CN107241127A - 一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法 - Google Patents
一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明实施例公开了一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,包括建立基站和用户的相同码本集合;采用最小均方误差估计方法,估计出用户j(j=1,…,K)对应的信道矩阵Hj;对用户j的信道矩阵进行量化,然后将量化后获得的量化信道的索引值反馈给基站;基站端根据索引值在码本中恢复出用户j的信道矩阵,然后根据恢复出的信道矩阵采用BD算法计算用户j的预编码矩阵;基站根据得到的预编码矩阵传输信号。本发明实施例,通过与信噪比对应的反馈比特数求得量化码本,使用该码本对用户的信道状态信息进行量化,并将量化后的信道状态信息通过BD算法求得预编码矩阵进行传输,从而改进了预编码矩阵算法,减少了***速率损失,使得异步干扰得到更好的抑制。
Description
技术领域
本发明涉及无线通信技术领域,尤其涉及一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法。
背景技术
多基站协作通信技术,又称为协作多点传输(Coordinated Multi-point,COMP)技术,可以通过不同基站间的协作有效的提高整个小区的通信传输速率,特别是小区边缘用户的传输速率,从而受到了广泛、深入的研究。然而,由于多基站协作***中不存在无线网络控制器,因此不能通过统一调度来实现基站间发射信号的同步。这样协作基站发送给同一用户的信号不能同步,即使可以通过时间提前量技术使用户接收到的有用信号达到同步,但因为基站和用户之间的位置存在差异,很难做到干扰信号的同步。因此用户接收到的信号具有固有的异步特性,而且异步造成的小区间干扰较之同步***要严重的多。
作为多基站协作通信的一种实现形式,预编码技术能够对空间干扰信号进行预抑制,从而降低接收端信号检测复杂度而受到关注,但是由于预编码矩阵是基站端通过用户端反馈的信道状态信息计算得到的,并且反馈信道的带宽有一定的限制,容易导致基站端在实际应用中不能获得完美的信道状态信息。
由此可见,亟需一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,能够克服现有技术存在的技术问题,利于多基站协作技术在实际应用中作用的发挥,使得异步干扰得到更好的抑制。
发明内容
本发明实施例的目的在于提供一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,能够改进预编码矩阵获取算法,减少***速率损失,使得异步干扰得到更好的抑制。
为了解决上述技术问题,本发明实施例提供了一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,所述方法包括:
(1)建立基站和用户的相同码本集合;其中,每个用户生成码本集合的具体步骤均包括:
(1.1)计算反馈比特数B,公式如下:
其中,T=Nr(MNt-Nr);PdB为基站发射功率;αkj为干扰信号的相关系数;M为基站数;Nt为每个基站发射天线数;Nr为每个用户接收天线数;K为用户数;
其中,αkj具体通过公式计算获得;Ts表示信号的持续时间,ρ(τ)通过公式计算获得,ρ(0)=1且g(t)为在t时刻基站发射基带信号的线性调制信号;δkj通过公式δkj=τkjmodTs计算获得;
其中,τkj=Δτj-Δτk表示协作基站传输给用户j的时延差和用户k的时延差之间的差值,表示相对于服务基站bj其余协作基站b传输给用户j的信号的时延差,和根据基站和用户之间的距离除以传播速度求得;
(1.2)根据反馈比特数构造码本
构造随机矢量量化码本,该码本的大小为2B,用来表示,其中的每一个元素Wi(i=1,…,2B)的维数与信道矩阵的维数相同为Nr×MNt;
(2)采用最小均方误差估计方法,估计出用户j(j=1,…,K)对应的信道矩阵Hj;
(3)对用户j的信道矩阵均进行量化处理,然后将量化后获得的量化信道的索引值反馈给基站,用户j的信道矩阵量化的过程具体如下:
(3.1)定义子空间距离
在矩阵的相关理论中,用子空间距离衡量子空间之间的间隔,在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的子空间距离为:
式中,||·||F表示矩阵的F范数,P1,P2定义为:
表示投影到H1、H2空间的投影矩阵;
(3.2)定义弦距离
在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的弦距离Dc为子空间距离Dd的1/2,公式为:
(3.3)用户j根据弦距离准则对信道矩阵进行量化,量化公式为:
式中,为信道量化后的信道矩阵;
(4)基站端根据索引值在码本中恢复出相应用户的信道矩阵,然后根据恢复出的信道矩阵采用BD算法计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.1)计算用户j的干扰矩阵,在时刻m用户j受到的用户k的干扰不仅与用户k在时刻的信号有关而且与用户时刻的信号有关,由于信号传播的时间远远大于信号迟延,用表示在时刻n用户j的干扰信道矩阵,计算公式为:
(4.2)计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.2.1)将用户j的干扰矩阵进行奇异值分解,公式为:
式中,和分别表示矩阵的左奇异向量矩阵和左奇异值组成的对角阵,和分别表示矩阵的非零右奇异值和零右奇异值对应的右奇异向量矩阵;
