CN102891711B - 多点协作场景下的用户选择方法 - Google Patents

Abstract

本发明是一种多点协作场景下的用户选择方法，该方法基于ZF(ZeroForcing)预编码方式，同时考虑小区内干扰和小区间干扰，进行多用户MIMO的用户选择。考虑到小区边缘用户受到其它小区的干扰比较严重，算法先考虑小区间干扰，然后考虑小区内干扰。协作基站根据用户反馈的信道状态信息，通过所提出的用户选择策略，使得小区边缘得到调度的用户服务信号质量尽量最优以及干扰尽可能最小化。根据提出的用户选择方法选择用户，配合预编码方式，可以有效地降低小区间干扰和小区内干扰，因而可以显著提高小区边缘用户的系统性能。

Description

多点协作场景下的用户选择方法

技术领域

本发明涉及LTE系统中多点协作(CoMP)场景下的MU-MIMO(多用户多天线)的用户选择问题，属于无线通信中的干扰协调技术领域。

背景技术

LTE(Long Term Evolution)是3G技术的长期演进。为了满足用户的各种业务需求、提高用户数据速率，LTE系统主要引入了OFDM(Orthogonal FrequencyDivision Multiple access)技术和MIMO(Multiple Input Multiple Output)等关键技术。由于采用了OFDM技术，小区内各用户在频域上的正交性使得小区内的用户间干扰得以消除。MIMO技术在提高系统容量、干扰协调方面扮演中十分重要的角色。CoMP技术是LTE系统中一大类技术的统称，主要是为了解决小区边缘的用户受到相对严重干扰的问题。CoMP相对传统的单小区处理方式，提现了协作处理的概念。协作过程涉及信息与数据的交互，复杂度以及协作的效果因具体不同的算法而已。

在CoMP中，在交互用户信道状态信息的基础上，可以在干扰上作一定的协调，以较小的代价提升小区边缘用户的性能。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提出一种多点协作场景下的用户选择方法，协作基站根据用户反馈的信道状态信息，通过所提出的用户选择策略，使得小区边缘得到调度的用户服务信号质量尽量最优以及干扰尽可能最小化。根据提出的用户选择方法选择用户，配合预编码方式，可以有效地降低小区间干扰和小区内干扰，因而可以显著提高小区边缘用户的系统性能。

技术方案：本发明基于ZF(Zero Forcing)预编码方式，同时考虑小区内干扰和小区间干扰，进行多用户MIMO的用户选择。考虑到小区边缘用户受到其它小区的干扰比较严重，算法先考虑小区间干扰，然后考虑小区内干扰。

本发明的多点协作场景下的用户选择方法，其特征在于该用户选择方法包括以下步骤：

1.)确定需要消除的干扰方向：这里确定要消除的干扰方向是指确定需要着重消除哪个小区对哪个小区服务用户的干扰，最终确定的结果为环形结构，即(1->2,2->3,3->1)或者(1->3,3->2,2->1)；其中(1->2,2->3,3->1)表示消除的干扰为小区1对小区2服务用户的干扰，小区2对小区3服务用户的干扰，小区3对小区1服务用户的干扰，

2.)确定每个小区第一个用户的候选集合：小区本身服务用户按照信道矩阵的Frobenius范数(也称欧几里得范数)大小按从大到小排序，取前30％的用户作为第一个用户的候选集合；

3.)确定每个小区的第一个用户：假设使用第一步中的(1->2,2->3,3->1)策略，那么最终需要确定的用户满足的条件，假设最终h_i,j表示基站i到用户j的信道矩阵，那么三个小区最终确定的第一个用户表示为如下的三元组：

$(x,y,z)=\underset{x\∈X,y\∈Y,z\∈Z}{\arg \min }\mathrm{sum}\{\mathrm{PM}(h_{1,x},h_{1,y}),\mathrm{PM}(h_{2,y},h_{2,z}),\mathrm{PM}(h_{3,z},h_{3,x})\}$

PM函数如下定义：

$\mathrm{PM}(h_1,h_2)=\frac{\left|h_1{\left(h_2\right)}^{*}\right|}{\left|\right|h_1\left|\right|\left|\right|h_2\left|\right|}$

