本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，使用OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源；在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘估计器估计其信道，并用最大比合并的方法进行数据恢复；使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程。本发明能降低多用户间的干扰，实现用户大规模接入，有效提升频谱利用率。
1.一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，其特征在于，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法包括：基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
以信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域3D立方体区域上正交；
在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘LS估计器估计其信道，并用最大比合并MRC的方法进行数据恢复；
使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略；
所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的上行接入流程；首先，用户将数据映射在调度算法给本用户分配的延迟‑多普勒域的格点上，经过OTFS调制转换到时频域发送出去；在基站端经过OTFS解调器，将接收信号变换到天线‑延迟‑多普勒域，再沿天线做DFT，将信号变换到角度‑延迟‑多普勒域；基站在期望接收的角度‑延迟‑多普勒域格点分别解映射并接收每个用户的信号，使用导频估计每个用户的角度‑延迟‑多普勒域信道，然后使用MRC恢复每个用户的数据；下行过程与上行类似，但在发送数据之前增加了波束形成向量的设计，最后在用户端估计等效信道并恢复数据；
所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的大规模MIMO‑OTFS信道模型的构建包括：
步骤一：考虑高移动场景下单小区毫米波大规模MIMO系统，基站服务K个随机分布的单天线用户；基站配备有Nr根天线的均匀线性阵列，且Nr＞＞K；空间中存在着散射体，用户信道由多条传播路径组成；无线信号能沿着视线路径到达基站，也可以由多个散射体反射，这意味着基站与用户之间的信道链路会受到频率选择性衰落的影响；由于用户的高移动性，信道变化很快，经历时间选择性衰落；假设特定用户和基站之间的信道有P条散射径，每条散射径对应着一个到达方向(DOA)、一个多普勒频移、一个时延；
定义θk，p为第k个用户第p条路径的DOA，相应的空间导向矢量可表示为：其中λ为载波波长，天线间距d设置为半波长；因此，从几何信道模型，用户k在时隙n的时变信道表示为
其中l表示延迟域索引，hk，p、τk，p和νk，p分别表示第k个用户第p条路径信道增益、延迟和多普勒频率；δ(·)表示狄拉克函数，Ts是系统采样周期；因为Ts的分辨率足以在典型宽带系统沿着延迟域捕获详细的信道信息，所以假设τk，p＝nτ，pTs，nτ，p为整数；
步骤二：对第k个用户，将长度为LDND的数据序列重新排列成延迟‑多普勒域的二维OTFS数据块 其中LD＝512和ND＝128分别表示子载波数和OFDM符号数；
在预处理块，应用ISFFT得到时频域数据块 其中 和为归一化DFT矩阵；对 的每一列做LD点逆DFT得到传输信号块其中sk，j表示一个OFDM符号；
通过给每个OFDM符号加循环前缀CP，可以得到时域的一维传输信号其中Lcp＝32为CP长度，sk将在NDT时间内占据LDΔf的带宽，其中Δf和T＝(Lcp+LD)Ts分别为子载波间隔和OFDM符号周期；
在基站侧，在后处理块连续地应用与用户侧对称的操作，如重新排列、去CP、LD点DFT和LD×ND维SFFT操作，在第nr个天线处，可以得到延迟‑多普勒域二维接收数据块的第(i，j+ND/2)元素表示为：其中 为i‑i′除以LD的余数，i＝0，1，...，LD‑1，j＝‑ND/2，...，0，...，ND/2‑1，wi，j为均值为0，方差为 的复高斯噪声；
步骤三：利用步骤一中建立的大规模MIMO信道模型，将 的第(i，j+ND/2)元素重新表示为：
分别表示天线‑延迟‑多普勒域的主信道和次信道；此外l是基站接收信号格点的延迟域坐标，
步骤四：进一步考虑由大规模天线阵列带来的信道稀疏性，对信道按天线维度做DFT得到角度‑延迟‑多普勒域主、次信道模型：其中 χk，p＝[νk，p，
定义 通过对其做DFT可得角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型：
所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的角度‑延迟‑多普勒域的上下行径分多址接入方法包括：
步骤一：通过已有的算法在上行链路估计信道参数步骤二：由大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域信道模型可得，3D信道 和在 内有主导值，其中：