(4.2.2)矩阵构成了矩阵的零空间,从矩阵中选取前Lj列组成预编码矩阵Tj,Lj表示信号传输的数据流数;
(5)基站根据得到的预编码矩阵传输信号。
其中,所述方法进一步包括:
根据公式 计算出用户j在m时刻接收到的信号;
其中,sj(m)、sk(mkj)和sk(mkj+1)分别表示基站在时刻m发射给用户j的信号、基站在时刻mkj发射给用户m的信号和基站在时刻mkj+1发射给用户m的信号,Tj(m)、Tk(mkj)和Tk(mkj+1)表示对应的预编码矩阵。
其中,所述方法进一步包括:
根据公式计算出用户j的传输速率;其中,INr为维数为Nr×Nr的单位矩阵;P为每个基站的发射功率。
其中,所述方法进一步包括:
将每个用户的传输速率进行求和,所得的和作为多基站协作通信***总速率。
其中,所述基站数M=3;用户数K=3;每个基站发射天线数Nt=2;每个用户接收天线数Nr=1。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例通过与信噪比对应的反馈比特数求得量化码本,使用该码本对用户的信道状态信息进行量化,并将量化后的信道状态信息通过BD算法求得预编码矩阵进行传输,从而改进了预编码矩阵算法,减少了***速率损失,使得异步干扰得到更好的抑制。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术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,根据这些附图获得其他的附图仍属于本发明的范畴。
图1为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法的流程图;
图2为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法中多基站协作通信***的应用场景图;
图3为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法中用户j的信号异步传输特性对比图;
图4为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法中完全信道状态信息和不同反馈比特数B下采用BD算法***速率仿真图;
图5为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法中反馈比特数B随信噪比变化时***总速率仿真图;
图6为本发明实施例提供的多基站协作通信***异步干扰抑制方法中完全信道状态信息、B随信噪比变化、B=10bits三种情况下***性能仿真曲线图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,本发明实施例中,提出的一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,应用于多基站协作通信***(如图2所示)中,该多基站协作通信***的频率复用因子为1,且多个基站分布在不同的小区中,同时为多个用户进行服务。由于小区内部的用户可以通过OFDMA技术消除用户之间的干扰,因此本发明实施例的一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法主要针对小区边缘用户之间的干扰,所述方法包括:
(1)建立基站和用户的相同码本集合;其中,每个用户生成码本集合的具体步骤均包括:
(1.1)计算反馈比特数B,公式如下:
其中,T=Nr(MNt-Nr);PdB为基站发射功率;αkj为干扰信号的相关系数;M为基站数;Nt为每个基站发射天线数;Nr为每个用户接收天线数;K为用户数;
其中,αkj具体通过公式计算获得;Ts表示信号的持续时间,ρ(τ)通过公式计算获得,ρ(0)=1且g(t)为在t时刻基站发射基带信号的线性调制信号;δkj通过公式δkj=τkjmodTs计算获得;
其中,τkj=Δτj-Δτk表示协作基站传输给用户j的时延差和用户k的时延差之间的差值,表示相对于服务基站bj其余协作基站b传输给用户j的信号的时延差,和根据基站和用户之间的距离除以传播速度求得;
(1.2)根据反馈比特数构造码本
构造随机矢量量化码本,该码本的大小为2B,用来表示,其中的每一个元素Wi(i=1,…,2B)的维数与信道矩阵的维数相同为Nr×MNt;
(2)采用最小均方误差估计方法,估计出用户j(j=1,…,K)对应的信道矩阵Hj;
(3)对用户j的信道矩阵均进行量化处理,然后将量化后获得的量化信道的索引值反馈给基站,用户j的信道矩阵量化的过程具体如下:
(3.1)定义子空间距离
在矩阵的相关理论中,用子空间距离衡量子空间之间的间隔,在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的子空间距离为:
式中,||·||F表示矩阵的F范数,P1,P2定义为:
表示投影到H1、H2空间的投影矩阵;
(3.2)定义弦距离
在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的弦距离Dc为子空间距离Dd的1/2,公式为:
(3.3)用户j根据弦距离准则对信道矩阵进行量化,量化公式为:
式中,为信道量化后的信道矩阵;
(4)基站端根据索引值在码本中恢复出相应用户的信道矩阵,然后根据恢复出的信道矩阵采用BD算法计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.1)计算用户j的干扰矩阵(如图3所示),可知在异步干扰存在的情况下,在时刻m用户j受到的用户k的干扰不仅与用户k在时刻的信号有关而且与用户时刻的信号有关,由于信号传播的时间远远大于信号迟延,用表示在时刻n用户j的干扰信道矩阵,计算公式为:
(4.2)计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.2.1)将用户j的干扰矩阵进行奇异值分解,公式为:
式中,和分别表示矩阵的左奇异向量矩阵和左奇异值组成的对角阵,和分别表示矩阵的非零右奇异值和零右奇异值对应的右奇异向量矩阵;
(4.2.2)矩阵构成了矩阵的零空间,从矩阵中选取前Lj列组成预编码矩阵Tj,Lj表示信号传输的数据流数;
(5)基站根据得到的预编码矩阵传输信号。
可以理解的是,通过得到的预编码矩阵,可以计算出用户j在m时刻接收到的信号,具体如下:
根据公式 计算出用户j在m时刻接收到的信号;
其中,sj(m)、sk(mkj)和sk(mkj+1)分别表示基站在时刻m发射给用户j的信号、基站在时刻mkj发射给用户m的信号和基站在时刻mkj+1发射给用户m的信号,Tj(m)、Tk(mkj)和Tk(mkj+1)表示对应的预编码矩阵。
可以理解的是,通过计算出的用户j在m时刻接收到的信号,可以计算出用户j的传输速率,具体如下:
根据公式计算出用户j的传输速率;其中,INr为维数为Nr×Nr的单位矩阵;P为每个基站的发射功率。
可以理解的是,根据用户j的传输速率,计算出多基站协作通信***总速率,具体为:将每个用户的传输速率进行求和,所得的和作为多基站协作通信***总速率。
在一个实施例中,基站数M=3;用户数K=3;每个基站发射天线数Nt=2;每个用户接收天线数Nr=1,基站之间的距离为500m,用户离基站的最近距离为150m的应用场景。在这个实施例中相关的参数为:Ts=1×10(-6),针对不同的用户αkj的取值如下表1所示:
表1
为了说明本发明实施例的多基站协作通信***异步干扰抑制方法具有使得异步干扰得到更好的抑制,对上述数据进行仿真分析,如图4至图6所示。
由图4可知,在完全信道状态信息CSI下BD算法可以获得很好的***性能,然而由于反馈信道信息的不理想,使得与理想信道信息情况相比存在很大的性能损耗。当反馈比特B=2bits时,在SNR=0dB时***总速率损失约为1.6bit·s-1·Hz-1,在SNR=5dB时***总速率损失约为2.0bit·s-1·Hz-1,这就说明了在反馈比特数及噪声功率一定的情况下***总速率损耗随发射功率的增大而增大。同时由反馈比特数B=2bits,B=4bits以及B=10bits三条曲线可以看出随着反馈比特数的增加,***总速率也随之增加。
图5为不同发射天线的情况下,反馈比特数随SNR信噪比的变化规律。为了减小速率的损失,当SNR增大时B也应该增大。如在Nt=2时,SNR=0dB及SNR=10dB需要反馈的比特数分别约为B=5bits和B=21bits。同时可以看出反馈比特数随着Nt的增大而增大。如在SNR=5dB时,Nt=2及Nt=4需反馈的比特数分别为B=13bits和B=27bits。
图6仿真了完全CSI信道状态信息、B随SNR信噪比变化、B=10bits三种情况下***的性能仿真曲线。可以看出,B随SNR变化得到的有限反馈比特数来进行有限反馈,可以明显减小***的性能损耗,而且与B=10bits的曲线相比,***性能得到了明显的改善。
实施本发明实施例,具有如下有益效果:
本发明实施例通过与信噪比对应的反馈比特数求得量化码本,使用该码本对用户的信道状态信息进行量化,并将量化后的信道状态信息通过BD算法求得预编码矩阵进行传输,从而改进了预编码矩阵算法,减少了***速率损失,使得异步干扰得到更好的抑制。
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步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成,所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中,所述的存储介质,如ROM/RAM、磁盘、光盘等。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已,并不用以限制本发明,凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (5)
1.一种多基站协作通信***异步干扰抑制方法,其特征在于,所述方法包括:
(1)建立基站和用户的相同码本集合;其中,每个用户生成码本集合的具体步骤均包括:
(1.1)计算反馈比特数B,公式如下:
<mrow>
<mi>B</mi>
<mo>&ap;</mo>
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<mi>T</mi>
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<mo>(</mo>
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<mi>M</mi>
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<mi>t</mi>
<mo>-</mo>
<mi>N</mi>
<mi>r</mi>
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<mo>)</mo>
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<mo>-</mo>
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<mi>log</mi>
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<mo>(</mo>
