CN104320219A - 多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法，包括以下步骤：基站进行信道估计得到其与各个用户之间的信道向量；定义各个用户的干扰信道矩阵，每个干扰信道矩阵由除了对应用户以外的所有信道向量构成，对每个干扰信道矩阵进行奇异值分解得到零空间正交基矩阵，求出每个用户的迫零预编码和最大合并传输预编码，将传输预编码固定为这两种预编码加权组合；利用半正定松弛技术求解基于传输功率最小化的传输端预编码权重和接收端功率分裂因子的联合设计问题得到预编码权重向量和接收端功率分裂因子；最后基站端对发射信号进行预编码同时通过控制信道将功率分裂因子发送到相应的用户。本发明在降低传输功率的同时减少计算复杂度。

Description

多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法

技术领域

本发明涉及无线通信传输技术，具体为多用户MISO(Multiple Input Single Output)无线信能同传系统下行链路具有低复杂度的传输预编码和接收功率分裂因子的联合设计方法。

背景技术

随着环境与能源问题的日趋严重，绿色通信技术已成为当今通信界的重要课题。无线电波作为一种潜在的绿色能源，不仅可以传输信息，还能够传输能量，其双重角色正渐渐进入人们的视线，同时，这种同时传输信息与能量的通信系统，不仅降低了通信耗能，而且对新能源进行有效利用，这无疑将是通信界以后重点研究目标。因此，由于其潜在的应用价值，我们有必要对这种无线信能同传系统进行研究。

当前针对无线信能同传系统的研究大多侧重于考虑地理位置上分离的信息接收机和能量接收机或者假定接收机在某一时刻只能接收能量或者信息，并从信息论的角度研究了信能同传系统的理论性能极限及传输策略。考虑到硬件电路实现的局限性，实际中很难利用同一接收信号来进行既进行信息解码又进行能量采集(或者说采集无线能量的电路无法同时直接用来解码信息)。因此，文献[X.Zhou,R.Zhang,and C.Ho,“Wireless information and power transfer:architecture designand rate-energy tradeoff,”IEEE Trans.Commun.,vol.61,no.11,pp.4754-4767,Nov.2013.]设计了更实际的且高效的信息与能量接收机结构(包括共址分离式和共址集成式)，提出了基于功率分裂(Power Spliting,PS)的接收机工作模式。经过对现有技术检索发现，文献[Q.Shi,W.Xu,L.Liu and R.Zhang.“Joint transmitbeamforming and receive power splitting for MISO SWIPT systems,”submitted to IEEE Trans.Wireless Commun.,2013]针对具有功率分裂型接收机的多用户MISO信能同传系统下行链路，基于半正定松弛技术提出了最优的预编码和功率分裂因子设计方法。然而，最优的联合设计方法尽管能获得最小的传输功率，但是复杂度极高。为此，该文献还提出了低复杂度的联合设计方法，包括基于迫零预编码的联合设计方法和基于SINR最佳预编码的联合设计方法。但是，这两种方法在中低信噪比情况下的性能还远远差于最优性能。本发明针对多用户MISO信能同传系统下行链路提供一种接近最优性能的且低复杂度的传输预编码和接收功率分裂因子联合设计方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现在的研究热点-----无线信能同传系统中的技术不足，提出一种多用户无线信能同传系统下行链路具有低复杂度的传输预编码和接收功率分裂因子的联合设计方法。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的，一种多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法，包括以下步骤：

第一步：基站进行信道估计得到h_k，k＝1,2,…K，其中h_k为基站到用户k的信道向量，K为用户数；

第二步：定义干扰信道矩阵k＝1,2,…K，对每个进行奇异值分解得到它的零空间的正交基矩阵U_k，计算迫零预编码和最大合并比传输预编码并定义k＝1,2,…K，将传输预编码向量v_k固定为迫零预编码和最大合并比传输预编码的组合，即

v_k＝V_kx_k,k＝1,2,…K

其中：x_k为预编码权重向量，它的第一维和第二维分别为迫零预编码和最大合并比传输预编码所对应的权重，通过优化二维向量x_k确定高维的预编码向量v_k，从而降低计算复杂度；

第三步：利用半正定松弛技术求解基于基站端传输功率最小化的传输端预编码权重和接收端功率分裂因子的联合设计问题，得到最优的预编码权重向量x_k和功率分裂因子ρ_k，再计算传输预编码向量v_k＝V_kx_k,k＝1,2,…K；

