CN104618921B - 一种多业务大规模mimo系统的用户容量的估计方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，该方法的用户容量指的是系统承载的用户数，根据基站的天线数、系统中的用户数、系统中所有用户的信道状态信息、用户的传输速率、用户的天线数、发射功率和噪声功率等，获取每个用户的等效频谱带宽，从而找到用户容量与系统频谱带宽的关系。本发明中的用户容量都可以通过基站的天线数、用户的天线数和发射功率等进行调整，这就有利于运营商进行频率优化，以提高频谱利用率。本发明解决了现有技术基于吞吐量最大而造成的资源分配不公平的问题和资源浪费的问题。
Description
技术领域
本发明涉及一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，属于通信技术领域。
背景技术
多业务大规模多根发射天线和多根接收天线技术(Multiple-Input Multiple-Output，以下简称：MIMO)系统是指基站天线足够多的多用户MIMO(MU-MIMO，Multi-userMIMO)系统，而多用户MIMO系统指的是在同一时隙同一频段下，一个基站同时给多个用户发送信息，其最大的优势就是提高频谱利用率，换句话说就是，在频谱带宽资源一定的情况下，大规模MIMO系统能承载更多的用户。容量一般有以下三种定义：1)、速率，即系统带宽所能提供的速率；2)、吞吐量，即系统中所有用户的传输速率的和；3)、用户容量，即系统所能承载的用户数。本发明要解决的就是在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法的问题。
现有技术研究的都是基于吞吐量最大为目的，一般通过天线选择算法和用户选择算法使得吞吐量最大。这种技术存在以下两个问题：1)、在实际应用中，系统中存在多种业务，不同的业务对速率的要求是不一样的，而基于吞吐量最大没用考虑到业务的需求。2)、由于现有技术没用考虑到业务的需求问题，就可能存在吞吐量最大，但资源分配极度不公平的问题，例如：给当前网络中存在最多的话音类型的用户，分配很大的资源，使得其传输速率很大，而给网络中存在的极少的视频类型的用户分配很少的资源；由于这种资源分配不公平的问题，就会带来用户体验的较差以及系统资源的浪费等问题。而本发明能够很好地解决上面的问题。
发明内容
本发明目的在于提出了一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法，该方法解决了现有技术中由于没有考虑到业务本身的特征而造成的不公平和资源浪费的问题。该方法包括上行信道用户容量的估计和下行信道用户容量的估计两个方面。本发明中的业务类型不限，当前所有的业务类型都适用于本发明，比如：话音业务，视频业务等。在本发明中，已知AWGN信道的状态信息条件下，根据用户的QoS(一定误码率下用户的传输速率)和信道状态信息，将大规模MIMO的天线资源(收发天线数、天线的发射功率)和频谱资源统一映射到频谱资源上，获得用户的等效频谱带宽，从而找到用户容量与系统频谱带宽的映射关系。该方法在保证了业务的传输速率情况下，计算存在多种业务的大规模MIMO的用户容量。根据该方法，业务的等效频谱带宽是可以通过发射天线数、接收天线数、发射功率等进行调节的，这有利于运营商做频率规划，使得在一定的带宽资源下，网络可以承载更多的用户。
本发明解决其技术问题所采取的技术方案是：一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，该方法包括如下步骤：
步骤1：已知信道状态信息的条件下，根据大规模MIMO的总带宽、基站的天线数、网络中现有用户的天线数和上行信道的状态信息、业务的传输速率、基站检测到的用户的功率和噪声功率，获取上行信道每个用户的等效频谱带宽；
步骤2：根据系统上行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，计算出系统的上行信道的用户容量；
步骤3：已知信道状态信息的条件下，根据系统中的用户数、系统中所有用户承载业务的传输速率、接收天线数、系统中所有用户的下行信道状态信息、传输特定业务的用户的接收天线数、基站的发射功率和噪声功率，获取下行信道每个用户的等效频谱带宽；
步骤4：根据系统下行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，计算出系统的下行信道的用户容量。
第一方面，本发明提供一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的上行信道的用户容量的估计方法，具体包括：
