CN112822697A - 无小区mimo的多用户检测方法及装置 - Google Patents

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CN112822697A CN202011568999.1A CN202011568999A CN112822697A CN 112822697 A CN112822697 A CN 112822697A CN 202011568999 A CN202011568999 A CN 202011568999A CN 112822697 A CN112822697 A CN 112822697A
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Abstract

本公开实施例提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法及装置，该方法包括：无小区MIMO系统的中央处理单元CPU接收接入点AP传输回来的K个用户的MRC合并数据符号流SMRC＝HHY，将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure DDA0002861962130000011
获得一个K*K的矩阵
Figure DDA0002861962130000012
对所述矩阵
Figure DDA0002861962130000013
进行奇异值分解获得一个酉矩阵V，并获取对角阵A,通过对角阵A获得对角阵Λ，通过公式
Figure DDA0002861962130000014
对所述K个用户的发送端数据符号进行估计。在本公开中，接收端CPU无需获得各个用户的信道信息，可以仅靠AP传回来的MRC合并数据符号流来对数据符号进行估计，从而在无需增加AP到CPU的前传带宽的情况下，CPU就可以实现最优的MMSE多用户检测。

Description

无小区MIMO的多用户检测方法及装置
技术领域
本公开实施例涉及通信领域，具体而言，涉及一种无小区(Cell-free)MIMO的多用户检测方法及装置。
背景技术
当多个用户终端(UE)同时向无小区(cell-free)MIMO网络传输数据时，cell-freeMIMO系统的中央处理单元(central processing unit，CPU)需要做多用户检测。最初，cell-free MIMO的CPU做的是基于最大比合并(Maximal Ratio Combinning,MRC)的多用户检测，因为这个最简单，而且无需增加cell-free MIMO系统中的接入节点(access point,AP)到CPU的前传(fronthaul)带宽。但是，基于MRC的多用户检测由于并没有考虑用户间干扰，性能通常都不是最优的。尤其是随着同时接入的用户数增加时，MRC多用户检测的性能会越来越差。因此，需要为cell-free MIMO系统设计性能更好的多用户检测方法。但是，目前cell-free MIMO系统要想获得比MRC多用户检测更好的多用户检测的话，都需要各个AP将接入用户到它的信道信息传回到CPU那里，然后CPU才能基于这些传回来的信道信息，去考虑用户空域信道的相关性，进而进行更好抑制多用户互扰的多用户检测，例如基于迫零(Zero Forcing,ZF)或最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)的多用户检测，以取得比MRC多用户检测更好的性能。
可见，目前业界的ZF或者MMSE方法相对于MRC多用户检测都有一个缺点：需要各个AP将接入用户到它的信道信息传回到CPU那里，相对的，原来的MRC多用户检测是不需要AP将接入用户到它的信道信息传回到CPU那里的。需要AP将信道信息回传到CPU，无疑会增加AP到CPU的前传带宽，导致cell-free MIMO系统成本的增加。
发明内容
本公开实施例提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法及装置，以至少解决相关技术中在多用户检测时，需要AP将信道信息回传到CPU所导致的需增加AP到CPU的前传带宽的问题。
根据本公开的一个实施例，提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法，该方法包括：
无小区MIMO系统的接收端接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure BDA0002861962110000011
获得一个K*K的矩阵
Figure BDA0002861962110000012
对所述矩阵
Figure BDA0002861962110000013
进行奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure BDA0002861962110000014
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure BDA0002861962110000021
或者，通过计算所述矩阵
Figure BDA0002861962110000022
或
Figure BDA0002861962110000023
的K个特征值a1 a2 … aK和对应的K个特征矢量v1,v2,...vK，使得
Figure BDA0002861962110000024
获取对角阵
Figure BDA0002861962110000025
其中，
Figure BDA0002861962110000026
或
Figure BDA0002861962110000027
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
通过公式
Figure BDA0002861962110000028
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
在一个示例性实施例中，获取所述对角阵Λ之前，还可包括：所述接收端接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或所述接收端CPU根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
根据本公开的实施例，还提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法，该方法包括：
Cell-free MIMO系统的接收端接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure BDA0002861962110000029
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure BDA00028619621100000210
获取对角阵
Figure BDA00028619621100000211
其中，
Figure BDA00028619621100000212
或
Figure BDA00028619621100000213
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝|ωk|2；
通过公式
Figure BDA00028619621100000214
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计，其中VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
在一个示例性实施例中，获取所述对角阵Λ之前，还可包括：所述接收端接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或所述接收端CPU根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
根据本公开的一个实施例，提供了一种无小区MIMO的多用户检测装置，该装置位于无小区MIMO系统的CPU中，该多用户检测装置包括：
接收模块，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
第一获取模块，用于将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure BDA0002861962110000031
获得一个K*K的矩阵
Figure BDA0002861962110000032
分解模块，用于对所述矩阵
Figure BDA0002861962110000033
进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure BDA0002861962110000034
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure BDA0002861962110000035
或者，通过计算所述矩阵
Figure BDA0002861962110000036
或
Figure BDA0002861962110000037
的K个特征值a1a2 … aK和对应的K个特征矢量v1,v2,…vK，使得
Figure BDA0002861962110000038
第二获取模块，用于获取对角阵
Figure BDA0002861962110000039
其中，
Figure BDA00028619621100000310
或
Figure BDA00028619621100000311
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
估计模块，用于通过公式
Figure BDA00028619621100000312
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
在一个示例性实施例中，所述接收模块还用于接收所述AP传送的所述噪声方差σ，或根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
根据本公开的实施例，还提供了一种无小区MIMO的多用户检测装置，该装置位于无MIMO系统的CPU中，该装置包括：
接收模块，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
分解模块，用于对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure BDA00028619621100000313
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure BDA0002861962110000041
获取模块，用于获取对角阵
Figure BDA0002861962110000042
其中，
Figure BDA0002861962110000043
或
Figure BDA0002861962110000044
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝|ωk|2；
估计模块，用于通过公式
Figure BDA0002861962110000045
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计,VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
在一个示例性实施例中，所述接收模块还用于接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
根据本公开的又一个实施例，还提供了一种无小区MIMO系统，该系统包括前文实施例中的多用户检测装置。
根据本公开的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
根据本公开的又一个实施例，还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在本公开的上述实施例中，CPU无需获得各个用户的信道信息，可以仅靠AP传回来的MRC合并数据符号来对数据符号进行估计，从而在无需增加AP到CPU的前传带宽的情况下，CPU就可以实现最优的MMSE多用户检测，实现最优的cell-free MIMO系统上行多用户传输。
附图说明
图1是根据相关技术的无小区MIMO系统的数据符号传输示意图；
图2是根据本公开实施例的无小区MIMO的多用户检测方法流程图；
图3是根据本公开另一实施例的无小区MIMO的多用户检测方法流程图；
图4是根据本公开实施例的无小区MIMO的多用户检测装置模块结构图；
图5是根据本公开另一实施例的无小区MIMO的多用户检测装置模块结构图；
图6是根据本公开实施例的无小区MIMO系统的结构示意图；
图7是根据本公开实施例一的无小区MIMO的多用户检测方法流程图；
图8是根据本公开实施例二的无小区MIMO的多用户检测方法流程图。
具体实施方式
下文中将参考附图并结合实施例来详细说明本公开的实施例。
需要说明的是，本公开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。
图1为根据相关技术的cell-free MIMO系统的数据符号传输示意图，如图1所示，cell-free MIMO系统包含很多接入节点(AP)，图中的一个圆形代表一个接入节点，这些接入节点通常是分布式(distributed)部署的，通过一定连接方式(拓扑方式)连接到中央处理单元(central processing unit，CPU)。例如图1(a)所示是N个接入节点通过链状或带状连接方式连接到一个中央处理单元。图1(b)所示是N个接入节点的一部分通过一条链状或带状连接方式连接到一个中央处理单元，另一部分通过另一条链状或带状连接方式连接到中央处理单元。
cell-free MIMO系统的无线信号的发射和接收都是通过接入节点(AP)来完成的。上行多用户传输以图1(a)为例说明。设K个UE给AP发数据(也可以说是上行数据传输)，假设每个用户发射的L个符号经历的无线信道是一样的(不同用户的符号经历的信道是独立的)，则APm收到的L个数据符号是：
Figure BDA0002861962110000051
其中，ym＝［ym,1,ym,2,...ym,L]是APm收到的L个数据符号构成的矢量，是一个L长行矢量；sk＝[sk,1,sk,2,...sk,L]是UEk发射的L个数据符号构成的矢量，是一个行矢量；hmk是UEk到APm的无线信道，是一个标量，nm是APm上的加性高斯白噪声AWGN，也是一个L长的行矢量。
进一步，M个AP收到的信号可以写成矩阵形式：
Figure BDA0002861962110000052
其中，
Figure BDA0002861962110000053
是一个M*L的矩阵，有M行，第m行是ym；
Figure BDA0002861962110000054
是一个L*L的矩阵，第m行是ym；
hk＝[h1,k,h2,k,...hM,k]T是用户k到M个AP空域信道矢量，是一个M长列矢量，而有M行。H＝[h1,h2,...hK]，是一个M*K的矩阵。AWGN噪声N是一个M*L矩阵。
cell-free MIMO系统基于MRC的多用户检测过程如下：
APm通过UEk的参考信号来估计得到UEk到APm的无线信道hmk，然后用hmk的共轭，即
Figure BDA0002861962110000055
来加权接收到的数据符号ym，得到与用户k有关的数据符号
Figure BDA0002861962110000056
然后和前一个AP(即APm-1)传过来的和用户k有关的数据符号
Figure BDA0002861962110000057
累加起来，即
Figure BDA0002861962110000058
得到
Figure BDA0002861962110000059
然后将这个累加后的信号传给下一个AP(即APm+1)，如此类推，最后第M个AP传给CPU的和用户k有关的数据符号就是
Figure BDA0002861962110000061
CPU那里用户k有关的信号
Figure BDA0002861962110000062
还可以写成
Figure BDA0002861962110000063
其中，
Figure BDA0002861962110000064
是hk矢量的共轭转置。进一步，
Figure BDA0002861962110000065
可见，CPU那里得到的
Figure BDA0002861962110000066
就是一种对用户k符号的最大比合并，如果对
Figure BDA0002861962110000067
中用户k符号sk归一化，可以得到用户k符号的归一化的MRC合并，记为
Figure BDA0002861962110000068
上述这种MRC接收方法，每个AP只需将K个数据符号流传给下一个AP，无需传输其他信息。例如APm只需将K个L长的数据符号流，
Figure BDA0002861962110000069
k＝1...K，传给APm+1。但是，从上式
Figure BDA00028619621100000610
看来，MRC合并并没有考虑用户间干扰，因此用户k数据符号上会存在较大的用户干扰项
Figure BDA00028619621100000611
因此性能是次优的。
CPU收到的用户k的有关的MRC数据符号是
Figure BDA00028619621100000612
将K个用户的MRC数据符号合起来可以写成SMRC＝HHY。
虽然现有技术中的cell-free MIMO多用户检测也有采用性能更优的ZF或者MMSE多用户检测的，但都需要各个AP将所有接入用户到它的信道信息传回到CPU那里，然后CPU才能利用用户空域信道的相关性去进行可以抑制多用户互扰的多用户检测，例如基于迫零(ZF)或最小均方误差(MMSE)的多用户检测，以取得比MRC多用户检测更好的性能。
具体地，CPU收到AP传过来的K个用户的MRC合并后的数据符号：
SMRC＝HHY＝HH(HS+N)＝HHHS+HHN。
SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行就是一个用户的MRC合并符号流。如果AP同时将H传给CPU，则CPU知道H矩阵后，就可以采用MMSE准则来估计S，即SMMSE＝(HHH+σ2I)-1HHY＝(HHH+σ2I)-1SMRC，就是CPU知道H后，从Y估计S的MMSE估计。这里σ2是各个AP接收信号上的AWGN的方差。进行MMSE估计的场景，都是假设CPU是已知σ2的。
可见，现有技术中的迫零或者MMSE方法相对于MRC多用户检测都有一个缺点：需要各个AP将接入用户到它的信道信息传回到CPU那里，而原来MRC多用户检测是不需要用户的信道信息的，这无疑会增加AP到CPU的前传(fronthaul)带宽，导致无小区MIMO系统成本的增加。本专利提出一种全新的方法，无需AP将接入用户到它的信道信息传回到CPU那里，也就是无需增加AP到CPU的前传带宽，即还是沿用原来的MRC的前传，CPU就可以实现最优的MMSE多用户检测。
为此，本公开实施例提供了一种全新的MMSE多用户检测方法。在本实施例中，无需增加AP到CPU的前传带宽，CPU就可以实现最优的MMSE多用户检测，实现最优的cell-freeMIMO系统上行多用户传输。
在本公开实施例中，沿用原来的MRC的前传，无需AP将各个用户的信道信息传回来的情况下，CPU就不能直接获得各个用户的信道信息，例如CPU就不知道H了。没有信道信息的情况下，CPU就不能按照传统MMSE方法去估计各个用户的数据符号S了。在本公开实施例中CPU仅靠AP传回来的MRC合并数据符号：SMRC＝HHY＝HH(HS+N)＝HHHS+HHN来获得矩阵HHH+σ2I，进而通过HHH+σ2I和SMRC获得对S进行MMSE估计SMMSE＝(HHH+σ2I)-1HHY＝(HHH+σ2I)-1SMRC
在本公开实施例中，假定CPU是知道AP上的噪声方差σ2的。可以通过例如，如下两种方式来实现这一点。第一种方式是由AP将σ2或者σ2相关的信息传回给CPU。第二种方式是CPU根据AP的属性决定σ2，无需AP回传σ2或者σ2相关的信息。
在本实施例中提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法，图2是根据本公开实施例的的流程图，如图2所示，该流程包括如下步骤：
步骤S202，Cell-free MIMO系统的CPU接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
步骤S204，将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure BDA0002861962110000071
获得一个K*K的矩阵
Figure BDA0002861962110000072
步骤S206，对所述矩阵
Figure BDA0002861962110000073
进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure BDA0002861962110000074
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure BDA0002861962110000075
在本步骤中，也可以通过计算矩阵
Figure BDA0002861962110000076
或者
Figure BDA0002861962110000077
的K个特征值a1a2…aK和相应的K个特征矢量v1,v2,…,vK，使得
Figure BDA0002861962110000078
由K个特征矢量vk构成一个K*K的酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]；
步骤SS208，获取对角阵
Figure BDA0002861962110000079
其中，
Figure BDA00028619621100000710
或
Figure BDA00028619621100000711
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
步骤S210，通过公式
Figure BDA00028619621100000712
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
在本实施例中还提供了一种无小区MIMO的多用户检测方法，图3是根据本公开实施例的的流程图，如图3所示，该流程包括如下步骤：
步骤S302，Cell-free MIMO系统的接收端接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
步骤S304，对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure BDA00028619621100000811
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure BDA0002861962110000081
步骤S306，获取对角阵
Figure BDA0002861962110000082
其中，
Figure BDA0002861962110000083
或
Figure BDA0002861962110000084
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝ωk 2；
步骤S308，通过公式
Figure BDA0002861962110000085
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到根据上述实施例的方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本公开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一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，或者网络设备等)执行本公开各个实施例所述的方法。
在本实施例中还提供了一种无小区MIMO的多用户检测装置，该装置用于实现上述实施例及优选实施方式，已经进行过说明的不再赘述。如以下所使用的，术语“模块”可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的装置较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
图4是根据本公开实施例的无小区MIMO的多用户检测装置的结构框图，该装置可位于Cell-free MIMO系统的CPU中，如图4所示，该装置包括：
接收模块10，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
第一获取模块20，用于将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure BDA0002861962110000086
获得一个K*K的矩阵
Figure BDA0002861962110000087
分解模块30，用于对所述矩阵
Figure BDA0002861962110000088
进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure BDA0002861962110000089
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure BDA00028619621100000810
第二获取模块40，用于获取对角阵
Figure BDA0002861962110000091
其中，
Figure BDA0002861962110000092
或
Figure BDA0002861962110000093
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
估计模块50，用于通过公式
Figure BDA0002861962110000094
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
在本实施例中，分解模块30也可以通过计算矩阵
Figure BDA0002861962110000095
或者
Figure BDA0002861962110000096
的K个特征值a1 a2 … aK和相应的K个特征矢量v1,v2,…,vK，使得
Figure BDA0002861962110000097
由K个特征矢量vk构成一个K*K的酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]。
图5是根据本公开另一实施例的无小区MIMO的多用户检测装置的结构框图，该装置位于Cell-free MIMO系统的CPU中，如图5所示，该装置包括：
接收模块60，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
分解模块70，用于对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure BDA0002861962110000098
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure BDA0002861962110000099
获取模块80，用于获取对角阵
Figure BDA00028619621100000910
其中，
Figure BDA00028619621100000911
或
Figure BDA00028619621100000912
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝ωk 2；
估计模块90，用于通过公式
Figure BDA00028619621100000913
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计，其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
需要说明的是，上述各个模块是可以通过软件或硬件来实现的，对于后者，可以通过以下方式实现，但不限于此：上述模块均位于同一处理器中；或者，上述各个模块以任意组合的形式分别位于不同的处理器中。
图6是根据本公开实施例的无小区MIMO系统。如图6所示，该系统包括前文实施例中的多用户检测装置。
为了便于对本公开所提供的技术的理解，下面结合具体场景实施例进行详细描述。
实施例一
本实施例提供了一种无小区MIMO的多用户检测装置。在本实施例中，在Cell-freeMIMO上行传输中，CPU收到AP传输回来的用户数据符号流SMRC＝HHY后(SMRC矩阵有K行，每一行有L个符号，每一行对应是一个用户的L个数据符号的MRC合并)，从SMRC获得矩阵HHH+σ2I，进而通过HHH+σ2I和SMRC获得对各个用户的数据符号S进行MMSE估计。如图7所示，本实施例的方法包括如下步骤：
步骤S702，将数据符号矩阵SMRC乘以其共轭转置
Figure BDA0002861962110000101
得到一个K*K的矩阵。
步骤S704，对方形矩阵
Figure BDA0002861962110000102
或者
Figure BDA0002861962110000103
或者
Figure BDA0002861962110000104
矩阵乘以任意一个常数形成的矩阵即
Figure BDA0002861962110000105
其中c是一个常数进行SVD分解，得到一个K*K的酉矩阵V和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure BDA0002861962110000106
也即
Figure BDA0002861962110000107
这里A是K个实数a1 a2 … aK作为对角线元素的K*K的对角阵，即
Figure BDA0002861962110000108
对角阵的非对角线元素都是0。
在本实施例中，也可以通过计算方形矩阵
Figure BDA0002861962110000109
或者
Figure BDA00028619621100001010
的K个特征值a1a2 … aK和相应的K个特征矢量v1,v2,…,vK，使得
Figure BDA00028619621100001011
对于k＝1,2,...,K都是满足的。由K个特征矢量vk构成一个K*K的酉阵V＝[v1,v2,…vK]。
步骤S706，计算一个新的对角阵，
Figure BDA00028619621100001012
或
Figure BDA00028619621100001013
c为大于1的实数。
步骤S708，计算
Figure BDA00028619621100001014
从而对K个用户对应发送端的数据符号进行估计。
实施例二
本实施例提供了一种无小区MIMO的多用户检测装置。在本实施例中，在Cell-freeMIMO上行传输中，CPU收到AP传输回来的用户数据符号流SMRC＝HHY后(SMRC矩阵有K行，每一行有L个符号，每一行对应是一个用户的L个数据符号的MRC合并)，从SMRC获得矩阵HHH+σ2I，进而通过HHH+σ2I和SMRC获得对各个用户的数据符号S进行MMSE估计，如图8所示，该流程包括如下步骤：
步骤S802，对K*L的数据符号矩阵SMRC或
Figure BDA00028619621100001015
的进行SVD分解，得到一个K*K的酉矩阵V和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure BDA0002861962110000111
或者
Figure BDA0002861962110000112
其中Ω是由K个实数ω1,ω2,…ωK生成的K*L矩阵，UH是一个K*K的转置矩阵，可以通过SVD分解唯一确定UH：
Figure BDA0002861962110000113
步骤S804，生成一个新的对角阵
Figure BDA0002861962110000114
其中
Figure BDA0002861962110000115
或
Figure BDA0002861962110000116
c为大于1的实数，ak＝ωk 2；
步骤S804，计算
Figure BDA0002861962110000117
从而对K个用户对应发送端的数据符号进行估计。
为了便于对本公开上述实施例的理解，下面将对本公开实施例所基于的原理进行详细描述。
M个AP，K个用户同时接入，每个用户发送L个数据符号，CPU收到的是符号矩阵是：
SMRC＝HHY＝HH(HS+N)＝HHHS+HHN，
其中，
Figure BDA0002861962110000118
是一个M*L的矩阵，有M行，第m行是ym；就是第m个AP收到的L个数据符号。
Figure BDA0002861962110000119
是一个K*L的矩阵，第k行是yk；就是第k个UE发送的L个数据符号
H＝[h0,h1,...hK-1]，是一个M*K的矩阵，其中第k列
hk＝[h0,k,h1,k,...hM-1,k]T是用户k到M个AP空域信道矢量，是一个M长列矢量，而有M行。AWGN噪声N是一个M*L矩阵。
因此，CPU收到的是符号矩阵SMRC是一个K*L的矩阵。
如果知道H或者HHH，则可以从SMRC＝HHY对各个用户的数据符号S进行MMSE估计，即SMMSE＝(HHH+σ2I)-1HHY＝(HHH+σ2I)-1SMRC。
其中，I是K*K单位阵，并假设用户发射的调制符号都是归一化能量的，而各个AP上的AWGN的方差都是σ2。
但CPU并不知道H，也不知道HHH，所以上面MMSE都不能实现。但是，可以看出，CPU获得数据符号SMRC＝HHY后，只要能够从数据符号SMRC中得到HHH，就可以进一步得到MMSE所需的HHH+σ2I，从而实现这种MMSE。
下面说明如何从数据符号SMRC中得到HHH+σ2I：
1)由于SMRC＝HHY＝HHHS+HHN，则SMRC的相关阵是：
Figure BDA00028619621100001212
由于不同AP上的AWGN是独立无关，而不同用户的数据符号也是独立无关的，则随着符号数L越来越大，
Figure BDA0002861962110000121
会越来越逼近K*K的单位阵，而
Figure BDA0002861962110000122
会越来越逼近K*K的单位阵乘以σ2的。因此，只要符号数L足够大，(HHHHHH+σ2HHH)就以用
Figure BDA0002861962110000123
来替代。
2)进一步，由于HHH是复对称阵，设HHH＝VXVH，
Figure BDA0002861962110000124
是一个对角阵，非对角线上的元素为0，对角线上的元素xk是不小于0的非负实数，即xk≥0。V是一个酉阵，VH是V的共轭对称阵。
下面说明如何从(HHHHHH+σ2HHH)得到V和X：
将HHH＝VXVH带入(HHHHHH+σ2HHH)，可得
Figure BDA0002861962110000125
而进一步，对
Figure BDA0002861962110000126
也就是(HHHHHH+σ2HHH)的SVD分解是：
HHHHHH+σ2HHH＝VAVH，其中
Figure BDA0002861962110000127
由于一个矩阵的奇异值(singular values)是唯一的，并假设它们已经按大小排列好了，则可以得到
Figure BDA0002861962110000128
k＝1…K。这K个关系式实质上都是一元二次方程，每个都可以有两个解；但是由于xk≥0，所以负数解是没意义的，因而可以解得：
Figure BDA0002861962110000129
