CN101252418A - 多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法 - Google Patents

Abstract

多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法能够很大地提高通信***的频谱利用率和功率效率。该传输方法按以下步骤进行：利用信道估计的结果计算信道的统计信息，即特征模式上的信道耦合矩阵/发送相关阵的特征模式以及信噪比，统计信息可以在接收端或发送端获取，在发送端根据接收端反馈或隐反馈的信道统计信息，进行功率分配以及预编码传输。本发明提供一种利用信道统计信息的多天线***自适应传输方案，能够根据信道的统计特性调整发送参数，获得的互信息量逼近信道容量。

Description

多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法

技术领域

本发明涉及一种通过使用多个发送/接收天线来传输高速数据的移动通信***，尤其涉及一种利用信道统计信息的多天线***自适应传输方法。

背景技术

为适应未来发展的需要，后三代(B3G)或称***(4G)移动通信***要求能够支持高达每秒数十兆甚至上千兆比特的高速分组数据传输，在无线资源日趋紧张的情况下，采用多天线发送和多天线接收(MIMO)无线传输技术，充分挖掘利用空间资源，最大限度地提高频谱利用率和功率效率，成为后三代移动通信研究的关键所在。

与传统的单天线发送和单天线接收***相比，MIMO无线通信***的信道环境更为复杂，影响信道容量的因素更多。实际传播环境中，由于天线间距和周围散射体的局限，信道常常存在着衰落相关性和直达径，在发射机未知信道状态信息的情况下，这些因素直接导致了MIMO***信道容量的下降。自适应MIMO传输是克服实际传播环境中非理想因素的主要手段。

自适应MIMO传输需要在发射端利用信道的先验信息。在发射机已知完全的信道状态信息的情况下，“注水”方法可以达到最大的信道容量。然而，由于无线信道的时变性、信道估计和反馈的时延以及频率的偏移，使得在发射端难以获得完全的信道状态信息。一种折中的方法是利用部分的信道状态信息，即信道的统计状态信息。信道的统计特性，其变化速度相对于信道的瞬时状态来说非常缓慢，发射端可以可靠的获得信道的统计状态信息。近年来的研究成果表明，当发射端利用部分信道状态信息进行预编码传输时，MIMO***的信道容量和传输可靠性可得到较大的提高。因此，利用信道统计信息进行自适应传输评估是合适的。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法，提供了一种利用信道统计信息的多天线***自适应传输方案，能够根据信道的统计特性调整发送参数，获得的互信息量逼近信道容量。

技术方案：本发明的利用信道统计信息的自适应传输方法按如下步骤进行：

1)发送端信道统计信息的获取：将发射天线数为N_t，接收天线数为N_r的信道矩阵H建模为

其中U_t和U_r分别为N_t×N_t和N_r×N_r的固定的酉矩阵，D为N_r×N_t的固定的实“对角阵”(这里N_r×N_t的“对角阵”指当i≠j时矩阵的(i，j)元素为0)，M为N_r×N_t的固定的实矩阵，H_iid是一个由均值为零，方差为1的独立同分布的复高斯变量组成的N_r×N_t的随机矩阵，□代表Hadama乘积，上标

代表共轭转置；当采用反馈模式时，接收端利用信道参数的估计值，用

和

计算发送相关阵和接收相关阵，其中E{·}表示求期望。接下来分别对发送相关阵和接收相关阵进行特征分解：

然后计算特征模式上的信道耦合矩阵：

其中

上标(·)^*表示矩阵的共轭运算；计算信噪比γ＝P/σ²，其中P为总的发送功率；最后，接收端将发送相关阵R_t，信道耦合矩阵Ω和信噪比γ反馈给发送端；当采用隐反馈模式时，接收端将信噪比γ反馈回发送端，发送端利用发送端接收链路H的信道估计结果以及信道的互易性H＝H^T，采用与反馈模式相同的方法计算出发送相关阵R_t和信道耦合矩阵Ω；

