CN102857278A - 一种资源分配方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种资源分配方法，包括：预先将相关度区间等分为N个相关度子区间，在系统运行前，通过仿真或实际测量的方式，确定各相关度子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max；当系统运行后，获得小区中各待调度用户的下行信道矩阵的等效信道矩阵；对于系统资源集合中的每块资源，在每块资源上计算用户的优先级，选择优先级最高的用户作为主用户，再利用所述各子区间对应的单用户多入多出传输模式到多用户多入多出传输模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，根据用户的瞬时速率和等效信道矩阵，从小区的待调度用户中，选择最佳配对用户。采用本发明可以提高资源分配时用户配对的准确性，并且复杂度低。

Description

一种资源分配方法

技术领域

本发明涉及移动通信技术，特别是涉及LTE系统中引入多用户多入多出(MU-MIMO)技术时的资源分配方法。

背景技术

下行多输入多输出(multiple input multipile output，MIMO)技术作为LTE下行关键技术之一，可以利用空间分集和复用技术提高LTE系统传输可靠性并提升系统容量。相比于点到点的单用户MIMO，点到多点的多用户MIMO(MU-MIMO)采用空分多址(SDMA)技术，可以在同一时频资源上通过SDMA同时为多个用户传输数据，并通过发送端的预编码来消除不同空间子信道的流间干扰；多用户MIMO可以带来更多的多用户分集增益，在小区用户数目较多的场景下，这种增益带来的系统容量提升就更加明显。

在LTE标准化过程中，如何利用增强MIMO提升系统容量并改善小区边缘性能成为研究热点。在R9标准下支持多用户MIMO的传输模式有两种，即Mode5和Mode8，并且支持单用户和多用户之间的动态切换，而不需要无线资源控制(RRC)的重配置。

Mode8基于下行波束赋形技术，在Mode8模式下，最多支持两用户的SDMA，每个用户采用单流传输，并且支持单用户和多用户的自适应切换；用户的信道质量指示(CQI)反馈基于小区参考信号(CRS)信道估计，使用单用户(SU)模式的CQI反馈，即反馈单用户第一个码字CQI；不同的反馈模式对应不同的CQI反馈粒度，可以是窄带CQI反馈(同时反馈一个宽带CQI)和宽带CQI反馈。对于TD-LTE系统而言可以不需要用户的预编码矩阵指示器(PMI)反馈，而通过侦听参考信号(SRS)参考信号探测上行信道，利用上下行互异性来得到多用户的下行信道，并通过发送端的迫零算法实现干扰消除；接收端通过解调参考信号(DRS)信道进行相干解调，在多用户MIMO模式下如果接收端不知道与之配对的用户信道信息，则不能在接收端完成用户间的干扰消除。

下行MIMO技术中需要通过发送端的预编码来消除不同子空间的干扰并提高传输容量。多用户MIMO系统的最佳信道容量可以通过脏纸编码(DPC)算法来获得。然而，DPC算法需要每个用户都要知道所有用户的信道状态信息(CSI)。因此对于实际系统，主流算法是基于码本的预编码或是迫零(zero forcing，ZF)算法这种简单易实现的线性预编码方式。在ZF波束赋形方案中，空间数据流的分离是在基站进行的。基站利用反馈的信道状态信息，为给定的用户进行波束赋形，并保证对其他用户不会造成干扰或者只有很小的干扰，即发送给目标用户的波束对其他用户形成了零陷。对于ZF波束赋形，当用户数目足够大的时候，通过多用户带来的分集增益，性能可以逼近最优的DPC算法。

由于线性预编码技术的吞吐量提升增益主要取决于系统的多用户分集增益，在多用户MIMO的调度过程中的一个重要方面是选择合适的用户组进行传输，以实现容量性能上的优化。

不同的用户配对算法具有不同的性能和计算复杂度，广泛搜索的方法作为最优的配对算法是性能和复杂度的上限。当用户数目较大的时候，基站不可能通过遍历的方式来选择最佳的用户组合进行下行数据的发送，这样就需要一些次优算法来实现配对过程。

