CN111953395B - 毫米波ofdm分布式天线系统的混合预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，以最大化用户的平均速率为目标，以单个远程天线单元的最大发射功率以及移相器的恒模特性为约束条件，以模拟预编码矩阵和数字预编码向量为设计变量，建立了数学优化模型。本发明利用增广拉格朗日惩罚函数方法和块坐标下降方法来求解原始的非凸优化问题，从而提出了一种高效的双层迭代混合预编码方法，该方法可以获得接近最优全数字预编码的系统性能。

Description

毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法

技术领域

本发明涉及无线通信传输技术领域，尤其是一种毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法。

背景技术

分布式天线系统由地理上隔开的远程天线单元组成，可以提供足够的空间自由度来便于超高速无线通信。这种分布式结构很适合毫米波频段的无线传输主要由于：(1)密集部署的低功耗远程天线单元可以缩短收发机之间的距离，从而补偿高频段下信号的传输损耗；(2)它可以提供高的鲁棒性来对抗毫米波信道中的严重的中断影响。同时，为了对抗毫米波信道的频率选择性，系统还可采用OFDM调制方式。另外，不同于传统的全数字结构，新型的混合模拟-数字结构可以平衡系统的性能与硬件复杂度。因此，本法发明研究基于混合模拟-数字结构的毫米波OFDM分布式天线系统具有实际意义。

毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码设计的难点在于：每个远程天线单元由多个子载波共享的模拟预编码和子载波独立的数字预编码构成，如何在满足每个远程天线单元发送功率限制和移相器的恒模约束的条件下设计协作的混合预编码。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，尽可能使下行用户的平均和速率最大化。

为解决上述技术问题，本发明提供一种毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，包括如下步骤：

(1)假设系统采用时分双工模式，且信道在相干时间内保持不变；每个远程天线单元采用混合模拟数字结构，配置N_RF个射频链路，每个射频链路通过移相器连接到每根天线；中央处理器通过回程链路与每个远程天线单元相连，且它可以获取每个用户到各个远程天线单元的每个子载波的理想的上行信道向量

其中K表示系统正在服务的下行用户数目，M表示远程天线单元的数目，N_c表示OFDM调制的子载波数目，和N_A表示远程天线单元的天线数目；

(2)该系统以最大化用户的平均速率为目标，以移相器的恒模约束以及远程天线单元的最大发射功率为限制条件，建立以下宽带混合预编码优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中符号[·]_i,j表示矩阵的第i行第j列的元素，符号||·||代表矩阵的Frobenius范数，符号blkdiag{·}表示块对角矩阵，符号|·|表示复数的模，

是加性高斯白噪声的方差，

是远程天线单元的最大发射功率，F_R,m表示第m个远程天线单元的模拟预编码矩阵，第k个用户的第n个子载波的数字预编码向量表示为

表示第k个用户在第m个远程天线单元的第n个子载波的数字预编码向量和第k个用户到所有远程天线单元的第n个子载波的上行信道向量为

(3)通过引入辅助变量：第k个用户的第n个子载波的接收机a_k[n]和第k个用户的第n个子载波的非负权重系数w_k[n]，可将步骤(2)的问题转化为以下优化问题：

其中

是第m个远程天线单元的选择矩阵和第k个用户的第n个子载波的均方误差e_k[n]可定义为

(4)再次引入辅助变量{x_k[n],y_m,k[n]}来解耦步骤(3)的问题中的模拟预编码矩阵F_R和数字预编码向量{f_B,k[n]}，将步骤(3)的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中待优化变量集合为

和新的均方误差

定义为

(5)利用增广拉格朗日惩罚函数方法处理步骤(4)的问题中的等式约束

和

将步骤(4)的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

(6)初始化外层迭代次数t＝0，最大外层迭代次数T_max，外层收敛精度τ_out；设定初始点

和初始化对偶变量

初始化惩罚系数ρ⁽⁰⁾；最后设定迭代控制参数

(7)固定对偶变量

和惩罚系数ρ^(t)，利用块坐标下降法求解步骤(5)的问题中的内层增广拉格日问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

从而得到第t+1次外层迭代计算后的解，即

(8)计算当前的约束违背值

判断是否达到收敛精度ξ≤τ_out或者是否达到最大迭代次数t＞T_max；若上述条件成立，输出最优的模拟预编码矩阵和数字预编码向量；否则，判断ξ是否满足ξ≤η^(t)；若满足，更新对偶变量：

