CN102833038A - 多小区多播mimo移动通信系统下行多业务协作预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种适用于多小区多播MIMO移动通信系统的下行多业务协作预编码方法。主要步骤如下：首先移动台利用导频信号进行信道估计，对各个基站到自身的下行信道进行估计，移动台端设置接收信号强度门限，向接收信号强度高于此门限值的基站反馈其下行信道矢量及移动台希望接收的业务序号；各个基站收到所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量及不同业务间的干扰系数；对不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化，最终得到不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量。多小区多播MIMO移动通信系统使用本发明提出的协作预编码方法可以有效地提升系统性能，降低不同业务间的干扰，并增强小区边缘用户的覆盖效果。

Description

多小区多播MIMO移动通信系统下行多业务协作预编码方法

技术领域

本发明涉及一种用于多小区多播MIMO移动通信系统的下行多业务协作预编码方法，属于移动通信领域。

背景技术

多播技术可以有效解决未来移动通信系统中多媒体等数据业务的传输问题，具有广阔的应用前景。但不同于以往的单播系统，基站以相同的功率向所有目标用户发送相同数据，使得大尺度衰落的影响无法得到补偿，因此小区边缘用户覆盖较差，并且小区内往往存在多种多播业务，不同业务通过多址方式进行区分，如OFDMA，SDMA等，多址方式的不同影响不同业务间的干扰系数。这就使得不同业务之间产生干扰，小区边缘用户由于干扰问题，性能进一步下降。而多播的目的是保证小区整体覆盖，因此需要考虑如何提高多小区多业务多播系统的整体覆盖及干扰性能。应用于单播系统的多小区联合处理可以对于单播系统的小区边缘用户的性能提升有很大帮助，因此考虑多播系统中多小区多业务的下行联合预编码处理问题。

近年来，大量学者研究了多小区多播MIMO移动通信系统中的下行多业务协作预编码问题。目前，提出的多播MIMO预编码方案主要有以下几个：

方案一是M.Jordan等人在如下文献中提出的：

M.Jordan,G.Xitao,and G.Ascheid，Multicell Multicast Beamforming withDelayed SNR Feedback，in Global Telecommunications Conference,2009GLOBECOM 2009.IEEE，2009，pp.1-6.

该方案考虑到SNR反馈存在时延，首先根据SNR的一些统计信息估计当前时刻的SNR，再对最差SNR用户进行优化；

方案二是G.Dartmann等人在如下文献中提出的：

G.Dartmann,G.Xitao,and G.Ascheid，Cooperative Beamforming with MultipleBase Station Assignment Based on Correlation Knowledge,in Vehicular

Technology Conference Fall(VTC 2010-Fail),2010 IEEE 72nd，2010,pp.1-5.该方案利用信道相关信息通过将问题松弛为半正定规划问题，利用半正定规划方法进行求解；

方案三是G.Dartmann等人在如下文献中提出的：

G.Dartmann,X.Gong，and G.Ascheid，Low complexity cooperative multicastbeamforming in multiuser multicell downlink networks,in Cognitive RadioOriented Wireless Networks and Communications(CROWNCOM),2011 SixthInternational ICST Conference on,2011,pp.370-374.

该方案提出每个基站均发送不同信号，满足各小区功率约束下最大化最小SINR，利用Lagrangian对偶性质，得到原问题的一个上界，并给出简单算法求解转化后的问题，与半正定松弛求解的结果类似。

由以上分析可知，适用于多小区多业务多播系统的下行联合预编码仍没有得到有效解决。

发明内容

本发明的目的在于，提出一种多小区多播MIMO移动通信系统下行多业务协作预编码方法，多小区多播MIMO移动通信系统使用本发明所提出的下行协作预编码方法可以有效的提高系统整体覆盖性能，降低不同业务之间的干扰，并且不同基站之间采用分布式协作，也即各个基站进行分别优化，降低了信令交互与数据共享的开销，更适用于实际系统。

为了实现以上目的，本发明提出一种适用于多小区多播MIMO移动通信系统的下行多业务协作预编码方法，该方法的具体步骤包括：

1）各基站发送下行导频信号，移动台利用导频信号对各个基站到自身的下行信道进行估计，移动台设置接收信号强度门限，向接收信号强度高于此门限值的基站反馈其下行信道矢量及移动台希望接收的业务序号;

2）基站获得所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量及不同业务间的干扰系数；

3）各基站分别对不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化，最终得到不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量。

有益效果：与现有技术方案相比，本发明提出的适用于多小区多播MIMO移动通信系统的下行多业务协作预编码方法通过循环迭代对不同业务的预编码及功率分配进行优化，计算复杂度大大降低。多小区多播MIMO移动通信系统使用本发明提出的协作预编码方法可以有效地提升系统性能，降低不同业务间的干扰，并增强小区边缘用户的覆盖效果。

