CN108964736B - 一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，采用随机几何方法对毫米波通信系统进行建模，确定毫米波通信系统路径损耗及波束成形增益模型，得到毫米波通信系统的接收信号；建立毫米波通信系统覆盖率及容量表达式，对比分析不考虑干扰和不考虑噪声情况下系统的覆盖率性能；以波束宽度为中间量，确定毫米波通信系统容量与搜索时延的关系，优化波束宽度得到最优系统性能；在毫米波的用户发现阶段使用波束成形技术获得最优波束宽度，扫描整个波束空间进行用户搜索。本发明通过优化毫米波系统用户发现阶段的扫描波束宽度，解决了搜索时延与系统容量的均衡问题，获得了最优系统性能，节约了成本。

Description

一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，具体涉及一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法。

背景技术

随着现代信息社会的高速发展，各种移动新业务不断涌现，智能终端设备接入数量和无线数据流量呈指数式增长。国际电信联盟于2015年确定了5G的目标能力指标，其中要求峰值速率达到20Gbit/s。为了满足5G多千兆数据传输速率的要求，提高信号的传输带宽是最为直接和有效的方式。现在使用的3GHz以下的传统频段已经拥堵不堪，主要分配给了目前已经商用的蜂窝移动通信系统、无线局域网、无线个域网、广播电视及少量军事通信业务。与较低频段相比，高频段还有大量未分配的频谱资源亟待开发和利用，特别是到了毫米波频段(30GHz到300GHz)，可以轻松得到几十倍于低频段的带宽资源，并且室内实现毫米波链路的可行性已经被成功证明。因此毫米波技术被认为是推动5G传输速率大幅提升最具潜力的技术之一。

毫米波频段具有严重的路径损耗，易受大气吸收和降雨衰落的影响，传播距离仅在视距范围内，只适合短距离的通信。如图1所示，使用密集组网可以减小小区半径，增加基站密度，实现更好的网络覆盖，但同时会增加系统干扰。另外，还可在毫米波通信系统中使用波束成形技术来补偿路径损耗，改善传输质量。由于毫米波具有波长短的特点，便于器件的小型化和系统集成，因此可以与大规模MIMO技术相结合，通过波束成形技术使得天线波束更窄，指向性更强。5G的主要目标就是将毫米波技术应用到网络的接入部分以便扩大可用容量以及为终端用户动态地增加速率。

用户发现和初始接入是建立通信的基本条件，是蜂窝系统的基本组成部分。用户和基站之间需要建立连接后进行数据通信，其建立连接的过程为：基站周期性地发送携带该基站信息的同步信号，这些同步信号所覆盖的范围为基站的控制范围；用户设备通常盲目地检测下行链路传输的同步信号，在用户端识别基站之后，向基站发送随机接入前导码，这些前导码中包含用户端专有的标识符号；基站检测到用户端发射的前导码后，向用户端发送随机接入响应；此时用户端发送连接请求，通信建立。在传统蜂窝系统中，基站使用固定波束全向覆盖的方式检测用户。而在毫米波系统中，若使用同样的波束覆盖方式，由于其较大的路径损耗会导致控制覆盖范围大大减少。另一方面，在数据传输阶段，由于基站已知用户方位，可以使用窄波束大增益与用户通信，此时会出现数据传输范围与控制范围不匹配的问题，如图2所示。这意味着可能存在用户位于数据传输区域，基站却不能发现用户的现象。

为了解决不匹配问题，需要基站在用户发现过程中使用波束成形和天线阵增益获得窄波束，将整个覆盖区域划分为多个扇区，进行方向性扫描，来扩大毫米波蜂窝系统的控制范围，如图3所示。然而方向性搜索会增加搜索时延，从而影响系统的控制开销。

