CN108494448A - 定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，该方法利用用户与基站的定位信息来设计用户选择方案，不使用信道状态信息，与现有技术利用导频和反馈复杂信道相关矩阵信息相比，减少了额外资源开销的同时，降低了运算的复杂度，并且有效地降低了信息处理的时延，由于各个用户终端的定位信息具有唯一性，多用户反馈给基站的定位信息之间不会产生干扰，所以与现有方法中基站得到的多用户的反馈信息之间存在干扰相比，本发明的方法降低了用户之间的干扰，提高了系统的容量，此外，由于有了定位技术的辅助，所以本发明的方法算法过程简单，易于实现，适用于实际Massive MIMO通信系统。

Description

定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法
技术领域
本发明涉及Massive MIMO用户选择方法，具体涉及定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，属于通信技术领域。
背景技术
第五代移动通信系统(5G，也称IMT-2020)具有超高的频谱效率和传输速率，作为5G的先导热门技术，Massive MIMO(Massive Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)系统通过采用数目庞大的天线阵列，可以大幅提升系统容量和能量效率，得到了业界的广泛关注。
在未来的5G系统中，大量终端用户共存与同时服务成为必然，且用户分布更加密集，多用户间干扰加剧，将严重限制系统的性能。
合理的用户选择算法可以在获得大量分集增益和复用增益的同时有效抑制用户间干扰，最大限度提升服务质量和系统容量，成为目前MassiveMIMO技术研究的热点。
在Massive MIMO出现以前，绝大多数用户选择算法都是基于瞬时信道状态信息(Channel State Information，CSI)的，如贪婪用户选择(Greedy User Selection，GUS)和半正交用户选择(semi-orthogonal User Selection，SUS)算法。GUS算法能随用户数目的增加趋近于最佳的信道容量，但其算法中存在矩阵伪逆的计算，使得基站的计算量过于庞大。SUS算法利用用户信道之间的正交性进行用户的选择，但与GUS算法相比，在低信噪比时性能损失大，且该算法要求基站获得完整信道状态信息，在实际Massive MIMO系统中难以实现。
在5G Massive MIMO系统中，为进一步扩展频谱，解决大量天线带来的干扰，以及提高系统的传输效率，常配合使用毫米波通信、小小区、波束赋形等关键技术，基站到用户之间主要体现为视距(LOS)通信。为了降低用户选择算法复杂度以及多用户之间的干扰，波分多址(BDMA)方法被提出，基站可以充分利用Massive MIMO信道在波束域的稀疏特性，选择波束间干扰最小的多个用户同时传输，已有文献证明，当不同用户使用的波束交集为空时为最优传输。
现有的BDMA用户选择方案大多数仍是基于用户的统计CSI，但随着系统配置的天线数目和用户数目的激增，基站与用户之间的等效维度巨大，这也将不可避免地造成导频开销及算法复杂度过高等问题。
目前国内外导航定位技术发展相对成熟，尤其是我国自主研发的北斗二代卫星导航系统定位精度高、适用性广，且能满足通信实时性要求，已在各类移动终端中广泛应用。
现在伪卫星技术也已经非常成熟，在导航定位中发挥了很大的作用，将其应用于现有的卫星导航系统中，可以大大提高导航系统的定位精度、完备性和有效性。
因此，通过引入卫星导航定位技术辅助通信，探寻适用于Massive MIMO系统的多用户选择与传输方案，对5G的具体实施具有重要的理论价值和现实意义。
发明内容
为解决现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种定位信息辅助的可以显著降低系统算法设计的复杂度的Massive MIMO用户选择方法。
为了实现上述目标，本发明采用如下的技术方案：
定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：初始化待选用户集与已选用户集根据得到的用户位置信息集P＝[ρ1,ρ2,…,ρN]，计算用户的来波方位集和半功率波束角度集迭代次数i＝1，其中：
式中，ρk为用户k的定位信息，ρ为基站的定位信息，为用户k的来波方向角，λ为信号波长，d为天线间距，M为基站天线数，N为待选用户数，为用户k的半功率波束宽度；
