DE102006043847A1

DE102006043847A1 - Verfahren zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl in Mobilfunksystemen

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Publication number: DE102006043847A1
Application number: DE102006043847A
Authority: DE
Inventors: Martin Prof. Dr.-Ing. Haardt; Martin Dipl.-Ing. Fuchs; Giovanni Dott.-Ing. Del Galdo
Original assignee: Technische Universitaet Ilmenau
Current assignee: Cufer Asset Ltd LLC
Priority date: 2005-09-22
Filing date: 2006-09-15
Publication date: 2007-05-24

Abstract

Diese Erfindung umfasst ein Verfahren mit geringer Komplexität zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl bei der Übertragung in drahtlosen Nachrichtenübertragungssystemen mit mehreren Antennen an der Basisstation und einer oder mehrerer Antennen an den Empfängern sowie räumlichem Vielfachzugriff (SDMA) in Kombination mit Vielfachzugriff im Zeit- oder Frequenzbereich. Es werden Teilnehmer mit räumlich wenig korrelierten Kanälen zur Bedienung im gleichen Zeit- oder Frequenzschlitz ausgewählt, um den Durchsatz des SDMA-Sendeverfahrens zu steigern, wobei der Zusammenhang zwischen Gruppengröße und mittlerer Sendeleistung berücksichtigt wird. DOLLAR A Die Erfindung arbeitet sowohl mit SDMA-Verfahren zusammen, die keine Interferenz zulassen (Zero Forcing) als auch mit Verfahren mit Restinterferenz. Sie basiert auf einer neuartigen Interpretation des ZF-Prinzips mit Hilfe von orthogonalen Projektionsmatrizen, welche es ermöglichen, die Kanalgüte nach Anwendung des Sendeverfahrens mit stark reduziertem Rechenaufwand zu schätzen. Die möglichen Teilnehmerkombinationen werden mit Hilfe eines baumartigen Suchalgorithmus effizient sortiert. DOLLAR A Das Verfahren nutzt perfekte Kanalkenntnis oder alternativ gemittelte Kanalstatistik. Dienstgüteanforderungen der Teilnehmer sowie Fairnesskriterien können berücksichtigt werden.

Description

1. Betreff der Erfindung
Die Erfindung betrifft drahtlose Nachrichtenübertragungssysteme mit mehreren Antennen an einer Basisstation und einer oder mehrerer Antennen an den Empfängern (Multiple Input Multiple Output System – MIMO). Der Einsatz mehrerer Antennen ermöglicht es, dass die Signale unterschiedlicher Teilnehmer beim Senden oder Empfangen an der Basisstation räumlich unterscheidbar werden. Dadurch können mehrere Teilnehmer gleichzeitig mittels räumlichem Vielfachzugriffs (Space Division Multiple Access – SDMA) bedient werden, was den Systemdurchsatz erheblich steigert. Gleichzeitig können Teilnehmer mit mehreren Antennen bei Bedarf mit mehr als einem Datenstrom versorgt werden (räumliches Multiplexing – SMux). Dazu können die Datenströme zum Beispiel in die stärksten Ausbreitungsrichtungen des Übertragungskanals, die so genannten räumlichen Modes, gesendet werden, wodurch sie am Empfänger unterscheidbar werden. Verschiedene Randbedingungen sind denkbar, die zu verschiedenen mathematischen SDMA-Sendealgorithmen führen. Eine Randbedingung kann zum Beispiel sein, dass die zu den einzelnen Teilnehmern gesendeten Datenströme nicht miteinander interferieren sollen. Betreff der Erfindung ist das bei allen SDMA-Sendealgorithmen auftretende Problem der Auswahl der gleichzeitig zu bedienenden Teilnehmer, wobei sich die Erfindung auf SDMA-Algorithmen der so genannten Klasse der Vektor-Modulationsverfahren beschränkt. Die Erfindung umfasst Verfahren mit stark reduzierter Komplexität zur Auswahl einer optimierten Zahl räumlich wenig korrelierter Teilnehmer sowie Computerprogramme, die eine Recheneinheit befähigen, die erfindungsgemäßen Verfahren auszuführen und ebenso technische Systeme, die benötigt werden, um die Verfahren umzusetzen.
2. Anwendungsbereich
Betrachtet wird eine Basisstation eines Systems, in dem SDMA mit Vielfachzugriff im Zeitbereich (Time Division Multiple Access – TDMA) und Frequenzbereich (Frequency Division Multiple Access – FDMA) und SMux kombiniert werden kann, aber nicht notwendigerweise muss. Die begrenzte Anzahl der Antennen an der Basisstation limitiert die maximale Anzahl gleichzeitig bedienbarer Teilnehmer und erfordert Erweiterungen der SDMA-Sendealgorithmen, mit deren Hilfe die Teilnehmer effizient in Gruppen aufgeteilt werden können. Dies ist dadurch bedingt, dass die maximale Anzahl räumlich gleichzeitig effizient bedienbarer Teilnehmer begrenzt ist durch den Rang der kombinierten Kanalmatrix. In jedem Zeit- oder Frequenzschlitz kann dann eine andere Untermenge der Teilnehmer gleichzeitig mittels SDMA bedient werden.
Jedes SDMA-Sendeverfahren benötigt einen geeigneten Mechanismus zur Auswahl einer geeigneten Untermenge an Teilnehmern, die dann gleichzeitig mittels SDMA bedient werden können und somit muss auch jede Sendestation, die räumlichen Vielfachzugriff verwenden soll, mit den technischen Mitteln ausgestattet werden, um ein geeignetes Auswahlverfahren umzusetzen.
Als SDMA-Sendeverfahren wird von so genannten Vektor-Modulationsverfahren am Sender ausgegangen, die die Kenntnis des Übertragungskanals in irgendeiner Form voraussetzen und ausnutzen. Dabei werden die zu sendenden Datensymbole wie im Abschnitt 6 erläutert mit vektorwertigen Strahlformungsgewichten multipliziert, die unter Berücksichtigung verschiedenster Randbedingungen berechnet werden können und sich auf die Abstrahlcharakteristik der Antenne auswirken.

