CN114944895B - 针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法 - Google Patents
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Abstract
一种针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,根据无线协议配置和无人机通信运行数据估计当前RB的信道时间相关函数,然后通过选择基于不同符号位置的导频序列的关断以及基于RB能效最大化原则进行导频和数据功率配比,最后根据信道时间相关函数和功率配比设计得到能效最大化的导频。本发明针对资源块(RB)不同的通信环境,尽可能提高RB的能效,避免了在不同通信环境使用固定的导频配置造成资源浪费,同时基于初始最密导频图样进行不同符号导频序列休眠操作避免了导频图样频繁变化的问题。
Description
技术领域
本发明涉及的是一种无人机通信领域的技术,具体是一种针对无人机通信中受高空压力产生俯仰运动带来的信道时域非平稳性增强场景下的面向非平稳信道的优化导频实现方法。
背景技术
现有无人机(UAV)控制信号中作为辅助信号的导频信号,在信道估计中对信道衰落情况的计算起到实质性影响。现有的导频自适应设计方法多通过预先给定信道的基本导频配置,根据信道实时通信环境(即信道的多普勒扩展和时延扩展)调整导频在时间轴和频域轴的间隔。实时的多普勒扩展(时延扩展)大小与导频在时间轴(频域轴)的间隔成反比,即当实时多普勒扩展低时,增大导频在时间轴的间隔;当实时的时延扩展高时,减小导频在频域轴的间隔。在4G LTE系统已被证明菱形导频图样的性能最优,而在5G NR系统中规定导频在频域轴的索引不能改变,在时间轴的索引可以变化,因此菱形导频图样不适用5G NR系统。在5G NR系统中一类导频解调参考信号(DMRS)有针对四种不同信道的图样格式:缓慢时变信道、频率选择信道、快时变信道和双选择信道。但随着B5G网络的非平稳信道概念的提出,信道的不同时隙的导频的数量和位置的自适应选择需求进一步加大。
发明内容
本发明针对现有导频自适应技术存在的资源浪费以及导频设计额外负担较大的问题,提出一种针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,根据第三代通信协议下行服务中选择最密的DMRS图样(导频时域间隔Δpt=3,导频频域间隔Δpf=2),根据信道的实时通信环境进行导频序列在时间轴不同索引的关断以及导频资源元素(RE)和数据RE的平均功率配比(ρ)值的选择,针对资源块(RB)不同的通信环境,尽可能提高RB的能效,避免了在不同通信环境使用固定的导频配置造成资源浪费,同时基于初始最密导频图样进行不同符号导频序列休眠操作避免了导频图样频繁变化的问题。
本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明涉及一种针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,根据无线协议配置和无人机通信运行数据估计当前RB的信道时间相关函数,然后通过选择基于不同符号位置的导频序列的关断以及基于RB能效最大化原则进行导频和数据功率配比,最后根据信道时间相关函数和功率配比设计得到能效最大化的导频。
所述的导频序列的关断,具体是指:基于最密的导频配置前提,通过RB的最近历史信道数据估计获得RB的时间相关函数,该时间相关函数揭示了RB内两列导频序列之间的信道的平稳性,当平稳性较大时就关断其中某一列导频序列符号索引处的所有导频RE和数据RE。
所述的无线协议配置,具体为:3GPP R16的28.211协议中的获取下行服务DMRS的最密配置,包括:采用单符号DMRS物理下行共享信道(PDSCH)映射类型A和‘pos3’设置,其规定参考点I定义为时隙槽的开始处,时隙槽中第一个正交频分复用(OFDM)符号到时隙槽位中调度的PDSCH资源的最后一个OFDM符号之间的持续时间Id=14,时隙槽中第一列导频序列符号索引的参考点I0=2,DMRS另外符号索引位置为5、8和11。故导频在时域的间隔Δpt=3,导频在时域的间隔Δpf=2。
