CN104486268B - 一种交叉信道增益估计方法 - Google Patents

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本发明属于移动通信领域，尤其涉及两层异构网络中的交叉信道增益估计。本发明在接收端采用多个样本点，计算平均信噪比，抵消多径衰落的影响。下行链路传输中，M‑UE位置是变化的，则M‑UE与M‑BS之间的距离l也会变化。不同的l会引起M‑UE接收信噪比的变化，从而影响M‑BS选择不同的调制方式。S‑BS通过识别调制方式，且进行相关信号处理估计出M‑BS与M‑UE之间的距离l。上行链路传输中，由于下行时隙已估计出l，比较M‑BS与S‑BS的接收信噪比可估计出m，继而可估计出路径损耗。本发明提出的方法，无需反馈链路为S‑BS提供CSI，同时也可避免主动式信道增益估计所带来对M‑UE的附加干扰，这样就可以极大的简化系统复杂性，同时也可进一步提升系统的性能，方便了两层异构网络系统的实际应用。

Description

一种交叉信道增益估计方法
技术领域
本发明属于移动通信领域，尤其涉及两层异构网络中的交叉信道增益估计。
背景技术
在异构网络中(Heterogeneous Networks，HetNet)中，系统通过在宏蜂窝覆盖下配置小基站(Small Base Station，S-BS)，并应用频谱共享技术以提供更高的通信容量和传输速率。虽然频谱共享能够是S-BS接入宏基站(Macro Base Station，M-BS)正在使用的频段，但是S-BS的接入会对宏用户(Macro Base Station，M-BS)造成干扰。因此，需要S-BS对交叉信道中你故意进行估计，调整S-BS的发射功率，对干扰进行管理。
传统交叉信道估计方法需要为S-BS提供反馈链路，以便获取S-BS和M-UE链路的信道状态信息(Channel State Information，CSI)。S-BS利用这些CSI调整自身的发射功率，以减少对M-UE的干扰。然而，在实际系统应用中，由于S-BS与M-UE隶属于不同网络层，S-BS获取CSI是非常困难的，这在很大程度上阻碍了认知无线电技术的发展与应用。
为解决传统交叉信道的缺陷，有研究者提出了主动式交叉信道增益的估计方法。但所述主动式交叉信道增益的估计方法需要发射探测信号，这些探测信号会对M-UE造成额外的干扰。
发明内容
为了方便地描述本发明的内容，首先对本发明中所使用的术语和模型进行介绍：
宏基站(Macro Base Station，M-BS)：主系统中的信号发射端。
宏用户(Macro Base Station，M-UE)：主系统中的信号接收端。
小基站(Small Base Station，S-BS)：次级系统中具有认知功能的信号发射端。
信噪比(Signal Noise Ratio，SNR)：信号功率与噪声功率的比值。
自适应调制(Adaptive Modulation，AM)：M-BS根据M-UE的接收信噪比来调整调制方式，而从确保M-UE的接收不中断，使吞吐量最大化。其中，不同的调制方式是以不同的信噪比门限来划分的。
闭环功率控制(Closed Loop Power Control，CLPC)：发射端根据接收端信噪比的变化来调整自身的发射功率，从而保证接收端的接收质量。
时分双工(Time-Divison-Duplex，TDD)：上、下行通信分别采用同一频率信道的不同时隙进行工作。
交叉信道增益(Cross-Channel Gain，CCG)：S-BS与M-UE之间的信道增益。
本发明采用模型：
本发明采用模型包括一个主系统和一个次级系统。其中，主系统包括M-BS、M-UE；次级系统包括S-BS和次级用户。
模型中，用l表示M-BS与M-UE的距离，用d表示M-BS与S-BS之间的距离,用m表示S-BS与M-UE之间的距离，用表示M-BS到M-UE之间的信道的路径损耗，用hl表示M-BS的下行链路到M-UE之间的信道的多径衰落，hl′表示M-UE的上行链路到M-BS之间的信道的多径衰落，表示M-BS到S-BS之间的信道的路径损耗，hd表示M-BS到S-BS之间的信道的多径衰落，表示M-UE到S-BS之间的信道的路径损耗，hm表示M-UE到S-BS之间的信道的多径衰落。
在下行链路传输中，M-BS使用f频段下行时隙，在信道上采用自适应调制方式，以恒定发射功率向M-UE发送数据。
