CN107276649A - 低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，该方法按以下步骤进行：1）基站选通混合预编码模块，将训练数据用粗波束全方向发送；2）用户选通低精度模数转换器模块，从接收信息中估计出质量最好的几个到达波束的角度信息；3）用户选通混合预编码模块，利用上一步获得的角度信息，将训练数据连续用不同角度的单波束发送；4）基站选通低精度模数转换器模块，同理从接收信息中估计出到达波束的角度信息，利用信道互异性即可获取基站与用户间的匹配波束，完成信道的接入。本发明不仅可以高效完成信道接入，还可以有效的简化波束训练过程，无需再设计复杂的反馈通道，快速找到基站与用户间的匹配波束。

Description

低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法
技术领域
本发明涉及一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练技术,属于毫米波通信技术领域。
背景技术
毫米波频段具有丰富的带宽资源，因此在无线通信领域中采用毫米波频段扩大通信带宽是提高数据传输速率的有效途径，以达到5G超过10Gbps的峰值数据速率的预想。近年来毫米波通信系统越来越多的用于点对点干线数据传输，成为移动通信领域研究开发的热点。毫米波系统相比于目前大部分的无线系统，它的载波频率是后者的数十倍，因此毫米波的自由空间路径损耗增加了数十倍。但毫米波系统利用波长短的优势，能够在较小面积内安装大规模天线阵列，大的天线阵列能够提高波束增益来对抗路径损耗，建立合适信噪比的链接。
在基站端配备大的天线阵列，可以形成高增益高度定向的窄波束，能够显著增加接收信号的信噪比。但是高度定向的窄波束，在提升系统性能的同时会给广播信道和随机接入过程带来一定的影响。为了充分利用大规模天线的高阵列增益，需要通过波束训练的方式寻找基站端与用户端之间的最优收发波束。如果直接在全部可能的波束空间或波束方向上进行训练或搜索，会造成训练时间过长，信道状态信息资源开销过大等问题。
毫米波混合信号硬件的高成本和高功耗不允许每一个天线硬件都连接射频(RF)硬件，使得毫米波信号的传输严重依赖模拟和RF信号处理。为了解决毫米波频段移动通信的硬件和功耗限制，提出了例如混合预编码模块和低精度模数转换器模块等多种新模块。如S.Han,I.Chih-Lin等提出的“Large-scale antenna systems with hybrid analog anddigital beamforming for millimeter wave 5G”(5G毫米波中具有混合模数波束成形的大规模天线系统)，J.Mo和R.W.Health提出的“Capacity analysis of one-bit quantizedMIMO systems with transmitter channel state information”(已知发送端信道状态信息的1比特量化MIMO系统的容量分析)。但是在混合预编码模块下，由于接收到的信号要经过模拟合并的处理，且射频链路减少了，因此波束扫描及信道估计阶段的时延较大。低精度模数转换器模块也有一定的缺陷，虽然大大降低了系统功耗，但是以损失精度为代价。目前尚未有人提出将以上两者的优势相结合的方案。
为了大大降低波束扫描的复杂度和时延，本发明综合利用低精度模数转换器模块和混合预编码模块的优势，提出了一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法。本方法不仅可以高效完成信道接入，还可以有效的简化波束训练过程，快速找到基站与用户间的匹配波束。无需再设计复杂的反馈通道，也无需将波束多次分级扫描。
发明内容
技术问题：本发明提出了一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，大大降低波束扫描的复杂度和时延，无需复杂的反馈通道，也无需将波束多次分级扫描。
技术方案：本发明综合利用低精度模数转换器模块和混合预编码模块的优势，提出了一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法。该方法包括如下步骤：
(1)发送端选通混合预编码模块，将Ns个训练数据用粗波束全方向发送，Ns为大于1的整数，表示基带数据流数目；
(2)接收端选通低精度模数转换器模块，从接收信息中估计出质量最好的Ns个到达波束的角度信息；
(3)接收端选通混合预编码模块，利用上一步获得的角度信息，将训练数据连续用不同角度的单波束发送；
(4)发送端选通低精度模数转换器模块，从接收信息中估计出到达波束的角度信息，利用信道互异性即可获取发送端与接收端间的匹配波束，完成信道的接入。
