CN108880637A - 基于码本的多符号联合旋转thp预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于码本的多符号联合旋转THP预编码方法。本发明提出的预编码方法，就是采用码本的形式来大幅减少角度旋转前馈信息，从而节省前馈链路的系统开销，同时进一步提升非线性预编码的传输性能。另外，通过选取合适的码本集合，本发明中提出的THP‑CB预编码算法相较于THP‑TC预编码具有显著的误码性能提升。

Description

基于码本的多符号联合旋转THP预编码方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于码本的多符号联合旋转THP预编码方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)技术作为现代无线通信领域的关键技术之一，极大地提高了系统的频谱效率(Spectrum Efficient，SE)。MIMO系统通常采用同垂直贝尔实验室分层空时结构(Vertical-Bell Laboratories Layered-Space-Time,V-BLAST)。在V-BLAST结构中，发射信号可以在空间上进行多路复用，所有天线在同一时刻同时发送信号。虽然这种结构显著提升了系统频谱效率，但是也带来了信道间干扰(inter-channel interference，ICI)这一问题。因此，通常在接收端需要采用最小均方误差(Minimum Mean-Squared Error,MMSE)检测器等方式来消除ICI干扰。然而随着基站端发射天线数的增加，用户端检测器的复杂度会随着发射天线的增加而呈指数上升，这将导致用户终端的功耗过高。

为了解决上述问题，在发射端进行ICI预消除的预编码(Precoding)技术被提出。预编码技术的作用与接收端的检测器基本相当，它们的目的均是为了消除ICI干扰。区别在于预编码是在发射端实现，而检测器是在接收端实现。常见的线性预编码算法有迫零(Zero-Forcing,ZF)预编码、最小均方误差预编码和块对角化(Block Diagonalization,BD)预编码等。其中，ZF预编码和BD预编码已被用于长期演进系统(Long Term Evolution,LTE)的非码本预编码传输方式中。然而，线性预编码的性能存在一定的不足。例如，ZF预编码在消除ICI干扰的同时会放大高斯噪声的影响，因此其性能无法达到理论信道容量。另外，在用户密集的场景下，由于信道存在很强的相关性，线性预编码的性能会出现严重恶化。

因此，为了进一步提高预编码的性能，一系列非线性预编码技术被相继提出。Costa在1983年提出了脏纸编码(Dirty Paper Coding,DPC)的概念。当发射端完全已知潜在的加性干扰时，DPC预编码能够达到理论信道容量。但是DPC预编码的算法复杂度非常高，其在实际系统中无法实现。因此，Tomlinson和Harashima随即提出了低复杂度的模代数非线性预编码，也称作Tomlinson-Harashima预编码(Tomlinson-Harashima Precoding,THP)。THP预编码具有较低的计算复杂度，以及相较于线性预编码更加优异的性能表现。因此，THP预编码的提出使得非线性预编码的应用成为可能。但是THP预编码同样存在一些缺陷，例如取模操作的引入带来了成形损耗、取模损耗和功率损耗等问题。这意味着，THP预编码的性能能够被进一步提升。因此，一种基于星座点倾斜(Tilted Constellation,TC)的THP预编码算法，即THP-TC预编码被提出，以用于弥补功率损耗的问题。THP-TC预编码通过旋转发射符号的角度来优化最终的发射功率，能够实现较好的性能提升。

然而目前的THP-TC预编码技术需要发射端将每根发射天线上的角度旋转信息通过前馈链路传输给接收端。并且前馈的开销会随着发射天线数的增加而线性增长，甚至会出现角度旋转信息的前馈开销超过待传输的用户数据量，这在实际系统中是不能被接受的。

发明内容

本发明的目的，就是针对上述问题，采用码本的形式来大幅减少角度旋转前馈信息，从而节省前馈链路的系统开销，同时进一步提升非线性预编码的传输性能。

本发明采用的技术方案是，采用多输入多输出系统中的THP非线性预编码算法。所述系统具有N_t根基站发射天线和K个终端用户，每个终端用户配备N_r根接收天线。假设满足N_t＝KN_r，即用户数据的总流数与发射天线数相等。接下来重点描述本发明提出的THP-CB非线性预编码。根据对发射数据流的旋转情况，又将THP-CB非线性预编码方案分为全流旋转和部分流旋转两种情况。

1、全流旋转的情况

全流旋转指的是，发射端N_t根天线上发送的所有数据流均用码本进行处理，并且旋转对应的角度。旋转各流发射信号的角度是为了优化发射信号的平均功率，其目标函数表示为：

其中，l^*表示利用目标函数搜索码本后获得的码本最优列下标。N表示以N个符号为颗粒度进行角度旋转，即在各流数据中每N个符号旋转某个相同的角度，而不是每个符号分别旋转一个角度。Mod(·)表示对某个复数进行复数取模操作。s_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号，i_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号上叠加的干扰。c_j,l表示码本C第l列的第j个元素，(·)^*表示取共轭操作。THP-CB预编码的目的就是在码本中搜索最优的那一列，然后将各数据流旋转对应的角度，使得N_tN个符号的平均发射功率最小。

