CN104410480A - 一种大规模mimo系统中基于大尺度衰落的导频分配方法 - Google Patents
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Abstract
一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,利用用户的大尺度衰落系数,确定期望用户受干扰程度的强弱;按期望用户受干扰程度由强到弱的次序,以SINR最大化为目标,采用基于贪婪策略的用户调度算法确定用户分组,以此进行导频分配。本发明利用随时间缓慢变化的大尺度衰落进行导频分配,具有一定的实用性,降低了导频污染效应的影响,提升了系统的公平性。
Description
技术领域
本发明涉及一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,属于通信系统领域。
背景技术
随着用户对高速数据服务的需求不断增加,以及不断增加的小区用户数,移动通信网络对频谱资源的需求也日益增加。大规模MIMO系统通过在基站上部署大量的天线以及传输过程中采用时分双工(TDD)操作,实现了信道容量和频谱效率的大幅度提升,从而引起了无线通信领域的广泛关注。在TDD通信机制中,上行训练和数据传输都在同一段相干时间内完成。因而利用信道互易性,信道状态信息(CSI)可以通过上行训练得到。
由于用于信道估计的正交导频序列的个数是有限的,无法保证分配给所有用户的导频序列都相互正交,从到导致获得的信道估计受到了使用同导频用户信道的干扰,即“导频污染”。研究结果表明,当基站上的天线数趋于无穷大时,非相关噪声和快衰落对信道估计的影响将会消失,导频污染成为了大规模MIMO系统中影响通信质量的主要瓶颈。从TDD通信机制的过程来看,导频污染的影响可以通过优化的导频分配、智能信道估计以及导频污染预编码等方面的技术得到缓解。
研究结果表明,当基站上的天线数趋于无穷大时,有效的上行信号干扰噪声比(SINR)是一个依赖于用户随机位置和大尺度衰落的随机量。基于上述背景,本发明考虑公平性准则,以最小SINR最大化为目标,给出了基于大尺度衰落的导频分配方案。
发明内容
针对现有技术的不足,本发明的目的是提供一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,该方法有效减小导频污染效应的影响,提高系统公平性,使得所有期望用户中最小的SINR最大化,同时对于给定的SINR目标,能够使达到这个目标的用户比例最大;以及现有缓解导频污染效应的方法难以实现和算法复杂等问题。
发明概述
一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,利用用户的大尺度衰落系数,确定期望用户受干扰程度的强弱;按期望用户受干扰程度由强到弱的次序,以SINR最大化为目标,采用基于贪婪策略的用户调度算法确定用户分组,以此进行导频分配。假定该大规模MIMO系统包括L个同步的小区,每个小区含有一个配置有M根天线的基站和K个单天线用户终端,通信过程采用TDD模式;并假定这L个小区以中心对称方式分布,中心小区的用户为期望用户,且中心小区编号为小区1。为中心小区中的K个用户,这K个期望用户相比,距离中心小区基站较远的用户受到的干扰更强;对于L-1个干扰小区中的干扰用户,距离基站较近的用户对期望用户的干扰更强。
发明详述
一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,包含以下步骤:
步骤1、获取小区j中用户k到中心小区中基站的大尺度衰落系数βjk,j∈{1,…,L},k∈{1,…,K},其中L是小区的个数,K是每个小区中用户的个数,且L和K的取值范围是大于1的整数;
步骤2、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数,对期望用户按大尺度衰落系数从小到大排序依次编号,从而确定期望用户的受干扰程度强弱;
步骤3、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数和步骤2中获得的期望用户受干扰程度的排序编号,以SINR最大化为准则,采用贪婪用户调度算法,按受干扰程度从强到弱的次序进行用户调度,获得K个用户分组,即得到分组结果;
步骤4、根据步骤3中的分组结果,基站对各个分组进行导频分配,同一组内的用户分配相同的上行导频训练序列,不同用户组之间的用户分配相互正交的导频序列。
根据本发明优选地,所述步骤2中,期望用户的受干扰程度由该用户的大尺度衰落系数定性的给出:如对于用户k1和用户k2,如果则用户k1的受干扰程度要比用户k2的受干扰程度强。
根据本发明优选地,所述步骤3中所述分组过程,以SINR最大化为准则,分别从每个小区中选择一个用户,组成L个用户的组合是第k个用户组中从第l个小区中选出用户的用户编号,其中是第l个小区用户编号的集合;这样的用户组共有K个,记为组内用户分配同一个导频序列,属于不同组的用户之间分配相互正交的导频序列,从而保证同小区用户之间互不干扰,不同小区之间只有分配到同一组的用户相互干扰;
