CN102710395B - 基于联合波束赋形的协同传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于联合波束赋形的协同传输方法，其步骤为：(1)全向信道估计；(2)产生定向波束；(3)定向信道估计；(4)交换信息；(5)产生虚拟波束；(6)传输数据；(7)收端解码。本发明可以在发送节点受尺寸、硬件以及复杂度限制的条件下，获取MIMO系统所带来的阵列增益、复用增益或分集增益，可以在不增加带宽和功率的前提下大幅度提高系统吞吐量，实现宽带传输的目标，并且在发送节点功率受限的前提下，可以降低发送功率，提高传输距离，实现低功耗、远距离的传输目标。

Description

基于联合波束赋形的协同传输方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及一种基于联合波束赋形的协同传输方法，该方法可以实现无线通信系统的高效能传输，达到低功耗、远距离和宽带传输的目的。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)系统通过在收发端配置多天线，可获得空间分集或复用增益，显著地提高系统的抗衰落能力或频谱效率。MIMO波束赋形也称为MIMO预编码技术，可利用信道状态信息在发送端对发送符号进行预处理，以提高系统容量或降低系统误码率。预编码算法主要包括：基于信道奇异值分解和基于信道几何均值分解的预编码算法等。为了充分发挥MIMO系统的技术优势，发送端天线之间要求相互独立，即：相邻天线单元之间的距离要大于相干距离。在某些通信场景下，发送端受尺寸、硬件和复杂度等众多限制，很难配置多根相互独立的天线，即MIMO天线。为了获取MIMO系统的空间分集增益或复用增益，人们提出协同传输(也称为协同MIMO、分布式MIMO或虚拟MIMO)技术。此时，利用分布式空时编码技术，发送端之间相互协作，构成虚拟MIMO系统。

此外，基于阵列天线也可以实现波束赋形。阵列天线由多个辐射源组成，相邻辐射源之间具有强相关性。阵列天线波束赋形的原理是：通过调节各辐射源的幅度和相位，将无线电信号导向指定的方向，产生空间指向性波束，使得天线主波束对准期望用户方向，旁瓣或零陷对准干扰用户方向，可获得阵列增益。阵列天线波束赋形算法主要包括：基于波达方向估计的波束成形算法和特征波束成形算法等。

联合波束赋形技术将MIMO预编码技术和阵列天线波束赋形技术有效结合，可以同时获取多天线系统带来的分集增益、复用增益和阵列增益，提高通信链路的可靠性和频谱利用率。

中兴通讯股份有限公司的专利申请“一种波达角估计和波束赋形的方法”(专利申请号：200610074201.1，公开号：1917396)，提出了一种波达角估计和波束赋形的方法，包括对子帧重复以下步骤：根据各用户在各个天线上的信道估计，计算各用户的天线阵列信道估计的协方差矩阵；在天线阵列的覆盖角度范围内，计算各用户对应的上行链路接收功率瞬时值和接收功率递归平均值；搜索各用户对应的上行链路接收功率递归平均值的最大值，并据此生成该用户的下行链路波束赋形权值，实现波束赋形；计算各用户相邻子帧波达角估计的波动值；利用各用户DOA估计的波动值，根据接收功率遗忘因子的上、下调整门限，自适应调整对应的遗忘因子。该专利申请存在的不足是，该方法仅能获取天线阵列所带来的阵列增益，其可降低发送功率，提高功率效率和通信距离，但是并不能大幅度的提高数据传输速率。

高通股份有限公司的专利申请“具有空间预编码的MIMO传输”(专利申请号：200880103511.9，公开号：CN101843062A)公开了一种用于在无线通信系统中发送MIMO传输的技术。该设计发射机向接收机发送第一基准信号。接收机基于第一基准信号并根据选择准则来选择预编码基准。接收机估计接收机处的噪声和干扰，并基于预编码矩阵和所估计的噪声和干扰来确定信道质量指示符(CQI)或调制和编码方案(MCS)信息。接收机向发射机发送CQI或MCS信息和第二基准信号。发射机基于第二基准信号并根据与接收机所使用的相同的选择准则来选择预编码矩阵。发射机在随后基于从接收机获得的CQI或MCS信息以及发射机选择的预编码矩阵来向接收机发送MIMO传输。该专利申请存在的不足是，该MIMO传输技术虽然可以获取MIMO系统带来的复用增益，提高数据传输速率，实现宽带传输，但是如果在发射机尺寸、硬件和复杂度受限的情况下，该MIMO传输技术则无法实施。

