CN114499606A - 多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法及装置 - Google Patents

多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法及装置 Download PDF

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Abstract

本申请提供了一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法及装置，包括：基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在两个极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，获取干扰用户设备在两个极化方向对应的信道估计相关矩阵；基于期望用户设备在两个极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在两个极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行用户间干扰抑制，获取期望用户设备在两个极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。通过在干扰抑制处理过程中，分别对期望用户设备在不同极化方向对应的初始波束赋形权值进行处理，使得每个极化方向中干扰用户设备对应的信道估计相关矩阵的维度减少，从而降低了干扰抑制处理的计算量，减轻了基站的负担。

Description

多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法及装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，具体而言，本申请涉及一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法及装置方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
背景技术
5G(Generation)移动通信MU-MIMO(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，多用户多输入多输出)系统中，非码本波束赋形效果受用户运动速度的影响较大，主要体现在用户接收到的信号能量受多径小尺度快衰和用户间干扰两个方面，基于SRS(Sounding Reference Signal，探测参考信号)信道估计和SLNR(Signal Leakage Noise，信漏噪比)干扰抑制算法，结合时域、频域平滑，能有效的对抗用户移动带来的信噪比下降。
但是，上述算法在计算过程中用到了全部天线单元的信道估计相关矩阵的求逆运算，运算量大，给基站带来负担。
发明内容
本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，本申请实施例所提供的技术方案如下：
第一方面，本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法，多输入多输出MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，该方法包括：
获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于SRS获取对应的信道估计矩阵；
基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；
利用期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新MU-MIMO系统中期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
在本申请的一种可选实施例中，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，包括：
利用预设波束赋形权值获取算法，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵；
基于期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值和第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值；
将第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，预设波束赋形权值获取算法为基于特征值的波束形成EBB算法。
在本申请的一种可选实施例中，基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，包括：
基于信道估计矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数和第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数；
将第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵；
基于干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵，基于干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，基于干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计相关矩阵，包括：
将干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵与干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，包括：
对干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于平均信道估计相关矩阵、期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，对干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵，包括：
获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中各信道估计相关参数，与在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中对应位置的信道估计相关参数的平均值；
将各平均值构成的矩阵作为平均信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，利用预设干扰抑制算法，基于平均信道估计相关矩阵、期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，包括：
获取平均信道估计相关矩阵的逆矩阵；
将逆矩阵与期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，将逆矩阵与期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
第二方面，本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置，多输入多输出MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，该装置包括：
信道估计矩阵获取模块，用于获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于SRS获取对应的信道估计矩阵；
初始波束赋形权值矩阵获取模块，用于基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；
目标波束赋形权值矩阵获取模块，用于利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；
波束赋形权值更新模块，用于利用期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新MU-MIMO系统中期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值矩阵获取模块具体用于：
