CN116318289A - 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法 - Google Patents

一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法 Download PDF

Info

Publication number
CN116318289A
CN116318289A CN202310142175.5A CN202310142175A CN116318289A CN 116318289 A CN116318289 A CN 116318289A CN 202310142175 A CN202310142175 A CN 202310142175A CN 116318289 A CN116318289 A CN 116318289A
Authority
CN
China
Prior art keywords
user
resource allocation
frequency
time
allocation method
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202310142175.5A
Other languages
English (en)
Inventor
张阳
李媛
刘泽瑜
宋宇晨
庞立华
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Xidian University
Original Assignee
Xidian University
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Xidian University filed Critical Xidian University
Priority to CN202310142175.5A priority Critical patent/CN116318289A/zh
Publication of CN116318289A publication Critical patent/CN116318289A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/309—Measuring or estimating channel quality parameters
    • H04B17/336—Signal-to-interference ratio [SIR] or carrier-to-interference ratio [CIR]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B17/00—Monitoring; Testing
    • H04B17/30—Monitoring; Testing of propagation channels
    • H04B17/382—Monitoring; Testing of propagation channels for resource allocation, admission control or handover
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H04B7/0621—Feedback content
    • H04B7/0632—Channel quality parameters, e.g. channel quality indicator [CQI]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/0848—Joint weighting
    • H04B7/0857—Joint weighting using maximum ratio combining techniques, e.g. signal-to- interference ratio [SIR], received signal strenght indication [RSS]
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/086—Weighted combining using weights depending on external parameters, e.g. direction of arrival [DOA], predetermined weights or beamforming
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Abstract

本发明公开了一种用于MU‑MIMO系统的空时频三维资源分配方法，包括以下步骤；步骤一：建立综合多维资源优化问题；步骤二：分析优化问题，在平衡复杂度和系统性能下，开发一种启发式资源分配方法，用于提高频谱效率；步骤三：为解决步骤二中资源分配方法的时频资源浪费，根据用户的个性化流量需求，将启发式资源分配方法改进为流量感知的启发式资源分配方法；步骤四：为提高资源分配方法的空间复用能力，通过权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提出波束选择准则；步骤五：根据波束选择准则，采用流量感知的启发式资源分配方法，为MU‑MIMO系统传输数据。本发明实现更高的频谱效率和更高的系统和速率，且适用于硬件系统复杂度。

