張國(guó)梅 任俊臣 呂剛明 李國(guó)兵 孫 浩

(1.西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，710049，西安；2.通信與信息系統(tǒng)國(guó)家級(jí)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，710049，西安；3.陜西省智慧網(wǎng)絡(luò)與泛在互聯(lián)工程技術(shù)研究中心，710049，西安)

改進(jìn)PU2RC的下行MU-MIMO自適應(yīng)發(fā)送方案

張國(guó)梅1,2,3任俊臣1,2,3呂剛明1,2,3李國(guó)兵1,2,3孫 浩1,2,3

(1.西安交通大學(xué)電子與信息工程學(xué)院，710049，西安；2.通信與信息系統(tǒng)國(guó)家級(jí)虛擬仿真實(shí)驗(yàn)教學(xué)中心，710049，西安；3.陜西省智慧網(wǎng)絡(luò)與泛在互聯(lián)工程技術(shù)研究中心，710049，西安)

針對(duì)多用戶多輸入多輸出(Multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO)系統(tǒng)中，每用戶酉速率控制(Per-user unitary and rate control，PU2RC)算法在低用戶數(shù)及高信噪比情況下性能不夠理想的問題，提出一種基站端精確重構(gòu)信道信息并選取服務(wù)用戶集的下行自適應(yīng)發(fā)送方案。基站端先利用用戶反饋的信道矢量范數(shù)及信道方向信息(Channel direction information,CDI)重構(gòu)下行信道矢量，再采取相似碼本矢量共享用戶的方法擴(kuò)大各碼本矩陣的關(guān)聯(lián)用戶集合，最后以和速率最大為目標(biāo)選擇最優(yōu)的服務(wù)用戶集。該方案提高了低用戶數(shù)情況下出現(xiàn)多用戶模式的概率，在用戶間干擾與服務(wù)用戶數(shù)之間實(shí)現(xiàn)了折衷，相較于PU2RC和已有的改進(jìn)PU2RC方案，獲得了更優(yōu)的和速率性能。