2)发送端对信道统计信息中的发送相关阵进行特征分解：

得到发送方向预编码矩阵U_Q＝U_T；

3)在发送端根据信道统计信息采用迭代注水算法计算功率分配矩阵 $\mathrm{\Λ}=\frac{P}{N_t}\mathrm{diag}\left(\mathrm{\λ}\right),$ 其中λ＝[λ₁，λ₂，...，λ_Nt]，diag(λ)表示以向量λ的元素为对角线元素的对角阵，λ₁，λ₂，...，λ_Nt≥0；；用 ${\mathrm{\λ}}^k=[{\mathrm{\λ}}_1^k,{\mathrm{\λ}}_2^k,...,{\mathrm{\λ}}_{N_t}^k]$ 表示第k次迭代所得的功率分配的结果，λ_i ^k表示将λ^k的第i个元素设为1所得的向量，C_u(λ^k)表示第k次迭代所得的功率分配的结果下信道容量的上届，A_(i)为矩阵A删去其第i列后余下的矩阵；迭代注水算法步骤如下：

a)、初始化：设定最大迭代次数K以及收敛判决门限ε，令k＝0，λ^k＝1_1×Nt，C_u(λ^k)＝log₂ Per(γΩ)，其中1_1×Nt表示一个维度为1×N_t、组成元素均为1的矩阵，Per()代表积和式算子，对于一个M×N的矩阵A，定义其扩展积和式Per(A)为Per(A)＝Per([I_M A])＝Per([I_NA^T])，

b)、计算 $p=\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)=\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left(\mathrm{\γ}{\mathrm{\Ω}}_{\left(i\right)}\mathrm{diag}\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)\right)$ 和 $q\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)=\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left(\mathrm{\γ\Ωdiag}\left({\mathrm{\λ}}_i^k\right)\right)-\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left({\mathrm{\γ\Ω}}_{\left(i\right)}\mathrm{diag}\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)\right),$ 其中，i＝1，2，...，N_t，

c)、计算 ${\mathrm{\λ}}_i^{k+1}=\max (0,\tilde{v}-\frac{p\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)}{q\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)}),$ i＝1，2，...，N_t，其中

为由 $\underset{i=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i^{k+1}=N_t$ 决定的常数，

d)、计算C_u(λ^k+1)＝log₂ Per(γΩdiag(λ^k+1))，

e)、如果C_u(λ^k+1)≤C_u(λ^k)，则令 ${\mathrm{\λ}}^{k+1}=\frac{1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^{k+1}+\frac{N_r-1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^k,$ 用公式C_u(λ^k+1)＝log₂ Per(γΩdiag(λ^k+1))重新计算C_u(λ^k+1)；

f)、令k＝k+1。若k＝K，则令λ＝λ^k，程序中止；否则，进入下一个步骤；

g)、若C_u(λ^k)-C_u(λ^k-1)≤ε，则令λ＝λ^k，程序中止；否则，转到步骤b)开始执行。

4)利用步骤2)和步骤3)计算出的发送方向预编码矩阵和功率分配矩阵进行功率分配，以及预编码传输。

发送端信道统计信息的获取分为反馈和隐反馈两种模式，当采用隐反馈模式时，直接在发送端计算信道的统计信息；采用反馈模式时，发送端通过接收端的反馈获得信道统计信息。所获取的信道统计信息指的是特征模式上的信道耦合矩阵/发送相关阵的特征模式以及信噪比。

有益效果：本发明提供了一种利用信道统计信息的自适应多天线传输方法，该方法具有如下优点：

1、本方法仅需要信道的统计信息，适用于各种典型的无线通信***；

2、本方法中的信道模型考虑了信道的直达径、发送相关、接收相关以及收发联合相关，更逼近实际信道；

3、本方法中的功率分配算法收敛速度快，数次迭代即可收敛，仅一次迭代即可获得接近最优的解；

4、本方法所获得的互信息量逼近最优的功率分配所获得的信道容量。

具体实施方式

本发明的方法主要包括以下步骤：

步骤1)、当采用隐反馈模式时，接收端利用信道估计的结果计算出信噪比，将信噪比反馈给发送端，发送端计算出其接收链路信道统计信息，利用信道的互易性，直接得到发送链路的信道统计信息；当采用反馈模式时，在接收端利用信道估计的结果计算信道的统计信息，并将其发送至发送端；

