CN103747515B - 适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，该方案第一步通过接收矩阵的一部分来消除小区间干扰，第二步用户将消除小区间干扰后的等效信道反馈给发送端，发送端设计预编码矩阵来消除用户间干扰，第三步通过奇异值分解来消除同一个用户流间的干扰，并对每个流进行功率分配，同时把接收矩阵剩下一部分发送给用户。本发明基站间或者用户间不需要交互大量的信息，每个用户可以在未知发射预编码矩阵的情况下从小区间干扰信号空间确认正交的零空间，从而设计接收端矩阵，因此只需要小区内部的反馈，对现有的***不必进行太大的改动。

Description

适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法。

背景技术

干扰对齐技术是协调用户，通过时隙、频域块或天线来有效的改变信号结构的一种传输策略。它在发射端对信号进行预编码处理，使得干扰信号相互重叠，而有效信号能在接收端被分离出来。随着多用户（Multiple Input Multiple Output,MIMO）通信技术的发展，干扰对齐技术成为受到越来越多的关注。

围绕着理论和实践上的干扰对齐研究工作已经有很多，然而在这些干扰对齐方案中，都需要全局信道状态信息来设计编解码。对于每个节点来说，获得全局信道状态信息负担很重，这在实际无线局域网***中比较难实现。也有文献提出交替迭代方法来获得干扰对齐的预编码矩阵和解码矩阵，但是需要接近200次的迭代次数来获得较优的编译码器，也就是说发射机和接收机均需要迭代200次。显然将这样的迭代方案放到下一代超高速无线局域网中会加重时间开销。

在下一代无线局域网中实现干扰对齐算法主要需要考虑以下几个特点，如只能使用本地信道状态信息、分布式处理、线性预编码等，目前干扰对齐的方案很多，但大部分比较复杂且不利用在实际***中实现，因而需要设计合适的较小开销的编解码器。

发明内容

发明目的：针对无线局域网的特点，本发明设计了一种联合功率分配的迫零干扰对齐方法，该方法不需要无线局域网基站间协作以及用户间交互信息。

技术方案：一种适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，包括如下步骤：

（1）用户根据导频估计出相邻小区的干扰信道，设计接收矩阵的第一部分U来消除小区间的干扰，并反馈给基站；

（2）基站通过用户反馈的信息，设计发射预编码矩阵的第一部分V来消除用户间的干扰；

（3）基站在（1）、（2）的基础上将多用户信道转化为单用户信道，并通过奇异值 分解获得矩阵A和B来用于消除信号流间的干扰；

（4）基站以最终发送预编码来给用户发送信号，同时将矩阵B发送给用户；

（5）用户以最终接收矩阵来接收有效信号。

所述步骤（3）中基站同时还在等效单用户信道基础上进行功率分配。由于经过步骤（1）消除了小区间干扰，每个小区可以独立进一步设计功率分配方法来提高整体的和速率。

所述步骤（1）接收矩阵的第一部分U由式（1.1）、（1.2）：

$H_{[m,k]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q=\left[{\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(1\right)}{\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right]{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{[m,k]}^{\left(1\right)}{\left({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}\right)}^H---\left(1.1\right)$

$U_{[m,k]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right)---\left(1.2\right)$

计算得出。

所述步骤（2）预编码矩阵的第一部分V由式（2.1）、（2.2）：

${\stackrel{\‾}{H}}_{[m,k]}^m{\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{[m,k]}^{\left(2\right)}{({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(1\right)},{\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(0\right)})}^H---\left(2.1\right)$

$V_{[m,k]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right)---\left(2.2\right)$