Description

一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法
技术领域
本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法。
背景技术
在最新的5G和未来6G移动通信系统中，随着终端用户数量的急剧增长，要求高密度的设备环境仍需要实现可靠、高速的通信。资源可以看作是三维结构的一个元素，分别对应于频率、时间和空间域。为了获得资源问题的最优解，需要对每个可能的波束在每个时频资源上的分配进行比较，以提高每个维度的资源利用率。事实上，如前所述，一般的和率最大化问题已被论证为非确定性难题，自由度多、用户数量大而带来的高复杂度也不利于硬件实现。如何在有限的资源上实现大量用户的高传输速率是当前5G NR系统通信中一个值得研究的问题，三维联合高效资源分配能够大大提高系统的信道容量和频谱效率。
目前在现网中，一些经典的算法被应用，如轮询调度、比例公平调度、先到先得调度等等。这类方法仅以简单的准则来适应硬件紧张的计算资源，并未与终端用户在调度前产生交互式反馈，常常导致用户堵塞或多次重传。而现有的理论研究工作中，大部分以最大吞吐量为目标来调度资源，假设调度前已掌握终端用户的多方面信道信息，经过大量迭代搜索得到最优调度方法，或根据先验信息开发一种低复杂度的启发式调度方法。结合实际通信系统的计算能力，低复杂度方法更适用。但这类工作中，常常忽略了用户个性化的流量需求、通信中质量服务要求等约束。
现网的资源调度中，例如在论文“面向5G新空口的码本设计标准化研究”中，作者提出了一种R15阶段，5G新空口码本设计基本延用R13、R14的码本设计思路，但基站与终端用户在调度前未产生交互式反馈，在多个用户选择相同波束传输数据的情况下，会导致用户堵塞或多次重传；理论研究工作常常采用迭代搜索求解最优解，计算复杂度在硬件能承受的计算复杂度内；忽略了用户个性化的流量需求、通信中质量服务要求等约束，没有从多方面约束条件下来设计无线资源的分配问题模型。
发明内容
为了克服上述现有技术存在的不足，本发明的目的在于提供一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，联合用户个性化需求和空域干扰受限等约束，建立一个空时频多维资源分配优化问题；基于贪婪算法得出一种分步解决问题的启发式资源分配方法；综合用户的需求和信道特性，提出了流量感知的改进资源分配方法和新的波束选择准则。实现更高的频谱效率和更高的系统和速率，且适用于硬件系统复杂度。
为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：
一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，包括以下步骤；
步骤一：针对MU-MIMO系统，在用户速率需求和空域QoS(quality of service)需求联合约束下，以最大化系统和速率为目标，建立综合多维资源优化问题；
步骤二：分析所述综合多维资源优化问题，在平衡复杂度和系统性能下，采用启发式资源分配方法进行资源分配，用于提高频谱效率；
步骤三：为解决步骤二中资源分配方法的时频资源浪费，根据用户的个性化流量需求，将所述启发式资源分配方法改进为流量感知的启发式资源分配方法；
步骤四：为提高步骤三中资源分配方法的空间复用能力，通过权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提出波束选择准则；
步骤五：根据步骤四所述的波束选择准则，采用流量感知的启发式资源分配方法，为MU-MIMO系统传输数据。
所述MU-MIMO系统为MU-MIMO下行通信系统，包括一个配有均匀平面阵列的基站，基站同时为U个单天线用户终端提供服务，其中基站进行NB种波束赋形，产生NB种不同的波束形状，将波束形状进行波束分组，波束分组用于降低空域干扰；所述波束分组为：将NB种波束划分为K个波束组，即同一时频单元上，用户仅受同一波束组内其他波束的干扰，不同波束组之间的波束依靠占用不同的时频资源来消除较强的空间干扰，设波束b所在的波束组是gk，第u个用户选择第b个波束时的信干噪比为：
Figure SMS_1
wb表示波束b的码本，gk表示波束b所在的波束组，第u个用户在多个波束上调度相同的数据用于提高可靠性，因此第u个用户最终的信干噪比可表示为：
Figure SMS_2
其中，Fu,k∈{0,1}是一个二元变量，当Fu,k为1时，表示第u个用户选择波束组gk为它提供服务，当Fu,k为0时，表示第u个用户不选择波束组gk为它提供服务；Iu,b∈{0,1}是一个二元变量，当Iu,b为1时，表示第u个用户选择b光束来提供服务，当Iu,b为0时，表示第u个用户不选择b光束来提供服务；k表示第k个波束组。