已知信道状态信息的条件下，根据大规模MIMO的总带宽、基站的天线数、网络中现有用户的天线数和上行信道的状态信息、业务的传输速率、基站检测到的传输该业务的用户的功率和噪声功率，获取上行信道每个用户的等效频谱带宽；
根据系统上行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，此时的用户数即为系统的上行信道的用户容量。
在第一种可能的实现方式中，已知信道状态信息的条件下，根据大规模MIMO的总带宽、基站的天线数、网络中现有用户的天线数和上行信道的状态信息、业务的传输速率、基站检测到的传输该业务的用户的功率和噪声功率，获取上行信道每个用户的等效频谱带宽，包括：
根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该上行信道用户的等效信道矩阵；
根据该上行信道用户的等效信道矩阵、基站接收天线数、网络中当前的用户数、基站检测到的该用户的功率、传输速率、发射天线数和噪声功率，获取该上行信道用户的等效频谱带宽。
结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述的根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该上行信道用户的等效信道矩阵，包括：根据Huek＝Uukn HHuk计算上行信道用户的等效信道矩阵，其中，Uukn H是网络中其他用户的信道矩阵组成的矩阵的共轭转置矩阵的零空间矩阵，
所述的根据该用户的等效信道矩阵、基站接收天线数、网络中当前的用户数、基站检测到的该用户的功率、传输速率、发射天线数和噪声功率，获取传输特定业务的用户的等效频谱带宽，包括：根据计算上行信道用户的等效频谱带宽。其中，表示上行信道传输特定业务的第k个用户的等效频谱带宽；M表示基站的接收天线数；Nk表示传输特定业务的第k个用户的发射天线数；Rk表示传输特定业务的第k个用户的传输速率；K表示当前系统的用户数；P0表示基站检测到用户的功率，在本发明中假设基站检测到的上行信道用户的功率均相同；γk表示上行信道传输特定业务的第k个用户的等效信道矩阵的秩；λui表示上行信道中传输特定业务的第k个用户的等效信道矩阵的第i个奇异值。
第二方面，本发明提供一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的下行信道的用户容量的估计方法，具体包括：
在已知信道状态信息的条件下，根据系统中的用户数、系统中所有用户承载业务的传输速率、接收天线数、系统下行信道所有用户的信道状态信息、传输特定业务的用户的接收天线数、基站的发射功率和噪声功率，获取下行信道每个用户的等效频谱带宽；
根据系统下行信道所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，此时的用户数即为系统的下行信道的用户容量。
在第一种可能的实现方式中，在已知信道状态信息的条件下，根据系统中的用户数、系统中所有用户承载业务的传输速率、接收天线数、系统下行信道所有用户的信道状态信息、传输特定业务的用户的接收天线数、基站的发射功率和噪声功率，获取下行信道每个用户的等效频谱带宽，包括：
根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该下行信道用户的等效信道矩阵；
根据该下行信道用户的等效信道矩阵、网络中当前的用户数、基站的发射功率、该用户承载业务的传输速率、接收天线数和噪声功率，获取该用户的等效频谱带宽。
结合第二方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，所述的根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该用户的等效信道矩阵，包括：根据Hdek＝HdkVdkn计算下行信道用户的等效信道矩阵，Vdkn是网络中其他用户的下行信道矩阵组成的矩阵的零空间矩阵，
所述的根据该用户的等效信道矩阵、网络中当前的用户数、基站的发射功率、该用户承载业务的传输速率、接收天线数和噪声功率，获取该用户的等效频谱带宽，包括：根据计算下行信道用户的等效频谱带宽。其中，表示下行信道第k个用户的等效频谱带宽；Nk表示第k个用户的接收天线数；Rk表示第k个用户的传输速率；K表示当前系统的用户数；P表示基站的发射功率；τk表示下行信道第k个用户的等效信道矩阵的秩；λdi表示下行信道第k个用户的等效信道矩阵的第i个奇异值。
本发明应用于给定业务速率条件下的多业务大规模MIMO系统。
有益效果：
