CN102891709B - 波束赋形的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种波束赋形的方法及装置，该方法包括步骤：根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵；确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值；在确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；根据选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；基于确定的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理。采用本发明技术方案，可以较为准确的确定用于下行信号赋形处理的赋形向量，提高下行信号的赋形效果。

Description

波束赋形的方法及装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，尤其是涉及一种波束赋形的方法及装置。

背景技术

在无线通信系统中，多径传输通常要引起衰落，因而被视为有害因素。对于多输入多输出(MIMO，Multiple-Input Multiple-Out-put)多天线阵列系统来说，多径传输则可以作为一个有利的因素加以利用，典型的MIMO系统包括具有多个天线阵列的基站和多个移动台，所述多个移动台中的至少一个移动台具有多个天线阵列，即MIMO天线阵列系统在发射端和接收端均采用多天线(或天线阵列)和多通道，传输信息流经过空时编码形成多个信息子流，多个信息子流由多个智能天线阵列发射出去，经空间信道传输后由用户终端接收。但是由于用户终端通常分布在空间中的各个方向上，加之无线移动信道的多径效应，使得有用信号存在一定的空间分布。其一，当基站接收信号时，来自各个终端的有用信号到达基站的方向有可能不同，且信号与其到达角度之间存在复杂的依赖关系；其二，当基站发射信号时，可被终端有效接收的也只是部分的信号。考虑到这一因素，调整天线阵列方向图使其能实现指向性的接收与发射是很自然的想法，这也就是波束赋形概念的最初来源。波束赋形的目标是根据系统性能指标，形成对基带(中频)信号的最佳组合或者分配。智能天线阵列通过波束赋形，能够将主波束对准期望用户进行收发，从而提高了接收端功率。智能天线阵列也可以根据干扰信号的空间特征，通过各天线阵列单元的加权系数调整来将天线阵列方向图的零陷对准干扰用户，这样可以降低来自或发射至干扰终端的信号功率。在小区边缘，由于波束赋形提高了接收端的接收功率，所以小区覆盖的范围得到了扩展。

目前，在采用多天线阵列系统进行信号收发的无线通信领域中，比如在时分-同步码分多址存取(TD-SCDMA，Time Division-Synchronous Code DivisionMultiple Access)通信系统中或者在TD-SCDMA的长期演进(TD-LTE，TD-SCDMALong Term Evolution)技术中，通常是根据多天线阵列系统中接收的上行信号特点确定下行信号的赋形向量，然后使用确定的赋形向量对多天线阵列系统发射的下行信号进行赋形处理。

现有技术中，TD-SCDMA系统采用的波束赋形技术是基于最大信噪比特征分解算法来确定下行信号的赋形向量的，具体如图1所示，其具体步骤如下：

步骤11，根据多个天线阵列接收到的多路上行信号，计算出上行信号的多天线信号相关矩阵和多天线信号噪声矩阵，这里使用R_xx代表多天线信号相关矩阵，使用R_nn代表多天线信号噪声矩阵；

步骤12，将步骤11计算出的多天线信号相关矩阵R_xx与多天线信号噪声矩阵R_nn相除，得到空间信道相关矩阵；并对得到的空间信道相关矩阵进行如下广义分解：

R_xx/R_nn＝PλP′

其中，p代表分解后的特征向量矩阵，特征向量矩阵中的各个元素分别表示将无线空间信道分解后得到的各个独立空间子信道的方向特征，λ为分解后的特征值对角阵，p′是p的转置矩阵。

步骤13，将上述分解结果进行展开，具体地将上述公式1得到的结果进行展开的具体形式如下：

$R_{\mathrm{xx}}/R_{\mathrm{nn}}=\left(\begin{array}{cccccccc}{p}_1& p_2& p_3& p_4& p_5& p_6& p_7& p_8\end{array}\right)\left[\begin{array}{cccccccc}{\mathrm{\λ}}_1& 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_2& 0& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& & {\mathrm{\λ}}_3& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& {\mathrm{\λ}}_4& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& {\mathrm{\λ}}_5& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& {\mathrm{\λ}}_6& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& {\mathrm{\λ}}_7& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 0& 0& \mathrm{\λ}8\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{p}_1\\ p_2\\ p_3\\ p_4\\ p_5\\ p_6\\ p_7\\ p_8\end{array}\right]$

其中，(p₁，.....p₈)是分解后的特征向量矩阵，(λ₁，.....λ₈)是分解后得到的特征值对角阵，每个特征值分别表示将无线空间信道分解后得到的对应独立空间子信道的某个方向上的强度。

步骤14，在分解后的特征值对角阵中找到最大特征值对应的特征向量，作为对下行信号进行赋形处理的赋形向量；例如在步骤13中得出，λ₆为分解后的特征值对角阵中的最大特征值，则选取最大特征值λ₆对应的特征向量p₆作为下行信号的赋形向量。

由上可见，基于最大信噪比特征值分解方法来确定下行信号的赋形向量的方案，比较适合于具有明显的主特征方向以及慢速时变信道场景或者时不变信道场景的通信系统。然而在实际的无线通信系统中，无线信道特征通常都是时变的，特别是在时分双工(TDD，Time Division Duplex)通信系统中，由于上行信号和下行信号的收发存在时间间隔，这样基于上行时隙信道i上的上行信号估计的最大特征值对应的特征向量，并不一定适用于下行时隙信道j上的下行信号。尤其是当基于上行信号估计得到两个特征值非常接近的情况下，只采用最大特征值对应的特征向量作为下行信号的赋形向量有可能并不十分准确，很可能是次大特征值对应的特征向量更适合于下行信号的赋形处理。

