FD Massive MIMO協作多點傳輸場景下提升系統頻譜效率的算法研究

摘 ?要： 近年來，隨著智能終端數量的增長與第五代移動通信技術的發展，移動通信系統對系統頻譜效率以及數據吞吐量的需求越來越高。因此，如何能提升未來無線移動通信系統頻譜效率成為了5G研究的重點方向。在第五代無線移動通信新空口技術（5G NR）研究進程中，協作多點傳輸技術（CoMP）通過其多個傳輸點的聯合傳輸，降低小區間干擾（Inter-cell Interference），從而提升小區邊緣用戶的覆蓋性能，實現了網絡容量以及頻譜效率的大幅提升。另一方面，全維度大規模多輸入多輸出技術（FD Massive MIMO）充分運用了FD MIMO的維度資源、波束賦形以及角度調整技術以及Massive MIMO的大規模的天線跟波束資源，進一步實現了網絡頻譜效率的提升。本文在FD Massive MIMO協作多點傳輸場景下深入研究了提升系統頻譜效率的算法，通過對比分析總結出一種有效提升頻譜效率并同時實現干擾協調的算法。最后，給出了系統級仿真結果并證明了該算法在提升系統頻譜效率方面的優越性能。

關鍵詞：?FD Massive MIMO;協作多點傳輸;頻譜效率;干擾協調

中圖分類號：?TN919.1????文獻標識碼：?A????DOI：10.3969/j.issn.1003-6970.2019.09.027

本文著錄格式：任天昊. FD Massive MIMO協作多點傳輸場景下提升系統頻譜效率的算法研究[J]. 軟件，2019，40（9）：115-119

Study on the Algorithm of Improving the Spectral Efficiency in FD Massive MIMO CoMP Scenario

REN Tian-hao

（Shanxi Yanan Middle School，?Yanan Shanxi，?716000，?China）

【Abstract】：?In recent years， with the increase of the number of intelligent terminals and the development of the fifth-generation mobile communication technology， the demand of the mobile communication system for the system spectrum efficiency and data throughput is increasingly high. Therefore， how to improve the spectrum efficiency of future wireless mobile communication system has become the focus of 5G research.?In the research process of 5G NR， coordinated multipoint transmission technology （CoMP） reduces inter-cell interference through the joint processing of multiple transmission points， thus improving the coverage performance of cell-edge users， and achieving a significant increase in network capacity and spectrum efficiency.?On the other hand， FD Massive MIMO makes full use of the dimensional resource beamforming and beam angle adjustment technology of FD MIMO and the Massive antenna and beam resources of Massive MIMO， which further realizing the improvement of network spectral efficiency. In this paper， under the background of FD Massive MIMO CoMP， the algorithm of improving the spectral efficiency of the system has been studied. Through comparative analysis， an algorithm that can effectively improve the spectral efficiency and achieve interference coordination was summarized. Finally， the system level simulation results are given and the superior performance of the algorithm in improving the spectrum efficiency of the system is confirmed.

【Key words】： FD Massive MIMO;?CoMP;?Spectral efficiency;?Interference coordination

0??引言

近年來為了滿足日益增長的無線傳輸速率需求，第五代移動通信技術（5G）逐漸進入人們的生活，為無線設備與智能終端提供更高的峰值速率以及系統吞吐^[1]。在5G研究推進中，全維度大規模多輸入多輸出（FD Massive MIMO）以其大規模的天線數量以及全方位的波束角度覆蓋，毫無疑問地成為了核心研發技術之一^[2]。FD Massive MIMO技術在無線通信領域日趨成熟，已經被LTE、5G NR和Wi-Fi等無線寬帶標準所采用。基本上，發射機或接收機配置的天線越多，可能的信號路徑就越多，在數據速率和鏈路可靠性方面的性能就越好。所要付出的代價是基站與手機硬件設計復雜度的增加（射頻放大器前端的數量）以及兩端信號處理的高復雜性和高能量消耗。Massive MIMO（稱大規模天線系統、超大型MIMO、超MIMO、全維MIMO和ARGOS）通過使用大量的服務天線（數百或數千個）進行完全一致和自適應的工作，將信號能量的傳輸和接收聚焦到更小的空間區域來提供幫助^[3，4]。它為吞吐量和頻譜效率方面帶來了巨大的提升，特別是在大量用戶終端（例如，數十個或數百個）同時被調度的情況下。Massive MIMO最初是為無線通信系統的時分雙工（TDD）制式所設計的，但目前也應用于頻分雙工（FDD）制式系統中。Massive MIMO的其他好處包括廣泛使用廉價的低功耗組件、減少延遲、簡化媒體訪問控制（MAC）層，以及對干擾和故意干擾的魯棒性。

此外，協作多點傳輸技術（CoMP）又是5G中另一個非常重要的技術^[5]。CoMP指的是指地理位置上存在分離的多個傳輸點（這里的傳輸點指的是小區基站）能夠協同為某個用戶來進行數據傳輸（物理下行共享信道，PDSCH）或者聯合接收某用戶所發送的數據（上行物理PUSCH）^[6，7]。傳統的非CoMP系統中各個小區基站只能服務本小區的用戶，但這樣的做法使得小區邊緣的用戶受其他基站信號的嚴重小區間干擾，系統性能會受到很大影響^[8]。小區間干擾指的就是當某一用戶位于小區的邊緣地帶（兩個或兩個以上小區的交界處）時，該用戶的接收信號強度跟質量相比于小區中心用戶來說差很多。相比于傳統的非CoMP系統^[9]，CoMP技術利用多個小區基站相互協同在一起為處于小區邊緣的用戶提供服務，而這種多個基站或節點同時為某一個用戶提供服務的特點能夠極大地提高數據傳輸速

率以及接收信號強度與質量。CoMP技術最直接收益是能夠降低小區間干擾，從而提高小區邊緣用戶頻譜效率。而利用多小區FD Massive MIMO 技術中空間信道特性來實現信號傳輸，恰好能夠為用CoMP提供解決小區間干擾問題的條件。CoMP技術是可以有效改提高小區邊緣用戶頻譜效率和系統頻譜效率，并提升系統容量和覆蓋范圍。因此，本文針對FD Massive MIMO協同多點傳輸場景下的提升系統頻譜效率的研究具有重要意義。

3GPP標準化組織將CoMP技術在實現方式上可以分為如下三種^[10]：

（1）多小區動態協調式調度或波束賦形（CS/?CB）

某一用戶相關的數據只能由某一服務小區進行發送。該服務小區由CoMP算法來確定，讓用戶能夠在任何位置上都能接收到較強的服務信號。

（2）聯合傳輸（joint transmission， JT）

JT-CoMP技術指的是將小區邊緣用戶放置于多個同頻基站上，該多個基站協作為用戶提供服務，以此來提高小區邊緣吞吐。

（3）動態點選擇（DPS）或靜默（Muting）

某一時刻，CoMP協作集中僅有一個節點向用戶傳輸數據，而其他協作的節點不傳輸，或者向其他的用戶傳輸。

1??相關研究進展分析

FD Massive MIMO技術和協作多點傳輸（CoMP）技術相結合的第五代無線移動通信系統（5G），不僅促進了時頻資源塊（RBs）的空間復用，還通過大規模的天線部署跟干擾協調技術提高了系統覆蓋深度與吞吐量大小。動態協調波束控制是一種有效的干擾協調技術，它通過形成特定用戶的專用波束來實現。傳統的二維天線（2D）裝置采用動態水平波束調整方案。然而，眾所周知的二維天線陣列系統只能通過協調波束賦形和預編碼來適應水平天線陣列的形狀，但垂直天線的模式是固定的。

本文專注于FD Massive MIMO系統，通過其動態調整垂直天線角度與方向來適應用戶位置的能力以及數量龐大的天線與波束覆蓋，從而形成小區邊緣用戶和小區中心用戶特定的下傾角。近年來，在部分聯合傳輸的協同多點傳輸（JP-CoMP）模式下對于協同垂直波束賦形研究工作有了很大進展，文獻[11，12]對蜂窩用戶動態垂直波束賦形的性能進行了評估，但沒有考慮RB資源分配問題。還有一些文獻局限于在不保證小區中心和小區邊緣用戶性能的前提下，進行FD MIMO系統中的協作多點傳輸技術研究。本文針對下傾角調整、RB資源分配進行了聯合優化，通過利用JP-CoMP技術在多小區FD Massive MIMO場景中，提出了一種最大化小區中心用戶和小區邊緣用戶的系統頻譜效率優化算法。此外，考慮小區中心和小區邊緣用戶特有的垂直下傾角，將干擾協調問題轉化為混合非線性優化問題。仿真結果表明，所提出的優化算法能夠達到系統的干擾協調，系統資源分配性能優于傳統的資源分配算法，并且大幅度提升了整個系統的頻譜效率。

2??超密集異構網絡下的小區接入算法

2.1 系統模型

如上圖1所示，在一個下行OFDMA蜂窩網絡中，分布著多個協作簇，每個協作簇中含有兩個以上的基站（）。定義為分配給基站的用戶集，定義為第個基站在第個上服務的用戶，。使得，其中，，其中。

將頻譜資源分成個正交的，使用JP-CoMP傳輸模型，中心用戶僅由一個基站提供服務，邊緣用戶由多個基站協同提供服務。因此通過反復使用因子1與，將分成小區中心用戶與小區邊緣用戶兩個部分。使用與分別代表分配給第個小區的中心用戶與邊緣用戶的資源，其中。

此時存在兩種下傾角，小區中心用戶與小區邊緣用戶的具體天線下傾角。圖一是每個小區的具體下傾角部署，其中與分別為小區中心用戶與邊緣用戶的天線下傾角，對于第個基站來說，，，。

如上圖1中所示，對于小區邊緣用戶，服務波束與期望信號輻射間的垂直下傾角角度差為。因此，小區邊緣用戶所接收到的該垂直波束方向上的信號強度可以通過來計算，其中表示第個基站在第個上的信道增益大小，表示第個基站在第個上分配的功率。為了計算簡便，我們假設每個RB上的功率相等。

由第個基站的第個副載波上服務的小區邊緣用戶的信干噪比大小可以表示為

其中表示熱噪聲。同理，由于小區中心用戶不存在協作傳輸，因此第個基站的第個副載波上服務的小區中心用戶的相應可以表示為

對于用戶，可以達到的數據傳輸速率（bits/每信道用戶）可以通過香農公式來計算。此外，一個RB的帶寬為12*SCS（子載波帶寬），LTE中子載波帶寬SCS=15?kHz，5G中子載波帶寬變為可配的不固定大小，本文中使用SCS=15?kHz，作為計算標準。因此可得出頻譜效率的公式為

我們使用公式表示下列最優化問題，并且最大化系統頻譜效率，它的大小由每個基站的功率、小區中心用戶與小區邊緣用戶下傾角來共同決定。

其中表示用戶在第m個基站中使用第n個子載波。a.和b.分別表示每個基站的功率、小區中心用戶和小區邊緣用戶特定的兩個下傾斜約束條件。為了解決這個優化問題，我們需要應該找到其關于的解。

2.2一種提高系統頻譜效率的算法

為了解決上述非凸優化的問題，本文將分別從RB資源分配與下傾角調整兩部分進行推到與分析。接下來本文將首先針對RB資源分配進行推到，然后針對下傾角調整給出分析。

在每個協作簇內，應該將某一個特定的基站（BS）設置為高優先級的狀態。小區中心用戶不參與CoMP，只有小區邊緣用戶才能被協作多點傳輸。在一定的傳輸時間間隔（TTIs）內，協作簇只為分配給該高優先基站的小區邊緣用戶提供服務。為了方便之后的推到，我們將每個小區上每個RB資源塊的功率設置為統一的固定值。此外，每個小區所能分配的功率相同。我們假設第m個基站獲得了高優先級的情況下，可以計算第n個子載波在其區域內的所有小區邊緣用戶的頻譜效率，根據如下公式：

對于第m個基站中的小區邊緣用戶，最佳RB在所有可用RBs中的值最大，因此如下所示

基于上述對每個小區RB的規劃，考慮利用拉格朗日對偶分解法，將優化問題進一步二元化：

其中，分別表示負的拉格朗日乘子。對于第m個基站占據的每個RB資源，只有一個是正的。拉格朗日對偶目標函數可進一步表示成：

接下來，我們應用KKT條件，將固定求解上述拉格朗日對偶目標函數的拉格朗日乘子。值得注意的是該對偶問題可以轉換為凸函數。此外，給出迭代步長，并按照所給步長對進行不斷迭代，并給出如下算法：

一種FD Massive MIMO協作多點傳輸下提升系統頻譜效率算法

3??仿真結果及分析

為了進一步證明本文所提出的提高系統頻譜效率的算法具有優越性，我們引入了經典的WF和IIWF算法來實現固定垂直下傾斜的功率與RB資源分配，并將三種結果所得系統頻譜效率做出如下對比分析。本文采用系統級仿真平臺，用戶數為10，小區基站為3，天線配置為基站端256、用戶端4。基站傳輸功率46?dBm，噪聲功率密度為–174?dBm/Hz。此外，每個小區的覆蓋范圍是400?m×400?m。其他參數請參考文獻[13]的參數配置。從圖2可以看出，本文提出的算法的整體小區用戶性能優于其他干擾協調方案。與經典的WF和IIWF算法相比，我們提出的算法的系統頻譜效率分別提高了18?bits/s/Hz和24?bits/s/Hz左右。這證明了本文提出算法能夠有效的提升系統頻譜效率，帶來系統增益。

4??結論

本文在FD Massive MIMO協作多點傳輸場景下深入研究了提升系統頻譜效率的算法，通過對比分析總結出一種有效提升頻譜效率并同時實現干擾協調的算法。首先，本文通過動態垂直波束賦形，對小區用戶的兩個特定垂直方向下傾角進行了相應的劃分。之后，通過引入了部分JP-COMP傳輸，并提出了相應的RB分配方法。在該RB分配基礎上，提出了一種能同時實現下傾角調整和RB資源分配的聯合優化方案，給出有效提升頻譜效率的相應算法。最后，給出了系統級仿真結果并證明了該算法在提升系統頻譜效率以及降低小區間干擾方面的優越性能。

參考文獻

• Boccardi F， Heath R W， Lozano A， et al. Five disruptive technology directions for 5G[J]. IEEE Communications Magazine， 2014， 52（2）： 74-80.
• Wireless systems[J]. IEEE Communications Magazine， 2014， 52（2）： 186-195.
• Jia X， Deng P， Yang L， et al. Spectrum and Energy Effi ciencies for Multiuser Pairs Massive MIMO Systems With Full-Duplex Amplify-and-Forward Relay[J]. IEEE Access， 2015， 3： 1907-1918.

• Cui S， Goldsmith A J， Bahai A. Energy-efficiency of MIMO and cooperative MIMO techniques in sensor networks[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications， 2004， 22（6）： 1089-1098.
• 常永宇， 章健. MIMO技術在無線通信系統中的應用[J]. 現代電信科技， 2004（12）： 13-16.
• V. DAmico， C. Botella， et al.， “Advanced interference management in artist4G： interference avoidance，” in Proc. 2010 European Wireless Technology Conference， pp. 21-24.
• 協作多點傳輸系統容量仿真研究[D]. 電子科技大學， 2009.
• 米靜. C-RAN構架下的多點協作傳輸（CoMP）技術的研究[D]. 華北電力大學， 2016.
• ANNAPUREDDY， Sreekanth V， Gamal E L， et al. Degrees of Freedom of Interference Channels With CoMP Trans mission and Reception[J]. IEEE Transactions on Information Theory， 2012， 58（9）： 5740-5760.
• Cili G， Yanikomeroglu H， Yu F R. Cell switch off technique combined with coordinated multi-point （CoMP） transmission for energy efficiency in beyond-LTE cellular networks[C]//?IEEE International Conference on Communications. 2012.
• Qiang L， Yang Y， Shu F， et al. Coordinated beamforming in downlink CoMP transmission system[C]//International Icst Conference on Communications & Networking in China. 2011.
• LTE-A協作多點傳輸系統中下行鏈路預編碼和用戶調度技術研究[D]. 南京郵電大學， 2011.
• 郭會茹， 盧光躍， 孫長印. 協作多點傳輸技術原理及仿真分析[J]. 西安郵電大學學報， 2011， 16（4）： 5-8.