CN104393964B - 基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于信道信息协方差的预编码方法，包括：对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，获得信道协方差矩阵和系统噪声功率，并发给第一基站统一处理；第一基站对当前的迭代指数进行设置，根据系统的用户数量，初始化所有用户的协方差矩阵；根据每个用户所对应的协方差矩阵逐一计算出所有用户的最优发送功率和最大信号与干扰加噪声比；并对所有用户所对应的协方差矩阵和当前的迭代指数进行更新，直到SINR收敛，第一基站得到系统的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合，并将所有预编码矩阵发给各自对应的其他基站。本发明还提供了一种协作通信方法，具有反馈信息量少、系统开销少的优点。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法。
背景技术
在多小区多天线干扰通信系统模型中，基站在向目的用户发送数据时，将会对其它小区的用户产生干扰，因此必须研究出对多小区多用户通信干扰抑制方法，其在已知某些特定信道状态信息的条件下，通过多小区之间的协作预先把多用户之间的干扰减弱或者迫零，以达到提高整个系统和速率的目的。
目前已经出现很多关于多小区多天线干扰通信系统的研究。其中，《国际电气和电子工程师协会信息理论会报》上发表的“Interference alignment and degrees offreedom of the K-user interference channel（对齐干扰和K用户干扰信道的自由度）”提出了干扰对齐（Interference Alignment，简称IA）技术，它是消除用户间干扰的一个重要的线性预编码技术，可以把目的接收端收到的干扰信号预先限制到一个较低维度的子空间中，使目的接收端采用一个迫零滤波器，就可以完全消除来自其他用户的干扰信号。但是IA技术需要知道全局的信道状态信息，系统开销较大，并且它只适用于系统中发送和接收天线数目相等的情况。
除了干扰对齐方法，在多天线干扰信道的研究中还有其他种类的线性预编码方法。譬如，在《国际电气与电子工程师协会无线通信学报》上发表的“MSE-basedtransceiver designs for the MIMO interference channel（基于MSE收发器的MIMO干扰信道设计）”，以最小化所有用户总的数据检测均方误差（MSE，Mean Square Error）为设计目标，作者提出了一种预编码传输和接收滤波器矩阵的联合设计方案。同样的，此技术方案也需要全局的信道状态信息，即所有用户之间的信道协方差矩阵。如果信道是快衰落变化，则频繁测量和反馈信道信息将不可避免地给系统回程链路带来很大负担。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是，提供一种基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法，在基站仅获得全局信道协方差信息的条件下，设计最优的预编码矩阵，以间接达到提高系统吞吐量，抑制通信干扰的目的。
为解决以上技术问题，一方面，本发明实施例提供一种基于信道信息协方差的预编码方法，包括：
S101：对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，获得信道协方差矩阵和系统噪声功率，并且将信道协方差矩阵和系统噪声功率发给系统中的第一基站进行处理；所述多小区多天线干扰通信系统包括多个基站；
S102：所述第一基站对当前的迭代指数进行设置，并根据所述多小区多天线干扰通信系统的用户数量，初始化所有用户的协方差矩阵；
S103：根据每个用户所对应的协方差矩阵和所述系统噪声功率，逐一计算出所有用户的最优发送功率和所述多小区多天线干扰通信系统的最大信号与干扰加噪声比；
S104：利用所述最优发送功率和所述最大信号与干扰加噪声比，对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新；
S105：对所述当前的迭代指数进行更新，返回执行步骤S103~步骤S104直到所述最大信号与干扰加噪声比收敛；
S106：所述第一基站得到系统的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合；
S107：所述第一基站将所述最优预编码矩阵集合中的所有预编码矩阵发送给与所述预编码矩阵一一对应的基站。
进一步地，所述多小区多天线干扰通信系统包括多个基站和多个用户，则所述步骤S101具体为：
各个基站依次发出一定时间长度T的导频信号，T＞0；
根据所述导频信号，依次测量各个所述基站到各个用户的信道信息，获得信道矩阵集合{H ik (t), t=0,1...T-1.}，其中，H ik (t)是在t时刻基站i到用户k的M*N维信道矩阵，N是基站i的发射天线数，M是用户配有的接收天线数；
