CN106452531B - 一种基于大规模mimo的多用户上行链路频率同步方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法，其基站端具有大规模的均匀天线阵列，多用户端在上行链路OFDM调制下通过基站接收天线进行频率同步。由于每个用户发送到基站的入射信号会在多径的影响下被限制到一个窄的角度范围内，利用一种联合空间‑频率对齐的方法分别为每个用户进行载频偏移估计以及补偿。得益于大规模天线阵列提供的空间自由度，本发明利用每个用户的合格波达方向所对应的导向向量进行接收波束形成，使多用户干扰得到有效的抑制。这种多路接收波束形成的方法使得每个用户与基站之间形成了一个等价的单用户传输模型，从而传统的单用户信道估计和数据检测技术能被运用。

Description

一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法

【技术领域】

本发明涉及无线通信大规模多输入多输出(Massive MIMO)系统，具体涉及一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法。

【背景技术】

随着现代通信技术的飞速发展，无线通信已经遍布人们日常生活中的方方面面。当人们向往更高的数据传输速率，更好的频谱利用率，更多的用户数量，而现在这种无线通信服务已经不能满足大众的需求时，我们开始探索下一代无线通信的关键技术——大规模MIMO。

大规模MIMO是传统MIMO技术的延伸，由贝尔实验室的科学家Thomas L.Marzetta在2010年首次提出。大规模MIMO无线通信在基站端配置的天线数量是4G系统中的1—2个数量级，进而组成一个大型的天线阵列。这种技术可以充分利用空间自由度资源，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下可使为同时同频服务的用户数大幅度增加，进而提高频谱利用率。这种技术是目前无线通信系统的一种平滑的过渡方式，无需大量更新用户设备，仅需在基站端增加天线数量就能实现。然而，在大规模MIMO技术普遍受到学术和产业界关注的同时，接收天线在进行信号处理过程中用到的多用户检测技术却始终依赖于理想的频率同步。而多用户和基站之间存在的载频偏移却使频率同步变得异常艰难，本发明正是在克服载频偏移的基础上进行频率同步的。

在过去的一段时间里，有大量关于传统MIMO技术研究成果的报道。Besson和Stoica利用MIMO技术在平坦型衰落信道进行了首次尝试。而针对载频偏移估计(CFO)的成果也有不少，如在OFDM调制中利用半盲的方法同时估计多个CFO和信道等。然而，随着用户数量的增加，这些传统的方法在性能上会有显著的恶化。在大规模MIMO的多用户系统中，原先的方法可能就不适用了。近来，有学者提出了一种针对多用户CFO的最大似然估计方法，该估计量适用于频域平坦信道。另外一篇文献则研究了大规模MIMO上行链路传输中关于不完全的CFO估计/补偿对迫零接收器性能的影响。此外，有学者提出利用盲估计的方法进行频率同步，这样可以节省大量的资源。但是不足之处在于，当信噪比较低时，盲估计同样需要大量的数据块，进而获取满意的系统性能。

大规模MIMO作为下一代无线通信的关键技术，学术界对其的研究还不够深入，仍有大量与之相关的部分值得关注。如最优波束形成和空时编码技术，信道容量等。相信在战胜这些挑战后，大规模MIMO技术能够在不久的将来更好的为人们提供优质的服务。

【发明内容】

本发明的目的在于解决上述现有技术中的问题，提出一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案予以实现：

一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法，包括以下步骤：

1)基站端对每个用户进行联合空间-频率对齐操作：在大规模MIMO的多用户上行链路中，用户端向基站发射预先设计的训练序列，基站端则根据接收的训练序列进行联合空间-频率对齐操作，完成对每个用户的CFO估计以及补偿，实现频率同步；

2)基站端对每个用户进行多路接收波束形成操作：第k个用户的DOA角度θ在(θ_k-θ_as,θ_k+θ_as)的区域，通过筛选合格的DOA角度θ所对应的导向向量来完成多路接收波束形成操作；其中，θ_k为第k个用户的来波中心角度，θ_as为角度扩展。

