CN107465436A - 毫米波频段大规模mimo系统的低复杂度基站选择方法 - Google Patents
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Abstract
本发明属于MIMO无线网络技术领域，公开了一种毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法，包括：用户收到基站反馈的信道状态信息；求出信道矩阵的协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，并求出最大的特征值；求出预波束成形矩阵；求出目标函数；依据所有的目标函数，选择最优的基站。本发明使用相对于信道状态信息变化缓慢的二阶统计量，可以显著的减小反馈开销，可用于5G超密集网络环境下的基站选择，解决了现有波束成形方法中反馈开销大的问题。
Description
技术领域
本发明属于MIMO无线网络技术领域，尤其涉及一种毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法。
背景技术
目前在第五代蜂窝网5G中，为了满足比LTE-A提高1000倍的无线业务速率，大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)技术已经被广泛使用，毫米波的频谱覆盖30GHz到300GHz，因此应用毫米波频段传输成为增加网络容量的一种可行的方法。在毫米波频段大规模MIMO网络结构中，为有效的完成下行链路预编码和上行链路检测，基站需要获取足够精准的信道状态信息。而对于时分双工系统，可充分利用信道链路的上下行互易特性，通过上行训练，完成基站端信道信息的探测。在此场景中，所需信道训练序列长度同用户端的天线数量成正比。在频分双工模式中，链路的上下行互易特性，将不再成立。基站仅可通过下行信道训练帧发送、用户端信道估计以及上行信道反馈三个连续的过程来感知下行信道状态信息。此场景中，下行训练符号的长度以及上行反馈信道信息量与基站端的天线数目成正比，将会产生较大的系统开销，尤其在基站天线数量很大的情况下。现有的几种典型的大规模MIMO低复杂度预编码算法如下：1.两阶段预编码方案，即“联合空间分集与复用传输”。两阶段预编码的核心思想可归纳为：首先，根据各自用户信道的协方差特性，将用户进行分簇。同一簇内的各个用户具有近似相同的信道协方差特性。然后，将下行预编码传输过程分割为两个阶段，即外层预编码阶段与内层预编码阶段；2.改进型两阶段预编码方案I:低开销的随机用户选择和可达合速率最大的外层预编码设计；3.改进型两阶段预编码方案II:基于相位旋转的以最大化最小用户平均速率为导向的外层预编码设计；4.改进型两阶段预编码方案III:低复杂度的在线外层预编码跟踪；5.基于信道空间二阶统计特征信息的波分复用多址接入协议。以上五种方法，当不同用户簇的电磁散射角度延展范围(Angle-Spreading-Ranges,ASR)不交叠时，可通过选用合理的预编码方案实现正交接入。但是，在实际场景中，用户在有限的地理空间内，随机部署，不同用户分簇的ASRs将以较高概率产生交叠，引入用户簇间的干扰，会降低以上几种预编码算法的性能。此种现象在超密集网络中更为严重，将大大的限制整个网络的性能。
综上所述，现有技术存在的问题是：现有的大规模MIMO低复杂度预编码方法存在不同用户分簇的ASRs产生交叠概率较高，引入用户簇间的干扰，降低预编码的性能，大大降低网络的性能；反馈开销大。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法。
本发明是这样实现的，一种毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法，所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法包括：用户收到基站反馈的信道状态信息；求出信道矩阵的协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，并求出最大的特征值；求出预波束成形矩阵；求出目标函数；依据所有的目标函数，选择最优的基站。
进一步，所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法包括以下步骤：
第一步，有L个具有N个天线的基站发送信号，有K个被分为C个簇的单天线用户接收信号，其中第c簇中的用户对第l个基站的协方差矩阵为信道协方差矩阵进行特征值分解得其中为非零特征值组成的矩阵，为协方差矩阵的非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，并且天线数N很大时，由一组零均值和单位方差的离散傅里叶变换矩阵组成，相较于实时信道的变化极为缓慢；
第二步，求出矩阵中数据的最大值为
第三步，根据信道协方差矩阵的特征值矩阵得出集合矩阵对进行SVD分解，得到特征向量组成的矩阵其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵；
第四步，对生成矩阵进行SVD分解得到其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为非零特征值组成的矩阵；
第五步，计算用户的预波束成形矩阵
第六步，求出第c簇中用户k对基站l的目标函数
其中为噪声功率，Pt为用户的传输功率，tr(·)为矩阵的迹，Kc为第c簇中的用户数；
第七步，求出第c簇的最优基站
本发明的另一目的在于提供一种利用所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法的多输入多输出系统。
本发明的优点及积极效果为：减小对实时信道状态信息的需求量，从而减少反馈开销并提高整个网络的系统容量，在信号功率达到30dB的条件下，本发明相比传统的随机基站选择方法的系统容量可以提升60％，相比基于信号能量的基站选择方法的系统容量可提升40％。本发明引入新的预波束成形算法来进行基站选择，选取只需信道二阶统计量的目标函数，相对于利用实时信道状态信息的算法来说，二阶统计量变化缓慢，当基站天线规模达到128个时，需要反馈的信息量仅相当于利用实时信道状态信息时的2％左右，当基站天线数量更多时，优化效果更加明显，因此本发明可以显著的减小反馈开销。
附图说明
图1是本发明实施例提供的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法流程图。
图2是本发明实施例提供的使用场景示意图。
