一种基于MIMO-VLC系统中的电功率分配与QR-OSIC预编码方法

一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法
技术领域
1.本发明属于无线通信领域，涉及可见光mimo的预编码，具体是一种基于mimo-vlc(multiple input multiple output-visible light communication，多输入多输出-可见光通信)系统中的电功率分配与qr-osic(qr decomposition-ordered successive interference cancellation，qr分解-排序串行干扰消除)预编码方法。


背景技术：

2.无线通信技术的迅速发展支撑了智享生活、智赋生产和智慧社会等各类新兴应用场景的快速普及。面向未来2030 ，6g应用场景中各类智能通信业务对带宽、通信速率、信道容量、时延和移动性等指标需求的增强，可见光通信(visible light communication，vlc)是满足未来高峰值速率指标需求的潜在使能技术
1.。由于vlc是采用发光二极管(light emitting diodes，led)作为光源，且可见光波段具有近400thz无需授权的频谱资源。
3.故vlc可在led照明的基础上实现高速短距离通信，并能有效缓解无线通信频段资源紧张的问题
2.。此外，可见光通信具有安全、节能环保以及无辐射等特性，由于室内场景存在多个led，mimo技术与vlc相结合成为当下研究热点之一。
4.现有mimo-vlc系统中，在同时发送不同数据时，存在多用户间干扰或单用户内不同数据流间的干扰预编码，其中典型的预编码算法包括：迫零预编码(zero forcing，zf)
3.、最小均方误差预编码(minimum mean square error，mmse)
4.、奇异值分解预编码(singular value decomposition，svd)
5.、块对角化(block diagonalization，bd)
6.、脏纸编码(minimum mean square error，dpc)
7.以及非线性模代数预编码(tomlinson-harashima precoding，thp)
8.等。
5.zf预编码的优势在于：可完全消除用户之间以及用户内部各数据流之间的干扰，劣势在于会使得加性高斯噪声被加权放大；
6.mmse预编码的优势在于：综合考虑了用户干扰和信道噪声的问题，尽可能的降低了收发信号之间的误差，劣势在于信噪比较低时，可获得较好的系统性能增益，但在信噪比较高时，性能增益提升没有低信噪比时明显，且复杂度高于zf预编码；
7.svd预编码的优势在于：对收发天线的数量没有要求；
8.bd预编码的优势在于：抑制了多用户之间的干扰；
9.dpc预编码被认为是最优的预编码，在发送端对部分干扰进行预消除，在不增加发送功率的情况下可达到系统容量的理论上界，劣势在于复杂度极高；
10.thp预编码是在dpc基础上的改进，可获得近似mimo系统容量的上限，劣势在于只是dpc预编码中的一种次优方案。
11.目前，mimo-vlc系统中的幅度自适应调光控制存在许多挑战：由于led具有非线性特性，发送信号必须是非负实数；多led场景下mimo-vlc系统信道的高相关性，对系统性能存在一定影响；同时兼容通信与照明要求；随着led数目的增加，在空间复用条件下，系统的
复用效率问题不容忽视。
12.因此，需要研究一种适用于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，以解决信道相关性较高时提升系统通信速率的问题。
13.[1]刘光毅,金婧,王启星等.6g愿景与需求:数字孪生,智能泛在[j].移动通信,2020(6).
