CN112653494A - Mu-mimo波束重叠的优化方法、通信设备及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种MU‑MIMO波束重叠的优化方法、通信设备及系统，通过当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据；解决了现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。也即本发明提供的MU‑MIMO波束重叠的优化方法、通信设备及系统，通过结合多个用户的多径环境根据偏转角调整各波束的角度，重新生成新的波束方向，避免了原先空间上波束有重叠的用户之间的相互干扰。
Description
技术领域
本发明实施例涉及但不限于无线通信技术领域，具体而言，涉及但不限于一种多用户多输入多输出(Multi-user，Multi-input Multi-Output，MU-MIMO)波束重叠的优化方法、第一通信设备、第二通信设备及系统。
背景技术
传统的802.11技术采用的是载波监听多路访问/冲突避免(Carrier SenseMultiple Access with Collision Detectio，CSMA/CD)机制，是一种竞争性的时/频域多址接入，在有多个设备同时接入网络的情况下，需要彼此交替使用信道，避免冲突，因此带宽利用率较低。MU-MIMO是WiFi技术标准802.11ac和802.11ax的重要特征之一，MU-MIMO是一种空分多址(Spatial Division Multiple Access，SDMA)技术，用于空间复用，通过采用波束成形Beamforming技术，为每个用户分配具有不同指向的波束，使每个用户的信号彼此互不干扰，避免了信道竞争，因此提高了信道利用率，可以提高多用户场景的吞吐量。
MU-MIMO是一种空间复用，然而当多个站点(station，STA)在空间位置上距离很近或者它们与接入点(access point，AP)在同一条直线上，或更广义说的它们具有相近的多径环境，此时这多个STA与AP之间的信道矩阵具有较高的相关性，这多个波束的主瓣会有重叠，它们的信号又是同时发送，不可避免会产生相互干扰，不仅没有起到MU-MIMO应有的作用，反而会互相影响，且在实际应用中也发现，MU-MIMO对STA天线和STA摆放位置均比较敏感。
当出现上面的情况是，一种可行的方法是将互相干扰的两个STA加入到两个不同的MU-MIMO组，仍使用传统的CSMA/CD进行分时使用，但这种方式就失去了MU-MIMO空间复用的优势。可见，现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。
发明内容
本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法、通信设备及系统，主要解决的技术问题是现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
本发明实施例还提供了一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
接收第一通信设备发送的新信道矩阵；
根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
本发明实施例还提供了一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
所述第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
本发明实施例还提供了一种第一通信设备，所述第一通信设备包括调整模块、第一发送模块；
所述调整模块用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
所述第一发送模块用于将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
本发明实施例还提供了一种第二通信设备，所述第二通信设备包括第二接收模块、解码模块；
所述第二接收模块用于接收第二通信设备发送的新信道矩阵；
所述解码模块用于根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
本发明实施例还提供了一种系统，所述系统包括第一通信设备、至少两个第二通信设备；
所述第一通信设备用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
所述第二通信设备用于接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
本发明的有益效果是：
本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法、通信设备及系统，通过当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据；解决了现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。也即本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法、通信设备及系统，通过结合多个用户的多径环境根据偏转角调整各波束的角度，重新生成新的波束方向，避免了原先空间上波束有重叠的用户之间的相互干扰。
本发明其他特征和相应的有益效果在说明书的后面部分进行阐述说明，且应当理解，至少部分有益效果从本发明说明书中的记载变的显而易见。
附图说明
