一种大规模MIMO系统中基于去相关的预编码方法与流程

本发明属于信号处理技术领域，更具体地，涉及一种大规模mimo系统中基于去相关的预编码方法。

背景技术：

大规模mimo(multiple-inputmultiple-output，多入多出)系统因为其出色的频谱效率和链路可靠性受到了大量关注。通过在基站端配备大量的天线，大规模mimo系统能够同时在同频段服务更多的用户，同时大规模mimo系统可使通信更加稳健、更加安全、更加有效。因此，大规模mimo系统被视为第五代无线通信系统非常有前景的一种技术。

对大规模mimo系统而言，多用户之间的相互干扰相较于mimo系统会更加严重，对系统性能的影响也更大。通过使用预编码技术，充分利用信道状态信息，对发射信号进行预处理，使各用户接收到“纯净”的不受其它用户干扰的信号，可以有效地消除多用户干扰，从而大大提高系统容量、优化系统性能。大规模mimo系统中的预编码技术已成为近年来的研究热点。

在大规模mimo系统中，由于天线数量巨大，信道矩阵的维度也变得非常庞大。在传统mimo发射机中常用的zf预编码和mmse预编码等在大规模mimo系统中都因为预编码矩阵计算过程中的大型矩阵求逆运算而导致计算复杂度异常大；目前已经出现的大规模mimo预编码方法当中，基于超松弛迭代法的预编码方法和基于共轭梯度法的预编码方法大大降低了计算复杂度。然而，这些低复杂度算法的收敛速度与天线之间的空间相关性紧密相关。当平均每个用户占有的基站天线数量很大时，上述算法收敛速度很快。但是，由于天线之间的相关性系统的自由度大大降低，这在某种程度上等同于降低了每个用户平均占有的基站天线数量。此时，超松弛迭代预编码方法和共轭梯度预编码方法会出现很难收敛的情况。

技术实现要素：

针对现有技术的以上缺陷或改进需求，本发明提供了一种大规模mimo系统中基于去相关的预编码方法，其目的在于通过去相关矩阵对信道进行去相关；而后通过迭代算法实现计算复杂度较低的一阶段预编码；最后再结合去相关矩阵计算二阶段预编码信号，提升了预编码信号计算过程中求逆步骤的迭代收敛速度，由此解决大规模mimo系统中常规迭代预编码方法难以收敛的技术问题。

