CN115442190A - 一种用于mu-mimo波束赋形的干扰抑制方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供了一种用于MU‑MIMO波束赋形的干扰抑制方法及装置，涉及通信技术领域。该方法包括：获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，一个或多个第二用户设备为多用户MU‑多输入多输出MIMO系统中对第一用户设备产生干扰的用户设备；根据第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，ZF变换矩阵用于实现第一用户设备对一个或多个第二用户设备的干扰抑制。本申请实施例实现了提升频选信道下MU‑MIMO系统的干扰抑制效果的目的。

Description

一种用于MU-MIMO波束赋形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，本申请涉及一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法及装置。

背景技术

传统多用户MU-多输入多输出MIMO(Multiuser-Massive In Massive Out)非码本波束赋形算法，在赋形过程中通常会依据系统配置的赋形带宽(即子带)，对带内不同频点的信道估计进行数学平均，得到子带内的信道估计，进而对各用户进行波束赋形，并抑制彼此之间的干扰。然而，传统的波束赋形算法并不适用信道频率特性差异较大的频选信道，会出现明显的用户间干扰抑制不充分的现象。这是由于对信道估计进行平均的方法会导致信道信息的损失，而干扰抑制空间与实际的信道空间差异较大，干扰抑制后，仍会残留较多的用户间干扰，使用户间的波束干扰抑制效果变差。

发明内容

本申请提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法及装置，用于解决频选信道下MU-MIMO系统的干扰抑制效果差的技术问题。

第一方面，提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法，该方法包括：

获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述一个或多个第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现所述第一用户设备对所述一个或多个第二用户设备的干扰抑制。

第二方面，提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，该装置包括：

获取模块，用于获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

构建模块，用于根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现。

第三方面，提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制设备，该设备包括：

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数据；

处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行本申请第一方面所示的用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法。

第四方面，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计算机执行时实现本申请第一方面所示的用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法。

第五方面，提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，所述装置包括：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的代码和数据使得所述装置执行时实现本申请第一方面所示的用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法。

第六方面，提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在网络设备上运行时，使得所述网络设备执行时实现本申请第一方面所示的用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法。

本申请提供的技术方案带来的有益效果是：

通过根据第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，和基于对第一用户设备产生干扰的第二用户设备对应的信道估计矩阵构成的干扰空间矩阵，构建第一用户设备对应的ZF变换矩阵，基于该ZF变换矩阵，实现第一用户设备对第二用户设备的干扰抑制，由于对传统ZF算法的变换矩阵进行了重构，从而可以提升频选信道下MU-MIMO系统的干扰抑制效果。

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为传统ZF算法的变换矩阵的示意图；

图2为本申请实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法的流程示意图；

图3为本申请另一实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法的流程示意图；

图4为本申请实施例提供的一种重构的ZF算法的变换矩阵的示意图；

图5为本申请实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制设备的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置的结构示意图。

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。

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侧设备。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。

首先对本申请涉及的几个名词进行介绍和解释：

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。

本申请实施例涉及的网络侧设备，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。网络侧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。网络侧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侧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 Division Multiple Access，CDMA)中的网络侧设备(Base TransceiverStation，BTS)，也可以是带宽码分多址接入(Wide-band Code Division MultipleAccess，WCDMA)中的网络侧设备(NodeB)，还可以是长期演进(long term evolution，LTE)系统中的演进型网络侧设备(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(relay node)、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，网络侧设备可以包括集中单元(centralized unit，CU)节点和分布单元(distributed unit，DU)节点，集中单元和分布单元也可以地理上分开布置。

网络侧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，MIMO传输可以是单用户MIMO(Single UserMIMO,SU-MIMO)或多用户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。

波束赋形，基站在进行下行波束赋形时，通常会采用多根天线进行信号发射，对于每一个用户信号，基站通过子载波进行发送时在不同的天线上采用不同的赋形向量，赋形后的信号以一定的波束形状发射出去，因此，这一操作称为波束赋形。

赋形颗粒度，实际信道环境中，由于多径传播导致信道频率选择性，使得不同子载波对应的信道相关矩阵不同，从而导致不同子载波采用的赋形向量存在差别。在实际系统实现时，出于实现复杂度的考虑，基站并不会针对每一个子载波分别设置不同的赋形向量，而是将多个子载波在同一天线上承载的数据采用同一个赋形向量进行赋形，以降低赋形向量的计算复杂度和存储空间。赋形向量以物理资源块(Physical Resource Block，PRB)为单位设置，PRB是系统中进行资源分配的单位，在长期演进(Long Term Evolution，LTE)系统中，一个PRB包含12个频域上相邻的子载波。同一个PRB内的子载波采用相同的赋形向量，而连续的采用相同赋形向量的PRB的数目称为赋形颗粒度。

