CN109962727B - 临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，针对临空通信下行传输***，采用混合波束赋形及非正交多址接入技术，属于临空通信技术领域。所述方法包括构建地面基站与无人机的通信场景，根据信道响应向量对无人机分组，联合设计混合波束赋形和功率分配，实现了最低可达率约束下的最大化多空基、多用户可达率之和的目的；能够在同一时频资源下将接入无人机数量成倍地提高，有效地提高了频谱效率。

Description

临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法

技术领域

本发明属于临空通信技术领域，具体是一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法。

背景技术

随着移动通信技术的高速发展，地面基础设施的不断完善，支持的数据传输速率在逐步提高，第五代移动通信相比于上一代技术在传输速率上至少提高10倍以上，数据业务增长达到1000倍，互联网设备数量扩大100倍以上。然而，移动通信发展面临的一个瓶颈就是覆盖问题，目前移动通信只能覆盖人口密度高的陆地区域，对于偏远地区、高山、森林、沙漠以及海洋等都无法实现覆盖。对于这些地面基站的覆盖盲区，一个解决方案是采用卫星覆盖，然而由于卫星轨道通常较高，信号的距离衰减严重，限制了卫星通信的传输速率，也伴随着较高的时延问题，并且卫星通信成本较高，成为其进一步发展阻碍。

为了兼顾覆盖能力与传输速率，临空通信成为了一个新的发展方向，也受到世界各国的重视。与卫星轨道相比，临近空间与低空空域距离地面更近，能够大大弥补卫星通信时延问题的缺陷；另一方面，临空飞行器具有灵活的移动性，可以实现灵活的部署和覆盖，有效补充对地面基站覆盖盲区的服务。此外，临空飞行器还可以完成侦查、监视、航拍、遥感、灾害预警等各项任务，降低人力成本，提高作业效率，对飞行器的实时控制和通信更显得尤为重要。

虽然临空通信作用距离与卫星相比已经大大减小，但相比于地面基站来说通信距离仍然较远，甚至可以达到几十到几百公里，为了提高通信速率，可以采用更高的频段，例如毫米波频段(30-300GHz)。由于高频信号距离衰减严重，可以采用大规模阵列天线进行定向通信，由于毫米波信号波长较短，可以在较小的区域内搭载同时辅以波束赋形技术，提高信道增益。目前，主流的波束赋形技术分为两种，一种是数字波束赋形技术，采用多射频多天线的结构，将多路信号通过多路射频发射/接收，数字波束赋形具有较高的灵活性和通信容量，但是由于射频的成本和功耗较高，很难实际应用；另一种是模拟波束赋形技术，仅采用单个射频连接多个天线，并通过相位转换器改变信号的相位，在特定方向获得较高的阵列增益，虽然模拟波束赋形硬件成本和功耗较低，但是单个射频只能支持一路信号传输，通信能力有限。为了实现通信成本与速率的折中，可以采用混合波束赋形结构，使用少量射频连接多个天线，将波束赋形分解为低维的数字波束赋形和高维的模拟波束赋形，实现空分多址接入。

以地面基站对多个无人机传输为例，随着无人机数量增加，模拟波束赋形下的空分多址无法保证所有无人机都接入，为了进一步提高频谱效率和通信速率，可以采用非正交多址接入技术，将多路信号在同一时频叠加发射，并在功率域加以区分。接收端采用串行干扰消除技术，依次解码各路信号，这样就可以成倍地提高无人机的接入数量。然而，由于存在信号互干扰和多资源变量偶尔等问题，在临空通信中采用混合波束赋形及非正交多址接入技术，仍然面临着很大的困难。

发明内容

本发明提出在临空通信采用混合波束赋形与非正交多址接入技术，通过优化设计分组，混合波束赋形以及功率分配，最大化***的总容量。

本发明方法适用场景：1.地面基站服务多个低空无人机的下行传输；2.地面基站对多个临空基站的下行传输；3.临空基站对地面用户的下行传输；4.临空基站对多个低空无人机的下行传输。各个场景传输机理类似，下面只针对场景1展开说明。

