一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方法
【专利摘要】本发明提供了一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，能够降低系统误码率、基站侧的硬件成本及功耗。所述方法包括：S11，建立基于最小化均方误差的优化模型；S12，采用凸优化，分别确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵的闭式解；S13，初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵，对S12得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。本发明适用于无线通信技术领域。
【专利说明】
一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方法
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，特别是指一种大规模天线系统基带与射频混合预 编码方法。
【背景技术】
[0002] 在大规模天线（Massive Multiple-Input Multiple-Output，大规模天线）系统 中，大规模天线技术通过在基站侧或用户终端部署大规模天线阵列能够提供更大的空间复 用/分集增益，有效提高系统的能量效率和传输可靠性，满足用户日益增长的数据速率需 求，成为第五代移动通信中的关键技术之一。
[0003] 预编码技术通过对发射信号进行预处理，能够带来更强的抗干扰能力。而传统的 预编码大多采用全数字基带预编码，每根天线都需要连接一条射频链路，在部署大规模天 线阵列的情况下，这种预编码带来的硬件成本和功耗过大，单独的模拟波束赋形在多流传 输中的抗干扰能力太差，系统误码率高。
【发明内容】
[0004] 本发明要解决的技术问题是提供一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方 法，以解决现有技术所存在的系统误码率高、基站侧硬件成本高及功耗大的问题。
[0005] 为解决上述技术问题，本发明实施例提供一种大规模天线系统基带与射频混合预 编码方法，包括：
[0006] S11，建立基于最小化均方误差的优化模型；
[0007] S12,采用凸优化，分别确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预 编码矩阵及发射端射频预编码矩阵的闭式解；
[0008] S13,初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵， 对S12得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵 及发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。
[0009] 进一步地，所述初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预 编码矩阵包括：
[0010]根据所述优化模型的第一约束条件，初始化所述优化模型中的发射端基带预编码 矩阵及发射端射频预编码矩阵。
[0011] 进一步地，所述优化模型表示为：
[0012] Mini "-(總尽)，其中，滅取=甿拓'庆札巧A -<砧私+0?? K- =1
[0013] 所述优化模型的第一约束条件表示为：
[0014；
[0015]其中，k表示第k个子载波，N。表示子载波的数目，MSEk表示第k个子载波上的收发比 特流间的均方误差，tr( ·)表示矩阵的迹运算，Fk表示发射端基带预编码矩阵，Frf表示发射 端射频预编码矩阵，Wk表示接收端基带合并矩阵，Hk表示第k个子载波上基站到用户终端间 的频域信道，（· Γ表示矩阵的共辄转置，4表示Ns阶的单位阵，队为比特流数目，σ2表示接 收端噪声的方差，表示基站侧总的发射功率，Ρτ表示预设的发射功率阈值。 k-^1
[0016] 进一步地，所述采用凸优化，确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵的闭式解 包括：
[0017] 将t )对Wk求导，得到所述优化模型中接收端基带合并矩阵的闭式解，所述 k=\ 接收端基带合并矩阵的闭式解表示为：
[0018] Wk = +σ?,}1 HkFRFFk
[0019] 其中，In表示N阶单位阵，N为接收端天线数。
[0020] 进一步地，所述采用凸优化，确定所述优化模型中发射端基带预编码矩阵的闭式 解包括：
[0021] 根据所述优化模型及所述优化模型的第一约束条件，构造第一拉格朗日函数，所 述第一拉格朗日函数表不为：
[0022]
[0023]将叫巧匕U)对Fk求导，并令导数为0，得至帆的闭式解；
[0024]其中，λ表示拉格朗日乘子。
[0025] 进一步地，所述Fk的闭式解表示为：
[0026]
