技术领域
[0001] 本
发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法及系统。
背景技术
[0002] 由于MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)系统与单天线系统相比，具有分集和复用增益、更高的速率和可靠度等优越性能，而被认为是蜂窝通信系统一种重要的技术。近年来，大规模MIMO系统，即基站安装大量的天线，将天线增加到几百根用来同时服务几十个用户，以获得更高的速率和可靠性。大规模MIMO系统被认为是5G通信系统一种重要的关键技术。
[0003] 基站利用下行CSI(Channel State Information，信道状态信息)进行预编码可以更好的服务更多的用户。对于FDD(Frequency Division Duplexing，频分双工)的系统，为了估计出下行信道状态信息，基站向用户发射的下行导频数应至少等于基站的天线数。因此，当系统的规模变的很大，即基站的天线数增加到几百根时，下行导频开销和下行CSI的反馈将变的不可接受。而对于TDD(Time Division Duplexing，时分双工)系统，由于上行和下行链路在同一频段，当发送时间间隔小于信道相干时间时，上下行
信号将经历相同的物理衰减，即满足信道的互易性，也就是下行信道是上行信道的转置。因此，下行信道的估计可以通过上行信道估计获得。而用户发射的上行导频数量只要保证大于等于用户数就可完成上行信道的估计，显然用户的数量级比基站天线数小很多。这样可以大大减少导频开销和CSI的反馈。
[0004]
现有技术中，基站分别获取上行信道中的每个上行信号，根据信道的互易性，确定每个下行信号的功率，并将确定的下行信号的功率配置到对应的天线上。但是，实际的通信系统不仅仅包括无线传播信道，还包括链路两端收发机的RF(Radio Frequency，射频)
电路部分。通常，RF电路包括混合器、A/D及D/A转换器、功率
放大器等，且RF电路受外部环境的
温度和湿度等影响非常大。所以，收发机RF电路的随机变化将引起上下行信道即使在同一频段上，也很难保持这个信道的互易性。因此现有技术中直接根据上行信号配置下行功率，会造成通信系统资源配置的不合理，造成系统通信资源的浪费。
发明内容
[0005] 本发明
实施例的目的在于提供一种基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法及系统，以实现提高互易性校准的可靠性。具体技术方案如下：
[0006] 一种基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法，应用于大规模MIMO多输入多输出系统射频不匹配环境，包括：
[0007] 获取并根据迫零预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和
相位，建立上行信道模型和下行信道模型；
[0008] 根据所述上行信道模型和所述下行信道模型，确定近似和速率，其中，所述近似和速率为通过预设的近似公式得到的，所述下行信道模型对应的总传输速率；
[0009] 根据所述近似和速率，建立以最大化所述近似和速率为目标的优化函数；
[0010] 在所述基站侧的收发电路匹配，所述终端侧的收发电路不匹配时，根据所述优化函数，通过注
水定理，确定基站功率分配的最优解；或
[0011] 在所述终端侧的收发电路匹配，所述基站侧的收发电路不匹配时，根据所述优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使所述近似和速率最大的最优解；
[0012] 根据所述最优解，配置多输入多输出系统的下行功率。
[0013] 一种基于迫零预编码的非匹配信道功率分配系统，应用于大规模MIMO多输入多输出系统射频不匹配环境，包括：
[0014] 信道型搭建模
块，用于获取并根据迫零预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，建立上行信道模型和下行信道模型；
[0015] 第一计算模块，用于根据所述上行信道模型和所述下行信道模型，确定近似和速率，其中，所述近似和速率为通过预设的近似公式得到的，所述下行信道模型对应的总传输速率；
[0016] 第二计算模块，用于根据所述近似和速率，建立以最大化所述近似和速率为目标的优化函数；
[0017] 第三计算模块，用于在所述基站侧的收发电路匹配，所述终端侧的收发电路不匹配时，根据所述优化函数，通过注水定理，确定基站功率分配的最优解；
[0018] 第四计算模块，用于在所述终端侧的收发电路匹配，所述基站侧的收发电路不匹配时，根据所述优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使所述近似和速率最大的最优解；
[0019] 功率配置模块，用于根据所述最优解，配置所述多输入多输出系统的下行功率。
[0020] 本发明实施例提供的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法及系统，给出了最大化近似和速率的
算法，根据终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，在近似和速率最大时，确定下行功率的最优解。根据最优解分配下行功率，可以实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。当然，实施本发明的任一产品或方法必不一定需要同时达到以上所述的所有优点。
附图说明
