CN101854201B - 多小区协同传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了多小区协同传输方法，包括：设置一个协同传输小组；选择一个小区及一个用户加入协同传输小组；在待协同小区的数目大于零时，从待协同小区中选择一个待选小区，根据用户上报的信道状态信息确定正交用户组，并将加入该协同传输小组后使得协同传输小组的总吞吐量最大的用户作为待选用户；最后，若将待选小区和待选用户加入协同传输小组后协同传输小组的总吞吐量大于待选小区不参与协同时协同传输小组与待选小区的吞吐量之和，则将待选小区和待选用户加入协同传输小组。通过循环执行上述步骤，该方法可以动态地在超小区内确定一个以上协同传输小组参与协同传输，达到避免小区间干扰、最大化超小区吞吐量的目的。

Description

多小区协同传输方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，特别涉及改进的长期演进(LTE-A，LongTerm Evolution-Advanced)无线通信系统中多小区协同传输方法。 

背景技术

在LTE-A系统里，随着小区覆盖范围的逐渐减小以及频率复用因子逐步趋近于1，小区间干扰已逐渐成为限制小区容量的关键问题。为了提高频谱利用率，提出了多小区协同传输技术。 

多小区协同传输技术的基本思想是将多个小区联合起来发送信号，目的是建立起小区间的正交性，从而有效的克服小区间干扰，提高网络的吞吐量。多小区协同传输技术又可分为多小区协同资源调度和多小区协同信号处理两个领域。其中，多小区协同信号处理利用光纤等有线通道共享联合到一起的各个小区内用户的信道和数据信息，并通过预编码技术，将小区间的干扰信号转化为有用的信号，从而有效地克服小区间干扰，提高LTE-A系统的吞吐量。 

在本发明中，为了描述方便，将所有通过光纤等有线通道连接的多个小区的集合定义为超小区(Super-cell)。需要说明的是，根据实际网络的部署情况，超小区的拓扑是可变的。通常，超小区内设置有至少一个中心基站(eNB)，它具有核心控制功能，用于协调多个小区间的协同传输。除eNB之外，其它小区的基站可以设置为不具有核心控制功能的远端无线设备(RRE)。eNB通常通过光纤等有线通道连接到该超小区内的所有RRE。可以理解，为了克服小区间干扰，提高超小区的吞吐量，超小区内的所有小区均可以同时参与协同传输，但是，这样一来，超小区内的所有小区均需要共 享大量的信道和用户数据信息，使得协同处理复杂度高，并且获得的协同增益未必足够大。为了解决协同处理的复杂度较高的问题，可以预先将超小区内的小区划分为一个以上的小组分别参与协同传输。但是，由于超小区内不同用户的信道状况是不同的，而且同一用户的信道信息也是时变的，这种预先将超小区内的小区固定划分为一个以上小组参与协同传输的方式缺乏灵活性，无法获得较大的协同增益。因而，如何在超小区中动态地确定出参与协同传输的小区和用户，以实现超小区内吞吐量最大化，是多小区协同传输技术需要解决的关键问题之一。 

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种多小区协同传输方法，能够动态确定参与协同传输的小区和用户，最大化超小区的吞吐量。 

本发明提供的多小区协同传输方法，包括： 

A、将超小区内所有小区标记为待协同小区； 

B、设置一个协同传输小组，选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组，并将所选择待协同小区重新标记为已协同小区，其中所选择的用户为所选择待协同小区内的用户； 

C、在所述待协同小区数目为零且未协同小区的数目为零时，结束； 

在所述待协同小区数目为零且未协同小区的数目大于零时，将标记为未协同小区的小区重新标记为待协同小区，然后返回步骤B； 

在所述待协同小区的数目大于零时，从所述待协同小区中选择一个小区作为待选小区，并根据每个用户上报的信道状态信息在所述待选小区内存在的用户中确定正交用户组；从所述正交用户组中找到在加入所述协同传输小组的情况下使得所述协同传输小组总吞吐量最大的用户，作为待选用户；若将所述待选小区和待选用户加入所述协同传输小组后所述协同传输小组的总吞吐量大于所述待选小区和待选用户未加入协同传输小组时所述协同传输小组与待选小区的吞吐量之和，则将所述待选 小区和待选用户加入所述协同传输小组，同时将所述待选小区重新标记为已协同小区，然后返回步骤C；否则，将所述待选小区重新标记为未协同小区，然后返回步骤C。 

