,2
(1.西安郵電學院 通信工程系,西安 710061;2.長江大學 電信學院,湖北 荊州 434023)
隨著移動通信技術(shù)的發(fā)展,提高頻譜利用率和數(shù)據(jù)傳輸速率成為下一代移動通信系統(tǒng)(尤其是下行鏈路)的主要任務(wù)[1]。多輸入多輸出(MIMO)技術(shù)通過在發(fā)射端和接收端同時配置多根天線,可以在不增加系統(tǒng)帶寬的情況下提高系統(tǒng)的頻譜效率,已成為實現(xiàn)高速無線傳輸?shù)年P(guān)鍵技術(shù)[2]。臟紙編碼(dirty paper coding)[3]可以獲得較大的頻譜利用率,但是它不易實現(xiàn),因為它需要很大的計算量和很高的復雜性。由于波束形成技術(shù)過程簡單,目前已經(jīng)吸引很多研究者的關(guān)注,當用戶數(shù)趨于無窮時,其吞吐量接近臟紙編碼或相干波束形成[4,5]。
文獻[5]針對多輸入單輸出(MISO)系統(tǒng),提出的機會波束形成(Opportunistic Beamforming,OBF)只需要部分信道信息(Channel State Information,CSI)。在每一個時隙使用不同的隨機波束可以使等效信道增益產(chǎn)生更快更大的波動,使系統(tǒng)獲得多用戶分集增益(Multiuser Diversity Gain,MUD)。與常規(guī)通信中通過均衡以對抗信道衰落的思路不同,MUD是利用系統(tǒng)中多個用戶信道的時變衰落性,而且它隨信道波動范圍的增大而增加。此外,當用戶數(shù)趨于無窮時,獲得容量可以接近相干波束形成的容量。然而,在快變的瑞利衰落信道,機會波束形成不能帶來任何性能增益,因為信道的波動已經(jīng)很大很快。
在蜂窩無線通信系統(tǒng)中,基站需要同時與多個用戶通信,借助于合適的用戶調(diào)度策略(如比例公平調(diào)度算法、最大吞吐量調(diào)度算法等),在任意時刻讓滿足調(diào)度策略的用戶占用信道,可以充分利用系統(tǒng)潛在的多用戶分集,從而可以顯著提高系統(tǒng)容量[6]。因此,為獲得大的多用戶分集增益,要求用戶的信道具有更大的動態(tài)范圍及更快的變化,而且系統(tǒng)需采用合理的資源調(diào)度方案。
為了進一步提高系統(tǒng)性能,文獻[7]針對MIMO系統(tǒng)提出隨機波束形成(Random Beamforming,RBF)天線模式,僅僅要求反饋有效信噪比(ESNR),可以提高系統(tǒng)性能,但是在少用戶下,系統(tǒng)有時可能找不到最優(yōu)的用戶,因此系統(tǒng)性能將下降。而特征波束形成(Eigen Beamforming,EBF)天線模式,可以在少用戶下改善系統(tǒng)的性能,但是隨著用戶數(shù)增加,系統(tǒng)的反饋量增加很快,系統(tǒng)代價增大??梢姡炀€模式隨著蜂窩系統(tǒng)的情況變化而需要改變。
為了克服RBF和EBF的這些問題,本文提出了一個新的基于絕對值代價函數(shù)動態(tài)調(diào)度天線模式的多用戶分集系統(tǒng)。它結(jié)合隨機波束形成和特征波束形成,并利用絕對值代價函數(shù)調(diào)度器動態(tài)選擇天線的工作模式,改善系統(tǒng)的性能,即:在少用戶下,明顯提高系統(tǒng)性能;在多用戶時降低系統(tǒng)反饋量且保證一定的系統(tǒng)性能。最后,采用計算機仿真驗證了本文提出方案的有效性。
假設(shè)發(fā)射端配置M個天線,接收端配置N個天線,基站和用戶都處于豐富散射體的環(huán)境,第m根發(fā)射天線到第n個接收天線的信道系數(shù)為hnm,它們均服從獨立復高斯分布CN(0,1)。假設(shè)信道為塊衰落信道,不同用戶之間的信道相互獨立。第k個用戶在時隙t的接收信號表示為
Yk(t)=Hk(t)Xk(t)+φk(t)
(1)
