CN112600596B - 基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法，包括：一、接收端获得当前下行信道状态信息，然后将信道状态信息建模成高阶张量的形式；二、接收端利用张量并行压缩技术将所述的信道状态信息张量压缩成若干个大小相同的张量；三、接收端利用CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解分别对上述压缩后的张量进行分解，得到的因子矩阵通过上行反馈链路反馈到发射端；四、所述的发射端根据当前反馈到本发射端的因子矩阵恢复出原信道状态信息张量的因子矩阵，并通过恢复得出的因子矩阵重构出原信道状态信息，本发明利用毫米波MIMO‑OFDM信道的高维度特性，使用高阶张量模型结合张量并行压缩技术，无需下行信道的稀疏特性，能够在保证反馈精度的情况下有效降低反馈开销。

Description

基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法
技术领域
本发明涉及通信系统中信道反馈技术领域，特别涉及一种基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法。
背景技术
5G作为新一代移动通信标准，需要在速度和其他功能上相对4G有实质的提升，以满足用户对更高质量体验的需求。相比4G网络，5G网络的系统容量需提升1000倍，能效和数据速率需提升10倍，同时平均小区吞吐量需提高25倍。数据速率的快速增长需要5G提供更大带宽和超低时延，这一需求无法通过当前无线技术的简单演进来实现。当前移动系统所使用的频段集中在6GHz以下。这些频段具有良好的传输条件，因此在固定、广播和卫星通信中都已有广泛的应用。但目前6GHz以下频段的频谱资源紧张，需要开拓新的频谱资源用于5G移动通信。毫米波频段频率高，频谱资源丰富，可以缓解低频段频谱资源压力。综合上述的空间限制及理论限制，波长更短的毫米波逐渐进入了研究者的视线。
毫米波MIMO-OFDM系统的中下行信道状态信息对于发射端进行信号预处理等操作具有很重要的作用。由于天线数以及子载波数的增大会导致信道反馈信息占用过多的带宽资源。传统的基于码本的反馈方案在毫米波MIMO-OFDM中难以适用,这是因为在毫米波MIMO-OFDM系统随着天线数目和子载波数目的增加，为了保证反馈精度，必须大幅度增加码本的长度，这将导致更加严重的反馈开销。因此需要针对毫米波MIMO-OFDM系统设计有效的反馈方案。
张量在传统代数和经典物理学中被定义为一种高维数组，张量理论提出后在通信领域有着广泛的应用。在毫米波MIMO-OFDM系统中，信道在频域呈现出多维度的特性，从而可以利用高阶张量模型从多个维度对信道进行描述，进而使用张量并行压缩技术有效地降低反馈开销。现有的反馈技术中，常采用的方法是基于码本的或者是基于压缩感知的反馈方式，这些方式都没有能使用到毫米波MIMO-OFDM信道的多路特性。并且张量并行压缩的方式通过对张量的每个维度进行压缩，压缩的程度也优于基于压缩感知的反馈方式。所以，将高阶张量模型和张量并行压缩应用于毫米波MIMO-OFDM信道反馈能够有效降低反馈开销。
发明内容
发明目的：本发明的目的是提供一种张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法，能够在保证信道反馈的精度的前提下降低反馈开销，有效解决在毫米波MIMO-OFDM系统中随着天线数和子载波数的增加导致信道反馈开销过大的问题。
技术方案：本发明所述的基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法，毫米波为MIMO-OFDM系统包括发射端和接收端，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1：接收端获得当前下行信道状态信息H，然后将信道状态信息H建模成高阶张量的形式
Figure BDA0002816398170000021
S2：接收端利用张量并行压缩技术将S1中信道状态信息
Figure BDA0002816398170000022
进行压缩，压缩成若干个大小相同的张量
Figure BDA0002816398170000023
S3：接收端利用CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解分别对S2中压缩得到的张量
Figure BDA0002816398170000024
进行分解，得到
Figure BDA0002816398170000025
的因子矩阵Ap、Bp、Cp，并通过上行反馈链路将这些因子矩阵反馈到发射端；
S4：所述的发射端对当前反馈到本发射端的因子矩阵进行恢复，并通过因子矩阵重构出原信道状态信息。
作为优选，所述S1中信道状态信息H进行傅里叶变换后得到频域下的信道状态信息表达式具有三个维度。
作为优选，所述S2实现过程为：利用压缩矩阵
