CN104767555B

CN104767555B - 大规模mimo系统下自适应波束赋形模式的选择方法

Info

Publication number: CN104767555B
Application number: CN201410005359.8A
Authority: CN
Inventors: 崔高峰; 王卫东; 邹珣; 唐明环; 张英海
Original assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Current assignee: Beijing University of Posts and Telecommunications
Priority date: 2014-01-06
Filing date: 2014-01-06
Publication date: 2018-01-09
Anticipated expiration: 2034-01-06
Also published as: CN104767555A

Abstract

本发明提供了一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法，包括：选取信道模型并获取基站天线阵列参数，包括天线数目以及天线阵子的排列形式；结合所述基站天线阵列参数和所述信道模型将两用户单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量分别表示为两用户方位角的函数；计算两用户在所述单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量相等时的方位角之差，记为方位角阈值；方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式。可以实现根据用户位置对波束赋形模式的自适应选择，以最大化系统吞吐量。

Description

大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法

技术领域

本发明涉及通信技术，具体涉及一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法。

背景技术

目前大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多入多出）系统在多天线系统领域正成为一种新的研究热点。与传统的MIMO系统相比，在大规模MIMO系统中基站端天线阵列配有几十个甚至上百个天线单元。而正是天线单元个数的大幅提升，使得我们在各种场景中需要将新的影响因素考虑在内，这就给系统性能如何优化的问题带来了机遇和挑战。一方面，相比于单天线系统，多天线系统最大的优势在于可以提供更高的容量，可以满足当前通信网络对更高的容量的需求，并且可以提高频谱效率和能量效率。此外，大规模天线产生了一个大尺寸（维度）的传播矩阵，大规模的传播矩阵会使信道硬化，同时带来信道特性的变化，比如抗干扰和噪声性能提高。但是另一方面，使用大规模天线需要付出一定的代价，主要体现在基站端天线架设困难度提高和信号处理的复杂度提高。

因此，在大规模MIMO系统中，我们需要解决的首要问题就是如何以最小的代价利用大天线阵列。以往的研究已经给了我们一些启示：在CDMA系统中有研究成果提出一种自适应扇区化算法，可以实现最优系统性能；更有理论证明，更多的扇区划分，可以获得更高的吞吐量。因此，我们得出结论，扇区化和多波束传输有利于提高系统性能，将自适应波束模式方案应用于MIMO系统中对系统总性能提升是有益的。在大规模MIMO系统中，有研究成果针对宽带无线多用户系统提出一种实用的自适应MIMO传输方案，该方案根据用户的信道条件和所需速率，在开环MIMO和闭环MIMO模式间实现了切换。但是，有关大规模MIMO系统中波束赋形模式选择方案此前从未被研究过，还属于该领域未被解决的问题之一。

发明内容

（一）解决的技术问题

针对现有技术的不足，本发明提供一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法，可以实现根据用户位置对波束赋形模式的自适应选择，以最大化系统吞吐量。

（二）技术方案

为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：

一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法，其特征在于，该方法包括：

选取信道模型并获取基站天线阵列参数，包括天线数目以及天线阵子的排列形式；

结合所述基站天线阵列参数和所述信道模型将两用户单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量分别表示为两用户方位角的函数；

计算两用户在所述单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量相等时的方位角之差，记为方位角阈值；

