CN102811491B - 多点协作系统中有限反馈比特数联合分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，包括：主基站和辅助基站向用户发射训练序列，用户进行信道估计处理，得到与主基站与辅助基站间的估计信道；用户将接收端功率信息反馈给主基站，主基站根据该信息计算比特分配方案；主基站将比特分配结果反馈给各个用户；用户根据分配到的反馈比特数对信道估计所得信道信息进行量化，将码字序号反馈给主基站；主基站和辅助基站根据反馈的信道状态信息进行迫零预编码矩阵运算；主基站和辅助基站将用户数据进行线性预处理后发送给用户。本发明采用反馈比特联合分配的方法，将系统总反馈比特数自适应地分配给各个用户的各个信道，提高了小区吞吐率和系统总数据率。

Description

多点协作系统中有限反馈比特数联合分配方法

技术领域

本发明涉及的是一种无线通信领域的方法，具体是一种多点协作系统中有限反馈比特数在用户间和信道间联合分配的方法。

背景技术

多点协作(CoMP)系统的研究是最近的热点问题，在3GPP(3rd Generation PartnershipProject,第三代移动通信合作伙伴项目)LTE—A(Long Term Evolation-Advanced,长期演进—高级)标准的研究中列为一大研究重点。使用多点协作技术，考虑多基站协作方式下的数据传输问题，可以大大的提高小区边缘用户的吞吐率，进而提高整个系统的平均吞吐率。多小区协作系统包括两种协作方式，即联合传输(Joint Transmission)和联合波束赋形/调度(Coordinated Beamforming/Scheduling)。其中，在CB技术中，对于每一个用户来说，需要考虑两种信道，即主基站信道(Serving channel)和辅助基站信道(Interfering channel)。

在实际FDD系统中，基站无法获知用户的信道状态信息，为了得到用户对应的预编码矩阵，需要用户将其信道状态信息反馈给基站。因此，在实际系统中，我们通常会把某个用户的信道状态信息量化为码本中的一个序号值，而将该序号值反馈给基站。由于信道反馈带来的量化误差，系统的总数据率会有所损失。

在现有的研究工作中，有些工作讨论了在CoMP系统中的有限反馈问题。

经对现有文献检索发现，T.Yoo,N.Jindal and A.Goldsmith,“Multi-antenna broadcastchannels with limited feedback and user selection,”IEEE Journal Selected Area inCommunications,vol.25,pp.1478-1491,Sep.2007.(“下行多天线信道下的的有限反馈和用户选择方案”)，讨论了下行多用户场景下，使用ZF(Zero-Forcing,迫零)预编码算法和半正交用户选择算法的有限反馈比特数选择方案。用户被认定为是同构的，即不同用户的信道具有相同的分布。因此每个用户分配到的反馈比特数相同。

又经检索发现，W.Xu C.Zhao1Z.Ding，”Optimisation of limited feedback design forheterogeneous users in multi-antenna downlinks,Published in IET Communications”(“多用户下行信道中对异构用户的反馈优化方案”)，讨论了多用户场景下，异构用户之间的反馈比特数分配方案。由于用户与基站的距离不同，信道的大尺度衰落不同，用户接收端信噪比也不同，因此分配给每个用户的反馈比特数也不同。在所有用户反馈比特数总和不变的情况下，作者通过最优化小区用户总数据率来分配用户反馈比特数。

又通过检索发现，Ramya Bhagavatula,Student Member,IEEE,and Robert W.Heath,Jr,”Adaptive Limited Feedback for Sum-Rate Maximizing Beamforming in CooperativeMulticell Systems”,IEEE TRANSACTIONS ON SIGNAL PROCESSING,VOL.59,NO.2,FEBRUARY 2011(“多小区协作下最大化总数据率的自适应比特分配方案”)，讨论了在多小区协作场景下，用户对其两种信道：主基站信道和辅助基站信道的反馈比特数分配。通过自适应的比特分配方案来最大化小区平均总数据率。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的上述不足，提供一种多点协作系统中有限反馈比特数在用户间和信道间联合分配的方法。本发明根据ZF预编码算法，在总反馈比特数一定的条件下，联合的分配各个用户，各个信道的反馈比特数，该方法充分利用了用户、信道之间的异构性，能有效提升系统的总数据率。

