CN113078930A - 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法 - Google Patents

一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法 Download PDF

Info

Publication number
CN113078930A
CN113078930A CN202110307568.8A CN202110307568A CN113078930A CN 113078930 A CN113078930 A CN 113078930A CN 202110307568 A CN202110307568 A CN 202110307568A CN 113078930 A CN113078930 A CN 113078930A
Authority
CN
China
Prior art keywords
downlink
representing
mth
group
jth
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.)
Granted
Application number
CN202110307568.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113078930B (zh
Inventor
周猛
杨龙祥
张尧
乔旭
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Original Assignee
Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nanjing University of Posts and Telecommunications filed Critical Nanjing University of Posts and Telecommunications
Priority to CN202110307568.8A priority Critical patent/CN113078930B/zh
Publication of CN113078930A publication Critical patent/CN113078930A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113078930B publication Critical patent/CN113078930B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • H04B7/0452Multi-user MIMO systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/06Testing, supervising or monitoring using simulated traffic
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W4/00Services specially adapted for wireless communication networks; Facilities therefor
    • H04W4/06Selective distribution of broadcast services, e.g. multimedia broadcast multicast service [MBMS]; Services to user groups; One-way selective calling services
    • YGENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02DCLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本发明揭示了一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,包括如下步骤:S1、建立基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型;S2、对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型进行有效性评价;S2中的有效性评价方式包括计算模型下行链路的频谱效率以及计算模型的能量效率。由本发明的方法所建立的系统模型,可以在确保系统鲁棒性的前提下,尽可能地提升系统的效率、降低系统实现的复杂度。而且本发明还能够作为技术思路的依据,对日后的多组多播去蜂窝大规模MIMO系统的设计提供具体的参考价值和部署意义。