附图说明

图1为本发明所提协作预编码方法流程图。

图2为本发明应用场景示意图。

图3为本发明所提协作预编码方法系统框图。

具体实施方式

1.方案实施典型场景举例：

本发明可用于基站配置了多个天线，移动台配置单天线的MIMO多播蜂窝系统，此外要求基站可以获得每个接收其信号强度高于一定门限移动台反馈的下行信道信息，应用场景示意图如图2所示。

2.本技术方案所应用设备

本发明所提出的方案，可以用于该系统的基站发送机模块中，本发明所提协作预编码方法系统框图如图3所示。

3.实施步骤：

a)基站设备的电路设计：对基站设备进行电路设计，提供专用芯片的运行环境。

b)专用芯片中的算法电路设计：在这一步中，将本发明所对应的算法与基站的其它算法一起，用该专用芯片所对应的硬件描述语言（如VHDL语言）描述。

c)将硬件描述语言所描述的专用芯片的结构固化到专用芯片之上。

d)将芯片安装到相应的基站设备电路板上，即可运行。

本发明具体实施例编码方法如下：

多小区多播MIMO移动通信系统下行多业务协作预编码方法，包括以下步骤：

1）各基站发送下行导频信号，移动台利用导频信号对各个基站到自身的下行信道进行估计，移动台设置接收信号强度门限，向接收信号强度高于此门限值的基站反馈其下行信道矢量及移动台希望接收的业务序号;

2）基站获得所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量及不同业务间的干扰系数；

3）各基站分别对不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化，最终得到不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量。

其中，所述步骤2）各个基站收到所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量，其中第m个基站收到的信道矢量反馈为

m＝1，…，M，k＝1，…，K，i＝1，…，

M表示区域内总的基站数，K表示发送的多播业务数，

表示第m个基站服务的第k组业务的用户数，包含小区外接收信号强度较大的用户；

表示区域内第m个基站与其服务的第k组业务的第i个用户之间的信道矢量，可以记作

其中N_t为单个基站发送天线数目，假设所有基站天线数目相同，

表示第m个基站第j根天线与该基站服务的第k组业务的第i移动台之间的信道衰落系数；

基站获得不同业务间的干扰系数

i＝1，…，K，j＝1，…，K，其中

表示第m个基站第i种业务对第j种业务的干扰系数，满足

当通过多址方式可以完全消除业务间干扰时

而当不同业务采用相同的时频资源进行发送时，

其中，所述步骤3）中不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化的步骤包括：

①设定迭代次数l＝0，最大迭代次数L，迭代终止条件ε＞0；

②设定初始波束赋形矢量为

k＝1，…，K，m＝1，…，M其中，

是指第m个小区下行第k组业务在第l次迭代时的波束赋形矢量；设定初始功率分配为等功率分配，即

其中P为单个基站总的发送功率，K表示发送的多播业务数，

表示第m个基站第l次迭代分配给第k种业务的功率，计算此时最差用户的SINR

${\mathrm{SINR}}_{\min }^l=\underset{k,i}{\min }\left\{\frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_{\mathrm{ki}}^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q^m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{w}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}\right\}$

其中，

为第m个基站第k种业务的噪声功率谱密度；

③迭代次数l：＝l+1，根据上一次迭代获得的波束赋形矢量进行不同业务之间的功率分配，计算不同业务的平均SINR为：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mk}}^l=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_k}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ki}}^m{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}$

其中，第m个基站第l次迭代分配给第k种业务的功率为

$P_{\mathrm{mk}}^l=P\×{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mk}}^l/\left(\underset{q=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mq}}^l}\right)$

④根据上一次迭代获得的功率分配方案，进行波束赋形矢量的优化，令

表示第m个基站第k种业务的等效信道矢量，将这个矢量作为一个虚拟用户，优化此时的信号泄漏噪声比SLNR

$\max \frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_k^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{P}_{\mathrm{mq}}^l{\left|h_q^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}$

$s.t.{\left|\right|{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mk}}^l\left|\right|}^2=1$

构造矩阵 $A_{\mathrm{mk}}^l={(\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{P}_{\mathrm{mq}}^l{\left(h_q^m\right)}^H{h}_q^m+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2{I}_{N_t})}^{-1}\left(P_{\mathrm{mk}}^l{\left(h_k^m\right)}^H{h}_k^m\right),$ 其中

表示维度为N_t的单位矩阵；对

进行SVD分解，得到

其中

为酉矩阵，

为对角阵对角线元素为

的特征值；将

记作

其中

表示矩阵

的第i列；第k组业务的最优波束赋形矢量表示为 $w_{\mathrm{mk}}^l=u_{\mathrm{mk}1}^l/\left|\right|u_{\mathrm{mk}1}^l\left|\right|;$

⑤计算所有用户中最差用户的SINR

${\mathrm{SINR}}_{\min }^l=\underset{k,i}{\min }\left\{\frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_{\mathrm{ki}}{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{w}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}\right\}$