Step2：在初始待选用户集中随机选取一个用户k1，加入已选用户集，
Step3：对于每一个用户k， 为第i次迭代时的待选用户集，计算用户k与已选用户集中每个用户的最小角度间隔
如果 为角域门限，则否则，直接跳转至Step4；
Step4：寻找最优用户k*，令：
Step5：当或时，K为系统可同时服务的最大用户数，迭代停止，此时用户集输出；否则， 转执行Step3。
前述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，实现该方法所依据的通信协议，包括如下流程：
(1)待选用户集内的用户终端主动与基站s建立连接，并将自己的定位信息发送给基站s；
(2)基站s选择出最优的用户集
(3)基站s对用户集内所有用户终端进行波束对准，实现数据传输；
(4)用户集内所有用户终端与基站s释放连接。
前述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，在Step1中，前述待选用户集内所有用户终端均配备卫星导航定位系统，并且卫星导航定位系统工作正常，可与基站s进行定位信息的实时交互。
前述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，在Step3中，前述
本发明的有益之处在于：
1、本发明利用用户与基站的定位信息来设计用户选择方案，不使用信道状态信息，与现有技术利用导频和反馈复杂信道相关矩阵信息相比，减少了额外资源开销的同时，降低了运算的复杂度，并且有效地降低了信息处理的时延；
2、本发明由于各个用户终端的定位信息具有唯一性，多用户反馈给基站的定位信息之间不会产生干扰，与现有方法中基站得到的多用户的反馈信息之间存在干扰相比，降低了用户之间的干扰，提高了系统的容量；
3、本发明由于有了定位技术的辅助，所以算法过程简单，易于实现，适用于实际Massive MIMO通信系统。
附图说明
图1是本发明的方法所应用的通信系统的组成示意图；
图2是本发明的方法的流程图。
具体实施方式
本发明的基本思路是，考虑一个5G微小区多用户Massive MIMO通信系统，所有用户通过定位系统获取自己的定位信息，并实时反馈给基站，定位系统可以采用北斗二代卫星导航定位系统、GPS、无线定位系统等。基站通过收集用户的位置信息区分用户，并对所有用户的通信利用波束赋形技术实现定向传输。主要考虑下行数据传输，并且假定所有用户都在直射可视(LOS)路径内。当大量用户同时向基站请求服务时，采取合理的用户选择算法，选择其中波束间干扰最小的一部分用户进行复用传输。在使用大规模天线的MIMO系统中，天线数目非常多，配合使用毫米波技术，到达用户的波束近似于点波束，利用各个用户波束域角度信息来选择用户，可以给用户间一个更精确和互相干扰最小的空间划分。
以下结合附图和具体实施例对本发明作具体的介绍。
一、通信系统
参照图1，本发明的方法所应用的通信系统由定位系统、用户终端和基站三部分组成。
定位系统可以采用北斗二代导航定位系统、GPS、无线定位系统等，具体根据通信系统在实时性和准确度等方面的要求，或者根据用户终端客观条件的限制，选择不同的定位系统。
在原有的定位系统的基础上，可以采用伪卫星技术加以辅助，以提高定位精度。
假设通信系统所有用户终端采用的都是北斗卫星导航定位系统，基站和用户终端同时集成北斗导航定位装置，在通信过程中定位信息必须进行实时交互。并且，在LOS环境下，所有用户通过导航定位系统获取自己的定位信息，基站通过收集用户的位置信息区分用户，并对所有用户的通信利用波束赋形技术实现定向传输。
考虑下行数据传输，当大量用户同时向基站请求服务时，通信系统采取合理的用户选择算法，选择其中波束间干扰最小的一部分用户进行复用传输。
二、Massive MIMO用户选择方法
参照图2，本发明的Massive MIMO用户选择方法是由定位信息辅助的，具体包括以下步骤：
Step1：初始化待选用户集与已选用户集(Φ表示空集)，根据得到的用户位置信息集P＝[ρ1,ρ2,…,ρN]，计算用户的来波方位集和半功率波束角度集迭代次数i＝1，其中：
式中，ρk为用户k的定位信息，ρ为基站的定位信息，为用户k的来波方向角，λ为信号波长，d为天线间距，M为基站天线数，N为待选用户数，为用户k的半功率波束宽度。
用户的导航定位信息具有高精度、简洁和唯一性的优点，本发明利用用户的精确定位信息辅助通信，来进行用户的选择，是对传统方法反馈信道状态信息的改革，可以有效解决Massive MIMO系统导频污染与复杂度过高的问题。
