技术特征：
1.一种基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在一个去蜂窝大规模mimo系统内，利用用户与ap之间的大尺度衰弱系数来近似衡量信道质量，根据信道质量来计算用户之间的相似系数构建相似矩阵，并设置相似阈值来判决用户之间的相似度是否可被忽略，将相似度较高的用户用超边连接，并构建描述超图模型的关联矩阵；步骤二、在传统的超图着色算法基础上扩展了导频复用策略，使得改进的着色算法能适应超边的变化完成导频分配；步骤三、进行参数调优，目标函数设置为系统上行可达和速率，更新相似阈值来重新划分超边，优化导频分配结果，并计算每个用户上行可达速率，最终使得目标函数最大化。2.根据权利要求1所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征在于，在所述步骤一中，设定在一个l
×
l的方形区域中实现去蜂窝大规模mimo系统，k个用户和m个ap随机均匀地分布在该区域内，系统用正交导频数量为τ，其中τ＜＜k，对于用户k，首先，计算它与ap之间的大尺度衰弱系数β，第m个ap和第k个用户之间的大尺度衰弱系数由如下表示：其中，l
m,k
表示第m个ap和第k个用户之间的路径损耗，表示阴影衰弱，并且σ
s,h
和z
m,k
均服从n(0，1)分布，通过用户与ap之间的大尺度衰弱系数来衡量信道质量；分别计算每个用户和每个ap之间的大尺度衰弱系数得到信道矩阵[β1,β2,...,β
k
]
h
，其中β1＝[β
1,1
,β
2,1
,...,β
m,1
]，利用信道矩阵来计算用户之间的相似系数，其中用户k和用户k
′
之间的相似系数定义如下：如果k＝k
′
，其相似程度为1，对于k≠k
′
来说，较小的ξ
k,k
′
表示用户k和k
′
之间的相似系数低，信道相似性可以被忽略，即两用户即使共享相同导频也不会造成严重的导频污染，而较大的ξ
k,k
′
表示如果两个用户相似系数低高，在进行导频复用时会带来严重的导频污染。3.根据权利要求2所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征在于，在所述步骤一中，构建一个无向超图模型g＝(v,e)，超图的超边由给定顶点集的任何子集组成，定义v＝{v1,v2,...,v
k
}为顶点集合，其中的元素代表系统中的k个用户，e＝(e1,e2,...,e
n
)为超边集合，其中的元素e
i
满足下列条件：满足下列条件：接下来利用相似矩阵和相似阈值λ
th
来构建超图的关联矩阵θ，θ中的行代表不同的用户顶点，列代表不同的超边，θ内的元素由0或1构成，如果超边e
i
包含顶点v
k
，则关联矩阵中的θ
(i,k)
值为1，否则为0。4.根据权利要求3所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征
在于，所述步骤二中，利用相似矩阵和相似阈值λ
th
来构建超图的关联矩阵θ具体的算法步骤如下：step1：计算用户与ap之间的信道矩阵；step2：计算用户与用户之间的相似系数构建矩阵ξ＝[ξ
k,k
′
]
k
×
k
；step3：按如下规则对矩阵ξ提取相似性特征得到矩阵x＝[χ
k,k
′
]
k
×
k
：step4：将顶点v1加入超边e1，对于顶点v
i
，其中2≤i≤k，如果χ
1,i
＝1，则把v
i
加入到超边e1中，设置关联矩阵中的θ
(i,1)
为1；step5：检查是否存在未被超边连接的用户：step5.1：若不存在，则关联矩阵构建完毕，step5.2：若存在顶点v
j
未被超图连接，计算当前超边个数c，则新建超边e
c+1
，将顶点v
j
加入e
c+1
，并遍历与v
j
相似性不可忽略的顶点，将其加入超边e
c+1
，再转步骤step5。5.根据权利要求4所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征在于，所述步骤二利用改进的超图着色算法对系统内的用户进行导频分配，利用步骤一构建的关联矩阵θ，将同一超边连接的用户分配不同导频，具体的算法实现如下：step1：得到描述超图模型的关联矩阵θ，确定可用正交导频集合c＝{c1,...,c
τ
}，建立超边已用导频集合c
*
＝{c(e1),c(e2),...,c(e
n
)}，其中c(e
i
)表示超边e
i
所用导频集合，通过相似矩阵x计算每个用户与其相似的用户个数，并将其按降序排列，排列结果用s＝{s1,...,s
k
}表示，其中s1表示用户i与其他用户相似个数最多；step2：在超边集合e＝(e1,e2,...,e
n
)找到未分配的超边，并计算其中的元素个数并选择最大的一个超边e
i
，如果其中元素个数少于可用导频数，则可以为每个顶点分配正交导频，首先找到e
i
中每个元素对应在s中的位置，之后按照s中的排列结果依次为各顶点着色，并在该超边的已用导频集合c(e
i
)中记录所用导频；step3：如果超边e
i
其中的元素个数大于可用导频数，则找到e
i
中每个元素对应在s中的位置，选出前τ个顶点，依次分配导频，并在已用导频集合c(e
i
)中记录所用导频；step4：若系统仍存在未分配的超边，则转向step1，直到所有超边都分配过导频；step5：遍历c
*
，检查c(e
i
)中的超边e
i
已用导频集合；step6：如果c(e
i
)的导频数目等于可用导频数τ，则遍历该超边e
i
中的顶点，将其中未分配导频的顶点按s中的排序顺序进行排列，排列结果用r表示，同时在所有导频中找到当前复用次数最少的一个导频分配给排在最前的用户，之后从r把此顶点移除，循环此分配过程，直到r为空集。6.根据权利要求5所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模mimo导频分配方法，其特征在于，所述步骤三使用网格搜索对相似阈值λ
th
进行参数调优，得到不同的系统上行可达和速率，系统上行可达和速率r计算如下：
其中，ρ
u
是与数据符号相关的归一化传输信噪比，η
m,k
是功率控制系数，表示用户k所分配的导频信号，并且具有单一范数，γ
m,k
的计算如下：其中ρ
p
是导频符号的snr。
技术总结
本发明属于无线通信技术领域，具体地说，是一种基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，步骤一、在一个去蜂窝大规模MIMO系统内，根据信道质量来计算用户之间的相似系数构建相似矩阵，并设置相似阈值来判决用户之间的相似度是否可被忽略，将相似度较高的用户用超边连接，并构建描述超图模型的关联矩阵；步骤二、在传统的超图着色算法基础上扩展了导频复用策略，使得改进的着色算法能适应超边的变化完成导频分配；步骤三、进行参数调优，目标函数设置为系统上行可达和速率，更新相似阈值来重新划分超边，优化导频分配结果，并计算每个用户上行可达速率，最终使得目标函数最大化。化。
技术研发人员：陈荣恒 宋荣方
受保护的技术使用者：南京邮电大学
技术研发日：2022.06.30
技术公布日：2022/10/4