CN1805326A - 多用户多输入多输出系统的跨层联合优化方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种应用于空间分集多天线系统的物理层(PHY)和媒体接入控制层(MAC)的跨层联合优化方法。提出的多输入多输出(MIMO)装置的下行链路中，发送端的PHY层采用自适应调制和选择性发射分集相结合，并在MAC层利用归一化最大方法进行调度以获得多用户分集增益。上行链路中，用户终端以选择性发送分集方式工作，且用户以随机接入方式通信，接收端利用不同用户空间信道不一致的特点进行多分组接收。针对提出的多用户MIMO链路，根据在PHY层满足误比特率约束(BER)条件和MAC层吞吐量最大的条件来联合优化系统的一些参数，获得整体最优性能。

Description

多用户多输入多输出系统的跨层联合优化方法及装置

技术领域

本发明涉及空间分集多输入多输出(MIMO)系统中物理层(PHY)与媒体接入控制层(MAC)的跨层联合优化方法及装置。

背景技术

随着无线网络、多媒体技术和因特网的逐渐融合，人们对无线通信业务的类型和质量的要求越来越高。为满足无线多媒体和高速率数据传输的要求，需要开发新一代无线通信系统。新一代无线系统中，从物理层、媒体接入控制层到网络层，将广泛采用一些新技术，如多天线输入和输出、分组调度等。

MIMO系统是指在发送和接收端使用多元天线阵列，它能显著提高系统容量和无线传输链路质量(误比特率BERs)。利用MIMO技术提高系统容量和传输质量的方式包括两类：空分复用(SM)和空间分集(SD)。空分复用的典型应用实例是由Foschini等提出的Bell实验室分层空时结构(BLAST)(参见文献[1])，它把整个数据流分解成若干个单独的子数据流从多幅天线并行发送；在接收天线大于或等于发送天线数时，BLAST的信道容量与发送天线数成线性关系，这推广了香农定理。

空间分集是利用发送、接收天线间的多径传播而提高系统鲁棒性；它包括接收分集(空间合并)和发射分集(TD)，TD技术包括开环发射分集和闭环发射分集。开环发射分集主要有延迟分集(DD)、时间切换发射分集(TSTD)、相移发射分集和空时编码(STC：包括Tarokh等提出的空时格码(STTC)和Alamouti等提出的空时分组码(STBC))等。闭环发射分集主要包括选择性发射分集(即切换分集STD)、发射自适应阵列(TXAA)等。在目前的基于码分多址(CDMA)的第三代移动通信技术标准中，STC、TXAA、TSTD等已经纳入3GPP标准，大大提高了系统性能。

在采用先进的无线传输技术提高系统的传输速率的同时，还必须保证系统中多用户接入时的服务质量。因此，需要针对无线网络带宽有限、信道的时变性和业务突发性等特点，提出有效的实时分组调度和资源分配算法。如在多用户MIMO系统中，可以利用多用户分集(MuD)跟踪各个用户不同的衰落信道特征，提高无线资源(时、频、码、空间等)的利用率。实现多用户分集的有效途径是公平调度(Scheduling)，调度的目标是使那些瞬时信道增益接近峰值状态的用户获得当前的服务。

从系统的角度看，新一代无线网络的空中接口应具有环境自适应能力，所谓环境自适应，主要指衰落平面自适应、空间平面自适应、速度平面自适应、场景平面自适应等。为此，需要把物理层技术和MAC层技术联系在一起综合考虑，即跨层设计。与传统的层间独立不同，本发明提出一种针对多用户多天线系统的跨层设计方案。它把物理层(PHY)的发射、接收分集和媒体接入控制层(MAC)的多用户分集进行联合优化，既注意到物理层技术对无线资源调度、管理策略的影响，也注意到屏蔽物理层技术对无线资源管理策略的不利影响，使处在不同通信环境的终端用户能够依据其预约业务属性享受到相应的系统服务。