所述的无人机通信运行数据,具体为:无人机俯仰运动中不同最大俯仰角产生的信道数据,包括:发射天线数量LT=2,载波频率fc=2GHz,无人机(即发射天线)的移动速度VT=10m/s,发射天线最开始的仰角ψt0=0°,五组不同最大俯仰角集合ψTm={10°,20°,30°,40°,50°}。
技术效果
本发明基于导频关断推导出不同符号索引位置关断的数据RE的信道估计平均MSE的通用化公式,相比现有的导频自适应设计技术存在导频图样频繁变化,实际应用则需要研发特定的用户交互机制,本发明避免了额外研发一套告知用户的交互机制;相比现有固定导频配置,本发明在RB的能效增益上有一定的性能提升。
附图说明
图1为本发明方法流程图;
图2为实施例基于导频关断的导频设计示意图;
图3和图4为实施例效果示意图。
具体实施方式
如图2所示,为本实施例中不同符号位置的导频序列是指:符号索引在5、8、11处,根据3GPP的建议RB的第一列导频序列只能处于激活状态,导频序列的关断意味着该符号索引处的导频资源要素(RE)和数据RE同时关断,以较少的吞吐量损失换取一定的简易性和能效提高,所示以符号索引在5位列进行一种导频序列关断的情况。
如图1所示,为本实施例涉及一种非平稳信道基于导频关断的导频实现方法,具体包括:
步骤1、构建合理的无人机基站受高空压力产生俯仰运动的通信环境,针对产生信道时域非平稳性增强进行RB的导频设计方案。设置基于无人机基站通信信道的当前RB的最近的Tsymbol个符号的信道数据估计获取当前RB的信道时间相关函数时,依据信道时间相关函数进行不同符号位置的导频序列的关断抉择,同时考虑无人机俯仰运动的不同最大俯仰角对方案的影响,不同的最大俯仰角带来的信道平稳性不同,因而带来的导频关断决策也不同,另外信道的时间相关函数的时变性会随着最大俯仰角的增大而增大,具体包括:
步骤1.1、通过仿真建模获取无人机基站通信在最大俯仰角分别为10°、20°、30°、40°和50°的Tsymbol个符号的信道数据,本实施例中设置用于估计当前RB时间相关函数的最近信道数据符号数目Tsymbol=140。
步骤1.2、根据信道数据估计当前RB的信道时间相关函数,以便后续进行导频关断的抉择,本实施例中设置子载波间隔Δf=15KHz,噪声平均功率
步骤1.3、分析导频关断对能效建模带来的影响,导频关断策略影响RB的资源利用率和能效,不同符号位置的导频序列关断策略通过影响信干噪比影响RB的吞吐量,信干噪比受数据RE的信道估计的平均MSE的影响,而不同符号位置的导频序列关断对数据RE的信道估计的平均MSE分析有重大影响,考虑到分析整个RB中数据RE的信道估计的平均MSE的复杂性并且本方法基于时域基础上,本实施例通过简化分析,将子载波第一行的数据RE的信道估计的平均MSE近似为整个RB中的数据RE的信道估计的平均MSE,如图2所示,当基于边缘侧的数据RE的信道估计MSE等于导频处的信道估计MSEδp,基于导频序列中间侧的数据RE的信道估计MSE通过RB中的信道时间相关函数获得,则导频关断的数据RE的信道估计平均MSE,具体为:其中:/>表示导频处采用最小二乘法(LS)的信道估计的MSE,导频RE和数据RE的平均功率配比/> 表示导频RE的平均功率,/>表示数据RE的平均功率;/>表示噪声的平均功率,/>表示子载波干扰的平均功率;/>用来区分可操作导频符号序列索引集合是否全关断,RB可进行导频关断操作的符号序列的索引集合/> 利用时间相关函数分析s1和s2中间的数据RE的信道估计平均MSE的函数/>s1和s2表示RB中的导频序列符号索引,Rt(·)表示时间相关函数,/>表示取实部操作;/> 表示两个导频序列符号之间的数据RE的数量,/>
步骤2、构建基于RB能效最大化原则的混合整型非线性优化模型并通过自适应步长算法进行求解,得到最佳关断决策,具体为其中:Cs表示RB的吞吐量,Es表示RB的能耗,/>表示导频序列关断模式;约束条件为1<ρ≤ρmax、/> ρmax表示导频RE和数据RE的功率配比,由峰值平均功率比(PAPR)和功率放大器(HPA)特性共同决定,其中约束条件和优化问题即包含离散变量P又包含连续变量ρ。
所述的自适应步长算法,具体包括:
步骤2.1、连续变量的初始步长设置为1,初始上下界为优化问题的限制范围大小,本实施例中ρ的初始下界ρmin设置为1,初始上界ρmax设置为8。
