CN109150259A - 一种基于Massive MIMO系统的动态迁移导频分配方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,针对多用户大规模MIMO网络,解决导频资源分配在不同时隙间再分配的问题。所述动态导频分配方法在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与所述发生迁移的用户进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。本发明实施例以用户迁移模型表征系统拓扑结构的变化,在多个时隙之间,使用导频交换的方法以牺牲少量频谱效率的代价有效地降低复杂度,相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。
Description
技术领域
本发明涉及通信技术领域,尤其涉及一种基于Massive MIMO系统的动态迁移导频分配方法。
背景技术
大规模天线(Massive Multiple-Input-Multiple-Output,MIMO)通过在基站端配置成百上千根天线阵列,在相同时频资源上同时与多个用户进行通信从而极大地提高频谱效率。相关文献指出,当基站天线趋于无穷时,高斯噪声以及互不相关的小区间干扰将消失,用户的性能将仅取决于用户所受到的导频污染。因此,学术界针对降低大规模MIMO系统的导频污染问题进行了大量的研究。
现有技术中,通常通过协调相邻小区间的导频分配可以有效的减少导频污染,所采用的方法包括:通过在相邻小区间使用正交导频来避免来自第一层干扰小区的导频污染,这种方法可以有效地减少导频污染的影响,但会减少系统的可服务用户数目;利用信道大尺度衰落的特性,基于图着色进行导频分配,但是该方案在相邻小区边缘建立用户干扰图,对干扰图中的用户进行图着色,使其所配置的导频相互正交;基于空间正交贪婪导频配置的导频污染减轻方法,然而该导频配置方法存在计算复杂度偏高的缺陷;基于人工鱼群方法和遗传方法的导频配置方案,这两种方案以用户和速率(Sum Rate,SR)为目标函数寻求全局最优解,保证了搜索的高效性和准确性,然而当小区数和用户数增加时,计算复杂度也随之增加。上述方法虽然在一定程度上减轻了导频污染的影响,但是却有复杂度过高或者适用场景窄的缺点。
在这种情况下,一些学者开始对小区内用户先进行分组然后进行导频分配。包括如下方法:将小区内的所有用户分成边缘用户与中心用户,并对它们采用不同的导频复用比;动态导频分配方案,对干扰小区的中心用户进行最优的导频分配、干扰小区的边缘用户进行正交导频分配来最小化目标小区受到的导频污染影响;基于用户位置信息的导频分配方案,结合定向天线的特点,把导频复用距离控制在较远的范围内。虽然上述方案针对导频资源的合理分配可以取得较为理想的系统性能,但是,上述改进仅针对单次的导频分配方法,而无法降低不同时隙间导频分配方法的复杂度,基于用户位置信息的导频分配方案会因为用户位置信息的变化而难以适用,通常在不同的相干时间块间重新进行导频分配方法。当用户移动速度较快时,相干时间块的减小会使得系统更加频繁的进行导频分配,进一步增加计算复杂度。
发明内容
为了提高导频资源的利用效率,克服导频资源污染的问题,本发明提供一种基于Massive MIMO系统的动态迁移导频分配方法,在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与之交换导频,对于其他的用户不改变原分配导频,相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案:
一种基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与所述发生迁移的用户进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。
进一步地,所述方法包括如下步骤:
步骤S1,根据用户的位置信息计算该用户到基站之间的距离;
步骤S2,对所有用户根据用户到基站之间的距离的升序排序,根据用户到基站之间的距离将所有用户划分为边缘用户和中心用户;
步骤S3,对边缘用户进行随机导频分配,对中心用户的导频按用户到基站之间的距离进行升序分配;
步骤S4,从所有中心用户中找出k个距离基站大于设定距离值的用户,将这组用户定义为待选用户组;
步骤S5,跟踪用户的位置信息变化,挑选用户位置变化大于设定值的用户,确定该用户发生迁移;
步骤S6,跟踪用户迁移前后的位置,比较迁移前的位置与迁移后的位置,根据预先设定的迁移模型判断用户的迁移类型;
步骤S7,根据替代准则从所述待选用户组中选择一个替代用户和迁移后的用户交换导频;
步骤S8,判断是否达到系统可承受的迁移数目上限;如果是,转入步骤S1;如果否,则转入步骤S5。
进一步地,所述的预先设定的迁移模型包括:基于用户迁移模型,采用Class表示用户的迁移状态,并定义如下:
Class=1:位于某小区中心位置的用户迁移至本小区的边缘区域;
Class=2:位于某小区边缘区域的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
