[发明专利]一种用于多小区多用户多天线系统的波束成形方法在审
申请号: | 201310402976.7 | 申请日: | 2013-09-06 |
公开(公告)号: | CN103441789A | 公开(公告)日: | 2013-12-11 |
发明(设计)人: | 黄永明;汪汉;何世文;杨绿溪 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | H04B7/06 | 分类号: | H04B7/06;H04B7/08;H04W16/28 |
代理公司: | 江苏永衡昭辉律师事务所 32250 | 代理人: | 王斌 |
地址: | 210096*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种在多小区多用户多天线系统中的鲁棒性协同波束成形方法。该方法同时考虑了信道系数非理想性和收发机损伤这两种不利因素,以给定用户信干噪比下最小化发射功率为优化目标,利用信道系数误差方差矩阵的半正定性及拉格朗日对偶法,将原始的非凸优化约束转换为凸优化约束的等效优化问题,最后,利用二阶锥规划方法(SOCP)对等效问题进行求解,从而获得对非理想条件具有鲁棒性的协同波束成形。 | ||
搜索关键词: | 一种 用于 小区 多用户 天线 系统 波束 成形 方法 | ||
【主权项】:
1.一种用于多小区多用户多天线系统的波束成形方法,其包括以下步骤:1)根据收发机的硬件状况估计出接收机损伤函数η(Pt)和发射机损伤函数υ(Pr);具体表达式为:η ( P t ) = k 1 100 P t ( 1 + ( P t k 2 ) 4 ) [ mW ] , ]]> Pt为发射端天线的信号强度(单位为),k1、k2根据具体的发射端硬件条件来确定。υ ( P r ) = k 3 100 P r , [ mW ] , ]]> Pr表示接收端天线所接收到的信号强度(单位为),k3根据实际的接收端硬件条件来确定。2)初始化波束成形矩阵表示用户MU(k,n)的波束成形矩阵的自相关矩阵,即W n k = w n k ( w n k ) H ]]> MU(k,n)表示第n个小区的第k个用户;表示的共轭转置;k为用户编号,K为用户数量;n为基站编号,N为基站数量。3)初始化发射端损伤矩阵约束条件为表示单根发射天线的信号强度;nt为发射天线的编号,Nt为基站的发射天线数。4)根据统计信息,估计出信道系数误差方差矩阵的上限ε,即||Δ||≤ε,Δ为信道系数误差方差矩阵。同时根据当前的接收机反馈到发射机的信息,估计出信道系数( h ~ m , n k ) k = 1 , m = 1 , n = 1 KNN , ]]> 令表示估计信道系数方差矩阵;为的共轭转置;m为小区编号,N表示小区数(因为假定是单基站小区,所以小区数跟基站数一样);5)对于问题:min { w m k } Σ m , k | | w m k | | 2 ]]>s . t . min { Δ m , n k } ( w m k ) H ( R ~ m , m k + Δ m , m k ) ( w m k ) I 1 ( k , m ) + I 2 ( k , m ) + I 3 ( k , m ) + I 4 ( k , m ) + σ 2 ≥ γ m k ]]>| | Δ m , n k | | ≤ ϵ , R ~ m , n k + Δ m , n k ≥ 0 ]]>∀ k = 1 , . . . , K , ∀ m , n = 1 , . . . , N . ]]> 表示QoS约束中的SINR下限;SINR为Signal-to-Interfefence-Ratio,信干噪比;σ2表示热噪声系数;R ~ m , n k + Δ m , n k ≥ 0 ]]> 表示矩阵R ~ m , n k + Δ m , n k ]]> 为半正定矩阵;其中:I 1 ( k , m ) = Σ l = 1 , l ≠ k K ( w m l ) H ( R ~ m , m k + Δ m , m k ) ( w m l ) ]]>I 2 ( k , m ) = Σ n = 1 , n ≠ m N Σ l = 1 K ( w n l ) H ( R ~ m , n k + Δ m , n k ) ( w n l ) ]]>I 3 ( k , m ) = Σ n = 1 N ( h m , n k ) H C n ( h m , n k ) ]]>I 4 ( k , m ) = ( k 3 100 ) 2 Σ n = 1 N Σ l = 1 K ( w n l ) H ( R ~ m , n k + Δ m , n k ) ( w n l ) ]]> 可以转换为以下优化方程(P1):给定( h ~ m , n k ) k = 1 , m = 1 , n = 1 KNN ]]> 、ε、{ γ m k } k = 1 , m = 1 KN , ]]> 令A n k = W n k - γ n k Σ l = 1 , l ≠ k K W n l , ]]>min { w m k , s m k } Σ m , k tr ( W m k ) ]]>s . t . - tr ( R ~ m , m k ( S m k - A m k ) ) - ϵ | | S m k - A m k | | ≥ ]]>γ m k ( Σ n = 1 , n ≠ m N Σ l = 1 K tr ( R ~ m , n k W n l ) + ϵ | | W n l | | ) + ]]>γ m k ( Σ n = 1 N tr ( R ~ m , n k C n ) + ϵ | | C n | | ) + γ m k σ 2 + - - - ( P 1 ) ]]>γ m k ( ( k 3 100 ) 2 Σ n = 1 N Σ l = 1 K tr ( R ~ m , n k W n l ) + ϵ | | W n l | | ) , ∀ m , n , k ]]>t n , n t ≥ η 2 ( X n , n t ) , ∀ n , n t ]]>S m k ≥ 0 , W m k ≥ 0 , ∀ m , k ]]> 根据求解出的的秩,如果则的主特征向量就是最优解;如果则需要利用标准随机化法构造一个秩为1并且近似于的矩阵,进而获得最优解。
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