CN103209496B - 多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了多基站协作下行多用户系统调度技术领域中的一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法。包括：各小区基站产生多个波束成形向量组，每个波束成形向量组包含多个波束成形向量；对各小区基站产生的多个波束成形向量组进行组合，形成多基站波束成形向量组；在各个小区基站产生的每一个波束成形向量组中，选择使信干噪比值最大的波束成形向量；在各个小区中的所有使用信干噪比值最大的波束成形向量进行调度的用户中，选择使信干噪比值最大的用户作为波束成形向量组的调度用户；选择使系统吞吐量最大的调度用户组中的用户作为系统最终的调度用户。本发明通过波束向量选择和用户调度获得了空间分集和多用户分集的双重增益。

Description

多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法

技术领域

本发明属于多基站协作下行多用户系统调度技术领域，尤其涉及一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法。

背景技术

基站协作技术是一种能够增加系统数据速率，提高系统频谱利用率和降低小区间干扰的有效办法，因此近年来得到广泛关注,并被3GPP列为下一代无线通信的关键技术之一。

在多用户环境下，利用多用户分集技术可以进一步提高系统频谱利用率。多用户分集技术是指，在信道衰落相互独立的多用户系统中，通过调度信道性能最优的用户以达到提高系统性能的目的。为了获得多用户分集，针对单基站MIMO(Multiple-InputMultiple-Out-put，多输入多输出)系统近年来的文献提出了多种调度算法。然而这些方法都是针对单基站系统的，未涉及多基站协作。

现有针对多小区调度算法主要集中于对于相对简单假设情况下。如一些文献提出了一种容量最大化的多小区调度算法，但是文献的结果只局限于小区间受大尺度衰落干扰，而在多用户系统中小尺度衰落对系统的影响并不能忽略。还有文献针对小尺度衰落多小区协作的干扰，基于干扰受限两小区模型提出了多个基站协作机会调度算法。算法中A小区仍采用非协作调度方法，B小区中选择信干比最大的用户。显然该方法缺乏调度的公平性，且文中假设每个资源块上只有一个用户，无法获得多用户空分复用增益。同时现有文献中都假设基站能够获得理想的信道信息。

为此，申请号为201110266875.2，公开号为CN102300332A，名称为“多小区系统基于部分信道信息的机会调度方法及系统”的中国专利将机会SDMA(SpaceDivisionMultipleAccess，空分多址系统)的方法与多基站协作调度相结合，提出了一种多基站系统中基于机会SDMA的用户调度算法。算法中在某个时间周期内，每个小区的波束成形向量是固定的，且各基站是已知的，所以在期望小区采用调度算法进行用户选择时，不需要考虑干扰小区的用户选择结果，大大降低了反馈量和调度计算复杂度。然而，该方法中每个小区的波束成形向量固定，系统可以获得用户分集增益，却无法获得空间分集增益。

在多基站协作系统中可以采用波束向量选择获得空间分集增益，每个基站中有多组波束向量，选择使系统吞吐量最大的波束向量组和相对应的用户，则可以同时获得空间分集增益和用户分集增益。但在多基站协作系统中，其实施存在如下困难：首先，在期望小区中，不同波束向量组所对应的调度用户不尽相同，做到同时波束向量选择和用户调度，需要进行穷举搜索，计算复杂度较大；其次，在多基站协作系统中，干扰小区的波束向量组选择结果将会影响对期望小区用户的干扰，因此需要考虑干扰小区的波束选择结果，这极大地增加了系统选择和调度的复杂性。

发明内容

本发明的目的在于，提供一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法，在每个协作小区中有多组波束成形向量供选择，同时考虑到多基站协作系统的特性，预先对各小区的波束成形向量组进行了分组，从而避免由于波束选择造成的反馈量和调度计算复杂度的大幅升高，可以同时获得用户分集和空间分集双重增益。

为了实现上述目的，本发明提出的技术方案是，一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法，其特征是所述方法包括：

步骤1：各小区基站产生多个波束成形向量组，每个波束成形向量组包含多个波束成形向量，小区间通过有线链路共享波束成形向量信息；

步骤2：对各小区基站产生的多个波束成形向量组进行组合，形成多基站波束成形向量组；具体组合方式是，对各小区基站产生的多个波束成形向量组标号，将各小区基站中标号相同的波束成形向量组组合在一起，得到多组多基站波束成形向量组；各个小区内的用户通过发送导频符号获得所有小区基站产生的波束成形向量组；

