CN107094040A - 基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法，通过将空域图样分割多址接入技术中的图样映射矩阵经初等列变换转化为分块结构，对于对应标记用户集合的子矩阵，可以直接设置为单位阵；对于对应非标记用户集合的子矩阵，建模为约束优化问题，可以通过穷搜法解得最优解；从而最终得到最优的图样映射矩阵。本发明联合考虑了空域图样分割多址接入技术在收发端的技术特点，并综合权衡了负载率、发射分集度和复用度，给出了分层的图样映射矩阵优化方法，对于空域图样分割多址接入技术的图样设计具有指导意义。

Description

基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法
技术领域
本发明涉及移动通信系统中的多址接入技术范畴，尤其涉及一种基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法。
背景技术
面向2020年及未来，随着移动数据流量的爆炸式增长，以及移动通信网络连接的设备总量的快速增长，5G在系统速率和设备接入容量方面将面临巨大挑战。作为5G无线关键技术，大规模天线阵列和图样分割多址接入等技术已成为业界关注的焦点。
空域图样分割多址接入技术将大规模天线阵列技术和图样分割多址接入技术进行了有机结合。空域图样分割多址接入技术中的图样映射矩阵体现着空域图样分割多址接入技术中负载率、发射分集度和复用度等重要指标，同时图样映射矩阵决定着资源复用域的具体配置策略，具有明确的物理意义和显著的性能影响，可见，对其优化对于提升空域图样分割多址接入技术的性能表现具有重要意义。然而，图样映射矩阵的优化是一个0-1优化问题，本身具有相当的复杂度。
发明内容
发明目的：为了解决现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法，能够以较低复杂度有效地解决图样矩阵的优化问题。
技术方案：为实现上述目的，本发明中基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法，包括以下步骤：
(1)将图样映射矩阵B经初等列变换转化为分块矩阵其中，为对应标记用户集合Ω的子矩阵，对应非标记用户集合的子矩阵；
(2)将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵E；
(3)对于对应非标记用户集合的子矩阵建模为约束优化问题，可以通过穷搜法解得最优
(4)从而最终得到最优的图样映射矩阵
其中，步骤(2)中将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵，包括以下步骤：
1)对于标记用户集合Ω中的某一标记用户，根据用户端配制的天线数生成标记用户的信道矩阵；
2)根据用户端配置的天线数和基站端配置的天线数生成波束赋形矩阵；
3)根据该标记用户的信道矩阵与波束赋形矩阵生成空间滤波矩阵；
4)保留该标记用户在其对应的波束上信道增益，并令该标记用户在其余波束上的信道增益为零，得到等效归一化信道增益；
5)根据归一化等效归一化信道增益的元素处理子矩阵中的元素，将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵。
其中，步骤(3)中构建的约束优化问题的优化目标为：
约束条件为：μ1≤μ2≤…≤μk≤…≤μK-N，
其中，μk代表第k个用户的发射分集度，即中第k列列向量中“1”元素的数量。
由于对应非标记用户集合的子矩阵的维度已由N×K降为N×(K-N)，可以直接通过穷搜法高效得到最优
有益效果：图样映射矩阵是空域图样分割多址接入技术的关键单元，对系统的性能和复杂度均有显著影响。本发明中基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法联合考虑了收发端的技术特点，并综合权衡了负载率、发射分集度和复用度，采用分层结构，将原来N×K维的矩阵优化分拆为两个较小的矩阵分别进行优化。本发明方法同时允许根据需求和计算能力灵活选取优化范围，即可以只设置对应标记用户集合的子矩阵，也可以联合优化对应非标记用户集合的子矩阵，进一步提高系统性能。对于空域图样分割多址接入技术的图样设计具有指导意义。
附图说明
图1为本发明中基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法的应用场景图；
图2为本发明中基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合实施例对本发明作更进一步的说明。
图样映射矩阵是空域图样分割多址接入技术的关键单元，对系统的性能和复杂度均有显著影响：一方面，针对给定的波束数量，不同的负载率可以支持不同数量的接入用户，当选定高负载率时，可以保证系统性能更好，但同时检测复杂度也更高；另一方面，对于某用户来说，配置较高的发射分集度，可以实现更可靠的数据传输，保证系统性能更好，但同时检测复杂度也更高。因此，关于图样映射矩阵的优化需要综合权衡负载率、发射分集度和复用度，给出低复杂度的有效方法。对于利用N个波束资源来服务K个用户的空域图样分割多址接入技术来说，图样映射矩阵是一个N×K的矩阵，元素为0或者1。如果矩阵中第n个列第k行的元素bnk＝1，代表空域图样分割多址接入技术中第n个波束被第k个用户分享，或者说，第k个用户被第n个波束覆盖。反之，如果矩阵中第n个列第k行的元素bnk＝0，代表空域图样分割多址接入技术中第n个波束未被第k个用户分享，或者说，第k个用户未被第n个波束覆盖。图样映射矩阵的优化问题即研究此矩阵中各个元素的具体配置情况。
如图1所示，该场景中存在，N＝2个波束资源(波束1和波束2)来服务K＝3个用户(用户1、用户2和用户3)，在发射端采用迫零波束赋形、在接收端采用迫零空域滤波，其中，波束1选择用户2为标记用户，并同时覆盖用户1和用户2，波束2选择用户3为标记用户，并同时覆盖用户1和用户3。
如图2所示，本发明中基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法，包括以下步骤：
(1)将图样映射矩阵经初等列变换转化为分块结构，表示成两个子矩阵；
对于利用N个波束资源服务于K个用户的空域图样分割多址接入技术来说，从K个用户中挑选出N个用户作为N个波束的标记用户，并用以实现波束赋形，构成标记用户集合，记为Ω，其中第n个标记用户记作nsel。同时K个用户中的其余K-N个用户构成非标记用户集合，记为首先将图样映射矩阵B∈[0,1]N×K经初等列变换转换为并表示成分块结构：其中为对应标记用户集合Ω的子矩阵，对应非标记用户集合的子矩阵。其中，[0,1]N×K表示N行K列的矩阵，元素为0或1。相应的，的第k列列向量表示为 的第n行k列元素表示为然后依照同样的初等列变换规则，将等效归一化信道增益矩阵转换为相应的，的第k列列向量表示为 的第n行k列元素表示为
(2)对于对应标记用户集合的子矩阵，可以直接设置为单位阵。
以空域图样分割多址接入技术在发射端采用迫零波束赋形、在接收端采用迫零空域滤波为例，其他类型的线性波束赋形和线性空间滤波情形类似。
首先生成标记用户的信道矩阵：构造标记用户集合Ω对应的复合信道矩阵其中为Ω中标记用户nsel与基站端的信道矩阵。对于标记用户，构造则有其中en第n个元素为1其余全为零的列向量，为NR维单位阵，NR为用户端配置的天线数。
然后生成波束赋形矩阵：复合波束赋形矩阵可以表示为进一步，将其表示为分块结构FC＝[F1,F2,…,Fn,…,FN]，其中，NT为基站端配置的天线数，表示复数集合。第n个波束的波束赋形向量为因此，通过设置波束赋形矩阵可以表示为其中IN×N为N维单位阵，为元素全为1的NR维列向量。
再生成空间滤波矩阵：对于标记用户nsel，空间滤波矩阵可以表示为其中为标记用户nsel与基站之间的信道矩阵。
化简对应标记用户集合的等效归一化信道增益：对于标记用户nsel，存在其中Π为元素其余元素全为零的矩阵。因此，在计算标记用户nsel在除波束n外其他波束上的等效归一化信道增益值时，噪声项被异常放大，使得的值总是趋近于0。
设置对应标记用户集合的子矩阵：令对应的因此，根据前面得到的可以得到即将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵。
(3)对于对应非标记用户集合的子矩阵，建模为约束优化问题，可以通过穷搜法解得最优解。
针对对应非标记用户集合的子矩阵，设置优化目标设置约束条件μ1≤μ2≤…≤μk≤…≤μK-N，其中μk代表第k个用户的发射分集度，即中第k列列向量中“1”元素的数量。
由于对应非标记用户集合的子矩阵的维度已由N×K降为N×(K-N)，可以直接通过穷搜法高效得到最优解。
以上仅是本发明的优选实施方式，应当指出以上实施列对本发明不构成限定，相关工作人员在不偏离本发明技术思想的范围内，所进行的多样变化和修改，均落在本发明的保护范围内。

