[发明专利]基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法

说明书

本发明涉及多小区mmWave大规模MIMO波束赋形技术领域，公开了一种基于波束发现信号BDS的多小区mmWave大规模MIMO波束选择方法。用户在每个波束选择周期内将ZC序列构成的BDS与用户本地ZC序列集进行逐一相关运算，获取该用户最佳波束所对应的ZC序列根指数。然后，对所接收到的信号进行解扰，获取最佳波束所在的服务mmWave小区ID。最后，用户将所确定的波束索引反馈回服务小区。同时，针对mmWave小区间的波束干扰问题，本发明设计了一种多小区部分波束干扰抑制算法，通过用户对接收信号的处理来获取用户的最佳波束与强干扰波束，大大降低了波束选择算法的复杂度，能有效降低小区间的波束干扰。

技术领域

本发明属于移动通信领域，具体涉及mmWave大规模MIMO的波束赋形技术。

背景技术

随着移动业务的快速发展和智能终端的迅速普及导致无线数据业务的爆炸式增长，相比于当前第四代移动通信系统，下一代移动通信系统被要求提供至少1000倍的容量增长。为实现这一目标，在过去几年间，各种技术被提出并广泛研究。其中在大量未充分使用的毫米波(mmWave)频段(30-300GHz)的无线通信被看作5G的一个关键技术并受到显著关注。mmWave信号更短的波长允许基站(BS)部署数十，甚至上百根天线在一个相对紧凑的空间，这项技术即为大规模MIMO(multiple-input multiple-output多入多出技术)，大规模MIMO可有效提升数据速率和链路可靠性，且在提高频谱效率1-2个数量级的同时提高能量效率3个数量级。最新成果已充分证明了mmWave大规模MIMO对5G无线系统发展的潜能。

然而，由于mmWave通信的高频段，其经历了严重的传播损耗。为了补偿巨大的传播损耗，同时考虑到mmWave天线的尺寸和间距，能够改善系统效率和传输范围的波束赋形(Beamforming)技术受到青睐。

因此，定向Beamforming被认为是补偿mmWave频段严重路径损耗的关键技术。Beamforming能够确定出最大化传输速率的最佳波束方向，为完成高度定向下行Beamforming，准确的信道估计和信道状态信息(CSI)反馈回BS是必要的。然而，基于估计完整CSI的传统Beamforming需要根据最大化准则进行遍历波束搜索，导致高的计算负担和系统开销。

为避免上述问题，对于mmWave大规模MIMO传输，通信业界提出了各种新的Beamforming方案，主要集中在mmWave波束码本的设计，波束选择算法以及波束间的干扰抑制问题，目的是为有效提高BF增益，降低链路复杂度，降低射频链路数以及降低用户信息反馈量。其中，用户反馈部分CSI的随机Beamforming，需用户遍历所有波束来选择最大信干噪比(SINR)所对应的波束，当小区内用户数达到一定数量时，其性能接近理想值，但需要较高的计算复杂度；利用波束空间的稀疏性选择捕获信道主瓣的波束来近似原始的高阶信道，从而降低用户反馈量的改进的空分多址(SDMA)技术，在解决mmWave大规模多用户MIMO下行链路CSI获取困难的同时计算复杂度相对降低，但采用的最大量级波束选择仍涉及穷举搜索且性能易受真实多径环境影响。

针对mmWave大规模MIMO现有波束选择方案主要是最大量级选择，利用mmWave信道矩阵的稀疏特性，选择能量最大的信道路径，但射频链固定可能会造成射频链浪费且在接收SNR或容量方面并不能达到最优；最大SINR选择，通过每个用户反馈其最大SINR来进行用户调度及波束选择；最大容量选择，通过递增或递减波束算法来实现容量最大化。尽管，最大量级选择有相对低的计算复杂度，但其性能易受真实多径环境影响；最大SINR及最大容量选择计算复杂度相对较高，但在实际应用中更接近理想性能。因此，如何在性能和复杂度之间权衡是波束选择算法主要关注问题。