利用预设波束赋形权值获取算法，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵；
基于期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值和第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值；
将第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值。
在本申请的一种可选实施例中，预设波束赋形权值获取算法为基于特征值的波束形成EBB算法。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值获取模块具体用于：
基于信道估计矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数和第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数；
将第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵；
基于干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵，基于干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值矩阵获取模块进一步用于：
将干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵与干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值矩阵获取模块具体用于：
对取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于平均信道估计相关矩阵、期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值获取模块进一步用于：
获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中各信道估计相关参数，与在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中对应位置的信道估计相关参数的平均值；
将各平均值构成的矩阵作为平均信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值获取模块进一步用于：
获取平均信道估计相关矩阵的逆矩阵；
将逆矩阵与期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，将逆矩阵与期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；
存储器中存储有计算机程序；
处理器，用于执行计算机程序以实现第一方面实施例或第一方面任一可选实施例中所提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其特征在于，计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现第一方面实施例或第一方面任一可选实施例中所提供的方法。
本申请提供的技术方案带来的有益效果是：
通过在干扰抑制处理过程中，分别对期望用户设备在不同极化方向对应的初始波束赋形权值进行处理，使得每个极化方向中干扰用户设备对应的信道估计相关矩阵的维度减少，从而降低了干扰抑制处理的计算量，减轻了基站的负担。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对本申请实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法的流程示意图；
图2为本申请实施例的一个示例中正交极化阵列天线的天线面板的示意图；
图3为本申请实施例提供的一种干扰抑制方法的整体流程示意图；
图4为本申请实施例的一个示例中信道估计相关矩阵R的元素分布示意图；
图5为本申请实施例的一个示例中信道估计相关矩阵R’的元素分布示意图；
图6为本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置的结构框图；
图7为本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本申请，而不能解释为对本发明的限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本申请的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的全部或任一单元和全部组合。
为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。
在MU-MIMO系统中，大规模天线通过波束赋形，产生指向用户(即用户设备，UE(User Equipment))的专用波束，不同用户的波束在空间进行区分，使得不同用户能在同一小区同时同频得进行数据通信，有效得提高了时频资源的利用率。非码本波束赋形是基于当前时刻的上行SRS信道估计进行的，采用信道当前时刻信道估计精确匹配的赋形方案，当信道静止或变化缓慢时，相对短的SRS周期，可使非码本波束赋形达到最优的赋形性能。同时，对于MU-MIMO链路，不同的用户通过波束赋形权值间的干扰抑制处理(通过SLNR算法实现)，使用户间的干扰降到最低。然而，该算法在计算过程中用到了全部天线单元的信道估计相关矩阵的求逆运算，运算量大，给基站带来较大的负担。针对上述问题，本申请实施例提供了一种MU-MIMO系统中的干扰抑制方法。
图1为本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法的流程示意图，该方法的执行主体可以为基站，如图1所示，该方法可以包括：
步骤S101，获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于所述SRS获取对应的信道估计矩阵。
具体地，在MU-MIMO系统中，基站接收各用户设备上报的SRS，解析对应的信道估计矩阵，其中，信道估计矩阵中各元素为对应的各信道估计参数，这些信道估计参数分别与MU-MIMO系统布置的各天线一一对应。
步骤S102，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
需要说明的是，在本申请中，MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，举例来说，如图2所示，图中示出了一种正交极化阵列天线的面板，该阵列天线为4行8列的正交极化阵列天线，是由共64个天线组成的大规模天线，其中，一个天线位置(如Ant0、Ant1、Ant2等)放置了两个正交极化(分别为第一极化方向和第二极化方向)的天线。各天线的序号排列如表1所示，一个天线位置对应表1中两个相邻的天线序号，例如，天线位置Ant0对应的天线序号为1和3，天线位置Ant8对应的天线序号为17和19。
表1
1 3 5 7 9 11 13 15 2 4 6 8 10 12 14 16
17 19 21 23 25 27 29 31 18 20 22 24 26 28 30 32
33 35 37 39 41 43 45 47 32 34 36 38 40 42 44 48
49 51 53 55 57 59 61 63 48 50 52 54 56 58 60 64
其中，期望用户设备(或期望用户)即基站确定的干扰抑制对象，在干扰抑制处理过程中，通过对其对应的波束赋形权值的调整，以消除其对干扰用户设备(或干扰用户)的影响。可以理解的是，在MU-MIMO系统中，基站每次确定一个期望用户设备，其他非期望用户设备即为干扰用户设备，在对该期望用户设备采用本申请提供的干扰抑制方法处理后，基站会再确定出另一个期望用户设备，并按本申请提供的干扰抑制方法再次进行处理，直至MU-MIMO系统中用户间干扰被消除。本申请实施例仅对其中一次干扰消除处理过程进行说明。
