孫霽含,邱 玲
(中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)中國(guó)科學(xué)院無(wú)線光電通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室, 合肥 230027) (2017年6月23日收稿; 2017年10月23日收修改稿)
Keywordsmillimeter wave MIMO communications; hybrid precoding; radio frequency chains selection; energy efficiency
隨著移動(dòng)通信技術(shù)的迅猛發(fā)展,智能終端的快速普及,移動(dòng)數(shù)據(jù)容量需求正以驚人的速度增加。毫米波由于具備大量未經(jīng)使用的頻段,被視為第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)中解決容量需求的關(guān)鍵技術(shù)之一[1]。毫米波由于波長(zhǎng)較短,基站端可以以較小的物理陣列尺寸配置較多的天線。在傳統(tǒng)的純數(shù)字基帶預(yù)編碼方案中,每根天線都有對(duì)應(yīng)的基帶和射頻鏈路結(jié)構(gòu),這些射頻鏈路不僅造價(jià)昂貴而且功耗較大,在配置較多天線的毫米波通信系統(tǒng)中采用這種預(yù)編碼方案是不切實(shí)際的。為解決上述問題,學(xué)術(shù)界提出在毫米波MIMO系統(tǒng)中采用混合數(shù)/模預(yù)編碼結(jié)構(gòu)[2]?;旌蠑?shù)/模預(yù)編碼在發(fā)射端將數(shù)據(jù)流經(jīng)基帶數(shù)字預(yù)編碼處理后映射到各個(gè)射頻鏈路上,然后通過(guò)恒模相移器調(diào)整各個(gè)射頻鏈路上信號(hào)的相位完成模擬預(yù)編碼。在此結(jié)構(gòu)上,射頻鏈路的數(shù)目遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于天線的數(shù)目,從而降低通信系統(tǒng)對(duì)硬件的需求,同時(shí)也沒有對(duì)系統(tǒng)的性能造成明顯的損失[3-4]。
近年來(lái),由于能源短缺以及溫室效應(yīng)的影響,通信系統(tǒng)的能耗問題也受到廣泛關(guān)注。能量效率作為權(quán)衡系統(tǒng)容量和系統(tǒng)能耗的性能指標(biāo),成為未來(lái)無(wú)線通信研究的熱點(diǎn)之一[5]。目前,有大量文獻(xiàn)對(duì)微波MIMO系統(tǒng)下能效優(yōu)化問題進(jìn)行了廣泛研究,如Pa Tervo等[6]在多用戶MISO場(chǎng)景下提出一種能效最優(yōu)的波束成形方案;Shi等[7]在干擾廣播信道下設(shè)計(jì)一種優(yōu)化能效的迭代算法。
然而毫米波通信系統(tǒng)下新型混合預(yù)編碼結(jié)構(gòu)的提出為能效優(yōu)化問題帶來(lái)了更多新的難點(diǎn):1)模擬預(yù)編碼器的恒模限制為原目標(biāo)問題帶來(lái)了非凸的限制;2)射頻鏈路數(shù)對(duì)系統(tǒng)能效有很大影響[8],但是由于其數(shù)值與模擬預(yù)編碼矩陣和數(shù)字預(yù)編碼矩陣的維度直接相關(guān),難以通過(guò)數(shù)值分析得到其最優(yōu)解. 雖然目前已有少部分文獻(xiàn)關(guān)注毫米波混合預(yù)編碼系統(tǒng)下的能效優(yōu)化問題,如文獻(xiàn)[9]在給定射頻鏈路數(shù)目的條件下通過(guò)將毫米波混合預(yù)編碼的能效優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為求解歐式距離最小的問題,利用正交匹配追蹤算法得出原問題的近似最優(yōu)值;文獻(xiàn)[10]同樣利用正交匹配追蹤法,在遍歷每個(gè)可能的射頻鏈路數(shù)目后,獲得系統(tǒng)能效的最優(yōu)值。