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：
图1为本发明实施例一提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图一；
图2为本发明实施例一提供的根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵之前的基本流程示意图一；
图3为本发明实施例一提供的根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵之前的基本流程示意图二；
图4为本发明实施例一提供的根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵的基本流程示意图；
图5为本发明实施例一提供的将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备之后的基本流程示意图；
图6为本发明实施例一提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图二；
图7为本发明实施例一提供的接收第一通信设备发送的新信道矩阵之前的基本流程示意图；
图8为本发明实施例一提供的根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据的基本流程示意图；
图9为本发明实施例二提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图；
图10为本发明实施例三提供的具体的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图；
图11为本发明实施例四提供的第一通信装置的结构示意图一；
图12为本发明实施例四提供的第一通信装置的结构示意图二；
图13为本发明实施例四提供的第一通信装置的结构示意图三；
图14为本发明实施例四提供的第一通信装置的结构示意图四；
图15为本发明实施例四提供的第二通信装置的结构示意图一；
图16为本发明实施例四提供的第二通信装置的结构示意图二；
图17为本发明实施例四提供的第二通信装置的结构示意图三；
图18为本发明实施例五提供的系统的结构示意图；
图19为本发明实施例六提供的路由器的结构示意图；
图20为本发明实施例五提供的终端的结构示意图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，下面通过具体实施方式结合附图对本发明实施例作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
实施例一：
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，通过当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；请参见图1所示，如图1为本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图。
S101：当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵。
可选地，本发明实施例中根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵之前，包括至少以下两种情况：
情况一，请参见图2所示：
S201：向各第二通信设备分别发送探测报文。
S202：接收各第二通信设备发送的信道状态指示，信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵。
S203：对各原信道矩阵之间的相关度进行计算，在相关度大于预设阈值时，确定各第二通信设备具有相似的多径环境。
应当理解的是，本发明实施例中当确定各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，即各第二通信设备的波束有重叠区域时，此时需对波束有重叠区域的第二通信设备中的一个或多个的原信道矩阵进行调整，事实上只需要调整第二通信设备中的一个或多个的原信道矩阵使得各第二通信设备之间的波束重叠区域减少或无即可，在实际应用中，可根据具体应用场景做灵活调整。
应当理解的是，在实际应用中，预设阈值由开发人员根据实验或经验进行灵活设置。
情况二，请参见图3所示：
S301：获取各第二通信设备与第一通信设备设定的系统参数。
可选地，按照802.11协议规范要求，各第二通信设备与第一通信设备会设定系统参数，其中系统参数包括但不限于吞吐量、调制与编码策略(Modulation and CodingScheme，MCS)、速率、误码率等。
S302：将各系统参数输入至深度学习网络中，由深度学习网络输出各偏转角。
可选地，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，包括：根据各偏转角对应调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵。
可选地，本发明实施例中深度学习网络按照梯度下降原则训练系统的权重，多次迭代后使得系统整体性能趋于最优，当达到设定的阈值时则停止训练，此时输出的偏转角即为最优偏转角。应当理解的是，输出偏转角会对系统性能产生影响，可直接反映到吞吐量、MCS、速率、误码率等参数的变化上。
可选地，本发明实施例中的深度学习网络包括卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)、深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)。值得注意的是，这里所列举的只是几种常见的深度学习网络，在实际应用中，可根据具体应用场景做灵活调整。
