一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法技术方案

本发明专利技术提供一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，通过下行预编码的设计和基站功率控制，实现时移导频结构下的下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而提升系统的频谱性能。将最大化信漏噪比SLNR的思想运用到时移导频结构中，不仅抑制了用户泄露给其他用户的干扰，并且通过引入转换因子抑制了泄露给正在进行信道估计的基站的干扰；在上述最大化SLNR预编码的基础上，利用截断多项式TPE的思想，推导了天线数目有限的情况下的只含大尺度信息的渐进下行SINR表达式，然后以渐进和速率最大为目标求解得到较优的基站下行发送功率和权重因子，实现下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而在降低复杂度的同时提升系统的频谱性能。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及无线通信中的大规模MIMO系统中的干扰协调领域，具体为一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法。
技术介绍
为了提高有限频谱资源的利用率、满足人们日益增长的无线通信需求，大规模MIMO(LargeScaleMIMO或MassiveMIMO)成为新一代无线通信系统的关键技术之一。它通过配备数百根天线的基站同时为数十个使用相同时频资源的用户服务。研究表明，随着基站天线数目的增加，噪声和不相干的小区间干扰将可以忽略不计；并且采用简单的信号处理方法，如最大比合并(MaximumRatioCombining,MRC)，迫零(Zero-Forcing,ZF)就可以使系统容量显著提高，降低了实际系统中硬件的实现难度。然而，由于信道相干时间长度是有限的，因此不能保证大规模MIMO系统中所有用户均使用正交的导频序列，在基站对用户进行信道估计时受到使用相同导频资源的用户的干扰，这个现象称之为导频污染。目前抑制导频污染的方法主要有：精准的信道估计算法，鲁棒的预编码算法，导频结构设计和导频序列分配算法等。其中时移导频结构是导频结构设计算法中的一种，它通过将小区分为若干组，不同组的导频信号在时间上错开，当天线数目趋于无穷时，导频污染仅由同组内使用相同导频的用户形成，大大降低了导频污染水平。然而，实际系统的天线数目并不能达到无穷大，时移导频结构的上行信道估计受到其他组基站发送的下行数据的干扰不能忽略不计，数据发送功率越大，信道估计就会越不准确，而数据发送功率减小又会导致数据信噪比的降低，因此需要对下行数据发送功率进行折中考虑。已有文献在天线数有限的情况下研究了MRT和ZF预编码在导频时移大规模MIMO系统中的性能，仿真结果表明天线数有限时，和速率随着基站功率的增加出现先增大后减小的趋势。但是MRT和ZF预编码仅仅是简单的最大化有用信号功率或者最小化干扰功率，他们在导频时移大规模MIMO系统中的性能并不理想。
技术实现思路
针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，通过下行预编码的设计和基站功率控制，实现时移导频结构下的下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而提升系统的频谱性能。本专利技术是通过以下技术方案来实现：一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，包括如下步骤，步骤1，获取大规模MIMO系统中每个用户的SLNR如下，其中，Uki为第i个小区第k个用户的SLNR，α为转换因子，Pf是基站发送功率，表示有用信号功率，表示用户泄露到本小区其他用户的干扰，Ar表示用户正在发送上行导频信号的那一组小区，表示用户泄露到正在进行上行信道估计的基站的干扰；giki第i个小区内第k个用户与第i个小区基站间的信道矢量，为该信道矢量的共轭转置；wki为第i个小区内第k个用户的预编码；Gil表示第i个小区基站与第l个小区基站之间的信道矩阵；K为每小区的用户数；i，l和k均为正整数；步骤2，在最大化SLNR预编码的限定下，根据每个用户的SLNR得到每个用户的预编码为其中，为第i个小区内基站对本小区用户k的信道估计矢量，为该信道估计矢量的共轭转置；为该信道估计误差的方差；表示第i个小区基站与第l个小区基站之间的信道矩阵的共轭转置；IM为M×M维单位矩阵；步骤3，利用截断多项式的方法对步骤2得到的预编码进行简化，得到只含大尺度信息的渐进下行信干噪比；步骤4，根据步骤2得到的预编码和步骤3中得到的渐进下行信干噪比，以大规模MIMO系统中所有用户渐进和速率最大为优化目标，得到最优的下行发送功率Pf和转换因子α；步骤5，控制用户采用由最优转换因子得到的最大化信漏噪比预编码，控制基站采用得到的最优下行发送功率进行数据发送。优选的，步骤二中，最大化SLNR预编码表示成如下优化问题：s.t.||wki||2＝1,k＝1,…,K,i＝1,…,L其中，为第i个小区内第k个用户的预编码的共轭转置，Mki,Nki分别为，进一步，步骤3中，采用截断多项式简化预编码，对预编码中的进行泰勒展开，并截取有限项，即其中，N为截断多项式的长度，bki,n为截断多项式系数，其使得波束赋形矢量满足归一化限制。再进一步，步骤4中，采用粒子群算法优化求解系统的最优下行发送功率和转换因子。优选的，步骤4中，以大规模MIMO系统中所有用户渐进和速率最大为优化目标表示如下，s.t.0≤Pf≤Ρ；0≤α≤A其中，为第i个小区内第k个用户的渐进信干噪比，L为系统中的小区数，Ρ和A分别是Ρf和α的经验值上界。与现有技术相比，本专利技术具有以下有益的技术效果：本专利技术将最大化信漏噪比SLNR的思想运用到时移导频结构中，不仅抑制了用户泄露给其他用户的干扰，并且通过引入转换因子抑制了泄露给正在进行信道估计的基站的干扰；在上述最大化SLNR预编码的基础上，本专利技术利用截断多项式TPE的思想，推导了天线数目有限的情况下的只含大尺度信息的渐进下行SINR表达式，然后以渐进和速率最大为目标求解得到较优的基站下行发送功率和权重因子，实现下行数据传输和上行信道估计的性能折中，从而在降低复杂度的同时提升系统的频谱性能。附图说明图1是本专利技术实例中所述的大规模MIMO系统场景示意图。图2是本专利技术实例中所述的导频时移传输机制示意图。图3是本专利技术实例中所述的基站内放置100根天线且共有七小区的场景下不同方案每用户平均速率随下行数据信噪比的变化曲线。图4是本专利技术实例中所述的基站内放置100根天线且共有七小区的场景下不同方案中每用户平均速率的CDF曲线。图5是本专利技术实例中所述的设置七小区场景下不同方案的每用户平均速率随基站天线数变化的曲线。具体实施方式下面结合具体的实施例对本专利技术做进一步的详细说明，所述是对本专利技术的解释而不是限定。本专利技术涉及大规模MIMO系统中时移导频结构下的基于SLNR的预编码和基站功率控制。首先，将最大化信漏噪比SLNR的思想运用到时移导频结构中，不仅考虑了用户泄露给其他用户的干扰，并且通过引入转换因子将泄露给正在进行信道估计的基站的干扰考虑在内；其次，以系统渐进和速率最大为目标，求解最优的转换因子和下行数据发送功率，从而实现下行数据传输和上行信道估计的性能折中。本专利技术提出一种时移导频结构下的下行预编码和基站功率控制方案。该方案的核心思想是：第一步，将最大化信漏噪比(SLNR)的思想运用到时移导频结构中，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，其特征在于，包括如下步骤，步骤1，获取大规模MIMO系统中每个用户的SLNR如下，Uki=Pf|gikiHwki|2Σk′=1,k′≠kKPf|gik′iHwki|2+αΣl∈ArPf||Gilwki||2+1;]]>其中，Uki为第i个小区第k个用户的SLNR，α为转换因子，Pf是基站发送功率，表示有用信号功率，表示用户泄露到本小区其他用户的干扰，Ar表示用户正在发送上行导频信号的那一组小区，表示用户泄露到正在进行上行信道估计的基站的干扰；giki第i个小区内第k个用户与第i个小区基站间的信道矢量，为该信道矢量的共轭转置；wki为第i个小区内第k个用户的预编码；Gil表示第i个小区基站与第l个小区基站之间的信道矩阵；K为每小区的用户数；i，l和k均为正整数；步骤2，在最大化SLNR预编码的限定下，根据每个用户的SLNR得到每个用户的预编码为wki=(Σk′=1,k′≠kK(g^ik′ig^ik′iH+σik′i2IM)+Σl∈ArGilGilH+1PfIM)-1g^iki,]]>其中，为第i个小区内基站对本小区用户k的信道估计矢量，为该信道估计矢量的共轭转置；为该信道估计误差的方差；表示第i个小区基站与第l个小区基站之间的信道矩阵的共轭转置；IM为M×M维单位矩阵；步骤3，利用截断多项式的方法对步骤2得到的预编码进行简化，得到只含大尺度信息的渐进下行信干噪比；步骤4，根据步骤2得到的预编码和步骤3中得到的渐进下行信干噪比，以大规模MIMO系统中所有用户渐进和速率最大为优化目标，得到最优的下行发送功率Pf和转换因子α；步骤5，控制用户采用由最优转换因子得到的最大化信漏噪比预编码，控制基站采用得到的最优下行发送功率进行数据发送。...

