CN108449118A - 一种大规模mimo系统中的混合预编码方法及装置 - Google Patents

一种大规模mimo系统中的混合预编码方法及装置 Download PDF

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Abstract

本发明提供一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法及装置。所述方法包括：根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。本发明能够从综合考虑硬件复杂度、功耗和CSI开销出发，基于用户分组的实现混合时间尺度的混合预编码方案，在保证一定平均用户可达速率和公平性的同时，实现具有高能量效率、低CSI开销、低硬件复杂度以及低计算复杂度的混合预编码。

Description

一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法及装置
技术领域
本发明涉及通信技术领域，更具体地，涉及一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法及装置。
背景技术
大规模多输入多输出(MIMO)技术通过增加基站处的天线数目(M＞＞1)提高频谱效率，成为5G时代的核心技术之一。大规模MIMO中全数字预编码技术中所需射频(RF)链路等于天线数，由于基站天线数高达数十根甚至上百根，大大增加了硬件成本和功耗，这种全数字预编码技术已不再适用。因此，低成本、低功耗的模拟-数字混合预编码技术逐渐得到广泛应用。
目前，大规模MIMO系统中混合预编码的硬件结构主要分为全连接天线结构，即每个RF链和所有天线连接，以及部分连接天线结构，即每个RF链和固定部分天线连接。此外，基于自适应连接网络(ACN)的天线结构无需加法器，即每个RF链和部分天线之间通过可编程开关芯片自适应地连接，相比于部分连接天线结构进一步提高天线阵列增益且减少硬件成本。
此外，在大规模MIMO的频分复用(FDD)系统中，由于导频数量限制，很难获取实时信道状态信息(CSI)设计预编码。为了解决这一问题，基于混合时间尺度CSI的混合预编码方案陆续被提出。随着基站密度和基站天线数的增加，同时减小功耗、硬件复杂度和CSI开销是非常必要的。然而现有的基于混合时间尺度的混合预编码方法都是基于传统天线结构，即全连接天线结构和部分连接的天线结构，没有同时考虑训练开销和硬件成本问题。
发明内容
本发明提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的大规模MIMO系统中的混合预编码方法及装置。
根据本发明的一个方面，提供一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法，包括：
根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；
根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
根据本发明的另一个方面，还提供一种大规模MIMO系统中的混合预编码装置，包括：
分组模块，用于根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
计算模块，用于对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；以及
预编码模块，用于根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
根据本发明的另一个方面，还提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行本发明大规模MIMO系统中的混合预编码方法方法及其任一可选实施例的方法。
根据本发明的另一个方面，提供一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本发明大规模MIMO系统中的混合预编码方法方法及其任一可选实施例的方法。
本发明提出一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法，能够从综合考虑硬件复杂度、功耗和CSI开销出发，基于用户分组的实现混合时间尺度的混合预编码方案，在保证一定平均用户可达速率和公平性的同时，实现具有高能量效率、低CSI开销、低硬件复杂度以及低计算复杂度的混合预编码。
附图说明
图1为本发明实施例基于用户分组的混合时间尺度的混合预编码的MIMO系统结构示意图；
图2为本发明实施例大规模MIMO系统中的混合预编码方法流程示意图；
图3为本发明实施例将最优模拟预编码投影到满足约束条件的可行解空间中获得近似最优的模拟预编码的算法流程图；
图4为本发明实施例一种电子设备的框架示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
针对现有技术中在综合考虑功耗、硬件成本以及CSI开销方面的不足，本发明实施例提出一种综合考虑以上因素的基于自适应连接网络和混合时间尺度的混合预编码方法。
图1示出了基于用户分组的混合时间尺度的混合预编码的MIMO系统结构示意图。
如图1所示，考虑单小区单个基站多用户的大规模MIMO系统，其中基站处配置M根天线(M＞＞1)，L根RF链路，有K个单天线用户(K≤L＜M)。和分别表示天线集合和RF链集合，其中为了简化描述，我们重点考虑L＝K的情况。表示信道矩阵，为用户k的信道矢量。表示模拟预编码矩阵，其硬件由自适应连接网络ACN和M个模拟移相器APS实现。RF链和天线之间的连接由ACN动态调节，ACN的本质是一个可编程的开关芯片。ACN中的连接和APS的相位都需要根据F的优化结果确定，其中F的优化与信道统计信息相关。表示与实时有效CSI相关的数字预编码矩阵。
