CN114389656B - 面向超大规模mimo的天线选择与符号级预编码联合设计方法 - Google Patents

面向超大规模mimo的天线选择与符号级预编码联合设计方法 Download PDF

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CN114389656B CN202210108352.3A CN202210108352A CN114389656B CN 114389656 B CN114389656 B CN 114389656B CN 202210108352 A CN202210108352 A CN 202210108352A CN 114389656 B CN114389656 B CN 114389656B
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Abstract

本发明所述的面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，建立面向超大规模MIMO系统能耗最优化问题所需要的模型，根据模型，在接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题，并建立接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗优化问题来验证前一问题的正确性。本发明在解决超大规模MIMO系统高能耗问题的同时保障了系统的性能，对超大规模MIMO通信系统的设计有着重要的指导意义。

Description

面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法。
背景技术
尽管5G已经处于逐步商用阶段，但是随着海量智能终端和各种新兴应用的快速发展，无线数据流量急剧增加，5G也无法完全满足未来10年后移动通信快速增长的技术需求。为了应对未来的挑战，第六代移动通信技术(The 6th Generation Mobile CommunicationTechnology，6G)的展望和发展引起了人们的广泛关注。6G移动网络将具有超高传输速率和资源利用率、超大接入容量、超低延迟和超高可靠性等等。为了达到上述技术指标，解决思路主要是多用户共享同一个时频资源，这势必会带来多用户间的干扰。为了解决这个问题需要将多天线和预编码技术结合在一起。超大规模MIMO系统被视作超越第五代通信系统(beyond the fifth generatin，B5G)和第六代通信系统(sixth-the fifth generatin，6G))的重要候选技术，其在基站处部署几百根甚至上千根天线，不仅可以提高系统的容量以及频谱效率，还可以增大小区覆盖面积，提高小区边缘用户的服务质，增大系统的通信容量。
然而超大规模MIMO对收发器的要求也极为苛刻，因为纯数字的架构中一个射频链(Radio Frequency chain，RF chain)与一根天线相连，这会给带来极大的能量消耗和硬件复杂度；此外由于用户的可视区(visibility region，VR)的存在，考虑超大规模MIMO系统下行场景时，天线阵列中一些天线即使激活也对整个系统性能的提升不明显，这会给整个系统带来极大的负担。
天线选择(Antenna Selection，AS)是解决上述问题的有效途径，可以通过开关网络激活天线阵列的子阵列方式以降低系统的能耗减小系统的硬件复杂度。
传统的线性预编码是基于信道状态信息(Channel State Information，CSI)对发射的数据流进行预处理，来消除干扰；而符号级预编码(Symbol Level Precoding，SLP)则是同时利用CSI和符号的星座信息，对干扰加以利用而非消除，从而实现在激活较少数量天线的情况下提高系统的性能。
为了应对超大规模MIMO高硬件开销和接收端多用户间的干扰，因此需要将天线选择与符号级预编码技术结合起来。
现有的超大规模MIMO系统天线选择技术的研究，其下行主要是采用线性预编码的方式。文献[J.C.Marinello,T.
Figure BDA0003494132280000021
A.Amiri,E.de Carvalho and P.Popovski,"AntennaSelection for Improving Energy Efficiency in超大规模MIMO Systems,"in IEEETransactions on Vehicular Technology,vol.69,no.11,pp.13305-13318,Nov.2020,doi:10.1109/TVT.2020.3022708.]便是在超大规模MIMO系统中将天线选择与线性预编码技术相结合，以系统的容量为优化目标进行天线选择，并未考虑到SEP的要求，因此系统的可靠性并未得到保障。文献[S.Domouchtsidis,C.G.Tsinos,S.Chatzinotas andB.Ottersten,"Symbol-Level Precoding for Low Complexity TransmitterArchitectures in Large-Scale Antenna Array Systems,"in IEEE Transactions onWireless Communications,vol.18,no.2,pp.852-863,Feb.2019,doi:10.1109/TWC.2018.2885525.]则是考虑大规模MIMO场景，是以系统性能为优化目标，并未对系统的能耗做出要求。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提供了一种面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，通过面向超大规模MIMO无线通信系统天线选择与符号级预编码联合设计的模型，并对其提出优问题求解，在解决超大规模MIMO系统高能耗问题的同时保障了系统的性能。
本发明所述的面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，步骤为：
S1、建立面向超大规模MIMO系统中基站端天线与用户的位置关系的信道模型；
S2、基于所述超大规模MIMO的信道模型，建立其下行接收信号模型；
S3、根据所述信道模型及接收信号模型推到发射端预编码和接收端SEP之间的关系模型；
S4、根据S3得到的关系模型，建立超大规模MIMO系统下行链路的能耗模型；
S5、根据S1-S4所得到的模型，在接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题；
S6、建立接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化问题；
S7、对接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题求解，得出系统能耗最优值，然后通过对接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗优化问题求解来验证前述的系统能耗优化是否有效。
进一步的，S1中，建立的信道模型具体为：
Figure BDA0003494132280000031
其中
Figure BDA0003494132280000032
为第k个用户和基站间的信道，μ为莱斯因子，/>
Figure BDA0003494132280000033
表示瑞利衰落信道服从准静态衰落块，/>
Figure BDA0003494132280000034
表示视距衰落信道：
Figure BDA0003494132280000035
其中a(bk,θk)表示用户k较阵列的导向矢量：
Figure BDA0003494132280000036
bk是用户k到阵列中心之间的距离，
Figure BDA0003494132280000037
为用户到阵列中心的距离与法线之间的夹角，/>
Figure BDA0003494132280000038
表示用户k较阵列中第n个元素的导向矢量，λ表示载波长，bn,k表示用户k到阵列中第n个元素之间的距离：
Figure BDA0003494132280000039
其中
Figure BDA00034941322800000310
d是超大规模MIMO阵列中两个元素之间的距离；vk是衰落对角矩阵：
Figure BDA00034941322800000311
其中对角线元素vn,k表示用户k与阵列中第n个元素之间衰落系数表达式为：
Figure BDA00034941322800000312
这里q是参考距离处的路径损耗，κ损失衰减指数。
进一步的，S2中，基于建立的超大规模MIMO的信道模型，其下行接收信号模型为：
Figure BDA00034941322800000313
其中
Figure BDA00034941322800000314
Figure BDA00034941322800000315
是第k个用户的接收信号，/>
Figure BDA00034941322800000316
是基站处的发射信号，/>
Figure BDA0003494132280000041
加性高斯白噪声且服从复高斯分布/>
Figure BDA0003494132280000042
σ2是噪声方差。
进一步的，S3中，基于所得信道模型和接收信号模型，假设
Figure BDA0003494132280000043
是要发射的符号信息，/>
Figure BDA0003494132280000044
Figure BDA0003494132280000045
是QPSK星座图上的点集，/>
Figure BDA0003494132280000046
和/>
Figure BDA0003494132280000047
分别表示复数的实部和虚部
Figure BDA0003494132280000048
定义/>
Figure BDA0003494132280000049
当我们的发送符号/>
Figure BDA00034941322800000410
位于正确的判决区域内则可得到/>
Figure BDA00034941322800000411
Figure BDA00034941322800000412
表示所期望接收到的信号；用户接收符号/>
Figure BDA00034941322800000413
的SEP为/>
Figure BDA00034941322800000414
为了使我们的/>
Figure BDA00034941322800000415
Figure BDA00034941322800000416
是我们期望的符号错误概率，我们需要保证接收符号/>
Figure BDA00034941322800000417
的实部和虚部的SEP均要小于等于/>
Figure BDA00034941322800000418
即/>
Figure BDA00034941322800000419
其中/>
Figure BDA00034941322800000420
Figure BDA00034941322800000421
表示/>
Figure BDA00034941322800000422
的实部或虚部的错误概率；则发射端预编码信号与接收端SEP之间的关系模型为：
Figure BDA00034941322800000423
为满足SEPk需求，将
Figure BDA00034941322800000424
代入公式(8)得出：
Figure BDA00034941322800000425
其中：
Figure BDA00034941322800000426
Q()为Q函数，σ是噪声方差的开根号。
进一步的，S4中，超大规模MIMO系统下行链路的能耗模型：
Figure BDA00034941322800000427
其中P为超大规模MIMO系统下行链路的总能耗，
Figure BDA00034941322800000428
PRF为RF链消耗的能量，PSW为开关网络消耗的能量，φ＝Psw+Prf，Psw表示一个开关消耗的能量，Prf表示一条RF链消耗的能量，η是功率放大器的效率，/>
Figure BDA00034941322800000429
为/>
Figure BDA00034941322800000430
的0范数。
进一步的，S5中，提出的在接收端SEP约束建立超大规模MIMO系统能耗最优化的问题进行公式化体现：
Figure BDA0003494132280000051
Figure BDA0003494132280000052
Figure BDA0003494132280000053