方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式。

优选地，所述信道模型中包含信道角度功率谱和信道分布信息。

优选地，所述方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式包括：

根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角；

对用户进行分组，使得属于不同组的任意两个用户的方位角差值大于所述方位角阈值；

在下行发射信号时，通过数据流多层映射的方式给每个组单独分配一个波束。

优选地，所述根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角通过MUSIC算法实现。

优选地，所述根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角通过ESPRIT算法实现。

优选地，所述对用户进行分组包括：

从任一用户开始沿一个方向依次对每两个方位角相邻的用户进行分组判断，包括：

若两用户均已被分组，则停止分组判断并将此时的分组情况作为分组结果；

若两用户的方位角之差大于等于所述方位角阈值，则新建一个组作为当前组，并将两用户中次序靠后的用户分入该组；

若两用户的方位角之差小于所述方位角阈值，则在存在当前组的情况下将两用户中次序靠后的用户分入当前组。

优选地，在所述在下行发射信号时，通过数据流多层映射的方式给每个组单独分配一个波束步骤之后进一步包括组内用户通过时分复用技术进行信号传输。

优选地，其特征在于，所述方位角阈值可以在预先根据常见的基站天线阵列和信道模型制成方位角阈值表格的情况下，根据具体应用场景从所述方位角阈值表格中查表获取。

（三）有益效果

本发明至少具有如下的有益效果：

本发明通过方位角阈值的设置区分了单波束赋形模式和双波束赋形模式（或称为多波束赋形模式）的适用情形，而方位角阈值是根据一定的基站天线阵列模型和信道模型按两种波束赋形模式下系统平均吞吐量相等的方程计算出来的。不难看出，与单波束赋形模式相比，双波束赋形模式利用空分复用技术可以增大系统平均吞吐量，但是如果使用两个波束的用户的方位角之差过小的情况下，波束间会产生严重的干扰反而不利于增大系统平均吞吐量。所以视这一“方位角之差-系统平均吞吐量”的变化规律是单调或近似单调的情况下，在某个方位角差值内单波束赋形模式较优，而差值外双波束赋形模式较优，而这个方位角差值就在两波束赋形模式的系统平均吞吐量相等的地方取得，也就是前面所说的方位角阈值。

也就是说，只要得到了具体应用场景下的方位角阈值，就可以判断两个用户是使用哪种波束赋形模式系统平均吞吐量较高，从而可以自动地完成每个用户对于波束赋形模式的选取，也就是实现了根据用户位置对波束赋形模式的自适应选择，以最大化系统吞吐量。

当然，实施本发明的任一产品或方法并不一定需要同时达到以上所述的所有优点。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明一个实施例中大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法的流程图；

图2是本发明一个实施例中两种波束赋形模式下随着两用户方位角差的变化系统吞吐量的仿真结果；

图3是本发明一个实施例中双波束赋形模式下的系统示意图；

图4是本发明一个实施例中单波束赋形模式下的系统示意图；

图5是本发明一个实施例中大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法的一种应用方式流程图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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，显然，所描述的实施例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，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例提出了一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法，参见图1，该方法包括：

步骤101：选取信道模型并获取基站天线阵列参数，包括天线数目以及天线阵子的排列形式；

步骤102：结合所述基站天线阵列参数和所述信道模型将两用户单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量分别表示为两用户方位角的函数；

步骤103：计算两用户在所述单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量相等时的方位角之差，记为方位角阈值；

步骤104：方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式。

本方法是在一个基站-用户的大规模MIMO系统的背景下进行的，其中基站根据使用者的位置选择波束赋形模式。波束赋形模式分为双波束赋形模式（或多波束赋形模式）和单波束赋形模式，基站端根据用户的相对位置判断应该使用何种模式发射下行信号。

需要说明的是，文中所说的“双波束赋形模式”是仅考虑两用户使用同一波束还是不同波束情形下的，所以其中的“双波束”指的是两用户各自使用一个波束。而在存在多用户的情形下，可能存在多个用户共用一个波束的情形，故称其为“多波束赋形模式”，但两者的实际含义都对应的是“空分复用”这一概念，所以其本质含义是相同的，故在文中存在将“双波束赋形模式”一词含义推广的情形，其在多用户情形下的双波束赋形模式指的是“存在空分复用”的波束赋形模式，相对于单波束赋形模式的“不存在空分复用”。

方法主要分为两部分：方位角阈值计算，和波束赋形模式选择。也就是说，对于一种具体应用场景，先由其中的基站天线阵列和信道模型计算出对应的方位角阈值，再通过比较用户间方位角之差和所述方位角阈值来选择其波束赋形模式。

