一种基于用户位置信息的大规模MIMO系统导频分配方法

摘要

一种基于用户位置信息的大规模MIMO系统导频分配方法，包括：初始化用户编号为自然编号；获取各小区中用户到中心小区中基站的距离信息；通仿真划分距离区间；确定各个用户所属距离的区间编号，确定期望用户的受干扰程度强弱以及干扰用户的干扰程度强弱；以SINR最大化为准则，采用贪婪用户调度算法，进行用户调度并获得用户分组；基站对各个分组进行导频分配。本发明利用随时间缓慢变化的用户位置信息进行导频分配，降低了导频污染效应的影响；通过距离划分用户等价类的方法，有效减轻阴影效应不确定性对干扰程度强弱区分的影响，提升导频分配结果的鲁棒性。

主权项

一种基于用户位置信息的大规模MIMO系统导频分配方法，其特征在于，该方法包含以下步骤：步骤1、初始化用户编号为自然编号，其中自然编号是指按整数顺序依次编号；步骤2、获取各小区中用户到中心小区中基站的距离，设中心小区中基站的位置坐标为(x₀,y₀)，第l个小区中第k个用户的位置坐标是(x_lk,y_lk)，则第l个小区中第k个用户到中心小区中基站的距离表示为$d_{\mathrm{lk}}=\sqrt{{(x_{\mathrm{lk}}-x_0)}^2+{(y_{\mathrm{lk}}-y_0)}^2};$步骤3、通过蒙特卡洛仿真，其中系统参数设置为小区个数为L，每个小区中仿真用户的个数为K₁，且K₁＞＞K，其中K为每个小区中实际的用户个数，按照步骤2中所述的距离度量方法，获得仿真用户的距离信息，并根据仿真用户的距离信息划分用户距离区间；步骤4、根据步骤2所获得的用户距离信息和步骤3中获得的距离区间，分别比较用户距离和各个区间的边界点到中心小区中基站的距离，确定各个用户所属区间，从而定性地确定期望用户的受干扰程度强弱，以及干扰用户的干扰程度强弱；步骤5、根据步骤4中获得的各用户所属距离区间编号，以SINR最大化为准则，采用贪婪用户调度算法，按受干扰程度从强到弱的次序进行用户调度，获得K个用户分组，即得到分组结果；步骤6、根据步骤5中的分组结果，基站对各个分组进行导频分配，同一组内的用户分配相同的上行导频训练序列，不同用户组之间的用户分配相互正交的导频序列。