为了形式化描述联合波束选择和资源分配问题，另外定义2个决策二元变量：Ju,f,t是第u个用户对第t个OFDM符号中的第f个频率资源的决策二元变量，当Ju,f,t为1时，第u个用户选择使用第t个OFDM符号中的第f个频率资源，当Ju,f,t为0时，第u个用户不选择第t个OFDM符号中的第f个频率资源；Et,k是波束组gk对第t个OFDM符号的决策二元变量，当Et,k为1时，波束组gk占用第t个OFDM符号，当Et,k为0时，波束组gk不占用第t个OFDM符号。则第u个用户的实际传输速率ru表示为：
Figure SMS_3
Ju,f,t是第u个用户对第t个OFDM符号中的第f个频率资源的决策二元变量，当Ju,f,t为1时，第u个用户选择使用第t个OFDM符号中的第f个频率资源，当Ju,f,t为0时，第u个用户不选择第t个OFDM符号中的第f个频率资源；Et,k是波束组gk对第t个OFDM符号的决策二元变量，当Et,k为1时，波束组gk占用第t个OFDM符号，当Et,k为0时，波束组gk不占用第t个OFDM符号。
Figure SMS_4
表示单个可调度频域单元的带宽，SINRu表示第u个用户调度多个波束后最终的信干噪比；
最终的结果是第u个用户的实际传输速率，用于表征以下优化问题中的变量：ru。
所述步骤一中，多维资源优化问题，设R表示多用户MIMO和速率，du表示第u个用户的最小流量需求,T表示OFDM符号数，即使用户流量需求不变，T会随着资源分配策略的变化而变化，T足够大来满足所有用户的最小流量要求，为了使所有终端用户的和速率最大化，将步骤一中资源分配问题表述为：
Figure SMS_5
其中c1约束表示时域中的每个符号仅且仅能被一个波束组所占据；c2约束表示每个用户的总信干噪比(SINR)应大于SINR阈值SINRthreshold，以保证用户的空域QoS需求；c3约束表示每个时频单元只能有一个用户占用或没有用户占用；c2约束和c4约束存在本质上的区别，前者是为了保证传输数据的可靠性，选择多个波束提高空域分集作用，后者是为满足用户的最小流量需求在时频资源数量上的限制条件。
所述步骤二中启发式资源分配方法的具体流程如下：
步骤1.1：先验信息是所有波束组对应的波束序号和所有用户的最低流量需求，用户依次基于贪婪算法的思想选取最佳波束：
b*＝argmaxSINRu,b
假设
Figure SMS_6
为了满足c2约束，选取波束组/>
Figure SMS_7
中SINR最大的几个波束同时向用户传输信号，确定变量Fu,k和Iu,b，再确定用户再单个RB上传输速率lu：
Figure SMS_8
步骤1.2：为用户顺序分配RBs，假设Ub表示选择波束b传输数据的用户集合，将波束b上空闲的
Figure SMS_9
个RBs分配依次分配给Ub中未被分配时频单元的用户u，/>
Figure SMS_10
是向上取整数的函数，同时也为用户u在该波束组中选择的其他波束分配相同数量且相同位置的
Figure SMS_11
个RBs。每个波束都完成相同操作。
步骤1.3：依次统计波束b所需要的RBs数量Mb，假设单个OFDM符号所包含的RB数目为F，确定波束组gk需要的OFDM符号数：
Figure SMS_12
最终，确定满足所有用户约束条件下需要的OFDM符号数：
Figure SMS_13
T个OFDM符号顺序分配给K个波束组，再结合Fu,k和Iu,b，顺序确定在哪些OFDM符号上哪些用户用何波束形状进行下行链路的数据传输，确定变量
Figure SMS_14
所述步骤三中流量感知的启发式资源分配方法就是依据用户的流量需求为用户分配过剩的时频资源，在确定波束组gk占用的OFDM符号数量Tk后，波束组gk可调度的RBs数量为TkF，假设用户集Ub选择了波束组gk中波束b，分配给Ub里用户u的RBs数量为：
Figure SMS_15
其中Db表示为了满足Ub中所有用户的最低流量需求，波束b需要待分配的最小RBs的数目：
Figure SMS_16
gk的第一个和第三个波束上的空闲RBs按照需求比例扩展给对应的用户。
所述步骤四中，通过步骤二的基于贪婪算法的思想用户选择了最佳波束，虽然每个用户都选择了最佳波束，得到了最佳空域特性，然而这并不一定达到当前小区的最佳空域利用率，因为同一波束组内，可能多个波束在用户的NLOS路径上的SINR十分接近，但该用户未必选择空闲波束传输数据，因此系统的空域复用能力下降；
通过波束选择准则，权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提高空域复用能力，所述波束选择准则为：
Figure SMS_17
其中
Figure SMS_18
其物理意义是用户u匹配到波束b时，SINRu,b与当前波束b上已经匹配的用户数量的比值，与仅以SINRu,b最大化准则相比，
Figure SMS_19
作为选择波束的准则更加客观，因为/>
Figure SMS_20
还考虑了波束b被用户选择的重复率，/>
Figure SMS_21
给了SINR性能接近却空闲的波束被选择的机会，同时，越少的用户选择相同的波束b，需要更少的时频资源来正交化选择b的用户，这能够降低b*所在波束组/>
Figure SMS_22
需要Tk，因此，进一步节约了时域资源。
本发明的有益效果：
本发明联合用户个性化需求和空域干扰受限等约束，建立一个空时频多维资源分配优化问题；基于贪婪算法的思想，推导出一种分步解决问题的启发式资源分配方法；综合用户的需求和信道特性，提出了流量感知的改进资源分配方法和新的波束选择准则。在保证通信的有效性和可靠性的同时，使系统服务于更多的活跃用户，有利于实现更高的频谱效率和更高的系统和速率，且适用于硬件系统复杂度。
