CN102577139B - 一种干扰消除方法及数据发射装置 - Google Patents

Abstract

一种干扰消除方法包括：发射端获取每个用户的干扰向量(S101)；对每个用户，得到至少L-N个线性组合关系，该线性组合为被对齐干扰向量与其余干扰向量的线性组合(S102)，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和；由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量(S103)；发送经预编码向量预编码后的信号(S104)。相应地提供一种数据发射装置。

Description

一种干扰消除方法及数据发射装置

技术领域

本发明涉及无线通信技术领域，具体涉及一种干扰消除方法及数据发射装置。 

发明背景 

干扰是限制无线通信系统容量的主要因素之一，以蜂窝系统为例，尽管可以通过资源的调度和功率控制等技术减轻干扰的影响，小区间干扰仍然是限制蜂窝系统容量的主要因素。 

通过多个相邻小区的协同处理来联合消除干扰，是抑制小区间干扰的主要途径。在下行方向，可以通过多个相邻小区的协同处理采用预编码技术消除干扰。一种方式是个相邻基站之间完全共享相互干扰的各终端用户的数据，但需要基站之间采用高速的大带宽链路互连，在实际系统中会造成很高的费用。在上行方向，各个移动终端完全独立，一种方式是各个基站之间进行联合数据接收处理，通过联合检测的方式，消除用户间的干扰并分离出各个用户的信号。采用这种方式进行干扰消除需要的带宽比下行待发数据共享所需带宽更大，在实际系统中同样会造成很高的费用。 

这样，无论是上行还是下行，在不共享待发射数据的前提下消除小区间干扰，对运营商来说都是最经济可行的实现方案。另外，在采用中继站(Relay Station)的情况下，由于中继站之间通常没有直接的互连链路，因此多个中继站之间的相互干扰的抑制，也需要采用不共享待数据的干扰抑制技术。实际上，这类问题都可归结为K-用户MIMO(多输入多输出，Multiple Input and Multiple Output)干扰信道模型的干扰消除。在K用户干扰信道模型中，发射源数和用户数均为K，每个发射源的天线数为M、每个用户的接收天线数为N，发射源之间和用户之间无数据共享，即每个发射端都只知道自己用户(或接收端)的数据，而不知道其它用户(或接收端)的数据，因此，只能通过对自己用户数据的预编码处理，来实现用户间的干扰抑制。 

干扰对齐是解决K用户干扰信道模型的干扰消除问题的主要技术途径，其基本思想是第i个用户所接收到来自其它发射端的干扰向量尽可能对齐，从而得到尽可能小的干扰空间，从而实现干扰消除。但是，线性干扰对齐技术目前仍处于研究的初始阶段，如何有效实现对任意用户数，任意天线数的干扰对齐的问题没有解决。 

发明内容

本发明实施例提供对任意用户数、任意天线数的干扰对齐的通用方法。 

本发明实施例提供一种干扰消除方法，包括： 

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端信号流数索引为m的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数； 

对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和； 

由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量； 

发送经所述预编码向量预编码后的信号。 

本发明实施例提供一种干扰消除方法，包括： 

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为 ，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置； 

对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和； 

由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。 

相应地，本发明实施例提供一种数据发射装置，包括： 

干扰向量获取单元，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端信号流数索引为m的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数； 

线性组合关系获取单元，用于对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和； 

预编码向量获取单元，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量； 

发送单元，用于发送经所述预编码向量预编码后的信号。 

本发明实施例提供另外一种数据发射装置，包括： 

干扰向量获取单元，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为 

，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置； 

线性组合关系获取单元，用于对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和； 

接收滤波向量获取单元，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。 

本发明实施例提供的干扰消除方法及数据发射装置，可以针对任意用户数、任意天线数的通信系统进行干扰消除，并提供了干扰对齐的实现条件，应用于小区间干扰消除可以大大降低运营商成本，采用较小的代价，获得系统性能的提高。 

附图说明

图1为本发明实施例干扰消除方法流程图； 

图2为本发明实施例另一干扰消除方法流程图； 

图3为本发明实施例干扰对齐示意图； 

图4为本发明实施例发射端装置结构图； 

图5为本发明实施例另一发射端装置结构图。 

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。 

参见图1，本发明实施例提供一种干扰消除方法，运用于无线通信系统中发射端干扰消除，包括： 

S101，发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端的信号流数索引为m的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数； 

这里发射端可以为基站、中继站、用户设备等，用户指与发射相对应的接收端，如终端。第i个用户的干扰向量指除第i个用户的发射端之外，其它发射到第i个用户的信道矩阵与预编码向量的乘积。 

