一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法
一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，更具体地，设及一种大规模天线场景下基于统计信道 信息的下行传输方法。
【背景技术】
[0002] 随着互联网的迅猛发展，智能终端设备也越来越多，与此同时，各种无线应用与服 务与日俱增，随之带来的是对无线网络高速率和高带宽的需求。在过去的发展中，传统物 理层发展出了多入多出技术（Multiple-I吨ut Multiple-〇u1:put，MIM0)与正交频分复用 (Orthogonal Rrequen巧Division Multiplexing, (FDM)技术，大大提高了无线网络的吞 吐量。在此基础上，为了进一步提升数据率，又提出了大规模天线（Massive-MIMO)技术。该 技术在基站侧配置大规模的天线，天线数目的增加能够提供更多的自由度，因此能够支持 更多数据流，显著提升系统吞吐量。然而，该技术存在许多关键问题，首先是信道估计和反 馈的开销非常巨大。在时分双工（Time Division Duplexing, TDD)系统中，大规模天线的 信道估计能够利用上下行对称性，不需要大量导频开销，而在常用的频分双工（化equency Division Duplexing,抑D)系统中，大规模天线所需要的导频开销巨大，信道估计和反馈的 开销会导致性能严重下降。然后，大规模天线在数据处理时，矩阵运算的计算量随着矩阵维 度增加显著上升。
[0003] 理论指出当天线数目很大时，用户在空间的分辨率高。在实际场景中，用户往往不 是均匀分布的，而是呈现一定的相对稳定的群聚分布，例如一个咖啡厅，公交站，办公室等 场景。散射条件相似一个群组的用户信道信息在统计信息上有相似特性。且用户信道在空 间维度上也往往呈现一定稀疏性，用户信道在一段时间内可能只在有限秩的子空间变化。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了减小在FDD系统大规模天线场景下，信道估计开销和计算复 杂度，同时进行下行预编码。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下 行传输方法，包括：
[0006] (1)输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的UkW及分组数目G，采用K均值聚 类法将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中屯、作为外层预编码，得到外层预编码B;
[0007] 似输入用户组g内等效瞬时信澄=咕，是2，..，/;4v.|]，用户组支持数据流数bg， 对每个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码， 得到内层预编码P;
[000引 做将整个下行预编码表示为V=BP，B=巧1，B2, . .，Bg]，P=diag[Pi，P2, . .，Pg]， 则下行传输表示为y=HHyd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX1条原始数据 流，Z为零均值循环对称复高斯噪声。
[0009] 本发明的一个实施例中，所述步骤（1)具体包括：
[0010] (1-1)初始化，在用户集合（1，2，...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中屯、 点，设该6个用户标号为JT(g)，Vg，初始中屯、点为^；二(7。,。。,八各，&=0，各=1，2，...乂；
[0011] (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中屯、点弦 距离
[0012] (1-3)在（1-2)求出的该G个距离中找到最小值，设该组标号为苗，将该用户k加 入到最小值对应的组5、,，，各'^ =argini"(/(斯二\: U脚.