1、考虑了实际应用中业务的不同特征，使得资源的分配更加公平。
2、在已知信道状态信息的情况下，将多用户MIMO系统的空间资源(基站天线数和用户天线数)和用户的QoS要求(传输速率和误码率)等映射到频谱资源上，这使得只需要给用户分配一定的频谱带宽资源即可保证用户QoS要求。
3、根据用户的等效频谱带宽和不大于系统的频谱带宽，可以方便的计算出多业务大规模MIMO系统的用户容量。
附图说明
为了更清楚的说明本发明实施例，下面结合附图及实施方式对本发明作进一步详细的说明：
图1为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实施例一的流程示意图。
图2为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实施例二的流程示意图。
图3为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例二的信道示意图。
图4为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例二的等效信道示意图。
图5为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例三的流程示意图。
图6为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例四的流程示意图。
图7为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例四的信道示意图。
图8为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例四的等效信道示意图。
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清楚、完整地描述。
图1为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实施例一的流程示意图，如图1所示，该方法的具体包括如下步骤：
步骤101，已知信道状态信息的条件下，根据大规模MIMO的总带宽、基站的天线数、网络中现有用户的天线数和上行信道的状态信息、业务的传输速率、基站检测到传输该业务的用户的功率和噪声功率，获取上行信道中每个用户的等效频谱带宽。
具体地，在大规模MIMO系统中，某一时隙，用户占用整个系统的频谱带宽进行通信，在满足用户所承载业务的预设的传输速率条件下，可以通过等效带宽与总带宽、预设的传输速率、基站检测到的用户的功率、噪声功率、系统的发射天线数和接收天线数、信道状态信息的关系，获取上行信道中每个用户的等效频谱带宽。
步骤102，系统中的所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统的频谱带宽，满足这样条件的用户数即为系统上行信道的用户容量。
具体地，通过步骤101，计算出上行信道中每个用户的等效频谱带宽，累加所有用户的等效频谱带宽，使得其和不大于系统的频谱带宽，满足此条件的用户数即为上行信道的用户容量。
本实施例，已知信道状态信息的条件下，根据用户的QoS要求(用户业务的传输速率要求)和信道状态信息，将大规模MIMO的天线资源(基站的接收天线和用户的发射天线)和频谱资源统一映射到频谱资源上，获取该用户的等效频谱带宽；然后，根据系统上行信道所有用户的等效频谱带宽和不大于系统频谱带宽，满足此条件的用户数即为上行信道的用户容量。本实施例解决了现有技术仅基于吞吐量最大技术的不公平和资源浪费的问题。
图2为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实施例二的流程示意图，图2是在图1所示方法实施例步骤101的基础上，更详细的说明大规模MIMO系统上行信道的用户等效频谱带宽的计算方法，如图2所示，该方法包括：
步骤201，根据网络中承载特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，计算该用户的等效信道矩阵。
具体地，可以根据Huek＝Uukn HHuk计算上行信道用户的等效信道矩阵，其中，Uukn H是网络中其他用户的上行信道矩阵组成的矩阵的共轭转置矩阵的零空间矩阵，
更详细地，公式Huek＝Uukn HHuk可以按照如下过程推导获得：
图3为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例二的信道示意图，如图3所示，多业务大规模MIMO系统中，基站有M根接收天线，系统中有K个用户，每个用户承载的业务不尽相同，每个用户有Ni根发射天线，上行信道中，每个用户的信道矩阵为Hui，每个用户发送的信号为xui，基站接收的信号为yu，其中，i＝1,2,…,K。
