CN108599821A - 一种基于qr分解的预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是一种基于QR分解的预编码方法。本发明在基站的预编码中采用混合预编码，并且在基站的基带预编码中引入矢量扰动技术，在引入矢量扰动技术时结合发射端的功率限制条件，重新设计了基带处理流程，使得在基带对用户原始数据符号的扰动就可以让基站混合预编码处理后的发送信号功率达到最小，这样便可以提高接收端等效信噪比，提升系统误码率性能。

Description

一种基于QR分解的预编码方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体的说是一种基于QR分解的预编码方法。

背景技术

毫米波技术和大规模多输入多输出(Muti-Input Muti-Output,MIMO)技术被认为是为来5G关键技术的一部分，因此引起了学术界和工业界的广泛关注。毫米波具有大量可利用的频谱资源，有希望使下一代移动通信的数据传输速率提高到Gbps以上。结合毫米波传播特性和大规模天线阵列的特性，混合预编码技术成为毫米波大规模MIMO系统中重要的信号处理方法，它能有效抵抗多径衰落，减少传输数据流之间干扰，从而提高频谱效率。混合预编码也即联合了数字预编码和模拟预编码的一项预编码技术。

对于单用户宽带毫米波MIMO系统，目前常用的有混合ZF预编码方法，如图1所示，基站BS处配置了N_TX根发射天线，具有N_RF根射频链，并且N_RF＜＜N_TX，用户端配置了N_RX根天线，一般来说，用户端天线数较少，因此我们认为用户端每根天线均配置了一根射频链，这样用户接收的数据流数S就和用户端的射频链数相等。同时我们设定基站使用S根射频链来支持用户的数据流传输，即N_RF＝S。基站所有天线与用户之间的毫米波信道表示为H。如图2所示，单用户毫米波MIMO系统使用混合ZF预编码的下行传输：

首先，基站基于SRS的信道估计获得各个子载波上的信道矩阵H[k]，计算出频域信道间采样协方差矩阵对其进行特征值分解得到令表示由矩阵R的N_RF个主特征值向量构成的矩阵。

其次得到模拟预编码矩阵F_RF：

其中A表示任意一个N_RF×N_RF维的满秩矩阵。为了满足射频模拟预编码矩阵F_RF的恒模限制，最终得到:

然后得到每子载波上的基带数字预编码矩阵F_BB[k]：

F_BB[k]＝H_e[k]^H(H_e[k]H_e[k]^H)^-1

其中H_e[k]＝H[k]F_RF表示子载波k上的基带等效信道。基站将各个子载波上的调制符号矢量u[k]分别乘以基带数字预编码矩阵和射频模拟预编码矩阵，得到信号矢量s[k]＝F_RFF_BB[k]u[k]。

最后，基站通过对各个子载波上的信号矢量u[k]的功率归一化获得发射信号矢量x[k]＝u[k]/β_k，其中β_k＝||s[k]||²。

假设基站获得理想CSIT，经过下行信道H[k]，子载波k接收到的下行传输信号为其中u_k为基站在子载波k上发送的调制符号，n_k为子载波k上的高斯白噪声。

首先，用户通过基于UERS的等效信道估计获得

然后，用户将接收到的下行传输信号y_k乘以得到调制符号

显然，越大，用户在子载波k上的等效噪声越大，用户的误码率越高。

当信道相关性较强时，基带采用ZF预编码处理会使得β_k变大，从而使得用户接收的等效噪声变大，导致用户误码率升高，造成系统的下行传输性能变差。

发明内容

本发明的目的，就是针对上述由于ZF预编码的预编码矩阵等于基带下行等效信道H_e[k]的逆矩阵或者伪逆矩阵，所以当用户间信道相关性变强时，即当下行信道H_e[k]的行相关性变强时，预编码矩阵F_BB[k]会拥有较大的奇异值，从而导致β_k变大，使用户接收的等效噪声变大，使得用户误码率升高，本发明所要解决的技术问题是如何减小β_k。

为了便于理解，先对本发明所针对的单用户宽带毫米波系统预编码进行介绍：

如图2所示，在该系统中，采用一个具有K个子载波的MIMO-OFDM混合预编码系统传输模型。F_RF表示发送端N_TX×N_RF维的宽带射频模拟预编码矩阵，由于模拟预编码器由移相器网络构成，所以其元素满足恒模特性，我们归一化其模值为F_BB[k]表示第k个子载波上的N_RF×S维的基带数字预编码矩阵。第k个子载波上经过混合预处理后的发送信号可以表示为：

x[k]＝F_RFF_BB[k]s[k],k＝1,...,K

其中s[k]表示子载波k上S×1维的发送符号向量，满足其中P_k表示第k个子载波上的平均发送信号功率。在接收端设定用户天线数等于射频链数，所以我们不考虑合成器的设计，理想情况下我们可以得到第k个子载波上的接收信号：

y[k]＝H[k]F_RFF_BB[k]s[k]+n[k]

其中H[k]表示基站与用户在第k个子载波上的宽带毫米波信道，表示子载波k上的循环对称复高斯白噪声。由于射频模拟预编码F_RF是在时域进行处理，因此在整个带宽范围内都采用相同的模拟预编码，而基带数字预编码F_BB[k]是在频域进行处理，所以对于每个子载波来说都不一样。

本发明主要应用于LTE通信系统，PDSCH的单用户MIMO传输方案如图3所示：

PDSCH的基站基带信号处理流程依次为CRC、信道编码、速率匹配、信道交织、调制映射、调制、层映射、预编码、RE映设、OFDM。本发明主要涉及基站的预编码。

如图4所示，PDSCH的用户基带信号处理流程依次为OFDM、RE逆映射、信道估计、信号检测、解调、解扰、解交织、速率匹配、信道解码、CRC校验。本发明主要涉及用户的信道估计和信号检测。

