大规模MIMO系统模数混合预编码方法与流程

本发明属于无线通信技术领域，特别涉及一种大规模mimo系统中低成本和低复杂度的模数混合预编码方法。

背景技术：

在现代信息社会中，随着图像、视频等高质量多媒体业务的蓬勃发展，移动通信系统需要提供更高的传输速率和可靠性。在无线频谱资源日趋紧张、“绿色通信”观念日益深入人心的条件下，研究人员始终在不懈探索具有高频谱效率和功率效率的无线传输技术。多入多出mimo(亦称为多天线)技术通过在通信链路的收发两端设置多个天线而充分利用空间资源，可提供分集增益以提升系统的可靠性，提供复用增益以增加系统的频谱效率，提供阵列增益以提高系统的功率效率，近20年来一直是无线通信领域研发的主流技术之一。目前，mimo技术已被3gpp的lte/lte-advanced、ieee的wimax等第四代移动通信系统(4g)标准采纳。但是，现有4g系统基站配置天线的数目较少(一般不超过8)，mimo性能增益依然有限。

针对传统mimo技术的上述不足，美国贝尔实验室的marzetta于2010年提出了大规模mimo技术。在大规模mimo系统中，基站配置数十至数百个天线(较传统mimo系统天线数增加1～2个数量级)，而终端只需配置单天线。基站充分利用系统的空间自由度，在同一时频资源服务多个终端。研究表明：系统吞吐量仅受限于其它小区中采用相同导频序列的用户的干扰(即导频污染)，而小尺度信道衰落、小区内干扰和噪声的影响都可忽略。大规模mimo的这种良好特性使其能极大提升系统频谱效率和功率效率，也是它成为第五代移动通信系统(5g)关键候选技术之一的重要原因。

理论上，为了实现对多径信道的探测与分离，并实现最优系统性能，传统mimo和大规模mimo需要采用全数字预编码(precoding)。在基带进行数字化处理，需要天线阵列中每个阵元都具有独立的射频链路，它包含天线辐射阵元、射频放大器、上下变频器及数模/模数转换器等。考虑到大规模mimo阵列拥有大量阵元，系统的复杂度、成本和功耗相对于传统mimo阵列会急剧上升，这在很大程度上限制了大规模mimo技术的应用。因此，探索和研究射频链路数少于基站天线数的预编码方案更加符合实际。

为了解决上述问题，研究人员提出了新型的模数混合预编码方案。模数混合预编码的基本思想是将传统的全数字预编码分解为两个部分的级联：数字基带低维度预编码(通过少量射频链路实现)以消除用户间干扰，模拟射频高维度预编码(通过大量模拟移相器实现)以增加天线阵列增益。与全数字预编码相比，模数混合预编码可以较小的性能损失达到大幅降低射频链路数量和处理复杂度的目的，从而提升系统的功率效率。

目前，大部分模数混合预编码都是针对全连接结构设计的。在图5a所示的全连接结构中，每个射频链路通过移相器与所有天线相连，故所需移相器数量等于射频链路数与天线数之积。当天线数非常大时，所需移相器将达到数百甚至上千，这会导致很高的能耗和处理复杂度。因此，文献6提出了图5b所示的部分连接结构。在部分连接结构中，每个射频链路仅与某个天线子阵列中的所有天线相连，故所需移相器数量等于天线数，而与射频链路数无关。因此，部分连接结构能提供比全连接结构更高的功率效率和更低的处理复杂度。图1给出了通用的大规模mimo模数混合预编码器的全连接结构和部分连接结构示意。

目前，针对部分连接结构的大规模mimo混合预编码研究很少。而且，已有的这些预编码方法几乎只针对单用户系统研究，且多采用迭代或搜索类等复杂度较高的算法实现；由此带来的问题是：向单用户发送的限制很难发挥大规模mimo系统的多用户复用增益，而复杂度较高的预编码算法使其在实际系统中难以应用。

[1]t.l.marzetta,“noncooperativecellularwirelesswithunlimitednumbersofbasestationantennas,”ieeetrans.wirelesscommun.,vol.9,no.11,pp.3590–3600,nov.2010。

[2]a.alkhateeb,j.mo,n.gonzález-prelcic,andr.w.heath,“mimoprecodingandcombiningsolutionsformillimeter-wavesystems,”ieeecommun.mag.,vol.52,no.12,pp.122–131,dec.2014。

[3]s.han,c.-l.i,z.xu,andc.rowell,“large-scaleantennasystemswithhybridprecodinganaloganddigitalbeamformingformillimeterwave5g,”ieeecommun.mag.,vol.53,no.1,pp.186–194,jan.2015。

[4]l.liang,w.xu,andx.dong,“low-complexityhybridprecodinginmassivemultiusermimosystems,”ieeewirelesscommun.lett.,vol.3,no.6,pp.653–656,oct.2014.