计算得出。

步骤（3）由以下步骤实现：基站根据：计算出用户的等效信道H_SU[m,k]，由奇异值分解：式计算出预编码矩阵A_[m,k]和接收矩阵B_[m,k]。

所述功率分配实现是通过注水法计算出用户功率分配因子。

所述步骤（4）发送预编码为F_[m,k]＝Q_[m,k]V_[m,k]A_[m,k](p_[m,k])^1/2。

所述步骤（5）用户的接收矩阵为W_[m,k]＝U_[m,k]B_[m,k]。

有益效果：本发明中基站间或者用户间不需要交互大量的信息，每个用户可以在未知发射预编码矩阵的情况下从小区间干扰信号空间确认正交的零空间，从而设计接收端矩阵，因此只需要小区内部的反馈，对现有的***不必进行太大的改动。本发明联合功率分配的干扰对齐方法仿真结果如图1所示，图1中“Proposed IA Scheme”表示本发明提出的适合无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法。“GIA”表示本发明中干扰对齐方法，但未加入功率分配。“Matched Filtering”表示传统的匹配滤波器，但为了公平起见，只采用一次迭代。从仿真结果可以看出本发明的性能更好。

附图说明

图1为本发明联合功率分配的干扰对齐方法仿真结果图；

图2为本发明联合功率分配的干扰对齐方法流程图。

具体实施方式

下面结合具体实施例，进一步阐明本发明，应理解这些实施例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的范围，在阅读了本发明之后，本领域技术人员对本发明的各种等价形式的修改均落于本申请所附权利要求所限定的范围。

考虑实施场景为一个热点区域存在G个相互干扰的小区，每个覆盖区AP有M根天线，支持K个用户，每个用户N根天线。基站用M根天线对每个K用户发送L_s个数据流。为简化分析，先考虑一个载波的情况，其他的可类似推广。

第m小区的k用户的接收信号可以表示为：

$y_{[m,k]}=H_{[m,k]}^m{F}_{[m,k]}{s}_{[m,k]}+H_{[m,k]}^m\underset{i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{[m,i]}{s}_{[m,i]}+\underset{g\≠m}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{[m,k]}^g{F}_{[g,i]}{s}_{[g,i]}+n_{[m,k]}---\left(1\right)$

这里表示第m个基站AP_m对其第k个用户STA[m,k]的预编码矩阵，表示传输给STA[m,k]的信号矢量，表示用户STA[m,k]的高斯噪声，表示第g个基站对m小区k用户STA[m,k]的信道矩阵。这里假信道服从复高斯独立同分布。AP_m对用户STA_[m，k]的发射预编码矩阵F_[m,k]满足 这里P_m表示AP_m的最大发射功率。上式第1项表示AP_m发送给用户STA[m，k]的有效信息，第2项表示的是小区m中其他用户对用户STA[m,k]的干扰项，第3项表示其他小区对用户STA[m,k]形成的干扰项。

令用户STA[m,k]的接收矩阵为则其接收端信号估计值为

${\hat{s}}_{[m,k]}=W_{[m,k]}^H{y}_{[m,k]}---\left(2\right)$

即

${\hat{s}}_{[m,k]}=W_{[m,k]}^H{H}_{[m,k]}^m{F}_{[m,k]}{s}_{[m,k]}+W_{[m,k]}^H{H}_{[m,k]}^m\underset{i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{F}_{[m,i]}{s}_{[m,i]}+$

$W_{[m,k]}^H\underset{g\≠m}{\overset{G}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{[m,k]}^g{F}_{[g,i]}{s}_{[g,i]}+W_{[m,k]}^H{n}_{[m,k]}---\left(3\right)$

由式(3)可以看出用户STA[m,k]的接收信号包括来自其他小区的干扰、小区内其他 用户引起的干扰以及流间的干扰，因此需要设计发射端预编码矩阵F_[m，k]和接收端矩阵W_[m，k]来消除这些干扰。如图2所示，本发明提出的方案是：第一步先用接收矩阵的一部分来消除小区间干扰，第二步用发射预编码矩阵的一部分消除用户间干扰，经过这两阶段的处理后***转化为单用户MIMO等效信道模型，第三步再进行特征值分解等方法来消除流间的干扰。同时由于经过第一步消除了小区间干扰，每个小区可以独立进一步设计功率分配方法来提高整体的和速率

令发射预编码矩阵给定为

F_[m,k]＝Q_[m,k]V_[m,k]A_[m,k](p_[m,k])^1/2 (4)