多輸入多輸出；多用戶；每用戶酉速率控制；自適應(yīng)發(fā)送

引 言

多用戶多輸入多輸出(Multi-user multiple-input multiple-output, MU-MIMO)技術(shù)相比于單用戶多輸入多輸出(Multiple-input multiple-output,MIMO)，能在相同的時(shí)頻資源上并行服務(wù)多個(gè)用戶，可大大提高系統(tǒng)的頻譜效率。實(shí)現(xiàn)MU-MIMO需要考慮抑制用戶間干擾的預(yù)編碼[1-2]和用戶選擇[3-9]。本文側(cè)重于研究用戶選擇問題。現(xiàn)有用戶選擇策略包括最大化容量的貪婪搜索、迫零波束賦形[5]、最大化容量上界的貪婪搜索[6]、半正交[7]、信漏噪比最大[8]以及弦距離最大[9]等。但在有限反饋頻分雙工(Frequency division duplexing,FDD)系統(tǒng)中，這些算法需要分別設(shè)計(jì)信道方向信息(Channel direction information,CDI)量化碼本和預(yù)編碼碼本兩套碼本，且算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高，不利于系統(tǒng)的簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)。為了降低實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度，文獻(xiàn)[10]利用子空間特征角的概念將有效信道的特征值乘積作為用戶選擇標(biāo)準(zhǔn)，而文獻(xiàn)[11]則通過近似投影矩陣來減少奇異值分解(Singular value decomposition,SVD)操作的次數(shù)。另一方面，操作簡(jiǎn)單的每用戶酉速率控制(Per-user unitary and rate control,PU2RC)[12-13]方案近年來受到了人們的廣泛關(guān)注，已被建議為長(zhǎng)期演進(jìn)(Long term evolution,LTE)中MU-MIMO的基本實(shí)現(xiàn)方案。該方案將CDI量化碼本與預(yù)編碼碼本合二為一，極大降低了用戶選擇和預(yù)編碼的計(jì)算復(fù)雜度。但該方案最終選取哪幾個(gè)用戶同時(shí)服務(wù)完全取決于各用戶反饋的信道矢量量化情況，基站端并未利用所有用戶反饋的信道狀態(tài)信息來作更充分的干擾協(xié)調(diào)，因此在系統(tǒng)總用戶數(shù)較少或干擾受限的高SNR情況下并不能獲得理想的性能。針對(duì)PU2RC方案存在的問題，人們提出了一系列改進(jìn)方法：文獻(xiàn)[14]在傳統(tǒng)PU2RC方案的基礎(chǔ)上提出了一種依據(jù)備選用戶數(shù)、碼本矩陣數(shù)和SNR優(yōu)化系統(tǒng)最大傳輸模式N的方案，在用戶數(shù)較少和SNR較高時(shí)優(yōu)化出的N較小，用戶反饋集中到較少的碼本上，在干擾受限的高SNR下可自動(dòng)實(shí)現(xiàn)低階傳輸模式，改善了系統(tǒng)性能。但該方案需要增加下行控制信道開銷向用戶共享新碼本。另外對(duì)于碼本矩陣中的正交向量數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，不能有效克服傳統(tǒng)PU2RC在備選用戶數(shù)相對(duì)碼本矩陣數(shù)較少時(shí)出現(xiàn)的系統(tǒng)始終選擇單用戶傳輸模式而損失性能的問題。因此該方案在用戶數(shù)較少的時(shí)候性能提升有限。文獻(xiàn)[15]的方案中，每個(gè)用戶增加1 Bit量化質(zhì)量指示信息,用于基站端還原用戶量化誤差。該方案在傳統(tǒng)PU2RC選出的用戶集合上進(jìn)行貪婪搜索，可自動(dòng)判斷系統(tǒng)是否干擾受限。在干擾受限時(shí)可降低并行用戶數(shù)，否則就在剩余用戶集合中為碼本矩陣中還未被使用的碼本向量選擇最適合的用戶，提高并行用戶數(shù)。該方案貪婪搜索目標(biāo)函數(shù)計(jì)算時(shí)的干擾估算誤差較大，性能提升受限。此外該方案在用戶數(shù)較多且非干擾受限的中低信噪比情況下，在新增用戶時(shí)所進(jìn)行的搜索中備選用戶集合較大，復(fù)雜度較高。文獻(xiàn)[16]通過用戶端增加一個(gè)標(biāo)量反饋，實(shí)現(xiàn)在基站端對(duì)各種模式n下用戶信干噪比(Signal to interference plus noise radio,SINR)的估算。該方案在每個(gè)碼本向量對(duì)應(yīng)的用戶集中，利用估算的SINR選出在模式n下速率最大的用戶。然后對(duì)每個(gè)碼本矩陣選出對(duì)應(yīng)于模式n的估算速率最大的前n個(gè)用戶，并計(jì)算模式n下該碼本矩陣的和速率。最后在所有碼本矩陣的所有模式中選出和速率最大的碼本矩陣與對(duì)應(yīng)的傳輸模式。但該方案不適用于用戶數(shù)相對(duì)碼本矩陣數(shù)較少的情況，此時(shí)有可能實(shí)際可選用戶數(shù)少于根據(jù)速率估算選出的最優(yōu)模式，仍然會(huì)帶來文中提到的“調(diào)度后SINR失配”的問題。此外文獻(xiàn)[17]提出了一種在基站端將相似碼本矢量劃分為一組、并在組內(nèi)共享量化用戶的方法，以增大同一碼本矩陣量化到的用戶數(shù)，改善低用戶數(shù)下的系統(tǒng)性能。但由于部分用戶實(shí)際的預(yù)編碼矢量與其最優(yōu)的信道量化矢量不一致，將造成量化誤差增大。文獻(xiàn)[18]先在用戶端搜索對(duì)各自最優(yōu)的服務(wù)用戶數(shù)，然后基站端選擇用戶時(shí)在此最優(yōu)服務(wù)用戶數(shù)的限制下進(jìn)行。此方案在一定程度上考慮了用戶間干擾的影響，但確定最優(yōu)服務(wù)用戶數(shù)時(shí)未考慮CDI量化誤差的影響，也不能利用其他用戶的信道信息，非全局最優(yōu)，還會(huì)增加終端的計(jì)算量。