[0014]
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技术实现要素：

[0021]
针对上述问题，本发明提出了一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，为了在发送端实现同时发送不同的信号，首先，在给定的调光水平下，确定发送信号的直流偏执；再利用qr分解对发送信号中的部分干扰进行消除；接着，根据led的非线性约束和总电功率约束等条件构建最大化合速率的优化问题，从中求得电功率分配的次优化方案；最后，在接收端利用osic检测接收机消除剩余的干扰。本发明能自适应的分配电功率，提升系统复用增益，有效地兼顾vlc的高速通信和照明的需求。
[0022]
所述的基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，具体的步骤如下：
[0023]
步骤一、构建包括发射端基站和接收端的mimo-vlc系统模型，初始化收发机数目以及布局空间位置；
[0024]
发射端包括n
t
个led，接收端包括nr个光探测器(photo detector,pd)；n
t
个led均匀分布在室内天花板上，pd与led的相对位置在初始化阶段根据实际需要人为调控。
[0025]
步骤二、发射端基站发送信号，经过光信道到达接收端的pd，构建不同led和pd之间的直射链路信道增益矩阵h；
[0026]
信道增益矩阵h表示为：
[0027][0028]
其中，h
j,i
表示第i(1≤i≤n
t
)个led到第j(1≤j≤nr)个pd视距(line of sight,los)链路的直射链路增益。
[0029]
步骤三、采用qr分解法将信道增益矩阵h分解得到预编码矩阵f，消除接收信号的部分干扰；
[0030]
计算公式为：
[0031][0032]
其中，矩阵均是副对角线全为1的单位矩阵，均是副对角线全为1的单位矩阵，是上三角矩阵，是正交矩阵。
[0033]
由此得到预编码矩阵f：
[0034][0035]
步骤四、通过mmse-osic检测接收机，分步消除接收信号中的剩余干扰；
[0036]
具体步骤为：
[0037]
步骤401、mmse-osic检测接收机由一组并列的接收机组成，第一个接收机利用nr×nt
的信道增益矩阵h和预编码矩阵f，计算等效信道矩阵h
eff
；
[0038][0039]
步骤402、利用等效信道矩阵h
eff
计算mmse加权矩阵，并给出判决式；
[0040]wj,mmse
为mmse加权矩阵的第j行，1≤j≤nr，计算公式为：
[0041][0042]
其中，是单位矩阵，为噪声的功率；
[0043]
判决式表示为：
[0044][0045]
其中，为发送信号的平均电功率，为等效信道增益矩阵h
eff
的第j列向量；
[0046]
步骤403、当所有nr个接收信号经过判决式后，选出最大的sinr对应的索引数据进行检测后剔除估计信号；
[0047]
步骤404、将剩余的n
r-1个接收信号传输到第二个接收机，第一次检测的数据流为第k路数据，此时的等效信道增益矩阵大小变为nr×
(n
r-1)，更新等效信道矩阵
[0048][0049]
步骤405、返回步骤402利用等效信道矩阵计算mmse加权矩阵经判决式选出最大的sinr对应的索引数据进行检测，并剔除这一阶段检测出来的估计信号；
[0050]
步骤405、继续对后续剩余n
r-2个接收信号进行重复检测，直至最后一个接收机完成信号检测。
[0051]
步骤五、对接收信号构建最大化合速率的电功率分配优化模型：
[0052][0053]
s.t.
[0054][0055][0056][0057]
其中，优化目标是系统的可达合速率；pj代表第j个数据流分配的电功率；为等效信道增益矩阵h
eff
的第j行第j列的元素；
[0058]
约束条件c1表示所有数据流分配的电功率之和不能超过最大值p
max
；
[0059]
约束条件c2表示电功率与信号斜率的等式关系，λj是第j路数据流的发送信号斜率；
[0060]
约束条件c3代表发送信号限定在led线性区间内，f
(i,j)
代表矩阵f的第i行，第j列元素，δi是发送信号的阈值，δi＝min(i
h-b
l
,b
l-i
l
)；
[0061]
步骤六、将非凸的电功率分配优化模型分为两个子问题，分步迭代求解相关参数γ、θ和λ；
[0062]
第一个子问题为固定矢量p
*
，引入中间变量γ，将原问题转换为凸优化问题，具体表示为：
[0063][0064]
s.t.
