本發(fā)明屬于多用戶mimo系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法。

背景技術(shù)：

對于多輸入多輸出(mimo)系統(tǒng)，使用空分多址(sdma)方式與多個用戶通信可以實現(xiàn)比時分多址(tdma)方式更高的系統(tǒng)吞吐量。因此，近年來對mimo技術(shù)的研究正從單用戶向多用戶轉(zhuǎn)移。對于下行多戶mimo系統(tǒng)，發(fā)送端天線間可以協(xié)作發(fā)射，而在接收端，不同的用戶卻不能相互協(xié)作。因此預(yù)編碼技術(shù)成為下行多用戶mimo系統(tǒng)中的關(guān)鍵技術(shù)。非線性的臟紙編碼算法，可以實現(xiàn)多用戶mimo系統(tǒng)的容量，但由于復(fù)雜度過高而難以在實際系統(tǒng)中應(yīng)用。作為性能與復(fù)雜度的折中，線性預(yù)編碼方法逐漸成為研究的熱點。迫零(zf)預(yù)編碼算法是一種簡單易行的線性算法，針對多用戶單天線的場景，迫零預(yù)編碼過程僅需一次信道求逆(或偽逆)，就可以分離出每個用戶自己的信號。bd算法是破零算法在多用戶多天線下的推廣，其主要思想是將等效全局信道矩陣轉(zhuǎn)化成塊對角化矩陣形式，消除用戶間的干擾。和發(fā)射端預(yù)處理相對應(yīng)的是接收端如何有效地檢測信號。與迫零檢測算法相比，最小均方誤差(mmse)算法利用了信道的統(tǒng)計特性，具有較好的檢測性能，且魯棒性更強。

技術(shù)實現(xiàn)要素：

本發(fā)明的目的在于提供一種下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法，旨在解決……的問題。

本發(fā)明是這樣實現(xiàn)的，一種下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法，所述下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法在發(fā)送端利用已知的信道狀態(tài)信息，采用bd算法對各個用戶的信號進行預(yù)編碼；在接收端，根據(jù)mmse準則，通過求解最優(yōu)權(quán)重矩陣分別對每個用戶接收的信號進行檢測。

進一步，所述bd算法對各個用戶的信號進行預(yù)編碼是將hsms是塊對角矩陣hsms塊對角化，尋找使得用戶間干擾為0的最優(yōu)的發(fā)送向量ms；當(dāng)時，為完全對角化，直接用信道矩陣的偽逆來實現(xiàn)。

進一步，根據(jù)mmse準則，其中pj為權(quán)重矩陣，此時接收信號的均方誤差mse表示為：

此時求解最優(yōu)p1的問題變?yōu)?

其中wj為基站給用戶j分配的功率，最優(yōu)pj為：

對于第j個用戶，此時有用信號dj的估計信號為：

本發(fā)明的另一目的在于提供一種利用所述多用戶mimo系統(tǒng)的多用戶mimo系統(tǒng)。

本發(fā)明提供的下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法，采用塊對角化(bd)算法與最小均方誤差(mmse)算法相結(jié)合的方式對信號進行聯(lián)合處理，有效地降低了共信道干擾，提高了系統(tǒng)的性能；仿真驗證了所提算法的有效性。本發(fā)明在發(fā)送端利用已知的信道狀態(tài)信息(csi)，采用bd算法對各個用戶的信號進行預(yù)編碼，消除用戶間的干擾，在接收端，根據(jù)mmse準則，通過求解最優(yōu)權(quán)重矩陣分別對每個用戶接收的信號進行檢測；理論分析與實驗表明，有效地降低了用戶間的干擾和信道突變的影響，提高系統(tǒng)的性能。本發(fā)明在發(fā)射端采用bd算法進行預(yù)編碼，消除用戶間的干擾，在接收端采用mmse算法，進一步提高了信號檢測的準確性。本發(fā)明考慮了性能與復(fù)雜度的折中，而且在高snr條件下，所提bd-mmse算法的性能接近最優(yōu)。因此，在實際下行多用戶mimo系統(tǒng)中，所提bd-mmse算法具有一定的實用價值。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例提供的下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法流程圖。