步骤2.2、根据初始步长搜索的连续变量的次优解,对比连续变量次优解和步长的精度,连续变量的新下界为搜索到的次优解减去对应的步长,连续变量的新上界为搜索到的次优解加上对应步长,之后调整新步长为初始步长的千倍精度提升,具体为:ρ更新后的下界更新后的上界/>其中:s表示为原步长,/>表示为在s下优化问题得到次优解时的ρ值,步长精度提升值设为0.001,则新步长snew=0.001*s。
步骤2.3、循环执行步骤2.2,直至连续优化变量搜索到新的次优解的精度小于步长的精度,输出搜索到的决策P和ρ和当前决策RB的能效ηs。
通过上述方法,在五组不同的最大俯仰角情况下的本方法的CPU平均运行时间约为2分钟,ρ的精度接近100%,在精度上性能等效于步长为0.000001穷举法,而后者CPU平均运行时间接近16小时。
步骤3、根据步骤2求解优化问题得到的最佳关断决策,基站侧主动在RB内选择最佳关断决策中的待关断的导频序列,关断该符号索引位置的所有导频RE和数据RE并选择最佳的导频RE的平均功率,与用户进行无线通信。
本实施例对比无人机俯仰角的不同最大俯角值对导频关断决策带来的影响,以及仿真验证输出的决策是最优解,对比在进行关断操作后的场景的能效增益的趋势,不同最大俯仰角下通信环境不同带来导频关断决策不同,高最大俯仰角的情况下,信道的时域非平稳性更强,导频关断决策更倾向于全开状态,但不同的ρ带来的性能不同;在低最大俯仰角情况下,选择关断模式后是存在一定的能效增益且与随着ρ的增大趋于平稳,具体实验为:在发射天线数量LT=2,载波频率fc=2GHz,无人机(即发射天线)的移动速度VT=10m/s,发射天线最开始的仰角ψt0=0°,子载波间隔Δf=15KHz,噪声平均功率等关键参数设置下,设计五组不同的最大俯仰角,分别为10°、20°、30°、40°和50°,设置能利用当前RB最近的Tsymbol=140个符号信道数据来估计当前的RB的信道时间相关函数,同时在配置导频和数据功率配比上,为简化统一将数据RE的平均功率设置为1,在单个RB内,初始最密导频设置为Δpt=3,Δpf=2,导频序列的符号索引为2、5、8和11,并且可操作的导频序列符号索引为5、8,11,因为基于3GPP的建议5G NRDMRS中RB内第一列导频序列(主动导频)始终处于激活状态。
本方法在保障精度的同时降低CPU运行时间。如表1所示,对比了本方法和两组不同步长穷举法在五组不同最大俯仰角的平均运行时间,其中Exhaustive和Exhaustive1分别是两种穷举法,由于优化变量中存在连续变量rho,故连续变量步长不同的穷举法带来的效果不同。
如表1可见,本方法在精度上可以媲美步长为0.000001的穷举法方案,但所花费的时间远低于后者,实现了性能上提升。
方法 | 步长 | 时长 | 精度 |
Exhaustive | 1 | 约0.15秒 | 87.91% |
Exhaustive1 | 0.000001 | 约16小时 | 接近100% |
本发明 | NONE | 约2分钟 | 接近100% |
表1运行时间和精度的对比
与现有技术相比,本方法能够在不同最大俯仰角的场景下保证RB能效最大化。基于不同的最大俯仰角的场景下所带来的通信环境也不同,通常认为最大俯仰角越大带来的时域非平稳性增强越大,导频设计越趋向于最密的情况,即导频序列全开(P=[111]),即使选择了相同的关断模式,但针对不同通信环境导频和数据RE的功率配比也会有所区别,如表2所示,很好的应对了不同最大俯仰角带来的问题。
最大俯仰幅度 | 关闭模式P | ρ |
10° | [110] | 3.2879 |
20° | [101] | 2.30618 |
30° | [101] | 2.28098 |
40° | [111] | 2.46135 |
50° | [111] | 2.5843 |
表2不同最大俯仰角下的决策
与现有技术相比,本方法能够做出符合当前通信环境的导频设计最好决策。在最大俯仰角为10°下对比了八种关断模式下(即P=[000]~[111])的归一化能效的比较以及能效随导频RE和数据RE的功率配比ρ的趋势,如图3所示,不管哪种关断模式下RB能效都是随着导频RE和数据RE的功率配比ρ先上升后下降的趋势,同时结合表2可以看出在最大俯仰角为10°的导频序列关断决策P=[110]和ρ取值约为3情况下的能效最大,因此可以得出该方案针对单个RB能效最大化做出了符合当前通信环境的最好决策。
