CN105007248A - 一种mimo全双工蜂窝系统的下行预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，包括以下步骤：S1.提取MIMO自干扰信道中功率最强的信号传输方向并据此构造强相关自干扰信道矩阵；S2.给定上行信道速率的下限，计算最优的下行预编码矩阵，使得下行信道速率最大。本发明提供了一种复杂度较低的MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，利用MIMO全双工基站中自干扰信道间的相关性，在给定上行信道速率下限时，得到了最大化下行信道速率的预编码方案；相对于传统预编码技术，在强相关自干扰信道场景下，本方案能够在给定上行信道速率下限时获得最大的下行信道传输速率。

Description

一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法

技术领域

本发明涉及一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法。

背景技术

全双工无线通信技术，顾名思义，在同样的时频资源块内同时发送和接收数据；由于其与传统的时分双工、频分双工技术相比，理论上可以提高一倍的频谱利用率，全双工无线通信技术成为了第五代移动通信技术研究的热点；但是，在全双工的无线设备中，其接收机会接收到大功率的来自本设备的自干扰信号，即便采用自干扰抵消技术，接收自干扰依旧很难被完全抑制至接收热噪声的水平。因此，针对MIMO全双工设备的预编码技术成为了平衡剩余自干扰消除和前向信号发送的信号处理技术。

已有的关于MIMO全双工设备的预编码技术研究表明，其系统容量最大化问题并不是关于预编码的凸问题，已有研究常用近似方法将原始问题近似为可解的凸问题，如采用sequentialconvex approximation(SCA)将原始问题的求解转换为对一系列系统容量下界最大化凸问题的迭代求解，收敛后找到原始问题的局部最优解；这种方法因存在对一系列凸优化问题的迭代求解而复杂度较高，且无法得到最优的预编码结构。

此外，已有预编码方案研究并未利用到自干扰MIMO信道之间的信道相关性；由于自干扰MIMO信道的收发端均在同一设备上，收发天线距离较近，容易通过收发天线的位置摆放实现高相关性的自干扰MIMO信道；本发明考虑自干扰信道间相关性很强的情况，利用其信道矩阵特性，设计相应的最优预编码方案。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种MIMO全双工蜂窝的下行预编码方法，利用MIMO全双工基站中自干扰信道间的相关性，在不同上行信道速率的约束下，最大化下行信道的速率；降低下行预编码的复杂度，具体地，在给定上行信道速率下限时，提取自干扰MIMO信道矩阵中能量最大的传输方向，并据此构建相应的自干扰信道矩阵；结合该自干扰信道矩阵的特性，将下行信道速率最大化问题转化为凸优化问题，进而通过一次性求解该凸问题得到低复杂度的预编码方案；在强相关自干扰信道场景下，该方案为最优预编码方案；在非强相关自干扰信道场景下，该方案为次优预编码方案。

本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，它包括以下步骤：

S1.对MIMO全双工基站的剩余自干扰信道矩阵进行奇异值分解，利用其最大的奇异值及其对应的奇异向量，构造强相关剩余自干扰信道矩阵；

S2.给定上行信道速率的下限，计算最优的下行预编码矩阵，使得下行信道传输速率最大。

所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对全双工基站的MIMO剩余自干扰信道表示H_s为N_R行N_T列的复数矩阵，维度N_T、N_R为全双工基站中的发射天线和接收天线数目)进行奇异值分解:

H_s＝U_sΛV_s ^H，

式中，Λ为由H_s的奇异值构成的矩阵，U_s为H_s的左奇异向量构成的矩阵，V_s为H_s的右奇异向量构成的矩阵；

S12.提取奇异值矩阵Λ中最大的元素λ及其对应的左奇异向量u_s、右奇异向量v_s，得到秩为1的剩余自干扰信道矩阵(即为最大的奇异值对应的传输方向构成的自干扰矩阵)：

${\hat{H}}_s={\mathrm{\λu}}_s{v}_s^H,$

式中，若最大元素λ在奇异值矩阵Λ中的第L列，u_s即为U_s中第L列的元素，v_s即为V_s中第L列的元素；例如，当奇异值由大到小排列在矩阵Λ的对角线上时，u_s为矩阵U_s中的第一列元素，v_s为矩阵V_s中的第一列元素；

