CN102546088A

CN102546088A - 一种块对角化预编码方法及装置

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Publication number: CN102546088A
Application number: CN2010106221758A
Authority: CN
Inventors: 杨阳; 方舒; 罗旬; 李少谦; 严春林; 原田笃
Original assignee: University of Electronic Science and Technology of China; NTT Docomo Inc
Current assignee: University of Electronic Science and Technology of China
Priority date: 2010-12-28
Filing date: 2010-12-28
Publication date: 2012-07-04
Anticipated expiration: 2030-12-28
Also published as: CN102546088B

Abstract

本发明公开了一种bd预编码方法及装置。其中，方法包括：根据系统中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵h_s；对所述总的用户信道矩阵h_s的共轭转置矩阵

进行qr分解，得到正交矩阵q和上三角矩阵r的乘积，将所述总的用户信道矩阵h_s表示为下三角矩阵l和正交矩阵q的共轭转置矩阵q^h的乘积；对所述下三角矩阵l进行求逆计算，得到l^-1；根据所述下三角矩阵l的逆l^-1及所述正交矩阵q，得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基；根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵；利用构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。本发明所公开的技术方案，能够降低系统复杂度，提高编码效率。

Description

一种块对角化预编码方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信系统领域，尤其涉及一种块对角化(BD)预编码方法及装置。

背景技术

为了达到更高的数据速率，传统的多用户多输入单输出系统已经扩展到多用户多输入多输出(MU-MIMO)系统。然而由于MU-MIMO系统中多个用户共用同一时间与频率资源，必然会引入多用户的共信道干扰(CCI)，影响数据的可靠接收。

为了消除CCI，基站需要首先获得反映信道特性的信道状态信息(CSI)，例如通过信道估计获取信道传输矩阵。然后根据该信道状态信息，选取合适的线性预编码矩阵对发射信号进行消除CCI的线性预编码后发送给接收端。

BD预编码算法是目前MU-MIMO系统中广泛使用的一种预编码算法，该算法的主要思想包括：(1)基站获取各用户的下行信道矩阵H_k，其中k为用户索引，k＝1，2，…，K，K为系统基站在同一频带范围内同时服务的用户数。在时分双工(TDD)模式下，基站可以通过信道互易性获知用户估计出的信道矩阵；在频分双工(FDD)模式下，基站可以通过终端的反馈获知基站到用户的信道矩阵。(2)根据获取的下行信道矩阵确定任意用户k的干扰信道矩阵并计算任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基，即寻找与干扰信道矩阵

中的列矢量正交的矢量。(3)根据计算的各用户的干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的预编码矩阵。

之后，便可利用构造好的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码处理。具体进行线性预编码处理的方式可以为：将任意用户对应的线性预编码矩阵与该用户的发射信号相乘，然后通过发射天线发射出去。

下面以一个具体的系统环境为例，说明两种现有的BD预编码方法。

假定在多用户MIMO系统中，某小区的基站有N_t根发射天线，其中，任意用户k(k＝1，2，…，K)的接收天线数为n_k，K为基站利用同一频带同时服务的用户数。K个用户终端上的接收天线总数为

并且，基站的发射天线总数N_T大于或等于用户终端的接收天线总数N_R。

方法1：传统的BD预编码方法。该方法包括：

步骤1，基站获取各用户的下行信道矩阵H_k，k(k＝1，2，…，K)。

步骤2，根据获取的下行信道矩阵确定任意用户k的干扰信道矩阵

维度为(N_R-n_k)×N_T；其中，[·]^T表示矩阵的转置。

步骤3，对任意用户k的干扰信道矩阵

进行SVD分解得到

的零空间正交基其中，

是的左奇异矩阵，

和

分别是

的右奇异矩阵的前

列和后

列，

的维度为

[·]^H表示矩阵的共轭转置，其中

rank(·)表示矩阵的取秩运算。

从上述零空间正交基

中，选择任意n_k个列矢量作为用户k的线性预编码矩阵的列矢量。或者，也可按照如下步骤4～步骤5构造预编码矩阵。

步骤4，利用

的零空间正交基

和用户k的下行信道矩阵H_k构造用户k的完全消除CCI(即零CCI)的等效信道矩阵：

步骤5，为获取零CCI的等效信道矩阵的最大预编码增益，对等效信道矩阵再次进行SVD分解

根据分解结果构造每个用户的预编码矩阵为：

其中

为V_k的前n_k列。相应地，整个系统的预编码矩阵为：W_s＝[W₁ W₂…W_K]。

上述方法中，在求取任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基时，是通过对干扰信道传输矩阵

进行SVD分解求取的(如步骤3中所示)，而SVD分解本身的计算复杂度较大，因此造成在发送端对信号进行的线性预编码复杂度增大，线性预编码效率低。

方法2：基于QR分解的BD预编码算法。该方法与上述方法1相比较，不同之处在于：在求取任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基时，利用QR分解代替SVD分解，即该方法在步骤3中，对任意用户k的干扰信道矩阵进行QR分解