然而上述文獻(xiàn)都忽略了難點(diǎn)2),而使用預(yù)先設(shè)定好的射頻鏈路數(shù)目,從而降低了求解難度。這樣做一方面忽略了射頻鏈路數(shù)對(duì)系統(tǒng)能效的影響;另一方面當(dāng)天線數(shù)目較多的時(shí)候,窮舉搜索每個(gè)可能的射頻鏈路數(shù)目將會(huì)十分耗時(shí)。
基于上述研究現(xiàn)狀,本文在多用戶毫米波MIMO系統(tǒng)下,提出一種基于射頻鏈路選擇的能效優(yōu)化算法。由于原問題難以直接求解,首先引入一個(gè)預(yù)設(shè)的模擬預(yù)編碼碼本將問題等價(jià)轉(zhuǎn)換為求解稀疏數(shù)字預(yù)編碼[11-12],而模擬預(yù)編碼則為從碼本中選擇出來(lái)的NRF個(gè)碼字,其中NRF為最優(yōu)的射頻鏈路數(shù)目;接著由于轉(zhuǎn)化后的問題仍然為一個(gè)非凸非線性問題,我們利用順序凸近似理論結(jié)合Dinkelbach’s理論將問題變?yōu)橥箚栴}并進(jìn)行迭代求解。仿真結(jié)果表明,所提算法性能十分接近于窮舉法性能,并且遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于等增益?zhèn)鬏?EGT)算法[13]性能。
考慮毫米波單小區(qū)下行鏈路場(chǎng)景,如圖1所示。該系統(tǒng)由K個(gè)單天線用戶和一個(gè)配置Nt根天線的基站組成?;径松漕l鏈路的數(shù)目為NRF,其取值范圍為[K,Nt]?;静捎萌B接的混合數(shù)
式中:s=[s1,s2,…,sK]T;sk~CN(0,1)代表傳輸給第k個(gè)用戶的信號(hào);n~CN(0,σ2IK)是獨(dú)立同分布的加性高斯白噪聲,其均值為0,方差為σ2;基站到K個(gè)用戶的信道為H=[h1,h2,…,hK]H,其中hk表示從基站到第k個(gè)用戶的下行信道. 本文采用基于角度擴(kuò)展的Saleh-Valenzuela模型刻畫毫米波信道[3],其目前被廣泛應(yīng)用于毫米波混合預(yù)編碼的研究。hk可以表示為
圖1 系統(tǒng)模型Fig.1 System model
由于在移動(dòng)通信系統(tǒng)當(dāng)中,基站端占主要的功率消耗,因此,本文不考慮用戶的功率消耗?;镜目偣β氏耐ǔ0ㄐ盘?hào)傳輸功耗以及電路功耗,所以毫米波通信系統(tǒng)的一般功耗模型[2]為
上述毫米波系統(tǒng)模型下的能效優(yōu)化問題可以建模成如下形式:
Rk≥γk,?k=1,…,K
(5)
NRF≥K.
式中:Pmax是最大的發(fā)射功率;Rk是第k個(gè)用戶的速率,可以表示為
(6)
為了最大化系統(tǒng)能效,需要同時(shí)優(yōu)化式(5)中的3個(gè)變量:WRF,WBB以及NRF。由于WRF和WBB的大小與NRF直接相關(guān),并且目標(biāo)問題非凸非線性,式(5)變得十分復(fù)雜而難以直接求解。盡管文獻(xiàn)[10]通過(guò)窮舉法搜索每個(gè)可能的NRF下的系統(tǒng)能效從而獲得了最優(yōu)值,但當(dāng)天線數(shù)目較多時(shí),這種方法耗時(shí)太多,復(fù)雜度太高。為避免窮舉搜索并讓問題變得可解,下面將對(duì)原問題作進(jìn)一步轉(zhuǎn)換,使原三元耦合變量?jī)?yōu)化問題變成一個(gè)只包含一元變量的稀疏數(shù)字預(yù)編碼優(yōu)化問題。
(7)
每一列表示碼本W(wǎng)RF中的一個(gè)碼字.
