[发明专利]一种基于用户子集选择的多播波束成形并行计算方法

说明书

本发明公开了一种基于用户子集选择的多播波束成形并行计算方法，涉及无线通信信号处理技术领域。本发明采用信道半正交化方法对多播组内用户进行排序，按序枚举候选的瓶颈子集，并行计算子集对应的波束成形因子，最终比较所有候选子集得到信噪比最优的子集和相应波束成形因子。本发明降低波束成形优化问题的维度，优化波束成形因子，使之偏向多播组内的瓶颈用户，进而提升多播性能。

技术领域

本发明涉及无线通信信号处理技术领域，尤其涉及一种基于用户子集选择的多播波束成形并行计算方法。

背景技术

物理层多播波束成形支持发送端面向一组特定用户发送相同信息，因而具有较高通信效率，受到广泛研究与应用。其关键在于合理设计多播波束成形因子，对天线阵元进行馈电幅度和相位调整，使之适应用户信道状态，形成既定指向上的波束。多播组波束成形因子的求解由于其非凸性，被证明是NP-难问题。针对单组多播场景下的波束成形因子优化问题，目前常见的解决方法是基于半正定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)和高斯随机化(Gaussian randomization)的方法来得到修正的波束成形因子。另外，连续线性凸近似(Successive Linear Convex Approximation,SLA)算法被认为是当前性能最佳算法，SLA对非凸约束一阶泰勒展开将原问题转化为近似凸问题，进而用迭代方法求解直至问题收敛至KKT(Karush-Kuhn-Tucker)点。

上述基于优化方法求解波束成形因子的算法致力于将物理层多播波束成形问题刻画为优化问题，并寻求优化算法的改进，而将多播问题的实际物理场景视为“黑盒”，对问题本身缺少必要的分析，故算法物理意义不明确，因此难有更进一步的性能突破。另外，现有算法大多针对大规模用户场景，但事实上，由于多播组的性能受限于最差用户，因此同一多播组内用户数目不宜过多，否则通信效率将大幅降低。本发明合理聚焦小规模用户场景的多播性能提升问题，通过分析用户信道状态及组内用户相互间作用对多播组性能的限制，提出一种新的波束成形因子求解方法。

因此，本领域的技术人员致力于开发一种基于用户子集选择的多播波束成形并行计算方法，针对限制多播组性能瓶颈的用户子集设计波束成形因子，降低波束成形优化问题的维度，优化波束成形因子，提升多播性能。

发明内容

有鉴于现有技术的上述缺陷，本发明所要解决的技术问题是降低波束成形优化问题的维度，优化波束成形因子，使之偏向多播组内的瓶颈用户，进而提升多播性能。

为实现上述目的，本发明提供了一种基于用户子集选择的多播波束成形并行计算方法，包括以下步骤：

步骤1、多播波束成形优化问题转化为用户子集选择问题；

步骤2、基于信道半正交化的用户排序与候选子集生成；

步骤3、计算候选子集的波束成形因子及可获取信噪比；

步骤4、从候选子集中选择信噪比最优的子集合及相应波束成形因子。

进一步地，所述步骤1中单用户组多播场景包含一个含M个发射天线的发送端和一组单天线用户集合将最大最小信噪比形式的多播波束成形问题转换为如下用户子集选择问题：

上式，表示限制多播组性能的瓶颈用户集合，剩余用户集合为和分别表示波束成形因子和第k个用户的信道向量。

进一步地，所述步骤2包括以下步骤：

步骤2.1、设置第一个用户为：

计算第一个用户相应的基向量

步骤2.2、对剩余用户，分别计算每个用户在子空间{v₁，...，v_i-1}的投影：