CN106789781A - 基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，具体步骤包括：(1)估计参与预编码的信道矩阵；(2)对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解；(3)求联合用户信道矩阵的伪逆；(4)构造预编码矩阵的前半部分；(5)构造预编码矩阵的后半部分；(6)获得最终联合预编码矩阵。本发明用一种基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，得到正交性更好的正交矩阵，从而获得更精确的用户信道矩阵零空间的标准正交基，最终得到所需的联合预编码矩阵。本发明可用于多用户通信***中消除用户间干扰，提升用户接收信号的质量与***的稳定性。

Description

基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法

技术领域

本发明属于通信技术领域，更进一步涉及无线通信预编码技术领域中的一种基于吉文斯Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法。本发明可用于多用户通信***中消除用户间干扰，提升用户接收信号的质量与***的稳定性。

背景技术

预编码技术是指在下行链路基站端向多个用户广播发送信号之前，对混合信号进行预处理，使得用户接收端能轻易地在混合接收信号中分离出有用信号，降低或消除用户间干扰。由于基站端的处理能力远大于用户端，因而预编码技术也释放了用户端的处理压力。

预编码技术通常分为线性预编码与非线性预编码。非线性预编码虽然可以达到理想的信道容量，但过高的复杂度使其很难在实际中应用。在线性预编码方法中，块对角化方法最为常用，它基于迫零思想，通过对信道矩阵进行块对角化处理，将多输入多输出信道等效成多个平行独立的空间子信道，以消除多用户干扰。然而，传统的块对角化方法对每个用户都要进行两次奇异值分解，由于奇异值分解的复杂度较高，导致方法的整体复杂度过高。与此同时，过高的复杂度却没有带来更好的误码性能收益，因此，降低复杂度或误码率就成为预编码技术中研究的关键。

Keke Zu等人在其发表的论文“Generalized Design of Low-Complexity BlockDiagonalization Type Precoding Algorithms for Multiuser MIMO Systems”(IEEETransactions on Communications,VOL.61,NO.10,OCTOBER 2013)中提出了一种基于QR分解与最大似然检测块对角化算法。该方法对每个用户的等效信道矩阵求取伪逆，并对其进行QR分解得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基。根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，构造每个用户的线性预编码矩阵。但是，该方法仍然存在的不足之处是，在求用户信道矩阵零空间的伪逆时，计算复杂度仍然较高。

电子科技大学在其拥有的专利技术“一种块对角化预编码方法及装置”(申请号：201010622175.8，授权公开号：CN102546088B)中公开了一种基于格拉姆施密特正交化的块对角化预编码方法。该方法根据***中各用户的下行信道矩阵确定总的用户信道矩阵，并对其共轭转置矩阵进行QR分解，得到正交矩阵和上三角矩阵的乘积。再将总的用户信道矩阵表示为下三角矩阵和正交共轭转置矩阵的乘积，并对所述下三角矩阵进行求逆计算，得到各用户干扰信道矩阵的零空间正交基。根据各用户干扰信道矩阵的零空间正交基，通过基于格拉姆施密特正交化构造每个用户的线性预编码矩阵，利用构造的线性预编码矩阵对各个用户的发射信号进行线性预编码。由于只对总信道矩阵进行分解，该方法进一步降低了预编码的复杂度，提升了编码效率。但是，该方法仍然存在的不足之处是，***中用户信号的误码率仍然较高，尤其在低信噪比情景下时信号接收质量不佳。

发明内容

本发明的目的是克服上述现有技术的不足，提供一种基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，消除多用户通信***中用户间干扰，并降低误码率，改善用户接收信号质量，增强***的稳定性。

实现本发明的思路是：使用基于Givens变换的QR分解代替传统块对角化方法中高复杂度的奇异值分解操作，或代替基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法中的格拉姆施密特正交化操作，从而得到正交性更好的正交矩阵，进而获得更精确的用户干扰信道矩阵零空间的标准正交基，得到最终预编码矩阵，消除用户间干扰，同时也降低了多用户多输入多输出***中的误码率。