得到

的零空间正交基

之后根据计算的各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的预编码矩阵的过程可与方法1相同。

该方法2中，虽然用QR分解代替了SVD分解，算法复杂度有所降低；但由于其需要针对每个用户的干扰信道矩阵都进行一次QR分解，因此复杂度仍然很高，使得线性预编码效率仍然很低。

可见，现有技术中的BD预编码方法的计算复杂度较高，使得采用该BD预编码算法消除CCI时的线性预编码效率较低。

发明内容

有鉴于此，本发明中一方面提供一种BD预编码方法，另一方面提供一种BD预编码装置，以便提高线性预编码的效率。

本发明所提供的BD预编码方法，包括：

根据系统中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵

其中，H_k为用户k的下行信道矩阵，k＝1，2，…，K，K为系统基站在同一频带范围内同时服务的用户数；

对所述总的用户信道矩阵H_s的共轭转置矩阵

进行QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，将所述总的用户信道矩阵H_s表示为下三角矩阵L和正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H的乘积，其中，L为上三角矩阵R的共轭转置矩阵R^H；

对所述下三角矩阵L进行求逆计算，得到

根据所述下三角矩阵L的逆

及所述正交矩阵Q，得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基；

根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵；

利用构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。

较佳地，所述对所述下三角矩阵L进行求逆计算，得到

包括：

根据所述下三角矩阵L构造对角矩阵G，所述对角矩阵G的对角元素为所述下三角矩阵L对角元素的倒数；

根据所述下三角矩阵L和所述对角矩阵G，构造单位下三角矩阵B＝GL；

按照公式

E＝B-I计算所述单位下三角矩阵B的逆；其中，I为单位矩阵；

根据L^-1＝B^-1G，得到所述下三角矩阵L的逆

较佳地，所述根据下三角矩阵L的逆

及所述正交矩阵Q，得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基包括：

计算所述

中各个子矩阵

的正交基

根据所述正交矩阵Q和所述正交基

得到任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基

较佳地，所述计算所述

中各个子矩阵

的正交基

包括：

对所述

中的各个子矩阵进行施密特正交化，得到所述子矩阵

的正交基

较佳地，所述根据计算的各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵包括：

利用任意用户k干扰信道矩阵的零空间正交基及所述用户k的下行信道矩阵构造用户k的零共信道干扰的等效信道矩阵；

对所述等效信道矩阵进行SVD分解或对所述等效信道矩阵的共轭转置矩阵进行QR分解，根据分解结果构造所述用户k的预编码矩阵。

本发明所提供的BD预编码装置，包括：

总信道矩阵确定模块，用于根据系统中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵

QR分解模块，用于对所述总的用户信道矩阵H_s的共轭转置矩阵进行QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，将所述H_s表示为下三角矩阵L和正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H的乘积，其中，L为上三角矩阵R的共轭转置矩阵R^H；

下三角矩阵求逆模块，用于对所述下三角矩阵L进行求逆计算，得到

L^{- 1} = (\begin{matrix} {\hat{L}}_{1} & {\hat{L}}_{2} & . . . & {\hat{L}}_{K} \end{matrix});

零空间正交基确定模块，用于根据所述QR分解模块得到的正交矩阵Q和所述下三角矩阵求逆模块得到的

得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基；

预编码矩阵构造模块，用于根据所述零空间正交基确定模块确定的各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵；

预编码处理模块，用于利用所述预编码矩阵构造模块构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。

较佳地，所述下三角矩阵求逆模块包括：

第一构造子模块，用于根据所述下三角矩阵L构造对角矩阵G，所述对角矩阵G的对角元素为所述下三角矩阵L对角元素的倒数；

第二构造子模块，用于根据所述下三角矩阵L和所述对角矩阵G，构造单位下三角矩阵B＝GL；

第一求逆子模块，用于按照公式

E＝B-I计算所述下三角矩阵B的逆；其中，I为单位矩阵；

第二求逆子模块，用于根据L^-1＝B^-1G，得到所述下三角矩阵L的逆

L^{- 1} = (\begin{matrix} {\hat{L}}_{1} & {\hat{L}}_{2} & . . . & {\hat{L}}_{K} \end{matrix}) .