針對(duì)以上算法存在的各種問題，本文提出一種在基站端利用用戶反饋信息重構(gòu)各用戶信道矢量，并在基站端選擇最優(yōu)服務(wù)用戶集的改進(jìn)方案。該方案結(jié)合了文獻(xiàn)[17]的方法，在增大各碼本矩陣量化到的用戶數(shù)之后，以和速率最大貪婪搜索出各碼本矩陣對(duì)應(yīng)的用戶集合。為了提高精度，在計(jì)算和速率時(shí)引入了量化誤差的影響。該方案不會(huì)增加終端的計(jì)算復(fù)雜度，同文獻(xiàn)[16]一樣各用戶僅需增加1個(gè)標(biāo)量反饋開銷，即可有效改善系統(tǒng)在低用戶數(shù)和高信噪比下的和速率性能。此外，所提方案通過增加每個(gè)碼本向量關(guān)聯(lián)的用戶數(shù)，并采用貪婪搜索從備選用戶集中逐一填加用戶，可避免文獻(xiàn)[16]存在的問題。

1 系統(tǒng)描述及傳統(tǒng)PU2RC方案

(1)

(2)各用戶估計(jì)其下行信道矢量，再依據(jù)弦距離準(zhǔn)則，在碼本F中選出某酉陣中的某列向量作為其CDI向量。然后，反饋該CDI索引，即預(yù)編碼矩陣指示(Pre-codingmatrixindicator,PMI)和信道質(zhì)量指示(Channelqualityindicator,CQI)給基站。假設(shè)用戶k的PMIk=(i,g)，則第k個(gè)用戶的CDI矢量為

(2)

(3)

(3)基站端在反饋相同PMI的用戶集合I(i,g)={1≤k≤KT|PMIk=(i,g)}中選擇CQI最大的用戶，并記錄用戶序號(hào)和對(duì)應(yīng)CQI值，即

(4)

(5)

最終，基站選擇量化到第g*個(gè)酉矩陣Vg*上的Lg*個(gè)用戶進(jìn)行MU-MIMO傳輸。由以上描述可看出，PU2RC方案雖然已經(jīng)盡量選擇信道正交性較好的用戶來實(shí)現(xiàn)MU-MIMO，但受到量化誤差的影響，這些用戶之間仍然存在同道干擾，從而導(dǎo)致在干擾受限的高信噪比情況下系統(tǒng)不能獲得理想的性能。另外，當(dāng)總用戶數(shù)相對(duì)較少或碼本集合相對(duì)較大時(shí)，每個(gè)酉碼本矩陣上只對(duì)應(yīng)很少甚至1個(gè)用戶，此時(shí)系統(tǒng)將基本采用單用戶MIMO模式，從而限制了系統(tǒng)性能。雖然，文獻(xiàn)[14，15]針對(duì)傳統(tǒng)PU2RC存在的某些問題給出了改進(jìn)方案，但并不能在任意情況下都獲得較優(yōu)的性能。本文正是針對(duì)以上各方案存在的問題，探討一種新的PU2RC改進(jìn)方案，以適量增加基站端的計(jì)算復(fù)雜度和少量的反饋開銷為代價(jià)換取系統(tǒng)和速率性能的提升。

2 改進(jìn)PU2RC的自適應(yīng)發(fā)送方案

2.1 碼本設(shè)置

(6)

