CN115441909B - 一种波束赋形方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本申请提供的波束赋形方法及装置，提出了对第一设备构成干扰的一个或多个对第二设备的上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；然后，利用修正后的一个或多个第二设备上行信道估计信息，对第一设备进行波束赋形的技术方案。通过对第二设备的上行估计信息进行子带级的加权旋转处理，以使得修正后的上行信道估计信息中将同时体现子带以及相邻子带的频点信息，从而使得在利用修正后的上行信道估计信息构建干扰空间时，子带的整个带宽均处于干扰空间的中间位置，有效提升对子带边缘区域的干扰抑制效果，使得通信系统整体下行效率得到相应的提升。

Description

一种波束赋形方法及装置
技术领域
本申请涉及无线通信技术领域，尤其涉及一种波束赋形方法及装置。
背景技术
随着移动通信技术的发展，涉及多用户的多输入多输出(Multi-User Multiple-Input Multiple-Output，简称MU-MIMO)通信系统逐步得到推广。波束赋形是一种对通信系统中的阵列天线进行信号整形处理的技术，通过波束赋形可使得通信系统中的各用户之间对彼此的信号干扰得到有效抑制，从而提高通信系统中各用户的信号质量。
通常的，对MU-MIMO可采用破零算法、最小均方误差算法、最大信漏比算法等算法，以对每个子带内的不同资源块之间进行平均，获取用户在每个子带的信道估计信息，进而对用户进行波束赋形处理。
但是，当利用上述方式对频选信道进行处理时，由于频选信道的信道频率特性差异较大，使得波束赋形处理后的子带中间干扰抑制效果较好，子带边缘干扰抑制效果较差的问题，影响了通信系统整体下行效率。
发明内容
本申请提供一种波束赋形方法及装置，用以提高波束赋形在子带边缘的干扰抑制效果，使得子带具有较为均衡的干扰抑制效果，提高通信系统的整体下行效率。
第一方面，本申请提供了一种波束赋形方法，；
所述方法包括：
获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形。
可选的，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中，所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息，包括：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
可选地，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，包括：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数α的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
可选地，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q；所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
可选地，所述加权系数为0.4。
可选地，所述方法还包括：
根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
可选地，所述根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵，包括：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：P⊥＝I-Hm(HmH*Hm+σ2IN)-1HmH；
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
可选地，所述方法还包括：
利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
可选地，所述利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，包括：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
可选地，所述方法还包括：
获取第一设备的上行信道估计信息；
利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
可选地，所述利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值，包括：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
第二方面，本申请提供了一种网络设备，所述网络设备用于对第一设备执行波束赋形；所述网络设备包括存储器，收发机，处理器：
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发信息；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形。
可选地，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中，所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述处理器执行所述对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息的操作，具体包括：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
可选地，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述处理器执行所述利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理的操作，具体包括：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数α的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
可选地，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q；所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
可选地，所述加权系数为0.4。
可选地，所述处理器还用于执行如下操作：
根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
可选地，所述处理器在执行所述根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵的操作，具体包括：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：P⊥＝I-Hm(HmH*Hm+σ2IN)-1HmH；
