CN109617585A - 毫米波大规模mimo中基于部分连接的混合预编码方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法，其特征在于接受端采用全数字合并器，把信道矩阵分成和射频链路数相等的块矩阵，发送端每个射频链路的模拟预编码矩阵相位设计为对应信道矩阵分解的块矩阵最大右奇异值向量的相位；在得到模拟预编码矩阵之后，通过对等效信道矩阵进行SVD分解来设计基站端的数字预编码矩阵与接收端的数字合并矩阵。本发明能够获得比模拟预编码更高的***可达和速率。虽然本发明提出的算法性能低于最优数字预编码，但是其基站硬件复杂度与功耗远低于最优数字预编码方案。

Description

毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法

技术领域

本发明属于信息与通信工程技术领域，涉及无线通信***中的毫米波大规模MIMO技术，具体是毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法。

背景技术

随着无线通信技术的飞速发展，近十年来频谱资源十分紧张，对无线网络容量的需求也日益增加。大部分器件工作在拥挤的微波段，严重制约了通信速率的提高。因此，频段在30GHz-300GHz的毫米波通信将成为下一代通信***最有希望的候选频谱之一。

在传统的多输入多输出(Multiple Input and Multiple Output，MIMO)***中一般采用全数字预编码架构，即在每根天线上单独配置射频(radio frequency，RF)链路，可以获得最佳的性能。然而，在毫米波MIMO***中，为了补偿高频引起的严重信号衰减，需要在发射机和接收机上集成大型天线阵列。考虑到功耗和硬件成本，采用全数字预编码架构变得难以实现。为了克服硬件的限制，引入了模拟波束形成结构。然而，模拟结构的性能受限于模拟移相器上的恒定幅度约束。为了实现高波束形成增益和支持多路数据流传输，混合预编码结构近年来受到广泛关注，它只需要在低维数字预编码器和高维模拟预编码器之间连接几个RF链路，大大降低了硬件成本，同时又能够实现较好的***性能。现有的混合预编码方案分为三种：部分连接混合预编码方案、全连接混合预编码方案和混合连接混合预编码方案。本发明采用的是部分连接混合预编码方案。

发明内容

本发明提供了毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法。本发明在充分考虑信道特性的基础上，通过引入等效信道的概念，将混合预编码问题转化为最大化等效信道增益的问题。首先，本发明在接受端采用全数字合并器的前提下，把信道矩阵分成和射频链路数相等的块矩阵，发送端每个射频链路的模拟预编码矩阵相位设计为对应信道矩阵分解的块矩阵最大右奇异值向量的相位。在得到模拟预编码矩阵之后，通过对等效信道矩阵进行SVD分解来设计基站端的数字预编码矩阵与接收端的数字合并矩阵。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案的具体步骤如下：

步骤1.确定***模型并进行问题描述；

1-1.1-1.毫米波大规模MIMO***信道模型

本发明考虑单小区毫米波大规模MIMO下行链路***，发送端配有N_t根发送天线和N_RF个射频链路，每个射频链路连接M个移相器，发送数据流N_s，接受端配有N_r根接收天线和N_RF个射频链路。毫米波大规模MIMO***信道采用几何的Saleh-Valenzuela模型：

其中N_t为基站发送天线数，N_r为用户接收天线数，L为毫米波散射波束，δ_i表示第i条散射波束路径的增益，θ_i∈[0,2π]、分别表示第i条路径的离开角和到达角，和α_BS(θ_i)分别表示基站和用户的天线阵列响应矢量,表示向量α_BS(θ_i)的共轭转置。当天线的阵列分布不同时，该表达式也不同，常见的天线阵列有均匀线性阵列和均匀平面阵列。本发明采用均匀线性阵列，和α_BS(θ_i)可表示为：

其中λ表示电磁波波长，d表示天线之间的距离。

1-2.毫米波大规模MIMO***模型

其中λ表示电磁波波长，d表示天线之间的距离。

1-2.毫米波大规模MIMO***模型

本发明采用部分连接毫米波大规模MIMO***，在毫米波大规模MIMO***传输过程中，发射到用户端的数据流经过混合预编码器处理后，基站端的发射信号x可以表示为：

x＝F_RFF_BBs\*MERGEFORMAT(4)

其中，为发送信号,N_s≤N_RF，且满足其中P表示发射总功率；为模拟预编码矩阵，其形式为其中f_n∈C^{M ×1}且 为数字预编码矩阵。F_RF与F_BB应满足功率控制，即在接受端，本发明采用全数字接受，则处理后的接收信号为

