一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法技术方案

本发明专利技术公开了一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法，其包括以下步骤：(S1)求解多用户下的完全数字波束赋形B；(S2)根据完全数字波束赋形B，采用交替最小算法求解混合波束赋形；混合波束赋形包括最优模拟波束赋形矩阵A和数字波束赋形矩阵D。本发明专利技术首先将求解完全数字波束赋形表述成含有矩阵求逆的表达式，将矩阵求逆转化为基于Neumann级数求解的表达式，避免了高计算复杂度的矩阵奇异值分解和矩阵求逆。然后在设计混合波束赋形中，整体框架采用交替最小化思想，在求解混合波束赋形时，采用梯度投影方法，该方法能快速收敛，且降低计算复杂度。

A hybrid beamforming method in MIMO communication system

【技术实现步骤摘要】
一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法
本专利技术涉及通信
，具体涉及一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法。
技术介绍
大规模多输入多输出(MassiveMIMO)被公认为5G移动通信系统的关键技术。混合波束赋形结合模拟波束赋形和基带波束赋形，能够有效减少完全数字波束赋形所需的射频链数量，并尽可能的接近完全数字波束赋形的频谱效率性能，在毫米波MassiveMIMO通信系统中引起了广泛关注。混合波束赋形以完全数字波束赋形为优化目标，一般采用奇异值分解(SingularValueDecomposition，简称SVD)的块对角(BlockDiagonalization，简称BD)方法得到。由于天线规模和信道传输矩阵的维度很大，获取完全数字波束赋形的奇异值分解会产生较高的计算复杂度；虽然流行优化(ManifoldOptimization，简称MO)和惩罚双重分解(PenaltyDualDecomposition，简称PDD)混合波束赋形算法能有效提高毫米波通信系统的频谱效率，但其计算复杂度高的问题没有明显改善。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法，其特征在于包括以下步骤：/n(S1)求解多用户下的完全数字波束赋形，完全数字波束赋形B的计算公式为：/nB＝H

【技术特征摘要】
1.一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法，其特征在于包括以下步骤：
(S1)求解多用户下的完全数字波束赋形，完全数字波束赋形B的计算公式为：
B＝HH(HHH)-1M
其中，Hk为第k个用户的下行链路信道，K为用户的数量；矩阵HHH的逆矩阵(HHH)-1采用基于Neumann级数近似求逆的方法进行计算；矩阵M为：



其中，Mk的表达式为Uk和Σk分别为对[(HHH)-1]k奇异值分解所得的酉矩阵和对角矩阵，为(HHH)-1块对角子矩阵，即对属于(HHH)-1的元素hi,j，[(HHH)-1]k由hi,j组成，其中Nr(k-1)+1≤i,j≤Nrk,1≤k≤K；Nr为每个用户配置的天线数量；sr为每个用户处的数据流数量；
(S2)根据完全数字波束赋形B，采用交替最小算法求解混合波束赋形；混合波束赋形包括最优模拟波束赋形矩阵A和数字波束赋形矩阵D。


2.根据权利要求1所述的一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法，其特征在于，采用基于Neumann级数近似求逆的方法求解矩阵HHH的逆矩阵(HHH)-1包括以下步骤：
(S11)假定P＝HHH，T＝I-βP；矩阵P的逆矩阵P-1的Neumann级数表达式为：



其中：L为矩阵多项式的阶数，αn为多项式系数，合并表示为α＝[α1,...,αL]T；
(S12)求解最优的β和α，并将的β和α代入到Neumann级数中，得到逆矩阵P-1；β和α的求解公式为：



α＝G-1ω
其中：ρ为信噪比；在大规模MIMO系统中，当Nt和KNr以不变比率增大时，的特征分布收敛函数为:



其中(x)+＝max{0,x},












其中，Nt、Nr分别为基站配备的天线数目以及用户配备的天线数目。


3.根据权利要求1所述的一种多输入多输出多用户通信系统中的混合波束赋形方法，其特征在于，采用交替最小算法求解混合波束赋形的过程中，于任意初始化矩阵A(p),p＝0开始，并对每个迭代p执行以下步骤：
(S21)根据完全数字波束赋形B以及模拟波束赋形矩阵A(p)计算...

【专利技术属性】
技术研发人员：李民政，王浩，
申请(专利权)人：上海电机学院，
类型：发明
国别省市：上海;31