接收矩阵为

W_[m,k]＝U_[m,k]B_[m,k] (5)

其中矩阵的引入是为了用M（M>KL_s）根天线扩展KL_s个数据流，当考虑多个流的时候，扩展矩阵Q需要正确选择，使得的零空间存在，一个任意的(K+1)L_s×KL_s的满秩矩阵（各个列相互正交），如便满足要求。是发射预编码的一部分，用户消除同一小区内多用户的干扰，为接收矩阵的一部分，用于消除小区间干扰。矩阵A_[m,k]、B_[m,k]由V_[m，k]、U_[m，k]和决定，用于消除用户STA_[m,k]的L_s个流间的干扰。p_[m，k]为用户STA[m,k]的功率分配因子。

第一步：设计接收矩阵第一部分U_[m，k]来消除小区间干扰

令表示用户STA[m,k]受到来自其他小区基站的干扰信道。为了消除小区间干扰，接收矩阵的前部分是从的零空间中选取，即需满足

$U_{[m,k]}^H\left(H_{[m,k]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q\right)=0---\left(6\right)$

对矩阵进行奇异值分解得

$H_{[m,k]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q=\left[{\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(1\right)}{\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right]{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{[m,k]}^{\left(1\right)}{\left({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}\right)}^H---\left(7\right)$

其中表示前d_k个左奇异向量，d_k表示的秩，表示另外(N-d_k) 个左奇异向量。根据矩阵知识，是零空间的一组正交基，即 因此从中选取列向量作为用户STA[m,k]接收矩阵的一部分可以将来自其他小区基站对小区m的用户的干扰消除，使得(3)式的第三项为0。即满足条件的U_[m,k]为

$U_{[m,k]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right)---\left(8\right)$

这里V_Ls(X)表示取X的L_s个列向量。

第二步：设计预编码矩阵V_[m,k]消除用户间干扰

在消除小区间干扰后，可以进一步利用块对角化预编码算法来消除小区内其他用户对用户STA[m,k]形成的干扰，即需满足

$\left({\left(U_{[m,i]}\right)}^H{H}_{[m,i]}^{m}Q\right)V_{[m,k]}=0$ (i＝1,2,…K且i≠k) (9)

令通过U_[m,k]处理后小区m内用户UE_m,k的等效信道为

$G_{[m,k]}^m={\left(U_{[m,i]}\right)}^H{H}_{[m,k]}^{m}Q---\left(10\right)$

则小区m内除了用户STA_[m,k]以外的所有用户的等效信道可以表示为

${\stackrel{\‾}{H}}_{[m,k]}^m={[{\left(G_{[m,1]}^m\right)}^T,...,{\left(G_{[m,k-1]}^m\right)}^T,{\left(G_{[m,k+1]}^m\right)}^T,...,{\left(G_{[m,K]}^m\right)}^T]}^T---\left(11\right)$

这样，式(9)可以等效写成：

${\stackrel{\‾}{H}}_{[m,k]}^m{V}_{[m,k]}=0---\left(12\right)$

这样基站AP_m可以利用块对角化来消除用户间干扰。式(12)为完全消除用户间干扰的块对角化算法时对用户STA_[m,k]的预编码矩阵V_[m,k]的要求，也就是要求每个用户的预编码矩阵V_[m,k]必须位于其他所有用户的信道矩阵的零空间中。经过这种预编码后的等效多用户信道矩阵H是个块对角阵，通过块对角化预编码后，***便可转化为K个独立的单用户MIMO***，对于每一个等效的独立的单用户MIMO***可以应用传统的单用户MIMO***的传输方案和译码方案。

对进行奇异值分解得

${\stackrel{\‾}{H}}_{[m,k]}^m={\stackrel{\‾}{U}}_{[m,k]}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{[m,k]}^{\left(2\right)}{({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(1\right)},{\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(0\right)})}^H---\left(13\right)$

其中表示前l_k个右奇异向量，l_k表示的秩。表示另外(KL_s-l_k)个右奇异向量。是零空间的一组正交基。因此使用作为用户STA[m,k]预编码矩阵的一部分可以将剩下的多用户MIMO***的下行链路分解成多个独立的单用户MIMO信道。即有

