CN118282445A - 一种全息多用户mimo上行通信方法与系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种全息多用户MIMO上行通信方法与系统。用户端和基站侧均配备全息平面阵列(HPA)，用户端HPA产生的电流密度函数经由传输数据加权。每一用户的发送电流将在基站侧HPA处激发相应电场，通过接收基函数对接收电场进行解调，获得传输数据。发送电流和接收电场之间的关系通过并矢格林函数进行描述，建立电磁空间域的系统模型。利用傅里叶空间基函数对发送信号和接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中，得到离散全息系统模型。在此基础上提出了基于傅里叶空间基函数展开的全息预编码方法。基于HPA辅助的多用户MIMO上行传输，相比传统离散天线阵列能够有效提升系统的空间自由度和通信性能。

Description

一种全息多用户MIMO上行通信方法与系统

技术领域

本发明涉及全息MIMO无线通信领域，特别是全息多用户MIMO上行通信方法与系统。

背景技术

作为第六代通信系统的潜在关键技术之一，全息MIMO技术在提高频谱效率、能量效率和连接密度方面的优势备受期待。全息MIMO通信的信号处理可以在电磁域或混合电磁-数字域中进行，主要应用于大规模MIMO中的时间-频率域的采样理论将更有可能转移到空间-波数域。同时，全息MIMO的信道建模面临两个基本变化：1)由于全息阵列天线元件密集分布，全息MIMO的信道建模必须考虑几乎连续孔径的强空间相关性；2)随着孔径尺寸的增大，通信距离落在菲涅尔区内，从而导致通信处于近场状态。因此，现有适用远场大规模MIMO通信的传统信道模型，如瑞利衰落、相关瑞利衰落和基于簇的几何模型将不适用于描述全息MIMO信道。

在此背景下，为了更好地利用不同电磁传播区域的特性并最终达到无线信道的性能极限，需要获得对所激发/感知电磁场的完全控制能力，这就是全息通信的概念。发射天线的全息能力包括在其表面产生任何电流密度分布的可能性，以便在设计辐射场(如幅度、波阵面、极化等)时获得最大的灵活性。同样地，接收天线一侧的全息能力包括将入射电场与空间域的某一函数相关联的可能性，从而控制了天线接收信息的方式，而无需对其形状进行任何物理形态上的修改。

无论是用户侧还是基站侧，当前研究主要集中在分析全息阵列作为一维区域的情况，有时甚至发送和接收两端使用的阵列都被视为一维区域。将用户描述为三维空间中的一个点是在用户阵列尺寸远小于传播距离时的近似，但随着用户阵列的增大和通信向远近混合场甚至近场发展，这种近似已不再适用。此外，在分析系统性能(如系统谱效率)时，经典信道模型基于与天线形状(如偶极子、贴片、螺旋等)相关的特定电流分布，而没有考虑到全息天线在生成这些分布时的灵活性，即现有很多工作假定源电流密度已知，这在一般情况下是次优的。因此，有必要全面探索全息平面阵列(HPA)辅助系统的信道特性并优化系统性能。

发明内容

发明目的：鉴于上述研究现状，本发明的目的在于运用电磁场理论来建立全息平面阵列辅助的多用户MIMO上行传输系统的信道模型，进而构建系统性能优化问题。与传统天线阵列单元为离散阵子的假设不同，本发明假设各用户配备的HPA为连续平面，其上产生的各模式电流经由传输数据加权，在接收机处激发相应电场，接收机处的HPA同样为连续平面，可完全接收用户发送电流激发的电场。本发明旨在通过电磁角度的描述，研究天线单元间距极小时阵列的全息能力以及对系统性能(诸如系统频谱效率)的影响，有效提高系统传输性能。

技术方案：为实现上述发明目的，本发明采用如下技术方案：

一种全息多用户MIMO上行通信方法，各用户和基站均配备全息平面阵列，用户处的全息平面阵列发送经由传输数据加权的电流密度函数；在接收机处，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据；发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述；所述通信方法包括如下步骤：