式中,Yk(t)∈CN表示用戶k在時隙t的接收信號;Hk(t)∈CN×M表示用戶k在時隙t的復高斯信道;Xk(t)∈CM表示基站在時隙t的發(fā)送符號;φk(t)∈CN表示用戶k在時隙t接收到的加性復高斯白噪聲信號,其功率為NΦ。假定基站總發(fā)射功率為P=||Xk(t)HXk(t)||2,相應(yīng)地,接收信噪比為P||HH(t)H(t)||F/NΦ,其中||H||F表示矩陣H的Frobenius范數(shù)。下文為方便討論均省去時隙t。
(2)
若基站知道用戶的CSI時,可選擇Vb=Vk,則Hk可以分解成R個平行的SISO子信道[1],子信道數(shù)R=min(M,N),系統(tǒng)獲得多路復用增益。假設(shè)每個天線分配相等功率,則在已知CSI時系統(tǒng)的容量為
(3)
(4)
在式(2)中,若基站未知用戶的CSI,即Vb≠Vk,發(fā)射端采用的波束形成矩陣Vb是由任意的隨機矩陣Hb生成,它和Hk服從同分布,這種模式即為隨機波束形成,則用戶k的接收信號為
(5)
(6)
RBF方案的ESNR反饋量可表示為[8]
(7)
(8)
(9)
(10)
EBF方案需要反饋量包括有效信噪比和特征波束,其中反饋特征波束所需要的反饋量為
(11)
(12)
為了進一步分析EBF相對于RBF的性能,定義它們?nèi)萘恐g的比值,即相對增益為
(13)
式中,CEBF、CRBF分別為EBF和RBF系統(tǒng)活動用戶數(shù)為k時的吞吐量,ηEBF(k)是系統(tǒng)活動用戶數(shù)的函數(shù)。
為了更好協(xié)調(diào)系統(tǒng)獲得總體性能(吞吐量)和系統(tǒng)付出代價(反饋量)兩者之間的矛盾,本文設(shè)計系統(tǒng)代價函數(shù),綜合考慮系統(tǒng)要獲得性能和為獲得此性能系統(tǒng)要付出的代價,均衡兩者之間關(guān)系,使系統(tǒng)處于最優(yōu)?;緞討B(tài)選擇天線工作模式,在少用戶下采用EBF天線模式,在多用戶時采用EBF和RBF混合天線模式,同時兼顧系統(tǒng)獲得的性能和系統(tǒng)付出的代價。基于以上分析,本文提出的方案實現(xiàn)框圖如圖1所示,其中調(diào)度器需要用到來自上層的關(guān)于系統(tǒng)活動用戶數(shù)目的信息。
圖1 基于天線模式選擇的波束形成方案框圖Fig.1 Diagram of beamforming based on antenna mode scheduler
系統(tǒng)容量和反饋量均為用戶數(shù)目的函數(shù),要提高系統(tǒng)容量,需要額外的反饋量,系統(tǒng)需要付出更大代價;如果減小反饋量,系統(tǒng)容量降低。因此,系統(tǒng)容量和反饋量是一對矛盾,基于以上矛盾問題建立數(shù)學模型,設(shè)計出系統(tǒng)代價函數(shù)。EBF、RBF的系統(tǒng)總代價QEBF(k)、QRBF(k)分別表示為
(14)
式中,k=1,…,K,S表示系統(tǒng)歸一化調(diào)整因子,α表示系統(tǒng)其它開銷所付出的代價。此處,S用以權(quán)衡系統(tǒng)獲得的吞吐量和系統(tǒng)要獲得此吞吐量必須付出的代價。在不同的場景,通過改變S,可以調(diào)整這兩部分對系統(tǒng)的影響程度:當S→0時,調(diào)度器只考慮系統(tǒng)獲得收益最大化,而不考慮系統(tǒng)的付出代價,如軍事等特殊通信場合;當S→1時,調(diào)度器只考慮系統(tǒng)付出的代價,而不關(guān)注它的收益;當0
構(gòu)造的絕對值代價函數(shù)如下:
(15)
該絕對值代價函數(shù)綜合考慮系統(tǒng)獲得性能和系統(tǒng)付出代價,確保系統(tǒng)反饋量不能太大,保證系統(tǒng)容量不能太小,使系統(tǒng)總體代價相對最小??傊诒M量減少系統(tǒng)反饋量情況下,使系統(tǒng)性能滿足要求。事實上,由絕對值代價函數(shù)離線解出最優(yōu)天線模式調(diào)度的用戶數(shù)門限值k*。
根據(jù)式(15)離線計算調(diào)度的用戶門限值,基站在實際工作中,實時從上層資源獲得小區(qū)目前活動用戶數(shù)目,與門限值k*比較,動態(tài)調(diào)度天線工作模式,即:
(16)
