CN111836383B - 基于波束域信道的scma码本调度方法 - Google Patents
基于波束域信道的scma码本调度方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN111836383B CN111836383B CN202010423238.0A CN202010423238A CN111836383B CN 111836383 B CN111836383 B CN 111836383B CN 202010423238 A CN202010423238 A CN 202010423238A CN 111836383 B CN111836383 B CN 111836383B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- user
- users
- domain channel
- matrix
- codebook
- 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.)
- Active
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 239000011159 matrix material Substances 0.000 claims description 47
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims description 14
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims description 10
- 238000005457 optimization Methods 0.000 claims description 10
- 239000013598 vector Substances 0.000 claims description 10
- 230000006854 communication Effects 0.000 claims description 7
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 7
- 230000007480 spreading Effects 0.000 claims description 7
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 6
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 claims description 5
- 239000000969 carrier Substances 0.000 claims description 5
- 238000003491 array Methods 0.000 claims description 4
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 3
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 5
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 4
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 description 3
- 238000013461 design Methods 0.000 description 3
- 238000011161 development Methods 0.000 description 2
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 2
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 2
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 2
- 239000000654 additive Substances 0.000 description 1
- 230000000996 additive effect Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003595 spectral effect Effects 0.000 description 1
- 238000005507 spraying Methods 0.000 description 1
- 230000001131 transforming effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
- H04W72/00—Local resource management
- H04W72/04—Wireless resource allocation
- H04W72/044—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource
- H04W72/0466—Wireless resource allocation based on the type of the allocated resource the resource being a scrambling code
-
- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
- H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
- H04L25/00—Baseband systems
- H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
- H04L25/0202—Channel estimation
-
- 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