目前，常见的用户配对方案包括贪婪算法和半正交(SUS)算法。贪婪用户选择方法的思想是在每次迭代选取一个最大化吞吐量的用户；发端首先根据信道质量选择一个最优的用户加入到配对用户集合，然后每次选择一个与原配对集合的联合吞吐量最高的用户作为最佳配对用户，并比较加入最佳配对用户的集合与原配对用户集合的吞吐量，如果新的集合高于原有集合则将这个用户加入到配对用户集合中，否则结束配对过程。在计算联合吞吐量时，需要计算波束赋形矩阵，进行大量的矩阵伪逆运算。

相比于贪婪算法，半正交算法主要利用用户信道的正交性，第一步仍然是利用瞬时信道信息选择一个最大吞吐量的用户加入到配对用户集合，之后计算主用户和小区中其他用户的信道相关度，并将相关度低于一个固定门限的用户设置为备选配对用户，在备选配对用户集合中选择单用户信道质量最高的作为最优配对用户，将最优配对用户添加到配对用户集合中。

上述配对方案中，贪婪算法在配对用户过程中需要遍历每个用户，并计算备选配对用户和主用户的ZF波束赋形矩阵，因此需要大量的矩阵伪逆运算，大大增加了运算复杂度；相比而言，半正交配对算法可以大大降低计算复杂度，但是由于信道相关度门限是固定值，配对过程只针对相关度低于门限的用户，这样，一些信道质量较好但相关度较大的用户将得不到配对的机会，这种配对的不精确可能会导致性能的降低，尤其是在小区用户数目较少的情况下。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种资源分配方法，该方法应用于多用户多输入多输出MU-MIMO系统中，能提高资源分配时用户配对的准确性且复杂度低。

为了达到上述目的，本发明提出的技术方案为：

一种资源分配方法，该方法应用于多用户多输入多输出MU-MIMO系统中，该方法包括以下步骤：

a、预先将相关度区间等分为N个子区间，在系统运行前，通过仿真或实际测量的方式，确定各相关度子区间对应的单用户SU模式到多用户MU模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，N为自然数；

b、当系统运行后，根据上下行信道的互异性确定小区中各待调度用户的下行信道快衰矩阵的等效矩阵；对于系统资源集合中的每块资源，根据用户在该块资源的瞬时速率和所述等效矩阵，以及所述各相关度子区间对应的SU模式到MU模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，从小区的待调度用户中选择该块资源的主用户及与该主用户配对的用户，并按照传输速率最大化的原则，根据所述选择的用户确定预分配该块资源的用户。。

综上所述，本发明提出的资源分配方法中，预先通过离线的方法来获取信道相关度和单用户到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR的对应关系，然后，再在实际用户配对过程中，利用该对应关系，采用基于联合优先级因子的贪婪算法进行配对。这样，相比于贪婪算法，在系统运行后的用户配对过程中无需计算波束赋形矩阵，减小了用户配对过程中矩阵伪逆的计算次数，并降低了计算复杂度；同时，相比于半正交算法，在配对时考虑了信道相关度较大的配对用户的速率特性，从而可以保持较好的配对准确度。

附图说明

图1为本发明实施例一的流程示意图。

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，下面将结合附图及具体实施例对本发明作进一步地详细描述。

本发明的核心思想是，预先通过离线的方法获取信道相关度和单用户到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR的对应关系，然后，再在实时配对过程中，利用该对应关系，根据用户的瞬时速率来为每块资源上的主用户选择最佳配对用户。这样，一方面可以减少配对过程中矩阵伪逆的计算次数，降低了计算复杂度；另一方面，在配对时考虑了信道相关度较大的配对用户的速率特性，从而可以保持较好的配对准确度。

图1为本发明实施例一的主要流程示意图，如图1所示，该方法主要包括以下步骤：

步骤101、预先将相关度区间等分为N个子区间，在系统运行前，通过仿真或实际测量的方式，确定各相关度子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max。