3. Aufgaben der Erfindung

Bei der Auswahl der Teilnehmer, die gleichzeitig mittels SDMA bedient werden sollen, ergeben sich vereinfacht dargestellt folgende grundlegenden Probleme, deren Lösung Aufgabe der Erfindung ist:

• Die Gruppierung von Teilnehmern mit räumlich stark korrelierten Übertragungskanälen muss vermieden werden, da die räumliche Unterscheidbarkeit der Teilnehmer durch das SDMA-Sendeverfahren sonst erschwert würde und der Datendurchsatz stark einbrechen würde. Dies ist dadurch bedingt, dass die Qualität des effektiven Übertragungskanals nach Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens wegen uneffizienter Strahlformungsgewichte stark beeinträchtigt würde und dass zusätzlich vermehrt Interferenz zwischen den Datenströmen auftreten würde, die zu den verschiedenen Teilnehmern gesendet werden sollen.
• Die Gruppengröße muss durch das Verfahren optimiert werden, da dies die mögliche Aufteilung der zur Verfügung stehenden Sendeleistung verändert und damit den Datendurchsatz stark beeinflusst.
• Die Aufteilung der Nutzer sollte unter gleichzeitiger Berücksichtigung der beiden anderen Dimensionen Zeit und Frequenz erfolgen und sollte bei Bedarf die Berücksichtigung von Fairness und von Dienstgüte-Anforderungen der Teilnehmer ermöglichen.
• Der Aufwand zur Vorausberechnung der zu erwartenden Kanalgüte nach der Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens muss während der Auswahl der Gruppen reduziert oder vermieden werden, da das Ergebnis von der Teilnehmerkombination abhängt und die Rechenkomplexität deshalb in realistischen Systemen mit mehreren Hundert Teilnehmern nicht zu bewältigen wäre.
• Die Anzahl der zu testenden Gruppierungen sollte effizient reduziert werden, ohne mögliche viel versprechende Kombinationen von vorn herein auszuschließen.
• Bei der Reduktion der Komplexität sollte ausgenutzt werden, dass sich die Situation im System nur nach und nach ändert, so dass nicht zu jedem Zeitpunkt unabhängige Entscheidungen getroffen werden müssen.

4. Stand der Technik und dessen Nachteile

Im Fall von SISO-Systemen (Single Input, Single Output, i.e., nur eine Antenne an Sender und Empfänger) ist ein verwandtes Problem vorhanden, das jedoch ausreichend gelöst ist. Man hat dort bereits erkannt, dass durch Auswahl der Teilnehmer mit den besten Kanälen bei jeder Übertragung und durch geeignete Aufteilung der Senderessourcen der Gesamtdurchsatz des Systems gesteigert werden kann [ DE 100 21 862 ] und man wählt die Teilnehmer z.B. mit dem Ziel der Maximierung der Rate. Alternativ kann man die Teilnehmer mit dem Ziel einer geringen Verzögerung oder einer hohen Dienstgüte wählen.

Die zuvor beschriebene Art von MIMO-Übertragungssystemen stellt nach derzeitigem Stand eine viel versprechende Lösung für zukünftige drahtlose Kommunikationssysteme dar. Jedoch wird das Problem der Teilnehmerauswahl von vielen Verfahren nicht in vollem Umfang gelöst oder nur mit sehr hoher Rechenkomplexität. So beschreibt zum Beispiel [US 2005/147023] eine ähnliche Problematik in einem derartigen System, gibt aber keine Methode an, mit der die dort als ,orthognal sets' bezeichneten Nutzergruppen identifiziert werden sollen, geschweige denn deren optimale Größe.

Man kann zwei grundlegende Arten von Lösungsansätzen unterscheiden: Ein Ansatz besteht darin, die Optimierung des Systemdurchsatzes als mathematisches Problem zu formulieren und eine geschlossene Lösung für das Optimum zu finden, z.B. [1]. Schließlich wird mittels eines Auswahlverfahrens die Teilnehmer-Untergruppe gesucht, die dieses Optimum erfüllt. Dazu ist es allerdings notwendig, die Kanalgüte nach Anwendung des SDMA-Verfahrens anhand der Kenntnisse über den Übertragungskanal vorauszuberechnen, und zwar für alle möglichen Nutzerkombinationen, die bei der Suche nach dem Optimum von Interesse sind – diese Art Ansatz erfüllt also u.A. nicht die vierte der o.g. Anforderungen. Bei der Suche nach der besten Teilnehmerkombination wird in den meisten Fällen auf eine ausführliche Suche durch alle möglichen Kombinationen zurückgegriffen. Diese führt jedoch zu einem unpraktikabel hohen Rechenaufwand, besonders wenn als Kennzahl bei der Auswahl eine Größe wie zum Beispiel die Kanalkapazität verwendet wird, die auf der Kanalqualität nach Anwendung der Strahlformung basiert und wenn diese explizit berechnet wird für jeden Teilnehmer in jeder möglichen Kombination. All dies trifft zu auf [WO 2005/053186][WO 2002/033848][ EP 1 542 419 ] (wobei [WO 2005/053186] für die Anwendung in der Aufwärtsstrecke spezifiziert ist). Obwohl zum Beispiel [ EP 1 542 419 ] nach der Berechnung der Rate die Gruppengröße optimieren könnte, wird immer auf eine konstante Teilnehmeranzahl zurückgegriffen.