综上可见，采用现有技术中的基于最大信噪比特征值分解方法来确定下行信号的赋形向量的方案，存在确定的赋形向量与下行信道特征并不匹配，导致对下行信号赋形效果较差的问题。

发明内容

本发明实施例提供一种波束赋形方法及装置，用以较为准确的确定用于下行信号赋形处理的赋形向量，提高下行信号的赋形效果。

本发明实施例技术方案如下：

一种波束赋形的方法，该方法包括步骤：根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；在确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；根据选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；基于确定的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理。

一种波束赋形方法，该方法包括步骤：根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；根据多天线阵列系统中每一天线阵列上发射的多个信号流数目，在确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，其中每一概率值集合中包括从确定出的概率值中选取出的至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；针对选取的每个概率值集合，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量；将针对每个概率值集合分别确定的下行信号赋形向量分配给每一天线阵列上分别发射的不同信号流，并针对每个信号流，使用分配给该信号流的赋形向量对该信号流进行波束赋形处理。

一种波束赋形的装置，包括矩阵确定单元，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；概率值确定单元，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；概率值选取单元，用于在概率值确定单元确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；赋形向量确定单元，用于根据概率值选取单元选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；波束赋形单元，用于根据赋形向量确定单元确定出的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理。

一种波束赋形装置，包括矩阵确定单元，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；概率值确定单元，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；概率值集合选取单元，用于根据多天线阵列系统中每一天线阵列上发射的多个信号流数目，在确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，其中每一概率值集合中包括从确定出的概率值中选取出的至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；赋形向量确定单元，用于针对概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量；波束赋形单元，用于将赋形向量确定单元分别确定的下行信号赋形向量分配给每一天线阵列上分别发射的不同信号流，并针对每个信号流，使用分配给该信号流的赋形向量对该信号流进行波束赋形处理。

本发明实施例技术方案中，通过多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定出多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，将多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道，确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；在确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；根据选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；基于确定的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理。从而实现了当无线通信系统中出现多个明显的主特征方向时，避免了像现有技术一样只采用对上行信号的特征矩阵进行分解后得到的特征值对角阵中的最大特征值对应的特征向量，作为下行信号的赋形向量可能并不十分可靠的问题，利用本发明实施例技术方案会较好的得到特征方向的分集增益，较为准确的确定用于下行信号赋形处理的赋形向量，进而提高了下行信号的赋形效果。

附图说明

图1为现有技术中确定下行信号赋形向量的方法流程示意图；

图2为本发明实施例提出的波束赋形方法的具体实施例处理流程图；

图3为基于一步状态转移马尔卡夫随机过程对无线通信系统中的信道状态转移过程建模后的示意图；

图4为本发明实施例提出的第一种波束赋形装置的主要组成结构框图；

图5为本发明实施例提出的第二种波束赋形装置的主要组成结构框图。

具体实施方式

现有技术中基于最大信噪比特征分解算法确定下行信号的赋形向量的技术，基本适用于空间信道的方向是单一的或者近似单一的无线通信系统，而在实际的无线通信系统中，无线信道的方向通常是时变的，因此只采用对上行信号的特征矩阵进行分解后得到的特征值对角阵中的最大特征值对应的特征向量，作为下行信号的赋形向量可能并不十分可靠。基于此，本发明实施例提出一种新的波束赋形方案，能够更好的满足无线时变信道的要求，当无线通信系统中出现多个明显的主特征方向时，利用本发明实施例方案会较好的得到特征方向的分集增益。相应地，将本发明实施例方案应用于单信号流波束赋形处理，可以较好的提升通信系统的可靠性，此外还可以将本发明实施例应用在多信号流波束赋形处理，以较好地提高每个信号流的通信可靠性。

下面将结合各个附图对本发明实施例技术方案的主要实现原理、具体实施方式及其对应能够达到的有益效果进行详细地阐述。

如图2所示，为本发明实施例提出的波束赋形方法的具体实施例处理流程图，具体实现过程如下：

步骤21，采用一步状态转移马尔卡夫随机过程方法对无线通信系统中的信道状态转移过程进行建模；

本发明实施例这里以8天线阵列为例，基于上述现有技术中基于最大信噪比特征分解算法确定下行信号的赋形向量的技术，基于对8天线阵列接收到的8路上行信号的特征矩阵进行分解，实现将空间信道分解为8个独立的空间子信道，分解后的特征向量矩阵中的8个元素分别表示将无线空间信道分解后得到的8个独立空间子信道的方向特征，分解后的特征值对角阵中的每个特征值分别表示将无线空间信道分解后得到的8个独立空间子信道的强度。其中对角阵特征值越大，其对应的空间子信道的可用性越高。

如图3所示，为基于一步状态转移马尔卡夫随机过程对无线通信系统中的信道状态转移过程建模后的示意图，图中示出了对多天线阵列系统对应的无线空间信道进行划分，划分成与天线阵列数目相同的8个空间子信道状态(状态1、2....8)，分别表示8个独立的空间子信道，箭头表示信道状态迁移的概率，为简化图形复杂度，这里只给出了状态1的状态转移示意图。具体地P_ij表示由状态i经过固定时长后到达状态j的概率。