[5]x.yu,j.c.shen,j.zhang,andk.b.letaief,“alternatingminimizationalgorithmsforhybridprecodinginmillimeterwavemimosystems,”ieeej.sel.topicssignalprocess.,vol.10,no.3,pp.485–500,april2016。

[6]xinyugao,linglongdai,shuangfenghan,androbertw.heathjr.,“energy-efficienthybridanaloganddigitalprecodingformmwavemimosystemswithlargeantennaarrays,”ieeej.sel.areascommun.,vol.34,no.4,pp.998–1009,april2016。

[7]3gpptechnicalspecification36.104,“basestation(bs)radiotransmissionandreception，”www.3gpp.org。

技术实现要素：

为克服上述现有技术的缺点，本发明旨在提供一种适用于大规模mimo系统的模数混合预编码方法，可以较小的频谱效率损失换取射频链路数量和处理复杂度的大幅降低，从而显著提升大规模mimo系统的功率效率。

为实现上述目的，本发明采用的技术方案是：一种大规模mimo系统模数混合预编码方法。其特征在于包括如下步骤：

首先，针对多个单天线用户设计基站端的模数混合预编码器，k路独立数据流通过模数混合预编码器经1-nt个发射天线无线通道送入用户；基站获取的下行信道矩阵h的阶数为k×nt，通过时分双工系统中的上下行链路互易性或频分双工系统中的用户端反馈获取该基站到k个单天线用户的下行信道矩阵h，并将k路独立数据流输入大规模mimo模数混合预编码器(101)；大规模mimo模数混合预编码器101根据信道矩阵h先求出模拟射频预编码器的模拟射频预编码矩阵frf，再根据下行信道矩阵h和已求出的模拟射频预编码矩阵frf计算出数字基带预编码器的数字基带预编码矩阵fbb，然后，根据求解出的frf和fbb对输入其中的k路数据流进行模数混合预编码，并输出一个分别由nt个天线发送的nt维列向量信号x。

本发明相比于现有技术具有如下有益效果。

本发明针对大规模mimo系统中传统的全数字预编码方法采用和天线数相同数量的射频链路，会带来极高的硬件复杂度与信号处理复杂度，在实际中很难实现的不足之处，采用模数混合预编码方法来大幅减少基站的射频链路数，可有效降低硬件成本和信号处理复杂度。

本发明针对大规模mimo系统中已有大多数模数混合预编码方法采用全连接结构，所需移相器数量等于射频链路数与天线数之积(通常达到数百甚至上千)，会带来较高能耗和信号处理复杂度的不足之处，在模数混合预编码器中采用部分连接结构，所需移相器数量等于天线数，并基于此部分连接结构设计相应的预编码算法，从而有效降低硬件成本和信号处理复杂度。

本发明针对大规模mimo系统中已有采用部分连接结构的模数混合预编码方法几乎只针对单用户系统研究，且预编码多采用迭代或搜索类等复杂度较高的算法实现的不足之处，着眼于多个单天线用户设计基站端的模数混合预编码器：先计算模拟射频预编码器的预编码矩阵，在此基础上再计算数字基带预编码器的预编码矩阵，且在求解过程中不需要已有文献或方法所用的迭代或搜索运算，因此能有效降低算法复杂度。同时，所提预编码器可支持基站以空分形式与不超过射频链路数的任意数量的多个用户通信，为系统设计提供了灵活性。此外，由于所提预编码器能在发射端完全消除用户间干扰，可极大简化用户接收机设计。