[0027] 进一步地，所述采用凸优化，确定所述优化模型中发射端射频预编码矩阵的闭式 解包括：
[0028] 根据所述优化模型及所述优化模型的第一约束条件，构造第二拉格朗日函数，所 述第二拉格朗日函数表示为：
[0029]
[0030] 将L(FRF，y)对Frf和μ求导，并令导数为0,得到Frf的闭式解；
[0031] 其中，μ表示拉格朗日乘子。
[0032] 进一步地，所述Frf的闭式解表示为：
[0033]
[0034] 其中，vec( ·)表示矩阵的向量化表示，μ表示拉格朗日乘子，Im表示Μ阶的单位阵， Μ为基站端天线数，?表示矩阵的克罗内克积。
[0035] 进一步地，所述优化模型的第二约束条件表示为：
[0036] | [FRF]m,n| = 1，m= 1，· · ·，Μ;η= 1，· · ·，Nrf
[0037] 其中，I [FRF]m,n|表示发射端射频预编码矩阵中第m行第n列的元素的幅值为1，M表 示基站侧的天线数目，Nrf表示发射端的射频链的数目。
[0038] 进一步地，所述S13包括：
[0039] 初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵，对 S12得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛；
[0040] 对FRF进行归一化处理，以满足所述第二约束条件；
[0041] 将归一化后的Frf带入迭代中，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码 矩阵及归一化后的发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码 矩阵。
[0042] 本发明的上述技术方案的有益效果如下：
[0043] 上述方案中，通过建立基于最小化均方误差的优化模型；采用凸优化，对所述优化 模型进行求解，分别得到所述优化模型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预编码矩阵及 发射端射频预编码矩阵的闭式解，初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射 端射频预编码矩阵，对上述得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发 射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预 编码矩阵。这样，通过将预编码解耦到基带与射频，能够降低射频链的数目，在减小射频链 路成本的同时，能够降低功耗，并运用凸优化和迭代优化，得到发射端基带与射频混合预编 码矩阵，能够有效降低系统的误码率。
【附图说明】
[0044] 图1为本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法的流程示 意图；
[0045] 图2为本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法的原理示 意图。
[0046] 图3为本发明实施例提供的基站侧射频链路与天线之间的连接方式示意图。
[0047] 图4为本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法的平均均 方误差随迭代次数的收敛性能。
[0048] 图5为本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法相比其它 预编码方法的误比特率性能比较。
[0049] 图6为本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法的能量效 率示意图。
【具体实施方式】
[0050] 为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具 体实施例进行详细描述。
[0051] 本发明针对现有的系统误码率高、基站侧硬件成本高及功耗大的问题，提供一种 大规模天线系统基带与射频混合预编码方法。
[0052] 实施例一
[0053]参看图1所示，本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法， 包括：
[0054] S11，建立基于最小化均方误差的优化模型；
[0055] S12,采用凸优化，分别确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预 编码矩阵及发射端射频预编码矩阵的闭式解；
[0056] S13,初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵， 对S12得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵 及发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。
