一种针对多天线毫米波系统的优化设计方法与流程

本发明设计无线通信和信号处理系统，特别涉及一种适用于存在量化信道损失环境下的无线通信系统。

背景技术：

5g无线通信的高传输速率，对传输频谱范围提出了更高要求。毫米波段无线通信可以有效解决当前无线通信频谱稀缺的困境，已经成为未来无线通信的研究热点。毫米波段更大的信息容量，可很好提升整个无线网络的网络容量，特别是结合大规模天线技术之后，成为毫米波段无线通信的一个重大优势。另外，更短的波长使得天线设计尺寸大大缩小，更加有利于毫米波段无线通信系统在实际应用中的建设。但是，毫米波段和传统的低频波段不同，通常来说，毫米波段的信号传输要求无线通信接收机具有较高的采样频谱，以获得无失真的接收信号。然而，随着采样频谱的增加，模数转化器的功率消耗会急剧上升。同时，高精度的模数转化器，即表征每个量化数值的比特数较多的模数转化器，也会很大程度上提高接收机的功率消耗。而这一缺陷在接收端使用大规模天线的时候尤为明显。

针对毫米波通信的这一缺陷，在接收端采用低比特量化可有效缓解上述不足。所谓的低比特量化旨在用少量的比特来表征接收端采样之后的离散信号。因此，低比特量化下系统传输速率的优化问题也成为一个重要研究方向。但是，目前大部分针对传输速率的研究受限于单比特量化的情况，由于少量比特增加可以提高系统性能，因此针对低比特量化(非单比特量化)系统研究的关注度也逐渐升高。另外，针对低比特量化系统传输速率的优化问题，很少从传输信号设计和模拟线性接受器设计的角度出发。

技术实现要素：

本发明的目的是为了提高低比特量化多天线系统的传输速率，通过对传输信号和模拟线性接收器的优化设计，以达到改进系统传输速率的目的。

技术方案

本发明针对低比特量化毫米波多天线系统的传输速率优化方法，其特征在于，包括对低比特量化毫米波多天线系统进行数学建模、基于奇异值分解算法的传输信号和模拟线性接受器的联合设计，根据所述的奇异值分解算法，以获得低比特量化毫米波多天线系统下的最大传输速率。

本发明方法具体实现过程，其特征在于，包括：

一、建立多天线信道模型，定义为h毫米波通信信道矩阵，h＝uλv^h。这里u和v分别左酉矩阵和右酉矩阵，λ＝diag(λ1,λ2,λ3,…λn)。

二、多天线信道模型的传输速率可表示为这里ryy＝σ²ww^h+whqh^hw^h。

三、假定接收端和发送端都已知信道信息，进一步优化设计传输信号波束生成器q和模拟线性接收器w，改善系统的传输速率。

四、基于奇异值分解算法，可知q和w具有特殊结构，假定q＝vλqv^h和w＝u^h，则针对q和w的优化设计问题转换成简单的求解子信道的功率分配问题，即求解λq。

五、最后利用kkt条件求解λq的全局最优解。

具体的说明，如下：

本发明提出基于奇异值分解算法的毫米波多天线信道系统的传输速率优化方法，可在采用低比特量化接受信号的状况下，优化设计传输信号波束生成器和模拟线性接受器，以达到改进系统传输速率的目的。

所述的多天线信道模型，是基于奇异值分解算法的思想，将其建模为一个对角矩阵和两个酉矩阵的乘积。其中，对角矩阵的对角线上的元素都为非零元素。

所述的波束生成器q，是指对传输信号的协方差矩阵进行特殊结构设计，使其更加适应该信道模型的传输，以此提高传输速率。

所述的模拟线性接收器w，是指在接受端数模转换之前增加模拟线性接收器，对接收信号进行预处理，并采用矢量来准确模拟信号的相位和幅度实时变化，因此增加了模拟处理时的自由度。

所述的利用奇异值分解法来优化多天线信道系统的传输速率，是指在已知信道信息的前提下，通过调整q和w，将系统传输速率的优化问题转换成各子信道的功率分配问题，故算法的复杂度大大降低。

所述的kkt条件求解λq是指由于功率分配问题属于凸优化问题，可利用kkt条件求解其全局最优解，从而找出系统传输速率的最大值。

本发明的有益效果：

(1)本发明提出的系统模型适用于毫米波信道，降低了多天线的空间利用率，增大实际应用价值。

(2)本发明所提出的传输速率优化方法简化为功率分配问题，进一步降低算法的复杂度。

(3)本发明所提出的系统模型适用于低比特量化(非单比特量化)，在降低功率损耗的同时，进一步提高系统性能。

(4)本发明所提出的基于信号设计和模拟线性接受器设计的传输速率优化方法，有效解决了传输速率最大化问题。

附图说明

图1为低比特量化多天线系统示意图

图2奇异值分解算法图

具体实施方式

本发明针对低比特量化的毫米波多天线系统提出一种基于传输信号和模拟线性接受器联合设计的传输速率优化方法。假定接受端和发送端已知信道信息，采用奇异值分解算法完成传输信号协方差和模拟线性接受器的优化设计，分析并改进低比特量化的毫米波多天线系统的传输速率。本发明的优点在于不局限于毫米波多天线信道系统基于单比特量化的情况，还适用于低比特量化，而且少量比特的增加更有利于系统性能的提升。另外，该方法的运用使得传输速度即使在低信噪比下也能达到最大值，从而进一步提升了该方法的应用价值。

下面将结合说明书附图，对本发明做进一步的说明。

如图1所示，在多天线接收端，低比特量化前，接受信号需要经过模拟线性接收器进行预处理，在低比特量化前，接受信号为：

这里y′为预处理前的接收信号，h为信道矩阵，x为发送信号，n为接收端噪声。w表示模拟线性接收器，y表示预处理后的接收信号。

另外，假定发送信号功率满足以下约束：

tr(e(xx^h))＝tr(q)≤pt

这里pt表示接收端的最大可得功率，q＝e(xx^h)表示信号x的协方差矩阵。

根据图1所示，接受端预处理后的信号将经过模数转换器进行低比特量化，量化后的接受信号为

将wh等价为信道模型，等价为加性噪声模型，基于bussgang理论该系统的传输速率可近似为:

这里ρq表示量化误参数。

根据图2中奇异值分解算法，信号协方差矩阵q和模拟线性接收器w可表示为，

q＝vλqv^h和w＝u^h

其中v和u为奇异值分解后的单位矩阵，λq＝diag(λq,1,λq,2,λq,3,…λq,n)为每一个子信道的功率分配系数。

根据图2第三步所示，依据kkt条件求解λq，可得

这里这里max表示取两者最大值，σ²为噪声方差，β为拉格朗日乘子，β使得λq,i满足