大规模MIMO卫星移动通信下行传输方法及系统与流程

本发明涉及配置天线阵列的卫星移动通信下行传输方法及系统，尤其涉及利用大规模mimo技术的卫星移动通信下行传输方法及系统。

背景技术：

近年来，陆地移动通信取得了极大的成功，其中最具代表性的陆地5g技术已经进入了商用阶段。然而，由于巨大的建设成本，在偏远的山区、沙漠和海上等区域，很多用户仍然无法接入通信网络。为了真正实现全球无缝覆盖，利用高轨卫星、中轨卫星和低轨卫星的卫星移动通信系统引起了人们广泛的关注。

大规模多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,mimo)技术是5g的重要技术之一。通过在基站配备大规模天线，数十个用户可以在同一时频资源上与基站通信。将大规模mimo技术拓展应用于卫星移动通信系统，可以显著提高卫星移动通信系统的频谱效率和功率效率。

在大规模mimo卫星移动通信系统的下行传输过程中，需要设计各个用户的预编码矢量，从而实现和速率最大化。预编码矢量的性能取决于发送端获取的信道信息质量。由于卫星信道具有较大的多普勒扩展和传输延时，发送端往往难以获取准确的瞬时信道信息。相比于瞬时信道信息，统计信道信息变化更加缓慢，更加有利于发送端准确地获取。此外，由于卫星载荷的体积、重量和功率有限，预编码矢量还应该具有较低的计算复杂度。

技术实现要素：

发明目的：本发明的目的是提供大规模mimo卫星移动通信下行传输方法及系统，以克服现有技术的不足，提高卫星移动通信系统下行传输的可达和速率性能，并降低实现复杂度。

技术方案：为实现上发明目的，本发明采用如下技术方案：

大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，所述方法应用于卫星或与卫星相联系的信关站，所述卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信；所述方法包括：

卫星或信关站利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态更新各个用户的预编码矢量并实施下行传输过程。

在优选的实施方案中，所述的统计信道信息由上行链路探测过程获得或通过各用户终端的反馈信息获得；所述的上行链路探测过程中，各个用户周期性地发送探测信号，卫星根据接收到的探测信号，估计各用户的空间角度信息或平均信道能量；所述的各用户终端的反馈信息是用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息。

在优选的实施方案中，所述的迭代算法为基于遍历可达和速率的迭代算法，包括：依据遍历可达和速率最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

在优选的实施方案中，所述的迭代算法为基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法，包括：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

在优选的实施方案中，所述的迭代算法为基于拉格朗日乘子的简化迭代算法，包括：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；由拉格朗日乘子计算预编码矢量的方法为，包括：用户k的预编码矢量的方向为，通过利用拉格朗日乘子、用户平均信道能量和噪声方差参数对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后与单位矩阵相加，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，并经过范数归一化后得到的单位矢量；所有用户预编码矢量的功率排列成的列矢量为，通过利用所有用户的拉格朗日乘子、用户平均信道能量、噪声方差和预编码矢量的方向参数得到一个矩阵，并将其逆矩阵与全一矢量相乘后得到的矢量。

大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，所述方法应用于用户终端，所述方法包括：

用户终端周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息，用于卫星或信关站计算预编码矢量；

用户终端接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿；

用户终端所接收的卫星信号为卫星或信关站依据权利要求1-5任一项所述的方法利用包括空间角度信息与平均信道能量的统计信道信息计算相应的下行预编码矢量进行下行预编码生成的发送信号经过信道后的信号。

在优选的实施方案中，所述的卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，由用户终端依据接收到的同步信号估计得到，或由用户终端和卫星的位置信息计算得到；随着卫星或用户终端的移动，动态地更新多普勒频移、最小传播时延信息，频率和时间补偿量随之自适应地变化。

大规模mimo卫星移动通信下行传输卫星侧设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。

大规模mimo卫星移动通信下行传输用户终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。

大规模mimo卫星移动通信下行传输系统，包括卫星和用户终端，所述卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信；所述卫星或与其相联系的信关站用于：

利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的下行预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态实施下行传输过程；

所述用户终端用于：周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息；接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)将大规模mimo技术拓展应用于卫星移动通信下行传输系统，提高了卫星移动通信系统的下行可达和速率性能。

(2)利用卫星移动通信信道的特点，将下行预编码矢量的设计转化为拉格朗日乘子的设计，大幅降低了计算复杂度。

(3)下行预编码矢量的计算仅依赖于长时统计信道信息，所需信息更加便于发送端准确地获取，通信方法适用于时分双工和频分双工卫星移动通信系统。

(4)各个用户终端对其下行接收信号进行频率和时间补偿，简化了系统设计，通信方法适用于利用高轨卫星、中轨卫星和低轨卫星的卫星移动通信。

(5)能够适用于卫星与配置任意天线个数的用户终端之间的通信。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅表明本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他实施例的附图。

图1为大规模mimo卫星移动通信中卫星侧处理方法流程示意图。

图2为大规模mimo卫星移动通信中用户终端侧处理方法流程示意图。

图3为大规模mimo卫星移动通信下行系统示意图。

图4为大规模mimo卫星移动通信下行和速率性能对比图。

图5为大规模mimo卫星移动通信下行传输卫星侧设备的结构示意图。

图6为大规模mimo卫星移动通信下行传输用户终端设备的结构示意图。

图7为大规模mimo卫星移动通信下行传输系统的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

如图1所示，本发明实例公开的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，该方法应用于卫星或与卫星相联系的信关站，其中卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信。所述方法包括：

卫星或信关站利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态更新各个用户的预编码矢量并实施下行传输过程。

上述方法中，统计信道信息由上行链路探测过程获得或通过各用户终端的反馈信息获得；所述的上行链路探测过程中，各个用户周期性地发送探测信号，卫星根据接收到的探测信号，估计各用户的空间角度信息或平均信道能量；所述的各用户终端的反馈信息是用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息。

上述的迭代算法可采用如下三种算法：

基于遍历可达和速率的迭代算法：依据遍历可达和速率最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

基于拉格朗日乘子的简化迭代算法：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；由拉格朗日乘子计算预编码矢量的方法为，包括：用户k的预编码矢量的方向为，通过利用拉格朗日乘子、用户平均信道能量和噪声方差参数对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后与单位矩阵相加，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，并经过范数归一化后得到的单位矢量；所有用户预编码矢量的功率排列成的列矢量为，通过利用所有用户的拉格朗日乘子、用户平均信道能量、噪声方差和预编码矢量的方向参数得到一个矩阵，并将其逆矩阵与全一矢量相乘后得到的矢量。

如图2所示，本发明实例公开的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，应用于用户终端，该方法包括：

用户终端周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息，用于卫星或信关站计算预编码矢量；

用户终端接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿，用户终端所接收的卫星信号为卫星利用包括空间角度信息与平均信道能量的统计信道信息计算相应的下行预编码矢量进行下行预编码生成的发送信号经过信道后的信号。

其中卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，由用户终端依据接收到的同步信号估计得到，或由用户终端和卫星的位置信息计算得到；随着卫星或用户终端的移动，动态地更新多普勒频移、最小传播时延信息，频率和时间补偿量随之自适应地变化。

下面结合具体实施场景对本发明实施例的方法做进一步的介绍，本发明方法不对具体场景做限定，对于与本发明示例性场景外的其他实施，本领域技术人员可以依据本发明的技术思路利用现有知识根据具体场景做适应性调整。

(1)卫星侧系统配置

考虑单颗卫星(可以是低轨卫星，或中轨卫星，或高轨卫星)的情况，卫星侧配备天线阵列(可以是一维或二维阵列，天线数为几十到几百)。天线阵列或大规模天线阵列可以根据数量和易于安装等要求排成不同的形状。最基本的是二维均匀面板天线阵列(uniformplanararray,upa)，即天线单元在横向和纵向均匀排列，相邻天线单元的间距可以为λ/2或其中λ为载波波长。

