CN102468876B - 一种分布式天线系统及其功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种分布式天线系统的功率分配方法，根据每个用户的信道向量，组成一个等效的信道矩阵，并计算出这个等效的信道矩阵的伪逆，并进行能量归一化，即得到ZF波束形成矩阵，根据已有信息和求得的波束形成矩阵，进行初始化，采用迭代方法求解功率分配矩阵，最后波束形成矩阵和对角化的功率分配矩阵的开方相乘求得ZF发射预编码矩阵。本发明还提供了采用上述功率分配方法的分布式天线系统。与最优功率分配方法相比，本发明所提出的功率分配方法能够以很小的性能损失为代价有效地降低计算复杂度。

Description

一种分布式天线系统及其功率分配方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及一种分布式天线系统及其功率分配方法。

背景技术

传统的蜂窝系统中，每个小区的多个天线的物理位置位于一个基站上，由于无线信号传输会经历路径损耗和阴影衰落等原因，导致一个小区内不同位置的接收信号能量差异很大，靠近基站的用户的接收信号能量很强，而距离基站较远的用户的接收信号能量很弱，从而无法保证其通信质量。

分布式天线系统可以一定程度上解决这种通信质量不均衡的问题。分布式天线系统也即将原来位于一个基站上的多个天线散布在一个小区的不同地点，这样能够减少通信死角的存在，使信号覆盖更均匀。分布式天线系统相对于传统蜂窝系统的一个很大的不同在于：传统蜂窝系统的多个天线可以接在一个射频链路功率放大器上，多天线的发射功率和受到基站的总发射功率限制，也即和功率受限(SPC)；但是对于分布式天线系统，由于在实际应用中每个天线的射频链路都存在着独立的功率放大器，对于在地理位置上散布的多个天线和多个基站，它们的发射功率不可能互相共享，因此每个天线的发射功率都独立的受限于各自的功率放大器的线性区间，我们称之为单天线功率受限(PAPC)。

如果将迫零预编码(ZFBF)与调度相结合，那么在一定条件下可以实现系统最优性能。迫零预编码(ZFBF)的优点在于其计算复杂度远远低于最优的非线性预编码。考虑到PAPC，最优的ZFBF可以通过凸优化的方式获得(参考文献：Wiesel A,Eldar Y C,Shamai S,Zero-forcing precoding andgeneralized inverses[J].IEEE Trans,Signal Processing,2008,56:4409-4418，以及Karakayali K,Yates R,Foschini G,et al.Optimum zero-forcing beamformingwith per-antenna power constraints[A].Proceedings of Int,Symp.InformationTheory(ISIT),2007)，但是由此得到的数值结果丧失了ZFBF低复杂度的优点。

为了保证ZFBF满足一定的发射功率约束，系统需要根据ZF波束形成矩阵对多用户进行功率分配。基于SPC，最优功率分配具有灌水结构，并且只包含一个水平面变量(参考文献：Caire G,Shamai S.On the achievablethroughput of amulti-antenna Gaussian broadcast channel[J].IEEETrans,Inform,Theory,2003,49:1691-1706)。

有人研究了基于PAPC的功率分配方法。并指出以最大化和数据率为准则的功率分配问题是一个凸问题，可以通过多种优化方法进行数值求解，但是其计算复杂度随着变量维数的增加而快速增长(参考文献：BoccardiF,Huang H.Zero-forcing precoding for the MIMO broadcast channel underper-antenna power constraints[A].Proceedings of IEEE Signal ProcessingAdvances in Wireless Communications(SPAWC),2006)。