为了更好的理解，这里以一个示例进行说明。
例如，设第一通信设备为A，第二通信设备包括两个，分别为B1和B2，其中第二通信设备B1与第一通信设备A设定的系统参数为b1，第二通信设备B2与第一通信设备A设定的系统参数为b2，此时将系统参数b1输入至深度学习网络中，输出偏转角r1，将系统参数b2输入至深度学习网络中，输出偏转角r2，则根据偏转角r1调整第二通信设备B1的原信道矩阵得到新信道矩阵，根据偏转角r2调整第二通信设备B2的原信道矩阵得到新信道矩阵。
应当理解的是，上述示例的只是两种常见情况，两者可相互结合执行，也可单独执行，对此本发明不做具体限定。
可选地，本发明实施例中根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，包括至少以下步骤，请参见图4所示：
S401：根据预设偏转角为各第二通信设备的发射天线生成对应的空间映射矩阵。
S402：利用生成的各空间映射矩阵对各第二通信设备的原信道矩阵进行变换，得到各新信道矩阵。
S102：将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
为了更好的理解，这里以一个示例进行说明。
例如，同样设第一通信设备为A，第二通信设备包括两个，分别为B1和B2，其中第二通信设备B1与第一通信设备A设定的系统参数为b1，第二通信设备B2与第一通信设备A设定的系统参数为b2，此时将系统参数b1输入至深度学习网络中，输出偏转角r1，将系统参数b2输入至深度学习网络中，输出偏转角r2；根据偏转角r1为第二通信设备B1的发射天线生成空间映射矩阵，进一步地，利用生成的空间映射矩阵对第二通信设备B1的原信道矩阵进行变换得到新信道矩阵，同理，根据偏转角r2为第二通信设备B2的发射天线生成空间映射矩阵，进一步地，利用生成的空间映射矩阵对第二通信设备B2的原信道矩阵进行变换得到新信道矩阵。
可选地，本发明实施例中将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备之后，还包括至少以下步骤，请参见图5所示：
S501：对各新信道矩阵进行奇异值分解，计算出各预编码矩阵。
S502：根据各预编码矩阵生成各MU-MIMO数据报文，将各MU-MIMO数据报文发送至对应的第二通信设备。
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据；请参见图6所示，如图6为本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图。
S601：接收第一通信设备发送的新信道矩阵。
应当理解的是，第二通信设备接收到第一通信设备发送的新信道矩阵时，会将其保存在本端，以便后续利用新信道矩阵进行解码。
可选地，本发明实施例中接收第一通信设备发送的新信道矩阵之前，还包括至少以下步骤，请参见图7所示：
S701：接收第一通信设备发送的探测报文。
S702：发送信道状态指示至第一通信设备，信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵。
应当理解的是，第二通信设备在接收到第一通信设备发送的探测报文时，会计算其的信道矩阵，这里称之为原信道矩阵，通过信道状态指示反馈至第一通信设备。
S602：根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
可选地，本发明实施例中根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据之前，还包括：接收第一通信设备发送的MU-MIMO数据报文；根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据，包括至少以下步骤，请参见图8所示：
S801：对新信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵。
应当理解的是，第一通信设备在对MU-MIMO数据报文进行解码时，先取出保存在本端的新信道矩阵，对新信道矩阵进行计算得到解码时所需的信道逆矩阵；需要说明的是，当第一通信设备未保存新信道矩阵，则对其的原信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵，进一步地，根据得到的信道逆矩阵进行解码。
S802：根据标准接收机算法对信道逆矩阵进行计算，过滤除第二通信设备自身之外的其他第二通信设备的信号，生成空间流数据。
可选地，本发明实施例中的标准接收机算法包括但不限于迫零ZF或最小均方差MMSE。
本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法，通过当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据；解决了现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。也即本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法，与现有技术相比具有至少以下优点：
第一：相对于将用户加入不同的分组进行分时复用，本发明实施例仍然在空间域对信号进行处理，避免了MU-MIMO失效，充分利用了带宽。
第二：通过调整波束方向避免波束重叠，避免了MU-MIMO应用中对用户位置敏感的现象。
第三：流程简单，容易实现。
