CN112636795B - 一种基于最小速率保证的多小区大规模mimo中高谱效功率分配方法 - Google Patents

一种基于最小速率保证的多小区大规模mimo中高谱效功率分配方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于最小速率保证的多小区大规模多输入多输出(MIMO，Multiple‑Input Multiple‑Output)系统中高谱效功率分配方法，针对不完全信道状态信息下的多小区大规模MIMO系统，建立了系统模型，采用破零检测，得出优化目标函数，其可由凹凸过程法转化为凹函数；由各用户功率限制结合最小速率约束得出各用户功率上下限，使用块坐标下降法可得结果；经仿真验证，本发明所提出的功率分配方法可以提供与粒子群法近乎相同的效果，且复杂度更低。

Description

一种基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分 配方法
技术领域：
本发明涉及移动通信系统的频谱效率优化的功率分配方法，尤其涉及一种基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，其属于移动通信领域。
背景技术：
伴随无线通信数据业务量和多样化新兴业务的大量涌现，5G以及B5G通信技术成为通信界研究热点。作为5G的关键技术之一，大规模MIMO系统在基站使用远超激活终端数的天线，能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。实际应用中，必然存在多个小区并且存在小区间干扰，所以单小区大规模MIMO系统设计有局限性。此外，考虑到实际环境中无法获取完全信道状态信息，进行非完全信道状态信息条件下的多小区大规模MIMO系统研究有重要的实际意义。
关于频谱效率的研究是大规模MIMO系统中的一个热点问题。文献1(T.Van Chien,C.Mollén and E.
Figure BDA0002834123300000012
"Large-Scale-Fading Decoding in Cellular Massive MIMOSystems With Spatially Correlated Channels,"in IEEE Transactions onCommunications,vol.67,no.4,pp.2746-2762,April 2019.)中介绍了获得多小区大规模MIMO系统频谱效率优化局部最优解的低复杂度功率分配方法。文献2(T.Van Chien,T.Nguyen Canh,E.
Figure BDA0002834123300000011
and E.G.Larsson,"Power Control in Cellular MassiveMIMO With Varying User Activity：A Deep Learning Solution,"in IEEETransactions on Wireless Communications,vol.19,no.9,pp.5732-5748,Sept.2020.)考虑了具有不同活跃用户数量的多小区大规模MIMO系统中的总频谱效率优化问题。
以上文献分析了多小区大规模MIMO系统中频谱效率优化的功率分配方法，但是未考虑用户最小速率约束。综上，现有研究中缺乏对保证最小速率的大规模MIMO系统的频谱效率优化的功率分配方法的相关研究，尤其在不完全信道状态信息的情况下。因此，本发明在不完全信道状态信息的情况下，对多小区大规模MIMO系统频谱效率优化的功率分配方法进行研究，并给出系统平均频谱效率。
发明内容：
本发明是为了解决上述现有技术存在的问题而提供一种基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，该方法考虑用户最大发射功率，误比特率以及最小速率要求，运用凹凸过程法，将非凹的频谱效率优化问题转化为一个新的凹函数，结合块坐标下降法给出高频谱效率的功率分配方法。
本发明所采用的技术方案有：一种基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，包括如下步骤：
S1、建立大规模MIMO系统上行传输模型，模型中设有L个小区，每个小区中有一个配备M根天线的基站与K个单天线用户，第
Figure BDA00028341233000000212
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道矩阵为
Figure BDA0002834123300000021
其中，
Figure BDA0002834123300000022
是瑞利衰落，为M×K矩阵，
Figure BDA0002834123300000023
是对角矩阵，
Figure BDA00028341233000000213
其中[]kk表示第k个对角线元素，
Figure BDA0002834123300000024
Figure BDA0002834123300000025
表示第
Figure BDA0002834123300000026
个小区内的第k个用户与第l个小区内基站的距离；
S2、对用户到基站间的信道进行估计，
Figure BDA0002834123300000027