本发明是通过以下技术方案实现的，本发明包括以下步骤：

第一步，主基站向用户k发射训练序列S_k,1，用户k根据接收到的信号X_k,1进行信道估计，得到用户k和主基站间的信道h_k,1,同时辅助基站向用户k发射训练序列S_k,2，用户k根据接收到的信号X_k,2进行信道估计，得到用户k和辅助基站间的信道h_k,2,其中k＝1,2,…,K₁+K₂。

第二步，隔固定的时间T，基站将接收到各个用户对其接收端信噪比的反馈，p_k1，p_k2分别为用户k的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率。基站根据接收到的信息，联合的分配各个用户的各个信道的反馈比特数。

第三步，基站将比特分配结果发送给所有用户，每个用户可以得到其各个信道的反馈比特数。

第四步，在每个信道状态信息反馈周期T₁初始时间，用户将其信道估计所得的信道状态信息h_k,1和h_k,2归一化得到和再根据已有的码本量化为与其最接近的码字和将所得的反馈码字序号n_k1和n_k2反馈给主基站。

第五步，主基站根据反馈所得的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后最接近的码字和以ZF预编码算法进行发射端预编码操作。

第六步，主基站将用户信号发给用户k＝1,2,…,K₁，辅助基站将信号发给用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂。

优选地，所述第一步中的主基站信道和辅助基站干扰信道估计处理方法是：

$h_{k,1}=\sqrt{\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}}{X}_{k,1}{S_{k,1}}^{*}{(\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}{I}_{M_1}+S_{k,1}{S_{k,1}}^{*})}^{-1}$

$h_{k,2}=\sqrt{\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}}{X}_{k,2}{S_{k,2}}^{*}{(\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}{I}_{M_2}+S_{k,2}{S_{k,2}}^{*})}^{-1}$

其中：M₁是主基站的天线数，M₂是辅助基站的天线数，设为相同的值M。ρ_τ1是训练序列S_k,1的信噪比，ρ_τ2是训练序列S_k,2的信噪比，T_τ1是主基站发射的训练序列的长度，T_τ2是辅助基站发射的训练序列的长度，和是用户k接收到的信号，k＝1,2,…,K₁+K₂，K₁和K₂分别是主基站和辅助基站的用户数。N是用户天线数。分别为M₁×M₁和M₂×M₂的单位矩阵。

优选地，所述第二步中的反馈比特分配方法是：

首先计算由于信道的量化误差，单用户损失的数据率。对于用户k，有限反馈系统相对于基站获得完美信道信息系统的数据率的差值满足以下单用户数据率差值公式

$\mathrm{\Δ}{R}_k\≤{\log }_2(1+p_{k1}(K_1-1)2^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+p_{k2}{K}_2{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ΔR_k为用户k的由量化误差带来的数据率损失，M为基站天线数，B_k1和B_k2是分配给用户k的主信道和干扰信道的反馈比特数，B_k1和B_k2均为非负整数。p_k1，p_k2分别为用户k反馈给基站的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率，假设反馈的信息是理想化的。p_k1，p_k2的计算由用户完成，计算方法如下：

$p_{k1}=\frac{P}{K_1}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{ks}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

$p_{k2}=\frac{P}{K_2}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{kI}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

其中，P为基站发射信号总功率，假设主基站与辅助基站发射功率相同。d₀为基准距离。d_ks为用户k与主基站之间的距离，d_kI为用户k与辅助基站之间的距离。γ为大尺度衰落指数。

根据单用户数据率差值公式，可以得出主基站中所有用户的总数据率损失的上限为：

$\mathrm{\Δ}R\≤\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+p_{k1}{2}^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+p_{k2}{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ρ_k1＝p_k1(K₁-1)，ρ_k2＝p_k2K₂。

由系统总反馈比特数的限制为B_tot，我们有：

$\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}(B_{k1}+B_{k2})\≤B_{\mathrm{tot}}$

现假设B_k1和B_k2为大于等于零的任意实数。根据KKT条件，可以计算出最优的比特分配方案。再将最终的反馈比特数取整可得

其中，表示取整后取与零相比较大的数。

优选地，所述第四步中的主基站和辅助基站信道码字选择方法是：

对于用户k的主基站信道h_k,1和辅助基站信道h_k,2，对其进行归一化，方法如下：

${\tilde{h}}_{k,1}=\frac{h_{k,1}}{\left|\right|h_{k,1}\left|\right|}$

${\tilde{h}}_{k,2}=\frac{h_{k,2}}{\left|\right|h_{k,2}\left|\right|}$

根据基站指示的该信道的反馈比特数B_k1，在已有的码本中搜索与真实信道具有最小夹角的码字，其码字序号为n_k1和n_k2，搜索方法如下：

$n_{k1}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k1}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,1}{c}_{k1,j}^{*}\right|$