Class=3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的中心区域;
Class=4:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
相应的:
Class=-1:位于某小区边缘区域的用户迁移至本小区的中心位置;
Class=-3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域。。
进一步地,Class=1时的待选用户组是边缘用户组中ks个距离中心较近的用户,称此待选用户组为边缘待选用户组;
Class=2时不进行额外的导频分配;
Class=3时与Class=-1时的待选用户组一致,只是需要迁移后用户所在小区的中心待选用户组,Class=-3时与Class=1时的待选用户组一致;
当Class=4时需要同时调用两个待选用户组,迁移前小区的边缘待选用户组以及迁移后小区的中心待选用户组,分别按照替换准则选出第一替换用户和第二替换用户,迁移用户先与第一替代用户进行导频交换,之后再与第二替代用户进行导频交换。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出,本发明实施例针对多用户大规模MIMO网络,考虑导频资源分配在不同时隙间再分配问题,以用户迁移模型表征系统拓扑结构的变化,提出了一种动态迁移导频分配方法,复杂度分析及仿真结果表明,本方法相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。因此,在多个时隙之间,使用导频交换的方法可以以牺牲少量频谱效率的代价有效的降低复杂度。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出,这些将从下面的描述中变得明显,或通过本发明的实践了解到。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案,下面将对实施例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是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的附图。
图1为本发明第一实施例的基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法的流程示意图;
图2为本发明第二实施例的用户迁移模型结构示意图;
图3为本发明第二实施例仿真结果中不同信噪比的导频分配方法性能比较曲线图;
图4为本发明第二实施例仿真结果中不同天线数目的导频分配方法性能比较曲线图;
图5为本发明第二实施例仿真结果中不同用户数目的导频分配方法性能比较曲线图;
图6为本发明第二实施例仿真结果中中心用户的比例对导频分配方法性能的影响曲线图;
图7为本发明第二实施例仿真结果中迁移用户数目对方法性能的影响曲线图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施方式,所述实施方式的示例在附图中示出,其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的,仅用于解释本发明,而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解,除非特意声明,这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是,本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件,但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解,当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时,它可以直接连接或耦接到其他元件,或者也可以存在中间元件。此外,这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。
本技术领域技术人员可以理解,除非另外定义,这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是,诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义,并且除非像这里一样定义,不会用理想化或过于正式的含义来解释。
为便于对本发明实施例的理解,下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明,且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本发明实施例针对大规模MIMO系统中用户移动时的动态导频分配,提出了一种动态迁移导频分配方法。该方法在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与之交换导频,对于其他的用户不改变原分配导频。复杂度分析及仿真结果表明,本方法相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。
