CN1862984A - 多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种通信领域中多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，在所有的特征模式上进行灌水功率分配；如果存在分配的功率小于满足最小信噪比所需最小功率的特征模式，就把最小所需功率分配给此特征模式，然后用剩余的总功率在其余的特征模式集合中使用灌水功率分配；如果所分配功率满足每个特征模式最小功率需求，则分配结束，否则继续利用灌水规则进行功率分配。本发明克服了现有技术存在的无法保证信号质量的缺点，可以在多信道系统中保证信号传输质量，并且充分利用频谱效率。

Description

多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法

技术领域

本发明涉及无线通信领域，尤其涉及多信道多天线(即多输入多输出，MIMO，Multiple-Input，Multiple-Output)无线通信系统中功率资源分配、保证信号传输质量的方法。

背景技术

MIMO技术是无线通信领域智能天线技术的重大突破。该技术能在不增加带宽的情况下成倍地提高通信系统的容量和频谱利用率。普遍认为，MIMO将是新一代无线通信系统必须采用的关键技术。MIMO系统在发射端和接收端均采用多个天线，在这多个发射天线和多个接收天线之间形成了多个并行空间信道，通过这些并行空间信道传输数据，使得接收的数据信号质量或传输速率得以提高，从而实现较高的通信系统容量和频谱利用率。

MIMO系统中可以实现多个空间子信道的独立并行传输，可以在不同的空间子信道上传输不同的独立数据流。而这独立的数据流由于通信的需要，可能在支持特定的数据速率的同时需要不同的最低传输质量保证，如误码率(BER)。提供最低的信噪比(SNR)保证是实现信号传输质量的一个有效方法，而这通常利用功率分配来实现。而目前的现有技术无法实现这样的要求。目前已经有许多文献讨论了多天线系统中的功率分配问题，朗讯贝尔实验室的I.Emre Telatar在“Capacity of multi-antenna Gaussian channels”Europe Transactions on Telecommunications，Vol.10，No.6，pp.585-595，Nov.-Dec.1999的文献中研究了多天线高斯信道的容量问题，结果表明，在系统知道完全的信道状态信息(CSI)时，多天线高斯信道系统容量的最优功率分配是灌水功率分配(water-filling power allocation)，该技术给出了在完全CSI条件下，实现最优信道容量的功率分配方法，但是没有考虑具有信道质量要求的功率分配。美国高通公司在专利申请(申请号为US 2003/0139196)“完全信道状态信息多输入多输出系统中多余功率的再分配(Reallocation of excess power for full channel-state information(CSI)multiple-input multiple-output(MIMO)systems)”中，给出了在多信道通信系统中分配总发射功率从而实现更高频谱效率的技术。总发射功率开始基于一个特定的功率分配方案(如灌水功率)，这样的分配可能导致给实现SNR(如实现最大数据速率所需的SNR)需求的一些信道更多的功率，从而使得传输信道处于饱和区域。这样有必要重新分配处于饱和区域的多余发射功率给其他低于饱和区域的信道。从而在较差的传输信道可以获得更高的数据速率而不牺牲较好传输信道的性能。另外，还给出了考虑离散数据速率的功率分配方法，和实现最大数据速率时最小化发射功率的方法，该技术考虑了具有最大SNR要求的条件下，把多余功率分配给其他信道从而提高频谱利用效率。但是没有考虑具有最小SNR要求的功率分配。在美国高通公司的另一件专利申请(申请号为US 2003/0072379)“多输入多输出通信系统中决定功率分配的方法和装置(Method and apparatus for determining powerallocation in a MIMO communication system)”中，考虑每个天线具有有限功率的MIMO通信系统，设计了一个给每个发射天线的每个OFDM载频确定能量水平分配的方法和装置。在MIMO通信系统中，如果系统可以通过发射天线实现波束成形而且所有发射天线有个总发射功率限制，则可以通过灌水方法最大化系统容量。但是如果每个天线都有发射功率限制，或者不能使用波束成形，则有必要找到在每个发射天线上子载波发射功率的最优分配，因为这种情况下无法直接控制发射功率分配给特征模式。由于当特征模式分解不能提供正交频率子信道时MIMO空间子信道在每个频率子信道上相互耦合，无法使用灌水方法。分配过程的目标是计算每个天线上每个子载波的能量和灌水参数。使用迭代方法求解，应用Newton-Raphson方法求解非线性方程。该技术考虑了每个天线具有最大功率约束的条件下功率分配的方法，没有考虑信道具有信号质量需求的功率分配方案。

总的来看，现有的功率分配技术均没有最小信道质量要求，从而无法满足服务质量保证。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是克服现有技术存在的无法保证信号质量的缺点，以期提出一种可以在多信道系统中保证信号传输质量，并且充分利用频谱效率的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法。

本发明所述多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法包括以下步骤：

在所有的特征模式上进行灌水功率分配；

如果存在分配的功率小于满足最小SNR所需最小功率的特征模式，就把最小所需功率分配给此特征模式，然后用剩余的总功率在其余的特征模式集合中使用灌水功率分配；

如果所分配功率满足每个特征模式最小功率需求，则分配结束，否则继续利用灌水规则进行功率分配。

本发明所述方法进一步包括以下步骤：

步骤1：初始化最大发射功率P_T，信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，集合G＝Φ(Φ为空集)，集合 G＝F-G，迭代次数k＝0；对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F；

步骤2：确定有最小SNR要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；在特征模式集合F中选择有最小SNR要求或者要求的最小SNR值大于零的元素组成特征模式子集E，计算子集E中每个特征模式所需功率P_i ^min；

步骤3：如果 $\underset{i\∈E}{\mathrm{\Σ}}{P}_i^{\min }\≤P_T,$ 转步骤5：否则转步骤4：

步骤4：如果 $\underset{i\∈E}{\mathrm{\Σ}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 即总功率无法满足全部最小所需功率之和，则系统处于过载状态，此时通过负载控制来解决，按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小SNR要求的空间子信道，这样特征模式值最低的一个或多个子信道即空间子信道条件最差的将不分配功率；更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\∈F}{\mathrm{\Σ}}{P}_i^{\min }\≤P_T,$ 转步骤5；

步骤5：k＝k+1，集合 G中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)；

步骤6：如果对于集合E中的每个特征模式都有 $P_i\left(k\right)\≥P_i^{\min },$ 则转步骤9；否则，转步骤7；

步骤7：把集合 G中满足 $P_i\left(k\right)\≤P_i^{\min }$ 的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即 $P_j\left(k\right)=P_j^{\min }(j\∈G);$ 则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{j\∈G}{\mathrm{\Σ}}{P}_j^{\min },$ 更新集合 G。

步骤8：如果 G＝Φ，则转步骤9；否则转步骤5。

步骤9：功率分配过程结束。

本发明所述方法也可以进一步包括以下步骤：

步骤1：初始化最大发射功率P_T，信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，初始集合G＝B＝Φ(Φ为空集)，集合Z＝F-(G∪B)，迭代次数k＝0；对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F；

步骤2：确定有最小SNR要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；确定有最大SNR要求的特征模式子集D，计算D中每个特征模式所需最大功率P_j ^max。如果集合F中所有特征模式均有最大SNR要求并且 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max }<P_T,$ 则令最大发射功率为 $P_T=\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max };$

步骤3：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；否则，转步骤4；

步骤4：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 即总功率无法满足全部最小所需功率之和，则系统处于过载状态，此时通过负载控制来解决，按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小SNR要求的空间子信道，这样特征模式值最低的一个或多个子信道即空间子信道条件最差的将不分配功率。更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；

步骤5：k＝k+1，集合Z中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)；

步骤6：如果对于集合E中的每个特征模式都有 $P_i\left(k\right)\&GreaterEqual;P_i^{\min },$ 并且集合D中的每个特征模式都有 $P_j\left(k\right)\&le;P_j^{\max },$ 则转步骤9；否则转步骤7；

步骤7：把集合Z中满足 $P_i\left(k\right)<P_i^{\min }$ 的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即 $P_i\left(k\right)=P_i^{\min }(i\&Element;G);$ 把集合Z中满足 $P_j\left(k\right)>P_i^{\max }$ 的特征模式加入集合B，分配功率给集合B使得其中每个特征模式的功率为最大功率，即 $P_j\left(k\right)=P_j^{\max }(j\&Element;B);$ 则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{i\&Element;G}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }-\underset{j\&Element;B}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_j^{\max },$ 更新集合Z；

步骤8：如果Z＝Φ，则转步骤9：否则转步骤5；

步骤9：功率分配过程结束。

本发明给出了在MIMO通信系统中分配总发射功率同时实现高频谱效率的技术，实现了保证信道最低SNR需求条件下的最优功率分配方法。本发明的一个特点是功率分配保证了信道的传输质量，并且获得了最优的信道容量，高效利用了无线频谱。

附图说明

图1是本发明所述方法工作流程图；

图2是本发明所述方法中MIMO系统结构示意图。

具体实施方式

功率分配是在多信道多天线(MIMO)无线通信系统中无线资源优化的一个重要方法，也是提高系统信道容量的重要手段。本发明给出了在MIMO通信系统中分配总发射功率同时实现高频谱效率的技术，实现了保证信道最低SNR需求条件下的最优功率分配方法。本发明的一个特点是功率分配保证了信道的传输质量，并且获得了最优的信道容量。

本发明包括如图1所示的几个基本步骤。

步骤1  初始化最大发射功率P_T，信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，集合G＝Φ(Φ为空集)，集合 G＝F-G，迭代次数k＝0。

   对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F。

步骤2确定有最小SNR要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；

在特征模式集合F中选择有最小SNR要求或者要求的最小SNR值大于零的元素组成特征模式子集E，计算子集E中每个特征模式所需功率P_i ^min。

步骤3如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；否则，转步骤4。

步骤4如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 即总功率无法满足全部最小所需功率之和，则系统处于过载状态，此时通过负载控制来解决，按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小SNR要求的空间子信道，这样特征模式值最低的一个或多个子信道即空间子信道条件最差的将不分配功率。更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5。

步骤5k＝k+1，集合 G中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)。

步骤6 如果对于集合E中的每个特征模式都有 $P_i\left(k\right)\&GreaterEqual;P_i^{\min },$ 则转步骤9。

否则，转步骤7。

步骤7 把集合 G中满足 $P_i\left(k\right)\&le;P_i^{\min }$ 的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即 $P_j\left(k\right)=P_j^{\min }(j\&Element;G);$ 则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{j\&Element;G}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_j^{\min },$ 更新集合 G。

步骤8 如果 G＝Φ，则转步骤9；

否则，转步骤5。

步骤9 功率分配过程结束。

其他可能的功率分配方法有：

其他方法一：首先为有最小SNR要求的空间子信道分配根据SNR要求所需的功率，然后将剩余功率在所有的空间子信道上进行灌水功率分配。这样有最小SNR要求的空间子信道所分配的功率为两次分配功率之和。

其他方法二：首先为有最小SNR要求的信道分配根据SNR要求所需的功率，然后将剩余功率在其余没有最小SNR要求的空间子信道上进行灌水功率分配。

此外，本发明还给出了一个同时保证最低和最高服务质量要求的功率分配方法。

如前所述，本发明提出的最优功率分配方法是在利用现有的灌水功率分配方法的基础上提出的可以保证传输数据的最低服务质量要求的功率分配方法。而实际应用中，由于移动终端的性能限制或者特定的应用需求，还需要满足传输数据的服务质量要求的上限，这样不仅可以保证用户的需求，而且可以无线资源的利用效率。这可以通过把高通公司的现有技术2的方法结合到本发明提出的方法中，即在实际无线应用中，这样的结合可以在满足实际服务质量要求的同时，提高系统的性能和频谱利用效率。下面给出结合高通公司的现有技术2的方法来同时保证最低和最高服务质量要求的功率分配方法的实现算法步骤：

步骤1 初始化最大发射功率P_T，信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，初始集合G＝B＝Φ(Φ为空集)，集合Z＝F-(G∪B)，迭代次数k＝0。

   对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F。

步骤2 确定有最小SNR要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；确定有最大SNR要求的特征模式子集D，计算D中每个特征模式所需最大功率P_i ^max。如果集合F中所有特征模式均有最大SNR要求并且 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max }<P_T,$ 则令最大发射功率为 $P_T=\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max }.$

步骤3 如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；否则，转步骤4。

步骤4 如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 即总功率无法满足全部最小所需功率之和，则系统处于过载状态，此时通过负载控制来解决，按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小SNR要求的空间子信道，这样特征模式值最低的一个或多个子信道即空间子信道条件最差的将不分配功率。更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5。

步骤5k＝k+1，集合Z中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)。

步骤6 如果对于集合E中的每个特征模式都有 $P_i\left(k\right)\&GreaterEqual;P_i^{\min },$ 并且集合D中的每个特征模式都有 $P_j\left(k\right)\&le;P_j^{\max },$ 则转步骤9。

否则，转步骤7。

步骤7把集合Z中满足 $P_i\left(k\right)<P_i^{\min }$ 的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即 $P_i\left(k\right)=P_i^{\min }(i\&Element;G)$ ；把集合Z中满足 $P_j\left(k\right)>P_i^{\max }$ 的特征模式加入集合B，分配功率给集合B使得其中每个特征模式的功率为最大功率，即 $P_j\left(k\right)=P_j^{\max }(j\&Element;B)$ ；则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{i\&Element;G}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }-\underset{j\&Element;B}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_j^{\max },$ 更新集合Z。

步骤8 如果Z＝Φ，则转步骤9；

否则，转步骤5。

步骤9 功率分配过程结束。

下面介绍一个具体的实施例来说明本发明的功率分配方法。实施例中具体的MIMO系统结构如图2。MIMO通信系统具有N个发射天线和M个接收天线，这N个发射天线和M个接收天线之间的信道可以被分解为L个独立的子信道，L＜＝min(N，M)，子信道的数目由MIMO信道的特征模式数目决定。而特征模式依赖于信道响应矩阵H，即描述N个发射天线和M个接收天线之间的信道响应，可以表示为：

$H=\left(\begin{array}{ccc}{h}_{11}& K& h_{1N}\\ M& O& M\\ h_{M1}& L& h_{\mathrm{MN}}\end{array}\right)---\left(1\right)$

其中，h_ij是第i个发射天线和第j个接收天线之间的复增益。MIMO系统模型可以表示为：

         y＝Hx+n                       (2)

其中，x是发射信号向量，y是接收信号向量，n是附加白高斯噪声，其均值为0向量，方差为η²。

为消除或减少干扰，将MIMO信道对角化使得数据流在正交子信道上有效地传输，可以使用对信道响应矩阵进行奇异值分解的方法，表示为：

        H＝UAV^H                       (3)

其中，U是M×M的酉矩阵，A是M×N的矩阵，V是N×N的酉矩阵，[·]^H指矩阵的共轭转置。矩阵A的对角元素是矩阵B＝H^HH的特征值λ_i(1≤i≤L)的平方根。

奇异值分解把信道响应矩阵H分解为两个酉矩阵U和V以及对角阵A，矩阵A描述了MIMO信道的特征模式，对应于空间子信道。为对角化MIMO信道，一个信号向量s可以在从MIMO信道发射前乘以矩阵V，在接收时再乘以矩阵U^H，这样得到一个接收恢复向量r，表示为：

$r=U^H\mathrm{HVs}+U^{H}n$

这样，MIMO信道就被分解为了L个独立、无相互干扰、正交、并行的信道，即MIMO信道空间子信道。空间子信道i或特征模式i的增益等于特征值λ_i。接收机对信道响应矩阵H进行估计，然后反馈给发射端，从而发射端利用信道响应矩阵信息H对MIMO信道进行对角化，获得L个独立正交空间子信道。

设MIMO系统总的发射功率为P_T。一个最大化系统容量的功率分配方法为灌水功率分配，即把全部发射功率分配给L个特征模式对应的空间子信道，具有较大的模式特征值的信道分配给较高的功率。给信道i分配的功率可以表示为：

$P_i={[\mathrm{\&mu;}-\frac{N{\mathrm{\&eta;}}^2}{P_T{\mathrm{\&lambda;}}_i}]}^{+},$ 其中[a]⁺表示max(0，a)                            (5)

选择μ使得

$\underset{i}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i=P_T---\left(6\right)$

基于分配的发射功率，则特征模式i的有效信噪比γ_i为

${\mathrm{\&gamma;}}_i=\frac{P_i}{{\mathrm{\&eta;}}^2}{\&CenterDot;\mathrm{\&lambda;}}_i---\left(7\right)$

则L个空间子信道的容量为

$C=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\log }_2(1+{\mathrm{\&gamma;}}_i)---\left(8\right)$

设每个特征模式i的频谱效率为

δ_i＝log₂(1+γ_i)                                          (9)设空间子信道i所需最小的SNR为γ_i ^min，则空间子信道i所需最小功率为

$P_i^{\min }=\frac{{\mathrm{\&gamma;}}_i^{\min }{\mathrm{\&eta;}}^2}{{\mathrm{\&lambda;}}_i}---\left(10\right)$

