一种基于符号级信息的收发机联合设计方法技术

一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP

【技术实现步骤摘要】
一种基于符号级信息的收发机联合设计方法


[0001]本专利技术涉及无线通信
，具体涉及一种基于符号级信息的收发机联合设计方法。

技术介绍

[0002]在多用户MIMO下行链路传输的过程中，多天线基站借助空分复用向多用户同时发送信号。因此每个用户会受到来自其它用户信息的干扰。为了削弱这些干扰的影响，最直接的办法就是在接收端利用信号检测算法提取有用信号。然而，由于成本以及能耗等因素的约束，接收机并不适合承担过于复杂的信号处理任务，因此在发射端对信号进行预处理成为更好的选择。预编码技术能够有效的削弱用户间干扰，大幅度提升多用MIMO系统的容量。传统的线性预编码技术主要是利用信道状态信息(CSI)，对信道相关时间内的所有待发送符号进行预编码设计。而符号级预编码技术(SLP)则是同时利用信道状态信息(CSI)和待传输的符号信息，对每个时隙的发送信号单独进行预编码设计，将用户间的干扰转化为有效信号，而改善传输性能。
[0003]现有公开SLP方基本都是案针对多用户MISO系统，即用户配备单天线接收机，进行设计。文献(S.Cai,T.
‑
H.Chang and H.Zhu,"Joint Symbol Level Precoding and Receive Beamforming forMultiuserMIMO Downlink,"2019IEEE 20th InternationalWorkshop on Signal ProcessingAdvances inWireless Communications(SPAWC),2019,pp.1
‑
5,doi:10.1109/SPAWC.2019.8815513.)是目前唯一考虑多天线接收机，即多用户MIMO系统，符号级收发机联合设计的方案。然而该方案复杂度较高，且每个用户只能接收一个数据流，因此不能实现接收端多天线复用。