上行链路传输中，M-UE使用f频段上行时隙，在信道上采用闭环功率控制方式向M-BS发送数据
本发明针对现有技术的不足，提供一种交叉信道增益估计方法。该方法中，不需要为S-BS提供反馈链路来获取CSI，也不需要发射探测信号，只需要被动监听信号。
本发明的原理：信道主要受多径衰落和路径损耗的影响，其中，路径损耗携带有通信距离的信息。在接收端采用多个样本点，计算平均信噪比，抵消多径衰落的影响。下行链路传输中，M-UE位置是变化的，则M-UE与M-BS之间的距离l也会变化。由于信道主要受路径损耗的影响，而路径损耗取决于l，因此不同的l会引起M-UE接收信噪比的变化，从而影响M-BS选择不同的调制方式。这样，S-BS通过识别调制方式，且进行相关信号处理即可估计出M-BS与M-UE之间的距离l。上行链路传输中，由于下行时隙已估计出l，在上行可作为已知条件，因此只需比较M-BS与S-BS的接收信噪比可估计出m，继而可估计出路径损耗。而路径损耗作为信道增益的主要决定部分，因此信道增益可近似为路径损耗。
一种交叉信道增益估计方法，具体步骤如下：
S1、下行链路传输中，M-BS采用自适应调制方式，以恒定发射功率地向M-UE发送数据；
S2、S-BS对下行时隙M-BS的传输信号进行监听，通过识别传输信号的调制方式来估计M-UE处的接收信噪比，估计出M-BS于M-UE之间的距离l；
S3、上行链路传输中，M-UE以闭环功率控制的方式向M-BS发送数据；
S4、S-BS对上行时隙M-UE的传输信号进行监听，通过监听到的接收信噪比，估计出S-BS于M-UE之间的距离m，从而估计出S-BS与M-UE的信道增益。
进一步地，S1所述M-BS采用自适应调制方式，以恒定发射功率地向M-UE发送数据具体为：
S11、以恒定功率pM-BS向M-UE发送单位能量信号xM-BS(k)，其中，k为信号采样的序号，1≤k≤K，K为最大采样数；
S12、M-UE接收到M-BS的信号为其中，nM-UE(k)为M-UE的接收噪声，所述nM-UE(k)是服从均值为0，方差为的高斯白噪声；
S13、M-UE的接收信噪比为所述γM-UE(k)改写为dB形式，得到
本发明的有益效果是：
本发明提出的方法，无需反馈链路为S-BS提供CSI，同时也可避免主动式信道增益估计所带来对M-UE的附加干扰，这样就可以极大的简化系统复杂性，同时也可进一步提升系统的性能，方便了两层异构网络系统的实际应用。本发明可实现较好的性能，估计误差约2％。
附图说明
图1为本发明所采用的系统模型的下行链路传输。
图2为本发明所采用的系统模型的上行链路传输。
图3为M-BS与M-UE之间距离l估计的NMSE仿真图。
图4为gm[dB]估计的NMSE与l的关系的仿真图。
图5为gm[dB]估计的NMSE与d的关系的仿真图。
具体实施方式
下面结合实施例和附图，详细说明本发明的技术方案。
在下行链路传输中，M-BS以恒定发射功率传输数据。由于信道增益会随M-UE的位置变化而变化，为了最大化吞吐量，M-BS通常会利用自适应调制技术来实现可靠传输。由于M-UE和S-BS都能够收到来自M-BS的传输信号，下面将分别介绍它们的信号模型。
M-BS到M-UE传输链路
M-BS采用自适应调制技术，以恒定功率pM-BS向M-UE发送单位能量信号xM-BS(k)，k表示信号采样的序号，满足1≤k≤K，其中K表示最大采样数，则M-UE接收到M-BS的信号为
其中，nM-UE(k)表示M-UE的接收噪声，是服从均值为0，方差为的高斯白噪声。则M-UE的接收信噪比为
可写成dB形式，得
这样，M-BS就可以根据M-UE的接收信噪比来调整自己的调制方式，以保证可靠传输。
M-BS到S-BS传输链路
S-BS监听到来自M-BS的信号为
其中，nS-BS(k)表示S-BS在下行时隙的接收噪声，是服从均值为0，方差为的高斯白噪声。下行时隙阶段，S-BS的主要任务是通过识别信号中的调制方式，来估计M-UE处的接收信噪比，从而估计出M-BS与M-UE之间的距离l。
在上行链路传输中，M-UE与M-BS之间采用闭环功率控制方式进行通信。M-UE会根据M-BS的接收信噪比来调整自己的发射功率，以满足M-BS接收端的接收信噪比达到设定目标信噪比。由于M-BS和S-BS都能够收到来自M-UE的传输信号，下面将分别介绍它们的信号模型。
M-UE到M-BS传输链路
M-UE以功率pM-UE(k)向M-BS发送单位能量信号xM-UE(k)，k表示信号采样的序号，满足1≤k≤K，其中K表示最大采样数，M-BS接收M-UE的信号为