(ik，p，jk，p，qk，p)与第k个用户的第p条散射径相关，认为是该路径的角度‑延迟‑多普勒域标签，第p条散射径几乎包含了格点(ik，p，jk，p，qk，p)处所有的能量，对于格点(ik，p，jk，p，qk，p)，有以下近似：
步骤三：对第k个用户，其角度标签集定义为 角度标签不重叠的用户被分配到同一组 满足：其中 Dθ是角度域的保护间
隔，对 分配给他们相同的延迟‑多普勒域资源，即 和不同的接收端角度‑延迟‑多普勒域格点，即 k1≠k2；
步骤四：对不同用户组 给他们分配延迟‑多普勒域可区分的资源满足以下限制：
用于对抗3D信道 和 在延迟和多普勒域的弥散效应，定义延迟和多普勒域的最大弥散长度：
分别将Dτ和Dv设置为 和 调度后，不同的用户可以将其各自的数据映射到调度的延迟‑多普勒域格点，同时在同一OTFS块中将数据发送到基站，并在基站处占用不同的3D资源；每个用户的有效数据块的延迟和多普勒域宽度分别为Wd和WD；基站并行地对不同用户的数据进行解映射和解码，而不会受到用户之间的干扰；
步骤五：第k个用户的发送数据块Xk中的导频的位置表示为 且 其在基站的观测信号 可写为：
其中 通过LS估计器，从上式恢复 得：相应地，次信道：
为了加强数据恢复的性能，根据主信道 的近似表示和已知的估计 得：
通过已获得的当前OTFS块内信道参数集 的准确信息，通过大规模MIMO‑OTFS主、次信道模型重构所有格点的3D信道 和步骤六：考虑用户发送有效数据块 内的一个数据符号，其元素索引为由大规模MIMO‑OTFS信道模型，导出基站处关于 的接收信息在集合内，将数据符号 的P个接收格点列成一个P×1向量 得：
其中 是P×1噪声向量，式右边第三项为干扰的和；使用MRC的策略进行数据恢复，第k个用户第p个路径，即的信干噪比表示为：
定义权向量βk＝[βk，1，...,βk，P] ，并将P个接收信号用其本身的加权因子结合起来，MRC接收信号表示为：
可以导出合并信号的最优信噪比为 获得了最优信噪比，使用经典的算法恢复传输的数据，根据LS的特性，数据恢复的均方误差MSE为步骤七：对于TDD系统，由于上下行信道在角度‑延迟‑多普勒域的互易性，下行信道参数 与上行的相同；上行的路径调度策略可用于下行的多用户服务，过与步骤二中相同的角度分组，第k个用户的接收信号主要来自于P层，即 p＝1，2，...，P；相应地，接收信号 可写为：其中Nk为噪声矩阵，其元素服从0均值、方差 的高斯分布；
不失一般性，将第k个用户的下行有效观测区域 设置为上行接入时分配的发送区域；
在基 站的3 D传 输资 源空间 内 ，分配 给第 k个 用 户的 有效 发送 区域 为对给定的 其不同于
根据步骤三中的路径调度结果，确保：在径分之后，第k个用户的格点 将观测到来自的信号成分，其将分别经历自
己的3D信道 在操作前，给出以下公式：其中P×1向量bk，l，n表示对 中观测点(l，n)的波束形成操作，uk，l，n表示第k个用户期望的有效数据，得用户接收信号：其中bk，l，n可用MMSE波束形成框架设计为：参数 通过上下行参数的互易性获得，而 可通过最近的上行OTFS块获得，在波束形成后， 内所有格点的等效信道 相同，仅需 内发送一个格点的导频即可实施等效信道 的估计，估计方法与步骤四相同。
2.一种实施权利要求1所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的径分多址接入系统，其特征在于，所述径分多址接入系统包括：第一模型构建模块，用于基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
第二模型构建模块，用于基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
用户角度域分组和路径调度算法设计模块，用于以信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域3D立方体区域上正交；
数据恢复模块，用于在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘LS估计器估计其信道，并用最大比合并MRC的方法进行数据恢复；
下行波束形成策略模块，用于使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略。
3.一种无线通信系统，其特征在于，所述无线通信系统搭载权利要求2 所述的径分多址接入系统。
一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法
技术领域
[0001] 本发明属于无线通信技术领域，尤其涉及一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法。
背景技术
[0002] 目前：大规模MIMO是下一代通信网络的一项有前途的技术。通过在基站上使用大量天线，可以实现在能量和容量效率方面的显着增益。利用准确的信道状态信息，可以分析
系统的可达速率、量化网络干扰、优化资源分配并得出系统的能量效率。进而，可以优化大
规模MIMO的信号处理单元，例如波束形成、预编码、用户调度和数据检测。但是，以当用户以
较高的速度运动时，信道会随时间变化。在有限的信道相干时间内获取时变信道将更具挑
战性。
[0003] 为了突破以上瓶颈，研究者们提出了两类解决方法：基于自回归(AR)模型的方案和基于基扩展模型(BEM)的方案。对于时间选择性大规模MIMO信道，基于AR的方案中包括以
