CN104135347B - 认知网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法 - Google Patents

Abstract

一种认知无线网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法，适用于主网络只有一个主用户，认知无线网络有多个从用户的场景。具体方法是：为保证主用户接收端信噪比不变，每个从用户发送端利用其多个发射天线发送各自信号时，同时转发主用户的发送信号：从用户发送端对传输给每个从用户接收端的信号分组，分别进行信道编码和联合格成型编码，再将编码比特序列映射成符号序列后，进行迫零脏纸编码，以消除其他用户的干扰；然后叠加主用户发送信号后，使用其发送端多个发射天线经由信道传输给多个从用户接收端，提高从用户接收性能。每个从用户接收端分别使用传统信道卷积译码方法译码、即恢复信号。本发明操作步骤简单、计算复杂度低，实用性强。

Description

认知网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法

技术领域

本发明涉及一种基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法，用于解决认知无线网络中，因主从用户之间的相互干扰，使得主从用户的接收端信噪比降低和误码率增大的问题，属于信号编译码的技术领域。

背景技术

随着不同种类无线业务的飞速发展，频谱需求也呈指数级迅猛增长，造成频谱资源的供需矛盾日益突出，已经成为未来制约无线通信领域发展的瓶颈之一。因此迫切需要新的无线网络技术，以使无线通信网络能够基于自身能力，适应电磁环境和业务类型的动态变化，实现频谱资源的高效和有序的共享。由此，认知无线网络技术应运而生。

简单的认知无线网络是由主网络和认知无线网络所组成，主网络(或授权网络)通常是现有的网络，其中的主用户已获授权在设定频带工作。而认知无线网络，因为其不具有授权的频带，所以其中的从用户(即认知用户)需要具备额外的功能才能共享已授权的那些频带，而且，还要求其不能影响主网络的通信质量。因此，从用户需要利用自身具备的认知功能来获取主用户的相关信息，并根据该信息改变自身的发送与接收策略，使其能与主用户共享频带。

成型增益是在信道编码的基础上，对发送信号执行相应处理，使得星座图限制下的输出能够更接近高斯分布，并由此带来的增益。而减小成型损失的技术被称为成型技术。其中，格成型是一种利用格码的成型技术。

格码通常使用编码码率为k_s/n_s的卷积码，即输入k_s个比特的二进制序列，格码编码后，可得到n_s个比特的编码序列；其中，下标s表示成型操作。格成型操作步骤主要分为三步：第一步将(n_s-k_s)个比特的二进制序列乘以矩阵得到初始成型序列其中，是矩阵H_s的转置矩阵的逆矩阵，H_s是格码的生成矩阵G_s对应的校验矩阵，即有式中为n_s×(n_s-k_s)的零矩阵。第二步对初始成型序列b进行成型编码，根据信号所需满足的要求，在格码中选出合适的码字序列c。第三步将初始成型序列b与成型编码输出的码字序列c进行模二加操作，得到最终的成型序列其中，为模二加运算。因为序列c是格码中的一个码字，所以有其中，为1×n_s的零向量。至此，只要在接收端可以正确恢复出最终成型序列z，并将其乘以矩阵则有即能够得到原始的信息序列。

发送端在经过成型操作后，相当于在原始的信道编码序列的基础上，引入了n_s个比特的成型编码序列，使得原始序列对应的星座图扩张了倍。由此可见，格成型技术的实现步骤比较简单，并且不会影响信道编码码字的选择和接收端的译码过程。若将其应用于认知无线网络中，将会有很大的实用价值。

目前，已有许多文献从信息论的角度对认知无线网络展开研究，并且设计出一些从用户的实际编译码方法。这些方法使用基于低密度奇偶校验码LDPC或非规则重复累积码IRA的“脏纸编码”策略，以提高自身的接收性能。

然而，这些方法在接收端都需要执行迭代译码操作，增加了译码的复杂度。而且，这些方法仅考虑了单个从用户的情况。当认知无线网络中存在多个从用户时，至今还没有发现有比较简单、有效的编译码方法。因此，多个从用户的编译码方法成为一个新的研究方向。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的是提供一种认知无线网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法，本发明针对认知无线网络中存在多个从用户的情况，用于消除主从用户间的相互干扰，以便能够在保证主用户接收信噪比不会改变的同时，大大降低从用户的接收误码率。而且，本发明方法操作简便，特别适合应用于实际的认知无线网络中，具有很好的实用化前景。

