CN104301018B - 一种应用于部分连通mimo干扰广播信道的干扰对齐方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，包括：1)得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰，以得到整个系统的连通性信息；2)对于每个小区，根据所述整个系统的连通性信息，构造接收滤波器方程和预编码矩阵方程，并根据使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到每个小区与其干扰源基站之间的最小有效小区间干扰信道数目，进而得到每个小区基站所需的最小天线数目；3)根据步骤2)所得到的每个小区基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目实现干扰对齐。本发明能够以较低的算法复杂度，最大程度地提高信道容量和用户自由度，同时降低基站所使用的天线数目。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信物理层技术领域，具体地说，本发明涉及一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法。
背景技术
多输入多输出(Multi-input Multi-output；MIMO)是一种用来描述多天线无线通信系统的抽象数学模型，能利用发射端的多个天线发送信号，同时在接收端用多个天线接收并解调原信息。众所周知，在多小区蜂窝网络下行通信中，每个小区内的基站在同一个资源块上同时服务多个用户，整个系统中不仅存在小区间干扰，还存在小区间用户干扰，而干扰会影响信号接收质量，降低整个系统容量，本文中，将这种信道称为MIMO干扰广播信道。
现有的干扰管理的技术，如频分复用(FDMA)，时分复用(TDMA)和码分复用(CDMA)主要是通过信号的正交化来消除干扰信号对期望信号的影响。然而，当K个用户共享频谱资源时，这种处理方法只能做到将频谱资源在K个用户之间进行分配。当用户数量很大时，每个用户所能获得的频谱资源仍然非常有限。所以人们提出了一系列新的干扰管理技术，包括干扰对齐，干扰随机化，干扰协调/回避和干扰消除等。其中，干扰对齐技术是将信号空间划分为期望信号空间和干扰信号空间两个部分，在发射端通过预编码技术使干扰信号在接收端对齐到干扰信号空间，从而使得有用信号传输时不会受到任何干扰，消除干扰信号对期望信号的影响，达到提高整个系统容量的目的。目前，干扰对齐(InterferenceAlignment，IA)技术主要有闭合算法和迭代算法。
现有的闭合算法仅针对全连通的MIMO干扰广播信道系统而设计。对于一个全连通的MIMO干扰广播信道系统模型，假设该模型中包含L个小区，每个小区包含一个基站(BS)，第j个小区包含Kj个用户，其中j＝1,…,L，而且第j个小区的基站在同一资源块上服务Kj个用户。小区j中基站配置Mj根天线，每个用户配置Nj根天线。众所周知，闭合算法中要求解下列方程式(1)，以获得每个小区的每个用户的接收滤波器：
公式(1)中，Fj为的矩阵，
公式(1)中，
其中，为从基站i到小区j中用户的第s个有效小区间干扰信道,
s＝1,2，…，tj,i。
为小区j中用户k的接收滤波器,
k＝1,2，…，Kj。
公式(1)中，
其中，
S＝1,2,…tj,i
其中，为从基站i到小区j中受干扰用户的小区间干扰信道对齐到的数目，且需满足：
当对于任意的有
其中表示基站i到小区j中k用户间的信道矩阵，并且矩阵中的所有元素服从独立同分布(i.i.d)的复高斯分布
在根据方程式(1)获得各用户的接收滤波器后，再设计基站的预编码矩阵，使得使其正交于有效ICI信道、IUI信道、ISI信道，即基站j给用户k传输第m数据流时的预编码矩阵需满足式(2)
其中
其中和 为小区j中用户k解调第m个数据流的接收滤波器。
通过上述方程式(1)、(2)，可以较为快速地得出每个小区的每个用户的接收滤波器，并进而得出基站的预编码矩阵，从而将所有用户的干扰信号在接收端对齐到一个限定的空间(可称为有效小区间干扰信道)，消除干扰信号对期望信号的影响，达到提高整个系统容量的目的。
然而，在实际系统中，MIMO干扰广播信道系统往往并不是全连通MIMO干扰广播信道系统，而是部分连通MIMO干扰广播信道系统，即由于路径损耗和空间相关性的影响，某些接收端和其它小区的发送端之间并不存在干扰，因此只是部分连通。这种情况下，如果直接应用现有的干扰对齐闭合算法，会导致基站天线资源的浪费。