在全流旋转的情况下，码本C的行数与发射天线数对应。无论采用何种码本，码本C的行数均为N_t。而码本C的列数L可以自由构造，其与码本列下标的前馈开销息息相关。当码本C的列数为L时，前馈的开销为log₂(L)比特。码本C的一般表达形式为：

其中，码本C中各元素的取值与具体采用的码本类型有关。例如，常见的典型码本有：哈达玛(Hadamard)码本、离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)码本以及格拉斯曼流形(Grassmannian)码本等。

通过式(1)搜索到了码本C中的最优列下标l^*之后，需要对各流中的每N个发射符号进行联合角度旋转。并且根据THP预编码原理，角度旋转的操作流程需要迭代进行。下面以处理N个发射符号中的某一个符号为例，具体的旋转流程如下所示：

其中s_j表示第j根发射天线上的原始符号，而x_j表示进行角度旋转后第j根发射天线上的预编码符号。表示叠加在第j根发射天线传输符号上的干扰，d_j表示对第j根发射天线上的传输符号进行取模后所产生的随机扰动。经过一系列的串行迭代后，各天线上的原始符号均被旋转对应的角度。

经过角度旋转后，第j流接收信号表示为：

假如发射端通过前馈链路将最优的码本列下标l^*传输给接收端，那么接收端即可检测出原始信号。检测过程表示为：

为了表述方便，以上只给出了某个符号的处理流程。显然，N个发射符号中其他符号的处理流程与上述流程完全一致。下面结合具体的MIMO信道，给出THP-CB预编码系统从发射端到接收端整个流程的矩阵形式。假设MIMO信道表示为H，则根据THP预编码的原理，需要对矩阵H^H进行QR分解获得加权矩阵G和前馈矩阵F，表示为：

由式(6)可知，加权矩阵G是一个对角矩阵，其对角线元素值为矩阵R对角线元素的倒数，前馈矩阵F是一个酉矩阵。各流上的干扰可表示为干扰矩阵B：

B＝R^HG(7)

下面给出全流旋转情况下，THP-CB预编码流程的矩阵形式。

Step-1根据式(1)搜索最优码本列下标l^*来构建角度旋转矩阵T，并将l^*前馈至接收端：

Step-2对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

x＝B^-1T(s+d)＝B^-1Tv (9)

Step-3乘加权矩阵和前馈矩阵：

Step-4经历信道：

y＝HFGB^-1Tv+n＝Tv+n (11)

Step-5接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

Step-6取模：

2、部分流旋转的情况

部分流旋转指的是，发射端只选择全部数据流中的某几流数据进行角度旋转，而其他未被选择的数据流不进行角度旋转。只进行部分流旋转的目的是，给码本的构造带来更大的自由度。让THP-BC预编码系统可以根据某些特定的性质来选择所要旋转的流。同时，在使用某些特定码本(例如多角度量化完备码本)的情况下进一步缩小码本的维度，从而将前馈的开销降得更低。此时，码本C的构造会发生变化。假设发射端所有N_t流数据中只有p流数据被选中，则码本C可表示为：

部分流旋转的情况下，式(1)的目标函数将改写为：

下面以只旋转最后p流数据为例，给出部分流旋转情况下THP-CB预编码流程的矩阵形式。

Step-1根据式(15)搜索最优码本列下标l^*来构建角度旋转矩阵T，并将l^*前馈至接收端：

Step-2对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

x＝B^-1T(s+d)＝B^-1Tv (17)

Step-3乘加权矩阵和前馈矩阵：

Step-4经历信道：

y＝HFGB^-1Tv+n＝Tv+n (19)

Step-5接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

Step-6取模：

除了码本的构造以外，部分流旋转的操作流程与全流旋转保持一致。

本发明的有益效果为，采用码本的形式来大幅降低前馈的开销；另外，通过选取合适的码本集合，本发明中提出的THP-CB预编码算法相较于THP-TC预编码具有显著的误码性能提升。

