CN1937456B - 在通信系统中处理信号的方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种在多用户MIMO下行传输中选择用户组的双搜索算法的方法和系统。最优强力用户组选择的使用可要求高计算量。第一搜索操作可基于信道增益大于其它用户的第一用户，同时，第二搜索操作可基于信道增益大于剩余用户的第二用户。可基于在第一和第二搜索循环中确定的最大化系统容量确定最大系统容量。与最大化系统容量相关的一对接收器可选择为用户组。双搜索算法可降低计算复杂性，并达到优于TDMA方案的性能，并近似具有发射器端理想CSI的系统。

Description

在通信系统中处理信号的方法及系统

技术领域

本发明涉及通信系统中的信号处理，更具体地说，涉及一种在多用户多输入多输出(MIMO)下行传输中选择用户组的双搜索算法的方法和系统。

背景技术

移动通信已经改变了人们的通信方式，而移动电话也已经从奢侈品变成了人们日常生活中不可缺少的一部分。今天，移动设备的使用是由社会环境驱动的，而不受地域和技术的限制。虽然语音通信满足了人们交流的基本要求，且移动语音通信已进一步渗入了人们的日常生活，但移动通信发展的下一阶段是移动互联网。移动互联网和/或移动视频将成为日常信息的普通来源，理所当然应实现对这些数据的简单通用的移动式访问。

第三代(3G)蜂窝网络专门设计来满足移动设备的这些未来的需求。随着这些服务的大量出现和使用，网络容量的成本效率优化和服务质量(QoS)等因素对于网络运营商而言，将变得比现在更为重要。当然，可以通过精细的网络规划和运营、传输方法的改进以及接收机技术的提高来实现这些因素。因此，载波需要允许它们增大下行吞吐量的技术，从而提供比那些有线调制解调器和/或DSL服务提供商的竞争对手更好的QoS容量和速率。

为了满足所述需求，由于承诺在无线衰退环境中显著地增加容量，在发射器和接收器中均使用多个天线的通信系统最近引起了广泛的注意。这些多天线配置，也被称为为智能天线技术，可用于减轻信号接收时多路径和/或信号干涉的负面影响。可预见地，为满足上述系统的渐增的容量需求，将越来越多地使用智能天线技术，同时在蜂窝系统中配置基站设施和移动用户单元。从当前基于语音的服务到下一代可提供语音、视频和数据通信的无线多媒体服务，这些需求都在逐渐显现出来。

多发和/或多收天线的使用被设计为可获得分集增益，并增加自由度，以抑制在信号接收过程中产生的干扰。分集增益通过增加接收信噪比和稳定传输来改进系统性能。另一方面，更多的自由度通过提供更坚固的防信号干涉、和/或允许更高的容量以更高的频率重复使用，来允许多个同时的传输。例如，在集成多天线接收器的通信系统中，M个接收天线可用于使(M-1)个干扰影响无效。相应地，可利用N个发送天线同时在相同带宽中发送N个信号，通过接收器中使用的N个天线集，已发送信号接着可被分解为N个独立信号。使用多个发送和接收天线的系统可称为多入多出(MIMO)系统。多天线系统，尤其是MIMO系统的一个很吸引人的方面在于，使用这些传输配置可大大增加系统容量。对于固定总传输能量，MIMO配置提供的容量与增加的信噪比(SNR)成比例。例如，在多径衰落信道中，SNR每增加3-dB，MIMO配置可增加大概M个额外比特/周期的系统容量。

大小、复杂度和功耗的增加导致的成本增加，限制了多天线系统的广泛发展。这引起无线系统设计和应用的问题。因此，多天线系统的某些初始工作可集中在支持单用户点对点链接的系统上。然而，在多用户环境中使用多天线技术来改善总吞吐量仍然是个挑战。

比较本发明后续将要结合附图介绍的系统，现有技术的其它局限性和弊端对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。

