CN101674118B - 基于加权速率和最大化的低复杂度多用户mimo调度算法及装置 - Google Patents

Abstract

一种多用户MIMO***基于加权速率和最大化的调度方法及装置，应用于用户和基站之间的空中接口通信该方法包括：一，根据加权速率最大准则从备选用户设备中选择初始用户设备；二，根据已被选中用户设备的信道矩阵生成投影矩阵，并利用投影矩阵得到备选用户设备集合中用户设备的等效信道增益；三，至少根据各个用户设备的注水水平摈弃部分用户设备，从而修正备选用户设备集合；四，计算代表备选用户设备集合中用户设备的加权速率和的参照量，并选择参照量最大的用户设备；五，判断被选中的用户设备的数目是否达到发射天线数目，若达到则停止，否则回到步骤二。上述方法和装置在保证加权速率和的同时，降低了调度算法复杂度。

Description

基于加权速率和最大化的低复杂度多用户MIMO调度算法及装置

技术领域

本发明涉及一种多用户调度方法及装置，具体是一种MIMO***基于加权速率和最大化的调度方法及装置。用于无线传输技术领域。

背景技术

MIMO技术作为下一代移动通信(4G)***的核心技术，能够有效地提高分集增益、增加***容量，满足用户的高速数据传输基本要求。由于在移动通信***中，必须满足同时为多个用户提供服务，对于MIMO下行***，即广播信道。为了提高复用增益，使***容量与基站发射天线数呈线性关系。因为为了有效对抗多用户之间的干扰，目前理论上已经证明基于干扰预消除的脏纸编码(DPC)技术是最优的一种方法，但是这种方法需要连续编码和解码，计算复杂度较大，不易于在实际***中实现。作为次优方式的迫零-脏纸编码(ZF-DPC)技术，在能够满足同时为多用户提供服务的前提下，针对无线信道的衰落特性，以加权的方式使得发送信号，能够有效地克服信道对信号的衰落，而复杂度可低于脏纸编码(DPC)方式。对移动通信***而言，采用合理的发送方式，结合有效的多用户调度模式，才能更好地利用***资源。现代无线通信对服务质量的要求(QoS)不断提高，使得多用户***的稳定性和用户间的公平性，成为无线资源管理中关注的两个重要方面。一种比较通用的公平性准则就是比例公平，而基于公平性准则和稳定性准则的调度问题，都可以归结为加权速率和最大化问题来加以求解，即根据一定准则对每个用户的速率设置相应的权重，加权速率即权值与速率比的乘积，加权速率和即为所有用户加权速率的和。因此，在多用户MIMO***中如何根据信道状态信息，进行有效的用户调度和资源分配，使得加权速率和最大是当前学术界和产业界所关注的一项技术问题。目前，基于加权速率和最大化的多用户MIMO***调度算法通常有以下几种：

①在接收端已知信道状态信息，发射功率受约束的情况下，采用迭代注水算法，可以获得最优的用户功率分配方案，使得加权速率和最大。这种方法能够得到理论上最优的加权速率和性能，但是需要进行多次迭代，同时每次迭代需要进行非线性方程的求解，运算复杂度很大，实用性较差。(参见文献：M.Kobayashi等，“An Iterative Water-filling Algorithm for Maximum WeightedSum-Rate ofGaussian MIMO-BC”，IEEE Journal onSelectedAreas of Communication，Special Issue on Nonlinear Optimization，Volume24，August2006Page(s)：1640-1646.)

②在接收端已知信道状态信息的情况下，基于共轭梯度投影算法求解加权速率和最大化，该方法具有良好的稳定性和收敛性，但是复杂度很高。(参见文献：Jia Liu等，“Maximum Weighted SumRate of Multi-Antenna Broadcast Channels”，IEEE GLOBECOM2007.)

