[发明专利]使用迫零波束成形矩阵的近似的多用户MIMO无线通信的方法

说明书

本发明提出了用于MU‑MIMO无线通信系统中信号检测和传输的方法，用于逆矩阵近似误差计算，以自适应地选择MU‑MIMO组中的多路复用UE的数量，以便自适应选取适合于并入了矩阵逆的近似误差的MU‑MIMO信道质量的调制和信道编码方案。

本申请要求2014年9月27日提交的美国临时申请No.62/056,489的权益。

技术领域

本发明的领域是无线通信，更具体地，涉及多用户(MU)多输入多输出(MIMO)无线通信系统中的信号检测和传输的方法，特别涉及逆矩阵近似误差计算的方法、选择MU-MIMO组中多路复用的用户设备(UE)的数量的方法以及选取适当的调制和编码方案(MCS)的方法。

背景技术

在大规模的MIMO系统[1]中，每个基站(BS)配备有数十到数百或数千个天线，以在相同时频资源中服务于数十个或更多的UE。因此，它们相比于传统MU-MIMO系统可以实现显著更高的空间复用增益，这是大规模MIMO系统最重要优点之一，即在不增加功率或带宽的情况下提供线性容量增长的潜在能力[1]-[3]。

已经表明，在天线数量M(例如M＝128)远大于服务的UE上的天线数量K(例如K＝16)的大规模MIMO系统中[2]、[3]，基于迫零(ZF)的预编码和检测方法(例如ZF，正则化ZF(RZF),线性最小均方差(LMMSE))可以实现分别与下行链路和上行链路的信道容量非常接近的性能[2]。因此，ZF已被认为是用于大规模MIMO系统的潜在可行预编码和检测方法[2]-[4]。不失一般性地，下文假设每个UE仅具有一个天线，因此所服务的UE上的天线数量K等于所服务的UE的数量。

在基于ZF的检测或预编码方法的硬件实现方案中，尽管M数量非常大，但主要的复杂性是K×K矩阵的逆[2],[5],[6]。不幸的是，对于大规模MIMO系统，尽管K比M小得多，但仍然比传统MU-MIMO系统要大得多。因此，在这种情况下，K×K矩阵的逆的精确计算可能导致非常高的复杂度[6]，这可能导致大的处理延迟，从而不能满足信道相干时间的需求。因此，在大规模MIMO系统的硬件实现方案中，已经考虑NS(Neumann Series)计算近似逆矩阵(AIM)[2],[5],[6]。

对于MU通信系统中的特定资源元素，例如频域中的子载波，在BS侧接收到的基带信号向量在上行链路传输中表示为y＝Hs+n+I_int，其中H是这些K个UE和BS之间的无线信道矩阵，s是发送的信号向量，n是硬件热噪声，I_int是干扰。利用基于ZF的检测方法，K个UE发射的信号被估计为其中是这些K个UE与BS之间的测量的信道矩阵，I_K是K阶的单位矩阵，α是满足α≥0的缩放因子。令其中D是包括G的对角元素的对角矩阵，E是包括G的非对角元素的空心矩阵，则G^-1的NS可以写为对于硬件实现方案，逆矩阵G^-1可以近似为其中N是NS的计算过程终止行列数。类似地，为了获得下行链路中的预编码矩阵，还涉及计算逆矩阵。结果，上行链路中的估计信号或下行链路中的发送信号中引入额外的近似误差，他们使得系统性能下降。对于硬件设计，计算过程终止行列数N和可容忍误差之间存在折衷，因此N需要足够大到确保系统性能，例如所需的频谱效率，同时将所需的计算资源保持尽可能低以减少计算时间和/或硬件成本。由于这些原因，本专利中提供的发明可以用于估计NS的近似误差，并且自适配地选择系统参数，例如计算过程终止行列数N，MCS和多路复用的UE的数量K。结果，可以以更低的硬件成本确保系统的鲁棒性。

发明目的

本发明提供了估计逆矩阵近似误差的方法和选择可在大规模MIMO系统中实现以提高系统性能的相关系统参数的流程图。

本发明的一目的是提供用于计算在硬件实现中应用AIM的近似误差所引起的信号干扰比(SIR)的方法。

本发明的一目的是提供根据AIM引起的SIR自适配地选择NS计算过程终止行列数N和多路复用UE数量K的方法。