其中，nM-BS(k)表示M-UE的接收噪声，是服从均值为0，方差为的高斯白噪声。则M-BS的接收信噪比为、
由于接收信噪比需要满足设定的目标信噪比γT，则pM-UE需满足
M-UE到S-BS传输链路
S-BS监听到M-UE发送的信号为
其中，n′S-BS(k)表示S-BS上行时隙的接收噪声，是服从均值为0，方差为的高斯白噪声。则S-BS的接收信噪比为
将式(7)带入式(9)，可得
其中，gl和gm分别服从路径损耗模型gl＝C/lα和gm＝C/mβ，C为常数，α,β为路径损耗指数。
令且假设
则式(10)可以简化为
为了避免使用反馈链路，利用信号中携带的位置信息进行交叉信道增益估计。
首先，S-BS通过识别下行传输链路的调制方式来估计M-BS与M-UE之间的距离l。然后，S-BS又可以通过检测上行传输链路信号的信噪比来估计S-BS与M-UE之间的距离m。最后，S-BS就可以通过路径损耗模型来估计出S-BS与M-UE的交叉信道增益(CCG)。
具体来说，在图1的下行链路传输中，M-UE和S-BS都可以接收来自M-BS的调制信号。不同的调制方式需要接收机的接收信噪比达到一定的信噪比门限，信号才得以正确解调。由此，可推知不同的调制方式携带了一定的距离信息。所以，S-BS在识别来自M-BS的调制信号的时候，利用调制信息估计出M-BS与M-UE之间的距离l。
在图2的上行链路传输中，M-BS与S-BS都可以接收到来自M-UE的信号。这样，它们的平均信噪比的比值()等于M-UE→M-BS链路与M-UE→S-BS链路的信道增益的比值。由于路径损耗在信道增益占主导因素，且路径损耗取决于收发机之间的距离，则可以近似为
假设α,β已知，则在式(12)中有四个变量(l和m)。由于M-UE与M-BS之间采用闭环功率控制，因此可知约等于M-BS的目标信噪比γT；可以直接由S-BS检测得到；l已经在下行时隙由S-BS估计出，在上行时隙可以当做已知条件使用；显然，只剩下m为未知变量。通过其他三个变量信息，我们就可以估计出m。最后直接利用路径损耗模型，S-BS就可以获取S-BS与M-UE之间的CCG。
假设小尺度衰落系数hl服从瑞利分布，则得其概率密度函数(PDF)如下
假设E(|hl|2)＝1，则hl服从则可得M-UE接收信噪比γ[dB]关于l的条件概率密度函数为
考虑K个相互独立的样本，则条件概率密度函数如下
对上式两边取对数且对l求偏导，并令偏导等于0，即可得l最大似然估计
S-BS通过识别调制方式估算出M-UE的接收信噪比，然后带入式(16)，即可估计出M-BS与M-UE之间的距离l。
由于式(11)中的φ(k)是由两个瑞利分布平方的比值组成的，可求得其概率密度函数为
将式(11)转化成dB形式，可得
结合式(17)和(18),可得γs[dB]关于m的条件概率分布函数
对上式求导，可得条件概率密度函数
考虑K个相互独立的样本，则K维条件概率密度函数可得
对式(20)两边取对数且对m求偏导，并令偏导等于0，则可得
即估计值需满足上面等式。由最大似然估计不变性，可求得CCG估计
由式(21)可知的封闭表达式很难求解，因此我们将对式(21)进行数值求解得到估计值。
根据表1和表2所述参数并采用104次蒙特卡洛，且定义归一化均方误差(NMSE)来评估估计器的性能进行MATLAB仿真。
表1
仿真参数 设定值
M-BS覆盖半径R 0.5km
带宽B 10MHz
噪声功率谱密度N0 -174dBm
M-BS目标信噪比γT 10dB
M-BS发射功率pM-BS 10dBm
路径损耗指数α 3.74
路径损耗指数β 4
路径损耗模型常数C -128.1dB
M-UE的最大发射功率pM-UE Max 23dBm
表2
调制编码 信噪比门限(dB)
QPSK 2.9
16QAM 7.12
64QAM 15.85
l的估计性能
克拉美劳下界(CRLB)
l估计的根均方误差RMSE定义为
l估计的归一化均方误差NMSE定义为
假设极端情况，AM的信噪比门限是连续的，即每个信噪比对应一种调制方式，则对应的曲线为图5中的连续AM曲线。可以看出RMSE十分接近CRLB的开方值。当估计器采用离散的信噪比门限时，对应曲线为离散AM，性能差距就体现出来了。当l＜0.15km，估计误差较大，这是由于在近距离处的接收信噪比较大，超过了64-QAM的调制门限，从而使得S-BS在估计M-UE的信噪比时，产生较大的误差。随着l的不断增大，NMSE趋近合理。曲线成波浪形，这是由于信噪比门限离散化所造成的误差。其中可看出离散AM的某些点的性能会优于CRLB的开方值，这是由于通过识别调制方式估算信噪比本身就有偏的，从而造成l估计的是有偏的，而CRLB是针对于无偏估计的推导，因此，有偏估计是有可能会优于CRLB的性能的。