具体地，一方面，在对系统进行信道估计时，可以根据所采用的信道估计矩阵获取期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，即获取了系统中各天线对应的初始波束赋形权值，那么可以根据第一极化方向和第二极化方向分别对应的天线，分别获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵。
另一方面，在对系统进行信道估计时，可以根据所采用信道估计矩阵，获取系统中各天线对应的信道估计矩阵中的元素，那么可以将第一极化方向和第二极化方向分别对应的天线所对应的元素组合，即得到干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵和在第二极化方向对应的信道估计矩阵，进一步地，根据干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵和在第二极化方向对应的信道估计矩阵，即可得到干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
步骤S103，利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
具体地，利用预设干扰抑制算法，对期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵进行调整，以消除期望用户设备对其他用户设备的干扰。具体来说，可以求干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵的逆矩阵，然后利用该逆矩阵与期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，即可得到对应的目标波束赋形权值矩阵。可以求干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵的逆矩阵，然后利用该逆矩阵与期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，即可得到对应的目标波束赋形权值矩阵。
可以理解的是，在进行干扰抑制处理的过程中，即在获取目标波束赋形权值的过程中，将期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵分为两个部分，将干扰用户设备对应的信道估计相关矩阵也分为对应的两部分，从而减少了信道估计相关矩阵的维度，降低了干扰抑制处理的过程中的计算的复杂程度。
步骤S104，利用期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新MU-MIMO系统中期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
具体地，目标波束赋形权值矩阵中存储为经干扰抑制处理后得到的波束赋形权值，利用系统中各天线对应的目标波束赋形权值，替换各天线对应的初始波束赋形权值，即完成更新。
本申请提供的方案，通过在干扰抑制处理过程中，分别对期望用户设备在不同极化方向对应的初始波束赋形权值进行处理，使得每个极化方向中干扰用户设备对应的信道估计相关矩阵的维度减少，从而降低了干扰抑制处理的计算量，减轻了基站的负担。
在本申请的一种可选实施例中，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，包括：
利用预设波束赋形权值获取算法，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵；
基于所述期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，获取所述第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值和所述第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值；
将第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值，将第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值。
其中，预设波束赋形权值获取算法为基于特征值的波束形成EBB算法。
具体地，在获取到期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵后，即获取到了正交极化阵列天线中各天线对应的初始波束赋形权值。那么，要得到期望用户设备分别在两个极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，只需要获取两个极化方向分别对应的各天线对应的初始波束赋形权值即可。具体来说，将第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵。
在本申请实施例的一种可选实施例中，基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，包括：
基于所述信道估计矩阵，获取所述第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数和所述第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数；
将第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的新矩阵，作为干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的新矩阵，作为干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵；
基于干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵，基于干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
具体地，干扰用户设备在两个极化方向对应的信道估计相关矩阵需要根据其在两个极化方向对应的信道估计矩阵计算得到。由于信道估计矩阵中的各元素(即信道估计参数)与正交极化阵列天线中各天线一一对应，那么，只需要获取干扰用户设备在两个极化方向对应的信道估计矩阵中的元素，并分别由对应的元素即可组成在两个极化方向对应的信道估计矩阵。具体来说，将第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计矩阵中的各元素构成的新矩阵，作为干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计矩阵中的各元素构成的新矩阵，作为干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵。
在得到干扰用户设备在两个极化方向的信道估计矩阵后，即可分别根据信道估计矩阵得到其在两个极化方向的信道估计相关矩阵。具体来说，将干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵与干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵。将干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵与干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，包括：
对干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于平均信道估计相关矩阵、期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
具体地，由于两个极化方向所在信道空间基本一致，因此可以对两个极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，具体来说，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵中各对应的元素(即信道估计相关参数)的平均值，得到对应的平均信道估计相关矩阵，即完成两个极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理。
