[发明专利]一种基于压缩感知的快速迭代波束成形方法有效

专利信息
申请号: 201610443927.1 申请日: 2016-06-20
公开(公告)号: CN106100711B 公开(公告)日: 2020-03-17
发明(设计)人: 娄念念;成先涛 申请(专利权)人: 电子科技大学
主分类号: H04B7/0452 分类号: H04B7/0452;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 四川省成*** 国省代码: 四川;51
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摘要: 发明属于无线通信技术领域,它特别涉及一种在无线多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)通信系统中利用时分双工系统的信道互易性进行迭代从而同时快速地获得多个波束成形奇异矢量的方法。本发明利用LANCZOS算法的快速收敛特性和在一个阶段的迭代中可以获得多个特征向量的性质,设计了一种时分双工系统下的快速迭代波束成形方法,可以大大降低天线训练阶段的开销,快速地得到多流波束成形的多个波束成形矢量。
搜索关键词: 一种 基于 压缩 感知 快速 波束 成形 方法
【主权项】:
一种基于压缩感知的快速迭代波束成形方法,其特征在于,包括如下步骤:S1、定义接收端字典矩阵定义发送端字典矩阵其中,N表示接收端字典长度,M表示接收端字典长度;S2、初始阶段处理,具体如下:S21、发送端生成一个NT×1向量r0=[1,0,0,…,0]T,将所述r0的模值赋给变量β0:β0=||r0||,定义零向量q0:q0=0,定义空矩阵Q用于存储迭代过程中产生的向量:Q=[],其中,NT为接收天线数目;S22、定义此过程中的发送端的测量次数Nmr0和接收端的测量次数Nmt0;S23、生成发送端的最优测量矩阵ΦT0和接收端的最优测量矩阵ΦR0,生成方式如下:其中,表示E的特征值分解,B,Λ分别为特征向量和特征值,NR为接收天线数目,表示ET的特征值分解,BTT分别为特征向量和特征值,NT为发送天线数目,I表示单位矩阵,0表示零矩阵;S24、接收波束成形向量训练,具体如下:S24‑1、计算初始向量q1令S21所述空矩阵Q的第1列为q1,即Q=[Q,q1],发送方在连续发送Nmr0次向量q1至接收方,接收端接收过程中使用ΦR0的列作为波束成形加权合并向量,因此接收端得到其中,nR表示接收端的加性高斯白噪声向量,S24‑2、接收端使用基于压缩感知的稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在字典矩阵ARD中的位置的稀疏向量zR,其中,zR是一个N×1的列向量,N表示字典ARD的长度,zR中有K个非零元素,K<<N;S24‑3、Hq≈ARDzR,所述Hf存储在NR×1向量g中,即g=ARDzR,其中,信道矩阵接收端对向量g进行归一化,即并将返回至发送端;S25、发送波束成形向量训练,具体如下:S25‑1、接收端发送向量至发送端,发送端在接收过程中使用ΦT0的列作为波束成形加权合并向量,因此发送端得到其中,nT表示第k次迭代发送端的加性高斯白噪声向量,S25‑2、发送端使用基于压缩感知的稀疏信号恢复算法计算出表示接收信号到达角在字典矩阵ATD中的位置的稀疏向量zT,其中,zT是一个M×1的列向量,M表示字典ATD的长度,zT中有K个非零元素,K<<M;S25‑3、所述存储在NT×1向量f中,即f=ATDzT,对f取共轭,结果仍然存储在f中:f=f*;S25‑4、发送方计算需要用于构建三对角矩阵的参数α1和向量r1然后进行重正交化r1,计算用于构建三对角矩阵的参数β1:β1=||r1||;S3、迭代过程,定义迭代次数为NITER,定义迭代循环控制变量为k,初始化k=1,具体如下:S31、分别定义此过程中的发送端和接收端的测量次数Nmr,Nmt;S32、找到ATD,ARD在S24‑2,S25‑2中K个非零元素的位置所对应的列AT,AR,将其转置作为发送端和接收端的测量矩阵ΦTR;S33、接收波束成形向量训练,具体如下:发送端发送向量至接收端,空矩阵Q=[Q,qk+1],接收端接收过程中使用ΦR的列作为波束成形加权合并向量,因此接收端得到r=ΦRH(Hqk+1+nR),接收端使用最小二乘法计算出系数hR=(ΦRAR)‑1r,并求得g=ARhR,接收端对向量g进行归一化,即并将返回至发送端;S34、发送波束成形向量训练,具体如下:接收端发送向量至发送端,发送端接收过程中使用ΦT的列作为波束成形加权合并向量,因此接收端得到接收端使用最小二乘法计算出系数hT=(ΦTAT)1t,并求得f=AThT,对f取共轭,结果仍然存储在f中:f=f*;S35、发送方计算需要用于构建三对角矩阵的参数αk+1和向量rk+1然后进行重正交化rk+1,计算用于构建三对角矩阵的参数βk+1:βk+1=||rk+1||,令k=k+1,返回S31继续迭代;S4、利用S35迭代过程中得到的αk+1和βk+1构建三对角矩阵T:S5、对S4所述T作特征值分解,并将特征值按降序排列,从大到小依次为λ12,...,λITER,相应的特征向量为v1,v2,...,vITER;S6、计算发送波束成形矩阵将发送方波束成形矩阵F的列fk(k=1,2,...NS)依次发送至接收方,接收端接收过程中使用ΦR的列作为波束成形加权合并向量,因此接收端得到r=ΦRH(Hfk+nR),接收端使用最小二乘法计算出系数hR=(ΦRAR)‑1r,并求得w=ARhR,接收端对向量w进行归一化,即合并为接收端的波束成形矩阵S7、最后将迭代后得到的W,F输出即可。
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