而迭代算法能够适应部分连通MIMO干扰广播信道系统，但是它需要依次求解发射端的预编码矩阵和接收端的接收滤波器并反复交替迭代直至收敛，其算法复杂度很高且可实现性差。
发明内容
本发明的任务是提供一种能够克服上述缺陷的适应于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法。
一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，包括下列步骤：
1)得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰，以得到整个系统的连通性信息；
2)对于每个小区，根据所述整个系统的连通性信息，构造接收滤波器方程和预编码矩阵方程，并根据使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到每个小区与其干扰源基站之间的最小有效小区间干扰信道数目，进而得到每个小区基站所需的最小天线数目；
3)根据步骤2)所得到的每个小区基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目实现干扰对齐。
其中，所述步骤1)中，所有基站发射导频信号，各个用户终端根据导频信号计算自身与每个基站的信道矩阵及信噪比，并根据信噪比判别每个小区中每个用户终端是否受到其它小区基站的干扰，进而得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰。
其中，所述步骤1)和2)中，所述整个系统的连通性信息用集合表示，
其中BSi和UE[k,j]分别表示小区i中的基站和小区j中第k个用户，其中k＝1,…,Ki，集合中每一个元素代表一个基站和受到该基站干扰的其它小区的一个用户。
其中，所述步骤2)还包括，基于预先设定的基站数目、各小区用户数目、每个用户的用户天线数目和数据流数目，根据所述使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件得到各个基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目。
其中，所述步骤2)包括下列子步骤：
21)将每个受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目均初始化为1；
22)判断当前所有受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目的组合是否满足所述约束条件，如果判断为是，则进入步骤24)；如果判断为否，则进入步骤23)；
23)选取一个受干扰小区-干扰源基站对，将其有效小区间干扰信道数目加1，然后回到步骤22)；
24)根据当前各受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目，计算各个基站所需的最小天线数目。
其中，所述步骤22)中，所述约束条件为 其中，tj,i表示受干扰小区j与干扰源基站i之间的有效小区间干扰信道数目，|G[j,i]|为小区j中受到基站i干扰的用户的数目，Ki表示第i个小区的用户数目，Ji表示所有受到基站i干扰的小区的集合，d表示每个用户的数据流数目，Gj表示对小区j中用户产生干扰的基站集合，|Cj|表示小区j中受到其它小区基站干扰的用户数目，Nj表示小区j中每个用户配置的天线数目。
其中，所述步骤22)中，|G[j,i]|，Gj，|Cj|均根据所述步骤1)中判别每个用户终端是否受到其他小区基站干扰的结果得出。
其中，所述步骤23)中，所选取的受干扰小区-干扰源基站对中，干扰源基站
其中，所述步骤23)中，所选取的受干扰小区-干扰源基站对中，受干扰小区
其中，所述步骤24)中，
小区i基站的天线数目
其中，所述步骤3)中将所述最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目代入接收滤波器方程，求解得到每个用户的接收滤波器矩阵；将各个用户的接收滤波器矩阵代入预编码矩阵方程，得到每个基站的预编码矩阵。
本发明还提供了一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的基站数目确定方法，包括下列步骤：
1)得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰，以得到整个系统的连通性信息；