(2)信道模型

以单颗卫星与多个用户通信为例，如图3所示。假设卫星侧配备upa，x轴与y轴方向的天线单元个数分别为mx和my，则m＝mxmy为卫星配备的总天线数。同样假设每个用户侧也配备upa，x'轴和y'轴方向的天线单元个数分别为nx'和ny'，则n＝nx'ny'为用户侧配备的总天线数。记表示所有n×m维复(实)数矩阵所构成的集合。在下行链路中，用户k与卫星之间随时间t和频率f变化的信道矩阵可以表示为

其中为纯虚数，(·)^h表示取向量或矩阵的共轭转置，lk表示用户k信道的多径数，和分别为用户k信道的第条径的信道复数增益、多普勒频移和传播时延。向量和分别为用户侧和卫星侧的阵列响应矢量，它们对应用户k信道的第条径。

用户k信道的第条径的多普勒频移主要由两个独立的部分构成，即其中和分别为由于卫星移动和用户移动所引起的多普勒频移。因为卫星距离地面用户较远，卫星移动所引起的多普勒频移可以认为对用户k信道的不同传播路径都是相同的，因此记另一方面，用户移动所引起的多普勒频移对不同传播路径一般都是不同的。

由于卫星距离用户较远，用户k信道的第条径的传播时延会比地面移动通信网络中更大。定义和分别为用户k信道的最小传播时延和最大传播时延，为用户k信道的时延扩展。

用户k信道的第条径的卫星侧和用户侧阵列响应矢量和可以表示为

其中和分别为用户k信道第条径的离开角和到达角。式(2)和(3)中，g(θ)和对任意的θ＝(θx,θy)和分别定义为

其中表示两个矢量的克罗内克积。式(4)和(5)中，可以表示为

其中d为相邻天线单元之间的距离，λ＝c/f为下行载波波长，c＝3×10⁸m/s为光速，f为下行载波频率，(·)^t表示取向量或矩阵的转置。若卫星侧配备其他形式的天线阵列，只需将al(φ)换成其对应的阵列响应矢量即可。

在卫星通信中，由于用户距离卫星较远，相同用户的不同多径信号所对应的离开角可以认为是近似相同的，即因此，用户k信道的第条径对应的阵列响应矢量可以简记为

其中记为用户k信道的离开角。记为用户k信道的空间角度，其中且

用户k与卫星之间随时间t和频率f变化的下行信道矩阵可以重新表示为

其中定义为

且用户k的平均信道能量定义为假设卫星与用户k之间的信道既存在直射径，也存在散射径。则dk(t,f)可以表示为

其中确定的直射径和随机的散射径分别为

假设复数信道增益对不同的用户k和k'、多径和相互独立

其中表示求期望运算，(·)^*表示取复数的共轭，为用户k信道的第条径的能量，|·|为取绝对值，δ(x)为狄拉克函数。假设用户侧阵列响应矢量对用户k信道的不同路径是独立同分布的，则可以表示为

其中为用户k信道的到达角的功率角度谱，且满足其中tr(·)表示取矩阵的迹，为函数的支撑集。由式(13)和(14)，的协方差矩阵可以表示为

用户k信道的莱斯因子κk可以表示为

(3)统计信道信息获取

用户终端的空间角度或平均信道能量等统计信道信息，由上行链路探测过程获得，或通过各用户终端的反馈信息获得。在上行链路探测过程中，各个用户周期性地发送探测信号，卫星根据接收到的探测信号，估计各用户的空间角度和平均信道能量信息。具体地，参数和的估计值可以通过经典的到达角估计算法获得，例如music算法、esprit算法、unitaryesprit算法等；参数βk的估计值可以通过统计参数估计算法获得。

各用户终端的反馈信息，是用户的空间角度信息，或平均信道能量，或地理位置信息。各用户终端的反馈信息可以利用下行同步信号或探测信号通过信道参数估计方法获得，其中地理位置信息也可以借助全球定位系统获得。在终端反馈地理位置信息的情况下，卫星侧利用终端的地理位置信息及卫星的位置信息得到各用户的空间角度信息。

(4)用户终端接收处理方法

用户终端接收信号为卫星利用包括空间角度信息与平均信道能量的统计信道信息进行下行预编码生成的发送信号经过信道后的信号。用户终端需要利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，对其接收信号进行频率和时间补偿。卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，由终端依据接收到的同步信号估计得到，或由终端和卫星的位置等信息计算得到。随着卫星或用户的移动，动态地更新多普勒频移、最小传播时延等信息，频率和时间补偿量等随之自适应地变化。

记正交频分复用(orthogonalfrequencydivisionmultiplex,ofdm)的子载波数量为nsc，循环前缀(cyclicprefix,cp)长度为ncp，系统采样时间间隔为ts，则ofdm符号时间长度为tsc＝nscts，cp时间长度为tcp＝ncpts。

记为下行第s个ofdm符号中的频域发送信号，则第s个ofdm符号中的时域发送信号可以表示为

当忽略加性高斯噪声时，用户k的时域接收信号为

其中hk(t,τ)为用户k的时变时延域下行信道矩阵，可以表示为

利用前述的卫星信道多普勒与时延特性，我们对接收信号进行频率和时间补偿。记和则用户k经过频率和时间补偿后的接收信号可以表示为

记的频域表示为

用户k在第s个ofdm符号的第r个子载波上，经过频率和时间补偿后的下行频域接收信号可以表示为

yk,s,r＝hk,s,rxs,r(22)

其中为用户k在第s个ofdm符号第r个子载波上，经过频率和时间补偿后的等效信道矩阵，且dk,s,r＝dk(s(tsc tcp),r/tsc)。

(5)下行预编码矢量计算

考虑下行链路中，单颗卫星在第s个ofdm符号第r个子载波上服务k个用户。此处，为了符号简便，省略中的ofdm符号下标s和子载波下标r，记为用户k的信道矩阵。记用户下标集合为通过在卫星侧实施下行预编码，用户k的接收信号可以表示为

其中和为用户i的预编码矢量和发送符号。假设si均值为0且方差为1，且wk需要满足功率约束其中||·||表示向量的欧几里得范数，p为卫星侧最大发送功率。记0为全零向量，in为n×n的单位矩阵，表示均值为0，协方差矩阵为σ²in的循环对称复高斯分布。式(23)中，为用户k的加性高斯白噪声，且满足分布其中为噪声方差。

用户k的下行遍历可达速率为

记为预编码矢量构成的矩阵。下行遍历可达和速率最大化问题可以表示为

问题是一个关于预编码矢量的非凸优化问题。为了求解问题本发明依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的预编码矢量。针对预编码矢量设计，本发明提出了三种仅利用包括空间角度与平均信道能量的统计信道信息进行预编码设计的迭代算法，包括基于遍历可达和速率的迭代算法、基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法、基于拉格朗日乘子的简化迭代算法。

基于遍历可达和速率的迭代算法：依据遍历可达和速率最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

首先，构造用户k的接收处理矢量则用户k利用ck所恢复的符号可以表示为

用户k的均方误差(mean-squareerror，mse)可以表示为

若使得用户k的mse最小化，ck需要满足如下形式

其对应的最小均方误差(minimummean-squareerror，mmse)可以表示为

用户k的下行遍历可达速率可以重新表示为

令(·)⁽ⁿ⁾表示变量在第n次迭代的值。第n次迭代中，用户k的接收处理矢量和可以表示为

求解问题时，第n次凸二次规化子问题可以表示为如下形式

其中表示取实部，参数与都为标量，且可以表示为

凸优化子问题的最优解为

其中表示用户i的卫星侧阵列响应矢量的外积，(·)^-1表示矩阵的逆，μ⁽ⁿ⁾≥0表示功率约束对应的对偶变量，其取值需要使得等式成立。

基于遍历可达和速率的迭代算法具体步骤如下：

步骤1：初始化预编码矢量设置迭代次数指示n＝0。

步骤2：计算和

步骤3：根据式(36)更新预编码矢量，其中μ⁽ⁿ⁾可以通过二分搜索得到。

步骤4：若则退出执行过程；否则，跳转至步骤2继续执行。

基于遍历可达和速率的迭代算法，在计算第n次凸二次规划子问题中的参数和时，需要对信道样本进行平均，从而得到数学期望值。为了降低计算复杂度，本实施例利用遍历可达和速率的闭合上界，提出了两种预编码设计的简化算法，包括基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法和基于拉格朗日乘子的简化迭代算法。

用户k的下行遍历可达速率满足

其中为用户k的平均信道能量，为遍历可达速率上界。遍历可达和速率上界最大化问题可以表示为

问题是一个关于预编码矢量的非凸优化问题。

基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

在求解问题时，第n个凸二次规划子问题可以表示为

其中参数和的计算过程与基于遍历可达和速率的迭代算法中的步骤类似，此处不赘述，且和可以表示为

凸优化子问题的最优解为

其中为功率约束对应的对偶变量，其取值需要使得等式成立。

基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法具体步骤如下：

步骤1：初始化预编码矢量设置迭代次数指示n＝0。

步骤2：计算和

步骤3：根据式(42)更新预编码矢量，其中可以通过二分搜索得到。

步骤4：若则退出执行过程；否则，跳转至步骤2继续执行。

基于拉格朗日乘子的简化迭代算法：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；由拉格朗日乘子计算预编码矢量的方法为，包括：用户k的预编码矢量的方向为，通过利用拉格朗日乘子、用户平均信道能量和噪声方差参数对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后与单位矩阵相加，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，并经过范数归一化后得到的单位矢量；所有用户预编码矢量的功率排列成的列矢量为，通过利用所有用户的拉格朗日乘子、用户平均信道能量、噪声方差和预编码矢量的方向参数得到一个矩阵，并将其逆矩阵与全一矢量相乘后得到的矢量。

首先，利用预编码矢量的结构，可以将问题中关于预编码矢量的设计转化为对拉格朗日乘子的优化问题。记为由拉格朗日乘子所构成的向量，则所述的拉格朗日乘子优化问题可以表示为

其中1为全一向量。问题中的rk是拉格朗日乘子的函数，且可以表示为

其中det(·)表示矩阵的行列式。可以证明，问题与问题具有相同的最优值。并且，问题是关于拉格朗日乘子λ的非凸优化问题。

考虑如下一个单输入多输出(single-inputmultiple-output,simo)的虚拟上行链路，基站侧的接收信号可以表示为

其中为虚拟上行链路中用户i与基站之间的信道矢量，λi和vi分别为用户i的发送功率和数据符号，vi的均值为零且方差为一，z为加性高斯白噪声且服从分布可以发现，rk等于用户k在虚拟上行链路中的速率。

接着，构造虚拟上行链路中用户k的接收处理矢量则接收端利用uk恢复的数据符号可以表示为

用户k在虚拟上行链路中的虚拟均方误差(virtualmean-squareerror，vmse)可以表示为

若使得用户k的vmse最小化，uk需要满足如下形式

其对应的用户k的虚拟最小均方误差(virtualminimummean-squareerror，vmmse)可以表示为

问题中的rk可以重新表示为

rk＝-log2vmmsek(50)

第n次迭代时，用户k的接收处理矢量和可以表示为

在求解问题时，第n个凸优化子问题可以表示为

其中参数和可以表示为

凸优化子问题的最优解为

其中v⁽ⁿ⁾为功率约束对应的对偶变量，其取值需要使得等式成立，且需要满足如下不等式

当获得拉格朗日乘子λ时，预编码矢量可以按如下方法计算得到。预编码矢量的方向可以表示为

记其中qk＝||wk||²≥0为预编码矢量wk的功率。则矢量q可以表示为

q＝m^-11(59)

其中矩阵的第(k,i)个元素可以表示为

式(40)中，仍然为拉格朗日乘子的函数，且可以表示为

基于拉格朗日乘子的简化迭代算法的具体步骤如下所示：

步骤1：初始化拉格朗日乘子设置迭代次数指示n＝0。

步骤2：计算和

步骤3：根据式(56)更新拉格朗日乘子，其中v⁽ⁿ⁾可以通过二分搜索得到。

步骤4：若则执行步骤5；否则，跳转至步骤2继续执行。

步骤5：利用最终得到的拉格朗日乘子，根据式(58)和(59)计算预编码矢量，退出执行过程。

(6)动态更新

随着卫星或用户的移动，动态地更新各用户的空间角度、平均信道能量等信道信息，各用户的下行预编码矢量随之自适应地变化，多普勒频移、最小传播时延等信息，用户终端的频率和时间补偿量等也随之自适应地变化。

图4给出了本实施例所提方法、根据平均信漏噪比(averagesignal-to-leakage-and-noiseratio,aslnr)最大化准则得到的预编码和传统四色复用方法的下行遍历可达和速率性能对比曲线。从图4可以看出，基于遍历可达和速率的迭代算法、基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法和基于拉格朗日乘子的简化迭代算法具有几乎相同的遍历可达和速率性能，它们相比aslnr预编码有大约3db的性能提升。此外，所提方法在20db信噪比时的下行遍历可达和速率约为传统四色复用方法的9倍。

基于相同的发明构思，如图5所示，本发明实施例公开的一种大规模mimo卫星移动通信下行传输卫星侧设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被加载至处理器时实现上述的应用于卫星或信关站的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。

在具体实现中，该设备包括处理器，通信总线，存储器以及通信接口。处理器可以是一个通用中央处理器(cpu)，微处理器，特定应用集成电路(asic)，或一个或多个用于控制本发明方案程序执行的集成电路。通信总线可包括一通路，在上述组件之间传送信息。通信接口，使用任何收发器一类的装置，用于与其他设备或通信网络通信。存储器可以是只读存储器(rom)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，随机存取存储器(ram)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是电可擦可编程只读存储器(eeprom)、只读光盘(cd-rom)或其他光盘存储、盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。存储器可以是独立存在，通过总线与处理器相连接。存储器也可以和处理器集成在一起。

其中，存储器用于存储执行本发明方案的应用程序代码，并由处理器来控制执行。处理器用于执行存储器中存储的应用程序代码，从而实现上述实施例提供的通信方法。处理器可以包括一个或多个cpu，也可以包括多个处理器，这些处理器中的每一个可以是一个单核处理器，也可以是一个多核处理器。这里的处理器可以指一个或多个设备、电路、和/或用于处理数据(例如计算机程序指令)的处理核。

基于相同的发明构思，如图6所示，本发明实施例公开的一种大规模mimo卫星移动通信下行传输用户终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该计算机程序被加载至处理器时实现上述应用于用户终端的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。具体实现中，该用户终端设备包括处理器，通信总线，存储器以及通信接口，其形式可以包括各种具有无线通信功能的手持设备、车载设备、可穿戴设备、计算设备或连接到无线调制解调器的其它处理设备。

如图7所示，本发明实施例公开的一种大规模mimo卫星移动通信下行传输系统，包括卫星和用户终端，其中卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信；所述卫星或与其相联系的信关站用于：

利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的下行预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态实施下行传输过程；

所述用户终端用于：周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息；接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿。

上述大规模mimo卫星移动通信下行传输系统实施例与大规模mimo卫星移动通信下行传输方法实施例属于相同的发明构思，具体技术手段实施细节可参考方法实施例，此处不再赘述。本发明所未涉及的内容均为现有技术。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以所述权利要求的保护范围为准。

技术特征：

1.大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，所述方法应用于卫星或与卫星相联系的信关站，其特征在于：所述卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信；所述方法包括：

卫星或信关站利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态更新各个用户的预编码矢量并实施下行传输过程。

2.根据权利要求1所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，其特征在于：所述的统计信道信息由上行链路探测过程获得或通过各用户终端的反馈信息获得；所述的上行链路探测过程中，各个用户周期性地发送探测信号，卫星根据接收到的探测信号，估计各用户的空间角度信息或平均信道能量；所述的各用户终端的反馈信息是用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息。

3.根据权利要求1所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，其特征在于：所述的迭代算法为基于遍历可达和速率的迭代算法，包括：依据遍历可达和速率最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

4.根据权利要求1所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，其特征在于：所述的迭代算法为基于遍历可达和速率上界的简化迭代算法，包括：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；所述凸二次规划子问题在每次迭代中用户k的最优预编码矢量为，通过对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后在其对角线上载入对所有用户都相同的非负变量，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，再经过一个系数缩放后得到的矢量。

