[发明专利]一种基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法

权利要求书

1.一种基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法，其特征在于，所述基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法包括：

基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；

基于OTFS调制，得到大规模MIMO-OTFS角度-延迟-多普勒域接收信号模型和角度-延迟-多普勒域上行主、次3D信道模型；

以信道模型为基础，利用大规模MIMO-OTFS信道在角度-延迟-多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的观测区域在接收端的角度-延迟-多普勒域3D立方体区域上正交；

在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘LS估计器估计其信道，并用最大比合并MRC的方法进行数据恢复；

使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略；

所述基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法的上行接入流程；首先，用户将数据映射在调度算法给本用户分配的延迟-多普勒域的格点上，经过OTFS调制转换到时频域发送出去；在基站端经过OTFS解调器，将接收信号变换到天线-延迟-多普勒域，再沿天线做DFT，将信号变换到角度-延迟-多普勒域；基站在期望接收的角度-延迟-多普勒域格点分别解映射并接收每个用户的信号，使用导频估计每个用户的角度-延迟-多普勒域信道，然后使用MRC恢复每个用户的数据；下行过程与上行类似，但在发送数据之前增加了波束形成向量的设计，最后在用户端估计等效信道并恢复数据；

所述基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法的大规模MIMO-OTFS信道模型的构建包括：

步骤一：考虑高移动场景下单小区毫米波大规模MIMO系统，基站服务K个随机分布的单天线用户；基站配备有N_r根天线的均匀线性阵列，且N_r＞＞K；空间中存在着散射体，用户信道由多条传播路径组成；无线信号能沿着视线路径到达基站，也可以由多个散射体反射，这意味着基站与用户之间的信道链路会受到频率选择性衰落的影响；由于用户的高移动性，信道变化很快，经历时间选择性衰落；假设特定用户和基站之间的信道有P条散射径，每条散射径对应着一个到达方向(DOA)、一个多普勒频移、一个时延；

定义θ_k，p为第k个用户第p条路径的DOA，相应的空间导向矢量可表示为：

其中λ为载波波长，天线间距d设置为半波长；因此，从几何信道模型，用户k在时隙n的时变信道表示为

其中l表示延迟域索引，h_k，p、τ_k，p和ν_k，p分别表示第k个用户第p条路径信道增益、延迟和多普勒频率；δ(·)表示狄拉克函数，T_s是系统采样周期；因为T_s的分辨率足以在典型宽带系统沿着延迟域捕获详细的信道信息，所以假设τ_k，p＝n_τ，pT_s，n_τ，p为整数；

步骤二：对第k个用户，将长度为L_DN_D的数据序列重新排列成延迟-多普勒域的二维OTFS数据块其中L_D＝512和N_D＝128分别表示子载波数和OFDM符号数；

在预处理块，应用ISFFT得到时频域数据块其中和为归一化DFT矩阵；对的每一列做L_D点逆DFT得到传输信号块其中s_k，j表示一个OFDM符号；

通过给每个OFDM符号加循环前缀CP，可以得到时域的一维传输信号其中L_cp＝32为CP长度，s_k将在N_DT时间内占据L_DΔf的带宽，其中Δf和T＝(L_cp+L_D)T_s分别为子载波间隔和OFDM符号周期；

在基站侧，在后处理块连续地应用与用户侧对称的操作，如重新排列、去CP、L_D点DFT和L_D×N_D维SFFT操作，在第n_r个天线处，可以得到延迟-多普勒域二维接收数据块的第(i，j+N_D/2)元素表示为：

