WO2012075834A1 - 一种预编码的方法及装置 - Google Patents

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WO2012075834A1
WO2012075834A1 PCT/CN2011/078787 CN2011078787W WO2012075834A1 WO 2012075834 A1 WO2012075834 A1 WO 2012075834A1 CN 2011078787 W CN2011078787 W CN 2011078787W WO 2012075834 A1 WO2012075834 A1 WO 2012075834A1
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WO
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matrix
iterative
precoding matrix
precoding
multiplier
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PCT/CN2011/078787
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English (en)
French (fr)
Inventor
沈晖
李斌
罗毅
朱胡飞
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华为技术有限公司
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    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • H04B7/0456Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems

Definitions

  • the present invention relates to the field of communications technologies, and relates to a method and apparatus for implementing precoding in a distributed MIM0 system.
  • FIG. 1 shows a two-user Gaussian interference channel with interference between users and . While eliminating interference between users, how to improve the capacity of Gaussian interference channels has always been one of the main bottlenecks restricting the development of technology.
  • the interference alignment is performed by the transmitter pre-processing in the case of known complete channel information, and the useful signal of each receiving end is spatially separated from the interference signal, and the interference of the different transmitting end to the receiving end is aligned to the same spatial dimension.
  • the purpose of increasing capacity is achieved.
  • TDMA In order to avoid interference between users, data can be transmitted by using TDMA as shown in FIG. 2, that is, each user transmits at different times, thereby avoiding interference between users and transmitting simultaneously with multiple users, and mutual interference exists.
  • TDMA performs better than multi-user interference systems.
  • TDMA can effectively avoid inter-user interference.
  • FDMA enables different users to transmit data on different frequencies, and also avoids inter-user interference.
  • K transmitters and K receivers have a channel response of 1 for each transmitter to the destination receiver, and the pair thereof The interference channel of all users is corresponding to i. If the transmitted signal is the real part of the signal space, the received signal of the first receiving end is
  • the receiving end only needs to directly take the real part of the received signal to detect the transmitted signal, that is,
  • the transmitted signal eliminates interference between users at the cost of losing half of the signal space.
  • the channel capacity of a single user can reach l / 21 og (S VR) + 0 (log (S ⁇ )), when the number of users is greater than 2,
  • the system has a greater gain than the original system capacity.
  • Embodiments of the present invention provide a method and apparatus for precoding, which have the characteristics of improving multi-user interference system performance, reducing interference between users, and reducing information transmission and information sharing required for user cooperative communication, and can effectively Reduce user interference and improve system and rate performance.
  • a method of precoding including:
  • the information to be transmitted is precoded according to the iterative precoding matrix that converges to the threshold.
  • a precoding device comprising:
  • a multiplier calculation unit configured to construct a Lagrangian function according to the precoding matrix, the transmit power, the receive filter matrix, and the weighting matrix, and obtain a Lagrangian multiplier by using the Lagrangian function
  • An iterative multiplier unit configured to update the precoding matrix according to the Lagrangian multiplier to obtain an iterative precoding matrix and an iterative receiving filter matrix;
  • an iterative precoding matrix unit configured to obtain an iterative Lagrangian multiplier according to the iterative precoding matrix, the transmit power, the iterative receive filter matrix, and the weighting matrix, and use the iterative Lagrangian Repeating the above steps in an iterative manner in which the multiplier updates the iterative precoding matrix until the iterative precoding matrix converges to a threshold;
  • a precoding unit configured to precode the information to be transmitted according to an iterative precoding matrix that converges to a threshold.
  • the precoding matrix is calculated by Lagrange multiplier iteration until the final precoding matrix converges to a threshold value, which improves the performance of the multiuser interference system and reduces the inter-user relationship. Interference, while reducing the characteristics of information transfer and information sharing required for user collaborative communication, can effectively reduce interference between users and improve system and rate performance.
  • 1 is a schematic diagram of a prior art two-user Gaussian interference channel
  • FIG. 2 is a schematic diagram of a prior art TDMA system
  • 3 is a schematic diagram of interference alignment of a prior art under a special channel
  • FIG. 4 is a schematic flowchart of a method for precoding provided by an embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a graph showing the relationship between the number of iterations and the rate of the existing interference alignment method, wherein the abscissa indicates the number of iterations, Marking and rate;
  • 6 is a graph showing the relationship between the number of iterations and the rate according to an embodiment of the present invention, wherein the abscissa indicates the number of iterations, the ordinate representation and the rate;
  • FIG. 7 is a schematic structural diagram of a precoding apparatus according to an embodiment of the present invention.
  • each transmitting end may be a different base station (such as an eNodeB), a relay station (such as a relay NodeB), or a different Cell and a different combination between them, and may also be applied to LTE-Advanced. Inter-eNodeB's CoMP technology.
  • the embodiment of the present invention uses the method of minimizing the weighted mean square error to indirectly realize the optimization solution of the solution and the rate maximization problem.
  • the specific evolution process is as follows: :
  • i ⁇ represents the variance matrix of interference plus noise
  • the receive filter matrix of the linear minimum weighted mean square error (MMSE) receiver is as follows:
  • Iiax i3 ⁇ 4r. sL ti' y ) P k for all A e ⁇ 1, - -, K] where ⁇ 3 ⁇ 4 is the weighted variable of the kth user and is a scalar;
  • is the Lagrange multiplier
  • the gradient of the Lagrangian function to the precoding matrix can be obtained as:
  • the weighting matrix, ⁇ f ⁇ fc is the mean square error matrix of the kth user.
  • the formula of the mean square error matrix is as follows:
  • Lagrangian function is constructed by minimizing the weighted mean square error as a constraint KTLPHW111074
  • the optimal solution of the weighted and rate optimization problem satisfies the KKT condition, that is, if the weighting matrix takes the formula (13), then the Lagrangian function of the weighted mean square error is minimized for the precoding matrix.
  • the gradient is also zero, so it also corresponds to the optimal solution of the weighted MMSE optimization problem; and the optimized solution of the weighted MMSE problem can be solved by the iterative algorithm designed by equation (7)(8)(9). Therefore, the embodiment of the present invention can solve the problem of maximizing the weighting and rate in the interference channel by selecting a specific weighting matrix and using the weighted MMSE design.