附图说明

图1是本发明大规模mimo模数混合预编码器在下行链路向多用户发送数据流的示意图。

图2是图1大规模mimo模数混合预编码器结构示意图。

图3是本发明信道空间相关系数为0的频谱效率仿真性能比较曲线示意图。

图4是本发明信道空间相关系数为0.01的频谱效率仿真性能比较曲线示意图。

图5a是通用的大规模mimo模数混合预编码器的全连接结构示意图；图5b是部分连接结构的示意图。

图中：101大规模mimo模数混合预编码器；201数字基带预编码器、202射频链路、203乘法器、204模拟射频预编码器。

具体实施方式

下面通过具体的实施例并结合附图对本发明作进一步详细描述。

参阅图1。根据本发明，针对k个单天线用户设计基站端的大规模mimo模数混合预编码器101，对应于这k个用户的k路独立数据流经大规模mimo模数混合预编码器101编码后，通过nt个发射天线发送至k个用户。首先，针对多个单天线用户设计基站端的模数混合预编码器，k路独立数据流通过模数混合预编码器经1-nt个发射天线无线通道送入用户；基站获取的下行信道矩阵h的阶数为k×nt，通过时分双工系统中的上下行链路互易性或频分双工系统中的用户端反馈获取该基站到k个单天线用户的下行信道矩阵h，并将k路独立数据流输入大规模mimo模数混合预编码器101；大规模mimo模数混合预编码器101根据信道矩阵h先求出模拟射频预编码器的模拟射频预编码矩阵frf，再根据下行信道矩阵h和已求出的模拟射频预编码矩阵frf计算出数字基带预编码器的数字基带预编码矩阵fbb，然后，根据求解出的frf和fbb对输入其中的k路数据流进行模数混合预编码，并输出一个分别由nt个天线发送的nt维列向量信号x。

大规模mimo模数混合预编码器101的处理流程具体包括：

步骤1：根据信道矩阵计算模拟射频预编码矩阵frf。

假设基站可通过上下行链路互易性(时分双工系统)或用户端反馈(频分双工系统)获取下行信道矩阵h。下行信道矩阵h的阶数为k×nt，根据预编码器的部分连接结构将下行信道矩阵h划分为nrf个阶数为k×m(m＝nt/nrf)的子矩阵hn(n＝1,2,…,nrf)。这里，nrf表示射频链路数，一般为k的正整数倍，由此，下行信道矩阵h可表示为

子矩阵hn可理解为第n个子阵列到k个单天线用户的下行信道矩阵，因此，可将hn表示为

上式中，hn,km(n＝1,2,…,nrf,k＝1,2,…,k,m＝1,2,…,m)表示基站第(n–1)m+m个天线到第k个单天线用户的信道系数，|hn,km|和分别表示hn,km的幅度和相位。

对子矩阵hn(n＝1,2,…,nrf)，其对应的权向量为

上式中，mod(n,k)表示n对k求模，(·)^h表示矩阵或向量的共轭转置。

则模拟射频预编码矩阵frf可表示为

式(4)给出的预编码矩阵frf的主要特点是：

1)整体为块对角矩阵，每个块是一个m维列向量，这意味着每个射频链路仅与它对应的天线子阵列中的天线相连，不同的射频链路及其对应的天线子阵列之间互相独立。

2)每一列的所有元素模相等，只涉及相位变换，这意味着可通过移相器实现相应处理。

3)每一列的frobenius范数都为1，这意味着frf不改变信号的功率。

步骤2：根据信道矩阵h和模拟射频预编码矩阵frf计算数字基带预编码矩阵fbb，联立式(1)和(4)，可得信道矩阵h与模拟射频预编码矩阵frf的乘积为

矩阵hfrf的阶数为k×nrf，求其伪逆矩阵w

w＝(hfrf)^h(hfrf(hfrf)^h)^-1(6)

矩阵w的阶数为nrf×k。

设a＝frfw，记a的第k列为ak(k＝1,2,…,k)，计算ak的frobenius范数||ak||f，并以||ak||f(k＝1,2,…,k)为对角元组成一个对角矩阵λ＝diag{||a1||f,||a2||f,…,||ak||f}。则数字基带预编码矩阵fbb可通过下式计算

fbb＝wλ^-1(7)

式(7)的处理保证了总的预编码矩阵f＝frffbb各列的frobenius范数都为1，即意味着总的预编码矩阵f不改变信号的功率。

步骤3：根据所求模拟射频预编码矩阵frf和数字基带预编码矩阵fbb对输入的多路数据流进行模数混合预编码。

将输入大规模mimo模数混合预编码器(101)的多路数据流用向量表示为s＝[s1,s2,…,sk]^t。在求解出frf和fbb之后，大规模mimo模数混合预编码器(101)的输出信号可表示为

x＝frffbbs＝fs(8)

