專利名稱：多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法
技術領域：
本發(fā)明涉及通信技術領域，特別涉及一種在多輸入多輸出多址信道中，使得整個系統(tǒng)吞吐量最大化的方法，屬于多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的創(chuàng)新技術。
背景技術：
目前，多輸入多輸出(multiple input and multiple output，以下簡稱MIMO)技術利用了空間的自由度，極大地提高了系統(tǒng)的容量和改善了鏈路的可靠性，在過去的幾年中引起了企業(yè)和科研機構研究的興趣。但絕大部分的研究集中在單用戶MIMO的情形。而實際的環(huán)境中，如蜂窩移動通信系統(tǒng)，無線局域網(wǎng)，以及DSL，都是多用戶MIMO的情形，因此多用戶MIMO成為當前通信領域研究的熱點。
多用戶MIMO信道可以分為MIMO多址信道(也可稱上行鏈路)和MIMO廣播信道(也可稱下行鏈路)。在多用戶MIMO多址信道中，若各個用戶同時向基站發(fā)射信息，而在基站實現(xiàn)串行干擾抵消(SIC)的檢測時(如圖2)，此時的用戶的吞吐量是最大的。假定一個解碼順序π＝{1，…，K}，在基站通過SIC解碼，用戶速率為 其中Hk表示接收端估計的第k個用戶的信道矩陣，Sk表示第k個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣。
多址信道的容量區(qū)域可以表示為 其中Pk是用戶k的功率約束。
因此最大化MIMO多址信道吞吐量的問題可以用下式表示 s.t tr(Sk)≤Pk k＝1，…，K Sk≥0 k＝1，…，K 由于目標函數(shù)是凹函數(shù)，約束函數(shù)是仿射函數(shù)，因此上面的最優(yōu)化問題屬于凸最優(yōu)化問題，凸最優(yōu)化問題有很多最優(yōu)化方法可以用來求解，但現(xiàn)有由于這些方法算法復雜度高，不利用工程實現(xiàn)。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于考慮上述問題而提供一種收斂速度更快，且基本上不受用戶數(shù)的影響，更易于工程上實現(xiàn)的多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法。
本發(fā)明的多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法，對多輸入多輸出的傳輸系統(tǒng)，在接收端依次按以下的步驟計算每個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣，再通過反饋信道反饋給每個發(fā)射端，發(fā)射端根據(jù)協(xié)方差矩陣來調(diào)整發(fā)射的信號 1)設定系統(tǒng)有K個用戶，每個用戶的功率約束為Pi，每個用戶上的天線數(shù)為Nt(當然每個用戶的天線數(shù)也可以不同)，基站有Nr根天線，設定每個用戶的訓練序列； 2)在接收端，通過訓練序列對每個用戶的信道進行估計，得到每個用戶的信道Hi，i＝1，…，K.； 3)在芯片中進行如下的步驟來確定各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣 3.1)初始化各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣Si，i＝1，…，K.； 3.2)對每一個用戶，求得每個用戶等效的信道矩陣其中
表示前一次迭代求得的第i個用戶的協(xié)方差矩陣； 3.3)每一次迭代，并行地對每個用戶注水，即每個用戶同時實行多用戶注水從而得到新的協(xié)方差矩陣
具體每個用戶的多用戶注水算法如下 假設第k個用戶進行多用戶注水，由于每個用戶有著不同的功率約束，即在最優(yōu)化過程中沒有耦合變量，所以同時注水的表達式在第k個用戶進行注水時可以寫成 上式利用了第k個用戶的等效信道，把多用戶注水等效成了單用戶注水；利用log|I+AB|＝log|I+BA|，上式可以寫成 然后對
進行奇異值分解，其中F是酉矩陣，∑是由奇異值{h1，…，hr}構成的對角矩陣?？紤]由于于是可以得到如下表達式 利用Hadamard’s不等式，上面問題的解可以用經(jīng)典的注水算法求解；最優(yōu)的
是對角矩陣diag(pk1，…，pkr)，于是可以得到 pki+1/hi＝L，if 1/hi<L pki＝0，if 1/hi≥L 其中L是注水的水平，可以通過求得。利用L進行注水，最后可以得到最優(yōu)的協(xié)方差矩陣 3.4)利用步驟(3.3)得到的新的協(xié)方差矩陣重復步驟(3.2)(3.3)直到和速率容量收斂。
上述每個用戶的天線數(shù)相同或不相同。
上述各步驟用數(shù)字集成電路芯片來計算。
與現(xiàn)有技術相比較，本發(fā)明的優(yōu)點如下 1、本發(fā)明的并行迭代注水算法由于利用了注水的方式，因此算法的復雜度是O(n)，大大地低于其他的凸優(yōu)化算法； 2、本發(fā)明的并行迭代注水算法由于利用了并行的注水，因此算法的效率得到提高，收斂速度更快，而不依賴于系統(tǒng)的用戶數(shù)。
3、本發(fā)明的并行迭代注水算法在步驟(3.2)時，產(chǎn)生了一個等效的信道即多用戶注水時把其他用戶當成噪聲來處理，從而可以得到跟單用戶注水一樣的結構； 4、本發(fā)明的并行迭代注水算法利用了優(yōu)化問題本身的結構，采用了注水的算法，因此簡化了優(yōu)化問題求解的復雜度。
5、本發(fā)明的并行迭代注水算法在步驟(3.3)使用了并行的多用戶注水，即在一次迭代中同時給每個用戶實行多用戶注水，由于每個用戶有著各自的功率約束，因此算法是收斂的。
總而言之，本發(fā)明創(chuàng)造的MIMO多址信道中的并行迭代注水算法既發(fā)揮了注水算法的優(yōu)勢，又利用了并行的方式，因此具有較高的實用價值。
本發(fā)明是一種方便實用的多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法，可以推廣到無線MIMO系統(tǒng)，有線MIMO系統(tǒng)或者MIMO+OFDM系統(tǒng)。
圖1為MIMO多址系統(tǒng)的收發(fā)信機的簡易框圖； 圖2為本發(fā)明的流程圖； 圖3為本發(fā)明多輸入多輸出(MIMO)多址信道吞吐量最大化方法的收斂性能圖； 圖4為本發(fā)明多輸入多輸出(MIMO)多址信道吞吐量最大化方法的和速率誤差圖； 圖5為當K取不同值時，本發(fā)明多輸入多輸出(MIMO)多址信道吞吐量最大化方法的收斂性能圖。
具體實施例方式 實施例 假定一個解碼順序π＝{1，…，K}，在基站通過SIC解碼，用戶速率為 其中Hk表示接收端估計的第k個用戶的信道矩陣，Sk表示第k個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣。
多址信道的容量區(qū)域可以表示為 其中Pk是用戶k的功率約束。
因此最大化MIMO多址信道吞吐量的問題可以用下式表示 s.t tr(Sk)≤Pk k＝1，…，K Sk≥0k＝1，…，K 由于目標函數(shù)是凹函數(shù)，約束函數(shù)是仿射函數(shù)，因此上面的最優(yōu)化問題屬于凸最優(yōu)化問題，本發(fā)明對上述凸最優(yōu)化問題用下面的最優(yōu)化方法來求解 對多輸入多輸出的傳輸系統(tǒng)，在接收端依次按以下的步驟計算每個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣，再通過反饋信道反饋回每個發(fā)射端，發(fā)射端根據(jù)協(xié)方差矩陣來調(diào)整發(fā)射的信號 1)設定系統(tǒng)有K個用戶，每個用戶的功率約束為Pi，每個用戶上的天線數(shù)為Nt(當然每個用戶的天線數(shù)也可以不同)，基站有Nr根天線，設定每個用戶的訓練序列； 2)在接收端，通過訓練序列對每個用戶的信道進行估計，得到每個用戶的信道Hi，i＝1，…，K.； 3)在芯片中進行如下的步驟來確定各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣 3.1)初始化各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣Si，i＝1，…，K.； 3.2)對每一個用戶，求得每個用戶等效的信道矩陣其中
表示前一次迭代求得的第i個用戶的協(xié)方差矩陣； 3.3)每一次迭代，并行地對每個用戶注水，即每個用戶同時實行多用戶注水從而得到新的協(xié)方差矩陣
具體每個用戶的多用戶注水算法如下 假設第k個用戶進行多用戶注水，由于每個用戶有著不同的功率約束，即在最優(yōu)化過程中沒有耦合變量，所以同時注水的表達式在第k個用戶進行注水時可以寫成 上式利用了第k個用戶的等效信道，把多用戶注水等效成了單用戶注水；利用log|I+AB|＝log|I+BA|，上式可以寫成 然后對
進行奇異值分解，其中F是酉矩陣，∑是由奇異值{h1，…，hr}構成的對角矩陣?？紤]由于于是可以得到如下表達式 利用Hadamard’s不等式，上面問題的解可以用經(jīng)典的注水算法求解；最優(yōu)的
是對角矩陣diag(pk1，…，pkr)，于是可以得到 pki+1/hi＝L，if 1/hi<L pki＝0，if 1/hi≥L 其中L是注水的水平，可以通過取得。利用L進行注水，最后可以得到最優(yōu)的協(xié)方差矩陣 步驟(3.3)使用了并行的多用戶注水，即在一次迭代中同時給每個用戶實行多用戶注水，由于每個用戶有著各自的功率約束，因此算法是收斂的； 3.4)利用步驟(3.3)得到的新的協(xié)方差矩陣重復步驟(3.2)(3.3)直到和速率容量收斂。本發(fā)明的流程圖如圖2所示。
上述每個用戶的天線數(shù)相同或不相同。
上述各步驟用數(shù)字集成電路芯片來計算。
本發(fā)明實施例收發(fā)信機采用如圖1所示的結構。假定了系統(tǒng)中有5個用戶，每個用戶分別施加平均功率P＝1的約束，每個用戶的天線數(shù)目是Nt＝2，基站的天線數(shù)目是Nr＝4。假設每個用戶的信道經(jīng)歷了平坦衰落，即衰落信道的幅度服從瑞利分布，且每個用戶之間的信道是獨立同分布的。