第四步：基站利用v_k对传输信号进行预编码，同时通过控制信道将每个功率分裂因子发送到相应的接收机，从而每个接收机设定功率分裂因子，实现信息与能量的同时接收。

本发明的有益效果是，本发明定义了干扰信道矩阵，固定传输预编码为常用的两种预编码组合，再采用松弛技术，不仅减少了MISO多用户系统基站的传输功率，性能上接近全局半正定方法性能，同时降低了联合收发机设计方法复杂度，使得该系统可在实际中应用。

附图说明

图1是本发明一个实施例的系统模型图；

图2是本发明一个实施例的具体实施流程图；

图3是本发明一个实施例与Q.Shi的文章“Joint transmit beamforming and receive powersplitting for MISO SWIPT systems”设计算法的传输功率比较图；

图4是本发明一个实施例与Q.Shi的文章所提算法另一种比较结果图。

具体实施方式

为了让本发明的上述和其他目的、特征和优点更加明显，下文将配合所附图示和具体实施例作进一步详细的说明。

如图1所示，在该系统模型中假设基站(BS)(或接入点)天线数为N_t(N_t>0)，基站利用传输预编码(或称传输波束赋形向量)v_k，k＝1,...,K，向K个单天线接收机(MS)传输符号s_k，k＝1,...,K，然而不同于传统的多用户MISO系统，用户接受到的信号将分裂两部分，其中一部分用于信息译码，另一部分则进行能量采集。由此信道模型可知，在功率分裂前第k个用户(MS_k)接收到的信号y_k为：

$y_k=h_k^H\left(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{v}_k{s}_k\right)+n_k,k=1,...K---\left(1\right)$

其中：h_k表示基站到用户k的信道向量，v_k表示第k个用户对应的预编码向量，s_k表示用户k的符号，n_k为天线引入的加性噪声，服从均值为0方差为的循环对称复高斯分布。

在经过功率分裂以后，信号分成两部分，其中信息译码部分可表示为：

$y_k^{\mathrm{ID}}=\sqrt{{\mathrm{\ρ}}_k}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k^H{v}_k{s}_k+n_k)+z_k,k=1,...K---\left(2\right)$

其中z_k为射频信号转变为基带信号进行信号处理时造成的加性噪声，服从均值为0方差为的循环对称复高斯分布，ρ_k表示接收机k的功率分裂因子。。

第二部分能量采集函数表达式可写为：

$y_k^{\mathrm{EH}}=\sqrt{{1-\mathrm{\ρ}}_k}(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{h}_k^H{v}_k{s}_k+n_k),k=1,...K---\left(3\right)$

因此，信干噪比SINR_k(v,ρ_k)可表示为：

${\mathrm{SINR}}_k(v,{\mathrm{\ρ}}_k)=\frac{{\mathrm{\ρ}}_k{\left|h_k^H{v}_k\right|}^2}{{\mathrm{\ρ}}_k(\underset{j\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_k^H{v}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2)+{\mathrm{\δ}}_k^2},k=1,...K---\left(4\right)$

而接收机采集功率E_k(v,ρ_k)可表示为：

$E_k(v,{\mathrm{\ρ}}_k)={\mathrm{\ζ}}_k(1-{\mathrm{\ρ}}_k)(\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_k^H{v}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2),k=1,...K---\left(5\right)$

其中ζ_k表示电路的能量转化效率。

对于信能同传系统，通信服务质量包括两种，一种是为保证正常通信需要信干噪比SINR_k达到一定的要求，另一种是采集功率E_k需满足一定的条件。假设SINR_k和E_k的设计目标为γ_k和e_k。因此，基于基站端传输功率最小化的收发机设计问题可描述为：

$\underset{v_k,{\mathrm{\ρ}}_k}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|\right|v_k\left|\right|}^2$

s.t.SINR_k(v,ρ_k)≥γ_k,k＝1,2,…K,         (6)

E_k(v,ρ_k)≥e_k,k＝1,2,…K,

0≤ρ_k≤1,k＝1,2,…K.

