本发明实施例提供了一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法及装置，所述方法包括：获取自身的基站参数；构建以基站天线数量为参数的K复合衰落下基站的容量下界模型；构建以基站天线数量为参数的所有射频端口的总发射功率模型；构建以基站天线数量为参数的基站消耗功率模型；构建基站能量效率模型；获取预设的容量下界的迭代初值，根据迭代初值、总发射功率模型和基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量。本实施例能够在计算得到合理的基站天线数量的前提下，减小计算的复杂度，降低运算量。
用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法及装置
技术领域
[0001] 本发明涉及无线通信技术领域，特别是涉及一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法及装置。
背景技术
[0002] 在分布式大规模MIMO(Multiple-Input Multiple-Output，多输入多输出)系统中，一个基站上通常设置有超过128根的基站天线，同时基站通过有线线缆分别与多个射频端口(radio port，RP)连接，这些射频端口分布在该基站覆盖范围下的蜂窝小区的不同位置处，每个射频端口上都部署有多个射频天线。
[0003] 分布式大规模MIMO系统通过配备大量的基站天线来进行收发，从而能够极大的提高数据的传输速率，提升系统的频谱效率。但是基站天线数量的增加势必会导致基站电路功耗的增加，从而使得基站的能量效率呈现不稳定的状态。因此，如何合理的配置基站天线的数量，优化基站的能量效率成为一个需要解决的问题。
[0004] 现有技术中，公开了一种应用遍历算法来配置基站天线数量的方案。具体地，该方法的过程为：针对分布式大规模MIMO系统中的任一基站，以K复合衰落下基站的容量下界为参数，构建基站能量效率模型，其中，容量下界以基站天线数量为参数；通过遍历算法，根据所构建的基站能量效率模型对能量效率进行遍历，计算得到该基站的基站天线数量。上述方法虽然可以对基站天线数量进行合理配置，但计算的复杂度较高，运算量较大。
发明内容
[0005] 本发明实施例的目的在于，提供一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法及装置，以在计算得到合理的基站天线数量的前提下，减小计算的复杂度，降低运算量。
[0006] 为达到上述目的，本发明实施例提供了一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法，应用于任一基站，所述方法包括：
[0007] 获取自身的基站参数；其中，所述基站参数包括所述基站到各射频端口间的距离、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量、所述基站分配的信道服从Gamma分布时的Gamma分布形状参数和Gamma分布数量参数、基站路损系数、所述基站接收信号的噪声功率、单位基站天线数量下基站电路功率、基带消耗功率和与所述基站连接的所有射频端口的总发射功率限制；
[0008] 根据所述基站到各射频端口间的距离、所述射频端口数量、所述Gamma分布形状参数、所述Gamma分布数量参数、所述基站路损系数和所述噪声功率，构建以基站天线数量为参数的K复合衰落下所述基站的容量下界模型；
[0009] 根据所述容量下界模型、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量，构建以基站天线数量为参数的所有射频端口的总发射功率模型；
[0010] 根据所述单位基站天线数量下基站电路功率，构建以基站天线数量为参数的基站消耗功率模型；
[0011] 根据所述容量下界模型、所述总发射功率模型、所述基站消耗功率模型和所述基带消耗功率，构建基站能量效率模型；
[0012] 获取预设的容量下界的迭代初值，根据所述迭代初值、所述总发射功率模型和所述基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量；其中，所述预设条件为基站能量效率小于或等于目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制。
[0013] 优选地，所述获取预设的容量下界的迭代初值，根据所述迭代初值、所述总发射功率模型和所述基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量的步骤，包括：
[0014] 获取预设的容量下界的迭代初值，以及起始基站能量效率；
[0015] 将所述迭代初值确定为当前容量下界，并将所述起始基站能量效率确定为目标基站能量效率；
[0016] 根据所述当前容量下界计算基站能量效率和总发射功率；
[0017] 判断计算得到的基站能量效率是否小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率是否大于所述总发射功率限制；
