CN106209184A - 一种mu‑mimo系统中的信息处理方法、终端和基站 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种MU‑MIMO系统中的信息处理方法、终端和基站，用于增强终端反馈信息的精确性，提升系统的信息传输性能。本发明实施例提供一种MU‑MIMO系统中的信息处理方法，包括：终端根据MU‑MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；所述终端根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；所述终端将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

Description

一种MU-MIMO系统中的信息处理方法、终端和基站

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种MU-MIMO系统中的信息处理方法、终端和基站。

背景技术

随着无线通信技术突飞猛进的发展，通信系统所能支持的数据吞吐能力也急剧增强，应用需求不断提高，这给无线通信技术提出了新的、更为苛刻的要求。在这样的发展趋势下，在发射端和接收端采用多天线的多输入多输出(英文全称：Multiple-InputMultiple-Output，英文简称：MIMO)技术被公认为下一代无线通信系统的关键技术，MIMO技术具有信道容量、分集增益和抑制干扰等方面的优势，在不增加额外的频谱和功率消耗的情况下，它能够利用接收端和发射端的多个天线产生的空间自由度来提高信道容量，当系统中存在多个的多天线用户时，产生了多用户多输入多输出(英文全称：Multiple UserMultiple-Input Multiple-Output，英文简称：MU-MIMO)技术，额外的多用户分集增益能进一步提升系统的容量，因此MU-MIMO被认为实际系统中不可或缺的提升吞吐量的技术之一。

近年来，MU-MIMO传输技术虽然得到了人们的广泛关注，例如在长期演进(英文全称：Long Term Evolution，英文简称：LTE)系统中，MU-MIMO技术是提高频谱利用率的核心方法，但是对其相关的具体实现技术的研究还很不成熟。其中，频分双工(英文全称：Frequency Division Duplexing，英文简称：FDD)有限反馈MU-MIMO的干扰控制成为MU-MIMO技术发展的主要挑战。虽然MU-MIMO系统具有提高系统容量的潜质，但是这必须建立在合理的收发端设计和反馈机制上。

在LTE或者长期演进升级版(英文全称：Long Term Evolution-Advanced，英文简称：LTE-A)下行系统中各个用户之间是没有信息交互的，每个用户不知自己要配对的用户是什么，也不知道要配对几个用户，因此，系统收发机设计变得困难。

不仅如此，在有限反馈FDD系统中，基站至用户的下行信道状态信息难以被基站获取，基站只有通过用户端的反馈信息才能获取下行信道的部分信息，而这个信息是不完整、不精确的，导致整个系统的高效收发机设计变得困难，基站端依据这些用户反馈的信息采取的调度机制不能带来理想的性能增益，最终造成同频同时被调度用于通信的多个用户之间存在强烈的数据流间干扰，进而MU-MIMO性能的受到限制，因此，为了满足MU-MIMO系统高速率的需要，需要改进、设计出高效的收发机算法和反馈机制来减少用户间的下行传输数据流干扰并进一步提升MU-MIMO的实际吞吐量性能。

目前，对MU-MIMO有限反馈系统的联合收发端和用户调度的设计已被广泛研究，合理的收发端设计能提高发射波束识别用户的能力，减小用户间干扰，高效的反馈机制能为基站提供更为可靠、精准的信道状态和干扰信息，进一步减少由于大量用户存在导致发射端调度的不确定性对系统性能的恶化，那么，如何合理的联合收发端和反馈机制设计成为系统优化的关键。

在能够控制多用户干扰又能够提高系统容量的收发机设计中，用户端反馈机制是接收端的主要设计之一。理论上来讲，在传统的MIMO下行广播信道中，为使基站能够同时服务多个用户，最优的解决方法是在发射端采用基于干扰预消除的非线性脏纸编码(英文全称：Dirty Paper Coding，英文简称：DPC)编码，它可以获得最大的MIMO信道容量。但是在实际系统中，由于采用复杂的迭代编码和解码，DPC机制的计算复杂度过大，无法实现，相对于DPC算法，线性预编码具有较低的算法复杂度，从而得到了广泛的认可和应用。

当采用简单波束赋形机制如迫零波束赋形或最小均方误差(英文全称：MinimumMean Square Error，英文简称：MMSE)波束赋形机制时，只要用户数量k值足够大，通过从所用k个用户中选择信道矩阵空间方向相对正交且信道增益相对较大的用户同时通信，其信道容量与DPC容量也是极为接近。但是以上都是基于单天线用户的算法，当用户配置多天线时，如何进行收发机设计成为关键。在反馈设计方面，被广泛采用的有两种反馈机制，一是用户假设接收端干扰水平，基站端为了满足这个假设采取合适的调度算法减少用户端反馈的计算误差，二是用户反馈无干扰时的反馈信息，基站端通过对每个用户反馈信息的进一步更新增强干扰和调度的精确度，但是对于LTE正交频分多址(英文全称：OrthogonalFrequency Division Multiple Access，英文简称：OFDMA)系统，如何结合实际的系统级仿真进一步设计增强型反馈机制成为关键。

最大化期望信噪比合并(英文全称：Maximum Expected Signal to Interferenceplus Noise Ratio Combiner，英文简称：MSEC)算法通过假设相干调度的用户位于已选用户的零空间上为目标用户设计接收机，在基站端采用迫零(英文全称：Zero Forcing，英文简称：ZF)预编码和正交类调度算法例如半正交用户选择(英文全称：Semi-orthogonalUser Selection，英文简称：SUS)调度算法时，该接收机能有效的降低用户间干扰。

准MMSE加权(英文全称：Quasi-MMSE weight，英文简称：QMW)算法认为相干调度的用户的量化的信道方向与已选用户被量化的信道方向位于同一酉码本内，通过发射端采用ZF预编码，有效的降低了用户间干扰，当发射端和接收端天线数相同时，该算法能带来精确的反馈信息计算。以上两种算法都是基于零空间的思想，简化收发机设计，同时在基站发射端采取合适的调度算法来满足这种正交性，进一步提升配对的精确性，进而降低干扰，提升系统性能。

通过以上说明可知，基于收发机零空间的思想的算法配合调度算法能较有效的降低用户间干扰。在实际系统中，例如LTE系统，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，QMW算法采用MMSE为接收机，并直接利用MMSE接收向量计算等效信道。计算MMSE时，由于用户不知干扰的个数和强度，因此用户假设基站端预编码为一个酉矩阵，从而设计出类MMSE接收机，在基站端的实际天线数大于接收端的天线数时，假设所有干扰用户位于该用户的码本内会产生多余的干扰，因此设计出的类MMSE接收机考虑了过多的干扰，从而该类MMSE接收机会产生不必要的误差，QMW算法下的接收机设计性能会降低，进一步导致反馈信息精确度的降低，QMW算法中反馈设计在多载波系统中难以实现。

发明内容

本发明实施例提供了一种MU-MIMO系统中的信息处理方法、终端和基站，用于增强终端反馈信息的精确性，提升系统的信息传输性能。

为解决上述技术问题，本发明实施例提供以下技术方案：

第一方面，本发明实施例提供一种MU-MIMO系统中的信息处理方法，包括：

终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

所述终端根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

所述终端将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

结合第一方面，在第一方面的第一种可能的实现方式中，所述终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR，包括：

获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

本发明实施例中终端可以设计上述的类MMSE接收机来接收当前信道，根据类MMSE接收机计算终端的CDI，通过终端的CDI可以确定该终端使用的码本，从而可以准确的计算出多个子载波的SINR。

结合第一方面或第一方面的第一种可能的实现方式，在第一方面的第二种可能的实现方式中，所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，所述方法还包括：

所述终端根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则所述终端发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

本发明实施例中，在将多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，为了使终端以较少的反馈开销告知基站以便可以精确的恢复出下行等效信道，可以将终端的有效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，以减少终端的反馈开销。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第一方面的第三种可能的实现方式中，所述终端根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，包括：

通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，argmin表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

在本发明实施例中，通过上述公式采用的量化原则可以准确的计算出最佳量化等级，从而终端可以以较少的反馈开销向基站发送量化后的等效SINR。

第二方面，本发明实施例还提供一种MU-MIMO系统中的信息处理方法，包括：

基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

所述基站根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

所述基站根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

结合第二方面，在第二方面的第一种可能的实现方式中，所述基站接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

