多天線系統高能效動態功率分配方法
【技術領域】
[0001] 本發明設及一種基于能效優化的動態功率分配方法，屬于無線通信中資源分配的 相關領域。 技術背景
[0002] 近年來無線通信技術飛速發展，隨著數字通信技術的誕生與應用，移動通信技術 發生了巨大的變革。應對未來的需求，無線通信技術將需要具有更高的信息傳輸速率，實 現在任何時間、任何地點、向任何人提供更有效可靠的通信服務。因此，無線通信系統需要 解決的關鍵問題之一就是在有限的頻帶資源下，提高頻帶利用率實現高速且可靠的數據傳 輸。
[0003] 近年來的研究表明，多天線MIMO(MultipleI噸UtMultiple0u1:put)技術能顯著 增加信道容量，提高頻譜效率。MIMO系統利用多發多收的天線結構，應用先進的無線傳輸和 信號處理技術，開發出新的可利用的空間資源，使其在不增加頻譜資源和天線發送功率的 情況下，成倍地提高通信系統的容量和頻譜利用率。此外，移動無線信道是一個時變環境， 信道容量和接收端的信噪比等都是隨機變化的。當采用固定的傳輸方式時，通信系統就無 法適應信道狀況的變化，無法充分利用無線信道的容量，而采用自適應傳輸技術的MIMO系 統，可W用較低的復雜度，實現高性能、高頻譜效率的通信，并通過動態調整各種傳輸參數 使得系統資源配置能適應信道的變化。用于無線通信，W實現高的頻譜效率（S巧和能量效 率巧巧的功率分配方案被廣泛地討論。大多數文獻是基于信道統計特性來優化訓練序列 功率分配，而由于數據速率取決于瞬時信道狀態，估計誤差和反饋誤差的SE/邸損失也取 決于瞬時信道狀態。已有研究表明在零和最大值之間跳轉訓練功率在窄帶衰落信道中能提 供高的SE增益。但是，運種"砰-砰"控制適用于低信號噪聲比（SNR)或寬帶信道的擴散 限制條件下，且假設連續信道實現之間有很高的相關性。
[0004]本發明W自適應傳輸為研究內容。基于能效優化的動態功率分配方法，提高傳輸 效率。
【發明內容】
[0005] 在多天線系統中，W能效優化的動態功率分配方法為研究內容，解決反饋和訓練 數據功率分配的聯合問題。當兩個信道估計和反饋不準確時，提出動態功率分配W最大限 度地提高能效。基于高斯-馬爾科夫信道分析卡爾曼估計、基于差分碼本反饋的時間相關 性，基于該相關性給出下界遍歷能量效率，W最大化能量效率為目標進行自適應的訓練和 數據的功率分配。仿真結果表明，所提出的動態功率分配方案優于傳統功率分配方案。
[0006] 通過研究動態功率分配，W期實現在非理想信道估計和反饋下的無線多天線通信 鏈路中，最大化能量效益，其中信道被模型化為一個更廣義高斯馬爾可夫過程。
[0007] 為了獲得更可靠的信道狀態信息，需要進行適當的功率分配，特別是在訓練前，對 于沒有可依據的瞬時信道狀態信息（CSI)情況下，對信道估計、反饋和誤差的時間相關性 進行了分析。
[0008] 根據時間相關性，無論是數據功率還是訓練功率均被自適應地分配到每個時隙 中，W獲得能效最大化，并使得增強的長期平均能效最大化。
[0009] 多天線系統高能效動態功率分配方法，該方法包括W下步驟：
[0010] 步驟1:建立系統模型，即信道傳輸模型。
[0011] 設計一個通信系統包含Nt個發送天線（Nt> 2)和一個接收天線，通信鏈路的信道 環境為瑞利平坦衰落信道環境。
[0012] 步驟2 :建立信道估計和反饋模型。
[0013] 步驟2. 1:建立信道估計模型。
[0014] (I)AR模型
[0015] 信道隨時間變化且在每個時隙內保持恒定，根據時間相關性，通過一階的自回歸 模型一一AR模型表示。
[0016] 似信道估計
[0017] 狀態模型和觀測模型允許使用卡爾曼濾波器來自適應地跟蹤信道，因此，使用卡 爾曼進行濾波估計。
[001引步驟2. 2:反饋模型。
[0019]在此，采用差分反饋構建系統模型。發射端和接收端分別具有Nt和Nf根天線，下 行CSI(信道狀態信息）首先由接收端估計得到，由接收端計算CSI的差分信息。差分信息 量化為有限的反饋比特數，并通過反饋信道發送給發射端。
[0020] 步驟3 :建立能效功率分配機制。
[0021] 步驟3. 1 :信道容量問題。
[0022] 假定發送器碼元經歷了許多相干模塊，建立受到不完美的信道估計和信道反饋作 用的在遍歷容量信道的下界Rk。
[002引步驟3. 2:能量效率問題。
[0024] 在發射端設計功率控制器的目標是最大化遍歷的能源效率下界，經分析后，該功 率分配的設計可看作隨機優化問題。
[00巧]步驟3. 3 :最優功率的分配。
[0026] 是關于if和巧"的非凹非線性分式函數，全局最大化的最佳變量較易 計算。
【附圖說明】
[0027] 圖1為本發明所提出的多天線系統高能效動態功率分配方法的流程圖；
[002引圖2為天線總數Nt、符號數T、碼本數CB分別變化時，能效值隨電路電源護的變化 趨勢，并將該發明和現存最優方案做了對比；
[0029] 圖3為碼本數CB= 16、電路電源護=20和碼本數CB= 8、電路電源PE= 60的 數據功率和訓練功率曲線。
【具體實施方式】
[0030] 下面結合附圖和實施例對本發明做進一步說明。
[0031] 本發明所述方法的流程圖如圖I所示，包括W下步驟：
[0032] 步驟1 :建立系統模型，即信道傳輸模型。
[0033] 設計包含Nt個發送天線和一個接收天線通信鏈路，鏈路的信道滿足瑞利平坦衰落 信道環境，假定訓練信號Sk的大小是JXNt，被用于在時間塊k內化> 4000)，其中J代表 訓練時間間隔的持續時間，至少滿足J>Nt。…A，,J且表示發送訓練 信號向量中元素。nt= 1，…，Nt,其中nt表示發送天線的數量。
[0034]接收機獲得所接收的信號妓是大小為JX1的矩陣。
(U
[0036] 其中磚6 ，表示信道矢量，其元素是獨立分布的高斯變量，用):描述。〇 是均值為零，協方差矩陣為詩的白復高斯噪聲向量。
[0037] 最佳訓練信號的形式為：=0,巧*",';<成./, 。/f是每個天線上的訓 練功率。
[0038] 需要歸一化共輛轉置hk作為波束形成向量，使接收端的信噪比（SNR)最大化。但 是，hk實際上是未知的，接收端僅能通過進行信道估計獲得4。
[003引因此，假設信道在每個時隙內是恒定的，在每個時間間隔內，使用Ntbk個比特的基 于碼本的反饋信道鳥，發射器從信道反饋獲得的信道信息被描述為，其標準化的共輛轉 置
被用作波束形成向量。因此，數據Xk的接收信號Yk由下式給出：
[0040]
樹
[0041] 其中皆是數據功率分配，假定為功率歸一化符號。
[0042] 步驟2:建立信道估計和反饋模型。
[0043] 步驟2. 1建立信道估計模型。
[0044] (I)AR模型
[0045] 信道隨時間變化且在每個時隙內保持恒定，根據信道時間相關性，可W通過一階 的自回歸模型來表示：
[0047]參數a，a=J〇(2fdL)是時間相關系數.其中J〇( ?)是第一類零階貝塞爾函 數，fd表示最大多普勒頻率，Tg表示連續時隙之間的時間間隔，Wk是一個滿足C小')的 獨立同分布的復高斯隨機變量。
[004引 似信道估計
[0049] 狀態模型馬二和觀測模型托'二5/A+M允許使用卡爾曼濾波器 來自適應地跟蹤信道，如下公式：
擇' =巧皆(掉'產}，皆=馬-4分別是先驗和后驗估計誤差協方差矩陣。Gk是卡爾曼增益， 4是所估計的信道。初始值為4(0)=?,,.,鉛=:4^。
[0052] 步驟2. 2:反饋模型。
[0053] 在第k個時隙時，時間相關參數a在基站中是已知的。量化矢量馬可W通過量化 估計的信道向量4和先驗CSl a馬I之間的差成=4 -保焉來給定，然后BS可W根據量化差 矢量式來更新信道咬。
[0054]咬=仿馬_,+? (64)
[005引其中兩是dk的量化形式，從2b個向量組成的碼本中選擇。
[0056] 對于給定的量化信道,和量化誤差矢量ef,，根據公式（3) (4)，第k個信道估計 可表不為：
(5)
[00則其中c;-' =4 -馬是反饋誤差。因此，誤差矢量可W表示為：
(6)
[0060] 高斯假設下的量化誤差矢量媒，0<r</c-i，滿足。KX化媒')|的獨立同分布的 復高斯隨機變量，誤差矢量dk的方差=適/可通過下式表示：
[0061]《=。2說+巧？（7)
[0062] 根據速率失真理論，對于每個單元滿足。K(0,巧）分布的b比特量化失真，基于形 狀增益比單獨量化形狀增益聯合量化產生更大的量化誤差的事實，可得出量化誤差方差的 上下界，如下式所示：
(8)
[0064] 其中C是一個系數。
[0065] 步驟3 :建立能