CN110011712B - 一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，根据确定的优化目标，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，最终得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上，通过最小化负γ‑似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计；采用本发明的方法，在基站端建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，在混合预编码方案中设计迭代公式矩阵中的元素概率分布以得到最优的概率分布，从而实现更高的系统总和速率和能量效率。

Description

一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法
【技术领域】
本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法。
【背景技术】
毫米波大规模多输入多输出技术为5G移动通信系统带来了高容量、低能耗和低延迟的优势，它通过使用大量天线和低复杂度的线性预编码技术实现数据的高速率传输，但同时也带来一些具有挑战性的问题，其中一个关键的问题就是系统实现的硬件复杂度和能量消耗。目前，针对该问题的研究内容主要集中在两个方面：简单有效的预编码架构和高效节能的预编码方案。混合预编码可以被认为是最优全数字预编码和低成本的模拟波束形成之间的一种有前景的折衷技术，通过在数字预编码部分运用少量的射频链，在模拟预编码部分设计模拟电路，实现简单有效的混合预编码架构。
一些混合预编码方法，通过利用奇异值分解提取模拟移相器的相位信息，并根据阵列响应向量分别计算发射端的预编码矩阵和接收端额合并矩阵，无需进行迭代搜索。该方法的频谱效率高、实用性强、计算复杂度低，但对于预编码矩阵的计算精确度不高，导致系统的总和速率性能不够理想。
一些混合预编码方法，通过建模基站端和接收系统端的最小化均方误差模型，求解该模型，利用粒子群算法就散发射端的预编码矩阵，并迭代优化接收端的预编码合成矩阵，直到均方误差收敛，得到最优的基带预编码矩阵和发射端的射频预编码矩阵。该方法能够有效地降低系统的功率消耗，减少基站端的硬件成本，但该方法的计算复杂度较高。
【发明内容】
本发明的目的是提出一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，以解决现有混合预编码方法的总和速率性能低的问题。
本发明采用以下技术方案：一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，根据确定的优化目标，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，最终得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；
其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上，通过最小化负γ-似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计。
进一步的，具体按照以下步骤实施：
步骤一、构建混合预编码系统模型：
混合预编码系统模型包括数字预编码器，数字预编码器经若干个并列设置的射频链2连接至模拟预编码器，模拟预编码器连接有若干个透镜天线子阵列；
步骤二、确定优化目标函数：
基于步骤一构建的混合预编码系统模型，确定优化目标函数，并构造关于模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵的优化问题；
步骤三、由于步骤一混合预编码系统模型中混合预编码器带来的硬件约束，使得模拟预编码矩阵遵循伯努利概率分布，基于此概率分布随机生成若干个模拟波束形成器，并采用数字预编码方法计算数字预编码矩阵；
步骤四、根据步骤二中的优化问题和步骤三中得到的模拟预编码矩阵，计算权重；
步骤五、基于步骤三的概率分布和步骤四的权重，采用迭代更新公式不断迭代更新模拟预编码矩阵中元素的概率分布，得到最佳的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；
迭代更新公式具体如下：
Figure BDA0002008698180000031
其中，将u(i)定义为模拟预编码矩阵中的第i个元素的概率分布参数，则u(i+1)为模拟预编码矩阵中的第i+1个元素的概率分布参数，u是根据当前概率分布得到的全新概率分布参数；
Figure BDA0002008698180000032
Figure BDA0002008698180000033