为了降低功率分配的复杂度，有人提出了一种启发式方法：它首先假设基于PAPC的功率分配仍具有单水平面的灌水结构，然后通过适当的选择水平面变量以保证所有的天线满足PAPC(参考文献：A.Tolli and M.Codreanuand M.Juntti.Cooperative MIMO-OFDM cellular system with soft handoverbetween distributed base station antennas[J].IEEE Trans.Wireless Commun.2008,7:1428-1440)。有人又提出了更简单的等功率分配方法，并指出在最大化用户的最小数据率准则下等功率分配时最优的功率分配方案(参考文献：Karakayali K,Foschini G,Valenzuela R.Network coordination for spectrallyefficient communications in cellular systems[J].IEEE Trans.WirelessCommun..2008,7:155-165)。与最优的分配方法相比，启发式方法和等功率分配有效的降低了计算复杂度，但是其性能与最优性能之间存在着较大的差距。

发明内容

本发明针对ZFBF提出了一种分布式天线系统及其功率分配方法，与最优的方法相比，性能损失很小，并且具有较低的计算复杂度。

本发明实施例提出一种分布式天线系统的功率分配方法，包括如下步骤：

A、将分布式天线系统中每个用户的信道向量合并，组成一个等效的信道矩阵H＝[h₁,…,h_K]^T，为第k个用户与基站的多天线间信道向量，计算出这个等效的信道矩阵的伪逆，并进行能量归一化，得到迫零波束形成矩阵迫零波束形成矩阵G的第m行第k列的元素为g_m,k；

B、定义矩阵A的第m行第k列的元素为定义S_j为已选天线序号的集合，Τ_j为剩余天线序号的集合；设置(空集)，Τ₀＝{1,…,M}，j＝0，然后根据 $p_k\left(w_j\right)={\left(\frac{1}{\mathrm{\γ}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,m}{a}_{m,k}}{-\mathrm{\σ}}_k^2\right)}^{+},k=1,\·\·\·,K$ 以及w_jAp^T(w_j)＝1求出功率分配的初始值p(w₀)＝[p₁(w₀),…,p_K(w₀)],并进一步求出q_m(w₀)＝a_mp^T(w₀)-1,m＝1,…,M，(x)⁺＝max(x,0)；a_m为矩阵A的第m行，σ²为接收机热噪声功率；

C、设j＝j+1， $s_j=\arg \underset{{m\∈\mathrm{\Γ}}_{j-1}}{\max }{q}_m\left(w_{j-1}\right),$ 更新 $S_j=S_{j-1}\∪\left\{s_j\right\},{\mathrm{\Γ}}_j=\{m\∈{\mathrm{\Γ}}_{j-1},m\∉S_j\};$

根据公式 $\left\{\begin{array}{cc}{w}_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m}+(1-\mathrm{\μ}),& m=s_j\\ w_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m},& m\≠s_j\end{array}\right.$ 更新w_j；

D、根据更新后的w_j再计算出q_m(w_j),m＝{1,…,M}，并定义 $q_{S_j}={\max }_{{m\∈S}_j}{q}_m\left(w_j\right),q_{{\mathrm{\Γ}}_j}={\max }_{m{\∈\mathrm{\Γ}}_j}{q}_m\left(w_j\right);$

E、判断是否若是，返回步骤C；否则，由及w_jAp^T(w_j)＝1计算出p(w_j)，并得到最终的功率分配结果为：则功率分配矩阵P＝diag{p_i}；

F、计算出迫零预编码矩阵为并以该迫零预编码矩阵对待发射信号进行预编码。

较佳地，步骤C中，当j＝1的时候，μ＝0；

当j＞1的时候，由下述流程计算得到μ：

C1、定义μ_min＝0和μ_max＝1；

C2、计算μ＝(μ_min+μ_max)/2，更新w_j,并且由 $p_k\left(w_j\right)={\left(\frac{1}{\mathrm{\γ}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,m}{a}_{m,k}}{-\mathrm{\σ}}_k^2\right)}^{+},k=1,\·\·\·,K,$ 及w_jAp^T(w_j)＝1，来求得p(w_j)和q_m(w_j),m∈S_j；

