CN110912590A - 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法 - Google Patents

基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法 Download PDF

Info

Publication number
CN110912590A
CN110912590A CN201911193175.8A CN201911193175A CN110912590A CN 110912590 A CN110912590 A CN 110912590A CN 201911193175 A CN201911193175 A CN 201911193175A CN 110912590 A CN110912590 A CN 110912590A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
precoding
cluster
scale
lsfp
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201911193175.8A
Other languages
English (en)
Inventor
程莉
雷伟
雷雨
胡文雅
李峥嵘
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Institute of Technology
Original Assignee
Wuhan Institute of Technology
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Institute of Technology filed Critical Wuhan Institute of Technology
Priority to CN201911193175.8A priority Critical patent/CN110912590A/zh
Publication of CN110912590A publication Critical patent/CN110912590A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W72/00—Local resource management
    • H04W72/50—Allocation or scheduling criteria for wireless resources
    • H04W72/54—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria
    • H04W72/541—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using the level of interference

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

本发明公开了一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，该方法包括以下步骤：S1、选择若干小区组成的OFDM蜂窝通信网络区群，基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子；S2、所有基站将对应的大规模衰落因子发送到所属区群的网络枢纽控制器，根据基站与用户的相对位置组成大规模衰落矩阵；S3、在获取区群大规模衰落矩阵后，利用信道反转技术对大规模衰落矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码矩阵。本发明能实现多用户MIMO系统在基站天线数目不改变的情况下，通过信道反转归一化使信道传输速率达到增加的效果，实现了抑制干扰和消除噪声的效果。