下面通过具体的实施例对本发明作进一步详细的说明。
第一实施例
本实施例提供了一种基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与所述发生迁移的用户进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。
作为一个优选的实施例,图1所示为所述动态导频分配方法流程示意图。如图1所示,所述方法包括如下步骤:
步骤S1,根据用户的位置信息计算该用户到基站之间的距离;
步骤S2,对所有用户根据用户到基站之间的距离的升序排序;根据用户到基站之间的距离将所有用户划分为边缘用户和中心用户。
本步骤中,优选的,小区半径为500m,距离基站250m以下的用户设定为中心用户,距离基站250-500m的用户设定为边缘用户。
步骤S3,对边缘用户进行随机导频分配,对中心用户的导频按用户距离进行升序分配;
步骤S4,从所有中心用户中找出k个距离基站大于设定距离值的用户,将这组用户定义为待选用户组。
优选的,本步骤中,当小区半径为500m时,所述设定距离值为200~250m。
步骤S5,跟踪用户的位置信息变化,挑选用户位置变化大于位置变化设定值的用户,确定该用户发生迁移;
优选的,本步骤中,当小区半径为500m时,所述位置变化设定值为100~200m。
步骤S6,跟踪用户迁移前后的位置,比较迁移前的位置与迁移后的位置,根据迁移模型判断迁移类型;
步骤S7,根据替代准则从待选用户组中选择一个替代用户和迁移后的用户交换导频;
步骤S8,判断是否达到基站可承受的迁移数目上限;如果是,转入步骤S1;如果否,则转入步骤S5。
优选的,判断是否达到基站可承受的迁移数目上限,具体包括如下步骤:
步骤S81,设定基站的最大迁移用户数目;
步骤S82,比较所述发生迁移的用户数目与最大迁移用户数目;当所述发生迁移的用户数目小于最大迁移用户数目时,则为否;当所述发生迁移的用户数目达到或超过最大迁移用户数目时,则为是。
本实施例基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与之交换导频,对于其他的用户不改变原分配导频,相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。
第二实施例
本实施例通过一个具体的系统模型,对所述动态导频分配方法进行详细说明。
首先,对所述系统模型进行说明。
考虑一个TDD多用户大规模MIMO系统,系统中有L个小区,每个小区配备一个M根天线的基站,基站位置在小区的中心位置。假设所有的基站性能相同,每个基站最多可以服务K个用户,每个用户配备一根接收天线。每个小区的用户分为中心区域用户组和边缘区域用户组,每个小区的中心区域用户组复用同一组正交导频,边缘区域用户使用另一组正交导频,这两组正交导频之间相互正交。
基站和用户间的信道状态信用大尺度衰落和小尺度衰落的叠加来表示。用hjlk∈£M表示基站j与第l个小区中的第k个用户之间的信道状态信息,则
hjlk~CN(0,βjlkIM) (1)
其中,βjlk为信道衰落方差,IM为M阶单位阵。而且有
其中rjlk表示第l个小区内第k个用户与第基站j之间的距离,α为路径损耗指数,C是固定参数。
时频资源块被分解成一个个包含Tc秒和WcHz的帧,亦即S=TcWc是每一帧所发送的符号数,假设Tc小于等于所有用户的相干时间,Wc小于等于所有用户的相干带宽。B>1是每一帧需要额外发送的导频序列。剩下的S-B是数据发送的时频块,可将其分为上行数据发送块和下行数据发送块。
在上行链路中,采用一种统计感知的功率控制策略。在小区j中,用户k的发送功率可以表示为pjk=ρ/βjjk,其中,ρ>0,如果把噪声功率记为σ2,那么系统的接收信噪比(SNR)比为ρ/σ2。
在导频发送阶段:
基站j接收到的导频信号Yj,以及据此对hjlk进行MMSE估计可以用公式(3)和公式(4)表示,
其中,plk是用户(l,k)的发送功率,xlk是其归一化的导频信号,nj为接收噪声。
其中,V是一个正交导频序列的集合,ilm是索引号。且有:
在数据发送阶段:
基站根据已经得到的CSI进行信号检测以及预编码运算,由于大规模MIMO信道的近似正交特性,可以容易的区分出不同用户发送的数据。
基站j的上行接收信号yj可以用式(7)表示,用户(j,k)的上行可达频谱效率SEjk表示为公式(8):
其中,SINRjk是小区j中用户k的信噪比,指有用信号的功率与干扰信号的功率以及噪声功率和的比值,用公式(9)表示为:
当M→∞时:
从式(11)可以看出,当天线数目趋于无穷时,系统的性能仅受限于导频污染,而导频污染取决于使用相同导频的用户大尺度衰落的和与此用户的大尺度衰落的比值,而信道的大尺度衰落仅与距离有关,因此合理的分配使用相同导频用户之间的距离可以有效的降低导频污染的影响,提高系统性能。
其次,在对动态导频分配方法进行说明之前,在系统模型的基础上,建立用户迁移模型。
图2所示为本实施例的动态导频分配方法所基于的用户迁移模型结构示意图。如图2所示,用户迁移状态模型中,采用Class表示用户的迁移状态,定义如下:
Class=1:位于某小区中心位置的用户迁移至本小区的边缘区域;