式中，v_s也是功率最大的干扰信号传输方向，也就是最强干扰传输方向。

所述的步骤S2包括以下子步骤：

S21.以最强干扰传输方向v_s、下行信道传输共轭方向为基准,定义一个新矩阵并对其进行奇异值分解，得到：

A＝UΣV^H，

为下行信道传输向量，下行信道中包括一个单天线的半双工用户，式中，Σ＝diag(σ₁,σ₂)为A的奇异值构成的矩阵，为A的左奇异向量构成的矩阵，为A的右奇异向量构成的矩阵；即分解得到的矩阵U为向量v_s、拓展出的二维空间；

S22.将v_s、投影到矩阵U中，得到v_s、在二维空间U上投影后的坐标:

S23.计算上行可达速率的最大值α_max与最小值α_min：

${\mathrm{\α}}_{max}={\log }_2(1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H{h}_u),$

${\mathrm{\α}}_{\min }={\log }_2\[1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u\];$

式中，为上行信道传输向量，上行信道中包括一个单天线的半双工用户；N₀代表下行用户接收白噪声的单边带功率谱密度，p_u代表上行信号发射功率；

S24.给定上行速率的下限α，α的选取满足α_min≤α≤α_max，求解如下凸优化问题，得到下行信道最大可达速率β，以及其对应的矩阵变量B，矩阵B为求解预编码协方差矩阵的一个中间矩阵变量：

$\begin{array}{cc}\mathrm{\β}=\underset{B}{max}& {\log }_2(1+\frac{1}{N_0}{h}_d^H{\mathrm{Bh}}_d)\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\λ}}^2{v}_s^H{\mathrm{Bv}}_s\≤\frac{p_u{h}_u^H\left(u_s{u}_s^H\right)h_u}{2^{\mathrm{\α}}-1-\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u}-N_0\end{array},$

Tr(B)≤p_d,B≥0

式中，p_d代表下行信号发射总功率；凸优化问题的求解通过凸优化求解工具实现；

S25.从矩阵B中恢复出给定上下速率下限时全双工基站发射机的预编码协方差矩阵Q_d：Q_d＝UBU^H；根据协方差矩阵Q_d的定义：通过Cholesky分解法计算出其对应的预编码矩阵W_d。

所述凸优化求解工具可以是任意现有的求解凸优化问题的工具，包括Matlab的CVX工具箱。

进一步地，基于给定上行信道可达速率下限，最大化下行速率的思想，通过调整不同的上行信道最大可达速率下限，求解对应的下行最大可达速率和对应的预编码矩阵，从而获取的所有上下行速率组(α,β)可构成全双工蜂窝系统上下行可达速率区域的边界。

本发明的有益效果是：

(1)利用MIMO全双工基站中自干扰信道间的相关性，在不同上行信道速率的约束下，最大化下行信道的速率；降低下行预编码的复杂度，具体地，在给定上行信道速率下限时，提取自干扰MIMO信道矩阵中能量最大的传输方向，并据此构建相应的自干扰信道矩阵；结合该自干扰信道矩阵的特性，将下行信道速率最大化问题转化为凸优化问题，进而通过一次性求解该凸问题得到低复杂度的预编码方案。

(2)在强相关自干扰信道的MIMO全双工基站中，给定上行信道速率的下限，利用自干扰信道矩阵的强相关性，得到了下行速率最大化的最优下行预编码方案。

(3)在非强相关自干扰信道的MIMO全双工基站中，给定上行信道速率的下限，考虑功率最大的干扰信号传输方向，得到了下行速率最大化的次优下行预编码方案。

附图说明

图1为本发明中MIMO全双工蜂窝系统示意图；

图2为本发明的方法流程图。

图3为本发明预编码方案与基于SCA的系统容量最大化次优预编码方案的性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图和强相关自干扰信道场景中的具体实施例进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。

如图1所示，考虑这样一个MIMO全双工蜂窝系统，包括一个MIMO全双工基站、一个单天线的半双工上行用户、以及一个单天线的半双工下行用户；MIMO全双工基站包含4根发射天线以及4根接收天线；基站与下行用户的接收白噪声功率谱密度均为1W/Hz；所述MIMO全双工基站的自干扰信道矩阵H_s为强相关矩阵，由公式H_s＝δ_siu′_sv′^H _s产生，其中向量u′_s由随机产生的4个独立同分布复高斯随机变量(均值为0，方差为1)构成，v′_s也是由随机产生的4个独立同分布复高斯随机变量(均值为0，方差为1)构成，表示基站各接收天线中接收来自各发射天线的平均剩余自干扰。

