WO2013029274A1 - 一种多用户预编码方法和装置 - Google Patents

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WO2013029274A1
WO2013029274A1 PCT/CN2011/079286 CN2011079286W WO2013029274A1 WO 2013029274 A1 WO2013029274 A1 WO 2013029274A1 CN 2011079286 W CN2011079286 W CN 2011079286W WO 2013029274 A1 WO2013029274 A1 WO 2013029274A1
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user
iterations
precoding matrix
matrix
signal
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张翼
周华
吴建明
曲桦
高新涛
赵季红
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富士通株式会社
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    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
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    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/20—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received using signal quality detector

Definitions

  • the present invention relates to the field of wireless communication technologies, and in particular, to a multi-user precoding method and apparatus. Background technique
  • MIMO Multiple-Input Multiple-Output
  • SA Smart Antennas
  • the beamforming technology can perform signal pre-processing on the weight of the antenna array according to the channel characteristics of the user, and has the capability of expanding coverage, increasing system capacity, and reducing interference.
  • Multi-antenna multi-stream beamforming technology combines MIMO and smart antenna technology to make full use of airspace resources, and simultaneously transmit multiple shaped data streams to achieve spatial multiplexing without increasing power and sacrificing bandwidth.
  • the channel capacity of the communication system enables high speed and reliable information transmission.
  • the multi-user multi-stream beamforming technology utilizes the multi-user diversity effect to bring about a higher total system capacity, and can also realize simultaneous transmission of more user data streams, but multiple users also It brings new problems such as user interference.
  • the traditional multi-user MIMO technology based on block diagonalization and signal-to-noise ratio algorithm, all users in the system need to be processed.
  • the implementation of the algorithm requires many matrix inversion or iterative solution, and the complexity is extremely high. Suppressing multi-user interference in MIMO channels is the primary problem in multi-user systems. The increase in the number of users will result in more complex channel conditions and require more feedback channel overhead. Therefore, a more efficient multi-user multi-stream beam assignment is designed.
  • the shape algorithm has important significance.
  • a multi-user precoding method includes:
  • a first calculating step calculating, according to the merging matrix of each user, a channel quality of each user; and a sorting step, sorting the multiple users according to the channel quality of each user;
  • a second calculating step of sequentially calculating a precoding matrix for each user according to the formula r g ma X
  • a base station is further provided, where the base station includes: an update unit, which updates the merge of each user according to an initial precoding matrix of each of a plurality of users Matrix
  • a computer readable program wherein when the program is executed in a base station, the program causes a computer to execute the aforementioned multi-user precoding method in the base station.
  • a storage medium storing a computer readable program, wherein the computer readable program causes a computer to perform the aforementioned multi-user precoding method in a base station.
  • the beneficial effects of the embodiments of the present invention are as follows: By combining the SINR optimization criterion and the SLNR optimization criterion, the relationship between the precoding matrix of the transmitting end and the combining matrix of the receiving end is used to optimize the precoding matrix and improve the system capacity.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a multi-user MIMO system model according to an embodiment of the present invention
  • FIG. 2 is a flow chart of a multi-user precoding method according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3 is a flowchart of calculating an initial precoding matrix of each user according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a flowchart of a multi-user precoding method according to another embodiment of the present invention.
  • Figure 5 is a flow chart of the precoding system processing
  • Figure 6 is a flow chart of the precoding matrix and the receiving matrix solution
  • FIG. 7 is a schematic structural diagram of a base station according to an embodiment of the present invention. detailed description
  • the embodiment of the present invention uses the multi-user MIMO system model shown in FIG. 1 as an example to describe the method and apparatus of the embodiments of the present invention, but It can be understood that the present invention is not limited to the multi-user MIMO system model shown in FIG. 1.
  • the multi-user precoding method and apparatus according to the spirit and the gist of the embodiments of the present invention are included in Protection of the present invention Range of protection.
  • FIG. 1 is a schematic diagram of a multi-user MIM0 system model according to an embodiment of the present invention.
  • the number of base station transmit antennas is M
  • the base station serves K users at the same time
  • the number of data streams supported by each user is l k .
  • the kth user's data s k (l k xl dimension) is weighted by the precoding matrix w k (Mxl k dimension) and sent to the transmitting antenna, so the actual signal transmitted by the antenna is:
  • w k [ Wl , w 2 , ..., w K ] is the precoding matrix of the system
  • s k [ Sl H , S ] H is transmitted to
  • the individual elements of the K user's data s are independent, and are zero mean, unit variance.
  • ⁇ [ ⁇ , ⁇ , — , ⁇ is the channel state information
  • ⁇ [ ⁇ , ⁇ , — , ⁇ is the channel state information
  • the receiving end needs to process the received signal. Assuming that the linear merge matrix of user k is R k , then the signal received by user k is:
  • Yk k H k w k s k + R k H k ⁇ ⁇ k WiSi + R k n k (3)
  • R k H kWk s k is the received signal of user k
  • R k H k ⁇ ⁇ kWiSi is other Kl user interference
  • R k n k is noise interference.
  • the receiving end can obtain the channel state information matrix H k corresponding to the user by channel estimation, but does not require the state information of other users.
  • the embodiment of the present invention provides a multi-user pre-coding method, as described in Embodiment 1 below.
  • FIG. 2 is a flowchart of a multi-user precoding method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 2, the method includes:
  • the combining matrix of each user is updated according to an initial precoding matrix of each user in a plurality of users (UE, User Equipment);
  • the channel quality of the user is represented by the user's Signal to Interference plus Noise Ratio (SINR).
  • SINR Signal to Interference plus Noise Ratio
  • P k is the bit error rate of user k.
  • the maximum value in P k has a significant effect on the P ave minimization, so the larger bit error rate should be ranked at the later position, and the larger the bit error rate, the smaller the user's signal to interference and noise ratio SINR is.
  • K users in the multi-user MIMO system are sorted in order of SINR to obtain a minimum average bit error rate and a maximum channel capacity, thereby further improving system performance.
  • the user's merging matrix indicates the relationship between the transmitting precoding matrix and the receiving precoding matrix, and according to the merging matrix, the channel quality of the user can be determined.
  • the user's merge matrix may be determined based on the user's receiver type. According to the system model presented in Figure 1, the user k's merge matrix is:
  • each The initial precoding matrix of the users can be obtained by the method shown in FIG. 3. Referring to FIG. 3, the method includes:
  • Step 301 Initialize the merge matrix of each user according to the receiver type of each user.