本发明以最大化系统和速率为目标，考虑用户个性化流量需求，提出了一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，提升了通信过程中系统的信干噪比、频谱效率以及空域复用能力，进一步提高系统和速率。凡依本发明所述的算法流程的等效变化，均应包括于本发明专利申请范围内。
附图说明
图1是本发明实施例提供的用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法流程图。
图2是本发明实施例提供的基于5G-NR协议的时频单元架构示意图。
图3是本发明实施例提供的启发式资源分配方法和流量感知的启发式资源分配方法比较示意图。
图4是本发明实施例提供的SINR阈值对不同资源分配方法占用OFDM符号数影响的仿真结果图。
图5是本发明实施例提供的SINR阈值对不同资源分配方法和速率影响的仿真结果图。
图6是本发明实施例提供的用户数量对不同资源分配方法和速率影响的仿真结果图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步详细说明。
如图1所示，本发明实施例提供的用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法包括以下步骤：
步骤一：针对MU-MIMO系统，在用户速率需求和空域QoS(quality of service)需求联合约束下，以最大化系统和速率为目标，建立综合多维资源优化问题；
步骤二：分析所述综合多维资源优化问题，在平衡复杂度和系统性能下，基于贪心算法开发一种启发式资源分配方法，用于提高频谱效率；
步骤三：为解决步骤二中资源分配方法的时频资源浪费，根据用户的个性化流量需求，将所述启发式资源分配方法改进为流量感知的启发式资源分配方法；
步骤四：为提高步骤三中资源分配方法的空间复用能力，通过权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提出波束选择准则；
步骤五：根据步骤四所述的波束选择准则，采用流量感知的启发式资源分配方法，为MU-MIMO系统传输数据。
整个通信系统的时频单元架构均基于5G-NR协议，其配置如图2所示。一帧时长为10ms，包含10个子帧；对应每个子帧包含2个时隙；每个时隙由14个OFDM符号组成；我们将时域中可分配的最小颗粒度视为OFDM符号，将OFDM符号上的单个子载波定义为资源元素(RE)，子载波间隔为30kHz。5G协议中，频域12个连续子载波定义为一个资源块(RB)，其带宽为360kHz。RB是5G NR中可分配给任意用户的最小频率单元。系统带宽为20MHz。除去保护间隔等，单个OFDM符号所包含的RB数目为51。
MU-MIMO下行通信系统，系统包括一个配有均匀平面阵列的基站，基站同时为U个单天线用户终端提供服务，其中基站可以进行NB种波束赋形，产生NB种不同的波束形状。
为了降低空域干扰，本发明引入波束组。所述波束分组为：将NB波束划分为K个波束组。即同一时频单元上，用户仅受同一波束组内其他波束的干扰。不同波束组之间的波束依靠占用不同的时频资源来消除较强的空间干扰。
所以第u个用户选择第b个波束时的信干噪比为：
Figure SMS_23
wb表示波束b的码本。gk表示波束b所在的波束组。为了提高可靠性，第u个用户可以在多个波束上调度相同的数据。因此第u个用户最终的信干噪比可表示为：
Figure SMS_24
其中，SINRu,b表示第u个用户选择第b个波束时的信干噪比，Fu,k∈{0,1}是一个二元变量表示第u个用户是否选择了波束组gk为它提供服务。Iu,b∈{0,1}也是一个二元变量，表示第u个用户是否选择了b光束来提供服务。
为了形式化描述联合波束选择和资源分配问题，另外定义2个决策二元变量：Ju,f,t是表示第u个用户是否选择使用第t个OFDM符号中的第f个频率资源的二元变量；Et,k表示束组gk是否单独占据第t个OFDM符号。则第u个用户的实际传输速率ru可以表示为：
Figure SMS_25
所述步骤一中建立多维资源优化问题，假设R表示系统和速率，du表示第u个用户的最小流量需求,T表示OFDM符号数。即使用户流量需求不变，T会随着资源分配策略的变化而变化。本发明中，T足够大来满足所有用户的最小流量要求。为了使所有终端用户的和速率最大化。可以将资源分配问题表述为：
Figure SMS_26
其中c1约束表示时域中的每个符号仅且仅能被一个波束组所占据；c2约束表示每个用户的总信干噪比(SINR)应大于SINR阈值SINRthreshold，以保证用户的空域QoS需求；c3约束表示每个时频单元只能有一个用户占用或没有用户占用；c2约束和c4约束存在本质上的区别，前者是为了保证传输数据的可靠性，选择多个波束提高空域分集作用，后者是为满足用户的最小流量需求在时频资源数量上的限制条件。显然，该优化问题的各方面待优化变量包括子载波分配、时域资源分配、波束资源等，是一个非凸混合整数线性规划(NM-ILP)问题。
对步骤一所述的优化问题，在平衡复杂度和系统性能下，基于贪心算法开发一种启发式资源分配方法，提高频谱效率，根据OFDM结构中的窄带子载波特性，假设连续多个符号内信道是平坦衰落的，假设连续多个符号内信道是时不变的，用户的传输速率仅受所分配RBs的数量影响，而不受分配时间顺序和子载波顺序的影响，启发式资源分配方法的具体流程如下：