Class=2:位于某小区边缘区域的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
Class=3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
Class=4:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的中心区域。
相应的:
Class=-1:位于某小区边缘区域的用户迁移至本小区的中心位置;
Class=-3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域。
对于Class=1,从上一时隙定义为边缘区域的用户中选择一个信道状态最好,最适合的用户强制迁移至中心区域用户组。迁移1的反状态即位于某小区边缘区域的用户迁移至本小区的中心用户(记为Class=-1),对此采用相似的处理方法,从上一个时隙定义为中心区域的用户中选择一个信道状态最差,最适合的用户强制迁移至边缘区域用户组。两个迁移的处理方式相似,对于迁移3也作类似的处理,迁移2和迁移4没有反状态。
对于Class=2,对上一个时隙的导频分配不做任何变化。
对于Class=3,处理方法类似与迁移1,首先在该小区的边缘用户组中寻找一个信道状态比较好的用户强制迁移至中心用户,然后迁移用户与之交换导频。需要注意的是,由于导频组V1,V2,V3是相互正交的,所以即使用户迁移相邻小区的边缘区域,也可以看作是迁移到了本小区的边缘区域来处理,也就是说,即使它的位置转移到了相邻小区,仍可以选择原来位置小区的基站请求服务,并使用其为之分配的导频。
对于Class=4,可以分解成一个迁移3和一个迁移1的反向,对它进行迁移3和迁移1的两次迁移处理即可。
通过对以上四种迁移情况的分析,针对不同的迁移状态,选择一个用户与迁移用户交换导频,称这个被交换的用户为替代用户。也就是说,每一个用户总是希望自己使用的是正交导频,即被分组到边缘用户组。考虑到导频数目的有限性,一旦一个用户离开边缘用户组,那么一定会在本小区内形成一种竞争,以决定究竟哪一个用户来代替这个位置。选择这个替代用户,通常需要考虑以下两个因素:1.1,这个替代用户必须是接近边缘用户组的用户,也就是在地理位置上离中心位置较远;1.2,这个替代用户的导频分配给迁移用户后,迁移用户所受的干扰最小,也就是迁移后的用户与替代用户的干扰用户之间距离较远。
针对上述两个因素,采用以下过程进行处理:
2.1,确定导频迁移前后的位置信息以及用户的迁移类型(假设Class=-1);
2.2,从本小区的中心用户组中找出ks(ks<K×be)个距离中心较远的用户,将这ks个用户定义为待选用户组;
2.3,比较这ks个待选用户的干扰用户与迁移用户之间的距离和Dk,距离和最小的待选用户设为替代用户。
其中,
称上述选择替代用户的具体策略中的2.3为替代准则。
以上构建了用户迁移模型。在此基础上,对动态导频分配方法进行详细说明。所述动态导频分配方法包括如下步骤:
阶段一,在首个时隙:
步骤S21,根据用户的位置信息计算该用户到基站之间的距离dk,j;
步骤S22,对各用户根据dk,j的升序排序,距离较小的K×be个用户定义为中心用户组Unon,j,其它用户定义为边缘用户组Uedge,j,第K×be个用户的值定义为阈值dth,j;
步骤S23,对Unon内的用户进行随机导频分配,对Uedge用户的导频按用户大尺度衰落升序分配;
步骤S24,从中心用户组中找出ks个距离基站大于设定距离值的用户,将这ks个用户定义为待选用户组;
步骤S25,跟踪用户的位置变化,当所述位置变化大于位置变化设定值时,则所述用户为发生迁移的用户,记为用户(k,j)。
阶段二,用户发生迁移后:
步骤S26,跟踪用户(k,j)迁移前后的位置,比较uk,j(迁移前的位置),uk,j′(迁移后的位置)根据迁移模型判断迁移类型;
步骤S27,根据替代准则从待选用户组中选择一个替代用户和迁移后的用户交换导频;
步骤S28,判断是否达到基站可承受的迁移数目上限kmax;如果否,则返回步骤S25;如果是,则返回步骤S21。
针对Class=1的导频分配方法与Class=-1时相似,只是构建的待选用户组不同,Class=1时的待选用户组是边缘用户组中ks个距离基站大于设定距离值的用户,称此待选用户组为边缘待选用户组,Class=-1时的待选用户组为中心待选用户组。Class=2时不进行额外的导频分配,Class=3时与Class=-1时的待选用户组一致,只是需要迁移后用户所在小区的中心待选用户组,显然Class=-3时与Class=1时的待选用户组一致。当Class=4时需要同时调用两个待选用户组,迁移前小区的边缘待选用户组以及迁移后小区的中心待选用户组,分别按照替换准则选出替换用户1和替换用户2,迁移用户先与替代用户1进行导频交换,之后再与替代用户2进行导频交换。依照本实施例,如果发生的迁移为迁移1或3,那么需要进行一次动态迁移导频分配,发生迁移2不需要进行额外的导频分配,发生迁移4需要进行两次动态迁移导频分配。假设四种迁移发生的概率相同,平均发生一次迁移引起一次动态迁移的导频分配。
需要说明的是,这里的中心或小区中心,即指基站。
对本实施例的动态导频分配方法进行复杂度分析。
