[发明专利]一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法

说明书

技术领域

本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法。

背景技术

MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术，即多输入多输出技术，被视为是未来通信系统中实现信息高速传输的关键技术之一。MIMO技术的发展经历了点对点MIMO，多用户MIMO以及到现在的Massive MIMO，每一次的发展都对通信界产生了重大的影响。Massive MIMO带来的好处有当基站天线数趋于无穷时，快衰落影响以及其他不相关噪声的影响都会消失，从而使得吞吐量和可服务的移动终端数与小区尺度无关，并且使得频谱效率与带宽无关以及每比特传输的能量趋于零。

与传统的MIMO通信系统有关能量效率的方法不同，本发明是关于基站有几百根、甚至上千根天线，而移动终端数远远小于基站天线数的Massive MIMO通信系统中的高能量效率的天线选择方法。传统设计无线通信系统主要集中于提高系统的吞吐量，而如今由于通信中能量消耗的问题愈加严重，设计高性能的能量效率的通信系统越来越紧迫。在Massive MIMO通信系统中，系统的吞吐量有了很大的提高，但是Massive MIMO系统中，发送天线个数很多。发送/接收天线数目越多，所使用的射频链路也越多，而每个射频链路包括功率放大器，A/D转换，混频器和滤波器等，由于这些器件都需要消耗能量，所以天线数越多，能量消耗越大。因此很有必要进行天线选择，从而降低能量消耗的同时提高系统的能量效率。此外，降低能耗同时也符合Green Touch组织的目标宗旨。

由于Massive MIMO是近几年来刚兴起的技术，有关Massive MIMO能量效率的问题还没有取得太大的进展，虽然也取得了部分研究成果，但主要是集中在通过天线选择来提高系统的能量效率方面，这些研究成果在对能量效率的求解过程中对信道的分析都不够充分，有的只考虑了信道的小尺度衰落，有的则只考虑大尺度衰落，并且对整个通信系统的能耗问题考虑的也不够全面，因此所提出方法的优化参数较为单一，比如只对发送天线个数进行优化，且复杂度较高。

基于上述问题，本发明提出一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法。该方法对三个参数，即发射天线个数、发送天线子集、可服务终端子集，进行了与联合优化等价的分步优化，复杂度很低。首先，根据预编码矩阵确定整个系统的信道容量。然后，确定Massive MIMO通信系统中的功率消耗模型，特别是符合大规模天线的功率消耗特点的基带功率消耗模型。最后，对发射天线数、发送天线子集、可服务移动终端子集进行联合优化。本发明的有益效果是：在考虑发送端射频链路功耗，基带DSP功耗，接收射频链路功率消耗的链路模型中，分析并给出了Massive MIMO能量效率最优的天线选择方法，使得Massive MIMO系统的能量效率有极大的提高；在基站天线数远远大于移动终端数的情况下，所给出的预编码矩阵将信道容量的表达式由对数行列式形式转化成了加和对数形式，极大地简化了能量效率的求解问题；对能量效率的各个参数，发射端天线数目及子集和可服务移动终端子集进行了与联合优化等价的分布优化，极大地降低了Massive MIMO系统的复杂度。

发明内容

本发明能够在计算复杂度不高的情况下，通过天线选择的方式提高整个系统的能量效率。在TDD下行链路中，使用OFDM技术，通过对发送天线数、发送天线子集、可服务移动终端子集的联合优化来最大化系统的能量效率。

本发明提出了一种针对Massive MIMO通信系统能量有效的天线选择方法，其中涉及了一种联合优化发送天线数、发送天线子集、可服务终端子集以最大化系统能量效率的技术方案，其包括：

步骤1：根据接收信号确定预编码矩阵及信道容量模型：

步骤2：建立功率消耗模型，并基于所述信道容量模型和所述功率消耗模型建立能量效率模型。

步骤3，对所述能量效率模型进行与联合优化等价的分布优化，得到最优发送天线个数和最优可服务移动终端子集。

步骤4，根据所述最优可服务移动终端子集和所述信道容量模型确定系统信道容量的门限值，其中该门限值对应的发送天线个数为10倍的最优可服务移动终端个数；

步骤5，根据所述最优发送天线个数和最优可服务移动终端子集计算相应的信道容量；判断该信道容量是否大于给定的信道容量门限值；如果大于，则进行步骤6；如果不大于，则进行步骤7。