Weit verbreitet sind auch iterative Auswahlverfahren, welche nicht direkt auf dem Systemdurchsatz basieren, sondern auf verschiedenen Metriken für Korrelation zwischen den Kanälen der Teilnehmer oder verschiedenartig definierten Indikatoren für die Kanalqualität nach der Strahlformung. Dabei wird zum Beispiel die Einfallsrichtung bzw. der Einfallswinkel der Teilnehmersignale (Direction of Arrival) genutzt [2][3] [ EP 0 926 912 ] [ US 6,895,258 ] [US 2004/087343], oder ein Korrelationsfaktor zwischen Unterräumen zweier Kanalmatrizen definiert [4] [5] [WO 98/30047] [ EP 1 434 452 ]. ([US 2004/087343] trennt die Teilnehmer nicht durch unterschiedliche Frequenzen oder Zeiten, sondern durch Zuweisung orthogonaler Codes zu stark interferierenden Teilnehmern.) Diese Metriken haben jedoch keinen direkten Bezug zum Systemdurchsatz und erlauben es deshalb u.A. nicht, die optimale SDMA-Gruppengröße formelmäßig zu optimieren (siehe auch zweite Anforderung). Stattdessen wird z.B. eine Gruppengröße empirisch festgelegt, die mit dem zu erreichenden Systemdurchsatz nicht in direkter formelmäßiger Verbindung steht, z.B. die maximal mögliche Anzahl Teilnehmer. Es wird zum Beispiel in [ EP 1 505 741 ] eine fest vorgegebene Gruppengröße verwendet, ohne anzugeben, wie diese zu bestimmen ist. Oder es wird empirisch ein Schwellenwert für die erlaubte räumliche Korrelation zweier Teilnehmer bestimmt und daraus auf eine mögliche Gruppengröße geschlossen. [ EP 1 434 452 ] greift zusätzlich zu einem Korrelationsmaß, das aus Empfangssignalen bestimmt wird, auf die durch die Teilnehmer angeforderte Datenrate zurück und wählt zunächst Teilnehmer mit einer niedrigen Rate aus, da diese weniger Interferenz erzeugen, und zwar solange, bis die Teilnehmeranzahl einen wiederum nicht näher bestimmten Schwellwert überschreitet.

Die Erfindung [WO 2005/055507] kann als verwandt zu der vorliegenden Erfindung betrachtet werden. Sie arbeitet ebenfalls nicht direkt mit dem Systemdurchsatz, sondern mit beliebigen Sortiergrößen, die auf der Korrelationsmatrix der Kanalmatrix nach Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens basieren. Allerdings ermöglicht es der Aufbau der Sortiergrößen von [WO 2005/055507] wie in der vorliegenden Erfindung, die Anzahl der gleichzeitig aktiven Verbindungen zu optimieren. Ein Unterschied zur vorliegenden Erfindung besteht darin, dass alle Verfahren von [WO 2005/055507] auf SDMA-Sendeverfahren mit so genannter Matrix-Modulation beschränkt sind und nicht für die hier betrachtete Klasse der Vektor-Modulationsverfahren besprochen werden. Auf den Unterschied zwischen Matrix- und Vektormodulation wird im Abschnitt 6 eingegangen.

Als zweite Untergruppe existieren Lösungen, bei denen die Teilnehmer selbst eine gemessene oder berechnete Kennzahl für ihre Kanalgüte an die Basisstation zurückgeben [6][ EP 1 505 741 ], anhand derer die Basisstation die Teilnehmer auswählt. Diese sind aber nur für SDMA-Verfahren von Interesse, die keine Kanalkenntnis am Sender ausnutzen und zum Beispiel ihre Strahlformungsvektoren zufällig wählen [7]. Denn wenn Kanalkenntnis am Sender sowieso vorliegt, um damit das SDMA-Verfahren zu betreiben, dann sollte auf die zusätzliche Datenlast durch eine Rückführung von Informationen für die Gruppierung verzichtet werden und stattdessen wie in der vorliegenden Erfindung die Kanalgüte nach der Strahlformung effizient im Voraus geschätzt werden. Die Erfindung [WO 98/30047] beispielsweise, die für die Aufwärtsstrecke gedacht ist, verwendet zwar auch eine Form von Prädiktion, es werden aber die messbaren Kanalkoeffizienten ohne Anwendung der Strahlformung prädiziert. Dadurch wird lediglich eine Auswahl von Teilnehmern mit starken Kanälen möglich. Zur Berücksichtigung der Problematik der schlechten Trennbarkeit von Teilnehmern mit räumlich korrelierten Kanälen greift [WO 98/30047] wieder auf ein Korrelationsmaß zurück, welches das bereits erwähnte Problem der unbestimmten Gruppengröße mit sich bringt (s.o.).

5. Lösung

Die Erfindung verwendet eine aufwandsgünstige Schätzung der zu erwartenden Teilnehmerraten nach der Strahlformung als Sortiermetrik, sowie einen baumartigen Sortieralgorithmus zum Testen von Teilnehmerkombinationen. Dadurch müssen keine Teilnehmerkombinationen von vorn herein ausgeschlossen werden. Der Aufwand zur Vorausberechnung der Strahlformungsvektoren für alle zu testenden Kombinationen wird vermieden, ohne jedoch den Einfluss der Teilnehmer in der gleichen Gruppe aufeinander zu vernachlässigen. Dies gelingt mit Hilfe einer neuartigen Interpretation der Zero Forcing Randbedingung (keine Interferenz erlaubt zwischen den zu unterschiedlichen Teilnehmern gesendeten Daten) unter Verwendung von orthogonalen Projektionsmatrizen. Zero Forcing kann als Grenzfall aller anderen SDMA-Verfahren betrachtet werden, der für hohe Signal-zu-Rauschleistungsverhältnisse angestrebt wird. Er eignet sich deshalb gut, um den Einfluss von Korrelation in einer Kennzahl zusammenzufassen, ohne Interferenz berechnen zu müssen.

Die Verwendung der in dieser Erfindung vorgestellten Ratenschätzung ermöglicht während der Suche nach der besten Teilnehmerkombination gleichzeitig die Bestimmung einer Schätzung der besten Gruppengröße, ohne jedoch die Komplexität einer Vorausberechnung der exakten Rate zu besitzen.

