CN107659348A - 一种基于信漏噪比slnr和预编码thp混合自适应预编码设计方法 - Google Patents
一种基于信漏噪比slnr和预编码thp混合自适应预编码设计方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明公开一种基于信漏噪比SLNR和预编码THP混合自适应预编码设计方法，首先，基站根据所获得的下行信道矩阵，执行基于SLNR准则的针对所有终端的预编码操作；然后，基站针对部分在角度域上较为接近的终端执行基于THP的非线性预编码。本发明的优点在于，通过额外增加基于THP的非线性预编码，能够有效降低位置相近终端间的互相干扰；同时，由于THP预编码只是针对部分位置相近的终端，能根据每次终端的实际分布自适应调整，对于复杂度的增加较为有限。
Description
技术领域
本发明属于多天线及无线通信技术，涉及一种抗小区内多用户干扰的方法，具体涉及一种信漏噪比 SLNR和Tomlinson-Harashima Precoding(THP)混合自适应预编码方法。
背景技术
随着无线通信技术和移动互联网的飞速发展，人们不断地对移动通信速率提出更高的要求。然而，无线通信系统中可用频谱和发射功率等系统资源都是有限的，无法满足日益增长的速率要求。研究表明，多输入多输出(MIMO,Multiple Input Multiple Output)技术通过在发送端和接收端配置多根天线，开辟了空间域资源，可以有效利用空间复用和分集增益，在不增加系统带宽和发射功率的情况下，成倍地提升系统容量和频谱利用率。
随着5G时代的即将到来，在基站端配置大规模天线阵列成为趋势。通过在基站侧放置数十甚至数百根天线，使得基站到各个用户间的信道相互正交，从而能够获得更高的频谱效率、更好的功率效能，以及较低的检测复杂度等。但是，上诉优点的获得是假设放置在基站的大规模天线阵列的各个天线相互间独立，即用户到各条天线的信道相互独立。然而，在实际场景中，这一理想条件将难以实现。首先，受限于基站的空间限制，当放置如此数量的天线时，天线间的间距必然无法太大；其次，基站，往往布置在建筑物顶端或者天花板上端，周围散射体是较为稀疏的，导致需要较远的天线间距才能使天线间的相关性去除。因此，在大规模天线系统中，实际上天线间的相关性是难以避免的。由此将导致大规模天线系统信道矩阵的秩(Rank)实际上是小于终端数目的，这将使得线性预编码的效果大打折扣。例如，当两个终端位于相近的位置时，基站到这两个终端的下行信道矢量(假设终端配置单天线)存在较大的相关性，若采用基于迫零准则的预编码，则由基站到这两个终端所组成的下行信道矩阵是准病态的，即两个特征值中，最小特征值会远小于最大特征值，导致迫零预编码会放大发射信号功率，使性能下降。
发明内容
针对现有技术的缺陷或改进需求，本发明提供了一种基于信漏噪比(Signal toLeakage plus Noise Ratio，SLNR)和预编码(Tomlinson-Harashima，THP)混合自适应预编码设计方法。首先，基站根据所获得的下行信道矩阵，执行基于SLNR准则的针对所有终端的预编码操作；然后，基站针对部分在角度域上较为接近的终端执行基于THP的非线性预编码。
在描述本发明的具体步骤前，先对部分缩写及符号进行定义。tr表示矩阵的迹，上标H表示共轭转置， diag表示对角化，A-1表示对矩阵A求逆。
为实现上述目的，本发明提供了一种基于信漏噪比SLNR和预编码THP的混合自适应预编码设计方法，具体步骤如下：
步骤1：基站发送下行导频训练，用户根据接收到的导频序列估计出各自的信道状态信息(CSI)并通过反馈链路进行反馈，基站通过反馈链路获取CSI，并根据反馈链路信号估计各个终端信号的到达角。
步骤2：基站利用反馈获得的所有终端的CSI，执行基于SLNR准则的线性预编码。其中，第k用户的信漏噪比SLNR为：
其中，I表示单位矩阵，Nt表示基站配置的天线数，wk设计原则应使得SLNRk最大，wk可以选取最大的特征值所对应的特征向量。为了保证预编码后发射功率不变，需要通过预编码矩阵使其满足发射功率限制条件。
步骤3：基站根据所有终端的到达角，将所有用户进行分簇。其中，设定终端间到达角差的阈值，当不同终端的到达角之差小于该阈值，则将这些终端划分为一个簇。该阈值的设定可根据系统需求设定，阈值较大，则性能较好，但所增加的复杂度较多；反之则相反。