此外，本发明还需涉及PUCCH，PDCCH，用于用户反馈SINR和基站发送预编码标识。

本发明的技术方案为：

本发明提出的混合矢量扰动发射机结构，射频预处理模块F_RF保持不变，而是重新设计了基带处理模块F_BB，后文为了叙述方便，略去了子载波下标索引k，系统结构如图5所示：

一种基于QR分解的预编码方法，该方法用于单用户毫米波MIMO系统，设定系统中在基站BS处配置了N_TX根发射天线，具有N_RF根射频链，用F_RF表示发送端N_TX×N_RF维的宽带射频模拟预编码矩阵，基站所有天线与用户之间的毫米波信道表示为H；其特征在于，所述预编码方法包括以下步骤：

S1、在发送端进行混合矢量扰动预处理，具体包括：

S11、将射频模拟预编码矩阵F_RF进行QR分解后表示为：

F_RF＝Q_TR_T (1)

其中为半酉矩阵，为上三角矩阵；

S12、设基带处理模块F_BB由数字预处理模块F_D和F_P构成，根据发送端模块的输出与接收端用户之间的等效信道矩阵关系：

H_e＝HF_RFF_P (2)

下标e用于表示H_e为等效信道；令根据公式1，则：

H_e＝HQ_T (3)

得到基带数字预处理模块F_D：

S13、在基带数字预处理模块F_D对原始数据符号进行矢量扰动，得到发送端预编码后的信号：

其中功率归一化因子为：

β＝||F_RFF_BB(s+τl)||²＝||Q_TF_D(s+τl)||²＝||F_D(s+τl)||² (6)

τ是一个正实数，τ的取值由调试符号星座图案决定τ＝2(|c|_max+Δ/2)，其中|c|_max为调制星座点最大幅度的绝对值，同时Δ为星座点间的最小欧几里得距离，扰动向量通过求解l＝arg min||F_D(s+τl)||²得到；

S14、发送端经过混合矢量扰动预处理后，系统整体模型为：

S2、基站将各个子载波上的调制符号矢量u叠加扰动向量l，分别乘以基带数字预编码矩阵和射频模拟预编码矩阵，得到信号矢量：

s＝F_RFF_BB(u+τl) (8)

S3、基站通过对各个子载波上的信号矢量u的功率归一化获得发射信号矢量x＝u/β，其中β＝||s||²。

经过下行信道后，用户的接收信号处理步骤：

步骤1：用户通过基于UERS的等效信道估计获得

步骤2.用户将接收到的下行传输信号y乘以得到调制符号

步骤3.用户对的实部和虚部分别进行取模运算

步骤4.用户解调恢复原始比特信息。

由图6和图7可以看出，本发明提出的混合矢量扰动预编码方案不论是在ULA还是UPA天线阵列结构下，其误码率性能均是最优的。

发明的有益效果为，相对于传统全数字预编码方案可以有效减少发送端的射频链开销。其次通过改进基带数字预处理流程可以提高系统的误码率性能。

附图说明

图1为混合ZF预编码示意图；

图2为宽带单用户混合预编码结构示意图；

图3为PDSCH的基站基带信号处理流程示意图；

图4为PDSCH的用户基带信号处理流程示意图；

图5为基于QR分解的混合矢量扰动发射机结构示意图；

图6 ULA阵列结构下各预编码误码率性能示意图；

图7 UPA阵列结构下各预编码误码率性能示意图。

具体实施方式

在发明内容部分已经对本发明的方法进行了详细描述，在此不再赘述。

Claims (1)

1.一种基于QR分解的预编码方法，该方法用于单用户毫米波MIMO系统，设定系统中在基站BS处配置了N_TX根发射天线，具有N_RF根射频链，用F_RF表示发送端N_TX×N_RF维的宽带射频模拟预编码矩阵，基站所有天线与用户之间的毫米波信道表示为H；其特征在于，所述预编码方法包括以下步骤：

S1、在发送端进行混合矢量扰动预处理，具体包括：

S11、将射频模拟预编码矩阵F_RF进行QR分解后表示为：

F_RF＝Q_TR_T (1)

其中为半酉矩阵，为上三角矩阵；

S12、设基带处理模块F_BB由数字预处理模块F_D和F_P构成，根据发送端模块的输出与接收端用户之间的等效信道矩阵关系：

H_e＝HF_RFF_P (2)

下标e用于表示H_e为等效信道；令根据公式1，则：

H_e＝HQ_T (3)

得到基带数字预处理模块F_D：

S13、在基带数字预处理模块F_D对原始数据符号进行矢量扰动，得到发送端预编码后的信号：

其中功率归一化因子为：

β＝||F_RFF_BB(s+τl)||²＝||Q_TF_D(s+τl)||²＝||F_D(s+τl)||² (6)

τ是一个正实数，τ的取值由调试符号星座图案决定τ＝2(|c|_max+Δ/2)，其中|c|_max为调制星座点最大幅度的绝对值，同时Δ为星座点间的最小欧几里得距离，扰动向量通过求解l＝argmin||F_D(s+τl)||²得到；

S14、发送端经过混合矢量扰动预处理后，系统整体模型为：

S2、基站将各个子载波上的调制符号矢量u叠加扰动向量l，分别乘以基带数字预编码矩阵和射频模拟预编码矩阵，得到信号矢量：

s＝F_RFF_BB(u+τl) (8)

S3、基站通过对各个子载波上的信号矢量u的功率归一化获得发射信号矢量x＝u/β，其中β＝||s||²。