根据一定时间所测的信道矩阵集合计算出发射端信道相关矩阵和接收端信道相关矩阵。
进一步地，所述步骤S102包括：
S201：在首次迭代时将所述迭代指数进行初始化为零，将用户k的协方差矩阵Sk初始化为单位矩阵或者随机半正定矩阵。
进一步地，在所述步骤S103中，具体为：
S301：采用遍历搜索法求出当前任一用户k’的最优发送功率，包括：在0到最大可能发送功率P T 的范围内，遍历搜索得到用户k’的最优发射功率=Tr(Sk’)；其中，Tr(Sk’)是对协方差矩阵Sk’进行求迹运算；
S302：设置矩阵Ak’和Bk’为：
，
其中，K是用户总数，I是N维单位矩阵，N是发射天线数，Tr(.)是求迹运算符号，是系统噪声功率，是所述发射端信道相关矩阵，是所述接收端信道相关矩阵；
S303：计算矩阵的最大特征值，作为所述多小区多天线干扰通信系统的最大信号与干扰加噪声比SINR。
进一步地，所述步骤S301还包括：
通过以下方程对用户k’的最优发射功率进行更新：
其中是矩阵的特征矩阵；，diag(.)是对矩阵的对角化运算符号。
进一步地，在所述步骤S104中，所述对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新具体为：
通过以下方程，更新任一用户k’的协方差矩阵Sk’：
其中，式中,是通过遍历搜索法得到的用户k’最优发射功率，是的特征矩阵。
再进一步地，所述步骤S105 中，对迭代指数进行逐一递增，对用户k’最优发射功率和协方差矩阵Sk’ 进行更新直至所述最大信号与干扰加噪声比收敛，得到用户的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合。
另一方面，本发明实施例还提供了一种协作通信方法，包括：
在多小区多天线干扰通信系统配置多个基站和多个用户；每个基站配置多个发射天线；每个用户配置多个接收天线；
选择系统中的任一基站，根据以上任一项所述的基于信道信息协方差的预编码方法，获得各个用户的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合；然后统一通过回程链路将最优预编码矩阵发送至各自分别对应的基站。
每个基站把待发送的用户信号数据乘以各自的最优预编码矩阵进行调制，通过基站上的天线将调制后的数据发给目标用户。
本发明实施例提供的一种基于信道信息协方差的预编码方法，对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，在基站仅获得全局信道信息协方差的条件下，基于最大信号与干扰加噪声比SINR的设计准则，通过有限步迭代方法找到各个用户的最优发送数据协方差矩阵，从而得到每个用户的最优预编码矩阵，提高系统对多小区多天线的干扰抑制能力和数据传输速率，以间接达到提高系统吞吐量的目的。本发明实施例还提供了一种协作通信方法，利用上述改进后的基于信道信息协方差的预编码方法，为各个基站正确定位各个目标用户，抑制基站天线对目标用户以外的用户的通信干扰，提高多小区多天线干扰系统的数据接收准确率。本发明实施例提供的技术方案具有反馈信息量少和系统开销少的优点。
附图说明
图1是本发明提供的一种基于信道信息协方差的预编码方法的一个实施例的步骤流程图。
图2是本发明提供的多天线多小区干扰系统的一种结构示意图。
图3是本发明实施例提供的在“2用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型的系统和速率与传统方法的性能对比图。
图4是本发明实施例提供的在“3用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型的系统和速率与传统方法的性能对比图。
具体实施方式
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。
实施例一
参见图1，是本发明提供的一种基于信道信息协方差的预编码方法的一个实施例的步骤流程图。
本实施例提供的所述基于信道信息协方差的预编码方法，主要包括以下步骤：
步骤S101：对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，获得信道协方差矩阵和系统噪声功率，并且将信道协方差矩阵和系统噪声功率发给系统中的第一基站进行处理。
所述多小区多天线干扰通信系统包括多个基站，并将参与实现本发明实施例中的基于信道信息协方差的预编码方法的基站统称为第一基站。
参见图2，是本发明提供的多天线多小区干扰系统的一种结构示意图。
具体实施时，多天线多小区干扰系统包括有多个基站和多个用户，基站和用户的数量不一定相等；并且，每个基站配置有多个发射天线；每个用户配置有多个接收天线。特别地，如图2所示，系统设置有K个基站，并且包含有K个用户，每个基站在系统中都配有相应的目标用户。譬如，用户2是基站2的目标用户，因而从基站2发送至用户2的数据传输通道形成通信链路（实线表示）；同时，其他基站在向其目标用户发送数据时对用户2所形成的干扰传输通道为干扰链路（虚线表示）。
具体实施时，所述步骤S101具体为：