$V_{[m,k]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{V}}_{[m,k]}^{\left(0\right)}\right)---\left(14\right)$

对于用户STA_[m,k]，经过U_[m,k]矩阵后消除了来自其他小区的干扰，经过V_[m，k]矩阵消除了剩下的来自小区m中其他用户的干扰，其等效的单用户MIMO信道矩阵为

$H_{\mathrm{SU}[m,k]}=U_{[m,k]}^H{H}_{[m,k]}^m{\mathrm{QV}}_{[m,k]}---\left(15\right)$

第三步：设计矩阵A_[m,k]、B_[m,k]消除流间干扰的矩阵设计

通过设计发射端波束矩阵F_[m,k]的另一部分A_[m,k]和接收矩阵W_[m,k]的第二部分B_[m,k]来消除用户STA[m,k]的L_s个流间的干扰。A_[m,k]、B_[m,k]由V_[m,k]、U_[m,k]、Q_[m,k]和决定。由于经过了V_[m,k]和U_[m,k]处理后分别消除了用户间干扰和小区间干扰，则接收端估计信号为：

${\hat{s}}_{[m,k]}{B}_{[m,k]}^H{H}_{\mathrm{SU}[m,k]}{A}_{[m,k]}{s}_{[m,k]}+z_{[m,k]}---\left(16\right)$

其中z_[m,k]＝B_[m,k]U_[m,k]n_[m,k]，且

对等效单用户MIMO信道进行奇异值分解：

$H_{\mathrm{SU}[m,k]}=B_{[m,k]}{\mathrm{\Λ}}_{[m,k]}{A}_{[m,k]}^H---\left(17\right)$

其中B_[m,k]、A_[m,k]为酉矩阵；Λ_[m,k]是由奇异值组成的对角矩阵，它的对角值为非负值且降序排列。

这样经过以上三步，便把处于OBSS（Overlapping BSS）区域用户的小区间、用户间干扰和流间干扰依次消除了。

进一步，由于通过第一步和第二步的处理，消除了用户STA_[m,k]受到的干扰，则其速率可以表示为

$R_{[m,k]}=\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\left({\mathrm{\Λ}}_{[m,k,s]}\right)}^2{p}_{[m,k,s]}}{{\mathrm{\σ}}_z^2})---\left(18\right)$

这里p_[m,k,s]表示用户STA[m,k]第s个流上分配的功率；Λ_[m,k,s]为矩阵Λ_[m,k]对角线 上第s个元素，表示等效单用户信道第s个流上的特征值，

因为采用迫零干扰对齐后没有小区间干扰，则第m小区的和速率是与其他小区的功率分配是相对独立的。这样，和速率最大化的功率分配问题就分解成单独的小区内和速率最大化问题，即通过优化功率分配因子{p_[m,k,s]}来最大化小区m中和速率：

$\underset{p_{[m,\mathrm{1,1}]},p_{[m,\mathrm{1,1}]},...,p_{[m,K,L_s]}}{\max }\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\left({\mathrm{\Λ}}_{[m,k,s]}\right)}^2{p}_{[m,k,s]}}{{\mathrm{\σ}}_z^2})---(19)$

其中约束条件为

$\left\{\begin{array}{c}{p}_{[m,k,s]}\≥0,k=1,...,K;s=1,...,L_s\\ \underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{[m,k,s]}\≤P_m\end{array}\right.---\left(20\right)$

这里P_m为基站AP_m的发射功率。

本发明示例采用注水功率分配法来求得最优功率分配。式(19)的目标函数是关于功率的联合凹函数，该优化问题可以采用拉格朗日方法来进行解决。考虑拉格朗日函数：

$L(\mathrm{\λ},p_{[m,\mathrm{1,1}]},p_{[m,\mathrm{1,2}]},...,p_{[m,K,L_s]}):=\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+\frac{{\left({\mathrm{\Λ}}_{[m,k,s]}\right)}^2{p}_{[m,k,s]}}{{\mathrm{\σ}}_z^2})-\mathrm{\λ}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{p}_{[m,k,s]}---\left(21\right)$

