低復(fù)雜度的毫米波mimo模擬波束賦形方法
【專利摘要】本發(fā)明提供了一種低復(fù)雜度的毫米波MIMO模擬波束賦形方法，通過基站側(cè)與用戶側(cè)的信令交互來搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣和均衡矩陣對，包括：S1.基站在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本中隨機(jī)選取一初始預(yù)編碼矩陣，并利用該預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶；S2.用戶利用接收到的訓(xùn)練序列搜索最優(yōu)模擬均衡矩陣，并將最優(yōu)模擬均衡矩陣發(fā)送給基站；S3.基站利用接收到的最優(yōu)模擬均衡矩陣搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣，并利用該最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶；重復(fù)執(zhí)行步驟S2至S3K次，所述K為預(yù)設(shè)的閾值。本發(fā)明解決了現(xiàn)有技術(shù)中毫米波MIMO模擬波束賦形方法復(fù)雜度高的問題。
【專利說明】
低復(fù)雜度的毫米波ΜΙΜΟ模擬波束賦形方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001] 本發(fā)明涉及光電子技術(shù)和光纖通信技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種低復(fù)雜度的毫米波 Μ頂0模擬波束賦形方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 下一代無線通信標(biāo)準(zhǔn)5G的主要技術(shù)挑戰(zhàn)就是如何大幅提高無線資源的頻譜效率 來滿足日益增加的容量需求。解決這一技術(shù)難題的可行技術(shù)路線主要有三條：1)擴(kuò)展頻 譜，即采用更寬的通信頻帶以提供更大的信道容量；2)縮小蜂窩，即減小蜂窩的面積以提 高蜂窩內(nèi)用戶的數(shù)據(jù)率；3)提高頻譜效率，比如采用更多天線，特別是在基站端使用大量 天線，通過引入更多額外的空間自由度來提高系統(tǒng)的頻譜效率。而毫米波與大規(guī)模多輸入 多輸出（multi-input multi-output，ΜΙΜΟ)技術(shù)的結(jié)合，貝丨】可非常巧妙地將上述三條技術(shù) 路線結(jié)合到一起。毫米波大規(guī)模ΜΙΜΟ技術(shù)因其寬頻帶，高譜效的特點(diǎn)，被認(rèn)為是下一代無 線通信標(biāo)準(zhǔn)5G的關(guān)鍵技術(shù)之一。一方面，毫米波短波長高頻率的特點(diǎn)，使得大規(guī)模ΜΜ0技 術(shù)中的較大規(guī)模的天線陣列可以被裝備到很小尺寸的設(shè)備上。另一方面，大規(guī)模Μ頂0技術(shù) 可以利用波束賦形（包括預(yù)編碼與均衡），將信號集中在某一特定的方向上，以此提供足夠 的天線增益來彌補(bǔ)毫米波頻段嚴(yán)重的路損（比如雨衰或氧吸收）。
[0003] 不同于傳統(tǒng)Μ頂0系統(tǒng)中的數(shù)字域波束賦形技術(shù)，毫米波大規(guī)模Μ頂0系統(tǒng)通常采 用模擬域的波束賦形技術(shù)，其發(fā)射信號或接受信號是由模擬域的相移網(wǎng)絡(luò)所控制的。數(shù)字 域波束賦形技術(shù)要求每一根發(fā)射或接收天線都有一個對應(yīng)的射頻鏈路來支持，而模擬域波 束賦形則可以實(shí)現(xiàn)一個射頻鏈路支持多根天線。因此，模擬域的波束賦形可以顯著地降低 用戶端與基站端所需要的射頻鏈路數(shù)量，相比于數(shù)字域波束賦形技術(shù)具有更低的功耗與硬 件復(fù)雜度。然而，如何設(shè)計具有準(zhǔn)最優(yōu)性能且復(fù)雜度低的模擬域波束賦形方案仍然是一個 極具挑戰(zhàn)的問題。
[0004] 文獻(xiàn)（參考 J. Brady, Ν. Behdad, and A. Μ. Sayeed, "Beamspace ΜΙΜΟ for millimeter-wave communications : System architecture, modeling,analysis,and measurements，" IEEE Trans. Ant. and Propag. , vol. 61, no. 7, pp. 3814 - 3827, Jul. 2013) 中，提出了一種基于離散傅里葉變換的波束賦形方案，這種方案可以近似最大化接收到的 信噪比（signal-to-noise ratio, SNR)。文獻(xiàn)（參考 0· El Ayach, R. Heath, S. Abu-Surra，S. Rajagopal, and Z.Pi, "The capacity optimality of beam steering in large millimeter wave ΜΙΜ0 systems,'，in Proc. Signal Processing Advances in Wireless Communications (SPAWC'13) Workshops, 2013, pp. 100 - 104)中提出了一種利用基站端與用 戶端天線增益向量設(shè)計的波束賦形方案，這種方案在基站端與用戶端天線數(shù)較大時，可以 獲得準(zhǔn)最優(yōu)的性能，且具有很低的復(fù)雜度。
