CN104125181A - 一种干扰信号消除方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例所述的干扰信号消除方法及装置，利用一个均值和构造白化矩阵，所述均值为用户设备的两根天线接收的信号进行互相关的结果、在用户设备用户接收信号的资源块组上的均值，可见，本发明实施例所述的方法及装置，不再需要对各干扰信道的信道衰落进行估计，而是将用户设备的天线接收的信号作为整体进行处理，即可构造出白化矩阵，从而实现对干扰信号的消除，所以，与现有技术相比，能够降低消除干扰信号的复杂度。

Description

一种干扰信号消除方法及装置

技术领域

本发明涉及通信领域，尤其涉及一种干扰信号消除方法及装置。

背景技术

多输入多输出(Multi-input Multi-output，MIMO)技术和正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM)技术作为关键技术被4G通信系统采用。MIMO技术使用多发射天线，OFDM技术提供基于子载波组的多用户复用模式，因此，不同子载波组可以独立地采用发射分集模式或空分复用模式来发送信号，这一方面使得同频小区的干扰发射源增多，另一方面也使得同频小区干扰呈现更复杂的状况--不同子载波组干扰特性可能不一样，因此，抑制同频小区干扰的理论与方法应运而生。

同频小区干扰信号抑制的一种经典的方法为高斯白化法，即将用户设备(User Equipment，UE)的两天线接收到的噪声等效为高斯噪声，并对噪声进行去相关处理，得到服从零均值、单位方差、独立高斯分布的噪声，即高斯白噪声。具体地，将UE的两天线接收到的信号r₁和r₂，代入公式 $R\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{r}_1^{\′}\\ r_2^{\′}\end{array}\right]=W\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\end{array}\right],$ 其中， $W=\left(\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_2& -{\mathrm{\σ}}_1\mathrm{\Γ}\\ 0& {\mathrm{\σ}}_1\sqrt{1-{\left|\mathrm{\Γ}\right|}^2}\end{array}\right),$ 即可得到R，R为高斯白化处理后，UE的等效接收向量。

可见，高斯白化法的关键在于白化矩阵W的获取，在现有技术中，W的获取过程中，不可避免地要对各干扰信道的信道衰落进行估计，所以，现有的对同频小区干扰信号抑制的方法较为复杂。

发明内容

本发明实施例提供了一种干扰信号消除方法及装置，目的在于解决现有的对同频小区干扰信号抑制的方法较为复杂的问题。

为了实现上述目的，本申请实施例提供了以下技术方案：

一种干扰信号消除方法，包括：

将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组；

消除所述均值中的误差项；

计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差其中，i＝1、2；

利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

可选地，所述消除所述均值中的误差项包括：

将所述均值进行离散傅里叶反变换并将结果置零；

将经过所述傅里叶反变换并置零的结果进行离散傅里叶变换。

可选地，所述计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差包括：

计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率；

计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差

可选地，在利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵之后，还包括：

利用所述白化矩阵，消除同频干扰信号。

一种干扰信号消除装置，包括：

相关器，用于将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

第一均值器，用于在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组；

误差消除模块，用于消除所述均值中的误差项；

方差计算模块，用于计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差其中，i＝1、2；

白化矩阵构造模块，用于利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

可选地，所述误差消除模块包括：

离散傅里叶反变换置零器，用于将所述均值进行离散傅里叶反变换并将结果置零；

离散傅里叶变换器，用于将经过所述傅里叶反变换并置零的结果进行离散傅里叶变换。

可选地，所述方差计算模块包括：

功率检测器，用于计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率；

第二均值器，用于计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差

可选地，还包括：

同频干扰消除器，用于利用所述白化矩阵，消除干扰信号。本申请实施例所述的干扰信号消除方法及装置，利用一个均值和构造白化矩阵，所述均值为用户设备的两根天线接收的信号进行互相关的结果、在用户设备用户接收信号的资源块组上的均值，可见，本申请实施例所述的方法及装置，不再需要对各干扰信道的信道衰落进行估计，而是将用户设备的天线接收的信号作为整体进行处理，即可构造出白化矩阵，从而实现对干扰信号的消除，所以，与现有技术相比，能够降低消除干扰信号的复杂度。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例公开的一种干扰信号消除方法的流程图；

