FD Massive MIMO協(xié)作多點(diǎn)傳輸場景下提升系統(tǒng)頻譜效率的算法研究

摘 ?要： 近年來，隨著智能終端數(shù)量的增長與第五代移動(dòng)通信技術(shù)的發(fā)展，移動(dòng)通信系統(tǒng)對系統(tǒng)頻譜效率以及數(shù)據(jù)吞吐量的需求越來越高。因此，如何能提升未來無線移動(dòng)通信系統(tǒng)頻譜效率成為了5G研究的重點(diǎn)方向。在第五代無線移動(dòng)通信新空口技術(shù)（5G NR）研究進(jìn)程中，協(xié)作多點(diǎn)傳輸技術(shù)（CoMP）通過其多個(gè)傳輸點(diǎn)的聯(lián)合傳輸，降低小區(qū)間干擾（Inter-cell Interference），從而提升小區(qū)邊緣用戶的覆蓋性能，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)容量以及頻譜效率的大幅提升。另一方面，全維度大規(guī)模多輸入多輸出技術(shù)（FD Massive MIMO）充分運(yùn)用了FD MIMO的維度資源、波束賦形以及角度調(diào)整技術(shù)以及Massive MIMO的大規(guī)模的天線跟波束資源，進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)頻譜效率的提升。本文在FD Massive MIMO協(xié)作多點(diǎn)傳輸場景下深入研究了提升系統(tǒng)頻譜效率的算法，通過對比分析總結(jié)出一種有效提升頻譜效率并同時(shí)實(shí)現(xiàn)干擾協(xié)調(diào)的算法。最后，給出了系統(tǒng)級(jí)仿真結(jié)果并證明了該算法在提升系統(tǒng)頻譜效率方面的優(yōu)越性能。

關(guān)鍵詞：?FD Massive MIMO;協(xié)作多點(diǎn)傳輸;頻譜效率;干擾協(xié)調(diào)

中圖分類號(hào)：?TN919.1????文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：?A????DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.027

本文著錄格式：任天昊. FD Massive MIMO協(xié)作多點(diǎn)傳輸場景下提升系統(tǒng)頻譜效率的算法研究[J]. 軟件，2019，40（9）：115-119

Study on the Algorithm of Improving the Spectral Efficiency in FD Massive MIMO CoMP Scenario

REN Tian-hao

（Shanxi Yanan Middle School，?Yanan Shanxi，?716000，?China）

【Abstract】：?In recent years， with the increase of the number of intelligent terminals and the development of the fifth-generation mobile communication technology， the demand of the mobile communication system for the system spectrum efficiency and data throughput is increasingly high. Therefore， how to improve the spectrum efficiency of future wireless mobile communication system has become the focus of 5G research.?In the research process of 5G NR， coordinated multipoint transmission technology （CoMP） reduces inter-cell interference through the joint processing of multiple transmission points， thus improving the coverage performance of cell-edge users， and achieving a significant increase in network capacity and spectrum efficiency.?On the other hand， FD Massive MIMO makes full use of the dimensional resource beamforming and beam angle adjustment technology of FD MIMO and the Massive antenna and beam resources of Massive MIMO， which further realizing the improvement of network spectral efficiency. In this paper， under the background of FD Massive MIMO CoMP， the algorithm of improving the spectral efficiency of the system has been studied. Through comparative analysis， an algorithm that can effectively improve the spectral efficiency and achieve interference coordination was summarized. Finally， the system level simulation results are given and the superior performance of the algorithm in improving the spectrum efficiency of the system is confirmed.