[0057] 本发明实施例所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，通过建立基于 最小化均方误差的优化模型;采用凸优化，对所述优化模型进行求解，分别得到所述优化模 型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵的闭式解，初 始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵，对上述得到的闭 式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵及发射端射频 预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。这样，通过将预编码解耦 到基带与射频，能够降低射频链的数目，在减小射频链路成本的同时，能够降低功耗，并运 用凸优化和迭代优化，得到发射端基带与射频混合预编码矩阵，能够有效降低系统的误码 率。
[0058]为了更好地理解本发明，先对本发明实施例的技术原理进行简要说明：
[0059]在大规模天线系统基站侧或用户终端配置大规模均匀线性阵列，假设，发射端已 知完整的信道状态信息(csi-τ)，并利用该信道状态信息进行发送预编码与接收合并设计； 在发射端采用基带与射频混合预编码，在接收端只需在基带进行合并处理。
[0060]具体地，本发明实施例可以以一个下行单用户大规模天线系统为例，发射端采用 基带与射频混合预编码，接收端仅考虑基带接收处理。发射端的射频链路数目为Nrf，正交频 分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)子载波数为Nc，用户终端 配有N根天线，基站侧配置有Μ根天线，基站与用户终端之间传输的比特流数目为队，如图2 所示，本发明实施例中，假设所有的子载波都被该用户占用。
[0061 ]本发明实施例中，射频链的数目可根据需要灵活配置，射频链的数目可远小于基 站侧天线的数目Μ，从而能够极大地降低了硬件成本，同时减少了功耗。
[0062] 本发明实施例中，所述大规模天线系统基带与射频混合预编码方法具体可以包 括：
[0063] S21，建立基于最小化均方误差的优化模型。
[0064] 本发明实施例中，设发射端发射信号为Sk，其中，》Sk: ^，Sk表不第k个 子载波上传输的比特流信号，NS表示比特流的数目，经过发射端基带预编码和射频预编码 后发射出去。在发射端射频预编码部分，每个射频链路连接到所有的天线，如图3所示。在接 收端将每个子载波上的信号与接收端基带合并矩阵W k相乘，得到接收端输出信号 ，其中，Hk表示第k个子载波上基站到用户终端间的频域信道，（·）*表 示矩阵的共辄转置，F k表示发射端基带预编码矩阵，FRF表示发射端射频预编码矩阵，η为加 性高斯白噪声，是一个Ν X 1的列向量，满足均值为0，方差为〇2的独立同分布规律。
[0065]本发明实施例中，发射信号Sk经过上述传输过程后，发射端发射Sk和接收端输出信 号Yk之间的均方误差表不为：
[0066]
[0067] 由于=V，所以，上式可化简为：
[0068] MSE, = W：HkFRPFLF：F^mk-WlM^ kFFk-FXFH^k +? +σ2^Μζ
[0069] 因此，建立的基于最小化均方误差的优化模型可以表示为：
[0070] Mini "-(Μ5￡丄其中，紙& =rx心F,F:F二吵vrXFW + ^ x =1
[0071] 其中，k表示第k个子载波，Nc表示子载波的数目，MSEk表示第k个子载波上的收发比 特流间的均方误差，tr( ·)表示矩阵的迹运算，Fk表示发射端基带预编码矩阵，FRF表示发射 端射频预编码矩阵，W k表示接收端基带合并矩阵，Hk表示第k个子载波上基站到用户终端间 的频域信道，（· Γ表示矩阵的共辄转置，^表示Ns阶的单位阵，队为比特流数目，σ2表示接 收端噪声的方差。
[0072] 本发明实施例中，在发送端，总的发射功率表示为i： ,其中，Ρτ是 k=X 预设的发射功率阈值;所以，所述优化模型的第一约束条件可以表示为：
[0073]
[0074] 本发明实施例中，为了进一步降低系统复杂度，可以使用唯相位射频预编码，即发 射端射频预编码矩阵FRF中元素的幅度相同且均为1，只有相位不同。所以，所述优化模型的 第二约束条件可以表示为：
[0075] I [FRF]m,n| = l，m=l，· · ·，M;n=l，· · ·，Nrf
[0076] 其中，I [FRF]m,n|表示发射端射频预编码矩阵中第m行第n列的元素的幅值为1，M表 示基站侧的天线数目，N rf表示发射端的射频链路的数目。
[0077] 综上，建立的基于最小化均方误差的优化模型可以表示为：
[0078]
其中，Amk = W; Η'处 FtF: F;FH:Wk-W: - F: F?, +1 fW:Wt
[0079] 所述优化模型的约束条件可以表示为
[0080]
[0081] I [FRF]m,n| = l，m=l，· · ·，M;n=l，· · ·，Nrf
