CN109714085A - 一种基于双极化mimo的下行noma传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，包括基于信号对齐的波束成形方法和基于遗传算法的功率与极化状态分配方法。本发明的有益效果是：可以通过极化域资源的分配来提高频谱效率。

Description

一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法

技术领域

本发明涉及NOMA传输方法，尤其涉及一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法。

背景技术

5G标准对现有网络有着很高的要求，对于不同的传输业务场景，例如海量数据传输、物联网、车联网等场景，对传输速率、连接数密度，以及端到端时延等有着很高的指标要求。为了达到以上性能的要求，大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output,多入多出技术)、非正交多址接入(NOMA)，以及毫米波等技术的相关研究就非常重要。现有很多关于基于单极化的NOMA技术的研究，这些研究主要分三个部分：1.用户配对。由于NOMA技术在接收端采用串行干扰消除技术,一个用户簇至少要有两个以上用户，如何根据信道状态信息选择配对用户方案来提高频谱效率成为了一大难点。2.波束成形。在用户成簇完成后，许多文献也在研究如何有效地消除簇间。Robert Schober等学者提出了一种波束成形方案能有效地在单极化的场景下解决该问题。3.功率分配。功率分配做为NOMA技术中可灵活分配的资源，对提高系统频谱效率有着不容忽视的重要性。Ming Zeng等学者提出了一种在远用户容量限制下，结合注水等方法来求出最优化系统容量的功率分配方案的方法。目前，现有文献没有完整的基于双极化MIMO的波束成形向量设计方案，对极化角与超前相位的优化方案也没有涉及。

现有的NOMA技术大多都是考虑发射端接收端都配备单极化天线阵列时，用户成簇、波束成形以及功率分配方案，来最优化系统频谱效率或能量效率。然而，即使MIMO技术为提高频谱效率提供更多的空间自由度，多天线器件的设计势必会增大期间尺寸，考虑到用户对小、轻移动设备的便携体验需求，共点双极化天线的引入有着重要意义，但现有文献很少有相关研究。除了节省空间资源外，寻求另外一种资源域来提高频谱效率也是值得研究的。现有文献大多是在空域，时域，功率域来进行资源分配，而极化域的资源利用却鲜有研究。

因此，如何考虑极化域资源的利用方法，来进一步提高系统的频谱效率是本领域技术人员所亟待解决的技术问题。

发明内容

为了解决现有技术中的问题，本发明提供了一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，可以通过该极化域资源的分配来提高频谱效率。

本发明提供了一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，包括基于信号对齐的波束成形方法和基于遗传算法的功率与极化状态分配方法。

作为本发明的进一步改进，所述基于信号对齐的波束成形方法包括：

先进行系统数学建模，基站端配备着M根双极化天线，用户端配备着N根双极化天线，为了能实现信号对齐，要求N>M2，先定义待发射信号向量s：

式中待发射信号向量s由垂直极化分量x_v和水平极化分量x_h组成，其中ε与θ分别表示极化角与超前相位，s_single为单极化时基站发射给每个用户的信号向量；

在发射该信号之前，先进行预编码处理，由预编码矩阵P_h和P_h组成，也就是说，基站端发射经过预编码后的信号为

由于考虑的是双极化传输场景，信道建模需要考虑到极化泄露比r，定义H_m,k为基站到第m个用户簇的第k个用户的信道矩阵，有：

上面式子中，H_m,k,lq,l,q∈{v,h}为1极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之后的信道矩阵,为1极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之前的信道矩阵；

信道模型考虑到路径衰落和瑞利衰落，有：

式子中G_l,q表示小尺度衰落，而L(d_m,k)表示的是路径损耗，受到基站与用户之间距离的影响，有了发射信号与信道矩阵，可以得到每个用户端接收到的信号y_m,k：