为实现上述目的，按照本发明的一个方面，提供了一种大规模mimo系统中基于去相关的预编码方法，所述方法包括以下步骤：

(1)获取发送端的空间相关矩阵rt；

(2)根据发送端的空间相关矩阵rt计算去相关矩阵b，并利用去相关矩阵b对信道矩阵h进行去相关，得到独立信道矩阵hiid；

(3)利用去相关后的信道矩阵hiid和调制后的信号s计算一阶段预编码信号x1；

(4)利用去相关矩阵b和一阶段预编码信号x1计算得到二阶段预编码信号x，完成预编码。

进一步地，所述步骤(1)具体为：所述发送端的空间相关矩阵rt是接收端根据通信信道的统计信息得出，之后再反馈给发送端。

进一步地，所述步骤(2)包括：

(21)先对发送端的空间相关矩阵rt进行开方分解，再对开方后的矩阵求广义逆，获得去相关矩阵其中，表示广义逆；

(22)根据公式获得信道矩阵h，并将信道矩阵h右乘去相关矩阵b后获得独立信道矩阵hiid。

进一步地，所述步骤(3)包括

(31)预设变量预设变量由推得线性方程组利用迭代算法求解该方程组得到

(32)根据zf预编码准则，一阶段预编码信号表示为由推得结合得

进一步地，所述步骤(4)具体为：由下式计算二阶段预编码信号x，

其中，||bx1||表示矩阵bx1的二范数，用于对预编码后的信号的功率进行归一化。

总体而言，通过本发明所构思的以上技术方案与现有技术相比，具有以下技术特征及有益效果：

(1)与一般的超松弛迭代预编码算法和共轭梯度法预编码算法相比，本发明设计方法具有更快的预编码迭代收敛速度；

(2)本发明提出的预编码方法，便于操控，具有一定的可实施性及实用推广价值，因而使得本发明方法可应用于任何具有相关性的矩阵的求逆当中。

附图说明

图1为本发明一种大规模mimo系统中的基于去相关的预编码算法的流程图；

图2是为本发明实施例及大规模mimo系统中常规的超松弛迭代预编码算法和共轭梯度法预编码算法实现预编码所需要的迭代次数与用户数量的关系曲线图；

图3为本发明实施例及大规模mimo系统中常规的超松弛迭代预编码算法和共轭梯度法预编码算法实现预编码所需要的迭代次数与基站天线数量的关系曲线图。

具体实施方式

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。

如图1所述为本发明一种大规模mimo系统中的基于去相关的预编码方法的流程图，具体包括以下步骤：

(1)获取发送端的空间相关矩阵rt；

所述的发送端的空间相关矩阵是接收端根据通信信道的统计信息得出，之后再反馈给发送端；需要说明的是由于发送端的空间相关矩阵rt利用的是通信信道的统计信息，因此不必在每个时隙都单独计算。

(2)根据发送端的空间相关矩阵rt计算去相关矩阵b并利用去相关矩阵b对信道矩阵h进行去相关，得到独立信道矩阵hiid；

在大规模mimo系统中信道矩阵可表示为hiid表示独立信道矩阵，rt表示发送端的空间相关矩阵；根据zf均衡准则可知，要计算去相关矩阵应先对发送端的空间相关矩阵进行开方分解，再对开方后的矩阵求广义逆，即表示广义逆；以信道矩阵h右乘去相关矩阵b即可得到独立信道矩阵hiid。

(3)不同于其他方法直接使用信道矩阵h和调制后的信号s计算预编码信号，我们利用的是去相关后的信道矩阵hiid和调制后的信号s计算一阶段预编码信号x1；

根据zf预编码准则，本发明中的一阶段预编码信号可表示为不难发现一阶段预编码信号x1的计算牵涉到了去相关信道矩阵hiid的求逆；然而在大规模mimo系统中，信道矩阵的维度相对传统mimo系统变得非常巨大，信道矩阵的求逆的复杂度也将变得非常巨大；为了降低计算复杂度，可以将一阶段预编码信号x1中矩阵求逆部分的计算转化为线性方程组的求解再利用常规的迭代算法求解方程组即可完成一阶段预编码信号的求解；具体为：预设变量变量可得线性方程组利用迭代算法求解该方程组便能得到结合一阶段预编码信号的表达式和的表达式可知，一阶段预编码信号能以较低复杂度计算出来即在本发明中由于该一阶段预编码矩阵使用的是去相关后的信道矩阵，没有因为天线的空间相关性造成自由度的损失，故而在使用迭代算法对该一阶段预编码矩阵进行计算时将会获得更快的收敛速度。

(4)利用去相关矩阵b和一阶段预编码信号x1计算得到二阶段预编码信号x，完成预编码；

二阶段预编码信号的具体的计算为其中||bx1||表示矩阵bx1的二范数，用于对预编码后的信号的功率进行归一化。

图2为本发明实施例及常规的超松弛迭代预编码算法和共轭梯度法预编码算法在固定天线基站数n＝100的情况下实现预编码所需要的迭代次数与用户数量的关系曲线图，如图2所示，本发明设计方法实现预编码的迭代收敛速度相较于其他两种迭代预编码算法有显著的提升；

图3为分别为本发明实施例及常规的超松弛迭代预编码算法和共轭梯度法预编码算法固定用户数k＝50的情况下实现预编码所需要的迭代次数与基站天线数量的关系曲线图，如图3所示，本发明设计方法实现预编码的迭代收敛速度相较于其他两种迭代预编码算法有显著的提升。

本领域的技术人员容易理解，以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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。