根据各发送用户处电流密度表达式以及亥姆霍兹方程，得到接收机处的接收信号表达式；

利用正交变换将各用户全息平面阵列统一至和接收全息平面阵列平行的坐标系中，并在该坐标系中定义用户全息平面阵列在各坐标轴上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为该用户发送傅里叶空间基函数的基本频率；定义接收阵列尺寸在坐标系上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为接收傅里叶空间基函数的基本频率；

利用傅里叶空间基函数对各用户发送信号、基站侧的接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中；

基于得到的离散全息系统模型构建系统性能优化问题，获得所有用户的最优发送预编码矩阵。

作为优选，所述接收信号表达式为：其中r为接收区域中的点，K表示用户数量，z(r)表示噪声，表示第k个用户的发送电流激发的电场，x_k(s)表示第k个用户发送的电流密度，G(r,s)为并矢格林函数，s∈A_s,k，A_s,k表示第k个用户的全息平面阵列位于空间中的区域。

作为优选，电流密度函数在三个正交方向{x,y,z}上均具有分量，各个方向均可携带数据，每个用户可发送多个数据流，第k个用户发送的电流密度合成表示为其中，⊙为哈达玛乘积，K为用户集，L_k为第k个用户发送的数据流数，s_k,l为电流密度函数j_k,l(s)所携带的数据，满足I₃表示3×3的单位矩阵。

作为优选，系统噪声来源分为两部分，一部分为源域以外的电磁干扰，符合各向同性分布；另一部分为接收机处的硬件噪声，为满足复高斯循环分布的空间白噪声。

作为优选，对每一用户平面A_s,k进行正交变换，变换酉矩阵为U_k，变换后的平面记为其和接收全息平面阵列平行；假设接收全息平面阵列A_r平行于x-y坐标平面，其沿x轴和y轴的投影长度分别记为R_x和R_y，U_kA_s,k沿x轴和y轴的投影长度分别记为S_k,x和S_k,y；1/R_x和1/R_y分别定义了接收空间傅里叶空间基函数的基频率，1/S_k,x和1/S_k,y分别定义了第k个用户所处发送空间傅里叶空间基函数的基频率。

作为优选，利用傅里叶空间级数将连续的系统模型在有限维空间上展开得到离散全息系统模型，在所述离散全息系统模型中，第k个用户携带第l个数据的电流密度函数j_k,l(s)展开为：

其中φ_k,n(s')为第k个用户的发送空间基函数，由二维系数定义为为采样波数；对于第k个用户，整数对(n_x,n_y)的取值范围定义为集合N_k＝[-N_k,x,N_k,x]×[-N_k,y,N_k,y]，λ为波长；A_s,k表示第k个用户的全息平面阵列位于空间中的区域，U_kA_s,k表示A_s,k变换后的平面，ξ_k,l,n表示第k个用户所发送的第l个数据沿系数n对应发送空间基函数展开时的投影；

对于接收平面上的点r，接收空间基函数ψ_m(r)由二维系数定义为为采样波数，电场沿第j个接收空间基函数的投影为：

其中N_k表示第k个用户的发送空间维度，M表示接收空间维度，H_k,j,i为第k个用户的第i个发送模式和第j个接收模式之间的耦合系数，ξ_k,l,i表示第k个用户所发送的第l个数据沿第i个发送空间基函数展开时的投影。

作为优选，所述离散全息系统模型中，将连续函数在相应基函数下的投影排列为向量/矩阵的形式，对于第k个用户的发送空间，其维度为N_k＝|N_k|，将集合N_k的第一个元素记为n₁＝(-N_k,x,-N_k,y)，最后一个元素记为中间其他元素通过循环改变n_x和n_y的取值得到；接收空间中的整数对(m_x,m_y)的取值范围定义为集合定义集合M的第一个元素为m₁＝(-M_x,-M_y)，最后一个元素为m_M＝(M_x,M_y)，其中任意其他元素通过循环改变m_x和m_y得到；将发送电流投影、噪声场投影、接收电场投影以及耦合系数排列成矩阵的形式，用于求解基于离散全息系统模型构建系统优化问题。