为了达到上述目的，本发明提供一种认知无线网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法，其特征在于：所述方法在主网络中只有一个主用户，而在认知无线网络中设有多个从用户；为了保证主用户的接收端信噪比不变，每个从用户发送端利用其多个发射天线发送自己的信号，同时转发主用户的发送信号：从用户发送端对传输给每个从用户接收端的信号在进行信道编码基础上，同时进行联合格成型编码，降低从用户发送端的平均发送功率；再将编码比特序列映射成符号序列后，进行迫零脏纸编码，以便对来自其他用户的干扰执行预消除处理；然后叠加主用户发送信号后，使用其发送端多个发射天线经由信道传输给多个从用户的接收端；多个从用户的接收端各自分别使用相同的传统信道卷积译码方法进行信号的恢复、即译码操作；所述方法在从用户发送端执行下述编码操作步骤：

步骤1，分别设置主用户的平均发送功率P₀和从用户的平均发送功率P后，从用户获取主用户发送信号和所有信道状态信息，确定信道矩阵和计算编码所需的参数：从用户利用认知能力和信道估计反馈信息，在发送端获得主用户的发送信号x₀和认知无线网络中的所有信道状态信息，式中，下标0表示主用户；从用户还根据其发送端到多个从用户接收端的信道状态信息确定信道矩阵H，并对该信道矩阵H进行分解，进而确定迫零脏纸编码的预编码矩阵B；同时，根据获得的认知无线网络中的所有信道状态信息，计算得到从用户发送端每根发射天线用于转发主用户信号的功率分配系数α；

步骤2，每个从用户根据编码码率对传输序列分组，分别进行信道编码和成型编码：根据信道编码码率和成型编码码率将需要传输给第i个从用户接收端的二进制信息序列分成两部分：前k_c个比特序列进行信道编码，得到信道编码序列后(n_s-k_s)个比特序列进行成型编码，得到最终成型序列式中，k_c和n_c分别为信道编码的输入序列长度和输出序列长度，k_s和n_s分别为成型编码的输入序列长度和输出序列长度，下标c和s分别表示信道编码和成型编码的操作；自然数i为从用户序号，其最大值、即从用户总个数为N；

步骤3，每个从用户对两种编码序列进行组合后，执行星座图调制映射操作：将信道编码序列和最终成型序列组合成新的序列再将该组合序列进行M进制正交幅度调制，映射得到调制信号d_i；式中，正交幅度调制的进制数为调制星座图中的星座点个数；

步骤4，执行迫零脏纸编码操作：对每个从用户的调制信号d_i进行脏纸编码操作，得到脏纸编码信号后，再将所有从用户的脏纸编码信号组合进行迫零运算，得到每个从用户的预编码输出信号

步骤5，发送编码信号：每个从用户将其预编码输出信号叠加主用户信号后，发送至信道进行传输；也就是每个从用户以其发送功率P的部分功率αP转发主用户的发送信号，并利用剩余功率(1-α)P传输自己的发送信号。

与现有技术相比较，本发明方法的创新技术优点是：

本发明方法针对从用户发送端是多天线的情况，提出联合格成型编码，降低从用户发送端的平均发送功率，其操作步骤简单易行、计算复杂度较低，而且联合格成型编码不会增加接收端译码的复杂度。在此基础上，本发明还在从用户发送端引入迫零脏纸编码方法，最大限度地消除了每个从用户接收信号时遭受到的干扰，降低了从用户的接收误码率。再者，本发明通过多个从用户发射天线转发主用户的发送信号，保证了主用户的传输性能不受影响。所以，本发明特别适合应用于实际的认知无线通信网络，具有很好的推广应用前景。

