CN111769858A - 一种基于矩阵多项式展开的低复杂度rci预编码算法 - Google Patents

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CN111769858A
CN111769858A CN202010460010.9A CN202010460010A CN111769858A CN 111769858 A CN111769858 A CN 111769858A CN 202010460010 A CN202010460010 A CN 202010460010A CN 111769858 A CN111769858 A CN 111769858A
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白娟
董涛
张秦
郑桂妹
周延年
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Air Force Engineering University of PLA
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    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
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Abstract

本发明公开了一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，该算法首先将RCI预编码中高维协作矩阵分解为对角矩阵和中空矩阵相加的形式，可以有效减小高维矩阵幂级运算量，为了进一步提高近似精度，引入矩阵多项式修正因子向量，并通过最小范数方法获取多项式修正因子向量的闭式解，该算法采用较少的多项式阶数就可以获得与RCI预编码近似的安全性能，大大降低了运算量。

Description

一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法
技术领域
本发明涉及网络技术领域，具体是一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法。
背景技术
大规模MIMO技术能够大幅提升网络容量、频谱效率和能量效率等特点，已成为5G及未来无线网络关键技术之一。可以说，大规模MIMO网络是5G及未来无线通信系统主要网络形态之一。随着智能终端的海量增加，小区间共用频谱，导致小区间和小区内干扰日益复杂，从信息角度来说，干扰也意味着信息的泄露，大规模MIMO网络面临着严峻的安全问题，为保障信息的可靠传输，网络安全已成为大规模MIMO网络必须解决的先决条件之一。从物理层而言，多小区、多用户之间的协作预编码是实现大规模MIMO网络安全性能的关键之一。通过预编码可以有效抑制小区内和小区间干扰，进而有效抑制信息泄露，保障信息安全的传输。目前，大规模MIMO系统多采用MRT，ZF，RCI等线性预编码方案，而RCI预编码结合了MRT，ZF优点，在安全性能方面明显优于MRT和ZF预编码。但是，随着基站天线数目、小区用户数目、协作基站数目的大幅度提升，RCI预编码高维矩阵维度急速攀升，带来高复杂运算量问题。现有的基于RCI的低复杂度预编码主要有截断多项式展开(Truncatedpolynomialexpansion,TPE)预编码方案，该方案主要利用矩阵多项式展开代替RCI高维矩阵的求逆运算，基于TPE的低复杂度预编码采用较少的阶数就可以取得与RCI近似的安全性能。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：
一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，包含以下步骤：
A、利用随机矩阵大系统分析方法得到RCI预编码最优调整因子αopt；
B、利用求逆矩阵
Figure BDA0002510619230000021
分解为简单矩阵多项式形式
Figure BDA0002510619230000022
C、利用最小范数法求解不同阶数下的最优多项式因子；
D、得到不同阶数下的安全和速率。
作为本发明的进一步技术方案：所述步骤A分析的对象需要建立信号模型。
作为本发明的进一步技术方案：所述信号模型为一个下行多小区大规模MIMO系统，小区数为M，每个小区的基站BS均配置N根天线，且可同时发送不同的保密信息给个用户。所有基站共用资源，频率复用因子为1。
作为本发明的进一步技术方案：每个小区存在一个被动窃听者，窃听者的信道状态信息是无法获取的，假设每个窃听者配置NE根天线，因此，下行实际信道为
Figure BDA0002510619230000023
其中，
Figure BDA0002510619230000024
为信道估计，
Figure BDA0002510619230000025
为信道估计误差。
作为本发明的进一步技术方案：对于联合处理协作方法，基站间共享所有用户的CSI和发送数据，合法用户的RCI预编码为
Figure BDA0002510619230000026
其中，
Figure BDA0002510619230000027
α为RCI预编码正规化调整因子。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：(1)采用较小的多项式阶数，收敛性能好；(2)多项式展开因子只需求一个值，即可得到多项式因子向量；(3)基站天线数目、小区数目、小区用户数目可以任意，窃听者天线数目可以任意；(4)采用RCI预编码运算量为Ο(4M3NK2)，而采用本发明算法运算量为Ο(2M2NK)，大幅降低运算量。
附图说明
图1为信号模型图。
具体实施方式
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。基于本发明中的实施例，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实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1，一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，包含以下步骤：
A、利用随机矩阵大系统分析方法得到RCI预编码最优调整因子αopt；
B、利用求逆矩阵
Figure BDA0002510619230000031
分解为简单矩阵多项式形式
Figure BDA0002510619230000032
C、利用最小范数法求解不同阶数下的最优多项式因子；
D、得到不同阶数下的安全和速率。
本发明针对大规模MIMO协作网络RCI预编码复杂运算量问题，提出一种基于矩阵多项式展开的低复杂度高效RCI预编码方法。该方法首先将RCI预编码中高维协作矩阵分解为对角矩阵和中空矩阵相加的形式，可以有效减小高维矩阵幂级运算量，为了进一步提高近似精度，引入矩阵多项式修正因子向量，并通过最小范数方法获取多项式修正因子向量的闭式解，该算法采用较少的多项式阶数就可以获得与RCI预编码近似的安全性能，大大降低了运算量。仿真结果证明了本文算法的有效性。
1、信号模型如图1所示：
考虑一个下行多小区大规模MIMO系统，小区数为M，每个小区的基站BS均配置N根天线(N通常很大)，且可同时发送不同的保密信息给K个用户。所有基站共用资源，频率复用因子为1，这样不可避免存在小区间干扰。每个小区存在一个被动窃听者，即窃听者的信道状态信息是无法获取的，且假设每个窃听者配置NE根天线。
对于大规模MIMO系统，采用TDD工作模式，下行信道通过上行信道进行估计。由于所有小区共用相同的导频序列，不可避免地产生导频污染，即引起信道估计存在误差。
因此，下行实际信道为
Figure BDA0002510619230000041
其中，
Figure BDA0002510619230000042
为信道估计，
Figure BDA0002510619230000043
为信道估计误差。
对于联合处理协作方法，基站间共享所有用户的CSI和发送数据，合法用户的RCI预编码为
Figure BDA0002510619230000044
其中，
Figure BDA0002510619230000045
α为RCI预编码正规化调整因子。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。
此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，其特征在于，包含以下步骤：
A、利用随机矩阵大系统分析方法得到RCI预编码最优调整因子αopt；
B、利用求逆矩阵
Figure FDA0002510619220000011
分解为简单矩阵多项式形式
Figure FDA0002510619220000012
C、利用最小范数法求解不同阶数下的最优多项式因子；
D、得到不同阶数下的安全和速率。
2.根据权利要求1所述的一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，其特征在于，所述步骤A分析的对象需要建立信号模型。
3.根据权利要求2所述的一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，其特征在于，所述信号模型为一个下行多小区大规模MIMO系统，小区数为M，每个小区的基站BS均配置N根天线，且可同时发送不同的保密信息给个用户，所有基站共用资源，频率复用因子为1。
4.根据权利要求3所述的一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，其特征在于，每个小区存在一个被动窃听者，窃听者的信道状态信息是无法获取的，假设每个窃听者配置NE根天线，因此，下行实际信道为
Figure FDA0002510619220000013
其中，
Figure FDA0002510619220000014
为信道估计，
Figure FDA0002510619220000015
为信道估计误差。
5.根据权利要求1所述的一种基于矩阵多项式展开的低复杂度RCI预编码算法，其特征在于，对于联合处理协作方法，基站间共享所有用户的CSI和发送数据，合法用户的RCI预编码为
Figure FDA0002510619220000016
其中，
Figure FDA0002510619220000017
α为RCI预编码正规化调整因子。
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