Figure BDA0002816398170000026
Figure BDA0002816398170000027
将信道状态信息
Figure BDA00028163981700000218
压缩成P个大小为LMN的张量
Figure BDA0002816398170000028
压缩后的张量
Figure BDA0002816398170000029
的向量形式hp的表达形式如下：
Figure BDA00028163981700000210
式中vec(·)表示向量化，Up，Vp，Wp分别为信道状态信息张量
Figure BDA00028163981700000211
三个模态的压缩矩阵，NBS为发射端天线数目，NMS为接收端天线数目，K为用于训练的子载波数目。
作为优选，所述张量
Figure BDA00028163981700000212
均满足CANDECOMP/PARAFAC模型，分解后得到的
Figure BDA00028163981700000213
的因子矩阵Ap、Bp、Cp如下所示：
Figure BDA00028163981700000214
Figure BDA00028163981700000215
Figure BDA00028163981700000216
Πp为分解中产生的列排序模糊矩阵，Λp为分解中产生的尺度模糊矩阵。
作为优选，所述S4中因子矩阵存在列排序模糊矩阵Πp，尺度模糊矩阵Λp，对因子矩阵中的列排序模糊矩阵和尺度模糊矩阵进行统一后，通过求解根据因子矩阵列出的线性方程组得到原信道状态信息的因子矩阵，重构出原信道状态信息，如下所示：
Figure BDA00028163981700000217
有益效果：
(1)、本发明充分利用毫米波MIMO-OFDM信道的高维度特性以降低反馈开销，使用高阶张量模型从多个维度对信道状态信息进行描述。在接收端通过张量并行压缩将信道状态信息压缩成若干个小张量。由于压缩后的张量仍然符合CP模型，所以可进一步使用CP分解将这些张量分解成因子矩阵，这些因子矩阵的维度远远小于原信道状态信息矩阵的维度，所以使用高阶张量模型结合张量并行压缩技术可以在保证反馈精度的情况下有效降低反馈开销。
(2)、本发明采用张量并行压缩方法对张量进行压缩，这种压缩方式十分灵活，恢复精度也很高，并且不需要下行信道的稀疏特性。当下行信道具有稀疏特性时，该压缩方式的恢复的条件会更加宽松。
附图说明
图1是本发明的系统模型；
图2是本发明的一个实施例流程图；
图3是本发明实施例与现有技术的性能对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明做进一步详细说明。
图1是本发明提出的基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法的系统框图。本发明的毫米波为MIMO-OFDM系统，发射端通过发射机将导频信号发送给接收端，接收端通过接收机接收到导频信号，通过信道估计模块估计得到下行信道状态信息。接收端通过将信道状态信息进行傅里叶变换，将其转换到频域。然后根据MIMO-OFDM信道在频域中多维度特性，将该信道状态信息建模成高阶张量的形式。将此张量送入张量压缩模块，张量压缩模块通过张量并行压缩的方式将传入的信道状态信息张量压缩成若干个小张量，从而降低反馈的数据量。之后将这些张量传入张量分解模块中，由于压缩后的张量仍然符合CP模型，所以可以采用CP分解的方式对这些张量进行分解，进一步降低反馈的数据量。将张量分解模块处理后的信道状态信息通过上行反馈链路反馈到发射端。发射端将接收到的反馈信息送入信道重构模块，该模块首先对传入的因子矩阵进行列排序模糊和尺度模糊的统一，并根据统一后的因子矩阵恢复出原信道状态信息张量的因子矩阵。发射端利用得到的原信道状态信息的因子矩阵重构出当前下行信道状态信息。其实现方式如下；
(1)在毫米波MIMO-OFDM系统中发射端采用配置NBS根天线的均匀线性天线阵列，NBS的值较大，即发射天线规模很大。接收端采用配置NMS根天线的均匀线性天线阵列。考虑到毫米波的宽带特性，采用在发射端和接收端存在F条路径的宽带毫米波信道模型，所以时延域下的信道矩阵可以写成如下形式：
Figure BDA0002816398170000031
其中αf表示复杂路径增益，δ(·)表示delta函数，τf为第f条路径上的时延，θf和
Figure BDA0002816398170000041
分别为第f条路径上的到达角和出发角，αMS(θf)和
Figure BDA0002816398170000042
分别表示接收端和发射端的阵列响应矢量：
Figure BDA0002816398170000043
Figure BDA0002816398170000044
其中，d表示相邻天线之间的距离，λ表示载波波长。
(2)通过对时延域下的信道矩阵进行傅里叶变换可得到接收端在第k个子载波上的信道矩阵：
Figure BDA0002816398170000045
其中K表示子载波的总数目，fs表示采样率。信道矩阵Hk中的每一个元素可以表示为：
