CN104467936A - CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法 - Google Patents

Abstract

CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，属于移动通信系统中的波束赋形领域。解决了SLNR在多流传输时，子流间误码性能不平衡的问题。步骤一：对每个用户采用现有的SLNR预编码算法得到原预编码向量及原预编码矩阵；步骤二：对每个用户依据步骤一得到的原预编码向量及基于消除流间差异与流间干扰两个准则，求出加权系数，进而构造线性变换的表示矩阵；步骤三：以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵；步骤四：利用获得的WSLNR预编码矩阵进行信号赋形，完成对原预编码向量的赋形。它主要用于通信领域的波束赋形技术上。

Description

CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法

技术领域

本发明属于移动通信系统中的波束赋形领域，具体涉及一种基于线性变换的应用于多小区多流联合处理系统的一种预编码算法。

背景技术

CoMP是LTE-A系统中一种有效地小区间干扰协调技术，利用多个基站共享物理传输资源等信息，相互协同传输或者联合调度，对数据的无线传输进行优化，实现多基站同时参与同UE终端的通信。CoMP是MIMO技术在多小区下的应用，通过多小区之间的干扰处理来实现同频组网和小区间干扰的抑制或消除。联合处理技术是下行CoMP的一种常用方案，可将其他小区的干扰信号转化为本小区的有用信号。多个基站通过X2接口共享边缘用户的数据信息和信道信息，组成一个地理位置上分开的的网络MIMO，进而实现对边缘用户信号的联合预处理，参见图1。

MIMO技术能在不增加带宽的基础上增加频谱利用率和信道容量，成为了LTE-Advanced的关键技术之一。多用户MIMO(MU-MIMO)技术可以利用相同的资源块为多个用户服务，这一特点也使之成为了CoMP技术的实现基础。基于信泄躁比最大化(Signal-to-leakage-and-noise-ratio，SLNR)以低算法复杂度实现较高的系统容量和较低的平均误比特率，不受发射天线数目与接收天线数目的限制，从而能够在复杂度和系统性能间获得较好的折中，因此作为最为主流的预编码算法被广泛研究。但是，SLNR算法应用在多流传输系统时，各并行子流间的等效信道增益不平衡，而多流系统的误码性能主要由最坏那一路数据流所决定，故多流传输的整体误码性能受限于这种流间差异。本发明将针对SLNR算法的这一问题提出改进方案，基于线性变换的方法，以原预编码向量为基底，在最大化SLNR的线性空间里，通过原预编码向量的彼此加权，构造新的预编码向量，以平衡各子流间的误码性能，从而优化多流传输系统的平均误码性能。由于算法的核心思想是通过原预编码向量的加权实现，故命名WSLNR(Weighted-SLNR)。

多流系统模型如下：

首先考虑下行单基站同K个用户通信的情况。假设基站端有N_T根发射天线，用户k的接收天线个数为N_R，s_k(n)∈C^u×1表示用户k(k≤K)在第n时刻传输的符号，每个用户可以支持一个或多个数据流，独立数据流的个数由u(u≤N_R)表示，为了简化表达，假设所有用户支持的数据流数都为u。s_k(n)在进入传输信道之前被乘以一个维度为N_T×u预编码矩阵ω_k，则最终的发送信号x(n)可以表示为：

$x\left(n\right)=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_k{s}_k\left(n\right)$

假设各用户各数据流均采用等功率分配方案，则预编码矩阵需满足||ω_k||²＝u。通过左乘预编码矩阵ω_k，原始的多路信号信息s_k(n)被映射到了天线端口，形成发送信号x(n)。从信号的角度，预编码矩阵是多流数据到天线端口的一种映射方式，从信道的角度可以认为，预编码矩阵将原来N_R×N_T维的MIMO信道改造成了N_R×u维的等效信道。故而数据流的流数和发射端天线数决定了预编码矩阵的维数。

x(n)通过信道广播，则第k个用户在第n时刻接收到的信号可表示为：

$y_k\left(n\right)=H_k{\mathrm{\ω}}_k{s}_k\left(n\right)+H_k\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_i{s}_i\left(n\right)+v_k\left(n\right)$