S102，对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和； 

可以将组合系数简单设置为0或1，每个线性组合可以得到一个线性方程。 

S103，由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量； 

对所有用户，联立S102中得到的方程，得到方程组，其未知数为每个发射端的预编码向量，求解该方程组得到所有基站的预编码向量。 

S104，发送经所述预编码向量预编码后的信号。 

本发明实施例还提供一种运用于接收端的干扰消除方法，与发射端的干扰消除方法呈对偶关系。参见图2，包括： 

S201，发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为 

，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km 为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置； 

S202，对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和； 

可以将组合系数简单设置为0或1，每个线性组合可以得到一个线性方程。 

S203，由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。 

对所有用户，联立S102中得到的方程，得到方程组，其未知数为每个用户的接收滤波向量，求解该方程组得到所有用户的接收滤波向量。 

与基于发射端干扰对齐不同的是，这里是求解每个用户的接收滤波向量。 

本发明实施例基于干扰对齐的基本思想，即将第i个用户所接收到来自其它发射端的干扰向量尽可能对齐，从而得到尽可能小的干扰空间，实现任意天线数，任意用户数的干扰消除。 

下面详细介绍本发明实施例的干扰消除方法。本发明实施例的信道模型采用K-用户MIMO干扰信道模型，即作为发射端的基站数目和作为接收端的用户数目均为K，每个基站的天线数为M、每个用户的接收天线数为N，基站之间和用户之间无数据共享，即每个发射端都只知道自己接收端的数据，而不知道其它接收端的数据，因此，只能通过对自己接收端数据的预编码处理，来实现用户间的干扰抑制。当然，本发明实施例不限于K-用户MIMO干扰信道模型，其他信道模型原理一样，此不赘述。 

第k个用户接收的信号可以表示为： 

y_k＝H_k1w₁x₁+H_k2w₂x₂+...+H_kkw_kx_k+...+n_k    (1) 

其中，H_ki表示第i个基站到第k个用户的信道矩阵，维数为N×M；w_i为第i个基站的预编码向量，维数为M×1，x_i表示发送的信号，为一标量，n_k为方差为σ²的噪声向量。 

用户的线性接收总能表示各接收天线接收信号的加权和，第k个用户接收信号的估计为： 

${\hat{x}}_k=g_k^H{y}_k=g_k^H{H}_{\mathrm{kk}}{w}_k{x}_k+(g_k^H{H}_{k1}{w}_1{x}_1+g_k^H{H}_{k2}{w}_2{x}_2+...)+g_k^H{n}_k---\left(2\right)$

其中， 

为一个1行N列的向量用于加权。当 

时，g_k的选择并不改变噪声 的功率，则获得x_k的最佳估计的一个必要条件是：对所有i，k＝1，2，…，K，有： 

对于i≠k， 

为正数，且最大化 

对于第k个用户，当w_i确定时，要满足 

令a_i＝H_kiw_i，则有 

其中a_i＝(a_i1，a_i2，…，a_iN)^T，可以得到如下含K个方程的线性方程组： 

$\left\{\begin{array}{c}{a}_{11}{g}_{k1}^{*}+a_{12}{g}_{k2}^{*}+...+a_{1N}{g}_{\mathrm{kN}}^{*}=0\\ ...\\ a_{k-\mathrm{1,1}}{g}_{k1}^{*}+a_{k-\mathrm{1,2}}{g}_{k2}^{*}+...+a_{k-1,N}{g}_{\mathrm{kN}}^{*}=0\\ a_{k1}{g}_{k1}^{*}+a_{k2}{g}_{k2}^{*}+...+a_{\mathrm{kN}}{g}_{\mathrm{kN}}^{*}=c_k\\ a_{k+\mathrm{1,1}}{g}_{k1}^{*}+a_{k+\mathrm{1,2}}{g}_{k2}^{*}+...+a_{k+1,N}{g}_{\mathrm{kN}}^{*}=0\\ ...\\ a_{K1}{g}_{k1}^{*}+a_{K2}{g}_{k2}^{*}+...+a_{\mathrm{KN}}{g}_{\mathrm{kN}}^{*}=0\end{array}\right.---\left(3\right)$

为了保证(3)有非零解，则必须使得上述K个方程中，至少有K-N个干扰迫零方程的系数向量是除第k个方程外其余N-1个干扰迫零方程的系数向量的线性组合，即为干扰对齐的约束条件，其中，干扰迫零方程是指(3)中除第k个方程外其余N-1个右边为零的方程。对于一个用户只接收到一路信号的单流情况，有： 

$H_{k,i_m}{w}_{i_m}=\underset{n=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kn}}{H}_{k,i_n}{w}_{i_n}---\left(4\right)$