参考文献列表：

[1]G.J.Foschini、M.J.Gans发表在Wireless PersonalCommunications，1998年6(3)第311-335页上的On limits ofwireless communications in fading environment when usingmultiple antennas。

[2]V.Tarokh、N.Scshadri、A.R.Calderband发表在IEEE Trans.On IT，1998年44(2)第744-765页上的Space-time codes for highdata rate wireless communication：Performance critierion andcode construction。

[3]J.Jiang、R.M Buehrer、W.H.Tranter发表在IEEE Trans.on Commun.，2004年5月，52卷，第490-497页上的Antenna diversityin multi-user data networks。

[4]Jooeung Kim、Sangmin Ro、Intae Hwang等人发表的Performance of adaptive modulation with transmit diversity overfrequency-selective rayleigh fading channels。

发明内容

本发明的目的在于提供一种应用于空间分集多天线系统的物理层和媒体接入控制层的跨层联合优化方法及装置。

本发明提出的MIMO装置特点是，下行链路中，发送端(BS)采用自适应调制和闭环发射分集相结合，当BS安装两幅天线时，采用基于1-比特反馈方式获得信道状态信息，用户端天线用作接收分集。上行链路中，用户终端(UE)的天线以选择性发送分集方式工作，且用户以随机接入方式通信，接收端(BS)利用不同用户空间信道不一致的特点进行多分组接收。

根据本发明的第一方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的下行链路的优化方法，包括以下步骤：在用户端，发送用于信道估计的导频信号；在基站端，估计出各用户信道衰落系数并计算出其相应用户的接收信噪比；比较各用户的接收信噪比，并选择信噪比最低的用户；计算选定用户的误比特率；计算选定用户的吞吐量；以及根据使用户误比特率低于预定的误比特率和用户容量最大的条件计算最优的调制阶数。

根据本发明的第二方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的下行链路的优化装置，包括：信噪比计算模块，估计出各用户信道衰落系数，并根据信道估计，计算出其相应用户的接收信噪比；比较模块，比较各用户的接收信噪比，并选择信噪比最低的用户；误比特流计算模块，计算选定用户的误比特率；吞吐量计算模块，计算选定用户的吞吐量；以及优化计算模块，根据用户误比特率低于预定的误比特率和用户容量最大的条件计算最优的调制阶数。

根据本发明的第三方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的上行链路的优化方法，包括以下步骤：在用户端，发送导频符号；在基站端，估计出每个用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端；在用户端，根据每幅天线的信噪比选择天线发射信号；在基站端，根据信道估计值计算每个用户的瞬时误比特率，若其不大于系统要求的误比特率，则选择该用户发射；计算系统吞吐量；以及在每个用户的瞬时误比特率不大于目标误比特率的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

根据本发明的第四方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的上行链路的优化方法，包括以下步骤：在用户端，发送导频符号；在基站端，估计出每个用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端；在用户端，根据每幅天线的信噪比选择天线发射信号；在基站端，根据信道估值计算每个用户的瞬时信噪比，若其不低于系统要求的信噪比，则选择该用户发射；计算系统吞吐量；以及在每个用户的瞬时信噪比不低于信噪比门限值的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

根据本发明的第五方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的上行链路的优化装置，包括：比较模块，根据信道估值，计算每个用户的瞬时误比特率，并将其与系统要求的误比特率进行比较；选择模块，根据来自比较模块的比较结果，若所述比较结果表示用户的瞬时误比特率不大于系统要求的误比特率，则选择该用户发射；吞吐量计算模块，计算系统发射用户的吞吐量；以及优化计算模块，在每个用户的瞬时误码率不大于目标误码率的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

根据本发明的第六方面，提出了一种针对多用户多输入多输出系统中的上行链路的优化装置，包括：比较模块，根据信道估值，计算每个用户的瞬时信噪比，并将其与系统要求的信噪比进行比较；选择模块，根据来自比较模块的比较结果，若所述比较结果表示用户的瞬时信噪比不低于系统要求的信噪比，则选择该用户发射；吞吐量计算模块，计算系统发射用户的吞吐量；以及优化计算模块，在每个用户的瞬时信噪比不低于信噪比门限值的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