式(4)中，y_m,k,l,l∈{v,h}表示的是第m个用户簇的第k个用户的1极化接收天线组的接收信号；

令P_v＝P_h＝P，并采用最大比合并方式，每个用户端得到合并后的信号为：

式(5)中为合并后的噪声；

定义等效信道矩阵为H_m,k,e：

进行接收合并向量v_m,k的设计，使用户得到合并后的信号为：

式(7)中Ω_i,k为基站分配给第i个用户簇中第k个用户的功率分配系数；

利用信号对齐的技术来设计预编码矩阵和接收合并向量来消除簇间干扰，所谓信号对齐，就是使得：

其也可以等价为：

在设计接收合并向量时，将进行SVD分解，选取一个对应奇异值为0的右奇异向量作为就可以满足式(8)，基于此设计预编码矩阵时，对任意i,应有：

[g₁ … g_i-1 g_i+1 … g_M]^Hp_i＝0_(M-1)×1 (10)

其中，p_i指的是预编码矩阵P的第i列，表示的是同一用户簇中两个用户的等效信道；

令利用迫零算法来得到满足式(10)的预编码矩阵P：

将预编码矩阵和接受合并向量的设计代入到式子(7)中，则可以消除簇间干扰，最后用户接收到的信号则表示为：

作为本发明的进一步改进，所述基于遗传算法的功率与极化状态分配方法包括：

每个簇的近远用户的信干噪比(SINR)表达式为：

基于此得到所有用户和速率表达式R为：

本发明的有益效果是：通过上述方案，可以通过极化域资源的分配来提高频谱效率。

附图说明

图1是本发明一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法的NOMA体系框架图。

图2是本发明一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法的遗传算法过程图。

图3是本发明一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法的双极化与单极化系统性能对比图。

具体实施方式

下面结合附图说明及具体实施方式对本发明作进一步说明。

如图1所示，一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，包括基于信号对齐的波束成形方法和基于遗传算法的功率与极化状态分配方法。

本发明提供的一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法的体系框架如图1所示，体系框架分为三大部分：实体层，策略层和评价层。

(1)实体层，涉及参与该通信系统的主要实体，包括一个基站和多个用户。考虑到该传输场景为下行链路场景，基站端有着每个用户的信道状态信息，基站端配备着M根共点双极化天线，对应着M个用户簇，每个用户簇配备着N根双极化天线。

(2)策略层描述了主要使用的技术以及构建的数学模型，主要包含基于信号对齐的波束成形方案和基于遗传算法的功率与极化状态分配这两块内容。波束成形采用信号对齐的方法，能够有效地消除簇间干扰，简化优化频谱效率的问题。功率分配分为三个部分：1.极化状态。2.簇间功率分配。3.簇内功率分配。极化状态有两个可优化参数，分别是极化角和超前相位。只有结合这两部分内容考虑，才能得到更高的频谱效率。

(3)评价层描述了采用一些具体的方法来对整个系统性能进行评价，主要是评价系统所有用户的频谱效率之和，验证其性能的好坏。

波束成形在通信中是结合了天线技术与数字信号处理技术，用于消除或抑制用户间干扰，来达到多用户定向传输目的的一种技术。由于在一般的无线通信场景下，多天线传输不同的信号给不同的用户时，每个用户都能接收到基站端每根天线的信号，若不进行波形成形处理，用户间干扰的现象会非常严重，影响着用户的频谱效率性能。而在基于双极化MIMO的NOMA通信场景下，除了用户簇间干扰外，用户簇内干扰也影响着用户的频谱效率。为了进一步给出该技术的具体实现，先进行系统数学建模。基站端配备着M根双极化天线，用户端配备着N根双极化天线，为了能实现信号对齐，一般要求N>M2，先定义待发射信号向量s：

式中待发射信号向量s由垂直极化分量x_v和水平极化分量x_h组成，其中ε与θ分别表示极化角与超前相位，s_single为单极化时基站发射给每个用户的信号向量。

在发射该信号之前，基于之前的分析，为了消除簇间用户干扰，需要进行预编码处理，由预编码矩阵P_h和P_h组成。也就是说，基站端发射经过预编码后的信号为由于考虑的是双极化传输场景，信道建模需要考虑到极化泄露比r，定义H_m,k为基站到第m个用户簇的第k个用户的信道矩阵，有：

上面式子中，H_m,k,lq,l,q∈{v,h}为1极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之后的信道矩阵,为l极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之前的信道矩阵。信道模型考虑到路径衰落和瑞利衰落，有：

