CN114978268B - 去蜂窝导频长度优化方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及无线通信网络技术领域，特别涉及一种去蜂窝导频长度优化方法及装置，其中，方法包括：获取每个用户的下行SINR；根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式；以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度。由此，解决了相关技术中受到导频污染、上下行信道校准误差等问题时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求等问题。
Description
技术领域
本申请涉及无线通信网络技术领域，特别涉及一种去蜂窝导频长度优化方法及装置。
背景技术
随着对更高数据速率和流量的爆炸性需求，移动通信系统需要在5G网络无法满足的宽覆盖范围上提供更好的覆盖和统一的用户性能。
相关技术中，大规模MIMO(Mulitiple Input Multiple Output，多输入多输出)系统的性能受到蜂窝网络中小区间干扰的限制，并且小区边缘用户的性能显着下降，为满足未来移动通信系统对更高数据传输速率的需求，去蜂窝大规模MIMO无线传输方案受到广泛关注。
然而，相关技术中在TDD(Time Division Duplexing，时分双工)制式下，由于正交导频序列的长度与用户数成正比，造成导频开销较大，从而受到导频污染、上下行信道校准误差以及硬件损伤时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求，亟待解决。
发明内容
本申请是基于发明人对以下问题的认识和发现作出的：
为了实现大规模连接、超高可靠性和低时延，自2019年起，5G网络在全球范围内广泛部署，5G网络的几种使能技术中，在BS集中部署大量天线的大规模MIMO可以提供非常高的波束成形和空间复用增益，从而实现高频谱效率、高能量效率和超高可靠性，然而，随着对更高数据速率和流量的爆炸性需求，移动通信系统需要在5G网络无法满足的宽覆盖范围上提供更好的覆盖和统一的用户性能，这是因为大规模MIMO系统的性能受到蜂窝网络中小区间干扰的限制，并且小区边缘用户的性能显着下降。
为满足未来移动通信系统对更高数据传输速率的需求，去蜂窝大规模MIMO无线传输方案受到广泛关注，值得注意的是，去蜂窝大规模MIMO技术所带来的这些性能提升是以基站获得良好的CSI(Channel State Information，信道状态信息)为前提的，而信道估计作为获取CSI的重要环节，将影响着整个系统的性能，在TDD制式下，由于上下行信道满足互易性条件，可通过UE(User Equipment，用户)发送上行导频信号，基站端接收后再进行信道估计，由此获得下行信道CSI，因此，正交导频序列的长度将与用户数成正比，而与天线数无关，故其导频开销较小，然而，在TDD制式下，去蜂窝大规模MIMO系统所受到的导频污染、上下行信道校准误差以及硬件损伤等都严重影响其性能。
本申请提供一种去蜂窝导频长度优化方法及装置，以解决相关技术中受到导频污染、上下行信道校准误差等问题时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求等问题。
本申请第一方面实施例提供一种去蜂窝导频长度优化方法，包括以下步骤：获取每个用户的下行SINR；根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式；以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取每个用户的下行SINR(Signal toInterference plus Noise Ratio，信干噪比)，包括：控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于MMSE(Minimum Mean-Squared Error，最小均方误差)准则得到上行信道的信道估计值；利用所述信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导所述每个用户的下行SINR。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，包括：以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题；采用所述预设的黄金分割搜索算法求解所述导频长度优化问题，得到所述最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述最优导频长度的计算公式为：
其中，表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延。
并且，所述错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR，C(γm)表示香农信道容量，V(γm)表示γm的函数。
本申请第二方面实施例提供一种去蜂窝导频长度优化装置，包括：获取模块，用于获取每个用户的下行SINR；计算模块，用于根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式；优化模块，以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述获取模块包括：第一计算单元，用于控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于MMSE准则得到上行信道的信道估计值；推导单元，用于利用所述信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导所述每个用户的下行SINR。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述优化模块包括：构建单元，用于以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题；第二计算单元，用于采用所述预设的黄金分割搜索算法求解所述导频长度优化问题，得到所述最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，所述最优导频长度的计算公式为：
