CN102355291A - 一种基于放大转发的多流双向中继传输方法 - Google Patents

Abstract

一种基于放大转发的多流双向中继传输方法，操作步骤如下：(1)中继天线选择阶段：两个源节点分别向中继节点发送训练信号序列，中继节点根据接收的训练信号序列分别估计其与两个源节点之间的信道信息，获得相应的两个信道矩阵，再根据该两个信道矩阵选择参与该两个用户交互通信的天线子集，降低中继节点处理信号的复杂度和转发能耗，获得分集增益，提高系统的误码性能。(2)双向中继传输阶段：中继节点根据所选择的天线子集进行双向中继传输，完成信息交互。本发明采用基于ANC的高效双向通信策略，针对多流传输制定天线选择方案和接收信号的线性解耦技术，降低了中继的发送能耗和运算复杂度，有效利用了多输入多输出双向中继信道的自由度。

Description

一种基于放大转发的多流双向中继传输方法

技术领域

本发明涉及一种用于物理层网络编码的空间复用的信号传输方法，确切地说，涉及一种基于放大转发的多流双向中继传输方法，属于无线通信技术领域。

背景技术

双向通信要求通信两端都能够发送和接收信息，也是一种常见的通信手段；比如，用户之间的实时文件交互、视频通话和专用监控系统等都需要可靠的双向通信。由于地理位置的间隔或直传信道的质量恶劣，期望实现双向通信的用户往往无法自行组网，实现可靠通信，这时通常利用中继来协助完成双向通信。物理层网络编码是利用无线信号传输的广播和叠加特性和先进的信号检测方法，以便为这些期望交互信息的用户对能够提供高速、可靠的信息传递。同时，采用物理层网络编码的中继网络只需要两个时隙就能完成用户对的信息交互，有效地提高了网络整体的频谱利用率、能量利用率和吞吐量，从而实现高效、环保的双向通信，也符合未来绿色通信的需求。

目前，物理层网络编码已经逐渐受到学术界和产业界的关注，其中应用于双向通信中的物理层网络编码，主要包括：基于译码转发DNF(decode and forward)的物理层网络编码PLNC(physical-layer network coding)和基于放大转发ANF(amplify and forward)的模拟网络编码ANC(analogue network coding)。其中，PLNC的通信协议规定：两个希望进行双向通信的用户对利用相同的时频资源完成其上行传输，中继端将重叠的或相互干扰的信号直接映射为网络编码的符号，然后利用一定的时频率资源将该网络编码后的符号广播到该用户对；用户接收到网络编码的符号后，利用自己已有的信息通过一些非线性运算消除干扰后，获得来自对方用户的有用信息。另外，模拟网络编码ANC的通信协议规定：两个希望进行双向通信的用户对利用相同的时频资源完成其上行传输，中继端将重叠的或相互干扰的信号直接放大后，再广播到该用户对；用户接收到网络编码的符号后，利用自己已有的信息通过一些线性运算消除干扰后，获得来自对方用户的有用信息。在这两种物理层网络编码协议中，PLNC协议在中继端对接收的重叠的或相互干扰的信号进行解调映射和相应的调制映射，重新生成网络编码符号后，再广播到用户对。其信息交互过程涉及的运算是非线性的，运算较为复杂，尤其在采用高阶调制方式时，这个缺点更为明显。相比之下，模拟网络编码ANC协议只需要进行简单的线性运算，容易实现，也是物理层网络编码中普遍应用的协议。

在多天线信道中，采用空间复用技术可以有效利用空间自由度来实现多流传输，以提高频谱利用率。然而，在中继和用户终端都具有多天线的双向中继网络场景中，针对ANC的中继端天线选择和空间复用的方法，目前还鲜有报道。实用的空分复用方法通常是使用线性的接收机。虽然线性接收机的结构比较简单、实现复杂度低；但是，基于线性接收机的空分复用系统往往无法利用多天线接收机的潜在分集增益，这就使得系统抗信道衰落能力较弱。