附图说明

图1是本发明基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法适用的认知无线网络场景示意图。

图2是本发明基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法在从用户发送端的编码操作步骤流程图。

图3是本发明基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法在从用户接收端的译码操作步骤流程图。

图4是本发明方法的多个不同实施例的误码率曲线示意图。

图5是本发明方法与其他方法的实施例进行比较的误码率曲线示意图。

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，下面结合附图和实施例对本发明方法作进一步的详细描述。

参见图1，介绍本发明方法适用的认知无线网络场景：主网络中只有一个主用户，且该主用户使用现有传统的单天线收发装置完成通信收发过程；而认知无线网络中设有N个从用户(N为大于1的自然数)，且每个从用户的发射端配置N根发射天线，而其接收端配置单个接收天线；即每个从用户发送端的N根发射天线能够同时与N个从用户接收端的单接收天线进行通信。

本发明在认知网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法的操作内容是：在不改变主网络中主用户的发送接收方法和接收信噪比的情况下，最大限度地降低认知无线网络中多个从用户的接收误码率，即主网络中的主用户使用现有技术的编译码方法，而认知无线网络中的从用户使用本发明方法，利用其多个发射天线发送自己的信号，同时转发主用户的发送信号：从用户发送端对传输给每个从用户接收端的信号分组分别进行信道编码和联合格成型编码，再将编码比特序列映射成符号序列后，进行迫零脏纸编码，以便对来自其他用户的干扰执行预消除处理；然后叠加主用户发送信号后，使用其发送端多个发射天线经由信道传输给多个从用户的接收端；多个从用户的接收端使用相同的传统信道卷积译码方法进行信号的恢复、即译码操作；也就是本发明方法包括从用户发送端的编码方法和接收端的译码方法两部分。

参见图2，介绍本发明在从用户发送端的编码方法的具体操作步骤：

步骤1，分别设置主用户的平均发送功率P₀和从用户的平均发送功率P后，从用户获取主用户发送信号和所有信道状态信息，确定信道矩阵和计算编码所需的参数：从用户利用认知能力和信道估计反馈信息，在发送端获得主用户的发送信号x₀和认知无线网络中的所有信道状态信息，式中，下标0表示主用户；从用户还根据其发送端到多个从用户接收端的信道状态信息确定信道矩阵H，并对该信道矩阵H进行分解，进而确定迫零脏纸编码的预编码矩阵B；同时，根据获得的认知无线网络中的所有信道状态信息，计算得到从用户发送端每根发射天线用于转发主用户信号的功率分配系数α。

该步骤1中，除去预设的主用户的平均发送功率P₀和从用户的平均发送功率P两个参数以外，包括预编码矩阵B和功率分配系数α的其余参数都是根据信道状态信息实时确定的；为得到这些编码参数要执行下列操作内容：

(11)将所有从用户发射天线到从用户接收端的信道增益组合成信道矩阵H，即式中，信道增益h_ij的前一个下标i为从用户接收端序号，因每个从用户只有一个接收天线，故该i也是从用户序号；但每个从用户的发射天线有多根，故后一个下标j为从用户发送端的发射天线序号；对该信道矩阵H进行Gram-Schmidt正交分解，得到一个下三角矩阵G和一个正交矩阵Q，即H＝GQ；该下三角矩阵G的展开式为矩阵使用对角矩阵作为功率分配矩阵，用于满足从用户发送信号的平均功率限制，则得到预编码矩阵B＝Q^HR，其中，Q^H是正交矩阵Q的共轭转置矩阵。

(12)根据认知无线网络中所有信道的状态信息，计算得到从用户发送端每根发射天线用于转发主用户信号的功率分配系数，保证主用户接收端的接收信噪比不变，即：

其中，|·|为复数的取模操作，N₀为主用户通信链路的加性高斯白噪声功率，h₀₀为主用户发送端到主用户接收端的信道增益，h_0j为从用户发送端的第j根发射天线到主用户接收端的信道增益；自然数j为从用户发送端的多个发射天线的序号，其最大值等于从用户的总个数N。