其中，所述正交用户组内每个用户的信道与所述协同传输小组内所有用户的信道均正交； 

所述根据每个用户上报的信道状态信息在所述待选小区内存在的用户中确定正交用户组包括：对所述待选小区内每个待判断用户分别执行：将待判断用户的信道状态信息与所述协同传输小组内用户的信道状态信息组合得到信道矩阵H_r×r，其中，r-1为已加入所述协同传输小组内的小区的个数；该信道矩阵H_r×r的前r-1个行向量分别代表所述协同传输小组内一个用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；该信道矩阵H_r×r的第r个行向量代表所述待判断用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；根据所述信道矩阵H_r×r计算所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量；将计算得到的所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量分别与预先确定的阈值进行比较，如果所有的正交性度量均小于所述阈值，则该用户的信道与上述协同传输小区内所有用户的信道均正交；若有至少一个正交性度量大于或等于所述阈值，则该用户的信道与所述协同传输小区内所有用户的信道不均正交；其中， 

所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量根据下面的公式计算：1≤q≤r-1，其中，H_r是H_r×r的第r行行向量，代表所述待判断用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；H_q是H_r×r的第q（1≤q≤r-1）行行向量，代表所述协同传输小组内第q个用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量，(·)*表示求共轭转置，|·|表示取模。 

上述选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组包括：采用最大载干噪比调度算法、比例公平调度算法或轮询调度算法从所述待协同小区中选择一个小区及一个用户加入所述协同传输小组。 

上述阈值根据超小区内每个小区内的用户数目设置。 

上述从所述正交用户组中找到在加入该协同传输小组后使得所述协同传输小组的总吞吐量最大的用户包括：针对正交用户组内的每个用户分别计算该用户加入协同传输小组后所述协同传输小组的总吞吐量；从计算结果中找出总吞吐量的最大值，将该总吞吐量最大值对应的用户标记为待选用户。 

上述信道状态信息为中长期信道统计值。 

上述方法进一步包括：若在步骤C中确定的正交用户组为空，则将所述待选小区重新标记为未协同小区，然后返回步骤C。 

通过本发明提供的方法，可以根据超小区内每个用户的信道状态信息动态地在超小区内确定一个以上的协同传输小组参与协同传输，从而达到避免小区间干扰、最大化超小区吞吐量的目的。 

另外，本发明提供的方法通过根据超小区内用户上报的信道状态信息从所述待选小区内的用户中确定正交用户组的步骤首先从所有的用户中筛选出具备协同的价值的用户，并且仅针对筛选出的用户执行后续的吞吐量计算以及判断的操作，从而大大降低了需要进行吞吐量计算以及判断的用户数目，进而大大降低了协同处理的计算量和复杂度。 

附图说明

下面将通过参照附图详细描述本发明的示例性实施例，使本领域的普通技术人员更清楚本发明的上述及其它特征和优点，附图中： 

图1为本发明实施例所述的多小区协同传输方法流程图； 

图2为在阈值α分别选择0.1和0.3时，使用大尺度衰落信息作为信道状态信息和使用瞬时的完整信道状态信息作为信道状态信息时超小区的吞吐量示意图。 

具体实施方式

本发明的实施例给出了一种多小区协同传输方法，这种方法能够根据超小区内用户的信道状态信息在超小区内动态确定参与协同的小区以及用户，从而降低小区间干扰，实现超小区吞吐量的最大化。本实施例所述的多小区协同传输方法如图1所示，包括如下步骤： 

步骤101：将超小区内的小区标记为待协同小区。 

在本发明中，待协同小区代表尚未加入任何协同传输小组的小区。 

步骤102：设置一个协同传输小组，选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组，其中所选择的用户为所选择待协同小区内的用户，作为该协同传输小组内第一个参与协同的小区和用户，同时将所选择的待协同小区重新标记为已协同小区。 

