CN109951219B - 一种低成本的大规模非正交多接入方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种低成本的大规模非正交接入方法。小区中心布置一个多天线基站，周围的设备分成若干个簇。基站和设备之间的数据传输分为三个部分：信道估计，上行数据传输和下行数据传输。首先通过优化方案确定这个三个部分的时长，然后开始传输数据。信道估计阶段，所有设备同时向基站发射训练序列，基站通过信道估计获得每个簇的等效信道状态信息。上行数据传输阶段，设备通过叠加编码将信号发射出去，基站端通过接收波束接收信号。下行数据传输阶段，基站对每个簇的发射信号进行叠加编码，然后把叠加编码后的信号再经波束成形后发射出去。本发明为构建低成本的大规模接入的物联网提供了一种有效的无线接入方法。

Description

一种低成本的大规模非正交多接入方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及一种低成本的大规模非正交多接入方法。

背景技术

近年来，移动互联网的兴起使得物联网行业得到了飞速发展，未来的无线网络需要支持大规模设备的同时接入。在当前广泛采用的正交多接入技术中，如时分多址接入(TDMA)、频分多址接入(FDMA)和码分多址接入(CDMA)，一个无线资源块只能分配给一个设备。由于无线资源的稀缺性，传统的正交多址接入技术很难支持大规模设备的同时接入。在这种情况下，非正交多接入技术得到了大量的研究，并被广泛认为是5G等未来宽带无线通信系统的关键技术之一。

非正交多址接入技术主要利用发射端的叠加编码和接收端的串行干扰抵消实现高效的多设备接入。当接入设备数较大时，串行干扰抵消的复杂度将非常大。因此需要将设备分为多个簇，并只在每个簇内进行串行干扰抵消，从而有效降低设备的计算复杂度。然而，设备分簇将引入新的簇间干扰。为了进一步提高非正交多址接入技术的性能，必须有效抑制簇间干扰。另外，在大规模设备接入的情况下，传统的正交信道估计方法需要极长的训练序列，这将导致每个时隙只有很少的时间用于信号传输，且如果训练序列大于信道的相干时间，这将导致信道估计的失效。

此外，随着基站天线数量的剧增，高精度的模数转换将会大大提高通信设备的成本，从而限制通信事业的发展。在基站采用低精度的模数转换方案，可以有效降低通信设备的成本。另外，由于物联网节点的快速增长，网络耗能也在不断攀升。合适的分配信道估计时长，上行数据传输时长和下行数据传输时长，可以有效地降低通信系统的总能量消耗。

发明内容

本发明为了解决上述方案中大规模设备接入时训练序列较长、频谱效率较低、计算复杂度较高、高模数转换精度会提高成本、信息传输耗能较高等问题，提出了一种低成本的大规模非正交多接入方法。

本发明所采用的具体技术方案如下:

一种低成本的大规模非正交多接入方法，包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息α_i,i＝1...N，其中N为设备的数量；

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将设备分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个设备；

3)基站根据时长优化方案确定信道估计阶段、上行数据传输阶段和下行数据传输阶段的时长；

4)信道估计阶段，基于一种非正交的信道估计方法，基站可以获得第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

5)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇设计接收波束

和发射波束

6)在上行数据传输阶段，所有设备的信号通过叠加编码的方式发送出去，基站通过接收波束接收信号；

7)基站接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号；

8)在下行信息传输阶段，基站将每个簇内的所有设备的信号进行叠加编码，然后通过发射波束对叠加编码后的信号进行波束成形，最后将波束成形后的信号一起发射出去；

9)设备接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号。

基于上述技术方案，其中的部分步骤可采用如下优选方式实现。

步骤3)中所述的时长优化方案为：

a)给定一个时隙τ内消耗的总能量的表达式：

其中

分别表示第i个簇中第j个设备的导频发射功率、上行数据传输功率和下行数据传输功率，τ_p,τ_u,τ_d则分别表示待优化的导频长度、上行数据传输长度和下行数据传输长度，ε代表为了平衡基站和设备发射功率的权重因子；

