基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法

摘要

本发明涉及基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法，与现有技术相比解决了导频分配方法分析场景与实际应用场景差距较大的缺陷。本发明包括以下步骤：用户数据预处理；子联盟结构的建立；导频分配结果的获得。本发明将联盟博弈的思想引入到基于用户分组的导频分配中，既适用于小区形状不规则且每小区用户数不固定(用户随机分布)的场景，又能有效的减轻导频污染，可以缓解现有解决导频污染效应的方法难以实际应用的问题。

说明书

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，具体来说是基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法。

背景技术

大规模MIMO是5G移动通信的关键技术之一，是指基站配置大量的天线，天线数目通常有几十、几百甚至几千根，是现有MIMO系统天线数目的1-2个数量级及以上。大规模MIMO除了可以大幅提高系统频谱效率和能量效率，还能获得十分精准的空间区分度以及相对廉价的硬件实现等好处。

大规模MIMO优良性能的获得有一个关键的假设，即收发器要获得可靠的信道状态信息。已有研究表明，对于TDD大规模MIMO的信道估计，根据大数定理当基站天线数很大时非相关噪声和快衰落效应的影响可以忽略，影响TDD大规模MIMO系统信道状态信息准确获取的主要因素是由于相邻(或者临近)小区用户重复使用导频(由于导频数目有限)引起的“导频污染”，也就是说导频污染是制约TDD大规模MIMO系统性能的瓶颈。

现有的减轻导频污染的方法中，合理的用户导频分配是一种有效的方法。然而已有的用户导频分配方法为了便于讨论，其分析均是假设小区形状规则(多为正六边形)且每小区用户数固定的场景。如图2所示，实际移动通信基站所形成的小区形状受地形、建筑物等诸多因素的影响，不可能是规则形状、各小区大小也不可能都一样，而且由于用户的移动性每小区用户数也无法固定不变。

针对这些实际场景，已有的用户导频分配方法不再适用。因此如何设计出适用于小区形状不规则且每小区用户数不固定(用户随机分布)场景的导频分配方法对于TDD大规模MIMO的推广和应用具有非常重要的现实意义。

发明内容

本发明的目的是为了解决现有技术中导频分配方法分析场景与实际应用场景差距较大的缺陷，提供一种基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法来解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：

一种基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法，包括以下步骤：

用户数据预处理，依次对所有用户进行编号，各个基站均获得所有用户到自己的距离信息，并将这些距离信息传递给基站控制器；

子联盟结构的建立，基站控制器根据各个基站获得的所有用户距离信息，通过联盟博弈方法将所有用户归入P个互不相交的子联盟；

导频分配结果的获得，基站控制器根据P个互不相交的子联盟，对同一子联盟的用户分配使用同一个上行导频训练序列，不同子联盟的用户分配相互正交的导频序列，再将此导频分配结果通过各基站分发给每个用户。

所述的用户数据预处理包括以下步骤：

设小区数量为L个，每个基站配置有M根天线，大规模MIMO系统共有N个用户，

设第j个小区的基站j服务K_j个用户，j∈{1,2,…,L}，

依次对N个用户进行编号，第j个小区的第k个用户表示为(j,k)，N个用户组成集合

设可用的相互正交的上行导频训练序列数目为P，发送信息时每一帧的帧长为Q；

各个基站获得每个用户到自己的距离信息，

设小区i中的基站i位置坐标为(x_BSi,y_BSi)，其中i∈{1,2,…,L},

用户(j,k)的位置坐标是(x_jk,y_jk)，则用户(j,k)到基站i的距离d_{BSi_jk}计算公式如下：

所述的子联盟结构的建立包括以下步骤：

初始化操作，设时间t＝0，所有用户的搜索次数初始值α_jk＝0，将所有用户随机归入P个子联盟作为初始联盟状态

依据联盟博弈方法不断的调整联盟结构，直至方法结束获得P个子联盟结构。

所述的依据联盟博弈方法不断的调整联盟结构包括以下步骤：

从用户(1,1)开始，对所有的用户依次循环进行搜索；

判断用户(j,k)对于所有子联盟的退盟或入盟的条件是否满足；

判断用户(j,k)对于所有子联盟的退盟条件是否满足，

从开始，对中所有的子联盟依次进行搜索，判断用户(j,k)加入以后是否绝对增加自己的效用函数，其退盟判断式如下：

若子联盟不满足用户(j,k)的退盟判断式，则继续针对子联盟进行退盟判断式的判断；

若搜索到最后一个子联盟仍不满足退盟判断式，则继续针对下一个用户进行搜索；

若子联盟满足用户(j,k)的退盟判断式，则搜索次数α_jk加1，

α_jk＝α_jk+1，

再进行判断用户(j,k)对于子联盟的入盟条件是否满足；

判断用户(j,k)对于子联盟的入盟条件是否满足；

针对所有的用户，判断用户(j,k)的加入是否满足不会减小联盟中各用户的效用函数，其入盟判断式表示如下：

若子联盟不满足入盟判断式，且α_jk≤τ_jk，α_jk为用户(j,k)的当前搜索次数，τ_jk为用户(j,k)的搜索次数阈值，则继续针对子联盟进行退盟判断式的判断；

若子联盟不满足入盟判断式，且α_jk＞τ_jk，则继续针对下一个用户进行搜索；

若子联盟满足入盟判断式，且α_jk＞τ_jk，则继续针对下一个用户进行搜索；

若子联盟满足入盟判断式，且α_jk≤τ_jk，则用户(j,k)加入子联盟更新联盟结构令时间t＝t+1；

方法是否结束的判断，检查所有用户对于所有子联盟的退盟和入盟的条件是否满足，若所有用户对于所有子联盟的退盟和入盟条件都不满足或则联盟博弈方法结束，获得P个子联盟结构；

否则继续针对下一个用户进行搜索。

还包括对所有用户均进行效用函数的定义，所有用户效用函数的定义均相同，其定义如下：

效用函数的定义为

其中：为用户(j,k)的系统上行频谱效率，α_jk为用户(j,k)的当前搜索次数，为用户(j,k)的搜索次数阈值且

其中：

为基站对接收到的信号采用最大比合并时的用户(j,k)的上行接收信干噪比；

为基站对接收到的信号采用迫零合并时的用户(j,k)的上行接收信干噪比；

其中：β_jlm＝1/(d_{BSj_lm})^α，

d_{BSj_lm}为用户(l,m)到基站j的距离信息，α为路径损失指数，代表联盟结构中第j个小区的第k个用户所属的子联盟，p_d为所有用户的数据发送功率，p_p为所有用户的导频发送功率，σ²为加性高斯白噪声的方差。

有益效果

本发明的基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法，与现有技术相比将联盟博弈的思想引入到基于用户分组的导频分配中，既适用于小区形状不规则且每小区用户数不固定(用户随机分布)的场景，又能有效的减轻导频污染，可以缓解现有解决导频污染效应的方法难以实际应用的问题。

本发明的导频分配方法适用于任意的非规则形状小区且用户随机分布的实际场景，在博弈权衡的过程中做到对每个用户都有利、对每个用户都公平、且使每个用户的频谱效率都最优，从而降低导频污染对系统性能的影响，提高系统频谱效率，有力地推动TDD大规模MIMO系统的实际应用。

附图说明

图1为本发明的方法顺序图；

图2为现有技术中TDD大规模MIMO系统模型图。

具体实施方式

为使对本发明的结构特征及所达成的功效有更进一步的了解与认识，用以较佳的实施例及附图配合详细的说明，说明如下：

如图1所示，本发明所述的一种基于联盟博弈的TDD大规模MIMO系统导频分配方法，包括以下步骤：

第一步，用户数据预处理。考虑大规模MIMO系统的上行链路，依次对所有用户进行编号，各个基站均获得所有用户到自己的距离信息，并将这些距离信息传递给基站控制器。其具体步骤如下：

(1)如图2所示，结合TDD大规模MIMO系统模型图可知，每个小区均同样配有一个基站，设小区数量为L个，每个基站配置有M根天线，大规模MIMO系统共有N个用户。

设第j个小区的基站j服务K_j个用户(每个小区均同样配有一个基站，因此小区数量与基站数量相同，且两者一一对应，第1个小区对应基站1，第2个小区对应基站2)，j∈{1,2,…,L}，

(2)依次对N个用户进行编号，第j个小区的第k个用户表示为(j,k)，N个用户组成集合

(3)设可用的相互正交的上行导频训练序列数目为P，即有P个符号为导频信号，发送信息时每一帧的帧长为Q，剩下的Q-P个符号为上行发送数据。

(4)各个基站获得每个用户到自己的距离信息，

设小区i中的基站i位置坐标为(x_BSi,y_BSi)，其中i∈{1,2,…,L},

用户(j,k)的位置坐标是(x_jk,y_jk)，则用户(j,k)到基站i的距离d_{BSi_jk}计算公式如下：

第二步，子联盟结构的建立。基站控制器根据各个基站获得的所有用户距离信息，通过联盟博弈方法将所有用户归入P个互不相交的子联盟。

在此，用联盟博弈的方法可以定义一种联盟的结构是集合的一种分裂形式，即是由分裂成的P个互不相交的子联盟(子集)且代表联盟结构中第j个小区的第k个用户所属的子联盟。

基于此，在实际应用中，结合联盟博弈的思想可以针对导频信号的特征属性，对各用户(参与者)的效用函数进行定义。由于用户的信号属性均相同，因此所有用户效用函数的定义均相同。效用函数定义如下：

效用函数的定义为

其中：为用户(j,k)的系统上行频谱效率，α_jk为用户(j,k)的当前搜索次数，为用户(j,k)的搜索次数阈值。

假设所有信道均是相互独立的瑞利信道，基站处的信道估计采用最小均方误差估计。在此提出，基于同一子联盟的用户分配使用同一个上行导频训练序列，不同子联盟的用户分配相互正交的导频序列，由此可以得到

其中：

为基站对接收到的信号采用最大比合并(Maximum Ratio Combining,MRC)时的用户(j,k)的上行接收信干噪比。

为基站对接收到的信号采用迫零合并(Zero-Forcing Combining,ZFC)时的用户(j,k)的上行接收信干噪比。

其中：βj_lm＝1/(d_{BSj_lm})^α，

d_{BSj_lm}为用户(l,m)到基站j距离信息，α为路径损失指数，代表联盟结构中第j个小区的第k个用户所属的子联盟，p_d为所有用户的数据发送功率，p_p为所有用户的导频发送功率，σ²为加性高斯白噪声的方差。

由于同一联盟的用户之间存在导频污染，依据各个用户的效用函数之间互相影响、制约的关系对用户进行使用导频的联盟分配。

如果用户(j,k)从子联盟中退出并加入子联盟也就是说联盟结构从原来的变成了新的结构描述这种改变为

为了使每个用户的频谱效率最大化，规定退盟和入盟的原则是：如果想要则出现且对于所有的满足时，改变是允许的。

也就是说如果用户(j,k)想从子联盟中退出并加入子联盟需要请求子联盟的允许，这个允许的条件是要求这种改变可以绝对改善用户(j,k)的频谱效率，且不会减小新加入联盟中各用户的频谱效率。因此，我们设计了退盟判断式和入盟判断式，从第1个用户开始，对每个用户均进行所有子联盟的退盟或入盟的条件的判断，以此不断调整联盟结构，直至方法结束(或达到次数或时间的阈值上限)获得P个子联盟结构。

其具体步骤如下：

(1)初始化操作，设时间t＝0，所有用户的搜索次数初始值α_jk＝0，将所有用户随机归入P个子联盟作为初始联盟状态

(2)依据联盟博弈方法不断的调整联盟结构，直至方法结束获得P个子联盟结构。

其依据联盟博弈方法不断的调整联盟结构包括以下步骤：

A、从用户(1,1)开始，对所有的用户依次循环进行搜索，由于联盟结构在不断调整，此搜索过程为循环搜索，最后一个用户搜索完后再从第一个用户开始，通过次数阈值或时间阈值进行限定，以判断用户(j,k)对于所有子联盟的退盟或入盟的条件是否满足。

SA1、判断用户(j,k)对于所有子联盟的退盟条件是否满足。

SA11、对从开始，对中所有的子联盟依次进行搜索，判断用户(j,k)加入以后是否绝对增加自己的效用函数，其退盟判断式如下：

针对子联盟是否满足退盟条件产生的三个不同情况，三个不同情况的处理如下：

(a)若子联盟不满足用户(j,k)的退盟判断式，则继续针对子联盟进行退盟判断式的判断，返回至SA11步骤，针对用户(j,k)对下一个子联盟进行退盟判断式的判断；

(b)若搜索到最后一个子联盟仍不满足退盟判断式，则继续针对下一个用户进行搜索，返回到步骤A，判断下一个用户对于所有子联盟的退盟条件是否满足；

(c)若子联盟满足用户(j,k)的退盟判断式，则搜索次数α_jk加1，

α_jk＝α_jk+1，(在实际应用中，可以根据处理器的运算速度等实际条件，设定搜索次数阈值，通过搜索次数的阈值限制防止进入死循环)

再进行判断用户(j,k)对于子联盟的入盟条件是否满足，即进入步骤SA2，进行对用户(j,k)对于子联盟入盟的条件的判断。

SA2、判断用户(j,k)对于子联盟的入盟条件是否满足。

SA21、针对所有的用户，判断用户(j,k)的加入是否满足不会减小联盟中各用户的效用函数，其入盟判断式表示如下：

针对子联盟是否满足入盟条件的四种不同情况，四种不同情况的处理如下：

(a)若子联盟不满足入盟判断式，且α_jk≤τ_jk，α_jk为当前用户(j,k)的搜索次数，τ_jk为用户(j,k)的阈值次数，则继续针对子联盟进行退盟判断式的判断，即返回SA11步骤，判断用户(j,k)对退盟条件是否满足；

(b)若子联盟不满足入盟判断式，且α_jk＞τ_jk(搜索次数已达到阈值次数)，则继续针对下一个用户进行搜索，即返回到步骤A，判断下一个用户对于所有子联盟的退盟条件是否满足；

(c)若子联盟满足入盟判断式，且α_jk＞τ_jk，则继续针对下一个用户进行搜索,即返回到步骤A，判断下一个用户对于所有子联盟的退盟条件是否满足；

(d)若子联盟满足入盟判断式，且α_jk≤τ_jk，则用户(j,k)加入子联盟更新联盟结构令时间t＝t+1。至此步骤，用户(j,k)已从子联盟中退出并加入子联盟其得到了请求子联盟的允许，即这种改变可以绝对改善用户(j,k)的频谱效率，且不会减小新加入联盟中各用户的频谱效率。

B、方法是否结束的判断。

检查所有用户对于所有子联盟的退盟和入盟的条件是否满足，若所有用户对于所有子联盟的退盟和入盟条件都不满足或

则联盟博弈方法结束，获得P个子联盟结构；

否则继续针对下一个用户进行搜索，即返回至步骤A，判断下一个用户对于所有子联盟的退盟条件是否满足。

在应用联盟博弈中分裂形式的思路时，根据各个用户的效用函数之间互相影响、制约对用户进行联盟分配。由于假设同一子联盟的用户使用同一个导频，不同子联盟的用户使用相互正交的导频，而效用函数的最优化也就意味着导频污染的最小化，而由效用函数的制约可使导频分配算法收敛到一个稳定的结构。以图2为例，用户总数N＝16个，共分成4个子联盟即导频数目P为4，图2中，同样背景格的用户属于同一子联盟。

第三步，导频分配结果的获得。基站控制器根据第二步的导频分配方法得到P个子联盟结构，对同一子联盟的用户分配使用同一个上行导频训练序列，不同子联盟的用户分配相互正交的导频序列，P个子联盟分别对应P个导频，这种对应的顺序可以任意颠倒。最后，基站控制器将此导频分配结果通过各基站分发给每个用户。

在本发明的联盟博弈方法应用在导频分配方法中，由退盟判断式和入盟判断式可知，博弈权衡的过程对每个用户都有利、对每个用户都公平且使每个用户的频谱效率都最优，从而可以降低导频污染对系统性能的影响，提高系统频谱效率。用联盟博弈来分割联盟的过程就是用户之间导频分配的过程，而且这种分割联盟不需要限制每小区的活动用户数和小区形状、大小等因素，灵活性好。

以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明的范围内。本发明要求的保护范围由所附的权利要求书及其等同物界定。