H_k表示MIMO空间相关信道：

$H_k=\left[\begin{array}{cccccc}{h}_{11}& h_{12}& ...& h_{1j}& ...& h_{{1N}_T}\\ .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .\\ h_{N_{R}1}& h_{N_{R}2}& ...& h_{N_{R}j}& ...& h_{N_R{N}_T}\end{array}\right]$

v_k(n)为在MU-MIMO下行链路的白噪声。物理过程如图2所示：

用户k的SLNR为：

${\mathrm{SLNR}}_k=\frac{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_k\left|\right|}^2}{N_R{\mathrm{\σ}}_k^2+{\mathrm{\Σ}}_{i=1,i\≠k}^K{\left|\right|H_i{\mathrm{\ω}}_k\left|\right|}^2}$

其中，||·||在本文中代表矩阵的Frobenius范数，H_k表示用户k的MIMO空间相关信道：

$H_k=\left[\begin{array}{cccccc}{h}_{11}& h_{12}& ...& h_{1j}& ...& h_{{1N}_T}\\ .& .& .& .& .& .\\ .& .& .& .& .& .\\ h_{N_{R}1}& h_{N_{R}2}& ...& h_{N_{R}j}& ...& h_{N_R{N}_T}\end{array}\right]$

CoMP-JP系统中，参与协作的b个eNB与协作用户可以构成一个地理位置上分开的网络MIMO，对每个协作用户而言，发射天线数变为原来的b倍(假设基站端发射天线数目相同)，所以原来每个用户的N_R×N_T维信道矩阵H_k在CoMP-JP系统中可替代为N_R×bN_T维的聚合信道矩阵表示为：

$H_k^{\mathrm{agg}}=[H_k^l,...H_k^j,...H_k^b]$

其中，表示第j个eNB到用户k的信道矩阵。

SLNR算法的目的是在已知完整的信道矩阵的情况下，求出能使每个用户达到最大化SLNR的预编码矩阵，并行数据流之间的等效SLNR取决于其对应特征值的大小，也正是这种特征值的大小差异引起了流间性能的不平衡。

发明内容

本发明是为了解决SLNR在多流传输时，子流间误码性能不平衡的问题，本发明提供了一种CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法。

CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：对每个用户采用现有的SLNR预编码算法得到原预编码向量及原预编码矩阵；

步骤二：对每个用户依据步骤一得到的原预编码向量及基于消除流间差异与流间干扰两个准则，求出加权系数，进而构造线性变换的表示矩阵；

步骤三：以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵；

步骤四：利用获得的WSLNR预编码矩阵进行信号赋形，完成对原预编码向量的赋形。

所述的步骤一中的原预编码矩阵为 $\arg {\max }_{{\mathrm{\ω}}_k\∈C^{N_T\×u}}\frac{\mathrm{Tr}\left({\mathrm{\ω}}_k^H{H}_k^H{H}_k{\mathrm{\ω}}_k\right)}{\mathrm{Tr}\left[{\mathrm{\ω}}_k^H(N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k){\mathrm{\ω}}_k\right]},$

其中，

${\tilde{H}}_k={[H_1^T...H_{k-1}^T{H}_{k+1}^T...H_K^T]}^T,$

存在N_T×N_T维可逆矩阵T_k，使得

$T_K^H{H}_k^H{H}_k{T}_k={\mathrm{\Λ}}_k,$

$T_k^H(N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k),T_k=I_{N_T},$

其中，表示N_T×N_T维对角矩阵，代表矩阵束 $\{H_k^H{H}_k,N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k\}$ 各广义特征值，

其中，Tr表示矩阵的迹，()^H表示矩阵的共轭转置，()^T表示矩阵的转置，C^p×q表示p×q维的复数域矩阵，表示N_T×N_T维单位矩阵，ω_k表示用户k的预编码矩阵，k为正整数，H_k表示用户的信道矩阵，表示用户k的干扰矩阵，u表示独立数据流数，N_T表示总的发射天线数，N_R表示每个用户的接收天线数，σ_k表示用户k的噪声功率。

对于双流传输系统，选取T_k的前两列作为原预编码矩阵对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，即

${\mathrm{\ω}}_k^{\mathrm{opt}}={\mathrm{\β}}_k{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_2\\ 0\end{array}\right]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}],$

其中，对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，β_k是使原预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝2的权值系数，I₂表示2×2维单位矩阵；

步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

$f_{11}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{12}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{21}=\frac{-\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{22}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f为：

$f=\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right],$

其中，f₁₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第一列数据，f₂₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第二列数据，f₁₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第一列数据，f₂₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第二列数据；

