CN108365873B - 采用低精度adc毫米波大规模mimo自适应传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法，包括：进行信道估计；进行数据传输：用户经过模拟波束成形后，向基站发送信号；基站采用低精度ADC对接收信号进行量化，低精度ADC基于量化比特数b进行配置，根据其他参数确定最优b。本发明综合考虑低精度ADC的量化误差、模拟波束成形增益、信道估计误差等，针对给定的数据速率需求，确定精度配置值，该精度配置值能够最小化基站信号模数转换模块的整体功耗。本发明中基站采用低精度ADC，用户端为多天线配置单条射频链路，大大降低了系统的硬件和功耗成本，适用于低信噪比环境下任意毫米波大规模MIMO通信系统。

Description

采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，涉及一种采用低精度ADC(模数转换单元)的毫米波大规模MIMO(多输入多输出)自适应传输方法。
背景技术
目前，为了适应飞速增长的移动数据传输需求，包括中国、美国、韩国等在内的世界多个国家已经开始为下一代移动通信系统划分毫米波频段频谱。在30GHz至300GHz毫米波频段，预估有超过150GHz以上的授权以及非授权频段可以供无线移动通信网络使用。和现有的低频段通信相比，毫米波信号的频率是其数十倍，仅自由空间的路径损耗就高出20dB左右。在MIMO(多输入多输出)通信系统中，天线间隔一般设置为载波波长的一半，因此毫米波较小的波长使得在不增加设备体积的前提下配置大规模天线阵列成为可能。许多文献表明，毫米波通信和MIMO技术能够有效结合。
MIMO技术旨在基站和用户端配置多天线阵列，以提高频谱和能量利用效率。特别的，大规模MIMO将配置数百甚至上千根天线。每根射频链路，即每根天线，需要配置一对ADC(模数转换单元)，分别对复数信道的实部和虚部进行量化，因此系统的硬件和功耗成本随着天线数目的增长而大大增加。为了控制成本，一般有两种解决方案。一是配置低精度ADC；二是减少射频链路数目，进行混合甚至模拟波束成形。
和低频段通信不同，毫米波信号极大的路径损耗使得信道建模时可以忽略多径反射的影响，而只保留主径增益。信道矩阵的元素不再满足独立同高斯分布，而仅由天线阵列的发射角和入射角决定。因此毫米波MIMO信道矩阵中变量自由度大大降低，信道呈现高维低秩特性，称为稀疏性。信道的欠自由度特性使得在天线数目趋于无穷大时，大数定理不再成立，因此毫米波MIMO系统的分析与现有低频段MIMO系统不同。
信道估计是无线通信系统的重要组成部分。一般的，多用户同时向基站发送正交导频信号，基站在MMSE(最小化均方误差)准则下估计出上行信道矩阵。在时分复用(TDD)系统中，利用对偶性，下行信道由上行信道的转置直接获得。由于用户端进行模拟波束成形，信道估计分两个步骤进行。在步骤一，利用数字移相器估计每个用户天线阵列的到达角，为模拟波束成形做准备；在步骤二，用户向基站发送导频序列，基站估计出信道矩阵。显然，移相器的相位间隔和信道噪声分别会在两个步骤引起估计出差。另外，由于在信道估计中也采用低精度ADC，因此估计得到的信道矩阵还存在量化误差。
显然，在上行数据传输中，低精度ADC、模拟波束成形、信道估计误差等都会对数据速率产生影响。
发明内容
为解决上述问题，本发明公开了一种采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法，旨在针对给定的数据速率需求，根据其他固定参数计算确定最优的ADC量化精度，实现自适应通信。本发明方法在基站采用低精度ADC，在用户端进行模拟波束成形的毫米波大规模MIMO系统。该方法综合考虑低精度ADC的量化误差、模拟波束成形增益、信道估计误差等，针对给定的数据速率需求，根据其他参数确定最优的ADC量化精度。该精度配置值能够最小化基站信号模数转换模块的整体功耗。
为了达到上述目的，本发明提供如下技术方案：