具体来说，先确定需要进行波束赋形模式选择的具体应用场景，最主要的信息包括基站天线阵列参数和所用的信道模型。不同模型对应计算出来的方位角阈值会有所差别，但总体的计算方法都是先将两用户在单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量用一个包含两用户方位角的式子表示出来，然后使二者相等得到一个关于方位角的方程，因为两用户的方位角的任意性，再转化为关于两个方位角之差的方程，最终求解出这个方程，就可以计算得到方位角阈值了。

然后在波束赋形模式选择上，只需要比较两用户的方位角之差与方位角阈值的大小，就能使方位角之差小于方位角阈值的用户使用同一波束，方位角之差大于方位角阈值的用户使用不同波束。

参见图2，图2是两种模式下随着两用户方位角差的变化系统吞吐量的仿真结果，可见，在方位角差较小时，单波束赋形模式性能较好；方位差较大时，双波束赋形模式性能较好，其原因和大致的解释已经在有益效果中叙述过。而且通过仿真可知，单纯使用任何一种模式都会在某些情况下导致性能损失，所以要采用两种模式自适应组合以实现系统吞吐量最大化，而两种模式的分界点也就是方位角阈值点就恰好在两种模式系统吞吐量相等处取得。所以本方法以方位角阈值区分开了单波束赋形模式和双波束赋形模式的适用情形，以系统吞吐量最大化为标准选择了波束赋形模式，可以自动地完成每个用户对于波束赋形模式的选取，也就是实现了根据用户位置对波束赋形模式的自适应选择，以最大化系统吞吐量。

下面结合几个具体模型对本方法进行进一步的说明：

考虑基站天线阵列为一条直线上放置有N个天线元件的均匀线阵（ULA），均匀线阵的导向矢量具有范德蒙结构：

其中n∈{0,1,…N-1}，d是天线阵列阵因子间距，κ=2π/λ波束，λ是自由空间波长，是方位角，β是相位延迟常数，是主瓣方向。不同的基站天线阵列模型只是在导向矢量的表达形式上会有所差别，其他部分处理完全相同，而且各种基站天线阵列模型的导向矢量表示属于现有技术，在此不再赘述。

一个阵列中的自由空间扇形波束可以表述为：

其中w是波束赋形向量（归一化为单位功率，即w^Hw＝1）。在给定方向上的方向性系数可由下面的计算得到：

其中为信道角度功率谱（APS）。在给定APS后，为了最大化给定方向的方向性系数，波束赋形向量的计算方法为：

其中α是上面得出的导向矢量，υ()是一种算子，其返回值是和R_U的广义特征向量，其满足的表达式是

其中，被称为和R_U的广义特征向量，x被称为和R_U的广义特征值。

这里考虑一种具体的信道模型：

由于现有环境存在散射，信号到达接收端会引起角度扩展。APS是入射波的方位角分布概率密度函数（PDF），用来表示。在自由空间传播时，APS具有冲击函数的形式。另一方面，由于散射的不同几何分布，APS具有不同的分布。例如均匀分布、截断正态分布、拉普拉斯分布等等。这里我们仅考虑均匀分布，其分布可表示为：

其中是最大角度传播的方位角，Q_u是PDF归一化常数，Δ是表示概率分布的一个量，其通过下式，也就是角度扩展的表达式计算得到：

给定信道模型后角度扩展是确定的，可以将其理解为信道中分布的散射体对波束的散射效应导致的波束展宽的角度。由此，我们可以将信道散射效应对接收信号的影响建模，而将其用APS具体表示，其含义是入射波的方位角分布概率密度函数，表示信道中散射体对波束的散射效果。

在此情景下，一个天线阵列有N个阵因子，用户具有单天线。基站通过波束赋形向量w（归一化为单位功率，即w^Hw＝1）进行波束赋形，向用户发送波束。用户接收到的信号可表示为：

其中接收端噪声模型为n～CN(0,1)，是发射阵列和接收天线之间的信道向量的复共轭，如h_n,1～CN(0,σ²)，ρ在接收端的信噪比（SNR）。这里忽略大尺度衰落，包括路径损耗和阴影衰落。方差σ²可以表示为：

