CN111511009B - 一种导频发送功率分配方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种导频发送功率分配方法及装置，包括：建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Y_l，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINR_l,l,k；总功率不变时，结合注水算法，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量C_l,k。本发明基于注水算法对上行导频发送功率进行了优化分配，在保证信道估计高准确性的前提下，减轻了大规模MIMO和超密集异构网络中的干扰，既没有提升复杂度，又提高了系统容量，改善了系统性能。

Description

一种导频发送功率分配方法及装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种导频发送功率分配方法及装置。

背景技术

随着第五代移动通信系统(5G)的发展，非正交多址(NOMA)、全双工(FD)技术、波束成形(beamforming)、大规模MIMO和超密集异构网络(HetNet)等作为5G中的关键技术，近年来受到了工业界、学术界和研究界的广泛关注。其中，大规模MIMO在基站(BS)端配置大量天线阵列，可以在水平和垂直两个维度上动态地调整发射信号，从而有效地减少干扰，提高无线通信的效率。HetNet是由多层通信网络组成的异构网络，组成成分通常包括宏小区、微小区、微微小区等多层小区和宏用户、微用户、微微用户等多种用户类型，各种用户可通过空间和频谱复用提高网络容量。在大规模MIMO和异构网络系统中，由于相干时间内导频序列的时频资源有限，系统中的所有用户不能都使用正交导频序列，而使用相同导频序列的用户之间则无可避免的会出现严重的干扰。这些干扰降低了系统同时为更多用户提供服务的能力，并减缓了信息和通信技术的标准化和产业化进程。因此，导频干扰问题亟待解决。

从导频协调分配的角度出发，有研究人员提出了基于非重叠到达角(AOA)贝叶斯估计的导频污染消除方法。同时，假设正交导频序列被分配给具有相同AOA的用户，具有不同AOA的用户则复用相同导频序列，导频序列可以根据系统中用户和BS之间的距离来分配。但是，此方法仅考虑了导频序列的分配，而忽视了导频发送信号的合理控制。从控制导频发射功率的角度来看，有研究人员提出当用户数和天线数较少时，可以通过降低在相邻小区中使用相同导频的用户的发射功率来减轻干扰，并给出了导频和数据功率之间的最优功率分配比。但是，此方法未考虑用户发送信号和导频序列时之间的功率差异。

因此，基于现有的研究和5G通信系统的发展，如果要进一步提高大规模MIMO和异构网络系统的容量和效率，可以考虑一种应用于此系统上行链路中的导频发送功率分配方法及装置。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明在一个次优导频序列分配算法的基础上，根据注水算法对上行链路中的导频发送功率进行优化分配，减轻了大规模MIMO和超密集异构网络通信系统中存在的干扰，在保证了高准确性信道估计和不提升复杂度的同时，提高了系统容量，改善了系统性能。

第一方面，本发明提供了一种导频发送功率分配方法，所述方法包括：

S1：建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；

S2：使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Y_l，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计/>

S3：获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINR_l,l,k；

S4：总功率不变时，根据注水原理，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量C_l,k。

优选地，所述步骤S1具体包括：

S11：假设系统中有L个宏小区，每个宏小区中有P个微小区，其中每个宏小区包含1个多天线宏基站和K_m个单天线宏用户，每个微小区包括1个单天线微基站和1个单天线微用户，由此建立大规模MIMO和异构网络系统模型；

S12：在宏基站端，对于第l个宏小区中的第k个目标宏用户和第n个干扰用户，二者之间的干扰可通过I_n,l,k来衡量，具体表示为：

其中，θ_n,l和θ_k,l表示第n个干扰用户和第k个目标宏用户到第l个宏基站的到达角(AOA)，d_n,l表示第n个干扰用户和第l个宏基站之间的距离，t(θ)＝[cos(θ)sin(θ)]^T表示方向矢量，γ表示路径损耗指数；在微基站端，对于第l个宏小区中的第k_s个目标微用户和第n个干扰用户，有其中/>表示第k_s个微基站和第n个干扰用户之间的距离。

将每个宏小区均分为12个扇区，每个扇区内随机分布1个宏用户。使用相同导频序列的用户之间的干扰I应最小，以此为分配准则，对系统中的宏用和微用户进行导频序列分配，可确定一种次优的导频序列分配方法，将有限正交导频序列合理地分配给所有宏用户和微用户。