③在接收端已知信道状态信息的情况下，基于几何规划的迭代算法求解加权速率和最大化，该方法具有良好的稳定性和收敛性，但是复杂度较高(参见文献：Shuying Shi等，“Weighted Sum-RateOptimization for Multi-user MIMO Systems”，CISS，Baltimore，MDUSA，Mar.2007.)

发明内容

本发明的目的在于克服现有的加权速率和最大化多用户MIMO调度算法复杂度较高，不易于在实际***中实现的不足，提供一种多用户MIMO***基于加权速率和最大化的资源调度方法及装置，使其在加权速率和性能接近理论上最优的加权速率和的情况下，降低算法复杂度。

在本发明的一个方面，提出了一种多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，根据加权速率最大准则从备选用户设备中选择初始用户设备；

步骤二，根据已被选中用户设备的信道矩阵生成投影矩阵，并利用投影矩阵得到备选用户设备集合中用户设备的等效信道增益；

步骤三，至少根据各个用户设备的注水水平摈弃部分用户设备，从而修正备选用户设备集合；

步骤四，计算代表备选用户设备集合中用户设备的加权速率和的参照量，并选择参照量最大的用户设备；

步骤五，判断被选中的用户设备的数目是否达到发射天线数目，若达到则停止，否则回到步骤二。

根据本发明的实施例，所述步骤一包括：计算所有用户设备在完全功率情况下的加权速率，选择加权速率最大的用户设备。

根据本发明的实施例，所述步骤三包括：根据已有的注水水平与步骤二中得到的用户设备的等效信道增益的乘积，将乘积小于预定阈值的用户设备从备选用户设备集合中去除。

根据本发明的实施例，所述步骤四包括：在信噪比高于第一阈值的情况下按照加权值选择，在信噪比低于第二阈值情况下按照加权值与等效信道增益的乘积大小来选择用户设备。

根据本发明的实施例，将加权值与等效信道增益的乘积、加权值的组合函数作为参照量。

根据本发明的实施例，所述步骤四包括：在信噪比大于第一阈值的情况下，利用加权值的线性函数来计算参照量，在信噪比小于第二阈值的情况下，利用加权值与等效信道增益的乘积的线性函数来计算参照量。

根据本发明的实施例，利用函数f(w_kd_k，P)+g(w_k，P)来计算参照量，其中f(w_kd_k，P)为关于w_kd_k的增函数，关于P的减函数，g(w_k，P)为关于w_k的增函数，关于P的增函数。

在本发明的另一方面，提出了一种多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的发送装置，包括：

用户选择单元，利用如上所述的调度方法来选择用户设备作为服务对象；

波束成形单元，根据信道方向信息，为被选中的用户设备分配波束成形矢量，再将待发信息用波束成形矢量进行加权合成。

另一方面，上述的用户选择单元可包括：根据加权速率最大准则从备选用户设备中选择初始用户设备的装置；以及执行下面的操作使得用户设备的数目是否达到发射天线数目的装置：根据已被选中用户设备的信道矩阵生成投影矩阵，并利用投影矩阵得到备选用户设备集合中用户设备的等效信道增益；至少根据各个用户设备的注水水平摈弃部分用户设备，从而修正备选用户设备集合；计算代表备选用户设备集合中用户设备的加权速率和的参照量，并选择参照量最大的用户设备。

本发明的再一方面提出了一种包括上述发送装置的通信***。

本发明实施例多用户MIMO***，基于加权速率和最大化的调度方法，在保证加权速率和的同时，降低了调度算法复杂度。本发明又具有更好的灵活性，适合在实际***中的应用，可为第三代(3G)、超三代(B3G)、***(4G)蜂窝移动通信和数字电视、无线局域网、无线广域网等***的波束成形方案，提供重要的理论依据和具体的实现方法。

附图说明

图1是多用户MIMO***原理图。

图2是实际***装置示意图。

图3是***过程流程图。

图4是用户数为8，不同信噪比情况下，利用本发明提出的调度算法与基于DPC算法得到加权速率和的性能比较。

图5是用户数为16，不同信噪比情况下，利用本发明提出的调度算法与基于DPC算法得到加权速率和的性能比较。

图6是不同用户数情况下，利用本发明提出的调度算法与基于DPC算法得到的相对加权速率和。

具体实施方式

结合附图对本发明的实施例作详细说明：本实施例在以本发明技术方案的前提下进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