其中，
Figure BDA0002834123300000028
是估计信道，Ell是估计错误，均为M×K矩阵；则接收到第l个小区内第k个用户的检测信号为
Figure BDA0002834123300000029
其中，Wll为线性检测矩阵，为M×K矩阵，wll,k为其第k列，本方法采用破零检测，则
Figure BDA00028341233000000210
Figure BDA00028341233000000211
表示其他用户的干扰和噪声；
S3、将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，构建出基于不完全信道状态信息的多小区大规模MIMO系统频谱效率优化问题；
S4、将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个新的凹函数，结合块坐标下降算法，求解出功率分配。
进一步地，S1包括以下子步骤：第l个基站处的接收信号表示为
Figure BDA0002834123300000031
其中，
Figure BDA0002834123300000032
表示第
Figure BDA0002834123300000033
个小区内的用户的发射功率，
Figure BDA0002834123300000034
表示第
Figure BDA0002834123300000035
个小区内的归一化用户信号，
Figure BDA0002834123300000036
表示第
Figure BDA0002834123300000037
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道，nl表示第l个基站处的加性高斯白噪声，nl～CN(0,σz 2IN)；
得出经过破零检测后的近似接收信噪比，同时令误比特率等于目标误比特率BER0，则第l个小区内第k个用户的速率为
Figure BDA0002834123300000038
其中，
Figure BDA0002834123300000039
进一步地，S3包括以下子步骤：将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，得到的频谱效率优化函数为：
Figure BDA00028341233000000310
其中，Pmax和Rmin分别表示每个用户的最大发射功率和最小速率。
进一步地，S4包括以下子步骤：
(a)将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个新的凹函数：
Figure BDA00028341233000000311
(b)利用块坐标下降法求解出功率分配方法：
考虑第l个小区中的第k个用户，固定其他用户功率，将约束条件Rl,k≥Rmin转化为该用户功率的上下限，利用二分法求解pl,k,i *，更新p0
Figure BDA0002834123300000041
其中，pl,k,i **为式(8)的导数等于零的解，式(8)的导数为
Figure BDA0002834123300000042
(c)当||pi+1 *-pi *||小于给定精度，即用户功率收敛时，结束迭代过程，返回最优功率分配方法p*。
本发明具有如下有益效果：本发明在信道建模时考虑不完全信道状态信息，对信道进行了估计，从而使分析结果更贴合实际。通过将非凹的频谱效率优化问题，转化为一个新的凹函数，可以获得与粒子群法近乎相同的频谱效率。通过给每个用户分配特定功率，使在满足用户最小速率约束的条件下系统频谱效率尽可能地得到提高。该方法流程简单，复杂度低。
附图说明：
图1为本发明基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法的流程图。
图2为本发明仿真结果与粒子群算法在不同最小速率约束下多小区大规模MIMO的频谱效率对比图。
图3为本发明实施仿真结果与粒子群算法在不同基站天线数下多小区大规模MIMO的频谱效率对比图。
具体实施方式：
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
本发明基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法中涉及到的硬件装置包括L个小区，每个小区中有一个配备M根天线的基站与K个单天线用户。由基站发射导频序列，在用户处进行信道估计后，将信道信息状态反馈给基站。
本发明基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，包括以下步骤：
S1、建立大规模MIMO系统上行传输模型，第
Figure BDA0002834123300000051
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道矩阵为
Figure BDA0002834123300000052
其中，
Figure BDA0002834123300000053
是瑞利衰落，为M×K矩阵，
Figure BDA0002834123300000054
是对角矩阵，
Figure BDA0002834123300000055
其中[]kk表示第k个对角线元素，
