CN112242860B - 自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模mimo系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统，属于宽带无线通信技术领域，根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法进行选择，选出每组内的最优天线；将选出的最优天线映射到射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。解决了现有技术在毫米波大规模MIMO系统中对传输数据进行混合预编码的处理过程中，无法时刻保证系统各天线之间的强相关性，从而导致系统性能较差的问题。

Description

自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统

技术领域

本发明涉及一种自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统，属于宽带无线通信技术领域。

背景技术

随着全球能源消耗及环境污染问题的日益突出，业界对于绿色通信的呼声与日俱增。毫米波大规模MIMO系统因为在基站端配置大量的天线，服务多个终端用户，导致相应的硬件成本和功率消耗增加，给毫米波大规模MIMO系统的大范围商用造成了一定的影响。

预编码技术可以有效的提高系统频谱效率，降低误码率，在毫米波大规模MIMO系统中举重若轻。在数字预编码中，一根发射端天线对应一条射频链路(RF)，理论上可以实现最优的系统性能，但是大量的RF所带来的功耗和复杂度以及成本问题也不容小觑。在模拟预编码中，所有的发射端天线只对应一条射频链路，所带来的复杂度低的优点固然可取，但是与此同时系统的可达速率大大降低。

为了解决上述预编码中存在的问题，现有的发明设计大多集中于研究毫米波大规模 MIMO混合预编码技术，以此获得性能和复杂度的平衡。混合预编码技术就是将数字预编码与模拟预编码相结合的技术。即在传统的全数字预编码方式的基础上，将预编码矩阵拆分为模拟和数字预编码两部分，在基站处理处进行数字预编码，然后映射到RF，再在射频处进行模拟预编码。混合预编码技术大大减少了RF数目，降低了硬件成本，提高了系统的能效，从而保证了良好的系统性能。

例如授权公告号为CN108390710B、发明名称为“一种5G大规模天线阵列波束成型装置及方法”的中国发明专利，公开了对大规模天线阵列分组，与每组天线单元相连的移相器数量阶梯分布，然后将阶梯分布的移相器分别于射频链路连接起来，从而提供了一种全新的连接方法，使整个系统需要的移相器数量大幅下降，从而降低系统复杂度及成本。但是该技术方案中没有考虑组内天线之间的相关性，而毫米波大规模MIMO系统中天线数目多达成百上千根，对其进行混合预编码过程中，根本无法时刻保证系统各天线之间的强相关性，在一定程度上降低系统的性能，严重的甚至都无法进行预编码处理。

发明内容

本发明的目的是提供一种自适应天线分组的波束成型方法、装置及大规模MIMO系统，解决了现有技术在毫米波大规模MIMO系统中对传输数据进行混合预编码的过程中，无法时刻保证系统各天线之间的强相关性，从而导致系统性能较差的问题。

为实现上述目的，本发明的技术方案为：本发明提供了一种基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法，包括如下步骤：

1)根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；

2)对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法进行选择，选出每组内的最优天线；

3)将选出的最优天线映射到射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

本发明还提供了一种基于自适应天线分组的天线阵列波束成型装置，包括处理器和存储器，以及存储在存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现如下步骤：

1)根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；

2)对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法进行选择，选出每组内的最优天线；

3)将选出的最优天线映射到射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

本发明提供的基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法及装置，根据发射端天线之间的相关性进行分组，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求，对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法选出组内的最优天线，将选出的最优天线映射到射频链路上，然后采用混合预编码处理算法进行波束成型。通过上述方法将天线分组、选择过程引入到毫米波大规模MIMO混合预编码处理过程中，使得在混合预编码处理过程中能够有效兼顾天线之间的相关性，提高了系统性能，为毫米波大规模MIMO在5G系统中的广泛应用提供了一定的技术支撑。

进一步的，对于上述基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法及装置，为了更加简便、快速地对发射端天线进行分组，步骤1)中发射端天线之间的相关性采用发射端天线之间的距离进行表征，根据天线之间的距离对发射端天线进行分组。

进一步的，对于上述基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法及装置，为了从分组后的组内天线中选取出最优天线，步骤2)中采用改进的递增天线选择方法对组内天线进行选择，包括如下步骤：