发明内容

本发明提供了一种在多用户多输入多输出(MIMO)下行传输中选择用户组的双搜索算法的方法和系统，如结合至少一幅所述，在权利要求中有更完整地说明。

根据本发明的一个方面，提供一种在通信系统中处理信号的方法，所述方法包括：

从多个信号选择第一信号，其对应的信道增益大于与所述多个信号的剩余部分相对应的信道增益；

从所述多个信号的所述剩余部分选择第二信号，所述第二信号对应的信道增益大于与所述多个信号的所述剩余部分的剩余部分对应的信道增益；以及

基于所述已选择第一信号和已选择第二信号将系统容量最大化。

优选地，所述方法进一步包括基于与所述已选择第一信号对应的所述信道增益将第一系统容量最大化。

优选地，所述方法进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第一对接收器。

优选地，所述方法进一步包括基于与所述已选择第二信道对应的所述信道增益将第二系统容量最大化。

优选地，所述方法进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第二对接收器。

优选地，所述方法进一步包括基于被最大化的第一系统容量和被最大化的第二系统容量之间较大者将所述系统容量最大化。

优选地，所述方法进一步包括选择提供所述最大化系统容量的一对接收器。

根据本发明的一个方面，提供一种机器可读存储器，其上存储有具有至少一个编码部分的计算机程序，用于处理通信系统中的信号，所述至少一个编码部分可被机器执行，从而促使机器执行以下步骤：

从多个信号选择第一信号，其对应的信道增益大于与所述多个信号的剩余部分相对应的信道增益；

从所述多个信号的所述剩余部分选择第二信号，所述第二信号对应的信道增益大于与所述多个信号的所述剩余部分的剩余部分对应的信道增益；以及

基于所述已选择第一信号和已选择第二信号将系统容量最大化。

优选地，机器可读存储器进一步包括基于与所述已选择第一信号对应的信道增益、将第一系统容量最大化的编码。

优选地，机器可读存储器进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第一对接收器的编码。

优选地，机器可读存储器进一步包括基于与所述已选择第二信号对应的信道增益将第二系统容量最大化的编码。

优选地，机器可读存储器进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第二对接收器的编码。

优选地，机器可读存储器进一步包括基于被最大化的第一系统容量和被最大化的第二系统容量的较大者将所述系统容量最大化的编码。

优选地，机器可读存储器进一步包括选择提供所述最大化系统容量的一对接收器的编码。

根据本发明的一个方面，提供一种在通信系统中处理信号的系统，所述系统包括：

从多个信号选择第一信号的电路，所述第一信号对应的信道增益大于与所述多个信号的剩余部分相对应的信道增益；

所述电路从所述多个信号的剩余部分选择第二信号，所述第二信号对应的信道增益大于与所述多个信号的所述剩余部分的剩余部分对应的信道增益；以及

所述电路基于所述已选择第一信号和已选择第二信号将系统容量最大化。

优选地，所述系统进一步包括基于与所述已选择第一信号对应的信道增益将第一系统容量最大化的电路。

优选地，所述系统进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第一对接收器的电路。

优选地，所述系统进一步包括基于与所述已选择第二信号对应的信道增益将第二系统容量最大化的电路。

优选地，所述系统进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第二对接收器的电路。

优选地，所述系统进一步包括基于被最大化的第一系统容量和被最大化的第二系统容量中的较大者、将所述系统容量最大化的电路。

优选地，所述系统进一步包括选择提供所述最大化系统容量的一对接收器的电路。

优选地，所述电路包括下述至少一个：调度器和处理器。

本发明的各种优点、各个方面和创新特征，以及其中所示例的实施例的细节，将在以下的说明书和附图中进行详细介绍。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1A是本发明具有线性预编码的多用户多输入多输出(MIMO)下行传输系统的高阶框图；

图1B是本发明从基站至图1B中接收器的信号传输示意图；

图2A是本发明选择用户组的双搜索算法的步骤流程图；

图2B是本发明选择用户组的双搜索算法中用户对选择的步骤流程图；

图3是本发明用户组选择之后的基站传输的流程图；

图4是本发明以总和速率的形式展示下行传输方案的示意图；

图5是本发明以误比特率形式展示下行传输方案的示意图。

具体实施方式

本发明的某些实施例可在一种多用户多输入多输出(MIMO)下行传输的选择用户组的双搜索算法的方法和系统中找到。根据本发明的各个实施例，双搜索算法可降低与最佳强力用户组选择相关的计算复杂性，同时达到优于TDMA方案的性能，并可与在发射器端具有理想信道状态的系统性能相同。双搜索算法可包括第一搜索操作和第二搜索操作，第一搜索操作可基于信道增益大于其它用户的第一用户，第二搜索操作可基于信道增益大于剩余用户的第二用户。可基于在第一和第二搜索环路中确定的最大化系统容量来确定最大化系统容量。与最大化系统容量相关的一个接收器对可被选择为用户组。

