一种大规模MIMO系统中多小区联合的导频分配方法

摘要

本发明提出了一种大规模MIMO系统中多小区联合的导频分配方法，用于解决现有导频分配方法中存在的系统平均信道容量低和时间复杂度高的技术问题，实现步骤为：1.设置通信场景参数；2.通过基站和用户，基站之间的信息交互，获得所有基站和所有用户的位置信息；3.根据基站和用户的位置信息，计算出所有用户的大尺度衰落信息，得到有用信息集合和潜在干扰集合；4.不断根据有用信息集合和潜在干扰集合，对有用信息集合中值最小元素对应的用户和对该用户干扰最小的用户优先进行导频分配，然后更新有用信息集合和潜在干扰集合，直到所有用户的导频分配完毕。本发明有效地提升了系统平均信道容量，降低了导频分配的时间复杂度。

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及一种导频分配方法，具体涉及在时分双工模式下的一种大规模MIMO系统中多小区联合的导频分配方法。

背景技术

多输入多输出MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术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指基站端配置几十根甚至上百根天线，同时服务于多个移动终端的一种技术，作为5G的关键技术之一，在多小区通信场景中，要得到信道状态信息，一般采用传统的基于导频训练序列的方式估计信道，理论上随着基站端天线数的增长，小区内干扰和非相关噪声逐渐趋于零，信道容量应该不断增长，但是由于信道相干时间的限制，没有足够长的相干时间来为不同的小区的用户都分配正交的导频序列，相同的导频组会被相邻的小区的用户复用，这样在进行信道估计时，由于基站端无法区分接收到的导频信号，来自于本小区的用户还是相邻小区的其他用户，因此就会产生导频污染，大规模天线阵列的优势就会被减弱，这也成为大规模MIMO系统的性能瓶颈。

为了克服导频污染带来性能瓶颈，目前解决导频污染的方法主要有以下三类：(1)高效的信道估计；(2)考虑导频污染的多小区协作预编码方法；(3)导频调度及分配方法。其中导频调度及分配方法，指的是通过改变发送导频的位置，或者通过合理的分配不同的导频给不同的用户，来减小导频污染的这样一种方法。传统的导频调度及分配方法典型的是随机导频分配方法，通过将第k个导频分配给每个小区中第k个用户，这样的分配方法实现时间复杂度低，但是存在系统平均信道容量性能较差的问题。为了克服随机导频分配方法存在的平均信道容量差的问题，作者li Ku 2016年在IEEE International Conference OnCommunication Soft-ware and Networks(ICCSN)发表文章“Low Complexity PilotAllocation in Massive MIMO System”提出了一种基于贪婪的导频分配策略，首先获得分配同一导频用户所有可能的组合情况，然后通过计算每一种情况下的系统平均信道容量，不断选出平均信道容量最大的一组用户分配相同的导频，此方法在基站天线数非常大的情况下，可以获得比较好的系统平均信道容量性能，但是其性能和最优分配下的系统平均信道容量性能还有一定差距，而且当用户数较大时，复杂度也比较高。

发明内容

本发明的目的在于针对上述现有技术的存在不足，提出了一种大规模MIMO系统中多小区联合的导频分配方法，用于解决现有导频分配方法中存在的系统平均信道容量低和时间复杂度高的技术问题。

本发明的技术思路是：首先通过基站之间得信息交互，获得所有基站和用户的位置信息，然后计算出所有用户到基站的大尺度衰落信息，构造出有用信息集合和潜在干扰集合，最后根据用户信道质量条件，给信道条件差的用户优先分配导频，并保证其遭受的干扰较小，以此来提升系统平均信道容量性能，并降低时间复杂度。

根据上述技术思路，实现本发明目的采取的技术方案包括如下步骤：

(1)设小区数量为L，每个小区包括一个基站和K个单天线用户，其中，L≥2，K≥2，每个基站和用户各包括一个正交导频组F＝{φ₁,…,φ_p,…,φ_K}，φ_p为第p个导频，p的取值为1～K；

(2)每个基站和用户之间先进行信息交互，基站获得小区的用户位置信息，然后基站之间进行基站位置信息和用户位置信息交互，得到所有的用户位置信息U和基站位置信息B；

(3)根据用户位置信息U和基站位置信息B，计算所有用户的大尺度衰落β_i(i,k)，得到有用信息集合其中i代表第i个小区，k代表第k个用户；

(4)根据用户位置信息U和基站位置信息B，计算除第i个小区的用户外的其他L-1个小区的用户的大尺度衰落β_i(j,k)，得到潜在干扰集合其中j代表第j个小区；

(5)根据有用信息集合α和潜在干扰集合α_ij，给所有用户分配导频信息，实现步骤为：

(5a)从有用信息集合α中选取β_i(i,k)最小值对应的用户user_(i,k)，并给该用户分配导频φ_p；

(5b)从潜在干扰集合α_ij中选取和用户user_(i,k)对应的潜在干扰集合α_ij，再从该潜在干扰集合α_ij选取每个小区中对用户user_(i,k)干扰最小的用户，并对其分配导频φ_p；

(5c)从有用信息集合α和潜在干扰信息集合α_ij中将已经分配过导频的用户信息去除，实现对有用信息集合α和潜在干扰信息集合α_ij进行更新；

(5d)判断p与K是否相等，若是，表明所有用户的导频已经分配完，否则，更新p＝p+1，并执行步骤(5a)-(5d)，直到所有用户的导频分配完毕。

本发明与现有技术相比，具有如下优点：

本发明由于在进行导频分配的过程中，采用通过计算得到的有用信息集合和潜在干扰集合，对有用信息集合中值最小元素对应的用户和对该用户干扰最小的用户优先进行导频分配，既考虑了所有用户的信道条件，又使得信道条件差的用户遭受较小的干扰，与现有技术中基于贪婪的导频分配方法相比，有效地提升了系统的平均信道容量，同时降低了导频分配的时间复杂度。

附图说明

图1为本发明的实现流程框图；

图2为本发明的系统平均信道容量与基站天线数关系图；

图3为本发明的系统平均信道容量与边缘信噪比SNR关系图。

具体实施方式

以下结合附图和实施例，对本发明作进一步的详细描述。

参照图1，本发明的实现步骤如下：

步骤1，设置通信场景参数。

设小区数量L＝3，每个小区包括一个基站和K＝3个单天线用户，每个基站和用户各包括一个正交导频组F＝{φ₁,…,φ_p,…,φ₃}，φ_p为第p个导频，p的取值为1～3。

步骤2，每个基站和用户之间先进行信息交互，基站获得小区的用户位置信息，然后基站之间进行基站位置信息和用户位置信息交互，得到所有的用户位置信息U和基站位置信息B。

每个基站先和基站所在小区的用户之间进行交互，基站获得用户位置信息，然后每个基站将本基站的位置信息和小区的用户的位置信息和其他的基站进行信息交互，使得每个基站都能得到所有用户的位置信息U和基站位置信息B。

步骤3，根据用户位置信息U和基站位置信息B，计算所有用户的大尺度衰落β_i(i,k)，得到有用信息集合β_i(i,k)计算公式如下：

其中z_i(j,k)为第j个小区的第k个用户到第i个小区基站阴影衰落，并且服从对数分布，即10log₁₀(z_i(j,k))是均值为0，标准差为σ_shadow的高斯分布，d_i(j,k)是第j个小区的用户k到第i个小区基站的距离，R代表小区半径，γ为路径损耗。

步骤4，根据用户位置信息U和基站位置信息B，计算除第i个小区的用户外的其他L-1个用户的大尺度衰落β_i(j,k)，得到潜在干扰集合β_i(j,k)计算公式如下：

步骤5，根据有用信息集合α和潜在干扰集合α_ij，给所有用户分配导频信息，实现步骤为：

(5a)从有用信息集合α中选取β_i(i,k)最小值对应的用户user_(i,k)，假设β_i(i,k)最小值为β_3(3,1)，对应用户为第3小区的用户1，并给该用户分配导频φ_p；

(5b)从潜在干扰集合α_ij中选取第3小区的用户1对应的潜在干扰集合α_3j，然后从潜在干扰集合α_3j选取其他小区对第3小区的用户1干扰最小的项假如为β_3(1,1)和β_3(2,2)，则给第1小区的用户1和第2小区的用户2分配同一导频φ_p；

(5c)从有用信息集合α和潜在干扰信息集合α_ij将已经分配过导频的用户信息去除，实现对有用信息集合α和潜在干扰信息集合α_ij进行更新，从有用信息集合α和潜在干扰信息集合α_ij中去除已经分配导频过的用户对应的β_i(i,k)和β_i(j,k)，用于保证已经分配过导频的用户，不再参与下一次分配。

(5d)判断p是否等于3，若是，表明所有用户的导频已经分配完，否则，更新p＝p+1，并执行步骤(5a)-(5d)，直到所有用户的导频分配完毕。

本发明和基于贪婪的导频分配方法相比，有效的提升了系统平均信道容量，同时本发明的时间复杂度为O(KL²logK)，而要获得最优分配方案采用穷尽搜索的方法的时间复杂度为O((K！)^L)，基于贪婪的导频分配方法的时间复杂度为O(K^L)，说明本发明有效的降低了时间复杂度，尤其在用户数K大的情况下，降低时间复杂度的效果越明显。

以下结合仿真实验，对本发明的技术效果作进一步说明：

仿真条件：考虑L个小区，每一个小区包含一个基站和K个单天线用户，每个基站配备M根天线，靠近基站周围半径r米内无用户，参数设置如下表：

小区数L＝3基站天线数M50≤M≤800每个小区的用户数KK＝3,8小区半径RR＝500限制半径rr＝30路径损耗γγ＝3.8对数阴影衰落系数σ_shadow8dB

仿真内容：对本发明、传统的随机导频分配方法、基于贪婪的导频分配方法、和最优分配下的穷搜方法进行仿真，其结果如图2和图3所示；

参照图2：针对边缘信噪比SNR＝20dB，用户数K＝3和用户数K＝8两种情况下，平均信道容量随基站天线数变化进行仿真，结果如图2(a)和图2(b)所示；

由图2(a)可见，用户数K＝3时，随着基站天线数M从50～800不断增长，本发明、传统的随机导频分配方法、基于贪婪的导频分配方法、和最优分配下的穷搜方法下的平均信道容量也在不断增长，在相同天线数下，本发明的平均信道容量性能明显优于传统的随机导频分配方法和基于贪婪的导频分配方法，并可获得接近最优分配方法下的系统平均信道容量性能，说明本发明能有效的提升系统平均信道容量；

结合图2(a)和图2(b)，用户数K＝8时，在相同的基站天线数下，相比于用户数K＝3情况下，传统随机分配方法下平均信道容量几乎不变，基于贪婪的分配方法下平均信道容量增幅较小，本发明下平均信道容量有明显的增长，随用户数增多本发明提升系统平均容量幅度越大。

参照图3：针对用户数K＝3，基站天线数M＝800情况下，平均信道容量随边缘信噪比SNR变化进行仿真，其结果如图3所示；

由图3可见，随边缘信噪比SNR在范围0～20dB不断增长，本发明、传统的随机导频分配方法和基于贪婪的导频分配方法下的平均信道容量均随着边缘信噪比SNR增长而增长，边缘信噪比SNR大于20dB后，三种方法下的平均信道容量增幅趋于平缓，在同一信噪比SNR下，本发明的系统平均信道容量明显优于其他两种方法。