Description

基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码 方法
技术领域
本发明涉及通信信道传输领域，尤其涉及一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法。
背景技术
信息的传输成了生活当中不可缺少的部分，因此，无线通信成了主要手段之一。但是，在无线通信的使用过程当中还是存在了许多问题：污染、噪声、干扰。多用户MIMO大规模天线系统LSAS中，单个基站拥有大量的天线，服务于少量的用户。在探索提升通信性能过程中，运用基于随机矩阵论的渐进理论，人们发现：当采用TDD时分复用协议的大规模天线系统LSAS的基站天线数目增加时，信道传输中的噪声和干扰会随之递减。
目前，研究发现：在单小区的LSAS中，当天线数目趋于无穷大时，通信性能可以达到理想化，完全消除噪声和干扰。但是，在多小区LSAS中，小区用户不可避免地使用相互非正交的训练序列(导频)，而这会导致不同用户发送的训练序列会相互污染，使基站信道状态信息CSI估计出错，即产生了导频污染。为了解决导频污染，人们采用多小区协作方法，提出了导频污染预编码(LSFP)以减轻导频污染，运用迫零技术生成LSFP矩阵ZFLSFP，并证明：当基站天线数目趋于无穷大时，多小区LSAS可以实现信号与噪声加干扰比SINR趋于无穷大，消除了污染、噪声、干扰。
在实际的多小区LSAS蜂窝网络中，使用ZFLSFP不符合实际情况，因为基站的天线数目需要设置任意大，甚至趋于无穷，才能达到理想的消除干扰效果。而在有限天线数目情况下，LSAS中存在导频污染、噪声、干扰，ZFLSFP的性能一般。由此，基于小规模衰减系数和大规模衰落系数，人们分别提出了抗干扰预编码方案。其中，基于大规模衰减系数的抗干扰预编码主要应用于下行信道，天线数目为有限时，结果为最优化大规模衰减预编码OLSFP，并且在上行信道构造OLSFP接收器。有限领域中，OLSFP生成的SINR的表达式表明：相同天线数目下,OLSFP的SINR优于ZFLSFP。这证明了OLSFP在有限领域有效解决了导频污染、噪声、信道估计误差、非正交信道干扰、波束收益不确定问题，在数据传输方面有巨大收益。
但是，以上的抗干扰预编码基于大数目基站天线情况，天线数量达到了上百上千的程度。这导致基站设备成本、运营成本增加，如此大规模的天线也造成实际应用的困难，当需要提升通信质量时，需要增加上百根天线，也导致天线阵列的设计复杂度过高。本文对LSFP进行改进，在降低基站天线数目的情况下，使系统消除导频污染、噪声、干扰的性能不受影响。
将信道反转技术运用到LSFP中，利用蜂窝网区群中基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到的大规模衰落因子矩阵，得到改进型的抗干扰预编码A-O-LSFP。推导得到的大规模MIMO系统LSAS的SINR表达式和仿真显示：在减小天线数目情况下，通信传输速率不受影响；在相同天线数目情况下，通信传输速率有效提升。
发明内容
本发明要解决的技术问题在于针对现有技术中的抗干扰预编码基于大数目基站天线情况，天线数量达到了上百上千的程度，导致基站设备成本、运营成本增加，超大数目的天线也造成实际应用的困难，当需要提升通信质量时，需要增加上百根天线，导致天线阵列的设计复杂度过高等问题，提供一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，利用信道估计得到的大规模衰落因子，将信道反转技术运用到LSFP中，得到改进型的抗干扰预编码A-LSFP，在降低基站天线数目的情况下，使系统消除导频污染、噪声、干扰的性能不受影响，在相同天线数目情况下，通信传输速率有效提升。
本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：
本发明提供一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，该方法包括以下步骤：
S1、选择若干小区组成的OFDM蜂窝通信网络区群，基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子；
S2、所有基站将对应的大规模衰落因子发送到所属区群的网络枢纽控制器，根据基站与用户的相对位置组成大规模衰落矩阵；
S3、在获取区群大规模衰落矩阵后，利用信道反转技术对大规模衰落矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码矩阵。
进一步地，本发明的步骤S1中获取信道估计得到大规模衰落因子的方法为：
选择3GPP标准中的城市宏观模型，基于OFDM的蜂窝通信网络，蜂窝网中一个区群内的正六边形小区使用不同的OFDM正交子信道，区群内小区数目设置为L，每个小区内配置一台多天线基站，则基站为小区内的多用户提供服务；基站的天线数目设置为M，每根天线为全向天线；小区的用户数目设置为K，每个用户端配置一根全向天线；因此一个蜂窝小区就构成了一个多用户MIMO系统；
基于OFDM系统的蜂窝网络系统，一个区群分配所有的正交子载波信道，另一个区群重复使用子载波信道；对于区群内的某一个小区，其使用一个OFDM子载波信道，则信道因子表示为大规模衰减因子与小规模衰减因子的相关运算。
进一步地，本发明的大规模衰落因子的计算公式为：
第j个小区基站的第m根天线与第l个小区内的第k个用户之间的信道因子表示为：
Figure BDA0002294088050000031
其中，m<M，k<K，
Figure BDA0002294088050000032
为慢衰落因子，即大规模衰减因子,表示建筑物阻挡而产生的衰落，具体值为信道决定的正实数；
Figure BDA0002294088050000033
为快衰落因子，即小规模衰减因子，表示多径传播而产生的衰落；
Figure BDA0002294088050000034
属于独立同分布的(0,1)复高斯分布；
小区基站根据区群内用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子。