这里，通过在系统运行前，即采用离线的方法，来获得不同子区间的相关度所对应的信噪比衰减值，可以减少在后续配对过程中进行矩阵伪逆运算的计算次数，从而降低本发明的算法复杂度。

所述N为自然数，较佳地，可以大于等于10。在实际应用中，N设置的越大，结果越准确，但是复杂度会增加，因此，本领域技术人员可根据实际需要选择合适的N值。

较佳地，可以采用下述步骤确定各子区间对应的ΔSINR_max：

步骤x1、根据链路级的信道仿真或实际测量获取指定数量M个N_R×N_T信道快衰矩阵，其中N_R为接收天线数目，N_T为发送天线数目。

这里，指定数量M可以由本领域技术人员根据实际应用中小区的覆盖范围来进行设置，只要能确保所进行的仿真能覆盖小区，能较准确的反映出小区信道状况即可。

具体地，根据链路级的信道仿真或实际测量获取指定数量M个N_R×N_T信道快衰矩阵的方法，已为本领域技术人员所掌握，在此不再赘述。

步骤x2、通过撒点的方式，进行指定数量W次仿真模拟用户配对的过程，其中，在每次仿真模拟用户配对过程中，从所述M个N_R×N_T信道快衰矩阵中选取两个配对用户的信道快衰矩阵H₁和H₂，分别确定所述H₁和H₂的等效矩阵h₁和h₂，计算所述h₁和h₂的相关度α，根据所述h₁和h₂计算本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR，将所述信噪比衰减值添加至所述α对应的子区间的信噪比衰减值集合中。

这里，指定数量W可以由本领域技术人员根据实际应用中小区的覆盖范围来进行设置，只要能确保每个子区间中的相关度数量能足够代表该子区间即可。

这里，可以按照 $\begin{array}{c}{h}_1=u_1^H{H}_1\\ h_2=u_2^H{H}_2\end{array},$ 来确定所述H₁和H₂的等效矩阵h₁和h₂，其中，所述

为用户1接收端的波束赋形矢量，所述

为用户2接收端的波束赋形矢量。按照公式

来计算所述h₁和h₂的相关度α。

计算本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR的过程具体可以为：

步骤a1、将h₁、h₂合并为多用户矩阵H＝[h₁；h₂]；

W＝H^H(HH^H)^-1＝[w₁w₂]

步骤a2、按照 $\tilde{W}=\left[\begin{array}{cc}{\tilde{w}}_1& {\tilde{w}}_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\frac{w_1}{\left|\right|w_1\left|\right|}& \frac{w_2}{\left|\right|w_2\left|\right|}\end{array}\right],$ 得到对矩阵H求伪逆得到波束赋形矩阵W，并对W进行归一化处理，得到配对用户的波束赋形矢量

步骤a3、利用波束赋形矢量按照

或可以得到本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的ΔSINR；其中，所述v₁为H₁的右奇异矩阵的第一列，v₂为H₂的右奇异矩阵的第一列。

这里需要说明的是，通过迫零(ZF)波束赋形之后的多用户传输模式下的信噪比(MU SINR)可以根据下式通过单用户传输模式下的SINR来计算得到：

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_1}=\frac{P_t\·P_{\mathrm{Loss}\_1}\·{|h_1\·{\tilde{w}}_1|}^2}{{|h_1\·{\tilde{w}}_2|}^2+2(I_1+N)}\≈\frac{{|v_1^H\·{\tilde{w}}_1|}^2}{2}{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_1}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_1}\·\mathrm{\ΔSINR}$

${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_2}=\frac{P_t\·P_{\mathrm{Loss}\_2}\·{|h_2\·{\tilde{w}}_2|}^2}{{|h_2\·{\tilde{w}}_1|}^2+2(I_2+N)}\≈\frac{{|v_2^H\·{\tilde{w}}_2|}^2}{2}{\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_2}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_2}\·\mathrm{\ΔSINR}$

