一种基于QoS的多小区下行MIMO鲁棒波束成形方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及多入多出（Multiple Input Multiple Output, MIM0)通信系统，特别 涉及基于QoS的多小区下行MIM0鲁棒波束成形。
【背景技术】
[0002] 下一代蜂窝无线通信MM0系统中，基站（Base Station, BS)间趋向于采用全频率 复用方式组网，用户受到严重的小区间干扰。多小区协作下行MIM0波束成形技术可以有效 消除小区间干扰，极大的提升信道容量。但是在设计多小区下行MIM0波束成形时，待优化 的波束成形变量之间相互耦合，求解复杂度极高，这给求解带来了极大的困难。而上下行链 路对偶性被认为是解决多小区协作波束成形算法的主要工具，其能够把复杂的多小区下行 链路发射波束成形问题转换到较简单的上行链路接收问题，从而消除多小区下行MM0波 束成形变量之间的耦合性，极大降低复杂度。
[0003] 鲁棒性的多小区下行MM0波束成形设计标准中，保证用户QoS需求是其中非常重 要的一种标准。传统的基于用户服务质量（Quality of Service, QoS)下多小区下行MIM0 波束成形设计标准为：Q〇S约束下最小化总发送功率。该设计能够有效地保证满足用户的 QoS需求，但是其只考虑最小化发射功率，这会导致某些信道环境较差的小区为了达到QoS 条件，极大增加该小区发射信号功率，从而使得其他协作小区受到的小区间干扰加大，而影 响整个多小区协作MM0系统的性能。
[0004] 为了解决这个问题，将小区间信号泄露功率引入优化函数中，优化问题目标函数 为发射功率以及小区间信号泄露功率之和，约束条件为用户的QoS约束。此设计将总发射 功率作为效应函数，小区间泄露功率作为惩罚函数，优化目标函数为效应函数和惩罚函数 之和，其能够获得总发射功率以及小区间泄露功率之间的某种平衡，从而最大限度地优化 系统性能。已经有研宄者针对这种改进设计下的多小区下行MM0波束成形，根据上下行链 路对偶性提出一种基于标准功率分配算法，但是其只适用于理想CSI的信道环境中。另外 在非理想CSI环境中，研宄者提出利用半定规划（Semi Definite Programming, SDP)以及 二阶锥规划（Second-Order Cone Programming, S0CP)工具包求解这种改进设计下的多小 区下行MM0波束成形，但是直接利用凸优化工具包的求解方法，优化变量之间相互耦合， 计算复杂度极高。
【发明内容】
[0005] 本发明旨在解决现有技术中存在的技术问题，本方法以给定QoS约束条件下最小 化发射总功率以及小区间泄露总功率之和为优化目标，并通过上行性链路的对偶性，从而 得到一种多小区MIM0下行鲁棒波束成形的迭代求解算法。
[0006] 为了实现本发明的上述目的，本发明提出一种基于QoS的多小区下行MM0鲁棒波 束成形方法，其特征在于，包括：
[0007] S1，基于QoS的多小区下行MM0鲁棒波束成形的新型设计；
[0008] S2,基于QoS的多小区下行MMO鲁棒波束成形新型设计问题的近似估计；
[0009] S3,迭代算法，求解估计后的波束成形新型设计问题的算法。
[0010] 所述的多小区基于QoS的多小区下行MM0鲁棒波束成形方法，优选的，所述S1中 基于QoS的多小区下行MIM0鲁棒波束成形的新型设计包括：
[0011] 考虑由C个小区组成的多小区协作下行MM0系统，BS之间共享CSI以协作进行 波束成形设计，不共享用户数据信号。假设BS均配置M根天线，用户均配置单根天线，每个 BS有K个激活用户。由BSi到用户（k，j)的信道矩阵表示为e Cu'信道经历时间和 频率平稳衰弱，信道系数相互独立，且为零均值单位方差的复高斯随机变量。用户（k，i)接 收到的信号表示为：
[0012]
【主权项】
1. 本发明提出一种基于QoS的多小区下行MMO鲁棒波束成形方法，该方法包括： S1，基于QoS的多小区下行MMO鲁棒波束成形的新型设计； 52, 基于QoS的多小区下行MIMO鲁棒波束成形新型设计问题的近似估计； 53, 迭代算法，求解估计后的波束成形新型设计问题的算法。
2. 根据权利要求1所述的种基于QoS的多小区下行MIMO鲁棒波束成形方法，其特征在 于：所述Sl中，基于QoS的多小区下行MMO鲁棒波束成形的新型设计为： 考虑由C个小区组成的多小区协作下行MMO系统，BS之间共享CSI以协作进行波束 成形设计，不共享用户数据信号；假设BS均配置M根天线，用户均配置单根天线，每个BS有 K个激活用户；由BSi到用户（k，j)的信道矩阵表示为C1xm，信道经历时间和频率平 稳衰弱，信道系数相互独立，且为零均值单位方差的复高斯随机变量；用户（k，i)接收到的 { 言号丰.
