本發明涉及無線通信，具體涉及一種基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法及系統。

背景技術：

1、由于毫米波擁有豐富的頻譜資源，和非常高的傳輸速率，使得毫米波通信已經成為最具潛力的通信技術之一。毫米波的波長較短，在一個較小的收發機上就能集成巨大的天線陣列。這種大規模的多輸入多輸出系統(multiple-input?multiple-output，mimo)可以帶來很大的增益來彌補傳輸過程中的路徑損失。但毫米波易被空氣吸收，導致路徑損耗非常嚴重，因此需要波束賦形技術來提高傳輸質量和系統容量。

2、混合波束成形方法在毫米波（mmwave）的mu-mmimo通信架構中具有至關重要的地位。該技術能夠在保持模擬處理高能效的同時，充分發揮數字處理的靈活性，從而實現性能與能耗之間的優化平衡，盡管當前混合波束成形相關研究已相對成熟，但其通常忽視了信道的極化特性，而極化因素對實際通信系統的性能優化具有重要影響。

技術實現思路

1、針對現有技術的不足，本發明的目的在于提供一種基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法及系統，旨在解決現有技術中傳統的混合波束成形方法忽視了信道的極化特性，導致通信系統性能下降的技術問題。

2、本發明的第一方面在于提供一種基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法，所述方法包括：

3、將天線陣列混合連接至極化可重構陣列中，在所述極化可重構陣列中設置開關組件和寄生元件，進行天線陣列布局優化，利用優化后的天線陣列構建信號模型；

4、基于所述信號模型，以及極化在散射簇的尺度上的信號特性，構建毫米波mu-mmimo極化模型；

5、基于所述毫米波mu-mmimo極化模型，以天線陣列的極化分布、波束成形的各項參數作為約束條件，以最優和速度為目標，優化所述毫米波mu-mmimo極化模型；

6、基于優化后的毫米波mu-mmimo極化模型，構建初始混合波束成形模型；

7、根據最優擾動遺傳算法，迭代優化所述初始混合波束成形模型，得到目標混合波束成形模型。

8、與現有技術相比，本發明的有益效果在于：通過本發明提供的基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法，能有效地提高通信系統的性能，具體為，在使用極化可重構陣列的基礎上，結合混合結構和動態子陣列結構的設計理念，從而減輕固定子陣列帶來的性能下降，提高各個用戶鏈路質量以及抑制用戶干擾，對多用戶場景而言具有顯著的改進效益；引入散射簇的極化，提高信道在方向上的選擇，能有效地提高空間選擇性和散射選擇性；通過優化各項參數使得混合波束成形最大限度地減少干擾，再通過迭代優化陣列極化分布，實現通信系統的收斂和性能，提高通信系統的速度，從而解決了現有技術中傳統的混合波束成形方法忽視了信道的極化特性，導致通信系統性能下降的技術問題。

9、根據上述技術方案的一方面，將天線陣列混合連接至極化可重構陣列中，在所述極化可重構陣列中設置開關組件和寄生元件，進行天線陣列布局優化，利用優化后的天線陣列構建信號模型的步驟，具體包括：

10、采用單端口極化可重構天線構成mmimo的天線陣列，將所述天線陣列分為垂直射頻陣列組和水平射頻陣列組，垂直射頻陣列組和水平射頻陣列組混合連接至極化可重構陣列v(h)；

11、通過在所述極化可重構陣列中設置開關組件和寄生元件，動態調整所述極化可重構陣列與所述天線陣列的連接方式，進行天線陣列布局優化，利用優化后的天線陣列構建信號模型。

12、根據上述技術方案的一方面，所述天線陣列構建信號模型的構建公式如下：

13、發射信號矢量d表示為：

14、,

15、其中，是基帶波束成形矩陣，表示行u列的矩陣空間，為原始數據符號向量，是模擬波束成形矩陣，為發射端的天線數量，為和的射頻鏈數量之和，為垂直射頻陣列組，為水平射頻陣列組，

16、，

17、其中，表示第個用戶；=1,2,3,...,u；即存在u條射頻鏈來支持u個流的傳輸，為用戶的極化可重構陣列v(h)的極化分布情況，其中，極化可重構陣列v(h)包括v極化維度的極化可重構陣列和h極化維度的極化可重構陣列；

18、若用戶的極化分布情況y為v極化維度，則用戶的接收信號表示為：

19、，

20、其中，為用戶的v極化維度的接收信號，，為用戶的接收合并向量，為的共軛轉置，為用戶的天線數量，為其他用戶的原始數據符號向量，為其他用戶對應的基帶波束成形矩陣，為x極化維度的發射端到v極化維度用戶的極化信道，其中，，，為v極化維度的其他用戶到v極化維度用戶的極化信道，為h極化維度的其他用戶到v極化維度用戶的極化信道，是均值為零、協方差為的圓形對稱高斯分布加性噪聲向量。

21、根據上述技術方案的一方面，基于所述信號模型，以及極化在散射簇的尺度上的信號特性，構建毫米波mu-mmimo極化模型的步驟，具體包括：

22、基于所述信號模型，獲取每個用戶的散射簇，每個散射簇都具有若干個獨立多徑分量，構建初始毫米波mu-mmimo極化模型，公式如下：

23、，

24、其中，為用戶的初始毫米波極化信道，為用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量的復增益，、分別為用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量到達的方位角、俯仰角，、分別為用戶的第個散射簇中的第條多徑分量離開的方位角、俯仰角，和分別為歸一化接收和發射陣列導向矢量，是的共軛轉置;=1,2,3,...,;為散射簇的總數量;=1,2,3,...,;為獨立多徑分量的總數量，為用戶的天線數量；

