一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法技术

本发明专利技术属于无线通信技术领域，尤其涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信系统中利用信道间稀疏性降低迭代波束成形的天线训练开销的方法。本发明专利技术提出一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法，包括：利用稀疏多径信道的几何模型进行稀疏建模；初始化；接收波束成形向量训练；发送波束成形向量训练等。本发明专利技术利用毫米波信道的空间稀疏性，将毫米波MIMO天线训练中接收向量的估计问题转化为稀疏重建问题，从而利用压缩感知的相关理论，以极小的性能损失将幂迭代方法的开销进一步降低50％-60％。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于无线通信
，尤其涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)通信系统中利用信道间稀疏性降低迭代波束成形的天线训练开销的方法。
技术介绍
如图1所示，在MIMO系统中，根据接收端最大化信噪比准则，获得最优波束成形矩阵的方法是特征波束成形方法。在收发双方都已知信道状态信息(Channel Statement Information，CSI)的情况下，最优的发送和接收波束成形矩阵可以通过对信道矩阵H进行奇异值分解(singular value decomposition，SVD)得到。具体原理叙述如下：假设MIMO系统的接收天线数目为NT，发射天线数目为NR，信道矩阵可以进行SVD分解，表示为H＝UΛVH，其中，(·)H表示矩阵共轭转置，U＝[u1,u2,...,uNR]和V＝[v1,v2,...,vNT]分别是大小为NR×NR与NT×NT的酉矩阵，Λ是一个NR×NT对角阵，其对角元为按降序排列的H的奇异值(σ1,σ2,...σm),m＝min(NT,NR)。对于NS维的波束成形，发送端与接收端波束成形矩阵分别采用所述信道矩阵H的右奇异矩阵V和左奇异矩阵U的前m列，即F＝[v1,v2,...,vm]，W＝[u1,u2,...,um]，其中，NS≤m。假设发送符号为x＝[x1,x2,...,xm]T，接收符号为y＝[y1,y2,...,ym]T，噪声则可见，特征波束成形等效地将MIMO信道划分为m个并行独立的子信道，每个子信道都获得了最大化的信噪比。通常，接收端通过估计信道矩阵H并进行SVD分解来获得收发双方的波束成形矩阵，之后接收端将发送端的波束成形矩阵F反馈至发送端。这种直接估计和反馈的方法适用于天线数目较小的情况，而在天线数目较多的MIMO系统中(例如，毫米波MIMO系统的天线数目多达几十个)，其计算复杂度和训练开销都变得无法承受。在时分双工(Time Division Duplex，TDD)系统中，利用上行信道和下行信道的互易性，文献Yang Tang,Branka Vucetic,Yonghui Li.An Iterative Singular Vectors Estimation Scheme for Beamforming Transmission and Detection in MIMO Systems.IEEE Communications Letters,VOL.9,NO.6,June 2005.提出了一种不用估计信道参数即可获得特征向量的迭代波束成形方法，即幂迭代方法。文献Pengfei Xia,Su-Khiong Yong,Jisung Oh and Chiu Ngo.Multi-Stage Iterative Antenna Training for Millimeter Wave Communications.IEEE Globecom Conference 2008.进一步将这种方法扩展到了多维的波束成形，即通过逐个阶段剥离的方式得到NS个波束成形矢量，也就是波束成形矩阵，每个阶段都要经历一轮幂迭代。在如图1所示的时分双工MIMO系统中，为了降低硬件的复杂度，采用模拟波束成形，射频(Radio Frequency，RF)链路数量有限，因此接收方通过一次收发不能得到每个天线阵元上的接收信号。如果要得到每个天线阵元上的接收信号(接收信号向量)，可以将同一训练序列发送NT次，然后得到一个恰定方程组，解所述恰定方程组可以得到接收信号向量。传统幂迭代方式正是这样做的。传统幂迭代方法在一个阶段的迭代中，正向迭代时，接收方为了得到完整的接收向量，假设接收方使用单位矩阵作为接收波束成形矩阵，发送端必须发送同一个训练序列NT次。同理，反向迭代时，接收端必须发送训练序列NR次。假设预设迭代次数为NITER，那么一个阶段的迭代收发次数为NITER(NT+NR)。根据仿真结果，一般NITER的值设为4，所以迭代的开销和收发双方天线数目的综合成正比。可见，当收发双方的天线数目较小时，开销不大，但是随着天线数目的增加，训练阶段的开销随着天线数目成倍增加。
技术实现思路
为了克服大规模MIMO系统中幂迭代方法天线训练开销过大的缺陷，本专利技术提出一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法。利用毫米波信道的空间稀疏性，将毫米波MIMO天线训练中接收向量的估计问题转化为稀疏重建问题，从而利用压缩感知的相关理论，以极小的性能损失将幂迭代方法的开销进一步降低50％-60％。为了方便地描述本专利技术的内容，首先对本专利技术中所使用的概念和术语进行定义。空间稀疏性：无线信号由于较高的路径损耗和极差的散射性能，收发双方只由有限的几条电磁波传播路径相连接，和信道有关的信号计算问题可以方便地表达为稀疏重建问题。稀疏多径信道模型：稀疏多径信道可以建模为具有K路多径的几何模型其中，表示第i径的复信道增益，θi表示第i径的离开角，φi表示第i径的到达角，aT(φi)是发送端的天线阵列响应，aR(θi)是接收端的天线阵列响应,i＝1,2,...,K。所述天线阵列采用均匀线性阵列(ULAs)，则发送端的天线阵列响应可以表达成接收端的天线阵列响应可以表达成其中，λ是信号波长，d是天线阵元间距，一般取一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法，步骤如下：S1、利用稀疏多径信道的几何模型进行稀疏建模，将与信道关联的接收信号的估计问题表示成稀疏信号的恢复问题，定义接收端字典矩阵其中，N表示接收端字典长度，定义发送端字典矩阵其中，M表示接收端字典长度；S2、初始化处理，具体如下：S21、发送端随机生成一个归一化的NT×1向量f作为迭代初始向量，其中，NT为接收天线数目；S22、定义迭代次数NITER，其中，NITER≥1；S23、定义迭代循环变量为k，令k＝1；S24、定义S1所述ARD和ATD；S3、接收波束成形向量训练，具体如下：S31、发送端在m个时隙上连续发送同一个向量f至接收端，接收端依次在每一次接收过程中使用ΦR的列作为波束成形加权合并向量，其中，所述ΦR为大小是NR×m的随机高斯矩阵ΦR，m＜NR，根据压缩感知理论，m的下限为Ο(K log N)，NR为发射天线数；S32、经过m次的发送，接收端得到一个包含m个独立方程的欠定方程组其中，表示第k次迭代接收端的加性高斯白噪声向量，S33、接收端使用稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在S24所述字典矩阵ARD中的位置的稀疏向量zR，其中本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用稀疏多径信道的几何模型进行稀疏建模，将与信道关联的接收信号的估计问题表示成稀疏信号的恢复问题，定义接收端字典矩阵其中，N表示接收端字典长度，定义发送端字典矩阵其中，M表示接收端字典长度；S2、初始化处理，具体如下：S21、发送端随机生成一个归一化的NT×1向量f作为迭代初始向量，其中，NT为接收天线数目；S22、定义迭代次数NITER，其中，NITER≥1；S23、定义迭代循环变量为k，令k＝1；S24、定义S1所述ARD和ATD；S3、接收波束成形向量训练，具体如下：S31、发送端在m个时隙上连续发送同一个向量f至接收端，接收端依次在每一次接收过程中使用ΦR的列作为波束成形加权合并向量，其中，所述ΦR为大小是NR×m的随机高斯矩阵ΦR，m＜NR，根据压缩感知理论，m的下限为Ο(KlogN)，NR为发射天线数；S32、经过m次的发送，接收端得到一个包含m个独立方程的欠定方程组其中，表示第k次迭代接收端的加性高斯白噪声向量，S33、接收端使用稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在S24所述字典矩阵ARD中的位置的稀疏向量zR，其中，zR是一个N×1的列向量，N表示S24所述字典ARD的长度，zR中有K个非零元素，K<<N；S34、Hf≈ARDzR，所述Hf存储在NR×1向量g中，即g＝ARDzR，其中，信道矩阵..；S35、在接收端对S34所述向量g进行归一化，即S4、发送波束成形向量训练，具体如下：S41、接收端在n个时隙上连续发送同一个向量至发送端，发送端依次在每一次接收过程中使用ΦT的列作为波束成形加权合并向量，其中，n＜NR，为S35所述的共轭，ΦT为大小是NT×n的随机高斯矩阵；S42、通过n次的发送，发送端得到一个包含n个独立方程的欠定方程组其中，表示第k次迭代发送端的加性高斯白噪声向量，S43、发送端使用稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在S24所述字典矩阵ATD中的位置的稀疏向量zT，其中，zT是一个M×1的列向量，M表示字典ATD的长度，zT中有K个非零元素，K<<M；S44、所述存储在NT×1向量f中，即；S45、发送端归一化S44所述向量f，即S5、令k＝k+1，比较比较k和NITER的大小，若k≤NITER则返回步骤S3，若k＞NITER则前往步骤S6；S6、输出S45所述向量f，输出S35所述向量...