[0018] 如果计算得到的基站能量效率小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制，则根据当前容量下界计算并输出当前基站天线数量；
[0019] 如果计算得到的基站能量效率大于所述目标基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，则更新当前容量下界，将当前计算得到的基站能量效率确定为目标基站能量效率，并返回执行所述根据所述当前容量下界计算基站能量效率和总发射功率的步骤。
[0020] 优选地，所述容量下界的计算公式为：
[0021]
[0022] 其中，所述C为所述容量下界，所述L为所述基站的射频端口数量，所述Nr为所述基站天线数量，所述Nt为各射频端口的射频天线数量，所述Dm为所述基站和第m个射频端口之间的距离，所述m＝1,2,...,L，所述v为所述基站路损系数，所述km为所述Gamma分布形状参数，所述Ωm为所述Gamma分布数量参数，所述 为Ruler’s digamma方程，所述 为所述基站接收信号的信噪比，P为所述总发射功率，σ2为所述噪声功率。
[0023] 优选地，所述基站能量效率的计算公式为：
[0024]
[0025] 其中，
[0026]
[0027]
[0028] Pc(Nr)＝Nrpc
[0029] 其中，所述η(C,Nr)为所述基站能量效率，所述Pt(C,Nr)为所述总发射功率，所述Pc(Nr)为所有基站天线数量下的总基站电路功率，所述Pb为所述基带消耗功率，所述pc为所述单位基站天线数量下基站电路功率。
[0030] 优选地，所述如果计算得到的基站能量效率大于当前的基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，则更新当前的容量下界的步骤，包括：
[0031] 获取预设的起始松弛参数amin；
[0032] 如果计算得到的基站能量效率大于当前的基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，判断 是否大于0；
[0033] 如果是，则将 确定为当前基站天线数量；
[0034] 如果否，则将 确定为当前基站天线数量；
[0035] 将ai·Ci确定为当前容量下界，将ai确定为当前松弛度参数；
[0036] 其中，所述a的取值范围为[amin,amax]，ai＝amax-φ×(Ci-C0)， 为所述a的变化速率，i＝0,1,2,...为迭代次数，a0＝amin，所述C的取值范围为[C0,Cmax]，所述C0为所述迭代初值，所述Cmax为容量下界最大值，所述amax为松弛度参数最大值。
[0037] 本发明实施例还提供了一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置装置，应用于任一基站，所述装置包括：
[0038] 第一获取模块，用于获取自身的基站参数；其中，所述基站参数包括所述基站到各射频端口间的距离、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量、所述基站分配的信道服从Gamma分布时的Gamma分布形状参数和Gamma分布数量参数、基站路损系数、所述基站接收信号的噪声功率、单位基站天线数量下基站电路功率、基带消耗功率和与所述基站连接的所有射频端口的总发射功率限制；
[0039] 第一构建模块，用于根据所述基站到各射频端口间的距离、所述射频端口数量、所述Gamma分布形状参数、所述Gamma分布数量参数、所述基站路损系数和所述噪声功率，构建以基站天线数量为参数的K复合衰落下所述基站的容量下界模型；
[0040] 第二构建模块，用于根据所述容量下界模型、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量，构建以基站天线数量为参数的所有射频端口的总发射功率模型；
[0041] 第三构建模块，用于根据所述单位基站天线数量下基站电路功率，构建以基站天线数量为参数的基站消耗功率模型；
[0042] 第四构建模块，用于根据所述容量下界模型、所述总发射功率模型、所述基站消耗功率模型和所述基带消耗功率，构建基站能量效率模型；
[0043] 第二获取模块，用于获取预设的容量下界的迭代初值，根据所述迭代初值、所述总发射功率模型和所述基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量；其中，所述预设条件为基站能量效率小于或等于目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制。
[0044] 优选地，所述第二获取模块，包括：
[0045] 第一获取单元，用于获取预设的容量下界的迭代初值，以及起始基站能量效率；
[0046] 确定单元，用于将所述迭代初值确定为当前容量下界，并将所述起始基站能量效率确定为目标基站能量效率；