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<mi>N</mi>
<mi>t</mi>
<mo>,</mo>
<mi>N</mi>
<mi>r</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
其中,T=Nr(MNt-Nr);PdB为基站发射功率;αkj为干扰信号的相关系数;M为基站数;Nt为每个基站发射天线数;Nr为每个用户接收天线数;K为用户数;
其中,αkj具体通过公式计算获得;Ts表示信号的持续时间,ρ(τ)通过公式计算获得,ρ(0)=1且g(t)为在t时刻基站发射基带信号的线性调制信号;δkj通过公式δkj=τkj modTs计算获得;
其中,τkj=Δτj-Δτk表示协作基站传输给用户j的时延差和用户k的时延差之间的差值,表示相对于服务基站bj其余协作基站b传输给用户j的信号的时延差,和根据基站和用户之间的距离除以传播速度求得;
(1.2)根据反馈比特数构造码本
构造随机矢量量化码本,该码本的大小为2B,用来表示,其中的每一个元素Wi(i=1,…,2B)的维数与信道矩阵的维数相同为Nr×MNt;
(2)采用最小均方误差估计方法,估计出用户j(j=1,…,K)对应的信道矩阵Hj;
(3)对用户j的信道矩阵均进行量化处理,然后将量化后获得的量化信道的索引值反馈给基站,用户j的信道矩阵量化的过程具体如下:
(3.1)定义子空间距离
在矩阵的相关理论中,用子空间距离衡量子空间之间的间隔,在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的子空间距离为:
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mi>d</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mo>|</mo>
<mo>|</mo>
<msub>
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</mrow>
式中,||·||F表示矩阵的F范数,P1,P2定义为:
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<mn>1</mn>
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<mo>,</mo>
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<mi>P</mi>
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<mi>H</mi>
<mn>2</mn>
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</msub>
<msubsup>
<mi>H</mi>
<mn>2</mn>
<mi>H</mi>
</msubsup>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<msub>
<mi>H</mi>
<mn>2</mn>
</msub>
</mrow>
表示投影到H1、H2空间的投影矩阵;
(3.2)定义弦距离
在一个Nt×Nt的复空间中,两个Nr×Nt维的矩阵H1和H2之间的弦距离Dc为子空间距离Dd的1/2,公式为:
<mrow>
<msub>
<mi>D</mi>
<mi>c</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<mfrac>
<mn>1</mn>
<mn>2</mn>
</mfrac>
<msub>
<mi>D</mi>
<mi>d</mi>
</msub>
<mo>;</mo>
</mrow>
(3.3)用户j根据弦距离准则对信道矩阵进行量化,量化公式为:
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<munder>
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<mi>W</mi>
<mo>&Element;</mo>
<mi>C</mi>
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<mo>,</mo>
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<mi>i</mi>
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<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>,</mo>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>j</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<mi>K</mi>
<mo>;</mo>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
<mo>,</mo>
<mo>...</mo>
<mo>,</mo>
<msup>
<mn>2</mn>
<mi>B</mi>
</msup>
<mo>)</mo>
</mrow>
</mrow>
式中,为信道量化后的信道矩阵;