本发明进一步的改进在于：

所述步骤1)中，用户端向基站发射的训练序列需满足如下条件：

为了保证基站对第k个用户CFO估计的可辨识性，将训练序列设计为：对于任意的CFO测试值满足：

对于任意的CFO测试值且k≠q时，满足：

其中，表示在B_k列空间上的正交投影操作，N为子载波的总数，H为共轭转置，F为N×N归一化DFT矩阵，F_L代表矩阵F的前L列向量组成的子矩阵，x_k＝[x_k(0),x_k(1),…,x_k(N-1)]^T为第k个用户发送的频域训练块，为对角相位循环矩阵，φ为归一化的CFO，即实际的CFO和子载波间隔的比值。

所述步骤1)中的基站端进行联合空间-频率对齐操作具体为：

定义代价函数为：

其中，为测试DOA角度，为测试CFO，和分别对应空间和频率对齐；表示在B_k列空间上的正交投影操作，N为子载波的总数，H为共轭转置，F为N×N归一化DFT矩阵，F_L代表矩阵F的前L列向量组成的子矩阵，x_k＝[x_k(0),x_k(1),…,x_k(N-1)]^T为第k个用户发送的频域训练块，Y为训练序列所对应的时域接收信号，为均匀线阵的导向向量，θ_as为角度扩展；

第k个用户的联合CFO和DOA估计表示为：

通过寻找上式的最小值，获得第k个用户有效的CFO和DOA估计量，进而对接收信号Y完成相应的CFO补偿和接收波束形成，即联合空间-频率对齐操作。

CFO估计采用迭代操作，DOA角度搜索过程通过FFT操作进行简化，具体方法如下：

第k个用户在第(n+1)步迭代过程中，CFO估计的迭代公式为：

其中，

表示对接收信号Y进行CFO补偿；而表示第k个用户在第(n+1)步迭代过程中的DOA估计：

在的计算过程中，引入FFT操作；DOA测试值和DOA样值均来自集合其中M_FFT表示FFT矩阵的大小；于是，而集合相当于接收信号Y沿着空间维度的FFT变换；因此，重新表示如下：

其中，而是酉阵，且和B_k具有相同的列空间，即span(Q_k)＝span(B_k)；表示邻近的样值。

所述步骤2)中，基站端对每个用户进行多路接收波束形成时的合格DOA角度筛选具体为：

对接收信号Y进行完测试值的波束形成和估计值的CFO补偿后的代价函数为：

该值表示位于B_k列空间中的合成信号功率与总信号功率的比值，而可实现的期望信号的最大比值表示为：

当期望信号在进行波束形成向量的波束形成后的与C_k,max的比值大于预设门限t_h时，则该DOA测试值就是合格的；

第k个用户筛选的合格DOA构成矩阵：

其中，集合υ^(k)中的元素D_i来自集合D_FFT，从而能够重复利用FFT操作的结果。

与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：

本发明在进行频率同步的过程中，充分利用了大规模MIMO空间自由度的优势，运用联合空间-频率对齐和多路接收波束形成方法，使系统有效的抑制多用户干扰(MUI)，频率同步性能较好，实现复杂度低。该系统模型在多用户端具有K个用户，基站端是M＝128的均匀天线阵列，子载波总数为N＝64，阵元间距d＝λ/2，信道长度L＝10。每个用户被P＝100个散射体所环绕，即采用经典的单环信道传播模型，每个用户的入射信号在多径的影响下会形成角度扩展θ_as。基站根据每个用户发来的预先设计的训练序列进行联合空间-频率对齐操作，即在空间上，利用每个用户的任一DOAθ对应的导向向量进行波束形成；而在频率上，通过对CFO估计以及补偿进而实现频率同步。为了更好地抑制多用户干扰(MUI)，基站会根据一定的门限t_h为每个用户进行筛选合格的DOAθ，并利用这些合格的DOAθ所对应的导向向量进行多路接收波束形成。

