一种大规模MIMO系统中用户状态信息的更新方法

摘要

一种大规模MIMO系统中用户状态信息的更新方法，涉及无线通信领域。本发明包括如下步骤：S1无线传感器发送接入请求；S2基站设计数据包结构；S3广播数据包组包方案；S4无线传感器发送数据包，基站解码状态信息并给予更新；S5不断更新所有用户状态信息。本发明将数据包组包方案优化过程放在计算能力强的基站，无线传感器只需根据基站广播的数据包组包方案对导频信息和状态信息的长度进行调整，减轻了无线传感器的负担；基站利用黄金分割算法迭代优化导频信息和状态信息的长度，迭代次数少，该方法适用于对无线传感器结构简单、计算能力低的物联网，但不局限以上列举的范围。

权利要求

1.一种大规模MIMO系统中用户状态信息更新方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤S1：接入请求：大规模MIMO系统中K个用于监测收集用户状态信息的无线传感器初次向基站发送状态信息前，向基站发送接入请求，每个无线传感器均配置单天线，无线传感器发送的接入请求中含有无线传感器位置信息；K≥1，基站配置M根天线，M＞＞K；若无线传感器位置发生变化时，无线传感器则重新向基站发送接入请求；

步骤S2：设计数据包结构：基站接收到所有无线传感器的接入请求后，利用基于信息年龄的数据包结构设计方法来计算无线传感器发送的导频信息长度np和状态信息长度nd，其中，基于信息年龄的数据包结构设计方法是以最小化无线传感器平均信息年龄 为目标来确定无线传感器发送的数据包中导频信息长度和状态信息长度，无线传感器平均信息年龄优化模型表示为

s.t.np≥K, (1a)

nd≥nmin, (1b)

np+nd≤nmax, (1c)其中，nmin为数据包中负载信息的编码长度，nmax为一个相干时间内总的数据包长度，为第k个无线传感器的平均信息年龄，表示为其中，B为无线传感器发送的信号带宽， 为基站接收第k个无线传感器的数据包平均失败概率，采用短数据包通信理论后的数据包平均传输失败概率表示为其中，D表示状态更新内容的信息量，x为积分变量，Pk为第k个无线传感器的发送功率，dk为第k个无线传感器与基站之间的距离，α为路径衰落系数，χo为单位长度路径上的信道增2

益，σ表示加性高斯白噪声的噪声功率，Γ(M‑K+1)为M‑K+1的完全伽马函数；

步骤S3：广播数据包组包方案：基站将根据步骤S2优化获得的导频信息长度 和状态信息长度 广播给所有无线传感器，所有无线传感器根据基站反馈的数据包结构信息对导频信息和状态更新信息进行编码；

步骤S4：状态信息传输与更新：所有无线传感器同步向基站发送数据包，基站根据数据包中导频信息估计所有无线传感器到基站的信道衰落系数，设计迫零检测矩阵，并利用迫零矩阵实施迫零检测，解码无线传感器发送的状态信息；若无线传感器发送的数据包被成功解码，基站则更新无线传感器所监测目标的状态信息，否则，基站不更新无线传感器所监测目标的状态信息；

步骤S5：重复步骤S4，所有无线传感器不断将导频信息和状态信息发送给基站，基站根据数据包解码情况进行更新。

2.根据权利要求1所述的大规模MIMO系统中用户状态信息更新方法，其特征在于：上述步骤S2中的无线传感器平均信息年龄优化方法等效为导频信息长度求解和状态信息长度求解的优化方法，其中，导频信息长度求解的方法基于以下优化模型获得s.t.K≤np≤nmax‑nd； (4a)状态信息长度求解的方法基于以下优化模型获得s.t.nmin≤nd≤nmax‑np； (5a)。

3.根据权利要求2所述的大规模MIMO系统中用户状态信息更新方法，其特征在于，所述的无线传感器平均信息年龄优化模型经分解后采用黄金分割方法来求解，包括如下步骤：步骤2.1：初始化状态信息长度 迭代次数τ＝0和黄金分割系数ρ＝0.618；