  • the method may specifically include:
  • Step 41 Construct a Lagrangian function according to the precoding matrix, the transmit power, the receive filter matrix, and the weighting matrix, and obtain a Lagrangian multiplier by using a Lagrangian function.
  • a correlation parameter for calculating a Lagrangian multiplier including a precoding matrix, a transmission power, a reception filter matrix, and a weighting matrix.
  • the represented AWGN noise vector which represents the precoding matrix of M rows by N columns of the transmitter K, and represents the data vector to be transmitted by the transmitter K.
  • the total power of the 7th transmitter is Eflx X
  • the initial value of the precoding matrix is obtained by the system equation.
  • the corresponding weighting matrix can be obtained by the following formula: A 1 where ⁇ denotes the weighting matrix associated with user A, denotes the weighting variable of the first user, and represents the inverse matrix of the error matrix of the user.
  • the transmit power is an inherent property of the transmitting device and can be obtained directly from the transmitting end.
  • the Lagrangian function can be constructed by the method of minimizing the weighted mean square error.
  • the expression of the weighted mean square error is minimized as follows:
  • the Lagrangian function is constructed according to the above expression for calculating the Lagrangian MS £r as follows:
  • V A represents the initial precoding matrix of the first transmitting end
  • k represents the Lagrangian multiplier
  • ⁇ c represents the trace of the matrix, that is, the diagonal elements in the matrix are taken
  • denotes the weighting matrix associated with user A
  • S ⁇ denotes the mean squared error matrix of the ⁇ th user
  • V / denotes the conjugate transposed matrix of V / , representing the total power of the seventh transmitter.
  • Step 42 Update the precoding matrix according to the Lagrangian multiplier to obtain an iterative precoding matrix and an iterative receiving filtering matrix.
  • KKT Karush-Kuhn-Tucker
  • the updated precoding matrix is obtained by the Lagrangian multiplier ⁇ fc according to the formula (a), where (1, -, ⁇ ). Connect
  • R k V " H kl H ( ⁇ H kl V l V l HH kl H + 1 calculates the iterative receive filter matrix
  • the updated precoding matrix V A is then calculated by the equations (a) and (c) to obtain an iterative Lagrangian multiplier, where k (1, ⁇ , K) .
  • Step 43 Obtain an iterative Lagrangian multiplier according to an iterative precoding matrix, a transmit power, a receive filter matrix, and a weighting matrix, and repeat the step 41-43 according to an iterative manner of the iterative Lagrangian multiplier update iterative precoding matrix. Until the iterative precoding matrix converges to the threshold.
  • the iterative Lagrangian multiplier is obtained according to the iterative precoding matrix, and the iterative precoding matrix is obtained after several iterations according to the iterative Lagrangian multiplier. , where each iteration calculation uses the iterative precoding matrix obtained from the previous iteration calculation to obtain a new iterative Lagrangian multiplier until the iterative precoding matrix converges to a ⁇ value.
  • a convergence criterion may be set as a flag for convergence end, for example, the number of iterations reaches a predetermined value, or the Frobenius norm of the difference between the iterative precoding matrix and the iterative precoding matrix obtained last time is calculated.
  • the predetermined value of the corresponding number of iterations or the threshold of the Frobenius norm can be set to the maximum of the weighted sum rate. In order to obtain the maximum weighted sum rate, it can be achieved by selecting a specific weighting matrix, when the following KKT conditions are met:
  • weight matrix is selected according to the following formula (d):
  • Step 44 Precoding the information to be transmitted according to an iterative precoding matrix that converges to a threshold.
  • the iterative precoding matrix that converges to the threshold may be precoded according to an existing coding method in the MIM0 system, and the signals are respectively detected after receiving the signals by the users at the receiving end. , a useful signal is detected as a received signal.
  • the antenna configuration is expressed as: ⁇ , ⁇ ,.,., ⁇ ), ( ⁇ ,, ⁇ ,..,, ⁇ ) ⁇ , where k
  • Nti is the number of transmit antennas of the i-th transmitter
  • ⁇ n the number of receive antennas of the i-th receiver
  • the antenna configuration is simplified as : ⁇ K; (Nt k , Nt t — ⁇ ..., ⁇ ) ⁇ .
  • Each transmitter Two streams are transmitted, of which D ⁇ D ⁇ D ⁇ Z, and QPSK modulation is used.
  • the coding method of the existing interference alignment method tends to be saturated after the number of iterations increases, and the obtained average and rate values increase to a certain value; as can be seen from FIG.
  • the coding method provided by the embodiment obtains a larger average rate and the rate performance obtained as the number of iterations increases, and the average rate obtained by the rate is larger than the existing interference alignment scheme (Explicit IA, distributed IA, distributed Max- SNR scheme) Upgrade.
  • the precoding matrix is calculated by Lagrange multiplier iteration until the final precoding matrix converges to the threshold, which has the information of improving the performance of the multiuser interference system, reducing the interference between users, and reducing the need for user cooperative communication.
  • the characteristics of delivery and information sharing can effectively reduce interference between users and improve system and rate performance.
  • the present embodiment can solve the problem of maximizing the weighting sum rate in the interference channel by establishing a specific weighting matrix based on the optimization of the weighting and rate.
  • the storage medium may be a magnetic disk, an optical disk, a read-only memory (ROM), or a random access memory (RAM).
  • An embodiment of the present invention further provides a precoding apparatus.
  • the precoding apparatus is disposed at a transmitting end. As shown in FIG. 7, specifically, the multiplier calculating unit 71, the iterative multiplying subunit 72, and the iterative precoding matrix unit 73 may be further included.
  • the multiplier calculation unit 71 is configured to construct a Lagrangian function according to an initial precoding matrix, a transmission power, a reception filter matrix, and a weighting matrix, and obtain a Lagrangian multiplier by a Lagrangian function;
  • the iterative multiplier unit 72 is configured to update the precoding matrix according to the Lagrangian multiplier to obtain an iterative precoding matrix;
  • the iterative precoding matrix unit 73 is configured to obtain an iteration according to the iterative precoding matrix, the transmit power, the receive filter matrix, and the weighting matrix.
  • Lagrangian multiplier and repeating the above steps in an iterative manner of iterative Lagrangian multiplier update iterative precoding matrix until the iterative precoding matrix converges to a threshold; precoding unit 74 is used for iterative precoding according to convergence to the threshold The matrix precodes the transmitted information.
