CN104158575A - Zf预编码策略下的多小区mimo***用户调度方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,该***中有多个小区,每个小区的中心基站均配置有大规模均匀线型天线阵列,各小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计;对于同一个小区,若干单天线用户在同一时频资源上接受基站服务;基站采用ZF预编码策略,基于大尺度信道衰落的相似性对用户进行分组。本发明同时适用于基站天线数有限、无限两种参数部署下的无协作大规模MIMO多小区TDD***,突破了对大规模MIMO***用户调度均在基站天线数无穷多这一假设下研究的瓶颈,便于在实际可部署***中进行用户调度操作,同时该发明利用简单有限的反馈量实现出可观的***和速率性能。
Description
技术领域
本发明涉及一种ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法。
背景技术
为了满足LTE通信***高数据速率和高***容量方面的需求,LTE***支持多天线MIMO技术,包括传输分集、空间复用、波束赋形。在多用户MIMO***下行链路中,由于各个移动台之间地理位置上是分散的,移动台之间无法实现相互协作,因此不能利用上行链路中的接收算法联合检测出发射信号。此时可以在发送端对信道状态信息CSI加以利用,采用多用户MIMO***预编码技术对发射信号进行预处理,使各用户收到不受其他用户干扰的信号。随着智能手机及各类移动终端数量的巨大增加,在未来十年中数据流量需求预计将出现一千倍的增长,如何满足***容量提升需求成为亟待解决的问题。作为一种在理论上能够有效对抗全局频率复用***中严重小区间干扰、提升用户服务速率的突破性技术,大规模MIMO TDD***正在受到越来越多的关注及深入研究。在大规模MIMO***中,基站端部署大量低成本的天线为同一时频资源上数量相对较少的用户服务,仅采用简单的预编码及随机用户调度策略即可获得令人瞩目的频谱效率提升。
目前,业界已对大规模MIMO***展开广泛讨论与深入研究,有学者利用大规模MIMO***具有相关特性信道的空间能量集中特性,提出了多用户调度方案,通过选择信道协方差阵子空间不重叠的用户来达到消除干扰的目的。现有多小区大规模MIMO用户调度算法是利用空间能量集中特性进行设计的,算法中需要通过用户分组、下行训练、上行反馈以及较复杂的两个阶段的编码等过程来获得用户调度方案,在实际操作中过于复杂。且该算法中用户需要向基站进行信息反馈,不适合大规模MIMO TDD***。此外,尽管大规模MIMO无线通信技术已引起国际上的广泛关注,但相关研究工作尚处在起步阶段,对大规模MIMO***的各种研究均是围绕基站天线数无穷多这一假设展开的,而这种假设往往不能够在实际***搭建中成立,更接近于实际、更一般的***模型下如何简单有效地进行用户选择和调度成为研究的热点。
发明内容
发明目的:为了克服现有技术中存在的不足,本发明提供一种ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法:根据用户的大尺度信道衰落,用户全集被划分到不同的待调度集合中,每个待调度集合中的用户有相近的大尺度信道衰落;在每个调度周期内基于轮询准则,依次调度所有的待调度集合中的所有用户;该方法同时适用于基站天线数有限、无限两种参数部署下的无协作大规模MIMO多小区TDD***,能够突破对大规模MIMO***用户调度均在基站天线数无穷多这一假设下研究的瓶颈,便于在实际可部署***中进行用户调度操作,同时克服计算复杂度难题,利用简单有限的反馈量实现出可观的***和速率性能。
技术方案:为实现上述目的,本发明采用的技术方案为:
一种ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,该MIMO***中有多个小区,每个小区的中心基站均配置有大规模均匀线型天线阵列,各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计;对于同一个小区,若干单天线用户在同一时频资源上接受基站服务,将用户按照一定规则分组,不同用户组在不同的调度周期内被调用;基站采用ZF预编码策略,基于大尺度信道衰落的相似性对用户进行分组,具体的调度方法包括如下步骤:
(1)对多个小区,获取每个小区中所有用户的本地大尺度信道衰落因子;
(2)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行用户分组:将本小区内本地大尺度信道衰落因子最相近的用户分到同一个用户组内,每个用户组内的用户数量相同,将分组信息和每个用户的本地最大尺度信道衰落因子反馈给基站;
(3)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行轮询:基于轮询调度准则,在一个调度周期内,基站在本小区内的所有用户组中随机选择一个用户组进行通信,基站通知被调度的用户组准备接收数据;在每个轮询周期内,本小区内的所有用户组有且仅有一次被调度;