In der Grundversion ist das Ziel die Maximierung der Gesamtrate des Systems. Als Erweiterung können bereits aus der Literatur bekannte Verfahren zur Berücksichtigung von Dienstgüteanforderungen und von Fairness mit der Ratenschätzung kombiniert werden, wie weiter unten kurz erläutert wird.

6. Ausgestaltung
Im nachfolgenden Text werden Formelzeichen und Zahlen kursiv dargestellt. Symbole für Vektoren und Matrizen sind zusätzlich fett gedruckt.
Im Weiteren werden die 1 bis 4 zur Erläuterung herangezogen. Es soll bei jeder Ausführung des Algorithmus die beste Untergruppe aus einer Menge von K Mobilteilnehmern gefunden werden basierend auf den Gegebenheiten der Mobilfunkkanäle, die dann gleichzeitig mittels SDMA bedient werden können. Es wird von einem System ausgegangen, bei dem SDMA mit TDMA und FDMA kombiniert eingesetzt wird. Die Ressourcenelemente in Zeitrichtung sind untereinander orthogonal und ebenso kann meist davon ausgegangen werden, dass die Träger des FDMA-Systems als orthogonal betrachtet werden können. Die Ressourcenelemente in Frequenzrichtung können aus mehreren Trägern bestehen. Dies bietet sich an, wenn die Kanäle der Träger stark kohärent sind und sich deshalb ohne nennenswerten Verlust die gleiche Teilnehmergruppierung auf sie anwenden lässt. Dadurch entsteht ein Raster wie in 1 schematisch dargestellt. Für jedes Koordinatenpaar in Zeit (n)- und Frequenzrichtung (f) wird eine SDMA-Gruppe mit Größe G(n, f) gesucht. Der Einfachheit halber werden die Zeit- und Frequenzindizes im Folgenden meist weggelassen. Im allgemeinsten Fall ist für jede Frequenzkoordinate eine neue Entscheidung zu treffen und somit eine Instanz des Verfahrens auszuführen. Geht man davon aus, dass für das SDMA-Verfahren in einem TDMA-Rahmen nur einmal neue Kanalkenntnis zur Verfügung steht, so folgt daraus, dass die Gruppierungen in Zeitrichtung unverändert bleiben können, sofern sie wie in der Grundversion des Verfahrens angenommen nur von der Kanalkenntnis abhängen und nicht von Anforderungen der Teilnehmer.
In jedem Ressourcenelement wird der Kanal als frequenz-nichtselektiv betrachtet. Die meist komplexen Datensymbole, die zu Teilnehmer g ∊ N, 1 ≤ g ≤ G gesendet werden sollen, werden in einem Spaltenvektor d_g zusammengefasst. Die Anzahl der Symbole kann nicht größer sein als der Rang der Kanalmatrix H_g, die die komplexen Übertragungskoeffizienten zwischen den M_R,g Empfangsantennen des Teilnehmers g und den M_T Sendeantennen enthält. Jedes Sendesymbol wird mit einem meist komplexwertigen Gewichtsvektor multipliziert. Daher die Bezeichnung Vektormodulation. Die Gewichtsvektoren können als Spalten in einer Matrix M_g gesammelt werden. Eine andere Art der Modulation ist die Matrix-Modulation, bei der die Symbole in einer Matrix angeordnet werden, deren eine Dimension dem Raum entspricht und deren andere Dimension einer anderen orthogonalen Ressource wie z.B. Zeit. Die Symbole am Empfänger g können im Vektor
gesammelt werden und lauten allgemein
In 2 ist dieses Systemmodell schematisch dargestellt. Der Spaltenvektor n_g enthält nach diesem Modell Abtastwerte unabhängiger weißer Gaussverteilter Rauschprozesse für jede Empfangsantenne, wobei jedes Element die Gesamtleistung σ 2 / n bezogen auf das gesamte Frequenzband haben soll.
Die meisten Vektormodulationsverfahren streben für Situationen mit niedrigem Rauschen an, dass keine Interferenz zwischen den zu den einzelnen Teilnehmern gesendeten Daten erzeugt werden soll (Zero Forcing Verfahren). In dieser Erfindung wird die Teilnehmerauswahl unter der Annahme vorgenommen, dass diese Randbedingung angestrebt wird. Dadurch kann das Verfahren eine Teilnehmerauswahl vornehmen, ohne dass es an das jeweilige Sendeverfahren angepasst werden muss.
Damit die ZF-Randbedingung erfüllt ist, muss die Modulationsmatrix M_g eines Teilnehmers im Schnitt der Nullräume der Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer liegen. Der Summenterm im Empfangsvektor wäre dann gleich Null. Man kann dies erreichen, indem man als ersten Schritt bei der Aufstellung der Modulationsmatrix für Teilnehmer g eine orthogonale Projektion des Kanals H_g in den Nullraum einer Matrix H ~g = [HT1 ... HTg-1 HTg+1 ... HTG ]T vornimmt, die alle Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer in derselben Gruppe enthält. Alle weiteren Schritte bei der Erzeugung der Modulationsmatrix können basierend auf einem neuen Kanal HgP ~(0)g anstelle des gemessenen Kanals H_g berechnet werden. Dabei ist P ~(0)g eine orthogonale Projektionsmatrix in den Nullraum der Matrix H ~_g. Die vorliegende Erfindung arbeitet mit der Qualität des projizierten Kanals HgP ~(0)g . Dieser spiegelt den Qualitätsverlust wieder, der durch starke räumliche Korrelation zwischen Teilnehmer g und allen anderen Teilnehmer in derselben Gruppe hervorgerufen wird. Je stärker der Kanal von Teilnehmer g mit den Kanälen aller anderen Teilnehmer korreliert ist, desto größer wird anschaulich gesprochen der Winkel zwischen dessen Signalraum und dem Schnitt der Nullräume aller anderen Teilnehmer, siehe 3. Die orthogonale Projektion erzeugt in diesem Fall einen neuen Kanal mit sehr kleiner Norm, was vermieden werden muss. Der dargestellte Fall entspricht einem System mit einer 3 × 3 Kanalmatrix und Empfängern mit je einer Antenne sowie reellwertigen Kanalmatrizen, da sonst eine derartige grafische Darstellung unmöglich wäre. Der umgekehrte Fall mit geringer räumlicher Korrelation ist ebenfalls dargestellt. Alle weiteren Schritte bei der Berechnung der Modulationsmatrix spielen bei dem Problem der räumlichen Korrelation eine untergeordnete Rolle, weshalb sie in dieser Erfindung vernachlässigt werden. Es entfällt demnach die Berechnung der Modulationsmatrizen während der Teilnehmerauswahl.
Als eine Anforderung an das Verfahren wurde formuliert, dass die Rechenkomplexität bei der Auswahl der optimierten Teilnehmerzahl reduziert werden soll. Bei der Verwendung der Qualität von HgP ~(0)g als Gütekriterium ergibt sich das Problem, dass während des Testens verschiedener Gruppenzusammensetzungen die Projektion für jeden Teilnehmer in jeder möglichen Kombination vollständig neu berechnet werden müsste. Um das Problem zu lösen, kommt folgende einschlägig bekannte entkoppelnde Approximation zum Einsatz: P ~(0)g = (P(0)1 · ... ·P(0)g-1 ·P(0)g+1 · ... ·P(0)G )p, p ∊ N, p → ∞.
Die Projektionsmatrix für Teilnehmer g in den gemeinsamen Unterraum aller anderen Teilnehmer lässt sich annähern durch ein Produkt aus Projektionsmatrizen P (0) / g in die einzelnen Nullräume aller anderen Teilnehmer. Dabei ist p die Projektionsordnung, für die in der Praxis bereits p = 1 ausreichend genau ist. Die Reihenfolge der Multiplikationen ist nicht relevant, solange gleiche P (0) / g nicht mehrmals auf multipliziert werden.
Diese Näherung hat den Vorteil, dass nur einmalig zu Beginn der Teilnehmerauswahl die K Projektionsmatrizen in die Nullräume aller K Teilnehmer im System berechnet werden müssen und gespeichert werden können. Danach können alle benötigten Kombinationen während der Auswahl durch Multiplikation erzeugt werden.
Die Berechnung von P (0) / g kann mit Hilfe einer Singulärwertzerlegung (SVD) Hg = UgΣgVHG erfolgen. Bezeichnet man die ersten r_g = ran {H_g} Spalten von V_g mit V (1) / g dann ist
. Zur weiteren Komplexitätsreduktion können Rang-1-Näherungen der V (1) / g zur Berechnung der P (0) / g verwendet werden.
Um nun die Optimierung der Gruppengröße zu ermöglichen, bietet es sich an, mit der quadrierten Frobenius-Norm ∥HgP ~(0)g ∥2F zu arbeiten und diese mit der Sendeleistung und der Rauschleistung zu verknüpfen, immer unter Verwendung obiger Projektionsapproximation. Da auf die Berechnung der Modulationsmatrizen verzichtet werden soll, wird in der Grundversion dieser Erfindung während der Teilnehmerauswahl von einer gleichförmigen Aufteilung der gesamten Sendeleistung P_T auf alle N Ressourcenelemente in Frequenzrichtung und dort auf alle Moden aller zugeteilten Teilnehmer ausgegangen.
Eine mögliche Sortiermetrik η_g (für ein Ressourcenelement) kann definiert sein als eine untere Abschätzung der zu erwartenden Datenrate C_ZF,g eines Teilnehmers mit der Nummer g in einer Teilnehmergruppe der Größe G gegeben die ZF-Randbedingung unter den oben erwähnten Annahmen wie folgt:
Dabei ist σ 2 / n die Rauschleistung im gesamten Frequenzband und demnach σ 2 / n/N die Rauschleistung im aktuellen Ressourcenelement. Die Anzahl Ressourcenelemente in Frequenzrichtung N kürzt sich durch die Annahme einer gleichförmigen Aufteilung der Sendeleistung.
Berechnung einer Sortiermetrik anhand gemittelter Kanalstatistik in Zeit – oder Frequenzrichtung
Wenn sich der Kanal zu schnell ändert und die Messung für das SDMA-Verfahren zu ungenau wird, so wird in der Regel auf Mittelung in Zeitrichtung (Erwartungswertbildung) zurückgegriffen, indem eine Schätzung der sendeseitigen räumlichen Korrelationsmatrix RT,g = E{HHg Hg} gebildet wird.
Mit der Methode nach [8] kann die vorliegende Erfindung dennoch zum Einsatz kommen. Der projizierte Kanal HgP ~(0)g wird dann mit Hilfe einer rekonstruierten Kanalmatrix Ĥ_g anstelle von H_g berechnet. Diese kann mittels einer Singulärwertzerlegung folgendermaßen gewonnen werden: RT,g = UgΣgUHg = UgΣg [U(1)g U(0)g ] und damit
wobei U (1) / g die ersten r_g Spalten von U_g umfasst.
Dieselbe Methode kann auch zum Einsatz kommen, wenn ein Ressourcenelement in Frequenzrichtung aus mehreren kohärenten Trägern besteht. Dann kann die Sortiermetrik für ein Ressourcenelement anhand in Frequenzrichtung gemittelter Kanalkenntnis der Träger im Ressourcenelement berechnet werden.
Erweiterung auf eine faire Sortiermetrik mit Ratenvorgaben
Da es sich bei der Sortiermetrik η_g um eine Schätzung einer Datenrate handelt, kann prinzipiell jedes ratenbasierte Verfahren zur Einbindung von Teilnehmervorgaben und von Fairness mit der Erfindung kombiniert werden. Als besonders relevant wird eine Methode erachtet, die Experten auf diesem Gebiet als Implementierung proportionaler Fairness bekannt ist. Dazu wird die Raten (in diesem Fall die Sortiermetrik) für jeden Teilnehmer auf ein langfristiges Mittel seiner vergangenen Raten normiert. Erreicht wird langfristig eine Erhöhung des Produkts der Raten aller Teilnehmer im System. Verschiedene Referenzen zu diesem Thema findet man zum Beispiel in [9]. Da sich die proportionale Metrik mit jeder Ressourcenvergabe ändert, sollte die Teilnehmerauswahl sofern möglich in jedem Zeitschlitz erfolgen statt zu beginn jedes TDMA-Rahmens.
Proportionale Fairness ist besonders relevant, da sich durch die Normierung der Metrik auf ihr Mittel mögliche starke Unterschiede in der Pfaddämpfung der Teilnehmer ausgleichen und somit auch weit von der Basisstation entfernte Teilnehmer eine hohe Metrik erhalten können.
Ratenvorgaben können zum Beispiel durch eine Normierung der Sortiermetrik auf die Zielvorgabe eingebunden werden, wenn die Sortiermetrik eine Ratenschätzung darstellt. Auch lassen sich additive oder multiplikative Kostenfaktoren für die einzelnen geforderten Dienste der Nutzer einführen und mit der Sortiermetrik verknüpfen, wie es z.B. in [10] mit der Datenrate getan wird.
Beschreibung eines baumartigen Sortieralgorithmus
Der in diesem Abschnitt beschriebene Algorithmus dient dazu, die Anzahl der zu testenden Teilnehmerkombinationen zu reduzieren. Er arbeitet mit Hilfe einer Sortiermetrik wie der im vorigen Abschnitt vorgestellten, die den Einfluss der räumlichen Komponente beinhaltet, ist aber nicht auf diese beschränkt.
Der Algorithmus arbeitet zunächst unabhängig in jedem Zeitschlitz t und Unterträger f und sucht dort die beste Untermenge der K Teilnehmer im System. Weiter unten wird eine Erweiterung besprochen, die alle Unterträger gemeinsam bearbeiten kann. Wie bereits erwähnt, kann die Teilnehmerauswahl in einem TDMA-Rahmen unverändert bleiben, falls sie nur auf der Kanalkenntnis basiert und nicht auf proportionaler Fairness. In diesem Fall muss der Algorithmus nur zu Beginn des Rahmens ausgeführt werden und t kann als Rahmennummer betrachtet werden.
Der Algorithmus arbeitet in zwei Phasen:
In der ersten Phase werden günstige Teilnehmer-Untermengen in allen möglichen Gruppengrößen G zwischen G = 1 und der maximal vom SDMA-Verfahren unterstützen Gruppengröße bestimmt. Das Auswahlkriterium für die Untermengen kann dabei die Maximierung der Metrik-Summe der Untermengen sein. Deren maximale Größe ist meist durch den maximal möglichen Rang der kombinierten Kanalmatrix H = [HT1 ... HTG ] der Untergruppe bestimmt.
Die Auswahl kann mit Hilfe eines Suchbaumes erfolgen, wie er in 4 am Beispiel für K = 5 dargestellt ist. Geht man aufsteigend im Baum vor, wird zunächst der Teilnehmer mit der besten Metrik gesucht und bekommt die Nummer eins zugewiesen. In den nächsten Schritten werden alle Kombinationen getestet aus der Gruppe mit Teilnehmer eins und je einem der übrigen Teilnehmer. Diejenige Kombination, die zum Beispiel die maximale Summenmetrik aufweist, wird behalten und erscheint am linken Rand. Man führt dies fort, bis die maximal erlaubte Gruppengröße erreicht ist und erhält dadurch am linken Rand des Baums die besagten günstigen Teilnehmer-Untermengen.
In der zweiten Phase wählt der Algorithmus aus den günstigen Untermengen am linken Rand des Baums eine Untermenge zur Verwendung aus und legt dadurch implizit die Gruppengröße fest. Diese Auswahl kann wiederum anhand der oben besprochenen Sortiermetrik erfolgen. Um eine höhere Genauigkeit zu erreichen oder falls die gewählte Metrik nicht in Verbindung mit der Rate steht, kann in dieser Phase auf die exakt berechneten Raten der Teilnehmer zurückgegriffen werden.
Nachführbarkeit des Suchalgoritmus und Integration neuer Nutzer
In einem realen System verändern sich die Verhältnisse kontinuierlich, z.B. durch Bewegungen der Teilnehmer und Veränderungen in der Umgebung. Dies kann ausgenutzt werden, um den Aufwand für die Teilnehmerauswahl zu reduzieren, indem man neue Entscheidungen basierend auf vorangegangenen trifft. Dazu kann zum Beispiel im obigen Algorithmus nicht der ganze Sortiervorgang zu jedem Zeitpunkt wiederholt werden. Stattdessen werden nur einige mögliche Kombinationen ausgehend von der zuvor optimalen Lösung betrachtet und dabei wird die Änderung der Gruppengröße auf eine kleine Zahl begrenzt, z.B. auf eine Baumebene. Man kann zum Beispiel eine Ebene höher gehen und dann zwei Ebenen abwärts, um auch die vorige Lösung zu aktualisieren. Um eine Baumebene abwärts zu gehen, kann analog zu oben vorgegangen werden, indem alle Gruppen getestet werden die entstehen, wenn jeweils nur ein Teilnehmer entfernt wird. Durch diese Nachführung sinkt die Komplexität stark.
Neue Teilnehmer können einfach in einer Baumebene als Kandidaten hinzugefügt werden. Teilnehmer, die das System verlassen haben, werden aus der vorigen Lösung entfernt, bevor sie aktualisiert wird.
Gleichzeitige Behandlung aller Frequenzressourcen
Im Fall von OFDM als Übertragungstechnik sind die Träger orthogonal zueinander. Dadurch sind die Gruppierungsentscheidungen zunächst unabhängig voneinander zu sehen. Soll jedoch die Endauswahl aus den gefundenen günstigen Gruppen nicht mit einer Sortiermetrik vorgenommen werden, sondern basierend auf der berechneten SDMA-Rate nach der Strahlformung, entsteht ein dreidimensionales Problem: Bestimmte Strahlformungsverfahren erreichen die maximale Rate nur durch gemeinsames Raum-Frequenz-Leistungsladen wie z.B. durch die waterfilling-Lösung. In einem Mehrträgersystem mit N Subträgern (oder N Ressourcenelementen bestehend aus mehreren Trägern), indem die Träger als orthogonal betrachtet werden können, kann das Gruppierungsproblem auf ein virtuelles System mit nur einem Träger reduziert werden. Dazu wird ein neues System gebildet mit KN virtuellen Nutzern aus allen K Teilnehmerkanälen von allen Trägern. Ein Suchalgorithmus kann dann auf dieses virtuelle System mit f = 1 angewendet werden. Dabei müssen jedoch Teilnehmer, die von verschiedenen Subträgern stammen, bei der Berechnung der Teilnehmermetriken als nicht vorhanden angesehen werden, sofern sie in der gleichen Gruppe sind. Dieses Vorgehen reduziert die Anzahl der zu testenden Gruppierungen erheblich, wenn gleichzeitig eine zeitliche Nachführung der Lösung verwendet wird.
7. Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens
Die Art der Lösung der vorliegenden Erfindung erfüllt alle im Abschnitt 3 formulierten Anforderungen an ein Gruppierungsverfahren und die besprochenen speziellen Ausgestaltungen besitzen darüber hinaus folgende Vorteile (siehe Abschnitt 6 Ausgestaltung für detaillierte Erklärungen)

