CN108809390B - 适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法 - Google Patents

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Abstract

本发明提出了一种适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法。该方法首先考虑卫星移动通信系统中的信道长延时特性，在信关站仅知道部分信道信息的条件下，基于平均欧式距离准则进行用户分组；然后考虑在长延时内信道幅度基本保持不变而信道相位变化快速的特性，由随机变量表征由信道状态信息反馈延时带来的信道相位不确定性，对用户信干噪比关于此随机变量求数学期望得到平均信干噪比，进而将预编码问题建模为功率最小化问题；最后通过半正定松弛和高斯随机化方法求解功率最小化问题，即可获得每个用户组的最优预编码矢量。本发明所提出的鲁棒传输方法，相比不考虑信道信息过时的传统方法能够显著提高系统性能。

Description

适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法
技术领域
本发明涉及卫星无线通信系统传输方法，特别涉及了一种适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法。
背景技术
鉴于下一代卫星移动通信系统高吞吐量的数据速率需求，卫星一般采用多波束系统框架，在广阔的覆盖区域内由多个波束为终端提供服务。与单波束移动卫星通信系统相比，多波束移动卫星通信系统具有更大的吞吐量和更高的频谱利用率。由于天线的辐射特性，波束旁瓣难以消除，相邻波束之间往往存在重叠覆盖区域，处在该区域的用户会遭受严重的波束间干扰，因此现有的卫星移动通信系统大多采用多色复用技术来降低这种波束间干扰。为了最大化的频谱利用率，研究者们开始关注同频组网。同频组网，即全频率复用，频率复用因子为一。在采用同频组网的多波束卫星移动通信系统中，空间段卫星与用户段多个用户之间的信道视为一个MIMO信道，采取各种MIMO传输技术理论上可以有效减小波束间干扰，发挥多波束覆盖的优势，相比多色复用极大地提高系统吞吐量和频谱效率。对于采取同频组网的多波束卫星移动通信系统，减小波束间干扰带来的不利影响是一个亟待解决的问题。多波束联合预编码是一种被广泛研究和应用的发送端多波束联合发送方案，通过在发送端对信号进行预处理，达到抵消波束间干扰的目的。其中线性预编码可以以相对较低的复杂度达到接近最优的容量性能。
在实际应用中，传统传输方法会受到各种条件所限：其一，在现有的卫星标准例如DVB-S2和DVB-S2X中，卫星把传输给多个用户的数据封装在同一个帧中，在此场景下，预编码矩阵中的一个预编码矢量不再对应于一个用户，而是对应于一个用户组，因此一方面，需要预编码问题建模为多组多播优化问题，另一方面，设计合理的用户分组算法也尤为重要；其二，卫星上很难实现波束之间的功率共享，因此需要考虑单天线功率约束；其三，在卫星移动通信系统中，高传输时延使得发送端难以获得准确的信道信息。针对以上三点，本发明给出一种包括多波束联合预编码及用户分组的鲁棒传输方法。
发明内容
发明目的：本发明目的在于提出一种适用于多播多波束卫星移动通信系统中的鲁棒传输方法，该方法在建立多播多组优化问题的基础上，通过对SINR求期望并进而采取随机化的方法，结合低复杂度的用户分组算法，可有效抵消过时信道信息带来的不利影响，相比不考虑过时信道信息的传统方法提供可观的性能增益。
技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：
一种适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法，该方法包括预编码和用户分组方法，首先基于平均欧式距离准则进行用户分组，将相对线性相关的用户分为同一组，相对正交的用户分在不同组，每个用户组由一个波束服务；然后引入随机变量表征由信道状态信息反馈延时带来的信道相位不确定性，对用户信干噪比关于此随机变量求数学期望得到平均信干噪比，进而将预编码问题建模为功率最小化问题，在保证每个用户的平均信噪比均大于某一信干噪比门限的条件下，最小化每波束发射功率；最后通过半正定松弛将功率最小化问题转化为凸优化问题，进而利用高斯随机化方法获得满足秩一条件下的最优预编码结果。
作为优选，所述基于平均欧式距离准则进行用户分组包括：初始状态将每一个用户视为一个独立的用户组，每次循环将使得代价函数最小的一对用户组合并为一个更大的用户组，直至系统内的用户组数目达到设定值；其中代价函数为两个用户组中用户的估计信道矢量的平均欧式距离。
作为优选，所述引入的随机变量表示为
Figure GDA0002445542580000021
其中
Figure GDA0002445542580000022
Figure GDA0002445542580000023
为方差，下标i表示用户组中的用户编号。