图2为本发明实施例公开的又一种干扰信号消除方法的流程图；

图3为本发明实施例公开的一种干扰信号消除装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请公开了一种干扰信号的消除方法及装置，应用在用户设备UE上，所述UE具有两根接收天线，用以接收来自主基站的信号。主基站在一个子载波上最多发射两路信号，且在对应分配的时隙的资源块组(Resource BlockGroup，RB)上，向该UE发射信号，在其它RB上发送或不发送其它信号。

其中，例如LTE系统，每个RB在时间上包括7个OFDM符号时间，在频率上包括12个子载波，共84个RE。因为每个OFDM的子载波上都采用了QAM(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)调制。基站在该UE对应的每一RB内使用的发送方式都相同，可为发射分集或空分复用方式，但不同RB间发送方式不确定(对该UE而言)。除此之外，UE还会接收到若干个其它同频基站发送来的干扰信号，这些干扰信号在每一RB内的发送方式都相同，但不同RB间发送方式不确定，且每个子载波上发送多少路信息也不确定。

在任一RB上的任一个资源单元(Resource Element，RE)上，UE的两天线接收到的频域信号为：

$r_i=\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{\mathrm{ki}}{s}_k+\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ji}}^n{I}_j^n+n_i,---\left(1\right)$

其中，r_i为UE的接收天线i的频域接收信号，因为每个OFDM的子载波上都采用了QAM(Quadrature Amplitude Modulation，QAM)调制，所以s_k(k＝1,2)为主基站发送的两路正交幅度调制符号，h_ki为主基站第k路信号至UE接收天线i的信道衰落；为第n个干扰小区基站发送的第j路QAM符号，为第n个干扰小区基站发送的第j路信号至接收天线i的信道衰落，n为同频干扰小区标号，这里假定至少有1个干扰小区，n_i为高斯加性白噪声。

式(1)中，以+号为分隔符号，等号右边从左到右依次为信号项，干扰项和噪声项。本申请所述的干扰消除是指，消除干扰项，提升目标符号解调正确率。

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例公开的一种干扰信号消除方法，如图1所示，包括：

S101：将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

在任一RB上的任一个资源单元(Resource Element，RE)上，UE的两天线接收到的频域信号如式(1)所示。将其进行互相关，即：

$\begin{array}{c}{r}_1{r}_2^{*}=(\underset{k=1,2}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{s}_k+\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{I}_j^n+n_1){(\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k2}{s}_k+\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_2^n{I}_j^n+n_2)}^{*}\\ =\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{h}_{k2}^{*}{\left|s_k\right|}^2+\mathrm{\Γ}+\mathrm{\Δ}+\mathrm{\Λ}\end{array}$

其中，

$\mathrm{\Γ}=\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{\left(g_{j2}^n\right)}^{*}{\left|I_j^n\right|}^2,$

$\begin{array}{c}\mathrm{\Λ}=h_{11}{h}_{22}^{*}{s}_1{s}_2^{*}+h_{21}{h}_{12}^{*}{s}_2{s}_1^{*}\\ +\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{s}_k{(\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j2}^n{I}_j^n+n_2)}^{*}+{\left(\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k2}{s}_k\right)}^{*}(\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{I}_j^n+n_1)\end{array}$

$\mathrm{\Δ}=(\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{I}_j^n+n_1){(\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j2}^n{I}_j^n+n_2)}^{*}-\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},..l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{\left(g_{j2}^n\right)}^{*}{\left|I_j^n\right|}^2$

由于符号s_k，和噪声n_i可视为高斯独立分布的随机变量，故Δ和Λ为高斯噪声项，均值为0；和项在每信道实现下均为确定量，且对每一时隙(包含7个OFDM符号时间)，可认为信道是不变的；频率上以RB为单位，12个子载波之间信道也可以近似认为具有较大相关性。因此，可认为在各RB内的所有84个RE上，信道具有较大相关性。

S102：在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值；

其中，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组，例如，本实施例中，为各RB内的所有84个RE。

由QAM符号知，符号s_k和的均值为0，方差为1。因此，将互相关的结果求均值后，Δ和Λ项将被抑制，值接近统计均值(统计均值为0)，故互相关的结果项在平均后变为：

$\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{r_1{r}_2^{*}}=\stackrel{\‾}{\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{h}_{k2}^{*}{\left|s_k\right|}^2}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Γ}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δ}+\mathrm{\Λ}}\\ \≈\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{h}_{k2}^{*}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Γ}}+\stackrel{\‾}{\mathrm{\Δ}+\mathrm{\Λ}}\end{array}$