Description

一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法
技术领域
本发明为一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,具体而言,是一种基于低分辨率ADCs/DACs(analog-to-digital converters/digital-to-analog converters,模数转换/数模转换)多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO(multi-input multi-output,多输入多输出)系统的建立方法,涉及无线通信技术领域。
背景技术
去蜂窝大规模多输入多输出MIMO技术是近年来兴起的一项新兴通信技术,其能够消除传统蜂窝小区内信号的频繁转换,而且可以深度挖掘空间维度的无限资源、充分利用大规模分布天线阵列所提供的空间自由度,从而极大地提高系统的吞吐量、提供极高的覆盖率和空间复用增益。因此在现阶段,去蜂窝技术得到了工业界和学术界的广泛关注,且已被视为B5G和6G的关键核心技术。
在传统的去蜂窝大规模MIMO系统中,大多采用单播传输、即一次只能向每个用户发送独立的数据流,当系统中用户数较多时,单播传输的方式将会严重浪费系统内的稀缺频谱资源且会导致系统硬件复杂度提高。实际上,对于特定的用户组都需要的诸如热点视频、头条新闻、移动电视、视频会议和金融数据等信息,若采用多组多播的方式进行传输,将会使得系统内稀缺的频谱资源得到充分利用,也能有效地降低系统的复杂度。
其次,对应近年来用户对通信服务质量所提出的更高要求,评价传输链路优劣的鲁棒性和可靠性标准显著提高。因此,一些多天线设备诸如平板电脑、智能手机等开始被越来越多的人使用。从原理上来说,在有限空间中,具有更多的发射/接收天线能够有效地提高发射/接收方向性;更简单地说,天线越多,波束越窄,波束形成、多路复用、空间分集增益和SE(spectral efficiency,频谱效率)等方面的表现也会非常出色。此外,尽管当AP(access point,接入点)和用户端都分别部署有大量天线时能有效提高系统链路的鲁棒性,但大量天线的设置也将增加系统实现的复杂度、严重降低系统的EE(energyefficiency,能量效率)。
综上所述,如果能够针对上述研究现状,设计出一种全新的、去蜂窝大规模MIMO系统,那么势必可以为无线通信技术的后续发展提供巨大的帮助。
发明内容
鉴于现有技术存在上述缺陷,本发明的目的是提出一种基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,具体如下。
一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,包括如下步骤:
S1、建立基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型;
S2、对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型进行有效性评价;
S2中对下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的有效性评价方式包括计算模型下行链路的频谱效率以及计算模型的能量效率。
优选地,S1具体包括如下步骤:
S11、将系统内的所有用户随机分配到J个组别中,其中,每个组中的K个多天线用户共享一个导频序列且每个用户有L个天线,每组中的用户互相独立、互不交叉,假定系统内存在有M个AP且每个AP有N个天线,第m个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵
Figure BDA0002988150520000031
可表示为
Figure BDA0002988150520000032
其中,βmjk表示大规模衰落系数,Hmjk表示小规模衰落矩阵;
S12、在下行信号传输前,对信道进行估计,假定在上行链路传输阶段,系统内第j组使用的导频序列为
Figure BDA0002988150520000033
系统内第j′组使用的导频序列为
Figure BDA0002988150520000034
满足
Figure BDA0002988150520000035
其中,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号、
Figure BDA0002988150520000036
表示Φj的共轭转置,Φj′表示分配给第j′组中用户的导频符号,IL表示维度为L*L的单位矩阵,
则在上行链路的信道估计阶段,第m个AP所接收到的导频信号Yp,m可表示为
Figure BDA0002988150520000037
其中,τ表示导频序列的长度,ρp表示每个导频符号的传输功率,Wp,m表示加性高斯噪声信号、满足
Figure BDA0002988150520000041
Iτ表示维度为τ*τ的单位矩阵,
则经过量化后的导频信号
Figure BDA0002988150520000042
可表示为
Figure BDA0002988150520000043
其中,λm表示在导频估计阶段与第m个AP采用量化位数
Figure BDA0002988150520000044
相关的线性量化增益系数,
Figure BDA0002988150520000045
表示在导频估计阶段由于线性量化所造成的高斯量化噪声,
Figure BDA0002988150520000046
映射到Φj上,则有
Figure BDA0002988150520000047
其中,
Figure BDA0002988150520000048
表示将信号
Figure BDA0002988150520000049
映射到Φj上的信号,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号,Gmj′表示第m个AP到第j组中第k′个用户的信道矩阵、满足
Figure BDA00029881505200000410
分量服从独立同分布,
S13、根据S12中得到的量化后的导频信号,通过MMSE方法,第m个AP到第j组中第k个用户的估计信道矩阵
Figure BDA00029881505200000411
可以表示为
Figure BDA00029881505200000412
其中,βmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户完全信道的大规模衰落系数,βmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户完全信道的大规模衰落系数,
Figure BDA00029881505200000413
分量的协方差可以计算为
Figure BDA0002988150520000051
其中,γmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户估计信道的大规模衰落系数,
Figure BDA0002988150520000052
的表示可以进一步表示为
Figure BDA0002988150520000053
其中,Zmj表示第m个AP到第j组的小规模衰落矩阵、满足
Figure BDA0002988150520000054
IN表示维度为N*N的单位矩阵,
信道估计误差的特征可表示为
Figure BDA0002988150520000055
S14、在下行链路阶段,AP将上行链路估计阶段所估计的信道作为真实的信道进行信息传输,第m个AP拟发送未量化的信号xm可表示为
Figure BDA0002988150520000056
