本發(fā)明屬于無線通信技術領域，涉及一種用于超密集網絡的降低回傳數(shù)據量的方法。

背景技術：

超密集網絡和基于云的無線接入網是近年來研究的熱點，通過布置密集的無線接入點，對通信區(qū)域進行無盲區(qū)的覆蓋，保證通信質量和系統(tǒng)的吞吐量。將傳統(tǒng)基站端的基帶處理單元移至集中處理單元，形成基帶處理單元池，這樣不僅可以保證硬件設備的維護，還能增強信號的處理能力。由于無線接入點的密集性，經由無線接入點向中央處理器回傳的數(shù)據量也會相應增大，為了緩解回傳鏈路的壓力，需要對回傳的數(shù)據進行有效的壓縮。而在集中處理單元，需要利用接收到的已壓縮的數(shù)據恢復出原始信息。鑒于集中處理單元的處理能力強，因此可以使用復雜度較低但性能良好的信道估計和數(shù)據檢測算法。

技術實現(xiàn)要素：

為了解決上述問題，本發(fā)明提出了一種用于超密集網絡的降低回傳數(shù)據量的方法。

本發(fā)明的技術方案為：

一種用于超密集網絡的降低回傳數(shù)據量的方法，其特征在于，包括以下步驟：

a.天線端接收到信號后，通過自動增益控制器對接收的信號進行縮放：

假設網絡中隨機分布有M個單天線和K個單天線用戶終端，用如下公式1表示表示單天線的接收信號y：

y＝HP^1/2x+n (公式1)

公式1中，H∈C^M×K為所有用戶終端到所有的單天線之間的傳輸信道信息，為對角矩陣，x∈C^K×1表示所有用戶終端的上行傳輸數(shù)據，n～CN(0,σ²I)為加性噪聲；H的第(m,k)個元素可以表示為：γ_m,k表示小尺度衰落，表示與距離d_m,k有關的大尺度衰落；

則用如下公式2表示第n個單天線使用的增益控制系數(shù)：

公式2中，表示H的第m行，σ²為噪聲功率；

則經過自動增益控制器后輸出的信號表示為如下公式3：

公式3中，Φ＝diag{η₁,…,η_M}；

b.對步驟a中得到輸出信號進行量化：將數(shù)據的實部和虛部分別獨立進行量化，量化后的數(shù)據表示為如下公式4：

公式4中，Q(·)表示量化算子，

根據第n個單天線使用的ADC的量化比特數(shù)為b_m，在均勻量化的約束下，量化間隔為則第n個單天線所使用ADC的輸出數(shù)據信號表示為如下公式5：

單天線將數(shù)據信號發(fā)送到處理單元；

c.處理單元接收到回傳數(shù)據后，對原始數(shù)據進行恢復：采用聯(lián)合的信道估計和檢測算法，具體為：

假設傳輸?shù)膸L為L，其中導頻序列長度為L_tra，數(shù)據長度為L-L_tra；傳輸?shù)膶ьl序列為傳輸?shù)臄?shù)據序列為集中處理單元接收到的低量化回傳數(shù)據為R∈C^K×L，H∈C^M×K中元素的統(tǒng)計方差為數(shù)據恢復的目標是估計出期望數(shù)據和信道信息則需要以下步驟：

c1.初始化：

，并令：迭代標識t＝1；

c2.計算輔助變量：

V^s＝1·/(V^p+σ²+△²/12)

c3.計算的估計值：其中E[·],Var[·]分別表示求期望和方差操作，

c4.計算的估計值：其中E[·],Var[·]分別表示求期望和方差操作，

c5.判定：如果t<T_max，則更新：

并回到步驟c2；否則算法結束，輸出結果

本發(fā)明的有益效果為，可以有效降低回傳數(shù)據量，緩解由于回傳鏈路容量有效帶來的數(shù)據擁塞，并且便于鏈路的實施。而在集中處理單元，本發(fā)明提供了一種如何利用低量化回傳的數(shù)據進行信道估計和數(shù)據檢測的方法，所公開的算法可以有效補償由于低比特量化帶來的損失，利用聯(lián)合的信道估計和數(shù)據檢測算法，在信噪比較高的情況下，基本可以實現(xiàn)和準確信道信息條件下相同的性能，具有廣泛的應用價值和推廣價值。

附圖說明

圖1為本發(fā)明的應用場景拓撲圖；

圖2為誤碼率隨信噪比的變化關系；

圖3為信道估計MSE隨信噪比變化關系；

圖4為誤碼率隨信噪比變化關系。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例，詳細描述本發(fā)明的技術方案：

本發(fā)明的目的在于提供一種在超密集網絡中用于降低回傳數(shù)據量的方法，并在中央處理單元利用接收到的回傳數(shù)據對原始信息進行有效的提取。其基本特征是在無線接入點使用低比特量化的模數(shù)轉換器，在中央處理單元使用Generalized Approximate Message Passing(GAMP)算法和Bilinear Generalized Approximate Message Passing(B-GAMP)算法對信道信息進行估計以及對傳輸數(shù)據進行恢復。具體實施主要包括以下步驟：

a.天線端接收到信號后，通過自動增益控制器(AGC)對接收到的信號進行縮放。

假設所考慮的超密集網絡或基于云的無線接入網絡中隨機分布M個單天線RRH和K個單天線用戶終端，如果用H∈C^M×K表示所用用戶終端到所有的單天線之間的傳輸信道信息，為所有y單天線RRH的接收信號，則y可以表示為如下公式1：

y＝HP^1/2x+n, (1)

公式(1)中，表示所有K個單天線移動終端的發(fā)送數(shù)據，H∈C^M×K表示上行傳輸?shù)男诺佬畔⒕仃?，其中H的第m行第k列的元素H_m,k表示第m個用戶終端到第k個單天線的無線信道增益：其中γ_m,k表示小尺度衰落，表示與距離d_m,k有關的大尺度衰落，為對角矩陣(對功率進行控制)，n～CN(0,σ²I)為加性噪聲。

于是，第n個RRH所使用的增益控制系數(shù)可表示為：

公式(2)中，表示H的第m行，σ²為噪聲功率。

則經過自動增益控制器后輸出的信號表示為如下公式3：

公式(3)中，Φ＝diag(η₁,…,η_M)。

b.對步驟a中得到的輸出信號進行量化。

考慮到數(shù)據的實部和虛部需要分別獨立進行量化，因此，量化后的數(shù)據可以表示為如下公式4:

公式(4)中，Q(·)表示量化算子。

如果第n個單天線所使用的ADC的量化比特數(shù)為b_m，則在均勻量化的約束下，量化間隔為那么第n個單天線所使用ADC的輸出數(shù)據信號表示為如下公式(5)：

c.單天線將數(shù)據信號發(fā)送到集中處理單元，處理單元接收到回傳數(shù)據后，對原始數(shù)據進行恢復。

本發(fā)明提出一種復雜度較低但性能有保證的迭代檢測算法，此算法的基本原理是通過檢測器和譯碼器之間的外信息交互，來實現(xiàn)基于低量化回傳數(shù)據的信息恢復。其中譯碼器需要能夠輸出外信息，檢測器也需要具備外信息的輸出功能，基于此，本發(fā)明所提及的譯碼器使用經典的卷積譯碼器(相應地，發(fā)送端需使用卷積編碼器)，檢測器使用具有外信息輸出的GAMP檢測。

在實際系統(tǒng)中，信道信息需要事先估計出來，因此接下來，本發(fā)明使用一種聯(lián)合的信道估計和檢測算法，此算法在低比特量化回傳的約束下也可以實現(xiàn)較好的性能，特別是在信噪比較高的條件下，基本可以實現(xiàn)和理想信道相同的性能。假定傳輸?shù)膸L為L，其中導頻序列長度為L_tra，數(shù)據長度為L-L_tra；傳輸?shù)膶ьl序列為傳輸?shù)臄?shù)據序列為集中處理單元接收到的低量化回傳數(shù)據為R∈C^K×L，H∈C^M×K中元素的統(tǒng)計方差為目標是估計出具體實施如下：

在以上算法中，需要用到下面的幾個公式：

初始化：并令：并跳轉至步驟2執(zhí)行；否則算法結束，輸出結果

計算輔助變量：

V^s＝1·/(V^p+σ²+△²/12),

計算的估計值：

V^x(new)(:,1:L_tra)＝0,

計算的估計值：

判定：如果t<T_max，則更新：

V^h(old)＝V^h(new),并跳轉至步驟2執(zhí)行；否則算法結束，輸出結果

此算法的仿真結果如圖3和圖4所示。

在本發(fā)明中，ADC所使用的量化比特數(shù)比較低，一般為3bit和4bit，這樣回傳鏈路需要傳輸?shù)臄?shù)據比特數(shù)就會相應降低。