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    基于毫米波大規(guī)模MIMO的用戶調(diào)度問題

    2020-03-26 05:36:18
    關(guān)鍵詞:用戶組多用戶時(shí)隙

    任 靜

    (西安郵電大學(xué)通信與信息工程學(xué)院,西安,710121)

    當(dāng)前,人類社會(huì)已經(jīng)進(jìn)入了高效信息化時(shí)代。全球通信業(yè)務(wù)呈現(xiàn)出需求激增的狀態(tài),這給未來的無線移動(dòng)寬帶系統(tǒng)在頻率、技術(shù)和操作方面都帶來了特別大的挑戰(zhàn),但也為其發(fā)展提供了一種難得的機(jī)遇[1-4]。由于頻譜效率的提高無法滿足高速無線服務(wù)傳輸?shù)南嚓P(guān)業(yè)務(wù)需求,因此無線通信的頻譜短缺這一狀態(tài)已經(jīng)成為5G移動(dòng)通信系統(tǒng)發(fā)展過程中首要面對(duì)的問題。由于毫米波(30~300 GHz)具有豐富的頻帶資源,因此高頻毫米波通信已經(jīng)成為5G移動(dòng)通信系統(tǒng)的重要實(shí)現(xiàn)解決方案[5-9]。

    在毫米波蜂窩系統(tǒng)中,無線信道的多徑特性和大帶寬性使得頻率選擇性信道存在,不同頻帶上信道衰落動(dòng)態(tài)范圍不同,多用戶頻率選擇性資源調(diào)度就是將不同的頻率資源對(duì)應(yīng)分配給在其信道上傳輸中增益最大的用戶[10-13]。本文將討論一種基于頻分多址(Frequency Division Multiple Access, FDMA)的用戶調(diào)度算法。具體而言,在固定的時(shí)間范圍中,在整個(gè)頻帶上調(diào)度多個(gè)空間復(fù)用用戶組,其中,該用戶組的每個(gè)成員的空間特征均大同小異,而具有相同的空間特征的那些用戶在不同的頻帶中調(diào)度,通過采用頻域調(diào)度的方式來對(duì)多用戶之間存在的相關(guān)干擾進(jìn)行消除;具有不同空間特征的用戶可以使用不同的混合預(yù)編碼來獲得最佳性能,并使用空間處理的方式對(duì)用戶之間的干擾進(jìn)行消除。

    1 系統(tǒng)模型

    1.1 信號(hào)模型

    如圖1所示,本文考慮一個(gè)具有單個(gè)基站和K個(gè)用戶終端的單小區(qū)MU-MIMO下行鏈路系統(tǒng)?;九鋫銷t個(gè)發(fā)射天線,基站同時(shí)將Ns個(gè)數(shù)據(jù)流傳輸給K個(gè)MU-MIMO空間復(fù)用用戶,這些用戶是從總用戶集Kall中選取的,每個(gè)用戶終端配備Nr個(gè)接收天線。同時(shí),發(fā)射機(jī)配備有NRF條射頻鏈路,且射頻鏈路數(shù)目滿足Ns≤NRF≤Nt。在每個(gè)時(shí)隙的持續(xù)時(shí)間內(nèi),發(fā)射機(jī)傳播Nb個(gè)資源塊。

    圖1 基于頻域用戶調(diào)度的毫米波 MU-MIMO系統(tǒng)框圖

    假設(shè)當(dāng)彼此獨(dú)立的不同用戶開始發(fā)射信號(hào)時(shí),調(diào)度在第n個(gè)資源塊中的第k個(gè)用戶的接收信號(hào)Yn,k∈CNr為:

    (1)

    1.2 信道模型

    該系統(tǒng)的信道考慮使用3D-MIMO信道模型,不僅能區(qū)分X/Y平面的目標(biāo)方向,而且能分辨垂直高度上的目標(biāo)用戶,因此將使用更多天線數(shù)的二維天線陣[14-16]。為了在垂直高度區(qū)分不同的用戶,3D-MIMO不采用傳統(tǒng)的均勻線陣(Uniform Linear Array, ULA)或圓陣,而采用二維的均勻矩形陣列(Uniform Rectangular Array, URA)或交叉極化陣列[17]。該模型不僅能在目標(biāo)用戶區(qū)域集中波束的能量以提高用戶的鏈路質(zhì)量;同時(shí)更加精確區(qū)分相同X/Y坐標(biāo)、不同垂直高度的用戶,減小用戶間干擾,提高系統(tǒng)吞吐量[18-19]。

    其設(shè)置具有Lk條多徑的幾何信道模型,因此第n個(gè)資源塊第k個(gè)用戶的信道Hn,k表示為:

    (2)

    對(duì)于X/Y平面中的均勻平面陣列(Uniform Planar Array, UPA),在x軸上有Nrow個(gè)元素,y軸上有Ncol個(gè)元素,BS處的發(fā)射陣列導(dǎo)向矢量為:

    (3)