其中，
Figure BDA0002008698180000034
表示全新的定义，
Figure BDA0002008698180000035
是步骤二中模拟预编码矩阵中模拟波束形成器的概率分布，ws是步骤四中的计算得到的权重，γ是控制鲁棒程度的参数，i是迭代次数，FRF是模拟预编码矩阵，(FRF)T表示对模拟预编码矩阵的转置。
Figure BDA0002008698180000041
其中，I是单位方阵，1是全1矢量；
Figure BDA0002008698180000042
其中，
Figure BDA0002008698180000043
是模拟预编码矩阵中第i个元素的权重；
Figure BDA0002008698180000044
其中，θi＝-γFRFu。
进一步的，步骤一中的混合预编码系统模型，包括数字预编码器、模拟预编码器和n个透镜天线子阵列，n为大于1的整数；
模拟预编码器包括并列设置的n个加法器，数字预编码器通过并列设置的n个射频链一一对应的连接至模拟预编码器的加法器上，每个加法器均通过一个反相器和若干个开关连接至一个透镜天线子阵列。
本发明的有益效果是，采用本发明的方法，在基站端建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，在混合预编码方案中设计迭代公式矩阵中的元素概率分布以得到最优的概率分布，从而实现更高的系统总和速率和能量效率。
【附图说明】
图1是本发明实施例的物理场景图；
图2是本发明实施例的混合预编码模型图；
图3是本发明实施例的混合预编码系统总和速率随信噪比变化的仿真图；
图4是本发明实施例的混合预编码系统能量效率随用户数目变化的仿真图。
图中，1.数字预编码器，2.射频链，3.模拟预编码器，4.加法器，5.反相器，6.开关，7.透镜天线子阵列。
【具体实施方式】
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。
本发明提供了一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，待确定优化目标后，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上通过最小化负γ-似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计。
本发明的一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法具体按照以下步骤实施：
步骤一、构建混合预编码系统模型：
所述混合预编码系统模型包括数字预编码器1，所述数字预编码器1经若干个并列设置的射频链2连接至模拟预编码器3，所述模拟预编码器3连接有若干个透镜天线子阵列7。
其中，模拟预编码器3包括并列设置的n个加法器4，所述数字预编码器1通过并列设置的n个射频链2一一对应的连接至所述模拟预编码器3的加法器4上，每个所述加法器4均通过一个反相器5和若干个开关6连接至一个透镜天线子阵列7。
一般来说，混合预编码系统模型都只包括一个透镜天线组成的天线阵列。本发明特别研究的是含有多个透镜天线的天线子阵列的混合预编码系统模型，其中数字预编码器1通过多根射频链2连接至多个加法器4，一个加法器4通过一个反相器5和多个开关6连接至一个透镜天线子阵列7，类似的，总共存在数量大于1个的透镜天线子阵列7，这些子阵列共同构成了大规模天线阵列。
步骤二、确定目标函数：
基于步骤一构建的混合预编码系统模型，确定优化目标函数，并构造关于模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵的优化问题。
模型构建好之后，我们可以根据需要改进的目标确定优化目标函数，例如优化目标可以是系统的下行链路中的频谱效率、能量效率和总和速率，然后再构造优化问题。
例如，我们假设优化变量是模拟波束形成器和数字预编码器1，优化目标是系统可实现的总和速率，那么就有以下优化问题：
Figure BDA0002008698180000061
Figure BDA0002008698180000064
Figure BDA0002008698180000065
其中，
Figure BDA0002008698180000062
表示用户n接收到的有用信号功率，
Figure BDA0002008698180000063
表示用户n接收到的来自其他用户的干扰信号功率，σ2表示噪声功率，fBBi表示数字预编码矩阵FBB的第n列。
步骤三、由于步骤一混合预编码系统模型中混合预编码器带来的硬件约束，模拟预编码矩阵遵循伯努利概率分布，基于此概率分布随机生成若干个模拟波束形成器，并采用数字预编码方法计算数字预编码矩阵。数字预编码方法有很多种，比如本发明可以采用迫零预编码方法。
具体的，模拟预编码矩阵遵循一定的概率分布