[0005] 然而上述的幾種方案都假設(shè)基站端發(fā)射信號的發(fā)射角（angles of departure， AoDs)與用戶端接收信號的到達(dá)角（angles of arrival，AoAs)是連續(xù)的。對于實(shí)際的系統(tǒng) 來說，模擬域的相移網(wǎng)絡(luò)往往是由數(shù)字信號控制的，因此這種假設(shè)是難以在現(xiàn)實(shí)中成立的。
[0006] 對于更為實(shí)際的具有量化的AoA/AoDs的毫米波大規(guī)模MMO系統(tǒng)，基于碼本的 波束賦形方案，比如波束牽引碼本（參考Τ. Kim, J. Park, J. -Υ. Seol，S. Jeong，J. Cho, and W.Roh，''Tens of Gbps support with mmwave beamforming systems for next generation communications,'，in Proc. IEEE Global Communications Conference(GL0BEC0M, 13), De c. 2〇l3, pp. 3685 - 369〇)，則更具吸引力。
[0007] 然而碼本法所面臨的一個問題就是如何從預(yù)定好的碼本中搜索最優(yōu)的預(yù)編碼矩 陣與均衡矩陣對。
[0008] 針對這一問題，最直觀的方法是對碼本中所有可能的預(yù)編碼矩陣與均衡矩陣對進(jìn) 行窮搜。這種方法可以確保獲得最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣與均衡矩陣，然而其復(fù)雜度卻隨著AoA/ AoDs量化比特數(shù)與射頻鏈路數(shù)量的增加，呈指數(shù)上升，因此，很難在實(shí)際系統(tǒng)中應(yīng)用。
[0009] 為了降低窮搜方法的復(fù)雜度，文獻(xiàn)（參考S. Hur, T. Kim, D. Love, J. Krogmeier, T. Thomas, and A.Ghosh, "Millimeter wave beamforming for wireless backhaul and access in small cell networks, '，IEEE Trans. Commun. , vol. 61, no. 10, pp. 4391 -4403, Oct. 2013)中提出了一種乒乓式的搜索方法，這種方法可以從一定程度上降低窮搜的 復(fù)雜度，同時還能保證搜索到最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣與均衡矩陣對。然而當(dāng)AoA/AoDs量化比特 數(shù)較高時，其復(fù)雜度仍然較高。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0010] 針對現(xiàn)有技術(shù)中的缺陷，本發(fā)明提供一種低復(fù)雜度的毫米波ΜΙΜ0模擬波束賦形 方法，解決了現(xiàn)有技術(shù)中毫米波Μπω模擬波束賦形方法復(fù)雜度高的問題。 toon] 本發(fā)明提供一種低復(fù)雜度的毫米波Μπω模擬波束賦形方法，通過基站側(cè)與用戶 側(cè)的信令交互來搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣和均衡矩陣對，包括：
[0012] S1.基站在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本f中隨機(jī)選取一初始預(yù)編碼矩陣，并利用該預(yù) 編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶；
[0013] S2.用戶利用接收到的訓(xùn)練序列搜索最優(yōu)模擬均衡矩陣，并將最優(yōu)模擬均衡矩陣 發(fā)送給基站；
[0014] S3.基站利用接收到的最優(yōu)模擬均衡矩陣搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣，并利用該最 優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶；
[0015] 重復(fù)執(zhí)行步驟S2至S3K次，所述K為預(yù)設(shè)的閾值。
[0016] 其中，所述S2中的搜索過程由基于禁忌搜索的模擬均衡方案實(shí)現(xiàn)，包括：
[0017] A1.在預(yù)先設(shè)定的均衡碼本冰中隨機(jī)選取一個均衡矩陣作為下一次迭代的起始 占.
[0018] Α2.確定該起始點(diǎn)的鄰域；
[0019] A3.計算鄰域中每一個均衡矩陣的代價函數(shù)，并對這些矩陣按照代價函數(shù)的降序 排列；
[0020] Α4.依次檢查排序后的鄰域中的均衡矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一 次迭代的起始點(diǎn)；
[0021] Α5.重復(fù)Α2至Α4,直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的均 衡矩陣。
[0022] 其中，所述A2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰均衡矩陣所構(gòu)成的集合，其中，所述 相鄰均衡矩陣為均衡碼本W(wǎng)中一個可能的矩陣，須滿足：1)它僅有一列與起始點(diǎn)不同；2) 兩個矩陣不同的列序號僅相差一個預(yù)設(shè)常數(shù)。
[0023] 其中，所述A3中的代價函數(shù)由下式計算：
[0024]
[0025] 其中？4與C 別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，Η表示信道矩陣，P表示 平均接收能量，凡表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，Im^NsXNs的單位矩陣：
為 均衡后的噪聲協(xié)方差矩陣。
[0026] 其中，所述A4中的禁忌列表為一個向量或矩陣T，T中的每一個元素對應(yīng)均衡碼 本押中一個可能的模擬均衡矩陣，其取值只有兩種情況，一種表示該模擬均衡矩陣不是禁 忌，另一種則表示該模擬均衡矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后續(xù)的迭代過程中。
[0027] 其中，所述A5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)max_ iter，或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的模擬均衡矩陣仍未被更新。
[0028] 其中，所述S3中的搜索過程由基于禁忌搜索的模擬預(yù)編碼方案實(shí)現(xiàn)，包括：
[0029] B1.在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本f中隨機(jī)選初始預(yù)編碼矩陣作為下一次迭代的起 始點(diǎn)；
[0030] B2.確定該起始點(diǎn)的鄰域；
[0031] B3.計算鄰域中每一個預(yù)編碼矩陣的代價函數(shù)，并對這些矩陣按照代價函數(shù)的降 序排列；
[0032] B4.依次檢查排序后的鄰域中的預(yù)編碼矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下 一次迭代的起始點(diǎn)；
[0033] B5.重復(fù)B2至M，直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的預(yù) 編碼矩陣。
[0034] 其中，所述B2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰預(yù)編碼矩陣所構(gòu)成的集合，其中，相 鄰預(yù)編碼矩陣定義為預(yù)編碼碼本，中一個可能的矩陣，滿足：1)它僅有一列與起始點(diǎn)不 同；2)兩個矩陣不同的列序號僅相差一固定常數(shù)。
[0035] 其中，所述B3中的代價函數(shù)由下式計算：
[0036]
[0037] 其中？4與C 別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，Η表示信道矩陣，P表示 平均接收能量，隊表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，。，為隊乂隊的單位矩陣，R"=ff2CfCAS 均衡后的噪聲協(xié)方差矩陣。
[0038] 其中，所述Μ中的禁忌列表為一個向量或矩陣T，T中的每一個元素對應(yīng)預(yù)編碼碼 本，中一個可能的模擬預(yù)編碼矩陣，其取值只有兩種情況，一種表示該預(yù)編碼矩陣不是禁 忌，另一種則表示該預(yù)編碼矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后續(xù)的迭代過程中。
[0039] 其中，所述Μ中根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一次迭代的起始點(diǎn)包括：
[0040] 所述鄰域中的預(yù)編碼矩陣為在目前為止的整個迭代過程中具有最高的代價函數(shù) 值；且該矩陣在禁忌列表中不是禁忌。
[0041] 其中，所述Β5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)max_ iter，或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣仍未被更新。
[0042] 上述技術(shù)方案可知，本發(fā)明的低復(fù)雜度的毫米波Μ頂0模擬波束賦形方法，采用了 基于禁忌搜索的模擬預(yù)編碼/均衡方案，通過利用鄰域搜索的概念，能夠?qū)鹘y(tǒng)的窮搜方 案的復(fù)雜度減低將近1〇〇倍，從而能在系統(tǒng)容量性能與復(fù)雜度之間獲得更優(yōu)的折中。本發(fā) 明提供的低復(fù)雜度的基于禁忌搜索的模擬預(yù)編碼和基于禁忌搜索的模擬均衡的聯(lián)合搜索 方案，通過基站端與用戶端幾次簡單的信令交互，可以迅速快速地在碼本中搜索到最優(yōu)的 預(yù)編碼矩陣與均衡矩陣對，從而以低復(fù)雜度獲得令人滿意的性能。