下内容：(1)根据时变信道在相邻时间块内的关联性，建立了时变信道的AR模型；(2)开发基
于期望最大化(EM)算法的稀疏贝叶斯学习(SBL)框架以学习时间和空间信道参数；(3)使用
卡尔曼滤波进行上行时变信道跟踪；(4)利用用户信道的空间信息，对下行信道参数进行恢
复并降维，跟踪下行时变信道。在双选择性大规模MIMO信道衰落情况下，基于BEM的方案中
包括以下内容：(1)根据空间基扩展模型(SBEM)，提出了广义的空间基扩展模型(G‑SBEM)以
使用数个非正交基表示信道；(2)利用复指数BEM(CE‑BEM)和提出的G‑SBEM，建立稀疏信道
估计模型；(3)提出两个基于压缩感知理论的算法：准块同时正交匹配跟踪(QBSO)算法和自
适应QBSO算法，以恢复信道估计模型中的准块稀疏系数矩阵。
[0004] 此外，一种被称为正交时频空间(OTFS)调制新型的二维调制技术应运而生。在传统的OFDM方案中，有效数据是在时频域上进行映射和处理的。因此，通常会采用插入导频的
方式估计时频域内的时变信道。但是，OTFS提供了新的二维信号空间，即延迟‑多普勒域。相
应地，可在延迟‑多普勒域上实现数据映射和解映射。有趣的是，时变信道可以用延迟‑多普
勒域上的几个常参数来等效描述。有研究通过考虑时变物理散射模型，推导了延迟‑多普勒
域上的显式输入输出模型。重要的是，证明了延迟‑多普勒域上的等效信道是由每个散射路
径的参数确定的，例如延迟和多普勒频率。另外一种在OTFS系统的上行多址方法被提出，其
中为用户分配了延迟‑多普勒域资源块，该资源块在域中以相等的间隔间隔开。针对时变大
规模MIMO的多用户接入问题，对于信道估计，基于AR模型的框架通常假定大规模MIMO信道
处于块衰落状态，并且块内的时变特性将丢失。尽管基于BEM的方案可以表征给定块内的大
规模MIMO信道动态特征，但BEM的参数对用户移动性条件敏感。此外，两个模型都存在模型
近似误差，特别是在高速条件下，误差将变得不可忽略。出现上述现象的原因是，这两种方
案并非来自时变物理散射模型，并且无法捕获内在因素，从而有效地量化和描述时变信道。
对于信号恢复，OTFS提供了时变信道的新观点。然而,OTFS的重要特征是，在延迟‑多普勒域
上，将以不同的双循环移位结构接收许多信号块。因此，低复杂度的数据检测方法不易设
计。此外，在大规模MIMO‑OTFS系统中接入大量用户，由于不同用户的信道具有不同的弥散
特性，其用户间干扰管理问题较为复杂。若对每个用户等间隔的分配延迟‑多普勒域中的资
源块，又将造成频谱资源的严重浪费。
[0005] 通过上述分析，现有技术存在的问题及缺陷为：
[0006] (1)针对时变大规模MIMO的多用户接入问题，对于信道估计，基于AR模型的框架通常假定大规模MIMO信道处于块衰落状态，并且块内的时变特性将丢失。尽管基于BEM的方案
可以表征给定块内的大规模MIMO信道动态特征，但BEM的参数对用户移动性条件敏感。此
外，两个模型都存在模型近似误差，特别是在高速条件下，误差将变得不可忽略。
[0007] (2)在大规模MIMO‑OTFS系统中接入大量用户，由于不同用户的信道具有不同的弥散特性，其用户间干扰管理问题较为复杂；若对每个用户等间隔的分配延迟‑多普勒域中的
资源块，又将造成频谱资源的严重浪费。
[0008] 解决以上问题及缺陷的难度为：基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的难点在于：构建大规模MIMO‑OTFS信道模型，并基于该模型，利用信道在角度‑延迟‑多普勒域
的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法给接入的用户分配角度‑延迟‑多普勒域
资源块，进行大规模MIMO‑OTFS 3D信道跟踪和数据恢复，实现大量用户无用户间干扰的多
址接入，即径分多址接入。
[0009] 解决以上问题及缺陷的意义为：设计基于大规模MIMO‑OTFS的新型径分多址接入方法，能面向高移动性场景，大规模地接入用户，减小用户间干扰，显著提高资源利用率和
服务用户数，为下一代移动通信系统中超密集场景的高移动用户接入提供一种有效的解决
思路。
发明内容
[0010] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法。
[0011] 本发明是这样实现的，一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法包括：
[0012] 基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
[0013] 基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
[0014] 以信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的
观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域3D立方体区域上正交；
[0015] 在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘LS估计器估计其信道，并用最大比合并MRC的方法进行数据恢复；
[0016] 使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略。