较佳地，所述零空间正交基确定模块包括：

第一计算子模块，用于计算所述下三角矩阵求逆模块得到的

中各个子矩阵

的正交基

第二计算子模块，用于根据所述正交矩阵Q和所述正交基

得到任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基

较佳地，所述第一计算子模块对所述

中的各个子矩阵

进行施密特正交化，得到所述子矩阵的正交基

较佳地，所述预编码矩阵构造模块包括：

等效信道矩阵构造子模块，用于利用任意用户k干扰信道矩阵的零空间正交基及所述用户k的下行信道矩阵构造用户k的零共信道干扰的等效信道矩阵；

预编码矩阵构造子模块，用于对所述等效信道矩阵进行SVD分解或对所述等效信道矩阵的共轭转置矩阵进行QR分解，根据分解结果构造所述用户k的预编码矩阵。

从上述方案可以看出，本发明实施例中，通过只对总的用户信道矩阵进行一次QR分解，根据QR分解结果确定各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，而无需对每个用户的干扰信道矩阵进行QR分解，从而降低了预编码过程中的计算复杂度，提高了预编码效率。

进一步地，本发明中通过对QR分解的下三角矩阵L进行简化的求逆运算，进一步降低了预编码过程中的计算复杂度，提高了预编码效率。

附图说明

图1为本发明实施例中一种BD预编码方法的示例性流程图。

图2为本发明实施例中一种BD预编码装置的示例性结构图。

图3为本发明实施例的BD预编码装置中下三角矩阵求逆模块的内部结构示意图。

图4为本发明实施例的BD预编码装置中零空间正交基确定模块的内部结构示意图。

图5为本发明实施例的BD预编码装置中预编码矩阵构造模块的内部结构示意图。

图6为本发明实施例中的BD预编码方案与现有技术中的BD预编码方案的复杂度比较仿真图。

图7为本发明实施例中的BD预编码方案与现有技术中的BD预编码方案的容量性能比较仿真图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下面结合实施例和附图，对本发明进一步详细说明。

本发明中首先考虑到当矩阵的零空间向量相互正交时，该零空间向量便可称之为矩阵的零空间正交基，因此为了求取任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基，可首先求取任意用户k的干扰信道矩阵的零空间向量，而

的零空间向量可通过计算总的用户信道矩阵

的伪逆得到，即计算H_s的伪逆

有

且有

即即为的零空间向量集，通过对

进行正交化处理，便可得到

的零空间正交基。其中，N_T为小区基站的发射天线数，任意用户k(k＝1，2，…，K)的接收天线数为n_k，K为基站利用同一频带同时服务的用户数。K个用户终端上的接收天线总数为

并且，基站的发射天线总数N_T大于或等于用户终端的接收天线总数N_R，

的维度N_T×n_k，

的维度为(N_R-n_k)×N_T。

基于上述思想，本发明实施例中采用了简化的H_s伪逆求解过程，参见图1，图1为本发明实施例中BD预编码方法的示例性流程图。如图1所示，该方法包括如下步骤：

步骤101，根据系统中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵

其中，H_k为用户k的下行信道矩阵，k＝1，2，…，K，K为系统基站在同一频带范围内同时服务的用户数。H_s的维度为N_R×N_T。

本步骤中，各用户下行信道矩阵的获取过程可与现有技术中一致，例如，各用户可根据接收的导频数据进行信道估计以获取基站到自身用户的下行信道矩阵，之后基站通过信道互易性获知各用户的下行信道矩阵。

步骤102，对所述总的用户信道矩阵H_s的共轭转置矩阵

进行QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，即

将所述总的用户信道矩阵H_s表示为下三角矩阵L和正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H的乘积，即

其中，L为上三角矩阵R的共轭转置矩阵R^H。

本实施例中，基于步骤102中的分解，可得到H_s＝LQ^H，此时，再计算总的用户信道矩阵H_s的伪逆时，则有

开且有

即

便为

的零空间向量集。为此，本实施例中只需继续求解

即可，即执行如下步骤103。

步骤103，对所述下三角矩阵L进行求逆计算，得到

其中，

的维度为N_R×n_k。

本步骤中，可直接进行矩阵的求逆运算，得到下三角矩阵L的逆或者，本步骤中，也可采用如下简化的求逆运算过程，以便进一步降低计算复杂度。

1)根据所述下三角矩阵L构造对角矩阵G，所述对角矩阵G的对角元素为所述下三角矩阵L对角元素的倒数。其中，G的维度为N_R×N_R。

2)根据所述下三角矩阵L和所述对角矩阵G，构造单位下三角矩阵

B_{N_{R} \times N_{R}} = G_{N_{R} \times N_{R}} L_{N_{R} \times N_{R}} .

