（通信与信息系统专业论文）ofdm及mimo系统中的资源分配和调度技术研究.pdf

摘要 摘要 为适应未来发展的需要，未来移动通信系统要求能够支持高达每秒数百兆 甚至千兆比特的高速分组数据传输。在无线资源日趋紧张的情况下，采用多载 波o f d m 传输技术和多天线m i m o 传输技术，充分挖掘利用空间资源，最大限 度地提高频谱利用率和功率效率，将成为未来移动通信研究的关键所在。本论 文针对o f d m 和m i m o 系统中的关键技术进行了研究，具体包括资源分配技术， 多用户选择调度策略，有限反馈方案设计，以及自动重传等跨层设计技术。 论文第二章研究了o f d m 系统中针对子载波，功率以及传输比特数等的自 适应资源分配技术。首先，我们分析了单用户o f d m 系统中最优功率和比特分 配方案的特性，给出了最优功率分配方案下用户间信道增益所需要满足的必要 条件。根据此必要条件，提出了一种计算复杂度较低的自适应资源分配算法。该 方法可以在降低算法复杂度的同时获得系统的最优分配性能。本章后半部分研 究了多用户o f d m 系统中的资源分配问题。针对资源分配时所带来的用户公平 性问题，我们研究了含用户最小传输速率约束条件下的子载波，功率，和比特的 联合分配算法。通过理论分析，论文将原来复杂问题转化为针对多个标量变量 的简单多变量优化问题，并根据此结论提出了一种低复杂度且性能优异的自适 应资源分配算法。 论文后三章主要研究了m i m o 系统中的一些跨层设计技术。第三章分析了 具有空间相关特性的m i m o 系统中多用户选择和调度策略。在该系统中，最优 的调度策略需要所有用户都反馈其完全的信道矩阵( 或向量) 信息。然而，这一 要求将极大地增加系统所需的反馈信息量。为了减小调度算法所需的反馈信息 量，本章以最大化信道容量界为目标，提出了一种基于标量反馈的多用户调度 方案。为了进一步提高调度算法性能，论文首先推导了一个仅与用户信道相关 阵有关的系统和容量下界，然后根据此下界提出了一种基于统计信道信息的用 户选择策略。该方案可以在几乎不增加系统反馈信息量的基础上，提高系统的 调度性能。 第四章针对采用自动重传的m i m o 系统，优化了有限反馈方案的设计。在 系统总反馈链路带宽一定时，为了提高系统在有限反馈链路的总容量，我们发 现在各用户处于不同重传状态的情况下，为不同用户合理地分配反馈信道带宽 东南大学博士学位论文 o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 可以有效地提高系统的和容量。论文分析指出系统应该尽量地将有限的反馈链 路带宽分配给那些处于第一次传输新数据的用户；而对于那些处于多次重传状 态下的用户，系统则应该少分配给他们一些反馈带宽以提高有限反馈约束下的 系统容量。另外，本章还在极限信噪比条件下对该问题进行了理论分析，并分别 给出了系统在高信噪比和低信噪比情况下近似最优的有限反馈带宽分配方案。 最后，论文第五章研究了基于有限反馈技术的m i m o 系统中有限反馈带宽 的优化问题。针对不同用户接收信号的平均信道信噪比不同的应用场景，我们 提出通过优化有限反馈带宽的分配方案来提高系统的和容量性能。与第四章中 考虑的情况相类似，这里同样假设系统的反馈链路带宽受限。在此条件下，由 于不同用户的接收信号的平均信噪比不同，分配给这些用户的有限反馈带宽也 应该做相应的调整。研究结果表明：基站应该将有限的反馈比特数分配给那些 处于较好信道状态的用户；而对于那些处于较差信道状态的用户，基站适当地 少分配给它们一些反馈链路带宽。本章最后将基于单天线用户m i s o 系统的结 果推广到了多天线用户的m i m o 系统中。仿真分析表明该算法能够提高异构多 用户系统中反馈链路带宽的利用效率，从而提高系统的和容量。 关键词：o f d m ，自适应资源分配，m i m o ，多用户调度，有限反馈，自动重传 a b s t r a c t t om e e tt h ei n c r e a s i n gd e m a n d so fc o m m u n i c a t i o n s ，f u t u r ew i r e l e s sc o n l - m u n i c a t i o n ss h o u l db ea b l et os u p p o r tt h eh i g hd a t ar a t ep a c k e tt r a n s m i s s i o n u pt os e v e r a lh u n d r e d sm e g ae v e ng i g ab i t sp e rs e c o n d s w i t hl i m i t e dr a d i or e - s o u r c e s ，s o m ek e yt e c h n o l o g i e si n c l u d i n gt h em u l t i c a r r i e ro f d m t e c h n o l o g ya n d t h em u l t i - a n t e n n at r a n s m i s s