分布式天線系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

分布式天線系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀

1基于das的多用戶(hù)分集研究在傳統(tǒng)的蜂窩系統(tǒng)中，多個(gè)天線通常集中在基站上形成一個(gè)總天線系統(tǒng)。這種系統(tǒng)一般稱(chēng)為集中天線系統(tǒng)(CAS)。天線集中放置實(shí)際上限制了天線的數(shù)量,不利于空間資源的充分利用,小區(qū)邊界的用戶(hù)往往性能很差。小區(qū)分裂和扇區(qū)化可以在一定程度上提高系統(tǒng)容量,但由于切換頻繁、干擾和成本等因素的影響,也不能無(wú)限制地進(jìn)行下去。分布式天線系統(tǒng)(DAS)將蜂窩系統(tǒng)中的基站簡(jiǎn)化為收發(fā)天線和信號(hào)轉(zhuǎn)換裝置,各天線用光纖連接到一個(gè)中央處理單元進(jìn)行統(tǒng)一的收發(fā)信號(hào)處理。天線的數(shù)目由所需傳輸?shù)臉I(yè)務(wù)量等因素決定,天線可以盡可能靠近無(wú)線用戶(hù)終端,以便于減小無(wú)線信號(hào)發(fā)送功率,提高整個(gè)系統(tǒng)的功率效率。與蜂窩系統(tǒng)相比,分布式無(wú)線通信網(wǎng)絡(luò)可以提供高得多的傳輸速率和系統(tǒng)容量。很多文獻(xiàn)都是基于DAS的覆蓋范圍、功率效率等方面進(jìn)行分析,而沒(méi)有考慮多用戶(hù)分集。多用戶(hù)分集是利用不同用戶(hù)的衰落信道的隨機(jī)波動(dòng),總是選擇信道條件最好的用戶(hù)一起工作而得到多用戶(hù)分集增益。本文從多用戶(hù)分集的角度研究了基于迫零波束成形算法的下行分布式天線系統(tǒng)的容量,并和CAS做了比較。迫零波束成形算法在用戶(hù)數(shù)趨于無(wú)窮的時(shí)候可以逼近廣播信道的和容量,但其要求發(fā)送天線的數(shù)目必須大于等于所有同時(shí)工作的用戶(hù)天線數(shù)目之和。本文提出了一種考慮用戶(hù)公平性的最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法,該算法在一般輪詢(xún)調(diào)度算法的基礎(chǔ)上選擇用戶(hù)間信道正交性最好的用戶(hù)一起工作,在滿(mǎn)足迫零波束成形算法用戶(hù)數(shù)目限制的同時(shí)可以得到多用戶(hù)分集增益。2迫零波束成形算法考慮一個(gè)用戶(hù)數(shù)為K的下行多用戶(hù)分布式天線系統(tǒng),nT根發(fā)送天線,每個(gè)用戶(hù)為nj根接收天線。第j個(gè)用戶(hù)的信道矩陣為HjFj。其中Hj為nj×nT維矩陣,各元素為服從獨(dú)立同分布,均值為0,方差為1的復(fù)高斯隨機(jī)變量。Fj為nT×nT維對(duì)角矩陣,表示第j個(gè)用戶(hù)分別到nT個(gè)分布式天線的大尺度衰落。假定大尺度衰落僅取決于路徑損耗而不考慮陰影衰落,則其中di,j表示第i根發(fā)射天線和第j個(gè)用戶(hù)之間的距離,γ為路徑衰減因子。第j個(gè)用戶(hù)接收到的信號(hào)可以表示為其中Tj為第j個(gè)用戶(hù)的波束成形矩陣,bj為第j個(gè)用戶(hù)的發(fā)送矢量。和分別表示K個(gè)用戶(hù)的波束成形矩陣和發(fā)送矢量中去除Tj和bj而形成的組合矩陣和矢量。定義為上標(biāo)T表示轉(zhuǎn)置。為了消除多用戶(hù)干擾,文獻(xiàn)提出的迫零波束成形算法對(duì)用戶(hù)i≠j施加約束HiFjTj=0。定義可以通過(guò)選擇Tj使其位于的零空間來(lái)滿(mǎn)足這個(gè)約束。要使的零空間存在,必須滿(mǎn)足即要求發(fā)送天線的數(shù)目必須大于等于所有同時(shí)工作的用戶(hù)天線數(shù)目之和。