其中X，Y，Z分别表示各小区的第二步中产生的候选用户索引集合；

4.)确定每个小区剩余用户的候选用户：以1->2为例，小区2产生的候选用户集合为C₂，C₂可以用下式表示：

C₂＝{k∈U₂|PM(h_1,y,h_2,k)＞γ}

其中PM函数同步骤3，γ是一个0到1之间的门限值，可由运行商根据网络运行情况自己决定。

5.)确定每个小区的剩余用户：经过上述步骤，三个小区分别产生了C₁、C₂和C₃，对于C_i，i∈{1,2,3}，利用施密特正交化过程，产生剩余的N_t-1个用户；N_t表示基站发射天线的数目；令u_i,1表示第小区i选择的第一个用户，小区i确定剩余用户的具体过程如下：

Step1)初始化：

小区i第一个用户的服务信道阵为假设小区i需要消除对小区j服务用户的干扰，那么小区i对小区j第一个用户的干扰信道阵为执行下列过程：

$g_{(i,0)}=h_{{i,u}_{i,1}}$

$g_{(i,1)}=h_{{i,u}_{j,1}}(I-\frac{g_{(i,1)}^{*}{g}_{(i,1)}}{{\left|\right|g_{(i,1)}\left|\right|}^2})$

S_i←{u_i,1}

Step2)第m个用户的选择，m≥2：

Step2-1)：对于任何用户k∈C_i,执行施密特过程得到h_i,k在{g_(i,0),…,g_(i,m-1)}张成的正交空间上的正交分量：

$g_{i,k}=h_{i,k}(I-\underset{j=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{g_{(i,j)}^{*}{g}_{(i,j)}}{{\left|\right|g_{(i,j)}\left|\right|}^2}),k\∈C_i$

Step2-2)按照下面的过程选择m^th个用户：

$u_{i,m}=\arg \underset{k\∈C_i}{\max }\left|\right|g_{i,k}\left|\right|$

$g_{(i,m)}=g_{{i,u}_{i,m}}$

S_i←S_i∪{u_i,m}

C_i←C_i-{u_i,m}

Step2-3)如果|S_i|＜N_t-1，从step2开始继续执行，否则退出算法过程。

有益效果：本发明针对LTE系统CoMP下的多用户MIMO，给出了较优的用户选择方法。利用该方法，小区边缘用户的干扰情况将得到明显地干扰，对提高小区边缘用户的性能有比较好的效果。

该方法对小区边缘用户的性能提升有如下作用：

1)小区边缘用户受到来自邻居小区的的强干扰，用户选择过程中将干扰方向尽量限制在一个方向上，利用波束赋形方式有效地消除或者削弱了小区间干扰。

2)用户选择过程中利用到施密特正交化过程，这样在多用户MIMO中利用ZF的波束赋形方式显著消除了用户间干扰。

3)在小区剩余用户的候选集合确定过程中，正交性度量的门限γ的大小可以在一定程度上调节消除小区间干扰和消除小区内干扰的优先程度，并且在一定程度上影响SUS过程的问题输入规模，进而影响整个用户选择过程的复杂度。

附图说明

图1是LTE系统典型的系统模型示意图。

具体实施方式

1网络模型与假设

考虑图1所示的LTE系统典型的系统模型。协作小区集合的3个小区受到外圈两圈的干扰。需要协作的小区边缘用户位于3个小区结合处。以图1中圆圈的圆心为基点，左下方的小区索引号为1，右方的小区索引号为2，左上方的小区索引号为3。

●协作用户的界定

对于任何属于协作小区b，其中b∈{1,2,3}的用户k，满足以下条件，则被界定为协作用户

1)、用户k接收到的最大的接收信号(RSRP)来自于协作小区中的任意一个，并记其RSRP为RSRP_serv

2)、用户k接收其它小区中最大接收信号RSRP来自小区c，c∈{n:n∈{1,2,3}\{b}},令为RSRP_inter

3)、RSRP_serv-RSRP_inter≤3dB。

用户k接收到信号表示为：

$\begin{array}{c}{y}_{b,k}=\sqrt{\mathrm{\ρ}}{h}_{b,k}{w}_{b,k}{x}_{b,k}+\sqrt{\mathrm{\ρ}}{h}_{b,k}\underset{j\≠k}{\mathrm{\Σ}}{w}_{b,j}{x}_{b,j}\\ +\sqrt{\mathrm{\ρ}}\underset{c\∈C}{\mathrm{\Σ}}{h}_{c,k}^I\underset{l\∈U_c}{\mathrm{\Σ}}{w}_{c,l}^I{x}_{c,l}^I+n_{b,k}\end{array}---\left(1\right)$