(1)多用户MIMO***的构造

图1示出了带有发射波束成形和接收检测的多用户MIMO***的构造。如图1所示，队列状态信息获取单元250用于获得信号发送队列状态信息；预编码向量计算单元210用于计算预编码矩阵，即计算波束成形矢量；调度与编码单元200用于实现用户的选择和波束成形的功能；接收检测单元100-1，...，100-2完成接收信号的接收和检测；信道状态信息获取单元110用于取得用户信道状态信息，例如信道矩阵；反馈单元120将用户信道状态信息向基站反馈。

本发明实施例采用基站发射天线数为4或2，用户接收天线为1的带有发射波束成形和接收检测的多用户MIMO***。信道状态信息在接收端获取，本发明不涉及具体的获取方式。发射端依据反馈信息完成对用户的选择和发射信号的波束成形。为了全面测试本发明对***容量的影响，采用多径Rayleigh信道模型。选择多径数目为3，其归一化功率、延时参数为[1，1/exp(1)，1/exp(2)]，其中exp(α)代表以自然对数为底数的α次幂。

(2)示例***装置配置

示例***装置示意图如图2所示。接收端用户Us包括信道状态信息获取单元110，用于获得诸如信道状态矩阵之类的信道状态信息；以及反馈单元120用于将信道状态信息向基站反馈。

发射端基站B包括反馈信息处理单元210接收反馈信息，例如提取信道方向信息和信道质量信息；用户选择单元220，用于实现用户的选择功能，例如基于最大化加权速率和准则，利用信道状态信息和队列状态信息选取N个用户作为服务对象；和波束成形单元230，用于实现波束成形，例如根据信道方向信息，为被选中的用户分配波束成形矢量，再将待发信息用波束成形矢量进行加权合成。用户数据发送队列240是用户数据发送队列的缓存，保存用户的待发送数据，而队列状态信息获取单元250实现用户数据队列状态信息的获得。

用户Us接收到基站B发射的信息FWI后，完成信道状态信息的获取、反馈信息生成等一系列任务，将反馈信息FBI发射出去。基站B接收到反馈信息FBI后，完成反馈信息处理、用户选择、波束成形矢量提取等任务，并使用提取出的波束成形矢量对准备传送的数据进行加权合并，最终形成可发射的信息FWI。

(3)实施过程

如上所述，在步骤S110，基站B接收到反馈信息后，提取信道方向信息和信道质量信息等。在步骤S120，取得用户数据队列状态信息。

在步骤S130进行用户选择过程，如下详细描述：

本发明涉及多用户MIMO***，基于加权速率和最大化的调度方法主要包括步骤：首先，根据加权速率最大准则选择初始用户；其次，根据用户选择参照量大小，每次选择一个参照量最大的用户直到被选用户数达到***发射天线数为止。

本发明在多用户MIMO***中，基于加权速率和最大化的调度方法包括如下步骤：

步骤一，根据用户选择单元220加权速率最大准则选择初始用户，其中h_k表示用户k的信道，w_k表示用户k的速率权值，P表示总的发射功率：

$s_1=\underset{k\∈T}{\arg \max }{w}_k{\log }_2(1+{\left|\right|h_k\left|\right|}^{2}P)$

置选中用户集合S₁＝{s₁}，已选用户数n＝1，记注水水平为μ₀＝较大的预定值，例如64635；(也可以是其他的初始值，以后每加入一个选中的用户就会计算新的注水水平)

步骤二，在步骤S131用户选择单元220根据已被选中用户的信道矩阵生成投影矩阵

，该矩阵表征了已选用户信道的相互正交关系，以及形成的联合空间的补(参见文献G.Dimic等的“Ondownlink beamforming with greedy user selection：performanceanalysis and a simple new algorithm”IEEE Trans.Signal Process，2005，53(10)：3857-3868)

