一种大规模MIMO系统导频污染的抑制方法、系统与流程

本发明属于无线通信技术领域，具体涉及一种大规模mimo系统导频污染的抑制方法、系统。

背景技术：

随着时代的发展，第五代移动通信技术应运而生，在用户体验速率、峰值速率、频谱效率、时延等方面有着更高的要求。为了满足这些要求，作为5g关键技术之一的mimo技术需要不断地研究与更新。2010年，美国贝尔实验室的研究人员率先提出大规模mimo的概念，以现有的mimo技术为基础，在基站配置几百甚至上千根天线，利用大规模天线所提供的空间自由度，显著地提升了频谱资源利用效率，解决了频谱资源日益紧张这一难题。与此同时，利用基站大规模天线配置所提供的分集增益和阵列增益，可以显著提升用户与基站之间通信的功率效率。

大规模mimo系统的研究中，基站一般根据ttd模式中同一相干时间内上、下行信道的互易性，利用终端发送的上行导频信号进行信道估计。但由于正交导频的数量受限于信道的相干时长，并且为了保证在一定相干时长内发送更多的上、下行有效数据，大规模mimo系统一般采用全复用导频调度策略，即同一组正交导频被所有小区的终端完全复用。这一策略导致了不同小区间复用同一导频的终端产生信号之间的相互干扰，即导频污染问题，导频污染问题严重影响了基站对信道估计的准确性，成为制约大规模mimo系统性能进一步提升的瓶颈。

技术实现要素：

针对现有技术中大规模mimo系统的导频污染问题，本发明的目的在于提供一种大规模mimo系统导频污染的抑制方法、系统，从系统整体终端通信的公平性考虑，在运算复杂度尽可能低的情况下，给信道质量较差的终端分配一个较高的信号发射功率，以改善信道质量较差终端的通信质量。

为了达到上述目的，本发明提供以下技术方案：

本发明提供的这种大规模mimo系统导频污染的抑制方法，包括以下步骤：

s1.搭建大规模mimo小区系统模型，利用余弦定理分别计算出每个终端到本小区基站之间的距离以及相邻小区复用同一导频的终端到该基站之间的距离，进而求出终端与基站之间的大尺度衰落因子；

s2.设定本小区每个基站的天线数趋于无穷，获取每个终端的信干噪比；

s3.按照信干噪比的大小对各个终端进行升序排列；

s4.获取排序后各个终端的功率分配系数；

s5.计算出分配信号发射功率后每个终端的信干噪比以及系统容量。

作为优选，步骤s1中，大规模mimo小区系统模型为：采用正六边形蜂窝小区模型，每个小区内均匀随机地分布着k个终端(以基站为中心，半径为rh的圆区域)，基站位于各个小区中心，分布了m根天线(m＞＞k)，基站在每个相干时间内通过终端发送的上行导频信号估计信道，并完成信号检测和下行预编码。

作为优选，步骤s1中，大尺度衰落因子满足：

式(1)中，βikl代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的大尺度衰落因子，它由路径损耗和阴影衰落两部分组成，zikl为服从对数正态分布的随机变量，即10log10(zikl)～n(0,σshadow)，σshadow为正态分布的标准差，代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的距离。

作为优选，步骤s2中，每个终端的信干噪比满足：

式(2)中，代表第i个小区的第k个用户上行链路的信干噪比，ρkl代表导频发射功率，代表信号发射功率，βikl代表大尺度衰落因子；

由式(2)可得，每个终端的信干噪比可近似表示为本小区终端到基站之间的大尺度衰落因子的平方比上相邻小区复用同一导频的终端到基站之间的大尺度衰落因子的平方。

作为优选，步骤s4中，各个终端的功率分配系数，由以下方式得到：

4.1)计算功率分配因子；

式(3)中，a表示功率分配因子，0＜a＜1，k表示每个小区的终端数，l表示小区数目，将系统所有终端的信号发射功率分配因子之和设为1，并且功率分配因子按照等比数列的方式排列，其中等比数列的公比为a，首项也为a；

根据所得功率分配因子a，按照等比数列的形式依次计算出排序后每个终端的功率分配系数；

4.2)计算各个终端的功率分配系数；

αkl＝aα(k+1)l(4)

式(4)中，a表示功率分配因子，αkl表示第l个小区的第k个终端的功率分配系数。

作为优选，步骤s5中，分配信号发射功率后每个终端的信干噪比sinr满足：

式(5)中，αki表示功率分配系数，βikl代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的大尺度衰落因子；

每个终端的系统容量满足：

cik＝σlog2(1+sinrik)(6)

式(6)中，σ表示含有带宽、信号传输时间占比等因素的参数。

本发明还提供一种大规模mimo系统导频污染的抑制系统，该系统包括：

系统模型单元：用于模拟终端在大规模mimo系统中的随机分布，获取大规模mimo系统中终端与本小区基站之间的大尺度衰落因子以及相邻小区复用同一导频的终端到基站之间的大尺度衰落因子，并用于信干噪比计算；

功率分配单元：依次为按照信干噪比升序排序后的终端按照等比数列的形式分配发射功率系数；

信干噪比及系统容量计算单元：利用分配后的发射功率系数与大尺度衰落因子，分别计算功率分配后的信干噪比以及系统容量。

与现有技术相比，本发明的有益技术效果为：

本发明提供一种大规模mimo系统导频污染的抑制方法、系统，基于固定功率分配算法，在算法复杂度很低的情况下，通过给信道质量较差的终端分配一个较高的信号发射功率，很好地改善了大规模mimo系统边缘终端的通信性能，提高了系统整体通信的公平性；仿真结果表明，该方法在提高信道质量不好的终端的通信性能的同时，计算复杂度较低，便于实现。

