[发明专利]一种基于上行训练的数模混合波束赋形方法

摘要

本发明属于无线通信技术领域，涉及一种基于上行训练的数模混合波束赋形方法。本发明的方法主要为：用户端发送一定长度的训练序列，基站端接收经过自由空间传播和噪声干扰的训练信号，形成对训练序列的最优估计，通过假设BS已知训练序列，建立目标函数，其解即为最佳的波束赋形矩阵。利用上下行自由空间传播信道的互易性，可将上行训练解出的最佳波束赋形矩阵视为下行传输的最佳波束赋形矩阵，再通过矩阵分解即可得到模拟域和数字域的波束赋形矩阵。本发明提出的技术方案，在模拟域消除一定的干扰，利用和改进了正交匹配追踪的思想，在码本集合中搜索出模拟域波束赋形矩阵，最后通过最小二乘法即可解得数字域波束赋形矩阵。

主权项

一种基于上行训练的数模混合波束赋形方法，该方法用于多用户毫米波大规模MIMO系统，定义所述系统基站配置NBS根天线和ND条RF链，K个被调度的单天线用户与之进行通信，且满足条件：K≤ND，其特征在于，所述方法包括：上行训练：每个用户独立发送上行的训练序列sk到基站，k＝1,2,...,K，基站端的接收信为：r＝Hus+n其中，s＝[s1,s2,...,sK]T，Hu为所有用户到基站的上行信道，且对基站端未知，n为加性高斯白噪声；令W为联合波束赋形矩阵，对期望的训练序列的估计表达式为：s^=WHr=WH(Hus+n)]]>基站已知所有用户的训练序列s，在训练序列和其估计值之间通过MMSE准则建立最优估计的目标函数为：Wopt=argminWE||s-WHr||2]]>利用Wiener波束赋形器解出函数，即可得到最优波束赋形矩阵Wopt：Wopt=Crr-1Crs]]>其中Crr＝E(rrH)表示接收信号的自相关矩阵，Crs表示接收信号和训练序列之间的互相关矩阵，由各个用户的互相关向量组成，即：Crs=[Crs1,Crs2,...,CrsK]T=E([rs1H,rs2H,...,rsKH]T);]]>下行混合波束赋形：根据获取的波束赋形矩阵Wopt和模拟波束赋形矩阵的单位模限制，建立混合波速赋形模型如下：(Aopt,Dopt)=argminA,D||Wopt-AD||F]]>||AD||F2=K]]>其中D为数字域波束赋形矩阵，A为模拟域波束赋形矩阵，Ai是矩阵A的第i列，i＝1,2,...,ND，表示具有单位模值的码本向量的集合；S1、模拟波束赋形：将混合波速赋形模型中的码本向量集合采用DFT码本，忽略发送功率约束，将混合波速赋形模型的矩阵分解问题以向量的形式给出：||Wopt-AD||F=||Wopt-[A1,A2,...,AND]D1D2...DND||F=||Wopt-A1D1-A2D...-ANDDND||F]]>对于上式的求解，采用线性搜索，在码本向量集合中依次选出模拟波束赋形矩阵A的列Ai：第一次选取的码本向量模型为：假如A1已知，则D1的最佳解为：由于A1为列向量，且||A1||＝1，则第一次选取的码本向量应满足：在得到A1和D1之后，可以计算残余波束赋形矩阵代入第一次选取的码本向量模型，计算第二次选取的码本向量：可以求解得到A2和D2，然后继续计算残余波束赋形矩阵：Wopt(2)=Wopt(1)-A2D2=Wopt(1)-A2A2HWopt(1)]]>以此类推，依次求解出出从而得到模拟域波束赋形矩阵A；S2、数字波束赋形：根据步骤S1中获得的模拟波束赋形矩阵A后，忽略发送功率约束，将混合波速赋形模型简化为：D0=argminD||Wopt-AD||F]]>通过最小二乘解的形式可以给出数字域波束赋形矩阵D的解：