李曉潔， 李 穎， 韓會梅

(西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點實驗室，陜西 西安 710071)

大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的導(dǎo)頻隨機接入方案

李曉潔， 李 穎， 韓會梅

(西安電子科技大學(xué) 綜合業(yè)務(wù)網(wǎng)理論及關(guān)鍵技術(shù)國家重點實驗室，陜西 西安 710071)

針對大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng)下的導(dǎo)頻污染問題，提出了一種聯(lián)合最強用戶沖突解決算法和定時提前信息的導(dǎo)頻隨機接入方案．考慮到傳播時延的影響，基站端為每個導(dǎo)頻選擇合適的定時提前信息，從而減少使用最強用戶沖突解決算法競爭導(dǎo)頻的用戶數(shù)，最終提高系統(tǒng)的沖突解決概率．仿真結(jié)果表明，與最強用戶沖突解決算法相比，文中方案可顯著提高系統(tǒng)中成功用戶數(shù)．

大規(guī)模多輸入多輸出系統(tǒng);導(dǎo)頻污染;最強用戶沖突解決算法;定時提前信息

大規(guī)模多輸入多輸出(Multiple Input Multiple Output， MIMO)是指在基站端配置大量天線，利用空分多址原理同時為多個用戶提供服務(wù)的技術(shù)．該技術(shù)能夠獲得較高的頻譜利用率、數(shù)據(jù)速率和能量效率．在針對人與人(Human to Human， H2H)通信的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，每個用戶擁有一個專用導(dǎo)頻，導(dǎo)頻的正交性使得基站可以準確估計出用戶到基站的信道參數(shù)．但是，在機器與機器(Machine to Machine，M2M)通信場景下，小區(qū)內(nèi)機器類型通信(Machine Type Communications， MTC)用戶數(shù)量遠大于H2H用戶數(shù)，此時傳統(tǒng)導(dǎo)頻分配方案不再適用．為了支持大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的 M2M 通信，文獻[1]提出，在網(wǎng)絡(luò)擁擠情況下，可以采用隨機接入機制分配導(dǎo)頻[2]．隨機接入機制可在一定程度上解決導(dǎo)頻短缺問題，但不可避免地存在多個用戶同時選擇相同導(dǎo)頻的情況，從而造成導(dǎo)頻污染．

為了解決導(dǎo)頻污染問題，文獻[1]提出基于編碼的導(dǎo)頻隨機接入(Coded Pilot Access，CPA)方案．在該方案中，用戶將導(dǎo)頻序列與數(shù)據(jù)信息在多個時隙中發(fā)送，基站端利用迭代干擾抵消算法同時恢復(fù)多個用戶的數(shù)據(jù)．由于該方案需結(jié)合多個時隙的信息進行數(shù)據(jù)恢復(fù)，并不適用于低時延場景[3]．文獻[4]提出最強用戶沖突解決(Strongest-User Collision Resolution，SUCR)方案，該方案通過用戶與基站之間的相互協(xié)作，在參與競爭相同導(dǎo)頻的用戶中選擇信道增益最大的用戶作為最強用戶，并為其分配導(dǎo)頻．該方案能夠極大地提高導(dǎo)頻利用率，但隨著競爭同一導(dǎo)頻用戶數(shù)的增長，其沖突解決能力逐漸降低．為了進一步提高系統(tǒng)中成功接入的用戶數(shù)，筆者利用大多數(shù)MTC用戶處于低速運動，甚至靜止狀態(tài)的特點，借鑒文獻[5]設(shè)計的基于定時提前(Timing Advance，TA)信息的隨機接入方案，提出了一種聯(lián)合SUCR算法和TA信息(Strongest-User Collision Resolution-Timing Advance， SUCR-TA)的隨機接入方案．該方案通過量化用戶傳播時延得到 TA 信息，并允許基站根據(jù)接收信息為導(dǎo)頻選擇合適的TA值，從而減少利用SUCR算法進行沖突解決的用戶數(shù)，提高系統(tǒng)的沖突解決概率．仿真結(jié)果表明，與SUCR方案相比，SUCR-TA方案極大地提高了系統(tǒng)中成功接入的用戶數(shù)．

圖1 系統(tǒng)模型示意圖

1 系統(tǒng)模型

文中考慮一個六邊形單小區(qū)的時分雙工蜂窩網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)[6]，如圖1所示，其中基站端配備M根天線，小區(qū)內(nèi)有K個處于激活狀態(tài)的單天線用戶．根據(jù)16Tunit量化用戶的傳播時延得到各用戶的TA信息，圖1中Tk表示用戶k的TA信息，半徑為R的小區(qū)中的最大TA值Q=R/(16cTunit)，即Tk∈ {1,2,…,Q}，用區(qū)間Ⅰ表示TA信息均為1的用戶所屬區(qū)域，其中，c為光速，Tunit為長期演進(Long Term Evolution，LTE)的最小時間單位[7]．

2 基于定時提前信息的導(dǎo)頻隨機接入方案

圖2 導(dǎo)頻隨機接入過程示意圖

文中采用τp個相互正交的、長度為L的ZC(Zadoff-Chu)序列作為導(dǎo)頻序列[7]． ZC序列作為LTE系統(tǒng)的隨機接入前導(dǎo)碼，有著優(yōu)秀的自相關(guān)和互相關(guān)特性，可使正交用戶之間不存在干擾，且通過根序列的循環(huán)移位即可產(chǎn)生一組相互正交的序列．在每個導(dǎo)頻序列頭部添加循環(huán)前綴(Cyclic Prefix，CP)，可使傳播時延引起的序列平移轉(zhuǎn)換為序列的循環(huán)移位，此時基站可以通過計算接收序列與特定導(dǎo)頻序列之間的互相關(guān)值，檢測接收序列中是否包含該序列，其中CP長度由小區(qū)半徑和多徑時延決定．

文中所提SUCR-TA方案步驟如圖2所示，其主要思想為: 基站為導(dǎo)頻選擇合適的TA信息，并連同預(yù)編碼矩陣發(fā)送至用戶，只有通過TA校驗的用戶被允許執(zhí)行SUCR算法進行沖突解決，詳細的方案描述如下:

步驟1 用戶發(fā)送導(dǎo)頻序列．MTC用戶從τp個導(dǎo)頻序列中隨機選擇導(dǎo)頻并發(fā)送，令c(k)表示用戶k選取的導(dǎo)頻序列索引，所有用戶發(fā)送的導(dǎo)頻信號在基站端將疊加為

(1)

步驟2 基站廣播導(dǎo)頻隨機接入響應(yīng)(Pilot Random Access Response，PRAR)信息．基站根據(jù)接收信號Y，首先檢測各導(dǎo)頻序列在各TA區(qū)間是被用戶選擇的狀態(tài)，然后根據(jù)檢測結(jié)果為每個導(dǎo)頻選擇TA信息，最后計算預(yù)編碼矩陣V．詳細過程如下:

(1) 檢測各TA區(qū)間中導(dǎo)頻序列的狀態(tài)．為確定導(dǎo)頻t是否被區(qū)間n中用戶選中，基站需計算接收序列Y與移位后的導(dǎo)頻序列的互相關(guān)值:

t=1，2，…，L，

(2)

(3)

(3) 計算預(yù)編碼矩陣V．基站根據(jù)所選TA信息，計算預(yù)編碼矩陣V[3]，

(4)

最后，基站將選擇的TA信息和預(yù)編碼矩陣V作為PRAR信息，通過下行信道發(fā)送至用戶端．此時，用戶k接收到的對應(yīng)預(yù)編碼矩陣信號為

(5)

步驟4 基站為成功用戶分配導(dǎo)頻序列．基站根據(jù)接收到的二次導(dǎo)頻信息和ID信息，依步驟2所述檢測方法，檢測用戶是否發(fā)生碰撞．若沒有，則基站為該用戶分配導(dǎo)頻序列；否則，認為該用戶導(dǎo)頻接入失?。?/p>

3 性能分析

用S表示系統(tǒng)成功接入的用戶數(shù)，則有

S=LPs，

(6)

其中，Ps表示導(dǎo)頻碰撞解決的概率，可按照下式計算:

(7)

(8)

(9)

Rn，t表示區(qū)間n中選擇導(dǎo)頻t的用戶沖突被解決的概率[3]，可表示為

其中，αk表示用戶k為最強用戶的概率，γk表示用戶k不是最強用戶的概率．

將式(8)和式(9)代入式(7)，可得

將式(11)代入式(6)，即可得到系統(tǒng)成功用戶數(shù)．

由于無法從式(11)得到更為明確的表達式，筆者通過大量的仿真擬合得到小區(qū)內(nèi)任意x個用戶執(zhí)行SUCR算法的沖突解決概率，即η(x)=aexp(bx)+cexp(dx)，其中，a= 0.512 5，b= -0.402 2，c= 0.676 7，d= -0.008 046．用η(x)替代式(11)中的Rn，t，其中x=Nn，t，即可得到Ps的近似數(shù)值分析結(jié)果．

4 仿真結(jié)果

文中分別仿真了系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨基站端接收天線數(shù)M與小區(qū)內(nèi)激活用戶數(shù)K的變化曲線，仿真中使用的參數(shù)為:L= 60，R=312．為了避免同一TA區(qū)間內(nèi)由于用戶信噪比差距減小而導(dǎo)致SUCR算法沖突解決概率下降的問題，筆者在仿真中隨機化小區(qū)內(nèi)用戶的發(fā)射功率，即用戶的發(fā)射功率為區(qū)間(0，1]內(nèi)的任意值．

圖3為系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨基站接收天線數(shù)M的變化曲線，其中小區(qū)內(nèi)激活用戶數(shù)K=120．圖3中同時給出了文中方案與SUCR方案的仿真和分析結(jié)果．觀察圖像可知，當M≤20 時，系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨著天線數(shù)的增長急劇增長；當M>20 時，成功接入用戶數(shù)增長緩慢，甚至趨于水平，表明天線數(shù)的增長不能無限地提高系統(tǒng)性能．與SUCR算法相比，SUCR-TA算法明顯提高了成功接入用戶數(shù)．

圖3 系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨天線數(shù)的變化曲線圖4 系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨小區(qū)內(nèi)用戶數(shù)的變化曲線

圖4為系統(tǒng)中成功用戶數(shù)隨小區(qū)內(nèi)激活用戶數(shù)K的變化曲線，其中天線數(shù)M=100．圖4中分別給出了不同方案的仿真、理論分析和數(shù)值分析結(jié)果．由圖可知，當用戶數(shù)K<150 時，隨著用戶數(shù)的增長，系統(tǒng)中成功用戶數(shù)急劇增長；當K>200 時，成功用戶數(shù)逐漸降低．與SUCR算法相比，SUCR-TA算法在K>L的情況下可顯著提高系統(tǒng)中成功用戶數(shù)．圖4中給出的數(shù)值分析結(jié)果與理論分析值完全吻合，驗證了文中理論分析結(jié)果的有效性．此外，根據(jù)文獻[9]中提出的基于空導(dǎo)頻的最強用戶沖突解決(SUCR-Idle Pilot Access，SUCR-IPA)算法，圖4還給出了在SUCR-TA基礎(chǔ)上利用空導(dǎo)頻的SUCR-IPA-TA的性能曲線．觀察可知，當K<150 時，空導(dǎo)頻的利用可有效提升系統(tǒng)性能．

5 結(jié) 束 語

為了解決大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的導(dǎo)頻污染問題，筆者提出一種聯(lián)合SUCR算法和TA信息的導(dǎo)頻隨機接入方案，通過為導(dǎo)頻選擇合適的TA信息，減少使用SUCR算法進行沖突解決的用戶數(shù)，進而提升系統(tǒng)中成功用戶數(shù)，極大緩解了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的導(dǎo)頻污染問題．理論分析結(jié)果和仿真實驗結(jié)果驗證了該方案的有效性．

參考文獻：

[1] BJ?RNSON E, de CARVALHO E, S?RENSEN J H, et al. Random Access Protocols for Massive MIMO[J/OL].[2016-10-20]. http://arxiv.org/abs/1606.02080v1.

[2] HASAN M, HOSSAIN E, NIYATO D. Random Access for Machine-to-machine Communication in LTE-advanced Network: Issues and Approaches[J]. IEEE Communications Magazine, 2013, 51(6): 86-93.

[3] SORENSEN J H, de CARVALHO E, POPOVSKI P. Massive MIMO for Crowd Scenarios: a Solution Based on Random Access[C]//Proceedings of the 2014 IEEE Globecom Workshops. Piscataway: IEEE, 2014: 352-357.

[4] BJ?RNSON E, de CARVALHO E, LARSSON E G, et al. Random Access Protocol for Massive MIMO: Strongest-user Collision Resolution(SUCR)[C]//IEEE International Conference on Computer and Communications. Piscataway: IEEE, 2016: 1-6.

[5] WANG Z, WONG V W S. Optimal Access Class Barring for Stationary Machine Type Communication Devices with Timing Advance Information[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2015, 14(10): 5374-5387.

[6] JOSE J, ASHIKHMIN A, MARZETTA T L, et al. Pilot Contamination and Precoding in Multi-cell TDD Systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2011, 10(8): 2640-2651.

[7] 3GPP. E-UTRA-Physical Channels and Modulation: TS 36.211[S/OL].[2016-11-20]. http://www.tech-invite.com/3m36/tinv-3gpp-36-211.html.

[8] NGO H Q, LARSSON E G, MARZETTA T L. Aspects of Favorable Propagation in Massive MIMO[C]//Proceedings of the European Signal Processing Conference. Piscataway: IEEE, 2014: 76-80.

[9] HAN H M, GUO X D, LI Y. A High Throughput Pilot Allocation for M2M Communication in Crowded Massive MIMO Systems[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2016, PP(99):1.

PilotrandomaccessschemeinmassiveMIMOsystems

LIXiaojie，LIYing，HANHuimei

(State Key Lab. of Integrated Service Networks, Xidian Univ., Xi’an 710071, China)

To resolve the pilot contamination problem in massive multiple input multiple output(MIMO) systems, a pilot random access scheme called Strongest User Collision Resolution-Timing Advance(SUCR-TA), is proposed. This scheme takes the propagation delay into account, and selects an appropriate TA information for pilot to reduce the number of contenders who will perform the SUCR algorithm, and thus improves the probability of collision resolution. Simulation results demonstrate that, compared to the SUCR algorithm, the SUCR-TA scheme can significantly increase the number of the successful users of the system.

massive multiple input multiple output systems; pilot contamination; strongest-user collision resolution; timing advance

2017-01-11

時間：2017-06-29

國家自然科學(xué)基金資助項目(61671345)

李曉潔(1993-)，女，西安電子科技大學(xué)碩士研究生，E-mail：rgyls123@sina.com．

http://kns.cnki.net/kcms/detail/61.1076.TN.20170629.1734.020.html

10.3969/j.issn.1001-2400.2018.01.010

TN915.65

A

1001-2400(2018)01-0055-05

(編輯： 齊淑娟)