CN102404090B - 基于奇异值分解的多用户mimo系统下行链路传输方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于奇异值分解的多用户MIMO系统下行链路传输方法，主要解决现有传输方法中接收端信噪比低导致传输性能差的问题。其实现过程为：(1)将基站发送的信息符号写成一个列向量，并构建功率调整矩阵，确定扰动系数向量；(2)构建消除多用户干扰的预处理矩阵；(3)确定最佳扰动矢量和功率控制系数；(4)产生基站端的发送信号并发射；(5)用户端接收信号；(6)构建后处理矩阵，对接收信号进行后处理；(7)对后处理后的信号进行模操作；(8)对模操作后的信号进行判决并输出。本发明通过提高接收端的信噪比提高了系统的传输性能，可用于多用户MIMO系统下行链路的传输。

Description

基于奇异值分解的多用户MIMO系统下行链路传输方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，涉及多用户MIMO系统中下行链路的信息传输，具体的说是基于奇异值分解的矢量扰动辅助的多用户MIMO系统下行链路的传输方法。

背景技术

无线通信系统中，为了满足日益增长的高速率数据传输的需要，可以通过在基站端和用户端配置多天线来实现，从而构成了多输入多输出的MIMO系统。相对于单用户MIMO系统，多用户MIMO系统通过利用多用户的分集增益和多天线的分集增益、复用增益可以更好地提高系统容量和频谱有效性。

对于多用户MIMO系统的下行链路传输而言，系统中存在多用户干扰。这就要求每个用户的接收机能够消除多用户干扰，导致了复杂的接收机设计。在多用户MIMO系统下行链路的传输中，对发送信息的预处理是一项关键的技术，这是由于它可以有效降低多用户MIMO系统中的多用户干扰，从而降低了接收机的复杂度。

一个发射端具有预处理功能的多用户MIMO系统传输如图1所示。该系统由一个基站和多个用户构成。其中，基站和每个用户端都装配有多根天线，构成了MIMO系统。在基站端，发送给所有用户的数据通过发射天线一起发出，在每个用户的接收端，首先获取信道信息，然后利用获得的信道信息对发给自己的数据进行检测。为了在发射端进行预处理，信道信息必须反馈回给基站，在图1中用虚线的方框表示。得到反馈的信道信息后，基站对发给每个用户的信息进行预处理，如图1的虚线方框所示。

预处理技术主要分为线性和非线性两类，非线性预处理技术如Tomlinson-Harishima相对于线性预处理技术可以使系统达到更好的性能，但是非线性预处理技术的计算量很大，导致发射机的设计会非常复杂。

在众多的预处理技术当中，基于奇异值分解的多用户MIMO下行链路预处理技术得到广泛的应用。中国专利“多用户MIMO系统下行链路发射端信息数据的预处理方法”(公开号CN 200810018001.3)，公开了一种基于奇异值分解的预处理方法，在这种方法中基站根据用户反馈的信道信息进行奇异值分解，然后在用户信道的子空间进行迫零预处理，从而完全消除多用户干扰。同时，这种方法还可以支持根据子信道特征值的大小采用不同的调制方式，对于特征值大的子信道采用高阶调制，特征值小的子信道采用低阶调制。但是由于受到基站发射端的额定发射功率的限制，使用这种方法需要引入功率控制系数，由于迫零预处理矩阵的影响，会导致该功率控制系数的取值较大，从而降低了接收信号的信噪比，导致了系统传输性能的下降。

发明内容

本发明的目的是针对上述已有的不足，提供了一种基于奇异值分解的多用户MIMO系统下行链路传输方法，通过优化功率控制系数，提高接收信号的信噪比，从而提高系统的传输性能。

实现本发明的技术方案是：在多用户MIMO系统的下行链路传输中，使用基于奇异值分解的矢量扰动辅助的预处理技术，降低由于传统预处理矩阵所带来的功率的损失，从而极大的提高系统的传输性能。其具体实现过程如下：