式子中G_l,q表示小尺度衰落，而L(d_m,k)表示的是路径损耗，受到基站与用户之间距离的影响。有了发射信号与信道矩阵，可以得到每个用户端接收到的信号y_m,k：

式(4)中，y_m,k,l,l∈{v,h}表示的是第m个用户簇的第k个用户的1极化接收天线组的接收信号。为了方便分析，令P_v＝P_h＝P，并采用最大比合并方式，每个用户端得到合并后的信号为：

式(5)中为合并后的噪声。为了方便后续的研究，定义等效信道矩阵为H_m,k,e：

为了消除簇间干扰，还需要进行接收合并向量v_m,k的设计，使用户得到合并后的信号为：

式(7)中Ω_i,k为基站分配给第i个用户簇中第k个用户的功率分配系数。可以看出，用户接收到的信号除了簇内用户的信号外，还存在着簇间干扰信号，这里就需要利用信号对齐的技术来设计预编码矩阵和接收合并向量来消除簇间干扰，所谓信号对齐，就是使得：

其也可以等价为：

在设计接收合并向量时，将进行SVD分解，选取一个对应奇异值为0的右奇异向量作为就可以满足式(8)，基于此设计预编码矩阵时，对任意i,应有：

[g₁ … g_i-1 g_i+1 … g_M]^Hp_i＝0_(M-1)×1 (10)

其中，p_i指的是预编码矩阵P的第i列，表示的是同一用户簇中两个用户的等效信道。令利用迫零算法来得到满足式(10)的预编码矩阵P：

将预编码矩阵和接受合并向量的设计代入到式子(7)中，则可以消除簇间干扰，最后用户接收到的信号则可以表示为：

遗传算法是一种模拟自然选择和遗传学机理的生物进化过程的启发式算法，是一种通过模拟自然进化过程搜索比较好的解的方法。一般而言，其可以用来解决一些比较复杂的优化问题，能找到次优解。遗传算法的一般过程如图2所示。

之前的波束成形设计消除了簇间干扰，每个簇的近远用户的信干噪比(SINR)表达式为：

基于此可以得到所有用户和速率表达式R为：

可以看出，在确定用户功率分配的方案的前提下(例如采用按大尺度衰落比例分配功率)，系统容量是一个关于极化状态，也就是ε和θ两个量的函数，寻找其全局最优解成为了一个难题。为了利用极化资源提高系统频谱效率，可以使用遗传算法来寻找其次优解，这样也能起到一定的效果。实验场景：

假设在一般的城市无线传输场景下，基站端配备4根双极化天线，每个用户配备3根双极化天线。基站与4个用户簇的用户在同一时频块下进行下行数据传输，每个用户簇由一对近、远用户组成，成簇策略采用随机成簇方案。近用户距离基站50m，远用户距离基站100m，它们的大尺度衰落L(d_m,k)与距离d_m,k的关系为：

L(d_m,k)＝114+38log₁₀(d_m,k/km) (15)

小尺度衰落则采用瑞利衰落，一般由多径效应导致。

信道带宽为10MHz，噪声功率谱密度为-174dBm/Hz，基站端功率为10dBm到40dBm,仿真结果如图3所示。

结果分析：

从图3可以看出，由于引入了极化资源域，结合空间域(MIMO)与功率域(NOMA)进行资源分配，系统的总的频谱效率有了一定的提高。此外，由于引入该极化资源域时没有引入额外的簇间干扰，其性能相比由于之前没有簇间干扰的单极化系统要好。从图中可以看出，当极化泄露比为0时，该双极化系统将退化为单极化系统的情况，可以看成是双极化系统性能的下界。本发明中，极化资源(极化角和超前相位)的分配方案采用的启发式算法，因此图3中的采用遗传算法的双极化系统(极化泄露比为0.2)的性能并不是双极化系统性能的上界。总的来说，双极化系统的性能还能有进一步的提高，对于提高频谱效率有着极大的潜力。