步骤4：基站执行基于簇的THP非线性预编码。由于已经基于SLNR准则进行了线性预编码，基站只能根据线性预编码后的等效信道状态信息矩阵，通过THP预编码设计第二层预编码矩阵Fl,l＝1…L，其中 L为所分的簇的数目。
步骤5：基站根据等效的信道状态信息矩阵,通过THP预编码设计第二层预编码矩阵用于消除簇内干扰。
基于ZF-QR-THP设计，对第l个簇的等效信道矩阵进行QR分解，可以得到即Hl＝RlFl H, 其中Rl是下三角矩阵，Fl为酉矩阵。取是个对角矩阵，反馈矩阵可以通过 Bl＝GlHlFl＝GlRl计算得到，Bl是对角线为1的下三角矩阵，其中，Rlii表示矩阵Rl的第i行第i列元素。
基于MMSE-QR-THP设计，对矩阵采用QR分解可以得到对于矩阵Bl,Fl,Gl设计方法和ZF-THP的设计方法相同。
基于GMD-THP的设计，则取预编码矩阵为Ql，接收矩阵Pl H，反馈矩阵Bl，增益矩阵为Gl，其中Bl是对角化元素为1的下三角矩阵，是个对角矩阵，并且满足
步骤6：第一层预编码矩阵和第二层预编码矩阵得到基于SLNR-QR-THP的预编码矩阵V＝WF或基于 SLNR-GMD-THP的预编码矩阵V＝WQ，基站利用预编码矩阵V向用户发送数据。
本发明的优点在于，通过额外增加基于THP的非线性预编码，能够有效降低位置相近终端间的互相干扰；同时，由于THP预编码只是针对部分位置相近的终端，能根据每次终端的实际分布自适应调整，对于复杂度的增加较为有限。
附图说明
图1为基于QR-THP预编码系统框图；
图2为基于GMD-THP预编码系统框图；
图3本发明的用户的分布示意图；
图4本发明的用户的分布示意图；
图5本发明的用户的分布示意图；
图6为本发明为基于SLNR和THP的混合自适应预编码设计方法。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明做详细的介绍：
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。此处所描述的具体实施仅以解释本发明，并不用于限定本发明。
图1和图2是基于QR-THP和GMD-THP预编码的系统框图。
图3、图4、图5是本发明的用户的几种不同的位置分布示意图。
结合图6，对图1到图5给出具体实施方案。
图6为本发明所具体应用的基于SLNR和THP的两层预编码方法，包括如下步骤：
步骤1：基站发送下行导频训练，用户根据接收到的导频序列估计出各自的信道状态信息(CSI)并通过反馈链路进行反馈，基站根据反馈链路信号估计各个终端信号的到达角。
步骤2：基站利用反馈获得的所有终端的CSI，执行基于SLNR准则的线性预编码。其中，第k用户的信漏噪比SLNR为：
其中，I表示单位矩阵，Nt表示基站配置的天线数，wk设计原则应使得SLNRk最大，wk可以选取最大的特征值所对应的特征向量。为了保证预编码后发射功率不变，需要通过预编码矩阵使其满足发射功率限制条件。
步骤3：基站根据所有终端的到达角，将所有用户进行分簇。其中，设定到达角阈值γ，当不同终端的到达角小于该阈值γ，则将这些终端划分为一个簇。该阈值的设定可根据系统需求设定，阈值较大，则性能较好，但所增加的复杂度较多；反之则相反。
假设基站装配有Nt根发射天线，小区内有K个用户(Nt>>K)。具体到如图3图4图5所示的实施过程中，小区有6个用户。
如图3所示的实施过程中，所有的用户靠的比较近，各个用户的到达角比较相近，可以把这些用户分成一个簇。
如图4所示的实施过程中，所有的用户都比较分散，即各个用户的到达角差都比较大，可以每个用户分成一簇。
如图5所示的实施过程中，用户的地理分布既有比较集中又有比较分散的情况，可以把靠的几个用户分成一簇。如图5所示，我们可以分成3簇。其中，一个簇中有1个用户，一个簇中有2个用户，剩下的一个簇有3个用户。
步骤4：根据步骤2获得预编码W1…WL，并结合信道状态信息得到等效的CSI矩阵该矩阵为Nl*Nl的矩阵。
如图3所示的实施过程中，等效的信道为其中，为6*6维的矩阵。
如图4所示的实施过程中，等效的信道为其中，为1*1维的矩阵。
如图5所示的实施过程中，等效的信道为其中，分别为，1*1 维，2*2维，3*3维的矩阵。