其中k＝1，2，…，K，i_n|_{n＝1，2，…，N-1}∈S_k1，i_m|_{m＝1，2，…，K-N}∈S_k2，α_kn表示组合系数，S_k1表示含N-1个元素的被对齐干扰向量集合，S_k2表示含K-N个元素的剩余干扰向量集合，且S_k1∪S_k2∪{k}＝{1，2，…，K}。 

上面为了描述简便，以单流为例，即每个用户只接收一路信号，也即每个用户的信号流数为1。当然，可以将单流的情形推广到多流，即第k个用户的信号流数为L_k。这时，对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和。可以推出，当所有用户的信号流数之和的上界为 

的向下取整值和 

的向下取整值的最小值时，即上界为 

可以实施上面的干扰消除方 法， 表示向下取整。 

图3为一种干扰对齐方法示意图，M＝6，N＝3，K＝5，即有5个基站，5个用户，每个用户的接收天线数为3。对单流的每个用户来说，因接收天线数为3，则接收信号向量呈3维，除去有用信号1维之外，还剩2维，则4个干扰向量中的任意3个线性相关。 

参见图3，对于第1个用户，即第1行，H₁₄w₄是需要对齐的干扰向量，H₁₄w₄是H₁₂w₂和H₁₃w₃的线性组合，可以表示为 

H₁₄w₄＝α₁₁H₁₂w₂+α₁₂H₁₃w₃    (5) 

同样，H₁₅w₅是第二个需要对齐的干扰向量，H₁₅w₅是H₁₂w₂和H₁₃w₃的线性组合，可以表示为 

H₁₅w₅＝α₁₃H₁₂w₂+α₁₄H₁₃w₃    (6) 

对第一个用户，被对齐的干扰向量数为K-N＝2；剩余干扰向量个数为N-1＝2。同样，对第二、三、四、五个向量，可以得到多个形如(5)，(6)的方程，得到方程组，求解可以得出每个预编码向量。 

选取α_kn为0或1，可以简化线性方程组，进而获得每个基站的预编码向量，做相应的预编码后由基站发送出去。 

对于M＝N＝3，K＝4，总的信号流数L＝4，式(4)可以表示成如下的线性方程组： 

$\left[\begin{array}{cccc}0& {\mathrm{\α}}_1{H}_{12}& {\mathrm{\β}}_1{H}_{13}& -H_{14}\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{21}& 0& {\mathrm{\β}}_2{H}_{23}& -H_{24}\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{31}& {\mathrm{\β}}_3{H}_{32}& 0& -H_{34}\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{41}& {\mathrm{\β}}_4{H}_{42}& -H_{43}& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{w}_1\\ w_2\\ w_3\\ w_4\end{array}\right]=0---\left(7\right)$

可以简单选取各组合系数，求解得到w_k。 

对于M＝N＝4，K＝4，总的信号流数L＝5，四个用户的信号流数分别为2，1，1，1，由式(4)可以得到如下线性方程组，进而求解得到w_k。 

$\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& {\mathrm{\β}}_1{H}_{12}& {\mathrm{\γ}}_1{H}_{13}& -H_{14}\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{21}& {\mathrm{\β}}_2{H}_{21}& 0& {\mathrm{\γ}}_2{H}_{23}& -H_{24}\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{31}& {\mathrm{\β}}_3{H}_{31}& -H_{32}& 0& {\mathrm{\γ}}_3{H}_{34}\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{41}& {\mathrm{\β}}_4{H}_{41}& {\mathrm{\γ}}_4{H}_{42}& -H_{43}& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{w}_{11}\\ w_{12}\\ w_2\\ w_3\\ w_4\end{array}\right]=0---\left(8\right)$

求出w_k后，可以确定各个发射基站的预编码向量，这样，第i个发射端到第k个 接收端的等效信道矩阵就是(H_kiw_i)，每个接收端就可以已知的等效信道矩阵，选择合适的接收机对有用信号进行接收，如最小均方误差接收机、最大似然接收机、串行干扰消除接收机等。得到w_k后，可以进一步求出每个用户的接收滤波向量g_k，为 

或 

其中，σ²表示噪声方差，I_N为N×N单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。 

本发明实施例还对上面方程组的求解方法作进一步的介绍。 

对于(7)，由于(α_k，β_k)可以灵活取值，为了简便，本发明实施例取β₂，β₄，α₃均为0，容易得到： 

$\left\{\begin{array}{c}{w}_1={\mathrm{\α}}_2^{-1}{H}_{21}^{-1}{H}_{24}{w}_4\\ w_2={\mathrm{\β}}_3^{-1}{H}_{32}^{-1}{H}_{34}{w}_4\\ w_3={\mathrm{\α}}_4{\mathrm{\α}}_2^{-1}{H}_{43}^{-1}{H}_{41}{H}_{21}^{-1}{H}_{24}{w}_4\end{array}\right.---\left(9\right)$