上行信道传输向量h_u由随机产生的4个独立同分布复高斯随机变量(均值为0，方差为1)构成；下行信道传输向量h_d由随机产生的4个独立同分布复高斯随机变量(均值为0，方差为1)构成。

如图2所示，所述的一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，它包括以下步骤：

S1.对MIMO全双工基站的剩余自干扰信道矩阵进行奇异值分解，利用其最大的奇异值及其对应的奇异向量，构造强相关剩余自干扰信道矩阵；

S2.给定上行信道速率的下限，计算最优的下行预编码矩阵，使得下行信道速率最大。

所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对全双工基站的MIMO剩余自干扰信道进行奇异值分解：

$H_s=U_s{\mathrm{\ΛV}}_s^H$

式中，Λ为由H_s的奇异值构成的矩阵，U_s为H_s的左奇异向量构成的矩阵，V_s为H_s的右奇异向量构成的矩阵；

S12.提取奇异值矩阵Λ中最大的元素λ及其对应的左奇异向量右奇异向量得到秩为1的剩余自干扰信道矩阵(即为最大的奇异值对应的传输方向构成的自干扰矩阵)

${\hat{H}}_s={\mathrm{\λu}}_s{v}_s^H,$

所述的步骤S2包括以下子步骤：

S21.以最强干扰传输方向v_s、下行信道传输共轭方向为基准，定义一个新矩阵并对其进行奇异值分解，得到：

A＝UΣV^H，

式中，Σ＝diag(σ₁,σ₂)为A的奇异值构成的矩阵，为A的左奇异向量构成的矩阵，为A的右奇异向量构成的矩阵。即分解得到的矩阵U为向量v_s、拓展出的二维空间。

S22.将v_s、投影到U中，得到v_s、在二维空间U上投影后的坐标:

S23.计算上行可达速率的最大值α_max与最小值α_min：

${\mathrm{\α}}_{max}={\log }_2(1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H{h}_u),$

${\mathrm{\α}}_{\min }={\log }_2\[1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u\];$

其中为上行信道传输向量，所述上行信道中包括一个单天线的半双工用户；N₀代表下行用户接收白噪声的单边带功率谱密度，p_u代表上行信号发射功率；

S24.给定上下速率的下限α(不失一般性，α的选取满足α_min≤α≤α_max)，求解如下凸优化问题，得到下行信道最大可达速率β，以及其对应的矩阵变量B(矩阵B为求解预编码协方差矩阵的一个中间矩阵变量)：

$\begin{array}{cc}\mathrm{\β}=\underset{B}{max}& {\log }_2(1+\frac{1}{N_0}{h}_d^H{\mathrm{Bh}}_d)\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\λ}}^2{v}_s^H{\mathrm{Bv}}_s\≤\frac{p_u{h}_u^H\left(u_s{u}_s^H\right)h_u}{2^{\mathrm{\α}}-1-\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u}-N_0\end{array},$

Tr(B)≤p_d,B≥0

其中p_d代表下行信号发射总功率；所述凸优化问题的求解通过凸优化求解工具实现；所述凸优化求解工具可以是任意现有的求解凸优化问题的工具，包括Matlab的CVX工具箱。

S25.从矩阵B中恢复出给定上下速率下限时全双工基站发射机的预编码协方差矩阵Q_d：Q_d＝UBU^H；根据协方差矩阵Q_d的定义：通过Cholesky分解法计算出其对应的预编码矩阵W_d。

在本申请中，矩阵U^H表示矩阵U的共轭转置矩阵，矩阵表示矩阵W_d的共轭转置矩阵，其余右上角标有“H”的矩阵表达的含义同理。

并且，表示下行信道传输向量h_d的共轭传输方向(向量)，其余右上角标有“*”的向量表达的含义同理。

实施例一，为了说明与已有的基于SCA的系统容量最大化次优预编码方案的差异，本发明提供了与基于SCA的系统容量最大化次优预编码方案的性能对比图，如图3所示；

值得注意的是，基于SCA的次优预编码方案的目标是最大化全双工蜂窝系统的上下行和速率，而本发明预编码方案的目标是在给定上行信道速率下限的情况下，最大化下行信道速率；因此，为了比对两方案的性能，图3应用本发明预编码方案，通过设定不同的信道速率下限，描绘出了全双工系统的上下行速率可达区域；同时也将基于SCA的次优预编码方案计算出的上下行速率组以“○”表示在图中。