作为优选，所述平均信干噪比
Figure GDA0002445542580000024
其中Tr(X)表示矩阵X的迹，
Figure GDA0002445542580000025
为第i个用户的信道相关阵，
Figure GDA0002445542580000026
为估计信道矢量；
Figure GDA0002445542580000027
wk和
Figure GDA0002445542580000028
分别为用户组
Figure GDA0002445542580000029
和
Figure GDA00024455425800000210
的预编码矢量，下标k,l表示用户组编号，上标
Figure GDA00024455425800000211
表示共轭转置，N0为噪声方差。
作为优选，通过把对SINRi整体求期望转化为对SINRi分子分母分别求期望得到其近似SINR'i，将SINR'i代入功率最小化问题进行求解。
作为优选，所述功率最小化问题的求解方法包括：
利用
Figure GDA0002445542580000031
的近似和半正定松弛，将初始功率最小化问题转化为凸优化问题，获得不满足秩一条件下的次优预编码矩阵；
利用高斯随机化方法进行功率再分配获得满足秩一条件下的最优预编码结果。
作为优选，所述利用高斯随机化方法进行功率再分配包括：对所述次优预编码矩阵进行特征值分解，生成对应的高斯候选预编码矢量，对于多次高斯随机化过程，分别求解与所述功率最小化问题相关的线性规划问题，在所获得的高斯随机化结果中选择最优解对应的功率分配矢量，并进而获得最优预编码矢量。
有益效果：本发明提供的鲁棒传输方法通过建立多播多组优化问题，对用户SINR求期望，能够有效的抵消由过时信道信息带来的信道相位不确定性，结合用户分组，与不考虑过时信道信息的传统方法相比，有效提高系统性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅表明本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。
图1为星上配置阵馈反射面的多播多波束卫星移动通信系统示意图。
图2为本发明具体实施方式的用户分组算法流程图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
本发明实施例提出的一种适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法，能够有效抵消过时信道信息的影响，相比传统方法获得显著的性能增益。图1为系统配置示意图，系统采用全频率复用，Nt个波束同时服务Nu个用户，每个用户配备单天线。卫星侧配备有阵馈反射面天线，在反射面焦点附近设置多个馈源，便可形成多个指向不同的点波束，继而通过波束形成网络产生具有特定形状的多波束。设同一时隙内服务的用户组集合为
Figure GDA0002445542580000041
且K＝Nt，每个用户组由一个波束服务。图2为用户分组算法流程图，初始状态将每一个用户视为一个独立的用户组，每次循环将目标函数最小的一对用户组合并为一个更大的用户组，直至系统内的用户组数目达到设定值。
本方法在波束域，通过用户分组和预编码来实现，首先在信关站仅知道部分信道信息的情况下，基于平均欧式距离准则进行用户分组；然后考虑卫星移动通信系统中的信道长延时特性，以及在长延时内信道幅度基本保持不变而信道相位变化快速的特点，由随机变量表征由信道状态信息反馈延时带来的信道相位不确定性，对用户信干噪比关于此随机变量求数学期望得到平均信干噪比，进而将预编码问题建模为功率最小化问题，即在保证每个用户的平均信噪比均大于某一SINR门限的条件下，最小化每波束发射功率；最后，通过半正定松弛将功率最小化问题转化为凸优化问题，进而利用高斯随机化方法获得满足秩一条件下的最优预编码矢量结果。详细步骤如下：
(1)根据平均欧式距离准则，采取以下代价函数来衡量用户组之间的正交性：
Figure GDA0002445542580000042
其中，|·|表示集合的基数，
Figure GDA0002445542580000043
表示第i个用户和第j个用户归一化估计信道矢量的欧氏距离，定义如下：
Figure GDA0002445542580000044
代价函数越小，这两个用户组中包含的用户越线性相关，应当被分为一组；代价函数越大，这两个用户组中包含的用户越正交，应当被分为不同组。分组算法可描述为：初始状态将每一个用户视为一个独立的用户组，每次循环将代价函数最小的一对用户组合并为一个更大的用户组，直至系统内的用户组数目达到设定值。
(2)对于用户组
Figure GDA0002445542580000051
中的第i个用户，其估计信道矢量
Figure GDA0002445542580000052
并反馈给信关站，经过长延时，信关站收到反馈信息并进行预编码时实际信道应为：
Figure GDA0002445542580000053
其中
Figure GDA0002445542580000054
