CN103269240A - 多用户mimo系统中基于不完全反馈信息的跨层设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明以下一代移动通信为背景，针对多用户MIMO中有着不完全反馈信息时，提出了一种联合物理层的自适应调制和数据链路层的自动请求重传的跨层设计方法，给出了不完全反馈信息的多用户调度方案。而且还提出了一种计算方法----采用精确误包率(PER)公式求取精确门限值，避免通常跨层设计方法采用近似PER求取门限所带来系统频谱效率(SE)损失和平均PER不精确性。利用此门限值，得到了准确SE和PER闭式表达式，其包括完全反馈时SE和PER作为特殊情况。与单用户MIMO系统相比，所提多用户跨层设计方法可大大降低时延影响和系统PER，获得高的频谱效率。而且所给出的SE和PER计算方法与仿真结果取得较好的一致，从而为多用户跨层设计系统性能评估提供有效方法。

Description

多用户MIMO系统中基于不完全反馈信息的跨层设计方法

技术领域

本发明属于无线通信领域，涉及无线通信的跨层设计方法，更具体的说涉及多用户MIMO系统中基于不完全信道状态信息(CSI，Channel State Information)的跨层设计方法。

背景技术

随着无线通信技术的快速发展，频谱资源的严重不足已日益成为遏制无线通信事业的瓶颈。如何充分开发和利用有限的频谱资源，提高频谱利用率，是无线通信新技术发展的焦点所在。多输入多输出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Output)技术能够充分利用空间资源，通过空间分集和空间复用等处理，极大地提高系统的频谱利用率和信道容量，是未来第四代移动通信实现高速率数据传输的关键技术之一。

通过把MIMO技术推广到多用户环境下，多用户MIMO应运而生。多用户MIMO技术能够极大地提高系统容量和有效改善通信质量，已成为近年来研究的热门课题。首先Roy等人指出，在基站可使用多天线在同一信道上支持多个用户通信。Q.H.Spencer对多用户MIMO下行链路进行了研究，阐述了多用户MIMO技术发展概况。在多用户MIMO系统下行链路，基站给多个用户发送数据流。为了避免干扰，一般基站需要进行多用户调度，即优先选择信道状态信息好的用户进行发送。因而发送端需要获得各用户的CSI。该CSI一般需要通过用户信道估计获得，并利用反馈信道反馈给基站，基站依此合理安排用户通信。在已有的文献中，常假设用户的CSI完全已知，以便于性能分析。但是在实际中，由于估计错误和反馈延迟，信道信息很难完全获得。为此，本专利将研究多用户MIMO有着延迟CSI时性能，以期实现优良的性能同时有着好的实用性。

为了满足多媒体业务日益增长的需求，以及对高服务质量和更高带宽的支持，S.Shakkottai等人从网络的体系结构方面提出了跨层设计方法，该方法突破了传统有线网络的分层开放系统互连(OSI)设计，将原来被割裂的网络各层作为统一的整体进行设计和优化，在传统的分层协议栈的基础上增加了一个跨层设计模块，通过在协议栈的各层之间传递特定的信息，来协调协议栈各层之间的工作，使得信息可以在协议栈的各层之间传递，而不再是仅限定在相邻的两层之间，从而能够根据无线环境的变化来实现对资源的自适应优化配置，提高无线通信系统的性能。跨层设计方案很多，其中结合物理层和数据链路层的跨层设计，作为无线通信系统跨层设计的基本组成部分，已受到极大的关注和研究。

自适应调制(AM，Adaptive Modulation)技术，可使信息传输速率与时变的信道相匹配，极大地提高了无线通信系统的吞吐量。其基本思想是在给定的服务质量(QoS，Quality ofService)范围内，根据信道状态信息及时改变和调整系统的调制模式、编码方式以及发送功率等参数，从而好的信道条件得到了实时运用，实现了高的频谱效率。Ghassane Aniba在满足QoS的同时最大化系统平均频谱效率，并给出跨层系统中AM的性能分析。另一种提高信息传输可靠性的办法就是引入链路层的自动请求重传(ARQ，Automatic Repeat re-Quest)机制，接收端在接收数据包出错的时候，请求发送端重发。为了解决信息传输速率和可靠性之间的矛盾，可以将物理层的AM和链路层的ARQ联合起来进行跨层优化设计。即在数据链路层，使用ARQ可以修正偶然的误包，这就减少了物理层AM的错误控制请求，从而使用高速率的调制方式，达到提高系统频谱效率的目的。Qingwen Liu等人针对完全CSI，提出了单天线系统中联合AM和ARQ的跨层设计。Maaref等人将该跨层设计推广到MIMO系统中，获得了比单天线更好的性能。在此基础上，Sang-Do Lee等人研究了不完全CSI下单用户系统的跨层设计性能以及门限值的选定。