参考LTE(Long Term Evolution，长期演进)信号时间帧模型，如图4所示，整个通信时间分为两个阶段：用户发现和数据传输。用户发现阶段包含多个时隙，每个时隙长为T_per，基站在每个时隙内对覆盖区域中的一个扇区进行扫描，发射T_sig时间的导频信号，在剩下的时间里，等待从用户方向发射回来的响应。在图4中，阴影部分表示信号持续时间，K代表发射信号的次数。搜索时延与波束宽度有关，波束越窄，搜索时延越大，用户发现阶段时间越长，因此数据传输阶段时间越短，但同时波束成形增益越大，用户接收到的信号功率越大，故搜索时延和系统容量之间存在权衡关系。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，通过找到最优扫描波束宽度，使得系统容量最大。

本发明采用以下技术方案：

一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，包括以下步骤：

S1、采用随机几何方法对毫米波通信系统进行建模，确定毫米波通信系统路径损耗及波束成形增益模型，得到毫米波通信系统的接收信号；

S2、建立毫米波通信系统覆盖率及容量表达式，对比分析不考虑干扰和不考虑噪声情况下系统的覆盖率性能；

S3、以波束宽度为中间量，确定毫米波通信系统容量与搜索时延的关系，优化波束宽度得到最优系统性能；

S4、基于以上步骤设置系统中参数值，在毫米波的用户发现阶段使用波束成形技术获得最优波束宽度，扫描整个波束空间进行用户搜索。

更进一步的，本发明的特点还在于：步骤S1中，假设基站分布服从密度为λ的泊松点过程Φ:Poisson point process,PPP，用户服从独立于基站的PPP，确定毫米波系统的路径损耗L(r)，假设系统信道为瑞利衰落信道，所有基站波束宽度及发射功率相同，扫描方向随机，基站发射天线数为N_t，用户接收天线数为N_r＝1，取具有最小路径损耗即距离用户最近的基站为用户的服务基站，干扰基站的分布是一个PPP过程，设为Φ_I，密度为p₁λ。

其中，毫米波系统的路径损耗L(r)为：

L(r)＝Cr^-α

其中，C为常数，r为基站与典型用户之间的距离，α为路径损耗指数；

接收信号y为：

其中，G为基站波束成形增益，h₀、h_i分别表示服务基站和第i个干扰基站与用户之间的瑞利衰落的幅值平方，且h₀,h_i～exp(1)，P_t为基站发射功率，n～(0,σ²)为噪声，s为发射信号。

其中，使用理想扇区天线模型近似实际的天线模型，采用穷举搜索方式进行全方位搜索，使用基于窗函数的波束设计方法，波束宽度θ为：

其中，d为展宽因子；

最差情况下需要扫描的次数为：N_slot＝2π/θ,用户发现阶段总时间τ＝N_slotT_per小于等于总时间帧长度T，θ满足：2πT_per/T≤θ≤2π；

基站波束成形增G为：

其中，步骤S2中，根据接收信号分别计算系统信号干噪比SINR、信噪比SNR、信干比SIR，利用随机几何相关性质对系统覆盖率进行求解如下：

p(SINR＞th)＝E_r[p(SINR＞th|r)]＝∫_r＞0p(SINR＞th|r)f_R(r)dr

其中，th为SINR阈值，f_R(r)为用户与其服务基站之间距离r的概率密度函数，且

其中，在TDD工作模式下系统的各态历经容量Cap为：

其中，β为TDD下行链路占用比，B为信号传输带宽，T为整个时间帧长，τ为用户发现阶段时长，T_per为每个时隙长度，θ为波束宽度，

为归一化的噪声，r为用户与服务基站之间的距离，λ为基站密度。

其中，步骤S3中，根据步骤S2中得到的容量，以θ为中间变量，在毫米波通信系统中，基站分布密度λ、信号时间帧长T、时隙长T_per为已知量时，调整θ的大小得到不同的系统容量，通过调整基站天线数得到理想波束宽度，获得最优系统性能。