b)根据传输性能要求，给定每个设备的最小上行传输速率和最小下行传输速率，第m个簇中第n个设备的最小上行传输速率定为

最小下行传输速率定为

即

其中

分别表示上行数据传输速率的下界和下行数据传输的下界，符号

表示“对所有的”；

c)将

转化为

其中

和

分别表示上行数据传输的等效信干噪比和下行数据传输的等效信干噪比；

d)设定导频序列长度τ_p≥M，上行数据传输时长τ_u≥0，下行数据传输时长τ_d≥0，同时三段时长之和满足τ_p+τ_u+τ_d≤τ；

e)利用单纯形法或者cvx工具获取使得总能量消耗最少的τ_p,τ_u,τ_d时长分配结果。

步骤4)中所述非正交的信道估计方法为：

a)基站为第i个簇的所有设备分配一个相同的训练序列Φ_i，训练序列长度为τ_p，而不同簇之间的设备采用相互正交的训练序列，即

b)所有设备同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个设备的发射功率为

c)莱斯信道的直射部分

为确定已知的，并表示为

其中α_m,n表示第m个簇中第n个设备的传输路径损失，K_m,n表示莱斯信道的K因子，d表示基站天线之间的距离，θ_m,n表示到达角，λ表示载波长，[·]^T表示转置，j表示复数单位；需要估计莱斯信道的散射部分，基站接收到训练序列Φ_m后右乘

即为第m个簇的导频序列的转置，然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

d)所有设备的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，ρ_m,n表示信道估计的准确度，且

R_m,n表示第m个簇的第n个设备与基站之间的信道向量的方差，tr()表示一个矩阵的迹；另外得到第m个簇的真实信道状态信息为：

其中e_m为第m个簇的信道估计误差向量，满足均值为0，方差为

的复高斯分布；

代表第m个簇的等效信道状态信息，满足均值为

方差为(R_m-C_m)的复高斯分布；其中R_m表示第m个簇与基站之间的信道向量的方差，

δ代表模数转换的精度，Ψ_m为中间变量，且

步骤6)中所述的叠加编码和信号接收方法为：第m个簇的第n个设备构造的发射信号为

全部设备的总的发射信号为

其中

为服从0均值1方差分布的复高斯数据信号。

步骤7)中所述的串行干扰抵消方法为：基站首先对同一个簇内信道增益弱于需要解码的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，然后再解码需要解码的设备的信号；上行数据传输的等效信干噪比表示为：

其中

其中

为上行串行干扰消除系数，另外各期望为：

当j≠n时，

当i≠m时，

其中E[·]表示期望，(·)^H表示共轭转置，|·|表示绝对值，tr[·]表示一个矩阵的迹，Re[·]表示一个复数的实部，‖·‖表示一个向量或者一个矩阵的L2范数。

步骤8)中所述的叠加编码方法为：基站为第m个簇构造发射信号

然后构建总的发射信号为

其中

为服从0均值1方差分布的复高斯数据信号，

为第m个簇的发射波束。

7.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤9)中所述的串行干扰抵消方法为：任一设备的信号接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码；下行数据传输的信干噪比可表示为：

其中

其中

为下行串行干扰消除系数，另外各项期望值为：

本发明具有的有益效果是：本发明提出的非正交信道估计方法，可以利用较短的训练序列实现大规模设备的信道估计，解决了传统的正交信道估计训练序列较长所产生的一系列问题。本发明提出的低精度模数转换方案可以有效降低通信设备的成本，而时长优化方案可以有效降低信息传输过程中的能量消耗，降低通信成本。

附图说明

图1是低成本的大规模非正交多接入方法的系统框图；

图2是基于不同精度的模数转换下，系统传输速率性能的比较；

图3是所提时长优化方法与平均时长分配方案的总能量消耗的比较；

具体实施方式

低成本的大规模非正交多接入系统框图如图1所示，基站有N_t根天线，每个设备配置1根天线，这些设备被分成若干个簇。基站和设备之间的数据传输分为三个部分：信道估计，上行数据传输和下行数据传输。首先通过优化方案确定这个三个部分的时长，然后开始传输数据。信道估计阶段，所有设备同时向基站发射训练序列，基站通过信道估计获得每个簇的等效信道状态信息。上行数据传输阶段，设备通过叠加编码将信号发射出去，基站端通过接收波束接收信号，并对簇内信号作串行干扰抵消。下行数据传输阶段，基站对每个簇的发射信号进行叠加编码，然后把叠加编码后的信号再经波束成形后发射出去。设备接收信号后，对簇内信号进行串行干扰抵消。

