（通信与信息系统专业论文）多用户mimo下行链路预编码和用户调度技术研究.pdf

摘要 摘要 多输入多输出( m u l t i i n p u tm u l t i o u t p u t ，m i m o ) 技术能在不增加发送功率和带 宽的条件下提高系统容量和可靠性，被认为是未来无线通信的关键技术之一。 近年来，多用户m i m o 系统逐渐成为研究热点。在多用户m i m o 下行链路中， 各个用户之间无法相互协作，不能利用上行链路的联合检测来恢复发射信号，所 以下行链路是多用户m i m o 的研究重点。而预编码和用户调度是多用户m i m o 下 行链路获得复用增益和分集增益的关键。预编码可以抑制用户间的干扰，降低用 户的接收处理复杂度；用户调度可选择部分信道条件好的用户，提高系统容量。 本文对多用户m i m o 下行链路的预编码和用户调度技术进行了研究，具体的工作 和创新点概括如下： 首先，第一章概述了论文的研究背景和m i m o 的研究现状，阐述了论文的主 要研究内容、贡献和结构安排。 其次，第二章介绍了m i m o 无线通信的理论基础，分别阐述了单用户m i m o 和多用户m i m o 的系统模型、性能评价指标和关键技术。 第三章，本文核心内容之一，在基站已知理想信道信息的条件下，首先研究 了多用户m i m o 下行链路的三种预编码方法：块对角化，收发联合和最大化信号 泄露噪声比预编码。其中，重点研究了最大化信号泄露噪声比预编码的改进方法， 在满足功率约束的条件下，根据各用户的子信道增益分配功率，从而降低系统的 误码率。然后针对块对角化预编码的多用户下行链路，研究了最优和次优的用户 选择算法。 本文核心内容之二，第四章在有限反馈的假设下，研究了多用户m i m o 下行 链路预编码方法。首先介绍了酉预编码算法和d f t 码本；然后改进了码本构造方 法，改进后的码本是基于g r a s s m a n i a n 子空间扩张而成，具有更优的性能。最后针 对酉预编码算法用户波束匹配概率低的缺点，改进了预编码算法。改进后的预编 码算法引入相关系数的概念，通过对信干噪比作近似，提高了用户波束的匹配概 率。 最后，第五章对全文进行总结，并提出后续的研究方向。 关键词：多输入多输出，多用户干扰，预编码，用户调度 a bs t r a c t 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 m o ) t e c h n o l o g yc a r lu n p r o v e c o m m u n i c a t m n s y s t e m sc a p a c i t y a n dr e l i a b i l i t yw i t h o u ta n ym o r es y s t e mb a n dr e q u i r e d i t i s c o n s i d e r e da so l l eo ft h ek e yt e c h n o l o g i e si nf u t u r em o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m s i nr e c e n ty e a r sm u l t i - u s e rm i m os y s t e m sw i t ho n eb a s es t a u o na n dm a n yu s e r s h a v ea t t r a c t e dm er e s e a r c ha t t e n t i o n ，s i n c en oe x t r at i m es l o t sa n df r e q u e n c y r e s o u r c e s a r en e e d e dt os u p p o r tm o r eu s e r s f o rt h ed o w n l i n k ，s i n c e t h em o b i l e sa r ed e c e n t r a l i z e d ， t h eu s e r sa r en o ta b l et oc o o r d i n a t ew i t he a c ho t h e ra n dc a l ln o ts e p a r a t et h es i g n a l s u s i n ga r r a yp r o c e s s i n g ，m u l t i u s e r d e t e c t i o n ( m u d ) o r o t h e rm e t h o d s i nt h i s d i s s e r t a t i o mp r e c o d i n ga n du s e rs c h e d u l e ra l g o r i t h mf o rm u l t i u s e rm i m o d o w n l i n k s y s t e m si ss t u d i e d p r e c o d i n ga