CN106452713B - 一种导频污染减轻方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种导频污染减轻方法及装置，方法包括：构建TDD移动蜂窝网络的系统模型；基于TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定信道协方差矩阵；基于信道协方差矩阵、TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子；根据空间正交因子，利用改进的贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，基于最优的导频分配用户索引矩阵进行导频分配。本申请充分利用三维空间角度信息，确定出最优的导频分配算法，基于最优的导频分配算法进行导频分配能够有效减轻Massive MIMO多小区下的导频污染，从而提升下行可达速率性能。

Description

一种导频污染减轻方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种导频污染减轻方法及装置。

背景技术

在大规模多输入多输出(Massive MIMO)多小区时分双工(Time DivisionDuplex，TDD)蜂窝系统中，基站获取足够的信道知识，在上行和下行链路进行空间多路复用。在上行链路，不同小区的终端发送上行导频到各自基站，基站利用上行导频估计出每个终端的上行信道矩阵，在下行链路，则利用TDD系统的信道互易性，通过上行信道矩阵很容易得到下行信道矩阵。一个简单的做法是，将上行信道矩阵的共轭转置直接作为下行信道矩阵。

理想情况下，大规模多输入多输出系统中每个用户终端都应分配正交的上行导频序列，然而，正交导频序列的数量是有限的，在多小区系统中，这些正交导频序列很容易被分配完，因此，多小区终端不得不复用同一套导频序列。现有的研究结论已证明，随着基站天线数的增加，非相关的噪声和快衰落被平均掉，只剩下导频污染引起的小区间干扰，而导频污染是制约大规模多输入多输出系统性能的主要瓶颈。导频污染来源于相邻小区终端使用的非正交导频序列(即复用的导频序列)，造成基站对目标用户的估计信道不仅包含着期望用户的信道信息，还包含着其他小区中使用复用导频的用户信道信息。无论是上行多用户检测还是下行预编码，都将会使用被“污染”的上行估计信道，最终会降低上/下行可达速率性能，因此需要引入某种机制以减轻导频污染的影响。

目前，为了减轻导频污染，通常使用基于二维到达角和贪婪算法的导频分配策略，然而，基于二维到达角和贪婪算法的导频分配策略存在信道建模不够精确的问题，这势必会影响信道估计的精度，从而降低用户下行可达速率性能。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种导频污染减轻方法及装置，用以解决现有技术中的导频分配策略存在信道建模不够精确，从而影响信道估计的精度，进而导致用户下行可达速率性能降低的问题，其技术方案如下：

一种导频污染减轻方法，包括：

构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，所述TDD移动蜂窝网络的系统模型包括所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵；

基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，其中，两个小区的两个用户的空间正交因子用于表征两个小区的两个用户对应的两个用户信道之间的关系，空间正交因子取0到1之间的值，空间正交因子越接近于1，两个用户信道越正交，空间正交因子越接近于0，两个用户信道越相似；

根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，并基于所述最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

其中，所述基站三维到达角包括俯仰角和方位角；

则所述基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵，包括：

确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱；

基于所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

其中，基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，包括：

基于所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个所述用户组由来自各个小区的用户组成；

通过所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子；

则所述根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，包括：

根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用所述贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

其中，所述根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用所述贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，包括：

将所述与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组，并将与所述平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵，所述用户索引矩阵中的每一行为一用户组；

将所述目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于所述各个平均正交因子的排序对所述用户索引矩阵中的各行进行排序；

将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组；

判断确定出的所有最优用户组的数量是否达到预设值，所述预设值为所述每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为当前最优用户组，然后转入所述判断确定出的所有最优用户组的数量是否达到预设值这一步骤；其中，所述预设条件为所述目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，其中i的取值为1,2,…L，L为所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量；

当所述最优用户组的数量达到所述预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成所述最优的导频分配用户索引矩阵。

所述的导频污染减轻方法还包括：

基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。

一种导频污染减轻装置，包括：

模型构建模块，用于构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，所述TDD移动蜂窝网络的系统模型包括所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