[001引 （1-4)重复（1-。至（1-：3)步骤，直至。K个用户都分配完毕；
[0014] (I-W更新每个组组中心
表 示矩阵
经过特征分解后主特征值对应的特征矢量构成的矩阵；
[00巧](1-6)重复（1-。至（l-W直至用户组分配结果不变；
[001引 （1-7)输出G个分组为Sg，G个中屯、点为Vg，外层预编码Bg=Vg。
[0017] 本发明的一个实施例中，所述步骤（2)具体为：
[001引（2-1)对于组径，初始化*1。={各1，&，...，制},了《=0，馬。=0，00，1 = 1;
[0019] (2-2)对于每个kGSg，计算每个用户等效信道《gt与已选用户等效信道张成空间 Q正交部分：
当i=l时，
[0020](2-3)找到模长最大的Qk，其对应用户标号n(i)
将该用户加 入调度用户集合TgU{> (1)}，其方向加入9^=9。^，该等效信道足<。成为抒^5的 新列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg=Sg| 31 (i)，迭代次数i-i+1 ;
[0021] (2-4)判断循环条件|lTg|含&&& *0 ,当满足条件时，重复（2-2) (2-3);
[0022] (2-W内层采用迫零预编码，fg=八!..二<(//,..< )-1 ;
[0023](2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g= 1，2,. . .，G。
[0024] 本发明具有W下技术优点和效果：
[00巧]1、本发明利用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外 层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道维度，减小导频和信 道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信道信息消除本组用户间的干扰，不同组内 层预编码过程可独立进行，此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。
[0026] 2、本方案能够大大减少由于配置大规模天线所带来的信道状态反馈开销；
[0027] 3、本方案能够将小区的用户分成若干组，组间无干扰，组内预编码独立进行，能够 减少集中式预编码带来的运算复杂度。
【附图说明】
[0028] 图1为本发明系统模型示意图；
[0029] 图2为本发明下行传输流程图。
【具体实施方式】
[0030] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所设及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可W相互组合。
[0031] 本发明设及在大规模天线场景下，利用信道统计信息来减少信道状态反馈开销和 计算复杂度的下行预编码方法，具体的说，一种两步预编码方案，利用统计信息进行用户分 组和外层预编码，利用等效瞬时信息进行用户选择和内层预编码的方案。
[0032] 系统模型如图1所示，考虑抑D单小区系统下行信道，基站侧配置大规模天线，发 射天线数为M，小区用户数目为K，用户侧接收端天线数为1。
[0033] 基站到用户的信道为hk，获取到统计信息Rk，A=E诉々f}，统计信息Rk的特征值 分解为= 巧，Uk为Tk个非零特征值对应特征矢量构成的MXrk维的矩阵，Ak为rkXrk维对角矩阵。
[0034] 算法流程如图2所示，两步预编码具体操作如下，预编码矩阵V=BP，第一步预编 码B为MXb维外层预编码，将原来M维度降到b，该外层预编码依赖信道的统计信息，即信 道相关矩阵，来消除组间干扰；第二步预编码P为bXS内层预编码，依赖降维后 等效信道的 瞬时信息，W消除组内用户干扰。S为数据流数，需要选定b，满足S《b。
[00巧]设一个小区支持G个用户组，Sg表示第g个组的用户集合，IsJ表示用户组内用 户数目。
[0036] 该方案步骤为：
[oow] (1)用户分紀，外房预编码
[0038] 采用K巧估聚类法将用户按照统计信息相似麼分紀，分紀后紀中屯、作为外房预编 搜^输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的Uk，分组数目G;输出G个分组集合Sg，每个集 合组中屯、矩阵巧驟化下:
[0039] (1-1)初始化，在用户集合（1，2, ...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中屯、 点，设该6个用户标号为JT(g)，Vg，初始中屯、点为^",=&似，/各，&二0，各二1，2，...，^.
[0040] (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中屯、点弦 距离
[0041] (1-3)在（1-2)求出的该G个距离中找到最小值，设该组标号为&，将该用户k加 入到最小值对应的组Sg:，
[004引（1-4)重复（1-。至（1-：3)步骤，直至。K个用户都分配完毕；
[0043] (1-5)更新每个组组中屯、：
表 示矩阵
经过特征分解后主特征值对应的特征矢量构成的矩阵；
[0044] (1-6)重复（1-。至（l-W直至用户组分配结果不变；
[004引（1-7)输出G个分组为Sg，G个中屯、点为Vg，外层预编码Bg=Vg。
[0046] (2)用户洗择巧内房预编码
[0047] 毎个紀利用外房预编码降维后用户等效信道洗m调麼用户集合，她立计算内房预 编码，设用户组S诚用户数为Is丄用户标号集合&H&，知???，％|}，输入用户组R内等效 瞬时信道#^=[看，?，^g|Sg|]，用户组支持数据流数bg，输出调度用户集合Tg，调度用户信 道组成矩阵W)'.,，经第i次后已选用户张成空间Q= {qu>，q<2>，. . .，Qw}，步骤如下;
[004引（2-1)对于组g，初始化，*1"=姑，各2，...，制}, lfg=0，馬g =0，0 = 0，i = 1 ;
[0049](2-2)对于每个kGSg，计算每个用户等效信道与已选用户等效信道张成空间 Q正交部分
当i=l时，
[0050](2-3)找到模长最大的Qk，其对应用户标号n(i)，
，将该用户加 入调度用户集合T gU {> (1)}，其方向加入9^=9。"，该等效信道电<,>成为^1。的 新列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg= S g| 31 (i)，迭代次数i - i+1 ;
[0051] (2-4)判断循环条件&&Sg ^0，当满足条件时，重复（2-2) (2-3).