各个基站依次发出一定时间长度（比如T时间长度，即T个时间采样点，T＞0）的导频信号；根据所述导频信号，依次测量各个所述基站到各个用户的信道信息，获得信道矩阵集合{H ik (t), t=0,1...T-1.}，其中，H ik (t)是在t时刻基站i到用户k的M*N维信道矩阵，N是基站i的发射天线数，M是用户配有的接收天线数；根据一定时间所测量的信道矩阵集合{H ik (t), t=0,1...T-1.}分别计算出发射端信道相关矩阵和接收端信道相关矩阵。从基站向用户传输数据形成多个信道矩阵，例如，基站1上的多个发射天线与用户1的接收天线之间形成信道矩阵H11；基站1上的多个发射天线与用户2的接收天线之间形成信道矩阵H12；如此类推，基站1上的多个发射天线与用户K的接收天线之间形成信道矩阵H1K；基站K上的多个发射天线与用户K的接收天线之间形成信道矩阵HKK。系统的所有信道矩阵形成信道矩阵集合{Hik，i=1,…,K；k=1,…,K}。需要说明的是，多天线多小区干扰系统的基站数量与用户数量不一定相等。
步骤S102：所述第一基站初始化迭代指数和所有用户的协方差矩阵，形成协方差矩阵集合{ Sk，k=1,…,K}。具体地，所述步骤S102包括：
步骤S201：在首次迭代时将所述迭代指数j进行初始化为零，将用户k的协方差矩阵Sk初始化为单位矩阵或者随机半正定矩阵，其中k∈{1，…，K}。
在计算所有用户的协方差矩阵时，可以设置用户指数k’表示当前的用户，控制用户指数k’从1~K（系统用户总数）进行递增，分别计算出当前的用户k’的协方差矩阵Sk’，所有用户的协方差矩阵构成协方差矩阵集合。
步骤S103：根据每个用户所对应的协方差矩阵，逐一计算出所有用户的最优发送功率和所述多小区多天线干扰通信系统的最大信号与干扰加噪声比（Signal toInterference plus Noise Ratio，简称SINR）。
在一种可实现的方式中，在所述步骤S103中，具体为：
步骤S301：采用遍历搜索法求出当前任一用户k’的最优发送功率，包括：在0到最大可能发送功率P T 的范围内，遍历搜索得到用户k’的最优发射功率=Tr(Sk’)；其中，Tr(Sk’)表示对协方差矩阵Sk’进行求迹运算。
步骤S302：设置矩阵Ak’和矩阵Bk’为：
，
；
其中，K是用户总数，I是N维单位矩阵，N是发射天线数，Tr(.)是求迹运算符号，是系统噪声功率，是所述发射端信道相关矩阵，是所述接收端信道相关矩阵；
步骤S303：计算矩阵的最大特征值，作为所述多小区多天线干扰通信系统的最大信号与干扰加噪声比SINR。同时，找到矩阵的最大特征值对应的发送功率，其中矩阵仅包含一个变量。
当前用户k’的最大信号与干扰加噪声比SINR为矩阵的最大特征值。
步骤S104：利用所述最优发送功率和所述最大信号与干扰加噪声比SINR，对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新。
步骤S105：对所述当前的迭代指数j进行更新（具体地，迭代指数j=j+1），返回执行步骤S103~步骤S104直到SINR收敛。具体实施时，在所述步骤S105 中，对迭代指数j进行逐一递增（j=j+1），对用户k’最优发射功率和协方差矩阵Sk’ 进行更新直至SINR收敛，得到用户的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合。
步骤S106：所述第一基站得到系统的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合。
步骤S107：所述第一基站将所述最优预编码矩阵集合中的所有预编码矩阵发送给与所述预编码矩阵一一对应的基站。
在本实施例中，具体实施时，可以通过以下方程（1）对用户k’的最优发射功率进行更新：
（1）
其中是矩阵的特征矩阵；，diag(.)是对矩阵的对角化运算符号。
进一步地，在所述步骤S104中，所述对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新具体为：
通过以下方程（2），更新任一用户k’的协方差矩阵Sk’：
（2）
其中，式中,是通过遍历搜索法得到的用户k’最优发射功率，是的特征矩阵。上标 H 表示矩阵的“Heremitian转置”操作。矩阵是一种Hermitian矩阵，而Hermitian矩阵是实对称矩阵的推广，即其共轭转置等于本身的矩阵。
本发明实施例提供的一种基于信道信息协方差的预编码方法，对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，获得信道矩阵，在基站仅获得全局信道信息协方差的条件下，基于最大信号与干扰加噪声比SINR的设计准则，通过有限步迭代方法找到各个用户的最优发送数据协方差矩阵，从而得到每个用户的最优预编码矩阵，提高系统对多小区多天线的干扰抑制能力和数据传输速率，以间接达到提高系统吞吐量的目的。
进一步地，本实施例还可以利用上述任一项基于信道信息协方差的预编码方法，提出一种协作通信方法。具体地，在多小区多天线干扰通信系统配置多个基站和多个用户；每个基站配置多个发射天线；每个用户配置多个接收天线；每个基站根据如前文任一项所述的基于信道信息协方差的预编码方法，获得各个用户的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合；每个基站把待发送的用户信号数据乘以各自的最优预编码矩阵进行调制，通过基站上的天线将调制后的数据发给目标用户。