[0017] 进一步，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的上行接入流程；首先，用户将数据映射在调度算法给本用户分配的延迟‑多普勒域的格点上，经过OTFS调制转换
到时频域发送出去；在基站端经过OTFS解调器，将接收信号变换到天线‑延迟‑多普勒域，再
沿天线做DFT，将信号变换到角度‑延迟‑多普勒域；基站在期望接收的角度‑延迟‑多普勒域
格点分别解映射并接收每个用户的信号，使用导频估计每个用户的角度‑延迟‑多普勒域信
道，然后使用MRC恢复每个用户的数据；下行过程与上行类似，但在发送数据之前增加了波
束形成向量的设计，最后在用户端估计等效信道并恢复数据。
[0018] 进一步，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的大规模MIMO‑OTFS信道模型的构建包括：
[0019] 步骤一：考虑高移动场景下单小区毫米波大规模MIMO系统，基站服务K个随机分布的单天线用户。基站配备有Nr根天线的均匀线性阵列，且Nr＞＞K。空间中存在着散射体，用
户信道由多条传播路径组成。无线信号能沿着视线路径到达基站，也可以由多个散射体反
射，这意味着基站与用户之间的信道链路会受到频率选择性衰落的影响。由于用户的高移
动性，信道变化很快，经历时间选择性衰落。假设特定用户和基站之间的信道有P条散射径，
每条散射径对应着一个到达方向(DOA)、一个多普勒频移、一个时延。
[0020] 定义θk，p为第k个用户第p条路径的DOA，相应的空间导向矢量可表示为：
[0021]
[0022] 其中λ为载波波长，天线间距d设置为半波长。因此，从几何信道模型，用户k在时隙n的时变信道表示为
[0023]
[0024] 其中l表示延迟域索引，hk，p、τk，p和νk，p分别表示第k个用户第p条路径信道增益、延迟和多普勒频率。δ(·)表示狄拉克函数，Ts是系统采样周期。因为Ts的分辨率足以在典型宽
带系统沿着延迟域捕获详细的信道信息，所以假设τk，p＝nτ，pTs，nτ，p为整数。
[0025] 步骤二：对第k个用户，将长度为LDND的数据序列重新排列成延迟‑多普勒域的二维OTFS数据块 其中LD＝512和ND＝128分别表示子载波数和OFDM符号数；
[0026] 在预处理块，应用ISFFT得到时频域数据块 其中 和为归一化DFT矩阵；对 的每一列做LD点逆DFT得到传输信号块
其中sk，j表示一个OFDM符号；
[0027] 通过给每个OFDM符号加循环前缀CP，本发明可以得到时域的一维传输信号其中Lcp＝32为CP长度，sk将在NDT时间内占据LDΔf的带宽，其中Δf和T
＝(Lcp+LD)Ts分别为子载波间隔和OFDM符号周期；
[0028] 在基站侧，在后处理块连续地应用与用户侧对称的操作，如重新排列、去CP、LD点DFT和LD×ND维SFFT操作，在第nr个天线处，可以得到延迟‑多普勒域二维接收数据块
的第(i，j+ND/2)元素表示为：
[0029]
[0030] 其中 为i‑i′除以LD的余数，i＝0，1，...，LD‑1，j＝‑ND/2，...，0，...，ND/2‑1，wi，j为均值为0，方差为 的复高斯噪声；
[0031] 步骤三：利用步骤一中建立的大规模MIMO信道模型，将 的第(i，j+ND/2)元素重新表示为：
[0032]
[0033] 其中 且：
[0034]
[0035]
[0036] 分别表示天线‑延迟‑多普勒域的主信道和次信道；此外l是基站接收信号格点的延迟域坐标，
[0037] 步骤四：进一步考虑由大规模天线阵列带来的信道稀疏性，对信道按天线维度做DFT得到角度‑延迟‑多普勒域主、次信道模型：
[0038]
[0039]
[0040] 其中
[0041] 定义 通过对其做DFT可得角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型：
[0042]
[0043] 进一步，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的角度‑延迟‑多普勒域的上下行径分多址接入方法包括：
[0044] 步骤一：通过已有的算法在上行链路估计信道参数
[0045] 步骤二：由大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域信道模型可得，3D信道 和在 内有主导值，其中：
[0046]
[0047] (ik，p，jk，p，qk，p)与第k个用户的第p条散射径相关，认为是该路径的角度‑延迟‑多普勒域标签，第p条散射径几乎包含了格点(ik，p，jk，p，qk，p)处所有的能量，对于格点(ik，p，
jk，p，qk，p)，有以下近似：
[0048]
[0049]
[0050] 相应地，可导出以下关系式：
[0051]
[0052] 步骤三：对第k个用户，其角度标签集定义为 角度标签不重叠的用户被分配到同一组 满足：
[0053]
[0054] 其中 Dθ是角度域的保护间隔，对 分配给他们相同的延迟‑多普勒域资源，即 和不同
的接收端角度‑延迟‑多普勒域格点，即
[0055] 步骤四：对不同用户组 给他们分配延迟‑多普勒域可区分的资源满足以下限制：
[0056]
[0057] 其中 表示保护间隔Dτ和Dν
用于对抗3D信道 和 在延迟和多普勒域的弥散效应，定义延迟和多普勒域的最
大弥散长度：
[0058]
[0059] 分别将Dτ和Dν设置为 和 调度后，不同的用户可以将其各自的数据映射到调度的延迟‑多普勒域格点，同时在同一OTFS块中将数据发送到基站，并在基