i o nt e c h n o l o g i e sp l a yak e yr o l e i nf u l l ye x p l o i t i n g s p a t i a lr e s o u r c e sa n di m p r o v i n gt h es p e c t r u ma n dp o w e re f f i c i e n c y t h i sd i s - s e r t a t i o ni n v e s t i g a t e st h ea d a p t i v er e s o u r c ea l l o c a t i o ns t r a t e g i e sa n do t h e rc r o s s l a y e rd e s i g nm e t h o d sf o ro f d ma n dm i m os y s t e m s c h a p t e r2s t u d i e st h ea d a p t i v er e s o u r c ea l l o c a t i o ns c h e m e sf o ro f d m s y s - t e r n s w ef i r s ti n t r o d u c et h ep o w e ra n db i ta l l o c a t i o ns c h e m ef o rs i n 9 1 巷：u s e r o f d ms y s t e m s w - ep r o p o s eas i m p l i f i e da l l o c a t i o na l g o r i t h mb a s e d6 矗t h e a n a l y s i so fo p t i m a la l l o c a t i o np a t t e r ni nt h es y s t e m g e n e r a l l y , t h es i m p l i f i e d a l g o r i t h mm o d i f i e st h ee x i s t i n gm e t h o d sf r o mt w oa s p e c t s ：o n ei st oa d d 乎s o m i n gp r o c e s sb e f o r et h ea l l o c a t i o nd e s i g n ，a n dt h eo t h e ri st oi n t r o d u c eab e t t e r i n i t i a l i z a t i o nf o rt h ea l g o r i t h mi no r d e rt oa c c e l e r a t et h ec o n v e r g e n c eo ft h ea l g o - r i t h m t h es e c o n dp a r to ft h i sc h a p t e rf o c u s e so nt h em u l t i u s e ro f d m s y s t e m i nt h i sp a r t ，w ep r o p o s ea ne f f i c i e n ts u b c a r r i e r ，p o w e r ，a n db i ta l l o c a t i o ns c h e m e f o rt h em u l t i u s e ro f d ms y s t e mu n d e ri n d i v i d u a lm i n i m u mt r a n s m i s s i o nr a t e c o n s t r a i n t s c o m p u t e rs i m u l a t i o nt e s t st h ep r o p o s e dm e t h o d sa n dv e r i f i e st h e i r e f f e c t i v e n e s s t h ef o l l o w i n g3c h a p t e r si nt h i sd i s s e r t a t i o ni n v e s t i g a t et h ec r o s s - l a y e rd e - s i g nu n d e rm i m od o w n l i n k s c h a p t e r3s t u d i e st h em u l t i n s e rs c h e d u l i n gu n d e r s p a t i a l l yc o r r e l a t e dm i m oc h a n n e l s t oa c h i e v et h eo p t i m a lm u l t i u s e rs c h e d u l - i n gg a i n ，f u l lc h a n n e li n f o r m a t i o nf r o ma l lu s e r sa r er e q u i r e dt ob ef e db a c kt o t h eb a s es t a t i o n ( b s ) h o w e v e r ，t h i si m p o s e sah e a v yf e e d b a c kl o a di np r a c t i c a l 印p l i c a t i o n s f o rf e e d b a c kr e d u c t i o n ，w ep r o p o s eas c a l a rf e e d b a c kb a s e du s e r s c h e d u l i n gm e t h o dv i am a x i m i z i n gas u mc a p a c i t yu p p e rb o u n d f u r t h e rf o r p e r f o r m a n c ei m p r o v e m e n t ，t h i sc h a p t e rp r o p o s e sas t a t i s t i cc h a n n dc o r r e l a t i o n 东南大学博士学位论文 o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 i n f o r m a t i o nb a s e du s e rs e l e c t i o ns c h e m e s i m u l a t i o nr e s u l t ss h o wt h a tt h ep e r - f o r m a n e ec a nb ee f f e c t i v e l yi m p r o v e db yf u r t h e ru t i l i z i n gt h es t a t i s t i cc h a n n e l c o r r e l a t i o ni n f o r m a t i o n i nc h a p t e r4 ，w ei n v e s t i g a t et h eo p t i m i z a t i o no ft h el i m i t e df e e d b a c kd e - s i g nf o rm i m o a r qs y s t e m s u n d e rat o t a lf e e d b a c kb a n d w i d t hc o n s t r a i n t ，w e p r o p o s et oa l l o c a t et h el i m i t e df e e d b a c kb a n d w i d t hf o ru s e r sa c c o r d i n gt ot h e i r f r e ) t r a n s m i s s i o ns t a t e s t h i sc h a p t e rc o n s i d e r sa l i m i t e df e e d b a c km i m ow i t h z e r o - f o r c i n gb e a m f o r m i n g ，a n de a c hu s e ri m p l e m e n t sj o i n td e t e c t i o na f t e rr e c e i v - i n gm u l t i p l ec o p i e so ft h es a m ed a t a t h e n ，i no r d e r t om a x i m i z i n gt h ea c h i e v a b l e s u mr a t e ，i ts h o w sb e t t e rt oa s s i g nm o r ef e e d b a c kb i t st ot h eu s e r sw h ot r a n s m i t t h e i rn e wd a t af o rt h ef i r s tt i m e a s y m p t o t i cs n ra n a l y s i si sa l s oa v a i l a b l ei n t h i sc h a p t e r f i n a l l yi nc h a p t e r5 ，w es t u d yt h el i m i t e df e e d b a c km i m os y s t e ma n dp r o - p o s ea na d a p t i v ef e e d b a c kb a n d w i d t ha l l o c a t i o n ss c h e m ef o ru s e r su n d e rd i f f e r e n t a v e r a g ec h a n n e lg a i n s 、c o n s i d e ras i m i l a rw i r e l e s sc o m m u n i c a t i o ns y s t e ma s i nc h a p t e r4w h e r eat o t a lf e e d b a c kb a n d w i d t hc o n s t r a i n ti sp r e d e t e r m i n e d i n t h i ss y s t e m i tc a nb ec o n c l u d e dt h a tm o r ef e e d b a c kb a n d w i d t hs h o u l db ea s - s i g n e dt ot h eu s e r sw i t hb e t t e rc h a n n e lc o n d i t i o n sw h i l el e s sb a n d w i d t ht ot h e o t h e ru s e r su n d e rr e l a t i v e l yw o r s ec h a n n e lc o n d i t i o n s f o ra n a l y t i c a ls i m p l i c i t y , t h ea n a l y s i si sd e r i v e dm a i n l yb a s e do nt h ea s s u m p t i o no fs i n g l e - a n t e n n au s e r s w et h e ne x t e n dt h ep r o p o s e dl i m i t e df e e d b a c kd e s i g nt om u l t i - a n t e n n au s e rs e e - n a r i o s n u m e r i c a lr e s u l t sa l s os h o wt h ee f f e c t i v e n e s so ft h ep r o p o s e ds c h e m e k e y w o r d s ：o f d m ，a d a p t i v er e s o u r c ea l l o c a t i o n ，m i m o ，m u l t i u s e rs c h e d u l i n g ， l i m i t e df e e d b a c k ，a u t o m a t i cr e p e a tr e q u e s t i v - 东南大学博士学位论文 o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 3 g b 3 g 3 g p p l t e o f d m m i m o i s i c d m a b l a s t 英文缩略词表 3 r dg e n e r a t i o n ( m o b i l ec o m m u n i c a t i o ns y s t e m s ) b e y o n d3 g 3 r dg e n e r a t i o np a r t n e r s h i pp r o j e c t l o n gt e r me v o l u t i o n 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 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 i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e c o d e - d i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s b 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 tv e r t i c a lb l a s t q a m m - q a m t d d f d d a d s l m t d p c m i s o q u a d r a t u r ea m p l i t u d em o d u l a t i o n m a r yq a m t i m ed i v i s i o nd u p l e x f r e q u e n c yd i v i s i o nd u p l e x a s y m m e t r i cd i 百t a ls u b s c r i b e rl i n e m u l t i t o n e d i r t yp a p e rc o d i n g m u l t i p l e - i n p u ts i n g l e - o u t p u t 英文缩略词表 z f b d a r q s v d f d m a s n r b e r b p s k p d p q o s s d m a f r f s i n r t d m a c q i c d i g l p v q r 、厂q e f z e r of o r c i n g b l o c kd i a g o n a l i z a t i o n a u t o m a t i cr e p e a tr e q u e s t s i n g u l a rv a l u ed e c o m p o s t i o n 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 s i g n a l - t o - n o i s er a t i o b i te r r o rr a t e b i n a r yp h a s es h i f tk e y i n g q u a l i t yo fs e r v i c e s p a c ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s f i n i t e - r a t ef e e d b a c k s i g n a lt oi n t e r f e r e n c ea n dn o i s er a t i o t i m ed i v i s i o nm u l t i p l ea c c e s s c h a n n e lq u a l i t yi n f o r m a t i o n 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 g r a s s m a n n i a nl i n ep a c k i n g r a n d o mv q e q u i a n g u l a rf r a m e s v n 符号说明 ( ) 日 m i n x ，可) m a x z ，y ) t r ( a ) l a l e | | x i l 2 c l c x ( u ，盯2 ) 8 1 4 i ，i a | p r 】 符号说明 矩阵或矢量的共轭转置 取z ，y 中较小的数 取z ，y 中较大的数 矩阵a 的迹 矩阵a 的行列式 数学期望 矢量x 的2 - 范数 复数集 单位矩阵 集合相减运算 均值为p ，方差为盯2 的复高斯分布 矢量量化码本 集合4 或集合a 的势 一个事件的发生概率 插图 插图 最优比特分配图案1 1 单用户o f d m 系统中不同资源分配算法的性能比较。1 4 单用户o f d m 系统中不同资源分配算法所需迭代次数统计1 6 多用户o f d m 系统中下行链路的自适应资源分配模型 1 6 多用户o f d m 系统中固定子载波分配方案与自适应子载波分配 方案的性能比较2 5 多用户o f d m 系统中不同资源分配算法的频谱利用率比较( k = 4 ) 2 6 多用户o f d m 系统中不同资源分配算法的频谱利用率比较( k = 8 ) 2 7 多用户o f d m 系统中不同资源分配算法的系统中断概率比较2 7 3 1 具有k 个用户的m i m o 下行系统示意图3 3 3 2 在不同口取值情况下算法s c c 的性能系统中取m = 4 ，n = 1 ， k = 4 0 ，及k s = 4 不同信噪比情况下最优a 的取值大致位于5 5 7 5 的区间内4 1 3 3 针对不同p 的取值，算法s c c - f r f 在采用迫零波束成形和有限反 馈技术的m i m o 系统中性能系统中取m = 4 ，n = 1 ，k = 4 0 ， k s = 4 及b = 4 4 7 3 4 采用d p c 的多用户m i m o 系统中各种调度算法的比较4 9 3 5 采用z f 波束成形的多用户m i m o 系统中各种调度算法的比较有 限反馈机制中用户的反馈比特数固定为b = 4 比特4 9 3 6 采用z f 波束成形的多用户m i m o 系统中各种调度算法的比较有 限反馈机制中用户的反馈比特数固定为b = 8 比特5 0 3 7 采用z f 波束成形的多用户m i m o 系统中各种调度算法的比较有 限反馈机制中用户的反馈比特数b 随信噪比线性增加，且有b = - 掣s n r b t 特：5 0 3 8 调度算法s c c 中统计信道信息对获得多用户分集增益的作用分析 5 2 1 2 3 4 5 6 7 8 2 2 2 2 2 2 2 2 东南大学博士学位论文o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 4 1 m i m o a r q 系统中数据传输与有限反馈流程图5 8 4 2 单用户单次重传系统中的和容量比较6 7 4 3 多用户多次重传系统中的和容量比较6 8 4 4 基于概率重传的m i m o a r q 有限反馈系统的和容量比较6 8 5 1 多级码本示意图，码本大小从n 至i j 4 n 7 7 5 2 单个多级矢量量化码本的失真度量分析该多级码本支持的量化 比特数从1 比特n 1 5 比特7 9 5 3 采用不同有限反馈方案的m i m o 多用户系统在不同信噪比情况下 的和容量比较此图中取盯2 = 1 0 2 5 ，0 5 ，1 ，2 ) 8 1 5 4 