其中，m＝[m1,m2,…,mK]T，p＝[p1,p2,…,pK]T，向量m和p中第k个元素mk和pk为
Figure BDA0003494132280000054
其中第k个元素/>
Figure BDA0003494132280000055
信道矩阵
Figure BDA0003494132280000056
“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件。
进一步的，S6中接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题进行公式化体现：
Figure BDA0003494132280000057
Figure BDA0003494132280000058
Figure BDA0003494132280000059
Figure BDA00034941322800000510
其中，m＝[m1,m2,…,mK]T，p＝[p1,p2,…,pK]T，向量m和p中第k个元素mk和pk为
Figure BDA00034941322800000511
其中第k个元素/>
Figure BDA00034941322800000512
信道矩阵
Figure BDA00034941322800000513
“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件，Λ表示激活的RF链数量。
进一步的，在接收端SEP约束建立超大规模MIMO系统能耗最优化的问题(12)中，l0-norm非凸的，采用l1-norm进行近似处理，将非凸问题变为凸问题：
Figure BDA00034941322800000514
Figure BDA00034941322800000515
Figure BDA00034941322800000516
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，通过求解问题(14)得到稀疏信号
Figure BDA0003494132280000061
然而这个稀疏信号是通过l1-norm近似求解得来的并非真正的系统能耗最优时的稀疏信号；利用归一化的方式不断逼近最优解，从而求得归一化后的最优解：
Figure BDA0003494132280000062
Figure BDA0003494132280000063
Figure BDA0003494132280000064
其中
Figure BDA0003494132280000065
表示稀疏信号/>
Figure BDA0003494132280000066
绝对值的最大值，通过不断迭代求解问题(15)，直至求解出的稀疏模式与前一次求解结果相同，此时停止归一化的操作，最终求得超大规模MIMO系统中/>
Figure BDA0003494132280000067
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure BDA0003494132280000068
及SEP约束下超大规模MIMO系统的最优能耗。
进一步的，接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题(13)中，
Figure BDA0003494132280000069
非凸的，使用l1-norm去进行近似l0-norm并通过引入惩罚因子β的方式来控制激活的RF链数量，改变/>
Figure BDA00034941322800000610
的非凸束特性，同时根据提出的ADMM算法引入辅助变量/>
Figure BDA00034941322800000611
将非凸问题变为凸问题，得到
Figure BDA00034941322800000612
Figure BDA00034941322800000613
Figure BDA00034941322800000614
Figure BDA00034941322800000615
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，针对β的搜索提出二分查找算法加快搜索的速度，当激活的RF链的数量大于Λ时增大β，当激活的RF chains的数量小于Λ时减小β，同时在问题(16)求解时不断进行ADMM不断迭代，直到激活得RF chains的数量等于Λ时退出算法流程，最终求得RF链时超大规模MIMO系统中
Figure BDA00034941322800000616
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure BDA00034941322800000617
由于l0-norm到l1-norm近似处理，求解出来的仅仅是所要得到的稀疏模式而非真正的稀疏信号，将稀疏信道
Figure BDA00034941322800000618
替换原问题(14)中的信道/>
Figure BDA00034941322800000619
此时求解一次以下问题
Figure BDA0003494132280000071
Figure BDA0003494132280000072
Figure BDA0003494132280000073
得到超大规模MIMO系统的在接收端SEP约束和RF链数量约束时的系统总能耗：
Figure BDA0003494132280000074
上述问题的求解实际上是穷举搜索的方式，通过将阵列中激活天线数递增穷举搜索的方式找到超大规模MIMO系统的最优能耗值，并将此时找到的超大规模MIMO系统的最优能耗值与前一个问题(15)所得最优值进对比，从而验证优化是否有效。
本发明所述的有益效果为：本发明考虑面向超大规模MIMO系统的天线选择和符号级预编码联合设计方法，通过在接收端SEP约束下通过天线选择的方式激活超大规模MIMO系统子阵列的方式，解决了超大规模MIMO系统高能耗和硬件开销过高的问题，同时通过符号级预编码解决了多用户之间干扰的问题；较现有的天线选择和线性预编码技术结合的解决方法，在解决超大规模MIMO系统高能耗问题的同时保障了系统的性能，对超大规模MIMO通信系统的设计有着重要的指导意义。
附图说明
为了使本发明的内容更容易被清楚地理解，下面根据具体实施例并结合附图，对本发明作进一步详细的说明。
图1为超大规模MIMO系统中基站天线和用户的分布状况示意图；
