathrm{small}})$ 公式5

其中Ψ_ki是矩阵反馈码书Φ_k的第i个矩阵，d_chordal是Ψ_ki和之间的弦距离。

步骤6：基站端根据用户反馈的小尺度衰落矩阵的索引号Index₂ ^*和根据信道估计技术得到的各个用户的大尺度衰落矩阵G_k，恢复用户集Ω^*中每个用户的信道信息矩阵H_k，公式如下： $H_k=H_k^{\mathrm{small}}{G}_k,k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K_0$ 公式6

步骤7：对于用户集Ω^*，基站端根据恢复的信道信息H_k，对用户集Ω^*中的用户进行Signal to jamming plus noise预编码传输。

Signal to jamming plus noise预编码方法为：

$\underset{t_k}{\max }{\mathrm{SJNR}}_k=\frac{{\left|\right|H_k{t}_k\left|\right|}^2}{1+\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i{t}_k\left|\right|}^2}$ 公式7

将公式6代入公式7可得用户的预编码向量t_k为：

t_k＝ζ_m(Y_k)                        公式8

$Y_k={(\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2+\frac{1}{P}I)}^{-1}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2$ 公式9

其中，SJNR_k为用户k的Signal to jamming plus noise值，ζ_m(Y_k)表示矩阵Y_k最大特征值对应的特征向量。

如图2所示的仿真表明采用Signal to jamming plus noise预编码方法系统的和速率性能随着选择的用户数目的增加而增加；如图3所示的仿真表明在被选择的用户数目相等的情况下，采用Signal to jamming plus noise预编码的性能要比采用传统的Block Diagonalization预编码的性能要好，即使在用户间干扰较大的情况下，Signal to jamming plus noise预编码仍然保持与Block Diagonalization预编码一致的性能。

通过计算机仿真表明，如图4和图5所示，本发明提出的基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法，比传统的Block Diagonalization预编码传输方法取得更好的性能，这种方法在更少的反馈量时，取得与发送端完全知道信道信息的情况下十分相近的性能。

Claims (1)

1.基于多天线无线蜂窝网络系统的用户调度与预编码方法，其特征在于该方法包括以下步骤：

步骤(1)无线蜂窝网络中的基站与用户根据矩阵反馈码书Φ_k产生每个用户对应的标量反馈码书γ_k，基站端根据信道估计技术得到各个用户的大尺度衰落矩阵G_k，其中，k＝1，2，3，…，K，K为系统中待服务的总的用户数目；

矩阵反馈码书Φ_k的产生方法为：

a.由Grassmann packing方法产生原始的预编码码书Φ_ori；

b.用酉矩阵变换的方法，根据预编码码书Φ_ori得到属于用户自己的矩阵反馈码书Φ_k，每个用户的矩阵反馈码书Φ_k不一样，记为

标量反馈码书γ_k的产生方法为：

c.设l_i＝||G_kΨ_i||²，其中Ψ_i是大小为

的矩阵反馈码书Φ_k中的矩阵，且

G_k为第k个用户的大尺度衰落矩阵；

d.将步骤c中得到的l_i按升序排序；

e.将所有的l_i按步骤d的排序结果合并成

个集合，

个集合中每个集合里的元素个数相等，对每一个集合中元素的值取平均，将这个平均值作为标准代表这个集合，这个平均值记为r_j，

所有用户经过步骤c～e，得到其标量反馈码书γ_k，记为：

步骤(2)用基于标量反馈码书γ_k的方法反馈每个用户的CQI_k在标量反馈码书γ_k中的索引号Index₁ ^*， ${{\mathrm{Index}}_1}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_2}}{\arg \min }|{\left|\right|H_k^{\mathrm{small}}\left|\right|}^2-r_k^j|---\left(1\right)$

其中，CQI_k是

范数的平方，

是标量反馈码书γ_k的第j个值，

是用户的小尺度衰落矩阵；

步骤(3)基站端根据用户反馈的索引号Index₁ ^*和对应的标量反馈码书γ_k得到用户CQI_k的估计值，并据该估计值进行用户调度，选出使得用户对应的残留干扰最小、原始和速率最大的用户集Ω^*，具体方法是：

f.从剩余的K-1个用户中根据步骤(2)反馈的CQI选择K₀-1个CQI最小的用户，这些用户与用户k构成一个用户集合，记为Ω_k，k＝1，2，3，…，K，每个用户集合Ω_k中有K₀个用户，其中，K₀为基于多天线无线蜂窝网络系统能同时服务的最大用户数目；

g.对于每个用户集合Ω_k，其中所有用户的和速率表示为

$R_k=\underset{j=1}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_j),k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K---\left(2\right)$

其中，SINR_j为信号干扰噪声比，

${\mathrm{SINR}}_j=\frac{P{\left|\right|H_j{s}_j\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_j{s}_l\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

SINR_j的近似值

为：

${\mathrm{SI}\tilde{N}R}_j=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P\underset{l\≠j}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}=\frac{P{\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}{1+P(K_0+1){\left|\right|\widehat{H_j}\left|\right|}^2}---\left(4\right)$

其中

是矩阵

模的平方，根据(4)计算出每个用户集合Ω_k的和速率；

h.选择步骤g用户集合Ω_k中，计算出的和速率最大的用户作为当前服务的用户，并将该用户集记为Ω^*；

步骤(4)基站端向用户集Ω^*中的用户发送握手信号，通知用户集Ω^*中的用户将被服务；

步骤(5)用户集Ω^*中的每一个用户用基于矩阵反馈码书Φ_k的方法向基站端反馈用户小尺度衰落矩阵

的索引号Index₂ ^*，具体方法是：

${{\mathrm{Index}}_2}^{*}=\underset{j=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,2^{B_1}}{\arg \min }{d}_{\mathrm{chordal}}({\mathrm{\Ψ}}_{\mathrm{ki}},H_k^{\mathrm{small}})---\left(5\right)$

其中Ψ_ki是矩阵反馈码书Φ_k的第i个矩阵，d_chordal是Ψ_ki和

之间的弦距离；

步骤(6)基站端根据用户反馈的小尺度衰落矩阵

的索引号Index₂ ^*和根据信道估计技术得到的各个用户的大尺度衰落矩阵G_k，恢复用户集Ω^*中每个用户的信道信息矩阵H_k： $H_k=H_k^{\mathrm{small}}{G}_k,k=\mathrm{1,2,3},\·\·\·,K_0---\left(6\right)$

步骤(7)对于用户集Ω^*，基站端根据恢复的信道信息H_k，对用户集Ω^*中的用户进行Signal to jamming plus noise预编码传输，具体方法是：

$\underset{t_k}{\max }{\mathrm{SJNR}}_k=\frac{{\left|\right|H_k{t}_k\left|\right|}^2}{1+\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i{t}_k\left|\right|}^2}---\left(7\right)$

可得用户的预编码向量t_k为：

t_k＝ζ_m(Y_k)                          (8)

$Y_k={(\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K_0}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2+\frac{1}{P}I)}^{-1}{\left|\right|H_i\left|\right|}^2---\left(9\right)$

其中，SJNR_k为用户k的Signal to jamming plus noise值，ζ_m(Y_k)表示矩阵Y_k最大特征值对应的特征向量。

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