25、基于散射簇和獨立多徑分量，以及極化在散射簇的尺度上的信號特性，構建極化分布矩陣，公式如下：

26、，

27、其中，為用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量的極化分布矩陣，表示發射端的分量和用戶分量之間的相位，為v極化維度的發射端的分量和v極化維度的用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量之間的相位，為h極化維度的發射端的分量和v極化維度的用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量之間的相位，為v極化維度的發射端的分量和h極化維度的用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量之間的相位，為h極化維度的發射端的分量和h極化維度的用戶的第個散射簇中的第條獨立多徑分量之間的相位，服從之間的均勻分布，和分別表示的是發射端為v極化維度和h極化維度的交叉極化鑒別率，服從均值為以及標準差為的對數正態分布，為虛數單位；

28、基于所述初始毫米波mu-mmimo極化模型和所述極化分布矩陣，構建毫米波mu-mmimo極化模型，公式如下：

29、，

30、其中，表示x極化維度的發射端到y極化維度的用戶之間的毫米波極化信道，，。

31、根據上述技術方案的一方面，基于所述毫米波mu-mmimo極化模型，以天線陣列的極化分布、波束成形的各項參數作為約束條件，以最優和速度為目標，優化所述毫米波mu-mmimo極化模型的步驟，具體包括：

32、計算用戶的接收信號與干擾加噪聲比，基于所述接收信號與干擾加噪聲比，計算和速度，公式如下：

33、，

34、其中，為用戶的接收信息與干擾加噪聲比，為平均總發射功率，為噪聲功率，為和速度；

35、以天線陣列的極化分布、波束成形的各項參數作為約束條件，以最優和速度為目標，優化所述毫米波mu-mmimo極化模型，公式如下：

36、，

37、其中，為掩碼矩陣的極化分布，、分別為v極化維度、h極化維度的天線數量，是v極化維度的用戶數量，為天線的序號，和分別是v極化維度射頻鏈和h極化維度射頻鏈的序號，為原始數據符號向量的自相關矩陣，和分別為發射端v極化維度和h極化維度子陣列的恒模約束，為接收端模擬波束成形的恒模約束，和保證系統總發射功率為，并確保用戶功率均分。

38、根據上述技術方案的一方面，基于優化后的毫米波mu-mmimo極化模型，構建初始混合波束成形模型的步驟，具體包括：

39、通過共軛轉置以實現混合波束成形的對角線條目最大化有效信道增益，公式如下：

40、，

41、其中，h為最大化有效信道；

42、利用基帶波束成形算法對非對角線條目進行干擾，公式如下：

43、，

44、其中，為的zf波束成形矩陣，為的mmse波束成形矩陣，表示有效模擬信道，，表示塊對角矩陣由沿對角線的組成，為的共軛轉置，

45、系數和的計算公式如下：

46、，

47、再在混合波束成形算法中加入掩碼矩陣的選擇作用，計算公式如下：

48、，

49、其中，為的第列的第個元素，為v極化維度的，為h極化維度的，是v極化維度的用戶數量，是向量中第個元素的相位，，是向量化后的第個元素。

50、根據上述技術方案的一方面，根據最優擾動遺傳算法，迭代優化所述初始混合波束成形模型，得到目標混合波束成形模型的步驟，具體包括：

51、取q和e分別表示種群大小和迭代次數，每個染色體代表一種掩碼矩陣，則種群的計算公式如下：

52、，

53、其中，表示第e次迭代的種群，是中第個染色體，即第個掩碼矩陣，假設為第e次迭代中的適應度最高的染色體，即適應度最高的掩碼矩陣，即

54、，

55、在適應度最高的染色體的附近區域，任何新染色體可以通過隨機變異生成，表達式如下：

56、，

57、其中，代表基因的序號，表示的取反，?集合是由范圍在[1,]內隨機生成的k個互不相等的數構成，當對執行公式q次之后，產生的新種群如下：

58、，

59、其中，是種群在適應度最高的染色體附近變異的結果，若染色體的適應度高于染色體的適應度，則需要替換對應的染色體，如下所示：

60、；

61、基于所述最優擾動遺傳算法，迭代生成最優掩碼矩陣，從而得到目標混合波束。

62、本發明的第二方面在于提供了一種基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形系統，所述基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形系統用于實現上述基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法，所述系統包括：

63、信號模型構建模塊，用于將天線陣列混合連接至極化可重構陣列中，在所述極化可重構陣列中設置開關組件和寄生元件，進行天線陣列布局優化，利用優化后的天線陣列構建信號模型；

64、極化模型構建模塊，用于基于所述信號模型，以及極化在散射簇的尺度上的信號特性，構建毫米波mu-mmimo極化模型；

65、極化模型優化模塊，用于基于所述毫米波mu-mmimo極化模型，以天線陣列的極化分布、波束成形的各項參數作為約束條件，以最優和速度為目標，優化所述毫米波mu-mmimo極化模型；

66、初始模型構建，用于基于優化后的毫米波mu-mmimo極化模型，構建初始混合波束成形模型；

67、目標模型構建，用于根據最優擾動遺傳算法，迭代優化所述初始混合波束成形模型，得到目標混合波束成形模型。

68、本發明的第三方面在于提供了一種可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，所述程序被處理器執行時實現上述基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法的步驟。

69、本發明的第四方面在于提供了一種電子設備，包括存儲器、處理器以及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現上述基于毫米波mu-mmimo系統的混合波束成形方法的步驟。