然后，利用预设干扰抑制算法，基于所述平均信道估计相关矩阵、所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值。具体来说，获取所述平均信道估计相关矩阵的逆矩阵；将所述逆矩阵与所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，将所述逆矩阵与所述期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到所述期望用户设备在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
可以理解的是，在对两个极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理后，将两个信道估计相关矩阵合并为一个平均信道估计相关矩阵，在进行干扰抑制处理的计算过程中，只需要求一个逆矩阵(即平均信道估计相关矩阵的逆矩阵)，进一步降低了计算量，减少了基站的负担。
如图3所示，该图示出了本申请实施例的整体方案，可以包括：
(1)在系统中进行信道估计时，一方面，通过EBB(Eigenvalue BasedBeamforming，基于特征值的波束形成)算法获取期望用户设备(期望UE)对应的波束赋形权值(即获取期望UE对应的初始波束赋形权值矩阵)；另一方面，获取干扰用户设备在第一极化方向(即图中极化方向1)的信道估计相关矩阵R1，获取干扰用户设备在第二极化方向(即图中极化方向2)的信道估计相关矩阵R2。进一步地，对R1和R2进行极化域平滑，得到平均信道估计相关矩阵R’。
(2)根据前文描述的方式，从期望用户设备(期望UE)对应的初始波束赋形权值矩阵中，确定极化方向1对应的权值(即确定期望UE在极化方向1的初始波束赋形权值矩阵)以及极化方向2对应的权值(即确定期望UE在极化方向2的初始波束赋形权值矩阵)。
(3)基于极化方向1对应的权值和平均信道估计相关矩阵R’进行干扰抑制处理，得到期望UE在极化方向1对应的目标波束赋形权值矩阵，基于极化方向2对应的权值和平均信道估计相关矩阵R’进行干扰抑制处理，得到期望UE在极化方向2对应的目标波束赋形权值矩阵。
(4)利用期望UE在两个极化方向的目标波束赋形权值矩阵更新MIMIO系统中各天线对应的初始波束赋形权值。
下面通过具体示例来对本申请的方案进行进一步说明，接如图2所示的示例，基于SRS获取的信道估计矩阵H，H是一个N*T的矩阵(这里以1个频点为例)，N为正交极化阵列天线中天线的数目，T为用户设备的SRS端口数。若系统中用户设备的SRS端口数T为4，则可通过EBB算法对信道估计矩阵H(64*4)获得期望用户的波束赋形权值w，w是一个N*L的向量(L为期望用户设备的流数，L≤4)。
以CDLD信道为例，基于SRS信道估计，计算64阵元的信道估计相关矩阵R＝H*HH，维度(64*64)，R中的元素分布如图4所示，其中，区域401对应的元素的值大于区域402对应的元素的值。按本申请提供的方案，为了降低干扰抑制处理中的信道估计相关矩阵的维度，可以对信道估计矩阵H按正交极化方向进行重新排列，那么，对应的天线面板中天线序号重新排列结果如表2所示，对应的信道估计相关矩阵R红的元素分布如图5所示，其中，左下角的四分之一为一个极化方向的相关矩阵元素，右上角的四分之一为一个极化方向，另外两部分交叉极化的相关矩阵元素，数值都较小，可认为是冗余数据。另外，根据两个正交极化天线阵所在信道空间基本一致原理，同时图5可见两个极化方向的R矩阵相似度极高，因此可以将两个极化方向的R矩阵再做一次平滑，将求逆次数再减少一半。
表2
1 2 3 4 5 6 7 8 33 34 35 36 37 38 39 40
9 10 11 12 13 14 15 16 41 42 43 44 45 46 47 48
17 18 19 20 21 22 23 24 49 50 51 52 53 54 55 56
25 26 27 28 29 30 31 32 57 58 59 60 61 62 63 64
根据图5所示的信道估计相关矩阵R，获取两个极化方向分别对应的信道估计相关矩阵R1、R2，具体地，首先，基于信道估计矩阵H获取两个极化方向分别对应的信道估计矩阵H1、H2，然后，通过以下公式计算R1、R2：
R1＝H1*H1 H
R2＝H2*H2 H
进而对R1、R2做极化域平滑处理，得到平均信道估计相关矩阵R′，该矩阵维度为(32*32)，该矩阵维度比R(维度64*64)的元素数目减少了75％，求逆时可大大降低复杂度。
接下来，首先，基于期望用户的波束赋形权值矩阵w获取两个极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵w1、w2，然后基于SLNR算法进行干扰抑制处理，获取两个极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵w′1、w′2，具体计算公式如下：
w′1＝(R′)-1*w1
w′2＝(R′)-1*w2
可见该算法对32*32的R′矩阵求逆，比现有技术中对64*64的R矩阵求逆，复杂度大大降低。
最后，按原始天线排列方式，重组上述干扰抑制后的波束赋形权值w＝w1&w2，获得完整的阵列天线权值，符号&表示按图2所示的原始天线排列重排干扰抑制后的权值w′1、w′2。
图6为本申请实施例提供的一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置的结构框图，如图6所示，该装置600可以包括：信道估计矩阵获取模块601、初始波束赋形权值矩阵获取模块602、目标波束赋形权值矩阵获取模块603和波束赋形权值更新模块604，且多输入多输出MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，其中：
信道估计矩阵获取模块601用于获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于SRS获取对应的信道估计矩阵；
初始波束赋形权值矩阵获取模块602用于基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；
目标波束赋形权值矩阵获取模块603用于利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；
波束赋形权值更新模块604用于利用期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新MU-MIMO系统中期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
本申请提供的方案，通过在干扰抑制处理过程中，分别对期望用户设备在不同极化方向对应的初始波束赋形权值进行处理，使得每个极化方向中干扰用户设备对应的信道估计相关矩阵的维度减少，从而降低了干扰抑制处理的计算量，减轻了基站的负担。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值矩阵获取模块具体用于：
利用预设波束赋形权值获取算法，基于信道估计矩阵，获取期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵；
基于期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值和第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值；
将第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值。
在本申请的一种可选实施例中，预设波束赋形权值获取算法为基于特征值的波束形成EBB算法。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值获取模块具体用于：
基于信道估计矩阵，获取第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数和第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数；
将第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，将第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵；
基于干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵，基于干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，初始波束赋形权值矩阵获取模块进一步用于：