所以HHH＝VXVH中的V和X，都可以通过对
Figure BDA00028619621100001210
的SVD分解得到。
进一步可得到，HHH+σ2I＝V(X+σ2I)VH，设Λ＝(X+σ2I)-1即
Figure BDA00028619621100001211
所以，最终从SMRC＝HHY对各个用户的数据符号S进行MMSE估计，即：SMMSE＝(HHH+σ2I)-1HHY＝(HHH+σ2I)-1SMRC＝V(X+σ2I)-1VHSMRC＝VΛVHSMRC。
下面说明如何从数据符号SMRC中得到HHH+σ2I的另一种方法：
1)由于SMRC＝HHY＝HHHS+HHN，则SMRC的相关阵是：
Figure BDA0002861962110000131
由于不同AP上的AWGN是独立无关，而不同用户的数据符号也是独立无关的，则随着符号数L越来越大，
Figure BDA0002861962110000132
会越来越逼近K*K的单位阵，而
Figure BDA0002861962110000133
会越来越逼近K*K的单位阵乘以σ2的。因此，只要符号数L足够大，(HHHHHH+σ2HHH)就以用
Figure BDA0002861962110000134
来替代。
2)进一步由
Figure BDA0002861962110000135
则
Figure BDA0002861962110000136
也即
Figure BDA0002861962110000137
所以，
Figure BDA0002861962110000138
所以，进一步可以得到：
Figure BDA0002861962110000139
所以，最终从SMRC＝HHY对各个用户的数据符号S进行MMSE估计，即：
Figure BDA00028619621100001310
本公开的实施例还提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，该计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述计算机可读存储介质可以包括但不限于：U盘、只读存储器(Read-Only Memory，简称为ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，简称为RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储计算机程序的介质。
本公开的实施例还提供了一种电子装置，包括存储器和处理器，该存储器中存储有计算机程序，该处理器被设置为运行计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
在一个示例性实施例中，上述电子装置还可以包括传输设备以及输入输出设备，其中，该传输设备和上述处理器连接，该输入输出设备和上述处理器连接。
本实施例中的具体示例可以参考上述实施例及示例性实施方式中所描述的示例，本实施例在此不再赘述。
显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本公开的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，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，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本公开不限制于任何特定的硬件和软件结合。
以上所述仅为本公开的优选实施例而已，并不用于限制本公开，对于本领域的技术人员来说，本公开可以有各种更改和变化。凡在本公开的原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本公开的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种无小区MIMO的多用户检测方法，其特征在于，包括：
无小区MIMO系统的中央处理单元CPU接收接入点AP传输回来的K个用户的MRC合并数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure FDA0002861962100000011
获得一个K*K的矩阵
Figure FDA0002861962100000012
对所述矩阵
Figure FDA0002861962100000013
进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数a1a2 … aK，使得
Figure FDA0002861962100000014
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure FDA0002861962100000015
是由所述K个实数a1 a2 … aK作为对角线元素构成的对角阵，或者，通过计算所述矩阵
Figure FDA0002861962100000016
或
Figure FDA0002861962100000017
的K个特征值a1 a2 … aK和对应的K个特征矢量v1,v2,…vK，使得
Figure FDA0002861962100000018
获取对角阵
Figure FDA0002861962100000019
其中，
Figure FDA00028619621000000110
或
Figure FDA00028619621000000111
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
通过公式
Figure FDA00028619621000000112
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取所述对角阵Λ之前，还包括：