第四：采用深度学习网络，迭代计算偏转角，使得整体性能保持在最优，并且在网络环境发生变化时能够及时更新，对WiFi网络的变化具有更好的适应性。
实施例二：
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，请参见图9所示，如图9为本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法的基本流程示意图。
S901：当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
S902：第一通信设备将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
S903：第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵；
S904：第二通信设备根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
值得注意的是，为了不累赘说明，在本发明实施例中并未完全阐述实施例一中的所有示例，应当明确的是，实施例一中的所有示例均适用于本发明实施例。
实施例三：
本发明实施例在实施例一、二的基础上，提供一种具体的MU-MIMO波束重叠的优化方法，请参见图10所示：
本发明实施例以包括两个第二通信设备为例。
S1001：第一通信设备向各第二通信设备分别发送探测报文。
S1002：第二通信设备接收第一通信设备发送的探测报文，发送信道状态指示至第一通信设备，其中信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵。
S1003：第一通信设备接收各第二通信设备发送的信道状态指示，对各原信道矩阵之间的相关度进行计算，在相关度大于预设阈值时，确定各第二通信设备具有相似的多径环境。
S1004：第一通信设备根据预设偏转角为各第二通信设备的发射天线生成对应的空间映射矩阵。
S1005：第一通信设备利用生成的各空间映射矩阵对各第二通信设备的原信道矩阵进行变换，得到各新信道矩阵。
S1006：第一通信设备将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
S1007：第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵并进行保存。
S1008：第一通信设备对各新信道矩阵进行奇异值分解，计算出各预编码矩阵。
S1009：第一通信设备根据各预编码矩阵生成各MU-MIMO数据报文。
S1010：第一通信设备将各MU-MIMO数据报文发送至对应的第二通信设备。
S1011：第二通信设备接收第一通信设备发送的MU-MIMO数据报文时，对新信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵。
S1012：第二通信设备根据标准接收机算法对信道逆矩阵进行计算，过滤除第二通信设备自身之外的其他第二通信设备的信号，生成空间流数据。
本发明实施例提供的MU-MIMO波束重叠的优化方法，通过结合多个用户的多径环境根据偏转角调整各波束的角度，重新生成新的波束方向，避免了原先空间上波束有重叠的用户之间的相互干扰。
实施例四：
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种第一通信设备，请参见图11所示，如图11为本发明实施例提供的第一通信设备的结构示意图。
第一通信设备包括调整模块1101、第一发送模块1102，其中：
调整模块1101用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
第一发送模块1102用于将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
可选地，请参见图12所示，第一通信设备还包括第一接收模块1103、多径环境判定模块1104，其中：
第一发送模块1102还用于向各第二通信设备分别发送探测报文；
第一接收模块1103用于接收各第二通信设备发送的信道状态指示，其中信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵；
多径环境判定模块1104用于对各原信道矩阵之间的相关度进行计算，在相关度大于预设阈值时，确定各第二通信设备具有相似的多径环境。
应当理解的是，本发明实施例中当确定各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，即各第二通信设备的波束有重叠区域时，此时需对波束有重叠区域的第二通信设备中的一个或多个的原信道矩阵进行调整，事实上只需要调整第二通信设备中的一个或多个的原信道矩阵使得各第二通信设备之间的波束重叠区域减少或无即可，在实际应用中，可根据具体应用场景做灵活调整。
应当理解的是，在实际应用中，预设阈值由开发人员根据实验或经验进行灵活设置。
可选地，请参见图13所示，第一通信设备还包括偏转角确定模块1105，其中：
偏转角确定模块1105用于获取各第二通信设备与第一通信设备设定的系统参数；将各系统参数输入至深度学习网络中，由深度学习网络输出各偏转角。
可选地，调整模块1101根据各偏转角对应调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵。
可选地，按照802.11协议规范要求，各第二通信设备与第一通信设备会设定系统参数，其中系统参数包括但不限于吞吐量、调制与编码策略(Modulation and CodingScheme，MCS)、速率、误码率等。