进一步地，本发明的步骤S2中获取网络枢纽控制器组成大规模衰落矩阵的方法为：
基于LSFP网络假设构建大规模衰落矩阵，LSFP网络假设为：
(1)区群内任意基站能准确估计和获得此基站与区群内任意用户之间的大规模衰减因子；
(2)区群内任意基站能将大规模衰减因子矩阵发送给此小区任意用户；
(3)区群内所有基站连接同一个网络枢纽控制器，整个区群网络的大规模衰减因子对于此网络枢纽控制器完全可见；
(4)区群内任意下行信号对于此网络枢纽控制器完全可见；
区群内的网络枢纽控制器基于大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000041
生成L×L的LSFP矩阵Wk的公式为：
Figure BDA0002294088050000042
其中，小区的用户数目为K，k表示第k个用户。
进一步地，本发明的步骤S3具体包括以下步骤：
S31、采用迫零预编码ZF-LSFP模型；
S32、根据迫零预编码矩阵生成区群网络优化预编码矩阵；
S33、采用信道反转技术，对优化预编码矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码。
进一步地，本发明的步骤S31中采用迫零预编码ZF-LSFP模型的具体方法为：
迫零预编码ZF-LSFP模型矩阵为：
Figure BDA0002294088050000043
其中，
Figure BDA0002294088050000044
是区群中某一基站生成的迫零预编码矩阵ZF-PCP；
根据ZF-PCP，引入保持功率限制的归一化因子γA，得到大规模衰减预编码LSFP矩阵ZF-LSFP：
Figure BDA0002294088050000051
其中，Bk是大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000052
组成的矩阵。
进一步地，本发明的步骤S32中根据迫零预编码矩阵生成区群网络优化预编码矩阵，主要包括以下步骤：
考虑有限天线数目情况，优化预编码方案O-LSFP：
Figure BDA0002294088050000053
Figure BDA0002294088050000054
其中，
Figure BDA0002294088050000055
是O-LSFP矩阵，Bk是大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000056
组成的矩阵。
进一步地，本发明的步骤S33中采用信道反转技术，对优化预编码矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码，主要包括以下步骤：
根据大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000057
组成的矩阵Bk生成信道反转因子β：
Figure BDA0002294088050000058
其中，β为满足预均衡后总功率保持不变的常数；
应用信道反转技术，将β代入LSFP矩阵，得到加权矩阵A-ZF-LSFP:
Figure BDA0002294088050000059
其中，
Figure BDA00022940880500000510
是信道反转处理后的大规模衰减因子矩阵,γA是保证功率限制的归一化因子；
信道反转技术应用到优化预编码O-LSFP，得到预编码矩阵A-O-LSFP：
Figure BDA00022940880500000511
其中，
Figure BDA00022940880500000512
是信道反转处理的A-O-LSFP预编码矩阵；
在接收端，为了补偿发射机的放大影响，接收机使用自动增益控制技术对接收信号进行调整，使接收信号乘以1/β，最终恢复同强度的接收信号。
本发明产生的有益效果是：本发明的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，不需要配置更多天线，在理论上增大SINR，减少了干扰和噪声，获得信道传输速率的提升。该方法通过与传统的迫零预编码ZF-LSFP进行对比，考虑到有限天线情况，能更好抑制干扰、噪声。采用信道反转技术生成的干扰抑制预编码矩阵，即使降低天线数目配置，也能保持信道传输速率；不改变天线数目配置，能提升信道传输速率，降低基站配置成本，为抗干扰预编码的应用提供了另一种解决方法。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1是本发明实施例的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方案的流程图；
图2是本发明实施例的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方案的原理框图；
图3是本发明实施例的利用信道反转技术生成的干扰抑制预编码在信道传输速率方面的仿真图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，本发明实施例的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，该方法包括以下步骤：
S1、选择若干小区组成的OFDM蜂窝通信网络区群，基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子；
S2、所有基站将对应的大规模衰落因子发送到所属区群的网络枢纽控制器，根据基站与用户的相对位置组成大规模衰落矩阵；
S3、在获取区群大规模衰落矩阵后，利用信道反转技术对大规模衰落矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码矩阵。
如图2所示，在本发明的另一个实施例中，该方法包括以下步骤：
(1)确定系统模型：
选择3GPP标准中的城市宏观模型，基于OFDM的蜂窝通信网络，蜂窝网中一个区群内的正六边形小区使用不同的OFDM正交子信道,区群内小区数目设置为L，每个小区内配置一台多天线基站，则基站可为小区内的多用户提供服务。基站的天线数目设置为M，每根天线为全向天线。小区的用户数目设置为K，每个用户端配置一根全向天线。因此一个蜂窝小区就构成了一个多用户MIMO系统。