由图3可以看出，在8个状态中，用P_ij表示由状态i经过固定时长后到达状态j的概率，则空间子信道的信道状态转变后，处于状态j的概率为在无线通信系统中，状态的种类是根据无线通信系统中智能天线阵列的数目确定的，智能天线阵列的具体数目一般具体为2ⁿ，n为自然数，由于这里以8天线阵列为例来说明，因此n的取值为3，即共有8种子信道状态。有多少根智能天线阵列，就对应多少种子信道状态，同时就可以将空间无线信道分解为对应数目的独立空间子信道。例如，经空间子信道的信道状态转变后，处于状态1的概率为处于状态2的概率为依次类推，处于状态8的概率为

步骤22，计算出通过多天线阵列系统接收到的上行信号的多天线信号相关矩阵R_xx和多天线信号噪声矩阵R_nn；

步骤23，将步骤22计算出的多天线信号相关矩阵R_xx与多天线信号噪声矩阵R_nn相除，得到空间信道相关矩阵；

步骤24，将得到的空间信道相关矩阵进行分解，具体分解式如下：

R_xx/R_nn＝PλP′

$R_{\mathrm{xx}}/R_{\mathrm{nn}}=\left(\begin{array}{cccc}{P}_1& P_2& L& P_{2^n}\end{array}\right)\left[\begin{array}{cccc}{\mathrm{\λ}}_1& 0& L& 0\\ 0& {\mathrm{\λ}}_2& 0& M\\ M& 0& O& 0\\ 0& 0& L& {\mathrm{\λ}}_{2^n}\end{array}\right]\left(\begin{array}{c}{p}_1\\ p_2\\ M\\ p_{2^n}\end{array}\right)$

其中，p代表分解后的特征向量矩阵，特征向量矩阵中的各个元素分别表示将无线空间信道分解后得到的各个独立空间子信道的方向特征，λ为分解后的特征值对角阵，特征值大小代表数据流在该方向上的强度大小，p′是p的转置矩阵。

步骤25，根据步骤24计算得出的特征值，将步骤21中建立的模型中经过信道状态转变后处于每个状态的概率使用特征值来表示，则处于第i个状态的概率可以使用特征值进行如下表示：

$P_i=\frac{{\mathrm{\λ}}_i}{\underset{j=1}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j}$

显然，分别处于8个不同状态的概率值之和等于1，即

步骤26，在8个不同的状态中选择出m个不同的状态，使选择的这m个状态分别对应的概率值之和大于预先设定的阈值η；即如果选择出的m个状态对应的概率值之和为则要保证Y＞η，其中η表示预先设定的阈值。阈值η的设定是基于本领域技术人员的实际工作经验中累积的经验值和/或外场测试的平均统计数据来设定的。

基于阈值η的设定，使用选择的m个状态分别对应的特征值λ对应的特征向量对下行信号进行波束赋形处理，可以避免现有技术中仅考虑使用最大特征值对应的特征向量对下行信号进行波束赋形处理，从而局限于空间信道单一的系统，对于空间信道时变的通信系统而言波束赋形效果比较差的问题，因此可以较好的控制空间信道时变的通信系统的波束赋形的健壮性，有利于提高波束赋形的效果。

步骤27，计算步骤26选择出的m个状态对应的特征值分别对应的特征向量的加权系数；

假设使用α₁....α_m分别表示选择出的m个状态对应的特征值分别对应的特征向量的加权系数，则每个加权系数α_i由对应的特征值λ_i的大小和m个特征值的总和共同决定，具体如下式所示：

${\mathrm{\α}}_i=\frac{{\mathrm{\λ}}_i}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j}$

其中这里介绍的加权系数的确定方案为最优实现方案，使用这里确定出的不同加权系数可以使得选择出的m个状态对应的特征向量线性叠加效果更好。如果不选择本发明实施例这里公开的最优实现方案，也可以直接将每个加权系数置1。

步骤28，基于上述确定出的m个状态分别对应的加权系数，对选择出的m个状态对应的特征值分别对应的特征向量进行线性叠加处理，得到用于下行信号赋形处理的赋形向量，具体如下：

P＝α₁*p₁+......+α_m*p_m。

其中，P为最终合成的赋形向量，用于对多天线阵列系统中每个天线阵列发射的单信号流分别进行赋形处理，当然也可以用于分别对多天线阵列系统中每个天线阵列发射的多流信号分别进行赋形处理。

本发明实施例提出的波束赋形方案是一种基于马尔卡夫随机过程方法对无线通信系统中的智能天线阵列构成的空间子信道在进行状态转移时建模，并基于建立的模型进行线性预处理的技术，能够根据时变的信道特性进行赋形，更好的满足无线时变信道的要求，当用户终端在小区中移动时，智能天线阵列通过测向确定用户信号的到达方向，然后根据信号的到达方向选取合适的特征向量进行加权，当出现多个明显的主特征方向时，经过对多个主特征明显的特征向量进行加权会产生较好的分集增益，具有扩大覆盖范围，提高系统容量，降低干扰的能力。