其中，表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延。
并且，所述错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR，C(γm)表示香农信道容量，V(γm)表示γm的函数。
本申请第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的去蜂窝导频长度优化方法。
本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如上述实施例所述的去蜂窝导频长度优化方法。
本申请实施例可以推导错误概率和导频长度的关系表达式，从而以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，即本申请实施例基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，利用得到的信道估计进行下行数据传输，并基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，进而提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，可以有效求解出最优导频长度，并且具有较低的复杂度，有效满足导频优化需求。由此，解决了相关技术中受到导频污染、上下行信道校准误差等问题时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求等问题。
本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1为根据本申请实施例提供的一种去蜂窝导频长度优化方法的流程图；
图2为根据本申请一个实施例提供的去蜂窝导频长度优化方法的通信场景示意图；
图3为根据本申请一个具体实施例的最优导频长度的黄金分割搜索算法原理示意图；
图4为根据本申请实施例的去蜂窝导频长度优化装置的结构示意图；
图5为根据本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
下面参考附图描述本申请实施例的去蜂窝导频长度优化方法及装置。针对上述背景技术中心提到的相关技术中受到导频污染、上下行信道校准误差等问题时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求的问题，本申请提供了一种去蜂窝导频长度优化方法，在该方法中，本申请实施例可以推导错误概率和导频长度的关系表达式，从而以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，即本申请实施例基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，利用得到的信道估计进行下行数据传输，并基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，进而提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，可以有效求解出最优导频长度，并且具有较低的复杂度，有效满足导频优化需求。由此，解决了相关技术中受到导频污染、上下行信道校准误差等问题时，无法求解出最优导频长度，并且算法具有较高的复杂性，无法满足导频优化需求等问题。
具体而言，图1为本申请实施例所提供的一种去蜂窝导频长度优化方法的流程示意图。
如图1所示，该去蜂窝导频长度优化方法包括以下步骤：
在步骤S101中，获取每个用户的下行SINR。
可以理解的是，本申请实施例可以获取每个用户的下行SINR，如基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，利用信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导每个用户的下行SINR，进而减小导频开销，降低上下行信道校准误差，有效提升系统的效能。
其中，在本申请的一个实施例中，获取每个用户的下行SINR，包括：控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于MMSE准则得到上行信道的信道估计值；利用信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导每个用户的下行SINR。
具体而言，本申请实施例在莱斯信道衰落模型下，借助导频辅助的信道估计技术，并基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，可以通过信道的互易性，利用得到的信道估计进行下行数据传输，从而推导出UE处的下行SINR，进而减少导频污染。
举例而言，假设一个由K个AP、M个UE和一个CPU组成的下行去蜂窝大规模MIMO系统，每个AP配备N根天线，每个UE配备单根天线，假设AP和UE随机分布在一片广阔区域中，并且K个AP在同一个时频资源块中为M个UE提供服务，因此，第k个AP与第m个UE之间的信道向量可以建模为所有AP通过回程链路连接到一个CPU上，通信过程采用TDD模式，可以分为两个阶段：
第一个阶段：上行导频训练，每个UE向所有AP发送上行导频序列，定义np为上行导频训练阶段的长度，第m个UE的导频序列为第k个AP处的接收信号为假设在AP和UE处已知的视距分量因此，只需要估计服从瑞利分布的非视距分量，于是，用于非视距分量信道估计的接收信号可以表示为将接收信号在方向上投影，进一步得到令表示第k个AP与所有UE之间的信道矩阵，定义表示的协方差矩阵，对于莱斯衰落信道非视距分量的MMSE信道估计可以表示为
