空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法

摘要

本发明涉及无线通信技术领域，请求保护一种信道空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法。在3D MIMO有限反馈系统中，基站端采用均匀天线阵列，用户端采用线阵，用户端基于信道具有空间相关性和2D天线垂直信道共相位特性，对水平维和垂直维进行反馈最优预编码矩阵索引（PMI）。在每个垂直维信道具有相同的水平相位时，水平维只反馈一个PMI，对垂直维进行分簇，每一个簇反馈一个PMI，反馈时对水平维和垂直维PMI分别增加一个辅助比特，基站找到相应的垂直维和水平维预编码矩阵，对水平维和垂直维预编码矩阵进行扩展和点乘运算，得到3D预编码矩阵。本方法可有效地降低反馈开销，而且复杂度低，较容易实现。

说明书

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，涉及移动通信长期演进（LTE-Advanced)技术领域。 

背景技术

在无线移动通信中，需要下一代4G通信系统能够提供更高的数据速率和更好的服务质量。为了提高系统容量和频谱效率，诺西、阿朗、DOCOMO、高通及沃达丰等公司成立了ARTIST4G工作组，专门研究4G系统的先进无线接口技术(Advanced Radio Interface TechnologIes for4G SysTems，ARTIST4G)，其中，3D多天线技术是提高系统容量和频谱效率的关键技术，引起了业界的深度重视。3D MIMO和传统的2D MIMO相比，3D MIMO在竖直维上增加了一维可供利用的维度，在基站端采用2D阵列天线结构。这样，有效的提高了水平维和垂直维的频谱效率。 

在3D MIMO有限反馈系统中，通过构造一发送端和接收端共知的水平维和垂直维码本，接收端利用水平维和垂直维信道状态信息（CSI），根据某种优化准则在预先设计好的码本中选择最优预编码矩阵，然后分别将水平维和垂直维PMI反馈给发送端，发送端根据接收到的水平维和垂直维PMI，进行某种运算处理，最终形成3D预编码矩阵，这就是3D MIMO系统中基于码本的有限反馈基本原理。 

在有限反馈系统中，由于上行反馈链路带宽有限，而3D MIMO在竖直维上增加一维可供利用的维度，这样，反馈开销将会比2D MIMO有所增加，因此，对于如何有效地减少3D MIMO的反馈开销成为3D MIMO技术能否商用化的关键。 

发明内容

鉴于上述的技术问题，本发明提出一种空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法，只要在相干距离内，对垂直维信道进行分簇，这样，不仅可以有效降低反馈开销，而且系统性能损失不大。 

在空间多径衰落信道中，空间相关性对系统的性能影响很大，影响空间相关性的强弱主要有两个因素：天线间隔和角度扩展(AS)的大小。角度扩展固定时，天线间隔越大，相关性越小，天线间隔越小，则相关性越大。一般情况下，可用相干距离D_c来衡量天线间的相关性，相干距离一般取相关系数为0.5时的值，天线间隔小于相干距离，则认为天线之间相关，天线间隔大于相干距离，则认为天线之间不相关。为此，可利用空间相关性来提高3D MIMO系统的频谱效率。 

一种空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法，其主要实现步骤如下： 

步骤1：基站端采用N*M天线阵列，接收端采用均匀线阵，分别对3D MIMO的水平维和垂直维进行反馈。由于垂直维信道具有相同的水平相位，因此，水平维信道根据信噪比最大化准则，水平维选择最大信噪比时的一个最优预编码矩阵，记录对应的最优预编码矩阵索引PMI（水平维PMI）； 

步骤2：在相干距离内将垂直维信道进行分簇，每个簇根据误码率最小化准则，垂直维选择一个误码率最小时的最优预编码矩阵，记录对应的最优预编码矩阵索引PMI（垂直维PMI）； 

步骤3：对水平维PMI和垂直维PMI分别增加一个辅助比特，并将其反馈给基站端； 

步骤4：基站端根据水平维和垂直维反馈的PMI，恢复水平维和垂直维最优预编码矩阵，进而分别对其进行扩展，然后将扩展后的矩阵采用点乘运算，得到3D预编码矩阵； 

3D MIMO的垂直维和水平维均采用独立的有限反馈机制。在反馈PMI时，需要增加辅助比特，以区别垂直维和水平维。基站端根据接收到水平维和 垂直维PMI，通过解码，在码本集合中找出相应的水平维和垂直维预编码矩阵，并进行扩展。 

根据公式：选择垂直维信道的第k个簇的最优预编码矩阵，其中表示第i个垂直维信道信息，Ω＝{w₁,w₂,...w_s...w_S}表示码本集合，p表示发射天线总功率，N₀表示噪声功率。在水平维PMI前增加比特0，将其反馈给基站端。将m个垂直维信道分为一簇，在垂直维PMI前增加比特1，将其反馈给基站端。当基站端采用8*8的天线阵列，接收端采用2根天线，基站端的相干距离为2.2λ，可将4个垂直维信道分为一个簇。 