站处占用不同的3D资源；每个用户的有效数据块的延迟和多普勒域宽度分别为Wd和WD；基站
并行地对不同用户的数据进行解映射和解码，而不会受到用户之间的干扰；
[0060] 步骤五：第k个用户的发送数据块Xk中的导频的位置表示为 且其在基站的观测信号 可写为：
[0061]
[0062] 其中 通过LS估计器，从上式恢复得：
[0063]
[0064] 相应地，次信道：
[0065]
[0066] 为了加强数据恢复的性能，根据主信道 的近似表示和已知的估计 得：
[0067]
[0068] 通过已获得的当前OTFS块内信道参数集 的准确信息，通过大规模MIMO‑OTFS主、次信道模型重构所有格点的3D信道 和
[0069] 步骤六：考虑用户发送有效数据块 内的一个数据符号，其元素索引为由大规模MIMO‑OTFS信道模型，导出基站处关于 的接收信息在集合
内，将数据符号 的P个接收格点列成一个
P×1向量 得：
[0070]
[0071] 其中 是P×1噪声向量，式右边第三项为干扰的和；使用MRC的策略进行数据恢复，第k个用户第p个路径，即
的信干噪比表示为：
[0072]
[0073] 根据MRC原理，第p个路径的最优加权因子为：
[0074]
[0075] 定义权向量βk＝[βk，1，...，βk，P]T，并将P个接收信号用其本身的加权因子结合起来，MRC接收信号表示为：
[0076]
[0077] 可以导出合并信号的最优信噪比为 获得了最优信噪比，使用经典的算法恢复传输的数据，根据LS的特性，数据恢复的均方误差MSE为
[0078] 步骤七：对于TDD系统，由于上下行信道在角度‑延迟‑多普勒域的互易性，下行信道参数 与上行的相同；上行的路径调度策略可用于下行的多用户服务，过
与步骤二中相同的角度分组，第k个用户的接收信号主要来自于P层，即
相应地，接收信号 可写为：
[0079]
[0080] 其中Nk为噪声矩阵，其元素服从0均值、方差 的高斯分布。
[0081] 不失一般性，将第k个用户的下行有效观测区域 设置为上行接入时分配的发送区域；在基站的3D传输资源空间内，分配给第k个用户的有效发送区域为
对给定的 其不同于
根据步骤三中的路径调度结果，确保：
[0082]
[0083] 在 径 分 之 后 ，第 k 个 用 户 的 格 点 将 观 测 到 来 自的信号成分，其将分别经历
自己的3D信道 在操作前，给出以下公式：
[0084]
[0085] 其中P×1向量bk，l，n表示对 中观测点(l，n)的波束形成操作，uk，l，n表示第k个用户期望的有效数据，得用户接收信号：
[0086]
[0087] 其中bk，l，n可用MMSE波束形成框架设计为：
[0088]
[0089] 参数 通过上下行参数的互易性获得，而 可通过最近的上行OTFS块获得，在波束形成后， 内所有格点的等效信道 相同，仅需 内发送一个格
点的导频即可实施等效信道 的估计，估计方法与步骤四相同。
[0090] 本发明的另一目的在于提供一种实施所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的径分多址接入系统，所述基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法包括：
[0091] 第一模型构建模块，用于基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
[0092] 第二模型构建模块，用于基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
[0093] 用户角度域分组和路径调度算法设计模块，用于以信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，
在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域
3D立方体区域上正交；
[0094] 数据恢复模块，用于在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘LS估计器估计其信道，并用最大比合并MRC的方法进行数据恢复；
[0095] 下行波束形成策略模块，用于使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略。
[0096] 本发明的另一目的在于提供一种无线通信系统，所述无线通信系统搭载所述的径分多址接入系统。
[0097] 本发明的另一目的在于提供一种移动通信系统，所述移动通信系统搭载所述的径分多址接入系统。
[0098] 结合上述的所有技术方案，本发明所具备的优点及积极效果为：本发明基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，大规模MIMO提供了角度维度的信号空间，而OTFS调制提
供了延迟‑多普勒域的二维信号空间。在高移动性场景下，利用大规模MIMO‑OTFS多径信道
的弥散特性，提出新型的径分多址接入技术。通过用户分组和路径调度，合理分配角度‑延
迟‑多普勒域资源，实现用户的大规模接入。
附图说明
[0099] 为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图做简单的介绍，显而易见地，下面所描述的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。