(1)将基站发送给所有用户的信息符号表示为一个列向量：

$x={[x_1^T,x_2^T,\·\·\·,x_L^T]}^T$

式中，x_k为基站发送给第k个用户的信息符号向量，包含了s_k个数据流，1≤k≤L，L为用户的个数，[·]^T为转置；

(2)构建将发送给所有用户的信息符号列向量x的发射功率归一化的功率调整矩阵：

β＝diag{β₁，β₂，...β_L}，

式中，β_k为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的功率调整矩阵，1≤k≤L，

β_ki是使得发送给第k个用户的第i个数据流x_ki的发射功率归一化的功率调整系数，1≤i≤s_k；

(3)对基站与第k个用户之间的信道矩阵H_k进行奇异值分解：

$H_k=U_k{\mathrm{\Λ}}_k^{1/2}{V}_k^H,$

式中，U_k为包含H_k的个左奇异值向量的

维半酉矩阵，N_k为第k个用户接收天线的个数，

为信道矩阵H_k的秩且

1≤k≤L，

为

维对角矩阵，diag{…}表示对角矩阵，λ_kq为H_k(H_k)^T的非零特征值，

V_k为包含H_k的个右奇异值向量的

维半酉矩阵，M为基站发射天线的个数，

为V_k的共轭转置矩阵；

(4)由右奇异值向量构建预处理矩阵：

P＝[V_s ^H]⁺＝V_s[V_s ^HV_s]^-1，

式中，

为V_k的前s_k列，包含了H_k前s_k个最大的奇异值的右奇异值向量，1≤k≤L，[V_s ^H]⁺为V_s ^H的伪逆矩阵，[V_s ^HV_s]^-1为[V_s ^HV_s]的逆矩阵；

(5)根据基站发送给用户的所有信息符号列向量x中每个数据流的调制方式，得到x对应的扰动系数向量为：

$\mathrm{\τ}={[{\mathrm{\τ}}_1^T,{\mathrm{\τ}}_2^T,\·\·\·{\mathrm{\τ}}_L^T]}^T,$

式中，

为基站发送给第k个用户的信息符号向量x_k对应的扰动系数向量，1≤k≤L，τ_ki为发送给第k个用户的第i个数据流x_ki的扰动系数，i＝1，…s_k，s_k为发送给第k个用户数据流的个数，不同的调制方式对应不同的扰动系数，若采用N阶方形QAM调制，则

若采用BPSK调制，则τ_ki＝2；

(6)根据步骤(2)中构建的功率调整矩阵β，步骤(4)中构建的预处理矩阵P和步骤(5)中的扰动系数向量τ，通过球形编码算法，确定最佳复整型扰动矢量ω，使其满足如下公式：

式中，⊙表示元素与元素相乘，‖·‖为Frobenius范数，ω′为任意复整型矢量；

(7)根据步骤(6)中的公式，构造基站发射端的功率控制系数α：

式中，P_t为基站总的瞬时发射功率；

(8)根据上述预处理矩阵P、扰动系数向量τ、功率调整矩阵β、最佳扰动矢量ω以及功率控制系数α，联合产生基站端的发送信号d：

(9)通过基站天线将信号d发送出去，第k个用户的接收信号为：

式中，n_k为第k个用户的高斯白噪声向量，其均值为0、协方差矩阵

为N_k×N_k维单位矩阵，σ²为高斯白噪声的协方差，1≤k≤L；

(10)由左奇异值向量构建第k个用户接收端的后处理矩阵：

$G_k=U_{{\mathrm{ks}}_k}^H,$

式中，

为包含信道矩阵H_k的左奇异值向量的半酉矩阵U_k的前s_k列，1≤k≤L；

(11)根据构建的后处理矩阵G_k，对第k个用户的接收信号向量y_k进行后处理，得到后处理后的接收信号：

$\widehat{x_k}=G_k{y}_k=U_{{\mathrm{ks}}_k}^H{y}_k,$ 1≤k≤L

(12)对后处理后的接收信号

的第i个元素

进行模操作，消除矢量扰动影响：

式中，

表示对

基于其对应的扰动系数τ_ki进行模操作，

为取实部，为取虚部，

为取不大于

中数据的最大整数值；

对

的每个元素进行上述模操作，得到第k个用户模操作后的信号

式中，

表示对

中的每一个元素

基于其对应的扰动矢量系数τ_kl进行模操作，1≤l≤s_k，1≤k≤L；

(13)对模操作后的信号

进行判决，得到第k个用户判决后的信号

并输出，该输出的信号

即为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的估计信号，1≤k≤L。

本发明具有如下优点：

1)本发明通过在传统的奇异值分解预处理方法的基础上增加矢量扰动技术，在确定发送数据向量和相应的扰动系数向量后，通过球形编码算法，寻找使得预处理方案瞬时功率最小的扰动向量ω，继而得到功率控制系数α。由本发明方法得到的功率控制系数α要小于由传统的基于奇异值分解预处理方法得到的功率控制系数α，从而可以在接收端获得比传统的基于奇异值分解预处理方法更高的接收信噪比，提高了系统的传输性能。