所述基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，所述方法还包括：

所述基站根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\′}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

在本发明实施例中，通过上述公式采用的量化原则可以准确的计算出最佳量化等级，基站获取到最佳量化等级之后可以恢复出等效SINR，从而基站恢复出的等效SINR可以用于终端的下行等效信道的估计。

结合第二方面或第二方面的第一种可能的实现方式，在第二方面的第二种可能的实现方式中，所述基站根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道，包括：

根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

本发明实施例中可以使用终端反馈的CDI、终端反馈的CQI和等效SINR对终端的下行等效信道进行估计，从而基站可以使用通过上述公式准确的计算出下行等效信道H_eq,k。

结合第二方面或第二方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述基站根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值，包括：

根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\];$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

本发明实施例中通过上述公式可以对终端的SINR进行准确计算，从而得到SINR估计值，计算出的SINR_k,eff可以用于计算终端的CQI估计值。

结合第二方面或第二方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值，包括：

所述基站根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

结合第二方面或第二方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第二方面的第三种可能的实现方式中，所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，所述方法还包括：

所述基站根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

所述基站将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。

本发明实施例中基站得到终端的CQI估计值之后，可以使用该CQI估计值确定出对应的MCS，从而终端可以接收到基站反馈的MCS，终端可以进行性能估计。

第三方面，本发明实施例提供一种终端，包括：

第一获取模块，用于根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

第二获取模块，用于根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

发送模块，用于将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

结合第三方面，在第三方面的第一种可能的实现方式中，所述第一获取模块，包括：接收机配置模块、CDI计算模块和SINR计算模块，其中，

所述接收机配置模块，用于获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

所述CDI计算模块，用于根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

所述SINR计算模块，用于根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

本发明实施例中终端可以设计上述的类MMSE接收机来接收当前信道，根据类MMSE接收机计算终端的CDI，通过终端的CDI可以确定该终端使用的码本，从而可以准确的计算出多个子载波的SINR。

结合第三方面或第三方面的第一种可能的实现方式，在第三方面的第二种可能的实现方式中，所述终端还包括：量化模块，其中，

所述量化模块，用于所述第二获取模块将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR；

所述发送模块发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

本发明实施例中，在将多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，为了使终端以较少的反馈开销告知基站以便可以精确的恢复出下行等效信道，可以将终端的有效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，以减少终端的反馈开销。

结合第三方面的第二种可能的实现方式，在第三方面的第三种可能的实现方式中，所述量化模块，具体用于通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，argmin表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

在本发明实施例中，通过上述公式采用的量化原则可以准确的计算出最佳量化等级，从而终端可以以较少的反馈开销向基站发送量化后的等效SINR。

第四方面，本发明实施例提供一种基站，包括：

接收模块，用于接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

信道估计模块，用于根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

SINR估计模块，用于根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

CQI估计模块，于根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

结合第四方面，在第四方面的第一种可能的实现方式中，所述接收模块接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

所述基站还包括：更新模块，其中，

所述更新模块，用于所述接收模块接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\′}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

在本发明实施例中，通过上述公式采用的量化原则可以准确的计算出最佳量化等级，基站获取到最佳量化等级之后可以恢复出等效SINR，从而基站恢复出的等效SINR可以用于终端的下行等效信道的估计。

结合第四方面或第四方面的第一种可能的实现方式，在第四方面的第二种可能的实现方式中，所述信道估计模块，具体用于根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

本发明实施例中可以使用终端反馈的CDI、终端反馈的CQI和等效SINR对终端的下行等效信道进行估计，从而基站可以使用通过上述公式准确的计算出下行等效信道H_eq，k。

结合第四方面或第四方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第四方面的第三种可能的实现方式中，所述SINR估计模块，具体用于根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\];$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

本发明实施例中通过上述公式可以对终端的SINR进行准确计算，从而得到SINR估计值，计算出的SINR_k,eff可以用于计算终端的CQI估计值。

结合第四方面或第四方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第四方面的第三种可能的实现方式中，所述CQI估计模块，具体用于根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

结合第四方面或第四方面的第一种可能或第二种可能的实现方式，在第四方面的第三种可能的实现方式中，所述基站还包括：MCS计算模块和发送模块，其中，

所述MCS计算模块，用于所述CQI估计模块根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

所述发送模块，用于将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。

本发明实施例中基站得到终端的CQI估计值之后，可以使用该CQI估计值确定出对应的MCS，从而终端可以接收到基站反馈的MCS，终端可以进行性能估计。

从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点：

在本发明实施例中，终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的CDI，并获取到CDI对应的多个子载波的SINR，终端根据多个子载波的SINR计算终端的信道质量指示CQI，以及终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端将反馈信息发送给基站，反馈信息包括：等效SINR、终端的CQI和终端的CDI。本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例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，对于本领域的技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种MU-MIMO系统中的信息处理方法的流程方框示意图；

图2为本发明实施例提供的另一种MU-MIMO系统中的信息处理方法的流程方框示意图；

图3为本发明实施例提供的LTE MU-MIMO系统级仿真流程的示意图；

图4-a为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图4-b为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图5-a为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图5-b为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图6-a为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图6-b为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图7-a为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图7-b为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图8-a为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图8-b为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图9-a为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图；

图9-b为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图；

图10-a为本发明实施例提供的一种终端的组成结构示意图；

图10-b为本发明实施例提供的一种第一获取模块的组成结构示意图；

图10-c为本发明实施例提供的另一种终端的组成结构示意图；

图11-a为本发明实施例提供的一种基站的组成结构示意图；

图11-b为本发明实施例提供的另一种基站的组成结构示意图；

图11-c为本发明实施例提供的另一种基站的组成结构示意图；

图12为本发明实施例提供的另一种终端的组成结构示意图；

图13为本发明实施例提供的另一种基站的组成结构示意图。

具体实施方式

本发明实施例提供了一种MU-MIMO系统中的信息处理方法、终端和基站，用于增强终端反馈信息的精确性，提升系统的信息传输性能。

为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，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，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域的技术人员所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的术语在适当情况下可以互换，这仅仅是描述本发明的实施例中对相同属性的对象在描述时所采用的区分方式。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，以便包含一系列单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于那些单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它单元。

本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法可以应用于MU-MIMO系统中的反馈信息的处理过程，所涉及的改进网元包括:用户侧的终端和基站，终端和基站可以分别执行后续实施例中描述的信息处理方法，本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法可以称为增强型QMW(后续实施例中可以简称为E-QMW)，本发明实施例提供的E-QMW算法是基于LTE系统级仿真的联合收发机设计和用户调度的算法。

本发明实施例中从实现层面增强反馈信息计算，主要是单载波或多载波的CDI、CQI的推导更新，物理意义为根据调度用户的维度，精确化接收机对干扰用户的量化信道方向的估计，提高接收机性能。结合实际LTE系统级仿真，在OFDM系统级仿真中引入高效的有效SINR量化机制，配合协议兼容下用户端反馈的CQI，提升反馈信息的量化精度。接下来分别从终端侧和基站侧来详细说明本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法。

以下分别进行详细说明。本发明MU-MIMO系统中的信息处理方法的一个实施例，可应用于终端向基站的信息反馈过程中，请参阅图1所示，本发明一个实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法，可以包括如下步骤：

101、终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的信道方向索引(英文全称：Channel Direction Information，英文简称：CDI)，并获取到CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比(英文全称：Signal to Interferenceand Noise Ratio，英文简称：SINR)。

在本发明实施例中，MU-MIMO系统可以有多个终端和基站交互，接下来以MU-MIMO系统中的一个终端为例来详细说明本发明实施例中的反馈信息的发送，MU-MIMO系统中的其它终端都可以执行该反馈信息的发送过程。具体的，终端侧首先进行接收机的设计，然后使用设计好的接收机来接收基站发送的测量信道，终端根据当前的接收信道质量和基站调度的终端个数来计算终端的CDI，该CDI是可以使得SINR最大的CDI。然后终端根据计算得到的CDI获取与该CDI对应的多个子载波的SINR。

在本发明的一些实施例中，步骤103终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的CDI，并获取到CDI对应的多个子载波的SINR，包括：

A1、获取终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示基站的天线个数，N_R表示终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

A2、根据类MMSE接收机计算终端的CDI，其中，通过如下方式计算出第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

