CN110311873B - 基于串行干扰消除的数据传输方法 - Google Patents

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CN110311873B CN201910526945.XA CN201910526945A CN110311873B CN 110311873 B CN110311873 B CN 110311873B CN 201910526945 A CN201910526945 A CN 201910526945A CN 110311873 B CN110311873 B CN 110311873B
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Abstract

本发明提供了一种基于串行干扰消除的数据传输方法,属于数据传输技术领域,该方法首先用户端对原始信息进行扩展的嵌套网格编码;基站将嵌套网格编码后的信号表示为用户码字的线性组合通过前传链路传递给中心处理单元CPU,确定用户端的最佳发送功率,再根据所述最佳发送功率计算剩余的线性组合在边信息下的参与解码的顺序;最后以最大化系统吞吐量为目标确定用户端解码顺序,并根据嵌套网格依次解出原始信息。本发明适用于第五代移动通信系统的传输机制,考虑了用户间干扰对系统吞吐量的影响和前传链路容量受限,采用基于扩展的嵌套网格编码方法的计算转发机制(ECF),可以消除用户间干扰,避免对前传链路容量需求的扩大,有效提高系统的总吞吐量。

Description

基于串行干扰消除的数据传输方法
技术领域
本发明涉及数据传输技术领域,具体涉及一种能够在不增加前传链路容量需求的基础上提高系统总吞吐量的用于去蜂窝大规模MIMO系统的基于串行干扰消除的数据传输方法。
背景技术
在Cell-free大规模MIMO系统中,由于分布式基站的数目远多于用户的数目,因此基站与用户间的距离被缩短,导致路径损耗变小而宏分集增益提高,因此用户可以得到更高质量的服务。分布式基站通过前传链路与中心处理单元(central processing unit,CPU)连接,在上行数据传输中基站将收到的信号通过前传链路传送给CPU,由CPU恢复出各用户的信息。
由于基站的数目是有限的,无法保证系统中最佳传播信道(favorablepropagation)特性的存在,因此用户之间的信道的方向并不是严格正交的。在上行链路传输中,在基站处若采用传统的最大比值合并(maximum ratio combining,MRC)方法检测用户的信号,即将接收到的信号与用户信道的共轭转置相乘来分离出不同用户的信号,由于用户间信道方向非正交会使得分离出的信号含有用户间干扰。受到用户间干扰影响的用户的吞吐量会降低,最终导致系统的总吞吐量降低。除此之外,由于各基站会将接收到并分离出的所有用户的信息传递给CPU,对前传链路的容量需求也会非常大。因此,如何在不增加前传链路容量的情况下提高系统的吞吐量是cell-free大规模MIMO系统亟待解决的问题之一。
计算转发(compute-and-forward,CF)机制利用结构编码,在基站处计算所有用户信息的线性组合而不是直接解码单个用户的信息,从而避免了用户间干扰对系统吞吐量的影响。但是,CF机制要求所有用户的发送功率完全相同。然而,在cell-free大规模MIMO系统中,由于用户与基站间的距离各不相同,通过对用户的发送功率进行控制,即用户以不同的发送功率发送数据,可以显著提高系统的吞吐量。
发明内容
本发明的目的在于提供一种在不增加前传链路容量需求的基础上使系统总吞吐量进一步得到提高的用于去蜂窝大规模MIMO系统的基于串行干扰消除的数据传输方法,以解决上述背景技术中存在的技术问题。
为了实现上述目的,本发明采取了如下技术方案:
本发明提供的一种基于串行干扰消除的数据传输方法,该方法包括如下流程步骤:
步骤S110:用户端对原始信息进行扩展的嵌套网格编码;
步骤S120:基站通过计算均衡因子和组合系数,将用户端通过信道发来的嵌套网格编码后的信号表示为用户码字的线性组合;
步骤S130:基站将所述用户码字的线性组合通过前传链路传递给中心处理单元CPU;其中,前传链路中传递的数据的维度与所述嵌套网格编码后码字的维度相同;
步骤S140:CPU在接收到一定数量的所述用户码字的线性组合后,以有效噪声最小的用户码字的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,并确定用户端的最佳发送功率;
步骤S150:CPU根据所述最佳发送功率以最小有效噪声为标准计算剩余的所述用户码字的线性组合在边信息下的参与解码的顺序;
步骤S160:CPU根据步骤S150得出的各线性组合的解码顺序以及对应的有效噪声,以最大化系统吞吐量为目标确定用户端解码顺序,并根据嵌套网格依次解出原始信息。
优选的,所述步骤S110具体包括:
对于M个基站和L个用户端,M>L,令m∈{1,2,...,M}表示基站的编号,l∈{1,2,...,L}表示用户端的编号;
第l个用户端产生长度为kl的信息向量wl,wl中的元素在长度为p的有限域Zp中独立均匀分布;
所有用户端将各自的信息向量补零到相同的长度k;
第l个用户端将信息向量wl通过扩展的嵌套网格编码方法编码为长度为n的码字xl∈(Z[i]/πZ[i])n
其中,Z[i]表示高斯整数,即,元素的实数和虚数部分均为整数,Z[i]/πZ[i]表示与有限域Zp同构的高斯整数环;
xl受限于用户端的功率限制:E||xl||2≤Pl,其中,Pl为第l个用户的发送功率。
优选的,所述步骤S120具体包括:
第m个基站处接收到的长度为n的嵌套网格编码后的信号ym为:
Figure BDA0002098541000000031
其中,gml代表第l个用户与第m个基站之间的信道系数:
Figure BDA0002098541000000032
βml表示大尺度衰落,hml表示小尺度衰落;zm~CN(0,σ2In)表示在第m个基站处的热噪声;
将所有用户端与第m个基站的信道系数组合成信道向量:
gm=[gm1,gm2,...,gmL]T
第m个基站收到的信号可以被表示为:
ym=XTgm+zm,;
其中,X=[x1,x2,...xL]T为由码字组成的矩阵;
第m个基站通过选取均衡因子bm∈Cn与系数向量;其中,系数向量为:
am=[am1,am2,...,amL]T∈Z[i]L
将ym表示成用户码字的整数线性组合与有效噪声之和:
Figure BDA0002098541000000041
其中,
Figure BDA0002098541000000042
表示有效噪声。
优选的,所述步骤S140具体包括:
CPU处收到用户码字的线性组合
Figure BDA0002098541000000043
第一个参与解码的线性组合由于不具备边信息,有效噪声计算公式为:
Figure BDA0002098541000000044
对所有线性组合建立优化模型:
Figure BDA0002098541000000045
Figure BDA0002098541000000046
Figure BDA0002098541000000047
求解所述优化模型,得各线性组合所能达到的最小有效噪声及其对应的功率分配方案;
根据求得的各线性组合的最小有效噪声及其功率分配方案,将有效噪声最小的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,记为
Figure BDA0002098541000000048
其中δ(1)即代表该线性组合是第1个参与解码的,其对应的功率分配方案即为用户的最佳发送功率。
优选的,所述步骤S150具体包括:
记边信息矩阵Am-1=[a1,...am-1],则在第m步解码时在边信息参与下可以将接收到的信号表示为
Figure BDA0002098541000000051
其中,bm,cm均为均衡因子,则有效噪声的方差可以表示为:
Figure BDA0002098541000000052
将均衡因子bm,cm做最小均方误差估计,从而有
Figure BDA0002098541000000053
其中,
Figure BDA0002098541000000054
分别计算剩余线性组合在已知边信息下的有效噪声,在确保更新后的边信息矩阵Am=[aδ(1),...,aδ(m-1),am]满秩的条件下,选择有效噪声最小的线性组合作为相应的参与解码的线性组合。
优选的,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户端的信息如果是通过第m步参与解码的线性组合解出的,其吞吐量为:
Figure BDA0002098541000000055
分别计算参与解码的线性组合对应的用户端的接收功率,并将得到的接收功率进行排序,接收功率最大的用户优先在该步被解出;其中,而第l个用户根据第m个基站处产生的线性组合得到的接收功率为:
Pr,(l,m)=Pl||gml||2
优选的,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户相对于挑选出的L个线性组合的信道向量为:
gl=[g1l,...,gml,...,gLl];
分别计算L个用户的信道向量的2-范数并将结果从大到小排列,所得顺序即为用户参与解码的顺序。
优选的,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
建立维度为L×L的矩阵C,且矩阵中第(i,j)处的元素为第i个用户在第j步进行解码时需要承受的有效噪声:
Figure BDA0002098541000000061
找到C矩阵中值最大的元素,令矩阵中每个元素减去该值,得到更新后的矩阵C;
对矩阵C中的每一行均进行下列操作:找到该行中值最小的元素,而后令该行所有元素减去该值;
类似的,对所有列进行同样的操作;
分别对更新后的矩阵C的行和列进行划线,标注所有包含0的行和列,并计算划线的行数和列数;
如果计算所得行数和列数小于用户数,则在没有包含0的行和列中找到值最小的元素,并令之前划线时处于两条线交叉点上的元素与该最小值相加,令所有未被标注的元素减去该最小值;
再计算被标注的行数和列数是否与用户的数目相同,如果相同则计算结束;
在得到L个处于不同行和列的0元素时,若某0元素处于矩阵C中第(i,j)处,则说明第i个用户是在第j步进行解码的,则其对应的有效噪声容忍度即为前j个线性组合对应的有效噪声中最大的。
优选的,所述步骤S160中根据嵌套网格依次解出原始信息包括:
在CPU处装有L个解码器
Figure BDA0002098541000000071
可以将ym解码到有限域
Figure BDA0002098541000000072
其中,um是用户端原始信息向量在有限域的线性组合,
Figure BDA0002098541000000073
且qml=[aml]mod p,
Figure BDA0002098541000000074
表示有限域内的加法;
令:
Figure BDA0002098541000000075
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的实数部分集合,
Figure BDA0002098541000000076
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的虚数部分集合,则基站通过前传链路传送至CPU的用户原始信息的线性组合可以用矩阵的形式表示为:
Figure BDA0002098541000000077