且， 

$H_{14}{w}_4={\mathrm{\α}}_1({\mathrm{\β}}_3^{-1}{H}_{12}{H}_{32}^{-1}{H}_{34}+$

                  (10) 

${\mathrm{\α}}_1^{-1}{\mathrm{\β}}_1{\mathrm{\α}}_4{\mathrm{\α}}_2^{-1}{H}_{13}{H}_{43}^{-1}{H}_{41}{H}_{21}^{-1}{H}_{24})w_4$

取β₁＝α₁，则w₄是下面3×3矩阵 

的特征向量，通过现有的特征向量的求法，可以得到w₄，进而可以由(9)得到其他各预编码向量。 

可以看到，上面各式中具有可调节的系数，这使得每个发射端都可以独立控制发射功率，而不改变干扰对齐的关系。 

对于(8)，把w₄当作预定义的向量，表示为 

φ_i是0到2π之间的辐角，通过变形，得到如下方程组： 

$\left[\begin{array}{cccc}0& 0& {\mathrm{\β}}_1{H}_{12}& {\mathrm{\γ}}_1{H}_{13}\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{21}& {\mathrm{\β}}_2{H}_{21}& 0& {\mathrm{\γ}}_2{H}_{23}\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{31}& {\mathrm{\β}}_3{H}_{31}& -H_{32}& 0\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{41}& {\mathrm{\β}}_4{H}_{41}& {\mathrm{\γ}}_4{H}_{42}& -H_{43}\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{w}_{11}\\ w_{12}\\ w_2\\ w_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{H}_{14}{w}_4\\ H_{24}{w}_4\\ -{\mathrm{\γ}}_3{H}_{34}{w}_4\\ 0\end{array}\right]---\left(11\right)$

令β₁，α₂，γ₂，α₃，β₃，β₄，γ₄皆为0，容易解出： 

$\left\{\begin{array}{c}{w}_{11}={\mathrm{\α}}_4^{-1}{\mathrm{\γ}}_1^{-1}{H}_{41}^{-1}{H}_{43}{H}_{13}^{-1}{H}_{14}{w}_4\\ w_{12}={\mathrm{\β}}_2^{-1}{H}_{21}^{-1}{H}_{24}{w}_4\\ w_2={\mathrm{\γ}}_3{H}_{32}^{-1}{H}_{34}{w}_4\\ w_3={\mathrm{\γ}}_1^{-1}{H}_{13}^{-1}{H}_{14}{w}_4\end{array}\right.---\left(12\right)$

再以M＝N＝4，K＝3，L＝6，每个用户传输的信号流数为2，2，2为例，各用户的接收信号分别为： 

$\left\{\begin{array}{c}{y}_1=H_{11}{W}_1{x}_1+H_{12}{W}_2{x}_2+H_{13}{W}_3{x}_3+n_1\\ y_2=H_{21}{W}_1{x}_1+H_{22}{W}_2{x}_2+H_{23}{W}_3{x}_3+n_2\\ y_3=H_{31}{W}_1{x}_1+H_{32}{W}_2{x}_2+H_{33}{W}_3{x}_3+n_3\end{array}\right.---\left(13\right)$

其中：H_ik是4×4的对角矩阵，W_k＝[w_k1 w_k2]是4×2的预编码矩阵，x_k是2×1的向量。要实现干扰对齐，则应满足如下线性方程组： 

$\left\{\begin{array}{c}{H}_{13}{W}_3=H_{12}{W}_2{D}_1\\ H_{23}{W}_3=H_{21}{W}_1{D}_2\\ H_{32}{W}_2=H_{31}{W}_1{D}_3\end{array}\right.---\left(14\right)$

可以进一步表示为： 

$\left[\begin{array}{cccccc}0& 0& {\mathrm{\α}}_1{H}_{13}& {\mathrm{\β}}_1{H}_{13}& -H_{15}& 0\\ 0& 0& {\mathrm{\α}}_2{H}_{13}& {\mathrm{\β}}_2{H}_{13}& 0& -H_{15}\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{31}& {\mathrm{\β}}_3{H}_{31}& 0& 0& -H_{35}& 0\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{31}& {\mathrm{\β}}_4{H}_{31}& 0& 0& 0& -H_{35}\\ {\mathrm{\α}}_5{H}_{51}& {\mathrm{\β}}_5{H}_{51}& -H_{53}& 0& 0& 0\\ {\mathrm{\α}}_6{H}_{51}& {\mathrm{\β}}_6{H}_{51}& 0& -H_{53}& 0& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{w}_1\\ w_2\\ w_3\\ w_4\\ w_5\\ w_6\end{array}\right]=0---\left(15\right)$