其中为BSi为其小区内用户（l，i)设置的的发送波束成形向量；xai)为 BSi对用户（l，i)发送的数据信号，满足E(|xai)xai)|) = 1 ;η(Μ)是用户（k，i)接收到的 噪声，其为零均值方差为σ 2的复高斯白噪声；P (ti)是用户（k，i)接收到的小区间干扰信 号，即其它协作小区泄露到用户（k，i)的干扰信号，本文假设用户能够测量此值，并通过上 行链路回传给BS，因此对于BS，小区间干扰值已知；用户（k，i)的SINR(用γ (Μ)表示）为：
其中：=E^ 为其它协作小区泄露到用户（k，i)的干扰信号功率； V J 考虑非理想CSI对性能的影响；采用球形信道估计模型，真实信道与估计信道关系表 示如下： 是进行信道估计以后得到的CSI，hpt是真实CSI，Δ丨是信道估计误差，假定 |Δ丨，即信道估计不确定性区域满足半径为的球形约束； 在满足用户QoS的情况下，将小区间信号泄露功率引入优化函数中，优化问题目标函 数为发射功率以及小区间信号泄露功率和，总发射功率作为效应函数，小区间泄露功率作 为惩罚函数，其能够获得总发射功率以及小区间泄露功率之间的平衡，从而最大限度地优 化系统性能；由于CSI不理想，为了充分保证每个服务用户的QoS，本发明考虑最差情况下 的鲁棒波束成形；多小区下行MIMO波束成形问题描述为：
3.根据权利要求1所述的种基于QoS的多小区下行ΜΙΜΟ鲁棒波束成形方法，其特征在 于：所述S2中，基于QoS多小区下行MIMO鲁棒波束成形新型设计问题的近似估计为： 该波速成形问题中，由于考虑最差情况而导致约束项中出现min和目标函数中出现 max，从而加大了问题求解的复杂性；下面通过引入三角不等式和矩阵的迹相关知识，近似 该波束成形问题； 信道估计模型代入该波束成形问题的目标函数中，且利用三角不等式，简化过程如 下：
同样，信道估计模型代入该波束成形问题的约束项中，约束项的分母近似为：
约束项的分子近似为：
该波束成形问题化简为：
为描述简洁起见，假设
得到近似问题为：
4.根据权利要求1所述的种基于QoS的多小区下行MMO鲁棒波束成形法，其特征在 于：所述S3中，迭代算法为： 步骤1、上下行链路波束成形问题转换； 下行多小区MMO协作发送波束成形问题与上行对偶链路接收波束成形问题等价，上 行问题表示如下：
注：V(lu)表示对偶上行链路接收波束成形向量，λ 是拉格朗日乘子，可以理解为上 行链路中用户（k，i)的发射信号功率； 证明：下行多小区MMO协作发送波束成形问题可以变换为标准SOCP问题，并利用标准 凸优化工具包求解，因此对于下行波束成形问题而言，强对偶性成立；强对偶性能够确保原 问题与其拉格朗日对偶问题具有相同的最优值，因此可以利用拉格朗日对偶理论，证明上 述对偶性； 首先对下行问题建立拉格朗日函数：
其中，λΜ为拉格朗日乘子，其满足λ 0^)多〇^°^)表示如下：
对偶问题的目标函数为在无约束条件下拉格朗日函数的最小值，即=Wi.1? Μ17·#， 求得：