[0047] 计算单元，用于根据所述当前容量下界计算基站能量效率和总发射功率；
[0048] 判断单元，用于判断计算得到的基站能量效率是否小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率是否大于所述总发射功率限制；
[0049] 输出单元，用于当所述判断单元判断出计算得到的基站能量效率小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制，则根据当前容量下界计算并输出当前基站天线数量；
[0050] 更新单元，用于当所述判断单元判断出计算得到的基站能量效率大于所述目标基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，则更新当前容量下界，将当前计算得到的基站能量效率确定为目标基站能量效率，并触发所述计算单元。
[0051] 优选地，所述容量下界的计算公式为：
[0052]
[0053] 其中，所述C为所述容量下界，所述L为所述基站的射频端口数量，所述Nr为所述基站天线数量，所述Nt为各射频端口的射频天线数量，所述Dm为所述基站和第m个射频端口之间的距离，所述m＝1,2,...,L，所述v为所述基站路损系数，所述km为所述Gamma分布形状参数，所述Ωm为所述Gamma分布数量参数，所述 为Ruler’s digamma方程，所述 为所述基站接收信号的信噪比，P为所述总发射功率，σ2为所述噪声功率。
[0054] 优选地，所述基站能量效率的计算公式为：
[0055]
[0056] 其中，
[0057]
[0058]
[0059] Pc(Nr)＝Nrpc
[0060] 其中，所述η(C,Nr)为所述基站能量效率，所述Pt(C,Nr)为所述总发射功率，所述Pc(Nr)为所有基站天线数量下的总基站电路功率，所述Pb为所述基带消耗功率，所述pc为所述单位基站天线数量下基站电路功率。
[0061] 优选地，所述更新单元，包括：
[0062] 获取子单元，用于获取预设的起始松弛参数amin；
[0063] 判断子单元，用于如果计算得到的基站能量效率大于当前的基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，判断 是否大于0；
[0064] 第一确定子单元，用于当所述判断子单元判断结果为是时，则将确定为当前基站天线数量；
[0065] 第二确定子单元，用于当所述判断子单元判断结果为否时，则将 确定为当前基站天线数量；
[0066] 第三确定子单元，用于将ai·Ci确定为当前容量下界，将ai确定为当前松弛度参数；
[0067] 其中，所述a的取值范围为[amin,amax]，ai＝amax-φ×(Ci-C0)， 为所述a的变化速率，i＝0,1,2,...为迭代次数，a0＝amin，所述C的取值范围为[C0,Cmax]，所述C0为所述迭代初值，所述Cmax为容量下界最大值，所述amax为松弛度参数最大值。
[0068] 本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法及装置，以容量下界为参数，对基站能量效率进行循环迭代，当满足预设条件时，获取为基站配置的基站天线数量。与现有的遍历算法相比，本发明实施例能够在计算得到合理的基站天线数量的前提下，减小计算的复杂度，降低运算量。
附图说明
[0069] 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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是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的附图。
[0070] 图1为本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法的流程图；
[0071] 图2为图1中获取当前为基站配置的基站天线数量方法的流程图；
[0072] 图3为本发明实施例提供的基站能量效率与射频端口数量的关系图；
[0073] 图4为本发明实施例提供的基站天线数量与射频端口数量的第一种关系图；
[0074] 图5为本发明实施例提供的基站天线数量与射频端口数量的第二种关系图；
[0075] 图6为本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置装置的结构示意图；
[0076] 图7为图6中第二获取模块的结构示意图。
具体实施方式
[0077] 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、完整地描述，显然，所描述的实施例仅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，都属于本发明保护的范围。
[0078] 为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法，分布式大规模MIMO系统中可以包括一个或多个基站，该方法可应用于任意一个基站，具体可应用于基站的控制器。