【附圖說明】
[0043] 為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)中的技術(shù)方案，下面將對實(shí)施例或現(xiàn) 有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖是本發(fā)明 的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù) 這些附圖獲得其他的附圖。
[0044] 圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種低復(fù)雜度的毫米波ΜΙΜΟ模擬波束賦形方 法的流程圖；
[0045] 圖2是基于禁忌搜索的預(yù)編碼不意圖；
[0046] 圖3a是傳統(tǒng)移動禁忌的不意圖；
[0047] 圖3b是本發(fā)明實(shí)施例提供的預(yù)編碼矩陣禁忌的示意圖；
[0048] 圖4是聯(lián)合搜索方法的流程示意圖；
[0049] 圖5是窮搜方案與本發(fā)明實(shí)施例所述方法可達(dá)容量的仿真結(jié)果示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0050] 為使本發(fā)明實(shí)施例的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚，下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例 中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整的描述，顯然，所描述的實(shí)施例是 本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員 在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。
[0051] 現(xiàn)有的毫米波大規(guī)模ΜΜ0技術(shù)中的模擬域波束賦形方案，因其假設(shè)理想或復(fù)雜 度較高等原因，往往難以適應(yīng)當(dāng)前的技術(shù)條件。因此，在實(shí)際的應(yīng)用中，具有準(zhǔn)最優(yōu)性能且 復(fù)雜度低的模擬域波束賦形方案仍然是實(shí)現(xiàn)毫米波大規(guī)模Μ頂0諸多優(yōu)良特性所面臨的重 大挑戰(zhàn)之一。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明提供一種低復(fù)雜度的毫米波大規(guī)模Μπω的模擬波束 賦形方案。該方案利用基站與用戶間的信令交互聯(lián)合搜索最優(yōu)的模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均 衡矩陣對。
[0052] 圖1示出了本發(fā)明實(shí)施例一提供的一種低復(fù)雜度的毫米波ΜΙΜΟ模擬波束賦形方 法的流程圖。參見圖1，本發(fā)明實(shí)施例一提供了一種低復(fù)雜度的毫米波ΜΜ0模擬波束賦形 方法，通過基站側(cè)與用戶側(cè)的信令交互來搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣和均衡矩陣對，包括：
[0053] 步驟101 :基站在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本，·中隨機(jī)選取一初始預(yù)編碼矩陣，并利 用該預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶。
[0054] 步驟102 :用戶利用接收到的訓(xùn)練序列搜索最優(yōu)模擬均衡矩陣，并將最優(yōu)模擬均 衡矩陣發(fā)送給基站。
[0055] 步驟103 :基站利用接收到的最優(yōu)模擬均衡矩陣搜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣，并利 用該最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶。
[0056] 重復(fù)執(zhí)行步驟102至103K次，所述K為預(yù)設(shè)的閾值。一般地，所述K的取值為3~ 5〇
[0057] 其中，所述步驟102中的搜索過程由基于禁忌搜索的模擬均衡方案實(shí)現(xiàn)，包括：
[0058] A1.在預(yù)先設(shè)定的均衡碼本抑中隨機(jī)選取一個均衡矩陣作為下一次迭代的起始 占.
[0059] Α2·確定該起始點(diǎn)的鄰域；
[0060] A3.計算鄰域中每一個均衡矩陣的代價函數(shù)，并對這些矩陣按照代價函數(shù)的降序 排列；
[0061] Α4.依次檢查排序后的鄰域中的均衡矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一 次迭代的起始點(diǎn)；
[0062] Α5.重復(fù)Α2至Α4,直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的均 衡矩陣。
[0063] 圖2示出了基于禁忌搜索的預(yù)編碼示意圖。所述步驟103中的搜索過程由基于禁 忌搜索的模擬預(yù)編碼方案實(shí)現(xiàn)，包括：
[0064] Β1.在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本，中隨機(jī)選初始預(yù)編碼矩陣作為下一次迭代的起 始點(diǎn)；
[0065] Β2.確定該起始點(diǎn)的鄰域；
[0066] Β3.計算鄰域中每一個預(yù)編碼矩陣的代價函數(shù)，并對這些矩陣按照代價函數(shù)的降 序排列；
