CN114189265B - 一种快速高精度多点协作传输方法及系统 - Google Patents

一种快速高精度多点协作传输方法及系统 Download PDF

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CN114189265B CN202111456171.1A CN202111456171A CN114189265B CN 114189265 B CN114189265 B CN 114189265B CN 202111456171 A CN202111456171 A CN 202111456171A CN 114189265 B CN114189265 B CN 114189265B
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Abstract

本发明公开了一种异构网络下基于空时分组码块对角化(space‑time block coding‑block diagonalization，STBC‑BD)的快速高精度多点协作传输方法及系统。针对实时性需求较高的船舶制造复杂环境，本发明方案通过选择符合协作传输条件的船舶网络设备，对预编码过程涉及的波束赋形矩阵计算进行优化，降低计算开销；同时利用空时分组码对于船舶异构网络架构中的涉及的相关数据进行编码，提高接收信噪比。与传统方案相比，本发明所提的方案在大大降低计算复杂度的同时，保证了信号接收误码率性能不变，在船舶建造复杂场景中具有广阔的应用价值。

Description

一种快速高精度多点协作传输方法及系统
技术领域
本发明属于多点协作传输技术领域，特别是一种快速高精度多点协作传输方法及系统。
背景技术
现代船舶制造过程及生产现场日益复杂，高速率与高效率的信息传输对生产和操作效率至关重要，这使得工业现场原有的网络系统架构很难或无法满足目前工业现场设备通信的实时性需求。目前，异构网络(HetNets)能够显著提升网络系统吞吐量和网络整体效率，是长期演进项目的后期演进(Long Term Evolution Advanced,LTE-A)系统中关键技术之一。异构网络在传统小区内加入远端无线节点等发射功率更小的节点，大幅提高了频谱资源的空间复用率。但是远端节点的引入改变了传统蜂窝网络的拓扑结构，带来了更复杂的无线环境。多点协作传输技术通过基站与各个射频接入点协作，能够将干扰信号转变为有用信号，增强接收信干噪比的期望，改善小区边缘用户的性能。
然而，传统的异构网络小区划分的预编码方案有一定局限性，无法有效解决异构网络场景下的干扰问题，并且产生了极大的计算开销，涉及大规模矩阵的奇异值计算，尤其是针对大规模天线(Massive Multiple-Input Multiple-Output)。例如，传统的基于信号泄露噪比算法以及块对角化(Block diagonal,BD)预编码设计方案等，针对新高干扰模型在发射端进行消除，但是忽略了数据传输的可靠性，抗噪性能较差。而基于几何均值分解的块对角化算法和基于统一信道分解的块对角化算法在传统BD方法基础上改进了信道分解方法，略微提高了抗噪性，但算法则变得极为复杂。此外，另一种基于非相关的单频网方案中，虽然只需向所有协作节点反馈一个预编码向量，具备灵活，反馈量较小的特性，但是该方案大大降低了性能增益。另一方面，被广泛使用的空时分组编码(Space Time BlockCoding,STBC)虽然无法精确消除干扰，但其通过空/时二维分组编码能够大幅度提高通信链路传输的可靠性。但是，该方案在大规模天线场景中同样存在计算复杂度较高的缺陷。
面向船舶制造场景中的复杂电磁环境，传统异构通信网络虽然通过布设一些低功率的基站大幅提升频谱效率，同时也带来了严重的信号干扰以及功率开销，这迫切需要设计一种新的快速的多点协作传输方法避免干扰。
发明内容
本发明的目的在于针对面向船舶制造场景中的复杂电磁环境，传统异构通信网络虽然通过布设一些低功率的基站大幅提升频谱效率，同时也带来了严重的信号干扰以及功率开销的问题，提出一种异构网络下基于空时分组码块对角化(space-time blockcoding-block diagonalization，STBC-BD)的快速高精度多点协作传输方法及系统。针对实时性需求较高的船舶制造复杂环境，本发明方案通过选择符合协作传输条件的船舶网络设备，对预编码过程涉及的波束赋形矩阵计算进行优化，降低计算开销；同时利用空时分组码对于船舶异构网络架构中的涉及的相关数据进行编码，提高接收信噪比。
实现本发明目的的技术解决方案为：一种快速高精度多点协作传输方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
进一步地，该方法针对如下异构网络场景，一个由宏小区基站eNB与K－1个射频拉远头RRH组成的异构网小区，基站以及所有的RRH共同负责用户通信设备UE的调度与信息协作传输操作；
其中，宏小区基站和第k个协作点包含
Figure BDA0003379368180000021
个天线，每个用户通信设备包含
Figure BDA0003379368180000022