图2接收端SEP约束下超大规模MIMO最优能耗问题对应的系统架构图；
图3是在系统接收SEP约束和RF chains数量约束下超大规模MIMO最优能耗问题对应的系统架构图；
图4是用户簇位置距离基站水平距离分别为L/2，L/5，L/10时超大规模MIMO系统经过天线选择(AS)和使用不同的预编码方案(SLP方案和ZF方案)时系统的总能耗和SEP之间的关系；
图5是用户簇位置距离基站水平距离分别为L/2，L/5，L/10时超大规模MIMO系统经过天线选择(AS)和使用不同的预编码方案(SLP方案和ZF方案)，实部的SEP和系统SEP需求之间的关系示意图；
图6是用户位置距离基站水平距离L/10时超大规模MIMO系统能耗和激活天线数之间的关系；
图7是用户位置距离基站水平距离L/5时超大规模MIMO系统能耗和激活天线数之间的关系；
图8用户位置距离基站水平距离L/2时超大规模MIMO系统能耗和激活天线数之间的关系示意图。
具体实施方式
参照图1，本实施案例考虑超大规模MIMO通信系统的下行场景，由于超大规模MIMO的空间非平稳性和用户的VR特性，致使天线阵列中某些天线对系统性能提供的增益很小，在下行通信链路中激活这部分天线将会给系统增加额外的负担。因此，本发明所述的面向超大规模MIMO通信系统的架构通过天线选择和符号级预编码联合设计方法，建立面向超大规模MIMO系统中基站端天线与用户的位置关系的信道模型；基于所述超大规模MIMO的信道模型，建立其下行接收信号模型；根据所述信道模型及接收信号模型推到发射端预编码和接收端SEP之间的关系模型；根据得到的关系模型，建立超大规模MIMO系统下行链路的能耗模型；然后根据图2和图3分别提出：①在接收端SEP约束下，超大规模MIMO通信系统下行链路的最优能耗的问题；②在接收端SEP约束和RF chains数量约束下，超大规模MIMO通信系统下行链路的最优能耗问题；通过对接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题求解，得出系统能耗最优值，然后通过对接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗优化问题求解来验证前述的系统能耗优化是否有效。
其中，建立面向超大规模MIMO系统中基站端天线与用户的位置关系的信道模型具体为：
Figure BDA0003494132280000081
其中
Figure BDA0003494132280000082
为第k个用户和基站间的信道，μ为莱斯因子，/>
Figure BDA0003494132280000083
表示瑞利衰落信道服从准静态衰落块，/>
Figure BDA0003494132280000084
表示视距衰落信道：
Figure BDA0003494132280000091
其中a(bk,θk)表示用户k较阵列的导向矢量：
Figure BDA0003494132280000092
bk是用户k到阵列中心之间的距离，
Figure BDA0003494132280000093
为用户到阵列中心的距离与法线之间的夹角，/>
Figure BDA0003494132280000094
表示用户k较阵列中第n个元素的导向矢量，λ表示载波长，bn,k表示用户k到阵列中第n个元素之间的距离：
Figure BDA0003494132280000095
其中
Figure BDA0003494132280000096
d是超大规模MIMO阵列中两个元素之间的距离；vk是衰落对角矩阵：
Figure BDA0003494132280000097
其中对角线元素vn,k表示用户k与阵列中第n个元素之间衰落系数表达式为：
Figure BDA0003494132280000098
这里q是参考距离处的路径损耗，κ损失衰减指数。
基于建立的超大规模MIMO的信道模型，其下行接收信号模型为：
Figure BDA0003494132280000099
其中
Figure BDA00034941322800000910
Figure BDA00034941322800000911
是第k个用户的接收信号，/>
Figure BDA00034941322800000912
是基站处的发射信号，/>
Figure BDA00034941322800000913
加性高斯白噪声且服从复高斯分布/>
Figure BDA00034941322800000914
σ2是噪声方差。
根据所述信道模型及接收信号模型推导发射端预编码和接收端SEP之间的关系模型；假设
Figure BDA00034941322800000915
是要发射的符号信息，/>
Figure BDA00034941322800000916
Figure BDA00034941322800000917
是QPSK星座图上的点集，/>
Figure BDA00034941322800000918
和/>
Figure BDA00034941322800000919
分别表示复数的实部和虚部/>
Figure BDA00034941322800000920
定义/>
Figure BDA00034941322800000921
当我们的发送符号/>
Figure BDA00034941322800000922
位于正确的判决区域内则可得到/>
Figure BDA00034941322800000923
Figure BDA00034941322800000924
Figure BDA00034941322800000925
表示所期望接收到的信号；用户接收符号/>
Figure BDA00034941322800000926
的SEP为
Figure BDA00034941322800000927
为了使我们的/>
Figure BDA00034941322800000928
Figure BDA00034941322800000929
是我们期望的符号错误概率，我们需要保证接收符号/>
Figure BDA00034941322800000930
的实部和虚部的SEP均要小于等于/>
Figure BDA00034941322800000931
即/>
Figure BDA0003494132280000101
其中
Figure BDA0003494132280000102
Figure BDA0003494132280000103
表示/>
Figure BDA0003494132280000104