优选地，所述步骤S2具体包括：

S21：第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站的窄带信道模型可表示为：

其中，Q表示第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站端的多径数量，β_l,j,k,q表示第q条路径上的大尺度衰落系数，θ_l,j,k,q表示第q条路径上的到达角(AOA)且θ∈[θ_min,θ_max]，a(θ_l,j,k,q)表示AOA对应的导向矢量，a(θ)可具体表示为：

其中M表示基站的天线数量，λ表示波长，D≤λ/2表示基站端的天线间隔，第l个宏基站接收到的导频序列为：

其中，p_l,j,k、p′_l,j,k和分别表示第j个宏小区内的第k_m个宏用户、第k_s个微用户到第l个宏基站的导频发送功率和信道矢量，/>表示第k_m个宏用户使用的导频序列，/>(s_k∈{1,2,...,K_m})表示第k_s个微用户复用的导频序列，表示加性高斯白噪声(AWGN)；

针对第j个宏小区内的第k个宏用户，通过最小二乘估计，获得其到第l个宏基站的信道估计矢量：

其中，表示信道估计中的加性高斯白噪声；

S22：当M较大时，a(θ)可被看作频率为的单频信号，其N点离散傅里叶变换可表示为X(k)，最大值为M，即max[X(k)]＝M。

令k_lim＝argmax|X(k)|,并将其另记为其中/>表示对g_N(θ)做整数取整运算，并可表示为：

假设的N点快速傅里叶变换记为F。如果X(k)要无限逼近或取得最大值M，那么F中的值就需要尽可能集中在区间I(k_min,k_max)中，该区间可表示为：

其中，将F中位于区间I(k_min,k_max)外的值置0，并记为/>对/>做逆傅里叶变换，即：

令即获得了更为精确的信道估计矢量/>

优选地，所述步骤S3具体包括：

假设宏用户的信号发送功率均相等，微用户的信号发送功率同样均相等。第l个宏基站接收到的用户信号表示为：

其中，p_m、p_s和x_l,j,k、x′_l,j,k分别表示第j个宏小区内的宏用户、微用户到第l个宏基站的信号发送功率和信号序列，且E{|x_l,j,k|²}＝E{|x′_l,j,k|²}＝1，表示AWGN向量；

在第l个宏基站使用匹配滤波检测(Matched-filter Detector)，则第j个宏小区内的第k个宏用户发送到第l个宏基站的检测信号为：

第j个宏小区内的第k个宏用户的信干噪比为：

优选地，所述步骤S4具体包括：

基于注水算法原理，即为达到最大系统容量，应给信道质量更好的用户分配更多的功率，根据此思路进行导频发送功率分配：

首先，对于第l个宏基站，为了保证导频序列发送功率分配方法的公平性，每个宏用户都需要被分配一定的功率以保证导频序列可以被成功发送。但是，如果宏用户被分配过多的功率也将会对其他用户产生不必要的干扰，因此根据相关文献可将每个宏用户被分配功率限定在区间[p_min,p_max]内，其中，p_min＝p_total/2U,p_max＝3p_total/2U，p_total表示宏用户导频发送总功率。假设宏用户被分配的功率表示为P_l＝{p₁,p₂,...,p_U}，其中，U＝L·K_m表示全部的宏用户数，此时P_l中的全部元素为0，即p_i＝0,i∈1,2,...,U；

然后，给所有宏用户先分配最小的发送功率，以保证导频序列可以被成功发送，则有p_i＝p_min,i∈1,2,...,U。此时尚未被分配的功率可表示为：

p_rest＝p_total-U·p_min,

为严格保证分配方法的公平性，在[p_min,p_max]上产生一组均分分布的数t₁,t₂,...,t_U，其中t₁>t₂＞...＞t_U。令T＝{t₁,t₂,...,t_U}，且各元素满足：

最后，宏用户到第l个宏基站之间的信道增益可表示为H_l＝{|h₁|²,|h₂|²,...,|h_U|²}。给H_l中最大的元素|h_max|²所对应的宏用户分配的功率为t₁，该用户获得发射功率p₁＝p_min+t₁；第二大的元素对应的宏用户分配的功率为t₂，该用户获得发射功率p₂＝p_min+t₂，以此类推，可将T中各元素根据各个宏用户的信道增益在H_l中对应的大小顺序，依次完成对各宏用户发送导频功率的分配。