-
- 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
- H04W72/542—Allocation or scheduling criteria for wireless resources based on quality criteria using measured or perceived quality
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Quality & Reliability (AREA)
- Power Engineering (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
Abstract
本发明提出了一种基于波束域信道的稀疏码多址接入码本调度方法。该方法中,基站根据为每个用户分配的资源块数,预生成一组适应不同接入用户数的SCMA码本,并考虑利用不同用户间波束域信道的相关性对用户进行分组,将波束域信道相关性强的用户分到同一组内,利用波束域信道的稀疏特性来为用户调度码本以减少组间用户的干扰。本发明解决了系统接入用户数远大于系统码字数时的码本调度问题,在较低的实现复杂度的前提下提升了系统性能。
Description
技术领域
本发明属于通信领域,具体涉及一种在大规模MIMO系统下的基于波束域信道的稀疏码多址接入码本调度方法。
背景技术
近年来,随着移动互联网和物联网应用需求的持续发展,无线通信的速率需求和终端连接数需求呈现出井喷式增长。为满足未来无线通信系统的更高数据传输速率、更大系统容量以及更高频谱效率等发展需求,实现未来无线网络不同应用场景的需求,学术界和工业界对高效可实现的新兴技术展开了长期研究和探索,其中包括大规模多入多出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)技术和非正交多址(Non-orthogonal MultipleAccess,NOMA)等关键技术。
稀疏码多址接入(Sparse Code Multiple Access,SCMA)是为不同用户分配不同的码字以在相同的时频资源上叠加传输信息,可以大幅提高无线通信系统容量的同时减少用户间的干扰。由于SCMA码本中码字数量由扩展矩阵的维度以及扩展矩阵的列重共同决定,所以一个系统中的码字数量有限。而随着系统接入用户数的增加,现有的SCMA码本无法支撑大规模的用户接入。因接入用户数过大造成的码字复用会带来严重的用户间干扰。因此,在大规模MIMO系统中,设计相应的码本调度算法以减少用户间干扰显得尤为重要。
发明内容
发明目的:本发明的目的是提供一种基于波束域信道的SCMA码本调度方法,利用不同用户间的波束域信道相关性来进行用户分组以减少组间干扰,实现更好的系统性能。
技术方案:为实现上述发明目的,本发明采用的技术方案为:
基于波束域信道的SCMA码本调度方法,包括以下步骤:
(1)基站根据为每个用户分配的资源块数,预生成一组适应不同接入用户数的SCMA码本;
(2)通信过程中基站通过接入用户数,根据不同用户间的波束域信道相关性对用户进行分组;其中,用户分组按照用户间的波束域信道相关性最大准则,将相关性大的用户分为一组,同一组内用户分配码本中的不同码字;
(3)在接入用户移动过程中,基站与各用户的统计信道信息发生改变,基站间歇性获取统计信道信息,动态更新码本调度结果。
所述步骤(1)中码本的扩展矩阵生成部分可表示为以下优化问题:
其中,Mlj为映射矩阵M的第l行、第j列元素,且M=(m1,m2,...,mJ),Vj为用户j的扩展矩阵,维度为L×J,λ为惩罚系数,d为表示最小差异的参数,L表示单个用户占用的资源块数,J为接入用户数,且N为扩展矩阵中的非零元素数,表示从L个不同元素中取N个元素的组合运算。
所述步骤(2)中用户分组问题可以表示为以下优化问题:
其中,表示未分配码字的用户索引集合,表示码字索引集合,表示未被分配的码字索引集合,表示用户l和用户mg之间的波束域信道相关性,Rl表示用户l对应的波束域信道自相关矩阵,表示用户mg对应的波束域信道自相关矩阵,mg表示使用码字g的用户。
进一步地,所述步骤(2)中不同用户间的波束域信道相关性表示如下:
其中,tr{·}为求矩阵的迹运算,||·||F为求F范数运算。用户i对应的波束域信道自相关矩阵Ri可以表示为:
进一步地,所述步骤(2)中波束域信道矩阵可以通过空间频率域信道做逆傅里叶变换得到:
进一步地,所述步骤(2)中采用的码本调度算法步骤包括:
(2.3)将码字t分配给用户mt,mt通过遍历下列目标得到
有益效果:与现有技术相比,本发明具有如下优点:
1.基站侧可根据接入用户数来动态生成SCMA码本,在接入用户数过大时以终端接收机的计算复杂度增加为代价,提高系统容量,增强系统性能。
2.基站侧利用信道估计得到的波束域统计信道信息来进行码本调度,可行性强,且复杂度较低。
3.系统在发送端利用信道的空间特性减少了用户间干扰,简化了接收端的多用户信号检测设计。
4.基站侧利用基于波束域信道的SCMA码本调度方法,在减少了用户间干扰的同时还提升了系统容量,且逼近无码本复用时的系统性能,即在保证系统传输无误的同时提升了系统容量。
附图说明
图1为基于波束域信道的SCMA码本调度方法流程图。
图2为基于波束域信道的SCMA码本调度结果示意图。
图3为基于波束域信道的SCMA码本调度算法流程图。
图4为基于波束域信道的SCMA码本调度方法和基于频率域信道的SCMA码本调度方法的性能对比图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案,下面将结合附图和具体实施例,对本发明中的技术方案进行清楚、完整的描述。
如图1所示,本发明实施例公开的基于波束域信道的SCMA码本调度方法,主要包括以下步骤:
(1)基站根据为每个用户分配的资源块数,预生成一组适应不同接入用户数的SCMA码本;当SCMA码本确定时,不同组用户使用的SCMA码本也随之确定。当基站侧配置大规模均匀线阵,天线单元间距为半个波长的量级时,将频域信道转化为波束域信道的酉变换矩阵为离散傅里叶变换矩阵,并且不随着用户位置及信道状态而改变。基站利用该离散傅里叶变换矩阵与信道估计的结果得到波束域统计信道信息。