步骤2 .2：基于第τ次迭代状态信息长度 初步确定导频信息长度计算优化导频信息长度的两个黄金分割点 和 其中，为导频信息长度的搜索下

界， 为导频信息长度的搜索上界，步骤2.3：计算比较两个黄金分割点处的平均信息年龄值 和 并更新导频信息长度的搜索上界 导频信息长度的搜索下界 以及两个黄金分割点 和 的位置；

步骤2.4：重复步骤2.3，不断缩小导频信息长度的搜索范围，直至 经对导频信息长度 进行取整和优化处理后，获得导频信息长度其中， 为第τ+1次迭代计算获得的导频长度， 表示对x向上取整， 表示对x向下取整；

步骤2.5：基于计算获得的导频信息长度 初步确定状态信息长度计算优化状态信息长度的两个黄金分割点 和 其中，为状态信息长度的搜索下界，

为状态信息长度的搜索上界，

步骤2.6：计算比较两个黄金分割点处的平均信息年龄值 和 并更新状态信息长度的搜索上界 状态信息长度的搜索下界 以及两个黄金分割点 和 的位置；

步骤2.7：重复步骤2.6，不断缩小状态更新数据包长度的搜索范围，直至经对状态信息长度 进行取整和优化处理后，获得状态信息长度并计算τ＝τ+1；

步骤2.8：重复步骤2.2至步骤2.7，迭代计算导频信息长度 和状态信息长度 直至算法收敛，获得最优的导频信息长度 和状态信息长度

4.根据权利要求1至3中任意一项所述的大规模MIMO系统中用户状态信息更新方法，其特征在于：上述步骤S4中的迫零检测矩阵V表示为其中， 表示从无线传感器到基站的信道估计矩阵， V＝[v1,…,vK]，为基站估计的第k个无线传感器到基站之间的信道衰落系数， 表示基站对从第k个无线传感器发来的状态信息的检测向量， 表示M行一列的复数向量， 表示矩阵 的共轭转置。

说明书

一种大规模MIMO系统中用户状态信息的更新方法

技术领域

[0001] 本发明涉及无线通信领域，特别涉及一种大规模MIMO系统中用户状态信息更新方法。

背景技术

[0002] 物联网时代的到来促进了机器通信的发展，并极大改变了人们的生产生活方式。在一些物联网应用中，基站或者中央控制器需不断从无线传感器获得最新目标状态信息，
以便做出决策或发出指令。例如：智能停车场控制器需获得每个停车位的最新占用信息，并
将其推送给附近的司机；天气传感器需要将最新环境信息传给气象站，以便气象站做出科
学准确的天气预报；移动机器人需要将自身的位置速度等信息反馈给控制端，以便控制端
发出准确的指令；等等。然而，无线通信传输时延、误包等因素使得接收端不能获得最新状
态信息。

[0003] 为了刻画状态更新系统的性能，Kaul等人在论文[S.Kaul,R.Yates,and M.Gruteser, “Real‑time status:How often should one update？”in Proc.IEEE 
Conf.Comput.Commun. (INFOCOM),Mar.2012,pp.2731–2735.]中提出了以信息年龄为性能
指标来反映接收端获取的状态信息的新鲜程度。为了降低系统信息年龄以提高无线传感器
状态更新系统的性能，现有文献大多考虑设计调度方法，论文[Z.Jiang,
B.Krishnamachari,X.Zheng,et al., “Timely statusupdate in wireless uplinks:
Analytical solutions with asymptoticoptimality,” IEEE Internet Things J.,
vol.6,no.2,pp.3885–3898,Apr.2019.]通过优化每个时隙中无线传感器的调度方法和被
选中无线传感器的数据包调度方法来提高系统整体的状态更新性能。另外，论文
[I.Krikidis,"Average Age of Information in Wireless Powered Sensor Networks," 
IEEE Wireless Commun.Lett.,vol.8,no.2,pp.628‑631,Apr.2019.]利用传统香农理论分
析了理想信道状态信息条件下状态更新性能。然而，实际应用中大多数无线传感器结构简
单，往往很难支撑通信协议比较复杂的调度方法。同时，无线传感器状态信息量较少，状态
信息采用的编码长度较短，传统香农理论不再适用，估计信道状态信息所带来的时频资源
开销也不可忽略。因此，现有状态信息更新方法在物联网场景中应用受限。