步骤1.1：先验信息是所有波束组对应的波束序号和所有用户的最低流量需求。用户依次基于贪婪算法的思想选取最佳波束：
b*＝argmaxSINRu,b
假设
Figure SMS_27
为了满足c2约束，选取波束组/>
Figure SMS_28
中SINR最大的几个波束同时向用户传输信号，确定变量Fu,k和Iu,b。再确定用户再单个RB上传输速率lu：
Figure SMS_29
步骤1.2：为用户顺序分配RBs。假设Ub表示选择波束b传输数据的用户集合，将波束b上空闲的
Figure SMS_30
个RBs分配依次分配给Ub中未被分配时频单元的用户u，/>
Figure SMS_31
是向上取整数的函数，同时也为用户u在该波束组中选择的其他波束分配相同数量且相同位置的
Figure SMS_32
个RBs。每个波束都完成相同操作。
步骤1.3：依次统计波束b所需要的RBs数量Mb，假设单个OFDM符号所包含的RB数目为F，确定波束组gk需要的OFDM符号数：
Figure SMS_33
最终，确定满足所有用户约束条件下需要的OFDM符号数：
Figure SMS_34
T个OFDM符号顺序分配给K个波束组，再结合Fu,k和Iu,b，顺序确定在哪些OFDM符号上哪些用户用何波束形状进行下行链路的数据传输，确定变量
Figure SMS_35
这种低复杂度的算法可以得到资源分配优化问题的可行解。但在步骤1.2中，上取整数的操作可能使得Tk的最后一个OFDM符号存在未被分配的RBs。同时，在求解Tk的过程中，执行取最大操作虽然保证了每个波束上用户集Ub里用户的流量需求，但也导致一些波束存在空闲的OFDM符号。
另外，虽然每个用户都选择了最佳波束，得到了最佳空域特性。然而这并不一定达到当前小区的最佳空域利用率。因为同一波束组内，可能多个波束在用户的NLOS路径上的SINR十分接近，但该用户未必选择空闲波束传输数据，因此系统的空域复用能力下降。
在基于贪心算法的启发式资源分配方法的基础上，分别对以上两个缺点进行了改进。考虑时频资源浪费，我们设计了一种流量感知的启发式资源分配方法。为了进一步提高空域复用能力，通过权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提出了一种新的更准确的波束选择准则。
所述步骤三中流量感知的启发式资源分配方法就是依据用户的流量需求为用户分配过剩的时频资源，在确定波束组gk占用的OFDM符号数量Tk后，波束组gk可调度的RBs数量为TkF。假设用户集Ub选择了波束组gk中波束b，分配给Ub里用户u的RBs数量为：
Figure SMS_36
其中Db表示为了满足Ub中所有用户的最低流量需求，波束b需要待分配的最小RBs的数目：
Figure SMS_37
所述启发式资源分配方法和流量感知的启发式资源分配方法示意图如图3所示，可见gk的第一个和第三个波束上的空闲RBs按照需求比例扩展给对应的用户。
进一步，所述新的波束选择准则为：
Figure SMS_38
其中
Figure SMS_39
其物理意义是用户u匹配到波束b时，SINRu,b与当前波束b上已经匹配的用户数量的比值。与仅以SINRu,b最大化准则相比，
Figure SMS_40
作为选择波束的准则更加客观。因为/>
Figure SMS_41
还考虑了波束b被用户选择的重复率。/>
Figure SMS_42
给了SINR性能接近却空闲的波束被选择的机会。同时，越少的用户选择相同的波束b，需要更少的时频资源来正交化选择b的用户，这有可能降低b*所在波束组/>
Figure SMS_43
需要Tk。因此，进一步节约了时域资源。
为了具体地展示性能提升，采用以下4种资源分配方案：方案1：忽略NR系统的OFDM结构，采用基于贪婪算法的启发式资源分配方法；方案2：考虑OFDM架构，采用基于贪婪算法的启发式资源分配方法；方案3：采用流量感知的启发式资源分配方法；方案4：应用新的波束选择准则，采用流量感知的启发式资源分配方法。
假设用户数为20，随着SINR阈值的增加，在图4中，本发明展示了分别采用4种方案所占用的时间资源的变化过程。无论SINR阈值如何变化，NR系统的OFDM特性都可以减少所需的符号总数。因为，未考虑OFDM结构的方案，选择相同波束的用户只能用时域资源区分。而OFDM结构的最小可调度单位更精细。随着SINR阈值的增加，我们可以分三个部分分析新的波束选择准则的作用。首先，在SINR阈值2dB～6dB范围内，SINR阈值较低，用户选择SINR很低的波束就可以满足阈值要求。这些波束对应的SINR比最佳波束对应的SINR要低得多。新的波束选择准则虽然降低了波束选择重复率，但提高的空域复用能力不足以抵消SINR之间差距。因此，在相同的流量需求下，新的波束选择准则反而需要更多的OFDM符号。随着SINR从6dB增加到10dB，满足SINR阈值的可选波束越来越少。意味着用户的可选波束对应的SINR比较接近。新的波束选择准则的性能逐渐得到体现。最后，当SINR阈值刚超过10dB时，所需的OFDM符号数量突然增加。这源于一些用户需要更多波束来满足SINR阈值的要求。这也导致波束选择重复率更高，需要更多的RB来区分选择相同波束的用户。但是，当SINR阈值从10dB变化到13dB时，新的波束选择准使得所占用的符号数量依旧减少。
