CN101919200B - 针对多用户mimo的最佳用户配对 - Google Patents

Abstract

一种方法，其包括操作与n_r个接收天线连接的接收机，以便从每个具有n_t个发送天线的K个用户接收上行链路信号；以及调度哪些用户将在相同的时间频率码时隙中进行发送，其中特定的用户配对配置由所有配置集合∏内的π来表示，并且调度包括将交互信息表达为加性目标函数并且通过π∈∏的特定选择来最大化加性目标函数。

Description

针对多用户MIMO的最佳用户配对

技术领域

本发明的示例性和非限制性实施方式一般地涉及无线通信系统、方法、设备和计算机程序产品，并且更具体地，涉及用于向接收机发送多输入、多输出射频信号的技术。

背景技术

出现在说明书和/或附图中的各种缩写定义如下：

BS        基站

CDMA      码分多址

DL        下行链路(BS到MS)

EUTRAN    演进的通用陆地无线接入网络

FDMA      频分多址

LTE       长期演进

MIMO      多输入、多输出

MF        匹配滤波器

ML        最大似然

MMSE      最小均方误差

MS        移动台

MU        多用户

SDMA      空分多址

SNR       信噪比

TDMA      时分多址

UL        上行链路(MS到BS)

WiMAX     全球微波接入互操作性(IEEE 802.16)

MIMO利用多路复用技术来增加无线带宽和范围。MIMO算法通过两个或多个天线发送出信息并且经由多个天线接收信息。尽管传统意义上来说此类的多路复用将造成干扰，但是MIMO使用另外的途径来发送更多的信息并且接着在接收机处重新组合信号。除了更为可靠的通信以外，MIMO系统提供了超出传统单个天线系统的显著容量增益。

这里感兴趣的各种出版物包括：

W.Ajib和D.Hoccoun，“An overview of scheduling algorithms inMIMO-based fourth-generation wireless systems”IEEE Network，2005年九月/十月，通过参考并入；

R.W.Heath Jr.，M.Airy和A.J.Paulraj，“Multiuser diversity forMIMO wireless systems with linear receivers”，Conference Record of theThirty-Fifth Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers，2001年11月4-7日，第2卷，第1194-1199页，通过参考并入；

B.Bandemer，S.Visuri，“Capacity-Based Uplink Scheduling UsingLong-Term Channel Knowledge”ICC’07 IEEE International Conferenceon Communications，2007年6月24-28日，第785-790页，通过参考并入。

H.W.Kuhn，“The Hungarian Method for the assignment problem”，Naval Research Logistic Quarterly，2：83-97，1955年，通过参考并入；

C.Wang，R.Murch，“Adaptive Downlink Multi-User MIMOWireless Systems for Correlated Channels with Imperfect CSI”，IIITransactions on Wireless Communications，第5卷，No.9，第2455-2446页，2006年九月，也通过参考并入。

通常，MU-MIMO系统特征在于具有n_t个天线的K个用户，每个通信到基站或通信到具有n_r个接收天线的另一多用户接收机。由于每个用户面对不同时间/频率/码(TFC)时隙中的不同信道条件，可以通过MU调度改进整个系统容量。该技术试图通过将信道智能地分配给不同的子组用户来增加系统容量。对该题目的一般介绍可以在W.Ajib和D.Hoccoun的“An overview of scheduling algorithms inMIMO-based fourth-generation wireless systems”，IEEE Network，2005年9月/10月。最受欢迎的调度策略是机会主义调度和最佳子集选择。所有的调度策略面对公平问题，该公平问题可能强迫牺牲整个网络最佳性以便保证具有最小服务要求的所有用户。

发明内容

通过本发明的示例性实施方式，上述和其他问题被克服，并且其他优势被实现。

在其一个示例性方面，本发明的实施方式提供一种方法，其包括操作与n_r个接收天线连接的接收机以便从每个具有n_t个发送天线的K个用户接收上行链路信号；以及调度哪些用户将在相同的时间频率码时隙中进行发送。特定的用户配对配置由所有配置的集合∏内的π来表示，并且调度包括将交互信息表达为加性目标函数并且通过π∈∏的特定选择来最大化加性目标函数。