本发明所采用的具体技术方案如下:

一种低成本的大规模非正交多接入方法，包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息α_i,i＝1...N，其中N为设备的数量；

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将设备分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个设备；

3)基站根据时长优化方案确定信道估计阶段、上行数据传输阶段和下行数据传输阶段的时长；

4)信道估计阶段，基于一种非正交的信道估计方法，基站可以获得第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

5)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇设计接收波束

和发射波束

6)在上行数据传输阶段，所有设备的信号通过叠加编码的方式发送出去，基站通过接收波束接收信号；

7)基站接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号；

8)在下行信息传输阶段，基站将每个簇内的所有设备的信号进行叠加编码，然后通过发射波束对叠加编码后的信号进行波束成形，最后将波束成形后的信号一起发射出去；

9)设备接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号。

本实施例中，上述各步骤的具体实现方式如下：

步骤3)中时长优化方案具体为：

a)给定一个时隙τ内消耗的总能量的表达式：

其中

分别表示第i个簇中第j个设备的导频发射功率、上行数据传输功率和下行数据传输功率，τ_p,τ_u,τ_d则分别表示待优化的导频长度、上行数据传输长度和下行数据传输长度，ε代表为了平衡基站和设备发射功率的权重因子；

b)根据传输性能要求，给定每个设备的最小上行传输速率和最小下行传输速率，第m个簇中第n个设备的最小上行传输速率定为

最小下行传输速率定为

即

其中

分别表示上行数据传输速率的下界和下行数据传输的下界，符号

表示“对所有的”；

c)将

转化为

其中

和

分别表示上行数据传输的等效信干噪比和下行数据传输的等效信干噪比；

d)设定导频序列长度τ_p≥M，上行数据传输时长τ_u≥0，下行数据传输时长τ_d≥0，同时三段时长之和满足τ_p+τ_u+τ_d≤τ；

e)利用单纯形法或者cvx工具获取使得总能量消耗最少的τ_p,τ_u,τ_d时长分配结果。

步骤4)中非正交的信道估计方法具体为：

a)基站为第i个簇的所有设备分配一个相同的训练序列Φ_i，训练序列长度为τ_p，而不同簇之间的设备采用相互正交的训练序列，即

b)所有设备同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个设备的发射功率为

c)莱斯信道的直射部分

为确定已知的，并表示为

其中α_m,n表示第m个簇中第n个设备的传输路径损失，K_m,n表示莱斯信道的K因子，d表示基站天线之间的距离，θ_m,n表示到达角，λ表示载波长，[·]^T表示转置，j表示复数单位；需要估计莱斯信道的散射部分，基站接收到训练序列Φ_m后右乘

即为第m个簇的导频序列的转置，然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

d)所有设备的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，ρ_m,n表示信道估计的准确度，且

R_m,n表示第m个簇的第n个设备与基站之间的信道向量的方差，tr()表示一个矩阵的迹；另外得到第m个簇的真实信道状态信息为：

其中e_m为第m个簇的信道估计误差向量，满足均值为0，方差为

的复高斯分布；

代表第m个簇的等效信道状态信息，满足均值为

方差为(R_m-C_m)的复高斯分布；其中R_m表示第m个簇与基站之间的信道向量的方差，

δ代表模数转换的精度，Ψ_m为中间变量，且

步骤6)中叠加编码和信号接收方法具体为：第m个簇的第n个设备构造的发射信号为

全部设备的总的发射信号为

其中

为服从0均值1方差分布的复高斯数据信号。

步骤7)中串行干扰抵消方法具体为：基站首先对同一个簇内信道增益弱于需要解码的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，然后再解码需要解码的设备的信号；上行数据传输的等效信干噪比表示为：

其中

其中

为上行串行干扰消除系数，另外各期望为：

当j≠n时，

当i≠m时，

其中E[·]表示期望，(·)^H表示共轭转置，|·|表示绝对值，tr[·]表示一个矩阵的迹，Re[·]表示一个复数的实部，‖·‖表示一个向量或者一个矩阵的L2范数。