将干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵与干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值矩阵获取模块具体用于：
对取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于平均信道估计相关矩阵、期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值获取模块进一步用于：
获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中各信道估计相关参数，与在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中对应位置的信道估计相关参数的平均值；
将各平均值构成的矩阵作为平均信道估计相关矩阵。
在本申请的一种可选实施例中，目标波束赋形权值获取模块进一步用于：
获取平均信道估计相关矩阵的逆矩阵；
将逆矩阵与期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，将逆矩阵与期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到期望用户设备在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
基于相同的原理，本申请实施例还提供了一种电子设备，该电子设备包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行该计算机程序时，实现本申请任一可选实施例中所提供的方法，具体可实现如下情况：
获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于SRS获取对应的信道估计矩阵；基于信道估计矩阵，获取期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于信道估计矩阵，获取干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；利用预设干扰抑制算法，基于期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及干扰用户设备在第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；利用期望用户设备在第一极化方向对应的目标波束赋形权值和在第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新MU-MIMO系统中期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现本申请任一实施例所示的方法。
可以理解的是，介质中存储的可以是数据传输方法对应的计算机程序。
图7中示出了本申请实施例所适用的一种电子设备的结构示意图，如图7所示，图7所示的电子设备700包括：处理器701和存储器703。其中，处理器701和存储器703相连，如通过总线702相连。进一步地，电子设备700还可以包括收发器704，电子设备700可以通过收发器704与其他电子设备进行数据的交互。需要说明的是，实际应用中收发器704不限于一个，该电子设备700的结构并不构成对本申请实施例的限定。
其中，处理器701应用于本申请实施例中，可以用于实现图6所示的多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置的功能。
处理器701可以是CPU，通用处理器，DSP，ASIC，FPGA或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本申请公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器701也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线702可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线702可以是PCI总线或EISA总线等。总线702可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器703可以是ROM或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM、CD-ROM或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质或者其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储具有指令或数据结构形式的期望的程序代码并能够由计算机存取的任何其他介质，但不限于此。
存储器703用于存储执行本申请方案的应用程序代码，并由处理器701来控制执行。处理器701用于执行存储器703中存储的应用程序代码，以实现图6所示实施例提供的多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置的动作。
本申请实施例提供的技术方案可以适用于多种系统，尤其是5G系统。例如适用的系统可以是全球移动通讯(global system of mobile communication，GSM)系统、码分多址(code division multiple access，CDMA)系统、宽带码分多址(Wideband CodeDivision Multiple Access，WCDMA)通用分组无线业务(general packet radio service，GPRS)系统、长期演进(long term evolution，LTE)系统、LTE频分双工(frequencydivision duplex，FDD)系统、LTE时分双工(time division duplex，TDD)系统、高级长期演进(long term evolution advanced，LTE-A)系统、通用移动系统(universal mobiletelecommunication system，UMTS)、全球互联微波接入(worldwide interoperabilityfor microwave access，WiMAX)系统、5G新空口(New Radio,NR)系统等。这多种系统中均包括终端设备和网络设备。系统中还可以包括核心网部分，例如演进的分组系统(EvlovedPacket System,EPS)、5G系统(5GS)等。
本申请实施例涉及的终端设备，可以是指向用户提供语音和/或数据连通性的设备，具有无线连接功能的手持式设备、或连接到无线调制解调器的其他处理设备等。在不同的系统中，终端设备的名称可能也不相同，例如在5G系统中，终端设备可以称为用户设备(User Equipment，UE)。无线终端设备可以经无线接入网(Radio Access Network,RAN)与一个或多个核心网(Core Network,CN)进行通信，无线终端设备可以是移动终端设备，如移动电话(或称为“蜂窝”电话)和具有移动终端设备的计算机，例如，可以是便携式、袖珍式、手持式、计算机内置的或者车载的移动装置，它们与无线接入网交换语言和/或数据。例如，个人通信业务(Personal Communication Service，PCS)电话、无绳电话、会话发起协议(Session Initiated Protocol，SIP)话机、无线本地环路(Wireless Local Loop，WLL)站、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)等设备。无线终端设备也可以称为系统、订户单元(subscriber unit)、订户站(subscriber station)，移动站(mobilestation)、移动台(mobile)、远程站(remote station)、接入点(access point)、远程终端设备(remote terminal)、接入终端设备(access terminal)、用户终端设备(userterminal)、用户代理(user agent)、用户装置(user device)，本申请实施例中并不限定。