[0067] Β4.依次檢查排序后的鄰域中的預(yù)編碼矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下 一次迭代的起始點(diǎn)；
[0068] Β5.重復(fù)Β2至M，直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的預(yù) 編碼矩陣。
[0069] 這里，，與沙分別表示模擬預(yù)編碼碼本與模擬均衡碼本，如果用盡Μ與盡~分別 表示發(fā)射角AoDs與到達(dá)角AoAs的量化比特數(shù)，則f中所有可能的模擬預(yù)編碼矩陣與冰 中所有可能的模擬均衡矩陣可以分別表示為：
[0070]
[0071]
[0072] 其中
[0073]
L· 」'
[0074]
[0075]
分別表不量化的發(fā)射角AoDs與到 達(dá)角AoAs。通過聯(lián)合搜索，與沙，可以獲得最大化系統(tǒng)容量的最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣與模 擬均衡矩陣對，如下：
[0076]
[0077] 其_
. 示均衡后的噪聲協(xié)方差矩陣，
[0078]
[0079] 上述為代價函數(shù)。
[0080] 其中，所述步驟A2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰均衡矩陣所構(gòu)成的集合，其中， 相鄰均衡矩陣定義為均衡碼本W(wǎng)中一個可能的矩陣，滿足：1)它僅有一列與起始點(diǎn)不同； 2)兩個矩陣不同的列序號僅相差一個預(yù)設(shè)常數(shù)。
[0081] 注意模擬預(yù)編碼矩陣PA的第m列可以用一個序號
表示，對應(yīng)著
向量 1。定義相鄰矩陣滿足以下兩個條件：1)它僅有一列與起始點(diǎn)不同；2)兩 ·> - / 個矩陣不同的列序號僅相差一固定常數(shù)，比如相差1。蘭
時，給定一個可
矩陣，所有相鄰矩陣構(gòu)成Α?'、」邪1現(xiàn)。[0082] 令表示第i次迭代的起始點(diǎn)
示pf的鄰域，其中 能的模擬預(yù)編碼矩陣 訧是PA的一個相鄰 IVI表示鄰域大小，根據(jù)相鄰矩陣的定義，可知|F| = 2Λ^。定義)中第U個相鄰矩陣與
Μ不同，且該列的序號為
實(shí)中^21為
列的序號。 為了避免序號溢出，令
[0083]

V * / '、.·./」 / \ /」 1_ / V * ^ _
[0086] 其中，所述A3中的代價函數(shù)由下式計算：
[0087]
[0088] 其中，？4與(^分別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，Η表示信道矩陣，P表示 平均接收能量，凡表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，.為NSXNS的單位矩陣，
％ 均衡后的噪聲協(xié)方差矩陣。
[0089] 其中，所述步驟A4中的禁忌列表為一個向量或矩陣T，T中的每一個元素對應(yīng)均衡 碼本W(wǎng)中一個可能的模擬均衡矩陣，其取值只有兩種情況，一種表示該模擬均衡矩陣不是 禁忌，另一種則表示該模擬均衡矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后續(xù)的迭代過程中。
[0090] 在傳統(tǒng)的禁忌搜索算法中，禁忌往往定義為移動，其可視為一個預(yù)編碼矩陣向另 一個預(yù)編碼矩陣的移動方向。對于本發(fā)明所考慮的問題來說，移動可以用兩個參數(shù)（a，b) 表示，其中= 表示兩個預(yù)編碼矩陣的第a列是不同的，b = {-1，1}表示從原始預(yù) 編碼矩陣到當(dāng)前預(yù)編碼矩陣該列序號的改變量?？紤]上面的例子，A
glj
妁移動可以表示為（1，_1)。將移動當(dāng)作禁忌可以節(jié)省禁忌列表的存儲 量，因?yàn)樗鼉H需要一個大小為2%RF xl的禁忌列表T。然而，這種方法可能導(dǎo)致一個預(yù)編碼 矩陣被搜索多次，如圖3a所示。為了解決這一問題，本發(fā)明提出以具體的預(yù)編碼矩陣作為 禁忌。令，=1，2;··,；Γλ^表示久中每一個預(yù)編碼矩陣的序號。注意，p可由該預(yù)編碼矩 陣的列序號表示
[0091]
[0092] 可以看出，本發(fā)明實(shí)施例所述的方法可以有效避免一個預(yù)編碼矩陣被重復(fù)搜索多 次，如圖3b所示。而本發(fā)明實(shí)施例所述的方法的代價是禁忌列表T存儲量的上升，即從 2#；^上升到2# Λ'嚴(yán)。
[0093] 其中，所述步驟Α5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù) max_iter，或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的模擬均衡矩陣仍未被更新。其中，max_len指 算法所能允許的，全局最優(yōu)解未被更新的迭代次數(shù)。
[0094] 定義參數(shù)flag表示具有全局最優(yōu)代價函數(shù)值的預(yù)編碼矩陣有多少次迭代沒有被 更新。如果在本次迭代，所選取的起始點(diǎn)具有次優(yōu)的代價函數(shù)值，則flag = flag+Ι。反之， 若選取的起始點(diǎn)具有全局最優(yōu)的代價函數(shù)值，則flag = 0。定義停止準(zhǔn)則為以下兩個條件 中的任意一個被滿足：l)flag = max_len ;2)總迭代次數(shù)達(dá)到預(yù)先設(shè)定的上限max_iter〇 注意，通常令max_len<max_iter，這也就意味著如果在迭代初始的時候已經(jīng)搜索到最優(yōu) 的預(yù)編碼矩陣，則之后的迭代過程中搜索到的就都是次優(yōu)的預(yù)編碼矩陣，于是就不用等待 maxjter次迭代。通過這種方式，平均的迭代次數(shù)會降低。
