CN103607256B - 一种多天线预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种多天线预编码方法，其首先基于设备的最大发送功率计算第一最优预编码矢量；其次计算多天线设备的当前比吸收率值；再次判断当前比吸收率值是否超过规定限值；若当前比吸收率值未超过规定限值时，则确定计算得到的第一最优预编码矢量为最终预编码矢量；否则，基于功率归一化最优预编码矢量和比吸收率规定限值，计算出基于比吸收率约束的最大允许传输功率，并根据最大允许传输功率重新计算出第二最优预编码矢量，并确定第二最优预编码矢量为最终预编码矢量。本发明的方法能够在满足SAR约束的前提下，提高多天线设备的频谱效率和可靠性。

Description

一种多天线预编码方法

技术领域

本发明涉及一种多天线预编码方法，具体而言，涉及一种基于比吸收率约束的多天线预编码方法。

背景技术

随着无线通信技术的发展，人们日益暴露于各种频率各种强度的电磁场之中。电磁辐射已成为一种新型、特殊的环境污染，特别是手机的电磁辐射对人类健康的影响已经引起人们的极大关注。这类设备使用时贴近人的脸或身体，当人体吸收的电磁辐射功率超过一定限值时，便会产生不良影响。

目前，很多国家和科研组织普遍采用比吸收率（SAR）来评估电磁辐射对人体的影响。SAR定义为单位时间内单位质量的物质吸收的电磁辐射能量，表示为：式中，σ是物质（此处为人体组织）的电导率（Siemens/m），E是电场强度（Volts/m），ρ是物质（此处为人体组织）的质量密度（Kg/m³）。

国内外检测机构都在积极建设测试系统来检测人体对移动通信设备电磁辐射的SAR值，以期望发现关键的影响因素以及降低SAR值的措施，从而保证人们在获得移动通信设备带来便捷的同时，身体健康不受到电磁辐射的损害。

然而，新一代无线通信设备为了提高数据传输速率和可靠性，大多采用了多天线(MIMO)技术，例如，先进的长期演进LTE-Advanced设备最多可支持八根天线。MIMO技术根据预编码方式可划分为两类：一是利用收发两端多天线配置实现空分复用，从而提高传输速率；二是利用收发两端的多天线配置来对抗信道衰落，从而改善传输可靠性。但无论采用哪种预编码方式，与单天线设备相比，多个天线在同一时间工作，不可避免的增加了设备的电磁辐射，对SAR的约束提出了更高的挑战。另外，在多天线预编码设计时，往往以优化频谱效率或可靠性为目标，忽视了SAR约束的影响，直到设备测试阶段才进行最后评估，这样存在较大的风险。

已有多种对多天线设备的SAR研究，例如对带有多发射机和多天线的无线设备进行SAR评估的方法、对平面分集天线和相控阵对于SAR的影响的评估的方法。然而，这些仅仅给出了SAR测量或者基于天线设计减少SAR的方法，并未考虑SAR约束下的频谱效率或可靠性优化问题。

需要一种方法，能够在满足SAR约束的前提下，提高多天线设备的频谱效率和可靠性。

发明内容

本发明提出一种基于比吸收率约束的多天线预编码方法，将SAR约束的考虑提前到多天线预编码设计中来，不仅可以提高设备的SAR评估效率，而且可以进一步优化设备性能。

将系统信道容量R和比吸收率SAR值分别表示为设备发送功率P和多天线预编码矢量f的函数，有：

SAR=f(P,f) (1)

R=g(P,f) (2)

相应的，设备发送功率可表示为：

P=f^-1(SAR,f) (3)

以最大化系统信道容量为目标，可以定义：

$f=\underset{{\left|\right|f\left|\right|}^2\≤P}{\arg \max }\left(R\right)---\left(4\right)$

或者

$\begin{array}{c}f=\underset{{\left|\right|f\left|\right|}^2\≤P}{\arg \max }(P\·R)\\ =\underset{{\left|\right|f\left|\right|}^2\≤P}{\arg \max }\{f^{-1}(\mathrm{SAR},f)\·R\}\end{array}---\left(5\right)$

根据本发明的一个主要方面，提出一种多天线预编码方法，其包括步骤：

首先，基于设备的最大发送功率计算第一最优预编码矢量。

其次，计算多天线设备的当前比吸收率值，

再次，判断当前比吸收率值是否超过规定限值；若当前比吸收率值未超过规定限值时，则确定计算得到的第一最优预编码矢量为最终预编码矢量；否则，

基于功率归一化最优预编码矢量和比吸收率规定限值，计算出基于比吸收率约束的最大允许传输功率，并根据最大允许传输功率重新计算出第二最优预编码矢量，并确定第二最优预编码矢量为最终预编码矢量。