图3给出了在上行发射功率p_u为13dB，下行发射功率为p_d为10dB，剩余自干扰平均功率为6dB时随机产生的一个信道样本下的上下行可达速率区域；以上下行和速率最大化为目标来看，基于SCA的次优预编码方案与应用本发明方案找到的最优预编码方案相比，存在着0.36bit/s/Hz的差距。

Claims (4)

1.一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，其特征在于：它包括以下步骤：

S1.对MIMO全双工基站的剩余自干扰信道矩阵进行奇异值分解，利用其最大的奇异值及其对应的奇异向量，构造强相关剩余自干扰信道矩阵；

S2.给定上行信道速率的下限，计算最优的下行预编码矩阵，使得下行信道传输速率最大。

2.根据权利要求1所述的一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，其特征在于：所述的步骤S1包括以下子步骤：

S11.对全双工基站的MIMO剩余自干扰信道进行奇异值分解:

$H_s=U_s{\mathrm{\ΛV}}_s^H.$

式中，Λ为由H_s的奇异值构成的矩阵，U_s为H_s的左奇异向量构成的矩阵，V_s为H_s的右奇异向量构成的矩阵；

S12.提取奇异值矩阵Λ中最大的元素λ及其对应的左奇异向量u_s、右奇异向量v_s，得到秩为1的剩余自干扰信道矩阵：

${\hat{H}}_s={\mathrm{\λu}}_s{v}_s^H.$

3.根据权利要求1所述的一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，其特征在于：所述的步骤S2包括以下子步骤：

S21.以最强干扰传输方向v_s、下行信道传输共轭方向为基准,定义一个新矩阵并对其进行奇异值分解，得到：

A＝UΣV^H，

为下行信道传输向量，下行信道中包括一个单天线的半双工用户，式中，Σ＝diag(σ₁,σ₂)为A的奇异值构成的矩阵，的左奇异向量构成的矩阵，为A的右奇异向量构成的矩阵；即分解得到的矩阵U为向量v_s、拓展出的二维空间；

S22.将v_s、投影到矩阵U中，得到v_s、在二维空间U上投影后的坐标:

S23.计算上行可达速率的最大值α_max与最小值α_min：

${\mathrm{\α}}_{max}={\log }_2(1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H{h}_u),$

${\mathrm{\α}}_{\min }={\log }_2\[1+\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u\];$

式中，为上行信道传输向量，上行信道中包括一个单天线的半双工用户；N₀代表下行用户接收白噪声的单边带功率谱密度，p_u代表上行信号发射功率；

S24.给定上行速率的下限α，α的选取满足α_min≤α≤α_max，求解如下凸优化问题，得到下行信道最大可达速率β，以及其对应的矩阵变量B，矩阵B为求解预编码协方差矩阵的一个中间矩阵变量：

$\begin{array}{cc}\mathrm{\β}=\underset{B}{max}& {\log }_2(1+\frac{1}{N_0}{h}_d^H{\mathrm{Bh}}_d)\end{array}$

$\begin{array}{cc}s.t.& {\mathrm{\λ}}^2{v}_s^H{\mathrm{Bv}}_s\≤\frac{p_u{h}_u^H\left(u_s{u}_s^H\right)h_u}{2^{\mathrm{\α}}-1-\frac{p_u}{N_0}{h}_u^H(I-u_s{u}_s^H)h_u}-N_0\end{array},$

Tr(B)≤p_d,B≥0

式中，p_d代表下行信号发射总功率；凸优化问题的求解通过凸优化求解工具实现；

S25.从矩阵B中恢复出给定上下速率下限时全双工基站发射机的预编码协方差矩阵Q_d：Q_d＝UBU^H；根据预编码协方差矩阵Q_d的定义：通过Cholesky分解法计算出其对应的预编码矩阵W_d。

4.根据权利要求3所述的一种MIMO全双工蜂窝系统的下行预编码方法，其特征在于：所述凸优化求解工具可以是任意现有的求解凸优化问题的工具，包括Matlab的CVX工具箱。