A3、根据类MMSE接收机和第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

在前述步骤A1中，(H_kc_i)^H表示对H_kc_i的共轭转置操作。首先计算MMSE时，由于用户不知干扰的个数和强度，基于DFT码本，用户假设干扰用户的码字方向位于自身码字方向的零空间内，计算MMSE时，用户假设基站端预编码为一个酉矩阵，例如任意码字c_i对应的类-MMSE接收机可以为步骤A1中考虑了基站调度的终端个数m，既可应用于单载波场景，也可应用于多载波场景，在单载波的场景下L_k＝1，多载波场景下的反馈机制的改进只需对每个子载波上进行相同机制的计算即可。

在步骤A2中，根据类MMSE接收机计算终端的CDI，从而用户可获得的SINR仅与码本相关，因此用户反馈使得SINR最大的CDI为CDI_k。在步骤A2中计算出第k个终端的CDI_k之后，结合步骤A1和步骤A2根据类MMSE接收机和第k个终端的CDI_k可以计算出多个子载波的SINR_k，SINR_k的表达式与接收机和第k个终端的CDI_k有关。需要说明的是，通过链路级到系统级映射，能获取相应的终端的信道质量指示(英文全称：Channel QualityIndicator，英文简称：CQI)。

需要说明的是，本发明实施例前述步骤A1至步骤A3给出了一种计算CDI和SINR的实现方式，不限定的是，上述实现方式只是其中一种优选方案，在本发明实施例提供的上述应用场景下还可以对步骤A1至步骤A3中表达式进行适当变形，从而可以作为计算出的SINR，例如可以在上述表达式的基础上进行常用参量的修正，CDI_k和SINR_k的等式右端可以进行适当的变形加上常用参量以完成表达式的变形，具体此处不做限定。

102、终端根据多个子载波的SINR计算终端的信道质量指示(英文全称：ChannelQuality Indicator，英文简称：CQI)，以及终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR。

在本发明实施例中，终端计算出多个子载波的SINR之后，终端可以根据多个子载波的SINR计算终端的CQI，例如可以将选取CDI对应的SINR计算作为CQI。另外，终端在计算出多个子载波的SINR之后，终端可以进行多载波信道到一个等效信道的映射，即终端可以将多个子载波的SINR映射为等效SINR，例如可以根据多个子载波的SINR查询LTE协议中的CQI映射表或者CQI映射区间得到终端的等效SINR。每个终端的等效信道可被认为是将多载波SINR映射为有效SINR时，对应的多载波信道映射为的等效的单载波信道，从而用户不必在每个子载波上反馈估计的信道。另外由于接收端的量化，链路到系统级映射等存在冗余性，这种冗余性可以简化多载波计算，正像可以将多载波SINR映射为一个有效SINR一样，同样可以将多载波信道映射为一个等效信道。

进一步的，在本发明的一些实施例中，步骤102中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法还可以包括如下步骤：

B1、终端根据多个子载波的SINR对等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则终端发送的反馈信息包括：量化后的等效SINR。

具体的，在将多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，为了使终端以较少的反馈开销告知基站以便可以精确的恢复出下行等效信道，可以将终端的有效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则后续步骤103中终端可以将量化后的等效SINR发送给基站。

进一步的，上述步骤B1终端根据多个子载波的SINR对等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，具体可以包括如下步骤：

B11、通过如下方式计算等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的等效SINR，CQI_k表示第k个终端的CQI，SINR_k表示第k个终端的多个子载波的SINR；

B12、通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，argmin表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

具体的，上述步骤B11中，J表示用于量化等效SINR的信息比特个数，J表示终端发送CQI_eff，k时所使用的比特个数，等效SINR的第l个量化等级可以表示为通过上述公式采用的量化原则可以计算出最佳量化等级CQI_eff,k，则步骤B1中得到的量化后的等效SINR包括该CQI_eff,k，基站获取到该CQI_eff,k之后可以恢复出等效SINR。

需要说明的是，本发明实施例前述步骤B11至步骤B12给出了一种计算等效SINR量化的实现方式，不限定的是，上述实现方式只是其中一种优选方案，在本发明实施例提供的上述应用场景下还可以对B11至步骤B12中表达式进行适当变形，从而可以作为计算出的等效SINR量化结果，例如可以在上述表达式的基础上进行常用参量的修正，和CQI_eff,k的等式右端可以进行适当的变形加上常用参量以完成表达式的变形，具体此处不做限定。

103、终端将反馈信息发送给基站，反馈信息包括：等效SINR、终端的CQI和终端的CDI。

在本发明实施例中，终端在获取到等效SINR、终端的CQI和终端的CDI之后，终端将上述信息以反馈信息的形式发送给基站，终端发送反馈信息时除了包括终端的CDI和终端的CQI之外还包括终端的等效SINR，因此对于基站而言，终端发送的反馈信息的精确性得到了增强，基站可以通过上述反馈信息获取到终端发送的等效SINR、终端的CQI和终端的CDI，基站可以通过该反馈信息准确的对终端的下行等效信道进行衡量，因此可以提升系统的信息传输性能。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的CDI，并获取到CDI对应的多个子载波的SINR，终端根据多个子载波的SINR计算终端的信道质量指示CQI，以及终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端将反馈信息发送给基站，反馈信息包括：等效SINR、终端的CQI和终端的CDI。本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

前述实施例从终端侧介绍了本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法，接下来从基站侧进行详细说明，本发明MU-MIMO系统中的信息处理方法的一个实施例，可应用于终端向基站的信息反馈过程中，请参阅图2所示，本发明一个实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法，可以包括如下步骤：

201、基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，反馈信息包括：终端的等效SINR、终端的CDI和终端的CQI。

在本发明实施例中，终端对当前的信道接收质量进行测量之后，终端发送反馈信息给基站，该反馈信息中除了包括终端的CDI和终端的CQI之外，该反馈信息还包括有终端的等效SINR，该等效SINR是通过终端的多个子载波的SINR进行映射后得到，则基站通过对反馈信息的解析，可以获取到终端的等效SINR。

进一步的，在本发明的一些实施例中，基站接收到的等效SINR具体为量化后的等效SINR。在这种实现场景下，步骤201基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法还可以包括如下步骤：

C1、基站根据终端的CQI和量化后的等效SINR计算终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\′}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的等效SINR，CQI_eff,k表示第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

具体的，基站在接收到终端发送的反馈信息之后，基站可以进一步的修正并更新终端的反馈信息，例如可以对量化后的等效SINR(即CQI_eff,k)进行更新，通过上述公式可以完成对等效SINR的修正，该等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)也可以用于后续下行等效信道的估计。可以理解的是，若终端反馈给基站的反馈信息中包括有上述公式中的SINR′_eff(CQI_k)，则基站侧无需再进行上述等效SINR的更新，在终端反馈CQI_eff,k的情况下，终端反馈的CQI_k和CQI_eff,k只需要占用(4+J)bit，就可以提升基站对用户SINR的有效衡量，极大的减少终端的反馈开销。

202、基站根据反馈信息估计终端的下行等效信道。

在本发明实施例中，基站从终端获取到终端的等效SINR、终端的CDI和终端的CQI，基站通过上述信息完成对终端的下行等效信道的估计，其中采用的信道估计方式可以有多种，例如使用LTE系统中下行信道的估计确定终端的下行等效信道，本发明实施例中终端额外反馈的等效SINR可以用于下行等效信道的估计，提高下行等效信道的估计精度。

在本发明的一些实施例中，步骤202基站根据反馈信息估计终端的下行等效信道，可以包括如下步骤：

D1、根据CDI、CQI和等效SINR计算终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，CDI_k表示第k个终端的CDI，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的等效SINR，CQI_k表示第k个终端的CQI。

具体的，下行等效信道H_eq,k可以通过CDI、CQI和等效SINR计算出，例如上述表达式中通过终端的等效SINR计算出下行等效信道H_eq,k。进一步的，在基站执行步骤C1的实现场景下，上述

需要说明的是，本发明实施例前述步骤D1给出了一种计算下行等效信道H_eq,k的实现方式，不限定的是，上述实现方式只是其中一种优选方案，在本发明实施例提供的上述应用场景下还可以对步骤D1中表达式进行适当变形，从而可以作为计算出的下行等效信道H_eq,k，例如可以在上述表达式的基础上进行常用参量的修正，H_eq,k的等式右端可以进行适当的变形加上常用参量以完成表达式的变形，具体此处不做限定。