信道协方差矩阵确定模块，用于基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵；

空间正交因子计算模块，用于基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，其中，两个小区的两个用户的空间正交因子用于表征两个小区的两个用户对应的两个用户信道之间的关系，空间正交因子取0到1之间的值，空间正交因子越接近于1，两个用户信道越正交，空间正交因子越接近于0，两个用户信道越相似；

最优导频分配用户索引矩阵确定模块，用于根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵；

导频分配模块，用于基于所述最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

其中，其所述基站三维到达角包括俯仰角和方位角，则所述信道协方差矩阵确定模块，包括：

角功率谱确定子模块，用于确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱；

信道协方差矩阵确定子模块，用于基于所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

其中，所述空间正交因子计算模块包括：

用户组确定子模块，用于基于所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个所述用户组由来自各个小区的用户组成；

平均空间正交因子计算子模块，用于通过所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子；

则所述最优导频分配用户索引矩阵确定模块，具体用于根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用所述贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

其中，所述最优导频分配用户索引矩阵确定模块，包括：

目标平均空间正交因子组组建子模块，用于将所述与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组；

用户索引矩阵组建子模块，用于将与所述平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵，所述用户索引矩阵中的每一行为一用户组；

排序子模块，用于将所述目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于所述各个平均正交因子的排序对所述用户索引矩阵中的各行进行排序；

确定子模块，用于将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组；

判断子模块，用于判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，所述预设值为所述每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

查找及确定子模块，用于当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为当前最优用户组，然后触发所述判断模块判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，其中，所述预设条件为所述目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，i的取值为1,2,…L，L为所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量；

最优导频分配用户索引矩阵确定子模块，用于当最优用户组的数量达到所述预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成所述最优的导频分配用户索引矩阵。

所述的导频污染减轻装置还包括：

下行链路可达速率计算模块，用于基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。

上述技术方案具有如下有益效果：

考虑到当终端处于三维空间且位置随机变化的实际微小区通信场景时，仅采用基于二维到达角的二维信道模型存在不能精确反映实际信道的问题，本发明提供的导频污染减轻方法及装置，能够利用三维空间角度信息构建信道协方差矩阵，利用三维空间角度信息构建的信道协方差矩阵更能精确反映真实信道状况，在确定出信道协方差矩阵之后，能够采用该信道协方差矩阵计算空间正交因子，进而能够基于该空间正交因子，采用贪婪算法确定出最优的导频分配算法(导频分配算法是通过最优的导频分配用户索引矩阵实现的)，基于最优的导频分配算法进行导频分配能够有效减轻Massive MIMO多小区下的导频污染，从而提升下行可达速率性能。

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简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的实施例，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的导频污染减轻方法的流程示意图；

图2为本发明实施例构建的系统模型中，小区l的用户k到基站j的天线m的上行传输示意图；

图3为本发明实施例提供的天线阵列示意图；

图4为本发明实施例提供的导频污染减轻方法中，根据与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵的具体实现过程的流程示意图；

图5为本发明实施例提供的导频污染减轻装置的结构示意图。

具体实施方式

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，所描述的实施例仅仅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做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。

本发明实施例提供了一种导频污染减轻方法，请参阅图1，示出了该方法的流程示意图，该方法可以包括：

步骤S101：构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，TDD移动蜂窝网络的系统模型包括TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量。

假设TDD移动蜂窝网络包括L个小区，每个小区中心的基站配置M根天线，小区半径为r_c，每个小区均匀分布K个单天线用户，K个单天线用户共享同一带宽。

如图2所示，小区l的用户k到基站j的天线m的上行传输系数为：

其中，h_mjkl～CN(0,1)是快衰落系数，β_jkl是大尺度衰落系数(对数正态和几何衰落)，β_jkl可表示为：

其中，r_jkl是小区l的用户k到基站j之间的距离，γ是路径损耗指数，z_jkl是服从正态分布的阴影衰落，及10log₁₀(z_jkl)值服从均值为零、标准差为σ_shadow的高斯分布。