圖3展示了本發(fā)明的算法非?？斓氖諗?，同時跟同級別復雜度的W.Yu的算法做了比較，本發(fā)明的算法提供了更快的收斂速度。
圖4展示了本發(fā)明的算法和容量的誤差圖，可以看到隨著迭代次數(shù)增加，本發(fā)明的算法的和容量的誤差趨向于0。
實施例2 本實施例考慮了5個用戶和20個用戶的情形。其他的條件跟實例1相同。從圖5中可以看出本發(fā)明提出來的算法的收斂速度基本上不受用戶數(shù)K影響，即本發(fā)明的算法不依賴于K值。
以上所述的實例說明了本發(fā)明的算法跟同類算法相比提供快的收斂性能，和較低的復雜度。以上的兩個例子只是本發(fā)明的兩個實施列，且不局限于此，在不超過本發(fā)明的精神范圍的情況下，所做的種種變化實施，比如用于MIM0-0FDM系統(tǒng)，DSL系統(tǒng)，都屬于本發(fā)明的范圍。
權利要求
1、一種多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法，其特征在于對多輸入多輸出的傳輸系統(tǒng)，在接收端依次按以下的步驟計算每個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣，再通過反饋信道反饋給每個發(fā)射端，發(fā)射端根據(jù)協(xié)方差矩陣來調(diào)整發(fā)射的信號
1)設定系統(tǒng)有K個用戶，每個用戶的功率約束為Pi，每個用戶上的天線數(shù)為Nt(當然每個用戶的天線數(shù)也可以不同)，基站有Nr根天線，設定每個用戶的訓練序列；
2)在接收端，通過訓練序列對每個用戶的信道進行估計，得到每個用戶的信道Hi，i＝1，…，K.；
3)在芯片中進行如下的步驟來確定各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣
3.1)初始化各個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣Si，i＝1，…，K.；
3.2)對每一個用戶，求得每個用戶等效的信道矩陣其中
表示前一次迭代求得的第i個用戶的協(xié)方差矩陣；
3.3)每一次迭代，并行地對每個用戶注水，即每個用戶同時實行多用戶注水從而得到新的協(xié)方差矩陣
具體每個用戶的多用戶注水算法如下
假設第k個用戶進行多用戶注水，由于每個用戶有著不同的功率約束，即在最優(yōu)化過程中沒有耦合變量，所以同時注水的表達式在第k個用戶進行注水時可以寫成
上式利用了第k個用戶的等效信道，把多用戶注水等效成了單用戶注水；利用log|I+AB|＝log|I+BA|，上式可以寫成
然后對
進行奇異值分解，其中F是酉矩陣，∑是由奇異值{h1，…，hr}構成的對角矩陣?？紤]由于于是可以得到如下表達式
利用Hadamard’s不等式，根據(jù)經(jīng)典的注水算法可得上面問題的解；最優(yōu)的
是對角矩陣diag(pk1，…，pkr)，其中對角矩陣中的元素可以由下式得出
pki+1/hi＝L，if 1/hi<L
pki＝0，if 1/hi≥L
其中L是注水的水平，可以通過求得。利用L進行注水，最后可以得到最優(yōu)的協(xié)方差矩陣
3.4)利用步驟(3.3)得到的新的協(xié)方差矩陣重復步驟(3.2)(3.3)直到和速率容量收斂。
2、根據(jù)權利要求1所述的多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法，其特征在于上述每個用戶的天線數(shù)相同或不相同。
3、根據(jù)權利要求1所述的多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法，其特征在于上述各步驟用數(shù)字集成電路芯片來計算。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種多輸入多輸出多址信道吞吐量最大化的方法。其首先在接收端進行信道估計，得到每個用戶的信道矩陣，然后初始化每個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣，在每個用戶的功率約束下，同時對每個用戶進行多用戶注水，得到每個用戶新的協(xié)方差矩陣。然后再根據(jù)獲得的新的協(xié)方差矩陣重復注水，直到系統(tǒng)的吞吐量(即和速率容量)收斂為止。最后經(jīng)過反饋信道把每個用戶的輸入?yún)f(xié)方差矩陣反饋給每個用戶的發(fā)射端，發(fā)射端根據(jù)反饋的協(xié)方差矩陣來調(diào)整輸入?yún)f(xié)方差矩陣，即用戶在本天線陳列上不同天線間信號的相關程度，以達到系統(tǒng)吞吐量最大化的目的。本發(fā)明的算法收斂速度更快，且基本上不受用戶數(shù)的影響，更易于工程上實現(xiàn)，可以推廣到無線MIMO系統(tǒng)，有線MIMO系統(tǒng)或者MIMO+OFDM系統(tǒng)。
文檔編號H04B7/08GK101483467SQ20071003100
公開日2009年7月15日 申請日期2007年10月23日 優(yōu)先權日2007年10月23日
發(fā)明者李光平, 蘇愛國, 琳 張, 秦家銀 申請人:中山大學, 中國網(wǎng)絡通信集團公司