根据本发明的第七方面，提出了一种用在多用户多输入多输出系统中的基站，其特征在于包括上述第二方面中所提出的优化装置。

根据本发明的第八方面，提出了一种用在多用户多输入多输出系统中的基站，其特征在于包括上述第五方面中所提出的优化装置。

根据本发明的第九方面，提出了一种用在多用户多输入多输出系统中的基站，其特征在于包括上述第六方面中所提出的优化装置。

根据本发明的第十方面，提出了一种用在多用户多输入多输出系统中的基站，其特征在于包括上述第二方面中所提出的优化装置和上述第五或第六方面中所提出所述的优化装置。

概括起来，本发明具有以下特点：

根据本发明，在MIMO装置的下行链路中，发送端采用了选择性发射分集、自适应调制和多用户分集，三者能有益互补。因为自适应调制和发射分集结合时，仅能提高闭环发射分集的性能，而对开环发射分集性能没有明显的作用；多用户分集应用于空间分集的多天线系统时，也仅对闭环发射分集系统的吞吐量有提高，不能提高开环发射分集系统吞吐量。

根据本发明，在MIMO装置的上行链路中，用户终端的天线以选择性发送分集方式工作，且用户以随机接入方式通信，接收端利用不同用户的空间信道不一致特点的进行多分组接收。它把物理层信号处理与MAC功能、分组业务的突发特性有机结合。

对于提出的多用户空间分集MIMO系统，根据在物理层满足误比特率约束条件下，MAC层吞吐量最大的原则来联合优化系统的一些参数，获得整体最优性能。

附图说明

下面，将参照附图，对本发明的优选实施例进行详细的描述，其中：

图1是根据本发明优选实施例的多用户MIMO CDMA下行链路优化装置；

图2是详细示出了图1所示的下行链路联合优化模块112的结构的方框图；

图3示出了根据本发明优选实施例的下行链路联合优化方法的流程图；

图4是根据本发明优选实施例的多用户MIMO CDMA上行链路优化装置；

图5是详细示出了图4所示的上行链路联合优化模块417的结构的方框图；

图6示出了根据本发明优选实施例的上行链路联合优化方法的流程图；

图7是示出了多分组接收的示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作具体说明。应该指出，所描述的实施例仅是为了说明的目的，而不是对本发明范围的限制。

图1是根据本发明优选实施例的多用户MIMO CDMA下行链路装置。

由于无线信道的多径传播与时变性，发射信号可能会受到严重衰减，MIMO系统利用空间分集能克服信道衰落并提高传输链路可靠性。先考虑采用空间分集工作模式的MIMO系统下行链路(广播信道)，本发明的MIMO CDMA系统装置如图1所示，发送端(基站BS)安装两幅天线，在每个用户端安装两幅接收天线。

在发送端，天线为选择性发射分集工作模式，比特流输入到选择的发射天线支路端101。对每个支路的比特流，编码器102对输入比特流进行信道编码以抗噪声。交织器103对编码器102的输出进行交织处理以降低比特流相关性。调制器104将交织器输出的比特流调制为符号流。扩频模块105利用伪随机码序列对调制器104输出的比特流进行扩频操作。插入导频模块106完成在发送符号流中插入用于定时、信道估计的导频序列。射频(RF)链107把基带符号经载波调制后送入到射频开关模块108，由射频开关模块108选择发射天线并把信号发射到信道。

在接收端，两幅接收天线为接收分集工作模式。以第一个用户接收机为例进行说明，该说明可以类似地应用于其他用户接收机。RX模块114把经天线113合并后的载波信号下变频为基带符号。同步模块116完成帧同步、跟踪。信道估计模块115利用发送的导频序列估计出各信道的增益系数和每幅发射天线对应的接收信噪比，并利用反馈信道把估计结果反馈到媒体接入控制层(MAC)的调度器110、RF开关模块108和自适应调制编码(AMC)模式选择模块111。解扩模块117把扩频符号流解扩后，经解调(118)、解交织(119)、译码(120)后恢复信息比特流。此外，发送端联合优化模块112利用信道状态信息及调度器、调制模式选择模块等输出结果进行下行联合优化处理。