其中对于i＝1，2有 $P_t\·P_{\mathrm{Loss}\_i}\·{|h_i\·{\tilde{w}}_I|}^2=P_t\·P_{\mathrm{Loss}\_i}\·{\left|{\mathrm{\λ}}_i\right|}^2\·{|v_i^H\·{\tilde{w}}_i|}^2.$ 从

如果基站端可以根据上下行互异性获得较为准确的下行信道，则对于计算得到的归一化波束赋形矩阵

有上述公式中的约等号在此条件下将成立。这样，从SU模式到MU模式的SINR衰减可以表示为

因此，本步骤中，可以按照

或

得到本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的ΔSINR。

步骤x3、对于所述各相关度子区间，从各子区间的信噪比衰减值集合中，选择最大值作为该子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max。

步骤102、当系统运行后，根据上下行信道的互异性确定小区中各待调度用户的下行信道快衰矩阵的等效矩阵；对于系统资源集合中的每块资源，根据用户在该块资源的瞬时速率和所述等效矩阵，以及所述各相关度子区间对应的SU模式到MU模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，从小区的待调度用户中选择该块资源的主用户及与该主用户配对的用户，并按照传输速率最大化的原则，根据所述选择的用户确定预分配该块资源的用户。

本步骤中，可以按照h＝u^HH，来确定各待调度用户的上行信道快衰矩阵的等效矩阵h，其中，H为一待调度用户的上行信道快衰矩阵，u^H为接收端的波束赋形矢量。

具体地，可以采用下述步骤对每块资源实现：从小区的待调度用户中选择该块资源的主用户及与该主用户配对的用户，并按照传输速率最大化的原则，根据所述选择的用户确定预分配该块资源的用户。

步骤b1、在资源集合中任意选择一块空闲资源n^*，按照R_{SU_k}＝W_n*log₂(1+SINR_{SU_k})，计算当前未预分配资源的各待调度用户k的瞬时速率R_{SU_Uk}，其中W_n*为资源n^*所占的带宽，SINR_{SU_k}为在单用户传输模式下用户k利用资源n^*进行传输的信噪比；根据所述R_{SU_k}，确定单用户传输模式下用户k的优先级因子F(R_{SU_k})，从所述F(R_{SU_k})中选择最大值

所对应的用户k^*作为使用资源n^*的主用户。

步骤b2、基于联合优先级因子的贪婪方法，对当前未预分配资源的各待调度用户l，利用所述各子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，根据用户的瞬时速率和等效矩阵，确定该待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子，选择所述联合优先级因子最大的用户l^*作为所述主用户k^*的最佳配对用户。

这里，具体可采用下述步骤来确定可用资源的待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子：

步骤y1、按照

计算用户l和k^*的等效矩阵h₁和

的相关度α；

步骤y2、根据所述各子区间对应的单用户模式到多用户模式的ΔSINR_max，得到所述相关度α所在子区间对应的信噪比衰减值

步骤y3、按照 ${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_l}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_l}\·{\mathrm{\ΔSINR}}_{k^{*}\max }$ 和 ${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_k^{*}}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_k^{*}}\·{\mathrm{\ΔSINR}}_{k^{*}\max },$ 计算多用户传输模式下用户l和k^*的多用户信噪比SINR_{MU_l}和

其中，SINR_{SU_l}为单用户传输模式下用户l利用资源n^*进行传输的信噪比，为单用户传输模式下用户k^*利用资源n^*进行传输的信噪比；

步骤y4、根据SINR_{MU_l}和

按照

和得到多用户传输模式下用户l和k^*的瞬时速率R_{MU_l}和

步骤y5、根据所述R_{MU_l}和

确定该待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子

步骤b3、判断所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子是否大于所述主用户k^*的优先级因子

如果是，则确定将所述资源n^*分配给所述用户l^*与所述主用户k^*，否则，确定将所述资源n^*仅分配给所述主用户k^*。

这里需要说明的是，在上述方法中，根据用户的瞬时速率来确定单用户传输模式下的优先级因子和多用户传输模式下的联合优先级因子，这样，可以在选择配对用户时充分考虑到用户的速率特性，使信道质量好相关度较大的用户得到配对的机会，从而可是确保选择配对用户的准确性。