上式中，输出信号x是一个nt维列向量，分别由nt个天线发送。

由式(6)和(7)可知，由于采用了求逆和功率归一化处理，信道矩阵与预编码矩阵的乘积为

hf＝λ^-1(9)

因λ^–1为对角矩阵，故预编码完全消除了用户间干扰，这意味着经过预编码和空中信道传输后，每个用户仅接收到其自身期望信号。由此，用户端接收机的设计可大为简化。

参阅图2。用于下行链路中基站向k个分布于不同位置的用户发送信号的大规模mimo模数混合预编码器101可进一步细分为数字基带预编码器201、射频链路202、乘法器203、模拟射频预编码器204四个模块。该大规模mimo模数混合预编码器101主要包括：数字基带预编码器201、射频链路202、乘法器203、模拟射频预编码器204，其中，数据流1…数据流k通过数字基带预编码器201实现数字基带预编码矩阵fbb的功能，经射频链路1…射频链路nrf201串联的乘法器203和天线子阵1…天线子阵nrf，将数字基带预编码器201和模拟射频预编码器204级联在一起，以实现整体的模数混合预编码功能，建立输入数据k维列向量s和输出数据nt维列向量x之间的映射关系x＝frffbbs，通过模拟射频预编码器204实现模拟射频预编码矩阵frf的功能。总体而言，在基站端，将分别对应于k个用户的k路独立数据流s(k维列向量)输入大规模mimo模数混合预编码器101做预编码，得到输出信号x(nt维列向量)，即大规模mimo模数混合预编码器101建立了其输入数据k维列向量s和输出数据nt维列向量x之间的映射关系x＝frffbbs，x包含的nt路信号再经其它必要的处理(如功率放大等)后由nt个天线分别发送。在用户端，每个用户接收基站发送的预编码信号，经过简单的接收处理后即可恢复自身期望信号。

参阅图3和图4。通过仿真比较了rayleigh衰落信道下已有全数字预编码和所述模数混合预编码的系统频谱效率。全数字预编码器的射频链路数与发射天线数相等，且假定其具体的预编码算法采用对整体信道矩阵求逆及功率归一化处理。仿真条件和主要参数为：基站能获取准确的下行信道矩阵，基站天线数nt为128，射频链路数nrf为4/8/32，用户数k为4。

仿真所用信道采用国际电联(itu)专为评估和测试mimo提出的扩展itu信道模型，该itu信道模型的空间相关矩阵rsapt定义为：

上式中，rbs和rue分别表示基站端和用户端的空间相关矩阵，表示矩阵的kronecker积。因多个用户分布于不同位置，故用户端的空间相关矩阵可建模为单位矩阵i，则仅需考虑基站端的空间相关性，即rspat＝rbs。在扩展itu信道模型中，rbs可定义为

上式中，(·)^*表示共轭。

相关矩阵rbs的α取值分别为0和0.01(因nt为128，即使α为0.01，也有即相邻两个发射天线之间具有极高的空间相关性)，它们分别对应空间独立和具有一定空间相关性的mimo信道。

从图3可看出，在信道空间独立条件下，所述模数混合预编码虽然性能弱于已有全数字预编码，但对应的曲线斜率相同，这说明模数混合预编码取得了与全数字预编码相同的多用户复用增益，只是有一定阵列增益损失。此外，随着射频链路数增加，模数混合预编码的频谱效率逐渐接近全数字预编码的频谱效率。

从图4可看出，在信道具有一定空间相关性条件下，所述模数混合预编码与已有全数字预编码的性能差距相较信道空间独立时有所缩小。在大规模mimo系统的实际传播环境中，信道总是具有一定空间相关性，因此，在实际应用中，所述模数混合预编码能以较小的性能损失换取较大的复杂度降低。

综上所述，通过本发明提供的大规模mimo模数混合预编码器，可以较低的硬件成本和处理复杂度获取接近于相同参数的全数字预编码器的频谱效率，从而显著提升系统的功率效率，为实际系统设计更好地平衡频谱效率和功率效率提供了一种有效解决方案。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例，并非用于限定本发明的保护范围，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。