采用不同有限反馈方案的m i m o 多用户系统在不同信噪比情况下 的和容量比较此图中取盯2 = 1 0 2 5 ，0 2 5 ，2 ，2 ) 8 2 5 5 采用不同有限反馈方案的m i m o 多用户系统在不同反馈链路带宽 限制下的和容量比较此图中取盯2 = o 2 5 ，0 5 ，1 ，2 ) 8 2 5 6 采用不同有限反馈方案的m i m o 多用户系统在不同反馈链路带宽 限制下的和容量比较此图中取仃2 = 1 0 2 5 ，o 2 5 ，2 ，2 ) 8 3 5 7 多天线用户情况下有限反馈系统的可达和容量比较 8 3 表 格 表格 2 1 量化算法复杂度比较1 5 2 2 算法复杂度比较2 8 3 1 不同调度算法的反馈信息量比较5 2 4 1 m i m o a r q 有限反馈设计数值结果6 6 东南大学学位论文独创性声明 本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得 的研究成果。尽我所知，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，也不包含为获得东南大学或其它教育 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了谢意。 研究生签名：日期：型兰： j 东南大学学位论文使用授权声明 东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学 位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本 人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允 许论文被查阅和借阅，可以公布( 包括刊登) 论文的全部或部分内容。论文的公 布( 包括刊登) 授权东南大学研究生院办理。 研究生签名导师签 日期：丝1 坐兰： 第一章绪论 第一章绪论弟一早硒比 2 1 世纪是一个社会与科技飞速发展的时代，通信技术则被认为是当今世界 发展最为迅速的高新技术之一，而移动通信又是目前通信领域中的发展重点。 近年来，随着计算机网络和多媒体技术在各个领域的广泛应用，人们对高质量 的多媒体业务和高速率数据业务的需求与日剧增。为了满足人们不断增长的需 求以及超前理论研究的需要，针对未来移动通信系统的研究已经展开。未来移 动通信系统又被称为后3 g 系统( b e y o n d3 r dg e n e r a t i o n b 3 g ) 【1 ，2 3 1 ，它希望建 立起统一的全i p 移动通信网络，以提供不同网络和业务的自由无缝接入，并可 以支持更高传输速率的数据业务。 1 1 论文的研究背景 以现有的无线通信长期演进计划( l o n gt e r me v o l u t i o n ，l t e ) 为例，l t e 现 有标准主要是基于两种无线通信技术框架而设计，即正交频分复用( o r t h o g o n a l f 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 f d m ) 技术和多天线( m u l t i p l ei n p u tm u l - t i p l eo u t p u t ，m i m o ) 技术。具体而言，在传输技术方面，原有的单载波技术 已经不能完全满足高传输速率，高移动速率的未来移动通信系统需求。由于无 线信道存在着不同程度的时延扩展，而b 3 g 系统的带宽又较宽，因此符号之间 会存在较严重的符号间干扰( i n t e r - s y m b o li n t e r f e r e n c e ，i s i ) ，这对原有采用码 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 d m a ) 等单载波系统的均衡器设计 提出了非常高的要求，使系统实现出现了一系列的难点。因此，人们开始关注 如o f m d 等多载波传输技术【4 l 。o f d m 通过采用正交子载波并行发送数据，将 宽带信号转化为窄带信号传输，有效地克服了信道的频率选择性衰落。 同时，信息论【5 ，6 】中告诉我们，采用多发多收技术可以使无线传输系统获 得更大的系统容量，并且在一定条件下，系统容量的增加与收发端的最小天线 数目成正比。因此，由于多天线技术在系统信道容量提升方面具有独特的优 势，m i m o 技术也被引入到邵m 的系统框架中。多天线技术将无线通信系统扩展 到了空间维度上，极大地提高了无线通信系统的传输信道容量和无线传输的可 靠性。目前广泛研究的多天线技术包括空时分集和天线复用两类，其中主要有 空时( 空频) 分组码，和以v - b l a s t ( 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 ) 1 东南大学博士学位论文o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 为代表的分层空时技术。