CN103227698B - Lte系统中一种多用户有限反馈开销降低方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于通信技术领域，具体公开了LTE系统中一种基于可变长编码的多用户有限反馈开销降低方法。在以多用户MIMO-OFDM为关键技术的LTE系统中，基站依据多用户调度算法同时调度K个用户，分别针对每个用户，利用前一个子载波的最优码字构造当前子载波的迭代码本，新的迭代码本中的码字索引则按照与前一个子载波最优码字的相关性递减排列，得到用户所有子载波在迭代码本下的最优码字索引集合，进而对最优码字索引集合进行可变长编码，从而降低系统反馈开销，同时又不产生任何性能损失，因此，使用本方法可以大幅度降低多用户系统中每个被调度用户的反馈开销，并且算法复杂度低，实现简单的优点。

Description

LTE系统中一种多用户有限反馈开销降低方法

技术领域

本发明涉及通信系统领域，具体涉及LTE系统中一种基于可变长编码的多用户有限反馈开销降低方法。

背景技术

在LTE系统中，基站端对发送信号进行预编码可给系统带来诸多有利之处，比如系统容量的提升，系统误码率的降低等。正是由于这些优点，预编码技术作为多用户MIMO-OFDM的关键技术已被广泛研究。其中，基于码本的多用户有限反馈预编码技术，由于其能够有效地降低系统开销，而逐渐成为预编码技术研究的主要方向。

在基于码本的多用户有限反馈预编码系统中，基站端和每个用户端都存有预先设计好的码本，用户端根据当前的信道状态信息（ChannelStateInformation，CSI），按照一定的码字选择准则，选择码本中的最优码字，然后将最优预编码矩阵索引（PrecodingMatrixIndex,PMI）反馈给基站端，基站端再根据接收到的PMI进行自适应预编码,这就是基于码本的多用户有限反馈系统的基本流程。

在多用户LTE系统中，由于用户数目和每个用户子载波的数目都比较大，而基站端为了得到用户每个子载波的最优预编码矩阵，必须针对每个子载波采取类似的预编码反馈处理机制，因而反馈量过大,造成对系统资源的极大浪费，目前，主要的反馈开销降低算法有分簇和插值。

文献（SHENGLIZHOU;BAOSHENGLI;WILLETTP.Recursiveandtrellis-basedfeedbackreductionforMIMO-OFDMwithrate-limitedfeedback.IEEETransactionsonWirelessCommunications,2006,5(12):3400-3405.）提出了一种递归反馈算法，该算法利用相邻子载波间频率相关性，先将前一码字的相关领域内的码字作为当前新码本，通过缩小码本的大小，降低了反馈开销，该递归反馈算法虽然一定程度上降低了反馈量，但反馈开销依然很大，而且该研究以单用户为应用背景，因此，并不适宜LTE系统。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是针对现有的LTE系统中多用户有限反馈方法中反馈开销过大的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案是，提出了一种基于可变长编码的多用户有限反馈开销降低方法。在以多用户MIMO-OFDM为关键技术的LTE系统中，基站通过多用户调度算法同时调度K个用户，通过前一个子载波的最优码字构造当前子载波的迭代码本，新的迭代码本中的码字索引按照与前一个子载波最优码字的相关性递减排列，得到用户所有子载波在迭代码本下的最优码字索引集合，进而对最优码字索引集合进行可变长编码，从而降低系统反馈开销，同时又不产生任何性能损失，并且算法的复杂度低，实现简单的优点。该方法包括如下步骤：

搜索用户k的第一个子载波在原始码本W中的最优码字v_opt(1)；根据上一个子载波的的最优码字为下一个子载波构造迭代码本W′，迭代码本W′中的码字索引按照与前一个子载波最优码字相关性的降序编制；对每个子载波完成迭代码本构造后，从中选择最优码字，从而得到所有子载波的最优码字索引集合C；对最优码字索引集合C进行游程编码；对经过游程编码后的索引部分N和游程部分X分别进行可变长编码和定长编码；基站端对接收到的用户k的最优码字索引集合按位进行逐级译码，从而得到与该用户所有子载波相对应的码字索引。