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
可选地，所述处理器还用于执行如下操作：
利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
可选地，所述处理器执行利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子的操作，具体包括：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
可选地，所述处理器还用于执行如下操作：
获取第一设备的上行信道估计信息；
利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
可选地，所述处理器执行所述利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值的操作，具体包括：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
第三方面，本申请提供了一种网络设备，所述网络设备用于对第一设备执行波束赋形；所述网络设备，包括：
获取单元，用于获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
修正单元，用于对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
赋形单元，用于根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形。
第四方面，本申请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存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行第一方面任一项所述的方法。
第五方面，本申请提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现第一方面中任一项所述的方法。
第六方面，本申请提供了一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有代码和数据，所述存储器与所述处理器耦合，所述处理器运行所述存储器中存储的所述代码和数据使得所述装置执行第一方面中任一项所述的方法。
本申请提供的波束赋形方法及装置，提出了对第一设备构成干扰的一个或多个对第二设备的上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；然后，利用修正后的一个或多个第二设备上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形的技术方案。通过对第二设备的上行估计信息进行子带级的加权旋转处理，以使得修正后的上行信道估计信息中将同时体现子带以及相邻子带的频点信息，从而使得在利用修正后的上行信道估计信息构建干扰空间时，子带的整个带宽均处于干扰空间的中间位置。特别针对于信道频率特性差异较大的频选信道来说，该技术方案能够有效提升对子带边缘区域的干扰抑制效果，使得通信系统整体下行效率得到相应的提升。
应当理解，上述发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本发明的实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请提供的一种网络架构；
图2是本申请提供的一种网络设备的功能模块示意图；
图3是本申请提供的一种波束赋形方法的流程示意图；
图4为本申请提供的一种子带结构示意图；
图5为本申请提供的另一种波束赋形方法的流程示意图；
图6为本申请提供的一种网络设备的硬件结构示意图；
图7为本申请提供的一种网络设备的结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
针对现有技术MU-MIMO的波束赋形过程中，其设备在子带中间干扰抑制效果较好，子带边缘干扰抑制效果较差的问题，本申请提供一种波束赋形方法及装置，用以根据上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，使得基于修正后的上行信道估计信息的波束赋形过程能够为子带边缘提供更好的干扰抑制效果，提高通信系统的整体下行效率。
其中，方法和装置是基于同一申请构思的，由于方法和装置解决问题的原理相似，因此装置和方法的实施可以相互参见，重复之处不再赘述。
为了清楚理解本申请的技术方案，首先对现有技术的方案进行详细介绍。
图1是本申请提供的一种网络架构，如图1所示的，该网络架构中包括有终端设备(本申请所提及的第一设备和第二设备)以及网络设备。
其中，图1中的终端设备，其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。
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 LocalLoop，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(mobile station)、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。
而本实施例中涉及的网络设备，可以是基站，该基站可以包括多个为终端提供服务的小区。根据具体应用场合不同，基站又可以称为接入点，或者可以是接入网中在空中接口上通过一个或多个扇区与无线终端设备通信的设备，或者其它名称。网络设备可用于将收到的空中帧与网际协议(Internet Protocol，IP)分组进行相互更换，作为无线终端设备与接入网的其余部分之间的路由器，其中接入网的其余部分可包括网际协议(IP)通信网络。网络设备还可协调对空中接口的属性管理。例如，本申请实施例涉及的网络设备可以是全球移动通信系统(Global System for Mobile communications，GSM)或码分多址接入(Code DivisionMultiple Access，CDMA)中的网络设备(Base Transceiver Station，BTS)，也可以是带宽码分多址接入(Wide-band Code Division Multiple Access，WCDMA)中的网络设备(NodeB)，还可以是长期演进(long term evolution，LTE)系统中的演进型网络设备(evolutional Node B，eNB或e-NodeB)、5G网络架构(nextgeneration system)中的5G基站(gNB)，也可以是家庭演进基站(Home evolved Node B，HeNB)、中继节点(relaynode)、家庭基站(femto)、微微基站(pico)等，本申请实施例中并不限定。在一些网络结构中，网络设备可以包括集中单元(centralized unit，CU)节点和分布单元(distributedunit，DU)节点，集中单元和分布单元也可以地理上分开布置。