2)对于每个小区，根据所述整个系统的系统连通性信息，构造接收滤波器方程和预编码矩阵方程，并根据使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到每个小区与其干扰源基站之间的最小有效小区间干扰信道数目，进而得到每个小区基站所需的最小天线数目。
与现有技术相比，本发明具有下列技术效果：
1、相对于传统的干扰对齐闭合算法，本发明能够适用于部分连通MIMO干扰广播信道系统，最大程度地提高系统容量和用户的自由度，同时可以降低基站所使用的天线数目。
2、相对于迭代算法，本发明能够显著地降低算法复杂度，提高了算法的可实现性。
附图说明
以下，结合附图来详细说明本发明的实施例，其中：
图1示出了一个部分连通MIMO干扰广播信道系统模型的典型示例；
图2示出了本发明一个实施例的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法的流程图；
图3示出了一个部分连通的MIMO干扰广播信道系统的仿真场景；
图4示出了本发明的干扰对齐算法所得到的部分连通MIMO干扰广播信道系统容量随信噪比的变化曲线。
具体实施方式
为便于理解，首先介绍本文中使用的MIMO干扰广播信道系统模型。该MIMO干扰广播信道系统模型如下：假设MIMO干扰广播信道系统模型中包含L个小区，每个小区包含一个基站(BS)和Kj个用户(UE)，其中j＝1,…,L，基站在同一资源块上服务Kj个用户。小区j中基站配置Mj根天线，每个用户配置Nj根天线。
假设基站j要给本小区中第k个用户传输d个数据流，不仅会对其它小区中用户产生小区间干扰，而且会对本小区内其它用户产生用户间干扰。小区j中第k个用户接收到的信号可以表示为
其中是基站j给用户k传输数据流时的预编码矩阵，且矩阵中每一列都为单位列向量。是基站j给用户k传输的数据，满足约束条件基站j总的发送功率满足约束条件是小区j中用户k接收到的加性高斯白噪声，向量中每个元素都服从复高斯分布 表示基站i到小区j中k用户间的信道矩阵，且矩阵中所有元素服从独立同分布(i.i.d)的复高斯分布假设基站和用户知道所有的信道状态信息。小区j中用户k将接收到的信号乘以接收滤波器 可得到有用信号，其中矩阵U[k,j]中每一列都为单位列向量。
本发明的原理是：首先采用时分复用的方式发射导频信号，获得系统内各个干扰链路的连通性信息。然后根据此连通性信息将方程式(1)(2)修改形成新的方程式(3)(4)，(方程式(3)(4)将在下文中给出)，并且给出了使得方程式(3)(4)有解时的约束条件。基于此约束条件，在给定系统中基站数目、用户数目、用户天线数目和数据流数目的情况下，得到各个基站所需最小的天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目。然后再利用方程式(3)得到各用户的接收滤波器，并且通过求解方程(4)来得到基站的预编码矩阵，使其正交与有效小区间干扰信道(inter-cell interference，ICI)、用户间干扰信道(inter-userinterference，IUI)和数据流间干扰信道(inter-stream interference，ISI)。在系统工作时，基站发送给用户的信号经过此预编码矩阵发送出去，用户则利用接收滤波器将来自其它小区基站的干扰信号和发送给本小区其他用户的干扰信号全部过滤而只解调本小区基站发送给自己的信号。
基于上述原理，本发明的一个实施例提供了一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，包括下列步骤：
步骤1：所有的发射端(基站)采用时分复用的方式发射导频信号，所有的接收端(即每个小区的每个用户终端，本文中将用户终端简称为用户)通过接收导频信号估计其与所有发射端(基站)的信道矩阵及信噪比。当来自干扰发射端的信噪比低于某一阈值时，就认为该接收端与此发射端之间是不连接的，该接收端不受到此发射端的干扰；反之，当来自干扰发射端的信噪比高于某一值时，就认为该接受端受到此发射端的干扰。通过如下集合描述干扰链路的连通性，
其中BSi和UE[k,j]表示小区i中的基站和小区j中第k个用户，其中k＝1,…,Ki。集合中每一个元素代表一个基站和受到该基站干扰的其它小区的一个用户。
图1示出了一个部分连通MIMO干扰广播信道系统模型的典型示例。该模型中L＝2，K1＝K2＝2，小区1中只有用户UE[2,1]受到小区2中基站BS2的干扰，小区2中只有用户UE[1,2]受到小区1中基站BS1的干扰，因而J＝{([2,1],2),([1,2],1)}。)