[0095] 其中，所述步驟B2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰預(yù)編碼矩陣所構(gòu)成的集合，其 中，相鄰預(yù)編碼矩陣定義為預(yù)編碼碼本，中一個可能的矩陣，滿足：1)它僅有一列與起始 點(diǎn)不同；2)兩個矩陣不同的列序號僅相差一固定常數(shù)。
[0096] 其中，所述步驟B3中的代價函數(shù)由下式計算：
[0097]
[0098] 其中，？4與(^分別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，Η表示信道矩陣，P表示 平均接收能量，凡表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，?Λ?為NSXNS的單位矩陣，
為 均衡后的噪聲協(xié)方差矩陣，Cf表示模擬均衡矩陣CA的共輒轉(zhuǎn)置矩陣。
[0099] 對于上述步驟101~103的處理過程，具體而言，基站利用？^?&表示模擬預(yù)編碼 矩陣）發(fā)射一個已知的訓(xùn)練序列s給用戶，用戶隨機(jī)選取一均衡器(；((；表示模擬均衡矩 陣）接收，可以獲得CfHPA (H表示信道矩陣，（^表示模擬均衡矩陣(；的共輒轉(zhuǎn)置矩陣）， 之后就可以計算該（PA，CA)對下的代價函數(shù)。在后續(xù)的搜索過程中，CA鄰域所對應(yīng)的代價函 數(shù)可以由上述代價函數(shù)進(jìn)行簡單運(yùn)算獲得，使得算法一直進(jìn)行下去。
[0100] 其中，所述步驟Μ中的禁忌列表為一個向量或矩陣T，T中的每一個元素對應(yīng)預(yù)編 碼碼本，中一個可能的模擬預(yù)編碼矩陣，其取值只有兩種情況，一種表示該預(yù)編碼矩陣不 是禁忌，另一種則表示該預(yù)編碼矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后續(xù)的迭代過程中。
[0101] 其中，所述步驟Μ中根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一次迭代的起始點(diǎn)包 括：
[0102] 所述鄰域中的預(yù)編碼矩陣為在目前為止的整個迭代過程中具有最高的代價函數(shù) 值；且該矩陣在禁忌列表中不是禁忌。
[0103] 其中，所述步驟Β5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù) max_iter，或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣仍未被更新。
[0104] 下面給出一個基于禁忌搜索的模擬預(yù)編碼方案的搜索算實(shí)例。
[0105] 令G(1)表示直到第i次迭代所發(fā)現(xiàn)的具有全局最優(yōu)代價函數(shù)值的模擬預(yù)編碼 矩陣。隨機(jī)在預(yù)編碼碼本，中選取一預(yù)編碼矩陣Pf,作為第一次迭代的起始點(diǎn)。令 Gl()) =Pf，flag = 0,禁忌列表T的所有元素設(shè)為0?？紤]第i次迭代，算法按如下方式執(zhí) 行：
[0106] 步驟201 :計算Ρ.Γ的所有2W?個相鄰矩陣的代價函數(shù)（注意模擬均衡矩陣(；給 定）。令
[0107]
[0108] 計算V1的序號ρ ^如果V1滿足如下兩個條件中的任意一個，則V 1被選為下一次 迭代的起始點(diǎn)：
[0109]
[0110] t (p1) = 0 ；
[0111] 如果上述兩個條件V1均不滿足，則尋找下一個相鄰矩陣
[0112]
[0113] 并考察V2是否滿足上述兩個條件。重復(fù)上述過程直到V 1被選為下一次迭代的起 始點(diǎn)。注意如果鄰域中沒有滿足上述兩個條件的矩陣，則將禁忌列表T的所有元素置為0， 重新尋找。
[0114] 步驟202 :當(dāng)某一個相鄰矩陣被選為下一次迭代的起始點(diǎn)后，即：巧+1) zV1 ,令
[0115]
[0116] 之后，如果滿足停止準(zhǔn)則，則算法停止，輸出G(1+1)作為最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣，否則，回 到步驟201重復(fù)上述步驟，直至滿足停止準(zhǔn)則。
[0117] 其中，基于禁忌搜索的均衡算法也可以用相同的步驟實(shí)現(xiàn)，只不過需要將模擬預(yù) 編碼矩陣P A與模擬均衡矩陣c A的位置互換，這里不再詳述。
[0118] 本發(fā)明實(shí)施例所述的搜索方法為一種聯(lián)合搜索方案，圖4給出了聯(lián)合搜索方案的 流程圖。令I(lǐng)f#與Cft分別表示第k次（k= 1，2，···，Κ)搜索得到的最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩 陣與最優(yōu)模擬均衡矩陣，其中κ表示總搜索次數(shù)。首先，基站端從預(yù)編碼碼本，中隨機(jī)選 擇一個預(yù)編碼矩陣Pf$。之后基站利用ΡΓ ?向用戶發(fā)射訓(xùn)練序列。用戶端通過接收到的 信息，利用上述基于禁忌搜索的均衡算法來獲得最優(yōu)的模擬均衡矩陣ClpU。之后用戶將該 均衡矩陣序號反饋給基站，基站通過接收到的信息，利用上述基于禁忌搜索的預(yù)編碼算法 來獲得最優(yōu)的模擬預(yù)編碼矩陣Pf'1。稱上述過程為一次搜索，總共進(jìn)行K次搜索，并將最終 結(jié)果pf4與CfX作為最優(yōu)的模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣對輸出。
[0119] 對于本實(shí)施例所述的聯(lián)合搜索方法給出如下性能仿真結(jié)果：
[0120] 毫米波大規(guī)模Μ頂0系統(tǒng)參數(shù)描述如下：載波頻率為28GHz，基站發(fā)射天線數(shù)Nt = 64,射頻鏈路數(shù)iVf =2,用戶接收天線數(shù)隊=16,射頻鏈路數(shù)Af =2,傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流 數(shù)隊=2?？紤]兩種AoA/AoDs的量化比特數(shù)，即盡RF =5與f =6?；径伺c用 戶端均采用均勻直線分布天線陣列，相鄰天線間隔為半波長。信道模型采用毫米波中廣泛 應(yīng)用的Saleh-Valenzuela模型，其中AoA/AoDs均假設(shè)在[0, 2 π ]內(nèi)均勻分布，信道復(fù)增益 假設(shè)為瑞利衰落，總的散射路徑為10。
[0121] 算法參數(shù)描述如下：對于iSf5 _=__5的情況，令max_iter = 1000, max_len = 200 ;對于戌f t 1?的情況，令max_ = iter，max_len = 600。此外，對于上述兩種情況， 均令聯(lián)合搜索次數(shù)K = 3。
[0122] 基于上述參數(shù)，表1給出了 =5與考F = =6兩種情況時，本發(fā)明實(shí)施 例所述的方法與窮搜方案的復(fù)雜度對比。從表1中可以看出本發(fā)明實(shí)施例所述的方法的復(fù) 雜度遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于窮搜方案的復(fù)雜度。比如S嚴(yán)=6時，本發(fā)明實(shí)施例所述的方法的復(fù)雜 度僅為窮搜方案的0.43%。
[0123] 表1復(fù)雜度對比
[0124]
[0125] 圖5給出了 B嚴(yán)=乾1" = 5與及? = B,RF = 6兩種情況時，本發(fā)明的可達(dá)容量。可以看 出與窮搜方案相比，本發(fā)明幾乎沒有性能損失。比如當(dāng)^ =4^ = 5 , SNR = 〇dB時，本發(fā) 明可以獲得9. 5bits/Hz的頻譜效率，非常接近于窮搜方案所獲得的9. 8bits/Hz的頻譜效 率。當(dāng)AoA/AoDs的量化比特數(shù)增大時，無論窮搜方案還是本發(fā)明，均有性能提升，而此時， 本發(fā)明實(shí)施例所述的方法與窮搜方案的性能差距仍然很小。比如當(dāng)#=盡""=6 , SNR = OdB時，本發(fā)明實(shí)施例所述的方法所達(dá)到的頻率效率是窮搜方案的93%。更重要的是，本發(fā) 明實(shí)施例所述的方法具有極低的復(fù)雜度，如表1所示，因此本發(fā)明實(shí)施例所述的方法將因 為能在性能與復(fù)雜度之間取得更優(yōu)折中而更有利于在實(shí)際系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)。
[0126] 從上面描述可知，本發(fā)明實(shí)施例提供了一種低復(fù)雜度的毫米波ΜΜ0模擬波束賦 形方法，其采用了基于禁忌搜索的模擬預(yù)編碼/均衡方案，通過利用鄰域搜索的概念，能夠 將傳統(tǒng)的窮搜方案的復(fù)雜度減低將近100倍，從而能在系統(tǒng)容量性能與復(fù)雜度之間獲得更 優(yōu)的折中。本發(fā)明實(shí)施例提供的低復(fù)雜度的聯(lián)合搜索方案，通過基站端與用戶端幾次簡單 的信令交互，可以迅速快速地在碼本中搜索到最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣與均衡矩陣對，從而以低 復(fù)雜度獲得令人滿意的性能。
[0127] 以上實(shí)施例僅用于說明本發(fā)明的技術(shù)方案，而非對其限制；盡管參照前述實(shí)施例 對本發(fā)明進(jìn)行了詳細(xì)的說明，本領(lǐng)域的普通技術(shù)人員應(yīng)當(dāng)理解：其依然可以對前述各實(shí)施 例所記載的技術(shù)方案進(jìn)行修改，或者對其中部分技術(shù)特征進(jìn)行等同替換；而這些修改或替 換，并不使相應(yīng)技術(shù)方案的本質(zhì)脫離本發(fā)明各實(shí)施例技術(shù)方案的精神和范圍。
【主權(quán)項】
1. 一種低復(fù)雜度的毫米波MIMO模擬波束賦形方法，其特征在于，通過基站側(cè)與用戶側(cè) 的信令交互來捜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣和均衡矩陣對，包括：51. 基站在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本聲' 中隨機(jī)選取一初始預(yù)編碼矩陣，并利用該預(yù)編碼 矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶；52. 用戶利用接收到的訓(xùn)練序列捜索最優(yōu)模擬均衡矩陣，并將最優(yōu)模擬均衡矩陣發(fā)送 給基站；53. 基站利用接收到的最優(yōu)模擬均衡矩陣捜索最優(yōu)模擬預(yù)編碼矩陣，并利用該最優(yōu)模 擬預(yù)編碼矩陣發(fā)送訓(xùn)練序列給用戶； 重復(fù)執(zhí)行步驟S2至S3K次，所述K為預(yù)設(shè)的闊值。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述S2中的捜索過程由基于禁忌捜索的 模擬均衡方案實(shí)現(xiàn)，包括： Al.在預(yù)先設(shè)定的均衡碼本W(wǎng)中隨機(jī)選取一個均衡矩陣作為下一次迭代的起始點(diǎn)； A2.