203、基站根据下行等效信道计算终端的SINR估计值。

在本发明实施例中，基站估计出终端的下行等效信道之后，基站可以使用该下行等效信道对终端的SINR进行修正，从而可以得到终端的SINR估计值，该SINR估计值是基站根据终端的实际信道情况修正后的终端SINR，能够代表该终端的实际信道。

在本发明的一些实施例中，步骤203基站根据下行等效信道计算终端的SINR估计值，可以包括如下步骤：

E1、根据下行等效信道、终端采用的预编码矩阵和发射功率计算终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\];$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

需要说明的是，本发明实施例前述步骤E1给出了一种计算SINR估计值SINR_k,eff的实现方式，不限定的是，上述实现方式只是其中一种优选方案，在本发明实施例提供的上述应用场景下还可以对步骤E1中表达式进行适当变形，从而可以作为计算出的SINR估计值SINR_k,eff，例如可以在上述表达式的基础上进行常用参量的修正，SINR估计值SINR_k,eff的等式右端可以进行适当的变形加上常用参量以完成表达式的变形，具体此处不做限定。

204、基站根据终端的SINR估计值计算SINR估计值对应的CQI估计值。

在本发明实施例中，基站计算出终端的SINR估计值之后，基站可以使用该终端的SINR估计值对终端CQI进行修正，从而可以得到终端的CQI估计值，该CQI估计值是基站根据终端的实际信道情况修正后的终端CQI，能够代表该终端的实际信道，该终端的CQI估计值可以是终端统计性能的依据。

在本发明的一些实施例中，步骤204基站根据终端的SINR估计值计算SINR估计值对应的CQI估计值，可以包括如下步骤：

F1、基站根据终端的SINR估计值和终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的等效SINR，CQI_k表示第k个终端的CQI。

需要说明的是，本发明实施例前述步骤F1给出了一种计算CQI估计值CQI′_k的实现方式，不限定的是，上述实现方式只是其中一种优选方案，在本发明实施例提供的上述应用场景下还可以对步骤F1中表达式进行适当变形，从而可以作为计算出的CQI估计值CQI′_k，例如可以在上述表达式的基础上进行常用参量的修正，CQI估计值CQI′_k的等式右端可以进行适当的变形加上常用参量以完成表达式的变形，具体此处不做限定。

在本发明的一些实施例中，步骤204基站根据终端的SINR估计值计算SINR估计值对应的CQI估计值之后，本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法还可以包括如下步骤：

G1、基站根据CQI估计值选择与CQI估计值对应的调整编码策略(英文全称：Modulation and Coding Scheme，英文简称：MCS)；

G2、基站将CQI估计值和MCS发送给终端。

具体的，基站得到终端的CQI估计值之后，可以使用该CQI估计值确定出对应的MCS，在实际中可以有多种实现方式，例如CQI为从0至15共16种，分别对应29种MCS，对应关系可以通过码率来实现，例如可以选择和16种CQI对应的码率最接近的MCS组合，作为对应的MCS等级。因此对应于不同的天线配置、不同的层数等可以具体选择对应应于不同可用的MCS组合。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

为便于更好的理解和实施本发明实施例的上述方案，下面举例相应的应用场景来进行具体说明。

本发明实施例可以解决目前的QMW算法中接收机设计和反馈信息在发送端天线数大于接收端天线数时接收机设计不精确的问题，还可以解决在LTE系统级仿真中目前的QMW算法无法在基站端确定CQI的问题。本发明实施例中联合收发机设计和用户调度算法可以称为增强型QMW算法(英文名称：Enhanced-QMW，英文简称：E-QMW)。本发明实施例中E-QMW算法是基于LTE系统级仿真的联合收发机设计和用户调度的算法，相比于目前的QMW算法的优化之处在于从理论层面增强反馈信息计算，主要是单载波的CDI，更新目前CQI的理论推导过程，物理意义在于根据调度用户的维度，精确化接收机对干扰用户的量化信道方向的估计，从而提高接收机的性能。

另外本发明实施例中可以结合实际LTE系统级仿真，在OFDM系统级仿真中引入高效的有效SINR量化机制，兼容目前的用户端反馈的CQI，提升反馈信息的量化精度。

接下来对本发明实施例的应用场景进行举例说明。

1、单载波反馈信息增强。

本发明实施例提供的E-QMW算法相比较于目前的QMW算法在接收机和反馈设计方面做了进一步改进，由于两种方案的CQI和CDI方案都可应用于单载波场景，也可应用于多载波场景，接下来以单载波场景下的反馈机制进行举例说明，多载波场景只需对每个子载波上进行本发明实施例提供的相同机制进行计算即可。

1)、接收机设计

首先计算MMSE接收机时，在包含单小区单载波单基站和大量用户的有限反馈下MU-MIMO系统中，每一次下行传输过程，基站都从K个用户中选择出适合同时通信的m个用户，由于用户不知干扰的个数和强度，基于DFT码本，用户假设干扰用户的码字方向位于自身码字方向的零空间内，计算MMSE时，因此用户可以假设基站端的预编码矩阵为一个酉矩阵，例如码本C_g，任意码字c_i对应的用户k的类-MMSE接收机为：

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}---\left(1\right)$

其中，信道矩阵为m表示用户的个数，k为大于等于1且小于m，基站配置有N_T根天线，用户的接收天线数为N_R，用户k能够同时接收的独立数据流数L_k＝1，N_T为发射天线个数，N₀为噪声功率，P_k为第k个用户的发射功率，和为单位矩阵。

按照上述针对每一个MMSE权重的等效信道可表示为

2)、反馈机制设计

A)、CDI计算：

将接收机代入SINR计算式后，用户可获得的SINR仅与码本相关。因此，用户反馈使得SINR最大的CDI：

$\begin{array}{c}{\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|\\ =\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|\end{array}---\left(2\right)$

其中，信道矩阵为m表示用户的个数，k为大于等于1且小于m，基站配置有N_T根天线，用户的接收天线数为N_R，用户k能够同时接收的独立数据流数L_k＝1，N_T为发射天线个数，N₀为噪声功率，P_k为第k个用户的发射功率，和为单位矩阵。

B)、CQI计算：

相应的最大化SINR可以通过如下方式计算：

${\mathrm{CQI}}_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}---\left(3\right)$

其中，信道矩阵为CDI_k对应的码本为

通过链路级SINR_k到系统级映射，能获取相应的CQI，LTE仿真有链路级和系统级，本发明实施例中是基于仿真实现，因此需借用LTE仿真的配置，链路级计算SINR_k，通过系统级仿真映射成为相应的CQI。

C)、有效SINR量化机制

为了使系统能更有效的利用反馈信息，用户端可以额外反馈等效SINR这一指标，它可以帮助基站端有效的调整实际链路的SINR，进一步增强系统性能。

首先，基站端对反馈信息的更新和调整需要依据信道的瞬时特性H^HH信息，具体过程说明如下：

对于单载波系统而言，假设基站端已知终端侧的波束赋形向量w_k，此时预编码矩阵可以表示为W＝[w₁,...,w_m]，相应的调整后的SINR计算表达式式可表示为：

$\begin{array}{c}{\mathrm{SINR}}_k=\frac{1}{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW+I_{N_T})}^{-1}\]}_{k,k}}-1,k\∈\[1,m\]\\ =\frac{{\[I_{N_T}-{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW+I_{N_T})}^{-1}\]}_{k,k}}{1-{\[I_{N_T}-{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW+I_{N_T})}^{-1}\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\]\end{array}---\left(4\right)$

其中，P_k表示第k个用户的发射功率，N₀表示噪声功率，表示单位矩阵，W表示预编码矩阵，H表示信道矩阵。

具体的，从而上述SINR_k的表达式还可以进一步的简化为：

${\mathrm{SINR}}_k=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}^{H}HW\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\]---\left(5\right)$

