CN117560779B - 一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法 - Google Patents

Abstract

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法；该方法包括：构建CF mMIMO系统模型；建立用户集并为用户集中的用户分配导频序列，用户向AP发送导频信号；AP接收用户发送的导频信号并进行信道估计，得到CSI估计；计算服务用户的AP集规划矩阵并根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，得到用户发送的数据信号估计值；根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比；根据用户的后处理信噪比调整导频长度以实现mURLLC；本发明能够帮助克服导频资源受限、信道估计和用户检测复杂度增加、回传容量不足等缺陷，确保在用户数量迅速增长的情况下依然能够维持通信质量。

Description

一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法。

背景技术

在物联网(Internet of Things，IoT)领域，随着物联网设备数量的迅速增加，实现大规模低时延高可靠通信(massive Ultra-Reliable and Low LatencyCommunications，mURLLC)需求在海量用户同时接入的背景下成为了一个重大挑战。mURLLC的目标是在高密度用户接入环境中，满足时延低于0.5ms以及量化可靠性的错误概率(Error probability，EP)小于10^-5的通信要求，以支持智能城市、智能交通、工业自动化等领域的应用。在第六代(The Sixth Generation，6G)移动通信系统中，结合去蜂窝(Cell-Free，CF)架构的大规模多输入多输出(massive Multiple-Input Multiple-Output，mMIMO)技术是一个备受期待的研究方向。

CF mMIMO的核心理念是在一个地理区域内部署大量接入点(Access Points，APs)，以同时支持大量用户设备(User Equipment，UE)的通信。这种部署策略使用户设备更加接近基站，减少了信号传输路径上的衰落。目前，已经有学者通过优化数据速率和系统能效验证了CF mMIMO可以支持低时延高可靠通信(Ultra-Reliable and Low LatencyCommunications，URLLC)。然而，这种原始形式的CF mMIMO存在一定的局限性，因为所有AP都连接到一个中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，CPU负责协调和处理所有用户的信号。这意味着每个AP处理和共享的与所有用户相关的数据信号所需的计算复杂度和回传容量与用户的数量成正比。因此，在物联网中用户数量激增的情况下，原始形式的CFmMIMO并不具备可扩展性。

为了推动通信生态系统朝着更加智能、高度互联和安全可靠的方向发展，未来的移动通信系统面临着一项重大挑战。这个挑战涉及在有限的导频资源条件下，需要在维持通信时延和可靠性之间找到平衡，同时提高系统的可扩展性。这个挑战在用户数量爆炸性增长的情况下尤为紧迫，因为在这种情况下，无法为每个用户分配独立的正交导频序列。此外，信道估计和用户检测的处理复杂度，以及AP与中央处理单元(CPU)之间的回传容量都将急剧增加，这会妨碍实现目标可靠性和最佳资源利用的要求。这可能对信道估计的准确性、信号检测的可靠性以及误码率等产生不利影响。

综上所述，在物联网背景下，特别是在大量用户同时接入的情况下，迫切需要一种可扩展的去蜂窝架构，以满足移动通信系统中的大规模低时延高可靠通信(mURLLC)需求。

发明内容

针对现有技术存在的不足，本发明提出了一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法，该方法包括：

S1：构建CF mMIMO系统模型；

S2：建立用户集并为用户集中的用户分配导频序列，用户向AP发送导频序列；

S3：AP接收用户发送的导频序列并进行信道估计，得到CSI估计；

S4：建立可扩展去蜂窝架构并根据可扩展去蜂窝架构计算服务用户的AP集规划矩阵；

S5：用户向AP发送数据信号；根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，得到用户发送的数据信号估计值；根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比；

S6：根据用户的后处理信噪比调整导频长度以实现mURLLC。

优选的，所述CF mMIMO系统模型包括：K个单天线用户，L个AP和W个CPU；系统有n_p个相互正交且长度为n_p的导频序列；每个AP配有N根天线，所有AP通过回传链路连接到W个CPU，为第k个用户和第l个AP之间的CSI矩阵，服从独立的瑞利分布。

优选的，步骤S2具体包括：

将用户划分为多个用户集，每个用户集中的用户共享导频序列；

计算各用户集中用户共享每种导频序列造成的导频污染，将最小的导频污染所对应的导频序列分配给对应用户集中的用户。

进一步的，计算导频污染的公式为：

其中，表示集合/>中用户共享导频序列造成的导频污染，/>表示用户k所处的用户集，n_p表示导频长度，p_i表示第i个用户的发送信噪比，g_il表示第i个用户和第l个AP之间的CSI矩阵，I_N表示N阶单位矩阵。

