CN103199963B - 一种基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法，特征是利用矩阵分块计算思想，通过联合三角化分解算法迭代构造出适合单发射基站和两接收用户的物理层多播无线场景的块对角预编码矩阵。与现有的联合三角化分解算法相比，本发明方法不仅可以降低块对角预编码矩阵用于数据传输时参与计算的浮点乘法次数，同时可以获得更良好的系统误码性能，适合系统中收发天线规模较大及频率选择性衰落无线通信信道环境，便于在采用多输入多输出传输技术的新一代宽带无线和移动通信系统中实施。

Description

一种基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法

技术领域

本发明属于多输入多输出(MIMO)宽带无线和移动通信物理层关键技术领域，具体涉及适用于采用填零数据块传输形式的新型单载波宽带无线和移动通信系统或正交频分复用(OFDM)传输形式的新型多载波宽带无线和移动通信系统在物理层多播场景中传输多路独立数据流的MIMO预编码方法。

背景技术

如何利用无线通信网络发展多媒体多播业务，是新一代宽带无线和移动通信系统普遍关注的现实问题。相比于单输入单输出(SISO)传输方式，在新一代宽带无线和移动通信系统中引入多天线传输技术可以显著提高系统容量，增强数据传输的可靠性。物理层多播场景与其他无线通信场景的主要区别在于基站端传输公共信息而非私有信息给所有多播用户，从而用户间并不存在相互干扰。在发送信号功率受限的情况下，基站端如何发挥多天线传输能力，提升MIMO多播链路的传输速率，是当前MIMO传输技术研究中备受关注的热点问题。已有研究多采用秩-1发送波束赋形技术在多播链路中实现单路数据流传输，然而这种做法无法充分利用收发天线提供的空间自由度。若欲获得MIMO多播链路的最大传输速率，则必须在发送端引入可支持多路独立数据流传输的预编码方法。在《第48届阿勒敦通信、控制与计算年会》(48^thAnnualAllertonConferenceonCommunication,Control,andComputing,Monticello,Illinois,2010,pp.102–106)“分解MIMO广播信道”(DecomposingtheMIMObroadcastchannel)一文中提出的一种采用联合三角化分解实现的适合两用户MIMO多播高斯信道的酉预编码算法，结合串行干扰抵消接收机，可获得较传统秩-1发送波束赋形算法更大的多播传输速率，其本质上可认为是一种多播多流波束赋形算法。

然而，随着高速数据业务的推进发展，传输带宽和数据传输速率需求不断提升，使得采用单载波传输的MIMO系统必然面对宽带信道引入的频率选择性衰落特性的影响。若仍在MIMO多播频率选择性衰落信道中采用联合三角化分解算法，则必然会带来两方面弊端：一方面，在MIMO多播频率选择性衰落信道中，信道矩阵的维度不再仅仅决定于收发天线数，而是同时决定于多径信道的有效路径数，即信道矩阵的维度相比于MIMO多播高斯信道将被扩展数倍，这将导致基站端通过信道矩阵分解计算获得酉预编码矩阵所需的计算开销大增，同时，高维酉预编码矩阵在信号发送过程中直接参与的浮点乘法次数也将极大提高，进一步增加基站端的计算复杂度；另一方面，即使采用基于码本的预编码方法，由于酉预编码矩阵维度过高，用于码本的量化比特数也较多，从而增加了系统的反馈开销。鉴于上述原因，当MIMO多播系统收发天线数较多，特别是面对MIMO频率选择性衰落信道时，现有方法难以以较低的计算复杂度和较少的系统反馈开销实现有效的多播多数据流传输，无法满足新型宽带无线和移动通信系统的需求，迫切需要设计具有高性能低复杂度特征的多播多流预编码方法。

发明内容

本发明的目的是提出一种基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法，以提高包含一个发射基站和两个接收用户在内的物理层多播链路的传输性能，改善在MIMO频率选择性衰落信道中采用现有联合三角化分解算法所存在的运算复杂度高、反馈开销大，不利于实施的问题。

本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法，设多播场景中包含一个发射基站和两个接收用户，用户编号i＝1,2，其中基站配置M根发射天线，接收用户配置N_i根接收天线，基站通过KM×KM维块对角预编码矩阵F将M×1维数据块x_u经信道阶数为L的用户信道发送给接收用户，数据块编号u＝1,2,...,K，数据块长度K由基站设定，用户i的(K+L)N_i×KM维信道矩阵H_i在基站端已知；其特征在于具体操作步骤为：