下面以8天线阵列为例，介绍上述本发明实施例应用在单根天线阵列仅发射单流信号中的具体实施过程。

实施例一 单流波束赋形

根据多天线阵列系统接收的上行信号的特征，得到特征向量矩阵和特征值对角阵的具体过程已经在上述详细阐述过，这里不再过多赘述。

根据计算得到的特征值对角阵，首先计算所有特征值的和，即

其中本实施例中提出的λ_i的排列顺序可以但不限于按照特征值的大小进行降序排列，即λ₁，λ₂....λ₈，其中λ_i≥λ_i+1，即按照特征值的大小对8个状态进行排序处理。

然后在上述排序后的8个状态中，从第一个状态开始选择出m个连续的状态，使选择的m个状态分别对应的概率值之和大于预先设定的阈值η；即选择出m个状态，计算选择出的m个状态分别对应的概率值之和为要保证计算出的Y≥η，即选择的m个状态分别对应的特征值之和与所有特征值的总和的比例要大于η，具体为：

$\frac{\underset{i=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}}{\text{\λi}}>\mathrm{\η}$

这里，根据本领域技术人员的工作经验和/或外场测试经验，分析得到单流波束处理的阈值η最好设定为80％。此外之所以对λ_i进行降序排序，是为了更加容易的选取到m个状态，使得选取的m个状态分别对应的特征值之和与所有特征值的总和的比例要大于η，此外也可以使得选取的状态对应的特征方向更加显著，这样基于选取的多个状态最终确定的赋形向量更有利于对下行信号进行赋形处理时，提高下行信号的赋形效果。

针对满足上述条件的m个状态，确定这m个状态分别对应的特征向量组成的空间向量矩阵，具体为((P₁，......P_m)，然后对这m个特征向量进行线性叠加处理，具体线性叠加过程如下，形成对下行信号进行赋形处理的赋形向量：

P＝α₁*p₁+......+α_m*p_m

计算步骤34选择出的m个特征向量的加权系数；

其中α₁....α_m为选择出的m个状态分别对应的特征向量的加权系数，每个特征向量的加权系数由其对应的特征值的大小和选取的m个状态分别对应的特征值的总和共同确定的，具体为：

${\mathrm{\α}}_i=\frac{{\mathrm{\λ}}_i}{\underset{j=1}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_j}$

其中P为最终合成的下行信号的赋形向量。

采用本发明提出的波束赋形方案对单流波束赋形，不再仅选取最大特征值对应的特征向量作为下行信号的赋形向量，而是选取若干个特征值之和大于预先设定的阈值的状态，并计算选取出来的若干个状态分别对应的特征值中的每个特征值对应的特征向量的加权系数，采取线性运算的方法求取根据多个状态确定出来的赋形向量，用于下行信号的赋形处理，以此提升通信的可靠性。

当然上面图2和图3所示的以8天线阵列为例来介绍的实施例，最好应用每个天线阵列仅发射一路信号流的情况下，虽然也可以使用上述图2和图3所示实施例来应用在每个天线阵列同步发射多路信号的情况，比如也可以用于双流波束赋形处理和四流波束赋形处理，其中双流指的是多天线阵列中的每个天线阵列同步发射两路信号流，四流指的是多天线阵列中的每个天线阵列同步发射四路信号流，但是不利于对同一根天线阵列同步发射的多流信号之间的抗干扰性。因此本发明实施例相应地又提出了比较适用于单根天线阵列多流赋形处理的技术方案，与上述已经介绍的实施例相比较，较佳地要根据单根天线阵列同步发射的信号流数目，在不同的子信道状态中选择出相应数目的状态集合，每个状态集合中包括至少一个不同的状态，且不同状态分别对应的概率值之和大于预先设定的阈值η，这样可以同步提高单一天线阵列中每个信号流的波束赋形健壮性。

下面同样以8天线阵列为例，分别介绍上述本发明技术方案应用在单根天线阵列发射双流信号和发射四流信号中的具体实施过程。

实施例二 双流波束赋形

根据多天线阵列系统接收的上行信号的特征，得到特征向量矩阵和特征值对角阵的具体过程已经在上述详细阐述过，这里不再过多赘述。

根据计算得到的特征值对角阵，首先计算所有特征值的和，即

本实施例中提出的λ_i的排列顺序可以但不限于按照特征值的大小进行降序排列，即λ₁，λ₂....λ₈，其中λ_i≥λ_i+1，即按照特征值的大小对8个状态进行排序处理。

然后在上述排序后的8个状态中，按照排序结果从大到小的顺序，尽可能选择较大的特征值作为选择集合的元素，并将选择集合分为两组，其中两组选择集合的交集为空集。例如在本发明实施例中提出的双流波束赋形方法中，在排序后的8个状态中，将处于奇数位置的状态作为第一个选择集合，将处于偶数位置的状态作为第二个选择集合，在第一个选择集合中的第一个状态开始选择m1个连续的状态，使选择的m1个状态分别对应的概率值之和大于预先设定的阈值η；并在第一个选择集合中的第一个状态开始选择m2个连续的状态，使选择的m2个状态分别对应的概率值之和大于预先设定的阈值η，具体如下：

$Y1=\frac{\underset{i=2n+1}{\overset{m1}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\λi}}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$ 且n≥0，m1为奇数，(1)

$Y2=\frac{\underset{i=2n+2}{\overset{m2}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\λi}}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$ 且n≥0，m2为偶数(2)

双流波束赋形处理，分别选取m1个奇数状态，再选取m2个偶数状态，通过这种选取方法，可以使每根智能天线上的天线阵列发送的双信号流分别经奇数状态下确定出的赋形向量的赋形处理和偶数状态下确定处的赋形向量的赋形处理，从而可以实现每根智能天线上的天线阵列发射的两个信号流经过赋形处理后发射方向正交，从而可以减少两个同步发射的信号流之间产生的干扰。

