CN113395703B - 一种基于mimo技术的高频段异构网络共存传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于MIMO(multiple‑inmultiple‑out,多输入多输出)技术的高频段异构网络共存传输方法。随着无线通信技术的发展，数据流量爆炸式增长，利用毫米波以及太赫兹等高频段通信能够有效缓解当前日益紧张的频谱资源和无线系统的容量限制问题。但由相同频段多种无线接入技术所构成的异构网络的共存问题仍待解决。本发明基于IEEE802.11ay标准，建立了一种高频段异构网络的共存框架，通过高度定向的波束协调，增强相同频段上的用户连接，抑制网络节点间干扰，提高频谱利用率，解决了用户选择，协调混合波束赋形和功率分配等问题。本技术特别适合用于毫米波波段及太赫兹频段内，基于IEEE802.11系列无线局域网络通信协议的多种无线接入技术。

Description

一种基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法

技术领域

本发明属于移动互联网技术领域，涉及一种基于MIMO(multiple-in multiple-out,多输入多输出)技术的高频段异构网络共存传输的方法。

背景技术

随着智能终端和新兴应用的快速发展，数据流量将呈指数增长，有限的频谱带宽需要为更多的终端提供服务，导致终端服务质量的严重下降，因此不断开拓和利用更高频段的频谱资源至关重要。预计B5G乃至6G无线网络将考虑毫米波、太赫兹等高频段，以满足大规模连接，高传输数据速率和低流量延迟等需求。

毫米波频段存在大量潜在的未被充分利用的频谱资源，相对于微波频段,毫米波具有更短的工作波长,可以有效减小器件及系统的尺寸；其次,毫米波有着丰富的频谱资源,可以胜任未来超高速通信的需求。太赫兹频段具有极大的未被分配使用的带宽，能够支持10Gbps以上的数据传输速率，而且具有更好的保密性及抗干扰能力。利用毫米波以及太赫兹频带进行通信能够有效缓解日益紧张的频谱资源和当前无线系统的容量限制，是未来无线通信的首要选择。

除了覆盖频段的变化，下一代无线网络将演变为由无线个域网、无线局域网、无线城域网、公众移动通信网以及Ad Hoc网络等多种接入网共存的超级异构网络。为满足未来移动通信业务需求，现有的多种无线通信系统通过系统间融合，使多系统之间取长补短，综合发挥各自的优势。但由于现有的各种无线接入系统在很多区域内都是重叠覆盖的，如何智能协调管理多种无线接入技术、使多种不同类型的网络共同为用户提供随时随地的无线接入、根据用户需求智能分配频谱资源，实现异构网络的友好共存成为未来无线通信网络发展的重要研究方向。

因此，网络的开发应进一步考虑同频段中异构网络的友好共存问题，协调管理多种无线接入技术、抑制同频干扰、实现频谱共享，提高网络资源利用率。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明为了最大程度提高频谱效率，公开了一种基于MIMO技术的高频段异构网络的共存传输方法。

本发明采用的技术方案为：

一种基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，包括以下步骤：

步骤1：无线局域网络A的设备间进行扇区级扫描，得到每个用户的最佳发送和接收模拟BF波束，完成模拟波束训练，并发送公告帧声明网络管理信息，其中，所述网络管理信息包含用户分组、模拟波束扇区配置以及信道访问调度信息，所述设备包括基站和用户；

步骤2：基于步骤1获取的最佳发送和接收模拟BF波束，无线局域网络A的设备间通过发送一系列BRP帧估计有效信道增益，并通过特定的策略计算数字BF向量，完成数字波束训练；

步骤3：无线局域网络B的基站通过观察无线局域网络A的有效信道增益，计算得到无线局域网络A的数字BF向量，或直接观察无线局域网络A计算完成的数字BF向量，并利用无线局域网络A的信息，结合覆盖范围内用户进行调度用户选择、协调混合波束赋形和功率分配，实现多RAT共存；

步骤4：基于步骤3中用户选择、混合波束赋形以及功率分配的结果，无线局域网络A与无线局域网络B的设备同时进行信息传输。

进一步的，步骤3中无线局域网络B计算无线局域网络A的数字BF向量采用SINR最大化法或迫零法。

进一步的，步骤3中，结合覆盖范围内用户进行调度用户选择、协调混合波束赋形和功率分配，具体为：

(301)设置所有数据传输在计划服务周期中进行，用集合表示为T＝{1，...，t，...，T}；设置一组无线局域网络A覆盖下的设备，包含基站与用户，用集合表示为J＝{1，...，j，...，J}，J为设备总数，将J_T(t)和J_R(t)分别定义为单位时间内处于发送和接收状态的无线局域网络A设备的集合；