(2)通信过程中基站通过接入用户数,根据不同用户间的波束域信道相关性对用户进行分组;其中,用户分组按照用户间的波束域信道相关性最大准则,将波束域信道相关性大的用户分到同一组内,利用波束域信道的稀疏特性来为用户调度码本以减少组间用户的干扰。对于同一组内的用户,为其分配码本中的不同码字,利用码字的稀疏特性来减少组内用户的干扰。
(3)在接入用户移动过程中,基站与各用户的统计信道信息发生改变,基站间歇性获取统计信道信息,动态更新码本调度结果。
下面以图2所示场景为例来详细介绍码本调度过程。考虑单小区大规模MIMO上行传输模型,小区中基站配置M根发射天线的大规模均匀线阵,天线间隔为半波长。小区中有J个单天线用户,且每个用户的消息在L个子载波上传输,其中非零元素占N个子载波,则系统中最多有个互不相同的码字,表示从L个不同元素中取N个元素的组合运算。相应的,基站第m根接收天线接收到的信号可以表示为:
由于SCMA码字具有稀疏特性,不同用户的发送信号只会在部分资源块上重叠,用户j在资源块上承载消息的位置由扩展矩阵Vj决定,定义位置标识向量来表示不同用户在资源块上承载消息的位置。所有用户的SCMA结构可以用映射矩阵M表示为M=[m1,m2,...,mJ]。
进一步地,在SCMA码本预生成环节码本的扩展矩阵设计可表示为以下优化问题:
其中,上述优化问题的优化目标由惩罚系数λ进行调整的两部分组成;第一部分为矩阵行的最大和,由表示;第二部分为任意两个扩展矩阵之间的最小差异d。约束条件分别为每个用户的映射矢量中非零元素数为N和任意两个映射矢量之间的差异都大于最小差异d。为求解上述优化问题,可以利用贪婪算法求解。
进一步地,将设计的扩展矩阵与传统的星座图部分结合即可得到系统需要的SCMA码本。
进一步地,对信道估计得到地空间频率域信道矩阵做逆傅里叶变换得到波束域信道响应矩阵,波束域信道响应矩阵可以表示为:
进一步地,利用得到的波束域信道响应矩阵来对系统进行码本调度。首先利用两个任意Hermitian半正定矩阵之间的角度θ(0≤θ≤π/2)来定义它们之间的正交性:
其中,tr{·}为求矩阵的迹运算,||·||F为求F范数运算。显然,若θ(A,B)=π/2,则表示A和B相互正交。相应的,假设用户i所对应的波束域信道自相关矩阵可以表示为:
其中,为期望运算,NCarr和NSample分别表示载波数和采样数,表示用户i的第n个载波所对应的波束域信道矩阵,表示用户i的第n个载波、第s个采样的波束域信道矢量。所以可以用下式来表示用户i和用户j之间的波束域信道相关性:
根据上式,可以看出cosθ(Ri,Rj)的值越小,用户i和用户j之间的波束域信道互相关性越小。下面将利用用户间波束域信道的相关性对接入用户进行分组,尽可能得减小组间用户得干扰。
为了确保码本调度算法得良好性能,用户间得分组应尽可能满足以下条件:
(1)使用相同码字的用户间具有较小的波束域信道相关性,每组中的用户数不能超过系统码本中的码字数,以避免组内用户进行码字复用;
(2)每组用户组中的第一个用户必须是和其它组内的所有用户的平均信道相关性最小。
进一步地,可以得到码本调度的优化问题如下:
其中,mg表示使用码字g的用户。为了求解该优化问题,本发明实例利用贪婪算法来遍历求解。算法具体实施过程如下:
步骤3:将码字t分配给用户mt,mt通过遍历下列目标得到
具体算法流程如图3所示,伪代码如下。
经过上述码本调度算法的调度,各组用户都将呈现出图2所示的区域分布,即经过调度后可将相近区域的用户分到同一组上,使得采用相同码字的用户尽可能地处于不同区域内,良好的利用了空间特性。且图4给出了基于波束域信道的码本调度方法与基于频域信道的码本调度方法的性能对比,仿真结果显示,基于波束域信道的码本调度方法较基于频域信道的码本调度方法在解码误块率上有极大的提升。
在各用户移动过程中,随着基站与各用户的波束域统计信道信息的变化,基站侧根据更新后的统计信道状态信息重复前述步骤,进行SCMA码本调度。波束域统计信道信息的变化与具体应用场景有关,其典型统计时间窗是短时传输时间窗的数倍或数十倍,相关的统计信道信息的获取也在较大的时间宽度上进行。
应当指出,以上所述仅为本发明的具体实施方式,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,可轻易想到变化或替换,都应涵盖在本发明的保护范围之内。本实施例中未明确的各组成部分均可用现有技术加以实现。
Claims (4)
1.一种基于波束域信道的SCMA码本调度方法,其特征在于:包括以下步骤:
(1)基站根据为每个用户分配的资源块数,预生成一组适应不同接入用户数的SCMA码本;
(2)通信过程中基站通过接入用户数,根据不同用户间的波束域信道相关性对用户进行分组;其中,用户分组按照用户间的波束域信道相关性最大准则,将相关性大的用户分为一组,同一组内用户分配码本中的不同码字;
(3)在接入用户移动过程中,基站与各用户的统计信道信息发生改变,基站间歇性获取统计信道信息,动态更新码本调度结果;
所述步骤(1)中码本的扩展矩阵生成部分表示为以下优化问题:
其中,Mlj为映射矩阵M的第l行、第j列元素,且M=(m1,m2,...,mJ),Vj为用户j的扩展矩阵,维度为L×J,λ为惩罚系数,d为表示最小差异的参数,L为单个用户占用的子载波数,J为接入用户数,且N为扩展矩阵中的非零元素数,表示从L个不同元素中取N个元素的组合运算;
所述步骤(2)中用户分组问题表示为以下优化问题:
4.根据权利要求2所述的一种基于波束域信道的SCMA码本调度方法,其特征在于:所述步骤(2)中采用的码本调度算法步骤包括:
(2.3)将码字t分配给用户mt,mt通过遍历下列目标得到
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010423238.0A CN111836383B (zh) | 2020-05-19 | 2020-05-19 | 基于波束域信道的scma码本调度方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202010423238.0A CN111836383B (zh) | 2020-05-19 | 2020-05-19 | 基于波束域信道的scma码本调度方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN111836383A CN111836383A (zh) | 2020-10-27 |