2.2 基站端操作

首先，基站端在具有相同PMI的多個(gè)用戶中選擇CQI最大的用戶與該P(yáng)MI指示的碼本矢量對(duì)應(yīng)，其余用戶被舍棄。該處理與傳統(tǒng)PU2RC相同。然后，借助相似碼本集和信道重構(gòu)處理，確定各酉矩陣對(duì)應(yīng)的最優(yōu)用戶集。以碼本矩陣Vg為例，此操作的具體步驟如下：

(7)

(8)

圖1 擴(kuò)大碼本矢量關(guān)聯(lián)用戶集的示意圖Fig.1 Schematic of extending user set associated with code vector

(9)

圖2 貪婪搜索流程圖Fig.2 Flow chart of greedy search

(10)

圖3 量化誤差及用戶集擴(kuò)展偏差示意圖Fig.3 Schematic of quantization error and deviation caused by user set extension

(11)

(12)

(13)

(14)

(15)

對(duì)式(15)中的各變量用用戶反饋參數(shù)及碼本來表示，則可得到用戶SINR的下界為

(16)

該SINR下界將用于圖2的和速率計(jì)算。最后，在碼本集合F中搜索最優(yōu)的Vg*，則

(17)

2.3 復(fù)雜度分析

3 仿真結(jié)果及分析

3.1 仿真配置

本節(jié)利用簡(jiǎn)化的系統(tǒng)級(jí)仿真，驗(yàn)證所提方案的性能。仿真場(chǎng)景為單小區(qū)多用戶場(chǎng)景，基站天線數(shù)為4，用戶為單天線。信道假設(shè)為平坦瑞利衰落信道，不同用戶、不同天線和不同傳輸時(shí)間間隔(Transmission time interval，TTI)之間的信道相互獨(dú)立。共仿真2 000個(gè)TTI。假設(shè)用戶端為理想信道估計(jì)，即不考慮估計(jì)誤差的影響。首先，每個(gè)用戶按照第1節(jié)和第2節(jié)中描述的方法進(jìn)行信道量化和信息反饋，假設(shè)兩個(gè)標(biāo)量參數(shù)ηk和μk為理想反饋，即無量化誤差。然后基站端執(zhí)行各方案步驟，確定并行發(fā)送用戶集合級(jí)各用戶預(yù)編碼碼本向量。假設(shè)各用戶等功率分配。最后，計(jì)算用戶集合中各用戶的接收SINR，并利用香農(nóng)公式計(jì)算各用戶頻譜效率，求和后得到小區(qū)總頻譜效率。對(duì)比方案為傳統(tǒng)PU2RC和文獻(xiàn)[14，15]中的方案?？疾炝烁鞣桨感阅茈S用戶數(shù)和SNR的變化，觀察了碼本矩陣數(shù)量和閾值對(duì)性能的影響。其他仿真參數(shù)如表1所示。

表1 仿真參數(shù)