其中C＝{1,2,3}\{b},U_c＝{1,…,K}表示小区c里的用户。其中(1)式第2项表示用户间干扰(IUI,Inter-User Interference),第3项表示小区间干扰(ICI,Inter-Cell Interference)。h_b,k表示基站b到用户k的信道矩阵，其余类似。w_b,k是基站b对用户k的预编码矩阵，其余类似。x_b,k表示基站b发送给用户k的信号，余皆同理。

2用户选择方法

用户选择方法考虑到几个有用的度量。

两个信道矩阵h₁和h₂正交性度量以式(2)来表征：

$\mathrm{PM}(h_1,h_2)=\frac{\left|h_1{\left(h_2\right)}^{*}\right|}{\left|\right|h_1\left|\right|\left|\right|h_2\left|\right|}---\left(2\right)$

PM(h₁,h₂)的值在0～1之间，越是靠近0表示信道矩阵h₁和h₂越是正交，越是接近1表示信道矩阵h₁和h₂越是平行。

信道阵H的Frobenius范数如下定义：

${\left|\right|H\left|\right|}_F=\sqrt{\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\underset{j}{\mathrm{\Σ}}{\left|\right|H_{\mathrm{ij}}\left|\right|}^2}---\left(3\right)$

Frobenius范数越大，那么信道增益也相对较大，反之信道增益则相对较小。

用户选择方法包括以下步骤：

(1)确定需要消除的干扰方向。这里确定要消除的干扰方向是指确定需要着重消除哪个小区对哪个小区服务用户的干扰。最终确定的结果为环形结构，即(1->2,2->3,3->1)或者(1->3,3->2,2->1)。其中(1->2,2->3,3->1)表示消除的干扰为小区1对小区2服务用户的干扰，小区2对小区3服务用户的干扰，小区3对小区1服务用户的干扰。

(2)确定每个小区第一个用户的候选集合。小区本身服务用户按照信道矩阵的Frobenius范数大小按从大到小排序，取前30％的用户作为第一个用户的候选集合。

(3)确定每个小区的第一个用户。假设使用第一步中的(1->2,2->3,3->1)策略，那么最终需要确定的用户满足一定的条件，假设最终h_i,j表示基站i到用户j的信道矩阵，那么三个小区最终确定的第一个用户表示为如下的三元组：

$(x,y,z)=\underset{x\∈X,y\∈Y,z\∈Z}{\arg \min }\mathrm{sum}\{\mathrm{PM}(h_{1,x},h_{1,y}),\mathrm{PM}(h_{2,y},h_{2,z}),\mathrm{PM}(h_{3,z},h_{3,x})\}---\left(4\right)$

其中X，Y，Z分别表示各小区的第二步中产生的候选用户索引集合。

(4)确定每个小区剩余用户的候选用户。以1->2为例，小区2产生的候选用户集合为C₂，C₂可以用式(5)表示：

C₂＝{k∈U₂|PM(h_1,y,h_2,k)＞γ}   (5)

(5)确定每个小区的剩余用户。经过上述步骤，三个小区分别产生了C₁、C₂和C₃。对于C_i，i∈{1,2,3}，利用施密特正交化过程，产生剩余的N_t-1个用户。N_t表示基站发射天线的数目。令u_i,1表示第i小区选择的第一个用户。小区i确定剩余用户的具体过程如下：

Step1)初始化：

小区i第一个用户的服务信道阵为假设小区i需要消除对小区j服务用户的干扰，那么小区i对小区j第一个用户的干扰信道阵为执行下列过程：

$g_{(i,0)}=h_{{i,u}_{i,1}}$

$g_{(i,1)}=h_{{i,u}_{j,1}}(I-\frac{g_{(i,1)}^{*}{g}_{(i,1)}}{{\left|\right|g_{(i,1)}\left|\right|}^2})---\left(6\right)$

