一种基于小区间用户干扰的导频分配方法

本发明涉及一种在大规模mimo场景下基于小区间用户干扰的导频分配方案，属于无线传输领域的信道估计中导频设计与优化领域。
背景技术：
：传统的导频分配算法在多小区场景下，大多根据两个用户间潜在干扰强度由强到弱分配不同的导频，虽然在一定程度上降低了导频干扰，提高了系统容量，但是这些算法大多没有考虑后分配导频的用户给先分配导频的用户带来的干扰问题，忽略了多个用户使用相同导频时多用户给目标用户带来的导频干扰问题。目前几乎没有导频分配方案从整个系统的角度考虑所有用户分配导频时用户间的干扰情况，虽然可能部分算法可以达到接近最优性能，但是该类算法很难避免部分用户干扰过大的问题。对现有的技术文献检索发现，目前根据用户间干扰而分配导频的算法主要是图着色等。这类算法都尽量优先给潜在干扰大的用户分配不同导频，但是都没有考虑多用户使用同一导频时，多个干扰用户给目标用户带来的干扰和问题。技术实现要素：本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种基于小区间用户干扰的导频分配方法，解决多用户之间干扰大的问题，提出了一种最小化用户间干扰和的导频分配方案。本发明为解决上述技术问题采用以下技术方案：本发明提供一种基于小区间用户干扰的导频分配方法，包括：步骤一，获取多个小区所有用户及基站的位置信息，通过所有用户及基站的位置信息计算所有用户到小区基站的大尺度衰落系数；步骤二，通过大尺度衰落系数计算所有位于不同小区的两个用户间的潜在干扰值；步骤三，找到潜在干扰值最小的两个用户(j1，k1)和(j2，k2)，在其它小区中找出与用户(j1，k1)和(j2，k2)潜在干扰值之和最小的用户(j3，k3)，然后在剩余小区中找出与用户(j1，k1)、(j2，k2)和(j3，k3)潜在干扰值之和最小的用户(j4，k4)，按此方法遍历所有用户，直至每个小区各找出一位用户，形成潜在干扰值之和最小的用户组，将该用户组的用户分配同一个导频；步骤四，重复步骤三，在剩余用户中形成不同的用户组，每个用户组分配不同的导频，直到所有用户分配到导频为止。进一步地，所述步骤二还包括在多小区用户分布图中，标明不同小区中每个用户之间的潜在干扰值，形成干扰分布图。进一步地，大尺度衰落系数的计算公式为：其中z<j，k>，i表示具有均值为0，标准差为σ的高斯分布的阴影衰落，r表示用户<j，k>到小区i的距离，r表示小区半径，α表示路径损耗指数。进一步地，用户<j，k>和<j′，k′>潜在干扰值计算公式为：进一步地，用户(j3，k3)与用户(j1，k1)和(j2，k2)潜在干扰值之和的计算公式为：进一步地，还包括扩增导频集，其算法为：其中p<j，k>表示可用导频集，h<j，k>，i表示小区j中用户k到小区i的信道矢量，i<j，k>表示与用户<j，k>使用相同导频的用户集，σ2<j，k>表示噪声以及其它非相关干扰，ρ2表示发送功率，h表示共轭转置。本发明具备的有益效果：本发明将多小区中用户间的干扰和作为导频分配的依据，使得同时分配相同导频的用户之间干扰和最小。比起传统的导频分配方案，该方案省掉了导频分配中选择导频的过程，满足接近最优性能的同时大大降低了导频分配算法的计算复杂度，基本达到了最优的性能。。附图说明图1为本发明的多小区模型示意图；图2为本发明的小区间用户干扰示意图；图3为本发明的平均发送功率与上行速率关系示意图。具体实施方式下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。本发明采用的是多小区多用户大规模mimo系统模型，该模型由l个小区构成，每个小区中有k个用户。每个小区中心有一个多天线的基站，每个用户有一根天线。小区j中用户k到小区i的信道矢量可以表示为：其中，β<j，k)，i表示大尺度衰落系数，g<j，k>，i表示服从均值为0，方差为1的高斯分布的小尺度衰落系数。