本发明提供一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，具体步骤如下：

步骤一、针对下行临空非正交多址接入通信***，对地面基站和无人机之间的信道建模。

步骤二、根据信道增益及信道相关性将K个无人机分成M组。

步骤三、地面基站将对各组无人机发送的功率归一化信号叠加发射，并经过波束赋形、信道响应、天线噪声，被各个无人机接收。

步骤四、确定每组无人机信号解码顺序。

步骤五、计算无人机可达率。

步骤六、构建目标函数：当所有无人机的可达率之和达到最大化时，设计联合收发端的功率分配及波束赋形需满足的约束条件。

步骤七、求解固定混合波束赋形下的功率分配。

步骤八、固定模拟波束赋形矩阵，采用迫零法求解数字波束赋形矩阵。

步骤九、模拟波束赋形，将步骤七和步骤八中求得的功率分配和数字波束赋形矩阵代入步骤六中的目标函数，最后得到模拟波束赋形矩阵。

本发明的优点在于：

1.一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，提出了低复杂度的无人机分组方法；

2.一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，提出了在同一组内的无人机采用非正交多址接入，不同组间的无人机采用正交多址接入；

3.一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，联合设计了混合波束赋形和功率分配，具有较低的计算复杂度；

4.一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，能够在同一时频资源下将接入无人机数量成倍地提高，有效地提高了频谱效率。

附图说明

图1是本发明临空通信混合波束赋形及非正交多址接入***发射端天线结构示意图；

图2是本发明临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明进行详细说明。

本发明提供一种临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，具体步骤如下：

步骤一、针对下行临空非正交多址接入通信***，对地面基站和无人机之间的信道建模。

地面基站在同一时域、频域和码域资源块内连接K个远程单天线无人机，分别命名为无人机1、无人机2、……、无人机K。在地面基站采用毫米波混合波束赋形结构进行定向通信，如图1所示，地面基站搭载天线个数为N，射频数量为M，其中K>M；射频与天线为全连通结构，每个天线分别由一个功率放大器和相位转换器控制。地面基站与无人机间的信道响应向量h_k为：

其中，k＝1,2…,K；λ_k,l表示无人机k的第l条路径的复系数，Ω_k,l表示无人机k的第l条路径在地面基站发射角的余弦值，L_k表示无人机k的多径分量总个数，a(·)表示指向向量的函数，其表达式为：

