CN103944620B - 一种tdd系统的下行联合波束成形和功率控制方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法，包括如下步骤：根据网络部署确定用于协作的基站集合；移动台选择信号强度最好的基站驻留，系统消息和业务数据由服务基站提供；对于给定的协作小区簇，每一个基站在同一时刻或同一时频资源块上只调度一个用户；各基站根据其服务用户的信道状态信息和网络的干扰情况，预设其服务用户在迭代过程中需要达到的数据速率或者调制编码方案；各基站和移动台根据网络指定的迭代次数N。本发明提供的联合波束成形和功率控制方法，不需要波束间保持绝对正交，进一步结合功率控制，对于给定的目标速率或目标SINR门限，通过有限的迭代次数实现所需的功率最小，可以获得较好的系统性能。

Description

一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法

技术领域

本发明涉及无线蜂窝移动通信领域，更具体地，涉及一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法。

技术背景

众所周之，在无线网络中，干扰已成为抑制通信系统性能的主要因素之一，如何抑制干扰得到了广泛研究与探讨。在3GPP LTE-Advanced中，已经提出网络MIMO／CoMP技术，进一步抑制干扰和改善小区边缘用户的吞吐量和覆盖。从信息论的观点出发，可以将网络MIMO下行传输系统建模成MIMO高斯干扰信道(MIMO-IC)或者MIMO-X信道。采用干扰对齐传输方式能够使得干扰信道中每个用户的容量达到无干扰的点对点信道容量的一半，在高信噪比区域系统容量随用户数线性增加。从多天线技术角度看，网络MIMO又属于MU-MIMO范畴，通过空间信号处理能够消除同一时间、频率资源块上的相邻小区干扰，使得系统不再是干扰受限的。最优的脏纸编码和次优的线性预编码可以应用到网络MIMO中。

在实际应用中网络MIMO受到复杂度和负荷两方面的挑战。首先，需要大量的资源来获取准确的信道状态信息(CSI)。CSI反馈量随基站天线数、基站数和用户数成比例增加，同时联合处理的复杂度会随着网络尺寸增加而增加。其次，基站间或基站与中心单元间的主干链路是非完美的，例如是容量受限的、有差错的或时延的或回程是非完美的。为了减少信息量的交换，很多文献研究了不需要共享数据信息或利用部分信道信息的分布式多点协同波束成形方法。特别是利用TDD系统中信道互惠的特性，通过多用户多输入多输出通信系统的上／下链路的对偶理论可以大大地减少多点协作波束成形和功率分配算法设计的难度。

然而，现有的技术多数需要空间子信道保持正交性，由于实际信道的非完美性，即使选用的下行波束矩阵／预编码矩阵是正交的，也很难和实际信道达到理想匹配，获得理想性能。同时，为了保持正交性，或者为了达到所需的SINR需求，需要付出更高的功率代价。进一步，现有的技术一般采用等功率分配的方案为用户／数据流分配功率，或者虽然对用户进行功率分配，但将各用户的功率视为一个整体，并没有考虑在MIMO干扰信道中用户的各个数据流之间的差异，不能更加有效地利用功率资源。

发明内容

针对以上问题，本发明提出一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法。

一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法，包括如下步骤：

(1)根据网络部署确定用于协作的基站集合；

(2)移动台选择信号强度最好的基站驻留，此基站称为服务基站，系统消息和业务数据由服务基站提供；

(3)对于给定的协作小区簇，每一个基站在同一时刻或同一时频资源块上只调度一个用户，并为该用户提供服务；

(4)各基站根据其服务用户的信道状态信息和网络的干扰情况，预设其服务用户在迭代过程中需要达到的数据速率或者调制编码方案；各基站和移动台根据网络指定的迭代次数N重复步骤(5)-(9)；所述数据速率或调制编码方案以及迭代次数通过下行信令通知移动台；每一次迭代过程称为一个训练时隙，编号为1≤n≤N；

(5)在每一训练时隙的下行方向，各基站广播训练序列符号，利用上一训练时隙的接收滤波矩阵作为波束成形矩阵预处理待发送数据，并根据移动台上一时隙反馈的功率更新信息计算当前时隙的发射功率；

