CN110247686B - 一种基于码本轮转的有限反馈量化方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了无线通信技术领域的一种基于码本轮转的有限反馈量化方法，旨在解决现有技术中大规模MIMO***中反馈比特数较大而造成的反馈开销过大的问题。所述方法包括如下步骤：获取用户端选取的上一时刻最佳码字；以上一时刻最佳码字为基准，选取其左侧和右侧各d个码字，组成当前时刻虚拟码本；用户端选取当前时刻虚拟码本中的最佳码字，将其反馈给基站端。

Description

一种基于码本轮转的有限反馈量化方法

技术领域

本发明涉及一种基于码本轮转的有限反馈量化方法，属于无线通信技术领 域。

背景技术

在MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多发射天线和多接收天线)*** 中，可以通过空间复用来传输更多数据。为了充分利用给定的MIMO信道，基 站端必须生成适当的波束形成器。需要CSI(Channel State Information，信道状 态信息)来构建适当的波束形成器。CSI到基站端的反馈是MIMO***的重要 组成部分，因为它对预编码至关重要。然而，难以向基站端提供完美的CSI，并 且用户端通常使用低速率反馈链路来将量化的CSI发送到基站端。因此，基站 端和用户端应该同时具备量化所需信道状态信息的码本。这种***被称为有限 反馈MIMO***。

随着天线的数量增加，反馈信息量也随之增加。因此，在大规模MIMO系 统下的反馈方案成为当前研究的热点问题。通过对码本方案的设计改善***的 性能在天线数增加时将反馈开销限制在一定范围内。

Jihoon Sung和Wonjin Sung针对大规模MIMO***中随天线数增加的反馈 开销问题，提出了一种信道训练与波束赋形相结合的方案。该方案是基于LTE (Long TermEvolution，长期演进)***中的码本组合与CSI的迭代反馈进行 的，即对每个LTE中的小尺寸码本的PMI(Payload Missing Indication，净荷 丢失指示)进行反馈，基站端累计每次的PMI信息从而形成一个大尺度的波 束矢量，从而降低***的反馈开销。

Li Jingyu和Su Xin基于克罗内克理论提出了一种新的双码本设计方法。该 方法针对基站采用均匀矩形阵列的情况，码本由两种码本组成，分别是由反映 长周期信道特性的码本和反映短期信道特性的码本。其中，反映短周期特性的 码本与Release 10中引入的基于DFT双码本中的短周期码本一致，而表示长周 期信道特性的码本则有所不同，它是由反映水平方向长周期信道特性的码本与 反映垂直方向长周期信道特性的码本，通过Kronecker乘积产生的。该方法在不 增加***复杂度与反馈开销的情况下，取得了较好的***性能，为后续码本的 设计提供了理论依据。

综上所述，相比于传统的反馈技术而言，有限反馈技术可以在获得信道状 态信息的同时大大减小占用的***带宽，然而若要将有限反馈技术应用于多用 户Massive MIMO***中仍有若干关键问题需要研究。由于***带宽的限制，减 小反馈开销成为要解决的首要问题。

大规模MIMO通信***的CSI信息量因天线数和用户数目的增加较大，而 实际无线通信***的反馈信道容量是有限的，因此，如何实现在有限的反馈信 道容量下尽量减少反馈比特数，从而减少***开销是一个亟待解决的问题。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供了一种基于码本轮转的有 限反馈量化方法，包括如下步骤：

获取用户端选取的上一时刻最佳码字；

以上一时刻最佳码字为基准，选取其左侧和右侧各d个码字，组成当前时 刻虚拟码本；

用户端选取当前时刻虚拟码本中的最佳码字，将其反馈给基站端。

进一步地，获取用户端选取的上一时刻最佳码字，包括：

提取用户端上一时刻进行有限反馈量化初始化时产生的方向向量，构成码 本集合，所述方向向量作为码字；

比较当前时刻信道向量与码本集合中方向向量之间的内积；

获取内积最小的方向向量，将其对应的码字作为上一时刻最佳码字。

进一步地，所述方向向量共有2^B个，按照方向均匀产生，B为***反馈比特 数。

进一步地，以上一时刻最佳码字为基准，选取其左侧和右侧各d个码字， 组成当前时刻虚拟码本，包括：

获取上一时刻最佳码字左侧第d个码字对应的方向向量与右侧第(d－1) 个码字对应的方向向量的内积，作为最大信道差值；

比较所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时刻信道向量之间的内 积；

如果所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时刻信道向量之间的内 积小于最大信道差值，将码本集合向前轮转2d个码字；