实现本发明目的的具体步骤如下：

(1)估计参与预编码的信道矩阵：

(1a)使用信道估计方法，估计所有参与预编码的用户的下行信道矩阵，组成联合用户信道矩阵；

(1b)对联合用户信道矩阵进行共轭转置，得到共轭转置后的联合用户信道矩阵；

(2)对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解：

对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解，得到用于表示联合用户信道矩阵的正交矩阵与上三角矩阵；

(3)求联合用户信道矩阵的伪逆：

(3a)对上三角矩阵共轭转置后求逆，得到求逆后的下三角矩阵；

(3b)将求逆后的下三角矩阵与正交矩阵相乘，得到联合用户信道矩阵的伪逆；

(4)构造预编码矩阵的前半部分：

(4a)将联合用户信道矩阵的上三角矩阵，划分为与用户数目相等的数个子矩阵，将得到的子矩阵作为每个用户的上三角矩阵；

(4b)在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，对所选用户的上三角矩阵求共轭转置的逆，得到所选用户求逆后的下三角矩阵；

(4c)将所选用户求逆后的下三角矩阵与联合用户信道矩阵的正交矩阵相乘，得到所选用户信道矩阵零空间的伪逆；

(4d)利用基于Givens变换的QR分解，对所选用户信道矩阵零空间的伪逆分解，得到所选用户分解的正交矩阵与上三角矩阵；

(4e)判断所有用户是否已遍历完，若是，则执行步骤(4f)，否则，执行步骤(4b)；

(4f)提取每个用户分解的正交矩阵，组成块对角化矩阵，将块对角化矩阵作为联合预编码矩阵的前半部分；

(5)构造预编码矩阵的后半部分：

(5a)在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，将所选用户分解的正交矩阵与所选用户的下行信道矩阵相乘，得到所选用户的等效单用户信道矩阵；

(5b)对所选用户的等效单用户信道矩阵进行奇异值分解，得到所选用户的左酉矩阵与所选用户的右酉矩阵；

(5c)将所选用户的右酉矩阵的前x个右奇异向量，作为所选用户预编码矩阵的后半部分，所选用户的左酉矩阵的共轭转置作为所选用户的接收矩阵，x表示所选用户的等效单用户信道矩阵的秩；

(5d)判断是否已遍历所有用户，若是，则执行步骤(5e)，否则，执行步骤(5a)；

(5e)将每个用户预编码矩阵的后半部分组成联合预编码矩阵的后半部分；

(6)获得最终联合预编码矩阵：

将联合预编码矩阵的前半部分与联合预编码矩阵的后半部分相乘，得到最终联合预编码矩阵。

本发明与现有技术相比具有如下优点：

第一，由于本发明利用了基于Givens变换的QR分解，得到正交性更好的正交矩阵，克服了现有技术中用户信号的误码率较高的缺点，使得本发明在消除了多用户通信***中用户间干扰的同时降低了误码率。

第二，由于本发明利用了对用户的上三角矩阵求共轭转置的逆，得到用户信道矩阵零空间的伪逆，克服了现有技术在求用户信道矩阵零空间的伪逆时运算复杂度较高的缺点，使得本发明可以降低多用户通信***中干扰消除的运算复杂度，提升了多用户通信***干扰消除的编码效率。

附图说明

图1是本发明的流程图；

图2是本发明的仿真图。

具体实施方式

下面结合附图，对本发明作进一步的详细描述。

参照附图1，对本发明的具体步骤作进一步的详细描述。

步骤1，估计参与预编码的信道矩阵。

使用多用户多输入多输出***中信道估计方法，估计每个用户的下行信道矩阵，组成联合用户信道矩阵。

对联合用户信道矩阵进行共轭转置，得到共轭转置后的联合用户信道矩阵。

步骤2，对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解。

对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解，得到用于表示联合用户信道矩阵的正交矩阵与上三角矩阵。

步骤3，求联合用户信道矩阵的伪逆。

对上三角矩阵共轭转置后求逆，得到求逆后的下三角矩阵。

将求逆后的下三角矩阵与正交矩阵相乘，得到联合用户信道矩阵的伪逆。

步骤4，构造预编码矩阵的前半部分。

第1步，将联合用户信道矩阵的上三角矩阵，划分为与用户数目相等的数个子矩阵，将得到的子矩阵作为每个用户的上三角矩阵。

第2步，在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，对所选用户的上三角矩阵求共轭转置的逆，得到所选用户求逆后的下三角矩阵。

