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CN108832977B - 大规模mimo空域稀疏非正交接入实现方法 - Google Patents

大规模mimo空域稀疏非正交接入实现方法 Download PDF

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CN108832977B
CN108832977B CN201810821384.1A CN201810821384A CN108832977B CN 108832977 B CN108832977 B CN 108832977B CN 201810821384 A CN201810821384 A CN 201810821384A CN 108832977 B CN108832977 B CN 108832977B
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Abstract

本发明属于无线通信技术领域，公开了大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法。基站天线均匀分布，天线按不同的扩展角映射为角度域的簇；获取基站到用户的角度域信道矩阵；构建空间稀疏码分矩阵，确定功率分配矩阵，并发送数据；采用ZF迫零法和MPA消息传递联合算法可以得到角度域中某一波束中的用户信号。本发明利用角度域信道特性大幅压缩大规模天线阵列的高维度特性，利用稀疏码分多址技术提升服务用户数量，通过功率调整减少多簇间传输干扰，提升系统容量。本发明在大规模MIMO系统中利用角度域信道特征信息，减少信道反馈开销；采用空间稀疏码分复用技术，提升服务连接数量，为未来密集场景接入提供解决思路。

Description

大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法
技术领域
本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法。
背景技术
目前，业内常用的现有技术是这样的：
大规模天线阵列基于多用户波束成形原理，通过在基站布置几百根天线实现在同一频率资源上同时为多个用户传输数据。这种对空间资源的挖掘，可以充分利用有限的频带资源，带来网络容量的巨大提升。因此，大规模天线阵列作为下一代5G通信系统的关键备选技术，在提升能效和频谱利用率方面具有巨大的应用潜力。与此同时，在基于大规模天线阵列的无线通信系统中，如何准确高效的获取信道状态信息(CSI)是亟待解决的难题。就时分复用(TDD)系统而言，基于上下行链路的相关性，通过上行信道训练可以获得信道状态信息 (CSI)。由于频分复用(FDD)系统中上下行信道不再满足相关性，因此采用下行信道训练获取信道状态信息(CSI)，用户估计下行信道并将CSI上行反馈给基站。但是信道训练和CSI反馈的开销与系统中天线规模呈正比，因此在大规模天线系统中，上述获取信道状态信息的方法带来了巨大开销。为了解决这一问题，两阶段预编码方案应运而生，主要包括以下内容：(1)对系统中所有用户按照不同扩展角进行分簇，同一簇内的用户可以近似认为具有相同的信道协方差矩阵。簇与簇之间的协方差矩阵相互独立并且占据不同角度的波束空间。(2)基于上述分簇思想，首先第一阶段采用预波束成形方案以消除不同簇之间的干扰。为了进一步消除簇内干扰，第二阶段采用传统MU-MIMO系统中的预编码技术来区分不同用户，消除簇内子波束之间的干扰。大连接、服务质量(QoS) 保障、高吞吐量、低时延是未来5G通信标准的基本要求。这也意味着在大规模天线阵列通信系统中，同一簇内密集分布着许多用户，并且有大量不同的接入请求。
综上所述，现有技术存在的问题是：
大规模MIMO传输系统通过将大规模MIMO高维信道转换为角度域低维度信道表征用以减少信道反馈开销。一方面，大量方法以此低纬度角度域信道为基准，采用诸如迫零(ZF)及最小均方误差(MMSE)的传统多用户MIMO技术来实现多用户的正交传输，即同时同频服务的用户数等于低纬度角度域信道空间维数，此类方法在设计中直接搬移传统多天线服务用户的策略，在未来超密集网络部署中，大量用户集中于小区特定的位置，在此场景下，正交传输方案受限于低纬度角度域空间维数，难以服务大量用户，限制了网络容量的提升。另一方面，一些方法尝试打破上述正交传输方案的瓶颈，引入了非正交传输策略思想，试图在大规模MIMO中采用诸如稀疏码分多址(SCMA)和模分复用 (PDMA)等新型非正交传输策略来服务用户。目前对于此非正交方案在大规模 MIMO中的应用，现有方法仅仅采用随机矩阵理论等推导SINR，并得出系统和速率、系统容量等理论指标，未考虑大规模MIMO高维信道的有效转化，且并未考虑此类非正交传输策略在大规模MIMO系统中切实有效的实现方案，仅仅基于理想条件得出理论指标分析，缺乏有效、低复杂度的非正交具体实施方案。
