CN114499596B - 一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质 - Google Patents

一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质 Download PDF

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Abstract

本公开提供了一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质，用以抑制5G移动通信多终端多输入多输出系统中不同终端之间的干扰，该方法为：服务器确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值以及各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值之后，再基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，并更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。这样，不仅使干扰抑制效果不受噪声空间功率大小的约束，还使得干扰抑制效果能通过改变压缩系数加以控制，因此，即使在终端高速运动时，也可以提供稳健的算法，以达到高效的干扰抑制的效果。

Description

一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质
技术领域
本公开涉及通信技术领域，尤其涉及一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质。
背景技术
大规模天线技术为移动通信充分利用空间信息提供了技术基础，是第五代(5thGeneration，5G)/第六代(6th Generation，6G)移动通信的核心技术之一。大规模天线通过波束赋形，产生指向终端的专用波束，指向不同终端的波束在空间进行区分，使得不同终端能在同一小区同时同频的进行数据通信，有效得提高了时频资源的利用率。
5G移动通信多终端多输入多输出(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，MU-MIMO)系统中，非码本波束赋形效果受终端运动速度的影响较大。其中，所述非码本波束赋形是指采用由网络侧通过各个信道状态参考信号(Channel StateInformation Reference Signal，CSI-RS)天线端口分别采用不同波束将波束赋形后的CSI-RS发送至终端，然后，终端基于接收的CSI-RS，选择符合自身使用需求的波束，并将波束指示信息和波束组合系数通知网络侧，网络侧基于终端侧上报的波束指示信息和波束组合系数，获得下行预编码，从而网络侧将下行数据基于所述下行预编码发送给终端的赋形方式。
因此，不同的终端通过对赋形权值间的正交处理，可以使终端之间的干扰降到最低，从而保证了链路性能。
相关技术下，抑制干扰的稳健算法主要分为三类：特征子空间类、对角加载类以及凸优化类。然而，这三类算法都存在着各自的问题：
1、采用特征子空间类算法，在噪声占比较高条件下性能损失严重，并且需要已知信号源的数目。
2、采用对角加载类算法，无法准确的确定加载因子和实际误差的上下限。
3、采用凸优化类算法，无法处理天线阵元位置多变以及传输路径数量大等情况。
因此，需要设计一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质，以解决上述问题。
发明内容
本公开提供了一种干扰抑制的方法、服务器、装置及存储介质，用以抑制5G移动通信多终端多输入多输出系统中不同终端之间的干扰。
本公开实施例提供的具体技术方案如下；
第一方面，一种干扰抑制的方法，包括：
确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值；
基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
可选的，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，包括：
采用特征向量EBB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；或者，
采用波束扫描GOB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，包括：
采用EBB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；或者，
采用GOB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
可选的，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，包括：
基于所述第二波束权值，获得所述第二波束权值对应的共轭转置矩阵；
基于所述第二波束权值和所述共轭转置矩阵，构建所述干扰空间矩阵。
可选的，对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量，包括以下方式中的任意一种：
对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解SVD，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行正交三角QR分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵执行以下操作：基于所述干扰空间矩阵和所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的特征值矩阵，基于所述干扰空间矩阵和所述特征值矩阵，获得新的干扰空间矩阵，基于所述新的干扰空间矩阵和所述新的干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的干扰空间特征向量。
可选的，基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，包括：
基于获得的所述各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值。
可选的，基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值之前，进一步包括：
基于干扰抑制需求，预设所述压缩系数。
第二方面，一种服务器，包括：
存储器，用于存储可执行计算机程序；
处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行计算机程序，执行下列过程：
确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值；
基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
可选的，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，所述处理器用于：
采用特征向量EBB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；或者，
采用波束扫描GOB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，包括：
采用EBB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；或者，
采用GOB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
可选的，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，所述处理器用于：
基于所述第二波束权值，获得所述第二波束权值对应的共轭转置矩阵；
基于所述第二波束权值和所述共轭转置矩阵，构建所述干扰空间矩阵。
可选的，对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量，所述处理器用于执行以下方式中的任意一种：
对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解SVD，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行正交三角QR分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵执行以下操作：基于所述干扰空间矩阵和所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的特征值矩阵，基于所述干扰空间矩阵和所述特征值矩阵，获得新的干扰空间矩阵，基于所述新的干扰空间矩阵和所述新的干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的干扰空间特征向量。
可选的，基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，所述处理器用于：
基于获得的所述各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值。
可选的，基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值之前，所述处理器进一步用于：
基于干扰抑制需求，预设所述压缩系数。
第三方面，一种干扰抑制的装置，包括：
第一确定单元，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
第二确定单元，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
第一处理单元，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
第二处理单元，基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值；
第三处理单元，基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
第四方面，一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的计算机程序由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如第一方面中任一项所述的方法。
本公开实施例中，服务器确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值以及各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值之后，再基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，最终基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。这样，由于在提取干扰空间特征向量时，噪声空间对最终的结果影响可以忽略不计，因此可以使干扰抑制效果不受噪声空间功率大小的约束，而且，基于所述压缩系数计算最终的波束权值，可以使得最终的干扰抑制效果可以通过改变压缩系数加以控制。因此，即使在终端高速运动时，也可以提供稳健的算法，对期望终端发送的波束加以抑制，令所述期望终端发送的波束对非期望终端的干扰得到抑制。
附图说明
图1为本公开实施例中干扰抑制的流程示意图；
图2为本公开实施例中一种服务器的实体架构示意图；
图3为本公开实施例中一种服务器的逻辑架构示意图。
具体实施方式
为了提升MU-MIMO系统中，终端间干扰抑制的能力，本公开实施例中，服务器基于期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，获得相应的干扰空间矩阵，进而基于所述干扰空间矩阵和所述预设的压缩系数，对所述第一波束权值进行调整，将调整之后第一波束权值记为第三波束权值，最终基于所述第三波束权值，采用所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据，从而达到干扰抑制的目的。
下面将结合附图对本公开优选的实施方式作出进一步详细说明。
参阅图1所示，干扰抑制的具体流程如下：
步骤110：服务器确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，以及确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
具体的，服务器可以采用特征向量(Eigenvalue Based Beamforming，EBB)算法或波束扫描(Grid Of Beam，GOB)算法等算法，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值。
其中，EBB算法是通过对目标波束进行特征值分解，进而确定波束权值，GOB算法是基于参数模型(利用信道的空域参数)的算法，使基站实现下行指向性发射。GOB算法的基本思路如下：首先将整个空间分为L个区域，并为每个区域设置一个角度；然后以各个区域的角度的方向向量为加权系数，计算接收信号功率，进而找到最大功率对应的区域，并将该区域的角度当作估计的到达角；最后利用上下行信道对称的特点，确定赋形角度及权值。
进一步的，服务器可以采用和确定第一波束权值相同的方法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
实际应用中，假设服务器将任意期望终端i使用的第一波束的相关参数送入相应的算法中，就可以得到对应的第一波束权值u(i)。
同理，假设服务器将任意非期望终端j的第二波束的相关参数送入相应的算法中，就可以得到对应的第二波束权值为u(j)。
步骤120：服务器基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量。
具体的，在执行步骤120时，可以通过所述各个第二波束权值和所述第二波束权值的共轭转置矩阵的哈马达积进行求和，构建所述干扰空间矩阵。
例如，实际应用中，假设将期望终端记为终端i，将非期望终端记为终端j，根据步骤110可以得到，终端i对应的第一波束权值为u(i)，终端j对应的第二波束权值为u(j)，基于上述数据，可以按照如下公式构建所述干扰空间矩阵：
干扰空间矩阵＝[u(1),…,u(j),…,u(M-1)]
其中，M为所有终端的总数目。
进一步的，服务器可以采用包括但不限于以下任意一种方式，获得相应的干扰空间特征向量：
1)服务器对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解(Singular ValueDecomposition，SVD)，获得相应的干扰空间特征向量。
实际应用中，假设所述干扰空间矩阵为RI，服务器可以直接对RI进行SVD分解，获得相应的干扰空间特征向量。
2)服务器对所述干扰空间矩阵与所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵的哈马达积，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量。
实际应用中，假设所述干扰空间矩阵为RI，服务器首先求得RI的共轭转置矩阵，记为
Figure GDA0004013823050000081
进而按照如下公式计算所述哈马达积：
Figure GDA0004013823050000082
服务器对哈马达积进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量。
3)服务器对所述干扰空间矩阵，进行正交三角分解(QR Decomposition，QR)，获得相应的干扰空间特征向量。
实际应用中，假设所述干扰空间矩阵为RI，服务器可以直接对RI进行QR分解，获得相应的干扰空间特征向量。
步骤130：服务器基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值。
具体的，所述压缩系数为经验值，需要根据对干扰抑制的需求，预先设定。
进一步的，所述压缩系数为0—1之间的常数，且所述压缩系数决定了所述干扰抑制的效果，所述压缩系数取值越大，则干扰抑制的效果越强，所述压缩系数取值越小，则干扰抑制的效果越弱。
实际应用中，假设波束权值u(x)是基于压缩系数0.4计算得到的，而波束权值u(y)是基于压缩系数0.9得到的，则基于u(x)发送的波束的干扰抑制效果一定弱于基于u(y)发送的波束干扰抑制效果。
进一步的，服务器基于获得的各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵，进而基于所述目标干扰空间矩阵所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值，最终基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值。
实际应用中，假设获得的所述干扰空间特征向量为特征向量
Figure GDA0004013823050000091
首先服务器计算得到所述特征向量的共轭转置矩阵
Figure GDA0004013823050000092
进而基于预设的压缩系数ηi，以及所述第一波束权值u(i)采用如下公式，计算所述调整值：
Figure GDA0004013823050000093
其中，i为所述干扰终端，D为非期望用户的数量。
最终，服务器基于所述调整值以及所述第一波束权值，按照如下公式，获得所述第三波束权值，将所述第三波束权值记为w(i)：
Figure GDA0004013823050000094
上述公式可以通过以下步骤推到得出：
令基站端天线阵元数为N，有M个终端(则每用户1流)，记第i个终端为期望终端，其他M-1＝D个终端为干扰终端(且这D个干扰互不相关)，记期望终端的波束权值为u(i)，则基于最大化信漏噪比的算法权值计算公式可表示为：
Figure GDA0004013823050000101
其中，σ2为噪声功率，
Figure GDA0004013823050000102
为干扰空间矩阵。
对A进行特征值分解，得到N个特征值λj,j∈(1,N)和N个特征向量
Figure GDA0004013823050000103
对特征值进行从大到小的排列，记为：
Figure GDA0004013823050000104
改写为：
Figure GDA0004013823050000105
将A用特征值和特征向量的组合表示为：
Figure GDA0004013823050000106
对于单位向量
Figure GDA0004013823050000107
参考公式：
Figure GDA0004013823050000108
可得A的逆可表示为：
Figure GDA0004013823050000111
对于满秩的单位列向量，参考公式
Figure GDA0004013823050000112
同时将
Figure GDA0004013823050000113
归一化掉可得：
Figure GDA0004013823050000114
则有：
Figure GDA0004013823050000121
引入阵列导向矢量范德蒙矩阵v(ψ)，这是个N行K列的矩阵，例如K＝181表示将视场按1°的间隔分成180份，通常ψ取值为
Figure GDA0004013823050000122
则阵列的方向图可表示为：
Figure GDA0004013823050000123
共轭展开后：
Figure GDA0004013823050000131
上式中，对于干扰波束，若噪声较小，则有：
Figure GDA0004013823050000132
此时干扰波束经过系数ρj调整后，干扰波束峰值在干扰角度约等于原始波束在干扰角度的副瓣值，即有效的抑制了干扰，此时要求
Figure GDA0004013823050000133
为了避免噪声空间的影响直接舍弃噪声空间部分，则w(i)可改写为：
Figure GDA0004013823050000134
上式中令干扰空间压缩系数为：
Figure GDA0004013823050000135
若对不同的干扰空间特征值
Figure GDA0004013823050000136
取不同的噪声加载量σ2，使ηi为接近与1的常数，则干扰抑制后的权值可表示为：
Figure GDA0004013823050000137
步骤140：服务器基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
具体的，服务器基于所述第三波束权值，采用干扰被抑制的第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
进一步的，由于所述第三波束权值为经过干扰抑制后的波束权值，因此基于所述第三波束权值，对应的所述第一波束也为经过干扰抑制的波束，因此所述第一波束对其他用户的干扰得到了有效的抑制。
实际应用中，假设第三波束权值为w(i)，服务器基于w(i)更新对应的第一波束i，向所述期望终端发送下行数据，其中，由于是基于w(i)，因此对应的第一波束i对其他终端的干扰得到了抑制。
基于同一发明构思，参阅图2所示，本公开实施例中一种网络设备(如，服务器)，至少包括：
存储器201，用于存储可执行计算机程序；
处理器202，用于读取并执行存储器201中存储的可执行计算机程序，执行下列过程：
确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值；
基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
可选的，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，所述处理器202用于：
采用特征向量EBB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；或者，
采用波束扫描GOB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，包括：
采用EBB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；或者，
采用GOB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
可选的，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，所述处理器202用于：
基于所述第二波束权值，获得所述第二波束权值对应的共轭转置矩阵；
基于所述第二波束权值和所述共轭转置矩阵，构建所述干扰空间矩阵。
可选的，对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量，所述处理器202用于执行以下方式中的任意一种：
对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解SVD，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行正交三角QR分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵执行以下操作：基于所述干扰空间矩阵和所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的特征值矩阵，基于所述干扰空间矩阵和所述特征值矩阵，获得新的干扰空间矩阵，基于所述新的干扰空间矩阵和所述新的干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的干扰空间特征向量。
可选的，基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，所述处理器202用于：
基于获得的所述各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值。
可选的，基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值之前，所述处理器202进一步用于：
基于干扰抑制需求，预设所述压缩系数。
其中，如图2所示，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器202代表的一个或多个处理器和存储器201代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机可以是多个元件，即包括发送机和收发机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。处理器202负责管理总线架构和通常的处理，存储器201可以存储处理器202在执行操作时所使用的数据。
基于同一发明构思，参阅图3所示，本公开实施例提供一种网络设备(如，基站)，至少包括第一确定单元301，第二确定单元302，第一处理单元303，第二处理单元304，第三处理单元305，其中：
第一确定单，301，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
第二确定单元302，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
第一处理单元303，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
第二处理单元304，基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值；
第三处理单元305，基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
本公开实施例中，上述第一确定单元301，第二确定单元302，第一处理单元303，第二处理单元304，第三处理单元305相互配合，以实现上述各个实施例中执行的任意一种方法。
基于同一发明构思，本公开实施例提供一种计算机可读存储介质，当所述计算机可读存储介质中的计算机程序由处理器执行时，使得所述处理器能够执行上述各个实施例中服务器执行的任意一种方法。
综上所述，本公开实施例中，服务器确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值以及各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值之后，再基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并基于获得的各个干扰空间特征向量，结合预设的压缩系数和所述第一波束权值，获得第三波束权值，最终基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。这样，由于在提取干扰空间特征向量时，噪声空间对最终的结果影响可以忽略不计，因此可以使干扰抑制效果不受噪声空间功率大小的约束，而且，基于所述压缩系数计算最终的波束权值，可以使得最终的干扰抑制效果可以通过改变压缩系数加以控制。因此，即使在终端高速运动时，也可以提供稳健的算法，对期望终端发送的波束加以抑制，令所述期望终端发送的波束对非期望终端的干扰得到抑制。
本领域内的技术人员应明白，本公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本公开可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本公开可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本公开是参照根据本公开实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本公开的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念，则可对这些实施例做出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本公开范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本公开进行各种改动和变型而不脱离本公开的精神和范围。这样，倘若本公开的这些修改和变型属于本公开权利要求及其等同技术的范围之内，则本公开也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种干扰抑制的方法，其特征在于，包括：
确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
基于获得的各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于干扰抑制需求，预设压缩系数；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值；
基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，包括：
采用特征向量EBB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；或者，
采用波束扫描GOB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，包括：
采用EBB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；或者，
采用GOB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，包括：
基于所述第二波束权值，获得所述第二波束权值对应的共轭转置矩阵；
基于所述第二波束权值和所述共轭转置矩阵，构建所述干扰空间矩阵。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量，包括以下方式中的任意一种：
对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解SVD，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行正交三角QR分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵执行以下操作：基于所述干扰空间矩阵和所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的特征值矩阵，基于所述干扰空间矩阵和所述特征值矩阵，获得新的干扰空间矩阵，基于所述新的干扰空间矩阵和所述新的干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的干扰空间特征向量。
5.一种服务器，其特征在于，包括：
存储器，用于存储可执行计算机程序；
处理器，用于读取并执行存储器中存储的可执行计算机程序，执行下列过程：
确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
基于获得的各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于干扰抑制需求，预设压缩系数；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值；
基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
6.如权利要求5所述的服务器，其特征在于，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值，所述处理器用于：
采用特征向量EBB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；或者，
采用波束扫描GOB算法，确定所述期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值，包括：
采用EBB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；或者，
采用GOB算法，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值。
7.如权利要求5所述的服务器，其特征在于，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，所述处理器用于：
基于所述第二波束权值，获得所述第二波束权值对应的共轭转置矩阵；
基于所述第二波束权值和所述共轭转置矩阵，构建所述干扰空间矩阵。
8.如权利要求5所述的服务器，其特征在于，对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量，所述处理器用于执行以下方式中的任意一种：
对所述干扰空间矩阵，进行奇异值分解SVD，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行特征值分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵，进行正交三角QR分解，获得相应的干扰空间特征向量；
对所述干扰空间矩阵执行以下操作：基于所述干扰空间矩阵和所述干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的特征值矩阵，基于所述干扰空间矩阵和所述特征值矩阵，获得新的干扰空间矩阵，基于所述新的干扰空间矩阵和所述新的干扰空间矩阵的共轭转置矩阵，获得相应的干扰空间特征向量。
9.一种干扰抑制的装置，其特征在于，包括：
第一确定单元，确定期望终端使用的第一波束对应的第一波束权值；
第二确定单元，确定各个非期望终端各自使用的第二波束对应的第二波束权值；
第一处理单元，基于获得的各个第二波束权值构建干扰空间矩阵，并对所述干扰空间矩阵进行特征分解，获得相应的干扰空间特征向量；
第二处理单元，基于获得的各个干扰空间特征向量，重新构建目标干扰空间矩阵；
基于干扰抑制需求，预设压缩系数；
基于所述目标干扰空间矩阵、所述第一波束权值以及所述压缩系数，获得相应的调整值；
基于所述调整值对所述第一波束权值进行压缩，获得第三波束权值；
第三处理单元，基于所述第三波束权值，更新所述第一波束，向所述期望终端发送下行数据。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，当所述计算机可读存储介质中的计算机程序由处理器执行时，使得所述处理器能够执行如权利要求1－4任一项所述的方法。
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Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010097034A1 (zh) * 2009-02-27 2010-09-02 华为技术有限公司 干扰抑制方法和通信设备
US10177451B1 (en) * 2014-08-26 2019-01-08 Ball Aerospace & Technologies Corp. Wideband adaptive beamforming methods and systems

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9843949B2 (en) * 2014-06-20 2017-12-12 Electronics And Telecommunications Research Institute Frame transmission system and method of interference alignment and controlling in multi-cell random access network

Patent Citations (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2010097034A1 (zh) * 2009-02-27 2010-09-02 华为技术有限公司 干扰抑制方法和通信设备
US10177451B1 (en) * 2014-08-26 2019-01-08 Ball Aerospace & Technologies Corp. Wideband adaptive beamforming methods and systems

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