第一步：基站初始设定分块矩阵的维度b_j和分块矩阵数B，且满足维度关系式分块矩阵编号j可以从集合{1,2,...,B}中选取数值，初始值设为1；初始设定用户1待分解矩阵为用户1信道矩阵H₁，用户2待分解矩阵为用户2信道矩阵H₂；

第二步：从用户1待分解矩阵和用户2待分解矩阵中分别提取前b_j列所有矩阵元素，重新构成(K+L)N₁×b_j维用户1第j分块矩阵H_1；j和(K+L)N₂×b_j维用户2第j分块矩阵H_2；j，将剩余的所有其他矩阵元素重新构成维用户1第j分块余矩阵和维用户2第j分块余矩阵

第三步：利用联合三角化分解算法对用户1第j分块矩阵H_1；j和用户2信道第j分块矩阵H_2；j进行联合分解，获得用户1第j分块矩阵分解表达式和用户2第j分块矩阵分解表达式其中用户1第j分块半酉矩阵Q_1；j和用户2第j分块半酉矩阵Q_2；j维度分别是(K+L)N₁×b_j和(K+L)N₂×b_j，而用户1第j分块上三角矩阵L_1；j、用户2第j分块上三角矩阵L_2；j以及第j分块酉矩阵P_j维度均为b_j×b_j，上标符号“*”表示共轭转置；

第四步：根据用户1第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户1第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户1待分解矩阵同时，根据用户2第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户2第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户2待分解矩阵

第五步：将分块矩阵编号j更新替换为j+1，然后判断分块矩阵编号关系式j＞B是否成立：若该式不成立，则返回第二步重复上述步骤；若该式成立，则以块对角矩阵的形式输出块对角预编码矩阵F＝diag(P₁,P₂,...,P_B)，该块对角预编码矩阵用于传输数据块x_k，其中diag(·)表示将括号内元素依次沿对角线放置以构造出对角矩阵。

本发明利用矩阵分块计算思想，通过联合三角化分解算法迭代构造出适合单发射基站和两接收用户的物理层多播无线场景的块对角预编码矩阵。从信息论观点看，当接收端采用串行干扰抵消接收机时，本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法可获得与联合三角化分解算法相同的系统传输速率。当分块矩阵数B＝1时，本发明方法退化为联合三角化分解算法；然而当分块矩阵数B＞1时，相比于联合三角化分解算法，本发明方法通过矩阵分块操作，将分解所得的上三角矩阵的对角线元素限定在较小的数值分布范围内，从而增强了最差子信道增益，有效改善了各接收用户的误码性能。在计算复杂度方面，本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法相比于现有的联合三角化分解算法可节约分块矩阵数B倍浮点乘法次数，有利于降低在实际系统中应用的计算开销，同时可以获得更良好的系统误码性能，适合系统中收发天线规模较大及频率选择性衰落无线通信信道环境，便于在采用多输入多输出传输技术的新一代宽带无线和移动通信系统中实施。

附图说明

图1为采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法获取预编码矩阵的流程原理框图。

图2为将本发明方法应用在实施例2时的误码率与数据块长度关系曲线。

图3为将本发明方法应用在实施例2时的误码率与信噪比关系曲线。

具体实施方式

实施例1：块对角预编码矩阵构造方法

本实施例围绕包含一个发射基站和两个接收用户的物理层多播无线场景，以基站采用基于单载波的填零块数据传输情形为例，具体说明采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法的操作过程。

本实施例中设基站配置发射天线数M＝2，用户1接收天线数N₁＝2，用户2接收天线数N₂＝2，基站设定数据块长度K＝4，信道阶数L＝1且基站已知两用户信道矩阵分别是

$H_1=\left[\begin{array}{cccc}{H}_1^0& 0& 0& 0\\ H_1^1& H_1^0& 0& 0\\ 0& H_1^1& H_1^0& 0\\ 0& 0& H_1^1& H_1^0\\ 0& 0& 0& H_1^1\end{array}\right],$ $H_2=\left[\begin{array}{cccc}{H}_2^0& 0& 0& 0\\ H_2^1& H_2^0& 0& 0\\ 0& H_2^1& H_2^0& 0\\ 0& 0& H_2^1& H_2^0\\ 0& 0& 0& H_2^1\end{array}\right],$

其中

$H_1^0=\left[\begin{array}{cc}-0.1248+0.5596i& -0.9419-1.6475i\\ -1.0247+0.2358i& 0.2767+0.3194i\end{array}\right],$ $H_1^1=\left[\begin{array}{cc}-0.0921+0.1299i& -0.3367+0.6095i\\ -0.9629+0.3218i& -0.6001-0.2368i\end{array}\right],$