Figure BDA0002816398170000046
其中af(nMS)表示αMS(θf)中的第nMS个元素，
Figure BDA0002816398170000047
表示
Figure BDA0002816398170000048
中的第nBS个元素，可以看出频域下的信道具有三个不同的维度，所以该信道可用高阶张量模型进行分析和处理。
(3)由于毫米波MIMO-OFDM系统的高维度特性，使信道可以建模成高阶张量的形式。张量并行压缩技术能够有效的对高维度的信号进行压缩并能够高精度地重构出原信号，所以可以将信道的高维度性和张量并行压缩技术结合以降低反馈开销。由于接收端估计得出的下行信道状态信息在频域中表现出的高维度特性，下行信道状态信息张量
Figure BDA0002816398170000049
的向量形式可以表示为：
Figure BDA00028163981700000410
其中，1表示全为1的列向量，
Figure BDA00028163981700000411
分别为信道状态信息张量的三个因子矩阵。采用张量并行压缩的方式对接收端的信道状态信息进行压缩，压缩矩阵如下所示：
Figure BDA00028163981700000412
其中，
Figure BDA00028163981700000413
使用P个不同的压缩矩阵将信道状态信息张量
Figure BDA00028163981700000414
压缩成P个大小为LMN的张量
Figure BDA00028163981700000415
且L＜＜NMS，M＜＜NBS，N＜＜K。压缩后张量的向量形式hp可以表示为：
Figure BDA0002816398170000051
因为LMN＜＜NMSNBSK，所以采用上述压缩方法能够有效降低反馈的数据量。由于压缩后的信道状态信息张量hp符合CP模型，可以利用此性质可进一步减少反馈开销。
(4)如上所述，压缩后的信道状态信息张量hp符合CP模型，可以使用CP分解将这些张量分解成因子矩阵再通过上行反馈链路反馈到发射端。这样每次反馈只需要发送压缩后张量的因子矩阵，能够进一步减少反馈的开销。
结合上述的张量并行压缩技术，接收端首先将信道状态信息建模成高阶张量的形式，然后对其进行张量并行压缩和CP分解并将分解得到的因子矩阵反馈给发射端。发射端首先根据接收到的信息恢复出原信道状态信息张量的因子矩阵，然后根据原信道状态信息的因子矩阵重构出当前下行信道状态信息。
图2为本发明基于张量并行压缩的毫米波MIMO-OFDM系统信道反馈方法的一个实施例流程图。该实施例所述方法包括以下步骤。
步骤一、接收端通过信道估计技术获得当前下行信道状态信息H，然后将信道状态信息H建模成张量的形式
Figure BDA0002816398170000052
其实现过程为：
接收端通过信道估计技术获得第k个子载波上的信道状态信息Hk，Hk可表示为：
Figure BDA0002816398170000053
可进一步写成如下形式：
Hk＝ADk(C)BT
其中Dk(C)表示以矩阵C的第k行为对角线元素的对角阵，矩阵A，B，C的定义如下：
A＝[αMS(θ1),…,αMS(θF)]
Figure BDA0002816398170000054
C＝[α1g(τ1),…,αFg(τF)]
其中
Figure BDA0002816398170000055
表示子载波的总数，K表示用于训练的子载波数目。从Hk的表达式中可以看出，该信道矩阵的表达式满足张量的矩阵展开形式，所以信道状态信息可以建模成张量的形式，用
Figure BDA0002816398170000056
表示，矩阵A,B,C为该信道状态信息张量
Figure BDA0002816398170000057
的因子矩阵。
步骤二、接收端利用张量并行压缩技术对所述的信道状态信息
Figure BDA0002816398170000058
进行压缩，使用P个不同的压缩矩阵S1…SP将信道状态信息张量
Figure BDA0002816398170000059
压缩成P个大小为LMN的张量
Figure BDA0002816398170000061
压缩后张量的向量形式hp可以表示为：
Figure BDA0002816398170000062
其中，
Figure BDA0002816398170000063
分别为信道状态信息
Figure BDA0002816398170000064
三个模态的压缩矩阵。
步骤三、接收端利用CP分解分别对压缩得到的张量
Figure BDA0002816398170000065
进行分解，得到
Figure BDA0002816398170000066
的因子矩阵Ap、Bp、Cp，并通过上行反馈链路反馈到发射端：
Figure BDA0002816398170000067
Figure BDA0002816398170000068
Figure BDA0002816398170000069
其中，Πp为分解时产生的列排序模糊矩阵，Λp为分解时产生的尺度模糊矩阵。