本论文中研究的m i m o 系统就是采用线性预编码技术 的v b l a s t 系统。 由此，以o f d m 和m i m o 为主题的无线传输技术成为无线通信技术研究课 题中的重要热点之一，其中就包括针对自适应功率分配，多用户调度，有限反 馈，和混合重传等技术的研究。 1 1 1o f d m 系统中的资源分配 o f d m 是多载波传输技术中较为常见的方案之一。由于其将整个宽带频段 分割成多个正交窄带用于并行数据传输，因此与常见的单载波系统相比，它为 优化无线资源配置提供了又一个维度的自由度，即频率维度。在传统的无线移 动通信系统中，由于经常受到频率选择性衰落信道的影响，系统的通信质量和 传输可靠性受到了严峻的考验。然而在o f d m 系统中，考虑到每个子载波的频 段相对很窄，我们通常可以近似认为系统的每个子载波上经历着平坦衰落信道。 由此，在信号传输时，系统可以针对不同子载波上的信道质量状况来合理分配 发射功率和传输速率。 自适应功率分配是系统中优化资源配置的常见方案之一，而其中最经 典的功率分配方法就是针对容量最大化的注水方法【5 1 。在o f d m 系统中， 自适应功率分配技术可以拓展到时域和频域两个维度上。另外，自适应调 制技术也是一种常用的优化资源配置方案。自适应调制的概念最开始是 由c a v e r s 在1 9 7 2 年提出的f 7 1 。随后在1 9 9 5 年，w e b b 等人提出了衰落信道下采用 可变速率q a m ( q u a d r a t u r ea m p l i t u d em o d u l a t i o n ) 调制技术【8 1 来实现自适应 调制，这种方式使得在发送接收端只要使用一种调制解调器就可以了，简化了 系统实现。在1 9 9 7 年，g o l d s m i t h 等人从理论上分析了自适应调制系统在衰落信 道下的容量，给出了功率分配的方法，由此将功率分配技术结合到了自适应传 输速率的m q a m ( m a r yq a m ) 调制系统中。该方法取得了良好的效果【9 ，l o 】。 在此基础上，人们开始研究m - q a m 自适应调制技术在宽带无线通信系统中的 应用，特别是o f d m 系统中的自适应调制系统设计也因此受到了广泛关注【1 1 1 。 为了更好地利用系统资源，针对o f d m 多载波系统，结合功率分配和自 适应调制( 即传输比特分配) 的自适应传输方案的设计因此成为了一个热点 问题。最初，多载波系统中使用的比特和功率分配算法是基于贪婪搜索原则 的h u g h e s - h a r t o g s 算法【1 2 1 。但是随着多载波系统中子载波数的增加，该算法的 一2 一 第一章绪论 计算复杂度很高。因此，后来出现了c h o w s 和f i s c h e r 8 算法【1 3 1 4 】。这两种算法都 是在最大化信道容量的基础上，通过简化得到的次优比特和功率分配算法。其 中f i s c h e r s 算法通过一定的简化找到了功率和比特分配的闭式解，降低了算法 的复杂度。这些算法起初都是针对a d s l ( a s y m m e t r i cd i g i t a ls u b s c r i b e rl i n e ) 有线多音( m u l t i - t o n e ，m t ) 通信系统设计的。随着o f d m 系统在无线移动通信 中被广泛地研究和应用，系统对低复杂度的自适应分配算法的要求也越来越强 烈，人们开始进一步研究和设计适合快速计算的自适应分配算法i - 5 t1 6 ，1 7 ，1 8 】，试 图找到一种能兼顾系统性能和算法复杂度的自适应分配算法【1 9 】。 在多用户o f d m 系统中，功率和比特的优化分配问题变得更为复杂。由 于各个用户在相同的子载波频段上的信道状态是不一致的，因此在多用户接 入时，通过为不同用户分配合适的子载波，可以有效利用系统中有限的频谱 资源，提高系统性能【2 0 ，2 t 】。然而，早期的优化方案都是针对最大化系统和容 量的【2 2 2 3 2 4 】。显然，这种方案忽略了各用户不同的业务需求以及用户之间：的 公平性问题。为了能够在资源分配的时候兼顾到各个用户之间的公平性，文 献f 2 5 ，2 6 ，2 7 ，2 8 1 中提出了各种用于衡量用户公平性的准则，并在这些准则下设 计了更为合理的多用户资源分配方案。然而，这些方法通常具有较大的计算复 杂度。由此，针对具体的用户需求并兼顾用户公平性的前提下，设计合理高效 的资源分配也就成为了本论文研究的课题之一。 1 1 2m i m o 系统中的用户调度和有限反馈技术 多天线技术由于其能够成倍地提高系统的信道容量【6 1 ，因而在近些年 内受到了相关研究人员们的广泛关注。在m i m o 系统中，多天线传输技术 的采用使得它可以同时接入多个用户进行并行传输，从而提高系统的传输 速率。很多文献针对多用户的m i m o 系统进行了深入的研究。在文献f 2 9 ， 3 0 1 中，j i n d a l 和v i s h w a n a t h 等人从理论上深入地分析了多用户m i m o 广播信道 和多址接入信道的信道容量，并给出了这两者之间的对偶关系。 