[0021] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0022] 图1为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的一种流程示意图；
[0023] 图2为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的另一种流程示意图；
[0024] 图3为本发明实施例的通过
迭代方法确定最优解的流程示意图；
[0025] 图4为本发明实施例的系统和速率随基站天线数变化的曲线图；
[0026] 图5为本发明实施例的系统和速率随基站发射功率变化的曲线图；
[0027] 图6为本发明实施例的系统和速率随射频电路不匹配方差变化的曲线图；
[0028] 图7为本发明实施例的系统和速率随射频电路不匹配相位变化的曲线图；
[0029] 图8为本发明实施例的速率增益随基站发射功率变化的曲线图；
[0030] 图9为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配系统的示意图。
具体实施方式
[0031] 下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
[0032] 在实际的MIMO通信系统中，不仅包括无线传播信道，还包括链路两端收发机的RF电路部分。通常，RF电路的收发电路由于外部环境的影响，如温度和湿度，导致收发机RF电路的增益产生变化。这使得即使上行信道和下行信道工作在同一频段上的TDD系统也不能够满足信道的互易性。RF电路的这种不匹配显然会恶化系统的性能，不利于基站的预编码和功率的分配。即使从
硬件电路和
软件算法两方面进行互易性校准研究，也很难做到理想消除RF电路的不匹配问题。
[0033] 因此，有必要在信道存在非匹配时对系统的性能进行评价，以及基于信道不匹配时的资源分配问题，如基站功率分配问题；有必要研究在信道不匹配的条件下，基站采用各种预编码方法时系统所获得性能，进而研究各不匹配参数对系统带来的影响，以及依据系统所获得的性能如何进行资源分配，如功率分配，从而确定系统的最佳配置，降低RF不匹
配对系统的影响。
[0034] 本发明实施例以单小区的情景为例，基站安装M(M为正整数)根天线同时服务K(K为正整数)个用户，满足M＞＞K，且系统操作在TDD模式下。首先，在RF电路增益模型的
基础上，建立RF不匹配时的信道模型，对于基站使用ZF预编码(迫零预编码)，分析了大规模MIMO系统信道不匹配时获得的近似和速率。
[0035] 然后，根据基站发射功率的约束需求，建立了以最大化整个系统速率之和为目标的优化问题。由于所求问题的复杂性，本发明实施例分为两种情况进行求解。第一种情况是基站侧收发机电路增益理想而终端侧收发机电路增益不理想，即基站侧收发电路匹配而终端侧收发电路不匹配，此时，优化的目标函数关于终端的功率是凸的，因而可以用注水定理进行求解；对于第二种情况，即终端侧收发电路匹配而基站侧收发电路不匹配，由于建立的优化问题的目标函数为非凸性，通过预设的对数下界不等式(该下界在特定取值附近，将变得非常紧)将优化问题的目标函数转化为优化其下界。由于转化后的函数分配给各用户的功率仍然是非凸的，进而采用一种指数变换，将该问题转化为一个线性函数和对数函数之差，使得该问题变成了凸问题；最后通过迭代更新下界不等式中的参数，以逐步逼近最优解。
[0036] 参见图1，图1为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的一种流程示意图，应用于大规模多输入多输出系统射频不匹配环境，包括：
[0037] S101，获取并根据迫零预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，建立上行信道模型和下行信道模型。
[0038] 根据调研的用户侧和基站侧RF射频电路增益模型，建立包含无线信道和RF射频电路在内的整个通信信道模型。
[0039] S102，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，其中，近似和速率为通过预设的近似公式得到的，下行信道模型对应的总传输速率。
[0040] S103，根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的优化函数。
[0041] 根据ZF预编码方法建立下行信道用户接收端的信号噪声干扰比，分用户侧不匹配和基站侧不匹配两种情况，利用香浓公式、Jensen不等式和大数定律计算出系统和速率的下界和近似和速率。
[0042] S104，在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过注水定理，确定基站功率分配的最优解。或
[0043] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使近似和速率最大的最优解。
[0044] S105，根据最优解，配置多输入多输出系统的下行功率。
[0045] 确定近似和速率最大时对应的解，作为最优解。将最优解作为MIMO系统的下行功率。
[0046] 在本发明实施例中，根据终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，在近似和速率最大时，确定下行功率的最优解。根据最优解分配下行功率，可以实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0047] 可选的，建立上行信道模型和下行信道模型,包括：
[0048] 建立射频不匹配时的下行信道模型：
[0049]