利用等式(8),式(5)可以等價(jià)轉(zhuǎn)化為
式(9)中的問題是一個(gè)經(jīng)典的分式規(guī)劃問題,利用Dinkelbach’s理論[16-17],通過(guò)引入?yún)?shù)η,將分式規(guī)劃問題轉(zhuǎn)化為等效的線性規(guī)劃問題,從而最優(yōu)單一預(yù)編碼矩陣可以通過(guò)求解J(η)=0而得到。其中J(η)為
接下來(lái),引入幾個(gè)輔助變量,結(jié)合式(10)與式(9)中的約束條件,子問題可以重寫成如下形式:
maxτ
顯然,式(11)中所有的約束條件都取等號(hào)時(shí)達(dá)到最優(yōu),所以式(11)是原子問題的等價(jià)轉(zhuǎn)換形式。問題(11)的求解難點(diǎn)在于其存在的的非凸約束
綜合上述所有結(jié)果,給定η下的子問題(11)的求解被轉(zhuǎn)化為一個(gè)凸問題,問題的數(shù)學(xué)描述如式(12)所示
maxτ
整個(gè)問題的算法求解步驟如表1所示,它包括兩個(gè)嵌套循環(huán),外層二分查找η使J(η)=0,內(nèi)層在固定η的條件下,求解式(12)對(duì)應(yīng)的能效最優(yōu)值。
表1 基于射頻鏈路選擇的毫米波高能效混合預(yù)編碼算法(RFEE)流程Table 1 Proposed mmWave energy-efficient hybridprecoding algorithm based on RF chains selection
本節(jié)將對(duì)上述算法進(jìn)行仿真性能驗(yàn)證,仿真中所用部分參數(shù)[2-10]如表2所示。在不作特殊說(shuō)明的情況下,用戶數(shù)K=4,發(fā)射天線數(shù)Nt=64,最大發(fā)射功率Pmax=30 dBm。
表2 仿真參數(shù)Table 2 Simulation parameters
圖2 算法1內(nèi)層收斂性Fig.2 Convergence of inner loop of algorithm 1
圖3 能效與最大傳輸功率的關(guān)系Fig.3 Energy efficiency vs. the total transmit power
圖4展示不同發(fā)射天線數(shù)目對(duì)系統(tǒng)能效造成的影響。由于本文采用的天線陣列是方陣,因此圖4的橫坐標(biāo)取整數(shù)的平方。由仿真結(jié)果可以看出,天線數(shù)目越多,系統(tǒng)能效越高,但是隨著天線數(shù)目的增加,系統(tǒng)能效增加速度趨于緩慢,并且RFEE-Mapping算法與EGT算法的性能差異也逐漸變小. 這是因?yàn)殡m然增加天線數(shù)目可以增加系統(tǒng)的頻效但是也會(huì)額外增加系統(tǒng)的功耗,當(dāng)天線數(shù)目大到一定程度的時(shí)候,天線數(shù)對(duì)頻效的影響趨小而對(duì)能耗的影響趨大,從而使得能效增加趨于緩慢。
圖4 系統(tǒng)能效與發(fā)射天線數(shù)目的關(guān)系Fig.4 Energy efficiency vs. the number of transmit antennas
在毫米波混合預(yù)編碼結(jié)構(gòu)下,系統(tǒng)能效與射頻鏈路數(shù)目的優(yōu)化問題十分具有挑戰(zhàn)性。本文提出一種基于射頻鏈路選擇的高能效混合預(yù)編碼算法. 首先利用預(yù)設(shè)的模擬預(yù)編碼碼本,將原問題等價(jià)轉(zhuǎn)換為稀疏數(shù)字預(yù)編碼優(yōu)化問題,使得原問題的3個(gè)耦合變量轉(zhuǎn)化為1個(gè)未知變量。隨后利用Dinkelbach’s理論結(jié)合順序凸近似設(shè)計(jì)一種迭代求解算法。結(jié)果顯示,本文提出的算法可以在避免窮舉搜索的情況下優(yōu)化射頻鏈路數(shù)目、有效提升系統(tǒng)能效,其結(jié)果與窮舉法所獲性能十分逼近,并顯著高于其他常用算法。