CN1870459A - 联合脏纸编码与调度的多用户多输入多输出跨层通信方法 - Google Patents

Abstract

针对多用户多输入多输出系统，本发明提出一种跨层通信方法。在该方法中，首先，在媒体接入控制层，选择用户间信道为半正交的接入用户以获得最大的多用户分集增益，并由此确定接入信道的用户集。然后，在物理层，根据总功率约束条件下的信道容量最大原则求解波束形成权向量，利用权向量对各用户发送信号进行波束赋形。最后，利用脏纸编码概念，对每一发射用户，把干扰信号投影到该用户的发射信号空间，以在用户数据发射之前删除来自其他用户干扰。通过联合脏纸编码与调度的跨层通信操作，达到提高系统容量的目的。

Description

联合脏纸编码与调度的多用户多输入多输出跨层通信方法

技术领域

本发明涉及一种多天线通信系统，具体地讲，涉及一种联合物理层脏纸预编码和媒体接入控制层多用户调度的跨层通信方法。

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。人们普遍认为，新一代无线系统中，多天线多输入和多输出(MIMO)将成为主要的无线传输技术。

MIMO系统是指在发送和接收端使用多元天线阵列，在无需耗费额外功率和带宽的条件下，能显著提高系统容量和无线传输链路质量(误比特率BERs)，适用于传输高速率的音、视频等多媒体业务。利用MIMO技术提高系统容量和传输质量的方式包括两类：空分复用和空间分集。空分复用的典型应用实例是贝尔实验室分层空时结构(BLAST)，它把整个数据流分解成若干个单独的子数据流从多副天线并行发送；在接收天线数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。

目前，对MIMO系统的研究已从单用户发展到多用户阶段，并利用多用户信息论，即网络信息论来研究多用户MIMO系统。多用户信息论中，脏纸编码(Dirty Paper Coding：DPC)技术受到广泛关注。研究表明，对于高斯广播信道，利用DPC对用户的干扰作预删除，可获得最优的速率和容量(sum-rate capacity：SRC，亦即吞吐量)。DPC应用于多用户MIMO系统时，为获得系统最大SRC，需对系统中的激活用户排序。下面的参考文献[5]介绍了利用最优功率分配得到近似最大SRC，但是，最优功率分配要求发射端功率放大器要有较宽的线性动态范围，这难于实现。

参考文献列表：

[1]A.J.Paularj等人发表在Proceedings of IEEE、2004年2月、第92卷、第2号、第198～218页上的题为“An Overview of MIMOCommunications-A Key to Gigabit Wireless”的文章。

[2]G.Caire和S.Shamai发表在IEEE Trans.on informationtheory、2003年7月、第49卷、第1691～1706页上的题为“Onachievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcastchannel”的文章。

[3]M.Costa发表在IEEE Trans.on information theory、1983年5月、第29卷、439～441页上的题为“Writing on dirty paper”的文章。

[4]M.Airy等人于2004年11月在IEEE Globecom，Dallas，Texas发表的题为“Practical costa precoding for the multipleantennas broadcast channel”的文章。

[5]Z.Tu、R.S.Blum发表在IEEE communication letter、2003年8月、第7卷、第370～371页上的题为“multiuser diversity fora dirty paper approach”的文章。

发明内容

考虑到现有技术的上述问题，本发明提出一种等功率分配的次优多用户调度方法，同时，在物理层采用DPC和波束形成相结合消除用户干扰的技术。通过物理层(PHY)的DPC-波束形成和媒体接入控制层(MAC)多用户调度的跨层联合处理，提高了系统容量，且具有易于实现的优点。

本发明目的在于提供一种MIMO通信方法，使用该方法具有获得较优系统容量的优点。

本发明的方案是，首先，在媒体接入控制层，选择用户间信道为半正交的用户接入信道以获得多用户分集增益。同时，在物理层，利用脏纸编码技术在基站用户数据发射之前对来自其他用户干扰作预删除，以在不同信噪比的情况下均能获得较优的系统容量。通过联合脏纸编码与调度的跨层通信操作，达到提高系统性能的目的。

在本发明中，MAC层多用户调度方法的思想是希望选择的用户间信道为半正交，以获得较大的多用户分集增益。在物理层，基于脏纸编码概念，采用发射波束形成的用户干扰预删除方法。