在多用户通信系统中，在基站采用多天线可改善下行系统容量。当信道状态信息(CSI)可用时，通过发射器端预编码与多个用户同时通信可改善系统容量。如果用户数量K接近无穷，与最优用户组选择算法组合的迫零(ZF)线性预编码可用于渐进地达到总和容量。此外，尽管具有有限数量的用户，例如，K＝10，利用强力搜索算法的ZF预编码器在某些情况下可提供接近最优的性能。与最优强力用户组选择算法相比，在多用户环境中使用迫零预编码可改善减少了计算复杂性的未来的宽带无线数据通信系统。

图1A是本发明具有线性预编码的多用户多输入多输出(MIMO)下行传输系统的高阶框图。参照图1A，展示了通信系统100，可包括基站102a和多个用户122a，…，130a。在通信系统100中，基站102a可配备M个天线，K个用户122a，…，130a的每个可具有一个天线。在这个实施例中，用户或接收器天线的总数可等于或多于基站天线的数量，即K＞M。

基站102a可包括多个信道编码器104a，…，106a、用户调度器108a、多个调制器(MOD)110a，…，112a、功率控制模块114a、波束成形或线性预编码模块116a、信道状态信息(CSI)模块152、处理器154和存储器156。多个用户122a，…，130a的每个可包括多个解调器(DEM)132a，…，140a之一和多个信道解码器142a，…，150a之一。

信道编码器104a，…，106a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可为通信系统100中K个用户的每一个编码二进制数据。波束成形或线性预编码模块116a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可处理用户数据符号以分离发送至不同用户的信号，以此，每个用户几乎不会接收到来自其它用户的干扰。基站102a处具有M个天线，波束成形或线性预编码模块116a可分离最多M个不同的信号，就是说，基站102a可同时传输至最多M个用户。因此，对于每个信道实施，基站102a需要在所有的K个用户中选择M个或小于M个用户进行传输。

用户调度器108a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可找到优化例如系统总吞吐量等特定性能标准的最佳用户组。在这点上，用户调度器108a可执行双搜索用户选择算法的步骤以找到最佳用户组。在确定最佳用户组时，用户调度器108a可使用CSI模块152提供的信道估算信息(CSI)。用户调度器108a可选择具有最强信道增益的第一用户和具有次强信道增益的第二用户。用户调度器108a可基于第一用户确定第一最大系统容量，并基于第二用户确定第二最大系统容量。用户调度器108a也可选择第一系统容量和第二系统容量的最高者作为通信系统100支持的最大系统容量。系统容量指的是基站102a和从K个用户中选择的至少一个用户之间的数据传输率。第一最大系统容量和第二最大系统容量可基于已选择用户组的传输速率，例如，一对用户。在这点上，在M＝2的情况下，用户调度器108a可选择包括与已选择最大系统容量相关的一对用户组。

调制器110a，…，112a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可调制用户调度器108a选择的每个用户的二进制数据。在这点上，二进制数据的调制操作可生成多个复数符号。功率控制模块114a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可根据各自的信道质量对不同的用户分配不同的功率级别。

用户调度器108a、功率控制模块114a和/或波束或线性预编码模块116可要求下行信道状态信息。CSI模块152可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可接收、存储和/或传输与用户122a，…，130a相关的信道状态信息。在这点上，CSI模块152可在必要时传输信道状态信息至用户调度器108a、功率控制模块114a和/或波束成形或线性预编码模块116。

处理器154可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可处理与在基站102a产生传输信号相关的信息和/或数据。处理器154可控制基站102a至少一部分的操作，例如，信道编码器104a，…，106a、用户调度器108a、调制器(MOD)110a，…，112a、功率控制模块114a、波束或线性预编码模块116a、CSI模块152和/或存储器156。存储器156可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可存储用于基站102a至少一部分操作的数据和/或控制信息。

用户122a，…，130a中的解调器132a，…，140a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可解调从基站102a接收的信号。信道解码器142a，…，150a可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可将来自解调器132a，…，140a的解调信号解码为二进制数据流。

