CN104993854B - 一种垂直波束赋形处理方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种垂直波束赋形处理方法,包括以下步骤:1)设基站端同时服务两个用户,基站端从所服务用户反馈的信道状态信息CSI中提取所服务用户的信道矩阵;2)分别对第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2进行归一化;3)通过利用32位寄存器计算第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量4)对第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量进行归一化;5)根据波束赋形矢量W及基站端内的数据流s得基站端通过32位寄存器对数据流s波束赋形处理后的数据S。本发明可以减少定点运算中引入的误差,增加MIMO系统的性能。
Description
技术领域
本发明属于通信技术领域,涉及一种波束赋形处理方法,具体涉及一种垂直波束赋形处理方法。
背景技术
MIMO信道中数据速率提高的方法有两种:空间复用和空时编码。如果可以再结合波束赋形技术,则可以再次提高MIMO系统的性能。波束赋形技术主要是利用已知的信道状态信息CSI,在发射端对待发送的数据流进行预处理,从而在发射端对数据进行加权,进而提升系统的SNR性能,降低误码率。
应用于多用户MIMO系统中的基于非码本的线性波束赋形技术主要有ZF波束赋形算法、MMSE波束赋形算法和BD波束赋形算法。ZF和MMSE波束赋形算法适合用于每个用户配置单天线的情况,而BD算法则更加适合于每个用户配置多天线的情况。ZF波束赋形算法的思想是使目标用户的波束赋形矢量除以其他用户的信道矩阵的零空间内。相比于ZF波束赋形算法,MMSE波束赋形算法需要保证接收信号与发射信号之间的均方误差最小,所以考虑了噪声的影响。在高信噪比情况下,其性能逼近于ZF波束赋形算法,在低信噪比情况下,其性能优于ZF波束赋形算法。但是由于MMSE波束赋形算法的实现较为复杂,而且引入了一定程度的多用户干扰,没有提供相互正交的子信道,所以我们选择ZF波束赋形算法进行实现并对其处理过程进行改进。
随着波束赋形技术的发展,垂直波束赋形充分利用垂直维度的信道状态信息,使得波束更加准确的对准目标用户,更大的提高接收信号功率,提高信干噪比,进而提升整个系统的性能。在现代数字信号处理系统的算法验证时,为了获得更快的速度、更小的面积和更低的功耗,人们通常将浮点运算转化为定点运算在定点硬件平台中实现。因此,波束赋形的处理也是利用定点运算来完成。而在定点运算的过程中,因为信号值的定长是固定的,所以不可避免的因为对溢出的处理而出现误差,这些误差会转换成噪声,影响MIMO系统的性能。
发明内容
本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点,提供了一种垂直波束赋形处理方法,该方法可以减少定点运算中引入的误差,增加MIMO系统的性能。
为达到上述目的,本发明所述的垂直波束赋形处理方法包括以下步骤:
1)基站端同时服务两个用户,基站端从所服务用户反馈的信道状态信息CSI中提取所服务用户的信道矩阵,其中,第一个用户的信道矩阵为H1,第二个用户的信道矩阵为H2;
2)分别对第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2进行归一化,得:
其中为第一个用户的信道矩阵的归一化结果;为第二个用户的信道矩阵的归一化结果;
3)通过利用32位寄存器,根据式(1)计算第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量得
4)通过对第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量进行归一化,得第一个用户的波束赋形矢量W1和第二个用户的波束赋形矢量W2,其中,
5)根据波束赋形矢量W及基站端内的数据流s得基站端通过32位寄存器对数据流s波束赋形处理后的数据S,其中,
S=W*s=[W1 * W2 *]s (6)
步骤1)中,用户端反馈信道状态信息CSI至基站端,基站端接收到信道状态信息CSI,然后根据发射天线数目和接收天线数据提取从信道状态信息CSI提取第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2,其中,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2均为维度为1×64的矩阵,基站端接收到的信道状态信息CSI包括水平信道的信道状态信息及垂直信道的信道状态信息。
第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素均为复数,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素的实部和虚部均由16位定长数据表示,和中的每个元素均为浮点数,将和中的每个元素转换为小数位宽为14的定点数。
本发明具有以下有益效果:
本发明所述的垂直波束赋形处理方法在进行波束赋形的过程中,第二个用户的信道矩阵H2的正交向量为第一个用户的波束赋形向量,第一个用户的波束赋形矢量W1在用户的信道矩阵H2的零空间内,消除了第二个用户对第一个用户的干扰;第一个用户的信道矩阵H1的正交向量为第二个用户的波束赋形向量,第二个用户的波束赋形矢量W2在第一个用户的信道矩阵H1的零空间内,消除第一个用户对第二个用户的干扰,同时通过32位寄存器对第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量进行归一化;根据波束赋形矢量W及基站端内的数据流s得基站端通过32位寄存器对数据流s波束赋形处理后的数据S,有效的避免计算过程中的溢出,减小由于波束赋形的计算而引入的误差,进而减小MIMO系统中由于计算引入的噪声,最终提升MIMO系统的性能。