进一步地，基于展开得到的离散全息系统模型，构建以系统频谱效率最大化为目标的优化问题；在考虑第k个用户最优的预编码方案时，将其余用户的信号以及噪声均当做干扰，通过注水算法求得最优的预编码矩阵；其中优化问题约束表示为 为第k个用户发送的第l个数据的发送协方差矩阵；有限维空间中的系统频谱速率为其中P_k,max为第k个用户的最大发送功率，H_k为第k个用户的耦合系数矩阵，R_z为噪声的协方差矩阵，X_k,l定义如下：

基于相同的发明构思，本发明提供一种全息多用户MIMO上行通信系统，各用户和基站均配备全息平面阵列，用户处的全息平面阵列发送经由传输数据加权的电流密度函数；在接收机处，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据；发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述；所述通信系统利用傅里叶空间基函数对各用户发送信号、基站侧的接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中；基于得到的离散全息系统模型构建系统性能优化问题，获得所有用户的最优发送预编码矩阵；其中接收机处的接收信号表达式根据各发送用户处电流密度表达式以及亥姆霍兹方程得到，利用正交变换将各用户全息平面阵列统一至和接收全息平面阵列平行的坐标系中，并在该坐标系中定义用户全息平面阵列在各坐标轴上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为该用户发送傅里叶空间基函数的基本频率；定义接收阵列尺寸在坐标系上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为接收傅里叶空间基函数的基本频率。

基于相同的发明构思，本发明提供一种计算机系统，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，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的全息多用户MIMO上行通信方法的步骤。

有益效果：与现有技术相比，本发明具有如下优点：

1、从麦克斯韦方程角度出发，电流密度函数和其激发的电场函数分别作为该系统的输入信号和输出信号，即对发送-接收关系从电磁角度进行建模，这使得该系统模型在通信范围不论位于夫琅禾费区或是菲涅尔区时均有效且更符合物理本质；

2、本发明采用傅里叶空间基函数对电磁信道模型进行了有限维空间上的展开，在降低计算复杂度的同时建立了连续电磁信道和离散信道模型之间的桥梁；

3、随着通信范围越来越近，用户阵列尺寸和传播距离相比不再可以被忽略，将用户阵列建模为空间中的连续平面而非点源更符合一般情况，同时，连续的平面阵列较之于一维阵列在产生所要发送的电流密度时具有更高的灵活性；

4、在利用傅里叶基函数展开的模型基础上构建系统频谱效率最大化问题，利用迭代注水算法得到各用户发送预编码矩阵的全局最优解，有效提升了全息通信系统的频谱效率，且所提算法具有更高的收敛性以及更低的复杂度。

附图说明

图1为本发明实施例中的全息多用户MIMO上行传输场景示意图；

图2为本发明实施例中的第k个用户和基站之间的传输示意图；

图3为本发明实施例中的全息多用户MIMO上行传输系统发送和接收流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例公开的一种全息多用户MIMO上行通信方法，其中，全息指用户以及基站配备的天线阵列均可认为是天线单元间距远小于1/2波长的近似连续的天线阵列。因此在描述全息天线阵列辅助的系统模型时，考虑的是两个空间连续区域之间的发送与接收。

如图1所示，各用户和基站均配备全息平面阵列(HPA)，各全息平面阵列占据空间中不重合的区域。用户处全息平面阵列产生的电流密度函数经由传输数据加权后发送。在接收机处，各电流密度函数可激发出相应的电场，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据。在不考虑散射环境的情况下，发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述，以此建立连续的电磁信道模型。考虑到连续函数可能带来的高计算复杂度，利用正交变换以及傅里叶空间基函数展开将连续的电磁信道模型投影至有限维空间中。在此离散信道模型的基础上构建以系统频谱效率最大化为例的系统性能优化问题，并运用迭代注水算法对系统频谱效率优化问题进行求解。

下面结合一个具体场景来对本实施例方法进行更为具体的说明。

第一部分、全息多用户MIMO上行传输系统模型

如图2，考虑到不同用户与接收机之间信道的独立性，以第k个用户和基站之间的传输为例。假设接收机处HPA和x-y平面平行，其空间位置可描述如下：

其中，(r_x,r_y,r_z)表示接受区域中点r的坐标，R_x为接收机处HPA平面在x方向上的投影长度，R_y为接收机处HPA平面在y方向上的投影长度。

对于用户HPA所在平面A_s,k上的点坐标，可在笛卡尔坐标系中用表示。考虑到不同用户所在HPA平面位于空间中不同位置，利用3×3的酉矩阵U_k对A_s,k正交变换至和接收HPA所在平面平行，变换后的结果记为定义该平面沿x和y轴的投影长度记为S_k,x和S_k,y。

假定A_s,k上产生的电流密度函数为其中，为i∈{x,y,z}方向上的单位法向量。j_k,i,i∈{x,y,z}为i方向上的电流密度函数。考虑到电流密度函数j_k(s)在三个正交方向{x,y,z}上均具有分量，且各个方向激发的电场可以分别进行考虑，最后利用叠加定理相加，因此，假定各个方向均可携带数据，且每个用户可发送多个数据流。基于此，第k个用户发送的电流密度可合成表示为其中，⊙为哈达玛乘积，j_k,l(s)为第k个用户发送第l个数据时所使用的电流。L_k为第k个用户发送的数据流数，s_k,l为j_k,l(s)所携带的数据，满足：

第k个用户的发送功率限制可表述如下：

接收机处接收到的信号可通过并矢格林函数表述如下：

接收机处接收到的噪声包含两部分，一部分为源域以外电流密度造成的电磁干扰z^emi(r)，一部分为接收机处的硬件噪声z^hw(r)。因此，可表述为二者的叠加：z(r)＝z^emi(r)+z^hw(r)，值得注意的是，这两部分噪声互不相关。对于电磁干扰，假定其服从各项同性分布，因此其函数z^emi(r)可建模为：

其中，θ_r∈[0,π]为高度角，φ_r∈[-π,π]为水平角，为波传播矢量,a(θ_r,φ_r)为服从零均值复高斯分布的随机向量，考虑到电磁波的横波特性，a(θ_r,φ_r)在波传播方向上的分量应该为0，即其中，因此，z^emi(r)的自相关函数可表示为：