    μ=2πdxcosφsinθ/λ

    v=2πdysinφsinθ/λ

    式中:λ是波長(zhǎng),dx和dy分別是x軸和y軸上的2個(gè)相鄰天線單元之間的距離。在用戶端的天線陣列采用均勻線性陣列,其接收陣列導(dǎo)向矢量由下式給出:

    (4)

    2 多用戶調(diào)度

    首先,根據(jù)傳播信道的相關(guān)性將多用戶小區(qū)劃分為幾個(gè)微小區(qū),其中每個(gè)微小區(qū)內(nèi)的用戶之間的傳播信道相關(guān)空間特性相似度較高。所以,每個(gè)微小區(qū)內(nèi)的用戶可以用相同的模擬預(yù)編碼權(quán)值。

    然后,假設(shè)系統(tǒng)中頻率資源塊的個(gè)數(shù)為Nb,基站為每個(gè)微小區(qū)的成員分配頻率資源,每個(gè)資源塊上調(diào)度信道增益最佳的用戶以最大化系統(tǒng)的合速率。

    最后,定義所需要調(diào)度用戶的數(shù)量為N。在微小區(qū)中,分別對(duì)每個(gè)用戶進(jìn)行加權(quán)速率的計(jì)算,從而為微小區(qū)選擇可最大合速率的用戶。

    接下來,根據(jù)上述步驟詳細(xì)闡述本文所提出的用戶調(diào)度算法。

    2.1 微小區(qū)的劃分

    在多用戶毫米波系統(tǒng)中,本文利用毫米波的稀疏特性,即波束能量集中在某些點(diǎn)上,將信道相關(guān)性作為用戶間干擾的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。我們將用戶i和用戶j之間的信道相關(guān)性表示為:

    (5)

    式中:Hi和Hj分別表示第i個(gè)用戶和第j個(gè)用戶的的傳輸信道。

    根據(jù)用戶信道之間的相關(guān)性,將多用戶小區(qū)劃分為多個(gè)微小區(qū),其中信道相關(guān)性強(qiáng)的用戶構(gòu)成一個(gè)微小區(qū),則微小區(qū)的分配問題表示如下:

    Useri,Userj∈MicroCellls.t.v

    (6)

    式中:MicroCelll表示第l個(gè)微小區(qū)用戶組;v表示用于判斷用戶i和用戶j之間相關(guān)性的閾值。將所有的用戶組集分為L(zhǎng)個(gè)微小區(qū)用戶組,其定義為:Cell={MicroCell1,MicroCell,…,MicroCelll}。

    2.2 資源分配

    假設(shè)系統(tǒng)中頻率資源塊的個(gè)數(shù)為Nb,基站為每個(gè)微小區(qū)的用戶分配頻率資源,每個(gè)資源塊上調(diào)度信道增益最佳的用戶以最大化系統(tǒng)的合速率,則第l個(gè)微小區(qū)用戶組MicroCelll的調(diào)度過程表示為:

    (7)

    式中:SNRn,i為第n個(gè)資源塊第i個(gè)用戶的信噪比。

    在頻率資源調(diào)度完成后,該組用戶重新排序如下:

    (8)

    之后,將每個(gè)FDMA用戶組中所有成員的頻域信道合并為一個(gè)綜合信道,其代表了頻分復(fù)用在不同頻率資源上用戶的空間特性。該綜合信道定義為:

    (9)

    2.3 用戶選擇

    第1階段,為了降低空間復(fù)用用戶選擇的復(fù)雜度,首先選擇出具有最佳信道增益的用戶,即選擇SNR最大的用戶作為首用戶,其表達(dá)式為:

    (10)

    第2階段,為了考慮公平性,剩余空間復(fù)用用戶選擇的目標(biāo)函數(shù)定義為加權(quán)合速率,表示如下:

    WRsum=∑kλkRk

    (11)

    式中:λk表示用戶k的權(quán)重;Rk表示用戶k的可達(dá)速率。當(dāng)調(diào)度用戶k時(shí),合速率表示為:

    ∑j∈Cells=

    (12)

    Step1初始化微小區(qū)的用戶組集合Cell=φ,

    待選用戶集CellC=φ,

    已選用戶集CellS=φ,

    Cell={MicroCell1,MicroCell2,…,MicroCellL}

    Step2信道相關(guān)的用戶構(gòu)成微小區(qū)用戶組集合MicroCelll;Useri,Userj∈MicroCellss.t.v

    Loop 1l=1,2,…,L

    Loop 2n=1,2,…,Nb

    End Loop 2

    重新排序MicroCelll

    End Loop 1

    Step4將每個(gè)FDMA用戶組作為虛擬用戶,和其他候選用戶組成待選用戶集Cellc,從中選擇SNR最大的用戶作為本次調(diào)度的首用戶;

    (13)

    Step5選擇空間復(fù)用用戶,使系統(tǒng)和速率最大;

    (14)