附图说明
图1为MIMO通信系统的系统模型;
图2为ZF波束赋形算法的系统模型;
图3为计算正交向量时改进前对溢出的处理流程图;
图4为计算正交向量时改进后对溢出的处理流程图;
图5为对数据流波束赋形处理时改进前对溢出的处理流程图;
图6为对数据流波束赋形处理时改进后对溢出的处理流程图;
图7为改进前后结果的绝对误差分析图;
图8为改进前后结果的相对误差分析图;
图9为改进前后波束赋形模块引入的SNR性能分析图;
图10为改进前后MIMO系统的SNR性能分析图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明做进一步详细描述:
参考图1,本发明所述的垂直波束赋形处理方法包括以下步骤:
1)设基站端同时服务两个用户,基站端从所服务用户反馈的信道状态信息CSI中提取所服务用户的信道矩阵,其中,第一个用户的信道矩阵为H1,第二个用户的信道矩阵为H2;
2)分别对第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2进行归一化,得:
其中为第一个用户的信道矩阵的归一化结果;为第二个用户的信道矩阵的归一化结果;
3)通过利用32位寄存器,根据式(1)计算第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量得
4)通过对第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量进行归一化,得第一个用户的波束赋形矢量W1和第二个用户的波束赋形矢量W2,其中,
5)根据波束赋形矢量W及基站端内的数据流s得基站端通过32位寄存器对数据流s波束赋形处理后的数据S,其中,
S=W*s=[W1 * W2 *]s (6)
步骤1)中,用户端反馈信道状态信息CSI至基站端,基站端接收到信道状态信息CSI,然后根据发射天线数目和接收天线数据提取从信道状态信息CSI提取第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2,其中,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2均为维度为1×64的矩阵,基站端接收到的信道状态信息CSI包括水平信道的信道状态信息及垂直信道的信道状态信息。
第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素均为复数,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素的实部和虚部均由16位定长数据表示,和中的每个元素均为浮点数,将和中的每个元素转换为小数位宽为14的定点数。
如图1所示,MIMO通信系统模拟单小区内一个基站和两个用户的通信情况,基站共配置64根有源天线,每个用户各配置单根有源天线;基站端发送CSI参考信号给每个用户,每个用户在收到参考信号时进行信道估计,并将估计的信道状态信息CSI反馈给基站端,基站端根据收到的信道状态信息CSI对待发送的数据进行预处理,完成波束赋形处理后将数据发送出去。
图2所示为ZF波束赋形算法的系统模型。ZF波束赋形算法即为迫零波束赋形算法。基站端根据各用户反馈的信道状态信息CSI计算波束赋形矢量,在应用ZF波束赋形方案的同时使传输给某个用户的信号对其他用户构成零缺陷,即使目标用户的发送信号处理其他用户信道矩阵的零空间内。因此,ZF波束赋形算法可以消除用户间的干扰,从而将多用户MIMO转换为并行的多个单用户MIMO。
图3所示为计算正交向量时改进前对溢出的处理流程,此模块对两个定点数据的相乘结果根据精度和小数位宽进行处理,处理步骤如下:1)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;2)判断上步结果的第14位是否为1,若为1,数据在第15位加1,即上进一位,否则数据保持不变。这就是所谓的四舍五入。位数是从低位到高位从0开始计数;3)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低15位数据,将上步数据向右进行15位移位;4)取结果的低16位数据;5)将上步数据左移一位。根据以上步骤,所取的16位数据中只有高15位为两个16位定点数据相乘结果的有效数字,最后一位数据保持为0,不是两个16位定点数据相乘结果的有效数字,第五步左移一位的原因是设定两个16位定点数据相乘结果的小数位宽为14,而第四步的结果小数位宽为13,因此需要将小数点左移一位使小数位宽变为14。但是左移后,最后一位数据却不是原数据的有效数字,引入了较大的误差。
图4所示为计算正交向量时改进后对溢出的处理流程,解决了由于最后一位不是原数据的有效数据引入的误差,对两个定点数据的相乘结果根据精度和小数位宽进行处理,处理步骤如下:1)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;2)判断上步结果的第13位是否为1,若为1,数据在第14位加1,即上进一位,否则数据保持不变,位数是从低位到高位从0开始计数;3)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低14位数据,将上一步骤的结果向右进行14位移位;4)取结果的低16位数据。根据以上步骤,所取的16位数据皆为两个16位定点数据相乘结果的有效数字,因此,此模块可以减小两个定点数据相乘时引入的误差。