2)由于在基于奇异值分解的预处理方法中，不同质量的子信道可以采用不同的调制方式。在对基站发送的信息符号向量采用矢量扰动技术时，扰动系数不同意味着数据流使用不同的调制方式。本发明针对基站发送给用户的各数据流的调制方式的不同，采用与其相对应的不同的扰动系数，即支持数据流可以使用不同调制方式的进行传输，克服了传统的矢量扰动技术中只采用一个固定扰动系数，所有数据流只能使用相同调制方式进行传输的限制。

附图说明

图1是现有多用户MIMO系统下行链路传输示意图；

图2是本发明多用户MIMO系统下行链路传输流程图；

图3是本发明多用户MIMO系统下行链路传输示意图；

图4是采用本发明方法与现有下行链路传输方法的性能比较图。

具体实施方式

以下参照附图对本发明的传输方法作进一步详细描述。

参照图3，本发明使用的系统是一个多用户MIMO系统，它由一个基站和L个用户构成。其中，基站装配有M个下行链路发射天线，第k个用户安装有N_k根下行链路接收天线，1≤k≤L。本发明假设基站端的第m个发射天线和第k个用户的第i个接收天线之间的无线信道

是瑞利衰落信道，并且，各个信道之间是相互独立的。图3中，x_k为发送给第k个用户的信息符号向量，β为功率调整矩阵，τ为扰动系数量，ω为扰动矢量，P为预处理矩阵，G_k为第k个用户接收端的后处理矩阵，

为后处理后的信号，

为模操作后的信号，为第k个用户的最终判决信号。

参照图2，本发明利用图3进行下行链路信息传输的步骤如下：

步骤1，将基站发送的信息符号表示为一个列向量：

1a)设基站发送给第k个用户的下行链路信息符号向量为x_k：

$x_k={[x_{k1},x_{k2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;x_{{\mathrm{ks}}_k}]}^T,---<1>$

式中，x_ki为发送给第k个用户的第i个数据流，1≤i≤s_k，s_k为传输的数据流个数，s_k≤N_k，[·]^T为转置；

1b)将基站发送的所有信息符号向量{x_k}表示成一个列向量：

$x={[x_1^T,x_2^T,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;,x_L^T]}^T,---<2>$

式中，

为x_k的转置，k＝1，…L，L为用户的个数。

步骤2，构建功率调整矩阵β。

2a)为保证发送给第k个用户的每个数据流的发射功率归一化，引入s_k×s_k维功率调整矩阵β_k：

${\mathrm{\&beta;}}_k=\mathrm{diag}\{{\mathrm{\&beta;}}_{k1},{\mathrm{\&beta;}}_{k2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;{\mathrm{\&beta;}}_{{\mathrm{ks}}_k}\},---<3>$

