基于KL变换和Lloyd-Max量化的多天线信道压缩反馈方法

基于kl变换和lloyd-max量化的多天线信道压缩反馈方法
技术领域
1.本发明涉及无线通信物理层协议设计技术领域，更具体地说，涉及一种基于kl变换和lloyd-max量化的多天线信道状态信息压缩与反馈方法。


背景技术：

2.实时、精确的无线信道状态信息估计及反馈对于频分双工(fdd)多用户多天线无线通信系统实现信道自适应编码调制以及多用户干扰协调具有重要的作用。随着无线通信射频频率的提高以及通信基站天线数目的增加，信道状态信息时变特性增强、维度增加，传统基于固定码本的信道量化和反馈方法面临码本设计困难、量化误差大以及对具体通信场景缺乏适应性的问题。近年来，神经网络自编码器被应用于无线信道的压缩与重构，并显著降低了信道反馈时延；然而自编码器的训练依赖于事先勘测得到的大量信道数据，同时训练好的自编码器在射频环境发生变化后信道重构性能无法得到保证，这严重阻碍其在实际系统中的应用。


技术实现要素：

3.1.发明要解决的技术问题
4.针对现有多用户多天线频分双工通信系统在下行信道估计反馈中存在的反馈开销大及缺乏场景自适应的问题，本发明提供一种基于kl变换和lloyd-max(lm)量化的多天线信道压缩反馈方法，该方法利用大规模多天线信道子空间特征相对信道系数本身变化较慢的特点，基于历史信道状态数据构建kl变换矩阵并将实时信道投影到信道子空间以实现初步的信道压缩，然后利用压缩信道的统计特性设计最优的lm量化器对压缩信道进行量化编码。为实现自适应信道压缩与反馈，移动端在反馈信道信息前，先模拟基站对压缩、量化后的信道进行重构并评估信道重构性能以决定是否需要更新kl变换矩阵。
5.2.技术方案
6.为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：基于kl变换和lloyd-max量化的多天线信道压缩反馈方法，包括以下步骤：
7.s1：移动终端根据观测窗口内的多天线历史信道信息构建kl变换矩阵ψ及对应逆矩阵φ，并用kl变换矩阵ψ对实时信道信息进行压缩；
8.s2：移动终端对kl逆变换矩阵φ进行均匀量化编码，对压缩后的信道信息进行lm量化编码，并根据反馈协议将编码结果构建成反馈比特流发送给基站端；
9.s3：移动端模拟基站根据构建的反馈比特流对kl变换矩阵和压缩信道信息进行解码和重构；并比对重构信道和实时信道，计算重构性能，根据重构性能判断是否需要更新kl变换矩阵及对应逆矩阵；
10.s4：基站端接收移动终端发送的反馈比特流，根据反馈协议从中解码kl逆变换矩阵及压缩信道信息，重构下行通信信道。
11.作为本发明更进一步的改进，为多天线基站，信道为从基站到移动终端的下行多
输入单输出信道并用空域响应向量h来表征，h为n维复数向量，n为基站天线个数。
12.作为本发明更进一步的改进，步骤s1中构建的kl变换矩阵为其中，sk和uk为信道协方差矩阵奇异值分解r＝usuh前k(0＜k＜n)个最大奇异值组成的对角矩阵和对应奇异向量组成的奇异值矩阵；相应地，构建的kl逆变换矩阵为φ＝uksk；信道协方差矩阵利用计算；h-t
来自历史信道信息集合ω＝{h-t
，h-t 1
，
…
，h-1
}，t为观测窗口长度且t≥n。
13.作为本发明更进一步的改进，步骤s1中，压缩后的信道为h
p
＝ψh。
14.作为本发明更进一步的改进，步骤s2中，kl逆变换矩阵φ的均匀量化编码过程为：提取φ的实部和虚部系数组成实向量f，并获取该向量中元素最大绝对值φ
max
，并将φ
max
编码为bf位浮点数；将f中的元素在[-φ
max
，φ
max
]范围内均匀离散化并表示成b
p
位无符号整数，量化间隔为
[0015]
作为本发明更进一步的改进，步骤s2中，压缩后的信道信息的lm量化编码过程为：提取h
p
的实部和虚部系数组成实向量h
pr
，计算h
pr
中元素的标准差σ，并将σ编码为bf位浮点数；按照h
pr
中元素服从一维正态分布的假设，利用lm量化编码器对h
pr
中元素进行量化并表示为bh位无符号整数；其中lm量化编码器的个判决门限以及个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以σ获得。
[0016]
作为本发明更进一步的改进，步骤s2和s4中，使用的反馈协议为移动终端和基站事先约定好的比特流传输结构，具体使用的上行反馈信道由通信系统物理层协议决定。
[0017]
作为本发明更进一步的改进，步骤s3和s4采用一致的解码过程，解码步骤为：根据实现约定好的比特流传输结构，读取φ