假设L个小区中的用户共同使用K个正交导频，即每个小区的用户导频都是正交的，而其它小区则复用这套正交导频。使用第k个导频序列的所有用户索引的集合标识为其中表示小区l中被分配第k(说明：这是上角标k)个导频序列的用户κ(说明：这是正文的κ)。

对于整个TDD移动蜂窝网络，参见表1，导频分配的用户索引矩阵I可表示为：

其中，矩阵I的第l行表示为是小区l中K个用户所使用导频的一组分配次序。向量U_k有K^L种可能性，而矩阵I共有(K！)^L-1种可能性。对于矩阵I，用户在同一行使用相互正交的导频序列，用户在同一列则使用相同的导频序列。

表1导频分配用户索引

Massive MIMO的传输分为两个阶段，上行导频训练阶段和下行数据传输阶段。本发明实施例考虑一种最为恶劣的通信场景，即在第一阶段，每个小区的所有用户同时向各自基站发送正交导频。基站j接收到L个小区所有用户的导频信号，形成M×1的接收向量：

其中，上行信道矩阵G_jl为：

a_l是小区l用户发送的K×1的导频符号向量，n_j是零均值、单位方差，并且与传输矩阵不相关的高斯噪声向量，ρ_p导频的信噪比。

本发明的关键在于，对于L个小区，如何确定最优的导频分配策略，即找到最优的导频分配用户索引矩阵I，使TDD移动蜂窝网络的系统下行可达速率性能最大化。

步骤S102：基于TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

目前，TDD移动蜂窝网络的系统模型通常是基于二维信道模型的，其假设基站天线与用户处于同一平面上。然而，对于微小区而言，基站覆盖半径通常较小，且用户实际在三维空间的位置是随机的，因此不能简单地假设基站天线与用户在同一平面内。为了更加充分利用三维空间角度信息，使基站更够更好地区分信道，本发明提出基于三维到达角的信道模型。

假设基站天线由M×N个阵元构成M行N列矩形平面阵列，如图3所示，d_x和d_y分别表示平行于x轴方向和y轴方向上的阵元间距。以坐标原点为参考点，θ和分别表示入射信号的俯仰角(elevation)和方位角(azimuth)。小区l的用户k到基站j的多径信道可表示为：

其中Θ表示小区l的用户k到基站j独立同分布(IID)的多径数，g_jkl,i表示每条径的衰落系数，是基站天线阵列方向向量：

满足

(MN)×K的上行信道矩阵为G_jl＝[g_j1l,g_j2l,...,g_jKl]。

其中，

假设基站天线高度为h_BS，用户均匀分布在半径为r_c、高度在(h_UTmin,h_UTmax)范围的微小区内。假设信道的随机性源于每一时刻用户位置的变化，表现为用户在三维直角坐标系空间位置[x,y,h_UT]的随机变化。因此，到达角的俯仰角θ、方位角和用户到基站天线距离r_UT也随机变化，它们的关系表达式为：

在本实施例中，基于TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵，包括：确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱；基于各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

具体的，小区l用户k到基站j的三维到达角的信道协方差矩阵表示为：

R_k＝Vdiag{r_k}V^H (9)

式(9)中的V由三维到达角构建，其表达式为：

式(9)中的diag{r_k}是对角矩阵，每一个r_k都是一个p×q的矩阵，r_k的表达式为：

其中，β_k为大尺度衰落系数，其可通过式(2)确定，p＝1,2,...,MNq＝1,2,...,MN。

令有

令有φ(ξ_m”)＝arcsin(2m”/MN-1)。

矩阵V是MN×(MN×MN)的矩阵，即MN行表示MN根基站天线，MN×MN列表示MN×MN个角度域，每一列向量都是基站天线阵在对应角度上的响应。矩阵V的其中一个元素为：

m＝0,1,...,M-1,n＝0,1,...,M-1,p＝1,2,...,MN,q＝1,2,...,MN

式(11)中，是俯仰角θ的角度功率谱(PAS)，其在内服从截断拉普拉斯分布：

其中，θ^m是平均俯仰角，σ_AS为角度扩展。

式(11)中，是方位角的角度功率谱，在[0,2π]内服从均匀分布：

其中，σ_AS为角度扩展。

需要说明的是，假设基站能够获得大尺度衰落系数，并且假设基站具备信号源三维波达方向估计能力，即DOA(estimation of direction-of-arrival)估计，将俯仰角估计值作为平均俯仰角θ^m。根据式(9)即可计算出用户k的具有三维空间角度信息的信道协方差矩阵。

步骤S103：基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子。

利用式(9)，小区j用户k和小区l用户m之间的空间正交性因子α∈[0,1]定义为：

其中，α越接近于1，其信道之间越正交，α越接近于0，其信道之间越相似。

对于用户组其平均空间正交性因子α(U_k)∈[0,1]定义为：

步骤S104：根据空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，并基于最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

需要说明的是，本发明实施例提供的方法采用通过式(16)计算出的平均正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。具体的，基于TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个用户组由来自各个小区的用户组成；通过小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子。

进一步的，请参阅图4，示出了根据与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵的具体实现过程的流程示意图，可以包括：

步骤S401：将与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组，并将与平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵。其中。用户索引矩阵中的每一行为一用户组。

步骤S402：将目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于各个平均正交因子的排序对用户索引矩阵中的各行进行排序。

步骤S403：将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组。

步骤S404：判断确定出的最优用户组的数量是否达到预设值。

其中，预设值为每个小区内均匀分布单天线用户的数量。

步骤S405a：当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为最优用户组，然后转入步骤S404。

其中，预设条件为：目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，其中i＝1,2,…L(L为小区数量)。

步骤S405b：当最优用户组的数量达到预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成最优的导频分配用户索引矩阵。

下面通过一具体实例对确定最优的导频分配用户索引矩阵I的过程进行详细说明：

假设小区数L＝2，每个小区中的用户数K＝4，基站天线是由M＝8行，N＝8列构成的64根天线阵列为例，则导频分配用户索引如表2所示：

表2导频分配用户索引

下面给出确定最优的导频分配用户索引矩阵I的具体过程：

(1)小区l用户k到基站j的三维到达角的协方差矩阵R_jkl共有16种可能，其中，j，l∈{1，...,L},k∈{1，...,K}共，16个值分别为：

R_jkl→

每一个信道协方差矩阵R_jkl都是一个64×64的矩阵。

(2)根据平均空间正交性因子的计算公式(16)以及j、k和l的取值范围，对应的α也有16种取值，即K^L＝4²＝16。所有小区所有用户计算得到的平均空间正交性因子，组成向量D_orth(下方示出的仅为一示例)：

其中，α下角标的第一个数字表示小区1中的用户，第二个数字表示小区2中的用户。α的下角标表示了小区1的4个用户和小区2的4个用户可能存在的各种排列组合，每种排列组合就是一个用户组，在计算α时，基于各个用户组进行计算。

将与各个平均空间正交性因子对应的用户组组成用户索引矩阵Index_orth，用户索引矩阵Index_orth中的每一行为一用户组。用户索引矩阵Index_orth如下：

(3)对D_orth按从大到小的顺序进行排序，得到如下的D_orth'：

基于对D_orth的排序，对与D_orth对应的用户索引矩阵Index_orth的各行进行排序，排序后的用户索引矩阵记为Index_orth'：

(4)将Index_orth'的第1行确定为第1个最优用户组

即：

(5)依次从Index_orth'中第2行开始，由于Index_orth'中第2行第1列的元素“1”与已确定出的最优用户组的第1个元素“1”相同，因此，不满足预设条件(目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同)，继续查找第3行，由于第3行的第1列元素“3”与最优用户组中的第1个元素“1”不同，且第3行的第2列元素“3”与最优用户组中的第2个元素“2”也不同，因此，第3行满足预设条件，确定第3行为第2个最优用户组

