（信息与通信工程专业论文）基于信道状态信息的mimo发射策略优化研究.pdf

基于信道状态信息的m i m o 发射策略优化研究 摘要 理论证明，在无线通信系统中，当发射端和接收端同时采用多副天 线( 即m i m 0 系统) 时，系统可以产生额外的空间维数，并使系统获得 自由度增益。利用这些额外的自由度，无线系统可以在信道空间上实现 多路复用，从而带来系统容量的提升。因此，m i m o 系统发射策略的研 究已成为当前的一个热点研究问题。本文主要研究了在无线通信系统 中，基于信道状态信息的发射策略优化的几项关键技术。这些技术的应 用，在降低误码率的同时，可以有效地提高系统容量。本文的主要研究 内容如下。 首先，本文对基于有限比特反馈的单用户m i m o 系统发射策略优 化进行了研究。基于有限比特反馈的发射策略优化的关键问题为码 本( c o d e b o o k ) 设计。本文提出了基于m m s e 准则、b e r 最小化准则和容量 最优化准则的新的码本设计算法。在码本设计中，我们提出了最优的发 射机结构，设计了新的失真函数，并改进了通用的l l o y d 算法。通过改进 型l l o y d 算法，设计了三种新型的码本。这些码本和目前已有的码本相比 较，进一步提高了无线通信系统的性能。同时，基于三种准则，本文研 究了m i m o o f d m 有限比特反馈系统的最优化发射策略，并提出了基于 有限比特反馈的最优功率分配方案。 然后，本文研究了多用户m i m o 系统的发射策略优化。通过对多用 户m i m o o f d m 系统中功率优化的问题进行分析，提出了一种新的功率 优化算法。该算法能够在满足多用户速率要求的情况下，使发射功率最 小，从而既实现了系统的公平性，又达到了资源的最优分配。同时，本 文推导了多用户m i m o 系统中多址接入信道( m a c ) 与广播信道( b c ) 的功 率对偶性关系。利用m a c 与b c 的功率对偶性，使上行链路与下行链路 的功率优化方案可以相互转换，从理论上建立了多用户系统上行与下行 链路的功率优化的对偶性关系。在多用户m i m o 系统的调度方面，本文 提出了一种基于码本向量正交性的低复杂度多用户调度算法，该算法避 免了传统算法中的穷举搜索，简化了用户选择的过程，使选择的用户集 更加优化。在码本设计方面，本文利用f f t 矩阵设计了具有良好正交性 上海交通大学博士学位论文 的码本。并利用码本中的码字的正交关系将用户进行分组，基于具有准 正交性的用户组进行用户调度，可降低用户选择的复杂性。由于在实际 中发射端只能得到部分信道状态信息，因此本文进一步研究了基于有限 反馈的多用户调度算法。该算法以信道方向信息( c d i ) 与信道质量信 息( c q i ) 作为反馈的信道状态信息。为了降低复杂度，我们根据c d i 将 用户划分到不同的量化信道区域，并利用c q i 进行用户选择，从而可避 免传统算法的穷举搜索，使用户调度的过程得以简化。 最后，本文研究了基于跨层优化的多用户m i m o 系统发射策略优化 问题，并提出了基于信道状态信息与队列状态信息的发射技术优化算 法。在本文中，提出了“稳定性以及“队列控制函数的概念，并分 析了队列控制函数的特性，即：为了达到系统的稳定性，队列控制函数 的二阶导数必须为0 。在保证系统稳定的基础上，本文对跨层优化算法的 可达系统容量域进行了推导，并得出了容量域表达式，可以为调度算法 提供理论上的指导。根据得到的容量域表达式，本文还提出了一种新的 基于跨层优化的用户选择算法。 关键词：m i m o ，优化，信道状态信息，多用户调度，跨层设计，码本 一一 o nt h er e s e a r c ho fm i m ot r a n s m i s s i o no p t i m i z a t i o nw i t h c h a n n e is t a t ei n f o r m a t i o n a b s t r a c t i th a sb e e np r o v e dt h e o r e t i c a l l yt h a tw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e mc a ng e ta d d i t i o n a l s p a t i a lf r e e d o md e g r e eb ys e tm u l t i p l ea n t e n n a sa tt h et r a n s m i t t e ra n dt h er e c e i v e ru n d e r c e r t a i nc h a n n e lf a d i n gc o n d i t i o n t h e n ，t h em i m o s y s t e mc a ng e ta d d i t i o n a ls p a t i a lf r e e d o md e g r e eg a i n b yu s i n gt h ea d d i t i o n a lf r e e d o md e g r e e ，t h es y s t e mc a nr e a l i z em u l