步骤2，每个从用户根据编码码率对传输序列分组，分别进行信道编码和成型编码：根据信道编码码率和成型编码码率将需要传输给第i个从用户接收端的二进制信息序列分成两部分：前k_c个比特序列进行信道编码，得到信道编码序列后(n_s-k_s)个比特序列进行成型编码，得到最终成型序列式中，k_c和n_c分别为信道编码的输入序列长度和输出序列长度，k_s和n_s分别为成型编码的输入序列长度和输出序列长度，下标c和s分别表示信道编码和成型编码的操作；自然数i为从用户序号，其最大值、即从用户总个数为N。

该步骤2中，从用户发送端执行的信道编码和成型编码包括下列操作内容：

(21)对传输给每个从用户接收端的信息序列中的前k_c个比特序列执行传统的信道卷积编码，得到信道编码序列该过程也能够等价描述为：将序列v_i乘以信道卷积码的生成矩阵G_c，得到信道编码序列w_i＝v_iG_c。

(22)对后(n_s-k_s)个比特序列执行联合格成型编码前的预处理，得到初始成型序列该步骤等价于下述操作：将序列a_i乘以矩阵得到其中，每个从用户i使用的成型码字由生成矩阵为G_i的卷积码产生，H_i是G_i的校验矩阵，是H_i的转置矩阵的逆矩阵。

(23)对所有从用户的信道编码序列w_i和初始成型序列b_i同时执行联合格成型编码，即使用联合格成型技术在各自的成型码字中寻找使得从用户发送信号功率最小化的码字，得到成型编码序列该步骤中的联合格成型编码操作包括下列内容：

(231)根据每个从用户使用的成型码对应的生成矩阵G_i，得到联合格成型码的生成矩阵其中，0是一个k_s×n_s的零矩阵。

(232)根据联合格成型码的生成矩阵G_s，确定联合格成型编码操作采用的格图形式；然后使用传统的卷积译码方法输出成型编码序列，即使用维特比算法，以从用户发送信号的功率最小化为准则，选出每个编码信号的成型编码序列。

(24)将成型编码序列c_i与初始成型序列b_i执行模二加，得到最终成型序列即其中为模二加运算。

步骤3，每个从用户对两种编码序列进行组合后，执行星座图调制映射操作：将信道编码序列和最终成型序列组合成新的序列再将该组合序列进行M进制正交幅度调制，映射得到调制信号d_i；式中，正交幅度调制的进制数为调制星座图中的星座点个数。

步骤4，执行迫零脏纸编码操作：对每个从用户的调制信号d_i进行脏纸编码操作，得到脏纸编码信号后，再将所有从用户的脏纸编码信号组合进行迫零运算，得到每个从用户的预编码输出信号该步骤4包括下列操作内容：

(41)将每个从用户的调制信号减去该从用户接收端的干扰信号，得到脏纸编码信号u_i＝d_i-λ_is_i，其中，为脏纸编码的标量因子，SNR_i为第i个从用户接收端的接收信噪比，s_i为第i个从用户接收端遭受的来自主用户和其它从用户的干扰，s_i的计算公式为：h_i0为主用户发送端到第i个从用户接收端的信道增益。

(42)将所有从用户的脏纸编码信号组合成列向量u＝[u₁,…,u_N]^T，然后将列向量u乘以步骤1中的预编码矩阵B，得到预编码输出向量其中，T为向量转置操作，为第i个从用户的预编码输出信号。

步骤5，发送编码信号：每个从用户将其预编码输出信号叠加主用户信号后，发送至信道进行传输；也就是每个从用户以其发送功率P的部分功率αP转发主用户的发送信号，并利用剩余功率(1-α)P传输自己的发送信号。

本发明方法中的多个从用户其接收端是彼此相互独立的，各自分别采用相同的译码方法进行译码。

参见图3，介绍本发明在从用户接收端的译码方法的具体操作步骤：

步骤A，接收从用户发送端的发送信号，进行译码预处理：将从信道中接收的信号y_i乘以脏纸编码的标量因子λ_i，得到译码预处理后的信号

步骤B，对预处理后的信号进行判决和解调：使用传统的信道卷积译码方法对预处理后的信号进行软判决，也就是基于发送端的调制星座图和生成矩阵G_c产生的格图，使用维特比算法对信号进行软判决，得到调制信号d_i的估计值然后使用发送端的调制星座图对该估计值执行解调，将其映射成二进制比特序列；