MAC层的调度器110利用从反馈信道获得的用户状态信息对各个用户的无线资源进行分配与调度。研究表明，在MIMO系统中，若MAC层采用公平调度的多用户分集时，开环发射分集对系统总吞吐量产生不利影响；而当发射端能获得全部或部分信道状态信息时(CSI)，利用CSI的闭环发射分集能增加系统总的分集增益。因此，采用基于1比特CSI反馈的发射分集方式。该发射分集技术在本质上与3GPP标准中闭环发射分集模式的切换分集相同，其思想是令用户发送一个信息比特β通知基站哪根天线的增益较大。即，若|h₁|＞|h₂|(|h₁|为第一幅发射天线增益，|h₂|为第二幅发射天线增益)，则接收端发送“β＝0”到发送端，否则，发送“β＝1”。在发送端(基站BS)，若接收到“0”，则从第一根天线发送；若接收到“1”，则从第二根天线发送。

多用户无线网络的特点是，同时有多个用户能接收到发射端的信号，因此，发射机为不同用户建立了不同传播信道，则可以把无线资源分配给信道条件最好的用户，这种利用各个用户不同的衰落信道特征称之为多用户分集(MuD)。MuD可以跟踪利用信道的小尺度时变特性，提高无线资源(时、频、码、空间等)的利用率。本发明采用的调度方法是选择归一化最大的方法，因每个用户的信道服从独立同分布，这种调度方法直接选择具有最大信噪比的用户占用下一个时隙，由于信道的各态历经性，这种直接选择最大信噪比的用户的方法是其他公平调度算法的渐近结果。

在本发明的系统中，为尽可能地提高用户的数据吞吐量，采用了自适应调制编码(AMC)技术，AMC的核心思想是根据当前无线信道的质量状况和网络资源的使用情况选择最佳的下行链路调制和编码方式，当用户处于较好的通信环境下时，选择高阶调制和高速率信道编码方式来传送用户数据，从而得到较高传输速率；而当用户处于较差的通信环境时，则选取低阶调制方式和低速率的编码方案，从而保证通信质量。在3GPP R5标准中引进AMC、HARQ等新特性获得了10.8Mbps峰值数据速率。研究也表明，空时发射分集(STC等)与自适应调制结合时，它会对自适应调制产生不利影响；而自适应调制与闭环发射分集相结合可获得2dB增益。因此，在本发明提出的系统中，采用了前述的基于1比特反馈的选择性发射分集与AMC相结合的自适应发射分集方式。在多用户系统中，令系统中所有用户根据相同调制方式，并选择SNR最小的用户作为目标用户(设为用户u)来优化处理而获得SNR切换阶数。

假设自适应调制时，系统采用未传输、BPSK、16QAM、64QAM五种不同的调制方式，则用户u接收到的每个符号的平均误比特数N_e ^u( γ)为

$N_e^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right){\log }_{2}M\underset{i=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{P}_{M_i}(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_i,l_{i+1})$

$=P_2(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_1,l_2)+2P_4(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_2,l_3)+4P_{16}(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_3,l_4)+6P_{64}(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_5,l_6)---\left(1\right)$

式中 γ为平均信噪比(SNR)，P_Mi( γ，l_i，l_i+1)是M_i_ary调制方式下SNR为 γ时的误比特率(BER)，l_i为选择第i阶调制时的瞬时SNR门限值，进一步，BER可写为

$P_{M_i}(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},\mathrm{\α},\mathrm{\β})={\∫}_{l_i}^{l_{i+1}}\underset{i}{\mathrm{\Σ}}{A}_{i}Q\left(\sqrt{a_i\mathrm{\γ}}\right)f\left(\mathrm{\γ}\right)\mathrm{d\γ}---\left(2\right)$