其中,ρd表示最大传输功率,ηmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户的功率分配系数、满足
Figure BDA0002988150520000057
Zmj表示相应的波束形成矩阵、满足
Figure BDA0002988150520000058
qj表示第j组传输的符号向量,
xm经过量化后所得到的
Figure BDA0002988150520000059
可以表示为
Figure BDA00029881505200000510
其中,αm表示下行链路数据传输阶段与第m个AP采用量化位数
Figure BDA00029881505200000511
相关的线性量化增益系数,
Figure BDA00029881505200000512
表示由于下行链路数据传输阶段线性量化所造成的高斯量化噪声,
则第j组中第k个用户所接收到的信号可表示为
Figure BDA0002988150520000061
其中,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的波束形成矩阵、满足
Figure BDA0002988150520000062
qj′表示第j′组传输的符号向量。
优选地,S2具体包括如下步骤:
S21、计算S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率;
S22、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,并依据所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率。
优选地,S21具体包括如下步骤:
S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率计算公式可表示为
Figure BDA0002988150520000063
其中,T表示相干间隔,τ表示在每个相干间隔中用于信道估计的部分,变量
Figure BDA0002988150520000064
表示
Figure BDA0002988150520000065
的逆矩阵,变量
Figure BDA0002988150520000066
表示
Figure BDA0002988150520000067
的共轭转置矩阵,且
Figure BDA0002988150520000068
Figure BDA0002988150520000069
可分别表示为
Figure BDA00029881505200000610
Figure BDA0002988150520000071
其中,αn表示下行链路数据传输阶段与第n个AP相关的线性量化增益系数,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,ηmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户的功率分配系数,ηnj′k″表示第n个AP到第j′组中第k″个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的小规模衰落矩阵,
Figure BDA0002988150520000072
表示第n个AP到第j′组的小规模衰落矩阵的共轭转置,Gnjk表示第n个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵,
则下行链路中的频谱效率的闭式解可表示为
Figure BDA0002988150520000073
其中,ηmjk″表示第m个AP到第j组中第k″个用户的功率分配系数,且
Figure BDA0002988150520000074
优选地,S22具体包括如下步骤:
S221、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,所述功率消耗模型可表示为
Figure BDA0002988150520000081
其中,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率、其可表示为
Ptc,m=N(cADC,mPAGC,m+PADC,m)+N·Pres,m+N(cDAC,mPAGC,m+PDAC,m),
且第m个AP处PDAC,m和PADC,m的功率损耗可分别表示为
Figure BDA0002988150520000082
Figure BDA0002988150520000083
其中,Pbt,m表示与第m个AP相关前端链路的功率损耗,P0,m表示回程链路的固定功耗,B表示系统带宽,ρd是AP归一化的发射功率,δm表示功率放大器的效率、满足0<δm≤1,
Figure BDA0002988150520000084
表示第m个AP处上行链路所采用的量化位数,
Figure BDA0002988150520000085
表示第m个AP处下行链路所采用的量化位数,αm表示与下行链路采用低分辨率量化位数
Figure BDA0002988150520000086
相关的量化增益,
Figure BDA0002988150520000087
表示系统总的频谱效率,N0表示AP处噪声功率的方差,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率;
PAGC,m、PADC,m、PDAC,m和Pres,m分别表示第m个AP处自动增益控制、ADC的损耗、DAC的损耗和的剩余组件的功率消耗,交换因子1/2反映每次符号转换期间更改状态的概率,Vdd表示电源功率,I0表示与最低有效位相关的单位电流源相关,Cp表示转换器中每个开关的寄生电容消耗,fcor表示转角频率,Lmun表示与互补金属氧化物半导体相关的最小长度,cADC,m和cDAC,m表示ADC和DAC是否采用低分辨率量化的指示符号、可表示为
Figure BDA0002988150520000091
S222、依据S21中所得到的频谱效率的闭式解以及S221中给定的所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率,计算公式为
Figure BDA0002988150520000092
其中,B表示系统带宽,
Figure BDA0002988150520000093
表示系统总的频谱效率,
Figure BDA0002988150520000094
表示系统总的功率损耗。
与现有技术相比,本发明的优点在于:
本发明所提出的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,首先建立了一种基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统的模型,随后对所建立的系统模型的下行链路SE进行计算、并根据构建的功率消耗模型计算出所建立的系统模型的EE,以此对系统模型进行全方位、多角度、深层次的认识和了解。
由本发明的方法所建立的系统模型,可以在确保系统鲁棒性的前提下,尽可能地提升系统的效率、降低系统实现的复杂度。而且本发明还能够作为技术思路的依据,对日后的多组多播去蜂窝大规模MIMO系统的设计提供具体的参考价值和部署意义。
以下便结合附图,对本发明的具体实施方式作进一步的详述,以使本发明技术方案更易于理解、掌握。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
图2为利用本发明的实验结果示意图。
具体实施方式
本发明提出了一种基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,具体方案如下。
