一种在去蜂窝大规模MIMO系统中提升系统性能的方法

本发明属于无线通信技术，具体涉及一种在去蜂窝大规模mimo系统中提升系统性能的方法。

背景技术：

1、随着移动数据的快速增长，移动通信系统不断发展，以满足低延迟和高连通性的要求。在超过第五代无线通信网络的许多候选技术中，无蜂窝大规模多输入多输出(mmimo)引起了业界和学术界的广泛关注。在现实中实现去蜂窝mmimo系统的一个关键问题是如何解决日益增加的部署支出，因为无线通信的需求日益增长，迫切需要在收发器上安装越来越多的天线。此外，未来网络的大规模强化将使收发器的密度极高。

2、为确保经济可行性，一个有前景的解决方案是在收发器处部署非理想天线分支。因此，不可避免的硬件损伤已经增加。具体而言，硬件缺陷，例如由本地振荡器(los)中的相位和频率不稳定性引起的相位噪声、由低分辨率模数转换器(adc)引起的量化失真、由低噪声放大器和混频器引起的噪声放大，零中频接收机限制的同相和正交相位(i/q)不平衡是影响高功率系统容量的决定性因素，由于时变随机性，补偿算法无法完全消除。由于这些原因，改善去蜂窝mmimo系统中由于硬件造成的损伤还有很大的提升空间。

技术实现思路

1、本发明的目的在于：提供一种在去蜂窝大规模mimo系统中提升系统性能的方法，以解决现有技术的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种在去蜂窝大规模 mimo系统中提升系统性能的方法，基于硬件损伤下的无小区大规模mimo 系统，所述系统由ktotal个单天线移动终端组成，它们在相同的时间-频率块上与m个分布式n无线接入点同时通信，且ktotal个移动终端随机分为j组，包括如下步骤：

3、s1、建立移动终端到无线接入点的信道进行估计模型，获得无线接入点接收上行链路矢量以及无线接入点接收的信号，进一步获得中央处理器接收的信号；

4、s2、基于系统中的各个移动终端的可实现上行链路数据，分别获得封闭的上行可达速率，进一步获得系统的上行和速率；

5、s3、根据功率控制因子构造上行和速率最大化问题p1，然后将该问题p1 用加权mmse的方法转化为凸优化问题p2；

6、s4、根据问题p2的第n次迭代拉格朗日函数，通过预设方法a求解凸优化问题p2,获得第一最优功率控制因子；

7、s5、通过预设方法b求解凸优化问题p2，获得第二最优功率控制因子；

8、s6、在相同的硬件条件下将第一最优的功率控制因子与第二最优功率控制因子进行性能比较，输出最终最优功率控制因子。

9、进一步地，前述的步骤s1包括如下子步骤：

10、s1.1、按如下公式建立移动终端mjk到无线接入点apm的信道模型：

11、

12、其中βmjk表示大尺度衰落系数，hmjk表示小尺度衰落向量；mjk表示第j组的第k个mt，apm表示第m个无线接入点；

13、s1.2、按如下公式获得无线接入点apm接收到的上行链路矢量：

14、

15、其中，ρp为每个导频信号的归一化信噪比，φj(t)表示导频元素，ωmjk(t)表示相位漂移，vp,m,j(t)表示接收机的失真噪声，np,m,j(t)表示低噪声放大器和混频器限制的放大热高斯噪声；

16、s1.3、按如下公式获得无线接入点apm处接收的信号：

17、

18、其中ξjk表示功率控制因子；qjk(t)为mjk在t时刻发出的信号；

19、s1.4、无线接入点apm将yu,m(t)投影到在接收到来自所有无线接入点的信号后，c中央处理器接收的的信号如下式：

20、

21、其中，表示信道估计转置。

22、进一步地，前述的步骤s2包括如下子步骤：

23、s2.1、按如下公式计算系统中的各个移动终端的可实现上行链路速率：

24、

25、其中，sinrjk为：

26、

27、s2.2、根据步骤s2.1中各个移动终端的可实现上行链路数据，求解获得封闭的上行可达速率rjk(t)如下式：

28、

29、其中，

30、

31、

32、

33、

34、clo表示普通振荡器，slo表示独立振荡器；

35、

36、

37、s2.3、按如下公式计算系统的上行和速率：

38、

39、当δ＝0，κ＝0，及μ＝1，并保证和封闭的上行可达速率简化表达式如下式：

40、

41、进一步地，前述的所述步骤s3包括如下子步骤：

42、s3.1、根据功率控制因子构造上行和速率最大化问题p1，如下式：

43、p1：

44、

45、s3.2、利用加权mmse技术，可将上述问题转变为一般凸优化问题：

46、p2:

47、

48、其中，

49、进一步地，前述的所述步骤s4中，预设方法a具体包括如下步骤：

50、s4.1、根据问题p2的第n次迭代拉格朗日函数：

51、

52、分别对和求偏导数并令其等于0，得到：

53、

54、s4.2、对中的分别进行更新，如下式:

55、

56、

57、s4.3、设置n＝0,对赋任意可行值定义精度ε＞0、并预设最大迭代次数n，以m,j,k,n,βmjk,φj,τ,κ,δ,μ,ψ,ρp,ρu,为输入、功率控制因子ζjk为输出，对凸优化问题p2进行求解，当或者n<n时,更新以及并让n＝n+1；否则结束循环，ζjk等于最后一次循环更新的值：即即第一最优功率控制因子；其中，δ为增量方差；μ为放大因子，ρp为各个导频归一化信噪比，ρu为各个数据信号的归一化信噪比；为信道选择；τ＝|sp|/j，sp为导频分配指标集。

58、进一步地，前述的所述步骤s5中预设方法b具体包括如下子步骤：

59、s5.1、构造关于ζjk的粒子群ζjk＝{ζ11...ζ1k...ζjk}，并对每个元素进行赋值，获得三个粒子群：预设粒子群ζjk＝{ζ11...ζ1k...ζjk}每个粒子的速度为vjk＝{v11...v1k...vjk}，且每个粒子预设置的速度相同，三个粒子群对分别对应的速度为应

60、s5.2、将带入凸优化问题p2中，获得相应的上行速度值： rsum＝f(ζjk)＝rjk，比较获得三者中最大值，令三者中最大值对应的的粒子群为全局最优值gbest,并获得三个粒子群此时的历史最优位置

61、s5.3、对三个粒子群更新粒子速度如下式：

62、

63、并更新粒子的位置如下式：

64、ω为惯性因子，值为非负，rand()为(0,1)之间的随机数，c1,c2均为学习因子；

65、s5.4评估粒子的适应度函数值，更新粒子的历史最优位置和全局最优位置如下：

66、如果则

67、如果则

68、比较的值大小，令等于中最大的对应的目前最优的功率控制因子的值；

69、s5.5、如果或迭代次数n<n,终止循环，输出ζjk即第二最优功率控制因子否则返回步骤5.3。

70、相较于现有技术，本发明具有以下有益效果：本发明较原先的算法优化了上行和速率的最优值以及缩短了计算出最优功率控制因子所需的时间和迭代步骤，总体缩短了40％左右的时间。