本发明方法中，发送的一方采用混合预编码模块后，通过设计模拟预编码矩阵可以形成不同的训练波束。如步骤(1)中发送端可以通过设计模拟预编码矩阵来生成全方向的粗波束；步骤(3)中接收端通过步骤(2)中获得的Ns个的角度信息,从中挑选出Ns个对应的列组成矩阵作为模拟预编码矩阵，用Ns个时隙单波束向发送端发送训练数据；其中，F为DFT矩阵，发送端生成全方向粗波束的模拟预编码矩阵为Nt和Nr分别为发送端与接收端的天线数目；Gr和Gt分别为接收端与发送端的量化维度，其中表示量化角度，d为天线间距，λ为传输波长。接收端生成特定方向细波束的模拟预编码矩阵为从中挑选相应的列组成子矩阵(每一列代表一个波束方向)，即
本发明方法中，接收的一方采用低精度模数转换器模块，接收信号不用经过合并处理，但是要经过相应精度的量化。虽然精度的降低会损失部分有用信息，但是角度的获取并不需要非常精确的估计。并且低精度的模数转换器模块为数字信号处理带来便捷。如步骤(2)中，接收端可以从量化的接收信息中粗糙估计出信道矩阵，根据估计出的信道矩阵的前几个模最大的元素的索引，可以得到接收一方接收波束的到达角(AoAs)。具体包括：
接收端将从Nr个接收天线接收到的训练数据经过低精度模数转换器得到Nr个量化的训练数据；
基于模数转换后的数据进行信道估计，估计出向量化的角度域等效信道矩阵
对的每个元素求模，得到前Ns个模最大的元素的行索引按照行索引在码本中查询对应的接收波束的到达角(AoAs)，即得到质量最好的Ns个到达波束的角度信息。
同理，发送端也可从接收信息中估计出到达波束的到达角(AoAs)，并且已知该时刻接收端发送细波束的离开角(AoDs)，因此用户端发送细波束与基站端的接收细波束配对成功。再利用信道互异性，即可获取基站与用户间的匹配波束，完成信道的接入。其中波束角度信息获取具体包括：
发送端将从Nt个接收天线接收到的训练数据经过低精度模数转换器得到Nt个量化的训练数据；
基于模数转换后的数据进行信道估计，估计出向量化的角度域等效信道矩阵
将反向量化得到的个列对应步骤(2)估计的角度信息AoAs，即为接收端发送波束的AoDs。分别对的列的每个元素求模，取每列最大值元素的索引记为根据其索引在码本中查找得到Ns个接收端发送波束的AoDs分别对应的发送端接受波束的AoAs。
有益效果：与现有技术相比，本发明提供的一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，具有如下优点：
1、本方案综合利用低精度模数转换器模块和混合预编码模块的优势。
2、本方案大大降低了波束扫描的复杂度和时延。
3、本方案波束扫描阶段基站端和用户端无需反馈即可获取AoA/AoD信息。
4、本方案粗波束细波束相结合，有效简化波束训练的过程。
5、本方案无需将波束多次分级扫描。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法的流程图。
图2为本发明实施例提供的一种低精度模数转换器与混合预编码相结合架构的系统架构图。
图3为本发明实施例提供的全波束估计示意图，基站端发送粗波束。
图4为本发明实施例提供的单波束估计示意图，用户端发送细波束。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定的系统结构之类的具体细节，以便透彻理解本发明。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。本发明实施例所述的基站端和用户端适用于描述任意发送接收对。
为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图进行详细描述。考虑毫米波频段的通信场景，采用有限径信道模型，对信道矩阵H进行角度网格量化，量化过程为其中，为角度域等效信道矩阵，Gr和Gt分别为用户端与基站端的量化维度，量化的角度集合为其中其他满足则基站端量化角度集合为用户端量化角度集合为因此 Nt和Nr分别为基站端和用户端的天线数目,其中为基站端天线阵列舵响应矢量，为用户端天线阵列舵响应矢量，其中d为天线间距、λ为传输波长。对信道矩阵进行AoAs/AoDs角度网格量化，信道矩阵中的元素索引与波束角度信息具有一一对应的关系
基站端(发送端)与用户端(接收端)的系统架构如图2所示。基站端和用户端结构类似，都由两部分构成，低精度模数转换器模块和混合预编码模块。如在用户端，低精度模数转换器模块包含Nr个接收天线和射频通道，每个射频通道携带I/Q两路低比特模数转换器，基带有Ns个数据流；混合预编码模块包含由移相器构成的模拟合并器，Nr个接收天线和个射频通道，其中每个射频通道携带I/Q两路高精度模数转换器，基带有Ns个数据流。