第二个阶段：下行有限块长数据传输阶段，假设第m个UE在发送器上同时传输的信息符号的数量为Qm，定义为第m个UE的一个Qm维的波束成形器，令发送信号矩阵为接收信号向量为则通过应用共轭波束成形，第k个AP向第m个UE发送第l个数据块的发送信号可以表示为第m个UE处接收到的信号可以表示为第m个UE处的下行SINR为γm。
在步骤S102中，根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式。
可以理解的是，本申请实施例在莱斯信道衰落模型下，基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，从而利用得到的信道估计进行下行数据传输，并基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，进而有利于建立建立一个错误概率最小化的优化问题，提出下述的一种低复杂度的黄金分割搜索算法，降低了算法的复杂度，有效满足导频优化需求。
例如，在有限编码块长度理论中，最大可达数据速率的精确近似为Rm。在所有UE的数据速率给定的情况下，第m个UE的错误概率可以表示为εm(tD,np)。
其中，错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR，C(γm)表示香农信道容量，V(γm)表示γm的函数。
在步骤S103中，以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度。
具体而言，本申请实施例基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，从而建立一个错误概率最小化的优化问题，提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，可以有效求解出最优导频长度，并且具有更低的复杂度。
进一步地，在本申请的一个实施例中，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，包括：以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题；采用预设的黄金分割搜索算法求解导频长度优化问题，得到最优导频长度。
可以理解的是，本申请实施例以最小化错误概率为目标，建立一个错误概率最小化的导频长度优化问题，从而提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，并基于预设的黄金分割搜索算法求解导频长度优化问题，可以有效求解出最优导频长度，有效提升了导频长度优化需求。
进一步地，本申请实施例对最小化错误概率的导频长度优化问题精确建模，并对最小化错误概率的导频长度优化问题建模，采用黄金分割搜索算法，从而得到最优的导频长度
其中，在本申请的一个实施例中，最优导频长度的计算公式为：
其中，表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延。
如图2所示，以下对本申请实施例的具体工作场景进行详细赘述。
举例而言，假设一个由K个AP、M个UE和一个CPU组成的下行去蜂窝大规模MIMO系统，每个AP配备N根天线，每个UE配备单根天线，假设AP和UE随机分布在一片广阔区域中，并且K个AP在同一个时频资源块中为M个UE提供服务，因此，第k个AP与第m个UE之间的信道向量可以建模为:
其中，gkm表示第k个AP与第m个UE之间的信道向量，表示视距分量，表示信道估计误差向量。
所有AP通过回程链路连接到一个CPU上，通信过程采用TDD模式。
步骤S1：第一个阶段是上行导频训练，每个UE向所有AP发送上行导频序列，定义np为上行导频训练阶段的长度，第m个UE的导频序列为第k个AP处的接收信号为：
其中，np表示上行导频训练阶段的长度，Pp表示每个UE处的上行导频发送功率，表示第m个UE的导频序列，表示第k个AP处的加性白高斯噪声矩阵。
假设的视距分量在AP和UE处已知，因此，只需要估计服从瑞利分布的非视距分量，于是，用于非视距分量信道估计的接收信号可以表示为：
其中，表示用于非视距分量信道估计的接收信号。
将接收信号在方向上投影，进一步得到：
其中，表示独立同分布的高斯向量。
令表示第k个AP与所有UE之间的信道矩阵。定义表示的协方差矩阵，因此，对于莱斯衰落信道非视距分量的MMSE信道估计可以表示为：
其中，表示第k个AP与所有UE之间的信道矩阵，表示的协方差矩阵。
步骤S2：第二个阶段为下行有限块长数据传输阶段，假设第m个UE在发送器上同时传输的信息符号的数量为Qm，定义为第m个UE的一个Qm维的波束成形器，令发送信号矩阵为接收信号向量为则通过应用共轭波束成形，第k个AP向第m个UE发送第l个数据块的发送信号可以表示为：
其中，表示发送给第m个UE的第l个数据块，表示功率分配系数矩阵，ηkm(m＝1,...,M)表示功率分配系数，Wk表示下行预编码矩阵。
第m个UE处接收到的信号可以表示为：
其中，ηkm(m＝1,...,M)表示功率分配系数，表示第m个UE处接收到的信号。
第m个UE处的下行SINR为：
其中，γm表示第m个UE处的下行SINR。
步骤S3：在有限编码块长度理论中，最大可达数据速率的精确近似为
其中，Q-1(g)表示Q函数的逆函数，εm表示第m个UE的错误概率，nd表示编码块长度。
C(γm)和V(εm)分别为：
其中，C(γm)表示香农信道容量，V(εm)表示信道色散。
在所有UE的数据速率给定的情况下，第m个UE的错误概率可以表示为
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，当给定满足条件的时延tD(tD≤0.5ms)时，第m个UE的错误概率εm是上行导频序列长度np的函数，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR。