在大规模MIMO系统中,采用TDD技术时,用户的SINR表示为:
根据本发明优选地,所述步骤3中贪婪用户调度算法包括步骤如下:
步骤31、初始化第l个小区的用户编号为自然编号初始化k=1,j=2;
步骤32、根据步骤2中获得的按受干扰程度从强到弱排序的用户编号,初始化第k个用户组,使得
步骤33、根据步骤1中获得的用户大尺度衰落系数,从第j个小区中选出一个用户添加到集合使得用户的SINR最大,即
这里表示集合中元素的个数;
步骤34、从集合中去除并将添加到集合中,j增加1,重复步骤32,直到遍历了L个小区,即至此确定了第k个用户分组;
步骤35、k增加1,重复步骤31,直到完成所有K个用户分组
根据本发明优选地,步骤4中,长度为K的K个相互正交的导频序列,分别分配给K个用户分组,使得同一个小区内的用户分配不同的导频序列,不同小区、同一分组的用户分配相同的导频序列。
本发明的有益效果是:
与现有技术相比,本发明充分利用缓慢变化的大尺度衰落系数,实现大规模MIMO系统中导频资源的优化分配,具有一定的实用性。本发明中提出的基于贪婪策略的导频分配方法,按照期望用户中受干扰程度由强到弱的次序划分用户组,与随机用户分组分配导频方法相比,降低了导频污染效应对小区边缘用户的影响;因此基于贪婪策略的导频分配方法提升了系统的公平性。本方法与穷举法确定最大化最小SINR的导频分配策略相比,算法复杂度明显降低。
附图说明
图1为本发明实施例提供的基于大尺度衰落的导频分配方法实施步骤的框图;
图2为本发明实施例提供的基于大尺度衰落的导频分配方法的贪婪用户调度算法;
图3为本发明实例提供的导频分配算法(UMIFS)、随机分配(RUS)以及MAX-MIN SIR分配算法的对比结果图。考虑两小区模型,且每个小区用户数K=9,横坐标表示给定SINR目标,单位是dB,纵坐标表示能够达到该目标的用户比例。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行描述。显然,所描述的实施例仅是本发明一部分实施例,而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例,在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例,都应当属于本发明保护的范围。
实施例1、
一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,包含以下步骤:
步骤1、获取小区j中用户k到中心小区中基站的大尺度衰落系数βjk,j∈{1,…,L},k∈{1,…,K},其中L是小区个数,K是每个小区中用户的个数,且L和K的取值范围是大于1的整数;
步骤2、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数,对期望用户按大尺度衰落系数从小到大排序依次编号,从而确定期望用户的受干扰程度强弱;
步骤3、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数和步骤2中获得的期望用户受干扰程度的排序编号,以SINR最大化为准则,采用贪婪用户调度算法,按受干扰程度从强到弱的次序进行用户调度,获得K个用户分组,即得到分组结果;
步骤4、根据步骤3中的分组结果,基站对各个分组进行导频分配,同一组内的用户分配相同的上行导频训练序列,不同用户组之间的用户分配相互正交的导频序列。
所述步骤2中,期望用户的受干扰程度由该用户的大尺度衰落系数定性的给出:如对于用户k1和用户k2,如果则用户k1的受干扰程度要比用户k2的受干扰程度强。
所述步骤3中所述分组过程,以SINR最大化为准则,分别从每个小区中选择一个用户,组成L个用户的组合是第k个用户组中从第l个小区中选出用户的用户编号,其中是第l个小区用户编号的集合;这样的用户组共有K个,记为组内用户分配同一个导频序列,属于不同组的用户之间分配相互正交的导频序列,从而保证同小区用户之间互不干扰,不同小区之间只有分配到同一组的用户相互干扰;
在大规模MIMO系统中,采用TDD技术时,用户的SINR表示为:
所述步骤3中贪婪用户调度算法包括步骤如下:
步骤31、初始化第l个小区的用户编号为自然编号初始化k=1,j=2;
步骤32、根据步骤2中获得的按受干扰程度从强到弱排序的用户编号,初始化第k个用户组,使得
步骤33、根据步骤1中获得的用户大尺度衰落系数,从第j个小区中选出一个用户添加到集合使得用户的SINR最大,即
这里表示集合中元素的个数;
步骤34、从集合中去除并将添加到集合中,j增加1,重复步骤32,直到遍历了L个小区,即至此确定了第k个用户分组;
步骤35、k增加1,重复步骤31,直到完成所有K个用户分组
步骤4中,长度为K的K个相互正交的导频序列,分别分配给K个用户分组,使得同一个小区内的用户分配不同的导频序列,不同小区、同一分组的用户分配相同的导频序列。
根据本发明结合具体实例如下:
场景参数设置:设有L=2个小区,每个小区有K=9个用户,长度τ的一组导频序列在两个小区之间复用,且设导频序列长度τ=K,即同小区用户之间采用的导频正交,相邻的小区中总有一个用户与期望用户使用相同的导频序列。小区半径设为1600m,基站位于小区中心,用户均匀分布在距离基站至少100m的小区范围内,大尺度衰落因子模型为平均衰落指数γ=3.8dB的几何衰落以及标准差为σshadow=8dB的对数正态分布的阴影衰落。试验中,采用蒙特卡洛方法,随机产生5000次独立的用户分布进行仿真,仿真结果是5000次的平均。
图1为本发明实例提供的基于大尺度衰落的大规模MIMO系统导频分配方法实施步骤的框图;图2为本发明实例提供的贪婪的用户调度算法流程图;图3为本发明实例提供的贪婪导频分配算法(UMIFS)、随机分配(RUS)以及通过穷举获得能够使得期望用户中最小的SINR最大的导频分配方法(MAX-MIN SIR)的对比结果图,横坐标表示给定SINR目标,单位是dB,纵坐标表示能够达到该目标的用户比例,图中虚线给出的用户比例为95%作为参考,考虑系统公平性,我们希望95%以上用户能够达到的SINR目标越大越好。
从图3中可以看出,横坐标表示给定SINR目标,纵坐标表示能够达到该目标的用户比例,系统参数设置为L=2,K=9,M→∞。和随机导频分配方法相比,本发明实例中,95%以上用户能够达到的SINR目标提高了20dB,同时,本发明实例中期望用户SINR中的最小值、95%以上用户能够达到的SINR值以及SINR均值可以和穷举法的数值结果相比拟。在算法复杂度方面,本发明的运算次数为(L-1)K次,而穷举法的运算次数(K!)L-1次,因此本发明实例有效的降低了算法复杂度。
本发明实例提供的基于大尺度衰落的大规模MIMO系统的导频分配方法,充分利用缓慢变化的大尺度衰落系数,实现大规模MIMO系统中导频资源的优化分配,具有一定的实用性。本发明中提出的基于贪婪策略的导频分配方法,按照期望用户中受干扰程度由强到弱的次序划分用户组,与随机用户分组分配导频方法相比,降低了导频污染效应对小区边缘用户的影响;因此基于贪婪策略的导频分配方法提升了系统的公平性。本方法与穷举法确定最大化最小SINR的导频分配策略相比,算法复杂度明显降低。
Claims (5)
1.一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,其特征在于,该方法包含以下步骤:
步骤1、获取小区j中用户k到中心小区中基站的大尺度衰落系数βjk,j∈{1,...,L},k∈{1,...,K},其中L是小区的个数,K是每个小区中用户的个数,且L和K的取值范围是大于1的整数;
步骤2、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数,对期望用户按大尺度衰落系数从小到大排序依次编号,从而确定期望用户的受干扰程度强弱;
步骤3、根据步骤1所获得的大尺度衰落系数和步骤2中获得的期望用户受干扰程度的排序编号,以SINR最大化为准则,采用贪婪用户调度算法,按受干扰程度从强到弱的次序进行用户调度,获得K个用户分组,即得到分组结果;
步骤4、根据步骤3中的分组结果,基站对各个分组进行导频分配,同一组内的用户分配相同的上行导频训练序列,不同用户组之间的用户分配相互正交的导频序列。
2.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,其特征在于,所述步骤2中,期望用户的受干扰程度由该用户的大尺度衰落系数定性的给出:如对于用户k1和用户k2,如果则用户k1的受干扰程度要比用户k2的受干扰程度强。
3.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,其特征在于,所述步骤3中所述分组过程,以SINR最大化为准则,分别从每个小区中选择一个用户,组成L个用户的组合 是第k个用户组中从第l个小区中选出用户的用户编号,其中是第l个小区用户编号的集合;这样的用户组共有K个,记为组内用户分配同一个导频序列,属于不同组的用户之间分配相互正交的导频序列,从而保证同小区用户之间互不干扰,不同小区之间只有分配到同一组的用户相互干扰;
在大规模MIMO系统中,采用TDD技术时,用户的SINR表示为:
4.根据权利要求3所述的一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,其特征在于,所述步骤3中贪婪用户调度算法包括步骤如下:
步骤31、初始化第l个小区的用户编号为自然编号初始化k=1,j=2;
步骤32、根据步骤2中获得的按受干扰程度从强到弱排序的用户编号,初始化第k个用户组,使得
步骤33、根据步骤1中获得的用户大尺度衰落系数,从第j个小区中选出一个用户添加到集合使得用户的SINR最大,即
这里表示集合中元素的个数;
步骤34、从集合中去除并将添加到集合中,j增加1,重复步骤32,直到遍历了L个小区,即至此确定了第k个用户分组;
步骤35、k增加1,重复步骤31,直到完成所有K个用户分组
5.根据权利要求1所述的一种大规模MIMO系统中基于大尺度衰落的导频分配方法,其特征在于,步骤4中,长度为K的K个相互正交的导频序列,分别分配给K个用户分组,使得同一个小区内的用户分配不同的导频序列,不同小区、同一分组的用户分配相同的导频序列。
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