圖2是本發(fā)明實施例提供的下行多用戶mimo系統(tǒng)模型示意圖。

圖3是本發(fā)明實施例提供的不同信道條件下，本發(fā)明算法的ber性能曲線示意圖。

具體實施方式

為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作詳細的描述。

如圖1所示，本發(fā)明實施例提供的下行多用戶mimo系統(tǒng)的聯(lián)合處理方法包括以下步驟：

s101：在發(fā)送端利用已知的信道狀態(tài)信息(csi)，采用bd算法對各個用戶的信號進行預(yù)編碼，消除用戶間的干擾；

s102：在接收端，根據(jù)mmse準則，通過求解最優(yōu)權(quán)重矩陣分別對每個用戶接收的信號進行檢測。

下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的應(yīng)用原理作進一步的描述。

1.系統(tǒng)模型

單用戶信道高容量的潛力主要通過平行地發(fā)送多流數(shù)據(jù)的子信道來實現(xiàn)，實現(xiàn)容量最大化的最優(yōu)方法就是基于發(fā)送端已知整個鏈路的csi。如果在發(fā)送端已知完整的csi，通過選擇信道矩陣h的右奇異向量作為預(yù)編碼矩陣m，每個子信道發(fā)送的功率比重用注水法計算分配。注水算法雖然能提高系統(tǒng)的性能，但是在多用戶mimo信道中，基站同時發(fā)送數(shù)據(jù)至多個獨立的用戶，這將產(chǎn)生共道干擾。這種情況下，發(fā)射端已知csi具有很大的優(yōu)勢，提別是在高信噪比(snr)情況下，發(fā)射端已知csi能消除共信道干擾。bd算法正是建立在發(fā)射端已知csi的基礎(chǔ)上提出的。盡管bd算法并不是最優(yōu)算法，但它綜合考慮了性能和復(fù)雜度的折中，因此不失為一種實用的方法。

考慮一個多用戶下行信道，其系統(tǒng)模型如圖2所示，存在k個用戶和一個基站?；居衝^t根天線，且第j個用戶有根天線，總的發(fā)射天線數(shù)為定義這樣一個信道，例如：{2,2}x4表示基站有4根天線，存在2個用戶，每個用戶配置2根天線。從基站到第j個用戶的信道矩陣用hj表示，與之相對應(yīng)的預(yù)編碼矩陣用mj表示，第j個用戶接收的信號為：

其中，mj和dj分別是第j個用戶的預(yù)編碼矩陣和傳輸數(shù)據(jù)向量。.

和分別是其他的用戶的預(yù)編碼矩陣和傳輸數(shù)據(jù)向量，其表達式如下：

若每個用戶配置單天線，且用戶間不存在協(xié)作。對于這種情況，信道對角化必須在發(fā)送端完成。只有當(dāng)nt>k時，完美的對角化才能用信道求逆完成，例如選擇其中為h的偽逆。若每個用戶都配置多根接收天線，完全對角化將是一種次優(yōu)化的方案，因為每個用戶能在接收端協(xié)作處理所接收的信號，定義信道矩陣和預(yù)編碼矩陣分別為hs和ms：

ms＝[m1m2…mk](5)

在一定的功率限制下，最優(yōu)算法是將所有用戶間的干擾變?yōu)榱?，其中要求hsms是塊對角矩陣。與信道求逆算法一樣，bd算法暗含兩個條件：一個是維數(shù)，另一個是信道矩陣的獨立性。

2.bd預(yù)編碼算法

bd算法的基本原理就是將hsms塊對角化，尋找使得用戶間干擾為0的最優(yōu)的發(fā)送向量ms。注意當(dāng)時，這種方法就簡化為完全對角化，可以直接用信道矩陣的偽逆來實現(xiàn)。完全的對角化也可以應(yīng)用在且可以獲得簡化接收的優(yōu)勢(每根天線僅僅接收一個信號)，但這將以減少吞吐量或者以增大發(fā)射功率為代價。

為了消除所有用戶間的干擾，即有：當(dāng)i≠j時，hjmj＝0。在總發(fā)射功率限制下，塊對角系統(tǒng)能達到的吞吐量是:

其中cs表示系統(tǒng)的總?cè)萘浚?表示共軛轉(zhuǎn)置，定義為：

零干擾的限制使得mj在必須在的零空間上。這個條件給出了維數(shù)范圍，從而限定所有用戶能夠符合零干擾的條件?；景l(fā)送數(shù)據(jù)給用戶j，如果的維數(shù)大于零，當(dāng)時，這個條件滿足。假設(shè)維數(shù)條件滿足所有的用戶，設(shè)定義奇異值(svd)分解：