令 

D₂＝diag{λ₁，λ₂}，D₁＝D₃＝I，则W₁＝[w₁₁ w₁₂]是T的两个特征向量，即： 

Tw₁₁＝λ₁w₁₁，Tw₁₂＝λ₂w₁₂    (16) 

一旦求得W₁，则可根据下式求得其它的预编码向量： 

$\left\{\begin{array}{c}{W}_3=H_{23}^{-1}{H}_{21}{W}_1{D}_2\\ W_2=H_{32}^{-1}{H}_{31}{W}_1{D}_3\end{array}\right.---\left(17\right)$

本发明实施例还从接收端的角度介绍干扰消除的方法，与上面介绍的发射端的干扰消除方法互为对偶，此时求解的不是发射端的预编码向量，而是用户侧的接收滤波 向量g_k。对于单流的情况，为了消除干扰，有 

$w_i^H{H}_{\mathrm{ki}}^H{g}_k={0|}_{k\≠i},$

$w_i^H{H}_{\mathrm{ii}}^H{g}_i=d_i$

令 

则有 其中b_k＝(b_k1，b_k2，…，b_kN)^T，可以得到如下含K个方程的线性方程组： 

$\left\{\begin{array}{c}{b}_{11}{w}_{i1}^{*}+b_{12}{w}_{i2}^{*}+...+b_{1M}{w}_{\mathrm{iM}}^{*}=0\\ ...\\ b_{i-\mathrm{1,1}}{w}_{i1}^{*}+b_{i-\mathrm{1,2}}{w}_{i2}^{*}+...+b_{i-1,M}{w}_{\mathrm{iM}}^{*}=0\\ b_{i1}{w}_{i1}^{*}+b_{i2}{w}_{i2}^{*}+...+b_{\mathrm{iM}}{w}_{\mathrm{iM}}^{*}=d_i\\ b_{i+\mathrm{1,1}}{w}_{i1}^{*}+b_{i+\mathrm{1,2}}{w}_{i2}^{*}+...+b_{i+1,M}{w}_{\mathrm{iM}}^{*}=0\\ ...\\ b_{K1}{w}_{i1}^{*}+b_{K2}{w}_{i2}^{*}+...+b_{\mathrm{KM}}{w}_{\mathrm{iM}}^{*}=0\end{array}\right.---\left(18\right)$

为了保证该线性方程组有非零解，则必须使得上述K个方程中，有K-M个干扰迫零方程的系数向量是除第k个方程外其余M-1个干扰迫零方程的系数向量的线性组合，即为干扰对齐的约束条件： 

$H_{k_n,i}^H{g}_{k_n}=\underset{m=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{im}}{H}_{k_m,i}^H{g}_{k_m}---\left(19\right)$

其中k＝1，2，…，K，k_m|_{m＝1，2，…，M-1}∈Γ_i1，k_n|_{n＝1，2，…，K-M}∈Γ_i2，α_kn表示组合系数，Γ_i1表示含M-1个元素的被对齐干扰向量集合，Γ_i2表示含K-M个元素的剩余干扰向量集合，且Γ_i1∪Γ_i2∪{k}＝{1，2，…，K}。类似地，可以推导出，用户的总流数的上界为 的向下取整值和 

的向下取整值的最小值时，即上界为 

可以实现干扰对齐， 

表示向下取整。 

更一般地，推广到多流的情况，对每一个用户，可以得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和。 

以M＝N＝3，K＝4，单流的情况为例，由(19)可以得到： 

$\left[\begin{array}{cccc}0& {\mathrm{\α}}_1{H}_{21}^H& {{\mathrm{\β}}_{1}H}_{31}^H& -H_{41}^H\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{12}^H& 0& {\mathrm{\β}}_2{H}_{32}^H& -H_{42}^H\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{13}^H& {\mathrm{\β}}_3{H}_{23}^H& 0& -H_{43}^H\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{14}^H& {\mathrm{\β}}_4{H}_{24}^H& -H_{34}^H& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{g}_1\\ g_2\\ g_3\\ g_4\end{array}\right]=0---\left(20\right)$

取β₂，β₄，α₃均为0，容易得到： 

$\left\{\begin{array}{c}{g}_1={\mathrm{\α}}_2^{-1}{\left(H_{12}^H\right)}^{-1}{H}_{42}^H{g}_4\\ g_2={\mathrm{\β}}_3^{-1}{\left(H_{23}^H\right)}^{-1}{H}_{43}^H{g}_4\\ g_3={\mathrm{\α}}_4{\mathrm{\α}}_2^{-1}{\left(H_{34}^H\right)}^{-1}{H}_{14}^H{\left(H_{12}^H\right)}^{-1}{H}_{42}^H{g}_4\end{array}\right.---\left(21\right)$