其中A_i、α_i为常数，Q(x)为高斯Q函数，γ为瞬时SNR，且满足l_i＜γ＜l_i+1，f(γ)为γ的概率密度函数(PDF)。在有L条多径的频率选择性衰落信道环境下，自适应调制的最优发射分集系统中瞬时SNR的PDF为

$f\left(\mathrm{\γ}\right)=2\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\π}}_j{\mathrm{\π}}_k}{{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}(e^{-\mathrm{\γ}/{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}-e^{-\mathrm{\γ}{/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}})---\left(3\right)$

式中 r_j，k＝(1/ γ_j+1/ γ_k)^-1， ${\mathrm{\π}}_k={\mathrm{\Π}}_{i=1(i\≠k)}^L{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k/({\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_i).$

进一步，可推导得到：

$P_{M_i}(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}},l_i,l_{i+1})=2\underset{n}{\mathrm{\Σ}}\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{A}_i{\mathrm{\π}}_j{\mathrm{\π}}_k\left\{\right[Q\left(\sqrt{a_i\mathrm{\γ}}\right)e^{-\mathrm{\γ}/{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}-{\mathrm{\μ}}_{k}Q(\sqrt{a_i\mathrm{\γ}}/{\mathrm{\μ}}_k)]$

$-\frac{{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}}{{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}[Q\left(\sqrt{a_i\mathrm{\γ}}\right)e^{-\mathrm{\γ}{/\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}}-{\mathrm{\μ}}_{k}Q(\sqrt{a_i\mathrm{\γ}}/{\mathrm{\μ}}_{j,k})]\}{|}_{l_{i+1}}^{l_i}---\left(4\right)$

和f(γ)的互补累计分布函数：

$F_c\left(l_i\right)={\∫}_{l_i}^{l_{i+1}}f\left(\mathrm{\γ}\right)\mathrm{d\γ}$

$=2\underset{j=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{k=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\π}}_j{\mathrm{\π}}_k}{{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}({\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k{e}^{-l_i/{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k}-{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}{e}^{-l_i/{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}})---\left(5\right)$

式中 ${\mathrm{\μ}}_k=\sqrt{\left(a_i{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k\right)/(a_i{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_k+2)},$ ${\mathrm{\μ}}_{j,k}=\sqrt{\left(a_i{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}\right)/(a_i{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_{j,k}+2)}.$

由此，可得用户u的平均吞吐量为(总的发送比特数)

$N_t^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right)=F_c\left(l_1\right)+F_c\left(l_2\right)+2F_c\left(l_3\right)+2F_c\left(l_4\right)---\left(6\right)$

用户u的平均误比特率为

$P_{\mathrm{av}}^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right)=\frac{N_e^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right)}{N_t^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right)}---\left(7\right)$

为了克服无线信道衰落的影响，设计新一代无线网络时，需要跨层联合优化设计。它利用各层的一些参数相互关联的特点，在一定准则下优化这些参数使系统性能最优。跨层设计可以使各层之间进行优化的资源适配，更好地满足高数据速率无线传输的要求。

本发明中，通过对物理层的误比特率、媒体接入控制层的吞吐量进行联合优化，实现自适应调制方案与链路质量匹配，并提高整体性能。在每用户的瞬时BER均低于系统要求的BER，并使系统的吞吐量最大的目标下，搜索最优的SNR切换阶数l_i∈(l₁ l₂ l₃ l₄)。优化模型为

MAC：max N_u( γ)

PHY：s.t. $P_{\mathrm{av}}^u\left(\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}\right)\≤P_t,$ 0≤l₁≤l₂≤l₃≤l₄， $u\∈\underset{u=\mathrm{1,2},\·\·\·,U}{\arg \min }({\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_1,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_2,\·\·\·,{\stackrel{\‾}{\mathrm{\γ}}}_U)---\left(8\right)$