若CPU收到M个用户端原始信息的线性组合且矩阵QR和QI的秩均为L,则全部用户端的原始信息均被恢复出来。
优选的,在恢复第l个用户的信息wl时,存在向量
Figure BDA0002098541000000078
使得
Figure BDA0002098541000000079
从而,wl可从线性组合中被恢复出来。
本发明有益效果:适用于第五代移动通信系统的传输机制,考虑了用户间干扰对系统吞吐量的影响和前传链路容量受限,采用基于扩展的嵌套网格编码方法的计算转发机制(ECF),可以消除用户间干扰,避免对前传链路容量需求的扩大,有效提高系统的总吞吐量。
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为本发明实施例1所述的基于串行干扰消除的数据传输方法流程图。
图2为本发明实施例2所述的基于串行干扰消除的数据传输方法原理图。
图3为本发明实施例2所述的基站数不同时系统吞吐量的效果图。
图4为本发明实施例2所述的前传链路容量不同时系统吞吐量的效果图。
具体实施方式
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/或模块,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、模块和/或它们的组。
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,下面将结合附图以具体实施例为例做进一步的解释说明,且实施例并不构成对本发明实施例的限定。
本领域普通技术人员应当理解的是,附图只是一个实施例的示意图,附图中的部件或装置并不一定是实施本发明所必须的。
实施例1
如图1所示,本发明实施例1提供一种基于串行干扰消除的数据传输方法,该方法包括如下流程步骤:
步骤S110:用户端对原始信息进行扩展的嵌套网格编码;
步骤S120:基站通过计算均衡因子和组合系数,将用户端通过信道发来的嵌套网格编码后的信号表示为用户码字的线性组合;
步骤S130:基站将所述用户码字的线性组合通过前传链路传递给中心处理单元CPU;其中,前传链路中传递的数据的维度与所述嵌套网格编码后码字的维度相同;
步骤S140:CPU在接收到一定数量的所述用户码字的线性组合后,以有效噪声最小的用户码字的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,并确定用户端的最佳发送功率;
步骤S150:CPU根据所述最佳发送功率以最小有效噪声为标准计算剩余的所述用户码字的线性组合在边信息下的参与解码的顺序;
步骤S160:CPU根据步骤S150得出的各线性组合的解码顺序以及对应的有效噪声,以最大化系统吞吐量为目标确定用户端解码顺序,并根据嵌套网格依次解出原始信息。
步骤S110具体包括:
对于M个基站和L个用户端,M>L,令m∈{1,2,...,M}表示基站的编号,l∈{1,2,...,L}表示用户端的编号;
第l个用户端产生长度为kl的信息向量wl,wl中的元素在长度为p的有限域Zp中独立均匀分布;
所有用户端将各自的信息向量补零到相同的长度k;
第l个用户端将信息向量wl通过扩展的嵌套网格编码方法编码为长度为n的码字xl∈(Z[i]/πZ[i])n
其中,Z[i]表示高斯整数,即,元素的实数和虚数部分均为整数,Z[i]/πZ[i]表示与有限域Zp同构的高斯整数环;
xl受限于用户端的功率限制:E||xl||2≤Pl,其中,Pl为第l个用户的发送功率。
步骤S120具体包括:
第m个基站处接收到的长度为n的嵌套网格编码后的信号ym为:
Figure BDA0002098541000000101
其中,gml代表第l个用户与第m个基站之间的信道系数:
Figure BDA0002098541000000102
βml表示大尺度衰落,hml表示小尺度衰落;zm~CN(0,σ2In)表示在第m个基站处的热噪声;
将所有用户端与第m个基站的信道系数组合成信道向量:
gm=[gm1,gm2,...,gmL]T
第m个基站收到的信号可以被表示为:
ym=XTgm+zm,;
其中,X=[x1,x2,...xL]T为由码字组成的矩阵;
第m个基站通过选取均衡因子bm∈Cn与系数向量;其中,系数向量为:
am=[am1,am2,...,amL]T∈Z[i]L
将ym表示成用户码字的整数线性组合与有效噪声之和:
Figure BDA0002098541000000111
其中,
Figure BDA0002098541000000112
表示有效噪声。
步骤S140具体包括:
CPU处收到用户码字的线性组合
Figure BDA0002098541000000113
第一个参与解码的线性组合由于不具备边信息,有效噪声计算公式为:
Figure BDA0002098541000000114
对所有线性组合建立优化模型:
Figure BDA0002098541000000115
Figure BDA0002098541000000116
Figure BDA0002098541000000117
求解所述优化模型,得各线性组合所能达到的最小有效噪声及其对应的功率分配方案;
根据求得的各线性组合的最小有效噪声及其功率分配方案,将有效噪声最小的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,记为
Figure BDA0002098541000000118
其中δ(1)即代表该线性组合是第1个参与解码的,其对应的功率分配方案即为用户的最佳发送功率。
步骤S150具体包括:
记边信息矩阵Am-1=[a1,...am-1],则在第m步解码时在边信息参与下可以将接收到的信号表示为
Figure BDA0002098541000000121
其中,bm,cm均为均衡因子,则有效噪声的方差可以表示为:
Figure BDA0002098541000000122
将均衡因子bm,cm做最小均方误差估计,从而有
Figure BDA0002098541000000123
其中,
Figure BDA0002098541000000124
分别计算剩余线性组合在已知边信息下的有效噪声,在确保更新后的边信息矩阵Am=[aδ(1),...,aδ(m-1),am]满秩的条件下,选择有效噪声最小的线性组合作为相应的参与解码的线性组合。
步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户端的信息如果是通过第m步参与解码的线性组合解出的,其吞吐量为:
Figure BDA0002098541000000125
分别计算参与解码的线性组合对应的用户端的接收功率,并将得到的接收功率进行排序,接收功率最大的用户优先在该步被解出;其中,而第l个用户根据第m个基站处产生的线性组合得到的接收功率为:
Pr,(l,m)=Pl||gml||2
优选的,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户相对于挑选出的L个线性组合的信道向量为:
gl=[g1l,...,gml,...,gLl];
分别计算L个用户的信道向量的2-范数并将结果从大到小排列,所得顺序即为用户参与解码的顺序。
步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
建立维度为L×L的矩阵C,且矩阵中第(i,j)处的元素为第i个用户在第j步进行解码时需要承受的有效噪声:
Figure BDA0002098541000000131
找到C矩阵中值最大的元素,令矩阵中每个元素减去该值,得到更新后的矩阵C;
对矩阵C中的每一行均进行下列操作:找到该行中值最小的元素,而后令该行所有元素减去该值;
类似的,对所有列进行同样的操作;
分别对更新后的矩阵C的行和列进行划线,标注所有包含0的行和列,并计算划线的行数和列数;
如果计算所得行数和列数小于用户数,则在没有包含0的行和列中找到值最小的元素,并令之前划线时处于两条线交叉点上的元素与该最小值相加,令所有未被标注的元素减去该最小值;
再计算被标注的行数和列数是否与用户的数目相同,如果相同则计算结束;
在得到L个处于不同行和列的0元素时,若某0元素处于矩阵C中第(i,j)处,则说明第i个用户是在第j步进行解码的,则其对应的有效噪声容忍度即为前j个线性组合对应的有效噪声中最大的。
具体的,匈牙利算法求解的是最大的系统吞吐量包括如下步骤:
首先找到C矩阵中值最大的元素,而后令矩阵中每个元素减去该值,得到更新后的矩阵C。下面采用匈牙利算法求解最大系统吞吐量时用户的解码顺序。第一步,对矩阵C中的每一行均进行下列操作:找到该行中值最小的元素,而后令该行所有元素减去该值。第二步,类似的,对所有列进行同样的操作。第三步,分别对矩阵的行和列进行划线,标注所有包含0的行和列并计算划线的行数和列数,如果计算所得数目小于用户数,则进行下一步。第四步,在没有包含0的行和列中找到值最小的元素,并令之前划线时处于两条线交叉点上的元素与该最小值相加,而后再令所有未被标注的元素减去该最小值。此时再计算被标注的行数和列数是否与用户的数目相同,如果不同则重复第四步,如果相同则计算结束。在得到L个处于不同行和列的0元素时,说明已经找到了最佳的用户解码顺序。若某0元素处于矩阵C中第(i,j)处,则说明第i个用户是在第j步进行解码的,则其对应的有效噪声容忍度即为前j个线性组合对应的有效噪声中最大的。
步骤S160中根据嵌套网格依次解出原始信息包括:
在CPU处装有L个解码器
Figure BDA0002098541000000141
可以将ym解码到有限域
Figure BDA0002098541000000142
其中,um是用户端原始信息向量在有限域的线性组合,
Figure BDA0002098541000000143
且qml=[aml]mod p,
Figure BDA0002098541000000144
表示有限域内的加法;
令:
Figure BDA0002098541000000145
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的实数部分集合,
Figure BDA0002098541000000146
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的虚数部分集合,则基站通过前传链路传送至CPU的用户原始信息的线性组合可以用矩阵的形式表示为:
Figure BDA0002098541000000151
若CPU收到M个用户端原始信息的线性组合且矩阵QR和QI的秩均为L,则全部用户端的原始信息均被恢复出来。
优选的,在恢复第l个用户的信息wl时,存在向量
Figure BDA0002098541000000152
使得
Figure BDA0002098541000000153
从而,wl可从线性组合中被恢复出来。
实施例2
如图2所示,本发明实施例2提供一种用于去蜂窝大规模MIMO系统的数据传输方法,该方法包括如下流程步骤:
S1:用户端对原始信息进行扩展的嵌套网格编码。用户的原始信息由两部分组成,首先是携带信息的部分,这部分中的元素在长度为质数的有限域中独立均匀分布。而后,为满足对该用户的发送功率的限制,以及确保信息无损恢复,即满足该用户对有效噪声(effective noise)容忍度的要求,用户对原信息向量进行补零,最终所有用户的原始信息向量的长度相同。最后,用户通过嵌套网格编码将原始信息由有限域编码至与该有限域同构的高斯整数环中。