根据本发明的第一方面，提出了一种多用户多输入多输出跨层通信方法，包括以下步骤：在媒体接入控制层，调度用户信道，选择半正交的用户接入信道；以及在物理层，在基站向用户发射数据之前，利用脏纸编码技术对来自其他用户的干扰进行预删除。

优选地，所述半正交用户接入信道选择步骤包括：将每个未选定用户的信道向量投影到其他已选定的用户信道向量集合所 张成的正交 补中，即计算该用户的信道向量在所述正交补中的信道增益，并选择信道增益最大的用户。

优选地，所述干扰预删除步骤包括：根据总功率约束条件，计算每个选定用户的发射信号的协方差阵，并对所述协方差阵进行特征值分解，从而得到波束形成权向量，利用权向量对各发送用户信号进行波束赋形，对于每一发射用户，从其发射信号中减去来自其他用户的信号，以抵消其他用户对该用户的发射信号的干扰。

优选地，所述多用户多输入多输出跨层通信方法还包括：在基站端，发射导频信号到信道；以及在用户端，估计信道向量，并将其反馈到基站端。

根据本发明的第二方面，提出了一种多用户多输入多输出跨层通信方法，包括以下步骤：

初始化，迭代计数i＝1，选定用户集为空集S＝(空集)；

发射导频信号到信道，用户端估计信道向量h₁，…，h_NR；

对于用户u∈{1，…，N_R}\S，把每个用户的信道向量h₁，…，h_NR投影到其他已选定的用户信道集所张成的正交补中，即计算信道增益

${\mathrm{\γ}}_u=h_u-h_u\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\Σ}}}\frac{{\mathrm{\γ}}_j{\mathrm{\γ}}_j^{*}}{{\left|\right|{\mathrm{\γ}}_j\left|\right|}^2};$

选择信道增益最大的用户， $l=\arg \underset{u}{\max }\left|\right|{\mathrm{\γ}}_u\left|\right|;$

更新选定用户集S←S∪{l}，i←i+1；

如果选定用户集S中的元素数量|S|＞基站端的天线个数N_T，则继续处理，否则，转到前述向量投影步骤进行处理；

根据总功率约束条件下选定用户集S中的信道容量最大原则 $C=\underset{\{{\mathrm{\Σ}}_{u=1}^{N_R}\mathrm{Tr}\left(Q_u\right)\≤P\}}{\max }\log |I+\underset{u=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}{H}_u^H{Q}_u{H}_u|$ ，利用数值算法求解每个选定用户u的发射信号的协方差阵Q_u；

对协方差阵Q_u进行特征值分解 $Q_u=V_u{D}_u{V}_u^H$ ，得到波束形成权向量w_u＝V_u；以及

利用权向量w_u对各发送用户信号进行波束赋形，对每一发射用户，把干扰信号投影到该用户的发射信号空间，以抵消其他用户对该用户的发射信号的干扰。

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示出了根据本发明的跨层处理方法的流程图；

图2示出了根据本发明的多用户MIMO系统；以及

图3示出了根据本发明的多用户MIMO系统的操作性能的仿真结果。

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。

首先，分析物理层利用脏纸编码技术对用户干扰进行预删除的方法的原理。为研究多用户MIMO系统，近来提出了多用户信息论(又称网络信息论)。多用户信息论的研究表明，如果发射端已知来自其他用户的干扰，利用脏纸编码对干扰作预删除，则在高、低信噪比的情况下均能达到渐近最优吞吐量。Costa最早提出了DPC概念，其内容为，对标量高斯信道，存在下面表达式(1)给出的关系。

y＝x+s+n                                 (1)

这里，s是高斯分布干扰，n是高斯噪声。若发射端已知干扰信息，并在发射端删除干扰，则可获得与未加干扰时相同的信道容量。

该方法可用以下模型描述，若把信道假定为一张纸，干扰s把纸弄脏了，但发射端已知s，接收端未知s信息，通信中发射端在这张纸上写字，传送到接收端去阅读。存在某种预编码器，脏纸上写字可达到与在干净纸上写字相同的信息传输速率。