为了能在实际系统中获得多用户m i m 0 系统的最大信道容量，人们提出了 一系列的多用户接入和分集传输方法。其中，污纸编码( d i r t yp a p e rc o d i n g ， d p c ) 方法就是一种被证明能够帮助系统获得完全信道容量的多用户接入方 案【3 1 ，3 2 】。然而，这一方法不但需要所有接入用户的完全信道信息，而且它的计 算复杂度也非常高。因此，有研究者开始着重于研究一些高效低复杂度的多用 一3 东南大学博士学位论文 o f d m 及m i m o 系统中的资源分配和调度技术研究 户传输方案，其中最常见的方案包括基于迫零准则( z e r o - f o r c i n g ，z f ) 和块对角 化( b l o c k - d i a g o n a l i z a t i o n ，b d ) 准则的波束成形方法 3 3 ，3 4 - 3 5 。然而，这些方法 通常对系统在每个时隙可以同时接入用户的数目都有一个限制，而这个限制是 由系统的天线配置所决定的。这样，在一个小区中，基站在单个时隙内通常都 需要选择一小部分的用户进行接入并安排数据传输。因此，如何从系统中所有 激活用户选择出少数合适的用户进行接入和并行传输，即多用户调度问题，也 就成为了一个人们关注的热点研究问题【3 6 ，3 7 ，3 8 ，3 9 】。 起初，针对多用户m i m o 系统中调度问题的研究都是假设基站知道所有用 户的完全信道 3 8 ，3 7 ，3 s 。但是在实际无线传输系统中若采用f d d 传输方式，这一 假设通常并不成立。因此，为了能让基站获得下行链路的信道状态信息，就需 要用户侧首先进行信道估计然后再将估计的信道参数反馈给基站端。这就额外 增加了系统所需的反馈信息量。从实际系统设计出发，人们为了在尽量保证系 统性能的前提下，减少系统所需的反馈信息量，一些基于低速率反馈的多用户 调度方案开始受到人们的重视。这类调度算法大致采用了以下几种方法： 小区内的全部用户都反馈其信道状态信息给基站。但是为了减少反馈量， 系统中每个用户仅反馈其完全信道状态信息中的部分信息 4 0 , 4 1 , 4 2 , a 3 ，如 仅反馈信道的幅度信息或者仅反馈信道的方向信息。 系统首先设计某一个准则，然后按照该准则在小区内初步选择一部分用户 并让它们反馈完全的信道状态信息。根据这一部分用户反馈的完全信道信 息，基站再利用一些用户调度算法进一步从中挑选出那些信道条件较好且 适合并行传输的用户进行调度，然后安排数据传输 4 4 ，4 5 ，4 6 1 。 与前两种方案相比较，第三类方案通常所需的系统反馈信息量最少。这类 调度算法仅采用各用户信道的统计信息进行用户选择 4 7 ，4 8 ，4 9 , 5 0 。关于这 一方案的具体内容，我们将在论文后面的章节中详细介绍。 另一方面，有限反馈技术也是m i m o 系统中一种被广泛使用的减小反馈信 息量的方法。随着m i m o 有限反馈系统概念的提出和应用，一些文献开始关注 采用有限反馈的多用户m i m o 系统中的调度问题，4 5 ，5 z 。有限反馈机制是将多 用户m i m o 系统中相关技术推向实用( 如l t e 系统) 的一个重要步骤。在有限反 馈系统中，接收端和发送端使用同一个码本并且该码本是预先设置在系统中的。 接收端首先将其瞬时的信道信息进行矢量矩阵量化，然后再将量化信息对应于 4 一 第一章绪论 码本中的标号反馈回发送端。这种方法通过采用合适大小的码本可以有效地降 低系统的反馈信息量( 5 t 】。结合有限反馈机制的多用户调度问题不但要考虑调度 算法本身的性能还要兼顾到用户由于反馈信道量化误差而可能导致的系统性能 损失。因此，针对有限反馈系统，改进调度算法的设计也是本文研究的课题之 一o 在考虑了有限反馈m i m o 系统中的多用户调度问题之后，论文后面两个章 节针对m i m o 有限反馈系统中的一些有限反馈带宽优化分配问题进行了探讨。 在采用混合重传技术的m i m o 系统中，现有文献f 5 2 ，5 3 ，5 4 ，5 5 1 中提出了通过为 重传用户设计不同的预编码来提高系统性能。但是针对采用有限反馈技术的 重传m i m o 系统，则很少有文献讨论如何为重传用户设计有限反馈方案。因此， 论文后部分首先针对该问题进行了研究。随后，我们注意到在现有针对有限反 馈m i m o 系统的研究中，绝大部分文献考虑了系统中所有用户为同构用户，并 因此认为每个用户反馈的比特数是相同的阳，5 1 t ，s 7 l 。然而在实际系统中丐咯个 用户由于所处的地理位置环境不同或者由于它们到基站的传输距离不同而导致 不同的路径损耗。为了考虑实际传输系统中不同用户由于路径损耗的原因而具 有不同的平均信道信噪比，研究异构多用户m i m o 系统中有限反馈方案的设计 和优化也成为本论文的研究内容之一。 1 2 论文的研究工作 本文的主要研究工作是针对o f d m 系统中的比特和功率分配问题，多用 户o f d m 系统中的联合资源分配，以及多用户m i m o 系统中的用户调度和有 限反馈问题进行了研究。我们首先为单用户的o f d m 系统提出了一种低复杂 度的多载波