[0050] 其中，HD为下行信道模型，Ur为终端接收到的射频电路增益矩阵，且Ur＝diag{ur,1,ur,2,…,ur,k,…,ur,K}，ur,k为第k个终端接收到的射频电路增益，k∈[1,K]，K为正整数，且幅度服从对数正态分布δu,r为预设的参数，根据第k个终端接收到的射频电路增益的幅
度进行计算， 相位服从均匀分布 为第
k个终端接收到的射频电路增益相位失真的最大值， 为普通的瑞利信道，且 中的元素服从均值为0、方差为1的复高斯变量，Bt为基站发送的射频电路增益矩阵，且Bt＝diag{bt,1,bt,2,…,bt,m,…,bt,M}，bt,m为基站发送的第m个射频电路增益，m∈[1,M]，且幅度服从对数正态分布
δb,t为预设的参数，根据基站发送的第m个射频电路增益的幅
度进行计算， 相位服从均匀分布 为基
站发送的第m个射频电路增益相位失真的最大值。
[0051] 建立射频不匹配时的上行信道模型：
[0052]
[0053] 其中，HU为上行信道模型，Br为基站接收到的射频电路的增益矩阵，且Br＝diag{br,1,br,2,…,br,m,…,br,M}，br,m为基站接收到的第m个射频电路增益，且幅度服从对数正态分布δb,r为预设的参数，根据基站接收到的第m个射频电路增益的
幅度进行计算， 相位服从均匀分布 为
基站接收到的第m个射频电路增益相位失真的最大值， 为 的转置，Ut为终端发送的射频电路的增益矩阵，且Ut＝diag{ut,1,ut,2,…,ut,k,…,ut,K}，ut,k为第k个终端发送的射频电路增益，且 幅度服从对数正态分布
δu,t为预设的参数，根据第k个终端发送的射频电路增益的幅度进
行计算， 相位服从均匀分布 为第k个终端
发送的射频电路增益相位失真的最大值。
[0054] 在本发明实施例中，建立了射频不匹配信道的上行信道模型和下行信道模型，为后续确定系统的近似和速率提供了技术上的支持。
[0055] 可选的，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，包括：
[0056] 步骤一，根据上行信道模型和下行信道模型，通过功率约束条件，确定迫零预编码的预编码系数。
[0057] 步骤二，根据预编码系数，通过上行信道模型和下行信道模型，确定终端的信号干扰噪声比。
[0058] 步骤三，在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据信号干扰噪声比，通过香浓公式及詹森不等式，确定近似和速率。或
[0059] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，根据信号干扰噪声比，通过香浓公式及大数定律，确定近似和速率。
[0060] 在本发明实施例中，通过上行信道模型和下行信道模型，确定系统的近似和速率，为确定近似和速率最大时对应的最优解提供了技术上的支持。
[0061] 可选的，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，包括：
[0062] 获取下行信道模型中迫零预编码的
输出信号： 其中，X为迫零预编码输出的信号 ，ξ为 预编码系数 ，W为基站 采用的 迫零预编码矩阵 ，且D为大尺度衰落矩阵，且D＝diag{β1,β2,…,βk,…,βK}，βk为第k个终端的大尺度衰落系数，P为基站的发射功率矩阵，P＝diag{P1,P2,…,Pk,…,PK}，Pk为基站分配给第k个终端的发射功率，S为终端发送的随机信号矢量，且s＝[s1,s2,…,sk,…,sK]，且满足E(ssH)＝IK，E(ssH)为ssH的期望，IK为K阶单位矩阵，sk为第k个终端的随机信号矢量，为HU的转置， 为HU的共轭矩阵。k∈[1,K]，m∈[1,M]。
[0063] 根据输出信号，通过功率约束条件及下行信道模型，确定预编码系数。
[0064] 编码后的信号应满足功率约束条件E(||x||2)＝pmax。由范数的性质可得故 即代入 得到
[0065]
[0066] 其中，功率约束条件为E(||x||2)＝pmax，E(||x||2)为||x||2的期望，pmax为基站的最大发射功率，M为基站安装的天线数，Tr()为迹函数。
[0067] 根据预编码系数，通过上行信道模型和下行信道模型，确定第k个终端接收的信号：
[0068]
[0069] 其中，yk为第k个终端接收的信号，pk为基站为第k个终端分配的功率，为Br的共轭矩阵， 为 的共轭转置，nk为第k个终端接收信号的噪声，[F]ki为k行i列的矩阵F，[F]kk为k行k列的矩阵F，i∈[1,K]且i≠k。
[0070] 根据第k个终端接收的信号，确定第k个终端的信号干扰噪声比：
[0071]
[0072] 其中，γk为第k个终端的SINR(Signal to Interference plus Noise Ratio，信号干扰噪声比)。
[0073] 根据信号干扰噪声比，通过香浓公式，确定系统和速率：
[0074]
[0075] 其中，R为系统和速率，标识各终端的传输速率的和， 为的期望。
[0076] 由于γk的概率
密度函数难以得到，因此精确的系统和速率很难得到。本发明实施例分两种情况将系统和速率转换为近似和速率，从而获取最优解。
[0077] 在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，通过詹森不等式，将终端和速率转换为近似和速率。
[0078] 在Bt＝Br＝IM时，F可简化为F＝IK，基站预编码功率约束系数可简化为[0079] 此时SINR简化为
[0080] 利用詹森不等式(Jensen不等式)可得到系统速率的下界：