其中λ为拉格朗日乘子。最优功率分配的库恩塔克条件(Karush-Kuhn-TuckerConditions,KKT)为

$\frac{\∂L}{{\∂p}_{[m,k,s]}}\left\{\begin{array}{ccc}=0& \mathrm{If}& p_{[m,k,s]}>0\\ \≤0& \mathrm{If}& p_{[m,k,s]}=0\end{array}\right.---\left(22\right)$

定义x⁺:＝max(x,0),则功率分配

$p_{[m,k,s]}^{*}={(\frac{1}{\mathrm{\λ}}-\frac{{\mathrm{\σ}}_z^2}{{\left({\mathrm{\Λ}}_{[m,k,s]}\right)}^2})}^{+}---\left(23\right)$

满足式(20)的条件，因此是最优的，所选的拉格朗日乘子λ使得功率约束得以满足：

$\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\underset{s=1}{\overset{L_s}{\mathrm{\Σ}}}{(\frac{1}{\mathrm{\λ}}-\frac{{\mathrm{\σ}}_z^2}{{\left({\mathrm{\Λ}}_{[m,k,s]}\right)}^2})}^{+}=P_m---\left(24\right)$

最后结合功率分配和干扰对齐的发射预编码矩阵可以为

F_[m,k]＝Q_[m,k]V_[m,k]A_[m,k](p_[m,k])^1/2 (25)

其中对角阵P_[m,k]为用户STA[m,k]的功率分配矩阵，其对角线元素为(p_[m,k,1],…,p_[m,k,Ls])。

第四步：基站对用户STA[m,k]的发射预编码F[m,k]为

F_[m,k]＝Q_[m,k]V_[m,k]A_[m,k](p_[m,k])^1/2

第五步：基站将B[m,k]发送给用户STA[m,k]，用户STA[m,k]的接收矩阵为

W_[m,k]＝U_[m,k]B_[m,k] 。

Claims (7)

1.一种适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于包括如下步骤：

(1)用户根据导频估计出相邻小区的干扰信道，设计接收矩阵W_[m,k]＝U_[m,k]B_[m,k](m表示小区，k表示用户)的第一部分U来消除小区间的干扰，并反馈给基站；设计接收矩阵第一部分U来消除小区间干扰具体为：

令表示用户STA[m,k]受到来自其他小区基站的干扰信道；为了消除小区间干扰，接收矩阵的前部分是从的零空间中选取，即需满足

$U_{\[m,k\]}^H\left(H_{\[m,k\]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q\right)=0$

对矩阵进行奇异值分解得

$H_{\[m,k\]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q=\[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)}& {\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\end{array}\]{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)}{\left({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}\right)}^H$

其中表示前d_k个左奇异向量，d_k表示的秩，表示另外(N-d_k)个左奇异向量。根据矩阵知识，是零空间的一组正交基，即因此从中选取列向量作为用户STA[m,k]接收矩阵的一部分可以将来自其他小区基站对小区m的用户的干扰消除，使得式的第三项为0；即满足条件的U_[m,k]为

$U_{\[m,k\]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\right)$

这里V_Ls(X)表示取X的L_s个列向量，L_s表示数据流；

(2)基站通过用户反馈的信息，设计发射预编码矩阵的第一部分V来消除用户间的干扰，具体为：

在消除小区间干扰后，可以进一步利用块对角化预编码算法来消除小区内其他用户对用户STA[m,k]形成的干扰，即需满足

(i＝1，2，…K且i≠k)

令通过U_[m,k]处理后小区m内用户UE_m,k的等效信道为

$G_{\[m,k\]}^m={\left(U_{\[m,i\]}\right)}^H{H}_{\[m,k\]}^{m}Q$

则小区m内除了用户STA_[m,k]以外的所有用户的等效信道可以表示为

${\stackrel{\‾}{H}}_{\[m,k\]}^m={\[{\left(G_{\[m,1\]}^m\right)}^T,...,{\left(G_{\[m,k-1\]}^m\right)}^T,{\left(G_{\[m,k+1\]}^m\right)}^T,...,{\left(G_{\[m,K\]}^m\right)}^T\]}^T$