选取轮转后的码本集合中前2d个码字，构成当前时刻虚拟码本。

进一步地，还包括：如果所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时 刻信道向量之间的内积不小于最大信道差值，将码本集合反馈给基站端。

进一步地，虚拟码本中的码字按照顺时针方向排序编号，码本集合中未选 取的码字按照顺时针方向接续编号，虚拟码本轮转到码本集合的起始位置。

进一步地，码本集合中的码字均匀产生，且按照顺时针方向排序编号。

进一步地，用户端选取当前时刻虚拟码本中的最佳码字，包括：

比较所述当前时刻的下一时刻信道向量与虚拟码本中码字对应的方向向量 之间的内积；

获取内积最小的方向向量，将其对应的码字作为当前时刻虚拟码本中的最 佳码字。

进一步地，d的取值范围是[1，2^B-1]，B为***反馈比特数。

与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：通过减少量化码本中的码字 数目来降低反馈比特数从而降低反馈开销，提升了***性能，同时降低***反 馈过程计算复杂度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的一种码本轮转过程示意图；

图2是本发明实施例提供的一种基于码本轮转的有限反馈量化方法流程图；

图3是本发明实施例提供的算法与传统算法信道容量对比示意图；

图4是应用本发明实施例提供的算法的不同用户数目信道容量对比示意图；

图5是应用本发明实施例提供的算法的不同反馈比特数时***信道容量对 比示意图；

图6是本发明实施例提供的一种不同执行算法用户数信道容量对比示意图；

图7是本发明实施例提供的不同执行本发明算法用户数时计算复杂度对比 示意图；

图8是本发明实施例的不同轮转码字数时反馈比特对比示意图；

图9是本发明实施例的不同轮转码字数时计算复杂度对比示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明 本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。

实施例一：

考虑一个大规模MIMO***中下行***，***为单基站模型，基站端天线 数为M(在实际中此天线数量通常大于100)，小区中随机分布的用户数为K， 则第i个用户(i＝1,2,...,K)接收到的信号y_i，如公式(1)所示：

式中，h_i为第i个用户的信道向量，假定信道为块衰落并且块与块之间的衰 落是独立的，信道服从瑞丽衰落且为平坦信道；g_i、g_j分别为第i个用户和第j 个用户的预编码向量，且

其中H为信道的共轭转置，||||_F表示向量 的范数；x_i为对第i个用户的发送信息向量；n_i为均值为0、方差为1的加性高 斯白噪声。

每个用户端将信道信息量转化成B个比特的量化码本反馈给基站端，所述B 为***反馈比特数；每个量化码本包含2^B个单位方向向量，即：C＝v₁,v₂,v₃,...,v_2B， 式中，C为码本集合，v₁为码本集合中第一个方向向量，

为码本集合中的第2^B个方向向量；用户端在2^B个向量中选取与信道向量最接近的方向向量v_clost作为最 佳码字，然后将最佳码字的码本标号反馈给基站端，基站端才能得到信道状态 信息。反馈最佳码字通常反馈的为码字在码本中的码本标号，码本标号通常由 内积表示，其中第i个用户的码本标号R_i，如公式(2)所示：

式中，max表示最大值，min表示最小值，arg min(f(s))表示使得f(s)取得最 大值所对应的变量点s，∠表示两个向量的夹角。

然后，将码本标号R_i反馈给基站端，基站端选择相应标号的码字作为信道状 态信息，基站端根据量化得到的信道状态信息进行预编码。

第i个用户的信噪比SINR_i，如公式(3)所示：

式中，

分别为第i个和第j个用户由量化信道向量得到的预编码向量，

为第i个用户量化之后的信道向量，满足E|x²|≤P，其中E为求取期望值，P为 基站的发射功率，x为对用户的发送信息向量。

***容量C′，如公式(4)所示：

为解决大规模MIMO***中反馈比特数较大而造成的反馈开销过大的问 题，本发明提出了基于码本轮转的有限反馈量化方法。

如图1所示，是本发明实施例提供的一种码本轮转过程示意图，本方法在 有限反馈的量化过程中，码本采取轮转机制，以用户上一时刻所选最佳码字为 中心，以其前后d个码字轮转为当前时刻的码本，在当前码本中进行量化得到 当前时刻的最佳码字，通过减少量化过程中码字数量以减少反馈比特数。

如图2所示，是本发明实施例提供的一种基于码本轮转的有限反馈量化方 法流程图，所述方法包括步骤：

步骤一，初始化，按照方向均匀产生2^B个方向向量v，2^B个方向向量构成码 本集合

码本集合中的方向向量也称为码字；

码本集合C中的码字均匀产生，并且按照顺时针方向依次排序，在产生2d 个码字的虚拟码本时，虚拟码本中码字依旧按照顺时针方向排序编号，剩余码 字按照顺时针方向继续编号，并且虚拟码本轮转到码本集合C的起始位置；

虚拟码本中d的大小是按照需要可以进行变化的，为可规定的定值，当期 望***容量增加，同时反馈比特数增加时，可以适当增加d的值；当期望*** 中反馈比特数减少，同时***容量增加时，可以适当降低d的值，d的取值范围 是[1，2^B-1]。

步骤二，用户K_i的信道状态信息在T＝t时刻进行量化时，用户K_i量化时在码 本集合

中，比较信道向量h_i与各个码字之间的内积Q_j，如公式(5) 所示：

用户端具备信道信息，不需要通过传输获取信道信息，基站端通过用户端 反馈得到信道状态信息；

选取内积最小的方向向量v_jmin，将其作为上一时刻的最佳码字，以所述上一 时刻的最佳码字为基准；

同时将最佳码字v_jmin右侧第d个方向向量v_min-d与最佳码字v_jmin右侧第d-1个 方向向量v_min+d-1的内积设为最大信道差值

如公式(6)所示：

步骤三，将用户在T＝t+1时刻的信道向量h_t+1进行量化，比较获取信道向量h_t+1与用户在T＝t时刻的信道向量h_t之间的内积Q_h，如公式(7)所示：

Q_h＝sin²(∠(h_t+1,h_t))(7)

当内积Q_h的值小于最大信道差值Q_hmax时，执行步骤四；否则，则放弃执行 码本轮转，仍按照原始码本进行量化；此步骤可有效防止两用户信道向量相差 较远时仍采用本算法而引起更大的量化误差的出现。

步骤四，将码本集合

向前轮转2d个码字，将v_min-d轮转到第一 个码字位置，v_min+d-1轮转为当前码本第2d个码字，由此可知，经过轮转之后的码 本

步骤五，在量化过程中，实际量化的码本为前2d个码字组成的码本，在本 算法中称之为虚拟码本。即，在码本集合中选取前2d个码字构成当前时刻虚拟 码本C_t+1＝v_min-d,...,v_min-1,v_min,v_min+1,…,v_min+d-1。

步骤六，将当前时刻虚拟码本重新标记为：

步骤七，在当前时刻虚拟码本C_t+1中再次进行最佳码字的选取，比较信道向 量h_t+1与码本集合C_t+1中方向向量之间的内积，得到内积最小的方向向量v_jmin，以 及最小内积Q_jmin对应的最佳码字v_jmin。

步骤八，回到步骤三。

实施例二：

反馈比特数与计算复杂度分析。

当用户K_i在T＝t+1时刻信道向量与上一时刻的信道向量差值小于最大信道 差时，选取其轮转之后的前2d个码字为虚拟码本，码本中的码字数由原始码本 中的2^B个减少为虚拟码本中的

其中：

B_t+1＝log₂(2d) (8)

因此，与传统反馈方法相比，减少的反馈比特数ΔB，如公式(9)所示：

ΔB＝B-log₂(2d) (9)

在大规模MIMO***中同一时刻K个用户同时进行有限反馈，每个用户在 当前时刻有效执行算法则可以减少反馈比特数，但也存在当前时刻不满足码本 轮转条件，无法执行本发明算法的用户；此时，***的反馈比特数总量B_sum，如 公式(10)所示：

B_sum＝log₂(2d)·X+B·(K-X) (10)

式中，X表示当前时刻可以有效采用码本轮转算法的用户数目，已知 1≤X≤K，则***反馈比特数总量B_sum的变化范围，如公式(11)所示：

log₂(2d)·K≤B_sum≤B·K (11)