• Sie ist sowohl für MIMO- als auch für MISO- (Single Output) Systeme und Systeme mit unterschiedlicher Anzahl von Antennen an den verschiedenen Empfängern anwendbar.
• Die Erfindung wurde ursprünglich für SDMA-Verfahren entwickelt, die keine Interferenz zwischen den Teilnehmerdaten erlauben – sog. Zero Forcing (ZF) Verfahren. Sie lässt sich jedoch ohne Änderung auf Verfahren anwenden, die Restinterferenz erlauben, da der ZF Fall in jedem anderen Verfahren als optimaler Grenzfall enthalten ist, der bei hohem Signal- zu- Rauschleistungsverhältnis angestrebt wird.
• Es besteht keine Einschränkung auf eine bestimmte Art von Empfängeralgorithmus.
• Die Teilnehmeranzahl darf sich während des Betriebs beliebig verändern. Neue Teilnehmer werden beim nächsten Ausführen des Suchbaums mit berücksichtigt. Ebenso können Teilnehmer beliebig aus dem Suchbaum entfernt werden.
• Es wird keine Rückkopplung zusätzlicher Kenngrößen vom Teilnehmer zur Basisstation benötigt, um die räumliche Gruppierung vornehmen zu können. Stattdessen wird die bereits vorhandene Kanalkenntnis am Sender ausgenutzt.
• Das Verfahren kann statt perfekter Kenntnis des MIMO-Kanals auch langfristig gemittelte Kenntnis der Kanalstatistik nutzen, falls der Kanal zu stark schwankt oder keine perfekten Messungen vorgenommen werden können.
• Da die Nutzer anhand einer geschätzten Rate ausgewählt werden, können bereits in der Literatur vorhandene ratenbasierte Methoden zur Behandlung von Fairness und Dienstgüteanforderungen mit dem Verfahren kombiniert werden (s. o.).