个天线k＝1，2，...，K-1，v＝1，2，...，B；在下行传输时，所有传输点和单个用户通信设备会匹配，进而得到一个等价的虚拟大规模MIMO系统的信道矩阵Hv，该矩阵的维度为
Figure BDA0003379368180000023
其具体如下式所示：
Figure BDA0003379368180000024
式中，Hv表示第v个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，
Figure BDA0003379368180000025
表示从第k个协作点的第j根发射天线到第v个用户通信设备第l根接收天线的信道系数。
进一步地，步骤1所述异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号，具体过程包括：
步骤1-1，当前第v个用户通信设备发送P个比特信号，经调制后可得发送符号向量
Figure BDA0003379368180000031
其中
Figure BDA0003379368180000032
表示不同的码字，i＝1,2,…,MP，M为空时分组编码层数，由编码方案确定；
步骤1-2，将所述发送符号向量通过串并转换以及空时分组编码器进行空时编码，当M取2时，经编码后的发送符号矩阵表示为：
Figure BDA0003379368180000033
式中，
Figure BDA0003379368180000034
表示
Figure BDA0003379368180000035
的共轭；
步骤1-3，其它用户通信设备对发送信号进行接收，获得接收信号Yv为：
Yv＝HvFvKv+NI+Nv
式中，HvFvKv为期望接收信号，
Figure BDA0003379368180000036
为干扰信号，Nv为复高斯白噪声矩阵；Fv为当前第v个用户通信设备的波束赋形矩阵，Fi为第i个用户通信设备的波束赋形矩阵，Hi为第i个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，Ki为第i个用户通信设备发送信号经编码后的发送符号矩阵；在当前多点协作传输系统中，每个用户通信设备的预编码波束赋形矩阵尺寸大小均为
Figure BDA0003379368180000037
进一步地，步骤2所述基于快速SVD策略获取当前通信设备的波束赋行矩阵，具体为：
基于除当前第v个用户通信设备的其他所有用户通信设备的联合接收信道矩阵
Figure BDA0003379368180000038
进行近似奇异值分解；过程包括：
步骤2-1，对矩阵Hall的进行列采样，获得低维矩阵C：
C＝HallR
式中，
Figure BDA0003379368180000039
采样矩阵
Figure BDA00033793681800000310
O1、O2分别为矩阵Hall的行和列维度，s为采样长度；采样矩阵R中的元素满足高斯随机分布，其均值为0，方差为1；
步骤2-2，进一步对矩阵Hall进行低秩精确分解，形式描述为：
Figure BDA0003379368180000041
此时，最优因式分解矩阵X由下式给出：
Figure BDA0003379368180000042
式中，
Figure BDA0003379368180000043
表示矩阵CX-Hall的F范数平方，即为该矩阵中所有元素的平方和，r表示对矩阵Hall的秩估计上限值；
步骤2-3，基于矩阵之间的正交性原理，将最优因式分解矩阵X表示为：
Figure BDA0003379368180000044
其中，QC是矩阵C的正交基构成的矩阵，可以通过标准QR分解获得；
步骤2-4，对X进行奇异值分解，获得：
Figure BDA0003379368180000045
式中，Ux、Vx分别表示矩阵
Figure BDA0003379368180000046
的左、右奇异矩阵，Σx表示矩阵X所有奇异值组成的矩阵；此时，原矩阵Hall的右奇异值矩阵由Vx近似表示；
步骤2-5，从Vx中提取近似为0的奇异值所对应的部分向量，构成矩阵Vx0，得到：
HallVx0≈0
其中，所述近似为0的程度自定义设置；
步骤2-6，选取Vx0中的前2列作为当前用户通信设备的波束赋形矩阵。
进一步地，步骤3所述根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，具体包括：
步骤3-1，对当前用户通信设备的信道矩阵和波束赋形矩阵相乘，即：
HvFv＝Gv
步骤3-2，基于上述步骤2的快速奇异值分解SVD策略的过程对步骤3-1的结果进行处理，得到：
Figure BDA0003379368180000047
式中，QG表示对子矩阵GvX即对矩阵Gv进行列采样后所得到的子矩阵进行QR分解所得到的正交基矩阵，
Figure BDA0003379368180000051
UXg、VXg分别为XG的左右奇异矩阵，ΣXg为其奇异值构成的对角矩阵；QGg＝UXgQG表示重构后的左奇异矩阵；
步骤3-3，将当前用户通信设备的波束赋行矩阵设置为：
Fv＝Vx0VXg。
进一步地，步骤4所述接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码，具体采用最小均方误差算法进行译码。
一种快速高精度多点协作传输系统，所述系统包括：
信号发送模块，用于实现异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
快速波束赋形矩阵获取模块，用于基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
波束赋形矩阵改进模块，用于根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
信号解码模块，用于实现接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
本发明与现有技术相比，其显著优点为：
(1)本发明基于船舶制造场景下多点协作传输场景，解决了传统的多天线，多用户设备情况下信道波束赋形矩阵计算复杂度极高的问题，能够完全满足实际应用场景中复杂动态船舶制造场景异构网络设备快速准确交互的理论核心难题，实现在降低复杂度的同时保障信号误比特率。
(2)所提出的新方法与模块涉及四个模块，主要通过对原大规模低秩信道矩阵X的进行快速低秩分解，并对分解后所得矩阵进行进一步的小规模快速的SVD分解完成，相较于传统方案，该方法将计算复杂度由三次方降低至线性复杂度。(原方法:
Figure BDA0003379368180000061
新方法O(s2O2+s2O1)，在实际场景中具有极其广泛的应用前景。
(3)本发明所提方案建设性的采用低秩矩阵分解策略，在设备通信过程中实现快速准确地预编码矩阵构建，既大大降低经典方法的性能，同时保证了接收信号功率能够达到最大化，这进一步提升了异构网络系统的容量，在实际应用中具有极高的价值。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
附图说明
图1为本发明快速高精度多点协作传输方法流程图。
图2为多点传输场景示意图。
图3为整体信号发送过程示意图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本发明从需求分析出发，设计满足异质业务的可靠传输需求的中继多跳网络架构，然后综合考虑复杂无线电磁环境的多种特性，深入挖掘复杂无线环境特征，拟提出一种新型的低复杂度多点协作信号传输技术。该方案通过对基站之间的有效协作来有效的降低船舶边缘用户所受到的干扰，提高系统容量、改善船舶边界的覆盖和用户数据速率，最终实现船舶工业领域的高效可靠无线信息传输。
在一个实施例中，结合图1，提供了一种快速高精度多点协作传输方法，所述方法包括以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
进一步地，在其中一个实施例，该方法针对如下异构网络场景，一个由宏小区基站(evolved Node，eNB)与K－1个射频拉远头(Remote Radio Head,RRH)组成的异构网络。基站以及所有的RRH共同负责用户通信设备(User Equipment,UE)的调度与信息协作传输操作,其中用户之间的多点协作传输场景示意图如图2所示。
其中，宏小区基站和第k个协作点包含
Figure BDA0003379368180000071
个天线，每个用户通信设备包含
Figure BDA0003379368180000072
个天线k＝1，2，...，K-1，v＝1，2，...，B，整体的信号传输过程如图3所示；在下行传输时，所有传输点和单个用户通信设备会匹配，进而得到一个等价的虚拟大规模MIMO系统的信道矩阵Hv，该矩阵的维度为
Figure BDA0003379368180000073
其具体如下式所示：
Figure BDA0003379368180000074
式中，Hv表示第v个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，
Figure BDA0003379368180000075
表示从第k个协作点的第j根发射天线到第v个用户通信设备第l根接收天线的信道系数。值得注意的是，在实际船舶建造环境下，首先基站(或者通信设备)天线间距通常等于半波长度，以保持阵列孔径较小，而且该环境下很少存在局部散射，尤其是采用毫米波段信号进行通信时。此时，当前信道矩阵Hv满足低秩特性，且其秩r远小于矩阵维度
Figure BDA0003379368180000076
进一步地，在其中一个实施例，步骤1所述异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号，具体过程包括：
步骤1-1，当前第v个用户通信设备发送P个比特信号，经调制后可得发送符号向量
Figure BDA0003379368180000081
其中
Figure BDA0003379368180000082
表示不同的码字，i＝1,2,…,MP，M为空时分组编码层数，由编码方案确定；
步骤1-2，将所述发送符号向量通过串并转换以及空时分组编码器进行空时编码，当M取2时，经编码后的发送符号矩阵表示为：
