CN102195757B - 分布式多天线系统中的预编码、解码方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种分布式多天线系统中的预编码、解码方法和装置，涉及无线通信技术领域，能够有效提高多用户干扰系统的容量，降低用户间的相互干扰。本发明实施例提供的分布式多天线系统中的预编码方法包括：获得发射端的初始预编码矩阵；确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得；在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵；用所述预编码矩阵再进行多用户预编码。本发明可广泛应用在LTE、LTE-Advanced的CoMP技术中等。

Description

分布式多天线系统中的预编码、解码方法和装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种分布式多天线系统中的预编码、解码方法和装置。

背景技术

在无线通信系统中，不同用户的信号存在相互干扰，在高斯干扰信道中，各个用户知道各自完整的信道信息，但各个用户之间数据不能共享，无法进行联合发送。如图1所示，显示了两用户的高斯干扰信道，在用户x₁和x₂之间存在干扰。在消除用户之间干扰的同时，如何提高高斯干扰信道的容量一直是制约技术发展的主要瓶颈之一。

在干扰信道下避免用户间相互干扰的传统解决方案是采用正交化，如时分多址(Time Division Multiple Access，TDMA)技术、频分多址(Frequency DivisionMultiple Access，FDMA)技术等。如图2所示，显示了TDMA系统的示意图。TDMA系统中，不同的用户在不同的时刻发送数据，从而避免了用户间的相互干扰。与TDMA类似，FDMA系统中不同的用户在不同的频率上发送数据，也能避免用户间的相互干扰。

鉴于传统解决方案中的缺点，随着对高斯干扰信道的深入研究，提出了利用干扰对齐解决用户间相互干扰的方法。干扰对齐是在已知完整信道信息的情况下，通过发射端预处理，将每个接收端的有用信号与干扰信号在空间上分离，而不同发射端对该接收端的干扰均对齐到相同的空间维度上，从而避免干扰的影响，达到提升容量的目点。由于高斯干扰信道容量以及干扰对齐的研究尚处于初步阶段，干扰对齐的方法目前还是研究的热点。

现有技术中还提供的干扰对齐方法，如随机选择干扰对齐方法(randomly choosing IA)、分布式干扰对齐方法(distributed IA)，其中，对randomly choosing IA，在2用户等天线(X信道)的情况下，具有如下关系式：

$H_{21}{v}_{\mathrm{1,1}}=H_{22}{v}_{\mathrm{2,1}}\⇒v_{\mathrm{2,1}}={\left(H_{22}\right)}^{-1}{H}_{21}{v}_{\mathrm{1,1}}$

$H_{11}{v}_{\mathrm{1,2}}=H_{12}{v}_{\mathrm{2,2}}\⇒v_{\mathrm{2,2}}={\left(H_{12}\right)}^{-1}{H}_{11}{v}_{\mathrm{1,2}}$

通过随机选取v_1，1 v_1，2，然后由以上关系式计算得到v_2，1 v_2，2，从而得到各发射端的预编码矩阵。

在实现本发明的过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：传统的TDMA、FDMA等正交化解决方案，导致系统的容量过低，仅为1/Klog(SNR)+o(log(SNR))，限制了系统的吞吐量。而现有提供的干扰对齐方法要么适用于某种特殊信道，构造该特殊信道较难，几乎无法实现，要么误码率较高，性能较差。

发明内容

本发明的实施例提供一种分布式多天线系统中的预编码方法和装置以及解码方法和装置。

本发明的一个实施例提供了一种分布式多天线系统中的预编码方法，所述方法包括：

获得发射端的初始预编码矩阵；

确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得；

在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵；

利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

本发明的另一实施例提供了一种分布式多天线系统中的解码方法，所述方法包括：

获取接收端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵，所述初始等效信道矩阵利用发射端的初始预编码矩阵计算获得；

利用所述接收滤波器对来自所述发射端的经过预编码的数据向量进行解码。

本发明的又一实施例提供了一种预编码装置，所述装置包括：

初始预编码矩阵获得单元，用于获得发射端的初始预编码矩阵；

接收滤波器确定单元，用于确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得；

预编码矩阵获得单元，用于在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵；

预编码单元，用于利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

本发明的又一实施例提供了一种解码装置，所述装置包括：

接收滤波器获取单元，用于获取接收端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵，所述初始等效信道矩阵利用发射端的初始预编码矩阵计算获得；

解码单元，用于利用所述接收滤波器对来自所述发射端的经过预编码的数据向量进行解码。

本发明实施例提供的技术方案通过级联的两级预编码过程计算预编码矩阵，首先通过接收滤波器的选取消除了部分的干扰，然后利用接收滤波器和初始等效信道矩阵再次进行预编码，完全消除了剩余的干扰，得到预编码矩阵。本发明实施例提供了一种新的联合非迭代的干扰对齐方法，实验证明，本技术方案能够有效降低用户间的干扰，减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享，提高系统容量。

本发明的又一实施例提供了一种分布式多天线系统中的预编码方法，所述方法包括：

根据发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束，构造相应的拉格朗日函数；

根据所述拉格朗日函数的优化条件获得所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式；

利用所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式以及所述预编码矩阵的初始值，迭代计算得到所述预编码矩阵；

利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

本发明的又一实施例提供了一种分布式多天线系统中的解码方法，所述方法包括：

接收来自发射端的数据，所述数据采用预编码矩阵进行预编码；

利用接收滤波器矩阵对接收到的数据进行解码，获得解码后的信号；

其中，所述接收滤波器矩阵和预编码矩阵根据各发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束迭代计算获得。

本发明的又一实施例提供了一种预编码装置，所述装置包括：

函数构造单元，用于根据发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束，构造相应的拉格朗日函数；

表达式获得单元，用于根据所述拉格朗日函数的优化条件获得所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式；

迭代计算单元，用于利用所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式以及所述预编码矩阵的初始值，迭代计算得到所述预编码矩阵；

预编码单元，用于利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

本发明的又一实施例提供了一种解码装置，所述装置包括：

接收单元，用于接收来自发射端的数据，所述数据采用预编码矩阵进行预编码；解码单元，用于利用接收滤波器矩阵对接收到的数据进行解码，获得解码后的信号；

其中，所述接收滤波器矩阵和预编码矩阵是根据发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束迭代计算获得。

本发明实施例提供的技术方案，通过各发射端的预编码矩阵和各接收端的接收滤波器的联合设计，实现了一种性能更好的干扰对齐方法，避免了干扰信道中用户间的相互干扰。本发明实施例的技术方案不局限于某种特殊信道，在避免用户间干扰的同时显著提升了系统的容量，并且，实验证明，本发明能够有效降低用户间的干扰，大大降低系统的误码率。

附图说明

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。

图1为现有技术中两用户的高斯干扰信道的示意图；

图2为现有技术中TDMA系统的示意图；

图3为本发明一个实施例提供的分布式多天线系统中的预编码方法流程示意图；

图4为本发明另一个实施例提供的一种多天线分布式系统的示意图；

图5为本发明另一个实施例提供的SDMA中16QAM调制方式下的实验结果对比图；

图6为本发明另一个实施例提供的SDMA中QPSK调制方式下的实验结果对比图；

图7为本发明另一个实施例提供的线性预编码方式与非线性预编码方式的实验结果对比图；

图8为本发明又一个实施例提供的不同迭代次数下的实验结果图；

图9为本发明又一个实施例提供的又一种实验结果图；

图10为本发明又一个实施例提供的又一种实验结果图；

图11为本发明又一个实施例提供的预编码装置结构示意图；

图12为本发明又一个实施例提供的一种解码装置结构示意图；

图13为本发明又一个实施例提供的预编码装置结构示意图；

图14为本发明又一个实施例提供的一种解码装置结构示意图。

具体实施方式

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作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。

本发明一个实施例提供的分布式多天线系统中的预编码方法，如图3所示，包括：

步骤31：获得发射端的初始预编码矩阵；

步骤32：确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得；

步骤33：在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵；

步骤34：利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

为了更加清楚的描述本发明实施例的技术方案，首先对本发明实施例的一个应用场景进行描述，参见图4，为一种多天线分布式系统示意图，发射端1要发送的数据向量d1＝[d₁₁，d₂₁]，发射端2要发送的数据向量d2＝[d₁₂，d₂₂]，其中，d_ij表示发射端j到接收端i的数据向量，则接收端1利用接收滤波器R₁₁滤波或解码得到d₁₁，接收端1利用接收滤波器R₁₂滤波或解码得到d₁₂，接收端2利用接收滤波器R₂₁滤波或解码得到d₂₁，接收端2利用接收滤波器R₂₂滤波或解码得到d₂₂。

接收滤波器R₁₁、R₁₂可以构成接收滤波矩阵[R₁₁，R₁₂]，接收滤波器R₂₁、R₂₂构成接收滤波矩阵[R₂₁，R₂₂]，在此不对各项的名称进行限定，例如，接收滤波矩阵可以称之为解码矩阵，而接收滤波器可以称之为接收滤波矩阵中的向量。

其中，对第一发射端(即发射端1)与第一接收端(即接收端1)之间的接收滤波器，所述完全包含干扰的信道为发射端中除所述第一发射端之外的发射端与第一接收端之间的信道。在此，第一发射端可以代表任一发射端。

其中，在步骤31中，可通过如下方式获取上述初始预编码矩阵：

对各发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵，由所述信道矩阵的最大的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵；或者，

对各发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵，从所述信道矩阵的右奇异值向量中任选N个向量构成所述初始预编码矩阵；或者，

将满足维度条件的任意的矩阵作为上述初始预编码矩阵。

其中，N为正整数，N由天线的数目确定。例如，当发射端的天线数目与接收端的天线数目相同时，利用如下公式，根据发射端天线数目确定所述N值，

N＝[发射端天线数目*(2/3)]，其中，函数[]表示向下取整。

本发明实施例提供的技术方案通过级联的两级预编码过程计算预编码矩阵，首先通过接收滤波器的选取消除了部分的干扰，然后利用接收滤波器和初始等效信道矩阵再次进行预编码，完全消除了剩余的干扰，得到预编码矩阵。本发明实施例提供了一种新的联合非迭代的干扰对齐方法，实验证明，本技术方案能够有效降低用户间的干扰，减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享，提高系统容量。

本发明实施例的技术方案不局限于某种特殊信道，具有广泛的应用前景，例如可应用在长期演进网络(LTE)中、LTE的后续演进网络(LTE-Advanced)的全新多点协作传输(CoMP)等技术中；实验证明，本发明提供的方法能够有效降低用户间的干扰，大大降低系统的误码率(BER)。

下面结合具体的应用场景，对本发明另一个实施例提供的分布式多天线系统中的预编码方法进行描述。若系统中有K个发射端，每个发射端的天线数为N_T，每个发射端通过天线向接收端发送数据向量；该系统同时有K个接收端，每个接收端的天线数为N_R，接收端通过天线接收来自发射端的数据向量。发射端j与接收端i之间的信道矩阵为H_ij，j≥1，i≤K，H_ij为N_T×N_R的复矩阵，该矩阵中的每个元素为均值为0方差为1的独立复高斯变量。

参见图4，显示了两个发射端、两个接收端的多天线分布式系统的示意图。发射端1(或称为第一发射端)发送数据向量d₁₁给接收端1(或称为第一接收端)，发射端1发送数据向量d₁₂给接收端2(或称为第二接收端)，功率为P₁；发射端2(或称为第二发射端)发射数据向量d₂₁给接收端1，发送数据向量d₂₂给接收端2，功率为P₂。

以图4所示的应用场景为例，本发明实施例提供的预编码方法具体包括如下步骤：

步骤1：获得发射端的初始预编码矩阵。

至少可通过如下方式获得上述的初始预编码矩阵，如对各发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵，由所述信道矩阵的最大的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵。或者，

对各发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵，从所述信道矩阵的右奇异值向量中任选N个向量构成所述初始预编码矩阵。或者，

将满足维度条件的任意的矩阵作为上述初始预编码矩阵。

其中，N为正整数，N由天线的数目确定。例如，当发射端的天线数目与接收端的天线数目相同时，利用如下公式，根据发射端天线数目确定所述N值，

N＝[发射端天线数目*(2/3)]，其中，函数[]表示向下取整。

接收端1与发射端1相对应，接收端1与发射端1之间的信道矩阵为H₁₁，接收端2与发射端2相对应，接收端2与发射端2之间的信道矩阵为H₂₂。

计算发射端1的初始预编码矩阵V1时，首先对信道矩阵H₁₁进行奇异值分解，即具有如下表达式：

[u，s，v]＝svd(H₁₁)，其中函数svd()表示进行奇异值分解；

将最大的两个奇异值对应的矩阵v中的两个列向量(即右奇异值向量)构成的新矩阵作为上述发送端1的初始预编码矩阵；或者，任选两个奇异值所对应的矩阵v中的两个列向量构成新矩阵，将该新矩阵作为上述发射端1的初始预编码矩阵，即在矩阵v中任选两个列向量构成新矩阵，将该新矩阵作为上述发送端1的初始预编码矩阵。

计算发射端2的初始预编码矩阵V₂时，首先对信道矩阵H₂₂进行奇异值分解，即具有如下表达式：

[u，s，v]＝svd(H₁₁)，其中函数svd()表示进行奇异值分解；

将最大的两个奇异值对应的矩阵v中的两个列向量(即右奇异值向量)构成的新矩阵作为上述发射端2的初始预编码矩阵；或者，任选两个奇异值所对应的矩阵v中的两个列向量构成新矩阵，将该新矩阵作为上述发射端2的初始预编码矩阵，即在矩阵v中任选两个列向量构成新矩阵，将该新矩阵作为上述发射端2的初始预编码矩阵。

步骤2：根据所述发射端的初始预编码矩阵和所述发射端与各接收端之间的信道矩阵获取接收端相应于发射端的接收滤波器。

利用第一发射端的初始预编码矩阵对第一发射端和各接收端之间的信道矩阵，得到各接收端相应于第一发射端的初始等效信道矩阵；

根据所述初始等效信道矩阵，利用奇异值分解计算得到各接收端相应于第二发射端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于所述初始等效信道矩阵；以及，

利用第二发射端的初始预编码矩阵对第二发射端和各接收端之间的信道矩阵，得到各接收端相应于第二发射端的初始等效信道矩阵；

根据所述初始等效信道矩阵，利用奇异值分解计算得到各接收端相应于第一发射端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于所述初始等效信道矩阵。

为了便于清楚描述本发明实施例的技术方案，在本发明的实施例中，采用了“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并对不对数量和执行次序进行限定。

步骤21：基于如下公式，计算各接收端相应于各发射端的初始等效信道矩阵。

H_{11_t}＝H₁₁*V1；H_{21_t}＝H₂₁*V1

H_{12_t}＝H₁₂*V2；H_{22_t}＝H₂₂*V2

其中，H_ij表示发射端j与接收端i之间的等效信道矩阵，H_{ij_t}表示接收端i相应于发射端j的初始等效信道矩阵。

步骤22：根据初始等效信道矩阵，计算接收滤波器。

接收端1相应于发射端1的接收滤波器为R₁₁，接收端1相应于发射端2的接收滤波器为R₁₂，接收端2相应于发射端1的接收滤波器为R₂₁，接收端2相应于发射端2的接收滤波器为R₂₂。

接收端1通过接收滤波器R₁₁对接收到的来自发射端1的数据进行检测，得到检测结果y₁₁，为达到干扰对齐，必须除去发射端2对y₁₁的干扰，由此得到R₁₁的一种选取方式如下：

根据初始等效信道矩阵H_{12_t}，利用奇异值分解选取位于左奇异值矩阵u₁₂中对应于左零空间的相应列向量作为上述接收滤波器，例如，对于图4所示的场景，存在[u₁₂，s₁₂，v₁₂]＝svd(H_{12_t})，u₁₂中对应于左零空间的列向量为u₁₂的第三列向量，则将该第三列向量作为接收端1相对于发射端1的接收滤波器。

同理，R₁₂的选取必须使发射端1对检测结果y₁₂的干扰除去，利用奇异值分解选取左奇异值矩阵u₁₁中对应于左零空间的相应列向量作为上述接收滤波器，即存在：

[u₁₁，s₁₁，v₁₁]＝svd(H_{11_t})，u₁₁中对应于左零空间的列向量为u₁₁的第三列向量，则将该第三列向量作为接收端1相对于发射端2的接收滤波器。

同理，R₂₁的选取必须使发射端2对检测结果y₂₁的干扰除去，利用奇异值分解选取左奇异值矩阵u₂₂中对应于左零空间的相应列向量作为上述接收滤波器，即存在：

[u₂₂，s₂₂，v₂₂]＝svd(H_{22_t})，u₂₂中对应于左零空间的列向量为u₂₂的第三列向量，则将该第三列向量作为接收端2相对于发射端1的接收滤波器。

同理，R₂₂的选取必须使发射端1对检测结果y₂₂的干扰除去，利用奇异值分解选取左奇异值矩阵u₂₁中对应于左零空间的相应列向量作为上述接收滤波器，即存在：

[u₂₁，s₂₁，v₂₁]＝svd(H_{21_t})，u₂₁中对应于左零空间的列向量为u₂₁的第三列向量，则将该第三列向量作为接收端2相对于发射端2的接收滤波器。

步骤3：获取发射端的预编码矩阵。

步骤31：利用所述接收滤波器分别对接收端相应于发射端的初始等效信道矩阵进行预编码得到等效信道矩阵；

基于如下公式计算等效信道矩阵：

$H_{11\_r\_t}=R_{11}^H*H_{11\_t}$ $H_{12\_r\_t}=R_{12}^H*H_{12\_t}$

$H_{21\_r\_t}=R_{21}^H*H_{21\_t}$ $H_{22\_r\_t}=R_{22}^H*H_{22\_t}$

H_{ij_r_t}表示接收端i相对于发射端j的等效信道矩阵。

步骤32：利用每个发射端与各接收端之间的等效信道矩阵，除去初始等效信道矩阵中的干扰，得到各发射端的预编码矩阵，该步骤至少包括下述两种处理方式：

第一种方式：线性(linear)多用户预编码方式

根据如下公式：

$F1={\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^{+};$ $F2={\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^{+}$

利用每个发射端与各接收端之间的等效信道矩阵，除去初始预编码矩阵中的干扰，得到各发射端的预编码矩阵；

所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2。

第二种方式：非线性(nonlinear)多用户预编码方式

根据如下公式：

$F1={\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^H*\mathrm{inv}\left(\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]*{\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^H\end{array}+\mathrm{\ξ}*{\mathrm{\σ}}_n^2*I\right)$

$F2={\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^H*\mathrm{inv}\left(\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]*{\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^H\end{array}+\mathrm{\ξ}*{\mathrm{\σ}}_n^2*I\right)$

利用每个发射端与各接收端之间的等效信道矩阵，除去初始预编码矩阵中的干扰，得到各发射端的预编码矩阵；

所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2：

其中，H_{ij_r_t}表示发射端j与接收端i之间的等效信道矩阵，[]⁺表示求伪逆，函数inv()表示求逆，ξ为常数，σ_n ²为信道中噪声的方差。

步骤4：利用预编码矩阵对发射端的数据向量进行多用户预编码。

在上述第一种方式或第二种方式下，可以根据如下公式，利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行线性多用户预编码：

S1＝V1*F1*d1；S2＝V2*F2*d2；

这时，在接收端，可以按照上述步骤2中的方法计算接收滤波器，或预先将上述计算得到的接收滤波器存储在接收端，接收端根据如下公式，利用计算出的或存储的接收滤波器对接收到的数据向量进行检测，得到检测结果：

y₁₁＝R₁₁ ^Hy₁    y₁₂＝R₁₂ ^Hy₁

y₂₁＝R₂₁ ^Hy₂    y₂₂＝R₂₂ ^Hy₂

其中，

选取y_i为发射端i的数据向量，y_ij表示接收端i对发射端j的检测结果；R_ij表示接收端i相对于发射端j的接收滤波器。

在检测之前，还可以先将接收到的数据向量乘以功率归一化因子或自动增益控制(Automatic Gain Control，AGC)系数。然后对检测结果进行相应的判决，得到有用的信号。

或者，在上述第一种方式和第二种方式下，可以根据如下公式，利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行非线性多用户预编码：

S1＝V1*F1*(d1+τ*l_opt1)    S2＝V2*F2*(d2+τ*l_opt2)

$l_{\mathrm{opt}1}=\underset{l\∈\mathrm{CZ}}{\min }{\left|\right|V1*F1*(d1+\mathrm{\τ}*l)\left|\right|}_2$ $l_{\mathrm{opt}2}=\underset{l\∈\mathrm{CZ}}{\min }{\left|\right|V2*F2*(d2+\mathrm{\τ}*l)\left|\right|}_2$

其中，S1表示第一发射端的预编码后的信号，d1表示第一发射端的数据向量；S2表示第二发射端的预编码后的信号，d2表示第二发射端的数据向量，τ为调制方式常数和l为整数。

τ与调制方式有关，τ可以由星座图决定，例如，对于正交相移键控(Quadrature Phase Shift Keying，QPSK)方式下的星座图，

这时，在接收端，可以按照上述步骤2中的方法计算接收滤波器，或预先将上述计算得到的接收滤波器存储在接收端，接收端根据如下公式，利用计算出的或存储的接收滤波器对接收到的数据向量进行检测，得到检测结果：

y₁₁＝R₁₁ ^Hy₁    y₁₂＝R₁₂ ^Hy₁

y₂₁＝R₂₁ ^Hy₂    y₂₂＝R₂₂ ^Hy₂

其中，

函数mod()表示取模运算，τ由星座图决定，例如，对于QPSK，

在检测之前，还可以先将接收到的数据向量乘以功率归一化因子或AGC系数。然后对检测结果进行取模运算之后，再进行相应的判决，得到有用的信号。

下面利用实验数据具体说明本发明实施例的有益效果。实验中采用如下链路级的吞吐量(throughtput)计算公式：

C_bps/Hz(Eb/N0)＝(1-P_SER(Eb/N0))*log₂M

其中，M为星座图的大小，Eb/N0为信噪比，P_SER(EbN0)为Eb/N0的误符号率。

天线配置表示为：{K；(Nt_k，Nt_k-1，...，Nt₁)，(Nr_k，Nr_k-1，...，Nr₁)}，其中k为总的用户数，Nt_i为第i个发射端的发射天线数，Nr_i第i个接收端的接收天线数；如果Nt_i＝Nr_i，i＝1，2，...，K；则天线配置简化表示为：{K；(Nt_k，Nt_k-1，...，Nt₁)}。