附图说明

图1为本发明的THP-CB预编码系统模型；

图2为不同天线配置下的THP-CB和THP-TC性能对比；

图3为相同前馈开销下，基于不同码本类型的THP-CB性能对比；

图4为全流旋转和部分流旋转的THP-CB性能对比；

图5为不同联合旋转符号数情况下的THP-CB和THP-TC性能对比。

具体实施方式

下面结合附图和实施例说明本发明的实际效果：

如图1所示，本发明在THP预编码的基础上增加了码本搜索模块和角度旋转模块。通过搜索最优的码本列下标来构造对应的角度旋转矩阵，使得各流发射信号的平均功率最优化。

实施例1：

本来为全流旋转的情况

本例中设定MIMO系统具有4根基站发射天线和4个终端用户，每个终端用户配备1根接收天线。另外，假设THP-CB预编码以12个符号为颗粒度进行多符号角度旋转。此时，可以采用的码本必须满足其维度为4行L列。以两角度量化完备(Complete)码本和Hadamard码本两种码本为例，下面给出这两种码本的具体形式。

维度为4行16列的两角度量化完备码本具体形式如下：

Hadamard码本具体形式如下：

Hadamard码本可以理解为，从两角度量化完备码本中抽取特定的4列所构成的码本。之所以要构造4行4列的Hadamard码本，是为了节省前馈的比特开销。不难发现，4行16列的两角度量化完备码本需要log₂(16)＝4比特来量化每一列的下标，也就是说每48个数据符号需要前馈4个比特至接收端。而采用4行4列的Hadamard码本时，每48个数据符号需要前馈log₂(4)＝2个比特至接收端即可。这就意味着，减少码本的列数使得前馈的开销节省了50％。不过，前馈开销的减少也会一定程度上降低系统的误码性能。所以在实际系统中，需要根据具体的系统性能指标来设计适合的码本维度。

现以两角度量化完备码本作为系统设定的码本为例。假设经过某次码本搜索后，两角度量化完备码本的第14列被选为最优的码本列，即l^*＝14。因此，旋转矩阵构造为：

下面给出全流旋转的具体实施流程。

Step-1搜索到最优码本列下标l^*＝14，构建角度旋转矩阵T，并将l^*前馈至接收端：

Step-2对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

Step-3乘加权矩阵和前馈矩阵：

Step-4经历信道：

Step-5接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

Step-6取模：

实施例2

本例为部分流旋转的情况

本例中MIMO系统具有4根基站发射天线和4个终端用户，每个终端用户配备1根接收天线，且THP-CB预编码以12个符号为颗粒度进行多符号角度旋转。此时，假如只选取全部4流数据中的最后2流进行角度旋转，即p＝2。那么，此时系统采用的码本必须满足其维度为2行L列。以适用于2流的两角度量化完备码本为例，其维度为2行4列，具体形式如下：

由于维度为2行4列的两角度量化完备码本针对于2流数据，故其规模要比针对全流的4行16列的两角度量化完备码本小很多。采用2行4列的两角度量化完备码本时，每48个数据符号只需要前馈2比特至接收端即可，比4行16列的两角度量化完备码本的前馈开销节省了50％。

假设经过某次码本搜索后，针对后2流数据的两角度量化完备码本的第3列被选为最优的码本列，即l^*＝3。此时旋转矩阵构造为：

下面给出部分流旋转的具体实施流程。

Step-1搜索到最优码本列下标l^*＝3，构建角度旋转矩阵T，并将l^*前馈至接收端：

Step-2对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

Step-3乘加权矩阵和前馈矩阵：

Step-4经历信道：

Step-5接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

Step-6取模：

下面结合仿真结果分析本文发明的前馈开销优势以及误码性能的提升情况。为了更为直观地体现基于码本的THP-CB的性能优势，在图2、图3和图4中均采用单符号旋转方案，即N＝1。在图5中，采用多符号联合旋转的方案，即N>1。图2为不同天线配置下的THP-CB和THP-TC两种预编码方案的误码性能以及前馈开销对比。

由图2不难发现，当发射天线为4根时，两角度量化的THP-TC方案所需要的前馈开销为4比特，而采用Hadamard码本的THP-BC方案的前馈开销只需要2比特。并且THP-BC在前馈开销节约了50％的情况下，误码性能仍然比THP-TC要好。当发射天线为8根时，THP-TC方案所需要的前馈开销为8比特，而采用Hadamard码本的THP-BC方案的前馈开销只需要3比特。节约了62.5％的前馈开销，同时误码性能与THP-TC相比出现了更大的增益。这意味着，随着发射天线数的增加，THP-CB和THP-TC两者前馈开销的差距会越来越大。THP-TC的前馈开销随着发射天线数的增加呈线性增长，而THP-CB的前馈开销随着发射天线数的增加只呈对数增长。

图3为在相同的前馈比特开销下，基于不同码本类型的THP-CB方案的性能对比。

由图3可知，在前馈开销均为4比特的情况下，不管采用何种码本，THP-CB的性能都要比THP-TC好。从侧面来讲也就是说，假如THP-CB的性能下降到THP-TC的程度，只需要更小的前馈开销即可。另外，基于Grassmannian码本的THP-CB的性能要优于基于两角度量化完备码本的THP-CB的性能。