发明内容

[0004] 本发明适用于对无线传感器结构要求简单、计算能力要求低的物联网应用场合，为了提高大规模MIMO系统中用户状态信息更新的性能，提出了一种用户状态信息更新方
法。

[0005] 一种大规模MIMO系统中用户状态信息的更新方法，包括如下步骤：

[0006] 步骤1：接入请求：大规模MIMO系统中K个无线传感器初次向基站发送状态信息前，向基站发送接入请求，其中，无线传感器用于监测收集用户的状态信息，每个无线传感器配
置单天线，无线传感器发送的接入请求中含有无线传感器位置信息；K≥1，基站配置M根天
线，M＞＞K；若无线传感器位置发生变化时，无线传感器则重新向基站发送接入请求；

[0007] 步骤2：数据包结构设计：基站接收到所有无线传感器的接入请求后，利用基于信息年龄的数据包结构设计方法来计算无线传感器发送的导频信息长度np和状态信息长度
nd，其中，基于信息年龄的数据包结构设计方法主要以最小化无线传感器平均信息年龄 为
目标来确定无线传感器发送的数据包中导频信息长度和状态信息长度，可表示为

[0008]

[0009] s.t.np≥K,  (1a)

[0010] nd≥nmin,  (1b)

[0011] np+nd≤nmax,  (1c)

[0012] 其中，nmin为数据包中负载信息的编码长度，nmax为一个相干时间内总的数据包长度， 为第k个无线传感器的平均信息年龄，表示为

[0013]

[0014] 其中，B为无线传感器发送的信号带宽， 为基站接收第k个无线传感器的数据包平均失败概率，采用短数据包通信理论后的数据包平均传输失败概率表示为

[0015]

[0016] 其中，D表示状态更新内容的信息量，x为积分变量，Pk为第k个无线传感器的发送功率，dk为第k个无线传感器与基站之间的距离，α为路径衰落系数，χo为单位长度路径上的
2
信道增益，σ表示加性高斯白噪声的噪声功率，Γ(M‑K+1)为M‑K+1的完全伽马函数；

[0017] 步骤3：数据包组包方案广播：基站将根据步骤2优化获得的导频信息长度 和状态信息长度 广播给所有无线传感器，所有无线传感器根据基站反馈的数据包结构信息
对导频信息和状态更新信息进行编码；

[0018] 步骤4：状态信息传输与更新：所有无线传感器同步向基站发送数据包，基站根据数据包中导频信息估计所有无线传感器到基站的信道衰落系数，设计迫零检测矩阵，并利
用迫零矩阵实施迫零检测，解码无线传感器发送的状态信息；若无线传感器发送的数据包
被成功解码，基站则更新无线传感器所监测目标的状态信息，否则，基站不更新无线传感器
所监测目标的状态信息；

[0019] 步骤5：重复步骤4，所有无线传感器不断将导频信息和状态信息发送给基站，基站根据数据包解码情况进行更新。

[0020] 与现有提高系统状态更新性能的方法相比，本发明具有如下优点及效果：

[0021] 本发明提供了一种大规模MIMO系统中的用户状态信息更新方法，该方法中用于收集用户状态信息的无线传感器只需根据基站广播的数据包组包方案对导频信息和状态信
息的长度进行调整，不需额外复杂的传输协议，切合无线传感器结构简单、计算能力低的物
联网应用；基站采用迫零检测识别无线传感器发送的数据包，可有效缓解多用户通信带来
的干扰；基站不需要根据瞬时信道状态信息对数据包组包方案进行频繁更新，降低了方案
设计所带来的资源开销，该方法适用于对无线传感器结构要求简单、计算能力要求低的物
联网应用场合。