[0082] 本发明实施例中，该优化模型的目标函数是凸函数，先忽略Frf唯相位限制这一非 凸条件，即忽略所述优化模型的第二约束条件，则目标函数对每个矩阵变量是凸的，假设， 在另外两个矩阵变量给定的情况下，来实现第三个矩阵变量的优化。
[0083] S22,设计接收端基带合并矩阵Wk。
[0084]本发明实施例中，当设计接收端基带合并矩阵Wk时，目标函数是关于Wk的凸函数， 且发射功率限制中没有Wk变量，则原约束优化问题可转化为无约束优化问题：
[0085] 直接将t 求导，得到所述优化模型中接收端基带合并矩阵的闭式解， k=l 所述接收端基带合并矩阵的闭式解表示为：
[0086] W, =[HkFRFFXF；!fMl+a^NYB kFwFk
[0087] 其中，IN表示N阶单位阵，N为接收端天线数。
[0088] 本发明实施例中，闭式解表现为公式形式。
[0089] S23,设计发射端基带预编码矩阵Fk。
[0090] 本发明实施例中，当设计发射端基带预编码矩阵Fk时，在给定Wk和Frf的情况下，原 约束优化问题可转化为：
[0091]
[0092]
[0093] 这是一个二次凸优化问题，构造第一拉格朗日函数，所述第一拉格朗日函数表示 为：
[0094]
[0095] 将AKGJ)对Fk求导，并令导数为0,得到F!^闭式解，所述F!^闭式解表示为：
[0096] F, = [F'RFH[WkW；HKFRK + F^W,
[0097] 其中，λ表示拉格朗日乘子。
[0098] S24,设计发射端射频预编码矩阵Frf。
[0099] 本发明实施例中，当设计发射端射频预编码矩阵Frf时，在给定Wk和Fk的情况下，原 约束优化问题可转化为
[0100]
[0101]
[0102] 这是一个二次凸优化问题，构造第二拉格朗日函数，所述第二拉格朗日函数表示 为：
[0103]
[0104] 将L(Frf,μ)对Frf和μ求导，并令导数为0,得到Frf的闭式解，所述Frf的闭式解表不 为：
[0105]
[0106] 其中，vec( ·)表示矩阵的向量化表示，μ表示拉格朗日乘子，Im表示Μ阶的单位阵， Μ为基站端天线数，0表示矩阵克罗内克积。
[0107] S25,初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵， 以满足功率限制要求，即优化模型的第一约束条件。
[0108] 326，迭代优化1^15、卩即。
[0109] S261:根据S22计算接收端基带合并矩阵Wk;
[0110] S262:根据S23计算发端基带预编码矩阵Fk;
[0111] S263:根据S24计算发端射频预编码矩阵Frf ;
[0112] S264:重复执行S261、S262、S263迭代优化Wk、Fk、Frf这三个矩阵，每一次迭代中得 到的都是确切的矩阵值，直到均方误差收敛。
[0113] 本发明实施例中，从S22、S23、S24得到Wk，Fk和Frf的闭式解，其中任一变量的值均 依赖于另外两个矩阵变量，因此根据S25中初始化后的所述优化模型中的发射端基带预编 码矩阵及发射端射频预编码矩阵，采用迭代优化方法，重复执行S261、S262、S263，在迭代过 程中，每一次迭代得到的都是确切的矩阵值，且均方误差不断减小，最后均方误差收敛。
[0114] S27，对FRF进行归一化处理，以满足所述第二约束条件。 丨F ]
[0115]本发明实施例中，通过公式更新Frf中的元素，得到归一化后的Frf;
[0116] 其中，[FRF]m,n表不Frf的第m行第η列兀素 ，I [FRF]m,n|表不[FRF]m,n的模，归一化后的 Frf满足：I [FRF]m,n| =l，m=l，…，M;n=l,…，Nrf，其中，I [FRF]m,n|表示发射端射频预编码 矩阵中第m行第η列的元素的幅值为1，M表示基站侧的天线数目，Nrf表示发射端的射频链的 数目。
[0117] S28，将归一化后的Frf带入迭代中，重复执行S261、S262，直到均方误差收敛，当前 得到的发射端基带预编码矩阵及归一化后的发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射 端基带与射频混合预编码矩阵。
[0118]本发明实施例中，对大规模天线系统基带与射频混合预编码方法进行仿真，系统 仿真参数为表1所示，仿真结果如图4,图5和图6所示。
[0119]表1系统仿真参数
[0120]
[0121] 本发明实施例中，从图4可看到，在迭代过程中，平均均方误差在不断减小，迭代60 次内能够收敛到，，得到混合预编码矩阵。
[0122] 从图5可看出，本发明实施例提供的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法 的误码率性能，能够接近全数字基带预编码(最优未受限预编码）性能。当射频链数从8到 16,性能提升的更加明显。
[0123] 从图6可看到，当射频链数目受限时，本发明实施例提供的大规模天线系统基带与 射频混合预编码方法的能量效率相比全数字基带预编码有极大的提升。
[0124] 以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员 来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以作出若干改进和润饰，这些改进和润饰也 应视为本发明的保护范围。