观察上述问题，很容易发现，该问题为非凸优化问题，但是根据问题(6)的形式，我们通常可以利用半正定松弛技术进行全局地求解，得到最优的收发机设计。然而全局半正定松弛方法的计算复杂度为因此，当基站端采用大规模天线阵列时，即N_t很大时，全局半正定方法的计算复杂度会非常高，使得全局半正定方法无法在实际中应用。因此基于降低复杂度的目的，本发明提供一种接近全局半正定方法性能但复杂度更低的联合收发机设计方法。其核心思想是：1)将传输预编码向量v_k固定为常用预编码向量的组合，即

$v_k=x_{k,1}{v}_k^{\mathrm{ZF}}+x_{k,2}{v}_k^{\mathrm{MRT}},k=\mathrm{1,2},...K,---\left(7\right)$

其中为最大合并比传输预编码，为迫零预编码，U_k为干扰信道矩阵的零空间的正交基组成的向量，x_k,1和x_k,2分别为迫零预编码和最大合并比传输预编码所对应的权重。2)然后将(7)代入上述收发机设计问题(6)求解最优的即解下述优化问题：

$\underset{x_k,{\mathrm{\ρ}}_k}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{x}_k^H{Q}_k{x}_k$

$s.t.\frac{{\mathrm{\ρ}}_k{\left|{\tilde{h}}_k^H{x}_k\right|}^2}{{\mathrm{\ρ}}_k(\underset{j\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\left|{\tilde{h}}_k^H{x}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2)+{\mathrm{\δ}}_k^2}\≥{\mathrm{\γ}}_k,k=\mathrm{1,2},...K,---\left(8\right)$

${\mathrm{\ζ}}_k(1-{\mathrm{\ρ}}_k)(\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\tilde{h}}_k^H{x}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2)\≥e_k,k=1,2,...K,$

0≤ρ_k≤1,k＝1,2,…K.

其中 $V_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{v}_k^{\mathrm{ZF}}& v_k^{\mathrm{MRT}}\end{array}\right],{\tilde{h}}_k^H\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{h}_k^H{V}_j\left({\tilde{h}}_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{V}_j^H{h}_k\right){,Q}_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{V}_k^H{V}_k.$

再利用半正定松弛技术求解问题(8)，即求解下述凸优化问题：

$\underset{\{X_k,{\mathrm{\ρ}}_k\}}{\min }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Tr}\left(Q_k{x}_k\right)$

$s.t.\frac{1}{{\mathrm{\γ}}_k}{\tilde{h}}_k^H{X}_k{\tilde{h}}_k-\underset{j\≠k}{\mathrm{\Σ}}{\tilde{h}}_k^H{X}_j{\tilde{h}}_k-\frac{{\mathrm{\δ}}_k^2}{{\mathrm{\ρ}}_k}-{\mathrm{\σ}}_k^2\≥0,k=\mathrm{1,2},...K,$

$\underset{j=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\tilde{h}}_k^H{X}_j{\tilde{h}}_k-\frac{e_k}{{\mathrm{\ζ}}_k(1-{\mathrm{\ρ}}_k)}+{\mathrm{\σ}}_k^2\≥0,k=\mathrm{1,2},...K,---\left(9\right)$

X_k≥0,k＝1,2,…K.

0≤ρ_k≤1,k＝1,2,…K.

得到最优的{X_k,ρ_k}。其中X_k的秩为1。因此对{X_k}进行特征值分解可以得到最优的{x_k}，代入(2)中得到{v_k,ρ_k}。由于(9)中X_k的维数为2×2，因此本发明方法的复杂度为O(K^3.5)。

如图2所示，本发明一种多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法，包括以下步骤：

第一步：基站进行信道估计得到h_k，k＝1,2,…K，其中h_k为基站到用户k的信道向量，K为用户数；

第二步：定义矩阵k＝1,2,…K，对每个进行奇异值分解得到它的零空间的正交基矩阵U_k，计算迫零预编码和最大合并比传输预编码k＝1,2,…K，将传输预编码向量v_k固定为常用预编码向量的组合，即

