CN103236878A - 一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法：各协作基站根据已知的信道状态信息和上一时刻的发送波束赋形矢量，用最大比合并的方式估计服务用户的接收波束赋形矢量，然后在协作基站间共享各自服务用户的接收波束赋形矢量估计值；各协作基站利用共享得到的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比为准则，设计当前时刻的发送波束赋形矢量；本发明通过各协作基站间共享少量信息，获得对干扰用户接收波束赋形矢量的估计值，再依据估计值基于最大化SLNR的准则设计发送波束赋形矢量，相比传统的基于最大化SLNR准则的协调波束赋形方案在性能上有显著提升，而且***开销较小，并可以在各协作基站处分布式实现。

Description

一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法

技术领域

本发明属于无线通信***中协作多点传输技术领域，涉及一种基于对接收波束赋形矢量进行估计的协调波束赋形方法。

背景技术

协作多点传输中的联合处理技术需要在参与协作的节点间共享数据和信道状态信息，虽然可以最大的提升***性能，但对回程链路（Backhaul）的吞吐量和时延有很高的要求，并且对符号同步有严格的要求，同时难以在现有的网络架构和标准下实现，因此实现较为困难。而协调波束赋形是协作多点传输技术的一个重要分支，在Backhaul开销和***性能之间提供了一种折中方案，与联合处理相比，协调波束赋形仅需在基站共享信道状态信息，即可通过收发波束优化、功率控制、用户调度等方法协调和抑制小区间的干扰，因此较容易在现有的网络架构下实现。当***中的用户数足够多时，通过这种干扰协调方式已经可以显著的改善***性能。

现有的用于多输入多输出（Multiple Input Multiple Output,MIMO）***的协调波束赋形方案主要分为利己方案、利他方案和利己-利他折中方案。在利己方案中，基站发射机无视对其他用户的干扰，最大化自身的效用函数。该方案在信噪比（Signal-to-Noise Ratio,SNR）较小、噪声占优时有不错的性能，但在SNR较大、干扰严重时性能恶化。在利他方案中，基站发射机最小化对其他用户的干扰。该方案能够有效的抑制用户间干扰，特别是在SNR较大，即干扰占优时，能够得到很好的性能。然而，此方案在中低信噪比时效率较低。利己-利他折中方案，将最大化自身效用函数和最小化对其他用户的干扰进行折中，使***性能达到最优。有文献已经证明，若以最大化信干噪比（Signal-to-Interference-and-Noise Ratio,SINR）为准则，设计出的发送波束赋形矢量是利己和利他两种方案的线性组合。若以最大化信漏噪比（Signal-to-Leakage-and-Noise Ratio,SLNR）为准则，从目标函数就可以看出这也是需要在利己和利他之间作以折中的。以上这些方案又可以分为考虑接收矢量的协调波束赋形方案和不考虑接收矢量的协调波束赋形方案两种，而考虑接收矢量的方案在性能上较不考虑接收矢量的方案有明显提升，但是反馈开销和信息共享的开销也比不考虑接收矢量方案的开销大很多。

传统的基于SLNR准则的发送波束赋形矢量设计方案，可以在各基站处分布式实现，但是由于这种设计方法没有考虑接收矢量对性能的影响，导致***性能较差。若考虑各基站的接收矢量，则需各协作基站共享全部的信道状态信息，这又会导致X2接口开销较大，实现起来相对困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法。

为达到上述目的，本发明采用了以下技术方案。

该协调波束赋形方法，包括以下步骤：

第一步，各协作基站根据已知的信道状态信息和上一时刻的发送波束赋形矢量，用最大比合并的方式估计服务用户的接收波束赋形矢量，然后在协作基站间共享各自服务用户的接收波束赋形矢量估计值；

第二步，各协作基站利用共享得到的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比为准则，计算当前时刻的发送波束赋形矢量。

所述协调波束赋形方法的具体步骤如下：

考虑一个协作多点传输***，该***含有M个协作基站和M个用户，且第i个用户为第i个基站的服务用户，i=1,2,...,M，基站采用协调波束赋形的方式为用户服务，用PL_ji表示第i个基站到第j个用户的路径损耗，用H_ji表示第i个基站到第j个用户的信道矩阵，并假设H_ji的各元素相互独立且服从零均值单位方差的复高斯分布，第i个基站的发射功率为P_i，各用户的接收噪声为n_i，噪声功率为σ²，每个基站已知其到协作集合内所有用户的信道矩阵；