$n_{k2}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k2}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,2}{c}_{k2,j}^{*}\right|$

优选地，所述第五步中的发射端预编码算法是：

根据用户反馈的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后最接近的码字和方法如下：

${\hat{h}}_{k,1}=c_{k1,n_{k1}}$

${\hat{h}}_{k,2}=c_{k2,n_{k2}}$

根据量化后最接近的码字，使用ZF预编码算法计算出预编码矩阵。

对于主基站来说，有

$H_1={[{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^T,{\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^T,...,{\hat{h}}_{K_1,1}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_1=H_1^{+}=H_1^{*}{\left(H_1{H}_1^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝1,2,…,K₁，即用户k的波束赋形向量。

对于辅助基站来说，可以使用同样的方法，计算辅助基站对用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂的波束赋形向量：

$H_2={[{\hat{h}}_{K_1+\mathrm{1,2}}^T,{\hat{h}}_{K_1+2,2}^T,...,{\hat{h}}_{K_1+K_2,2}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_2=H_2^{+}=H_2^{*}{\left(H_2{H}_2^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝K₁+1,…,K₁+K₂，即用户k的波束赋形向量。

优选地，所述第六步中的基站发射方法是：

对于主基站来说，发射信号为：

$x_1=\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,1}{s}_k$

其中，s_k为主基站发送给主基站用户k的信号。

对于辅助基站来说，发射信号为：

$x_2=\underset{k=K_1+1}{\overset{K_1+K_2}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,2}{s}_k$

其中，s_k为辅助基站发送给辅助基站用户k的信号。

优选地，用户天线为单天线，即N＝1。

优选地，基准距离d₀＝1m。

与现有技术相比，本发明的有益效果是对系统采用全局的反馈比特分配技术。通过考虑不同用户不同信道之间的异构性，将系统总反馈比特数自适应地分配给各个用户的各个信道，提高了小区吞吐率。

附图说明

图1是本发明一实施例的小区平均总数据率比较示意图。

具体实施方式

以下结合附图对本发明的方法进一步描述：本实施例在以本发明技术方案为前提下进行实施，给出了详细的实施方案和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。

本实施例中主基站和辅助基站的天线数M₁＝M₂＝M＝4，用户的天线数为N＝1，后向和前向信道均为瑞利(Rayleigh)平坦衰落，接收端的接收噪声均为零均值单位方差的复高斯白噪声，σ²＝1，前向信道的信噪比为用户处于小区边缘的等效SNR，小区半径为R＝500m，且SNR＝-10～10dB。

本实施例包括以下步骤：

第一步，主基站向用户k发射训练序列S_k,1，用户k根据接收到的信号X_k,1进行信道估计，得到用户k和主基站间的信道h_k,1,同时辅助基站向用户k发射训练序列S_k,2，用户k根据接收到的信号X_k,2进行信道估计，得到用户k和辅助基站间的信道h_k,2,其中k＝1,2,…,K₁+K₂。

所述主基站信道和辅助基站干扰信道估计处理方法是：

$h_{k,1}=\sqrt{\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}}{X}_{k,1}{S_{k,1}}^{*}{(\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}{I}_{M_1}+S_{k,1}{S_{k,1}}^{*})}^{-1}$

$h_{k,2}=\sqrt{\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}}{X}_{k,2}{S_{k,2}}^{*}{(\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}{I}_{M_2}+S_{k,2}{S_{k,2}}^{*})}^{-1}$

其中：M₁是主基站的天线数，M₂是辅助基站的天线数，在本实施例中设为相同的值M。ρ_τ1是训练序列S_k,1的信噪比，ρ_τ2是训练序列S_k,2的信噪比，T_τ1是主基站发射的训练序列的长度，T_τ2是辅助基站发射的训练序列的长度，和是用户k接收到的信号，k＝1,2,…,K₁+K₂，K₁和K₂分别是主基站和辅助基站的用户数。N是用户天线数，本实施例中假设用户单天线，即N＝1。分别为M₁×M₁和M₂×M₂的单位矩阵。