    Step6如果已選用戶集Cells中元素個(gè)數(shù)不等于用戶數(shù)K時(shí),跳轉(zhuǎn)到Step5,否則結(jié)束。

    2.4 計(jì)算復(fù)雜度分析

    由前文的算法流程可知,該算法經(jīng)過了2個(gè)循環(huán),第1個(gè)循環(huán)過程的計(jì)算量與第2個(gè)循環(huán)過程的計(jì)算量相同,均為K(K+2),相比于直接的矩陣求逆操作,所提出算法的仍然得到了有效抑制,所以整體來說所提出算法的復(fù)雜度增加并不明顯。

    3 仿真結(jié)果

    在本節(jié)中,將信道類型設(shè)置為復(fù)高斯信道,對(duì)不同時(shí)隙下輪詢、最大載干比和比例導(dǎo)讀算法的吞吐量曲線進(jìn)行仿真,將這些算法分別與MMSE預(yù)編碼相結(jié)合,得出了它們對(duì)應(yīng)的吞吐量曲線,其過程主要參數(shù)如表1所示。同時(shí),將該機(jī)會(huì)調(diào)度與ZF預(yù)編碼相結(jié)合,得出對(duì)應(yīng)的吞吐量曲線,與ZF預(yù)編碼結(jié)合隨機(jī)調(diào)度的吞吐量曲線作對(duì)比,其仿真過程中主要參數(shù)如表2所示。

    表1 RR、MAX_CI和PFS調(diào)度仿真參數(shù)

    表2 ZF預(yù)編碼下機(jī)會(huì)調(diào)度仿真參數(shù)

    圖2表示不同時(shí)隙下輪詢調(diào)度、最大載干比調(diào)度和比例公平調(diào)度算法的吞吐量曲線,其中時(shí)隙的變化范圍為0~80,信噪比設(shè)為10 dB,預(yù)編碼算法采用SVD算法。通過圖2可以看出,隨著時(shí)隙的變化,3種調(diào)度算法的和速率也會(huì)相應(yīng)的改變,總體來說對(duì)于每個(gè)時(shí)隙,輪詢調(diào)度算法的和速率最差,最大載干比調(diào)度算法和比例公平調(diào)度算法和速率相似,但是對(duì)于某些時(shí)隙,最大載干比調(diào)度算法性能更優(yōu),然而如果考慮公平性,最大載干比調(diào)度算法比例公平調(diào)度算法更差一些。

    圖2 不同時(shí)隙下輪詢、最大載干比和比例公平調(diào)度算法的吞吐量對(duì)比

    圖3表示在基站端配置256根發(fā)射天線的情況下,采用MMSE預(yù)編碼下的輪詢調(diào)度、最大載干比調(diào)度和比例公平調(diào)度算法的吞吐量曲線,其中,仿真SNR的變化范圍是-20~20 dB,時(shí)隙數(shù)設(shè)為1 000,每個(gè)時(shí)隙復(fù)用的用戶數(shù)為10。通過圖3可以看出,3種調(diào)度算法的和速率都隨著SNR的增加而增加,當(dāng)SNR增加至15 dB時(shí),輪詢調(diào)度算法的和速率達(dá)到最大值,而當(dāng)SNR大約增加至12 dB時(shí),最大載干比調(diào)度和比例公平調(diào)度算法的和速率達(dá)到最大值。對(duì)于每個(gè)SNR,最大載干比調(diào)度算法的性能最優(yōu),而輪詢調(diào)度算法的性能最差。

    圖3 MMSE預(yù)編碼結(jié)合輪詢、最大載干比和比例調(diào)度算法的性能對(duì)比

    圖4表示在基站端配置256根發(fā)射天線的情況下,ZF預(yù)編碼分別結(jié)合機(jī)會(huì)調(diào)度和隨機(jī)調(diào)度的吞吐量曲線,其中,仿真SNR的范圍是-20~20 dB。通過圖4可以看出,2條曲線都隨著SNR的增加而增加,曲線之間的差距也相應(yīng)的增大,當(dāng)SNR增加至10 dB時(shí),兩者的和速率均達(dá)到最大值,差值也趨于穩(wěn)定。對(duì)于每個(gè)SNR,采用機(jī)會(huì)調(diào)度算法的和速率更高,因此機(jī)會(huì)調(diào)度算法可以提高系統(tǒng)性能。

    圖4 ZF預(yù)編碼結(jié)合機(jī)會(huì)調(diào)度和隨機(jī)調(diào)度算法的性能對(duì)比

    4 結(jié)語

    本論文提出了一種基于FDMA的毫米波Massive MIMO系統(tǒng)用戶調(diào)度和多用戶混合預(yù)編碼聯(lián)合算法。它可適用于各種混合預(yù)編碼算法。利用多用戶調(diào)度算法,在有限的帶寬上合理分配資源,盡可能地改善頻譜效率和系統(tǒng)吞吐量,因而在多用戶MIMO系統(tǒng)中用戶調(diào)度算法可同混合預(yù)編碼算法相結(jié)合,進(jìn)一步優(yōu)化系統(tǒng)性能。通過仿真結(jié)果表明,該算法的性能近似于純數(shù)字預(yù)編碼的性能,并能在很大程度上改善毫米波Massive MU-MIMO系統(tǒng)性能。

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