否则，更新惩罚系数ρ^(t+1)＝c·ρ^(t)，另外更新η^(t+1)＝c·η^(t)，

和外层迭代次数t＝t+1，重复步骤(7)和步骤(8)。

优选的，步骤(7)中的块坐标下降算法具体包括以下步骤：

(71)初始化内层迭代次数l＝0，最大内层迭代次数L_max和内层收敛精度τ_inn；

(72)将内层的拉格朗日问题分解为以下六个优化子问题：

其中为了方便表示，定义了如下变量：

依次求解上述六个子问题，得到第t次外层迭代中第l次内层迭代的解，即

(73)更新内层迭代次数l＝l+1，并判断是否达到最大迭代次数l＞L_max或者满足收敛精度要求

其中f^(l)是步骤(7)的优化问题的目标函数值；否则重复步骤(72)和步骤(73)。

本发明的有益效果为：本发明首先建立了用户平均速率最大化问题，通过引入辅助变量，得到原问题的等价优化问题，然后通过双层迭代方法求解该等价问题；本发明所提算法实现了逼近全数字预编码的性能。

附图说明

图1为本发明的方法流程示意图。

图2为本发明的方法的平均迭代次数与远程天线单元的最大发射功率的关系示意图。

图3为本发明的方法的平均约束违背值与远程天线单元的最大发射功率的关系示意图。

图4为本发明的方法与全数字预编码方法的平均速率对比示意图。

具体实施方式

如图1所示，一种毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，包括如下步骤：

步骤1：假设系统采用时分双工模式，且信道在相干时间内保持不变；每个远程天线单元采用混合模拟数字结构，配置N_RF个射频链路，每个射频链路通过移相器连接到每根天线；中央处理器通过回程链路与每个远程天线单元相连，且它可以获取每个用户到各个远程天线单元的每个子载波的理想的上行信道向量

1≤k≤K,1≤m≤M,1≤n≤N_c，其中K表示系统正在服务的下行用户数目，M表示远程天线单元的数目，N_c表示OFDM调制的子载波数目，和N_A表示远程天线单元的天线数目；

步骤2：该系统以最大化用户的平均速率为目标，以移相器的恒模约束以及远程天线单元的最大发射功率为限制条件，建立以下宽带混合预编码优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中符号[·]_i,j表示矩阵的第i行第j列的元素，符号||·||代表矩阵的Frobenius范数，符号blkdiag{·}表示块对角矩阵，符号|·|表示复数的模，

是加性高斯白噪声的方差，

是远程天线单元的最大发射功率，F_R,m表示第m个远程天线单元的模拟预编码矩阵，第k个用户的第n个子载波的数字预编码向量表示为

表示第k个用户在第m个远程天线单元的第n个子载波的数字预编码向量和第k个用户到所有远程天线单元的第n个子载波的上行信道向量为

步骤3：通过引入辅助变量：第k个用户的第n个子载波的接收机a_k[n]和第k个用户的第n个子载波的非负权重系数w_k[n]，可将步骤2的问题转化为以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中

是第m个远程天线单元的选择矩阵和均方误差e_k[n]可定义为

步骤4：再次引入辅助变量{x_k[n],y_m,k[n]}来解耦步骤3的问题中的模拟预编码矩阵F_R和数字预编码向量f_B,k[n]，将步骤3的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中待优化变量集合为

和新的均方误差

定义为

步骤5：利用增广拉格朗日惩罚函数方法处理步骤4的问题中的等式约束

和

将步骤4的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

步骤6：初始化外层迭代次数t＝0，最大外层迭代次数T_max，外层收敛精度τ_out；设定初始点

和初始化对偶变量

初始化惩罚系数ρ⁽⁰⁾；最后设定迭代控制参数

步骤7：固定对偶变量

和惩罚系数ρ^(t)，利用块坐标下降法求解步骤5的问题中的内层增广拉格日问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

从而得到第t+1次外层迭代计算后的解，即

步骤8：计算当前的约束违背值

判断是否达到收敛精度ξ≤τ_out或者是否达到最大迭代次数t＞T_max；若上述条件成立，输出最优的模拟预编码矩阵和数字预编码向量；否则，判断ξ是否满足ξ≤η^(t)；若满足，更新对偶变量：

否则，更新惩罚系数ρ^(t+1)＝c·ρ^(t)。另外更新η^(t+1)＝c·η^(t)，

和外层迭代次数t＝t+1，重复步骤7和步骤8。

步骤7中的块坐标下降算法具体包括以下步骤：

步骤7.1：初始化内层迭代次数l＝0，最大内层迭代次数L_max和内层收敛精度τ_inn。

步骤7.2：将内层的拉格朗日问题分解为以下六个优化子问题：

其中为了方便表示，定义了如下变量：

依次求解上述六个子问题，得到第t次外层迭代中第l次内层迭代的解，即

步骤7.3：更新内层迭代次数l＝l+1，并判断是否达到最大迭代次数l＞L_max或者满足收敛精度要求

其中f^(l)是步骤7的优化问题的目标函数值；否则重复步骤7.2和步骤7.3。

如图2和图3所示，本发明的方法具有较好的收敛性能：收敛的平均迭代次数位于65到90之间，且随着远程天线单元最大发射功率的增加，本发明的方法收敛所需的次数在减少。另外，平均约束违背值是小于预定的门限值10^-3，这表明等式约束