Figure BDA0003379368180000083
式中，
Figure BDA0003379368180000084
表示
Figure BDA0003379368180000085
的共轭；
步骤1-3，在船舶通信场景中，通信设备在接收端对发送信号进行接收，其得到的接收信号的表示形式如下所示：
Yv＝HvFvKv+NI+Nv
式中，HvFvKv为期望接收信号，
Figure BDA0003379368180000086
为干扰信号，Nv为复高斯白噪声矩阵；Fv为当前第v个用户通信设备的波束赋形矩阵，Fi为第i个用户通信设备的波束赋形矩阵，Hi为第i个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，Ki为第i个用户通信设备发送信号经编码后的发送符号矩阵；在当前多点协作传输系统中，每个用户通信设备的预编码波束赋形矩阵尺寸大小均为
Figure BDA0003379368180000087
进一步地，在其中一个实施例，步骤2所述基于快速SVD策略获取当前通信设备的波束赋行矩阵，具体为：
基于除当前第v个用户通信设备的其他所有用户通信设备的联合接收信道矩阵
Figure BDA0003379368180000088
进行近似奇异值分解；本发明基于随机矩阵分解原理，首创性的提出了一种低复杂度的近似奇异值分解方法，过程包括：
步骤2-1，对矩阵Hall的进行列采样，获得低维矩阵C：
C＝HallR
式中，
Figure BDA0003379368180000089
被称为一个草图矩阵，它保留了原矩阵Hv中许多的有用信息，采样矩阵
Figure BDA00033793681800000810
O1、O2分别为矩阵Hall的行和列维度，s为采样长度，用于衡量采样精度和复杂性，通常与矩阵的秩相关；采样矩阵R中的元素满足高斯随机分布，其均值为0，方差为1；
步骤2-2，进一步对矩阵Hall进行低秩精确分解，形式描述为：
Figure BDA0003379368180000091
此时，最优因式分解矩阵X由下式给出：
Figure BDA0003379368180000092
式中，
Figure BDA0003379368180000093
表示矩阵CX-Hall的F范数平方，即为该矩阵中所有元素的平方和，r表示对矩阵Hall的秩估计上限值；
步骤2-3，基于矩阵之间的正交性原理，将最优因式分解矩阵X表示为：
Figure BDA0003379368180000094
其中，QC是矩阵C的正交基构成的矩阵，可以通过标准QR分解获得；
从上述公式可知，X的右奇异值矩阵与原大规模矩阵Hall的奇异值矩阵具有等价关系。此时，基于原大规模信道矩阵Hall的低秩近似分解结果，可以以更为精确的方式进一步快速获得原矩阵的SVD分解，从而得到右奇异值矩阵，即直接对X进行奇异值分解；
步骤2-4，对X进行奇异值分解，获得：
Figure BDA0003379368180000095
式中，Ux、Vx分别表示矩阵
Figure BDA0003379368180000096
的左、右奇异矩阵，Σx表示矩阵X所有奇异值组成的矩阵；此时，原矩阵Hall的右奇异值矩阵由Vx近似表示；
显然，由于Hall的低秩特性，其分解所得的大奇异值与近似为0的奇异值所对应的右奇异向量存在近似正交关系。因此，本发明利用借助这种正交性质，提出下面的两个步骤：
步骤2-5，从Vx中提取近似为0的奇异值所对应的部分向量，构成矩阵Vx0，得到：
HallVx0≈0
其中，所述近似为0的程度自定义设置；
步骤2-6，选取Vx0中的前2列作为当前用户通信设备的波束赋形矩阵，即可消除其余工作设备对目前设备产生的干扰。
显而易见，直接对原始大规模矩阵Hall做SVD预编码处理会产生极大的复杂度，此处本发明转而对采样分解所得小规模矩阵X做分解处理，在极大降低处理复杂度的同时，也保证了分解的精度。很明显该快速SVD算法过程降低了传统过程的计算过程复杂度，具有广阔的应用前景。
进一步地，在其中一个实施例，步骤3所述根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，具体包括：
显然，在获取波束赋形矩阵信息之后，针对当前工作设备可以进行预编码处理使有用接收功率最大化，具体而言：
步骤3-1，对当前用户通信设备的信道矩阵和波束赋形矩阵相乘，即：
HvFv＝Gv
步骤3-2，基于上述步骤2的快速奇异值分解SVD策略的过程对步骤3-1的结果进行处理，得到：
Figure BDA0003379368180000101
式中，QG表示对子矩阵GvX即对矩阵Gv进行列采样后所得到的子矩阵进行QR分解所得到的正交基矩阵，
Figure BDA0003379368180000102
UXg、VXg分别为XG的左右奇异矩阵，ΣXg为其奇异值构成的对角矩阵；QGg＝UXgQG表示重构后的左奇异矩阵；
步骤3-3，将当前用户通信设备的波束赋行矩阵设置为：
Fv＝Vx0VXg。
这使得信号传输效率提升。
进一步地，在其中一个实施例中，步骤4所述接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码，具体采用最小均方误差算法进行译码，最后对于译出的符号进行解调和相应的并串变换，能够准确恢复出发送用户设备的信息数据。