其中，表示前列右奇異向量，表示后列右奇異向量。因此是的零空間的正交基，它的列可以作為預(yù)編碼矩陣mj的候選向量。定義矩陣：

在零干擾條件下的系統(tǒng)容量可表示為：

使得cbd容量最大化的關(guān)鍵是找到預(yù)編碼矩m's使得上述行列式最大。這與單用戶的mimo容量問題一樣了，最直接的解決辦法是讓m's等于h's的右奇異向量，然后根據(jù)相應(yīng)的奇異值通過功率注水算法分配功率。因此，求解m's的算法是在零干擾限制下，基于svd分解和功率注水來最大化系統(tǒng)的總?cè)萘俊's的塊結(jié)構(gòu)使得每個用戶各自進行svd分解，而不是計算單個最大的svd分解。定義svd分解為：

其中∑j維度為表示前個特征向量。與相乘構(gòu)成了一個維的正交基，其表示對用戶j零干擾條件下，最大化信息速率的向量。因此定義預(yù)編碼矩陣：

其中，λ是對角陣，λ中的元素λi用來控制ms每一列的發(fā)送功率。此時bd算法的容量由(6)變?yōu)椋?/p>

其中：

最優(yōu)的功率分配系數(shù)l采用功率注水算法計算得到。

3.mmse接收算法

在接收端，常用的算法為zf接收算法，基站發(fā)送對用戶j的有用信號為dj，基站采用的bd預(yù)編碼矩陣為ms，ms如式(12)所示。用戶j接收到的信號可表示為：

若在接收端采用zf接收算法，此時可得有用信號dj的估計值為：

當(dāng)信道hj較差時，這種檢測算法的性能較差，為了進一步提高與bd算法的相對應(yīng)的檢測性能，本發(fā)明提出一種基于mmse檢測算法。根據(jù)mmse準則，設(shè)其中pj為權(quán)重矩陣，此時接收信號的均方誤差(mse)表示為：

此時求解最優(yōu)p1的問題變?yōu)?

其中wj為基站給用戶j分配的功率，可以通過注水算法計算。因此當(dāng)信道狀態(tài)給定時，wj為一定值。顯然(18)是一個凸優(yōu)化問題，可以通過典型的優(yōu)化方法求解pj。通過求解式(18)，可得最優(yōu)pj為：

對于第j個用戶，此時有用信號dj的估計信號為：

下面結(jié)合仿真對本發(fā)明的應(yīng)用效果作詳細的描述。

使用計算機對所提bd-mmse算法的誤比特率(ber)性能進行仿真分析，并與傳統(tǒng)的bd-zf算法進行比較。在仿真中，發(fā)射端的天線數(shù)目為4，接收端存在2個用戶，每個用戶的天線數(shù)目都為2，采用四相相移鍵控(qpsk)調(diào)制方式。本發(fā)明分別考慮了不相關(guān)信道，弱相關(guān)信道和強相關(guān)信道條件下，所提算法的ber性能。圖3顯示了bd-zf算法與所提bd-mmse算法的ber曲線。圖3表明，所提bd-mmse算法的ber隨著信噪比(snr)的增加而下降，與已有bd-zf算法相比，所提算法具有較好的ber性能，例如，在不相關(guān)信道條件下，當(dāng)ber＝0.001時，與bd-zf算法相比，所提bd-mmse算法獲得了近0.5db的增益。當(dāng)信道的相關(guān)性逐漸增強時，兩種算法的ber性能都相應(yīng)降低，但所提bd-mmse算法的性能仍然優(yōu)于bd-zf算法。由于所提bd-zf算法的魯棒性更強，隨著信道的相關(guān)性逐漸增強，與bd-zf算法相比，所提bd-mmse算法的性能優(yōu)勢有逐漸擴大的趨勢。圖3不同信道條件下，所提算法的ber性能曲線。

本發(fā)明提出了一種bd-mmse算法，即在發(fā)射端采用bd算法進行預(yù)編碼，消除用戶間的干擾，在接收端采用mmse算法，進一步提高了信號檢測的準確性。本發(fā)明考慮了性能與復(fù)雜度的折中，而且在高snr條件下，所提bd-mmse算法的性能接近最優(yōu)。因此，在實際下行多用戶mimo系統(tǒng)中，所提bd-mmse算法具有一定的實用價值。

以上所述僅為本發(fā)明的較佳實施例而已，并不用以限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)所作的任何修改、等同替換和改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。