采用迫零波束成形算法可以把一個(gè)多用戶(hù)下行的多天線系統(tǒng)轉(zhuǎn)變成若干個(gè)平行獨(dú)立的單用戶(hù)多天線系統(tǒng)。定義為HjFjTj的SVD分解。其中Uj(1)和Vj(1)分別對(duì)應(yīng)于Σj的非零奇異值部分,上標(biāo)H表示復(fù)共軛轉(zhuǎn)置。在迫零波束成形算法下要使用戶(hù)j的信息速率最大,可以在發(fā)射端采用TjVj(1)作為發(fā)射矢量,接收端采用Uj(1)作為接收矢量,發(fā)射功率按照Σj的非零奇異值進(jìn)行注水分配。具體分析可見(jiàn)文獻(xiàn)。本文基于迫零波束成形算法研究下行分布式天線系統(tǒng)的容量主要原因是其實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度低,而且該算法在用戶(hù)數(shù)趨于無(wú)窮的時(shí)候可以逼近廣播信道的和容量。3迫零波束成形算法假設(shè)N為滿(mǎn)足式(5)約束的最大的采用空間復(fù)用的方法共享同一信道的用戶(hù)數(shù),一種簡(jiǎn)單的策略就是對(duì)于所有的K個(gè)用戶(hù)采用輪詢(xún)的方法依次選取不多于N個(gè)用戶(hù)同時(shí)工作,直到所有的用戶(hù)都選擇完畢。這種方法雖然能保證用戶(hù)的公平性,但不能避免空間相關(guān)性強(qiáng)的用戶(hù)同時(shí)工作的情況。而在這種情況下采用迫零波束成形算法抵消其他用戶(hù)的干擾會(huì)有很大的發(fā)送功率損失,從而影響了系統(tǒng)容量的提高。采用普通的輪詢(xún)調(diào)度算法得不到多用戶(hù)分集的好處。一種實(shí)際的方法是將輪詢(xún)調(diào)度算法和用戶(hù)選擇結(jié)合起來(lái),每次輪詢(xún)的時(shí)候都選擇空間正交性最好的用戶(hù)同時(shí)工作。因?yàn)槿绻瑫r(shí)工作的用戶(hù)理想正交,那么發(fā)端的迫零運(yùn)算實(shí)際上就相當(dāng)于一個(gè)矩陣旋轉(zhuǎn)運(yùn)算,從而沒(méi)有因抵制其他用戶(hù)的干擾而造成的容量損失。當(dāng)然,這種理想情況只有在用戶(hù)數(shù)趨近無(wú)窮的時(shí)候才能實(shí)現(xiàn),這其實(shí)也就是迫零波束成形算法能逼近廣播信道和容量的原因。實(shí)際情況中只要選擇用戶(hù)間信道正交性最好的用戶(hù)一起工作,就可以在滿(mǎn)足迫零波束成形算法用戶(hù)數(shù)目限制的同時(shí)可以得到多用戶(hù)分集增益。文獻(xiàn)提出了一種用戶(hù)選擇的算法,但其只考慮了用戶(hù)端是單天線的情況,而且其選擇準(zhǔn)則考慮用戶(hù)信道間的正交性和信道的增益的綜合作用結(jié)果。但對(duì)于輪詢(xún)調(diào)度算法,由于為了兼顧公平性,每個(gè)用戶(hù)無(wú)論信道增益強(qiáng)度如何,都有機(jī)會(huì)占用信道。因此在用戶(hù)選擇的時(shí)候,信道間的正交性是主要起作用的因素。如果在判定進(jìn)行用戶(hù)選擇的過(guò)程中,同時(shí)考慮了用戶(hù)信道的強(qiáng)度,很可能某用戶(hù)雖然和其他已選擇的用戶(hù)正交性較弱,但因?yàn)槠湫诺涝鲆娲蠖贿x擇,從而影響了對(duì)用戶(hù)信道正交性的判斷。在本文提出的結(jié)合用戶(hù)選擇的輪詢(xún)調(diào)度算法中,以迫零過(guò)程中容量的損失為判斷用戶(hù)間正交性的量度。很顯然,用戶(hù)間的正交性越好,容量的損失越小。在本文的仿真中將把文獻(xiàn)的方法推廣到用戶(hù)端是多天線的情況,并和本文提出的算法進(jìn)行比較。由于在用戶(hù)選擇的過(guò)程中迫零造成的容量損失可以定義為當(dāng)前已經(jīng)選擇用戶(hù)的和容量和這些用戶(hù)為抵消新增加的用戶(hù)干擾而進(jìn)行迫零操作后的和容量之差。由于在用戶(hù)選擇過(guò)程中,已經(jīng)選擇的用戶(hù)的和容量不變,所以可以用迫零后當(dāng)前已選擇用戶(hù)的和容量的最大化表征最小容量損失。