第二方面，本发明提供了一种导频发送功率分配装置，所述方法包括：

建模模块，用于建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；

信道估计模块，用于使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Y_l，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计/>

信号检测模块，用于获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINR_l,l,k；

导频发送功率分配模块，用于在总功率不变时，根据注水原理，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量C_l,k。

优选地，所述建模模块具体包括：

系统模型建模模块，假设系统中有L个宏小区，每个宏小区中有P个微小区，其中每个宏小区包含1个多天线宏基站和K_m个单天线宏用户，每个微小区包括1个单天线微基站和1个单天线微用户，由此建立大规模MIMO和异构网络系统模型；

导频序列分配模块，用于对用户进行导频序列分配，对于第l个宏小区中的第k个目标宏用户和第n个干扰用户，二者之间的干扰可通过I_n,l,k来衡量，具体表示为：

其中，θ_n,l和θ_k,l表示第n个干扰用户和第k个目标宏用户到第l个宏基站的到达角(AOA)，d_n,l表示第n个干扰用户和第l个宏基站之间的距离，t(θ)＝[cos(θ)sin(θ)]^T表示方向矢量，γ表示路径损耗指数；在微基站端，对于第l个宏小区中的第k_s个目标微用户和第n个干扰用户，有其中/>表示第k_s个微基站和第n个干扰用户之间的距离。

将每个宏小区均分为12个扇区，每个扇区内随机分布1个宏用户，使用相同导频序列的用户之间的干扰I应最小，以此为分配准则，对系统中的宏用和微用户进行导频序列分配，可确定一种次优的导频序列分配方法，将有限正交导频序列合理地分配给所有宏用户和微用户。

优选地，所述信道估计模块具体包括：

第一信道估计模块，用于完成最小二乘信道估计，第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站的窄带信道模型可表示为：

其中，Q表示第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站端的多径数量，β_l,j,k,q表示第q条路径上的大尺度衰落系数，θ_l,j,k,q表示第q条路径上的到达角(AOA)且θ∈[θ_min,θ_max]，a(θ_l,j,k,q)表示AOA对应的导向矢量，a(θ)可具体表示为：

其中M表示基站的天线数量，λ表示波长，D≤λ/2表示基站端的天线间隔，第l个宏基站接收到的导频序列为：

其中，p_l,j,k、p′_l,j,k和分别表示第j个宏小区内的第k_m个宏用户、第k_s个微用户到第l个宏基站的导频发送功率和信道矢量，/>表示第k_m个宏用户使用的导频序列，/>(s_k∈{1,2,...,K_m})表示第k_s个微用户复用的导频序列，表示加性高斯白噪声(AWGN)；

针对第j个宏小区内的第k个宏用户，通过最小二乘估计，获得其到第l个宏基站的信道估计矢量：

其中，表示信道估计中的加性高斯白噪声；

第二信道估计模块，用于获得更精确的信道估计，当M较大时，a(θ)可被看作的单频信号，其N点离散傅里叶变换可表示为X(k)，最大值为M，即max[X(k)]＝M，令k_lim＝argmax|X(k)|,并将其另记为/>其中/>表示对g_N(θ)做整数取整运算，并可表示为：

假设的N点快速傅里叶变换记为F。如果X(k)要无限逼近或取得最大值M，那么F中的值就需要尽可能集中在区间I(k_min,k_max)中，该区间可表示为：

其中，将F中位于区间I(k_min,k_max)外的值置0，并记为/>对/>做逆傅里叶变换，即：

令即获得了更为精确的信道估计矢量/>

优选地，所述信号检测模块具体包括：

信号检测模块，用于宏基站端完成匹配滤波检测，假设宏用户的信号发送功率均相等，微用户的信号发送功率同样均相等，第l个宏基站接收到的用户信号表示为：

其中，p_m、p_s和x_l,j,k、x′_l,j,k分别表示第j个宏小区内的宏用户、微用户到第l个宏基站的信号发送功率和信号序列，且E{|x_l,j,k|²}＝E{|x′_l,j,k|²}＝1，表示AWGN向量；