步骤C，输出译码后的信息序列：对解调后的二进制比特序列的前n_c个比特序列执行信道译码，得到信道译码序列其中是生成矩阵G_c的逆矩阵；再对二进制比特序列的后n_s个比特序列执行成型译码，得到成型译码序列其中，是校验矩阵H_i的转置矩阵；最后将信道译码序列和成型译码序列组合成序列则译码完成。

本发明已经进行了多次仿真实施例的实验和模拟使用，下面具体介绍本发明方法的仿真实施例的实施过程、试验结果及其性能分析：

为了仿真简单，设置N＝2，即每个从用户发送端配置2根发射天线，与2个配有单天线的接收端进行通信。

对于主用户的仿真，采用传统的格型编码调制机制，传输速率为R₀＝1bit/s，调制方式为4QAM，编码采用16状态、码率为1/2的卷积码，其生成矩阵为G₀＝[1+D³+D⁴ 1+D+D³+D⁴]。

对于每个从用户的仿真，其传输速率为R＝2bit/s，即k_c＝n_s-k_s＝1。信道卷积码的仿真是使用一个64状态、码率为1/2的系统卷积码来产生，即n_c＝2，其生成矩阵为对于成型码，给出下述五个实例，在所有实例中，两个星座点间的最小欧氏距离均是相等的。

实例1：两个从用户使用相同的4状态、码率为3/4的卷积码，即k_s＝3，n_s＝4，生成矩阵为其中有2个未编码比特。

实例2：两个从用户使用相同的8状态、码率为3/4的卷积码，即k_s＝3，n_s＝4，生成矩阵为其中有2个未编码比特。

实例3：两个从用户使用相同的8状态、码率为3/4的卷积码，即k_s＝3，n_s＝4，生成矩阵为其中有2个未编码比特。

实例4：两个从用户使用相同的8状态、码率为5/6的卷积码，即k_s＝5，n_s＝6，生成矩阵为其中有3个未编码比特。

实例5：两个从用户使用不同的8状态、码率为3/4的卷积码，即k_s＝3，n_s＝4，这两个从用户的生成矩阵分别为和每个码字中均有2个未编码比特。

在所有的仿真实施例中，仿真量均为10,000个信息块。主用户的接收信噪比固定为7dB，即主用户可以获得大小为1×10^-5的误码率。

参见图4，介绍在几种成型码实实施例时的从用户平均误码率性能。

当从用户使用的成形码的状态数或码率增加时，可以获得更好的性能。然而，当保持状态数和码率大小不变，进而使用另一种成型码字时，例如实例2和实例3，两者的误码率性能变化很小。图4还说明了：如果每个从用户使用不同的成型码字(如实例5所示)，则平均误码率性能会得到提高。因此可以看出，每个从用户使用不同的成型码字要比使用更多的成型码状态数或更大的码率更为有效。

参见图5，介绍本发明方法与每个从用户单独使用非联合的格成型技术的方法进行的仿真试验比较。第1种和第2种非联合成型方法分别使用与实例2和实例5相同的信道码和成型码。在误码率为1％时，本发明方法相较于非联合格成型方法获得了4dB的增益。然而，该性能的提高是以成型编码复杂度的增加为代价的，联合格成型编码器的状态数会随着发射天线数呈指数增长。不过，在实际系统中，由于发射天线数量毕竟是有限的，其复杂度可控。而且，对于接收端的译码复杂度是没有影响的。因此本发明方法具有很好的实用性。

以上所述仅为本发明的仿真测试实例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (7)

1.一种认知无线网络中基于联合格成型技术的脏纸编码和译码方法，其特征在于：所述方法在主网络中只有一个主用户，而在认知无线网络中设有多个从用户；为了保证主用户的接收端信噪比不变，每个从用户发送端利用其多个发射天线发送自己的信号，同时转发主用户的发送信号：从用户发送端对传输给每个从用户接收端的信号分组分别进行信道编码和联合格成型编码，再将编码比特序列映射成符号序列后，进行迫零脏纸编码，以便对来自其他用户的干扰执行预消除处理；然后叠加主用户发送信号后，使用其发送端多个发射天线经由信道传输给多个从用户的接收端；多个从用户的接收端各自分别使用相同的传统信道卷积译码方法进行信号的恢复、即译码操作；所述方法在从用户发送端执行下述编码操作步骤：