3)基于单位下三角矩阵的特殊性，按照

的简化方法求取单位下三角矩阵B的逆。其中，I为单位矩阵。

4)根据L^-1＝B^-1G，得到所述下三角矩阵L的逆

步骤104，根据所述下三角矩阵L的逆

及所述正交矩阵Q，得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基。

本步骤中，可以根据下三角矩阵L的逆

及正交矩阵Q，得到

由于其中的各子矩阵

(k＝1，2，…，K)的列之间并不正交，因此

还不是

的零空间正交基，还需对其进行正交化，如施密特正交化(GSO)，得到

的正交基，即得到对应用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基。其中，

的维度为N_T×n_k。

或者，考虑Q为正交矩阵，即Q的列之间已经正交，因此本步骤中为了求取

的零空间正交基，可仅求出

的正交基

即可，即对

应用GSO算法求取

的正交基

相应地，本步骤中，可首先计算所述中各个子矩阵

(k＝1，2，…，K)的正交基

之后根据所述正交矩阵Q和所述正交基

得到任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基

步骤105，根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵。

本步骤中，根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵时，可采用多种实现形式。

例如，可从上述零空间正交基(如

)中选择任意n_k个列矢量作为用户k的线性预编码矩阵的列矢量。

又如，可利用

的零空间正交基(如

)和用户k的下行信道矩阵Hk构造用户k的零CCI的等效信道矩阵(如

)；对所述等效信道矩阵进行SVD分解，获取所述等效信道矩阵的右酉矩阵前n_k列；对用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基(如

)和其相应的等效信道矩阵的右酉矩阵前n_k列作相乘运算，将乘积的结果作为用户k的预编码矩阵。

再如，可利用

的零空间正交基(如

)和用户k的下行信道矩阵H_k构造用户k的零CCI的等效信道矩阵(如

)；对所述等效信道矩阵的共轭转置矩阵进行QR分解，得到正交矩阵Q1_k和上三角矩阵R1_k的乘积，获取所述正交矩阵Q1_k的前n_k列；对所述正交矩阵Q1_k的前n_k列和用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基(如)作相乘运算，将乘积的结果作为用户k的预编码矩阵。

步骤106，利用构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。

本步骤的具体处理过程可与现有技术中一致，此处不再赘述。

上面对本发明实施例中的BD预编码方法进行了详细描述，下面再对本发明实施例中的BD预编码装置进行详细描述。

参见图2，图2为本发明实施例中BD预编码装置的示例性结构图。与图1所示方法相对应，本发明实施例中的装置包括：总信道矩阵确定模块、QR分解模块、下三角矩阵求逆模块、零空间正交基确定模块、预编码矩阵构造模块和预编码处理模块。

其中，总信道矩阵确定模块用于根据系统中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵

QR分解模块用于对所述总的用户信道矩阵H_s的共轭转置矩阵进行QR分解，得到正交矩阵Q和上三角矩阵R的乘积，即

将所述H_s表示为下三角矩阵L和正交矩阵Q的共轭转置矩阵Q^H的乘积，即

其中，L为上三角矩阵R的共轭转置矩阵R^H。

其中，

的维度为N_R×n_k。

零空间正交基确定模块用于根据所述QR分解模块得到的正交矩阵Q和所述下三角矩阵求逆模块得到的

得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基。

预编码矩阵构造模块用于根据所述零空间正交基确定模块确定的各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵。