本发明实施例中，以{2；(3，3)，(3，3)}天线配置为例说明，但并不限于此天线配置，例如{2；(2，2)，(3，3)}天线配置同样可以应用本发明实施例提供的方案；对于{2；(4，4)，(3，3)}的天线配置，可以通过天线选择的技术，每个发射端从中选择3根天线之后，应用本发明实施例提供的方案；对于{2；(4，4)，(3，3)}的天线配置，可以用通过物理天线映射到虚拟天线的方法，然后应用本发明实施例提供的方案。例如，采用如下物理天线映射到虚拟天线的映射方式：物理天线(1，3)→虚拟天线1′，物理天线(2，4)→虚拟天线2′，。每个虚拟天线i′由物理天线(i，i+2)经过相位偏移(0，φ(i′，k))后的线性合并得到，其中，k是子载波序号。

对于{2；(4，4)，(3，3)}的天线配置的(Orthogonal Frequency DivisionMultiplexing，OFDM)系统而言，也可用通过结合使用循环延迟分集(Cyclic DelayDiversity，CDD)的方式后，然后应用本发明实施例提供的方案。

参见图5，显示了在空分复用接入(Space Division Multiple Access，SDMA)系统中16QAM调制方式下的各种干扰对齐方案的吞吐量对Eb/N0的性能曲线。本发明实施例提供的新的线性预编码方案的实验结果如图中带米字形标识的曲线所示，现有的天线配置为{3；(1，1，1)}的空分复用接入方法的实验结果如图中带矩形标识的曲线所示，现有的天线配置为{3；(3，3，3)}的空分复用接入方法的实验结果如图中带圆形标识的曲线所示。可以看出，在13db以上，本发明实施例采用线性预编码方式的吞吐量高于其他干扰对齐方案的吞吐量。

参见图6，显示了在SDMA系统中QPSK调制方式下各种干扰对齐方案的吞吐量对Eb/N0的性能曲线。本发明实施例提供的新的线性预编码方案的实验结果如图中带米字形标识的曲线所示，现有的天线配置为{3；(1，1，1)}的空分复用接入方法的实验结果如图中带矩形标识的曲线所示，现有的天线配置为{3；(3，3，3)}的空分复用接入方法的实验结果如图中带圆形标识的曲线所示。可以看出，在6db以上，本发明实施例采用线性预编码方式的吞吐量高于其他干扰对齐方案的吞吐量。

参见图7，显示了QPSK下本发明实施例采用线性预编码方式与采用非线性预编码方式下误码率(BER)对Eb/N0的性能曲线。本发明实施例提供的新的线性预编码方案的实验结果如图中带矩形标识的曲线所示，本发明实施例提供的新的线性预编码方案的实验结果如图中带米字形标识的曲线所示。可以看出，非线性预编码方式的性能优于线性预编码方式的性能。相比于线性预编码方式，非线性预编码方式在BER＝10^-2处有3dB性能增益；在BER＝10^-3处有7dB性能增益。

本发明的又一个实施例提供了一种根据发射端要发送的数据向量的总的均方误差之和迭代计算预编码矩阵的方法。可至少通过下述两种方式迭代计算预编码矩阵：

方式一、最小均方误差干扰对齐(MMSE-IA)方式

在计算预编码矩阵时将优化问题表述如下：

$\begin{array}{cc}\underset{v_{\mathrm{1,1}},v_{\mathrm{1,2};}{R}_{\mathrm{1,1},}{R}_{\mathrm{1,2}},R_{\mathrm{2,1},}{R}_{\mathrm{2,2}}}{\min }& \underset{k=1}{\overset{4}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{MSE}}_k\end{array}$

$s.t\left\{\begin{array}{c}\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)=P_1\\ \mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)=P_2\\ v_{\mathrm{2,1}}={\left(H_{22}\right)}^{-1}{H}_{21}{v}_{\mathrm{1,1}}=T_1{v}_{\mathrm{1,1}}\\ v_{\mathrm{2,2}}={\left(H_{12}\right)}^{-1}{H}_{11}{v}_{1,2}=T_2{v}_{\mathrm{1,2}}\end{array}\right.$

其中，所述第一发射端的预编码矩阵为[v_1，1，v_1，2]，所述第二发射端的预编码矩阵为[v_2，1，v_2，2]，T₁和T₂为为如下矩阵：T₁＝(H₂₂)^-1H₂₁，T₂＝(H₁₂)^-1H₁₁，H_ij为发射端j与接收端i之间的信道矩阵，发射端k的功率为P_k。

在本实施例中，可疑根据各发射端要发送的数据向量的均方误差之和的最小值和发射端相应的发送功率约束，计算各发射端的预编码矩阵，具体包括如下步骤：

步骤I：根据各发射端要发送的数据向量的均方误差之和的最小值、发射端相应的发送功率约束以及干扰对齐条件，构造如下所示的拉格朗日函数：

$L(v_{\mathrm{1,1}},v_{\mathrm{1,2}};R_{\mathrm{1,1}},R_{\mathrm{1,2}},R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}};{\mathrm{\λ}}_1,{\mathrm{\λ}}_2)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l-1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{MSE}}_{k,l}+{\mathrm{\λ}}_1[\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)-P_1]$

$+{\mathrm{\λ}}_2[\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)-P_2]$

其中，v_k，l为相应的预编码矩阵，如[v_1，1，v_1，2]为第一发射端的预编码矩阵，[v_2，1，v_2，2]为第二发射端的预编码矩阵，R_k，l为相应的接收滤波器，如R_1，1、R_1，2为第一接收端的接收滤波矩阵，R_2，1、R_2，2为第二接收端的接收滤波矩阵，发射端k的发送功率约束表示为P_k＝tr(v_k ^Hv_k)，λ_k为对应于发射端k的发送功率约束的拉格朗日乘子，MSE_k，l为数据向量d_k，l的均方误差，k、l为序号。

步骤II：根据所述拉格朗日函数的优化条件，得到所述预编码矩阵和接收滤波器的表达式；

这里，采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件作为上述拉格朗日函数的优化条件。

$v_{\mathrm{1,1}}=[{H_{11}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,3}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{11}+{T_1}^H{H_{12}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,3}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{12}{T}_1$

$+{H_{21}}^H\left(\underset{i=\mathrm{2,4}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{21}+{T_1}^H{H_{22}}^H\left(\underset{i=\mathrm{2,4}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{22}{T}_1---\left(1\right)$

$+{{\mathrm{\λ}}_{1}I+{\mathrm{\λ}}_2{T_1}^H{T}_1]}^{-1}({H_{11}}^H{R_1}^H+{T_1}^H{H_{12}}^H{R_3}^H)$

$v_{\mathrm{1,2}}=[{H_{11}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,3}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{11}+{T_2}^H{H_{12}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,3}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{12}{T}_2$

$+{H_{21}}^H\left(\underset{i=\mathrm{2,4}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{21}+{T_2}^H{H_{22}}^H\left(\underset{i=\mathrm{2,4}}{\mathrm{\Σ}}{R_i}^H{R}_i\right)H_{22}{T}_2---\left(2\right)$

$+{{\mathrm{\λ}}_{1}I+{\mathrm{\λ}}_2{T_2}^H{T}_2]}^{-1}({H_{21}}^H{R_2}^H+{T_2}^H{H_{22}}^H{R_4}^H)$

$R_{\mathrm{1,1}}={[H_{11}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){H_{11}}^H+H_{12}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{T}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{T_i}^H\right){H_{12}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I]}^{-1}{H}_{11}{v}_{\mathrm{1,1}}---\left(3\right)$

$R_{\mathrm{2,1}}={[H_{21}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){H_{21}}^H+H_{22}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{T}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{T_i}^H\right){H_{22}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I]}^{-1}{H}_{21}{v}_{\mathrm{1,2}}---\left(4\right)$

$R_{\mathrm{1,2}}={[H_{12}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{T}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{T_i}^H\right){H_{12}}^H+H_{11}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){H_{11}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I]}^{-1}{H}_{12}{T_{1}v}_{\mathrm{1,1}}---\left(5\right)$

$R_{\mathrm{2,2}}={[H_{22}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{T}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{T_i}^H\right){H_{22}}^H+H_{21}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){H_{21}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I]}^{-1}{H}_{22}{T}_2{v}_{1,2}---\left(6\right)$

$\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)=P_1---\left(7\right)$

$\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)=\mathrm{tr}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v_{1,i}}^H{T_i}^H{T}_i{v}_{1,i}\right)=P_2---\left(8\right)$

步骤III：利用所述预编码矩阵和接收滤波器的表达式及预编码矩阵的初始值，迭代计算得到所述预编码矩阵、接收滤波器。

步骤(1)首先，初始化第一发射端的预编码矩阵，并根据如下公式，由所述第一发射端的预编码矩阵的初始值和干扰对齐条件得到第二发射端的预编码矩阵，

v_2，1＝T₁v_1，1    v_2，2＝T₂v_1，2

步骤(2)根据所述预编码矩阵的初始值，利用所述接收滤波器的表达式，即上述公式(3)至公式(6)，计算各接收滤波器；

由于各接收滤波器表达式中，加性高斯白噪声的方差σ_n ²以及信道系数矩阵H都是已知的，利用上述预编码矩阵的初始值即可以计算得到接收滤波器。

步骤(3)：利用计算得到的所述接收滤波器，计算得到当前迭代的拉格朗日乘子；

步骤(4)：根据所述当前迭代的拉格朗日乘子，更新所述预编码矩阵。

根据计算得到的当前迭代的拉格朗日乘子λ_k，以及接收滤波器重新计算得到更新后的预编码矩阵，并将该更新后的预编码矩阵作为本次迭代得到的预编码矩阵。

步骤(5)：用更新后的预编码矩阵替换所述预编码矩阵的当前值，计算所述预编码矩阵。

重复上述步骤(2)至步骤(5)的操作直到满足迭代结束的条件，如算法收敛了或是达到了预定的迭代次数。

例如，当迭代次数达到预定值(如32次)时，结束操作，将当前迭代得到的预编码矩阵、接收滤波器作为最终的预编码矩阵和接收滤波器；或者，

在当前迭代得到的预编码矩阵与上一次迭代得到的预编码矩阵之差的范数小于预定值时，这时，表明算法收敛了，将当前迭代得到的预编码矩阵、接收滤波器作为最终的预编码矩阵和接收滤波器；或者，

在当前迭代得到的发射端的总的均方误差与上一次迭代得到的发射端的总的均方误差之差的绝对值小于预定值时，将当前迭代得到的预编码矩阵作为最终的预编码矩阵。

在发射端利用所述预编码矩阵对各发射端的数据进行预编码，并进行相应处理后，发送预编码后数据。

方式二、健壮的最小均方误差干扰对齐(Robust MMSE-IA)方式

考虑到实际的应用中，发射端通常无法获得信道状态的精确信息，为消除信道中误差带来的影响，在计算预编码矩阵时可以将优化问题表述如下：

$\begin{array}{cc}\underset{v_{\mathrm{1,1}},v_{\mathrm{1,2};}{R}_{\mathrm{1,1},}{R}_{\mathrm{1,2}},R_{\mathrm{2,1},}{R}_{\mathrm{2,2}}}{\min }& \underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{MSE}}_{k,l}|\widehat{H_{\mathrm{ij}}}>\end{array}$

$s.t\left\{\begin{array}{c}\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)=P_1\\ \mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)=P_2\\ v_{\mathrm{2,1}}={\hat{T}}_1{v}_{\mathrm{1,1}}\\ v_{\mathrm{2,2}}={\hat{T}}_2{v}_{\mathrm{1,2}}\end{array}\right.$

其中

是从发射端i到接收端j的估计的信道矩阵，e_ij是从发射端i到接收端j的信道矩阵的估计误差，e_ij为零均值，方差为

的随机矩阵；E{e_ije_kl ^H}＝0，i≠k，j≠l；这里E{·}表示取统计平均。

为给定

下，数据向量d_k1的条件均方误差。

在本实施例中，根据各发射端要发送的数据向量的均方误差之和的最小值和发射端相应的发送功率约束，计算各发射端的预编码矩阵，具体包括如下步骤：

步骤I：根据各发射端要发送的数据向量的均方误差之和的最小值、发射端相应的发送功率约束以及干扰对齐条件，构造如下所示的拉格朗日函数：

$L(v_{\mathrm{1,1}},v_{\mathrm{1,2}};R_{\mathrm{1,1}},R_{\mathrm{1,2}},R_{\mathrm{2,1}},R_{\mathrm{2,2}};{\mathrm{\λ}}_1,{\mathrm{\λ}}_2)=\underset{k=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{MSE}}_{k.l}|\widehat{H_{\mathrm{ij}}}>+{\mathrm{\λ}}_1[\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)-P_1]+{\mathrm{\λ}}_2[\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)-P_2]$

其中，λ_k为对应于发射端k的发送功率约束的拉格朗日乘子，为数据向量d_k，1要发送的数据向量的条件均方误差，

干扰对齐条件为

第一发射端的功率约束表示为：

第二发射端的功率约束表示为：

由于在实际系统中，发射端往往不能获取信道状态的精确信息，采用上式构造拉格朗日函数时，提供了一种健壮的干扰对齐方法，能够更加有效的避免用户间的相互干扰，减低信道状态信息不精确的影响。

步骤II：根据所述拉格朗日函数的优化条件，得到所述预编码矩阵和接收滤波器的表达式；

这里，采用KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件作为上述拉格朗日函数的优化条件，得到如下所示的预编码矩阵和接收滤波器的表达式：

$v_{\mathrm{1,1}}=[{{\hat{H}}_{11}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{1,i}{R_{1,i}}^H\right){\hat{H}}_{11}+{{\hat{T}}_1}^H{{\hat{H}}_{12}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{1,i}{R_{1,i}}^H\right){\hat{H}}_{12}{\hat{T}}_1+{{\hat{H}}_{21}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{2,i}{R_{2,i}}^H\right){\hat{H}}_{21}+$

${{\hat{T}}_1}^H{{\hat{H}}_{22}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{2,i}{R_{2,i}}^H\right){\hat{H}}_{22}{\hat{T}}_1+{\mathrm{\λ}}_{1}I+{\mathrm{\λ}}_2{{\hat{T}}_1}^H{\hat{T}}_1+{\mathrm{\σ}}_h^2\·\mathrm{tr}\left(\underset{i,j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{R_{\mathrm{ij}}^H}^{\mathrm{ij}}\right)I+$

${{\mathrm{\σ}}_h^2\·\mathrm{tr}\left(\underset{i,j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{R_{\mathrm{ij}}^H}^{\mathrm{ij}}\right){{\hat{T}}_1}^H{\hat{T}}_1]}^{-1}({{\hat{H}}_{11}}^H{R}_{\mathrm{1,1}}+{{\hat{T}}_1}^H{{\hat{H}}_{12}}^H{R}_{1,2})---\left(9\right)$

$v_{1,2}=[{{\hat{H}}_{11}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{1,i}{R_{1,i}}^H\right){\hat{H}}_{11}+{{\hat{T}}_2}^H{{\hat{H}}_{12}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{1,i}{R_{1,i}}^H\right){\hat{H}}_{12}{\hat{T}}_2+{{\hat{H}}_{21}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{2,i}{R_{2,i}}^H\right){\hat{H}}_{21}+$

${{\hat{T}}_2}^H{{\hat{H}}_{22}}^H\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{R}_{2,i}{R_{2,i}}^H\right){\hat{H}}_{22}{\hat{T}}_2+{\mathrm{\λ}}_{1}I+{\mathrm{\λ}}_2{{\hat{T}}_2}^H{\hat{T}}_2+{\mathrm{\σ}}_h^2\·\mathrm{tr}\left(\underset{i,j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{R_{\mathrm{ij}}^H}^{\mathrm{ij}}\right)I+$

${{\mathrm{\σ}}_h^2\·\mathrm{tr}\left(\underset{i,j=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{R}_{\mathrm{ij}}{R_{\mathrm{ij}}^H}^{\mathrm{ij}}\right){{\hat{T}}_2}^H{\hat{T}}_2]}^{-1}({{\hat{H}}_{21}}^H{R}_{\mathrm{2,1}}+{{\hat{T}}_2}^H{{\hat{H}}_{22}}^H{R}_{\mathrm{2,2}})---\left(10\right)$

$R_{\mathrm{1,1}}={[{\hat{H}}_{11}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){{\hat{H}}_{11}}^H+{\hat{H}}_{12}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{T}}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{{\hat{T}}_i}^H\right){{\hat{H}}_{12}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I+{\mathrm{\σ}}_h^{2}I]}^{-1}{\hat{H}}_{11}{v}_{\mathrm{1,1}}---\left(11\right)$

$R_{\mathrm{2,1}}={[{\hat{H}}_{21}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){{\hat{H}}_{21}}^H+{\hat{H}}_{22}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{T}}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{{\hat{T}}_i}^H\right){{\hat{H}}_{22}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I+{\mathrm{\σ}}_h^{2}I]}^{-1}{\hat{H}}_{21}{v}_{1,2}---\left(12\right)$

$R_{\mathrm{1,2}}={[{\hat{H}}_{12}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{T}}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{{\hat{T}}_i}^H\right){{\hat{H}}_{12}}^H+{\hat{H}}_{11}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){{\hat{H}}_{11}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I+{\mathrm{\σ}}_h^{2}I]}^{-1}{\hat{H}}_{12}{\hat{T}}_1{v}_{\mathrm{1,1}}--\left(13\right)$

$R_{\mathrm{2,2}}={[{\hat{H}}_{22}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\hat{T}}_i{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H{{\hat{T}}_i}^H\right){{\hat{H}}_{22}}^H+{\hat{H}}_{21}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v}_{1,i}{v_{1,i}}^H\right){{\hat{H}}_{21}}^H+{{\mathrm{\σ}}_n}^{2}I+{\mathrm{\σ}}_h^{2}I]}^{-1}{\hat{H}}_{22}{\hat{T}}_2{v}_{\mathrm{1,2}}---\left(14\right)$

$\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{1,i}}^H{v}_{1,i}\right)=P_1---\left(15\right)$

$\mathrm{tr}\left(\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{v_{2,i}}^H{v}_{2,i}\right)=\mathrm{tr}\left(\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{v_{1,i}}^H{{\hat{T}}_i}^H{\hat{T}}_i{v}_{1,i}\right)=P_2---\left(16\right)$

其中，σ_n ²为加性高斯白噪声的方差，H_ik为从发射端k到接收端i的信道系数矩阵，i为序号。

由上可以看出，发射端的预编码矩阵被表示为接收端的接收滤波器的函数；接收端的接收滤波器被表示为的发射端的预编码矩阵的函数，因此，在本实施例中采用迭代算法进行干扰对齐，迭代的具体方法参见本发明实施例中方式一中的步骤III，在此不再赘述。

下面通过实验数据具体说明本发明实施例的有益效果。

在本实验中，系统中有两个发射端和两个接收端，每个发射端有3根天线，每个接收端有3根天线，每个发射端分别发送2个数据向量给接收端。

图8为本发明实施例提供的一种实验结果图，图8中横坐标表示信噪比(Eb/N0)，纵坐标表示误码率。图8中从上至下方向最上方为迭代(iteration)次数为2时的曲线(即具有圆形标记的曲线)，下一条曲线为迭代次数为4的曲线(即具有菱形标记的曲线)，又下一条为迭代次数为8的曲线(即具有矩形标记的曲线)，又下一条为迭代次数为16的曲线(即具有三角形标记的曲线)，最下方的曲线为迭代次数为32的曲线(即具有米字形标记的曲线)。图8显示了随着迭代次数的增加，本发明的干扰对齐方法的使系统的误码率性能大大地提高。

图9为本发明实施例提供的一种实验结果图，图9中横坐标表示信噪比(Eb/N0)，纵坐标表示误码率。图9将采用本发明的预编码方法(选取迭代次数为16)进行干扰对齐的情况和已知的randomly choosing IA与distributed IA方法比较，randomly choosing IA如图中具有圆形标记的曲线所示，采用本发明实施例提供的干扰对齐方法(MMSE-IA)如图中具有菱形标记的曲线所示，distributed IA方法如图中具有米字形标识的曲线所示，randomly choosing IA方法如图中具有矩阵标识的曲线所示，可以看出，与现有技术中的干扰对齐方法相比，本发明实施例的MMSE-IA方法使系统的误码率性能大大地提高，且本发明实施例提供的干扰对齐方法的复杂度大大降低。

图10为本发明实施例提供的一种实验结果图，图10中横坐标表示信噪比(Eb/N0)，纵坐标表示误码率。图10为理想信道状态下采用本发明提供的MMSE-IA(MMSE-IA with Perfect CSI)，该方案的实验结果如图中带米字形标识的曲线所示；不理想信道状态下采用MMSE-IA(conventional MMSE-IA withPerfect CSI)，该方案的实验结果如图中带菱形标识的曲线所示；以及不理想信道状态下采用Robust MMSE-IA，该方案的实验结果如图中带菱形标识的曲线所示，的实验结果对比图。可以看出，本发明提供的Robust MMSE-IA方法对信道信息的误差更健壮。

本发明实施例提供的技术方案，通过各发射端的预编码矩阵和各接收端的接收滤波器的联合设计，实现了一种性能更好的干扰对齐方法，避免了干扰信道中用户间的相互干扰。本发明实施例的技术方案不局限于某种特殊信道，在避免用户间干扰的同时显著提升了系统的容量，并且，实验证明，本发明能够有效降低用户间的干扰，大大降低系统的误码率。

本发明实施例又一个还提供了一种预编码装置，如图11所示，该预编码装置包括：

初始预编码矩阵获得单元111，用于获得发射端的初始预编码矩阵；

接收滤波器确定单元112，用于确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得；

预编码矩阵获得单元113，用于在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵；

预编码单元114，用于利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

其中，所述初始预编码矩阵获得单元111具体用于由发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵，其中，N为正整数，N由天线的数目确定；或者，将满足维度条件的任意的矩阵作为所述的初始预编码矩阵，例如，

由各发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵的最大的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵；其中，当发射端的天线数目与接收端的天线数目相同时，利用如下公式，根据发射端天线数目确定所述N值，

N＝[发射端天线数目*(2/3)]，其中，函数[]表示向下取整。

其中，所述接收滤波器确定单元112，具体用于将发射端的初始预编码矩阵分别与信道矩阵相乘，得到发射端与接收端之间的初始等效信道矩阵，其中，所述信道矩阵为所述发射端和所述接收端之间的信道矩阵；对于第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器，通过对另一发射端与第一接收端的初始等效信道矩阵进行奇异值分解，将左奇异值矩阵中对应于左零空间的相应列作为第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器。

进一步的，所述预编码矩阵获得单元113，具体用于利用所述接收滤波器分别乘以接收端相应于发射端的初始等效信道矩阵得到所述等效信道所对应的等效信道矩阵；利用所述发射端与接收端之间所有的等效信道矩阵，进行多用户预编码，除去所述发射端的初始等效信道矩阵中的干扰，得到所述发射端的预编码矩阵。

例如，所述预编码矩阵获得单元113，可以根据如下公式，利用每个发射端与各接收端之间的等效信道矩阵，利用多用户预编码，除去初始预编码矩阵中的相应干扰，得到各发射端的预编码矩阵：

$F1={\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^{+};$ $F2={\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^{+}$

所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2；

或者，所述预编码矩阵获得单元113，根据如下公式，利用每个发射端与各接收端之间的等效信道矩阵，利用多用户预编码，除去初始预编码矩阵中的相应干扰，得到各发射端的预编码矩阵：

$F1={\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^H*\mathrm{inv}\left(\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]*{\left[\begin{array}{c}{H}_{11\_r\_t}\\ H_{21\_r\_t}\end{array}\right]}^H\end{array}+\mathrm{\ξ}*{\mathrm{\σ}}_n^2*I\right)$

$F2={\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^H*\mathrm{inv}\left(\begin{array}{c}\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]*{\left[\begin{array}{c}{H}_{12\_r\_t}\\ H_{22\_r\_t}\end{array}\right]}^H\end{array}+\mathrm{\ξ}*{\mathrm{\σ}}_n^2*I\right)$

所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2；

其中，H_{ij_r_t}表示发射端j与接收端i之间的等效信道矩阵，[]⁺表示求伪逆，函数inv()表示求逆，ξ为常数，σ_n ²为信道中噪声的方差。

进一步的，所述预编码单元114，用于根据如下公式：

S1＝V1*F1*d1；S2＝V2*F2*d2；

利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行预编码；

或者，所述预编码单元114，用于根据如下公式：

S1＝V1*F1*(d1+τ*l_opt1)    S2＝V2*F2*(d2+τ*l_opt2)

$l_{\mathrm{opt}1}=\underset{l\∈\mathrm{CZ}}{\min }{\left|\right|V1*F1*(d1+\mathrm{\τ}*l)\left|\right|}_2$ $l_{\mathrm{opt}2}=\underset{l\∈\mathrm{CZ}}{\min }{\left|\right|V2*F2*(d2+\mathrm{\τ}*l)\left|\right|}_2$

利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行预编码；

其中，S1表示第一发射端的预编码后的信号，d1表示第一发射端的数据向量；S2表示第二发射端的预编码后的信号，d2表示第二发射端的数据向量，τ为调制方式常数和l为整数。

本发明实施例提供的技术方案通过级联的两级预编码过程计算预编码矩阵，首先通过接收滤波器的选取消除了部分的干扰，然后利用接收滤波器和初始等效信道矩阵再次进行预编码，完全消除了剩余的干扰，得到预编码矩阵。本发明实施例提供了一种新的联合非迭代的干扰对齐方法，实验证明，本技术方案能够有效降低用户间的干扰，减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享，提高系统容量。

本发明实施例还提供了一种解码装置，参见图12，所述装置包括：

接收滤波器获取单元121，用于获取各接收端相应于各发射端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵，所述初始等效信道矩阵是利用发射端的初始预编码矩阵计算得到的；

解码单元122，用于利用所述接收滤波器对来自发射端的经过预编码的数据向量进行解码。

其中，所述解码单元122，具体用于具体用于根据公式：

y₁₁＝R₁₁ ^Hy₁        y₁₂＝R₁₂ ^Hy₁

y₂₁＝R₂₁ ^Hy₂        y₂₂＝R₂₂ ^Hy₂

${\hat{d}}_i=y_i$

利用所述接收滤波器对所述数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行判决，获得解码后的信号；

或者，所述解码单元122，具体用于根据公式：

y₁₁＝R₁₁ ^Hy₁        y₁₂＝R₁₂ ^Hy₁

y₂₁＝R₂₁ ^Hy₂        y₂₂＝R₂₂ ^Hy₂

${\hat{d}}_i=\mathrm{mod}(y_i,\mathrm{\τ}),$

利用所述接收滤波器对所述数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行取模运算之后，再进行判决，获得解码后的信号；

其中，

表示发送端的数据向量，y_ij表示接收端i对发射端j的检测结果；R_ij表示接收端i相对于发射端j的接收滤波器，函数mod()表示取模运算。

本发明装置实施例中各功能模块和单元的具体工作方式参见本发明方法实施例。本发明装置实施例中各功能模块和单元可以单独实现，也可以集成在一个或多个单元中实现。

本发明实施例提供的技术方案通过级联的两级预编码过程计算预编码矩阵，首先通过接收滤波器的选取消除了部分的干扰，然后利用接收滤波器和初始等效信道矩阵再次进行预编码，完全消除了剩余的干扰，得到预编码矩阵。本发明实施例提供了一种新的联合非迭代的干扰对齐方法，实验证明，本技术方案能够有效降低用户间的干扰，减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享，提高系统容量。

本发明又一个实施例还提供了一种预编码装置，参见图13，所述装置包括：

函数构造单元131，用于根据发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束，构造相应的拉格朗日函数；表达式获得单元132，用于根据所述拉格朗日函数的优化条件获得所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式；迭代计算单元133，用于利用所述预编码矩阵的表达式和接收滤波器的表达式以及所述预编码矩阵的初始值，迭代计算得到所述预编码矩阵；预编码单元134，用于利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。

本发明实施例提供的技术方案，通过各发射端的预编码矩阵和各接收端的接收滤波器的联合设计，实现了一种性能更好的干扰对齐方法，避免了干扰信道中用户间的相互干扰。本发明实施例的技术方案不局限于某种特殊信道，在避免用户间干扰的同时显著提升了系统的容量，并且，实验证明，本发明能够有效降低用户间的干扰，大大降低系统的误码率。

本发明又一个实施例还提供了一种解码装置，参见图14，所述装置包括：

接收单元141，用于接收来自发射端的数据，所述数据采用预编码矩阵进行预编码；解码单元142，用于利用接收滤波器矩阵对接收到的数据进行解码，获得解码后的信号；

其中，所述接收滤波器矩阵和预编码矩阵是根据发射端要发送的数据向量的均方误差和发射端相应的发送功率约束迭代计算获得。

由上所述，本发明实施例提供的技术方案，通过各发射端的预编码矩阵和各接收端的接收滤波器的联合设计，实现了一种性能更好的干扰对齐方法，避免了干扰信道中用户间的相互干扰。本发明实施例的技术方案不局限于某种特殊信道，在避免用户间干扰的同时显著提升了系统的容量，并且，实验证明，本发明能够有效降低用户间的干扰，大大降低系统的误码率。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

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，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (15)

1.一种分布式多天线系统中的预编码方法，其特征在于，所述方法包括： 

获得发射端的初始预编码矩阵； 

确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得； 

在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵; 