t i p l e x a c c e s s i n g ，a n dt h e na c h i e v ec a p a c i t yi m p r o v e m e n t t h e r e f o r e ，m i m oh a sb e c o m eav e r y p o p u l a rr e s e a r c ht o p i cr e c e n t l y t h i sd i s s e r t a t i o nf o c u so nt h er e s e a r c ho ft r a n s m i ts t r a t e g y o p t i m i z a t i o nb ye x p l o i t i n gd i f f e r e n td e g r e eo fc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o ni nw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e m t h eo p t i m a lt e c h n i q u e sw i l ld e c r e a s eb e r ，a n di m p r o v es y s t e mc a p a c i t y t h em a i nw o r ko ft h i sd i s s e r t a t i o ni sa sf o l l o w s f i r s t l y , w es t u d yt h et r a n s m i s s i o ns t r a t e g yo p t i m i z a t i o nf o rs i n g l eu s e rm i m os y s t e m w i t hl i m i t e df e e d b a c k t h ek e yw o r ko fl i m i t e df e e d b a c kb a s e dt r a n s m i ts t r a t e g yo p t i m i z a d o ni sc o d e b o o kc o n s t r u c t i o n t h e r e f o r e ，w ep r o p o s et h r e ec r i t e r i af o rc o d e b o o kd e s i g n i n g ， w h i c ha r em m s eb a s e dc r i t e r i o n ，b e rb a s e dc r i t e r i o na n dc a p a c i t yb a s e dc r i t e r i o n i n c o d e b o o kc o n s t r u c t i o n ，w ep r o p o s en o v e lo p t i m a lt r a n s m i t t e rs t r u c 嘁，a n dd e s i g nn e wd i s t o r t i o nf u n c t i o nt om e a s u r ec o d e b o o kp e r f o r m a n c e ，a n dw ea l s om o d i f yt h eg e n e r a ll l o y d a l g o r i t h m b a s e do nt h em o d i f i e dl l o y da l g o r i t h m ，w eg e tn e ws t y l ec o d e b o o k c o m p a r e d w i t ht h ee x i s t i n gc o d e b o o k ，t h ep r o p o s e dc o d e b o o kc o n s t r u c t i o na l g o r i t h mc a ng e tb e t t e r p e r f o r m a n c e a tt h es a m et i m e ，w ee x t e n dt h er e s e a r c ht om i m o o f d ms y s t e m b a s e do n t h r e ec r i t e r i a ，w ep r o p o s en e wp o w e ra l l o c a t i o ns t r a t e g yw i t hl i m i t e df e e d b a c ko fc h a n n e l s t a t ei n f o r m a t i o nf o rm i m o o f d ms y s t e m t h e n ，w es t u d yt h et r a n s m i ts t r a t e g yf o rm u l t i - u s e rm i m os y s t e m b ya n a l y z i n gt h e p o w e ro p t i m i z a t i o ni nm