在一个实施例中，提供了一种快速高精度多点协作传输系统，所述系统包括：
信号发送模块，用于实现异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
快速波束赋形矩阵获取模块，用于基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
波束赋形矩阵改进模块，用于根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
信号解码模块，用于实现接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
关于快速高精度多点协作传输系统的具体限定可以参见上文中对于快速高精度多点协作传输方法的限定，在此不再赘述。上述快速高精度多点协作传输系统中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于快速高精度多点协作传输方法的限定，在此不再赘述。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
关于每一步的具体限定可以参见上文中对于快速高精度多点协作传输方法的限定，在此不再赘述。
综上，本发明面向船舶建造场景，针对复杂电磁环境提出了一种新的低复杂度多点协作传输方法，该方法基于传统的STBC编码技术，在降低计算复杂度同时能够保证设备之间信号传输精度不受影响。显而易见的是，本发明所提方法在船舶建造场景下的异构网络中，借助新型的矩阵近似分解工具，将传统多点协作STBC预编码过程中涉及的极高复杂度的奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)过程进行快速近似，从而利用快速多点协作传输方法来完成多用户双路信号传输，实现高速率、高效率通信，在保障链路传输的可靠性的同时降低计算开销。关于本发明所涉及的新的快速预编码矩阵SVD计算方法，它可以在对预编码矩阵进行快速获取的同时极大保留计算精度，解决了复杂度和准确性之间长期存在的矛盾。具体而言，本发明利用一种随机低秩近似(Low Rank Approxiamtion,LRA)方法来近似估计原低秩大规模信道矩阵，将计算时间复杂度大大降低。本发明所提的新方法显著加速了预编码矩阵的计算过程，并且不会导致精度下降，获得了接近最优的的信号传输性能，在实时性要求极高的船舶制造场景中具有极高的应用价值与借鉴意义。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征及优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (5)

1.一种快速高精度多点协作传输方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
步骤1，异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
步骤2，基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
步骤3，根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
步骤4，接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码；
该方法针对如下异构网络场景，一个由宏小区基站eNB与K－1个射频拉远头RRH组成的异构网小区，基站以及所有的RRH共同负责用户通信设备UE的调度与信息协作传输操作；
其中，宏小区基站和第k个协作点包含
Figure FDA0003763747370000011
个天线，每个用户通信设备包含
Figure FDA0003763747370000012
个天线k＝1，2，…，K-1，v＝1，2，...，B；在下行传输时，所有传输点和单个用户通信设备会匹配，进而得到一个等价的虚拟大规模MIMO系统的信道矩阵Hv，该矩阵的维度为
Figure FDA0003763747370000013
其具体如下式所示：
Figure FDA0003763747370000014
式中，Hv表示第v个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，
Figure FDA0003763747370000015
表示从第k个协作点的第j根发射天线到第v个用户通信设备第l根接收天线的信道系数；
步骤1所述异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号，具体过程包括：
步骤1-1，当前第v个用户通信设备发送P个比特信号，经调制后可得发送符号向量
Figure FDA0003763747370000016
其中
Figure FDA0003763747370000017