[0065]
c1、c2、c3[0066][0067]
γj代表中间变量γ的第j个变量，代表已知的固定矢量p
*
的第j个电功率值。
[0068]
利用拉格朗日法求解第一个子问题，得到中间变量γ；
[0069]
拉格朗日表达式：
[0070][0071]
其中，代表已知电功率p
*
的条件下，关于中间变量γ的拉格朗日函数。
[0072]
固定第一个子问题得到的中间变量γ
*
，将第一个子问题转为关于矢量p的表达式：
[0073][0074]
其中，代表已知中间变量γ
*
的条件下，关于电功率p的拉格朗日函数。
[0075]
得到第二个子问题为：
[0076][0077]
s.t.c1、c2、c3[0078]
进一步优化比率和，得到：
[0079][0080]
s.t.c1、c2、c3[0081]
c5:θj≥0
[0082]
θj代表辅助变量θ的第j个中间值。
[0083]
利用拉格朗日法求解第二个子问题，得到：
[0084][0085]
其中，β是约束条件c1的拉格朗日因子，矢量是约束条件c3的拉格朗日因子。
[0086]
步骤七、初始化迭代求解的参数γ
(0)
、θ
(0)
和p
(0)
，cvx工具箱利用梯度下降法循环迭代参数γ
*
、θ
*
和p
*
直至收敛，进而得到最大化系统可达合速率下的电功率分配最佳值。
[0087]
本发明的优点在于：
[0088]
1、一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，有效地提高了系统的复用增益；
[0089]
2、一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，实现了调光控制与电功率分配联合优化；
[0090]
3、一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，有效地兼顾了mimo-vlc系统的通信和照明功能；
[0091]
4、一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，部分干扰消除后可获得更高的通信速率。
附图说明
[0092]
图1是本发明典型室内场景中的mimo-vlc系统框图；
[0093]
图2是本发明一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法流程图；
[0094]
图3是本发明典型室内场景中的mimo-vlc通信仿真模型；
[0095]
图4是本发明中有向视距链路的信道模型；
[0096]
图5是本发明与多种传统预编码的电功率分配下，系统可达速率随室内led总数变化的对比图；
[0097]
图6是本发明与多种传统预编码的电功率分配下，系统可达速率随信噪比变化的对比图；
[0098]
图7是本发明与多种传统预编码的电功率分配下，系统误码率随信噪比变化的对比图。
具体实施方式
[0099]
为了使本领域的技术人员更加清楚地理解和实施本发明，下面将结合附图以具体实施例的方式，详细阐述本发明实施例的技术方案。
[0100]
本发明一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，其系统实
现框图如图1所示，数据比特流经过m-qam调制、hermitian变换和ifft变换，并经过线性变换、预编码矩阵和led直流偏置后，将led阵列上的电信号转化为光信号，通过光信道传输，接收端的pd将光信号转化为电信号，然后利用mmse-osic检测器检测o-ofdm符号，最后对检测得到的信号进行解映射、解调和fft变换。相比于现有线性预编码算法，本发明具有更好的抗信道间干扰性能，同时可提升系统合速率与系统复用增益。
[0101]
如图2所示，本发明的具体步骤为：
[0102]
步骤一、构建包括发射端基站和接收端的mimo-vlc系统模型，初始化收发机数目以及布局空间位置；
[0103]
如图3所示，发射端包括n
t
个led，接收端包括nr个光探测器(photo detector,pd)；n
t
个led均匀分布在室内天花板上，pd与led的相对位置在初始化阶段根据实际需要人为调控。
[0104]
步骤二、发射端基站发送信号，经过光信道到达接收端的pd，考虑到不同led和pd之间的直射链路增益不同，构建基于mimo-vlc系统的信道增益矩阵h；
[0105]
设计发送信号的功率分配形式，构建室内mimo-vlc系统的调光控制模块；具体过程如下：
[0106]
步骤201、将数据流中的比特信息调制为m-qam符号，对其进行厄尔米特(hermitian)对称变换和ifft变换；
[0107]
hermitian对称变换表示为：
[0108][0109]
其中，j＝1,
…
,nr，l＝1,2,
…
,n/2-1，n代表子载波的数目。
[0110]
ifft变换表示为：
[0111][0112]
步骤202、将变换后的信号进行自适应电功率分配：
[0113]
