一種信道狀態(tài)信息量化方法
【專(zhuān)利摘要】本發(fā)明公開(kāi)了一種信道狀態(tài)信息量化方法。該方法首先將3D信道分解成兩個(gè)子信道，然后依據(jù)非相干序列接收與CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上分別對(duì)兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化，最后將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果。該量化方法利用非相關(guān)序列接收與信道信息量化的等價(jià)關(guān)系以及克羅尼克積碼本可分解的特性，將FD?MIMO的信道信息量化轉(zhuǎn)化為兩個(gè)并行的線性復(fù)雜度的非相關(guān)序列接收問(wèn)題，從而大大降低了量化復(fù)雜度。
【專(zhuān)利說(shuō)明】
-種信道狀態(tài)信息量化方法
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本發(fā)明設(shè)及無(wú)線通信領(lǐng)域，特別是設(shè)及一種信道狀態(tài)信息量化方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 為了進(jìn)一步提高多入多出MIMO(Multiple-I噸ut Multiple-Output)技術(shù)的頻譜 效率，同時(shí)利用水平維和豎直維空間自由度的全締度多入多出FD-MIM0(化11 dimension ΜΙΜΟ)技術(shù)被提出。抑-ΜΙΜΟ采用大規(guī)模2D有源天線陣列AAS(Active Antenna Array),可W 利用空間隔離度為極大數(shù)目的移動(dòng)終端同時(shí)同頻提供服務(wù)從而大幅提升系統(tǒng)容量，此外， 2D AAS可W充分利用豎直維的空間自由度實(shí)現(xiàn)3D波束賦形使得系統(tǒng)覆蓋大幅提升。由于 FD-MIM0技術(shù)對(duì)系統(tǒng)的覆蓋和容量均有可觀的增益，且隨著有源天線技術(shù)的發(fā)展使得大規(guī) 模天線陣列的實(shí)現(xiàn)成為可能，其發(fā)展前景被一致看好。
[0003] 在FD-MIM0中，隨著天線陣列端口數(shù)目的不斷增加，原有的基于碼本的信道狀態(tài)信 息CSI (化annel State Informat ion)反饋方式將受到極大的挑戰(zhàn)。一方面，反饋量將隨著 端口數(shù)量的增加呈線性增長(zhǎng)。如果天線陣列變成原有天線陣列端口數(shù)目的10倍，那么反饋 量也將增加10倍，W現(xiàn)有LTE系統(tǒng)2比特的反饋量為標(biāo)準(zhǔn)，未來(lái)大規(guī)模天線系統(tǒng)下將至少反 饋20比特。時(shí)分雙工和壓縮感知是近年來(lái)解決反饋開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大的兩大主流方法，但是時(shí)分雙 工TDD(Time Division Duplexing)系統(tǒng)并不是國(guó)際主流的雙工模式，而近年來(lái)熱口的壓縮 感知技術(shù)由于實(shí)際上反饋的是整個(gè)信道矩陣并沒(méi)有降低反饋量，因此，如何改進(jìn)傳統(tǒng)的基 于碼本的信道量化和反饋方式仍然是亟待解決的一個(gè)關(guān)鍵問(wèn)題。另一方面，即使與天線數(shù) 目增長(zhǎng)成正比的反饋量增長(zhǎng)可W接受，傳統(tǒng)的隨天線數(shù)目增長(zhǎng)呈指數(shù)增長(zhǎng)的遍歷量化方式 也將不可實(shí)現(xiàn)。當(dāng)碼本沒(méi)有任何結(jié)構(gòu)特征的時(shí)候，為了避免窮盡捜索的方法，基于樹(shù)的捜索 方法被廣泛研究。但是運(yùn)種方法需要存儲(chǔ)隨碼本大小呈指數(shù)增長(zhǎng)的樹(shù)支，而碼本大小和天 線數(shù)目是呈指數(shù)關(guān)系的，因此，存儲(chǔ)空間隨天線數(shù)目指數(shù)增長(zhǎng)，運(yùn)在大規(guī)模天線系統(tǒng)下，是 不可實(shí)現(xiàn)的。為了減小量化捜索復(fù)雜度，可W通過(guò)構(gòu)造具有正交振幅調(diào)制QAM(Qua化ature Ampli1:ude Modulation)結(jié)構(gòu)碼本或相移鍵控PSK(F*hase Shift Keying)結(jié)構(gòu)的碼本，借助 信道的量化過(guò)程和序列檢測(cè)中的廣義最大似然檢測(cè)的等價(jià)性，將信道量化轉(zhuǎn)化成序列檢 巧。，從而利用低復(fù)雜度檢測(cè)算法降低信道量化復(fù)雜度，目前已經(jīng)有文獻(xiàn)提出復(fù)雜度與信號(hào) 維度呈線性關(guān)系的QAM序列檢測(cè)算法和PSK檢測(cè)算法，但在通信系統(tǒng)中，由于恒模碼本可W 避免過(guò)高的峰均比PAPR^eak to Average化wer Ratio)同時(shí)相比于非恒模碼本在有限符 號(hào)傳輸系統(tǒng)中系統(tǒng)性能的損失更小，PSK碼本將更有前景。