第一步：在发射端，基站首先根据上一时刻的信道状态信息和发送波束赋形矢量基于最大比合并的准则计算上一时刻服务用户的接收波束赋形矢量估计值：n-1表示上一时刻；

第二步：各基站将服务用户的接收波束赋形矢量估计值与协作基站共享，共享后每个基站均得到所有协作基站服务用户的接收波束赋形矢量估计值 ${\hat{v}}_i^{(n-1)},i=\mathrm{1,2},...,M;$

第三步：各基站根据服务用户的接收波束赋形矢量估计值和协作基站共享的干扰用户的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比为目标计算本基站当前时刻的发送波束赋形矢量，如下式所示：

$w_i^{\left(n\right)}=\frac{{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}}{\left|\right|{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}\left|\right|}$

其中， ${\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}=\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_{i}P{L}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_j^{(n-1)}{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_{N_t},$

表示N_t×N_t维单位阵，n表示当前时刻；

第四步：经过第三步后，基站向用户发送经过波束赋形后的信号。

本发明的有益效果体现在：

本发明通过各协作基站间共享少量信息，获得对干扰用户接收波束赋形矢量的估计值，再依据估计值基于最大化SLNR的准则设计发送波束赋形矢量。这一方案相比传统的基于最大化SLNR准则的协调波束赋形方案在性能上有显著提升，而且***开销较小，并可以在各协作基站处分布式实现。

附图说明

图1为一种协作多点传输***示意图，图中：实线表示有用信道；虚线表示干扰信道；BS表示基站；MS表示用户；

图2为本发明的流程图；

图3为静态信道下不同方案的用户平均频谱效率对比；

图4为慢变信道下不同方案的用户平均频谱效率对比。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步说明。

本发明提出的基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法的主要思路是：第一步，各协作基站根据已知的信道状态信息和上一时刻的发送波束赋形矢量，用最大比合并的方式估计服务用户的接收波束赋形矢量，并在协作基站间共享；第二步，各协作基站根据共享得到的干扰用户的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比（SLNR）为准则，计算当前时刻的发送波束赋形矢量。

具体实施方案如下：

考虑如图1所示的***，该***含有M个协作基站和M个用户，每个基站服务1个用户，且第i个用户为第i个基站的服务用户，i=1,2,...,M，基站采用协调波束赋形的方式为用户服务。每个基站配备N_t根天线，每个用户配备N_r根天线。PL_ji和H_ji分别表示第i个基站到第j个用户的路径损耗和信道矩阵（N_r×N_t维），并假设H_ji的各元素相互独立且服从零均值单位方差的复高斯分布。第i个基站的发射功率为P_i，各用户的接收噪声为n_i，噪声功率为σ²。假设每个基站已知其到协作集合内所有用户的信道矩阵，即第i个基站已知H_ji(j=1,2,…,M)。第i个用户的接收信号y_i可以表示为：

$y_i=P_{i}P{L}_{\mathrm{ii}}{v}_i^H{H}_{\mathrm{ii}}{w}_i{x}_i+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_{j}P{L}_{\mathrm{ij}}{v}_i^H{H}_{\mathrm{ij}}{w}_j{x}_j+n_i---\left(1\right)$

公式（1）中，x_i为第i个基站的发送信号，w_i（N_t×1维，‖w_i‖=1）表示第i个基站的发送波束赋形矢量，v_i（N_r×1维，‖v_i‖=1）表示第i个用户的接收波束赋形矢量，上标H表示共轭转置。由公式（1）可以得到第i个用户的接收信干噪比，如公式（2）所示：

${\mathrm{SINR}}_i=\frac{P_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ii}}{\left|v_i^H{H}_{\mathrm{ii}}{w}_i\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_j{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ij}}{\left|v_i^H{H}_{\mathrm{ij}}{w}_j\right|}^2}---\left(2\right)$

考虑了接收波束赋形矢量后，第i个基站的信漏噪比可以表示为：

${\mathrm{SINR}}_i=\frac{P_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ii}}{\left|v_i^H{H}_{\mathrm{ii}}{w}_i\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{\left|v_j^H{H}_{\mathrm{ji}}{w}_i\right|}^2}---\left(3\right)$

***总频谱效率和每用户平均频谱效率分别为公式（4）和公式（5）所示：

$R_{\mathrm{total}}=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_i)---\left(4\right)$

$R_k=\frac{1}{M}\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_i)---\left(5\right)$