步骤二、根据信道增益及信道相关性将K个无人机分成M组，具体方式如下：

201、计算各个无人机的信道增益||h_k||²；

202、计算无人机之间的信道相关性系数

h_i和h_j分别是地面基站与无人机i、无人机j的信道响应向量。

203、随机选取M个无人机作为代表分配到M个组当中；

204、其余无人机在无人机代表中选择与其信道相关性系数最大的分到同一组；

205、各组无人机重新选择信道增益最大的无人机作为代表，重复步骤204直至分组不再发生变化，将各组无人机集合记为{G_m,1≤m≤M}。

步骤三、地面基站将对各组无人机发送的功率归一化信号叠加发射，依次经过波束赋形、信道响应及天线噪声后被各个无人机接收；

第m组第n个无人机的接收信号表达式为：

其中h_m,n是第m组第n个无人机与地面基站的信道响应向量，

表示模拟波束赋形矩阵，

表示数字波束赋形矩阵，P＝diag{p₁,p₂,…,p_M}表示功率分配矩阵，其中

为功率归一化信号，u_m,n是功率为σ²的高斯白噪声。

和

分别表示N×M和M×M维复矩阵空间；|G_m|表示第m组中无人机的个数，m＝1,2,…,M。

步骤四、确定每组无人机信号解码顺序，对每组无人机根据有效信道增益

排序，其中w_m为混合波束赋形矩阵W＝AD的第m列，假设任意一组无人机的有效信道增益排序为

有效信道增益越低，解码优先级越高。

步骤五、计算无人机可达率。每个无人机将其他组无人机信号当做干扰，对同组无人机信号进行串行干扰消除，那么第m组第n个无人机的接收信号可达率R_m,n为：

其中，p_m,n表示第m组第n个无人机信号发射功率,|G_i|表示表示第i组中无人机的个数，p_i,q表示第i组第q个无人机的信号发射功率。

步骤六、当所有临空基站的可达率之和达到最大化时，设计联合收发端的功率分配及波束赋形需满足的约束条件。

可达率之和达到最大化也就是目标函数，如下：

需满足的约束条件如下：

Subject to

其中，r_m,n表示第m组第n个无人机的最小可达率约束，P为地面基站最大发射功率,[AD]_:,m表示矩阵的第m列；

步骤七、求解固定混合波束赋形的功率分配，定义组间功率分配变量

在固定波束赋形情况下问题转化为：

Subject to

求解该问题方法如下：

701、初始化组间功率分配

702、计算各组组内功率分配：

703、固定组间干扰，采用注水算法求解组间功率分配问题，得到新的组间功率分配{P_m}，重复步骤702直至收敛。

步骤八、固定模拟波束赋形矩阵，采用迫零法求解数字波束赋形矩阵；具体方法如下：

801、选取每组有效信道增益最高的无人机作为该组代表获得等效信道矩阵为：

802、采用迫零法计算数字波束赋形矩阵

其中

表示广义逆矩阵；

803、对数字波束赋形矩阵每一列进行功率归一化，得到

步骤九、模拟波束赋形，将步骤七和步骤八中求得的功率分配和数字波束赋形矩阵代入步骤六中的目标函数，则目标函数可以归结为一个模拟波束赋形问题，可以采用基于边界压缩的粒子群算法求解，具体方法如下：

901、定义模拟波束赋形矩阵的搜索空间为

902、在搜索空间内随机初始化I个粒子的位置x_l＝A_l及初始速度v_l；

其中A_l表示第l个粒子的模拟波束赋形矩阵，每个A_l都是N×M维矩阵；v_l表示第l个粒子的模拟波束赋形矩阵的运动速度；l＝1,2,…,I；

903、找到当前各个粒子的局部最优位置p_best,l和全局最优位置g_best；

904、对于每一次迭代循环，t从1到T，T表示最大迭代次数。计算惯性因子及搜索空间的内边界；

惯性因子计算公式如下：

其中ω_max表示惯性因子最大取值，ω_min表示惯性因子最小取值；

搜索空间的内边界公式如下：

905、更新每个粒子的每个分量的速度和位置：

[v_l]_i,j＝ω[v_l]_i,j+c₁rand()*([p_best,l]_i,j-[x_l]_i,j)+c₂rand()*([g_best]_i,j-[x_l]_i,j)

[x_l]_i,j＝[x_l]_i,j+[v_l]_i,j

其中，c₁为认知因子，c₂为社会因子，rand()表示0到1之间的均匀分布随机数，p_best,l表示第l个粒子经历的局部最优位置，g_best表示所有粒子经历过的全局最优位置；[x_l]_i,j表示第l个粒子当前位置矩阵的第i行第j列；[v_l]_i,j表示第l个粒子当前运动速度矩阵的第i行第j列。

906、对于超出搜索空间内/外边界的粒子，将其直接压缩到内/外边界上；

即如果|[x_l]_i,j|＜d，则取

如果

则取

如果

则取

907、将步骤七、八中的功率分配

及数字波束赋形矩阵D*代入步骤六中的目标函数，得到适应度函数R(x)的值，其中R(x)表示当前模拟波束赋形下的可达率之和；

908、更新各个粒子的局部最优位置p_best,l和全局最优位置g_best；

909、所有循环迭代结束后，得到模拟波束赋形矩阵A^*＝g_best。

Claims (5)

