CN101242381B - 多用户多输入多输出系统的线性预编码方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种多用户多输入多输出系统的线性预编码方法,将各用户的接收机简化为一个接收机常量和模值为1的归一化接收机的积,基于最小均方误差准则,利用所有用户的信道矩阵计算发射机的线性预编码和接收机常量,将接收机常量和各用户的归一化接收机相乘得到各用户的接收机。本发明方法在抵消共信道干扰和噪声增强之间取得了折中,误码率性能优于迫零方法,逼近于最优的最小均方误差方法。此外,本发明方法在发射机线性预编码和接收机的计算过程中不需要迭代计算,其计算复杂度远低于最优的最小均方误差方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种多用户多输入多输出系统的线性预编码方法,具体涉及一种应用于多用户多输入多输出系统下行链路中发射机利用信道状态信息设计线性预编码的方法。属于无线通信技术领域。
背景技术
近年来的研究表明,在发射机和接收机均采用多个天线构成的多输入多输出系统可以提供很高的信道容量和信息传输的可靠性。在蜂窝通信系统中,往往有多个用户和基站进行通信。为了充分利用空间分集和提高信道容量,每个用户和基站都采用多个天线,构成了多用户多输入多输出系统。在下行链路中,基站以空分多址的方式同时向各用户发射数据流,每个用户的接收信号中存在的共信道干扰(CCI)影响了数据的可靠接收。当基站已知所有用户的信道状态信息(CSI)时,通过设计线性预编码可以抑制共信道干扰。一种常用的设计方法是迫零(ZF)方法(R.L.U.Choi and R.D.Murch,“A transmit pre-processingtechnique for multiuser MIMO systems:a decomposition approach,”IEEETransactions on Wireless Communications,vol.3,pp.20-24,Jan.2004.),通过对信道矩阵进行分解,使每个用户的接收信号中完全抵消共信道干扰,把多用户下行链路的干扰信道分解为多个独立并行的单用户信道。然而,该方法没有考虑噪声的影响,在信道衰落比较严重时增强了噪声,难以获得很好的系统性能。
另外一种设计线性预编码的方法是最优的最小均方误差(MMSE)方法(J.Zhang,Y.Wu,S.Zhou and J.Wang,“Joint linear transmitter and receiver design forthe downlink of multiuser MIMO systems,”IEEE Communications Letters,vol.9,pp.991-993.Nov.2005.),基于最小均方误差准则,通过发射机预编码和接收机的联合设计,在抵消共信道干扰和增强噪声之间进行了折中。与迫零方法相比,最优的最小均方误差方法可以获得较好的性能,其缺点是发射机线性预编码器和 接收机的联合设计需要多次迭代处理,复杂度较高。
发明内容
本发明的目的在于针对现有技术的不足,提供一种多用户多输入多输出系统的线性预编码方法,误码率性能逼近最优的最小均方误差方法,但具有较低的计算复杂度。
为实现这一目的,本发明的多用户多输入多输出系统的线性预编码方法,将各用户的接收机简化为一个接收机常量和模值为1的归一化接收机的积。利用所有用户的信道矩阵,依次计算各用户的归一化接收机。在此基础上,基于最小均方误差准则,计算发射机的线性预编码器;利用信噪比(SNR)信息计算接收机常量。将接收机常量和各用户的归一化接收机相乘得到各用户的接收机。
本发明的方法包括如下具体步骤:
1、各用户根据接收的导频数据估计自身的信道矩阵,并将信道矩阵信息反馈给基站发射机;基站发射机计算系统的信噪比信息。
2、计算各用户的归一化接收机;计算时,将各个用户任意排序,基于特征值分解,利用第一个用户自身的信道矩阵计算该用户的归一化接收机,后一个用户的归一化接收机计算利用该用户自身的信道矩阵以及前面所有用户的信道矩阵和计算所得的归一化接收机,从而得到每个用户的归一化接收机。
3、基站发射机利用所有用户的信道矩阵、归一化接收机和系统的信噪比信息,基于最小均方误差准则,计算基站发射机的线性预编码器。
4、利用所有用户的信道矩阵、归一化接收机和系统的信噪比信息,计算接收机常量。
5、将接收机常量分别与各用户的归一化接收机相乘,得到每个用户的接收机。
6、根据所得的基站发射机的线性预编码器及每个用户的接收机,完成系统的线性预编码。