第二步，隔固定的时间T，基站将接收到各个用户对其接收端信噪比的反馈，p_k1，p_k2分别为用户k的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率。基站根据接收到的信息，联合的分配各个用户的各个信道的反馈比特数。

所述反馈比特分配方法是：

首先计算由于信道的量化误差，单用户损失的数据率。对于用户k，有限反馈系统相对于基站获得完美信道信息系统的数据率的差值满足以下单用户数据率差值公式

$\mathrm{\Δ}{R}_k\≤{\log }_2(1+p_{k1}(K_1-1)2^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+p_{k2}{K}_2{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ΔR_k为用户k的由量化误差带来的数据率损失，M为基站天线数，B_k1和B_k2是分配给用户k的主信道和干扰信道的反馈比特数，B_k1和B_k2均为非负整数。p_k1，p_k2分别为用户k反馈给基站的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率，假设反馈的信息是理想化的。p_k1，p_k2的计算由用户完成，计算方法如下：

$p_{k1}=\frac{P}{K_1}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{ks}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

$p_{k2}=\frac{P}{K_2}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{kI}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

其中，P为基站发射信号总功率，假设主基站与辅助基站发射功率相同。d₀为基准距离，优选地设为1m。d_ks为用户k与主基站之间的距离，d_kI为用户k与辅助基站之间的距离。γ为大尺度衰落指数。

根据单用户数据率差值公式，可以得出主基站中所有用户的总数据率损失的上限为：

$\mathrm{\Δ}R\≤\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+p_{k1}{2}^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+p_{k2}{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ρ_k1＝p_k1(K₁-1)，ρ_k2＝p_k2K₂。

由系统总反馈比特数的限制为B_tot，我们有：

$\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}(B_{k1}+B_{k2})\≤B_{\mathrm{tot}}$

现假设B_k1和B_k2为大于等于零的任意实数。根据KKT条件，可以计算出最优的比特分配方案。再将最终的反馈比特数取整可得

其中，表示取整后取与零相比较大的数。

第三步，基站将比特分配结果发送给所有用户，每个用户可以得到其各个信道的反馈比特数。

第四步，在每个信道状态信息反馈周期T₁初始时间，用户将其信道估计所得的信道状态信息h_k,1和h_k,2归一化得到和再根据已有的码本量化为与其最接近的码字和将所得的反馈码字序号n_k1和n_k2反馈给主基站。

所述主基站和辅助基站信道码字选择方法是：

对于用户k的主基站信道h_k,1和辅助基站信道h_k,2，对其进行归一化，方法如下：

${\tilde{h}}_{k,1}=\frac{h_{k,1}}{\left|\right|h_{k,1}\left|\right|}$

${\tilde{h}}_{k,2}=\frac{h_{k,2}}{\left|\right|h_{k,2}\left|\right|}$

根据基站指示的该信道的反馈比特数B_k1，在已有的码本中搜索与真实信道具有最小夹角的码字，其码字序号为n_k1和n_k2，搜索方法如下：

$n_{k1}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k1}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,1}{c}_{k1,j}^{*}\right|$

$n_{k2}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k2}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,2}{c}_{k2,j}^{*}\right|$

第五步，主基站根据反馈所得的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后最接近的码字和以ZF预编码算法进行发射端预编码操作。

所述发射端预编码算法是：

根据用户反馈的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后最接近的码字和方法如下：

${\hat{h}}_{k,1}=c_{k1,n_{k1}}$

${\hat{h}}_{k,2}=c_{k2,n_{k2}}$

根据量化后最接近的码字，使用ZF预编码算法计算出预编码矩阵。

对于主基站来说，有

$H_1={[{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^T,{\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^T,...,{\hat{h}}_{K_1,1}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_1=H_1^{+}=H_1^{*}{\left(H_1{H}_1^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝1,2,…,K₁，即用户k的波束赋形向量。

对于辅助基站来说，可以使用同样的方法，计算辅助基站对用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂的波束赋形向量：

$H_2={[{\hat{h}}_{K_1+\mathrm{1,2}}^T,{\hat{h}}_{K_1+2,2}^T,...,{\hat{h}}_{K_1+K_2,2}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_2=H_2^{+}=H_2^{*}{\left(H_2{H}_2^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝K₁+1,…,K₁+K₂，即用户k的波束赋形向量。