其中，为电磁干扰的功率密度函数。f(θ,φ)为角度密度函数，在各向同性的条件下，其可表示为：

对于接收机处的硬件噪声z^hw(r)而言，其可建模为空间独立的零均值复高斯过程，因此其自相关函数如下给出：

其中，δ(r-r')为狄利克雷函数，为硬件噪声功率密度函数。

将所有用户发送电流在接收机处激发的电场叠加，并同时考虑源于以外的电磁干扰以及接收机处的硬件噪声，可得到接收信号表达式为：

第二部分、连续系统模型的傅里叶空间级数展开

将利用傅里叶空间基函数对各用户发送电流信号、基站侧的接收电场(包括噪声场)分别进行展开。具体步骤如下：

步骤一：对各用户发送电流信号进行展开。对于第k个用户携带第l个数据的电流密度函数j_k,l(s)，其可展开为：

其中，φ_k,n(s')为第k个用户的发送空间基函数，由二维系数定义如下：

被n标记的为采样波数，其每一个元素定义如下：

由于不考虑隐矢波，κ_n需满足下述条件：

其中，κ₀为自由空间波数。因此，n_x和n_y的取值范围有限，分别为：

对于第k个用户而言，整数对(n_x,n_y)的取值范围可定义为集合N_k＝[-N_k,x,N_k,x]×[-N_k,y,N_k,y]。

步骤二：对发送电流信号在接收区域激发的电场进行展开。由于r_z＝0,对于接收平面上的点，便足以描述。接收空间基函数ψ_m(r)由二维系数定义如下：

采样波数同样需要满足因此，的取值范围为：

电场沿第j个接收空间基函数的投影为：

其中，(·)^*表示取共轭。H_k,j,i可定义为第k个用户的第i个发送模式和第j个接收模式之间的耦合系数，其表达式为：

步骤三：对噪声场进行展开。噪声场函数z(r)＝z^emi(r)+z^hw(r)沿接收空间第j个空间基函数的投影可分别表示为两部分。电磁干扰函数z^emi(r)在下的投影为：

接收机处硬件噪声在下的投影为：

步骤四：将各连续函数在相应基函数下的投影排列为向量/矩阵的形式。对于第k个用户的发送空间，其维度为为了表示上的简洁，将集合N_k的第一个元素记为n₁＝(-N_k,x,-N_k,y)，最后一个元素记为中间其他元素通过循环改变n_x和n_y的取值得到。同样的，接收空间中的整数对(m_x,m_y)的取值范围定义为集合其中，M＝(2M_x+1)(2M_y+1)为接收空间维度，为|m_x|可取的最大值，为|m_y|可取的最大值。定义集合M的第一个元素为m₁＝(-M_x,-M_y)，最后一个元素为m_M＝(M_x,M_y)，其中任意其他元素通过循环改变m_x和m_y得到。在上述定义下，发送电流投影、噪声场投影、接收电场投影以及耦合系数H_k,j,i均可排列成矩阵的形式，便于后续求解全息多用户MIMO上行传输系统的频谱效率最大化问题。

第三部分、全息多用户MIMO上行传输系统频谱效率最大化问题构建

步骤一：构建连续电磁信道模型下系统频谱效率最大化问题P_A。

其中，R_sum为系统频谱效率表达式，如下：

其中，R_z为噪声的协方差矩阵，p_k为接收信号，如下：

由于噪声包含两部分来源，即电磁干扰和硬件噪声，且这两部分噪声互不相关，因此，噪声场的自相关函数为这两部分自相关函数的叠加，即：

R_z(r)＝E{z^emi(r+r′)[z^emi(r′)]^H}+E{z^hw(r+r′)[z^hw(r′)]^H} (24)

步骤二：将连续问题模型离散化处理为有限维空间中的

其中，为第k个用户发送的第l个数据的发送协方差矩阵。具体的，X_k,l定义如下：

有限维空间中的系统频谱速率为：

由于log₂det(R_z)可看作常数，并不影响优化问题求解，因此，在往后的问题处理中可不考虑该项。

步骤三：以第k个用户为例，求解其最优发送协方差矩阵。

令问题可转变为问题

对于第k个用户而言，求解其最优发送协方差矩阵时，可以将其余用户的信号和噪声均认为是噪声来源，即等效噪声为对该等效噪声进行分解如下：

基于上述等效噪声的分解，定义等效信道为并对其进行奇异值分解如下：

其中，F_k,T_k均为酉矩阵，Σ_k为对角矩阵。而由于T_k为酉矩阵，优化等效变量的结果和优化原变量Ξ_k的结果一致，而的最优解为对角矩阵，其第i个对角元素可表示为：