【主权项】
1. 一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，包括： Sl 1，建立基于最小化均方误差的优化模型； 512, 采用凸优化，分别确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵、发射端基带预编码 矩阵及发射端射频预编码矩阵的闭式解； 513, 初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵，对 S12得到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵及 发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。2. 根据权利要求1所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵包括： 根据所述优化模型的第一约束条件，初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵 及发射端射频预编码矩阵。3. 根据权利要求2所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述优化模型表示为：所述优化模型的第一约束条件表示为：其中，k表示第k个子载波，N。表示子载波的数目，MSEk表示第k个子载波上的收发比特流 间的均方误差，tr( ·)表示矩阵的迹运算，Fk表示发射端基带预编码矩阵，Frf表示发射端射 频预编码矩阵，Wk表示接收端基带合并矩阵，H k表示第k个子载波上基站到用户终端间的频 域信道，（· Γ表示矩阵的共辄转置，心表示队阶的单位阵，队为比特流数目，σ2表示接收端 噪声的方差，表不基站侧总的发射功率，P τ表不预设的发射功率阈值。4. 根据权利要求3所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述采用凸优化，确定所述优化模型中接收端基带合并矩阵的闭式解包括：:对Wk求导，得到所述优化模型中接收端基带合并矩阵的闭式解，所述接收 端基带合并矩阵的闭式解表示为： -[HkFkrFkF; F'kfH[ +σ?^'BkFlipFk 其中，In表示N阶单位阵，N为接收端天线数。5. 根据权利要求3所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述采用凸优化，确定所述优化模型中发射端基带预编码矩阵的闭式解包括： 根据所述优化模型及所述优化模型的第一约束条件，构造第一拉格朗日函数，所述第 一拉格朗日函数表不为：将A对Fk求导，并令导数为0，得到F1^闭式解； 其中，λ表不拉格朗日乘子。6. 根据权利要求5所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述Fk的闭式解表示为：7. 根据权利要求3所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述采用凸优化，确定所述优化模型中发射端射频预编码矩阵的闭式解包括： 根据所述优化模型及所述优化模型的第一约束条件，构造第二拉格朗日函数，所述第 二拉格朗日函数表示为：将L(Frf,μ)对Frf和μ求导，并令导数为O，得到Frf的闭式解； 其中，μ表不拉格朗日乘子。8. 根据权利要求7所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述Frf的闭式解表示为：其中，vec( ·)表示矩阵的向量化表示，μ表示拉格朗日乘子，Im表示M阶的单位阵，M为基 站端天线数，?表示矩阵的克罗内克积。9. 根据权利要求3所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于，所 述优化模型的第二约束条件表示为： [Frf]hi, η - 1，ΓΠ - 1，· · ·，Μ;Π - 1，· · ·，Nrf 其中，I [FRF]m,n I表示发射端射频预编码矩阵中第m行第η列的元素的幅值为1，Μ表示基 站侧的天线数目，Nrf表示发射端的射频链的数目。10. 根据权利要求9所述的大规模天线系统基带与射频混合预编码方法，其特征在于， 所述S13包括： 初始化所述优化模型中的发射端基带预编码矩阵及发射端射频预编码矩阵，对S12得 到的闭式解进行迭代优化，直到均方误差收敛； 对Frf进行归一化处理，以满足所述第二约束条件； 将归一化后的Frf带入迭代中，直到均方误差收敛，当前得到的发射端基带预编码矩阵 及归一化后的发射端射频预编码矩阵即为优化得到的发射端基带与射频混合预编码矩阵。
【文档编号】H04B7/04GK105933046SQ201610474506
【公开日】2016年9月7日
【申请日】2016年6月24日
【发明人】陈月云, 邢雅欣, 杨柳青, 买智源
【申请人】北京科技大学