C3、如果更新μ_max＝μ，否则，更新μ_min＝μ；

C4、判断是否μ_max-μ_min＜ε，若是，则完成对μ的计算，否则，返回步骤C2，ε为特定的门限值。

较佳地，所述特定的门限值ε取为0.01。

本发明实施例还提出一种分布式天线系统，所述分布式天线系统的基站采用如上所述方法进行功率分配。

从以上技术方案可以看出，根据每个用户的信道向量，组成一个等效的信道矩阵，并计算出这个等效的信道矩阵的伪逆，并进行能量归一化，即得到ZF波束形成矩阵，根据已有信息和求得的波束形成矩阵，进行初始化，采用迭代方法求解功率分配矩阵，最后波束形成矩阵和对角化的功率分配矩阵的开方相乘求得ZF发射预编码矩阵。本发明提出的功率分配方法与最优功率分配方法相比，可以有效地降低计算复杂度，并且性能损失在可接受范围内。

附图说明

图1为本发明实施例提出的获得迫零预编码矩阵的处理流程示意图；

图2为不同用户数下四种功率分配方法的和数据率的曲线图；

图3为四种功率分配方法的计算复杂度的曲线图。

具体实施方式

本发明针对采用ZFBF进行协作传输的分布式天线系统，在分布式天线系统中每个天线的发射功率都受其最大发射功率限制的条件下，给出了一种低复杂度功率分配方法。功率分配方法体现在迫零预编码矩阵中的功率分配矩阵中，因此为了完整的了解本发明方案，以下对获得迫零预编码矩阵的方法进行说明。

本发明实施例提出的获得迫零预编码矩阵的处理流程如图1所示，包括如下步骤：

步骤101：将分布式天线系统中每个用户的信道向量合并，组成一个等效的信道矩阵，计算出这个等效的信道矩阵的伪逆，并进行能量归一化，即得到ZF波束形成矩阵G。

考虑装有M个分布式天线的基站通过空分复用的方式服务K个单天线用户,每个天线具有相同的最大发射功率为对于ZFBF，第k个用户(1≤k≤K)的ZF波束形成向量为g_k。其中，g_k为矩阵的第k列，G为ZF波束形成矩阵，即为等效信道矩阵H的伪逆，其第m行第k列的元素为g_m,k。等效的信道矩阵H＝[h₁,…,h_K]^T，为第k个用户与基站的多天线间信道向量。

在求得了ZF波束形成矩阵后，接下来我们来求解功率分配矩阵P。

在给定ZF波束形成矩阵后，以最大化系统和数据率为准则的功率分配问题可以描述为问题(1)：

$\begin{array}{c}\underset{p}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\log (1+\frac{p_k}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\\ s.t.a_m{p}^T\≤1,m=1,\·\·\·,M\\ p_k\≥0,k=1,\·\·\·,K\end{array}---\left(1\right)$

其中，定义矩阵A的第m行第k列的元素为a_m为矩阵A的第m行，P为每个分布式天线的最大发射功率，其中σ²为接收机热噪声功率。

对问题(1)的最优求解具有很高的计算复杂度，以下给出一种低复杂度的次优功率分配方法。为此，首先将问题(1)等效地转变为问题(2)：

$\begin{array}{c}\underset{p}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\log (1+\frac{p_k}{{\mathrm{\σ}}_k^2})\\ s.t{\mathrm{wAp}}^T\≤1,p_k\≥0\end{array}---\left(2\right)$

当给定加权矩阵w时，问题(2)具有闭式最优解：其中p_k(w)是分配给用户k的功率，w_m是向量w的第m个元素，γ可以通过由wAp^T(w)＝1求得。其中p(w)＝[p₁(w),…,p_K(w)]。

可以证明，如果p(w)满足问题(1)中的所有功率约束，则p(w)就是最优的功率分配结果。因此，我们可以将优化功率分配p(w)的问题转化为寻找最优加权矩阵w的问题。下面给出一种通过迭代方式来计算最优的w的实施方式，其基本思路是从所有天线中迭代地选择不满足功率约束的天线，通过增加其加权值w_m使功率约束得以满足。