图2为本发明实施例大规模MIMO系统中的混合预编码方法流程示意图，如图2所示，基于图1的系统结构，本发明实施例所述大规模MIMO系统中的混合预编码方法，包括：
S100，根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
具体的，根据每个用户的空间相关性矩阵Rk将K个用户分为G个组，和分别表示所有组的集合和第g组的用户集合，为第g组的用户数。则分组后H＝[H1,...,Hg,...,HG]，第g组的信道为F＝[F1,...,Fg,...,FG]，第g组的模拟预编码为W＝diag(W1,...,Wg,...,WG)，第g组的数字预编码为则K个用户下行接收信号可表示为：
其中，是第g组的功率归一化矩阵保证总功率为P，对角线上元素为 表示加性高斯白噪声矢量。则第g组中用户k的信漏噪比(SLNR)可写为：
S200，对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；
具体的，基于获得的统计信漏噪比，本发明实施例根据自适应连接网络和模拟移相器APS的硬件约束建立最优化模型，以便求解最优模拟预编码。
S300，根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
由于ACN是一个可编程的开关芯片，本发明实施例根据求得的最优模拟预编码确定ACN中的连接和APS的相位，即对ACN进行开关编程并对APS进行相位编码，从而实现混合预编码。
本发明实施例提出的大规模MIMO系统中的混合预编码方法，能够从综合考虑硬件复杂度、功耗和CSI开销出发，基于用户分组的实现混合时间尺度的混合预编码方案，在保证一定平均用户可达速率和公平性的同时，实现具有高能量效率、低CSI开销、低硬件复杂度以及低计算复杂度的混合预编码。
具体的，假设同一组中的用户具有相同的空间相关矩阵，即Rk＝Rg,且第g组中用户k的平均SLNR的下界可以被近似为：
其中，SSLNRg为第g组的统计信漏噪比(SSLNR)，第g组的用户集合为g为组的序号，Sg'为第g'组的用户数；第g组的信道为hk为Hg中第k列的列向量；为hk的共轭转置；第g组的模拟预编码为 为第g组的模拟预编码Fg的共轭转置，fl为Fg中第l列的列向量；第g组的数字预编码为wk为Wg中第k列的列向量；为wk的共轭转置；Rk＝Rg,为第g组用户k的空间相关矩阵；P为总发射功率；
SLNRk为第g组中用户k的信漏噪比且
具体的，所述自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件为：
C1:
C2:
C3:
其中，SSLNRg为第g组的统计信漏噪比，为组的集合，为第g组的模拟预编码，M表示基站天线数，Sg为第g组的用户数。fm,l表示模拟预编码矩阵中第m行、第l列的元素，L表示射频链数，B为模拟移相器(APS)的精度，为天线集合，fl表示模拟预编码矩阵F中第l列矢量；C1为APS相位和幅度的约束条件，C2和C3为ACN天线结构的约束条件。
基于上述实施例，所述对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码，具体包括：
根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，建立最优化模型；
基于所述最优化模型，通过启发式算法求解最优模拟预编码。
本发明实施例首先建立最优化模型，然后通过最优化模型来求解最优模拟预编码，可以降低计算的复杂度，同时计算结果更符合实际情况的需要。
需要说的是，可采用平均用户可达速率、能量效率和最差用户吞吐量来评估求解模拟预编码的最优化模型，所述最优化模型中考虑了自适应连接网络和移相器的硬件约束。
具体的，所述最优化模型为(4)式，满足ACN和APS硬件约束的模拟预编码矩阵F可以通过求解最优化模型得到：
其中，为所有分组的用户集合，SSLNRg为第g组的统计信漏噪比，Fg为第g组的模拟预编码。
基于上述实施例，所述基于所述最优化模型，通过启发式算法求解最优模拟预编码，具体包括：
基于松弛的硬件约束条件，对所述最优化模型进行目标函数转化以及子问题拆分，获得独立的子问题
对于每个子问题的等效问题进行迭代求解最优αg和最优Fg，其中αg为SSLNRg的下界；
将所述最优Fg投影到满足约束条件的可行解空间中，使用贪心法依次确定Fg中非零元素的值，获得近似最优的模拟预编码。
本发明实施例在不考虑约束条件时，求解所述最优化模型目标函数获得模拟预编码最优解。然后将最优解投影到满足约束条件的可行解空间中，获得近似最优的模拟预编码。
本实施例可具体展开如下：
由于问题包含了非凸目标函数和约束以及离散优化变量，因此我们先考虑松弛约束条件下的最优化问题，对目标函数进行转化。松弛后的问题为：
问题可拆分为G个独立的子问题：
问题可以等价为以下问题：
约束条件SSLNRg≥αg可以改写为：
其中，
接着，针对松弛后的问题迭代求解最优的αg和Fg。具体求解过程如下，对于给定αg，的最优解可通过求解式(9)得到。
令表示特征值分解的结果，Dg(αg)的对角线元素按降序排列。则式(9)的最优解为
其中的Sg个主特征向量组成，Λg(αg)是对角矩阵，Λg(αg)中第i个对角线元素为 是Dg(αg)中第i个最大的特征值。则问题的最优值为：
通过二分法求解式(12)得到最大的可行
则问题的最优模拟预编码为
最后，将最优模拟预编码投影到满足约束条件的可行解空间中，获得近似最优的模拟预编码。具体算法流程如图3所示。
请参考图3，使用贪心法依次确定F中M个非零元素的值。先将每组的升序排列，值小的组先确定非零元素，组内将对应中特征值降序排列，特征值大的列先确定非零元素值。重复上述分配原则直到M个APS都分配完为止。
本发明实施例能够从综合考虑硬件复杂度、功耗和CSI开销出发，基于用户分组的实现混合时间尺度的混合预编码方案，在保证一定平均用户可达速率和公平性的同时，实现具有高能量效率、低CSI开销、低硬件复杂度以及低计算复杂度的混合预编码。