$P_n^{\⊥}=I_N-H{\left(S_{n-1}\right)}^H{\left(H\left(S_{n-1}\right)H{\left(S_{n-1}\right)}^H\right)}^{-1}H\left(S_{n-1}\right)$

其中 $H\left(S_{n-1}\right)={[h_{s_1}^H\·\·\·h_{s_{n-1}}^H]}^H$ 利用投影矩阵得到备选用户集合中用户的等效信道增益 $d_k=h_k{P}_n^{\⊥}{h}_k^H$ ，等效信道增益考虑到了用户信道之间的正交性；

步骤三，在步骤S132用户选择单元220根据注水水平摈弃一些信道条件较差的用户，从而修正备选用户集合T＝{k|k∈T，μ₀w_kd_k>1}；

步骤四，在步骤S133用户选择单元220计算备选用户集合中用户的用户选择参照量，选择参照量最大的用户，该用户选择参照量在高信噪比情况下(例如高于某个预定阈值)等同于按照加权值选择，在低信噪比情况下(例如低于另一预定阈值)等效于按照加权值与等效信道增益的乘积大小来选择用户，具体形式可以表示为f(w_kd_k，P)+g(w_k，P)，其中f(w_kd_k，P)为关于w_kd_k的增函数，关于P的减函数，g(w_k，P)为关于w_k的增函数，为关于P的增函数，增函数的例子有：正斜率线性函数cx，c>0，对数函数cln(ax+b)，c>0，a>0，正次幂函数x^c，c>0，指数函数e^x等等；减函数的例子有：负斜率线性函数-cx，c>0，对数函数-cln(ax+b)，c>0，a>0，负次幂函数x^-c，c>0，指数函数e^-x等等，其中x为自变量。本发明以w_kd_k/(αP)+w_kαP作为例子进行实施例的说明，需要指出的是，该例的形式并不表示本专利的实施需要额外的限定条件本专利测试其中的一种；

步骤五，在步骤S134用户选择单元220判断被选中的用户数目是否达到发射天线数目，若达到则停止，否则回到步骤二。

步骤三中的用户摒弃具体原理是，在第m次迭代中被摒弃的用户，在第m+1次迭代中仍会被摒弃，因此，可将被摒弃的用户直接从备选集合中去除。记 式为第m-1和m次迭代后的注水水平，用户k在第m次迭代中被摒弃，根据摒弃的条件，则有 ${\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}{w}_k<1/d_k^{\left(m\right)}$ ，在第m次迭代中被选中的用户为s_m，满足条件 ${\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}{w}_{s_m}-1/d_{s_m}^{\left(m\right)}>0$ 则有

$\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}({\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}{w}_{s_i}-\frac{1}{d_{s_i}})>\underset{i=1}{\overset{m-1}{\mathrm{\&Sigma;}}}({\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}{w}_{s_i}-\frac{1}{d_{s_i}})=P=\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}({\mathrm{\&mu;}}_0^{\left(m\right)}{w}_{s_i}-\frac{1}{d_{s_i}})$

则 ${\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{s_i}>{\mathrm{\&mu;}}_0^{\left(m\right)}\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\&Sigma;}}}{w}_{s_i}$ ，即 ${\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}>{\mathrm{\&mu;}}_0^{\left(m\right)}$ 根据投影的性质有 $d_k^{(m+1)}<d_k^{\left(m\right)},$ 用户k在第m+1次迭代中的判断数为：

${\mathrm{\&mu;}}_0^{\left(m\right)}{w}_k-1/d_k^{(m+1)}<{\mathrm{\&mu;}}_0^{(m-1)}{w}_k-1/d_k^{\left(m\right)}<0$