这里N_u( γ)为SNR最小的用户的吞吐量，P_t为目标BER，如取为10^-3。采用序列二次规划(SQP)算法可以求解该问题，从(l₁ l₂ l₃ l₄)中获得最优的SNR切换门限。SQP属于约束非线性规划算法。

须注意到，虽然上述发送、接收端均采用了两幅天线，实际上可以推广到多天线情况下，多天线时需更多的反馈信息，1比特反馈不再适合。目前技术条件下，一般可以在BS端采用多幅天线，而用户端安装两根天线。

以上分析给出了提出的下行链路联合优化方法原理，下面将结合图2具体描述实现该方法的设备结构。

图2是详细示出了图1所示的下行链路联合优化模块112的结构的方框图。

如图2所示，联合优化模块112包括信噪比计算模块201、比较模块202、误比特率计算模块203、吞吐量计算模块204和优化计算模块205。信噪比计算模块201根据信道估计计算各用户的接收信噪比。比较模块202对各用户的信噪比进行比较，并选择其中信噪比最低的用户。误比特率计算模块203计算选定用户的误比特率。吞吐量计算模块204计算出该用户的吞吐量。优化计算模块205在误比特率约束条件下，计算最优出调制阶数，使用户的吞吐量最大。

图3示出了根据本发明优选实施例的下行链路联合优化方法的流程图。

首先，在基站端，发送用于信道估计的导频信号(S301)；接收端，估计出各用户信道衰落系数并计算出其相应用户的接收信噪比(S302)；比较各用户的接收信噪比，并选择信噪比最低的用户(S303)；根据推导公式(1)计算误比特率(S304)；根据公式(6)计算选定用户的吞吐量(S305)；根据误比特率低于预定误比特率和用户容量最大的条件计算最优的调制阶数(S306)。

下面分析MIMO系统的上行链路(多址接入信道)的跨层设计。未来无线通信网络是面向分组业务的IP网络，而随机接入适用于突发性分组业务，因此，上行链路中，各用户以随机接入方式传输。提出的MIMO CDMA系统装置如图4所示，一般性地考虑，在用户端，安装两幅发射天线以选择性发射分集方式工作，BS端的安装多幅(N_t)天线。为简化计算，用户端未采用自适应调制编码。

下面，将参照用户1，对系统工作的原理进行描述，但应当清楚的是，这种描述可以类似地应用于其他用户，为了简明的目的，这里省略针对其他用户的描述。

在发送端，对用户1的比特流，编码器401对输入比特流进行信道编码以抗噪声。交织器402对编码器401的输出进行交织处理以降低比特流相关性。调制器403将交织器402输出的比特流调制为符号流。扩频模块404利用伪随机码序列对调制器403输出的比特流进行扩频操作。插入导频模块405完成在发送符号流中插入用于定时、信道估计的导频序列。发射分集(TD)模块406选择增益较大的天线并把信号发射到信道。

在接收端，RX模块409把经载波信号下变频为基带符号。同步模块410完成帧同步、跟踪。多分组接收(MPR)模块412进行用户信号分离。信道估计模块411利用发送的导频序列估计各信道增益系数并计算每用户SNR。解扩模块413把扩频符号流解扩后，经解调器(414)、解交织器(415)、译码器(416)的相应处理后恢复信息比特流。联合优化模块417根据信道状态信息和特定参数(例如每用户分组发送概率等)对上行系统进行优化处理。

在CDMA系统中，可以给不同用户分配不同的签名序列以降低同时接入信道的用户间干扰，空间分集也揭示用户的信道环境相互独立。一种利用这种不同用户的空间信道不一致特点的方法是让多用户同时发射信息，而在接收端独立译码恢复信息流，即多分组接收(MPR)，如图7所示。下面分析当BS端采用MPR处理时，系统PHY-MAC联合优化过程。