(1)设分组之后每组天线集合为

N_t为发射端天线数量；随机产生一个天线子集Ω＝{1，2，...，N}，其中

所述天线子集中天线的数目N是最优发射天线数；

(2)从天线子集Ω中选出容量增量最小的天线；从余下的天线集合Θ-Ω中每次选出两根天线，将所选出的两根天线中使天线子集Ω容量增量较小的一根天线从余下的天线集合Θ-Ω中删除，将另一根天线替换天线子集Ω中容量增量最小的天线；

(3)重复步骤(2)，不断更新天线子集Ω，直至天线子集Ω中的天线使得整个系统容量最大时结束循环。

进一步的，对于上述基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法及装置，步骤3) 中采用混合预编码方法进行波束成型过程包括以下步骤：

A、在基带处采用数字预编码处理；当待传输的信号经过基带处时，对基带数据流进行数字预编码处理，并输出数字预编码矩阵，再逐一映射到射频链路上；

B、在射频链路处进行模拟预编码；在射频链路处，通过模拟移相器控制信号的相位，所述射频链路的输出端与发射端天线连接。

本发明还提供了一种毫米波大规模MIMO系统，包括发射端天线、接收端天线，分别在发射端和接收端配置的射频链路，

根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；

对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法进行选择，选出每组内的最优天线；

将选出的最优天线映射到发射端的射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

本发明提出的毫米波大规模MIMO系统，根据发射端天线之间的相关性进行分组，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求，对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法选出组内的最优天线，将选出的最优天线映射到射频链路上，然后采用混合预编码处理算法进行波束成型。通过上述方法将天线分组、选择过程引入到毫米波大规模MIMO混合预编码处理过程中，使得在混合预编码处理过程中能够有效兼顾天线之间的相关性，提高了系统性能，为毫米波大规模MIMO在5G系统中的广泛应用提供了一定的技术支撑。

进一步，对于上述毫米波大规模MIMO系统，为了更加简便、快速地对发射端天线进行分组，发射端天线之间的相关性采用发射端天线之间的距离进行表征，根据天线之间的距离对发射端天线进行分组。

进一步，对于上述毫米波大规模MIMO系统，为了从分组后的组内天线中选取处最优天线，采用改进的递增天线选择方法对组内天线进行选择，包括如下步骤：

(1)设分组之后每组天线集合为

N_t为发射端天线数量；随机产生一个天线子集Ω＝{1，2，...，N}，其中

所述天线子集中天线的数目N是最优发射天线数；

(2)从天线子集Ω中选出容量增量最小的天线；从余下的天线集合Θ-Ω中每次选出两根天线，将所选出的两根天线中使天线子集Ω容量增量较小的一根天线从余下的天线集合Θ-Ω中删除，将另一根天线替换天线子集Ω中容量增量最小的天线；

(3)重复步骤(2)，不断更新天线子集Ω，直至天线子集Ω中的天线使得整个系统容量最大时结束循环。

进一步，对于上述毫米波大规模MIMO系统，采用混合预编码方法进行波束成型过程包括以下步骤：

A、在基带处采用数字预编码处理；当待传输的信号经过基带处时，对基带数据流进行数字预编码处理，并输出数字预编码矩阵，再逐一映射到射频链路上；

B、在射频链路处进行模拟预编码；在射频链路处，通过模拟移相器控制信号的相位，所述射频链路的输出端与发射端天线连接。

附图说明

图1是本发明中毫米波大规模MIMO结构图；

图2是本发明毫米波大规模MIMO系统实施例中天线分组过程示意图；

图3是本发明毫米波大规模MIMO系统实施例中混合预编码过程示意图；

图4是本发明基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的实施方式作进一步详细的说明。

毫米波大规模MIMO系统实施例：

本发明毫米波大规模MIMO系统，包括在发射端和接收端分别设置的基带、射频链路和天线，设发射端配置N_t根天线，接收端配置N_r根天线。大规模MIMO的信道相关性与天线的物理参数和散射体特性等因素息息相关，在实际的信号传输过程中，随着散射体数目以及各天线之间距离的改变，大规模MIMO系统的相关性也会随之改变，无法时刻保证各天线之间信号衰落彼此独立，从而影响整个系统的容量。