频率选择性衰落信道，以下简称：频选信道，无线信道由于多径和多普勒频移的原因会在频域出现频率选择性衰落，由于信号经过多条路径传播时，最先到达的信号和最后到达的信号之间的距离是一定的，但是频率波长不一样，所以相差的相位不一样，就造成了有的频率衰落，有的频率增强，从而使得信道在频域上呈现选择性地衰落。

最大信漏比原则，若MU-MIMO系统中同时同频发送数据的多个用户设备之间不会向彼此的信道空间泄露能量，则多个用户设备满足最大信漏比原则。

EBB算法，特征向量(eigenvector based beam，EBB)方法，通过对空间相关矩阵进行特征值的分解来得到权向量。

传统多用户MU-多输入多输出MIMO(Multiuser-Massive In Massive Out)非码本波束赋形算法，采用的传统ZF干扰抑制算法的变换矩阵如图1所示。图1中示出了由4个用户设备的向量构成的变换矩阵，每个用户设备的同时发送的数据流的数量为L＝4。

传统ZF干扰抑制算法的变化矩阵中每个用户设备的EBB赋形因子均表征了子带对应的信道空间向量，当用户所在信道空间具有明显的频选特征时，由于干扰抑制空间与实际的信道空间差异较大，干扰抑制后，仍会残留较多的用户间干扰，会出现明显的用户间干扰抑制不充分的现象，使下行速率受限。

导致上述情况的原因是：现有技术中的通常做法是在子带内对不同资源块(PRB，Physical Resource Block)上的信道估计进行分开处理，而不对PRB间进行信道估计的平均，但是保留PRB内的频点间的信道估计做平均处理的过程，这样即保留了信道估计平均的抑噪效果，又一定程度上对抗了頻选信道带来的干扰抑制效果不佳问题。

但是，经过上述处理仍会出现从接受端检测到的接收信号信噪比仍会出现中间频点高、两边频点低的问题，其主要原因是传统的MU-MIMO干扰抑制算法没有充分利用赋形子带内所有频点的信道估计信息，导致度信道估计平均后，干扰抑制效果倾向于更匹配子带中心频点，而在子带边缘，干扰抑制效果较差，影响了整体的下行速率。

因此，为了克服上述问题，本申请基于最大信漏比原则提出了一种对传统迫零算法(ZF，Zero Force)的变换矩阵进行重构优化的方法，能够有效地提升频选信道下MU-MIMO系统的干扰抑制效果和整体下行速率。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

本申请实施例中提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法，如图2所示，该方法包括：

S110、获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述一个或多个第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

S120、根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现所述第一用户设备对所述一个或多个第二用户设备的干扰抑制。

也就是说，在该实施例中，通过根据第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，和基于对第一用户设备产生干扰的第二用户设备对应的信道估计矩阵构成的干扰空间矩阵，构建第一用户设备对应的ZF变换矩阵，基于该ZF变换矩阵，实现第一用户设备对第二用户设备的干扰抑制，由于对传统ZF算法的变换矩阵进行了重构，在利用该变换矩阵实现第一用户设备对第二用户设备的干扰抑制时，可以减小干扰抑制空间与实际的信道空间的差异，从而可以提升频选信道下MU-MIMO系统的干扰抑制效果。

具体的，在该实施例中，基于该ZF变换矩阵，实现第一用户设备对第二用户设备的干扰抑制的过程可以包括：

根据基于第一用户设备对应的ZF变换矩阵获取的所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，以实现第一用户设备对第二用户设备的干扰抑制。

具体的，在该实施例中，可以从第一用户设备对应的ZF变换矩阵进行迫零操作后的矩阵中，获取第一用户设备对应的第二波束赋形权向量；再利用第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新第一用户设备对应的第一波束赋形权向量。

在一些实施例中，S120具体可以为：

将所述第一用户设备在第一子带上对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵拼接，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵，其中，所述第一子带为所述第一用户设备，以及所述一个或多个第二用户设备共用的任一子带。

具体的，在该实施例中，可以通过采用以下公式构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵T^m：

T^m＝[w^m，H^m]

其中，w^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，m为大于或者等于1的正整数。

也就是说，在该实施例中，可以将所述第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量w^m，和第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵H^m进行列向量拼接，构建ZF变换矩阵T^m。在重新构建ZF变换矩阵的过程中充分考虑了干扰用户设备(第二用户设备)在子带上对应的信道空间信息，再基于该变换矩阵实现期望用户设备(第一用户设备)对干扰用户的干扰抑制，从而使得频选信道的用户间干扰抑制的效果更好。

在一些实施例中，S110中获取第一用户设备对应的干扰空间矩阵的步骤，包括：

S111、基于所述第一子带的赋形颗粒度，确定所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，其中，所述赋形颗粒度用于指示所述第一子带所包含的PRB的数量；

S112、基于所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵。

具体的，在该实施例中，S112具体可以包括：

当所述MU-MIMO系统中所述第二用户设备的数量为F时，所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵，通过以下公式构建：

其中，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m上对应的信道估计矩阵，F为大于或者等于1的正整数，f＝1、2、……、F。

在该实施例中，S111具体可以包括：

对所述F个第二用户设备中每个第二用户设备，采用以下公式得到在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵：

其中，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m内的Q个PRB上对应的信道估计矩阵，所述Q为所述第一子带m的赋形颗粒度，Q取大于或者等于2的正整数。

也就是说，在该实施例中，在构建第一用户设备在第一子带上对应的干扰空间矩阵时，充分考虑了干扰用户设备(第二用户设备)在各个PRB上对应的信道空间信息，也就是说，考虑了赋形子带内所有频点的信道估计信息，与现有技术中将不同子带的PRB的信道估计进行平均后再获取EBB赋形因子的方法相比，信道估计的粒度更细，即从更精细的频域空间角度进行干扰空间矩阵的构建，在此基础上获取的EBB赋形因子可以使得期望用户设备在各个PRB上都不会向干扰用户设备的信道空间泄露能量，可以满足期望用户设备的最大信漏比原则。

具体而言，现有技术中，将不同子带的PRB的信道估计进行平均后再获取EBB赋形因子的方法中，是针对整个子带上对应的信道估计矩阵而言，粒度较粗，由于频选信道的干扰抑制空间与实际的信道空间差异较大，采用现有技术的方法进行干扰抑制后，仍会残留较多的用户间干扰，干扰抑制效果不佳。而本申请实施例中的方法，从子带内的各个PRB上的信道估计矩阵的角度出发，粒度更加精细，可以使得频选信道的干扰抑制空间与实际的信道空间相适配，干扰抑制后的用户设备能够满足最大信漏比原则，有效地提升了干扰抑制的效果。

需要说明的是，当第一用户设备和第二用户设备共用多个子带发送数据时，针对每个子带，需要执行上述方法，从而确保MU-MIMO中的多个用户设备在共用的各个子带上都具有干扰抑制能力。

在一些实施例中，S110中获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量的步骤，包括：

S113、针对所述第一子带，对获取的所述第一用户设备的信道估计矩阵，采用特征向量法EBB算法，得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量。

具体的，在该实施例中，采用以下公式得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量：

其中，函数svd表示对所述第一用户设备在所述第一子带m上的信道估计矩阵

进行奇异值分解，并从分解得到的从大到小排序的奇异值中选取前L个奇异值对应的左奇异向量，L为所述第一用户设备的同时发送的数据流的数量。

具体的，在该实施例中，可以基于探测参考信号SRS，获取第一用户设备在第一子带m上对应的信道估计矩阵，在对该信道估计矩阵采用EBB算法，具体是，对该信道估计矩阵进行奇异值分解，对分解得到的奇异值进行排序，从中选取排序在前的L个大奇异值对应的奇异值向量作为EBB赋形因子，从而得到第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量。

在一些实施例中，还可以包括：

S130、对所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵；

S140、根据所述迫零操作后的矩阵，获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量；

S150、利用所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，以对所述一个或多个第二用户设备进行干扰抑制。

也就是说，在该实施例中，从利用第一用户设备在第一子带上对应的EBB赋形因子(第一波束赋形权向量)和干扰空间矩阵重新的ZF变换矩阵进行迫零操作后的矩阵中，选取第一用户设备对应的向量(第二波束赋形权向量)更新EBB赋形因子，更新后的EBB赋形因子具备与干扰用户设备(第二用户设备)的信道空间矩阵正交的特征，从而实现了期望用户设备对干扰用户设备的干扰抑制，不会向干扰用户设备的信道空间泄露能量。