步骤2)、在发送端根据信道统计信息计算发送方向预编码矩阵U_Q；

步骤3)、在发送端根据接收端反馈的信道统计信息计算功率分配矩阵Λ；

步骤4)、利用前两个步骤计算出的发送方向预编码矩阵和功率分配矩阵进行功率分配以及预编码传输。

考虑一个发射天线数为N_t，接收天线数为N_r的MIMO无线通信***，在对其信道容量进行分析的基础上，通过最大化信道容量的一个上界可以构建出如下的发送端预编码传输方案：

在接收端：若***采用反馈模式，则对数字基带接收信号y(n)＝[y₁(n) y₂(n) ... y_nR(n)]^T进行信道估计，其中y_i(n)表示第i个接收天线的接收信号，上标(·)^T表示共轭转置。利用信道估计的结果计算信道的统计信息，并将信道统计信息反馈给发送端。若采用的是隐反馈模式，则计算出信噪比，将信噪比反馈给发送端。

在发送端：若***采用隐反馈模式，则首先利用其接收链路H的信道估计结果以及信道的互易性H＝H^T，计算其发送链路H的信道统计信息，利用得到的信道统计信息，计算空间功率分配矩阵Λ以及发送方向预编码矩阵U_Q；若采用反馈模式，则直接利用接收端反馈的信道统计信息计算空间功率分配矩阵Λ以及发送方向预编码矩阵U_Q。然后对输入符号流d(n)＝[d₁(n) d₂(n) ... d_Nt(n)]^T进行线性预编码，得到发送信号s(n)＝[s₁(n) s₂(n) ... s_Nt(n)]^T，其中d_i(n)表示第i个输入符号流，s_i(n)表示第i个发送天线的发送信号。d(n)和s(n)之间满足如下关系：

s(n)＝Fd(n)，     【1】

其中，

F＝U_QΛ^1/2，      【2】

是预编码矩阵。

为使本发明中的技术方案更加清楚明白，下面对本方案进行具体描述：

一、信道统计信息的获得

所述方案中接收端根据信道估计的结果计算接收端各天线上的噪声方差σ²，信道发送相关阵和接收相关阵，以及特征模式上的信道耦合矩阵Ω。

我们用N_r×N_t的矩阵H表示信道矩阵，信道矩阵H建模为：

【3】

  

其中

U_t和U_r分别为N_t×N_t和N_r×N_r，的固定的酉矩阵，D为N_r×N_t的固定的实“对角阵”(这里N_r×N_t的“对角阵”指当i≠j时矩阵的(i，j)元素为O)，M为N_r×N_t的固定的实矩阵，H_iid是一个由均值为零，方差为1的独立同分布的复高斯变量组成的N_r×N_t的随机矩阵，□代表Hadama乘积，上标

代表共轭转置。利用信道参数的估计值，分别计算发送相关阵和接收相关阵：

其中E[·]表示求期望。接下来分别对发送相关阵和接收相关阵进行特征分解

然后计算特征模式上的信道耦合矩阵

其中

上标(·)^*表示矩阵的共轭运算。计算信噪比

γ＝P/σ²，【9】

其中P为总的发送功率。当采用反馈模式时，接收端将发送相关阵R_t，信道耦合矩阵Ω和信噪比γ反馈给发送端；当采用隐反馈模式时，接收端将信噪比γ反馈回发送端，发送端计算发送相关阵R_t和信道耦合矩阵Ω。

二、发送方向预编码矩阵

发送端对发送相关阵进行特征分解

得到U_t，所述方案中的发送方向预编码矩阵U_Q的选择为U_Q＝U_T。

三、功率分配矩阵

本方案中的功率分配矩阵Λ可以表示为：

$\mathrm{\Λ}=\frac{P}{N_t}\mathrm{diag}\left(\mathrm{\λ}\right),$ 【10】

其中，λ＝[λ₁，λ₂，...，λ_Nt]，diag(λ)表示以向量λ的元素为对角线元素的对角阵，λ₁，λ₂，...，λ_Nt≥0。用Per()代表积和式算子。对于一个M×N的矩阵A，定义其扩展积和式Per(A)为