其中，求取只考虑噪声情况下系统的容量中关于θ的偏导并令其等于0，得到：

其中，

若θ＝2π，等式左边小于等式右边，即

时，存在唯一的θ^*使得系统容量最大。

其中，在毫米波系统中，θ^*值通过变步迭代法获得：

S301、参量初始化，初始值θ＝2πT_per/T，步长Δθ＝0.1，迭代次数n＝1；

S302、判断Δθ＞10^-4是否成立；

若成立，执行步骤S303；若不成立跳至步骤S306；

S303、判断Cap(θ_n)＜Cap(θ_n+Δθ)是否成立；

若成立，执行步骤S304；若不成立跳至步骤S305；

S304、计算θ_n+1＜θ_n+Δθ，n＝n+1，返回步骤S303；

S305、计算

返回步骤S302；

S306、得到最优波束宽度θ^*。

其中，步骤S4中，采用穷举搜索方法，依次顺序扫描每个扇区进行用户搜索，直到发现用户，整个波束扫描空间为2π，则扫描扇区数N为：

N＝2π/θ^*

其中，θ^*为最优波束宽度。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明提出一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，由于毫米波系统用户发现阶段存在搜索时延和系统容量的均衡问题，影响这个均衡问题的主要因素为扫描波束宽度，通过优化波束宽度，可以得到最大系统容量，优化系统性能。

进一步的，采用随机几何分析方法，假设系统基站按照一定概率分布，便于分析系统的平均性能。通过设置路径损耗和天线增益模型，得到接收信号表达式，用于系统覆盖率及容量计算分析。

进一步的，根据得到的接收信号，计算系统覆盖率和容量表达式，并且分别对比不考虑干扰和不考虑噪声情况下系统覆盖率，得到毫米波系统受噪声影响较大的结论，因此在计算系统容量时，可以忽略干扰，简化分析。

进一步的，分析只考虑噪声时系统容量表达，得到结论：在系统中其他参数设置满足一定条件时，存在最优波束宽度使得系统容量最大。最优波束宽度的近似值可以通过变步迭代法获得。

进一步的，将本发明应用于在毫米波系统的用户发现阶段，具体过程为:通过调整基站天线数获得理想的波束宽度，采用穷举搜索方法，以最优波束宽度依次扫描每个扇区，确保扫描区域覆盖整个波束空间以搜索用户。

综上所述，本发明通过优化毫米波系统用户发现阶段的扫描波束宽度，解决了搜索时延与系统容量的均衡问题，获得了最优系统性能。在具体应用中，通过合理设置基站天线数获得理想波束宽度，从而节约了成本。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为密集组网场景图；

图2为数据传输区域与控制区域不匹配示意图；

图3为波束扫描模型；

图4为时间帧模型；

图5为波束成形增益模型

图6为不同情况下系统覆盖率对比图；

图7为系统容量与波束宽度关系图；

图8为系统容量与基站天线数关系图。

具体实施方式

本发明提供了一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，包括以下步骤：

S1、采用随机几何的方法对系统进行建模，假设基站位置按照特定概率分布，确定系统路径损耗及波束成形增益模型，研究毫米波通信系统的平均性能；

假设基站分布服从密度为λ的泊松点过程Φ:(Poisson point process,PPP)，用户同样服从独立于基站的PPP。取一个典型用户位于坐标系原点处分析网络性能。

毫米波系统的路径损耗L(r)为：

L(r)＝Cr^-α

其中，C为常数，指单位距离上的路径损耗，r为基站与典型用户之间的距离，α为路径损耗指数。

为了便于分析，使用常见的理想扇区天线模型近似实际的天线模型，如图5所示。考虑单小区下行系统模型，信道服从瑞利衰落，基站使用均匀线阵，用户使用全向天线接收信号；取具有最小路径损耗即距离用户最近的基站为用户的服务基站，其他的基站视为干扰基站。