式中，β_ki为使发送给第k个用户的第i个数据流x_ki的传输功率归一化功率调整系数，diag{…}表示对角矩阵；

2b)将基站发送的所有信息符号列向量x的功率调整矩阵{β_k}，表示为一个对角矩阵：

β＝diag{β₁，β₂，...β_L}，                <4>

式中，β_k为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的功率调整矩阵，k＝1，...L。

步骤3，将信道矩阵进行奇异值分解。

假设基站发射机的发射天线个数M大于等于基站发送给所有用户的数据流个数之和

对第k个用户的信道矩阵H_k进行奇异值分解：

$H_k=U_k{\mathrm{\&Lambda;}}_k^{1/2}{V}_k^H,---<5>$

式中，U_k为包含信道矩阵H_k的

个左奇异值向量的

维半酉矩阵，

为信道矩阵H_k的秩，且

大于等于发送给第k个用户的数据流的个数s_k，

N_k为第k个用户的接收天线个数，k＝1，…L，

为包含H_k(H_k)^T所有非零特征值的

维对角矩阵，λ_kq为H_k(H_k)^T的非零特征值，

V_k为包含信道矩阵H_k的个右奇异值向量的

维半酉矩阵，为矩阵V_k的共轭转置矩阵。

步骤4，构建用于消除多用户干扰的预处理矩阵P。

4a)通过右奇异值向量构成矩阵：

式中，

为V_k的前s_k列，它包含了H_k前s_k个最大的奇异值的右奇异值向量，1≤k≤L；

4b)写出矩阵V_s的共轭转置矩阵V_s ^H；

4c)求共轭转置矩阵V_s ^H的伪逆矩阵，得到消除多用户干扰的预处理矩阵：

P＝[V_s ^H]⁺＝V_s[V_s ^HV_s]^-1，                <6>

式中，[V_s ^H]⁺为V_s ^H的伪逆矩阵，[V_s ^HV_s]^-1为[V_s ^HV_s]的逆矩阵。

步骤5，确定扰动系数向量τ。

5a)基站发送给第k个用户的信息符号向量x_k中包含s_k个数据流，不同调制方式的数据流对应不同的扰动系数，得到信息符号向量x_k对应的扰动系数向量：

${\mathrm{\&tau;}}_k={[{\mathrm{\&tau;}}_{k1},{\mathrm{\&tau;}}_{k2},\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;{\mathrm{\&tau;}}_{{\mathrm{ks}}_k}]}^T,---<7>$

式中，τ_ki为发送给第k个用户的第i个数据流x_ki对应的扰动系数，i＝1，…s_k，若x_ki采用N阶方形QAM调制，

若采用调制方式BPSK调制，τ_ki＝2；

5b)基站发送的所有信息符号列向量x对应的扰动系数向量：

$\mathrm{\&tau;}={[{\mathrm{\&tau;}}_1^T,{\mathrm{\&tau;}}_2^T,\&CenterDot;\&CenterDot;\&CenterDot;{\mathrm{\&tau;}}_L^T]}^T,---<8>$

式中，τ_k为发送给第k个用户的信息符号向量x_k对应的扰动系数向量，1≤k≤L。

步骤6，确定最佳扰动矢量ω：

根据步骤(1)确定的发送信息符号列向量x，步骤(2)构建的功率调整矩阵β，步骤(4)构建的预处理矩阵P以及步骤(5)确定的与发送信息符号列向量x对应的扰动系数向量τ，通过文献“A Vector-Perturbation Technique for Near-CapacityMulti-antenna Multiuser Communication-Part II：Perturbation”中给出的球形编码算法，确定使‖P(βx+βτ⊙ω′)‖²最小的最佳复整型扰动矢量ω：

式中，⊙表示元素与元素相乘，‖·‖为Frobenius范数，ω′为任意复整型矢量。

步骤7，构造功率控制系数α。

由于基站的总发射功率有一定的限制，需要构造功率控制系数对发送信号进行功率控制，在确定最佳扰动矢量ω后，根据式(8)可构造出满足基站发射功率的最小的功率控制系数α：

式中，P_t为基站的总发射功率；

由式(9)易知，在总的瞬时发射功率P_t一定时，采用本发明方法得到的功率控制系数小于等于传统奇异值预处理方法得到的功率控制系数

由此可以在接收端获得比传统预处理方法更高的接收信噪比，提高了系统的传输性能。

步骤8，产生基站的发送信号d。

8a)利用构建的功率调整矩阵β对基站发射的所有数据流进行功率归一化处理，即β左乘信息符号列向量x，得到功率归一化后的信息符号向量：x′＝βx

8b)利用确定的扰动系数向量τ和最佳扰动矢量ω，对功率归一化后的信息符号向量x′进行矢量扰动，得到扰动后的信号：x″＝x′+βτ⊙ω；

8c)利用预处理矩阵P对扰动后的信号x″进行预处理，消除多用户干扰，即P左乘扰动后信号x″，得到预处理后的信号：x′″＝Px″＝P(x′+βτ⊙ω)＝P(βx+βτ⊙ω)