取β₁＝α₁，则g₄是下面3×3矩阵 

$H_{41}^H[{\mathrm{\β}}_3^{-1}{H}_{21}^H{\left(H_{23}^{-H}\right)}^{-1}+H_{43}^H+$

                  (23) 

${{\mathrm{\α}}_4{\mathrm{\α}}_2^{-1}{H}_{31}^H{\left(H_{34}^{-H}\right)}^{-1}{H}_{14}^H{\left(H_{12}^{-H}\right)}^{-1}{H}_{42}^H]}^{-1}$

的特征向量，通过现有的特征向量的求法，可以得到g₄，进而可以由(21)得到其他各接收滤波向量。 

对于M＝N＝4，K＝4，L＝5的情况，第一个用户的信号流数为2，这时有 

$\left[\begin{array}{ccccc}0& 0& {\mathrm{\β}}_1{H}_{21}^H& {{\mathrm{\γ}}_{1}H}_{31}^H& -H_{41}^H\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{12}^H& {\mathrm{\β}}_2{H}_{12}^H& 0& {\mathrm{\γ}}_2{H}_{32}^H& -H_{42}^H\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{13}^H& {\mathrm{\β}}_3{H}_{13}^H& -H_{23}^H& 0& {\mathrm{\γ}}_3{H}_{43}^H\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{14}^H& {\mathrm{\β}}_4{H}_{14}^H& {\mathrm{\γ}}_4{H}_{24}^H& -H_{34}^H& 0\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{g}_{11}\\ g_{12}\\ g_2\\ g_3\\ g_4\end{array}\right]=0---\left(24\right)$

通过选择预先定义的接收滤波向量g₄，(24)可以变形为 

$\left[\begin{array}{cccc}0& 0& {\mathrm{\β}}_1{H}_{21}^H& {\mathrm{\γ}}_1{H}_{31}^H\\ {\mathrm{\α}}_2{H}_{12}^H& {\mathrm{\β}}_2{H}_{12}^H& 0& {\mathrm{\γ}}_2{H}_{32}^H\\ {\mathrm{\α}}_3{H}_{13}^H& {\mathrm{\β}}_3{H}_{13}^H& -H_{23}^H& 0\\ {\mathrm{\α}}_4{H}_{14}^H& {\mathrm{\β}}_4{H}_{14}^H& {\mathrm{\γ}}_4{H}_{24}^H& -H_{34}^H\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{g}_{11}\\ g_{12}\\ g_2\\ g_3\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{H}_{41}^H{g}_4\\ H_{42}^H{g}_4\\ -{\mathrm{\γ}}_3{H}_{43}^H{g}_4\\ 0\end{array}\right]---\left(25\right)$

令β₁，α₂，γ₂，α₃，β₃，β₄，γ₄皆为0，容易解出： 

$\left\{\begin{array}{c}{g}_{11}={\mathrm{\α}}_4^{-1}{\mathrm{\γ}}_1^{-1}{\left(H_{14}^H\right)}^{-1}{H}_{34}^H{\left(H_{31}^H\right)}^{-1}{H}_{41}^H{g}_4\\ g_{12}={\mathrm{\β}}_2^{-1}{\left(H_{12}^H\right)}^{-1}{H}_{42}^H{g}_4\\ g_2={\mathrm{\γ}}_3{\left(H_{23}^H\right)}^{-1}{H}_{43}^H{g}_4\\ g_3={\mathrm{\γ}}_1^{-1}{\left(H_{31}^H\right)}^{-1}{H}_{41}^H{g}_4\end{array}\right.---\left(26\right)$

对于M＝N＝4，K＝3，L＝6，每个用户传输的信号流数为2，2，2的情形，有 

$\left\{\begin{array}{c}{H}_{31}^H{G}_3=H_{21}^H{G}_2{D}_1\\ H_{32}^H{G}_3=H_{12}^H{G}_1{D}_2\\ H_{23}^H{G}_2=H_{13}^H{G}_1{D}_3\end{array}\right.---\left(27\right)$

G_k＝[g_k1 g_k2]，k＝1，2，3，D₁，D₂，D₃均为2×2的矩阵，容易得出： 

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{TG}}_1=G_1{D}_1\\ G_2={\left(H_{23}^H\right)}^{-1}{H}_{13}^H{G}_1{D}_3\\ G_3={\left(H_{32}^H\right)}^{-1}{H}_{12}^H{G}_1{D}_2\end{array}\right.---\left(28\right)$