式中,T(k)表示天線選擇模式。當系統(tǒng)活動用戶數(shù)小于k*時,基站調(diào)度天線工作于EBF模式;當用戶數(shù)大于k*時,基站調(diào)度天線工作于RBF和EBF混合模式,其中k*個用戶仍采用EBF模式,而對其余用戶采用RBF模式;此模式還可以保證系統(tǒng)總體容量不隨天線模式切換而發(fā)生突變。系統(tǒng)反饋量為
(17)
式中,k=1,…,K。
本文提出方案和RBF的性能相對增益為
(18)
式中,CPRO(k)為本文方案下系統(tǒng)活動用戶數(shù)為k時獲得的吞吐量,ηPRO是系統(tǒng)活動用戶數(shù)的函數(shù)。
結(jié)合方案實現(xiàn)框圖1,系統(tǒng)工作過程如下:
(1)在基站,調(diào)度器從上層資源獲得小區(qū)目前活動用戶數(shù)目,與調(diào)度門限用戶數(shù)比較,動態(tài)調(diào)整天線工作模式;
(2)基站用M根天線傳輸數(shù)據(jù);
(4)用戶端根據(jù)基站廣播控制信息選擇是否量化Vk、反饋Vk;
(8)重復以上步驟。
本節(jié)對RBF、EBF和本文提出的方案進行仿真驗證,其主要仿真參數(shù)如下:α=5,S=0.45,SNR=5 dB,P=1,由式(15)計算最佳調(diào)度用戶數(shù)門限值為k*=23,其它參數(shù)和場景一相同。
首先,驗證本文提出的絕對值代價函數(shù)對系統(tǒng)性能的改善。如圖2,當系統(tǒng)用戶數(shù)低于調(diào)度用戶數(shù)門限值時,EBF的系統(tǒng)代價明顯低于RBF的系統(tǒng)代價;當系統(tǒng)用戶數(shù)高于調(diào)度門限值時,RBF的系統(tǒng)代價明顯低于EBF的系統(tǒng)代價。
圖2 代價函數(shù)與用戶數(shù)的關(guān)系Fig.2 Cost function vs users’number
圖3和圖4分別比較了本文提出方案與RBF和EBF方案所需要反饋量和獲得的吞吐量。由圖3可以看出,本文提出的方案在少用戶下需要和EBF一樣大的反饋量,但在多用戶下需要的反饋量遠遠小于EBF的反饋量。由圖4可以看出,在少用戶下,系統(tǒng)吞吐量幾乎和EBF一樣;而在多用戶下,系統(tǒng)吞吐量大于RBF,且接近EBF,相對RBF明顯改善了系統(tǒng)性能。
圖3 不同方案下系統(tǒng)反饋量比較Fig.3 Feedback under different schemes
圖4 不同方案下系統(tǒng)平均吞吐量比較Fig.4 Throughput under different schemes
其次,圖5比較了本文提出方案和EBF、RBF方案在不同SNR下系統(tǒng)平均吞吐量。在圖5中另外的仿真參數(shù)為:SNR分別為3 dB、6 dB、10 dB,與之對應(yīng)的調(diào)度用戶數(shù)門限為21、15、10。從圖中可以看出,本文提出的方案在不同SNR下:在少用戶時,系統(tǒng)吞吐量均明顯大于RBF,且接近EBF獲得的吞吐量;在多用戶時,也明顯大于RBF所獲得的吞吐量(其中在不同SNR下RBF獲得吞吐量基本相同)。
圖5 不同方案在不同SNR下平均吞吐量比較Fig.5 Average throughput vs SNR in different schemes
圖6比較了本文提出方案在不同SNR下系統(tǒng)平均吞吐量,從圖中可以看出,系統(tǒng)平均吞吐量隨著SNR增大而增大。
圖6 不同SNR下平均吞吐量比較Fig.6 Average throughput vs SNR in proposed scheme
最后,圖7驗證了在不同SNR下,本文提出方案的相對增益和EBF的相對增益隨著用戶數(shù)變化的關(guān)系。圖7的仿真參數(shù)和圖5一樣,在少用戶時,本文提出方案的相對增益接近EBF的相對增益;在多用戶時,其相對增益比EBF小,是因為本方案的反饋量相對于EBF大大降低。
圖7 不同SNR下相對增益比較Fig.7 Relative performance gain vs SNR under different schemes
