[發明專利]一種基于用戶子集選擇的多播波束成形并行計算方法

有效

• 申請號: 202110089931.3
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN112929064B
• 公開（公告）日: 2022-05-10
• 發明（設計）人: 劉玲亞;簡繼航;王易因;關新平
• 申請（專利權）人: 上海交通大學
• 主分類號: H04B7/06
• 分類號: H04B7/06;H04L25/02
• 代理公司: 上海旭誠知識產權代理有限公司 31220
• 代理人: 鄭立

本發明公開了一種基于用戶子集選擇的多播波束成形并行計算方法，涉及無線通信信號處理技術領域。本發明采用信道半正交化方法對多播組內用戶進行排序，按序枚舉候選的瓶頸子集，并行計算子集對應的波束成形因子，最終比較所有候選子集得到信噪比最優的子集和相應波束成形因子。本發明降低波束成形優化問題的維度，優化波束成形因子，使之偏向多播組內的瓶頸用戶，進而提升多播性能。

技術領域

本發明涉及無線通信信號處理技術領域，尤其涉及一種基于用戶子集選擇的多播波束成形并行計算方法。

背景技術

物理層多播波束成形支持發送端面向一組特定用戶發送相同信息，因而具有較高通信效率，受到廣泛研究與應用。其關鍵在于合理設計多播波束成形因子，對天線陣元進行饋電幅度和相位調整，使之適應用戶信道狀態，形成既定指向上的波束。多播組波束成形因子的求解由于其非凸性，被證明是NP-難問題。針對單組多播場景下的波束成形因子優化問題，目前常見的解決方法是基于半正定松弛(Semi-definite Relaxation,SDR)和高斯隨機化(Gaussian randomization)的方法來得到修正的波束成形因子。另外，連續線性凸近似(Successive Linear Convex Approximation,SLA)算法被認為是當前性能最佳算法，SLA對非凸約束一階泰勒展開將原問題轉化為近似凸問題，進而用迭代方法求解直至問題收斂至KKT(Karush-Kuhn-Tucker)點。

上述基于優化方法求解波束成形因子的算法致力于將物理層多播波束成形問題刻畫為優化問題，并尋求優化算法的改進，而將多播問題的實際物理場景視為“黑盒”，對問題本身缺少必要的分析，故算法物理意義不明確，因此難有更進一步的性能突破。另外，現有算法大多針對大規模用戶場景，但事實上，由于多播組的性能受限于最差用戶，因此同一多播組內用戶數目不宜過多，否則通信效率將大幅降低。本發明合理聚焦小規模用戶場景的多播性能提升問題，通過分析用戶信道狀態及組內用戶相互間作用對多播組性能的限制，提出一種新的波束成形因子求解方法。

因此，本領域的技術人員致力于開發一種基于用戶子集選擇的多播波束成形并行計算方法，針對限制多播組性能瓶頸的用戶子集設計波束成形因子，降低波束成形優化問題的維度，優化波束成形因子，提升多播性能。

發明內容

有鑒于現有技術的上述缺陷，本發明所要解決的技術問題是降低波束成形優化問題的維度，優化波束成形因子，使之偏向多播組內的瓶頸用戶，進而提升多播性能。

為實現上述目的，本發明提供了一種基于用戶子集選擇的多播波束成形并行計算方法，包括以下步驟：

步驟1、多播波束成形優化問題轉化為用戶子集選擇問題；

步驟2、基于信道半正交化的用戶排序與候選子集生成；

步驟3、計算候選子集的波束成形因子及可獲取信噪比；

步驟4、從候選子集中選擇信噪比最優的子集合及相應波束成形因子。

進一步地，所述步驟1中單用戶組多播場景包含一個含M個發射天線的發送端和一組單天線用戶集合將最大最小信噪比形式的多播波束成形問題轉換為如下用戶子集選擇問題：

上式，表示限制多播組性能的瓶頸用戶集合，剩余用戶集合為和分別表示波束成形因子和第k個用戶的信道向量。

進一步地，所述步驟2包括以下步驟：

步驟2.1、設置第一個用戶為：

計算第一個用戶相應的基向量

步驟2.2、對剩余用戶，分別計算每個用戶在子空間{v₁，...，v_i-1}的投影：