CN102356560B - 用于协调的多点下行链路传送的系统和方法 - Google Patents

用于协调的多点下行链路传送的系统和方法 Download PDF

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Abstract

公开了一种用于确定天线权重的方法，所述天线权重用于在从多个基站传送数据到用户装置中使用。所述天线权重使用输入协方差矩阵(S)来确定，并且该输入协方差矩阵服从于预定功率约束和预定非零干扰约束来确定。

Description

用于协调的多点下行链路传送的系统和方法
技术领域
本发明涉及蜂窝通信系统。更具体地说，在一些方面，本发明涉及协调的蜂窝通信系统。
背景技术
在非协调的常规蜂窝通信系统中，独立形成到不同用户的传送。因此，到一个用户的传送一般成了对其它用户的不想要的干扰。由于系统单独形成到每个用户的传送，因此，系统不知道到特定用户的传送将如何影响附近的其它用户。因此，使用小到中型小区和一个小区内的正交多址时，其它小区干扰是限制演进蜂窝系统的性能的一个主要因素。特别是对于小区边缘附近的用户，其它小区干扰是禁止输送高数据率到这些用户的主要因素。
在带有在传送器可用的信道状态信息(CSI)的非协调多输入多输出(MIMO)传送中，其中为用户u0传送的信号独立于此传送的信号在其它用户生成什么干扰而形成，预期的用户u0收到的输出向量y由下面的等式(1)给出
y＝Hx+n， (1)，
其中，x是表示从所有传送天线传送的总信号的大小为t×1的向量，H是对于用户u0的固定信道响应矩阵，其大小是r×t(用于预期用户的信道矩阵是固定的，并优选在传送器和由预期用户u0已知)，以及n是带有零均值和协方差N0I的高斯循环对称复值随机噪声向量。
假设
表示传送协方差矩阵，并且在传送器的总平均功率约束下，我们要求
tr(S)≤P0. (3)
通过信道H能够可靠传送的最大数据率称为MIMO信道H的容量。此容量通过在S的所有可能选择上最大化x与y之间的相互信息而获得：
最小化
服从于S≥0 (5)
tr(S)≤P0 (6)
等式(4)中的问题是凸性的，被视为由表示的大小为t×t的正半定矩阵集合上的优化问题；因为，目标函数Φ(S)是S的凸函数，并且约束(6)在S中是线性的。
与优化问题等式(4)相关联的拉格朗日量是：
其中，λ1是与约束等式(5)相关联的拉格朗日乘数，并且Ψ是与约束等式(3)相关联的拉格朗日乘数矩阵。假定问题是凸性的，并且假设存在严格可行的S，则以下KKT条件对于最优化是必需和充分的：
tr(ΨS)＝0 (9)
λ1(tr(S)-P0)＝0 (10)
λ1，Ψ≥0 (11)
通过直接代入，能够轻松验证用于S的公知注水解决方案满足等式(8)的KKT条件：
Λ＝diag(μ1，μ2，...，μr，0，..，0) (13)
重要的是注意，用于在等式(12-16)中获得的S的解决方案导致tr(S)＝P0和λ1＞0，即，获得的S满足KKT条件的以下特定版本：
tr(ΨS)＝0 (18)
tr(S)-P0＝0 (19)
λ1＞0 (20)
Ψ≥0 (21)
带有分布式天线的协调蜂窝通信系统通过联合形成传送到所有用户的信号，使用传播环境的其知识来控制相互干扰。下行链路上的协调传送方法基本上必须调整到每个用户的传送，以便两个竞争目标得到满足：(1)应配置到用户的传送，使得对应于在用户的天线收到的传送的信号强大，以及(2)对应于所有其它用户的天线所收到的传送的信号应弱小。
迫零协调传送
通过迫零传送，到每个用户的传送对协调多点(CoMP)小区中的任何其它活动用户绝对不生成干扰，而传送到每个用户的总功率必须低于预指定的限制P0。例如，参阅G.Caire和S.Shamai的“On the achievable throughput in multiantenna Gaussianbroadcast channel”(IEEE Trans.Infor.Theory，vol.49，2003年7月)。
现有技术有关的问题
非协调传送有关的一个问题是它完全忽略了无线环境中到一个用户的传送成了对所有其它用户的干扰的事实。迫零协调传送有关的一个问题是它在高系统负载时失败。下行链路上的CoMP方法基本上必须调整到每个用户的传送，以便两个竞争目标得到满足：(1)用户u0的天线收到的信号必须强大；(2)所有其它用户的天线所收到的信号必须弱小。通过使干扰为零，迫零方法基本上对第二目标过于重视，而代价是忽略第一目标。在高负载时，存在大量天线，必须规划为用户u0传送的信号远离这些天线；因此，传送的信号受限于极小的子空间。在此情况下，很可能的是此极为受限的子空间中的传送将在预期用户u0导致小的接收信号功率。此效应类似于与迫零接收器相关联的公知的“噪声增强”问题。
发明内容
如上所述，下行链路上的协调传送方法基本上必须调整到每个用户的传送，以便两个竞争目标得到满足：(1)用户u0的天线收到的信号必须强大；(2)所有其它用户的天线收到的信号必须弱小。在本发明的实施例中，我们的方案是使对其它用户的干扰变小但非零。更具体地说，我们服从于以下两个约束来确定将能够可靠传送到用户u0的数据率最大化的传送方案：(1)传送到用户u0的总功率必须保持低于P0，以及(2)为用户u0传送的信号在所有其它用户所生成的干扰之和必须保持低于PI。
本公开中所示的公式化表达能够视为迫零传送技术的概括，其中，为用户u0传送的信号在所有其它用户所生成的总干扰是零。
因此，一方面本发明提供一种用于从多个基站传送数据到用户装置的方法。在一些实施例中，该方法包括以下步骤：(1)服从于预定功率约束和预定非零干扰约束，为所述多个基站的每个基站确定天线权重，所述天线权重最大化能够可靠传送到用户装置的数据率；以及(2)使用确定的天线权重将数据传送到所述用户装置。
在一些实施例中，确定天线权重的步骤包括以下步骤：(1)为与所述多个基站通信的所述用户装置和多个其它用户装置的每个装置，确定信道响应矩阵(H)；(2)为所述用户装置和所述多个其它用户装置的每个装置，生成干扰约束矩阵(G)；(3)使用对于所述用户装置的H和G，服从于预定功率约束和预定非零干扰约束，为所述用户装置确定输入协方差矩阵(S)；以及(4)使用S，为所述多个基站的每个基站确定天线权重。
在一些实施例中，服从于功率约束和干扰约束来确定S的步骤包括：(1)选择变量(α)；以及(2)使用α来计算S。在一些实施例中，选择α的步骤包括：(a)设置α为初始值；(b)在步骤(a)后，使用α来确定传送功率；(c)在步骤(b)后，确定所确定的传送功率是否等于或大约等于预定功率约束值(P0)；以及(d)在步骤(c)后，如果所确定的传送功率不等于或大约等于P0，则增大或降低α并重复步骤(b)到(d)。使用α来确定传送功率的步骤可包括计算下面定义的等式(72)-(77)和(81)。
在一些实施例中，确定S的步骤还包括：(a)仅服从于预定功率约束来确定S；(b)在步骤(a)后，评估为所述多个其它用户装置所生成的干扰；(c)基于评估的干扰，确定是否满足预定干扰约束。在一些实施例中，在服从于预定功率约束和预定干扰约束来确定S的步骤前执行步骤(a)-(c)。在一些实施例中，步骤(a)包括计算下面定义的等式(12)到(16)。
在一些实施例中，确定S的步骤还包括：(d)响应在步骤(c)中确定不满足预定干扰约束，确定干扰约束矩阵是否具有满秩。在一些实施例中，响应在步骤(d)中确定干扰约束矩阵不具有满秩，执行服从于预定功率约束和预定干扰约束来确定S的步骤。
在一些实施例中，确定S的步骤还包括：(e)仅服从于预定干扰约束来计算S；以及(f)在步骤(e)后，确定是否满足功率约束。在一些实施例中，响应在步骤(f)中确定不满足功率约束，执行服从于预定功率约束和预定干扰约束来确定S的步骤。
另一方面，本发明提供一种用于确定天线权重的控制器，所述天线权重用于在经与所述控制器通信的多个基站传送数据到用户装置中使用。在一些实施例中，所述控制器包括：用于与多个基站通信的传送器和接收器；数据存储系统；以及数据处理系统。所述数据处理系统配置成：(1)服从于预定功率约束和预定非零干扰约束，为所述多个基站的每个基站确定天线权重，所述天线权重最大化能够可靠传送到所述用户装置的数据率；以及(2)使用确定的天线权重，使数据被传送到所述用户装置。
下面参照附图来描述上述和其它方面及实施例。
附图说明
附图结合在本文中，形成说明书的一部分，示出本发明的各种实施例，并且与描述一起，进一步用于解释本发明的原理和使得相关领域的技术人员能够制作和使用本发明。图中，类似的引用标号指示相同或功能上相似的要素。
图1示出根据本发明一实施例的系统。
图2是根据本发明一些实施例的控制器的功能框图。
图3是示出根据本发明的一些实施例的过程的流程图。
图4是示出根据本发明的一些实施例的过程的流程图。
图5是示出根据本发明的一些实施例的过程的流程图。
图6是根据本发明一些实施例的控制器的功能框图。
图7是示出本发明一实施例的优点的曲线图。
具体实施方式
现在参照图1，图1示出根据本发明的一实施例的MIMO蜂窝通信系统100。如图1所示，两个用户(u0和u1)各自接收从基站104(例如基站104a和104b)传送的信号x，并且由于x引起的接收信号成了用户u1的不想要的干扰(在示例中，u0具有两个天线，并且u1具有四个天线)，但本领域技术人员将理解，用户装置能够具有任何数量的天线，并且信号x能够成为多于一个用户装置的不想要的干扰。本领域技术人员将理解，本发明也适用于信号x成为多个用户的不想要的干扰的情况。自然想询问，在服从用户u1(此处u1表示所有其它用户)收到的干扰功率必须保持低于预指定值PI的约束的情况下，能够可靠传送到用户u0的最大数据率是多少。
假设G表示到用户u1的MIMO信道，在用户u1的接收干扰由于x到u0的传送而是：
yI＝Gx (22)
在用户u1的接收干扰功率由于x到用户u0的传送因而是：
其中，在从等式(24)转到(25)中，我们使用了传送的信号x独立于信道G的假设。更正式地说，带有干扰功率约束的MIMO信道的容量能够表示为对于以下优化问题的解：
最小化
服从于S≥0 (27)
tr(S)≤P0 (28)
tr(QS)≤PI (29)
其中，我们假设等式(29)中的Q属于(例如，)。上述优化问题在上同样是凸性的；因为，目标函数是凸性的，并且两个约束在S中均是线性的。
在等式(26)中，我们使用了N0表示预期用户u0经受的噪声，这在到用户u1的传送器与到用户u0的传送器不同时是有效的。如果相同传送器用于向两个用户传送，则也应考虑到用户u1的传送对用户u0的影响。假设形成到用户u1的传送使得用户u0收到的干扰功率也低于PI，则能够通过将等式(26)中的N0替代为(N0+PI)来近似此影响。由于PI仅是已知常数，因此，此替代将根本不会改变问题的公式化表达。为易于讲解，我们将继续在等式(26)中使用N0。
遵循如前面所述的相同步骤，用于等式(26)中优化问题的拉格朗日量能够表示为：
并且干扰约束问题的对应KKT条件是：
tr(ΨS)＝0 (32)
λ1(tr(S)-P0)＝0 (33)
λ2(tr(QS)-PI)＝0 (34)
λ1，λ2≥0 (35)
Ψ≥0 (36)
同样地，我们将假设存在严格可行的S；因此，对应于等式(31-36)的KKT条件对于实现最优化是充分和必需的。对于优化问题等式(26)的解因而是对于KKT等式(31-36)的唯一解。
关注KKT条件(等式(33)、等式(34)和等式(35))，有四种不同方式能够同时满足这三个等式：
(1)：(tr(S)＜P0；l1＝0)并且(tr(QS)＜PI；l2＝0)
(2)：(tr(S)＝P0；l1＞0)并且(tr(QS)＜PI；l2＝0)
(3)：(tr(S)＜P0；l1＝0)并且(tr(QS)＝PI；l2＞0)
(4)：(tr(S)＝P0；l1＞0)并且(tr(QS)＝PI；l2＞0)。
在下面四个小节中，我们将单独处理上述的每种情况。为避免获得S的退化解，我们将另外假设最佳S导致严格大于零的目标函数。这是一个相当温和的假设，基本表示问题应具有非平凡(即非零)解。
情况1
我们通过矛盾来显示最佳解不能属于情况1。假设S*是最佳解，并且假设它满足情况1的条件。假设问题具有非平凡解，导致非零目标函数，我们能够看到Φ(βS*)是β≥0的单调下降函数。这意味着只要β严格大于1，我们便始终能够通过将S*替代为βS*而减小目标函数；然而，由于连续性，对于充分接近1的β(但仍严格大于1)，tr(βS)＜P0并且因此，我们得出了矛盾；因为，S被假设为优化问题的唯一最佳解。
情况2
在此情况中，用于干扰问题的KKT条件变得与只服从传送功率约束的用于MIMO信道的KKT条件相同。因此，此情况中的最佳S能够从等式(12)-(15)来获得。
情况3
在此情况中，KKT条件简化如下：
tr(ΨS)＝0 (38)
tr(QS)-PI＝0 (39)
λ2＞0 (40)
Ψ≥0 (41)
我们将分开处理Q是满秩(即，可颠倒)的情况和Q是秩亏的情况。
具有满秩Q的情况3
在满秩Q的情况下，我们将Q的平方根定义为：
重要的是注意在此情况中，W也是满秩矩阵。接着，让我们改变到以下等价变量：
用于情况3的KKT条件(37-41)能够根据等式(43-45)中的新变量而表示为：
λ2＞0 (49)
根据改变的变量，KKT等式(46-50)具有与我们在仅服从传送功率约束而获得MIMO信道的容量中遇到的KKT等式(17-21)完全相同的形式。因此，对于等式(46-50)的解能够基于的SVD，通过标准注水而获得，假设此解被称为给定能够根据以下等式来获得最佳S：
具有秩亏Q的情况3
如果Q是秩亏，则Q能够表示为
其中，[V1 V0]是酉矩阵。注意，此酉属性意味着通过使用此分解，易于发现此情况不能发生。
情况4
此情况中的KKT条件能够表示为：
tr(ΨS)＝0 (54)
tr(S)-P0＝0 (55)
tr(QS)-PI＝0 (56)
λ1，λ2＞0 (57)
Ψ≥0 (58)
变量的以下改变将有助于为S解上述KKT条件：
重要的是注意等式((57)意味着α在情况4中始终严格大于零，并且这又意味着是始终满秩，并且在情况4中是始终满秩。
KKT条件等式(53-58)能够根据等式(59-64)中定义的新变量等效表示为：
λ2＞0 (68)
α＞0 (71)
对于任何给定α＞0，等式(65-69)在形式上与我们在仅服从传送功率约束找出标准MIMO信道的容量中遇到的KKT等式(17-21)相同。因此，对于任何给定α＞0，基于的SVD的标准注水方案能够用于按照α的函数为求解：
Λ(α)＝diag(m1(a)，m2(a)，...，mr(a)，0，..，0) (74)
最后，为了确定α的最佳值，我们在第6个KKT条件中(即，在等式(70)中)代入来自等式(77)的由此获得：
等式(78)中唯一未知的是α；因此，此等式能够在数值上求解以获得α的最佳值。
等式(78)的一种稍微更方式的形式能够基于矩阵Q的SVD来获得。为此，假设其中，VQ是酉矩阵，并且ΛQ是对角矩阵。随后，能够将表示为：
在等式(78)中代入等式(79-80)并且重新排列项，我们得到：
在数值上，计算等式(81)的左侧只要求反转对角矩阵，而计算等式(78)的右侧要求反转全矩阵
总之，等式(81)是根据标量变量α的单一等式，其必须在数值上求解以确定α的最佳值。一旦确定了最佳α，等式(72-77)便能用于确定和的最佳值。最后，输入的协方差矩阵S的最佳值能够根据以下等式而获得：
数值结果
我们通过两种以下传送技术比较下行链路上带有CoMP传送的系统的系统级别性能：迫零波束形成和(2)本文中所述的迫Epsilon波束形成。
在迫零波束形成的情况下，到每个用户的传送对CoMP小区中的任何其它活动用户绝对不生成干扰。在迫epsilon波束形成的情况下，以某种方式生成到每个用户的传送，以使得在所有其它活动用户所生成的平均干扰低于某个ε。在任一方法中，传送到每个用户的总功率必须低于预指定限制。
现在参照图7，图7是两种方法的10％用户比特率与系统吞吐量的曲线图。从此图，我们看到在低到适中系统负载时，这两种方法表现十分类似。然而，在高系统负载时，迫epsilon方法(图中标记为“EF”)显著胜过迫零(图中标记为“ZF”)方法。
再参照图1，如图1所示，系统100包括与基站104a和104b通信的控制器106。为简明起见，只示出两个基站和两个用户。本领域技术人员将理解，系统100可包括多于两个基站和多于两个用户。控制器106配置成如上所述确定S的最佳值，并且随后使用此值来计算在传送数据到用户u0和u1中使用的天线权重。
现在参照图2，图2示出控制器106的功能框图。如图2所示，控制器106可包括矩阵计算模块204，该模块基于收到的反向链路信号(即从基站104传送到控制器106的数据)，为每个用户u0和u1计算信道响应矩阵H和干扰约束矩阵G。例如，基站104可接收来自用户的导频信号，并且基于该导频而估计基站与该用户之间的信道。此信道估计随后可发送到控制器106，控制器106可配置成使用信道估计来计算H和G。
控制器106可还包括(1)用于为每个用户u0和u1计算输入协方差矩阵S的输入协方差矩阵计算模块206，以及(2)用于为每个用户u0和u1计算每个协作基站104的天线权重的天线权重计算模块208。天线权重随后用于将数据传送到用户u0和u1。
现在参照图3，图3是示出根据一些实施例的过程300的流程图，该过程由控制器106执行以用于确定在从多个协作基站(例如，基站104a和104b)传送数据到用户装置(例如，用户u0)中使用的天线权重。过程300可在步骤302中开始，在该步骤中，控制器106为与基站104通信的用户u0和多个其它用户的每个用户(例如，用户u1)确定信道响应矩阵(H)。接着(步骤304)，控制器106为用户u0和每个其它用户生成干扰约束矩阵(G)。接着(步骤306)，控制器106使用对于用户u0的H和G为用户u0确定输入协方差矩阵S。接着(步骤308)，控制器106使用步骤306中确定的S，为多个基站的每个基站确定天线权重。最后(步骤310)，确定的天线权重用于传送数据到用户u0。有利的是，步骤306中确定的S(及因此的波束形成权重)服从于预定功率约束(例如参阅等式(28))和预定的非零干扰约束(例如参阅等式(29))将能够可靠传送到用户装置的数据率最大化。
现在参照图4，图4是示出根据一些实施例的用于为用户u0确定S(即执行步骤306)的过程400的流程图。过程400可在步骤402中开始，在该步骤中，控制器106仅服从于功率约束来计算S。例如，在步骤402中，控制器106使用等式(12)-(16)计算S。在步骤404中，控制器106使用步骤402中计算的S来确定对其它用户生成的干扰。例如，在步骤404中，控制器106生成干扰约束矩阵。在步骤406中，确定干扰约束是否得到满足。例如，控制器106确定步骤404中确定的干扰是否落在可接受范围内。如果干扰约束得到满足，则过程400可结束，否则，过程400可继续到步骤408。在步骤408中，控制器106确定干扰约束矩阵是否具有满秩。如果它确实具有满秩，则过程400继续到步骤410，否则，过程400继续到步骤414。
在步骤410中，控制器106仅服从于干扰约束来计算S。例如，在步骤410中，控制器106使用等式(42)-(51)计算S。在步骤412中，控制器106确定传送功率，并确定功率约束是否得到满足。例如，在步骤412中，控制器确定所确定的传送功率是否落在可接受功率范围内。如果功率约束得到满足，则过程400可结束，否则，过程400继续到步骤414。
在步骤414中，控制器106服从于干扰约束和功率约束来计算S。例如，在步骤410中，控制器106使用等式(72)-(77)、(81)和(82)来计算S。
现在参照图5，图5是示出根据一些实施例的用于执行步骤414的过程500的流程图。过程500可在步骤502中开始，在该步骤中，变量α设置成初始值。在步骤503中，控制器106使用α来确定例如，在步骤503中，控制器可使用α和等式(72)-(77)来计算在步骤504中，控制器106使用来确定传送功率(Tp)。例如，在步骤504中，控制器可使用和等式(81)来计算Tp。在步骤506中，控制器106确定所确定的传送功率(Tp)是否等于或大约等于预定功率约束值(P0)。如果Tp等于或大约等于P0，则过程500继续到步骤510，否则，它继续到步骤508。在步骤508中，控制器106更新α(例如，控制器106增大或降低α)。在步骤508后，过程500返回到步骤503。在步骤510中，控制器106使用α来计算S。例如，在步骤510中，控制器使用α和等式(72)-(77)来确定和的最佳值。最后，输入协方差矩阵S的最佳值能够根据等式(82)来获得。
现在参照图6，图6是根据本发明的一些实施例的控制器106的功能框图。如图所示，控制器106可包括数据处理系统602(例如一个或多个微处理器)、数据存储系统606(例如，一个或多个非易失性存储装置)及存储系统606上存储的计算机软件608。配置参数610(例如，上面提及的功率和干扰约束值)也可存储在存储系统606中。控制器106还包括用于传送数据到和接收数据自基站104的传送/接收(Tx/Rx)电路604和用于传送数据到和接收数据自例如核心网络110的传送/接收(Tx/Rx)电路605。软件608配置成使得在处理器602执行软件608时，控制器106执行上述步骤(例如，上面参照流程图描述的步骤)。例如，软件608可包括：(1)基于接收的反向链路信号来计算信道响应矩阵H和干扰约束矩阵G的矩阵计算模块(例如，计算机指令)；(2)如上所述的用于计算输入协方差矩阵S的输入协方差矩阵计算模块(例如，计算机指令)；以及(3)用于基于使用计算的输入协方差矩阵S来计算天线权重的天线权重计算模块(例如，计算机指令)。
本发明的优点包括：(1)在增大系统容量的同时，改进了小区边缘比特率；(2)与非线性的协调传送方案(例如，脏纸编码)相比简单的线性实现技术；以及(3)在所有系统负载胜过非协调系统，不同于在高系统负载时失败的公知的迫零传送方案。
虽然上面已描述本发明的各种实施例，但应理解，它们只是作为示例而不是限制来陈述。因此，本发明的广度和范围不应受任何上述示范实施例所限制。
另外，虽然上面描述和图中示出的过程示为步骤的序列，但这样做只是为了说明的缘故。相应地，设想到可添加一些步骤，可忽略一些步骤，并且可重新安排步骤的顺序，以及可并行地执行一些步骤。

Claims (22)

1.一种用于从多个基站传送数据到用户装置的方法，包括：
服从于预定功率约束和预定非零干扰约束，为所述多个基站的每个基站确定天线权重，所述天线权重最大化能够可靠传送到所述用户装置的数据率；以及
使用所确定的天线权重将数据传送到所述用户装置。
2.如权利要求1所述的方法，其中确定所述天线权重的步骤包括：
为与所述多个基站通信的所述用户装置和多个其它用户装置的每个装置，确定信道响应矩阵H；
为所述用户装置和所述多个其它用户装置的每个装置，生成干扰约束矩阵G；
使用对于所述用户装置的H和G，服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束，为所述用户装置确定输入协方差矩阵S；以及
使用S来确定所述天线权重。
3.如权利要求2所述的方法，其中服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S的步骤包括：
选择变量α；以及
使用α来计算S，其中
选择α的步骤包括：
(a) 设置α为初始值；
(b)在步骤(a)后，使用α来确定传送功率；
(c)在步骤(b)后，确定所确定的传送功率是否等于或大约等于预定功率约束值P0；以及
(d)在步骤(c) 后，如果所确定的传送功率不等于或大约等于P0，则增大或降低α并重复步骤(b)到(d)。
4.如权利要求3所述的方法，其中使用α来确定传送功率的步骤包括计算等式
，
其中，，V Q 是酉矩阵并且Λ Q 是对角矩阵，以及Q属于，并且表示大小为t×t的正半定矩阵集合。
5.如权利要求4所述的方法，其中使用α来确定传送功率的步骤还包括在计算等式
前计算以下等式：
，
其中，N 0表示预期用户u 0经受的噪声，λ2表示拉格朗日乘数，并且r表示信道响应矩阵H的行数。
6.如权利要求2所述的方法，其中确定S的步骤包括：
(a)仅服从于所述预定功率约束来确定S；
(b)在步骤(a)后，评估为所述多个其它用户装置生成的干扰；
(c)基于所评估的干扰，确定是否满足所述预定非零干扰约束，其中
在服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S的步骤前执行步骤(a)-(c)。
7.如权利要求6所述的方法，其中步骤(a)包括计算以下等式：
，
其中，N 0表示预期用户u 0经受的噪声，λ1表示拉格朗日乘数，并且r表示信道响应矩阵H的行数。
8.如权利要求6所述的方法，其中确定S的步骤还包括：
(d) 响应在步骤(c)中确定不满足所述预定非零干扰约束，确定干扰约束矩阵是否具有满秩。
9.如权利要求8所述的方法，其中响应在步骤(d)中确定所述干扰约束矩阵不具有满秩，执行服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S的步骤。
10.如权利要求8所述的方法，其中确定S的步骤还包括：
(e) 仅服从于所述预定非零干扰约束来计算S；以及
(f) 在步骤(e)后，确定是否满足所述功率约束。
11.如权利要求10所述的方法，其中响应在步骤(f)中确定不满足所述功率约束，执行服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S的步骤。
12.一种用于确定天线权重的控制器，所述天线权重用于在经与所述控制器通信的多个基站将数据传送到用户装置中使用，所述控制器包括：
传送器和接收器，用于与所述多个基站通信；
数据存储系统；以及
数据处理系统，其中所述数据处理系统配置成：
服从于预定功率约束和预定非零干扰约束，为所述多个基站的每个基站确定天线权重，所述天线权重最大化能够可靠传送到所述用户装置的数据率；以及
使用所确定的天线权重，使所述数据被传送到所述用户装置。
13.如权利要求12所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过以下操作来确定所述天线权重：
为与所述多个基站通信的所述用户装置和多个其它用户装置的每个装置来确定信道响应矩阵H；
为所述用户装置和所述多个其它用户装置的每个装置生成干扰约束矩阵G；
使用对于所述用户装置的H和G，服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束，为所述用户装置确定输入协方差矩阵S；以及
使用S来确定所述天线权重。
14.如权利要求13所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过以下操作，服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S：
选择变量α；以及
使用α来计算S，其中
选择α包括：
(a)设置α为初始值；
(b)在步骤(a)后，使用α来确定传送功率；
(c)在步骤(b)后，确定所确定的传送功率是否等于或大约等于预定功率约束值P0；以及
(d)在步骤(c)后，如果所确定的传送功率不等于或大约等于P0，则增大或降低α并重复步骤(b)到(d)。
15.如权利要求14所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过计算等式
而使用α来确定传送功率，其中，，V Q 是酉矩阵并且Λ Q 是对角矩阵，以及Q属于，并且表示大小为t×t的正半定矩阵集合。
16.如权利要求15所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过在计算等式
前计算以下等式而使用α来确定传送功率：
，
其中，N 0表示预期用户u 0经受的噪声，λ2表示拉格朗日乘数，并且r表示信道响应矩阵H的行数。
17.如权利要求13所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过以下操作来确定S：
(a)仅服从于所述预定功率约束来确定S；
(b)在(a)后，评估为所述多个其它用户装置生成的干扰；
(c)基于所评估的干扰，确定是否满足所述预定非零干扰约束，其中
所述数据处理系统配置成在服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S前执行步骤(a)-(c)。
18.如权利要求17所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过计算以下等式来执行步骤(a)：
，
其中，N 0表示预期用户u 0经受的噪声，λ1表示拉格朗日乘数，并且r表示信道响应矩阵H的行数。
19.如权利要求17所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成通过以下操作来确定S：
(d) 响应在步骤(c)中确定不满足所述预定非零干扰约束，确定干扰约束矩阵是否具有满秩。
20.如权利要求19所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成响应确定所述干扰约束矩阵不具有满秩而服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S。
21.如权利要求19所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成还通过以下操作来确定S：
(e)仅服从于所述预定非零干扰约束来计算S；以及
(f)在(e)后，确定是否满足所述功率约束。
22.如权利要求21所述的控制器，其中所述数据处理系统配置成响应确定不满足所述功率约束而服从于所述预定功率约束和所述预定非零干扰约束来确定S。
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