1.临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，其特征在于：所述方法包括如下步骤，

步骤一、针对下行临空非正交多址接入通信***，对地面基站和无人机之间的信道建模；

步骤二、根据信道增益及信道相关性将K个无人机分成M组；K为地面基站在同一时域、频域和码域资源块内连接远程单天线无人机个数；M的取值是射频数量；所述步骤二的具体步骤如下：

201、计算各个无人机的信道增益||h_k||²；k＝1,2…,K；

202、计算无人机之间的信道相关性系数

h_i和h_j分别是地面基站与无人机i、无人机j的信道响应向量；i＝1,2…,K；j＝1,2…,K；

203、随机选取M个无人机作为代表分配到M个组当中；

204、其余无人机在无人机代表中选择与其信道相关性系数最大的分到同一组；

205、各组无人机重新选择信道增益最大的无人机作为代表，重复步骤204直至分组不再发生变化，将各组无人机集合记为{G_m,1≤m≤M}；

步骤三、地面基站将对各组无人机发送的功率归一化信号叠加发射，并经过波束赋形、信道响应、天线噪声，被各个无人机接收；

步骤四、确定每组无人机信号解码顺序；

步骤五、计算无人机可达率；所述的步骤五中计算无人机可达率，第m组第n个无人机的接收信号可达率R_m,n为：

其中，p_m,n表示第m组第n个无人机信号发射功率，|G_i|表示第i组中无人机的个数，p_i,q表示第i组第q个无人机的信号发射功率；h_m,n是第m组第n个无人机与地面基站的信道响应向量；w_m为混合波束赋形矩阵的第m列；p_m,j是第m组第j个无人机信号发射功率；w_i为混合波束赋形矩阵的第i列；σ²表示高斯白噪声的功率；

步骤六、构建目标函数：当所有无人机的可达率之和达到最大化时，设计联合收发端的功率分配及波束赋形需满足的约束条件；所述的步骤六中，可达率之和达到最大化也就是目标函数，如下：

需满足的约束条件如下：

其中，r_m,n表示第m组第n个无人机的最小可达率约束，P为地面基站最大发射功率，[AD]_:,m表示矩阵AD的第m列；A表示模拟波束赋形矩阵，D表示数字波束赋形矩阵，|G_m|表示第m组中无人机的个数，m＝1,2,…,M；R_m,n为第m组第n个无人机的接收信号可达率，p_m,n表示第m组第n个无人机信号发射功率；N为地面基站搭载天线个数；

步骤七、求解固定混合波束赋形的功率分配；所述的步骤七中，定义组间功率分配变量

在固定波束赋形情况下功率分配问题转化为：

求解固定波束赋形情况下功率分配问题方法如下：

701、初始化组间功率分配

702、计算各组组内功率分配：

703、固定组间干扰，采用注水算法求解组间功率分配问题，得到新的组间功率分配{P_m}，重复步骤702～703直至收敛；w_i为混合波束赋形矩阵的第i列，R为可达率之和，P_i为组间功率分配变量，

为第m组第1个无人机信号发射分配功率，

为第m组第n个无人机信号发射分配功率，

为第m组第q个无人机信号发射分配功率；

步骤八、固定模拟波束赋形矩阵，采用迫零法求解数字波束赋形矩阵；

步骤九、模拟波束赋形，将步骤七和步骤八中求得的功率分配和数字波束赋形矩阵代入步骤六中的目标函数，最后得到模拟波束赋形矩阵。

2.根据权利要求1所述的临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，其特征在于：步骤一中所述的地面基站和无人机之间的信道建模，是指建立地面基站和无人机之间的信道响应向量h_k为：

其中，k＝1,2…,K；λ_k,l表示无人机k的第l条路径的复系数，Ω_k,l表示无人机k的第l条路径在地面基站发射角的余弦值，L_k表示无人机k的多径分量总个数，a(·)表示指向向量的函数，其表达式为：