即：

从Index_orth'中的第4行接着查找，由于Index_orth'中第4行第1列的元素“4”与已确定出的最优用户组的第1个元素“1”、与最优用户组的第1个元素“3”均不同，且第4行的第2列元素“1”与最优用户组中的第2个元素“2”不同，与最优用户组中的第2个元素“3”也不同，因此，第4行满足预设条件，确定第4行为第3个最优用户组

即：

从Index_orth'中的第5行接着查找，由于Index_orth'中第5行第1列的元素“2”与中的第1个元素“1”、中的第1个元素“3”、中的第1个元素“4”均不同，并且，第5行第2列的元素为“4”与中的第2个元素“2”、中的第2个元素“3”、中的第2个元素“1”也均不同，因此，确定第5行的元素为第4个最优用户组

即：

至此，4个最优用户组已确定，循环终止。4个最优用户组组成了最优的导频分配索引矩阵I，最优的导频分配索引矩阵I直观地表示为：

上表的每一列表示不同小区的用户分配相同的导频序列，即小区1的用户1和小区2的用户2分配相同的导频序列，小区1的用户3和小区2的用户3分配相同的导频序列，小区1的用户4和小区2的用户1分配相同的导频序列，小区1的用户2和小区2的用户4分配相同的导频序列，上表中的每一行分配正交的导频序列，即小区1的用户1、用户3、用户4和用户2分配正交的导频序列，小区2的用户2、用户3、用户1和用户4分配正交的导频序列。

需要说明的是，为了评估导频分配对整个通信链路产生的影响，即对导频分配效果进行评估，本发明实施例提供的导频污染减轻方法还可以包括：基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。

具体的，单用户k的下行可达速率可通过下式计算：

其中，基站接收信号的协方差矩阵为基站发送下行信号的平均功率为ρ_p是上行导频信噪比，ρ^dl是下行信噪比，I_M表示M行M列的单位矩阵，即主对角线元素都为1。

考虑到当终端处于三维空间且位置随机变化的实际微小区通信场景时，仅采用基于二维到达角的二维信道模型存在不能精确反映实际信道的问题，本发明实施例提供的导频污染减轻方法，能够利用三维空间角度信息构建信道协方差矩阵，利用三维空间角度信息构建的信道协方差矩阵更能精确反映真实信道状况，在确定出信道协方差矩阵之后，能够采用该信道协方差矩阵计算空间正交因子，进而能够基于该空间正交因子，采用贪婪算法确定出最优的导频分配算法(导频分配算法是通过最优的导频分配用户索引矩阵实现的)，基于最优的导频分配算法进行导频分配能够有效减轻Massive MIMO多小区下的导频污染，从而提升下行可达速率性能。

与上述方法相对应，本发明实施例还提供了一种导频污染减轻装置，请参阅图5，示出了该装置的结构示意图，该装置可以包括：模型构建模块501、信道协方差矩阵确定模块502、空间正交因子计算模块503、最优导频分配用户索引矩阵确定模块504和导频分配模块505。

模型构建模块501，用于构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，TDD移动蜂窝网络的系统模型包括TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量。

信道协方差矩阵确定模块502，用于基于TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

空间正交因子计算模块503，用于基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子。其中，两个小区的两个用户的空间正交因子用于表征两个小区的两个用户对应的两个用户信道之间的关系，空间正交因子取0到1之间的值，空间正交因子越接近于1，两个用户信道越正交，空间正交因子越接近于0，两个用户信道越相似