[0004] 在FD-MIM0系統(tǒng)中，如何利用2D天線陣列帶來(lái)的豎直維自由度，也將是系統(tǒng)量化反 饋中的重要一環(huán)?？肆_尼克積形式的碼本是目前3D碼本設(shè)計(jì)中普遍認(rèn)同的一種碼本形式， 其有效性已經(jīng)被證明。其中離散傅里葉變換DFT Kronecker product形式的碼本是最易于 實(shí)現(xiàn)的一種碼本。但是由于基于DFT的KPC的結(jié)構(gòu)不再是簡(jiǎn)單的PSK結(jié)構(gòu)或QAM結(jié)構(gòu)，上述利 用信號(hào)特殊結(jié)構(gòu)進(jìn)行低復(fù)雜度序列檢測(cè)W降低量化復(fù)雜度的量化方法無(wú)法直接實(shí)行，我們 需要對(duì)原有的量化/檢測(cè)方法進(jìn)行了延伸和創(chuàng)新。本發(fā)明基于克羅尼克積碼本利用低復(fù)雜 度PSK信號(hào)檢測(cè)算法提出了基于信道分解的3D信道量化方法，成功將復(fù)雜度降低至線性。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明公開(kāi)了一種信道狀態(tài)信息量化方法。該方法首先將3D信道分解成兩個(gè)子信 道，然后依據(jù)非相干序列接收與CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上分別對(duì)兩個(gè)子 信道進(jìn)行CSI量化，最后將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果。該量化 方法在充分利用FD-MIM0中3D信道的空間自由度的同時(shí)大大降低了量化復(fù)雜度，提升了FD- MIM0系統(tǒng)的實(shí)用性。
[0006] 本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是：
[0007] -種信道狀態(tài)信息量化方法，該方法包括：
[0008] 依據(jù)3D信道模型Η水平維與豎直維信道相位信息將信道向量分解為水平維和豎直 維子向量化和Ην;
[0009] 依據(jù)非相干序列接收與信道狀態(tài)信息CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上 分別對(duì)兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化得到1當(dāng)'和wf;
[0010] 將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果w°pt。
[0011] 優(yōu)選的，所述3D信道模型的信道沖激響應(yīng)h(t)為：
[0012]
[OOU]其中，ai(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，Impg代表路徑總數(shù)，與8，:促可分 辨子徑i的歸一化沖擊響應(yīng)；
[0014] @(檢;)的計(jì)算公式為：
[0019] 其中，Mtv代表豎直維天線陣元數(shù)，豎直天線陣元間的距離為dv，MtH代表水平維天線 陣元數(shù)，水平天線陣元間的距離為(?Η，λ代表載波波長(zhǎng)，巧代表路徑i的水平方位角，θι則代表 路徑i的豎直俯仰角，Wx坐標(biāo)軸的正方向和Ζ坐標(biāo)軸的負(fù)方向定義參考方向，巧的范圍為 0《與《裘7，同時(shí)目i的取值范圍為0《目i《3I。
[0020] 優(yōu)選的，當(dāng)信道全相關(guān)時(shí)，所述3D信道模型的信道沖激響應(yīng)h(t)為：
[00別]&辦價(jià)誠(chéng)淡0):
[0022] 其中，a(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，從β)是針對(duì)到達(dá)角為Θ的路徑 的歸一化響應(yīng)。
[0023] 優(yōu)選的，依據(jù)3D信道模型Η水平維與豎直維信道相位信息將信道向量分解為水平 維和豎直維子向量沒(méi)和Ην方法如下：
[0024] 根據(jù)3D信道模型Η進(jìn)行分解，分解方法如下：
[0027] 式中，hk代表信道向量Η的第k個(gè)元素，怒瑟代表子信道攝;3的第m個(gè)元素^及!聲:代表 子信道技I,.的第η個(gè)元素，MtH和Mtv分別代表均勻平面陣列水平維和豎直維的天線數(shù)目。
[0028] 優(yōu)選的，子信道致V:·只包含豎直維的信道信息，而沒(méi)W包含最少的豎直維信道信息。
[0029] 優(yōu)選的，依據(jù)非相干序列接收與CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本E基礎(chǔ)上分別 對(duì)兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化得到w'r和巧""的過(guò)程為：
[0032] 其中，F(xiàn)h和Fv是分別表征水平維信道信息和豎直維信道信息的碼本?！?公和和V、分別 是Fh和Fv中的碼字。
[0033] 優(yōu)選的，將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果w°Pt的過(guò)程為：
[0034]
[0035] w°Pt屬于碼本克羅尼克積碼本E。
[0036] 優(yōu)選的，所述克羅尼克積碼本E的計(jì)算公式如下：
[0040] 其中，Nh表征水平維碼本的大小，Νν表征豎直維碼本的大小，MtH代表天線陣列水平 維的天線陣元數(shù)，Mtv代表天線陣列豎直維的天線陣元數(shù)。
[0041 ]優(yōu)選的，非相干序列接收算法采用FNCSD序列接收算法，該序列接收算法具有與天 線數(shù)呈線性關(guān)系的復(fù)雜度。
[0042] 本發(fā)明所提的信道狀態(tài)信息量化方法在充分利用3D信道的豎直維空間自由度的 同時(shí)大大降低了信道量化復(fù)雜度，仿真結(jié)果表明，相較于傳統(tǒng)的信道量化方法，本發(fā)明能更 充分的利用信道空間自由度同時(shí)降低量化復(fù)雜度。
【附圖說(shuō)明】
[0043] 圖1為本發(fā)明的信道狀態(tài)信息量化方法的流程圖；
[0044] 圖2為本發(fā)明的基于UPA天線陣列3D信道建模的示意圖；
[0045] 圖3為本發(fā)明信道狀態(tài)信息量化方法與傳統(tǒng)CSI量化誤碼率性能的比較圖；
[0046] 圖4為本發(fā)明信道狀態(tài)信息量化方法與傳統(tǒng)CSI量化復(fù)雜度性能的比較圖。
【具體實(shí)施方式】
[0047] 下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明的技術(shù)方案做進(jìn)一步說(shuō)明。
[0048] 本發(fā)明實(shí)施于FD-MIM0系統(tǒng)，采用均勻平面天線陣列UPA，設(shè)置發(fā)射天線端口數(shù)目 為64,其中水平維端口數(shù)目為8,豎直維端口數(shù)目為8。反饋方式采用有限反饋，即用戶端測(cè) 量信道后將與真實(shí)信道最匹配的量化碼本反饋給基站端?；径瞬捎没诖a本的預(yù)編碼方 式。
[0049] 圖1示出了本發(fā)明的信道狀態(tài)信息量化方法的流程圖，本發(fā)明的信道狀態(tài)信息量 化方法包括如下步驟：
[0050] S101:依據(jù)3D信道Η水平維與豎直維信道相位信息將信道向量分解為水平維和豎 直維子向量化和Ην;
[0051] S102:依據(jù)非相干序列接收與CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上分別對(duì) 兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化得到峭和
[0052] S103:將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果
[0053] 其中，步驟S101需要根據(jù)3D信道模型中水平維與豎直維信道相位信息進(jìn)行信道分 解，圖2示出了基于UPA天線陣列3D信道建模的示意圖，該3D信道模型具體為：
[0化4] 采用的2D天線陣列為均勻平面陣列UPA(unifo;rmed planar arrays)，其中，Mtv代 表豎直維天線陣元數(shù)，豎直天線陣元間的距離為dv，MtH代表水平維天線陣元數(shù)，水平天線陣 元間的距離為加。通常情況下，(?Η = (1ν = 0.5λ，λ代表載波波長(zhǎng)。媽代表路徑i的水平方位角， 目i則代表路徑i的豎直俯仰角。3D信道沖激響應(yīng)CIR(channel impulse response化（t)可由 如下公式獲得：
[0化5]
[0化6] 其中，ai(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，Impc代表路徑總數(shù)。巧e,)是可分 辨子徑i的歸一化沖擊響應(yīng)。該子徑的到達(dá)角AoD(Angle of 0邱班化'6)(或:是3D建模的，即 包括水平維方向角巧和豎直維俯仰角01。Wx坐標(biāo)軸的正方向和Z坐標(biāo)軸的負(fù)方向定義參考 方向，鍋的范圍為0 <巧< 2'。？，同時(shí)θι的取值范圍為〇《目1《11。則巧按,)可由如下公式獲得
[0063] 路徑i的到達(dá)角％服從高斯分布，均值為9 將約，方差為3 ^ hi，巧ij。當(dāng)信道的 空間相關(guān)性增加時(shí)，可分辨子徑數(shù)目、角度擴(kuò)展、角度方差都會(huì)下降。特別的，當(dāng)信道完全相 關(guān)時(shí)，Impc = 1，〇 = 0。當(dāng)信道全相關(guān)時(shí)，其沖激響應(yīng)的表達(dá)式為
[0064] ?雌)欲辟)，
[00化]其中，a(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，9(8i是針對(duì)到達(dá)角為Θ的路徑 的歸一化響應(yīng)。
[0066] 步驟S101中的信道向量分解的具體方法為：
[0067] 根據(jù)3D信道Η進(jìn)行分解，分解方法中用到的公式如下：
[0070] 其中，hk代表信道向量Η的第k個(gè)元素，代表子信道的第m個(gè)元素 W及轉(zhuǎn)，代表 子信道沒(méi);，的第η個(gè)元素。MtH和Mtv分別代表均勻平面陣列水平維和豎直維的天線數(shù)目。我們 將向量的第一個(gè)元素定義為第0個(gè)元素。
[0071] 子信道給;只包含豎直維的信道信息，而沒(méi)包含最少的豎直維信道信息，即齒中 的水平維信道信息占比最大。特別的，當(dāng)信道是全相關(guān)信道時(shí)，子信道Ην.和子信道H&r為兩 個(gè)PSK信號(hào)序列。
[0072] 步驟S102中，非相干序列檢測(cè)與信道信息量化的等價(jià)關(guān)系如下。
[0073] W最大化SNR為目標(biāo)的CSI量化模型為
[0074]
[0075] 其中，C表示碼本。
[0076] 對(duì)于非相干接收，考慮單天線，非相干快衰落、加性白高斯信道。則接收信道可W 表示為公式：
[0077]
[0078] 在多進(jìn)單出MIS0(Multi-i噸ut Single-output)系統(tǒng)中，I I Ην I 12= I Ην 12。因此兩 式等價(jià)。即
[0079]
[0080] 依據(jù)非相干序列接收與CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上分別對(duì)兩個(gè)子 信道進(jìn)行CSI量化得到Μ穿和 的過(guò)程為：
[0083] 其中，F(xiàn)h和Fv是分別表征水平維信道信息和豎直維信道信息的碼本。管好和私'>,'分別 是Fh和Fv中的碼字。
[0084] 步驟S102中，非相干序列接收算法采用FNCSD序列接收算法，該算法具有與天線數(shù) 呈線性關(guān)系的復(fù)雜度。
[0085] 步驟S103中，將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果w°Pt的過(guò)程 為：
[0086]
[0087] w°Pt屬于碼本克羅尼克積碼本E。
[0088] 步驟S102和S103中，克羅尼克積碼本E描述如下
[0089]
[0090]
[0091]
[0092] 式中，Nh表征水平維碼本的大小，Νν表征豎直維碼本的大小。MtH代表UPA天線陣列 水平維的天線陣元數(shù)，Mtv代表UPA天線陣列豎直維的天線陣元數(shù)。
[0093] 步驟S10US102和S103中，UPA天線陣列的特性為天線陣元均勻分布在豎直平面上 構(gòu)成矩形陣列，其中水平維的陣元數(shù)為MtH,豎直維的陣元數(shù)為Mtv。
[0094] 通過(guò)上述過(guò)程，完成面向FD-MIM0的低復(fù)雜度信道狀態(tài)信息量化過(guò)程，該方法在充 分利用3D信道空間自由度的同時(shí)大大降低了量化復(fù)雜度，有利于FD-MIM0的具體實(shí)現(xiàn)。
[0095] 下面將給出本發(fā)明所提信道狀態(tài)信息量化與傳統(tǒng)的信道狀態(tài)信息量化方法間誤 碼率W及復(fù)雜度的比較，從而證明本發(fā)明的優(yōu)越性。
[0096] 仿真采用UPA天線陣列結(jié)構(gòu)，設(shè)置兩種天線配置，配置1水平維天線陣列陣元數(shù)為 8,豎直維天線陣元數(shù)為8,配置1水平維天線陣列陣元數(shù)為8,豎直維天線陣元數(shù)為16,天線 陣列間陣元間隔d = 0.5λ，系統(tǒng)載波頻率設(shè)為5.25 X 109。
[0097] 圖3給出采用本發(fā)明所提信道信息量化方法與信道信息量化方法的碼本性能比 較;圖4給出本發(fā)明信道狀態(tài)信息量化方法與傳統(tǒng)CSI量化復(fù)雜度性能的比較圖，可W看出， 本發(fā)明所提的在充分利用3D信道空間自由度的同時(shí)大大降低了量化復(fù)雜度。
[0098] W上所述僅是本發(fā)明的優(yōu)選實(shí)施方式，應(yīng)當(dāng)指出，對(duì)于本技術(shù)領(lǐng)域的普通技術(shù)人 員來(lái)說(shuō)，在不脫離本發(fā)明技術(shù)原理的前提下，還可W做出若干改進(jìn)和替換，運(yùn)些改進(jìn)和替換 也應(yīng)視為本發(fā)明的保護(hù)范圍。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于： 依據(jù)3D信道模型Η水平維與豎直維信道相位信息將信道向量分解為水平維和豎直維子 向量Ηη和Ην; 依據(jù)非相干序列接收與信道狀態(tài)信息CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本基礎(chǔ)上分別 對(duì)兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化得到wf和Wf; 將兩個(gè)子信道量化得到的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果w°pt。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，所述3D信道模型的信道 沖激響應(yīng)h(t)為：其中，C4(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，Impc代表路徑總數(shù)，興Θ;)是可分辨子 徑i的歸一化沖擊響應(yīng)； 與β;)的計(jì)算公式為：其中，Mtv代表豎直維天線陣元數(shù)，豎直天線陣元間的距離為dv，MtH代表水平維天線陣元 數(shù)，水平天線陣元間的距離為(1Η，λ代表載波波長(zhǎng)，得代表路徑i的水平方位角，θ,則代表路徑 i的豎直俯仰角，以X坐標(biāo)軸的正方向和ζ坐標(biāo)軸的負(fù)方向定義參考方向，勢(shì)的范圍為 〇 <於$ ,同時(shí)的取值范圍為0彡3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，當(dāng)信道全相關(guān)時(shí)，所述 3D信道模型的信道沖激響應(yīng)h(t)為： h-(t) α(?)<>(β), 其中，a(t)是零均值復(fù)高斯獨(dú)立同分布隨機(jī)變量，與Β)是針對(duì)到達(dá)角為Θ的路徑的歸 一化響應(yīng)。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，依據(jù)3D信道模型Η水平 維與豎直維信道相位信息將信道向量分解為水平維和豎直維子向量&,.和僉1方法如下： 根據(jù)3D信道模型Η進(jìn)行分解，分解方法如下：式中，hk代表信道向量Η的第k個(gè)元素，_代表子信道食#的第m個(gè)元素以及％代表子信 道的第η個(gè)元素，MtH和Mtv分別代表均勻平面陣列水平維和豎直維的天線數(shù)目。5. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，子信道Ην·只包含豎直維 的信道信息，而包含最少的豎直維信道信息。6. 根據(jù)權(quán)利要求5所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，依據(jù)非相干序列接收與 CSI量化的等價(jià)性在克羅尼克積碼本E基礎(chǔ)上分別對(duì)兩個(gè)子信道進(jìn)行CSI量化得到和 的過(guò)程為：其中，F(xiàn)h和F v是分別表征水平維信道信息和豎直維信道信息的碼本。和分別是Fh 和Fv中的碼字。7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，將兩個(gè)子信道量化得到 的碼字相乘得到最終CSI量化結(jié)果w°pt的過(guò)程為：w°pt屬于碼本克羅尼克積碼本E。8. 根據(jù)權(quán)利要求6或者7所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，所述克羅尼克積 碼本E的計(jì)算公式如下：其中，Nh表征水平維碼本的大小，Nv表征豎直維碼本的大小，MtH代表天線陣列水平維的 天線陣元數(shù)，Mtv代表天線陣列豎直維的天線陣元數(shù)。9. 根據(jù)權(quán)利要求6中所述的信道狀態(tài)信息量化方法，其特征在于，非相干序列接收算法 采用FNCSD序列接收算法，該序列接收算法具有與天線數(shù)呈線性關(guān)系的復(fù)雜度。
【文檔編號(hào)】H04B7/06GK106059644SQ201610367380
【公開(kāi)日】2016年10月26日
【申請(qǐng)日】2016年5月29日
【發(fā)明人】曾菊玲, 蔣礪思, 丁健
【申請(qǐng)人】三峽大學(xué)