由集合J容易得到下列一系列集合：
其中Ji和J[k,j]分别表示所有受到基站i干扰的小区的集合和所有对小区j中第k个用户产生干扰的基站的集合，Gj为对小区j中用户产生干扰的基站集合，G[j,i]为小区j中受到基站i干扰的用户集合,Cj为小区j中受到其它小区基站干扰的用户集合。
步骤2：基于接收滤波器方程和预编码矩阵方程，在给定系统中基站数目、各小区用户数目、每个用户的用户天线数目和数据流数目的情况下，根据使接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到各个基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目。
众所周知，使前文中方程式(1)(2)有解，需要满足约束条件：
这个约束条件限定了基站数目、各小区用户数目、每个用户的用户天线数目、每个基站的天线数目，数据流数目以及有效小区间干扰信道数目之间的关系。但根据连通性集合J，由于方程式(1)(2)中还存在不受其它小区基站干扰的用户，所以，如果直接利用上述约束条件计算各个基站的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目，计算结果可能明显偏大，导致天线资源的浪费。
因此，本步骤中，先根据步骤1中得到的集合J及其衍生集合，重新构造接收滤波器矩阵方程，如对于小区j中用户产生干扰的基站i，i∈Gj，并不是与小区j中所有用户都存在干扰，因而只需将小区j中部分用户对齐到tj,i个有效小区间干扰信道，即：
其中为G[j,i]中第s个集合，且 为从基站i到小区j中受干扰用户的小区间干扰信道对齐到的数目。为了求得小区j中受干扰用户的接收滤波器，根据连通集合J及其衍生集合，将需要求解的方程式(1)转换为方程式
这里Fj为的矩阵，
其中
其中需满足：
其中，当时，对于任意的有
基于步骤2得到的每个小区j的每个受其它小区基站干扰的用户的接收滤波器矩阵，设计每个基站的预编码矩阵，使其同时正交于有效小区间干扰信道(ICI)、用户间干扰信道(IUI)和数据流间干扰信道(ISI)。因此基站j给用户k传输第m数据流时的预编码矩阵需满足
其中
此时，使上述方程式(3)(4)有解的约束条件为：
这样，本步骤中即可在给定系统中基站数目、各小区用户数目、每个用户的用户天线数目和数据流数目的情况下，基于公式(5)得到各个基站所需最小的天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目。
步骤3：基于步骤2所得到的各个基站所需最小的天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目，构造完整的求解接收滤波器方程，即公式(3)。然后求解方程(3)，得到每个小区j的每个受其它小区基站干扰的用户i的接收滤波器矩阵和相应的有效小区间干扰信道。然后再求解公式(4)以得到基站的预编码矩阵。
进一步地，在一个优选实施例中，所述步骤2中，使用一种启发式贪婪算法求解各个基站所需最小的天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目，启发式贪婪算法包括下列子步骤：
步骤21：初始化集合T，集合T中的每个元素tj,i均初始化为1，即tj,i＝1。下标中的j代表第j个受干扰的小区，i代表干扰第j个小区中用户的第i个小区基站，i与j不同，表示i是与j不同的其它小区基站。tj,i代表第j个受干扰的小区与第i个小区基站间的有效小区间干扰信道数目。
步骤22：判断当前的集合T是否满足条件 如果不满足，跳入步骤23；如果满足，则当前的集合T为最终的有效小区间干扰信道数目组合，其中每个元素tj,i代表为使受小区i基站干扰的小区j中用户实现干扰对齐所需的有效小区间干扰信道数目，并跳入步骤24)。
步骤23：对于集合T，更新其中tj′,i′＝tj′,i′+1，构成新的集合T，然后返回步骤22)。其中，基站序号i′根据式(6)得出。
这里且tj,i+1≤|G[j,i]|。
然后，从受到基站i′干扰的所有小区中确定小区j′，j′根据式(7)得出
这里j∈Ji′，且tj,i′+1≤|G[j,i′]|。
需要说明的是：式(6)、式(7)均根据公式(5)推出。具体如下：由公式(5)可知，当时，能够求得系统中基站所需的最小天线数目。将该表达式代入公式(5)后，求解最小天线数目的问题就转化为了求最少有效小区间干扰信道(ICI信道)数目的问题，即求解：