本发明提出的基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方案的技术手段如下：

在基站发射端执行以下四步操作：

第一步：在发射端，基站首先根据上一时刻（第n-1时刻）的信道状态信息和发送波束赋形矢量基于最大比合并（MRC）准则计算上一时刻服务用户的接收波束赋形矢量估计值：

第二步：各基站将服务用户的接收波束赋形矢量估计值与协作基站共享，共享后每个基站均得到所有协作基站服务用户的接收波束赋形矢量估计值，即：

第三步：各基站根据服务用户的接收波束赋形矢量估计值和协作基站共享的干扰用户的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比（SLNR）为目标计算本基站当前时刻（第n时刻）的发送波束赋形矢量。如下式所示，第i个基站的目标函数为：

$\underset{\left|\right|w_i^{\left(n\right)}\left|\right|=1}{\max }{\mathrm{SLNR}}_i=\frac{P_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ii}}{\left|{\hat{v}}_i^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)}{w}_i^{\left(n\right)}\right|}^2}{{\mathrm{\σ}}^2+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{\left|{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)}{w}_i^{\left(n\right)}\right|}^2}---\left(6\right)$

即：

$w_i^{\left(n\right)}=\underset{\left|\right|w_i^{\left(n\right)}\left|\right|=1}{\arg \max }\frac{{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ii}}{w}_i^{\left(n\right)H}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}{\hat{v}}_i^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)}{w}_i^{\left(n\right)}}{w_i^{\left(n\right)H}(\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{P_i}{I}_{N_t}+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_j^{(n-1)}{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)})w_i^{\left(n\right)}}---\left(7\right)$

该优化问题的解为

其中， ${\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}=\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_j^{(n-1)}{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_{N_t},$

表示N_t×N_t维单位阵；

第四步：基站向用户发送经过波束赋形后的信号。

在接收端执行以下操作：

第一步：用户采用能够使接收SINR最大的最小均方误差（Minimum Mean-Square Error,MMSE）准则计算当前时刻n的接收波束赋形矢量，即：

$v_i^{\left(n\right)}=\frac{{\left({\mathrm{\Ψ}}_i^{\left(n\right)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{\left(n\right)}{w}_i^{\left(n\right)}}{\left|\right|{\left({\mathrm{\Ψ}}_i^{\left(n\right)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{\left(n\right)}{w}_i^{\left(n\right)}\left|\right|}---\left(8\right)$

其中 ${\mathrm{\Ψ}}_i^{\left(n\right)}=\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_j{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ij}}{H}_{\mathrm{ij}}^{\left(n\right)}{w}_j^{\left(n\right)}{w}_i^{\left(n\right)H}{H}_{\mathrm{ij}}^{\left(n\right)}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_{N_r},$

表示N_r×N_r维单位阵；

第二步：用户按照第一步中计算出的接收波束赋形矢量对发送信号进行接收，第i个用户的接收信号y_i由（1）式表示。

以下结合图2对本发明的流程作进一步描述：

1.初始化：

a)n=1；

b)各基站按传统SLNR方案初始化发送波束赋形矢量它是

和

的最大广义特征值对应

的特征向量，即

$w_i^{(n-1)}=\underset{\left|\right|w_i^{(n-1)}=1\left|\right|}{\max \mathrm{gen}.\mathrm{eigenvector}}({\mathrm{PL}}_{\mathrm{ii}}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)},\frac{{\mathrm{\σ}}^2}{P_i}{I}_{N_t}+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)});$

c)计算

并在协作基站间共享；

2.发射端：

a)各基站计算本基站当前时刻的发送波束赋形矢量：

$w_i^{\left(n\right)}=\frac{{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}}{\left|\right|{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}\left|\right|},$

其中： ${\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}=\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_i{\mathrm{PL}}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_j^{(n-1)}{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_{N_t},$

表示N_t×N_t维单位阵；

b)基站发射端根据设计好的发送波束赋形矢量向服务用户发射经过波束赋形的信号；

c)各基站计算当前时刻的接收波束赋形矢量估计值并与各协作基站共享； ${\hat{v}}_i^{\left(n\right)}=\frac{H_{\mathrm{ii}}^{\left(n\right)}{w}_i^{\left(n\right)}}{\left|\right|H_{\mathrm{ii}}^{\left(n\right)}{w}_i^{\left(n\right)}\left|\right|};$