[0079] 图1为本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法的流程图；该方法包括：
[0080] S110，获取自身的基站参数；其中，所述基站参数包括所述基站到各射频端口间的距离、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量、所述基站分配的信道服从Gamma分布时的Gamma分布形状参数和Gamma分布数量参数、基站路损系数、所述基站接收信号的噪声功率、单位基站天线数量下基站电路功率、基带消耗功率和与所述基站连接的所有射频端口的总发射功率限制。
[0081] 具体地，基站到各射频端口间的距离可以通过人工测量得到并存储在基站的控制器中，也可以通过基站天线发射信号的方式，根据现有的定位方法得到；基站的射频端口数量和各射频端口的射频天线数量均可以为建造基站时预先设定的；Gamma分布形状参数和Gamma分布数量参数可通过对信道进行检测得到(此为现有技术)；基站路损系数和单位基站天线数量下基站电路功率可通过对基站的电路进行检测得到(此为现有技术)；基站接收信号的噪声功率可以通过对接收到的信号进行检测得到(此为现有技术)；基带消耗功率可通过对带宽进行能量检测得到(此为现有技术)；基站连接的所有射频端口的总发射功率限制为根据基站的实际情况预先设定的。
[0082] S120，根据所述基站到各射频端口间的距离、所述射频端口数量、所述Gamma分布形状参数、所述Gamma分布数量参数、所述基站路损系数和所述噪声功率，构建以基站天线数量为参数的K复合衰落下所述基站的容量下界模型。
[0083] 具体地，在分布式大规模MIMO系统中，有
[0084]
[0085] 其中， 为小尺度衰落矩阵， 为大尺度衰落矩阵， 为接收信号向量， 为发射信号向量， 为均值为0、方差为
的高斯白噪声，P为所有射频端口的总发射功率，Nr为基站天线数量，L为射频端口数量，Nt为各射频端口的射频天线数量，σ2为噪声功率， 为Nr阶单位矩阵， 为Nt阶单位矩阵，ξm为阴影衰落系数，Dm为基站和第m个射频端口之间的距离，m＝1,2,...,L，v为基站路损系数。
[0086] 对于H中的元素hij(i＝1,...,Nr,j＝1,...,LNt)，对于r＝|hij|服从Rayleigh分布[0087]
[0088] 其中，U(r)为单位阶跃函数，p(r)为Rayleigh分布概率，Ω＝ε[r2]为平均功率。
[0089] ξm服从Gamma分布
[0090]
[0091] 其中，km为Gamma分布形状参数，Ωm＝ε[ξm]/km为Gamma分布数量参数，Γ(.)为Gamma函数，p(ξm)为Gamma分布概率。
[0092] 根据上述公式(1)-(3)，可得到分布式大规模MIMO系统中的遍历容量的计算公式为
[0093]
[0094] 其中，C为遍历容量， 为基站接收信号的信噪比，W为Hermitian矩阵，[0095] 对遍历容量的计算公式(4)进行推导，可得到基站的容量下界的计算公式为：
[0096]
[0097] 其中，所述 为Ruler’s digamma方程。
[0098] 当基站端天线数Nr趋于无穷时，基站的容量下界可以表示为：
[0099]
[0100] S130，根据所述容量下界模型、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量，构建以基站天线数量为参数的所有射频端口的总发射功率模型。
[0101] 具体地，总发射功率模型可以表示为
[0102]
[0103] 其中，Pt(C,Nr)为总发射功率，
[0104] S140，根据所述单位基站天线数量下基站电路功率，构建以基站天线数量为参数的基站消耗功率模型。
[0105] 具体地，基站消耗功率模型可以表示为
[0106] Pc(Nr)＝Nrpc (8)
[0107] 其中，Pc(Nr)为基站消耗功率，pc为单位基站天线数量下基站电路功率。
[0108] S150，根据所述容量下界模型、所述总发射功率模型、所述基站消耗功率模型和所述基带消耗功率，构建基站能量效率模型。
[0109] 具体地，基站能量效率模型可以表示为
[0110]
[0111] 其中，η(C,Nr)为基站能量效率，PD(C,Nr)为分布式大规模MIMO系统的总消耗功率，Pb为基带消耗功率。
[0112] S160，获取预设的容量下界的迭代初值，根据所述迭代初值、所述总发射功率模型和所述基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量；其中，所述预设条件为基站能量效率小于或等于目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制。
[0113] 本实施例中，为了便于理解步骤S160的具体实现过程，S160可包括如图2所示的步骤。图2为图1中获取当前为基站配置的基站天线数量方法的流程图，该方法包括：
[0114] S161，获取预设的容量下界的迭代初值，以及起始基站能量效率。