仅当A(k' υ为半正定矩阵时，拉格朗日函数具有最小值，且最小值为 &<Μ+σ 所以下行问题的拉格朗日对偶优化问题为 k J
下面将上式转换为对偶上行链路的接收波束成形问题，假设上行链路最优的接收波束 成形向量为V*(lu)，根据半正定矩阵的定义：
将上式做适当变形，写成分式形式，表示为：
可以得到对偶优化问题：
而对于上行波速成形问题，使得上下链路SINR最大的ν(Μ)必定是最优接收波束成形 向量上行波速成形问题重写为： /W 一 V/ ?，V，f
上行波速成形问题和下行波速成形问题中只有优化函数中max、min和约束项中<、多 不相同，根据凸优化对偶知识可知，上述两个问题是等价的，即拥有相同的最优值；证明完 毕； 步骤2、求解上行对偶问题； 若上行链路接收波束成形向量V(lu)确定，则使得上行链路接收波束成形问题获得最优 值的λ (1^必然使得该问题的约束项等式成立，即： Κ,,=τ[κ，) yk,i, 这样可以获得CXK个等式组成的线性方程组，通过求解这个线性方程组就能够得到 A(lu)的解，上式变形如下：
把上述CXK等式组成的线性方程组写成由C个矩阵等式组成的线性方程组形式： Ε,.λ, =f,. V/， 其中EiG CKXK，λ# CixiSfiG C1XK，定义分别如下：
因此： 1;.=[￡,.]-4 Vr; 接下来来优化V[k，i]，若拉格朗日乘子λ 固定，则上行链路接收波束成形问题变化 为求解最大的V[ti]从而使得输出SINR最大，因此： / TT X1
至此，获得了上行链接收路波束成形问题的求解算法； 步骤3、将上行链路波束成形解转换到下行链路波束成形解； 下行链路最优发送波束成形/(k' υ与对偶上行链路最优接收波束成形V #(ti)满足如下 关系： y*(k,i)= μ 4,i)v*(k,i) ^ μ (k,i)> 上式表明，与为线性关系，若获得μ (1U)，则即可获得原下行波束成形问 题的解；下面来求解获得μ (ti)同理，下行波束成形问题获得最优值时，其约束条件等号成 立，将SINR代入到上式中，并且取等式，得到： / -, -, \
把上述CXK个等式组成的线性方程组写成由C个矩阵等式组成的线性方程组形式：
【专利摘要】本发明提出一种基于QoS的多小区下行MIMO鲁棒波束成形方法，该方法以给定QoS约束条件下最小化发射总功率以及小区间泄露总功率之和为优化目标，同时考虑非理想CSI对系统的影响。为了充分保证用户QoS需求，该方法考虑最差估计CSI下的波束成形问题，首先近似原波束成形问题，然后利用上下行链路对偶性，将下行链路发送波束成形问题转换为上行链路接收波束成形问题，通过求解简单的上行链路波束成形问题，得到上行链路接收波束成形最优解，并将其转换到下行链路发射波束成形最优解，从而获得多小区下行MIMO波束成形解。
【IPC分类】H04B7-06
【公开号】CN104734766
【申请号】CN201510174723
【发明人】廖勇, 曹杰, 周昕, 李瑜锋, 张舒敏
【申请人】重庆大学
【公开日】2015年6月24日
【申请日】2015年4月14日