[0022] 本发明综合考虑短数据包通信的影响和接收端处非理想信道状态信息的情况，能够更为准确地刻画用户状态信息更新的过程。本发明将复杂的算法设计工作放在计算能力
强的基站侧进行，而结构简单的无线传感器只需接收基站广播的数据包组包方案，调整发
送的导频信息长度以及状态信息长度，适应物联网无线传感器结构简单、计算能力低的实
际情况。针对基站侧，基站利用黄金分割算法，迭代优化导频信息和状态信息的长度，迭代
次数少，相比于穷举搜索算法，算法复杂度低，且能达到与穷举搜索算法几乎相近的优化性
能。

附图说明

[0023] 图1是本发明的系统模型图，包含一个大规模多天线的基站，若干个单天线的无线传感器。

[0024] 图2是本发明用户状态信息更新方法的流程图。

[0025] 图3是本发明第k个无线传感器的状态信息更新过程示意图。

[0026] 图4是本发明系统平均信息年龄随导频信息长度变化关系图。

[0027] 图5是本发明系统平均信息年龄随状态信息长度变化关系图。

[0028] 图6是本发明与穷举搜索方法性能比较图。

[0029] 图7是本发明的收敛性分析图。

[0030] 图8是本发明系统平均信息年龄随基站天线数量变化关系图。

具体实施方式

[0031] 按照附图1所示给出的大规模多用户上行状态信息更新系统，该系统包含一个具有 M根天线的基站和K个单天线的无线传感器，其中K≥1，M＞＞K。由于基站具有较高的计
算能力，无线传感器数据包组包方案的设计工作在基站侧进行。基站将数据包组包方案广
播至所有的无线传感器。在数据传输过程中，无线传感器发送导频信息辅助基站完成迫零
矩阵的设计，每个无线传感器向基站发送Dnats的状态信息来更新基站侧关于被监测目标
的状态信息。基站对接收到的状态更新信息进行迫零检测后，解码从各个用户发过来的状
态更新信息。

[0032] 按照附图2所示的用户状态信息更新方法的流程图，本发明的具体实现步骤包括：

[0033] 步骤S1：接入请求：大规模MIMO系统中K个无线传感器初次向基站发送状态信息前，向基站发送接入请求，其中，无线传感器用于监测收集用户的状态信息，每个无线传感
器配置单天线，无线传感器发送的接入请求中含有无线传感器位置信息；K≥1，基站配置M
根天线，M＞＞K；若无线传感器位置发生变化时，无线传感器则重新向基站发送接入请求；

[0034] 步骤S2：数据包结构设计：基站接收到所有无线传感器的接入请求后，对于无线传感器的数量来说，基站是提前知道某一区域布设的无线传感器数量的，这样等所有的无线
传感器都接入再设计数据包结构；一般来说，基站只需根据当前接入的无线传感器进行设
计，若有的无线传感器开始未接入而后来接入这样基站会收到新的接入请求，这个时候重
新设计方案就可以了。很多时候，比如水质检测，传感器的部署数量和位置是提前设置好
的，这样很容易知道是否所有的传感器接入。对于基站与无线传感器之间的接入内容来说，
如果接入信息不完整或者受干扰等影响接入失败了，基站给传感器一个反馈，传感器再传
一次就可以了。

[0035] 利用基于信息年龄的数据包结构设计方法来计算无线传感器发送的导频信息长度np和状态信息长度nd，其中，基于信息年龄的数据包结构设计方法主要以最小化所有无线
传感器的平均信息年龄 为目标来确定无线传感器发送的数据包中导频信息长度和状态
信息长度，可表示为