[0100] 图1是本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法流程图。
[0101] 图2是本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法系统结构示意图；
[0102] 图2中：1、第一模型构建模块；2、第二模型构建模块；3、用户角度域分组和路径调度算法设计模块；4、数据恢复模块；5、下行波束形成策略模块。
[0103] 图3是本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法上行部分的流程图。
[0104] 图4是本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法中上行大规模MIMO‑OTFS信道角度‑延迟多普勒域弥散特性示意图。
[0105] 图5是本发明实施例提供的上行信道重构对比用户不同速度情况下的MSE仿真图。
[0106] 图6是本发明实施例提供的上行数据恢复对比用户不同速度情况下、不同数据块的MSE仿真图。
[0107] 图7是本发明实施例提供的下行数据恢复对比不同信道条件下的MSE仿真图。
具体实施方式
[0108] 为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限
定本发明。
[0109] 针对现有技术存在的问题，本发明提供了一种基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，下面结合附图对本发明作详细的描述。
[0110] 如图1所示，本发明提供的径分多址接入方法包括以下步骤：
[0111] S101：基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
[0112] S102：基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
[0113] S103：以该信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，在用户端合理分配角度域资源，确保不同
用户的观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域3D立方体区域上正交；
[0114] S104：在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘(LS)估计器估计其信道，并用最大比合并(MRC)的方法进行数据恢复；
[0115] S105：使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略。
[0116] 本发明提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法业内的普通技术人员还可以采用其他的步骤实施，图1的本发明提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法
仅仅是一个具体实施例而已。
[0117] 如图2所示，本发明提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入系统包括：
[0118] 第一模型构建模块1，用于基于大规模均匀线性阵列天线，构建大规模MIMO时变上行信道模型；
[0119] 第二模型构建模块2，用于基于OTFS调制，得到大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型和角度‑延迟‑多普勒域上行主、次3D信道模型；
[0120] 用户角度域分组和路径调度算法设计模块3，用于以信道模型为基础，利用大规模MIMO‑OTFS信道在角度‑延迟‑多普勒域的弥散特性，设计用户角度域分组和路径调度算法，
在用户端合理分配角度域资源，确保不同用户的观测区域在接收端的角度‑延迟‑多普勒域
3D立方体区域上正交；
[0121] 数据恢复模块4，用于在调度好的接收格点位置接收不同用户的导频和有效数据，使用最小二乘(LS)估计器估计其信道，并用最大比合并(MRC)的方法进行数据恢复；
[0122] 下行波束形成策略模块5，用于使用上行传输中的用户分组和路径调度算法指导下行接入过程，设计一种低复杂度的下行波束形成策略。
[0123] 下面结合附图对本发明的技术方案作进一步的描述。
[0124] 本发明具体涉及基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法，可应用于大规模MIMO无线网络，有效满足高移动性场景下网络的密集多用户接入需求，提升系统整体性能。
对于上行链路通过用户角度域分组和路径调度分配角度‑延迟‑多普勒域资源，使用LS估计
器实现当前OTFS块内角度‑延迟‑多普勒域3D信道的估计，并使用MRC的策略恢复数据。对于
下行，使用与上行相同的路径调度策略，使用MMSE的方法设计波束形成向量，进而可实现下
行等效信道估计和数据恢复。
[0125] 下面结合附图对本发明的应用原理作详细的描述。
[0126] 如图3所示，本发明实例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法包括以下步骤：
