基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法技术

本发明专利技术涉及多小区mmWave大规模MIMO波束赋形技术领域，公开了一种基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法。用户在每个波束选择周期内将ZC序列构成的BDS与用户本地ZC序列集进行逐一相关运算，获取该用户最佳波束所对应的ZC序列根指数。然后，对所接收到的信号进行解扰，获取最佳波束所在的服务mmWave小区ID。最后，用户将所确定的波束索引反馈回服务小区。同时，针对mmWave小区间的波束干扰问题，本发明专利技术设计了一种多小区部分波束干扰抑制算法，通过用户对接收信号的处理来获取用户的最佳波束与强干扰波束，大大降低了波束选择算法的复杂度，能有效降低小区间的波束干扰。

Multi cell mmWave large scale MIMO beam selection method based on beam discovery signal BDS

The invention relates to the multi cell mmWave large scale MIMO beam forming technology field, and discloses a multi cell mmWave large-scale MIMO beam selection method based on beam discovery signal BDS. In each beam selection period, the BDS of the ZC sequence is connected with the user's local ZC sequence set one by one to obtain the ZC sequence root exponent corresponding to the optimum beam of the user. Then, the received signal is disturbed to obtain the best beam in the service mmWave cell ID. Finally, the user returns the determined beam index back to the service cell. At the same time, because the beam interference problem between mmWave cells, the invention designs an interference suppression algorithm for multi cell section beam, the best beam through user processing the received signal to obtain the user with strong interference beam, greatly reduces the complexity of beam selection algorithm, can effectively reduce the inter cell interference beam.

