CN102957468B - 多输入输出系统mu-mimo用户配对实现方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了多输入多输出系统MU-MIMO用户配对实现方法，该方法包括：A，发送端从用户集合中选取反馈了最大CQI的用户，将选取的用户放入设定的配对用户集合；B，发送端对用户集合当前各个用户的信道矩阵分别作一次奇异值分解得到各个用户信道矩阵的零空间，以及对配对用户集合中用户的信道矩阵作一次奇异值分解得到该用户信道矩阵的零空间；C，发送端根据配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入配对用户集合中的用户并将确定的用户放入配对用户集合中；D，判断配对用户集合中用户的数量是否达到设定要求，是则结束配对，否则返回步骤C。

Description

多输入输出系统MU-MIMO用户配对实现方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术，特别涉及多输入多输出系统(MU-MIMO)用户配对实现方法。 

背景技术

无线通信中下行MU-MIMO在相同的时频资源上利用空间复用技术区分下行多个用户的数据，有效提高了系统的吞吐量，图1示出了下行MU-MIMO的下行数据传输示意图。其中，为消除空间复用产生的干扰，在发送端(eNB)采用预编码算法对用户数据进行预编码。目前较为常用的预编码算法包括迫零(Zero-Forcing)预编码算法和基于最大信漏噪比(Signal to Leakage and Noise Ratio)预编码算法。 

然而，下行MU-MIMO利用空间复用技术区分多个用户的数据时，需要各个用户的信道矩阵具有较好的正交性，以提高系统的整体性能。其中，根据无线通信传输的空间多样性，当用户处于不同的小区位置时具有不同的信道衰落特性，这导致了处于不同位置的多个用户的信道矩阵不同。如此，当下行MU-MIMO采用空间复用技术传输多个用户的数据时，如果多个用户的信道矩阵具有较大的相关特性，则在应用迫零预编码算法或者基于最大信漏噪比预编码算法时，将无法有效的消除各用户之间的干扰，从而影响整体系统的传输性能。为解决该问题，需要在eNB端进行用户配对选出最优的用户配对集合，图2示出了现有下行MU-MIMO基于配对算法进行的数据传输示意图。以迫零预编码算法为例，图2主要包括以下步骤： 

步骤201，基于容量最大化准则选取采用迫零预编码算法时的配对用户集合。 

步骤202，对各配对用户的数据进行处理，比如调制、加扰、层映射等。 

步骤203，将迫零预编码权向量乘上步骤202处理后的数据发送出去。 

其中，步骤201具体实现时可通过图2所示的流程实现。参见图3，图3为现有基于迫零预编码算法的用户配对流程图。本流程逐次选取用户，而不是一次选取所有用户，以此来降低算法复杂度，并且依据用户发送的SRS信号做信道估计得到信道矩阵和应用基于迫零预编码时使得系统容量最大化准则选取配对用户，主要包括以下流程： 

步骤301，eNB的高层调用一定数量的用户，并触发该被调用的用户发送SRS至eNB。 

步骤302，eNB依据各个用户发送的SRS估计出各个用户的信道矩阵。 

步骤303，eNB遍历用户集合Ω中所有用户，选取使系统容量最大化的用户作为第一个配对用户，并放入配对用户集合中。 

本步骤303中，eNB首先从用户集合Ω中选取使系统容量最大化的用户作为第一个配对用户。以用户集合Ω为Ω＝{1，2，…，M}为例，则选举的第一个配对用户记为s₁，其通过下式确定： 

$s_1=\underset{m\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \max }\log |I+\frac{1}{{\mathrm{\σ}}_n^2}{H}_m{H}_m^{*}|$

其中， 为噪声方差，H_m为第m个用户的信道矩阵， 为第m个用户的信道矩阵的共轭转置矩阵。 

步骤304，针对用户集合Ω中当前各用户，计算其与配对用户集合中的第一配对用户配对时的系统容量，选取使得系统容量最大化的用户，判断当前是否达到所要选取的用户数目，如果是，则停止，否则，按照步骤304类似的操作继续选取配对用户，直至达到所要选取的用户数目。 

其中，采用迫零预编码算法时，假如考虑到无能量注水，则用户与第一配对用户产生的系统容量可以用下式表示，： 

$G_{\mathrm{BD}}={\log }_2|I+\frac{{\mathrm{\Σ}}^2}{{\mathrm{\σ}}_n^2}|$

其中， $\mathrm{\Σ}=\left[\begin{array}{ccccccc}{\mathrm{\Σ}}_1& & & & & & \\ & & & & & & \\ & & .& & & & \\ & & & .& & & \\ & & & & .& & \\ & & & & & & \\ & & & & & & {\mathrm{\Σ}}_K\end{array}\right],$ K代表配对用户的数量，∑_k值为经过迫零预编码后各用户对应的特征值，其是通过对用户集合中当前所有用户进行迫零预编码操作得到。需要说明的是，当完成配对一定数量的用户之后，需要将配对过程中通过迫零预编码操作获得的预编码权向量和对应的特征值进行保存，以便在后续再进行预编码操作时可以直接提取，以降低整体系统的复杂性。目前R3.0平台中采用迫零预编码时只支持双用户单流传输，即每个用户采用单流传输，因此此时的∑_k为标量。 

步骤305，在配对完成后，应用迫零预编码计算获得的预编码权向量对各用户的数据做预编码操作，并将经过预编码后的数据发送出去。 

至此，完成图3所示的流程。 

从图3所示的流程可以看出，步骤303中需要遍历用户集合Ω中所有用户，并计算每一个用户对应的信道能量，这会导致计算复杂度增加，并且，当用户集合Ω中用户数较多，或者当信道矩阵维数较大时，都将导致选取第一个用户的计算开销过大。 

还有，步骤304中在选取第一个配对用户之后的用户比如第二个配对用户等用户时，将遍历用户集合Ω中剩余的所有用户，计算其中每个用户与第一个配对用户配对时的系统容量，该系统容量的计算依赖于∑，而该∑的取值为该每个用户与第一个配对用户的信道矩阵进行两次奇异值(SVD)分解得到。在具体算法实现时，多次奇异值分解会导致配对算法的计算复杂度很大。 

发明内容

本发明提供了多输入多输出系统MU-MIMO用户配对实现方法，以降低用户配对时的计算复杂度。 

本发明提供的技术方案包括： 

一种多输入多输出系统MU-MIMO用户配对实现方法，该方法包括： 

A，发送端从用户集合中选取出反馈了取值最大的信道质量指示符CQI的用户，将该选取的用户作为第一配对用户放入设定的配对用户集合中； 

B，发送端对所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵，分别作一次奇异值分解，得到当前各个用户信道矩阵的零空间；以及，发送端对所述配对用户集合中用户的信道矩阵作一次奇异值分解，得到该用户信道矩阵的零空间； 

C，发送端根据所述配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入所述配对用户集合中的用户，将确定的用户放入设定的配对用户集合中； 

D，判断所述配对用户集合中用户的数量是否达到设定要求，如果是，则结束配对，否则，返回步骤C。 

由以上技术方案可以看出，本发明中，发送端在选取第一个配对用户时，不再对用户集合中所有用户的系统能量进行计算，而是直接将反馈了CQI最大的用户作为第一配对用户，由于CQI表征了下行信道质量信息，影响着数据传输性能，而用户配对也是影响着数据传输性能，因此，完全可以将反馈了CQI最大的用户作为第一配对用户，这相比于现有技术通过对用户集合中所有用户的系统能量进行计算选取第一配对用户，大大减少了计算复杂度； 

进一步地，本发明中，在确定配对用户集合中除第一配对用户之外的用户时，不再依赖于该用户集合中当前每个用户与第一个配对用户的信道矩阵进行两次奇异值分解得到的∑，而是将所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵、以及所述配对用户集合中用户的信道矩阵均作一次奇异值分解，根据配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入所述配对用户集合中的用户，将确定的用户放入设定的配对用户集合中。比如，假设用户集合当前共有N个用户，依据现有技术，则要求2xN次奇异值分解，而本发明只需N次奇异值分解，这显然降低了计算复杂度。 