在本申请涉及实施例中，网络设备与终端设备之间可以各自使用一或多根天线进行多输入多输出(Multi Input Multi Output,MIMO)传输，其具体可为多用户MIMO(Multiple User MIMO,MU-MIMO)。根据根天线组合的形态和数量，MIMO传输可以是2D-MIMO、3D-MIMO、FD-MIMO或massive-MIMO，也可以是分集传输或预编码传输或波束赋形传输等。
在如图1所示的通信系统中，一般包括有多个终端设备，为了使得每个终端设备在通信过程中彼此之间不会出现信号干扰，网络设备需要对每个终端设备进行波束赋形处理，以使得波束赋形处理后的各终端设备的信号正交。
其中，对于终端设备的波束赋形处理是分别进行的，以多个终端设备中的任意设备作为待波束赋形处理的第一设备，而多个终端设备中的其他设备则作为对该第一设备构成信号干扰的第二设备。
在现有技术中，当需要对第一设备进行波束赋形处理时，网络设备会根据预先为第二设备配置的赋形带宽(也称子带)，对各第二设备基于子带的信道估计信息，从而根据各第二设备的信道估计信息结果构建第一设备的干扰空间，进而根据第一设备的干扰空间确定第一设备的赋形因子。利用该赋形因子，网络设备可为第一设备配置相应的信号参数，以生成基于信号参数的第一设备的预编码序列，便于网络设备与第一设备之间的传输。
为了能够准确的构建并得到第一设备的干扰空间，在现有技术中，一般会基于迫零算法(ZF，Zero Force)、最小均方误差算法(MMSE，weighted minimummean-squareerror)、最大信漏比算法(SLNR，Signal to Leak and Noise Ratio)等算法对各第二设备基于子带的信道估计信息进行计算。
通常的，对于各第二设备的子带的信道估计信息的计算是基于资源块(PRB，Physical Resource Block)级别的。针对第二设备的任一子带的信道估计信息来说，可通过对该子带的各PRB自身的频点的信道估计信息或各PRB之间的频点的信道估计信息进行平均，以得到各PRB的信道估计信息，进而得到第二设备的各子带的信道估计信息。
但是，当系统中的终端设备的信道为频选信道时，这样的基于PRB级的信道估计信息的获取方式会损失子带边缘的信道估计信息。
具体来说，频选信道是指信道中存在频率选择性衰落现象的信道，这种信道的这种信道的频率响应在所用的频段内是不平坦的，其信道频率特性差异较大。当系统中的终端设备的信道为频选信道时，采用上述的方式计算第二设备的各子带的信道估计信息并利用计算后的信道估计信息对第一设备进行波束赋形之后，其波束赋形中的干扰抑制更多的作用于子带的中间区域，而较少的作用于子带边缘区域。即，容易出现第一设备的接受信号信噪比在子带中间的频点高，在子带边缘的频点低的现象。
而该现象将使得第一设备的整体的干扰抑制效果较差，影响了整体的下行速率。基于此，本申请应运而生，针对于频选信道来说，考虑到这类信道的频率特性差异较大，发明人提供的本申请实施例中，与现有技术中对各子带的信道估计信息的计算是基于PRB级别的不同是，本申请在对于各子带的信道估计信息进行计算时是基于子带级别的。
换句话说，在计算任一子带的信道估计信息时，本申请不仅参考自身子带的各PRB的信道估计信息，还同时参考其相邻子带的PRB的信道估计信息，从而尽可能小的降低对信道估计进行平均处理时所带来的信道估计信息的损失，进而使得在干扰抑制过程中当前子带空间处于干扰空间的中间位置，提升了子带边缘的干扰抑制效果。
为了便于更好的理解本申请所描述的波束赋形方法，图2是本申请提供的一种网络设备的功能模块示意图，该网络设备具体可承载于图1所示的网络结构中。
其中，如图2所示的，本申请所基于的网络设备至少包括设备主体201以及可用于执行本申请的波束赋形方法的波束赋形功能模块202。
其中，对于设备主体201来说，其可用于执行网络设备的基础功能，如，提供信号覆盖区以及有线信号和无线信号的信号传输，以为终端设备之间的通话以及收发信息提供相应支持。
对于波束赋形功能模块202来说，其将按照本申请各实施例所记载的方式，从设备主体201中获取各终端设备的上行信道估计信息，并利用这些信息对各终端设备进行波束赋形，以使得网络设备在完成对网络构架中的各终端设备的波束赋形之后，将生成并向各终端设备发送各自的预编码。
具体的，对于波束赋形功能模块202来说，在波束赋形过程中，其主要涉及如下几个步骤：
步骤一、计算第一设备的波束赋形权值；
步骤二、获取并修正第二设备的上行信道估计信息；
步骤三、利用修正后的上行信道估计信息构建第一设备的干扰空间；
步骤四、计算第一设备在干扰空间下的正交投影矩阵，利用正交投影矩阵对第一设备的波束赋形权值进行更新，得到第一设备的赋形因子，该赋形因子用于对第一设备进行波束赋形处理。
以下将参照附图并结合如上提供的各步骤来具体描述本申请的实施例。
实施例一
图3是本申请提供的一种波束赋形方法的流程示意图，结合前述图2所示网络设备的结构和功能步骤，如图3所示的，本实施例的执行主体为图2所示结构中的网络设备的波束赋形功能模块202，本实施例提供的方法将应用于对图1以及图2所示的第一设备，具体是对第一设备在波束赋形过程中的步骤二中所涉及的修正第二设备的上行信道估计信息而进行的改进。
结合图3，本实施例提供的波束赋形方法至少包括以下几个步骤：
步骤301、获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备。
步骤302、对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息。
步骤303、根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形。
首先需要明确的是，在本申请中，针对于通信系统中的每一个终端设备，均需要执行波束赋形处理，其各终端设备的波束赋形可为同步执行的，也可为异步执行的，本申请将对其不进行限制。
其中，针对任意一次的波束赋形处理来说，其中的待波束赋形的设备将作为本申请中的第一设备，如图2所示的终端设备203；其中的会对该第一设备构成干扰的设备，将作为本申请中的第二设备，如图2所示的终端设备204。
当然，可知的是，第一设备和第二设备是相对而言的，对于通信系统中的同一个终端设备，在不同的波束赋形处理中，其可能为第一设备，也可能为第二设备，本申请对此将不再进行过多说明。
在本实施例提供方法中，结合图2所示的，网络设备的波束赋形功能模块202首先会从设备主体201中获取各第二设备的上行信道估计信息，其中，该上行信道估计信息是PRB级别的，即上行信道估计信息中至少包括有各第二设备在不同子带的不同PRB的信道估计信息。
然后，网络设备将执行对上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理以进行修正，其中的子带级的加权旋转处理是指利用相邻子带的信道估计信息的对当前子带的信道估计信息进行基于加权系数的修正处理。最后，基于修正后的上行信道估计信息，结合前述的步骤一、步骤三和步骤四对第一设备进行干扰空间的构建以获得第一设备的赋形因子，最终完成对第一设备的波束赋形处理。