步骤1，分别设置主用户的平均发送功率P₀和从用户的平均发送功率P后，从用户获取主用户发送信号和所有信道状态信息，确定信道矩阵和计算编码所需的参数：从用户利用认知能力和信道估计反馈信息，在发送端获得主用户的发送信号x₀和认知无线网络中的所有信道状态信息，式中，下标0表示主用户；从用户还根据其发送端到多个从用户接收端的信道状态信息确定信道矩阵H，并对该信道矩阵H进行分解，进而确定迫零脏纸编码的预编码矩阵B；同时，根据获得的认知无线网络中的所有信道状态信息，计算得到从用户发送端每根发射天线用于转发主用户信号的功率分配系数α；

步骤2，每个从用户根据编码码率对传输序列分组，分别进行信道编码和成型编码：根据信道编码码率和成型编码码率将需要传输给第i个从用户接收端的二进制信息序列分成两部分：前k_c个比特序列进行信道编码，得到信道编码序列后(n_s-k_s)个比特序列进行成型编码，得到最终成型序列式中，k_c和n_c分别为信道编码的输入序列长度和输出序列长度，k_s和n_s分别为成型编码的输入序列长度和输出序列长度，下标c和s分别表示信道编码和成型编码的操作；自然数i为从用户序号，其最大值、即从用户总个数为N；

步骤3，每个从用户对两种编码序列进行组合后，执行星座图调制映射操作：将信道编码序列和最终成型序列组合成新的序列再将该组合序列进行M进制正交幅度调制，映射得到调制信号d_i；式中，正交幅度调制的进制数为调制星座图中的星座点个数；

步骤4，执行迫零脏纸编码操作：对每个从用户的调制信号d_i进行脏纸编码操作，得到脏纸编码信号后，再将所有从用户的脏纸编码信号组合进行迫零运算，得到每个从用户的预编码输出信号

步骤5，发送编码信号：每个从用户将其预编码输出信号叠加主用户信号后，发送至信道进行传输；也就是每个从用户以其发送功率P的部分功率αP转发主用户的发送信号，并利用剩余功率(1-α)P传输自己的发送信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法适用的无线通信网络场景为：主网络中的主用户只有一个，且其使用现有编译码方法和已有的单天线收发装置完成通信过程，而认知无线网络设有多个从用户，每个从用户发送端配置多个发射天线，而其接收端配置单个接收天线；即每个从用户发送端的多个发射天线能够同时与多个从用户接收端的单接收天线进行通信。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤1中，除去预设的主用户的平均发送功率P₀和从用户的平均发送功率P两个参数以外，包括预编码矩阵B和功率分配系数α的其余参数都是根据信道状态信息实时确定的；且得到这些编码参数需要执行下列操作内容：

(11)将所有从用户发射天线到从用户接收端的信道增益组合成信道矩阵H，即式中，信道增益h_ij的前一个下标i为从用户接收端序号，因每个从用户只有一个接收天线，故该i也是从用户序号；但每个从用户的发射天线有多根，故后一个下标j为从用户发送端的发射天线序号；对该信道矩阵H进行Gram-Schmidt正交分解，得到一个下三角矩阵G和一个正交矩阵Q，即H＝GQ；该下三角矩阵G的展开式为矩阵使用对角矩阵作为功率分配矩阵，用于满足从用户发送信号的平均功率限制，则得到预编码矩阵B＝Q^HR，其中，Q^H是正交矩阵Q的共轭转置矩阵；