图1B是本发明从基站至图1B中接收器的信号传输示意图。展示了基站170、第一用户(用户1)160和第二用户(用户2)162。基站170可包括天线152、154、156和158。基站170的操作与图1A中基站102a的操作基本类似。第一用户160和第二用户162的操作近似图1A中用户122a，…，130a的操作。在这点上，第一用户160和第二用户162可各具有一个天线。

在这个例子中，基站170可传输信号161a、161b、163a和163b。信号161a和161b可由第二用户162接收。信号163a和156b可由第一用户160接收。第一用户160可接收信号161a和163a，其中信号161a原本是第二用户162接收的。第二用户162可接收信号161b和163b，其中信号163b原本是第一用户160接收的。

如果基站170配备M各天线，并且有K个用户，其中每个用户具有一个天线，信号模型可表示为：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ .\\ .\\ .\\ y_k\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ .\\ .\\ .\\ h_k\end{array}\right]x+n,---\left(1\right)$

其中y_k(k＝1，...，K)是用户k接收的信号，h_k∈C^1×M是用户k的信道向量，x∈C^M×1是基站170传输的符号向量，n∈C^K×1是均值为0和单位变量的附加白高斯噪音(AWGN)。传输的符号可满足特定功率条件，例如，E[x^Hx]≤P，其中(·)^H表示复数共轭转置操作。

在这个分析中，h_K中的每个元素可以是具有单位变量的0均值循环对称复数高斯(ZMCSCG)随机变量。此外，用户可承受独立的衰减，并因此信道向量{h_K}_K＝1 ^K可统计地互相独立。信道状态信息(CSI)、h_K是用户k已知的，但对于用户设备来说不是已知的。基站170具有所有用户的CSI信息。这可以发生在可利用信道互易的时分双工(TDD)系统中、或者可通过基站170从用户接收CSI反馈的频分双工(FDD)系统中。

在蜂窝多用户通信系统的基站采用多天线可改善下行系统容量。此方法可用于任何多用户MIMO系统，例如，CDMA2000、WCDMA和无线LAN(WLAN)。如果信道状态信息可用，可通过发射器或基站处的预编码同时与多个用户通信来改善容量。在这点上，发射器或基站可以是用于与多个其它设备、用户和/或接收器通信的任何设备或元器件。此外，用户或接收器可以是与基站和/或其它设备通信的用户设备或装置。脏纸编码(DPC)可用作预编码方案，可达到总和容量，然而，由于复杂性的因素，可能很难实现。可能存在其它用于多用户MIMO下行线的次优但相对复杂性较低的方案，如线性预编码、汤林森-何洛绪玛预编码和向量编码。

近来，证实了如果与无限阶多用户分集组合，就是说，如果用户K的数量接近无限，迫零(ZF)线性预编码器可达到总和容量。此外，尽管用户数量K有限，ZF预编码器可提供接近最优的性能，例如，K＝10。下面的讨论解释了多用户环境下迫零预编码器的使用。

迫零预编码器可以是特定类型的线性预编码器。如果基站，例如，图1A中的基站102a，决定传输至一组用户D_{1，...K}，其中d＝|D|≤K，线性预编码方案线性地加权数据符号，s＝[s₁，...，s_d]^T，在从基站传输前，

x＝FPs                                                    (2)

其中x是等式1中传输信号向量，F＝[f₁，...，f_d]是标准化列(||f_k||)＝1的M×d线性预编码矩阵，并且P＝diag{P₁，...，P_d}，

是分配传输功率至不同用户的功率控制矩阵。接收的信号如下面的等式：

$\left[\begin{array}{c}{r}_1\\ r_2\\ .\\ .\\ .\\ r_d\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ .\\ .\\ .\\ h_d\end{array}\right]\mathrm{FPs}+n---\left(3\right)$

如果HD具有满秩，如下面等式所述，迫零预编码器可使用伪逆总信道矩阵 $H_D={[h_1^T,...,h_d^T]}^T$ 作为加权矩阵：

$W_D=H_D^{+}=H_D^H{\left({\mathrm{HDH}}_D^H\right)}^{-1}---\left(4\right)$

$F_D=W_D\left[\begin{array}{ccccc}\frac{1}{W_1}& & & & \\ & .& & & \\ & & .& & \\ & & & .& \\ & & & & \frac{1}{W_d}\end{array}\right]---\left(5\right)$

其中{w_i}_i＝1 ^d是W_D的列。

通过定义

$\mathrm{\ξ}\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\frac{1}{W_i}---\left(6\right)$