在本发明中，已协同小区代表已加入协同传输小组的小区。 

在本步骤中，可以采用某种调度算法从待协同小区中选择一个小区及该小区内的一个用户，例如，在考虑吞吐量最大化的条件下可以采用例如最大载干噪比(Max C/I)调度算法等从待协同小区中选择一个小区及该小区内的一个用户加入所述协同传输小组；而在考虑用户公平性的条件下，可以采用例如比例公平调度算法(PFS)或轮询(Round Robin)调度算法从待协同小区中选择一个小区及该小区内的一个用户加入所述协同传输小组。 

步骤103：判断标记为待协同小区的小区个数是否为0，如果是，则执行步骤109，否则，执行步骤104。 

步骤104：在所有待协同小区中选择一个小区作为待选小区，并根据超小区内每个用户上报的用户信道状态信息，从上述待选小区内的所有用户中确定正交用户组，其中，正交用户组内每个用户的信道都与在步骤102中设置的协同传输小组内所有用户的信道均正交。 

在该步骤中，为了从上述待选小区的所有用户中确定正交用户组，即找出其信道与步骤102中设置的协同传输小组内所有用户的信道均正交的用 户，需要对上述待选小区内每个用户分别执行以下步骤1041-1043。为了描述方便，将下述步骤1041-1043所针对的用户称为待判断用户。 

步骤1041：将待判断用户的信道状态信息与上述协同传输小组内所有用户的信道状态信息组合得到信道矩阵H_r×r，其中，r-1为已加入该协同传输小组内的小区个数。该信道矩阵H_r×r的前r-1个行向量分别代表该协同传输小组内一个用户与该协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；该信道矩阵H_r×r的第r个行向量代表该待判断用户与该协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量。具体而言，该信道矩阵H_r×r的结构如下公式(1)所示： 

$H_{r\×r}=\left[\begin{array}{ccc}{h}_{\mathrm{1,1}}& ...& h_{1,r}\\ ...& ...& ...\\ h_{r,1}& ...& h_{r,r}\end{array}\right]---\left(1\right)$

其中，h_j，k，1≤j≤r，1≤k≤r，表示其中第j个小区的基站到第k个用户的信道状态信息。 

步骤1042：根据上述信道矩阵H_r×r计算待判断用户的信道与上述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量。 

在本步骤中，该待判断用户的信道与上述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量可以利用下面的公式(2)计算： 

${\mathrm{\β}}_{\mathrm{rq}}=\frac{\left|H_r{\left(H_q\right)}^{*}\right|}{\left|H_r\right|\left|H_q\right|},1\≤q\≤r-1---\left(2\right)$

其中，H_r是H_r×r的第r行行向量，代表该待判断用户与该协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；H_q是H_r×r的第q(1≤q≤r-1)行行向量，代表该协同传输小组内第q个用户与该协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量，(·)^*表示求共轭转置，|·|表示取模。 

步骤1043：将计算得到的待判断用户与上述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量分别与预先确定的阈值进行比较，如果所有的正交性度量 均小于上述阈值，则认为该用户的信道与上述协同传输小区内所有用户的信道均正交；反之，若有至少一个正交性度量大于或等于上述阈值，则认为该用户的信道与上述协同传输小区内所有用户的信道不均正交。 

通过对上述待选小区内每个用户分别执行上述步骤1041-1043可以从上述待选小区的所有用户中找出其信道与协同传输小组内所有用户的信道均正交的用户，即找到正交用户组。 

需要说明的是，在该步骤中，如果在待选小区内找不到其信道与协同传输小组内所有用户的信道均正交的用户，即正交用户组为空，则将该待选小区重新标记为未协同小区，并在所述待协同小区的数目大于0时返回步骤104，在所述待协同小区数目为0且未协同小区的数目为0时结束，在所述待协同小区数目为0且未协同小区的数目大于0时将标记为未协同小区的小区重新标记为待协同小区，然后返回步骤102。 