和

已近似满足，从而保证了每个远程天线单元的功率约束被满足。

如图4所示，本发明的方法在无限精度的移相器时可以逼近全数字预编码方法的性能，且采用6比特的移相器时，本发明的方法依旧实现了较高的平均速率。

Claims (2)

1.毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)假设系统采用时分双工模式，且信道在相干时间内保持不变；每个远程天线单元采用混合模拟数字结构，配置N_RF个射频链路，每个射频链路通过移相器连接到每根天线；中央处理器通过回程链路与每个远程天线单元相连，且它能够获取每个用户到各个远程天线单元的每个子载波的理想的上行信道向量

其中K表示系统正在服务的下行用户数目，M表示远程天线单元的数目，N_c表示OFDM调制的子载波数目，和N_A表示远程天线单元的天线数目；

(2)该系统以最大化用户的平均速率为目标，以移相器的恒模约束以及远程天线单元的最大发射功率为限制条件，建立以下宽带混合预编码优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中符号[·]_i,j表示矩阵的第i行第j列的元素，符号||·||代表矩阵的Frobenius范数，符号blkdiag{·}表示块对角矩阵，符号|·|表示复数的模，

是加性高斯白噪声的方差，

是远程天线单元的最大发射功率，F_R,m表示第m个远程天线单元的模拟预编码矩阵，第k个用户的第n个子载波的数字预编码向量表示为

表示第k个用户在第m个远程天线单元的第n个子载波的数字预编码向量和第k个用户到所有远程天线单元的第n个子载波的上行信道向量为

(3)通过引入辅助变量：第k个用户的第n个子载波的接收机a_k[n]和第k个用户的第n个子载波的非负权重系数w_k[n]，将步骤(2)的问题转化为以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中

是第m个远程天线单元的选择矩阵和第k个用户的第n个子载波的均方误差e_k[n]定义为

(4)再次引入辅助变量{x_k[n],y_m,k[n]}来解耦步骤(3)的问题中的模拟预编码矩阵F_R和数字预编码向量{f_B,k[n]}，将步骤(3)的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

其中待优化变量集合为

和新的均方误差

定义为

(5)利用增广拉格朗日惩罚函数方法处理步骤(4)的问题中的等式约束

和

将步骤(4)的问题转化以下优化问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

(6)初始化外层迭代次数t＝0，最大外层迭代次数T_max，外层收敛精度τ_out；设定初始点

和初始化对偶变量

初始化惩罚系数ρ⁽⁰⁾；最后设定迭代控制参数

(7)固定对偶变量

和惩罚系数ρ^(t)，利用块坐标下降法求解步骤(5)的问题中的内层增广拉格日问题：

F_R＝blkdiag{F_R,1,…,F_R,M}

从而得到第t+1次外层迭代计算后的解，即

(8)计算当前的约束违背值

判断是否达到收敛精度ξ≤τ_out或者是否达到最大迭代次数t＞T_max；若上述条件成立，输出最优的模拟预编码矩阵和数字预编码向量；否则，判断ξ是否满足ξ≤η^(t)；若满足，更新对偶变量：

否则，更新惩罚系数ρ^(t+1)＝c·ρ^(t)，另外更新η^(t+1)＝c·η^(t)，

和外层迭代次数t＝t+1，重复步骤(7)和步骤(8)。

2.如权利要求1所述的毫米波OFDM分布式天线系统的混合预编码方法，其特征在于，步骤(7)中的块坐标下降算法具体包括以下步骤：

(71)初始化内层迭代次数l＝0，最大内层迭代次数L_max和内层收敛精度τ_inn；

(72)将内层的拉格朗日问题分解为以下六个优化子问题：

(P1)

(P2)

(P3)

(P4)

(P5)

(P6)

其中为了方便表示，定义了如下变量：

依次求解上述六个子问题，得到第t次外层迭代中第l次内层迭代的解，即

(73)更新内层迭代次数l＝l+1，并判断是否达到最大迭代次数l＞L_max或者满足收敛精度要求

其中f^(l)是步骤(7)的优化问题的目标函数值；否则重复步骤(72)和步骤(73)。

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