对于双流传输系统的步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1＝f₁₁ω_k,1+f₁₂ω_k,2，

及

F_k,2＝f₂₁ω_k,1+f₂₂ω_k,2，

获得新的预编码向量F_k,1和F_k,2，再根据新的预编码向量F_k,1和F_k,2得出WSLNR预编码矩阵F_k，

$F_k=[F_{k,1},F_{k,2}]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}]\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right].$

所述的ω_k,1和ω_k,2分别对应特征值λ₁和λ₂，且λ₁≥λ₂。

对于四流传输系统，选取T_k的前四列作为原预编码矩阵对用户k来说，四个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′、ω_k,4′，则

${\mathrm{\ω}}_k^{\mathrm{opt}\′}={{\mathrm{\β}}_k}^{\′}{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_4\\ 0\end{array}\right]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}],$

其中，β_k′是使预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝4的权值系数，I₄表示4×4维单位矩阵。

对于四流传输系统的步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

$f_1^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_2^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_3^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_4^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f′为：

$f^{\′}=\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& {{-f}_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& {{-f}_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}\end{array}\right],$

其中，f₁′表示新构造的预编码向量中ω_k,1′加权系数的模值，f₂′表示新构造的预编码向量中ω_k,2′加权系数的模值，f₃′表示新构造的预编码向量中ω_k,3′加权系数的模值，f₄′表示新构造的预编码向量中ω_k,4′加权系数的模值。

对于四流传输系统的步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′+f₄′ω_k,4′、

F_k,2′＝f₁′ω_k,1′-f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,3′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′-f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,4′＝-f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′，

获得新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′，再根据新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′得出WSLNR预编码矩阵F_k′，

${F_k}^{\′}=[{F_{k,1}}^{\′},{F_{k,2}}^{\′},{F_{k,3}}^{\′},{F_{k,4}}^{\′}]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}]\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& {{-f}_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& {{-f}_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}\end{array}\right].$

所述的ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′和ω_k,4′对应的特征值分别为λ₁′、λ₂′、λ₃′、λ₄′，且λ₁′≥λ₂′≥λ₃′≥λ₄′。

本方案将以线性变换的方式改造现有SLNR算法所得出的原预编码矩阵，又乘相应的表示矩阵，得到一个与原预编码矩阵维数相同，不仅能够消除用户间共道干扰，且能平衡子流间的等效信道响应，进而平衡子流间误码性能的新的预编码矩阵F_k和F_k′，作为该用户的新的预编码矩阵。

本发明在经典SLNR算法的基础上，以原SLNR算法所得到的预编码向量作为基底，通过线性变换，在最大化SLNR的线性子空间构造一组新的预编码向量，从而在兼顾消除CCI的同时，补偿劣势子流的性能，进而优化多流传输的系统误码性能。本发明相比于原始SLNR的性能优势与特点体现于：

1.能够在兼顾消除用户间共道干扰的同时，平衡并行数据流之间的误码性能。

2.多流系统的平均误码率不在受限于某一误码率很差的子路。

3.流间的误码性能差距越大，其性能提升越为显著。

本发明的优点在于，在兼顾消除用户间共道干扰的同时，能够很好地弥补劣势子流的等效信道增益，从而优化系统整体性能，而且适用于不同的干扰强度的场景。

附图说明

图1为背景技术中联合处理技术的原理示意图；

图2为背景技术中MIMO系统模型的原理示意图；

图3为干扰强度为-4dB时，双流传输系统的误码性能曲线图；其中，曲线1表示经典SLNR算法最差子流的误码性能曲线，曲线2表示经典SLNR算法的多流平均误码性能曲线，曲线3表示WSLNR算法最差子流的误码性能曲线，曲线4表示WSLNR算法的多流平均误码性能曲线；

图4为干扰强度为0dB时，双流传输系统的误码性能曲线图；

图5为干扰强度为-4dB时，四流传输系统的误码性能曲线图；

图6为干扰强度为0dB时，四流传输系统的误码性能曲线图；

图7为本发明所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的流程图。

具体实施方式

具体实施方式一：参见图7说明本实施方式，本实施方式所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，该方法包括如下步骤：