在本发明中，未协同小区代表经判断与当前协同传输小组内小区不符合协同条件的小区。 

步骤105：从正交用户组中找到在加入该协同传输小组后使得该协同传输小组的总吞吐量最大的用户，作为待选用户。 

本步骤具体包括： 

步骤1051：针对正交用户组内的每个用户分别计算该用户参与协同后该协同传输小组的总吞吐量。 

在本步骤中，可以通过如下公式(3)计算得到该用户参与协同后该协同传输小组的总吞吐量。 

$C_r^{\mathrm{co}}=\underset{m=1}{\overset{r}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_m);$ ${\mathrm{SINR}}_m=\frac{{\mathrm{P\γ}}_m}{P\underset{B_i\∈\stackrel{\‾}{\mathrm{\Ω}}}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_{B_i,m}\right|}^2+N},M=1,\·\·\·,r---\left(3\right)$

其中， ${\mathrm{\γ}}_m=\frac{1}{{\left[{\left(H_{r\×r}{\left(H_{r\×r}\right)}^{*}\right)}^{-1}\right]}_{m,m}},m=1,\·\·\·,r$ 表示的是第m个用户的等价信道增益，[·]_m，m表示取矩阵对角线上的第m个元素，(·)^-1表示对矩阵求逆；B_i表示 基站，Ω代表了不属于当前协同传输小组的其他小区；P表示超小区内各小区基站的发射功率；N表示超小区内的噪声功率。 

步骤1052：从步骤1051的计算结果中找出总吞吐量最大值，将该吞吐量最大值对应的用户标记为待选用户，并将该吞吐量最大值作为将待选小区和待选用户加入该协同传输小组后该协同传输小组的总吞吐量。 

步骤106：判断将待选小区和待选用户加入该协同传输小组后该协同传输小组的总吞吐量是否大于该待选小区不参与协同时该协同传输小组与待选小区的吞吐量之和，如果大于，则执行步骤107；否则，执行步骤108。 

在该步骤中，该待选小区不参与协同时该协同传输小组与待选小区的吞吐量之和可以通过如下公式(4)计算得到： 

$C_r^{\mathrm{non}-\mathrm{co}}=C_{r-1}^{\mathrm{co}}+\underset{k}{\max }{C}_{r,k}^{\sin \mathrm{gle}}---\left(4\right)$

其中，公式(4)中使用 

表示待选小区r不参与协同时的吞吐量，其具体含义是待选小区r中各个用户的吞吐量中的最大值。其中，C_r，k ^single代表根据待选小区内各个用户的信道状态信息分别计算得到的在单小区传输方式下待选小区内各个用户的吞吐量。这里，单小区传输方式即是指超小区内不存在协同传输的情况。此时，待选小区内各个用户的吞吐量C_r，k ^single可通过如下公式(5)计算得到： 

$C_{r,k}^{\sin \mathrm{gle}}={\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_{r,k}),$ ${\mathrm{SINR}}_{r,k}=\frac{P{\left|h_{r,k}\right|}^2}{P\underset{i=1,i\≠r}{\overset{N_b}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{i,k}\right|}^2+N}---\left(5\right)$

其中，r表示待选小区；k表示待选小区内的第k个用户；h_r，k表示待选小区的基站到第k个用户的信道状态信息；h_i，k则表示超小区内除待选小区之外的第i个小区的基站到第k个用户的信道状态信息；N_b表示超小区内基站的总数；P表示超小区内基站的发射功率；N表示超小区内的噪声功率。 

步骤107：将该待选小区加入该协同传输小组，同时将该待选小区重新标记为已协同小区，然后返回步骤103。 

步骤108：将该待选小区重新标记为未协同小区，然后返回步骤103。 

步骤109：判断标记为未协同小区的小区个数是否大于0，如果是，则将所有标记为未协同小区的小区重新标记为待协同小区，然后返回步骤102，从待协同小区中再确定新的协同传输小组；如果标记为未协同小区的小区个数为0，则结束，此时，超小区内的所有小区已被划分为一个以上的协同传输组。 