设置无线局域网络B中K个用户处于I个基站覆盖范围下，基站与用户的集合分别表示为I＝{1，...，i，...，I}和K＝{1，...，k，...，K}；其中，基站i都采用全连接混合波束赋形架构，由M₀个均匀线性天线通过M₀相移器连接到N₀条RF链上，其中，M₀＞N₀，模拟和数字波束赋形矩阵分别用

和

表示；

表示为所有无线局域网络B基站的波束集合，如果在数据传输周期t处，若无线局域网络B的用户k∈K且在波束u∈U覆盖范围内，则表示x_u，k(t)＝1，否则，则表示x_u，k(t)＝0；

(302)为最大化无线局域网络B的频谱效率并保证不同网络间共存，定义如下优化问题：

其中，R_k(t)表示单位时间内无线局域网络B覆盖下用户k获得的总数据速率，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]为优化变量，分别表示无线局域网络B的用户选择、模拟波束赋形矩阵、数字波束赋形矩阵以及功率分配；约束(1a)限制了无线局域网络A覆盖下的设备遭受的干扰值，其中

表示遭受到的总干扰功率，

表示最大节点间干扰阈值；约束(1b)保证了无线局域网络B覆盖下的用户的最低数据速率要求，其中R_u，k(t)表示在波束u∈U中传输的无线局域网络B用户k的数据速率，R_min表示所限制的最低速率；约束(1c)表示发射功率的限制，其中P^max表示最大功率，

代表无线局域网络B用户k的功率分配；约束(1d)表示模拟波束赋形的单位模约束；约束(1e)保证每个无线局域网络B用户占用一个RF链；约束(1f)表示用户选择情况；

(303)采用基于惩罚对偶分解PDD和凹凸过程CCCP的算法求解优化问题

求解算法具体为：

首先，对于数据速率中SINR表达式和单位模数约束(1d)所导致的非凸性，引入以下辅助变量：无线局域网络B基站处的全数字波束赋形矩阵

U＝N₀I；无线局域网络B的用户k从波束u中获取的有效数据μ_u，k(t)＝[μ_u，1，k(t)，μ_u，2，k(t)，...，μ_u，U，k(t)]∈R^1×U，无线局域网络A的设备j对波束u产生的干扰ε_u，j(t)，

定义为：

W_i(t)＝F_i(t)D_i(t) (2)

其中w_u表示第u列全数字波束赋形矩阵W(t)＝[W₁(t)，W₂(t)，...，W_I(t)]，

表示无线局域网络A覆盖下设备j的功率分配，V_j表示无线局域网络无线局域网络A的设备进行波束训练时的混合波束赋形矩阵，x_k表示无线局域网络B用户k的用户选择，h_i，k表示从无线局域网络B的用户k到基站i的空间域信道矢量，

表示从无线局域网络A设备j到无线局域网络B的基站i的干扰信道；

设γ_u，k(t)为无线局域网络B覆盖下用户k在波束u上所接收到的的SINR，可得到下式：

通过引入辅助变量将

等价转换为以下问题：

其中，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]，

是替换二进制用户选择约束(1f)的辅助变量，W(t)为无线局域网络B基站处的全数字波束赋形矩、γ(t)为用户接收到的SINR、μ(t)和ε(t)为数据速率和干扰；

表示为从无线局域网络B的用户k到无线局域网络A设备j的干扰信道；

(304)采用交替方向乘子法ADMM对耦合等式约束进行惩罚和二重化，将

进一步转换为具有解耦约束的增广拉格朗日函数；采用基于PDD框架的双层循环结构算法求解增广拉格朗日函数，具体为：在内部循环中，联合使用CCCP和不精确的块坐标更新算法转换增广拉格朗日问题的非凸部分，利用原始问题多凸AL问题分解为多个嵌套凸子问题，在迭代中依次求解每个子问题对应的变量块，即{X(t)，γ(t)}，{p^C(t)}，{F(t)}，{W(t)，D(t)}和