利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。 

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于， 

对第一发射端与第一接收端之间的接收滤波器，所述完全包含干扰的信道为：发射端中除所述第一发射端之外的发射端与第一接收端之间的信道。 

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获得发射端的初始预编码矩阵包括： 

由发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵，其中，N为正整数，N由天线的数目确定；或者， 

将满足维度条件的任意的矩阵作为所述的初始预编码矩阵。 

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于， 

当发射端的天线数目与接收端的天线数目相同时，利用如下公式，根据发射端天线数目确定所述N值： 

N=[发射端天线数目*（2/3）]，其中，函数[]表示向下取整。 

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定接收端的接收滤波器包括： 

将所述发射端的初始预编码矩阵分别与信道矩阵相乘，得到所述发射端与接收端之间的初始等效信道矩阵，其中，所述信道矩阵为所述发射端和所述接 收端之间的信道矩阵； 

对于第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器，通过对另一发射端与第一接收端的初始等效信道矩阵进行奇异值分解，将左奇异值矩阵中对应于左零空间的相应列向量作为第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器。 

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中干扰，得到发射端的预编码矩阵包括： 

利用所述接收滤波器分别乘以接收端相应于发射端的初始等效信道矩阵得到所述等效信道所对应的等效信道矩阵； 

利用所述发射端与接收端之间所有的等效信道矩阵，进行多用户预编码， 

除去所述发射端的初始等效信道矩阵中的干扰，得到所述发射端的预编码矩阵。 

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于， 

根据公式： 

利用所述发射端与各接收端之间所有的等效信道矩阵，进行线性的多用户预编码，除去所述发射端的初始等效信道矩阵中的干扰，得到所述多用户预编码矩阵，所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2； 

或者，根据公式: 

利用所述发射端与各接收端之间所有的等效信道矩阵，进行非线性的多用户预编码，除去所述发射端的初始等效信道矩阵中的干扰，得到所述多用户预编码矩阵，所述第一发射端的预编码矩阵为V1*F1，所述第二发射端的预编码矩阵为V2*F2； 

其中，V1为第一发射端的初始预编码矩阵，V2为第二发射端的初始预编码矩阵，H_{ij_r_t}表示发射端j与接收端i之间的等效信道矩阵，[]⁺表示求伪逆，函数inv（）表示求逆，ξ为常数，

为信道中噪声的方差。 

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 

根据公式： 

S1=V1*F1*d1;S2=V2*F2*d2; 

利用所述预编码矩阵对所述发射端的数据向量进行线性多用户预编码； 

或者，根据公式： 

S1=V1*F1*(d1+τ*l_opt1) S2=V2*F2*(d2+τ*l_opt2) 

利用所述预编码矩阵对所述发射端的数据向量进行非线性多用户预编码； 

其中，V1为第一发射端的初始预编码矩阵，V2为第二发射端的初始预编码矩阵，S1表示第一发射端的预编码后的信号，d1表示第一发射端的数据向量；S2表示第二发射端的预编码后的信号，d2表示第二发射端的数据向量，τ为调制方式常数，l为整数。 

9.一种分布式多天线系统中的解码方法，其特征在于，所述方法包括： 

获取接收端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵，所述初始等效信道矩阵利用发射端的初始预编码矩阵计算获得； 

根据公式： 

y₁₁=R₁₁ ^Hy₁ y₁₂=R₁₂ ^Hy₁

y₂₁=R₂₁ ^Hy₂ y₂₂=R₂₂ ^Hy₂

利用所述接收滤波器对数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行判决，获得解码后的信号； 

或者，根据公式： 

y₁₁=R₁₁ ^Hy₁ y₁₂=R₁₂ ^Hy₁

y₂₁=R₂₁ ^Hy₂ y₂₂=R₂₂ ^Hy₂

利用所述接收滤波器对数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行取模运算之后，再进行判决，获得解码后的信号； 

其中，

表示发送端的数据向量，y_ij表示接收端i对发射端j的检测结果；R_ij表示接收端i相对于发射端j的接收滤波器，函数mod（）表示取模运算，τ为调制方式常数。 

10.一种预编码装置，其特征在于，所述装置包括： 

初始预编码矩阵获得单元，用于获得发射端的初始预编码矩阵； 

接收滤波器确定单元，用于确定接收端的接收滤波器，所述接收滤波器与完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵正交，所述初始等效信道矩阵利用所述初始预编码矩阵计算获得； 

预编码矩阵获得单元，用于在根据所述接收滤波器和初始等效信道矩阵构成的等效信道上，进行多用户预编码，去除所述初始等效信道矩阵中的干扰，得到发射端的预编码矩阵； 

预编码单元，用于利用所述预编码矩阵进行多用户预编码。 

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 

所述初始预编码矩阵获得单元，具体用于由发射端与该发射端所对应的接收端之间的信道矩阵的N个奇异值对应的右奇异值向量构成所述初始预编码矩阵；或者，将满足维度条件的任意的矩阵作为上述初始预编码矩阵， 

其中，当发射端的天线数目与接收端的天线数目相同时，利用如下公式，根据发射端天线数目确定所述N值： 

N=[发射端天线数目*（2/3）]，其中，函数[]表示向下取整。 

12.根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 

所述接收滤波器确定单元，具体用于将所述发射端的初始预编码矩阵分别与信道矩阵相乘，得到所述发射端与接收端之间的初始等效信道矩阵，其中，所述信道矩阵为所述发射端和所述接收端之间的信道矩阵；对于第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器，通过对另一发射端与第一接收端的初始等效信道矩阵进行奇异值分解，将左奇异值矩阵中对应于左零空间的相应列向量作为第一接收端相对于第一发射端的接收滤波器。 

13.根据权利要求10所述的装置，其特征在于， 

所述预编码矩阵获得单元，具体用于利用所述接收滤波器分别乘以接收端相应于发射端的初始等效信道矩阵得到所述等效信道所对应的等效信道矩阵；利用所述发射端与接收端之间所有的等效信道矩阵，进行多用户预编码，除去所述发射端的初始等效信道矩阵中的干扰，得到所述发射端的预编码矩阵。 

14.根据权利要求10至13任一项所述的装置，其特征在于， 

所述预编码单元，用于根据公式： 

S1=V1*F1*d1;S2=V2*F2*d2; 

利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行线性多用户预编码； 

或者，所述预编码单元，用于根据公式： 

S1=V1*F1*(d1+τ*l_opt1) S2=V2*F2*(d2+τ*l_opt2) 

利用所述预编码矩阵对发射端的数据向量进行非线性多用户预编码； 

其中，V1为第一发射端的初始预编码矩阵，V2为第二发射端的初始预编码矩阵，S1表示第一发射端的预编码后的信号，d1表示第一发射端的数据向量；S2表示第二发射端的预编码后的信号，d2表示第二发射端的数据向量，τ为调制方式常数和l为整数。 

15.一种解码装置，其特征在于，所述装置包括： 

接收滤波器获取单元，用于获取接收端的接收滤波器，所述接收滤波器正交于完全包含干扰的信道的初始等效信道矩阵，所述初始等效信道矩阵利用发射端的初始预编码矩阵计算获得； 

解码单元，用于用于根据公式： 

y₁₁=R₁₁ ^Hy₁ y₁₂=R₁₂ ^Hy₁

y₂₁=R₂₁ ^Hy₂ y₂₂=R₂₂ ^Hy₂

利用所述接收滤波器对数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行判决，获得解码后的信号； 

或者，解码单元，具体用于根据公式： 

y₁₁=R₁₁ ^Hy₁ y₁₂=R₁₂ ^Hy₁

y₂₁=R₂₁ ^Hy₂ y₂₂=R₂₂ ^Hy₂

利用所述接收滤波器对数据向量进行解码得到检测结果，对所述检测结果进行取模运算之后，再进行判决，获得解码后的信号； 

其中，

表示发送端的数据向量，y_ij表示接收端i对发射端j的检测结果；R_ij表示接收端i相对于发射端j的接收滤波器，函数mod（）表示取模运算，τ 为调制方式常数。 

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