  • the weighting matrix is obtained by the following formula: Where ⁇ represents the weighting matrix associated with user A, represents the weighting variable of the Ath user, and represents the inverse matrix of the error matrix of the kth user.
  • the iterative precoding matrix unit 73 includes:
  • the iterative Lagrangian multiplier is obtained according to the iterative precoding matrix calculation, and the iterative precoding matrix is obtained after several iterations according to the iterative Lagrangian multiplier, where each iteration calculation uses the iteration obtained by the previous iteration calculation.
  • the precoding matrix is used to obtain a new iterative Lagrangian multiplier, and the iterative precoding matrix satisfies the stopping criterion.
  • the stopping criteria include:
  • the reception filter matrix is obtained by the following formula:
  • the Lagrangian multiplier is obtained by the following formula:
  • V yfc represents the initial precoding matrix of the first transmitter, indicating the Ath
  • the receiving filter matrix at the receiving end represents the Lagrangian multiplier
  • ⁇ ce represents the trace of the matrix, that is, the sum of the diagonal elements in the matrix
  • S ⁇ t represents the mean square error matrix of the ⁇ th user, ⁇ a weighting matrix indicating the contact with the user, representing a conjugate transposed matrix of v z ,
  • P! represents the total power of the 7th transmitter.
  • the iterative precoding matrix is calculated by the following formula:
  • the precoding matrix is calculated by Lagrange multiplier iteration until the final precoding matrix converges to the threshold, which has the function of improving the performance of the multiuser interference system, reducing the interference between users, and reducing the communication communication needs of the user.
  • the characteristics of information sharing can effectively reduce interference between users and improve system and rate performance.
  • the present embodiment can solve the problem of maximizing the weighting sum rate in the interference channel by establishing a specific weighting matrix based on the optimization of the weighting and rate.

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Description

一种预编码的方法及装置
本申请要求于 2010年 12月 7日提交中国专利局、 申请号为 201010585390. 5、 发明名称为 "一 种预编码的方法及装置"的中国专利申请的优先权, 其全部内容通过引用结合在本申请中。 技术领域
本发明涉及通信技术领域, 涉及一种在分布式 MIM0系统中实现预编码的方法及装置。
发明背景
在无线通信系统中, 不同用户的信号存在相互干扰, 在高斯干扰信道中, 各个用户知道各自完 整的信道信息, 但各个用户之间数据不能共享, 无法进行联合发送。 图 1显示了一种两用户的高斯 干扰信道, 在用户 和 之间存在干扰。 在消除用户之间干扰的同时, 如何提高高斯干扰信道的容 量一直是制约技术发展的主要瓶颈之一。
随着对高斯干扰信道的深入研究, 提出了利用干扰对齐解决用户间相互干扰的方法。 干扰对齐 是在已知完整信道信息的情况下, 通过发射端预处理, 将每个接收端的有用信号与干扰信号在空间 上分离, 而不同发射端对该接收端的干扰均对齐到相同的空间维度上, 从而避免干扰的影响, 达到 提升容量的目的。
为了避免用户间的干扰, 可以采用如图 2所示的 TDMA的方式发送数据, 即每个用户在不同的时 间进行发送, 这样避免了用户间的干扰, 与多用户同时发送, 存在相互干扰的系统相比, TDMA的性 能优于多用户干扰系统。 由示意图可见, TDMA能够有效避免用户间干扰, 与 TDMA类似, FDMA使不 同用户在不同的频率上发送数据, 也能避免用户间干扰。
在现有技术中, 有一种在特殊信道下的干扰对齐的方法, 如图 3所示, K个发射端和 K个接收端, 每个发射端到目的接收端的信道响应为 1 , 而其对所有用户的干扰信道相应为 i , 如假设发射信号为 信号空间的实部, 则第 1接收端的接收信号为
Figure imgf000003_0001
通过上式可知, 接收端只需直接对接收信号取实部即可检测出发射信号, 即
Κ
Re(rk ) = Re(sk + i ^ ^/ + ¾ ) = Re(¾ + nk )
ι=\,ι≠κ
可见, 发射信号以损失一半的信号空间为代价消除了用户间的干扰, 单用户的信道容量可达到 l /21og(S VR) + 0(log(S^)) , 当用户数大于 2时, 该系统较原有系统容量有较大增益。