[0036]

[0037] s.t.np≥K,  (1a)

[0038] nd≥nmin,  (1b)

[0039] np+nd≤nmax,  (1c)

[0040] 其中，nmin为数据包中负载信息的编码长度，nmax为一个相干时间内总的数据包长度， 为第k个无线传感器的平均信息年龄，表示为

[0041]

[0042] 其中，B为无线传感器发送的信号带宽， 为基站接收第k个无线传感器的数据包平均失败概率。由于无线传感器节点发出的数据包很短，传统的基于无限包长假设的中
断概率不能很好地刻画短数据包传输失败的情况。对此，本发明采用短数据包通信理论后
数据包平均传输失败概率表示为

[0043]

[0044] 其中，D表示状态更新内容的信息量，x为积分变量，Pk为第k个无线传感器的发送功率， dk为第k个无线传感器与基站之间的距离，α为路径衰落系数，χo为单位长度路径上的
2
信道增益，σ表示加性高斯白噪声的噪声功率，Γ(M‑K+1)为M‑K+1的完全伽马函数；

[0045] 公式(1)给出的无线传感器平均信息年龄优化模型采用黄金分割方法来实现，具体步骤包括：

[0046] 步骤2.1：将公式(1)给出的最小化所有无线传感器的平均信息年龄优化方法等效为导频信息长度求解和状态信息长度求解的优化方法，其中导频信息长度求解的方法基于
以下优化模型获得

[0047]

[0048] s.t.K≤np≤nmax‑nd；  (4a)

[0049] 状态信息长度求解的方法基于以下优化模型获得

[0050]

[0051] s.t.nmin≤nd≤nmax‑np；  (5a)

[0052] 步骤2.2：初始化状态信息长度 迭代次数τ＝0和黄金分割系数ρ＝0.618；

[0053] 步骤2.3：基于第τ次迭代状态信息长度 初步确定导频信息长度计算优化导频信息长度的两个黄金分割点 和 其中，
为导频信息长度的搜索下
界， 为导频信息长度的搜索上界，

[0054] 步骤2.4：计算比较两个黄金分割点处的平均信息年龄值 和 若则搜索上界 不变，搜索下界更新为 同时，两个黄金分割点的
位置更新为 若 则搜索下界 不变，
搜索上界 更新为 同时 ，两个黄金分 割点的位置更新为

[0055] 步骤2.5：重复步骤2.4，不断缩小导频信息长度的搜索范围，直至经对 导频 信息长 度 进 行取 整和 优化处 理 后 ，获 得导 频信 息长 度
其中 为第τ+1次迭代计算获得
的导频长度， 表示对x向上取整， 表示对x向下取整；

[0056] 步骤2.6：基于计算获得的导频信息长度 初步确定状态信息长度计算优化状态信息长度的两个黄金分割点 和 其中，
为状态信息长度的搜索下
界， 为状态信息长度的搜索上界，

[0057] 步骤2.7：计算比较两个黄金分割点处的平均信息年龄值 和 若则搜索上界 不变，搜索下界更新为 同时，两个黄金分割点的
位置更新为 若 则搜索下界 不变，
搜索上界 更新为 同时，两个黄金分 割点的位置更新为

[0058] 步骤2.8：重复步骤2.7，不断缩小状态更新数据包长度的搜索范围，直至经对状态信息长度 进行取整和优化处理后，获得状态信息长度
并计算τ＝τ+1；

[0059] 步骤2.9：重复步骤2.3至步骤2.8，迭代计算导频信息长度 和状态信息长度直至算法收敛，因为导频信息长度和状态信息长度影响平均信息年龄，不同的导频信
息长度和状态信息长度对应不同的信息年龄。有最佳的导频信息长度和状态信息长度使得
平均信息年龄最低，迭代的过程就是向这个最低值逼近的过程，算法收敛标准是相较于上
次迭代的值，所有传感器的平均信息年龄的变化小于一定的阈值了，就认为符合算法收敛
的条件。获得最优的导频信息长度 和状态信息长度