解决上述技术问题的难度和意义：
大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法难点在于发送端非正交映射表征：最优非正交映射矩阵获取、最优功率分配方案获取以及接收端非正交解调算法设计。设计基于大规模MIMO系统的非正交传输机制可以实现空时频资源的过载，有效提升资源利用率，增加服务用户数，为未来超密集场景接入提供解决思路。
发明内容
针对现有技术存在的问题，本发明提供了大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法。
所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法基于大规模MIMO均匀线性阵列信道模型，首先对高维信道进行低纬度角度域转化，通过低纬度角度域信道空间特性完成用户分簇，以用户簇空间有限信道维数为基准设计发送端非正交映射矩阵，联合迫零法(ZF)和消息传递算法(MPA)在接收端为用户设计非正交解调算法，基于此得出大规模MIMO系统非正交最优传输策略。
进一步，所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法包括：在大规模 MIMO系统中，基站均匀分布的天线，天线按不同的扩展角映射为角度域的簇；获取基站到用户的角度域信道矩阵；构建空间稀疏码分矩阵，确定功率分配矩阵，并发送数据；采用ZF迫零法和MPA消息传递联合算法可以得到角度域中某一波束中的用户信号。
进一步，所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法包括以下步骤：
步骤一：在大规模MIMO系统中，基站有M根均匀分布的天线，天线按不同的扩展角Δθj(j＝1，2，...，J)映射为J个角度域的簇，其中第j个角度域
Figure BDA0001741479120000031
lj表示第j个簇的半径，Dj表示簇中心到基站的距离；
步骤二：第j个角度域使用的波束集合为
Figure BDA0001741479120000032
服务的用户集合为Kj，每个用户装配有N根天线；其中在第j个角度域基站到第Kj个用户的角度域信道矩阵为
Figure BDA0001741479120000033
Gj由第j个角度域的信道矩阵Hj经DFT变换得到；
步骤三：构建空间稀疏码分矩阵Fj，确定功率分配矩阵Pj，并发送数据；发送信号
Figure BDA0001741479120000034
其中
Figure BDA0001741479120000035
是用户数据，Fj是稀疏编码映射矩阵，Pj代表第j个角度域分配的功率；
步骤四：接收信号为
Figure BDA0001741479120000036
其中nj为服从
Figure BDA0001741479120000037
的加性高斯白噪声，在接收端采用迫零法得到，
Figure BDA0001741479120000041
其中迫零矩阵
Figure BDA0001741479120000042
为归一化因子；定义[sj]n，k＝sj，n，k为传输码字，[Fj]n，k＝fj，n，k为波束选择因子，
Figure BDA0001741479120000043
为功率分配因子，因此第n个波束信号为
Figure BDA0001741479120000044
gj，n，k是Gj，k的第n列；采用MPA消息传递算法得到第j个角度域中第n个波束信号的第k个用户的信号为：
Figure BDA0001741479120000045
进一步，所述构建空间稀疏码分矩阵Fj的方法包括：
(1)依据Kj和df初始化
Figure BDA0001741479120000046
和dv。Kj是服务用户，
Figure BDA0001741479120000047
是波束集合，df是单波束最大服务用户数，dv是单用户最大占用波束数；
(2)基站在每个用户占据的波束上等功率发送训练帧，用户接收到后反馈给基站，基站依据
Figure BDA0001741479120000048
估计得到该发送功率下用户的信噪比值ζj，n，k。其中簇内干扰
Figure BDA0001741479120000049
簇间干扰
Figure BDA00017414791200000410
(3)如果
Figure BDA00017414791200000411
并且
Figure BDA00017414791200000412
为波束n选择信噪比最大的用户k。
Figure BDA00017414791200000413
是波束n当前分配用户数，
Figure BDA00017414791200000414
是用户k当前占用波束数；
(4)设置对应的稀疏码分复用矩阵中的Fn，k＝1；