并将等式(5)代入等式(3)，具有迫零预编码的每个用户的接收信号可以表示为，

yi＝ξ_iP_is_i+n_i，_i∈D                                        (7)

这点上，多用户下行信道可变成一组并联的信道。给定用户组D的最大总和速率可表示为：

$C_D\underset{i\∈D}{\mathrm{\Σ}}\log (1+{\mathrm{\ξ}}_i{P}_i)---\left(8\right)$

其中最优P_i可由灌水解决方案给定：

$P_i={(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\ξ}}_i})}^{+}---\left(9\right)$

通过选定满足 ${\mathrm{\Σ}}_{i\∈D}{(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\ξ}}_i})}^{+}=P$ 的水级别μ。可通过搜索所有可能的用户组获得给定信道实现的最大可达到的总和速率，即，

$C=\underset{D\⊆(1,...,K),|D\≤M|}{\max }{C}_D---\left(10\right)$

ZF预编码的最优或最佳用户组选择可要求搜索所有 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M\left(\begin{array}{c}K\\ i\end{array}\right)$ 候选用户组以找到导致相当高计算成本的最大总和速率的用户。此外，在FDD系统中，可通过反馈链接从用户处获得发射器端需要用来执行最优用户组搜索的所有信道状态信息。因为最优搜索要求来自每个用户的CSI，并且每个用户的信道是M维的复数向量，等于每个用户2M个实数，为了获得所述信息，反馈链接将承受很重的负担。因为反馈链接的容量是非常有限的，这将变得非常麻烦。导致更简便的实施方式和要求较少反馈信息的用户组选择方案在具有多个传输天线的多用户通信系统中是非常有用的。

图2A是本发明用户组选择的双搜索算法的步骤流程图。参照图2A，展示了流程图200，与通信系统的选择用户组的双搜索算法相对应，其中发射器配备了M＝2个天线。在这点上，流程图200支持的通信系统可以是3G蜂窝通信系统，例如，WCDMA和CDMA2000，在基站可典型地采用两个天线。

步骤210，在起始步骤202后，可在基站102a得到理想信道状态信息(CSI)，例如，从CSI模块152得到。在这点上，K个用户122a，…，130a的每个的多输入单输出(MISO)信道脉冲响应h_K∈C^1×2(M＝2)在基站102a可以是已知的。可基于通信系统100中所有K个用户122a，…，130a的最大信道功率选择由指数i表示的最强用户，即，

$i=\arg \underset{1\≤k\≤K}{\max }{\mathrm{\γ}}_k---\left(11\right)$

在步骤220，步骤210决定的第i个用户可被选择为与基站102a通信的第一个候选者。在这点上，可在步骤220执行第一搜索，以确定哪个剩余的用户可以是与基站102a通信的第二候选者。在步骤221，最大系统容量，C_max，可被初始化为使基站102a仅与步骤210选择的第i个用户通信所支持的的速率或容量，如表达式给出的：

C_max＝C(i)＝log₂(1+ρ·γ_i)                                  (12)

与一对与基站102a通信的用户或接收器相对应的指数[idx₁，idx₂]可被初始化为[i，0]。在步骤223，当前第k个用户与步骤210中选择的第i个用户比较。如果第k个用户和第i个用户相同，第二个候选者的搜索可进入步骤228。如果第k个用户与第i个用户不同，第二个候选者的搜索可进入步骤225。

步骤225，与用户对(i，k)通信的系统容量可由下面的表达式计算：

$C(i,k)={\log }_2(1+\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}\·{\mathrm{\γ}}_i\·a_{i,k})+{\log }_2(1+\frac{1}{2}\mathrm{\ρ}\·{\mathrm{\γ}}_k\·a_{i,k})---\left(13\right)$

其中ρ是系统的平均信噪比，并且a_i，k是描述h_i和h_k之间直交的函数，

$a_{i,k}=1-\frac{{|\⟨h_i,h_k\⟩|}^2}{{\left|\right|h_i\left|\right|}^2\·{\left|\right|h_k\left|\right|}^2}---\left(14\right)$

等式13的系统容量与至此获得的最大系统容量C_max相比较。如果步骤225确定的系统容量低于当前最大系统容量，处理可进入步骤228。如果步骤225中确定的系统容量高于当前最大系统容量，处理可进入步骤227。步骤227，最大系统容量C_max可被更新，并且存储相应的用户对指数[i，k]。

在步骤228中，当前用户与用户总数K比较，以确定搜索是否消耗所有可能的与基站102a通信的第二候选者。如果搜索已经耗尽，处理进入步骤230。如果搜索没有耗尽，处理进入步骤229，其中用户指数值递增1。在步骤229后，处理返回步骤223以将当前第(k+1)个用户与步骤210中选择的第i个用户进行比较。

在步骤230中，从具有最强信道功率的用户被选择后的剩余用户中选择由指数j表示的次强用户、或第j个用户。在这点上，可基于下面的表达式选择次强用户：

$j=\arg \underset{k\≠i}{\max }{\mathrm{\γ}}_k---\left(15\right)$

在步骤240中，步骤230中确定的第j个用户可被选为与基站102a通信的第一候选者。在这点上，可在步骤240执行第二搜索，以确定剩余用户的哪个可被选择为与基站102a通信的第二候选者。在步骤241中，由指数k表示的当前第二候选者或用户可被初始化为k＝1，即，与一对用户或接收器对应、以与基站102a通信的指数[idx₁，idx₂]可被初始化为[i，1]。在这点上，最大系统容量，C_max，与步骤227中确定的最大系统容量相对应。

在步骤243中，当前第k个用户与步骤210和230中分别选择的第i和第j个用户设备比较。如果第k个用户与第j个用户或第i个用户相同，搜索第二候选者可进入步骤248。如果第k个用户与第j或第i个用户不同，搜索第二候选者可进入步骤245。

在步骤245中，可由等式13计算与用户对(j，k)通信的系统容量。等式13的系统容量与至此得到的最大系统容量C_max比较。如果步骤245确定的系统容量低于当前最大系统容量，处理进入步骤248。如果步骤245确定的系统容量高于当前最大系统容量，处理进入步骤247。步骤247，最大系统容量C_max可被更新，并且储存对应的用户对指数[j，k]。

在步骤248中，当前用户与用户总数K比较，以确定搜索是否耗尽所有与基站102a通信的可能的第二候选者。如果搜索已经耗尽，处理进入步骤250。如果搜索未耗尽，处理进入步骤249，在此用户指数值可递增1。步骤249后，处理返回步骤243，以将当前第(k+1)个用户与步骤210和230中分别选择的第i和第j个用户进行比较。

在步骤250中，可基于步骤220中执行的第一搜索和步骤240中执行的第二搜索的结果确定与基站102a通信的最优用户对指数[idx₁，idx₂]。

图2B是本发明用户组选择的双搜索算法中选择用户对的流程图。参照图2B，展示了流程图203，它对应通信系统用户组选择的双搜索算法，在此发射器配备了M＝2个天线。流程图203对图2A中步骤250提供附加细节，而步骤210、220、230和240已经充分的在图2A中描述。

在步骤210中，可基于通信系统100中K个用户122a，…，130a的最大信道功率，如等式(11)所述，为第一最优用户组选择搜索选择与基站102a通信的第一候选者。在步骤220中，可基于包括步骤210选择的第一候选者在内的用户对可达到的最大容量确定与基站102a通信的第二候选者。与最大容量相关的用户对可被存储。在步骤230中，可基于通信系统100中剩余K个用户122a，…，130a的最大信道功率，如等式15所述，为第一最优用户组选择搜索选择与基站102a通信的第一候选者。在步骤240中，可基于包括在步骤230选择的第一候选者在内的用户对可达到的最大容量、确定与基站102a通信的第二候选者。

在步骤240之后，在步骤252中，步骤220中确定的最大容量与步骤240中确定的最大容量比较。如果步骤220中确定的最大容量是两者中较大的，处理进入步骤254。在步骤254中，与步骤220确定的最大容量相关的用户对指数[idx₁，idx₂]＝[i，k]可由基站102a用于传输。回到步骤252，如果步骤240中确定的最大容量是两者中较大的，处理进入步骤256。在步骤256中，与步骤240确定的最大容量相关的用户对指数[idx₁，idx₂]＝[j，k]可由基站102a用于传输。

图3是本发明选择用户组之后的基站传输的流程图。参照图3，展示了与用户组选择(如图2A和图2B中所述)后的基站操作对应的流程图300。在步骤304中，在起始步骤302后，基于双搜索处理的结果，可确定最优用户对指数[idx₁，idx₂]。基于最优用户对指数，基站可使用两种传输模式。

