分布式MIMO系统基站侧天线位置优化方法

摘要

本发明公开了一种分布式MIMO系统基站侧天线位置优化方法，包括步骤：A.初始阶段分布式天线端口DAU向移动台MS发送一个测试信号；B. 移动台MS响应测试信号后将目前信道状态信息反馈给分布式天线端口DAU；C. 智能天线通过对天线阵列接收的反馈信号在整个分布式天线端口DAU功率受限的条件下通过加权处理形成天线波束；D. 天线波束通过加权矢量调整天线方向图使其主瓣指向需要进行通信的移动台MS方向。进一步的运用天线选择策略和合理的天线功率分配方案，实现节能环保的绿色通信，并在此基础上通过采用粒子群算法对系统不同目标函数进行优化，获取天线在不同区域的最优位置，实现其最优覆盖。

主权项

一种分布式MIMO系统基站侧天线位置优化方法，其特征在于：所述基站侧天线包括：配置于分布式天线端口DAU中，由两根及两根以上权重天线组成的天线阵列；以及配置于移动台MS中的单根天线；优化方法包括以下步骤：A.在系统正常工作时，由分布式天线端口DAU向移动台MS发送一个测试信号；B.移动台MS响应测试信号后将目前信道状态信息反馈给分布式天线端口DAU；C.通过对天线阵列接收的反馈信号在整个分布式天线端口DAU功率受限的条件下进行加权处理形成天线波束；D.通过加权矢量调整天线方向图使天线波束主瓣指向需要进行通信的移动台MS方向；所述的加权矢量调整的方法为：设第i个分布式天线端口DAU_i与特定位置上的移动台MS之间的信道衰落系数为h_i，各个分布式天线端口DAU_i的加权矩阵为W＝(w₁,w₂,w₃,w₄,w₅)，i＝1,2,…,5；移动台MS的接收信号表示为：$\left\{\begin{array}{c}{y}_1=h_1^H\left(w_1{s}_1\right)+n\\ y_2=h_2^H\left(w_2{s}_2\right)+n\\ y_3=h_3^H\left(w_3{s}_3\right)+n\\ y_4=h_4^H\left(w_4{s}_4\right)+n\\ y_5=h_5^H\left(w_5{s}_5\right)+n\end{array}\right.$其中，y_i是移动台MS的接收信号标量；h_i是M_i×1的信道向量，M_i是分布式天线端口DAU_i配置的天线数目；上标()^H表示共轭转置；w_i是各个发射天线端口上的加权列向量；s_i是各发射天线端口上的发送符号；n是加性复高斯白噪声；E.对分布式天线端口DAU进行天线功率分配：通过移动台MS反馈的信道信息，分布式天线端口DAU在天线阵列中根据信道增益系数的大小为其分配相应的功率，信道的增益系数越小分配的功率越少；在功率受限的条件下，天线功率分配是按照各信道增益系数的比例来分配的，从而在特定方向上与移动台建立通信链路；F.移动台MS与接收信噪比最大的分布式天线端口DAU进行通信；所述的移动台MS接收端的信噪比SNR表示为：其中，P_i是天线端口的发送功率，σ是加性复高斯白噪声的方差；G.在分布式MIMO系统不同的区域内，通过粒子群算法对分布式MIMO系统的接收信噪比SNR、系统容量C、中断概率P_out三个系统性能指标作为目标函数进行优化，获取天线在相应区域的最优位置；目标优化函数基于移动台MS特定位置下的数学表达式表示为：SNR(ρ,θ)＝E_h{r_i}C(ρ,θ)＝E_h{log₂(1+r_i)}P_out(ρ,θ)＝E_h{P_r(r_i≤r_th)}其中，为移动台MS接收端信噪比，E为数学期望，下标h表示信道系数，P_r是r_i≤r_th的概率，r_th表示中断门限；将在近似蜂窝的圆形小区内移动用户的分布概率密度函数记作f(ρ,θ)，ρ为天线极半径，θ为天线极角，为了反映天线位置μ对系统性能的影响，将上述表达式对移动台MS位置进行统计平均，具体表达式如下$\begin{array}{c}\overline{SNR}\left(\mu \right)=E_{\rho ,\theta }\left\{SNR(\rho ,\theta )\right\}\\ =\underset{0}{\overset{R}{\int }}\underset{2\pi }{\overset{0}{\int }}SNR(\rho ,\theta )f(\rho ,\theta )d\theta d\rho \end{array}$$\begin{array}{c}\bar{C}\left(\mu \right)=E_{\rho ,\theta }\left\{C(\rho ,\theta )\right\}\\ =\underset{0}{\overset{R}{\int }}\underset{2\pi }{\overset{0}{\int }}C(\rho ,\theta )f(\rho ,\theta )d\theta d\rho \end{array}$$\begin{array}{c}\overline{P_{out}}\left(\mu \right)=E_{\rho ,\theta }\left\{P_{out}(\rho ,\theta )\right\}\\ =\underset{0}{\overset{R}{\int }}\underset{2\pi }{\overset{0}{\int }}{P}_{out}(\rho ,\theta )f(\rho ,\theta )d\theta d\rho \end{array}$将上述不同的目标函数统一用f_obj表示，采用复化Simpson积分公式将目标函数表达式近似为：$\overline{f_{obj}}\left(\mu \right)=\frac{2\pi R}{9PQ}\underset{p=0}{\overset{P}{\Sigma }}\underset{q=0}{\overset{Q}{\Sigma }}{\delta }_{p,q}{\rho }_p{f}_{obj}({\rho }_p,{\theta }_q)f({\rho }_p,{\theta }_q)$其中，R是圆形小区半径，P和Q分别是划分极半径ρ和极角θ的等距节点数，δ_p,q是权值，为矩阵A的第p+1行，第q+1列的元素，p＝0,1，2，…，P；q＝0,1，2，…，Q；矩阵其中[·]^T表示矩阵转置，为克罗内克积。