外层循环中，更新惩罚参数和对偶变量。

进一步的，步骤(304)中采用基于PDD框架的双层循环结构算法求解增广拉格朗日函数的具体流程如下：

(3041)分别将内循环算法和外循环算法的精度容差定义为∈₁和∈₂，设置内部循环最大迭代次为

初始化变量ω⁰，

对偶变量λ⁽⁰⁾，ρ⁽⁰⁾＞0，0＜η＜1，δ⁽⁰⁾＞0，设置外循环的迭代次数l＝0；

(3042)进入外层循环并初始化内层循环迭代数n＝0；

(3043)进入内层循环：

固定的

更新用户选择和SINR分配{X(t)，γ(t)}；

固定的{X(t)，μ(t)，ε(t)}更新功率分配p^C(t)；

使用波束赋形优化算法更新模拟波束赋形F(t)；

更新全数字波束赋形W(t)和数字波束赋形D(t)；更新μ(t)、ε(t)和

更新内层循环迭代次数：n＝n+1；

(3044)若迭代次数

或目标函数的连续值之间的差小于∈₁为止，则进入(3045)，反之，返回执行(3043)；

(3045)计算违反约束

如果

则更新对偶变量并设定惩罚参数ρ^(l+1)＝ρ^(l)；否则设置λ^(l+1)＝λ^(l)并更新惩罚参数ρ^(l+1)＝ηρ^(l)；

(3046)设置

并更新外层循环迭代次数：l＝l+1；

(3047)若

算法结束，否则，返回执行(3042)。

进一步的，在内循环更新模拟波束赋形矩阵{F(t)}的过程中，考虑如下子问题：

其中，ρ是非负惩罚参数，

为耦合等式约束(4)所对应的对偶变量，

为无线局域网B基站i的波束，应用BCU算法，递归地更新模拟波束赋形矩阵的元素，每次迭代只优化{F(t)}中一个元素，具体波束赋形优化算法如下：

(3051)设

作为算法的输入，其中i∈{1，2，...，I}；

(3052)初始化变量：迭代次数l_ABF＝0，模拟波束赋形矩阵F_i(t)，令

其中i∈{1，2，...，I}；

(3053)令变量m＝1，n＝1；

(3054)通过公式

计算变量b的值，

通过公式

和

更新变量U_i(t)和F_i(t)的值；式中，U_i(t)是前一次的结果，

是更新后的结果；

(3055)根据取值范围更新变量m，n的值，其中m＝1，2，...，M₀，n＝1，2，...，N₀；

(3056)若m＞M₀且n＞N₀，执行(3057)，反之，返回重复执行(3054)；

(3057)执行l_ABF＝l_ABF+1；

(3058)若迭代次数

或目标函数的连续值之差不满足终止标准，则返回执行(3053)，反之，则输出模拟波束赋形矩阵F(t)＝[F₁(t)，F₂(t)，...，F_I(t)]。

相比于现有技术，本发明的有益效果是：本发明针对毫米波波段及太赫兹频段内，基于无线局域网络通信协议的多种无线接入技术所构成的异构网络，引入了一种基于MIMO技术的高频段异构网络的共存框架，高度定向的波束协调使两种设备在同频段进行数据传输，实现了干扰抑制与频谱利用率最大化。

附图说明

图1是本发明实施例的基于MIMO技术的高频段异构网络的共存框架图。

图2是本发明实施例的流程图。

图3是本发明实施例的基于IEEE 802.11ay协议的信标间隔结构图。

图4是本发明实施例的模拟波束赋形训练的流程图。

图5是本发明实施例的数字波束赋形训练的流程图。

图6是本发明实施例的波束赋形优化算法的流程图。

图7是本发明实施例的联合用户选择、协调混合波束赋形和功率分配算法的流程图。

图8是本发明实施例的应用场景图。

具体实施方案

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。

请见图1和图8，本发明实施例以毫米波段NR-U和WiGig所组成的异构网络为例，基于IEEE 802.11ay标准，提供了一种基于MIMO技术的高频段异构网络的共存框架。首先，我们假设NR-U APs(access points，接入点)与WiGig APs均采用混合BF(beamforming，波束赋形)技术，允许同时传输多条链路；其次，我们假设NR-U APs集成了能够检测和解码WiGig信号的接口，可以估计CSI(channel state information，信道状态信息)；此外，我们允许NR-U APs能够识别用于WiGig设备模拟波束赋形的预定义码本。

在NR-U网络中，我们设置了K个密集部署且低成本NR-U用户处于I个NR-UAP(access point，接入点)的覆盖范围下，其中每个用户都配备一个天线。NR-UAPs和NR-U用户的集合分别表示为I＝{1，...，i，...，I}和K＝{1，...，k，...，K}。为了增加天线增益并降低硬件复杂性，每个NR-U AP都采用全连接混合波束赋形架构，其中由M₀个均匀线性天线通过M₀相移器(M₀＞N₀)连接到N₀条RF链上。因此我们可将NR-U AP i处的模拟和数字波束赋形矩阵分别用