随着SINR阈值的增加，在图5中，本发明展示了分别采用4种方案在单个OFDM符号上的和速率变化过程。NR系统的OFDM特性、自适应RA算法和新的波束选择准则都提高了单个OFDM符号上的总和可达传输速率。其中自适应RA算法的性能提升最为明显，其次是新的波束选择准则。同时，新的波束选择准则更适用于用户较多的场景。
假设用户数量从10到50，在图6中，本发明展示了分别采用4种方案在单个OFDM符号上的和速率变化过程。显然，OFDM特性、自适应RA算法和新的波束选择准则都提高了系统在单个符号上的可达速率。其中，自适应RA算法带来的性能增益最好。在用户数大于15时，将单符号可达速率提高至50％以上。

Claims (9)

1.一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，包括以下步骤；
步骤一：针对MU-MIMO系统，在用户速率需求和空域QoS需求联合约束下，以最大化系统和速率为目标，建立综合多维资源优化问题；
步骤二：分析所述综合多维资源优化问题，在平衡复杂度和系统性能下，采用启发式资源分配方法进行资源分配，用于提高频谱效率。
2.根据权利要求1所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，所述MU-MIMO系统为MU-MIMO下行通信系统，包括一个配有均匀平面阵列的基站，基站同时为U个单天线用户终端提供服务，其中基站进行NB种波束赋形，产生NB种不同的波束形状，将波束形状进行波束分组，波束分组用于降低空域干扰；所述波束分组为：将NB种波束划分为K个波束组，即同一时频单元上，用户仅受同一波束组内其他波束的干扰，不同波束组之间的波束依靠占用不同的时频资源来消除空间干扰，设波束b所在的波束组是gk，第u个用户选择第b个波束时的信干噪比为：
Figure FDA0004087958950000011
wb表示波束b的码本，gk表示波束b所在的波束组，第u个用户在多个波束上调度相同的数据用于提高可靠性，则第u个用户最终的信干噪比表示为：
Figure FDA0004087958950000012
其中，Fu,k∈{0,1}是一个二元变量，当Fu,k为1时，表示第u个用户选择波束组gk为它提供服务，当Fu,k为0时，表示第u个用户不选择波束组gk为它提供服务；Iu,b∈{0,1}是一个二元变量，当Iu,b为1时，表示第u个用户选择b光束来提供服务，当Iu,b为0时，表示第u个用户不选择b光束来提供服务；k表示第k个波束组。
定义2个决策二元变量：Ju,f,t是第u个用户对第t个OFDM符号中的第f个频率资源的决策二元变量，当Ju,f,t为1时，第u个用户选择使用第t个OFDM符号中的第f个频率资源，当Ju,f,t为0时，第u个用户不选择第t个OFDM符号中的第f个频率资源；Et,k是波束组gk对第t个OFDM符号的决策二元变量，当Et,k为1时，波束组gk占用第t个OFDM符号，当Et,k为0时，波束组gk不占用第t个OFDM符号。第u个用户的实际传输速率ru表示为：
Figure FDA0004087958950000021
Ju,f,t是第u个用户对第t个OFDM符号中的第f个频率资源的决策二元变量，当Ju,f,t为1时，第u个用户选择使用第t个OFDM符号中的第f个频率资源，当Ju,f,t为0时，第u个用户不选择第t个OFDM符号中的第f个频率资源；Et,k是波束组gk对第t个OFDM符号的决策二元变量，当Et,k为1时，波束组gk占用第t个OFDM符号，当Et,k为0时，波束组gk不占用第t个OFDM符号。
Figure FDA0004087958950000022
表示单个可调度频域单元的带宽，SINRu表示第u个用户调度多个波束后最终的信干噪比；
最终的结果是第u个用户的实际传输速率，用于表征优化问题中的变量：ru。
3.根据权利要求2所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，所述步骤一中，多维资源优化问题，设R表示多用户MIMO和速率，du表示第u个用户的最小流量需求，T表示OFDM符号数，即使用户流量需求不变，T会随着资源分配策略的变化而变化，T足够大来满足所有用户的最小流量要求，为了使所有终端用户的和速率最大化，将步骤一中资源分配问题表述为：
Figure FDA0004087958950000031
Figure FDA0004087958950000032
Figure FDA0004087958950000033
Figure FDA0004087958950000034
Figure FDA0004087958950000035
其中c1约束表示时域中的每个符号仅且仅能被一个波束组所占据；c2约束表示每个用户的总信干噪比(SINR)应大于SINR阈值SINRthreshold，以保证用户的空域QoS需求；c3约束表示每个时频单元只能有一个用户占用或没有用户占用。
4.根据权利要求1所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，所述步骤二中启发式资源分配方法的具体流程如下：
步骤1.1：先验信息是所有波束组对应的波束序号和所有用户的最低流量需求，用户依次基于贪婪算法的思想选取最佳波束：
b*＝argmaxSINRu,b