优选地，基于设备的最大发送功率计算第一最优预编码矢量利用了公式(4)或者(5)。

优选地，计算多天线设备的当前比吸收率值利用了公式(1)。

优选地，计算出基于比吸收率约束的最大允许传输功率利用了公式(3)。

优选地，该方法用于多天线设备上行链路。

优选地，该多天线设备在设备端装配2根发送天线。

优选地，基站端装配2根接收天线。

优选地，各天线之间采用等增益功率传输。

优选地，系统信道容量表示为其中h为信道增益矩阵，f为预编码矢量，ε²是信道中的噪声方差。

本发明提出的预编码方法，以SAR值为约束条件，系统容量最大化为目标，通过设备的功率退避，实现了将比吸收率控制在最大允许范围内，同时提升了系统信道容量，在提高频谱效率的同时，兼顾了SAR约束对传输功率的影响，减轻了设备成型后的调试工作，减少了后期对SAR值的评估依赖。

附图说明

下面将结合附图以及具体实施形式对本发明进行详细的介绍。这些介绍是示例性的，而非用于限制目的。

图1显示了根据本发明的一个实施例的多天线设备上行链路的示意图；

图2显示了根据本发明的一个实施例的方法流程图；

图3显示了根据本发明的一个实施例的在传输功率为1W的情况下的系统信道容量与比吸收率约束关系图；而

图4显示了根据本发明的一个实施例的在比吸收率限制为2W/Kg的情况下的系统信道容量与传输功率关系图。

具体实施方式

如图1所示，本发明优选应用在多天线设备上行链路中，设备侧N根发送天线，基站侧M根接收天线。在优选地实施形式中设为N＝2，M＝2。不过在其他实施形式中可以有其他数量的天线。信道服从零均值循环对称复高斯信道模型，基站的接收信号y∈C^M×1表示为：

y=hfx+z （6）

其中，x为传输符号，服从均值为0，方差为1的复随机分布，满足E[||x||²]=1。h∈C^{M ×N}为信道增益矩阵，f∈C^N×1为预编码矢量，z为加性白高斯噪声，服从均值为0，方差为ε²的复高斯分布。假定设备传输功率限制为P，则

||f||²≤P （7）

此时，系统信道容量表示为

$R=\log (1+\frac{{\left|\right|\mathrm{hf}\left|\right|}^2}{{\mathrm{\ϵ}}^2})---\left(8\right)$

根据K.Chim,K.Chan,and R.D.Murch等人在IEEE Trans.Antennas andPropagation,2004年5月的第52卷第1370–1374页的文章“Investigating the impact ofsmart antennas on SAR”，比吸收率与两天线传输符号的绝对相位无关，却与其相位差存在如下关系：

式中，P为设备传输功率，单位为Watt，r₁和r₂为正参数，单位为Kg^-1，是与天线配置相关的参数。该文献中基于最小方差估计方法，计算出r₁=4.6050，r₂=2.6250，显然的，当θ=1.22π时，比吸收率在给定传输功率时最大，即最差情形。由于多天线优选采用等增益传输方式，预编码矢量定义为如下形式：

$f=\sqrt{\frac{P}{2}}{[1,e^{\mathrm{j\θ}}]}^T=\sqrt{\frac{P}{2}}\hat{f}---\left(10\right)$

公式（10）中，θ即为公式（6）系统下两发送天线之间发送符号相位差，(□)^T表示矩阵的转置，为功率归一化预编码矢量，而系数使得预编码矢量符合公式（7）。

如图2中的流程图所示，在本发明的一个实施方案A中，首先，基于信道估计信息受设备最大发射功率限制P_max，根据

$f_{\mathrm{opt}}=\underset{{\left|\right|f\left|\right|}^2\≤P_{\max }}{\arg \max }\left(R\right)=\underset{{\left|\right|f\left|\right|}^2\≤P_{\max }}{\arg \max }\left\{\log (1+\frac{{\left|\right|\tilde{h}f\left|\right|}^2}{{\mathrm{\ϵ}}^2})\right\}---\left(11\right)$

来计算最优预编码矢量f_opt；

然后，根据公式（9），计算采用预编码矢量f_opt情况下的设备比吸收率值；

接着，判断比吸收率是否超过规定限值；如果比吸收率未超过规定限值SAR_limit时，则将确定f_opt为最终预编码矢量，带入公式（8）得到最大系统信道容量；否则

基于功率归一化最优预编码矢量和比吸收率规定限值SAR_limit，根据公式（9）计算比吸收率约束的最大允许传输功率P_SAR，确定为最终预编码矢量，代入公式（8）得到最大系统信道容量。