max
对应的bf比特数据并转换为浮点数然后读取kl逆变换矩阵φ对应的n
×k×2×bp
位比特数据，利用均匀量化解码器结合重构kl逆变换矩阵得到φr；根据约定好的比特流传输结构，读取σ对应的bf比特数据并转换为浮点数然后读取子空间信道表征h
p
对应的k
×2×bh
位比特数据，利用lm量化解码器重构h
p
得到h
pr
；其中lm量化解码器的个判决门限以及个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以获得；计算重构信道hr＝φ
rhpr
。
[0018]
作为本发明更进一步的改进，步骤s3中，使用的重构性能用相关系数来评估，其中h-i
和h
r，-i
表示前第i个估计信道和重构信道，l为评估个数；当ρ差于约定的性能阈值ρ
th
时，根据最近的历史信道信息集合重新计算ψ和φ，并更新φ的量化编码结果。
[0019]
3.有益效果
[0020]
采用本发明提供的技术方案，与现有技术相比，具有如下有益效果：
[0021]
(1)相比传统的基于固定码本的信道信息反馈方法，本发明的方法更易于实施，可通过选择不同的子空间大小k，不同的量化精度bf，b
p
，bh实现不同的压缩率；同时所构建的kl变换矩阵依赖于不同场景下不同移动终端对应的最近的历史信道信息，可实现自适应压缩和反馈。
[0022]
(2)相比于基于神经网络自编码器无线信道压缩与重构方法，本发明的方法不需要大量的预先勘测的信道数据，且能达到与其相近甚至更优的压缩比和重构性能。
附图说明
[0023]
图1为本发明适用的蜂窝网络频分双工多用户多天线无线通信系统下行信道压缩与反馈场景示意图；
[0024]
图2为本发明的基于kl变换和lloyd-max量化的多天线信道压缩反馈方法的实施流程图；
[0025]
图3为本发明的实施例中的反馈比特流结构图；
[0026]
图4和图5为本发明实施例中的方法在实测信道数据上的信道重构性能结果图。
具体实施方式
[0027]
为进一步了解本发明的内容，结合附图和实施例对本发明作详细描述。
[0028]
本说明书附图所绘示的结构、比例、大小等，均仅用以配合说明书所揭示的内容，以供熟悉此技术的人士了解与阅读，并非用以限定本发明可实施的限定条件，故不具技术上的实质意义，任何结构的修饰、比例关系的改变或大小的调整，在不影响本发明所能产生的功效及所能达成的目的下，均应仍落在本发明所揭示的技术内容得能涵盖的范围内。同时，本说明书中所引用的如“上”、“下”、“左”、“右”、“中间”等用语，亦仅为便于叙述的明了，而非用以限定可实施的范围，其相对关系的改变或调整，在无实质变更技术内容下，当亦视为本发明可实施的范畴。
[0029]
实施例1
[0030]
本发明的第一个实施例，参照图2，介绍了本发明的基于kl变换和lloyd-max量化的多天线信道压缩反馈方法的具体步骤，其中，基站为多天线基站，信道为从基站到移动终端的下行多输入单输出信道并用空域响应向量h来表征，h为n维复数向量，n为基站天线个数。
[0031]
具体的，本发明的方法具体步骤如下：
[0032]
s1：移动终端根据观测窗口内的多天线历史信道信息构建kl变换矩阵ψ及对应逆矩阵φ，并用kl变换矩阵ψ对实时信道信息进行压缩；
[0033]
在本步骤中，构建的kl变换矩阵为其中，sk和uk为信道协方差矩阵奇异值分解r＝usuh前k(0＜k＜n)个最大奇异值组成的对角矩阵和对应奇异向量组成的奇异值矩阵；
[0034]
相应地，构建的kl逆变换矩阵为φ＝uksk；
[0035]
信道协方差矩阵利用计算；
[0036]-t
来自历史信道信息集合ω＝{h-t
，h-t 1
，
…
，h-1
}，t为观测窗口长度且t≥n。
[0037]
其中，压缩后的信道为h
p
＝ψh。
[0038]
s2：移动终端对kl逆变换矩阵φ进行均匀量化编码，对压缩后的信道信息进行lm量化编码，并根据反馈协议将编码结果构建成反馈比特流发送给基站端；
[0039]
在本步骤中，kl逆变换矩阵φ的均匀量化编码过程为：
[0040]
提取φ的实部和虚部系数组成实向量f，并获取该向量中元素最大绝对值φ
max
，并将φ
max
编码为bf位浮点数；
[0041]
将f中的元素在[-φ
max
，φ
max
]范围内均匀离散化并表示成b
p
位无符号整数，量化
间隔为
[0042]
压缩后的信道信息的lm量化编码过程为：
[0043]
提取h
p
的实部和虚部系数组成实向量h
pr
，计算h
pr
中元素的标准差σ，并将σ编码为bf位浮点数；
[0044]
按照h
pr
中元素服从一维正态分布的假设，利用lm量化编码器对h
pr
中元素进行量化并表示为bh位无符号整数；其中lm量化编码器的2
b-1个判决门限以及2b个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以σ获得。
[0045]
s3：移动端模拟基站根据构建的反馈比特流对kl变换矩阵和压缩信道信息进行解码和重构；并比对重构信道和实时信道，计算重构性能，根据重构性能判断是否需要更新kl变换矩阵及对应逆矩阵；
[0046]
在本步骤中，使用的重构性能用相关系数来评估，其中h-i
和h
r，-i
表示前第i个估计信道和重构信道，l为评估个数；当ρ差于约定的性能阈值ρ
th
时，根据最近的历史信道信息集合重新计算ψ和φ，并更新φ的量化编码结果。
[0047]
s4：基站端接收移动终端发送的反馈比特流，根据反馈协议从中解码kl逆变换矩阵及压缩信道信息，重构下行通信信道。
[0048]
在本步骤中，反馈协议中约定的比特流结构如图3所示。
[0049]
在该实施例中，步骤s3和s4采用一致的解码过程，解码步骤为：
[0050]
根据实现约定好的比特流传输结构，读取φ
max
对应的bf比特数据并转换为浮点数
[0051]
然后读取kl逆变换矩阵φ对应的n
×k×2×bp
位比特数据，利用均匀量化解码器结合重构kl逆变换矩阵得到φr；
[0052]
根据约定好的比特流传输结构，读取σ对应的bf比特数据并转换为浮点数然后读取子空间信道表征h
p
对应的k
×2×
b位比特数据，利用lm量化解码器重构h
p
得到h
pr
；
[0053]
其中lm量化解码器的2
b-1个判决门限以及2b个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以获得；
[0054]
计算重构信道hr＝φ
rhpr
。
[0055]
实施例2
[0056]
本发明的第二个实施例，为了更好地对本发明达到的技术效果加以验证说明，本实施例中选择以科学论证的手段得出试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
[0057]
首先，选择适用的反馈场景，参照图1，示出了本发明的一种适用的蜂窝网络频分双工(fdd)多用户多天线无线通信系统下行信道压缩与反馈场景。其中，基站天线个数为n＝64，移动终端具有单根天线。根据3gpp的5g nr物理层协议，基站发送导频信号csi-rs，终端测量csi-rs并估计信道状态信息，且需要将估计的信道状态信息上报至基站。在本实施例中，载波频率为3.7ghz，原始信道状态信息h为一个ofdm子载波上的信道响应，为n＝64维复数向量，实部(i路)和虚部(q路)用32位精度浮点数表示。
[0058]
进一步的，结合上一个实施例的实施例流程，在本实施例中，子空间大小选为为k＝12，历史观测窗口大小设为n＝256，量化精度bf＝32，b
p
＝8，bh＝4。同时终端设有专用缓
存，用于存储最新的256个信道估计结果。
[0059]
结合数据，具体步骤如下：
[0060]
s1：移动终端从缓存中读取最新的256个信道估计结果构成历史信道状态信息集合ω＝{h-256
，h-255
，
…
，h-1
}，根据ω构建kl变换矩阵ψ及对应逆矩阵φ，并用kl变换矩阵ψ对实时信道信息进行压缩；
[0061]
具体地，所构建的kl变换矩阵为其中sk和uk为信道协方差矩阵奇异值分解r＝usuh前12个最大奇异值组成的对角矩阵和对应奇异向量组成的奇异值矩阵；相应地，所构建的kl逆变换矩阵为φ＝uksk；信道协方差矩阵利用计算；对于实时信道h，压缩后的信道为h
p
＝ψh。
[0062]
步骤s2：移动终端对kl逆变换矩阵φ进行均匀量化编码，对压缩后的信道信息进行lm量化编码，并根据反馈协议将编码结果构建成反馈比特流发送给基站端；
[0063]
其中，kl逆变换矩阵φ的均匀量化编码过程为：
[0064]
(1)提取φ的实部和虚部系数组成实向量f，并获取该向量中元素最大绝对值φ
max
，并将φ
max
编码为32位浮点数；
[0065]
(2)将f中的元素在[-φ
max
，φ
max
]范围内均匀离散化并表示成8位无符号整数，量化间隔为
[0066]
进一步的，压缩后的信道信息h
p
的lm量化编码过程为：
[0067]
(1)提取h
p
的实部和虚部系数组成实向量h
pr
，计算h
pr
中元素的标准差σ，并将σ编码为32位浮点数；
[0068]
(2)按照h
pr