在物理层，首先，BS端估计出每用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端选择发射天线；然后，每个用户发射信息，BS端根据信道估值计算每用户的瞬时BER P^u的，若其不大于系统要求的BER P_t，即P^u≤P_t，则令该用户发射。为简化起见，该步骤等效为BS端根据信道估值计算每用户的瞬时SNR γ_u的，若其不大于系统要求的SNRγ_t，即γ_u≤γ_t，则该用户可以发射。MPR接收时，可利用一般的多天线信号处理方法分离各用户信号，如迫零(ZF)、最小均方误差(MMSE)、VBLAST等。

在MAC层，首先计算系统吞吐量。考虑有U个用户的系统，同时传输的用户数为U_s，则系统吞吐量为

$T_U=\underset{U_s=0}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{U_s}^U{C}_{U_s}---\left(9\right)$

式中，p_U ^U为系统有U_s个用户同时传输的概率，业务建模为服从二项式分布，即 $p_{U_s}^U=\underset{U_s=0}{\overset{U}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}U\\ U_s\end{array}\right)q^{U_s}{(1-q)}^{U-U_s},$ q为每幅发射天线(每用户)分组发送概率。C_u为每用户分组发送成功的数目，即 $C_u={\∫}_0^{\∞}\·\·\·{\∫}_0^{\∞}\underset{u=1}{\overset{U_s}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{PSR}}_u\left({\mathrm{\γ}}_u\right)p({\mathrm{\γ}}_1,\·\·\·,{\mathrm{\γ}}_{U_s}){\mathrm{d\γ}}_u,$ 其中PSR为第u个用户发送分组的瞬时成功率，且 ${\mathrm{PSR}}_u\left({\mathrm{\γ}}_u\right)=\underset{n=0}{\overset{l}{\mathrm{\Σ}}}\left(\begin{array}{c}L\\ n\end{array}\right){\left[P_e\left({\mathrm{\γ}}_u\right)\right]}^n{[1-P_e\left({\mathrm{\γ}}_u\right)]}^{L-n},$ L为每个分组长度，l为一个分组中误比特数。

最后，系统优化模型为，在目标误比特率P_t约束条件下，使系统吞吐量最大，即

MAC：max T_U

PHY： $P_e^u{\≤P}_t---\left(10\right)$

为简化起见，该模型式等效为在SNR门限值γ_t约束条件下，使系统吞吐量最大，即

MAC：max T_U

PHY：γ_u≥γ_t                                   (11)

优化的目的是在业务建模为一定的每用户分组发送概率q时，系统能获得最大同时发送用户数U_s。

对于提出的多用户空间分集MIMO系统，根据在物理层满足误比特率约束条件下，使MAC层吞吐量最大的条件来优化系统的特定参数(例如每用户分组发送概率等)，而获得系统最高吞吐量。

根据上述下行链路联合优化原理，下面将结合图5描述实现该方法的设备结构。

图5是详细示出了图4所示的上行链路联合优化模块417的结构的方框图。

如图5所示，联合优化模块417包括：比较模块501、选择模块502、吞吐量计算模块503和优化计算模块504。比较模块501把用户的瞬时信噪比(或误比特率)与系统要求的信噪比(或误比特率)进行比较。选择模块502选择瞬时信噪比高于系统要求的信噪比或误比特率低于系统要求误比特率的用户和用户端发射天线。吞吐量计算模块503算出系统发射用户的吞吐量。优化计算模块504在目标误比特率或门限信噪比约束条件下，计算出系统吞吐量最大的用户数。

图6示出了根据本发明优选实施例的上行链路联合优化方法的流程图。

如图6所示，根据本发明优选实施例的上行链路联合优化方法包括以下步骤：

在用户端，用户发送导频符号(S601)；

在基站端，估计出每个用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端(S602)；

在用户端，根据每幅天线的信噪比选择天线发射信号(S603)；

在基站端，根据信道估计值计算每个用户的瞬时误比特率(P^u)，若其不大于系统要求的预定误比特率，则选择该用户发射。该步骤等效为在基站端，根据信道估值计算每用户的瞬时信噪比，若其不低于系统要求的预定信噪比，则选择用户发射(S604)；