对于如本发明中的有N_T幅发射天线和N_R个单天线接收用户的MIMO系统，其广播信道(BC)的信号模型为

y＝Hx+n                                           (2)

式中，y为N_R×1维接收信号向量， $x=\underset{u=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\Σ}}}{x}_u$ (用户u的发射信号 $x_u\∈C$ )是N_T×1维发射信号向量，它满足功率约束E(Tr(xx^H))≤P，白高斯噪声向量n的方差为σ_n ²I。信道矩阵 $H\∈C^{N_R\×N_T}$ (N_T≤N_R)的元素h_ji为发射天线i到接收天线j的信道衰落系数。

基于DPC概念实现干扰预删除的方法有多种，如参考文献[2]提出的QR分解等。本发明中，采用基于发射波束形成的用户干扰删除技术。定义某一时刻基站与用户1，…，u，…，N_R通信的信号分别为x₁，…，x_NR，用户信道向量为 $h_1,...{,h}_{N_R}\∈C^{N_R\×1}$ ，对各用户的发射波束权向量分别为w₁，…，w_NR，且对各天线等功率分配，则发射信号(功率归一化)为

$x=w_1{x}_1+\·\·\·+w_{N_R}{x}_{N_R---\left(3\right)}$

则UE端的接收信号为

$y_1=h_1^T(w_1{x}_1+\·\·\·+w_{N_R}{x}_{N_R})+n_1$

               (4)

$y_{N_R}=h_{N_R}^T({w_{1}x}_1+\·\·\·+w_{N_R}{x}_{N_R})+n_{N_R}$

由式(4)发现，若内积<h₁ ^*，w₂>，…，<h₁ ^*，w_NR>和<h_NR ^*，w₁>，…，<h_NR ^*，w_NR-1>不为零，则用户接收信号受到其他用户发射信号的干扰，本发明采用DPC技术消除此干扰。为说明DPC的实施原理，下面以用户N_R通信时，预先删除来自用户1，…，N_R-1的干扰为例说明。这时，设计发射信号为

$x=w_1{x}_1+\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;+w_{N_R-1}{x}_{N_R-1}+w_{N_R}[x_{N_R}-\frac{<h_{N_R}^{*},w_{N_R-1}>}{<h_{N_R}^{*},w_{N_R}>}{x}_{N_R-1}-\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;-\frac{<h_{N_R}^{*},w_1>}{<h_{N_R}^{*},w_{N_R}>}{x}_1]---\left(5\right)$

即把干扰信号投影到与用户N_R通信的发射信号上。这样，经用户N_R的信道h_NR传输后，接收信号为

$y_{N_R}=h_{N_R}^T{w}_{N_R}{x}_{N_R}+n_{N_R}---\left(6\right)$

可见，通过DPC的操作，用户端消除了来自基站与其他用户1，…，N_R-1通信的干扰信号。

实现上述基于发射波束形成的DPC操作的关键是求得最优的权矢量。由于DPC MIMO BC信道的SRC的表示式较为复杂，文献[4]利用广播信道和多址信道(MAC)的双重性，把DPC MIMO BC的信道容量等效为总功率约束条件下的MAC信道容量，即

$C=\underset{\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{u=1}^{N_R}\mathrm{Tr}\left(Q_u\right)\&le;P\}}{\max }\log |I+\underset{u=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_u^H{Q}_u{H}_u|---\left(7\right)$

Q_u为N_R×N_R的正半定协方差阵。这是一个凸优化问题，可用数值算法求解，获得Q_u后，对其进行特征值分解

$Q_u=V_u{D}_u{V}_u^H---\left(8\right)$

式中D_u是特征值的对角阵，矩阵V_u的列由D_u的特征向量组成，则最优波束形成向量为

w_u＝V_u，u∈[1，…，N_R]                                 (9)

利用获得的波束形成权向量，在用户发射信号时，对各用户信号进行加权波束赋形，达到干扰删除目的。

以上从物理层提出了基于DPC思想的干扰删除方法，其中，假设系统随机接入了N_R个用户，对用户任意分配权向量。事实上，多用户接入的MIMO无线网络中，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信道衰落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，达到提高无线资源(时、频、码、空间等)利用率和系统容量的目的。实现多用户分集的一个有效方案是在系统MAC层采用调度技术。针对本发明，提出了一种多用户调度方法。