其中是用户的方位角，该式表达的是在特定方向上的信道矩阵h的方差是也就是说在方向上的信道增益等于在该方向上的方向性系数。忽略掉大尺度衰落后，能够影响信道增益的参数就只有波束的方向性系数了。因此用户接收到的信号可以表示为：

其中服从标准正态分布，即

以上就完成了一种比较基础和简单的基站天线阵列和信道的模型构建，下面就开始具体考虑此情景下两用户分别在单波束赋形模式和双波束赋形模式下的系统平均吞吐量表达式。

双波束赋形模式下，对应于不同的用户的数据流被映射到不同的层中，每层具有不同的波束赋形向量。整个天线阵列发送两个波束，如图3所示，两束波B1和B2同时分别且独立地指向特定用户设备UE1和UE2。假设发射功率在每个阵因子间平均分配，UE1的接收信号可以表示为：

其中k＝1,2表示UE1或UE2的方位角，是中使得方向性系数最大时所生成的波束赋形向量，且平均信号干扰和噪声比（SINR）由下式计算得来：

根据图1所示UE1和UE2的位置，得知双波束赋形模式的平均吞吐量为：

其中E_h指的是对信道矩阵h的平均，以求得平均吞吐量。从而先由两个用户方位角求得这两个方向上方向性系数最大的波束赋形向量，再求出对应的方向性系数，从而得到平均信号干扰和噪声比，和双波束赋形模式的平均吞吐量。

类似地，单波束赋形模式下，为了覆盖下行的用户，天线阵列向同样的方向发射同样的波束，如图4所示，图中UE1和UE2代表两个用户设备。假定每一个时隙内只发射一个数据流，故而不存在波束间的干扰。功率被全部分配到特定的UE1或UE2上。与双波束赋形模式相比，单波束赋形模式仅向UE1和UE2与基站连线的角平分线方向发射一束波。在一个给定时隙内通过选定使用者的接收信号如下式所示：

其中k＝1,2表示第k个用户设备的方位角，是中使得方向性最大时所生成的波束赋形向量，且接收端的平均SINR表示为：

值得注意的是，主瓣方向的指向是通过波束赋形向量实现方向性系数最大化来实现的。这两种模式具有相同的导向矢量，但是，双波束赋形模式使用两个不同的波束赋形向量，主瓣分别指向两个用户设备。单波束赋形模式仅使用同一个波束赋形向量，指向两用户设备与基站连线的夹角平分线。单束模式的平均吞吐量由下式计算：

其中E_h指的是对信道矩阵h的平均，以求得平均吞吐量；和间的关系式为其基本的计算步骤与双波束赋形模式下的基本相同。

如上所述，当使用者位置接近时，采用相同的波束赋形向量下的波束赋形模式。为了消除用户间的干扰，不同用户的数据流被不同的时隙分开。而当使用者相距较远时，为了获取更好的性能，产生不同的波束赋形向量来构成不同数据流的波束，即产生不同方向的波束来实现空分复用。结合图2的仿真结果，可见方位角阈值在两模式下的系统平均吞吐量相等时取得，所以方位角阈值的求解就可以根据方程

求得，在求得这种具体模型下的方位角阈值后，就可以根据这一方位角阈值在符合这种具体模型的应用情景下进行波束赋形模式的选择了。

也就是说，根据基站端具体参数和具体应用场景，选取合适的基站天线阵列模型，和具体的信道模型。更具体而言，就是要确定基站天线阵列的参数，和具体信道模型中的信道角度功率谱和信道分部信息，计算中用到的接收端信噪比和信道矩阵都包含在信道分布信息中。为方便应用，也可以预先把常用的基站天线阵列模型和信道模型做一定的简化处理，并分别计算各种情形下的方位角阈值，或其表达式制成表格，在实际应用时可以直接通过查表获取参数，而不需要每次都进行具体的计算。