l g o r i t h m sf o rm u l t i u s e rm i m o s y s t e m s ，w h i c hu s e st h e c h 猢e 1s 诅t ei n f o r m a t i o n ( c s ot op r o c e s st h et r a n s m i ts i g n a l ，h a v e t ob eu s e dt o p r e e l i m i i l a t et h es p a t i a li n t e r f e r e n c ea m o n g d i f f e r e n tu s e r s t h e nr e d u c et h ec o m p l e x i t y a n dc o s to ft h er e c e i v e r s s y s t e mc a p a c i t yc a nb ee n h a n c e dt h r o u g h t h eu s e rs c h e d u l i n g t os u m m a r i z e ，t h er e s e a r c hi n c l u d e st h ef o l l o w i n ga s p e c t s ： t h eb a c k g r o u n df o rt h i sr e s e a r c ha n dt h em a i nc o n t e n ta r ei n t r o d u c e di nt h ef i r s t c h a p t e r c h a p t e r2i n t r o d u c e st h ef u n d a m e n t a lt h e o r yo f w i r e l e s sc o m m u n i c a t i o na n db a s i c k n o w l e d g eo fm i m os y s t e mi n c l u d i n gt h ea n a l y s i so fs y s t e mm o d e lp e r f o r m a n c e e v a l u a t i o no fs i n g l eu s e ra n dm u l t i u s e rs y s t e m sa r ea n a l y z e ds e p a r a t e l y m u l t i u s e rp r e c o d i n ga n du s e rs c h e d u l e ra l g o r i t h ma r es t u d i e di nc h a p t e r3u n d e r t h ea s s u m p t i o no fb a s es t a t i o nh a st h ei d e a lc h a n n e ls t a t ei n f o r m a t i o n t h r e ek i n d so f p r e c o d i n ga l g o r i t h m ：b l o c kd i a g o n a l i z a t i o n ( b d ) ，j o i n tp r e c o d i n g a n ds i n g l et o l e a k a g ea n dn o i s er a t i o ( s l n r ) a r ea n a l y z e di nd e t a i l an o v e ls o l u t i o nf o rs i n g l e t o l e a k a g ea n dn o i s er a t i op r e c o d i n g i sp r e s e n t e d t h ep e r f o r m a n c eo ft h i sn o v e l a l g o r i t h mi si m p r o v e dt h r o u g ht h ep o w e ra l l o c a t i o n u s e rs c h e d u l i n g a l s oa r ed i s c u s s e d i nt h es c e n a r i oo fb d o p t i m a la n ds u b o p t i m a lo fu s e rs e l e c t i o na l g o r i t h mi sa n a l y z e d s i n m l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a ts u b o p t i m a lc a l lr e d u c et h ec o m p l e x i t y w i t hf e ws a c r i f i c eo f c n a p t e r4p r e s e n t san o v e la l g o r i t h mf o rt h ec o n s t r u c t i o no fc o d e b o o km e t h o di n m u l t i - u s e rs y s t e m s t h en o v e la l g o r i t h mi sb a s e do ng r a s s m a n i a ns p a c e c o d ed i s t a n c e t a c t o r1 8c o n s i d e r e dt o i m p r o v et h ep e r f o r m a n c eo fs y s t e m 1 1 1 钒c o n s i d e r i n gt h e p r o b l e mo tl o wm a t c h i n gi nu n i t a r yp r e c o d i n g ，c o r r e l a t i o nc o e 艏c i e n ti s i n 仃o d u c e di n t h i sn o v e l 甜g o r i t h r n ，m a t c h i n gi si m p r o v e d t h r o u g ha p p r o x i m a t es n r f i n a l l y , t h ew h o l et h e s i si ss u m m a r i z e da n df u t u r er e s e a r c hd i r e c t i o ni sp o i n t e d k e y w o r d s ：m u l t i p l ei n p u tm u l t i p l e p r e c o d i n g ，u s e rs c h e d u l i n g o u t p u t ( m i m o ) ，m u l t i u s e ri n t e r f e r e n c e ， i l l 图目录 图目录 图2 1m i m o 系统模型6 图2 2 不同收发天线数下的各态历经容量比较( m - n ) 8 图2 3h 分解示意图9 图2 4m i m o 等效信道模型9 图2 5 注水算法示意图1 0 图2 6 不同信道信息的各态历经容量1 0 图2 7 多用户m i m o 下行链路13 图3 1 多用户m i m o 下行链路结构18 图3 2 用户l 的信号泄漏示意图2 7 图3 3 单用户和多用户m i m o 的性能比较3 5 图3 4 信号泄露噪声比预编码的误码率比较3 6 图3 5 不同预编码算法的误码率比较一3 7 图3 - 6 不同预编码算法的误码率比较3 7 图3 7 不同预编码算法的误码率比较3 8 图3 8 不同用户选择方式的和容量比较3 9 图3 - 9 不同用户选择的误码率比较3 9 图4 _ l 有限反馈的多用户m i m o 系统模型4 2 图4 2 矢量分解示意图4 9 图4 3 算法流程图一5 1 图4 _ 4 系统容量的c d f 比较5 3 图4 _ 5 系统误码率的比较5 3 v i 表目录 表目录 表3 1 块对角化( 最小错误概率) 伪码2 2 表3 2 块对角化( 最大化和容量) 伪码2 4 表3 3 收发联合预编码伪码2 6 表3 - 4 最大化信号泄露噪声比预编码伪码3 1 表4 1 用户波束匹配概率( l = 8 ) 5 2 表4 2 用户波束匹配概率( l = 6 4 ) 5 2 v i i 缩略词表 3 g a w g n b 3 g b c b d b e r b l a s t b p s c c i c d f c s i c s i t c s i r d f t d p c f d d i i d m m a c m m o m l m m s e d m u i 缩略词表 t h e3 r dg e n e r a t i o n a d d i t i v e 喊t eg a u s s i a nn o i s e b e y o n d3 r dg e n e r a t i o n b r o a d c a s tc h a n n e l b l o c kd i a g o n a l i z a t i o n b i te r r o r r a t i o b e l ll a b o r a t o r i e sl a y e r e ds p a c e - t i m e b i tp e rs e c o n d c o c h a n n e li n t e r f e r e n c e c u m m u l a t i v ed i s t r i b u t i o nf u n c t i o n c h a n n e ls a t ei n f o r m a t i o n c h a n n e ls a t ei n f o r m a t i o na tt r a n s m i t t e r c h a n n e ls a t ei n f o r m a t i o na tr e c e i v e r d i s c r e t ef o u r i e rt r a n s f o r i l l d i r t yp a p e rc o d i n g f r e q u e n c yd i v i s i o nd u p l e x i n d e p e n d e n ti d e n t i c a l l yd i s t r i b u t e d l o n gt e r me v o l u t i o n m u l t i p l ea c c e s sc h a n n e l m u l t i - i n p u tm u l t i - o u t p u t m a x i m u ml i k e l y m i n i m i z em e a ns q u a r ee r r o r m u l t i p l eu s e rd e t e c t i o n m u l t i p l eu s e ri n t e r f e r e n c e v i i i 第三代 加性白高斯噪声 超三代 广播信道 块对角化 误码率 分层空时编码 比特每秒 共信道干扰 累积分布函数 信道信息 发射端信道信息 接收端信道信息 离散傅里叶变换 脏纸编码 频分双工 独立同分布 长期演进 多址信道 多输入多输出 最大似然 最小均方误差 多用户检测 多用户干扰 缩略词表 o f d m o s d m a q p s k s d m a s i n r s i s 0 s l n r s m s n r s t b c s t t c s v d t d d z f 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 o i t l l o g o n a ls p a c ed i v i s i o nm u l t i p l e x i n ga c c e s s q u a d r a t u r ep h a s es h i f tk e y i n g s p a c ed i v i s i o nm u l t i p l e x i n ga c c e s s s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ep l u sn o i s er a t i o s i n g l ei n p u ts i n g l eo u t p u t s i n g l et ol e a k a g ea n dn o i s er a t i o s p a t i a lm u l t i p l e x i n g s i g n a lt on o i s er a t i o s p a c et i m eb l o c kc o d e s p a c et i m et r e l l i sc o d e s i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s i t i o n t i m ed i v i s i o nd u p l e x z e r of o r c i n g i x 正交频分复用 正交空分多址 正交相移键控 空分多址 信号干扰噪声比 单输入单输出 信号泄露噪声比 空分复用 信噪比 空时分组码 空时网格编码 奇异值分解 时分双工 迫零 符号表 符号数学含义 变量 函数 随机变量 ，皆县 j 节里 向量 向量元素 矩阵 矩阵元素 单位阵 转置 共轭转置 矩阵求逆 矩阵伪逆 数学期望 方差 服从分布 复高斯分布 求和 求最小值 矩阵求秩 矩阵行列式 求模 q 函数 符号表 x 说明 小写斜体 小写 大写斜体 大写 小写粗体 向量a 的第f 个元素 大写粗体，m 行n 列 矩阵a 第i 行第列对应的元素 n 维单位阵 随机变量服从某种分布 均值为0 ，方差为仃2 利口f x a a钆砜盯+州z咿d酬删圳h刚 符号表 求最大值 求取最大值自变量 求最小值 求取最小值自变量 f r o b e n i u s 范数 属于集合 并集 求极限 x l 独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工 作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地 方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含 为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。 与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明 确的说明并表示谢意。 