步骤8)中叠加编码方法具体为：基站为第m个簇构造发射信号

然后构建总的发射信号为

其中

为服从0均值1方差分布的复高斯数据信号，

为第m个簇的发射波束。

步骤9)中串行干扰抵消方法具体为：任一设备的信号接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码；下行数据传输的信干噪比可表示为：

其中

其中

为下行串行干扰消除系数，另外各项期望值为：

通过计算机仿真表明，如图2所示，本发明提出的低成本的大规模非正交多接入方法中，可以根据实际性能要求，选择不同精度的模数转换，从而实现通信成本和系统性能的折中。图3表明本发明中所提能量优化方法相比于平均时长分配方案可以有效的降低总能量消耗。因此，本本发明构建低成本的大规模接入的物联网提供了一种有效的无线接入方法。

Claims (6)

1.一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征在于包括如下步骤：

1)基站根据信道长期统计信息，获得所有下行信道的大尺度衰落信息α_i,i＝1...N，其中N为设备的数量；

2)基于下行信道的大尺度衰落信息，基站将设备分为M个簇，其中第m个簇包含N_m个设备；

3)基站根据时长优化方案确定信道估计阶段、上行数据传输阶段和下行数据传输阶段的时长；

4)信道估计阶段，基于一种非正交的信道估计方法，基站可以获得第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

5)基站根据所获得的等效信道状态信息，为第m个簇设计接收波束

和发射波束

6)在上行数据传输阶段，所有设备的信号通过叠加编码的方式发送出去，基站通过接收波束接收信号；

7)基站接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号；

8)在下行数据传输阶段，基站将每个簇内的所有设备的信号进行叠加编码，然后通过发射波束对叠加编码后的信号进行波束成形，最后将波束成形后的信号一起发射出去；

9)设备接收信号，通过串行干扰抵消方法获取有效信号；

步骤3)中所述的时长优化方案为：

a)给定一个时隙τ内消耗的总能量的表达式：

其中

分别表示第i个簇中第j个设备的导频发射功率、上行数据传输功率和下行数据传输功率，τ_p,τ_u,τ_d则分别表示待优化的导频长度、上行数据传输长度和下行数据传输长度，ε代表为了平衡基站和设备发射功率的权重因子；

b)根据传输性能要求，给定每个设备的最小上行传输速率和最小下行传输速率，第m个簇中第n个设备的最小上行传输速率定为

最小下行传输速率定为

即

其中

分别表示上行数据传输速率的下界和下行数据传输速率 的下界，符号

表示“对所有的”；

c)将

转化为

其中

和

分别表示上行数据传输的等效信干噪比和下行数据传输的等效信干噪比；

d)设定导频序列长度τ_p≥M，上行数据传输长度τ_u≥0，下行数据传输长度τ_d≥0，同时三段时长之和满足τ_p+τ_u+τ_d≤τ；

e)利用单纯形法或者cvx工具获取使得总能量消耗最少的τ_p,τ_u,τ_d时长分配结果。

2.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤4)中所述非正交的信道估计方法为：

a)基站为第i个簇的所有设备分配一个相同的训练序列Φ_i，训练序列长度为τ_p，而不同簇之间的设备采用相互正交的训练序列，即

b)所有设备同时向基站发射训练序列，其中第m个簇中第n个设备的发射功率为

c)莱斯信道的直射部分

为确定已知的，并表示为

其中α_m,n表示第m个簇中第n个设备的传输路径损失，K_m,n表示莱斯信道的K因子，d表示基站天线之间的距离，θ_m,n表示到达角，λ表示载波长，[·]^T表示转置，j表示复数单位，N_t表示基站天线的数量；需要估计莱斯信道的散射部分，基站接收到训练序列Φ_m后右乘