预编码处理模块用于利用所述预编码矩阵构造模块构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。

具体实现时，所述下三角矩阵求逆模块可以直接对下三角矩阵L进行求逆运算，得到下三角矩阵L的逆

或者，所述下三角矩阵求逆模块也可如图3所示，包括：第一构造子模块、第二构造子模块、第一求逆子模块和第二求逆子模块。

其中，第一构造子模块用于根据所述下三角矩阵L构造对角矩阵G，所述对角矩阵G的对角元素为所述下三角矩阵L对角元素的倒数。其中，G的维度为N_R×N_R。

第二构造子模块用于根据所述下三角矩阵L和所述对角矩阵G，构造单位下三角矩阵

第一求逆子模块用于按照公式

计算所述下三角矩阵B的逆。其中，I为单位矩阵。

第二求逆子模块用于根据L^-1＝B^-1G，得到所述下三角矩阵L的逆

其中，

的维度为N_R×n_k。

具体实现时，零空间正交基确定模块可以如图4所示，包括：第一计算子模块和第二计算子模块。

其中，第一计算子模块用于根据下三角矩阵L的逆

及正交矩阵Q，得到

第二计算子模块用于对

中的各子矩阵

(k＝1，2，…，K)进行正交化，如施密特正交化，得到的正交基，即得到对应用户k的干扰信道矩阵的零空间正交基。其中，

的维度为N_T×n_k。

或者，所述第一计算子模块用于计算所述下三角矩阵求逆模块得到的

中各个子矩阵

的正交基

第二计算子模块用于根据所述正交矩阵Q和所述正交基

得到任意用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基

其中，第一计算子模块可对所述

中的各个子矩阵

进行施密特正交化，以得到所述子矩阵

的正交基

具体实现时，所述预编码矩阵构造模块可从上述零空间正交基(如

)中选择任意n_k个列矢量作为用户k的线性预编码矩阵的列矢量。或者，所述预编码矩阵构造模块也可如图5所示，包括：等效信道矩阵构造子模块和预编码矩阵构造子模块。

其中，等效信道矩阵构造子模块用于利用任意用户k干扰信道矩阵

的零空间正交基(如

)及用户k的下行信道矩阵H_k构造用户k的零CCI的等效信道矩阵(如

)。

预编码矩阵构造子模块用于对所述等效信道矩阵(如

)进行SVD分解，获取所述等效信道矩阵的右酉矩阵前n_k列；对用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基(如

或者，所述预编码矩阵构造子模块也可用于对所述等效信道矩阵的共轭转置矩阵进行QR分解，得到正交矩阵Q1_k和上三角矩阵R1_k的乘积，获取所述正交矩阵Q1_k的前n_k列；对所述正交矩阵Q1_k的前n_k列和用户k的干扰信道矩阵

的零空间正交基(如

)作相乘运算，将乘积的结果作为用户k的预编码矩阵。

以上对本发明实施例中的BD预编码方法及装置进行了详细描述。本发明实施例中的技术方案可用于用户接收天线数和用户进行通信的数据流数相同的情况，也可用于用户接收天线数和用户进行通信的数据流数不相同的情况。对于不相同的情况，只需在接收端进行接收天线的合并处理即可。常用的接收天线处理技术有天线选择技术、MRC(maximum ratio combining)技术和QBC(quantization-based combining)技术。

本发明实施例中通过只对总的用户信道矩阵进行一次QR分解，无需对每个用户的干扰信道矩阵进行QR分解，从而降低了预编码过程中的计算复杂度，提高了预编码效率。

下面对本发明实施例中的BD预编码方案与现有技术中的BD预编码方案的复杂度及容量性能进行仿真比较。

图6为本发明实施例中的BD预编码方案与现有技术中的BD预编码方案的复杂度比较仿真图。如图6所示，传统的BD预编码方案的复杂度最高，基于QR分解的BD预编码方案的复杂度次之。而本发明实施例中的BD预编码方案与之相比较，有明显降低复杂度的性能优势。可以看出，即使在基站所服务的用户数不断增加的情况下，本发明实施例中的BD预编码方案在降低复杂度性能上仍具有明显的优势。

图7为在不同的信噪比条件下，本发明实施例中的BD预编码方案与现有技术中的BD预编码方案的容量性能比较仿真图。其中，仿真条件为：基站天线数为6，每个用户的天线数为2，用户数为3，信道模型建模为完美的单径瑞利信道。BS端信号发射功率为1。如图7所示，本发明实施例中的BD预编码方案和现有的BD预编码方案具有相同的系统容量性能。所以，使用本发明实施例中的技术方案进行线性预编码处理，在减少系统算法复杂度的同时，并没有对系统带来性能上的损失。

可见，本发明实施例中的技术方案在保证系统性能不受任何损失的情况，能有效的降低算法复杂度，这无疑能够降低基站侧、尤其能够降低用户端硬件配置的复杂度，此外也符合通信系统设计的原则。

本领域技术人员可以理解实施例中的装置中的模块可以按照实施例描述分布于实施例的装置中，也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的模块可以合并为一个模块，也可以进一步拆分成多个子模块。

本发明实施例中的部分步骤，可以利用软件实现，相应的软件程序可以存储在可读取的存储介质中，如光盘或硬盘等。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。