这里， 

取D₂为对角矩阵，则g₁₁和g₁₂是4×4矩阵T的两个特征向量。接下来的解法与(16)、(17)类似。 

对于接收端的干扰消除方法，计算出接收滤波向量后，可以进一步计算出发射端的预编码向量，第k个发射端的预编码向量w_i为 

或 

其中，σ²表示噪声方差，I_M为M×M单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。 

本发明实施例还提供一种判断采用何种干扰消除方法的方法，即有些情况下优先采用发射端的干扰消除方法，有些情况下采用接收端的干扰消除方法。具体为： 

若发射机发射天线数M小于或等于用于接收天线数N，则 

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k≠i，m＝1，2，…，L_k，k、i为正整数，k＝1，2，……K，K为用户数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数； 

对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量 与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和，且L满足  表示向下取整数值； 

由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量； 

发送经所述预编码向量预编码后的信号； 

若发射机发射天线数M大于用于接收天线数N，则 

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为 

其中，k≠i，m＝1，2，…，L_k，k、i为正整数，k＝1，2，……K，m为信号流数的索引，K为用户数，g_km为第k个用户的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置； 

对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，且L满足 

由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。 

本发明实施例提供的基于发射端和基于接收端的干扰消除方法，可以针对任意用户数、任意天线数的通信系统进行干扰消除，应用于小区间干扰消除可以大大降低运营商成本，采用较小的代价，获得系统性能的提高。 

相应地，本发明实施例还提供一种数据发射装置，如基站。参见图4，包括： 

干扰向量获取单元401，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端信号流数索引为m的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数； 

线性组合关系获取单元402，用于对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和； 

预编码向量获取单元403，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预 编码向量； 

发送单元404，用于发送经所述预编码向量预编码后的信号。 

所述装置还可以进一步包括接收滤波向量获取单元，用于根据预编码向量获取单元获取的预编码向量，得到所有用户的接收滤波向量，第k个用户的接收滤波向量g_k为 

或 

其中，σ²表示噪声方差，I_N为N×N单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。 

与接收端干扰消除方法对应，本发明实施例还提供另一种数据发射装置，参见图5，包括： 

干扰向量获取单元501，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为 

其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置； 

线性组合关系获取单元502，用于对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和； 

接收滤波向量获取单元503，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。 

进一步地，该装置还可以包括预编码向量获取单元，用于根据接收滤波向量获取单元获取的接收滤波向量，得到所有发射端的预编码向量，第k个发射端的预编码向量w_i为 

或 

其中，σ²表示噪声方差，I_M为M×M单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。 

本发明实施例提供的数据发射装置可以具体为基站、中继站、用户设备、移动终端等。可以针对任意用户数、任意天线数的通信系统进行干扰消除，应用于小区间干扰消除可以大大降低运营商成本，采用较小的代价，获得系统性能的提高。 

本申请文件中所公开的实施例描述的各单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机 软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明实施例的范围。 

结合本文中所公开的实施例描述的方法或算法的步骤可以直接用硬件、处理器执行的软件模块，或者二者的结合来实施。软件模块可以置于随机存储器(RAM)、内存、只读存储器(ROM)、电可编程ROM、电可擦除可编程ROM、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD-ROM、或技术领域内所公知的任意其它形式的存储介质中。 

Claims (15)

1.一种干扰消除方法，其特征在于，包括：

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端信号流数索引为m的预编码向量；

对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和；

由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量；

发送经所述预编码向量预编码后的信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，L_k=1时，所述线性组合关系为： $H_{k,i_m}{w}_{i_m}=\underset{n=1}{\overset{N-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_{\mathrm{kn}}{H}_{k,i_n}{w}_{i_n},$ 其中k=1，2，…，K，i_n|_{n＝1，2，…，N-1}∈S_k1，i_m|_{m＝1，2，…，K-N}∈S_k2，α_kn表示组合系数，S_k1表示含N-1个元素的被对齐干扰向量集合，S_k2表示含K-N个元素的剩余干扰向量集合，且S_k1∪S_k2∪{k}={1，2，…，K}。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量，包括：

联立所有用户的线性组合关系，得到一个含K个方程的方程组，求解所述方程组得到所有发射端的预编码向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所有用户的信号流数和的上界为

其中M表示发射端的发射天线数，表示向下取整。

5.根据权利要求4所述的方法，所述发射端的发射天线数M小于或等于所述接收天线数N。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

由所述得到的预编码向量，得到所有用户的接收滤波向量，第k个用户的接收滤波向量 $g_k={(\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}{w}_i{w}_i^H{H}_{\mathrm{ki}}^H+{\mathrm{\σ}}^2{I}_N)}^{-1}{H}_{\mathrm{kk}}{w}_k,$ 或 $g_k={(\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}{w}_i{w}_i^H{H}_{\mathrm{ki}}^H+{\mathrm{\σ}}^2{I}_N)}^{-1}{H}_{\mathrm{kk}}{w}_k,$ 其中，σ²表示噪声方差，I_N为N×N单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。