本实施例中，假设系统发射天线数目N和接收天线数目M分别为N＝M＝4，特征模式数目L＝4，特征模式值分别为λ₁＝4，λ₂＝2，λ₃＝1，λ₄＝0.4。设每个发射天线的峰值发射功率规一化为P_m＝1，则发射机总的最大发射功率P_T＝4×1＝4，接收机噪声方差η²＝0.05，最小SNR为γ^min＝15.8489＝12dB，假设特征模式2和4具有最小SNR需求。

(1)本发明的最优功率分配的步骤如下：

步骤1特征值已知，由于L＝4，集合F中包含了所有的特征模式，即F＝{1，2，3，4}。

步骤2集合E＝{2，4}，根据公式(10)计算特征模式2和4的所需最小功率

P₂ ^min＝0.3962，P₄ ^min＝1.9811。

步骤3判断总功率是否能够满足最小所需功率

P₂ ^min+P₄ ^min＝0.3962+1.9811＝2.3773＜P_T＝4。

步骤4 G＝{1，2，3，4}，根据公式(5)和(6)利用灌水功率分配方法计算 G中各个特征模式的功率分配

P₁(1)＝1.0406，P₂(1)＝1.0281，P₃(1)＝1.0031，P₄(1)＝0.9281。

步骤5判断是否有特征模式没有满足最低功率需求

P₄(1)＝0.9281＜P₄ ^min＝1.9811，

即特征模式4没有满足，则G＝{4}。

分配最小功率给特征模式4，P₄(1)＝P₄ ^min＝1.9811。

剩余总功率为P_T＝P_T-P₄(1)＝4-1.9811＝2.0189。

G＝{1，2，3}，k＝2。

步骤6功率再分配

根据公式(5)和(6)利用剩余总功率P_T在特征模式集合G中进行灌水功率分配，有

P₁(2)＝0.6896，P₂(2)＝0.6771，P₃(2)＝0.6521。

P₂ ^min＝0.3962＜P₂(2)＝0.6771，分配满足特征模式2的最小功率需求。

步骤7功率分配结束

最优分配功率为：

P₁＝0.6896，P₂＝0.6771，P₃＝0.6521，P₄＝1.9811。

根据公式(7)，计算每个特征模式相应的SNR分别为：

γ₁＝55.1680，γ₂＝27.0840，γ₃＝13.0420，γ₄＝15.8488。

根据容量公式(8)，计算系统容量为

C＝18.5096。

(2)此实施例中，不考虑最小SNR要求的灌水功率分配(WF)和信道容量为

P₁＝1.0406，P₂＝1.0281，P₃＝1.0031，P₄＝0.9281。

相应的SNR分别为

γ₁＝83.2500，γ₂＝41.1250，γ₃＝20.0625，γ₄＝7.4250。

Y₄＜Y₄ ^min，特征模式4的SNR不满足最低SNR需求。

系统容量为

C＝19.2645。

(3)此实施例中，其他方法一的功率分配结果如下：

每个空间子信道分配的功率为

P₁＝0.4463，P₂＝0.8300，P₃＝0.4088，P₄＝2.3149。

每个空间子信道相应的SNR为

γ₁＝35.7040，γ₂＝33.2000，γ₃＝8.1760，γ₄＝18.5192。

信道容量为

C＝17.7785。

(4)此实施例中，其他方法二的功率分配结果如下：

每个空间子信道分配的功率为

P₁＝0.8301，P₂＝0.3962，P₃＝0.7926，P₄＝1.9811。

每个空间子信道相应的SNR为

γ₁＝66.4080，γ₂＝15.8480，γ₃＝15.8520，γ₄＝15.8488。

信道容量为

C＝18.2988。

结果表明：灌水功率分配方法虽然具有最高的信道容量，但是不能保证有最小SNR的空间子信道的信号质量要求；本发明给出的最优功率分配方法实现了在保证最小SNR要求的条件下的最优信道容量。

Claims (8)

1、一种多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，包括以下步骤：

在所有的特征模式上进行灌水功率分配；

如果存在分配的功率小于满足最小信噪比所需最小功率的特征模式，就把最小所需功率分配给此特征模式，然后用剩余的总功率在其余的特征模式集合中使用灌水功率分配；

如果所分配功率满足每个特征模式最小功率需求，则分配结束，否则继续利用灌水规则进行功率分配。

2、根据权利要求1所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：

步骤1：初始化最大发射功率P_T和信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，集合G＝Φ，集合 G＝F-G，迭代次数k＝0；对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F；