由于系统中有N_R个接入用户，而基站端仅有N_T幅发射天线，故需要从N_R个用户集中选择N_T个发射用户。且为获得多用户分集增益，希望选择的用户间信道为半正交。为此，采用以下调度方法：

1)初始化，i＝1，用户集S＝(空集)；

2)对于用户u∈{1，…，N_R}\S，计算用户u的信噪比

${\mathrm{\&gamma;}}_u=h_u-h_u\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_j{\mathrm{\&gamma;}}_j^{*}}{{\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_j\left|\right|}^2};$

3)选择最高信噪比用户， $l=\arg \underset{u}{\max }\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_u\left|\right|;$

4)更新，S←S∪{l}，i←i+1；

5)判定，若|S|＞N_T，则结束，否则，转第2)步迭代。

从该调度方法中可观察到，得到的用户集{γ_u，u＝1，…，N_T}形成一组正交基，第2)步是把选择的用户信道集S_i投影到{γ₁，…，γ_i-1}张成的正交补中。这里，借用了“正交补”概念，向量空间S的正交补定义为S^⊥＝{x|x^Ty＝0，y∈S}，即与向量空间S正交的所有向量的集合。又γ_u≈h_u，故最后选定的用户的信道{h₁，…，h_NT}相互为半正交且有大的信道增益。这样，调度这些用户接入信道，可获得大的多用户分集增益。

下面，将参照图2所示的流程图，对本发明所提出的多用户MIMO跨层通信方法进行详细的说明。

在步骤S201，初始化，迭代计数i＝1，选定用户集S＝；

在步骤S202，发射导频信号到信道，用户端估计信道向量h₁，…，h_NR；

在步骤S203，对于用户u∈{1，…，N_R}\S，把每个用户的信道向量h₁，…，h_NR投影到其他已选定的用户信道集所张成的正交补中，即计算信道增益 ${\mathrm{\&gamma;}}_u=h_u-h_u\underset{j=1}{\overset{i-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_j{\mathrm{\&gamma;}}_j^{*}}{{\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_j\left|\right|}^2};$

在步骤S204，选择信道增益最大的用户， $l=\arg \underset{u}{\max }\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_u\left|\right|;$

在步骤S205，更新选定用户集S←S∪{l}，i←i+1；

在步骤S206，判定，若选定用户集S中的元素数量|S|＞基站端的天线个数N_T，则转下一步，否则，转步骤S203迭代处理；

在步骤S207，根据总功率约束条件下用户集S中的信道容量最大原则 $C=\underset{\{{\mathrm{\&Sigma;}}_{u=1}^{N_R}\mathrm{Tr}\left(Q_u\right)\&le;P\}}{\max }\log |I+\underset{u=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_u^H{Q}_u{H}_u|$ ，利用数值算法(参见参考文献[4])求解每个用户u的发射信号的协方差阵Q_u；

在步骤S208，对协方差阵Q_u进行特征值分解 $Q_u=V_u{D}_u{V}_u^H$ ，得到波束形成权向量w_u＝V_u；

在步骤S209，利用权向量对各发送用户信号进行波束赋形，对每一发射用户，从其发射信号中减去来自其他用户的信号，以抵消其他用户对该用户的发射信号的干扰。

图1示出了根据本发明的多用户MIMO通信装置。

基站端(BS)安装N_T幅天线，有N_R个用户终端(UE)且每个UE安装一幅天线，其中N_R≥N_T。在发送端，用户数据流输入到调度器107，调度器107利用调度算法分配接入用户，并把用户的数据流发送到天线支路；采用加权模块101～101’利用权向量对各天线支路数据流进行波束赋形；对从每幅天线发射的信号，利用干扰删除模块106对波束形成后的数据进行干扰消除，最后，数据经每个天线端102～102’发送到信道。

在接收端，将每幅天线103～103’接收到的信号送入信号处理器104～104’，在该模块内完成一系列信号处理后输出；信道估计模块105～105’利用接收到的导频序列估计信道增益，并反馈到基站端的干扰删除装置106，在该装置内，利用信道估值，进行优化处理后，把波束形成权向量送到各天线支路端，并控制各天线端的输出数据流。