现有研究并没有很好地结合多用户调度进行跨层优化设计，进而系统性能提高有限。因此，本发明将针对反馈时延引起的不完全CSI情况，研究多用户MIMO系统中基于天线选择的跨层设计方法，以期获得系统频谱效率(SE)极大提高。在目标误包率(PER)的约束条件下，求得自适应切换门限。基于此，提出一种联合物理层的AM和数据链路层的自动重传请求(ARQ)以及多用户调度技术的跨层设计方法。针对反馈延迟CSI，本发明给出了多用户MIMO跨层设计系统平均SE和平均PER评估方法。为了避免M-QAM高斯信道下PER的近似表达带来系统SE性能的损失和平均PER的不精确性，本发明提出一种方案-----采用精确公式求取精确门限值以及平均PER的闭式表达式。较之单用户MIMO系统，该跨层设计方案可在满足目标PER同时，降低已有自适应门限不准确性的影响，使得频谱效率获得明显提高。

以下将通过具体实施例结合附图对本发明的目的及特性进行详细描述，这些具体实施例是说明性的，不具有限制性。

发明内容

本发明是针对多用户MIMO系统，研究了基于不完全CSI的跨层设计方法。目的是使得系统在目标PER的约束条件下，最大化系统SE。本发明提出的跨层设计方法采用了以下步骤：

(1)给出多用户MIMO中基于不完全CSI的用户调度算法。

在多用户MIMO系统下行链路，基站需要给K个用户同时发送数据流，为避免多用户干扰，一般基站需进行用户调度，即优先选择信道状态信息好的用户进行数据发送。故发送端需要知道各用户的信道信息。这个可通过各用户端的信道估计将各自的接收信噪比(SNR)γ_k(k＝1，2，…，K)反馈给发送端而获得。但由于实际中反馈有时延，使得获取的信道信息将不完全。为此，我们给出基于不完全CSI的用户调度算法，即根据接收端反馈的时延信道信息

(k＝1，2，…，K)进行用户调度，有着最佳的反馈接收信噪比

的用户将被调度(可表示为：)，进行数据传输，从而可以获得多用户分集。而且考虑到不完全反馈，故该调度方法将有着较好的实用性。

(2)给出有着时延反馈信道信息情况下，多用户MIMO中结合物理层自适应调制以及数据链路层ARQ与用户调度的跨层优化设计方法。

多用户MIMO系统的跨层优化设计原理图如附图1所示。调制信号经过用户选择、AM、天线选择后从所选发射天线上发送出去；在接收端，通过信道估计获得CSI，用来自适应解调，同时反馈给ARQ生成器来控制ARQ控制器，是否需要重传。另外还需要反馈给发送端来进行用户选择、AM、天线选择。若解调后出现误包，则利用ARQ控制器通知发送端进行数据包重传，如果还出现误包，再重传，直至最大重传次数

假设多用户MIM0通信系统有着K个活动用户，每个用户配置N_t副发射天线和N_r副接收天线，其中N_r×N_t维矩阵 $H^k={\left[h_{j,i}^k\right]}_{n_R\×n_T}=h_1^k...h_i^k...h_{n_T}^k]$ 表示第k个用户的信道增益矩阵，其元素

为从第i副发射天线到用户k的第j副接收天线之间的信道增益。在接收端，信道信息可通过良好的信道估计完全获得，而发送端由于反馈延迟，其获得的信息将是不完全。假设每一用户k，其反馈时延均为τ。信道H^k(t)和它的延时向量H^k(t+τ)都服从瑞利分布且功率相关系数为

其中J₀为第一类零阶贝塞尔函数，为第k个用户最大多普勒频移。考虑有着不完全CSI的系统模型：在t时刻，接收端对用户k进行信道估计获得的信道信息为

对应的估计信噪比为并通过反馈链路将此反馈给发送端，进行用户调度和天线选择。经反馈时延，(t+τ)时刻到达发送端，此时刻的真实信道已变为H^k。假设发送端选择了第i副发送天线传输数据，输入符号经用户选择、AM、用户选择后n_R×1维的接受信号向量y^k可以表示为