步骤一：对每个用户采用现有的SLNR预编码算法得到原预编码向量及原预编码矩阵；

步骤二：对每个用户依据步骤一得到的原预编码向量及基于消除流间差异与流间干扰两个准则，求出加权系数，进而构造线性变换的表示矩阵；

步骤三：以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵；

步骤四：利用获得的WSLNR预编码矩阵进行信号赋形，完成对原预编码向量的赋形。

具体实施方式二：本实施方式与具体实施方式一所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，所述步骤一中的原预编码矩阵为

$\arg {\max }_{{\mathrm{\ω}}_k\∈C^{N_T\×u}}\frac{\mathrm{Tr}\left({\mathrm{\ω}}_k^H{H}_k^H{H}_k{\mathrm{\ω}}_k\right)}{\mathrm{Tr}\left[{\mathrm{\ω}}_k^H(N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k){\mathrm{\ω}}_k\right]},$

其中，

${\tilde{H}}_k={[H_1^T...H_{k-1}^T{H}_{k+1}^T...H_K^T]}^T,$

存在N_T×N_T维可逆矩阵T_k，使得

$T_k^H{H}_k^H{H}_k{T}_k={\mathrm{\Λ}}_k,$

$T_k^H(N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k),T_k=I_{N_T},$

其中，表示N_T×N_T维对角矩阵，代表矩阵束 $\{H_k^H{H}_k,N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+{\tilde{H}}_k^H{\tilde{H}}_k\}$ 各广义特征值，

其中，Tr表示矩阵的迹，()^H表示矩阵的共轭转置，()^T表示矩阵的转置，C^p×q表示p×q维的复数域矩阵，I_NT表示N_T×N_T维单位矩阵，ω_k表示用户k的预编码矩阵，H_k表示用户的信道矩阵，表示用户k的干扰矩阵，u表示独立数据流数，N_T表示总的发射天线数，N_R表示每个用户的接收天线数，σ_k表示用户k的噪声功率。

本实施方式，矩阵束的广义特征向量构成T_k各列，T_k各列对应的广义特征值依次递减。

具体实施方式三：本实施方式与具体实施方式二所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，对于双流传输系统，选取T_k的前两列作为原预编码矩阵对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，即

${\mathrm{\ω}}_k^{\mathrm{opt}}={\mathrm{\β}}_k{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_2\\ 0\end{array}\right]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}],$

其中，对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，β_k是使原预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝2的权值系数，I₂表示2×2维单位矩阵。

具体实施方式四：本实施方式与具体实施方式三所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

$f_{11}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{12}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{21}=\frac{-\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{22}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f为：

$f=\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right],$

其中，f₁₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第一列数据，f₂₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第二列数据，f₁₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第一列数据，f₂₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第二列数据。

具体实施方式五：本实施方式与具体实施方式四所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1＝f₁₁ω_k,1+f₁₂ω_k,2，

及

F_k,2＝f₂₁ω_k,1+f₂₂ω_k,2，

获得新的预编码向量F_k,1和F_k,2，再根据新的预编码向量F_k,1和F_k,2得出WSLNR预编码矩阵F_k，

$F_k=[F_{k,1},F_{k,2}]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}]\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right].$

具体实施方式六：本实施方式与具体实施方式三所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，所述的ω_k,1和ω_k,2分别对应特征值λ₁和λ₂，且λ₁≥λ₂。

具体实施方式七：本实施方式与具体实施方式二所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，对于四流传输系统，选取T_k的前四列作为原预编码矩阵对用户k来说，四个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′、ω_k,4′，则

${\mathrm{\ω}}_k^{{\mathrm{opt}}^{\′}}={{\mathrm{\β}}_k}^{\′}{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_4\\ 0\end{array}\right]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}],$

其中，β_k′是使预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝4的权值系数，I₄表示4×4维单位矩阵。

具体实施方式八：本实施方式与具体实施方式六所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

$f_1^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_2^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_3^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

$f_4^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f′为：

$f^{\′}=\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& {{-f}_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& {{-f}_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}\end{array}\right],$

其中，f₁′表示新构造的预编码向量中ω_k,1′加权系数的模值，f₂′表示新构造的预编码向量中ω_k,2′加权系数的模值，f₃′表示新构造的预编码向量中ω_k,3′加权系数的模值，f₄′表示新构造的预编码向量中ω_k,4′加权系数的模值。

具体实施方式九：本实施方式与具体实施方式七所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′+f₄′ω_k,4′、

F_k,2′＝f₁′ω_k,1′-f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,3′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′-f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,4′＝-f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′，

获得新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′，再根据新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′得出WSLNR预编码矩阵F_k′，