在以上系统模型假设下，接收信号表达式为：

其中，G为基站波束成形增益，h₀、h_i分别表示服务基站和第i个干扰基站与用户之间的瑞利衰落的幅值平方，且h₀,h_i～exp(1)，P_t为基站发射功率，n～(0,σ²)为噪声，s为发射信号。

S2、建立系统覆盖率及容量表达式，对比分析不考虑干扰和不考虑噪声情况下系统的覆盖率性能；

根据接收信号表达式分别计算系统信干噪比SINR、信噪比SNR、信干比SIR，再利用随机几何相关性质对系统覆盖率进行求解如下：

p(SINR＞th)＝E_r[p(SINR＞th|r)]＝∫_r＞0p(SINR＞th|r)f_R(r)dr

其中，th为SINR阈值，f_R(r)为用户与其服务基站之间距离r的概率密度函数，且

最终得到的系统覆盖率表达式是关于波束成形宽度及基站密度的函数。

为了对比分析噪声和干扰对系统的影响，分别计算只考虑噪声和只考虑干扰情况下系统的覆盖率，并对其进行数值仿真。如图6所示，图中SINR与SNR情况下的系统覆盖率曲线接近并且趋势一致，噪声对系统影响较大，毫米波系统为噪声受限系统，因此为了简化分析，求取只考虑噪声情况下系统的容量表达，结合香农定理，在TDD工作模式下系统的各态历经容量为：

其中，Cap为系统容量，β为TDD下行链路占用比，B为信号传输带宽，T为整个时间帧长，τ为用户发现阶段时长，T_per为每个时隙长度，θ为波束宽度，

为归一化的噪声，r为用户与服务基站之间的距离，λ为基站密度。

S3、以波束宽度为中间量，研究系统容量与搜索时延的关系，优化波束宽度以得到最优系统性能；

根据步骤S2中得到的容量表达，以θ为中间变量进行分析。在毫米波通信系统中，基站分布密度λ、信号时间帧长T、时隙长T_per为已知量时，波束宽度θ是影响系统性能的唯一变量，通过调整θ的大小可以得到不同的系统容量，在系统其他参数设置满足一定条件时，存在最优θ^*使得容量取得最大值。波束宽度与基站发射天线数存在对应关系，在应用中，可以通过调整基站天线数得到理想波束宽度，从而获得最优系统性能。

S4、基于以上分析，合理设置系统中其它参数值，在毫米波的用户发现阶段使用波束成形技术获得最优波束宽度，扫描整个波束空间进行用户搜索。

合理设置基站分布密度λ、信号时间帧长T、时隙长T_per以获得最优波束宽度理论值，基站使用波束成形技术，通过调整基站天线数形成最优波束宽度，采用穷举搜索方法扫描小区进行用户搜索。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

1、本发明的应用场景如图1所示，在毫米波系统中使用密集组网，基站分布服从密度为λ的泊松点过程Φ，用户同样服从独立于基站的PPP。根据PPP的Slivnyak定理，在PPP中增加或者减少一个节点并不改变网络中其它节点的分布，因此取一个典型用户位于坐标系原点处分析网络性能。

如图5所示，使用常见的理想扇区天线模型近似实际的天线模型，波束成形增益为：

时间帧模型如图4所示，采用穷举搜索方式进行全方位搜索，波束宽度为θ，则最差情况下需要扫描的次数为：N_slot＝2π/θ,又因为用户发现阶段总时间τ＝N_slotT_per应该小于等于总时间帧长度T，故θ需满足：2πT_per/T≤θ≤2π。

假设系统信道为瑞利衰落信道，所有基站波束宽度及发射功率相同，扫描方向随机，基站发射天线数为N_t，用户接收天线数为N_r＝1，取具有最小路径损耗即距离用户最近的基站为用户的服务基站，干扰基站的分布仍然是一个PPP过程，设为Φ_I，且其密度为p₁λ。