附图说明

在所附的附图中：

图1示出适合于在实践本发明的示例性实施方式中使用的各种电子设备的简化框图。

图2和图3是绘出容量对用户数目的曲线，并且示出使用根据本发明实施方式的最佳用户配对可以实现的显著改进，其中图2在SNR＝16处绘出仅配对的用户的情形，并且图3在SNR＝13处绘出配对的和单个的用户的情形。

图4是描述根据本发明示例性实施方式的方法和计算机程序代码的执行的逻辑流程图。

具体实施方式

本发明的示例性实施方式涉及包括用户调度和MU信号检测的无线系统。具体地，本发明的示例性实施方式涉及例如由IEEE 802.16e规范所支持的“虚拟MIMO”策略(称为协作MIMO)并且涉及3GPPUMTS LTE(EUTRAN)的UL。

本发明的示例性实施方式提供网络最优的调度模式(配对用户的特定方式)，因为它们以某种公平规则最大化总容量。特别地，示例性实施方式提供了一种用于确定针对K个用户的调度模式的最优多项式时间算法。调度模式规定在给定的信道资源(TFC时隙)集合中，哪些用户被配对以便同时发送(虚拟MIMO)，并且哪些用户单独进行发送。

常规的方法通常处理其中仅允许配对的情形(单个用户也不允许)，并且未能描述用于计算配对的有效算法。在许多情形中，仅提供了所有可能解的枚举，这可以导致需要检查对于16个用户2x10⁶个潜在配对，以及对于32个用户大约1.9x10¹⁷个潜在配对，这显然是不切实际的。

示例性的实施方式提供了新的调度算法和由该算法所提供的多组调度模式(多个信道资源上的用户配对)。在下面详细描述的该算法的一个示例性实施方式在K用户系统中的一个调度间隔中，将用户分配到K个信道资源(时间-频率时隙)，从而在每个时隙中有一个或两个用户，并且使得K个用户中的每个在K个可用时隙中的至少一个时隙中进行发送。另外，该算法的示例性实施方式能够提供K个时隙中的调度模式，其中至少一个用户被调度到两个时隙，并且在两个时隙中的每个与不同的另一个用户配对。

本发明的示例性实施方式可以实现在BS或接入点，或MU调度单元所位于的任何位置中。假设支持将资源发信号通知给用户(至少对于一些调度模式)，例如在WiMax IEEE 802.16e规范并且在LTE草案规范中得到支持。因此，示例性的实施方式可以实现在例如IEEE802.16e兼容通信设备中。

通过提供最佳的用户配对，示例性实施方式的使用有利地最大化信道容量，同时允许在目的地节点处使用简单的接收机。当最佳地确定成对的用户时，MMSE检测性能基本上匹配ML的检测性能，并带有足够的许多用户。

在下面示出如何可以通过使用调度策略来增加MU系统的UL的容量，该调度策略根据信道质量在不同的TFC时隙中对用户的传输进行配对。进一步示出如何可以通过使用Kuhn-Munkres算法(也称为匈牙利方法)来有效地解决相应的组合优化问题。

首先参考图1，其示出适于在实践本发明的示例性实施方式中使用的各种电子设备的简化框图。在图1中，无线网络1适于经由基站(BS)12与表示为移动台(MS)10的用户通信，该移动台10也称为用户设备(UE)或用户终端(UT)，该基站也称为节点B或在E-UTRAN(LTE)系统中称为演进的节点B(eNB)。无线网络1可以包括网络控制单元(NCE)14或提供与例如因特网的网络16的连接性的网关。MS 10包括数据处理器(DP)10A，存储程序(PROG)10C的存储器(MEM)10B，以及用于与BS 12双向无线通信的合适射频(RF)收发器10D，BS 12也包括DP 12A，存储PROG 12C的MEM 12B和合适的RF收发器12D。