此外，根据本领域技术人员的现场工作经验和/或外场测试经验，分析得到双流波束赋形处理的阈值η最好设定为40％。此外之所以对λ_i进行降序排序，是为了更加容易的选取到m1个状态，以及选取到m2个状态，使得选取的m1个状态和m2个状态分别对应的特征值之和与所有特征值的总和的比例要大于η，此外也可以使得选取的状态对应的特征方向更加显著，这样基于选取的多个状态最终确定的每一个赋形向量更有利于对下行信号进行赋形处理时，提高下行信号的赋形效果。

针对满足上述条件的m1个状态，确定这m1个状态分别对应的特征向量组成的空间向量矩阵，具体为((P₁，P₃......P_m1)，针对满足上述条件的m2个状态，确定这m2个状态分别对应的特征向量组成的空间向量矩阵，具体为((P₂，P₄......P_m2)。

然后分别对这m1个特征向量和m2个特征向量进行线性叠加处理，具体线性叠加过程如下，形成分别用于对每根智能天线上的天线阵列同步发射的两路下行信号进行赋形处理的赋形向量：

第一个信号流的赋形向量为：P1＝α₁*p₁+α₃*p₃......+α_m1*p_m1

第二个信号流的赋形向量为：P2＝β₂*p₂+β₄*p₄......+β_m2*p_m2

其中，p₁....p_m1为针对第一个信号流选择的特征向量矩阵，α₁....α_m1为针对第一个信号流选择的特征向量矩阵中每个特征向量的加权系数，其中即每个特征向量的加权系数由其对应的特征值的大小和m1个状态分别对应的特征值的总和共同确定。其中P1为最终合成的用于对第一个信号流进行赋形处理的赋形向量。

其中，p₂....p_m2为针对第二个信号流选择的特征向量矩阵，β₁....β_m2为针对第二个信号流选择的特征向量矩阵中每个特征向量的加权系数，其中即每个特征向量的加权系数由其对应的特征值的大小和m1个状态分别对应的特征值的总和共同确定。其中P2为最终合成的用于对第二个信号流进行赋形处理的赋形向量。

对应的双流波束赋形处理中，针对两个信号流所分别选取的特征向量矩阵分为为：(p₁，p₃....p_m1)和(p₂，p₄....p_m2)。基于这两个特征向量矩阵分别得到的特征向量，对两个信号流分别执行赋形处理，可以保证每个信号流所包含的特征向量不重合，且较公平的为每个信号流获得分集增益。

采用本发明实施例提出的波束赋形方案对双流波束赋形，分别对双流波束中的每个子流进行赋形向量的选择时，会选择若干个特征值之和大于预先设定的阈值的状态，并计算选取出来若干个状态分别对应的特征值中的每个特征值对应的特征向量的加权系数，采取线性运算的方法求取根据多个状态确定出来的赋形向量，用于下行信号的一个子流进行赋形处理，从而使智能天线上的天线阵列发出的双流波束中的两个子流相位正交，降低了无线通信系统中的双流波束中两个子流之间的互相干扰程度，从而可以提高边缘用户的可靠性，同时也可以有效提升系统容量。

实施例三 四流波束赋形

根据多天线阵列系统接收的上行信号的特征，得到特征向量矩阵和特征值对角阵的具体过程已经在上述详细阐述过，这里不再过多赘述。

根据计算得到的特征值对角阵，首先计算所有特征值的和，即

本实施例中提出的λ_i的排列顺序可以但不限于按照特征值的大小进行降序排列，即λ₁，λ₂....λ₈，其中λ_i≥λ_i+1，即按照特征值的大小对8个状态进行排序处理。按照排序结果从大到小的顺序，尽可能选择较大的特征值作为选择集合的元素，并将选择集合分为四组，其中每组选择集合中至少有一个元素，且四组选择集合的交集为空集。例如在本发明实施例中提出的四流波束赋形方法中，针对按照特征值的大小排序后的8个状态，将两两状态进行配对，使得配对得到的每两个状态分别对应的特征值之和与所有特征值的总和的比例要大于η，具体如下：

$\frac{{\mathrm{\λ}}_1+{\mathrm{\λ}}_8}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$

$\frac{{\mathrm{\λ}}_2+{\mathrm{\λ}}_7}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$

$\frac{{\mathrm{\λ}}_3+{\mathrm{\λ}}_6}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$

$\frac{{\mathrm{\λ}}_4+{\mathrm{\λ}}_5}{\mathrm{\λ}}\≥\mathrm{\η},$

根据本领域技术人员的现场工作经验和/或外场测试经验，分析得到四流波束赋形处理的阈值η最好设定为20％。此外之所以对λ_i进行降序排序，是为了更加容易的选取到4组状态集合，并使得选取到的每组状态结合中包含的两个状态分别对应的特征值之和与所有特征值的总和的比例要大于η，此外也可以使得选取的状态对应的特征方向更加显著，这样基于每一状态集合分别最终确定的每一个赋形向量更有利于对下行信号进行赋形处理时，提高下行信号的赋形效果。