$H_2^0=\left[\begin{array}{cc}0.3909+0.7347i& -0.7903+0.8914i\\ 0.4668-0.0480i& -0.1380-0.1539i\end{array}\right],$ $H_2^1=\left[\begin{array}{cc}-0.2143+0.0163i& 0.0363+0.5841i\\ 1.0797+0.3302i& -0.1483+0.4421i\end{array}\right].$

图1给出了采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法获取预编码矩阵的流程原理框图。

本实施例中基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法的具体操作步骤如下：

参数初始化步骤A1：基站初始设定分块矩阵的维度b_j＝2和分块矩阵数B＝4，初始化分块矩阵编号j＝1，分别设定用户1待分解矩阵为用户1信道矩阵H₁，用户2待分解矩阵为用户2信道矩阵H₂；

矩阵分割步骤A2：从用户1待分解矩阵和用户2待分解矩阵中分别提取前b_j列所有矩阵元素，重新构成(K+L)N₁×b_j维用户1第j分块矩阵H_1；j和(K+L)N₁×b_j10×2维用户2第j分块矩阵H_2；j；在j＝1时有10×2维用户1第1分块矩阵H_1；1和10×2维用户2第1分块矩阵H_2；1：

$H_{1;1}={\[H_1^0,H_1^1,0,0,0\]}^T,$ $H_{2;1}={\[H_2^0,H_2^1,0,0,0\]}^T,$

其中符号“T”表示矩阵转秩操作；再将剩余的所有其他矩阵元素重新构成 $(K+L)N_1\×(KM-{\mathrm{\Σ}}_{l=1}^j{b}_l)$ 维用户1第j分块余矩阵和 $(K+L)N_2\×(KM-{\mathrm{\Σ}}_{l=1}^j{b}_l)$ 维用户2第j分块余矩阵在j＝1时有10×6维用户1第1分块余矩阵和10×6维用户2第1分块余矩阵

${\hat{H}}_{1;1}={\left[\begin{array}{ccccc}0& H_1^0& H_1^1& 0& 0\\ 0& 0& H_1^0& H_1^1& 0\\ 0& 0& 0& H_1^0& H_1^1\end{array}\right]}^T,$ ${\hat{H}}_{2;1}={\left[\begin{array}{ccccc}0& H_2^0& H_2^1& 0& 0\\ 0& 0& H_2^0& H_2^1& 0\\ 0& 0& 0& H_2^0& H_2^1\end{array}\right]}^T;$

联合块三角化分解步骤A3：利用联合三角化分解算法对用户1第j分块矩阵H_1；j和用户2信道第j分块矩阵H_2；j进行联合分解，获得用户1第j分块矩阵分解表达式和用户2第j分块矩阵分解表达式其中用户1第j分块半酉矩阵Q_1；j和用户2第j分块半酉矩阵Q_2；j维度分别是(K+L)N₁×b_j和(K+L)N₂×b_j，而用户1第j分块上三角矩阵L_1；j、用户2第j分块上三角矩阵L_2；j以及第j分块酉矩阵P_j维度均为b_j×b_j，上标符号“*”表示共轭转置；在j＝1时用户1第1分块矩阵分解表达式和用户2第1分块矩阵分解表达式分别为：

其中10×2维用户1第1分块半酉矩阵Q_1；1和用户2第1分块半酉矩阵Q_2；1分别为：

$Q_{1;1}={\left[\begin{array}{ccccc}-0.3421-0.4499i& 0.6978-0.0328i& 0.1033+0.1074i& 0.4107-0.0403i& 0\\ 0.6926+0.0492i& 0.1101-0.2286i& -0.0546-0.3254i& 0.4930-0.3188i& 0\end{array}\right]}^T,$

$Q_{2;1}={\left[\begin{array}{ccccc}-0.2125-0.1954i& -0.4421-0.0248i& 0.3179+0.1570i& -0.7354-0.2324i& 0\\ -0.1664-0.7769i& 0.2296+0.1361i& -0.3667-0.3842i& -0.1223-0.0202i& 0\end{array}\right]}^T,$

而2×2维用户1第1分块上三角矩阵L_1；1、用户2第1分块上三角矩阵L_2；1以及第1分块酉矩阵P₁分别为：

$L_{1;1}=\left[\begin{array}{cc}1.6168& -0.2965+0.5347i\\ 0& 2.0454\end{array}\right],$ $L_{2;1}=\left[\begin{array}{cc}1.1577& 0.7899+0.3828i\\ 0& 1.4646\end{array}\right],$