采用flop浮点数进行复杂度分析,一个加号代表一个实浮点数操作,一个乘号代表两个实浮点数操作。计算一次距离的复杂度为7,一次排序的方法复杂度为O(K2),将用户距离较近的Ko个用户分成一组,其余的Ke个用户分成一组,然后在进行导频分配。整个导频分配过程包括K个用户距离计算以及1次排序计算,所以传统方法的复杂度总计为7K+O(K2)。
本实施例的动态导频分配方法在第一个时隙和传统方法是一致的,第一个时隙的运算复杂度为7K+O(K2)。从第二个时隙开始不再对所有的用户进行排序,而是针对发生了迁移的用户,先判断用户的迁移类型,然后根据迁移类型,从待选用户组中选择一个替代用户进行导频交换。判断迁移类型的平均用户复杂度为2,计算Dk的运算复杂度为15,求最大(小)值需要比较ks-1次,其运算复杂度为ks-1,总计运算复杂度为2+15×ks+ks-1=16×ks+1。假设系统平均每个时隙发生一次迁移,达到系统最大迁移数目的时间为kmax个时隙,平均每个时隙的运算复杂度为
表1中给出了K=20时传统的动态导频分配方法与本实施例的动态导频分配方法的复杂度对比数据。
这里对传统的动态导频分配方法进行简单说明。传统的导频分配方法,包括如下步骤:
步骤S31,根据用户的位置信息计算该用户到基站之间的距离dk,j;
步骤S32,对各用户根据dk,j的升序排序,距离较小的K×be个用户定义为中心用户组Unon,j,其它用户定义为边缘用户组Uedge,j,第K×be个用户的值定义为阈值dth,j;
步骤S33,对Unon内的用户进行随机导频分配,对Uedge用户的导频按用户大尺度衰落升序分配。
在不同的时隙间重复进行步骤S31-S33以实现导频分配。
表1
通过公式(13)可以看出,除了第一个时隙外其他时隙的计算复杂度都与用户数目K无关,而仅与待选用户的数目ks以及最大迁移数目kmax有关。系统的复杂度随着ks的增大而增大,kmax的增大而减小。由表1可以看出,本文方法复杂度较低,相比与传统方法具有明显优势。
采用本实施例的所述基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,进行动态导频分配仿真,结果如下:
假设有三个相互相邻的小区,基站位置位于小区的中心区域,基站的坐标位置分别为(0,0),这三个基站都配备有M根天线,每个基站最多可以服务K个用户。其服务的K个用户随机出现在服务范围内的任意位置。具体的仿真参数如表2所示。
表2
导频的长度τ与用户数目K以及导频的分配策略be有关,具体来说满足τ=K×be+K×(1-be)×3,我们假定在两个相干块之间,必定存在用户发生迁移,这是因为没有发生用户迁移的时隙,不进行导频的重新分配,故而忽略这些时隙。在下一个时隙,随机选取一个用户,它的位置随机迁移至这三个小区范围内的任意位置。
为了分析三种不同方法下的系统的频谱效率SE,图3、图4、图5和图6分别对比了三种方法下,频谱效率与信噪比ρ/σ2、天线数目M、单位小区用户数目K以及中心用户占小区用户的比例be的变化曲线图。这四张图种的三种方法的变化趋势相同,且本实施例所述动态导频分配方法的性能介于传统导频分配与随机导频分配之间,并且接近传统的导频分配方法。
如图3所示,当一个用户的位置发生迁移时,单位用户的平均频谱效率大约降低0.2bit/s/Hz。可以看出,无论导频的分配如何,用户的频谱效率变化不大,这体现了大规模MIMO的优越性,即可以工作在很低的信噪比环境下,也不会对系统的频谱效率产生大的影响。图4也验证了用户迁移后单位用户的平均频谱效率降低0.2bit/s/Hz这一结论,并且不会因为天线数目的增加而扩大差距。而随机导频分配却会更早地进入瓶颈。这表明,随着天线数目地增加,合理地导频分配可以有效地延缓频谱效率因为导频污染而停滞不前的现象。随着用户数目的增加,导频污染的影响也随之增加,单位用户的频谱效率随之下降,如图5所示,可以看出,随着用户数目的增加,单位用户的迁移对系统频谱效率的影响随之减少,可以预见,此时系统能够承受更多的迁移用户。
图6表明当中心用户数目占总用户数目be变化时,单位用户频谱效率的变化曲线图,当be较小,即导频富足时,导频分配方法没有明显的优势;当be较小,即导频紧缺时,导频分配的优势表现明显。注意到当be的值为1时,所有小区复用同一组导频,此时将只会存在第三类迁移,其概念也与小区切换无异。小区的频谱效率随着be的变化先上升后下降,并在be=0.5时达到最大值。
图7表明用户迁移数目对频谱效率的影响,可以看到,曲线整体呈下降趋势,并且斜率越来越小。但即使迁移用户的数目超过单位小区用户数目后,频谱效率仍然高于随机导频分配,这体现了对小区进行分组后在进行导频分配的固有优势,即使迁移用户多于用户数目时,这个优势仍将以一定优势存在。假如以3.6作为基准,那么系统可承受的迁移数目为7。
综上所述,本发明实施例针对多用户大规模MIMO网络,考虑导频资源分配在不同时隙间再分配问题,以用户迁移模型表征系统拓扑结构的变化,提出了一种动态迁移导频分配方法,复杂度分析及仿真结果表明,本方法相较于传统的导频分配方法可以显著地降低计算复杂度,并且与传统的导频分配方法具有相近的频谱效率。因此,在多个时隙之间,使用导频交换的方法可以以牺牲少量频谱效率的代价有效的降低复杂度。