如图1所示,一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,包括如下步骤:
S1、建立基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型。
S2、对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型进行有效性评价。S2中对下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的有效性评价方式包括计算模型下行链路的频谱效率以及计算模型的能量效率。
进一步而言,S1具体包括如下步骤:
S11、将系统内的所有用户随机分配到J个组别中,其中,每个组中的K个多天线用户共享一个导频序列且每个用户有L个天线,每组中的用户互相独立、互不交叉,假定系统内存在有M个AP且每个AP有N个天线,第m个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵
Figure BDA0002988150520000111
可表示为
Figure BDA0002988150520000112
其中,βmjk表示大规模衰落系数,Hmjk表示小规模衰落矩阵,
Hmjk的分量是满足独立同分布的随机变量、即
Figure BDA0002988150520000113
S12、在下行信号传输前,首先要对信道进行估计,在本发明中采用TDD(TimeDivision Duplexing,时分双工)模式,可以通过信道的互异性将由上行链路获得的CSI(Channel State Information,信道状态信息)用于下行信号传输。假定在上行链路传输阶段,系统内第j组使用的导频序列为
Figure BDA0002988150520000114
系统内第j′组使用的导频序列为
Figure BDA0002988150520000115
满足
Figure BDA0002988150520000116
其中,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号、
Figure BDA0002988150520000117
表示Φj的共轭转置,Φj′表示分配给第j′组中用户的导频符号,IL表示维度为L*L的单位矩阵,
则在上行链路的信道估计阶段,第m个AP所接收到的导频信号Yp,m可表示为
Figure BDA0002988150520000118
其中,τ表示导频序列的长度,ρp表示每个导频符号的传输功率,Wp,m表示加性高斯噪声信号、满足
Figure BDA0002988150520000119
Iτ表示维度为τ*τ的单位矩阵。
由于采用低分辨率ADCs来降低系统的能量损耗和硬件复杂度,当系统采用加性量化噪声模型时,则经过量化后的导频信号
Figure BDA0002988150520000121
可表示为
Figure BDA0002988150520000122
其中,λm表示在导频估计阶段与第m个AP采用量化位数
Figure BDA0002988150520000123
相关的线性量化增益系数,λm通常与量化位数相关,
Figure BDA0002988150520000124
表示在导频估计阶段由于线性量化所造成的高斯量化噪声,
Figure BDA0002988150520000125
的协方差
Figure BDA0002988150520000126
的计算公式表示为
Figure BDA0002988150520000127
Figure BDA0002988150520000128
映射到Φj上,则有
Figure BDA0002988150520000129
其中,
Figure BDA00029881505200001210
表示将信号
Figure BDA00029881505200001211
映射到Φj上的信号,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号,Gmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户的信道矩阵、满足
Figure BDA00029881505200001212
分量服从独立同分布,
S13、根据S12中得到的量化后的导频信号,通过MMSE方法,第m个AP到第j组中第k个用户的估计信道矩阵
Figure BDA00029881505200001213
可以表示为
Figure BDA00029881505200001214
其中,βmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户完全信道的大规模衰落系数,βmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户完全信道的大规模衰落系数,
Figure BDA00029881505200001215
分量的协方差可以计算为
Figure BDA0002988150520000131
其中,γmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户估计信道的大规模衰落系数,
Figure BDA0002988150520000132
的表示可以进一步表示为
Figure BDA0002988150520000133
其中,Zmj表示第m个AP到第j组的小规模衰落系数、满足
Figure BDA0002988150520000134
IN表示维度为N*N的单位矩阵,
信道估计误差的特征可表示为
Figure BDA0002988150520000135
S14、在下行链路阶段,AP将上行链路估计阶段所估计的信道作为真实的信道进行信息传输,第m个AP拟发送未量化的信号xm可表示为
Figure BDA0002988150520000136
其中,ρd表示最大传输功率,ηmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户的功率分配系数、满足
Figure BDA0002988150520000137
Zmj表示相应的波束形成矩阵、满足
Figure BDA0002988150520000138
qj表示第j组传输的符号向量,
由于低分辨率DACs部署在AP上,因此,xm经过量化后所得到的
Figure BDA0002988150520000139
可以表示为
Figure BDA00029881505200001310
其中,αm表示下行链路数据传输阶段与第m个AP采用量化位数
Figure BDA00029881505200001311
相关的线性量化增益系数,αm与量化位数相关,
Figure BDA00029881505200001312
表示由于下行链路数据传输阶段线性量化所造成的高斯量化噪声,
Figure BDA00029881505200001313
的协方差
Figure BDA0002988150520000141
的计算公式表示为
Figure BDA0002988150520000142
则第j组中第k个用户所接收到的信号可表示为
Figure BDA0002988150520000143
其中,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的波束形成矩阵、满足
Figure BDA0002988150520000144
qj′表示第j′组传输的符号向量。
进一步而言,S2具体包括如下步骤:
S21、计算S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率。
