一种多用户mimo广播信道在混合csi下的自由度优化方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于多用户广播信道的容量刻画领域，更具体地，涉及一种多用户MMO广 播信道场景下的自由度优化方法。
【背景技术】
[0002] 对于多用户]\OMO(Multi-InputMulti-Output,多入多出）广播信道，其自由度 很大程度上决定于收发端是否已知CSI(ChannelStateInformation，信道边信息），当 发送端有CSIT(CSIatTransmitter，发送端信道边信息）并且接收端有CSIR(CSIat Receiver，接收端信道边信息）时，可以通过发送端预编码技术以及接收端干扰消除等方 法，使发送端可以同时向所有用户发送信号。假定基站天线数为M，用户数为K，各个用户天
而当发送端没有CSIT时，不论所有用户是否都已知或者都未知CSIR，TDMA(TimeDivision MultipleAccess，时分复用）都是最优的。这个时候系统能够达到的最大自由度为 min(M，HiaxN1)。但如果部分用户知道CSIR，存在比分时更优的方案。
[0003] 对于部分用户有CSIR的模型，是基于接收器有不同的移动性提出来的。对于动 态接收器，我们假定其运动速度足够快，通过发送导频获取到CSIR时，信道状态已经发生 很大改变，于是获取到的前一时刻的CSIR对估计当前CSI没有意义，相当于接收器没有 CSIR。对于两个用户的MMO广播信道，假设一个用户不知CSIR(天线数为N1)而另一个已 知CSIR(天线数为N2)，而基站不知CSIT(天线数为M彡max(N1,N2))。若采用正交化传输 的方案，即发送器与接收器之间采用分时策略进行通信，那么发送器在与动态接收器进行
接收器，每个时隙可以获得的自由度显然是N2。而根据Grassmannian-Euclidean叠乘的方 案，在基站发送叠乘信号的时间内，基站可以与两个用户同时进行通信，动态接收器和静态
用户MMO广播信道，当有多个静态用户（收发端已知CSI)，一个动态用户时，存在比分时和 叠乘更优的方案。
【发明内容】
[0004] 本发明构建了一种多用户MMO广播信道下的新模型，在此模型中，多个用户中， 有一个是动态用户，收发端不知其CSI;其余的多个用户均是静态用户，收发端均已知CSI。 这是MIMO广播信道下的一个新模型，对应于实际中静态用户多于动态用户的场景。基于此 模型，本发明提出了一种结合迫零（或块对角化）预编码技术与Grassmannian-Euclidean 叠乘方案的算法，其目的在于提高系统的自由度域，也就是获取更大的系统容量。通过与传 统的分时（TDM)策略进行比较，可以发现此算法明显优化了该模型下的自由度域。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提出了一种多用户M頂0广播信道在混合CSI下的自由 度优化方法，包括如下步骤：
[0006] (1)根据静态接收器组的信道参数扎设计预编码矩阵W，1W=Hf (HsHff
[0007] (2)通过静态接收器的目标信号d和预编码矩阵W获得静态接收器组的编码信号
乘信号；
[0009] (4)各用户对接收信号进行解码。
[0010] 与现有技术相比，本发明具有如下有益效果：
[0011] 1、对于动态用户来说，叠乘并不改变它与基站间的通信，就好像没有静态用户存 在一样，其自由度是没有变化的。
[0012] 2、对于静态用户来说，基站发送叠乘信号时，可以让它获得额外的自由度增益。
[0013] 3、在基站天线数足够大的情况下，系统获得的自由度增益是随着静态用户天线数 的增加而增加的。
[0014] 4、静态用户个数的增加不会降低此算法的性能，相反，会对系统的自由度域有所 提升。
【附图说明】
[0015] 图1是本发明多用户MMO广播信道在混合CSI下的自由度优化方法流程图；
[0016] 图2为本发明多用户MMO广播信道模型；