$y^k=h_i^k{x}^k+n^k,$   表达式1

其中，x^k是符号能量为E_s的传输信号，n^k是n_R×1的噪声矩阵，其元素

每个用户的平均信噪比为

接收端采用最大比合并(MRC)方法对接收信号进行处理，由此可获得第k个用户采用第i副发送天线时系统有效接收信噪比为

相应的延迟信噪比为

和它的延时型H^k来自同一随机过程的不同时刻，故它们的元素

和

均服从复高斯随机分布。从而知

均服从自由度为2N_r的χ²分布，相应地，

知

有同样的概率密度分布函数(PDF)和累积分布函数(CDF)，其CDF表示为：

$F_k^i\left(\mathrm{\γ}\right)=1-\exp (-\frac{\mathrm{\γ}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}})\underset{n=0}{\overset{N_r}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{n!}{\left(\frac{\mathrm{\γ}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\right)}^n$   表达式2

3)基于表达式(2)中累积分布函数，利用Newton法给出精确门限计算方法：

图1中的自适应调制，是指根据反馈的CSI即输出信噪比

来选择当前调制方式，在一定的目标PER(P_obj)要求下，各调制方式均在一定的信噪比范围内，超过门限值γ_n就选择调制方式n，即时选择调制方式n。随着信噪比的升高，信道条件得以改善，则可以选取高阶的调制方式来提高系统传输速率。传统的AM门限值的选取与加性高斯白噪声(AWGN，Additive White Gaussian Noise)信道下调制方式的PER有关，这里主要涉及的是多电平正交幅度调制(M-QAM，Multi-level Quadrature Amplitude Modulation)方式。系统的目标PLR设为P_loss，由于的限制，物理层目标PER为

令第n个调制模式的雾包率等于目标PER，即Per_n(γ)＝P_obj，可以得到调制方式n的精确门限值，为此，构建下列等式(方程)：

Per_n(γ)-P_obj＝O                          表达式3

为简化直接计算复杂度，利用Newton方法求解上述等式，很容易获得自适应切换门限值。(4)基于表达式(3)中得到的精确门限值，给出出不完全信道下多用户MIMO跨层设计系统平均频谱效率(ASE)与平均误包率(PER)的闭式表达式和计算方法。

发送端根据过期信道信息与上述的门限值相比较来选择调制方式，调制方式n被选取的概率为Pr_n。系统在物理层的

是各调制方式的调制速率在对应平均信噪比区间的总和，可以通过过期信噪比

在对应门限值区间的概率计算得到。

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明。

附图说明

图1为多用户MIMO系统跨层优化设计的系统原理图

图2为多用户MIMO系统的跨层系统基于不完全信道的ASE-SNR图

图3为多用户MIMO系统的跨层系统基于不完全信道的平均PLR-SNR图

图4为多用户MIMO系统的跨层系统基于不完全信道的平均PER-SNR图

图5为多用户MIMO系统的跨层系统基于不完全信道的平均PLR-ft图

具体实施方式

本发明提出的多用户MIMO系统跨层优化设计方案已经通过Matlab平台进行验证。从仿真结果可以看出该方案可以有效地提高系统频谱效率，降低时延对系统的影响。下面给出具体实施的技术方案：

(1)根据上述的用户调度算法，利用反馈延迟信噪比选择最佳用户，再选择此用户中信道条件最好的天线作为发送天线进行信号传输，相应的有效信噪比可表示为依据概率统计，对于独立同分布的变量

的CDF如下，

$F\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)={\left[F_k^i\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)\right]}^{K{N}_t}$   表达式4

其中

如表达式2所示。令Z＝KN_t，由此可得基于天线选择和多用户的信道PDF为，

$f\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)=\frac{d\left(F\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)\right)}{d\widehat{\mathrm{\γ}}}=\frac{Z{\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)}^{N_r-1}}{(N_r-1)!}\·{\left(\frac{1}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\right)}^{N_r}\exp (-\frac{\widehat{\mathrm{\γ}}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}})\underset{m=0}{\overset{Z-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}Z-1\\ m\end{array}\right){(-1)}^m\exp (-\frac{m\widehat{\mathrm{\γ}}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}})\underset{t=0}{\overset{m(N_r-1)}{\mathrm{\Σ}}}{a}_t(N_r,m){\left(\frac{\widehat{\mathrm{\γ}}}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\right)}^t$   表达式5