本发明实施例提供的一种低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，如图1所示，该方法包括：
步骤101：基站端电子开关选通混合预编码模块，电子开关严格受帧结构的控制，基站端Ns个训练数据经过数字预编码后通过个射频通道传递给模拟预编码模块，通过设计模拟预编码矩阵来生成全方向的粗波束。最后经由Nt个发送天线发送给用户端。基站端发送的粗波束满足以下条件：波束增益足够保证用户可以接收到训练数据，波束宽度尽可能粗以减少覆盖全部方向的波束数。
步骤102：用户端电子开关选通低精度模数转换器模块，经过有限径毫米波信道后，Nr个接收天线将接收数据传递给Nr个携带低精度模数转换器(1～3-bit ADC)的射频通道，得到Nr个量化的训练数据。利用Bussgang decomposition将量化函数这一非线性操作用线性函数来等效，再利用压缩感知方法估计出向量化的角度域等效信道矩阵对的每个元素求模，得到的前Ns个模最大的元素的行索引按照的前Ns个模最大的元素的行索引在码本中可以查询对应的AoAs。
步骤101、102的过程如图3所示。
步骤103：用户端电子开关选通混合预编码模块，通过设计模拟预编码矩阵形成覆盖上一步估计的接收波束角度的细波束，依次用这些细波束单个发送训练数据。具体为通过上一步获得的Ns个索引号从中依次挑选出Ns个对应的列组成矩阵作为模拟预编码矩阵，用Ns个时隙单波束向基站端发送训练数据。
步骤104：基站端电子开关选通低精度模数转换器模块，基站端接收到的信号为Nt个接收天线将接收数据传递给Nt个携带低精度模数转换器的射频通道，得到Nt个量化的训练数据。用线性函数来等效量化函数，估计出向量化的角度域等效信道矩阵将反向量化得到 的个列对应上一步估计的AoAs，即为接收端发送波束的AoDs。分别对的列的每个元素求模，取每列最大值元素的索引记为根据其索引在码本中查找得到Ns个接收端发送波束的AoDs分别对应的发送端接受波束的AoAs。因此用户端发送细波束与基站端的接收细波束配对成功。再利用信道互异性，即可获取基站与用户间的匹配波束，完成信道的接入。
步骤103、104的过程如图4所示。

Claims (5)

1.低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，其特征在于，包括如下步骤：
(1)发送端选通混合预编码模块，将Ns个训练数据用粗波束全方向发送，Ns为大于1的整数，表示基带数据流数目；
(2)接收端选通低精度模数转换器模块，从接收信息中估计出质量最好的Ns个到达波束的角度信息；
(3)接收端选通混合预编码模块，利用上一步获得的角度信息，将训练数据连续用不同角度的单波束发送；
(4)发送端选通低精度模数转换器模块，从接收信息中估计出到达波束的角度信息，利用信道互异性即可获取发送端与接收端间的匹配波束，完成信道的接入。
2.根据权利要求1所述的低精度模数转换与混合预编码结合的无反馈波束训练方法，其特征在于，步骤(1)中发送端通过设计模拟预编码矩阵来生成全方向的粗波束，其中Nt为发送端的天线数目，Gt为发送端的量化维度，表示量化角度，d为天线间距，λ为传输波长。
3.根据权利要求1所述的一种低精度模数转换器与混合预编码相结合的波束训练方法，其特征在于，步骤(2)中包括：
接收端将从Nr个接收天线接收到的训练数据经过低精度模数转换器得到Nr个量化的训练数据；
基于模数转换后的数据进行信道估计，估计出向量化的角度域等效信道矩阵
对的每个元素求模，得到前Ns个模最大的元素的行索引按照行索引在码本中查询对应的接收端接收波束的到达角(AoAs)，即得到质量最好的Ns个到达波束的角度信息。
4.根据权利要求1所述的一种低精度模数转换器与混合预编码相结合的波束训练方法，其特征在于，步骤(3)中接收端通过步骤(2)中获得的Ns个的角度信息,从矩阵中挑选出Ns个对应的列组成矩阵作为模拟预编码矩阵，用Ns个时隙单波束向发送端发送训练数据；其中Nr为接收端的天线数目，Gr为接收端的量化维度，表示量化角度，d为天线间距，λ为传输波长。
5.根据权利要求1所述的一种低精度模数转换器与混合预编码相结合的波束训练方法，其特征在于，步骤(4)中包括：
发送端将从Nt个接收天线接收到的训练数据经过低精度模数转换器得到Nt个量化的训练数据；
基于模数转换后的数据进行信道估计，估计出向量化的角度域等效信道矩阵
将反向量化得到 的个列对应步骤(2)估计的接收端接受波束的AoAs，即为接收端发送波束的AoDs。分别对的列的每个元素求模，取每列最大值元素的索引记为根据其索引在码本中查找得到Ns个接收端发送波束的AoDs分别对应的发送端接受波束的AoAs。
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