一种大规模天线阵列CPRI压缩方法技术

本发明专利技术提供一种大规模天线阵列CPRI压缩方法，包括：在大规模天线在接收端对接收信号进行分组处理；对每个组内的接收信号进行采样量化；对采样量化后的信号进行叠加处理，并将叠加处理后的信号输出至后端处理单元；本发明专利技术中的大规模天线阵列CPRI压缩方法，解决了大规模天线系统下，从RRU到BBU的光纤传输速率随着天线数目增加线性增长的速率过高的问题；本发明专利技术通过在射频远端RRU将大规模天线进行分组处理，针对每一个分组内的天线上的接收信号，进行数字域的时延叠加，使得传输速率按照天线数目的对数方式进行增长，在保证原始信息的完整性的同时，有效地降低了从RRU到BBU通说CPRI光纤传输的压力。

A CPRI compression method for large scale antenna array

The invention provides a compression method, large-scale antenna array CPRI includes: in a large antenna at the receiver for receiving signal packet processing; received signal of each group were sampled for signal quantization; quantized samples were stacked, and the superimposed processed signal output to the back-end processing unit; large-scale compression method the antenna array CPRI in the invention, to solve large-scale antenna systems, from the RRU to the optical fiber transmission rate of BBU with the number of antennas increases the rate of linear growth is too high; in the RF remote RRU will be a large-scale antenna for receiving antenna signal processing packet, each packet in the delay stack the digital domain, the transmission rate of growth in the number of antennas in the logarithmic way, to ensure the integrity of the original information at the same time It effectively reduces the pressure from RRU to BBU communication to say CPRI fiber transmission.