步骤3：在各个小区基站产生的每一个波束成形向量组中，选择使信干噪比值最大的波束成形向量；

步骤4：在各个小区中的所有使用信干噪比值最大的波束成形向量进行调度的用户中，选择使信干噪比值最大的用户作为所述波束成形向量组的调度用户；

步骤5：选择使系统吞吐量最大的调度用户组中的用户作为系统最终的调度用户。

本发明在进行用户选择时，不需要考虑干扰小区的用户选择结果和波束选择结果，大大降低的反馈量和调度计算复杂度；避免了波束向量变化引起的小区间干扰变化的情况出现，降低了波束选择的复杂度；通过波束向量选择和用户调度获得了空间分集和多用户分集的双重增益。

附图说明

图1是本发明提供的用户调度方法框图；

图2是本发明提供的用户调度方法流程图；

图3是实施例给出的系统吞吐量随着接收用户信燥比值变化的曲线图。

具体实施方式

下面结合附图，对优选实施例作详细说明。应该强调的是，下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。

针对多基站的MIMO下行多用户系统，不妨设有N个小区参与协作，每个小区内有U个待调度用户，每个用户配置单个接收天线，基站配置M个发送天线，其中U≥M。每个基站经过波束成形后发送信号，则位于第i个小区的用户u_i,j的接收信号可表示为：

公式（1）中，x_i,j为第i个小区的第j个用户u_i,j的发送信息号，且E[||x_i,j||²]=1，E[·]表示求期望运算，||·||表示求范数运算。v_i,j为一个M×1的向量，表示用户u_i,j的波束成形向量，h_n,i,j是一个1×M维的向量，表示小区n内的基站与用户u_i,j之间的信道向量，信道向量中的元素服从均值为0方差为1的复高斯分布。r_n,i,j表示用户u_i,j接收到的来自基站n的接收信号功率，假设用户受来自各干扰基站的干扰信号功率与来自本小区基站的信号的功率满足r_n,i,j＝ε_n,ir_i,i,j，其中n＝1,2,…,N且n≠i，ε_n,i为干扰小区n对小区i的用户的干扰功率系数，ε_n,i∈[0,1]，即来自干扰基站信号的功率最大值只能等于来自本小区基站信号的功率。显然，这里ε_n,i是一个关于期望用户与本小区基站和干扰小区基站间距离的函数，即用户u_i,j距离本小区基站越近ε_n,i越小，反之ε_n,i越大。z_i,j表示均值为零方差为N₀的加性噪声，N₀表示的是噪声项的方差值且N₀≥0。K表示小区调度的用户数，K≤M，假设每个小区调度的用户数相同。此时接收信号的信干噪比为：

${\mathrm{SINR}}_{i,j}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{i,i,j}{v}_{i,j}\right|}^2}{1+\underset{k\≠i}{\overset{K}{\underset{k=1}{\mathrm{\Σ}}}}{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{i,i,j}{v}_{i,k}\right|}^2+\underset{n\≠i}{\overset{N}{\underset{n=1}{\mathrm{\Σ}}}}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{n,i}{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{n,i,j}{v}_{n,k}\right|}^2}---\left(2\right)$

公式（2）中，ρ_i,i,j＝r_i,i,j/N₀，表示用户的接受信噪比。假设同一小区内用户的接受信噪比相同，故公式（2）中信噪比去掉了下标j。

由公式（2）可知，在多基站协作系统中，用户受到小区内的多用户干扰和小区间的干扰使信干噪比降低。为了获得更大的系统容量，在多用户系统中可以通过调度获得分集增益，选择向信干噪比较大的用户发送信号。也可以通过波束选择，选择使系统容量最大的波束作为用户的波束成形向量。然而，无论是用户调度，还是波束选择每个小区中的选择结果都将对其它小区的选择结果造成影响，这样势必大量增加计算复杂度和反馈量。为此，需要设计一种多基站协作调度和波束选择算法，使系统在获得多用户分集和空间分集增益的同时，有限的增加系统的复杂度。

图1是本发明提供的用户调度方法框图，图2是本发明提供的用户调度方法流程图，结合图1和图2，本发明提供的多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法包括：