Figure BDA0002834123300000056
Figure BDA0002834123300000057
表示第
Figure BDA0002834123300000058
个小区内的第k个用户与第l个小区内基站的距离。
S2、对用户到基站间的信道进行估计，
Figure BDA0002834123300000059
其中，
Figure BDA00028341233000000510
是估计信道，Ell是估计错误，均为M×K矩阵；则接收到第l个小区内第k个用户的检测信号为
Figure BDA00028341233000000511
其中，Wll为线性检测矩阵，为M×K矩阵，wll,k为其第k列，本方法采用破零检测，则
Figure BDA00028341233000000512
Figure BDA00028341233000000513
表示其他用户的干扰和噪声。
S3、将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，构建出基于不完全信道状态信息的多小区大规模MIMO系统频谱效率优化问题；
S4、将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个新的凹函数，结合块坐标下降算法，求解出功率分配。
进一步地，S1包括以下子步骤：第l个基站处的接收信号表示为
Figure BDA0002834123300000061
其中，
Figure BDA0002834123300000062
表示第
Figure BDA0002834123300000063
个小区内的用户的发射功率，
Figure BDA0002834123300000064
表示第
Figure BDA0002834123300000065
个小区内的归一化用户信号，
Figure BDA0002834123300000066
表示第
Figure BDA0002834123300000067
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道，nl表示第l个基站处的加性高斯白噪声，nl～CN(0,σz 2IN)。
得出经过破零检测后的近似接收信噪比，同时令误比特率等于目标误比特率BER0，则第l个小区内第k个用户的速率为
Figure BDA0002834123300000068
其中，
Figure BDA0002834123300000069
进一步地，如S3所述，将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，得到的频谱效率优化函数为：
Figure BDA00028341233000000610
其中，Pmax和Rmin分别表示每个用户的最大发射功率和最小速率。
进一步地，利用凹凸过程法求解功率分配方法的过程包括以下子步骤：
(a)将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个新的凹函数：
Figure BDA0002834123300000071
(b)利用块坐标下降法求解出功率分配方法：
考虑第l个小区中的第k个用户，固定其他用户功率，将约束条件Rl,k≥Rmin转化为该用户功率的上下限，利用二分法求解pl,k,i *，更新p0；
Figure BDA0002834123300000072
其中，pl,k,i **为式(8)的导数等于零的解，式(8)的导数为
Figure BDA0002834123300000073
(c)当||pi+1 *-pi *||小于给定精度，即用户功率收敛时，结束迭代过程，返回最优功率分配方法p*。
下面通过Matlab平台的仿真来验证本发明所提出的基于不完全信道状态信息并且保证最小速率的多小区大规模MIMO系统频谱效率优化的功率分配方法的有效性。设定4个正方形小区，每个小区边长1km，以中心点为原点，基站分别位于(0.25，0.25)，(0.75，0.25)，(0.25，0.75)，(0.75，0.75)km处。每个小区中用户数K＝5，用户与基站参考距离为35m，目标误比特率BER0为10-3。
图2给出了天线数为512时仿真结果与粒子群(PSO,Particle SwarmOptimization)算法在不同最小速率Rmin下的频谱效率(SE,Spectral Efficiency)对比图。可见本发明所提出的方法能提供与粒子群法近乎相同的频谱效率性能，但复杂度较低。并且，最小速率越大，优化的系统频谱效率越低。
图3给出了最小速率为2时仿真结果与粒子群算法在不同基站天线数M下的频谱效率对比图。可见在基站天线数为1024的情况下，本发明所提出的方法也能提供与粒子群法近乎相同的频谱效率性能，且拥有低复杂度。另外，基站天线数为1024时的频谱效率结果比基站天线数为512时的结果高，可见增加天线数使得系统容量更大。
综上，本发明所提出的基于不完全信道状态信息的多小区大规模MIMO系统频谱效率优化的功率分配方法能在最小用户速率约束下最大化系统频谱效率，这充分说明了该方法的有效性。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下还可以作出若干改进，这些改进也应视为本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1、建立大规模MIMO系统上行传输模型，模型中设有L个小区，每个小区中有一个配备M根天线的基站与K个单天线用户，第