3.接收端：

a)用户使用公式（8）计算接收波束赋形矢量；

b)用户使用设计好的接收波束赋形矢量接收各基站发来的信号；

4.n←n+1；重复步骤2-4，直到通信结束。

本发明的仿真效果如下：

考虑一个七小区七用户的场景，每基站天线数为4，每用户天线数为2。假设各基站到其服务用户的路径损耗PL_ii=1,

各基站到干扰用户的路径损耗为0-1之间的随机数，即PL_ji=rand(1),i≠j。信道模型采用瑞利信道，信噪比SNR=10，仿真20个时隙，假设各基站的发射功率相等。对静态信道和慢变信道分别进行了10000次独立的仿真。

将本发明与传统不考虑接收矢量的基于SLNR（T-SLNR）的协调波束赋形方案以及考虑了接收矢量之后的基于SLNR（JTR-CB）的协调波束赋形方案进行比较，各时隙每用户的平均频谱效率如图3、图4所示。从图3、图4中可以看出在两种信道条件下本发明方案较T-SLNR的协调波束赋形方案在性能上均有明显提升，虽然与JTR-CB方案相比还有一定差距，但是所需的信息交互却远远小于JTR-CB方案，因此比JTR-CB方案更具有可行性。在JTR-CB方案中，各协作基站需要共享全部的信道状态信息（即

j=1,2,…,M），才能计算出所有用户在上一时刻的接收波束赋形矢量，从而估计本基站当前时刻的发送波束赋形矢量。而在本发明方案中，各协作基站仅需共享本基站基于MRC准则估计的接收矢量（即），信息共享量仅是JTR-CB方案的

此外，从图3、图4中还可以看出，本发明方案收敛速度较快，因此可以适应信道变化较快的场景。各方案20个时隙的平均频谱效率见表1、表2。从表1和表2可以看出，本发明方案较T-SLNR方案在两种信道环境下每用户平均频谱效率分别提高了22.24%和24.70%，而只比JTR-CB方案低了10.33%和10.44%。表1 静态信道不同方案的用户平均频谱效率

表2 慢变信道不同方案的用户平均频谱效率

Claims (2)

1.一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法，其特征在于：该协调波束赋形方法，包括以下步骤：

第一步，各协作基站根据已知的信道状态信息和上一时刻的发送波束赋形矢量，用最大比合并的方式估计服务用户的接收波束赋形矢量，然后在协作基站间共享各自服务用户的接收波束赋形矢量估计值；

第二步，各协作基站利用共享得到的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比为准则，计算当前时刻的发送波束赋形矢量。

2.根据权利要求1所述一种基于最大比合并接收矢量估计的协调波束赋形方法，其特征在于：所述协调波束赋形方法的具体步骤如下：

考虑一个协作多点传输***，该***含有M个协作基站和M个用户，且第i个用户为第i个基站的服务用户，i=1,2,...,M，基站采用协调波束赋形的方式为用户服务，用PL_ji表示第i个基站到第j个用户的路径损耗，用H_ji表示第i个基站到第j个用户的信道矩阵，并假设H_ji的各元素相互独立且服从零均值单位方差的复高斯分布，第i个基站的发射功率为P_i，各用户的接收噪声为n_i，噪声功率为σ²，每个基站已知其到协作集合内所有用户的信道矩阵；

第一步：在发射端，基站首先根据上一时刻的信道状态信息和发送波束赋形矢量基于最大比合并的准则计算上一时刻服务用户的接收波束赋形矢量估计值：

n-1表示上一时刻；

第二步：各基站将服务用户的接收波束赋形矢量估计值与协作基站共享，共享后每个基站均得到所有协作基站服务用户的接收波束赋形矢量估计值 ${\hat{v}}_i^{(n-1)},i=\mathrm{1,2},...,M;$

第三步：各基站根据服务用户的接收波束赋形矢量估计值和协作基站共享的干扰用户的接收波束赋形矢量估计值，以最大化信漏噪比为目标计算本基站当前时刻的发送波束赋形矢量，如下式所示：

$w_i^{\left(n\right)}=\frac{{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}}{\left|\right|{\left({\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}\right)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_i^{(n-1)}\left|\right|}$

其中， ${\mathrm{\Φ}}_i^{(n-1)}=\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{P}_{i}P{L}_{\mathrm{ji}}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)H}{\hat{v}}_j^{(n-1)}{\hat{v}}_j^{(n-1)H}{H}_{\mathrm{ji}}^{(n-1)}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_{N_t},$

表示N_t×N_t维单位阵，n表示当前时刻；

第四步：经过第三步后，基站向用户发送经过波束赋形后的信号。

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