从本实施例给出的方法可以看出，通过循环执行上述步骤103-105可以从超小区中逐个找出一个协同传输小组内的所有小区和用户。进而，通过循环执行步骤102-106，就可以在超小区内逐个确定出一个以上的协同传输小组，直至超小区内的所有小区均被划分至一个协同传输小组。 

在通过本实施例的方法确定了一个以上的协同传输小组之后，每个协同传输小组内的小区将分别参与协同传输，从而达到避免小区间干扰、同时最大化超小区吞吐量的目的。 

另外，从本实施例给出的方法可以看出，上述在超小区内确定一个以上的协同传输小组的过程是根据超小区内每个用户的信道状态信息来完成的，由于每个用户的信道状态信息是时变的，因此，通过上述过程在超小区内确定的一个以上的协同传输小组也是动态的。 

此外，本实施例给出的方法在找出一个协同传输小组内的所有小区和用户过程中，首先在步骤103找到与该协同传输小组内所有用户的信道均正交的用户作为正交用户组的用户，然后仅对正交用户组内的用户计算其参与协同后该协同传输小组的总的吞吐量，而不是对待选小区内的所有用户均进行上述计算。加入上述限制的原因是对于所有的线性预编码处理，当用户信道不正交时会导致协同矩阵的秩缺损，无法进行预编码的处理，因此，只有与协同传输小组内所有已有用户的信道都满足正交性的用户才具备协同的价值。由此可以看出，通过上述对参与吞吐量计算的用户进行筛选的过程可以大大减少参与吞吐量计算的用户数目。因而，本实施例的方法与不执行步骤103而对待选小区内的所有用户均进行吞吐量计算的方法相比，可以大大降低协同处理的复杂度。经仿真，在上述阈值选择0.1的情况下，需要进行吞 吐量计算的正交用户组的用户平均数目约为总用户数的30％。 

同时，通过控制上述预先设置的阈值的大小不仅可以控制预编码算法的增益，还控制多用户分集的增益，进一步控制超小区分裂成多组的程度。在实际的应用中，上述阈值可以根据超小区内每个小区内的用户数目设置，例如，经过仿真，为了达到吞吐量最大化，在每个小区内待调度的用户个数分别在5，10和20时，阈值可以分别选择0.5、0.3和0.2。 

需要说明的是，在上述实施例中，用户的信道状态信息可以是瞬时的完整信道状态信息。此时，为了得到超小区内所有用户瞬时的完整信道状态信息，超小区内的每个RRE需要向eNB实时上报自身内所有用户的瞬时的完整信道状态信息。 

然而，在实际的应用中，考虑到若要求超小区内的每个RRE实时向eNB上报自身内所有用户的瞬时的完整信道状态信息，RRE向eNB反馈瞬时的完整信道状态信息的时间将非常短，信息的反馈量也非常大。而且，超小区内各个小区基站和每个用户之间的瞬时的完整信道状态信息是很难获得的。因此，在本发明的实施例中，可以采用中长期信道统计值(long-term channelstatistics)作为上述信道状态信息，以增加RRE的反馈时间并降低反馈量。进一步，由于瞬时的完整信道状态信息包括大尺度衰落信息和小尺度衰落信息，而且对于合成信道的分布，已经有文献证明对于某个用户，当阴影衰落的标准差较大或者小尺度衰落中多径的分量降低时，该合成信道的分布可以仅由大尺度衰落来近似。基于上述原因，在本发明的另一个实施例中仅使用瞬时的完整信道状态信息中的大尺度衰落信息作为信道状态信息。上述大尺度衰落信息包括路径损耗和阴影衰落。图2为在阈值α分别选择0.1和0.3时，使用大尺度衰落信息作为信道状态信息和使用瞬时的完整信道状态信息作为信道状态信息时超小区的吞吐量示意图。其中，实线和虚线分别代表在阈值α选择0.3时，使用大尺度衰落信息作为信道状态信息和使用瞬时的完整信道状态信息作为信道状态信息时超小区的吞吐量的累积概率函数曲线；点划线和圆点线分别代表在阈值α选择0.1时，使用大尺度衰落信息作为信 道状态信息和使用瞬时的完整信道状态信息作为信道状态信息时超小区的吞吐量的累积概率函数曲线。从图2可以看出，使用大尺度衰落信息作为信道状态信息的方案和使用瞬时的完整信道状态信息作为信道状态信息的方案相比超小区的吞吐量非常接近，然而，使用大尺度衰落信息作为信道状态信息，RRE向eNB反馈该信息的时间将大大增长，反馈量将大大降低。 