(6)在每一训练时隙的下行方向，各移动台估计下行干扰协方差矩阵，并由所得的协方差矩阵计算下行接收滤波矩阵和上行发射的波束成形矩阵；

(7)在每一训练时隙下行方向，各移动台计算每个数据流的SINR，与给定的门限做比较，由此得到基站在下一训练时隙需要调整功率的指令，并将功率更新信息反馈给基站；

(8)在每一训练时隙的上行方向，各移动台将其下行接收滤波矩阵作为上行波束成形矩阵，并以固定功率发射每个训练序列和数据；

(9)在训练时隙的上行方向，基站估计上行干扰协方差矩阵，并由得到的协方差矩阵求得上行接收滤波矩阵和下一时隙所需的发射波束成形矩阵。

进一步地，所述步骤(1)中，协作基站集的确定应考虑网络部署，即根据网络前期规划，或者根据网络运营过程中的数据统计，针对用户密度、业务类型、QoS需求、基站能够支持的容量，由网络预先定义一个可供选择的集合。

进一步地，所述步骤(2)中，移动台确立其服务小区后，根据服务小区下发的系统消息获得基站协作信息，包括小区编号。

进一步地，所述步骤(4)中，迭代次数N是系统优化的参数，由网络根据信道状态和干扰情况来确定；如果当前用户的信道状态变化缓慢，那么设置迭代次数为一个较大值；否则，设置迭代次数为一个较小的值；所述基站在N次迭代后重新设置预设的需要满足的数据速率或者调制编码方案；所述的数据速率和调制编码方案一一对应，并且与某一SINR门限值相对应；所述SINR门限值在移动台已经预存。

进一步地，所述步骤(5)中，如果该时隙为第一个训练时隙，即训练时隙编号n＝1，那么协作基站k(k＝1，K，K)随机选择一个初始酉波束成形矩阵以及随机选择其初始功率并将该功率均匀分配给每个数据流，即其中K为协作簇内的基站数或当前被调度的用户数，l为数据流编号，满足l＝1，K，d_k，d_k为支持的数据流个数；所述协作基站k(k＝1，K，K)在第一个训练时隙开始前，通过信令告知其服务移动台初始发射功率和数据流个数d_k；如果不是第一训练时隙，即训练时隙编号满足2≤n≤N，那么基站用上一训练时隙计算得到的波束矩阵进行波束成形，并由上一时隙移动台反馈的功率更新信息和上一时隙的发射功率计算其在该时隙的发射功率如果功率更新信息指示增加发射功率，则该时隙所需的发射功率为：否则，在该时隙所需的发射功率为：其中，0<α<1，Δ>1，α和Δ是功率调整参数，需要根据系统的信道情况和干扰情况确定和调整，并且在迭代开始前由基站告知其服务的移动台；所述训练时隙是所述系统的控制时间单位，需要根据网络实际的处理能力以及导频或参考信号的编排方式来确定；所述训练时隙长度可以与LTE的子帧或时隙保持一致，例如5ms或1ms，也可根据具体的导频或参考信号的编排方案确定。

进一步地，所述步骤(6)中，移动台k(k＝1，K，K)根据下行的训练序列估计本地有效信道矩阵并估计干扰协方差矩阵其中为基站k到其服务用户k的信道矩阵，(·)^H为共轭转置操作；

如果当前时隙为第一训练时隙，即训练时隙编号n＝1，那么所述移动台k(k＝1，K，K)用以下方式估计干扰协方差矩阵：

其中，y_k(1)为所述移动台k在第一训练时隙的复基带接收信号向量，为中的第l个列向量，l＝1，K，d_k，x_k为训练序列数据，为噪声方差，为R_k×R_k的单位矩阵，R_k为移动台k的接收天线数；

如果当前时隙不是第一训练时隙，即训练时隙编号2≤n≤N，那么所述移动台k(k＝1，K，K)用以下方式估计干扰协方差矩阵：

其中，为V_k(n-1)中的第d_k个列向量；

所述移动台k(k＝1，K，K)根据估计得到的干扰协方差矩阵(1≤n≤N)，计算用于该训练时隙的接收滤波矩阵为：其中为第l个数据流对应的接收滤波向量，b_k，l(A)表示矩阵A的第l个最大的特征值对应的特征向量；

所述移动台k利用所得的接收滤波矩阵对接收信号y_k(n)进行处理，得到的滤波输出为：

其中，为(·)^T为转置操作。

进一步地，所述步骤(7)中，所述移动台k(k＝1，K，K)计算每一个数据流的接收SINN：

其中，

所述移动台k根据测得的与给定的门限Γ_k作比较，如果大于给定的门限Γ_k，那么取值为1(或0)指示减少发射功率，否则取值为0(或1)指示增加发射功率；然后所述移动台k向其服务基站发送1比特的功率调整信息。