Figure BDA0002008698180000071
基于此概率模型随机生成若干个模拟波束形成器
Figure BDA0002008698180000072
采用迫零预编码方法计算数字预编码矩阵，确定目标函数的取值；
Figure BDA0002008698180000073
Figure BDA0002008698180000074
Figure BDA0002008698180000075
是有效信道矩阵中的第s个元素，
Figure BDA0002008698180000076
是数字预编码矩阵中的第s个元素，
Figure BDA0002008698180000077
表示有效信道矩阵的转置。
步骤四、根据步骤二中的优化问题和步骤三中得到的模拟预编码矩阵，评估元素的“客观价值”，即计算权重。
具体的，如果步骤二中的优化目标是系统能够实现的总和速率，那么定义该优化问题下的权重为第s个元素所能实现的系统速率与全部元素所能实现系统速率总和之比，其表达式如下：
Figure BDA0002008698180000078
其中，ws表示模拟预编码矩阵中的元素的权重，
Figure BDA0002008698180000079
表示步骤三中的产生的模拟预编码矩阵中的第s个模拟波束形成器，
Figure BDA00020086981800000710
表示系统所能实现的总和速率。
步骤五、基于步骤三的概率分布和步骤四的权重，采用迭代更新公式(2)不断迭代更新模拟预编码矩阵中元素的概率分布，得到最佳的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵。
该迭代公式是在上一次迭代参数的基础上通过最小化负γ-似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计；
迭代更新公式具体如下：
Figure BDA0002008698180000081
其中，将u(i)定义为模拟预编码矩阵中的第i个元素的概率分布参数，则u(i+1)为模拟预编码矩阵中的第i+1个元素的概率分布参数，u是根据当前概率分布得到的全新概率分布参数；
Figure BDA0002008698180000082
Figure BDA0002008698180000083
其中，
Figure BDA0002008698180000084
表示全新的定义，
Figure BDA0002008698180000085
是步骤二中模拟预编码矩阵中模拟波束形成器的概率分布，ws是步骤四中的计算得到的权重，γ是控制鲁棒程度的参数，i是迭代次数，FRF是模拟预编码矩阵，(FRF)T表示对模拟预编码矩阵的转置；
Figure BDA0002008698180000086
其中，I是单位方阵，1是全1矢量；
Figure BDA0002008698180000091
其中，
Figure BDA0002008698180000092
是模拟预编码矩阵中第i个元素的权重；
Figure BDA0002008698180000093
其中，θi＝-γFRFu。
实施例
首先建立混合预编码系统模型，并设定系统参数。如图1所示，将单个无人机作为飞行天线系统，来执行大规模多输入多输出系统中的毫米波视距通信，在飞行基站端建立一种低成本的基于反相器和开关的混合预编码系统模型。如图2所示，在该混合预编码系统模型中，数字预编码器1通过射频链2和模拟预编码器3连接至由透镜天线组成的天线子阵列。其中，模拟预编码器3包括加法器4、反相器5和开关6。在模拟预编码器3中，一个加法器4通过一个反相器5连接至由多个开关6组成的选择网络。多个透镜天线子阵列7共同形成了发射天线阵列。
本发明实例研究的是在无人机基站与地面用户的视距通信场景下进行的，在基站端使用基于低成本的透镜天线子阵列来传输信息，具体的混合预编码部分由反相器5和选择网络实现，同时采用几何信道模型来捕获毫米波大规模多输入多输出信道的特征，在本实施例中，取信道带宽为1MHZ，射频链2的数量和数据流的数量是相等的，即NS＝NRF＝4；基站和射频链2同时服务的单天线用户数为K＝4；基站端的发射天线数目设置为N＝64；对于信道矩阵的选择参数设置如下：损失路径数目L＝3，路径增益
Figure BDA0002008698180000101
方位角和到达角遵循均匀分布
Figure BDA0002008698180000102
和
Figure BDA0002008698180000103