现在，传统双向中继系统的通信过程主要包括两个阶段：多路接入阶段MAC(multiple-access)和广播阶段BC(broadcast)。在MAC阶段，由希望进行双向通信的两个用户同时向中继传输信息，中继接收来自不同用户的叠加信号；在BC阶段，中继对接收到的信号进行放大后，直接广播回送给用户，用户利用本地的自信息将其中另一个用户的信息抽取出来。

目前，针对基于ANC的双向中继系统的研究，主要集中于所有节点都配置单天线(参见图1(A)所示)和仅有中继端配置多天线(参见图1(B)所示)的两种场景，这两种场景都仅能支持单流的双向中继传输。此外，目前实用的空分复用方法通常使用线性的接收机，无法利用多天线接收机潜在的分集增益，使得系统抗信道衰落能力较弱。

在中继和用户终端都具有多天线的双向中继网络场景中，通常专属的中继节点都会配备比用户接收机更多的天线，而用户支持的最大传输流数目不会超过用户的天线数目，即中继不需要使用全部天线就可以支持用户之间的多流双向通行。并且，对于中继而言，射频单元的硬件投入相对昂贵，而天线单元相对价廉，所以天线选择无疑是一个既降低通信成本、又有望提高传输性能的好方法。然而，目前多天线系统中的天线选择方法主要是针对点对点通信网络或者单向中继通信网络提出的，不能直接应用于双向中继的多天线系统中。如何解决这个天线选择问题，就成为业内科技人员关注的一个焦点课题。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种针对ANC协议实现用户对之间高速、高可靠性的双向通信的方法，即基于放大转发的多流双向中继传输方法，本发明方法采用基于ANC的高效双向通信策略，针对多流传输制定天线选择方案和接收信号的线性解耦技术，降低了中继的发送能耗和运算复杂度，有效利用了多输入多输出双向中继信道的自由度。

为了达到上述目的，本发明提供了一种基于放大转发的多流双向中继传输方法，用于下述场景：两端用户S_k，即两个源节点的天线数N_T都不小于2，也就是N_T≥2，双向中继节点R的天线数N_R大于每个用户S_k的天线数，即N_R＞N_T；两端用户S_k到中继节点R的两个信道矩阵

中的每个元素都是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差为1的复高斯分布的随机变量；且

式中，C为复数集合，

表示N_R行N_T列的复数矩阵的集合，下标k表示两端用户的序号，且k＝1或2；其特征在于：所述方法包括下列两个操作步骤：

(1)中继天线选择(antenna-selection)阶段：两个源节点S_k分别向中继节点R发送训练信号序列，中继节点R根据接收的训练信号序列分别估计其与该两个源节点S_k之间的信道信息，获得相应的两个信道矩阵

再根据该两个信道矩阵

选择参与该两个用户交互通信的天线子集，以降低中继节点R处理信号的复杂度和转发能耗，获得分集增益，提高系统的误码性能；

(2)双向中继传输阶段：中继节点根据所选择的天线子集进行双向中继传输，完成信息交互。

本发明基于放大转发的多流双向中继传输方法是一种基于ANC的联合天线选择-空间复用的高效双向通信方法，其优点是：针对多流传输制定天线选择方案和接收信号的线性解耦技术，降低了中继的发送能耗和运算复杂度，有效利用了多输入多输出双向中继信道的自由度。本发明方法的创新关键是：基于线性接收机的ANC多流双向传输方法，以及中继天线的选择策略。本发明能够有效提高双向中继网络的频谱利用率和能量利用效率，以及有效利用多线信道的自由度，实现了多流高速传输。

附图说明

图1(A)、(B)分别是单天线双向中继通信和中继多天线双向中继通信的两个示意图。

图2是本发明应用场景：多流双向中继通信的示意图。

图3是本发明基于放大转发的多流双向中继传输方法的流程图。

图4是本发明实施例中，中继节点在不同数量天线的配置下采用基于放大转发的多流双向传输性能比较示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面结合附图对本发明作进一步的详细描述。

参见图2，先介绍本发明方法的应用场景：三节点的双向中继通信系统，其中，两个源节点S₁和S₂是网络系统中的两个通信用户，每个源节点的收发天线数N_T都不小于2，即N_T≥2；双向中继节点R的天线数N_R＞N_T。两端用户S_k到中继节点R的两个信道矩阵

中的每个元素都是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差为1的复高斯分布的随机变量；且式中，C为复数集合，表示N_R行N_T列的复数矩阵的集合，下标k为两端用户序号，且k＝1或2。

并且，根据通信过程中的具体条件，本发明做出下述三项合理假设：

A、所有节点都以时分双工的模式进行通信，因此假设信道满足互异性，即如果从S_k到R的信道为H_k，则从R到S_k的信道为

其中为H_k的转置矩阵。

B、因为目前对于双向中继通信系统的信道估计技术的研究已经比较完善，因此假设所有节点都能通过信道估计，获得准确的全局信道信息。

C、中继节点采用放大转发的模式工作，处理操作步骤简单，时延很小，因此完成一次信息交互的时间很短，并假设在此信息交互期间信道保持不变。

参见图3，介绍本发明方法的下列两个操作步骤：

步骤1，中继天线选择阶段：由于中继节点的天线数N_R大于源节点的天线数N_T，在中继节点处进行天线选择，从中选出参与通信的中继天线子集，既可以降低中继节点R处理信号的复杂度和转发能耗，还可以获得分集增益，提高系统的误码性能。该步骤的操作内容为：

(11)两个源节点S_k分别向中继节点R发送训练信号序列，中继节点R根据接收的训练信号序列分别估计其与该两个源节点S_k之间的信道信息，获得相应的两个信道矩阵

两端用户序号k＝1，2。

(12)根据该两个信道矩阵

中继节点R选择参与该两个用户交互通信的天线子集。该步骤选择天线的具体操作内容如下：

(12a)中继节点从其全部N_R根天线集合Φ＝{1，2，...，N_R}中随机挑选出N_T根天线组成候选天线集合φ_l，则候选天线集合

且集合φ_l内的天线数|φ_l|＝N_T，根据组合规则，φ_l共有

种方式；式中，自然数下标l为候选天线集合的组合序号，其最大值为自然数L，表示候选天线集合的组合总数量。

(12b)中继节点根据信道矩阵寻找与中继节点候选天线集合φ_l对应的候选信道矩阵

再按照下述公式分别计算消除自干扰后的两个信道矩阵

式中，P为各个节点的每符号发送功率，α为平均功率归一化因子，且 $\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{P}{P({\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2)+N_T{N}_0}},$ 其中，‖·‖F表示矩阵的Frobenius范数，N₀为噪声功率。

(12c)对该两个信道矩阵

进行奇异值分解，分别求得其最小的奇异值σ_k，min(φ_l)；再将该两个奇异值σ_k，min(φ_l)中数值较小的设置为σ_min(φ_l)，即σ_min(φ_l)＝min{σ_1，min(φ_l)，σ_2，min(φ_l)}。

(12d)根据不同的中继节点候选天线集合φ_l，分别重复执行步骤(12a)～(12c)，构成集合A＝{σ_min(φ₁)，σ_min(φ₂)，…，σ_min(φ_L)}；再按照下述选择准则：

选出天线集合，即从集合A中选出一个最大元素，并将该元素所对应的天线集合φ_l作为参与两个用户交互通信的天线子集φ^*。

(12e)中继节点通过反馈信道，将选中的天线子集φ^*所对应的信道矩阵H_k(φ^*)广播给两个源节点；因不考虑量化信道误差，则三个节点都能够准确获得全局信道信息。

步骤2，双向中继传输阶段：中继节点根据所选择的天线子集进行双向中继传输，完成信息交互。该步骤的操作内容与传统双向中继系统相同，也分为下述多址接入MAC和广播BC两个子阶段：

(21)多址接入MAC(multi-access)：两个源节点分别对准备发送的信息进行调制后，同时向中继节点发送；中继节点接收来自不同源节点的叠加信号。

该步骤包括下列两个操作内容：

(21a)两个源节点分别对各自需要交互的信息进行调制，调制后信号为式中，

表示N_T行1列的复数列向量的集合；因实际通信系统中的x_k为取自调制星座图的星座点，为了便于分析，假设该集合中的各元素是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差为1的复高斯分布的随机变量；然后通过各自的天线向中继节点发送。

(21b)中继节点使用所选择的天线子集，接收上述两个源节点所发送信号的叠加信号y_R(φ^*)；该接收的叠加信号

其数学表达式为： $y_R\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P_1}{H}_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1+\sqrt{P_2}{H}_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2+n_R;$ 式中，P₁和P₂分别是两个源节点S_k的每符号发送功率，且为了运算简单，设P₁＝P₂＝P；中继节点R接收处的加性高斯白噪声其中各元素是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差值为实数N₀的复高斯分布的随机变量。

(22)广播BC(broadcasting)：中继节点将接收到的信号进行放大后，直接广播出去，两端源节点分别利用本地的自信息抽取出另一端源节点的信息。

该步骤包括下列操作内容：

(22a)中继节点采用下述平均功率约束公式计算放大转发的平均功率归一化因子α：

通过该约束公式计算后，得到：

$E\left\{{\mathrm{\α}}^2{\left|\right|\sqrt{P}{H}_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1+\sqrt{P}{H}_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2+n_R\left|\right|}_2^2\right\}$

$={\mathrm{\α}}^2\{P\×\mathrm{Tr}[E_n\left(H_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1{x}_1^H{H}_1^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)]+P\×\mathrm{Tr}[E_n\left(H_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2{x}_2^H{H}_2^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)]+\mathrm{Tr}[E_n\left(n_R{n}_R^H\right)\left]\right\}$

$={\mathrm{\α}}^2\{P{\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2+P{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2+N_T{N}_0\};$

其中，E[·]是求向量[·]的期望值，‖·‖₂是求向量[·]的2范数，Tr[·]是求矩阵[·]的迹；设则得到平均功率归一化因子

$\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{P}{P({\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2)+N_T{N}_0}}.$

(22b)中继节点利用该平均功率归一化因子α对信号进行放大，并广播到源节点，则源节点S_k的接收信号为：

$\begin{array}{c}{y}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)y_R\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+n_k\\ =\sqrt{P}\mathrm{\α}{H}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_k+\sqrt{P}{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k\end{array};$ 其中，源节点S_k接收处的加性高斯白噪声其中各元素都是独立同分布的，并服从

分布，即满足均值为0、方差值为实数N₀的复高斯分布的随机变量；下标(3-k)为序号为k的用户的通信对端用户序号，故x_3-k为用户k的通信对端用户节点发送的信号，H_3-k(φ^*)则为用户k的通信对端用户节点到中继节点R的信道矩阵。

(22c)因源节点S_k处已获知接收信号y_k(φ^*)中的自身发送的信号

并将其视为自干扰项；则消除该自干扰后，就得到准确的接收信号： $y_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P}{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k={\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\tilde{n}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right),$ 其中， ${\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P}{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right),$ ${\tilde{n}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k.$

(22d)利用传统的线性接收机(即迫零ZF(zero-forcing)接收机和最小均方误差MMSE(minimum mean square error)接收机)对该准确的接收信号进行解耦，然后对每一流进行检测。

(22e)两个源节点分别对其检测出来的信号进行解调，各自获得对方节点发送的信息，全部流程结束。

下面简要说明上述两种接收机的滤波器数学表达式推导情况如下：

迫零ZF接收机中的滤波器是采用信道反转实现滤波的，即其中，

为源节点k处的ZF滤波器的数学表达式，

为矩阵(·)的伪逆矩阵；ZF接收机中的滤波器对接收信号按照下述公式进行处理得到的接收信号为：

然后，再对每个流进行检测。

MMSE接收机的操作包括下列内容：

先按照下述公式分别计算噪声

的均值和协方差两个统计特性，其中，均值： $E_n\{{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k\}={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)E_n\left\{n_R\right\}+E_n\left\{n_k\right\}=0;$ 协方差： $R_n\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=E_n\left\{({\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k){({\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k)}^H\right\}={\mathrm{\α}}^2{N}_0{H}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\left(H_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)}^H+N_{0}I;$ 式中，I是单位矩阵；

再计算MMSE滤波器的数学表达式 $F_{{\mathrm{mmse}}_k}={\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){[{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+R_n^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)]}^{-1},$ 其中(·)^-1为矩阵(·)的逆矩阵；详细步骤为下述三个操作内容：

(a)均方误差的数学表达式：

$J=\mathrm{Tr}\left\{E\right[(x_{3-k}-F_{{\mathrm{mmse}}_k}{y}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)){(x_{3-k}-F_{{\mathrm{mmse}}_k}{y}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right))}^H\left]\right\}$

$=\mathrm{Tr}\left\{I\right\}-\mathrm{Tr}\left\{{\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){F_{{\mathrm{mmse}}_k}}^H\right\}-\mathrm{Tr}\left\{F_{{\mathrm{mmse}}_k}{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right\}+\mathrm{Tr}\left\{F_{{\mathrm{mmse}}_k}{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){F_{{\mathrm{mmse}}_k}}^H\right\}+\mathrm{Tr}\left\{F_{{\mathrm{mmse}}_k}{R}_n\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){F_{{\mathrm{mmse}}_k}}^H\right\};$

(b)对均方误差J求滤波器数学表达式

的偏导：

$\frac{\∂J}{{\∂F}_{{\mathrm{mmse}}_k}}={\tilde{H}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+{\left({\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){F_{{\mathrm{mmse}}_k}}^H\right)}^T+{\left(R_n\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){F_{{\mathrm{mmse}}_k}}^H\right)}^T;$

(c)令

可得滤波器表达式 $F_{{\mathrm{mmse}}_k}={\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){[{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+R_n^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)]}^{-1}.$

然后，对接收到的信号接收到的信号：

最后对每一流进行检测。

为了展示本发明方法的实用性能，申请人进行了多次仿真实施试验。试验系统中的两个源节点分别配置2根天线，且都采用二进制相移键控BPSK(binaryphase shift keying)调制方式，传输信道为瑞利衰落信道，并将三个节点的发送功率设为相等。仿真试验的结果如图4所示。图中的横坐标为信噪比SNR(Signal-Noise Ratio)值，纵坐标为比特错误率BER(Bit Error Ratio)。每幅图都比较了中继节点在不同数量天线的配置下的传输性能，如(2，4，2)表示两个源节点端各配置2根天线，中继节点端配置4根天线。

为了直观地体现出本发明方法在各种场景下的分集增益，图中还画出了三条直线d＝1，2，3。根据分集增益的定义：

其中，P_e(SNR)是平均差错概率，

也就是说，如果某一条P_e(SNR)曲线和

在高SNR条件下平行了，就说明该方法获得的分集增益为d。

由图4可以看出，在(2，3，2)和(2，4，2)两种天线配置下，由于中继节点的天线数多于源节点，经过天线选择后，带来了明显的分集增益。另外，在高信噪比条件下，无论是采用ZF接收机还是MMSE接收机，传统的无天线选择方案和本发明方法的技术方案的误比特率仿真曲线都与对应分集增益理论值的曲线的斜率趋于一致，可以看出(2，2，2)、(2，3，2)和(2，4，2)三种天线配置下的分集增益分别为1、2和3。此外，MMSE接收机要比ZF接收机具有更佳的检测性能。通过我们的分析，在(N_T，N_R，N_T)天线配置下采用我们所提方案可以获得的分集增益为N_R-1。

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，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (9)

1.一种基于放大转发的多流双向中继传输方法，用于下述场景：两端用户S_k，即两个源节点的天线数N_T都不小于2，也就是N_T≥2，双向中继节点R的天线数N_R大于每个用户S_k的天线数，即N_R＞N_T；两端用户S_k到中继节点R的两个信道矩阵中的每个元素都是独立同分布的，即其元素服从分布，也就是满足均值为0、方差为1的复高斯分布的随机变量；且

式中，C为复数集合，

表示N_R行N_T列的复数矩阵的集合，下标k表示两端用户的序号，且k＝1或2；其特征在于：所述方法包括下列两个操作步骤：

(1)中继天线选择阶段：两个源节点S_k分别向中继节点R发送训练信号序列，中继节点R根据接收的训练信号序列分别估计其与该两个源节点S_k之间的信道信息，获得相应的两个信道矩阵再根据该两个信道矩阵

选择参与该两个用户交互通信的天线子集，以降低中继节点R处理信号的复杂度和转发能耗，获得分集增益，提高系统的误码性能；

(2)双向中继传输阶段：中继节点根据所选择的天线子集进行双向中继传输，完成信息交互。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法在通信过程中，还必须满足下述条件：所有节点都以时分双工模式进行通信，故传输信道满足互异性，即如果从S_k到R信道矩阵为H_k，则从R到S_k的信道矩阵为

其中

为H_k的转置矩阵；且所有节点都能通过信道估计获得准确的全局信道信息，以及中继节点采用放大转发方式工作，处理简便，时延小，完成每次信息交互的时间很短，在此期间信道保持不变。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤(1)中，中继节点选择天线进一步包括下列操作内容：

(11)中继节点从其全部N_R根天线集合Φ＝{1，2，...，N_R}中随机选出N_T根天线组成候选天线集合φ_l，则候选天线集合且集合φ_l内的天线数|φ_l|＝N_T，根据组合规则，φ_l共有种方式；式中，自然数下标l为候选天线集合的组合序号，其最大值为自然数L，表示候选天线集合的组合总数量；

(12)中继节点根据信道矩阵寻找与中继节点候选天线集合φ_l对应的候选信道矩阵

再按照下述公式分别计算消除自干扰后的两个信道矩阵

式中，P为各个节点的每符号发送功率，α为平均功率归一化因子，且 $\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{P}{P({\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2)+N_T{N}_0}},$ 其中，‖·‖F表示矩阵的Frobenius范数，N₀为噪声功率；

(13)对该两个信道矩阵

进行奇异值分解，分别求得其最小的奇异值σ_k，min(φ_l)；再将该两个奇异值σ_k，min(φ_l)中数值较小的设置为σ_min(φ_l)，即σ_min(φ_l)＝min{σ_1，min(φ_l)，σ_2，min(φ_l)}；

(14)根据不同的中继节点候选天线集合φ_l，分别重复执行步骤(11)～(13)，构成集合A＝{σ_min(φ₁)，σ_min(φ₂)，…，σ_min(φ_L)}；再按照选择准则：

选出天线集合，即从集合A中选出一个最大元素，并将该元素所对应的天线集合φ_l作为参与两个用户交互通信的天线子集φ^*；

(15)中继节点通过反馈信道，将选中的天线子集φ^*所对应的信道矩阵H_k(φ^*)广播给两个源节点；因不考虑量化信道误差，则三个节点都能够准确获得全局信道信息。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述步骤(2)的操作内容与传统双向中继传输系统相同，分为下述两个阶段：

(21)多址接入MAC：两个源节点分别对准备发送的信息进行调制后，同时向中继节点发送；中继节点接收来自不同源节点的叠加信号；

(22)广播BC：中继节点将接收到的信号进行放大后，直接广播出去，两端源节点分别利用本地的自信息抽取出另一端源节点的信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤(21)进一步包括下列操作内容：

(21A)两个源节点分别对各自需要交互的信息进行调制，调制后信号为

式中，表示N_T行1列的复数列向量的集合；因实际通信系统中的x_k为取自调制星座图的星座点，为便于分析，假设该集合中的各元素是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差为1的复高斯分布的随机变量；然后通过各自的天线向中继节点发送；

(21B)中继节点使用所选择的天线子集，接收上述两个源节点发送的信号；接收信号

的数学表达式为： $y_R\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P_1}{H}_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1+\sqrt{P_2}{H}_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2+n_R;$ 式中，P₁和P₂分别是两个源节点S_k的每符号发送功率，且为了运算简单，设P₁＝P₂＝P；中继节点R接收处的加性高斯白噪声

其中各元素是独立同分布的，即其元素服从

分布，也就是满足均值为0、方差值为实数N₀的复高斯分布的随机变量。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤(22)进一步包括下列操作内容：

(22A)中继节点采用下述约束公式计算放大转发的平均功率归一化因子α： $E\left\{{\left|\right|{\mathrm{\αy}}_R\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_2^2\right\}\≤P;$ 通过该约束公式计算后，得到：

$E\left\{{\mathrm{\α}}^2{\left|\right|\sqrt{P}{H}_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1+\sqrt{P}{H}_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2+n_R\left|\right|}_2^2\right\}$

$={\mathrm{\α}}^2\{P\×\mathrm{Tr}[E_n\left(H_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_1{x}_1^H{H}_1^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)]+P\×\mathrm{Tr}[E_n\left(H_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_2{x}_2^H{H}_2^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)]+\mathrm{Tr}[E_n\left(n_R{n}_R^H\right)\left]\right\}$

$={\mathrm{\α}}^2\{P{\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2+P{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2+N_T{N}_0\};$

其中，E[·]是求向量[·]的期望值，‖·‖₂是求向量[·]的2范数，Tr[·]是求矩阵[·]的迹；设 ${\mathrm{\α}}^2\{P({\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\left|\right|}_F^2)+N_T{N}_0\}=P,$ 则得到平均功率归一化因子

$\mathrm{\α}=\sqrt{\frac{P}{P({\left|\right|H_1\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2+{\left|\right|H_2\left({\mathrm{\φ}}_l\right)\left|\right|}_F^2)+N_T{N}_0}};$

(22B)中继节点利用该平均功率归一化因子α对信号进行放大，并广播到源节点，则源节点S_k的接收信号为：

$\begin{array}{c}{y}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)y_R\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+n_k\\ =\sqrt{P}\mathrm{\α}{H}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_k+\sqrt{P}{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k\end{array};$ 其中，源节点S_k接收处的加性高斯白噪声

其中各元素都是独立同分布的，并服从

分布，即满足均值为0、方差值为实数N₀的复高斯分布的随机变量；下标(3-k)为序号为k的用户的通信对端用户序号，故x_3-k为用户k的通信对端用户节点发送的信号，H_3-k(φ^*)则为用户k的通信对端用户节点到中继节点R的信道矩阵；

(22C)因源节点S_k处已获知接收信号y_k(φ^*)中的

并将其视为自干扰项；则消除该自干扰后，就得到准确的接收信号：

$y_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P}{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k={\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+{\tilde{n}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right),$ 其中， ${\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=\sqrt{P}\mathrm{\α}{H}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)H_{3-k}\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right),{\tilde{n}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k;$

(22D)利用传统的线性接收机对该准确的接收信号进行解耦，然后对每一流进行检测；

(22E)两个源节点分别对其检测出来的信号进行解调，各自获得对方节点发送的信息。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：所述步骤(22D)中的传统的线性接收机包括：迫零ZF接收机和最小均方误差MMSE接收机。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述迫零ZF接收机中的滤波器采用信道反转实现滤波，即其中，

为源节点k处的ZF滤波器的数学表达式，

为矩阵(·)的伪逆矩阵；其对接收信号按照下述公式进行处理得到的接收信号为：

${y^{\′}}_k=\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=F_{{\mathrm{zf}}_k}{y}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=F_{{\mathrm{zf}}_k}{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)x_{3-k}+F_{{\mathrm{zf}}_k}{\tilde{n}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=x_{3-k}+{{\tilde{n}}^{\′}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right);$

然后，再对每个流进行检测。

9.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述MMSE接收机的操作包括下列内容：

先按照下述公式分别计算噪声

的均值和协方差两个统计特性，其中，均值： $E_n\{{\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k\}={\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)E_n\left\{n_R\right\}+E_n\left\{n_k\right\}=0;$ 协方差： $R_n\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)=E_n\left\{({\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k){({\mathrm{\αH}}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)n_R+n_k)}^H\right\}={\mathrm{\α}}^2{N}_0{H}_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\left(H_k^T\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)\right)}^H+N_{0}I;$ 式中，I是单位矩阵；

然后计算MMSE滤波器的表达式 $F_{{\mathrm{mmse}}_k}={\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){[{\tilde{H}}_k\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right){\tilde{H}}_k^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)+R_n^H\left({\mathrm{\φ}}^{*}\right)]}^{-1},$ 其中(·)^-1为矩阵(·)的逆矩阵；并利用滤波器F处理接收到的信号：

最后对每一流进行检测。

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