每次用戶(hù)選擇都在所有未選擇的用戶(hù)中選擇使迫零后當(dāng)前已選擇用戶(hù)的和容量的最大的用戶(hù),直到所有用戶(hù)選擇完畢。具體用戶(hù)選擇步驟如下:步驟1m=1,S={1,2,,K}。步驟3定義,其中當(dāng)l=0或l>i時(shí),其中null(T)表示信道矩陣T的零空間,為信道矩陣T的信道容量,R為T(mén)TH的秩,σ2為噪聲方差,Λk是矩陣TTH的特征值,ρk為發(fā)送功率,可以通過(guò)功率注水得到:步驟4Θm=Θm∪{ki+1},S=S\Θm,i=i+1。步驟5重復(fù)步驟3到步驟4直到i=N或S=?,一次輪詢(xún)完畢。m=m+1。步驟6重復(fù)步驟2到步驟5直到S=?,全部用戶(hù)輪詢(xún)完畢。4最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法的比較考慮有6根發(fā)送天線,每個(gè)用戶(hù)為2根接收天線的分布式天線系統(tǒng)。發(fā)送天線采用文獻(xiàn)的方法在給定圓形區(qū)域內(nèi)等概率隨機(jī)分布。作為對(duì)照,CAS的發(fā)送天線在圓心集中放置。DAS和CAS天線數(shù)目和發(fā)射功率相同。用戶(hù)都是等概率隨機(jī)分布。路徑衰減因子γ=4。圖1比較了本文提出的最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法和文獻(xiàn)的算法推廣到用戶(hù)端是多天線的情況下在不同信噪比下系統(tǒng)的10%中斷率和容量。仿真結(jié)果表明只考慮用戶(hù)間正交性的最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法是優(yōu)于同時(shí)考慮信道增益和正交性的算法。圖2比較了最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法和用戶(hù)隨機(jī)選擇的普通輪詢(xún)調(diào)度算法下DAS和CAS的10%中斷率和容量和信噪比之間的關(guān)系。用戶(hù)數(shù)K=120。圖3比較了最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法和普通輪詢(xún)調(diào)度算法下DAS和CAS的10%中斷率和容量和用戶(hù)數(shù)之間的關(guān)系。SNR=10dB。由圖2和圖3可見(jiàn),采用本文提出的最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法,在不同信噪比和不同用戶(hù)數(shù)的情況下,DAS相比CAS都能得到明顯的容量分集增益。無(wú)論是DAS還是CAS,采用最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法都能得到比普通輪詢(xún)調(diào)度算法更高的信道容量。如果采用普通的輪詢(xún)調(diào)度算法,則DAS的容量分集增益不明顯。特別是在高信噪比時(shí),DAS和CAS的容量曲線幾乎重合。在DAS中由于天線的分布特性比CAS有更大的空間自由度,采用用戶(hù)選擇策略選擇到相對(duì)正交性好的用戶(hù)的幾率更大一些。因此能得到明顯的容量分集增益。如果不進(jìn)行用戶(hù)選擇則利用不到這個(gè)自由度,也就沒(méi)有多用戶(hù)分集增益。圖2中采用普通調(diào)度算法在低信噪比下也有優(yōu)勢(shì),主要是因?yàn)榈托旁氡葧r(shí)噪聲占優(yōu),DAS由于接入距離近有功率上的優(yōu)勢(shì),所以容量也較大。而高信噪比的時(shí)候干擾占優(yōu),不進(jìn)行用戶(hù)調(diào)度,就得不到多用戶(hù)分集的好處。5基于性能要求的多用戶(hù)分集優(yōu)化本文提出了一種最小容量損失輪詢(xún)調(diào)度算法,該算法在一般輪詢(xún)調(diào)度算法的基礎(chǔ)上選擇用戶(hù)間信道正交性最好的用戶(hù)一起工作,可以在保證用