多输入多输出广播信道下基于有限反馈的最大输出SINR线性天线合并算法

吕 磊 张忠培



多输入多输出广播信道下基于有限反馈的最大输出SINR线性天线合并算法

吕 磊*张忠培

(电子科技大学通信抗干扰国家级重点实验室 成都 611731)

在基于有限反馈的多天线MIMO广播信道下，由信道量化误差带来的多用户干扰(MUI)会严重地降低系统性能。天线合并技术可以利用多接收天线提供的多维自由度有效地改善系统性能。该文针对最近被证明为最优的反馈资源分配策略，设计了一种线性天线合并算法，该算法在提高反馈精度和增强期望信号增益之间做出合理的折中，可使期望输出信噪干扰比(SINR)最大化。首先导出了线性合并器期望输出SINR的下界闭合表达式，然后利用这个表达式得到使输出SINR最大化的线性合并器。仿真表明该线性合并算法与已有算法相比具有明显的性能提升。

多输入多输出；线性天线合并器；最大信噪干扰比；迫零波束形成；有限反馈

1 引言

在实际商用的闭环MIMO系统中，用来进行用户信道信息反馈的上行信道资源往往是固定有限的，而把这些固定的反馈资源分配给大量用户来获得多用户分集增益还是分配给少量用户来获得更高的反馈精度是两种不同的反馈资源分配策略。最近有文献研究表明，即使对一个有大量用户存在的MIMO广播系统来说，把固定的反馈资源分配给少量用户以提高反馈精度是更好的反馈资源分配策略[17]。基于这样一个少量用户反馈的应用场景，本文提出了一种以最大化合并输出SINR为目标的天线合并算法。虽然本文提出的线性合并器的设计目标也是最大化SINR，但是与现有方案的区别主要体现在两个方面：第一，本文提出的线性合并器是基于有限反馈设计的；第二，由于本文提出的线性合并器不依赖用户调度，所以在设计的过程中考虑了不同用户量化信道的非正交性带来的额外的MUI。首先，分析给出了线性天线合并器输出SINR期望值的下界闭合表达式；然后，利用这个表达式得到了最大化合并输出SINR的天线合并算法。仿真表明本文提出的天线合并算法较现有的算法有明显的性能提升，而且随着反馈量或者接收天线数的增加，本文提出的天线合并算法会获得更高的性能增益。

2 系统模型

假设发射端使用迫零波束形成(ZFBF)[18]来消除MUI。首先发射端计算矩阵伪逆：

这里需要说明的是，由于发射端获得的信道信息是有量化误差的，MUI无法被完全消除。

3 最大输出SINR线性天线合并器

结合式(6)，式(11)，式(14)和詹森不等式，可以求得天线合并器输出SINR期望值下界的闭式解：

且

而根据式(15)，其合并后SINR期望值的估计下界为

利用式(19)，可以计算天线合并后整个系统的容量：

4 仿真结果及分析

5 结束语

在有限反馈闭环MIMO广播信道中，将有限的反馈资源分配给少量的用户被证明是一种更优的反馈资源分配策略。本文结合这种反馈资源分配策略，设计了一种接收端天线合并算法。该天线合并算法以最大化输出SINR为设计目标，使得天线合并器能够在提高期望信号强度和提高信道量化精度之间做出合理的折中。蒙特卡洛仿真表明，本文提出的天线合并算法较现有的算法有明显的性能提升，并且其性能优势随着反馈量或者接收天线数的增加而变大。

图1 MSLC算法下天线合并器输出平均SINR的仿真结果

图2 不同SNR下MSLC与现有天线合并算法的性能比较

图3 不同反馈量下MSLC与现有天线合并算法的性能比较

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吕 磊： 男，1982年生，博士生，研究方向为MIMO系统有限反馈预编码技术.

张忠培： 男，1967年生, 教授, 博士生导师，研究方向为移动通信及抗干扰通信.

Limited Feedback-based Maximum SINR Linear AntennaCombiner for MIMO Broadcast Channels

Lü Lei Zhang Zhong-pei

(,,611731,)

MultiUser Interference (MUI) caused by channel quantization error degrades the performance of the limited feedback-based multiuser Multiple-Input Multiple-Output (MIMO) systems. Antenna combining techniques can effectively improve the system performance with the additional dimension of freedom. In this paper, a linear antenna combiner is proposed for the feedback overhead allocation strategy which is proved to be the optimal scheme. First, the closed-form lower bound of each user’s expected post-combining Signal-to-Interference- plus-Noise Ratio (SINR) is derived. Then, using this bound expression, the proposed combiner is obtained which aims to maximize the expected post-combining SINR. Monte Carlo simulations show that the proposed combiner achieves better performance compared with the existing antenna combining algorithms.

MIMO; Linear antenna combiner; Maximum SINR; Zero-forcing beamforming; Limited feedback

TN914

A

1009-5896(2014)06-1460-05

10.3724/SP.J.1146.2013.01307

吕磊 lvlei@uestc.edu.cn

2013-08-28收到，2013-11-22改回

国家科技重大专项(2012ZX03001027-003)，国家自然科学基金(61101092)和中央高校基本科研业务费专项资金(ZYGX2010J010)资助课题