最优导频分配用户索引矩阵确定模块504，用于根据空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

导频分配模块505，用于基于最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

考虑到当终端处于三维空间且位置随机变化的实际微小区通信场景时，仅采用基于二维到达角的二维信道模型存在不能精确反映实际信道的问题，本发明实施例提供的导频污染减轻装置，能够利用三维空间角度信息构建信道协方差矩阵，利用三维空间角度信息构建的信道协方差矩阵更能精确反映真实信道状况，在确定出信道协方差矩阵之后，能够采用该信道协方差矩阵计算空间正交因子，进而能够基于该空间正交因子，采用贪婪算法确定出最优的导频分配算法(导频分配算法是通过最优的导频分配用户索引矩阵实现的)，基于最优的导频分配算法进行导频分配能够有效减轻Massive MIMO多小区下的导频污染，从而提升下行可达速率性能。

上述实施例提供的导频污染减轻装置中，基站三维到达角包括俯仰角和方位角。则信道协方差矩阵确定模块，包括：角功率谱确定子模块和信道协方差矩阵确定子模块。其中：

角功率谱确定子模块，用于确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱。

信道协方差矩阵确定子模块，用于基于各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

上述实施例提供的导频污染减轻装置中，空间正交因子计算模块包括：用户组确定子模块和平均空间正交因子计算子模块。其中：

用户组确定子模块，用于基于TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个用户组由来自各个小区的用户组成。

平均空间正交因子计算子模块，用于通过各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子。

则最优导频分配用户索引矩阵确定模块，具体用于根据与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

上述实施例提供的导频污染减轻装置中，最优导频分配用户索引矩阵确定模块，包括：目标平均空间正交因子组组建子模块、用户索引矩阵组建子模块、排序子模块、确定子模块、判断子模块、查找及确定子模块，以及，最优导频分配用户索引矩阵确定子模块。其中：

目标平均空间正交因子组组建子模块，用于将与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组。

用户索引矩阵组建子模块，用于将与平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵，用户索引矩阵中的每一行为一用户组。

排序子模块，用于将目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于各个平均正交因子的排序对用户索引矩阵中的各行进行排序。

确定子模块，用于将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组。

判断子模块，用于判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，预设值为每个小区内均匀分布单天线用户的数量。

查找及确定子模块，用于当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为当前最优用户组，然后触发判断模块判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，其中，预设条件为目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，i的取值为1,2,…L，L为TDD移动蜂窝网络中小区的数量。

最优导频分配用户索引矩阵确定子模块，用于当最优用户组的数量达到预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成最优的导频分配用户索引矩阵。

上述实施例提供的导频污染减轻装置还可以包括：下行链路可达速率计算模块。

下行链路可达速率计算模块，用于基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的方法、装置和设备，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些通信接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种导频污染减轻方法，其特征在于，所述方法包括：

构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，所述TDD移动蜂窝网络的系统模型包括所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵；

基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，其中，两个小区的两个用户的空间正交因子用于表征两个小区的两个用户对应的两个用户信道之间的关系，空间正交因子取0到1之间的值，空间正交因子越接近于1，两个用户信道越正交，空间正交因子越接近于0，两个用户信道越相似；

根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，并基于所述最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

2.根据权利要求1所述的导频污染减轻方法，其特征在于，所述基站三维到达角包括俯仰角和方位角；

则所述基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵，包括：

确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱；

基于所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

3.根据权利要求1所述的导频污染减轻方法，其特征在于，基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，包括：

基于所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个所述用户组由来自各个小区的用户组成；

通过所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子；

则所述根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，包括：

根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用所述贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

4.根据权利要求3所述的导频污染减轻方法，其特征在于，所述根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵，包括：

将所述与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组，并将与所述平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵，所述用户索引矩阵中的每一行为一用户组；

将所述目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于所述各个平均正交因子的排序对所述用户索引矩阵中的各行进行排序；

将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组；

判断确定出的所有最优用户组的数量是否达到预设值，所述预设值为所述每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为当前最优用户组，然后转入所述判断确定出的所有最优用户组的数量是否达到预设值这一步骤；其中，所述预设条件为所述目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，其中i的取值为1,2,…L，L为所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量；