具体的，在该实施例中，S130具体可以为：

采用以下公式对所述第一用户设备对应的ZF变换矩阵T^m进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵

其中，(T^m)^H为T^m的共轭转置矩阵，[(T^m)^H*T^m]^-1为[(T^m)^H*T^m]的逆矩阵。

需要说的是，迫零操作前的矩阵T^m和迫零操作后的矩阵

的维度相同，各个用户设备对应的列向量在迫零操作前后的矩阵中的位置相同。例如：第一用户设备为A，MU-MIMO系统中对A产生干扰的第二用户设备为B、C，若迫零操作前的变换矩阵中的列向量的位置上依次是A的EBB赋形权向量、B的信道估计矩阵和C的信道估计矩阵，则迫零操作后的矩阵中的列向量仍然依次对应A、B、C。

在该实施例中，S140具体可以包括：

从所述迫零操作后的矩阵中选取所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第二波束赋形权向量，所述第二赋形权向量的元素在所述迫零操作后的矩阵中的位置，与所述第一波束赋形权向量的元素在所述ZF变换矩阵中的位置相同。

具体的，可以采用以下公式获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量

其中，

表示从

中选取L列向量，所述L列向量在

中的位置与w^m在T^m中的位置相同。

具体的，S133可以为采用以下公式进行更新：

其中，w^m为第一波束赋形权向量，

为第二波束赋形权向量。

具体的，在该实施例中，从迫零操作后的矩阵中选取的作为第二波束赋形权向量的列向量的位置，与原始的EBB赋形因子(第一波束赋形权向量)在迫零操作前的变换矩阵中的位置相同。例如：第一用户设备为A，MU-MIMO系统中对A产生干扰的第二用户设备为B、C，由于迫零操作前的变换矩阵中的列向量的位置上依次是A的EBB赋形权向量、B的信道估计矩阵和C的信道估计矩阵，因此，从迫零操作后的矩阵中选取与A对应的列向量来更新A的EBB赋形权向量。

由于从迫零操作后的矩阵中选取的作为第二波束赋形权向量的列向量具备与干扰用户设备的信道空间矩阵正交的特征，因此，利用从迫零操作后的矩阵中获取的EBB赋形因子(第二波束赋形权向量)更新原始的EBB赋形因子，更新后的EBB赋形因子具备与干扰用户设备的信道空间矩阵正交的特征，从而可以实现期望用户设备对干扰用户设备的干扰抑制。

以上结合附图2对本申请实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法的技术方案进行了详细的描述，下面结合附图3对本申请实施例提供的上述方法的技术方案进行进一步的描述。

在MU-MIMO系统中，假设用户设备1、2、3、4同时同频发送数据，则当用户设备1(即为上文中的第一用户设备)发送数据时，对其产生干扰的用户设备为用户设备2、3、4(即为上文中的第二用户设备，则第二用户设备的数量F＝3)。假设用户设备1、2、3、4在同一个子带m上发送数据，该子带m的赋形颗粒度Q＝2，即：该子带m内的物理资源块PRB的数量为2。假设该MU-MIMO系统中基站的天线数N＝64，用户设备1的天线数L＝2，即：同时发送数据的端口数为2，则，同时发送的数据流的数量为2。

下面结合附图3针对用户设备1执行本申请实施例的上述方法，实现用户设备1对用户设备2、3、4的干扰抑制的具体过程进行详细的描述。

如图3所示的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法，包括：

S201、基于探测参考信号SRS，获取用户设备1在子带m上对应的信道估计矩阵

该矩阵的维度为64*2。

S202、对

采用EBB算法，得到用户设备1在子带m上对应的第一波束赋形权向量w^m：

其中，函数svd表示对用户设备1在子带m上的信道估计矩阵

进行奇异值分解，并从分解得到的从大到小排序的奇异值中选取前2个奇异值对应的左奇异向量。

具体的，在该实施例中，对

进行奇异值分解，可以得到64个奇异值和与其对应的64个奇异值向量，将该64个奇异值按照从大到小的顺序排列后，选择排在最前的2个大奇异值所对应的左奇异向量作为用户设备1的EBB赋形因子，即：第一波束赋形权向量w^m，该向量的维度为64*2。