【Key words】： FD Massive MIMO;?CoMP;?Spectral efficiency;?Interference coordination

0??引言

近年來為了滿足日益增長的無線傳輸速率需求，第五代移動(dòng)通信技術(shù)（5G）逐漸進(jìn)入人們的生活，為無線設(shè)備與智能終端提供更高的峰值速率以及系統(tǒng)吞吐^[1]。在5G研究推進(jìn)中，全維度大規(guī)模多輸入多輸出（FD Massive MIMO）以其大規(guī)模的天線數(shù)量以及全方位的波束角度覆蓋，毫無疑問地成為了核心研發(fā)技術(shù)之一^[2]。FD Massive MIMO技術(shù)在無線通信領(lǐng)域日趨成熟，已經(jīng)被LTE、5G NR和Wi-Fi等無線寬帶標(biāo)準(zhǔn)所采用?；旧希l(fā)射機(jī)或接收機(jī)配置的天線越多，可能的信號(hào)路徑就越多，在數(shù)據(jù)速率和鏈路可靠性方面的性能就越好。所要付出的代價(jià)是基站與手機(jī)硬件設(shè)計(jì)復(fù)雜度的增加（射頻放大器前端的數(shù)量）以及兩端信號(hào)處理的高復(fù)雜性和高能量消耗。Massive MIMO（稱大規(guī)模天線系統(tǒng)、超大型MIMO、超MIMO、全維MIMO和ARGOS）通過使用大量的服務(wù)天線（數(shù)百或數(shù)千個(gè)）進(jìn)行完全一致和自適應(yīng)的工作，將信號(hào)能量的傳輸和接收聚焦到更小的空間區(qū)域來提供幫助^[3，4]。它為吞吐量和頻譜效率方面帶來了巨大的提升，特別是在大量用戶終端（例如，數(shù)十個(gè)或數(shù)百個(gè)）同時(shí)被調(diào)度的情況下。Massive MIMO最初是為無線通信系統(tǒng)的時(shí)分雙工（TDD）制式所設(shè)計(jì)的，但目前也應(yīng)用于頻分雙工（FDD）制式系統(tǒng)中。Massive MIMO的其他好處包括廣泛使用廉價(jià)的低功耗組件、減少延遲、簡化媒體訪問控制（MAC）層，以及對干擾和故意干擾的魯棒性。

此外，協(xié)作多點(diǎn)傳輸技術(shù)（CoMP）又是5G中另一個(gè)非常重要的技術(shù)^[5]。CoMP指的是指地理位置上存在分離的多個(gè)傳輸點(diǎn)（這里的傳輸點(diǎn)指的是小區(qū)基站）能夠協(xié)同為某個(gè)用戶來進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸（物理下行共享信道，PDSCH）或者聯(lián)合接收某用戶所發(fā)送的數(shù)據(jù)（上行物理PUSCH）^[6，7]。傳統(tǒng)的非CoMP系統(tǒng)中各個(gè)小區(qū)基站只能服務(wù)本小區(qū)的用戶，但這樣的做法使得小區(qū)邊緣的用戶受其他基站信號(hào)的嚴(yán)重小區(qū)間干擾，系統(tǒng)性能會(huì)受到很大影響^[8]。小區(qū)間干擾指的就是當(dāng)某一用戶位于小區(qū)的邊緣地帶（兩個(gè)或兩個(gè)以上小區(qū)的交界處）時(shí)，該用戶的接收信號(hào)強(qiáng)度跟質(zhì)量相比于小區(qū)中心用戶來說差很多。相比于傳統(tǒng)的非CoMP系統(tǒng)^[9]，CoMP技術(shù)利用多個(gè)小區(qū)基站相互協(xié)同在一起為處于小區(qū)邊緣的用戶提供服務(wù)，而這種多個(gè)基站或節(jié)點(diǎn)同時(shí)為某一個(gè)用戶提供服務(wù)的特點(diǎn)能夠極大地提高數(shù)據(jù)傳輸速

率以及接收信號(hào)強(qiáng)度與質(zhì)量。CoMP技術(shù)最直接收益是能夠降低小區(qū)間干擾，從而提高小區(qū)邊緣用戶頻譜效率。而利用多小區(qū)FD Massive MIMO 技術(shù)中空間信道特性來實(shí)現(xiàn)信號(hào)傳輸，恰好能夠?yàn)橛肅oMP提供解決小區(qū)間干擾問題的條件。CoMP技術(shù)是可以有效改提高小區(qū)邊緣用戶頻譜效率和系統(tǒng)頻譜效率，并提升系統(tǒng)容量和覆蓋范圍。因此，本文針對FD Massive MIMO協(xié)同多點(diǎn)傳輸場景下的提升系統(tǒng)頻譜效率的研究具有重要意義。