8d)为满足基站总发射功率的限制，利用构造的功率控制系数α对预处理后的信号x′″进行功率控制，产生基站端的发送信号d：

8e)通过基站天线将信号d发送出去。

步骤9，接收端，各用户利用自己的接收天线接收信号，第k个用户接收到的信号为：

k＝1，…L，            <12>

式中，n_k为第k个用户接收端的高斯白噪声向量，其均值是0、协方差矩阵是

σ²为高斯白噪声的协方差，

表示N_k×N_k维单位矩阵。

步骤10，构建后处理矩阵。

取信道矩阵H_k的左奇异值向量构成的半酉矩阵U_k的前s_k列，构建第k个用户接收端的后处理矩阵：

$G_k=U_{{\mathrm{ks}}_k}^H---<13>$

式中，

为半酉矩阵U_k的前s_k列，

为

的共轭转置，k＝1，…L。

步骤11，对接收信号进行后处理。

根据步骤(10)构建的后处理矩阵G_k，对第k个用户的接收信号y_k进行后处理，即用后处理矩阵G_k左乘第k个用户的接收信号y_k，得到后处理后的接收信号：

式中，

包含H_k(H_k)^T所有非零特征值构成的对角阵Λ_k的前s_k列，k＝1，…L，为后处理后的高斯白噪声向量，其均值是0，协方差矩阵是

为s_k×s_k维单位矩阵。

步骤12，对后处理后的接收信号进行模操作。

12a)为减小矢量扰动带来的影响，对后处理后的接收信号

的第i个元素基于其对应的扰动系数τ_ki进行模操作，得到对

模操作后的信号：

式中，

表示对

基于其对应的扰动系数τ_ki进行模操作，

为取实部操作，

为取虚部操作，

为向下取整操作，即

为取小于等于

的最大整数值，

为取小于等于

的最大整数值；

12b)对第k个用户后处理后的信号

的每个元素进行上述模操作，得到第k个用户模操作后的信号：

式中，

表示对

中的每一个元素

基于其对应的扰动矢量系数τ_kl进行模操作，1≤l≤s_k，k＝1，…L。

步骤13，用户对得到的模操作后的信号进行判决，并将判决后的信号输出，即第k个用户对模操作后的信号

进行判决，判决方法取决于发送给第k个用户的信息符号向量x_k中含有的各个数据流的调制方式，例如发送端基站发送给第k各用户的第i个数据流x_ki采用BPSK调制，如果第k个用户模操作后的信号

的第i个元素的实部大于零，则认为发射的信息符号是1，如果

的实部小于零，则认为发射的信息符号是-1，从而得到判决后的信号

然后，将判决后的信号

输出，输出的信号即为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的估计，k＝1，…L。

本发明的效果可以通过以下仿真结果进一步说明：

仿真条件：设定一个多用户MIMO系统，包括一个基站和4个用户。基站端配置8个发射天线，每个用户端配置2个接收天线，基站向每个用户传输两个数据流，对于两个数据流中具有较大特征值的数据流采用16QAM调制，较小特征值的数据流采用QPSK调制，基站与每个用户之间的信道均为瑞利衰落信道，各信道之间相互独立，信道系数相同。进行下行链路传输时基站端的总发射功率一定，每个信息符号的信噪比定义为：

σ²为高斯白噪声的协方差。

仿真内容：分别采用传统的基于奇异值分解的预处理的传输方法和本发明提出的基于奇异值分解的矢量扰动辅助的预处理的传输方法对多用户MIMO系统的误码率BER相对于每个信息符号信噪比SNR进行仿真，仿真结果如图4所示。

从图4中可以看出，采用本发明提出的基于奇异值分解矢量扰动辅助的预处理的传输方法所获得的误码率性能曲线明显低于传统的基于奇异值分解的预处理的传输方法的误码率性能曲线，在误码率为10^-3时，采用本发明提出的方法相对于传统方法，系统可以获得19dB的增益，表明采用本发明提出的传输方法提高了系统的传输性能。

Claims (2)

1.一种基于奇异值分解的多用户MIMO系统下行链路传输方法，它包括如下过程：

（1）将基站发送给所有用户的信息符号表示为一个列向量：

$x={[x_1^T,x_2^T,...,x_L^T]}^T,$

式中,x_k为基站发送给第k个用户的信息符号向量，包含了s_k个数据流，1≤k≤L,L为用户的个数，[·]^T为转置；

（2）构建将发送给所有用户的信息符号列向量x的发射功率归一化的功率调整矩阵：

β＝diag{β₁，β₂，...β_L}，

式中，β_k为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的功率调整矩阵，1≤k≤L，

β_ki是使得发送给第k个用户的第i个数据流x_ki的发射功率归一化的功率调整系数,1≤i≤s_k；

（3）假设基站发射机的发射天线个数M大于等于基站发送给所有用户的数据流个数之和对第k个用户的信道矩阵H_k进行奇异值分解：

$H_k=U_k{\mathrm{\&Lambda;}}_k^{1/2}{V}_k^H,$

式中，U_k为包含H_k的

个左奇异值向量的维半酉矩阵，N_k为第k个用户接收天线的个数，

为信道矩阵H_k的秩且1≤k≤L，

为维对角矩阵，diag{…}表示对角矩阵，为H_k(H_k)^T的非零特征值，

V_k为包含H_k的个右奇异值向量的

维半酉矩阵，M为基站发射天线的个数，

为V_k的共轭转置矩阵；

（4）由右奇异值向量构建预处理矩阵：

P＝[V_s ^H]⁺＝V_s[V_s ^HV_s]^-1，

式中，

为V_k的前s_k列，包含了H_k前s_k个最大的奇异值的右奇异值向量，1≤k≤L，[V_s ^H]⁺为V_s ^H的伪逆矩阵，[V_s ^HV_s]^-1为[V_s ^HV_s]的逆矩阵；