步骤S4：对最小化错误概率的导频长度优化问题精确建模，最小化错误概率的导频长度优化问题建模为：
其中，表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延。采用黄金分割搜索算法，得到最优的导频长度
如图3所示，以一个具体实施例对最优导频长度的黄金分割搜索算法的工作原理进行详细赘述。
步骤S301：首先，输入UE的数量M、带宽B和时延tD。
步骤S302：初始化搜索区间[nL,nR]，其中，nL＝M，nR＝BtD-1，容忍度tto1＝0.5，黄金分割比ρ＝0.618。
步骤S303：在搜索区间内取两点分别为n1＝nL+(1-ρ)(nR-nL),n2＝nL+ρ(nR-nL)。
步骤S304：计算在搜索区间内取两点的错误率分别为εm(n1)和εm(n2)。
步骤S305：判断εm(n1)<εm(n2)，若εm(n1)<εm(n2)，则输出nR＝n2，n2＝n1，n1＝nL+(1-ρ)(nR-nL),否则，输出nL＝n1，n1＝n2，n2＝nL+ρ(nR-nL)，执行步骤S306。
步骤S306：判断|n2-n1|>tto1，若|n2-n1|>tto1，执行步骤S307，否则，执行步骤S303重新在搜索区间取点计算。
步骤S307：判断εm((n1+n2)/2)<εm((n1+n2)/2+1)，若εm((n1+n2)/2)<εm((n1+n2)/2+1)，则输出否则，输出
步骤S308：输出得到最优的导频长度。
根据本申请实施例提出的去蜂窝导频长度优化方法，可以推导错误概率和导频长度的关系表达式，从而以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，即本申请实施例基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，利用得到的信道估计进行下行数据传输，并基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，进而提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，可以有效求解出最优导频长度，并且具有较低的复杂度，有效满足导频优化需求。
其次参照附图描述根据本申请实施例提出的去蜂窝导频长度优化装置。
图4是本申请实施例的去蜂窝导频长度优化装置的方框示意图。
如图4所示，该去蜂窝导频长度优化装置10包括：获取模块100、计算模块200和优化模块300。
具体地，获取模块100，用于获取每个用户的下行SINR。
计算模块200，用于根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式。
优化模块300，以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，获取模块100包括：
其中，第一计算单元，用于控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于MMSE准则得到上行信道的信道估计值；
推导单元，用于利用信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导每个用户的下行SINR。
可选地，在本申请的一个实施例中，优化模块300包括：
其中，构建单元，用于以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题；
第二计算单元，用于采用预设的黄金分割搜索算法求解导频长度优化问题，得到最优导频长度。
可选地，在本申请的一个实施例中，最优导频长度的计算公式为：
其中，表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延。
并且，错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR。
需要说明的是，前述对去蜂窝导频长度优化方法实施例的解释说明也适用于该实施例的去蜂窝导频长度优化装置，此处不再赘述。
根据本申请实施例提出的去蜂窝导频长度优化装置，可以推导错误概率和导频长度的关系表达式，从而以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度，即本申请实施例基于MMSE准则对上行信道进行信道估计，利用得到的信道估计进行下行数据传输，并基于有限编码块长度理论，推导出错误概率与下行数据速率、时延、导频长度的关系表达式，进而提出一种低复杂度的黄金分割搜索算法，可以有效求解出最优导频长度，并且具有较低的复杂度，有效满足导频优化需求。
图5为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。该电子设备可以包括：
存储器501、处理器502及存储在存储器501上并可在处理器502上运行的计算机程序。
处理器502执行程序时实现上述实施例中提供的去蜂窝导频长度优化方法。
进一步地，电子设备还包括：
通信接口503，用于存储器501和处理器502之间的通信。
存储器501，用于存放可在处理器502上运行的计算机程序。
存储器501可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。
如果存储器501、处理器502和通信接口503独立实现，则通信接口503、存储器501和处理器502可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。总线可以是工业标准体系结构(Industry Standard Architecture，简称为ISA)总线、外部设备互连(PeripheralComponent，简称为PCI)总线或扩展工业标准体系结构(Extended Industry StandardArchitecture，简称为EISA)总线等。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图5中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