在取值范围内调节信噪比(SNR)，比较不同混合预编码方案下系统可实现的总和速率(sum-rate)，不同混合预编码方案包括全数字迫零预编码、两段式预编码、基于交叉熵预编码、基于天线选择预编码和本发明的一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法。如图3所示，对于上述不同的混合预编码方案，我们可以看出随着信噪比的增加，系统可实现的总和速率不断增加。如图3所示，本发明的方法优于基于传统交叉熵的方法，本发明方法所能实现的系统的总和速率是不断接近自适应交叉熵混合预编码方法的，甚至能带来更高的速率，本发明的方法远远不及最经典的全数字预编码算法所能带来的总和速率，这是因为在系统模型上的缺陷以及系统阵列增益上的部分损失造成的，这是不可避免的，本发明在低成本的混合预编码下实现了不断接近最优性能的方案。所以说，本发明所提出的模拟预编码系统模型比全数字预编码架构更具可行性。
在取值范围内调节接收端的用户数，如图4所示，比较了不同混合预编码方案下系统的能耗随着用户数量的变化，具体比较了全数字迫零预编码、自适应交叉熵预编码、基于天线选择预编码和本发明的一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法。随着用户数量的增加，基于透镜阵列的混合预编码系统模型的能量效率最高。随着用户数量的增加，全数字预编码架构的能耗一直呈现增加趋势。这是因为全数字预编码架构中众多RF链的巨大能量消耗。传统的基于天线选择的混合预编码方案和基于CE算法的混合预编码方案具有较高的能量效率，但低于本发明一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法的能量效率。这是因为在上述混合预编码架构中不存在能量密集型射频链和移相器。综上，本发明的混合预编码方法的总和速率性能高，具有良好的性能。

Claims (2)

1.一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，其特征在于，建立一种基于透镜天线子阵列的混合预编码系统模型，根据确定的优化目标，采用迭代更新公式不断迭代更新初始模拟预编码矩阵中元素的概率分布，最终得到最佳模拟预编码矩阵和最佳数字预编码矩阵；
其中，迭代更新公式的计算方法：在上一次迭代参数的基础上，通过最小化负γ-似然函数得到新的参数，从而对此次迭代参数进行估计；
具体按照以下步骤实施：
步骤一、构建混合预编码系统模型：
所述混合预编码系统模型包括数字预编码器(1)，所述数字预编码器(1)经若干个并列设置的射频链(2)连接至模拟预编码器(3)，所述模拟预编码器(3)连接有若干个透镜天线子阵列(7)；
步骤二、确定优化目标函数：
基于步骤一构建的混合预编码系统模型，确定优化目标函数，并构造关于模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵的优化问题；
步骤三、由于步骤一混合预编码系统模型中混合预编码器带来的硬件约束，使得模拟预编码矩阵遵循伯努利概率分布，基于此概率分布随机生成若干个模拟波束形成器，并采用数字预编码方法计算数字预编码矩阵；
步骤四、根据步骤二中的优化问题和步骤三中得到的模拟预编码矩阵，计算权重；
步骤五、基于步骤三的概率分布和步骤四的权重，采用迭代更新公式不断迭代更新模拟预编码矩阵中元素的概率分布，得到最佳的模拟预编码矩阵和数字预编码矩阵；
所述迭代更新公式具体如下：
Figure FDA0002531449740000021
其中，将u(i)定义为模拟预编码矩阵中的第i个元素的概率分布参数，则u(i+1)为模拟预编码矩阵中的第i+1个元素的概率分布参数，u是根据当前概率分布得到的全新概率分布参数；
Figure 1
Figure 2
其中，
Figure FDA0002531449740000024
表示全新的定义，
Figure FDA0002531449740000025
是步骤二中模拟预编码矩阵中模拟波束形成器的概率分布，ws是步骤四中的计算得到的权重，γ是控制鲁棒程度的参数，i是迭代次数，FRF是模拟预编码矩阵，(FRF)T表示对模拟预编码矩阵的转置；
Figure FDA0002531449740000026
其中，I是单位方阵，1是全1矢量；
Figure FDA0002531449740000027
其中，
Figure FDA0002531449740000028
是模拟预编码矩阵中第i个元素的权重；
Figure FDA0002531449740000031
其中，θi＝-γFRFu。
2.如权利要求1所述的一种面向毫米波大规模多输入多输出的混合预编码方法，其特征在于，所述步骤一中的混合预编码系统模型，包括数字预编码器(1)、模拟预编码器(3)和n个透镜天线天线子阵列(7)，n为大于1的整数；
所述模拟预编码器(3)包括并列设置的n个加法器(4)，所述数字预编码器(1)通过并列设置的n个射频链(2)一一对应的连接至所述模拟预编码器(3)的加法器(4)上，每个所述加法器(4)均通过一个反相器(5)和若干个开关(6)连接至一个透镜天线子阵列(7)。
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