[發明專利]一種用于超密集網絡的低復雜度檢測方法

有效

• 申請號: 201611033330.6
• 申請日: 2016-11-15
• 公開（公告）號: CN106792872B
• 公開（公告）日: 2020-05-01
• 發明（設計）人: 熊有志;仵姣;張忠培
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: H04W24/08
• 分類號: H04W24/08;H04B7/08
• 代理公司: 成都點睛專利代理事務所(普通合伙) 51232
• 代理人: 葛啟函

本發明屬于無線通信技術領域，涉及一種用于超密集網絡的低復雜度檢測算法。本發明將高維度的矩陣求逆運算轉換成低維度的矩陣求逆，在硬件實現上更加容易，如果采用一般的高維度矩陣求逆，硬件資源開銷非常大，而實際的情況是：真正的高維度矩陣求逆的硬件模塊可能不存在，而本發明提供的高維度轉化成低維度的矩陣求逆，一方面可以降低實現的復雜度，保證數據檢測的實施可能性，另一方面，可有利用市面上已經成熟的低維度矩陣求逆模塊，來達到高維度的矩陣求逆所期望得到的結果。另外，本發明提供的并行處理機制可有有效降低計算的時間開銷，可有合理保證數據檢測的實時性。

技術領域

本發明屬于無線通信技術領域，涉及一種用于超密集網絡的低復雜度檢測方法。

背景技術

超密集網絡和基于云的無線接入網是近年來研究的熱點，通過布置密集的無線接入點，對通信區域進行無盲區的覆蓋，保證通信質量和系統的吞吐量。將傳統基站端的基帶處理單元移至集中處理單元，形成基帶處理單元池，這樣不僅可以保證硬件設備的維護，而且可以增強信號的處理能力。由于無線接入點的密集性，使得集中處理單元的處理復雜度增大，因此，如何降低數據檢測的復雜度是急需解決的問題。鑒于接入點和用戶終端的密集性和隨機性，信道信息矩陣的維度會隨著接入點和用戶終端數目的增多而變大，集中處理單元需要處理的矩陣維度也相應變大，因此，通過接入點和用戶終端的地域分布和信道增益情況對高維度的信道矩陣進行有規則的稀疏化，可以有效降低檢測的復雜度。使用稀疏化后的信道矩陣，可以使用傳統的最小均方誤差(MMSE)、迫零(ZF)或者最大比值合并(MRC)檢測來完成最終的數據恢復。

發明內容

為了上述問題，本發明提出了一種在超密集網絡中用于降低上行鏈路數據檢測復雜度的方法，主要是將高維度的矩陣求逆運算轉換成低維度的矩陣求逆，由于矩陣求逆在硬件實現上比較困難，特別是對高維度矩陣的求逆，就目前的硬件約束來說，由于實現的復雜度，高維度的矩陣求逆基本上你那以實現。而本發明通過降低維度處理，使用維度較低的矩陣求逆來完成數據的檢測，在實際的系統中也能夠保證硬件的可實施性。包括網絡區域的分簇方法、信道規則性稀疏、接入點標識和集中端的并行處理架構。

本發明的技術方案為：本發明所考慮的密集網絡的拓撲結構如圖1所示，可以看出，在該網絡中，隨機地分布著大量的用戶和無線接入點，為了便于討論，在本發明中對一些重要的參數進行如下的假定：所考慮的網絡覆蓋區域為邊長r的正方形，其中隨機分布N個單天線RRH和K個單天線移動終端，其中RRH接收用戶的上行數據，然后將收到的數據通過回傳鏈路傳送到集中處理單元，集中處理單元使用本發明提出的檢測算法對數據進行恢復。相關的收發信號處理流程如下：

一種用于超密集網絡的低復雜度檢測方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.天線將接收到的數據y通過回傳鏈路傳送到集中處理單元：

假設在網絡覆蓋區域隨機分布N個單天線和K個單天線移動終端，單天線接收用戶的上行數據，則y可表示為：

y＝HP^1/2x+n (1)

公式(1)中，表示所有K個單天線移動終端的發送數據，表示上行傳輸的信道信息矩陣，其中H的第n行第k列的元素H_n,k表示第n個用戶終端到第k個單天線的無線信道增益：其中γ_n,k表示小尺度衰落，表示與距離d_n,k有關的大尺度衰落，為對角矩陣(對功率進行控制)，n～CN(0,σ²I)為加性噪聲。

每個RRH需要通過回傳鏈路將所接收到的數據y傳送到集中處理單元，以便進行數據的檢測。

b.集中處理單元接收到回傳的數據后，恢復出期望數據：

設置門限值d₀，將信道信息矩陣H分解為：和相對于H是互補矩陣，其中中元素的值要遠比中元素的值小，和表示為：