[发明专利]一种FDD Massive MIMO网络中基于D2D的CSI反馈方法

权利要求书

1.一种FDD Massive MIMO网络中基于D2D的CSI反馈方法，其特征是，包括以下步骤：

步骤A，为CSI交换进行位分区，计算出最优的位分区；

步骤B，根据最优位分区进行CSI交换；

步骤C，CSI交换完成后，计算出预编码器发送给基站BS，完成CSI的反馈；

步骤A中，最优的位分区就是使得虚拟SLNR最大化的位分区；

虚拟SLNR的定义：给出了位分区{b_kj}，如果存在一个D2D量化器Q({b_kj})和一列预编码码本例如Γ_k是可获得的，则虚拟SLNR就是可获得的这个SLNRΓ_k的上确界；

计算最优的位分区的具体过程包括：

虚拟SLNR最大化的位分区，此最优化问题表达式如下：

最优位分区问题就被重新表述为使得虚拟SLNR下界最大的最优化问题，将虚拟SLNR的下界带入之前的最优化问题中进行变形，其中

其中原最优化问题目标函数是使得上面(1)式最大，其实就是使得(2)式的第二项最小化，所以该最优化问题最终变形如下：

步骤B中，根据最优位分区进行CSI交换的具体过程包括：

为了把信道h_k共享给用户j，用户k先计算出部分信道其中U_j是一个的矩阵，该矩阵包含用户j的协方差矩阵R_j的个特征向量；接着将计算出的部分信道用一个量化器Q_kj量化成最后再发送给用户j，用户j获得来自用户k的信道表示为

用户间通过D2D进行交换CSI使用的量化器的计算过程为：

令作为部分信道的协方差矩阵，接着做G_kj特征分解，是对角阵，其中包含G_kj的特征值的KLT为这里有一个维度限制，当用户k和用户j仅部分重叠时，接着设计量化器量化的每个元素，同时用无损码在量化器输出端进行解码，最终在用户j收到的用户k的信道为

2.根据权利要求1所述的一种FDD Massive MIMO网络中基于D2D的CSI反馈方法，其特征是，步骤C中，计算预编码器的具体过程为：

选择一个预编码向量使得用户k的SLNR预期下界最大，具体问题表示如下：

每个用户k计算出各自的预编码向量之后反馈给基站BS。