（5）根据基站发送给用户的所有信息符号列向量x中每个数据流的调制方式，得到x对应的扰动系数向量为：

$\mathrm{\&tau;}={[{\mathrm{\&tau;}}_1^T,{\mathrm{\&tau;}}_2^T,...,{\mathrm{\&tau;}}_L^T]}^T,$

式中，

为基站发送给第k个用户的信息符号向量x_k对应的扰动系数向量，1≤k≤L，扰动系数，i＝1,…s_k，s_k为发送给第k个用户数据流的个数，不同的调制方式对应不同的扰动系数，若采用N阶方形QAM调制，则

若采用BPSK调制，则τ_ki＝2；

（6）根据步骤（2）中构建的功率调整矩阵β，步骤（4）中构建的预处理矩阵P和步骤（5）中的扰动系数向量τ，通过球形编码算法，确定最佳复整型扰动矢量ω，使其满足如下公式：

式中，⊙表示元素与元素相乘，||·||为Frobenius范数，ω'为任意复整型矢量；

（7）根据步骤（6）中的公式，构造基站发射端的功率控制系数α：

式中，P_t为基站总的瞬时发射功率；

（8）根据上述预处理矩阵P、扰动系数向量τ、功率调整矩阵β、最佳复整型扰动矢量ω，以及功率控制系数α,联合产生基站端的发送信号d：

（9）通过基站天线将信号d发送出去，第k个用户的接收信号为：

式中,n_k为第k个用户的高斯白噪声向量，其均值为0、协方差矩阵

为N_k×N_k维单位矩阵，σ²为高斯白噪声的协方差，1≤k≤L；

（10）由左奇异值向量构建第k个用户接收端的后处理矩阵：

$G_k=U_{{\mathrm{ks}}_k}^H,$

式中，

为包含信道矩阵H_k的左奇异值向量的半酉矩阵U_k的前s_k列，1≤k≤L;

（11）根据构建的后处理矩阵G_k，对第k个用户的接收信号y_k进行后处理，得到后处理后的接收信号：

${\hat{x}}_k=G_k{y}_k=U_{{\mathrm{ks}}_k}^H{y}_k,1\&le;k\&le;L$

（12）对后处理后的接收信号

的第i个元素

进行模操作，消除矢量扰动影响：

式中，

表示对

基于其对应的扰动系数τ_ki进行模操作，

为取实部，

为取虚部，

为取不大于

中数据的最大整数值；

对

的每个元素进行上述模操作，得到第k个用户模操作后的信号

式中，

表示对

中的每一个元素

基于其对应的扰动系数τ_kl进行模操作，1≤l≤s_k，1≤k≤L；

（13）对模操作后的信号

进行判决，得到第k个用户判决后的信号

并输出，该输出的信号

即为发送给第k个用户的信息符号向量x_k的估计信号，1≤k≤L。

2.根据权利要求1所述的方法，步骤（8）所述的根据上述预处理矩阵P、扰动系数向量τ、功率调整矩阵β、最佳复整型扰动矢量ω以及功率控制系数α,联合产生基站端的发送信号d，按如下步骤进行：

8a)利用功率调整矩阵β对基站发射的所有数据流进行功率归一化处理，即β左乘信息符号列向量x，得到功率归一化后的信息符号向量：x′＝βx；

8b)利用确定的扰动系数向量τ和最佳扰动矢量ω，对功率归一化后的信息符号向量x′进行矢量扰动，得到扰动后的信号：x″＝x′+βτ⊙ω，

式中，⊙表示元素与元素相乘；

8c)利用预处理矩阵P对扰动后的信号x″进行预处理，消除多用户干扰，即用P左乘扰动后信号x″，得到预处理后的信号：

x″′＝Px″＝P(x′+βτ⊙ω)＝P(βx+βτ⊙ω)；

8d)利用构造的功率控制系数α对预处理后的信号x″′进行功率控制，即可产生基站端的发送信号d：

Images