【附图说明】

图1为本发明采用的系统模型框图；

图2为本发明(K＝4，θ_as＝5°)中CFO估计的收敛性能示意图；

图3为本发明(K＝6)的CFO估计MSE性能示意图；

图4为本发明(K＝6)的SER性能示意图。

【具体实施方式】

下面结合附图对本发明做进一步详细描述：

参见图1-4，本发明适用的系统模型参见图1。该系统采用OFDM调制，上行链路的用户端随机分布K个用户，每个用户配有单天线，且被p＞＞1个本地散射体所环绕，基站端由M＞＞1个天线组成均匀线阵(ULA)。子载波总数为N，假设各个用户之间时间同步，第k个用户和基站之间的归一化CFO用φ_k表示，其定义为实际的CFO与子载波间隔之间的比值。第k个用户和基站之间的信道矩阵为

其中，由P个多径信号组成。表示入射信号在第l个信道延时处的复增益，并且彼此之间都是独立同分布的。导向向量具有形式：这里d是阵元间距，λ是信号波长，θ_l,p,k表示在第l个信道延时处的第p个入射信号的DOA角度。另外，每个用户的入射信号会被约束在角度扩展θ_as之内。

那么，训练序列所对应的时域接收信号Y可以表示为：

其中，表示对角相位循环矩阵，Ν表示相应的加性高斯白噪声，F为N×N归一化DFT矩阵，F_L代表矩阵F的前L列向量组成的子矩阵，x_k＝[x_k(0),x_k(1),…,x_k(N-1)]^T为第k个用户发送的频域训练块。

类似的，第k个用户发送到基站的第i个数据块的数据符号矢量表示为这样，相关的接收信号表示为：

其中，表示由第k个用户的CFO引入的累积频偏，N_cp表示CP的长度。并且，表示相应的噪声矩阵。

图2为本发明中CFO估计的收敛性能示意图。具体参数设置为：子载波总数N＝64，导频和数据符号的平均功率已经归一化，信噪比SNR定义为用户数K＝4，四个用户的平均DOA分别限定为{30°,60°,120°,150°}。信道长度L＝10，M＝128，d＝λ/2，P＝100，M_FFT＝256，角度扩展θ_as＝5°，归一化的CFO由区间(-φ_max,φ_max)随机生成，φ_max＝0.1和φ_max＝0.2均被考虑，门限值取为t_h＝0.9。本发明在下面简写为“FS-BEAM”。作为对比，我们还包括了现有的进行迭代干扰消除的具有鲁棒性的多个CFO估计方案的结果，这种方案又被称为“RMCE-ⅡC”，方案RMCE-ⅡC中迭代干扰消除的三种方法均被采用。

图2的MSE曲线表明：在适度的SNR条件下，两步迭代就足够收敛了，而在较低的SNR条件或者有较大的CFO时才需要更多的迭代来保证收敛。

图3为本发明的CFO估计MSE性能示意图。用户数K＝6，六个用户的平均DOA分别限定为{30°,45°,120°,150°,80°,95°}，角度扩展θ_as＝5°和θ_as＝10°均被考虑，其余参数设置与图2相同。本次还分析比较了CFO估计的理论曲线性能，第k个用户的CFO估计在理论上的MSE为

其中，

图3的MSE曲线表明：本发明在SNR＞0时几乎接近理论分析下限，这表明本发明的估计方法利用大规模的天线阵列提供的高精度空间分辨率可以有效的抑制MUI的影响。另外，当角度扩展增加至θ_as＝10°时，本发明的性能有所下降，原因是随着角度扩展的增大，空域中所有用户的间隔变得越来越小，这会增大MUI的影响。注意到在θ_as＝10°时，其中的四个用户会有一定的DOA重叠区域。然而，本发明在这种情况仍然可以使用，因为四个彼此之间有重叠的用户存在唯一的DOA区域，可以用作抑制MUI的波束形成。另外，我们看到方案RMCE-ⅡC的性能会大幅降低，可能不适合在K＝6个用户时工作，而本发明显著地优于方案RMCE-ⅡC。