示意性地,在1km×1km的范围内,随机分布着M个基站和L个用户,M大于L,且两者的取值范围均为大于1的整数。令m∈{1,...,M}为基站的编号,l∈{1,...,L}为用户的编号。采用最小均方误差对信道信息进行估计。
首先,第l个用户产生长度为kl的信息向量wl,wl中的元素在长度为p的有限域Zp中独立均匀分布。所有用户将自己的信息向量补零到相同的长度k。而后,第l个用户将信号向量wl通过扩展的嵌套网格编码方法编码为长度为n的码字xl∈(Z[i]/πZ[i])n,其中
Figure BDA0002098541000000154
表示高斯整数,即元素的实数和虚数部分均为整数,Z[i]/πZ[i]表示与有限域Zp同构的高斯整数环。xl受限于用户的功率限制:
E||xl||2≤nPl
其中,Pl为第l个用户的发送功率。
S2:基站处在接收到各用户经过信道传输的信号后通过计算均衡因子和组合系数将收到的信号表示为用户码字的线性组合。用户的码字经过信道传输至基站处,基站通过迫整(integer-forcing)接收,即选取合适的均衡因子与接收到的信号相乘,将信号表示为用户码字的高斯整数线性组合与有效噪声之和。在已知信道状态信息和各用户功率限制的条件下,均衡因子可以通过最小均方误差的方法得到,而线性组合中各用户的组合系数构成的系数向量可以通过建立最小化有效噪声的优化问题来得到。
第m个基站处接收到的长度为n的信号ym为用户码字经过信道传输后的组合:
Figure BDA0002098541000000161
其中,gml代表第l个用户与第m个AP之间的信道系数:
Figure BDA0002098541000000162
βml表示大尺度衰落,hml表示小尺度衰落。zm~CN(0,σ2In)表示在第m个AP处的热噪声。
为方便表达,将所有用户与第m个基站的信道系数组合成信道向量gm=[gm1,gm2,...,gmL]T,从而第m个基站收到的信号可以被表示为:
ym=XTgm+zm
其中,X=[x1,x2,...xL]T为由用户码字组成的矩阵。而后,第m个基站通过选取合适的均衡因子bm∈C与系数向量am=[am1,am2,...,amL]T∈Z[i]L,可以将接收到的信号ym表示成用户码字的整数线性组合与有效噪声之和
Figure BDA0002098541000000171
S3:基站将所述用户码字的线性组合通过前传链路传递给中心处理单元CPU;其中,前传链路中传递的数据的维度与用户端编码后码字的维度相同。
S4:CPU在接收到一定数量的所述用户码字的线性组合后,采用串行干扰消除的方法对线性组合进行解码。首先根据最小有效噪声确定第一个参与解码的线性组合并以此确定用户的最佳发送功率。由于嵌套网格编码的几何特性,用户码字的线性组合依旧是有效的码字,因此仍可以通过嵌套网格进行解码。CPU在对线性组合进行解码时,可以采用类似串行干扰消除的方法,即线性组合参与解码时存在固定的顺序。首先,由于线性组合的解码存在固定顺序,后参与解码的线性组合可以利用前面线性组合提供的边信息来减小自身的有效噪声;其次,与线性组合类似的,用户也可以确定解码顺序,已经被解码恢复原信息的用户不必参与剩余线性组合的解码过程,即用户的有效噪声容忍度可以得到减小。但是,第一个参与解码的线性组合由于不具备边信息,其有效噪声应当是最大的。因此依次对每个线性组合建立最小化有效噪声的优化问题,并解得每个线性组合能够取得的最小有效噪声和与其相对应的功率分配方案,选择有效噪声最小的线性组合第一个进行解码,其对应的功率分配方案即为用户的最佳发送功率。
CPU处收到是的用户编码后信息的线性组合
Figure BDA0002098541000000172
假设此时CPU已经对组合
Figure BDA0002098541000000173
解码完毕,则这些组合可以作为边信息,首先能够减小组合的有效噪声,其次能够减小需要承受这些噪声的用户的数目。因此能够进一步扩大用户的吞吐量,提高系统的吞吐量。
记边信息矩阵Am-1=[a1,...am-1],则此时在第m步解码时在边信息参与下可以将接收到的信号表示为
Figure BDA0002098541000000181
其中,bm,cm均为均衡因子;
该线性组合的有效噪声的方差可以表示为
Figure BDA0002098541000000182
为了尽可能的减小有效噪声,可以将均衡因子bm,cm做最小均方误差估计,从而有
Figure BDA0002098541000000183
其中
Figure BDA0002098541000000184
Figure BDA0002098541000000185
第一个参与解码的线性组合由于不具备边信息,因此有效噪声不会得到减少,其计算公式为
Figure BDA0002098541000000186
为使得最终系统的吞吐量尽可能大,应令有效噪声最小的线性组合第一个参与解码。因此,对所有线性组合分别建立优化问题
Figure BDA0002098541000000191
Figure BDA0002098541000000192
Figure BDA0002098541000000193
并解得各线性组合所能达到的最小有效噪声及其对应的功率分配方案。根据求得的各线性组合的最小有效噪声及其功率分配方案,将有效噪声最小的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,记为
Figure BDA0002098541000000194
其中δ(1)即代表该线性组合是第1个参与解码的,其对应的功率分配方案即为用户的最佳发送功率。
S5:CPU根据步骤S4得出的用户端功率分配方案以最小有效噪声为标准计算剩余用户码字线性组合在边信息帮助下的参与解码的顺序。采用串行干扰消除的方法,即将已经解码的线性组合作为边信息参与到剩余线性组合的解码过程中,以此降低后参与解码的线性组合的有效噪声。线性组合的有效噪声降低即使得信息被携带在该线性组合中的用户的有效噪声容忍度降低,则用户确保信息被解出的吞吐量可以得到提高,从而整个系统的系统吞吐量提高。在确定解码顺序时,每一次均选择在边信息帮助下的有效噪声的最小的线性组合进行解码,并确保边信息矩阵满秩,直到参与解码的线性组合数与用户数相同。