上面已经结合了一个具体的模型展示了方位角阈值的计算过程，下面以一种具体的波束模型选择方式来说明方法中如何在具体情景下完成所述波束模型选择过程的，参见图5，具体包括：

步骤S1：根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角。

步骤S2：对用户进行分组，使得属于不同组的任意两个用户的方位角差值大于所述方位角阈值；

步骤S3：在下行发射信号时，通过数据流多层映射的方式给每个组单独分配一个波束。

首先，根据基站端天线阵的接收信号进行用户方位角估计，采用方法可以为MUSIC算法或ESPRIT算法，通过估计得到的用户来波方位角。

然后，通过比较任意两个相邻用户的方位角的差，对用户进行分组。当这两个用户的方位角差值大于方位角阈值时，两个用户分入不同组；当这两个用户的方位角差值小于方位角阈值时，将这两个用户分入同一组，由此，完成所有用户的分组工作。同一个组内相邻用户的方位角差值小于阈值，不同组的用户的方位角差值大于阈值。

更为具体地，可以从任一用户开始沿一个方向依次对每两个方位角相邻的用户进行分组判断，包括：若两用户均已被分组，则停止分组判断并将此时的分组情况作为分组结果；若两用户的方位角之差大于等于所述方位角阈值，则新建一个组作为当前组，并将两用户中次序靠后的用户分入该组；若两用户的方位角之差小于所述方位角阈值，则在存在当前组的情况下将两用户中次序靠后的用户分入当前组。

从而依此可以绕基站一周，完成对所有用户的分组。因为一般的应用情形下不存在可以密集包围基站一周（360°）的用户分布情况，所以一般不存在始终无法新建当前组进入死循环的情况。若有产生此问题的风险，可以再设置一条判断语句，在返回一周时若还未新建过一个当前组的话，则将所有用户归入同一个组。

最后，在下行发射信号时，给每个组用户分配一个波束，而每个组内的用户在某一时刻只有一个用户在通信，同组内的不同用户的对外通信采用时分的方式分割开，而不同组的用户通过空分复用的方式获得复用增益。

综上所述，本发明提出了一种基于用户位置的大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式选择方法。其根据用户位置信息，在当用户位置接近时，采用单波束赋形方案，用时分复用技术来分割不同用户的数据流，降低复杂度的同时，提高了系统性能；而当用户相距较远时，采用双波束赋形方案，利用空分复用实现多路数据流的同时发送，提高系统容量。因此，采用本发明可以根据用户位置自适应选择波束赋形模式最大化系统容量，有很高的应用价值。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims

1.一种大规模MIMO系统下自适应波束赋形模式的选择方法，其特征在于，该方法包括：

方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式；

其中，将两用户单波束赋形模式下的系统平均吞吐量表示为两用户方位角的函数具体为：

将两用户双波束赋形模式下的系统平均吞吐量表示为两用户方位角的函数具体为：

其中，为两用户单波束赋形模式下的系统平均吞吐量，为两用户双波束赋形模式下的系统平均吞吐量，为用户设备UE1的方位角，为用户设备UE2的方位角，E_h为对信道矩阵h的平均，SINR_i为接收端的平均信噪比。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信道模型中包含信道角度功率谱和信道分布信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方位角之差大于所述方位角阈值的两用户采用双波束赋形模式，方位角之差小于所述方位角阈值的两用户采用单波束赋形模式包括：

根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角；

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角通过MUSIC算法实现。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据基站天线阵的接收信号估计每个用户的方位角通过ESPRIT算法实现。

6.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对用户进行分组包括：

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述在下行发射信号时，通过数据流多层映射的方式给每个组单独分配一个波束步骤之后进一步包括组内用户通过时分复用技术进行信号传输。

8.根据权利要求1至7中任意一项所述的方法，其特征在于，所述方位角阈值可以在预先根据常见的基站天线阵列和信道模型制成方位角阈值表格的情况下，根据具体应用场景从所述方位角阈值表格中查表获取。