第3步，将所选用户求逆后的下三角矩阵与联合用户信道矩阵的正交矩阵相乘，得到所选用户信道矩阵零空间的伪逆。

第4步，利用基于Givens变换的QR分解，对所选用户信道矩阵零空间的伪逆分解，得到所选用户分解的正交矩阵与上三角矩阵。

所述基于Givens变换的QR分解的公式如下：

其中，QL_k表示所选的第k个用户的信道矩阵零空间的伪逆，表示对所选的第k个用户进行基于Givens变换的QR分解得到的正交矩阵，表示对所选的第k个用户进行基于Givens变换的QR分解得到的上三角矩阵。

第5步，判断所有用户是否已遍历完，若是，则执行本步骤的第6步，否则，执行本步骤的第2步。

第6步，提取每个用户分解的正交矩阵，组成块对角化矩阵，将块对角化矩阵作为联合预编码矩阵的前半部分。

所述提取每个用户分解的正交矩阵，组成块对角化矩阵的表达式如下：

其中，W^o表示块对角化矩阵，表示所提取的第n个用户分解的正交矩阵，N表示用户总数。

步骤5，构造预编码矩阵的后半部分。

第1步，在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，将所选用户分解的正交矩阵与所选用户的下行信道矩阵相乘，得到所选用户的等效单用户信道矩阵。

第2步，对所选用户的等效单用户信道矩阵进行奇异值分解，得到所选用户的左酉矩阵与所选用户的右酉矩阵。

第3步，将所选用户的右酉矩阵的前x个右奇异向量，作为所选用户预编码矩阵的后半部分，所选用户的左酉矩阵的共轭转置作为所选用户的接收矩阵，x表示所选用户的等效单用户信道矩阵的秩。

第4步，判断是否已遍历所有用户，若是，则执行本步骤的第5步，否则，执行本步骤的第1步。

第5步，将每个用户预编码矩阵的后半部分组成联合预编码矩阵的后半部分。

步骤6，获得最终联合预编码矩阵。

将联合预编码矩阵的前半部分与联合预编码矩阵的后半部分相乘，得到最终联合预编码矩阵。

参照附图2的仿真图，对本发明的效果作进一步的详细描述。

(1)仿真条件：

本发明的仿真实验是在硬件环境为Intel(R)Core(TM)i3-4170 [email protected]，软件环境为64位Windows操作***的条件下进行的。仿真参数设置为：使用Matlab软件产生随机输入信号，每帧180比特，共传输100000帧；采用QPSK调制,信道矩阵元素为独立同分布零均值单位方差的复高斯随机变量。分别对现有技术中的传统块对角化方法、基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法以及本发明提出的方法进行误码率仿真。

(2)仿真内容与结果分析：

图2(a)给出了发射天线数为6，用户数为3，每用户天线数为2的情景下，采用本发明方法与现有技术中基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法及传统块对角化方法的误码率仿真。图2(a)中横坐标表示信噪比，纵坐标表示误码率，图2(a)中以菱形标示的曲线表示采用本发明方法所得的误码率与信噪比变化的曲线，以正方形标示的曲线表示采用基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法所得的误码率与信噪比变化的曲线，以圆形标示的曲线表示采用传统块对角化方法所得的误码率与信噪比变化的曲线。从图2(a)中可以看出，基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法误码率与传统块对角化方法误码率相等，而本发明方法的误码率比基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法误码率及传统块对角化方法误码率低2-4个dB左右。

图2(b)给出了发射天线数为18，用户数为6，每用户天线数为3的情景下，采用本发明方法与现有技术中基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法及传统块对角化方法的误码率仿真。图2(b)中横坐标表示信噪比，纵坐标表示误码率，图2(b)中以菱形标示的曲线表示采用本发明方法所得的误码率与信噪比变化的曲线，以正方形标示的曲线表示采用基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法所得的误码率与信噪比变化的曲线，以圆形标示的曲线表示采用传统块对角化方法所得的误码率与信噪比变化的曲线。从图2(b)中误码仿真结果可以看出，本发明方法的误码率低于基于格拉姆施密特正交化的块对角化方法的误码率及传统块对角化方法的误码率3-5个dB左右。结合图2(a)与图2(b)可以看出，随着天线数目和用户数目的增加，本发明方法的误码率也降低的越多。