S203、分别获取用户设备2、3、4在子带m内的2个PRB上对应的信道估计矩阵：

其中，

为用户设备2在子带m内的2个PRB上对应的信道估计矩阵，假设干扰用户设备2、3、4的天线数为2，则在PRB上对应的信道估计矩阵的维度都未62*2，因此，

的维度为64*4，

为用户设备3在子带m内的2个PRB上对应的信道估计矩阵，维度为64*4，

为用户设备4在子带m内的2个PRB上对应的信道估计矩阵，维度为64*4。

S204、基于用户设备2、3、4的信道估计矩阵

构建用户设备1在子带m上对应的干扰空间矩阵H^m：

其中，干扰空间矩阵T^m的维度为64*12。

S205、将用户设备1在子带m上对应的第一波束赋形权向量w^m和干扰空间矩阵H^m拼接，构建用户设备1在子带m上对应的ZF变换矩阵T^m：

T^m＝[w^m，H^m]，

其中，ZF变换矩阵T^m的维度为64*14。

S206、对用户设备1在子带m上对应的ZF变换矩阵T^m进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵

其中，迫零操作后的矩阵

的维度为64*14。

S207、从迫零操作后的矩阵

中选取用户设备1在子带m上对应的第二波束赋形权向量

其中，

表示从

中选取L＝2列向量，2列向量在

中的位置与w^m在T^m中的位置相同，即：第二赋形权向量

的元素在迫零操作后的矩阵

中的位置，与第一波束赋形权向量w^m的元素在ZF变换矩阵T^m中的位置相同。

具体的，w^m在T^m中的位置是前2列向量，而由于迫零操作前的矩阵T^m和迫零操作后的矩阵

的维度相同，因此，选择

中的前2列向量作为

S208、利用用户设备1对应的第二波束赋形权向量

更新用户设备1对应的第一波束赋形权向量w^m，以对用户设备2、3、4进行干扰抑制。

具体的，

在该实施例中，根据用户设备1在子带m上对应的第一波束赋形权向量，和基于干扰用户设备2、3、4在子带m内的多个PRB上对应的信道估计矩阵构建的干扰空间矩阵，构建用户设备1在子带m上对应的ZF变换矩阵，基于该ZF变换矩阵进行迫零操作，并从迫零操作后的矩阵中获取的第二波束赋形权向量，由于第二波束赋形权向量与用户设备2、3、4的信道空间矩阵正交，因此，利用第二波束赋形权向量更新第一波束赋形权向量，可以实现用户设备1对用户设备2、3、4的干扰抑制。

需要说明的是，如果用户设备1、2、3、4共用的子带有多个，则需要针对各个子带，执行上述方法，使得用户设备1在各个子带上发送数据时对用户设备2、3、4都具有干扰抑制能力。

还应理解，针对共用子带发送数据的用户设备1、2、3、4，需要遍历各个用户设备，执行上述方法，使得用户设备1、2、3、4相互之间具有干扰抑制。即：在针对用户设备1作为第一用户设备的情况下，实现用户设备1对用户设备2、3、4的干扰抑制之后，可以针对用户设备2、3、4分别作为第一用户设备的情况，执行上述方法，实现用户设备1、2、3、4之间相互的干扰抑制。

下面结合附图4，以ZF后的向量

为例，对本申请实施例中涉及的干扰抑制的原理进行描述。如图4所示，其中的虚线为正交项，实线为相关项。用户设备1、2、3、4的数据流的数量L＝4，即：下标1～4表示L的取值。

以用户设备1作为期望用户为例，假设用户设备1的信道估计矩阵为H1，干扰抑制后的最佳权值为

为了满足最大信漏比原则，

应与其他用户设备2、3、4在子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵H2，H3，H4所在空间都正交，即用户设备1的信号不会泄露能量到其他用户设备的信道空间。而对于用户设备1自己，则应使

经过信道H1之后的L个向量V₁～V_L正交，这样就能满足数据流间的干扰为零，即有：

其中，V_i和V_j为向量V₁～V_L中的任意两个向量，

和

为干扰抑制后的两个赋形因子，由于进行了干扰抑制，空间W1进行了旋转，则新的权值应由两部分组成，其中，一部分属于原始空间H1(用

表示)，另外一部分属于H1的零空间(用

表示)，两者组合后与其他用户的信道估计矩阵H2，H3，H4都正交。因此，将上式改写为：

由此可见，当

为空间相关矩阵R1的特征向量时，上式成立，为充分条件。进一步从上式中选取两项，对公式进行重组可得：

由此可见，干扰抑制前的向量W1_j与干扰抑制后的向量

正交，如图中的

与

正交(即：干扰抑制后的各个向量之间正交)，且

与H2，H3，H4都正交。

上文中，结合附图2-4对本申请实施例提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法进行了详细的描述，下面结合附图5和6分别对本申请提供的一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制设备和装置进行详细的描述。