进一步地，所述步骤(8)中，移动台k(k＝1，K，K)将其下行接收滤波矩阵作为上行波束成形矩阵，即并以固定功率发射每个训练序列和数据流。

进一步地，所述步骤(9)中，基站k(k＝1，K，K)根据上行的训练序列估计本地有效信道矩阵并估计干扰协方差矩阵为：

其中，为基站k接收到的信号，为移动台k到其服务基站k的上行信道矩阵，为移动台k的上行发射波束矩阵的第l个列向量，为上行导频训练序列或数据，为基站端的噪声方差，为N_k×N_k的单位矩阵，N_k为基站k的发射天线数；

所述基站k(k＝1，K，K)利用得到的上行干扰协方差矩阵计算该时隙的上行接收滤波矩阵为：其中为第l个数据流的接收滤波向量；

所述基站k(k＝1，K，K)选取该时隙的接收滤波矩阵，作为下一训练时隙的发射滤波矩阵，即

本发明的有益效果在于：本发明提供的联合波束成形和功率控制方法，不需要波束间保持绝对正交，进一步结合功率控制，对于给定的目标速率或目标SINR门限，通过有限的迭代次数实现所需的功率最小，可以获得较好的系统性能。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步解释，构成本发明的一部分。本发明的示意性实施例及其说明仅用于解释本发明，但并不构成对本发明的不当限定。

图1为支持三小区协作波束成形的无线通信系统示意图。

图2为本发明方法主要流程示意图。

图3为在一个训练时隙内基站和移动台的收发信流程图。

具体实施方式

下面参照附图对本发明进行更全面的描述。

如图1所示，为支持三小区协作波束成形的无线通信系统示意图。该无线系统10中包括：基站102和移动台104。其中，基站的个数为3，但不局限于3，移动台数为3，但不局限于3。基站支持四根天线：N_t＝4，但基站102还可以包括多于四根天线的情况。移动台104具有两根天线：N_Γ＝2，但是移动台并不局限于两根天线(例如，移动台可以包括一根天线或者多于两根天线)的情况。

图1中三个基站进行协作，实现对用户的联合收发信处理，每个基站进行信道状态信息交互，但不进行数据信息的交互。每个基站与其服务的移动台独立通信(如图1中带双向箭头的黑色实线所示)，来自其他协作基站的信号视为干扰(如图1中带双向箭头的黑色虚线所示)。移动台1、移动台2和移动台3的服务基站分别是基站1、基站2和基站3。

采用TDD方式，基站可以利用上下行信道的互惠特性获得下行信道信息。具体地，用户在上行信道发送信号，同时发送探测参考信号／训练序列，不同用户选择不同的码作为探测参考信号；在基站侧，通过对探测参考信号／训练序列的检测，估计出用户的上行信道H^U，利用TDD系统中上下行信道的互易性，即可得出下行信道H^D＝(H^U)^H。

基站k向移动台k发射独立的数据流，数据的个数为d_k。对于第d个数据流，d∈{1，K，d_k}，发射功率为令是相应的发射波束矩阵，其列向量记为发射的信号可以表示为

其中是d_k×1的发射码字向量。

在移动台k处，令表示n_t×d_k接收机的滤波矩阵，其列向量(d∈{1，K，d_k})。滤波输出为

其中(·)^H表示共轭转置运算。

最终的接收机表达式为

其中是基站l到移动台k的信道矩阵，z_k是噪声和簇外干扰信号。

图2所示为本发明一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法的主要流程图。具体为：

在步骤S101中，根据网络部署确定用于协作的基站。具体地，即根据网络前期规划，或者根据网络运营过程中的数据统计，针对用户密度、业务类型、QoS需求、基站能够支持的容量，由网络预先定义一个可供选择的集合。例如，尽量合并相互之间有最强干扰的那些小区，选取地理位置相邻的一定数目的基站构成协作基站集。

在步骤S102中，移动台选择信号强度最好的基站驻留，此基站称为服务基站，系统消息和业务数据由服务基站提供。例如，在LTE或LTE-A中通过对RSRP等值的测量，确定属于哪一小区，是否参与CoMP模式。

