CN107070624A - 一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法，包括以下步骤：S1：获得用户k到所有RAU的信道协方差矩阵集合Rk＝diag([Rk1…RkM]T)以及P个正交导频序列S2：计算用户i和用户j之间的相关性系数；S3：初始化未调度的用户集未使用的导频序列集n＝1；S4：如果继续进行步骤S5；如果直接跳至步骤S9；S5：计算用户集中各用户间的平均相关性；S6：令t＝1，S7：计算用户集中指定用户以外的其他用户到指定用户的相关性之和，并进行排序；S8：判断是否已经找出两两相关性均在平均相关性范围内的K/P个用户；S9：结束。本发明相比于基于遍历思想的系统导频污染最小化的调度方法，在系统导频污染损失可以忽略不计的情况下极大地降低了计算复杂度。

Description

一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法
技术领域
本发明涉及一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法。
背景技术
由于分布式天线系统中RAU分布较散，所以必然存在某些RAU离某些用户较远，由于较大的路径损耗使得这些RAU上几乎接收不到这些用户发送的信息，或者说接收到的这些用户发来的信息的功率接近于噪声，可近似认为该RAU不为该用户服务。定义表示为第k个用户服务的所有RAU，其中rpk,m表示第m个RAU接收到第k个用户信号的平均功率。经过研究有如下结论：如果为同一导频组下的任意两个用户所服务的RAU完全不同，则不会产生导频污染。
此外，通过分析发现，在分布式天线系统中，不同用户的多路径到达角不同，有如下结论：如果同一导频组下的任意两个用户到所有RAU的多路径到达角均不重叠，且当RAU上天线数目趋近于无穷大时，不会产生导频污染。
由于在实际系统中，RAU接收到用户信号的平均功率肯定大于0，因此很难根据接收信号平均功率来判断哪些RAU服务哪些用户，由于接收信号平均功率主要取决于大尺度衰落，因此认为大尺度衰落越接近的用户由相同的RAU服务。此外，实际系统中很难保证多个用户到所有RAU的多路径到达角均不重叠，因此给不重叠程度最大的用户复用相同的导频。
可以分别通过大尺度衰落和多路径到达角来进行导频调度，在大部分实际系统中都能实现很好的性能，但在一些极端情况下，比如不同用户多路径到达角的重叠程度普遍很高的情况以及很多用户与RAU等距的情况，仅仅通过大尺度衰落或多路径到达角很难有效地减小导频污染。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种能够解决现有技术中存在的缺陷的基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法。
技术方案：为达到此目的，本发明采用以下技术方案：
本发明所述的基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法，包括以下步骤：
S1：获得用户k到所有RAU的信道协方差矩阵集合Rk＝diag([Rk1 … RkM]T)以及P个正交导频序列每个导频序列长度为P；其中，用户k属于用户集Rks为用户k到第s个RAU的信道协方差矩阵，1≤s≤M，M为RAU的个数；
S2：根据式(1)计算用户i和用户j之间的相关性系数：
式(1)中，||·||F表示Frobenius范数；
S3：初始化未调度的用户集未使用的导频序列集n＝1；
S4：如果继续进行步骤S5；如果直接跳至步骤S9：
S5：计算用户集中各用户间的平均相关性；
S6：令t＝1，
S7：计算用户集中指定用户以外的其他用户到指定用户的相关性之和，并进行排序，找出相关性之和最大的用户kct，并在用户集中找出和用户kct的相关性处于平均相关性范围内的用户集
S8：判断是否已经找出两两相关性均在平均相关性范围内的K/P个用户：如果是，则组成用户集给用户集中的用户复用导频pn，并用更新用更新n＝n+1，然后返回步骤S4；否则，则令t＝t+1，然后返回步骤S7；
S9：结束。
有益效果：本发明公开了一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法，相比于基于遍历思想的系统导频污染最小化的调度方法，在系统导频污染损失可以忽略不计的情况下极大地降低了计算复杂度。
附图说明
图1为本发明具体实施方式的方法流程图；
图2为本发明具体实施方式的大规模分布式天线系统的示意图；
图3为本发明具体实施方式方法与基于大尺度衰落的调度方法、基于多路径到达角的调度方法以及随机调度方法所获得的系统导频估计均方误差曲线的对比图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施方式对本发明的技术方案作进一步的介绍。
考虑单小区大规模分布式天线系统，如图2所示，小区内随机分布M个RAU，每个RAU拥有N根天线，假设RAU天线为均匀线性阵列，天线间距小于或等于半波长，使得接收天线具有相关性。小区内有K个单天线用户随机分配在小区内，所有用户分享相同的带宽。
本具体实施方式公开了一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法，如图1所示，包括以下步骤：
S1：获得用户k到所有RAU的信道协方差矩阵集合Rk＝diag([Rk1 … RkM]T)以及P个正交导频序列每个导频序列长度为P；其中，用户k属于用户集Rks为用户k到第s个RAU的信道协方差矩阵，1≤s≤M，M为RAU的个数；
S2：根据式(1)计算用户i和用户j之间的相关性系数：
式(1)中，||·||F表示Frobenius范数；
S3：初始化未调度的用户集未使用的导频序列集n＝1；
S4：如果继续进行步骤S5；如果直接跳至步骤S9：
S5：计算用户集中各用户间的平均相关性；
S6：令t＝1，
S7：计算用户集中指定用户以外的其他用户到指定用户的相关性之和，并进行排序，找出相关性之和最大的用户kct，并在用户集中找出和用户kct的相关性处于平均相关性范围内的用户集
S8：判断是否已经找出两两相关性均在平均相关性范围内的K/P个用户：如果是，则组成用户集给用户集中的用户复用导频pn，并用更新用更新n＝n+1，然后返回步骤S4；否则，则令t＝t+1，然后返回步骤S7；
S9：结束。
其中，步骤S1中的信道协方差矩阵集合Rk＝diag([Rk1 … RkM]T)通过以下方式计算得到：
本系统工作在TDD模式下，由于此模式下上行链路和下行链路之间具有互易性，因此只需估计上行链路信道，并假设信道为频率平坦衰落的窄带信道。第k个用户到第m个RAU的信道为：
其中βkm是路径损耗系数，dkm是第k个用户到第m个RAU的距离，是常数，取决于小区边缘预定的平均SNR，γ是路径损耗指数；Skm(θ)是信道功率角度谱密度；wkm(θ)＝exp(-j2πφkm)hkm(θ)，φkm是第k个用户到第m个RAU的初始相位，hkm(θ)是小尺度快速衰落，它是均值为0，方差为1的循环对称复高斯分布的随机变量，由于exp(-j2πφkm)是模值为1的常量，所以wkm(θ)也是均值为0，方差为1的循环对称复高斯分布的随机变量。a(θ)是RAU天线阵列对应于不同到达角θ的相位响应向量：
其中λ是信号波长，D是天线间距。由于cos(θ)是偶函数，所以可以限定
θ∈[0,π]。则第k个用户到所有RAU的信道为：
信道协方差矩阵为：
因此有：
所以用户k到所有RAU的信道的协方差矩阵为：
Rk＝diag([Rk1 … RkM]T) (7)
图3是小区内有10个RAU，每个RAU20根天线，总共12个用户，3个正交导频序列进行导频调度时，采用本具体实施方式调度方法(RJPS，基于大尺度衰落和多路径到达角的联合导频调度方法)与基于大尺度衰落的调度方法(LFPS)、基于多路径到达角的调度方法(AOAPS)以及随机调度方法(Random)所获得的系统导频估计均方误差曲线对比图。由图3可知，采用本具体实施方式方法所获得的系统导频估计均方误差最低。

Claims (1)

1.一种基于大尺度衰落和多路径到达角的多用户导频调度方法，其特征在于：包括以下步骤：
S1：获得用户k到所有RAU的信道协方差矩阵集合Rk＝diag([Rk1…RkM]T)以及P个正交导频序列每个导频序列长度为P；其中，用户k属于用户集Rks为用户k到第s个RAU的信道协方差矩阵，1≤s≤M，M为RAU的个数；
S2：根据式(1)计算用户i和用户j之间的相关性系数：
<mrow> <msub> <mi>Corr</mi> <mrow> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> </mrow> </msub> <mo>=</mo> <mfrac> <mrow> <mi>t</mi> <mi>r</mi> <mo>{</mo> <msubsup> <mi>R</mi> <mi>i</mi> <mi>H</mi> </msubsup> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>}</mo> </mrow> <mrow> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>i</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mo>|</mo> <mi>F</mi> </msub> <mo>|</mo> <mo>|</mo> <msub> <mi>R</mi> <mi>j</mi> </msub> <mo>|</mo> <msub> <mo>|</mo> <mi>F</mi> </msub> </mrow> </mfrac> <mo>,</mo> <mo>&amp;ForAll;</mo> <mi>i</mi> <mo>,</mo> <mi>j</mi> <mo>&amp;Element;</mo> <mo>&amp;lsqb;</mo> <mn>1</mn> <mo>,</mo> <mn>...</mn> <mi>K</mi> <mo>&amp;rsqb;</mo> <mo>,</mo> <mi>i</mi> <mo>&amp;NotEqual;</mo> <mi>j</mi> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mo>-</mo> <mrow> <mo>(</mo> <mn>1</mn> <mo>)</mo> </mrow> </mrow>
式(1)中，||·||F表示Frobenius范数；
S3：初始化未调度的用户集未使用的导频序列集n＝1；
S4：如果继续进行步骤S5；如果直接跳至步骤S9：
S5：计算用户集中各用户间的平均相关性；
S6：令t＝1，
S7：计算用户集中指定用户以外的其他用户到指定用户的相关性之和，并进行排序，找出相关性之和最大的用户kct，并在用户集中找出和用户kct的相关性处于平均相关性范围内的用户集
S8：判断是否已经找出两两相关性均在平均相关性范围内的K/P个用户：如果是，则组成用户集给用户集中的用户复用导频pn，并用更新用更新n＝n+1，然后返回步骤S4；否则，则令t＝t+1，然后返回步骤S7；
S9：结束。
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