的实部或虚部的错误概率；则发射端预编码信号与接收端SEP之间的关系模型为：
Figure BDA0003494132280000105
为满足SEPk需求，将
Figure BDA0003494132280000106
代入公式(8)得出：
Figure BDA0003494132280000107
其中：
Figure BDA0003494132280000108
其中Q()为Q函数，σ是噪声方差的开根号。
根据上述得到的关系模型，建立超大规模MIMO系统下行链路的能耗模型：
Figure BDA0003494132280000109
其中P为超大规模MIMO系统下行链路的总能耗，
Figure BDA00034941322800001010
PRF为RF链消耗的能量，PSW为开关网络消耗的能量，φ＝Psw+Prf，Psw表示一个开关消耗的能量，Prf表示一条RF链消耗的能量，η是功率放大器的效率，/>
Figure BDA00034941322800001011
为/>
Figure BDA00034941322800001012
的0范数。
针对所提出的在接收端SEP约束下，超大规模MIMO通信系统下行链路的最优能耗的问题，将其进行公式化体现：
Figure BDA00034941322800001013
Figure BDA00034941322800001014
Figure BDA00034941322800001015
其中，m＝[m1,m2,…,mK]T，p＝[p1,p2,…,pK]T，向量m和p中第k个元素mk和pk为
Figure BDA00034941322800001016
其中第k个元素/>
Figure BDA00034941322800001017
信道矩阵
Figure BDA00034941322800001018
“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件。
针对所提出的接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题，将其进行公式化体现：
Figure BDA0003494132280000111
Figure BDA0003494132280000112
Figure BDA0003494132280000113
Figure BDA0003494132280000114
其中，m＝[m1,m2,…,mK]T，p＝[p1,p2,…,pK]T，向量m和p中第k个元素mk和pk为
Figure BDA0003494132280000115
其中第k个元素/>
Figure BDA0003494132280000116
信道矩阵
Figure BDA0003494132280000117
“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件，Λ表示激活的RF链数量。
对于公式(12)中存在的l0-norm项非凸的情况，采用l1-norm去近似处理，将非凸问题转换为凸问题：
Figure BDA0003494132280000118
Figure BDA0003494132280000119
Figure BDA00034941322800001110
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，通过求解问题(14)得到稀疏信号
Figure BDA00034941322800001111
然而这个稀疏信号是通过l1-norm近似求解得来的并非真正的系统能耗最优时的稀疏信号；利用归一化的方式不断逼近最优解，从而求得归一化后的最优解：
Figure BDA00034941322800001112
Figure BDA00034941322800001113
Figure BDA00034941322800001114
其中
Figure BDA00034941322800001115
表示稀疏信号/>
Figure BDA00034941322800001116
绝对值的最大值，通过不断迭代求解问题(15)，直至求解出的稀疏模式与前一次求解结果相同，此时停止归一化的操作，最终求得超大规模MIMO系统中/>
Figure BDA00034941322800001117
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure BDA00034941322800001118
及SEP约束下超大规模MIMO系统的最优能耗。
针对在接收端SEP约束下，超大规模MIMO通信系统下行链路的最优能耗问题的具体的算法步骤如下：
Figure BDA0003494132280000121
接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题(13)中，
Figure BDA0003494132280000122
非凸的，使用l1-norm去进行近似l0-norm并通过引入惩罚因子β的方式来控制激活的RF链数量，改变/>
Figure BDA0003494132280000123
的非凸束特性，同时根据提出的ADMM算法引入辅助变量/>
Figure BDA0003494132280000124
将非凸问题变为凸问题，得到
Figure BDA0003494132280000125
Figure BDA0003494132280000126
Figure BDA0003494132280000127
Figure BDA0003494132280000128
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，针对β的搜索提出二分查找算法加快搜索的速度，当激活的RF链的数量大于Λ时增大β，当激活的RF chains的数量小于Λ时减小β，同时在问题(16)求解时不断进行ADMM不断迭代，直到激活得RF chains的数量等于Λ时退出算法流程，最终求得RF链时超大规模MIMO系统中
Figure BDA0003494132280000129
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure BDA0003494132280000131
由于l0-norm到l1-norm近似处理，求解出来的仅仅是所要得到的稀疏模式而非真正的稀疏信号，将稀疏信道