$P_1=\left[\begin{array}{cc}-0.9016-0.1358i& -0.4108\\ 0.3037-0.2766i& -0.5751+0.7075i\end{array}\right];$

更新余矩阵步骤A4：根据用户1第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户1第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户1待分解矩阵在j＝1时用户1待分解矩阵将被更新为10×6维用户1第1分块更新余矩阵即：

其中

$M_1^0=\left[\begin{array}{cc}0.3213-0.1032i& 0.4108+0.2427i\\ -0.5217+0.1038i& 0.0435-0.0822i\end{array}\right],$ $M_1^1=\left[\begin{array}{cc}-0.0213-0.3264i& -0.4101-0.0662i\\ -0.8916+1.4324i& 0.0290-0.4662i\end{array}\right],$

同时，根据用户2第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户2第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户2待分解矩阵在j＝1时用户2待分解矩阵将被更新为10×6维用户2第1分块更新余矩阵即：

其中

$M_2^0=\left[\begin{array}{cc}-0.0808+0.3425i& 0.0477-0.2269i\\ 0.3821+0.0187i& -0.0768-0.3622i\end{array}\right],$ $M_2^1=\left[\begin{array}{cc}0.3332-0.4256i& 0.2685-0.1404i\\ -0.4977-0.4941i& -0.2240-0.1357i\end{array}\right];$

判决输出步骤A5：将分块矩阵编号j更新替换为j+1，然后判断分块矩阵编号关系式j＞B是否成立，若该式不成立，则返回第二步重复上述步骤，若该式成立，则以块对角矩阵的形式输出块对角预编码矩阵F＝diag(P₁,P₂,...,P_B)，该块对角预编码矩阵用于传输数据块x_k，其中diag(·)表示将括号内元素依次沿对角线放置以构造出对角矩阵；当j＝5时，由于分块矩阵编号关系式不成立，于是输出的块对角预编码矩阵为：

$F=\left[\begin{array}{cccc}{P}_1& 0& 0& 0\\ 0& P_2& 0& 0\\ 0& 0& P_3& 0\\ 0& 0& 0& P_4\end{array}\right]$

其中

$P_2=\left[\begin{array}{cc}-0.3470+0.0417i& 0.9369\\ -0.1189+0.9293i& -0.0854+0.3390i\end{array}\right],$ $P_3=\left[\begin{array}{cc}-0.4732-0.2044i& -0.8569\\ 0.4544+0.7265i& -0.4242-0.2929i\end{array}\right],$

$P_4=\left[\begin{array}{cc}-0.6015-0.3156i& -0.7339\\ 0.6896+0.2512i& -0.6732+0.0906i\end{array}\right].$

采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法所得到的块对角预编码矩阵所需参与计算的浮点乘法次数为16次，而若基站采用联合三角化分解算法对用户1信道矩阵H₁和用户2信道矩阵H₂进行联合分解，所获得的预编码矩阵V参与计算的浮点乘法次数为64次。相比而言，采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法在传输相同长度数据量时可节约4倍计算开销。需要指出的是，尽管在本实施例中仅揭示了在MIMO多播频率选择性衰落信道中采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法的具体构造方法，但是本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法同样适合应用于MIMO多播平坦衰落信道中，其块对角预编码矩阵的构造过程与本实施例完全相同。

实施例2：误码率性能比较

本实施例仍以包含一个发射基站和两个接收用户的物理层多播无线场景为例，比较说明采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法和采用联合三角化分解算法所获得的系统误码率性能差异。

本实施例中，设基站配置发射天线数M＝2，用户1接收天线数N₁＝2，用户2接收天线数N₂＝2，信道阶数L＝3且基站已知两用户信道矩阵。为了综合比较不同方法之间的系统性能差异，本实施例共进行了10⁷次蒙特卡洛(MonteCarlo)仿真实验。

当信噪比设定为15dB时，图2给出了本实施例中采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法和采用联合三角化分解算法所获得的系统误码率性能与数据块长度K之间的关系曲线。从图2中可以看出，当数据块长度K从4渐进增大到40时，用户1使用本发明方法所得误码率-数据块长度性能曲线B3和用户2使用本发明方法所得误码率-数据块长度性能曲线B4基本重合，表明采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法可以均衡不同用户之间的系统误码率性能，使得各用户性能保持一致。该现象同样可以从用户1使用联合三角化分解算法所得误码率-数据块长度性能曲线B1和用户2使用联合三角化分解算法所得误码率-数据块长度性能曲线B2观察所得。然而，从图2中容易发现，采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法总可以获得较采用联合三角化分解算法更优的误码率性能。特别是当数据块长度较小时，采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法对误码率性能的改善程度接近一个数量级。另一个需要注意的现象是，从图2中还可以看出，随着数据块长度K从4逐渐增大到40时，不论是采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法还是采用联合三角化分解算法，各用户误码率性能均逐渐衰竭。特别是在本实施例中，当数据块长度K>20时，基站不论是采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法还是采用联合三角化分解算法，均无法使得各用户获得可接受的误码率。因此，尽管从系统传输效率而言，数据块长度K越大表明系统频谱效率越高，但是系统设计时数据块长度K的选取必须考虑与可接受的系统误码率进行权衡。