综上,本方法能够实现很好的RB能效增益。能效增益定义为处于相同导频RE和数据RE的功率配比ρ的当前关断决策下和最密导频设计下的能效之差与最密导频设计下的能效之比,结合表2和图4所示,为三种不同最大俯仰角为10°、20°和30°采取了最佳关断的模式下的能效增益分别为12%、6%和15%;另外可以看出能效增益随着导频RE和数据RE的功率配比ρ的增加先快速增加后趋于平稳,因此能够很好实现能效增益。
上述具体实施可由本领域技术人员在不背离本发明原理和宗旨的前提下以不同的方式对其进行局部调整,本发明的保护范围以权利要求书为准且不由上述具体实施所限,在其范围内的各个实现方案均受本发明之约束。
Claims (4)
1.一种针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,其特征在于,根据无线协议配置和无人机通信运行数据估计当前资源块RB的信道时间相关函数,然后通过选择基于不同符号位置的导频序列的关断以及基于RB能效最大化原则进行导频和数据功率配比,最后根据信道时间相关函数和功率配比设计得到能效最大化的导频;
所述的导频序列的关断,具体是指:基于最密的导频配置前提,通过RB的最近历史信道数据估计获得RB的时间相关函数,当平稳性较大时就关断其中某一列导频序列符号索引处的所有导频RE和数据RE;
所述方法具体包括:
步骤1、构建合理的无人机基站受高空压力产生俯仰运动的通信环境,针对产生信道时域非平稳性增强进行RB的导频设计方案;
步骤2、构建基于RB能效最大化原则的混合整型非线性优化模型并通过自适应步长算法进行求解,得到最佳关断决策;
步骤3、根据步骤2求解优化问题得到的最佳关断决策,基站侧主动在RB内选择最佳关断决策中的待关断的导频序列,关断该符号索引位置的所有导频RE和数据RE并选择最佳的导频RE的平均功率,与用户进行无线通信;
所述的步骤1,具体包括:
步骤1.1、通过仿真建模获取无人机基站通信在最大俯仰角分别为10°、20°、30°、40°和50°的Tsymbol个符号的信道数据,具体为:设置用于估计当前RB时间相关函数的最近信道数据符号数目Tsymbol=140;
步骤1.2、根据信道数据估计当前RB的信道时间相关函数,以便后续进行导频关断的抉择,具体为:设置子载波间隔Δf=15KHz,噪声平均功率
步骤1.3、将子载波第一行的数据RE的信道估计的平均MSE近似为整个RB中的数据RE的信道估计的平均MSE,当基于边缘侧的数据RE的信道估计MSE等于导频处的信道估计MSEδp,基于导频序列中间侧的数据RE的信道估计MSE通过RB中的信道时间相关函数获得,则导频关断的数据RE的信道估计平均MSE,具体为: 其中:/>表示导频处采用最小二乘法的信道估计的MSE,导频RE和数据RE的平均功率配比/>表示导频RE的平均功率,/>表示数据RE的平均功率;/>表示噪声的平均功率,/>表示子载波干扰的平均功率;用来区分可操作导频符号序列索引集合是否全关断,RB可进行导频关断操作的符号序列的索引集合/>利用时间相关函数分析s1和s2中间的数据RE的信道估计平均MSE的函数/> s1和s2表示RB中的导频序列符号索引,Rt(·)表示时间相关函数,表示取实部操作;/>表示两个导频序列符号之间的数据RE的数量,/>
2.根据权利要求1所述的针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,其特征是,所述的无线协议配置,具体为:3GPPR16的28.211协议中的获取下行服务DMRS的最密配置,包括:采用单符号DMRS物理下行共享信道映射类型A和‘pos3’设置,其规定参考点I定义为时隙槽的开始处,时隙槽中第一个正交频分复用符号到时隙槽位中调度的PDSCH资源的最后一个OFDM符号之间的持续时间Id=14,时隙槽中第一列导频序列符号索引的参考点I0=2,DMRS另外符号索引位置为5、8和11,故导频在时域的间隔Δpt=3,导频在时域的间隔Δpf=2;