图4为本发明的SER性能示意图。用户数K＝6，六个用户的平均DOA分别限定为{30°,45°,120°,150°,80°,95°}，与图3设置相同。作为比较，我们考虑将没有多用户CFO的理想SER结果作为基准。特别地，对于理想的方案，使用理想的信道信息在基站端进行传统的ZF(迫零)数据检测，或者从传统的LS(最小二乘)算法中获取信道估计，分别称为“Sync-Perfect”和“Sync-Ch-Est”。

图4的SER曲线表明本发明能有效实现频域同步。尤其是，本发明显著地优于Sync-Ch-Est。原因是Sync-Ch-Est没有在空域上对用户进行分离，这样造成信道估计和数据检测性能变差。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)基站端对每个用户进行联合空间-频率对齐操作：在大规模MIMO的多用户上行链路中，用户端向基站发射预先设计的训练序列，基站端则根据接收的训练序列进行联合空间-频率对齐操作，完成对每个用户的CFO估计以及补偿，实现频率同步；

其中，基站端进行联合空间-频率对齐操作具体为：

定义代价函数为：

其中，为测试DOA角度，为测试CFO，和分别对应空间和频率对齐； 表示在B_k列空间上的正交投影操作，N为子载波的总数，H为共轭转置，F为N×N归一化DFT矩阵，F_L代表矩阵F的前L列向量组成的子矩阵，x_k＝[x_k(0),x_k(1),…,x_k(N-1)]^T为第k个用户发送的频域训练块，Y为训练序列所对应的时域接收信号，为均匀线阵的导向向量，θ_as为角度扩展；

第k个用户的联合CFO和DOA估计表示为：

通过寻找上式的最小值，获得第k个用户有效的CFO和DOA估计量，进而对接收信号Y完成相应的CFO补偿和接收波束形成，即联合空间-频率对齐操作；

另外，CFO估计采用迭代操作，DOA角度搜索过程通过FFT操作进行简化，具体方法如下：

第k个用户在第(n+1)步迭代过程中，CFO估计的迭代公式为：

其中，

表示对接收信号Y进行CFO补偿；而表示第k个用户在第(n+1)步迭代过程中的DOA估计：

在的计算过程中，引入FFT操作；DOA测试值和DOA样值均来自集合其中M_FFT表示FFT矩阵的大小；于是，而集合相当于接收信号Y沿着空间维度的FFT变换；因此，重新表示如下：

其中，而是酉阵，且和B_k具有相同的列空间，即span(Q_k)＝span(B_k)；表示邻近的样值；

2)基站端对每个用户进行多路接收波束形成操作：第k个用户的DOA角度θ在(θ_k-θ_as,θ_k+θ_as)的区域，通过筛选合格的DOA角度θ所对应的导向向量来完成多路接收波束形成操作；其中，θ_k为第k个用户的来波中心角度，θ_as为角度扩展；

基站端对每个用户进行多路接收波束形成时的合格DOA角度筛选具体为：

对接收信号Y进行完测试值的波束形成和估计值的CFO补偿后的代价函数为：

该值表示位于B_k列空间中的合成信号功率与总信号功率的比值，而可实现的期望信号的最大比值表示为：

当期望信号在进行波束形成向量的波束形成后的与C_k,max的比值大于预设门限t_h时，则该DOA测试值就是合格的；

第k个用户筛选的合格DOA构成矩阵：

其中，集合υ^(k)中的元素D_i来自集合D_FFT，从而能够重复利用FFT操作的结果。

2.根据权利要求1所述的基于大规模MIMO的多用户上行链路频率同步方法，其特征在于，所述步骤1)中，用户端向基站发射的训练序列需满足如下条件：

为了保证基站对第k个用户CFO估计的可辨识性，将训练序列设计为：对于任意的CFO测试值满足：

对于任意的CFO测试值且k≠q时，满足：

其中， 表示在B_k列空间上的正交投影操作，N为子载波的总数，H为共轭转置，F为N×N归一化DFT矩阵，F_L代表矩阵F的前L列向量组成的子矩阵，x_k＝[x_k(0),x_k(1),…,x_k(N-1)]^T为第k个用户发送的频域训练块，为对角相位循环矩阵，φ为归一化的CFO，即实际的CFO和子载波间隔的比值。