步骤5：基站根据等效的信道状态信息矩阵,通过Tomlinson-Harashima预编码设计第二层预编码矩阵用于消除簇内干扰。
ZF-QR-THP和MMSE-QR-THP的THP设计：对第l簇用户而言，对等效信道Hl进行QR分解，即Hl＝RlFl H，其中R是下三角矩阵，Fl为酉矩阵。取是个对角矩阵，反馈矩阵可以通过Bl＝GlHlFl＝GlRl计算得到，Bl为对角线为1的下三角矩阵。
因此第l簇的发送用户数据为发送用户数据x＝[x1；…；xL]。其中mod为取模，
表示向下取整，Re(·)表示取实部，Im(·)表示取虚部，A为常数有调制星座图A的大小确定。
第二层预编码为F＝blkdiag(F1,…FL,)接收矩阵为G＝blkdiag(G1,…GL,)，其中blkdiag表示块对角矩阵。
对于QR-THP，存在数据流增益差问题。几何均值分解(GMD)方法，能将MIMO信道矩阵分解成具有相同对角值的三角矩阵，对角线元素等于信道矩阵特征值的几何平均值，从而使得每个子信道增益相同，从而提高BER性能。
对于GMD-THP的设计，对于第l簇等效信道Hl进行GMD分解，则取预编码取为Ql，接收矩阵Pl H，反馈矩阵Bl，增益矩阵为Gl，其中Bl是对角化元素为1的下三角矩阵， Bl是个对角矩阵，并且满足
第二层预编码可取Q＝blkdiag(Q1,…QL)，接收矩阵为G＝blkdiag(G1,…GL)，
如图3所示的实施过程中，用ZF-QR-THP设计时，对等效信道做QR分解。HH＝FRH即H＝RFH，其中R是下三角矩阵，F为酉矩阵。取是个对角矩阵，反馈矩阵可以通过 B＝GHF＝GR计算得到，B为对角线为1的下角矩阵。
基于MMSE-QR-THP设计，对矩阵采用QR分解可以得到对于矩阵Bl,Fl,Gl设计方法和ZF-THP的设计方法相同。
基于GMD-THP的设计，HH＝QRPH则HH＝PRHQH，取预编码矩阵为Q，接收矩阵PH，反馈矩阵B，增益矩阵为G，其中B是对角化元素为1的下三角矩阵，是个对角矩阵，并且满足GB＝RH。
如图4所示的实施过程中，每个簇内都是单用户，所以不用设计基于THP的预编码矩阵，相当于第二层预编码矩阵是F＝I6。接收矩阵为G＝blkdiag(G1,…G6,)
如图5所示的实施过程中，得到的等效矩阵分别是对于因为矩阵是1*1的矩阵，所以不用设计THP预编码矩阵，或者预编码为1，接收矩阵为对分别设计预编码矩阵消除簇内干扰。其中，l为2和3。
基于ZF-QR-THP设计，对第l个簇的等效信道矩阵进行QR分解，可以得到即Hl＝RlFl H, 其中Rl是下三角矩阵，Fl为酉矩阵。取是个对角矩阵，反馈矩阵可以通过 Bl＝GlHlFl＝GlRl计算得到，Bl是对角线为1的下三角矩阵，其中，Rlii表示矩阵Rl的第i行第i列元素。
基于MMSE-QR-THP设计，对矩阵采用QR分解可以得到对于矩阵Bl,Fl,Gl设计方法和ZF-THP的设计方法相同。
基于QR-THP的预编码为第二层预编码为F＝blkdiag(1,F2,F3,)接收矩阵为 G＝blkdiag(G1,G2,G3)，其中blkdiag表示块对角矩阵。
基于GMD-THP的设计，则取预编码矩阵为Ql，接收矩阵Pl H，反馈矩阵Bl，增益矩阵为Gl，其中Bl是对角化元素为1的下三角矩阵，是个对角矩阵，并且满足
基于QR-THP的预编码为第二层预编码为F＝blkdiag(1,F2,F3)，基于GMD-THP的预编码矩阵为 Q＝blkdiag(1,Q2,Q3)。
接收矩阵为G＝blkdiag(G1,G2,G3)，其中blkdiag表示块对角矩阵。
步骤6：第一层预编码矩阵和第二层预编码矩阵得到基于SLNR-QR-THP的预编码矩阵V＝WF或基于SLNR-GMD-THP的预编码矩阵V＝WQ，基站利用预编码矩阵V向用户发送数据。
可以理解的是，对本领域技术人员来说，对本发明的技术方案及发明构思加以等同替换或改变都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (2)
1.一种基于信漏噪比SLNR和预编码THP混合自适应预编码设计方法，其特征在于，所述方法步骤包括：
步骤1：基站发送下行导频训练，用户根据接收到的导频序列估计出各自的信道状态信息CSI并通过反馈链路进行反馈，基站通过反馈链路获取CSI，并根据反馈链路信号估计各个终端信号的到达角；