(4)基站对数据进行ZF预编码后传输给被调度的用户。
所述步骤(2)中,每个小区独立地根据本地大尺度信道衰落因子对用户进行分组,每个用户组有相同的用户数;对于第j个小区,所有用户集合表示为,用户数表示为根据分组规则将分成个用户组集合κjn, 每个用户组集合κjn中有K个用户;在对第j个小区内的用户进行分组时,首先对中所有用户的本地大尺度信道衰落因子βjkj进行排序,由最小或最大的本地大尺度信道衰落因子开始连续分组,将本地大尺度信道衰落因子最相近的K个用户分到同一个用户组内,最终得到个待调度集合;其中βjkj表示第j个小区中的第k个用户与本小区基站天线之间的大尺度信道衰落因子。
所述步骤(3)中,为了更好地体现用户间公平性,基站采用轮询调度准则,每个轮询周期包含个调度周期;在任意一个调度周期内,有且仅有一个用户组集合内的所有用户被同时调度,并且在该轮询周期内的其他调度周期内,该用户组集合将不会再次被调度;在一个轮询周期内,该小区内的所有个用户均完成了一次调度;在一个轮询周期的调度周期中,用户组集合的调度顺序是任意的,基站对用户组集合进行随机选择。
各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计,具体为:导频序列为基站和用户都已知的信号,基站收到用户发送的导频信号后,估计出当前时刻基站与用户之间的信道系数,即复传输系数,基站利用估计出的复传输系数对前向链路数据进行ZF预编码以提高***性能;时间交替传输方案将MIMO***中所有小区组成的集合L={1,2,…,L}划分为Γ个互不相交的集合A1,A2,…,AΓ,然后在除去反向链路数据传输的每个相干周期内,有且仅有一个集合中的小区进行反向链路导频传输,而其余集合中的所有小区均处于前向链路数据传输阶段。
用户与基站之间的复传输系数表示为复快衰落因子和大尺度信道衰落因子相乘的形式,其中第l个小区中的第k个用户与第j个小区基站天线之间的大尺度信道衰落因子表示为βjkl;βjkl表示几何衰减和阴影衰落的慢衰落系数,由于频率、基站天线都是常数,因此βjkl在每个相干时间内都保持不变,无需更新;而复快衰落因子是标准复循环高斯随机变量,即使在相干周期内也是随机变化的。
大尺度信道衰落因子其中rjkl表示第l个小区中的第k个用户到第j个小区基站的距离,γ为衰减指数,zjkl是一个对数正态随机变量,即10log10(zjkl)服从零均值、标准差为σshadow的高斯分布,根据***场景的不同标准差σshadow的取值范围也不一样。
βjkl和rjkl的指数呈反比,由于每个用户到本地基站的距离远小于该用户到其他小区基站的距离,因此βjkj>>βjkl,即本地大尺度衰落因子βjkj在性能上起主要决定作用,所以在本发明方法中,只要获取每个小区所有用户的本地大尺度信道衰落因子即可进行用户分组,也因此每个小区独立地、各个小区同时地进行用户分组。
ZF预编码是指迫零预编码,迫零算法的目的是消除信道间干扰,基于迫零准则的预编码算法大都是利用信道矩阵或者信道相关矩阵本身的特性,对信道矩阵做分解变形从而完全消除信道的影响。所述ZF预编码的过程为:在正式传输数据前,每个用户组内的每个用户都会向本地基站发送导频信号,而导频序列为基站和用户都已知的信号,当基站收到导频信号后,利用接收的导频信号做ZF预编码,具体的做法是:假设第l个基站收到的导频信号是则该基站通过将乘以导频序列的共轭转置得到第l个基站与其所在小区的第k个用户间的信道估计值将经过处理的K个用户的信道估计向量表示为Yl=[y1l,y2l,...,yKl],则基站l的ZF预编码做法是令预编码矩阵Wl为下列形式:基站对数据进行ZF预编码后发送给用户。
有益效果:本发明提供的ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,相对于现有技术,具有如下优势:
1、基于用户的大尺度信道衰落系数进行调度的,仅利用大尺度信道衰落系数和极少量的反馈信息就能完成整个调度步骤,有效降低了计算复杂度,并解决了大规模MIMO***信息反馈带来的损失;
2、可以在布置有限根基站天线的TDD***中有效简单地提高用户速率性及用户间公平性,算法突破了现有的对大规模MIMO的研究都是基于基站天线数无穷多这一限制,基站天线数有限的***可以在实际搭建中成立,是更合理的***模型,因此得到的算法更具有理论研究意义和实际应用价值;
3、不仅可以在基站天线数有限的大规模MIMO TDD***中成立,也适用于基站天线数无穷的场景;此外,若在***中不采用交替传输导频方案,各小区联合传输导频时也可以应用上述简单算法获取较好的***性能,因此该算法对相应的预编码策略***具有普遍适用性。
附图说明
图1为本发明应用场景示意图;1-st cell表示第1个小区,l-th cell表示第l个小区,j-th cell表示第j个小区,L-th cell表示第L个小区;