Figure BDA0003494132280000132
替换原问题(14)中的信道/>
Figure BDA0003494132280000133
此时求解一次以下问题
Figure BDA0003494132280000134
Figure BDA0003494132280000135
Figure BDA0003494132280000136
得到超大规模MIMO系统的在接收端SEP约束和RF链数量约束时的系统总能耗：
Figure BDA0003494132280000137
上述问题的求解实际上是穷举搜索的方式，通过将阵列中激活天线数递增穷举搜索的方式找到超大规模MIMO系统的最优能耗值，并将此时找到的超大规模MIMO系统的最优能耗值与前一个问题所得最优值进对比，从而验证优化是否有效。
针对所提出的接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题，具体的算法步骤如下：
下述步骤5中
Figure BDA0003494132280000138
是/>
Figure BDA0003494132280000139
中的第n个元素，其中/>
Figure BDA00034941322800001310
Figure BDA00034941322800001311
Figure BDA00034941322800001312
表示/>
Figure BDA00034941322800001313
中第n个元素，en表示e中第n个元素，/>
Figure BDA00034941322800001314
表示/>
Figure BDA00034941322800001315
的相位。
Figure BDA00034941322800001316
/>
Figure BDA0003494132280000141
/>
Figure BDA0003494132280000151
针对β的搜索提出二分查找算法加快搜索的速度，当激活的RF链的数量大于Λ时增大β，当激活的RF chains的数量小于Λ时减小β，同时在子问题求解时不断进行ADMM不断迭代，直到激活得RF chains的数量等于Λ时退出算法流程。最终求得RF链时超大规模MIMO系统中
Figure BDA0003494132280000152
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure BDA0003494132280000153
此时得到在接收端SEP约束和RF链数量约束下超大规模MIMO系统的最优发射能量：/>
Figure BDA0003494132280000154
由于固定RF链数量因此硬件开销是定值为：Λ*φ，得到在接收端SEP约束和RF链数量约束下超大规模MIMO系统的总能耗为/>
Figure BDA0003494132280000155
为了验证上述超大规模MIMO系统联合天线选择和符号级预编码的性能，利用MATLAB进行了相应场景的仿真实验，并与迫零预编码(Zero-forcing Precoding，ZF)性能进行对比。
以下方针的参数仅是许多参数中的一种。仿真设计如下：基站天线数Nt＝512；用户数K＝8；噪声功率-60dB；阵列长度L＝30m；路径损耗因子q＝10-3.53；在参考距离处的路径损耗κ＝3；载波波长λ＝115mm；莱斯因子μ＝0.8；一个开关的能耗为Psw＝5mW；一个RF chain的能量Prf＝233mW；功率放大器的效率η＝0.39；
图4显示，在采用不同的预编码方案时系统的总能耗和SEP以及用户簇与基站的水平距离之间的关系，图中显示SLP方案要优于ZF方案，同时系统的总能耗随着SEP的增加而降低，且在在接收端用户的SEP相同时，当用户簇距离基站的水平距离越远时系统所要消耗的能量也就越多。
图5显示，在采用不同的预编码方案时用户簇与基站的水平距离不同时系统的实部SEP和系统所需要的SEP之间的关系，图显示了当满足系统所需要的SEP时ZF方案要低于SLP。
图6图7图8显示，分别是超大规模MIMO系统的总能量和选择天线数之间的关系，图中超大规模MIMO系统的能耗随选择的天线数的增大先减小后增大，同时从图中可以看出用l1-norm去近似l0-norm所得结果是不精确的，因为l0-norm到l1-norm是近似处理，因此l1-norm的最优值并非是l0-norm的最优值，因此我们需要去处理最优解不精确的问题，图中的竖线表示我们所采取的归一化结果是逼近l0-norm最优解的，因此我们的归一化处理是有效的。
结合图6图7图8，可知，当用户簇距离基站的水平距离越远的时候，超大规模MIMO系统下行的能耗也就越高。
以上所述仅为本发明的优选方案，并非作为对本发明的进一步限定，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的各种等效变化均在本发明的保护范围之内。

Claims (4)

1.面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，其特征在于，所述方法的步骤为：
S1、建立面向超大规模MIMO系统中基站端天线与用户的位置关系的信道模型；
S2、基于所述超大规模MIMO的信道模型，建立其下行接收信号模型；
S3、根据所述信道模型及接收信号模型推导发射端预编码和接收端SEP之间的关系模型；
S4、根据S3得到的关系模型，建立超大规模MIMO系统下行链路的能耗模型，具体为：
Figure FDA0004234684630000011
其中，P为超大规模MIMO系统下行链路的总能耗，
Figure FDA0004234684630000012
Figure FDA0004234684630000013
PRF为RF链消耗的能量，PSW为开关网络消耗的能量，φ＝Psw+Prf，Psw表示一个开关消耗的能量，Prf表示一条RF链消耗的能量，η是功率放大器的效率，/>
Figure FDA00042346846300000110
为/>
Figure FDA00042346846300000111
的0范数；
S5、根据S1-S4所得到的模型，在接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题，对其进行公式化体现：
Figure FDA0004234684630000014