具体实施时，每个基站受到最大发送功率P T 的约束。基站k发射独立的数据流提供给各自的目标用户。对于第k个用户，只有来自于基站k的数据流是所需的，而其他(K-1)个数据流是同信道干扰，其接收信号为：
（3）
其中，H ik 是基站i到用户k的N×M维信道矩阵，P k 是基站k的M×d维预编码矩阵，参数d是发送自由度，代表发送数据子流的数目，x k 是d×1的发送数据列向量，y k,user 是基站k发送至目标用户的有用接收数据，y k,irf 是其他基站对目标用户的同信道干扰数据；W k 是系统噪声，其功率为。
由于直接优化系统和速率较难求解方程（3），因此本发明实施例采用最大化信号与干扰加噪声比（SINR）的标准来间接达到目的。
基站首先通过测量得到信道矩阵{H ik ，∀i,k=1,…,K}的统计信息，即{H ik ，∀i,k}的协方差矩阵；而用户i可以通过估计得到局部瞬时信道信息{H ki ，∀k=1,…,K}和系统噪声功率，假设估计足够精确，得到的局部信息和噪声功率均是理想的，各个基站采用本实施例提供的预编码矩阵，再将发送数据乘以预编码矩阵发送出去（至目标用户）。当生成预编码矩阵的预编码器设计成{ P k ，∀k }，则本实施例提供的多小区多天线干扰系统的平均和速率可以由以下方程给出：
（4）
上式中：I N 是N维的单位矩阵，并且，矩阵
（5）
本发明实施例还提供了一种协作通信方法，利用上述改进后的基于信道信息协方差的预编码方法，为各个基站正确定位各个目标用户，抑制基站天线对目标用户以外的用户的通信干扰，提高多小区多天线干扰系统的数据接收准确率。本发明实施例提供的技术方案具有反馈信息量少和系统开销少的优点，可以适用于协作通信系统中，采用最大信号与干扰加噪声比(SINR)的标准，通过有限步迭代法找到各用户的最优协方差矩阵和预编码矩阵，从而间接达到系统通信和速率达到最大化的目的。本发明具有发送端已知信道信息较少、系统回程链路负担较轻的优点，尤其是在低信噪比和系统用户数量不多的情况下，本发明实施例的和速率性能优于传统的等功率和随机波束成形方法。
实施例二
本实施例在实施例一的基础上，具体地，在“2用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型下，对本实施例提供的基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法进行详细说明，并将实施本实施例提供的技术方案的得到的系统和速率与传统方法的性能对比。
具体实施时，在Matlab（用于算法开发、数据可视化、数据分析以及数值计算的高级技术计算语言和交互式环境的数学软件）仿真环境下，使用指数相关模型对本发明所提方法的系统用户和速率进行仿真。在仿真实验中，发射机与接收机相关矩阵集合分别是和，在指数相关模型中相关矩阵中，位置(i, j)的元素为相关系数ρ |i−j| ，并分别定义和分别是和的相关系数。在本例中，设置0.72,0.55,=1，2; =0.9,=0.82,=1，2。
当采用对等功率方法时，基站k的预编码矩阵可表示为，其中e i 是第i个元素为1、其他元素为零的4维列向量，P T 是每个基站最大发送功率，仿真设置发送数据子流d = 2；
对于随机BF（Beam Forming，波束成形）方法，其预编码矩阵表示为，是一个由单位正交向量组成的矩阵，在仿真中设置d = 1；对于本发明实施例提出的基于信道信息协方差的预编码方法，发送数据子流d没有预先设定，其数值由本发明方法运算求出。另外，系统的信噪比定义为：，其中P T 是每个基站最大发送功率，是系统噪声功率。
在本实施例提供的协作通信方法中，基站的操作分两个阶段：训练阶段和发送数据阶段。在训练阶段，基站轮流发送导频信号，用户经过一段时间，可测量出信道统计信息，即发送和接收协方差矩阵和，反馈给各自基站，再统一反馈给某个基站（比如基站1）；然后此基站采用以上所述的预编码方法，计算出所有基站的预编码矩阵；最后此基站把所有的预编码矩阵发给各自的基站。在发送数据阶段，每个基站将待发送数据乘以各自的预编码矩阵发送出去，到达目标用户。
具体地，当系统中的基站测量获得发送和接收协方差矩阵和之后，本实施例提供的预编码方法的训练阶段具体可以采用以下步骤进行实现：
1. 初始化迭代指数j=0，用户指数k’ =1，协方差矩阵的初始化可以设置为单位矩阵或者随机半正定矩阵。
2. 求出SINR最大值，其中为矩阵的最大特征值。矩阵Ak’和Bk’可以表示为：
因为 仅与Tr()=有关，采用遍历搜索法，在0到最大可能发送功率P T 的范围内，遍历搜索得到最优Tr()=的同时，找到SINR最大值。
3. 更新4×4的发送数据协方差矩阵：，
其中,是用户k’的最优发射功率，是的特征矩阵。
4. 将用户指数k’加1，如果小于或等于用户总数2，则回到步骤2；如果用户指数k’加1之后大于用户总数2，则将迭代指数j加1，进入下一步骤5。