为方差。定义qi的自相关矩阵为：
Figure GDA0002445542580000055
Ai的第(m,n)个元素为：
Figure GDA0002445542580000056
(3)计算SINRi对随机向量qi的数学期望，即平均信干噪比
Figure GDA00024455425800000520
Figure GDA0002445542580000057
其中Tr(X)表示矩阵X的迹，
Figure GDA0002445542580000058
为第i个用户的信道相关阵，
Figure GDA0002445542580000059
wk和
Figure GDA00024455425800000510
分别为用户组
Figure GDA00024455425800000511
和
Figure GDA00024455425800000512
的预编码矢量，N0为噪声方差。
(4)由于多播场景的特性，求解功率最小化问题，即在保证每个用户的平均信噪比均大于某一SINR门限的条件下，最小化发射功率。通过引入松弛变量
Figure GDA00024455425800000513
给出功率最小化问题：
Q:
Figure GDA00024455425800000514
s.t.
Figure GDA00024455425800000515
Figure GDA00024455425800000516
Figure GDA00024455425800000517
Figure GDA00024455425800000518
(5)通过半正定松弛将初始功率最小化问题转化为凸优化问题，获得不满足秩一条件下的次优预编码矩阵。
通过半正定松弛，问题
Figure GDA00024455425800000519
转化为：
Qr:
Figure GDA0002445542580000061
s.t.
Figure GDA0002445542580000062
Figure GDA0002445542580000063
Figure GDA0002445542580000064
Figure GDA0002445542580000065
Figure GDA0002445542580000066
其中
Figure GDA0002445542580000067
并忽略了秩一约束rank(Wk)＝1。由于较难估计
Figure GDA0002445542580000068
的准确值，在问题
Figure GDA0002445542580000069
中的约束条件
Figure GDA00024455425800000610
中，用其近似SINR'i代替
Figure GDA00024455425800000611
即把对SINRi整体求期望转化为对SINRi分子分母分别求期望。其中SINR'i表示如下：
Figure GDA00024455425800000612
因此
Figure GDA00024455425800000613
可以表示为
Figure GDA00024455425800000614
令
Figure GDA00024455425800000615
则上式可以表示为：
Tr(R'iZk)-γiN0≥0
进而将问题
Figure GDA00024455425800000616
转化为：
Qf:
Figure GDA00024455425800000617
s.t.Tr(R'iZk)-γiN0≥0,
Figure GDA00024455425800000618
Figure GDA00024455425800000619
Figure GDA00024455425800000620
Figure GDA00024455425800000621
此问题为标准凸问题，容易求解，从而得到半正定松弛下的最优
Figure GDA00024455425800000622
即原始优化问题的次优预编码矩阵。
(6)利用高斯随机化方法进行功率再分配，由
Figure GDA0002445542580000071
通过高斯随机化，得到满足秩一条件下的最优预编码矢量。具体为：设高斯随机化次数为G，根据
Figure GDA0002445542580000072
生成随机的候选高斯向量
Figure GDA0002445542580000073
在某次具体的高斯化过程中，对于用户组
Figure GDA0002445542580000074
为得到候选高斯向量，首先计算
Figure GDA0002445542580000075
的特征值分解：
Figure GDA0002445542580000076
其中，U是特征向量组成的酉矩阵，Σ是对角线元素为特征值的对角矩阵，则
Figure GDA0002445542580000077
具有以下形式：
Figure GDA0002445542580000078
其中，
Figure GDA0002445542580000079
通过以下优化问题在候选高斯向量中重新分配功率：
SQ:
Figure GDA00024455425800000710
s.t.