3.2 不同用戶數(shù)下的性能

圖4，5給出了碼本矩陣數(shù)G=4時(shí)，各方案在不同用戶數(shù)下的仿真結(jié)果?？梢钥吹剑岱桨冈诟?低用戶數(shù)及高/低信噪比情況下均優(yōu)于傳統(tǒng)PU2RC及兩種已有改進(jìn)方案。相較于傳統(tǒng)PU2RC，在SNR=0 dB時(shí)系統(tǒng)頻譜效率約提升0.5 bit/(s·Hz-1)，而當(dāng)SNR=20 dB時(shí)，最大可提升3.7 bit/(s·Hz-1)。這是由于所提方案一方面擴(kuò)大了同一碼本矩陣對(duì)應(yīng)的用戶集合，增加了在系統(tǒng)總用戶較少時(shí)選擇多用戶傳輸?shù)母怕?，另一方面又較充分地考慮了用戶間干擾、CDI量化誤差及由擴(kuò)大用戶集合所帶來的部分用戶實(shí)際預(yù)編碼矢量與其最優(yōu)信道量化矢量之間偏差的影響。所提方案相較于文獻(xiàn)[17]的方案，增加了一步最優(yōu)服務(wù)用戶數(shù)的搜索處理，此處理實(shí)現(xiàn)了在用戶數(shù)增加和CCI抑制之間的折中。因此在干擾受限的高信噪比時(shí)可獲得顯著的性能提升。文獻(xiàn)[18]中設(shè)計(jì)的用戶端確定最優(yōu)服務(wù)用戶數(shù)的方案，一方面僅在用戶端基于部分信道信息(僅知道基站到目標(biāo)用戶的信道信息，不知基站到其他用戶的信道信息)搜索，不能找出全局最優(yōu)解，另一方面用戶端搜索未考慮量化誤差的影響，不能獲得較優(yōu)的性能。而本文方案將用戶集搜索過程放在基站端實(shí)現(xiàn)，可以利用更全面的信道信息。雖然基站端獲得的信道信息存在量化誤差，但通過調(diào)整用戶反饋方案，可實(shí)現(xiàn)在SINR計(jì)算中補(bǔ)償量化誤差。此外，所提方案不增加用戶端的處理負(fù)擔(dān)，而將處理開銷集中在基站，也更符合實(shí)際系統(tǒng)的設(shè)計(jì)要求。將圖4與文獻(xiàn)[14]中的仿真結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，可發(fā)現(xiàn)兩者在高信噪比下可獲得相近的性能，但在低用戶數(shù)時(shí)文獻(xiàn)[14]中方案由于不能對(duì)碼本矩陣數(shù)進(jìn)行優(yōu)化而存在局限性，性能較差。與文獻(xiàn)[15]中的仿真結(jié)果對(duì)比發(fā)現(xiàn)由于所提方案在基站端可以更準(zhǔn)確地還原量化誤差，因此其性能在各種條件下均明顯優(yōu)于文獻(xiàn)[15]中方案。圖6和圖7給出了碼本矩陣數(shù)G=16的仿真結(jié)果?？梢园l(fā)現(xiàn)，當(dāng)碼本矩陣數(shù)較大時(shí)，同一碼本矩陣量化到的用戶數(shù)將更少，如果沒有擴(kuò)大同碼本矩陣對(duì)應(yīng)用戶數(shù)的操作，系統(tǒng)性能將變得更差，例如傳統(tǒng)的PU2RC與文獻(xiàn)[18]的方案。相反若加入了此操作，其效果在大碼本情況下將比小碼本情況下更加顯著，例如文獻(xiàn)[17]方案與本文方案。另外，由圖6可知，碼本矩陣數(shù)目變大，系統(tǒng)同時(shí)服務(wù)的用戶數(shù)相應(yīng)降低。

3.3 不同SNR下的性能

圖8和圖9給出了總用戶數(shù)KT=30時(shí)，各方案頻譜效率及并行用戶數(shù)隨SNR變化的情況。由圖8可看出，在整個(gè)SNR觀測(cè)范圍內(nèi)，本文方案一直優(yōu)于其他3種方案。傳統(tǒng)的PU2RC及文獻(xiàn)[17]方案由于未考慮用戶間的干擾以及CDI量化誤差，SNR增加的系統(tǒng)性能會(huì)出現(xiàn)“平臺(tái)效應(yīng)”。而考慮了用戶間干擾的自適應(yīng)搜索最優(yōu)服務(wù)用戶數(shù)方案，包括文獻(xiàn)[18]和本文方案，其系統(tǒng)性能均隨SNR的增加而增加，但本文方案具有更優(yōu)的性能。由圖9可知，在噪聲受限的低信噪比條件下系統(tǒng)傾向于選擇較多用戶，隨信噪比逐漸增大，最優(yōu)的并行用戶數(shù)也隨之降低。本文方案由于能更精確地計(jì)算SINR，其最終選擇的用戶數(shù)也更優(yōu)，相比用戶側(cè)搜索最優(yōu)模式的方案，其最終選定的用戶數(shù)更少。

圖4 系統(tǒng)頻譜效率隨用戶數(shù)KT變化(G=4,dT=0.5)