其中表示信道矩阵，表示均值为0，方差为σ²的信道噪声，为数字合并矩阵；

1-3.毫米波大规模MIMO***目标函数

假设收发端确知完全信道状态信息(ChannelStateInformation,CSI),则***的可达和速率可以表示为：

其中表示处理过的噪声协方差矩阵。

本发明的目标是合理地设计发送端的预编码器和接收端的合并器，使***的和速率最大化，因此，预编码设计问题等效成如下问题：

步骤2.目标函数的转化以及混合预编码方案的提出

2-1.转化目标函数

首先，本发明定义有效信道矩阵H_e＝HF_RF，暂时不考虑发射机的功率约束。对等效信道矩阵进行奇异值分解(SVD)得到H_e＝U_eΣ_eV_e ^H。最优无约束预编码器和合并器应分别为信道矩阵右奇异向量矩阵和左奇异向量矩阵的前N_s列，因此可以获得F_BB和W_BB,即：

由于F_BB和W_BB是特征向量矩阵，因此可以得到 本发明把H_e的前N_s个特征值的平方构成的对角矩阵定义为可以表示为：

因此，可以得到

R_n可以表示为：

定义信噪比为根据以上推导，公式(6)可以转化为：

根据定义的等效信道矩阵，可以得到：

因此，可达和速率最大化等价于或的前N_s个特征值最大化，即或的前N_s个特征值之和最大化。由于毫米波通信信道具有稀疏结构，因此和也是稀疏的。因此，所有特征值之和近乎相等于前几个特征值之和。可以得到：

因此公式(7)问题可以转化为：

2-2.混合预编码方案的提出

首先,定义等效信道矩阵为：

则化简为：

在不考虑f_n恒模条件下，式(18)中求取的最大值，f_n的最优解应为矩阵h_n的最大右奇异值向量，即h_n＝uΣv^H，但在实际通信***中，由于f_n具有恒模性质，所以本发明把f_n取的相位，为：

其中表示取向量的相位角。

对于每一个f_n的相位都设计成对应矩阵h_n的最大右奇异值向量的相位，可以得到F_RF，接着H_e＝HF_RF，对等效信道矩阵进行奇异值分解(SVD)得到H_e＝U_eΣ_eV_e ^H。F_BB和W_BB分别设计为等效信道矩阵右奇异向量矩阵和左奇异向量矩阵的前N_s列，即F_BB＝V_e(:,1:N_s)，W_BB＝U_e(:,1:N_s)。由于本发明最终得到的F_BB和W_BB满足功率控制条件，所以不需要再进行功率归一化处理。

本发明有益效果如下:

通过采用本发明中的低复杂度混合预编码方案，可以满足基站发送任意数据流长度的数据，相比于以往的算法，本发明能够获得比模拟预编码更高的***可达和速率。虽然本发明提出的算法性能低于最优数字预编码，但是其基站硬件复杂度与功耗远低于最优数字预编码方案。

附图说明

图1为本发明算法所适用的部分连接毫米波大规模MIMO下行链路***模型结构。

图2为当N_t＝128,N_r＝32,N_RF＝8＝N_s时，***可达和速率与信噪比关系仿真图。

图3为当N_t＝128,N_r＝32,N_RF＝16，N_s＝8时，***可达和速率与信噪比关系仿真图。

图4为当N_t＝64,N_RF＝N_s＝8,SNR＝0dB时，***可达和速率与接收端天线数量关系仿真图。

具体实施方式

下面结合附图和附表对本发明实施例作详细说明

表1为在仿真中所需要的***参数值

表1

参数	值
		基站发送功率	1w
毫米波散射体数L	50

由图表可知，本发明对所需***参数和算法初始值进行了设置，将基站发送总功率为1w，每根天线发送功率相等。根据大数定理，设置毫米波散射体数L为50。对于不同仿真参数N_t,N_s,N_r,N_RF会进行重新设置。

首先，针对N_t＝128,N_r＝32,N_RF＝8＝N_s情况下***可达和速率与信噪比进行对比，结果如图2所示，随着信噪比的增加，***可达和速率呈上升趋势，本发明性能比SIC算法性能更好。

图3为当N_t＝128,N_r＝32,N_RF＝16，N_s＝8时，不同算法所对应***可达和速率与信噪比关系。由于SIC算法只适用于N_RF＝N_s的情况下，所以在N_t＝128,N_r＝32,N_RF＝16，N_s＝8时，可以看出，本发明算法性能略低于全数字预编码算法。

图4为N_t＝64,N_RF＝N_s＝8,SNR＝0dB情况下，不同算法的性能对比图，如图所示，本发明性能优于SIC算法。

本技术领域中的普通技术人员应当认识到，以上实施例仅是用来说明本发明，而并非作为对本发明的限定，只要在本发明的范围内，对以上实施例的变化、变形都将落在本发明的保护范围。