【技术实现步骤摘要】
基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法
本专利技术属于移动通信领域，具体涉及mmWave大规模MIMO的波束赋形技术。
技术介绍
随着移动业务的快速发展和智能终端的迅速普及导致无线数据业务的爆炸式增长，相比于当前第四代移动通信系统，下一代移动通信系统被要求提供至少1000倍的容量增长。为实现这一目标，在过去几年间，各种技术被提出并广泛研究。其中在大量未充分使用的毫米波(mmWave)频段(30-300GHz)的无线通信被看作5G的一个关键技术并受到显著关注。mmWave信号更短的波长允许基站(BS)部署数十，甚至上百根天线在一个相对紧凑的空间，这项技术即为大规模MIMO(multiple-inputmultiple-output多入多出技术)，大规模MIMO可有效提升数据速率和链路可靠性，且在提高频谱效率1-2个数量级的同时提高能量效率3个数量级。最新成果已充分证明了mmWave大规模MIMO对5G无线系统发展的潜能。然而，由于mmWave通信的高频段，其经历了严重的传播损耗。为了补偿巨大的传播损耗，同时考虑到mmWave天线的尺寸和间距，能够改善系统效率和传输范围的波束赋形(Beamforming)技术受到青睐。因此，定向Beamforming被认为是补偿mmWave频段严重路径损耗的关键技术。Beamforming能够确定出最大化传输速率的最佳波束方向，为完成高度定向下行Beamforming，准确的信道估计和信道状态信息(CSI)反馈回BS是必要的。然而，基于估计完整CSI的传统Beamforming需要根据最大化准则进行遍历波束搜索，导致高的计算负担和系统开销。为避免上述问题，对于mmWave大规模MIMO传输，通信业界提出了各种新的Beamforming方案，主要集中在mmWave波束码本的设计，波束选择算法以及波束间的干扰抑制问题，目的是为有效提高BF增益，降低链路复杂度，降低射频链路数以及降低用户信息反馈量。其中，用户反馈部分CSI的随机Beamforming，需用户遍历所有波束来选择最大信干噪比(SINR)所对应的波束，当小区内用户数达到一定数量时，其性能接近理想值，但需要较高的计算复杂度；利用波束空间的稀疏性选择捕获信道主瓣的波束来近似原始的高阶信道，从而降低用户反馈量的改进的空分多址(SDMA)技术，在解决mmWave大规模多用户MIMO下行链路CSI获取困难的同时计算复杂度相对降低，但采用的最大量级波束选择仍涉及穷举搜索且性能易受真实多径环境影响。针对mmWave大规模MIMO现有波束选择方案主要是最大量级选择，利用mmWave信道矩阵的稀疏特性，选择能量最大的信道路径，但射频链固定可能会造成射频链浪费且在接收SNR或容量方面并不能达到最优；最大SINR选择，通过每个用户反馈其最大SINR来进行用户调度及波束选择；最大容量选择，通过递增或递减波束算法来实现容量最大化。尽管，最大量级选择有相对低的计算复杂度，但其性能易受真实多径环境影响；最大SINR及最大容量选择计算复杂度相对较高，但在实际应用中更接近理想性能。因此，如何在性能和复杂度之间权衡是波束选择算法主要关注问题。当前，mmWave大规模MIMO的波束选择多集中于单小区场景，没有考虑多小区间的波束干扰。而传统小区间协调Beamforming技术大多集中在3个小区及以下的简单模型，通过BS协作进行联合Beamforming设计，使得信号在空间上相互隔开，让不同小区尽量在同一时间上避免干扰同一方向上的用户，从而减少小区间的同频干扰，保证用户的链路质量，提高系统性能。目前的小区间协调Beamforming算法复杂度非常高，很难应用到小区大量而密集部署的mmWave异构网络。在mmWave小区大量而密集部署的蜂窝异构网络中，波束选择算法所面临的主要问题是：(1)大量的反馈开销和遍历波束搜索造成的高计算复杂度。(2)小区内服务不同用户的传输波束可能有相同的路径，尤其当用户分布密集时，用户间的波束干扰将非常严重。(3)随着mmWave小区数目的增加，用户进行波束选择时会受到相邻小区发送波束的干扰。综上所述，在mmWave小区大量密集部署的蜂窝异构网络中，传统的Beamforming技术将带来巨大的计算复杂度。因此，如何在降低计算复杂度的同时，进行小区间协作来降低波束干扰，从而完成波束选择以接近理想性能是多小区mmWave大规模MIMO波束选择算法主要关注问题。
技术实现思路
本专利技术提出一种基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法，针对mmWave信道稀疏特性，即仅存在少数有效传输路径，解决了现有mmWave大规模MIMO波束选择算法复杂度高，信息反馈量大，波束选择不及时的问题。该方法在降低波束选择计算复杂度并避免CSI反馈的同时能有效抑制小区间的波束干扰。基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法，包括以下步骤：步骤一：在波束选择周期k内，mmWave小区基站BS的各定向波束发送各自特定的波束发现信号BDS，即同一小区基站BS发送用不同BDS进行标识的各定向波束，不同小区之间所发送的BDS以各小区的ID进行加扰处理。步骤二：用户在波束选择周期k内进行波束选择时，根据所接收的BDS与本地的ZC序列集合中的ZC序列逐一进行相关运算，即计算出用户本地各个ZC序列与接收BDS相关运算对应的峰值。步骤三：对步骤二计算的峰值进行降序排列，构成集合P*，其中最大峰值P*(1)所对应的本地ZC序列根指数为用户最佳波束的BDS索引。用户对集合P*进行均值迭代阈值比较评估过程,获取其最佳与强干扰波束对应的集合PS。步骤四：用户对PS中各元素所对应的BDS进行解扰，获取各元素对应的小区ID。步骤五：用户将PS各元素对应的ZC序列根指数即波束索引，及mmWave小区ID反馈至P*(1)对应的mmWave小区，各mmWave小区基站BS利用多点协作CoMP传输技术，将用户反馈的波束索引所对应的波束在发送前进行码分复用，进而完成波束的配置与发送。具体地，每个所述mmWave小区基站BS配置相同且固定的波束码本，各小区的波束空间均包含能完全覆盖小区的各个方向的所有M个定向波束，每个mmWave小区基站BS均能同时发送M个定向波束，即波束空间中的所有波束。定义波束空间转换矩阵为U＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θM)]H，包含M个正交方向的阵列导引矢量能覆盖所有方向。其中，m＝1,2,…,M，a(θm)为天线阵列导引矢量，是提前定义的空间方向。具体地，在第k个波束选择周期内，每个所述的mmWave小区内所有所述定向波束发送其特定的BDS，持续时间为T0，且该时长可确保网络中所有的用户完成波束选择过程。在T0内mmWave小区基站BS仅进行各BDS的发送并不涉及数据传输过程。具体地，所述步骤二的具体处理过程为：在波束选择周期k中对于某个用户i而言，将其接收到的各小区基站BS中各波束所发送的BDS叠加的信号与用户i本地ZC序列集中的序列逐一进行相关运算，具体公式如下：其中，为用户i本地的第j个ZC序列且j∈(1,2,…M)，为相关运算峰值，L1表示接收信号的长度，L2表示用户i本本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法，其特征在于,包括以下步骤：步骤一：在波束选择周期k内，mmWave小区基站BS的各定向波束发送各自特定的波束发现信号BDS，即同一小区基站BS发送用不同BDS进行标识的各定向波束，不同小区之间所发送的BDS以各小区的ID进行加扰处理；步骤二：用户在波束选择周期k内进行波束选择时，根据所接收的BDS与本地的ZC序列集合中的ZC序列逐一进行相关运算，即计算出用户本地各个ZC序列与接收BDS相关运算对应的峰值；步骤三：对步骤二计算的峰值进行降序排列，构成集合P

