賀金領(lǐng)　肖玲玲

摘? 要：通過采用在發(fā)射端和接收端采用多天線的手段來取得空間復(fù)用的增益和空間分集的增益的方法被稱為是多輸入多輸出技術(shù)（MIMO），這種方法可以大幅度的提高常用系統(tǒng)的容量和頻譜的利用效率，正因?yàn)榇?，MIMO技術(shù)也就成為了未來通信系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)之一。文章主要對于MU-MIMO系統(tǒng)中的下行鏈路的調(diào)度算法來進(jìn)行研究，在對幾種常用且經(jīng)典的調(diào)度算法進(jìn)行介紹和說明的基礎(chǔ)上提出了一種基于關(guān)聯(lián)干擾的用戶調(diào)度算法，以及此種算法的改進(jìn)算法，在完成了這些工作之后主要研究了分簇的MU-MIMO多用戶的調(diào)度算法，為了提高論文研究的實(shí)用性，文章最后對于幾種調(diào)度算法實(shí)現(xiàn)起來的復(fù)雜度進(jìn)行了分析和比較，并通過MATLAB比較了不同算法系統(tǒng)的速度和產(chǎn)生誤碼率的可能性。

關(guān)鍵詞：多輸入多輸出;多用戶;預(yù)編碼;用戶調(diào)度

中圖分類號：TN929.5? ? ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A? ? ? ? ?文章編號：2095-2945（2019）31-0007-05

Abstract： The method of obtaining spatial multiplexing gain and spatial diversity gain by using multiple antennas at the transmitter and receiver is called multiple input multiple output （MIMO）. This method can greatly improve the capacity and spectrum utilization efficiency of common systems. Because of this， MIMO technology has become unknown. One of the key technologies of communication system. This paper mainly studies the downlink scheduling algorithm in MU-MIMO system. On the basis of introducing and explaining several common and classical scheduling algorithms， a user scheduling algorithm based on correlation interference is proposed， and the improved algorithm of this algorithm is also presented. After completing these tasks， the main research points are made on cluster MU-MIMO multi-user scheduling algorithm. In order to improve the practicability of this paper， the complexity of several scheduling algorithms is analyzed and compared， and the speed of different algorithm systems and the possibility of generating bit error rate are compared by MATLAB.

Keywords： MIMO; multi-user; precoding; user scheduling

引言

對于已經(jīng)進(jìn)入信息化社會的我們來說，離開先進(jìn)的通信技術(shù)可以說是寸步難行，人與人之間的溝通交流越來越便捷的基礎(chǔ)就是通信技術(shù)的快速發(fā)展，極大地方便了人們的日常生活，也正是因?yàn)檫@個原因，人們在滿足了有和沒有的情況下，更是對于信息傳遞使用過程中所具有的豐富性、有效性和及時性提出了更高的要求，而這也要求我們所使用的移動數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)本身需要有更高更穩(wěn)定的傳輸速率和傳輸性能，也要有更加廣泛的信號覆蓋范圍，以此來不斷適應(yīng)社會的高速發(fā)展和人們生活水平的不斷提高。

由于MIMO技術(shù)自身所具有的優(yōu)勢，MIMO技術(shù)成為了多種寬帶無線通信標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵技術(shù)[1]。也正是因?yàn)檫@種原因，人們對于MIMO技術(shù)的研究呈現(xiàn)出多元化的發(fā)展方向，與單用戶的MIMO相比，我們進(jìn)行多用戶前提下的MIMO是可以進(jìn)一步提升系統(tǒng)的性能的，并且多用戶的MIMO也會更加貼近于實(shí)際的運(yùn)行情況[2]。在實(shí)際的MU-MIMO系統(tǒng)當(dāng)中，作為限制性條件之一的擠占本身的硬件及硬件的出力能力一般是沒有辦法做到可以同時實(shí)現(xiàn)所有多用戶需求的同時滿足，因此只能選擇其中一部分用戶來進(jìn)行服務(wù)，在這樣的實(shí)際情況下，如何在現(xiàn)有硬件情況保持不變的前提下，通過合理、高效的用戶調(diào)度來實(shí)現(xiàn)對于資源的充分利用，并且最大程度的使用戶獲得通信增益，這對于整個系統(tǒng)的研究具有十分重要的學(xué)術(shù)和實(shí)際應(yīng)用的意義。

1 單用戶MIMO系統(tǒng)

進(jìn)行系統(tǒng)分析之前，我們可以先假設(shè)發(fā)射天線的數(shù)目為NT，接收天線的數(shù)目為Nr，所需要傳輸?shù)男盘栃枰M(jìn)行初步處理的情況下，然后再通過信號傳輸信道來進(jìn)行傳輸，采用Nr個接收天線來接收所有需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，如圖1所示為單用戶MIMO模型圖。

