CN110649943A - 一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，在小区发现阶段基站广播导频信号时，建立小区搜索延迟和扫描波束最小数量的表达式，通过K次波束扫描覆盖整个区域；利用一维均匀线性阵列，将N_T个阵列天线分成M个子阵列，建立子阵列模型，并给出总阵列响应，分析子阵列个数M和扫描波束最小数量K之间的关系，调整每个子波束的方向，实现灵活波束宽度扫描；分析在期望覆盖区域上的波束形成增益和阵列天线数量的关系，设计并优化灵活宽度的波束数量K，达到最大化系统容量。本发明优化了灵活宽度波束的扫描数量，通过设计最佳灵活宽度波束的数量，降低了用户发现的开销，使系统容量得到了很大的提高，解决用户发现和数据传输间覆盖间隙问题。

Description

一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法。

背景技术

随着现代社会的高速发展，新型多媒体业务和智能终端数量不断增长，使得移动通信系统对系统容量、数据速率等多方面的要求越来越高。5G的目标能力指标要求峰值达到20Gbit/s，而传统提升频谱效率的方式已经不足以应对这么高的容量需求，现在所使用的3GHz以下的频段已经拥堵不堪，因此毫米波成为了人们关注的热点，具有丰富频谱资源的毫米波大大缓解了目前移动通信中的频谱资源压力。然而与使用较低载波频率的传统通信方法相比，毫米波频段存在严重的路径损耗，并且只适合短距离的通信，为了进一步补偿路径损耗和扩大通信覆盖距离，人们考虑将5G毫米波和大规模MIMO技术相结合，大规模MIMO技术通过在基站侧配置合理形状的天线阵列，通过波束形成技术使得发送信号获取波束形成增益，弥补毫米波的高路径损耗特性，在提升系统功率效率的同时能够显著提高系统容量。

在毫米波通信系统中，用户发现和初始接入是建立通信的基本条件，如图2小区发现的时间帧结构图所示，整个时间帧由小区发现和数据传输两部分构成，基站在初始发送广播信号时，每发送一个搜索波束，都会等待用户接收到信号之后的反馈，共需要发送K个波束，在建立连接之后再进行数据传输。所需搜索波束数量的增加，使得小区搜索时延增加，因此数据传输阶段的时间越短。而搜索时延与波束宽度有关，尽管窄波束天线能够改进信道质量，但是它仅具有较小的波束覆盖范围，若定向波束是窄波束将会增加小区搜索时延；宽波束天线能够覆盖更广的范围，但是它的波束增益会受到影响，这些搜索方式都会显著地影响广播信道信号的传播。然而，只有在用户接入后才能够应用波束形成技术来实现特定波束的定向传输，进而在数据传输阶段获得波束形成增益，使用户接收到的信号功率增大。数据传输区域的覆盖距离由于波束形成技术的高增益而增大。因此在初始用户发现和数据传输之间还存在一定的覆盖缺口，将会引起用户接入到网络的等待时间的延长，这在一定程度上增大了小区搜索时延，不能保证用户与系统迅速构建链路连接，系统容量随之下降。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，设计具有合适宽度和增益的灵活波束宽度来降低小区搜索延迟，同时使系统容量最大。

本发明采用以下技术方案：

一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，包括以下步骤：

S1、在小区发现阶段基站广播导频信号时，建立小区搜索延迟和扫描波束最小数量的表达式，通过K次波束扫描覆盖整个区域；

S2、利用一维均匀线性阵列，将N_T个阵列天线分成M个子阵列，建立子阵列模型，并给出总阵列响应F(θ)，分析子阵列个数M和扫描波束最小数量K之间的关系，调整每个子波束的方向，实现灵活波束宽度扫描；

S3、分析在期望覆盖区域上的波束形成增益和阵列天线数量的关系，设计并优化灵活宽度的波束数量K，达到最大化系统容量。

具体的，步骤S1中，扫描波束的最小数量为：

K≥Θ_t/Θ_s

其中，Θ_s为单个波束的覆盖角度，Θ_t为K个波束应扫描整个目标覆盖角度。

进一步的，设一个帧持续时间T包括小区发现阶段τ和数据传输阶段T-τ，其中，0＜τ＜T，小区搜索延迟τ表示为K的函数为：

τ＝KT_p＝KT_s/η

其中，T_s为一个搜索波束的时间，η为导频信号。

具体的，步骤S2中，总阵列响应F(θ)表示如下：

ω(θ)＝2πdsinθ/λ

其中，d是天线空间，λ是波长，f_m,n对应于第(m+1)个子阵列的第(n+1)个天线单元的波束形成权值。

进一步的，第(m+1)个子波束和第(m+2)个子波束的中心角之间的差角Θ_d,m满足以下条件：

其中，

N_m为第m个子阵列所包含的天线单元的个数。

具体的，步骤S2中，灵活波束的波束宽度Θ_f为：

其中，N_m为第m个子阵列所包含的天线单元的个数，N_T为阵列天线数量，(a)为条件N_m＝N_T。

进一步的，灵活波束宽度满足条件如下：

Θ_f≥Θ_t/K

子阵列模型为：

其中，Θ_t为K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度，N_T为阵列天线数量。

具体的，步骤S3中，灵活波束宽度波束的数量K^o为：

其中，T_s为一个搜索波束的时间，η为导频信号，Θ_t为K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度，N_T为阵列天线数量，W{·}是朗伯W函数的第零个分支，σ²是用户的复加性高斯白噪声的方差，α为调整因子，P为基站的发射功率，T为一个帧持续时间。

进一步的，波束形成增益G和阵列天线数量N_T的关系为：

G≤min{N_t，2πK/Θ_t}。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，通过多个子波束叠加来设计灵活波束宽度的波束。设计的随机波束的宽度可以加宽，以减少小区搜索延迟。然后分析毫米波通信系统中具有基于宽随机波束宽度波束扫描的定向小区发现的容量。在分析的基础上，优化随机波束扫描波束的数量，以使容量上限达到最大，根据时间帧结构模型，将整个用户接入系统的时间分为小区发现和数据传输两部分，进行K次波束扫描。波束形成增益可以扩大控制区域，方便基站进行用户搜索，但波束数量较大将会导致时延增加，从而导致导频开销增加，为使波束形成增益更大同时减小搜索时延，我们将阵列天线数量作为中间量，优化灵活宽度波束数量K，达到系统容量最大化的目的。

进一步的，在小区发现阶段，基站广播导频信号，一个搜索波束的时间为T_s，监听用户响应的时间为T_p-T_s，交替地进行K次，将小区搜索延迟表示为K的函数，得到扫描波束的最小数量。由公式可得，随着天线数量N_T的增加，波束宽度会逐渐减小，又由于所需搜索波束数量的增加，使得小区搜索延迟τ增加，这将导致数据传输时间的减少而使系统容量降低。但是由G表示的波束形成增益随着N_T的增加而增加，这将响应的增加系统容量，所以根据公式，可以看到小区搜索延迟τ和波束形成增益G可以通过K的设计来平衡。

进一步的，利用一维均匀线性阵列(ULA)，首先将天线阵列分成多个子阵列，然后使用由多个子阵列产生的多个子波束的叠加来形成宽波束。将N_T阵列天线分成M个子阵列，其中第m个子阵列包含N_m个天线单元，所以阵列的总数满足4中的表达式。此外，基于子阵列的模型，给出了总阵列响应的表达式，从中可以看出，双重求和中的内部求和对应于由一个子阵列形成的子波束，并且总波束是由多个子阵列决定的所有子波束的总和。从图3可以看出，如果每个子阵列产生的每个子波束的中心角彼此接近，就可以得到一个宽随机波束形成的波束。

进一步的，为了用K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度的小区扫描，则灵活波束的宽度应该满足6中的条件，一旦给出扫描波束K的数量，可以获得所需子阵列M的数量并且设计宽灵活波束宽度的波束，同时，我们可以调整每个子波束的方向来实现波束扫描。

进一步的，根据波束形成理论，每个线性阵列的最大波束形成增益一般不能超过任何方向上阵列天线的数量，通过使用最坏情况波束形成增益G的这个上限我们设计了灵活波束宽度波束的数量K以最大化系统容量。考虑小区搜索场景的最坏情况，在波束扫描中最坏的情况是基站从最后一个扫描波束中找到用户，假设用于小区搜索的灵活波束宽度的波束也用于数据传输，那么系统容量上限可以表示为K的函数，因此存在最大化系统容量上限的最优K，考虑一切必要条件，使得在灵活波束宽度波束的可行区域内获得波束的最佳数量。

综上所述，本发明设计了一个灵活宽度的波束，以减少毫米波蜂窝通信中的小区搜索延迟。基于分析，优化了灵活宽度波束的扫描数量，通过设计最佳灵活宽度波束的数量，降低了用户发现的开销，使系统容量得到了很大的提高，基本解决了在用户发现和数据传输之间存在的覆盖间隙问题。

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。

附图说明

图1为全向传输毫米波蜂窝系统，窄波束和随机波束的覆盖举例；

图2为利用K个波束发现小区的时间帧结构；

图3为由多个子波束叠加而成的宽灵活波束宽度的波束；

图4为具有灵活波束宽度波束的毫米波系统吞吐量的评估结果。

具体实施方式

本发明一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，包括以下步骤：

S1、在小区发现阶段基站广播导频信号时，建立小区搜索延迟和扫描波束最小数量的表达式，通过K次波束扫描来覆盖整个区域；

假设一个帧持续时间T包括小区发现阶段τ和数据传输阶段T-τ，其中，0＜τ＜T，如图2所示。这里，τ表示为小区搜索延迟。在小区发现阶段期间，基站广播导频信号，比如一个搜索波束的时间为T_s，并且监听用户响应的时间为T_p-T_s，交替地进行K次，这里，导频信号比定义为

然后将小区搜索延迟τ表示为K的函数(即，搜索时间或搜索波束的数量)为：

τ＝KT_p＝KT_s/η (1)

由于图2中的K个波束应扫描整个目标覆盖角度Θ_t，扫描波束的最小数量如下：

K≥Θ_t/Θ_s (2)

其中，Θ_s是单个波束的覆盖角度(即波束宽度)，如图1所示。通常Θ_s不能太小。例如，基于窗的窄波束设计方法的Θ_s是0.8862b/N_T，N_T是阵列天线数量，b是取决于窗口选择的加宽因子。为简单起见，在不失一般性的情况下，设置b使得最窄的随机波束如下：

Θ_s＝2π/N_T (3)

从式(3)可以看出，随着N_T的增加，波束宽度会逐渐减小；结果，由于式(2)中所需搜索波束数量的增加，使得式(1)中的小区搜索延迟τ增加，这将导致图2中数据传输时间的减少而降低系统吞吐量。

另一方面，从波束形成理论得，由G表示的波束形成增益随着N_T的增加而增加，这将相应地增加系统吞吐量。从这个讨论中看到小区搜索延迟τ(相当于波束宽度)和波束成形增益G可以通过K的设计来平衡，以最大化系统吞吐量。

然而，K的变化需要具有灵活波束宽度的波束设计。这是具有挑战性的，因为根据波束形成理论难以设计具有大量天线的宽波束。在这项研究中，为了设计所需的宽波束，探索基于多个子阵的波束展宽的方法。在设计中，利用一维均匀线性阵列。首先将天线阵列分成多个子阵列，然后使用由多个子阵列产生的多个子波束的叠加来形成宽波束，即如图1所示的灵活波束宽度的波束。

S2、利用一维均匀线性阵列，将N_T个阵列天线分成M个子阵列，建立子阵列模型，并且给出总阵列响应的表达式，分析子阵列个数M和扫描波束最小数量K之间的关系，调整每个子波束的方向来实现灵活波束宽度扫描；

将N_T阵列天线分成M个子阵列，其中，第m个子阵列包含N_m个天线单元。因此，假设阵列的总数满足该数量：

基于子阵列模型，总阵列响应F(θ)表示如下：

其中，ω(θ)＝2πdsinθ/λ，d是天线空间，λ是波长，f_m,n对应于第(m+1)个子阵列的第(n+1)个天线单元的波束形成权值。从式(5)可以看出，双重求和中的内部求和对应于由一个子阵列形成的子波束，并且总波束是由多个子阵列决定的所有子束的总和。

从图3中可以看出，如果每个子阵列产生的每个子波束的中心角彼此接近，就可以得到一个宽的灵活波束宽度的波束。为了保证所设计的灵活波束宽度的波束主瓣的平坦，第(m+1)个子波束和第(m+2)个子波束的中心角之间的差角Θ_d,m应满足以下条件：

其中，

在这种情况下，可以获得宽的灵活波束宽度的波束，如图3所示。

应当注意，对应于每个子阵列的权重f_m,n可以通过任何经典波束形成方案获得。

将式(3)，(4)和(6)与图3结合起来，得到宽的灵活波束的波束宽度：

如果N_m＝N，则获得(a)，符号简单表示为

从(7)式可得，为了用K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度Θ_t的小区扫描，灵活波束宽度应该满足：

Θ_f≥Θ_t/K (8)

从式(4)，(7)和(8)得到M的条件，即

得到如下的子阵列设计方案：

式(9)可以得出，一旦给出扫描波束K的数量，获得所需子阵列M的数量并从式(5)设计宽的灵活波束宽度的波束。同时，可以调整每个子波束的方向来实现灵活波束宽度的波束扫描。

S3、分析在期望覆盖区域上的波束形成增益和阵列天线数量的关系。设计并优化灵活宽度的波束数量K以达到最大化系统容量的目的。

分析了毫米波系统中基于多个子阵列的波束扫描的吞吐量上限，并优化扫描波束的数量，以最大限度地提高系统吞吐量上限。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法总结如下：

1)对于给定的系统参数{N_T,T,T_s,η,Θ_t,α,P,σ²}，从(10)中找出灵活波束宽度波束的数量K^o；

其中，是对x进行向上取整计算；

2)通过使用K^o确定(11)中的子波束数量M；

3)从(12)确定每个子阵列中的天线元素数N_m；如果N_T不是M的倍数，对于某些子阵列，增加或减少一个元素的数量，即N_m←N_m±1，其对最终灵活波束宽度的波束形状和增益的影响可以忽略不计；

4)从(13)生成具有M和N_m的灵活波束宽度的波束。

其中，ω(θ)＝2πdsinθ/λ，d是天线空间，λ是波长，f_m,n对应于第(m+1)个子阵列的第(n+1)个天线单元的波束形成权值。从(13)可以看出，双重求和中的内部求和对应于由一个子阵列形成的子波束，并且总波束是由多个子阵列决定的所有子波束的总和。

波束形成增益G的设计

与波束形成增益相关的权重f_m,n的设计在系统容量分析中非常重要。为方便分析，阵列响应重新表示为

其中，

是从t到m和t到n的映射函数，其中，m和n分别是模运算和向下取整运算。

从Parseval恒等式可得，对于任意有

此外，还有以下不等式：

其中，Θ_c是宽FB波束的方向，第二个不等式遵循最坏情况，即设计的宽FB波束的波束成形增益G是主瓣的最小波束增益，即

得到最坏情况波束形成增益的上界为：

G≤2π/Θ_f≤2πK/Θ_t (17)

根据波束形成理论，每个线性阵列的最大波束形成增益一般不能超过任何方向上阵列天线的数量。因此，在期望覆盖区域上的波束形成增益的上限进一步表示为G≤min{N_t，2πK/Θ_t} (18)

通过使用最坏情况波束形成增益G的这个上限，设计FB波束的数量K以最大化系统容量。

灵活波束宽度波束数量K的设计

考虑小区搜索场景的最坏情况。在波束扫描中，最坏的情况是基站从最后一个扫描波束中找到用户。因此，最坏情况的小区搜索延迟τ＝KT_p；假设用于小区搜索的灵活波束宽度的波束也用于数据传输。然后系统吞吐量上限可以表示为K的函数，其中K＜ηT/T_s，如下：

因子1/2来自时分双工约束；考虑理论和实际波束增益之间的差异，α是一个调整因子；B是系统总带宽；P是基站的发射功率；σ²是用户的复加性高斯白噪声的方差。这里，接收信噪比(SNR)是的PG/σ²，因为基站在小区发现完成后使用灵活波束宽度的波束进行数据传输。

系统吞吐量的上限是K的函数；因此，存在最大化系统吞吐量上限的最优K；系统当时，吞吐量是K的递减函数。通过考虑可行区域，即

和K＜ηT/T_s，并且将可行的K放缩到连续变量k，(19)变成k的连续函数

在可行区域中定义为0≤k≤min{Θ_tN_T/(2π),ηT/T_s} (21)

式(20)中的R(k)是相对于k的凹函数。

放缩(21)中的可行性条件，即一阶最优性条件

即导出为

从中，获得k的如下临界点：

其中，W{·}是朗伯W函数的第零个分支。现在考虑到(21)中k的可行区域，可以推导出最优k^o可以表示如下：

k^o＝[min{k^*,Θ_tN_T/(2π)}]⁺ (24)

其中，[x]⁺＝max{0，x}。

考虑到实际系统中k的整数性质，从(23)和(24)，灵活波束宽度的波束的最佳数量如下：

其中，

是对x进行向上取整计算。

根据各种系统配置评估系统吞吐量，并观察导频信号开销η对吞吐量的影响。

在模拟中，系统参数设置如下：N_T，N_m和M；与图3中的参数相同；T＝10毫秒；T_s＝5μm；

α＝0.9；P＝45dBm；σ²＝-174dBm/Hz。

总系统带宽为B＝1GHz；载波频率为f_c＝28GHz。噪声系数为7dB。对于路径损耗模型，考虑现有的模型，该模型是从纽约市中心的多个实验数据测量活动中获得的，平均路径损耗为120dB。