  • the receiver type of the user may be determined by pre-configuration, or may be determined by the user, which is not used in this embodiment. limit.
  • Step 302 According to channel state information (CSI, Channel State Information) fed back by each user Determine the initial channel quality of each user;
  • CSI Channel State Information
  • Step 303 Sort the multiple users according to an initial channel quality of each user.
  • the embodiment of the present invention first sorts the K users. Since there is no interference at this time, the SINR cannot be directly obtained, and the channel quality of the user is qj ⁇ (at this time The initial channel quality c ⁇ ) can only be reflected by the ratio of signal energy to noise energy at the receiving end, as shown in equation (11):
  • the K users After determining the initial channel quality of each user according to formula (11), the K users can be sorted in ascending order.
  • the formula can be calculated according to the precoding matrix of step 304.
  • the initial precoding matrix ⁇ Wl Q , W 2 ° , ..., W° ⁇ o for each user is obtained.
  • the principle of the calculation formula for the precoding matrix and the meaning of each parameter will be described in detail below.
  • the channel quality of each user that is, the signal to interference and noise ratio SINR, can be calculated.
  • the channel quality of the kth user can be calculated by the following formula qj ⁇
  • iiRi ⁇ k ⁇ is the noise energy.
  • step 203 the K users are sorted in order of q large to small.
  • w k eC Mxl k is a complex matrix set of M rows and 1 k columns, and
  • is the signal energy of the receiving end
  • the precoding matrix ⁇ of user k is the corresponding feature of the largest generalized eigenvalue of the following matrix (H k + N k 5 + ⁇ : il
  • the precoding matrix ⁇ of the user k is a feature vector pair corresponding to the largest l k generalized eigenvalues.
  • the formula is described in detail by the derivation process of the formula, and the following derivation process is still as shown in FIG.
  • the user MIMO system model is taken as an example.
  • the receiving matrix of user k is obtained as:
  • R k , (4) k HH k w k
  • SINR signal-to-interference-and-noise ratio
  • the SLNR-based algorithm is for "leaking" the transmission signal to all users under the broadcast channel to other users' receivers.
  • the component is considered, and this component can also be regarded as interference and should be suppressed as much as possible.
  • the SLNR here considers the signal-to-noise ratio at the input of the receiver.
  • the SLNR is specifically expressed as follows:
  • H k [(RiHjH, (R 2 H 2 ) H ,..., (HA (R k+1 H k+1 ) H ,..., (R K H K ) ⁇ ⁇ llR k H k w k
  • l is the signal energy of the receiving end
  • ⁇ is the interference energy leaking to other users when the user transmits the useful signal
  • is the noise energy .
  • the precoding matrix w k which obtains the maximum value of SLNR k can be calculated, ⁇ :
  • the precoding matrix is the eigenvector corresponding to the largest generalized eigenvalue of the following matrix: ( k + Nk
  • the precoding matrix ⁇ is the eigenvector pair corresponding to the largest l k generalized eigenvalues.
  • the above formula (10) is the calculation formula of the precoding matrix of the embodiment of the present invention. among them:
  • the precoding matrix w of the user k is the eigenvector corresponding to the largest generalized eigenvalue of the following matrix: ( + N k 5 ⁇ I Nk + ⁇ "il
  • the precoding matrix w of the user k is a pair of eigenvectors corresponding to the largest l k generalized eigenvalues.
  • the precoding matrix of the user obtained by the formula (10) combines the SINR optimization criterion and the SLNR optimization criterion, and utilizes the transmitting precoding matrix and the receiving precoding matrix.
  • the relationship optimizes the precoding matrix and increases system capacity.
  • the users are sorted in order of SINR from the largest to the smallest, and the minimum average bit error rate and the maximum channel capacity are obtained, which further improves the system performance.
  • the embodiment of the present invention further provides a multi-user precoding method, as described in Embodiment 2 below.
  • Example 2 The multi-user precoding method of the embodiment of the present invention is based on Embodiment 1, except that the processing of the above Embodiment 1 is performed, and the precoding matrix obtained by the calculation is further optimized by iterative processing to determine the final precoding of each user. matrix.
  • the final precoding matrix for each user may be determined based on the number of iterations and/or the average signal to noise ratio of the user at each iteration.
  • the precoding matrix serves as the final precoding matrix for each user.
  • the current number of iterations is equal to a preset threshold number of iterations, indicating that the number of times of processing of the multi-user precoding method shown in FIG. 2 has reached a preset maximum number of iterations, and each of the current iterations is calculated.
  • the user's precoding matrix is used as the final precoding matrix for each user.
  • the average signal leakage ratio of the user under the current iteration number is less than or equal to the preset signal to noise ratio threshold, indicating that the current system performance is stable, and the multi-user precoding method shown in FIG. 2 does not need to be iteratively processed.
  • the precoding matrix of each user obtained by calculating the current number of iterations is taken as the final precoding matrix of each user.
  • the pre-perform of each user obtained according to the current number of iterations is calculated. And an encoding matrix, updating the merging matrix of each user at the next iteration, and performing the first calculating step, the sorting step, and the second calculating step.
  • the current iteration number is less than a preset threshold number of iterations, and the average signal to noise ratio of the user under the current iteration number is greater than a preset signal to noise ratio threshold, which illustrates the processing of the multiuser precoding method shown in FIG.
  • the maximum number of iterations has not been reached, and the performance of the system has not stabilized.
  • the calculation of the precoding matrix can still be continued. Then, according to the precoding matrix of each user obtained under the current number of iterations, each user is updated. Merge the matrix at one iteration and continue with the steps of Figure 2.
  • the average signal leakage ratio of the user can be realized by the following formula:
  • Step 401 Merge matrix initialization
  • Step 402 Receive a current CSI fed back by the sender
  • Step 403 Sort the user according to the channel quality (calculated by the formula 11);
  • Step 404 Determine an initial precoding matrix of each user in turn
  • Step 405 Update the current merge matrix
  • Step 406 Sort the users according to channel quality (calculated by formula 12);
  • Step 407 Determine a precoding matrix of each user in turn
  • Step 408 Determine whether the maximum number of iterations is reached, if yes, execute step 410, otherwise perform steps
  • Step 409 Determine whether the system performance is stable. If yes, execute step 410. Otherwise, perform step 405.
  • Step 410 The iterative optimization ends, and the precoding matrix obtained under the current iteration number is used as the final precoding matrix.
  • steps 401-404 is the same as the processing of the foregoing steps 301-304, and the processing of the steps 405-407 is the same as the processing of the steps 201-204, and details are not described herein again.