目前定位技术飞速发展，利用定位信息的成本较低，且实时获取定位信息比现有波束优化技术中通过利用信道状态信息来进行来波方位角的估计与预测更加准确可靠。
Step2：在初始待选用户集中随机选取一个用户k1，加入已选用户集，
在实际Massive MIMO系统中，由于用户数目庞大，为保证用户间的公平性，在第一次更新中可采用随机用户选择策略，即从符合通信的待选用户组里随机选择一个用户加入已选用户集。
Step3：对于每一个用户k， 为第i次迭代时的待选用户集，计算用户k与已选用户集中每个用户的最小角度间隔
如果 为角域门限，则否则，直接跳转至Step4。
通过使用大规模天线的波束赋形技术，发送信号能量主要集中在阵列的波束宽度即主瓣的半功率(3dB)宽度内。在实际通信系统中，为保证所选每个用户的服务质量，可以使同时通信的用户主瓣波束不重叠，即：
在传统的基于波束成型的用户选择算法中，通常设一个相关性门限δ，即当用波束相关性时，用户的误码率过高达不到系统要求。
本发明结合了定位信息可以很容易计算出用户的半功率波束宽度这一特点，用角域门限替代传统的相关门限δ，这样可以使同时通信的用户主瓣波束不重叠，进而在选择更多用户的同时保证了所选每个用户的服务质量。
Step4：寻找最优用户k*，令：
在基于波束赋形的用户选择中，为了简化复杂度，基站可以利用不同用户之间的波束空间相关性差异，来选择多个用户同时传输，当不同用户使用的波束交集为空时为最优传输。这种波分多址(BDMA)的思想，在用户数趋于无穷的时候，可以达到脏纸编码(DPC)的容量限。由于结合了定位系统的辅助，基站可由公式(1)很容易计算出各用户对应的来波方位角估计
因此，本发明将传统的基于最小信道相关性或波束相关性来进行最优用户k*的选择，简化为角度的选择，即选出待选用户集用与已选用户集波束角度间隔之和最大的用户。
Step5：当或时，K为系统可同时服务的最大用户数，迭代停止，此时用户集输出；否则， 转执行Step3。
三、通信协议
实现本发明的方法所依据的通信协议包括如下流程：
(1)待选用户集内的用户终端主动与基站s建立连接，并将自己的定位信息发送给基站s；
(2)基站s选择出最优的用户集
(3)基站s对用户集内所有用户终端进行波束对准，实现数据传输；
(4)用户集内所有用户终端与基站s释放连接。
需要说明的是，上述实施例不以任何形式限制本发明，凡采用等同替换或等效变换的方式所获得的技术方案，均落在本发明的保护范围内。

Claims (4)

1.定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，包括以下步骤：
Step1：初始化待选用户集与已选用户集根据得到的用户位置信息集P＝[ρ1,ρ2,…,ρN]，计算用户的来波方位集和半功率波束角度集迭代次数i＝1，其中：
式中，ρk为用户k的定位信息，ρ为基站的定位信息，为用户k的来波方向角，λ为信号波长，d为天线间距，M为基站天线数，N为待选用户数，为用户k的半功率波束宽度；
Step2：在初始待选用户集中随机选取一个用户k1，加入已选用户集，
Step3：对于每一个用户k， 为第i次迭代时的待选用户集，计算用户k与已选用户集中每个用户的最小角度间隔
如果 为角域门限，则否则，直接跳转至Step4；
Step4：寻找最优用户k*，令：
Step5：当或时，K为系统可同时服务的最大用户数，迭代停止，此时用户集输出；否则， 转执行Step3。
2.根据权利要求1所述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，实现该方法所依据的通信协议，包括如下流程：
(1)待选用户集内的用户终端主动与基站s建立连接，并将自己的定位信息发送给基站s；
(2)基站s选择出最优的用户集
(3)基站s对用户集内所有用户终端进行波束对准，实现数据传输；
(4)用户集内所有用户终端与基站s释放连接。
3.根据权利要求1所述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，在Step1中，所述待选用户集内所有用户终端均配备卫星导航定位系统，并且卫星导航定位系统工作正常，可与基站s进行定位信息的实时交互。
4.根据权利要求1所述的定位信息辅助的Massive MIMO用户选择方法，其特征在于，在Step3中，所述
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