2、得到系统覆盖率及容量表达：

其中，

为归一化的噪声，

为归一化干扰。

为了对比分析噪声和干扰对系统的影响，分别计算只考虑噪声和只考虑干扰情况下系统的覆盖率，并对其进行数值仿真。如图6所示，图中SINR与SNR情况下的系统覆盖率曲线接近并且趋势一致，这是由于毫米波的高路径损耗和大带宽特性，即便是在密集网络中，依然是噪声对系统影响较大，毫米波系统为噪声受限系统。只考虑噪声情况下系统的容量Cap为：

其中，

为归一化的噪声，r为用户与服务基站之间的距离，λ为基站密度。

3、优化波束宽度

求取噪声情况下系统的容量Cap中容量表示式关于θ的偏导并令其等于0，得到：

其中，

若θ＝2π，等式左边小于等式右边，即

时，存在唯一的θ^*使得系统容量最大。

当系统设置中T、T_per和λ满足上式不等式关系时，存在唯一的θ^*使得系统容量最大化。

在毫米波系统中，首先给定基站的分布密度λ，根据λ的值，确定信号时间帧长T、时隙长T_per，使得三者之间满足上述不等式关系，以保证存在θ^*使得系统容量最大。

θ^*的值可以通过变步迭代法获得：

S301、参量初始化，初始值θ＝2πT_per/T，步长Δθ＝0.1，迭代次数n＝1；

S302、判断Δθ＞10^-4是否成立；

若成立，执行步骤S303；若不成立跳至步骤S306；

S303、判断Cap(θ_n)＜Cap(θ_n+Δθ)是否成立；

若成立，执行步骤S304；若不成立跳至步骤S305；

S304、计算θ_n+1＜θ_n+Δθ，n＝n+1，返回步骤S303；

S305、计算

返回步骤S302；

S306、得到最优波束宽度θ^*。

基站天线数与波束成形宽度之间存在对应关系，在本发明中，波束成形宽度θ^*通过调整基站天线数获得。

若基站天线为均匀线阵结构，采用基于窗函数的窄波束设计方法，波束带宽的表达式为：

其中，d为展宽因子，不失一般性取d＝1，由此，波束宽度的优化问题就转化为了基站天线数的优化问题，通过设置基站的发射天线数，从而得到理想的波束宽度θ^*，使得系统容量最大，性能更优。

4、用户发现

根据以上分析，合理设置基站分布密度λ、信号时间帧长T、时隙长T_per以满足存在最优波束宽度θ^*的条件，通过变步迭代法获得最优波束宽度理论近似值。基站使用波束成形技术，通过调整基站天线数形成最优波束宽度。整个波束扫描空间为2π，则扫描扇区数为：

N＝2π/θ^*

采用穷举搜索方法，依次顺序扫描每个扇区进行用户搜索，直到发现用户。

图7给出了在不同信号时隙长下系统容量与波束宽度的关系图，从图中可以看出，存在最优波束宽度，使得系统容量最大。

图8为在不同信号时隙长下系统容量与基站天线数的关系图，从图中可以看出，存在最优的发射天线数，使得系统容量最大化，因此可以通过调整基站天线数得到系统最优性能，节约成本。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (7)

1.一种基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、采用随机几何方法对毫米波通信系统进行建模，确定毫米波通信系统路径损耗及波束成形增益模型，得到毫米波通信系统的接收信号，假设基站分布服从密度为λ的泊松点过程Φ:Poisson point process,PPP，用户服从独立于基站的PPP，确定毫米波系统的路径损耗L(r)，r为用户与服务基站之间的距离，假设系统信道为瑞利衰落信道，所有基站波束宽度及发射功率相同，扫描方向随机，基站发射天线数为N_t，用户接收天线数为N_r＝1，取具有最小路径损耗即距离用户最近的基站为用户的服务基站，干扰基站的分布是一个PPP过程，设为Φ_I，密度为p₁λ，毫米波系统的路径损耗L(r)为：