图2为本发明方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作更进一步的说明。
如图1所示,在多小区大规模MIMO***中,每个小区中心有一个线型均匀天线阵列,第j个小区中有个单天线用户均匀随机分布在小区内,各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计;TDD传输模式下,对于同一个小区,若干单天线用户在同一时频资源上接受基站服务,将用户按照一定规则分组,不同用户组在不同的调度周期内被调用;基站采用ZF预编码策略,基于大尺度信道衰落的相似性对用户进行分组,具体的调度方法包括如下步骤:
(1)对多个小区,获取每个小区中所有用户的本地大尺度信道衰落因子;
(2)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行用户分组:将本小区内本地大尺度信道衰落因子最相近的用户分到同一个用户组内,每个用户组内的用户数量相同,将分组信息和每个用户的本地最大尺度信道衰落因子反馈给基站;
(3)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行轮询:基于轮询调度准则,在一个调度周期内,基站在本小区内的所有用户组中随机选择一个用户组进行通信,基站通知被调度的用户组准备接收数据;在每个轮询周期内,本小区内的所有用户组有且仅有一次被调度;
(4)基站对数据进行ZF预编码后传输给被调度的用户。
所述步骤(2)中,每个小区独立地根据本地大尺度信道衰落因子对用户进行分组,每个用户组有相同的用户数;对于第j个小区,所有用户集合表示为,用户数表示为根据分组规则将分成个用户组集合κjn, 每个用户组集合κjn中有K个用户;在对第j个小区内的用户进行分组时,首先对中所有用户的本地大尺度信道衰落因子βjkj进行排序,由最小或最大的本地大尺度信道衰落因子开始连续分组,将本地大尺度信道衰落因子最相近的K个用户分到同一个用户组内,最终得到个待调度集合;其中βjkj表示第j个小区中的第k个用户与本小区基站天线之间的大尺度信道衰落因子。
所述步骤(3)中,为了更好地体现用户间公平性,基站采用轮询调度准则,每个轮询周期包含个调度周期;在任意一个调度周期内,有且仅有一个用户组集合内的所有用户被同时调度,并且在该轮询周期内的其他调度周期内,该用户组集合将不会再次被调度;在一个轮询周期内,该小区内的所有个用户均完成了一次调度;在一个轮询周期的调度周期中,用户组集合的调度顺序是任意的,基站对用户组集合进行随机选择。
各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计,具体为:导频序列为基站和用户都已知的信号,基站收到用户发送的导频信号后,估计出当前时刻基站与用户之间的信道系数,即复传输系数,基站利用估计出的复传输系数对前向链路数据进行ZF预编码以提高***性能;时间交替传输方案将MIMO***中所有小区组成的集合L={1,2,…,L}划分为Γ个互不相交的集合A1,A2,…,AΓ,然后在除去反向链路数据传输的每个相干周期内,有且仅有一个集合中的小区进行反向链路导频传输,而其余集合中的所有小区均处于前向链路数据传输阶段。
用户与基站之间的复传输系数表示为复快衰落因子和大尺度信道衰落因子相乘的形式,其中第l个小区中的第k个用户与第j个小区基站天线之间的大尺度信道衰落因子表示为βjkl;βjkl表示几何衰减和阴影衰落的慢衰落系数,由于频率、基站天线都是常数,因此βjkl在每个相干时间内都保持不变,无需更新;而复快衰落因子是标准复循环高斯随机变量,即使在相干周期内也是随机变化的。
大尺度信道衰落因子其中rjkl表示第l个小区中的第k个用户到第j个小区基站的距离,γ为衰减指数,zjkl是一个对数正态随机变量,即10log10(zjkl)服从零均值、标准差为σshadow的高斯分布,根据***场景的不同标准差σshadow的取值范围也不一样。
βjkl和rjkl的指数呈反比,由于每个用户到本地基站的距离远小于该用户到其他小区基站的距离,因此βjkj>>βjkl,即本地大尺度衰落因子βjkj在性能上起主要决定作用,所以在本发明方法中,只要获取每个小区所有用户的本地大尺度信道衰落因子即可进行用户分组,也因此每个小区独立地、各个小区同时地进行用户分组。
ZF预编码是指迫零预编码,迫零算法的目的是消除信道间干扰,基于迫零准则的预编码算法大都是利用信道矩阵或者信道相关矩阵本身的特性,对信道矩阵做分解变形从而完全消除信道的影响。所述ZF预编码的过程为:在正式传输数据前,每个用户组内的每个用户都会向本地基站发送导频信号,而导频序列为基站和用户都已知的信号,当基站收到导频信号后,利用接收的导频信号做ZF预编码,具体的做法是:假设第l个基站收到的导频信号是则该基站通过将乘以导频序列的共轭转置得到第l个基站与其所在小区的第k个用户间的信道估计值将经过处理的K个用户的信道估计向量表示为Yl=[y1l,y2l,...,yKl],则基站l的ZF预编码做法是令预编码矩阵Wl为下列形式:基站对数据进行ZF预编码后发送给用户。