其中，(a)⁺表示取a和0之间更大的值。σ_k,i为对角矩阵Σ_k的第i个元素，μ_k为系数，用以控制等效发送协方差矩阵满足如下条件：

上述过程为利用注水算法求解第k个用户的最优发送协方差矩阵的过程。

步骤四：迭代循环步骤三，即利用迭代注水算法，可得到问题的最优解。

基于相同的发明构思，本发明实施例公开的一种全息多用户MIMO上行通信系统，各用户和基站均配备全息平面阵列，用户处的全息平面阵列发送经由传输数据加权的电流密度函数；在接收机处，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据；发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述；所述通信系统利用傅里叶空间基函数对各用户发送信号、基站侧的接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中；基于得到的离散全息系统模型构建系统性能优化问题，获得所有用户的最优发送预编码矩阵；其中接收机处的接收信号表达式根据各发送用户处电流密度表达式以及亥姆霍兹方程得到，利用正交变换将各用户全息平面阵列统一至和接收全息平面阵列平行的坐标系中，并在该坐标系中定义用户全息平面阵列在各坐标轴上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为该用户发送傅里叶空间基函数的基本频率；定义接收阵列尺寸在坐标系上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为接收傅里叶空间基函数的基本频率。

基于相同的发明构思，本发明实施例公开的一种计算机系统，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，所述计算机程序被加载至处理器时实现所述的全息多用户MIMO上行通信方法的步骤。

本发明未详述之处，均为本领域技术人员的公知技术。以上详细描述了本发明的较佳具体实施例。应当理解，本领域的普通技术人员无需创造性劳动就可以根据本发明的构思作出诸多修改和变化。因此，凡本技术领域中技术人员依本发明的构思在现有技术的基础上通过逻辑分析、推理或者有限的实验可以得到的技术方案，皆应在由权利要求书所确定的保护范围内。

Claims (10)

1.一种全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，各用户和基站均配备全息平面阵列，用户处的全息平面阵列发送经由传输数据加权的电流密度函数；在接收机处，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据；发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述；所述通信方法包括如下步骤：

根据各发送用户处电流密度表达式以及亥姆霍兹方程，得到接收机处的接收信号表达式；

利用正交变换将各用户全息平面阵列统一至和接收全息平面阵列平行的坐标系中，并在该坐标系中定义用户全息平面阵列在各坐标轴上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为该用户发送傅里叶空间基函数的基本频率；定义接收阵列尺寸在坐标系上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为接收傅里叶空间基函数的基本频率；

利用傅里叶空间基函数对各用户发送信号、基站侧的接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中；

基于得到的离散全息系统模型构建系统性能优化问题，获得所有用户的最优发送预编码矩阵。

2.根据权利要求1所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，所述接收信号表达式为：其中r为接收区域中的点，K表示用户数量，z(r)表示噪声，表示第k个用户的发送电流激发的电场，x_k(s)表示第k个用户发送的电流密度，G(r,s)为并矢格林函数，s∈A_s,k，A_s,k表示第k个用户的全息平面阵列位于空间中的区域。

3.根据权利要求2所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，电流密度函数在三个正交方向{x,y,z}上均具有分量，各个方向均可携带数据，每个用户可发送多个数据流，第k个用户发送的电流密度合成表示为其中，⊙为哈达玛乘积，K为用户集，L_k为第k个用户发送的数据流数，s_k,l为电流密度函数j_k,l(s)所携带的数据，满足I₃表示3×3的单位矩阵。

4.根据权利要求1所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于：系统噪声来源分为两部分，一部分为源域以外的电磁干扰，符合各向同性分布；另一部分为接收机处的硬件噪声，为满足复高斯循环分布的空间白噪声。

5.根据权利要求1所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，对每一用户平面A_s,k进行正交变换，变换酉矩阵为U_k，变换后的平面记为其和接收全息平面阵列平行；假设接收全息平面阵列A_r平行于x-y坐标平面，其沿x轴和y轴的投影长度分别记为R_x和R_y，U_kA_s,k沿x轴和y轴的投影长度分别记为S_k,x和S_k,y；1/R_x和1/R_y分别定义了接收空间傅里叶空间基函数的基频率，1/S_k,x和1/S_k,y分别定义了第k个用户所处发送空间傅里叶空间基函数的基频率。

6.根据权利要求5所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，利用傅里叶空间级数将连续的系统模型在有限维空间上展开得到离散全息系统模型，在所述离散全息系统模型中，第k个用户携带第l个数据的电流密度函数j_k,l(s)展开为：