在第l个宏基站使用匹配滤波检测(Matched-filter Detector)，则第j个宏小区内的第k个宏用户发送到第l个宏基站的检测信号为：

第j个宏小区内的第k个宏用户的信干噪比为：

优选地，所述导频发送功率分配模块具体包括：

基于注水算法原理，即为达到最大系统容量，应给信道质量更好的用户分配更多的功率，根据此思路进行导频发送功率分配：

首先，对于第l个宏基站，为了保证导频序列发送功率分配方法的公平性，每个宏用户都需要被分配一定的功率以保证导频序列可以被成功发送。但是，如果宏用户被分配过多的功率也将会对其他用户产生不必要的干扰，因此根据相关文献可将每个宏用户被分配功率限定在区间[p_min,p_max]内，其中，p_min＝p_total/2U,p_max＝3p_total/2U，p_total表示宏用户导频发送总功率。假设宏用户被分配的功率表示为P_l＝{p₁,p₂,...,p_U}，其中，U＝L·K_m表示全部的宏用户数，此时P_l中的全部元素为0，即p_i＝0,i∈1,2,...,U；

然后，给所有宏用户先分配最小的发送功率，以保证导频序列可以被成功发送，则有p_i＝p_min,i∈1,2,...,U。此时尚未被分配的功率可表示为：

p_rest＝p_total-U·p_min,

为严格保证分配方法的公平性，在[p_min,p_max]上产生一组均分分布的数t₁,t₂,...,t_U，其中t₁>t₂＞...＞t_U。令T＝{t₁,t₂,...,t_U}，且各元素满足：

最后，宏用户到第l个宏基站之间的信道增益可表示为H_l＝{|h₁|²,|h₂|²,...,|h_U|²}。给H_l中最大的元素|h_max|²所对应的宏用户分配的功率为t₁，该用户获得发射功率p₁＝p_min+t₁；第二大的元素对应的宏用户分配的功率为t₂，该用户获得发射功率p₂＝p_min+t₂，以此类推，可将T中各元素根据各个宏用户的信道增益在H_l中对应的大小顺序，依次完成对各宏用户发送导频功率的分配。

由上述技术方案可知，通过本发明提供的一种导频发送功率分配方法及装置，对于系统内的宏用户，如果总导频发射功率是确定的，则所提出的方法可以向信道增益更大的宏用户提供更多导频发送功率，在保证信道估计高精确性的同时进而提高系统的可达容量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面对实施例或现有技术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是本发明提供的一种导频发送功率分配方法的流程示意图；

图2是大规模MIMO和异构网络系统模型示意图；

图3是对宏用户完成导频序列分配后的模型示意图；

图4是在宏用户导频发送总功率恒定时，随着基站端天线数逐渐增多，本发明与宏用户导频发送功率平均分配方法在AOA服从不同分布下的仿真对比图；

图5是在基站端天线数恒定时，宏用户导频发送总功率逐渐变大时，本发明与导频发送功率平均分配方法在AOA服从不同分布下的仿真对比图；

图6是本发明提供的一种导频发送功率分配装置。

具体实施方式

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、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他的实施例，都属于本发明保护的范围。

如图1所示，为本发明实施例提供的一种导频发送功率分配方法，该方法包括如下步骤：

S1：建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；

S2：使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Y_l，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计/>

S3：获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINR_l,l,k；

S4：总功率不变时，根据注水原理，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量C_l,k。

如图2所示，本实施例所述方法可应用于以超密集异构网为模型的大规模MIMO通信系统。考虑宏用户数量要远大于微用户数量，对宏用户进行导频功率分配对系统的影响也更大，因此本方法主要针对系统内宏用户。

本实施例中，步骤S1具体过程如下：

S11：建立系统模型，其中有L个宏小区，每个宏小区中有P个微小区，其中每个宏小区包含1个多天线宏基站和K_m个单天线宏用户，每个微小区包括1个单天线微基站和1个单天线微用户；

S12：在宏基站端，对于第l个宏小区中的第k个目标宏用户和第n个干扰用户，二者之间的干扰可通过I_n,l,k来衡量，具体表示为：

其中，θ_n,l和θ_k,l表示第n个干扰用户和第k个目标宏用户到第l个宏基站的到达角(AOA)，d_n,l表示第n个干扰用户和第l个宏基站之间的距离，t(θ)＝[cos(θ)sin(θ)]^T表示方向矢量，γ表示路径损耗指数。可以知道的是，对于第l个宏基站，所有向其发送信号的宏用户都有两个信息，即到达角θ和到它的距离d，因此可通过计算I来定量的衡量干扰的大小，以此作为导频序列分配的参考。