签名： 至；绍渔日期：d 尹年期力日 关于论文使用授权的说明 本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文 的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁 盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文 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、汇编学位论文。 ( 保密的学位论文在解密后应遵守此规定) 签名：兰鱼赵生导师签名： i 互么虫 日期： d 2 年歹月2 - 7 日 第一章绪论 第一章绪论 本章首先概述了论文的研究背景和意义；然后回顾了多输入多输出 ( m u l t i i n p u tm u l t i o u t p u t ，m i m 0 ) 技术的发展和研究现状；最后阐述了论文的课题 来源、研究内容和结构安排。 1 1 研究背景和意义 随着i n t e m e t 和多媒体等在无线通信系统中的广泛应用，下一代移动通信 ( b e y o n d3 珂g e n e r a t i o n ，b 3 g ) 系统需要在有限的频谱资源内，提供比第二代和第三 代移动通信系统更高的传输速率，更稳定的性能，更大的覆盖范围。为了实现上 述目标，国际上普遍认为b 3 g 系统的数据传输速率要达到1 0 0 m b p s l g b p s 。但 是，无线信道的衰落和同信道干扰，使得高速数据传输困难重重。从信道容量理 论可知，增加发射功率或系统带宽可提高信道容量，但违背了实际通信系统的要 求。在不增加发射功率和牺牲带宽的条件下，如何提高无线通信系统的容量，实 现高速和可靠的数据传输成了一个极具挑战的课题。 m i m o 技术是现代数字通信技术中显著的突破，能有效解决无线通信系统容 量的瓶颈问题。m i m o 技术将无线信道路径等效为多个相互独立的并行传输信道， 用于传输信息，可在不增加系统带宽和发射功率的条件下提高系统的频谱效率。 t e l a ：c a r 【1 】和f o s c h i n i l 2 l 的研究工作证明，m i m o 技术可极大的提高系统容量。m i m o 技术自问世以来，就在如无线接入系统、无线局域网、3 g 等无线网络中得到广泛 应用。m i m o 技术正越来越广泛地被纳入无线通信系统标准中：智能天线技术在 t d s c d m a 模式中得到应用；3 g p p 标准采用空时发射分集( s p a c e t i m et r a n s m i t d i v e r s i t y , s t t d ) 及闭环发射分集( c l o s e dl o o pt r a n s m i td i v e r s i t y , c l t d ) 作为 w c d m a 中的发射方案；3 g p p 2 标准采用空时扩频( s p a c e t i m es p r e a d i n g ，s t s ) 、 正交发射分集( o r t h o g o n a lt r a n s m i td i v e r s i t y , o t d ) 作为c d m a 2 0 0 0 中的发射方案。 可见，m i m o 技术在无线通信技术中占有十分重要的地位。 在蜂窝移动通信系统中，多个用户可使用同一频带同一时隙同时与基站通信， 从而实现空分多址( s p a c ed i v i s i o nm u l t i p l e x i n ga c c e s s ，s d m a ) 。未来的无线通信业 务将出现明显的不对称性，用户的下载数据量要高于上传的数据量，即下行链路 电子科技大学硕士学位论文 的数据传输才是制约通信系统传输速率的瓶颈。由于移动台不可能使用太多的接 收天线，限制了多天线的接收处理能力，所以多用户m i m o 下行链路逐渐成为研 究热点。在下行链路中，基站同时向多个用户发射信号，用户不仅接收到基站发 送给该用户的数据，而且还接收到其它用户的干扰信号。为了降低用户端的处理 复杂度，发射端使用预编码就显得十分重要。预编码的实质是对发送数据进行预 处理，达到增强有用信号、抑止干扰的目的。此外，在多用户m i m o 下行链路中， 通过s d m a 同时服务的用户数有限。因此，一个重要的问题是如何设计用户选择 方案以利用多用户分集提高系统性能。 由此可见，对多用户m i m o 下行链路预编码和用户调度技术的研究是一件非 常有意义的事情。 1 2m i m o 的发展及研究现状 m i m o 技术是在空间分集和智能天线技术的基础上发展起来的一种空时信号 处理技术，重点着眼于解决未来无线通信系统的容量瓶颈问题。m i m o 技术的发 展历程可简述为： 1 9 7 0 年，m i m o 技术被引入无线通信系统中。 1 9 9 0 年，w i n t e r 利用了多天线空间分集和最优合并技术，并指出增加天线数 可提高m i m o 系统容量。 1 9 9 5 年，t e l a t a r 分析了高斯平坦衰落下m i m o 的容量，并推导了信道容量、 中断容量公式【l l 。 