2 多用戶MIMO系統(tǒng)

在實(shí)際的蜂窩無線通信的系統(tǒng)中，同樣的一個基站需要完成的任務(wù)就是要在可能出現(xiàn)的同一時間同一頻率的情況下完成與多個不同用戶之間的通信任務(wù)，為了完成這樣的工作任務(wù)，同一個基站就需要配置多個不同的天線，與此同時，用戶端也要根據(jù)情況來配置多個不同的天線，經(jīng)過基站和用戶端這樣配置之后，用戶和基站之間就形成了一個MIMO信道，由這樣配置和通信方式的系統(tǒng)我們將其稱為MIMO系統(tǒng)，具體的結(jié)構(gòu)如圖2所示。

基站配置的天線數(shù)目為NT，第k個用戶有Nk根接收天線，基站到第k個用戶的信道信息矩陣為Nk×NT的矩陣H。假設(shè)發(fā)送給第k個用戶的數(shù)據(jù)矢量為sk，則第k個用戶接收到的信號為：

一般情況下，針對于單用戶的MIMO信道來說，基站總的發(fā)射功率可以說是保持恒定不變的，在這種基準(zhǔn)條件下，我們需要做的僅僅就只是對于每個子信道進(jìn)行功率的分配。但是實(shí)際情況是，一般MU-MIMO系統(tǒng)中不可能僅僅就只有單個用戶，相反的是一般情況下都有多個不同需求的用戶的存在，并且每一個用戶也無法固定在一個具體的信道當(dāng)中，正是因?yàn)檫@種現(xiàn)象的存在，讓整個基站對于通信所需功率的分配更加復(fù)雜，這是依據(jù)理論分析所得的情況，而實(shí)際的情況是我們不管基站通信功率發(fā)射多少的變化，是否是固定不變的，我們都可以依據(jù)系統(tǒng)中存在的每個用戶的CSI的好壞程度來進(jìn)行通信功率的分配，實(shí)際運(yùn)行的情況下，對于每個信道、每個用戶的功率分配情況影響著整個系統(tǒng)的容量，根據(jù)這種情況，我們可以順理成章的引出一個容量區(qū)域的概念。結(jié)合實(shí)際情況來說，我們將一個MIMO系統(tǒng)中包含有兩個不同的用戶區(qū)域?yàn)槔?，因?yàn)槲覀兛梢员ＷC基站的功率額是一定的，那么存在有兩個用戶的情況下，如果有其中的一個用戶可以獲得整個基站的全部功率，那么這個用戶就可以說是獲得了整個基站通信頻率的最大值，從另一個角度看，另一個用戶也就獲得了整個基站的最小功率值。因?yàn)镸U-MIMO下行通道中的兩個用戶之間是無法做到相互協(xié)作的，這種情況讓系統(tǒng)容量更加難以確定，在基站發(fā)射端確認(rèn)區(qū)域內(nèi)用戶的CSI的前提下，可以通過上下行鏈路之間的對偶性和污紙編碼技術(shù)來解決下行鏈路中現(xiàn)有情況存在的容量區(qū)域問題。

3 MU-MIMO分簇調(diào)度算法研究

一般情況下，多用戶的MIMO廣播信道基站如果想要完成多用戶的通信任務(wù)，可以通過配置多個天線來進(jìn)行完成，但是實(shí)際情況是MU-MIMO基站的天線數(shù)量不可能做到無限制的增加，但是基站所服務(wù)的區(qū)域用戶的數(shù)量往往又很大，所以這就是多用戶通信過程中矛盾點(diǎn)的所在，而要解決這個矛盾，選擇合適的用戶集合，讓他們在同時同頻進(jìn)行通信，要完成這種情況，那么就需要在每次調(diào)度的時候?qū)⑵渌谑褂眠^程中的用戶對于當(dāng)前用戶調(diào)度的影響考慮進(jìn)行，這無形中也就大大增加了整個算法運(yùn)行的復(fù)雜度和運(yùn)算時間。所以我們可以考慮分簇設(shè)計，這種方法就不需要將整個網(wǎng)絡(luò)中所有用戶的通信對于單個用戶的影響，只需要考慮網(wǎng)絡(luò)中的部分用戶對于單個用戶調(diào)度的影響，這無形中也就降低了算法運(yùn)行過程中的復(fù)雜度。由此我們可以將系統(tǒng)的子信道中的用戶分為若干簇，對于子信道的調(diào)度只需要考慮所在簇的影響即可，不需要考慮簇內(nèi)子信道之間的相互影響

3.1 MU-MIMO系統(tǒng)分簇模型

對MU-MIMO 的下行廣播信道中的子信道進(jìn)行分簇，系統(tǒng)子信道所分簇數(shù)M與基站的天線數(shù)量有關(guān)，為了使運(yùn)行模型簡化，此時用戶調(diào)度等價為子信道調(diào)度，用戶的調(diào)度也就為子信道的調(diào)度。NT為與作為移動臺的單天線用戶所對應(yīng)的基站的天線數(shù)量，即Nh=1，L為整個系統(tǒng)中的所有移動臺個數(shù)的總和，通常情況下基站的個數(shù)是小于系統(tǒng)中移動臺的個數(shù)的，也就是說不等式NT<∑h∈CNh是成立的，換種說法也就是說，系統(tǒng)中可以同時接受基站服務(wù)的移動臺的個數(shù)是小于NT的。所以在一個完整的下行傳輸周期內(nèi)，通信基站需要從L個候選用戶中為每一簇分別選出一個用戶，共NT個用戶同時與之通信。假設(shè)后現(xiàn)用戶的結(jié)合可以用C表示，card（C）=L，card（? ）表示集合中元素的個數(shù)，已選用戶集合用A表示，card（A）=K。如圖3所示為MU-MIMO BC系統(tǒng)模型圖。

基站與用戶k之間的信道矩陣采用Hk來進(jìn)行表示，信道矩陣的元素分布是服從于復(fù)高斯分布的，也就是說所有用戶的通信特性都是相同的，并且也是相互獨(dú)立的，滿足塊衰落的特性，為了讓用戶k能夠做到準(zhǔn)確估計Hk，并且在這種情況下基站可以通過檢測或通過基站反饋手段來獲得準(zhǔn)確的全局信道狀態(tài)信息的方法，此種方法可以使用的前提就是認(rèn)為用于信道信息傳遞的鏈路是完整并且可靠的，這樣由于延時給信道帶來的變化就可以忽略不計了。

3.2 分簇調(diào)度算法研究

圖4所示為分簇調(diào)度算法框圖，在對于系統(tǒng)子信道進(jìn)行分簇并且將空集合進(jìn)行修正之后，根據(jù)算法的框圖我們可以知道，在分簇調(diào)度算法中，對整體用戶的分簇以及對于單個用戶調(diào)度是必要的，第二步驟是在第一步驟完成的基礎(chǔ)上來進(jìn)行的，也就是說如果存在有空集合則先對于空集合來進(jìn)行修正，如果不存在空集合時就直接進(jìn)行用戶的調(diào)度。

我們可以列舉出一些較為典型的分簇調(diào)度算法，主要有：（1）貪婪調(diào)度（GS）;（2）基于參考向量的調(diào)度（VS）;（3）窮舉調(diào)度（ES）。

正是因?yàn)榍拔乃f的集中調(diào)度研究方法存在著種種的不足，而在本論文研究中我們提到的是基于干擾數(shù)的調(diào)度算法，這種算法從本身來說就相對于其他調(diào)度算法具有很高的系統(tǒng)容量，并且也正是由于這個原因，我們所進(jìn)行研究的主要重點(diǎn)就是這種PS算法在分簇系統(tǒng)這個特定的環(huán)境或系統(tǒng)下的應(yīng)用情況，我們可以先假設(shè)在進(jìn)行研究的系統(tǒng)中已經(jīng)完成了系統(tǒng)分簇和系統(tǒng)修正的步驟，在進(jìn)行完這些步驟之后，我們就可以得到的集合為：S1，S2，…，SM，其中算法的具體步驟如下所述：

步驟1：系統(tǒng)基站進(jìn)行初始化并對獲得的Hh進(jìn)行SVD;

步驟2：將vk，i投影到Tk，i的正交空間上，使得pk，i與Tk，？咨正交：

（4-1）

步驟3：構(gòu)造相關(guān)矩陣

步驟4：重構(gòu)矩陣Rt：

當(dāng)t=0時，重構(gòu)矩陣

當(dāng)t≠0時，重構(gòu)矩陣

步驟5：對Rt的每一行進(jìn)行處理獲得向量，其元素的計算如下：

步驟6：根據(jù)下式進(jìn)行用戶-子信道選擇：

4 仿真試驗(yàn)

新的算法對于整個系統(tǒng)運(yùn)行速率的影響情況通過實(shí)際仿真來進(jìn)行表現(xiàn)，在模擬仿真的過程中，我們可以通過隨機(jī)分簇和給予相關(guān)度的分簇方法來分別進(jìn)行研究，在仿真中所采用的方法是基于參考向量的修正方法，采用窮舉調(diào)度、基于參考向量調(diào)度、先驗(yàn)式調(diào)度和貪婪調(diào)度四種方式，這4種方式都采用預(yù)編碼的方式，也就是說是選取與信道矩陣對應(yīng)的右奇異向量v 作為預(yù)編碼向量。在仿真中參數(shù)設(shè)定為Nk=1，L=16，NT=4。