其中a_t(N_r，m)是

二项式分解后

的系数。在

已知条件下γ的条件PDF为：

$p_{\mathrm{\γ}|\widehat{\mathrm{\γ}}}\left(\mathrm{\γ}\right|\widehat{\mathrm{\γ}})=\frac{1}{(1-\mathrm{\ρ})\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}{\left(\frac{\mathrm{\γ}}{\mathrm{\ρ}\widehat{\mathrm{\γ}}}\right)}^{(N_r-1)/2}{I}_{N_r-1}\left(\frac{2\sqrt{\mathrm{\ρ\γ}\widehat{\mathrm{\γ}}}}{(1-\mathrm{\ρ})\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\right)\exp (-\frac{(\mathrm{\γ}+\mathrm{\ρ}\widehat{\mathrm{\γ}})}{(1-\mathrm{\ρ})\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}})$   表达式6

(2)对于一个含有N_p比特的数据包采用M_n-QAM调制(M_n＝I×J)后，在AWGN信道下精确PER表达式可表示为：

$\mathrm{PE}{R}_n\left(\mathrm{\γ}\right)=1-\underset{u=1}{\overset{{\log }_{2}I}{\mathrm{\Π}}}{[1-P_I\left(u\right)]}^{(N_p/{\log }_2(I\·J))}\×\underset{l=1}{\overset{{\log }_{2}J}{\mathrm{\Π}}}{[1-P_J\left(l\right)]}^{(N_p/{\log }_2(I\·J))}$   表达式7

其中：

为I元脉冲幅度调制(PAM，Pulse Amplitude Modulation)中第k比特的错误概率，u＝1，2...log₂I。

表示对x向下取整。当l∈{1，2...log₂J}时，J元PAM中第1比特的错误概率为P_J(l)，可通过替换P_I(u)中I和u获得。

为了满足目标PER要求P_obj，可设置表达式7中的Per_n(γ)等于P_obj。即：Per_n(γ)＝P_obj，由此可获得获得满足目标PER的各调制方式门限值。为了求解，可令：

$G\left(\mathrm{\γ}\right)=1-\underset{u=1}{\overset{{\log }_{2}I}{\mathrm{\Π}}}{[1-P_I\left(u\right)]}^{(N_p/{\log }_2(I\·J))}\×\underset{l=1}{\overset{{\log }_{2}J}{\mathrm{\Π}}}{[1-P_J\left(l\right)]}^{(N_p/{\log }_2(I\·J))}-P_{\mathrm{obj}}$   表达式8

鉴于直接求解方程G(γ)＝0比较困难和复杂，我们利用Newton法来计算和求解{γ_n}，这是考虑其有较快的收敛。Newton法表示如下：

${\mathrm{\γ}}_n^{(v+1)}={\mathrm{\γ}}_n^{\left(v\right)}-G\left({\mathrm{\γ}}_n^{\left(v\right)}\right)/G^{\′}\left({\mathrm{\γ}}_n^{\left(v\right)}\right)$   表达式9

式中为γ_n的第v次迭代值，G′(γ)为G(γ)的一阶导数对，求解时需要选取有效初始值。本发明中采用最高阶调制方式为64QAM，设定N_p＝1080，，P_loss＝0.001，

得到精确门限值如下表中所示。而相应近似门限的具体算法可参见Qinwen Liu的文献。

表1自适应切换门限

调制方式	BPSK	QPSK	8QAM	16QAM	32QAM	64QAM
							精确门限值	6.4620	12.6308	36.9760	59.3554	151.2864	240.6855
近似门限值	7.0892	14.1798	41.5422	68.1742	173.7681	276.2104

(3)基于获得的切换门限，可以得到多用户MIMO系统跨层设计时平均频谱效率。

首先利用获得的切换门限，计算物理层的其为各调制方式的调制速率在对应平均信噪比区间的总和，即：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{Se}}}_{\mathrm{phy}}=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_n{\mathrm{Pr}}_n=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_n{\∫}_{{\mathrm{\γ}}_n}^{{\mathrm{\γ}}_{n+1}}f\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)d\widehat{\mathrm{\γ}}$