λj是第j路数据流的发送信号斜率。
[0114]
步骤203、根据mimo-vlc系统给定的调光水平η，计算直流偏置b
l
；
[0115]
表示为：
[0116]bl
＝η(i
h-i
l
) i
l
[0117]
其中，0＜η＜1，ih代表led最高电平，i
l
代表led最低电平。
[0118]
步骤204、利用qr分解的方法得到预编码矩阵f，并根据led非线性特性得到发送信号表达式：
[0119][0120]
其中，λ＝diag(λ1,λ2,...,λ
nr
)，)，为实数集。
[0121]
发送信号必须在led线性范围内：|f
(i,:)
(λx)|≤δi，其中，δi＝min(i
h-b
l
,b
l-i
l
)。
[0122]
本发明中建立的信道矩阵h表示为：
[0123][0124]
其中，h
j,i
表示第i(1≤i≤n
t
)个led到第j(1≤j≤nr)个pd视距(line of sight,los)链路的直射链路增益。
[0125]
如图4所示，可将第i个led和第j个pd构成链路的直流增益表示为：
[0126][0127]
其中，m＝-ln(2)/ln(cos(φ
1/2
))表示朗泊辐射阶数，φ
1/2
为led的半功率辐射角，a表示每个pd的有效检测面积，d
j,i
表示第j个pd到发送端第i个led的距离，φ表示相对于发送端平面轴线的出射角，g(ψ
j,i
)代表接收端光学接收机的增益，可以用数学公式表示为：
[0128][0129]
其中，β'表示pd的折射系数，ψc代表pd的视场角(field of view,fov)。
[0130]
步骤三、在接收端，接收光信号首先通过pd被转换为电信号，利用信道矩阵h构造预编码矩阵f；
[0131]
首先，接收信号矩阵y可由下式得到：y＝hf(λx) h(b
l
1) w，
[0132]
其中，为噪声矩阵，矩阵w中各元素相互独立且服从高斯分布为噪声矩阵，矩阵w中各元素相互独立且服从高斯分布为噪声的功率，为接收信号，1为n
t
×
1大小的全1矢量。
[0133]
利用qr分解可以将h矩阵表示为：
[0134][0135]
其中，矩阵均是副对角线全为1的单位矩阵，均是副对角线全为1的单位矩阵，是上三角矩阵，是正交矩阵。
[0136]
由此得到预编码矩阵f：
[0137][0138]
步骤四、通过mmse-osic(minimum mean square error-ordered successive interference cancellation，最小均方误差-连续干扰消除)检测接收机判决接收o-ofdm符号，并进一步对判决得到的向量及符号进行解调，分步消除接收信号中的剩余干扰；
[0139]
具体步骤为：
[0140]
步骤401、mmse-osic检测接收机由一组并列的接收机组成，第一个接收机利用nr×nt
的信道增益矩阵h和预编码矩阵f，计算等效信道矩阵h
eff
；
[0141][0142]
步骤402、利用等效信道矩阵h
eff
计算mmse加权矩阵，并给出判决式；
[0143]wj,mmse
为mmse加权矩阵的第j行，1≤j≤nr，计算公式为：
[0144][0145]
其中，是单位矩阵，为噪声的功率；
[0146]
判决式表示为：
[0147][0148]
其中，为发送信号的平均电功率，为等效信道增益矩阵h
eff
的第j列向量；
[0149]
步骤403、当所有nr个接收信号经过判决式后，选出最大的sinr对应的索引数据进行检测后剔除估计信号；
[0150]
经过mmse检测，均方误差达到最小，而且检测后的sinr达到最大。
[0151]
步骤404、将剩余的n
r-1个接收信号传输到第二个接收机，第一次检测的数据流为第k路数据，此时的等效信道增益矩阵大小变为nr×
(n
r-1)，更新等效信道矩阵
[0152][0153]
步骤405、返回步骤402利用等效信道矩阵计算mmse加权矩阵经判决式选出最大的sinr对应的索引数据进行检测，并剔除这一阶段检测出来的估计信号；
[0154]
其中，代替了mmse加权矩阵中的h，重新计算mmse加权矩阵，并只需要计算n
r-1次sinr检测排序计算式，在下一个具有最大sinr的检测符号被剔除后，对剩余的信号重复同样的过程。mmse-osic信号检测的顺序会对检测信号的准确性造成一定的影响，只有将干扰最小的信号进行优先检测并剔除，循环往复，直到完成所有信号的检测。
[0155]
步骤405、继续对后续剩余n
r-2个接收信号进行重复检测，直至最后一个接收机完成信号检测。
[0156]
接着，对按次序检测到的符号重新排列为原来的次序得到符号为
[0157]
步骤406、对检测后的符号进行逆变换：
[0158][0159]
接着，对变化后的信号进行fft变换：
[0160]
最后，对fft变换后的频域信号进行m-qam解调。
[0161]
步骤五、对接收信号构建最大化合速率的电功率分配优化模型：
[0162][0163]
s.t.
