一種基于SVD 矩陣分解的MU MIMO 設計方案及實現*

游 佳

（移動網絡和移動多媒體技術國家重點實驗室，廣東 深圳 518055）

0 引言

奇異值分解（Singular Value Decomposition，SVD）[1]是一種基于任意矩陣的奇異值分解方法。在奇異值分解矩陣中，奇異值按照從大到小的順序排列。很多情況下，前10%甚至1%奇異值的和占全部奇異值的99%以上。因此，可以使用前面幾個大的奇異值近似描述矩陣。

多用戶多輸入多輸出（Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO）[2-4]是一種利用發射端與接收端的多天線獲取分集增益、提升頻譜利用率的技術，也是5G 中的一項關鍵性可行技術。

Massive MIMO 技術通過增大天線陣列來增加系統容量。基于大規模天線MIMO 的無線傳輸技術能夠深度利用空間維度的無線資源，顯著提升系統頻譜效率和功率效率，具有提高信道容量和改善系統性能等優點[5-6]。

本文將SVD 矩陣分解算法應用于MU-MIMO技術，通過將信道矩陣H進行SVD 分解，在發送數據時以分解得到的右酉矩陣V作為配對用戶設備（User Equipment，UE）的權值[1-2]，從而降低配對UE 間干擾，提高信道容量，改善系統性能。

1 方案設計原理

本文通過計算配對UE 間相關性，選擇多個空間隔離度最好的UE 進行空間配對，并對配對UE的信道矩陣進行SVD 分解，在發送數據時以分解得到的V作為配對UE 的權值，從而降低配對UE 間干擾，提升高信道容量，改善系統性能。

本方案的基本流程描述如下。

（1）基站媒體接入控制（Medium Access Control，MAC）[7]處理模塊，將待調度的UE 按照服務質量（Quality of Service，QoS）優先級排序。各UE 內Port（UE 發射端口）按照上行探測參考信號（Sounding Reference Signal，SRS）[8-9]的信號與干擾加噪聲比（Signal to Interference plus Noise Ratio，SINR）[10]進行排序。

（2）基站MAC 處理模塊按照QoS 優先級、SRS SINR 從高到低的順序，根據UE 間、UE 內相關性，挑選空間隔離度滿足一定門限的Port 進行配對，并組成空分組。

（3）基站側物理層（Physical Layer，PHY）[8-9]處理模塊根據配對UE 的H進行SVD 分解，得到右酉矩陣V。

（4）基站PHY 處理模塊根據MAC 處理模塊確認的配對UE 流數秩（Rank Indicator，RI）[7]以及RI 個最大的奇異值對應的向量V，確定配對UE的波束權值。

本方案的基本處理流程如圖1 所示。

圖1 技術方案實現流程

2 方案實施用例

本方案具體實施提供的系統結構，如圖2 所示。UE 根據自己的能力級，周期性輪詢發送每接收端口的SRS 信號。本文采用支持5G 獨立組網（Standalone，SA）終端的2T4R 方式[10]；基站的SRS 處理模塊根據接收的UE 每接收端口的SRS 信號，進行上行信道H估計和UE 間、UE 內端口相關性計算；基站MAC 處理模塊根據UE 間、UE 內相關性，挑選空間隔離度滿足一定門限的Port 進行配對組成空分組，并將結果傳給基站PHY處理模塊；基站側PHY 處理模塊根據配對UE 的H進行SVD分解得到右酉矩陣V，并根據MAC 處理模塊確認的配對UE 流數RI以及RI個最大的奇異值對應的向量V，確定配對UE 的波束權值。

圖2 本技術方案提供的一種系統結構

2.1 上行信道信道估計

基站側根據SRS 處理模塊接收的信號進行信道估計[2]，得到信道估計值h(i)。其中，i為對應的UE 發射端口，如UE 類型為2T4R，則i取值為0、1、2、3，即：

2.2 計算UE 內、UE 間Port 相關性

UE 內相關性計算[2]：

UE 間相關性計算：

式中，i、j表示不同UE。

本方案UE 內、UE 間Port 相關性計算結果如圖3 所示。

圖3 UE 內、UE 間Port 相關性計算

2.3 MAC 利用相關性等信息進行空分配對

基站MAC 處理模塊將待調度的UE 按照QoS優先級排序，各UE內Port按照SRS的SINR進行排序，根據UE 間、UE 內相關性，挑選空間隔離度滿足一定門限的Port 進行空分配對[2-4]組成空分組。本文采用UE 內相關性門限0.8，UE 間相關性門限0.4。

2.4 PHY 進行SVD 矩陣分解

基站處理模塊根據空分配對UE 的信道估計H進行SVD 分解[1]，得到右酉矩陣V：

本文采用基站射頻單元64根接收天線，其中U、D、V的維度分別為4×4、4×64、64×64。

2.5 PHY 確定空分配對UE 權值

根據MAC 確定UE 調度流數RI，權值W取RI個最大的奇異值對應的向量V[1-2]，即：

式中，ri=1,2,…,RI。

空分配對UE 權值：

式中，i為空分配對UE。

為了降低空分配對UE 的流間干擾，對式（6）中的W求偽逆，得到最終權值：

3 方案實施效果

本方案是基于空分配對UE 的信道估計H進行SVD 矩陣分解后，根據RI個最大的奇異值對應的V向量，確定配對UE 的波束權值。該方案相對傳統的迫零（Zero-Forcing，ZF）零陷方案，能夠更有效地降低配對UE 的流間干擾，提高信道容量，改善系統性能。

本方案的實施效果如圖4 所示，為某商用外場MU MIMO 下行8UE 16 流小區吞吐率測試結果。參數配置為100 MHz 帶寬，2.5 ms 雙周期幀格式。從測試結果看，采用本方案后，相對傳統的ZF 零陷方案，小區吞吐率提升約300 Mb/s 容量。

圖4 技術方案的實施效果

4 結語

本文是一種基于SVD 矩陣分解的MU MIMO 設計方案，核心部分是基站PHY 處理模塊基于信道估計H的SVD 矩陣分解和配對UE 的權值生成。相比傳統的ZF 零陷方案，UE 觀測到的信道是數個平行正交的子信道，能夠更有效地降低配對UE 的流間干擾，提高信道容量，改善系統性能。