(5)当单波束上服务用户数大于df时，后续其他用户不可使用该波束；当单用户占用波束大于dv时，不可再为该用户分配波束，以保持矩阵的稀疏性；
(6)重复(3)和(4)直到无可使用的波束或无待分配的用户。
进一步，所述确定功率分配矩阵Pj方法包括：
(1)初始化单簇功率P＝P0，迭代次数t＝0，功率迭代步长δ，容忍因子ε；
(2)根据公式
Figure BDA0001741479120000051
计算簇ju的功率，其中
Figure BDA0001741479120000052
α，β，γ是KKT条件下的拉格朗日乘子；
(3)固定簇ju的功率不变，在Psum-P的条件下，由(2)计算簇jd的分配功率并固定簇jd的功率；
(4)由公式
Figure BDA0001741479120000053
计算不同簇中用户的信噪比；其中
Figure BDA0001741479120000054
如果各个簇中最小的用户信噪比之差小于容忍因子ε，基于公平性的功率分配已完成，结束功率分配；否则，P＝P0+δ，t＝t+1，继续(3)的过程，直到迭代次数超出。
本发明的另一目的在于提供一种应用所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法的无线通信系统。
综上所述，本发明的优点及积极效果为：
基于大规模MIMO均匀线性阵列信道模型，首先对高维信道进行低纬度角度域转化，通过低纬度角度域信道空间特性完成用户分簇，减少信道反馈开销以及簇间干扰；以用户簇空间有限信道维数为基准设计发送端非正交映射矩阵，联合迫零法(ZF)和消息传递算法(MPA)在接收端为用户设计非正交解调算法，并基于此得出大规模MIMO系统非正交最优传输策略，有效提升服务连接数量，为未来密集场景接入提供解决思路。
附图说明
图1是本发明实施例提供的大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法流程图。
图2是本发明实施例提供的大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法的应用场景示意图。
图3是本发明实施例提供的实施例的示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
本发明具体涉及大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法，可应用于大规模MIMO无线网络，消除簇间干扰，满足密集多用户接入需求，提升系统整体性能。
下面结合附图对本发明的应用原理做详细的描述。
如图1所示，本发明实施例提供的大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法包括以下步骤：
S101：在大规模MIMO系统中，基站：均匀分布的天线，天线按不同的扩展角映射为角度域的簇；
S102：获取基站到用户的角度域信道矩阵；
S103：构建空间稀疏码分矩阵，确定功率分配矩阵，并发送数据；
S104：采用ZF迫零法和MPA消息传递联合算法可以得到角度域中某一波束中的用户信号。。
下面结合附图对本发明的应用原理作进一步的描述。
本发明实施例提供的大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法具体包括以下步骤：
步骤一：在大规模MIMO系统中，基站有M根均匀分布的天线，天线按不同的扩展角Δθj(j＝1，2，...，J)映射为J个角度域的簇，其中第j个角度域
Figure BDA0001741479120000071
lj表示第j个簇的半径，Dj表示簇中心到基站的距离。
步骤二：第j个角度域使用的波束集合为
Figure BDA0001741479120000072
服务的用户集合为Kj，每个用户装配有N根天线。其中在第j个角度域基站到第Kj个用户的角度域信道矩阵为
Figure BDA0001741479120000073
Gj由第j个角度域的信道矩阵Hj经DFT变换得到。
步骤三：使用算法1构建空间稀疏码分矩阵Fj，使用算法2确定功率分配矩阵Pj，并发送数据。发送信号
Figure BDA0001741479120000074
其中
Figure BDA0001741479120000075
是用户数据，Fj是稀疏编码映射矩阵，Pj代表第j个角度域分配的功率。
步骤四：接收信号为
Figure BDA0001741479120000076
其中nj为服从
Figure BDA0001741479120000077
的加性高斯白噪声，在接收端采用迫零法得到，
Figure BDA0001741479120000078
其中迫零矩阵
Figure BDA0001741479120000079
为归一化因子。定义[sj]n，k＝sj，n，k为传输码字，[Fj]n，k＝fj，n，k为波束选择因子，