  • step 409 may be performed first to determine whether the system performance is stable. If the system is stable, the process ends. Otherwise, step 408 is performed to determine whether the maximum number of iterations is reached. The maximum number of iterations is reached, otherwise step 405 is performed.
  • the precoding matrix can be further optimized by the iterative processing of the multi-user precoding method, thereby improving system capacity and improving system performance.
  • the following method is verified by a simulation method that the method provided by the embodiment of the present invention has a higher data transmission rate and lower than the original SLNR-based method. Bit error rate.
  • Step 501 First, pre-code weight the transmitted signal vector, and send it to the antenna for transmission;
  • Step 502 After the signal passes through the wireless fading channel, Enter the user receiver;
  • Step 503 The receiver performs a combining process on the received signals to obtain an output signal.
  • the core problem is the solution of the precoding matrix and the merging matrix, which is also the key to the whole method.
  • FIG. 6 is an iterative solution process of a precoding matrix and a merging matrix of a multiuser precoding method according to an embodiment of the present invention. Referring to FIG. 6, the process includes:
  • Step 601 First, the merging matrix of the receiving end is initialized. Before all users perform precoding, we first sort the K users according to the channel quality, and then use the formula (10) to obtain the initiality according to the order of the people to the smallest. Precoding matrix ⁇ Wl Q , w 2 ° , ..., w° ⁇ ;
  • Step 602 Recalculate the channel quality of the K users according to the order of the people to the smallest, and use the formula (10) to obtain the precoding matrix of the K users ⁇ wi, w 2 [ , ..., wj, ⁇ ;
  • Step 603 Calculate an average signal leakage ratio of the user
  • Step 604 When i>l, if
  • the method provided by the embodiment of the present invention performs simulation of the average bit error rate performance to verify the effect of the method provided by the embodiment of the present invention.
  • the average user error rate performance corresponding to the above two precoding schemes at different signal to noise ratios is simulated separately. It can be seen that, under the same system conditions, the method provided by the embodiments of the present invention can further optimize the system structure, reduce the bit error rate, and improve the reliability of the system.
  • the method provided by the embodiment of the present invention further improves the channel capacity based on the original method, and improves the data transmission effectiveness of the system.
  • the method provided by the embodiment of the present invention further optimizes the system structure, improves the channel capacity, and reduces the bit error rate. This is because the method provided by the embodiment of the present invention considers the nesting relationship between the transmitting end and the receiving end in the multi-user communication system, and performs joint iterative processing on the transmitting end and the receiving end to obtain a precoding matrix. This method is optimized.
  • the structure of the system can further increase the channel capacity of the system and reduce the bit error rate.
  • the embodiment of the present invention further provides a base station, as described in Embodiment 3 below. Since the principle of solving the problem by the base station is similar to the multi-user precoding method of Embodiment 1 and Embodiment 2, the implementation of the base station can be referred to. The implementation of the methods of Embodiment 1 and Embodiment 2 will not be repeated here.
  • FIG. 7 is a schematic structural diagram of a base station according to an embodiment of the present invention.
  • the base station includes: an updating unit 71, which updates each user according to an initial precoding matrix of each of a plurality of users. Merging matrix
  • a first calculating unit 72 which calculates a channel quality sorting unit 73 of each user according to the merge matrix of each user, which sorts the multiple users according to the channel quality of each user; a calculation unit 74, which is based on a formula
  • the base station further includes:
  • a third calculating unit 75 which calculates an initial precoding matrix of each user, so that the updating unit updates the merge matrix of each user according to the initial precoding matrix of each user.
  • the third computing unit 75 includes:
  • An initialization module 751 which initializes a merge matrix of each user according to a receiver type of each user;
  • the base station further includes:
  • Decision unit 76 which determines the final precoding matrix for each user based on the number of iterations and/or the average signal to noise ratio of the user at each iteration.
  • the determining unit 76 includes:
  • the first determining module 761 determines whether the current number of iterations reaches a preset threshold number of iterations.
  • the second determining module 762 determines whether the average signal to noise ratio of the user under the current iteration number is greater than a preset signal to noise ratio. Threshold value
  • a determining module 763 where the first determining module 761 determines that the current number of iterations is equal to a preset number of iterations thresholds, or the second determining module 762 determines that the average signal to noise ratio of the user is less than or equal to the preset number of current iterations
  • the precoding matrix of each user obtained by calculating the current number of iterations is used as the final precoding matrix of each user; and it is determined by the first determining module 761 that the current number of iterations is less than the preset a predetermined number of iterations thresholds, and when the second decision module 762 determines that the average signal to noise ratio of the user is greater than a preset signal to noise ratio threshold under the current number of iterations, each user obtained according to the current iteration number is calculated.
  • the precoding matrix of the user obtained by the formula (10) combines the SINR optimization criterion and the SLNR optimization criterion, and utilizes the transmitting precoding matrix and the receiving precoding matrix.
  • the relationship optimizes the precoding matrix and increases system capacity.
  • the users are sorted in order of SINR from the largest to the smallest, and the minimum average bit error rate and the maximum channel capacity are obtained, which further improves the system performance.
  • An embodiment of the present invention further provides a computer readable program, wherein when the program is executed in a base station, the The program causes the computer to perform the multi-user precoding method described in Embodiment 1 or Embodiment 2 in the base station.
  • the embodiment of the present invention further provides a storage medium storing a computer readable program, wherein the computer readable program causes the computer to execute the multiuser precoding method described in Embodiment 1 or Embodiment 2 in a base station.
  • the above apparatus and method of the present invention may be implemented by hardware, or may be implemented by hardware in combination with software.
  • the present invention relates to a computer readable program that, when executed by a logic component, enables the logic component to implement the apparatus or components described above, or to cause the logic component to implement the various methods described above Or steps.
  • Logic components such as field programmable logic components, microprocessors, processors used in computers, and the like.
  • the present invention also relates to a storage medium for storing the above program, such as a hard disk, a magnetic disk, an optical disk, a DVD, a flash memory, or the like.

Abstract

本发明实施例提供了一种多用户预编码方法和装置，该方法包括：更新步骤，根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的合并矩阵；第一计算步骤，根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量；排序步骤，根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序；第二计算步骤，根据所述公式，依次计算每个用户的预编码矩阵。本发明实施例的方法和政治通过结合SINR优化准则和SLNR优化准则，利用发送端预编码矩阵和接收端合并矩阵的关系，优化预编码矩阵，提升系统容量。

Description

一种多用户预编码方法和装置 技术领域
本发明涉及无线通信技术领域， 尤其涉及一种多用户预编码方法和装置。 背景技术
多输入多输出 (Multiple-Input Multiple-Output, MIMO)技术可以利用收、 发端配 置多副天线产生的空间自由度和空时信号处理技术在不增加带宽和天线发送功率的 情况下， 成倍地提高通信系统容量和频谱利用率。 智能天线 (Smart Antennas, SA)技 术能够利用数字信号处理技术产生空间定向波束，有效抑制干扰信号， 大幅提高频谱 利用率和信道容量。波束赋形技术能够根据使用者的信道特性对天线阵列加权来进行 信号预处理， 具有扩大覆盖、 提高系统容量、 降低干扰的能力。 多天线多流波束赋形 技术将 MIMO与智能天线技术融合起来， 可以充分利用空域资源， 在不增加功率和 牺牲带宽的前提下， 同时传输多个赋形数据流来实现空间复用，提高无线通信系统的 信道容量， 实现高速和可靠的信息传输。
发明人在实现本发明的过程中发现，多用户多流波束赋形技术利用多用户分集效 应带来更高的系统总容量， 也可以实现更多用户数据流的同时传输，但多用户同时也 带来了用户间干扰等新问题。在传统的基于块对角化、信漏噪比算法的多用户 MIMO 技术中，需要处理系统内的所有用户，算法的实现需要很多的矩阵求逆或者迭代求解， 复杂度极高。 抑制 MIMO信道中的多用户干扰在多用户系统中是首要解决的问题， 用户数的提高会造成信道状态更复杂， 需要更大的反馈信道的开销， 因此设计更有效 的多用户多流波束赋形算法具有重要的意义。
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多用户预编码方法和装置， 以优化多用户 MIMO系统的各用户的预编码矩阵， 提升系统容量。 根据本发明实施例的一个方面， 提供了一种多用户预编码方法， 其中， 所述方法 包括：
更新步骤， 根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的合 并矩阵；
第一计算步骤， 根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量； 排序步骤， 根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序；
第二计算步骤，根据公式 = r gmaX ||~ ||2 "Rk"kW k kl j依次计算每 个用户的预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk || 为接收端信号能量， kWk l 为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fci l|RkHkWi || 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
根据本发明实施例的另一个方面， 还提供了一种基站， 其中， 所述基站包括： 更新单元， 其根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的 合并矩阵；
第一计算单元， 其根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量; 排序单元， 其根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序； 第二计算单元，其根据公式 = ΓΜ ΐη3Χ ||~ ||2 "Rk"kW k k' J依次计算 每个用户的预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk || 为接收端信号能量， kWk l 为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fci l|RkHkWi || 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
根据本发明实施例的再一个方面，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前述的多用户预编码方法。
根据本发明实施例的又一个方面，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前述的多用户预编码方法。
本发明实施例的有益效果在于： 通过结合 SINR优化准则和 SLNR优化准则， 利 用发送端预编码矩阵和接收端合并矩阵的关系， 优化预编码矩阵， 提升系统容量。
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是本发明一个实施例的多用户 MIMO系统模型示意图；
图 2是本发明一个实施例的多用户预编码方法流程图；
图 3是本发明实施例的计算每个用户的初始预编码矩阵的流程图；
图 4是本发明另一个实施例的多用户预编码方法流程图；
图 5是预编码系统处理流程图；
图 6是预编码矩阵和接收矩阵求解流程图；
图 7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图 1 所示的多用户 MIMO 系统模型为例， 对本发明实施例的方法和装置进行说明， 但可以理解， 本发明并不限 于图 1所示的多用户 MIMO系统模型， 对于其他多用户 MIMO系统模型， 只要是根 据本发明实施例的精神和主旨所作的多用户预编码方法和装置都包含于本发明的保 护范围。
图 1为本发明一个实施例的多用户 MIM0系统模型示意图， 在图 1所示的多用 户 MIMO下行链路中， 基站发射天线数为 M， 该基站同时为 K个用户服务， 每个用 户的接收天线数目为 Nk， 且满足∑ =1Nk = N， 每个用户支持的数据流数为 lk。 第 k 个用户的数据 sk (lkxl维） 经过预编码矩阵 wk (Mxlk维） 加权后送至发射天线， 因此天线发送的实际信号为：
X =∑k=iWksk^Ws (1) 其中， wk = [Wl， w2， …， wK]为系统的预编码矩阵， sk = [Sl H, S ]H为发 射到 K个用户的数据 s的各个元素独立， 且为零均值， 单位方差。
上述信号 X经过信道 H后， 受高斯白噪声干扰， 接收端收到的信号为： y = HWs + n (2) 其中， Η = [Η^,ί^,— ,Η^Η为信道状态信息矩阵， 其元素独立同分布， 服从均 值为 0 每维方差为 0.5 的复高斯分布， 即服从 CN (0， Do n = [n n^— ,i^]H为加 性复高斯噪声矩阵。 每个元素为复数加性高斯白噪声， 服从 CN (0， δ^), 且满足 Ε[η ] = δ 。
为了得到较小的干扰，接收端需要对接收信号做出处理。假设用户 k的线性合并 矩阵为 Rk， 那么用户 k接收到的信号为：
Yk = kHkwksk + RkHk∑≠k WiSi + Rknk (3) 其中， RkHkWksk为用户 k的接收信号， RkHk∑≠kWiSi为其他 K-l个用户的干扰， Rknk为噪声干扰。 在实际系统中， 接收端可以通过信道估计得到用户本身对应的信 道状态信息矩阵 Hk， 但不要求得到其他用户的状态信息。
基于图 1所示的多用户 MIMO系统模型， 本发明实施例提供了一种多用户预编 码方法， 如下面的实施例 1所述。
实施例 1
图 2为本发明实施例提供的一种多用户预编码方法的流程图， 请参照图 2， 该方 法包括：
更新步骤 201， 根据多个用户 （UE， User Equipment) 中的每个用户的初始预编 码矩阵更新所述每个用户的合并矩阵 （ Combining Matrix )；
第一计算步骤 202， 根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量; 排序步骤 203， 根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序； 第二计算步骤 204，根据公式^ = rM maX ||~ ||2 "Rk"kW k kl j依次计 算每个用户的预编码矩阵。
在一个实施例中， 用户的信道质量通过用户的信干噪比 （SINR, Signal to Interference plus Noise Ratio ) 来表 7 。
在图 1所示的多用户 MIMO系统中有 K个用户， 对求解该 Κ个用户预编码矩阵 的先后顺序共有 Κ ! 种方法。 在本发明实施例中， 以误码性能为指标对该 Κ个用户 进行排序，最优的排序方式对应最小的平均误码率，得到平均误码率 Pave = ^∑=1 Pk， 其中， Pk为用户 k的误码率。 Pk中的最大值对获得 Pave最小化有着显著的影响， 所以 较大的误码率应该排在较后的位置， 而误码率越大用户的信干噪比 SINR越小， 因此 本发明实施例采用 SINR从大到小的顺序对该多用户 MIMO系统中的 K个用户进行 排序， 以得到最小的平均误码率和最大的信道容量， 进一步提高系统性能。 在步骤 201中，用户的合并矩阵表明了发送端预编码矩阵和接收端预编码矩阵的 关系， 根据该合并矩阵， 可以确定用户的信道质量。
在一个实施例中， 用户的合并矩阵可以根据用户的接收机类型确定， 根据图 1 给出的系统模型， 用户 k 的合并矩阵 为：
R = ( ¾Wk Η (Δλ k— l|Hkwk||
其中， Ηλ代表第 k个用户的信道传输矩阵， Wt代表第 k个用户的预编码矩阵， I ||F代表 Frabenius范数， （ f代表共轭转置。 在一个实施例中，每个用户的初始预编码矩阵可以通过图 3所示的方法来计算获 得， 请参照图 3， 该方法包括：
步骤 301 : 根据每个用户的接收机类型对所述每个用户的合并矩阵初始化； 其中， 用户的接收机类型可以通过预先配置确定， 也可以通过用户上报确定， 本 实施例并不以此作为限制。
在一个实施例中，可以将每个用户的合并矩阵初始化为一个单位阵， 以公式（4) 所示的用户 k的合并矩阵为例， 将其初始化为！^：！^：^ ， 其中， i表示迭代次 数， k=l， 2， …， K表示第 k个用户， 而 IkxNk表示取 Nk x Nk维矩阵的第 k行。
步骤 302: 根据每个用户反馈的信道状态信息 （CSI， Channel State Information) 确定每个用户的初始信道质量；
步骤 303: 根据每个用户的初始信道质量对所述多个用户排序；
在一个实施例中， 在所有的用户进行预编码之前， 本发明实施例先对该 K个用 户进行排序， 由于此时不存在干扰， 无法直接得到 SINR, 用户的信道质量 qj^ (此时 称之为初始信道质量 c^ )只能通过接收端信号能量与噪声能量比值来体现，如公式（11 ) 所示：
¾ — ^ ^
其中， tr[R°kHki^R°k H]为接收端信号能量， Nk S为噪声能量。
根据公式 (11)确定了每个用户的初始信道质量后， 即可按照 从小到大的顺序对 该 K个用户进行排序。
步骤 304: 根据公式 = rM a gmaX ||~ ||2 l|Rkm ^依次计算每个 用户的初始预编码矩阵。
在一个实施例中， 在根据步骤 302和步骤 303对该 K个用户排序后， 即可根据 步骤 304的预编码矩阵计算公式
Figure imgf000008_0001
得每个用户的初始预编码矩阵 {Wl Q， W2° , …， W° }o 其中， 对该预编码矩阵计算公 式的原理和各参数的含义将在以下进行详细说明。 在步骤 202中， 基于每个用户的合并矩阵， 即可计算获得每个用户的信道质量， 也即信干噪比 SINR。
在一个实施例中， 可以通过以下公式计算第 k个用户的信道质量 qj^
H IIF
IKLk¾HkwiJ +ll4nkll
其中， 接收端信号能量，
IF ||∑|^≠1ίι || 除第 k个用户 （也即 用户 k) 以外的其他 K-1个用户对第 k个用户的干扰， iiRi^k^为噪声能量。
在步骤 203中， 按照 q 人大到小的顺序对该 K个用户进行排序。 在步骤 204中， 同样根据公式 w = rM a gmaX ||~ ||2 llRkm ^先后 求得该 K个用户的预编码矩阵 { wi， w2 [ , …， w o 其中， wkeCMxlk为 M 行 lk列的复矩阵集合， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量，
||fikwk 为用户 传输有用信号时泄漏到其它 H用户上的干扰能量， Nk S为噪声 能量， ∑fcillRkHkWi|| 为第 k个用户之前的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰能量。
当 lk=l 时， 用户 k的预编码矩阵 \ 为以下矩阵的最大广义特征值所对应的特征
Figure imgf000009_0001
(H k + Nk 5 +∑^ ： il|RkHkWi||
当 lk > 1时， 用户 k的预编码矩阵 \ 为对应于最大 lk个广义特征值所对应的特征 向量对。 为了使步骤 204和步骤 304中的预编码矩阵的计算公式的原理更加清楚易懂，以 下通过该公式的求导过程对该公式进行详细说明，以下求导过程仍然是以图 1所示的 多用户 MIMO系统模型为例。
根据图 1给出的系统模型， 得到用户 k的接收矩阵为：
Rk = , (4) k HHkwk||2 , 在现有的基于信干噪比 （SINR) 的算法中， 为了得到用户 k的预编码矩阵 wk， 需要利用用户 k的 SINR, 该用户 k的 SINR的计算公式如下：
S證 = (5)
Figure imgf000009_0002
其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， llRkHk l^ Wi ^为用户 专输有用信号时 泄漏到其它 U用户上的干扰能量， ||Rknk|| 为噪声能量。
在现有的基于信漏噪比 （SLNR， Signal to Leakage plus Noise Ratio) 的算法中， 由于基于 SLNR的算法是针对在广播信道下对所有用户的发射信号 "泄漏"到其他用 户的接收机上的分量来进行考虑， 这种分量也可以看作属于干扰， 应该被尽量抑制。 此处的 SLNR考虑的是接收机输入端的信漏噪比， SLNR具体表示如下：
SLNRk = l|RkHk 2 Wkll (6) llE^ RiHiWkllp+ kllRknklll
其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， ll lk RiHiWk^为用户 专输有用信号时 泄漏到其它 用户上的干扰能量， Nk||Rknk|| 为噪声能量。
其中， 由于|| ¾|| = [ 1½1^1^] = 3 [ 1^] = 5^ 则公式 （6) 简化为: SLNRk = ^ "Rk 2 HkWk ^ (7)
||Hkwk||'+Nk 8^|Rkll| ' 其中， Hk = [(RiHjH, (R2H2)H,…， (H A (Rk+1Hk+1)H,…， (RKHK) Ητ Η llRkHkwk|l 为接收端信号能量， ||Hkwk||^为用户 传输有用信号时泄漏到其它 用 户上的干扰能量， Nk S ||Rk|| 为噪声能量。
根据公式 （7) 可以计算获得使 SLNRk达到最大值的预编码矩阵 wk， 艮卩：
arg― _ ||RkHkwk||f
W
k =― wkeC„M M v x,lrkmax— ~ - - "；' (8)
||Hkwk||F+Nk 8¾l|Rkll
当 lk = l时， 即每个用户收到一个数据流时， 所求预编码矩阵 就是以下矩阵的 最大广义特征值所对应的特征向量： （ k + Nk
Figure imgf000010_0001
当 lk > 1时，即每个用户收到多个数据流时，所求预编码矩阵 \ 为对应于最大 lk个 广义特征值所对应的特征向量对。
由公式 （8) 可以看出， 每个用户的预编码矩阵的求解都是独立的， 因此可以使 用前面 k-1个用户的预编码矩阵来优化求解第 k个用户的预编码矩阵。根据公式（5 ) 可以得出用户 k受到的来自前 k-1个用户的干扰是：
Figure imgf000010_0002
对于用户 k的预编码矩阵 wk， δ^η， k越小， 效果越好， 因此， 公式 （8)可以改进 为：
wo— arg
k ― wkeCMxlk maX
Figure imgf000010_0003
上述公式 （10) 即为本发明实施例的预编码矩阵计算公式。 其中：
当 lk=l 时， 用户 k的预编码矩阵 w 为以下矩阵的最大广义特征值所对应的特征 向量： ( + Nk 5^INk +∑ "il|RkHkWi|| iNj-iH RkHk;
当 lk > 1时， 用户 k的预编码矩阵 w 为对应于最大 lk个广义特征值所对应的特征 向量对。
根据本发明实施例的方法， 一方面， 通过公式（10)计算获得的用户的预编码矩 阵结合了 SINR的优化准则和 SLNR的优化准则， 并利用了发送端预编码矩阵和接收 端预编码矩阵的关系， 优化了预编码矩阵， 提升了系统容量。 另一方面， 通过图 2 所示的计算预编码矩阵的步骤， 按照 SINR从大到小的顺序对用户排序， 得到了最小 的平均误码率和最大的信道容量， 进一步提高了系统性能。 基于图 1所示的多用户 MIMO系统模型， 本发明实施例还提供了一种多用户预 编码方法， 如下面的实施例 2所述。
实施例 2 本发明实施例的多用户预编码方法在实施例 1的基础上， 除了进行以上实施例 1 的处理以外，还进一步通过迭代处理来优化计算获得的预编码矩阵，确定每个用户的 最终预编码矩阵。
其中，由于该实施例 2包含了实施例 1的全部内容，实施例 1的内容被合并于此， 在此不再赘述。
在本实施例的一个实施方式中， 可以根据迭代次数和 /或每次迭代时用户的平均 信漏噪比来确定每个用户的最终预编码矩阵。
如果当前迭代次数等于预先设定的迭代次数阈值，或者当前迭代次数下用户的平 均信漏噪比小于等于预先设定的信漏噪比阈值，则将当前迭代次数下计算获得的每个 用户的预编码矩阵作为每个用户的最终预编码矩阵。其中， 当前迭代次数等于预先设 定的迭代次数阈值，说明图 2所示的多用户预编码方法的处理次数已经达到了预先设 定的最大迭代次数，则将当前迭代次数下计算获得的每个用户的预编码矩阵作为每个 用户的最终预编码矩阵。其中， 当前迭代次数下用户的平均信漏噪比小于等于预先设 定的信漏噪比阈值， 说明当前系统性能已经稳定，无需再对图 2所示的多用户预编码 方法进行迭代处理，则将当前迭代次数下计算获得的每个用户的预编码矩阵作为每个 用户的最终预编码矩阵。
如果当前迭代次数小于预先设定的迭代次数阈值，且当前迭代次数下用户的平均 信漏噪比大于预先设定的信漏噪比阈值，则根据当前迭代次数下计算获得的每个用户 的预编码矩阵， 更新所述每个用户在下一次迭代时的合并矩阵， 并执行所述第一计算 步骤， 所述排序步骤， 以及所述第二计算步骤。 其中， 当前迭代次数小于预先设定的 迭代次数阈值，并且当前迭代次数下用户的平均信漏噪比大于预先设定的信漏噪比阈 值， 说明图 2所示的多用户预编码方法的处理还没有达到最大迭代次数， 而系统的性 能也没有趋于稳定，仍然可以继续预编码矩阵的计算， 则根据当前迭代次数下计算获 得的每个用户的预编码矩阵， 更新所述每个用户在下一次迭代时的合并矩阵， 并继续 执行图 2的步骤。
其中， 用户的平均信漏噪比可以通过以下公式来实现：
SLNRi = ^ l|R kWl ^ (13)
|| wk||F+Nk l|Rk||
其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， kWk l 为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 H用户上的干扰能量， Nk S ||Rk|| 为噪声能量。 其中， 当1>1时， 如果 |SLNRi—
Figure imgf000012_0001
(s为信漏噪比阈值， 其表示一个事 先设定的较小实数）， 或者 i>T ( T为迭代次数阈值， 其表示最大迭代次数）， 则迭代 优化结束， 将当前迭代次数下的合并矩阵作为最终合并矩阵， 也即 1^ = 1 ， 将当前 迭代次数下的预编码矩阵作为最终预编码矩阵， 也即， wk = W ; 否则， 本次迭代结 束， 进行下一次迭代的处理， 即令 i=i+l， 返回步骤 201， 更新 Rk = ( H )2 ， 继续
l|Hkwj |F 第 i+1次迭代的预编码矩阵的计算。
图 4为实施例的多用户预编码方法的流程图， 请参照图 4， 该方法包括： 步骤 401 : 合并矩阵初始化；
步骤 402: 接收发送端反馈的当前 CSI;
步骤 403 : 根据信道质量 （通过公式 11计算获得） 对用户排序；
步骤 404: 依次求取各用户的初始预编码矩阵；
步骤 405 : 更新当前合并矩阵；
步骤 406: 根据信道质量 （通过公式 12计算获得） 对用户排序；
步骤 407: 依次求取各用户的预编码矩阵；
步骤 408: 判断是否达到最大迭代次数， 如果是则执行步骤 410， 否则执行步骤
409；
步骤 409:判断系统性能是否稳定， 如果是则执行步骤 410， 否则执行步骤 405 ; 步骤 410: 迭代优化结束， 将当前迭代次数下求得的预编码矩阵作为最终预编码 矩阵。
其中， 步骤 401-404的处理与前述步骤 301-304的处理相同， 步骤 405-407的处 理与步骤 201-204的处理相同， 在此不再赘述。
其中，本实施例并不限定步骤 408和步骤 409的先后顺序，例如也可以先执行步 骤 409， 判断系统性能是否稳定， 如果稳定则结束， 否则执行步骤 408， 判断是否达 到最大迭代次数， 如果已经达到最大迭代次数则结束， 否则执行步骤 405。
根据本发明实施例的方法， 不仅可以获得实施例 1的效果，通过对多用户预编码 方法的迭代处理还可以进一步优化预编码矩阵， 提升系统容量， 提高系统性能。 为了表明实施例 1和实施例 2所提供的方法的效果，以下通过仿真的方法验证本 发明实施例提供的方法比原有的基于 SLNR的方法具有更高的数据传输速率和更低的 误码率。
图 5为预编码系统的信号处理流程图， 从中可以清楚整个通信过程如下： 步骤 501 : 首先对发射信号向量进行预编码加权， 并送至天线进行发射； 步骤 502: 信号通过无线衰落信道后， 进入用户接收机；
步骤 503 : 接收机对接收到的信号进行合并处理， 得到输出信号。
在图 5所示的流程中，其核心问题是预编码矩阵和合并矩阵的求解， 也是整个方 法的关键。
图 6 为根据本发明实施例的多用户预编码方法的预编码矩阵和合并矩阵的迭代 求解流程， 请参照图 6， 该流程包括：
步骤 601 : 首先接收端的合并矩阵进行初始化， 在所有的用户进行预编码之前， 我们先要对 K个用户依据信道质量 进行排序， 接着按照 人大到小的顺序， 利用 公式 （10) 先后求得初始预编码矩阵 {Wl Q， w2° , …， w° };
步骤 602:重新计算 K个用户的信道质量 按照 人大到小的顺序对用户排序， 利用公式 （10) 先后求得 K个用户的预编码矩阵 { wi， w2 [ , …， wj, };
步骤 603 : 计算用户的平均信漏噪比；
步骤 604: 当 i>l时， 如果 |SLNRi - SLNR1"1 !≤ ε, 或者 i>T， 则流程跳转到步骤 605； 否则， 本次迭代结束， 计算 Rk ， 然后跳转至步骤 602， 继续下一次迭代处理； 步骤 605 : Rk = wk = w^, 结束算法。
根据本发明实施例的方法， 通过对文献 [1] ( Gao Xiangchuan, Fei Xiongand Lei Song. A Successive Iterative Optimization Precoding Method for Downlink Multi-user MIMO System. Wireless Communications and Signal Processing (WCSP), 2010) 禾口本发 明实施例所提供的方法进行平均误码率性能的仿真，来验证本发明实施例提供的方法 的效果。
一方面， 在设定相同系统条件和相等的迭代次数 10的情况下， 分别仿真上述两 种预编码方案在不同的信噪比下对应的用户平均误码率性能。可以看出，在相同的系 统条件下， 本发明实施例提供的方法能够进一步优化系统结构， 降低误码率， 提高系 统的可靠性。
另一方面，在设定相同系统条件和相等的迭代次数的情况下， 分别仿真上述两种 预编码方案在不同的信噪比下对应的用户平均信道容量性能。可以看出，在相同的系 统条件下，本发明实施例提供的方法在原有方法基础上进一步提高了信道容量，提高 了系统的数据传输有效性。
由仿真结果可知，本发明实施例提供的方法进一步优化了系统结构，提高了信道 容量， 降低了误码率。这是因为本发明实施例提供的方法考虑了多用户通信系统中发 送端和接收端的相互迭代的嵌套关系，对发送端和接收端进行联合迭代处理求取预编 码矩阵， 这种方法优化了系统的结构， 因此能够进一步提高系统信道容量， 降低误码 率。
本发明实施例还提供了一种基站， 如下面的实施例 3所述， 由于该基站解决问题 的原理与实施例 1和实施例 2的多用户预编码方法相似，因此该基站的实施可以参见 实施例 1和实施例 2的方法的实施， 重复之处不再赘述。
实施例 3
图 7是本发明实施例提供的一种基站的组成示意图， 请参照图 7， 该基站包括: 更新单元 71， 其根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用 户的合并矩阵；
第一计算单元 72， 其根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质 排序单元 73， 其根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序； 第二计算单元 74， 其根据公式
Figure imgf000014_0001
计算每个用户的预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， kWk^为用户 U专输有用信号时泄漏 到其它 -1用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fcil|RkHkWi|| 为第 k个用户之 前的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
在一个实施例中， 该基站还包括：
第三计算单元 75， 其计算所述每个用户的初始预编码矩阵， 以便所述更新单元 根据所述每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的合并矩阵。
在一个实施例中， 该第三计算单元 75包括：
初始化模块 751， 其根据每个用户的接收机类型对所述每个用户的合并矩阵初始 化；
确定模块 752，其根据每个用户反馈的信道状态信息 CSI确定每个用户的信道质 排序模块 753， 其根据每个用户的信道质量对所述多个用户排序; 计算模块 754，其根据公式 = ΓΜ ιη3Χ ||~ ||2 "Rk"kW k k"^ j依次计算 每个用户的初始预编码矩阵;
其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， kWkl 为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 H用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fcil|RkHkWi|| 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
在另外一个实施例中， 该基站还包括：
判定单元 76， 其根据迭代次数和 /或每次迭代时用户的平均信漏噪比确定每个用 户的最终预编码矩阵。
在一个实施例中， 该判定单元 76包括：
第一判定模块 761， 其判断当前迭代次数是否达到预先设定的迭代次数阈值； 第二判定模块 762， 其判断当前迭代次数下用户的平均信漏噪比是否大于预先设 定的信漏噪比阈值；
确定模块 763， 其在所述第一判定模块 761确定当前迭代次数等于预先设定的迭 代次数阈值，或者所述第二判定模块 762确定当前迭代次数下用户的平均信漏噪比小 于等于预先设定的信漏噪比阈值时，将当前迭代次数下计算获得的每个用户的预编码 矩阵作为每个用户的最终预编码矩阵；其在所述第一判定模块 761确定当前迭代次数 小于预先设定的迭代次数阈值，且在所述第二判定模块 762确定当前迭代次数下用户 的平均信漏噪比大于预先设定的信漏噪比阈值时，根据当前迭代次数下计算获得的每 个用户的预编码矩阵， 更新所述每个用户在下一次迭代时的合并矩阵， 并通过所述第 一计算单元 72，所述排序单元 73， 以及所述第二计算单元 74计算每个用户在下一次 迭代时的预编码矩阵。
根据本发明实施例的基站， 一方面， 通过公式（10)计算获得的用户的预编码矩 阵结合了 SINR的优化准则和 SLNR的优化准则， 并利用了发送端预编码矩阵和接收 端预编码矩阵的关系， 优化了预编码矩阵， 提升了系统容量。 另一方面， 通过图 2 所示的计算预编码矩阵的步骤， 按照 SINR从大到小的顺序对用户排序， 得到了最小 的平均误码率和最大的信道容量， 进一步提高了系统性能。