这里假设所使用的s(s≥k)个导频长度为τ，且全部满足正交。相同一个小区中不能重复使用导频。通过在基站处的匹配滤波器接收机，可以得出用户<j，k>上行信干噪比为(signal-to-interferenceplus-noiseratio)其中i<j，k>表示与用户<j，k>使用相同导频的用户集，σ2<j，k>表示噪声以及其它非相关干扰，ρ2表示发送功率。从上述公式可以看出，当天线数量趋于无穷大时，此时噪声以及非相关干扰与发射功率比可以忽略不计，对系统性能产生主要影响的是与用户<j，k>使用相同导频的用户产生的导频干扰。大尺度衰落系数可以表示为：其中z<j，k>，i表示具有均值为0，标准差为σ的高斯分布的阴影衰落。r表示用户<j，k>到小区i的距离，r表示小区半径，α表示路径损耗指数。这里定义一个参数来表示用户<j，k>和<j′，k′>之间的潜在干扰：从上述公式可以看出，该干扰参数表示的是当不同小区的两个用户分配相同导频时存在的干扰。而在实际多小区导频分配时，可能会有多个用户同时分配相同导频，此时就会存在多个用户对目标用户产生导频干扰。这里提出一个多用户潜在干扰和r来衡量系统中多用户之间的干扰程度：本发明设计算法的依据是减少多用户间导频干扰，扩增导频集提高整个系统的容量，即：min(r)扩增导频集的算法为：其中p<j，k>表示可用导频集。所以对于用户<j，k>，可获得上行速率为：其中μs表示频谱效率损失系数，即导频长度τ与信道相干时间l的比值。通过设计算法，在l个小区中各找出一个用户，使得用户干扰和最小，即min(r)。本发明的一种基于小区间用户干扰的导频分配方法，包括：1)在多小区中确定所有用户以及基站的位置信息，根据该信息利用公式(3)计算出所有用户到小区基站的大尺度衰落系数；2)根据每个用户用户到每个小区基站的大尺度衰落系数，根据用户间干扰公式(4)计算出用户(j1，k1)与(j2，k2)之间的干扰值，用户到本小区内其它用户的潜在干扰不予考虑；3)在多小区用户分布图中，标明不同小区中每个用户之间的潜在干扰值，即构成干扰图。4)在干扰图中找出潜在干扰值最小的两个用户(j1，k1)和(j2，k2)，使得在其它小区中找出到用户(j1，k1)和(j2，k2)潜在干扰值之和最小的用户(j3，k3)，使得然后在剩余小区中找出到用户(j1，k1)、(j2，k2)和(j3，k3)干扰值之和最小的用户(j4，k4)，使得按照此方法遍历整个系统，将该部分用户分配导频p1。5)按步骤4方法在系统中找出剩余多用户间潜在干扰值之和最小的用户组，每组分配不同的导频，直到所有用户分配到导频为止。关于本发明一种基于小区间用户干扰的导频分配方法的计算复杂度分析：在多小区场景下，小区数为l，用户数为k，最优穷举法导频分配算法性能最好，计算复杂度也最高，其计算复杂度为这里所提的基于用户间干扰的导频分配算法计算复杂度仅为o(k3l2)，比起加权图着色算法的计算复杂度o(sk3l3)也有大大地减少。以l＝7，k＝16，s＝24为例，穷举法的计算复杂度约为487×10115，加权图着色算法的计算复杂度为3.37×107，而所提算法的计算复杂度仅为2.01×105。相比于穷举法就，该算法计算复杂度完全可以忽略不计。和加权图着色的分配算法相比，其计算复杂度也只有它的0.59％。仿真参数表小区数量7用户数量16导频数量16天线数量256小区半径500m区域划分范围n100频谱损耗0.05路径衰落指数3本发明的上述实施例仅是为说明本发明所列举的实例，而并非是对本发明的实施方式的限定。本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。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，均应包含在本发明权利要求的保护范围之内。当前第1页12