[0060] 基于黄金分割的平均信息年龄优化方法的具体求解实现可表示：

[0061]

[0062]

[0063] 其中， 表示算法收敛阈值；

[0064] 步骤S3：数据包组包方案广播：基站将根据步骤2优化获得的导频信息长度 和状态信息长度 广播给所有无线传感器，所有无线传感器根据基站反馈的数据包结构信
息对导频信息和状态更新信息进行编码；

[0065] 步骤S4：状态信息传输与更新：所有无线传感器同步向基站发送数据包，基站根据数据包中导频信息估计所有无线传感器到基站的信道衰落系数，设计迫零检测矩阵V表示
为

[0066]

[0067] 其中， 表示从无线传感器节点到基站的信道估计矩阵， V＝[v1,…,vK]， 为基站估计的第k个无线传感器到基站之间的信道衰落系数，
表示基站对从第k个无线传感器发来的状态信息的检测向量， 表示M行一列的
复数向量， 表示矩阵 的共轭转置；

[0068] 基站并利用迫零矩阵实施迫零检测，解码无线传感器发送的状态信息；若某一无线传感器发送的数据包被成功解码，基站则更新无线传感器所监测目标的状态信息，否则，
基站不更新无线传感器所监测目标的状态信息；

[0069] 步骤S5：重复步骤S4，如附图3所示的无线传感器状态信息更新过程，所有无线传感器不断将导频信息和状态信息发送给基站，基站根据数据包解码情况进行更新。

[0070] 实施例：

[0071] 结合3GPP Release‑15标准考虑一个半径为180m的圆形小区，基站位于小区的中心。无线传感器节点均匀分布在从距基站50m到小区边缘之间的环形区域内。系统带宽为 
180kHz，噪声的功率谱密度为‑174dBm/Hz，路径衰落因子α＝3.6，单位路径上的信号增益χ0
＝‑60dB，基站天线数量M＝32，无线传感器个数K＝12。系统中所有无线传感器为同一类无
线传感器，发射功率相同，均为13dBm。值得一提的是，本方法同样适用于无线传感器发送功
率不同的情况。无线传感器发送的目标状态信息的信息量 D＝300nats，导频和状态信息的
编码长度分别为np＝50channeluses和 nd＝200channeluses。

[0072] 附图4和附图5分别给出了平均信息年龄随导频信息长度和状态信息长度的变化关系图。附图中显示出仿真点和理论曲线重合，且随着导频信息长度和状态信息长度的增
大，系统的平均信息年龄先减小后增大，证明了通过优化数据包结构以提高状态信息更新
性能的有效性。

[0073] 附图6为本发明方法与穷举搜索算法的性能比较。附图6显示，本发明方法可以达到与穷举搜索算法几乎相同的性能。其中，穷举搜索算法通过遍历所有有效的导频信息长
度和状态信息长度，计算和比较平均信息年龄的值，最终输出最佳的导频信息长度和状态
信息长度。穷举搜索方法是一种可以取得最优解的方法，但是其复杂度很高。本发明方法通
过将原问题解耦为两个子问题和利用黄金分割求解每个子问题的方式，极大降低了算法的
复杂度。附图7给出了本发明的收敛特性，附图7显示，本发明算法所需的迭代次数很小，证
明了本发明算法的复杂度很低。

[0074] 附图8为系统平均信息年龄随基站天线数量变化关系图，附图8显示，通过在基站侧部署大规模天线可以量级化地降低系统平均信息年龄，有效提高系统的状态信息更新性
能，本发明综合考虑大规模天线部署和数据包结构设计问题，有效提升系统的状态信息更
新性能的同时兼顾了无线传感器低复杂的特点，在物联网中有着广泛的应用前景。