可选地，本发明实施例中深度学习网络按照梯度下降原则训练系统的权重，多次迭代后使得系统整体性能趋于最优，当达到设定的阈值时则停止训练，此时输出的偏转角即为最优偏转角。应当理解的是，输出偏转角会对系统性能产生影响，可直接反映到吞吐量、MCS、速率、误码率等参数的变化上。
可选地，本发明实施例中的深度学习网络包括卷积神经网络(ConvolutionalNeural Networks，CNN)、循环神经网络(Recurrent Neural Network，RNN)、深度信念网络(Deep Belief Network，DBN)。值得注意的是，这里所列举的只是几种常见的深度学习网络，在实际应用中，可根据具体应用场景做灵活调整。
为了更好的理解，这里以一个示例进行说明。
例如，设第一通信设备为A，第二通信设备包括两个，分别为B1和B2，其中第二通信设备B1与第一通信设备A设定的系统参数为b1，第二通信设备B2与第一通信设备A设定的系统参数为b2，此时将系统参数b1输入至深度学习网络中，输出偏转角r1，将系统参数b2输入至深度学习网络中，输出偏转角r2，则根据偏转角r1调整第二通信设备B1的原信道矩阵得到新信道矩阵，根据偏转角r2调整第二通信设备B2的原信道矩阵得到新信道矩阵。
可选地，本发明实施例中调整模块1101用于根据预设偏转角为各第二通信设备的发射天线生成对应的空间映射矩阵；利用生成的各空间映射矩阵对各第二通信设备的原信道矩阵进行变换，得到各新信道矩阵；将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
为了更好的理解，这里以一个示例进行说明。
例如，同样设第一通信设备为A，第二通信设备包括两个，分别为B1和B2，其中第二通信设备B1与第一通信设备A设定的系统参数为b1，第二通信设备B2与第一通信设备A设定的系统参数为b2，此时将系统参数b1输入至深度学习网络中，输出偏转角r1，将系统参数b2输入至深度学习网络中，输出偏转角r2；根据偏转角r1为第二通信设备B1的发射天线生成空间映射矩阵，进一步地，利用生成的空间映射矩阵对第二通信设备B1的原信道矩阵进行变换得到新信道矩阵，同理，根据偏转角r2为第二通信设备B2的发射天线生成空间映射矩阵，进一步地，利用生成的空间映射矩阵对第二通信设备B2的原信道矩阵进行变换得到新信道矩阵。
可选地，请参见图14所示，第一通信设备还包括预编码矩阵计算模块1106、编码模块1107，其中：
预编码矩阵计算模块1106用于对各新信道矩阵进行奇异值分解，计算出各预编码矩阵；
编码模块1107用于根据各预编码矩阵生成各MU-MIMO数据报文。
应当理解的是，上述所介绍的第一通信设备的各模块可根据功能进行灵活划分，并不局限于本发明实施例中所列举的示例，同时本发明实施例中第一通信设备的各模块包括但不限于由处理器或其他硬件设备来实施。
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种第二通信设备，请参见图15所示，如图15为本发明实施例提供的第二通信设备的结构示意图。
第二通信设备包括第二接收模块1501、解码模块1502，其中：
第二接收模块1501用于接收第二通信设备发送的新信道矩阵；
解码模块1502用于根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
可选地，请参见图16所示，第一通信设备还包括第二发送模块1503，其中：
第二接收模块1501还用于接收第一通信设备发送的探测报文；
第二发送模块1503用于发送信道状态指示至第一通信设备，信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵。
应当理解的是，第二通信设备在接收到第一通信设备发送的探测报文时，会计算其的信道矩阵，这里称之为原信道矩阵，通过信道状态指示反馈至第一通信设备。
应当理解的是，第二通信设备接收到第一通信设备发送的新信道矩阵时，会将其保存在本端，以便后续利用新信道矩阵进行解码。
可选地，请参见图17所示，第一通信设备还包括信道矩阵后处理模块1504，其中：
第二接收模块1501还用于接收第一通信设备发送的MU-MIMO数据报文；
信道矩阵后处理模块1504用于对新信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵；
解码模块1502用于根据标准接收机算法对信道逆矩阵进行计算，过滤除第二通信设备自身之外的其他第二通信设备的信号，生成空间流数据。
应当理解的是，第一通信设备在对MU-MIMO数据报文进行解码时，先取出保存在本端的新信道矩阵，对新信道矩阵进行计算得到解码时所需的信道逆矩阵；需要说明的是，当第一通信设备未保存新信道矩阵，则对其的原信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵，进一步地，根据得到的信道逆矩阵进行解码。
可选地，本发明实施例中的标准接收机算法包括但不限于迫零ZF或最小均方差MMSE。
应当理解的是，上述所介绍的第二通信设备的各模块同样可根据功能进行灵活划分，并不局限于本发明实施例中所列举的示例，同时本发明实施例中第二通信设备的各模块同样包括但不限于由处理器或其他硬件设备来实施。
本发明实施例提供的第一通信装置、第二通信装置，通过当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据；解决了现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题。也即本发明实施例提供的第一通信装置、第二通信装置，与现有技术相比具有至少以下优点：