和

表示。

其次，我们设置一组WiGig设备，包括WiGig AP和WiGig用户，用集合表示为J＝{1，...，j，...，J}。其中每个WiGig设备j都配备了M_j个转向天线和N_j条RF链；每个WiGig APj在混合波束赋形模式下最多支持N_j个空间流，每个WiGig用户在模拟波束赋形模式下都配置了一条RF链。我们可将WiGig设备处的混合波束赋形矩阵表示为V_j。

请见图2，具体实施流程包括以下步骤：

步骤1：WiGig设备完成模拟波束训练并发送公告帧(Announce)；

请见图3，每个BI分为BHI(beacon header interval，信标头间隔)和DTI(datatransmissioninterval，数据传输间隔)，主要包含SISO(single-input single-output，单输入单输出)和MIMO两个过程。每个BHI由BTI(beacon transmissioninterval，信标传输间隔)、A-BFT(asseciation beamforming training，关联波束赋形训练)和ATI(announcement transmission interval，公告传输间隔)组成。

WiGig设备在SISO阶段完成模拟BF训练，其中在BTI和A-BFT期间依次进行SLS(sector level sweep，扇区级扫描)，得到每个用户的最佳TX(transport，发送)-RX(receive，接收)模拟BF波束，完成MIMO用户选择。随后，WiGig AP发送公告帧以声明网络管理信息。其中，将J_T(t)和J_R(t)分别定义为在SP t中处于发送和接收状态的WiGig设备的集合。

请见图4，WiGig设备户完成的模拟波束训练具体步骤如下：

步骤1.1：在BTI阶段，每个WiGig AP向不同扇区发送DMG(directional multi-gigabit，定向多千兆比特)信标帧，执行SLS。WiGig用户均处于准全向模式下，估计来自WiGig AP的SNR(signal-to-noise ratios，信噪比)。

步骤1.2：在A-BFT阶段，每个WiGig用户向处于准全向模式下的WiGig AP传输SSW(sector sweep，扇区扫描)帧，与WiGig AP一起训练扇区实现SLS。其中SSW帧包含了在BTI阶段所获得且具有最高信噪比的SID(sector identification，最佳扇区识别)信息。

步骤1.3：随后，WiGig AP在最佳扇区上发送SSW-FB(feedback，反馈)帧，告知WiGig用户它从A-BFT阶段获得的最佳SID信息。

由于每个WiGig设备覆盖了多个TX/RX扇区，均由不同的SID索引，且每个扇区对应于特定的模拟波束，即来自预定义模拟BF码本的AWV(antenna weight vector，模拟天线权重矢量)。因此，在WiGig设备进行SLS后，WiGig AP得到了每个用户的最佳TX-RX模拟BF波束对，完成模拟波束训练。同时，根据WiGig用户报告的最佳SID信息，WiGig AP可以调度MIMO用户选择。

随后，WiGig AP通过发送公告帧声明网络管理信息。NR-U APs观察公告帧中指定的扩展调度元素项，感知WiGig MU-MIMO用户组、TX-RX模拟波束扇区配置和DTI期间的信道访问调度信息。

步骤2：WiGig设备完成数字波束训练；

每个DTI是由计算WiGig数字BF向量的BRP(beam refinement period，波束细化阶段)和一系列传输数据的SPs(service periods，计划服务周期)组成，用集合表示为T＝{1，...，t，...，T}。数字BF训练在BRP中的MIMO阶段实施，请见图5，具体实施步骤如下：

步骤2.1：每个WiGig AP传输多个不同扇区的MIMO BF设置帧，以声明所选用户、候选TX扇区及其训练顺序等信息。

步骤2.2：每个WiGig AP在所选的TX扇区上向用户发送BRP帧，WiGig用户利用前SISO阶段训练所得的RX模拟波束来估计有效信道增益。

步骤2.3：WiGig用户在最佳RX扇区上发送反馈帧，反馈所估计的不同TX扇区的有效信道增益。

步骤2.4：每个WiGig AP根据有效信道增益，利用特定策略计算数字BF向量，如SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号与干扰加噪声比)最大化法、迫零法等。