根据公式(9)计算系统吞吐量(S605)；以及

建立约束条件为每个用户的瞬时BER不大于目标BER或每个用户的瞬时SNR不低于SNR门限值。在该约束条件下，计算出使得系统吞吐量最大的最优的接入用户数(S606)。

尽管已经针对典型实施例示出和描述了本发明，本领域的普通技术人员应该理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以进行各种其他的改变、替换和添加。因此，本发明不应该被理解为被局限于上述特定实例，而应当由所附权利要求所限定。

Claims (10)

1、一种多用户多输入多输出系统的下行链路优化方法，包括以下步骤：

在用户端，发送用于信道估计的导频信号；

在基站端，估计出各用户信道衰落系数并计算出其相应用户的接收信噪比；

比较各用户的接收信噪比，并选择信噪比最低的用户；

计算信噪比最低的用户误比特率；

计算选定用户的吞吐量；以及

根据使用户的误比特率低于预定误比特率和用户容量最大的条件计算最优的调制阶数。

2、一种多用户多输入多输出系统的下行链路优化装置，包括：

信噪比计算模块，估计出各用户信道衰落系数，并根据信道估计，计算出其相应用户的接收信噪比；

比较模块，比较各用户的接收信噪比，并选择信噪比最低的用户；

误比特流计算模块，计算选定用户的误比特率；

吞吐量计算模块，计算选定用户的吞吐量；以及

优化计算模块，根据使用户的误比特率低于预定误比特率和用户容量最大的条件计算最优的调制阶数。

3、一种多用户多输入多输出系统的上行链路优化方法，包括以下步骤：

在用户端，发送导频符号；

在基站端，估计出每个用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端；

在用户端，根据每幅天线的信噪比选择天线发射信号；

在基站端，根据信道估计值计算每个用户的瞬时误比特率，若其不大于预定误比特率，则选择该用户发射；

计算系统吞吐量；以及

在每个用户的瞬时误比特率不大于目标误比特率的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

4、一种多用户多输入多输出系统的上行链路优化方法，包括以下步骤：

在用户端，发送导频符号；

在基站端，估计出每个用户的天线端增益并利用1比特方法反馈信息到用户端；

在用户端，根据每幅天线的信噪比选择天线发射信号；

在基站端，根据信道估计值计算每个用户的瞬时信噪比，若其不低于预定的信噪比，则选择该用户发射；

计算系统吞吐量；以及

在每个用户的瞬时信噪比不低于信噪比门限值的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

5、一种多用户多输入多输出系统的上行链路优化装置，包括：

比较模块，根据信道估值，计算每个用户的瞬时误比特率，并将其与系统要求的误比特率进行比较；

选择模块，根据来自比较模块的比较结果，若所述比较结果表示用户的瞬时误比特率不大于预定误比特率，则选择该用户发射；

吞吐量计算模块，计算系统发射用户的吞吐量；以及

优化计算模块，在每个用户的瞬时误码率不大于目标误码率的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

6、一种多用户多输入多输出系统的上行链路优化装置，包括：

比较模块，根据信道估值，计算每用户个的瞬时信噪比，并将其与预定的信噪比进行比较；

选择模块，根据来自比较模块的比较结果，若所述比较结果表示用户的瞬时信噪比不低于预定的信噪比，则选择该用户发射；

吞吐量计算模块，计算系统发射用户的吞吐量；以及

优化计算模块，在每个用户的瞬时信噪比不低于信噪比门限值的约束条件下，计算出使系统吞吐量最大的最优接入用户数。

7、一种在多用户多输入多输出系统中使用的基站，其特征在于包括根据权利要求2所述的优化装置。

8、一种在多用户多输入多输出系统中使用的基站，其特征在于包括根据权利要求5所述的优化装置。

9、一种在多用户多输入多输出系统中使用的基站，其特征在于包括根据权利要求6所述的优化装置。

10、一种在多用户多输入多输出系统中使用的基站，其特征在于包括根据权利要求2所述的优化装置和根据权利要求5或6所述的优化装置。

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