2、多载波高效的CQI量化机制和基站端更新反馈信息机制。

请参阅图3所示，为本发明实施例提供的LTE MU-MIMO系统级仿真流程示意图。其中，发送端指的是基站侧，接收端指的是终端侧(即用户侧)，发送端操作自适应调制与编码(英文全称：Adaptive Modulation and Coding，英文简称：AMC)。发送端包括如下三个模块部分：1)、用户配对，调度多用户，2)、根据CQI和量化的等效SINR，修正CQI，选择MCS调制方式，确定传输块大小(英文全称：Transport Block size，英文简称：TBS)，3)，告知用户调整后的CQI、MCS，4)、生成1条数据流，用CDI确定ZF预编码，信道模块包括如下两个模块部分：1)、根据空间信道模型(英文全称：Spatial Channel Model，英文简称：SCM)生成时域信道，2)、FFT获得频域资源块(英文全称：Resource Block，英文简称：RB)上的信道矩阵H。

接收端包括如下四个模块部分：1、计算SINR模块，2、链路级向系统级映射模块，3、性能统计模块，4、反馈模块。其中，计算SINR模块包括如下两个模块部分：1)、根据预编码矢量W、信道H确定MMSE接收机G，2)、计算RB上的SINR。链路级向系统级映射模块包括如下两个模块部分：1)、映射至传输块(英文全称：Transport Block，英文简称：TB)上的等效SINR，2)、映射至TB上的BLER。反馈模块包括如下两个模块部分：1)、选择相应的DFT码本CDI，2)、估计干扰，计算等效SINR，确定CQI和量化的等效SINR。

如图3所示，LTE MU-MIMO系统级传输模型包括发射端操作，信道模块和接收端操作。其中，在接收端的链路级向系统级映射模块需要完成将各子载波上的SINR映射为等效SINR，模块的映射可被基站获知，等效SINR将在反馈模块被用户用于计算CQI，基站端要完成对反馈信息的更新只能根据有效SINR或CQI，为了对用户端反馈的CQI进行有效的调整，在基站端本发明实施例设计了新的反馈信息更新机制，首先，本发明实施例中定义如下指标：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\]---\left(6\right)$

其中，上述公式(6)中H_eq表示等效信道，即将实际的多载波信道看作虚拟的单载波信道，SINR_k,eff的作用在于计算终端最终传输所需的CQI_k，其中每个用户的等效信道可被认为是将多载波SINR映射为有效SINR时，对应的多载波信道映射为的等效单载波信道。

采用多载波信道映射到等效单载波信道，用户不必在每个子载波上反馈估计的信道。由于接收端的量化，链路到系统级(Link-to-system)映射等存在冗余性，这种冗余性可以简化多载波计算，正如可以将多载波SINR映射为一个有效SINR一样，本发明实施例中同样可以将多载波信道映射为一个等效的信道。

为了得到SINR_k，eff，基站可以估计出每个用户的等效信道具体的，一种较为有效的估计方式如下：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}\≈{\mathrm{CDI}}_k{\mathrm{\ΣCDI}}_k^H={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H---\left(7\right)$

其中，SINR_eff(CQI_k)为在进行链路级到系统级映射时，用户k的CQI对应的有效SINR值，单位为dB。物理含义可表示为：等效信道的主波束方向通过CDI_k给出，而信道的幅度信息可由接收端的SINR_eff(CQI_k)通过分贝形式表示。

为了将H^HH能够以较少的反馈开销告知基站，以便基站能否利用上述公式恢复出H^HH。需要对用户的每一个CQI对应的有效SINR(即SINR_eff(CQI_k))进行量化，在LTE协议中可以采用的CQI映射表如下表1所示：

表1为LTE CQI映射表

CQI	1	2	3	4	5	6	7	8	9	10	11	12	13	14	15
																SINReff	-7	-5.1	-3.2	-1.3	0.6	2.5	4.4	6.2	8.1	10.0	11.9	13.8	15.7	17.6	19.5

从上表1中可知，SINR_eff与CQI一一对应，并且具有一定的量化等级，为了更高精度的SINR_eff，本发明实施例中需要用户端额外的向基站反馈一定比特的量化信息，具体可以由实际需求决定，反馈的量化信息可以用于量化相邻的SINR_eff等级，令用于量化SINR_eff的信息比特数为J，则量化原则如下公式(8)所示，CQI_eff,k代表SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级。

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right)---\left(8\right)$

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×l-{\mathrm{SINR}}_k---\left(9\right)$

其中，1≤l≤2^J-1，代表每个CQI对应的SINR_eff(CQI_k)的第l个量化等级与此时SINR_k的差值。

通过这样的操作，可通过反馈CQI_k+CQI_eff,k共(4+J)bit，从而可以提升基站对用户SINR的有效衡量，也就是说，通过额外增加的反馈开销，借助于CQI_k和CQI_eff,k，就能使基站端较高精度的恢复出SINR_eff(CQI_k)，从而提升H^HH的估计精确度。其中，一种具体的实现方式可以如下：

基站修正并更新用户反馈的信息。首先基站根据用户反馈的CQI_k，更新SINR_eff(CQI_k)，具体更新方法如下：

${\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\×({\mathrm{CQI}}_{eff}-1)---\left(10\right)$

结合如下公式：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}\≈{\mathrm{CDI}}_k{\mathrm{\ΣCDI}}_k^H={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H---\left(11\right)$

其中：

所以最终基站能够估计出的SINR_k,eff如下所示：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}}{1-{\[{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\]}_{k,k}},k\∈\[1,m\]---\left(12\right)$

因此，对于每个用户k，基站都可以按照上述SINR_k,eff的公式计算出最终的CQI_k。其中，基站侧采用的具体计算方法可以如下：

1)、如果10log₁₀(SINR_k,eff)<-7dB，则确定CQI_k＝1。

2)、如果10log₁₀(SINR_k,eff)>19.5dB，则确定CQI_k＝15。

3)、对于除1)和2)以外的其它情况，则CQI_k更新采用如下公式：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}。

因此，基站可获得全新的CQI，并将其作为最终信道质量的衡量标准进行AMC计算，同时将此CQI告知用户进行误块率(英文全称：Block Error Rate，英文简称：BLER)和吞吐量统计。

3、基站端调度机制

若基站已知接收端等效信道h_k,1≤k≤K,则执行如下的调度算法，基站端调度机制可以包括如下的调度步骤：

初始化i＝0，备选集合Ω_i＝{1,…,K}，已选集合S₀＝φ(empty set)；

While

If i＝＝0

按照比例公平(英文全称：Proportional Fair，英文简称：PF)调度算法，根据每个用户反馈的，基站端选取PF优先级最高的用户作为首用户k₀，已选集合S₀＝{k₀}，对Ω_i中的每个用户，排除信道相关性高的用户，具体可以通过如下方式：

${\mathrm{\&Omega;}}_{i+1}=\{k\&Element;{\mathrm{\&Omega;}}_i,k\&NotEqual;k_0\frac{h_k{b}_{k_0}^H}{\left|\right|h_k\left|\right|\left|\right|b_{k_0}\left|\right|}<\mathrm{\&alpha;}\};$

i←i+1

end

1.对每个用户k∈Ω_i，计算b_k(等效信道h_k中与张成空间正交的部分)，具体可以通过如下方式：

$b_k=h_k-\underset{j\&Element;S_0}{\mathrm{\&Sigma;}}\frac{h_k{b}_j^H}{\left|\right|b_j|{|}^2}{b}_j;$

2.选择第i个用户π(i)，则h_i＝h_π(i),b_i＝b_π(i)。

然而，由于基站端不知道每个终端的h_k，因此本发明实施例中利用近似h_k的信道方向，这样基站端便可利用上述调度算法进行用户调度。

本发明实施例中，按照如下表2的参数设置对提出的E-QMW算法和已有的QMW算法在系统级仿真平台上进行了小区吞吐量和边缘用户吞吐量性能的比较。在仿真中，对用户每隔1000个传输时间间隔(英文全称：Transmission Time Interval，英文简称：TTI)变换一次大尺度衰落，每个TTI为1ms。为了进一步对比算法性能，设置QMW和E-QMW算法均采用4bit的DFT码本，同时E-QMW算法中采用J＝1,2bit的有效SINR量化。在算法性能指标方面，采用小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率这两项评估指标，相应的定义如下所示：

1)、小区用户平均频谱效率：

${\mathrm{\&eta;}}_p=\frac{\underset{i=1}{\overset{N_{user}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{R}_i}{T\&CenterDot;W\&CenterDot;M_{cell}}---\left(13\right)$

其中，N_user是所有小区内用户的个数总和，R_i是每个用户的平均吞吐量，单位为bit，T表示实际传输时间，单位为秒(s)，W是系统带宽，单位为赫兹(Hz)，M_cell代表小区个数。