N为地面基站搭载天线个数，K为地面基站在同一时域、频域和码域资源块内连接远程单天线无人机个数。

3.根据权利要求1所述的临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，其特征在于：步骤三中无人机接收的信号，表达式为：

其中，y_m,n为第m组第n个无人机的接收信号；h_m,n是第m组第n个无人机与地面基站的信道响应向量，

表示模拟波束赋形矩阵，

表示数字波束赋形矩阵，P＝diag{p₁,p₂,…,p_M}表示功率分配矩阵，其中

为功率归一化信号，

表示第M组第|G_M|个无人机的功率归一化信号；u_m,n是功率为σ²的高斯白噪声；

和

分别表示N×M和M×M维复矩阵空间；|G_m|表示第m组中无人机的个数，m＝1,2,…,M。

4.根据权利要求1所述的临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，其特征在于：步骤八具体如下：

801、选取每组有效信道增益最高的无人机作为该组代表，其获得等效信道矩阵为：

802、采用迫零法计算数字波束赋形矩阵

其中

表示广义逆矩阵；

803、对数字波束赋形矩阵每一列进行功率归一化，得到

[D^*]_:,m表示矩阵D^*的第m列；

表示矩阵

的第m列；

表示矩阵

的第m列。

5.根据权利要求1所述的临空通信混合波束赋形及非正交多址接入传输方法，其特征在于：步骤九具体如下：

901、定义模拟波束赋形矩阵的搜索空间为

其中，[A]_i,j表示模拟波束赋形矩阵的第i行第j列；N为地面基站搭载天线个数；

902、在搜索空间内随机初始化I个粒子的位置x_l＝A_l及初始速度v_l；

其中A_l表示第l个粒子的模拟波束赋形矩阵，每个A_l都是N×M维矩阵；v_l表示第l个粒子的模拟波束赋形矩阵的运动速度；l＝1,2,…,I；

903、找到当前各个粒子的局部最优位置p_best,l和全局最优位置g_best；

904、对于每一次迭代循环，t从1到T，T表示最大迭代次数；计算惯性因子及搜索空间的内边界；

惯性因子计算公式如下：

其中ω_max表示惯性因子最大取值，ω_min表示惯性因子最小取值；

搜索空间的内边界公式如下：

905、更新每个粒子的每个分量的速度和位置：

[v_l]_i,j＝ω[v_l]_i,j+c₁rand()*([p_best,l]_i,j-[x_l]_i,j)+c₂rand()*([g_best]_i,j-[x_l]_i,j)

[x_l]_i,j＝[x_l]_i,j+[v_l]_i,j

其中，c₁为认知因子，c₂为社会因子，rand()表示0到1之间的均匀分布随机数，p_best,l表示第l个粒子经历的局部最优位置，g_best表示所有粒子经历过的全局最优位置；[x_l]_i,j表示第l个粒子当前位置矩阵的第i行第j列；[v_l]_i,j表示第l个粒子当前运动速度矩阵的第i行第j列；[p_best,l]_i,j表示第l个粒子经历的局部最优位置的第i行第j列，[g_best]_i,j表示所有粒子经历过的全局最优位置的第i行第j列；

906、对于超出搜索空间内边界或外边界的粒子，将其直接压缩到内、外边界上；

即如果|[x_l]_i,j|＜d，则取

如果

则取

如果|[p_best,l]_i,j|＜d，则取

907、将步骤七、八中的功率分配

及数字波束赋形矩阵D^*代入步骤六中的目标函数，得到适应度函数R(x)的值，其中R(x)表示当前模拟波束赋形下的可达率之和；

908、更新各个粒子的局部最优位置p_best,l和全局最优位置g_best；

909、所有循环迭代结束后，得到模拟波束赋形矩阵A^*＝g_best。

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