优选的，AP进行信道估计的过程包括：AP计算接收到的导频信号；AP根据导频信号，采用MMSE方法计算得到CSI估计。

优选的，服务用户的AP集规划矩阵表示为：

D_k＝diag(D_k1...D_kL)

其中，D_k表示服务用户k的AP集规划矩阵，D_kl表示第l个AP是否服务第k个用户，I_N表示N阶单位矩阵，0_N表示N阶0矩阵，k表示第k个用户，表示至少被第l个AP的一根天线服务的用户集。

优选的，用户发送的数据信号估计值为：

其中，表示第k个用户发送的数据信号估计值，D_k表示服务用户k的AP集规划矩阵，/>表示用户k与所有AP之间的检测矩阵，K表示用户数量，/>表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计，s_i表示第i个用户发送的数据信号，/>表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计误差，z^d表示加性高斯白噪声。

优选的，用户的后处理信噪比为：

其中，表示第k个用户的后处理信噪比，p_k表示第k个用户的发送信噪比，D_k表示服务用户k的AP集规划矩阵，/>表示用户k与所有AP之间的检测矩阵，K表示用户数量，/>表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计，/>表示第k个用户与所有AP之间的CSI估计，p_i表示第i个用户的发送信噪比，E_i表示估计误差/>的协方差矩阵，I_LN表示LN阶单位矩阵。

优选的，根据用户的后处理信噪比调整导频长度的过程包括：根据用户的后处理信噪比计算用户的可达数据速率；根据用户的可达数据速率推导用户传输数据的错误概率表达式，根据错误概率表达式中错误概率、时延以及导频长度之间的关系调整导频长度，用户根据调整后的导频长度发送数据从而实现mURLLC。

本发明的有益效果为：本发明设计了用户集划分和导频分配方案，以应对导频资源有限带来的导频污染问题；采用MMSE方法进行信道估计，推测信道状态信息，有助于提高系统的可靠性；本发明建立分布式多CPU的可扩展CF mMIMO系统(可扩展去蜂窝架构)，CPU处选择AP集进行多用户检测，可以保障在接入用户急剧增加的情况下信令开销和信号处理复杂度对每个AP是有限的，突破海量用户接入CF mMIMO系统扩展限制的问题；本发明借助FBL信息理论，分析了错误概率和时延以及导频长度的关系，并给出了同时保障和优化多指标性能的方法，以支撑mURLLC应用场景的落地部署。

附图说明

图1为本发明中基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法流程图；

图2为本发明中CF mMIMO系统模型示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明提出了一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法，如图1所示，所述方法包括以下内容：

S1：构建CF mMIMO系统模型。

构建CF mMIMO系统模型，如图2所示，包括：K个单天线用户，L个AP和W个CPU；系统有n_p个相互正交且长度为n_p的导频序列，即并且||φ_ι||²＝n_p，其中ι∈{1,...,n_p}；每个AP配有N根天线，所有AP通过回传链路连接到W个CPU，/>为第k个用户和第l个AP之间的信道状态信息(CSI)矩阵，服从独立的瑞利分布，即/>其中元素的均值为0，方差为β_kl，β_kl为第k个用户和第l个AP之间大尺度衰落系数，R_kl表示第k个用户和第l个AP之间CSI矩阵的协方差矩阵。

S2：建立用户集并为用户集中的用户分配导频序列，用户向AP发送导频信号。

无线通信系统所用的频谱是有限的，若导频所占用的可用信道较多，用于传输数据的将变少。为了保证系统传输效率，实际系统中，导频序列的长度是有限的，这就限制了正交导频序列的数目。当上行海量接入用户共享导频资源时，就会产生导频污染。因此本发明以AP为基准，设计用户集划分和导频分配方案；具体的：

建立用户集，即将用户划分为多个用户集，每个用户集中的用户共享导频序列。假设表示与用户k共享导频序列/>且包含用户k的用户集。

计算各用户集中用户共享每种导频序列造成的导频污染，将最小的导频污染所对应的导频序列分配给对应用户集中的接入用户，用户向AP发送导频序列(导频信号)。计算导频污染的公式为：

其中，表示第l个AP接收到的导频信号，/>表示集合/>中用户共享导频序列造成的导频污染，/>表示用户k所在的用户集，n_p表示导频长度，p_i表示第i个用户的发送信噪比，g_il表示第i个用户和第l个AP之间的CSI矩阵，I_N表示N阶单位矩阵。

S3：AP接收用户发送的导频信号并进行信道估计，得到CSI估计。

AP计算接收到的导频信号：

当用户集中的用户发送导频序列时，第l个AP接收到的导频信号为/>

其中，p_i为用户i的发送信噪比，表示加性高斯白噪声，其中的元素相互独立，服从均值为0，方差为1的复高斯分布。

AP根据导频信号，采用MMSE算法计算得到CSI估计：

其中，为MMSE方法的估计矩阵，p_k为用户k的发送信噪比，/>是/>逆矩阵。

S4：建立可扩展去蜂窝架构并根据可扩展去蜂窝架构计算服务用户的AP集规划矩阵。

在CF mMIMO架构中，第l个AP对接收所有用户发送的导频信号进行信道状态信息估计，并且AP l需要K个不同的线性检测矩阵来计算/>以进行用户检测。然而，在未来的移动通信中，接入的用户数将会爆炸式的增长。当用户数K→∞时，对于每个AP在信道估计、用户检测信号处理复杂度以及AP与CPU之间的回传容量将无限增大，并且无法保证目标可靠性以及有限资源优化的需求。所以本发明建立可扩展去蜂窝架构，具体的：

假设所有AP仍将所有用户上行信号进行物理接收，然后在CPU处对已挑选好的服务AP集参与对应用户的信号检测。表示服务于用户k的AP子集，对角矩阵/>表示每个AP最多只为使用同一导频序列用户集中的一个用户提供服务，第l个AP是否服务用户k，具体可以表示为：

表示至少被第l个AP中的一根天线服务的用户集，具体表示为：

那么，若用户集的基数是一个常数，在用户数K无限增大时，第l个AP也只需处理个用户的信号，计算的复杂度也不会随着用户的增长而变大。这样，CF mMIMO系统将会成为一个可以扩展的系统即可扩展去蜂窝架构。

计算服务用户的AP集规划矩阵：

D_k＝diag(D_k1...D_kL)

其中，表示服务用户k的AP集规划矩阵，D_kl表示第l个AP是否服务第k个用户，I_N表示N阶单位矩阵，0_N表示N阶0矩阵，k表示第k个用户，/>表示至少被第l个AP的一根天线服务的用户集。

S5：用户向AP发送数据信号；根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，得到用户发送的数据信号估计值；根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比。

用户向AP发送数据信号；AP将接收到的数据信号通过回传链路转发给CPU，在CPU处对已作挑选的服务AP作对应用户的信号检测；第l个AP接收到的数据信号为：

其中，s_k为用户k发送的数据信号，/>表示第l个AP接收到的加性高斯白噪声，其元素相互独立，服从均值为0、方差为1的复高斯分布；/>与CSI之间的估计误差为/>

根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，具体的：CPU利用线性检测矩阵可获得用户发送的数据信号估计值为：

其中，表示第k个用户发送的数据信号估计值，D_k表示服务用户k的AP集规划矩阵，/>表示用户k与所有AP之间的检测矩阵，/>是用户k和第l个AP之间的检测矩阵；K表示用户数量，/>为用户k与所有AP之间的CSI估计，表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计，s_i表示第i个用户发送的数据信号，表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计误差，表示加性高斯白噪声，其元素相互独立，服从均值为0、方差为1的复高斯分布。

根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比，表示为：

其中，表示第k个用户的后处理信噪比，p_k表示第k个用户的发送信噪比，/>表示用户k与所有AP之间的检测矩阵，p_i表示第i个用户的发送信噪比，E_i表示估计误差/>的协方差矩阵，I_LN表示LN阶单位矩阵。

S6：根据用户的后处理信噪比调整导频长度以实现mURLLC。

针对短数据包传输，利用有限块长FBL信息理论，根据用户的后处理信噪比计算用户的可达数据速率：

其中，B为信道带宽，t_D为传输时延，是第k个用户的后处理信噪比，Q^-1(·)是Q(·)的反函数，

根据用户的可达数据速率推导用户传输数据的错误概率表达式：

其中，ε_k表示用户k传输D bits数据的错误概率。

根据错误概率表达式中错误概率、时延以及导频长度之间的关系调整导频长度，具体的：

由的表达式和错误概率ε_k的表达式可知，用来衡量系统可靠性的错误概率(EP)和时延、导频长度是相互影响的。为了同时满足mURLLC的需求，可以给定一个指标性能(例如时延t_D≤0.5ms)，在此基础上分析错误概率和导频长度之间的关系。通过适当的调整导频长度以此来满足系统可靠性要求。另外，针对不同的应用场景，可以适当降低其中某些指标的要求，以换取其它指标更高的性能。例如，对一些时延不敏感用户，可以通过牺牲时延来换取更高的可靠性；用户根据调整后的导频长度发送数据从而实现mURLLC。