步骤3：NR-U AP获取WiGig设备的数字BF向量。

NR-U AP可以通过观察WiGig用户发送的反馈帧中的有效信道增益，计算得到WiGig设备的数字BF向量；也可以观察WiGig AP计算完成的数字BF向量。

NR-U AP利用WiGig设备信息，调度用户选择、协调混合波束赋形和功率分配，实现多RAT间共存；

为减少NR-U与WiGig设备之间的传输干扰，确保网络的性能，我们设计一个联合用户选择、协调混合波束赋形和功率分配策略，其具体实施步骤如下：

步骤3.1：建立系统模型；

首先，我们将

表示为所有NR-U APs的波束集合。如果在SP t处，若NR-U用户k∈K且在波束u∈U覆盖范围内，则表示x_u，k(t)＝1，否则，则表示x_u，k(t)＝0。

在NR-U设备与WiGig设备之间存在多种信道，我们将

定义为从NR-U用户k到NR-U AP i的空间域信道矢量，将

定义为从WiGig设备j到NR-U AP i的干扰信道，将

表示为从NR-U用户k到WiGig设备j的干扰信道。

为了确保共存，我们应该减轻由上行链路mmWave NR-U到WiGig接收器的传输所引起的干扰。我们设NR-U用户对每个WiGig接收机j所造成的总干扰功率为

应小于预定义的最大节点间干扰阈值

即：

其中，

代表NR-U用户k的功率分配。为了保证高度定向的WiGig传输，我们针对NR-U用户进行适当的波束协调和功率分配。若在每个NR-U AP i上，每条RF链上的波束

对应于NR-U用户k，则上行链路NR-U用户k的接收信号可表示由理想接收信号、波束和AP间干扰、内部RAT干扰以及噪声四部分组成，即：

其中，

代表NR-U用户k的数据符号，d_u表示第u列数字波束赋形矩阵D＝[D₁，D₂，...，D_I]。

代表WiGig发射机j的数据符号，V_j表示相应的混合波束赋形矩阵。n₀～N(0，σ²)是高斯噪声，σ²为噪声功率谱密度。

我们可以将在波束u∈U中传输的NR-U用户k的数据速率表示为

在SPt期间NR-U用户k获得的总数据速率可以表示为R_k(t)＝∑_u∈UR_u，k(t)。

步骤3.2：定义优化问题；

为最大化NR-U的频谱效率并保证多节点间共存，我们定义如下优化问题：

其中，R_k(t)表示单位时间内无线局域网络B覆盖下用户k获得的总数据速率，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]为优化变量，分别表示无线局域网络B的用户选择、模拟波束赋形矩阵、数字波束赋形矩阵以及功率分配；约束(1a)限制了无线局域网络A覆盖下的设备遭受的干扰值，其中

表示遭受到的总干扰功率，

表示最大节点间干扰阈值；约束(1b)保证了无线局域网络B覆盖下的用户的最低数据速率要求，其中R_u，k(t)表示在波束u∈U中传输的无线局域网络B用户k的数据速率，R_min表示所限制的最低速率；约束(1c)表示发射功率的限制，其中P^max表示最大功率，

代表无线局域网络B用户k的功率分配；约束(1d)表示模拟波束赋形的单位模约束；约束(1e)保证每个无线局域网络B用户占用一个RF链；约束(1f)表示用户选择情况；

步骤3.3：基于PDD(penalty dual decomposition，惩罚对偶分解)-CCCP(convex-concave procedure，凹凸过程)的求解算法。

已知步骤3.2中提出的优化问题

是一个具有耦合约束且非凸的整数非线性规划问题，为了解决其中的用户选择，协调混合波束赋形和功率分配问题，我们提出了以下PDD-CCCP方法。

首先，对于SINR表达式和单位模数约束(4d)所导致的非凸性，我们引入以下辅助变量：全数字波束赋形矩阵

J＝N₀I，NR-U用户k从波束u中获取的有效数据μ_u，k＝[μ_u，1，k，μ_u，2，k，...，μ_u，U，k]∈R^1×U，WiGig设备j对波束u产生的干扰ε_u，j，分别定义为：

W_i(t)＝F_i(t)D_i(t) (5)

其中w_u表示第u列全数字波束赋形矩阵W(t)＝[W₁(t)，W₂(t)，...，W_I(t)]，

表示无线局域网络A覆盖下设备j的功率分配，V_j表示无线局域网络A的设备进行波束训练时的混合波束赋形矩阵，x_k表示无线局域网络B用户k的用户选择，h_i，k表示从无线局域网络B的用户k到基站i的空间域信道矢量，