Figure FDA0004234684630000015
Figure FDA0004234684630000016
其中，m＝[m1,m2,…,mK]T，p＝[p1,p2,…,pK]T，向量m和p中第k个元素mk和pk为
Figure FDA0004234684630000017
其中第k个元素/>
Figure FDA0004234684630000018
信道矩阵
Figure FDA0004234684630000019
min表示最小化运算，s.t.表示约束条件；
S6、建立接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化问题；对其进行公式化体现：
Figure FDA0004234684630000021
Figure FDA0004234684630000022
Figure FDA0004234684630000023
Figure FDA0004234684630000024
其中，Λ表示激活的RF链数量；
S7、对接收端SEP约束下建立超大规模MIMO系统能耗最优化问题求解，得出系统能耗最优值，然后通过对接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗优化问题求解来验证前述的系统能耗优化是否有效；
在接收端SEP约束建立超大规模MIMO系统能耗最优化的问题(12)中，l0-norm非凸的，采用l1-norm进行近似处理，将非凸问题变为凸问题：
Figure FDA0004234684630000025
Figure FDA0004234684630000026
Figure FDA0004234684630000027
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，通过求解问题(14)得到稀疏信号
Figure FDA0004234684630000028
然而这个稀疏信号是通过l1-norm近似求解得来的并非真正的系统能耗最优时的稀疏信号；利用归一化的方式不断逼近最优解，从而求得归一化后的最优解：
Figure FDA0004234684630000029
Figure FDA00042346846300000210
Figure FDA00042346846300000211
其中
Figure FDA00042346846300000212
表示稀疏信号/>
Figure FDA00042346846300000213
绝对值的最大值，通过不断迭代求解问题(15)，直至求解出的稀疏模式与前一次求解结果相同，此时停止归一化的操作，最终求得超大规模MIMO系统中/>
Figure FDA00042346846300000214
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure FDA00042346846300000215
及SEP约束下超大规模MIMO系统的最优能耗；
接收端SEP和RF链数量约束下超大规模MIMO系统能耗最优化的问题(13)中，
Figure FDA00042346846300000216
非凸的，使用l1-norm去进行近似l0-norm并通过引入惩罚因子β的方式来控制激活的RF链数量，改变/>
Figure FDA0004234684630000031
的非凸束特性，同时根据提出的ADMM算法引入辅助变量/>
Figure FDA0004234684630000032
Figure FDA0004234684630000033
将非凸问题变为凸问题，得到
Figure FDA0004234684630000034
Figure FDA0004234684630000035
Figure FDA0004234684630000036
Figure FDA0004234684630000037
其中，l0-norm和l1-norm分别表示向量的0范数和1范数，针对β的搜索提出二分查找算法加快搜索的速度，当激活的RF链的数量大于Λ时增大β，当激活的RF chains的数量小于Λ时减小β，同时在问题(16)求解时不断进行ADMM不断迭代，直到激活得RF chains的数量等于Λ时退出算法流程，最终求得RF链时超大规模MIMO系统中
Figure FDA0004234684630000038
的稀疏模式，并根据稀疏模式确定激活了哪些天线从而得到稀疏信道/>
Figure FDA0004234684630000039
由于l0-norm到l1-norm近似处理，求解出来的仅仅是所要得到的稀疏模式而非真正的稀疏信号，将稀疏信道
Figure FDA00042346846300000310
替换原问题(14)中的信道/>
Figure FDA00042346846300000311
此时求解一次以下问题：
Figure FDA00042346846300000312
Figure FDA00042346846300000313
Figure FDA00042346846300000314
得到超大规模MIMO系统的在接收端SEP约束和RF链数量约束时的系统总能耗：
Figure FDA00042346846300000315
2.根据权利要求1所述的面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，其特征在于，S1中，建立的信道模型具体为：
Figure FDA00042346846300000316
其中
Figure FDA00042346846300000317
为第k个用户和基站间的信道，μ为莱斯因子，/>
Figure FDA00042346846300000318
表示瑞利衰落信道服从准静态衰落块，/>
Figure FDA00042346846300000319
表示视距衰落信道：
Figure FDA0004234684630000041
其中a(bk,θk)表示用户k较阵列的导向矢量：
Figure FDA0004234684630000042
bk是用户k到阵列中心之间的距离，
Figure FDA0004234684630000043
为用户到阵列中心的距离与法线之间的夹角，/>
Figure FDA0004234684630000044
表示用户k较阵列中第n个元素的导向矢量，λ表示载波长，bn,k表示用户k到阵列中第n个元素之间的距离：
