一种协作多点联合传输系统在多用户场景下的两步预编码方法

摘要

本发明公开了一种协作多点联合传输系统在多用户场景下的两步预编码方法，首先通过干扰对齐处理，在单个基站端建立基于最小化每个用户到其他各用户的干扰泄漏的优化目标，并采用交替最小化方法，分别得到针对每个用户的第一步预编码矩阵和接收矩阵；其次，将第一步得到的针对每个用户的接收矩阵、第一步预编码矩阵和有用的信道矩阵结合为等效信道矩阵，并在此基础上设置相应的相位旋转矩阵，将每个用户不同天线之间的干扰转化为有用信号，有效利用各基站到该用户的发射功率，并得到第二步预编码矩阵和最终的预编码矩阵。本发明的误码率下降比较明显，加快了误码率曲线的下降趋势，并且系统平均速率也有明显提高。

主权项

一种协作多点联合传输系统在多用户场景下的两步预编码方法，其特征在于，包括以下步骤：1)通过干扰对齐处理，将各用户所受的用户间干扰重叠放置在接收空间的正交空间内，并使用交替最小化方法在基站端迭代优化各用户的第一步预编码矩阵和接收矩阵，使用户能够接收无干扰的有用信号；2)在用户间干扰抑制的基础上，各基站得到针对不同用户的等效信道矩阵，设置相位旋转因子，将各用户所受到的数据流间干扰转化为有用信号，有效利用基站发射功率提高系统性能；所述的干扰对齐处理中，干扰对齐处理的目标表示为：${\Phi }_k^H{H}_{k,i}{W}_{l,i}^{\left(a\right)}=0,\forall l\ne k,i;$$rank\left({\Phi }_k^H{H}_{k,i}{W}_{k,i}^{\left(a\right)}\right)=L_k,\forall k,i;$其中表示第i个基站到第k个用户的第一步预编码矩阵，rank表示获得矩阵的秩；Φ_k为用户k的接收矩阵，H表示共轭转置；H_k,i为第i个基站到第k个用户的信道矩阵，L_k为第k个用户的传输数据流数；采用交替最小化方法得到干扰对齐处理的目标的次优解，建立以下优化目标：$\min imize{U}_{IA}\{\left(W_{l,i}^{\left(a\right)}\right),\left({\Phi }_k\right)\},\forall k,i,l$$s.t.W_{l,i}^{\left(a\right)H}{W}_{l,i}^{\left(a\right)}=I_{L_l},l\in \{1,...,N\}$${\Phi }_k^H{\Phi }_k=I_{L_k},k\in \{1,...,N\}$其中$U_{IA}\left\{\left(W_{l,i}^{\left(a\right)}\right),\left({\Phi }_k\right)\right\}=\underset{k=1}{\overset{N}{\Sigma }}{||{\Phi }_k^H\left(\underset{l=1,l\ne k}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{H}_{k,i}{W}_{l,i}^{\left(a\right)}\right)||}_F^2;$优化目标表示最小化各用户泄漏到其他用户的干扰的总和；所述的步骤1)的执行过程如下：(a)首先根据优化目标初始化各接收矩阵Φ_k，Φ_k表示第k个用户的接收矩阵；(b)在每个基站逐一优化各用户的第一步预编码矩阵将优化目标改写为：$W_{k,i}^{\left(a\right)}=\arg \underset{{\Phi }_k^H{\Phi }_k=I_{L_k},\forall k}{\min }tr\left(W_{k,i}^{\left(a\right)H}\left(\underset{l=1,l\ne k}{\overset{N}{\Sigma }}{H}_{l,i}^H{\Phi }_l{\Phi }_l^H{H}_{l,i}\right)W_{k,i}^{\left(a\right)}\right);$其中，arg min(A)表示A能够使该式最小化，求解结果中由矩阵最小的若干个特征值对应的L_k特征向量组成，其中tr表示矩阵求迹运算；(c)在每个基站逐一优化用户的接收矩阵将优化目标改写为${\Phi }_k=\arg \underset{W_{l,i}^{\left(a\right)H}{W}_{l,i}^{\left(a\right)}=I_{L_l},\forall l,i}{\min }tr\left({\Phi }_k^H\left(\underset{l=1,l\ne k}{\overset{N}{\Sigma }}\underset{i=1}{\overset{M}{\Sigma }}{H}_{k,i}{W}_{l,i}^{\left(a\right)}{W}_{l,i}^{\left(a\right)H}{H}_{k,i}^H\right){\Phi }_k\right);$求解结果中Φ_k由矩阵最小的若干个特征值对应的L_k个特征向量组成；(d)重复过程(b)、(c)，直至相邻两次迭代后的目标函数的差值小于预先设定的阈值η或达到最大迭代次数规定；在步骤(c)中求解接收矩阵时，第i个基站可以预先计算出的值，并将该值作为等效信道状态信息在协作簇内共享；在优化各用户的第一步预编码矩阵和接收矩阵后，步骤2)的执行过程如下：(a)基于第k个用户的第一步预编码矩阵有用信道矩阵H_k,i和接收矩阵Φ_k，生成第i个基站到第k个用户的等效信道矩阵D_k,i：$D_{k,i}={\Phi }_k^H{H}_{k,i}{W}_{k,i}^{\left(a\right)},\forall k,i$D_k,i表示第i个基站到第k个用户的等效信道矩阵；(b)根据等效信道矩阵D_k,i和信号向量s_k的相关信息，在基站端计算每个用户的各个数据流的相位旋转因子为降低相位旋转处理带来的复杂度，需要根据实际信道情况确定相位旋转因子的取值；定义等效信道矩阵D_k,i中元素的比例因子${\mu }_{p,q}^{(k,i)}=\frac{\left|d_{p,q}^{(k,i)}conj\left(d_{p,q}^{(k,i)}\right)\right|}{{\Sigma }_{r=1}^{L_k}\left|d_{p,r}^{(k,i)}conj\left(d_{p,r}^{(k,i)}\right)\right|},p,q\in \{1,...,L_k\}$其中表示D_k,i的第p行第q列的元素，表示D_k,i的第p行第r列的元素，和分别表示s_k的第q个和第p个元素，conj表示取共轭运算，| |表示取模值运算；设置第p行的阈值δ，将与δ比较：当${\mu }_{p,q}^{(k,i)}<\delta$时当${\mu }_{p,q}^{(k,i)}\ge \delta$时代表数据相对于所做的相位旋转；(c)在各基站计算针对每个用户的相位旋转矩阵表示第i个基站和第k个用户之间的相位旋转矩阵；(d)利用最小均方误差准则，得到第i个基站到第k个用户的MMSE生成矩阵M_k,i：$M_{k,i}=D_{k,i}^H{(D_{k,i}{D}_{k,i}^H+\frac{L_k{N}_0}{P_t^{(k,i)}}{I}_{L_k})}^{-1},\forall k,i$其中N₀表示加性高斯噪声的功率谱密度，表示第i个基站到第k个用户的发射功率，符号_‑1表示矩阵求逆运算；(e)计算第i个基站到第k个用户的第二步预编码矩阵其中$W_{k,i}^{\left(b\right)}=M_{k,i}{R}_{k,i}^{\phi };$(f)计算最终的预编码矩阵W_k,i，W_k,i表示第i个基站到第k个用户的预编码矩阵。