在微基站端，由于微用户和微基站都仅有1个天线，因此，对于第l个宏小区中的第k_s个目标微用户和第n个干扰用户，有其中/>表示第k_s个微基站和第n个干扰用户之间的距离；

将每个宏小区均分为12个扇区，每个扇区内随机分布1个宏用户。对系统中的宏用和微用户进行导频序列分配：

首先，在中心宏小区中，将12个正交导频序列随机分配给其中的扇区。通过计算每个扇区和最近相邻的两个宏小区之间的干扰，给相邻宏小区中干扰最小的扇区分配相同的导频序列；

其次，由于中心宏小区中的微用户要复用宏用户的正交导频序列，因此采取不同的导频序列分配模式会带来不同大小的层间干扰。计算出中心宏小区中微用户所有的导频序列分配模式对应的层间干扰，使用干扰最小时的导频分配模式；

再者，对于尚未分配导频序列的扇区和微用户，基于最小化R_total的准则，通过穷举搜索确定所使用的导频序列。在此计算宏用户的干扰时，只考虑同一个宏小区内的层间干扰；

最后，对于使用相同的导频序列的微用户，计算其之间的干扰，如果干扰较大，则返回前面的步骤，更换一种新的导频分配方式。

如图3所示，宏小区中每个扇区上的数字表示该扇区中宏用户所使用的导频序列，黑点表示微小区中的微用户，其旁边的数字表示该微用户所复用的导频序列。具体来说，系统内使用了相同的导频序列的用户之间会存在干扰，通过上述分配方式，对于目标宏用户来说，相邻宏小区中使用相同导频序列的正是干扰最小的宏用户，同个宏小区中的微用户复用导频序列的方式也是在干扰最小时确定的。因此，这种导频序列分配是在系统总干扰相对较小的前提下确定一种次优的分配方法，将有限正交导频序列合理地分配给所有宏用户和微用户。

本实施例中，步骤S2具体过程如下：

S21：第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站的窄带信道模型可表示为：

其中，Q表示第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站端的多径数量，β_l,j,k,q表示第q条路径上的大尺度衰落系数，其中包括阴影衰落和路径损耗，θ_l,j,k,q表示第q条路径上的到达角(AOA)且θ∈[θ_min,θ_max]，a(θ_l,j,k,q)表示AOA对应的导向矢量。对于均匀直线阵列天线，a(θ)可具体表示为：

其中，M表示基站的天线数量，λ表示波长，D≤λ/2表示基站端的天线间隔；第l个宏基站接收到的导频序列为：

其中，p_l,j,k、p′_l,j,k和分别表示第j个宏小区内的第k_m个宏用户、第k_s个微用户到第l个宏基站的导频发送功率和信道矢量，/>表示第k_m个宏用户使用的导频序列，/>(s_k∈{1,2,...,K_m})表示第k_s个微用户复用的导频序列，/>表示加性高斯白噪声(AWGN)。具体来说，/>其中，τ为第k_m个宏用户使用的导频序列的长度，/>k₁≠k₂且k₁,k₂∈[1,K_m]，/>且k∈[1,P]。

针对第j个宏小区内的第k个宏用户，通过最小二乘估计，获得其到第l个宏基站的信道估计矢量：

其中，表示信道估计中的加性高斯白噪声。具体来说，/>的计算公式中，第一部分表示目标信道估计矢量，第二部分和第三部分表示系统中使用相同导频序列的宏用户和微用户对其产生的干扰。

S22：假设所有用户都有不重叠的到达角，结合傅里叶变换及信号时频域对应的性质，采用了一种基于位置感知的信道估计算法，可得到更为精确的信道估计矢量，具体过程如下：

当宏基站的天线数量M非常大时，a(θ)可被看作频率为的单频信号，其N点离散傅里叶变换可表示为：

其中，k∈[0,N-1]，a(m)是a(θ)中的第m个元素，且表示为：

由上式可知X(k)的最大值为M，即max[X(k)]＝M。令k_lim＝argmax|X(k)|,并可另记为其中/>表示对g_N(θ)做整数取整运算，并可表示为：

信道估计矢量的N点快速傅里叶变换可记为F，如果X(k)要无限逼近或取得最大值M，那么F中的值就需要尽可能集中在区间I(k_min,k_max)中，该区间可表示为：