表示不同的码字，i＝1,2,…,MP，M为空时分组编码层数，由编码方案确定；
步骤1-2，将所述发送符号向量通过串并转换以及空时分组编码器进行空时编码，当M取2时，经编码后的发送符号矩阵表示为：
Figure FDA0003763747370000021
式中，
Figure FDA0003763747370000022
表示
Figure FDA0003763747370000023
的共轭；
步骤1-3，其它用户通信设备对发送信号进行接收，获得接收信号Yv为：
Yv＝HvFvKv+NI+Nv
式中，HvFvKv为期望接收信号，
Figure FDA0003763747370000024
为干扰信号，Nv为复高斯白噪声矩阵；Fv为当前第v个用户通信设备的波束赋形矩阵，Fi为第i个用户通信设备的波束赋形矩阵，Hi为第i个用户通信设备与基站之间形成的通信信道的信道矩阵，Ki为第i个用户通信设备发送信号经编码后的发送符号矩阵；在当前多点协作传输系统中，每个用户通信设备的预编码波束赋形矩阵尺寸大小均为
Figure FDA0003763747370000025
步骤2所述基于快速SVD策略获取当前通信设备的波束赋行矩阵，具体为：
基于除当前第v个用户通信设备的其他所有用户通信设备的联合接收信道矩阵
Figure FDA0003763747370000026
进行近似奇异值分解；过程包括：
步骤2-1，对矩阵Hall的进行列采样，获得低维矩阵C：
C＝HallR
式中，
Figure FDA0003763747370000027
采样矩阵
Figure FDA0003763747370000028
O1、O2分别为矩阵Hall的行和列维度，s为采样长度；采样矩阵R中的元素满足高斯随机分布，其均值为0，方差为1；
步骤2-2，进一步对矩阵Hall进行低秩精确分解，形式描述为：
Hall＝CX，
Figure FDA0003763747370000029
此时，最优因式分解矩阵X由下式给出：
Figure FDA00037637473700000210
式中，
Figure FDA00037637473700000211
表示矩阵CX-Hall的F范数平方，即为该矩阵中所有元素的平方和，r表示对矩阵Hall的秩估计上限值；
步骤2-3，基于矩阵之间的正交性原理，将最优因式分解矩阵X表示为：
Figure FDA0003763747370000031
其中，QC是矩阵C的正交基构成的矩阵，可以通过标准QR分解获得；
步骤2-4，对X进行奇异值分解，获得：
Figure FDA0003763747370000032
式中，Ux、Vx分别表示矩阵
Figure FDA0003763747370000033
的左、右奇异矩阵，Σx表示矩阵X所有奇异值组成的矩阵；此时，原矩阵Hall的右奇异值矩阵由Vx近似表示；
步骤2-5，从Vx中提取近似为0的奇异值所对应的部分向量，构成矩阵Vx0，得到：
HallVx0≈0
其中，所述近似为0的程度自定义设置；
步骤2-6，选取Vx0中的前2列作为当前用户通信设备的波束赋形矩阵；
步骤3所述根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，具体包括：
步骤3-1，对当前用户通信设备的信道矩阵和波束赋形矩阵相乘，即：
HvFv＝Gv
步骤3-2，基于上述步骤2的快速奇异值分解SVD策略的过程对步骤3-1的结果进行处理，得到：
Figure FDA0003763747370000034
式中，QG表示对子矩阵GvX即对矩阵Gv进行列采样后所得到的子矩阵进行QR分解所得到的正交基矩阵，
Figure FDA0003763747370000035
UXg、VXg分别为XG的左右奇异矩阵，ΣXg为其奇异值构成的对角矩阵；QGg＝UXgQG表示重构后的左奇异矩阵；
步骤3-3，将当前用户通信设备的波束赋行矩阵设置为：
Fv＝Vx0VXg。
2.根据权利要求1所述的快速高精度多点协作传输方法，其特征在于，步骤4所述接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码，具体采用最小均方误差算法进行译码。
3.基于权利要求1或2任意一项所述方法的快速高精度多点协作传输系统，其特征在于，所述系统包括：
信号发送模块，用于实现异构网络中，当前用户通信设备通过空时分组编码STBC向其它用户通信设备发送信号；
快速波束赋形矩阵获取模块，用于基于快速奇异值分解SVD策略获取当前用户通信设备的波束赋行矩阵；
波束赋形矩阵改进模块，用于根据信道的权重进行自适应的功率分配及预编码，对波束赋行矩阵进行改进，以提高当前通信设备发送信号的效率即提升信道信息传输性能；
信号解码模块，用于实现接收端的通信设备对STBC的码字信息进行译码。
4.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。
5.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至2中任一项所述方法的步骤。
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