Figure FDA0003555901390000011
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道矩阵为
Figure FDA0003555901390000012
其中，
Figure FDA0003555901390000013
表示瑞利衰落，为M×K矩阵，
Figure FDA0003555901390000014
是对角矩阵，
Figure FDA0003555901390000015
其中[]kk表示第k个对角线元素，
Figure FDA0003555901390000016
Figure FDA0003555901390000017
表示第
Figure FDA0003555901390000018
个小区内的第k个用户与第l个小区内基站的距离；
S2、对用户到基站间的信道进行估计，
Figure FDA0003555901390000019
其中，
Figure FDA00035559013900000110
是估计信道，Ell是估计错误，均为M×K矩阵；则接收到第l个小区内第k个用户的检测信号为
Figure FDA00035559013900000111
其中，pl,k表示第l个小区内第k个用户的发射功率，xl,k表示第l个小区内第k个用户的信号，Wll为线性检测矩阵，为M×K矩阵，wll,k为其第k列，本方法采用破零检测，则
Figure FDA00035559013900000112
Figure FDA00035559013900000113
表示等效噪声，包括其他用户的干扰和噪声；从而可以根据式(2)得出目标误比特率约束下的用户速率；
S3、将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，构建出基于不完全信道状态信息的多小区大规模MIMO系统频谱效率优化问题；
S4、将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个凹函数，结合块坐标下降算法，求解出功率分配；
S1包括以下子步骤：第l个基站处的接收信号表示为
Figure FDA00035559013900000114
其中，
Figure FDA0003555901390000021
表示第
Figure FDA0003555901390000022
个小区内的用户的发射功率，
Figure FDA0003555901390000023
表示第
Figure FDA0003555901390000024
个小区内的归一化用户信号，
Figure FDA0003555901390000025
表示第
Figure FDA0003555901390000026
个小区内的用户与第l个小区内的基站之间的信道，nl表示第l个基站处的加性高斯白噪声，nl～CN(0,σz 2IN)；
S2包括以下子步骤：根据式(2)可得出经过破零检测后的近似接收信噪比
Figure FDA0003555901390000027
其中，
Figure FDA0003555901390000028
表示
Figure FDA0003555901390000029
的第k列的协方差，
Figure FDA00035559013900000210
表示Ell的第k列的协方差；同时令误比特率
Figure FDA00035559013900000211
等于目标误比特率BER0，则第l个小区内第k个用户的速率为
Figure FDA00035559013900000212
其中，
Figure FDA00035559013900000213
2.如权利要求1所述的基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，其特征在于：S3包括以下子步骤：将用户最大发射功率和最小速率作为约束条件，得到的频谱效率优化函数为：
Figure FDA00035559013900000214
其中，Pmax和Rmin分别表示每个用户的最大发射功率和最小速率。
3.如权利要求2所述的基于最小速率保证的多小区大规模MIMO中高谱效功率分配方法，其特征在于：S4包括以下子步骤：
(a)将步骤S3中得到的优化函数中的减数项在一阶泰勒展开点p0处展开，得到一个凹函数：
Figure FDA0003555901390000031
其中，p0,l,v表示p0的第l行第v列的元素；
(b)利用块坐标下降法求解出功率分配方法：
考虑第l个小区中的第k个用户，固定其他用户功率，将约束条件Rl,k≥Rmin转化为该用户功率的上下限，利用二分法求解第i次迭代时第l个小区内第k个用户的功率值pl,k,i *，更新p0
Figure FDA0003555901390000032
其中，pl,k,i **为式(6)的导数等于零的解，式(6)的导数为
Figure FDA0003555901390000033
(c)当||pi+1 *-pi *||小于给定精度，即用户功率收敛时，结束迭代过程，返回最优功率分配方法p*。
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