1 9 9 6 年，f o s c h i n i 提出了对角贝尔实验室空时分层算法( d i a g o n a lb e l ll a y e r e d s p a c et i m e ，d b l a s t ) ，并给出信道容量与信噪比、收发天线数的关系1 2 】。 1 9 9 8 年，t a r o k h 研究了空时码的设计准则，并提出空时格码【3 】；a l a m o u t i 提 出了可简单编译码的正交空时分组码【4 】：w o l n i a n s k y 等人提出了垂直贝尔实验室 分层空时( v e r t i c a lb e l ll a b sl a y e r e ds p a c e t i m e ，v - b l a s t ) 算法，建立的m i m o 系 统在室内试验中达到了2 0 b p s h z 的频谱利用率【5 1 。 2 0 0 3 年，s c ma h g ( s p a t i a lc h a n n e lm o d e l i n ga d - h o cg r o u p ) g jn o k i a , e r i c s s o n 和l u c e n tm o t o r o l a 等联合提出，一种用于系统级与链路级仿真的m i m o 空间信 道模型。 2 0 0 6 年，无线局域网标准i e e e8 0 2 1 l n 中采用了m i m o o f d m 技术，将 w l a n 的传输速率从5 4 m b s 增加至1 0 8 m b s 。 2 第一章绪论 为适应市场发展，实现m i m o 技术的商用，诸多无线产品厂商提出了各种 m i m o 的工程解决方案，列举如下： 2 0 0 2 年l o 月，第一款b l a s t 芯片在贝尔实验室问世，该芯片最高支持4 x4 的天线配置，最高的处理数据速率高达1 9 2 m b p s 。 2 0 0 3 年8 月，a i r g on e t w o r k s 推出的a g n l 0 0w i f i 芯片组中使用m i m o 技 术，将w i f i 速率提高到1 0 8 m b p s ，并与常用w i f i 标准兼容。 从上述的工程成就可见，m i m o 技术具有光明的应用前景，因此各国学者对 m i m o 技术展开了广泛地研究。m i m o 技术按其研究范围可分为单用户m i m o 和多用户m i m o 两大类。 过去近十年，m i m o 技术的研究主要集中在单用户m i m o 。 关于m i m o 容量的理论分析和研究已经比较成熟，具体结果可参考文献【6 】 7 】 的总结。m i m o 技术为通信系统提供了复用增益和分集增益。通过有效地设计传 输方案，m i m o 系统能够同时获得这两方面的增益，文献 8 给出了分集增益和复 用增益的折中关系。m i m o 系统中发端具有不同程度的信道状态信息( c h a n n e l s t a t ei n f o r m a t i o n , c s i ) 刺容量和传输方案有重大影响1 9 j 。当发端知道c s i 时， 可通过注水算法对发送信号进行功率分配，从而提高信道容量。空时码( s p a c e t i m e c o d i n g ，s t c ) 发端不需要c s i ，如果已知s c i ，可用于提高系统性能或简化接收处 理；天线选择只需部分c s i 10 1 。m i m o 系统的关键技术还有：自适应编码调制【1 l 】【1 2 1 ， 波束成形f 1 3 】，m i m o 信道均衡，空时码分多址和正交频分复用1 4 j - ( 1 们，t u r b o 编 译码【1 7 】【18 1 ，m i m o 信道建模和信道估训1 9 1 冽等。 近几年，多用户m i m o 系统的研究逐渐成为研究热点。 文献 6 】 2 1 】综述了多用户信道容量的理论研究。在蜂窝系统中，对多用户 m i m o 系统的研究分为上行链路和下行链路两个方面。在上行链路中，多个用户 在相同的频段和时隙内向基站发送信号，基站可配置较多天线，利用多用户检测 等方法分离信号。而在下行链路中，基站同时向多个用户发送信号，用户的信号 相互干扰，且用户间无法相互协作。如何消除多用户m i m o 下行链路中的多用户 干扰引起了广泛地研究。 多用户m i m o 下行链路中的用户间干扰可通过预编码来减少。预编码方案有 线性和非线性两类：线性处理方法主要有z f t z 2 1 、块对角化( b l o c k d i a g o n a l i z a t i o n , b d ) t 2 3 】等；非线性的有脏纸编石l a j ( d i r t yp a p e rc o d i n g ，d p c ) 2 4 】和 t h p ( t o m l i n s o n h a r a s h i m ap r e c o d i n g ) 预编码1 2 5 】【2 6 1 。上述的预编码方案要求基站已 知理想的c s i 。而实际系统中，由于反馈误差，信道估计误差等因素，基站获得 3 电子科技大学硕士学位论文 理想的c s i 较困难。如果基站只知道部分c s i ，上述预编码方案的性能将急剧恶 化【2 7 】。