[发明专利]一种稀疏射频/基带混合预编码方法

摘要

本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，涉及无线通信领域。本发明公开的一种稀疏射频/基带混合预编码方法，通过对毫米波单用户MIMO‑OFDM系统的发射端互信息函数进行优化，得到最优基带和射频预编码器的表达式，最优射频预编码器的表达式由信道相关矩阵的特征矩阵与可逆变换矩阵相乘表示；通过设计可逆变换矩阵使得最优射频预编码器的稀疏程度提高，从而获得稀疏射频/基带混合预编码器，实现稀疏射频/基带混合预编码。本发明具有操作简单，系统灵活性高，系统成本低，系统性能好等优点。本发明适用于毫米波通信系统或多天线通信系统的稀疏射频/基带混合预编码。

主权项

1.一种稀疏射频/基带混合预编码方法，其特征在于：包括如下步骤，步骤一：构造MIMO‑OFDM混合预编码架构。在发射端，信息流在频域进行数字基带预编码处理，经IFFT变成时域信号，增加循环前缀，经射频链变成模拟信号，由射频预编码器处理并发送。在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。发送端信息流为s[k]，s[k]是在频率域上的NS×1维向量，通过基带预编码器FBB[k]在频域上进行预编码处理。基带预编码器FBB[k]是NP×NS的数字型器件，工作在频点k＝1:K上，射频链数量NP＝NS。频域信号经过IFFT变成时域信号，并在信号前增加循环前缀以消除码间串扰。之后，时域数字信号经历射频链和DAC将其转换为模拟信号。模拟信号通过NTX×NP维射频预编码器FRF后被发送到天线上，NTX为发射端天线数量且NTX≥NP，发送信号表达式为x[k]＝FRFFBB[k]s[k]   (1)其中，FRF是模拟器件，由一组移相器网络组成且工作在时域，因此模值相同并且不随频点k而变化，表达式为为了节省成本，射频预编码器F_RF只有部分元素由移相器实现，其模值为1，另外部分元素空缺，模值为0。考虑到功率限制，对混合预编码器功率约束，使得在接收端，接收信号经由射频链和ADC转换至数字域，将循环前缀去除，再经过FFT回到频域，频域上的信号再由数字解码器进行处理。接收信号的表达式为其中WBB[k]是一个接收端NRX×NS的数字编码矩阵，H[k]是NRX×NTX的载波k上信道矩阵，n[k]为复噪声。步骤二：构造适应毫米波信道特性的信道模型。由于毫米波信道具有高度的方向性和有限个数的散射源。为了满足毫米波信道稀疏性条件，采用如(4)式所示的信道模型。对于宽带OFDM系统，同一频点上信道由多个时延信道组成。时延为d的信道模型如公式(4)其中D是最大时长，为整数。该信道具有个L_C散射源，每个散射源具有L_R个传输路径，信道p(t)是脉冲响应函数，α_c，l是在第c个散射源的第l条路径下的信道复增益。和是接收端和发射端的阵列响应向量。θ是垂直极化角度，是水平极化角度。因此，频点k上的信道模型为步骤三：优化发送端混合预编码器FRF,FBB[k]，使得系统发射端互信息最大化。确定最优基带预编码器。混合预编码器FRFFBB[k]需满足(6)所示的优化问题条件，以使得发送端在各个子载波上的互信息最大化，其中限制条件有移相器的数量有限和功率有限，因此优化问题描述如公式(6)其中，上式的目标函数是发送端在各个频点上的互信息之和。G是射频预编码器的移相器的个数。由于上式的目标函数需要联合求解混合预编码器F_RFF_BB[k]，求解的难度很大，令以解决两个预编码的联合问题。优化问题(6)转换为其中是等效信道矩阵。对于任意给定的F_RF，F[k]可以由等效信道的奇异值分解获得最优解，记F[k]的最优解通过注水法获得，表达式为其中，表示取V_eff[k]的前N_S列，Λ_P[k]是注水功率分配矩阵满足而μ满足引入基带预编码器的酉限制，即要求基带预编码器FBB的各列相互正交且模值相等，F[k]的表达式简化为因此，基带预编码器FBB[k]获得最优解，表达式为至此，混合预编码的优化问题基带预编码器FBB[k]已确定，只有FRF是未知的。将最优基带预编码器FBB[k]代入(7)，则射频预编码器FRF的优化问题由下式给出其中矩阵是信道相关性矩阵。U_RF是F_RF奇异值分解的左奇异值矩阵，给定信道相关性矩阵的特征值分解令则最优射频预编码器F_RF满足其中矩阵是N_p×N_p维的满秩变换矩阵，仍然是未知矩阵。步骤四：给出稀疏射频预编码器的优化问题，使得射频预编码器在满足保持发射端互信息最大化的同时提高稀疏度。在射频预编码器中一共有G个移相器，且每条射频链路与任意几个移相器相连，而每个移相器只与一条射频链连接，与一个天线前端连接，每个天线与几个移相器连接。因此射频预编码器的数学表达式满足另外，由（15）式给出的最优射频预编码器是满秩矩阵，所以还需满足为了提高射频预编码器FRF稀疏度，应该使射频预编码器中接近0值的元素增加且接近最优射频预编码器的表达式（15）。对于任意的m×n的矩阵X，定义X的归一化均值为将矩阵X的元素值归一并排序成一维的向量s，表达式为其中s(k)是向量s所描述的曲线,k是向量s的元素坐标。σ(X)代表了曲线s(k)在归一化横轴(0,1]区间上的积分。曲线越贴近x轴，曲线的积分值越小，矩阵越稀疏。为了保持发射端互信息不损失，为了保持发射端互信息不损失，利用（15）式最小化获得最优稀疏射频预编码器，优化问题由下式给出在上述优化问题(20)中，需优化可逆变换矩阵A使得最优的射频预编码器同时满足互信息的表现和稀疏度的要求。步骤五：确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。采用迭代的方法确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息，具体实现方法如下：记迭代次数为i，初始时i＝1。构造输入矩阵如下对输入矩阵所有元素按模值进行由大到小排序成一维向量s，排序结果对应原矩阵的坐标是一个2×N_TXN_P的矩阵记为，其中(m_k，n_k)是输入矩阵中模值第k大的元素的坐标。由(19)式的定义，向量s构成的曲线应该尽可能贴近x轴。因此，构造理想矩阵使得输入矩阵的模值较小的元素直接归0，表达式为其中E是一个可变参数，合适的E能够提升射频预编码器的稀疏度。通过最小二乘法，输入矩阵在变换A的作用下靠近解得并得到输出矩阵考虑模值的约束，定义迭代i次的最优射频预编码器将输出矩阵中模值最大的前G个元素的模值归1，其余归0，表达式为第一次迭代后输出矩阵稀疏度没有明显改善。为进一步提高稀疏度，进行第二次迭代，将输出矩阵代入下一次迭代的输入矩阵之中，重复公式(21)至(26)所述的过程。经过多次迭代后，输出矩阵会逐渐变得稀疏。但随着迭代次数的增加，会造成输出预编码器的秩小于N_P，所以最优射频预编码器的秩小于N_P时迭代停止。前一次保证的秩等于N_P的迭代次数记为p，则最后总的变换矩阵A解得A＝A1…Ap   (27)总的迭代结果表达式是考虑模值的约束，将(28)式中最优射频预编码器的模值较大的元素值归1，其余归零，表达式为至此，实现确定最优稀疏射频预编码器，优化可逆变换矩阵A，使得射频预编码器充分稀疏的基础上尽可能不降低发射端互信息。