Literaturverzeichnis

[1] P. W. C. Chan and R. S. K. Cheng, "Optimal power allocation in zero-forcing MIMO-OFDM downlink with multiuser diversity," in Proc. 14th IST Mobile & Wireless Communications Summit, Dresden, Germany, June 2005.
[2] Y. Zhang and K. Letaief, "An efficient resourceallocation scheme for spatial multiuser access in MIMO/OFDM systems," IEEE Trans.on Communications, vol. 53, pp. 107-116, January 2005.
[3] F. M. Wilson and A. W. Jeffries, "Adaptive SDMA downlink beamforming for broadband wireless networks," in Proc. Wireless World Research Forum Meeting 14, San Diego, CA, July 2005.
[4] G. Del Galdo and M. Haardt, "Comparison of zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in realistic multi-user MIMO channels," in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference 2004-Spring, Milan, Italy, May 2004.
[5] D. Bartolome, A. Pascual-Iserte, and A. I. Perez-Neira, "Spatial scheduling algorithms for wireless systems," in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP), Hong Kong, China, May 2003.
[6] P. Svedman, S. Wilson, J. L.J. Cimini, and B. Ottersten, "A simplified opportunistic feedback and scheduling scheme for OFDM," in Proc. IEEE 59th Vehicular Technology Conference, VTC 2004-Spring , vol. 4, Duisburg, Germany, May 2004, pp. 1878-1882.
[7] P. Viswanath, D. N. C. Tse, and R. Laroia, "Opportunistic beamforming using dumb antennas," IEEE Trans. Information Theory, vol. 48, pp. 1277-1294, June 2002.
[8] V. Stankovic and M. Haardt, "Multi-user MIMO downlink beamforming over correlated MIMO channels," in Proc. International ITG/IEEE Workshop on Smart Antennas (WSA05), Duisburg, Germany, April 2005.
[9] T. Bonald, "A score-based opportunistic scheduler for fading radio channels," in Proc. of The Fifth European Wireless Conference EW, Barcelona, Spain, February 2004.
[10] P. Svedman, S. Wilson, and B. Ottersten, "A QoS-aware proportional fair scheduler for opportunistic OFDM," in Proc. IEEE 60th Vehicular Technology Conference, 2004. VTC2004-Fall, vol. 1, 2004, pp. 558-562.