其中，

将F中位于区间I(k_min,k_max)外的值置0，将新的F记为对/>做逆傅里叶变换，即：

令即获得了更为精确的信道估计矢量/>

具体来说，由于a(θ)为单频信号，F在频域上会在区间I(k_min,k_max)上出现一个明显波峰，而上述过程正是将波峰附近的值保留，而去除了此范围之外的数值，这去除了AOA在[θ_min,θ_max]之外的部分信号，相当于在频域上给F加了一个窗型滤波器。

本实施例中，步骤S3假设系统中所有宏用户的数据发送功率均相等，所有微用户的数据发送功率同样均相等，具体过程如下：

第l个宏基站接收到的用户信号表示为：

其中，p_m、p_s和x_l,j,k、x′_l,j,k分别表示第j个宏小区内的宏用户、微用户到第l个宏基站的信号发送功率和信号序列，且E{|x_l,j,k|²}＝E{|x′_l,j,k|²}＝1，表示AWGN向量；

在第l个宏基站使用匹配滤波检测(Matched-filter Detector)，则第j个宏小区内的第k个宏用户发送到第l个宏基站的检测信号为：

其中，

具体来说，W1中的第一部分表示宏用户的目标检测信号，第二、三部分分别表示来自同一个宏小区和其它宏小区的宏用户的干扰信号。第j个宏小区内的第k个宏用户的信干噪比为：

本实施例中，步骤S4结合注水算法，以最大化系统容量为目标提出一种次优导频发射功率分配方法，具体过程如下：

基于注水算法原理，即为达到最大系统容量，应给信道质量更好的用户分配更多的功率，根据此思路进行导频序列发送功率分配：

首先，对于第l个宏基站，为了保证导频序列发送功率分配方法的公平性，每个宏用户都需要被分配一定的功率以保证导频序列可以被成功发送。但是，如果宏用户被分配过多的功率也将会对其他用户产生不必要的干扰，因此根据相关文献可将每个宏用户被分配功率限定在区间[p_min,p_max]内，其中，p_min＝p_total/2U,p_max＝3p_total/2U，p_total表示宏用户导频发送总功率。假设宏用户被分配的功率表示为P_l＝{p₁,p₂,...,p_U}，其中，U＝L·K_m表示全部的宏用户数，此时P_l中的全部元素为0，即p_i＝0,i∈1,2,...,U；

然后，给所有宏用户先分配最小的发送功率，以保证导频序列可以被成功发送，则有p_i＝p_min,i∈1,2,...,U。此时尚未被分配的功率可表示为：

p_rest＝p_total-U·p_min,

为严格保证分配方法的公平性，在[p_min,p_max]上产生一组均分分布的数t₁,t₂,...,t_U，其中t₁>t₂＞...＞t_U。令T＝{t₁,t₂,...,t_U}，且各元素满足：

最后，宏用户到第l个宏基站之间的信道增益可表示为H_l＝{|h₁|²,|h₂|²,...,|h_U|²}。给H_l中最大的元素|h_max|²所对应的宏用户分配的功率为t₁，该用户获得发射功率p₁＝p_min+t₁；第二大的元素对应的宏用户分配的功率为t₂，该用户获得发射功率p₂＝p_min+t₂，以此类推，可将T中各元素根据各个宏用户的信道增益在H_l中对应的大小顺序，依次完成对各宏用户发送导频功率的分配。

由此可见，本发明提出了一种导频发送功率分配方法，以用户间干扰最小为目标，结合穷举法完成导频序列分配。然后使用基于位置感知的信道估计算法得出更为精确的信道估计，结合注水算法的基本原理完成导频序列的分配，既保证了用户能正常发送导频序列，又可以提升系统容量，改善系统性能。

下面将给出本发明的传输方案与现有的其它传输方案的比较，以使本发明的优势及特征更加明显。

图4是在宏用户导频发送总功率恒定时，随着基站端天线数逐渐增多，本发明与宏用户导频发送功率平均分配方法在AOA服从不同分布下的仿真对比图。用户的平均上行系统容量可用于评估不同导频发送功率分配模式的性能。当总功率＝40mW时，考虑AOA服从均匀分布和高斯分布两种情况，采用本发明实施例提供的技术方案后，计算出的平均上行系统容量都要大于导频发送功率平均分配方法对应的平均上行系统容量。具体当M＝512时，在AOA服从均匀分布和高斯分布时，本方案对应的平均上行系统容量大约为5.4bps/Hz和4.5bps/Hz，而平均功率分配方法得到的平均上行系统容量为低于5bps/Hz和4.3bps/Hz，这说明采用本发明实施例提供的技术方案后系统容量有很大提升。