步骤102：初始化功率分配矩阵：定义S_j为已选天线序号的集合，Τj为剩余天线序号的集合。设置(空集)，Τ₀＝{1,…,M}，j＝0，w₀为初始加权矩阵；

然后根据

$p_k\left(w_j\right)={\left(\frac{1}{\mathrm{\γ}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,m}{a}_{m,k}}{-\mathrm{\σ}}_k^2\right)}^{+},k=1,\·\·\·,K---\left(3\right)$

w_jAp^T(w_j)＝1

求出功率分配的初始值p(w₀)＝[p₁(w₀),…,p_K(w₀)],并进一步求出q_m(w₀)＝a_mp^T(w₀)-1,m＝1,…,M，(x)⁺＝max(x,0)。

步骤103：采用迭代方法求解功率分配矩阵。

步骤103包括如下子步骤：

子步骤103-1:设j＝j+1，更新 $S_j=S_{j-1}\∪\left\{s_j\right\},{\mathrm{\Γ}}_j=\{m\∈{\mathrm{\Γ}}_{j-1},m\∉S_j\}.$

子步骤103-2：根据公式(4)更新w_j：

$\left\{\begin{array}{cc}{w}_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m}+(1-\mathrm{\μ}),& m=s_j\\ w_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m},& m\≠s_j\end{array}\right.---\left(4\right)$

其中对μ的计算分为两种情况：

当j＝1的时候，μ＝0。

当j＞1的时候，由下述二分法来计算得到：

定义μ_min＝0和μ_max＝1；

计算μ＝(μ_min+μ_max)/2，根据w_j的更新公式(4)更新w_j。并且由 $p_k\left(w_j\right)={\left(\frac{1}{\mathrm{\γ}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,m}{a}_{m,k}}{-\mathrm{\σ}}_k^2\right)}^{+},k=1,\·\·\·,K,$ 及w_jAp^T(w_j)＝1，来求得p(w_j)和q_m(w_j),m∈S_j。

如果更新μ_max＝μ，否则，更新μ_min＝μ。

重复步骤(2)和(3)，直到μ_max-μ_min＜ε，其中ε为特定的门限值，这里可取0.01。

子步骤103-3：根据更新后的w_j再计算出q_m(w_j),m＝{1,…,M}，并定义 $q_{S_j}={\max }_{{m\∈S}_j}{q}_m\left(w_j\right),q_{{\mathrm{\Γ}}_j}={\max }_{m{\∈\mathrm{\Γ}}_j}{q}_m\left(w_j\right).$

子步骤103-4：判断是否若是，返回步骤103-1；否则，由及w_jAp^T(w_j)＝1计算出p(w_j)，并得到最终的功率分配结果为：则功率分配矩阵P＝diag{p_i}。

步骤104：计算出迫零预编码矩阵为并以该迫零预编码矩阵对待发射信号进行预编码。

本发明提出功率分配方法与最优的方法相比，性能损失很小，且有效的降低了计算复杂度，同时其性能优于现有的等功率分配和启发式的方法。

图2中表示的是不同用户数(Number of users)下四种功率分配方法的和数据率(Sum rate)：基站天线数M＝8。图中“Optimal”、“Proposed”、“Heuristic”和“EPA”分别表示最优功率分配方法、本发明提出的功率分配方法、启发式功率分配方法和等功率分配方法。本发明提出的功率分配方法的特定的门限值ε取为0.01。可以看出，对于不同的用户数，所提出的低复杂度功率分配方法均能够获得接近最优功率分配的性能。等功率分配具有最差的性能，并且与所提功率分配方法之间的差距随着服务用户数的增长而扩大。启发式方法能够在一定程度上提高等功率分配的性能，但与所提功率分配方法相比仍有明显的性能差距。

图3为四种功率分配方法的计算复杂度，即不同基站天线数(Numbers oftransmit antennas)下四种功率分配方法的计算复杂度，该计算复杂度用处理时间(Processing time)表示，其中服务用户数等于基站天线数。