【技术特征摘要】
1.基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法，其特征在于,包括以下步骤：步骤一：在波束选择周期k内，mmWave小区基站BS的各定向波束发送各自特定的波束发现信号BDS，即同一小区基站BS发送用不同BDS进行标识的各定向波束，不同小区之间所发送的BDS以各小区的ID进行加扰处理；步骤二：用户在波束选择周期k内进行波束选择时，根据所接收的BDS与本地的ZC序列集合中的ZC序列逐一进行相关运算，即计算出用户本地各个ZC序列与接收BDS相关运算对应的峰值；步骤三：对步骤二计算的峰值进行降序排列，构成集合P*，其中最大峰值P*(1)所对应的本地ZC序列根指数为用户最佳波束的BDS索引；用户对集合P*进行均值迭代阈值比较评估过程,获取其最佳与强干扰波束对应的集合PS；步骤四：用户对PS中各元素所对应的BDS进行解扰，获取各元素对应的小区ID；步骤五：用户将PS各元素对应的ZC序列根指数即波束索引，及mmWave小区ID反馈至P*(1)对应的mmWave小区，各mmWave小区基站BS利用多点协作CoMP传输技术，将用户反馈的波束索引所对应的波束在发送前进行码分复用，进而完成波束的配置与发送。2.根据权利要求1所述方法，其特征在于：每个所述mmWave小区基站BS配置相同且固定的波束码本，各小区的波束空间均包含能完全覆盖小区的各个方向的所有M个定向波束，每个mmWave小区基站BS均能同时发送M个定向波束，即波束空间中的所有波束；定义波束空间转换矩阵为U＝[a(θ1),a(θ2),…,a(θM)]H，包含M个正交方向的阵列导引矢量能覆盖所有方向；其中，m＝1,2,…,M，a(θm)为天线阵列导引矢量，是提前定义的空间方向。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在第k个波束选择周期内，每个所述的mmWave小区内所有所述定向波束发送其特定的BDS，持续时间为T0，且该时长可确保网络中所有的用户完成波束选择过程。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤二的具体处理过程为：在波束选择周期k中对于某个用户i而言，将其接收到的各小区基站BS中各波束所发送的BDS叠加的信号与用户i本地ZC序列集中的序列逐一进行相关运算，具体公...

【专利技术属性】
技术研发人员：张祖凡，陈岩博，王平，
申请(专利权)人：重庆邮电大学，
类型：发明
国别省市：重庆,50