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摘要:
首先对常见的4G无线通信系统,描述了混合型的波束赋形算法,混合波束赋形技术是介于长期和短期波束赋形之间,最佳接近于Nrx=1。对于任意一个终端而言,每个RB的瞬时信道类似于单层波束赋形中的情况,一个特征值分解能够应用于瞬时或平均信道相关矩阵。波束赋形传输也能够沿着信道最强的方向传输所有可获得的功率(通过相关矩阵的显性特征向量可实现)。接着对混合波束赋形技术做了一个软件设计实现方案,包含上行链路的SRS合路器和下行链路的物理层设计。最后,对于不同的算法性能指标给出了详细的仿真,得到了一些技术结论。
关键词:
基于特征值的波束赋形;双极化天线;合路器;信道实现;移动速度;链路层性能
1引言
在4g无线通信系统的标准中,所采用的MIMO技术主要包括波束赋形、空分复用、发送分集等。其中基于终端参考信号的波束赋形技术能够利用4G无线通信系统中上下行信道的互易性,针对单一的用户终端进行动态的波束赋形,以至有效地提高传输效率和增强边际覆盖的性能。混合波束赋形具有4×4低速率EVD、粗频率分辨和2×2高速EVD、细频率分辨的特点,它也可以取代2×2EVD的需求(具有PMI返回使用2个发射码)。此外,尽管它有利于具有小间距的ULA,但是它仍然是针对小间距的quad-X量身定做的[1]。大多数基于特征值的混合波束赋形技术是基于奇异值分解。混合波束赋形通常具有±45°倾斜的quad-X,例如,每个极化组具有4天线元素间距。Quad-X的信道矩阵可以被表示为空间相关矩阵Hs(单极化天线)和偏振相关矩阵X(共存天线)的Kronecker产品,例如,混合波束赋形能够设计瞬时信道估计H到特征子空间。在这种状况下,两个权重因子也可以是同时获得的[2]。
2算法概述
2.1单一的长期波束赋形算法
因为基站需要获取来自上行参考信号的下行CSI先验信息,为了实现特征值波束赋形,信道互易性也是被强制的。如果双极化天线阵列被用在基站上,将体现为交叉极化4+4阵列,将天线阵列分成两组,4个共同极化元素(1、2、3、4)和(5、6、7、8)。由于小天线间距和具有不同偏振的元素几乎是完全不相关的,这将导致大量的共同极化元素具有相关性。可以进一步假设两个偏振态具有相同的空间信道协方差矩阵,所以可以在两个极化组进行取值平均,如下式所示:作为结果,平均空间协方差矩阵的主要特征向量是4×1向量。为了获得一个8×1波束赋形向量,能够随机地通过一个单一的2×1向量进行预编码出一个4×1显性特征向量。单一的2×1向量可以从以下公式中进行选择。所以对于第i个PRB值,ai()=Vi,i≤K(ai()=V(i-1)modK+1)相当。否则,可以选择固定K1=16和K2=4子带的单一长期波束赋形矢量也可以通过以下式子计算得到[4]:
2.2混合波束赋形算法
类似于单一的长期波束赋形,混合波束赋形算法也是基于双极化天线阵列,并且混合波束赋形的权重因子也能被一个2×1向量和4×1的向量Knonecker产品所代表。唯一的区别是混合波束赋形的2×1矢量并不能够被单一向量随机选择,但是能被瞬时信道状态信息计算[3]。在以上公式中,对于当前的子帧,hi,1、hi,2是两个极化组的信道向量。U0是长期平均信道协方差矩阵的原则向量。因此,子带混合波束赋形矢量也可以被计算为另外也能从子空间正交规划派生出混合波束赋形。假设不同偏振态是几乎不相关,对于每个独立的偏振,可以规划瞬时信道到其信号子空间。信号子空间能被定义为非零特征值所对应特征向量,即:正交规划的目的是消除来自瞬时信道信息的噪声(由于非理想估计),为了降低复杂性,只能选择最强的显性特征向量作为信号子空间,那么这个方法也类似于前面的Knonecker产品[6]。
3软件方案设计
为了更新单一的长期波束赋形,混合波束赋形技术中要求SRS合路器计算和报告4×4协方差矩阵到数据链路层,其中数据链路层将只做4×4分解,留下Knonecker产品到下行物理层去做处理。
3.1上行链路