7.一种干扰消除方法，其特征在于，包括：

发射端获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置；

对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和；

由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，L_k=1时，所述线性组合关系为： $H_{k_n,i}^H{g}_{k_n}=\underset{m=1}{\overset{M-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\β}}_{\mathrm{im}}{H}_{k_m,i}^H{g}_{k_m},$ 其中i=1，2，…，K，k_m|_{m＝1，2，…，M-1}∈Γ_i1，k_n|_{n＝1，2，…，K-M}∈Γ_i2，β_im表示组合系数，Γ_i1表示含M-1个元素的被对齐干扰向量集合，Γ_i2表示含K-M个元素的剩余干扰向量集合，且Γ_i1∪Γ_i2∪{i}={1，2，…，K}。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量，包括：

联立所有用户的线性组合关系，得到一个含K个方程的方程组，求解所述方程组得到所有发射端的预编码向量。

10.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所有用户的信号流数和的上界为

其中M表示发射端发射天线数，

表示向下取整。

11.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

由所述得到的接收滤波向量，得到所有发射端的预编码，第i个发射端的预编码向量 $w_i={(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}^H{g}_k{g}_k^H{H}_{\mathrm{ki}}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_M)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^H{g}_i,$ 或 $w_i={(\underset{k=1,k\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}^H{g}_k{g}_k^H{H}_{\mathrm{ki}}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_M)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^H{g}_i,$ 其中，σ²表示噪声方差，I_M为M×M单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。

12.一种数据发射装置，其特征在于，包括：

干扰向量获取单元，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为H_kiw_im，其中，k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，w_im为第i个发射端信号流数索引为m的预编码向量，L_k为第k个用户的信号流数；

线性组合关系获取单元，用于对每一个用户，得到至少L-N个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余N-L_k个干扰向量的线性组合，N为用户的接收天线数，L为所有用户的信号流数和；

预编码向量获取单元，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有发射端的预编码向量；

发送单元，用于发送经所述预编码向量预编码后的信号。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，还包括：

接收滤波向量获取单元，用于根据预编码向量获取单元获取的预编码向量，得到所有用户的接收滤波向量，第k个用户的接收滤波向量g_k为 ${(\underset{i=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}{w}_i{w}_i^H{H}_{\mathrm{ki}}^H+{\mathrm{\σ}}^2{I}_N)}^{-1}{H}_{\mathrm{kk}}{w}_k$ 或 ${(\underset{i=1,i\≠k}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}{w}_i{w}_i^H{H}_{\mathrm{ki}}^H+{\mathrm{\σ}}^2{I}_N)}^{-1}{H}_{\mathrm{kk}}{w}_k,$ 其中，σ²表示噪声方差，I_N为N×N单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。

14.一种数据发射装置，其特征在于，包括：

干扰向量获取单元，用于获取每个用户的干扰向量，第k个用户的干扰向量为

其中k，i，m，均为正整数，且满足1≤k≤K，k≠i，1≤m≤L_k，m为信号流数的索引，K为用户数，L_k为第k个用户的信号流数，H_ki为第i个发射端到第k个用户的信道矩阵，g_km为第k个用户信号流数索引为m的接收滤波向量，L_k为第k个用户的信号流数，(.)^H表示对矩阵取共轭转置；

线性组合关系获取单元，用于对每一个用户，得到至少L-M个线性组合关系，所述线性组合为被对齐干扰向量与其余M-L_k个干扰向量的线性组合，M为发射端的发射天线数，L为所有用户的信号流数和；

接收滤波向量获取单元，用于由所有用户的线性组合关系，得到所有用户的接收滤波向量。

15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，还包括：

预编码向量获取单元，用于根据接收滤波向量获取单元获取的接收滤波向量，得到所有发射端的预编码向量，第i个发射端的预编码向量w_i为 ${(\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}^H{g}_k{g}_k^H{H}_{\mathrm{ki}}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_M)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^H{g}_i$ 或 ${(\underset{k=1,k\≠i}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}{H}_{\mathrm{ki}}^H{g}_k{g}_k^H{H}_{\mathrm{ki}}+{\mathrm{\σ}}^2{I}_M)}^{-1}{H}_{\mathrm{ii}}^H{g}_i,$ 其中，σ²表示噪声方差，I_M为M×M单位矩阵，(.)^H表示对矩阵取共轭转置，(.)^-1表示对矩阵求逆。

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