S22、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,并依据所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率。
优选地,S21具体包括如下步骤:
S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率计算公式可表示为
Figure BDA0002988150520000145
其中,T表示相干间隔,τ表示在每个相干间隔中用于信道估计的部分,变量
Figure BDA0002988150520000146
表示
Figure BDA0002988150520000147
的逆矩阵,变量
Figure BDA0002988150520000148
表示
Figure BDA0002988150520000149
的共轭转置矩阵,且
Figure BDA00029881505200001410
Figure BDA00029881505200001411
可分别表示为
Figure BDA0002988150520000151
Figure BDA0002988150520000152
根据大数定律等矩阵性质,有
Figure BDA0002988150520000153
Figure BDA0002988150520000154
Figure BDA0002988150520000155
Figure BDA0002988150520000156
其中,αn表示下行链路数据传输阶段与第n个AP相关的线性量化增益系数,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,ηnjk′表示第n个AP到第j组中第k′个用户的功率分配系数,ηnj′k″表示第n个AP到第j′组中第k″个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的小规模衰落矩阵,
Figure BDA0002988150520000157
表示第n个AP到第j′组的小规模衰落矩阵的共轭转置,Gnjk表示第n个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵。
则下行链路中的频谱效率的闭式解可表示为
Figure BDA0002988150520000158
其中,ηmj″表示第m个AP到第j组中第k″个用户的功率分配系数,且
Figure BDA0002988150520000161
更进一步而言,S22具体包括如下步骤:
S221、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,所述功率消耗模型可表示为
Figure BDA0002988150520000162
其中,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率,其可表示为
Ptc,m=N(cADC,mPAGC,m+PADC,m)+N·Pres,m+N(cDAC,mPAGC,m+PDAC,m),
且第m个AP处PDAC,m和PADC,m的功率损耗可分别表示为
Figure BDA0002988150520000163
Figure BDA0002988150520000164
其中,Pbt,m表示与第m个AP相关前端链路的功率损耗,P0,m表示回程链路的固定功耗,B表示系统带宽,ρd是AP归一化的发射功率,δm表示功率放大器的效率、满足0<δm≤1,
Figure BDA0002988150520000165
表示第m个AP处上行链路所采用的量化位数,
Figure BDA0002988150520000166
表示第m个AP处下行链路所采用的量化位数,αm表示与下行链路采用低分辨率量化位数
Figure BDA0002988150520000167
相关的量化增益,
Figure BDA0002988150520000171
表示系统总的频谱效率,N0表示AP处噪声功率的方差,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率;
PAGC,m、PADC,m、PDAC,m和Pres,m分别表示第m个AP处自动增益控制、ADC的损耗、DAC的损耗和的剩余组件的功率消耗,交换因子1/2反映每次符号转换期间更改状态的概率,Vdd表示电源功率,I0表示与最低有效位相关的单位电流源相关,Cp表示转换器中每个开关的寄生电容消耗,fcor表示转角频率,Lmin表示与互补金属氧化物半导体相关的最小长度,cADC,m和cDAC,m表示ADC和DAC是否采用低分辨率量化的指示符号、可表示为
Figure BDA0002988150520000172
S222、依据S21中所得到的频谱效率的闭式解以及S221中给定的所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率,计算公式为
Figure BDA0002988150520000173
其中,B表示系统带宽,
Figure BDA0002988150520000174
表示系统总的频谱效率,
Figure BDA0002988150520000175
表示系统总的功率损耗。
如图2所示,研究者研究了在本发明所建立的系统模型下用户多天线、低分辨率ADCs/DACs对于系统的影响。研究表明,量化位数的提高使得系统性能损失较少,系统性能随着低分辨率ADCs/DACs量化位数的提高而不断增大。针对于上述三种情况,存在一个最佳的用户天线数目,来使得系总的SE性能达到最大。即当用户的天线数小于用户的最佳天线数时,可实现总的SE随之增加。相反,它是随着它的增加而减少。其背后的原因是当每个用户的天线数较少时,增加用户天线数将有效地增加系统的独立信道数和空间自由度。然而,随着其继续增加,信道估计开销(相对于相干间隔的训练持续时间)将显著增加。在这种情况下,系统的性能将随着用户天线数量增大而逐渐降低。
综上所述,本发明所提出的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,首先建立了一种基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统的模型,随后对所建立的系统模型的下行链路SE进行计算、并根据构建的功率消耗模型计算出所建立的系统模型的EE,以此对系统模型进行全方位、多角度、深层次的认识和了解。
由本发明的方法所建立的系统模型,可以在确保系统鲁棒性的前提下,尽可能地提升系统的效率、降低系统实现的复杂度。而且本发明还能够作为技术思路的依据,对日后的多组多播去蜂窝大规模MIMO系统的设计提供具体的参考价值和部署意义。
对于本领域技术人员而言,显然本发明不限于上述示范性实施例的细节,而且在不背离本发明的精神和基本特征的情况下,能够以其他的具体形式实现本发明。因此,无论从哪一点来看,均应将实施例看作是示范性的,而且是非限制性的,本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定,因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本发明内。
最后,应当理解,虽然本说明书按照实施方式加以描述,但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案,说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见,本领域技术人员应当将说明书作为一个整体,各实施例中的技术方案也可以经适当组合,形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。