根据图3可知，某一时隙，由于系统中所有用户都占用系统频谱带宽进行通信，那么，基站接收的信号为：
式1
其中，n为M×M维加性高斯白噪声矩阵，均值为0，协方差矩阵为σ2IM。对于承载特定业务的用户k来说，其他用户的信号就是多址干扰。为了使得基站能检测出用户k发送的信号，在基站接收到信号后，通过一个后处理矩阵，使得经过处理后，其他用户的信号为零，仅保留用户k的信号。
在式1的两边同时乘以用户k的后处理矩阵Tk，获得上行信道中承载特定业务用户k的接收信号为：
式2
为使得其他用户对用户k的多址干扰为0，即那么，TkHui＝0，其中，i＝1,2,…,K且i≠k。
令若能找到该后处理矩阵Tk就可以消除多址干扰。
假设对进行奇异值分解得：
式3
其中，Uuk为M×M维的酉矩阵，Uuk的列向量是的特征向量，Uuks是由的个特征值非零对应的特征向量组成，Uukn是由的个零特征值对应的特征向量组成，Σuk为阶的对角矩阵，对角线上的元素为的奇异值，Σuk1为个奇异值组成的对角矩阵，Vuk H为Vuk的共轭转置矩阵，是阶酉矩阵。
根据酉矩阵的性质，式3可以变换成如下形式：
由此可得，
Tk＝Uukn H 式4
其中，Tk是维矩阵。
将式4代入式2得：
yuk＝Uukn HHukxuk+Uukn Hn 式5
因此，本发明便将大规模MIMO系统等效成为多个独立的单用户MIMO系统，上行信道中，第k个用户的MIMO系统的等效信道矩阵Huek＝TkHuk＝Uukn HHuk，为维矩阵。则大规模MIMO系统上行信道中，第k个用户的接收信号为：
yuk＝Huekxuk+Uukn Hn 式6
步骤202，对该用户的等效信道矩阵进行奇异值分解，将该用户的信道等效为一系列独立的平行信道，这些平行信道的信道增益为等效信道矩阵的奇异值。
具体地，奇异值分解的过程如下：
对承载特定传输速率的第k个用户的等效信道Huek进行奇异值分解，得：
Huek＝UuekΣuekVuek H 式7
将式7带入式6得：
yuk＝UuekΣuekVuek Hxuk+Uukn Hn 式8
式8的两边同时乘以Uuek的共轭转置矩阵Uuek H得：
yuk′＝Σuekxuk′+n′ 式9
其中，yuk′＝Uuek Hyuk
xuk′＝Vuek Hxuk
n′＝Uuek HUukn Hn
Σuek对角线上的元素为Huek的奇异值。
根据式9，可以将大规模MIMO系统上行信道的第k个用户的信道等效γk个并行的独立信道，γk为等效传输矩阵Heuk的秩。图4为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例二的等效信道示意图，如图4所示，大规模MIMO系统上行信道中第k个用户的信道可以等效为γk个并行的独立信道，γk为等效传输矩阵Heuk的秩，每个独立信道的信道增益为λj(j＝1,2,…,γk)。
在步骤202获得承载特定业务的第k个用户的等效信道的基础上，步骤203，根据香农公式、Jensen不等式，将该用户的等效信道矩阵的奇异值、基站接收天线数、网络中当前的用户数、基站检测到的该用户的功率、该用户的传输速率、该用户的发射天线数和噪声功率，获取上行信道中该用户的等效频谱带宽。
具体地，获取上行信道用户的等效频谱带宽包括：
首先，根据香农公式，得到承载特定业务的第k个用户的传输速率为：
式10
其中，γk为等效信道矩阵Huek的秩；W为大规模MIMO系统的总带宽；Pk为基站检测到的第k个用户的功率；Nk为用户的发射天线数；λj(j＝1,2,…,γk)为等效传输矩阵Huek的各个奇异值；σ2为高斯噪声的功率；Rk为第k个用户的传输速率。
令f(x)＝log2(1+x)，证明f(x)为凸函数，如下：
因此，根据凸函数的Jensen不等式，式10化简为：
式11
假设基站检测到的各个用户的功率相同，即P1＝P2＝…＝PK＝P0，并将代入式11中，得
式12
则上行信道中承载特定业务的第k个用户的等效频谱带宽为：
式13
将式13代入式12中，化简得：
式14
式14中表示大规模MIMO系统中，所有上行信道的用户的等效频谱带宽累加和不大于总的系统带宽。由式13可知，上行信道中承载特定业务的第k个用户的等效频谱带宽与系统当前的用户数、第k个用户的接收天线数、信道状态信息、基站检测到的第k个用户的功率、第k个用户的传输速率、噪声功率等有关，根据式13，在已知信道状态信息的条件下，根据用户的QoS要求和信道状态信息，将大规模MIMO系统的天线资源和频谱资源统一映射到频谱资源上，这样，当一个用户接入系统时，我只需要分配一定的频谱带宽即可在不影响其他用户的情况下，保证该用户承载业务的速率需求。本实施例解决了大规模MIMO上行信道中用户容量的预估问题，解决了现有技术中仅基于吞吐量最大造成的不公平问题和资源浪费的问题。