i m o o f d ms y s t e m ，w ep r o p o s ean e wp o w e ro p t i m i z a t i o na l g o - r i t h m ，w h i c hc a nm i n i m i z et h et r a n s m i tp o w e rw h i l es a t i s f ye a c hu s e r sr a t er e q u i r e m e n t t h u s ，t h es y s t e mi sn o to n l yw i t hg o o df a i r n e s s ，b u ta l s oa c h i e v ew i r e l e s sr e s o u r c eo p t i m a l a l l o c a t i o n w ea l s od e d u c et h ep o w e rd u a l i t yr e l a t i o n s h i pb e t w e e nm u l t i p l ea c c e s sc h a n n e l i l i 上海交通大学博士学位论文 ( m a c ) a n db r o a d c a s tc h a n n e l ( b c ) b a s e do nt h ep o w e rd u a l i t yr e l a t i o n s h i p ，t h ep o w e ro p 。 t i m i z a t i o ns c h e m eo fu p l i n ka n dd o w n l i n kc a nt r a n s f o r mf r o mo nt ot h eo t h e r i nm u l t i u s e r m i m os y s t e ms c h e d u l i n g ，w ep r o p o s eac o d e b o o kb a s e dl o wc o m p l e x i t yu s e rs c h e d u l i n g a l g o r i t h m c o m p a r e dw i t hg r e e d yu s e rs e l e c t i o na l g o r i t h m ，t h ep r o p o s e ds c h e d u l i n ga l g o 。 r i t h mi sw i t hv e r yl o wc o m p l e x i t y t h ec o d e b o o ki nu s e rs c h e d u l i n gi sd e s i g n e db yu s i n g f f tm a t r i x w ee m p l o yt h eo r t h o g o n a lr e l a t i o n s h i pa m o n gc o d e w o r d si nc o d e b o o kt og r o u p u s e r s ，a n dt h e nw es e l e c to p t i m a lu s e rs e tf r o mt h eu s e rg r o u p s i np r a c t i c a ls y s t e m ，t h e t r a n s m i t t e rc a nn o tg e tp e r f e c tc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n m o t i v a t e db yt h i s ，w es t u d yt h e t r a n s m i ts t r a t e g yf o rm u l t i - u s e rm i m os y s t e mw i t hp a r t i a lc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n i nt h i s d i s s e r t a t i o n ，w ep r o p o s ean o v e ll o wc o m p l e x i t ya l g o r i t h mw i t hl i m i t e df e e d b a c k i nt h e a l - g o r i t h m w ef e e d b a c kc h a n n e l d i r e c t i o ni n f o r m a t i o n ( c d i ) a n dc h a n n e lq u a l i t yi n f o r m a t i o n ( c q i ) f o rt r a n s m i t t e rs c h e d u l i n g ，w h i c ho n l yh a sv e r yl o wc o m p l e x i t y i nu s e rs c h e d u l i n g a st h el a s tp a r to fo u rr e s e a