发明内容

本发明的目的在于克服上述已有技术的不足，提出一种基于联合波束赋形的协同传输方法，以实现低功耗、远距离和宽带传输的目标。协同传输技术可以形成虚拟MIMO系统，解决发送端受尺寸、硬件以及复杂度等限制的条件下无法配置MIMO天线的难题，阵列天线波束赋形技术可以实现低功耗和远距离的传输目标，MIMO预编码技术可以实现宽带传输的目标。

本发明实现的基本思路是：首先，各发送节点相互协作，利用分布式空时编码技术，构建虚拟MIMO系统，实现协同传输；然后，利用阵列天线，通过阵列天线波束赋形技术，产生指向接收节点的定向波束；最后，在定向波束的基础上，利用MIMO预编码技术，在发送节点和接收节点之间产生一组独立正交的空间虚拟波束。

为实现上述目的，本发明实现步骤如下：

(1)全向信道估计

系统中各发送节点采用基于训练序列的信道估计技术获取该发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，依据各发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，通信系统通过自适应中继选择方法，选择一组发送节点作为协同中继节点，构成虚拟MIMO系统。

(2)产生定向波束

各协同中继节点利用其与接收节点之间的全向信道状态信息，采用阵列天线波束赋形方法，产生指向接收节点的定向波束，协同中继节点与接收节点之间的全向信道转化为定向信道。

(3)定向信道估计

协同中继节点采用基于训练序列的信道估计技术对步骤(2)产生的定向信道进行估计，得到定向信道状态信息。

(4)交换信息

4a)各协同中继节点将自己发送的数据和各协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息传送给其它协同中继节点；

4b)各协同中继节点接收其它协同中继节点传送的数据和其它协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息。

(5)产生虚拟波束

采用MIMO预编码技术，各协同中继节点产生自身的预编码矩阵，通信系统得到中继节点与接收节点之间一组独立正交的空间虚拟波束。

(6)传输数据

各协同中继节点将自身的预编码矩阵对发送的数据加权，通过阵列天线传送加权后的数据给接收节点。

(7)收端解码

接收节点将协同中继节点发送的数据接收并解码，恢复出原始数据信息。

本发明与现有技术相比具有以下优点：

第一、由于本发明采用协同传输技术，克服了现有技术在发送节点受尺寸、硬件以及复杂度限制的前提下，无法获取MIMO系统所带来的阵列增益、复用增益和分集增益的缺点，使得本发明可以在不增加带宽和功率的前提下大幅度提高系统吞吐量，实现宽带传输的目标。

第二、由于本发明采用阵列天线波束赋形技术，克服了现有技术在发送节点功率受限的前提下，无法满足低功耗、远距离传输要求的缺点，使得本发明可以降低发送功率，提高传输距离，实现低功耗、远距离的传输目标。

附图说明

图1为本发明的流程图；

图2为本发明的系统框图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

参照附图2本发明实施例的系统框图，系统中有两个协同中继节点，分别为Tx1和Tx2，一个接收节点Rx，S₁为Tx1发送给Rx的数据，S₂为Tx2发送给Rx的数据。Tx1和Tx2部署阵列天线，Rx部署MIMO天线。

参照附图1对本发明实现的具体步骤进行具体描述。

步骤1，全向信道估计。

系统中各发送节点采用基于训练序列的信道估计技术获取该发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，依据各发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，通信系统通过自适应中继选择方法，选择一组发送节点作为协同中继节点，构成虚拟MIMO系统。