所述的无人机通信运行数据,具体为:无人机俯仰运动中不同最大俯仰角产生的信道数据,包括:发射天线数量LT=2,载波频率fc=2GHz,发射天线的移动速度VT=10m/s,发射天线最开始的仰角ψt0=0°,五组不同最大俯仰角集合ψTm={10°,20°,30°,40°,50°}。
3.根据权利要求1所述的针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,其特征是,所述的步骤2,具体为其中:Cs表示RB的吞吐量,Es表示RB的能耗,/> 表示导频序列关断模式;约束条件为1<ρ≤ρmax、/>ρmax表示导频RE和数据RE的功率配比。
4.根据权利要求1或3所述的针对无人机非平稳信道场景的优化导频实现方法,其特征是,所述的自适应步长算法,具体包括:
步骤2.1、连续变量的初始步长设置为1,ρ的初始下界ρmin设置为1,初始上界ρmax设置为8;
步骤2.2、根据初始步长搜索的连续变量的次优解,对比连续变量次优解和步长的精度,连续变量的新下界为搜索到的次优解减去对应的步长,连续变量的新上界为搜索到的次优解加上对应步长,之后调整新步长为初始步长的千倍精度提升,具体为:ρ更新后的下界更新后的上界/>其中:s表示为原步长,/>表示为在s下优化问题得到次优解时的ρ值,步长精度提升值设为0.001,则新步长snew=0.001*s;
步骤2.3、循环执行步骤2.2,直至连续优化变量搜索到新的次优解的精度小于步长的精度,输出搜索到的决策P和ρ和当前决策RB的能效ηs。
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Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101984612A (zh) * | 2010-10-26 | 2011-03-09 | 南京邮电大学 | 基于压缩感知的非连续正交频分复用信道估计方法 |
Family Cites Families (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9537678B2 (en) * | 2014-02-13 | 2017-01-03 | Samsung Electronics Co., Ltd | Method and apparatus for robust two-stage OFDM channel estimation |
US10687252B2 (en) * | 2016-09-28 | 2020-06-16 | Qualcomm Incorporated | Bandwidth group (BWG) for enhanced channel and interference mitigation in 5G new radio |
US10237032B2 (en) * | 2017-01-06 | 2019-03-19 | At&T Intellectual Property I, L.P. | Adaptive channel state information reference signal configurations for a 5G wireless communication network or other next generation network |
US20210306182A1 (en) * | 2018-08-09 | 2021-09-30 | Lg Electronics Inc. | Method for performing channel estimation in wireless communication system and device therefor |
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Patent Citations (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101984612A (zh) * | 2010-10-26 | 2011-03-09 | 南京邮电大学 | 基于压缩感知的非连续正交频分复用信道估计方法 |
Also Published As
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