以上所述仅是本发明的优选实施方式,应当指出:对于本技术领域的普通技术人员来说,在不脱离本发明原理的前提下,还可以做出若干改进和润饰,这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,该MIMO***中有多个小区,每个小区的中心基站均配置有大规模均匀线型天线阵列,各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计;对于同一个小区,若干单天线用户在同一时频资源上接受基站服务,将用户按照一定规则分组,不同用户组在不同的调度周期内被调用;其特征在于:基站采用ZF预编码策略,基于大尺度信道衰落的相似性对用户进行分组,具体的调度方法包括如下步骤:
(1)对多个小区,获取每个小区中所有用户的本地大尺度信道衰落因子;
(2)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行用户分组:将本小区内本地大尺度信道衰落因子最相近的用户分到同一个用户组内,每个用户组内的用户数量相同,将分组信息和每个用户的本地最大尺度信道衰落因子反馈给基站;
(3)每个小区独立地、各个小区同时地按照如下过程进行轮询:基于轮询调度准则,在一个调度周期内,基站在本小区内的所有用户组中随机选择一个用户组进行通信,基站通知被调度的用户组准备接收数据;在每个轮询周期内,本小区内的所有用户组有且仅有一次被调度;
(4)基站对数据进行ZF预编码后传输给被调度的用户。
2.根据权利要求1所述的ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,其特征在于:各个小区在时间上交错地传输反向链路导频进行信道估计,具体为:导频序列为基站和用户都已知的信号,基站收到用户发送的导频信号后,估计出当前时刻基站与用户之间的信道系数,即复传输系数,基站利用估计出的复传输系数对前向链路数据进行ZF预编码以提高***性能;时间交替传输方案将MIMO***中所有小区组成的集合L={1,2,…,L}划分为Γ个互不相交的集合A1,A2,…,AΓ,然后在除去反向链路数据传输的每个相干周期内,有且仅有一个集合中的小区进行反向链路导频传输,而其余集合中的所有小区均处于前向链路数据传输阶段。
3.根据权利要求2所述的ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,其特征在于:用户与基站之间的复传输系数表示为复快衰落因子和大尺度信道衰落因子相乘的形式,其中第l个小区中的第k个用户与第j个小区基站天线之间的大尺度信道衰落因子表示为βjkl;βjkl表示几何衰减和阴影衰落的慢衰落系数,由于频率、基站天线都是常数,因此βjkl在每个相干时间内都保持不变,无需更新;而复快衰落因子是标准复循环高斯随机变量,即使在相干周期内也是随机变化的。
4.根据权利要求3所述的ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,其特征在于:大尺度信道衰落因子其中rjkl表示第l个小区中的第k个用户到第j个小区基站的距离,γ为衰减指数,zjkl是一个对数正态随机变量,即10log10(zjkl)服从零均值、标准差为σshadow的高斯分布,根据***场景的不同标准差σshadow的取值范围也不一样。
5.根据权利要求4所述的ZF预编码策略下基于大尺度信道衰落的多小区大规模MIMO***用户调度方法,其特征在于:所述ZF预编码的过程为:在正式传输数据前,每个用户组内的每个用户都会向本地基站发送导频信号,而导频序列为基站和用户都已知的信号,当基站收到导频信号后,利用接收的导频信号做ZF预编码,具体的做法是:假设第l个基站收到的导频信号是则该基站通过将乘以导频序列的共轭转置得到第l个基站与其所在小区的第k个用户间的信道估计值将经过处理的K个用户的信道估计向量表示为Yl=[y1l,y2l,...,yKl],则基站l的ZF预编码做法是令预编码矩阵Wl为下列形式:基站对数据进行ZF预编码后发送给用户。
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Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
C06 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
C10 | Entry into substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20141119 |
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RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |