混合的公共安全网络多播传输5 g

文摘

我们调查的应用无线多播技术在公共安全网络(PSN)在未来的无线通信系统。混合单播或多播传输系统提出和分析了3 d大规模多输入multioutput (MIMO)通道。相互耦合通道模型下采用不同的天线阵列配置场景。该混合动力系统采用多播组播组中波束形成以及种在mimo (MU-MIMO)线性预编码的单播组增加系统吞吐量。基于零空间法干扰取消进一步执行每组之间消除信号泄漏来自每一组。比较两种类型的天线阵列配置,不同的信道模型,线性预编码以及多播波束形成,用户分组策略多播服务提出了仿真和分析。

1。介绍

公共安全网络(PSN)是指所使用的无线通信网络应急人员(FRs)如警察、消防员、和紧急医疗技术员(救护车)公共保护和救灾1,2]。这是一个重要的问题在商用无线通信系统的设计3]。虽然FRs通常是私人使用的网络系统,长期演进(LTE)系统旨在提供功能启用FRs机构相互协作以及在需要的时候为这些机构提供服务。在未来的第五代(5克)系统功能在毫米波(mmWave)等杰出的物理层传输技术沟通和大规模多输入多multipleoutput (MIMO)传输4,5),PSN和FR服务模型必须重新考虑和评估在新的场景。例如,在LTE系统和未来的5 g系统、大规模分布式天线的方式不同的天线阵列配置方案允许传输节点B (eNB)进化控制方位角和高度角的无线信号传播,因此被称为三维(3 d)天线系统(6]。其灵活的网络部署和足够的吞吐量体积的优势将有助于FRs有利于更好的PSN的蜂窝网络。

在PSN,多播是一种很有前途的技术为FRs[提供服务1,2,7]。它已经被证明是一个有效的和重要的通信技术和标准化在第三代合作伙伴计划(3 gpp)协议的形式发展多媒体广播和多播服务(eMBMS)。公共安全网络(psn)被认为是一个成功的关键应对突发事件和灾害的情况。在PSN,应急人员经常合作完成一个任务释放尽可能多的幸存者。示例应用程序包括音频/视频会议以及一对多的数据在关键情况下传播。多播是一种非常有效的方式来支持团队所应用,特别是在移动环境中频谱是有价值的。这项工作,相应地,地址,5 g的无线通信PSN涉及单播和多播流量,因此制定一种混合传输场景。在这个工作我们调查PSN的多播5 g场景通过专注于三维大规模MIMO信道模型的基础上,相互耦合通道模型。物理层的多播形式的波束形成,多播可以显著提高系统容量和频谱效率(7- - - - - -13]。在理论分析方面,一般无线多播波束形成问题是np难问题。在大规模的分布式天线的场景中,这个问题可以解决在封闭的渐近分析的解决方案(10,11),这是重要的PSN设计。现有的文献主要集中在多播问题的渐近分析下完美的信道状态信息(CSI)场景和不完美的CSI情况下,瑞利衰落信道模型下进行执行。

探索多播的技术洞察力在PSN 5 g的场景中,我们采用3 d MIMO信道模型相互耦合(14,15)来描述多播波束形成问题。继续,我们提出一个混合动力传动系统的多播组采用多播波束形成,而单播组采用种在mimo (MU-MIMO)线性预编码。基于零空间法干扰取消每组之间也表现在拟议的系统。混合单播或多播预编码的优化是几乎和高度挑战性的调查。显示在[10),甚至多播波束形成本身已经是np难问题,及其最优解一般无法有效获取。出于这个原因,本工作的重点是开发的启发式方法基于零空间干扰消除。我们发现我们提出混合预编码方案优于其他启发式方法有更好的效率和复杂度权衡。系统模拟和分析在线性天线阵列配置和矩形天线阵列配置。我们提出的比较在不同的天线阵列配置,信道模型和预编码方案。

剩下的纸是组织如下。部分2介绍了3 d通道模型相互耦合的线性天线阵列配置和矩形天线阵列配置。部分3提出了该系统模型。下的多播问题相互耦合通道模型和干扰消除方法建模和描述。混合MU-MIMO线性预编码/多播传输波束形成方案也在这一节中描述。部分4介绍了仿真结果说明,部分5总结了纸。

符号。黑体大写和小写字母表示矩阵列向量,分别。和表示正整数的集合和复数,分别。,,表示复杂的共轭转置,和厄密共轭转置。表示单位矩阵。

2。系统架构

2.1。PSN架构

公共安全网络(psn)支持特殊通信服务包括警察、消防和救护。5 g PSN,需求已开发系统是高度健壮和可以解决的具体通信需求紧急服务。5 g系统特性提供大量各种各样的设备连接到分组数据网络(生产),核心网络。例如,在一个紧急灾难运营商必须提供急救员提供了可靠的信息尽快。为了实现网络效率高,5 g PSN将建立一个整合异构系统的软件定义网络(SDN)和无线接入网络(RAN)。运营商可以提供多播服务的PSN,从而高效地利用有限的带宽限制了覆盖范围为FRs交付相同的紧急信息。

5 g的PSN考虑非均质性和多播服务,我们提出了PSN架构如图1。在未来的PSN场景中,异构的形式生产SDN如图所示连接到PSN的跑。宏单元是加上多个低功率节点(lpn)超密度的方式。lpn可能应用mmWave沟通提供一个更高速度的数据服务访问他们的服务FRs。FRs覆盖范围内的云跑可以订阅一个特定的多播组,利用异构的多播传输波束形成接入点接收相同的紧急信息或订阅没有多播组,利用MU-MIMO线性预编码获得高速数据传输。在这种混合服务架构,干扰消除技术对系统性能至关重要16),因为多播传输波束形成和MU-MIMO线性预编码传输占用相同的时频资源覆盖范围内的云了。至关重要。因此,执行基于零空间法的干扰消除算法,以确保每个多播组的操作通道以及单播组相互正交,导致没有干扰从理论的观点。

2.2。多播在PSN

PSN的最具挑战性的特点之一是突然激烈的通信流量。虽然5 g特性提供无缝覆盖lpn强化部署,引入交通高峰PSN很容易瘫痪核心网络以及异构访问点。另外,物理伤害PSN的接入点将导致整个系统的交通负担。因此,多播已被视为至关重要的PSN通信解决方案,因为它能快速传播相同的信息覆盖范围不引入进一步沟通成本。在实际系统中,多播可以执行在ip层利用各种多播协议。IP多播多对多通信提供了一种更为有效的方法,已成为越来越重要的商业网络和专用系统。IP多播源可以发送一个副本的数据,使用一个整个群收件人地址。最常用的多播路由协议是协议独立多播稀疏模式(sm)。源和接受者之间的路由器使用组地址路由数据。路由器转发复制数据包只在需要时; that is, the path to recipients diverges.

尽管ip层组播已成功实现在实际系统中,它引入了额外的通信复杂性路由器和信令开销。然而,无线通信系统有多播特性,是理想的执行PSN的多播传输。在物理层的无线多播的形式,多播FRs共享相同的访问中,也就是说,无线频谱和时间;因此它将大大增加系统容量,减轻PSN的高峰流量问题。结合大型天线阵技术在5克、多播是合适和有效的解决方案为FRs。我们提供通信服务模型的混合多播系统PSN在接下来的部分。

3所示。在PSN多播信道模型

在多播传输建模做准备,我们首先存在信道建模工作。考虑下行MIMO多播系统,eNB配备天线广播分组信息FRs(这里称为FRs) eNB内配备了单天线的覆盖,,。假设公布(仿真结果)场景中,信道模型可以描述(6] 在哪里表示矩阵和频道表示通道eNB之间的矢量和FR。表示大规模传播矩阵。是一个常量值取决于天线特点和载波频率,表示eNB和之间的距离FR,表示路径损耗指数表示对数正态分布的阴影衰落的因素。

考虑大规模MIMO天线阵和3 d MIMO信道模型。由于天线的数量上升到一个更大的数量级比传统MIMO天线阵,相邻天线的互阻抗必须考虑一个更精确的信道模型。我们采用的相互耦合通道模型表示快衰落矩阵,列向量是由以下方程描述14,15]: 表示相互耦合常数矩阵相关的天线配置和具有以下形式: 在哪里 复杂的价值,,表示天线阻抗、负载阻抗和互阻抗。表示操舵矩阵和是高斯随机因素。

