本发明专利技术公开了一种利用统计信道状态信息的高能效大规模MIMO波束成形方法。本发明专利技术首先利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配的优化问题，并且利用上下行链路对偶性处理上下行链路功率分配的转换问题，从而获得优化的下行链路功率分配向量；其次，利用瞬时信道状态信息计算下行链路波束成形向量，从而获得优化的下行链路波束成形向量。本发明专利技术提出的方法可以避免功率更新频率过高，降低计算复杂度。同时，其系统能效性能接近于现有技术中利用瞬时信道状态信息的方法其系统能效性能。因此，本发明专利技术提出的方法可以有效地权衡系统能效性能与计算复杂度。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及无线通信
，特别涉及大规模多输入多输出（multiple-input mul-tiple-output，ΜΙΜΟ)能效传输技术。
技术介绍
近几年，伴随智能手机的普及和移动宽带的迅猛发展，无线数据流量呈现出爆炸 式增长。为了满足用户的需求，运营商将会采取增加基站部署和天线配置等措施，这将带来 能量消耗的急剧增加，如何权衡系统容量和能源消耗成为无线通信技术的研究重点。 为了权衡系统容量和能源消耗，现有技术提出以能源效率（即系统加权和速率与 总功率消耗的比值）为优化目标，例如，一种利用上下行链路对偶性的多用户MMO能效波 束成形设计，其不足之处在于以牺牲频谱效率为代价。 大规模MIMO技术是第五代移动通信技术（5G)中的关键技术之一，该技术可以同 时提高频谱效率和能量效率，并且在鲁棒性和可靠性方面具有很大的提升潜力。如果沿用 现有技术设计大规模MHTO能效波束成形方案，则一次功率更新的运算量较大以及功率更 新频率过高，其计算复杂度限制了现有技术在大规模MMO系统中的应用。因此，大规模 MIMO能效传输技术将面临如何降低计算复杂度的问题。
技术实现思路
为了克服现有技术中存在的不足，本专利技术提出一种利用统计信道状态信息 (channel state information，CSI)的高能效大规模MIMO波束成形方法，该方法可以从两 个方面降低计算复杂度：减少一次功率更新的运算量，以及降低功率更新频率。 -种利用统计信道状态信息的高能效大规模MIMO波束成形方法，其步骤包括： 获取单基站与协作用户之间的统计信道状态信息； 单基站利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配的优化问题，获得优化 的虚拟上行链路功率分配向量； 根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量利用上下行链路对偶性处理上下行 链路功率分配的转换问题，获得优化的下行链路功率分配向量； 获取单基站与协作用户之间的瞬时信道状态信息； 根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量利用瞬时信道状态信息计算下行链 路波束成形向量，获得优化的下行链路波束成形向量。 本专利技术所提的一种利用统计信道状态信息的高能效大规模MMO波束成形方法， 其特点是首先利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配的优化问题，并且利用上 下行链路对偶性处理上下行链路功率分配的转换问题，从而获得优化的下行链路功率分配 向量；其次，利用瞬时信道状态信息计算下行链路波束成形向量，从而获得优化的下行链路 波束成形向量。由此可以发现，更新下行链路功率分配向量是利用统计信道状态信息而不 是瞬时信道状态信息，从而可以减少一次功率更新的运算量。此外，每隔持续时间间隔T 内更新下行链路功率分配，而在持续时间间隔T内维持前一次更新的下行链路功率分配向 量；并且，每隔持续时间间隔τ (τ>> τ)内更新下行链路波束成形向量，这样可以有效地 避免功率更新频率过高，进一步减少运算量。因此，本专利技术提出的一种利用统计信道状态信 息的高能效大规模MMO波束成形方法可以明显地降低计算复杂度。【附图说明】 图1是本专利技术实施例的系统模型图； 图2是本专利技术提出的一种利用统计信道状态信息的高能效大规模MIMO波速成形 方法的流程图； 图3是本专利技术中单基站利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配优化 问题的流程图； 图4是本专利技术中单基站利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配优化 问题其过程中能效优化目标值与功率消耗因子的关系曲线图； 图5是本专利技术所提方法的系统能效性能与单基站发射天线数目的关系曲线图。【具体实施方式】 下面将结合附图对本专利技术的【具体实施方式】作进一步详细说明。应理解这些实施例 仅用于说明本专利技术而不用于限制本专利技术的范围，在阅读本专利技术之后，本领域技术人员对本 专利技术的各种等价形式的修改均落于本专利技术申请所附权利。 应用场景：一个单基站的多用户下行链路系统，所服务的用户数目为Κ，其中，基 站节点配置N根发射天线以及用户节点配置单根接收天线，系统模型图参见图1。 优化目标：在单基站最大限度传输功率和用户服务质量（quality of service， QoS)需求等约束条件下，最大化系统能效性能（energy efficiency，EE)，即系统加权和速 率与总功率消耗之比，其数学表达式为 W = ，€ Civxl表示协作用户k的波束矢量； P = T，Pk表示协作用户k的下行链路功率分配值； % 表示单基站与协作用户k之间的归一化信道系数矢量； _分别表示协作用户k的速率加权因子和目标信干噪比； P，Pd P。分别表示单基站最大限度传输功率，单根天线固定的电路级功率消耗以及 单基站维持正常工作的基础功率消耗；?表示单基站功率放大器的低效率。 -种利用统计信道状态信息的高能效大规模MMO波束成形方法，其流程图参见 图2,具体实施步骤包括： 步骤201、获取单基站与协作用户之间的统计信道状态信息； 步骤202、单基站利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配的优化问题， 获得优化的虚拟上行链路功率分配向量； 步骤203、根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量利用上下行链路对偶性处 理上下行链路功率分配的转换问题，获得优化的下行链路功率分配向量； 步骤204、获取单基站与协作用户之间的瞬时信道状态信息； 步骤205、根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量利用瞬时信道状态信息计 算下行链路波束成形向量，获得优化的下行链路波束成形向量。 需要说明的是，步骤201至步骤203是利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路 功率分配的优化问题，并且利用上下行链路对偶性处理上下行链路功率分配的转换问题， 得到优化的下行链路功率分配向量；步骤204和步骤205是利用瞬时信道状态信息计算下 行链路波束成形向量，得到优化的下行链路波束成形向量。 下面将举例说明步骤202,步骤203,步骤205的具体可行实施方法， 例如，步骤202的具体可行实施方法，其流程图参见图3,包括： 步骤301、初始化虚拟上行链路功率分配向量； 具体可以是在单基站最大限度传输功率和QoS需求等约束条件下最小化功率，即 利用现有技术中功率最小化（power minimization, PM)算法初始化虚拟上行链路功率分配向量，从而获得虚拟上行链路功率分配向量初始值qW，其中， 表示 协作用户k的虚拟上行链路功率分配值。 步骤302、外层迭代更新功率消耗因子； 具体可以是根据一当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...
【技术保护点】
一种利用统计信道状态信息的高能效大规模MIMO波束成形方法，其特征在于，包括：获取单基站与协作用户之间的统计信道状态信息；单基站利用统计信道状态信息处理虚拟上行链路功率分配的优化问题，获得优化的虚拟上行链路功率分配向量；根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量，利用上下行链路对偶性，处理上下行链路功率分配的转换问题，获得优化的下行链路功率分配向量；获取单基站与协作用户之间的瞬时信道状态信息；根据所述优化的虚拟上行链路功率分配向量，利用瞬时信道状态信息，计算下行链路波束成形向量，获得优化的下行链路波束成形向量。
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：黄永明，陆莹，何世文，傅友华，杨绿溪，
申请(专利权)人：东南大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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