圖5 并行傳輸用戶數(shù)隨用戶數(shù)KT變化(G=4,dT=0.5)

圖6 系統(tǒng)頻譜效率隨用戶數(shù)KT變化(G=16,dT=0.5)

圖7 并行傳輸用戶數(shù)隨用戶數(shù)KT變化(G=16,dT=0.5)

圖8 系統(tǒng)頻譜效率隨信噪比變化(G=4,KT=30,dT=0.5)

圖9 并行用戶數(shù)隨信噪比的變化(G=4,KT=30,dT=0.5)

3.4 閾值對(duì)系統(tǒng)性能的影響

在所提方案中，閾值dT對(duì)系統(tǒng)性能和實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度有重要影響。dT取值過小，達(dá)不到增大用戶集的效果，不會(huì)改善系統(tǒng)在用戶數(shù)較少時(shí)的性能。dT取值過大，一方面用戶集擴(kuò)展偏差增大，系統(tǒng)性能會(huì)有所下降，另一方面每個(gè)碼本向量對(duì)應(yīng)的用戶集較大，貪婪搜索的實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度較高。這一點(diǎn)對(duì)于碼本矩陣數(shù)較大時(shí)尤為明顯。由于不能在數(shù)學(xué)上建立系統(tǒng)性能與閾值的直接關(guān)系式，通常將閾值選取為經(jīng)驗(yàn)值[17]。為此本節(jié)給出所提方案性能隨閾值dT變化的結(jié)果。由圖10可以看出，當(dāng)碼本矩陣數(shù)較小，G=4時(shí)，系統(tǒng)頻譜效率隨閾值的增大整體呈上升趨勢(shì)，并且在約為0.5左右有一個(gè)明顯的拐點(diǎn)，此時(shí)可推出兩碼本矢量之間夾角約為30°。當(dāng)閾值小于0.5時(shí)，處于同一相似碼本集合內(nèi)的碼本較少，相似碼本分組操作的效果并未體現(xiàn)，而當(dāng)閾值繼續(xù)增大時(shí)，由于碼本矩陣較少，處于同一相似碼本集合內(nèi)的碼本數(shù)量并無明顯增加，故相似碼本分組操作效果不再提升。當(dāng)碼本矩陣數(shù)較大，G=16時(shí)，系統(tǒng)頻譜效率隨閾值增大呈先上升后下降的趨勢(shì)，峰值范圍大約為0.4～0.8之間，此時(shí)可推出兩碼本矢量之間夾角約為24°～53°。當(dāng)閾值增加到0.4后，相似碼本分組操作效果達(dá)到最大，而當(dāng)閾值繼續(xù)增大并超過0.8時(shí)，由于同一相似碼本集合內(nèi)引入的用戶數(shù)太多，由用戶集擴(kuò)展帶來的誤差顯著增加，系統(tǒng)性能反而下降。另外由圖10還可看出，閾值的選取對(duì)大碼本情況影響較大，說明大碼本情況下，由于碼本矢量增多，量化更精細(xì)，對(duì)閾值的變化也更加敏感。由圖10可以得到，閾值dT取為0.5時(shí)在任意碼本集合大小下系統(tǒng)均可獲得較優(yōu)的性能，算法實(shí)現(xiàn)復(fù)雜度亦可接受。圖11給出了G=4且閾值為0.75時(shí)的性能，可以看出相比于閾值為0.5，所提方案的性能在SNR=0 dB和SNR=20 dB時(shí)均無明顯變化，正如圖10所示，碼本集合較小時(shí)對(duì)閾值不敏感。但所提方案的性能始終明顯優(yōu)于3個(gè)對(duì)比方案。

圖10 所提方案頻譜效率隨閾值變化(KT=30,SNR=0 dB)

圖11 系統(tǒng)頻譜效率隨用戶數(shù)KT變化(G=4,dT=0.75)

Fig.11SystemspectrumefficiencyversusnumberofusersKT(G=4,dT=0.75)