由于对最优功率分配方法复杂度的理论分析较为困难，这里采用平均处理时间作为复杂度评估指标。可以看出，与最优功率分配方法相比，本发明所提出的功率分配方法能够以很小的性能损失为代价有效地降低计算复杂度。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (3)

1.一种分布式天线系统的功率分配方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、将分布式天线系统中每个用户的信道向量合并，组成一个等效的信道矩阵H＝[h₁,…,h_K]^T，为第k个用户与基站的多天线间信道向量，M为分布式天线系统中分布式天线的总数；计算出这个等效的信道矩阵的伪逆，并进行能量归一化，得到迫零波束形成矩阵迫零波束形成矩阵G的第m行第k列的元素为g_m,_k；

B、定义矩阵A的第m行第k列的元素为定义S_j为已选天线序号的集合，Τ_j为剩余天线序号的集合，P为每个分布式天线的最大发射功率；设置 为空集，Τ₀＝{1,…,M}，j＝0，根据以及w_jAp^T(w_j)＝1求出功率分配的初始值p(w₀)＝[p₁(w₀),…,p_K(w₀)],并进一步求出q_m(w₀)＝a_mp^T(w₀)-1,m＝1,…,M，(x)⁺＝max(x,0)；a_m为矩阵A的第m行，表示其类型为1×M的向量，σ_k ²为第k个用户的接收机热噪声功率，w₀为初始加权矩阵，j为迭代次数，w_j为第j次迭代的加权矩阵，p_k(w_j)为第j次迭代分配给用户k的功率，w_j,m为w_j的第m个元素，p(w_j)为第j次迭代分配给用户的功率向量，γ通过由wAp^T(w)＝1求得，其中p(w)＝[p₁(w),…,p_K(w)]；K为用户数目；

C、设j＝j+1， $s_j=\arg \underset{m\∈{\mathrm{\Γ}}_{j-1}}{\max }{q}_m\left(w_{j-1}\right),$ 更新S_j＝S_j-1∪{s_j}, ${\mathrm{\Γ}}_j=\{m\∈{\mathrm{\Γ}}_{j-1},m\∉S_j\};$

根据公式 $\left\{\begin{array}{cc}{w}_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m}+(1-\mathrm{\μ}),& m=s_j\\ w_{j,m}={\mathrm{\μw}}_{j-1,m},& m\≠s_j\end{array}\right.$ 更新w_j；

D、根据更新后的w_j再计算出q_m(w_j),m＝{1,…,M}，并定义 $q_{s_j}={\max }_{m\∈S_j}{q}_m\left(w_j\right),q_{{\mathrm{\Γ}}_j}={\max }_{m\∈{\mathrm{\Γ}}_j}{q}_m\left(w_j\right);$

E、判断是否若是，返回步骤C；否则，由及w_jAp^T(w_j)＝1计算出p(w_j)，并得到最终的功率分配结果为：则功率分配矩阵P＝diag{p_k}；

F、计算出迫零预编码矩阵为并以该迫零预编码矩阵对待发射信号进行预编码；

步骤C中，当j＝1的时候，μ＝0；

当j＞1的时候，由下述流程计算得到μ：

C1、定义μ_min＝0和μ_max＝1；

C2、计算μ＝(μ_min+μ_max)/2，更新w_j,并且由 $p_k\left(w_j\right)={(\frac{1}{\mathrm{\γ}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{j,m}{a}_{m,k}}-{\mathrm{\σ}}_k^2)}^{+},k=1,...,K,$ 及w_jAp^T(w_j)＝1，来求得p(w_j)和q_m(w_j),m∈S_j；

C3、如果更新μ_max＝μ，否则，更新μ_min＝μ；

C4、判断是否μ_max-μ_min＜ε，若是，则完成对μ的计算，否则，返回步骤C2，ε为特定的门限值。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特定的门限值ε取为0.01。

3.一种分布式天线系统，其特征在于，所述分布式天线系统的基站采用如权利要求1至2任一项所述的方法进行功率分配。