${F_k}^{\′}=[{F_{k,1}}^{\′},{F_{k,2}}^{\′},{F_{k,3}}^{\′},{F_{k,4}}^{\′}]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}]\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& {{-f}_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& {{-f}_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}& {{-f}_4}^{\′}\end{array}\right].$

具体实施方式十：本实施方式与具体实施方式七所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法的区别在于，所述的ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′和ω_k,4′对应的特征值分别为λ₁′、λ₂′、λ₃′、λ₄′，且λ₁′≥λ₂′≥λ₃′≥λ₄′。

实例：当两个相邻小区彼此协作，为归属于各自小区的两个边缘用户服务时，在不同干扰强度下进行仿真，获得误码性能曲线，具体参见图3至图6。由仿真结果可以看出以下几点：

1.WSLNR算法很好地改善了最差数据流的误码性能。经过改进以后，WSLNR算法的最差子流误码曲线与整体平均误码基本曲线重合，说明系统整体的误码性能不再受限于最差数据流，且在适用范围内优于SLNR算法，这与我们之前的推导是一致的。

2.WSLNR算法有存在其适用区间。从以上仿真图中WSLNR与SLNR平均误码性能的变化趋势中可以看出，在低信噪比下，SLNR优于WSLNR，而随着SNR的升高，WSLNR的误码性能会超越SLNR。两者曲线的焦点随着干扰强度的不同而略有不同。且随着干扰强度的增加，交点位置呈现出略微的后移趋势。

3.四流传输下的WSLNR误码性能增益要好于双流传输WSLNR。由于WSLNR算法是一种消除流间差距的方法，当劣势子流的性能越差，WSLNR相对于SLNR所能带来的增益就越大。显然，在四流传输时这种效应要更加明显，四流WSLNR的误码性能也因而改善更多。

Claims (10)

1.CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：

步骤一：对每个用户采用现有的SLNR预编码算法得到原预编码向量及原预编码矩阵；

步骤二：对每个用户依据步骤一得到的原预编码向量及基于消除流间差异与流间干扰两个准则，求出加权系数，进而构造线性变换的表示矩阵；

步骤三：以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵；

步骤四：利用获得的WSLNR预编码矩阵进行信号赋形，完成对原预编码向量的赋形。

2.根据权利要求1所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，所述步骤一中的原预编码矩阵为 $\arg {\max }_{{\mathrm{\ω}}_k\∈C^{N_T\×u}}\frac{\mathrm{Tr}\left({\mathrm{\ω}}_k^H{H}_k^H{H}_k{\mathrm{\ω}}_k\right)}{\mathrm{Tr}\left[{\mathrm{\ω}}_k^H(H_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+\widetilde{H_k^H}{\tilde{H}}_k){\mathrm{\ω}}_k\right]},$

其中，

${\tilde{H}}_k={[H_1^T...H_{k-1}^T{H}_{k+1}^T...H_K^T]}^T,$

存在N_T×N_T维可逆矩阵T_k，使得

$T_k^H{H}_k^H{H}_k{T}_k={\mathrm{\Λ}}_k,$

$T_k^H(N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+\widetilde{H_k^H}{\tilde{H}}_k)T_k=I_{N_T},$

其中，表示N_T×N_T维对角矩阵，代表矩阵束 $\{H_k^H{H}_k,N_R{\mathrm{\σ}}_k^2{I}_{N_T}+\widetilde{H_k^H}{\tilde{H}}_k\}$ 各广义特征值，

其中，Tr表示矩阵的迹，()^H表示矩阵的共轭转置，()^T表示矩阵的转置，C^p×q表示p×q维的复数域矩阵，表示N_T×N_T维单位矩阵，ω_k表示用户k的预编码矩阵，H_k表示用户的信道矩阵，表示用户k的干扰矩阵，u表示独立数据流数，N_T表示总的发射天线数，N_R表示每个用户的接收天线数，σ_k表示用户k的噪声功率。

3.根据权利要求2所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，对于双流传输系统，选取T_k的前两列作为原预编码矩阵对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，即

${\mathrm{\ω}}_k^{\mathrm{opt}}={\mathrm{\β}}_k{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_2\\ 0\end{array}\right]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}],$

其中，对用户k来说，两个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1和ω_k,2，β_k是使原预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝2的权值系数，I₂表示2×2维单位矩阵。

