智能天线在TD—LTE中的应用分析(3)

　　1）单用户双流波束赋形技术：由eNodeB测量上行信道，得到上行信道状态信息后，eNodeB根据上行信道信息计算两个赋形矢量，利用该赋形矢量对要发射的两个数据流进行下行赋形。采用单用户双流波束赋形技术，使得单个用户在某一时刻可以进行两个数据流传输，同时获得赋形增益和空间复用增益，获得比单流波束赋形技术更大的传输速率，进而提高系统容量。

　　2）多用户双流波束赋形技术：eNodeB根据上行信道信息或UE反馈的结果进行多用户匹配，多用户匹配完成后，按照一定的准则生成波束赋形矢量，利用得到的波束赋形矢量为每一个UE、每一个流进行赋形。多用户双流波束赋形技术利用了智能天线的波束定向原理，实现了多用户的空分多址。

　　基于TD-LTE的波束赋形技术，有一个重要应用是利用空间选择性来支持空分多址（SDMA，SpatialDivisionMultipleAccess）。因受限于应用场景和终端尺寸及天线数量，单用户往往难以支持高Rank数据传输。而Rank是信道矩阵EBB分解后特征值不为0的特征向量个数，UE会将测得的Rank值RI（RankIndicator）上报给eNodeB，而eNodeB根据RI可以在空间区分出相互独立而互不相关的信道数量。当系统用户数较多时，eNodeB总可找到信道空间独立性较强的两个UE，若eNodeB配备了多天线，则可以利用波束赋形信号空间隔离度实现对多个UE的并行传输，这就是多用户MIMO技术，或者说是TD-LTE中的波束赋形技术与MIMO技术的有机结合。所以，只有在多UE时，双流波束赋形才尽显SDMA功能。

　　3.2TD-LTE中的智能天线算

　　法[3]

　　单流波束赋形其实就是普通的智能天线波束赋形在LTE中的应用，双流波束赋形简单地说就是多天线信道奇异值分解算法的典型应用，其实现机制都已基本成熟，但算法优化却有许多工作需要我们不断努力。为此，我们先了解一些比较典型的应用于LTE中的波束赋形算法。

　　（1）单流波束赋形算法：单流波束赋形可根据赋形向量的获得方式，分为长期波束赋形和短期波束赋形，其中短期波束赋形最常见的是基于奇异值分解SVD（SingularValueDecomposition）波束赋形，长期波束赋形通常称为基于来波方向DOA的波束赋形。在SVD方法中，发送端从上行探测导频（Sounding）估计出信道信息，然后对用户信道进行SVD分解计算出对应的预编码酉矩阵。其中SVD分解操作是：假设天线发送数目为M，接收天线数目为N，则空间信道矩阵H的维数为N×M，空间信道矩阵H的SVD分解为：

　　H=UAVH（5）

　　其中U和V分别是维数为N×N和M×M的酉矩阵，A是一个维数为N×M的矩阵，其对角线元素是非负实数，非对角线无线为0，并且A的对角线元素λ1≥λ2≥…≥λn，即按照大小排序之后的矩阵H的奇异值，其中n是M和N中的最小值。经过奇异值分解后获得的酉矩阵V即为线性预编码。

　　而DOA波束赋形的加权向量是基于远大于信道相干时间的一段时间内对信道的测量，亦即传统的不用训练序列的盲自适应方法，常用的是延迟相加法。

　　（2）双流波束赋形单用户算法：当单用户传输时，同一个时频资源块仅分配给一个用户，基站端仅对有用信号进行波束赋形，增强有用信号功率，典型的算法有特征值波束赋形EBB（EigenvalueBasedBeamformin），其波束赋形矩阵具体计算如下：

　　设基站发送天线数为nr，移动台接收天线数为mR，基站到第i个用户的信道矩阵为Hi。第i个用户支持的独立数据流为ri（ri≤mR）。

　　对Hi进行SVD分解，得到：

　　（6）

　　其中，从大到小排序的非零奇异值对应的特征向量分别表示为Vi，1（Vi的第1列）、Vi，2（Vi的第2列）、…、Vi，mR（Vi的第mR列）。取的前ri个右奇异向量表示为，那么单用户多流波束赋形矩阵为：

　　（7）

　　（3）双流波束赋形多用户算法：常用的多用户双流波束赋形算法如迫零ZF（ZeroForcing），块对角BD（BlockDiagonalization）等，需要满足限制条件：配对用户的接收天线总数≤发送的天线总数。这个条件限制了配对的用户数，尤其是当用户接收天线数>1时，配对用户数将受限于配对用户的接收天线总数，这样将影响联合调度的性能增益。目前，一种更优的多用户波束赋形算法，即多用户特征模式传输MET（MultiuserEigenmodeTransmission）算法将DB算法的限制条件放松为：配对用户的总数据流数≤发送的天线总数，即：

　　其中，M表示配对用户数。

　　当用户的数据流数<接收天线数时，该算法可提供更多的正交用户配对，较BD算法有较高的性能提升。该算法的主要步骤为：

　　1）压缩用户信道矩阵：对第i个用户的信道矩阵Hi进行SVD分解，如式（6）。取ui前第ri个列向量的共轭转置，那么：

　　当用户的数据流数ri<接收天线数nR时，用户的信道矩阵由nR行压缩为ri行。

　　2）抑制用户间干扰（构建“我为人人，人人为我”的和谐信号传输）。

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