基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115150049A(43)申请公布日2022.10.04(21)申请号202210758556.1G06K9/62(2022.01)(22)申请日2022.06.30(71)申请人南京邮电大学地址210023江苏省南京市鼓楼区新模范马路66号(72)发明人陈荣恒宋荣方(74)专利代理机构南京正联知识产权代理有限公司32243专利代理师姜梦翔(51)Int.Cl.H04L5/00(2006.01)H04B17/391(2015.01)H04B17/309(2015.01)H04B7/0413(2017.01)G06F17/16(2006.01)权利要求书3页说明书7页附图1页(54)发明名称基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法(57)摘要本发明属于无线通信技术领域，具体地说，是一种基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，步骤一、在一个去蜂窝大规模MIMO系统内，根据信道质量来计算用户之间的相似系数构建相似矩阵，并设置相似阈值来判决用户之间的相似度是否可被忽略，将相似度较高的用户用超边连接，并构建描述超图模型的关联矩阵；步骤二、在传统的超图着色算法基础上扩展了导频复用策略，使得改进的着色算法能适应超边的变化完成导频分配；步骤三、进行参数调优，目标函数设置为系统上行可达和速率，更新相似阈值来重新划分超边，优化导频分配结果，并计算每个用户上行可达速率，最终使得目标函数最大化。CN115150049ACN115150049A权利要求书1/3页1.一种基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、在一个去蜂窝大规模MIMO系统内，利用用户与AP之间的大尺度衰弱系数来近似衡量信道质量，根据信道质量来计算用户之间的相似系数构建相似矩阵，并设置相似阈值来判决用户之间的相似度是否可被忽略，将相似度较高的用户用超边连接，并构建描述超图模型的关联矩阵；步骤二、在传统的超图着色算法基础上扩展了导频复用策略，使得改进的着色算法能适应超边的变化完成导频分配；步骤三、进行参数调优，目标函数设置为系统上行可达和速率，更新相似阈值来重新划分超边，优化导频分配结果，并计算每个用户上行可达速率，最终使得目标函数最大化。2.根据权利要求1所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，其特征在于，在所述步骤一中，设定在一个L×L的方形区域中实现去蜂窝大规模MIMO系统，K个用户和M个AP随机均匀地分布在该区域内，系统用正交导频数量为τ，其中τ＜＜K，对于用户k，首先，计算它与AP之间的大尺度衰弱系数β，第m个AP和第k个用户之间的大尺度衰弱系数由如下表示：其中，Lm,k表示第m个AP和第k个用户之间的路径损耗，表示阴影衰弱，并且σs,h和zm,k均服从N(0，1)分布，通过用户与AP之间的大尺度衰弱系数来衡量信道质量；H分别计算每个用户和每个AP之间的大尺度衰弱系数得到信道矩阵[β1,β2,...,βK]，其中β1＝[β1,1,β2,1,...,βM,1]，利用信道矩阵来计算用户之间的相似系数，其中用户k和用户k′之间的相似系数定义如下：如果k＝k′，其相似程度为1，对于k≠k′来说，较小的ξk,k′表示用户k和k′之间的相似系数低，信道相似性可以被忽略，即两用户即使共享相同导频也不会造成严重的导频污染，而较大的ξk,k′表示如果两个用户相似系数低高，在进行导频复用时会带来严重的导频污染。3.根据权利要求2所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，其特征在于，在所述步骤一中，构建一个无向超图模型G＝(V,E)，超图的超边由给定顶点集的任何子集组成，定义V＝{v1,v2,...,vK}为顶点集合，其中的元素代表系统中的K个用户，E＝(e1,e2,...,en)为超边集合，其中的元素ei满足下列条件：接下来利用相似矩阵和相似阈值λth来构建超图的关联矩阵Θ，Θ中的行代表不同的用户顶点，列代表不同的超边，Θ内的元素由0或1构成，如果超边ei包含顶点vk，则关联矩阵中的Θ(i,k)值为1，否则为0。4.根据权利要求3所述的基于用户相似性的去蜂窝大规模MIMO导频分配方法，其特征2CN115150049A权利要求书2/3页在于，所述步骤二中，利用相似矩阵和相似阈值λth来构建超图的关联矩阵Θ具体的算法步骤如下：Step1：计算用户与AP之间的信道矩阵；Step2：计算用户与用户之间的相似系数构建矩阵Ξ＝[ξk,k′]K×K；Step3：按如下规则对矩阵Ξ提取相似性特征得到矩阵X＝[χk,k′]K×K：Step4：将顶点v1加入超边e1，对于顶点vi，其中2≤i≤K，如果χ1,i＝1，则把vi加入到超边e1中，设置关联矩阵中的Θ(i,