本發(fā)明涉及基于改進的弦距離的下行MU_COMP調(diào)度方法。

背景技術(shù)：
隨著移動通信用戶數(shù)量的增加以及無線寬帶業(yè)務(wù)(多媒體業(yè)務(wù))的興起，要求移動通信系統(tǒng)進一步提高數(shù)據(jù)傳輸速率和頻譜利用率，因此實際應(yīng)用中采取了同頻組網(wǎng)的方式，使得小區(qū)邊緣用戶將接收來自相鄰小區(qū)的干擾，這嚴重的限制了邊緣用戶的服務(wù)質(zhì)量和吞吐量，而協(xié)作傳輸模式下(COMP)的單用戶調(diào)度相比多用戶調(diào)度已無法滿足系統(tǒng)對吞吐量的需求，但多用戶調(diào)度中存在用戶之間的干擾，為了避免干擾，傳統(tǒng)的基于弦距離多用戶調(diào)度算法用F范數(shù)衡量用戶信道狀況，用弦距離衡量信道相關(guān)性，并以F范數(shù)α次方和弦距離的乘積為準(zhǔn)則進行用戶選擇，復(fù)雜度比較高。

技術(shù)實現(xiàn)要素：
本發(fā)明的目的是針對已有弦算法的不足，提出一種基于改進的弦距離的下行多用戶調(diào)度算法，兼顧系統(tǒng)性能的同時降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，改善邊緣小區(qū)用戶的服務(wù)質(zhì)量。其包括一種基于改進的弦(沒有行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)翻譯，可直譯為弦距離)距離的下行MU_COMP調(diào)度算法，包括如下步驟：S1邊緣小區(qū)用戶檢測當(dāng)前干擾信號的強度并反饋當(dāng)前信干噪比，根據(jù)信干噪比確定協(xié)作傳輸模式下的激活用戶集；S2建立候選用戶集和已選用戶集合，其中所述候選用戶集包括激活用戶集中用戶，選將所述候選用戶集中F范數(shù)最大的用戶之一添加到已選用戶集，并計算已選用戶集中用戶的信道容量；S3計算所述候選用戶集中每個用戶信道矩陣與已選用戶集中聯(lián)合信道矩陣的弦距離；S4選出用戶信道矩陣與已選用戶集中聯(lián)合信道矩陣的弦距離最大的用戶；S5判斷已選用戶集中用戶是否到用戶上限，若未到用戶上限則跳轉(zhuǎn)步驟S2，若達到上限，則跳轉(zhuǎn)步驟S6；S6對已選用戶集中的邊緣小區(qū)用戶分別設(shè)計塊對角化預(yù)編碼矩陣，協(xié)作基站使用塊對角化預(yù)編碼矩陣對邊緣小區(qū)用戶進行聯(lián)合預(yù)編碼和發(fā)送。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述步驟S2包括：設(shè)激活用戶集中共有Nu個用戶，初始化，候選用戶集Ω＝{1,2,…Nu}，已選用戶集合γ＝Φ，選擇候選用戶集中信道F范數(shù)最大的邊緣小區(qū)用戶s1，更新候選用戶集Ω＝Ω-{s1}，已選用戶集γ＝γ+{s1}，計算此時系統(tǒng)容量Ctemp＝C(s1)。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，系統(tǒng)容量計算方法包括：P是發(fā)送的總功率，n是的非零奇異值的個數(shù)，λi是第i個奇異值，ηi是第i個子信道的發(fā)送能量，M是發(fā)送端總的天線數(shù)，其中ηi按如下規(guī)則計算，u是由在條件下通過拉格朗日因子法求得。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述步驟S3包括：計算候選用戶集中第k個邊緣小區(qū)用戶的信道矩陣Hk與已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶聯(lián)合信道矩陣Hγ的弦距離k＝1,2,…Nu-m，其中m是已選用戶集中用戶的個數(shù)，Gk是對邊緣小區(qū)用戶k信道矩陣Hk按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，Pγ是對已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶聯(lián)合信道矩陣Hγ按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，||||F表示求取F范數(shù)。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述步驟S4包括：從候選用戶集選出與已選用戶集弦距離dk最大的邊緣小區(qū)用戶，并將最大的邊緣小區(qū)用戶記為si。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述步驟S4還包括：計算已選用戶集γ加入si后的系統(tǒng)容量若則更新已選用戶集γ＝γ+{si}，Ω＝Ω-{si}，m＝m+1，是邊緣小區(qū)用戶si的信道矩陣按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，進入步驟S5,否則進入步驟S6。在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，已選用戶集γ加入si后的系統(tǒng)容量計算方法為其中n是的非零奇異值的個數(shù)，λi是的第i個奇異值，是對進行塊對角預(yù)編碼之后的到的預(yù)編碼矩陣，ηi是第i個子信道的發(fā)送能量，ηi按如下規(guī)則計算，u是由在條件下通過拉格朗日因子法求得在上述技術(shù)方案的基礎(chǔ)上，所述步驟s1激活用戶集選擇規(guī)則包括：若用戶信干噪比小于閾值門限β，則將該用戶規(guī)定為邊緣小區(qū)用戶，且所述閾值門限β是根據(jù)信道基站和信道狀態(tài)信息確定的。相對于現(xiàn)有技術(shù)來說，本發(fā)明兼顧系統(tǒng)性能的同時降低系統(tǒng)的復(fù)雜度，改善邊緣小區(qū)用戶的服務(wù)質(zhì)量。附圖說明圖1是本發(fā)明的小區(qū)基站示意圖；圖2是本發(fā)明的流程圖；圖3是本發(fā)明對已有的基于弦距離調(diào)度算法系統(tǒng)容量在Nb＝3，Nt＝4，Nr＝2配置條件下隨參數(shù)α變化情況；圖4是本發(fā)明對已有的基于弦距離調(diào)度算法系統(tǒng)容量在Nb＝3，Nt＝4，Nr＝4配置條件下隨參數(shù)α變化情況；圖5是本發(fā)明對已有的基于弦距離調(diào)度算法系統(tǒng)容量在Nb＝3，Nt＝2，Nr＝2配置條件下隨參數(shù)α變化情況；圖6是本發(fā)明與已有的基于弦距離調(diào)度算法復(fù)雜度仿真結(jié)果比較；圖7是本發(fā)明與已有的基于弦距離調(diào)度算法性能仿真結(jié)果比較。具體實施方式下面結(jié)合附圖對發(fā)明作進一步說明。如圖1本發(fā)明中小區(qū)結(jié)構(gòu)采用正六邊形，每個小區(qū)內(nèi)有三個扇區(qū)，每三個相鄰小區(qū)的相鄰扇區(qū)組成一個簇，本發(fā)明提出的算法應(yīng)用在這個簇內(nèi)?？紤]由Nu個邊緣小區(qū)用戶組成的多小區(qū)多用戶下行MIMO鏈路，用戶UE的接收天線數(shù)為Nr，協(xié)作傳輸?shù)幕緮?shù)為Nb，每個基站的發(fā)送天線數(shù)為Nt，發(fā)送的功率限制為P，基站到用戶的信道為瑞利平坦衰落信道，任意時隙協(xié)作基站允許容納的協(xié)作用戶數(shù)為基于改進的弦距離的下行MU_COMP調(diào)度算法具體步驟如下：(1)邊緣小區(qū)用戶檢測當(dāng)前干擾信號的強度并反饋當(dāng)前信干噪比SINR，將該SINR與預(yù)先設(shè)定好的閾值門限β進行比較，如果SINR<β則將該用戶劃為邊緣小區(qū)用戶，閾值門限β是由基站和用戶信道狀態(tài)信息決定的。(2)確定已選用戶集(2.1)設(shè)激活用戶集中共有Nu個用戶，初始化，候選用戶集Ω＝{1,2,…Nu}，已選用戶集合γ＝Φ，選擇候選用戶集中信道F范數(shù)最大的邊緣小區(qū)用戶s1，更新候選用戶集Ω＝Ω-{s1}，已選用戶集γ＝γ+{s1}，計算此時系統(tǒng)容量Ctemp＝C(s1)；(2.2)計算候選用戶集中第k個邊緣小區(qū)用戶的信道矩陣Hk與已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶聯(lián)合信道矩陣Hγ的弦距離k＝1,2,…Nu-m，m是已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶的個數(shù)，Gk是對邊緣小區(qū)用戶k信道矩陣Hk按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，Pγ是對已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶聯(lián)合信道矩陣Hγ按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，||||F表示求取F范數(shù)；(2.3)從候選用戶集選出與已選用戶集弦距離dk最大的邊緣小區(qū)用戶，記為si(2.4)計算已選用戶集γ加入si后的系統(tǒng)容量若更新已選用戶集γ＝γ+{si}，Ω＝Ω-{si}，m＝m+1，是邊緣小區(qū)用戶si的信道矩陣按行進行施密特正交化之后得到的矩陣，進入步驟(2.5),否則進入步驟(3)；(2.5)返回步驟(2.2)直到已選用戶集中邊緣小區(qū)用戶達到用戶數(shù)上限。(3)對多點協(xié)作傳輸用戶集γ中的邊緣小區(qū)用戶分別設(shè)計塊對角化預(yù)編碼矩陣，協(xié)作基站使用塊對角化預(yù)編碼矩陣對邊緣小區(qū)用戶進行聯(lián)合預(yù)編碼和發(fā)送步驟(3)的具體做法如下：設(shè)最終多點協(xié)作傳輸用戶集γ中邊緣小區(qū)用戶數(shù)為N，第k個用戶的接收信號可表示為：其中sk協(xié)作基站向用戶k發(fā)送的聯(lián)合信號，Pk是用戶k分配的功率,由注水算法確定，nk是一個協(xié)方差矩陣為單位陣的零均值循環(huán)對稱復(fù)高斯隨機變量，式中是用戶k的有用信號，是收到的來自其他用戶的同頻干擾信號，Vk是塊對角化之后的預(yù)編碼矩陣。按如下方式求得：首先確定除用戶k以外的傳輸用戶集中邊緣小區(qū)用戶組成的聯(lián)合信道矩陣對進行奇異值分解再對虛擬信道HkR0進行奇異值分解最終用戶k的預(yù)編碼矩陣聯(lián)合預(yù)編碼之后系統(tǒng)總的容量nj是第傳輸用戶集中第j個用戶信道的非零奇異值的個數(shù)，λi是第j個用戶的第i個非零奇異值，M＝Nb*Nt；u是一個門限值。仿真條件：圖3仿真條件，協(xié)作基站數(shù)Nb＝3，Nt＝4，Nr＝2；信噪比分別為0分貝、10分貝、20分貝；圖4仿真條件，協(xié)作基站數(shù)Nb＝3，Nt＝4，Nr＝4；信噪比分別為0分貝、10分貝、20分貝；圖5仿真條件，協(xié)作基站數(shù)Nb＝3，Nt＝2，Nr＝2；信噪比分別為0分貝、10分貝、20分貝；圖6和圖7仿真條件，協(xié)作基站數(shù)Nb＝3，Nt＝2，Nr＝2；信道為瑞利平坦衰落仿真結(jié)果分析：由圖3,4,5不同天線數(shù)量組合條件下的仿真結(jié)果可以看出隨著參數(shù)α從很大降低到很小幾乎為0過程中，平均吞吐量首先會保持穩(wěn)定不變，當(dāng)參數(shù)α到達大概10到100之間時，平均吞吐量逐漸上升，并且在參數(shù)α為0.01到0之間的某個值時達到最大，之后隨著參數(shù)α的減小稍微有所減少，減少幅度不大，之后當(dāng)參數(shù)α足夠小時，平均吞吐量將保持穩(wěn)定。對一個特定的用戶集合，在參數(shù)α從很小變化到很大的過程中，調(diào)度算法的到的信道容量的跳變次數(shù)非常少，并且跳變的時機和方向沒有明顯的規(guī)律，因而不能通過自適應(yīng)的反復(fù)迭代來無限逼近最佳值，從仿真結(jié)果來看α接近于0時，信道容量平均值最高，接近最大值，在考慮既保證算法性能又能降低復(fù)雜度的情況下，將傳統(tǒng)基于弦距離的調(diào)度算法中參數(shù)α置為0，同時在對實際的考慮中這也是可行的，因為隨著協(xié)作集合中用戶數(shù)量的上升，用戶信道之間的相關(guān)性會對預(yù)編碼之后的系統(tǒng)容量起主導(dǎo)作用，而用戶自身信道質(zhì)量的好壞的影響作用很小。圖6仿真結(jié)果可以看出在特定的收發(fā)天線組合下，隨著用戶數(shù)量的不斷增多改進的基于弦距離的下行MU_COMP調(diào)度算法復(fù)雜度比傳統(tǒng)的基于弦距離的調(diào)度算法復(fù)雜度要不斷降低，并且這種復(fù)雜度的降低是在很好的保證的系統(tǒng)的容量的前提下進行的，圖7的仿真結(jié)果可以看出兩種算法的性能基本一致，這又進一步證明了改進的基于弦距離的調(diào)度算法是可行的。