的形式和大小和取决于天线阵列配置(6]。对于线性天线阵场景,假设th FR已经不同角度的移民(aoa)用。在这种情况下有列的转向向量;也就是说,,在那里 表示相邻天线之间的距离表示波长。被定义为指导向量函数为以后方便。

对于矩形天线阵场景,th FR已经不同的移民到达方位角和高度(地址结束)用和,分别。在这种情况下,列方向向量是由以下方程描述: 的象征代表的克罗内克积矩阵,函数表示的向量化矩阵。

与上述建立的信道模型、传输和服务模型可以准确地描述。在接下来的部分中,我们提出的混合动力传动系统的多播服务。

4所示。混合PSN的多播传输

4.1。FR分组

考虑不同的多播组索引,定义组索引的单播组nonmulticast FRs。每个用户可以订阅不超过一个特定的多播组接收多播信息。描述,定义订阅向量,那里的元素代表,用户订阅多播组索引(单播FRs)。分组的方法,定义为集团,在那里()表示分组方案是用户订阅组和否则。FRs的组,让,让表示的指标集的FRs组。让表示FRs组的数量与。

4.2。干扰取消

定义信道分组矩阵,向量表示向量的频道th用户组。在描述干扰取消之前,接收信号模型是解决(7)首先对整个系统的完整视图。 在哪里信号功率发射机和吗表示接收信号的传输信号,由投影矩阵进行处理和预编码矩阵。指示为高斯白噪声。的矩阵,它可以被描述为,在这是归一化因子,它能确保吗和是单播用户的预编码矩阵。

考虑下行多播服务传播,为了取消所有组之间的干扰,我们执行基于零空间法的干扰消除算法(17系统中)。为了取消所有之间的干扰多播组以及单播组,信道矩阵的投影矩阵的组必须满足它跨越零空间的子空间的信道向量的所有其他潜在受害者FRs组。为集团FRs的联合信道矩阵在其他组定义如下: 通过奇异值分解),集团的投影矩阵用推导出由以下方程: ,,是计算系数矩阵。是一个列向量空间的子空间的。乘以,新通道矩阵组表示为和新通道矢量th用户组表示为改变如下: 操作结束后,每组信号泄漏可以被消除,保证混合组播/单播传输的性能。在接下来的部分,我们将采用新的信道矩阵进行分析。

4.3。制定FR多播

在这一部分,我们根据以往的通道模型的多播问题建模工作。为了简单起见,只考虑局部电池多播的场景。让多播波束形成向量多播组与。让单位功率的随机信息多播组。然后在组传输信号是由 在哪里是集团的传动功率。假设所有团体共享同一频谱,然后的接收信号th用户组是由 在哪里是零均值和方差的加性高斯噪声吗。审时度势的预编码方案导致社会团体内部的干扰是主要的干扰作为组间干扰是0后适当的预编码。然后收到SINR的th用户组是 在大规模的分布式天线的场景中,假设每个天线传动功率天线的数量(反比5];也就是说,,在那里表示的总传输功率基站表示组的功率比。简单考虑完美的CSI的场景;多播问题是制定为不等式公平(MMF)问题(10)如下:

4.4。渐近最优组播波束形成

多播的问题可以解决在大规模分布式天线情况下的渐近解。类似于现有文献[10,11),我们很容易有下面的定理。

定理1。渐近最优波束形成的向量,最优功率比,渐近最低SINR组来实现是由

这个定理表明当的SINR实现每组用户分组方案无关,只取决于大规模信道衰减和FRs宏单元的总数。在实际大规模MIMO场景了天线数量足够大,观察上面的渐近行为。现有的文献也表明,这种现象可以影响飞行员污染在时分双工(TDD)系统。不同于以往的作品,关注问题的分析(14个),(14 b),(14摄氏度),(14 d)和(14 e)在不同的场景中,我们集中在混合传输方案在实际大规模分布式天线系统和直接采用渐近结果定理1多播beamformer和仿真系统的功率比。

4.5。混合多播传输

使用上面的多播模型,我们研究几种类型的MU-MIMO线性预编码方案(17,18]针对单播组中广泛采用MIMO系统进行比较。为多用户传输矢量预编码矩阵乘以传递向量执行MU-MIMO线性预编码如下。

捷运预编码。最大比传播(捷运)预编码算法构造在空间域匹配滤波器。单播组的捷运预编码矩阵表示如下:

BD预编码。块对角化预编码算法(BD)中以相同的方式为基于零空间法的干扰消除方法(9)和(10),预编码矩阵保证将信道矩阵的一个特定的FR谎言的联合信道矩阵的零空间内其他FRs同一组;因此从所有其他FRs干扰消除。数学符号是相似的(9)和(10),为简单起见省略了。

这些MU-MIMO线性预编码方案执行单播组而多播波束形成方案从定理1多播组执行。该混合动力系统可以同时为单播FRs提供高速传输,提供多播服务多播FRs,大大提高系统的频谱效率。

5。仿真结果

我们评估提出了混合动力系统的性能使用MATLAB仿真。我们专注于信道模型,天线阵列配置和预编码/波束形成比较仿真系统的主要问题。选择线性天线阵和矩形天线阵进行分析。模拟捷运/ BD预编码以及多播波束形成与运行,没有相互耦合通道模型进行比较。对于所有多播服务团体,说明性能指标计算的平均指标。计算beamformer定理1两个MU-MIMO线性预编码方案,而在单播组执行。列出了仿真系统的主要参数表1。

5.1。分析相互耦合效应

数据2和3说明了频谱效率线性天线阵和矩形天线阵,分别。捷运/ BD预编码的性能(这里表示捷运和传说中的双相障碍)和多播波束形成(这里表示多的传说)评估,没有相互耦合(这里表示后,传说中的MC)基于信道模型。由于相互耦合效应引入了额外的相邻天线之间的相关性,在一个空间通道变得不那么独立前景因此所有预编码和波束形成的性能计划预计将退化。这显然是观察到的数字2和3所有的频谱效率降低预编码和两个天线阵列波束形成方案配置。而且,由于矩形阵列天线的互耦效应被认为是更重要的比线性天线阵,矩形天线阵的性能退化线性天线阵为观察相比更糟糕。

5.2。对比线性预编码和多播波束形成

比较线性预编码和多播波束形成,我们首先选择单播FRs的BD预编码。数字4和5说明了频谱效率对比BD预编码和多播线性天线阵列波束形成和矩形天线阵,分别。总说明了整个系统的频谱效率,成为传奇的“集团”观察方便。线性天线阵列,多播波束形成的性能比BD预编码。然而,对于矩形天线阵,尽管BD预编码和多播波束形成的性能降低,多播波束形成遭受更少的退化比BD预编码。类似的现象在数字6和7这说明比较捷运预编码和多播波束形成。这是因为每个波束形成用户的多播信息是相同的。更高的相关性在矩形天线阵列天线,信号泄漏每个用户之间的多播波束形成是多的同相分量和贡献少的干扰组播用户比单播组。因此多播波束形成具有更好的性能比线性预编码的信道退化集中引入了天线阵列的配置。

5.3。分析分组策略

数据8,9,10说明总频谱效率的趋势越来越多播用户数量在总用户数量是固定的32。具体地说,一个场景与相邻天线之间的相关性更高矩形天线阵列呈现在图10。与越来越多的多播FRs以来总频谱效率降低多播波束形成实现线性预编码性能比在低相关场景。与此同时,在图10我们观察到,在高度相关的场景中,多播波束形成大大优于线性预编码,从而导致总频谱效率的增长趋势将更FRs分配给多播组时,这符合分析以前的分段。这是重要的对天线阵的设计在不同的多播服务模型来实现最佳的性能在实际无线通信系统。

6。结论

这项工作调查PSN 5 g的无线多播传输。该混合动力系统利用多播传输波束形成以及MU-MIMO线性预编码传输。基于零空间法干扰消除系统中执行。相互耦合下的仿真结果表明,信道模型,不同的线性预编码方案的性能和多播波束形成方案降低,而线性预编码存在的退化比在不同的场景中多播波束形成。

相互竞争的利益

作者宣称没有利益冲突。

引用

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