[005引（2-W内层采用迫零预编码，二<二;
[0053](2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g= O'o
[0054]做整个下行预编码表示为V=BP，B=巧1，B2, . .，Bg]，P=diag化，P2, . .，Pg]， 则下行传输表示为y=rfVd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX 1条原始数据 流，Z为零均值循环对称复高斯噪声。
[0055] 本领域的技术人员容易理解，W上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用W 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法，其特征在于，所述方法 包括如下步骤： (1) 输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的Uk以及分组数目G，采用K均值聚类法 将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中心作为外层预编码，得到外层预编码B ; (2) 输入用户组g内等效瞬时信道艮=[^Λ:，··，&ν]，用户组支持数据流数bg，对每 个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码，得到 内层预编码P ; (3) 将整个下行预编码表示为 V = BP，B = [B1, B2, · ·，Bj，P = (IiagIiP1, P2, · ·，Pj，则 下行传输表示为y = HHVd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX 1条原始数据流， z为零均值循环对称复高斯噪声。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1)具体包括： (1-1)初始化，在用户集合{1，2，...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中心点，设 这6个用户标号为31&)，％，初始中心点为￥8=1111(!；)，/§，\二0，兒二1.2,".,[; (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中心点弦距离(1-3)在（1-2)求出的这G个距离中找到最小值，设该组标号为d，将该用户k加入到 最小值对应的组(1-4)重复（1-2)至（1-3)步骤，直到K个用户都分配完毕； (1-5)更新每个组组中心经过特征分解后主特征值对应的特征矢量 构成的矩阵； (1-6)重复（1-2)至（1-5)直至用户组分配结果不变； (1-7)输出G个分组为Sg，G个中心点为Vg，外层预编码Bg= V g。3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)具体为： (2-1)对于组g，初始化，於，一?}, 1>0，气=0，0 = 0，i = 1; (2-2)对于每个k e Sg，计算每个用户等效信道&与已选用户等效信道张成空间Q正 交部分，，当i = 1时，ft =; (2-3)找到模长最大的qk，其对应用户标号π (i)，将该用户加入调 度用户集合Tg- T gU {π (i)}，其方向加入q(i)=qn(i)，该等效信道成为^\的新 列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg= S g| π (i)，迭代次数i - i+1 ; (2-4)判断循环条件&&Sg #0，当满足条件时，重复（2-2) (2-3); (2-5)内层采用迫零预编码，6 1 ; (2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g = O' 〇
【专利摘要】本发明公开了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法，包括：(1)采用K均值聚类法将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中心作为外层预编码；(2)对每个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码(3)将整个下行预编码表示为内编码与外编码和乘积，并进行下行传输。本发明利用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道维度，减小导频和信道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信道信息消除本组用户间的干扰，不同组内层预编码过程可独立进行，此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。
【IPC分类】H04B7/04, H04B7/06
【公开号】CN104901736
【申请号】CN201510255463
【发明人】王德胜, 万晨, 林宏志, 夏鹏敏, 刘文旭
【申请人】华中科技大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年5月19日
【技术领域】