假设BS 12包括根据下面描述的本发明的示例性实施方式操作的MS 10调度器单元或功能12E。同样地，假设至少PROG 12C包括当由相关的DP 12A执行时使得BS 12根据本发明的示例性实施方式操作的程序指令。本发明的示例性实施方式可以至少部分地通过可由BS 12的DP 12A执行的计算机软件、或通过硬件、或通过软件和硬件的组合来实现。

在优选的实施方式中，BS 12和MS 10之间的无线链路11是多用户MIMO链路，并且通常在BS 12处和在MS 10处有多个发送(以及接收)天线11A和天线11B。

通常，MS 10的各种实施方式可以包括但不限于蜂窝电话、具有无线通信能力的个人数字助理(PDA)、具有无线通信能力的便携式计算机、例如具有无线通信能力的数字照相机的图像捕获设备、具有无线通信能力的游戏设备、具有无线通信能力的音乐存储和播放器、允许无线因特网接入和浏览的因特网装置以及结合有此类功能的组合的便携式单元或终端。

MEM 10B和12B可以是适合于本地技术环境的任意类型并且可以使用任何适宜的数据存储技术来实现，例如基于半导体的存储器设备、闪存存储器、磁性存储器设备和系统、光存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。DP 10A和12A可以是适合于本地技术环境的任意类型，并且可以包括一个或多个通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器，作为非限制性的例子。

现在描述用户(MS 10)的最佳配对。当ML和MMSE接收机都使用时，假设目标函数被考虑用于用户和BS 12之间的总即时交互信息。也示出了如何可以通过使用匈牙利方法来有效地解决相应的组合优化问题。

系统模型

现在提供示例性的系统模型，其中调度问题示为组合的优化问题。

考虑UL信道，假设用户多路复用在码域中，即，所有用户的信号在帧内的时间和频率中都重叠。对于K个用户，有

$y=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}^{\left(k\right)}{x}^{\left(k\right)}+z,---\left(1\right)$

其中：

是从用户k发送的向量，

是信道系数矩阵，

是分布为

的高斯白噪声向量。令P是每个用户的总发送功率(即，

)，并且定义SNR＝P。

假设发送机不具有信道(开环)的知识并且接收机具有所有信道矩阵的知识。以等同的矩阵形式重写等式(1)给出：

$y=\left[H^{\left(1\right)}\right|...\left|H^{\left(K\right)}\right]\left[\begin{array}{c}{x}^{\left(1\right)}\\ .\\ .\\ .\\ x^{\left(K\right)}\end{array}\right]+z=\mathrm{HX}+z---\left(2\right)$

其中假设联合信道n_r×Kn_t矩阵H在信道使用期间不变并且X是长度Kn_t的联合输入向量。

假设接收机执行ML检测，对于等式(2)的信道，每用户的交互信息(以信道实现为条件)可以如下给出：

由于ML检测的高复杂性，通常采用更简单的MMSE，并且在该情形下，我们具有

其中h_j是H的列向量并且

上面的表达表示了在假定系统占据总带宽W下，每用户吞吐量的测量。然而，应该注意到上述的表达是可以用于理解本发明的示例性实施方式的例子(例如，如何针对上面所讨论的优化任务来定义和使用性能测量)。事实上，可以根据配对的信道来使用任何的性能测量。在实际的系统中，作为性能测量的两个非限制性例子，这可以是给定编码和调制策略的聚合吞吐量，或其可以是信道质量指示符(CQI，如在WiMax/3G/4G系统中所使用的)。通常，选择的测量应该反映出给定配对的效用。通常，效用测量也可以包括其他的参数，例如服务延迟，从而相比较于延迟目标具有很高延迟的用户可以被优先级化。