步骤2：基站利用反馈获得的所有终端的CSI，执行基于SLNR准则的线性预编码，其中，第k用户的信漏噪比SLNR为：
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其中，tr表示矩阵的迹，上标H表示共轭转置，I表示单位矩阵，Nt表示基站配置的天线数，wk设计原则应使得SLNRk最大，wk选取最大的特征值所对应的特征向量；为了保证预编码后发射功率不变，需要通过预编码矩阵使其满足发射功率限制条件；
步骤3：基站根据所有终端的到达角，将所有用户进行分簇；其中，设定终端间到达角差的阈值，当不同终端的到达角之差小于该阈值，则将这些终端划分为一个簇；该阈值的设定可根据系统需求设定，阈值较大，则性能较好，但所增加的复杂度较多；反之则相反；
步骤4：基站执行基于簇的THP非线性预编码；由于已经基于SLNR准则进行了线性预编码，基站只能根据线性预编码后的等效信道状态信息矩阵，通过THP预编码设计第二层预编码矩阵Fl,l＝1…L，其中L为所分的簇的数目；
步骤5：基站根据等效的信道状态信息矩阵,通过THP预编码设计第二层预编码矩阵用于消除簇内干扰；
步骤6：第一层预编码矩阵和第二层预编码矩阵得到基于SLNR-QR-THP的预编码矩阵V＝WF或基于SLNR-GMD-THP的预编码矩阵V＝WQ，基站利用预编码矩阵V向用户发送数据。
2.根据权利要求1所述的基于信漏噪比SLNR和预编码THP混合自适应预编码设计方法，其特征在于，步骤5包括：
基于ZF-QR-THP设计，对第l个簇的等效信道矩阵进行QR分解，可以得到即Hl＝RlFl H,其中Rl是下三角矩阵，Fl为酉矩阵；取是个对角矩阵，反馈矩阵可以通过Bl＝GlHlFl＝GlRl计算得到，Bl是对角线为1的下三角矩阵，其中，Rlii表示矩阵Rl的第i行第i列元素；
基于MMSE-QR-THP设计，对矩阵采用QR分解可以得到对于矩阵Bl,Fl,Gl设计方法和ZF-THP的设计方法相同；
基于GMD-THP的设计，则取预编码矩阵为Ql，接收矩阵Pl H，反馈矩阵Bl，增益矩阵为Gl，其中Bl是对角化元素为1的下三角矩阵，是个对角矩阵，并且满足
其中，diag表示对角化，A-1表示对矩阵A求逆。
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| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
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| US11936446B2 (en) | 2018-11-27 | 2024-03-19 | Sony Group Corporation | Electronic device, method for wireless communication system, and storage medium |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107659348B (zh) | 2020-12-08 |
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Denomination of invention: A hybrid adaptive precoding design method based on SLNR and THP Effective date of registration: 20210223 Granted publication date: 20201208 Pledgee: Industrial and Commercial Bank of China Limited Hangzhou Qianjiang Branch Pledgor: SUNWAVE COMMUNICATIONS Co.,Ltd. Registration number: Y2021330000151 |
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