具体地，可以按照F(R_{SU_k})＝R_{SU_k}，来确定所述优先级因子F(R_{SU_k})；按照

确定所述联合优先级因子

或者，使优先级函数为用户的比例公平因子或联合比例公平因子，即按照F(R_{SU_k})＝R_{SU_k}/T_k，确定相应的优先级因子F(R_{SU_k})，T_k为一个时间窗内用户k的平均速率；按照确定所述联合优先级因子

其中，

为一个时间窗内用户k^*的平均速率，T_l为一个时间窗内用户l的平均速率。

上文仅给出两个根据用户的瞬时速率来确定优先级因子的具体实例，在实际应用中并不限于上述方法，只要确保确定优先级因子时充分考虑到用户的瞬时速率即可。

进一步地，步骤b3中实现配对用户选择后，可以根据该配对结果确定出相应的多天线传输模式，即：

当判断出所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子大于所述F(R_{SU_k})时，选择多用户传输作为使用资源n^*时的多天线传输模式；

当判断出所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子小于等于所述F(R_k)时，选择单用户传输作为使用资源n^*时的多天线传输模式。

综上所述，以上仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种资源分配方法，该方法应用于多用户多入多出MU-MIMO系统中，其特征在于，该方法包括以下步骤：

a、预先将相关度区间等分为N个子区间，在系统运行前，通过仿真或实际测量的方式，确定各相关度子区间对应的单用户SU模式到多用户MU模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，N为自然数；

b、当系统运行后，根据上下行信道的互异性确定小区中各待调度用户的下行信道快衰矩阵的等效矩阵；对于系统资源集合中的每块资源，根据用户在该块资源的瞬时速率和所述等效矩阵，以及所述各相关度子区间对应的SU模式到MU模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，从小区的待调度用户中选择该块资源的主用户及与该主用户配对的用户，并按照传输速率最大化的原则，根据所述选择的用户确定预分配该块资源的用户。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤a中所述确定各相关度子区间对应的ΔSINR_max为：

根据链路级的信道仿真或实际测量获取指定数量M个N_R×N_T信道快衰矩阵，其中N_R为接收天线数目，N_T为发送天线数目；

通过撒点的方式，进行指定数量W次仿真模拟用户配对的过程，其中，在每次仿真模拟用户配对过程中，从所述M个N_R×N_T信道快衰矩阵中选取两个配对用户的信道快衰矩阵H₁和H₂，分别确定所述H₁和H₂的等效矩阵h₁和h₂，计算所述h₁和h₂的相关度α，根据所述h₁和h₂计算本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR，将所述信噪比衰减值添加至所述α对应的子区间的信噪比衰减值集合中；

对于所述各子区间，从各子区间的信噪比衰减值集合中，选择最大值ΔSINR_max作为该子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤a中按照 $\begin{array}{c}{h}_1=u_1^H{H}_1\\ h_2=u_2^H{H}_2\end{array},$ 确定所述H₁和H₂的等效矩阵h₁和h₂，其中，所述为用户1的接收端波束赋形矢量，所述

为用户2的接收端波束赋形矢量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤a中按照计算所述h₁和h₂的相关度α。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤a中计算本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR为：

将h₁、h₂合并为多用户矩阵H＝[h₁；h₂]；

W＝H^H(HH^H)^-1＝[w₁ w₂]

按照 $\tilde{W}=\left[\begin{array}{cc}{\tilde{w}}_1& {\tilde{w}}_2\end{array}\right]=\left[\begin{array}{cc}\frac{w_1}{\left|\right|w_1\left|\right|}& \frac{w_2}{\left|\right|w_2\left|\right|}\end{array}\right],$ 得到对矩阵H求伪逆得到波束赋形矩阵W，并对W进行归一化处理，得到进行配对的用户的波束赋形矢量