针对上述四对状态匹配，通过线性运算分别确定每根天线上的天线阵列同步发射的四个信号流中对每个子信号流的下行信号赋形向量，具体为：

$P1=\frac{{\mathrm{\λ}}_1}{{\mathrm{\λ}}_1+{\mathrm{\λ}}_8}*p_1+\frac{{\mathrm{\λ}}_8}{{\mathrm{\λ}}_1+{\mathrm{\λ}}_8}*p_8$

$P2=\frac{{\mathrm{\λ}}_2}{{\mathrm{\λ}}_2+{\mathrm{\λ}}_7}*p_2+\frac{{\mathrm{\λ}}_7}{{\mathrm{\λ}}_2+{\mathrm{\λ}}_7}*p_7$

$P3=\frac{{\mathrm{\λ}}_3}{{\mathrm{\λ}}_3+{\mathrm{\λ}}_6}*p_3+\frac{{\mathrm{\λ}}_6}{{\mathrm{\λ}}_3+{\mathrm{\λ}}_6}*p_6$

$P4=\frac{{\mathrm{\λ}}_4}{{\mathrm{\λ}}_4+{\mathrm{\λ}}_5}*p_4+\frac{{\mathrm{\λ}}_5}{{\mathrm{\λ}}_4+{\mathrm{\λ}}_5}*p_5$

其中λ₁....λ₈分别为8个状态对应的特征值，p₁....p₈是特征值λ₁....λ₈分别对应的特征向量；P1L L P4为最终合成分别针对四流信号中的每个子信号流的下行信号赋形向量。

通过上述确定出的赋形向量分别对每根天线上的天线阵列同步发射的四路不同下行信号流分别进行赋形处理，可以使得天线阵列发出的四流波束中每个子流之间的方向相位相互正交，从而降低了无线通信系统中智能电线发出的四流信号中各个子流之间互相干扰的程度，从而提升了系统容量。

当然，本发明上述实施例仅是以8根天线阵列为例来进行说明，但是对于本领域技术人员而言，将本发明技术方案的实现原理应用到其他根数的天线阵列中(比如16根天线阵列或32根天线阵列等，即2ⁿ根天线阵列)，其具体实施过程与上述介绍的8根天线阵列为例的实施原理类似，因此对于其他根数的天线阵列系统而言，应用本发明技术方案的实施例也在本发明权利要求的保护范围之内。

下面结合上述方法原理，阐述本发明这里提出的第一种波束赋形装置的具体工作原理。

请参照图4，该图是本发明实施例提出的第一种波束赋形装置的主要组成结构框图，包括：

矩阵确定单元41，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，上述确定的特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，上述确定的特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量。

较佳地，矩阵确定单元41具体包括：

矩阵确定子单元，用于根据多天线阵列系统中多个天线阵列分别接收到的上行信号，确定出上行信号的多天线信号相关矩阵R _xx和多天线信号噪声矩阵R _nn；矩阵计算子单元，用于将矩阵确定子单元确定出的多天线信号相关矩阵R _xx和多天线信号噪声矩阵R _nn相除，得到空间信道相关矩阵；矩阵分解子单元，用于将矩阵计算子单元得到的空间信道相关矩阵进行广义分解，得到多天线阵列系统对应的特征值对角阵λ和特征向量矩阵p。

概率值确定单元42，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值。

概率值选取单元43，用于在概率值确定单元42确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和Y大于预先设定的阈值η。

较佳地，概率值选取单元43具体包括：

概率值排序子单元，用于将概率值确定单元42确定的概率值按照从大到小的顺序进行排序；概率值选取子单元，用于在概率值排序子单元排序后的概率值中，从排序在前的第一个概率值开始，选取至少一个连续的概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值。

赋形向量确定单元44，用于根据概率值选取单元43选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量。

较佳地，赋形向量确定单元44具体用于将概率值选取单元43选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。更佳地，赋形向量确定单元44具体包括：

加权系数确定子单元，用于分别确定概率值选取单元43选取的每个概率值对应的加权系数，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示选取的各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；特征向量加权子单元，用于根据加权系数确定子单元分别确定的每个概率值对应的加权系数，针对概率值选取单元43选取出的每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与该概率值对应的加权系数相乘；赋形向量确定子单元，用于将特征向量加权子单元确定出的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到下行信号赋形向量P。

波束赋形单元45，用于根据赋形向量确定单元44确定出的下行信号赋形向量P，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理。

采用本发明实施例提出的第一种波束赋形装置对多天线阵列系统中的每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理，最好应用在每个天线阵列仅发射一路信号流的情况下，虽然也可以应用在每个天线阵列同步发射多路信号的情况，比如也可以用于双流波束赋形处理和四流波束赋形处理，其中双流指的是多天线阵列系统中的每个天线阵列同步发射两路信号流，四流指的是多天线阵列系统中的每个天线阵列同步发射四路信号流，但是不利于对同一根天线阵列同步发射的多流信号之间的抗干扰性。

为此，本发明实施例相应地又提出了比较适用于单根天线阵列多流赋形处理的第二种波束赋形装置，请参照图5，该图是本发明实施例提出的第二种波束赋形装置的主要组成结构框图，包括：

矩阵确定单元51，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，上述确定的特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，上述确定的特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；

