[发明专利]一种大规模MIMO系统中的宽带模数混合预处理方法

权利要求书

1.一种大规模MIMO系统中的宽带模数混合预处理方法，包括以下几个步骤：

步骤1：针对单小区下行链路，基站配有M根天线，N_D个射频链路，用户配有1根天线，系统配置有n个载波或资源块，第i个载波上服务K_i个用户，假设基站获得它到所有用户的信道状态信息，采用N_D个射频链路分别连接N_D条天线，通过M/N_D次信道估计来获取完整的信道状态信息；设第i个子载波上的第k个用户的数据率需求为R_ik，模拟预编码矩阵为第i个子载波的数字预编码矩阵为第i个子载波上第k个用户的数字预编码向量为基站到第i个子载波上第k个用户的信道列向量为得到给定用户数据率需求时，最小化基站总发射功耗的优化模型为：

minv,{wi}Σi=1ntr(vwi(vwi)H)]]>

s.t|hikHVwik|2Σj≠k|hikHVwij|2+σw≥2Rik-1,i=1,2...n,k=1,2...Ki]]>

其中：表示复数域，min表示最小化，s.t表示受约束于，tr(·)表示矩阵的迹，(·)^H表示矩阵的共轭转置，σ²表示用户端高斯白噪声的方差，|·|表示模值，表示n项求和；

步骤2：以下行链路容量的下界最大化为准则，计算模拟预编码矩阵V，优化问题描述为：

maxvΣi=1n12log(det(PKiHiHV(VHV)-1VHHi+IKi))---(2.1)]]>

其中，P为基站在每个子载波上的最大发射功率，表示K_i×K_i维单位矩阵；

设V为正交矩阵，即定义Q＝VV^H，将优化问题(2.1)转换为如下凸优化问题：

maxQΣi=1n12log(det(PKiHiHQHi+IKi))]]>

s.t Q≥0                                 (2.2)

tr(Q)＝N_D

rank(Q)＝N_D

其中：max表示最大化，det(·)表示矩阵的行列式，rank(·)表示矩阵的秩,表示基站到第i个子载波上K_i个用户的信道矩阵，Q≥0表示矩阵Q为半正定矩阵；

忽略(2.2)中的rank(Q)＝N_D约束，采用标准凸优化算法求解该半正定规划问题，得到最优Q；

基于得到的Q，计算模拟预编码矩阵V，具体步骤如下：

(1)生成V的第一列v₁：

生成L个统计独立的服从均值为0、协方差矩阵为Q复高斯分布的随机向量x₁,x₂,...x_L；计算l＝1,2...L；选取其中l₍₁₎＝arg max y_l，即最大的y_l所对应的序号；

(2)生成V的第m列v_m,m＝2,...,N_D：

定义V_m-1＝[v₁,v₂,...v_m-1]；生成L个统计独立的服从均值为0、协方差矩阵为Q复高斯分布的随机向量x₁,x₂,...x_L；计算

yl=xlHVm-1(Vm-1HVm-1)-1Vm-1HQVm-1(Vm-1HVm-1)-1Vm-1Hxl,]]>l＝1,2...L；选取其中l_(m)＝arg max y_l，即最大的y_l所对应的序号；其中：(·)^-1表示矩阵的逆；

综上，即得到了模拟预编码矩阵

步骤3：根据已获得的模拟预编码器V，计算数字预编码器W_i，其中

Wi=[wi1,wi2,...wiKi],i=1,2...n;]]>

设其中和由以下步骤计算；

(1)求解

w~ik*=(VHV+Σj≠kλijVHhijhijHV)-1VHhik]]>

其中λ_ik表示第i个子载波上第k个用户的拉格朗日乘子，计算方法如下：初始化为任意非零值，i＝1,...,n,k＝1,...,K_i，然后按照下式迭代计算：

λik*(n+1)=CikhikHV(VHV+Σj≠kλij*(n)VHhijhijHV)-1VHhik,j,k=1,...,Ki]]>

当迭代达到给定的最大次数或给定精度时，例如ε为给定的精度要求，停止迭代，并输出

i＝1,...,n,k＝1,...,K_i；

(2)已知计算k＝1,2...K_i为：

[p1*,p2*,...,pKi*]=M-1σ]]>

其中为：

[M]kj=1Cik|hikHVw~ik*|2,k=j-|hikHVw~ij*|2,k≠j]]>

其中：[M]_kj为M的第k行第j列的元素，

将和k＝1,2...K_i带入即得到了最优的数字预编码器

Wi=[wi1,wi2,...wiKi],i=1,2...n.]]>