5. 按照步骤2~步骤4循环多次直到SINR收敛，就可得到各用户最佳的预编码矩阵和协方差矩阵：
，，
其中，diag(.)是对角化运算。
然后进入发送数据阶段。在本实施例提供的协作通信方法中，每个基站把待发送的用户信号数据{x k }乘以各自的最优预编码矩阵后将数据发给目标用户。此时，多小区多天线的协作通信系统的和速率就会达到最大，协作系统所有用户的和速率可以表示为：
其中E(.)表示对括号中表达式进行平均期望运算，，信道矩阵按下述数学模型产生：，i, j = 1, 2，I2是2维单位矩阵，H w 是N×M的随机矩阵，每个元素均是均值为零、方差为1的复高斯随机变量；计算上述R sum 表达式，就可以得到在某个信噪比下的系统和速率。
参见图3，是本发明实施例提供的在“2用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型的系统和速率与传统方法的性能对比图。
与传统的平均功率分配、随机BF方法的性能进行对比，本发明实施例提供的预编码方法和协作通信方法所得到的和速率均大于两种传统方法，如在信噪比为10分贝（dB）时，本实施例提出的方法比两种传统方法的系统和速率分别高出0.82 bit/s/Hz和0.48bit/s/Hz。
实施例三
本实施例在实施例一的基础上，具体地，在“3用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型下，对本实施例提供的基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法进行详细说明，并将实施本实施例提供的技术方案的得到的系统和速率与传统方法的性能对比。
具体实施时，本实施例仍然采用与实施例二相同的指数相关信道模型对本发明所提方法的系统和速率进行仿真。
在具体实施过程中，可以设置相关系数为：0.82，0.65，0.90,=1,2,3；=0.25，=0.21，=0.62，=1,2,3，其余实施步骤均与实施例二相同。
参见图4，是本发明实施例提供的在“3用户、4发射天线、2接收天线”的系统模型的系统和速率与传统方法的性能对比图。由图4可以直观地看出，本发明实施例提供的技术方案所得到的系统和速率，与传统的平均功率分配方法、随机BF传统方法的性能对比，本发明实施例提供的基于信道信息协方差的预编码方法和协作通信方法的性能在低信噪区域均优于两种传统方法。
本发明实施例提供的技术方案采用最大信号与干扰加噪声比(SINR)的标准，通过有限步迭代法查找到多小区多天线干扰通信系统中的各用户的最优协方差矩阵和预编码矩阵，从而间接达到系统通信和速率达到最大化的目的。本发明具有发送端所需已知信道信息较少、系统回程链路负担较轻的优点，尤其是在低信噪比和系统用户数量不多的情况下，本发明实施例的系统和速率性能优于传统的等功率和随机波束成形方法。
以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也视为本发明的保护范围。
Claims (5)
1.一种基于信道信息协方差的预编码方法，其特征在于，包括：
S101：对多小区多天线干扰通信系统中的全局信道信息进行测量，获得信道协方差矩阵和系统噪声功率，并且将信道协方差矩阵和系统噪声功率发给系统中的第一基站进行处理；所述多小区多天线干扰通信系统包括多个基站；
S102：所述第一基站初始化迭代指数和所有用户的协方差矩阵；
S103：采用遍历搜索法求出当前任一用户k’的最优发送功率，包括：在0到最大可能发送功率PT的范围内，遍历搜索得到用户k’的最优发射功率其中，Tr(Sk’)是对协方差矩阵Sk’进行求迹运算；
设置矩阵Ak’和Bk’为：
<mrow>
<msub>
<mi>A</mi>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</msub>
<mo>=</mo>
<mi>I</mi>
<mo>&CenterDot;</mo>
<mi>T</mi>
<mi>r</mi>
<mo>&lsqb;</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mi>k</mi>
<mo>&NotEqual;</mo>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
<mi>K</mi>
</munderover>
<mi>T</mi>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Theta;</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>R</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msubsup>
<mi>&Theta;</mi>
<mrow>
<mi>k</mi>
<mi>k</mi>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msubsup>
