基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法

摘要

本发明涉及一种基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法，包括如下步骤：1)K个用户分别向基站发射导频序列；所述的基站具有M根天线；2)基站根据接收的导频信号Y，估计每个用户到基站的信道状态信息G，并将大尺度衰落系数β反馈给用户；3)用户k根据获得的大尺度衰落系数β

说明书

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法。

背景技术

为了满足不断发展的无线数据服务需求，作为能够显著提升系统频谱效率的大规模MIMO技术逐渐获得越来越多的关注。传统的MIMO系统是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。大规模MIMO系统将基站端的天线数目放大到一百多，甚至更多。当基站端配备大规模天线阵列时，用户和基站间的随机信道矢量变得渐进正交；小尺度衰落系数的影响被平均；通过简单的信号处理技术就可以消除用户之间的干扰。因此，大规模MIMO系统成为5G中的核心技术。

另一方面，自适应调制编码(AMC)技术是对抗无线信道衰落，提升系统容量的有效手段。在AMC技术中，发射端根据接收端反馈的信道状态信息(CSI)自适应地调节发射功率、调制编码方式等，从而克服信道的时变特性，改善通信质量。注意，这里的信道状态信息包括小尺度衰落和大尺度衰落。

如何在多用户大规模MIMO系统中，有效地应用自适应调制编码技术无疑具有重要的价值。传统的自适应调制编码技术要求发送端基于瞬时信道状态信息进行自适应传输，然而，对于大规模MIMO系统而言，在用户端获取瞬时信道状态信息极其困难；同时，传统的自适应调制编码技术主要针对单 用户系统，如何将其应用于多用户大规模MIMO系统也极具挑战性。

现有的自适应调制编码方法有：(1)基于瞬时信道变化的快速自适应调制技术(FAM)；(2)基于平均的缓慢自适应调制技术(SAM)。对现有的方法分析后，发现：方法(1)需要大量的反馈开销以适应不断变化的小尺度衰落系数；方法(2)极大程度上减小了反馈开销，但各种调制方式下的阈值很难计算，目前的研究主要集中在单用户MRC分集接收的系统中。

综上，本发明提出了一种相对简单，而且适用于多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法。

发明内容

本发明的目的在于针对现有的自适应调制编码方法的局限性，提供一种更实际可行的基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法。

为解决上述技术问题，本发明所提供的技术方案为：

一种基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法，包括如下步骤：

1)K个用户分别向基站发射导频序列；所述的基站具有M根天线；

2)基站根据接收的导频信号Y，估计每个用户到基站的信道状态信息G，并将大尺度衰落系数β反馈给用户；

3)用户k根据获得的大尺度衰落系数β_k计算近似信干噪比并基于近似信干噪比实施自适应调制，调整发射信号的调制方式或者发射功率，其中k＝1,2,…,K；

4)基站接收到K个用户的发射信号后，采用ZF接收机检测。

在用户向基站发射信号前，基站先根据用户发送的导频信号，估计出小 区内每个用户的大尺度衰落系数，并将此反馈给用户。在期望的误比特率(BER)的限制条件下，用户k利用基站反馈信息，计算得到近似信干噪比动态调整发射信号的调制方式或者发射功率，提升系统的信道容量。其次，为了使用户之间的信道相互正交，消除用户之间的干扰，基站采用ZF检测。该方法可以用于多用户自适应调制系统，同时利用大规模天线系统的优势，仅仅利用大尺度衰落信道即可实施自适应调制。

所述的步骤2)中导频信号Y＝Gφ，φ是由K个长度为τ的导频序列构成的矩阵。乘以导频序列φ_K×τ的共轭转置，准确估计出所有用户到基站的信道状态信息G∈C^M×K(包括大尺度衰落和小尺度衰落)。由于天线个数M趋于无穷时，小尺度衰落的影响可以被平均，所以大尺度衰落系数可以根据估计得到。

所述的步骤2)中信道状态信息G＝[g₁,g₂…g_K]；其中其中k＝1,2,…,K；g_k表示用户k到基站的信道向量；h_k表示用户k到基站的小尺度衰落系数；β_k表示用户k到基站的大尺度衰落系数，其中d_k表示第k个用户到基站的距离，γ为衰减指数，z_k表示一个对数正态随机变量。

所述的h_k服从均值为0方差为1的圆对称复高斯随机分布；所述的β_k包括几何衰落和阴影落；所述的z_k是一个对数正态随机变量，即10log₁₀(z_k)服从零均值、标准差为σ_shadow的高斯分布，在不同的场景下，标准差σ_shadow有着不同的取值范围。

所述的步骤3)中近似信干噪比其中p_u表示用户发射信号的功率，M表示基站具有的天线数量，β_k表示用户k到基站的大尺度衰落系数。

由于每个用户的瞬时SINR会受到小尺度衰落系数和大尺度衰落系数的联合影响，所以用户k的SINR_k可以表示为：

其中H＝[h₁,h₂,···,h_K]∈C^M×K。

按照传统的自适应调制编码方法，用户必须快速并且准确地获得瞬时的SINR，来捕获衰落的变化。所以瞬时的SINR一旦发生改变，基站就要向用户进行反馈，调整用户发送信号的调制方式。然而在大规模MIMO系统中，随着天线个数M的增大，小尺度衰落迅速“硬化”(即小尺度衰落的影响可以被平均)。因此根据大数定律可得：

所以，即得

由此可以看出，在大规模MIMO系统中，当基站采用ZF检测时，用户的近似信干噪比仅和自己的大尺度衰落系数有关，与小尺度衰落系数无关。

所述的步骤3)中实施自适应调制编码是指：

1)在期望的误比特率的限制条件下，得到不同调制方式下SINR的阈值

2)当用户k的近似信干噪比落在区域内，则用户k采用对应的调制方式。

所述的不同调制方式是指：BPSK、QPSK、8-PSK、16-QAM、32-QAM和64QAM。

所述的步骤4)中ZF接收机的检测方法为：基站接收到K个用户的发射信号后，根据估计的信道状态信息G，计算出ZF线性检测矩阵 W＝(G^HG)^-1G^H，然后处理接收到的发射信号。

同现有技术相比，本发明的有益效果体现在：

(1)减少了反馈信息：根据每个用户的近似信干噪比进行自适应调制编码，用户的SINR仅和大尺度衰落系数相关，而大尺度衰落系数的相干时间远大于小尺度衰落系数的相干时间，减少了基站向用户的反馈信息。

(2)降低了计算复杂度：在基于瞬时SINR的自适应调制编码中，基站需要计算出每个用户包含大尺度衰落系数和小尺度衰落系数的SINR，其中包括矩阵求逆运算；然而在大规模MIMO系统，基于近似信干噪比的自适应调制编码，基站只需要向用户反馈大尺度衰落系数即可，不需要计算矩阵求逆。

附图说明

图1为本发明应用场景示意图；

图2为本发明基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法的流程图；

图3为本发明中基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制(LAM)和传统基于瞬时SINR的自适应调制(FAM)的平均频谱效率比较的仿真图。

具体实施方式

下面结合实施例和附图对本发明作更进一步的说明。

如图1所示，在多用户大规模MIMO系统中，基站具有大规模天线阵列， 天线个数为M，小区内有K个用户，每个用户配备单根天线。通过基站的反馈信息，用户根据仅和大尺度衰落系数相关的近似信干噪比进行自适应调制。

如图2所示，基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制方法，包括如下步骤：

1)K个用户分别向基站发射导频序列；所述的基站具有M根天线；

2)基站根据接收的导频信号Y，估计每个用户到基站的信道状态信息G，并将大尺度衰落系数β反馈给用户；

所述的多用户大规模MIMO系统在TDD的模式下工作，基站可以通过上行链路的导频信号Y估计获得良好的信道状态信息G。

所述的步骤2)中导频信号Y＝Gφ，φ是由K个长度为τ的导频序列构成的矩阵。乘以导频序列φ_K×τ的共轭转置，准确估计出所有用户到基站的信道状态信息G∈C^M×K(包括大尺度衰落和小尺度衰落)。由于天线个数M趋于无穷时，小尺度衰落的影响可以被平均，所以大尺度衰落系数可以根据估计得到。

所述的步骤2)中信道状态信息G＝[g₁,g₂…g_K]；其中其中k＝1,2,…,K；g_k表示用户k到基站的信道向量；h_k表示用户k到基站的小尺度衰落系数，服从均值为0方差为1的圆对称复高斯随机分布；β_k表示用户k到基站的大尺度衰落系数，包括几何衰落和阴影落，其中d_k表示第k个用户到基站的距离，γ为衰减指数，z_k表示一个对数正态随机变量，即10log₁₀(z_k)服从零均值、标准差为σ_shadow的高斯分布，在不同的场景下，标准差σ_shadow有着不同的取值范围。

3)用户k根据获得的大尺度衰落系数β_k计算近似信干噪比并基于近似信干噪比实施自适应调制，调整发射信号的调制方式或者发射功率，其中k＝1,2,…,K；

所述的步骤3)中近似信干噪比其中p_u表示用户发射信号的功率，M表示基站具有的天线数量，β_k表示用户k到基站的大尺度衰落系数。

近似信干噪比由以下公式可得，由于每个用户的瞬时SINR会受到小尺度衰落系数和大尺度衰落系数的联合影响，所以用户k的SINR_k可以表示为：

其中H＝[h₁,h₂,…,h_K]∈C^M×K。

按照传统的自适应调制编码方法，用户必须快速并且准确地获得瞬时的SINR，来捕获衰落的变化。所以瞬时的SINR一旦发生改变，基站就要向用户进行反馈，调整用户发送信号的调制方式。然而在大规模MIMO系统中，随着天线个数M的增大，小尺度衰落迅速“硬化”(即小尺度衰落的影响可以被平均)。因此根据大数定律可得：

所以，即得

由此可以看出，在大规模MIMO系统中，当基站采用ZF检测时，用户的近似信干噪比仅和自己的大尺度衰落系数有关，与小尺度衰落系数无关。

所述的步骤3)中实施自适应调制编码是指：在期望的误比特率的限制条件下，得到不同调制方式下SINR的阈值所述的不同调制方式是指： BPSK、QPSK、8-PSK、16-QAM、32-QAM和64QAM。当用户k的近似信干噪比落在区域内，则用户k可以采用对应的调制方式。

4)基站接收到K个用户的发射信号后，采用ZF接收机检测。

为了使用户之间的信道相互正交，消除用户之间的干扰，基站采用ZF检测。所述的步骤4)中ZF接收机的检测方法为：基站接收到K个用户的发射信号后，根据估计的信道状态信息G，计算出ZF线性检测矩阵W＝(G^HG)^-1G^H，然后处理接收到的发射信号。

图3为基于ZF接收机的多用户大规模MIMO系统的自适应调制(LAM)，与传统基于瞬时SINR的自适应调制(FAM)，在基站天线个数M＝32和128情况下的平均频谱效率进行比较，可以得到随着基站天线个数的增大，LAM的性能越接近于FAM。而且，随着基站天线个数进一步增大，LAM相对于FAM具有减少反馈信息和降低计算复杂度的优势。