步骤四、所述的发射端对当前反馈到本发射端的因子矩阵进行恢复，并通过因子矩阵重构出原信道状态信息。
(1)首先，将接收端反馈到发射端的因子矩阵进行列排序模糊和尺度模糊的统一，以因子矩阵Ap为例，通过在压缩矩阵添加相同的控制列来完成列排序模糊的统一，并通过对因子矩阵的每列进行归一化进行尺度模糊的统一，统一后的因子矩阵用
Figure BDA00028163981700000611
表示。
(2)根据统一后的因子矩阵，得出如下线性方程组：
Figure BDA00028163981700000610
求解该线性方程组可得到原信道状态信息张量的因子矩阵A，其余两个模态的因子矩阵B，C也可用相同的方法求得。根据得到的因子矩阵可重构出原信道状态信息。
下面结合仿真分析本发明的性能。
本发明仿真中的发射端与接收端天线都采用均匀线性天线阵列，相邻天线间的距离为信号波长的一半。路径数F＝4，每条路径上的时延τf在0-100纳秒之间呈均匀分布。复杂路径增益
Figure BDA00028163981700000612
其中ρ＝(c/4πDfc)2，c＝3.0×108m/s，发射端到接收端的距离D＝30m，子载波频率fc＝28GHz，采样率fs＝0.32GHz，假设接收端能够精确估计出下行信道状态信息H。
本仿真为本发明的一个实施例反馈方案在不同压缩比下的性能比较，从图3可以看到当在相同的压缩比的前提下随着信噪比的增加反馈精度不断增大。本发明的一个实施例反馈方案在压缩比为3000和信噪比为15dB的情况下仍能够获得10-3数量级的反馈精度。
最后应当说明的是：所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，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，都属于本申请保护的范围。

Claims (2)

1.基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法，毫米波为MIMO-OFDM系统包括发射端和接收端，其特征在于：具体包括以下步骤：
S1：接收端获得当前下行信道状态信息H，然后将信道状态信息H建模成高阶张量的形式
Figure FDA0003358463680000011
S2：接收端利用张量并行压缩技术将S1中信道状态信息
Figure FDA0003358463680000012
进行压缩，压缩成若干个大小相同的张量
Figure FDA0003358463680000013
实现过程为：利用压缩矩阵
Figure FDA0003358463680000014
Figure FDA0003358463680000015
将信道状态信息
Figure FDA0003358463680000016
压缩成P个大小为LMN的张量
Figure FDA0003358463680000017
压缩后的张量
Figure FDA0003358463680000018
的向量形式hp的表达形式如下：
Figure FDA0003358463680000019
式中vec(·)表示向量化，Up，Vp，Wp分别为信道状态信息张量
Figure FDA00033584636800000110
三个模态的压缩矩阵，NBS为发射端天线数目，NMS为接收端天线数目，K为用于训练的子载波数目；
S3：接收端利用CANDECOMP/PARAFAC(CP)分解分别对S2中压缩得到的张量
Figure FDA00033584636800000111
进行分解，得到
Figure FDA00033584636800000112
的因子矩阵Ap、Bp、Cp，并通过上行反馈链路将这些因子矩阵反馈到发射端，所述张量
Figure FDA00033584636800000113
均满足CANDECOMP/PARAFAC模型，分解后得到的
Figure FDA00033584636800000114
的因子矩阵Ap、Bp、Cp如下所示：
Figure FDA00033584636800000115
Figure FDA00033584636800000116
Figure FDA00033584636800000117
Πp为分解中产生的列排序模糊矩阵，Λp为分解中产生的尺度模糊矩阵；
S4：所述的发射端对当前反馈到本发射端的因子矩阵进行恢复，并通过因子矩阵重构出原信道状态信息，所述因子矩阵存在列排序模糊矩阵Πp，尺度模糊矩阵Λp，对因子矩阵中的列排序模糊矩阵和尺度模糊矩阵进行统一后，通过求解根据因子矩阵列出的线性方程组得到原信道状态信息的因子矩阵，重构出原信道状态信息，如下所示：
Figure FDA00033584636800000118
2.根据权利要求1所述的基于张量并行压缩的毫米波系统信道反馈方法，其特征在于：所述S1中信道状态信息H进行傅里叶变换后得到频域下的信道状态信息表达式具有三个维度。
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