第一：相对于将用户加入不同的分组进行分时复用，本发明实施例仍然在空间域对信号进行处理，避免了MU-MIMO失效，充分利用了带宽。
第二：通过调整波束方向避免波束重叠，避免了MU-MIMO应用中对用户位置敏感的现象。
第三：流程简单，容易实现。
第四：采用深度学习网络，迭代计算偏转角，使得整体性能保持在最优，并且在网络环境发生变化时能够及时更新，对WiFi网络的变化具有更好的适应性。
实施例五：
为了解决现有技术中未能很好的解决多用户环境下的波束重叠的问题，在本发明实施例中提供一种系统，请参见图18所示，如图18为本发明实施例提供的系统的结构示意图。
系统包括第一通信设备1801、至少两个第二通信设备1802，其中：
第一通信设备1801用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
第二通信设备1802用于接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
应当理解的是，在实际应用中，系统包括的第二通信设备的个数可根据具体应用场景做灵活调整，例如第二通信设备的个数为3、4或者N个，其中N为大于等于2的整数。
值得注意的是，为了不累赘说明，在本发明实施例中并未完全阐述实施例四中的所有示例，应当明确的是，实施例四中的所有示例均适用于本发明实施例。
实施例六：
本发明实施例还提供了一种路由器，请参见图19所示，本发明实施例提供的路由器包括第一处理器1901、第一存储器1902、及第一通信总线1903，其中：
本发明实施例中的第一通信总线1903用于实现第一处理器1901与第一存储器1902之间的连接通信，第一处理器1901则用于执行第一存储器1902中存储的一个或者多个程序，以实现以下步骤：
当各终端具有相似的多径环境时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
将各新信道矩阵发送至对应的终端。
本发明实施例还提供了一种终端，请参见图20所示，本发明实施例提供的终端包括第二处理器2001、第二存储器2002、及第二通信总线2003，其中：
本发明实施例中的第二通信总线2003用于实现第二处理器2001与第二存储器2002之间的连接通信，第二处理器2001则用于执行第二存储器2002中存储的一个或者多个程序，以实现以下步骤：
接收路由器发送的新信道矩阵；
根据新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
值得注意的是，为了不累赘说明，在本发明实施例中并未完全阐述实施例一至三中的所有示例，应当明确的是，实施例一至三中的所有示例均适用于本发明实施例。
本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个第一程序，一个或者多个第一程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述实施例一至三中第一通信设备对应的MU-MIMO波束重叠的优化方法的步骤；或，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个第二程序，所述一个或者多个第二程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如上述实施例一至三中第二通信设备对应的MU-MIMO波束重叠的优化方法的步骤。
该计算机可读存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、计算机程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性或非易失性、可移除或不可移除的介质。计算机可读存储介质包括但不限于RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)，ROM(Read-Only Memory，只读存储器)，EEPROM(Electrically ErasableProgrammable read only memory，带电可擦可编程只读存储器)、闪存或其他存储器技术、CD-ROM(Compact Disc Read-Only Memory，光盘只读存储器)，数字多功能盘(DVD)或其他光盘存储、磁盒、磁带、磁盘存储或其他磁存储装置、或者可以用于存储期望的信息并且可以被计算机访问的任何其他的介质。
显然，本领域的技术人员应该明白，上文中所公开方法中的全部或某些步骤、系统、装置中的功能模块/单元可以被实施为软件(可以用计算装置可执行的程序代码来实现)、固件、硬件及其适当的组合。在硬件实施方式中，在以上描述中提及的功能模块/单元之间的划分不一定对应于物理组件的划分；例如，一个物理组件可以具有多个功能，或者一个功能或步骤可以由若干物理组件合作执行。某些物理组件或所有物理组件可以被实施为由处理器，如中央处理器、数字信号处理器或微处理器执行的软件，或者被实施为硬件，或者被实施为集成电路，如专用集成电路。这样的软件可以分布在计算机可读介质上，由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，计算机可读介质可以包括计算机存储介质(或非暂时性介质)和通信介质(或暂时性介质)。如本领域普通技术人员公知的，术语计算机存储介质包括在用于存储信息(诸如计算机可读指令、数据结构、程序模块或其他数据)的任何方法或技术中实施的易失性和非易失性、可移除和不可移除介质。
