一种空时相关信道大尺度mimo传输方法
【专利摘要】本发明属于图像处理领域，公开了一种空时相关信道大尺度MIMO传输方法。本发明采用转移导频的系统结构，利用基于用户位置的用户选择方案，去掉对周围小区干扰较大的子用户组，从而在信道估计阶段降低相邻小区数据干扰，同时在下行数据传输阶段降低小区间的干扰，实现对系统容量的提升。在用户选择方案的基础上，采用Kalman估计方法，利用信道的空时相关性，进一步消除小区间的残留干扰，提升信道估计的精度。本发明通过用户选择过程和Kalman信道估计的结合，实现了多小区Massive?MIMO系统空时相关信道下更为准确的信道估计结果，在抑制小区间导频估计阶段干扰的同时，提高了系统下行数据的吞吐率。
【专利说明】一种空时相关信道大尺度MI MO传输方法
【技术领域】
[0001]本发明属于无线通信领域，涉及一种空时相关信道大尺度MIMO传输方法。
技术背景
[0002]多输入多输出(Multiple-1nputMultiple-Output, ΜΙΜΟ)是一种在无线通信系统中采用多根天线收发数据的无线通信技术，它将所传输的信息经过空时编码形成多个子信息流，并由多根天线发射出去，接收端利用多根天线进行接收。相较单输入单输出(Single-1nput Single-Output, SI SO)通信技术,MIMO技术可以利用空间复用与空间分集，成倍地提高系统容量，且能够提高信道的可靠性，降低误码率。MMO技术已经广泛应用于第三代移动通信系统中。大尺度MMO技术也叫Massive MMO技术，是指在传统MMO系统的基础上，将收发天线增加到几十甚至上百根。Massive MMO系统作为一种新的蜂窝网络结构，保留了传统MMO系统的优点，并利用数量众多的天线将系统噪声和不相干的小区间干扰平均掉；天线数量的增加，使得系统容量随之大大增加，决定了 Massive MMO系统具有很好的发展前景。
[0003]在现代无线通信系统中，信道状态受到大尺度与小尺度衰落以及多种干扰的影响，基站无法获取无失真的信道状态信息，抑制了系统的容量。目前的解决方案主要是在接收端进行信道估计，然后对发送数据进行波束赋形，以缓解信道畸变带来的影响。接收端实现解调的方式分为非相干解调与相干解调，非相干解调不需要信道状态信息，可以通过简单的接收机实现。但是同相干解调相比，非相干解调方式下系统的性能会有3-4dB的降低。而相干检测需要准确的信道状态信息，因此需要进行信道估计。但是在多小区MassiveMMO系统中，导频污染限制了系统容量的增加，使得系统容量随着天线数量的增加逐渐趋于饱和。导频污染产生的原因是相邻小区的用户发送的训练序列与本小区内用户发送的训练序列无法保证正交，从而导致信道估计结果并非本地用户的实际信道状态。与此同时，基站尺寸的限制使得数量众多的天线之间彼此距离很小，信道之间产生相关性。在系统下行传输过程中，相邻小区基站的下行数据无法保证非相干的条件，从而造成小区间数据的干扰，最终导致系统容量降低。
[0004]因此，如何抑制导频污染，准确获取信道状态信息，同时在小区下行数据传输过程中，抑制小区间数据干扰，是提升Massive MIMO系统容量的关键。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于,通过一种多小区Massive MIMO系统空时相关信道下的信道估计与数据传输方案，采用Time-shifted导频的系统结构，利用基于用户位置的用户选择方案，去掉对周围小区干扰较大的子用户，从而在信道估计阶段降低相邻小区数据干扰，同时在下行数据传输阶段降低小区间的干扰，实现对系统容量的提升。在用户选择方案的基础上，采用Kalman估计方法，利用信道的空时相关性，进一步消除小区间的残留干扰，提升信道估计的精度。[0006]为了达到上述目的，本发明采用以下技术方案。
[0007]一种空时相关信道大尺度MIMO数据传输方法，包括以下步骤:
[0008]步骤1，设置系统小区和小区分组，进行数据发送。 [0009]假设系统由L个小区组成，共用同一组正交导频组，每个小区包含K个用户。
[0010]步骤1.1，将系统小区分组。
[0011]与多小区频率复用方法相同(频率复用区群中小区个数N = 4)，将L个小区分成4组。
[0012]步骤1.2，第I组内用户同时发送序列长度为τ的导频，所有小区用户发送导频序列，第k个用户发送的导频序列为:
[0013]sk = [SklSfSk,]
[0014]导频序列符号的能量相等，且有Skl I2+…+ I %τ I2 = x,k= 1，2，…，K。
[0015]步骤1.3，其它组内小区基站经过预编码，发送数据wklqkl，其中qkl为第I小区发送给该小区第k个用户的数据，Wkl为预编码矩阵。
[0016]步骤2，通过Massive MIMO系统将数据发送至接收端，在接收端对信道进行建模。
[0017]假设基站由均匀线阵组成，每个基站包含M根天线，天线间隔为半波长，且各基站的天线排列互相平行。
[0018]步骤2.1，建立用户与基站之间具有空时相关性的多径块状信道模型。
[0019]第t个时间块内第I小区第k个用户到第1'基站的信道状态可以表示为:
[0020]
【权利要求】
1. 一种空时相关信道大尺度MIM0数据传输方法，其特征在于包括以下步骤：步骤1，设置系统小区和小区分组，进行数据发送；假设系统由L个小区组成，共用同一组正交导频组，每个小区包含K个用户；步骤1.1，将系统小区分成4组；步骤1.2，第1组内用户同时发送序列长度为t的导频，所有小区用户发送导频序列， 第k个用户发送的导频序列为：[sklsk2...skT]导频序列符号的能量相等，且有I Skl 12+…+1 SkT 12 = T，k = 1，2，…，K ;步骤1. 3，其它组内小区基站经过预编码，发送数据wklqkl，其中qkl为第1小区发送给该 小区第k个用户的数据，wkl为预编码矩阵；步骤2，通过Massive MIM0系统将数据发送至接收端，在接收端对信道进行建模； 假设基站由均匀线阵组成，每个基站包含M根天线，天线间隔为半波长，且各基站的天 线排列互相平行；步骤2. 1，建立用户与基站之间具有空时相关性的多径块状信道模型；第t个时间块内第1小区第k个用户到第1'基站的信道状态可以表示为：
2.根据权利要求1所述的一种空时相关信道大尺度MIMO数据传输方法,其特征在于，所述步骤3基于用户位置挑选出对周围小区干扰较小的子用户的方法如下: (1)初始化用户组U为小区内所有用户的集合； (2)定义角度相关性函数F(k)，根据F(k)的大小从小区中挑选出干扰用户，并从用户组U中删除该用户； 角度相关性函数定义为:
3.根据权利要求1所述的一种空时相关信道大尺度MIMO数据传输方法,其特征在于，所述步骤5基于空时相关性进行Kalman信道估计的方法如下: (1)将系统的模型方程作为Kalman观测方程，表示为: yB1, (t) = hr kl(t) sk+n0/ (t) 式中，yB/ (t)为1`小区接收的数据，η/为系统噪声与干扰信号的叠加，则噪声方差可以表示为:
【文档编号】H04L25/08GK103560985SQ201310541055
【公开日】2014年2月5日 申请日期:2013年11月5日 优先权日:2013年11月5日
【发明者】杨睿哲, 马大为, 叶斯洋, 张延华, 宗亮, 孙艳华 申请人:北京工业大学