Figure GDA00024455425800000711
Figure GDA00024455425800000712
Figure GDA00024455425800000713
Figure GDA00024455425800000714
问题
Figure GDA00024455425800000715
是线性规划问题，可求解得到一组次优预编码矢量：
Figure GDA00024455425800000716
在G次随机化过程里，取得最小r对应的预编码矢量
Figure GDA00024455425800000717
为最优预编码矢量。

Claims (7)

1.一种适用于多播多波束卫星移动通信系统的鲁棒传输方法，其特征在于，该方法首先基于平均欧式距离准则进行用户分组，将相对线性相关的用户分为同一组，相对正交的用户分在不同组，每个用户组由一个波束服务；然后引入随机变量表征由信道状态信息反馈延时带来的信道相位不确定性，对用户信干噪比关于此随机变量求数学期望得到平均信干噪比，进而将预编码问题建模为功率最小化问题，在保证每个用户的平均信噪比均大于某一信干噪比门限的条件下，最小化每波束发射功率；最后通过半正定松弛将功率最小化问题转化为凸优化问题，进而利用高斯随机化方法获得满足秩一条件下的最优预编码结果。
2.根据权利要求1中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，所述基于平均欧式距离准则进行用户分组包括：初始状态将每一个用户视为一个独立的用户组，每次循环将使得代价函数最小的一对用户组合并为一个更大的用户组，直至系统内的用户组数目达到设定值；其中代价函数为两个用户组中用户的估计信道矢量的平均欧式距离。
3.根据权利要求1中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，所述引入的随机变量表示为
Figure FDA0001665605480000011
其中
Figure FDA0001665605480000012
Figure FDA0001665605480000013
为方差，下标i表示用户组中的用户编号。
4.根据权利要求3中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，所述平均信干噪比
Figure FDA0001665605480000014
其中Tr(X)表示矩阵X的迹，
Figure FDA0001665605480000015
为第i个用户的信道相关阵，
Figure FDA0001665605480000016
Figure FDA0001665605480000017
为估计信道矢量；
Figure FDA0001665605480000018
Figure FDA0001665605480000019
wk和
Figure FDA00016656054800000113
分别为用户组
Figure FDA00016656054800000110
和
Figure FDA00016656054800000111
的预编码矢量，下标k,l表示用户组编号，上标
Figure FDA00016656054800000112
表示共轭转置，N0为噪声方差。
5.根据权利要求4中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，通过把对SINRi整体求期望转化为对SINRi分子分母分别求期望得到其近似SINR'i，将SINR'i代入功率最小化问题进行求解。
6.根据权利要求1中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，所述功率最小化问题的求解方法包括：
利用用户平均信干噪比的近似和半正定松弛，将初始功率最小化问题转化为凸优化问题，获得不满足秩一条件下的次优预编码矩阵；
利用高斯随机化方法进行功率再分配获得满足秩一条件下的最优预编码结果。
7.根据权利要求6中所述的鲁棒传输方法，其特征在于，所述利用高斯随机化方法进行功率再分配包括：对所述次优预编码矩阵进行特征值分解，生成对应的高斯候选预编码矢量，对于多次高斯随机化过程，分别求解与所述功率最小化问题相关的线性规划问题，在所获得的高斯随机化结果中选择最优解对应的功率分配矢量，并进而获得最优预编码矢量。
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