Figure BDA00017414791200000710
为功率分配因子，因此第n个波束信号为
Figure BDA00017414791200000711
gj，n，k是Gj，k的第n列。采用ZF和MPA消息传递算法可以得到第j个角度域中第n个波束信号的第k个用户的信号为：
Figure BDA00017414791200000712
在本发明的优选实施例中：算法1(等功率分配波束选择)
1.依据Kj和df初始化
Figure BDA00017414791200000713
和dv。Kj是服务用户，
Figure BDA00017414791200000714
是波束集合，df是单波束最大服务用户数，dv是单用户最大占用波束数。
2.基站在每个用户占据的波束上等功率发送训练帧，用户接收到后反馈给基站，基站依据
Figure BDA00017414791200000715
估计得到该发送功率下用户的信噪比值ζj，n，k。其中簇内干扰
Figure BDA0001741479120000081
簇间干扰
Figure BDA0001741479120000082
3.如果
Figure BDA0001741479120000083
并且
Figure BDA0001741479120000084
为波束n选择信噪比最大的用户k。
Figure BDA0001741479120000085
是波束 n当前分配用户数，
Figure BDA00017414791200000810
是用户k当前占用波束数。
4.设置对应的稀疏码分复用矩阵中的Fn，k＝1。
5.当单波束上服务用户数大于df时，后续其他用户不可使用该波束；当单用户占用波束大于dv时，不可再为该用户分配波束，以保持矩阵的稀疏性。
6.重复步骤3和步骤4直到无可使用的波束或无待分配的用户。
在本发明的优选实施例中：算法2(启发式功率分配算法)
1.初始化单簇功率P＝P0，迭代次数t＝0，功率迭代步长δ，容忍因子ε。
2.根据公式
Figure BDA0001741479120000086
计算簇ju的功率，其中
Figure BDA0001741479120000087
α，β，γ是KKT条件下的拉格朗日乘子。
3.固定簇ju的功率不变，在Psum-P的条件下，由步骤2计算簇jd的分配功率并固定簇jd的功率。
4.由公式
Figure BDA0001741479120000088
计算不同簇中用户的信噪比。其中
Figure BDA0001741479120000089
如果各个簇中最小的用户信噪比之差小于容忍因子ε，可认为基于公平性的功率分配已完成，结束功率分配。否则，P＝P0+δ，t＝t+1，继续步骤3的过程，直到迭代次数超出。
下面结合对比对本发明的应用效果作详细的描述。
如图3所示，对本发明进行详细描述：某个角度域内服务有6个用户，可使用的波束有4个，单波束最大服务用户数为3，单用户最大占用波束数为2。
步骤1获取角度域信道矩阵G
基站利用上行信道反馈得到基站到用户的信道矩阵H，H经由DFT变换得到G，
Figure BDA0001741479120000091
步骤2计算稀疏复用矩阵F
采用算法1等功率分配波束选择。基站在每个用户占据的波束上等功率发送训练帧，用户接收到后反馈给基站，基站依据
Figure BDA0001741479120000092
j＝ju，jd估计得到该发送功率下用户的信噪比值ζ1，1ζ1，2ζ1，3...ζ4，6，选取其中最大值为ζ1，1，将F1，1置为1。重复上述过程，即可得到 6用户4波束下稀疏码分复用矩阵如下：
Figure BDA0001741479120000093
步骤3确定功率分配矩阵P
假定系统总功率为1，采用算法2确定功率分配矩阵P，并进行数据发送
Figure BDA0001741479120000094
步骤4在接收端采用ZF和MPA算法混合解调用户数据
采用ZF迫零法得到单波束内信号，采用MPA消息传递算法从单波束内得到单用户的码字：
rn，k＝zn，kgn，kdn，k。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法，其特征在于，所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法基于大规模MIMO均匀线性阵列信道模型，首先对高维信道进行低纬度角度域转化，通过低纬度角度域信道空间特性完成用户分簇，以用户簇空间有限信道维数为基准设计发送端非正交映射矩阵，联合迫零法(ZF)和消息传递算法(MPA)在接收端为用户设计非正交解调算法，基于此得出大规模MIMO系统非正交最优传输策略；
所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法包括：