在步骤306中，如果idx₁和idx₂对应范围1和K之间的有效复数，处理可进入步骤308。步骤308，基站102a可与用户idx₁和用户idx₂同时使用空间多工通信。发射器预编码矩阵F可由下列表达式表示：

$F=\left[{\hat{v}}_{{\mathrm{idx}}_2}^{\⊥H}{\hat{v}}_{{\mathrm{idx}}_1}^{\⊥H}\right]/\sqrt{2}---\left(16\right)$

其中向量

和是单位标准化方向向量，由下面等式给出：

$v_{{\mathrm{idx}}_1}=\frac{h_{{\mathrm{idx}}_1}}{\left|\right|h_{{\mathrm{idx}}_1}\left|\right|},v_{{\mathrm{idx}}_2}=\frac{h_{{\mathrm{idx}}_2}}{\left|\right|h_{{\mathrm{idx}}_2}\left|\right|}---\left(17\right)$

等式(16)中的预编码可与等式(5)的预编码相同。步骤308后，处理进入结束步骤312。

表1复杂性对比，a表示对比两个值的复杂性，b表示计算灌水方案的复杂性(b＞＞a)。

回到步骤306，idx₂等于0，处理可进入步骤310。在步骤310中，基站102a可仅与最强的用户通信，即用户idx₁，并因此可通过与一个用户通信提供比使用空间多工更好的总和容量。在这个例子中，预编码矩阵F可表示为：

$F={\hat{v}}_{{\mathrm{idx}}_1}^H---\left(18\right)$

步骤310后，处理可进入结束步骤312。

本说明书描述的方法可扩展至其它可提供更好的系统性能的更复杂的预编码器，例如，MMSE预编码器、THP预编码器、球编码预编码器。如果用户K的数量足够大，两个现有用户具有接近直交信道向量的可能性较高。在这个例子中，迫零预编码器可接近最优预编码器，并且多数预编码技术可具有近似的系统性能。

本说明书中描述的强力用户组选择算法和双搜索算法的搜索复杂性的对比如表1所示。双搜索算法可执行如图2A中步骤220和240描述的两个最大值搜索。第一搜索可在K个用户中执行，第二搜索可在剩余的(K-1)个用户中执行。

如果比较两个正实数的复杂性表示为变量a，那么，双搜索算法的复杂性可表示为下面的等式：

x≤2Ka                                                     (19)

如表1所示。对于最优组搜索算法， $\left(\begin{array}{c}K\\ 1\end{array}\right)+\left(\begin{array}{c}K\\ 2\end{array}\right)=\frac{K(K+1)}{2}$ 个可能组中的每一个，可能需要计算灌水方案以获得每个组的总和速率。如果计算灌水方案的复杂性表示为变量b，最优组选择算法的复杂性可表示为下面的等式：

$x_{\mathrm{opt}}\≥\frac{K^2}{2}b---\left(20\right)$

由等式(19)和等式(20)可推出a＜＜b，并因此：

x＜＜x_opt                                                  (21)

图4是本发明以总和速率的形式展示下行传输方案的图。参照图4，展示了与具有一个基站和K＝100个用户的蜂窝系统的总和速率对应的数字仿真结果。例如，基站可以配备M＝2个天线，并且每个用户可配备一个天线。所述信道是平雷利衰减信道。基站的传输天线可以是隔开的以承受独立的衰减。此例子中应用的调制格式是四相相移键位(QPSK)。

参照图4，提供了4种结果。信号402可对应带有发射器端信道状态信息(CSIT)的TDMA方案的速率总和。信号404可对应具有理想CSIT的迫零(ZF)、强力(BF)搜索的速率总和。根据本发明的实施例，信号406可对应具有理想CSIT的ZF、双搜索方案的速率总和。信号408可对应分配给信道增益反馈3比特(B_g＝3)和分配给信道方向反馈6比特(B_v＝6)的ZF、双搜索方案的速率总和。