基站端采用SINR最大准则调度算法，从所有待调度用户中同时调度K个用户，每个用户k∈[1,2,...,K]进行独立的有限反馈。通过对原始码本W={v₁,v₂,...,v_L}中码字索引重新排序，构造新的迭代码本W′={v₁′,v₂′,...,v_L′}，其中，v_i与前一个子载波最优码字相关性越高，其在新的迭代码本中对应的索引值越小。对最优码字索引集合C进行游程编码，得到码字索引集合D={d₁,d₂,...,d_N}，满足N≤M，其中游程编码后码字索引集合的第i个索引d_i=(N_i,X_i)包括索引部分N_i和游程部分X_i；对第i个索引d_i中的索引部分N_i和游程部分X_i分别进行可变长编码和定长编码，得到新索引部分N_i′和定长编码后的新游程部分X_i′,最终合并得到可变长编码后的码字索引即为E={e₁,e₂,...,e_N}

本发明在多用户有限反馈系统中，加入了迭代码本构造和可变长编码，利用多用户MIMO-OFDM系统中各子载波间的频率相关性，根据与上一个子载波最优码字的相关性，为下一个子载波构造迭代码本，并在新的迭代码本中选择最优码字，依此类推，从而得到所有子载波的最优码字集合，进一步，对与该最优码字集合相对应的码字索引集合采用可变长编码进行编码，这样，从而大幅度地降低了反馈开销，提高了反馈链路的有效性。

附图说明

图1为基于码本的多用户有限反馈系统示意图；

图2为本发明实现流程图；

图3为可变长编码具体流程图；

图4定长编码反馈实例图；

图5可变长编码反馈实例图；

图6室内NLOS环境下的反馈量比较图；

图7城市宏蜂窝NLOS环境下的反馈量比较图。

具体实施方式

在LTE系统多用户有限反馈方案中，基站端同时调度K个用户，其中每个被调度用户需要通过反馈最优码字索引PMI以及对应的SINR值，使基站端获得部分信道状态信息，从而自适应地调整发送策略，提高系统性能。

图1所示为基于码本的多用户有限反馈系统的方案示意图，假设基站端发射天线数为N_t，用户端接收天线数为N_r，有K个用户被同时调度。每个用户进行单层传输，其对应的输入信息比特流经过信道编码、调制和层映射，分成N_s个并行的子流，满足关系N_s≤min(N_t,N_r)。接着通过预编码将N_s个并行的子流匹配到N_t个发射天线上发送出去。用户k(k=1,2,...,K)的接收信号可以表示为：

$y_k=\sqrt{p_k}{H}_k{v}_k{s}_k+\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\sqrt{p_i}{H}_k{v}_i{s}_i+n_k,k=\mathrm{1,2},...,K$

其中y_k表示第k个用户的接收信号，H_k表示用户k的MIMO信道冲激响应，v_k为用户k的预编码向量，p_k为基站为用户k分配的功率,满足关系n_k表示加性高斯白噪声，服从CN(0,N₀)的分布。

用户端通过信道估计获得信道状态信息H_k，若采用多用户MMSE检测，则用户k发送信号s_k的检测值为其中G_k表示接收端采用MMSE检测时用户k的线性转换矩阵，表示为：

$G_k={\left(H_k{v}_k\right)}^H{(H_{k}w{w}^H{H}_k^H+\frac{K{H}_0}{p_0}{I}_M)}^{-1}$

其中W={w₁,w₂,...,w_L}为预编码码本，w_i为预编码矩阵，v_k是用户k的预编码向量，v_k∈w=[v₁,v₂,...,v_K]。用户k的SINR可表示为：