CN111836383B true CN111836383B (zh) | 2022-11-01 |
Family
ID=72914095
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202010423238.0A Active CN111836383B (zh) | 2020-05-19 | 2020-05-19 | 基于波束域信道的scma码本调度方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN111836383B (zh) |
Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110492912A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 杭州电子科技大学 | 一种基于分组优化的混合波束成形方法 |
Family Cites Families (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR102168637B1 (ko) * | 2013-12-03 | 2020-10-21 | 주식회사 아이티엘 | 다중 안테나 시스템에서 csi 피드백 방법 및 장치 |
-
2020
- 2020-05-19 CN CN202010423238.0A patent/CN111836383B/zh active Active
Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN110492912A (zh) * | 2019-07-22 | 2019-11-22 | 杭州电子科技大学 | 一种基于分组优化的混合波束成形方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN111836383A (zh) | 2020-10-27 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
Swindlehurst et al. | Channel estimation with reconfigurable intelligent surfaces—A general framework | |
Bajwa et al. | Compressed channel sensing: A new approach to estimating sparse multipath channels | |
CN101984612B (zh) | 基于压缩感知的非连续正交频分复用信道估计方法 | |
Wang et al. | A MIMO-OFDM channel estimation approach using time of arrivals | |
CN109005133B (zh) | 双稀疏多径信道模型及基于此模型的信道估计方法 | |
CN110086743A (zh) | 一种基于差分编码的短突发mimo-ofdm通信系统及方法 | |
CN106506133B (zh) | 宽带大规模mimo系统导频池及信道信息获取方法和系统 | |
CN106953709B (zh) | 一种基于空间调制的多天线系统的下行非正交多接入方法 | |
CN112769726A (zh) | 基于智能反射表面辅助通信系统无源波束赋形优化方法 | |
CN102833058A (zh) | 认知无线电中基于稀疏信道估计的导频设计方法 | |
KR101568714B1 (ko) | 광대역 무선통신 시스템에서 고속 피드백 채널을 이용한 정보 송수신 장치 및 방법 | |
CN108234102A (zh) | 一种具有低复杂度检测算法的sm-gfdm系统 | |
Pan et al. | A Deep Learning‐Aided Detection Method for FTN‐Based NOMA | |
CN101340266A (zh) | 一种基于粒子滤波器和神经网络的双选择性信道跟踪方法 | |
CN115065432B (zh) | 天波大规模mimo三重波束基信道建模及信道信息获取相关方法与系统 | |
CN111836383B (zh) | 基于波束域信道的scma码本调度方法 | |
CN102025459A (zh) | 基于非参量估计ica的mimo-ofdm系统盲去卷积方法 | |
CN101258704A (zh) | 发送机、接收机及其方法 | |
CN114844754B (zh) | 基于分组序列码本集的大规模终端多址接入方法 | |
CN101719816A (zh) | 实现自适应mimo-scfde系统低反馈速率的方法 | |
Tureli et al. | Multicarrier synchronization with diversity | |
Ji et al. | Multipath extraction based UL/DL channel estimation for FDD massive MIMO-OFDM systems | |
Ma et al. | Time-angle domain sparsity-based MIMO channel estimation approach in high mobility scenarios | |
CN109039490B (zh) | 一种mimo-ofdm系统频-空二维谱空穴检测方法 | |
Kong et al. | Compressed Sensing‐Based Sparsity Adaptive Doubly Selective Channel Estimation for Massive MIMO Systems |
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 | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |