WO2012159266A1

WO2012159266A1 - 自适应多流波束赋形方法和基站

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Publication number: WO2012159266A1
Application number: PCT/CN2011/074625
Authority: WO
Inventors: 张翼; 周华; 吴建明; 郭爱煌; 于洪林
Original assignee: Fujitsu Ltd
Current assignee: Fujitsu Ltd
Priority date: 2011-05-25
Filing date: 2011-05-25
Publication date: 2012-11-29
Anticipated expiration: 2013-11-25
Also published as: CN103270704A

Abstract

本发明实施例提供了一种自适应多流波束赋形方法和基站。所述方法包括：基站根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵（101）；基站根据所述信道矩阵计算不同的波束赋形流数对应的信道容量（102）；基站根据信道容量的计算结果，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形（103）。本发明实施例提供的方法和基站，通过扩展现有双流波束赋形算法至多流波束赋形算法，并以信道容量为依据，确定波束赋形流数，实现波束赋形的自适应传输，提高了系统的灵活性。

Description

自适应多流波束赋形方法和基站技术领域

本发明涉及无线通信领域，具体涉及一种无线通信系统下行链路的自适应多流波束赋形方法和基站。背景技术

LTE-A ( LTE- Advanced, LTE 后续演进）是 4G 标准的一种候选方案， MIMO (Multiple-Input Multiple-Out-put，多输入多输出）在 LTE-A中是必然采用的关键技术。相比于 LTE (Long Term Evolution, 长期演进），多天线增强型技术是 LTE-A标准化的重点。 LTE-A引入更高的天线配置 (8Tx DL)和更先进的多天线输出模式，如多流、多用户等，在此基础上的多流波束赋形、多用户 MIMO技术将会进一步提高系统的容量和频谱利用率。

波束赋形技术能够根据使用者的信道特性进行信号预处理，具有扩大覆盖、提高系统容量、降低干扰的能力。 MIMO系统的接收端将信道状态信息 CSI ( Channel State Information)反馈给发射端，然后对传输信息进行预编码操作，能极大地提高 MIMO 系统性能。

在 LTE的协议中， MIMO/SA ( Smart Antenna,智能天线）技术主要体现在 MIMO 波束赋形上。从 Rel-8里的单流波束赋形 (single beamforming)到 Rel-9里的双流波束赋形技术 (dual-layer beamforming) , 再到 LTE-A 里的多流波束赋形技术 (multi-layer beamforming), 波束赋形在提升系统性能上表现出极大优势。在 LTE通信系统中，波束赋形技术适用于 PDSCH (Physical Downlink Shared Channel, 物理下行共享信道）的数据传输。

发明人在实现本发明的过程中发现，采用单用户多流波束赋形技术，可以使得单个用户在某一时刻可以进行多个数据流传输，同时获得赋形增益和空间复用增益，从而获得比传统单流波束赋形技术更大的传输速率。因此，研究单用户的多流波束赋形技术具有重要的意义。

应该注意，上面对技术背景的介绍只是为了方便对本发明的技术方案进行清楚、完整的说明，并方便本领域技术人员的理解而阐述的。不能仅仅因为这些方案在本发明的背景技术部分进行了阐述而认为上述技术方案为本领域技术人员所公知。发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种自适应多流波束赋形方法和基站，通过扩展现有双流波束赋形算法至多流波束赋形算法，并以信道容量为依据，确定波束赋形流数，实现波束赋形的自适应传输，以提高系统的灵活性。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种自适应多流波束赋形方法，其中，所述方法包括：

基站根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；

基站根据所述信道矩阵计算不同的波束赋形流数对应的信道容量；

基站根据信道容量的计算结果，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形。

根据本发明实施例的第二个方面，提供了一种基站，其中，所述基站包括：确定单元，其用于根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；

计算单元，其根据所述确定单元确定的信道矩阵计算不同的波束赋形流数对应的信道容量；

选择单元，其根据所述计算单元对信道容量的计算结果，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形。

根据本发明实施例的第三个方面，提供了一种计算机可读程序，其中当在基站中执行该程序时，该程序使得计算机在所述基站中执行前述的自适应多流波束赋形方法。

根据本发明实施例的第四个方面，提供了一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在基站中执行前述的自适应多流波束赋形方法。

本发明实施例的有益效果在于：通过扩展现有双流波束赋形算法至多流波束赋形算法，并以信道容量为依据，确定波束赋形流数，实现波束赋形的自适应传输，提高了系统的灵活性。

参照后文的说明和附图，详细公开了本发明的特定实施方式，指明了本发明的原理可以被采用的方式。应该理解，本发明的实施方式在范围上并不因而受到限制。在所附权利要求的精神和条款的范围内，本发明的实施方式包括许多改变、修改和等同。针对一种实施方式描述和 /或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语 "包括 /包含"在本文使用时指特征、整件、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、整件、步骤或组件的存在或附加。附图说明

参照以下的附图可以更好地理解本发明的很多方面。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本发明的原理。为了便于示出和描述本发明的一些部分，附图中对应部分可能被放大或縮小。在本发明的一个附图或一种实施方式中描述的元素和特征可以与一个或更多个其它附图或实施方式中示出的元素和特征相结合。此外，在附图中，类似的标号表示几个附图中对应的部件，并可用于指示多于一种实施方式中使用的对应部件。在附图中：

图 1是本发明实施例提供的一种自适应多流波束赋形方法的流程图；

图 2是图 1所示实施例中计算不同波束赋形流数对应的信道容量的方法流程图；图 3是图 2所示实施例中确定每一种波束赋形流数的信道容量的方法流程图；图 4是本发明实施例提供的一种基站组成示意图。具体实施方式

参照附图，通过下面的说明书，本发明实施例的前述以及其它特征将变得明显。这些实施方式只是示例性的，不是对本发明的限制。为了使本领域的技术人员能够容易地理解本发明的原理和实施方式，本发明的实施方式以 LET-A系统中单用户自适应多流波束赋形方法为例进行说明，但可以理解，本发明实施例并不限于上述系统，对于涉及多流波束赋形的其他系统均适用。

实施例 1

图 1是本发明实施例提供的一种自适应多流波束赋形方法的流程图，请参照图 1，该方法包括：

步骤 101 : 基站根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；步骤 102: 基站根据所述信道矩阵计算不同的波束赋形流数对应的信道容量；步骤 103 : 基站根据信道容量的计算结果，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形。

在本实施例中，基站确定了波束赋形流数以后，就可以将该波束赋形流数通知给用户端，以便用户端根据该波束赋形流数进行相应的数据收发的处理。其中，基站将确定的波束赋形流数通知给用户端的方法有很多，例如，通过向用户端发送一个新的消息来指示确定的波束赋形流数，或者利用向用户端发送的已有消息中的预留字段来指示确定的波束赋形流数，或者通过其他办法。以上只是举例说明，本实施例并不以此作为限制。

在步骤 101中，基站可以根据上行用户的信道冲击响应，根据 LTE-A TDD系统的上下行互易性，计算下行链路的信道矩阵。例如，基站根据用户上报的探测参考信号 (Sounding Reference Signal, SRS), 确定上行链路的信道状态信息，再根据上下行互易性确定下行链路的信道状态信息，由此可以确定下行链路的信道矩阵。在步骤 101中，基站也可以根据用户上报的其他信息，来确定下行链路的信道矩阵。例如，用户可以直接向基站上报其下行链路的信道状态信息，由此基站也可以确定下行链路的信道矩阵。

在一个实施例中，假设基站（eNodeB ) 侧采用 N根天线，用户端（UE) 侧采用 M根天线。对于上行链路， UE侧采用 M根天线轮流发射信号， eNodeB侧采用 N根天线同时接收。贝 ϋ，基站可以采用合并信道估计的处理方式，将连续 M '个时刻得到的信道估计合并得到信道矩阵： H = [/¾ h₂ … h_M]。其中， M '可以与 M相同，也可以不同。

在步骤 102中，基站可以通过图 2所示的方法计算不同波束赋形流数对应的信道容量，请参照图 2，该方法包括：

步骤 201 : 基站确定需要计算信道容量的波束赋形流数；

其中，基站可以根据信道矩阵确定需要计算信道容量的波束赋形的流数。例如，基站可以将基站侧的天线个数与用户端侧的天线个数中的较小者作为需要计算信道容量的最大波束赋形流数，确定需要计算信道容量的波束赋形流数为单流至所述最大波束赋形流数。仍以前述为例，如果 N < M，则确定需要计算波束赋形流量的波束赋形流数为 1〜N ; 如果 N > M，则确定需要计算波束赋形流量的波束赋形流数为 1〜M。例如，对于 2 X 4矩阵，需要计算信道容量的波束赋形流数为单流和双流，对于 4 X 4矩阵，需要计算信道容量的波束赋形流数为单流、双流、三流和四流，以此类推。

步骤 202: 基站采用奇异值分解 SVD ( Sigular Value Decomposition) 分解方法对所述信道矩阵进行分解，将分解后的右奇异矩阵的列向量作为波束赋形加权矢量；其中，采用 SVD分解方法对步骤 101确定的信道矩阵进行分解，可以表示如下： H = U∑V^H。

其中， H 为步骤 101 确定的信道矩阵，！！二^，^…！！^是左奇异矩阵， V = [v_p> _VAi]是右奇异矩阵， ∑是对角阵，对角元素，^，…^? ^为奇异值。在本实施例中，采用右奇异矩阵的列向量作为波束赋形加权矢量。

步骤 203 : 基站根据所述波束赋形加权矢量以及接收端的加权处理矢量，计算对应确定的每一种波束赋形流数的信道容量。

其中，基站可以先建立一个接收端的接收信号模型，基于该接收信号模型，计算对应确定的每一种波束赋形流数的信道容量。

其中，该接收信号模型可以根据最小均方误差 MMSE ( Minimum Mean Square

Error)接收准则建立。在该接收信号模型的一个实施例中，假设 UE侧接收到的信号为：

y = HFx + n。

其中， H是信道矩阵，例如可以是 M x N信道矩阵， F是波束赋形加权矢量， X为发送信号， n为噪声。

在该接收信号模型中，假设接收端的噪声平均功率为 N_Q，并且定义发送的功率为 E(x^H x) = P_T , 该功率在多个数据流间平均分配。

在步骤 203中，基站计算对应步骤 201确定的每一种波束赋形流数的信道容量可以通过图 3所示的方法来实现，请参照图 3，该方法包括：

步骤 301 : 基站根据当前波束赋形流数对应的波束赋形加权矢量，确定当前波束赋形流数对应的等效的信道矩阵；

其中，根据波束赋形加权矢量 F，可以确定步骤 101确定的信道矩阵的等效的信道矩阵为：

fi = HF。根据步骤 202， H可以被分解为 [/∑V^H，则将对应当前波束赋形流数的 U、 ∑以及 F代入上式，即可获得该等效的信道矩阵。

步骤 302: 基站根据所述等效的信道矩阵，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量；

其中，假设接收端（UE端）采用基于最小均方误差（MMSE) 接收，则该接收端的加权处理矢量可以表示为：

其中，是波束赋形等效的信道矩阵，在本实施例中，可以为前述确定的等效的信道矩阵。 N。是根据接收信号模型确定的接收端的噪声平均功率，是根据接收信号模型确定的发送信号功率， I = F"F是单位矩阵。

步骤 303 : 基站根据所述等效的信道矩阵和所述接收端的加权处理矢量，以及接收端的信噪比，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的信号与干扰加噪声比 SINR ( Signal to Interference plus Noise Ratio )；

其中，如果要计算单流波束赋形信道容量，则计算一路数据流的 SINR即可；如果要计算双流波束赋形信道容量，则计算两路数据流的 SINR; 如果要计算三流波束赋形信道容量，则计算三路数据流的 SINR, 以此类推。其中，要选取哪几路数据流来计算其 SINR, 可以根据对步骤 101确定的信道矩阵进行分解后的对角阵中的对角元素来确定，根据对角元素从大到小的顺序，来选择对应的数据流。

例如，当计算一路数据流的 SINR时，选择对角阵中值最大的对角元素对应的右奇异列向量作为波束赋形加权矢量，计算该波束赋形加权矢量对应的数据流的 SINR; 当计算两路数据流的 SINR时，选择对角阵中值靠前的两个对角元素对应的两个右奇异列向量作为波束赋形加权矢量，计算该波束赋形加权矢量对应的每一路数据流的 SINR; 以此类推。

步骤 304: 基站根据对应当前波束赋形流数的每一路数据流的 SINR, 计算对应每一路数据流的信道的信道容量；

其中，得到对应每一路数据流的 SINR, 即可据此计算获得对应这路数据流的信道的信道容量。具体计算方法可以通过现有手段来实现，在此不再赘述。

步骤 305: 基站根据对应每一路数据流的信道的信道容量，计算对应所述当前波束赋形流数的总的信道容量。其中，通过对所述当前波束赋形流数对应的每一路数据流的信道的信道容量相力口，即可获得该当前波束赋形流数下的总的信道容量。

在本实施例中，对于单流波束赋形，因为只有一路数据流，因此不会产生数据流间的干扰，可以不考虑 MMSE滤波加权干扰。而对于双流波束赋形，或者三流波束赋形，或者更多波束赋形流数的波束赋形，因为有多路数据流，因此数据流之间会产生干扰，则需要将接收端的加权处理矢量考虑进去。基于建立的接收信号模型，用户端侧的接收信号可以表示为接收端的加权处理矢量与接收信号的乘积。

为了使步骤 203，也即图 3所示方法更加清楚易懂，以下分别通过单流波束赋形信道容量计算过程、双流波束赋形信道容量计算过程、三流波束赋形信道容量计算过程、以及四流波束赋形信道容量计算过程为例，对本实施例的方法进行详细说明。

其中，基于建立的接收信号模型，单流波束赋形信道容量计算过程如下：设发送信号 c = 赋形矢量 = _νι，则等效的信道矩阵为：

H = HF：！！^ ^ 、。

其中， ^是左奇异矩阵第一列，是最大的奇异值，令& = _{CTl l}，则有：

y = HFx + n = + n。

接收到的信号 SINR为：

因此，单流波束赋形信道容量为：

C = log₂ (l + S纖）。

其中，基于建立的接收信号模型，双流波束赋形信道容量计算过程如下：设发送信号 c = 赋形矢量 = [^, ]，则等效的信道矩阵为：

H = HF = U∑V^HF = a₂u₂ ] o

其中，是最大的奇异值， σ₂是第二大的奇异值，是左奇异矩阵第一列， 1 ₂是左奇异矩阵第二列。

令 [σ^ σ₂η₂ ] = ^ g₂ ]，

贝 'J： y = HFx + n = + g₂x₂ + n。

在本实施例中，使用 MMSE检测算法来消除流间干扰，对于数据流 ^和，接收端的 MMSE滤波加权处理矢量分别为：尸

io₂ = (g_& ^H+g₂g₂ ^H+^iy^lg 则 MMSE接收信号分别为:

¾ = = ro_{1 1}jc₁ + ω₁ (g₂x₂ + n)；

有用信号干扰信号和噪声

x₂ = co₂y = (o₂g₂x₂ + ω₂ (g_t + n)。

有用信号干扰信号和噪声

对于第一个

=log₂(l + S纖。

对于第二个数据流，接收的 SINR为：

s職

第二个数据流的信道遍历容量为：

C₂ =log₂(l +麵 ₂)。

所以，双流波束赋形时系统总容量为：

C = C₁ + C₂ =log₂[(l + SINR, )(1 + SINR₂ )]。

其中，基于建立的接收信号模型，三流波束赋形信道容量计算过程如下：设发送信号 x = [ ^, , ]，赋形矢量？ = [ ,^,^]，则等效的信道矩阵为： ίί = HF = U∑V^HF = [σ^ σ₂υ₂ σ₃ιι₃]。

其中，是最大的奇异值， σ₂是第二大的奇异值， σ₃是第三大的奇异值， ^是左奇异矩阵第一列，《₂是左奇异矩阵第二列，《₃是左奇异矩阵第三列。

令 [ i^ cr₂u₂ cr₃u₃] = [g₁ g₂ g₃]，则有：

y = HFx + n = g₁Jc₁ +g₂¾ +g₃¾ +n。

对于数据流， x₂和，接收端的 MMSE滤波加权处理矢量分别为：

ω₁ =(_§1§1 ^ίί _+§2§2 ^ίί _+§3_§3^ίί+¾)-¹ _§1; ω₂ =(g₁ ^H _+g2g₂ ^H _+g3g₃ ^H +^iy^lg₂； ω₃=^₊^ ₊^ + Ι)-〖g₃ 所以 MMSE接收信号分别为:

Χι =(»₁y = oi₁g_lx_l+oi₁(g₂x₂ +g₃x₃ +n)；

有用信号干扰信号和噪声

x₂ =to₂y = ro_{2 2}jc₂ + ro₂( ₁jc₁ +g₃¾ +n)；

有用信号干扰信号和噪声

¾ = to₃y = co₃g₃ + ω₃ (giXi + ₂¾ + ⁿ)。

有用信号干扰信号和噪声

对于第一

同理可得，第二个数据流和第三个数据流接收的 SINR分别为：

SINR₂ = g₂ ^H (g_lgl ^H +g₃g₃ ^H +^iy^lg₂; 難₃=§₃ +^ + 1) 。所以进行三个数据流的波束赋形时遍历信道容量为：

C = C₁+C₂ + C₃ =log₂ [(1 + SINR, )(1 + SINR₂ )(1 + SINR₃ )]。

以此类推，基于建立的接收信号模型，进行四个数据流的波束赋形时遍历信道容

C = C_y+C₂ + C₃+C = log₂ [(1 + SINR, )(1 + SINR₂ )(1 + SINR₃ )(1 + SINR₄ )]

其巾 _:

SINR, gl (g₂§2 + g₃g₃ + g₄g₄ )- p

AN SINR 2 ^— §2 + g₃g₃ + g₄g₄ p

AN SINR g₃" (gig + g₂g₂ + g₄g₄ p g₃;

AN SINR_A §4 + g₂g₂" +g₃g₃ g₄。

[gi"- g₄]-[o-₁u₁--- c₄u₄]。

通过以上实施例描述的方法，即可获得步骤 102中不同的波束赋形流数对应的信数进行下行波束赋形。

其中，假设确定信道容量最大对应的波束赋形流数为 n，则对下行链路进行 n流波束赋形，赋形公式可以为：。

其中， ^^(0代表天线端口 p的发送信号， v„是第 n个右奇异向量，为波束赋形后的数据。

本发明实施例提供了一种应用在 TDD LTE-Advanced系统中的自适应多流波束赋形方法，该方法以信道容量作为判决机制，考虑信道条件，自适应选择波束赋形流数，增加了系统的灵活性，进而提高了 TDD LTE-Advanced系统的整体性能。

本发明实施例还提供了一种基站，如下面的实施例 2所述。由于该基站解决问题的原理与上述实施例 1的方法相似，因此该基站的实施可以参见实施例 1的方法的实施，重复之处不再赘述。

实施例 2

图 4是本发明实施例提供的一种基站的组成示意图。如图 4所示，该基站包括：确定单元 41，其用于根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；计算单元 42，其根据所述确定单元 41确定的信道矩阵计算不同的波束赋形流数对应的信道容量；

选择单元 43，其根据所述计算单元 42对信道容量的计算结果，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形。

在一个实施例中，该基站还包括：

通知单元 44，其用于将所述选择单元 43所选择的波束赋形流数通知给所述用户在一个实施例中，计算单元 42包括：

确定模块 421，其用于确定需要计算信道容量的波束赋形流数；

分解模块 422，其用于采用奇异值分解 SVD分解方法对所述确定单元 41确定的信道矩阵进行分解，将分解后的右奇异矩阵的列向量作为波束赋形加权矢量；

计算模块 423，其用于根据所述分解模块 422分解获得的波束赋形加权矢量，以及接收端的加权处理矢量，计算对应确定模块 421确定的每一种波束赋形流数的信道在一个实施例中，确定模块 421包括：

比较子模块 4211，其用于将基站侧的天线个数与用户端侧的天线个数进行比较; 确定子模块 4212，其用于根据所述比较子模块 4211的比较结果，将所述个数中的较小者作为需要计算信道容量的最大波束赋形流数，确定需要计算信道容量的波束赋形流数为单流至所述最大波束赋形流数。

在一个实施例中，分解模块 422具体用于根据以下公式对所述确定单元确定的信道矩阵进行分解：

H = U∑V^H。

其中， H为信道矩阵， U为左奇异矩阵， V为右奇异矩阵， ∑为对角阵。

在一个实施例中，计算模块 423具体用于：根据当前波束赋形流数对应的波束赋形加权矢量，确定当前波束赋形流数对应的等效的信道矩阵；根据所述等效的信道矩阵，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量；根据所述等效的信道矩阵和所述接收端的加权处理矢量，以及接收端的信噪比计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的信号与干扰加噪声比 SINR; 根据所述对应当前波束赋形流数的每一路数据流的 SINR, 计算对应所述每一路数据流的信道的信道容量；根据对应所述每一路数据流的信道的信道容量，计算获得对应所述当前波束赋形流数的总的信道容量。

其中，计算模块 423具体用于根据以下公式计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量：

ω 二 H^H (H H ^Η ，。其中， 11 是波束赋形等效的信道矩阵， N。是噪声功率，是发送信号功率， I = F"F是单位矩阵。

本发明实施例提供了一种应用在 TDD LTE-Advanced系统中的基站，该基站采用自适应多流波束赋形方法，以信道容量作为判决机制，考虑信道条件，自适应选择波束赋形流数，增加了系统的灵活性，进而提高了 TDD LTE-Advanced系统的整体性能。

本发明实施例还提供了一种计算机可读程序，其中当在基站中执行该程序时，该程序使得计算机在所述基站中执行实施例 1所述的自适应多流波束赋形方法。

本发明实施例还提供了一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在基站中执行实施例 1所述的自适应多流波束赋形方法。

本发明以上的装置和方法可以由硬件实现，也可以由硬件结合软件实现。本发明涉及这样的计算机可读程序，当该程序被逻辑部件所执行时，能够使该逻辑部件实现上文所述的装置或构成部件，或使该逻辑部件实现上文所述的各种方法或步骤。逻辑部件例如现场可编程逻辑部件、微处理器、计算机中使用的处理器等。本发明还涉及用于存储以上程序的存储介质，如硬盘、磁盘、光盘、 DVD、 flash存储器等。

以上结合具体的实施方式对本发明进行了描述，但本领域技术人员应该清楚，这些描述都是示例性的，并不是对本发明保护范围的限制。本领域技术人员可以根据本发明的精神和原理对本发明做出各种变型和修改，这些变型和修改也在本发明的范围内。

Claims

权利要求书

1、一种自适应多流波束赋形方法，其中，所述方法包括：

基站根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；

2、根据权利要求 1 所述的方法，其中，选择信道容量最大对应的波束赋形流数进行下行波束赋形之后，所述方法还包括：

基站将所选择的波束赋形流数通知给所述用户端。

3、根据权利要求 1 所述的方法，其中，基站根据所述信道矩阵计算不同波束赋形流数对应的信道容量，包括：

基站确定需要计算信道容量的波束赋形流数；

基站采用奇异值分解 SVD分解方法对所述信道矩阵进行分解，将分解后的右奇异矩阵的列向量作为波束赋形加权矢量；

基站根据所述波束赋形加权矢量以及接收端的加权处理矢量，计算对应确定的每一种波束赋形流数的信道容量。

4、根据权利要求 3所述的方法，其中，基站确定需要计算信道容量的波束赋形流数，包括：

基站将基站侧的天线个数与用户端侧的天线个数中的较小者作为需要计算信道容量的最大波束赋形流数；

确定需要计算信道容量的波束赋形流数为单流至所述最大波束赋形流数。

5、根据权利要求 3所述的方法，其中，基站采用奇异值分解 SVD分解方法对所述信道矩阵进行分解，是根据以下公式分解：

H = U∑V^H

其中， H为所述信道矩阵， U为左奇异矩阵， V为右奇异矩阵， ∑为对角阵。

6、根据权利要求 3所述的方法，其中，基站根据所述波束赋形加权矢量以及接收端的加权处理矢量，计算对应确定的每一种波束赋形流数的信道容量，包括：基站根据当前波束赋形流数对应的波束赋形加权矢量，确定当前波束赋形流数对应的等效的信道矩阵；基站根据所述等效的信道矩阵，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量；

基站根据所述等效的信道矩阵和所述接收端的加权处理矢量，以及接收端的信噪比，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的信号与干扰加噪声比 SINR; 基站根据所述对应当前波束赋形流数的每一路数据流的 SINR, 计算对应所述每一路数据流的信道的信道容量；

基站根据对应所述每一路数据流的信道的信道容量，计算获得对应所述当前波束赋形流数的总的信道容量。

7、根据权利要求 6所述的方法，其中，基站计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量，是根据以下公式计算：

H^H (H H ^Η +^ΙΤ^ι ; 其中， H 是所述等效的信道矩阵， N。是噪声功率，是发送信号功率， I = F"F 是单位矩阵。

8、一种基站，其中，所述基站包括：

确定单元，其用于根据用户端发送的信息确定下行链路的信道矩阵；

9、根据权利要求 8所述的基站，其中，所述基站还包括：

通知单元，其用于将所述选择单元所选择的波束赋形流数通知给所述用户端。

10、根据权利要求 8所述的基站，其中，所述计算单元包括：

确定模块，其用于确定需要计算信道容量的波束赋形流数；

分解模块，其用于采用奇异值分解 SVD分解方法对所述确定单元确定的信道矩阵进行分解，将分解后的右奇异矩阵的列向量作为波束赋形加权矢量；

计算模块，其用于根据所述分解模块分解获得的波束赋形加权矢量，以及接收端的加权处理矢量，计算对应所述确定模块确定的每一种波束赋形流数的信道容量。

11、根据权利要求 10所述的基站，其中，所述确定模块包括：

比较子模块，其用于将基站侧的天线个数与用户端侧的天线个数进行比较；确定子模块，其用于根据所述比较子模块的比较结果，将所述个数中的较小者作为需要计算信道容量的最大波束赋形流数，确定需要计算信道容量的波束赋形流数为单流至所述最大波束赋形流数。

12、根据权利要求 10所述的基站，其中，所述分解模块具体用于根据以下公式对所述确定单元确定的信道矩阵进行分解：

H = U∑V^H

13、根据权利要求 10所述的基站，其中，所述计算模块具体用于：

根据当前波束赋形流数对应的波束赋形加权矢量，确定当前波束赋形流数对应的等效的信道矩阵；

根据所述等效的信道矩阵，计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量；

根据所述等效的信道矩阵和所述接收端的加权处理矢量，以及接收端的信噪比计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的信号与干扰加噪声比 SINR;

根据所述对应当前波束赋形流数的每一路数据流的 SINR, 计算对应所述每一路数据流的信道的信道容量；

根据对应所述每一路数据流的信道的信道容量，计算获得对应所述当前波束赋形流数的总的信道容量。

14、根据权利要求 13所述的基站，其中，所述计算模块具体用于根据以下公式计算对应当前波束赋形流数的每一路数据流的接收端的加权处理矢量：

H^H (H H ^Η +^ΙΤ^ι ; 其中，是所述等效的信道矩阵， N。是噪声功率，是发送信号功率， I = F"F 是单位矩阵。

15、一种计算机可读程序，其中当在基站中执行该程序时，该程序使得计算机在所述基站中执行如权利要求 1至 7中的任意一项权利要求所述的自适应多流波束赋形方法。

16、一种存储有计算机可读程序的存储介质，其中该计算机可读程序使得计算机在基站中执行权利要求 1 至 7中的任意一项权利要求所述的自适应多流波束赋形方法。