在本发明的另一个实施方案B中，首先，基于信道估计信息受设备最大发射功率限制P_max，根据

来计算最优预编码矢量f_opt；

然后，根据公式（9），计算采用预编码矢量f_opt情况下的设备比吸收率值；

接着，判断比吸收率是否超过规定限值；如果比吸收率未超过规定限值SAR_limit时，则将确定f_opt为最终预编码矢量，带入公式（8）得到最大系统信道容量；否则

基于功率归一化最优预编码矢量和比吸收率规定限值SAR_limit，根据公式（9）计算比吸收率约束的最大允许传输功率P_SAR，确定为最终预编码矢量，代入公式（8）得到最大系统信道容量。

图3给出了传输功率为1W时系统信道容量与比吸收率限制SAR_limit的关系图。可以看出，根据本发明所提出的多天线预编码方法，无论是依据实施方案A或者实施方案B，与基准方法相比，系统信道容量均获得大幅提高。比如，当SAR_limit=2W/Kg时，本发明中依据实施方案A确定的预编码方法相对基准设计提高了约48%，本发明中所述依据实施方案B确定的预编码方法相对基准设计提高了约75%。方案B相对方案A信道容量提高了约18%，表明方案B的性能优越于方案A，不过方案A的计算复杂度较小。并且随着SAR_limit的增加，信道容量提高效果越显著。

图4给出了比吸收率为2.0W/Kg时系统信道容量与传输功率限制的关系图。可以看出，本发明中所述预编码方法相比基准设计的信道容量大幅提高。比如，当传输功率为1.2W时，方案A相对基准设计提高了约50%，方案B相对基准设计提高了约78%。同时，方案B相对方案A提高了约19%。但随着传输功率的进一步提高，系统信道容量的提升不再明显，这是由于比吸收率的约束，实际传输功率并没有提高的缘故。

以上结合附图以及优选的实施方式阐释了本发明的基于比吸收率约束的多天线预编码方法。本发明的方法不仅基于信道容量最大化，而且以比吸收率约束下的发送功率最大化为优化目标。这样，不仅将比吸收率作为约束条件，而且最大化了设备发送功率，从而进一步提升了系统信道容量。

需要明白，以上的具体描述并不意在给本发明的范围带来任何限制。本发明的保护范围，由权利要求限定。应当认识到，以上具体描述的特征可以单独或者任意结合地实施。还应当认识到，只要在本发明权利要求限定的保护范围内，本领域技术人员可以对上述的具体实施方式作出任意的修改。

Claims (9)

1.一种多天线预编码方法，其包括步骤：

首先，基于多天线设备的最大发送功率计算第一最优预编码矢量，

其次，计算多天线设备的当前比吸收率值，

再次，判断当前比吸收率值是否超过规定限值；若当前比吸收率值未超过规定限值时，则确定计算得到的第一最优预编码矢量为最终预编码矢量；否则，

基于功率归一化最优预编码矢量和比吸收率规定限值，计算出基于比吸收率约束的最大允许传输功率，并根据最大允许传输功率重新计算出第二最优预编码矢量，并确定第二最优预编码矢量为最终预编码矢量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于多天线设备的最大发送功率计算第一最优预编码矢量的步骤利用了公式：

$f=\underset{{||f||}^2\≤P}{\mathrm{argmax}}\left(R\right)$

或者

$f=\underset{{||f||}^2\≤P}{\mathrm{argmax}}(P\·R)$

其中，R为系统信道容量，f是多天线预编码矢量，SAR是比吸收率值，P为所述多天线设备的发送功率。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述计算多天线设备的当前比吸收率值的步骤利用了公式，即，将比吸收率SAR值表示为设备发送功率P和多天线预编码矢量f的函数：

SAR＝f(P,f)

其中，f是多天线预编码矢量，SAR是比吸收率值，P为所述多天线设备的发送功率。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，计算出基于比吸收率约束的最大允许传输功率利用了公式：

P＝f^-1(SAR,f)

其中，f是多天线预编码矢量，SAR是比吸收率值，P为所述多天线设备的发送功率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法用于所述多天线设备的上行链路。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多天线设备在设备端装配2根发送天线。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在与所述设备端相应的基站端装配2根接收天线。

8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述多天线设备的各天线之间采用等增益功率传输。

9.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述系统信道容量R表示为

其中h为信道增益矩阵，f为多天线预编码矢量，ε²是信道中的噪声方差。