CN105848097A - 一种d2d下基于信道相关性的用户群组划分方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，包括一下步骤：(1)用户对基站发射的导频进行测量，通过上行反馈信道相关矩阵和接收信号强度；(2)根据MUSIC和RSS法得到每个用户估计位置，采用二元组表示用户位置；(3)利用K‑means方法对用户进行聚类处理；本发明提供的这种用户群中划分方法，利用蜂窝信道相关矩阵信息同时完成蜂窝网两步预编码用户组的划分和D2D簇的发现；避免了直接利用信道相关性信息处理中高维度矩阵子空间分割和投影的复杂操作，具有简单高效的特点。

Description

一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，更具体地，涉及一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法。
背景技术
随着通信技术的发展，无线通信系统将向网络融合方向发展，其目的是综合利用多种无线接入技术和多种通信方式，以提高频谱效率和系统容量。大规模天线系统和D2D系统是未来热点技术之一，大规模天线适用于蜂窝网络，而D2D系统作为蜂窝网络的补充，它与蜂窝网络共享使用频谱，当用户终端相隔较近时，可以通过设备直连通信来降低蜂窝网络负载，降低端到端的时延。D2D设备的策略可以由蜂窝基站来制定，若干个相近的D2D设备可以组成D2D簇，由簇头负责将所有成员与蜂窝网相连，D2D簇的发现也是D2D研究中的关键问题。在Massive-MIMO系统中，用户信道的相关性往往比较明显，且在某个小范围内，散射条件相似，该范围的群组的用户蜂窝信道信息在统计信息上有相似特性,已有研究提出了一种分步的预编码策略(2-stage precoding)，该策略分为外层预编码和内层预编码，利用统计信息将用户进行合适分组后，外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道维度，内层预编码用降维后的等效信道信息消除本组用户间的干扰。
发明内容
针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，其目的在于在用户组的划分与组内直接通信相结合的场景下解决蜂窝网的信道相关信息进行组划分的问题。
为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，包括如下步骤：
(1)用户对基站发射的导频进行测量，通过上行反馈K个用户终端的信道相关矩阵Rk＝E{hkhk H}和接收信号强度rxk，k＝1,2,...,K；
(2)采用MUSIC(Multiple-Signal-Classification)目标跟踪算法，获取每个用户对应的到达角角度估计值θk；
并根据RSS(Receive-Signal-Strength)测距原理，获取每个用户到基站的距离估计值dk；
(3)获取用户位置二元组(θk,dk)；对于给定的用户分组数G，根据用户的位置二元组对所有用户进行K-means聚类，得到用户分组的划分。
优选地，上述D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，其步骤(2)包括如下子步骤：
(2-1)采用MUSIC目标跟踪算法，在目标值为1的设定下得到每个用户对应的到达角角度估计θk＝MUSIC(Rk,1)；
(2-2)根据信号传播公式进行回归分析获取环境相关路径损耗指数γ和对数的正态阴影值S；
根据上述参数γ和S，获取对应用户接收信号强度rxk下的距离估计值dk；
其中，txk发射信号强度，rxk为接收信号强度，单位均为dB；dk为用户与基站之间的距离，l0为参考距离d0处路径损耗。
优选地，上述D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，其步骤(3)包括如下子步骤：
(3-1)采用二元组将用户位置表示为(θk,dk)；
(3-2)在用户集合{1,2,...,K}中随机选取G个用户作为初始组中心点；这G个用户标号为π(g),g＝1,2,...,G，分组集合
(3-3)获取用户k与每个组中心点距离dC(k,g),g＝1,2,...,G；
(3-4)获取步骤(3-3)所获得的G个距离中的最小值，将该最小值对应的用户k加入到最小值对应的组
其中，为最小值所对应组的标号，
(3-5)重复(3-3)～(3-4)，直到K个用户都分配完毕；
(3-6)更新每个组中心，
(3-7)重复步骤(3-3)～(3-6)，直至连续两次用户组分配的结果一致；
(3-8)输出G个分组集合Setg,g＝1,2,...,G。
优选地，上述D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，其用户间距离
N个用户的中心位置为
其中，d1是指用户1与基站之间的距离，d1是指用户1与基站之间的距离，θ1是指用户1的到达角角度，θ2是指用户2的到达角角度。
总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，能够取得下列有益效果：
(1)本发明提供的D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，在Massive-MIMO(大规模天线)场景下，利用用户的信道相关矩阵进行D2D用户分组方案，具体是通过基站侧获取用户的统计信道信息，基站利用该信息进行用户组的聚类，聚集的用户组内终端之间直接进行D2D通信方案，该方法同时考虑了D2D用户组的发现和D2D系统与蜂窝系统间干扰协调；通过基站根据用户的统计信道信息进行用户组的聚类，实现D2D用户组的发现与D2D系统与蜂窝系统间干扰协调的同步进行；