这样，(i＝1,2,…K且i≠k)可以等效写成：

${\stackrel{\‾}{H}}_{\[m,k\]}^m{V}_{\[m,k\]}=0$

这样基站AP_m可以利用块对角化来消除用户间干扰；上式为完全消除用户间干扰的块对角化算法时对用户STA_[m,k]的预编码矩阵V_[m,k]的要求，也就是要求每个用户的预编码矩阵V_[m,k]必须位于其他所有用户的信道矩阵的零空间中。经过这种预编码后的等效多用户信道矩阵H是个块对角阵，通过块对角化预编码后，***便可转化为K个独立的单用户MIMO***，对于每一个等效的独立的单用户MIMO***可以应用传统的单用户MIMO***的传输方案和译码方案；

对进行奇异值分解得

${\stackrel{\‾}{H}}_{\[m,k\]}^m={\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\[m,k\]}^{\left(2\right)}{({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)},{\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)})}^H$

其中表示前l_k个右奇异向量，l_k表示的秩；表示另外(KL_s-l_k)个右奇异向量；是零空间的一组正交基；因此使用作为用户STA[m,k]预编码矩阵的一部分可以将剩下的多用户MIMO***的下行链路分解成多个独立的单用户MIMO信道；即有

$V_{\[m,k\]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\right)$

对于用户STA_[m,k]，经过U_[m,k]矩阵后消除了来自其他小区的干扰，经过V_[m,k]矩阵消除了剩下的来自小区m中其他用户的干扰，其等效的单用户MIMO信道矩阵为

$H_{SU\[m,k\]}=U_{\[m,k\]}^H{H}_{\[m,k\]}^m{\mathrm{QV}}_{\[m,k\]};$

(3)基站在(1)、(2)的基础上将多用户信道转化为单用户信道，并通过奇异值分解获得矩阵A和B来用于消除信号流间的干扰；

(4)基站以最终发送预编码来给用户发送信号，同时将矩阵B发送给用户；

(5)用户以最终接收矩阵来接收有效信号，用户的接收矩阵为W_[m,k]＝U_[m,k]B_[m,k]。

2.根据权利要求1所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤(3)中基站同时还在等效单用户信道基础上进行功率分配。

3.根据权利要求1所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤(1)接收矩阵的第一部分U由式(1.1)、(1.2)：

$H_{\[m,k\]}^{\stackrel{\‾}{m}}Q=\[\begin{array}{cc}{\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)}& {\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\end{array}\]{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)}{\left({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}\right)}^H---\left(1.1\right)$

$U_{\[m,k\]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\right)---\left(1.2\right)$

计算得出。

4.根据权利要求1所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤(2)预编码矩阵的第一部分V由式(2.1)、(2.2)：

${\stackrel{\‾}{H}}_{\[m,k\]}^m={\stackrel{\‾}{U}}_{\[m,k\]}{\stackrel{\‾}{\mathrm{\Λ}}}_{\[m,k\]}^{\left(2\right)}{({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(1\right)},{\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)})}^H---\left(2.1\right)$

$V_{\[m,k\]}=V_{L_s}\left({\stackrel{\‾}{V}}_{\[m,k\]}^{\left(0\right)}\right)---\left(2.2\right)$

计算得出。

5.根据权利要求1所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，步骤(3)由以下步骤实现：基站根据：计算出用户的等效信道H_SU[m,k]，由奇异值分解：式计算出预编码矩阵A_[m,k]和接收矩阵B_[m,k]。

6.根据权利要求2所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，所述功率分配实现是通过注水法计算出用户功率分配因子。

7.根据权利要求1所述的适用于无线局域网的联合功率分配的干扰对齐方法，其特征在于，所述步骤(4)发送预编码为F_[m,k]＝Q_[m,k]V_[m,k]A_[m,k](p_[m,k])^1/2。