[0164][0165][0166][0167]
其中，优化目标是系统的可达合速率；pj代表第j个数据流分配的电功率；为等效信道增益矩阵h
eff
的第j行第j列的元素；
[0168]
约束条件c1表示所有数据流分配的电功率之和不能超过最大值p
max
；
[0169]
约束条件c2表示电功率与信号斜率的等式关系，λj是第j路数据流的发送信号斜率；
[0170]
约束条件c3代表发送信号限定在led线性区间内，f
(i,j)
代表矩阵f的第i行，第j列元素，δi是发送信号的阈值，δi＝min(i
h-b
l
,b
l-i
l
)；
[0171]
步骤六、将非凸的电功率分配优化模型分为两个子问题，分步迭代求解相关参数γ、θ和λ；
[0172]
第一个子问题为固定矢量p
*
，引入中间变量γ，将原问题转换为凸优化问题，具体表示为：
[0173][0174]
s.t.
[0175]
c1、c2、c3[0176][0177]
γj代表中间变量γ的第j个变量，代表已知的固定矢量p
*
的第j个电功率值。
[0178]
利用拉格朗日法求解第一个子问题，得到中间变量γ；
[0179]
可利用拉格朗日法求解：
[0180][0181]
μj为中间矢量μ的第j个值。
[0182]
对进行求偏导：
[0183][0184]
可得到：
[0185][0186]
将带入原式中可得到新的表达形式：
[0187][0188]
其中，代表已知电功率p
*
的条件下，关于中间变量γ的拉格朗日函数。
[0189]
固定第一个子问题得到的中间变量γ
*
，将第一个子问题转为关于矢量p的表达式：
[0190][0191]
其中，代表已知中间变量γ
*
的条件下，关于电功率p的拉格朗日函数。
[0192]
得到第二个子问题为：
[0193][0194]
s.t.c1、c2、c3[0195]
由于优化目标仍然不是凸优化问题，需要将比率和的问题进行进一步的化解得到如下优化问题：
[0196][0197]
s.t.c1、c2、c3[0198]
c5:θj≥0
[0199]
θj代表辅助变量θ的第j个中间值。
[0200]
利用拉格朗日法求解第二个子问题，得到：
[0201][0202]
其中，β是约束条件c1的拉格朗日因子，矢量是约束条件c3的拉格朗日因子。
[0203]
步骤七、初始化迭代求解的参数γ
(0)
、θ
(0)
和p
(0)
，cvx工具箱利用梯度下降法循环迭代参数γ
*
、θ
*
和p
*
直至收敛，得到最大化系统可达合速率下的电功率分配最佳值。
[0204]
本发明与传统预编码在空间复用下电功率分配方法，系统可达合速率和误码率随信噪比、led数目的变化趋势如图5-图7所示。如图5所示，当系统信噪比固定为30db，本发明所提方法与传统预编码下电功率分配方法在系统可达速率随led数目变化上有明显优势；如图6所示，当室内led总数固定为36时，本发明所提方法与传统预编码下电功率分配方法在系统可达速率随信噪比变化上有明显优势。如图7所示，当室内led总数固定为36时，本发明所提方法的误码率随信噪比变化的性能曲线，这意味着本发明所提方法在系统信道相关性强时可获得性能增益。
[0205]
综上所述，通过实施本发明一种基于mimo-vlc系统中的电功率分配与qr-osic预编码方法，不仅可实现调光控制，而且可实现高复用率、高可达合速率的通信；相比于现有的zf预编码、mmse预编码方案，本发明有效地避免用户内数据流之间的干扰以及信道高相关性对系统性能的影响。
[0206]
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为
本发明的保护范围。