图5为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实施例三的流程示意图，如图5所示，该方法的具体包括如下步骤：
步骤501，已知信道状态信息的条件下，根据系统中的用户数、系统中所有用户承载业务的传输速率、接收天线数、系统下行信道所有用户的信道状态信息、传输特定业务的用户的接收天线数、基站的发射功率和噪声功率，获取下行信道中每个用户的等效频谱带宽；
具体地，在大规模MIMO系统中，某一时隙，用户占用整个系统的频谱带宽进行通信，在满足用户承载业务的预设传输速率条件下，可以通过等效带宽与总带宽、业务预设的传输速率、发射功率、噪声功率、基站的发射天线数和用户的接收天线数、信道状态信息的关系，获取下行信道中每个用户的等效频谱带宽。
步骤502，系统下行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统的频谱带宽，满足这样条件的用户数即为系统下行信道的用户容量。
具体地，通过步骤501，计算出下行信道中每个用户的等效频谱带宽，累加所有用户的等效频谱带宽，使得其和不大于系统的频谱带宽，满足此条件的用户数即为下行信道的用户容量。
本实施例，根据用户的速率、基站发射天线数、用户的接收天线数、信道状态信息和功率等获取用户的等效频谱带宽；然后，根据系统下行信道中所有用户的等效频谱带宽和不大于系统频谱带宽，满足此条件的用户数即为下行信道的用户容量。本实施例解决了现有技术仅基于吞吐量最大技术的不公平和资源浪费的问题。
图6为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法的流程示意图，图6是在图5所示方法实施例步骤501的基础上，更详细的说明大规模MIMO系统下行信道的用户等效频谱带宽的计算方法，如图6所示，该方法包括：
步骤601，根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取下行信道中该用户的等效信道矩阵。
具体地，根据Hdek＝HdkVdkn计算下行信道用户的等效信道矩阵，Vdkn是网络中其他下行信道用户的矩阵组成的矩阵的矩阵的零空间矩阵；
更详细地，公式Hdek＝HdkVdkn可以按照如下过程推导获得：
图7为本发明在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法实例四的信道示意图，如图7所示，大规模MIMO系统中，基站有M根接收天线，系统中有K个用户，每个用户承载的业务可以不同，每个用户有Ni根发射天线，下行信道中，每个用户的信道矩阵为Hdi，基站发送的信号为xdi，用户接收的信号为ydi，其中，i＝1,2,…,K。
根据图7可知，某一时隙，由于基站占用系统频谱带宽给系统中的K个用户传输信号，那么，承载特定业务的用户k接收的信号为：
式15
其中，n为Nk×1维加性高斯白噪声向量，均值为0，协方差为σ2，Di为第i个用户的预编码矩阵，i＝1,2,…,K。为其他用户的干扰，要使得干扰为零，则需要满足HkDi＝0i＝1,2,…,K且i≠k。
令若能找到该预编码矩阵Dk就可以消除干扰。
假设对进行奇异值分解得：
式16
其中，Udk为维的酉矩阵，Udk的列向量是的特征向量，Σdk为阶的对角矩阵，对角线上的元素为的奇异值，Σdk1为个奇异值组成的对角矩阵，Vdk H为Vdk的共轭转置矩阵，是M×M阶酉矩阵，Vdks是由的个特征值非零对应的特征向量组成，Vdkn是由的个零特征值对应的特征向量组成。
根据酉矩阵的性质，式16可以变换成如下形式：
由此可得，Dk＝Vdkn 式17
其中，Dk是维矩阵。
将式17代入式15得：
ydk＝HdkDkxdk+n 式18
因此，本发明便将大规模MIMO系统下行信道等效成为多个独立的单用户MIMO系统，下行信道中，承载特定业务的第k个用户的MIMO系统的等效信道矩阵Hdek＝HdkDk＝HdkVdkn，为维方阵。则大规模MIMO系统下行信道中，第k个用户的接收信号为：
ydk＝Hdekxdk+n 式19
步骤602，对该用户的等效信道矩阵进行奇异值分解，将该用户的信道等效为一系列独立的平行信道，这些平行信道的信道增益为等效信道矩阵的奇异值。
具体地，奇异值分解的详细步骤如下：
再对第k个用户的等效信道Hdek进行奇异值分解，得：
Hdek＝UdekΣdekVdek H 式20
将式20带入式19得：
ydk＝UdekΣdekVdek Hxdk+n 式21