[0081]
[0082] 代入 可得：
[0083]
[0084] 其中， 为近似和速率， 或
[0085] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，通过大数定律，将终端的和速率转换为近似和速率。
[0086] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，预编码功系数可简化为SINR简化为 利用大数定律经过推导可得
[0087]
[0088] 其中，函数 将|[F]kk|2，|[F]ki|2的结果带入SINR，可得到系统的近似和速率为：
[0089]
[0090] 其中， 为近似和速率。
[0091] 系统的近似和速率表示为：
[0092]
[0093] 在本发明实施例中，通过上行信道模型和下行信道模型，确定系统的近似和速率，为确定近似和速率最大时对应的最优解提供了技术上的支持。
[0094] 可选的，根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的优化函数，包括：
[0095] 在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据近似和速率，以基站的功率为约束条件，建立优化函数：
[0096]
[0097]
[0098] pk≥0,k＝1,2,…,K
[0099] 其中， 为基站为第k个终端分配的最优功率， 为最优功率的集合，pk为基站为第k个终端分配的功率，pmax为基站能够提供的最大发射功率，K为正整数，表示终端的个数。或
[0100] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，在基站侧匹配，终端侧不匹配时，根据近似和速率，以基站的功率为约束条件，建立优化函数：
[0101]
[0102]
[0103] pk≥0,k＝1,2,…,K
[0104] 其中， 为基站为第k个终端分配的最优功率， 为最优功率的集合，pk为基站为第k个终端分配的功率，pmax为基站能够提供的最大发射功率，K为正整数，表示终端的个数，s.t.(subject to)指满足规定的条件。
[0105] 在本发明实施例中，建立以最大化近似和速率为目标的优化函数，为确定近似和速率最大值时对应的最优解提供了技术上的支持。
[0106] 可选的，根据优化函数，通过注水定理，确定基站功率分配的最优解，包括：
[0107] 在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，优化函数为：
[0108]
[0109]
[0110] pk≥0,k＝1,2,…,K
[0112] 表示当 大于0时， 当小于0时，
[0113] 在本发明实施例中，通过注水定理确定注水解，即最优解，该利用该最优解分配MIMO系统的下行功率，能够提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0114] 可选的，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使近似和速率最大的最优解，包括：
[0115] 步骤一，根据优化函数，通过预设的对数下界不等式，将非凸性的优化函数转换为优化下界函数。
[0116] 此处的对数下界不等式为符合本发明实施例的任意对数下界不等式，例如log(1+z)≥λlogz+μ。参数λ,μ为常数。当 时，在z＝z0附近，不等式将变的非常紧。即系统和速率的下界在特定取值附近，将与系统的近似和速率非常接近。
[0117] 步骤二，根据优化下界函数，通过预设的指数变换，确定凸性优化函数。
[0118] 优化下界函数仍然是非凸性的，为了获得近似和速率的最大值，通过指数变换，将函数转换为凸性的。
[0119] 步骤三，根据凸性优化函数，通过迭代法，确定最优解。
[0120] 在本发明实施例中，将非凸性优化函数转化为凸性优化函数，并通过迭代法，在近似和速率取最大值时对应的最优解，为根据最优解配置下行功率提供了技术上的支持。
[0121] 可选的，根据优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使近似和速率最大的最优解，包括：
[0122] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，优化函数为：
[0123]
[0124]
[0125] pk≥0,k＝1,2,…,K
[0126] 应用预设的对数下界不等式log(1+z)≥λlogz+μ，可得
[0127] 其中，λ、z与μ均为预设的参数，在 时，在z＝z0附近
将变的非常紧。
[0128] 将非凸性的优化函数转换为优化下界函数：
[0129]
[0130]
[0131] pk≥0,k＝1,2,…,K
[0132] 根据优化下界函数，通过指数变换 可得：
[0133]
[0134] 因为 和μk是与优化变量无关的参数，因此优化问题等价为：
[0135]
[0136] 其中， 为 的最优解集合。
[0137] 经过上面的转化，该优化问题就转
化成凸性优化函数。因为 是线性的，是关于 的联合凸函数，因此可以用标准的凸优化工具求解。
[0138] 在本发明实施例中，将非凸性优化函数转化为凸性优化函数，可以计算出近似和速率的最大值，为确定在近似和速率取最大值时对应的最优解提供了技术上的支持。
[0139] 可选的，根据凸性优化函数，通过迭代法，确定最优解，包括：
[0140] 步骤A，获取并根据基站功率分配结果的初始值，计算出凸性优化函数中参数的值。
[0141] 步骤B，将计算出的凸性优化函数中参数的值代入凸性优化函数，确定凸性优化函数的最新解。
[0142] 步骤C，根据凸性优化函数的最新解，通过指数变换，确定指数变换后的最新解。
[0143] 步骤D，确定指数变换后的最新解是否满足预设的停止条件，若指数变换后的最新解满足停止条件，则将指数变换后的最新解作为最优解，若指数变换后的最新解不满足停止条件，则将基站功率分配结果的初始值的数值更新为指数变换后的最新解的数值，返回步骤A执行，直至凸性优化函数的最新解满足停止条件。
[0144] 给定初值条件，令基站功率的初始值为 例如基站为K个用户均分功率 根据 其中 计算初值 解上述凸性优化函数(1)，得到最优解 然后，根据指数变换关系式
计算 再根据得到的 更新参数λ1,λ2,…,λK，直到满足停止条
件。 及 右上
角的n均表示第n次迭代时，获取的该参数，如 表示第n
次迭代时，计算得到的pK。
[0145] 本发明实施中的停止条件为符合本发明实施例的任意条件，包括但不限于：达到
指定的迭代步数或满足收敛条件||pn+1-pn||＜ε，ε为误差限。其中，
[0146] 在本发明实施例中，通过迭代法确定最优解，该最优解能够使近似和速率最大，利用该最优解分配MIMO系统的下行功率，能够提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0147] 本发明实施例提供了一种基于ZF预编码大规模MIMO系统信道不匹配的下行功率分配方法的流程示意图。首先，在研究RF电路增益模型的基础上，建立的RF不匹配时总的信道模型，对于基站使用一种计算简单的线性预编码，即迫零(ZF)预编码时，由于所考虑问题的复杂性，直接分析用户侧和基站侧同时都不匹配时，会遇到很大困难。所以，分开对用户侧或基站侧不匹配时进行讨论，即分基站理想匹配而用户不匹配和用户理想而基站不匹配两种情况。
[0148] 然后，根据基站发射功率的约束需求，分别建立了以最大化整个系统速率之和为目标的优化问题。对于基站侧RF增益匹配而用户侧不匹配时，优化问题的目标函数关于{pk},k＝1,2,…,K是凸的，因此，最优的功率分配策略为注水解。对于用户侧RF增益匹配而基站侧不匹配时，优化问题的目标函数是非凸的，因此采用一种对数下界不等式，该下界在特定取值附近，将变得非常紧，因而将优化的目标函数转化为优化该目标函数的下界；由于转化后目标函数关于用户的各功率仍然是非凸的，进而采用一种指数变换，将该问题转化为一个线性函数和对数函数之差，使得该问题变成了凸问题；最后通过迭代更新下界不等式中的参数，以逐步逼近最优解。
[0149] 图2为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的另一种流程示意图，包括：
[0150] S201，分别建立终端侧和基站侧RF不匹配模型，进而建立RF不匹配信道模型。
[0151] S202，根据ZF预编码建立各终端的
信噪比，进而分析出系统和速率。
[0152] S203，以基站发射功率受限为条件，建立优化问题即最大化系统和速率。
[0153] S204，在基站侧匹配终端侧不匹配时，使用注水方法进行功率分配。
[0154] S205，在终端侧匹配基站侧不匹配时，通过对数下界不等式和指数变换，将非凸问题转换为凸问题。
[0155] S206，更新对数下界不等式中的参数，以获得最优的功率分配结果。
[0156] 在本发明实施例中，给出了最大化近似和速率的算法，根据终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，在近似和速率最大时，确定下行功率的最优解。根据最优解分配下行功率，可以实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0157] 参见图3，图3为本发明实施例的通过迭代方法确定最优解的流程示意图，包括：
[0158] S301，初始化参数。
[0159] 初始化基站的功率分配结果 根据 计算初值 然后根据 再计算初值 设置误差限ε，及迭代步数n:
＝1。
[0160] S302，解变换后的凸性优化函数。
[0161] 根据S301的基站的功率分配结果，调用CVX工具包解公式(1)问题，得到最优解[0162] S303，求原问题的解。
[0163] 根据映射关系 及S302中的解，计算原问题的解
[0164] S304，更新迭代参数。
[0165] 根据 和S303中的 结果，更新参数然后根据 更新参数
[0166] S305，判断迭代终止条件。
[0167] 判断前后两次迭代结果是否有变化，若不满足收敛条件：||pn+1-pn||＜ε，返回S302继续迭代；若不满足收敛条件，终止迭代执行S306。
[0168] S306，输出结果。
[0169] 输出最优的功率分配结果，即最优解 用于基站预编码。
[0170] 在本发明实施例中，通过迭代的方法，确定最优解，最优解的数值更加准确。
[0171] 图4到图8均设置了K＝5个用户，且其大尺度衰落系数分别为β1＝0.01，β2＝0.02，β3＝30，β4＝50，β5＝80。
[0172] 图4为本发明实施例的系统和速率随基站天线数变化的曲线图，在基站发射功率为p＝20dB条件下，考察了基站侧匹配而终端侧不匹配以及终端侧匹配而基站侧不匹配两种情况，基站采用等功率分配和采用本发明实施例提供的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法时的系统和速率随基站天线数的变化。
[0173] 其中，曲线1为计算出的基站侧匹配终端侧不匹配 时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线2为计算出的基站侧匹配终端侧不匹配 时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线3为仿真得到的基站侧匹配终端侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线4为仿真得到的基站侧匹配终端侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线5为计算出的终端侧匹配基站侧不匹配 时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线6为计算出的终端侧匹配基站侧不匹配 时采用本发明方
法的系统和速率曲线，曲线7为仿真得到的终端侧匹配基站侧不匹配
时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线8为仿真得到的终端侧匹配基站侧不匹配 时采用本发明方法的系统和速率曲线。
[0174] 由图4可得，在整个仿真天线范围内，解析的系统速率能够很好的匹配系统速率的仿真结果。另外，不管是终端侧不匹配还是基站侧不匹配，增加基站天线数对增加系统的速率都是有益的。由于仿真时设置基站侧的不匹配方差 小于终端侧不匹配方差 而采用等功率分配时，终端侧不匹配时获得的速率要远大于基站侧不匹配时的系统速率，这验证了基站侧不匹配对系统的性能影响更为严重的结论，因而需要对基站侧RF电路不匹配进行校准。但经过本发明提出的方法对基站的功率进行最优分配后，基站侧不匹配时系统速率获得了较大的提高。因而，本发明提出的方法可以配合硬件电路校准以进一步提高系统速率。
[0175] 图5为本发明实施例的系统和速率随基站发射功率变化的曲线图，在基站天线数M＝100条件下，考察了基站侧匹配而终端侧不匹配，以及终端侧匹配而基站侧不匹配两种情况，基站采用等功率分配和采用本发明提供的方法进行功率分配时系统获得的速率随基站总功率的变化。
[0176] 其中，曲线11为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配 时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线12为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配 时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线13为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线14为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线15为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配 时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线16为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配 时采用本发明
方法的系统和速率曲线，曲线17为仿真得到的用户侧匹配基站侧不匹配
时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线18为仿真
得到的用户侧匹配基站侧不匹配 时采用本发明方法
的系统和速率曲线。
[0177] 由图5可得，不管是终端侧不匹配还是基站侧不匹配，增加基站的发射功率对增加系统的速率都是有益的。当终端侧不匹配时，基站增加发射功率可以使系统的速率近似线性增加，而当基站侧不匹配而又采用等功率分配方案时，在发射功率比较大时系统速率的增加开始变缓，而采用本发明的方法进行功率分配时，系统获得的速率能像在低功率时一样近似线性增加。
[0178] 图6为本发明实施例的系统和速率随射频电路不匹配方差变化的曲线图，在基站天线M＝100、发射总功率为p＝20dB条件下，考察了RF电路不匹配方差的变化对系统和速率的影响。
[0179] 其中，曲线21为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线22为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线23为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线24为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线25为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线26为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线27为仿真得到的用户侧匹配基站侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线28为仿真得到的用户侧匹配基站侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线。
[0180] 由图6可得，当RF电路不匹配方差逐渐变大时，系统的速率不断降低。即信道越不匹配，系统的和速率性能越差。这是由于信道越不匹配，信道的不确定性越大，ZF预编码效果就越差，因而系统的性能就越差。还可以看出，当终端侧和基站侧都匹配时，即采用等功率分配时，终端侧匹配获得的速率和基站侧匹配获得速率是相等的，采用本发明提出的最优功率分配策略时，终端侧匹配获得的速率和基站侧匹配获得速率也是相等的。因为，当终端侧匹配等价为理想信道，而基站侧也匹配时也等价为理想信道，故两种情况下获得的速率相等。但当RF电路不匹配方差变大时，基站侧不匹配在采用等功率分配方案下系统的性能会出现急剧恶化，采用了本发明提出的方法进行功率分配后可以大大减少系统性能恶化的速度。
[0181] 图7为本发明实施例的系统和速率随射频电路不匹配相位变化的曲线图，在基站天线数M＝100、发射功率p＝20dB条件下，考察了RF电路不匹配相位变化对系统和速率的影响。
[0182] 其中，曲线31为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线32为计算出的基站侧匹配用户侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线33为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线34为仿真得到的基站侧匹配用户侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线35为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线36为计算出的用户侧匹配基站侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线，曲线37为仿真得到的用户侧匹配基站侧不匹配时采用等功率分配的系统和速率曲线，曲线38为仿真得到的用户侧匹配基站侧不匹配时采用本发明方法的系统和速率曲线。
[0183] 由图7可得，终端侧相位不匹配对系统的速率没有影响，这与理论结果是一致的。但对于基站侧不匹配时，基站侧RF电路相位从0变化到pi/6时，系统的性能会出现急剧恶化，而本发明提出的方法可以极大的减小了恶化的速度。
[0184] 图8为本发明实施例的速率增益随基站发射功率变化的曲线图。其中，曲线41为基站侧匹配用户侧不匹配且基站侧的天线数为100时的速率增益曲线，曲线42为用户侧匹配基站侧不匹配且基站侧的天线数为100时的速率增益曲线，曲线43为基站侧匹配用户侧不匹配且基站侧的天线数为200时的速率增益曲线，曲线44为用户侧匹配基站侧不匹配且基站侧的天线数为200时的速率增益曲线，曲线45为基站侧匹配用户侧不匹配且基站侧的天线数为300时的速率增益曲线，曲线46为用户侧匹配基站侧不匹配且基站侧的天线数为300时的速率增益曲线。
[0185] 由图8可得，对于终端侧不匹配时，相对增益随着基站发射功率的增大而不断减少，另外，随着基站天线数的增加，相对增益也在变小。当基站发射功率不断增大时，采用等功率分配时系统的速率也近似线性增加，本发明的功率分配方法和等分功率分配方法获得的速率之差不能超越等功率分配时系统和速率的增加时，相对增益就会变小。
[0186] 而在基站侧不匹配时，增加基站发射功率，速率相对增益先变小后变大。当基站发射功率比较小且继续增加发射功率时，与终端侧不匹配一样，采用等功率分配时系统的速率也近似线性增加，本发明的功率分配方法和等功率分配方法获得的速率之差不能超越等功率分配时系统和速率的增加时，相对增益就会变小。而当基站发射功率很高且继续增大时，采用等功率分配方案，系统增加的速率开始趋于平缓，而采用本发明的功率分配方法后可以使得系统和速率线性增加，因而相对速率增益又开始变大。
[0187] 图9为本发明实施例的基于迫零预编码的非匹配信道功率分配系统的示意图，包括：
[0188] 信道型搭建模块901，用于获取并根据迫零预编码的多输入多输出系统的终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，建立上行信道模型和下行信道模型。
[0189] 第一计算模块902，用于根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，其中，近似和速率为通过预设的近似公式得到的，下行信道模型对应的总传输速率。
[0190] 第二计算模块903，用于根据近似和速率，建立以最大化近似和速率为目标的优化函数。
[0191] 第三计算模块904，用于在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过注水定理，确定基站功率分配的最优解。
[0192] 第四计算模块905，用于在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过将函数由非凸性转换为凸性的公式，确定使近似和速率最大的最优解。
[0193] 功率配置模块906，用于根据最优解，配置多输入多输出系统的下行功率。
[0194] 在本发明实施例中，根据终端和基站的射频电路增益的幅度和相位，确定上行信道模型和下行信道模型，根据上行信道模型和下行信道模型，确定近似和速率，在近似和速率最大时，确定下行功率的最优解。根据最优解分配下行功率，可以实现提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0195] 需要说明的是，本发明实施例的系统是应用于上述基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的系统，则上述基于迫零预编码的非匹配信道功率分配方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。
[0196] 可选的，信道型搭建模块901，包括：
[0197] 下行信道模型搭建子模块，用于建立射频不匹配时的下行信道模型：
[0198]
[0199] 上行信道模型搭建子模块，用于建立射频不匹配时的上行信道模型：
[0200]
[0201] 在本发明实施例中，建立了射频不匹配信道的上行信道模型和下行信道模型，为后续确定系统的近似和速率提供了技术上的支持。
[0202] 可选的，第一计算模块902，包括：
[0203] 预编码系数确
定子模块，用于根据上行信道模型和下行信道模型，通过功率约束条件，确定迫零预编码的预编码系数。
[0204] 信干噪比确定子模块，用于根据预编码系数，通过上行信道模型和下行信道模型，确定终端的信号干扰噪声比。
[0205] 第一近似和速率确定子模块，用于在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据信号干扰噪声比，通过香浓公式及詹森不等式，确定近似和速率。
[0206] 第二近似和速率确定子模块，用于在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，根据信号干扰噪声比，通过香浓公式及大数定律，确定近似和速率。
[0207] 在本发明实施例中，通过上行信道模型和下行信道模型，确定系统的近似和速率，为确定近似和速率最大时对应的最优解提供了技术上的支持。
[0208] 可选的，预编码系数确定子模块具体用于：
[0209] 获取下行信道模型中迫零预编码的输出信号： 通过功率约束条件和下行信道模型，确定迫零预编码的预编码系数：
[0210]
[0211] 可选的，信干噪比确定子模块具体用于：
[0212] 根据预编码系数，通过上行信道模型和下行信道模型，确定第k个终端接收的信号：
[0213]
[0214] 根据第k个终端接收的信号，确定第k个终端的信号干扰噪声比：
[0215]
[0216] 其中，γk为第k个终端的信号干扰噪声比。
[0217] 可选的，第一近似和速率确定子模块具体用于：
[0218] 根据信号干扰噪声比，通过香浓公式，确定系统和速率：
[0219]
[0220] 在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，通过詹森不等式，将终端和速率转换为近似和速率：
[0221]
[0222] 在本发明实施例中，确定了基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时的近似和速率，为后续根据近似和速率确定最优解提供了依据。
[0223] 可选的，第二近似和速率确定子模块具体用于：
[0224] 根据信号干扰噪声比，通过香浓公式，确定系统和速率：
[0225]
[0226] 在终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时，通过大数定律，将终端的和速率转换为近似和速率：
[0227]
[0228] 在本发明实施例中，确定了终端侧的收发电路匹配，基站侧的收发电路不匹配时的近似和速率，为后续根据近似和速率确定最优解提供了依据。
[0229] 可选的，第四计算模块905，包括：
[0230] 优化下界函数建立子模块，用于根据优化函数，通过预设的对数下界不等式，将非凸性的优化函数转换为优化下界函数。
[0231] 凸性优化函数建立子模块，用于根据优化下界函数，通过预设的指数变换，确定凸性优化函数。
[0232] 迭代计算子模块，用于根据凸性优化函数，通过迭代法，确定最优解。
[0233] 在本发明实施例中，将非凸性优化函数转化为凸性优化函数，并通过迭代法，在近似和速率取最大值时对应的最优解，为根据最优解配置下行功率提供了技术上的支持。
[0234] 可选的，凸性优化函数建立子模块具体用于：
[0235] 根据优化下界函数，通过 确定凸性优化函数：
[0236]
[0237]
[0238] 其中， 为 的最优解集合。
[0239] 在本发明实施例中，通过指数变换，获取凸性优化函数，为计算出功率分配的最优解提供了技术上的支持。
[0240] 可选的，第三计算模块904具体用于：
[0241] 在基站侧的收发电路匹配，终端侧的收发电路不匹配时，根据优化函数，通过注水定理，确定最优解：
[0242] 在本发明实施例中，通过注水定理确定最优解，算法简单结果准确，基站下行功率分配更加合理。
[0243] 可选的，迭代计算子模块，包括：
[0244] 参数计算单元，用于获取并根据基站功率分配结果的初始值，计算出凸性优化函数中参数的值。
[0245] 第一最新解计算单元，用于将计算出的凸性优化函数中参数的值代入凸性优化函数，确定凸性优化函数的最新解。
[0246] 第二最新解计算单元，用于根据凸性优化函数的最新解，通过指数变换，确定指数变换后的最新解。
[0247] 最优解输出单元，用于确定指数变换后的最新解是否满足预设的停止条件，若指数变换后的最新解满足停止条件，则将指数变换后的最新解作为最优解，若指数变换后的最新解不满足停止条件，则将基站功率分配结果的初始值的数值更新为指数变换后的最新解的数值，返
回执行参数计算单元，直至凸性优化函数的最新解满足停止条件。
[0248] 在本发明实施例中，通过迭代法确定最优解，最优解的取值更加准确，利用该最优解分配MIMO系统的下行功率，能够提高通信系统资源配置的合理性，节约系统的通信资源。
[0249] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0250] 本
说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0251] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何
修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