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，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，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (7)

1.一种多小区协同传输方法，其特征在于，包括：

A、将超小区内所有小区标记为待协同小区；

B、设置一个协同传输小组，选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组，并将所选择待协同小区重新标记为已协同小区，其中所选择的用户为所选择待协同小区内的用户；

C、在所述待协同小区数目为零且未协同小区的数目为零时，结束；

在所述待协同小区数目为零且未协同小区的数目大于零时，将标记为未协同小区的小区重新标记为待协同小区，然后返回步骤B；

在所述待协同小区的数目大于零时，从所述待协同小区中选择一个小区作为待选小区，并根据每个用户上报的信道状态信息在所述待选小区内存在的用户中确定正交用户组；从所述正交用户组中找到在加入所述协同传输小组后使得所述协同传输小组总吞吐量最大的用户，作为待选用户；若将所述待选小区和待选用户加入所述协同传输小组后所述协同传输小组的总吞吐量大于所述待选小区和待选用户未加入协同传输小组时所述协同传输小组与待选小区的吞吐量之和，则将所述待选小区和待选用户加入所述协同传输小组，同时将所述待选小区重新标记为已协同小区，然后返回步骤C；否则，将所述待选小区重新标记为未协同小区，然后返回步骤C；其中，所述正交用户组内每个用户的信道与所述协同传输小组内所有用户的信道均正交；

所述根据每个用户上报的信道状态信息在所述待选小区内存在的用户中确定正交用户组包括：

对所述待选小区内每个待判断用户分别执行：

将待判断用户的信道状态信息与所述协同传输小组内用户的信道状态信息组合得到信道矩阵H_r×r，其中，r-1为已加入所述协同传输小组内的小区的个数；该信道矩阵H_r×r的前r-1个行向量分别代表所述协同传输小组内一个用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；该信道矩阵H_r×r的第r个行向量代表所述待判断用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；

根据所述信道矩阵H_r×r计算所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量；

将计算得到的所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量分别与预先确定的阈值进行比较，如果所有的正交性度量均小于所述阈值，则该用户的信道与上述协同传输小区内所有用户的信道均正交；若有至少一个正交性度量大于或等于所述阈值，则该用户的信道与所述协同传输小区内所有用户的信道不均正交；其中，

所述待判断用户的信道与所述协同传输小组内每个用户信道的正交性度量根据下面的公式计算：

${\mathrm{\β}}_{\mathrm{rq}}=\frac{\left|H_r{\left(H_q\right)}^{*}\right|}{\left|H_r\right|\left|H_q\right|},1\≤q\≤r-1$

其中，H_r是H_r×r的第r行行向量，代表所述待判断用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量；H_q是H_r×r的第q（1≤q≤r-1）行行向量，代表所述协同传输小组内第q个用户与所述协同传输小组内所有小区的基站以及待选小区的基站之间的信道矢量，(·)*表示求共轭转置，|·|表示取模。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组包括：

采用最大载干噪比调度算法选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组包括：

采用比例公平调度算法或轮询调度算法选择待协同小区内的一个小区以及一个用户加入所述协同传输小组。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述阈值根据超小区内每个小区内的用户数目设置。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，从所述正交用户组中找到在加入该协同传输小组后使得所述协同传输小组的总吞吐量最大的用户包括：

针对正交用户组内的每个用户分别计算该用户加入该协同传输小组后所述协同传输小组的总吞吐量；

从计算结果中找出总吞吐量的最大值，将该总吞吐量最大值对应的用户标记为待选用户。

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述信道状态信息为中长期信道统计值。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：若在步骤C中确定的正交用户组为空，则将所述待选小区重新标记为未协同小区，然后返回步骤C。

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