【技术特征摘要】
1.一种基于信道空间稀疏特性的迭代波束成形方法，其特征在于，包括如下步骤：
S1、利用稀疏多径信道的几何模型进行稀疏建模，将与信道关联的接收信号的
估计问题表示成稀疏信号的恢复问题，定义接收端字典矩阵
其中，N表示接收端字典长度，
定义发送端字典矩阵其中，M
表示接收端字典长度；
S2、初始化处理，具体如下：
S21、发送端随机生成一个归一化的NT×1向量f作为迭代初始向量，其中，NT为接
收天线数目；
S22、定义迭代次数NITER，其中，NITER≥1；
S23、定义迭代循环变量为k，令k＝1；
S24、定义S1所述ARD和ATD；
S3、接收波束成形向量训练，具体如下：
S31、发送端在m个时隙上连续发送同一个向量f至接收端，接收端依次在每一次接收
过程中使用ΦR的列作为波束成形加权合并向量，其中，所述ΦR为大小是NR×m的随机高斯
矩阵ΦR，m＜NR，根据压缩感知理论，m的下限为Ο(KlogN)，NR为发射天线数；
S32、经过m次的发送，接收端得到一个包含m个独立方程的欠定方程组
\t其中，表示第k次迭代接收端的加性高斯白噪声向量，S33、接收端使用稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在S24所述字典矩阵
ARD中的位置的稀疏向量zR，其中，zR是一个N×1的列向量，N表示S24所述字典ARD的长
度，zR中有K个非零元素，K<<N；
S34、Hf≈...

【专利技术属性】
技术研发人员：成先涛，付自刚，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：四川;51