按照

或

得到本次用户配对所对应的单用户模式到多用户模式的ΔSINR；其中，所述v₁为H₁的右奇异矩阵的第一列，v₂为H₂的右奇异矩阵的第一列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b中按照h＝u^HH，根据上下行信道的互异性确定各待调度用户的下行信道快衰矩阵的等效矩阵h，其中，H为一待调度用户的上行信道快衰矩阵，u^H为该待调度用户的接收端波束赋形矢量。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤b中从小区的待调度用户中选择该块资源的主用户及与该主用户配对的用户，并按照传输速率最大化的原则，根据所述选择的用户确定预分配该块资源的用户为：

在资源集合中任意选择一块空闲资源n^*，按照R_{SU_k}＝W_n*log₂(1+SINR_{SU_k})，计算当前未分配资源的各待调度用户k的瞬时速率R_{SU_k}，其中W_n*为资源n^*所占的带宽，SINR_{SU_k}为在单用户传输模式下用户k利用资源n^*进行传输的信噪比；根据所述R_{SU_k}，确定单用户传输模式下用户k的优先级因子F(R_{SU_k})，从所述F(R_{SU_k})中选择最大值

所对应的用户k^*作为使用资源n^*的主用户；

基于联合优先级因子的贪婪方法，对当前未预分配资源的各待调度用户l，利用所述各相关度子区间对应的单用户模式到多用户模式的信噪比衰减值ΔSINR_max，根据用户的瞬时速率和等效矩阵，确定该待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子，选择所述联合优先级因子最大的用户l^*作为所述主用户k^*的最佳配对用户；

判断所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子是否大于所述主用户k^*的优先级因子

如果是，则确定将所述资源n^*分配给所述用户l^*与所述主用户k^*，否则，确定将所述资源n^*仅分配给所述主用户k^*。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定该待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子为：

按照

计算用户l和k^*的等效矩阵h₁和的相关度α；

根据所述各相关度子区间对应的单用户模式到多用户模式的ΔSINR_max，得到所述相关度α所在子区间所对应的信噪比衰减值

按照 ${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_l}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_l}\·{\mathrm{\ΔSINR}}_{k^{*}\max }$ 和 ${\mathrm{SINR}}_{\mathrm{MU}\_k^{*}}={\mathrm{SINR}}_{\mathrm{SU}\_k^{*}}\·{\mathrm{\ΔSINR}}_{k^{*}\max },$ 计算多用户传输模式下用户l和k^*的多用户信噪比SINR_{MU_l}和其中，SINR_{SU_l}为单用户传输模式下用户l利用资源n^*进行传输的信噪比，

为单用户传输模式下用户k^*利用资源n^*进行传输的信噪比；

根据SINR_{MU_l}和

按照R_{MU_l}＝W_n*log₂(1+SINR_{MU_l})和

得到多用户传输模式下用户l和k^*的瞬时速率R_{MU_l}和

根据所述R_{MU_l}和确定该待调度用户l与所述主用户k^*配对时的联合优先级因子

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，按照F(R_{SU_k})＝R_{SU_k}，确定所述优先级因子F(R_{SU_k})；按照

确定所述联合优先级因子

10.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，按照F(R_{SU_k})＝R_{SU_k}/T_k，确定相应的优先级因子F(R_{SU_k})，T_k为一个时间窗内用户k的平均速率；按照

确定所述联合优先级因子

其中，

为一个时间窗内用户k^*的平均速率，T_l为一个时间窗内用户l的平均速率。

11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，该方法进一步包括：

当判断出所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子大于所述F(R_{SU_k})时，选择多用户传输作为使用资源n^*时的多天线传输模式；

当判断出所述用户l^*与所述主用户k^*的联合优先级因子小于等于所述F(R_{SU_k})时，选择单用户传输作为使用资源n^*时的多天线传输模式。

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