图5是在基站端天线数恒定时，宏用户导频发送总功率逐渐变大时，本发明与导频发送功率平均分配方法在AOA服从不同分布下的仿真对比图。由图可知，平均上行系统容量随着总导频发射功率的增加而显著增加。随着总导频发射功率的增加，无论AOA服从均匀分布或是高斯分布，采用本发明实施例提供的技术方案获得的平均上行系统容量都要大于导频发送功率平均分配方法对应的平均上行系统容量，且二者之间的差异也逐渐变大。这是因为更多总导频发射功率意味着可以为具有更好信道增益的宏用户分配更多的导频发射功率，并且这些宏用户在增加系统容量方面起着重要作用。

图6是本发明提供的一种导频发送功率分配装置的结构示意图，包括：

建模模块，用于建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；

信道估计模块，用于使用窄带多径信道获取宏基站端的导频信号Y_l，得到估计信道结合基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计/>

信号检测模块，用于获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比SINR_l,l,k；

导频功率分配模块，用于总功率不变时，根据注水原理，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量C_l,k。

本实施例中，所述建模模块具体包括：

系统模型建模模块，用于根据系统参数：宏小区个数L，微小区个数P，单天线宏用户个数K_m，单天线微用户个数建立大规模MIMO和异构网络系统模型；

导频序列分配模块，用于在宏基站端，对于第l个宏小区中的第k个目标宏用户和第n个干扰用户，二者之间的干扰可通过I_n,l,k来衡量；在微基站端，对于第l个宏小区中的第k_s个目标微用户和第n个干扰用户，有其中/>表示第k_s个微基站和第n个干扰用户之间的距离；使用相同导频序列的用户之间的干扰I应最小，以此为分配准则，可确定一种次优的导频序列分配方法。

本实施例中，所述信道估计模块具体包括：

第一信道估计模块，用于在获得第l个宏基站接收到的导频序列后，针对第j个宏小区内的第k个宏用户，通过最小二乘估计，获得其到第l个宏基站的信道估计矢量/>

第二信道估计模块，用于获得了更为精确的信道估计，当M较大时，窄带信道模型中的导向矢量a(θ)可被看作频率为的单频信号，其N点离散傅里叶变换可表示为X(k)，最大值为M，即max[X(k)]＝M，令k_lim＝argmax|X(k)|,并将其另记为/>其中/>表示对g_N(θ)做整数取整运算，可表示为：

假设的N点快速傅里叶变换记为F，如果X(k)要无限逼近或取得最大值M，那么F中的值需要尽可能集中在区间I(k_min,k_max)中，将F中位于区间I(k_min,k_max)外的值置0，然后记为/>对/>做逆傅里叶变换，即：

令即获得了更为精确的信道估计矢量/>

本实施例中，所述信号检测模块用于当假设宏用户的信号发送功率均相等，微用户的信号发送功率同样均相等时，可得第l个宏基站接收到的用户信号在第l个宏基站使用匹配滤波检测，可得第j个宏小区内的第k个宏用户发送到第l个宏基站的检测信号/>进一步可得到第j个宏小区内的第k个宏用户的信干噪比为SINR_l,l,k。

本实施例中，所述信号导频功率分配模块用于导频序列发送功率分配，结合注水算法，为达到最大系统容量，给信道质量更好的用户分配更多的功率，基于此思路进行导频发送功率分配。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但是，本发明的保护范围不局限于此，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代，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以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (1)

1.一种导频发送功率分配方法，其特征在于，所述方法包括：

S1：建立大规模MIMO和异构网络系统模型，以最小化用户间干扰为目标，结合穷举法完成用户导频序列的分配；

S2：使用窄带多径信道获取第l个宏基站端的导频信号，通过最小二乘法得到第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站之间的估计信道，然后基于位置感知的信道估计方法得出更精确的信道估计值；

S3：获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比；

S4：总功率不变时，根据注水原理，在宏用户端完成导频发送功率的分配，得到信道容量；

所述步骤S1具体包括：

S11：假设系统中有L个宏小区，每个宏小区中有P个微小区，其中每个宏小区包含1个天线数为M宏基站以及K_m个单天线宏用户，每个微小区包括1个单天线微基站和1个单天线微用户，由此建立大规模MIMO和异构网络系统模型；