Claims (3)

1.一种基于空域图样分割多址接入技术的图样映射矩阵优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
(1)将图样映射矩阵B经初等列变换转化为分块矩阵其中，为对应标记用户集合Ω的子矩阵，对应非标记用户集合的子矩阵；
(2)将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵E；
(3)对于对应非标记用户集合的子矩阵建模为约束优化问题，通过穷搜法得到最优解
(4)最终得到最优的图样映射矩阵
2.根据权利要求1所述的图样映射矩阵优化方法，其特征在于，步骤(2)中将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵E，包括以下步骤：
1)对于标记用户集合Ω中的某一标记用户，根据用户端配制的天线数生成标记用户的信道矩阵；
2)根据用户端配置的天线数和基站端配置的天线数生成波束赋形矩阵；
3)根据该标记用户的信道矩阵与波束赋形矩阵生成空间滤波矩阵；
4)保留该标记用户在其对应的波束上信道增益，并令该标记用户在其余波束上的信道增益为零，得到等效归一化信道增益；
5)根据归一化等效归一化信道增益的元素处理子矩阵中的元素，将对应标记用户集合Ω的子矩阵设置为单位阵E。
3.根据权利要求1所述的图样映射矩阵优化方法，其特征在于，步骤(3)中构建的约束优化问题的优化目标为：
约束条件为：μ1≤μ2≤…≤μk≤…≤μK-N，
其中，μk代表第k个用户的发射分集度，即中第k列列向量中“1”元素的数量。
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