可选地，在具体实现上，如果存储器501、处理器502及通信接口503，集成在一块芯片上实现，则存储器501、处理器502及通信接口503可以通过内部接口完成相互间的通信。
处理器502可能是一个中央处理器(Central Processing Unit，简称为CPU)，或者是特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称为ASIC)，或者是被配置成实施本申请实施例的一个或多个集成电路。
本实施例还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上的去蜂窝导频长度优化方法。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或N个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“N个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更N个用于实现定制逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或N个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，N个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。如，如果用硬件来实现和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (6)
1.一种去蜂窝导频长度优化方法，其特征在于，包括以下步骤：
获取每个用户的下行信干噪比SINR；
根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式；以及
以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模多输入多输出MIMO通信系统的最优导频长度，其中，所述采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度包括，所述以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题，采用所述预设的黄金分割搜索算法求解所述导频长度优化问题，得到所述最优导频长度，其中，所述最优导频长度的计算公式为：
其中，
表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延，
并且，所述错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，当给定满足条件的时延tD(tD≤0.5ms)时，第m个UE的错误概率εm是上行导频序列长度np的函数，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR，C(γm)表示香农信道容量，V(γm)表示γm的函数，其中，
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取每个用户的下行SINR，包括：
控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于最小均方误差MMSE准则得到上行信道的信道估计值；
利用所述信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导所述每个用户的下行SINR。
3.一种去蜂窝导频长度优化装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取每个用户的下行信干噪比SINR；
计算模块，用于根据可达数据速率、时延和错误概率之间的关系表达式推导错误概率和导频长度的关系表达式；以及
优化模块，以最小化错误概率为目标，采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模多输入多输出MIMO通信系统的最优导频长度，其中，所述采用预设的黄金分割搜索算法求解出去蜂窝大规模MIMO通信系统的最优导频长度包括，所述以最小化错误概率为目标，构建最小化错误概率的导频长度优化问题，采用所述预设的黄金分割搜索算法求解所述导频长度优化问题，得到所述最优导频长度，其中，所述最优导频长度的计算公式为：
其中，
表示最优的导频长度，εm表示第m个UE的错误概率，np表示上行导频训练阶段的长度，M表示用户设备UE的数量，B表示带宽，tD表示时延，
并且，所述错误概率和导频长度的关系表达式为：
其中，εm(tD,np)表示第m个UE的错误概率，当给定满足条件的时延tD(tD≤0.5ms)时，第m个UE的错误概率εm是上行导频序列长度np的函数，np表示上行导频训练阶段的长度，γm表示第m个UE处的下行SINR，C(γm)表示香农信道容量，V(γm)表示γm的函数，其中，
4.根据权利要求3所述的装置，其特征在于，所述获取模块包括：
第一计算单元，用于控制每个用户设备向所有接入点发送上行导频序列，以进行上行导频训练，基于最小均方误差MMSE准则得到上行信道的信道估计值；
推导单元，用于利用所述信道估计值进行下行有限块长数据传输，推导所述每个用户的下行SINR。
5.一种电子设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如权利要求1-2任一项所述的去蜂窝导频长度优化方法。
6.一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，该程序被处理器执行，以用于实现如权利要求1-2任一项所述的去蜂窝导频长度优化方法。
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