在步骤S103中，对于给定的小区簇(假设基站数为K)，每一个基站采用某一正交多址方式，基站在同一时刻只调度一个用户，并为该用户提供服务。每一次迭代称为一个训练时隙。

在步骤S104中，簇内各基站设置迭代的总次数N，迭代编号n＝1，初始的下行波束向量矩阵初始下行功率下行数据流个数d_k。簇内各基站通过信令告知其服务移动台初始发射功率和数据流个数d_k，迭代的总次数N。

在步骤S105中，各基站判断迭代次数是否达到最大，如果是，则算法结束，同时各基站通过信令告知其服务的移动台；否则执行步骤S106。

在步骤S106中，各基站及其服务的移动台执行单步的联合波束成形和功率控制。

在步骤S107中，迭代次数增加1，然后进入步骤S105。

图3所示为在一个训练时隙内基站和移动台的收发信流程。具体为：

在步骤S201中，各基站在下行向其服务的移动台发射训练序列。

在步骤S202中，各基站对其下行数据进行波束赋形，并以某一功率进行数据发射。当n＝1时，基站k(1≤k≤K)的下行波束矩阵为每一数据流的发射功率为当2≤n≤N时，基站的波束向量矩阵由第n-1次迭代的上行接收滤波矩阵得到，即每一数据流的发射功率为所述基站根据上一时隙的发射功率和接收到的功率更新信息计算得到：如果功率更新信息指示增加发射功率，则该时隙所需的发射功率为：否则，在该时隙所需的发射功率为：其中0<α<1，Δ>1，α和Δ是功率调整参数，需要根据系统的信道情况和干扰情况加以调整。

在步骤S203中，各移动台通过训练序列估计下行信道和干扰协方差矩阵

其中，y_k(n)为所述移动台k在第n个训练时隙的复基带接收信号向量，x_k为训练序列数据，为V_k(n-1)中的第l个列向量；为第l个数据流的发射功率，当n＝1时，由基站告知并存储；当2≤n≤N时，移动台利用上一时隙存储的功率和其反馈的功率更新信息计算：如果上一时隙的功率更新信息指示增加发射功率，则否则，其中0<α<1，Δ>1，α和Δ是功率调整参数，与步骤S202中取值相同。为噪声方差，为R_k×R_k的单位矩阵，R_k为移动台k的接收天线数。

在步骤S204中，各移动台根据步骤S203中得到的干扰协方差矩阵计算接收滤波矩阵：其中为第k个移动台的第l个数据流对应的接收滤波向量，b_k，l(A)表示矩阵A的第l个最大特征值对应的特征向量。进一步，各移动台将其下行接收滤波矩阵作为上行波束成形矩阵，即

在步骤S205中，各移动台通过步骤S204中得到的接收滤波矩阵对其接收信号进行处理，并计算各数据流的接收SINR：

其中

进一步，各移动台根据计算的SINR与给定的门限Γ_k作比较：如果大于给定的门限Γ_k，那么设置功率调整指示信息为0(或1)指示减少发射功率，否则取值为1(或0)指示增加发射功率，同时所述移动台向其服务基站发送该功率调整信息。

在步骤S206中，各移动台在上行发射训练序列。

在步骤S207中，各移动台利用步骤S204中得到的上行波束成形矩阵对其上行数据进行波束赋形，并以恒定功率发射其各数据流。

在步骤S208中，各基站根据上行的训练序列估计上行信道矩阵及干扰协方差矩阵：

其中为移动台j到基站k的上行信道矩阵。

在步骤S209中，各基站利用步骤S208中得到的上行干扰协方差矩阵计算该时隙的上行接收滤波矩阵：其中为第l个数据流的接收滤波向量。

进一步，各基站选取当前得到的接收滤波矩阵作为下一训练时隙(迭代)的发射滤波矩阵，即

在步骤S210中，各基站利用步骤S209中得到的对其接收到的上行数据进行处理。

Claims (1)

1.一种TDD系统的下行联合波束成形和功率控制方法，其特征在于：包括如下步骤：

(1)根据网络部署确定用于协作的基站集合；

(2)移动台选择信号强度最好的基站驻留，此基站称为服务基站，系统消息和业务数据由服务基站提供；

(3)对于给定的协作小区簇，每一个基站在同一时刻或同一时频资源块上只调度一个用户，并为该用户提供服务；

(4)各基站根据其服务用户的信道状态信息和网络的干扰情况，预设其服务用户在迭代过程中需要达到的数据速率或者调制编码方案；各基站和移动台根据网络指定的迭代次数N重复步骤(5)-(9)；所述数据速率或调制编码方案以及迭代次数通过下行信令通知移动台；每一次迭代过程称为一个训练时隙，编号为1≤n≤N；