采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法，包括如下步骤：
步骤一，进行信道估计；
步骤二，进行数据传输
用户经过模拟波束成形后，向基站发送信号；基站采用低精度ADC对接收信号进行量化，低精度ADC基于量化比特数b进行配置，b通过如下过程计算：
步骤1，在用户端进行模拟波束成形的毫米波大规模MIIMO系统中，当信道噪声很大而数据和导频信噪比都很低时，假设基站天线配置理想的无限精度ADC，则每个用户的上行传输信干噪比为
γ0＝Nc4γpγt (1)
其中N表示基站天线数目；γp表示导频信噪比，定义为每个用户的导频信号功率与噪声功率的比值；γt表示数据信噪比，定义为每个用户的数据信号功率与噪声功率的比值；c表示用户端模拟波束成形的增益；
步骤2，每个多天线用户仅配置单条射频链路，采用数字移相器进行模拟波束成形，其增益可以表示为
Figure BDA0001546175010000021
其中M表示每个用户配置的天线数目；B表示数字移相器的量化比特数；sinc()表示辛格函数；
步骤3，在条件γt＜＜1，γp＜＜1下，当基站天线配置量化比特数为b的低精度ADC时，每个用户的上行传输信干噪比为
γ＝(1-ρ)2Nc4γpγt＝(1-ρ)2γ0 (3)
其中b≥3；ρ表示低精度ADC对信干噪比的衰减因子，其值由b按下式确定
Figure BDA0001546175010000031
步骤4，当目标数据速率为理想速率log(1+γ0)的η倍时，根据香农公式，即有
log(1+γ)＝ηlog(1+γ0) (5)
将公式(3)代入公式(5)可以得到衰减因子的计算公式为：
Figure BDA0001546175010000032
步骤5，按步骤4中公式(6)得到ADC的衰减因子ρ后，根据下面公式计算确定量化比特数b为
Figure BDA0001546175010000033
进一步的，所述步骤一包括如下过程：
第一步，基站向用户端发送一个单频信号，用户调整数字移相器的相位使得接收功率最大，此相位即为波束成形需要的相位；
第二步，用户向基站发送正交导频序列，基站估计出信道矩阵。
进一步的，基站采用MMSE估计算法估计出信道矩阵。
与现有技术相比，本发明具有如下优点和有益效果：
1.本发明中基站采用低精度ADC，用户端为多天线配置单条射频链路，大大降低了系统的硬件和功耗成本。
2.本发明对毫米波大规模MIMO系统的设计具有重要价值；给定数据速率需求以及其他固定参数，本发明能够迅速计算确定基站所需的最优ADC配置精度。
3.本发明考虑了信道估计误差，而非简单假设基站已知理想的信道信息，因此适用于实际通信系统。
4.由于毫米波频段具有很大的带宽，根据香农公式，较低的信噪比即可获得足够的信道容量；而本发明正适用于低信噪比环境。
5.本发明中基站天线数目、用户天线数目等参数可以灵活取值，因此本发明适用于低信噪比环境下任意毫米波大规模MIMO通信系统。
附图说明
图1为本发明中毫米波大规模MIMO通信系统的结构框图。
图2为在N＝128，K＝4，M＝4，B＝6，γt＝-20dB，γp＝4γt且导频长度为4的条件下，根据本发明计算得到的最优ADC精度随目标数据速率的变化情况。
具体实施方式
以下将结合具体实施例对本发明提供的技术方案进行详细说明，应理解下述具体实施方式仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围。
如图1所示，基站配置N根天线，同时服务于K个用户，每个用户配置M根天线。为了降低功耗成本，在用户端，每个用户仅配置一条射频链路，因此必须进行模拟波束成形；在基站端，每根天线配置低精度ADC。
本发明方法在通信过程中，首先进行信道估计，分为两步。在第一步中，基站向用户端发送一个单频信号，用户调整数字移相器的相位使得接收功率最大，此相位即为波束成形需要的相位；在第二步中，用户向基站发送正交导频序列，基站采用MMSE估计算法估计出信道矩阵。