在传统的MIMO系统中，预编码技术只针对水平维方向，本发明综合利用电磁波在水平方向上和垂直方向上的信道信息。这样，可以同时利用水平维和垂直维增益来提升系统效用。在垂直维方向上，由于天线间隔较小时，信道响应之间具有较强的相关性，因此本发明提出一种空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法，在相干距离内，对垂直维信道进行分簇，然后每一个簇反馈一个PMI，这样可以有效地降低反馈开销。 

附图说明

图1本发明3D MIMO基于码本的有限反馈方法系统框图； 

图2本发明有限反馈开销降低方法示意图； 

图3本发明室内NLOS环境下基站端空间相关性仿真； 

图4本发明的反馈比特数对比图； 

图5本发明的系统性能仿真对比图。 

具体实施方式

在3D MIMO系统有限反馈方案中，水平维和垂直维各自反馈最优预编码索引，基站端根据反馈的索引，从码本集合Ω＝{w₁,w₂,...w_s...w_S}中找到相应的最 优预编码矩阵，经过扩展和点乘，得到3D预编码矩阵，这样可有效降低系统开销。 

图1所示为本发明提出的3D MIMO基于码本的有限反馈方法系统框图。假设基站端采用N*M阵列天线，其中N表示天线阵列的行数，M表示天线阵列的列数，接收端天线数为N_r，输入的数据流经过QPSK调制和层映射，分成L个并行的子流x，为了计算方便，我们假设L＝1。然后经过预编码将L个并行的子流匹配到基站端阵列天线上并发送出去。输出信号可表示为： 

$y=G_{\mathrm{ZF}}^H(\sqrt{p}{\mathrm{HW}}_{3D}x+n_0)$

其中G_ZF表示迫零检测矩阵，p表示发射天线总功率，H表示3D信道矩阵，W_3D表示相应的3D预编码矩阵，x表示并行的数据流，n₀服从均值为零，方差为N₀的加性高斯白噪声。 

接收端对信道进行估计获得信道信息H： 

$H={\left(\begin{array}{ccc}{h}_{r_1,h_1,v_1}...h_{r_1,h_N,v_1}& ......& h_{r_1,h_1,v_M}...h_{r_1,h_N,v_M}\\ h_{r_2,h_1,v_1}...h_{r_2,h_N,v_1}& ......& h_{r_2,h_1,v_M}...h_{r_2,h_N,v_M}\\ ......& ......& ......\\ h_{r_{N_r},h_1,v_1}...h_{r_{N_r},h_N,v_1}& ......& h_{r_{N_r},h_1,v_M}...h_{r_{N_r},h_N,v_M}\end{array}\right)}_{N_r*N*M}$

进一步，对H进行分解，得到第j个水平维信道信息： 

$H_j^h=[h_{r_1...r_{\mathrm{Nr}},h_1,v_J}...h_{r_1...r_{\mathrm{Nr}},h_N,v_J}]\in C^{N_r*N}(j=\mathrm{1,2}...N)$

和第i个垂直维信道信息： 

$H_i^v=[h_{r_1...r_{\mathrm{Nr}},h_i,v_1}...h_{r_1...r_{\mathrm{Nr}},h_i,v_M}]\in C^{N_r*M}(i=\mathrm{1,2}...M)$

接收端接收到信号后，采用迫零检测算法，对应的迫零检测线性变换矩阵为：$G_{\mathrm{ZF}}={\left(W_{3D}^H{H}^H{\mathrm{HW}}_{3D}\right)}^{-1}{W}_{3D}^H{H}^H$

对应的接收信噪比可表示为： 

$\mathrm{SNR}=\frac{{\left|G_{\mathrm{ZF}}{\mathrm{HW}}_{3D}\right|}^2}{{\left|G_{\mathrm{ZF}}\right|}^2{N}_0}$

在有限反馈系统中，码本集合Ω中总共包括S个码字{w₁,w₂,...w_s...w_S}，接收端根据水平维CSI利用信噪比最大化准则在码本集合中选取最优的预编码矩阵，根据垂直维CSI利用误码率最小化准则，每个簇从码本集合中选取最优预编码矩阵，然后把水平维和垂直维的PMI经过附加辅助比特后反馈到基站端，基站端根据水平维和垂直维反馈的PMI，恢复水平维和垂直维最优预编码矩阵，进而分别对其进行扩展，然后将扩展后的矩阵采用点乘运算，得到3D预编码矩阵W_3D。 