此外，如果时延和可靠性都已经达到最低极限，可以通过适当增加发送功率、AP处的天线数、带宽等来同时优化多指标性能，从而实现mURLLC。

综上所述，本发明基于CF mMIMO系统，以AP为基准，设计了用户群划分和导频分配方案，建立CSI模型，用MMSE方法进行信道估计；以用户群为基准，结合CSI误差模型，选择AP集来对接收到的用户数据信号进行线性检测，将去蜂窝架构提升为可扩展去蜂窝架构，并且推导用户相应的后处理信噪比；针对短数据包传输，利用FBL信息理论，分析用户的错误概率和时延以及导频长度的关系，然后给出了同时保障和优化多指标性能的方法，以提高在可扩展CF mMIMO系统中实现mURLLC的可分析性和处理性。本发明提供的可扩展去蜂窝架构能够帮助克服导频资源受限、信道估计和用户检测复杂度增加、回传容量不足等缺陷，从而确保在用户数量迅速增长的情况下依然能够维持通信质量，确保满足用户体验和通信需求并提高整个系统的可扩展性。这对于支持未来的物联网应用具有至关重要的意义。

以上所举实施例，对本发明的目的、技术方案和优点进行了进一步的详细说明，所应理解的是，以上所举实施例仅为本发明的优选实施方式而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内对本发明所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (3)

1.一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法，其特征在于，包括：

S1：构建CF mMIMO系统模型；

S2：建立用户集并为用户集中的用户分配导频序列，用户向AP发送导频信号；步骤S2具体包括：

将用户划分为多个用户集，每个用户集中的用户共享导频序列；

计算各用户集中用户共享每种导频序列造成的导频污染，将最小的导频污染所对应的导频序列分配给对应用户集中的用户；计算导频污染的公式为：

其中，表示集合S_k中用户共享导频序列造成的导频污染，S_k表示用户k所处的用户集，n_p表示导频长度，p_i表示第i个用户的发送信噪比，g_il表示第i个用户和第l个AP之间的CSI矩阵，I_N表示N阶单位矩阵；

S3：AP接收用户发送的导频信号并进行信道估计，得到CSI估计；

S4：建立可扩展去蜂窝架构并根据可扩展去蜂窝架构计算服务用户的AP集规划矩阵；服务用户的AP集规划矩阵表示为：

D_k＝diag(D_k1...D_kL)

其中，D_k表示服务用户k的AP集规划矩阵，D_kl表示第l个AP是否服务第k个用户，I_N表示N阶单位矩阵，0_N表示N阶0矩阵，k表示第k个用户，c_l表示至少被第l个AP的一根天线服务的用户集；

S5：用户向AP发送数据信号；根据AP集规划矩阵和CSI估计进行用户检测，得到用户发送的数据信号估计值；根据数据信号估计值推导得到用户的后处理信噪比；用户发送的数据信号估计值为：

其中，表示第k个用户发送的数据信号估计值，/>表示用户k与所有AP之间的检测矩阵，K表示用户数量，/>表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计，s_i表示第i个用户发送的数据信号，/>表示第i个用户与所有AP之间的CSI估计误差，z^d表示加性高斯白噪声；

用户的后处理信噪比为：

其中，表示第k个用户的后处理信噪比，p_k表示第k个用户的发送信噪比，/>表示第k个用户与所有AP之间的CSI估计，E_i表示估计误差/>的协方差矩阵，I_LN表示LN阶单位矩阵；

S6：根据用户的后处理信噪比调整导频长度以实现mURLLC；根据用户的后处理信噪比调整导频长度的过程包括：根据用户的后处理信噪比计算用户的可达数据速率；根据用户的可达数据速率推导用户传输数据的错误概率表达式，根据错误概率表达式中错误概率、时延以及导频长度之间的关系调整导频长度，用户根据调整后的导频长度发送数据从而实现mURLLC。

2.根据权利要求1所述的一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法，其特征在于，所述CF mMIMO系统模型包括：K个单天线用户，L个AP和W个CPU；系统有n_p个相互正交且长度为n_p的导频序列；每个AP配有N根天线，所有AP通过回传链路连接到W个CPU，为第k个用户和第l个AP之间的CSI矩阵，服从独立的瑞利分布。

3.根据权利要求1所述的一种基于可扩展去蜂窝架构实现mURLLC的方法，其特征在于，AP进行信道估计的过程包括：AP计算接收到的导频信号；AP根据导频信号，采用MMSE方法计算得到CSI估计。