5.根据权利要求1所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，其特征在于：所述的迭代算法为基于拉格朗日乘子的简化迭代算法，包括：依据遍历可达和速率上界最大化准则设计下行预编码矢量，将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与遍历可达速率上界的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；由拉格朗日乘子计算预编码矢量的方法为，包括：用户k的预编码矢量的方向为，通过利用拉格朗日乘子、用户平均信道能量和噪声方差参数对所有用户的卫星侧阵列响应矢量的外积加权求和，然后与单位矩阵相加，将所得矩阵的逆矩阵与用户k的卫星侧阵列响应矢量相乘，并经过范数归一化后得到的单位矢量；所有用户预编码矢量的功率排列成的列矢量为，通过利用所有用户的拉格朗日乘子、用户平均信道能量、噪声方差和预编码矢量的方向参数得到一个矩阵，并将其逆矩阵与全一矢量相乘后得到的矢量。

6.大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，所述方法应用于用户终端，其特征在于：所述方法包括：

用户终端周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息，用于卫星或信关站计算预编码矢量；

用户终端接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿；

用户终端所接收的卫星信号为卫星或信关站依据权利要求1-5任一项所述的方法利用包括空间角度信息与平均信道能量的统计信道信息计算相应的下行预编码矢量进行下行预编码生成的发送信号经过信道后的信号。

7.根据权利要求6所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法，其特征在于：所述的卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，由用户终端依据接收到的同步信号估计得到，或由用户终端和卫星的位置信息计算得到；随着卫星或用户终端的移动，动态地更新多普勒频移、最小传播时延信息，频率和时间补偿量随之自适应地变化。

8.大规模mimo卫星移动通信下行传输卫星侧设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-5任一项所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。

9.大规模mimo卫星移动通信下行传输用户终端设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求6或7所述的大规模mimo卫星移动通信下行传输方法。

10.大规模mimo卫星移动通信下行传输系统，包括卫星和用户终端，其特征在于：所述卫星配置天线阵列，与其覆盖区内配置多个天线或单个天线的用户终端进行通信；所述卫星或与其相联系的信关站用于：

利用包括空间角度信息与平均信道能量在内的各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的下行预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输；

所述迭代算法，通过构造接收处理矢量，并利用最小均方误差与速率的关系，将预编码矢量设计问题的求解转化为多次凸二次规划子问题的求解，通过迭代求解凸二次规划子问题获得下行预编码矢量；或者将预编码矢量设计问题的求解转化为对拉格朗日乘子优化问题的求解，进而通过构造虚拟上行链路中的接收处理矢量，并利用虚拟上行链路中虚拟最小均方误差与速率的关系，将所述拉格朗日乘子优化问题的求解转化为多次凸优化子问题的求解，通过迭代求解凸优化子问题获得拉格朗日乘子，并利用最终所得到的拉格朗日乘子计算下行预编码矢量；

在卫星或各用户终端的移动过程中，随着统计信道信息的变化，动态实施下行传输过程；

所述用户终端用于：周期性地向卫星发送探测信号，或者向卫星反馈用户的空间角度信息、平均信道能量或地理位置信息；接收卫星信号并利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延对下行接收信号进行频率和时间补偿。

技术总结
本发明公开了可达和速率最大化的大规模MIMO卫星移动通信下行传输方法及系统。卫星或信关站利用各用户终端的统计信道信息，依据所有用户的遍历可达和速率或其上界最大化准则，通过迭代算法，计算与每一个用户终端相应的预编码矢量，然后利用所得到的矢量进行下行预编码传输。迭代算法将预编码矢量设计问题转化为多次凸优化子问题，通过迭代求解凸优化子问题获得预编码矢量，或将其转化为拉格朗日乘子优化问题，通过迭代求解拉格朗日乘子，并进而计算预编码矢量。用户终端利用卫星移动引起的多普勒频移和长距离传播的最小传播时延，对其接收信号进行频率和时间补偿。本发明能够提高卫星移动通信系统的可达和速率性能，并具有较低的计算复杂度。

技术研发人员：高西奇;李科新;尤力;王家恒;王闻今
受保护的技术使用者：东南大学
技术研发日：2020.01.20
技术公布日：2020.06.05