应该理解的是，虽然附图的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，其可以以其他的顺序执行。而且，附图的流程图中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，其执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其他步骤或者其他步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
以上仅是本申请的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (10)

1.一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制方法，其特征在于，所述多输入多输出MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，所述方法包括：
获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于所述SRS获取对应的信道估计矩阵；
基于所述信道估计矩阵，获取所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于所述信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；
利用预设干扰抑制算法，基于所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；
基于所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新所述MU-MIMO系统中所述期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述信道估计矩阵，获取所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，包括：
利用预设波束赋形权值获取算法，基于所述信道估计矩阵，获取所述期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵；
基于所述期望用户设备对应的初始波束赋形权值矩阵，获取所述第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值和所述第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值；
将所述第一极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，将所述第二极化方向对应的各天线所对应的初始波束赋形权值构成的矩阵，作为所述期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，包括：
基于所述信道估计矩阵，获取所述第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数和所述第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数；
将所述第一极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计矩阵，将所述第二极化方向对应的各天线所对应的信道估计参数构成的矩阵，作为所述干扰用户设备在所述第二极化方向对应的信道估计矩阵；
基于所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵，基于所述干扰用户设备在所述第二极化方向对应的信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述干扰用户设备在任一极化方向对应的信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述任一极化方向对应的信道估计相关矩阵，包括：
将所述干扰用户设备在所述任一极化方向对应的信道估计矩阵与所述干扰用户设备在所述任一极化方向对应的信道估计矩阵的共轭矩阵相乘，得到所述干扰用户设备在所述任一极化方向对应的信道估计相关矩阵。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用预设干扰抑制算法，基于所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，包括：
对所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵中进行极化域平滑处理的平均值，得到对应的平均信道估计相关矩阵；各对应的元素
利用预设干扰抑制算法，基于所述平均信道估计相关矩阵、所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵进行极化域平滑处理，得到对应的平均信道估计相关矩阵，包括：
获取所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中各信道估计相关参数，与在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵中对应位置的信道估计相关参数的平均值；
将各平均值构成的矩阵作为所述平均信道估计相关矩阵。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述利用预设干扰抑制算法，基于所述平均信道估计相关矩阵、所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，进行干扰抑制，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，包括：
获取所述平均信道估计相关矩阵的逆矩阵；
将所述逆矩阵与所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，将所述逆矩阵与所述期望用户设备在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵相乘，得到所述期望用户设备在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵。
8.一种多用户多输入多输出系统中的干扰抑制装置，其特征在于，所述多输入多输出MU-MIMO系统中各天线按正交极化阵列排布，所述装置包括：
信道估计矩阵获取模块，用于获取期望用户设备和干扰用户设备上报的探测参考信号SRS，并基于所述SRS获取对应的信道估计矩阵；
初始波束赋形权值矩阵获取模块，用于基于所述信道估计矩阵，获取所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵，并基于所述信道估计矩阵，获取所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵；
目标波束赋形权值矩阵获取模块，用于利用预设干扰抑制算法，基于所述期望用户设备在第一极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵和在第二极化方向对应的初始波束赋形权值矩阵、以及所述干扰用户设备在所述第一极化方向对应的信道估计相关矩阵和在所述第二极化方向对应的信道估计相关矩阵，进行干扰抑制，获取所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵；
波束赋形权值更新模块，用于利用所述期望用户设备在所述第一极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵和在所述第二极化方向对应的目标波束赋形权值矩阵，更新所述MU-MIMO系统中所述期望用户设备对应的各天线对应的初始波束赋形权值。
9.一种电子设备，其特征在于，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，用于执行所述计算机程序以实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
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上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法。
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