其中，式(8)中的约束条件
可转化为：
求解能够使得式(9)左侧的表达式的值最小的i′和j′，即可获得最少的有效小区间干扰信道数目。其中，先求解能够使得式(9)左侧的表达式的值最小的i′，得到式(6)，在i′确定后，再求解能够使得式(9)左侧的表达式的值最小的j′，得到式(7)。
步骤24：当有效小区间干扰信道数目确定后，可以通过 得出最优的基站天线数目。tj,i为最终的集合T中的元素。
下面，结合具体的仿真场景来验证本发明的MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法的有效性。
图3示出了一个部分连通的MIMO干扰广播信道系统的仿真场景，图中内层的细线圆圈内的用户表示该基站的服务用户，外层的粗线圆圈内的其它用户表示受到圆心处基站干扰的用户。参考图3，L个基站在4km×4km的范围内均匀分布，Kj个用户均匀分布在基站j周围半径为1.5km的圆上。定义基站i和小区j中第k个用户之间的距离为假设造成系统部分连通的主要原因是由于路径损耗：即当时，基站i和小区j中第k个用户之间是不连接的，小区j中第k个用户不受到基站i干扰。其中R为距离，它是小区中基站的覆盖范围，也可被作为部分连通的MIMO干扰广播信道系统中的部分连通因子，此处由于各个基站的发射功率相同，因此连通因子可简化为距离。并假设每个基站的发射功率相同。
表1示出了不同图3的仿真场景下，K、R取不同值时穷举法和启发式贪婪算法所得出的各基站最小天线数目。其中，系统参数取值如下：L＝4，d＝1，N1＝N2＝N3＝N4＝2，K＝K1＝K2＝K3＝K4。表示穷举法得出的各基站最小天线数目，[M1,…,ML]表示启发式贪婪算法所得出的各基站最小天线数目。
表1
从表1可以看出当R较大时，系统中基站所需天线数目之和较多。这是因为R较大表明基站和其他小区用户之间相互干扰较大，很多用户受到来自其他小区基站的干扰，所以基站需要很多的天线保证发送出去的信号不干扰其它小区用户。而当R较小时，系统中基站所需天线数目之和较少。这是因为这种情况下，基站和其他小区用户之间相互干扰很小，基站此时在发送端进行预编码处理干扰时就不需要很多的天线。另外由表1也可以看出，贪婪算法得到的基站天线数目和通过穷举法得到的最优天线数目很接近，二者几乎完全一致。
图4示出了本发明的干扰对齐算法所得到的部分连通MIMO干扰广播信道系统容量(即系统的总速率)随信噪比的变化曲线。其中，系统参数N1＝…＝NK＝4，K1＝…＝KL＝3,d＝1,R＝4，图中三条曲线分别代表小区数目L＝5,L＝4,L＝3三种不同情况。从图4中可以看出，使用本发明的干扰对齐算法在不同小区数目的情况下均能获得较高的系统容量。图4中IA表示Interference Alignment，即干扰对齐；自由度即Degrees of freedom，简称是DOF，它是不受任何干扰的数据流数目总和
最后应说明的是，以上实施例仅用以描述本发明的技术方案而不是对本技术方法进行限制，本发明在应用上可以延伸为其它的修改、变化、应用和实施例，并且因此认为所有这样的修改、变化、应用、实施例都在本发明的精神和教导范围内。
Claims (12)
1.一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，包括下列步骤：
1)得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰，以得到整个系统的连通性信息；
2)对于每个小区，根据所述整个系统的连通性信息，构造接收滤波器方程和预编码矩阵方程，并根据使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到每个小区与其干扰源基站之间的最小有效小区间干扰信道数目，进而得到每个小区基站所需的最小天线数目；
3)根据步骤2)所得到的每个小区基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目实现干扰对齐。
2.根据权利要求1所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤1)和2)中，所述整个系统的连通性信息用集合表示，
其中BSi和UE[k,j]分别表示小区i中的基站和小区j中第k个用户，其中k＝1,…,Ki，集合中每一个元素代表一个基站和受到该基站干扰的其它小区的一个用户。