信号402展示的TDMA方案可以循环方式提取一个用户，并可在使用最大速率传输值的时间段内仅传输至一个用户，尽管如信号404、406和408描述的迫零预编码方案可在时间段内与多个用户通信。因此，迫零预编码方案可达到比TDMA方案更高的速率总和。具有最优强力用户组选择的迫零预编码，信号404，可以以高计算复杂性的代价获得最佳性能。根据本发明的各种实施例，信号406显著地优于仅利用有限CSI反馈的TDMA方案。非理想CSIT的例子由信号408提供，其中3比特分配给信道增益反馈，6比特分配给信道方向反馈。具有接近49比特反馈速率的双搜索方案的系统性能可接近理想CSIT系统的性能。

图5是本发明以误比特率形式展示下行传输方案的示意图。参照图5，展示了数字仿真的结果，它对应具有一个基站和K＝100个用户的蜂窝系统的误比特率(BER)。例如，基站可配备M＝2个天线，每个用户可配备一个天线。信道是平雷利衰减信道。基站的传输天线间隔放置以承受独立的衰减。本实施例中应用的调制格式是QPSK。

参照图5，提供了4种结果。信号502可对应具有CSIT的TDMA方案的误比特率。信号504可对应具有理想CSIT的ZF、BF搜索的误比特率。信号506可对应理想CSIT的ZF、双搜索方案的误比特率。信号508可对应Bg＝3和Bv＝6的ZF、双搜索方案的误比特率。信号502、504、506和508之间的误比特率性能的结果与图4中信号402、404、406和408展示的速率总和相同。

与强力用户选择算法相比，本说明书中描述的MIMO多用户下行环境中的双搜索用户组选择算法可降低计算复杂性。在这点上，复杂性可从K²/2降低至2K(K＞＞2)，K表示用户数量。根据本发明的实施例，双搜索用户组选择算法优于TDMA方案以及半直交用户组选择算法，并在容量和误比特率性能方面达到接近最优强力用户组选择算法的系统性能。此外，本发明可扩展至提供更好的系统性能的更复杂的预编码器，如最小均方误差(MMSE)预编码器、汤林森-何洛绪玛预编码器(THP)和球编码预编码器。

因此，本发明可以通过硬件、软件，或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现所述方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行所述程序控制计算机系统，使其按所述方法运行。

本发明还可以通过计算机程序产品进行实施，所述程序包含能够实现本发明方法的全部特征，当其安装到计算机系统中时，通过运行，可以实现本发明的方法。本文件中的计算机程序所指的是：可以采用任何程序语言、代码或符号编写的一组指令的任何表达式，该指令组使系统具有信息处理能力，以直接实现特定功能，或在进行下述一个或两个步骤之后，a)转换成其它语言、编码或符号；b)以不同的格式再现，实现特定功能。

虽然本发明是通过几个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或具体情况，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

Claims (10)

1.一种在通信系统中处理信号的方法，其特征在于，包括：

从多个信号选择第一信号，其对应的信道增益大于与所述多个信号的剩余部分的每一个信号相对应的信道增益；

从所述多个信号的所述剩余部分选择第二信号，所述第二信号对应的信道增益大于与所述多个信号中除去第一信号和第二信号之外的每一个信号对应的信道增益；以及

基于所述已选择第一信号和已选择第二信号将系统容量最大化。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于与所述已选择第一信号对应的所述信道增益将第一系统容量最大化。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第一对接收器。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括基于与所述已选择第二信号对应的所述信道增益将第二系统容量最大化。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，进一步包括选择与所述被最大化的第二系统容量相关的第二对接收器。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括基于与所述已选择第二信号对应的所述信道增益将第二系统容量最大化；基于被最大化的第一系统容量和被最大化的第二系统容量之间较大者将所述系统容量最大化。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括选择提供所述最大化系统容量的一对接收器。

8.一种在通信系统中处理信号的系统，其特征在于，包括：

从多个信号选择第一信号的电路，所述第一信号对应的信道增益大于与所述多个信号的剩余部分的每一个信号相对应的信道增益；

所述电路从所述多个信号的剩余部分选择第二信号，所述第二信号对应的信道增益大于与所述多个信号中除去第一信号和第二信号之外的每一个信号对应的信道增益；以及

所述电路基于所述已选择第一信号和已选择第二信号将系统容量最大化。

9.根据权利要求8所述的系统，其特征在于，进一步包括基于与所述已选择第一信号对应的信道增益将第一系统容量最大化的电路。

10.根据权利要求9所述的系统，其特征在于，进一步包括选择与所述被最大化的第一系统容量相关的第一对接收器的电路。

Images