综上所述，本发明方法能在消除多用户通信***中用户间干扰的基础上，降低误码率与运算复杂度，改善用户接收信号质量，增强***的稳定性。随着天线数目和用户数目增加，本发明方法的误码率也降低的越多。

Claims (3)

1.一种基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，包括以下步骤：

(1)估计参与预编码的信道矩阵：

(1a)使用信道估计方法，估计所有参与预编码的用户的下行信道矩阵，组成联合用户信道矩阵；

(1b)对联合用户信道矩阵进行共轭转置，得到共轭转置后的联合用户信道矩阵；

(2)对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解：

对共轭转置后的联合用户信道矩阵进行QR分解，得到用于表示联合用户信道矩阵的正交矩阵与上三角矩阵；

(3)求联合用户信道矩阵的伪逆：

(3a)对上三角矩阵共轭转置后求逆，得到求逆后的下三角矩阵；

(3b)将求逆后的下三角矩阵与正交矩阵相乘，得到联合用户信道矩阵的伪逆；

(4)构造预编码矩阵的前半部分：

(4a)将联合用户信道矩阵的上三角矩阵，划分为与用户数目相等的数个子矩阵，将得到的子矩阵作为每个用户的上三角矩阵；

(4b)在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，对所选用户的上三角矩阵求共轭转置的逆，得到所选用户求逆后的下三角矩阵；

(4c)将所选用户求逆后的下三角矩阵与联合用户信道矩阵的正交矩阵相乘，得到所选用户信道矩阵零空间的伪逆；

(4d)利用基于Givens变换的QR分解，对所选用户信道矩阵零空间的伪逆分解，得到所选用户分解的正交矩阵与上三角矩阵；

(4e)判断所有用户是否已遍历完，若是，则执行步骤(4f)，否则，执行步骤(4b)；

(4f)提取每个用户分解的正交矩阵，组成块对角化矩阵，将块对角化矩阵作为联合预编码矩阵的前半部分；

(5)构造预编码矩阵的后半部分：

(5a)在所有参与预编码的用户中任选一个未处理的用户，将所选用户分解的正交矩阵与所选用户的下行信道矩阵相乘，得到所选用户的等效单用户信道矩阵；

(5b)对所选用户的等效单用户信道矩阵进行奇异值分解，得到所选用户的左酉矩阵与所选用户的右酉矩阵；

(5c)将所选用户的右酉矩阵的前x个右奇异向量，作为所选用户预编码矩阵的后半部分，所选用户的左酉矩阵的共轭转置作为所选用户的接收矩阵，x表示所选用户的等效单用户信道矩阵的秩；

(5d)判断是否已遍历所有用户，若是，则执行步骤(5e)，否则，执行步骤(5a)；

(5e)将每个用户预编码矩阵的后半部分组成联合预编码矩阵的后半部分；

(6)获得最终联合预编码矩阵：

将联合预编码矩阵的前半部分与联合预编码矩阵的后半部分相乘，得到最终联合预编码矩阵。

2.根据权利要求1所述的基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，其特征在于，步骤(4d)中所述的基于Givens变换的QR分解的公式如下：

${\mathrm{QL}}_k={\stackrel{\‾}{Q}}_k{\stackrel{\‾}{R}}_k$

其中，QL_k表示所选的第k个用户的信道矩阵零空间的伪逆，表示对所选的第k个用户进行基于Givens变换的QR分解得到的正交矩阵，表示对所选的第k个用户进行基于Givens变换的QR分解得到的上三角矩阵。

3.根据权利要求1所述的基于Givens变换块对角化预编码的干扰消除方法，其特征在于，步骤(4f)中所述提取每个用户分解的正交矩阵，组成块对角化矩阵的表达式如下：

$W^o=\[{\stackrel{\‾}{Q}}_1,{\stackrel{\‾}{Q}}_2,...,{\stackrel{\‾}{Q}}_n,...,{\stackrel{\‾}{Q}}_N\]$

其中，W^o表示块对角化矩阵，表示所提取的第n个用户分解的正交矩阵，N表示用户总数。