$v_k=x_{k,1}{v}_k^{\mathrm{ZF}}+x_{k,2}{v}_k^{\mathrm{MRT}},k=\mathrm{1,2},...K$

其中：x_k,1和x_k,2，k＝1,2,…K，分别为迫零预编码和最大合并比传输预编码所对应的(复)权重，如此一来可降低计算复杂度；

第三步：定义 $V_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{cc}{v}_k^{\mathrm{ZF}}& v_k^{\mathrm{MRT}}\end{array}\right],x_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left[\begin{array}{cc}{x}_{k,1}& x_{k,2}\end{array}\right]}^T,{\tilde{h}}_k^H\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{V}_k{h}_k{,Q}_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{V}_k^H{V}_k.,k=\mathrm{1,2},...K,$ 首先根据向量范数性质总传输功率可变换为再利用半正定松弛技术，将变换为其中X_k为x_k的相关矩阵，并对两种通信服务质量信干噪比SINR和采集功率E_k，即等式(4)和(5)中的进行简化为因此基于基站端传输功率最小化的收发机设计问题变为简单的加权迫零-最大合并比预编码收发机设计优化问题，再利用内点算法可求解得到最优的X_k,ρ_k，k＝1,2,…K；

第四步：由于可证明所有X_k的秩为1，所以对每个X_k进行特征值分解得到计算v_k＝V_kx_k，k＝1,2,…K，最终得到{v_k,ρ_k}；

第五步：基站利用v_k对传输信号进行预编码，同时通过控制信道将每个功率分裂因子发送到相应的接收机，从而每个接收机设定功率分裂因子，实现信息与能量的同时接收。

图3与图4是本发明与Q.Shi的文章“Joint transmit beamforming and receive powersplitting for MISO SWIPT systems”所提出来的全局半正定最优算法和迫零预编码收发机设计方法进行性能比较图，参数具体设置为：基站发射天线数N_t＝4，用户数K＝4，且接收天线数均为1，天线噪声功率传输噪声功率电路的能量转化效率ζ_k＝0.5，其中k＝1,2,…,K，蒙特卡洛仿真次数为100，比较结果分析如下：

图3比较了本发明收发机设计方法与Q.Shi所提方法两种方法的传输功率比较。纵坐标表示传输功率，横坐标表示信干噪比SINR的设计目标。可以看出，对于不同的SINR设计目标，本发明所提算法性能接近于全局半正定最优方法，同时大大优于常用的迫零预编码算法，根据前面的复杂度分析，全局最优算法的复杂度却与发射天线数相关，所以根据实际情况当发射天线数很大，复杂度将大幅度提高，在实际中无法应用，然而本发明所提方法却能避免这个问题，所以本发明方法不仅降低了传输功率，也能降低复杂度。

图4给出了本发明方法与最优算法和常用的迫零预编码算法的另一种性能比较图。纵坐标表示传输功率，横坐标表示采集功率的设计目标。从图可以知道，本发明方法性能依然接近最优算法而优于迫零预编码算法。但是随着发射天线数的增加，全局最优算法复杂度的提高将导致其无法在实际中应用，所以本发明算法将在实际生活中获得较好性能的同时降低复杂度，减少成本开销，使其更具竞争力。

通过前面的复杂度分析与性能仿真比较，本发明的方法不仅使得通信复杂度低，而且能降低基站的传输功率，可以预见本发明方法能很好地适应未来信能同传系统的收发机设计技术，让用户的性能得到提升。

本发明不仅局限于上述具体实施方式，本领域一般技术人员根据本发明公开的内容，可以采用其它多种具体实施方案实施本发明。因此，凡是采用本发明的设计结构和思路，做一些简单的变化或更改的设计，都落入本发明保护范围。

Claims (1)

1.一种多用户信能同传系统低复杂度收发机设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步：基站进行信道估计得到h_k，k＝1,2,…K，其中h_k为基站到用户k的信道向量，K为用户数；

第二步：定义干扰信道矩阵k＝1,2,…K，对每个进行奇异值分解得到它的零空间的正交基矩阵Uk，计算迫零预编码和最大合并比传输预编码并定义k＝1,2,…K，将传输预编码向量v_k固定为迫零预编码和最大合并比传输预编码的组合，即

v_k＝V_kx_k,k＝1,2,…K

其中：x_k为预编码权重向量，它的第一维和第二维分别为迫零预编码和最大合并比传输预编码所对应的权重；

第三步：利用半正定松弛技术求解基于基站端传输功率最小化的传输端预编码权重和接收端功率分裂因子的联合设计问题，得到最优的预编码权重向量x_k和功率分裂因子ρ_k，再计算传输预编码向量v_k＝V_kx_k,k＝1,2,…K；

第四步：基站利用v_k对传输信号进行预编码，同时通过控制信道将每个功率分裂因子发送到相应的接收机，从而每个接收机设定功率分裂因子，实现信息与能量的同时接收。