所述中央处理单元CPU接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或所述中央处理单元CPU根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
3.一种无小区MIMO的多用户检测方法，其特征在于，包括：
无小区MIMO系统的中央处理单元CPU接收接入点AP传输回来的K个用户的MRC合并数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure FDA00028619621000000113
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure FDA0002861962100000021
获取对角阵
Figure FDA0002861962100000022
其中，
Figure FDA0002861962100000023
或
Figure FDA0002861962100000024
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝|ωk|2；
通过公式
Figure FDA0002861962100000025
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计,其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，获取所述对角阵Λ之前，还包括：
所述中央处理单元CPU接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或所述中央处理单元CPU根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
5.一种无小区MIMO的多用户检测装置，位于无小区MIMO系统的中央处理单元CPU中，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
第一获取模块，用于将SMRC乘以其共轭转置矩阵
Figure FDA0002861962100000026
获得一个K*K的矩阵
Figure FDA0002861962100000027
分解模块，用于对所述矩阵
Figure FDA0002861962100000028
进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,…vK]和K个实数a1 a2 … aK，使得
Figure FDA0002861962100000029
其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵，
Figure FDA00028619621000000210
是由所述K个实数作为对角线元素构成的对角阵，或者，通过计算所述矩阵
Figure FDA00028619621000000211
或
Figure FDA00028619621000000212
的K个特征值a1 a2 … aK和对应的K个特征矢量v1,v2,…vK，使得
Figure FDA00028619621000000213
第二获取模块，用于获取对角阵
Figure FDA00028619621000000214
其中，
Figure FDA00028619621000000215
或
Figure FDA00028619621000000216
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差；
估计模块，用于通过公式
Figure FDA0002861962100000031
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，
所述接收模块，还用于接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
7.一种无小区MIMO的多用户检测装置，位于无小区MIMO系统的中央处理单元CPU中，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收接入点AP传输回来的K个用户的数据符号流SMRC＝HHY，其中，SMRC＝HHY是一个K*L的矩阵，每一行表示一个用户的L个数据符号，其中K和L均为正整数；
分解模块，用于对所述矩阵SMRC进行奇异值分解，获得一个酉矩阵V＝[v1,v2,...vK]和K个实数ω1,ω2,…ωK，使得
Figure FDA0002861962100000032
其中，UH为所述酉矩阵U的转置矩阵，Ω是一个K*L矩阵：
Figure FDA0002861962100000033
获取模块，用于获取对角阵
Figure FDA0002861962100000034
其中，
Figure FDA0002861962100000035
或
Figure FDA0002861962100000036
c为大于1的实数，σ2为所述AP接收信号上的噪声方差，ak＝|ωk|2；
估计模块，用于通过公式
Figure FDA0002861962100000037
对数据符号流SMRC所对应的所述K个用户的发送端数据符号进行估计,其中，VH为所述酉矩阵V的转置矩阵。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，
所述接收模块，还用于接收所述AP传送的所述噪声方差σ2，或根据所述AP的属性确定所述噪声方差σ2。
9.一种无小区MIMO系统，其特征在于，包括权利要求5至8中任一项所述的多用户检测装置。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至4任一项中所述的方法的步骤。
11.一种电子装置，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现所述权利要求1至4任一项中所述的方法的步骤。
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