第六步，主基站将用户信号发给用户k＝1,2,…,K₁，辅助基站将信号发给用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂。

所述基站发射方法是：

对于主基站来说，发射信号为：

$x_1=\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,1}{s}_k$

其中，s_k为主基站发送给主基站用户k的信号。

对于辅助基站来说，发射信号为：

$x_2=\underset{k=K_1+1}{\overset{K_1+K_2}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,2}{s}_k$

其中，s_k为辅助基站发送给辅助基站用户k的信号。

图1是本实施例的误码率性能比较示意图，其中主基站和辅助基站的天线数M₁＝M₂＝M＝4，用户的天线数为N＝1。h_k,1和h_k,2的每一项元素均根据CN(0,1)分布独立生成，一共随机生成了10000次信道实现。把本实施例与现有技术中存在的比特平均分配方案做比较。

从图1中可以看出，单用户单信道平均分配的比特数分别为3，4，和5比特时，改进的比特分配方案的小区总数据率优于比特平均分配方案的总数据率。本实施例有效地改善了系统的吞吐率。

Claims (7)

1.一种多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征在于，包括以下步骤：

第一步，主基站向用户k发射训练序列S_k,1，用户k根据接收到的信号X_k,1进行信道估计，得到用户k和主基站间的信道状态信息h_k,1,同时辅助基站向用户k发射训练序列S_k,2，用户k根据接收到的信号X_k,2进行信道估计，得到用户k和辅助基站间的信道状态信息h_k,2,其中k＝1,2,…,K₁+K₂；

第二步，隔固定的时间T，主基站将接收到各个用户对其接收端信噪比的反馈，p_k1，p_k2分别为用户k的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率；主基站根据接收到的信息，联合的分配各个用户的各个信道的反馈比特数；

第三步，主基站将比特分配结果发送给所有用户，每个用户得到其各个信道的反馈比特数；

第四步，在每个信道状态信息反馈周期T₁初始时间，用户将其信道估计所得的信道状态信息h_k,1和h_k,2归一化得到和再根据已有的码本量化为与其最接近的码字和将所得的反馈码字序号n_k1和n_k2反馈给主基站；

第五步，主基站根据反馈所得的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后的最接近的码字和以ZF预编码算法进行发射端预编码操作；

第六步，主基站将用户信号发给用户k＝1,2,…,K₁，辅助基站将信号发给用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂；

第二步中的反馈比特数分配方法是：

首先计算由于信道的量化误差，单用户损失的数据率；对于用户k，有限反馈系统相对于主基站获得完美信道信息系统的数据率的差值满足以下单用户数据率差值公式

$\mathrm{\Δ}{R}_k\≤{\log }_2(1+p_{k1}(K_1-1)2^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+p_{k2}{K}_2{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ΔR_k为用户k的由量化误差带来的数据率损失，M为基站天线数，B_k1和B_k2是分配给用户k的主信道和干扰信道的反馈比特数，B_k1和B_k2均为非负整数；p_k1，p_k2分别为用户k反馈给主基站的主基站信道和辅助基站信道的接收端功率，假设反馈的信息是理想化的；p_k1，p_k2的计算由用户完成，计算方法如下：

$p_{k1}=\frac{P}{K_1}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{ks}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

$p_{k2}=\frac{P}{K_2}{\left(\frac{d_0}{d_{\mathrm{kI}}}\right)}^{\mathrm{\γ}}$

其中，P为基站发射信号总功率，假设主基站与辅助基站发射功率相同；d₀为基准距离，d_ks为用户k与主基站之间的距离，d_kI为用户k与辅助基站之间的距离；γ为大尺度衰落指数；

根据单用户数据率差值公式，可以得出主基站中所有用户的总数据率损失的上限为：

$\mathrm{\ΔR}\≤\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{\ρ}}_{k1}{2}^{\frac{-B_{k1}}{M-1}}+{\mathrm{\ρ}}_{k2}{2}^{\frac{-B_{k2}}{M-1}})$

其中，ρ_k1＝p_k1(K₁-1)，ρ_k2＝p_k2K₂；

由系统总反馈比特数的限制为B_tot，有：

$\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}(B_{k1}+B_{k2})\≤B_{\mathrm{tot}}$