假设b*∈gk*，为了满足c2约束，选取波束组gk*中SINR最大的几个波束同时向用户传输信号，确定变量Fu,k和Iu,b，再确定用户再单个RB上传输速率lu：
Figure FDA0004087958950000036
步骤1.2：为用户顺序分配RBs，假设Ub表示选择波束b传输数据的用户集合，将波束b上空闲的
Figure FDA0004087958950000037
个RBs分配依次分配给Ub中未被分配时频单元的用户u，/>
Figure FDA0004087958950000041
是向上取整数的函数，同时也为用户u在该波束组中选择的其他波束分配相同数量且相同位置的/>
Figure FDA0004087958950000045
个RBs。每个波束都完成相同操作。
步骤1.3：依次统计波束b所需要的RBs数量Mb，假设单个OFDM符号所包含的RB数目为F，确定波束组gk需要的OFDM符号数：
Figure FDA0004087958950000042
最终，确定满足所有用户约束条件下需要的OFDM符号数：
Figure FDA0004087958950000043
T个OFDM符号顺序分配给K个波束组，再结合Fu,k和Iu,b，顺序确定在哪些OFDM符号上哪些用户用何波束形状进行下行链路的数据传输，确定变量Ju,f,t,
Figure FDA0004087958950000046
f,t。
5.根据权利要求1所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，步骤三：为解决步骤二中资源分配方法的时频资源浪费，根据用户的个性化流量需求，将所述启发式资源分配方法改进为流量感知的启发式资源分配方法。
6.根据权利要求5所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，所述步骤三中流量感知的启发式资源分配方法就是依据用户的流量需求为用户分配过剩的时频资源，在确定波束组gk占用的OFDM符号数量Tk后，波束组gk可调度的RBs数量为TkF，假设用户集Ub选择了波束组gk中波束b，分配给Ub里用户u的RBs数量为：
Figure FDA0004087958950000044
其中Db表示为了满足Ub中所有用户的最低流量需求，波束b需要待分配的最小RBs的数目：
Figure FDA0004087958950000051
gk的第一个和第三个波束上的空闲RBs按照需求比例扩展给对应的用户。
7.根据权利要求5所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，步骤四：为提高步骤三中资源分配方法的空间复用能力，通过权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提出波束选择准则。
8.根据权利要求7所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，所述步骤四中，通过步骤二的基于贪婪算法的思想用户选择了最佳波束，虽然每个用户都选择了最佳波束，得到了最佳空域特性，然而这并不一定达到当前小区的最佳空域利用率，因为同一波束组内，可能多个波束在用户的NLOS路径上的SINR十分接近，但该用户未必选择空闲波束传输数据，因此系统的空域复用能力下降；
通过波束选择准则，权衡波束的匹配性能与被用户选择的重复率，提高空域复用能力，所述波束选择准则为：
Figure FDA0004087958950000052
其中
Figure FDA0004087958950000053
其物理意义是用户u匹配到波束b时，SINRu,b与当前波束b上已经匹配的用户数量的比值，与仅以SINRu,b最大化准则相比，
Figure FDA0004087958950000054
作为选择波束的准则更加客观，因为/>
Figure FDA0004087958950000055
还考虑了波束b被用户选择的重复率，/>
Figure FDA0004087958950000061
给了SINR性能接近却空闲的波束被选择的机会，同时，越少的用户选择相同的波束b，需要更少的时频资源来正交化选择b的用户，这能够降低b*所在波束组/>
Figure FDA0004087958950000062
需要Tk，因此，进一步节约了时域资源。
9.根据权利要求7所述的一种用于MU-MIMO系统的空时频三维资源分配方法，其特征在于，步骤五：根据步骤四所述的波束选择准则，采用流量感知的启发式资源分配方法，为MU-MIMO系统传输数据。
CN202310142175.5A 2023-02-20 2023-02-20 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法 Pending CN116318289A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310142175.5A CN116318289A (zh) 2023-02-20 2023-02-20 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202310142175.5A CN116318289A (zh) 2023-02-20 2023-02-20 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN116318289A true CN116318289A (zh) 2023-06-23

