[发明专利]一种有限反馈欠秩信道时MU-MIMO系统的资源分配方法

说明书

本发明揭示了一种有限反馈欠秩信道时MU‑MIMO系统的资源分配方法，包括如下步骤：S1、建立MU‑MIMO系统模型，分析处于富散射环境和非富散射环境下的用户容量上限和等效信道状况；S2、推导有限反馈欠秩情况下的预编码矩阵,推导用户容量与SINR之和间的关系；S3、以同时实现最大化能量效率和最大化有效吞吐量为目标、建立双目标优化问题模型；S4、求解双目标优化问题，通过功率分配和用户选择实现系统能量效率和有效吞吐量的双目标优化。本发明的方法能够在保证精细QoS要求的前提下，同时实现对系统吞吐量和能量效率的优化。

技术领域

本发明涉及一种针对多目标的资源分配方法，具体涉及一种基于有限反馈下的信道欠秩时MU-MIMO系统的多目标优化资源分配方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

近年来，随着无线通信技术的不断发展，各种相关技术层出不穷。以多用户多输入多输出(Multi-User Multiple Input Multiple Output，MU-MIMO)技术为例，该技术在用户端和基站端使用多根天线，利用空间资源，可极大地提高通信系统的频谱效率。在其应用过程中，由于多用户在同一时隙内使用相同频率，所以需要利用信道状态信息(ChannelState Information，CSI)在基站端进行预编码，从而消除用户间的共信道干扰(Co-Channel Interference)。

在传统的时分双工(TDD)系统中，用户端可以通过信道估计直接获知下行信道的CSI，基站端则可以通过信道互易原则获知下行信道CSI。但由于TDD系统要求全网同步、存在一定的技术难度，因此在实际的无线网络中，频分双工(FDD)系统的应用更为普遍。

在FDD系统中，基站端可以通过用户端的信息反馈间接获知下行信道CSI，但是在一些存在有大量用户和大量收发天线的场景中，信道矩阵的规模很大，有限的上行信道频谱资源负担不起庞大的反馈量。为了降低反馈量，可在用户端和基站端预存相同的码本，码本反映的是信道信息所有可能的取值，每种具体的取值称为码字，用户端只需向基站端反馈所选择的码字索引即可。但在实际的应用中，由于码字和真实的信道信息间存在一定的误差，会导致残留多用户干扰，这些干扰将会影响用户容量，进而对用户选择造成影响。

MU-MIMO技术可以在不消耗额外频谱带宽的情况下有效地利用空间资源去提高无线通信系统的吞吐量，因此MU-MIMO技术已经成为5G网络的关键技术之一。随着人们对无线通信需求以及社会对节能环保要求的不断提高，优化系统吞吐量以及能量效率(每单位能量所能传输的数据速率)是研究MU-MIMO资源分配的两个重要目标。资源分配算法通过用户选择和功率分配来优化吞吐量和能量，用户选择和功率分配与被选择用户的MIMO信道矩阵的秩相关，信道的秩决定了空分信道的个数，从而影响一定功率下用户可获得速率。

在现有的一些研究及相关文献中，进行资源分配时仅考虑了信道满秩的情况、即用户信道矩阵和所有用户的联合信道矩阵都是满秩的。然而在实际的应用环境中，由于散射情况和物理天线的分布，很多情况下满秩信道和欠秩信道是同时存在的，例如基站天线和用户终端天线存在视线路径(LOS)时。而在欠秩信道存在的情况下，用户可获得速率和系统吞吐量会随着秩的不同而变化、系统总功率也随之变化，而且系统能选择的最大用户数会随着被选择的用户集的不同而变化。因此满秩情况下所设计的资源分配算法并不能实现欠秩情况下系统吞吐量和能量效率的优化。

此外，虽然优化系统吞吐量以及优化能量效率一直是MU-MIMO系统资源分配的研究热点，但是，目前的相关研究和文献都只考虑了单一目标优化而没有考虑到两者的联合优化、即限定系统最低吞吐量去实现系统功率最小化或者限定系统最大功率去实现系统吞吐量最大化，仅仅能够实现对能量效率的优化。这是因为系统吞吐量和能量效率相互耦合，传统的贪婪算法无法同时优化这两个目标，而穷举法又因为计算量太大而无法实现。