本申请实施例提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制设备，如图5所示，该设备50包括：存储器501、收发机502和处理器503，其中，

存储器501，用于存储计算机程序；

收发机502，用于在所述处理器503的控制下收发数据；

处理器503，用于读取所述存储器501中存储的计算机程序并执行上述任一项实施例所示的方法。

本申请实施例提供的设备50中未详述的内容，可参照上述实施例中提供的方法，本申请实施例提供的设备50能够达到的有益效果与上述实施例中提供的方法相同，在此不再赘述。

应理解，在上述实施例中，图5中的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503代表的一个或多个处理器和存储器501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502可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元，这些传输介质包括无线信道、有线信道、光缆等传输介质。处理器503负责管理总线架构和通常的处理，存储器501可以存储处理器503在执行操作时所使用的数据。

处理器503可以是中央处埋器(CPU)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(Field－Programmable Gate Array，FPGA)或复杂可编程逻辑器件(Complex Programmable Logic Device，CPLD)，处理器也可以采用多核架构。

应理解，本申请实施例提供的设备50可以为网络侧设备，例如：基站。

基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，如图6所示，该装置60可以包括：获取模块601和构建模块602，其中，

获取模块601，用于获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

构建模块602，用于根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现所述第一用户设备对所述一个或多个第二用户设备的干扰抑制。

在一些实施例中，所述构建模块602，具体用于：将所述第一用户设备在第一子带上对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵拼接，构成所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵，其中，所述第一子带为所述第一用户设备，以及所述一个或多个第二用户设备共用的任一子带。

在一些实施例中，所述构建模块602通过采用以下公式构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵T^m：

T^m＝[w^m，H^w]

其中，w^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，m为大于或者等于1的正整数。

在一些实施例中，所述获取模块601在获取第一用户设备对应的干扰空间矩阵时，具体包括：

确定单元，用于基于所述第一子带的赋形颗粒度，确定所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，其中，所述赋形颗粒度用于指示所述第一子带所包含的PRB的数量；

构建单元，用于基于所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵。

在一些实施例中，所述构建单元，具体用于：当所述MU-MIMO系统中所述第二用户设备的数量为F时，所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵，通过以下公式构建：

其中，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m上对应的信道估计矩阵，F为大于或者等于1的正整数，f＝1、2、……、F。

在一些实施例中，所述确定单元，具体用于：对所述F个第二用户设备中每个第二用户设备，采用以下公式得到在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵：

其中，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m内的Q个PRB上对应的信道估计矩阵，所述Q为所述第一子带m的赋形颗粒度，Q取大于或者等于2的正整数。

在一些实施例中，所述获取模块601在获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量时，具体用于：

针对所述第一子带，对获取的所述第一用户设备的信道估计矩阵，采用特征向量法EBB算法，得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量。

在一些实施例中，所述获取模块601具体用于采用以下公式得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量：

其中，函数svd表示对所述第一用户设备在所述第一子带m上的信道估计矩阵

进行奇异值分解，并从分解得到的从大到小排序的奇异值中选取前L个奇异值对应的左奇异向量，L为所述第一用户设备的同时发送的数据流的数量。

在一些实施例中，还包括：处理模块603和更新模块604，其中，

处理模块603，用于对所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵；

获取模块601，还用于根据所述迫零操作后的矩阵，获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量；

更新模块604，用于利用所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，以对所述一个或多个第二用户设备进行干扰抑制。

在一些实施例中，所述处理模块603，具体用于：采用以下公式对所述第一用户设备对应的ZF变换矩阵T^m进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵

其中，(T^m)^H为T^m的共轭转置矩阵。

在一些实施例中，所述获取模块601，具体用于：从所述迫零操作后的矩阵中选取所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第二波束赋形权向量，所述第二赋形权向量的元素在所述迫零操作后的矩阵中的位置，与所述第一波束赋形权向量的元素在所述ZF变换矩阵中的位置相同。