传统的基于单极化MIMO的NOMA场景只考虑到了利用空间域，功率域来提高频谱效率，可用的资源域较少，不利于频谱效率的进一步提高。此外，移动终端若使用太多的天线来提高接收分集增益，会导致设备过大，不利于用户对于移动终端的便携性的需求。本发明在原有空间域，功率域的基础上，引入了极化域来提高频谱效率。然而，引入极化域势必会对传统的通信系统的一些成熟的技术例如波束成形、功率分配等有所影响，本发明提供的一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，理论推导得到了等效信道表达式，利于进行后续的例如基于信号对齐的波束成形方案分析等，实现了簇间干扰消除，之后利用一些启发式算法来优化系统总的频谱效率，效果比单极化系统好。同时，引入双极化天线也不会占用更多的空间资源，符合用户对移动设备便携性的需求。

本发明提供的一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，具有以下特点：

1.基于双极化MIMO的NOMA传输系统的波束成形方式很少有文献涉及，本发明采用信号对齐的方式，消除了簇间干扰，有利于提高频谱效率。

2.本发明中的传输系统不仅仅使用了空间域，功率域优化频谱效率，还引入了极化资源域来提高频谱效率，本文还使用了启发式算法作为例子，提出了基于遗传算法的极化资源分配方案，来优化频谱效率。

3.本发明在信道建模上也考虑了信道的去极化效应，进行了信道建模，利于后面的研究。

以上内容是结合具体的优选实施方式对本发明所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，其特征在于：包括基于信号对齐的波束成形方法和基于遗传算法的功率与极化状态分配方法。

2.根据权利要求1所述的基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，其特征在于：所述基于信号对齐的波束成形方法包括：

先进行系统数学建模，基站端配备着M根双极化天线，用户端配备着N根双极化天线，为了能实现信号对齐，要求N>M/2，先定义待发射信号向量s：

式中待发射信号向量s由垂直极化分量x_v和水平极化分量x_h组成，其中ε与θ分别表示极化角与超前相位，s_single为单极化时基站发射给每个用户的信号向量；

在发射该信号之前，先进行预编码处理，由预编码矩阵P_h和P_h组成，也就是说，基站端发射经过预编码后的信号为

由于考虑的是双极化传输场景，信道建模需要考虑到极化泄露比r，定义H_m,k为基站到第m个用户簇的第k个用户的信道矩阵，有：

上面式子中，H_m,k,lq,l,q∈{v,h}为1极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之后的信道矩阵,l,q∈{v,h}为l极化发射天线组到q极化接收天线组间信号受到去极化效应之前的信道矩阵；

信道模型考虑到路径衰落和瑞利衰落，有：

式子中G_l,q表示小尺度衰落，而L(d_m,k)表示的是路径损耗，受到基站与用户之间距离的影响，有了发射信号与信道矩阵，可以得到每个用户端接收到的信号y_m,k：

式(4)中，y_m,k,l,l∈{v,h}表示的是第m个用户簇的第k个用户的l极化接收天线组的接收信号；

令P_v＝P_h＝P，并采用最大比合并方式，每个用户端得到合并后的信号为：

式(5)中为合并后的噪声；

定义等效信道矩阵为H_m,k,e：

进行接收合并向量v_m,k的设计，使用户得到合并后的信号为：

式(7)中Ω_i,k为基站分配给第i个用户簇中第k个用户的功率分配系数；

利用信号对齐的技术来设计预编码矩阵和接收合并向量来消除簇间干扰，所谓信号对齐，就是使得：

其也可以等价为：

在设计接收合并向量时，将进行SVD分解，选取一个对应奇异值为0的右奇异向量作为就可以满足式(8)，基于此设计预编码矩阵时，对任意i,应有：

[g₁ … g_i-1 g_i+1 … g_M]^Hp_i＝0_(M-1)×1 (10)

其中，p_i指的是预编码矩阵P的第i列，表示的是同一用户簇中两个用户的等效信道；

令利用迫零算法来得到满足式(10)的预编码矩阵P：

将预编码矩阵和接受合并向量的设计代入到式子(7)中，则可以消除簇间干扰，最后用户接收到的信号则表示为：

3.根据权利要求2所述的基于双极化MIMO的下行NOMA传输方法，其特征在于：所述基于遗传算法的功率与极化状态分配方法包括：

每个簇的近远用户的信干噪比(SINR)表达式为：

基于此得到所有用户和速率表达式R为：