步骤1：各小区基站产生S个波束成形向量组，每个波束成形向量组包含M个随机正交波束作为波束成形向量，小区间通过有线链路共享波束成形向量信息。

步骤2：对各小区基站产生的多个波束成形向量组进行组合，形成多基站波束成形向量组。具体组合方式是，对各小区基站产生的多个波束成形向量组标号，将各小区基站中标号相同的波束成形向量组组合在一起，得到多组多基站波束成形向量组。即多基站波束向量组为协作系统中期望小区内的用户能够获得任意多基站波束向量组这一过程在实际系统中可以通过发送导频符号实现。这样经过波束向量组的信息共享过程，使各小区用户提前获得干扰小区用户的波束成形向量，在针对某个波束成形向量组进行用户选择时，不需要考虑干扰小区的用户选择结果，减小了系统计算的复杂度。

步骤3：在各个小区基站产生的每一个波束成形向量组中，选择使信干噪比值最大的波束成形向量。

在接收端，针对某一个小区基站产生的波束成形向量组，进行组内波束向量选择。具体是，小区i中的用户u_i,j计算当采用波束成形向量组F_i,s中的向量w_i,m,s作为波束成形向量，F_i,s中的其它向量作为小区内干扰用户的波束成形向量，F_n,s，n≠i中的向量作为相应干扰小区中用户的波束成形向量时的信干噪比值，即

${\mathrm{SINR}}_{i,j,m,s}=\frac{{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{i,i,j}{w}_{i,m,s}\right|}^2}{1+\underset{k\≠m}{\overset{M}{\underset{k=1}{\mathrm{\Σ}}}}{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{i,i,j}{w}_{i,k,s}\right|}^2+\underset{n\≠i}{\overset{N}{\underset{n=1}{\mathrm{\Σ}}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ϵ}}_{n,i}{\mathrm{\ρ}}_{i,i}{\left|h_{n,i,j}{w}_{n,m,s}\right|}^2}---\left(3\right)$

公式（3）中，m＝1,…,M，s＝1,…,S，用户u_i,j选择使信干噪比值最大的向量作为自己的波束成形向量进行调度，并反馈这个最大的信干噪比值（即max_1≤m≤MSINR_i,j,m,s）、使信干噪比值最大的波束成形向量的编号m（向量产生时自动生成）和使信干噪比值最大的波束成形向量所在的波束成形向量组的标号s。该过程用户只需要对基站反馈信干噪比值、波束组标号和向量编号，相对于信道状态信息的反馈，该算法所需的反馈量很小。

步骤4：在各个小区中的所有使用信干噪比值最大的波束成形向量进行调度的用户中，选择使信干噪比值最大的用户作为所述波束成形向量组的调度用户。

由于发送端已经获得了最大的信干噪比值（即max_1≤m≤MSINR_i,j,m,s）、使信干噪比值最大的波束成形向量的编号m和使信干噪比值最大的波束成形向量所在的波束成形向量组的标号s，因此发送端可以进行用户选择。令表示小区i内以向量w_i,m,s为波束成形向量进行调度的用户的集合，即

公式（4）中，m＝1,…,M，s＝1,…,S。在所有选择向量w_i,m,s为波束向量的用户中选择信干噪比最大的用户，即

公式（5）中，m＝1,…,M，s＝1,…,S，表示小区i内选择向量组F_i,s中向量w_i,m,s为波束成形向量进行调度的用户的标号。

在所有小区n＝1,…,N中，重复步骤3-4，可以依次获得所有波束成形向量组F_i,s（i＝1,…,N，s＝1,…,S）中调度用户使用的波束成形向量。

由于一个波束成形向量组F_i,s会对应一个选择出的调度用户那么一组多基站波束成形向量组F_s就对应一组调度用户组每组多基站波束成形向量组F_s都对应一组调度用户组的话，多组多基站波束成形向量组F_s（s＝1,…,S）就对应多组调度用户组。

步骤5：选择使系统吞吐量最大的调度用户组中的用户作为系统最终的调度用户。

最后一步就是从多组多基站波束成形向量组F_s中选择出一组多基站波束成形向量组及其对应的一组调度用户组作为最终的系统调度用户。

首先，计算多基站波束成形向量组F_s对应的用户的吞吐量之和，即

$R_s=\underset{i=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\log (1+\underset{1\≤j\≤U}{\max }{\mathrm{SINR}}_{i,j,m,s})---\left(6\right)$