当***中的反馈比特数变化时，有限反馈过程中的计算复杂度也随之变化。 使用本发明算法时，***计算复杂度为：

由公式(9)可知，***中由于量化过程中出现的误差，每个用户在有限反 馈下与基站端具有完全信道状态信息情况下的***容量差值ΔC′，如公式(13) 所示：

可得到用户在当前时刻使用本发明算法的***容量差值：

将公式(10)代入公式(13)中，可知当***中在当前时刻使用本发明算 法的用户为X时，***的总***容量差值ΔC′_sum，如公式(15)所示：

当算法中轮转区域大小d一定时，***容量差值随当前时刻执行本发明算 法用户数增加而增加，即***容量损失增加，因为执行本发明算法用户数增加 时，***的反馈比特数降低，信道状态信息量化误差增加，因此***容量降低， 从而引起***容量差值增加。

当算法中当前时刻执行本发明算法用户数X一定时，***容量差值算法中 轮转区域大小d增加而降低，由于轮转区域的增加，使量化码本中码字数增加， 从而降低了量化误差，增加了***容量，最终导致***容量误差降低。

为了观察本发明的算法的性能，用Matlab软件进行了仿真实验，构建了大 规模MIMO下的有限反馈***，并且在量化过程中使用了基于码本轮转分组有 限反馈方法，并且使用***容量为衡量***性能的指标；***中设置的参数为 在单基站中，在覆盖范围内随机分布4个用户，用户为接近静止状态，移动性 较小；基站覆盖范围为40m，具体仿真参数如表1所示：

表1：仿真参数

如图3所示，是本发明实施例提供的算法与传统算法信道容量对比示意 图，在天线数为100，初始反馈比特数B为4，d值为2，用户数K为4的情况 下仿真，采用基于码本轮转的有限反馈量化方法***容量比原始量化方法*** 容量降低，由于减少了反馈比特数，码本中码字数目减少，在信道容量选取最 佳码字时的量化误差增加，导致***容量降低。

如图4所示，是应用本发明实施例提供的算法的不同用户数目信道容量对 比示意图，为了研究用户数目对码本分组量化方法的影响，分别仿真了轮转区 域为4，有效执行本发明算法用户不变时，总用户数目K为2、4、8***容量随 信噪比的变化情况，可以看出，当用户数目逐渐递增时，***容量逐渐增长， 由于算法中计算的为总的***容量，因此用户数增加，总***容量增加。

如图5所示，是应用本发明实施例提供的算法的不同反馈比特数时***信 道容量对比示意图，可以看出，在反馈比特数分别设置为2、4、8个比特时， ***的***容量随反馈比特数增加而增加，在***中当反馈比特数增加时，由 于***中存在不执行本发明算法的用户，因此此类用户的量化码本中码字数增 加，使***总量化误差降低，从而提高了***容量。

如图6所示，是本发明实施例提供的一种不同执行算法用户数信道容量对 比示意图，可以看出，***中同一时刻执行本发明算法的用户是增加时，*** 的反馈比特数降低，并且在码本中轮转码字数增加时，***反馈比特数降低， 在仿真时设置的***中总用户数为4，因此当执行本发明算法用户数达到4时， 即当前时刻***中所有用户均采用本发明算法，此时***中反馈比特数达到最 低。用户在执行本发明算法时，在轮转之后得到的虚拟码本中进行量化，码本 中码字数减少，因此量化之后得到的信道状态信息的反馈比特数降低。

如图7所示，是本发明实施例提供的不同执行本发明算法用户数时计算复 杂度对比示意图，当设置***中轮转码字数为2时，观察***的计算复杂度随 执行本发明算法用户数的变化，可以看出，算法中执行本发明算法用户数目增 加时，***中的计算复杂度降低，并且在用户数由0增加至1时，即初始出现 执行本发明算法用户时***降低的计算复杂度较多，当用户逐渐增加，接近系 统中最大用户数时，***有限反馈计算复杂度降低趋于平缓。并且当天线数逐 渐增加时，***的计算复杂度逐渐增加，由此也可知大规模MIMO***中随天 线数增加***有限反馈计算复杂度增加。并且在全部用户执行本发明算法时，***计算复杂度比执行本发明算法用户较少时接近。主要由于***中反馈比特 数对计算复杂度的影响为指数型而天线数为线性。