附图说明

图1示出了下行MU-MIMO的下行数据传输示意图； 

图2示出了现有下行MU-MIMO基于配对算法进行的数据传输示意图； 

图3为现有基于迫零预编码算法的用户配对流程图； 

图4为本发明实施例提供的流程图； 

图5为本发明实施例提供的步骤403实现流程图； 

图6至图8示出了采用本发明配对方法和未采用本发明配对方法两种情况下MU-MIMO在不同移动速度下的双用户单流吞吐量性能示意图； 

图9至图12为不同移动速度和不同调制方式下采用本发明配对方法和未采用本发明配对方法时MU-MIMO双用户单流BLER性能示意图。 

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述。 

本步骤提供的方法包括图4所示的流程： 

参见图4，图4为本发明实施例提供的流程图。如图4所示，该流程可包括以下步骤： 

步骤401，发送端从用户集合中选取出反馈了取值最大的CQI的用户，将该选取的用户作为第一配对用户放入设定的配对用户集合中。 

本步骤401中，发送端可为eNB，或者其他类似的设备，本发明并不具体限定。下面均以发送端为eNB为例进行描述。 

用户反馈给eNB的信息中包含下行信道的质量信息，即CQI信息，其中，该下行信道具体为该eNB至用户的下行信道。可以看出，CQI间接的表征了eNB与各用户的下行信道的质量状况，通常，用户反馈的CQI取值越大，表明eNB至该用户的下行信道质量越好，反之则表明至该用户的下行信道质量较差。其中，eNB至用户的下行信道的质量状况，会影响eNB向该用户传输数据的性能，其中，eNB至用户的下行信道的质量越好，eNB向该用 户传输数据的性能也就越好，反之，eNB至用户的下行信道的质量越差，eNB向该用户传输数据的性能也就越差。 

而MU-MIMO用户配对，也是基于数据传输性能的考虑，旨在提高数据传输性能，因此，结合上一段的描述，可以直接从用户集合中选取出反馈了取值最大的CQI的用户，将该选取的用户作为第一配对用户。这相比于现有技术选取第一配对用户的操作，大大降低了计算复杂度。 

其中，步骤401的选取可通过下式实现： 

$s_1=\underset{m\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \max }{\mathrm{CQI}}_m;$

S1为第一配对用户，CQI_m为第m个用户反馈的CQI，Ω为用户集合。 

步骤402，eNB对所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵，分别作一次奇异值分解，得到当前各个用户信道矩阵的零空间；以及，eNB对所述配对用户集合中用户的信道矩阵作一次奇异值分解，得到该用户信道矩阵的零空间。 

本步骤402中，得到用户信道矩阵零空间的奇异值分解与现有技术类似，不再赘述。 

另外，步骤402中，用户集合当前的各个用户为除被选取为第一配对用户的用户之外的其他用户。 

步骤403，eNB根据所述配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入所述配对用户集合中的用户，将确定的用户放入设定的配对用户集合中。 

步骤403具体实现时可包括图5所示的流程，下文进行了描述。 

步骤404，判断所述配对用户集合中用户的数量是否达到设定要求，如果是，则结束配对，否则，返回步骤403。

目前R3.0平台中采用迫零预编码时只支持双用户单流传输，优选地，本发明中，可设置该设定要求为配对用户集合中用户的数量为2。当然，也可根据其他实际情况设置该设定要求，本发明并不具体限定。 

参见图5，图5为本发明实施例提供的步骤403实现流程图。如图5所示，该流程可包括： 

步骤501，eNB根据所述配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵、该各个用户信道矩阵的零空间，计算该各个用户分别与所述配对用户集合中用户配对时的系统能量。 

如果所述配对用户集合当前仅存在步骤401选取的第一配对用户，则本步骤501可针对用户集合中当前每一用户，利用该用户的信道矩阵、信道矩阵的零空间和该第一配对用户的信道矩阵、该信道矩阵的零空间计算该用户与第一配对用户配对时的系统能量。其中，系统能量的计算公式为： 

${\left|\right|H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2.$

其中，H₁为第一配对用户的信道矩阵，为对第一配对用户的干扰用户的信道矩阵零空间，这里，第一配对用户的干扰用户为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的用户，记为第L个用户，H_L为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的第L个用户的信道矩阵，为该第L个用户的干扰用户的信道矩阵零空间，这里，第L个用户的干扰用户为第一配对用户。 

优选地，上述系统能量的计算公式还可进行具体分解，如下所示： 

${\left|\right|H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2=\mathrm{trace}\{\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right){\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right)}^{*}+\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right){\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right)}^{*}\}$