3GPP標(biāo)準(zhǔn)化組織將CoMP技術(shù)在實(shí)現(xiàn)方式上可以分為如下三種^[10]：

（1）多小區(qū)動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)式調(diào)度或波束賦形（CS/?CB）

某一用戶相關(guān)的數(shù)據(jù)只能由某一服務(wù)小區(qū)進(jìn)行發(fā)送。該服務(wù)小區(qū)由CoMP算法來確定，讓用戶能夠在任何位置上都能接收到較強(qiáng)的服務(wù)信號(hào)。

（2）聯(lián)合傳輸（joint transmission， JT）

JT-CoMP技術(shù)指的是將小區(qū)邊緣用戶放置于多個(gè)同頻基站上，該多個(gè)基站協(xié)作為用戶提供服務(wù)，以此來提高小區(qū)邊緣吞吐。

（3）動(dòng)態(tài)點(diǎn)選擇（DPS）或靜默（Muting）

某一時(shí)刻，CoMP協(xié)作集中僅有一個(gè)節(jié)點(diǎn)向用戶傳輸數(shù)據(jù)，而其他協(xié)作的節(jié)點(diǎn)不傳輸，或者向其他的用戶傳輸。

1??相關(guān)研究進(jìn)展分析

FD Massive MIMO技術(shù)和協(xié)作多點(diǎn)傳輸（CoMP）技術(shù)相結(jié)合的第五代無線移動(dòng)通信系統(tǒng)（5G），不僅促進(jìn)了時(shí)頻資源塊（RBs）的空間復(fù)用，還通過大規(guī)模的天線部署跟干擾協(xié)調(diào)技術(shù)提高了系統(tǒng)覆蓋深度與吞吐量大小。動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)波束控制是一種有效的干擾協(xié)調(diào)技術(shù)，它通過形成特定用戶的專用波束來實(shí)現(xiàn)。傳統(tǒng)的二維天線（2D）裝置采用動(dòng)態(tài)水平波束調(diào)整方案。然而，眾所周知的二維天線陣列系統(tǒng)只能通過協(xié)調(diào)波束賦形和預(yù)編碼來適應(yīng)水平天線陣列的形狀，但垂直天線的模式是固定的。

本文專注于FD Massive MIMO系統(tǒng)，通過其動(dòng)態(tài)調(diào)整垂直天線角度與方向來適應(yīng)用戶位置的能力以及數(shù)量龐大的天線與波束覆蓋，從而形成小區(qū)邊緣用戶和小區(qū)中心用戶特定的下傾角。近年來，在部分聯(lián)合傳輸?shù)膮f(xié)同多點(diǎn)傳輸（JP-CoMP）模式下對于協(xié)同垂直波束賦形研究工作有了很大進(jìn)展，文獻(xiàn)[11，12]對蜂窩用戶動(dòng)態(tài)垂直波束賦形的性能進(jìn)行了評估，但沒有考慮RB資源分配問題。還有一些文獻(xiàn)局限于在不保證小區(qū)中心和小區(qū)邊緣用戶性能的前提下，進(jìn)行FD MIMO系統(tǒng)中的協(xié)作多點(diǎn)傳輸技術(shù)研究。本文針對下傾角調(diào)整、RB資源分配進(jìn)行了聯(lián)合優(yōu)化，通過利用JP-CoMP技術(shù)在多小區(qū)FD Massive MIMO場景中，提出了一種最大化小區(qū)中心用戶和小區(qū)邊緣用戶的系統(tǒng)頻譜效率優(yōu)化算法。此外，考慮小區(qū)中心和小區(qū)邊緣用戶特有的垂直下傾角，將干擾協(xié)調(diào)問題轉(zhuǎn)化為混合非線性優(yōu)化問題。仿真結(jié)果表明，所提出的優(yōu)化算法能夠達(dá)到系統(tǒng)的干擾協(xié)調(diào)，系統(tǒng)資源分配性能優(yōu)于傳統(tǒng)的資源分配算法，并且大幅度提升了整個(gè)系統(tǒng)的頻譜效率。