Per(A)＝Per([I_M A])＝Per([I_N A^T])【11】

定义A_(i)为矩阵A删去其第i列后余下的矩阵。

本方案中的功率分配矩阵的获得采用一种迭代注水的算法，用 ${\mathrm{\λ}}^k=[{\mathrm{\λ}}_1^k,{\mathrm{\λ}}_2^k,...,{\mathrm{\λ}}_{N_t}^k]$ 表示第k次迭代所得的功率分配的结果，λ_i ^k表示将λ^k的第i个元素设为1所得的向量，C_u(λ^k)表示第k次迭代所得的功率分配的结果下信道容量的上届。该迭代注水算法的具体步骤描述如下：

步骤1)、初始化：设定最大迭代次数K以及收敛判决门限ε，令k＝0，λ^k＝1_1×Nt，C_u(λ^k)＝log₂ Per(λΩ)，其中1_1×Nt表示一个维度为1×N_t、组成元素均为1的矩阵；

步骤2)、计算

$p\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)=\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left(\mathrm{\γ}{\mathrm{\Ω}}_{\left(i\right)}\mathrm{diag}\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)\right),$ 【12】

$q\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)=\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left(\mathrm{\γ\Ωdiag}\left({\mathrm{\λ}}_i^k\right)\right)-\underset{\‾}{\mathrm{Per}}\left(\mathrm{\γ}{\mathrm{\Ω}}_{\left(i\right)}\mathrm{diag}\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)\right),$ 【13】

其中，i＝1，2，...，N_t；

步骤3)、计算

${\mathrm{\λ}}_i^{k+1}=\max (0,\tilde{v}-\frac{p\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)}{q\left({\mathrm{\λ}}_{\left(i\right)}^k\right)}),i=\mathrm{1,2},...,N_t,$ 【14】

其中

为由 $\underset{i=1}{\overset{N_t}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_i^{k+1}=N_t$ 决定的常数；

步骤4)、计算

C_u(λ^k+1)＝log₂ Per(γΩdiag(λ^k+1))；【15】

步骤5)、如果C_u(λ^k+1)≤C_u(λ^k)，则令 ${\mathrm{\λ}}^{k+1}=\frac{1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^{k+1}+\frac{N_r-1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^k,$ 用公式【15】重新计算C_u(λ^k+1)；

步骤6)、令k＝k+1。若k＝K，则令λ＝λ^k，程序中止；否则，进入下一个步骤；

步骤7)、若C_u(λ^k)-C_u(λ^k-1)≤ε，则令λ＝λ^k，程序中止；否则，转到步骤2)开始执行。

本发明具体实施方式如下：

接收端：

1)若采用隐反馈模式，则计算信噪比γ，将信噪比γ反馈给发送端，并跳至步骤6)；否则，进入步骤2)。

2)利用接收信号进行信道估计，计算信噪比γ，利用公式【4】和公式【5】计算发送相关阵R_t和接收相关阵R_r。

3)对发送相关阵和接收相关阵进行特征分解，得到U_t和U_r。

4)利用特征分解的结果U_t，U_r和公式【8】计算信道耦合矩阵Ω。

5)将R_t，Ω和γ反馈给发送端，进入步骤9)。

发送端：

6)利用发送端接收链路H的信道估计结果以及信道的互易性H＝H^T，根据公式【4】和公式【5】计算发送相关阵R_t和接收相关阵R_r。

7)对发送相关阵和接收相关阵进行特征分解，得到U_t和U_r。

8)利用特征分解的结果U_t，U_r和公式【8】计算信道耦合矩阵Ω，并进入步骤10)。

9)对发送相关阵进行特征分解，得到U_t。

10)设定最大迭代次数K以及收敛判决门限ε，令k＝0，λ^k＝1_1×Nt，C_u(λ^k)＝log₂ Per(λΩ)，其中1_1×Nt表示一个维度为1×N_t、组成元素均为1的矩阵。