4 結(jié)束語

本文提出了一種在基站端擴(kuò)大碼本矩陣對(duì)應(yīng)用戶數(shù)并搜索最優(yōu)服務(wù)用戶集的下行MU-MIMO自適應(yīng)發(fā)送方案。該方案的所有操作集中在基站端完成，用戶端僅需多反饋一個(gè)標(biāo)量參數(shù)。利用3個(gè)反饋參數(shù)，基站端可以重構(gòu)信道信息并更精確地估算用戶SINR。仿真結(jié)果表明，該方案的和速率性能在高/低用戶數(shù)及高/低信噪比下均優(yōu)于傳統(tǒng)PU2RC及兩種已有改進(jìn)方案。所提方案還可擴(kuò)展用于基站天線數(shù)較大的MassiveMIMOFDD系統(tǒng)中，但同其他有限反饋方案一樣，它將面臨下行信道估計(jì)導(dǎo)頻數(shù)量大和反饋開銷大的問題。此外，由于所提方案中包含貪婪搜索處理，隨著碼本數(shù)和用戶數(shù)的增加，計(jì)算復(fù)雜度將急劇增加。要提高本方案在MassiveMIMO系統(tǒng)中的可行性，可采用更小的閾值來縮小貪婪搜索的備選用戶集合，通過犧牲少量的性能換取計(jì)算復(fù)雜度的顯著降低。

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Adaptive Transmission Scheme with Modified PU2RC for Downlink MU-MIMO Systems

Zhang Guomei1,2,3, Ren Junchen1,2,3, Lü Gangming1,2,3, Li Guobing1,2,3, Sun Hao1,2,3

(1.School of Electronic and Information Engineering, Xi′an Jiaotong University, Xi′an, 710049, China;2.National Communications and Information Systems Virtual Simulation Experiment Teaching Center, Xi′an, 710049, China;3.Shanxi Smart Networks and Ubiquitous Access Research Center, Xi′an, 710049, China)

Aiming that the per-user unitary and rate control(PU2RC) algorithm cannot work well in the low number of users and high signal to noise ratio(SNR) in multi-user multiple-input multiple-output (MU-MIMO)system, a downlink adaptive transmission scheme with reconstructing channel information and searching optimal number of service users at the base station is proposed. The base station firstly reconstructs the downlink channel vector using the norm of channel vector and channel direction information (CDI) fed back by users. Then, the user set corresponding to each codebook matrix is expanded by sharing the users among the similar codebook vectors. Finally, the optimal set of service users is selected to maximize the system sum rate. The proposed scheme improves the probability of multi-user transmission with the low number of users and obtains the tradeoff between the inter-user interference and the number of service users. The sum rate of the proposed system is higher than that of the traditional PU2RC algorithm and the existing improved schemes.

multiple input multiple output; multi-user; per-user unitary and rate control (PU2RC); adaptive transmission

地理信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室開放研究基金(SKLGIE2016-Z-2-5)資助項(xiàng)目；國(guó)家自然科學(xué)基金(61401350)資助項(xiàng)目。

2015-10-07；

2015-11-02

TN929.5

A

張國(guó)梅(1978-)，女，副教授，博士，研究方向：大規(guī)模MIMO、協(xié)作多點(diǎn)傳輸和無線網(wǎng)絡(luò)干擾管理等，E-mail:zhanggm@mail.xjtu.edu.cn。

任俊臣(1990-)，男，碩士研究生，研究方向：MU-MIMO, 3D-MIMO。

呂剛明(1979-)，男，講師，博士，研究方向：移動(dòng)通信、大規(guī)模MIMO和無線通信系統(tǒng)QoS保證。

李國(guó)兵(1979-)，男，副教授，博士，研究方向：無線中繼網(wǎng)絡(luò)、物理層安全和MIMO。

孫浩(1991-)，男，碩士研究生，研究方向：大規(guī)模MIMO、物理層安全。