此外，本领域普通技术人员公知的是，通信介质通常包含计算机可读指令、数据结构、程序模块或者诸如载波或其他传输机制之类的调制数据信号中的其他数据，并且可包括任何信息递送介质。所以，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上内容是结合具体的实施方式对本发明实施例所作的进一步详细说明，不能认定本发明的具体实施只局限于这些说明。对于本发明所属技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干简单推演或替换，都应当视为属于本发明的保护范围。
Claims (13)
1.一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
2.如权利要求1所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，包括：
根据预设偏转角为各所述第二通信设备的发射天线生成对应的空间映射矩阵；
利用生成的各空间映射矩阵对各所述第二通信设备的原信道矩阵进行变换，得到各新信道矩阵。
3.如权利要求1所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备之后，还包括：
对各所述新信道矩阵进行奇异值分解，计算出各预编码矩阵；
根据各所述预编码矩阵生成各MU-MIMO数据报文，将各所述MU-MIMO数据报文发送至对应的第二通信设备。
4.如权利要求1-3任一项所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵之前，还包括：
向各所述第二通信设备分别发送探测报文；
接收各所述第二通信设备发送的信道状态指示，所述信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵；
对各所述原信道矩阵之间的相关度进行计算，在相关度大于预设阈值时，确定各所述第二通信设备具有相似的多径环境。
5.如权利要求1-3任一项所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵之前，还包括：
获取各第二通信设备与第一通信设备设定的系统参数；
将各所述系统参数输入至深度学习网络中，由所述深度学习网络输出各偏转角；
所述根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，包括：
根据各所述偏转角对应调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵。
6.如权利要求5所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述深度学习网络包括卷积神经网络、循环神经网络或深度信念网络。
7.一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
接收第一通信设备发送的新信道矩阵；
根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
8.如权利要求7所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述接收第一通信设备发送的新信道矩阵之前，还包括：
接收所述第一通信设备发送的探测报文；
发送信道状态指示至所述第一通信设备，所述信道状态指示包括第二通信设备的原信道矩阵。
9.如权利要求7所述的MU-MIMO波束重叠的优化方法，其特征在于，所述根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据之前，还包括：
接收第一通信设备发送的MU-MIMO数据报文；
所述根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据，包括：
对所述新信道矩阵进行计算得到信道逆矩阵；
根据标准接收机算法对所述信道逆矩阵进行计算，过滤除第二通信设备自身之外的其他第二通信设备的信号，生成空间流数据。
10.一种MU-MIMO波束重叠的优化方法，包括：
当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，第一通信设备根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
所述第二通信设备接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
11.一种第一通信设备，其特征在于，所述第一通信设备包括调整模块、第一发送模块；
所述调整模块用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵；
所述第一发送模块用于将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备。
12.一种第二通信设备，其特征在于，所述第二通信设备包括第二接收模块、解码模块；
所述第二接收模块用于接收第二通信设备发送的新信道矩阵；
所述解码模块用于根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
13.一种系统，其特征在于，所述系统包括第一通信设备、至少两个第二通信设备；
所述第一通信设备用于当各第二通信设备对应的原信道矩阵之间的相关度大于预设阈值时，根据预设偏转角调整各第二通信设备对应的原信道矩阵，得到新信道矩阵，将各所述新信道矩阵发送至对应的第二通信设备；
所述第二通信设备用于接收第一通信设备发送的新信道矩阵，根据所述新信道矩阵进行解码，生成空间流数据。
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