${\mathrm{SINR}}_k=\frac{p_k{\left|G_k{H}_k{v}_k\right|}^2}{\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{\left|G_k{H}_k{v}_i\right|}^2+{\left|G_k\right|}^2{N}_0}$

在多用户有限反馈系统中，码本W包含有L个预编码矩阵{w₁,w₂,...,w_L}，对于码本中的每个矩阵，用户终端遍历码本矩阵W，分别计算以该矩阵中每个向量作为该用户的预编码向量时的SINR，选择其中SINR值最高的向量作为其预编码向量，并将其索引反馈到基站端。索引包括两部分，即所选择矩阵的索引以及该矩阵内所选择向量的索引。基站获得所辖小区内所有用户终端上报的预编码向量和信道质量信息CQI，选择最优CQI的那个用户作为第一调度用户，同时，将选择码矩阵与该用户所相同，但所选择码向量不同的终端用户配对，和第一调度用户一起组成一个多用户组。

假设系统同时调度K个用户，其中每个被调度用户k∈[1,2,...,K]进行单独有限反馈。对于一个具有M个子载波的多用户MIMO-OFDM系统，计算每个子载波对应的码本中L个码字对应的SINR值，并且选择SINR值最大时对应的码字为当前子载波的最优码字，依据SINR最大化码字选择准则，从初始预编码码本W中选出被调度用户k的第一个子载波的最优码字v_opt(1)，根据与前一子载波最优码字之间的相关性构造下一个子载波的迭代码本W′，迭代码本W′中的码字索引按照与前一个子载波所选最优码字的相关性递减排列，即相关性越高，索引值越小。依此类推，得到用户k的所有子载波的最优码字索引集合C={c₁,c₂,...,c_M}，其中c_i表示第i个子载波的最优码字索引。

对最优码字索引集合C进行可变长编码，得到新的最优码字索引集合E。可变长编码具体步骤：对M个子载波的最优码字索引集合C={c₁,c₂,...,c_M}进行游程编码，用索引位N表示码字索引，用游程位X表示具有相同值的连续码字索引，具体规则为：若c₁=c₂=...=c_k，k≤M，则索引部分N₁为码字索引c₁，而游程部分X₁为和c₁连续相同的码字索引的个数k，后续码字索引若c_k+1=c_k+2=...c_k+n，则索引部分N₂为c_k+1，而游程部分X₂为和c_k+1连续相同的码字索引的个数n，依此类推，得到新的码字索引集合D={d₁,d₂,...,d_N}，其中N≤M，d_i=(N_i,X_i)，N_i表示索引部分，X_i表示游程部分。然后，按照表1中的编码规则，对集合D={d₁,d₂,...,d_N}，d_i=(N_i,X_i)中的索引部分N_i进行可变长二进制编码，对游程部分X_i进行定长二进制编码，得到新索引部分N_i′和新游程部分X_i′，组成e_i=(N_i′,X_i′)，从而形成基于二进制表示的码字索引集合E={e₁,e₂,...,e_N}。

在得到码字索引集合E后，用户端将码字索引以二进制比特流的形式通过反馈链路反馈回基站端，基站端对接收到的用户k的最优码字索引集合E={e₁,e₂,...,e_N}，按位进行逐级译码。由于N_i′部分采用唯一可译码，编码规则收发端已存，X_i′部分采用x位定长编码，用户端只需将游程位长度x的值一同反馈回发送端，基站端接收到可变长编码索引E={e₁,e₂,...,e_N}，即可按子载波顺序从第1个编码索引e₁开始进行唯一译码，依此类推，从而得到与所有子载波相对应的原始码字索引集合C={c₁,c₂,...,c_M}。

图2所示为本发明实现流程图，具体包括如下步骤：

步骤21，基于SINR最大的码字选择准则，搜索用户k的第一个子载波在原始码本W中的最优码字v_opt(1)，可根据如下公式实现：

${\mathrm{SINR}}_{g,k,1}=\frac{p_k{\left|G_{k,1}{H}_{k,1}{v}_{g,k}\right|}^2}{\underset{i=1,i\≠j}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{p}_i{\left|G_{k,1}{H}_{k,1}{v}_{g,j}\right|}^2+{\left|G_{k,1}\right|}^2{N}_0}$