在一些实施例中，所述获取模块601用于采用以下公式获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量

其中，

表示从

中选取L列向量，所述L列向量在

中的位置与w^m在T^m中的位置相同。

本申请实施例提供的装置60中未详述的内容，可参照上述实施例中提供的方法，本申请实施例提供的装置60能够达到的有益效果与上述实施例中提供的方法相同，在此不再赘述。

应理解，本申请实施例提供的装置60可以应用于网络侧设备，例如：基站中。

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，当其在计算机上运行时，使得计算机可以执行前述方法实施例中相应内容。

本申请实施例还提供了一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，所述装置包括：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的代码和数据使得所述装置执行前述方法实施例中相应内容。

本申请实施例还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在网络设备上运行时，使得所述网络设备执行前述方法实施例中相应内容。

与现有技术相比，本申请实施例提出了一种基于最大信漏比原则设计的，适用于频选信道的ZF干扰抑制算法，在传统ZF干扰抑制算法的基础上，将传统ZF变换矩阵进行重构，重构后的变换矩阵由期望用户设备对应的EBB赋形因子和非期望用户设备(干扰用户设备)对应的PRB上的信道估计矩阵组成，由于非期望用户对应的PRB上的信道估计矩阵包含了更丰富的频域信息，因此，该算法对频选信道具有良好的干扰抑制效果。

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。

本领域内的技术人员应明白，本申请公开的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品等多种。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。

这些处理器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处理器可读存储器中，使得存储在该处理器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。

这些处理器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。

以上所述仅是本发明的部分实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (28)

1.一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制方法，其特征在于，所述方法包括：

获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述一个或多个第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现所述第一用户设备对所述一个或多个第二用户设备的干扰抑制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，包括：

将所述第一用户设备在第一子带上对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵拼接，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵，其中，所述第一子带为所述第一用户设备，以及所述一个或多个第二用户设备共用的任一子带。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述第一用户设备在第一子带上对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵拼接，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵，包括：

通过采用以下公式构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵T^m：

T^m＝[w^m，H^m]

其中，w^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，m为大于或者等于1的正整数。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户设备对应的干扰空间矩阵，包括：

基于所述第一子带的赋形颗粒度，确定所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，其中，所述赋形颗粒度用于指示所述第一子带所包含的PRB的数量；

基于所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵，包括：

当所述MU-MIMO系统中所述第二用户设备的数量为F时，所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵，通过以下公式构建：

其中，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m上对应的信道估计矩阵，F为大于或者等于1的正整数，f＝1、2、……、F。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一子带的赋形颗粒度，确定所述第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上的信道估计矩阵，包括：

对所述F个第二用户设备中每个第二用户设备，采用以下公式得到在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵：

其中，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m内的Q个PRB上对应的信道估计矩阵，所述Q为所述第一子带m的赋形颗粒度，Q取大于或者等于2的正整数。

7.根据权利要求2-5中任一项所述的方法，其特征在于，所述获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量，包括：

针对所述第一子带，对获取的所述第一用户设备的信道估计矩阵，采用特征向量法EBB算法，得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述针对所述第一子带，对获取的所述第一用户设备的信道估计矩阵，采用特征向量法EBB算法，得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量，包括：

采用以下公式得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量：

其中，函数svd表示对所述第一用户设备在所述第一子带m上的信道估计矩阵

进行奇异值分解，并从分解得到的从大到小排序的奇异值中选取前L个奇异值对应的左奇异向量，L为所述第一用户设备的同时发送的数据流的数量。

9.根据权利要求3-8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

对所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵；

根据所述迫零操作后的矩阵，获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量；

利用所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，对所述第一用户设备对应的ZF变换矩阵进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵，包括：

采用以下公式对所述第一用户设备对应的ZF变换矩阵T^m进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵

其中，(T^m)^H为T^m的共轭转置矩阵。

11.根据权利要求9或10所述的方法，其特征在于，所述根据所述迫零操作后的矩阵，获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，包括：

从所述迫零操作后的矩阵中选取所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第二波束赋形权向量，所述第二赋形权向量的元素在所述迫零操作后的矩阵中的位置，与所述第一波束赋形权向量的元素在所述ZF变换矩阵中的位置相同。

12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述从所述迫零操作后的矩阵中选取所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第二波束赋形权向量，包括：

采用以下公式获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量

其中，

表示从

中选取L列向量，所述L列向量在

中的位置与w^m在T^m中的位置相同。

13.一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制设备，其特征在于，包括：

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数据；

处理器，用于读取所述存储器中的计算机程序并执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

14.一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，其中，所述干扰空间矩阵由一个或多个第二用户设备的信道估计矩阵构成，所述第二用户设备为多用户MU-多输入多输出MIMO系统中对所述第一用户设备产生干扰的用户设备；

构建模块，用于根据所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵，构建所述第一用户设备对应的迫零算法ZF变换矩阵，其中，所述ZF变换矩阵用于实现所述第一用户设备对所述一个或多个第二用户设备的干扰抑制。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述构建模块，具体用于：将所述第一用户设备在第一子带上对应的第一波束赋形权向量和干扰空间矩阵拼接，构成所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵，其中，所述第一子带为所述第一用户设备，以及所述一个或多个第二用户设备共用的任一子带。

16.根据权利要求15所述的装置，其特征在于，所述构建模块通过采用以下公式构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵T^m：

T^m＝[w^m，H^m]

其中，w^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的第一波束赋形权向量，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，m为大于或者等于1的正整数。

17.根据权利要求15或16所述的装置，其特征在于，所述获取模块在获取第一用户设备对应的干扰空间矩阵时，具体包括：

确定单元，用于基于所述第一子带的赋形颗粒度，确定所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，其中，所述赋形颗粒度用于指示所述第一子带所包含的PRB的数量；

构建单元，用于基于所述一个或多个第二用户设备在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵，构建所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵。

18.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述构建单元，具体用于：当所述MU-MIMO系统中所述第二用户设备的数量为F时，所述第一用户设备在所述第一子带上对应的干扰空间矩阵，通过以下公式构建：

其中，H^m为所述第一用户设备在第一子带m上对应的干扰空间矩阵，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m上对应的信道估计矩阵，F为大于或者等于1的正整数，f＝1、2、……、F。

19.根据权利要求18所述的装置，其特征在于，所述确定单元，具体用于：对所述F个第二用户设备中每个第二用户设备，采用以下公式得到在所述第一子带内的多个PRB上对应的信道估计矩阵：

其中，

为所述F个第二用户设备中的第f个第二用户设备在所述第一子带m内的Q个PRB上对应的信道估计矩阵，所述Q为所述第一子带m的赋形颗粒度，Q取大于或者等于2的正整数。

20.根据权利要求15-19中任一项所述的装置，其特征在于，所述获取模块在获取第一用户设备对应的第一波束赋形权向量时，具体用于：

针对所述第一子带，对获取的所述第一用户设备的信道估计矩阵，采用特征向量法EBB算法，得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量。

21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述获取模块具体用于采用以下公式得到所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第一波束赋形权向量：

其中，函数svd表示对所述第一用户设备在所述第一子带m上的信道估计矩阵

进行奇异值分解，并从分解得到的从大到小排序的奇异值中选取前L个奇异值对应的左奇异向量，L为所述第一用户设备的同时发送的数据流的数量。

22.根据权利要求16-21中任一项所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：处理模块和更新模块，其中，

所述处理模块，用于对所述第一用户设备在所述第一子带上对应的ZF变换矩阵进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵；

所述获取模块，还用于根据所述迫零操作后的矩阵，获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量；

所述更新模块，用于利用所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量，更新所述第一用户设备对应的第一波束赋形权向量。

23.根据权利要求22所述的装置，其特征在于，所述处理模块，具体用于：采用以下公式对所述第一用户设备对应的ZF变换矩阵T^m进行迫零操作，获取迫零操作后的矩阵

其中，(T^m)^H为T^m的共轭转置矩阵。

24.根据权利要求22或23所述的装置，其特征在于，所述获取模块，具体用于：从所述迫零操作后的矩阵中选取所述第一用户设备在所述第一子带上对应的第二波束赋形权向量，所述第二赋形权向量的元素在所述迫零操作后的矩阵中的位置，与所述第一波束赋形权向量的元素在所述ZF变换矩阵中的位置相同。

25.根据权利要求24所述的装置，其特征在于，所述获取模块用于采用以下公式获取所述第一用户设备对应的第二波束赋形权向量

其中，

表示从

中选取L列向量，所述L列向量在

中的位置与w^m在T^m中的位置相同。

26.一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计算机执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

27.一种用于MU-MIMO波束赋形的干扰抑制装置，所述装置包括：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的代码和数据使得所述装置执行权利要求1至12中任一项所述的方法。

28.一种计算机程序产品，其特征在于，当所述计算机程序产品在网络设备上运行时，使得所述网络设备执行权利要求1至12中任一所述的方法。

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