在f d d 模式中，基站要知道理想c s i 将增加反馈链路的负担。因此，在 基站只知道部分c s i 的条件下，对多用户m i m o 下行链路的研究非常重要。此外， 收发机的联合设计【2 8 】，联合波束和调度策略设计 2 9 1 ，下行链路的用户调度【3 0 】【3 1 1 ， 跨层设计【3 2 】【3 3 】也引起了人们极大的兴趣。 1 3 论文研究内容和结构安排 1 3 1 课题来源 本课题来源于n t td o c o m o 公司北京实验室的两个合作项目： 2 0 0 7 年7 月- 2 0 0 8 年1o 月：p r e c o d i n gf o rm u l t i u s e rm i m o o f d m ad o w n l i n k c h a n n e lw i t hl i m i t e dr a t ef e e d b a c k ，多用户m i m o o f d m a 下行信道有限反馈预编 码研究。 2 0 0 6 年9 月 2 0 0 7 年7 月：p r e c o d i n gf o rm i m os y s t e m ，m i m o 系统的预编 码技术。 1 3 2 论文主要内容和贡献 本文对多用户m i m o 下行链路的预编码和用户调度技术做了深入研究。论文 的主要内容和贡献在于： 1 ) 在基站己知理想信道信息条件下，首先研究了多用户m i m o 下行链路的 三种预编码方法：块对角化，收发联合和最大化信号泄露噪声比预编码。 改进了最大化信号泄露噪声比预编码，在满足功率的约束下，对每个用户 内部的不同数据流进行功率分配，从而降低系统的误码率；然后针对块对 角化预编码的多用户下行链路，研究了最优和次优的用户选择算法。 2 ) 基于有限反馈的假设下，对多用户m i m o 下行链路预编码方法进行研究。 首先介绍了l t e 提案中的酉预编码算法和d f t 码本构造方法；然后改进 了码本的构造方法，改进后的码本基于g r a s s m a n i a n 子空间扩张而成，具 有更优的性能；最后针对酉预编码算法用户波束匹配概率低的缺点，改进 了预编码算法。改进后的算法引入相关系数的概念，通过对信干噪比作近 似提高了用户波束匹配的概率。 4 第一章绪论 1 3 3 论文结构安排 第一章首先概述论文的研究背景和m i m o 研究现状，然后阐述论文的主要研 究内容、贡献和结构安排。 第二章介绍了m i m o 无线通信的理论基础，分别阐述了单用户m i m o 和多 用户m i m o 的系统模型、性能评价指标和关键技术。 第三章在基站知道理想信道信息的假设下，研究了多用户m i m o 系统预编码 和用户调度。 第四章研究了有限反馈下多用户m i m o 系统预编码和用户调度，改进了码本 方法和预编码算法。 第五章对全文进行了总结，并提出了后续的研究工作。 5 电子科技大学硕士学位论文 第二章m i m o 理论基础 m i m o 系统采用多发送和多接收天线为信号传输提供了空间自由度，可在不 增加系统带宽和发射功率的条件下提高传输速率及检测性能。目前，m i m o 的研 究主要集中在m i m o 的容量分析、空时编码、波束成形、信道估计及多用户m i m o 等。在多用户m i m o 系统中，用户之间通常无法协作，这使得单用户m i m o 中 的容量分析、信号传输方案和检测算法在多用户m i m o 系统中可能不再适用。多 用户m i m o 是无线通信中一个非常重要的研究方向。 本章首先阐述单用户m i m o 信道模型和信道容量，然后介绍了多用户m i m o 下行链路预编码和多用户调度的最新研究进展。 2 1 单用户m i m o m i m o 就是多发送多接收天线系统，m 根发射天线，根接收天线的m i m o 信道模型如图2 1 所示。假设信道是平坦衰落瑞利信道，并且各个信道相互独立， 第f 根发射天线到第，根接收天线之间的信道衰落系数用i ，。 信， 发送端 、h ”夕 k h 晶 h 二。) ( 2 1 4 ) d p c 的容量区域由满足功率约束条件护( q 。+ q 2 + q k ) 尸的自相关阵 q ，q ：，q 髟及编码顺序( 万( 1 ) ，万( k ) ) 对应的所有k 维容量向量所确定。 在基站知道各用户的c s i 和用户数k 很大的情况下，m i m o 广播信道的和容 量r d e c 为【3 4 l ： p 厨 l i m 二一= 1 ( 2 1 5 ) k - - * * om l o gl o g ( k n ) 、。 与c s i t ( c h a n n e ls a t ei n f o r m a t i o na tt r a i l s m i t t e r ) 情况下的信道容量相比，在高 信噪比情况下，基站未知各用户c s i 的和容量为醐： r ”一c 盯m i n ( m ，n ) l o g s n r ( 2 1 6 ) 式( 2 1 6 ) 表明：在没有c s i t 的情况下，多用户m i m o 系统容量不再随用户数 的增加而增长，丢失了多用户分集增益。 