L(r)＝Cr^-α

其中，C为常数，α为路径损耗指数；

接收信号y为：

其中，G_i为第i个干扰基站的波束成形增益，G为基站波束成形增益，h₀、h_i分别表示服务基站和第i个干扰基站与用户之间的瑞利衰落的幅值平方，且h₀,h_i～exp(1)，P_t为基站发射功率，n～(0,σ²)为噪声，s为发射信号，使用理想扇区天线模型近似实际的天线模型，采用穷举搜索方式进行全方位搜索，使用基于窗函数的波束设计方法，波束宽度θ为：

其中，d为展宽因子；

最差情况下需要扫描的次数为：N_slot＝2π/θ,用户发现阶段总时间τ＝N_slotT_per小于等于总时间帧长度T，T_per为每个时隙长度，θ满足：2πT_per/T≤θ≤2π；

基站波束成形增益G为：

S2、建立毫米波通信系统覆盖率及容量表达式，对比分析不考虑干扰和不考虑噪声情况下系统的覆盖率性能；

S3、以波束宽度为中间量，确定毫米波通信系统容量与搜索时延的关系，优化波束宽度得到最优系统性能；

S4、基于以上步骤设置系统中参数值，在毫米波的用户发现阶段使用波束成形技术获得最优波束宽度，扫描整个波束空间进行用户搜索。

2.根据权利要求1所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，步骤S2中，根据接收信号分别计算系统信号干噪比SINR、信噪比SNR、信干比SIR，利用随机几何相关性质对系统覆盖率进行求解如下：

p(SINR＞th)＝E_r[p(SINR＞th|r)]＝∫_r＞0p(SINR＞th|r)f_R(r)dr

其中，th为SINR阈值，f_R(r)为用户与其服务基站之间距离r的概率密度函数，且

λ为基站密度。

3.根据权利要求2所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，在TDD工作模式下系统的各态历经容量Cap为：

其中，β为TDD下行链路占用比，B为信号传输带宽，T为整个时间帧长，τ为用户发现阶段时长，T_per为每个时隙长度，θ为波束宽度，

为归一化的噪声，r为用户与服务基站之间的距离，λ为基站密度，α为路径损耗指数。

4.根据权利要求3所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，步骤S3中，根据步骤S2中得到的容量，以波束宽度θ为中间变量，在毫米波通信系统中，基站分布密度λ、信号时间帧长T、时隙长T_per为已知量时，调整θ的大小得到不同的系统容量，通过调整基站天线数得到理想波束宽度，获得最优系统性能。

5.根据权利要求4所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，求取只考虑噪声情况下系统的容量中关于θ的偏导并令其等于0，得到：

其中，

若θ＝2π，等式左边小于等式右边，即

时，存在唯一的θ^*使得系统容量最大，

为归一化的噪声，α为路径损耗指数，r为用户与服务基站之间的距离。

6.根据权利要求5所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，在毫米波系统中，θ^*值通过变步迭代法获得：

S301、参量初始化，初始值θ_n＝2πT_per/T，步长Δθ＝0.1，迭代次数n＝1；

S302、判断Δθ＞10^-4是否成立；

若成立，执行步骤S303；若不成立跳至步骤S306；

S303、判断Cap(θ_n)＜Cap(θ_n+Δθ)是否成立；

若成立，执行步骤S304；若不成立跳至步骤S305；

S304、计算θ_n+1＝θ_n+Δθ，n＝n+1，返回步骤S303；

S305、计算

返回步骤S302；

S306、得到最优波束宽度θ^*。

7.根据权利要求1所述的基于毫米波系统中用户发现阶段波束优化方法，其特征在于，步骤S4中，采用穷举搜索方法，依次顺序扫描每个扇区进行用户搜索，直到发现用户，整个波束扫描空间为2π，则扫描扇区数N为：

N＝2π/θ^*

其中，θ^*为最优波束宽度。

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