由于只需要与用户数相等数目的线性组合即可确保所有用户的信息被解出,因此总共有L个线性组合参与解码。为使得每一个参与解码的线性组合的有效噪声尽可能的小,在每一步根据步骤S140确定好的功率分配方案和第m步解码的计算公式
Figure BDA0002098541000000195
其中
Figure BDA0002098541000000201
Figure BDA0002098541000000202
分别计算剩余线性组合在已知边信息下的有效噪声,在确保更新后的边信息矩阵Am=[aδ(1),...,aδ(m-1),am]满秩的条件下,选择有效噪声最小的作为在该步参与解码的线性组合。
S6:CPU根据步骤S5得出的各线性组合的解码顺序和对应的有效噪声以最大化系统吞吐量为目标确定用户的解码顺序,并依据嵌套网格依次解出用户的原始信息。在确定了用户码字的线性组合的解码顺序后,由于用户的解码顺序也会对最终的系统吞吐量造成影响,因此以最大化系统吞吐量为目标,采用基于接收功率或基于信道增益的方法对用户的解码顺序进行优化。最后,根据确定的线性组合的解码顺序和用户的解码顺序采用嵌套网格解出用户的原始信息。
第一种方法为基于用户接收功率的寻找最佳的用户解码顺序的方法。第l个用户的信息如果是通过第m步参与解码的线性组合解出的,其吞吐量为
Figure BDA0002098541000000203
而第l个用户根据第m个基站处产生的线性组合得到的接收功率为
Pr,(l,m)=Pl||gml||2
因此,对于确定好的参与解码的线性组合分别计算用户根据其得到的接收功率,并将得到的所有用户的接收功率进行排序,接收功率最大的用户优先在该步被解出。
第二种方法为基于用户信道增益的寻找最佳的用户解码顺序的方法,即信道条件好的用户优先被解出。第l个用户相对于挑选出的L个线性组合的信道向量为gl=[g1l,...,gml,...,gLl]。分别计算L个用户的信道向量的2-范数并将结果从大到小排列,所得顺序即为用户参与解码的顺序。
而后,可以根据确定好的用户码字的线性组合的顺序和用户的顺序根据嵌套网格方法依次解出用户的原始信息。
在CPU处装有L个解码器
Figure BDA0002098541000000211
可以将ym解码到有限域
Figure BDA0002098541000000212
其中,um是用户端原始信息向量在有限域的线性组合,
Figure BDA0002098541000000213
且qml=[aml]mod p,
Figure BDA0002098541000000214
表示有限域内的加法。
令:
Figure BDA0002098541000000215
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的实数部分集合,
Figure BDA0002098541000000216
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的虚数部分集合,则基站通过前传链路传送至CPU的用户原始信息的线性组合可以用矩阵的形式表示为:
Figure BDA0002098541000000217
若CPU收到M个用户端原始信息的线性组合且矩阵QR和QI的秩均为L,则全部用户端的原始信息均可被恢复出来。
在恢复第l个用户的信息wl时,存在向量
Figure BDA0002098541000000218
使得
Figure BDA0002098541000000219
从而,wl可从线性组合中被恢复出来。
仿真实验
场景设置:所有的用户和基站均随机分布在1×1km的方形区域中。传播信道的大尺度特征可以被Hata-COST231模型来描述。大尺度的衰落系数βml描述了路径损耗和阴影衰落:
βml=PLmlsml
其中,sml代表对阴影衰落取以2为底的对数的结果,阴影衰落的标准差为σs,PLml服从三段式的路径损耗模型(单位为dB)
Figure BDA0002098541000000221
其中,dml代表第m个基站与第l个用户之间的距离,d0和d1均为参考距离。其他所需的所有参数如表1所示。
表1参数设置
参数 取值
带宽 20MHz
σ 9dB
σ<sub>s</sub> 8dB
d<sub>0</sub>、d<sub>1</sub> 50、10m
L<sub>loss</sub> 140.7dB
L 10
P<sub>t</sub> 2W
在仿真试验中,采用蒙特卡洛方法,随机产生200次独立的用户分布进行仿真。
图3为不同基站数目时系统的吞吐量,参照图3,横坐标表示基站的数目,纵坐标表示系统的吞吐量。在基站数目不同的情况下,与MRC和CF机制相比,本发明实施例中,系统的吞吐量得到了显著的提升。其中,SUCC代表采用基于串行干扰消除的扩展的嵌套网格编码方法的计算转发机制,标号1、2、3分别代表采用三种不同的确定用户解码顺序的方法。PARA代表不采用串行干扰消除,即线性组合和用户不具有特定的解码顺序。图4为前传链路容量不同时系统的吞吐量,参照图4,横坐标表示前传链路的容量,纵坐标表示系统的吞吐量。可以看到,与MRC和CF机制相比,本发明实施例中,在对前传链路容量的需求相同的情况下,系统的吞吐量得到了显著的提高。
综上所述,本发明实施例所述的方法,适用于第五代移动通信系统的传输机制,考虑了用户间干扰对系统吞吐量的影响和前传链路容量受限,采用基于串行干扰消除的扩展的嵌套网格编码方法的计算转发机制,可以消除用户间干扰,避免对前传链路容量需求的扩大,有效提高系统的总吞吐量。