3.根据权利要求2所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤2)还包括，基于预先设定的基站数目、各小区用户数目、每个用户的用户天线数目和数据流数目，根据所述使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件得到各个基站所需的最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目。
4.根据权利要求3所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤2)包括下列子步骤：
21)将每个受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目均初始化为1；
22)判断当前所有受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目的组合是否满足所述约束条件，如果判断为是，则进入步骤24)；如果判断为否，则进入步骤23)；
23)选取一个受干扰小区-干扰源基站对，将其有效小区间干扰信道数目加1，然后回到步骤22)；
24)根据当前各受干扰小区-干扰源基站对的有效小区间干扰信道数目，计算各个基站所需的最小天线数目。
5.根据权利要求4所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤22)中，所述约束条件为其中，tj,i表示受干扰小区j与干扰源基站i之间的有效小区间干扰信道数目，|G[j,i]|为小区j中受到基站i干扰的用户的数目，Ki表示第i个小区的用户数目，Ji表示所有受到基站i干扰的小区的集合，d表示每个用户的数据流数目，Gj表示对小区j中用户产生干扰的基站集合，|Cj|表示小区j中受到其它小区基站干扰的用户数目，Nj表示小区j中每个用户配置的天线数目。
6.根据权利要求5所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤22)中，|G[j,i]|，Gj，|Cj|均根据所述步骤1)中判别每个用户终端是否受到其他小区基站干扰的结果得出。
7.根据权利要求5所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤23)中，所选取的受干扰小区-干扰源基站对中，干扰源基站
8.根据权利要求7所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤23)中，所选取的受干扰小区-干扰源基站对中，受干扰小区
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<mo>;</mo>
</mrow>
其中，Ml为基站l的天线数，Mi′为基站i'的天线数。
9.根据权利要求5所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤24)中，
小区i基站的天线数目
10.根据权利要求1所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤3)中将所述最小天线数目和相应的有效小区间干扰信道数目代入接收滤波器方程，求解得到每个用户的接收滤波器矩阵；将各个用户的接收滤波器矩阵代入预编码矩阵方程，得到每个基站的预编码矩阵。
11.根据权利要求1所述的应用于部分连通MIMO干扰广播信道的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤1)还包括：所有基站发射导频信号，各个用户终端根据导频信号计算自身与每个基站的信道矩阵及信噪比，并根据信噪比判别每个小区中每个用户终端是否受到其它小区基站的干扰，以及每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰。
12.一种应用于部分连通MIMO干扰广播信道的基站数目确定方法，包括下列步骤：
1)得出每个受干扰用户分别受到哪些基站的干扰，以得到整个系统的连通性信息；
2)对于每个小区，根据所述整个系统的系统连通性信息，构造接收滤波器方程和预编码矩阵方程，并根据使所有的接收滤波器方程和预编码矩阵方程有解的约束条件，得到每个小区与其干扰源基站之间的最小有效小区间干扰信道数目，进而得到每个小区基站所需的最小天线数目。
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