【技术特征摘要】
1.一种导频时移大规模MIMO系统中的下行预编码与基站功率控制方法，其特征在于，
包括如下步骤，
步骤1，获取大规模MIMO系统中每个用户的SLNR如下，
Uki=Pf|gikiHwki|2Σk′=1,k′≠kKPf|gik′iHwki|2+αΣl∈ArPf||Gilwki||2+1;]]>其中，Uki为第i个小区第k个用户的SLNR，α为转换因子，Pf是基站发送功率，表示有用信号功率，表示用户泄露到本小区其他用户的干扰，Ar表示用户
正在发送上行导频信号的那一组小区，表示用户泄露到正在进行上行信道
估计的基站的干扰；giki第i个小区内第k个用户与第i个小区基站间的信道矢量，为该信
道矢量的共轭转置；wki为第i个小区内第k个用户的预编码；Gil表示第i个小区基站与第l个
小区基站之间的信道矩阵；K为每小区的用户数；i，l和k均为正整数；
步骤2，在最大化SLNR预编码的限定下，根据每个用户的SLNR得到每个用户的预编码为
wki=(Σk′=1,k′≠kK(g^ik′ig^ik′iH+σik′i2IM)+Σl∈ArGilGilH+1PfIM)-1g^iki,]]>其中，为第i个小区内基站对本
小区用户k的信道估计矢量，为该信道估计矢量的共轭转置；为该信道估计误差的方
差；表示第i个小区基站与第l个小区基站之间的信道矩阵的共轭转置；IM为M×M维单位
矩阵；
步骤3，利用截断多项式的方法对步骤2得到的预编码进行简化，得到只含大尺度信息
的渐进下行信干噪比；
步骤4，根据步骤2得到的预编码和步骤3中得到的渐进下行信干噪比，以大规模MIMO系
统中所有用户渐进和速率最大为优化目标，得到最优的下行发送功率Pf和转换因子α；
步骤5，控制用户采用由最优转换...

【专利技术属性】
技术研发人员：张国梅，王杰，吕刚明，李国兵，
申请(专利权)人：西安交通大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61