[发明专利]一种大规模MIMO系统的低复杂度预编码方法

说明书

本发明公开了一种大规模MIMO系统的低复杂度预编码方法，包括：对大规模MIMO系统信道建模，估计相应的信道矩阵，并利用DFT变换将信道矩阵中的信道向量变换为虚拟信道向量，并通过虚拟信道向量的估计值构建估计的虚拟信道矩阵；利用估计的虚拟信道矩阵计算RZF预编码矩阵，并代入发射信号表达式，再采用共轭梯度法求解线性方程组，得到天线发射信号。该方法：1)适用于具有空间稀疏性的场景，在部署大规模天线并服务大量用户的情况下可减少至少一个数量级的计算时延；当信道相干时间较短时，可减少1至2个数量级的运算量，当信道相干时间较长时，复杂度也可减少数倍。2)对估计信道质量具有较强的鲁棒性，当信道估计质量较差时，具有更好的误码率性能。

技术领域

本发明涉及无线通信系统技术领域，尤其涉及一种大规模MIMO系统的预编码方法。

背景技术

大规模MIMO以其高频谱效率和高能效的优势成为了5G系统中的关键技术。通过在基站端安装大量的天线，大规模MIMO系统在相同的时域-频域资源块同时服务大量的用户，并且仅需采用简单的线性预编码技术，如迫零(ZF)预编码或正则化迫零(RZF)预编码，就能近似达到采用非线性预编码技术的通信性能。

尽管相比于以脏纸编码(DPC)为代表的非线性预编码技术，线性预编码技术需要更低的计算复杂度，但是在大规模MIMO系统中，ZF和RZF的复杂度仍然很高。具体表现为，在ZF和RZF预编码过程中，矩阵相乘和求逆的计算需要次复数计算(M，K分别为天线和用户的数量)，从而使得在大规模MIMO系统中，若直接采用ZF或RZF预编码，其运算复杂度仍是不可接受的。因此，如何对大规模MIMO中大维矩阵的运算进行简化成为了一个关键问题。

针对此问题，大部分的工作集中在对矩阵求逆进行简化，主要分为三种方法，一种方法是将矩阵求逆利用多项式级数展开，如专利1(增强型诺依曼大规模MIMO预编码方法，西安电子科技大学，授权公告号CN 109617579 B，申请号CN 201910072479.2，申请日2019年01月25日)提供了一种Neumann-Chebyshev算法对大规模MIMO预编码中的矩阵求逆结果进行估计；专利2(一种大规模MIMO预编码方法，东南大学，授权公告号CN 106330280 B，申请号201610674353.9，申请日2016年08月16日)采用截短Kapteyn级数对大规模MIMO预编码矩阵中的逆矩阵进行估计；

第二种方法是利用迭代方法估计逆矩阵，如专利3(一种基于切比雪夫迭代法的大规模MIMO预编码方法，东南大学，申请公布号CN 107359920 A，申请号201710623104.1，申请日2017年07月27日)采用切比雪夫迭代法对大规模MIMO预编码矩阵中的逆矩阵进行迭代估计；专利4(一种基于改进的牛顿迭代法的大规模MIMO预编码方法，东南大学，授权公告号CN 106788644 B，申请号201611254924.X，申请日2016年12月30日)采用改进的牛顿迭代法对大规模MIMO预编码矩阵中的逆矩阵进行迭代估计。

第三种方法是基于线性方程组的迭代求解，如专利5(一种基于共轭梯度法的大规模MIMO预编码方法，江南大学，申请公布号CN 108400805 A，申请号201810187946.1，申请日2018年03月07日)将发射信号表达式转化为求解线性方程组的形式，并采用共轭梯度法求解线性方程组。

以上三种方法仅聚焦于矩阵求逆的简化计算，而忽视了预编码过程中大维矩阵的相乘也会带来大量的计算复杂度，不能很好地解决大规模MIMO预编码的计算复杂问题。

此外，大量的理论分析和实际测量结果表明，在一些场景中，如毫米波波段，大规模MIMO信道具有空间稀疏性。此特性已被广泛应用于大规模MIMO信道估计问题，以减少导频和计算开销。然而上述预编码方法并没有利用大规模MIMO空间稀疏性带来的计算便利，从而这些方法的计算复杂度有很大的减少空间。

发明内容