(5)在每一训练时隙的下行方向，各基站广播训练序列符号，利用上一训练时隙的接收滤波矩阵作为波束成形矩阵预处理待发送数据，并根据移动台上一时隙反馈的功率更新信息计算当前时隙的发射功率；

(6)在每一训练时隙的下行方向，各移动台估计下行干扰协方差矩阵，并由所得的协方差矩阵计算下行接收滤波矩阵和上行发射的波束成形矩阵；

(7)在每一训练时隙下行方向，各移动台计算每个数据流的SINR，与给定的门限做比较，由此得到基站在下一训练时隙需要调整功率的指令，并将功率更新信息反馈给基站；

(8)在每一训练时隙的上行方向，各移动台将其下行接收滤波矩阵作为上行波束成形矩阵，并以固定功率发射每个训练序列和数据；

(9)在训练时隙的上行方向，基站估计上行干扰协方差矩阵，并由得到的协方差矩阵求得上行接收滤波矩阵和下一时隙所需的发射波束成形矩阵；

所述步骤(1)中，协作基站集的确定应考虑网络部署，即根据网络前期规划，或者根据网络运营过程中的数据统计，针对用户密度、业务类型、QoS需求、基站能够支持的容量，由网络预先定义一个可供选择的集合；

所述步骤(2)中，移动台确立其服务小区后，根据服务小区下发的系统消息获得基站协作信息，包括小区编号；

所述步骤(4)中，迭代次数N是系统优化的参数，由网络根据信道状态和干扰情况来确定；如果当前用户的信道状态变化缓慢，那么设置迭代次数为一个较大值；否则，设置迭代次数为一个较小的值；所述基站在N次迭代后重新设置预设的需要满足的数据速率或者调制编码方案；所述的数据速率和调制编码方案一一对应，并且与某一SINR门限值相对应；所述SINR门限值在移动台已经预存；

所述步骤(5)中，如果该时隙为第一个训练时隙，即训练时隙编号n＝1，那么协作基站k(k＝1，...，K)随机选择一个初始酉波束成形矩阵以及随机选择其初始功率并将该功率均匀分配给每个数据流，即其中K为协作簇内的基站数或当前被调度的用户数，l为数据流编号，满足l＝1，...，d_k，d_k为支持的数据流个数；所述协作基站k(k＝1，...，K)在第一个训练时隙开始前，通过信令告知其服务移动台初始发射功率和数据流个数d_k；如果不是第一训练时隙，即训练时隙编号满足2≤n≤N，那么基站用上一训练时隙计算得到的波束矩阵进行波束成形，并由上一时隙移动台反馈的功率更新信息和上一时隙的发射功率计算其在该时隙的发射功率如果功率更新信息指示增加发射功率，则该时隙所需的发射功率为：否则，在该时隙所需的发射功率为：其中，0＜α＜1，Δ＞1，α和Δ是功率调整参数，需要根据系统的信道情况和干扰情况确定和调整，并且在迭代开始前由基站告知其服务的移动台；所述训练时隙是所述系统的控制时间单位，需要根据网络实际的处理能力以及导频或参考信号的编排方式来确定；所述训练时隙长度可以与LTE的子帧或时隙保持一致，例如5ms或1ms，也可根据具体的导频或参考信号的编排方案确定；

所述步骤(6)中，移动台k(k＝1，...，K)根据下行的训练序列估计本地有效信道矩阵并估计干扰协方差矩阵其中为基站k到其服务用户k的信道矩阵，(·)^H为共轭转置操作；

如果当前时隙为第一训练时隙，即训练时隙编号n＝1，那么所述移动台k(k＝1，...，K)用以下方式估计干扰协方差矩阵：

$\begin{array}{c}{Q}_k^D\left(1\right)=\left(y_k\right(1)-\frac{p_k^D\left(0\right)}{d_k}{H}_{k,k}^D{V}_k^D(0\left)x_k\right){\left(y_k\right(1)-\frac{p_k^D\left(0\right)}{d_k}{H}_{k,k}^D{V}_k^D(0\left)x_k\right)}^H-{\mathrm{\&sigma;}}_k^2{I}_{R_k}\\ =\left(y_k\right(1)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}{p}_{k,l}^D(0)H_{k,k}^D{v}_{k,l}^D\left(0\right)x_k){\left(y_k\right(1)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}{p}_{k,l}^D(0\left)H_{k,k}^D{v}_{k,l}^D\right(0\left)x_k\right)}^H-{\mathrm{\&sigma;}}_k^2{I}_{R_k}\end{array}$