Family

ID=86829772

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202310142175.5A Pending CN116318289A (zh) 2023-02-20 2023-02-20 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN116318289A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US7440437B2 (en) Method and apparatus for scheduling downlink channels in an orthogonal frequency division multiple access system and a system using the same
Liao et al. An efficient downlink radio resource allocation with carrier aggregation in LTE-advanced networks
CN100583705C (zh) 带有时分复用和载波选择加载的多载波通信
JP5442623B2 (ja) 直交周波数分割多重通信システムにおけるチャネル依存周波数ドメインスケジューリング
CN101960900B (zh) 无线通信系统、无线通信的设定方法、基站、移动台站以及程序
KR101289588B1 (ko) 유연한 부분 주파수 재사용을 사용하는 멀티캐리어 무선네트워크
EP1612980B1 (en) Base station device and communication method
EP1610573B1 (en) Resource allocation method in a multicarrier communication system
US8867453B2 (en) System and method for subcarrier allocation signaling in a multicarrier wireless network
RU2419988C2 (ru) Способ задания подполос в системе связи с несколькими несущими и устройство - базовая станция радиосвязи
CN102047732B (zh) 用户装置和基站装置以及通信控制方法
EP2681886B1 (en) Lte scheduling
CN101860912B (zh) 一种资源分配方法、装置和系统
US20100248728A1 (en) User group-based adaptive soft frequency reuse method to mitigate downlink interference for wireless cellular networks
Chieochan et al. Adaptive radio resource allocation in OFDMA systems: a survey of the state‐of‐the‐art approaches
JP2010220228A (ja) セルラ無線通信システムにおける干渉均衡化のための、チャネル割り当て中の送信電力レベル設定
KR20050100528A (ko) 직교 주파수 분할 다중 접속 방식을 사용하는 통신시스템에서 전력 제어 장치 및 방법
KR20070082203A (ko) 이동 통신 시스템에서 채널 할당 시스템 및 방법
EP1827048A1 (en) Base station apparatus and wireless transmission method
US20140086205A1 (en) Base station and method of allocating radio resource
Rahman et al. Interference avoidance through dynamic downlink OFDMA subchannel allocation using intercell coordination
US9167581B2 (en) Base station
Kukade et al. Optimal performance of resource allocation in LTE-A for heterogeneous cellular network
Shahab et al. Downlink resource scheduling technique for maximized throughput with improved fairness and reduced BLER in LTE
CN116318289A (zh) 一种用于mu-mimo系统的空时频三维资源分配方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination