CN1753328A - 多输入多输出系统的最小发射功率自适应调制方法 - Google Patents

Abstract

一种多输入多输出系统的最小发射功率自适应调制方法，首先向发送端反馈带有误差的信道估计结果，并利用估计矩阵的奇异值分解对收发信机进行加权，将多输入多输出信道划分为多个并行的、相互之间存在干扰的子信道。在此基础上，通过中心极限定理将子信道之间的干扰近似成为一个高斯随机变量，进而建立每个子信道的调制阶数、发射功率、误比特率之间的关系模型，最后在寻找最佳功率、比特分配方案的过程中，采用了新颖的渐次激活子信道的方法，在考虑子信道之间相互干扰的条件下，为每个子信道分配发射功率和定制调制方案，使整个多输入多输出系统能够以最小的发射功率达到当前所要求的目标比特传输速率和目标误比特率。

Description

多输入多输出系统的最小发射功率自适应调制方法

技术领域

本发明涉及一种适用于多输入多输出(MIMO)系统的最小发射功率自适应调制方法，能够使多输入多输出系统以最小的总发射功率达到所需要的目标传输速率和误比特率，同时对信道信息的误差具有一定的鲁棒性，对实现无线通信系统的跨层优化具有重要意义。

背景技术

近年来，为了尽可能充分地利用多输入多输出信道所能提供的容量，自适应调制技术一直被认为是最有效的手段之一。它能够根据信道状态变化自适应地选择发射机的比特和功率分配方案。目前，在这方面占主导地位的方案都是通过在给定总发射功率的前提下，以最大化系统容量的方式实现。这类方案的优点是能够保证系统在当前信道条件下以尽可能大的速率实现数据传输。

然而在实际应用中，无线链路所需要达到的服务质量等级，特别是目标误比特率和传信率，往往由正在传输的业务类型所决定。对于这种情况，基于给定发射功率进行传输速率最大化的自适应调制多输入多输出系统就显得不够灵活，而且很可能会导致发射功率的浪费或者系统的实际性能达不到服务所需要的指标。在这种情况下，根据传输业务的需要，实时定制调制和功率配置参数的最小化发射功率的多输入多输出系统将更具有吸引力。与前面所提到的第一类优化方案相比，这种最小化发射功率的自适应调制方案具有显著的优点：

1、对单个终端来说，能够在满足当前用户需要的情况下，以最小发射功率工作，对于节省终端能耗和延长持续工作时间有重要意义。

2、从整个网络的角度来看，当网络中的各无线链路并不是完全正交时，基于用户需求的最小化发射功率的自适应调制方案不仅仅能够降低各个链路之间的干扰，而且能将网络上层的参数直接引入到物理层设计当中，使无线网络的跨层优化成为可能。

但是目前，关于最小化发射功率的自适应调制多输入多输出系统的研究都是基于收发信机都能得到完美信道信息这一假设条件，因而这些系统都对信道信息的误差非常敏感。由于在实际的通信系统中，完美信道信息假设过于理想化，最小化发射功率的自适应调制多输入多输出系统对信道信息误差的敏感性就成为限制其应用的主要因素之一。

发明内容

本发明的目的在于针对现有自适应调制技术的不足，提出一种多输入多输出系统的最小发射功率自适应调制方法，能够在保证发射功率最小化的前提条件下，显著改善系统在非完美信道估计条件下的性能。

为实现这样的目的，本发明首先向发送端反馈带有误差的信道估计结果，并利用估计矩阵的奇异值分解对收发信机进行加权，将多输入多输出信道划分为多个并行的、相互之间存在干扰的子信道。在此基础上，通过中心极限定理将子信道之间的干扰近似成为一个高斯随机变量，进而建立每个子信道的调制阶数、发射功率、误比特率之间的关系模型，最后在寻找最佳功率、比特分配方案的过程中，采用了新颖的渐次激活子信道的方法，在考虑子信道之间相互干扰的条件下，为每个子信道分配发射功率和定制调制方案，使整个多输入多输出系统能够以最小的发射功率达到当前所要求的目标比特传输速率和目标误比特率。

本发明的方法具体包括如下步骤：

1、将多输入多输出系统的带有误差的信道估计矩阵反馈回发射端，对信道估计矩阵进行奇异值分解，获得收发信机的加权矩阵，进而将多输入多输出信道划分为多个并行的但相互之间存在干扰的子信道，并建立子信道的传输模型，子信道的数目与估计矩阵的阶数相同。

2、利用中心极限定理对每个子信道的等效信噪比进行估计，将子信道之间的干扰近似成为一个高斯随机变量，进而建立每个子信道的调制阶数、发射功率、误比特率之间的关系模型，再进一步将多个子信道联立求解，求出在多信道并存、考虑信道干扰的情况下，为达到目标误比特率，每个子信道所需发射功率和总发射功率的闭式解。

3、在求解系统最佳功率、比特分配方案前，按照功率增益递减的顺序对所有子信道进行排序，以减小算法的运算复杂度；

4、首先激活子信道序列中具有最大功率增益的第一个子信道，根据步骤2所得到的闭式解，计算所需要的总发射功率，然后按顺序增加第二个子信道，设置其初始比特数为零，从已激活的第一个子信道中挪动一个比特到第二个子信道，若不能使发射总功率减少，则将第二个子信道挂起，结束功率和比特分配过程，若能使发射总功率减少，则真正激活该第二个子信道，并继续从第一个子信道中逐个挪动比特到第二个子信道，直到系统的总发射功率最小。再继续按顺序增加第三个子信道，仍设置其初始比特数为零，并分别从已激活的两个子信道中挪动一个比特到第三个子信道进行探测，若任何一种挪动方法不能使发射总功率减少，则将第三个子信道挂起，结束功率和比特分配过程，否则激活第三个子信道，并选择从能使总功率减少最多的那个子信道挪动一个比特到新的子信道。继续执行探测、挪动步骤，直到系统的总发射功率最小。然后增加下一个新的子信道，继续按照第三个子信道的方式进行功率和比特分配直到系统总发射功率不再减小为止。直至完成整个系统的功率和比特分配。

本发明通过以上几个步骤，可以使寻找最佳功率、比特分配方案的过程具有较低的运算复杂度，并保证算法收敛于全局最优点。

本发明能够使多输入多输出系统在满足用户服务质量等级条件下，以尽可能小的发射功率实现数据传输，并且与之前的基于完美信道信息反馈的自适应调制多输入多输出系统相比，能够在更大的估计误差范围内控制系统性能，对自适应调制多输入多输出系统的实用化有重要意义。

附图说明

图1为本发明推荐的鲁棒性最小化发射功率的自适应调制多输入多输出系统的框图。

图2为本发明的核心算法流程框图，详细描述了本发明比特和功率分配方案的求解过程。

图3为本发明与基于完美信道信息假设的自适应调制系统的误码率性能比较。

图4为本发明与基于完美信道信息假设的自适应调制系统的发射功率比较。

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步详细描述。

在图1中给出了自适应调制多输入多输出系统的结构框图，在发射端，源比特流经过比特分配被分配到各个天线支路上，然后通过调制和发射加权形成发射信号；在接收端，接收信号在接收加权后通过解调和复用，最终得到接收比特流。针对这样一个系统，应用本发明进行自适应调制的步骤如下：

1)划分子信道：

对于如图1所示的多输入多输出系统，其信号收发模型如下：

                    r＝Hs+n                     (1)

其中，r表示接收到的信号、s表示发射信号、H表示实际信道传输矩阵、n表示高斯自噪声。假设将多输入多输出系统的带有误差的信道估计矩阵 反馈回发射端

其中E为估计误差矩阵，它的元素e_ij是方差为σ_e ²的高斯随机变量。通过对

进行奇异值分解，可以求得收发双方的加权矩阵

和 并将多输入多输出信道划分为k个并行，但相互有干扰的子信道，进而建立子信道的传输模型：

其中

子信道的数目k与估计矩阵

的阶数相同。

2)等效信噪比和误码率估计：

根据(3)式，每个天线上接收到的信号都包含期望信号、来自其他子信道的干扰和噪声三部分：

由于 和

是酉阵，根据中心极限定理，将干扰项等效成为一个均值为0，方差为 的高斯随机变量，则可以计算每个子信道的等效信噪比：

其中P_i为第j个子信道的发射功率。当使用正交振幅调制作为每个子信道的调制方式时，可以进一步得到每个子信道的调制阶数b_i、发送功率P_i和误码率Ber_i之间的近似关系模型(S.T.Chung and A.J.Goldsmith，“Degree of freedom in adaptive modulation：Aunified view，”IEEETrans.Commun.，vol.49，no.9，pp.1561-1571，Sept.2001)：

进一步要求每个子信道的误码率必须达到期望误比特率Ber_tgt，则根据(7)可以求得P_i和总发射功率P_ttl的闭式解：

$\left\{\begin{array}{c}{P}_1=-({\mathrm{\σ}}_n^2/{\mathrm{\σ}}_e^2+P_{\mathrm{ttl}})/(c_1-1)\\ P_2=-({\mathrm{\σ}}_n^2/{\mathrm{\σ}}_e^2+P_{\mathrm{ttl}})/(c_2-1)\\ .\\ .\\ .\\ P_{k^{\′}}=-({\mathrm{\σ}}_n^2/{\mathrm{\σ}}_e^2+P_{\mathrm{ttl}})/(c_{k^{\′}}-1)\end{array}\right.---\left(8a\right)$

$P_{\mathrm{ttl}}=-\frac{{\mathrm{\σ}}_n^2}{{\mathrm{\σ}}_e^2}\underset{j=1}{\overset{k^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{c_j-1}/(1+\underset{j=1}{\overset{k^{\′}}{\mathrm{\Σ}}}\frac{1}{c_j-1}).---\left(8b\right)$