r c h ，w es t u d yt h et r a n s m i ts t r a t e g yo p t i m i z a t i o nb yc r o s s l a y e rd e s i g n ，a n dp r o p o s et r a n s m i s s i o ns t r m e g yo p t i m i z a t i o na l g o r i t h mb yu s i n gc h a n n e l s t a t ei n f o r m a t i o na n dq u e u es t a t ei n f o r m a t i o n h e r e ，w ep r o p o s et h ec o n c e p t i o no fs t a b i l i t y a n dq u e u ec o n t r o lf u n c t i o n ，a n da n a l y s i st h ec h a r a c t e r i s t i co fq u e u ec o n t r o lf u n c t i o n ，t h a ti s “t og e ts y s t e ms t a b i l i t y , t h es e c o n do r d e rd i f f e r e n t i a lc o e f f i c i e n ts h o u l db ez e r o ”b a s e do n t h ec o n c e p t i o no fq u e u ec o n t r o lf u n c t i o n ，w ed e r i v e dt h eu p p e rb o u n do ft h ew e i g h t e ds u m r a t eb yq u e u ec o n t r o l ，a n dw ea l s op r o p o s eac r o s s l a y e rd e s i g nb a s e dm u l t i u s e rs c h e d u l i n g a l g o r i t h m k e yw o r d s ：m i m o ，o p t i m i z a t i o n ，c h a n n e l s t a t e i n f o r m a t i o n ( c s i ) ，m u l t i u s e r s c h e d u l i n g ，c r o s sl a y e rd e s i g n ，c o d e b o o k 一一 缩略语表 a w g n加性高斯白噪声( a d d i t i v ew h i t eg a u s s i a nn o i s e ) b c广播信道( b r o a d c a s tc h a n n e l ) b e r误比特率( b i te r r o rr a t e ) b l a s t 贝尔实验室分层空时码( b e l l l a b sl a y e r e ds p a c e t i m e ) c d i信道方向信息( c h a n n e ld i r e c t i o ni n f o r m a t i o n ) c d i t发射机信道分布信息( c h a n n e ld i s t r i b u t i o ni n f o r m a t i o na tt r a n s m i t t e r ) c d m a码分复用( c o d ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) c p 循环前缀( c y c l i cp r e f i x ) c q i 信道质量信息( c h a n n e lq u a l i t yi n f o r m a t i o n ) c s i信道状态信息( c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n ) c s i r接收机信道状态信息( c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o na tr e c e i v e r ) c s i t发射机信道状态信息( c h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o na tt r a n s m i t t e r ) d p c 脏纸码( d i r t yp a p e rc o d i n g ) e v d 特征值分解( e i g e n v a l u ed e c o m p o s i t i o n ) f d d 频分双工( f r e q u e n c yd i v i s i o nd u p l e x ) f d m a 频分复用( f r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) f f t快速傅立叶变换( f a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ) i f f t快速傅立叶反变换( i n v e r s ef a s tf o u r i e rt r a n s f o r m ) i i d 独立同分布( i n d e p e n d e n ta n di d e n t i c a l l yd i s t r i b u t e d ) i s i符号间干扰( i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ) m a c 多址接入信道( m u l t i p l e a c c e s sc h a n n e l ) m i m o 多输入多输出( m u l t i p l e i n p u tm u l t i p l e o u t p u t ) m i s o多输入单输出( m u l t i p l e - i n p u ts i n g l e o u t p u t ) m m s e最小均方误差( m i n i m u mm e a ns q u a r ee r r o r ) m s e均方误差( m e a ns q u a r ee r r o r ) p d f 概率密度函数( p r o b a b i l i t yd e n s i t yf u n c t i o n ) o f d m正交频分复用( o r t h o g o n a lf r e q u e n c yd i v i s i o nm u l t i p l e x i n g ) q o s 服务质量( q u a l i t yo fs e r v i c e ) s i n r 信号干扰噪声比( s i g n a lt oi n t e r f e r e n c e p l u s - n o i s er a t i o ) s n r信噪比( s i g n a lt on o i s er a t i o ) s t b c 空时分组码( s p a c e t i m eb l o c kc o d i n g ) s t c 空时码( s p a c e t i m ec o d i n g ) v i i i 缩略语表 s v d t d d t d m a v q z f z f b f z f - d p c 奇异值分解( s i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n ) 时分双工( t i m ed i v i s i o nd u p l e x ) 时分复用( t i m ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s ) 向量量化( v e c t o rq u a n t i z a t i o n ) 迫零( z e r o f o r c i n g ) 迫零波束形成( z e r o f o r c i n gb e a m f o r m i n g ) 迫零脏纸编码( z e r o - f o r c i n gd 吣p a p e rc o d i n g ) 一一 上海交通大学 学位论文原创性声明 本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下， 独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本 论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本 文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。 本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。 学位论文作者签名：佘锋 日期：2 0 0 8 年6 月3 日 上海交通大学 学位论文版权使用授权书 本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定， 同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版， 允许论文被查阅和借阅。本人授权上海交通大学可以将本学位论文的 全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫 描等复制手段保存和汇编本学位论文。 保密口，在一年解密后适用本授权书。 本学位论文属于 不保密。 ( 请在以上方框内打“4 ) 学位论文作者签名：佘锋指导教师签名：黄建国 日期：2 0 0 8 年6 月3 日 日期：2 0 0 8 年6 月3 日 第一章绪论 1 1 选题背景与意义 近年来，无线通信技术的研究得到了蓬勃发展。这主要是受到两个方面因素的 影响，首先，由于通信需求的迅猛增长；其次，v l s i 技术的突飞猛进使得复杂的 信号处理算法和编码技术成为现实。同时，无线通信之所以成为富有挑战性的课 题，主要有两个方面的原因，首先，由于信道衰落( f a d i n g ) 的影响，即多径衰落 的小尺度效应，以及由距离衰减所引起的路径损耗和障碍物引起的阴影等大尺度效 应，导致无线信道具有较强的时变性。其次，多个无线用户的通信，将导致严重的 多用户之间的信号干扰。因此，如何处理信道衰落和对抗多用户之间的干扰，对于 无线通信系统的设计具有重要意义。在实际的无线通信系统中，信道状态信息对于 系统发射策略的设计是至关重要的。理论证明，在适当的信道衰落条件下，当发射 端和接收端同时采用多副天线( 即m m 0 系统) 时，无线通信系统可以获得复用增 益( m u l t i p l e x i n gg a i n ) 和分集增益( d i v e r s i t yg a i n ) ，从而提升系统的性能。 对于m i m o 系统的研究，w i n t e r s 1 ，t e l a t a r 2 l 和f o s c h i n i 3 做出了开创性的工作。 他们提出，在发射机和接收机使用多副天线，可以在不增加发射功率的条件下显著 提高系统的频谱效率。而且，通过使用先进的空时信号处理技术，m i m o 系统可以 提供分集增益和功率增益。 o a n t e n n a1 形卜 础 毒砒咚一 j 觚e 皿a f l a n t e n n a1 a n t e n n a2 a n t e n n a n ， m i m o 系统模型如图1 1 所示，其中t 为发射天线数，m 为接收天线 数。m i m o 信道日吲为遍历随机过程。为了简化起见，不失一般性，略去时间标 号，则m i m o 系统输入输出关系可以表示为： y = i - i x + n 上海交通大学博士学位论文 其中h 为mxn t 信道矩阵，x 为肌x1 发射信号向量，y 为mx1 接收信号向量。n c n ( o ，n o k ) 为加性高斯噪声向量，其均值为o ，方差为0 “。 t e l a t a r 2 】指出，对于独立同分布的瑞利信道，m i m o 系统的容量可以表示为： o g d e t + 丽1 踢日日) ( 1 2 ) 其中d e t ( ) 为矩阵行列式，z = e ( x x 日) 为输入信号协方差矩阵。 1 1 1 发射机具有准确信道状态信息( c s i ) 时m l m o 系统的容量 对于m i m o 系统的信道矩阵日，可以进行以下的奇异值分解( s v d ) ： h = u a v 日 ( 1 3 ) 其中u 和y 分别为rx r 和m 札的酉矩阵。a ：= d i a g ( a 1 ，a 2 ，入1 ) 为以非增顺 序排列的奇异值对角阵。这里1 = m i n n t ，批) 。 当引入如下变换方式： 孟：v h x 雪：= u 日y ( 1 4 ) 亢：u n 则m i m o 系统的输入输出关系可以简化为： 痧= a 孟+ 元( 1 5 ) 根据式( 1 4 ) 表示的对角矩阵中的奇异值，采用注水算法，可以得到发射机具有 准确信道状态信息时m i m o 系统的容量，即如式( 1 6 ) 所示： 一釜i = 1 ( 崦( 1 + 警) ) 6 ， 其中( p + ) 些。为通过注水算法得到的各个子信道的功率分配值，即： 碍=( p 一等) 小k m 式中p 为常数，它的作用是使功率分配值满足约束条件昝耳p o 。 一2 一 ( 1 7 ) 第一章绪论 1 1 2 发射机不具有信道状态信息时m i m o 系统的容量 当发射机不知道信道状态信息的时候，发射机只能采用最保守的发射方案，即 在各个天线上将功率等功率分配。因此，基于等功率分配的m i m o 系统容量为： c n o - e s i t 善n 1 勖( b g ( 1 + 罴) ) m 8 ， 1 1 3 基于部分信道状态信思的m i m o 系统 在已有的m i m o 系统发射策略的优化设计中，主要有两类方案，一类方案是假 设发射机可以得到准确的信道状态信息，则发射机可以利用信道状态信息得到最 优的发射策略，从而提高频谱效率。另一类方案是假设发射机完全不知道信道状 态信息，则发射机采用等功率分配的发射方案，即空时码方案。这两类方案是目 前m i m o 系统发射策略设计上的两个极端，它们存在的问题是：首先，在实际的无 线通信系统中，由于时延、信道衰减、信道估计误差等因素的影响，发射机不可能 得到完全准确的信道状态信息，因此，基于准确信道状态信息的最优发射策略在实 际系统中并不可行；其次，完全不利用信道状态信息的等功率发射策略也是一种消 极的设计方式，因为理论证明，即使部分的或者有限的信道状态信息，对m i m o 系 统的性能提升也具有较高价值【4 】- 【8 j 。因此，从实际系统出发，有效利用部分信道状 态信息，对发射策略进行优化设计具有重要的理论意义和实际应用价值。 目前利用部分信道状态信息的方式主要有两种：即利用信道统计信息的方式和 利用有限比特反馈的方式。文献 9 1 5 h 的仿真结果表明，在m i m o 系统中，利用信道 统计特性的方式需要反馈较多的信息量，这将给系统增加额外的负担。而基于有限 比特反馈的方式可以以较少的反馈量获得比基于信道统计特性方式更优的系统性 能。因此，本文重点研究有限比特反馈方式下的发射策略优化设计。 基于反馈信道状态信息的m i m o 系统模型如图1 2 所示，与图1 1 相比，增加了从 接收机到发射机增加了反馈通道。