步骤2：确定有最小信噪比要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；在特征模式集合F中选择有最小信噪比要求或者要求的最小信噪比值大于零的元素组成特征模式子集E，计算子集E中每个特征模式所需功率P_i ^min；

步骤3：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；否则转步骤4；

步骤4：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 则按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小信噪比要求的空间子信道；更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；

步骤5：k＝k+1，集合 G中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)；

步骤6：如果对于集合E中的每个特征模式都有P_i(k)≥P_i ^min，则转步骤9；否则转步骤7；

步骤7：把集合 G中满足P_i(k)≤P_i ^min的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即P_j(k)＝P_j ^min(j∈G)；则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{j\&Element;G}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_j^{\min },$ 更新集合 G；

步骤8：如果 G＝Φ，则转步骤9；否则转步骤5；

步骤9：功率分配过程结束。

3、根据权利要求2所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，在所述步骤1中，首先为有最小信噪比要求的空间子信道分配根据信噪比要求所需的功率，然后将剩余功率在所有的空间子信道上进行灌水功率分配。

4、根据权利要求2所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，在所述步骤1中，首先为有最小信噪比要求的信道分配根据信噪比要求所需的功率，然后将剩余功率在其余没有最小信噪比要求的空间子信道上进行灌水功率分配。

5、根据权利要求1所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，进一步包括以下步骤：

步骤1：初始化最大发射功率P_T和信道响应矩阵H，进行特征模式分解，确定特征值λ及待功率分配的特征模式集合F，初始集合G＝B＝Φ，集合Z＝F-(G∪B)，迭代次数k＝0；对H进行特征模式分解，然后把大于零的特征模式组成集合F；

步骤2：确定有最小信噪比要求的特征模式子集E，计算E中每个特征模式所需最小功率P_i ^min；确定有最大信噪比要求的特征模式子集D，计算D中每个特征模式所需最大功率P_j ^max；如果集合F中所有特征模式均有最大信噪比要求并且 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max }<P_T,$ 则令最大发射功率为 $P_T=\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\max };$

步骤3：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；否则，转步骤4；

步骤4：如果 $\underset{i\&Element;E}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }>P_T,$ 则按照子集E中特征模式从大到小的排序，逐一去除具有最小特征模式值的子信道，直到总功率足够分配其他给有最小信噪比要求的空间子信道；更新待分配功率的特征模式集合F，有 $\underset{i\&Element;F}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }\&le;P_T,$ 转步骤5；

步骤5：k＝k+1，集合Z中，在总功率P_T下使用灌水功率分配方法为每个特征模式分配功率P_i(k)；

步骤6：如果对于集合E中的每个特征模式都有P_i(k)≥P_i ^min，并且集合D中的每个特征模式都有P_j(k)≤P_j ^max，则转步骤9；否则转步骤7；

步骤7：把集合Z中满足P_i(k)＜P_i ^min的特征模式加入集合G，分配功率给集合G使得其中每个特征模式的功率为最小功率，即P_i(k)＝P_i ^min(i∈G)；把集合Z中满足P_j(k)＞P_i ^max的特征模式加入集合B，分配功率给集合B使得其中每个特征模式的功率为最大功率，即P_j(k)＝P_j ^max(j∈B)；则总剩余功率为 $P_T=P_T-\underset{i\&Element;G}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_i^{\min }-\underset{j\&Element;B}{\mathrm{\&Sigma;}}{P}_j^{\max },$ 更新集合Z；

步骤8：如果Z＝Φ，则转步骤9；否则转步骤5；

步骤9：功率分配过程结束。

6、根据权利要求5所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，在所述步骤1中，首先为有最小信噪比要求的空间子信道分配根据信噪比要求所需的功率，然后将剩余功率在所有的空间子信道上进行灌水功率分配。

7、根据权利要求5所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，在所述步骤1中，首先为有最小信噪比要求的信道分配根据信噪比要求所需的功率，然后将剩余功率在其余没有最小信噪比要求的空间子信道上进行灌水功率分配。

8、根据权利要求2或5所述的多信道多天线通信系统中保证信号质量的功率分配方法，其特征在于，所述Φ为空集。

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