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或实施例 2所述的多用户预编码方法。 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或实施例 2所述的多用户预编码方法。
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、 一种多用户预编码方法， 其中， 所述方法包括：
更新步骤， 根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的合 并矩阵；
第一计算步骤， 根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量； 排序步骤， 根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序；
第二计算步骤，根据公式 =
Figure imgf000017_0001
水用户的预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk || 为接收端信号能量， kWk l 为用户 专输有用信号时泄漏到 它 1用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fci l|RkHkWi || 为第 k个用户之前 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
2、根据权利要求 1所述的方法， 其中， 在所述更新步骤之前， 所述方法还包括： 计算所述每个用户的初始预编码矩阵。
3、 根据权利要求 2所述的方法， 其中， 计算所述每个用户的初始预编码矩阵包 根据每个用户的接收机类型对所述每个用户的合并矩阵初始化;
根据每个用户反馈的信道状态信息 CSI确定每个用户的信道质
根据每个用户的信道质量对所述多个用户排序;
根据公式^ 的初
Figure imgf000017_0002
预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk || 为接收端信号能量， kWk ^为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 H用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fci l|RkHkWi || 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
4、 根据权利要求 1 所述的方法， 其中， 所述第二计算步骤之后， 所述方法还包 括：
根据迭代次数和 /或每次迭代时用户的平均信漏噪比确定每个用户的最终预编码 矩阵。
5、 根据权利要求 4所述的方法， 其中， 所述根据迭代次数和 /或每次迭代时用户 的平均信漏噪比确定每个用户的最终预编码矩阵， 包括：
如果当前迭代次数等于预先设定的迭代次数阈值， 或者当前迭代次数下用户的平 均信漏噪比小于等于预先设定的信漏噪比阈值，则将当前迭代次数下计算获得的每个 用户的预编码矩阵作为每个用户的最终预编码矩阵。
6、 根据权利要求 4所述的方法， 其中， 所述根据迭代次数和 /或每次迭代时用户 的平均信漏噪比确定每个用户的最终预编码矩阵， 包括：
如果当前迭代次数小于预先设定的迭代次数阈值， 且当前迭代次数下用户的平均 信漏噪比大于预先设定的信漏噪比阈值，则根据当前迭代次数下计算获得的每个用户 的预编码矩阵， 更新所述每个用户在下一次迭代时的合并矩阵， 并执行所述第一计算 步骤， 所述排序步骤， 以及所述第二计算步骤。
7、 一种基站， 其中， 所述基站包括：
更新单元， 其根据多个用户中的每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的 合并矩阵；
第一计算单元， 其根据所述每个用户的合并矩阵计算所述每个用户的信道质量; 排序单元， 其根据所述每个用户的信道质量对所述多个用户进行排序； 第二计算单元，其根据公式 = Γ Μ ΐη3Χ ||~ ||2 "Rk"kW k k' J依次计算 每个用户的预编码矩阵；
其中， ||RkHkwk || 为接收端信号能量， kWk ^为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 H用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fci l|RkHkWi || 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
8、 根据权利要求 7所述的基站， 其中， 所述基站还包括：
第三计算单元， 其计算所述每个用户的初始预编码矩阵， 以便所述更新单元根据 所述每个用户的初始预编码矩阵更新所述每个用户的合并矩阵。
9、 根据权利要求 8所述的基站， 其中， 所述第三计算单元包括：
初始化模块， 其根据每个用户的接收机类型对所述每个用户的合并矩阵初始化; 确定模块， 其根据每个用户反馈的信道状态信息 CSI确定每个用户的信道质量; 排序模块， 其根据每个用户的信道质量对所述多个用户排序；
计算模块，其根据公式 = r M maX ||~ ||2 "Rk"kW k kl j依次计算每个 用户的初始预编码矩阵； 其中， ||RkHkwk|| 为接收端信号能量， ||Hkwk||^为用户 专输有用信号时泄漏到 其它 H用户上的干扰能量， Nk S为噪声能量， ∑fcil|RkHkWi|| 为第 k个用户之前 的 k-1个用户对该第 k个用户的干扰分量。
10、 根据权利要求 7所述的基站， 其中， 所述基站还包括：
判定单元，其根据迭代次数和 /或每次迭代时用户的平均信漏噪比确定每个用户的 最终预编码矩阵。
11、 根据权利要求 10所述的基站， 其中， 所述判定单元包括：
第一判定模块， 其判断当前迭代次数是否达到预先设定的迭代次数阈值； 第二判定模块， 其判断当前迭代次数下用户的平均信漏噪比是否大于预先设定的 信漏噪比阈值；
确定模块， 其在所述第一判定模块确定当前迭代次数等于预先设定的迭代次数阈 值，或者所述第二判定模块确定当前迭代次数下用户的平均信漏噪比小于等于预先设 定的信漏噪比阈值时，将当前迭代次数下计算获得的每个用户的预编码矩阵作为每个 用户的最终预编码矩阵；其在所述第一判定模块确定当前迭代次数小于预先设定的迭 代次数阈值，且在所述第二判定模块确定当前迭代次数下用户的平均信漏噪比大于预 先设定的信漏噪比阈值时， 根据当前迭代次数下计算获得的每个用户的预编码矩阵， 更新所述每个用户在下一次迭代时的合并矩阵， 并通过所述第一计算单元，所述排序 单元， 以及所述第二计算单元计算每个用户在下一次迭代时的预编码矩阵。
12、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 1-6任意一项所述的多用户预编码方法。
13、 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 在基站中执行如权利要求 1-6任意一项所述的多用户预编码方法。
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