下面将进一步介绍本申请实施例中的所述的对上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息的具体方式：
假设，第二设备的上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数。
那么，上述的对于第k个第二设备的上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理可表示为：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
特别的，当m为1时，由于不存在第k个第二设备在第m个子带的信道估计信息，因此，对第k个第二设备在第1个子带的信道估计信息进行加权旋转处理仅能基于第k个第二设备在第2个子带的信道估计信息来进行；
类似的，当m等于M时，由于不存在第k个第二设备在第M+1个子带的信道估计信息，因此，对第k个第二设备在第M个子带的信道估计信息进行加权旋转处理仅能基于第k个第二设备在第M-1个子带的信道估计信息来进行。
也就是说，对于第二设备的第m个子带来说，将可利用其至少一个相邻子带对该子带进行信道估计的修正。即，利用第m+1个子带的信道估计信息对第m个子带的信道估计信息进行修正，或者，利用第m-1个子带的信道估计信息对第m个子带的信道估计信息进行修正，或者，利用第m-1个子带的信道估计信息以及第m+1个子带的信道估计信息的组合对第m个子带的信道估计信息进行修正。
在上述实施方式的基础上，可选的，本申请还提供了对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理的具体实现方式：
图4为本申请提供的一种子带结构示意图，如图4所示的，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数。
上述的利用第m-1个子带的信道估计信息对第m个子带的信道估计信息进行修正具体可表示为：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息。
也就是说，结合图4所示的，当第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q以及所述预设加权系数为α时，修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为/>
类似的，上述的利用第m-1个子带的信道估计信息对第m个子带的信道估计信息进行修正具体可表示为：
利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
也就是说，结合图4所示的，当第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q以及所述预设加权系数为α时，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为/>
一般的，上述的加权系数是大于0小于1的，在其中一种可选实施方式中，该加权系数具体可为0.4。
与现有技术中相比，由于修正后的第m个子带的信道估计信息是根据第m个子带的信道估计信息以及与其相邻的第m+1个子带的信道估计信息和/或第m-1个子带的信道估计信息而确定的，从而使得在利用修正后的上行信道估计信息构建干扰空间时，子带的整个带宽均处于干扰空间的中间位置。特别针对于信道频率特性差异较大的频选信道来说，该技术方案能够有效提升对子带边缘区域的干扰抑制效果，使得通信系统整体下行效率得到相应的提升。
在上述实施方式的基础上，可选地，可仅对第一设备的部分第二设备的上行信道估计信息执行步骤302中所述的修正，从而使得在提升整体干扰抑制效果的同时保证运算量维持在当前量级；
而在其他另一种可选方式中，可对第一设备的全部第二设备的上行信道估计信息均执行步骤302中所述的修正，从而使得干扰抑制效果达到最佳；本实施方式将对上述情况不进行限制。
在上述实施方式的基础上，图5为本申请提供的另一种波束赋形方法的流程示意图，如图5所示的，该方法包括：
步骤501、获取第一设备的上行信道估计信息以及一个或多个第二设备的上行信道估计信息。
步骤502、利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
步骤503、对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息。
步骤504、根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
步骤505、利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
与前述实施例类似的是，本实施例提供的方法将应用于对图1以及图2所示的第一设备，其执行主体为图2所示结构中的网络设备的波束赋形功能模块202。
其中，本实施例中的步骤503的具体实现方式可参见前述实施例中的相应记载，本实施例将不对该步骤进行赘述。
与前述实施例不同的是，本实施例中还包括有步骤501、502、504以及505，下面将对各步骤一一进行解释说明书。
为了能够实现对于通信系统中的各终端设备的波束赋形，首先需要获取各终端设备的上行估计信息，即如步骤501中所述的，获取第一设备以及其相应的一个或多个第二设备的上行估计信息。
假设，在一个MU-MIMO的系统中，信道估计矩阵表示为Hk,q，其中的下标q∈[1，Q]，表示为赋形颗粒度中的PRB数，k∈[1，K]为用户数，即本申请所述的第一设备和第二设备的总数量。Hk,q的维度为基站天线数(N)×终端端口数(即终端天线数)。
如步骤502所述的，可利用特征向量算法即EBB算法对第一设备的波束赋形权值进行计算获取。通过EBB算法对信道估计矩阵的运算，能够得到第一设备的波束赋形权值。
其中，第一设备的波束赋形权值是一个N*L的向量，其中的N用于表示网络设备中的基站天线数，而L用于表示第一设备的流数(一般的，L≤4)。信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的矩阵。
进一步来说，可利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
w＝svd(Hk,q)L 公式(3)；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，其中svd表示对所述信道估计矩阵Hk,q进行奇异值分解，并提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
在步骤504中，网络设备还将根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
在可选实施方式中，网络设备可利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