现假设B_k1和B_k2为大于等于零的任意实数；根据KKT条件，计算出最优的比特分配方案；再将最终的反馈比特数取整得

其中，表示取整后取与零相比较大的数。

2.根据权利要求1所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，第一步中的主基站信道和辅助基站干扰信道估计处理方法是：

$h_{k,1}=\sqrt{\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}}{X}_{k,1}{S_{k,1}}^{*}{(\frac{M_1}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}1}}{I}_{M_1}+S_{k,1}{S_{k,1}}^{*})}^{-1}$

$h_{k,2}=\sqrt{\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}}{X}_{k,2}{S_{k,2}}^{*}{(\frac{M_2}{{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{\τ}2}}{I}_{M_2}+S_{k,2}{S_{k,2}}^{*})}^{-1}$

其中：M₁是主基站的天线数，M₂是辅助基站的天线数，M₁和M₂的值均为M；ρ_τ1是训练序列S_k,1的信噪比，ρ_τ2是训练序列S_k,2的信噪比，T_τ1是主基站发射的训练序列的长度，T_τ2是辅助基站发射的训练序列的长度，和是用户k接收到的信号，k＝1,2,…,K₁+K₂，K₁和K₂分别是主基站和辅助基站的用户数；N是用户天线数；分别为M₁×M₁和M₂×M₂的单位矩阵。

3.根据权利要求1所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，第四步中的主基站和辅助基站信道码字选择方法是：

对于用户k的主基站信道状态信息h_k,1和辅助基站信道状态信息h_k,2，对其进行归一化，方法如下：

${\tilde{h}}_{k,1}=\frac{h_{k,1}}{\left|\right|h_{k,1}\left|\right|}$

${\tilde{h}}_{k,2}=\frac{h_{k,2}}{\left|\right|h_{k,2}\left|\right|}$

根据主基站指示的该信道的反馈比特数B_k1，在已有的码本中搜索与真实信道具有最小夹角的码字，其码字序号为n_k1和n_k2，搜索方法如下：

$n_{k1}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k1}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,1}{c}_{k1,j}^{*}\right|$

$n_{k2}=\arg \underset{1\≤j\≤2^{B_{k2}}}{\max }\left|{\tilde{h}}_{k,2}{c}_{k2,j}^{*}\right|.$

4.根据权利要求1所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，第五步中的发射端预编码算法是：

根据用户反馈的码字序号n_k1和n_k2，从码本中找到对应的量化后最接近的码字和方法如下：

${\hat{h}}_{k,1}=c_{k1,n_{k1}}$

${\hat{h}}_{k,2}=c_{k2,n_{k2}}$

根据量化后最接近的码字，使用ZF预编码算法计算出预编码矩阵；

对于主基站来说，有

$H_1={[{\hat{h}}_{\mathrm{1,1}}^T,{\hat{h}}_{\mathrm{2,1}}^T,...,{\hat{h}}_{K_1,1}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_1=H_1^{+}=H_1^{*}{\left(H_1{H}_1^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝1,2,…,K₁，即用户k的波束赋形向量；

对于辅助基站来说，使用同样的方法，计算辅助基站对用户k＝K₁+1,…,K₁+K₂的波束赋形向量：

$H_2={[{\hat{h}}_{K_1+\mathrm{1,2}}^T,{\hat{h}}_{K_1+\mathrm{2,2}}^T,...,{\hat{h}}_{K_1+K_2,2}^T]}^T$

计算信道矩阵的伪逆，有

$W_2=H_2^{+}=H_2^{*}{\left(H_2{H}_2^{*}\right)}^{-1}$

其中，k＝K₁+1,…,K₁+K₂，即用户k的波束赋形向量。

5.根据权利要求1所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，第六步中的基站发射方法是：

对于主基站来说，发射信号为：

$x_1=\underset{k=1}{\overset{K_1}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,1}{s}_k$

其中，s_k为主基站发送给主小区用户k的信号；

对于辅助基站来说，发射信号为：

$x_2=\underset{k=K_1+1}{\overset{K_1+K_2}{\mathrm{\Σ}}}{w}_{k,2}{s}_k$

其中，s_k为辅助基站发送给辅助小区用户k的信号。

6.根据权利要求2所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，用户天线为单天线，即N＝1。

7.根据权利要求1所述的多点协作系统中有限反馈比特数联合分配的方法，其特征是，基准距离d₀＝1m。