发明名称 一种以用户为中心多基站协作系统中的训练序列设计方法
摘要 本发明公开了一种以用户为中心多基站协作系统中的训练序列设计方法,属于无线通信技术领域。所述方法首先根据多基站协作系统的分簇结果,计算基站-用户间关联矩阵A,基站-基站间关联矩阵G,以及用户-用户间关联矩阵H;然后设计多基站协作系统的下行和上行训练序列,可以使得训练开销较小。本发明所用到的运算主要是整数加法和整数排序,复杂度较低,适应于以用户为中心多基站协作系统中分簇结果实时动态变化的特点,可以在每次分簇完成后及时设计完成系统的下行和上行训练序列,利于实际应用。
申请公布号 CN103560983A 申请公布日期 2014.02.05
申请号 CN201310480427.1 申请日期 2013.10.15
申请人 北京航空航天大学;日电(中国)有限公司 发明人 陈致霖;侯雪颖;杨晨阳;王刚;雷鸣
分类号 H04L25/02(2006.01)I;H04L5/00(2006.01)I 主分类号 H04L25/02(2006.01)I
代理机构 北京永创新实专利事务所 11121 代理人 姜荣丽
主权项 1.一种以用户为中心多基站协作系统中的训练序列设计方法,其特征在于:步骤1:根据多基站协作系统的分簇结果,计算基站-用户间关联矩阵A,基站-基站间关联矩阵G,以及用户-用户间关联矩阵H;(1)基站-用户间关联矩阵A是M×N维01矩阵:<maths num="0001"><![CDATA[<math><mrow><mi>A</mi><mo>=</mo><mo>[</mo><msub><mi>c</mi><mn>1</mn></msub><mo>,</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>,</mo><msub><mi>c</mi><mi>N</mi></msub><mo>]</mo><mo>=</mo><msup><mrow><mo>[</mo><msubsup><mi>r</mi><mn>1</mn><mi>T</mi></msubsup><mo>,</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>&CenterDot;</mo><mo>,</mo><msubsup><mi>r</mi><mi>M</mi><mi>T</mi></msubsup><mo>]</mo></mrow><mi>T</mi></msup></mrow></math>]]></maths>其中c<sub>i</sub>=[a<sub>1,i</sub>,…,a<sub>M,i</sub>]<sup>T</sup>是矩阵的列向量,i=1,…,N,r<sub>j</sub>=[a<sub>j,1</sub>,…,a<sub>j,N</sub>]是矩阵的行向量,j=1,…,M;矩阵元素a<sub>i,j</sub>的取值满足:a<sub>i,j</sub>=1,如果基站BS<sub>j</sub>是用户MS<sub>i</sub>的服务基站,即<img file="FDA0000395720640000012.GIF" wi="239" he="86" />a<sub>i,j</sub>=0,如果基站BS<sub>j</sub>不是用户MS<sub>i</sub>的服务基站,即<img file="FDA0000395720640000013.GIF" wi="213" he="85" />其中<img file="FDA0000395720640000014.GIF" wi="47" he="76" />表示为用户MS<sub>i</sub>服务的所有基站的集合;(2)基站-基站间的关联矩阵G是N×N维01矩阵,其中矩阵元素g<sub>i,j</sub>取值如下:<img file="FDA0000395720640000015.GIF" wi="536" he="171" />其中c<sub>i</sub>,c<sub>j</sub>是矩阵A的列向量,i=1,…,N;j=1,…,N;(3)用户-用户间的关联矩阵H是M×M维01矩阵,其中矩阵元素h<sub>i,j</sub>取值如下:<img file="FDA0000395720640000016.GIF" wi="525" he="176" />其中r<sub>i</sub>,r<sub>j</sub>是矩阵A的行向量,i=1,…,M;j=1,…,M;步骤2:设计多基站协作系统的下行训练序列;(1)计算基站BS<sub>i</sub>的协作基站数d<sub>i</sub>以及协作基站集合<img file="FDA0000395720640000017.GIF" wi="405" he="75" />方法如下:<maths num="0002"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>d</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>N</mi></munderover><msub><mi>g</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></math>]]></maths><img file="FDA0000395720640000019.GIF" wi="512" he="94" />其中g<sub>i,j</sub>是矩阵G的第i行,第j列元素,j∈{1,2,…,N};(2)将基站BS<sub>i</sub>进行排序,i=1,…,N,得到基站序列<img file="FDA00003957206400000110.GIF" wi="408" he="85" />其中n<sub>1</sub>,n<sub>2</sub>,…,n<sub>N</sub>表示排序后的索引号;总共有四种排序方式;(3)按照已经排定的顺序<img file="FDA00003957206400000111.GIF" wi="396" he="84" />依次为基站<img file="FDA00003957206400000112.GIF" wi="96" he="82" />分配训练序列,i=1,2,…,N;(4)对于4种不同的排序方式,分别计算与各种排序方式对应的下行训练序列开销;对于第i种排序方式,i=1,2,3,4,<img file="FDA00003957206400000117.GIF" wi="1292" he="92" />(5)计算最小下行序列开销<img file="FDA00003957206400000114.GIF" wi="701" he="86" />系统最终选择<img file="FDA00003957206400000115.GIF" wi="92" he="82" />所对应的序列分配结果作为下行训练序列设计的结果,所需训练序列的开销为<img file="FDA00003957206400000116.GIF" wi="126" he="85" />步骤3:设计多基站协作系统的上行训练序列;(1)计算与用户MS<sub>i</sub>存在公共服务基站的其他用户的数量f<sub>i</sub>以及其他用户的集合<img file="FDA0000395720640000021.GIF" wi="103" he="78" />i=1,2,…,M,方法如下:<maths num="0003"><![CDATA[<math><mrow><msub><mi>f</mi><mi>i</mi></msub><mo>=</mo><munderover><mi>&Sigma;</mi><mrow><mi>j</mi><mo>=</mo><mn>1</mn></mrow><mi>M</mi></munderover><msub><mi>h</mi><mrow><mi>i</mi><mo>,</mo><mi>j</mi></mrow></msub></mrow></math>]]></maths><img file="FDA0000395720640000023.GIF" wi="518" he="86" />其中h<sub>i,j</sub>是矩阵H的第i行,第j列元素,j∈{1,2,…,M};(2)将用户MS<sub>i</sub>进行排序,i=1,…,M,得到用户序列<img file="FDA00003957206400000218.GIF" wi="467" he="90" />其中m<sub>1</sub>,m<sub>2</sub>,…,m<sub>M</sub>表示排序后的索引号;总共有四种排序方式;(3)按照已经排定的顺序<img file="FDA00003957206400000217.GIF" wi="452" he="85" />依次为用户<img file="FDA00003957206400000220.GIF" wi="112" he="70" />分配训练序列,i=1,2,…,M;(4)对于4种不同的排序方式,分别计算与各种排序方式对应的上行序列开销;对于第i种排序方式,i=1,2,3,4,<img file="FDA0000395720640000024.GIF" wi="1236" he="95" />(5)计算最小上行序列开销<img file="FDA0000395720640000025.GIF" wi="664" he="86" />最终选择<img file="FDA0000395720640000026.GIF" wi="98" he="81" />所对应的序列分配结果作为上行训练序列设计的结果,所需的训练开销为<img file="FDA0000395720640000027.GIF" wi="126" he="85" />
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