本发明方法将各用户的接收机简化为一个接收机常量和模值为1的归一化接收机的积,首先计算各用户的归一化接收机,再基于最小均方误差准则,计算发射机的线性预编码器。由于基于最小均方误差准则进行设计,本发明方法在抵消共信道干扰和噪声增强之间取得了折中,其误码率性能优于迫零方法,接近于最优的最小均方误差方法。
另外,本发明方法在发射机线性预编码器和接收机的计算过程中不需要迭代处理,其计算复杂度远低于最优的最小均方误差方法。为了分析简单起见,假设多用户输入多输出系统中,发射天线数为M,系统中的用户数为K,各用户的接收天线均为N。要保证最优的最小均方误差法收敛,需要的迭代计算的次数为10,则计算复杂度为O(10(KN3+K3))。本发明方法的计算复杂度为O(KN3+K3+(K-1)3+…+1),降低了接近10倍,所以实现起来更加简单。
附图说明
图1为多用户多输入多输出系统的误码率随信噪比变化的性能图。
图2为多用户多输入多输出系统的误码率随迭代次数变化的性能图。
具体实施方式
以下结合附图和实施例对本发明的技术方案作进一步描述。以下实施例不构成对本发明的限定。
考虑具有3个用户的多用户多输入多输出系统,基站采用5个发射天线,每个用户采用2个接收天线。各用户信道矩阵的元素为独立、同分布、零均值、方差为1的复高斯随机变量。不同用户的信道相互独立。噪声为复高斯白噪声,功率归一化为1,基站发射机总发射功率由系统的信噪比计算得出。基站向每个用户发射的数据采用QPSK调制。具体的实施步骤如下:
2)计算各用户的归一化接收机;计算时,将各个用户任意排序,基于特征值分解,利用第一个用户自身的信道矩阵H1计算该用户的归一化接收机w1,w1为矩阵 的最大特征值所对应的特征向量。利用第一个用户的信道矩阵H1和归一化接收机w1构成矩阵P2
利用P2和第二个用户自身的信道矩阵H2计算G2
利用G2计算第2个用户的归一化接收机w2,w2为矩阵G2的最大特征值所对应的特征向量。利用第一个用户和第二个用户的信道矩阵H1和H2及其归一化接收机w1和w2构成矩阵P3
利用P3和第三个用户自身的信道矩阵计算G3
利用G3计算第三个用户的归一化接收机w3,w3为矩阵G3的最大特征值所对应的特征向量。
3)基站发射机利用所有用户的信道矩阵H1、H2和H3,归一化接收机w1、w2 和w3,系统的信噪比信息ρ,基于最小均方误差准则,计算基站发射机的线性预编码器T
T=αGH(GGH+ρI)-1 (5)
其中
4)计算接收机常量
5)将接收机常量β分别与各用户的归一化接收机相乘,得到每个用户的接收 机:r1=βw1、r2=βw2和r3=βw3。
6)根据所得的基站发射机的线性预编码器T及每个用户的接收机r1、r2和r3,完成系统的线性预编码。
图1为迫零(ZF)方法、本发明方法和最优的最小均方误差(MMSE)方法的误码率随信噪比变化的性能比较。在仿真中,最优的MMSE方法在计算线性预编码时的迭代次数取为10以保证算法收敛。从图中可以看出,本发明方法和最优的MMSE方法明显优于ZF方法,这是因为本发明方法和最优的MMSE方法可以在抵消CCI和增强噪声之间取得较好的折中。此外,与最优的MMSE方法相比,本发明方法的性能损失仅为1.5dB。
图2是信噪比为12dB时本发明方法和最优的MMSE方法的误码率性能比较。图中的实线是MMSE方法的误码率随迭代次数的增加而变化的性能曲线;本发明的方法在设计线性预编码时不需要迭代计算,图中的虚线作为性能比较的参考。从图中可以看出,当迭代次数小于5时,最优的MMSE方法的误码率明显高于本发明方法。当迭代次数增加时,最优的MMSE方法的误码率逐渐降低;然而,所需付出的代价是增加了计算复杂度。
Claims (1)
1.一种多用户多输入多输出系统的线性预编码方法,其特征在于包括如下具体步骤:
(1)各用户根据接收的导频数据估计自身的信道矩阵,并将信道矩阵信息反馈给基站发射机;基站发射机计算系统的信噪比信息ρ;
(2)计算各用户的归一化接收机;计算时,将各个用户任意排序,基于特征值分解,利用第一个用户自身的信道矩阵H1计算该用户的归一化接收机w1,w1为矩阵的最大特征值所对应的特征向量;对于第k个用户,构造矩阵则用户k的归一化接收机wk为矩阵的最大特征值所对应的特征向量;其中Hk为用户k的信道矩阵;k=2,...,K;
(5)将接收机常量分别与各用户的归一化接收机相乘,得到每个用户的接收机
rk=βwk;k=1,...,K;
(6)根据所得的基站发射机的线性预编码器及每个用户的接收机,完成系统的线性预编码。
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