P⊥＝I-Hm(HmH*Hm+σ2IN)-1HmH 公式(1)；
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
在步骤505中，网络设备还将利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
在可选实施方式中，网络设备将利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
w′＝P⊥*w 公式(2)；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
通过将第一设备在步骤502中获得的波束赋形权值向步骤504计算获得的正交投影矩阵进行投影，以得到第一设备的赋形因子，此时该第一设备将不会泄露能量到其他第二设备的信号空间。
至此完成对第一设备的波束赋形。如之前所述的，在实际操作中，还将对通信系统中的其他终端设备也进行相同的波束赋形处理，而各终端设备的波束赋形处理可为同步进行的，也可为异步进行的，本申请对其执行顺序不进行任何限制。
本申请提供的波束赋形方法，提出了对第一设备构成干扰的一个或多个对第二设备的上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；然后，利用修正后的一个或多个第二设备上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形的技术方案。通过对第二设备的上行估计信息进行子带级的加权旋转处理，以使得修正后的上行信道估计信息中将同时体现子带以及相邻子带的频点信息，从而使得在利用修正后的上行信道估计信息构建干扰空间时，子带的整个带宽均处于干扰空间的中间位置。特别针对于信道频率特性差异较大的频选信道来说，该技术方案能够有效提升对子带边缘区域的干扰抑制效果，使得通信系统整体下行效率得到相应的提升。
实施例二
图6为本申请提供的一种网络设备的硬件结构示意图。该网络设备用于对如图2所示的第一设备执行波束赋形。
如图6所示的，该网络设备包括有:存储器620，收发机600，处理器610：
存储器620，用于存储计算机程序；收发机600，用于在处理器610的控制下收发信息；处理器610，用于读取存储器620中的计算机程序并执行以下操作：
获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，该第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
对上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
根据所述修正后的上行信道估计信息，对第一设备进行波束赋形。
在可选实施例中，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述处理器610执行所述对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息的操作，具体包括：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
在可选实施例中，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述处理器610执行所述利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理的操作，具体包括：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数α的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
在可选实施例中，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q；所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
在可选实施例中，所述加权系数为0.4。
在可选实施例中，所述处理器610还用于执行如下操作：
根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
在可选实施例中，所述处理器610在执行所述根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵的操作，具体包括：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：P⊥＝I-Hm(HmH*Hm+σ2IN)-1HmH；
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
在可选实施例中，所述处理器610还用于执行如下操作：
利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
在可选实施例中，所述处理器610执行利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子的操作，具体包括：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
在可选实施例中，所述处理器610还用于执行如下操作：
获取第一设备的上行信道估计信息；
利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
在可选实施例中，所述处理器610执行所述利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值的操作，具体包括：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
本申请提供的网络设备，提出了对第一设备构成干扰的一个或多个对第二设备的上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；然后，利用修正后的一个或多个第二设备上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形的技术方案。通过对第二设备的上行估计信息进行子带级的加权旋转处理，以使得修正后的上行信道估计信息中将同时体现子带以及相邻子带的频点信息，从而使得在利用修正后的上行信道估计信息构建干扰空间时，子带的整个带宽均处于干扰空间的中间位置。特别针对于信道频率特性差异较大的频选信道来说，该技术方案能够有效提升对子带边缘区域的干扰抑制效果，使得通信系统整体下行效率得到相应的提升。
实施例三
图7为本申请提供的一种网络设备的结构示意图，该网络设备用于对如图2所示的第一设备执行波束赋形。
如图7所示的，该网络设备包括有:
获取单元701，用于获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
修正单元702，用于对一个或多个上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