本领域普通技术人员可以理解:附图只是一个实施例的示意图,附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述,各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可,每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其,对于装置或系统实施例而言,由于其基本相似于方法实施例,所以描述得比较简单,相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的,其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的,作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元,即可以位于一个地方,或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下,即可以理解并实施。
本领域普通技术人员可以理解:实施例中的装置中的部件可以按照实施例描述分布于实施例的装置中,也可以进行相应变化位于不同于本实施例的一个或多个装置中。上述实施例的部件可以合并为一个部件,也可以进一步拆分成多个子部件。
以上所述,仅为本发明较佳的具体实施方式,但本发明的保护范围并不局限于此,任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内,可轻易想到的变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此,本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。
Claims (4)
1.一种基于Massive MIMO系统的动态导频分配方法,其特征在于,在两个时隙间针对发生迁移的用户,根据分配方案选择一个用户与所述发生迁移的用户进行导频交换,对于其他的用户不改变原分配导频。
2.根据权利要求1所述的动态导频分配方法,其特征在于,所述方法包括如下步骤:
步骤S1,根据用户的位置信息计算该用户到基站之间的距离;
步骤S2,对所有用户根据用户到基站之间的距离的升序排序,根据用户到基站之间的距离将所有用户划分为边缘用户和中心用户;
步骤S3,对边缘用户进行随机导频分配,对中心用户的导频按用户到基站之间的距离进行升序分配;
步骤S4,从所有中心用户中找出k个距离基站大于设定距离值的用户,将这组用户定义为待选用户组;
步骤S5,跟踪用户的位置信息变化,挑选用户位置变化大于设定值的用户,确定该用户发生迁移;
步骤S6,跟踪用户迁移前后的位置,比较迁移前的位置与迁移后的位置,根据预先设定的迁移模型判断用户的迁移类型;
步骤S7,根据替代准则从所述待选用户组中选择一个替代用户和迁移后的用户交换导频;
步骤S8,判断是否达到系统可承受的迁移数目上限;如果是,转入步骤S1;如果否,则转入步骤S5。
3.根据权利要求2所述的动态导频分配方法,其特征在于,所述的预先设定的迁移模型包括:基于用户迁移模型,采用Class表示用户的迁移状态,并定义如下:
Class=1:位于某小区中心位置的用户迁移至本小区的边缘区域;
Class=2:位于某小区边缘区域的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
Class=3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的中心区域;
Class=4:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域;
相应的:
Class=-1:位于某小区边缘区域的用户迁移至本小区的中心位置;
Class=-3:位于某小区中心位置的用户迁移至相邻小区的边缘区域。
4.根据权利要求3所述的动态导频分配方法,其特征在于:
Class=1时的待选用户组是边缘用户组中ks个距离中心较近的用户,称此待选用户组为边缘待选用户组;
Class=2时不进行额外的导频分配;
Class=3时与Class=-1时的待选用户组一致,只是需要迁移后用户所在小区的中心待选用户组,Class=-3时与Class=1时的待选用户组一致;
当Class=4时需要同时调用两个待选用户组,迁移前小区的边缘待选用户组以及迁移后小区的中心待选用户组,分别按照替换准则选出第一替换用户和第二替换用户,迁移用户先与第一替代用户进行导频交换,之后再与第二替代用户进行导频交换。
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Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110149285A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-20 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种在低比特量化的高阶调制中降低相位误差的方法 |