在有限反馈的m i m o 系统中，接收机通过信道估 计得到当前的信道状态信息，然后，以有限比特反馈的方式将信道状态信息反馈到 发射端。发射端则根据反馈的信道状态信息选择最优的发射策略，从而提高系统 的性能和容量。由于受到有限带宽资源的约束，m i m o 系统只能通过有限数量的比 特来反映信道状态信息。在这种情况下，种有效的方法是：接收机首先对信道 状态信息进行量化，然后将量化的信道状态信息反馈到发射机。这实际上是一种 通过有限数量的比特对信道状态信息进行近似模拟的方式；另外一种有效的方式 是：预先设计好一个由多个侯选发射策略组成的集合，并将这个集合预先保存在发 射机和接收机中。我们把这个保存在发射机和接收机的候选发射策略集合称为码 一3 一 上海交通大学博士学位论文 x t 图1 2带有限比特反馈的m i m o 系统模型 f i g 1 2m i m os y s t e mm o d e lw i t hl i m i t e db i t sf e e d b a c k y t 本( c o d e b o o k ) ，码本中的每个候选发射策略称为码字( c o d e w o r d ) 。码本由一组波束形 成向量或者预编码矩阵组成，这些向量或者矩阵被称为码字。系统运行时，接收机 通过信道估计得到信道状态信息，并根据信道状态信息在预先保存在接收机的码本 中选择一个最优的码字，然后将这个码字在码本中的序号反馈到发射机。同样地， 发射机将根据接收到的序号在预先保存的码本中选择相应的码字。并以选择的码字 作为当前最优发射策略。 在基于有限比特反馈的m i m o 系统中，发射策略优化的设计，有两个基本的问 题需要解决，即：如何以较低的复杂度设计码本? 设计出的码本可以获得怎样的性 能? 目前，这两个问题还没有得到根本的解决。码本设计的研究首先出现在文 献 1 0 】中，该文主要研究了向量量化的问题。文献 1 0 l 中提出的l l o y d 算法由于具 有较高的复杂性而没有得到广泛接受。文献 1 1 】、【1 2 1 、【1 3 和文献 1 4 1 提出了应 用g r a s s m a n n i a n 空间压缩理论设计码本的算法，但是仍然具有很高的复杂度。文 献 1 2 1 、【1 5 1 、【1 6 】和文献【1 7 】分析了有限反馈的中断容量和b e r 性能。然而，对于 这些问题的理论分析仍然需要做进一步的研究。 文献 5 】中提出，m i m o 系统容量可以随着天线数线性增长，这个结论是基于以 下四个方面的假设： ( 1 ) 发射机不知道信道状态信息( c s i ) ： ( 2 ) 接收机知道准确的信道状态信息； ( 3 ) m i m o 系统的信道之间互不相关； ( 4 ) 单用户点对点通信。 4 第一章绪论 发射机是否知道信道状态信息，对于系统容量有很大的影响【1 8 1 ，【1 9 1 。当发射机知 道信道状态信息时，m i m o 系统可以获得容量的提升。文献【4 】指出，当发射机知道 信道状态信息的时候，通过选择与信道状态信息相匹配的最优发射策略，m i m o 系 统可以获得比发射机不知道信道状态信息的情况下，至少有1 0 l o g ( m n r ) d a 的容量 增益。 同时，我们也注意到，在实际的无线通信系统中，系统往往包含多个用户。因 此，利用信道状态信息进行多用户通信的发射策略优化，也成为下一代移动通信的 重要工作。因此，我们的研究工作主要是针对以上的几个假设展开。即：发射机知 道部分信道状态信息的情况下，如何进行单用户m i m o 系统以及多用户m i m o 系统的 发射策略优化。 1 2 国内外利用信道状态信息进行发射策略优化的研究动态 在无线通信系统中，反馈的信道状态信息能够帮助发射机优化发射策略，并避 免多用户信号之间的干扰一【2 3 l 。对于m i m o 系统，发射机能够根据反馈的信道状 态信息，确定最优的预编码矩阵作为发射策略，从而充分利用最好的子信道。从理 论意义上说，如果发射机要得到完全准确的信道状态信息，需要反馈的比特数量将 为无穷大，这在实际的通信系统中无法实现。因此，反馈的比特数量必须是有限 的。针对这种情况，如何量化发射机需要的信道状态信息，以及以何种方式反馈信 道状态信息成为研究的关键问题。 利用发射端的信道状态信息( c s i t ) 优化m i m o 无线通信系统( 通常被称为闭 环通信系统) ，可以进一步提高系统容量 1 3 1 ，【2 4 】 【2 5 l ，【2 6 j ，消除多用户干扰 2 7 1 ，并能有 效地利用空间分集【2 s ，【2 9 】，【3 0 】。有效利用信道状态信息，可以使m i m o 系统更容易获得 多天线技术所带来的优势。由于直接量化信道信息的方式将导致反馈的比特数量非 常大，因此，更有效的方式是采用有限比特反馈，即采用反馈码字( c o d e w o r d ) 序号的 方式【1 3 】，【3 1 j j 【3 2 】，【3 3 】。 信道状态信息量化的基本思想是：在反馈之前先将信道状态信息量化，即用有 限数量的比特来近似信道状态信息，然后将这些有限数量的比特反馈到发射机。这 种纯粹的信道量化( v q ) 是为了获得对信道状态信息的近似。