Claims (2)

1.毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法，其特征在于接受端采用全数字合并器，把信道矩阵分成和射频链路数相等的块矩阵，发送端每个射频链路的模拟预编码矩阵相位设计为对应信道矩阵分解的块矩阵最大右奇异值向量的相位；在得到模拟预编码矩阵之后，通过对等效信道矩阵进行SVD分解来设计基站端的数字预编码矩阵与接收端的数字合并矩阵，具体步骤如下：

步骤1.确定***模型并进行问题描述；

步骤2.目标函数的转化以及混合预编码方案的提出；

1-1.毫米波大规模MIMO***信道模型

考虑单小区毫米波大规模MIMO下行链路***，发送端配有N_t根发送天线和N_RF个射频链路，每个射频链路连接M个移相器，发送数据流N_s，接受端配有N_r根接收天线和N_RF个射频链路；毫米波大规模MIMO***信道采用几何的Saleh-Valenzuela模型：

其中，N_t为基站发送天线数，N_r为用户接收天线数，L为毫米波散射波束，δ_i表示第i条散射波束路径的增益，θ_i∈[0,2π]、分别表示第i条路径的离开角和到达角，和α_BS(θ_i)分别表示基站和用户的天线阵列响应矢量,表示向量α_BS(θ_i)的共轭转置；当天线的阵列分布不同时，该表达式也不同，常见的天线阵列有均匀线性阵列和均匀平面阵列；采用均匀线性阵列，和α_BS(θ_i)可表示为：

其中λ表示电磁波波长，d表示天线之间的距离；

1-2.毫米波大规模MIMO***模型

采用部分连接毫米波大规模MIMO***，在毫米波大规模MIMO***传输过程中，发射到用户端的数据流经过混合预编码器处理后，基站端的发射信号x可以表示为：

x＝F_RFF_BBs \*MERGEFORMAT(4)

其中，为发送信号,N_s≤N_RF，且满足其中P表示发射总功率；为模拟预编码矩阵，其形式为其中f_n∈C^M×1且 为数字预编码矩阵；F_RF与F_BB应满足功率控制，即在接受端采用全数字接受，则处理后的接收信号为

其中表示信道矩阵，表示均值为0，方差为σ²的信道噪声，为数字合并矩阵；

1-3.毫米波大规模MIMO***目标函数

假设收发端确知完全信道状态信息,则***的可达和速率可以表示为：

其中表示处理过的噪声协方差矩阵；

将预编码设计问题等效成如下问题：

2.根据权利要求1所述的毫米波大规模MIMO中基于部分连接的混合预编码方法；其特征在于步骤2具体实现如下：

2-1.转化目标函数

首先定义有效信道矩阵H_e＝HF_RF，暂时不考虑发射机的功率约束；对等效信道矩阵进行奇异值分解得到H_e＝U_eΣ_eV_e ^H；最优无约束预编码器和合并器应分别为信道矩阵右奇异向量矩阵和左奇异向量矩阵的前N_s列，因此可以获得F_BB和W_BB,即：

由于F_BB和W_BB是特征向量矩阵，因此得到 把H_e的前N_s个特征值的平方构成的对角矩阵定义为表示为：

因此，可以得到

R_n可以表示为：

定义信噪比为根据以上推导，公式(6)可以转化为：

根据定义的等效信道矩阵，可以得到：

因此，可达和速率最大化等价于或的前N_s个特征值最大化，即或的前N_s个特征值之和最大化；由于毫米波通信信道具有稀疏结构，因此和也是稀疏的；因此，所有特征值之和近乎相等于前几个特征值之和；可以得到：

因此公式(7)问题可以转化为：

2-2.混合预编码方案的提出

首先,定义等效信道矩阵为：

则化简为：

在不考虑f_n恒模条件下，式(18)中求取的最大值，f_n的最优解应为矩阵h_n的最大右奇异值向量，即h_n＝uΣv^H，但在实际通信***中，由于f_n具有恒模性质，所以把f_n取的相位，为：

其中表示取向量的相位角；

对于每一个f_n的相位都设计成对应矩阵h_n的最大右奇异值向量的相位，可以得到F_RF，接着H_e＝HF_RF，对等效信道矩阵进行奇异值分解得到H_e＝U_eΣ_eV_e ^H；F_BB和W_BB分别设计为等效信道矩阵右奇异向量矩阵和左奇异向量矩阵的前N_s列，即F_BB＝V_e(:,1:N_s)，W_BB＝U_e(:,1:N_s)；由于最终得到的F_BB和W_BB满足功率控制条件，所以不需要再进行功率归一化处理。