即用户k在第m+1次迭代中亦被摒弃，从而用户一旦在某次迭代中被摒弃，则在以后的迭代中可以不加考虑。

步骤四中的用户选择参照量的设置主要基于以下考虑，用户k若被选中，则其对应的加权可达数据速率为w_klog₂(1+d_kP_k)，而在低信噪比情况下P_k<<1，则有

w_klog₂(1+d_kP_k)～w_kd_kP_klog₂e～log₂(1+w_kd_kP_k)其中f(P)～g(P)表示关于P的函数f(P)，g(P)满足 $\underset{P\&RightArrow;0}{\lim }f\left(P\right)/g\left(P\right)=1$

从而加权速率和最大化，等效为等效信道增益由d_k变为w_kd_k后的总速率最大化，即对应于原始信道h_k变为

的总速率最大问题，从而在低信噪比情况下下等效于按照加权值与等效信道增益的乘积大小来选择用户。

在高信噪比情况下P_k＝μ₀w_k-1/d_k，而 ${\mathrm{\&mu;}}_0=\frac{P+\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}1/d_i}{\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}{w}_i},$ 当P→∞时，μ₀→∞，从而有P_k→μ₀w_k，即用户功率分配与对应的速率加权值成比例，其中f(P)→g(P)表示关于P的函数f(P)，g(P)满足 $\underset{P\&RightArrow;0}{\lim }f\left(P\right)/g\left(P\right)=1,$ 从而在高信噪比情况下下等效于按照加权值选择大小来选择用户。

在如上所述选择了N个用户后，在步骤S140，根据信道方向信息，为被选中的用户分配波束成形矢量，再将待发信息用波束成形矢量进行加权合成。在步骤S150，通过天线将合成的信号发送出去。

(3)应用例

例1

[1]无线小区构造

本实施例中小区中只含一个基站，基站发射天线数为4或2两种情况，***SNR考察-5dB～25dB以5dB为间隔的7种情况，以发射天线数4，***SNR为20dB为例，***用户数K＝8，按照多径Rayleigh信道模型生成信道，选择多径数目为3，其归一化功率、延时参数为[1，1/exp(1)，1/exp(2)]，其中用户速率权值从0.1，0.2...3.9，4中的随机选择，用户信道和权值w_i如下表所示。

 

	权值	信道
			用户1	1.6	-0.9028-0.3588i 0.6811+0.0395i  0.4430+0.9716i  0.1372+0.1801i
用户2	1.4	-0.3549-0.5261i -0.7732-1.2700i 1.0743-0.4777i  0.5519-0.8369i
			用户3	1.1	-0.8562+0.6055i -0.3362+0.6288i -0.4073-0.1840i -0.1295+0.4135i
用户4	0.8	-0.5730-0.2655i -0.6563-0.1370i 0.2891+0.1064i  -0.1197-0.640li
			用户5	0.6	-0.2944-0.5044i -0.0472+0.4245i -1.9738+0.0681i 0.4443-0.0179i
用户6	0.5	-0.8569+1.0507i -0.7306-0.7220i 0.2971+0.1668i  -0.4533-0.3990i
			用户7	0.3	1.4677-0.1489i  0.2174-1.3067i  -0.9706+0.1371i -0.4045-1.2194i
用户8	0.2	0.1182-0.1598i  -1.0032+0.0759i -0.2341-0.3129i -0.3166-0.4375i

[2]用户选择

步骤一：根据加权速率最大准则选择初始用户；

$s_1=\underset{k\&Element;T}{\arg \max }{w}_k{\log }_2(1+{\left|\right|h_k\left|\right|}^{2}P)$

 

	加权速率
		用户1	16.0386
用户2	15.3535
		用户3	10.6068
用户4	7.2783
		用户5	6.5118
用户6	5.1998
		用户7	3.4063
用户8	1.8455

则选择用户1，s₁＝1，等效信道增益 $d_1=h_{s_1}{h}_{s_1}^H=2.6007$ 注水水平为μ₀＝62.7403， $H\left(S_1\right)=h_{s_1}$ ；其中如下计算注水水平： ${\mathrm{\&mu;}}_0=\frac{P+\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}1/d_i}{\underset{i\&Element;S}{\mathrm{\&Sigma;}}{w}_i}.$

步骤二：根据已被选中用户的信道矩阵生成投影矩阵，

$P_2^{\&perp;}=I_4-H{\left(S_1\right)}^H{\left(H\left(S_1\right)H{\left(S_1\right)}^H\right)}^{-1}H\left(S_1\right)$

$=\left(\begin{array}{cccc}0.6371& 0.2419-0.0802i& 0.2878+0.2762i& 0.0725+0.0436i\\ 0.2419+0.0802i& 0.8210& -0.1308-0.2477i& -0.0387-0.0451i\\ 0.2878-0.2762i& -0.1308+0.2477i& 0.5616-0.0000i& -0.0907+0.0206i\\ 0.0725-0.0436i& -0.0387+0.0451i& -0.0907-0.0206i& 0.9803\end{array}\right)$

利用投影矩阵得到备选用户集合中用户的等效信道增益 $d_k=h_k{P}_n^{\&perp;}{h}_k^H;$

 

	等效信道增益d
		用户2	3.5225
用户3	1.9946
		用户4	1.2987
用户5	2.1675
		用户6	1.9760
用户7	5.1956
		用户8	0.8351

步骤三：根据注水水平和等效信道增益摈弃一些信道条件较差的用户T＝{k|k∈T，μ₀w_kd_k>1}；

 

	μ0wd
		用户2	309.41
用户3	137.66
		用户4	65.19
用户5	81.59
		用户6	61.99
用户7	97.79
		用户8	10.48

因此没有用户被摒弃；

步骤四：计算备选用户集合中用户的用户选择参照量w_kd_k/(αP)+w_kα_P，α＝100选择参照量最大的用户；

 

	用户选择参照量
		用户2	6.3315
用户3	3.2940
		用户4	1.8389
用户5	1.9005
		用户6	1.4880
用户7	1.8586
		用户8	0.3670

因此选择用户2，s₂＝2，等效信道增益d₂＝3.5225，注水水平为μ₀＝33.5561， $S_2=\left[\mathrm{1,2}\right]H\left(S_2\right)={[h_1^H,h_2^H]}^H;$

步骤五：判断被选中的用户数目是否达到发射天线数目，未达到天线数则回到步骤二。

步骤二：根据已被选中用户的信道矩阵生成投影矩阵，

$P_3^{\&perp;}=I_4-H{\left(S_2\right)}^H{\left(H\left(S_2\right)H{\left(S_2\right)}^H\right)}^{-1}H\left(S_2\right)$

$=\left(\begin{array}{cccc}0.2074& -0.0490+0.1587i& 0.2681+0.1456i& -0.1624-0.1302i\\ -0.0490-0.1587i& 0.4911& -0.0714-0.3470i& -0.1017-0.2940i\\ 0.2681-0.1456i& -0.0714+0.3470i& 0.5210& -0.1542+0.0843i\\ -0.1634+0.1302i& -0.1017+0.2940i& -0.1542-0.0843i& 0.7803\end{array}\right)$

利用投影矩阵得到备选用户集合中用户的等效信道增益 $d_k=h_k{P}_n^{\&perp;}{h}_k^H;$

 

	等效信道增益d
		用户3	0.4783
用户4	0.1299
		用户5	2.0880
用户6	1.2535
		用户7	3.5264

 

用户8

0.1286

步骤三：根据注水水平和等效信道增益摈弃一些信道条件较差的用户T＝{k|k∈T，μ₀w_kd_k>1}；

 

	μ0wd
		用户3	17.6584
用户4	3.4894
		用户5	42.0397
用户6	21.0313
		用户7	35.5001
用户8	0.8633

由于用户8的μ₀wd因此用户8被摒弃；

步骤四：计算备选用户集合中用户的用户选择参照量wd_kd_k/(αP)+w_kαP，α＝100，选择参照量最大的用户；

 

	用户选择参照量
		用户3	1.6262
用户4	0.9039
		用户5	1.8528
用户6	1.1267
		用户7	1.3579

因此选择用户5，s₃＝5，等效信道增益d₅＝1.8528，注水水平为μ₀＝28.0964，S₂＝[1，2，5]， $H\left(S_2\right)={[h_1^H,h_2^H,h_5^H]}^H;$

步骤五：判断被选中的用户数目是否达到发射天线数目，未达到天线数回到步骤二。

步骤二：根据已被选中用户的信道矩阵生成投影矩阵，

$P_4^{\&perp;}=I_4-H{\left(S_3\right)}^H{\left(H\left(S_3\right)H{\left(S_3\right)}^H\right)}^{-1}-H\left(S_3\right)$

$=\left(\begin{array}{cccc}0.0161& 0.0365+0.0732i& 0.0256-0.0210i& 0.0591-0.0677i\\ 0.0365-0.0732i& 0.4146& -0.0375-0.1640i& -0.1733-0.4214i\\ 0.0256+0.0210i& -0.0375+0.1640i& 0.0683& 0.1824-0.0304i\\ 0.0591+0.0677i& -0.1733+0.4214i& 0.1824+0.0304i& 0.5008\end{array}\right)$

利用投影矩阵得到备选用户集合中用户的等效信道增益 $d_k=h_k{P}_n^{\&perp;}{h}_k^H;$

 

	等效信道增益d
		用户3	0.2518
用户4	0.0004
		用户6	0.4913
用户7	2.1314

步骤三：根据注水水平和等效信道增益摈弃一些信道条件较差的用户T＝{k|k∈T，μ₀w_kd_k>1}；

 

	μ0wd
		用户3	7.7848
用户4	0.0082
		用户6	6.9028
用户7	17.9657

因此用户4被摒弃；

步骤四：计算备选用户集合中用户的用户选择参照量w_kd_k/(αP)+w_kαP，α＝100，选择参照量最大的用户；

 

	用户选择参照量
		用户3	1.3770
用户6	0.7456
		用户7	0.9394

因此选择用户3，s₄＝3，等效信道增益d₅＝0.2518，注水水平为μ₀＝22.3653，S₂＝[1，2，5，3]， $H\left(S_2\right)={[h_1^H,h_2^H,h_5^H,h_3^H]}^H;$

步骤五：判断被选中的用户数目是否达到发射天线数目，达到天线数，结束。

最终选择用户1，2，3，5，加权速率和为25.74

通过计算机仿真实验表明，本发明的(ZF-DPC1)加权速率和算法与迭代注水算法、以及单纯以w_kd_k为用户选择参照量算法(ZF-DPC2)的性能进行比较，可以发现本算法，性能与迭代注水算法接近，优于(ZF-DPC2)算法，而实现起来要比迭代注水算法容易得多，结果如图4所示。

例2

[1]无线小区构造

本例中小区中只含一个基站，基站发射天线数为4或2两种情况，***SNR考察-5dB～25dB以5dB为间隔的7种情况，以发射天线数4，***SNR为20dB为例，***用户数K＝8，按照多径Rayleigh信道模型生成信道，选择多径数目为3，其归一化功率、延时参数为[1，1/exp(1)，1/exp(2)]，其中用户速率权值从0.1，0.2…3.9，4中的随机选择。

[2]用户选择

和实施列1类似，执行相应的选择步骤

步骤一：根据加权速率最大准则选择初始用户；

步骤二：根据已被选中用户的信道矩阵生成投影矩阵，利用投影矩阵得到备选用户集合中用户的等效信道增益；

步骤三：根据注水水平和等效信道增益摈弃一些信道条件较差的用户；

步骤四：计算备选用户集合中用户的用户选择参照量，选择参照量最大的用户；

步骤五：判断被选中的用户数目是否达到发射天线数目，若达到则停止，否则回到步骤二。

本发明算法下(ZF-DPC1)***加权速率和与迭代注水算法下的结果、以及单纯以w_kd_k为用户选择参照量算法下(ZF-DPC2)的结果进行了比较，可以发现该算法，性能与迭代注水算法接近，而优于(ZF-DPC2)，结果如图5所示。

例3

本实施例中，按照多径Rayleigh信道模型生成信道，***信噪比为20dB，用户数以50为间隔，从50增加到250，针对特定用户的具体实施过程和实施例1，2类似，只需在更改用户数后重复这一过程，并记录相应的加权速率和数据，考察本发明算法与迭代注水算法下加权速率和的比例，结果如图6所示，随着用户数量K的增大，相对加权速率和不断增加，从而体现了多用户增益。

例4

本实施例中，按照多径Rayleigh信道模型生成信道，***信噪比为20dB，考察在不同用户数的情况下，分别采用本发明与采用迭代注水算法时，针对特定用户的具体实施过程和实施例1，2类似，只需在更改用户数后重复这一过程，并记录相应的执行时间，最终的平均单次执行时间，结果如表1所示，在不同用户数条件下，本发明算法的平均单次执行时间都远小于迭代注水算法。

表1

上述是针对不同信噪比和不同用户数情况下的实施，结果例表明，本发明算法生成的正交码本集，对不同的环境和不同规模的***都具有适应性。

上面的描述仅用于实现本发明的实施方式，本领域的技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围的任何修改或局部替换，均应该属于本发明的权利要求来限定的范围，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (9)

1.一种多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，根据加权速率最大准则从备选用户设备中选择初始用户设备；

步骤二，根据已被选中用户设备的信道矩阵生成投影矩阵，并利用投影矩阵得到备选用户设备集合中用户设备的等效信道增益；

步骤三，根据各个用户设备的注水水平或者该注水水平与等效信道增益的乘积摈弃部分用户设备，从而修正备选用户设备集合；

步骤四，计算代表备选用户设备集合中用户设备的加权速率和的参照量，并选择参照量最大的用户设备；

步骤五，判断被选中的用户设备的数目是否达到发射天线数目，若达到则停止，否则回到步骤二。

2.如权利要求1所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，所述步骤一包括：计算所有用户设备在完全功率情况下的加权速率，选择加权速率最大的用户设备。

3.如权利要求1所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，在根据各个用户设备的注水水平与等效信道增益的乘积摒弃部分用户设备时，根据已有的注水水平与步骤二中得到的用户设备的等效信道增益的乘积，将乘积小于预定阈值的用户设备从备选用户设备集合中去除。

4.如权利要求1所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，在信噪比高于第一阈值的情况下按照加权值选择，在信噪比低于第二阈值情况下按照加权值与等效信道增益的乘积大小来选择用户设备。

5.如权利要求4所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，利用加权值与等效信道增益的乘积、加权值的组合函数来计算参照量。

6.如权利要求1所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，在信噪比大于第一阈值的情况下，利用加权值的线性函数来计算参照量，在信噪比小于第二阈值的情况下，利用加权值与等效信道增益的乘积的线性函数来计算参照量。

7.如权利要求6所述的多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的调度方法，其特征在于，利用函数f(w_kd_k，P)+g(w_k，P)来计算参照量，其中f(w_kd_k，P)为关于w_kd_k的增函数，关于P的减函数，g(w_k，P)为关于w_k的增函数，关于P的增函数，其中w_k为第k个用户的加权值，d_k为第k个用户的等效信道增益，P表示总的发射功率。

8.一种多用户MIMO***中基于加权速率和最大化的发送装置，包括：

用户选择单元，利用如权利要求1～7之一所述的调度方法来选择用户设备作为服务对象；

波束成形单元，根据信道方向信息，为被选中的用户设备分配波束成形矢量，再将待发信息用波束成形矢量进行加权合成。

9.一种通信***，包括如权利要求8所述的发送装置。

Images