<msub>
<mi>S</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>&rsqb;</mo>
<mo>/</mo>
<mi>T</mi>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msub>
<mi>S</mi>
<mi>k</mi>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>+</mo>
<mi>T</mi>
<mi>r</mi>
<mrow>
<mo>(</mo>
<msubsup>
<mi>&Theta;</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>kk</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
<mi>R</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<msubsup>
<mi>&Theta;</mi>
<mrow>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<msup>
<mi>k</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
</mrow>
<mi>T</mi>
</msubsup>
<mo>,</mo>
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</mrow>
<mi>T</mi>
</msubsup>
</mrow>
其中，K是用户总数，I是N维单位矩阵，N是发射天线数，Tr(.)是求迹运算符号，是系统噪声功率，是发射端信道相关矩阵，是接收端信道相关矩阵；
计算矩阵的最大特征值，作为所述多小区多天线干扰通信系统的最大信号与干扰加噪声比SINR；S104：利用所述最优发送功率和所述最大信号与干扰加噪声比，对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新；
S105：对所述当前的迭代指数进行更新，返回执行步骤S103～步骤S104直到所述最大信号与干扰加噪声比收敛；
S106：对迭代指数进行逐一递增，对用户k’最优发射功率和协方差矩阵Sk’进行更新直至所述最大信号与干扰加噪声比收敛，得到用户的最优协方差矩阵集合及其对应的最优预编码矩阵集合
S107：所述第一基站将所述最优预编码矩阵集合中的所有预编码矩阵发送给与所述预编码矩阵一一对应的基站。
2.如权利要求1所述的基于信道信息协方差的预编码方法，其特征在于，所述多小区多天线干扰通信系统包括多个基站和多个用户，则所述步骤S101具体为：
各个基站依次发出一定时间长度T的导频信号，T＞0；
根据所述导频信号，依次测量各个所述基站到各个用户的信道信息，获得信道矩阵集合{Hik(t),t＝0,1...T-1.}，其中，Hik(t)是在t时刻基站i到用户k的M*N维信道矩阵，N是基站i的发射天线数，M是用户配有的接收天线数；
根据一定时间所测量的信道矩阵集合分别计算出发射端信道相关矩阵和接收端信道相关矩阵。
3.如权利要求2所述的基于信道信息协方差的预编码方法，其特征在于，所述步骤S102包括：
S201：在首次迭代时将所述迭代指数进行初始化为零，将用户k的协方差矩阵Sk初始化为单位矩阵或者随机半正定矩阵。
4.如权利要求3所述的基于信道信息协方差的预编码方法，其特征在于，所述步骤S103还包括：
通过以下方程对用户k’的最优发射功率进行更新：
<mrow>
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<mi>T</mi>
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</mover>
<mi>Y</mi>
</msub>
</mrow>
其中是矩阵的特征矩阵；diag(.)是对矩阵的对角化运算符号。
5.如权利要求4所述的基于信道信息协方差的预编码方法，其特征在于，在所述步骤S104中，所述对所有用户所对应的协方差矩阵进行更新具体为：
通过以下方程，更新任一用户k’的协方差矩阵Sk，获得，：
<mrow>
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<mover>
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<mi>U</mi>
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</mover>
<mi>Y</mi>
<mi>B</mi>
</msubsup>
</mrow>
其中，式中 是通过遍历搜索法得到的用户k’最优发射功率，是的特征矩阵。
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