其中φ_k,n(s')为第k个用户的发送空间基函数，由二维系数定义为为采样波数；对于第k个用户，整数对(n_x,n_y)的取值范围定义为集合N_k＝[-N_k,x,N_k,x]×[-N_k,y,N_k,y]，λ为波长；A_s,k表示第k个用户的全息平面阵列位于空间中的区域，U_kA_s,k表示A_s,k变换后的平面，ξ_k,l,n表示第k个用户所发送的第l个数据沿系数n对应发送空间基函数展开时的投影；

对于接收平面上的点r，接收空间基函数ψ_m(r)由二维系数定义为为采样波数，电场沿第j个接收空间基函数的投影为：

其中A_r表示接收全息阵列所在的平面，G(r,s)为并矢格林函数，N_k表示第k个用户的发送空间维度，M表示接收空间维度，L_k为第k个用户发送的数据流数，s_k,l为电流密度函数j_k,l(s)所携带的数据，H_k,j,i为第k个用户的第i个发送模式和第j个接收模式之间的耦合系数，ξ_k,l,i表示第k个用户所发送的第l个数据沿第i个发送空间基函数展开时的投影。

7.根据权利要求6所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于，所述离散全息系统模型中，将连续函数在相应基函数下的投影排列为向量/矩阵的形式，对于第k个用户的发送空间，其维度为N_k＝|N_k|，将集合N_k的第一个元素记为n₁＝(-N_k,x,-N_k,y)，最后一个元素记为n_Nk＝(N_k,x,N_k,y)，中间其他元素通过循环改变n_x和n_y的取值得到；接收空间中的整数对(m_x,m_y)的取值范围定义为集合定义集合M的第一个元素为m₁＝(-M_x,-M_y)，最后一个元素为m_M＝(M_x,M_y)，其中任意其他元素通过循环改变m_x和m_y得到；将发送电流投影、噪声场投影、接收电场投影以及耦合系数排列成矩阵的形式，用于求解基于离散全息系统模型构建系统优化问题。

8.根据权利要求6所述的全息多用户MIMO上行通信方法，其特征在于：基于展开得到的离散全息系统模型，构建以系统频谱效率最大化为目标的优化问题；在考虑第k个用户最优的预编码方案时，将其余用户的信号以及噪声均当做干扰，通过注水算法求得最优的预编码矩阵；其中优化问题约束表示为为第k个用户发送的第l个数据的发送协方差矩阵；有限维空间中的系统频谱速率为其中P_k,max为第k个用户的最大发送功率，H_k为第k个用户的耦合系数矩阵，R_z为噪声的协方差矩阵，X_k,l定义如下：

其中N_k＝|N_k|，表示第k个用户的发送空间维度。

9.一种全息多用户MIMO上行通信系统，其特征在于，各用户和基站均配备全息平面阵列，用户处的全息平面阵列发送经由传输数据加权的电流密度函数；在接收机处，通过接收基函数对接收电场进行解调，得到传输数据；发送电流和接收电场的关系通过并矢格林函数进行描述；所述通信系统利用傅里叶空间基函数对各用户发送信号、基站侧的接收信号进行展开，并利用并矢格林函数波数域带宽有限的特点将连续的系统模型近似至有限维空间中；基于得到的离散全息系统模型构建系统性能优化问题，获得所有用户的最优发送预编码矩阵；其中接收机处的接收信号表达式根据各发送用户处电流密度表达式以及亥姆霍兹方程得到，利用正交变换将各用户全息平面阵列统一至和接收全息平面阵列平行的坐标系中，并在该坐标系中定义用户全息平面阵列在各坐标轴上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为该用户发送傅里叶空间基函数的基本频率；定义接收阵列尺寸在坐标系上的投影尺寸，该尺寸的倒数即为接收傅里叶空间基函数的基本频率。

10.一种计算机系统，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，其特征在于，所述计算机程序被加载至处理器时实现根据权利要求1-8任一项所述的全息多用户MIMO上行通信方法的步骤。