[0115] S162，将所述迭代初值确定为当前容量下界，并将所述起始基站能量效率确定为目标基站能量效率。
[0116] S163，根据所述当前容量下界计算基站能量效率和总发射功率。
[0117] 具体地，预设的容量下界的迭代初值可以为C0，预设的起始基站能量效率可以为η0，将C0作为当前容量下界，将η0作为目标基站能量效率，利用公式(9)和(7)，可计算基站能量效率η(C,Nr)和总发射功率Pt(C,Nr)。
[0118] 值得注意的是，由于容量下界中的参数只有基站天线数量Nr是未知量，其它参数均为已知量，因此可以根据预设的迭代初值计算得到基站天线数量Nr，进而可以计算基站能量效率η(C,Nr)和总发射功率Pt(C,Nr)。
[0119] S164，判断计算得到的基站能量效率是否小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率是否大于所述总发射功率限制。
[0120] S165，如果计算得到的基站能量效率小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制，则根据当前容量下界计算并输出当前基站天线数量。
[0121] S166，如果计算得到的基站能量效率大于所述目标基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，则更新当前容量下界，将当前计算得到的基站能量效率确定为目标基站能量效率，并返回步骤S163。
[0122] 具体地，在得到基站能量效率η(C,Nr)和总发射功率Pt(C,Nr)后，判断计算的结果是否满足基站能量效率η(C,Nr)≤η0或者总发射功率Pt(C,Nr)>Pmax，如果是，则输出容量下界C0、基站天线数量Nr和目标基站能量效率η0。
[0123] 如果否(即基站能量效率η(C,Nr)>η0且总发射功率Pt(C,Nr)≤Pmax)，则获取预设的起始松弛参数amin；判断 是否大于0，如果是，则将确定为当前基站天线数量，如果否，则将 确定为当前基站天线数量；将ai·Ci确定为当前容量下界，将ai确定为当前松弛度参数；并将当前计算得到的基站能量效率η(C,Nr)确定为目标基站能量效率，返回步骤S163，继续根据当前容量下界C再次计算基站能量效率和总发射功率。
[0124] 其中，所述a的取值范围为[amin,amax]，ai＝amax-φ×(Ci-C0)， 为所述a的变化速率，i＝0,1,2,...为迭代次数，a0＝amin，所述C的取值范围为[C0,Cmax]，所述C0为所述迭代初值，所述Cmax为容量下界最大值，所述amax为松弛度参数最大值。
[0125] 本实施例采用循环迭代的方式，当计算结果不满足预设条件时，会更新基站能量效率，并继续循环迭代，直到计算结果满足预设条件为止，输出目标基站天线数量和基站能量效率，值得注意的是，此时输出的目标基站能量效率为当前最大化的基站能量效率，本实施例的目的在于，在保证总发射功率小于总发射功率限制的前提下，使的输出的基站能量效率最大化，从而为基站配置最优化的基站天线数量。
[0126] 图3为本发明实施例提供的基站能量效率与射频端口数量的关系图，其中，横坐标表示射频端口数量，纵坐标表示基站能量效率。
[0127] 图中描绘了4条曲线，上方的两条曲线分别为曲线310和曲线320，二者分别表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.001时，根据现有的遍历算法和本实施例提供的方法计算得到的基站能量效率与射频端口数量的关系，但由于曲线310和曲线320之间的差距很小，无法从图中区分出来。
[0128] 下方的两条曲线分别为曲线330和曲线340，曲线330表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.01时，根据现有的遍历算法计算得到的基站能量效率与射频端口数量的关系；曲线340表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.01时，根据本实施例提供的方法计算得到的基站能量效率与射频端口数量的关系。为了便于区分这两条曲线，图中还给出了曲线330和曲线340的局部放大图，其中，曲线331为曲线330的局部放大图，曲线341为曲线340的局部放大图，从图中可以看出曲线331和曲线341之间的差距很小。
[0129] 从图3中还可以看出，单位基站天线数量下基站电路功率pc在取值较小时，系统处于最大化的基站能量效率取值较大。此外，pc在取值较小的情况下，系统的基站能量效率增速比pc在取值较大的情况下的增速大。
[0130] 图4为本发明实施例提供的基站天线数量与射频端口数量的第一种关系图，其中，横坐标表示射频端口数量，纵坐标表示基站天线数量。