其中，

3)子信道排序：

按照增益由大到小的顺序对子信道进行排序，使：

4)求解最佳比特功率分配方案：

步骤1、初始化：激活子信道序列中具有最大功率增益的第一个子信道：

k′＝1，b₁＝R_tgt；并计算所需要的总发射功率：

步骤2、按顺序增加一个新的子信道：如果当前使用的信道数k′等于总信道数k，算法结束；否则令k′＝k′+1，并采用如下步骤计算当前k′个子信道的最佳功率和比特分配方案：

2.1、设置新子信道的初始调制阶数为零：b_k′＝0

2.2、探测：根据闭式解(8b)，从已经激活的子信道中寻找子信道i(1≤i≤k′-1)。当从第i个子信道挪动一个比特到子信道k′时，能使系统具有最小的总发射功率P_ttl ^temp(i)。

2.3、如果 $P_{\mathrm{ttl}}^{\mathrm{temp}}\left(i\right)<P_{\mathrm{ttl}},$ 则从第i个子信道挪动一个比特到第k′个子信道，即令b_k′＝b_k′+1 and b_i＝b_i-1，更新总发射功率 $P_{\mathrm{ttl}}=P_{\mathrm{ttl}}^{\mathrm{temp}}\left(i\right),$ 并且重新执行2.2，为子信道k′分配下一个比特；否则执行步骤3。

步骤3、判决：如果分配给子信道k′的比特数为零，即b_k′＝0，这说明最后一个子信道的增益过小，它所带来的好处被其引入的干扰抵消了。

这时令k′＝k′-1，挂起该子信道，结束算法；否则重新执行步骤2，为系统激活下一个子信道。

为了说明本发明在实际应用中的性能，本发明的实施例分别将方法应用到3×3、4×4和6×6的多输入多输出信道环境中，并将其与基于完美信道假设的对应多输入多输出系统进行了比较。在所有的仿真实验中，都使用正交振幅调制作为调制方式；且将目标比特传输速率R_tgt设置为15比特/符号，目标误比特率Ber_tgt则选自集合{10^-3，10^-4}；背景噪声的功率设置为 ${\mathrm{\&sigma;}}_n^2=1.$

图3和图4分别为本发明和比较系统(基于完美信道信息假设的最小化发射功率的自适应调制方案)在典型环境(配置)下的误比特率和总发射功率随信道估计误差方差σ_e ²的变化曲线。

从实验的结果来看，与现存的基于完美信道信息假设的自适应调制多输入多输出系统相比较，本发明在各种典型环境下的误比特性能曲线具有更加宽阔、平坦的底部，我们称其为“算法有效区”。在这个有效区内，系统的实际误码率被更加精确地锁定在目标误码率附近，并且其总的发射功率基本不随估计误差的增大而大幅增加。这说明本发明对信道估计误差具有更好的鲁棒性。

Claims (1)

1、一种多输入多输出系统的最小发射功率自适应调制方法，其特征在于包括如下步骤：

1)将多输入多输出系统的带有误差的信道估计矩阵反馈回发射端，对信道估计矩阵进行奇异值分解，获得收发信机的加权矩阵，进而将多输入多输出信道划分为多个并行的但相互之间存在干扰的子信道，并建立子信道的传输模型，子信道的数目与估计矩阵的阶数相同；

2)利用中心极限定理对每个子信道的等效信噪比进行估计，将子信道之间的干扰近似成为一个高斯随机变量，进而建立每个子信道的调制阶数、发射功率、误比特率之间的关系模型，再进一步将多个子信道联立求解，求出在多信道并存、考虑信道干扰的情况下，为达到目标误比特率，每个子信道所需发射功率和总发射功率的闭式解；

3)在求解系统最佳功率、比特分配方案前，按照功率增益递减的顺序对所有子信道进行排序，以减小算法的运算复杂度；

4)首先激活子信道序列中具有最大功率增益的第一个子信道，根据步骤2所得到的闭式解，计算所需要的总发射功率，然后按顺序增加第二个子信道，设置其初始比特数为零，从已激活的第一个子信道中挪动一个比特到第二个子信道，若不能使发射总功率减少，则将第二个子信道挂起，结束功率和比特分配过程，若能使发射总功率减少，则真正激活该第二个子信道，并继续从第一个子信道中逐个挪动比特到第二个子信道，直到系统的总发射功率最小；再继续按顺序增加第三个子信道，仍设置其初始比特数为零，并分别从已激活的两个子信道中挪动一个比特到第三个子信道进行探测，若任何一种挪动方法不能使发射总功率减少，则将第三个子信道挂起，结束功率和比特分配过程，否则激活第三个子信道，并选择从能使总功率减少最多的那个子信道挪动一个比特到新的子信道，继续执行探测、挪动步骤，直到系统的总发射功率最小；然后增加下一个新的子信道，继续按照第三个子信道的方式进行功率和比特分配直到系统总发射功率不再减小为止，直至完成整个系统的功率和比特分配。

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