某一小区基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰减因子，并将其发送给区群的网络枢纽控制器
基于OFDM系统的蜂窝网络系统，一个区群分配所有的正交子载波信道，另一个区群重复使用子载波信道。对于区群内的某一个小区，其使用一个OFDM子载波信道，则信道因子表示为大规模衰减因子与小规模衰减因子的相关运算：
第j个小区基站的第m(m<M)根天线与第l个小区内的第k(k<K)个用户之间的信道因子可以表示为：
Figure BDA0002294088050000071
其中，
Figure BDA0002294088050000072
为慢衰落因子，即大规模衰减因子,主要由于建筑物阻挡而产生的衰落，具体值为信道决定的正实数；
Figure BDA0002294088050000073
为快衰落因子，即小规模衰减因子，主要由于多径传播而产生的衰落；
Figure BDA0002294088050000074
(2)小区基站根据区群内用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子。
(3)网络枢纽控制器接收得到区群内所有基站发送来的大规模衰减因子，运用信道反转技术即形成了一个大规模衰减因子预编码矩阵。
区群内的网络枢纽控制器基于大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000075
生成L×L的LSFP矩阵Wk：
Figure BDA0002294088050000081
采用迫零预编码ZF-LSFP模型，则其模型矩阵应该如下考虑：
Figure BDA0002294088050000082
Figure BDA0002294088050000083
是区群中某一基站生成的迫零预编码矩阵ZF-PCP。
根据ZF-PCP，引入保持功率限制的归一化因子γA，得到大规模衰减预编码LSFP矩阵ZF-LSFP：
Figure BDA0002294088050000084
其中，Bk是大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000085
组成的矩阵。
(4)根据迫零预编码矩阵生成区群网络优化预编码矩阵，考虑有限天线数目情况，优化预编码方案Optimal LSFP(O-LSFP)：
Figure BDA0002294088050000086
Figure BDA0002294088050000087
其中，
Figure BDA0002294088050000088
是O-LSFP矩阵，Bk是大规模衰减因子
Figure BDA0002294088050000089
组成的矩阵。
根据大规模衰减因子
Figure BDA00022940880500000810
组成的矩阵Bk生成信道反转因子β:
Figure BDA00022940880500000811
其中，β为满足预均衡后总功率保持不变的常数。
(5)应用信道反转技术，将β代入LSFP矩阵，可以得到加权矩阵Advanced ZF-LSFP(A-ZF-LSFP):
Figure BDA00022940880500000812
其中，
Figure BDA00022940880500000813
是信道反转处理后的大规模衰减因子矩阵,γA是保证功率限制的归一化因子。
信道反转技术应用到优化预编码Optimal LSFP(O-LSFP)，可以得到Advanced O-LSFP(A-O-LSFP):
Figure BDA0002294088050000091
其中，
Figure BDA0002294088050000092
是信道反转处理的A-O-LSFP预编码矩阵。
(6)网络枢纽控制器将此大规模衰减因子预编码矩阵发送到每一个基站
(7)区群内所有基站连接同一个网络枢纽控制器。
(8)当基站向用户发送信息前，根据此大规模衰减因子预编码矩阵对信号进行预编码运算。
本发明能够在不增加基站天线数目配置的基础上，利用现有的迫零预编码ZF-LSFP和抗干扰优化预编码O-LSFP，通过信道反转技术对ZF-LSFP和O-LSFP矩阵进行归一化处理，获得改进的干扰抑制预编码矩阵A-O-LSFP。与其他抗干扰预编码方法相比，本发明具有以下特点：
(1)本发明在减少天线数目的情况下，能保持原有的信道传输速率，因此节约成本；
(2)该方法通过与抗干扰优化预编码O-LSFP方案进行比对，在不增加天线数目的情况下，提升干扰抑制效果，SINR增加明显；
(3)采用信道反转技术，保证预均衡后发射总功率不增加；
(4)为抗干扰预编码提供了另一种解决方法，可以有效提高信道传输速率。
应当理解的是，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，而所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、选择若干小区组成的OFDM蜂窝通信网络区群，基站根据用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子；
S2、所有基站将对应的大规模衰落因子发送到所属区群的网络枢纽控制器，根据基站与用户的相对位置组成大规模衰落矩阵；
S3、在获取区群大规模衰落矩阵后，利用信道反转技术对大规模衰落矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码矩阵。
2.根据权利要求1所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S1中获取信道估计得到大规模衰落因子的方法为：
选择3GPP标准中的城市宏观模型，基于OFDM的蜂窝通信网络，蜂窝网中一个区群内的正六边形小区使用不同的OFDM正交子信道，区群内小区数目设置为L，每个小区内配置一台多天线基站，则基站为小区内的多用户提供服务；基站的天线数目设置为M，每根天线为全向天线；小区的用户数目设置为K，每个用户端配置一根全向天线；因此一个蜂窝小区就构成了一个多用户MIMO系统；
基于OFDM系统的蜂窝网络系统，一个区群分配所有的正交子载波信道，另一个区群重复使用子载波信道；对于区群内的某一个小区，其使用一个OFDM子载波信道，则信道因子表示为大规模衰减因子与小规模衰减因子的相关运算。
3.根据权利要求2所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，大规模衰落因子的计算公式为：
第j个小区基站的第m根天线与第l个小区内的第k个用户之间的信道因子表示为：
Figure FDA0002294088040000021
其中，m<M，k<K，
Figure FDA0002294088040000022
为慢衰落因子，即大规模衰减因子,表示建筑物阻挡而产生的衰落，具体值为信道决定的正实数；
Figure FDA0002294088040000023
为快衰落因子，即小规模衰减因子，表示多径传播而产生的衰落；
Figure FDA0002294088040000024
属于独立同分布的(0,1)复高斯分布；
小区基站根据区群内用户发送的上行信号和上行导频训练序列进行信道估计得到大规模衰落因子。
4.根据权利要求1所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S2中获取网络枢纽控制器组成大规模衰落矩阵的方法为：
基于LSFP网络假设构建大规模衰落矩阵，LSFP网络假设为：
(1)区群内任意基站能准确估计和获得此基站与区群内任意用户之间的大规模衰减因子；
(2)区群内任意基站能将大规模衰减因子矩阵发送给此小区任意用户；
(3)区群内所有基站连接同一个网络枢纽控制器，整个区群网络的大规模衰减因子对于此网络枢纽控制器完全可见；
(4)区群内任意下行信号对于此网络枢纽控制器完全可见；
区群内的网络枢纽控制器基于大规模衰减因子
Figure FDA0002294088040000025
生成L×L的LSFP矩阵Wk的公式为：
Figure FDA0002294088040000026
其中，小区的用户数目为K，k表示第k个用户。
5.根据权利要求1所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S3具体包括以下步骤：
S31、采用迫零预编码ZF-LSFP模型；
S32、根据迫零预编码矩阵生成区群网络优化预编码矩阵；
S33、采用信道反转技术，对优化预编码矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码。
6.根据权利要求5所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S31中采用迫零预编码ZF-LSFP模型的具体方法为：
迫零预编码ZF-LSFP模型矩阵为：
Figure FDA0002294088040000031
其中，
Figure FDA0002294088040000032
是区群中某一基站生成的迫零预编码矩阵ZF-PCP；
根据ZF-PCP，引入保持功率限制的归一化因子γA，得到大规模衰减预编码LSFP矩阵ZF-LSFP：
Figure FDA0002294088040000033
其中，Bk是大规模衰减因子
Figure FDA0002294088040000034
组成的矩阵。
7.根据权利要求6所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S32中根据迫零预编码矩阵生成区群网络优化预编码矩阵，主要包括以下步骤：
考虑有限天线数目情况，优化预编码方案O-LSFP：
Figure FDA0002294088040000035
Figure FDA0002294088040000036
其中，
Figure FDA0002294088040000037
是O-LSFP矩阵，Bk是大规模衰减因子
Figure FDA0002294088040000038
组成的矩阵。
8.根据权利要求7所述的基于信道反转技术的大规模衰落MIMO系统的干扰抑制预编码方法，其特征在于，步骤S33中采用信道反转技术，对优化预编码矩阵进行归一化处理，得到干扰抑制预编码，主要包括以下步骤：
根据大规模衰减因子
Figure FDA0002294088040000039
组成的矩阵Bk生成信道反转因子β：
Figure FDA00022940880400000310
其中，β为满足预均衡后总功率保持不变的常数；
应用信道反转技术，将β代入LSFP矩阵，得到加权矩阵A-ZF-LSFP:
Figure FDA0002294088040000041
其中，
Figure FDA0002294088040000042
是信道反转处理后的大规模衰减因子矩阵,γA是保证功率限制的归一化因子；
信道反转技术应用到优化预编码O-LSFP，得到预编码矩阵A-O-LSFP：
Figure FDA0002294088040000043
其中，
Figure FDA0002294088040000044
是信道反转处理的A-O-LSFP预编码矩阵；
在接收端，为了补偿发射机的放大影响，接收机使用自动增益控制技术对接收信号进行调整，使接收信号乘以1/β，最终恢复同强度的接收信号。
CN201911193175.8A 2019-11-28 2019-11-28 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法 Pending CN110912590A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911193175.8A CN110912590A (zh) 2019-11-28 2019-11-28 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201911193175.8A CN110912590A (zh) 2019-11-28 2019-11-28 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN110912590A true CN110912590A (zh) 2020-03-24

Family

ID=69820285

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201911193175.8A Pending CN110912590A (zh) 2019-11-28 2019-11-28 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN110912590A (zh)

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113395732A (zh) * 2021-05-19 2021-09-14 武汉工程大学 一种优化能量传输与通信的方法、系统和电子设备
CN115968032A (zh) * 2022-12-06 2023-04-14 云南电网有限责任公司昭通供电局 一种基于量子通信技术的电能分配传输优化方法

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102420660A (zh) * 2010-09-28 2012-04-18 富士通株式会社 非线性补偿装置和发射机
CN102668401A (zh) * 2009-09-25 2012-09-12 英特尔公司 用于无线通信的非酉矩阵预编码方案
CN103929383A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 北京联合大学 一种大规模mimo系统的联合信道估计方法与装置
CN106911367A (zh) * 2017-03-10 2017-06-30 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 基于迭代干扰消除的多小区大规模mimo信道估计方法和装置
CN107682059A (zh) * 2016-08-02 2018-02-09 索尼公司 用于网络控制端和中央处理节点的电子设备和方法
US20190181924A1 (en) * 2015-07-23 2019-06-13 NXGN Partners IP, LLC System and method for reducing pilot signal contamination using orthogonal pilot signals
CN110086555A (zh) * 2019-04-29 2019-08-02 安徽大学 大规模mimo系统中的分组导频分配方法及其分配装置

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102668401A (zh) * 2009-09-25 2012-09-12 英特尔公司 用于无线通信的非酉矩阵预编码方案
CN102420660A (zh) * 2010-09-28 2012-04-18 富士通株式会社 非线性补偿装置和发射机
CN103929383A (zh) * 2014-04-10 2014-07-16 北京联合大学 一种大规模mimo系统的联合信道估计方法与装置
US20190181924A1 (en) * 2015-07-23 2019-06-13 NXGN Partners IP, LLC System and method for reducing pilot signal contamination using orthogonal pilot signals
CN107682059A (zh) * 2016-08-02 2018-02-09 索尼公司 用于网络控制端和中央处理节点的电子设备和方法
CN106911367A (zh) * 2017-03-10 2017-06-30 广东顺德中山大学卡内基梅隆大学国际联合研究院 基于迭代干扰消除的多小区大规模mimo信道估计方法和装置
CN110086555A (zh) * 2019-04-29 2019-08-02 安徽大学 大规模mimo系统中的分组导频分配方法及其分配装置