CN110401519A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-01 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种导频分配方法及装置 |
CN111262678A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-09 | 北京科技大学 | 一种massive MIMO系统下多小区多用户导频分配方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN105072653A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 华北电力大学(保定) | 一种异构网络中边缘用户小区选择算法 |
CN105450381A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-03-30 | 山东大学 | 一种基于人工鱼群算法的导频分配方法 |
US20160112112A1 (en) * | 2014-10-20 | 2016-04-21 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for beamforming |
CN106464411A (zh) * | 2014-06-18 | 2017-02-22 | 索尼公司 | 为了改进导频资源重新使用对导频污染的标准化基站间报告 |
EP3310013A1 (en) * | 2016-10-13 | 2018-04-18 | Nokia Technologies OY | Sharing resources in an unlicensed frequency band |
CN108292936A (zh) * | 2015-10-27 | 2018-07-17 | 索尼移动通讯有限公司 | 用于mimo系统的导频资源分配 |
CN108322240A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-24 | 南方科技大学 | 软频分复用方法及装置、大规模多天线系统和存储介质 |
-
2018
- 2018-09-06 CN CN201811036635.1A patent/CN109150259B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106464411A (zh) * | 2014-06-18 | 2017-02-22 | 索尼公司 | 为了改进导频资源重新使用对导频污染的标准化基站间报告 |
US20160112112A1 (en) * | 2014-10-20 | 2016-04-21 | Electronics And Telecommunications Research Institute | Method and apparatus for beamforming |
CN105072653A (zh) * | 2015-08-31 | 2015-11-18 | 华北电力大学(保定) | 一种异构网络中边缘用户小区选择算法 |
CN108292936A (zh) * | 2015-10-27 | 2018-07-17 | 索尼移动通讯有限公司 | 用于mimo系统的导频资源分配 |
CN105450381A (zh) * | 2015-12-23 | 2016-03-30 | 山东大学 | 一种基于人工鱼群算法的导频分配方法 |
EP3310013A1 (en) * | 2016-10-13 | 2018-04-18 | Nokia Technologies OY | Sharing resources in an unlicensed frequency band |
CN108322240A (zh) * | 2018-01-04 | 2018-07-24 | 南方科技大学 | 软频分复用方法及装置、大规模多天线系统和存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
Title |
---|
方昕: "大规模MIMO系统中动态导频分配", 《电子与信息学报》 * |
Cited By (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110149285A (zh) * | 2019-04-28 | 2019-08-20 | 中国科学院计算技术研究所 | 一种在低比特量化的高阶调制中降低相位误差的方法 |
CN110401519A (zh) * | 2019-07-10 | 2019-11-01 | 中国联合网络通信集团有限公司 | 一种导频分配方法及装置 |
CN111262678A (zh) * | 2020-01-17 | 2020-06-09 | 北京科技大学 | 一种massive MIMO系统下多小区多用户导频分配方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
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