Claims

Verfahren zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl bei der Übertragung in einem drahtlosen Nachrichtenübertragungssystem mit mehreren Antennen an der Basisstation und räumlichem Vielfachzugriff (SDMA) in Kombination mit mindestens einem weiteren orthogonalen Vielfachzugriffsverfahren dadurch gekennzeichnet, dass die Bedienung von Teilnehmern mit räumlich stark korrelierten Übertragungskanälen vermieden wird innerhalb des gleichen Ressourcenelements einer anderen Vielfachzugriffsart.
Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass es sowohl mit MIMO-Systemen als auch mit MISO-Systemen und einer unterschiedlichen Anzahl von Antennen an den Empfängern verschiedener Teilnehmer realisiert werden kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass zur Sortierung der Teilnehmer eine Sortiergröße verwendet wird, die den wechselseitigen Einfluss aller gleichzeitig zu bedienenden Teilnehmer auf die zu erwartende Qualität jeder einzelnen Übertragung wiedergeben kann.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 dadurch gekennzeichnet, dass als Kenngrößen zur Teilnehmerauswahl Schätzungen der nach der Anwendung der Strahlformung zu erwartenden oder maximal möglichen Teilnehmerdatenraten verwendet werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Teilnehmer nach dem Prinzip der proportionalen Fairness vorgenommen werden kann, indem die einzelnen Ratenschätzungen der Teilnehmer durch langfristig gemittelte Werte dividiert werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzung der Teilnehmerdatenraten als Schnittstelle zu anderen ratenbasierten Verfahren zur Berücksichtigung von Dienstgüteanforderungen dient.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6 dadurch gekennzeichnet, dass es nur mit der für das SDMA-Verfahren benötigten Kanalkenntnis oder der Kenntnis der Kanalstatistik arbeiten kann und an die Basisstation keine zusätzlichen Informationen von den Teilnehmern zurückgeführt werden müssen, dass aber bei Bedarf Dienstgüteanforderungen einzelner Teilnehmer berücksichtigt werden können.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 dadurch gekennzeichnet, dass Kanalstatistik in Form von Korrelationsmatrizen RT,g = E{HHg Hg} verwendet wird, und zwar indem das Verfahren anstelle von H_g mit Hilfe einer rekonstruierten Kanalmatrix Ĥ_g betrieben wird, die mit Hilfe einer Basis des Signalraums von R_T,g gebildet wird (z. B. mittels Singulärwertzerlegung).
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 dadurch gekennzeichnet, dass für die Auswahl der Teilnehmer eine Sortiergröße verwendet wird, die eine Funktion des Produkts HgP ~(0)g ist, wobei: – H_g eine Matrix mit Kanalkoeffizienten zwischen den M_R,g Empfangsantennen eines Teilnehmers Nummer g in einer Gruppe der Größe G und den M_T Sendeantennen eines Senders ist und – P ~(0)g eine orthogonale Projektionsmatrix in den Schnitt der Nullräume der Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer in der Gruppe ist, darstellbar aus dem Nullraum einer zusammengesetzten Matrix H ~g = [HT1 ... HTg-1 HTg+1 ... HTG ]T.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 dadurch gekennzeichnet, dass die zu Teilnehmer g gehörende orthogonale Projektionsmatrix P ~(0)g in den Schnitt der Nullräume aller anderen Teilnehmer in der selben Gruppe approximiert wird durch ein Produkt von Projektionsmatrizen P⁽⁰⁾ in die einzelnen Nullräume der einzelnen Teilnehmer, d.h., P ~(0)g = (P(0)1 · ... ·P(0)g-1 ·P(0)g+1 · ... ·P(0)G (0))p, p ∊ N, p → ∞,wobei die Genauigkeit der Approximation für größere p zunimmt.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 dadurch gekennzeichnet, dass zum Ausschluss von Teilnehmerkombinationen ein optimiertes Sortierverfahren verwendet wird, das weniger Kombinationen zu prüfen hat als eine ausführliche Suche durch alle Teilnehmerkombinationen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 dadurch gekennzeichnet, dass zur Reduzierung des Rechenaufwandes in einem sich kontinuierlich verändernden Szenario bei der Auswahl der Teilnehmer vorangegangene Lösungen berücksichtigt werden.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 dadurch gekennzeichnet, dass nach Bedarf Teilnehmer vom System entfernt und zum System hinzugefügt werden können.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13 dadurch gekennzeichnet, dass alle Repräsentationen der K Teilnehmer von allen N Ressourcenelementen in Frequenzrichtung gleichzeitig im selben Sortieralgorithmus behandelt werden können, indem ein virtuelles frequenz-nichtselektives System gebildet wird bestehend aus KN virtuellen Teilnehmern, wobei virtuelle Teilnehmer, die von unterschiedlichen Trägern stammen, sich bei der Berechnung der Sortiermetrik nicht gegenseitig beeinflussen.
Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 dadurch gekennzeichnet, dass es einen baumartigen Sortieralgorithmus zur Auswahl der Teilnehmergruppierungen verwendet.
Verfahren nach Anspruch 15 dadurch gekennzeichnet, dass der Suchbaum in einem sich kontinuierlich verändernden Szenario zeitlich nachgeführt wird, indem ausgehend von der vorangegangenen Lösung einige Ebenen darüber und darunter berechnet werden anstatt den gesamten Baum zu berechnen.
Verfahren nach Anspruch 15 dadurch gekennzeichnet, dass eine Methode zur Integration neuer Teilnehmer und Entfernung von Teilnehmern realisiert wird.
Computerprogramme, die Rechenmaschinen befähigen, ein Verfahren nach mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen.
Technische Einrichtungen oder Erweiterungen von bestehenden technischen Einrichtungen die benötigt werden, damit die Umsetzung eines Verfahrens nach mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche möglich wird.