2??超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)下的小區(qū)接入算法

2.1 系統(tǒng)模型

如上圖1所示，在一個(gè)下行OFDMA蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，分布著多個(gè)協(xié)作簇，每個(gè)協(xié)作簇中含有兩個(gè)以上的基站（）。定義為分配給基站的用戶集，定義為第個(gè)基站在第個(gè)上服務(wù)的用戶，。使得，其中，，其中。

將頻譜資源分成個(gè)正交的，使用JP-CoMP傳輸模型，中心用戶僅由一個(gè)基站提供服務(wù)，邊緣用戶由多個(gè)基站協(xié)同提供服務(wù)。因此通過反復(fù)使用因子1與，將分成小區(qū)中心用戶與小區(qū)邊緣用戶兩個(gè)部分。使用與分別代表分配給第個(gè)小區(qū)的中心用戶與邊緣用戶的資源，其中。

此時(shí)存在兩種下傾角，小區(qū)中心用戶與小區(qū)邊緣用戶的具體天線下傾角。圖一是每個(gè)小區(qū)的具體下傾角部署，其中與分別為小區(qū)中心用戶與邊緣用戶的天線下傾角，對于第個(gè)基站來說，，，。

如上圖1中所示，對于小區(qū)邊緣用戶，服務(wù)波束與期望信號(hào)輻射間的垂直下傾角角度差為。因此，小區(qū)邊緣用戶所接收到的該垂直波束方向上的信號(hào)強(qiáng)度可以通過來計(jì)算，其中表示第個(gè)基站在第個(gè)上的信道增益大小，表示第個(gè)基站在第個(gè)上分配的功率。為了計(jì)算簡便，我們假設(shè)每個(gè)RB上的功率相等。

由第個(gè)基站的第個(gè)副載波上服務(wù)的小區(qū)邊緣用戶的信干噪比大小可以表示為

其中表示熱噪聲。同理，由于小區(qū)中心用戶不存在協(xié)作傳輸，因此第個(gè)基站的第個(gè)副載波上服務(wù)的小區(qū)中心用戶的相應(yīng)可以表示為

對于用戶，可以達(dá)到的數(shù)據(jù)傳輸速率（bits/每信道用戶）可以通過香農(nóng)公式來計(jì)算。此外，一個(gè)RB的帶寬為12*SCS（子載波帶寬），LTE中子載波帶寬SCS=15?kHz，5G中子載波帶寬變?yōu)榭膳涞牟还潭ù笮?，本文中使?em>SCS=15?kHz，作為計(jì)算標(biāo)準(zhǔn)。因此可得出頻譜效率的公式為

我們使用公式表示下列最優(yōu)化問題，并且最大化系統(tǒng)頻譜效率，它的大小由每個(gè)基站的功率、小區(qū)中心用戶與小區(qū)邊緣用戶下傾角來共同決定。

其中表示用戶在第m個(gè)基站中使用第n個(gè)子載波。a.和b.分別表示每個(gè)基站的功率、小區(qū)中心用戶和小區(qū)邊緣用戶特定的兩個(gè)下傾斜約束條件。為了解決這個(gè)優(yōu)化問題，我們需要應(yīng)該找到其關(guān)于的解。

2.2一種提高系統(tǒng)頻譜效率的算法

為了解決上述非凸優(yōu)化的問題，本文將分別從RB資源分配與下傾角調(diào)整兩部分進(jìn)行推到與分析。接下來本文將首先針對RB資源分配進(jìn)行推到，然后針對下傾角調(diào)整給出分析。