2 2 2 多用户m i m o 下行链路预编码 在蜂窝通信系统中，由于移动台体积、成本的限制，用户只能配置较少的天 线且只适合简单的检测算法。在下行链路中，用户的接收信号存在干扰，会增加 用户处理复杂度。因此对发送信号进行预编码以抑制用户间干扰非常重要。 预编码方案可分为非线性和线性两大类。非线性预编码通常需要非因果的信 息，且编码过程和发送数据有关，实现复杂度高，难以实际应用。线性预编码方 案实现复杂度低，随着用户数的增加，能够获得与d p c 渐进相同的容量。线性预 编码方案根据是否完全消除用户间干扰又可分为： 1 ) 完全消除用户间干扰 该类方案要求每个用户的接收信号中不存在其它用户的干扰。当用户为单天 线且用户数小于或等于发射天线数时，采用多用户信道矩阵的伪逆作为预编码矩 阵，即z f 预编码【2 2 j ，可完全消除用户间干扰。块对角化【2 3 】是在z f 预编码的基 1 4 第二章m i m o 理论基础 础上提出的一种改进算法，将多用户m i m o 信道分解为多个独立的单用户m i m o 信道。在总发射功率的约束条件下，根据系统性能要求，可独立地对等效单用户 信道设计传输方案，例如通过注水算法分配功率达到数据率最优。b d 要求每个 用户的预编码矩阵位于其它所有用户的信道矩阵的零空间，因此发射天线数至少 大于所有其它用户的接收天线之和，限制了其应用范围。 2 ) 允许用户间干扰 该类方法常使用信干噪【= g ( s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ep l u sn o i s er a t i o ，s i n r ) 作为设 计准则，综合考虑有用信号及干扰信号的功率。因为允许用户间干扰，如果一个 用户的预编码矩阵改变了，那么该用户对其它用户的干扰就会随之变化，从而影 响用户的s i n r ，所以该类方法的预编码矩阵应该联合设计。文献 3 6 3 针对单天线 的情形，利用对偶性将下行链路发射波束设计转化为上行链路接收波束设计，简 化了设计过程，通过迭代算法优化各路数据的发射波束。文献【3 7 在此基础上， 将该种迭代优化算法推广到了多天线情形。除了s 1 n r 约束条件下的预编码设计， 文献 3 8 】假设用户采用m m s e 接收机，提出了一种多用户下行链路的联合预编码 设计方案，通过最小均方误差准则和功率约束获得优化的发送和接收波束成形向 量。文献 3 9 】构造了信号泄漏噪声l g ( s i n g l et ol e a k a g ea n dn o i s er a t i o ，s l n r ) 的优 化目标函数，各用户的预编码矩阵可独立地设计，并得到了闭合的解。与块对角 化相比，信号泄漏噪声比的性能更优，且对收发天线数没有严格地限制。 2 2 3 用户调度 多用户m i m o 下行链路中，基站向不同的用户发送信号，但同时服务的用户 数有限。因此一个重要的问题是如何设计用户调度方案提高系统容量。 多用户m i m o 下行链路用户调度的目的是利用多用户分集增益提高系统容 量。在多用户m i m o 下行链路中，基站同时向多个用户发送信号，用户调度方案 的设计要比单用户m i m o 复杂。在设计用户调度方案时，除了考虑系统容量，也 需要考虑用户间的公平性。一般情况下，改善用户间的公平性要以牺牲系统容量 为代价，反之亦然。系统容量一般表示为单位时间内的传输数据量；公平性是对 于请求服务的用户而言，是否享有同等服务机会。好的调度算法，应兼顾系统容 量和公平性。 根据算法的复杂性和可用性，实际系统中采用的主要有轮循调度算法【4 0 1 、最 大信噪比调度算法t 4 0 j 以及比例公平调度算法( p r o p o r t i o n a lf a i r , p f ) t 4 1 1 。 1 5 电子科技大学硕士学位论文 1 ) 轮循调度算法 轮循调度算法是最容易实现的，基本思想是根据顺序轮流地调用各个用户。 轮循调度算法认为每个用户的服务优先级相等，实现了最佳公平，但容量受到了 限制。例如，当某用户信道状态条件不好时，可能被调度，系统只能以较低的速 率传输数据，而信道状态条件好的用户没有被调度，造成资源浪费。 2 ) 最大信噪比调度算法 最大信噪比调度算法的基本思想是基站根据反馈的c s i ，选择信噪比, ( s i g n a l t o n o i s er a t i o ，s n r ) 最大的用户传输数据。如果在时隙r 内有k 个用户请求传输数 据，用户七的信噪比为s n r k ( r 1 ) ，则选中的用户为： k = a r g m a ) 【s n r k ( 咒) ( 2 1 7 ) k 一1 k 、， 、 最大信噪比调度算法虽然能获得较高的系统容量，但也有其弊端：s n r 低的 用户很难得到服务机会，该调度算法很不公平。 轮循调度算法和最大信噪比调度算法都不考虑用户以前是否被调度，是无记 忆的。下面介绍记忆的比例公平调度算法。 3 ) 比例公平调度算法 比例公平调度算法是折中考虑系统容量和公平性而产生的，算法描述如下： 在时隙n 内，满足式( 2 18 ) 的用户被选中，记为k ，并将第玎+ 1 个时隙分配给该用 户传输。