[0127] 在大规模MIMO系统中使用OTFS调制，根据大规模均匀线性天线阵列和OTFS调制的特性，构建角度‑延迟‑多普勒域信道模型，得到上行信道，通过现有算法估计上行信道参
数。
[0128] 基站端依据大规模MIMO‑OTFS信道在角度域的稀疏性和在延迟‑多普勒域的弥散特性，使用路径调度算法，对用户进行空间分组，并给用户分配角度‑延迟‑多普勒域资源使
其在基站端的接收区域正交。
[0129] 每个用户在同一OTFS块内各自分配的延迟‑多普勒域资源块内发送导频与数据，使用导频估计当前OTFS块内的角度‑延迟‑多普勒域信道，然后用其进行基于MRC的数据恢
复。
[0130] 使用上行路径调度算法指导下行，设计波束形成向量，进而可实现下行等效信道估计和数据恢复。
[0131] 如图4所示，本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的上行接入流程。首先，用户将数据映射在调度算法给本用户分配的延迟‑多普勒域的格点上，
经过OTFS调制转换到时频域发送出去。在基站端经过OTFS解调器，将接收信号变换到天线‑
延迟‑多普勒域，再沿天线做DFT，将信号变换到角度‑延迟‑多普勒域。基站在期望接收的角
度‑延迟‑多普勒域格点分别解映射并接收每个用户的信号，使用导频估计每个用户的角
度‑延迟‑多普勒域信道，然后使用MRC恢复每个用户的数据。下行过程与上行类似，但在发
送数据之前增加了波束形成向量的设计，最后在用户端估计等效信道并恢复数据。
[0132] 本发明实施例提供的基于大规模MIMO‑OTFS的径分多址接入方法的应用场景为：
[0133] 步骤一：考虑高移动场景下单小区毫米波大规模MIMO系统，基站服务K＝32个随机分布的单天线用户。基站配备有Nr＝128根天线的均匀线性阵列。空间中存在着散射体，用
户信道由多条传播路径组成。无线信号能沿着视线路径到达基站，也可以由多个散射体反
射，这意味着基站与用户之间的信道链路会受到频率选择性衰落的影响。用户移动速度范
围为vs∈[120，306]km/h，最大多普勒频率为2kHz。由于用户的高移动性，信道变化很快，经
历时间选择性衰落。假设特定用户和基站之间的信道有P条散射径，每条散射径对应着一个
到达方向(DOA)、一个多普勒频移、一个时延。
[0134] 定义θk，p为第k个用户第p条路径的DOA，相应的空间导向矢量可表示为：
[0135]
[0136] 其中λ为载波波长，天线间距d设置为半波长。因此，从几何信道模型，用户k在时隙n的时变信道表示为：
[0137]
[0138] 其中l表示延迟域索引，hk，p、τk，p和νk，p分别表示第k个用户第p条路径信道增益、延迟和多普勒频率。δ(·)表示狄拉克函数， 是系统采样周期。假设τk，p＝nτ，pTs，nτ，p
为整数。τk，p分布在{0，Ts，2Ts，...，15Ts}中随机选择。θk，p和vk，p分别均匀分布在[‑90°，90°]
和[‑2kHz，2kHz]内。
[0139] 在本发明的优选实施例中，大规模MIMO‑OTFS信道模型的构建包括：
[0140] 步骤一：对第k个用户，将长度为LDND的数据序列重新排列成延迟‑多普勒域的二维OTFS数据块 其中LD＝512和ND＝128分别表示子载波数和OFDM符号数。
[0141] 在预处理块，应用ISFFT得到时频域数据块 其中和 为归一化DFT矩阵。然后对 的每一列做LD点逆DFT得到传输信号块
其中sk，j表示一个OFDM符号。
[0142] 通过给每个OFDM符号加循环前缀CP，本发明可以得到时域的一维传输信号其中Lcp＝32为CP长度。sk将在NDT时间内占据LDΔf的带宽，其中Δf和T
＝(Lcp+LD)Ts分别为子载波间隔和OFDM符号周期。
[0143] 在基站侧，在后处理块连续地应用与用户侧对称的操作，如重新排列、去CP、LD点DFT和LD×ND维SFFT操作。相关地，在第nr个天线处，可以得到延迟‑多普勒域二维接收数据
块 的第(i，j+ND/2)元素可表示为：
[0144]
[0145] 其中 为i‑i′除以LD的余数，i＝0，1，...，LD‑1，j＝‑ND/2，...，0，...，ND/2‑1。此外，wi，j为均值为0，方差为 的复高斯噪声。
[0146] 步骤二：利用步骤一中建立的大规模MIMO信道模型，将 的第(i，j+ND/2)元素重新表示为：
[0147]
[0148] 其中 且：
[0149]
[0150]
[0151] 分别表示天线‑延迟‑多普勒域的主信道和次信道。此外l是基站接收信号格点的延迟域坐标，
[0152] 步骤三：进一步考虑由大规模天线阵列带来的信道稀疏性，本发明可对信道按天线维度做DFT得到角度‑延迟‑多普勒域主、次信道模型：
[0153]
[0154]
[0155] 其 中
[0156] 定义 通过对其做DFT可得角度‑延迟‑多普勒域接收信号模型：
[0157]
[0158] 在本发明的优选实施例中，角度‑延迟‑多普勒域的上下行径分多址接入方法包括：
[0159] 步骤一：通过已有的算法在上行链路估计信道参数
[0160] 步骤二：由大规模MIMO‑OTFS角度‑延迟‑多普勒域信道模型可得，3D信道 和在 内有主导值，其中：
[0161]
[0162] (ik，p，jk，p，qk，p)与第k个用户的第p条散射径相关，可认为是该路径的角度‑延迟‑多普勒域标签。进一步地，第p条散射径几乎包含了格点(ik，p，jk，p，qk，p)处所有的能量。因
此，对于格点(ik，p，jk，p，qk，p)，有以下近似：
[0163]
[0164]
[0165] 相应地，可导出以下关系式：
[0166]