確定該起始點(diǎn)的鄰域； A3.計算鄰域中每一個均衡矩陣的代價函數(shù)，并對運(yùn)些矩陣按照代價函數(shù)的降序排 列； A4.依次檢查排序后的鄰域中的均衡矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一次迭 代的起始點(diǎn)； A5.重復(fù)A2至A4,直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的均衡矩 陣。3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述A2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰均 衡矩陣所構(gòu)成的集合，其中，所述相鄰均衡矩陣為均衡碼本W(wǎng)中一個可能的矩陣，須滿足： 1)它僅有一列與起始點(diǎn)不同；2)兩個矩陣不同的列序號僅相差一個預(yù)設(shè)常數(shù)。4. 根據(jù)權(quán)利要求2所沐的方巧.其據(jù)佈#干.所沐A3中的化價函數(shù)由下式計算：其中Pa與Ca分別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，H表示信道矩陣，P表示平均 接收能量，成表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，1?為成X成的單位矩陣，％均衡 后的噪聲協(xié)方差矩陣。5. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述A4中的禁忌列表為一個向量或矩陣 T，T中的每一個元素對應(yīng)均衡碼本W(wǎng)中一個可能的模擬均衡矩陣，其取值只有兩種情況， 一種表示該模擬均衡矩陣不是禁忌，另一種則表示該模擬均衡矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后 續(xù)的迭代過程中。6. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述A5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到 了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)max_iter， 或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的模擬均衡矩陣仍未被更新。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述S3中的捜索過程由基于禁忌捜索的 模擬預(yù)編碼方案實(shí)現(xiàn)，包括： BI.在預(yù)先設(shè)定的預(yù)編碼碼本中隨機(jī)選初始預(yù)編碼矩陣作為下一次迭代的起始 占 . '?、、， B2.確定該起始點(diǎn)的鄰域； B3.計算鄰域中每一個預(yù)編碼矩陣的代價函數(shù)，并對運(yùn)些矩陣按照代價函數(shù)的降序排 列； B4.依次檢查排序后的鄰域中的預(yù)編碼矩陣，根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表，選擇下一次 迭代的起始點(diǎn)； B5.重復(fù)B2至B4,直到滿足預(yù)先設(shè)定的停止準(zhǔn)則，輸出具有最高代價函數(shù)值的預(yù)編碼 矩陣。8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述B2中的鄰域?yàn)槠鹗键c(diǎn)的所有相鄰預(yù) 編碼矩陣所構(gòu)成的集合，其中，相鄰預(yù)編碼矩陣定義為預(yù)編碼碼本戶'中一個可能的矩陣， 滿足：1)它僅有一列與起始點(diǎn)不同；2)兩個矩陣不同的列序號僅相差一固定常數(shù)。9. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述B3中的代價函數(shù)由下式計算：其中Pa與Ca分別表示模擬預(yù)編碼矩陣與模擬均衡矩陣，H表示信道矩陣，P表示平均 接收能量，成表示待傳輸?shù)牟⑿袛?shù)據(jù)流數(shù)，1化為成X成的單位矩陣為均衡后 的噪聲協(xié)方差矩陣。10. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述B4中的禁忌列表為一個向量或矩陣 T，T中的每一個元素對應(yīng)預(yù)編碼碼本聲' 中一個可能的模擬預(yù)編碼矩陣，其取值只有兩種情 況，一種表示該預(yù)編碼矩陣不是禁忌，另一種則表示該預(yù)編碼矩陣是禁忌，不能出現(xiàn)在后續(xù) 的迭代過程中。11. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述B4中根據(jù)其代價函數(shù)與禁忌列表， 選擇下一次迭代的起始點(diǎn)包括： 所述鄰域中的預(yù)編碼矩陣為在目前為止的整個迭代過程中具有最高的代價函數(shù)值；且 該矩陣在禁忌列表中不是禁忌。12. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法，其特征在于，所述B5中停止準(zhǔn)則為總的迭代次數(shù)達(dá)到 了預(yù)先設(shè)定的最大迭代次數(shù)max_iter， 或經(jīng)過max_len次迭代，全局最優(yōu)的預(yù)編碼矩陣仍未被更新。
【文檔編號】H04B7/06GK105991167SQ201510050035
【公開日】2016年10月5日
【申請日】2015年1月30日
【發(fā)明人】高昕宇, 戴凌龍, 王昭誠, 陳晉輝
【申請人】清華大學(xué)