而反馈码字序号的 目的，是通过有限数量的比特来代表最优发射策略的序号，从而达到容量最大化或 者b e r 最小化。因此，反馈码字序号的有限比特反馈的并不是为了重建信道，而是 为了获得在当前信道条件下的最优发射策略的近似。目前，基于信道状态信息量化 的m i m o 系统发射策略优化，仍然是一个活跃的研究领域。 1 2 1 线性预编码技术 基于有限比特反馈的闭环( c l o s e 1 0 0 p ) m i m o 无线通信系统发射策略的研究主要是 一5 一 上海交通大学博士学位论文 基于线性预编剧叫，其原理可以通过m i m o 系统的输入输出关系表示： y = h f s + n ( 1 9 ) 其中f 为预编码矩阵，s 为发射信号，礼为噪声矩阵。发射机可以通过改变预编码矩 阵f 调整发射策略，使发射信号与当前信道状态信息更加匹配。因此，在设计最优 的预编码矩阵f 时，发射机必须知道一定程度的当前信道状态信息。对于预编码矩 阵f 的设计，目前已有很多关于这方面的研究工作。文献【3 4 】、 3 5 、【3 6 提出了基 于准确信道状态信息的预编码方案；文献【9 】、【1 8 】、【3 0 】、【3 7 、【3 8 、【3 9 提出了基 于信道子空间分解的预编码矩阵设计方法，文献【l o 】、【1 3 、 4 0 提出了利用信道统 计特性设计预编码矩阵的算法。由于在实际的无线通信系统中，发射机很难获得完 全准确的信道状态信息，因此，研究基于部分信道状态信息，特别是基于有限比特 反馈的m i m o 系统预编码矩阵f 的设计具有重要理论意义和实际应用价值。 1 2 2 基于有限比特反馈的m i m o 系统 目前，对于有限比特反馈的设计方法主要有两种：直接量化信道状态信息和量 化发射策略的特性。m i m o 系统中直接量化信道状态信息的基本思想，是用有限的 比特来近似信道状态信息，然后发射机根据量化的信道状态信息设计预编码矩阵， 即发射策略，从而使发射信号适应当前的信道条件。文献【4 l 】提出了种对最优波束 形成向量进行量化的有限反馈方案。然而，文献 4 1 】中的算法仍然是一种对信道状态 信息的直接量化的方法。量化发射策略的特性的主要思想是源于发射机只需要知道 部分的信道结构知识( 因为波束形成向量仅仅是信道矩阵s v d 分解的特征向量) 。因 此，并不需要对全部的信道状态信息进行量化。文献 4 2 】指出，量化发射策略的特 性，即采用有限比特反馈的方式完全可以满足m i m o 系统发射策略优化的要求。 实际上，有限比特反馈方式是一种预编码选择函数厂( 其 g f = ，( 日) ) ，函数| 厂的 作用是影射某种信道条件到一个码本 莎：( 日，易，f )( 1 1 0 ) 中的某个预编码矩阵。式( 1 1 0 ) 中的r 为码字，它代表一种发射策略，其中n 【1 ，1 ，n = 2 b 。b 是反馈的比特数。反馈的b 比特代表码字在码本中的序号。因 此，可以用从接收机反馈到发射机的b l t , 特来表示选择的码字( 预编码矩阵) 序 号。而发射机也通过这个序号在码本中选择相应的码字，并以此作为当前信道条件 下的最优发射策略。文献【2 9 】、【3 8 、【3 9 、 4 2 、【4 3 】提出了基于有限比特反馈的波 束形成算法，文献 3 4 】、 4 4 1 提出了预编码正交空时码算法，文献【1 8 】、【4 5 、【4 6 】提 一6 一 第一章绪论 囡如 “。一圃 玩广圆 既广囡 蛊v 图1 3 广播信道( b c ) 与多址接入信道( m a c ) 模型 f i g 1 3b ca n dm a cm o d e l 出了空分复用预编码技术，文献 1 3 】、 4 7 、【4 8 、【4 9 提出了发射信号协方差矩阵的 优化算法。 m i m o 系统性能与预编码矩阵的选择方法有密切关系，文献【l o 】、【3 4 、【4 2 一 【4 5 】提出了基于最小化误码性能的码字选择函数。 相对于码字的选择方法，码本的设计是一个更加复杂的问题，因为必须同时考 虑信道日的分布和码字选择函数的设计。文献 3 7 1 、 4 2 _ 4 5 】、【5 0 一 5 5 】提出，在非 相关瑞利衰落信道，码本设计问题实际上是设计带有最大子空间距离的矩阵空间。 在m i m o o f d m 系统中，如何利用有限的信道状态信息进行发射策略的优化， 以及如何利用子载波之间的信道相关性减少反馈的比特数量是需要进一步研究的问 趔5 6 卜 6 3 】。同时，多用户m i m o 系统中的信道信息反馈技术，以及发射策略优化仍然 是重要的研究领域删。 1 2 3 多用户m i m o 系统的发射策略优化 多用户m i m o 无线通信系统主要有两种基本的信道模型：多址接入信道( m a c ) 和 广播信道( b c ) 【6 4 卜【7 0 】。多用户最优发射策略的研究也基于这两种信道模型。 1 2 3 1 多用户系统模型 考虑一个蜂窝系统，基站的发射天线数为觑，系统中的用户数量为k ，每个用 户终端只有一个接收天线，则上行链路为m i m o 多址接入信道( m a c ) ，下行链路 为m i m o 广播信道( b c ) 。令基站到用户i 的信道矩阵为凰，用户i 的上行链路信 道矩阵为z 2 ，贝j j m l m o 系统的广播信道模型和多址接入信道结构如图