                             表达式10

$=\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}\frac{R_{n}L}{(n_R-1)!}\underset{m=0}{\overset{L-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}L-1\\ m\end{array}\right){(-1)}^m\underset{t=0}{\overset{m(n_R-1)}{\mathrm{\Σ}}}\frac{\mathrm{\ω}}{{(m+1)}^{n_R+t}}\mathrm{\Γ}(n_R+t,\frac{m+1}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\widehat{\mathrm{\γ}}){|}_{{\mathrm{\γ}}_{n+1}}^{{\mathrm{\γ}}_n}$

其中R_n＝log₂(M_n)表示调制速率，M_n为星座图大小。利用表达式7(在AWGN完全信道下的瞬时PER)，可计算不完全信道下基于过期时刻信噪比的平均PER为：

${\mathrm{Per}}_n\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)={\∫}_0^{\∞}{\mathrm{PER}}_n\left(\mathrm{\γ}\right)p_{\mathrm{\γ}|\widehat{\mathrm{\γ}}}\left(\mathrm{\γ}\right|\widehat{\mathrm{\γ}})\mathrm{d\γ}$   表达式11

其中条件

如表达式6所示，则在不完全CSI下，调制方式n的平均PER表示为：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}}_n={\∫}_{{\mathrm{\γ}}_n}^{{\mathrm{\γ}}_{n+1}}{\mathrm{Per}}_n\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)f\left(\widehat{\mathrm{\γ}}\right)d\widehat{\mathrm{\γ}}$   表达式12

考虑到直接计算上述平均PER比较困难，故我们利用Gauss-Laguerre积分公式可得到近似的闭式表达式，如下所示：

${\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}}_n\≅\frac{Z}{\mathrm{\Γ}\left(N_r\right)}\underset{m=0}{\overset{Z-1}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}Z-1\\ m\end{array}\right){(-1)}^m\underset{t=0}{\overset{m(N_r-1)}{\mathrm{\Σ}}}{a}_t(N_r,m)\underset{i=0}{\overset{\∞}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{(1-\mathrm{\ρ})}^{N_r+t}{\mathrm{\ρ}}^i}{\mathrm{\ρ}{(m-\mathrm{m\ρ}+1)}^{N_r+t+i}}$

                                                     表达式13

$\frac{{\mathrm{\Γ}(N_r+t+i,\widehat{\mathrm{\γ}}\left(\frac{m-\mathrm{m\ρ}+1}{(1-\mathrm{\ρ})\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}\right))|}_{\widehat{\mathrm{\γ}}={\mathrm{\γ}}_{n+1}}^{{\mathrm{\γ}}_n}}{\mathrm{\Γ}(i+1)\mathrm{\Γ}(N_r+i)}\underset{j=1}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}{A}_j{x}_j^{N_r+i-1}{\mathrm{PER}}_n\left((1-\mathrm{\ρ})\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}{x}_j\right)$

其中，x_j和A_j分别是基点和权重系数，l为Laugerre多项式阶数。

因此，系统平均PER为

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}=\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_n{\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}}_n\right)/\left(\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{R}_n{\mathrm{Pr}}_n\right)$   表达式14

那么，经过

次重传以后系统的平均PLR为

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Plr}}={\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}}^{N_r^{\max }+1}$   表达式15

因此，使用ARQ后MIMO系统的ASE为

$\stackrel{\‾}{\mathrm{Se}}={\stackrel{\‾}{\mathrm{Se}}}_{\mathrm{phy}}/\stackrel{\‾}{N}$   表达式16

其中，

为系统的平均传输次数且 $\stackrel{\‾}{N}=(1-{\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}}^{N_r^{\max }+1})/(1-\stackrel{\‾}{\mathrm{Per}}).$

本发明提出了一种多用户MIMO系统中基于不完全CSI的跨层优化设计方案，附图2-5给出了这种方案在ASE、平均PER和平均PLR方面的分析。其中图2-4中的归一化反馈时延为