[0131] 图中描绘了4条曲线，上方的两条曲线分别为曲线410和曲线420，曲线410表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.001时，根据现有的遍历算法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系；曲线420表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.001时，根据本实施例提供的方法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系。为了便于区分这两条曲线，图中还给出了曲线410和曲线420的局部放大图。其中，曲线411为曲线410的局部放大图，曲线421为曲线420的局部放大图，从图中可以看出曲线411和曲线421之间的差距很小。
[0132] 下方的两条曲线分别为曲线430和曲线440，曲线430表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.01时，根据现有的遍历算法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，曲线440表示当单位基站天线数量下基站电路功率pc为0.01时，根据本实施例提供的方法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，从图中可以看出曲线430和曲线440之间的差距很小。
[0133] 从图4中还可以看出，单位基站天线数量下基站电路功率pc在取值较小时，系统处于最大化的基站能量效率时，需要的基站天线数量取值较大。此外，随着射频端口数量的增加，系统处于最大化的基站能量效率时，需要的基站天线数量也随之增加。
[0134] 图5为本发明实施例提供的基站天线数量与射频端口数量的第二种关系图，其中，横坐标表示射频端口数量，纵坐标表示基站天线数量。
[0135] 图中描绘了6条曲线，上方的两条曲线分别为曲线510和曲线520，曲线510表示当各射频端口的射频天线数量Nt为4时，根据现有的遍历算法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，曲线520表示当各射频端口的射频天线数量Nt为4时，根据本实施例提供的方法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，从图中可以看出曲线510和曲线520之间的差距很小。
[0136] 中间的两条曲线别为曲线530和曲线540，曲线530表示当各射频端口的射频天线数量Nt为2时，根据现有的遍历算法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，曲线540表示当各射频端口的射频天线数量Nt为2时，根据本实施例提供的方法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系。为了便于区分这两条曲线，图中还给出了曲线530和曲线
540的局部放大图。其中，曲线531为曲线530的局部放大图，曲线541为曲线540的局部放大图，从图中可以看出曲线531和曲线541之间的差距很小。
[0137] 下方的两条曲线分别为曲线550和曲线560，二者分别表示当各射频端口的射频天线数量Nt为1时，根据现有的遍历算法和本实施例提供的方法计算得到的基站天线数量与射频端口数量的关系，但由于曲线550和曲线560之间的差距很小，无法从图中区分出来。
[0138] 从图5中还可以看出，随着射频端口数量L的增加，系统处于最大化的基站能量效率情况下需要的基站天线数量也随之增加，基站天线数量也随着各射频端口的射频天线数量Nt的增加而增加。
[0139] 本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置方法，以容量下界为参数，对基站能量效率进行循环迭代，当满足预设条件时，获取为基站配置的基站天线数量。与现有的遍历算法相比，本发明实施例能够在计算得到合理的基站天线数量的前提下，减小了计算的复杂度，降低了运算量。
[0140] 本发明实施例还提供了一种用于分布式大规模MIMO系统的天线配置装置，应用于任一基站，图6为本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置装置的结构示意图，用于执行图1所示的方法，所述装置包括：
[0141] 第一获取模块610，用于获取自身的基站参数；其中，所述基站参数包括所述基站到各射频端口间的距离、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量、所述基站分配的信道服从Gamma分布时的Gamma分布形状参数和Gamma分布数量参数、基站路损系数、所述基站接收信号的噪声功率、单位基站天线数量下基站电路功率、基带消耗功率和与所述基站连接的所有射频端口的总发射功率限制；
[0142] 第一构建模块620，用于根据所述基站到各射频端口间的距离、所述射频端口数量、所述Gamma分布形状参数、所述Gamma分布数量参数、所述基站路损系数和所述噪声功率，构建以基站天线数量为参数的K复合衰落下所述基站的容量下界模型；