通过模拟试验研究系统性能，仿真参数为，BS端安装2幅发射天线，有3个接入用户，每个用户仅安装一幅天线；平坦衰落信道；用户间等功率分配。首先，利用前述用户选择方法从3个用户中选出待通信的用户，不妨设为用户1、3，通过选择该用户，可以获得系统最大容量，图3为得到的系统容量。然后，进行干扰删除操作。系统中，基站与用户1、3通信的信号需要从天线1、2发射，若与用户1通信的信号从天线1发射，与用户3通信的信号从天线2发射，则需要从天线1的发射信号中消除来自与用户3通信时的干扰，同样，需要从天线2的发射信号中消除来自与用户1通信时的干扰。

本发明中，首先，在媒体接入控制层，调度用户间信道为半正交的用户接入信道，而获得多用户分集增益。同时，在物理层，利用脏纸编码技术在基站用户数据发射之前对来自其他用户干扰作预删除，则在不同信噪比情况下均能获得较优系统容量。通过联合脏纸编码与调度的跨层通信操作，可提高系统性能。

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 (5)

1、一种多用户多输入多输出跨层通信方法，包括以下步骤：

在媒体接入控制层，调度用户信道，选择半正交的用户接入信道；以及

在物理层，利用脏纸编码技术，在基站向用户发射数据之前，对来自其他用户的干扰进行预删除。

2、根据权利要求1所述的多用户多输入多输出跨层通信方法，其特征在于所述半正交用户接入信道选择步骤包括：将每个未选定用户的信道向量投影到其他已选定的用户信道向量集合所张成的正交补中，即计算该用户的信道向量在所述正交补中的信道增益，并选择信道增益最大的用户。

3、根据权利要求1所述的多用户多输入多输出跨层通信方法，其特征在于所述干扰预删除步骤包括：根据总功率约束条件，计算每个选定用户的发射信号的协方差阵，并对所述协方差阵进行特征值分解，从而得到波束形成权向量，利用权向量对各发送用户信号进行波束赋形，对于每一发射用户，从其发射信号中减去来自其他用户的信号，以抵消其他用户对该用户的发射信号的干扰。

4、根据权利要求1所述的多用户多输入多输出跨层通信方法，其特征在于还包括：在基站端，发射导频信号到信道；以及在用户端，估计信道向量，并将其反馈到基站端。

5、一种多用户多输入多输出跨层通信方法，包括以下步骤：

初始化，迭代计数i＝1，选定用户集为空集S＝；

发射导频信号到信道，用户端估计信道向量h₁，…，h_NR；

对于用户u∈{1，…，N_R}\S，把每个用户的信道向量h₁，…，h_NR投影到其他已选定的用户信道集所张成的正交补中，即计算信道增益

${\mathrm{\&gamma;}}_u=h_u-h_u\underset{j-1}{\overset{i-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_j{\mathrm{\&gamma;}}_j^{*}}{{\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_j\left|\right|}^2};$

选择信道增益最大的用户， $l=\arg \underset{u}{\max }\left|\right|{\mathrm{\&gamma;}}_u\left|\right|;$

更新选定用户集S←S∪{l}，i←i+1；

如果选定用户集S中的元素数量|S|＞基站端的天线个数N_T，则转继续处理，否则，转前述向量投影步骤进行处理；

根据总功率约束条件下选定用户集S中的信道容量最大原则 $C=\underset{{\{\mathrm{\&Sigma;}}_{u=1}^{N_R}\mathrm{Tr}\left(Q_u\right)\&le;P\}}{\max }\log |I+\underset{u=1}{\overset{N_R}{\mathrm{\&Sigma;}}}{H}_u^H{Q}_u{H}_u|,$ 利用数值算法求解每个选定用户u的发射信号的协方差阵Q_u；

对协方差阵Q_u进行特征值分解 $Q_u=V_u{D}_u{V}_u^H,$ 得到波束形成权向量w_u＝V_u；以及

利用权向量w_u对各发送用户信号进行波束赋形，对每一发射用户，把干扰信号投影到该用户的发射信号空间，以抵消其他用户对该用户的发射信号的干扰。

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