上面的策略意味着使用K用户MU检测，其对于数目多的用户和发送天线来说可以是相当复杂的。出于该原因，通常考虑联合TDMA/FDMA/CDMA/SDMA策略来通过将同时的用户分配在帧内的不同TFC时隙中，减小同时用户的数目。由于对于用户信道矩阵是不同的并且确定用户信号在接收机处如何干扰，调度在相同TFC时隙中同时发送的用户可以改进总的系统吞吐量。

配对用户

首先考虑其中K是偶数并且用户被配对以便在相同的TFC时隙中同时进行发送。接着，TFC时隙(或信道正交资源)的总数目是N＝K/2，并且假设总的占据带宽仍是W。公平性可以通过事实上在N个TFC时隙的帧内，所有的用户接入信道一次来提供。令H^(k)表示用户K的信道，并且假设在整个帧上其是不变的。

在该情形下，TFC时隙n中接收到的信号是

$y\left(n\right)=\underset{\left(k_{1,}{k}_2\right)}{\overset{\left(N\right)}{\mathrm{\Σ}}}{H}^{\left(k_1\right)}{x}^{\left(k_1\right)}+H^{\left(k_2\right)}{x}^{\left(k_2\right)}+z\left(n\right)$ n＝1，...，N  (5)

其中和在N个不同的用户对(k₁，k₂)上计算，并且k₁≠k₂。注意现在MU检测每TFC时隙仅处理两个重叠的用户，并且因此，ML检测也可以是可行的。

在所有配置的集合∏中，由π表示特定的配对配置。从2N个项目中选择N个非联合的项目对的方式的数目是([4])：

|∏|＝(2N-1)！！＝(2N-1)(2N-3)…31。

例如，对于K＝4个用户，有三种配置：

∏＝{{(12)(34)}{(13)(24)}{(14)(23)}}

选择最大化上述交互信息的对对于小数目的用户来说因此可以成为复杂的任务。例如，对于K＝2，4，6，8，10，16，配置的数目为|∏|＝1，3，15，105，945，2027025。

鉴于等式(5)，给定配对配置π，X和Y＝(y(1)^T，...，y(N)^T)^T之间的每用户交互信息是

其中

类似地

其中

是

的2n_t列并且

等式(6)和(7)都可以写成通过π∈∏的选择将被最大化的加性目标函数

$\underset{\mathrm{\π}\∈\mathrm{\Π}}{\max }\underset{(k_1,k_2)\∈\mathrm{\π}}{\overset{\left(N\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{k_1,k_2}\left(\mathrm{\π}\right).---\left(8\right)$

下面示出该问题如何在使用称为匈牙利方法的多项式时间中被解决。

单个的用户和配对的用户

现在考虑其中允许一些用户在TFC时隙中单独进行发送，并且一些其他的用户在TFC时隙中配对。总的用户数目是K＝2N_pair+N_sing，其中N_pair是在TFC时隙中同时发送的用户对的数目，而N_sing是单独发送的用户数目。在这种情形下，在一个传输帧中使用的总的TFC时隙数目是N＝N_pair+N_sing，并且配置的总数目∏比之前要大的多，即：

该数目对应于将K个可区分元素的集合划分成大小1和2的集合的数目，或相当于对应于K×K对称置换矩阵的数目。例如，对于K＝2，4，6，8，16，具有|∏|＝2，10，76，764，46206736，并且对于K＝4个用户，具有下面的10种配置：

∏＝{{(12)(34)}，{(13)(24)}，{(14)(23)}，

{(1)(2)(34)}，{(1)(3)(24)}，{(1)(4)(23)}，

{(12)(3)(4)}，{(13)(2)(4)}，{(14)(2)(3)}，{(1)(2)(3)(4)}}

在该情形下，优化问题变成

$\underset{\mathrm{\π}=\mathrm{\Π}}{\max }\frac{1}{N_{\mathrm{pair}}\left(\mathrm{\π}\right)}\underset{(k_1,k_2)\∈\mathrm{\π}}{\overset{\left(N_{\mathrm{pair}}\left(\mathrm{\π}\right)\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{k_1,k_2}^{\left(\mathrm{pair}\right)}\left(\mathrm{\π}\right)+\frac{1}{N_{\sin g}\left(\mathrm{\π}\right)}\underset{\left(k_3\right)\∈\mathrm{\π}}{\overset{\left(N_{\sin g}\left(\mathrm{\π}\right)\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{k_3}^{\left(\sin g\right)}\left(\mathrm{\π}\right)$

可以考虑将单个用户(k₃)与他们自身配对，即(k₃，k₃)。不幸的是，该问题不能通过匈牙利方法来求解，因为由于因子

和目标函数并不是仅取决于一个对的多个项的和。下面将更为全面地考虑该问题。

增强调度策略

为了对于具有不同N_pair和N_sing的所有配置具有相同的总的带宽，假设N_pair配对的用户接入到两个TFC时隙，本质上令他们的速率加倍。作为补偿，允许N_sing未配对的用户加倍他们的发送功率，因为对于所有的TFC时隙这产生可比较的小区外干扰功率。现在在一个传输帧中使用的TFC时隙总数目是N＝2N_pair+N_sing＝K。

现在示出配对配置π＝{π_pair，π_sing}如何可以被映射到以下形式的K个元素的置换σ

$\mathrm{\σ}:\left(\begin{array}{cccc}1& 2& ...& K\\ \mathrm{\σ}\left(1\right)& \mathrm{\σ}\left(2\right)& ...& \mathrm{\σ}\left(K\right)\end{array}\right).---\left(9\right)$

令对(k₁，k₂)π_pair对应于等式(9)的两列(k₁，k₂＝σ(k₁))^T和(k₂，k₁＝σ(k₂))^T，而未配对的用户(k₃)∈π_sing对应于置换的固定元素，即，类型(k₃，k₃)^T的等式(9)的列。例如

$\mathrm{\π}=\left\{\left(\mathrm{1,5}\right)\left(\mathrm{2,4}\right)\left(3\right)\right\}\⇒\mathrm{\σ}:\left(\begin{array}{ccccc}1& 2& 3& 4& 5\\ 5& 4& 3& 2& 1\end{array}\right).$

显然，在上面做出的假设下，这限制了置换σ至多具有长度为2的周期。在该改进的方案中，可以进一步扩展可能的配对配置以便包括任意的用户置换σ，即考虑K个用户对(k，σ(k))。例如，可以具有

$\mathrm{\π}=\left\{\left(\mathrm{1,5}\right)\left(\mathrm{2,4}\right)\left(\mathrm{3,3}\right)\left(\mathrm{4,5}\right)\left(\mathrm{5,2}\right)\right\}\⇒\mathrm{\σ}:\left(\begin{array}{ccccc}1& 2& 3& 4& 5\\ 5& 4& 3& 5& 2\end{array}\right),$

其是具有长度为4的周期的置换。

优化问题现在可以写成：

$\underset{\mathrm{\σ}\∈S_K}{\max }\underset{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}{\overset{\left(K\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}---\left(10\right)$

其中S_K表示所有置换的组(对称组)。

解决组合优化问题

等式(10)中的上述组合优化问题可以使用称为匈牙利方法的技术在多项式时间O(n³)中求解，该匈牙利方法通常用于解决所谓的分配问题。关于这一点可以参考H.W.Kuhn，“The Hungarian Method for theassignment problem，”Naval Research Logistic Quarterly，2：83-97，1955。

分配问题：给定加权完整二分图

其中边xy具有权重w(xy)，找到从X到Y具有最大权重的匹配M。

在通常的应用中，X＝{x₁；x₂；...，x_n}可以是工人的集合，Y＝{y₁，y₂，...，y_n}可以是工作的集合，并且w(xy)可以是通过将工人x分配到工作y所获得的利润。