[0017] 图3所示为三个用户广播信道模型下的三种算法自由度域比较。
【具体实施方式】
[0018] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
[0019] 本发明首先描述系统模型，然后针对一般化的模型，详细分析算法流程，最后再举 一个简单实例，通过此实例可以很直观的发现本算法所能带来的自由度提升。无论是简单 模型，还是一般模型，本发明都基于以下思路去描述此算法以及该算法能够获得的自由度 域。首先对所有静态用户的目标信号进行预编码，得到&;对动态用户的目标信号X,和Xs 进行格拉斯曼-欧氏叠乘，得到叠乘信号X=XsXd;对各个用户的接收信号进行解码，分析 其自由度。通过与传统的分时策略所能达到的自由度进行对比，可以发现本发明所提出的 算法，明显更优。而这对于解决此模型下的容量提升问题，是有很大借鉴意义的。
[0020] 1、系统模型
[0021] 我们将此方案推广到更一般的情况，假定有一个动态接收器（天线数为Nd)， K个静态接收器（均为单天线）。发射端天线数仍为M，动态接收器相干时间为T。假定 M彡max(K，Nd)，考虑到如果M<Nd，我们可以关闭动态接收器的一部分天线；如果M<K，那 么在发射器与静态接收器进行通信的时候，可以关闭一部分静态接收器，对我们的讨论没 有影响。而若M>K，发射天线数的增加对我们的自由度并不能带来提升。仍然以分时策略 为基础，基站先对动态接收器进行点对点通信，同时应用拉斯曼-欧氏叠乘，后对多个静态 接收器进行广播通信。本发明的主要研究在于如何应用格拉斯曼-欧氏叠乘，以获得比分 时策略更优的自由度。
[0022] 多用户广播信道模型如图2所示。各个用户的信道参数分别SHjPhJlSi彡K)。 对于动态用户，收发端未知CSI，而对于静态用户，收发端均已知CSI。
[0023] 2、算法描述及自由度分析：
[0024] 本发明的算法流程图如图1所示，具体地本发明方法包括如下步骤：
[0025] (1)根据静态接收器组的信道参数氏设计预编码矩阵W
[0026] 先对K个静态接收器的目标信号进行预编码，这里选择迫零预编码算法，各个静 态用户的信道矢量分别为Ii1EC1XK，每个时隙的数据信号为山(1 = 1，...，K)。
[0027] 那么静态用户总的信道矩阵为扎=[h^.^hjTGCKXK，预编码矩阵可以设计为 Hs的伪逆矩阵，BP
[0028] W=Hf(hHf)"'
[0029] 其中W= [Wl，...，wK]GCkxk的每一列便是对应各用户的加权向量，通过伪逆求得 的用户i的加权向量与其他用户j的信道向量满足正交的关系，即1V^ =g:，y/*/。
[0030] (2)通过静态接收器的目标信号d和预编码矩阵W获得静态接收器组的编码信号 Xs
[0031] 根据⑴可知，静态用户组第i个时隙的预编码信号Sx1=Wd1GCKX1，其中 id,.=[心...GCxvi，表示第i个时隙K个用户组成的静态用户组目标信号矢量。那么 我们可以从相干周期T个时隙内，选择与动态用户天线个数相等的Nd个时隙，发射器只在 Nd个时隙内给静态用户发送编码信号，该信号可以表示为Xi ，…，Xa^ ]eCA~Y%
[0032] (3)对动态用户的目标信号Xd和静态接收器组的编码信号Xs进行格拉斯曼-欧 氏叠乘，得到叠乘信号X=XsXd，基站发送此信号
[0033] 在每个相干周期（T个时隙）内，发送器在K根天线上发送符号XGCkxt:
[0035] 其中XseCxxwS. 分别是给静态接收器组和动态接收器的信号，\来
因子。
[0036] (4)各用户对接收信号进行解码
[0037] 在高SNR的情况下我们忽略噪声，于是动态接收器的接收信号可以表示为
[0039] 其中Hd是动态接收器和发送器之间的信道参数矩阵，W为噪声信号。等效信道参 数为Jftd =HtfXs 于是该信道等价于收发天线均为Nd，相干时间为T的点对点非相 干通信信道。根据扁<=G(r，JVrf)，该信道可以获得的自由度为Nd (T-Nd)，平均每个时隙可以 获得的自由度SNd(l_Nd/T)。