4.根据权利要求3所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

$f_{11}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{12}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{21}=\frac{-\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

$f_{22}=\frac{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}{\sqrt{{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,1}\left|\right|}^2+{\left|\right|H_k{\mathrm{\ω}}_{k,2}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f为：

$f=\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right],$

其中，f₁₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第一列数据，f₂₁为表示矩阵表示矩阵f的第一行第二列数据，f₁₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第一列数据，f₂₂为表示矩阵表示矩阵f的第二行第二列数据。

5.根据权利要求4所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1＝f₁₁ω_k,1+f₁₂ω_k,2，

及

F_k,2＝f₂₁ω_k,1+f₂₂ω_k,2，

获得新的预编码向量F_k,1和F_k,2，再根据新的预编码向量F_k,1和F_k,2得出WSLNR预编码矩阵F_k，

$F_k=[F_{k,1},F_{k,2}]=[{\mathrm{\ω}}_{k,1},{\mathrm{\ω}}_{k,2}]\left[\begin{array}{cc}{f}_{11}& f_{21}\\ f_{12}& f_{22}\end{array}\right].$

6.根据权利要求3所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，所述的ω_k,1和ω_k,2分别对应特征值λ₁和λ₂，且λ₁≥λ₂。

7.根据权利要求2所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，对于四流传输系统，选取T_k的前四列作为原预编码矩阵对用户k来说，四个并行的数据流所对应的预编码向量分别设为ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′、ω_k,4′，则

${\mathrm{\ω}}_l^{{\mathrm{opt}}^{\′}}={{\mathrm{\β}}_k}^{\′}{T}_k\left[\begin{array}{c}{I}_4\\ 0\end{array}\right]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}],$

其中，β_k′是使预编码矩阵满足发射功率约束||ω_k||²＝4的权值系数，I₄表示4×4维单位矩阵。

8.根据权利要求6所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，步骤二中构造线性变换的表示矩阵的具体步骤如下：

${f_1}^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1{/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

${f_2}^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1{/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

${f_3}^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1{/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

${f_4}^{\′}=\frac{1/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}{\sqrt{1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′}\left|\right|}^2+1{/\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′}\left|\right|}^2+1/{\left|\right|H_k{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}\left|\right|}^2}},$

则线性变换的表示矩阵表示矩阵f′为：

$f^{\′}=\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& -{f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& -{f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}\end{array}\right],$

其中，f₁′表示新构造的预编码向量中ω_k,1′加权系数的模值，f₂′表示新构造的预编码向量中ω_k,2′加权系数的模值，f₃′表示新构造的预编码向量中ω_k,3′加权系数的模值，f₄′表示新构造的预编码向量中ω_k,4′加权系数的模值。

9.根据权利要求7所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，步骤三中以原预编码向量作为基底，利用所得到的构造线性变换的表示矩阵对原预编码矩阵进行线性变换，构造一组新的预编码向量，进而得出WSLNR预编码矩阵的具体过程为：

通过公式

F_k,1′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′+f₄′ω_k,4′、

F_k,2′＝f₁′ω_k,1′-f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,3′＝f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′-f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′、

F_k,4′＝-f₁′ω_k,1′+f₂′ω_k,2′+f₃′ω_k,3′-f₄′ω_k,4′，

获得新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′，再根据新的预编码向量F_k,1′、F_k,2′、F_k,3′和F_k,4′得出WSLNR预编码矩阵F_k′，

${F_k}^{\′}=[{F_{k,1}}^{\′},{F_{k,2}}^{\′},{F_{k,3}}^{\′},{F_{k,4}}^{\′}]=[{{\mathrm{\ω}}_{k,1}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,2}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,3}}^{\′},{{\mathrm{\ω}}_{k,4}}^{\′}]\left[\begin{array}{cccc}{f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {f_1}^{\′}& {{-f}_1}^{\′}\\ {f_2}^{\′}& -{f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}& {f_2}^{\′}\\ {f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}& -{f_3}^{\′}& {f_3}^{\′}\\ {f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}& -{f_4}^{\′}\end{array}\right].$

10.根据权利要求7所述的CoMP-JP系统中基于SLNR的波束赋形方法，其特征在于，所述的ω_k,1′、ω_k,2′、ω_k,3′和ω_k,4′对应的特征值分别为λ₁′、λ₂′、λ₃′、λ₄′，且λ₁′≥λ₂′≥λ₃′≥λ₄′。