$v_{\mathrm{opt}}\left(1\right)=\underset{v_{g,k}\⋐w}{\mathrm{arh}\max }{\mathrm{SINR}}_{g,k,1}$

其中对于采用MMSE接收准则的线性接收机，线性转换矩阵可以表示为

$G_{k,1}={\left(H_{k,1}{v}_{g,k}\right)}^H{(H_{k,1}{w}_g{w}_g^H{H}_{k,1}^H+\frac{K{N}_0}{p_0}{I}_M)}^{-1}$

其中是预编码矩阵，W={w₁,...,w_L}是预编码码本，v_k是用户k的预编码向量，即w={v₁,...,v_K}。基站发射功率为p₀。这里H_k,1表示用户k第1个子载波的信道响应矩阵，余此类推。

步骤22，为下一个子载波构造新的迭代码本W′，且新的迭代码本W′中的码字索引按照与前一个子载波最优码字相关性的降序重新编制，其中：

W′={v₁′,v₂′,...,v_L′}

${\left|v_{\mathrm{opt}}^H\left(1\right)v_1^{\′}\right|}^2\≥{\left|v_{\mathrm{opt}}^H\left(1\right)v_2^{\′}\right|}^2\≥...\≥{\left|v_{\mathrm{opt}}^H\left(1\right)v_L^{\′}\right|}^2$ 其中v_k′∈{v₁′,v₂′,...,v_L}表示w′中的向量，v_opt′表示前一个子载波的最优预编码向量。

步骤23，在新的迭代码本W′的基础上，计算与W′中的每个预编码向量v_k′相对应的SINR值，并且选择最大SINR值对应的预编码向量作为其最优码字v_opt。

步骤24，直到得到与子载波M所对应的最优码字，否则执行步骤22；

步骤25，在得到与用户k所有子载波相对应的最优码字后，构建与该用户所有子载波相对应的最优码字索引集合C={c₁,c₂,...,c_M}，其中c_i表示与该用户第i个子载波相对应的最优码字v_opt在码本W′中的序号。

步骤26，对最优码字索引集合C进行可变长编码（图3为可变长编码流程图），得到新的最优码字索引集合E。可变长编码具体步骤：对M个子载波的最优码字索引集合C={c₁,c₂,...,c_M}进行游程编码，用索引位N表示码字索引，用游程位X表示具有相同值的连续码字索引，具体规则为：若c₁=c₂=...=c_k，k≤M，则索引部分N₁为码字索引c₁，而游程部分X₁为和c₁连续相同的码字索引的个数k，后续码字索引若c_k+1=c_k+2=...c_k+n，则索引部分N₂为c_k+1，而游程部分X₂为和c_k+1连续相同的码字索引的个数n，依此类推，得到新的码字索引集合D={d₁,d₂,...,d_N}，其中N≤M，d_i=(N_i,X_i)，N_i表示索引部分，X_i表示游程部分。然后，按照表1中的编码规则，对集合D={d₁,d₂,...,d_N}，d_i=(N_i,X_i)中的索引部分N_i进行可变长二进制编码，对游程部分X_i进行定长二进制编码，得到新索引部分N_i′和新游程部分X_i′，组成e_i=(N_i′,X_i′)，从而形成基于二进制表示的码字索引集合E={e₁,e₂,...,e_N}。

表1：可变长编码、固定编码与索引之间的关系

图4与图5分别给出定长编码反馈实例与可变长编码反馈实例。在该实例中，假设码本中码字数量为16，用户k共有M=10个子载波，且这10个子载波对应的最优码字索引为{7,7,7,1,1,1,1,9,9,9}。