研究大规模MIMO系统信道模型时，根据相关信道的统计特性，可以用H来表示信道，则有：

其中R_r和R_t分别表示接收用户和发送天线的相关矩阵，H_w表示独立同分布的瑞利衰落信道增益矩阵。根据收、发端天线之间的相关性可以将信道分为全相关衰落信道、部分相关衰落信道、不相关衰落信道，其中最常用的就是部分相关衰落信道。若发射端或者接收端周围的散射体数目较多，而另一端散射体较少或者没有，此时信道为部分相关信道，即：

或

其中I_N表示单位矩阵。

在图1所示的毫米波大规模MIMO结构下，接收端的信号可以作如下表示：

系统的最大可达和速率C为：

其中N_t和N_r分别表示发射端和接收端天线数目，λ是导频长度和保护间隔的比例因子，N₀B表示在带宽为B时系统的噪声功率。H代表基站端天线到接收端天线之间N_t x N_r信道矩阵，x是基站端N_t x 1的发射信号向量，n是N_r x 1的高斯白噪声，P_t表示系统最大发射功率。

本实施例中以发射端天线之间的距离表征相关性，将相邻天线分为一组，以保证最大相关性。在图1所示的信道模型下进行天线分组。具体为以下过程：

1)根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求。

如图2所示，假设毫米波大规模MIMO系统发射端有N_t根天线，接收端有N_r根天线，将发射端天线分为N_r组，则每组内天线数目为N_t/N_r根。

相关性是根据信道相关矩阵来衡量的。定义信道相关矩阵为

其中|r_ij|的值大，则对应的天线i和天线j之间的相关性强。r_ij代表矩阵H的第i列矢量与第j列矢量之间的相关性，即对应的天线i与j之间的相关性，表达式如下：

其中h_i表示矩阵H的第i列矢量，h_j表示矩阵H的第j列矢量，[H^HH]_ij表示矩阵H^HH 的第i行第j列元素。

为了保证预编码在高相关性的条件下进行，有效保证良好的系统性能，而各天线之间的相关性与距离有着最直接的关系，距离越近，天线之间的相关性越强。而经过深入分析，天线相关性和天线之间的距离/周围的散射粒子/信号的发射角、到达角有关，为了简单起见，本实施例直接将相邻天线分为一组。例如，发射端天线N_t根，接收端天线N_r根，将发射端天线均分为N_r组，则每组天线数目相等，都是N_t/N_r根，然后将相邻的天线分为一组即可。如果一根天线与相邻的两根天线的距离相等，那么除了考虑该天线与相邻天线之间的相关性，还要考虑与组内其他天线的相关性，哪个相关性大就分在哪个组即可，例如如果计算得到每组天线是5根，那么第6根就算与第5根和第7根距离相等，也只能与第 7根分在一组了。

2)对分组后的各组内天线均按照递增的天线选择方法进行选择，选出每组内的最优天线。

本实施例中，最优天线的选择原则是基于系统容量最大化，即系统容量最大时对应的每组发射天线数就是最优天线。上述天线分组的依据是各天线之间相关性的大小，可以很好的保证混合预编码的性能，但是采用无差异传输也会在一定程度上制约系统的可达和速率，所以先在组内进行最优天线选择，减少发射端天线的数目。具体包括以下步骤：

(1)设每组天线原始集合为Ω＝{1,2，...，N_t/N_r}，设集合S＝O；依次计算集合Ω中每根天线的容量增量；

(2)随机从天线原始集合中选出两根天线，把使得信道容量增量大的一根天线加入到集合S中，把增量小的那根天线从集合Ω中删除；

(3)重新更新集合Ω和S，循环迭代，直至集合S中的天线使系统的信道容量最大，此时集合S中对应的天线就是每组内选出的最优天线数目。

但是，上述递增天线选择算法是在给定的所有天线集合中，每次选择两根天线；删除使天线子集Ω容量增量较小的一根天线，保留较大的，从空集开始不断的更新包含容量增量较大天线的集合，直至系统容量最大。那么，上述算法是在传输之前从空集开始选择发射天线子集，没有考虑传输过程中信道条件的变化对其造成的影响。

为了充分考虑传输过程中信道条件的变化的影响，提出了一种改进的算法：首先随机选出一个发射天线子集Ω，然后在传输的过程中，根据信道状态信息的变化，不断的调整集合Ω中的具体天线而不改变其数目。那么，在集合Ω的基础上，充分考虑信道传输条件的变化及其影响，在传输的过程中更新集合Ω中的具体天线，使得信号传输更好的适应信道，保证系统良好的性能。