即为第m个簇的导频序列的转置，然后利用最小均方误差估计方法得到第m个簇的散射部分的等效信道状态信息

Φ_m为第m个簇的训练序列；

d)所有设备的真实信道状态信息为

其中e_m,n为信道估计误差向量，ρ_m,n表示信道估计的准确度，且

R_m,n表示第m个簇的第n个设备与基站之间的信道向量的方差，tr()表示一个矩阵的迹；另外得到第m个簇的真实信道状态信息为：

其中e_m为第m个簇的信道估计误差向量，满足均值为0，方差为

的复高斯分布；

代表第m个簇的等效信道状态信息，满足均值为

方差为(R_m-C_m)的复高斯分布；其中R_m表示第m个簇与基站之间的信道向量的方差，

δ代表模数转换的精度，Ψ_m为中间变量，且

表示第m个簇第j个设备的导频发射功率，R_m,j表示第m个簇的第j个设备与基站之间的信道向量的方差。

3.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤6)中所述的叠加编码和信号接收方法为：第m个簇的第n个设备构造的发射信号为

全部设备的总的发射信号为

其中，

表示第m个簇中的第n个设备的上行发射功率，

为第m个簇中的第n个设备发出的服从0均值1方差分布的复高斯数据信号，N_i表示第i个簇的设备数量，

表示第i个簇中的第j个设备的上行发射功率，

表示第i个簇中的第j个设备发出的服从0均值1方差分布的复高斯数据信号。

4.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤7)中所述的串行干扰抵消方法为：基站首先对同一个簇内信道增益弱于需要解码的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，然后再解码需要解码的设备的信号；上行数据传输的等效信干噪比表示为：

其中

其中

为上行串行干扰消除系数，另外各期望为：

当j≠n时，

当i≠m时，

其中E[·]表示期望，(·)^H表示共轭转置，|·|表示绝对值，tr[·]表示一个矩阵的迹，Re[·]表示一个复数的实部，‖·‖表示一个向量或者一个矩阵的L2范数；其中，δ表示模数转换的精度，

表示第m个簇的第n个设备的上行发射功率，h_m,n表示第m个簇中的第n个设备的真实信道状态信息，

表示第m个簇的等效信道状态信息，

表示第m个簇的第j个设备的上行发射功率，h_m,j表示第m个簇中的第j个设备的真实信道状态信息，

表示第i个簇的第j个设备的上行发射功率，h_i,j表示第i个簇中的第j个设备的真实信道状态信息，

第m个簇中的第n个设备的信道直射部分，

表示第m个簇的信道的均值，ρ_m,n表示第m个簇中第n个设备的信道估计的准确度，R_m表示第m个簇的信道向量的方差，C_m第m个簇的信道估计误差向量的方差，D_m,n为第m个簇中第n个设备的信道估计误差向量的方差，ρ_m,j表示第m个簇中第j个设备的信道估计的准确度，

第m个簇中的第j个设备的信道直射部分，D_m,j为第m个簇中第j个设备的信道估计误差向量的方差，ρ_i,j表示第i个簇中第j个设备的信道估计的准确度，

第i个簇中的第j个设备的信道直射部分，R_i表示第i个簇的信道向量的方差，C_i第i个簇的信道估计误差向量的方差,D_i,j为第i个簇中第j个设备的信道估计误差向量的方差。

5.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤8)中所述的叠加编码方法为：基站为第m个簇构造发射信号

然后构建总的发射信号为

其中

为服从0均值1方差分布的复高斯数据信号，

为第m个簇的发射波束，

为第m个簇中第n个设备的下行发射功率。

6.根据权利要求1所述的一种低成本的大规模非正交多接入方法，其特征是步骤9)中所述的串行干扰抵消方法为：任一设备的信号接收机首先对同一簇内信道增益弱于自身的设备的信号进行解码，并将这些信号从接收信号中减去，最后对自身的信号进行解码；下行数据传输的信干噪比可表示为：

其中

其中

为下行串行干扰消除系数，另外各项期望值为：

其中，

为第m个簇中第n个设备的下行发射功率，h_m,n表示第m个簇中的第n个设备的真实信道状态信息，

为第m个簇中第j个设备的下行发射功率，

为第i个簇中第j个设备的下行发射功率，

第m个簇中的第n个设备的信道直射部分，

表示第m个簇的信道的均值，ρ_m,n表示第m个簇中第n个设备的信道估计的准确度，R_m表示第m个簇的信道向量的方差，C_m第m个簇的信道估计误差向量的方差，D_m,n为第m个簇中第n个设备的信道估计误差向量的方差，

为第i个簇的发射波束,

表示第i个簇的信道的均值，R_i表示第i个簇的信道向量的方差，C_i第i个簇的信道估计误差向量的方差。

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