LTE系统中的双流波束赋形技术研究

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作者：张昕 沈文明
全文摘要：


【摘 要】通过详细分析波束赋形算法及其在LTE系统中的实现方式，对波束赋形性能以及发射天线数对波束赋形系统性能的影响进行了仿真，仿真结果表明：双流波束赋形适用于小区中心区域SINR高的区域；增加发射天线的数量能够改善波束赋形系统的SINR性能，从而提升系统的容量。最后指出了波束赋形技术进一步的研究方向。
　　【关键词】LTE MIMO 波束赋形 预编码
　　中图分类号：TN929.53 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2013）-23-0067-05
　　1 引言
　　第三代移动通信系统（3G）所提供的丰富多彩的数据业务激发了人们对高速率无线通信的渴望，推动着3G朝着更高速率的第四代移动通信系统（4G）方向演进。3GPP对4G（LTE系统）的速率要求是能够在20MHz带宽内提供下行100Mbps、上行50Mbps的峰值速率[1]，因此LTE系统的设计目标是在有限的频谱范围内提供更高的传输速率。由于MIMO（Multiple Input Multiple Output，多输入多输出）技术能够充分利用多天线传输所形成的空间资源，在不增加频谱带宽的前提下有效地提高系统容量，所以被3GPP采用作为LTE物理层的核心技术。LTE中使用的MIMO技术包括传输分集、空间复用、波束赋形等形式，传输分集可以提高系统的可靠性，而空间复用与波束赋形可以提高系统的容量。
　　波束赋形的基本思想是发端利用已知的信道信息，对要发送的数据进行预编码处理，使得经过预编码后的信号的波束方向能够对准接收机，从而提高接收信号的质量。LTE在R8版本中首先引入了单流波束赋形技术，对提升小区吞吐量、降低小区间的干扰起到了重要的作用。随着技术的发展，目前的用户终端已经支持2天线的配置，能够支持2个流的数据传输，因此从R9版本开始采用双流波束赋形技术来进一步提高系统的传输速率。
　　本文探讨了波束赋形的原理以及其在LTE系统中的实现方式，并对波束赋形的性能进行仿真分析，最后给出了波束赋形的进一步研究方向。
　　2 波束赋形算法分析
　　在实际系统中，通常采用预编码技术实现波束赋形。预编码可分为线性预编码和非线性预编码两类，虽然非线性预编码的性能要优于线性预编码，但是实现的复杂度很高，因此目前在实际系统中广泛使用的是线性预编码。假设MIMO系统的发射天线数为MT，接收天线数为MR，则MIMO系统数学模型可以表示为：
　　y=HFx+n （1）
　　其中，y表示接收信号，x表示发射信号，n表示噪声，H为MR×MT维的空间信道矩阵，F表示预编码矩阵。根据文献[2]，最优的预编码矩阵可以通过对H进行SVD（Singular Value Decomposition，奇异值分解）得到：
　　H=U∑VH （2）
　　其中，U为MR阶酉矩阵，V为MT阶酉矩阵，∑=diag（σ1，σ2，…，σM），σM表示矩阵H的第M个非零奇异值，M=min（MR，MT）表示层数，则预编码矩阵F为：
　　（3）
　　其中，为右奇异矩阵V的前M列。对于单流波束赋形来说，取右奇异矩阵V的第一列；如果是双流波束赋形，则取右奇异矩阵V的前两列。
　　由以上分析可以看出，预编码是将MIMO系统分成M个独立传输的并行空间信道，MIMO的系统容量相当于各个子信道容量之和。为了达到最大的信道容量，还需要根据每个子信道的信道条件进行功率分配，即在总功率受限的条件下，通过调整每个子信道上的功率使得系统容量达到最大化。假设pi表示在子信道上的功率，P表示分配给用户的总功率，σ2表示噪声，则该问题的数学模型可以表示为：
　　（4）
　　通过拉格朗日乘子法可以解得：
　　（5）
　　式（5）的物理意义为：信道条件好的子信道分配的功率多，信道条件差的子信道分配的功率少，即所谓的注水定理，式中的λ为注水线。将功率分配的结果应用到预编码矩阵，可得：
　　（6）
　　其中，Φ为M阶对角矩阵，对角线上的元素为经过归一化后的功率。
　　3 波束赋形在LTE系统中的实现
　　实现波束赋形的关键在于：eNB（evolved Node B，演进型基站）需要得到信道状态信息才能根据其对发送的信号进行预编码；而UE（User Equipment，用户设备）也需要知道eNB所用的预编码矩阵才能正确解码。下面将从信道测量、eNB端预编码矩阵的计算以及UE端预编码矩阵的计算这三方面来描述波束赋形技术在LTE系统中的实现过程。
　　3.1 信道测量
　　信道的状态信息可以通过对导频信号进行测量来得到。在LTE中，共有以下三种导频可以用来进行信道测量：
　　（1）CRS：最大可以支持4天线的导频信号，对应的端口号为port0—3，其时频资源映射如图1所示。CRS的port0与port1分别占用8个RE（图1（a）中的浅色部分），port2与port3分别占用4个RE（图1（a）中的深色部分）。
　　（2）CSI-RS：为了进一步提高系统容量，在LTE-A系统中引入了8天线，因此在LTE-A中新定义了CSI-RS作为8天线的导频，对应的端口号为port15—22。在3GPP中共定义了8种不同的8天线CSI-RS pattern[3]，eNB可以通过高层信令配置UE具体使用哪一个pattern来进行信道测量。图1所示为其中一个8天线CSI-RS的pattern的资源映射图，每个天线端口占用相同频域上的2个连续的RE，并且每两个端口占用相同的时频资源，它们之间通过正交码进行区分。
　　（3）SRS：主要用于上行信道估计，在TDD系统中，由于信道互易性，它还可以被eNB利用来进行下行信道状态信息的测量。每个UE在一个子帧的最后一个符号的RB上发送SRS序列，不同UE之间的SRS可以通过CDM（Code Division Multiplexing，码分复用）及FDM（Frequency Division Multiplexing，频分复用）进行复用。
3.2 eNB端预编码矩阵计算
　　在传输模式TM7中，UE不需要上报PMI（Precoding Matrix Index，预编码矩阵索引），eNB利用UE发送的SRS进行信道估计，再通过信道互易性来得到下行信道信息，从而计算出相应的预编码矩阵，因此TM7被称为非基于码本的波束赋形，只适用于TDD系统。对于传输模式TM8/9来说，eNB可以通过信令配置UE做信道状态信息的上报[4]：如果UE被配置为PMI/RI reporting模式，则UE将信道测量的结果以码本的形式（PMI）上报给eNB，eNB既可以直接使用UE反馈的PMI所对应的预编码矩阵进行波束赋形，也可以根据UE反馈的PMI重新选择一个更为合适的预编码矩阵（如MU-MIMO的情况）进行波束赋形，即基于码本的波束赋形；如果UE没有被配置为PMI/RI reporting模式，则UE不上报PMI，eNB利用UE的上行SRS进行预编码矩阵的计算。因此，TM8/9既可以支持非基于码本的波束赋形，也可以支持基于码本的波束赋形。
　　3.3 UE端预编码矩阵计算
　　eNB计算出UE的预编码矩阵后，将下行解调参考信号按照算好的预编码矩阵进行预编码处理后发送给UE，这样下行解调参考信号就携带了预编码矩阵的信息。UE可以根据接收到的下行解调参考信号计算出eNB的等效信道矩阵，用来对相应的PDSCH信号进行解调。TM7只支持单流波束赋形，相应的解调参考信号（URS）端口为port5，其资源映射如图1所示，共占用12个RE；TM8可以支持双流波束赋形，相应的解调参考信号（DMRS）对应的端口为port7—8。在R10中，为了进一步提高传输速率，将发射天线数增加到8，相应的传输模式为TM9，可以支持8天线的双流波束赋形，DMRS的端口扩充到了8个，对应port7—14。DMRS的资源映射如图1所示，每个DMRS端口分别在3个不同的频域上占用4个RE，总共占用12个RE，并且每4个DMRS端口占用相同的时频资源，它们之间通过正交码进行区分。
　　4 性能仿真
　　4.1 仿真场景及参数设置
　　本文通过仿真对波束赋形的性能进行验证，仿真的场景取3GPP所定义的异构网（HetNet）结构[5]。在HetNet中，每个Cell包括1个Macro及4个Pico，UE数量为30个，分布方式为config 4b，即2/3的UE分布在Pico的覆盖范围内，其余1/3的UE分布在整个Cell的范围内，其它具体的仿真参数如表1所示。在仿真中分别对单流波束赋形和双流波束赋形在不同天线数目配置下的性能进行分析，以频谱效率及SINR（Signal to Interference plus Noise Ratio，信干噪比）作为系统性能的评价指标。
　　4.2 仿真结果分析
　　波束赋形的频谱效率仿真结果如表2所示。结果表明：在平均频谱效率上，双流波束赋形相对于单流波束赋形分别提升了9.96%及10.93%；而在边缘频谱效率上，双流波束赋形比单流波束赋形分别降低了10%及8.33%。根据香农定理，信道容量是信噪比的对数函数，在高信噪比的区间，信道容量随着信噪比的提升而增加的趋势减缓，这时如果减小单个数据流的发射功率并不会造成该数据流的信道容量损失太多，而利用这部分功率来发送一个新的数据流则能有效提升该新数据流的信道容量，从而提升整个系统的信道容量。因此，双流波束赋形只适用于小区中心SINR高的区域，而在小区边缘SINR低的区域则应该使用单流波束赋形。此外，4天线双流波束赋形在平均频谱效率和边缘频谱效率上分别比2天线双流波束赋形提升3.4%及22.2%，这说明增加发射天线的数量能够提高波束赋形系统的容量。
　　表2 波束赋形算法频谱效率比较
　　天线数量        波束赋形        平均频谱效率/bps        边缘频谱效率/bps
　　2天线        单流        2.41        0.10
　　双流        2.65        0.09
　　4天线        单流        2.47        0.12
　　双流        2.74        0.11
　　波束赋形算法的SINR性能如图2所示。可以看出，由于双流波束赋形需要将功率分配到两个不同的数据流之间进行传输，而单流波束赋形的功率集中在一个数据流，因此单流波束赋形的SINR性能要优于双流波束赋形4～5dB。但是由于双流波束赋形是利用两个流来传输数据，所以在整体的系统容量性能（平均频谱效率）上还是优于单流波束赋形。另外，还可以看到4天线波束赋形系统的SINR要比2天线波束赋形系统高出1～2dB，这说明增加天线的数量能够改善系统的SINR性能，从而提升波束赋形系统的容量。
　　图2 波束赋形算法的SINR性能比较
　　5 总结
　　本文探讨了LTE系统中的波束赋形算法及其实现方式，并且对波束赋形性能进行了仿真分析。仿真结果表明，双流波束赋形在SINR高的区域的容量优于单流波束赋形，而在SINR低的区域的容量低于单流波束赋形，因此双流波束赋形适用于小区中心区域SINR高的区域。此外，还对发射天线数对波束赋形系统性能的影响进行了仿真，结果表明增加发射天线的数量能够提升波束赋形系统的SINR性能以及系统容量。
　　目前3GPP对8天线MIMO的标准化工作已经完成，在LTE系统中最大可以支持8个数据流的传输。但是受到手机终端尺寸的限制，UE端只能支持2天线的配置，为了充分发挥8天线的优势，可以采用MU-MIMO技术作为进一步提高系统容量的手段。相对于SU-MIMO来说，MU-MIMO的操作更加复杂，其中的关键问题包括UE配对算法以及MU-CQI的补偿算法等，这些问题对系统的性能有着非常重要的影响，可以作为进一步的研究方向。