具体的，该改进的递增天线选择算法包括如下步骤：

(1)设分组之后每组天线集合为

N_t为发射端天线数量；随机产生一个天线子集Ω＝{1，2，...，N}，其中

所述天线子集中天线的数目N是最优发射天线数，依据能效最大化准则确定N的值；

(2)从天线子集Ω中选出容量增量最小的天线；从余下的天线集合Θ-Ω中每次选出两根天线，将所选出的两根天线中使天线子集Ω容量增量较小的一根天线从余下的天线集合Θ-Ω中删除，将另一根天线替换天线子集Ω中容量增量最小的天线；

(3)重复步骤(2)，不断更新天线子集Ω，直至天线子集Ω中的天线使得整个系统容量最大时结束循环。

例如，分组后每组天线集合为Θ＝{1，2，...，20}(集合中的数字仅表示天线编号)，通过外循环产生的选择天线子集Ω＝{1，2，...，12}。内循环从余下的天线子集合R＝Θ-Ω＝{13,14，…，20}中进行选择。内循环每次从集合R中选出两根天线：容量增量较大的(假设为A)、容量增量较小的(假设为B)，并将天线B删除。外循环是首先找出集合Ω中容量增量最小的天线(假设为C)，然后用天线A替换天线C，并计算系统的总容量。如上所述不断更新集合Ω即可获得最终的最优天线集合Ω^*。具体来说就是最开始随机选出的12 根天线就是最终的最优发射天线数目。最后的终止循环条件是整个系统的总容量，外循环的天线集合Ω里的天线更新一次，计算一次系统的总容量，当系统容量达到最大时结束循环。3)将选出的最优天线映射到射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

如图3所示，将选出的最优天线映射到射频链路上之后，采用该天线进行数据传输过程，首先产生符合制约条件的预编码矩阵。

a.在一定的条件制约下，联合优化数字、模拟预编码矩阵，从而使得系统的可达和速率C最大。

b.假设步骤a中的制约条件不存在，在使得系统和速率C最大的情况下根据公式求得最优的数字模拟混合预编码矩阵Q；

c.分别交替优化数字和模拟预编码矩阵，以产生符合制约条件的预编码矩阵W。

然后，根据产生的预编码矩阵进行混合预编码处理过程，具体过程如下：

A.假设限制条件不存在时，计算数字模拟混合预编码矩阵Q；

其中u1,u2,…,u_Ns表示矩阵H^HH的最大特征值N_s分别对应的特征向量；Λ是一个N_sxN_s维的对角矩阵，其最大值可以用注水算法求出，此处不再赘述。

B.首先给出初始化模拟预编码矩阵W，然后根据公式推导出数字预编码矩阵V的表达式；

其中P_t表示系统最大发射功率；W^H表示对模拟预编码矩阵W进行Hermite变换，即对矩阵H中的每个元素求共轭再转置；Tr(W)表示求矩阵W的迹，即将其对角线元素都加起来；(W^HW)^-1表示对矩阵求逆运算；

C.根据相关公式计算模拟加权系数W_nl，计算模拟预编码矩阵W；

D.根据所求的W、V的表达式，计算相应的均方误差；

E.比较所求的均方误差与初始值的大小，如果所求值小于初始值，则返回步骤C，否则就直接输出。

现有的混合预编码方案无法保证系统各天线之间的强相关性，在一定程度上制约了毫米波大规模MIMO系统的性能。本发明很好的弥补了现有混合预编码方法的不足，将天线分组技术引入到毫米波大规模MIMO系统的混合预编码方法之中，考虑系统的信道状态信息的反馈情况，自适应的对发射端天线进行分组，并基于改进的递增方法对组内天线进行选择。在降低系统实现复杂度的同时，保证了混合预编码的有效实施，从而提高整个系统的性能。

基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法实施例：

本发明还提供了基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法，如图4所示为实现该方法的流程图，该方法的具体过程已在上述毫米波大规模MIMO系统实施例中详细说明，故不再赘述。