赋形单元703，用于根据所述修正后的上行信道估计信息，对第一设备进行波束赋形。
可选实施例中，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中，所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述修正单元702，具体用于：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
可选实施例中，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述修正单元702，具体用于：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数α的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
可选实施例中，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为q∈Q；所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
可选实施例中，所述加权系数为0.4。
可选实施例中，所述赋形单元703具体包括正交投影矩阵计算子单元；
所述正交投影矩阵计算子单元，用于根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
可选实施例中，所述正交投影矩阵计算子单元具体用于：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：P⊥＝I-Hm(HmH*Hm+σ2IN)-1HmH；
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
可选实施例中，所述赋形单元703具体包括干扰抑制子单元；
所述干扰抑制子单元，用于利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
可选实施例中，所述干扰抑制子单元具体用于：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
可选实施例中，所述赋形单元703还包括波束赋形权值计算子单元；
所述获取单元701还用于获取第一设备的上行信道估计信息；
波束赋形权值计算子单元，用于利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
可选实施例中，所述波束赋形权值计算子单元，具体用于：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个处理器可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或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中，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)或处理器(processor)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
实施例四
本申请还提供了计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述处理器执行权利要求前述实施例一所述的方法。
所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或数据存储设备，包括但不限于磁性存储器(例如软盘、硬盘、磁带、磁光盘(MO)等)、光学存储器(例如CD、DVD、BD、HVD等)、以及半导体存储器(例如ROM、EPROM、EEPROM、非易失性存储器(NANDFLASH)、固态硬盘(SSD))等。
本申请还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述实施例一所述的方法。
本申请提供了一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有代码和数据，所述存储器与所述处理器耦合，所述处理器运行所述存储器中存储的所述代码和数据使得所述装置执行实施例一所述的方法。
本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请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，本申请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和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本申请是参照根据本申请实施例的方法、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。应理解可由计算机可执行指令实现流程图和/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。可提供这些计算机可执行指令到通用计算机、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。
这些计算机可执行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。
这些计算机可执行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。

Claims (23)

1.一种波束赋形方法，其特征在于，所述方法包括：
获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形；
根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中，所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息，包括：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，包括：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述加权系数为0.4。
6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵，包括：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，包括：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
9.根据权利要求1-5、8任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取第一设备的上行信道估计信息；