图4为全流旋转情况和部分流旋转情况的性能对比。

由图4可知，部分流旋转的THP-CB方案同样可以在更少的前馈比特情况下提供比THP-TC更为优异的误码性能。虽然部分流旋转的THP-CB方案性能不如全流旋转的THP-CB方案，但是其前馈开销更低。在实际系统中，需要根据具体的性能指标来确定使用全流旋转方案还是部分流旋转方案。

图5为在不同联合旋转符号数情况下，THP-CB方案和THP-TC方案的性能对比。

由图5可知，随着联合旋转符号数的增加，THP-CB和THP-TC的性能均会下降，但是它们的前馈开销也会大幅度下降。例如当N＝12时，前馈开销节省了91.67％；当N＝120时，前馈开销节省了99.17％。另外，可以发现120个符号联合旋转的基于Grassmannian码本的THP-CB性能比12个符号联合旋转的THP-TC性能更优异。在如此大幅度节省前馈开销的情况下，THP-CB方案的性能还能够比THP-TC方案好，可见THP-CB预编码算法的性能之优异。

Claims (2)

1.基于码本的多符号联合旋转THP预编码方法，该方法用于MIMO系统，系统具有N_t根基站发射天线和K个终端用户，每个终端用户配备N_r根接收天线，并满足N_t＝KN_r，即用户数据的总流数与发射天线数相等；MIMO信道为H，对矩阵H^H进行QR分解获得加权矩阵G和前馈矩阵F：

H^H＝QR

F＝Q

加权矩阵G是一个对角矩阵，其对角线元素值为矩阵R对角线元素的倒数，前馈矩阵F是一个酉矩阵，各流上的干扰为干扰矩阵B：

B＝R^HG

其特征在于，所述预编码方法包括以下步骤：

S1、发射端N_t根天线上发送的所有数据流均用码本进行处理，并且旋转对应的角度，通过如下公式搜索最优码本列下标l^*：

其中，l^*表示利用目标函数搜索码本后获得的码本最优列下标，L为码本列数，N表示以N个符号为颗粒度进行角度旋转，即在各流数据中每N个符号旋转某个相同的角度，Mod(·)表示对某个复数进行复数取模操作，s_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号，i_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号上叠加的干扰，c_j,l表示码本C第l列的第j个元素，(·)^*表示取共轭操作，码本C的行数与发射天线数对应：

并根据最优码本列下标l^*构建角度旋转矩阵T，将l^*前馈至接收端：

S2、对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

x＝B^-1T(s+d)＝B^-1Tv

v为发射端原始数据信号s添加扰动d之后形成的等效数据信号；

S3、乘加权矩阵和前馈矩阵：

S4、经历信道：

y＝HFGB^-1Tv+n＝Tv+n

n为各流接收信号上的高斯白噪声；

S5、接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

S6、取模：

2.基于码本的多符号联合旋转THP预编码方法，该方法用于MIMO系统，系统具有N_t根基站发射天线和K个终端用户，每个终端用户配备N_r根接收天线，并满足N_t＝KN_r，即用户数据的总流数与发射天线数相等；MIMO信道为H，对矩阵H^H进行QR分解获得加权矩阵G和前馈矩阵F：

H^H＝QR

F＝Q

加权矩阵G是一个对角矩阵，其对角线元素值为矩阵R对角线元素的倒数，前馈矩阵F是一个酉矩阵，各流上的干扰为干扰矩阵B：

B＝R^HG

其特征在于，所述预编码方法包括以下步骤：

S1、发射端选择全部数据流中的p流数据进行角度旋转，通过如下公式搜索最优码本列下标l^*：

其中，l^*表示利用目标函数搜索码本后获得的码本最优列下标，L为码本列数，N表示以N个符号为颗粒度进行角度旋转，即在各流数据中每N个符号旋转某个相同的角度，Mod(·)表示对某个复数进行复数取模操作，s_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号，i_j,n表示第j根发射天线上的第n个符号上叠加的干扰，c_j,l表示码本C第l列的第j个元素，(·)^*表示取共轭操作，码本C为：

并根据最优码本列下标l^*构建角度旋转矩阵T，将l^*前馈至接收端：

S2、对各流信号进行干扰消除和角度旋转：

x＝B^-1T(s+d)＝B^-1Tv

v为发射端原始数据信号s添加扰动d之后形成的等效数据信号；

S3、乘加权矩阵和前馈矩阵：

S4、经历信道：

y＝HFGB^-1Tv+n＝Tv+n

n为各流接收信号上的高斯白噪声；

S5、接收端根据获得的l^*构建角度补偿矩阵T^-1，并进行角度均衡：

S6、取模：