在实现本发明过程中, 发明人发现现有技术中至少存在如下问题:
以 TDMA方的式发送的数据虽然能够避免干扰, 但是会导致系统容量较低; 对于特殊信道下的干 扰对齐, 在实际应用中难以构造, 无法应用在实际的信道中。 KTLPHW111074 发明内容 本发明的实施例提供了一种预编码的方法及装置, 具有提高多用户干扰系统性能、 降低用户间 的干扰、 同时减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享的特点, 能够有效降低用户间的干扰, 提髙系统和速率的性能。
一种预编码的方法, 包括:
根据预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过所述拉格朗 日函数得到拉格朗日乘子;
根据所述拉格朗日乘子更新所述预编码矩阵, 得到迭代预编码矩阵及迭代接收滤波矩阵; 根据所述迭代预编码矩阵、 所述发射功率、 所述迭代接收滤波矩阵和所述加权矩阵获得迭代拉 格朗日乘子, 并以所述迭代拉格朗日乘子更新所述迭代预编码矩阵的迭代方式重复上述步骤直到所 述迭代预编码矩阵收敛到阈值;
根据所述收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进行预编码。
一种预编码的装置, 包括:
乘子计算单元, 用于根据预编码矩阵、 发射功率、接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过所述拉格朗日函数得到拉格朗日乘子;
迭代乘子单元, 用于根据所述拉格朗日乘子更新所述预编码矩阵, 得到迭代预编码矩阵及迭代 接收滤波矩阵;
迭代预编码矩阵单元, 用于根据所述迭代预编码矩阵、 所述发射功率、 所述迭代接收滤波矩阵 和所述加权矩阵获得迭代拉格朗日乘子, 并以所述迭代拉格朗日乘子更新所述迭代预编码矩阵的迭 代方式重复上述步骤直到所述迭代预编码矩阵收敛到阈值;
预编码单元, 用于根据收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进行预编码。
由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出, 通过拉格朗日乘子迭代计算预编码矩阵, 直 到最终的预编码矩阵收敛到阈值, 具有提高多用户干扰系统性能、 降低用户间的干扰、 同时减少用 户协作通信需要的信息传递和信息共享的特点, 能够有效降低用户间的干扰, 提高系统和速率的性 能。
附图简要说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案, 下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单 地介绍, 显而易见地, 下面描述中的附图仅仅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为现有技术的两用户高斯干扰信道示意图;
图 2为现有技术的 TDMA系统示意图;
图 3为现有技术在特殊信道下的干扰对齐的示意图;
图 4为本发明的实施例提供的预编码的方法的流程示意图;
图 5为现有的干扰对齐方法的迭代次数与和速率的关系坐标图, 其中横坐标表示迭代次数, 纵坐 标表示和速率;
图 6为本发明的实施例提供的迭代次数与和速率的关系坐标图, 其中横坐标表示迭代次数, 纵坐 标表示和速率;
图 7为本发明的实施例提供的预编码的装置的结构示意图。
实施本发明的方式
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, 所描述的实施例仅仅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作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。
本实施例以一种在分布式 MIMO (Multiple-input Multiple-output, 多入多出)系统中通过预编 码实现和速率最大化的方法, 对本发明请求保护的技术方案进行说明。 其中, 和速率是指在 MIM0系 统中, 通过降低用户间的干扰, 使多路信号在一个信道中联合发送, 和速率越大, 则单位时间在信 道中发送的数据越多, 系统的性能越好。 在 MIM0系统中, 各发射端可以是不同的基站 (如 eNodeB), 也可以是中继站 (如 relay NodeB) , 或者是不同的 Cell以及它们之间的不同组合, 并且也可以应用在 LTE- Advanced的 Inter- eNodeB的 CoMP技术中。 由于以和速率最大化为目标方程而求其优化解的过程 庞杂, 因此, 本发明实施例采用加权均方误差最小化的方式来间接实现求解和速率最大化问题的优 化解, 具体演进过程如下:
( 1 )以和速率最大化为目标函数,构建拉格朗日函数,并拉格朗日函数对对预编码矩阵的梯度。 在分布式 MIM0系统中, 第 k个用户的可取得速率为:
Figure imgf000005_0001
其中: i= ≠ 表示干扰加噪声的方差矩阵;
在干扰信道中, 线性最小加权均方误差 (MMSE) 接受端的接收滤波矩阵如下:
K
R = v »ff^ HkiV.v «ff^ + σ^ΐΤ ι k ^ {%-,K} 在线性 MMSE接收机下, 均方误差矩阵为:
Figure imgf000005_0002
由 ( 1 ) 和 ( 2 ) 式可得在线性 MMSE接收机下第 k个用户的可取得速率为:
Figure imgf000005_0003
在公式 (3) 的基础上, 将最大化加权和速率表示如下: KTLPHW111074
K
iiax i¾r. s.L ti' y ) = Pk for all A e {1, - -, K] 其中 ^¾是第 k个用户的加权变量, 是一个标量;
以上优化问题可以重新写为:
Figure imgf000006_0001
s.L tr vf ) = k for all Ar e {1, -,K}
(4)
以公式 (4) 为约束条件构造拉
Figure imgf000006_0002
这里 ^是拉格朗日乘子;
结合以上公式, 可以求得拉格朗日函数对预编码矩阵的梯度为:
Figure imgf000006_0003
(2) 以最小化加权均方误差为目标函数, 构建拉格朗日函数, 并拉格朗日函数对对预编码矩阵 的梯度。
在干扰信道中, 最小化加权均方误差可以表示如下: mm ∑tr rkMSEk) s.t ti-(¾t' ) = Pk for all k { - -,K] 其中, 是和用户 k相联系的加权矩阵, ^f^fc为第 k个用户的均方误差矩阵, 该均方误 差矩阵的公式如下:
Figure imgf000006_0004
以最小化加权均方误差为约束条件构造拉格朗日函数 - KTLPHW111074
Figure imgf000007_0001
(KKT)条件: = 0, {1, ···, };
Figure imgf000007_0002
得到如下表达式:
7)
Figure imgf000007_0003
(8)
Hvk Hvk) = Pk e , ·,Χ》 (9)
当采用线性 MM S E接受端, ^^fc变为 Ek,因此最小化加权均方误差可表示为:
Figure imgf000007_0004
s.t. tr(vkv ) = Pk for all ke{\, -,K}
do)
其相应的构造拉格朗日函数
Figure imgf000007_0005
(11) 结合以上公式, 可以求得此拉格朗日函数对预编码矩阵的梯度为:
¾ κ (12)
+(∑ k 比较公式 (6)和 (12), 可以看出: 当
' =7^ ¾ (13)
to2 时, 两个优化问题的拉格朗日函数对预编码矩阵的梯度是一样的。 KTLPHW11 1074 dL = o
因此, 可以得出, 加权和速率优化问题的优化解, 满足 K K T条件 , 也就是说, 如 果加权矩阵取公式 (13 ) , 那么最小化加权均方误差的拉格朗日函数对预编码矩阵的梯度也为零, 因此也对应于加权 M M S E优化问题的优化解; 而加权 M M S E问题的优化解可以利用公式 ( 7 ) ( 8 ) ( 9 ) 设计的迭代算法来求解。 因此, 本发明实施例可以通过选择特定的加权矩阵, 利用加 权 M M S E设计来解决干扰信道中的加权和速率最大化的问题。
基于以上的理论基础, 以下详细述本发明实施例。
如图 3所示, 该方法具体可以包括:
步骤 41, 根据预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过拉 格朗日函数得到拉格朗日乘子。
具体地, 首先获取计算拉格朗日乘子的相关参数, 包括预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵 和加权矩阵。
对于一个有 κ (κ为自然数)个用户的干扰系统, 同时有 Κ个发射机和 Κ个用户, 其中第 Κ个发射端天 线数为 , 第 Κ个用户有 7½根天线, 第 Κ个发射端发送 个流给对应的第 Κ个用户, 发射机 Κ的功率为 Λ, 则此系统的方程如下: H klVl dl + Π,
Figure imgf000008_0001
其中 Yk表示用户 K的接收信号向量 A Hkl表示从发射机 7到第 A个用户的信道系数矩阵; X!表 示第 7个发射端发射的信号(预编码后的信号) ; 表示 的 AWGN噪声向量, 表示发射机 K的 M行乘 N列的预编码矩阵, 表示发射机 K要发送的数据向量。 第 7个发射机的总功率为 Eflx X
首先, 通过该系统方程获得预编码矩阵的初始值, 即预编码矩阵。 其次, 相应的加权矩阵可以 通过以下的公式获得: : A1 其中, ^表示与用户 A相联系的加权矩阵, 表示第 个用户的加权变量, 表示第 卜 用户的误差矩阵的逆矩阵。
然后, 相应的接收滤波矩阵通过以下公式计算获得: TLPHW111074
Figure imgf000009_0001
1=1 其中, 为发射端的总数, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵; V / 表示第 7个发射端的 的预编码矩阵, v 7表示 v z 的共轭转置矩阵; 表示从第 7个发射端到第 A个接收端的信道系 数矩阵, 表示 的共轭转置矩阵; σ„2表示信道噪声方差; /表示单位矩阵。
最后, 发射功率为发射端设备的固有属性, 可以直接从发射端获得。
在干扰信道中, 可以通过加权均方误差最小化的方法构造拉格朗日函数, 加权均方误差最小化 的表达式如下:
Figure imgf000009_0002
s.t. tr{%vf ) = Pk for all k E {1, ■ ,K} 其中, ^ 是和用户 A相联系的加权矩阵; 为第 k个用户的均方误差矩阵,其表达式为:
M 】
K 1
根据上述计算拉格朗日 MS£r 的表达式构造拉格朗日函数如下:
Γ( ,: Rk : ) = - Pt ]
Figure imgf000009_0003
其中, V A 表示第:个发射端的初始预编码矩阵, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, k 表示拉格朗日乘子, ^ c 表示矩阵的迹, 即对矩阵中的对角元素取和; ^^表示与用户 A相联 系的加权矩阵, S^ 表示第 κ个用户的均方误差矩阵, V / 表示 V / 的共轭转置矩阵, 表示第 7个发射机的总功率。
步骤 42, 根据拉格朗日乘子更新预编码矩阵, 得到迭代预编码矩阵及迭代接收滤波矩阵。 具体地, 结合上述拉格朗日函数, 并根据 KKT(Karush-Kuhn-Tucker)条件: KTLPHW111074
Figure imgf000010_0001
可以得到如下表达式
κ
k k≡ (1,—,Κ) (a) =1
Figure imgf000010_0002
k& (1,■■; K) (b) ι=\ trace{vk vk) = Pk ^ ,-, ) ω 在式 ω中, = ∑ Η k! H Rk HWkRkH kl + W Η Μ Η Rk HWk , 第 7个发射端到第 k个接收端的信道系数矩阵, 表示 的共轭转置矩阵, Rk表示第 ^ 接收端的接收滤波矩阵, 表示^的共轭转置矩阵, 表示加权矩阵, ^ A: 表示拉格朗 日乘子, /表示单位矩阵; /表示第 7个发射端发射的信号。 在式 (b)中, ^yfc表示第 k个接收端 的接收滤波矩阵, 为发射端的总数, V, 表示第 7个发射端的的预编码矩阵, 表示 V, 的共 轭转置矩阵; 表示从第 7个发射端到第 A个接收端的信道系数矩阵, 表示 ΗΜ的共轭 转置矩阵; „ 表示信道噪声方差; 表示单位矩阵。 在式 (c)中, ^"^C 表示矩阵的迹, 即 对矩阵中的对角元素取和; v/ 表示第 7个发射端的初始的预编码矩阵, 表示 Vz 的共轭转置 矩阵, 尸/表示发射端的发射功率 = ]。
通过拉格朗日乘子 ^fc, 根据公式 (a)计算获得更新的预编码矩阵 , 其中 (1, -,Κ)。 接
V,
着根据所获得的预编码矩阵 k根据下述公式 KTLPHW111074
Rk = V "HklHHklVlVlHHklH + 1计算出迭代的接收滤波矩阵
/=1
Rk。 然后将更新的预编码矩阵 VA:通过公式(a)和(c)计算获得迭代拉格朗日乘子 , 其中 k (1,■■·, K) 。
步骤 43, 根据迭代预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵获得迭代拉格朗日乘子, 并根据迭代拉格朗日乘子更新迭代预编码矩阵的迭代方式重复步骤 41- 43,直到迭代预编码矩阵收敛 到阈值。
通过公式 (a;)、 (b)和 (c), 根据迭代预编码矩阵计算获得迭代拉格朗日乘子, 并根据迭代拉格朗 日乘子, 经过若干次迭代计算获得迭代预编码矩阵, 其中每次迭代计算都使用上一次迭代计算获得 的迭代预编码矩阵计算获得新的迭代拉格朗日乘子, 直到迭代预编码矩阵收敛到阇值。 具体地, 对 于收敛到阈值, 可以设定一个收敛准则作为收敛结束的标志, 例如迭代的次数达到预定值, 或者迭 代预编码矩阵与上次计算获得的迭代预编码矩阵的差值的 Frobenius 范数小于门限值, 相应的迭代 次数的预定值或 Frobenius 范数的门限值的设置可以以加权和速率最大化为标准。 为了获得最大化 的加权和速率, 可以通过选取特定的加权矩阵实现, 当满足以下的 KKT条件时:
Figure imgf000011_0001
若按下述公式 (d)选取加权矩阵:
Figure imgf000011_0002
则可以获得市加权和速率最大化的加权矩阵 ryk。
步骤 44, 根据收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进行预编码。
具体地, 可以将收敛到阈值的迭代预编码矩阵按 MIM0系统中已有的编码方法对各个发射机中的 待发射信息进行预编码, 当接收端的各用户接收到信号后对信号进行相应的检测, 检测出有用的信 号作为接收信号。
下面以一个仿真系统验证技术效果, 假设天线配置为表示为: {Κ^Ν^,Νί^,.,.,Ν^), (ΝΓ,,ΝΓ^,..·,^)} , 其中 k为用户数, Nti为第 i个发射机的发射天线数, Νη第 i个接收机的接 收天线数; 如果 Ν =Νη , i = l,2,...,K; 则天线配置简化表示为: {K; (Ntk,Ntt— ^...,Ν^ ) }。 在该仿真系统中, 考虑 3用户 MIM0干扰信道系统, Κ=3; 各发射机发射天线都为 4, Μ!=Μ23=4; 各用 户接收天线数目都为 4,
Figure imgf000011_0003
即天线配置为: {3; (4, 4, 4) , (4, 4, 4) } 。 每个发射机 发射 2个流, 其中 D^D^D^Z, 并采用 QPSK调制。 从图 5中可以看出, 现有的干扰对齐方法的编码方法 随着迭代次数的增加, 所取得的平均和速率的值提高到一定值后就趋向饱和; 而从图 6可以看出, 本 实施例提供的编码方法随着迭代次数的增加, 和速率最大化所取得的平均和速率相对现有的干扰对 齐方案 (Explicit IA, distributed IA, distributed Max- SNR方案) 和速率性能获得较大的提升。
因此, 本实施例通过拉格朗日乘子迭代计算预编码矩阵, 直到最终的预编码矩阵收敛到阈值, 具有提高多用户干扰系统性能、 降低用户间的干扰、 同时减少用户协作通信需要的信息传递和信息 共享的特点, 能够有效降低用户间的干扰, 提高系统和速率的性能。 另外, 本实施例还通过以加权 和速率的优化为标准建立特定的加权矩阵, 能够解决干扰信道中的加权和速率最大化的问题。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程, 是可以通过计算机程 序来指令相关的硬件来完成, 所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中, 该程序在执行时, 可包括如上述各方法的实施例的流程。 其中, 所述的存储介质可为磁碟、 光盘、 只读存储记忆体 (Read-Only Memory, ROM) 或随机存储记忆体 (Random Access Memory, RAM) 等。
本发明的实施例还提供了一种预编码的装置, 预编码装置设置于发射端, 如图 7所示, 具体可以 包括乘子计算单元 71、 迭代乘子单元 72、 迭代预编码矩阵单元 73和预编码单元 74, 乘子计算单元 71 用于根据初始预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过拉格朗 日函数得到拉格朗日乘子; 迭代乘子单元 72用于根据拉格朗日乘子更新预编码矩阵, 得到迭代预编 码矩阵; 迭代预编码矩阵单元 73用于根据迭代预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵获 得迭代拉格朗日乘子, 并根据迭代拉格朗日乘子更新迭代预编码矩阵的迭代方式重复上述步骤直到 迭代预编码矩阵收敛到阈值; 预编码单元 74用于根据收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进 行预编码。
进一步地, 在乘子计算单元 71中, 加权矩阵通过以下的公式计算获得:
Figure imgf000012_0001
其中, ^表示与用户 A相联系的加权矩阵, 表示第 A个用户的加权变量, 表示第 k个 用户的误差矩阵的逆矩阵。
以及, 在迭代预编码矩阵单元 73中包括:
根据迭代预编码矩阵计算获得迭代拉格朗日乘子, 并根据迭代拉格朗日乘子, 经过若干次迭代 计算获得迭代预编码矩阵, 其中每次迭代计算都使用上一次迭代计算获得的迭代预编码矩阵来获得 新的迭代拉格朗日乘子, 迭代预编码矩阵满足停止准则, 停止准则包括:
计算迭代预编码矩阵的次数达到预定值;
或者,
当前获得的迭代预编码矩阵与前一次计算获得的迭代预编码矩阵的差值的 Frobenius 范数小于 门限值。 KTLPHW111074 另外, 在乘子计算单元 71中, 接收滤波矩阵通过以下公式计算获得:
Figure imgf000013_0001
1=1 其中, 为发射端的总数, 表示第 Α个接收端的接收滤波矩阵; v / 表示第 7个发射端的 的预编码矩阵, 表示 v / 的共轭转置矩阵; 表示从第 7个发射端到第 个接收端的信道系 数矩阵, ^t/ 表示 的共轭转置矩阵; „ 2表示信道噪声方差; /表示单位矩阵。
在乘子计算单元 71中, 拉格朗日乘子通过以下公式计算获得:
Γ(ν, Rk : , ) = trace(WkMSEk ) +∑ ^traceiy^ , - J k=\ k=\ 其中, V yfc 表示第 个发射端的初始的预编码矩阵, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, 表示拉格朗日乘子, ^^^ce表示矩阵的迹, 即对矩阵中的对角元素取和; S^t表示第 κ 个用户的均方误差矩阵, ^^表示与用户 目联系的加权矩阵, 表示 vz 的共轭转置矩阵,
P! 表示第 7个发射机的总功率。
在迭代预编码 73中, 迭代预编码矩阵通过以下公式计算获得:
V,
Figure imgf000013_0002
Hkl HRk HWk
k=l 其中, 表示第 7个发射端的初始的预编码矩阵; 表示从第 7个发射端到第 接收端的 信道系数矩阵, 表示 的共轭转置矩阵; Rk表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, R] H 表示 ^的共轭转置矩阵; ^ A: 表示拉格朗日乘子; 表示单位矩阵。
上述装置中包含的各单元的处理功能的具体实现方式在之前的方法实施例中已经描述, 在此不 再重复描述。
本实施例通过拉格朗日乘子迭代计算预编码矩阵, 直到最终的预编码矩阵收敛到阈值, 具有提 高多用户干扰系统性能、 降低用户间的干扰、 同时减少用户协作通信需要的信息传递和信息共享的 特点, 能够有效降低用户间的干扰, 提高系统和速率的性能。 另外, 本实施例还通过以加权和速率 的优化为标准建立特定的加权矩阵, 能够解决干扰信道中的加权和速率最大化的问题。
以上所述, 仅为本发明较佳的具体实施方式, 但本发明的保护范围并不局限于此, 任何熟悉本 TLPHW111074 技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内, 可轻易想到的变化或替换, 都应涵盖在本发明的 保护范围之内。 因此, 本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims

KTLPHW111074 权利要求
1、 一种预编码的方法, 其特征在于, 包括- 根据预编码矩阵、 发射功率、 接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过所述拉格朗 日函数得到拉格朗日乘子;
根据所述拉格朗日乘子更新所述预编码矩阵, 得到迭代预编码矩阵及迭代接收滤波矩阵; 根据所述迭代预编码矩阵、 所述发射功率、 所述迭代接收滤波矩阵和所述加权矩阵获得迭代拉 格朗日乘子, 并以所述迭代拉格朗日乘子更新所述迭代预编码矩阵的迭代方式重复上述步骤直到所 述迭代预编码矩阵收敛到阈值;
根据所述收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进行预编码。
2、 根据权利要求 1所述的方法, 其特征在于, 所述加权矩阵通过以下的公式获得:
Figure imgf000015_0001
其中, 表示与用户 A相联系的加权矩阵, <¾表示第 A个用户的加权变量, 表示第 卜 用户的误差矩阵的逆矩阵。
3、 根据权利要求 1所述的方法, 其特征在于, 所述以所述迭代拉格朗日乘子更新所述迭代预编 码矩阵的迭代方式重复上述步骤直到所述迭代预编码矩阵收敛到阈值的步骤包括:
根据所述迭代预编码矩阵计算获得迭代拉格朗日乘子, 并根据所述迭代拉格朗日乘子, 经过若 干次迭代计算获得迭代预编码矩阵, 其中每次迭代计算都使用上一次迭代计算获得的迭代预编码矩 阵来获得新的迭代拉格朗日乘子, 所述迭代预编码矩阵收敛到阈值满足停止准则, 所述停止准则包 括- 计算迭代预编码矩阵的次数达到预定值;
或者,
当前获得的迭代预编码矩阵与前一次计算获得的迭代预编码矩阵的差值的 Frobenius 范数小于 门限值。
4、根据权利要求 1至 3任意一项所述的方法, 其特征在于, 所述迭代预编码矩阵通过以下公式计 算获得:
V! = (∑Hkl HRk HWkRkHkl + AkiylHkl HRk HWk 其中, V / 表示第 7个发射端的初始的预编码矩阵; ^ A/表示从第 7个发射端到第 接收端的 信道系数矩阵,
Figure imgf000015_0002
表示 的共轭转置矩阵; Rk表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, R/cH
13 KTLPHW111074 表示 ^A:的共轭转置矩阵; ^ A: 表示拉格朗日乘子; 表示单位矩阵。
5、根据权利要求 1至 3任意一项所述的方法, 其特征在于, 所述拉格朗日乘子通过以下公式计算 获得:
Γ(ν, : ^ : ) =∑ trace{WkMSEk ) +∑ ^trace^" vt ) - Ρ, ] k=\ k=\ 其中, V A 表示第 A个发射端的初始的预编码矩阵, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, 4表示拉格朗日乘子, ^ ce表示矩阵的迹, 即对矩阵中的对角元素取和; S^E^表示第 κ 个用户的均方误差矩阵, 表示与用户 A相联系的加权矩阵, v 7 表示 v / 的共轭转置矩阵,
P! 表示第 7个发射机的总功率。
6、 根据权利要求 1至 3任意一项所述的方法, 其特征在于, 所述接收滤波矩阵通过以下公式计算 获得:
Figure imgf000016_0001
其中, 为发射端的总数, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵; v / 表示第 7个发射端的 的预编码矩阵, 表示 V! 的共轭转置矩阵; Ht/表示从第 7个发射端到第 个接收端的信道系 数矩阵, 表示 的共轭转置矩阵; 表示信道噪声方差; 表示单位矩阵。
7、 一种预编码的装置, 其特征在于, 包括:
乘子计算单元, 用于根据预编码矩阵、 发射功率、接收滤波矩阵和加权矩阵构建拉格朗日函数, 并通过所述拉格朗日函数得到拉格朗日乘子;
迭代乘子单元, 用于根据所述拉格朗日乘子更新所述预编码矩阵, 得到迭代预编码矩阵及迭代 接收滤波矩阵;
迭代预编码矩阵单元, 用于根据所述迭代预编码矩阵、 所述发射功率、 所述迭代接收滤波矩阵 和所述加权矩阵获得迭代拉格朗日乘子, 并以所述迭代拉格朗日乘子更新所述迭代预编码矩阵的迭 代方式重复上述步骤直到所述迭代预编码矩阵收敛到阈值;
预编码单元, 用于根据收敛到阈值的迭代预编码矩阵对待发射信息进行预编码。
8、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 在乘子计算单元中, 所述加权矩阵通过以下的公 式计算获得:
14 TLPHW111074
Figure imgf000017_0001
其中, ^表示与用户 A相联系的加权矩阵, 表示第 A个用户的加权变量, 1表示第 · 用户的误差矩阵的逆矩阵。
9、 根据权利要求 7所述的装置, 其特征在于, 所述迭代预编码矩阵单元中以所述迭代拉格朗日 乘子更新所述迭代预编码矩阵的迭代方式重复上述步骤直到所述迭代预编码矩阵收敛到阈值包括: 根据所述迭代预编码矩阵计算获得迭代拉格朗日乘子, 并根据所述迭代拉格朗日乘子, 经过若 干次迭代计算获得迭代预编码矩阵, 其中每次迭代计算都使用上一次迭代计算获得的迭代预编码矩 阵来获得新的迭代拉格朗日乘子, 所述迭代预编码矩阵收敛到阈值满足停止准则, 所述停止准则包 括:
计算迭代预编码矩阵的次数达到预定值;
或者,
当前获得的迭代预编码矩阵与前一次计算获得的迭代预编码矩阵的差值的 Frobenius 范数小于 门限值。
10、 根据权利要求 7至 9任意一项所述的装置, 其特征在于, 在迭代预编码矩阵单元中, 所述迭 代预编码矩阵通过以下公式计算获得:
V/ = (∑Hkl HRk HWkRkHkl + kiylHkl HRk HWk
Α=1 其中, V / 表示第 7个发射端的初始的预编码矩阵; 表示从第 7个发射端到第 接收端的 信道系数矩阵,
Figure imgf000017_0002
表示 的共轭转置矩阵; Ric表示第 A个接收端的接收滤波矩阵, Rk H 表示^:的共轭转置矩阵; ^ A: 表示拉格朗日乘子; 表示单位矩阵。
11、 根据权利要求 7至 9任意一项所述的装置, 其特征在于, 在乘子计算单元中, 所述拉格朗日 乘子通过以下公式计算获得:
Γ( , ' Rk - ) =∑ trace(WkMSEk ) + £ ^traceiy^ v, ) - J
k=l k=l 其中, V k 表示第 A个发射端的初始的预编码矩阵, 表示第 个接收端的接收滤波矩阵, 4表示拉格朗日乘子, ^ ce表示矩阵的迹, 即对矩阵中的对角元素取和; S^t表示第 κ 个用户的均方误差矩阵, 表示与用户 8联系的加权矩阵, V「 表示 V / 的共轭转置矩阵,
15 KTLPHW111074
Pi 表示第 7个发射机的总功率。
12、 根据权利要求 7至 9任意一项所述的装置, 其特征在于, 在乘子计算单元中, 所述接收滤波 矩阵通过以下公式计算获得:
Figure imgf000018_0001
ι=\ 其中, 为发射端的总数, 表示第 A个接收端的接收滤波矩阵; V / 表示第 7个发射端 的的预编码矩阵, 表示 V / 的共轭转置矩阵; H kl表示从第 个发射端到第 A个接收端的信 道系数矩阵,
Figure imgf000018_0002
表示 的共轭转置矩阵; „ 2表示信道噪声方差; /表示单位矩阵。
16
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113055069A (zh) * 2021-03-17 2021-06-29 西安电子科技大学 基于admm的单组多播单流系统预编码矩阵设计的方法

Families Citing this family (14)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US9521622B2 (en) * 2011-12-02 2016-12-13 Mediatek Singapore Pte. Ltd. Non-codebook based precoding for multi-user MIMO downlink
WO2013127254A1 (en) * 2012-02-27 2013-09-06 The Hong Kong University Of Science And Technology Interference alignment for partially connected cellular networks