如图2所示为本发明提出的有限反馈开销降低方法示意图，其具体步骤如下： 

(1)根据水平维CSI，在码本集合Ω＝{w₁,w₂,...w_s...w_S}中搜索满足信噪比最大化的最优预编码矩阵w^h, 

其中表示第j(j＝1,2...N)个水平维信道信息。 

(2)根据空间相关性对垂直维信道进行分簇，在相干距离内，信道具有较强相关性，为此，根据空间相关性，将m个垂直维信道分为一簇，m值越大，则反馈的开销越小，但代价是系统性能的损失，m值越小，则系统性能越好，但代价是反馈开销增多，所以在分簇的时候，要在两者之间进行折中。 

(3)根据误码率最小化准则对垂直维信道的第k个簇选取最优预编码矩阵： 

$w_k^v=\underset{w_s\in \Omega }{\arg \min }\frac{1}{2}\underset{i=m(k-1)+1}{\overset{\mathrm{mk}}{\Sigma }}\frac{e^{\frac{-p}{2N_0}{\left|\right|H_i^v*w_s\left|\right|}^2}}{\sqrt{2\pi }\left|\right|H_i^v*w_s\left|\right|}$

其中，表示第i个垂直维信道信息，Ω＝{w₁,w₂,...w_s...w_S}表示码本集合，p表示发射天线总功率，N₀表示噪声功率，m为每一族中垂直维信道个数。 

(4)对水平维PMI和垂直维PMI分别增加一个辅助比特，并将其反馈给基站端，比如在水平维PMI前增加比特0，垂直维PMI前增加比特1。 

(5)基站端根据水平维和垂直维反馈的PMI，恢复水平维和垂直维最优预编码矩阵，进而分别对其进行扩展：W_h＝[w^h;w^h;...w^h]_(N*M)*L。其中，w^h表示水平维预编码矩阵。垂直维预编码矩阵根据簇内包含的信道信息个数可以扩展成如下形式，垂直维预编码矩阵中包含与每一族中垂直维信道个数m相等的每个族的预编码矩阵数。即： 

当m＝2时：$W_v={\left[(w_1^v,w_1^v,w_2^v,...w_{M/2}^v,w_{M/2}^v,\right]}_{(N*M)*L}^{\prime }$

当m＝4时：$W_v={[w_1^v,w_1^v,w_1^v,w_1^v,...w_{M/4}^v,w_{M/4}^v,]}_{(N*M)*L}^{\prime }$

其中，W_v表示垂直维预编码矩阵，表示垂直维第1个簇的预编码矩阵，表示垂直维第2个簇的预编码矩阵，表示垂直维第M/2个簇的预编码矩阵，表示垂直维第M/4个簇的预编码矩阵，L为输入数据的子流数。 

(5)将扩展后的水平维和垂直维最优预编码矩阵采用点乘运算，得到3D预编码矩阵：W_3D＝W_h.*W_v

图3所示为本发明在室内NLOS环境下空间相关性仿真。为便于分析天线间隔对空间相关性的影响，本发明中角度扩展设为定值，即AS＝5°，仿真时假设基站端和接收端的天线间距都为0.5λ，基站端采用8*8的天线阵列，在接收端采用2根接收天线。基站端在不同天线间的归一化空间相关性表示为： 

$\rho (\mathrm{\Delta d},{\mathrm{\Delta d}}_n={0,\mathrm{\Delta d}}_u=0,\tau =0)=E\left\{\frac{h_{r_1,h_1,v_1}*h_{r_2,h_2,v_2}^{*}}{\sqrt{\sigma }\sqrt{\sigma }}\right\}$

其中，ρ表示空间相关性，Δd表示基站端的垂直维天线间隔，Δd_n表示基站端的水平维天线间隔，Δd_u表示接收端的天线间隔，τ表示不同天线间的时延， 和分别表示接收端两根天线的信道响应，σ表示信道响应的标准差。由图我们可以看出，基站端的相干距离大约是2.2λ。因此，可以把4个垂直维信道分为一个簇，即最优取m≤4。 

图4所示为本发明的反馈比特数对比图，其中反馈帧数为100。由图可看出，在相干距离内，取m＝4时和m＝2时的反馈开销都比垂直维理想反馈的反馈开销少很多，同时，m＝4时的反馈开销又比m＝2时少，所以，在相干距离内，m值越大，反馈开销就越小。 

图5所示为本发明的系统性能仿真对比图。由图可以看出，m值越小，误码率性能越接近垂直维理想全反馈。当m＝4时，误码率的性能略差于m＝2时，但从图4中可看出，对应的反馈开销却大幅度下降，尽管性能有所损失。对于实际应用中，由于上行反馈链路带宽有限，所以这点性能损失是值得的。本发明提出一种信道空间相关性与分簇相结合的3D MIMO有限反馈开销降低方法，该方法可以有效地降低反馈开销，而且复杂度低，较容易实现。