[0001] 本发明属于通信技术领域，更具体地，设及一种大规模天线场景下基于统计信道 信息的下行传输方法。
【背景技术】
[0002] 随着互联网的迅猛发展，智能终端设备也越来越多，与此同时，各种无线应用与服 务与日俱增，随之带来的是对无线网络高速率和高带宽的需求。在过去的发展中，传统物 理层发展出了多入多出技术（Multiple-I吨ut Multiple-〇u1:put，MIM0)与正交频分复用 (Orthogonal Rrequen巧Division Multiplexing, (FDM)技术，大大提高了无线网络的吞 吐量。在此基础上，为了进一步提升数据率，又提出了大规模天线（Massive-MIMO)技术。该 技术在基站侧配置大规模的天线，天线数目的增加能够提供更多的自由度，因此能够支持 更多数据流，显著提升系统吞吐量。然而，该技术存在许多关键问题，首先是信道估计和反 馈的开销非常巨大。在时分双工（Time Division Duplexing, TDD)系统中，大规模天线的 信道估计能够利用上下行对称性，不需要大量导频开销，而在常用的频分双工（化equency Division Duplexing,抑D)系统中，大规模天线所需要的导频开销巨大，信道估计和反馈的 开销会导致性能严重下降。然后，大规模天线在数据处理时，矩阵运算的计算量随着矩阵维 度增加显著上升。
[0003] 理论指出当天线数目很大时，用户在空间的分辨率高。在实际场景中，用户往往不 是均匀分布的，而是呈现一定的相对稳定的群聚分布，例如一个咖啡厅，公交站，办公室等 场景。散射条件相似一个群组的用户信道信息在统计信息上有相似特性。且用户信道在空 间维度上也往往呈现一定稀疏性，用户信道在一段时间内可能只在有限秩的子空间变化。
【发明内容】
[0004] 本发明的目的是为了减小在FDD系统大规模天线场景下，信道估计开销和计算复 杂度，同时进行下行预编码。
[0005] 为了实现上述目的，本发明提供了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下 行传输方法，包括：
[0006] (1)输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的UkW及分组数目G，采用K均值聚 类法将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中屯、作为外层预编码，得到外层预编码B;
[0007] 似输入用户组g内等效瞬时信澄=咕，是2，..，/;4v.|]，用户组支持数据流数bg， 对每个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码， 得到内层预编码P;
[000引 做将整个下行预编码表示为V=BP，B=巧1，B2, . .，Bg]，P=diag[Pi，P2, . .，Pg]， 则下行传输表示为y=HHyd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX1条原始数据 流，Z为零均值循环对称复高斯噪声。
[0009] 本发明的一个实施例中，所述步骤（1)具体包括：
[0010] (1-1)初始化，在用户集合（1，2，...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中屯、 点，设该6个用户标号为JT(g)，Vg，初始中屯、点为^；二(7。,。。,八各，&=0，各=1，2，...乂；
[0011] (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中屯、点弦 距离
[0012] (1-3)在（1-2)求出的该G个距离中找到最小值，设该组标号为苗，将该用户k加 入到最小值对应的组5、,，，各'^ =argini"(/(斯二\: U脚.
[001引 （1-4)重复（1-。至（1-：3)步骤，直至。K个用户都分配完毕；
[0014] (I-W更新每个组组中心
表 示矩阵
经过特征分解后主特征值对应的特征矢量构成的矩阵；
[00巧](1-6)重复（1-。至（l-W直至用户组分配结果不变；
[001引 （1-7)输出G个分组为Sg，G个中屯、点为Vg，外层预编码Bg=Vg。
[0017] 本发明的一个实施例中，所述步骤（2)具体为：
[001引（2-1)对于组径，初始化*1。={各1，&，...，制},了《=0，馬。=0，00，1 = 1;
[0019] (2-2)对于每个kGSg，计算每个用户等效信道《gt与已选用户等效信道张成空间 Q正交部分：
当i=l时，
[0020](2-3)找到模长最大的Qk，其对应用户标号n(i)
将该用户加 入调度用户集合TgU{> (1)}，其方向加入9^=9。^，该等效信道足<。成为抒^5的 新列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg=Sg| 31 (i)，迭代次数i-i+1 ;
[0021] (2-4)判断循环条件|lTg|含&&& *0 ,当满足条件时，重复（2-2) (2-3);
[0022] (2-W内层采用迫零预编码，fg=八!..二<(//,..< )-1 ;
[0023](2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g= 1，2,. . .，G。
[0024] 本发明具有W下技术优点和效果：
[00巧]1、本发明利用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外 层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道维度，减小导频和信 道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信道信息消除本组用户间的干扰，不同组内 层预编码过程可独立进行，此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。
[0026] 2、本方案能够大大减少由于配置大规模天线所带来的信道状态反馈开销；
[0027] 3、本方案能够将小区的用户分成若干组，组间无干扰，组内预编码独立进行，能够 减少集中式预编码带来的运算复杂度。
【附图说明】
[0028] 图1为本发明系统模型示意图；
[0029] 图2为本发明下行传输流程图。
【具体实施方式】
[0030] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，W下结合附图及实施例，对 本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用W解释本发明，并 不用于限定本发明。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所设及到的技术特征只要 彼此之间未构成冲突就可W相互组合。
[0031] 本发明设及在大规模天线场景下，利用信道统计信息来减少信道状态反馈开销和 计算复杂度的下行预编码方法，具体的说，一种两步预编码方案，利用统计信息进行用户分 组和外层预编码，利用等效瞬时信息进行用户选择和内层预编码的方案。
[0032] 系统模型如图1所示，考虑抑D单小区系统下行信道，基站侧配置大规模天线，发 射天线数为M，小区用户数目为K，用户侧接收端天线数为1。
[0033] 基站到用户的信道为hk，获取到统计信息Rk，A=E诉々f}，统计信息Rk的特征值 分解为= 巧，Uk为Tk个非零特征值对应特征矢量构成的MXrk维的矩阵，Ak为rkXrk维对角矩阵。
[0034] 算法流程如图2所示，两步预编码具体操作如下，预编码矩阵V=BP，第一步预编 码B为MXb维外层预编码，将原来M维度降到b，该外层预编码依赖信道的统计信息，即信 道相关矩阵，来消除组间干扰；第二步预编码P为bXS内层预编码，依赖降维后 等效信道的 瞬时信息，W消除组内用户干扰。S为数据流数，需要选定b，满足S《b。
[00巧]设一个小区支持G个用户组，Sg表示第g个组的用户集合，IsJ表示用户组内用 户数目。
[0036] 该方案步骤为：
[oow] (1)用户分紀，外房预编码
[0038] 采用K巧估聚类法将用户按照统计信息相似麼分紀，分紀后紀中屯、作为外房预编 搜^输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的Uk，分组数目G;输出G个分组集合Sg，每个集 合组中屯、矩阵巧驟化下:
[0039] (1-1)初始化，在用户集合（1，2, ...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中屯、 点，设该6个用户标号为JT(g)，Vg，初始中屯、点为^",=&似，/各，&二0，各二1，2，...，^.
[0040] (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中屯、点弦 距离
[0041] (1-3)在（1-2)求出的该G个距离中找到最小值，设该组标号为&，将该用户k加 入到最小值对应的组Sg:，
[004引（1-4)重复（1-。至（1-：3)步骤，直至。K个用户都分配完毕；
[0043] (1-5)更新每个组组中屯、：
表 示矩阵
经过特征分解后主特征值对应的特征矢量构成的矩阵；
[0044] (1-6)重复（1-。至（l-W直至用户组分配结果不变；
[004引（1-7)输出G个分组为Sg，G个中屯、点为Vg，外层预编码Bg=Vg。
[0046] (2)用户洗择巧内房预编码
[0047] 毎个紀利用外房预编码降维后用户等效信道洗m调麼用户集合，她立计算内房预 编码，设用户组S诚用户数为Is丄用户标号集合&H&，知???，％|}，输入用户组R内等效 瞬时信道#^=[看，?，^g|Sg|]，用户组支持数据流数bg，输出调度用户集合Tg，调度用户信 道组成矩阵W)'.,，经第i次后已选用户张成空间Q= {qu>，q<2>，. . .，Qw}，步骤如下;
[004引（2-1)对于组g，初始化，*1"=姑，各2，...，制}, lfg=0，馬g =0，0 = 0，i = 1 ;
[0049](2-2)对于每个kGSg，计算每个用户等效信道与已选用户等效信道张成空间 Q正交部分
当i=l时，
[0050](2-3)找到模长最大的Qk，其对应用户标号n(i)，
，将该用户加 入调度用户集合T gU {> (1)}，其方向加入9^=9。"，该等效信道电<,>成为^1。的 新列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg= S g| 31 (i)，迭代次数i - i+1 ;
[0051] (2-4)判断循环条件&&Sg ^0，当满足条件时，重复（2-2) (2-3).