附图2给出了多用户MIMO跨层设计系统的频谱效率曲线，可以看出本方案所提利用精确门限求取ASE的理论值与仿真值基本一致，验证了所提精确门限计算方法有效性；而且精确门限相对于近似门限有更高的ASE，这与我们期望的也是一致。这是由于近似门限来自于近似PER，其值高于精确门限，使得自适应系统选择具有高数据速率的高阶调制方式的概率降低，因而造成SE损失，从而说明了本方案在频谱性能上的优越性。由图中还可以看出多用户系统与单用户系统相比，有更高的频谱效率，这是由多用户分集带来系统性能改善。附图3、4中给出了2T1R2U(2副发射天线，1副接收天线，2个用户)系统平均PER和PLR性能评估。较之由近似门限获得的近似PER和PLR公式，通过精确门限计算得到的平均PER、PLR理论值与相应的仿真值更接近，这表明所给出的精确PER和PLR公式可以有效且准确评估系统性能。而且随着

增大，系统PER增大，平均PLR减小。主要由于设定目标丢包率P_loss时，由表达式15可得越大系统目标PER越大，物理层传输信息时对误码性能要求降低，使得AM可以采用高阶调制方式，达到提高系统ASE的目的。这也验证了表达式15和表达式16有效性，即系统ASE的提高是以平均PER的降低为代价的。附图5给出了系统PLR随着延时的变化，其中平均信噪比γ＝23dB。由该图可见当归一化时延低于0.01时系统PLR变化很小，但当时延高于0.01时，系统PLR不断增大且趋势逐渐明显，从而系统性能明显下降。为此，在系统设计时，一定要将反馈延时控制在一定范围内，以减小时延对系统BER的影响，满足系统目标要求。

本发明申请书中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。

Claims (4)

1.多用户MIMO系统中基于不完全反馈信息的跨层设计方法，其特征在于包括步骤如下：

(1)给出不完全反馈时多用户调度方法。考虑到实际中信道信息反馈有时延，从而发送端获得的信道信息将是不完全的。该方法利用反馈时延信息和时分多址技术进行用户调度，提供了一种较为实用的调度方法。

(2)针对多用户MIMO系统在时延信道信息情况下，提出联合物理层自适应调制(AM)和数据链路层的自动请求重传(ARQ)以及多用户调度算法的跨层优化设计，可获得高的频谱效率(SE)。

(3)结合多进制正交振幅调制(MQAM)的准确误包率(PER)公式，给出AM切换的精确门限计算一般方法。基于此，提供了多用户MIMO跨层设计系统中平均SE与PER闭式表达式，实现系统性能有效评估。

2.根据权利要求1所述的跨层调度设计方法，其特征在于所述步骤(1)包括：

(1)在多用户MIMO系统下行链路，发送端(基站)给多个用户发送数据流，为避免干扰，一般需要进行多用户调度。为此，发送端需要知道信道状态信息(CSI)γ_k，k＝1，...，K。考虑实际中信道信息反馈有延迟，故发送端仅获得每个用户CSI的时延信息

并基于此，选出CSI最佳的用户进行信号传输，以实现多用户分集。即选择的最佳用户

3.根据权利要求2所述的跨层设计方法，其特征在于所述步骤(2)包括：

(2a)在接收端，通过信道估计获得信道信息用来自适应解调，并通过反馈信道有时延地反馈给发送端。发送端根据时延信道信息

进行用户选择、自适应调制、天线选择。若数据包译码出错，则利用ARQ控制器通知发送端进行数据重传，直至最大重传次数。如还不能正确译码，则丢弃数据包。

(2b)根据步骤(2a)所述的多用户MIMO跨层设计系统，计算出延时

和其概率密度函数(PDF)，以及在其条件下CSIγ_k的条件PDF。

4.根据权利要求2和3所述的跨层设计方法，其特征在于所述步骤(3)包括：

(3a)对于物理层的离散率AM，需要获得自适应切换门限值，这个可通过将高斯信道下多进制振幅调制(MQAM)的PER公式设定为目标PER获得。一般为了计算方便，需要通过拟合法先获得PER的近似表达式，然后再得到门限值。其结果不可避免地带来理论结果的不精确和系统频谱的损失。而且一旦参数变化(像数据包长度等)后还需重新拟合，复杂度较高。为此，本发明运用精确PER公式，提出了简单有效的牛顿方法计算精确门限值，避免了通常拟合法的不准确性和重复性。

(3b)根据(2b)中获得的跨层设计系统信道统计特性和(3a)中离散速率自适应门限值，给出了基于不完全反馈信息的多用户MIMO跨层系统平均PER和平均SE的准确闭式表达式。并利用Matlab仿真平台进行性能评估，验证了本发明方案的有效性。

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