11)利用公式【12】和公式【13】计算p(λ_(i) ^k))和q(λ_(i) ^k))，i＝1，2，...，N_t。

12)利用公式【14】计算λ_i ^k+1，i＝1，2，...，N_t。

13)利用公式【15】计算C_u(λ^k+1)。

14)若C_u(λ^k+1)≤C_u(λ^k)，则令 ${\mathrm{\λ}}^{k+1}=\frac{1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^{k+1}+\frac{N_r-1}{N_r}{\mathrm{\λ}}^k,$ 用公式【15】重新计算C_u(λ^K+1)；否则，进入下一个步骤。

15)令k＝k+1。若k＝K，则令λ＝λ^k，并转到步骤17)；否则，进入下一个步骤。

16)若C_u(λ^k)-C_u(λ^k+1)≤ε，则令λ＝λ^k，并转到步骤17)；否则，转到步骤11)开始执行。

17)利用公式【10】计算功率分配矩阵Λ。

18)令发送方向预编码阵U_Q＝U_t。

19)利用17)和18)中计算出的U_Q和Λ，根据公式【2】计算线性预编码矩阵，按照公式【1】进行发送控制。

Claims (3)

1. 一种多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法，其特征在于按如下步骤进行：

1)发送端信道统计信息的获取：将发射天线数为N_t，接收天线数为N_r的信道矩阵H建模为

其中

U_t和U_r分别为N_t×N_t和N_r×N_r的固定的酉矩阵，D为N_r×N_t的固定的实“对角阵”，M为N_r×N_t的固定的实矩阵，H_iid是一个由均值为零，方差为1的独立同分布的复高斯变量组成的N_r×N_t的随机矩阵，□代表Hadama乘积，上标

代表共轭转置；当采用反馈模式时，接收端利用信道参数的估计值，用

和

计算发送相关阵和接收相关阵，其中E{·}表示求期望；接下来分别对发送相关阵和接收相关阵进行特征分解：

然后计算特征模式上的信道耦合矩阵：

其中

上标(·)^*表示矩阵的共轭运算；计算信噪比γ＝P/σ²，其中P为总的发送功率；最后，接收端将发送相关阵R_t，信道耦合矩阵Ω和信噪比γ反馈给发送端；当采用隐反馈模式时，接收端将信噪比γ反馈回发送端，发送端利用发送端接收链路H的信道估计结果以及信道的互易性H＝H^T，采用与反馈模式相同的方法计算出发送相关阵R_t和信道耦合矩阵Ω；

2)发送端对信道统计信息中的发送相关阵进行特征分解：得到发送方向预编码矩阵U_Q＝U_T；

3)在发送端根据信道统计信息采用迭代注水算法计算功率分配矩阵 $\mathrm{\Λ}=\frac{P}{N_t}\mathrm{diag}\left(\mathrm{\λ}\right),$ 其中λ＝[λ₁，λ₂，...，λ_Nt]，diag(λ)表示以向量λ的元素为对角线元素的对角阵，λ₁，λ₂，...，λ_Nt≥0；用 ${\mathrm{\λ}}^k={[\mathrm{\λ}}_1^k,{\mathrm{\λ}}_2^k,...,{\mathrm{\λ}}_{N_t}^k]$ 表示第k次迭代所得的功率分配的结果，λ_i ^k表示将λ^k的第i个元素设为1所得的向量，C_u(λ^k)表示第k次迭代所得的功率分配的结果下信道容量的上届，A_(i)为矩阵A删去其第i列后余下的矩阵；

4)利用步骤2)和步骤3)计算出的发送方向预编码矩阵和功率分配矩阵进行功率分配，以及预编码传输。

2. 根据权利要求1所述的多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法，其特征在于：发送端信道统计信息的获取分为反馈和隐反馈两种模式，当采用隐反馈模式时，直接在发送端计算信道的统计信息；采用反馈模式时，发送端通过接收端的反馈获得信道统计信息。

3. 根据权利要求1所述的多天线传输***中利用信道统计信息的自适应传输方法，其特征在于所获取的信道统计信息指的是特征模式上的信道耦合矩阵/发送相关阵的特征模式以及信噪比。