中元素服从一维正态分布的假设，利用lm量化编码器对h
pr
中元素进行量化并表示为4位无符号整数；其中lm量化编码器的15个判决门限以及16个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以σ获得；
[0069]
具体地，判决门限为：σ*[-2.400803，-1.843532，-1.437139，-1.099286，-0.799550，-0.522404，-0.258222，0.000000，0.258222，0.522404，0.799550，1.099286，1.437139，1.843532，2.400803]；量化表示值为：σ*[-2.732589，-2.069017，-1.618046，-1.256231，-0.942340，-0.656759，0.388048，-0.128395，0.128395，0.388048，0.656759，0.942340，1.256231，1.618046，2.069017，2.732589]。
[0070]
具体地，反馈协议中约定的比特流传输结构如图3所示，其中kl逆变换矩阵φ编码后对应的比特向量b
kl
长度为1 bf n
×k×2×bp
＝12321位，其中第1位为编码起始标志位，取值为1；紧接着是多个压缩信道的编码比特流；多个压缩信道共用一个标准差σ，其编码长度为32位；每个压缩信道对应的比特向量b
hp
长度为k
×2×bh
＝96或1 k
×2×bh
＝97位，97位的编码中1位为编码起始标志位，取值为0；在本实施例中，使用的上行反馈信道为5g nr协议的物理上行共享信道(pusch)。
[0071]
s3：移动端模拟基站根据构建的反馈比特流对kl变换矩阵和压缩信道信息进行解码和重构；并比对重构信道和实时信道，计算重构性能，根据重构性能判断是否需要更新kl变换矩阵及对应逆矩阵；
[0072]
s4：基站端接收移动终端发送的反馈比特流，根据反馈协议从中解码kl逆变换矩阵及压缩信道信息，重构下行通信信道。
[0073]
具体地，步骤s3和s4采用一致的解码过程，解码步骤为：
[0074]
(1)根据实现约定好的比特流传输结构，根据标志位信息读取φ
max
对应的32比特数据并转换为浮点数然后读取kl逆变换矩阵φ对应的64
×
12
×2×
8＝12288位比特数据，利用均匀量化解码器结合重构kl逆变换矩阵得到φr；
[0075]
(2)根据约定好的比特流传输结构，根据标志位信息读取σ对应的32比特数据并转换为浮点数然后读取子空间信道表征h
p
对应的12
×2×
4＝128位比特数据，利用lm量化解码器重构h
p
得到h
pr
；
[0076]
其中lm量化解码器的15个判决门限以及16个量化表示值由lloyd-max算法针对标准正态分布预先计算，并乘以获得；
[0077]
具体地，判决门限为：具体地，判决门限为：具体地，判决门限为：
[0078]
量化表示值为：化表示值为：化表示值为：
[0079]
(3)计算重构信道hr＝φ
rhpr
。
[0080]
具体地，步骤s3中使用的重构性能为其中h-i
和h
r，-i
表示前i个估计信道和重构信道，l＝10为评估个数；当ρ差于约定的性能阈值ρ
th
＝0.95时，根据最近的历史信道信息集合重新计算ψ和φ，并更新φ的量化编码结果。
[0081]
在本实施例中，信道信息总体压缩率为：
[0082][0083]
其中m为一个特定的kl变换矩阵所压缩的信道个数。当信道子空间变化较快时(例如终端移动速度较快的情况下)，kl变换矩阵更新较快，对应的m较小；当信道子空间不变时(例如终端位置固定)，kl变换矩阵无更新，此时m趋于无穷大，总体压缩率κ取值趋近于42.23。
[0084]
在该实施例中，结合实测信道数据仿真验证了本发明的效果，参照图4，为移动终端位置不变的情况下，信道重构性能随时间变化曲线，平均信道重构性能为0.99281，总体压缩率为40.96。图5则是移动终端在移动速度为30km/h的情况下，信道重构性能随时间变化曲线，平均信道重构性能为0.98282，总体压缩率为40.12。可以发现本发明的方法在压缩率较高的情况下可精确重构信道信息，同时对不同场景具有适应性。
[0085]
以上示意性的对本发明及其实施方式进行了描述，该描述没有限制性，附图中所示的也只是本发明的实施方式之一，实际的结构并不局限于此。所以，如果本领域的普通技术人员受其启示，在不脱离本发明创造宗旨的情况下，不经创造性的设计出与该技术方案相似的结构方式及实施例，均应属于本发明的保护范围。