然后进行数据传输。用户经过模拟波束成形后，向基站发送信号；基站采用低精度ADC对接收信号进行量化。低精度ADC基于量化比特数b进行配置，b通过如下过程计算：
(1)由参数N＝128，M＝4，B＝6，γt＝0dB，γp＝4γt计算采用理想的无限精度ADC时每个用户的传输信干噪比，计算公式如下
γ0＝Nc4γpγt (1)
Figure BDA0001546175010000041
(2)由步骤(1)得到的γ0和数据速率需求η计算低精度ADC的衰减因子，计算公式如下：
Figure BDA0001546175010000042
(3)由步骤(2)得到的ρ计算低精度ADC的量化比特数b，计算公式如下
Figure BDA0001546175010000043
其中
Figure BDA0001546175010000044
表示向上取整数。
从图2中可以看出，当需要获得理想数据速率的80％～93.5％时，基站需要配置3比特量化的ADC；当需要获得理想数据速率的93.5％～98％时，需要4比特量化的ADC；当需要获得理想数据速率的98％～99.8％时，需要5比特量化的ADC；当需要获得理想数据速率的99.8％～100％时，需要6比特量化的ADC。值得注意的是，6比特量化的ADC能够获得与无限精度ADC近似相同的速率性能。
本发明方案所公开的技术手段不仅限于上述实施方式所公开的技术手段，还包括由以上技术特征任意组合所组成的技术方案。应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。

Claims (2)

1.采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一，进行信道估计，包括如下过程：
第一步，基站向用户端发送一个单频信号，用户调整数字移相器的相位使得接收功率最大，此相位即为波束成形需要的相位；
第二步，用户向基站发送正交导频序列，基站估计出信道矩阵；
步骤二，进行数据传输
用户经过模拟波束成形后，向基站发送信号；基站采用低精度ADC对接收信号进行量化，低精度ADC基于量化比特数b进行配置，b通过如下过程计算：
步骤1，在用户端进行模拟波束成形的毫米波大规模MIIMO系统中，当信道噪声很大而数据和导频信噪比都很低时，假设基站天线配置理想的无限精度ADC，则每个用户的上行传输信干噪比为：
γ0＝Nc4γpγt (1)
其中N表示基站天线数目；γp表示导频信噪比，定义为每个用户的导频信号功率与噪声功率的比值；γt表示数据信噪比，定义为每个用户的数据信号功率与噪声功率的比值；c表示用户端模拟波束成形的增益；
步骤2，每个多天线用户仅配置单条射频链路，采用数字移相器进行模拟波束成形，其增益表示为：
Figure FDA0002817470990000011
其中M表示每个用户配置的天线数目；B表示数字移相器的量化比特数；sinc()表示辛格函数；
步骤3，在条件γt＜＜1，γp＜＜1下，当基站天线配置量化比特数为b的低精度ADC时，每个用户的上行传输信干噪比为
γ＝(1-ρ)2Nc4γpγt＝(1-ρ)2γ0 (3)
其中b≥3；ρ表示低精度ADC对信干噪比的衰减因子，其值由b按下式确定
Figure FDA0002817470990000012
步骤4，当目标数据速率为理想速率log(1+γ0)的η倍时，根据香农公式，即有
log(1+γ)＝ηlog(1+γ0) (5)
将公式(3)代入公式(5)得到衰减因子的计算公式为：
Figure FDA0002817470990000021
步骤5，按步骤4中公式(6)得到ADC的衰减因子ρ后，根据下面公式计算确定量化比特数b为
Figure FDA0002817470990000022
2.根据权利要求1所述的采用低精度ADC毫米波大规模MIMO自适应传输方法，其特征在于，
基站采用MMSE估计算法估计出信道矩阵。
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