公式（6）中，R_s为多基站波束成形向量组F_s对应的用户的吞吐量之和。

其次，选择使系统吞吐量最大的波束组作为系统选择的波束成形向量组，即

$s^{*}=\arg \underset{1\≤n\≤N}{\max }{R}_s---\left(7\right)$

公式（7）中，s^*表示最终选择的多基站波束成形向量组标号，该多基站波束成形向量组对应的调度用户组即为系统最终的调度用户。

图3给出了基站发送天线数为4，参与协作小区数为3的系统吞吐量随着接收用户SNR变化的曲线，系统中小区间的干扰功率系数为0.3。由图3可知，采用多基站调度算法可获得吞吐量增益。当SNR=5dB，采用调度算法，待调度用户U=10时，系统吞吐量有近1.4bps/Hz的增益；待调度用U=16时，系统吞吐量有近2bps/Hz的增益。由此可见随着待调度用户数的增加，采用调度算法后系统的吞吐量增益随之增加，即可以获得用户分集增益。由图3可知，采用本发明方法，可以在获得用户分集增益的基础上继续增加系统的吞吐量。当SNR=5dB，采用本发明方法，待调度用户U=10时，系统吞吐量较普通调度算法有近0.7bps/Hz的增益；待调度用户U=16时，系统吞吐量较普通调度算法有近0.5bps/Hz的增益。这部分增益是由采用波束选择获得的空间分集增益，即本发明提供的方法可以获得多用户分集合空间分集双重增益。

相对于现有技术，本发明的有益效果在于：

1）本发明提供的用户调度方法，充分考虑了多基站协作系统的特点，采用预先设定多个波束组的方法，每个波束组中各协作基站对应的波束向量固定，这样对于某一波束向量组内，采用本发明方法进行用户选择时，不需要考虑干扰小区的用户选择结果和波束选择结果，大大降低的反馈量和调度计算复杂度。

2）本发明通过对波束组的选择实现每个小区内波束向量的选择，避免了波束向量变化引起的小区间干扰变化的情况出现，从而简化了用户调度过程，降低了波束选择的复杂度。

3）本发明采用多个向量组，对每个向量组选择各自的调度用户，由于每个向量组固定，因此系统可以获得用户分集增益；最后根据吞吐量选择最优的一组向量组与其对应的调度用户，可以获得空间分集增益。即本发明实现了空间分集和多用户分集的双重增益。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种多基站协作系统中基于波束选择的用户调度方法，其特征是所述方法包括：

步骤1：各小区基站产生S个波束成形向量组，每个波束成形向量组包含M个随机正交波束作为波束成形向量，小区间通过有线链路共享波束成形向量信息；n＝1,2,…,N，s＝1,2,..,S，N为小区个数，w_n,m,s为波束成形向量组F_n,s中的向量；

步骤2：对各小区基站产生的多个波束成形向量组进行组合，形成多基站波束成形向量组；具体组合方式是，对各小区基站产生的多个波束成形向量组标号，将各小区基站中标号相同的波束成形向量组组合在一起，得到多组多基站波束成形向量组；所述多基站波束成形向量组为所述协作系统中期望小区内的用户能够获得任意多基站波束成形向量组各个小区内的用户通过发送导频符号获得所有小区基站产生的波束成形向量组；

步骤3：在各个小区基站产生的每一个波束成形向量组中，选择使信干噪比值最大的波束成形向量；具体是，在接收端，针对小区基站产生的波束成形向量组，进行组内波束向量选择；即小区i中的用户u_i,j计算当采用波束成形向量组F_i,s中的向量w_i,m,s作为波束成形向量，F_i,s中的其它向量作为小区内干扰用户的波束成形向量，F_n,s，n≠i中的向量作为相应干扰小区中用户的波束成形向量时的信干噪比值；

步骤4：一个波束成形向量组F_i,s对应一个选择出的调度用户一组多基站波束成形向量组F_s就对应一组调度用户组多组多基站波束成形向量组F_s(s＝1,…,S)就对应多组调度用户组；在各个小区中的所有使用信干噪比值最大的波束成形向量进行调度的用户中，选择使信干噪比值最大的用户作为所述波束成形向量组的调度用户；

步骤5：选择使系统吞吐量最大的调度用户组中的用户作为系统最终的调度用户。