Figure FDA0004234684630000045
其中
Figure FDA0004234684630000046
d是超大规模MIMO阵列中两个元素之间的距离；νk是衰落对角矩阵：
Figure FDA0004234684630000047
其中对角线元素νn,k表示用户k与阵列中第n个元素之间衰落系数表达式为：
Figure FDA0004234684630000048
这里q是参考距离处的路径损耗，κ损失衰减指数。
3.根据权利要求1所述的面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，其特征在于，S2中，基于建立的超大规模MIMO的信道模型，其下行接收信号模型为：
Figure FDA0004234684630000049
其中
Figure FDA00042346846300000410
Figure FDA00042346846300000411
是第k个用户的接收信号，/>
Figure FDA00042346846300000412
是基站处的发射信号，
Figure FDA00042346846300000413
加性高斯白噪声且服从复高斯分布/>
Figure FDA00042346846300000414
σ2是噪声方差。
4.根据权利要求1所述的面向超大规模MIMO的天线选择与符号级预编码联合设计方法，其特征在于，S3中，基于所得信道模型和接收信号模型，假设
Figure FDA00042346846300000415
是要发射的符号信息，/>
Figure FDA00042346846300000416
Figure FDA00042346846300000417
是QPSK星座图上的点集，/>
Figure FDA00042346846300000418
和/>
Figure FDA00042346846300000419
分别表示复数的实部和虚部
Figure FDA00042346846300000420
定义/>
Figure FDA00042346846300000421
当我们的发送符号/>
Figure FDA00042346846300000422
位于正确的判决区域内则可得到/>
Figure FDA00042346846300000423
Figure FDA00042346846300000424
表示所期望接收到的信号；用户接收符号/>
Figure FDA0004234684630000051
的SEP为/>
Figure FDA0004234684630000052
为了使我们的/>
Figure FDA0004234684630000053
Figure FDA0004234684630000054
是我们期望的符号错误概率，我们需要保证接收符号/>
Figure FDA0004234684630000055
的实部和虚部的SEP均要小于等于/>
Figure FDA0004234684630000056
即/>
Figure FDA0004234684630000057
其中/>
Figure FDA0004234684630000058
Figure FDA0004234684630000059
表示/>
Figure FDA00042346846300000510
的实部或虚部的错误概率；则发射端预编码信号与接收端SEP之间的关系模型为：
Figure FDA00042346846300000511
为满足SEPk需求，将
Figure FDA00042346846300000512
代入公式(8)得出：
Figure FDA00042346846300000513
其中：
Figure FDA00042346846300000514
Q()为Q函数，σ是噪声方差的开根号。
CN202210108352.3A 2022-01-28 2022-01-28 面向超大规模mimo的天线选择与符号级预编码联合设计方法 Active CN114389656B (zh)

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Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109889240A (zh) * 2019-03-13 2019-06-14 西安交通大学 一种实现建设性干扰的多小区分布式预编码方法
EP3719927A1 (en) * 2019-04-05 2020-10-07 Nokia Technologies Oy Transmitting method in multiple input multiple output antenna system
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法

Family Cites Families (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20080232489A1 (en) * 2007-03-23 2008-09-25 Jiannan Tsai Spatial interleaver for MIMO wireless communication systems
WO2018230967A1 (ko) * 2017-06-15 2018-12-20 엘지전자 주식회사 무선 통신 시스템에서 채널 상태 정보 보고 방법 및 이를 위한 장치

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN109889240A (zh) * 2019-03-13 2019-06-14 西安交通大学 一种实现建设性干扰的多小区分布式预编码方法
EP3719927A1 (en) * 2019-04-05 2020-10-07 Nokia Technologies Oy Transmitting method in multiple input multiple output antenna system
CN112272051A (zh) * 2020-09-22 2021-01-26 南京邮电大学 面向大规模mimo的误码率可控的符号级混合预编码方法

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