式21的两边同时乘以Udek的共轭转置矩阵Udek H得：
ydk″＝Σdekxdk″+n″ 式22
其中，ydk″＝Udek Hydk
xdk″＝Vdek Hxdk
n″＝Udek Hn
Σdek对角线上的元素为Hdek的奇异值。
根据式22，可以将大规模MIMO系统下行信道的第k个用户的信道等效τk个并行的独立信道，τk为等效传输矩阵Hdek的秩。图8为本发明特定用户速率和QoS条件下大规模MIMO系统信道用户容量估计方法实例四的等效信道示意图，如图8所示，大规模MIMO系统下行信道中第k个用户的信道可以等效为τk个并行的独立信道，τk为等效传输矩阵Hdek的秩，每个独立信道的信道增益为λj(j＝1,2,…,τk)。
在步骤602获得第k个用户的等效信道的基础上，步骤603，根据该用户的等效信道矩阵、网络中当前的用户数、基站的发射功率、该用户的传输速率、接收天线数和噪声功率，获取下行信道中该用户的等效频谱带宽。
具体地，获取用户下行信道的等效频谱带宽包括：
根据步骤602中，将大规模MIMO系统下行信道的第k个用户的信道等效为多个独立的平行信道，根据香农公式，得到承载特定业务的第k个用户的传输速率为：
式23
其中，τk为等效信道矩阵Hdek的秩；W为大规模MIMO系统的总带宽；P为基站的发射功率；M为基站的发射天线数；λj(j＝1,2,…,τk)为等效信道矩阵Hdek的各个奇异值；σ2为高斯噪声的功率；Rk为下行信道承载特定业务的第k个用户的传输速率。
根据凸函数的Jensen不等式，式23化简为：
式24
将代入式24中，得
式25
则下行信道中第k个用户的等效频谱带宽为：
式26
将式26代入式25中，化简得：
式27
式27中表示大规模MIMO系统中，所有下行信道的用户的等效频谱带宽不大于总的系统带宽。由式26可知，下行信道中承载特定业务的第k个用户的等效频谱带宽与系统当前的用户数、第k个用户的接收天线数、信道状态信息、基站的发射功率、各个用户的传输速率、噪声功率等有关，根据式26，在已知信道状态信息的条件下，根据用户的QoS要求和下行信道的状态信息，将大规模MIMO系统的天线资源和频谱资源统一映射到频谱资源上，获得用户的等效成频谱带宽，这样，当一个用户接入系统时，我只需要分配一定的频谱带宽即可在不影响其他用户的情况下，保证该用户所承载业务的速率要求。本实施例解决了大规模MIMO下行信道中用户容量的预估问题，解决了现有技术中仅基于容量最大造成的不公平问题和资源浪费的问题。
本发明实例提供的一种在给定业务速率条件下多业务大规模MIMO系统的用户容量估计方法。当系统中存在一个或者多个不同速率要求的业务时，通过大规模MIMO的总带宽、基站的发射天线数、网络中现有用户的接收天线数和信道的状态信息、传输特定业务的用户的速率、发射功率和噪声功率，获取每个用户的等效频谱带宽；然后，根据系统中用户的等效频谱带宽累加和不大于系统频谱带宽，预估系统的用户容量。解决了现有技术中资源分配的不公平和资源浪费的问题。
Claims (10)
1.一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1：已知信道状态信息的条件下，根据大规模MIMO的总带宽、基站的天线数、网络中现有用户的天线数和上行信道的状态信息、业务的传输速率、基站检测到的用户的功率和噪声功率，获取上行信道每个用户的等效频谱带宽；
步骤2：根据系统上行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，计算出系统的上行信道的用户容量；
步骤3：已知信道状态信息的条件下，根据系统中的用户数、系统中所有用户承载业务的传输速率、接收天线数、系统中所有用户的下行信道状态信息、传输特定业务的用户的接收天线数、基站的发射功率和噪声功率，获取下行信道每个用户的等效频谱带宽；
步骤4：根据系统下行信道中所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，计算出系统的下行信道的用户容量。
2.根据权利要求1所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于：所述方法步骤1包括：
根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该上行信道用户的等效信道矩阵；
根据该上行信道用户的等效信道矩阵、基站接收天线数、网络中当前的用户数、基站检测到的该用户的功率、传输速率、发射天线数和噪声功率，获取该上行信道用户的等效频谱带宽。