Claims (5)

1.一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,其特征在于,包括如下步骤:
S1、建立基于低分辨率ADCs/DACs多组多播多用户多天线的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型;
S2、对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型进行有效性评价;
S2中对下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的有效性评价方式包括计算模型下行链路的频谱效率以及计算模型的能量效率。
2.根据权利要求1所述的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,其特征在于,S1具体包括如下步骤:
S11、将系统内的所有用户随机分配到J个组别中,其中,每个组中的K个多天线用户共享一个导频序列且每个用户有L个天线,每组中的用户互相独立、互不交叉,假定系统内存在有M个AP且每个AP有N个天线,第m个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵
Figure FDA0002988150510000011
可表示为
Figure FDA0002988150510000012
其中,βmjk表示大规模衰落系数,Hmjk表示小规模衰落矩阵;
S12、在下行信号传输前,对信道进行估计,假定在上行链路传输阶段,系统内第j组使用的导频序列为
Figure FDA0002988150510000013
系统内第j′组使用的导频序列为
Figure FDA0002988150510000014
满足
Figure FDA0002988150510000021
其中,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号、
Figure FDA0002988150510000022
表示Φj的共轭转置,Φj′表示分配给第j′组中用户的导频符号,IL表示维度为L*L的单位矩阵,
则在上行链路的信道估计阶段,第m个AP所接收到的导频信号Yp,m可表示为
Figure FDA0002988150510000023
其中,τ表示导频序列的长度,ρp表示每个导频符号的传输功率,Wp,m表示加性高斯噪声信号、满足
Figure FDA0002988150510000024
Iτ表示维度为τ*τ的单位矩阵,
则经过量化后的导频信号
Figure FDA0002988150510000025
可表示为
Figure FDA0002988150510000026
其中,λm表示在导频估计阶段与第m个AP采用量化位数
Figure FDA0002988150510000027
相关的线性量化增益系数,
Figure FDA0002988150510000028
表示在导频估计阶段由于线性量化所造成的高斯量化噪声,
Figure FDA0002988150510000029
映射到Φj上,则有
Figure FDA00029881505100000210
其中,
Figure FDA00029881505100000211
表示将信号
Figure FDA00029881505100000212
映射到Φj上的信号,Φj表示分配给第j组中用户的导频符号,Gmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户的信道矩阵、满足
Figure FDA00029881505100000213
分量服从独立同分布,
S13、根据S12中得到的量化后的导频信号,通过MMSE方法,第m个AP到第j组中第k个用户的估计信道矩阵
Figure FDA0002988150510000031
可以表示为
Figure FDA0002988150510000032
其中,βmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户完全信道的大规模衰落系数,βmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户完全信道的大规模衰落系数,
Figure FDA0002988150510000033
分量的协方差可以计算为
Figure FDA0002988150510000034
其中,γmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户估计信道的大规模衰落系数,
Figure FDA0002988150510000035
的表示可以进一步表示为
Figure FDA0002988150510000036
其中,Zmj表示第m个AP到第j组的小规模衰落矩阵、满足
Figure FDA0002988150510000037
IN表示维度为N*N的单位矩阵,
信道估计误差的特征可表示为
Figure FDA0002988150510000038
S14、在下行链路阶段,AP将上行链路估计阶段所估计的信道作为真实的信道进行信息传输,第m个AP拟发送未量化的信号xm可表示为
Figure FDA0002988150510000039
其中,ρd表示最大传输功率,ηmjk表示第m个AP到第j组中第k个用户的功率分配系数、满足
Figure FDA00029881505100000310
Zmj表示相应的波束形成矩阵、满足
Figure FDA0002988150510000041
qj表示第j组传输的符号向量,
xm经过量化后所得到的
Figure FDA0002988150510000042
可以表示为
Figure FDA0002988150510000043
其中,αm表示下行链路数据传输阶段与第m个AP采用量化位数
Figure FDA0002988150510000044
相关的线性量化增益系数,
Figure FDA0002988150510000045
表示由于下行链路数据传输阶段线性量化所造成的高斯量化噪声,
则第j组中第k个用户所接收到的信号可表示为
Figure FDA0002988150510000046
Figure FDA0002988150510000047
其中,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的波束形成矩阵、满足
Figure FDA0002988150510000048
qj′表示第j′组传输的符号向量。
3.根据权利要求2所述的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,其特征在于,S2具体包括如下步骤:
S21、计算S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率;
S22、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,并依据所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率。
4.根据权利要求3所述的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,其特征在于,S21具体包括如下步骤:
S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型在下行链路中的频谱效率计算公式可表示为
Figure FDA0002988150510000051
其中,T表示相干间隔,τ表示在每个相干间隔中用于信道估计的部分,变量
Figure FDA0002988150510000052
表示
Figure FDA0002988150510000053
的逆矩阵,变量
Figure FDA0002988150510000054
表示
Figure FDA0002988150510000055
均共轭转置矩阵,且
Figure FDA0002988150510000056
Figure FDA0002988150510000057
可分别表示为
Figure FDA0002988150510000058
Figure FDA0002988150510000059
其中,αn表示下行链路数据传输阶段与第n个AP相关的线性量化增益系数,ηmj′k′表示第m个AP到第j′组中第k′个用户的功率分配系数,ηmjk′表示第m个AP到第j组中第k′个用户的功率分配系数,ηnj′k′表示第n个AP到第j′组中第k〞个用户的功率分配系数,Zmj′表示第m个AP到第j′组的小规模衰落矩阵,
Figure FDA00029881505100000510
表示第n个AP到第j′组的小规模衰落矩阵的共轭转置,Gnj表示第n个AP到第j组中第k个用户的信道矩阵,
则下行链路中的频谱效率的闭式解可表示为
Figure FDA00029881505100000511
其中,ηmjk″表示第m个AP到第j组中第k″个用户的功率分配系数,且
Figure FDA0002988150510000061
5.根据权利要求4所述的一种下行去蜂窝大规模MIMO系统的建立方法,其特征在于,S22具体包括如下步骤:
S221、构造针对S1中所建立的下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的功率消耗模型,所述功率消耗模型可表示为
Figure FDA0002988150510000062
其中,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率、其可表示为
Ptc,m=N(cADC,mPAGC,m+PADC,m)+N·Pres,m+N(CDAC,mPAGC,m+PDAC,m),
且第m个AP处PDAC,m和PADC,m的功率损耗可分别表示为
Figure FDA0002988150510000063
Figure FDA0002988150510000064
其中,Pbt,m表示与第m个AP相关前端链路的功率损耗,P0,m表示回程链路的固定功耗,B表示系统带宽,ρd是AP归一化的发射功率,δm表示功率放大器的效率、满足0<δm≤1,
Figure FDA0002988150510000065
表示第m个AP处上行链路所采用的量化位数,
Figure FDA0002988150510000071
表示第m个AP处下行链路所采用的量化位数,αm表示与下行链路采用低分辨率量化位数
Figure FDA0002988150510000072
相关的量化增益,
Figure FDA0002988150510000073
表示系统总的频谱效率,N0表示AP处噪声功率的方差,Ptc,m表示在CPU和第m个AP之间回程链路消耗的功率;
PAGC,m、PADC,m、PDAC,m和Pres,m分别表示第m个AP处自动增益控制、ADC的损耗、DAC的损耗和的剩余组件的功率消耗,交换因子1/2反映每次符号转换期间更改状态的概率,Vdd表示电源功率,I0表示与最低有效位相关的单位电流源相关,Cp表示转换器中每个开关的寄生电容消耗,fcor表示转角频率,Lmin表示与互补金属氧化物半导体相关的最小长度,CADC,m和cDAC,m表示ADC和DAC是否采用低分辨率量化的指示符号、可表示为
Figure FDA0002988150510000074
S222、依据S21中所得到的频谱效率的闭式解以及S221中给定的所述功率消耗模型、计算所述下行去蜂窝大规模MIMO系统模型的能量效率,计算公式为
Figure FDA0002988150510000075
其中,B表示系统带宽,
Figure FDA0002988150510000076
表示系统总的频谱效率,
Figure FDA0002988150510000077
表示系统总的功率损耗。
CN202110307568.8A 2021-03-23 2021-03-23 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法 Active CN113078930B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110307568.8A CN113078930B (zh) 2021-03-23 2021-03-23 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202110307568.8A CN113078930B (zh) 2021-03-23 2021-03-23 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113078930A true CN113078930A (zh) 2021-07-06
CN113078930B CN113078930B (zh) 2022-05-03