(4)基站端根据索引值在码本中恢复出相应用户的信道矩阵,然后根据恢复出的信道矩阵采用BD算法计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.1)计算用户j的干扰矩阵,在时刻m用户j受到的用户k的干扰不仅与用户k在时刻的信号有关而且与用户时刻的信号有关,由于信号传播的时间远远大于信号迟延,用表示在时刻n用户j的干扰信道矩阵,计算公式为:
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mrow>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mrow>
<mo>=</mo>
<mfenced open = "[" close = "]">
<mtable>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>...</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
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<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>...</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>K</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mn>1</mn>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>...</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mrow>
<mi>j</mi>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<mo>...</mo>
</mtd>
</mtr>
<mtr>
<mtd>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>K</mi>
</msub>
<mo>(</mo>
<mi>n</mi>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
<mo>)</mo>
</mtd>
</mtr>
</mtable>
</mfenced>
</mrow>
(4.2)计算用户j的预编码矩阵,步骤为:
(4.2.1)将用户j的干扰矩阵进行奇异值分解,公式为:
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>H</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msub>
<mover>
<mi>U</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>&lsqb;</mo>
<msub>
<mover>
<mi>&Lambda;</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
</msub>
<mo>,</mo>
<mn>0</mn>
<mo>&rsqb;</mo>
<msup>
<mrow>
<mo>&lsqb;</mo>
<msubsup>
<mover>
<mi>V</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
<mn>1</mn>
</msubsup>
<mo>,</mo>
<msubsup>
<mover>
<mi>V</mi>
<mo>&OverBar;</mo>
</mover>
<mi>j</mi>
<mn>0</mn>
</msubsup>
<mo>&rsqb;</mo>
</mrow>
<mi>H</mi>
</msup>
</mrow>
式中,和分别表示矩阵的左奇异向量矩阵和左奇异值组成的对角阵,和分别表示矩阵的非零右奇异值和零右奇异值对应的右奇异向量矩阵;
(4.2.2)矩阵构成了矩阵的零空间,从矩阵中选取前Lj列组成预编码矩阵Tj,Lj表示信号传输的数据流数;
(5)基站根据得到的预编码矩阵传输信号。
2.如权利要求1所述的多基站协作通信***异步干扰抑制方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
根据公式
计算出用户j在m时刻接收到的信号;
其中,sj(m)、sk(mkj)和sk(mkj+1)分别表示基站在时刻m发射给用户j的信号、基站在时刻mkj发射给用户m的信号和基站在时刻mkj+1发射给用户m的信号,Tj(m)、Tk(mkj)和Tk(mkj+1)表示对应的预编码矩阵。
3.如权利要求2所述的多基站协作通信***异步干扰抑制方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
根据公式计算出用户j的传输速率;其中,INr为维数为Nr×Nr的单位矩阵;P为每个基站的发射功率。
4.如权利要求3所述的多基站协作通信***异步干扰抑制方法,其特征在于,所述方法进一步包括:
将每个用户的传输速率进行求和,所得的和作为多基站协作通信***总速率。
5.如权利要求4所述的多基站协作通信***异步干扰抑制方法,其特征在于,所述基站数M=3;用户数K=3;每个基站发射天线数Nt=2;每个用户接收天线数Nr=1。
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