一種mimo中基于上行特征向量的下行調(diào)度方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明屬于無線通訊技術領域，特別設及一種MIMO中基于上行特征向量的下行調(diào) 度方法。
【背景技術】
[0002] 大規(guī)模MIMO技術給無線通信帶來了更高的系統(tǒng)容量與更可靠的通信，受到了廣泛 的關注。然而，大規(guī)模MIMO中瞬時信道狀態(tài)信息的獲取需要占用大量的系統(tǒng)資源，使得瞬時 信道狀態(tài)信息的獲取在實際系統(tǒng)中難W實現(xiàn)。相比之下，信道二階統(tǒng)計信息，如：信道協(xié)方 差及其特征向量等，更新速率遠遠小于瞬時信道狀態(tài)信息的變化速率。因此，基于信道二階 統(tǒng)計信息的方案設計是大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的關鍵技術。
[0003] 抑D系統(tǒng)中的上、下行信道的載波頻率不同，導致上、下行信道協(xié)方差矩陣不同，相 應的特征向量也不同，所W研究FDD系統(tǒng)中上、下行協(xié)方差矩陣的特征向量相互轉(zhuǎn)化的有效 方法是有必要的。某論文提出一種高效的"矩陣轉(zhuǎn)化算法"，實現(xiàn)了上、下行特征向量的轉(zhuǎn) 化，但是此算法的復雜度會隨著天線數(shù)量的增加而大幅度增加，所W需要研究適合大規(guī)模 MIMO系統(tǒng)的轉(zhuǎn)化算法，進一步降低轉(zhuǎn)化復雜度。
[0004] 用戶調(diào)度是多用戶系統(tǒng)中的一項關鍵技術，當用戶數(shù)較多時，選取部分用戶進行 服務可W減小用戶間的干擾，增加系統(tǒng)容量，提高傳輸效率。
[000引綜合已有的基于瞬時信道狀態(tài)信息的調(diào)度方案，調(diào)度主要有兩種指標:一是系統(tǒng) 和速率，二是用戶間信道的正交性，確保被調(diào)度用戶間信道的正交性是提高系統(tǒng)和速率的 間接指標。如"最大化用戶調(diào)度算法"是依次調(diào)度對系統(tǒng)和速率有最大提升的用戶的貪婪算 法；"迭代式功率投影算法"則是依據(jù)用戶的瞬時信道狀態(tài)信息調(diào)度出一組信道近似正交的 用戶的調(diào)度算法。
[0006] 目前，大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中基于信道二階統(tǒng)計信息的波束成形和調(diào)度算法的設計都 是基于一些特殊信道條件和假定條件，不能適用于一般的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0007] 本發(fā)明提供一種MIMO中基于上行特征向量的下行調(diào)度方法，包括如下步驟：
[0008] 1):將信道協(xié)方差矩陣的特征向量近似為天線陣列響應失量形式，從上行特征向 量中估計對應的天線陣列響應失量的角度；
[0009] 2):根據(jù)上、下行載波頻率及對應的天線陣列響應失量角度計算出上、下行相位 差，進而估計對應的下行特征向量；
[0010] 3):計算用戶間的下行主特征向量的內(nèi)積的反余弦，得到相關夾角；
[0011] 4):隨機選擇一個用戶，加入調(diào)度集合；
[0012] 5):計算每個未被調(diào)度用戶與所有已被調(diào)度用戶間的相關夾角的幾何平均值，記 為等效相關夾角，選擇最大等效相關夾角的用戶作為備選用戶；
[0013] 6-1)備選用戶滿足闊值條件時，將備選用戶加入調(diào)度集合后返回步驟5;
[0014] 6-2)備選用戶不滿足闊值條件時，調(diào)度結束。
[0015] 其中，步驟2中計算下行特征向量的具體步驟如下：
[0016 ]步驟一:從用戶k的第i個上行特征向量Vk, i中估計對應的天線陣列響應矢量的角 度0M:
[001引其中，vk,i(n)是VM的第n個元素且L<<Nt;
[0019] 步驟二:假定C是下行載波對上行載波頻率的比值，則相位補償矩陣為：
[0020] T&，:i.二成a各化6盧舞-。加(6氣...，6乃舞-羈-。加如
[0021 ]步驟=:計算對應的下行特征向量Wk, i:
[0022] wk,i = Tk,iXvk,i〇
[0023] 其中，步驟5中選擇備選用戶的具體步驟如下：
[0024] 第一步:計算每兩個用戶間的相關夾角，即主特征向量間的內(nèi)積的反余弦：
[0025] a昏=arccos( wfiW" ) (/. / = 1...巧
[0026] 其中，WM是用戶i的下行最主特征向量，即對應最大特征值的特征向量。
[0027] 第二步:初始化調(diào)度集合P和剩余用戶集合R:
[002引 P=巫 r={i，2，...，K};
[0029] 第=步:隨機選取第一個用戶，記為k，加入調(diào)度集合，更新兩個集合：
[0030] P=AI R={l，...，k-l，k+l，...，K};
[0031] 第四步:計算R中每個用戶與P中每個用戶的相關夾角的幾何平均值：
[0033] 則下一個備選用戶是：二3巧a, O
[0034] 有益效果:與現(xiàn)有技術相比，本發(fā)明的優(yōu)點在于:運種將上行特征向量轉(zhuǎn)化為下行 特征向量的方法充分利用了天線數(shù)趨于無窮時信道協(xié)方差的特征向量近似為天線陣列響 應向量的特性，降低了轉(zhuǎn)化復雜度;運種基于下行特征向量的調(diào)度方案，W信道的統(tǒng)計正交 性作為調(diào)度準則，并W用戶的信道協(xié)方差的主特征向量之間的夾角作為衡量用戶間統(tǒng)計正 交性的標準，調(diào)度一組統(tǒng)計信道近似正交的用戶，實現(xiàn)復雜度低。本轉(zhuǎn)化方法與"矩陣轉(zhuǎn)化 算法"相比，在計算量上取得了明顯的降低;本調(diào)度方法與隨機調(diào)度方案相比，在系統(tǒng)容量 上取得了提高。
【附圖說明】
[0035]圖1是本發(fā)明的流程圖；
[0036] 圖視本發(fā)明與"矩陣轉(zhuǎn)化算法"的性能對比圖；
[0037] 圖3是本發(fā)明與隨機調(diào)度方案的性能對比圖。
【具體實施方式】
[0038] 下面結合附圖和【具體實施方式】，進一步闡明本發(fā)明。
[0039] 如圖1所示，本發(fā)明方法主要分為兩個部分，一是將FDD系統(tǒng)中上行特征向量轉(zhuǎn)化 為下行特征向量;二是基于下行特征向量的調(diào)度算法設計。首先，利用天線數(shù)趨于無窮時信 道協(xié)方差的特征向量近似為天線陣列響應向量的特性，估計出天線陣列對應的夾角，利用 傳播互易特性得到上、下行特征向量的相位差；其次，計算用戶的下行主特征矢量間的夾 角，作為衡量用戶間統(tǒng)計正交性的標準，選擇一組統(tǒng)計信道近似正交的用戶：隨機選取一個 用戶加入調(diào)度集合，再依次調(diào)度與被調(diào)度用戶的等效相關夾角最大的用戶，直到用戶間的 統(tǒng)計正交性不滿足闊值條件。
[0040] 本發(fā)明方法的具體步驟如下：
[0041] 1):將信道協(xié)方差矩陣的特征向量近似為天線陣列響應失量形式，從上行特征向 量中估計對應的天線陣列響應失量的角度；
[0042] 2):根據(jù)上、下行載波頻率及對應的天線陣列響應失量角度計算出上、下行相位 差，進而估計對應的下行特征向量；
[0043] 3):計算用戶間的下行主特征向量的內(nèi)積的反余弦，得到相關夾角；
[0044] 4):隨機選擇一個用戶，加入調(diào)度集合；
[0045] 5):計算每個未被調(diào)度用戶與所有已被調(diào)度用戶間的相關夾角的幾何平均值，記 為等效相關夾角，選擇最大等效相關夾角的用戶作為備選用戶；
[0046] 6-1)備選用戶滿足闊值條件時，將備選用戶加入調(diào)度集合后返回步驟5;
[0047] 6-2)備選用戶不滿足闊值條件時，調(diào)度結束。
[0048] 上述步驟(1)充分利用了