(12)根据认知无线网络中所有信道的状态信息，计算得到从用户发送端每根发射天线用于转发主用户信号的功率分配系数，保证主用户接收端的接收信噪比不变，即：

$\mathrm{\α}=\frac{{\left(\sqrt{{\left(N_0\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\left|h_{0j}\right|\right)}^2+P_{0}P{\left(\left|h_{00}\right|\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}|h_{0j}{|}^2\right)}^2+{\mathrm{PN}}_0\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\left|h_{0j}{|}^2\right|\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{0j}{|}^2}-N_0\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\left|h_{0j}\right|\right)}^2|h_{00}{|}^2{P}_0}{{\left(P_0\left|h_{00}{|}^2\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}\right|h_{0j}{|}^2+N_0|\underset{j=1}{\overset{N}{\Σ}}{h}_{0j}{|}^2\right)}^{2}P};$

其中，|·|为复数的取模操作，N₀为主用户通信链路的加性高斯白噪声功率，h₀₀为主用户发送端到主用户接收端的信道增益，h_0j为从用户发送端的第j根发射天线到主用户接收端的信道增益；自然数j为从用户发送端的多个发射天线的序号，其最大值等于从用户的总个数N。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤2中，从用户发送端执行的信道编码和成型编码包括下列操作内容：

(21)对传输给每个从用户接收端的信息序列中的前k_c个比特序列执行传统的信道卷积编码，得到信道编码序列该过程也能够等价描述为：将序列v_i乘以信道卷积码的生成矩阵G_c，得到信道编码序列w_i＝v_iG_c；

(22)对后(n_s-k_s)个比特序列执行联合格成型编码前的预处理，得到初始成型序列该步骤等价于下述操作：将序列a_i乘以矩阵得到其中，每个从用户i使用的成型码字由生成矩阵为G_i的卷积码产生，H_i是G_i的校验矩阵，是H_i的转置矩阵的逆矩阵；

(23)对所有从用户的信道编码序列w_i和初始成型序列b_i同时执行联合格成型编码，即使用联合格成型技术在各自的成型码字中寻找使得从用户发送信号功率最小化的码字，得到成型编码序列

(24)将成型编码序列c_i与初始成型序列b_i执行模二加，得到最终成型序列即其中为模二加运算。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述步骤(23)中，联合格成型编码操作包括下列内容：

(231)根据每个从用户使用的成型码对应的生成矩阵G_i，得到联合格成型码的生成矩阵其中，0是一个k_s×n_s的零矩阵；

(232)根据联合格成型码的生成矩阵G_s，确定联合格成型编码操作采用的格图形式；然后使用传统的卷积译码方法输出成型编码序列，即使用维特比算法，以从用户发送信号的功率最小化为准则，选出每个编码信号的成型编码序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述步骤4包括下列操作内容：

(41)将每个从用户的调制信号减去该从用户接收端的干扰信号，得到脏纸编码信号u_i＝d_i-λ_is_i，其中，为脏纸编码的标量因子，SNR_i为第i个从用户接收端的接收信噪比，s_i为第i个从用户接收端遭受的来自主用户和其它从用户的干扰，s_i的计算公式为：h_i0为主用户发送端到第i个从用户接收端的信道增益；

(42)将所有从用户的脏纸编码信号组合成列向量u＝[u₁,…,u_N]^T，然后将列向量u乘以步骤1中的预编码矩阵B，得到预编码输出向量其中，T为向量转置操作，为第i个从用户的预编码输出信号。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述方法在从用户接收端执行的译码处理包括下列操作步骤：

(A)接收从用户发送端的发送信号，进行译码预处理：将从信道中接收的信号y_i乘以脏纸编码的标量因子λ_i，得到译码预处理后的信号

(B)对预处理后的信号进行判决和解调：使用传统的信道卷积译码方法对预处理后的信号进行软判决，也就是基于发送端的调制星座图和生成矩阵G_c产生的格图，使用维特比算法对信号进行软判决，得到调制信号d_i的估计值然后使用发送端的调制星座图对该估计值执行解调，将其映射成二进制比特序列；

(C)输出译码后的信息序列：对解调后的二进制比特序列的前n_c个比特序列执行信道译码，得到信道译码序列其中是生成矩阵G_c的逆矩阵；再对二进制比特序列的后n_s个比特序列执行成型译码，得到成型译码序列其中，是校验矩阵H_i的转置矩阵；最后将信道译码序列和成型译码序列组合成序列则译码完成。