Family

ID=76613338

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202110307568.8A Active CN113078930B (zh) 2021-03-23 2021-03-23 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113078930B (zh)

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113660062A (zh) * 2021-08-11 2021-11-16 东南大学 无蜂窝大规模分布式mimo系统中基于深度强化学习的低精度adc量化比特数分配方法
CN113890578A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 浙大城市学院 基于ris和相关信道无蜂窝系统功率设计方法
CN114630336A (zh) * 2022-03-22 2022-06-14 南通大学 一种基于聚类分析的无蜂窝大规模mimo接入点位置部署方法
CN114665930A (zh) * 2022-03-16 2022-06-24 南京邮电大学 去蜂窝大规模mimo系统的下行链路盲信道估计方法
CN116827392A (zh) * 2023-06-30 2023-09-29 南京邮电大学 含毫米波接入点的无蜂窝大规模mimo部署方法及系统
WO2024167362A1 (ko) * 2023-02-10 2024-08-15 국립한밭대학교 산학협력단 사용자 중심 셀자유 분산 거대 다중입출력 통신 전력 할당 방법 및 장치

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106788938A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 东南大学 一种用户分组的半正交导频设计和信道估计方法
CN108365873A (zh) * 2018-01-12 2018-08-03 东南大学 采用低精度adc毫米波大规模mimo自适应传输方法
KR20200051989A (ko) * 2018-11-06 2020-05-14 포항공과대학교 산학협력단 저분해능 adc를 사용하는 다중 유저 다중 안테나 통신 시스템에서 온라인 클러스터 분석 기법을 응용한 최소 가중 해밍 거리 기반 데이터 검출 방법 및 그 장치
US20200259543A1 (en) * 2019-02-11 2020-08-13 Qualcomm Incorporated Use of low resolution analog-to-digital converter/digital-to-analog converter
CN111740765A (zh) * 2020-06-06 2020-10-02 华东交通大学 一种硬件损耗下大规模mimo系统能效优化方法
CN111800174A (zh) * 2019-04-05 2020-10-20 诺基亚技术有限公司 多输入多输出天线系统中的传输方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106788938A (zh) * 2016-12-30 2017-05-31 东南大学 一种用户分组的半正交导频设计和信道估计方法
CN108365873A (zh) * 2018-01-12 2018-08-03 东南大学 采用低精度adc毫米波大规模mimo自适应传输方法
KR20200051989A (ko) * 2018-11-06 2020-05-14 포항공과대학교 산학협력단 저분해능 adc를 사용하는 다중 유저 다중 안테나 통신 시스템에서 온라인 클러스터 분석 기법을 응용한 최소 가중 해밍 거리 기반 데이터 검출 방법 및 그 장치
US20200259543A1 (en) * 2019-02-11 2020-08-13 Qualcomm Incorporated Use of low resolution analog-to-digital converter/digital-to-analog converter
CN111800174A (zh) * 2019-04-05 2020-10-20 诺基亚技术有限公司 多输入多输出天线系统中的传输方法
CN111740765A (zh) * 2020-06-06 2020-10-02 华东交通大学 一种硬件损耗下大规模mimo系统能效优化方法