[005引（2-W内层采用迫零预编码，二<二;
[0053](2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g= O'o
[0054]做整个下行预编码表示为V=BP，B=巧1，B2, . .，Bg]，P=diag化，P2, . .，Pg]， 则下行传输表示为y=rfVd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX 1条原始数据 流，Z为零均值循环对称复高斯噪声。
[0055] 本领域的技术人员容易理解，W上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用W 限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含 在本发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法，其特征在于，所述方法 包括如下步骤： (1) 输入K个用户信道相关矩阵分解后得到的Uk以及分组数目G，采用K均值聚类法 将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中心作为外层预编码，得到外层预编码B ; (2) 输入用户组g内等效瞬时信道艮=[^Λ:，··，&ν]，用户组支持数据流数bg，对每 个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码，得到 内层预编码P ; (3) 将整个下行预编码表示为 V = BP，B = [B1, B2, · ·，Bj，P = (IiagIiP1, P2, · ·，Pj，则 下行传输表示为y = HHVd+z，其中基站侧到用户的信道矩阵为H，d为SX 1条原始数据流， z为零均值循环对称复高斯噪声。2. 如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤（1)具体包括： (1-1)初始化，在用户集合{1，2，...，K}随机选取G个用户作为算法初始化中心点，设 这6个用户标号为31&)，％，初始中心点为￥8=1111(!；)，/§，\二0，兒二1.2,".,[; (1-2)对于用户k，计算用户k的非零特征值对应特征矢量矩阵与每个组中心点弦距离(1-3)在（1-2)求出的这G个距离中找到最小值，设该组标号为d，将该用户k加入到 最小值对应的组(1-4)重复（1-2)至（1-3)步骤，直到K个用户都分配完毕； (1-5)更新每个组组中心经过特征分解后主特征值对应的特征矢量 构成的矩阵； (1-6)重复（1-2)至（1-5)直至用户组分配结果不变； (1-7)输出G个分组为Sg，G个中心点为Vg，外层预编码Bg= V g。3. 如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述步骤（2)具体为： (2-1)对于组g，初始化，於，一?}, 1>0，气=0，0 = 0，i = 1; (2-2)对于每个k e Sg，计算每个用户等效信道&与已选用户等效信道张成空间Q正 交部分，，当i = 1时，ft =; (2-3)找到模长最大的qk，其对应用户标号π (i)，将该用户加入调 度用户集合Tg- T gU {π (i)}，其方向加入q(i)=qn(i)，该等效信道成为^\的新 列向量，将该用户从用户组集合中删除，Sg= S g| π (i)，迭代次数i - i+1 ; (2-4)判断循环条件&&Sg #0，当满足条件时，重复（2-2) (2-3); (2-5)内层采用迫零预编码，6 1 ; (2-6)每个组独立进行（2-1)至（2-5)步骤，得到每个组内层预编码矢量Pg，g = O' 〇
【专利摘要】本发明公开了一种大规模天线场景下基于统计信道信息的下行传输方法，包括：(1)采用K均值聚类法将用户按照统计信息相似度分组，分组后组中心作为外层预编码；(2)对每个组利用外层预编码降维后用户等效信道选出调度用户集合，独立计算内层预编码(3)将整个下行预编码表示为内编码与外编码和乘积，并进行下行传输。本发明利用大规模天线的特性，提出了一种分步的预编码策略，该策略分为外层预编码和内层预编码。外层预编码用来消除组间干扰并且降低信道维度，减小导频和信道反馈开销；内层预编码用降维后的瞬时等效信道信息消除本组用户间的干扰，不同组内层预编码过程可独立进行，此过程降低了传统大规模天线系统集中式计算复杂度。
【IPC分类】H04B7/04, H04B7/06
【公开号】CN104901736
【申请号】CN201510255463
【发明人】王德胜, 万晨, 林宏志, 夏鹏敏, 刘文旭
【申请人】华中科技大学
【公开日】2015年9月9日
【申请日】2015年5月19日
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