⑥判断是否满足迭代终止条件，若

或者迭代次数l＞L，则终止迭代；否则转第③步，继续迭代。

Claims (3)

1.多小区多播MIMO移动通信系统下行多业务协作预编码方法，其特征在于，包括以下步骤：

1）各基站发送下行导频信号，移动台利用导频信号对各个基站到自身的下行信道进行估计，移动台设置接收信号强度门限，向接收信号强度高于此门限值的基站反馈其下行信道矢量及移动台希望接收的业务序号;

2）基站获得所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量及不同业务间的干扰系数；

3）各基站分别对不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化，最终得到不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量。

2.根据权利要求1所述的下行多业务协作预编码方法，其特征在于，所述步骤2）各个基站收到所有希望接收多播业务用户反馈的信道矢量，其中第m个基站收到的信道矢量反馈为

m＝1，…，M，k＝1，…，K，i＝1，…，

M表示区域内总的基站数，K表示发送的多播业务数，

表示第m个基站服务的第k组业务的用户数，包含小区外接收信号强度较大的用户；

表示区域内第m个基站与其服务的第k组业务的第i个用户之间的信道矢量，可以记作

其中N_t为单个基站发送天线数目，假设所有基站天线数目相同，表示第m个基站第j根天线与该基站服务的第k组业务的第i移动台之间的信道衰落系数；

基站获得不同业务间的干扰系数

i＝1，…，K，j＝1，…，K，其中

表示第m个基站第i种业务对第j种业务的干扰系数，满足

当通过多址方式可以完全消除业务间干扰时

而当不同业务采用相同的时频资源进行发送时，

3.根据权利要求2所述的下行多业务协作预编码方法，其特征在于，所述步骤3）中不同业务之间的功率分配及波束赋形矢量进行迭代优化的步骤包括：

①设定迭代次数l＝0，最大迭代次数L，迭代终止条件ε＞0；

②设定初始波束赋形矢量为

k＝1，…，K，m＝1，…，M

其中，

是指第m个小区下行第k组业务在第l次迭代时的波束赋形矢量；

设定初始功率分配为等功率分配，即其中P为单个基站总的发送功率，K表示发送的多播业务数，

表示第m个基站第l次迭代分配给第k种业务的功率，计算此时最差用户的SINR

${\mathrm{SINR}}_{\min }^l=\underset{k,i}{\min }\left\{\frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_{\mathrm{ki}}^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q^m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{w}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}\right\}$

其中，

为第m个基站第k种业务的噪声功率谱密度；

③迭代次数l：＝l+1，根据上一次迭代获得的波束赋形矢量进行不同业务之间的功率分配，计算不同业务的平均SINR为：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mk}}^l=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_k}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ki}}^m{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}$

其中，第m个基站第l次迭代分配给第k种业务的功率为

$P_{\mathrm{mk}}^l=P\×{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mk}}^l/\left(\underset{q=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{mq}}^l}\right)$

④根据上一次迭代获得的功率分配方案，进行波束赋形矢量的优化，令表示第m个基站第k种业务的等效信道矢量，将这个矢量作为一个虚拟用户，优化此时的信号泄漏噪声比SLNR

$\max \frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_k^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{P}_{\mathrm{mq}}^l{\left|h_q^m{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}$

$s.t.{\left|\right|{\mathrm{\ω}}_{\mathrm{mk}}^l\left|\right|}^2=1$

构造矩阵 $A_{\mathrm{mk}}^l={(\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{P}_{\mathrm{mq}}^l{\left(h_q^m\right)}^H{h}_q^m+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2{I}_{N_t})}^{-1}\left(P_{\mathrm{mk}}^l{\left(h_k^m\right)}^H{h}_k^m\right),$ 其中

表示维度为N_t的单位矩阵；对

进行SVD分解，得到

其中

为酉矩阵，

为对角阵对角线元素为

的特征值；将

记作

其中

表示矩阵

的第i列；第k组业务的最优波束赋形矢量表示为 $w_{\mathrm{mk}}^l=u_{\mathrm{mk}1}^l/\left|\right|u_{\mathrm{mk}1}^l\left|\right|;$

⑤计算所有用户中最差用户的SINR

${\mathrm{SINR}}_{\min }^l=\underset{k,i}{\min }\left\{\frac{P_{\mathrm{mk}}^l{\left|h_{\mathrm{ki}}{w}_{\mathrm{mk}}^l\right|}^2}{\underset{q=1,q\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_q}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{qk}}^m{\left|h_{\mathrm{qi}}^m{w}_{\mathrm{mq}}^l\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_{\mathrm{mk}}^2}\right\};$

⑥判断是否满足迭代终止条件，若

或者迭代次数l＞L，则终止迭代；否则转第③步，继续迭代。

Images