表示从无线局域网络A设备j到无线局域网络B的基站i的干扰信道；

设γ_u，k(t)为NR-U用户k在波束u上所接收到的的SINR，可得到下式：

通过引入辅助变量可将

等价转换为以下问题：

其中，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]，

是替换二进制用户选择约束(1f)的辅助变量，W(t)为无线局域网络B基站处的全数字波束赋形矩、γ(t)为用户接收到的SINR、μ(t)和ε(t)为数据速率和干扰；

表示为从无线局域网络B的用户k到无线局域网络A设备j的干扰信道；

然后，我们采用ADMM(Alternating Direction Method of Multipliers，交替方向乘子法)对耦合等式约束进行惩罚和二重化，将

差一步转换为具有解耦约束的AL(Augmented Lagrangian，增广拉格朗日)问题。由于AL问题可以看作一个D.C.(differenceof convex，差凸)规划问题，使用CCCP方法可以进一步转换增广拉格朗日问题的非凸部分。因此，我们基于PDD框架提出以下双层循环结构算法：

在内部循环中，联合使用CCCP和不精确的BCU(Block Coordinate Update，块坐标更新)算法转换AL问题的非凸部分，利用原始问题多凸AL问题分解为多个嵌套凸子问题，在迭代中依次求解每个子问题对应的变量块，即{X，γ}，{p^C}，{F}，{W，D}和

由于非精确BCU方法无需在每次更新变量块时获得精确解，从而可以加快整个收敛过程；在外层循环中，更新惩罚参数和对偶变量。请见图6，基于PDD-CCCP的联合用户选择，协调混合波束赋形和功率分配策略的算法具体流程如下：

(3041)分别将内循环算法和外循环算法的精度容差定义为∈₁和∈₂，设置内部循环最大迭代次为

初始化变量ω⁰，

对偶变量λ⁽⁰⁾，ρ⁽⁰⁾＞0，0＜η＜1，δ⁽⁰⁾＞0，设置外循环的迭代次数l＝0；

(3042)进入外层循环并初始化内层循环迭代数n＝0；

(3043)进入内层循环：

固定的

更新用户选择和SINR分配{X(t)，γ(t)}；

固定的{X(t)，μ(t)，ε(t)}更新功率分配p^C(t)；

使用波束赋形优化算法更新模拟波束赋形F(t)；

更新全数字波束赋形W(t)和数字波束赋形D(t)；更新μ(t)、ε(t)和

更新内层循环迭代次数：n＝n+1；

(3044)若迭代次数

或目标函数的连续值之间的差小于∈₁为止，则进入(3045)，反之，返回执行(3043)；

(3045)计算违反约束

如果

则更新对偶变量并设定惩罚参数ρ^(l+1)＝ρ^(l)；否则设置λ^(l+1)＝λ^(l)并更新惩罚参数ρ^(l+1)＝ηρ^(l)；

(3046)设置

并更新外层循环迭代次数：l＝l+1；

(3047)若

算法结束，否则，返回执行(3042)。

在内循环更新模拟波束赋形矩阵{F(t)}的过程中，考虑如下子问题：

其中，ρ是非负惩罚参数，

为耦合等式约束(4)所对应的对偶变量，

为无线局域网B基站i的波束，d_u表示第u列数字波束赋形矩阵，应用BCU算法，递归地更新模拟波束赋形矩阵的元素，每次迭代只优化{F(t)}中一个元素，请见图7，具体波束赋形优化算法如下：

(3051)设

作为算法的输入，其中i∈{1，2，...，I}；

(3052)初始化变量：迭代次数l_ABF＝0，模拟波束赋形矩阵F_i(t)，令

其中i∈{1，2，...，I}；

(3053)令变量m＝1，n＝1；

(3054)通过公式

计算变量b的值，

通过公式

和

更新变量U_i(t)和F_i(t)的值；式中，U_i(t)是前一次的结果，

是更新后的结果；

(3055)根据取值范围更新变量m，n的值，其中m＝1，2，...，M₀，n＝1，2，...，N₀；

(3056)若m＞M₀且n＞N₀，执行(3057)，反之，返回重复执行(3054)；

(3057)执行l_ABF＝l_ABF+1；

(3058)若迭代次数

或目标函数的连续值之差不满足终止标准，则返回执行(3053)，反之，则输出模拟波束赋形矩阵F(t)＝[F₁(t)，F₂(t)，...，F_I(t)]。

步骤4：WiGig设备与NR-U设备利用空间流进行信息传输。

基于步骤1、步骤2中WiGig的调度结果，以及步骤3中的NR-U用户选择、协调混合波束赋形以及功率分配策略，WiGig设备与NR-U设备可在DTI阶段的每个SPt中同时进行数据传输，并通过空间复用实现共存。