2)、小区边缘频谱效率：

${\mathrm{\&eta;}}_b=\frac{R_{ee}}{T\&CenterDot;W}---\left(14\right)$

其中，R_ee表示小区边缘用户的吞吐量，单位为bit，即小区用户吞吐量累积分布函数(英文全称：Cumulative Distribution Function，英文简称：CDF)曲线中5％用户对应的吞吐量值，T(s)表示实际传输时间，W(Hz)是系统带宽。

表1系统级仿真参数

其中，性能仿真结果如下，接下来将本发明实施例提供的E-QMW方案分别在4、5、6bit码本时进行仿真验证。

1、4bit DFT码本

a)、4发2收，即4个发射天线和2个接收天线，请参阅图4-a和图4-b所示，图4-a为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图4-b为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图。结合如下表3所示。

表3 QWM与E-QMW方案性能对比

图4-a和图4-b比较了在同样4bit DFT码本的情况下，本发明实施例所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有所提升。

b)、8发2收。

请参阅图5-a和图5-b所示，图5-a为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图5-b为本发明实施例提供的采用4bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图。结合如下表4所示。

表4 QWM与E-QMW方案性能对比

图5-a和图5-b比较了在同样4bit DFT码本的情况下，所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有大量提升。

2、5bit DFT码本

a)、4发2收。

请参阅图6-a和图6-b所示，图6-a为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图6-b为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图，结合如下表5所示。

表5 QWM与E-QMW方案性能对比

图6-a和图6-b比较了在同样5bit DFT码本的情况下，所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有所提升。

b)、8法2收：

如图7-a和图7-b所示，图7-a为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图7-b为本发明实施例提供的采用5bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图。结合如下表6所示。

表6 QWM与E-QMW方案性能对比

图7-a和图7-b比较了在同样5bit DFT码本的情况下，所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有所提升。

3、6bit DFT码本：

a)、4发2收：

如图8-a和图8-b所示，图8-a为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图8-b为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线4根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图。结合如下表7所示。

表7 QWM与E-QMW方案性能对比

图8-a和图8-b比较了在同样5bit DFT码本的情况下，所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有所提升。

b)、8发2收：

如图9-a和图9-b所示，图9-a为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区平均吞吐量的示意图，图9-b为本发明实施例提供的采用6bitDFT码本且发射天线8根、接收天线2根时一种小区用户吞吐量CDF曲线示意图。结合如下表8所示。

表8 QWM与E-QMW方案性能对比

图9-a和图9-b比较了在同样5bit DFT码本的情况下，所提的E-QMW方案与QMW方案的性能。从图可知，E-QMW方案相较于QMW方案，在小区平均频谱效率和小区边缘用户频谱效率方面都有所提升。

本发明实施例相对于传统的QMW方案分别随着发送端天线维度、码本大小和有效SINR的量化比特的增加而增加，其中在基站端配有4发天线时，由码本大小增加带来频谱效率增益并没有当基站端发射天线为8发时由码本大小增加带来额频谱效率增益明显。本发明实施例可以解决QMW算法中接收机设计和反馈信息在发送端天线数大于接收端天线数时不精确的问题，解决在LTE系统级仿真中QMW算法无法在基站端有效修改CQI的问题。

针对以上问题，本发明实施例提出的改进方案中，改进得到发送端天线数大于接收端天线数时接收机和反馈信息计算方法，结合有效SINR量化机制，得到更为有效的基站端对反馈信息的更新机制。其中，改进的接收机和反馈信息计算方法用以更好的衡量干扰用户的信息，有效的基站端对反馈信息的更新机制是为了基站端更精确的获取用户的反馈信息。这两方面的技术改进方案是为了解决如何高效的设计LTE系统级仿真中收发机设计问题。

本发明的关键点和欲保护点主要在于收发机设计机制和基站端对反馈信息的更新机制。从仿真结果来看，这两种机制非常有效果。在实测过程中本发明实施例展示了参数取不同值对性能的影响程度，同样可为实际应用提供有益的帮助。本发明中的收发机设计机制和基站端对反馈信息的更新机制同样适用于LTE-A下多小区的MU-MIMO系统中。

需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。

为便于更好的实施本发明实施例的上述方案，下面还提供用于实施上述方案的相关装置。前述实施例说明了本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法，接下来开始描述本发明实施例中提供的终端和基站，本发明实施例可以应用于MU-MIMO系统中的反馈信息的处理过程，所涉及的改进网元包括:用户侧的终端和基站，终端和基站可以分别执行后续实施例中描述的信息处理方法，本发明实施例提供的MU-MIMO系统中的信息处理方法可以称为E-QMW，本发明实施例提供的E-QMW算法可以由后续实施例中的终端和基站分别来执行，终端和基站可以执行基于LTE系统级仿真的联合收发机设计和用户调度的算法。

本发明实施例中从实现层面增强反馈信息计算，主要是单载波或多载波的CDI、CQI的推导更新，物理意义为根据调度用户的维度，精确化接收机对干扰用户的量化信道方向的估计，提高接收机性能。结合实际LTE系统级仿真，在OFDM系统级仿真中引入高效的有效SINR量化机制，配合协议兼容下用户端反馈的CQI，提升反馈信息的量化精度。接下来分别描述本发明实施例提供的终端和基站。首先请参阅图10-a、图10-b和图10-c所示的终端。

请参阅图10-a所示，本发明实施例提供的一种终端1000，可以包括：第一获取模块1001、第二获取模块1002和发送模块1003，其中，

第一获取模块1001，用于根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

第二获取模块1002，用于根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

发送模块1003，用于将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

MU-MIMO系统可以有多个终端和基站交互，接下来以MU-MIMO系统中的一个终端为例来详细说明本发明实施例中的反馈信息的发送，MU-MIMO系统中的其它终端都可以执行该反馈信息的发送过程。具体的，终端侧首先进行接收机的设计，然后使用设计好的接收机来接收基站发送的测量信道，终端根据当前的接收信道质量和基站调度的终端个数来计算终端的CDI，该CDI是可以使得SINR最大的CDI。然后终端根据计算得到的CDI获取与该CDI对应的多个子载波的SINR。

在本发明的一些实施例中，请参阅图10-b所示，所述第一获取模块1001，包括：接收机配置模块10011、CDI计算模块10012和SINR计算模块10013，其中，

所述接收机配置模块10011，用于获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

所述CDI计算模块10012，用于根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

所述SINR计算模块10013，用于根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

在前述接收机配置模块10011中，(H_kc_i)^H表示对H_kc_i的共轭转置操作。首先计算MMSE时，由于用户不知干扰的个数和强度，基于DFT码本，用户假设干扰用户的码字方向位于自身码字方向的零空间内，计算MMSE时，用户假设基站端预编码为一个酉矩阵，例如任意码字c_i对应的类-MMSE接收机可以为步骤A1中考虑了基站调度的终端个数m，既可应用于单载波场景，也可应用于多载波场景，在单载波的场景下L_k＝1，多载波场景下的反馈机制的改进只需对每个子载波上进行相同机制的计算即可。

在CDI计算模块10012中，根据类MMSE接收机计算终端的CDI，从而用户可获得的SINR仅与码本相关，因此用户反馈使得SINR最大的CDI为CDI_k。在步骤A2中计算出第k个终端的CDI_k之后，结合步骤A1和步骤A2根据类MMSE接收机和第k个终端的CDI_k可以计算出多个子载波的SINR_k，SINR_k的表达式与接收机和第k个终端的CDI_k有关。需要说明的是，通过链路级到系统级映射，能获取相应的终端的CQI。

在本发明的一些实施例中，请参阅图10-c所示，所述终端1000还包括：量化模块1004，其中，

所述量化模块1004，用于所述第二获取模块1002将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR；

所述发送模块1003发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

具体的，在将多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，为了使终端以较少的反馈开销告知基站以便可以精确的恢复出下行等效信道，可以将终端的有效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则后续步骤103中终端可以将量化后的等效SINR发送给基站。

在本发明的一些实施例中，所述量化模块1004，具体用于通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，argmin表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