当所述最优用户组的数量达到所述预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成所述最优的导频分配用户索引矩阵。

5.根据权利要求1至4中任意一项所述的导频污染减轻方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。

6.一种导频污染减轻装置，其特征在于，所述装置包括：

模型构建模块，用于构建TDD移动蜂窝网络的系统模型，所述TDD移动蜂窝网络的系统模型包括所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量、每个小区的半径、每个小区中心的基站配置天线的数量、每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

信道协方差矩阵确定模块，用于基于所述TDD移动蜂窝网络的系统模型和基站三维到达角，确定各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵；

空间正交因子计算模块，用于基于所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵、所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量计算空间正交因子，其中，两个小区的两个用户的空间正交因子用于表征两个小区的两个用户对应的两个用户信道之间的关系，空间正交因子取0到1之间的值，空间正交因子越接近于1，两个用户信道越正交，空间正交因子越接近于0，两个用户信道越相似；

最优导频分配用户索引矩阵确定模块，用于根据所述空间正交因子，利用贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵；

导频分配模块，用于基于所述最优的导频分配用户索引矩阵对各个小区的各个用户进行导频分配。

7.根据权利要求6所述的导频污染减轻装置，其特征在于，所述基站三维到达角包括俯仰角和方位角；

则所述信道协方差矩阵确定模块，包括：

角功率谱确定子模块，用于确定各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱；

信道协方差矩阵确定子模块，用于基于所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角和方位角，以及所述各个小区的各个用户到各个基站的俯仰角的角度功率谱和方位角的角度功率谱确定所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵。

8.根据权利要求6所述的导频污染减轻装置，其特征在于，所述空间正交因子计算模块包括：

用户组确定子模块，用于基于所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量和每个小区内均匀分布单天线用户的数量确定可能的各个用户组，其中，每个所述用户组由来自各个小区的用户组成；

平均空间正交因子计算子模块，用于通过所述各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算与各个用户组对应的平均空间正交因子；

则所述最优导频分配用户索引矩阵确定模块，具体用于根据所述与各个用户组对应的平均空间正交因子，利用所述贪婪算法确定最优的导频分配用户索引矩阵。

9.根据权利要求8所述的导频污染减轻装置，其特征在于，所述最优导频分配用户索引矩阵确定模块，包括：

目标平均空间正交因子组组建子模块，用于将所述与各个用户组对应的平均空间正交因子组成目标平均空间正交因子组；

用户索引矩阵组建子模块，用于将与所述平均空间正交因子组中各个平均正交因子对应的用户组组成用户索引矩阵，所述用户索引矩阵中的每一行为一用户组；

排序子模块，用于将所述目标平均空间正交因子组中的各个平均正交因子按从大到小的顺序进行排序，并基于所述各个平均正交因子的排序对所述用户索引矩阵中的各行进行排序；

确定子模块，用于将排序后的用户索引矩阵中的第一行确定为当前最优用户组；

判断子模块，用于判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，所述预设值为所述每个小区内均匀分布单天线用户的数量；

查找及确定子模块，用于当确定出的最优用户组的数量未达到预设值时，从当前最优用户组所在行的下一行开始，依次查找各列元素满足预设条件的一目标行，将确定出的目标行确定为当前最优用户组，然后触发所述判断模块判断当前最优用户组的数量是否达到预设值，其中，所述预设条件为所述目标行的第i列元素与各个最优用户组中第i个元素均不同，i的取值为1,2,…L，L为所述TDD移动蜂窝网络中小区的数量；

最优导频分配用户索引矩阵确定子模块，用于当最优用户组的数量达到所述预设值时，将依次确定出的所有最优用户组组成所述最优的导频分配用户索引矩阵。

10.根据权利要求6至9中任意一项所述的导频污染减轻装置，其特征在于，所述装置还包括：

下行链路可达速率计算模块，用于基于各个小区的各个用户到各个基站的信道协方差矩阵计算各个用户的下行链路可达速率。