图5为对数据流波束赋形处理时改进前对溢出的处理,由于数据流s中每个元素的小数位宽为10,而波束赋形矩阵W中每个元素的小数位宽为14,为了保持一致,首先将数据流s的小数位宽变为14,即将数据流s中每个元素值左移4位。此模块对两个定点数据的相乘处理过程为:1)将数据流s中每个元素左移4位;2)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;3)判断上步结果的第14位是否为1,若为1,数据在第15位加1,即上进一位,否则数据保持不变。这就是所谓的四舍五入。位数是从低位到高位从0开始计数;4)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低15位数据,将上步数据向右进行15位移位;5)取结果的低16位数据;6)将上步数据左移4位。但是,将数据流s的小数位宽变为14的过程中引入了误差。例如,浮点数0.1202,用小数位宽为10的定点数据表示为123,用小数位宽为14的定点数据表示为1969。但是在实际中,直接由小数位宽为10的定点数据进行左移,值为1968,与理论值1969之间存在误差,因此需要对本模块重新设计,以减小计算过程中引入的误差。
参考图6,由于数据流s中每个元素的小数位宽为10,而波束赋形矩阵W中每个元素的小数位宽为14。因此本模块对两个定点数据的相乘处理过程为:1)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;2)判断上步结果的第9位是否为1,若为1,数据在第10位加1,即上进一位,否则数据保持不变,位数是从低位到高位从0开始计数;,3)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低14位数据,将上步数据向右进行14位移位;4)取结果的低16位数据;5)将上步数据右移1位,解决了改进前由于定点数据小数位宽的变化而引入的误差。
由图7可知,改进后方案的绝对误差明显减小,平均误差由改进前的1.8949×10-4减小至1.2209×10-4。由图8可知,改进后方案结果的相对误差更加接近于0,则结果更加准确。
图9为改进前后波束赋形模块引入的SNR性能分析图,图10为改进前后MIMO系统的SNR性能分析图。由图9可知,本模块内引入的噪声明显较低,引入的平均信噪比由42.8dB增加至46.1dB,增加了3.3个dB。而在MIMO系统中,系统的平均信噪比也明显提升,平均信噪比由28.0dB增加至28.4dB。由此可知,对波束赋形改进后的处理算法增加了MIMO系统的SNR性能。
Claims (3)
1.一种垂直波束赋形处理方法,其特征在于,包括以下步骤:
1)基站端同时服务两个用户,基站端从所服务用户反馈的信道状态信息CSI中提取所服务用户的信道矩阵,其中,第一个用户的信道矩阵为H1,第二个用户的信道矩阵为H2;
2)分别对第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2进行归一化,得:
其中为第一个用户的信道矩阵的归一化结果;为第二个用户的信道矩阵的归一化结果;
3)根据式(1)计算第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量得
4)通过32位寄存器对第二个用户的信道矩阵H2的正交向量及第一个用户的信道矩阵H1的正交向量进行归一化,得第一个用户的波束赋形矢量W1和第二个用户的波束赋形矢量W2,其中,
5)根据波束赋形矢量W及基站端内的数据流s通过32位寄存器对数据流s波束赋形得基站端处理后的数据S,其中,
S=W*s=[W1 * W2 *]s (6)
对两个定点数据的相乘结果根据精度和小数位宽进行处理,处理步骤如下:1a)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;2a)判断上步结果的第13位是否为1,若为1,数据在第14位加1,即上进一位,否则数据保持不变,位数是从低位到高位从0开始计数;3a)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低14位数据,将上一步骤的结果向右进行14位移位;4a)取结果的低16位数据;
由于数据流s中每个元素的小数位宽为10,而波束赋形矩阵W中每个元素的小数位宽为14,对两个定点数据的相乘处理过程为:1b)将两个定点数据的相乘结果放到一个32位寄存器中,这样32位寄存器足以存放两个16位定点数据相乘的实际结果;2b)判断上步结果的第9位是否为1,若为1,数据在第10位加1,即上进一位,否则数据保持不变,位数是从低位到高位从0开始计数;3b)对上步四舍五入后的数据进行移位,为了舍弃低14位数据,将上步数据向右进行14位移位;4b)取结果的低16位数据;5b)将上步数据右移1位。
2.根据权利要求1所述的垂直波束赋形处理方法,其特征在于,步骤1)中,用户端反馈信道状态信息CSI至基站端,基站端接收到信道状态信息CSI,然后根据发射天线数目和接收天线数据从信道状态信息CSI中提取第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2,其中,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2均为维度为1×64的矩阵,基站端接收到的信道状态信息CSI包括水平信道的信道状态信息及垂直信道的信道状态信息。
3.根据权利要求2所述的垂直波束赋形处理方法,其特征在于,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素均为复数,第一个用户的信道矩阵H1及第二个用户的信道矩阵H2中的每个元素的实部和虚部均由16位定长数据表示,和中的每个元素均为浮点数,将和中的每个元素转换为小数位宽为14的定点数。
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