S_i←{u_i,1}

Step2)第m个用户的选择(m≥2)：

Step2-1)：对于任何用户k∈C_i,执行施密特过程得到h_i,k在{g_(i,0),…,g_(i,m-1)}张成的正交空间上的正交分量：

$g_{i,k}=h_{i,k}(I-\underset{j=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{g_{(i,j)}^{*}{g}_{(i,j)}}{{\left|\right|g_{(i,j)}\left|\right|}^2}),k\∈C_i---\left(7\right)$

Step2-2)按照下面的过程选择m^th个用户：

$u_{i,m}=\arg \underset{k\∈C_i}{\max }\left|\right|g_{i,k}\left|\right|$

$g_{(i,m)}=g_{{i,u}_{i,m}}---\left(8\right)$

S_i←S_i∪{u_i,m}

C_i←C_i-{u_i,m}

Step2-3)如果|S_i|＜N_t-1，从step2开始继续执行，否则退出算法过程。

3用户选择方法的实现

本发明的多用户MIMO用户选择方法是在CoMP协作小区集合内协作完成的，并且每个基站共享部分用户信道状态信息，在协作过程中，有些基站作为用户选择的主基站，有些基站作为用户选择的辅助基站。每次执行过程，将首先为每一个基站选择第一个用户，第一个用户在正交性度量上表现最优，并且信道矩阵的范数值也较优。在此基础上，以第一个用户为基准，为把剩余用户的可选对象限制在一定集合以内，每个小区在各自的候选用户集合内使用施密特正交化过程逐步迭代，确定剩下的用户。主要过程可以归纳为以下步骤：

步骤一：在三小区inter-cell的CoMP小区集合内，确定小区用户选择的协作策略，即(1->2,2->3,3->1)或其他策略等等，根据不同的基站发射功率和干扰严重程度，可以优先考虑消除产生高干扰的源小区对其他小区的干扰。

步骤二：每个基小区手机在CoMP协作小区集合内的所有用户的信道状态信息，每个小区参照算法描述中的正交性度量最后的条件进行第一个用户选择。选择过程是一个搜索最优解的过程，实际的搜索过程可以在性能最优以及复杂度尽量低之间作一定折中。每个小区选择完第一个用户之后，向其他协作小区反馈选择到的第一个用户的用户索引。

步骤三：第一个用户确定之后，根据步骤一中的策略，为每一个小区确定剩余用户的候选用户集合。小区的剩余用户候选集合是按照小区内剩余用户信道阵与协作小区对首选用户的信道阵这两者之间的正交性度量小于门限值来确定的。

步骤四：每个小区在剩余用户的候选集合确定之后，将逐步执行施密特正交化过程，进行用户选择，这个过程能尽可能地保证用户间正交，并且用户信道矩阵范数值较优。

在每个调度时隙中，协作小区集合都将执行上述的协作用户选择过程，上述过程既可以三个小区基站分担执行，也可以让三个基站中的一个做统一执行后在交互反馈结果，也可以单独在三个基站之外的基站执行，这取决与基站处理的能力、实现难易以及运营成本方面的优化考虑。

本发明中的用户选择方法具体实施步骤为：

(1)协作小区集合中每个小区测量接收信号强度RSRP，根据边缘用户满足的条件(如前面协作用户界定的三个条件)确定边缘用户，在边缘用户确定以后，边缘用户反馈其受到周边基站的干扰情况，为协作小区集合制定小区协作策略提供信息。优先消除高干扰源小区对其它小区的干扰。

(2)确定协作策略以后三个小区联合确定首选用户，首选用户根据正交性度量最优化的条件在首选用户候选集合中执行搜索过程，使用户组合满足式(4)的条件。

(3)由步骤(1)和步骤(2)中确定小区协作策略和首选用户，为每个小区剩余用户确定候选集合，使得候选集合满足式(5)的条件。

(4)每个小区在第步骤(3)确定的候选集合中利用施密特正交化过程执行用户选择过程，以确定每个小区所要服务的剩余用户，小区发射天线数目限制剩余用户的数目。

(5)每个小区最终将得到本身服务用户的索引，利用协作基站的信息反馈，得到邻区的首选用户索引，将这些服务用户的信道阵和对邻区首选用户的干扰信道阵组成联合信道阵，进行迫零(ZF)预编码以消除对邻居小区的干扰以及用户间干扰。