其中为i-i′除以L_D的余数，i＝0，1，...，L_D-1，j＝-N_D/2，...，0，...，N_D/2-1，w_i，j为均值为0，方差为的复高斯噪声；

步骤三：利用步骤一中建立的大规模MIMO信道模型，将的第(i，j+N_D/2)元素重新表示为：

其中且：

分别表示天线-延迟-多普勒域的主信道和次信道；此外l是基站接收信号格点的延迟域坐标，

步骤四：进一步考虑由大规模天线阵列带来的信道稀疏性，对信道按天线维度做DFT得到角度-延迟-多普勒域主、次信道模型：

其中χ_k，p＝[ν_k，p，τ_k，p，θ_k，p]，

定义通过对其做DFT可得角度-延迟-多普勒域接收信号模型：

所述基于大规模MIMO-OTFS的径分多址接入方法的角度-延迟-多普勒域的上下行径分多址接入方法包括：

步骤一：通过已有的算法在上行链路估计信道参数

步骤二：由大规模MIMO-OTFS角度-延迟-多普勒域信道模型可得，3D信道和在内有主导值，其中：

(i_k，p，j_k，p，q_k，p)与第k个用户的第p条散射径相关，认为是该路径的角度-延迟-多普勒域标签，第p条散射径几乎包含了格点(i_k，p，j_k，p，q_k，p)处所有的能量，对于格点(i_k，p，j_k，p，q_k，p)，有以下近似：

相应地，可导出以下关系式：

步骤三：对第k个用户，其角度标签集定义为角度标签不重叠的用户被分配到同一组满足：

其中D_θ是角度域的保护间隔，对分配给他们相同的延迟-多普勒域资源，即和不同的接收端角度-延迟-多普勒域格点，即k₁≠k₂；

步骤四：对不同用户组给他们分配延迟-多普勒域可区分的资源满足以下限制：

其中表示保护间隔D_τ和D_v用于对抗3D信道和在延迟和多普勒域的弥散效应，定义延迟和多普勒域的最大弥散长度：

分别将D_τ和D_v设置为和调度后，不同的用户可以将其各自的数据映射到调度的延迟-多普勒域格点，同时在同一OTFS块中将数据发送到基站，并在基站处占用不同的3D资源；每个用户的有效数据块的延迟和多普勒域宽度分别为W_d和W_D；基站并行地对不同用户的数据进行解映射和解码，而不会受到用户之间的干扰；

步骤五：第k个用户的发送数据块X_k中的导频的位置表示为且其在基站的观测信号可写为：

其中通过LS估计器，从上式恢复得：

相应地，次信道：

为了加强数据恢复的性能，根据主信道的近似表示和已知的估计得：

通过已获得的当前OTFS块内信道参数集的准确信息，通过大规模MIMO-OTFS主、次信道模型重构所有格点的3D信道和

步骤六：考虑用户发送有效数据块内的一个数据符号，其元素索引为由大规模MIMO-OTFS信道模型，导出基站处关于的接收信息在集合内，将数据符号的P个接收格点列成一个P×1向量得：

其中是P×1噪声向量，式右边第三项为干扰的和；使用MRC的策略进行数据恢复，第k个用户第p个路径，即的信干噪比表示为：

根据MRC原理，第p个路径的最优加权因子为：

定义权向量β_k＝[β_k，1，...,β_k，P]^T，并将P个接收信号用其本身的加权因子结合起来，MRC接收信号表示为：

可以导出合并信号的最优信噪比为获得了最优信噪比，使用经典的算法恢复传输的数据，根据LS的特性，数据恢复的均方误差MSE为

步骤七：对于TDD系统，由于上下行信道在角度-延迟-多普勒域的互易性，下行信道参数与上行的相同；上行的路径调度策略可用于下行的多用户服务，过与步骤二中相同的角度分组，第k个用户的接收信号主要来自于P层，即p＝1，2，...，P；相应地，接收信号可写为：

其中N_k为噪声矩阵，其元素服从0均值、方差的高斯分布；

不失一般性，将第k个用户的下行有效观测区域设置为上行接入时分配的发送区域；在基站的3D传输资源空间内，分配给第k个用户的有效发送区域为对给定的其不同于根据步骤三中的路径调度结果，确保：

在径分之后，第k个用户的格点将观测到来自的信号成分，其将分别经历自己的3D信道在操作前，给出以下公式：

其中P×1向量b_k，l，n表示对中观测点(l，n)的波束形成操作，u_k，l，n表示第k个用户期望的有效数据，得用户接收信号：

其中b_k，l，n可用MMSE波束形成框架设计为：

参数通过上下行参数的互易性获得，而可通过最近的上行OTFS块获得，在波束形成后，内所有格点的等效信道相同，仅需内发送一个格点的导频即可实施等效信道的估计，估计方法与步骤四相同。