Claims (5)

1.一种基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1：无线局域网络A的设备间进行扇区级扫描，得到每个用户的最佳发送和接收模拟BF波束，完成模拟波束训练，并发送公告帧声明网络管理信息，其中，所述网络管理信息包含用户分组、模拟波束扇区配置以及信道访问调度信息，所述设备包括基站和用户；

步骤2：基于步骤1获取的最佳发送和接收模拟BF波束，无线局域网络A的设备间通过发送一系列BRP帧估计有效信道增益，并通过特定的策略计算数字BF向量，完成数字波束训练；

步骤3：无线局域网络B的基站通过观察无线局域网络A的有效信道增益，计算得到无线局域网络A的数字BF向量，或直接观察无线局域网络A计算完成的数字BF向量，并利用无线局域网络A的信息，结合覆盖范围内用户进行调度用户选择、协调混合波束赋形和功率分配，实现多RAT共存；

步骤4：基于步骤3中用户选择、混合波束赋形以及功率分配的结果，无线局域网络A与无线局域网络B的设备同时进行信息传输。

2.根据权利要求1所述的基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，其特征在于，步骤3中无线局域网络B计算无线局域网络A的数字BF向量采用SINR最大化法或迫零法。

3.根据权利要求1所述的基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，其特征在于，步骤3中，结合覆盖范围内用户进行调度用户选择、协调混合波束赋形和功率分配，具体为：

(301)设置所有数据传输在计划服务周期中进行，用集合表示为T＝{1...，t，...，T}；设置一组无线局域网络A覆盖下的设备，包含基站与用户，用集合表示为J＝{1，...，j，...，J}，J为设备总数，将J_T(t)和J_R(t)分别定义为单位时间内处于发送和接收状态的无线局域网络A设备的集合；

设置无线局域网络B中K个用户处于I个基站覆盖范围下，基站与用户的集合分别表示为I＝{1，...，i，...，I}和K＝{1，...，k，...，K}；其中，基站i都采用全连接混合波束赋形架构，由M₀个均匀线性天线通过M₀相移器连接到N₀条RF链上，其中，M₀>N₀，模拟和数字波束赋形矩阵分别用

和

表示；

表示为所有无线局域网络B基站的波束集合，如果在数据传输周期t处，若无线局域网络B的用户k∈K且在波束u∈U覆盖范围内，则表示x_u，k(t)＝1，否则，则表示x_u，k(t)＝0；

(302)为最大化无线局域网络B的频谱效率并保证不同网络间共存，定义如下优化问题：

其中，R_k(t)表示单位时间内无线局域网络B覆盖下用户k获得的总数据速率，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]为优化变量，分别表示无线局域网络B的用户选择、模拟波束赋形矩阵、数字波束赋形矩阵以及功率分配；约束(1a)限制了无线局域网络A覆盖下的设备遭受的干扰值，其中

表示遭受到的总干扰功率，

表示最大节点间干扰阈值；约束(1b)保证了无线局域网络B覆盖下的用户的最低数据速率要求，其中R_u，k(t)表示在波束u∈U中传输的无线局域网络B用户k的数据速率，R_min表示所限制的最低速率；约束(1c)表示发射功率的限制，其中P^max表示最大功率，

代表无线局域网络B用户k的功率分配；约束(1d)表示模拟波束赋形的单位模约束；约束(1e)保证每个无线局域网络B用户占用一个RF链；约束(1f)表示用户选择情况；

(303)采用基于惩罚对偶分解PDD和凹凸过程CCCP的算法求解优化问题

求解算法具体为：

首先，对于数据速率中SINR表达式和单位模数约束(1d)所导致的非凸性，引入以下辅助变量：无线局域网络B基站处的全数字波束赋形矩阵

无线局域网络B的用户k从波束u中获取的有效数据μ_u，k(t)＝[μ_u,1,k(t)，μ_u，2，k(t)，...，μ_u，U，k(t)]∈R^1×U，无线局域网络A的设备j对波束u产生的干扰ε_u，j(t)，

定义为：

W_i(t)＝F_i(t)D_i(t) (2)

其中w_u表示第u列全数字波束赋形矩阵W(t)＝[W₁(t)，W₂(t)，...，W_I(t)]，

表示无线局域网络A覆盖下设备j的功率分配，V_j表示无线局域网络A的设备进行波束训练时的混合波束赋形矩阵，x_k表示无线局域网络B用户k的用户选择，h_i，k表示从无线局域网络B的用户k到基站i的空间域信道矢量，