其中，表示对(·)求均值。显然，h_ki为主小区的信道衰落，是已知的，因此式是已知的，可减去，即：

$\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{r_1{r}_2^{*}}-\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{h}_{k2}^{*}\≈\stackrel{\‾}{\mathrm{\Γ}}+O\\ =\underset{n\∈N}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≥2,m\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{\left(g_{j2}^n\right)}^{*}+O\end{array}$

其中为误差项，是Δ和Λ在平均之后的残留项。

本实施例中，可以直接将误差项忽略，所以，本实施例中，近似认为1个RB内信道在时间上完全相关，所以，1个时隙内的7个OFDM符号中对应子载波上具有相同的即作为1个OFDM符号的各子载波上的Γ。可见，本实施例无需对各个干扰信道进行信道衰落的估计，也可得到Γ。

S103：计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差i＝1、2；

S104：利用均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

具体地，将Γ和代入 $W=\left(\begin{array}{cc}{\mathrm{\σ}}_2& -{\mathrm{\σ}}_1\mathrm{\Γ}\\ 0& {\mathrm{\σ}}_1\sqrt{1-{\left|\mathrm{\Γ}\right|}^2}\end{array}\right),$ 构造白化矩阵，并依据 $R\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\left[\begin{array}{c}{r}_1^{\′}\\ r_2^{\′}\end{array}\right]=W\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\end{array}\right],$ 所述天线i接收的信号中的干扰信号。

从上述说明可以看出，本实施例所述的方法，通过求得Γ值，而现有技术中，通过估计各个干扰信道的信道衰落求得Γ值，所以，与现有技术相比，本实施例所述的方法，更为简单和易于实现。

本申请实施例公开的又一种干扰信号消除方法，如图2所示，包括：

S201：将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

S202：在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值；

如上一实施例所述：

$\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{r_1{r}_2^{*}}-\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{k1}{h}_{k2}^{*}\≈\stackrel{\‾}{\mathrm{\Γ}}+O\\ =\underset{n\∈N}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≥2,m\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{j1}^n{\left(g_{j2}^n\right)}^{*}+O\end{array}$

S203：将所述均值进行离散傅里叶反变换IFFT，并将结果置零；

由于参与平均的样值数量不够大，且为复数，其相位的估计精度对性能影响较大，故误差项Ο仍会影响的估计精度，为进一步降低Ο的干扰，本实施例中，所述均值进行离散傅里叶反变换IFFT，并将结果置零，即可降低Ο的干扰，原理如下：

在应用OFDM的MIMO系统中(例如LTE系统)，频域共有2048个子载波，而信道多径长度小于等于144。显然，为干扰信道频域值的乘积之和，根据离散傅里叶变换理论知，频域乘积相当于时域循环卷积，频域共轭相当于时域镜像(关于中间对称轴对称)。因此，所有子载波上集的离散傅里叶反变换，结果应只在前144个样值和后144个样值上有值，其它位置全为0。而误差项经变换后，在统计意义上，会在全部2048个时域点上平均分配其功率。因此，对中间的2048-144*2＝1760个点置0后，对的值没有影响，但误差项的功率会被降低为原来的288/2048，从而大大降低。

S204：将经过S203的结果进行离散傅里叶变换，得到

S205：计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率；

S206：计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差

具体地，本实施例中，在1个RB内对所有RE接收到的|r_i|²求均值并作为该RB内各RE上的功率值。

由于符号s_k和可视为0均值和方差1的高斯独立分布的随机变量，噪声n_i也是0均值的高斯独立分布随机变量，故由(1)式知，结果可近似为：

$\begin{array}{c}\stackrel{\‾}{{\left|r_i\right|}^2}=\stackrel{\‾}{(\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{\mathrm{ki}}{s}_k+\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ji}}^n{I}_j^n+n_i){(\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{h}_{\mathrm{ki}}{s}_k+\underset{l\∈N}{\underset{n=\mathrm{1,2},...l}{\mathrm{\Σ}}}\underset{m_n\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m_n}{\mathrm{\Σ}}}{g}_{\mathrm{ji}}^n{I}_j^n+n_i)}^{*}}\\ \≈\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_{\mathrm{ki}}\right|}^2+\underset{n\∈N}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≥2,m\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|g_{\mathrm{ji}}^2\right|}^2+\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}\stackrel{\‾}{{\left|n_i\right|}^2},i=\mathrm{1,2}\end{array}$