其中，y_k(1)为所述移动台k在第一训练时隙的复基带接收信号向量，为中的第l个列向量，l＝1，...，d_k，x_k为训练序列数据，为噪声方差，为R_k×R_k的单位矩阵，R_k为移动台k的接收天线数；

如果当前时隙不是第一训练时隙，即训练时隙编号2≤n≤N，那么所述移动台k(k＝1，...，K)用以下方式估计干扰协方差矩阵：

$Q_k^D\left(n\right)=\left(y_k\right(n)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}{p}_{k,l}^D(n\left)H_{k,k}^D{v}_{k,l}^D\right(n-1\left)x_k\right){\left(y_k\right(n)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}{p}_{k,l}^D(n\left)H_{k,k}^D{v}_{k,l}^D\right(n-1\left)x_k\right)}^H-{\mathrm{\&sigma;}}_k^2{I}_{R_k}$

其中，为V_k(n-1)中的第d_k个列向量；

所述移动台k(k＝1，...，K)根据估计得到的干扰协方差矩阵计算用于该训练时隙的接收滤波矩阵为：其中为第l个数据流对应的接收滤波向量，b_k，l(A)表示矩阵A的第l个最大的特征值对应的特征向量；

所述移动台k利用所得的接收滤波矩阵对接收信号y_k(n)进行处理，得到的滤波输出为：

$\begin{array}{c}{\tilde{y}}_k\left(n\right)={\&lsqb;{\tilde{y}}_{k,1}\left(n\right),\mathrm{...},{\tilde{y}}_{k,d_k}\left(n\right)\&rsqb;}^T\\ ={\left(U_k^D\right)}^H{y}_k\left(n\right)\\ ={\&lsqb;{\left(u_{k,1}^D\right(n\left)\right)}^H{y}_k\left(n\right),\mathrm{...},u_{k,d_k}^D\left(n\right)y_k\left(n\right)\&rsqb;}^T\end{array}$

其中，为(·)^T为转置操作；

进一步地，所述步骤(7)中，所述移动台k(k＝1，...，K)计算每一个数据流的接收SINR：

其中，

所述移动台k根据测得的与给定的门限Γ_k作比较，如果大于给定的门限Γ_k，那么取值为1(或0)指示减少发射功率，否则取值为0(或1)指示增加发射功率；然后所述移动台k向其服务基站发送1比特的功率调整信息；

所述步骤(8)中，移动台k(k＝1，...，K)将其下行接收滤波矩阵作为上行波束成形矩阵，即并以固定功率发射每个训练序列和数据流；

所述步骤(9)中，基站k(k＝1，...，K)根据上行的训练序列估计本地有效信道矩阵并估计干扰协方差矩阵为：

$Q_k^U\left(n\right)=\left({\stackrel{\&LeftArrow;}{y}}_k\right(n)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}\frac{p_k^U}{d_k}{H}_{k,k}^U{v}_{k,l}^U(n\left){\stackrel{\&LeftArrow;}{x}}_k\right){\left({\stackrel{\&LeftArrow;}{y}}_k\right(n)-\underset{l=1}{\overset{d_k}{\&Sigma;}}\frac{p_k^U}{d_k}{H}_{k,k}^U{v}_{k,l}^U(n\left){\stackrel{\&LeftArrow;}{x}}_k\right)}^H-{\mathrm{\&sigma;}}_k^{\&prime;2}{I}_{N_k},$

其中，为基站k接收到的信号，为移动台k到其服务基站k的上行信道矩阵，为移动台k的上行发射波束矩阵的第l个列向量，为上行导频训练序列或数据，为基站端的噪声方差，为N_k×N_k的单位矩阵，N_k为基站k的发射天线数；

所述基站k(k＝1，...，K)利用得到的上行干扰协方差矩阵计算该时隙的上行接收滤波矩阵为：其中为第l个数据流的接收滤波向量；

所述基站k(k＝1，...，K)选取该时隙的接收滤波矩阵，作为下一训练时隙的发射滤波矩阵，即