[发明专利]一种MU‑MIMO下行链路基于加权用户相关的公平调度方法

说明书

技术领域

本发明属于通信技术领域，尤其涉及一种MU-MIMO下行链路基于加权用户相关的公平调度方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)作为下一代移动通信系统的关键技术，能够在不增加系统带宽资源的条件下显著改善无线通信系统的频谱效率和传输可靠性。相比于单用户MIMO(Single-User MIMO,SU-MIMO)系统,多用户MIMO(Multi-User MIMO,MU-MIMO)更符合实际通信的需求，并且可以获得更高的系统速率，因此受到更多的关注。

在MU-MIMO系统中，由于基站的硬件约束和处理能力受限，通常需要从多个用户中选择一组进行服务，这些用户通过空间复用实现对相同频率资源的共享。但由于共道干扰(Co-Channel Interference,CCI)的存在，可达系统和速率与服务用户集合的选取有关，如何获得一组相互之间干扰小的用户成为许多调度算法的设计目标。当基站能够获得完整的信道状态信息(Channel State Information,CSI)时，采用穷举搜索可以获得最优的调度结果，但是该方法复杂度高，实际中难以应用。一些次优的贪婪算法相继被提出。与穷举搜索遍历所有可能的用户组合不同，贪婪算法根据特定的调度准则、采用迭代的方式逐步添加用户。如基于相关度的准正交的用户调度方法，首先选择信道增益最大的用户，然后在每次调度中选择与上次新添加用户正交程度符合预设门限要求的用户组，再从该用户组中选出在已选用户信道构成的空间上投影最大的用户；基于相关度进行用户天线选择，利用同一用户的天线之间的协作，选择使系统和速率最大的天线集合。

但是上述算法以系统和速率最大化为目标，通常选择信道质量好的用户，信道质量差的用户无法获得通信资源，导致用户的公平性无法得到保障。比例公平(Proportional fair,PF)是一种考虑公平性的用户调度算法，以用户当前速率与其平均速率的比值来确定用户获得调度的优先级，在提高系统吞吐量和保障公平性两方面取得折中。然而，在贪婪算法中，用户是逐步添加的，在整个调度过程结束前，各个已选用户的可达速率是未知的，因此基于贪婪算法进行公平设计时，如何准确估计每一步迭代各用户数据速率的近似值或者替代值成为值得研究的问题。如在设计中忽略了准正交用户之间的共道干扰，采用在已选用户信道矩阵构成的空间上的投影矩阵的Frobenius范数作为信道增益，计算用户可达速率；基于用户信道矩阵的Frobenius范数设计比例公平准则。

现有的算法在调度过程中依次选择信道增益大的用户，可能导致与已选用户之间存在较强干扰的高增益用户被选择，而与其它用户相互干扰小但增益不够大的用户得不到调度，致使系统和速率降低，不能获得良好公平性和较好的系统和速率。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种MU-MIMO下行链路基于加权用户相关的公平调度方法，旨在解决传统的公平调度算法在逐次添加用户的过程中不能准确计算用户可达速率，从而无法兼顾良好的公平性和较好的系统和速率的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种MU-MIMO下行链路基于加权用户相关的公平调度方法，该MU-MIMO下行链路基于加权用户相关的公平调度方法包括以下步骤：

步骤一：初始化已选用户集合为空集，候选用户集合为用户全集，随着调度过程的进行，已选用户集合和候选用户集合的元素不断更新，和S_n分别为在第n次迭代结束时候选和已选用户集合，n=1,…,N_T为迭代的次数，初始化n=1；

步骤二：基站对用户k反馈的信道信息矩阵H_k进行奇异值分解其中，λ_k,1表示第k个用户的信道矩阵的奇异值，表示维度1×(N_T-1)的零向量，和分别由与非零奇异值λ_k,1和零奇异值对应的右奇异值向量构成，因为rank(H_k)=1，所以v_i,1为V_i的第一个列向量，其中，rank(·)表示求矩阵的秩；

步骤三：基站根据分解后的矩阵构造中间矩阵和以及其中，diag(·)表示对角化操作；

步骤四：基站构造相关矩阵R，R为L×L方阵，第i行第j列的元素为其中，|·|表示求模运算；

步骤五：从R中选择出与已经调度的n-1个用户对应的n-1列，构成矩阵将剩余的部分分别对行元素进行升序排列，得到矩阵即