CN102843219B (zh) * 2012-09-07 2015-12-02 西安交通大学 协作多点联合传输中鲁棒的和速率优化预编码方法
CN103220116A (zh) * 2013-05-16 2013-07-24 东南大学 Mimo-ofdma无线中继系统的分布式资源分配方法
CN104618002B (zh) * 2014-12-01 2017-11-03 中国人民解放军理工大学 一种基于保密速率约束条件的多用户mimo系统波束形成方法
CN104796373B (zh) * 2015-04-16 2018-02-27 西安交通大学 一种ofdm系统的导频发射方法
CN105846872B (zh) * 2016-03-18 2018-07-13 电子科技大学 一种用于全双工保密通信系统的发射预编码方法
CN105959048B (zh) * 2016-06-23 2019-02-15 北京科技大学 一种大规模天线的预编码方法
CN105933046B (zh) * 2016-06-24 2019-01-22 北京科技大学 一种大规模天线系统基带与射频混合预编码方法
WO2018184211A1 (en) * 2017-04-07 2018-10-11 Intel Corporation Methods and devices for processing a data signal for transmission to multi-stream terminals
CN109413543B (zh) * 2017-08-15 2021-01-19 音科有限公司 一种源信号提取方法、系统和存储介质
CN108551357B (zh) * 2018-04-19 2022-02-15 南方电网科学研究院有限责任公司 一种电力线通信系统的编码解码方法及装置
CN109067446B (zh) * 2018-10-24 2020-08-11 北京科技大学 一种多天线多用户大规模天线的混合预编码方法
CN113114317B (zh) * 2021-04-13 2022-05-17 重庆邮电大学 一种irs辅助下行多用户通信系统的相移优化方法

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001097474A2 (en) * 2000-06-15 2001-12-20 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Adaptive precoding
JP2008109664A (ja) * 2006-10-23 2008-05-08 Ntt Docomo Inc データ伝送方法
CN101478814A (zh) * 2009-01-08 2009-07-08 上海交通大学 基于网络编码的组播网络中联合预编码及功率分配方法
CN101674480A (zh) * 2009-10-21 2010-03-17 杭州华三通信技术有限公司 一种编码模式的选择方法和装置
CN101854234A (zh) * 2010-03-30 2010-10-06 中国人民解放军信息工程大学 Mimo系统及其下行链路优化方法
CN101867462A (zh) * 2010-05-21 2010-10-20 清华大学 一种基于最小总误码率的多基站协作线性预编码方法

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2007103108A2 (en) * 2006-03-03 2007-09-13 Nokia Corporation Adaptive multi-beamforming systems and methods for communication systems
JP5340634B2 (ja) * 2008-05-12 2013-11-13 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 無線通信装置及び無線通信方法
JP5149111B2 (ja) * 2008-09-09 2013-02-20 株式会社エヌ・ティ・ティ・ドコモ 無線中継装置及び無線中継方法
WO2010040190A1 (en) * 2008-10-10 2010-04-15 University Of South Australia Method and apparatus for beamforming in mimo systems
US8577310B2 (en) * 2010-02-05 2013-11-05 Futurewei Technologies, Inc. System and method for transceivers in a wireless network

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2001097474A2 (en) * 2000-06-15 2001-12-20 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Adaptive precoding
JP2008109664A (ja) * 2006-10-23 2008-05-08 Ntt Docomo Inc データ伝送方法
CN101478814A (zh) * 2009-01-08 2009-07-08 上海交通大学 基于网络编码的组播网络中联合预编码及功率分配方法
CN101674480A (zh) * 2009-10-21 2010-03-17 杭州华三通信技术有限公司 一种编码模式的选择方法和装置
CN101854234A (zh) * 2010-03-30 2010-10-06 中国人民解放军信息工程大学 Mimo系统及其下行链路优化方法
CN101867462A (zh) * 2010-05-21 2010-10-20 清华大学 一种基于最小总误码率的多基站协作线性预编码方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See also references of EP2637339A4 *

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113055069A (zh) * 2021-03-17 2021-06-29 西安电子科技大学 基于admm的单组多播单流系统预编码矩阵设计的方法
CN113055069B (zh) * 2021-03-17 2022-03-04 西安电子科技大学 基于admm的单组多播单流系统预编码矩阵设计的方法

Also Published As

Publication number Publication date
US20130272445A1 (en) 2013-10-17
EP2637339A4 (en) 2013-10-16
EP2637339B1 (en) 2014-10-08
CN102571296A (zh) 2012-07-11
CN102571296B (zh) 2014-09-03
US8798182B2 (en) 2014-08-05
EP2637339A1 (en) 2013-09-11

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