[0167] 步骤三：对第k个用户，其角度标签集定义为 角度标签不重叠的用户被分配到同一组 满足：
[0168]
[0169] 其中 Dθ是角度域的保护间隔。对 分配给他们相同的延迟‑多普勒域资源，即 和不同
的接收端角度‑延迟‑多普勒域格点，即
[0170] 步骤四：对不同用户组 给他们分配延迟‑多普勒域可区分的资源满足以下限制：
[0171]
[0172] 其中 表示保护间隔Dτ和Dν
用于对抗3D信道 和 在延迟和多普勒域的弥散效应。定义延迟和多普勒域的最
大弥散长度：
[0173]
[0174] 典型地，分别将Dτ和Dν设置为 和 调度后，不同的用户可以将其各自的数据映射到调度的延迟‑多普勒域格点，同时在同一OTFS块中将数
据发送到基站，并在基站处占用不同的3D资源。每个用户的有效数据块的延迟和多普勒域
宽度分别为Wd＝48和WD＝50。然后，基站可以并行地对不同用户的数据进行解映射和解码，
而不会受到用户之间的干扰。
[0175] 步骤五：第k个用户的发送数据块Xk中的导频的位置表示为 且其在基站的观测信号 可写为：
[0176]
[0177] 其中 通过LS估计器，可从上式恢复得：
[0178]
[0179] 相应地，次信道：
[0180]
[0181] 为了加强数据恢复的性能，根据主信道 的近似表示和已知的可估计 得：
[0182]
[0183] 通过已获得的当前OTFS块内信道参数集 的准确信息，可通过大规模MIMO‑OTFS主、次信道模型重构所有格点的3D信道 和
[0184] 步骤六：考虑用户发送有效数据块 内的一个数据符号，其元素索引为由大规模MIMO‑OTFS信道模型，可导出基站处关于 的接收信息在集合
内。然后，将数据符号 的P个接收格点列
成一个P×1向量 得：
[0185]
[0186] 其中 是P×1噪声向量，式右边第三项为干扰的和。使用MRC的策略进行数据恢复。第k个用户第p个路径，即
的信干噪比可表示为：
[0187]
[0188] 根据MRC原理，第p个路径的最优加权因子为：
[0189]
[0190] 定义权向量βk＝[βk，1，...，βk，P]T，并将P个接收信号用其本身的加权因子结合起来，MRC接收信号可表示为：
[0191]
[0192] 可以导出合并信号的最优信噪比为 获得了最优信噪比，可以使用经典的算法恢复传输的数据，如LS估计器。根据LS的特性，数据恢复的均方误差
(meansquareerror，MSE)为
[0193] 步骤七：对于TDD系统，由于上下行信道在角度‑延迟‑多普勒域的互易性，下行信道参数 与上行的相同。进一步地，上行的路径调度策略可用于下行的多用
户服务。通过与步骤二中相同的角度分组，第k个用户的接收信号主要来自于P层，即
相应地，接收信号 可写为：
[0194]
[0195] 其中Nk为噪声矩阵，其元素服从0均值、方差 的高斯分布。
[0196] 不失一般性，将第k个用户的下行有效观测区域 设置为上行接入时分配的发送区域。在基站的3D传输资源空间内，分配给第k个用户的有效发送区域为
对给定的 其不同于
根据步骤三中的路径调度结果，可确保:
[0197]
[0198] 在 径 分 之 后 ，第 k 个 用 户 的 格 点 将 观 测 到 来 自的信号成分，其将分别经历
自己的3D信道 在操作前，给出以下公式：
[0199]
[0200] 其中P×1向量bk，l，n表示对 中观测点(l，n)的波束形成操作，uk，l，n表示第k个用户期望的有效数据。进而可得用户接收信号：
[0201]
[0202] 其中bk，l，n可用MMSE波束形成框架设计为：
[0203]
[0204] 注意到，参数 通过上下行参数的互易性获得，而 可通过最近的上行OTFS块获得。进一步地，在波束形成后， 内所有格点的等效信道 相同。因
此，仅需 内发送一个格点的导频即可实施等效信道 的估计，估计方法与步骤
四相同。
[0205] 图5(a)和图5(b)展示了较低速度和较高速度的信道重构性能。带三角形的曲线是在不考虑次信道的情况下估计的三维主信道，带圆曲线和带叉曲线代表估计的主信道和次
信道。可以看出，不考虑次信道的主信道的MSE比其他信道的MSE要高得多。此外，在高移动
性场景下，其性能变差，而其他两条曲线与低移动性场景下的曲线更接近。这种特性可以解
释为次信道的影响随着多普勒频移频率的增大而增大。在高移动性情况下，多普勒频移变
大，因此，三角形曲线变差。对于其他两条曲线，此外，由于估计方程的近似形式，次信道的
MSE总是高于主信道的MSE。
[0206] 图6描述了两种移动情况下的数据恢复性能，其中考虑了有效数据块的稀疏性。正如预期的那样，MSE随信噪比的增加而减小，并趋于收敛；后一种情况是由于数据块内的干
扰。当信噪比很低时，与噪声相比，干扰很小。但在高信噪比情况下，干扰远大于噪声，严重
影响数据恢复性能。数据块稀疏调度的MSE与数据块密集分布的MSE之间的差距值得注意。
这是由于主弥散接收格点的距离越远，由能量泄露引起的干扰就越小。
[0207] 图7显示了不同信道质量和用户速度下下行数据恢复性能与信噪比的对比。可以看到，完美信道下的MSE比不匹配信道下的MSE要低得多，而不匹配信道下的MSE是由于3D信
道估计不准确造成的。此外，在高信噪比下，MSE趋于收敛，原因与图6相同。
[0208] 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，凡在本发明的精神和原则之内所
作的任何修改、等同替换和改进等，都应涵盖在本发明的保护范围之内。