其中，trace为对角线元素求和，为的共轭转置矩阵， 为的共轭转置矩阵。 

上述是以配对用户集合当前仅存在步骤401选取的第一配对用户为例，配对用户集合当前存在多个配对用户的原理类似，不再赘述。 

步骤502，选取取值最大的系统能量，从所述用户集合当前各个用户中选取出计算该选取的系统能量所采用的用户，将该选取出的用户确定为用于放入所述配对用户集合中的用户，放入设定的配对用户集合中。 

基于上述系统能量的计算公式，则本步骤502可通过下式确定用于放入所述配对用户集合中的用户： 

$\begin{array}{c}{s}_L=\underset{L\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \max }({\left|\right|H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\left|\right|}_F^2)\\ =\underset{L\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \max }\left(\mathrm{trace}\right\{\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right){\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right)}^{*}+\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right){\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right)}^{*}\left\}\right)\end{array}$

其中，s_L为第L个用户，Ω为用户集合，trace为对角线元素求和，H₁为第一配对用户的信道矩阵，为对第一配对用户的干扰用户的信道矩阵零空间，这里，第一配对用户的干扰用户为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的用户，为第L个用户，H_L为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的第L个用户的信道矩阵，为该第L个用户的干扰用户的信道矩阵零空间，这里，第L个用户的干扰用户为第一配对用户，为 的共轭转置矩阵，为的共轭转置矩阵。 

假如本步骤502中，用户集合中第M个用户的信道矩阵和信道矩阵的零空间与配对用户集合中用户的信道矩阵和信道矩阵的零空间进行系统能量计算时得到的系统能量最大，则本步骤502可将第M个用户确定为用于放入所述配对用户集合中的用户。 

需要说明的是，上述的H₁、H_l可通过下式表示： 

${\tilde{H}}_1=H_L={\tilde{U}}_1{\widetilde{\mathrm{\Σ}}}_1{\left[{\tilde{V}}_1^{\left(1\right)}{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right]}^{*}\text{,}$

其中，为第一配对用户的干扰用户的信道矩阵，这里，第一配对用户的干扰用户为第L个用户，均为奇异值； 

${\tilde{H}}_L=H_1={\tilde{U}}_L{\widetilde{\mathrm{\Σ}}}_L{\left[{\tilde{V}}_L^{\left(1\right)}{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right]}^{*}\text{;}$

其中，为第L个用户的干扰用户的信道矩阵，这里，第L个用户的干扰用户为第一个配对用户，为奇异值。 

通常，在采用预编码算法比如迫零预编码算法时，为了有效的消除用户之间的干扰，在选取某一用户比如用户1的预编码矩阵时，将该用户1的干扰用户的信道矩阵零空间作为预编码矩阵的左乘因子，具体为： 

${\tilde{H}}_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}={\tilde{U}}_1{\widetilde{\mathrm{\Σ}}}_1{\left[{\tilde{V}}_1^{\left(1\right)}{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right]}^{*}\text{\×}{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}$

${\tilde{H}}_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}={\tilde{U}}_L{\widetilde{\mathrm{\Σ}}}_L{\left[{\tilde{V}}_L^{\left(1\right)}{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right]}^{*}\text{\×}{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}$

这样能够保证预编码之后的该用户1的数据在传输时将不会被干扰用户接收到。然而，当两个用户的信道矩阵具有较好的相关性时，此举将导致预编码后目标用户的信道能量也有较大的损失。也就是说，如果将导致 $H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\≈0,H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\≈0.$

而本步骤502中，选取系统能量取值最大的用户，这样，能够避免上述问题，并使得该选取的用户与配对用户集合中的用户具有较好的正交性，，提高数据传输性能。 

至此，完成图5的描述。通过图5所示的流程，能够计算出多个配对用户。 

优选地，本发明中，在结束配对之后，进一步包括： 

分别计算所述配对用户集合中用户的预编码权向量，将各个用户的预编码权向量和该各个用户的数据相乘，发送计算结果。 

还有，本发明中，为验证本发明提供的方法，可基于吞吐量和块错误率(BLER)对本发明方法进行仿真，仿真参数如表1所示： 

表1 

基于表1所示的参数，图6至图8示出了采用本发明配对方法和未采用本发明配对方法两种情况下MU-MIMO在不同移动速度下的双用户单流的吞吐量性能，通过图6至图8可以看出，相比于未采用配对方法，采用本发明配对方法时MU-MIMO在不同移动速度下的双用户单流的吞吐量性能有较大的性能增益。 