数学上，问题可以陈述如下：给定n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n。当w(x_ky_σ(k))＝f_(k，σ(k))时该形式与等式(10)一致。

为了解决等式(8)中的问题，在偶数K并且没有用户被允许非配对的情形下，以对角线上的零项以及对称项

来初始化矩阵W就足够了。通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2，找到最终的解。

仿真结果

通过使用上述的示例性实施方式所提供的增益的非限制性例子现在将参考图2和图3给出(假设n_t＝n_r＝2)。图2示出当所有的用户关于等式(8)配对时，作为用户数目的函数、以每信道使用的比特数(bpcu)表达的容量。当调度被优化时，并且当基于固定的随机分配时，比较ML和MMSE接收机。绘出单个用户(SU)情形供参考。对于等式(10)的情形，在图3中示出类似的结果，其中存在配对的用户和单个的用户。

在两种情形中，下面的观察是按顺序的。

首先，至少部分由于空间复用，存在超出单个用户情形的显著容量增益。第二，对于用户数目的增加，最佳调度的增益增加(对于K＝2显然没有不同)。第三，由于ML接收机更佳适合于劣性条件的情形，对于MMSE接收机，最佳调度的增益更大。并且第四，对于大的K，可以看出MMSE接收机接近于ML接收机容量。

已经描述的是基于成对用户的最佳调度的新的信令策略。通过使用多项式时间算法来计算最佳调度，该特定策略提供容量增益。特别地，其提供了次优MMSE接收机中的性能的改进，使得其对于多数目的用户，接近于ML接收机的性能。

仍参考图2和图3，基于上文将理解到，由于空间复用的有益效果，相比较于单个用户情形，这些示例性实施方式的使用提供了显著的容量增益。另外，相比较于固定随机配对，通过使用最佳调度所获得的增益针对用户数目的增加而增加。

基于上文，应该明显的是本发明的示例性实施方式提供实施最佳多项式时间算法以便确定K个用户到TFC时隙的调度模式的方法、设备和计算机程序，其中在至少一个时隙中同时存在至少两个用户。调度模式规定在给定的信道资源(TFC时隙)集合中，哪些用户被配对以便同时发送(虚拟MIMO)，以及哪些用户单独进行发送。

参考图4，根据本发明的一种方法，其包括：(块4A)操作具有n_r个接收天线的接收机以便从每个具有n_t个发送天线的K个用户接收上行链路信号；(块4B)最佳地调度哪些用户将在相同的时间频率码时隙中发送，以便至少改进总的系统吞吐量，其中特定的用户配对配置由所有配置的集合∏内的π来表示，并且其中最佳的调度包括(块4C)将交互信息表达为加性目标函数；以及(块4D)通过π∈∏的特定选择来最大化加性目标函数。

前面段落的方法，其中被最大化的加性目标函数表达为：

$\underset{\mathrm{\π}\∈\mathrm{\Π}}{\max }\underset{(k_1,k_2)\∈\mathrm{\π}}{\overset{\left(N\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{k_1,k_2}\left(\mathrm{\π}\right)$

并且其中最大化使用一种方法，该方法包括给定n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n。

前面段落的方法中，其中对于偶数K的情形下，最大化以对角线上的零项以及对称项

来初始化矩阵W，并且通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2，获得最终的解。

段落(A)的方法，其中有配对的用户和未配对的(单个的)用户，其中配对配置π＝{π_pair，π_sing}被映射到以下形式的K个元素的置换σ：

$\mathrm{\π}\⇒\mathrm{\σ}:\left(\begin{array}{cccc}1& 2& ...& K\\ \mathrm{\σ}\left(1\right)& \mathrm{\σ}\left(2\right)& ...& \mathrm{\σ}\left(K\right)\end{array}\right).$

前面段落的方法，其中被最大化的加性目标函数表达为

$\underset{\mathrm{\σ}\∈S_K}{\max }\underset{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}{\overset{\left(K\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}$

其中S_K表示所有置换的组(对称组)，并且其中最大化使用一种方法，其包括给定n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n，并且通过设定w(x_ky_σ(k))＝f_(k，σ(k)，并且其中通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2，找到最终的解。

前面段落的方法，其中配对的用户在两个TFC时隙中发送，并且其中未配对的用户在一个TFC时隙中使用两倍于配对用户的功率来进行发送。

在图4中示出的各种块可以被视为方法步骤、和/或作为从计算机程序代码的操作获得的操作，和/或作为构建成实施相关功能的多个耦合的逻辑电路元件。

通常，各种实施方式可以在硬件或专用电路、软件、逻辑或其任何组合中实现。例如，一些方面可以在硬件中实现，而另一些方面可以在固件或软件中实现，其可以由控制器、微处理器或其他计算设备来执行，尽管本发明不限于此。虽然本发明的示例性实施方式的各个方面可以作为框图、流程图或使用一些其他图形表示来说明和描述，但众所周知的是作为非限制性的例子，此处描述的这些块、设备、系统、技术或方法可以在硬件、软件、固件、专用电路或逻辑，通用硬件或控制器或其他计算设备或者其某种组合中实现。

因此，应该理解本发明的示例性实施方式的至少一些方面可以在各种组件例如集成电路芯片和模块中实践。集成电路的设计大体上是高度自动化的过程。复杂的和强大的软件工具可用于将逻辑级设计转化成准备被加工在半导体基底上的半导体电路设计。此类的软件工具使用良好建立的设计规则以及预存储的设计模块的库来在半导体基底上自动地布线导体和放置组件。一旦用于半导体电路的设计已经完成，则所得的标准电子格式(例如，Opus、GDSII等等)的设计可以被传输给半导体制造工厂以便制造为一个或多个集成电路设备。

在结合附图阅读时，对本发明的上述示例性实施方式的各种修改和改变对于相关领域的技术人员而言可以变得显而易见。然而，所有的这些修改仍将落入本发明的非限制性和示例性实施方式的范围内。

例如，尽管上面已经在WiMAX和EUTRAN(UTRAN-LTE)系统的环境中描述了示例性实施方式，但应该理解的是本发明的示例性实施方式不限于仅随这些特定类型的无线通信系统使用，并且它们可以有利地应用在其他的无线通信系统中。进一步，上面示出和描述的特定数学表达旨在是示例性的，因为可以对这些表达做出改变，或替代地使用其他表达。进一步，匈牙利方法的使用不应被解释为限于可以用于求解由等式(8)和(10)所表达的组合的优化问题。

应该注意到术语“连接”、“耦合”或其任意的变形表示在两个或多个组件之间的直接或间接的任意连接或耦合，并且可以包括“连接”或“耦合”在一起的两个元件之间的一个或多个中间元件。元件之间的耦合或连接可以是物理的、逻辑的或其组合。如这里所使用的，作为若干非限制性和非穷举例子，两个元件可以考虑为通过使用一个或多个电线、电缆和/或印刷电连接，以及通过使用电磁能(例如具有射频区域、微波区域和光区域(可见以及不可见)的电磁能)中的波长的电磁能“连接”或“耦合”在一起。

另外，本发明的各种非限制性和示例性实施方式的一些特征即使在没有对应使用其他特征的情况下仍然可以有利地加以使用。同样地，上文描述应当被认为是对本发明的原理、教导和示例性实施方式进行说明而不是加以限制。

Claims (11)

1.一种用于通信的方法，包括：

操作与多个接收天线连接的接收机，以便从每个具有多个发送天线的多个用户接收上行链路信号；以及

调度所述多个用户中的哪些用户将在相同的时间频率码时隙中进行发送，其中特定的用户配对配置由所有配置集合∏内的π来表示，并且其中调度包括将交互信息表达为加性目标函数并且通过π∈∏的特定选择来最大化所述加性目标函数，其中被最大化的所述加性目标函数包括：

其中k₁和k₂是用户索引，N是不同的用户对(k₁，k₂)的数目，并且f是目标函数。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述最大化包括使用n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，其中[w_k，l]是矩阵W的第k行、第l列的元素，并且找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n，其中W是占用的总带宽，xy是边并且w是权重，S_n是n对用户的所有置换的组。

3.根据权利要求2所述的方法，其中对于偶数K的用户数目的情形，以对角线上的零项以及针对

的对称项来最大化矩阵W，并且通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2来获得结果，其中K是用户对的数目，σ(k)是针对k的置换。

4.根据权利要求1-3的任意一项所述的方法，其中有配对的用户和未配对的用户，其中配对配置π＝{π_pair，π_sing}被映射到以下形式的K个元素的置换σ：

其中K是用户对的数目，σ(K)是针对K的置换。

5.根据权利要求4所述的方法，其中被最大化的所述加性目标函数表达为：

$\underset{\mathrm{\σ}\∈S_K}{\max }\underset{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}{\overset{\left(K\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}$

其中S_K表示所有置换的组，k＝1，...，K/2，K是用户对的数目，σ(K)是针对K的置换。

6.根据权利要求5所述的方法，其中最大化包括给定n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，其中[w_k，l]是矩阵W的第k行、第l列的元素，找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n，并且通过设定w(x_ky_σ(k))＝f_(k，σ(k))，并且其中通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2找到最终的解，其中W是占用的总带宽，xy是边并且w是权重，S_n是n对用户的所有置换的组。

7.一种用于通信的设备，包括：

用于操作与多个接收天线连接的接收机，以便从每个具有多个发送天线的多个用户接收上行链路信号的装置；以及

用于调度所述多个用户中的哪些用户将在相同的时间频率码时隙中进行发送的装置，其中特定的用户配对配置由所有配置集合∏内的π来表示，并且其中调度包括将交互信息表达为加性目标函数并且通过π∈∏的特定选择来最大化所述加性目标函数，其中被最大化的所述加性目标函数包括：

其中k₁和k₂是用户索引，N是不同的用户对(k₁，k₂)的数目，并且f是目标函数。

8.根据权利要求7所述的设备，其中所述最大化包括使用n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，其中[w_k，l]是矩阵W的第k行、第l列的元素，并且找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n，其中W是占用的总带宽，xy是边并且w是权重，S_n是n对用户的所有置换的组。

9.根据权利要求8所述的设备，其中对于偶数K的用户数目的情形，以对角线上的零项以及针对

的对称项来最大化初始化矩阵W，并且通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2来获得结果，其中K是用户对的数目，σ(K)是针对K的置换。

10.根据权利要求7所述的设备，其中有配对的用户和未配对的用户，其中配对配置π＝{π_pair，π_sing}被映射到以下形式的K个元素的置换σ：

其中K是用户对的数目，σ(K)是针对K的置换。

11.根据权利要求10所述的设备，其中被最大化的所述加性目标函数表达为：

$\underset{\mathrm{\σ}\∈S_K}{\max }\underset{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}{\overset{\left(K\right)}{\mathrm{\Σ}}}{f}_{(k,\mathrm{\σ}\left(k\right))}$

其中SK表示所有置换的组，并且其中最大化包括给定n×n矩阵W＝[w_k，l]＝[w(x_ky_l)]，其中[w_k，l]是矩阵W的第k行、第l列的元素，找到针对其

是最大值的n个元素的置换σ∈S_n，并且通过设定w(x_ky_σ(k))＝f_(k，σ(k))，并且其中通过仅取对(k，σ(k))，k＝1，...，K/2找到结果，其中W是占用的总带宽，xy是边并且w是权重，S_n是n对用户的所有置换的组。

Images