(2)本发明提供的D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，利用蜂窝信道相关矩阵信息同时完成蜂窝网两步预编码用户组的划分，和D2D簇的发现，结合估计的位置信息，适合实际分组的用户临近性需求；
(3)本发明提供的D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，将聚类参数由矩阵转化为二元组；由于直接利用K-means对信道相关矩阵进行聚类，需要计算的是矩阵间距离和中心点，每次迭代计算中参加运算的都是高维矩阵，计算复杂度高；因此本发明这种采用二元组的方法避免了直接的复杂处理，因此具有简单高效的特点。
附图说明
图1是本发明实施例中的系统模型示意图；
图2为本发明实施例的D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
实施例中的单小区异构同频传输写系统模型如图1所示，其基站侧配置了均匀线性阵的大规模天线，发射天线数目为M＞＞1，用户接收天线数目为1；蜂窝网络采用两步预编码方案，用户分组后，有些组直接被蜂窝基站服务，有的群组可以采取D2D通信方式，蜂窝基站可以利用慢变的统计信道信息如信道相关矩阵对用户组进行分组；
实施例提供的D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法的流程如图2所示，包括如下步骤：
(1)基站发射导频，用户对导频进行测量，通过上行反馈K个用户终端的信道相关矩阵Rk＝E{hkhk H}和接收信号强度rxk，k＝1,2,...,K；
(2-1)采用MUSIC目标跟踪算法，得到每个用户对应的到达角角度估计θk＝MUSIC(Rk,1)；其中，设置目标值为1，
(2-2)根据信号传播公式进行回归分析得到参数γ和S；并根据参数γ和S获取对应用户接收信号强度rxk下距离值估计dk；
(3-1)每个用户的位置二元组为(θk,dk)；
用户间距离N个用户中心位置为
(3-2)初始化：在用户集合{1,2,...,K}随机选取G个用户作为算法初始化中心点，设这G个用户标号为π(g),g＝1,2,...,G，分组集合
(3-3)对于每个用户k，计算用户k与每个组中心点距离dC(k,g),g＝1,2,...,G；
(3-4)在(3-3)求出的这G个距离中找到最小值，设该组标号为将该用户k加入到最小值对应的组
(3-5)重复步骤(3-3)～(3-4)步骤，直到K个用户都分配完毕，进入步骤(3-6)；
(3-6)更新每个组中心，
(3-7)重复步骤(3-3)～(3-6)直至连续两侧用户组分配的结果一致；
(3-8)输出G个分组集合Setg,g＝1,2,...,G。
本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.一种D2D下基于信道相关性的用户群组划分方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)用户对基站发射的导频进行测量，通过上行反馈测量所得的K个用户终端的信道相关矩阵Rk＝E{hkhk H}和接收信号强度rxk，k＝1,2,...,K；
(2)采用MUSIC目标跟踪算法，获取每个用户对应的到达角角度估计值θk；
并根据RSS测距获取每个用户到基站的距离估计值dk；
(3)获取用户位置二元组(θk,dk)；对于给定的用户分组数G，根据用户的位置二元组对所有用户进行K-means聚类，得到用户分组的划分。
2.如权利要求1所述的用户群组划分方法，其特征在于，所示步骤(2)包括如下子步骤：
(2-1)在目标值为1的设定下获得每个用户对应的到达角角度估计θk＝MUSIC(Rk,1)；
(2-2)根据信号传播公式进行回归分析获取环境相关路径损耗指数γ和对数的正态阴影值S；
根据所述参数γ和S，获取对应用户接收信号强度rxk下的距离估计值dk；
其中，txk发射信号强度，rxk为接收信号强度，单位均为dB；dk为用户与基站之间的距离，l0为参考距离d0处路径损耗。
3.如权利要求1或2所述的用户群组划分方法，其特征在于，所述步骤(3)包括如下子步骤：
(3-1)采用二元组将用户位置表示为(θk,dk)；
(3-2)在用户集合{1,2,...,K}中随机选取G个用户作为初始组中心点；其中，G个用户标号为π(g),g＝1,2,...,G，分组集合
(3-3)获取用户k与每个组中心点距离dC(k,g),g＝1,2,...,G；
(3-4)获取步骤(3-3)所获得的G个距离中的最小值，将所述最小值对应的用户k加入到最小值对应的组
其中，为最小值所对应组的标号，
(3-5)重复步骤(3-3)～(3-4)，直到K个用户都分配完毕；
(3-6)更新每个组中心；
(3-7)重复步骤(3-3)～(3-6)，直至连续两次用户组分配的结果一致；
(3-8)输出G个分组集合Setg,g＝1,2,...,G。
4.如权利要求1或2所述的用户群组划分方法，其特征在于，所述用户间距离
N个用户的中心位置为
其中，d1是指用户1与基站之间的距离，d1是指用户1与基站之间的距离，θ1是指用户1的到达角角度，θ2是指用户2的到达角角度。
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