显然，h_ki为主小区的信道衰落，是已知的，可消去，因此可得到两天线接收到的干扰和噪声和的方差，即：

$\begin{array}{c}{\mathrm{\σ}}_i^2=\underset{n\∈N}{\mathrm{\Σ}}\underset{m\≥2,m\∈N}{\underset{j=\mathrm{1,2},...,m}{\mathrm{\Σ}}}{\left|g_{\mathrm{ji}}^n\right|}^2+\underset{i=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}\stackrel{\‾}{{\left|n_i\right|}^2}\\ \≈\stackrel{\‾}{{\left|r_i\right|}^2}-\underset{k=\mathrm{1,2}}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_{\mathrm{ki}}\right|}^2,i=\mathrm{1,2}\end{array}$

S207：利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵；。

S208：利用白化矩阵消除同频干扰信号。

其中，利用白化矩阵消除同频干扰信号的方式可以参见现有技术，这里不再赘述。

本实施例中所述的方法，分别利用均值法获得Γ和，与现有技术相比，具有更低的复杂度，并且，本实施例中，使用离散傅里叶反变换和离散傅里叶变换消除干扰项，在提高精度的基础上，更易于硬件实现。

与上述方法相对应地，本申请实施例还公开了一种干扰信号消除装置，如图3所示，包括：

相关器301，用于将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

第一均值器302，用于在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组；

误差消除模块303，用于消除所述均值中的误差项；

方差计算模块304，用于计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差，其中，i＝1、2；

白化矩阵构造模块305，用于利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

具体地，误差消除模块303可以包括：离散傅里叶反变换置零器3031，用于将所述均值进行离散傅里叶反变换并将结果置零，以及离散傅里叶变换器3032，用于将经过所述傅里叶反变换并置零的结果进行离散傅里叶变换。

方差计算模块304可以包括：功率检测器3041，用于计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率，以及第二均值器3042，用于计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差。

可选地，本实施例中，还可以包括：同频干扰消除器306，用于利用所述白化矩阵，消除干扰信号。

本实施例所述的装置的工作原理可以参考上述方法部分的描述，因为本实施例所述的装置能够利用天线i接收的信号进行互相关的结果、在用户设备用户接收信号的资源块组上的均值和构造白化矩阵，所以不再需要对各干扰信道的信道衰落进行估计，而是将用户设备的天线接收的信号作为整体进行处理，即可构造出白化矩阵，与现有技术相比，能够降低消除干扰信号的复杂度。

本发明实施例方法所述的功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算设备可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算设备(可以是个人计算机，服务器，移动计算设备或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其它实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似部分互相参见即可。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (8)

1.一种干扰信号消除方法，其特征在于，包括：

将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组；

消除所述均值中的误差项；

计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差其中，i＝1、2；

利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述消除所述均值中的误差项包括：

将所述均值进行离散傅里叶反变换并将结果置零；

将经过所述傅里叶反变换并置零的结果进行离散傅里叶变换。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差包括：

计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率；

计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵之后，还包括：

利用所述白化矩阵，消除同频干扰信号。

5.一种干扰信号消除装置，其特征在于，包括：

相关器，用于将用户设备的两根天线接收的信号进行互相关运算；

第一均值器，用于在预设频域上，对所述互相关运算的结果求均值，所述预设频域为所述用户设备用于接收信号的资源块组；

误差消除模块，用于消除所述均值中的误差项；

方差计算模块，用于计算所述用户设备的天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差其中，i＝1、2；

白化矩阵构造模块，用于利用消除误差项后的均值和构造白化矩阵，所述白化矩阵用于消除所述天线i接收的信号中的干扰信号。

6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述误差消除模块包括：

离散傅里叶反变换置零器，用于将所述均值进行离散傅里叶反变换并将结果置零；

离散傅里叶变换器，用于将经过所述傅里叶反变换并置零的结果进行离散傅里叶变换。

7.根据权利要求5或6所述的装置，其特征在于，所述方差计算模块包括：

功率检测器，用于计算所述用户设备的天线i接收到的信号的功率；

第二均值器，用于计算所述功率在所述信号的资源块上的均值，所述均值为所述天线i接收到的干扰信号与噪声之和的方差

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，还包括：

同频干扰消除器，用于利用所述白化矩阵，消除干扰信号。