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 (8)

1.一种基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,该方法包括如下流程步骤:
步骤S110:用户端对原始信息进行扩展的嵌套网格编码;包括:
对于M个基站和L个用户端,M>L,令m∈{1,2,...,M}表示基站的编号,l∈{1,2,...,L}表示用户端的编号;
第l个用户端产生长度为kl的信息向量wl,wl中的元素在长度为p的有限域
Figure FDA0002623638480000011
中独立均匀分布;
所有用户端将各自的信息向量补零到相同的长度k;
第l个用户端将信息向量wl通过扩展的嵌套网格编码方法编码为长度为n的码字
Figure FDA0002623638480000012
其中,
Figure FDA0002623638480000013
表示高斯整数,即,元素的实数和虚数部分均为整数,
Figure FDA0002623638480000014
表示与有限域
Figure FDA0002623638480000015
同构的高斯整数环;
xl受限于用户端的功率限制:
Figure FDA0002623638480000016
其中,Pl为第l个用户的发送功率;
步骤S120:基站通过计算均衡因子和组合系数,将用户端通过信道发来的嵌套网格编码后的信号表示为用户码字的线性组合;线性组合中各用户的组合系数构成系数向量为:
Figure FDA0002623638480000017
系数向量可通过建立最小化有效噪声的优化问题来得到,包括:
第m个基站处接收到的长度为n的嵌套网格编码后的信号ym为:
Figure FDA0002623638480000018
其中,gml代表第l个用户与第m个基站之间的信道系数:
Figure FDA0002623638480000021
βml表示大尺度衰落,hml表示小尺度衰落;
Figure FDA0002623638480000022
表示在第m个基站处的热噪声;
将所有用户端与第m个基站的信道系数组合成信道向量:
gm=[gm1,gm2,...,gmL]T
第m个基站收到的信号可以被表示为:
ym=XTgm+zm
其中,X=[x1,x2,...xL]T为由码字组成的矩阵;
第m个基站通过选取均衡因子
Figure FDA0002623638480000023
与系数向量相乘;
将ym表示成用户码字的整数线性组合与有效噪声之和:
Figure FDA0002623638480000024
其中,
Figure FDA0002623638480000025
表示有效噪声;
步骤S130:基站将所述用户码字的线性组合通过前传链路传递给中心处理单元CPU;其中,前传链路中传递的数据的维度与所述嵌套网格编码后码字的维度相同;
步骤S140:CPU在接收到一定数量的所述用户码字的线性组合后,以有效噪声最小的用户码字的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,并确定用户端的最佳发送功率;
步骤S150:CPU根据所述最佳发送功率以最小有效噪声为标准计算剩余的所述用户码字的线性组合在边信息下参与解码的顺序;
步骤S160:CPU根据所述线性组合参与解码的顺序以及对应的有效噪声,以最大化系统吞吐量为目标确定用户端解码顺序,并根据嵌套网格依次解出原始信息。
2.根据权利要求1所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S140具体包括:
CPU处收到用户码字的线性组合
Figure FDA0002623638480000031
第一个参与解码的线性组合由于不具备边信息,有效噪声计算公式为:
Figure FDA0002623638480000032
对所有线性组合建立优化模型:
Figure FDA0002623638480000033
Figure FDA0002623638480000034
Figure FDA0002623638480000035
求解所述优化模型,得各线性组合所能达到的最小有效噪声及其对应的功率分配方案;
根据求得的各线性组合的最小有效噪声及其功率分配方案,将有效噪声最小的线性组合作为第一个参与解码的线性组合,记为
Figure FDA0002623638480000036
其中δ(1)即代表该线性组合是第1个参与解码的,其对应的功率分配方案即为用户的最佳发送功率。
3.根据权利要求2所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S150具体包括:
记边信息矩阵Am-1=[a1,...am-1],则在第m步解码时在边信息参与下可以将接收到的信号表示为
Figure FDA0002623638480000037
其中,bm,cm均为均衡因子,则有效噪声的方差可以表示为:
Figure FDA0002623638480000041
将均衡因子bm,cm做最小均方误差估计,从而有
Figure FDA0002623638480000042
其中,
Figure FDA0002623638480000043
分别计算剩余线性组合在已知边信息下的有效噪声,在确保更新后的边信息矩阵Am=[aδ(1),...,aδ(m-1),am]满秩的条件下,选择有效噪声最小的线性组合作为相应的参与解码的线性组合。
4.根据权利要求3所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户端的信息如果是通过第m步参与解码的线性组合解出的,其吞吐量为:
Figure FDA0002623638480000044