技术实现思路

[0004]针对现有技术，本专利技术中把最小化用户端的误符号率约束作为优化目标，减少了约束数量，更加有利于高效算法设计，每个用户可以接收多个数据流，并提出了一种基于加速梯度投影APG的高效设计方案。
[0005]一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP
‑
RBF与接收端误符号率SEP之间的关系，并利用所得关系，建立发射功率约束下以接收端用户最大SEP最小化为目标的优化问题，以进行发端SLP和收端RBF设计；
[0007]步骤2，将对上述问题进行等价转化；然后利用log
‑
sum
‑
exp函数对目标中的无穷范数进行近似；将问题转化为适用于梯度投影算法的形式；通过加速梯度投影APG算法进行求解，得到最优设计方案。
[0008]进一步地，所述步骤1中，接收信号建模具体为：考虑一个具有一个基站和K个用户的多用户MIMO下行链路，其中基站配备N
T
根天线每个用户有N
R
根接收天线；基站给每个用户
分别传输T个QAM符号，即S为QAM符号集：
[0009][0010]式中，为用户端的接收数据流并满足I≤N
R
和KI≤N
T
条件；其中，上标表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，其中，得到I个数据流；此外，令表示基站发送的信号矢量；用户端通过RBF接收到的信表示为：
[0011][0012]其中，表示基站和第K个用户的信道矩阵，满足的i.i.d(独立同分布)，假设矩阵在相干时间T内保持不变；表示在每个用户处的复加性高斯白噪声；设基站有每个用户信道的所有状态信息。H代表共轭转置。
[0013]进一步地，所述步骤1中，建立优化问题具体为：根据UE的发射信号功率约束、缩放系数约束，建立以下行用户接收信号最大误符号率最小化为目标的优化问题：
[0014][0015]其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；d＝[d
1,1
,
…
d
K,I
]；表示第k个用户的波束成型矩阵，表示第k个用户的波束成型矩阵，表示所有用户的波束成型矩阵，d
k,i
表示第k个用户第i个数据流接收信号的增益因子，d向量表示所有数据流的增益因子。
[0016]进一步地，所述步骤1中，进行SEP表达式形式化，具体为：当接收端采用以下接收方案时：
[0017][0018]上文中，表示接收到的信号，此处表示通过缩放后得到的接收信号；
[0019]问题(3)中的SEP等价表示为：
[0020][0021]其中，其中，并且将换成那么对有相同的结果。其中，要求向量d中每个d
k,i
均大于0。
[0022]进一步地，所述步骤2中，对步骤1中所得优化问题进行等价转化具体为：通过最优解的等价性证明，将其转化如下问题：
[0023][0024]其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；对上述等价问题先进行实数化处理得到如下实数化问题：
[0025][0026]其中其中
[0027]其中，利用log
‑
sum
‑
exp函数来平滑max函数得到如下问题：
[0028][0029]进一步地，所述步骤2中，APG算法的迭代更新如下：
[0030]令Θ0＝(X0,W0,d0)，通过公式(9)更新得到下一次结果：
[0031][0032]Π
Θ
表示Θ在集合Θ上的投影，表示对函数f对Θ的梯度，其中j表示迭代次数，代表步长，Z
j+1
是一个外推点，如下：
[0033]Z
j+1
＝Θ
j+1
+α
j+1
(Θ
j+1
‑
Θ
j
)
ꢀꢀꢀ
(10)
[0034]其中，β
j
由回溯线搜索法得到；由回溯线搜索法得到；分别表示x,w,d在集合上的投影；
[0035][0036]步长β
j
的选择要满足Θ
j+1
下降性，即：
[0037][0038]进一步地，所述步骤2中，APG算法具体迭代步骤如下：
[0039]1：输入Θ0；
[0040]2：初始化β
j
，ξ0；
[0041]3：更新
[0042]4：更新Z
j+1
＝Θ
j+1
+α
j+1
(Θ
j+1<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤：步骤1，针对多用户MIMO系统，建立信道模型和信号模型；基于该模型，推导发射预编码和接收波束成型SLP
‑
RBF与接收端误符号率SEP之间的关系，并利用所得关系，建立发射功率约束下以接收端用户最大SEP最小化为目标的优化问题，以进行发端SLP和收端RBF设计；步骤2，将对上述问题进行等价转化；然后利用log
‑
sum
‑
exp函数对目标中的无穷范数进行近似；将问题转化为适用于梯度投影算法的形式；通过加速梯度投影APG算法进行求解，得到最优设计方案。2.根据权利要求1所述的一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述步骤1中，接收信号以及信道建模具体为：考虑一个具有一个基站和K个用户的多用户MIMO下行链路，其中基站配备N
T
根天线每个用户有N
R
根接收天线；基站给每个用户分别传输T个QAM符号，即T个QAM符号，即S为QAM符号集：式中，为用户端的接收数据流并满足I≤N
R
和KI≤N
T
条件；其中，上标表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，表示复数的实部和虚部；对每个用户K，使用SLP技术，并且每个接收用户使用RBF，其中，得到I个数据流；此外，令表示基站发送的信号矢量；用户端通过RBF接收到的信表示为：其中，表示基站和第K个用户的信道矩阵，假设矩阵在相干时间T内保持不变；表示在每个用户处的复加性高斯白噪声；设基站有每个用户信道的所有状态信息；上标H表示共轭转置。3.根据权利要求2所述的一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在于：所述步骤1中，建立优化问题具体为：根据UE的发射信号功率约束、缩放系数约束，建立以下行用户接收信号最大误符号率最小化为目标的优化问题：其中，“max”表示最大化运算，“min”表示最小化运算，“s.t.”表示约束条件；d＝[d
1,1
,
…
d
K,I
]；表示第k个用户的波束成型矩阵，表示第k个用户的波束成型矩阵，表示所有用户的波束成型矩阵，d
k,i
表示第k个用户第i个数据流接收信号的增益因子，d向量表示所有数据流的增益因子。
4.根据权利要求3所述的一种基于符号级信息的收发机联合设计方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：蔡曙，江源，宫雨，张军，郭永安，
申请(专利权)人：南京邮电大学，
类型：发明
国别省市：