具体的，上述量化模块1004中，J表示用于量化等效SINR的信息比特个数，J表示终端发送CQI_eff,k时所使用的比特个数，等效SINR的第l个量化等级可以表示为通过上述公式采用的量化原则可以计算出最佳量化等级CQI_eff,k，则步骤B1中得到的量化后的等效SINR包括该CQI_eff,k，基站获取到该CQI_eff,k之后可以恢复出等效SINR。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的CDI，并获取到CDI对应的多个子载波的SINR，终端根据多个子载波的SINR计算终端的信道质量指示CQI，以及终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端将反馈信息发送给基站，反馈信息包括：等效SINR、终端的CQI和终端的CDI。本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

前述实施例描述了本发明实施例提供的终端，接下来请参阅图11-a、图11-b和图11-c所示的基站。

请参阅图11-a所示，本发明实施例提供的一种基站1100，可以包括：接收模块1101、信道估计模块1102、SINR估计模块1103和CQI估计模块1104，其中，

接收模块1101，用于接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

信道估计模块1102，用于根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

SINR估计模块1103，用于根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

CQI估计模块1104，于根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

MU-MIMO系统可以有多个终端和基站交互，接下来以MU-MIMO系统中的一个终端为例来详细说明本发明实施例中的反馈信息的发送，MU-MIMO系统中的其它终端都可以执行该反馈信息的发送过程。具体的，终端侧首先进行接收机的设计，然后使用设计好的接收机来接收基站发送的测量信道，终端根据当前的接收信道质量和基站调度的终端个数来计算终端的CDI，该CDI是可以使得SINR最大的CDI。然后终端根据计算得到的CDI获取与该CDI对应的多个子载波的SINR。

在本发明的一些实施例中，所述接收模块接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

请参阅图11-b所示，所述基站1100还包括：更新模块1105，其中，

所述更新模块1105，用于所述接收模块1101接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\&prime;}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

具体的，基站在接收到终端发送的反馈信息之后，基站可以进一步的修正并更新终端的反馈信息，例如可以对等效SINR进行更新，通过上述公式可以完成对等效SINR的修正，该等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)也可以用于后续下行等效信道的估计。

在本发明的一些实施例中，所述信道估计模块1102，具体用于根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

具体的，下行等效信道H_eq,k可以通过CDI、CQI和等效SINR计算出，例如上述表达式中通过终端的等效SINR计算出下行等效信道H_eq,k。进一步的，在基站执行步骤C1的实现场景下，上述

在本发明的一些实施例中，所述SINR估计模块1103，具体用于根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}}{1-{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}},k\&Element;\&lsqb;1,m\&rsqb;;$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

在本发明的一些实施例中，所述CQI估计模块1104，具体用于根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

在本发明的一些实施例中，请参阅图11-c所示，所述基站还包括：MCS计算模块1106和发送模块1107，其中，

所述MCS计算模块1106，用于所述CQI估计模块1104根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

所述发送模块，用于将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。

需要说明的是，上述装置各模块/单元之间的信息交互、执行过程等内容，由于与本发明方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果与本发明方法实施例相同，具体内容可参见本发明前述所示的方法实施例中的叙述，此处不再赘述。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

本发明实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储有程序，该程序执行包括上述方法实施例中记载的部分或全部步骤。

接下来介绍本发明实施例提供的另一种终端，请参阅图12所示，终端1200包括：

接收器1201、发射器1202、处理器1203和存储器1204(其中终端1200中的处理器1203的数量可以一个或多个，图12中以一个处理器为例)。在本发明的一些实施例中，接收器1201、发射器1202、处理器1203和存储器1204可通过总线或其它方式连接，其中，图12中以通过总线连接为例。

存储器1204可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器1203提供指令和数据。存储器1204的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(英文全称：Non-VolatileRandom Access Memory，英文缩写：NVRAM)。存储器1204存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

处理器1203控制终端的操作，处理器1203还可以称为中央处理单元(英文全称：Central Processing Unit，英文简称：CPU)。具体的应用中，终端的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都称为总线系统。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1203中，或者由处理器1203实现。处理器1203可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1203中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1203可以是通用处理器、数字信号处理器(英文全称：digital signal processing，英文缩写：DSP)、专用集成电路(英文全称：Application Specific Integrated Circuit，英文缩写：ASIC)、现成可编程门阵列(英文全称：Field-Programmable Gate Array，英文缩写：FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1204，处理器1203读取存储器1204中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

接收器1201可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与终端的相关设置以及功能控制有关的信号输入，发射器1202可包括显示屏等显示设备，发射器1202可用于通过外接接口输出数字或字符信息。

本发明实施例中，处理器1203，用于执行前述图1所示的终端侧执行的方法。具体的，处理器1203，用于执行如下步骤：

根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1203，具体用于执行如下步骤：

获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1203，具体用于执行如下步骤：

将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则所述终端发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1203，具体用于执行如下步骤：通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，argmin表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和终端当前的接收信道质量计算终端的CDI，并获取到CDI对应的多个子载波的SINR，终端根据多个子载波的SINR计算终端的信道质量指示CQI，以及终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端将反馈信息发送给基站，反馈信息包括：等效SINR、终端的CQI和终端的CDI。本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

接下来介绍本发明实施例提供的另一种基站，请参阅图13所示，基站1300包括：

接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304(其中基站1300中的处理器1303的数量可以一个或多个，图13中以一个处理器为例)。在本发明的一些实施例中，接收器1301、发射器1302、处理器1303和存储器1304可通过总线或其它方式连接，其中，图13中以通过总线连接为例。

存储器1304可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器1303提供指令和数据。存储器1304的一部分还可以包括NVRAM。存储器1304存储有操作系统和操作指令、可执行模块或者数据结构，或者它们的子集，或者它们的扩展集，其中，操作指令可包括各种操作指令，用于实现各种操作。操作系统可包括各种系统程序，用于实现各种基础业务以及处理基于硬件的任务。

处理器1303控制基站的操作，处理器1303还可以称为CPU。具体的应用中，基站的各个组件通过总线系统耦合在一起，其中总线系统除包括数据总线之外，还可以包括电源总线、控制总线和状态信号总线等。但是为了清楚说明起见，在图中将各种总线都称为总线系统。

上述本发明实施例揭示的方法可以应用于处理器1303中，或者由处理器1303实现。处理器1303可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤可以通过处理器1303中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1303可以是通用处理器、DSP、ASIC、FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中的公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本发明实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质中。该存储介质位于存储器1304，处理器1303读取存储器1304中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

本发明实施例中，处理器1303，用于执行前述图2所示的基站侧执行的方法。具体的，处理器1303，用于执行如下步骤：

接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1303，还用于执行如下步骤：接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\&prime;}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1303，具体用于执行如下步骤：

根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1303，具体用于执行如下步骤：

根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}}{1-{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}},k\&Element;\&lsqb;1,m\&rsqb;;$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1303，具体用于执行如下步骤：

根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k)＞0,10log₁₀(SINR_k,eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

具体的，在本发明的一些实施例中，处理器1303，还用于执行如下步骤：根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，

根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。

通过前述实施例对本发明的举例说明可知，本发明实施例中终端在计算CDI考虑了在MU-MIMO系统中基站调度的终端个数，当基站端的天线数大于接收端的天线数时，计算CDI时可以减少现有技术中假设所有干扰用户都存在时引入的过多干扰，另外本发明实施例中终端将多个子载波的SINR映射为等效SINR，终端不需要在每个子载波上反馈估计的信道，终端除了向基站反馈CDI和CQI之外，还可以反馈该等效SINR，增强终端反馈信息的精确性，并且基站可以使用接收到的等效SINR提高对终端下行信道的估计精度，提升终端侧SINR的有效衡量，进而提升系统的信息传输性能。

另外需说明的是，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。另外，本发明提供的装置实施例附图中，模块之间的连接关系表示它们之间具有通信连接，具体可以实现为一条或多条通信总线或信号线。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件的方式来实现，当然也可以通过专用硬件包括专用集成电路、专用CPU、专用存储器、专用元器件等来实现。一般情况下，凡由计算机程序完成的功能都可以很容易地用相应的硬件来实现，而且，用来实现同一功能的具体硬件结构也可以是多种多样的，例如模拟电路、数字电路或专用电路等。但是，对本发明而言更多情况下软件程序实现是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在可读取的存储介质中，如计算机的软盘、U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

综上所述，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对上述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (20)