在大规模MIMO系统中，基站天线均匀分布，天线按不同的扩展角映射为角度域的簇；获取基站到用户的角度域信道矩阵；构建稀疏编码映射矩阵，确定功率分配矩阵，并发送数据；采用ZF迫零法和MPA消息传递联合算法可以得到角度域中某一波束中的用户信号；
所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法包括以下步骤：
步骤一：在大规模MIMO系统中，基站有M根均匀分布的天线，天线按不同的扩展角Δθj(j＝1,2,...,J)映射为J个角度域的簇，其中第j个角度域
Figure FDA0003125814990000011
lj表示第j个簇的半径，Dj表示簇中心到基站的距离；
步骤二：第j个角度域使用的波束集合为
Figure FDA0003125814990000012
服务的用户集合为Kj，每个用户装配有N根天线；其中在第j个角度域基站到第Kj个用户的角度域信道矩阵为
Figure FDA0003125814990000013
Gj由第j个角度域的信道矩阵Hj经DFT变换得到；
步骤三：构建稀疏编码映射矩阵Fj，确定功率分配矩阵Pj，并发送数据；发送信号
Figure FDA0003125814990000014
其中
Figure FDA0003125814990000015
是用户数据，Fj是稀疏编码映射矩阵，Pj代表第j个角度域分配的功率；
步骤四：接收信号为
Figure FDA0003125814990000021
其中nj为服从
Figure FDA0003125814990000022
的加性高斯白噪声，在接收端采用迫零法得到，
Figure FDA0003125814990000023
其中迫零矩阵
Figure FDA0003125814990000024
Figure FDA0003125814990000025
为归一化因子；定义[sj]n,k＝sj,n,k为传输码字，[Fj]n,k＝fj,n,k为波束选择因子，
Figure FDA0003125814990000026
为功率分配因子，因此第n个波束信号为
Figure FDA0003125814990000027
gj,n,k是Gj,k的第n列；采用MPA消息传递算法得到第j个角度域中第n个波束信号的第k个用户的信号为：
Figure FDA0003125814990000028
所述构建稀疏编码映射矩阵Fj的方法包括：
(1)依据Kj和df初始化
Figure FDA0003125814990000029
和dv；Kj是服务用户，
Figure FDA00031258149900000210
是波束集合，df是单波束最大服务用户数，dv是单用户最大占用波束数；
(2)基站在每个用户占据的波束上等功率发送训练帧，用户接收到后反馈给基站，基站依据
Figure FDA00031258149900000211
j＝ju,jd估计得到该发送功率下用户的信噪比值ζj,n,k；其中簇内干扰
Figure FDA00031258149900000212
簇间干扰
Figure FDA00031258149900000213
(3)如果
Figure FDA00031258149900000214
并且
Figure FDA00031258149900000215
为波束n选择信噪比最大的用户k；
Figure FDA00031258149900000216
是波束n当前分配用户数，
Figure FDA00031258149900000217
是用户k当前占用波束数；
(4)设置对应的稀疏码分复用矩阵中的Fn,k＝1；
(5)当单波束上服务用户数大于df时，后续其他用户不可使用该波束；当单用户占用波束大于dv时，不可再为该用户分配波束，以保持矩阵的稀疏性；
(6)重复(3)和(4)直到无可使用的波束或无待分配的用户；
所述确定功率分配矩阵Pj方法包括：
(1)初始化单簇功率P＝P0，迭代次数t＝0，功率迭代步长δ，容忍因子ε；
(2)根据公式
Figure FDA0003125814990000031
计算簇ju的功率，其中
Figure FDA0003125814990000032
α,β,γ是KKT条件下的拉格朗日乘子；
(3)固定簇ju的功率不变，在Psum-P的条件下，由(2)计算簇jd的分配功率并固定簇jd的功率；
(4)由公式
Figure FDA0003125814990000033
计算不同簇中用户的信噪比；其中
Figure FDA0003125814990000034
如果各个簇中最小的用户信噪比之差小于容忍因子ε，基于公平性的功率分配已完成，结束功率分配；否则，P＝P0+δ,t＝t+1，继续(3)的过程，直到迭代次数超出。
2.一种应用权利要求1所述大规模MIMO空域稀疏非正交接入实现方法的无线通信系统。
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