请参阅图3，为宽的灵活波束宽度波束(实线)由多个子波束(虚线)叠加而成，其中126个阵列天线被分成了6个子阵列，N_T＝128，M＝6和{N₁,...,N₆}＝{21,21,22,22,21,21}。从图3中可以看出，如果每个子阵列产生的每个子波束的中心角彼此接近，就可以得到一个宽的灵活波束宽度的波束。

请参阅图4，为吞吐量评估结果。虚线表示式(20)松弛吞吐量上限R(k)，而实线表示通过使用设计的灵活波束宽度的波束在实际吞吐量R(K)。因此，吞吐量有轻微的波动是因为相邻子阵列中元素数量N的变化是根据K变化时子阵列M的数量的变化而变化的。从结果来看，松弛上界R(k)足够紧，以使得设计的K实际吞吐量R(K)最大化。

还观察到，随着导频开销η的增加，灵活波束宽度的波束的吞吐量和最佳数量通常会增加，因为广播持续时间T_p和相应的小区搜索延迟τ减少了。

表1 仿真性能比较

η	R(K<sup>o</sup>)，K<sup>o</sup>	准确的最大值，K	差距
				0.05	1.967Gbps，K<sup>o</sup>＝21	1.998Gbps，K<sup>o</sup>＝28	1.55％
0.1	2.419Gbps，K<sup>o</sup>＝38	2.423Gbps，K<sup>o</sup>＝36	0.16％
				0.2	2.828Gbps，K<sup>o</sup>＝69	2.834Gbps，K<sup>o</sup>＝66	0.21％

从结果来看，我们可以验证设计的随机波束宽度的波束数量和被标记‘×’的K^o均有明显的变化，若与实际最佳K相同，则用‘о’标记，它是通过穷举搜索从式(20)得到的，与实际最大容量的差距较小，如表1所示。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、在小区发现阶段基站广播导频信号时，建立小区搜索延迟和扫描波束最小数量的表达式，通过K次波束扫描覆盖整个区域；

S2、利用一维均匀线性阵列，将N_T个阵列天线分成M个子阵列，建立子阵列模型，并给出总阵列响应F(θ)，分析子阵列个数M和扫描波束最小数量K之间的关系，调整每个子波束的方向，实现灵活波束宽度扫描；

S3、分析在期望覆盖区域上的波束形成增益和阵列天线数量的关系，设计并优化灵活宽度的波束数量K，达到最大化系统容量。

2.根据权利要求1所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，步骤S1中，扫描波束的最小数量为：

K≥Θ_t/Θ_s

其中，Θ_s为单个波束的覆盖角度，Θ_t为K个波束应扫描整个目标覆盖角度。

3.根据权利要求2所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，设一个帧持续时间T包括小区发现阶段τ和数据传输阶段T-τ，其中，0＜τ＜T，小区搜索延迟τ表示为K的函数为：

τ＝KT_p＝KT_s/η

其中，T_s为一个搜索波束的时间，η为导频信号。

4.根据权利要求1所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，步骤S2中，总阵列响应F(θ)表示如下：

ω(θ)＝2πdsinθ/λ

其中，d是天线空间，λ是波长，f_m,n对应于第(m+1)个子阵列的第(n+1)个天线单元的波束形成权值。

5.根据权利要求4所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，第(m+1)个子波束和第(m+2)个子波束的中心角之间的差角Θ_d,m满足以下条件：

其中，

N_m为第m个子阵列所包含的天线单元的个数。

6.根据权利要求1所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，步骤S2中，灵活波束的波束宽度Θ_f为：

其中，N_m为第m个子阵列所包含的天线单元的个数，N_T为阵列天线数量，

为条件N_m＝N_T。

7.根据权利要求6所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，灵活波束宽度满足条件如下：

Θ_f≥Θ_t/K

子阵列模型为：

其中，Θ_t为K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度，N_T为阵列天线数量。

8.根据权利要求1所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，步骤S3中，灵活波束宽度波束的数量K^o为：

其中，T_s为一个搜索波束的时间，η为导频信号，Θ_t为K个灵活波束宽度的波束完成目标覆盖角度，N_T为阵列天线数量，W{·}是朗伯W函数的第零个分支，σ²是用户的复加性高斯白噪声的方差，α为调整因子，P为基站的发射功率，T为一个帧持续时间。

9.根据权利要求8所述的通过多个子波束叠加设计波束宽度的波束扫描方法，其特征在于，波束形成增益G和阵列天线数量N_T的关系为：

G≤min{N_t，2πK/Θ_t}。

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