本发明实施例还提供一种大规模MIMO系统中的混合预编码装置，包括：
分组模块，用于根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
计算模块，用于对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；以及
预编码模块，用于根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
本发明实施例的装置，可用于执行图2所示的大规模MIMO系统中的混合预编码方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。
图4示出了本发明实施例一种电子设备的框架示意图。
参照图4，所述设备，包括：处理器(processor)401、存储器(memory)402和总线403；其中，所述处理器401和存储器402通过所述总线403完成相互间的通信；
所述处理器401用于调用所述存储器402中的程序指令，以执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
本发明另一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
本发明另一实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述设备实施例或方法实施例仅仅是示意性的，其中所述处理器和所述存储器可以是物理上分离的部件也可以不是物理上分离的，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种大规模MIMO系统中的混合预编码方法，其特征在于，包括：
根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；
根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述用户集合的统计信漏噪比SSLNRg满足：
其中，第g组的用户集合为g，g为组的序号，Sg'为第g'组的用户数；第g组的信道为hk为Hg中第k列的列向量；为hk的共轭转置；第g组的模拟预编码为 为第g组的模拟预编码Fg的共轭转置，fl为Fg中第l列的列向量；第g组的数字预编码为wk为Wg中第k列的列向量；为wk的共轭转置；为第g组用户k的空间相关矩阵；P为总发射功率；
SLNRk为第g组中用户k的信漏噪比且
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件为：
C1:
C2:
C3:
其中，SSLNRg为第g组的统计信漏噪比，为组的集合，为第g组的模拟预编码，M表示基站天线数，Sg为第g组的用户数。fm,l表示模拟预编码矩阵中第m行、第l列的元素，L表示射频链数，B为模拟移相器(APS)的精度，为天线集合，fl表示模拟预编码矩阵F中第l列矢量；C1为APS相位和幅度的约束条件，C2和C3为ACN天线结构的约束条件。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码，具体包括：
根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，建立最优化模型；
基于所述最优化模型，通过启发式算法求解最优模拟预编码。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述最优化模型为：
其中，为所有分组的用户集合，SSLNRg为第g组的统计信漏噪比，Fg为第g组的模拟预编码。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述最优化模型，通过启发式算法求解最优模拟预编码，具体包括：
基于松弛的硬件约束条件，对所述最优化模型进行目标函数转化以及子问题拆分，获得独立的子问题
对于每个子问题的等效问题进行迭代求解最优αg和最优Fg，其中αg为SSLNRg的下界；
将所述最优Fg投影到满足约束条件的可行解空间中，使用贪心法依次确定Fg中非零元素的值，获得近似最优的模拟预编码。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，基于松弛的硬件约束条件，对所述最优化模型进行目标函数转化以及子问题拆分，获得独立的子问题及其等效问题具体包括：
对最优化模型进行目标函数转化，获得松弛后的问题：
将所述问题拆分为G个独立的子问题：
对于每个子问题，将子问题等价为：
将约束条件SSLNRg≥αg等价为：
其中，Sg'为第g'组的用户数，Rg'为第g'组的空间相关矩阵。
8.一种大规模MIMO系统中的混合预编码装置，其特征在于，包括：
分组模块，用于根据每个用户的空间相关性矩阵将所有用户分为若干组，获得若干组用户集合；
计算模块，用于对于每个用户集合，根据所述用户集合的统计信漏噪比，结合自适应连接网络ACN和模拟移相器APS的硬件约束条件，获得最优模拟预编码；以及
预编码模块，用于根据所述最优模拟预编码，确定所述ACN中的连接和所述APS的相位，以实现混合预编码。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述处理器通信连接的至少一个存储器，其中：
所述存储器存储有可被所述处理器执行的程序指令，所述处理器调用所述程序指令能够执行如权利要求1至7任一所述的方法。
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行如权利要求1至7任一所述的方法。
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