[发明专利]一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法

说明书

本发明公开了一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法，包括步骤如下：(1)对信道矩阵进行估计，通过估计的信道矩阵计算RZF预编码表达式；(2)将RZF预编码矩阵代入发射信号表达式中，整理成线性方程组At＝s的形式；采用共轭梯度法求解线性方程组，然后得到发射信号表达式，本发明将逆矩阵求解过程转化为矩阵和向量相乘，从而降低计算复杂度，改进的共轭梯度法是根据大规模MIMO矩阵的信道特性，优化共轭梯度法的初始值，加快共轭梯度法的收敛速度，经过两次迭代后，基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码在16dB时，误比特率达到10^‑6，改进的共轭梯度法经过2次迭代后，它的误比特率与RZF预编码算法的误比特率相近。

技术领域

本发明属于移动通信领域，主要涉及基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法。

背景技术

大规模MIMO技术是第五代移动通信系统的关键技术之一，通过增加基站和接收端的发射天线，显著地提高系统的信道容量、数据传输速率、频谱效率和功率效率。由于随着用户数量的增加，用户接收信号中存在大量小区内的用户间干扰，因此在基站引入预编码技术。在下行链路中，基站首先通过信道估计得到信道状态信息(CSI，channel stateinformation)，然后基于CSI将调制后的发射信号进行预编码，以便消除用户间干扰。

传统的预编码算法可以根据是否引入非线性运算分为线性预编码算法和非线性预编码算法两类。线性预编码算法使用线性运算处理信息，算法实现简单，计算复杂度低。主要有迫零预编码(ZF)、匹配滤波预编码(MF)、最小均方误差预编码(MMSE)和正则迫零预编码算法(RZF)等。非线性预编码算法使用非线性运算处理信息，可以获得很好的系统性能，但是计算复杂度过高，不适用于大规模MIMO系统。主要有脏纸预编码算法(DPC)、THP预编码算法、恒定包络预编码算法(CE)等。

在线性预编码中，随着基站天线数和用户天线数之比增大，RZF预编码算法具有更好的性能和较低的复杂度。但是随着天线数量的增加，RZF预编码算法存在高维矩阵求逆的过程，具有很高的计算复杂度。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明的目的是提供一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法，该方法采用共轭梯度法对线性方程组进行求解，将矩阵求逆过程转化为矩阵乘法和矩阵加法的迭代过程，并直接求得发射信号，然后对共轭梯度法进行改进，加快收敛速度，减少迭代次数，利用改进的共轭梯度法对RZF预编码算法进行估计，算法收敛速度快，在迭代次数较小的情况下得到性能优的预编码算法。

本发明提出的基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法，包括以下步骤：

步骤1：估计大规模MIMO的信道矩阵，通过估计的信道矩阵计算RZF预编码矩阵；

步骤2：将RZF预编码矩阵代入发射信号表达式中，整理成线性方程组At＝s的形式，其中t是逆矩阵和用户所需信号相乘的结果；采用共轭梯度法求解线性方程组，然后得到发射信号表达式。

其中，步骤1包括：

(1-1)假设大规模MIMO发射端天线数量为M，接收端天线数量为K，信道为慢衰落信道，则信道矩阵为：

式中，h_k表示发射端到第k个接收天线的信道向量，服从均值为0_M×1方差为Φ的高斯分布，0_M×1表示M行1列的0矩阵，矩阵Φ是信道的相干矩阵，具有有界的谱范数；

(1-2)对信道向量进行估计，得到信道向量的估计值为：