图3是本发明实施例提供的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法的实现流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法包括以下步骤：
S101：用户收到基站反馈的信道状态信息；
S102：求出信道矩阵的协方差矩阵；
S103：对协方差矩阵进行特征值分解，并求出最大的特征值；
S104：求出预波束成形矩阵；
S105：求出目标函数；
S106：依据所有的目标函数，选择最优的基站。
本发明实施例提供的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法具体包括以下步骤：
(1)有L个具有N个天线的基站发送信号，有K个被分为C个簇的单天线用户接收信号，其中第c簇中的用户对第l个基站的协方差矩阵为将信道协方差矩阵进行特征值分解得其中为非零特征值组成的矩阵，为该协方差矩阵的非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，并且天线数N很大时，由一组零均值和单位方差的离散傅里叶变换矩阵组成，相较于实时信道的变化极为缓慢；
(2)求出矩阵中数据的最大值为
(3)根据信道协方差矩阵的特征值矩阵得出集合矩阵对进行SVD分解，得到其特征向量组成的矩阵其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵；
(4)对生成矩阵进行SVD分解得到其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为非零特征值组成的矩阵；
(5)计算用户的预波束成形矩阵
(6)求出第c簇中用户k对基站l的目标函数
其中为噪声功率，Pt为用户的传输功率，tr(·)为矩阵的迹，Kc为第c簇中的用户数；
(7)求出第c簇的最优基站
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
如图2所示，场景中有A、B、C三个基站，基站包围的区域内用户可以划分为这7个簇，当按照图(a)的方式选择基站时，一个基站的某个波束将会覆盖多个簇，无法消除干扰；根据图(b)的方式选择基站时，每个波束上只有一个簇，能够有效的消除干扰。
如图3所示，本发明实施例提供的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法的步骤具体包括：
步骤1：获取信道状态信息，计算协方差矩阵。
根据图2的场景可知，可认为第3簇中总共有K3个用户，其中对于任意一个用户k来说，基站A到用户k的下行信道向量为同时在第3簇中，每一个用户到A基站的信道的协方差矩阵相同，均为
所述信道向量为毫米波场景下的典型信道模型。
步骤2：求信道协方差矩阵，并求其最大特征值；
根据得到的信道协方差矩阵对其做特征值分解，得到可知其特征值对应的矩阵以及最大特征值
所述特征值分解方法在矩阵论中有典型的计算方法。
步骤3：求预波束成形矩阵
(3a)根据得到的特征值矩阵定义一个中间变量对这个中间变量求SVD分解，能得到两组特征值对应的特征向量
(3b)根据零特征值对应的矩阵可以求得下一个中间变量对T3进行SVD分解得求出其对应的两组特征向量
(3c)根据上面两步求得的特征向量，可以得出预波束成形矩阵
所述SVD分解，为线性代数中一种重要的的求特征值的矩阵分解方法。
步骤4：求解目标函数
通过前面的预波束成形可以完全消除簇与簇之间的干扰，此时为了消除簇内部干扰，可以引入迫零预编码矩阵该矩阵由不同用户数时所需的迫零预编码矩阵构成
这里根据定义信号功率与期望接收功率加干扰功率为SLNR：
其中：
所以目标函数
所述迫零预编码，是使用迫零准则，在发送端乘上一个预编码矩阵，使得信道矩阵乘以预编码矩阵等于单位矩阵。
步骤5：选择最优基站；
依据目标函数可以求得这代表了基站A的量化权重；
重复以上所有步骤，分别对B、C基站求B3、C3，比较三者大小，可以得出最大值为B3，因此第3簇应该选择基站B。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法，其特征在于，所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法包括：用户收到基站反馈的信道状态信息；求出信道矩阵的协方差矩阵；对协方差矩阵进行特征值分解，并求出最大的特征值；求出预波束成形矩阵；求出目标函数；依据所有的目标函数，选择最优的基站。
2.如权利要求1所述的毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法，其特征在于，所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法包括以下步骤：
第一步，有L个具有N个天线的基站发送信号，有K个被分为C个簇的单天线用户接收信号，其中第c簇中的用户对第l个基站的协方差矩阵为信道协方差矩阵进行特征值分解得其中为非零特征值组成的矩阵，为协方差矩阵的非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，并且天线数N很大时，由一组零均值和单位方差的离散傅里叶变换矩阵组成，相较于实时信道的变化极为缓慢；
第二步，求出矩阵中数据的最大值为
第三步，根据信道协方差矩阵的特征值矩阵得出集合矩阵对进行SVD分解，得到特征向量组成的矩阵其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵；
第四步，对生成矩阵进行SVD分解得到其中为非零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为零特征值对应的特征向量组成的矩阵，为非零特征值组成的矩阵；
第五步，计算用户的预波束成形矩阵
第六步，求出第c簇中用户k对基站l的目标函数
<mrow>
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<mi>LASLNR</mi>
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<mi>c</mi>
<mo>,</mo>
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<mo>;</mo>
</mrow>
其中为噪声功率，Pt为用户的传输功率，tr(·)为矩阵的迹，Kc为第c簇中的用户数；
第七步，求出第c簇的最优基站
3.一种利用权利要求1～2任意一项所述毫米波频段大规模MIMO系统的低复杂度基站选择方法的多输入多输出系统。
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