[发明专利]一种用于多小区多用户多天线系统的波束成形方法在审

专利信息
申请号: 201310402976.7 申请日: 2013-09-06
公开(公告)号: CN103441789A 公开(公告)日: 2013-12-11
发明(设计)人: 黄永明;汪汉;何世文;杨绿溪 申请(专利权)人: 东南大学
主分类号: H04B7/06 分类号: H04B7/06;H04B7/08;H04W16/28
代理公司: 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 代理人: 王斌
地址: 210096*** 国省代码: 江苏;32
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摘要:
搜索关键词: 一种 用于 小区 多用户 天线 系统 波束 成形 方法
【权利要求书】:

1.一种用于多小区多用户多天线系统的波束成形方法,其包括以下步骤:

1)根据收发机的硬件状况估计出接收机损伤函数η(Pt)和发射机损伤函数υ(Pr);

具体表达式为:

η(Pt)=k1100Pt(1+(Ptk2)4)[mW],]]>

Pt为发射端天线的信号强度(单位为),

k1、k2根据具体的发射端硬件条件来确定。

υ(Pr)=k3100Pr,[mW],]]>

Pr表示接收端天线所接收到的信号强度(单位为),

k3根据实际的接收端硬件条件来确定。

2)初始化波束成形矩阵表示用户MU(k,n)的波束成形矩阵的自相关矩阵,即Wnk=wnk(wnk)H]]>

MU(k,n)表示第n个小区的第k个用户;

表示的共轭转置;

k为用户编号,K为用户数量;

n为基站编号,N为基站数量。

3)初始化发射端损伤矩阵约束条件为

表示单根发射天线的信号强度;

nt为发射天线的编号,Nt为基站的发射天线数。

4)根据统计信息,估计出信道系数误差方差矩阵的上限ε,即||Δ||≤ε,Δ为信道系数误差方差矩阵。同时根据当前的接收机反馈到发射机的信息,估计出信道系数(h~m,nk)k=1,m=1,n=1KNN,]]>

令表示估计信道系数方差矩阵;

为的共轭转置;

m为小区编号,N表示小区数(因为假定是单基站小区,所以小区数跟基站数一样);

5)对于问题:

min{wmk}Σm,k||wmk||2]]>

s.t.min{Δm,nk}(wmk)H(R~m,mk+Δm,mk)(wmk)I1(k,m)+I2(k,m)+I3(k,m)+I4(k,m)+σ2γmk]]>

||Δm,nk||ϵ,R~m,nk+Δm,nk0]]>

k=1,...,K,m,n=1,...,N.]]>

表示QoS约束中的SINR下限;

SINR为Signal-to-Interfefence-Ratio,信干噪比;

σ2表示热噪声系数;

R~m,nk+Δm,nk0]]>表示矩阵R~m,nk+Δm,nk]]>为半正定矩阵;

其中:

I1(k,m)=Σl=1,lkK(wml)H(R~m,mk+Δm,mk)(wml)]]>

I2(k,m)=Σn=1,nmNΣl=1K(wnl)H(R~m,nk+Δm,nk)(wnl)]]>

I3(k,m)=Σn=1N(hm,nk)HCn(hm,nk)]]>

I4(k,m)=(k3100)2Σn=1NΣl=1K(wnl)H(R~m,nk+Δm,nk)(wnl)]]>

可以转换为以下优化方程(P1):

给定(h~m,nk)k=1,m=1,n=1KNN]]>、ε、{γmk}k=1,m=1KN,]]>Ank=Wnk-γnkΣl=1,lkKWnl,]]>

min{wmk,smk}Σm,ktr(Wmk)]]>

s.t.-tr(R~m,mk(Smk-Amk))-ϵ||Smk-Amk||]]>

γmk(Σn=1,nmNΣl=1Ktr(R~m,nkWnl)+ϵ||Wnl||)+]]>

γmk(Σn=1Ntr(R~m,nkCn)+ϵ||Cn||)+γmkσ2+---(P1)]]>

γmk((k3100)2Σn=1NΣl=1Ktr(R~m,nkWnl)+ϵ||Wnl||),m,n,k]]>

tn,ntη2(Xn,nt),n,nt]]>

Smk0,Wmk0,m,k]]>

根据求解出的的秩,如果则的主特征向量就是最优解;如果则需要利用标准随机化法构造一个秩为1并且近似于的矩阵,进而获得最优解。

2.根据权利要求1所述的用于多小区多用户多天线系统的波束成形方法,其中步骤5)中可以对所述问题转化为以下优化方程(P2):

给定(h~m,nk)k=1,m=1,n=1KNN]]>、ε、{γmk}k=1,m=1KN,]]>Ank=Wnk-γnkΣl=1,lkKWnl,]]>

min{wmk}Σm,ktr(Wmk)]]>

s.t.tr((Rm,mk-αI)(Wml))γmk(Σl=1,lkKtr((R~m,mk+ϵI)Wml))+]]>

γmk(Σn=1,nmNΣl=1Ktr((R~m,nk+ϵI)Wnl))+γmk(Σn=1Ntr((R~m,nk+ϵI)Cn))+---(P2)]]>

γmk((k3100)2Σn=1NΣl=1Ktr((R~m,nk+ϵI)Wnl)+σ2),m,n,k]]>

tn,ntη2(Xn,nt),n,nt]]>

Wmk0,n,m,k]]>

根据求解出的的秩,如果则的主特征向量就是最优解;如果则需要利用标准随机化法构造一个秩为1并且近似于的矩阵,进而获得最优解。

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