CCG(gm[dB])的估计性能
gm[dB]估计的归一化均方误差NMSE定义为
如图5所示，样本数设置为K＝100，S-BS设置在离M-BS 0.35km的位置上，即d＝0.35km。发射功率未受限且信噪比门限连续的情况下，CCG的NMSE大约在-42dB。此时，若M-UE发射功率受限时，可以看出l＞0.3km后，NMSE会随着l的上升而上升。这是由于当l较大时，M-UE发射功率受限，没办法提供足够大的发射功率来满足M-BS的目标信噪比，导致的偏差较大，从而影响到上行时隙CCG的估计。当信噪比门限离散化且M-UE的发射功率受限时，可知在l＜0.3km，l估计的误差是CCG的估计误差的主要原因。当l＞0.3km，CCG的估计同时受到l估计和M-UE功率受限的影响。说明l估计与功率受限对于CCG估计的影响是相反的。
如图5所示，将S-BS设置离M-BS不同距离d的位置上，同时M-UE在宏蜂窝覆盖范围内随机分布。在M-UE没有功率受限且信噪比门限连续的情况下，CCG估计的估计性能最好，NMSE可达-42dB。当M-UE受限且信噪比门限连续，性能有所下降，NMSE大概为-37dB。当信噪比门限离散和M-UE功率受限下，性能会再降一些，其NMSE大约-35dB，即gm[dB]的估计误差大约在2％左右。

Claims (1)

1.一种交叉信道增益估计方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、下行链路传输中，M-BS采用自适应调制方式，以恒定发射功率地向M-UE发送数据，
其中，所述M-BS采用自适应调制方式，以恒定发射功率地向M-UE发送数据的方法具体为：
S11、以恒定功率pM-BS向M-UE发送单位能量信号xM-BS(k)，其中，k为信号采样的序号，1≤k≤K，K为最大采样数；
S12、M-UE接收到M-BS的信号为其中，nM-UE(k)为M-UE的接收噪声，所述nM-UE(k)是服从均值为0，方差为的高斯白噪声；
S13、M-UE的接收信噪比为所述γM-UE(k)改写为dB形式，得到
S2、S-BS对下行时隙M-BS的传输信号进行监听，通过识别传输信号的调制方式来估计M-UE处的接收信噪比，估计出M-BS与M-UE之间的距离l，具体方法如下：
在上行链路传输中，M-BS与S-BS都可以接收到来自M-UE的信号，它们的平均信噪比的比值，即等于M-UE→M-BS链路与M-UE→S-BS链路的信道增益的比值，可以近似为设α,β已知，则在中有四个变量，即l和m，由于M-UE与M-BS之间采用闭环功率控制，因此可知约等于M-BS的目标信噪比γT，其中，直接由S-BS检测得到，
假设小尺度衰落系数hl服从瑞利分布，则得其概率密度函数(PDF)为假设E(|hl|2)＝1，则hl服从可得M-UE接收信噪比γ[dB]关于l的条件概率密度函数为考虑K个相互独立的样本，则条件概率密度函数如下对上式两边取对数且对l求偏导，并令偏导等于0，即可得l最大似然估计S-BS通过识别调制方式估算出M-UE的接收信噪比，然后带入即可估计出M-BS与M-UE之间的距离l；
S3、上行链路传输中，M-UE以闭环功率控制的方式向M-BS发送数据；
S4、S-BS对上行时隙M-UE的传输信号进行监听，通过监听到的接收信噪比，估计出S-BS与M-UE之间的距离m，从而估计出S-BS与M-UE的信道增益，具体步骤如下：
S-BS监听到M-UE发送的信号为其中，n′S-BS(k)表示S-BS上行时隙的接收噪声，是服从均值为0，方差为的高斯白噪声，则S-BS的接收信噪比为将带入得其中，gl和gm分别服从路径损耗模型gl＝C/lα和gm＝C/mβ，C为常数，α,β为路径损耗指数，令且假设则可以简化为S-BS通过识别下行传输链路的调制方式来估计M-BS与M-UE之间的距离l，然后，S-BS通过检测上行传输链路信号的信噪比来估计S-BS与M-UE之间的距离m。
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