表示从无线局域网络A设备j到无线局域网络B的基站i的干扰信道；

设γ_u，k(t)为无线局域网络B覆盖下用户k在波束u上所接收到的的SINR，可得到下式：

通过引入辅助变量将

等价转换为以下问题：

其中，ω(t)＝[X(t)，F(t)，D(t)，p^C(t)]，

是替换二进制用户选择约束(1f)的辅助变量，W(t)为无线局域网络B基站处的全数字波束赋形矩、γ(t)为用户接收到的SINR、μ(t)和ε(t)为数据速率和干扰；

表示为从无线局域网络B的用户k到无线局域网络A设备j的干扰信道；

(304)采用交替方向乘子法ADMM对耦合等式约束进行惩罚和二重化，将

进一步转换为具有解耦约束的增广拉格朗日函数；采用基于PDD框架的双层循环结构算法求解增广拉格朗日函数，具体为：在内部循环中，联合使用CCCP和不精确的块坐标更新算法转换增广拉格朗日问题的非凸部分，利用原始问题多凸AL问题分解为多个嵌套凸子问题，在迭代中依次求解每个子问题对应的变量块，即{X(t)，γ(t)},{p^C(t)},{F(t)},{W(t)，D(t)}和

外层循环中，更新惩罚参数和对偶变量。

4.根据权利要求3所述的基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，其特征在于，步骤(304)中采用基于PDD框架的双层循环结构算法求解增广拉格朗日函数的具体流程如下：

(3041)分别将内循环算法和外循环算法的精度容差定义为∈₁和∈₂，设置内部循环最大迭代次为

初始化变量ω⁰，

对偶变量λ⁽⁰⁾,ρ⁽⁰⁾＞0,0＜η＜1,δ⁽⁰⁾＞0，设置外循环的迭代次数l＝0；

(3042)进入外层循环并初始化内层循环迭代数n＝0；

(3043)进入内层循环：

固定的

更新用户选择和SINR分配{X(t)，γ(t)}；

固定的{X(t)，μ(t)，ε(t)}更新功率分配p^C(t)；

使用波束赋形优化算法更新模拟波束赋形F(t)；

更新全数字波束赋形W(t)和数字波束赋形D(t)；更新μ(t)、ε(t)和

更新内层循环迭代次数：n＝n+1；

(3044)若迭代次数

或目标函数的连续值之间的差小于∈₁为止，则进入(3045)，反之，返回执行(3043)；

(3045)计算违反约束

如果

则更新对偶变量并设定惩罚参数ρ^(l+1)＝ρ^(l)；否则设置λ^(l+1)＝λ^(l)并更新惩罚参数ρ^(l+1)＝ηρ^(l)；

(3046)设置

并更新外层循环迭代次数：l＝l+1；

(3047)若

算法结束，否则，返回执行(3042)。

5.根据权利要求4所述的基于MIMO技术的高频段异构网络共存传输方法，其特征在于，在内循环更新模拟波束赋形矩阵{F(t)}的过程中，考虑如下子问题：

其中，ρ是非负惩罚参数，

为耦合等式约束(4)所对应的对偶变量，

为无线局域网B基站i的波束，d_u表示第u列数字波束赋形矩阵，应用BCU算法，递归地更新模拟波束赋形矩阵的元素,每次迭代只优化{F(t)}中一个元素，具体波束赋形优化算法如下：

(3051)设

作为算法的输入，其中i∈{1，2，...，I}；

(3052)初始化变量：迭代次数l_ABF＝0,模拟波束赋形矩阵F_i(t),令

其中i∈{1，2，...，I}；

(3053)令变量m＝1，n＝1；

(3054)通过公式

计算变量b的值，

通过公式

和

更新变量U_i(t)和F_i(t)的值；式中，U_i(t)是前一次的结果，

是更新后的结果；

(3055)根据取值范围更新变量m，n的值，其中m＝1，2，...，M₀，n＝1，2，...，N₀；

(3056)若m＞M₀且n＞N₀,执行(3057)，反之，返回重复执行(3054)；

(3057)执行l_ABF＝l_ABF+1；

(3058)若迭代次数

或目标函数的连续值之差不满足终止标准，则返回执行(3053)，反之，则输出模拟波束赋形矩阵F(t)＝[F₁(t)，F₂(t)，...，F_I(t)]。

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