3.根据权利要求2所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于：所述方法根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该上行信道用户的等效信道矩阵，包括：
所述方法根据Huek＝Uukn HHuk计算上行信道用户的等效信道矩阵，其中，Uukn H是网络中其
他用户的信道矩阵组成的矩阵的共轭转置矩阵的零空间矩阵，
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<mi>uK</mi>
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<mo>.</mo>
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4.根据权利要求2所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于：所述方法根据该上行信道用户的等效信道矩阵、基站接收天线数、网络中当前的用户数、基站检测到的该用户的功率、传输速率、发射天线数和噪声功率，获取该上行信道用户的等效频谱带宽，包括：
所述方法根据计算上行信道用户的等效频谱带宽，其中，表示上行信道传输特定业务的第k个用户的等效频谱带宽；M表示基站的接收天线数；Nk表示传输特定业务的第k个用户的发射天线数；Rk表示传输特定业务的第k个用户的传输速率；K表示当前系统的用户数；P0表示基站检测到的用户的功率，在本发明中假设基站检测到的上行信道用户的功率均相同；γk表示上行信道传输特定业务的第k个用户的等效信道矩阵的秩；λui表示上行信道中传输特定业务的第k个用户的等效信道矩阵的第i个奇异值。
5.根据权利要求1所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于：所述方法步骤2包括：所述方法根据系统上行信道所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，此时的用户数即为系统的上行信道的用户容量。
6.根据权利要求1所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于，所述方法步骤3包括：
根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该下行信道用户的等效信道矩阵；
根据该下行信道用户的等效信道矩阵、网络中当前的用户数、基站的发射功率、该用户承载业务的传输速率、接收天线数和噪声功率，获取该用户的等效频谱带宽。
7.根据权利要求6所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于，所述方法根据网络中传输特定业务的用户的信道矩阵和其他用户的信道矩阵，获取该下行信道用户的等效信道矩阵，包括：
根据Hdek＝HdkVdkn计算下行信道用户的等效信道矩阵，Vdkn是网络中其他用户的下行信
道矩阵组成的矩阵的零空间矩阵，
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<mi>dK</mi>
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<mi>T</mi>
</msup>
<mo>.</mo>
</mrow>
8.根据权利要求6所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于，所述方法根据该下行信道用户的等效信道矩阵、网络中当前的用户数、基站的发射功率、该用户承载业务的传输速率、接收天线数和噪声功率，获取该用户的等效频谱带宽，包括：
根据计算下行信道用户的等效频谱带宽，其中，表示下行信道第k个用户的等效频谱带宽；Nk表示第k个用户的接收天线数；Rk表示第k个用户的传输速率；K表示当前系统的用户数；P表示基站的发射功率；τk表示下行信道第k个用户的等效信道矩阵的秩；λdi表示下行信道第k个用户的等效信道矩阵的第i个奇异值。
9.根据权利要求1所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法，其特征在于：所述方法步骤4包括：所述方法根据系统下行信道所有用户的等效频谱带宽累加和不大于系统带宽，此时的用户数即为系统的下行信道的用户容量。
10.根据权利要求1所述的一种多业务大规模MIMO系统的用户容量的估计方法应用于在给定业务速率条件下的多业务大规模MIMO系统。
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