1.一种多用户多输入多输出MU-MIMO系统中的信息处理方法，其特征在于，包括：

终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

所述终端根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

所述终端将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述终端根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR，包括：

获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，所述方法还包括：

所述终端根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，则所述终端发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述终端根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR，包括：

通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，arg min表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

5.一种多用户多输入多输出MU-MIMO系统中的信息处理方法，其特征在于，包括：

基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

所述基站根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

所述基站根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基站接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

所述基站接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，所述方法还包括：

所述基站根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\&prime;}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基站根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道，包括：

根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

8.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基站根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值，包括：

根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}}{1-{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}},k\&Element;\&lsqb;1,m\&rsqb;;$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

9.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值，包括：

所述基站根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

${\mathrm{CQI}}_k^{\&prime;}=\left\{{\mathrm{CQI}}_k\right|10{\log }_{10}\left({\mathrm{SINR}}_{k,eff}\right)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)>0,10{\log }_{10}\left({\mathrm{SINR}}_{k,eff}\right)-{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)<0\};$

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

10.根据权利要求5至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基站根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，所述方法还包括：

所述基站根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

所述基站将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。

11.一种终端，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于根据MU-MIMO系统中基站调度的终端个数和所述终端当前的接收信道质量计算所述终端的信道方向索引CDI，并获取到所述CDI对应的多个子载波的信号与干扰加噪声比SINR；

第二获取模块，用于根据所述多个子载波的SINR计算所述终端的信道质量指示CQI，以及所述终端将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR；

发送模块，用于将反馈信息发送给所述基站，所述反馈信息包括：所述等效SINR、所述终端的CQI和所述终端的CDI。

12.根据权利要求11所述的终端，其特征在于，所述第一获取模块，包括：接收机配置模块、CDI计算模块和SINR计算模块，其中，

所述接收机配置模块，用于获取所述终端在第i个子载波的类MMSE接收机其中，

$g_k^{\left(i\right)}={\left(H_k{c}_i\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I_{N_T}-c_i{c}_i^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1};$

其中，Η_k表示所述终端的信道矩阵，m表示基站调度的用户个数，k表示第k个终端，k大于等于1且小于m，c_i表示码本C_g中的第i个码字，N_T表示所述基站的天线个数，N_R表示所述终端的天线个数，L_k表示第k个终端能够同时接收的独立数据流格个数，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，和为单位矩阵；

所述CDI计算模块，用于根据所述类MMSE接收机计算所述终端的CDI，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的CDI_k：

${\mathrm{CDI}}_k=\underset{i=0,\mathrm{...},2^B-1}{\mathrm{argmax}}\left|{\left(H_k{c}_i\right)}^H{(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k{H_k}^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_i\right|;$

其中，所述第k个终端采用的码本包括2^B个向量，B表示量化比特；

所述SINR计算模块，用于根据所述类MMSE接收机和所述第k个终端的CDI_k计算多个子载波的SINR，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的多个子载波的SINR_k：

${\mathrm{SINR}}_k={\left(H_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}\right)}^H{\left(\frac{(m-1)*L_k}{N_T-1}{H}_k\right(I-c_{{\mathrm{CDI}}_k}{c}_{{\mathrm{CDI}}_k}^H)H_k^H+\frac{N_0}{P_k}{I}_{N_R})}^{-1}{H}_k{c}_{{\mathrm{CDI}}_k};$

其中，表示CDI_k对应的码字。

13.根据权利要求11或12所述的终端，其特征在于，所述终端还包括：量化模块，其中，

所述量化模块，用于所述第二获取模块将所述多个子载波的SINR映射为等效SINR之后，根据所述多个子载波的SINR对所述等效SINR对应的相邻等级进行量化，得到量化后的等效SINR；

所述发送模块发送的反馈信息包括：所述量化后的等效SINR。

14.根据权利要求13所述的终端，其特征在于，所述量化模块，具体用于通过如下方式计算所述等效SINR的第l个量化等级

${\mathrm{SINR}}_{eff}^Q({\mathrm{CQI}}_k,l)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;l-{\mathrm{SINR}}_k;$

其中，l满足如下关系：1≤l≤2^J-1，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数，SINR_eff(CQI_k)表示第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI，SINR_k表示所述第k个终端的多个子载波的SINR；

通过如下方式计算出SINR_eff(CQI_k)的最佳量化等级CQI_eff,k，则量化后的等效SINR包括CQI_eff,k：

${\mathrm{CQI}}_{eff,k}=\underset{l}{\mathrm{argmin}}\left({\mathrm{SINR}}_{eff}^Q\right({\mathrm{CQI}}_k,l\left)\right);$

其中，arg min表示计算取得最小值时的CQI_eff,k。

15.一种基站，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息，所述反馈信息包括：所述终端的等效信号与干扰加噪声比SINR、所述终端的信道方向索引CDI和所述终端的信道质量指示CQI；

信道估计模块，用于根据所述反馈信息估计所述终端的下行等效信道；

SINR估计模块，用于根据所述下行等效信道计算所述终端的SINR估计值；

CQI估计模块，于根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值。

16.根据权利要求15所述的基站，其特征在于，所述接收模块接收到的所述等效SINR具体为量化后的等效SINR；

所述基站还包括：更新模块，其中，

所述更新模块，用于所述接收模块接收MU-MIMO系统中的终端发送的反馈信息之后，根据所述终端的CQI和所述量化后的等效SINR计算所述终端的等效SINR更新值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的等效SINR更新值SINR′_eff(CQI_k)：

${\mathrm{SINR}}_{eff}^{\&prime;}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)={\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)+\frac{{\mathrm{SINR}}_{eff}({\mathrm{CQI}}_k+1)-{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)}{2^J}\&times;({\mathrm{CQI}}_{eff,k}-1);$

其中，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，所述CQI_eff,k表示所述第k个终端的量化后的等效SINR，J表示用于量化所述等效SINR的信息比特个数。

17.根据权利要求15所述的基站，其特征在于，所述信道估计模块，具体用于根据所述CDI、所述CQI和所述等效SINR计算所述终端的下行等效信道，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的下行等效信道H_eq,k：

$H_{eq,k}^H{H}_{eq,k}={\mathrm{CDI}}_k*{\mathrm{SINR}}_{eff}\left({\mathrm{CQI}}_k\right)*{\mathrm{CDI}}_k^H;$

其中，所述CDI_k表示所述第k个终端的CDI，所述SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

18.根据权利要求15至17中任一项所述的基站，其特征在于，所述SINR估计模块，具体用于根据所述下行等效信道、所述终端采用的预编码矩阵和发射功率计算所述终端的SINR估计值，其中，通过如下方式计算出所述第k个终端的SINR估计值SINR_k,eff：

${\mathrm{SINR}}_{k,eff}=\frac{{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}}{1-{\&lsqb;{(\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W+I_{N_T})}^{-1}\frac{P_k}{N_0}{W}^H{H}_{eq}^H{H}_{eq}W\&rsqb;}_{k,k}},k\&Element;\&lsqb;1,m\&rsqb;;$

其中，W表示预编码矩阵，W＝[w₁,...,w_m]，m表示基站调度的用户个数，H_eq表示所述第k个终端的下行等效信道，N₀表示噪声功率，P_k表示第k个终端的发射功率，为单位矩阵。

19.根据权利要求15至17中任一项所述的基站，其特征在于，所述CQI估计模块，具体用于根据所述终端的SINR估计值和所述终端的等效SINR计算CQI估计值，其中，通过如下方式计算所述第k个终端的CQI估计值CQI′_k：

CQI′_k＝{CQI_k|10log₁₀(SINR_k，eff-SINR_eff(CQI_k)＞0，10log₁₀(SINR_k，eff)-SINR_eff(CQI_k+1)＜0}；

其中，SINR_k,eff表示第k个终端的SINR估计值，SINR_eff(CQI_k)表示所述第k个终端的对应于CQI_k的所述等效SINR，CQI_k表示所述第k个终端的CQI。

20.根据权利要求15至17中任一项所述的基站，其特征在于，所述基站还包括：MCS计算模块和发送模块，其中，

所述MCS计算模块，用于所述CQI估计模块根据所述终端的SINR估计值计算所述SINR估计值对应的CQI估计值之后，根据所述CQI估计值选择与所述CQI估计值对应的调整编码策略MCS；

所述发送模块，用于将所述CQI估计值和所述MCS发送给所述终端。