较佳地，矩阵确定单元51具体包括：矩阵确定子单元，用于根据多天线阵列系统中多个天线阵列分别接收到的上行信号，确定出上行信号的多天线信号相关矩阵R _xx和多天线信号噪声矩阵R _nn；矩阵计算子单元，用于将矩阵确定子单元确定出的多天线信号相关矩阵R _xx和多天线信号噪声矩阵R _nn相除，得到空间信道相关矩阵；矩阵分解子单元，用于将矩阵计算子单元得到的空间信道相关矩阵进行广义分解，得到多天线阵列系统对应的特征值对角阵λ和特征向量矩阵p。

概率值确定单元52，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；

概率值集合选取单元53，用于根据多天线阵列系统中每一天线阵列上发射的多个信号流数目，在概率值确定单元52确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，其中每一概率值集合中包括从确定出的概率值中选取出的至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；

较佳地，概率值集合选取单元包括在每一天线阵列上发射的信号流数目为2ⁿ，且n≥1时，概率值集合选取单元可以具体包括：

概率值排序子单元，用于将概率值确定单元52确定出的每个概率值按照从大到小的顺序进行排序；概率值选择子单元，用于按照概率值排序子单元的排序结果从大到小的顺序，在确定出的概率值中选择出规定数量的概率值；概率值集合生成子单元，用于将概率值选择子单元选择出的概率值分组，其中分组的数目为每一天线阵列上发射的信号流数目，分组后的每一组概率值构成一个概率值集合，其中每一概率值集合中包括至少一个概率值，且概率值之和大于预先设定的阈值。

赋形向量确定单元54，用于针对概率值集合选取单元53选取的每个概率值集合，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量；

较佳地，所述赋形向量确定单元54，具体用于将概率值集合选取单元53中选取的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到一个对应的下行信号赋形向量。更佳地，所述赋形向量确定单元54包括，加权系数确定子单元，用于分别确定概率值选取单元选取的每个概率值对应的加权系数，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示选取的各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；特征向量加权子单元，用于根据加权系数确定子单元分别确定的每个概率值对应的加权系数，针对概率值选取单元选取出的每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与该概率值对应的加权系数相乘；赋形向量确定子单元，用于将特征向量加权子单元确定出的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。

波束赋形单元55，用于将赋形向量确定单元54分别确定的下行信号赋形向量分配给每一天线阵列上分别发射的不同信号流，并针对每个信号流，使用分配给该信号流的赋形向量对该信号流进行波束赋形处理。

采用本发明提出的第二种波束赋形装置，对多天线阵列系统中每根天线阵列同步发射的双流波束中的每个子流进行赋形向量的选择时，会选择若干个特征值之和大于预先设定的阈值的状态，并计算选取出来若干个状态分别对应的特征值中的每个特征值对应的特征向量的加权系数，采取线性运算的方法求取根据多个状态确定出来的赋形向量，用于下行信号的一个子流进行赋形处理，从而使智能天线阵列发出的双流波束中的两个子流相位正交，降低了无线通信系统中的双流波束中两个子流之间的互相干扰程度，从而可以提高边缘用户的可靠性，同时也可以有效提升系统容量。

采用本发明提出的第二种波束赋形装置，用在多天线阵列系统中每根天线阵列同步发射的四流不同下行信号流分别进行赋形处理，可以使得天线阵列发出的四流波束中每个子流之间的方向相位相互正交，从而降低了无线通信系统中智能电线发出的四流信号中各个子流之间互相干扰的程度，从而提升了系统容量。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (18)

1.一种波束赋形的方法，其特征在于，包括：

根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；

确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；

在确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；

根据选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；

基于确定的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理；

其中，所述多天线阵列系统中，每一个天线阵列上发射单个信号流。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，包括：

根据多天线阵列系统中多个天线阵列分别接收到的上行信号，确定出上行信号的多天线信号相关矩阵和多天线信号噪声矩阵；

将确定出的多天线信号相关矩阵和多天线信号噪声矩阵相除，得到空间信道相关矩阵；并

对得到的空间信道相关矩阵进行广义分解，得到多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定的概率值中选取至少一个概率值，包括：

将确定的概率值按照从大到小的顺序进行排序；

在排序后的概率值中，从排序在前的第一个概率值开始，选取至少一个连续的概率值。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量，包括：

对选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到下行信号赋形向量，包括：

针对选取出的每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与一加权系数相乘，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示选取的各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；

将选取的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。

6.一种波束赋形的方法，其特征在于，包括：

根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；

确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；

根据多天线阵列系统中每一天线阵列上发射的多个信号流数目，在确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，其中每一概率值集合中包括从确定出的概率值中选取出的至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；

针对选取的每个概率值集合，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量；

将针对每个概率值集合分别确定的下行信号赋形向量分配给每一天线阵列上分别发射的不同信号流，并针对每个信号流，使用分配给该信号流的赋形向量对该信号流进行波束赋形处理。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在每一天线阵列上发射的信号流数目为2ⁿ，且n>＝1时，在确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，包括：

将确定的概率值按照从大到小的顺序进行排序；

按照排序结果从大到小的顺序，在确定出的概率值中选择出规定数量的概率值；

将选择出的概率值分组，其中分组的数目为每一天线阵列上发射的信号流数目，分组后的每一组概率值构成一个概率值集合。

8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量，包括：

对该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到一个对应的下行信号赋形向量。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，对该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到一个对应的下行信号赋形向量，包括：

针对该概率值集合中包括的每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与一加权系数相乘，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示该概率值集合中各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；