根据图4所示定长编码反馈实例图，则得到编码后的数据为{0111,0111,0111,0001,0001,0001,0001,1001,1001,1001}，因此可看出：经过一般定长编码后，所需反馈回发送端的反馈开销为40（bit）。

根据图5所示可变长编码反馈实例图，可变长编码首先需要经过迭代码本构造，且在迭代码本W′中需要进行最优码字选择，进而得到新的迭代码本索引集合C={7,1,1,2,1,1,1,3,1,1}，接着对C进行游程编码，得到编码后的码字索引集合D={7(1),1(2),2(1),1(3),3(1),1(2)}，最后依据表1，对D中的索引位进行可变长编码，并且对游程位（即括号中的）进行定长编码得到最后经过可变长编码后的反馈索引集合E={0111(001),0(010),10(001),0(011),110(001),0(010)}，反馈开销降低为30（bit），减少了25%反馈开销，且并没有降低系统性能，唯一需要的是在原有系统中增加相应的编译码模块。

如图6和图7所示分别为室内NLOS环境和城市宏蜂窝NLOS环境下的反馈量比较图，其中仿真时的资源块数为25，子载波数为300，反馈帧数为100帧，从图中可以看出,通过对可变长编码方法可以大幅降低反馈开销，并且在信道频率相关性高的环境下（如室内NLOS）采用位长x=4比位长x=2的反馈开销更低，相反，在信道频率相关性较低的环境下（如城市宏蜂窝NLOS）采用位长x=2比位长x=4的反馈开销低，因此，用户端将用户采用的位长x的值同反馈数据一起通过反馈链路告知基站端，基站端便能更有效地分配反馈链路资源，从而有效地降低反馈开销。

本发明在多用户有限反馈系统中，加入了迭代码本构造和可变长编码部分，利用多用户MIMO-OFDM系统中各用户子载波间的频率相关性，根据与前一子载波最优码字的相关性，为下一个子载波构造迭代码本，在新的迭代码本中选择最优码字，依此类推，得到所有子载波的最优码字集合，同时，对与该最优码字集合相对应的码字索引集合，利用可变长编码重新编码，从而大幅降低了反馈量，提高了反馈链路的有效性。

Claims (2)

1.LTE系统中一种基于可变长编码的多用户有限反馈开销降低方法，其特征在于，包括步骤：搜索用户k的第一个子载波在原始码本W中的最优码字v_opt(1)；根据上一个子载波的最优码字为下一个子载波构造迭代码本W′，迭代码本W′中的码字索引则按照与前一个子载波最优码字相关性的降序编制；对每个子载波完成迭代码本构造后，并从中选择最优码字，从而得到所有子载波的最优码字索引集合C；对最优码字索引集合C进行游程编码；对经过游程编码后的索引部分N和游程部分X分别进行可变长编码和定长编码；基站端对接收到的用户k的最优码字索引集合，按位逐级译码，从而得到与该用户所有子载波相对应的码字索引；所述方法通过对原始码本W＝{v₁,v₂,…,v_L}中码字索引重新排序，构造迭代码本W′＝{v₁′,v₂′,…,v_L′}，v_i如果与前一个子载波对应的最优码字相关性越高，则其在W′中的索引值越小；以此类推，最终形成与所有子载波相关的最优码字索引集合；

所述方法对最优码字索引集合C进行游程编码，得到码字索引集合D＝{d₁,d₂,…,d_N}，其中N≤M，M表示子载波的个数，d_i＝(N_i,X_i)包括索引部分N_i和游程部分X_i；对d_i中索引部分N_i和游程部分X_i分别进行可变长编码和定长编码，得到新索引部分N_i′和定长编码后的新游程部分X_i′,最终合并得到可变长编码后的码字索引E＝{e₁,e₂,…,e_N}。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基站端采用信干噪比SINR最大准则调度算法，从所有待调度用户中同时调度K个用户，每个用户k∈[1,2,…,K]采取独立的有限反馈机制。