[发明专利]基于信道估计误差网络鲁棒性波束成形设计方法

说明书

本发明公开了一种基于信道估计误差网络鲁棒性波束成形设计方法，主要解决了有用信道和干扰信道同时存在不确定性模型难以求解的问题，其具体过程为：(1)初始化所要设计用户的波束向量相关矩阵Q₁，构建速率最大的优化目标方程；(2)将目标方程转化为分步迭代的子问题；(3)对每个子问题进行求解；(4)循环(2)‑(3)，直到得到最优相关矩阵Q₁(5)对最优的Q₁采用秩1分解，得到最优的波束向量v₁。本发明能够自适应信道状态误差，有效地提升用户的速率，本发明可用于在信道估计误差和干扰同时存在的情况下发送端鲁棒性波束成形的设计，也可用于在信道状态有估计误差情况下多用户多输入单输出系统(MISO)鲁棒性波束设计。

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及无线发送端波束成形的设计，具体应用于在信道估计误差和干扰同时存在的情况下发送端鲁棒性波束成形的设计，也可用于在信道状态有估计误差情况下多用户的多输入单输出系统(MISO)鲁棒性波束设计。

背景技术

在无线系统通信中，由于无线信道时变的特性以及信道状态大尺度与小尺度衰落的存在，用户接收端要获得准确的信道状态信息较为困难，因而，用户所获得信道状态信息是有一定的误差的，通常这种误差可以用估计误差半径来度量。在信道状态信息存在估计误差的情况下，从最大化用户速率的角度，传统非鲁棒性波束很难满足现实需求。

在现有的一些鲁棒性设计方法中，部分文献考虑的是窄带多输入多输出系统(MIMO)的鲁棒性预编码设计，这种模型考虑的是点对点通信鲁棒性预编码的实现，问题建模不存在信道估计误差同时存在目标函数分子和分母的情况。这样的模型求解相对容易，但是这种模型不能满足多个发送对同时传输的需要。在现有的鲁棒性波束成形设计方法中，有的是基于满足用户QoS，最小化发送功率的设计，这种设计可以节省一定的功耗，但不能满足用户某些业务最大化速率的需求。已有文献在信道状态误差条件下对信噪比建模时，从收端接收的干扰相关矩阵误差进行考虑，这种处理方法在计算与信号处理上带来便利，但是使得传输信道的估计误差与干扰相关矩阵误差无法统一去度量，因而，问题建模的参数设定和获取比较困难，并且不能直观反映出信道的误差状况。另一方面，从算法设计上来说，考虑到信噪比模型中分子分母的信道误差同时存在，问题模型是一个分式的非凸问题，求解较为困难，目前还没有较为有效的方法，使得问题模型快速求解。此外，如果算法收敛较慢，很难满足状态变化较快的信道特性，从而不能满足现实的信道模型的需求。

本发明方法直接从信道状态误差考虑，对有用信道与干扰信道误差统一建模，并假设所有信道的信道估计误差服从同一分布并且在较长时间间隔内信道误差具有相同的误差水平。本发明方法对于分式的优化目标进行变换，转化为迭代求解的子问题进行求解，本发明方法能以超线性收敛速率收敛到速率最优解。

发明的内容

本发明的目的在于克服上述已有技术应用模型与设计方法的不足，提供一种在信道估计误差网络下鲁棒性波束成形的设计方法，能够有效的适应信道误差，提升有用信号的信噪比和速率，并且能够快速求解，满足现实信道状态时变的需求。

实现本发明的技术思路是：由于波束向量在原方程中较难处理，在求解过程中先对波束向量的相关矩阵进行求解。由于log是单调的，将log移去并不影响原目标变量的值，因而，移去log后问题就变成了分式的目标方程。通过对最大最小化目标方程进行处理，分解为可以求解的子问题进行循环迭代求解，对于上述方法所带来的内循环的子目标方程，通过次梯度和信赖域方法进行求解，从而获得原目标方程的全局最优解，然后再通过矩阵的秩1分解，获得发送端的最佳波束向量。其具体步骤包括如下：