图3较全面地反映了在本实施例中采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法和采用联合三角化分解算法所获得的系统误码率性能与信噪比之间的关系曲线。从图3中可以看出，在信噪比变化范围内，用户1使用本发明方法所得误码率-信噪比性能曲线C3和用户2使用本发明方法所得误码率-信噪比性能曲线C4基本重合，而用户1使用联合三角化分解算法所得误码率-信噪比性能曲线C1和用户2使用联合三角化分解算法所得误码率-信噪比性能曲线C2也基本重合。特别是当信噪比低于6dB时，基站不论是采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法还是采用联合三角化分解算法，各用户所获得的误码率性能基本相同。然而，当信噪比高于6dB时，采用本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法相比于采用联合三角化分解算法，用户1和用户2能够获得更低的误码性能，特别是在中-高信噪比区域，其性能增益约2dB左右。

本发明基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法，融合分块矩阵计算可降低计算复杂度的基本思想，将联合三角化分解算法扩展应用在分块矩阵的每一次运算当中，从而获得块对角预编码矩阵，用于低复杂度MIMO多播多流数据传输。相比于联合三角化分解算法，本发明方法不损失任何传输速率，同时，通过分块操作可进一步缩小上三角矩阵对角线元素的权重分布范围，从而有效改善了用户端的误码性能，适合在诸如802.11n、TD-LTE及TD-LTE-Advanced等新一代宽带无线和移动通信系统中应用。

Claims (1)

1.一种基于联合块三角化的物理层多播多流传输方法，设多播场景中包含一个发射基站和两个接收用户，用户编号i＝1,2，其中基站配置M根发射天线，接收用户配置N_i根接收天线，基站通过KM×KM维块对角预编码矩阵F将M×1维数据块x_u经信道阶数为L的用户信道发送给接收用户，数据块编号u＝1,2,…,K，数据块长度K由基站设定，用户i的(K+L)N_i×KM维信道矩阵H_i在基站端已知；其特征在于具体操作步骤为：

第一步：基站初始设定分块矩阵的维度b_j和分块矩阵数B，且满足维度关系式分块矩阵编号j可以从集合{1,2,…,B}中选取数值，初始值设为1；初始设定用户1待分解矩阵为用户1信道矩阵H₁，用户2待分解矩阵为用户2信道矩阵H₂；

第二步：从用户1待分解矩阵和用户2待分解矩阵中分别提取前b_j列所有矩阵元素，重新构成(K+L)N₁×b_j维用户1第j分块矩阵H_1；j和(K+L)N₂×b_j维用户2第j分块矩阵H_2；j，将剩余的所有其他矩阵元素重新构成维用户1第j分块余矩阵和维用户2第j分块余矩阵

第三步：利用联合三角化分解算法对用户1第j分块矩阵H_1；j和用户2信道第j分块矩阵H_2；j进行联合分解，获得用户1第j分块矩阵分解表达式和用户2第j分块矩阵分解表达式其中用户1第j分块半酉矩阵Q_1；j和用户2第j分块半酉矩阵Q_2；j维度分别是(K+L)N₁×b_j和(K+L)N₂×b_j，而用户1第j分块上三角矩阵L_1；j、用户2第j分块上三角矩阵L_2；j以及第j分块酉矩阵P_j维度均为b_j×b_j，上标符号“*”表示共轭转置；

第四步：根据用户1第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户1第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户1待分解矩阵同时，根据用户2第j分块余矩阵更新关系式计算获得用户2第j分块更新余矩阵利用该矩阵更新替换用户2待分解矩阵

第五步：将分块矩阵编号j更新替换为j+1，然后判断分块矩阵编号关系式j＞B是否成立：若该式不成立，则返回第二步重复上述步骤；若该式成立，则以块对角矩阵的形式输出块对角预编码矩阵F＝diag(P₁,P₂,…,P_B)，该块对角预编码矩阵用于传输数据块x_k，其中diag(·)表示将括号内元素依次沿对角线放置以构造出对角矩阵。