分别计算参与解码的线性组合对应的用户端的接收功率,并将得到的接收功率进行排序,接收功率最大的用户优先在该步被解出;其中,而第l个用户根据第m个基站处产生的线性组合得到的接收功率为:
Pr,(l,m)=Pl||gml||2
5.根据权利要求3所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
第l个用户相对于挑选出的L个线性组合的信道向量为:
gl=[g1l,...,gml,...,gLl];
分别计算L个用户的信道向量的2-范数并将结果从大到小排列,所得顺序即为用户参与解码的顺序。
6.根据权利要求3所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S160中确定用户端的解码顺序具体包括:
建立维度为L×L的矩阵C,且矩阵中第(i,j)处的元素为第i个用户在第j步进行解码时需要承受的有效噪声:
Figure FDA0002623638480000051
找到C矩阵中值最大的元素,令矩阵中每个元素减去该值,得到更新后的矩阵C;
对矩阵C中的每一行均进行下列操作:找到该行中值最小的元素,而后令该行所有元素减去该值;
类似的,对所有列进行同样的操作;
分别对更新后的矩阵C的行和列进行划线,标注所有包含0的行和列,并计算划线的行数和列数;
如果计算所得行数和列数小于用户数,则在没有包含0的行和列中找到值最小的元素,并令之前划线时处于两条线交叉点上的元素与该最小值相加,令所有未被标注的元素减去该最小值;
再计算被标注的行数和列数是否与用户的数目相同,如果相同则计算结束;
在得到L个处于不同行和列的0元素时,若某0元素处于矩阵C中第(i,j)处,则说明第i个用户是在第j步进行解码的,则其对应的有效噪声容忍度即为前j个线性组合对应的有效噪声中最大的。
7.根据权利要求3-6任一项所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,所述步骤S160中根据嵌套网格依次解出原始信息包括:
在CPU处装有L个解码器
Figure FDA0002623638480000061
可以将ym解码到有限域
Figure FDA0002623638480000062
其中,um是用户端原始信息向量在有限域的线性组合,
Figure FDA0002623638480000063
且qml=[aml]modp,
Figure FDA0002623638480000064
表示有限域内的加法;
令:
Figure FDA0002623638480000065
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的实数部分集合,
Figure FDA0002623638480000066
表示在线性组合um中用户端原始信息的系数的虚数部分集合,则基站通过前传链路传送至CPU的用户原始信息的线性组合可以用矩阵的形式表示为:
Figure FDA0002623638480000067
若CPU收到M个用户端原始信息的线性组合且矩阵QR和QI的秩均为L,则全部用户端的原始信息均被恢复出来。
8.根据权利要求7所述的基于串行干扰消除的数据传输方法,其特征在于,在恢复第l个用户的信息wl时,存在向量
Figure FDA0002623638480000068
使得
Figure FDA0002623638480000069
从而,wl可从线性组合中被恢复出来。
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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5341386A (en) * 1990-05-25 1994-08-23 Fujitsu Limited Viterbi equalizer and recording/reproducing device using the same
CN101820407A (zh) * 2010-03-16 2010-09-01 北京交通大学 基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统
CN107222440A (zh) * 2017-07-14 2017-09-29 电子科技大学 一种基于网格编码的中继通信方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7668250B2 (en) * 2003-10-01 2010-02-23 Samsung Electronics Co., Ltd. Time-dependent trellis coding for more robust digital television signals
KR101227504B1 (ko) * 2006-06-09 2013-01-29 엘지전자 주식회사 디지털 방송 시스템 및 처리 방법

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5341386A (en) * 1990-05-25 1994-08-23 Fujitsu Limited Viterbi equalizer and recording/reproducing device using the same
CN101820407A (zh) * 2010-03-16 2010-09-01 北京交通大学 基于串行干扰抵消的频域初始测距方法及系统
CN107222440A (zh) * 2017-07-14 2017-09-29 电子科技大学 一种基于网格编码的中继通信方法

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