Non-Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
XUEBING BAI: "Sum-Rate Maximization in Cell-Free Massive MIMO with Low-Resolution ADCs and ZF Receiver", 《2020 IEEE 20TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON COMMUNICATION TECHNOLOGY》 *
周猛: "基于低分辨率模数转换的全双工大规模MIMO中继系统频谱效率分析", 《信号处理》 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113660062A (zh) * 2021-08-11 2021-11-16 东南大学 无蜂窝大规模分布式mimo系统中基于深度强化学习的低精度adc量化比特数分配方法
CN113890578A (zh) * 2021-09-29 2022-01-04 浙大城市学院 基于ris和相关信道无蜂窝系统功率设计方法
CN114665930A (zh) * 2022-03-16 2022-06-24 南京邮电大学 去蜂窝大规模mimo系统的下行链路盲信道估计方法
CN114630336A (zh) * 2022-03-22 2022-06-14 南通大学 一种基于聚类分析的无蜂窝大规模mimo接入点位置部署方法
WO2024167362A1 (ko) * 2023-02-10 2024-08-15 국립한밭대학교 산학협력단 사용자 중심 셀자유 분산 거대 다중입출력 통신 전력 할당 방법 및 장치
CN116827392A (zh) * 2023-06-30 2023-09-29 南京邮电大学 含毫米波接入点的无蜂窝大规模mimo部署方法及系统
CN116827392B (zh) * 2023-06-30 2024-05-24 南京邮电大学 含毫米波接入点的无蜂窝大规模mimo部署方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113078930B (zh) 2022-05-03

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN113078930B (zh) 一种下行去蜂窝大规模mimo系统的建立方法
CN107453795B (zh) 多用户毫米波通信系统的波束分配方法及其装置和系统
CN110190881B (zh) 权重速率最优的下行mimo-noma功率分配方法
CN101908948B (zh) 一种基于特征子信道的干扰对齐预编码矩阵优化方法
CN108736943B (zh) 一种适用于大规模mimo系统的混合预编码方法
CN104052535A (zh) 基于空分多址与干扰抑制的毫米波大规模mimo系统多用户传输方法
CN108063634B (zh) 一种低精度量化大规模mimo中最优正则预编码方法
CN110299937B (zh) 一种上行mimo-noma无线通信系统波束成形方法
CN103780356B (zh) 一种认知mimo通信系统的两级预编码的设计方法
CN108832977B (zh) 大规模mimo空域稀疏非正交接入实现方法
CN104869626A (zh) 基于低复杂度接收机的上行大规模mimo系统功率控制方法
CN104617996A (zh) 大规模mimo系统中最大化最小信噪比的预编码设计方法
Ding et al. Performance analysis of mixed-ADC massive MIMO systems over spatially correlated channels
Hu et al. Rate analysis and ADC bits allocation for cell-free massive MIMO systems with low resolution ADCs
CN107070520A (zh) 一种基于级联预编码和esinr准则的d2d通信干扰对齐方法
Zhang et al. Cell-free massive MIMO with low-resolution ADCs over spatially correlated channels
CN102104451A (zh) 多输入多输出系统中多用户收发联合预编码的方法及装置
CN102833038B (zh) 多小区多播mimo移动通信系统下行多业务协作预编码方法
CN101174870B (zh) 一种基于波束集选择的随机波束成形传输方法
CN105812032B (zh) 基于波束块结构压缩感知的信道估计方法
CN108964728B (zh) 基于联合最优功率分配的多权重机会波束成形系统及方法
Yadav et al. Design of a scheduling algorithm in 3D MIMO beamforming 5G systems for interference mitigation
CN110365384B (zh) 一种基于大规模mimo混合波束成形系统的用户调度方法
CN104821840B (zh) 一种大规模多输入多输出下行系统的抗干扰方法
CN108683441B (zh) 混合预编码中的多用户波束赋形方法

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