Non-Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ALEXEI ASHIKHMIN 等: "Interference Reduction in Multi-Cell Massive MIMO Systems With Large-Scale Fading Precoding", 《IEEE TRANSACTIONS ON INFORMATION THEORY》 *
ANSUMAN ADHIKARY 等: "Uplink Interference Reduction in Large-Scale Antenna Systems", 《IEEE TRANSACTIONS ON COMMUNICATIONS》 *
BRUHTESFA E.GODANA 等: "Partial Equivalent Channel Inversion Based Precoding with Mode Adaptation in Multiuser MIMO Systems", 《IEEE TRANSACTIONS ON WIRELESS COMMUNICATIONS》 *
巫健: "多用户MIMO系统中基于格基规约的低复杂度预编码技术研究", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库(信息科技辑)》 *

Cited By (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113395732A (zh) * 2021-05-19 2021-09-14 武汉工程大学 一种优化能量传输与通信的方法、系统和电子设备
CN113395732B (zh) * 2021-05-19 2022-07-08 武汉工程大学 一种优化能量传输与通信的方法、系统和电子设备
CN115968032A (zh) * 2022-12-06 2023-04-14 云南电网有限责任公司昭通供电局 一种基于量子通信技术的电能分配传输优化方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN107483088B (zh) 大规模mimo鲁棒预编码传输方法
CN101442388B (zh) 一种多输入多输出系统中的预编码方法和装置
CN102104404B (zh) 无线通信系统中多用户mimo的传输方法、基站和用户终端
CN103220024B (zh) 一种多用户配对虚拟mimo系统的波束赋形方法
CN101867462A (zh) 一种基于最小总误码率的多基站协作线性预编码方法
CN101557367B (zh) 多点有限协同多输入多输出通信系统预编码方法
Selvan et al. Performance analysis of linear precoding schemes for very large multi-user MIMO downlink system
WO2010118650A1 (zh) 一种信道信息反馈方法、终端、基站及多输入多输出系统
CN109474317B (zh) Mr预处理下硬件损伤大规模mimo双向中继系统功率分配方法
CN101277172A (zh) 一种预编码矩阵生成方法、装置和系统
CN109120320A (zh) 大规模mimo网络中基于时间反演的预编码技术
Su et al. Investigation on key technologies in large-scale MIMO
CN104617996A (zh) 大规模mimo系统中最大化最小信噪比的预编码设计方法
CN104717035B (zh) 一种基于d2d通信的蜂窝网络的干扰对齐方法
CN110912590A (zh) 基于信道反转技术的大规模衰落mimo系统的干扰抑制预编码方法
CN106028461B (zh) 中继协作分布式多用户调度方法
JP2012503897A (ja) Ｍｕ−ｃｏｍｐチャネル状態の正規化測度の量子化及び送信
CN102833038A (zh) 多小区多播mimo移动通信系统下行多业务协作预编码方法
CN107659348B (zh) 一种基于slnr和thp混合自适应预编码设计方法
CN103607260B (zh) 基于mimo系统总干扰泄漏最小的预编码矩阵组的选择算法
CN102752071B (zh) 用于多点协作系统的下行链路预编码方法和中心处理节点
CN108600125A (zh) 一种基于迭代的信道估计方法
CN103118436A (zh) 一种mu-mimo下行链路基于干扰预评估的用户调度算法
CN107579762B (zh) 一种基于量化和统计信道信息的多小区协作预编码方法
Pramudito et al. Load-aware energy efficient adaptive large scale antenna system

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
RJ01 Rejection of invention patent application after publication

Application publication date: 20200324

RJ01 Rejection of invention patent application after publication