[0143] 第二构建模块630，用于根据所述容量下界模型、所述基站的射频端口数量、各射频端口的射频天线数量，构建以基站天线数量为参数的所有射频端口的总发射功率模型；
[0144] 第三构建模块640，用于根据所述单位基站天线数量下基站电路功率，构建以基站天线数量为参数的基站消耗功率模型；
[0145] 第四构建模块650，用于根据所述容量下界模型、所述总发射功率模型、所述基站消耗功率模型和所述基带消耗功率，构建基站能量效率模型；
[0146] 第二获取模块660，用于获取预设的容量下界的迭代初值，根据所述迭代初值、所述总发射功率模型和所述基站能量效率模型，计算总发射功率和基站能量效率，并根据计算结果，更新容量下界，直到计算得到的总发射功率和基站能量效率满足预设条件时，获取当前为所述基站配置的基站天线数量；其中，所述预设条件为基站能量效率小于或等于目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制。
[0147] 本发明实施例提供的用于分布式大规模MIMO系统的天线配置装置，以容量下界为参数，对基站能量效率进行循环迭代，当满足预设条件时，获取为基站配置的基站天线数量。与现有的遍历算法相比，本发明实施例能够在计算得到合理的基站天线数量的前提下，减小计算的复杂度，降低运算量。
[0148] 图7为图6中第二获取模块的结构示意图，用于执行图2所示的方法，所述第二获取模块660，包括：
[0149] 第一获取单元661，用于获取预设的容量下界的迭代初值，以及起始基站能量效率；
[0150] 确定单元662，用于将所述迭代初值确定为当前容量下界，并将所述起始基站能量效率确定为目标基站能量效率；
[0151] 计算单元663，用于根据所述当前容量下界计算基站能量效率和总发射功率；
[0152] 判断单元664，用于判断计算得到的基站能量效率是否小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率是否大于所述总发射功率限制；
[0153] 输出单元665，用于当所述判断单元664判断出计算得到的基站能量效率小于或等于所述目标基站能量效率，或者，总发射功率大于所述总发射功率限制，则根据当前容量下界计算并输出当前基站天线数量；
[0154] 更新单元666，用于当所述判断单元664判断出计算得到的基站能量效率大于所述目标基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，则更新当前容量下界，将当前计算得到的基站能量效率确定为目标基站能量效率，并触发所述计算单元663。
[0155] 优选地，所述容量下界的计算公式为：
[0156]
[0157] 其中，所述C为所述容量下界，所述L为所述基站的射频端口数量，所述Nr为所述基站天线数量，所述Nt为各射频端口的射频天线数量，所述Dm为所述基站和第m个射频端口之间的距离，所述m＝1,2,...,L，所述v为所述基站路损系数，所述km为所述Gamma分布形状参数，所述Ωm为所述Gamma分布数量参数，所述 为Ruler’s digamma方程，所述 为所述基站接收信号的信噪比，P为所述总发射功率，σ2为所述噪声功率。
[0158] 优选地，所述基站能量效率的计算公式为：
[0159]
[0160] 其中，
[0161]
[0162]
[0163] Pc(Nr)＝Nrpc
[0164] 其中，所述η(C,Nr)为所述基站能量效率，所述Pt(C,Nr)为所述总发射功率，所述Pc(Nr)为所有基站天线数量下的总基站电路功率，所述Pb为所述基带消耗功率，所述pc为所述单位基站天线数量下基站电路功率。
[0165] 优选地，所述更新单元666，包括：
[0166] 获取子单元，用于获取预设的起始松弛参数amin；
[0167] 判断子单元，用于如果计算得到的基站能量效率大于当前的基站能量效率，且，总发射功率小于或等于所述总发射功率限制，判断 是否大于0；
[0168] 第一确定子单元，用于当所述判断子单元判断结果为是时，则将确定为当前基站天线数量；
[0169] 第二确定子单元，用于当所述判断子单元判断结果为否时，则将 确定为当前基站天线数量；
[0170] 第三确定子单元，用于将ai·Ci确定为当前容量下界，将ai确定为当前松弛度参数；
[0171] 其中，所述a的取值范围为[amin,amax]，ai＝amax-φ×(Ci-C0)， 为所述a的变化速率，i＝0,1,2,...为迭代次数，a0＝amin，所述C的取值范围为[C0,Cmax]，所述C0为所述迭代初值，所述Cmax为容量下界最大值，所述amax为松弛度参数最大值。
[0172] 需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
[0173] 本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
[0174] 以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。