在每個(gè)協(xié)作簇內(nèi)，應(yīng)該將某一個(gè)特定的基站（BS）設(shè)置為高優(yōu)先級(jí)的狀態(tài)。小區(qū)中心用戶不參與CoMP，只有小區(qū)邊緣用戶才能被協(xié)作多點(diǎn)傳輸。在一定的傳輸時(shí)間間隔（TTIs）內(nèi)，協(xié)作簇只為分配給該高優(yōu)先基站的小區(qū)邊緣用戶提供服務(wù)。為了方便之后的推到，我們將每個(gè)小區(qū)上每個(gè)RB資源塊的功率設(shè)置為統(tǒng)一的固定值。此外，每個(gè)小區(qū)所能分配的功率相同。我們假設(shè)第m個(gè)基站獲得了高優(yōu)先級(jí)的情況下，可以計(jì)算第n個(gè)子載波在其區(qū)域內(nèi)的所有小區(qū)邊緣用戶的頻譜效率，根據(jù)如下公式：

對于第m個(gè)基站中的小區(qū)邊緣用戶，最佳RB在所有可用RBs中的值最大，因此如下所示

基于上述對每個(gè)小區(qū)RB的規(guī)劃，考慮利用拉格朗日對偶分解法，將優(yōu)化問題進(jìn)一步二元化：

其中，分別表示負(fù)的拉格朗日乘子。對于第m個(gè)基站占據(jù)的每個(gè)RB資源，只有一個(gè)是正的。拉格朗日對偶目標(biāo)函數(shù)可進(jìn)一步表示成：

接下來，我們應(yīng)用KKT條件，將固定求解上述拉格朗日對偶目標(biāo)函數(shù)的拉格朗日乘子。值得注意的是該對偶問題可以轉(zhuǎn)換為凸函數(shù)。此外，給出迭代步長，并按照所給步長對進(jìn)行不斷迭代，并給出如下算法：

一種FD Massive MIMO協(xié)作多點(diǎn)傳輸下提升系統(tǒng)頻譜效率算法

3??仿真結(jié)果及分析

為了進(jìn)一步證明本文所提出的提高系統(tǒng)頻譜效率的算法具有優(yōu)越性，我們引入了經(jīng)典的WF和IIWF算法來實(shí)現(xiàn)固定垂直下傾斜的功率與RB資源分配，并將三種結(jié)果所得系統(tǒng)頻譜效率做出如下對比分析。本文采用系統(tǒng)級(jí)仿真平臺(tái)，用戶數(shù)為10，小區(qū)基站為3，天線配置為基站端256、用戶端4?；緜鬏敼β?6?dBm，噪聲功率密度為–174?dBm/Hz。此外，每個(gè)小區(qū)的覆蓋范圍是400?m×400?m。其他參數(shù)請參考文獻(xiàn)[13]的參數(shù)配置。從圖2可以看出，本文提出的算法的整體小區(qū)用戶性能優(yōu)于其他干擾協(xié)調(diào)方案。與經(jīng)典的WF和IIWF算法相比，我們提出的算法的系統(tǒng)頻譜效率分別提高了18?bits/s/Hz和24?bits/s/Hz左右。這證明了本文提出算法能夠有效的提升系統(tǒng)頻譜效率，帶來系統(tǒng)增益。

4??結(jié)論

本文在FD Massive MIMO協(xié)作多點(diǎn)傳輸場景下深入研究了提升系統(tǒng)頻譜效率的算法，通過對比分析總結(jié)出一種有效提升頻譜效率并同時(shí)實(shí)現(xiàn)干擾協(xié)調(diào)的算法。首先，本文通過動(dòng)態(tài)垂直波束賦形，對小區(qū)用戶的兩個(gè)特定垂直方向下傾角進(jìn)行了相應(yīng)的劃分。之后，通過引入了部分JP-COMP傳輸，并提出了相應(yīng)的RB分配方法。在該RB分配基礎(chǔ)上，提出了一種能同時(shí)實(shí)現(xiàn)下傾角調(diào)整和RB資源分配的聯(lián)合優(yōu)化方案，給出有效提升頻譜效率的相應(yīng)算法。最后，給出了系統(tǒng)級(jí)仿真結(jié)果并證明了該算法在提升系統(tǒng)頻譜效率以及降低小區(qū)間干擾方面的優(yōu)越性能。

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