如图8所示，是本发明实施例的不同轮转码字数时反馈比特对比示意图， 用以表示在不同轮转码字数对***反馈比特数的影响；可以看出，在轮转码字 数增加时***反馈比特数增加，并且随着轮转码字数增加，***反馈比特数增 加的速率降低，并且在执行本发明算法数目增加时，***反馈比特数降低，当 ***中原始码本中码字数不变时，轮转码字增加即虚拟码本中的码字数增加， 用户通过在虚拟码本中量化得到的信道状态信息所占用比特数增加。当轮转码 字数增加到一定程度时，轮转区域与原始码本重合则与传统算法相同，反馈比 特数不再减少。

如图9所示，是本发明实施例的不同轮转码字数时计算复杂度对比示意 图，当***中原始码本中码字数为32时，可以看出，在轮转码字数增加时*** 中计算复杂度增加，当轮转码字数达到16时，***的计算复杂度比轮转码字为 8时的三倍，可知轮转码字数对***有限反馈的计算复杂度影响较大。并且当 轮转码字数增加时，***计算复杂度的增长速率增加。由于轮转码字数增加， 执行本发明算法用户的虚拟码本增大，则码本中包含的码字数增加，因此*** 有限反馈的计算复杂度增加。当***中天线数增加时***计算复杂度增加

综上所述，本发明实施例考虑了大规模MIMO***下，单基站中接近静止 或者移动性较小的多个用户，且考虑用户间干扰情况下，在某一时刻用户信道 状态信息量化后得到码本中最佳码字编号，到下一时刻信道向量与上一时刻信 道向量对比，当小于本发明规定的最小信道差值时，以上一时刻最佳码字为中 心左右各d个共2d个码字轮转到当前时刻量化码本的始端，将其称为当前时刻 虚拟码本，当前时刻用户端在虚拟码本中进行量化。本发明可以有效地减少量 化过程中的反馈比特数，同时降低***反馈过程计算复杂度。但同时，由于反 馈比特数的降低，码字数目降低，量化误差增加降低了***容量。可根据需要进行权衡，得到最佳***性能。

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，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变 形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (7)

1.一种基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，包括如下步骤：

获取用户端选取的上一时刻最佳码字；

以上一时刻最佳码字为基准，选取其左侧和右侧各d个码字，组成当前时刻虚拟码本；

用户端选取当前时刻虚拟码本中的最佳码字，将其反馈给基站端；

获取用户端选取的上一时刻最佳码字，包括：

提取用户端上一时刻进行有限反馈量化初始化时产生的方向向量，构成码本集合，所述方向向量作为码字；

比较当前时刻信道向量与码本集合中方向向量之间的内积；

获取内积最小的方向向量，将其对应的码字作为上一时刻最佳码字；

以上一时刻最佳码字为基准，选取其左侧和右侧各d个码字，组成当前时刻虚拟码本，包括：

获取上一时刻最佳码字左侧第d个码字对应的方向向量与右侧第d－1个码字对应的方向向量的内积，作为最大信道差值；

比较所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时刻信道向量之间的内积；

如果所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时刻信道向量之间的内积小于最大信道差值，将码本集合向前轮转2d个码字；

选取轮转后的码本集合中前2d个码字，构成当前时刻虚拟码本。

2.根据权利要求1所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，所述方向向量共有2^B个，按照方向均匀产生，B为***反馈比特数。

3.根据权利要求1所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，还包括：如果所述当前时刻的下一时刻信道向量与所述当前时刻信道向量之间的内积不小于最大信道差值，将码本集合反馈给基站端。

4.根据权利要求1所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，虚拟码本中的码字按照顺时针方向排序编号，码本集合中未选取的码字按照顺时针方向接续编号，虚拟码本轮转到码本集合的起始位置。

5.根据权利要求2至3中任一项所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，码本集合中的码字均匀产生，且按照顺时针方向排序编号。

6.根据权利要求1至4中任一项所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，用户端选取当前时刻虚拟码本中的最佳码字，包括：

比较所述当前时刻的下一时刻信道向量与虚拟码本中码字对应的方向向量之间的内积；

获取内积最小的方向向量，将其对应的码字作为当前时刻虚拟码本中的最佳码字。

7.根据权利要求1至4中任一项所述的基于码本轮转的有限反馈量化方法，其特征是，d的取值范围是[1，2^B-1]。

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