SRS合成器设计关于相关矩阵计算,混合波束赋形的权重对于每个UE的PRB值都是均等的。它的权重计算如下:假设在PRB中,被估计的信道向量各自在两个极化天线组合中被分开描述为hi,1,hi,2,那么在当前子帧n上空间信道协方差是能够被所有使用伪随机位序列的两个极化天线元素所计算得到的,对于混合波束赋形的权重计算,Wi=1.414*Si/∑8i=1S槡i,Si是SRS接收机发送的一个值,这是在SRS减损和接收机校准补偿后介于4个PRB之间的平均值,它在一组PRB中的4个PRB权重中有同样的值。对于混合波束赋形的权重老化,SRS合路器将对每个UE的每个子帧中的PRB检查它的波束赋形的老化,如果老化程度大于门限值(15是默认值),那么SRS将标记波束赋形的权重值为无效。上行SRS合路器也将发送消息到数据链路层,其中必须包括字段SSrsU-eReceiveRespU,它的协方差矩阵是4×4[7]。
3.2下行链路的物理层设计
SRS带宽并不涵盖所有的PRB,也就是意味着不是每个PRB都能得到一个混合波束赋形的权重,一个快速的解决方案是对那些没有混合波束赋形权重的PRB,让它们用长期波束赋形来进行代替。不同的波束赋形技术对于在Core1中的存储方式也不尽相同[8]。对于在Core1上的单一长期波束赋形,存贮a(i)到本地的缓冲区,缓冲区的大小是2个字节,总计需要2×64×4=512字节。在下行物理层core1中,可以使最终权重表达式为如下方程=a(k)U*0,k=imod64,i=1,2,NPRB(8)对于在Core1中的混合波束赋形,下行物理层将直接读取来自上行物理层的混合波束赋形的权重值,对于那些没有标记权重值和没有混合波束赋形的PRB值,那么也可以用单一的长期波束赋形来代替。对于其他的PRB值,需要首先计算下列的方程式
4性能仿真和分析
对于混合波束赋形的可行性算法迭代仿真研究,假定它是一个单用户,且具有以下条件:在低速移动下,只有PDSCH信道,没有PBCH信号,没有控制信道和同步信号。在这个基准前提下,使用单发单收的SISO模型和单发双收的SIMO模型(MRC)进行仿真假设[10]。如上节所提到的,混合波束赋形的延迟扩展和角度传播应当服从一些其他类型的随机分布,其中的RMS值应当是修复值。但对于每条下降曲线,信道实现却是随机值且与边界种子相关,如图1所示,每个点是每一个下降曲线的值(不同的边界种子),整条曲线代表了平均性能。从图中可以得出结论,具有不同边界种子的曲线,混合波束赋形具有完全不同的性能。因此为了避免边界种子的影响,需要运行多条曲线来得到性能平均值[9]。
4.1不同角度传播下混合波束赋形性能
首先,仿真实验离线地选择一些具有角度5°和15°边界种子来建立种子池。接着,对于每条下降曲线,它从种子池获取具有各自角度5°和15°的边界种子。如图2所示,可以得出结论,混合波束赋形技术能在具有两根接收天线的UE上提供5~7.3dB的增益,在具有一根接收天线的UE上提供7.5~10.7dB的增益。对于SRS的噪声干扰,在具有两根接收天线的UE上,混合波束赋形技术几乎没有任何损耗。但在具有一根接收天线的UE上对于SRS的噪声干扰,却是极其敏感并且衰减量很大。相对而言,混合波束赋形在小角度范围的传播上比其他类别的波束赋形技术有更好的性能。
4.2不同移动速度下混合波束赋形的性能
如图3所示,相对于短期波束赋形而言,混合波束赋形在UE的低速移动中是性能指标更加优越。但在120km/h的大移动速度上,它的性能指标比3km/h的低速SIMO更加优越。对于3km/h速度的静态信道,短期波束赋形是最好的选择,但是当速度达到30km/h时,必须回退到TxDiv模式。当考虑普通30km/h的速度和SRS跃变时,在波束赋形类别中,长期波束赋形具有最坏的性能指标,而混合波束赋形是最优化的解决方案。当SRS跃变时,由于遭到来自SRS信道不平衡所引起的干扰,8根发送天线的波束赋形性能比4根发送天线的波束赋形性能要差。与带宽相比,没有高性能损耗的最小SRS带宽是12个PRB。
5结论
通过实验仿真分析,结合短期和长期波束赋形,可以达到最优的具有整体最佳性能的混合波束赋形,它能实时地根据信道条件自适应的在短期和长期波束赋形中进行切换。如果终端侧的天线开关没有开启,智能的波束赋形算法和混合波束赋形算法都是相对较好的双层波束赋形算法。在低移动速度情况下,智能的波束赋形算法更是最佳的选择。随着移动速度的增加,混合波束赋形算法性能将逐渐超越智能波束赋形算法。在SRS跃变中,对于不同的PRB值,权重因子在两个流之间的切换将明显有助于改善性能。
参考文献
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作者:徐啸涛 陈丽琴 周巧军 单位:浙江机电职业技术学院 诺基亚通信技术有限公司浙江分公司