附图说明

图1为本发明大规模mimo系统导频污染的抑制方法的流程图。

图2为大规模mimo系统模型示意图。

图3为k＝2时，导频全复用以及采用固定功率分配算法时系统所有终端的sinr累积分布图。

图4为k＝2时，导频全复用以及采用固定功率分配算法时系统所有终端的容量累积分布图。

图5为k＝3时，导频全复用以及采用固定功率分配算法时系统所有终端的sinr累积分布图。

图6为k＝4时，导频全复用以及采用固定功率分配算法时系统所有终端的容量累积分布图。

具体实施方式

下面结合具体实施例和附图对本发明方案作进一步的阐述。

本实施例一种大规模mimo系统导频污染的抑制方法，包括以下步骤：

步骤一、搭建大规模mimo小区系统模型，利用余弦定理分别计算出每个终端到本小区基站之间的距离以及相邻小区复用同一导频的终端到该基站之间的距离，进而求出终端与基站之间的大尺度衰落因子：

大规模mimo系统中，一般采用正六边形蜂窝小区模型(如图2所示，采用7小区模型)，每个小区内均匀随机地分布着k个终端(以基站为中心，半径为rh的圆区域)，基站位于各个小区中心，分布了m根天线(m＞＞k)，基站在每个相干时间内通过终端发送的上行导频信号估计信道，并完成信号检测和下行预编码；

在本实施例中，所有小区复用同一导频，在每个相干时间开始时刻，同时发送上行导频序列，大尺度衰落因子满足：

式(1)中，βikl代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的大尺度衰落因子，它由路径损耗和阴影衰落两部分组成，zikl为服从对数正态分布的随机变量，即10log10(zikl)～n(0,σshadow)，σshadow为正态分布的标准差，代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的距离，可建立坐标系用余弦定理求解；

步骤二、设定本小区每个基站的天线数趋于无穷，获取每个终端的信干噪比，每个终端的信干噪比满足：

式(2)中，代表第i个小区的第k个用户上行链路的信干噪比，ρkl代表导频发射功率，代表信号发射功率，βikl代表大尺度衰落因子；

由式(2)可得，每个终端的信干噪比可近似表示为本小区终端到基站之间的大尺度衰落因子的平方比上相邻小区复用同一导频的终端到基站之间的大尺度衰落因子的平方；

步骤三、按照信干噪比的大小对各个终端进行升序排列，排序越靠前，说明该终端信号质量越差，需要分配一个较高的功率分配因子：

本发明通过对信号发射功率进行分配来改善信道质量较差的终端的通信性能，为便于处理，首先将导频功率设为统一，然后利用大尺度衰落因子计算出的信干噪比对所有终端进行升序排列；

步骤四、获取排序后各个终端的功率分配系数：

4.1)计算功率分配因子；

式(3)中，a表示功率分配因子，0＜a＜1，k表示每个小区的终端数，l表示小区数目，将系统所有终端的信号发射功率分配因子之和设为1，并且功率分配因子按照等比数列的方式排列，其中等比数列的公比为a，首项也为a；

根据所得功率分配因子a，按照等比数列的形式依次计算出排序后每个终端的功率分配系数；

4.2)计算各个终端的功率分配系数；

αkl＝aα(k+1)l(4)

式(4)中，a表示功率分配因子，αkl表示第l个小区的第k个终端的功率分配系数；

步骤五、计算出分配信号发射功率后每个终端的信干噪比以及系统容量：

在运用固定功率分配算法之前，为便于计算，首先将每个终端的导频发射功率统一为ρ，这样我们就只用考虑发射功率分配，假设系统总功率为p，则每个终端的信号发射功率系数可以表示为：

这样可将公式(2)转化为仅含功率分配系数以及大尺度衰落因子的公式(6)：

式(6)中，αki表示功率分配系数，βikl代表第i个小区的第k个终端到第l个小区基站之间的大尺度衰落因子；

每个终端的系统容量满足：

cik＝σlog2(1+sinrik)(7)

式(7)中，σ表示含有带宽、信号传输时间占比等因素的参数。

本实施例还提供一种大规模mimo系统导频污染的抑制系统，该系统包括：

系统模型单元：用于模拟终端在大规模mimo系统中的随机分布，获取大规模mimo系统中终端与本小区基站之间的大尺度衰落因子以及相邻小区复用同一导频的终端到基站之间的大尺度衰落因子，并用于信干噪比计算；

功率分配单元：依次为按照信干噪比升序排序后的终端按照等比数列的形式分配发射功率系数；

信干噪比及系统容量计算单元：利用分配后的发射功率系数与大尺度衰落因子，分别计算功率分配后的信干噪比以及系统容量。

图3～6是本发明的性能仿真结果图，从图中可以看出通过与全复用导频系统作对比发现，加入功率分配算法后，k＝2时，每个终端sinr<0的概率降低约6％，每秒吞吐量<1mbps的概率降低约7％；k＝3时，每个终端sinr<-10的概率降低约4％，每秒吞吐量<1mbps的概率降低约5％。因此，该算法对提高边缘小区通信性能有明显效果。

从以上实施例可以看出，本发明能用来有效改善大规模mimo系统通信质量不好的终端的通信性能，提高了系统通信的公平性，此外，该算法具有很低的复杂度，易于实现。

以上所述实施例仅表达了本发明的集中实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。