基于表1所示的参数，图9至图12为不同移动速度和不同调制方式下，采用本发明配对方法和未采用本发明配对方法时MU-MIMO双用户单流的BLER性能比较，通过图9至图12可以看出，相比于未采用配对方法时，采用本发明配对方法时MU-MIMO的BLER性能有较大的提升。 

至此，完成本发明的描述。 

由以上技术方案可以看出，本发明中，发送端在选取第一个配对用户时，不再对用户集合中所有用户的系统能量进行计算，而是直接将反馈了CQI最大的用户作为第一配对用户，由于CQI表征了下行信道质量信息，影响着数据传输性能，而用户配对也是影响着数据传输性能，因此，完全可以将反馈了CQI最大的用户作为第一配对用户，这相比于现有技术通过对用户集合中所有用户的系统能量进行计算选取第一配对用户，大大减少了计算复杂度； 

进一步地，本发明中，在确定配对用户集合中除第一配对用户之外的用户时，不再依赖于该用户集合中当前每个用户与第一个配对用户的信道矩阵进行两次奇异值分解得到的∑，而是将所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵、以及所述配对用户集合中用户的信道矩阵均作一次奇异值分解，根据配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入所述配对用户集合中的用户，将确定的用户放入设定的配对用户集合中。比如，假设用户集合当前共有N个用户，依据现有技术，则要求2xN次奇异值分解，而本发明只需N次奇异值分解，这显然降低了计算复杂度。 

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 (4)

1.一种多输入多输出系统MU-MIMO用户配对实现方法，其特征在于，该方法包括：

A，发送端从用户集合中选取出反馈了取值最大的信道质量指示符CQI的用户，将该选取的用户作为第一配对用户放入设定的配对用户集合中；

B，发送端对所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵，分别作一次奇异值分解，得到当前各个用户信道矩阵的零空间；以及，发送端对所述配对用户集合中用户的信道矩阵作一次奇异值分解，得到该用户信道矩阵的零空间；

C，发送端根据所述配对用户集合中用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述用户集合中当前各个用户的信道矩阵和该各个信道矩阵的零空间，确定出用于放入所述配对用户集合中的用户，将确定的用户放入设定的配对用户集合中；其中，步骤C具体包括：

C1，利用所述用户集合中各个用户的信道矩阵和该信道矩阵的零空间，以及所述配对用户集合中用户的信道矩阵和信道矩阵的零空间计算该各个用户分别与所述配对用户集合中用户配对时的系统能量；

C2，选取取值最大的系统能量，从所述用户集合当前各个用户中选取出计算该选取的系统能量所采用的用户，将该选取出的用户确定为用于放入所述配对用户集合中的用户，将该确定的用户放入设定的配对用户集合中；

D，发送端判断所述配对用户集合中用户的数量是否达到设定要求，如果是，则结束配对，否则，返回步骤C。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述设定要求为配对用户集合中用户的数量为2，步骤C确定的用户作为第二个配对用户；

步骤C2通过下式实现：

$s_L=\underset{L\∈\mathrm{\Ω}}{\arg \max }\left(\mathrm{trace}\right\{\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right){\left(H_1{\tilde{V}}_1^{\left(0\right)}\right)}^{*}+\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right){\left(H_L{\tilde{V}}_L^{\left(0\right)}\right)}^{*})\left\}\right);$

其中，s_L为第L个用户，Ω为用户集合，trace为对角线元素求和，H₁为第一配对用户的信道矩阵，为对第一配对用户的干扰用户的信道矩阵零空间，其中，第一配对用户的干扰用户为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的用户，为第L个用户，H_L为所述用户集合中当前与第一配对用户进行配对的第L个用户的信道矩阵，为该第L个用户的干扰用户的信道矩阵零空间，其中，第L个用户的干扰用户为第一配对用户，为的共轭转置矩阵，为的共轭转置矩阵。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在结束配对后该方法进一步包括：

分别计算所述配对用户集合中用户的预编码权向量，将各个用户的预编码权向量和该各个用户的数据相乘，发送计算结果。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在结束配对后进一步包括：

计算实现了用户配对方法的MU-MIMO在不同移动速度下的双用户单流的吞吐量性能、在不同移动速度和不同调制方式下的块错误率BLER性能。