本文基于MIMO系統(tǒng)下波束形成技術(shù),提出系統(tǒng)絕對值代價函數(shù),離線計算最佳調(diào)度用戶門限數(shù),動態(tài)選擇天線工作模式,解決了在少用戶下系統(tǒng)性能下降的問題,且在多用戶時減少系統(tǒng)反饋量,保證系統(tǒng)性能,使系統(tǒng)總體獲益最優(yōu)。仿真結(jié)果驗證了本文提出方案的有效性。
參考文獻:
[1] 空時無線通信導論[M].劉威鑫,譯.北京:清華大學出版社,2007.
Arogyaswami Paulraj,Rohit Nabar,et al.Introduction to Space-Time Wireless Communications[M].Translated by LIU Wei-xin.Beijing:Tsinghua University Press,2007.(in Chinese)
[2] Telatar E.Capacity of Multi-antenna Gaussian Channels[J].European Trans on Telecommunication,1999,10(6):585-596.
[3] Yoo T,Goldsmith A.On the Optimality of Multiantenna Broadcast Scheduling Using Zero-forcing Beamforming [J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2006,24(3):528-541.
[4] Yoo T,Jindal N,Goldsmith A.Multi-Antenna Broad
cast Channels with Limited Feedback and User Selection[J]. IEEE Journal on Selected Areas on Communications,2007,25(7):1478-1491.
[5] Viswanath P, Tse D N C, Laroia R.Opportunistic Beamforming Using Dumb Antennas[J].IEEE Trans.on Information Theory,2002,48(6):1277-1294.
[6] Ko J Y,Oh D C,Lee Y H.Coherent Opportunistic Beamforming with Partial Channel Information in Multiuser Wireless Systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications, 2008,7(2):705-713.
[7] Chung J, Hwang C S, Kim K,et al.A Random Beamforming Technique in MIMO Systems Exploiting Multiuser Diversity[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2003,21(5):848-855.
[8] Castaneda M,Joham M,Nossek J A.Opportunistic Eigenbeamforming:Exploiting Multiuser Diversity and Channel Correlations[J].AEU-International Journal of Electronics and Communications,2008,62(4):288-298.
[9] Scutari G,Palomar D,Barbarossa S.Competitive Design of Multiuser MIMO Systems Based on Game Theory: A Unified View[J].IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2008,26(7):1089-1103.