【技术实现步骤摘要】
一种大规模天线阵列CPRI压缩方法
本专利技术涉及通信领域，尤其涉及一种大规模天线阵列CPRI压缩方法。
技术介绍
随着无线通信技术的发展，移动互联网流量到2020年将会增长1000倍。第五代蜂窝网络通信被指能够带来1000倍的系统容量提升，并且能提供许多新特性，比如支持海量低功耗设备接入，扩大覆盖率，提高可靠性，降低延迟等。这些目标需要采用一些新的技术来实现，比如大规模天线(massiveMIMO)技术，全双工技术，协作中继技术，毫米波通信和D2D通信等。其中多输入多输出(multiple-inputmultiple-output，MIMO)技术，由于能够显著地提升通信系统的可靠性和容量，已经被成功的应用在多种通信标准中，如UMTS协议中的HSDPA、3GPP协议中的LTE/LTE-A、IEEE802.11ac/ah/n中的WLAN/Wi-Fi等。但是，对于目前的大多数标准而言，典型的基站系统中部署的天线数量较小(小于10)并且频谱效率提升得不够明显。大规模MIMO技术通过在基站端配置数以百计的天线阵列，使得系统的空间自由度得到提升，从而能有效地提升系统容量以及能量效率和频谱效率。由于大规模MIMO系统空间自由度的提升，可以大大降低系统终端的信号处理复杂度，并且在基站端只需要布置简单的线性信号处理算法就能够达到减小或消除小区内用户间干扰、小区间干扰、信道估计误差以及噪声的影响。大规模MIMO实际架设及组网主要有三种情况，完全集中式阵元部署，完全分布式阵元部署以及集中和分布混合部署的情况。目前，现阶段基带处理单元(BBU)-远端射频单元(RRU)分开部署的基站架构，大多数基站都采用了这一方案，BBU和RRU功能分开，通过光纤拉远，降低了对机房的要求，降低了射频电缆的长度，提高接收机灵敏度等很多好处。在这种体系架构中，最大的问题是BBU和RRU之间的传输速率太高。但是，随着天线数量的增加，BBU和RRU之间的通信速率就会变得非常的高，传输速率随着天线数目线性增长，会严重制约大规模天线的实际应用。因此，需要一种技术手段，能够降低对于传输子系统的容量压力。
技术实现思路
鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种大规模天线阵列CPRI压缩方法，以解决上述技术问题，能够通过采用更合理的BBU-RRU功能切分，降低传输数据带宽是非常必要的。综上如何对CPRI进行数据压缩，以降低对于传输子系统的容量压力。本专利技术提供的一种大规模天线阵列CPRI压缩方法，包括：在大规模天线在接收端对接收信号进行分组处理；对每个组内的接收信号进行采样量化；对采样量化后的信号进行叠加处理，并将叠加处理后的信号输出至后端处理单元。进一步，还包括：，还包括：在对采样量化后的信号进行叠加处理之前，进行延时处理，所述延时处理包括根据天线振子标号(1,..,K)依次增加顺延N个采样间隔，其中K为分组内的天线数量，N相邻序号天线间相差的采样时延数目，例如2号天线时延N个采样间隔，3号天线时延2*N个采样间隔，第k号天线时延N*(k-1)个采样间隔。在此之后经过延时处理后再对采样量化后的数据进行数字域的叠加处理。进一步，建立系统发送接收模型，根据所述系统发送接收模型对所所有接收天线上的信号进行分组处理，所述系统发送接收模型通过如下表示：y＝Hx+Z,其中，y为接收列向量，Z为高斯白噪声，x为T行1列的发送信号向量，H为发送端与接收端RRU的无线信道矩阵。进一步，所述分组处理包括：根据天线数量对所有天线进行均匀分组，分组方式包括随机分组、根据天线的相关性进行分组，和/或根据天线的信道差异性进行分组。进一步，所述叠加处理包括在每个采样时刻对分组内的天线上的信号在量化的数字域进行二进制叠加处理。进一步，在每个采样时刻将叠加处理后的信号通过通用公共无线电接口协议通过光纤传输到基带处理单元。进一步，在基带处理单元将每个分组作为一个处理单元，通过对Sr+K个采样周期的信号进行处理，对进行原始信号进行解码，其中K为天线数量，Sr为采样速率单位。本专利技术的有益效果：本专利技术中的大规模天线阵列CPRI压缩方法，解决了大规模天线系统下，从RRU到BBU的光纤传输速率随着天线数目增加线性增长的速率过高的问题；本专利技术通过在射频远端RRU将大规模天线进行分组处理，针对每一个分组内的天线上的接收信号，进行数字域的时延叠加，使得传输速率按照天线数目的对数方式进行增长，在保证原始信息的完整性的同时，有效地降低了从RRU到BBU通说CPRI光纤传输的压力。附图说明图1是本专利技术实施例中大规模天线阵列CPRI压缩方法的流程示意图。图2是本专利技术实施例中大规模天线阵列CPRI压缩方法中的时延叠加示意图。具体实施方式以下通过特定的具体实例说明本专利技术的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本专利技术的其他优点与功效。本专利技术还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本专利技术的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本专利技术的基本构想，遂图式中仅显示与本专利技术中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。现有技术中，基带数字信号通过CPRI(CommonPublicRadioInterface通用公共无线电接口)接口在BBU(BuildingBasebandUnit基带处理单元和RRU(RemoteRadioUnit远端射频模块)之间传递，在LTE系统中，20M系统带宽采样率为30.72Mbit，如果量化比特数是12，正交采样，每个样点24bit，每个天线的净速率需要737.28Mbps，128天线的数据量需要94.37184Gbps，理想情况下，大约需要10根10G光纤。考虑到数据汇聚，分离的开销，实际需要的光纤数量会更多。这种随着天线数目线性增长的传输速率会严重制约大规模天线的实际应用。如图1所示，本实施例中的大规模天线阵列CPRI压缩方法，包括：在大规模天线在接收端对接收信号进行分组处理；对每个组内的接收信号进行采样量化；对采样量化后的信号进行叠加处理，并将叠加处理后的信号输出至后端处理单元。在本实施例中，假设场景为上行系统，发送终端有T根发送天线，接收端RRU有R根接收天线。本实施例中将大规模天线在接收端RRU进行分组信号处理，每一组内的天线数目为K，对于分组内的天线上的接收信号，先通过采样量化，这之后的数据按照天线振子标号依次顺延一个采样时延，然后进行数字域的信号叠加处理，再通过CPRI接口协议通过光纤传输到BBU。通过提出的方案使得传输速率不再随着R线性增长，而是随着log2(K)低速增长，以此降低了传输子系统的压力。现有的光纤传输数据速率如下：C1∝R*Sr*D*2(I/Q)(式1)其中，C1为数据速率，Sr为采样速率单位：(采样数/秒)，D为每个采样单元的量化比特数目单位为(比特数/采样)，2(I/Q)代表正交的I，Q两路，因此乘以系数2。本实施例在对采样量化后的信号进行叠加处理之前的延时处理包括根据天线本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种大规模天线阵列CPRI压缩方法，其特征在于，包括：在大规模天线在接收端对接收信号进行分组处理；对每个组内的接收信号进行采样量化；对采样量化后的信号进行叠加处理，并将叠加处理后的信号输出至后端处理单元。

【技术特征摘要】
1.一种大规模天线阵列CPRI压缩方法，其特征在于，包括：在大规模天线在接收端对接收信号进行分组处理；对每个组内的接收信号进行采样量化；对采样量化后的信号进行叠加处理，并将叠加处理后的信号输出至后端处理单元。2.根据权利要求1所述的大规模天线阵列CPRI压缩方法，其特征在于，还包括：在对采样量化后的信号进行叠加处理之前，进行延时处理，所述延时处理包括根据天线振子标号(1,..,K)依次增加顺延N个采样间隔，其中K为分组内的天线数量，N为相邻序号天线间相差的采样时延数目。3.根据权利要求1所述的大规模天线阵列CPRI压缩方法，其特征在于，建立系统发送接收模型，根据所述系统发送接收模型对所所有接收天线上的信号进行分组处理，所述系统发送接收模型通过如下表示：y＝Hx+Z,其中，y为接收列向量，Z为高斯白噪声，x为T行1列的发送信号向量，H为发送端与接收...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏斌，肖可鑫，
申请(专利权)人：上海交通大学，
类型：发明
国别省市：上海,31