[发明专利]一种基于最小化误码率的接收端天线选择方法有效
申请号: | 201611021939.1 | 申请日: | 2016-11-16 |
公开(公告)号: | CN108075812B | 公开(公告)日: | 2021-01-08 |
发明(设计)人: | 杨平;游龙飞;肖悦 | 申请(专利权)人: | 电子科技大学 |
主分类号: | H04B7/0413 | 分类号: | H04B7/0413;H04B7/0456;H04B7/06 |
代理公司: | 成都点睛专利代理事务所(普通合伙) 51232 | 代理人: | 葛启函 |
地址: | 611731 四川省*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 最小化 误码率 接收 天线 选择 方法 | ||
1.一种基于最小化误码率的接收端天线选择方法,该选择方法用于毫米波SM-MIMO系统,其特征在于,包括以下步骤:
a.设有Nr根接收天线,定义初始矩阵△(1),即△j,j=1,...,Nr,△j∈domfc(△),domf(x)表示函数f(x)的定义域;步长μ1,容差参数β0,惩罚因子t0,初始接收端天线选择矩阵△(1)的共轭梯度为
b.采用简化共轭梯度算法,采用如下代价函数:
约束于∑△i=L
其中,L是从Nr根接收天线中选择出的天线数,fc(△)和的获得步骤如下:
假设有Nt根发送天线,Nr根接收天线,调制阶数为M,毫米波信道矩阵可表示为其中是H中和接收天线相对应的行向量,[]T表示矩阵转置;令Uu表示第u种天线选择方案的天线索引集合,Hu表示第u种天线选择方案对应的L×Nt维信道矩阵;那么可能的接收天线子集有个,即从Nr根接收天线中选取L根,根据最优化某个性能度量函数,从这些候选的子集中选取最优的Uu;
RAS优化问题可以表示为:
其中,f(Uu,H)为性能度量函数;
为简化接收信号模型的表达,定义以下Nr×Nr维矩阵:
其中,对角元可表示为:
通过公式(3),有△H△=△△H=△H,Hu=△H,其中△H表示矩阵△的共轭转置,于是,经过天线选择后,接收信道可写为:
y=△Hx+n (公式4)
其中,x和n分别是发送向量和噪声向量,并假设噪声向量n中元素服从复高斯分布CN(0,N0),其中,N0为噪声功率,ε()表示求期望;
对于一个给定的Hu=△H,条件成对出错概率为:
其中是接收端的平均信噪比,emn=Xm-Xn,
于是毫米波SM-MIMO系统的误码率上界为:
其中X为SM符号集合,K是此集合的基数,即K=|X|=NtM,dH(Xm→Xn)是汉明距离,利用性质tr(AB)=tr(BA),△H△=△,tr(A)表示矩阵A的迹,于是有
其中,是接收端天线选择矩阵△的列向量:
因是Hermitian矩阵,于是有:
根据公式(7)和公式(8),公式(6)可改写为:
根据公式(9),给定一个瞬时信道H,用以解决最优化问题的基于最小化误码率的接收端天线选择矩阵为:
可知对于一个给定的信道矩阵H,最优化误码率度量函数Pe(v(△))是关于变量△j,j=1,...,Nr的凸函数;
假设fc(△)是RAS最优化问题的代价函数,令fc(△)=Pe(v(△)),其关于△j,j=1,...,Nr的梯度函数为为解决公式(11)的最优化问题,首先去除不等式约束,从而将公式(11)改写为:
其中假设惩罚因子t为非负的,为对数障碍函数,其可定义为:
从公式(13)可以看出是满足不等式约束0≤△j≤1,j=1,...,Nr的点集,并且有:
可知公式(12)仍然是凸函数;
然后通过如下步骤计算估计值△(t)*,即在以t为惩罚因子时,公式(11)的最优解:
b1.初始化:设置步长ζ0,终止标量κ0,最大迭代次数NSCG,n=1;
b2.判断||W(n)||2κ或nNSCG是否成立,若是,则进入步骤b3,若否,则依次执行以下计算公式:
△(n+1)=△(n)-ζW(n)/||W(n)||
α=L/tr(△(n+1)(△(n+1))H)
其中△(n)和W(n)分别表示△和W的第n次迭代的值;
b3.获得△(t)*的解为△(n+1);
c.根据获得的估计值△(t)*对矩阵进行更新:△=△(t)*=△(n+1);
d.判断Nr/tβ是否成立,若是,则终止;若否,则令t=μt,并返回步骤b。
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