基于自适应天线分组的天线阵列波束成型装置实施例：

本发明中还提出了一种基于自适应天线分组的天线阵列波束成型装置，包括处理器和存储器，以及存储在存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序实现的方法与上述基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法相同，在此不做赘述。

本发明提出毫米波大规模MIMO系统利用发射端天线之间的相关性自适应的对发射端天线进行分组，很好的保证了混合预编码的性能，弥补现有混合预编码方案的不足之处。

以上所述仅为本发明的优选实例，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的权利要求范围之内。

Claims (7)

1.一种基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法，其特征在于，包括如下步骤：

1)根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；分组之后每组天线集合为

N_t为发射端天线数量；

2)对分组后的各组内天线均采用改进的天线选择算法进行最优天线选择；首先，随机选出一个发射天线子集Ω＝{1,2,…,N}，其中

所述天线子集中天线的数目N是最优发射天线数；

然后，在传输的过程中，根据信道状态信息的变化，不断地调整集合Ω中的具体天线而不改变其数目：

a)从天线子集Ω中选出容量增量最小的天线；从余下的天线集合Θ-Ω中每次选出两根天线，将所选出的两根天线中使天线子集Ω容量增量较小的一根天线从余下的天线集合Θ-Ω中删除，将另一根天线替换天线子集Ω中容量增量最小的天线；

b)重复步骤a)，不断更新天线子集Ω，直至天线子集Ω中的天线使得整个系统容量最大时结束循环；

3)将选出的最优天线映射到射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

2.根据权利要求1所述的基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法，其特征在于，步骤1)中发射端天线之间的相关性采用发射端天线之间的距离进行表征，根据天线之间的距离对发射端天线进行分组。

3.根据权利要求1所述的基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法，其特征在于，步骤3)中采用混合预编码方法进行波束成型过程包括以下步骤：

A、在基带处采用数字预编码处理；当待传输的信号经过基带处时，对基带数据流进行数字预编码处理，并输出数字预编码矩阵，再逐一映射到射频链路上；

B、在射频链路处进行模拟预编码；在射频链路处，通过模拟移相器控制信号的相位，所述射频链路的输出端与发射端天线连接。

4.一种基于自适应天线分组的天线阵列波束成型装置，其特征在于，包括处理器和存储器，以及存储在存储器上并在所述处理器上运行的计算机程序，处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-3任意一项所述的基于自适应天线分组的天线阵列波束成型方法。

5.一种毫米波大规模MIMO系统，包括发射端天线、接收端天线，分别在发射端和接收端配置的射频链路，其特征在于，

根据发射端天线之间的相关性进行分组，将发射端天线分为N_r组，N_r为接收端天线的数量，使每组中的发射端天线之间的相关性达到设定要求；分组之后每组天线集合为

N_t为发射端天线数量；

对分组后的各组内天线均采用改进的天线选择算法进行最优天线选择；首先，随机选出一个发射天线子集Ω＝{1,2,…,N}，其中

所述天线子集中天线的数目N是最优发射天线数；

然后，在传输的过程中，根据信道状态信息的变化，不断地调整集合Ω中的具体天线而不改变其数目：

a)从天线子集Ω中选出容量增量最小的天线；从余下的天线集合Θ-Ω中每次选出两根天线，将所选出的两根天线中使天线子集Ω容量增量较小的一根天线从余下的天线集合Θ-Ω中删除，将另一根天线替换天线子集Ω中容量增量最小的天线；

b)重复步骤a)，不断更新天线子集Ω，直至天线子集Ω中的天线使得整个系统容量最大时结束循环；

将选出的最优天线映射到发射端的射频链路上，采用混合预编码处理算法进行波束成型。

6.根据权利要求5所述的毫米波大规模MIMO系统，其特征在于，发射端天线之间的相关性采用发射端天线之间的距离进行表征，根据天线之间的距离对发射端天线进行分组。

7.根据权利要求5所述的毫米波大规模MIMO系统，其特征在于，采用混合预编码方法进行波束成型过程包括以下步骤：

A、在基带处采用数字预编码处理；当待传输的信号经过基带处时，对基带数据流进行数字预编码处理，并输出数字预编码矩阵，再逐一映射到射频链路上；

B、在射频链路处进行模拟预编码；在射频链路处，通过模拟移相器控制信号的相位，所述射频链路的输出端与发射端天线连接。

Images