信道估计技术包括在FDD和TDD传输方式下的信道估计。FDD系统的信道估计需要反馈链路，TDD系统通过上下行信道的互易性，系统中各发送节点利用上行信道参数估计下行信道状态信息，因此TDD系统不需要专有的反馈链路。

阵列天线波束赋形的实现需要精确的信道状态信息，信道状态信息的准确性将直接影响定向波束产生的精确性，进而影响系统整体的性能。信道估计就是通过某种算法估计出实际信道的径数和径的系数，以此可识别每副发送天线和接收天线之间的信道冲激响应。

本发明实施例采用基于训练序列的信道估计算法，系统中各发送节点向接收节点发送已知的训练序列，接收节点利用该已知的训练序列，采用基于最小二乘LS或最小均方误差MMSE信道估计方法，得到接收节点与各发送节点之间的初始全向信道状态信息并且通过上行反馈链路将该初始全向信道状态信息反馈给对应发送节点，当发送有用的信息数据时，各发送节点利用初始的全向信道估计结果进行一次判决更新，得到实时全向信道状态信息，用h_k表示该全向信道状态信息。其中，h_k表示协同中继节点Tx_k到接收节点Rx的全向信道状态信息。

系统利用自适应中继选择方法选择一组发送节点作为协同中继节点，形成虚拟MIMO系统。首先初始化中继节点集合，然后从中继节点集合中选择信噪比最大的中继节点并从中继节点集合中减去该信噪比最大的中继节点，最后根据合并后的输出信噪比γ判断中继选择是否结束，若γ≥γ_th，中继选择结束，若γ＜γ_th，则继续从中继节点集合中选择中继节点，其中γ_th为门限值，该门限值根据传输业务类型而设定。本实施例选出Tx1和Tx2作为协同中继节点。

步骤2，产生定向波束。

各协同中继节点利用其与接收节点之间的全向信道状态信息，采用阵列天线波束赋形方法，产生指向接收节点的定向波束，协同中继节点与接收节点之间的全向信道转化为定向信道。

协同中继节点Tx1和Tx2利用其与目标用户之间的全向信道状态信息，采用阵列天线波束赋形方法，分别产生Tx1和Tx2到接收节点Rx之间的定向波束。阵列天线波束赋形方法可采用现有技术中常用的特征波束成形方法和基于波达方向估计的波束赋形方法。本发明实施例中协同中继节点Tx1和Tx2通过步骤1所获取的全向信道状态信息，采用特征波束成形方法产生指向接收节点Rx的定向波束。

特征波束成形是一种阵列天线波束赋形技术，其具体的实现方式为协同中继节点Tx1和Tx2对各自阵列信道响应的相关矩阵，按照下列公式进行特征值分解：

$C_k=E\{h_k,h_k^H\}=V_k{\mathrm{\Λ}}_k{V}_k^H=\underset{i=1}{\overset{M_k}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{i,k}{V}_{i,k}{V}_{i,k}^H$

其中，C_k为协同中继节点Tx_k到接收节点Rx的信道响应相关矩阵，h_k为协同中继节点Tx_k到接收节点Rx的全向信道状态信息，V_i，k为第i特征值对应的特征向量，λ_i，k按照降序排列，则V_1，k为最大特征值所对应的特征向量，M_k为协作中继节点Tx_k部署的阵列天线的阵元个数。本发明的实施例k＝1，2；(·)^H代表共轭转置。

用最大特征值所对应的特征向量V_1，k对相对应的协同中继节点Tx_k的阵列天线进行加权，则可产生协同中继节点Tx_k指向接收节点Rx的定向波束。

步骤3，定向信道估计。

协同中继节点采用基于训练序列的信道估计技术对步骤(2)产生的定向信道进行估计，得到定向信道状态信息。

协同中继节点Tx1和Tx2采用信道估计技术对已完成阵列天线波束赋形后的定向信道进行估计，得到其与接收节点Rx之间的定向信道状态信息。

本发明实施例采用基于训练序列的信道估计算法，协同中继节点Tx1和Tx2向接收节点Rx发送已知的训练序列，接收节点Rx利用该已知的训练序列，采用基于最小二乘LS或最小均方误差MMSE信道估计方法，在接收节点Rx处进行初始定向信道估计并且通过上行反馈链路将该初始定向信道状态信息反馈给对应的Tx1和Tx2，当发送有用的信息数据时，协同中继节点Tx1和Tx2利用初始的定向信道估计结果进行一次判决更新，得到实时定向信道状态信息h_Tx1-＞Rx和h_Tx2-＞Rx。其中，h_Tx1-＞Rx表示协同中继节点Tx1与接收节点Rx之间的定向信道状态信息，h_Tx2-＞Rx表示协同中继节点Tx2与接收节点Rx之间的定向信道状态信息。

步骤4，交换信息。

4a)各协同中继节点将自己发送的数据和各协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息传送给其它协同中继节点；

4b)各协同中继节点接收其它协同中继节点传送的数据和其它协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息；

本发明的实施例中Tx1将发送给接收节点Rx的数据S₁和Tx2发送给Rx的数据s₂进行无差错交换，并且Tx1将其与接收节点Rx之间的定向信道状态信息h_Tx1-＞Rx和Tx2与接收节点Rx之间的定向信道状态信息h_Tx2-＞Rx进行无差错交换。做完此操作后，协同中继节点Tx1和Tx2完全已知彼此发送给接收节点Rx的数据和彼此到接收节点Rx的定向信道状态信息。

步骤5，产生虚拟波束。

采用MIMO预编码技术，各协同中继节点产生自身的预编码矩阵，通信系统得到中继节点与接收节点之间一组独立正交的空间虚拟波束。

MIMO预编码方法可采用现有技术中常用的奇异值分解方法和几何均值分解方法。本发明实施例中协同中继节点对所获取的定向信道状态信息，采用奇异值分解进行MIMO预编码。协同信道矩阵H＝[h_Tx1-＞Rx，h_Tx2-＞Rx]，H的奇异值分解如下：

H＝UΣV^H

其中，H为协同信道矩阵，h_Tx1-＞Rx为协同中继节点Tx1与接收节点Rx之间的定向信道状态信息，h_Tx2-＞Rx为协同中继节点Tx2与接收节点Rx之间的定向信道状态信息，V和U是酉矩阵，∑是由奇异值组成的对角矩阵，V^H是V的Hermitian(复数共轭转置)矩阵。酉矩阵的定义为

V^HV＝W^H＝I

∑的对角值为非负值，并且降序排列。

本发明实施例采用SVD计算V矩阵的原因是，在线性接收机的情况下它可以达到最大似然的性能，从而大大简化了接收机的设计。

步骤6，传输数据。

各协同中继节点将自身的预编码矩阵对发送的数据加权，通过阵列天线传送加权后的数据给接收节点。

协同中继节点Tx1将自身的预编码矩阵V(1，：)对发送的数据[S₁，S₂]^T加权，得到V(1，：)*[S₁，S₂]^T，通过Tx1的阵列天线发送V(1，：)*[S₁，S₂]^T给接收节点Rx，协同中继节点Tx2将自身的预编码矩阵V(2，：)对发送数据[S₁，S₂]^T加权，得到V(2，：)*[S₁，S₂]^T，通过Tx2的阵列天线发送V(2，：)*[S₁，S₂]^T给接收节点Rx，其中V(i，：)表示矩阵V的第i行，T表示向量转置。

步骤7，收端解码。

接收节点将协同中继节点发送的数据接收并解码，恢复出原始数据信息。

接收节点Rx在已知协同信道矩阵H的前提下，将协同中继节点Tx1和Tx2发送的数据接收并进行准确地解码，恢复出原始数据信息S₁和S₂。

在理想情况下，用以描述接收节点Rx收到的信号Y可以通过将HV替换成UΣ来改写。改写后的公式如下：

Y＝HVS+Z

＝UΣS+Z

其中，H＝[h_Tx1-＞Rx，h_Tx2-＞Rx]，V＝[V^T(1，：)，V^T(2，：)]^T，S＝[S₁，S₂]^T，Z为噪声。

接收节点Rx的一个常用方法是用U*来过滤接收到的信号Y，即

$R=U^{*}Y=U^{*}\mathrm{U\ΣS}+U^{*}Z=\mathrm{\ΣS}+\tilde{Z}$

其中，R为U*过滤Y后的数据，Y为接收节点Rx收到的原始数据，U*为U的共轭转置，由于U是酉矩阵，噪声矩阵Z的属性被U过滤后保持不变，在被U过滤后，就可以使用一个标准的ZF或MMSE接收。这种做法要求系统的协同中继节点Tx1和Tx2以及接收节点Rx都必需拥有相同的SVD信息。协同中继节点Tx1和Tx2需要V矩阵的信息，而接收节点Rx需要U矩阵的信息。此外，接收节点应该知道当使用U矩阵过滤时，协同中继节点Tx1和Tx2确实使用相应的V矩阵进行波束赋形。经证明，如果接收节点采用ZF接收，则用U矩阵过滤接收到的信号并不是必需的。在不使用U矩阵过滤的情况下，U矩阵被融合到ZF的逆矩阵中。由于U是酉矩阵，故对U通过ZF进行矩阵求逆等价于一个Hermitian操作，从而噪声能量并没有得到增强。

Claims (5)

1.一种基于联合波束赋形的协同传输方法，包括步骤如下：

(1)全向信道估计

系统中各发送节点采用基于训练序列的信道估计方法获取该发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，依据各发送节点到接收节点之间的全向信道状态信息，通信系统通过自适应中继选择方法，选择一组发送节点作为协同中继节点，构成虚拟MIMO系统；

(2)产生定向波束

各协同中继节点利用其与接收节点之间的全向信道状态信息，采用阵列天线波束赋形方法，产生指向接收节点的定向波束，协同中继节点与接收节点之间的全向信道转化为定向信道；

(3)定向信道估计

协同中继节点采用基于训练序列的信道估计方法对步骤(2)产生的定向信道进行估计，得到定向信道状态信息；

(4)交换信息

4a)各协同中继节点将自己发送的数据和各协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息传送给其它协同中继节点；

4b)各协同中继节点接收其它协同中继节点传送的数据和其它协同中继节点与接收节点之间的定向信道状态信息；

(5)产生虚拟波束

采用MIMO预编码技术，各协同中继节点产生自身的预编码矩阵，通信系统得到中继节点与接收节点之间一组独立正交的空间虚拟波束；

(6)传输数据

各协同中继节点将自身的预编码矩阵对发送的数据加权，通过阵列天线传送加权后的数据给接收节点；

(7)收端解码

接收节点将协同中继节点发送的数据接收并解码，恢复出原始数据信息。

2.根据权利要求1所述的基于联合波束赋形的协同传输方法，其特征在于，步骤(1)和步骤(3)中所述的基于训练序列的信道估计方法可采用基于最小二乘LS或最小均方误差MMSE信道估计方法。

3.根据权利要求1所述的基于联合波束赋形的协同传输方法，其特征在于，步骤(1)中所述的自适应中继选择方法是：首先初始化中继节点集合，然后从中继节点集合中选择信噪比最大的中继节点并从中继节点集合中减去该信噪比最大的中继节点，最后根据合并后的输出信噪比γ判断中继选择是否结束，若γ≥γ_th，中继选择结束，若γ＜γ_th，则继续从中继节点集合中选择中继节点，其中γ_th为门限值，该门限值根据传输业务类型而设定。

4.根据权利要求1所述的基于联合波束赋形的协同传输方法，其特征在于，步骤(2)中所述的阵列天线波束赋形方法采用特征波束成形方法或基于波达方向估计的波束成形方法。

5.根据权利要求1所述的基于联合波束赋形的协同传输方法，其特征在于，所述步骤(5)中的MIMO预编码技术采用奇异值分解方法或几何均值分解方法。