Claims (1)

1.一种多点协作场景下的用户选择方法，其特征在于该用户选择方法包括以下步骤：

1.)确定需要消除的干扰方向：这里确定要消除的干扰方向是指确定需要着重消除哪个小区对哪个小区服务用户的干扰，最终确定的结果为环形结构，即(1->2,2->3,3->1)或者(1->3,3->2,2->1)；其中(1->2,2->3,3->1)表示消除的干扰为小区1对小区2服务用户的干扰，小区2对小区3服务用户的干扰，小区3对小区1服务用户的干扰，

2.)确定每个小区第一个用户的候选集合：小区本身服务用户按照信道矩阵的欧几里得Frobenius范数大小按从大到小排序，取前30％的用户作为第一个用户的候选集合；

3.)确定每个小区的第一个用户：假设使用第一步中的(1->2,2->3,3->1)策略，那么最终需要确定的用户满足的条件，假设最终h_i,j表示基站i到用户j的信道矩阵，那么三个小区最终确定的第一个用户表示为如下的三元组：

$(x,y,z)=\underset{x\∈X,y\∈Y,z\∈Z}{\arg \min }\mathrm{sum}\{\mathrm{PM}(h_{1,x},h_{1,y}),\mathrm{PM}(h_{2,y},h_{2,z}),\mathrm{PM}(h_{3,z},h_{3,x})\}$

其中X，Y，Z分别表示各小区的第二步中产生的候选用户索引集合，PM函数如下定义：

$\mathrm{PM}(h_1,h_2)=\frac{\left|h_1{\left(h_2\right)}^{*}\right|}{\left|\right|h_1\left|\right|\left|\right|h_2\left|\right|}$

4.)确定每个小区剩余用户的候选用户：以1->2为例，小区2产生的候选用户集合为C₂，C₂可以用下式表示：

$C_2=\{k\∈U_2|\mathrm{PM}(h_{1,y},h_{2,k})>\mathrm{\γ}\}$

h₁和h₂是两个信道矩阵，γ是一个0到1之间的门限值，可由运行商根据网络运行情况自己决定，

U₂表示小区2的MIMO系统所支持的用户集合，C₁和C₃分别表示小区1和小区3的候选用户集合，C_i根据U_i求得，i∈{1,2,3}，即C_i是U_i的子集，S_i表示小区i当前时隙最终选择服务的用户集合，

5.)确定每个小区的剩余用户：经过上述步骤，三个小区分别产生了C₁、C₂和C₃，对于C_i，i∈{1,2,3}，利用施密特正交化过程，产生剩余的N_t-1个用户；N_t表示基站发射天线的数目；令u_i,1表示第小区i选择的第一个用户，小区i确定剩余用户的具体过程如下：Step1)初始化：

小区i第一个用户的服务信道阵为假设小区i需要消除对小区j服务用户的干扰，那么小区i对小区j第一个用户的干扰信道阵为执行下列过程：

$g_{(i,0)}=h_{{i,u}_{i,1}}$

$g_{(i,1)}=h_{{i,u}_{j,1}}(I-\frac{\stackrel{*}{g_{(i,1)}}{g}_{(i,1)}}{{\left|\right|g_{(i,1)}\left|\right|}^2})$

S_i←{u_i,1}

Step2)第m个用户的选择，m≥2：

Step2-1)：对于任何用户k∈C_i,执行施密特过程得到h_i,k在{g_(i,0),…,g_(i,m-1)}张成的正交空间上的正交分量：

$g_{i,k}=h_{i,k}(I-\underset{j=0}{\overset{m-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\stackrel{*}{g_{(i,j)}}{g}_{(i,j)}}{{\left|\right|g_{(i,j)}\left|\right|}^2}),k\∈C_i$

Step2-2)按照下面的过程选择m^th个用户：

$u_{i,m}=\underset{k\∈C_i}{\arg \max }\left|\right|g_{i,k}\left|\right|$

$g_{(i,m)}=g_{{i,u}_{i,m}}$

S_i←S_i∪{u_i,m}

C_i←C_i-{u_i,m}

Step2-3)如果|S_i|＜N_t-1，从step2开始继续执行，否则退出算法过程。