S12：在宏基站端，对于第l个宏小区中的第k个目标宏用户和第n个干扰用户，二者之间的干扰可通过I_n,l,k来衡量，具体表示为：

其中，θ_n,l和θ_k,l表示第n个干扰用户和第k个目标宏用户到第l个宏基站的到达角，d_n,l表示第n个干扰用户和第l个宏基站之间的距离，t(θ)＝[cos(θ) sin(θ)]^T表示方向矢量，γ表示路径损耗指数；在微基站端，对于第l个宏小区中的第k_s个目标微用户和第n个干扰用户，有其中/>表示第k_s个微基站和第n个干扰用户之间的距离；

所述步骤S2具体包括：

S21：第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站的窄带信道模型可表示为：

其中，Q表示第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站端的多径数量，β_l,j,k,q表示第q条路径上的大尺度衰落系数，θ_l,j,k,q表示第q条路径上的到达角(AOA)且θ∈[θ_min,θ_max]，a(θ_l,j,k,q)表示AOA对应的导向矢量，a(θ)可表示为：

其中，M表示基站的天线数量，λ表示波长，D≤λ/2表示基站端的天线间隔，第l个宏基站接收到的导频序列为：

其中，和/>分别表示第j个宏小区内的第k_m个宏用户、第k_s个微用户到第l个宏基站的导频发送功率和信道，/>表示第k_m个宏用户使用的导频序列，/>表示第k_s个微用户复用的导频序列，/>表示加性高斯白噪声；通过最小二乘估计，获得第j个宏小区内的第k个用户到第l个宏基站之间信道估计，其中k可取k_m或k_s：

S22：当M较大时，a(θ)被看作频率为的单频信号，其N点离散傅里叶变换可表示为X(k)，最大值为M，即max[X(k)]＝M,令k_lim＝argmax|X(k)|，并将其另记为/>其中/>表示对g_N(θ)做整数取整运算，并可表示为：

假设的N点快速傅里叶变换记为F，如果X(k)要无限逼近或取得最大值M，那么F中的值就需要尽可能集中在区间Int中，该区间可表示为：

其中，将F中位于区间Int外的值置0，并记为对/>做逆傅里叶变换，即：

令即获得了更为精确的信道估计矢量/>

所述步骤S3具体包括：

获取宏基站端的接收信号，通过匹配滤波检测获取宏用户的信号，进一步获得信干噪比；

所述步骤S4具体包括：

基于注水算法原理，即为达到最大系统容量，应给信道质量更好的用户分配更多的功率，根据此思路进行导频发送功率分配：

首先，对于第l个宏基站，为了保证导频序列发送功率分配方法的公平性，每个宏用户都需要被分配一定的功率以保证导频序列可以被成功发送，但是，如果宏用户被分配过多的功率也将会对其他用户产生不必要的干扰，因此可将每个宏用户被分配功率限定在区间[p_min,p_max]内，其中，p_min＝p_total/2U,p_max＝3p_total/2U，p_total表示宏用户导频发送总功率，假设宏用户被分配的功率表示为Pl＝{p₁,p₂,...,p_U}，其中，U＝L·K_m表示全部的宏用户数，此时P_l中的全部元素为0，即p_i＝0,i∈1,2,...,U；

然后，给所有宏用户先分配最小的发送功率，以保证导频序列可以被成功发送，则有p_i＝p_min,i∈1,2,...,U，此时尚未被分配的功率可表示为：

p_rest＝p_total-U·p_min,

为严格保证分配方法的公平性，在[p_min,p_max]上产生一组均分分布的数t₁,t₂,...,t_U，其中t₁>t₂＞...＞t_U，令T＝{t₁,t₂,...,t_U}，且各元素满足：

最后，宏用户到第l个宏基站之间的信道增益可表示为H_l＝{|h₁|²,|h₂|²,...,|h_U|²}，给H_l中最大的元素|h_max|²所对应的宏用户分配的功率为t₁，该用户获得发射功率p₁＝p_min+t₁；第二大的元素对应的宏用户分配的功率为t₂，该用户获得发射功率p₂＝p_min+t₂，以此类推，可将T中各元素根据各个宏用户的信道增益在H_l中对应的大小顺序，依次完成对各宏用户发送导频功率的分配。