利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值，包括：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
11.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备用于对第一设备执行波束赋形；所述网络设备包括存储器，收发机，处理器：
存储器，用于存储计算机程序；收发机，用于在所述处理器的控制下收发信息；处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行以下操作：
获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形；
所述处理器还用于执行如下操作：
根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
12.根据权利要求11所述的网络设备，其特征在于，所述上行信道估计信息包括M个子带的信道估计信息，其中，所述M为大于1的正整数；所述第二设备的数量为K个，所述K为大于等于1的正整数；
所述处理器执行所述对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息的操作，具体包括：
利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理，得到修正后的第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息；其中m∈M，k∈K。
13.根据权利要求12所述的网络设备，其特征在于，所述M个子带中的每个子带包括Q个资源块，其中，所述Q为大于1的正整数；
所述处理器执行所述利用第k个第二设备在第m-1个子带的信道估计信息，和/或，第m+1个子带的信道估计信息，对第k个第二设备的第m个子带的信道估计信息进行加权旋转处理的操作，具体包括：
利用所述第k个第二设备在第m-1个子带的第Q个资源块的信道估计信息，对第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数α的加权修正，得到修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息；
和/或，利用所述第k个第二设备在第m+1个子带的第1个资源块的信道估计信息，对所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息进行基于预设加权系数的加权修正，得到修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息。
14.根据权利要求13所述的网络设备，其特征在于，所述第k个第二设备在第m个子带的第q个资源块的信道估计信息表示为所述预设加权系数为α；
所述修正后的第k个第二设备在第m个子带的第1个资源块的信道估计信息表示为
和/或，所述修正后的所述第k个第二设备在第m个子带的第Q个资源块的信道估计信息表示为
15.根据权利要求13所述的网络设备，其特征在于，所述加权系数为0.4。
16.根据权利要求11-15任一项所述的网络设备，其特征在于，所述处理器在执行所述根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵的操作，具体包括：
利用公式(1)计算所述第一设备在M个子带中的第m个子带的干扰空间下的正交投影矩阵；其中，所述M为大于1的正整数，所述m∈M；
其中，所述公式(1)表示为：
所述P⊥为所述正交投影矩阵，所述I为单位矩阵，所述σ2为正则因子，所述N为常数，所述Hm为所述第一设备在第m个子带的干扰空间。
17.根据权利要求11-15任一项所述的网络设备，其特征在于，所述处理器还用于执行如下操作：
利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子，所述赋形因子用于对所述第一设备进行波束赋形处理。
18.根据权利要求17所述的网络设备，其特征在于，所述处理器执行利用所述正交投影矩阵对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子的操作，具体包括：
利用公式(2)对所述第一设备的波束赋形权值进行更新，得到所述第一设备的赋形因子；
其中，所述公式(2)表示为w′＝P⊥*w；
所述P⊥为所述第一设备的正交投影矩阵，所述w为所述第一设备的波束赋形权值，所述w′为所述第一设备的赋形因子。
19.根据权利要求11-15、18任一项所述的网络设备，其特征在于，所述处理器还用于执行如下操作：
获取第一设备的上行信道估计信息；
利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；其中，所述信道估计矩阵是所述第一设备的上行信道估计信息和第二设备的上行信道估计信息所构成的。
20.根据权利要求19所述的网络设备，其特征在于，所述处理器执行所述利用特征向量算法对信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值的操作，具体包括：
利用公式(3)对所述信道估计矩阵进行处理，得到所述第一设备的波束赋形权值；
其中，所述公式(3)表示为w＝svd(Hk,q)L；
Hk,q用于表示所述信道估计矩阵，所述Hk,q中的下标k用于表示第一设备和第二设备的总数量；所述Hk,q中的下标q用于表示所述M个子带中每个子带包含的资源块的数量；其中svd表示对所述信道估计矩阵进行奇异值分解，以提取前L个大奇异值对应的左奇异向量作为所述第一设备的波束赋形权值w。
21.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备用于对第一设备执行波束赋形；所述网络设备，包括：
获取单元，用于获取一个或多个第二设备的上行信道估计信息，所述第二设备为对第一设备构成干扰的设备；
修正单元，用于对所述上行信道估计信息进行子带级的加权旋转处理，得到修正后的上行信道估计信息；
赋形单元，用于根据所述修正后的上行信道估计信息，对所述第一设备进行波束赋形；
所述赋形单元具体包括正交投影矩阵计算子单元；
所述正交投影矩阵计算子单元，用于根据修正后的上行信道估计信息构建所述第一设备的干扰空间，并根据所述干扰空间计算所述第一设备在所述干扰空间下的正交投影矩阵。
22.一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存储有计算机程序，所述计算机程序用于使所述计算机执行权利要求1-10任一项所述的方法。
23.一种网络设备，其特征在于，所述网络设备包括：存储器、处理器，所述存储器中存储有代码和数据，所述存储器与所述处理器耦合，所述处理器运行所述存储器中存储的所述代码和数据使得所述网络设备执行权利要求1-10中任一项所述的方法。
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