将该概率值集合中包括的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到一个对应的下行信号赋形向量。

10.一种波束赋形装置，其特征在于，包括：

矩阵确定单元，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；

概率值确定单元，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；

概率值选取单元，用于在概率值确定单元确定的概率值中选取至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；

赋形向量确定单元，用于根据概率值选取单元选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定下行信号赋形向量；

波束赋形单元，用于根据赋形向量确定单元确定出的下行信号赋形向量，分别对每一天线阵列上发射的信号流进行波束赋形处理；

其中，所述多天线阵列系统中，每一个天线阵列上发射单个信号流。

11.根据权利要求10所述的波束赋形装置，其特征在于，所述矩阵确定单元包括：

矩阵确定子单元，用于根据多天线阵列系统中多个天线阵列分别接收到的上行信号，确定出上行信号的多天线信号相关矩阵和多天线信号噪声矩阵；

矩阵计算子单元，用于将矩阵确定子单元确定出的多天线信号相关矩阵和多天线信号噪声矩阵相除，得到空间信道相关矩阵；

矩阵分解子单元，用于将矩阵计算子单元得到的空间信道相关矩阵进行广义分解，得到多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵。

12.根据权利要求10所述的波束赋形装置，其特征在于，所述概率值选取单元包括：

概率值排序子单元，用于将概率值确定单元确定的概率值按照从大到小的顺序进行排序；

概率值选取子单元，用于在概率值排序子单元排序后的概率值中，从排序在前的第一个概率值开始，选取至少一个连续的概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值。

13.根据权利要求10所述的波束赋形装置，其特征在于，所述赋形向量确定单元，具体用于将概率值选取单元选取出的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。

14.根据权利要求13所述的波束赋形装置，其特征在于，所述赋形向量确定单元包括：

加权系数确定子单元，用于分别确定概率值选取单元选取的每个概率值对应的加权系数，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示选取的各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；

特征向量加权子单元，用于根据加权系数确定子单元分别确定的每个概率值对应的加权系数，针对概率值选取单元选取出的每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与该概率值对应的加权系数相乘；

赋形向量确定子单元，用于将特征向量加权子单元确定出的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。

15.一种波束赋形装置，其特征在于，包括:

矩阵确定单元，用于根据多天线阵列系统接收的上行信号的特性，确定多天线阵列系统对应的特征值对角阵和特征向量矩阵，其中将所述多天线阵列系统对应的无线空间信道按照天线阵列的数目划分为多个独立的空间子信道时，所述特征值对角阵中的每一个特征值表示划分得到的一个对应空间子信道的方向强度，所述特征向量矩阵中的每一个特征向量表示一个对应空间子信道的特征向量；

概率值确定单元，用于确定各个空间子信道在信道状态转移过程中，处于每一个空间子信道的概率值，其中处于每一个空间子信道的概率值为表示该空间子信道的方向强度的特征值与特征值对角阵中所有特征值之和的比值；

概率值集合选取单元，用于根据多天线阵列系统中每一天线阵列上发射的多个信号流数目，在确定出的概率值中选取对应数目的概率值集合，其中每一概率值集合中包括从确定出的概率值中选取出的至少一个概率值，且选取的概率值之和大于预先设定的阈值；

赋形向量确定单元，用于针对概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，根据该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量，确定一个对应的下行信号赋形向量；

波束赋形单元，用于将赋形向量确定单元分别确定的下行信号赋形向量分配给每一天线阵列上分别发射的不同信号流，并针对每个信号流，使用分配给该信号流的赋形向量对该信号流进行波束赋形处理。

16.根据权利要求15所述的波束赋形装置，其特征在于，在每一天线阵列上发射的信号流数目为2ⁿ，且n≥1时，所述概率值集合选取单元包括：

概率值排序子单元，用于将概率值确定单元确定出的每个概率值按照从大到小的顺序进行排序；

概率值选择子单元，用于按照概率值排序子单元的排序结果从大到小的顺序，在确定出的概率值中选择出规定数量的概率值；

概率值集合生成子单元，用于将概率值选择子单元选择出的概率值分组，其中分组的数目为每一天线阵列上发射的信号流数目，分组后的每一组概率值构成一个概率值集合，其中每一概率值集合中包括至少一个概率值，且概率值之和大于预先设定的阈值。

17.根据权利要求15所述的波束赋形装置，其特征在于，所述赋形向量确定单元，具体用于针对所述概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，对该概率值集合中包括的至少一个概率值分别对应的空间子信道的特征向量进行线性叠加，得到一个对应的下行信号赋形向量。

18.根据权利要求17所述的波束赋形装置，其特征在于，所述赋形向量确定单元包括：

加权系数确定子单元，用于针对所述概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，分别确定该概率值集合中每个概率值对应的加权系数，其中该加权系数为表示该概率值对应的空间子信道的方向强度的特征值，与分别表示选取的各概率值对应的空间子信道的方向强度的各特征值之和的比值；

特征向量加权子单元，用于针对所述概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，根据加权系数确定子单元分别确定的该概率值集合中每个概率值对应的加权系数，针对所述概率值集合选取单元选取出的该概率值集合中每一个概率值对应的空间子信道的特征向量，将该特征向量与该概率值对应的加权系数相乘；

赋形向量确定子单元，用于针对所述概率值集合选取单元选取的每个概率值集合，将特征向量加权子单元确定出的该概率值集合中的各概率值分别对应的特征向量与加权系数的相乘结果进行线性叠加，得到下行信号赋形向量。