一种多用户干扰抑制方法、终端及基站

摘要

本发明实施例提供一种多用户干扰抑制方法、终端及基站，包括：对配对用户中各个用户的业务数据进行层映射和预编码，得到预编码输出数据；将预编码输出数据和公共导频序列映射到天线阵列的端口上，并通过天线阵列发送给各个用户；相应地，本发明实施例还提供一种数据接收方法、一种基站及终端，基于配对用户的公共导频序列，对一个小区内或者协作区域内的配对用户中的每个用户都使用同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的导频，要求不同用户的导频必须正交，因此配对的用户数不受正交的导频序列数量的限制，从而能更好地支持CoMP模式，提高了信道估计的精度。

权利要求

1.一种数据发送方法，其特征在于，包括：

根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，所述配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合；

对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

利用所述预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

将所述预编码输出数据和公共导频序列映射到天线阵列的端口上，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述配对用户中的各个用户发送的相同的导频信号序列；

将映射到所述天线阵列端口上的数据通过所述天线阵列发送给所述各个用户。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，具体包括：对配对用户中的各个用户的信道矩阵作奇异值分解，得到所述各个用户对应的奇异向量v1，v2.....vn，其中奇异向量vi是对用户i的信道矩阵Hi进行奇异值分解后得到的最大奇异值对应的右奇异向量，将所述各个用户对应的奇异向量组合，得到矩阵按照公式 对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中， 表示 的共轭转置，W＝[W1，W2，....Wn]，Wi(i＝1，2，....n)是用户i的预编码向量。

3.一种数据接收方法，其特征在于，包括：

用户接收基站发送的数据；

所述用户对接收到的数据进行解映射，得到公共导频序列和包含多用户干扰的业务数据，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述用户以及与所述用户在相同的时频资源上收发数据的其他用户发送的相同的导频信号序列；

所述用户利用所述公共导频序列进行信道估计，得到所述用户与所述基站之间的信道矩阵；

将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量；

利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述用户的业务数据。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量，具体包括：将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置矩阵作矩阵乘法运算，得到乘积矩阵；

将所述乘积矩阵作特征值分解，选择最大特征值对应的特征值向量作为检测矢量。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量，具体包括：将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置矩阵作矩阵乘法运算，得到乘积矩阵；

将所述乘积矩阵作特征值分解；

将所述乘积矩阵作特征值分解后的最大特征值对应的特征值向量作正交变换，得到正交特征值矢量，并选取所述正交特征值矢量为检测矢量。

6.如权利要求3-5任一项所述的方法，其特征在于，所述利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述用户的业务数据，具体包括：用所述检测矢量的共轭转置乘以所述包含多用户干扰的业务数据，得到所述用户的业务数据。

7.一种基站，其特征在于，包括：

预编码矩阵生成模块，用于根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，所述配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合；

层映射模块，用于对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

预编码模块，用于利用所述预编码矩阵生成模块获得的预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

天线映射模块，用于将所述预编码输出数据和公共导频序列映射到天线阵列的端口上，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述配对用户中的各个用户发送的相同的导频信号序列；

天线阵列，用于将映射到所述天线阵列端口的数据通过所述天线阵列发送给所述各个用户。

8.如权利要求7所述的基站，其特征在于，所述预编码矩阵生成模块具体包括：矩阵分解单元，用于对配对用户中的各个用户的信道矩阵作奇异值分解，得到所述各个用户对应的奇异向量v1，v2.....vn，其中奇异向量vi是对用户i的信道矩阵Hi进行奇异值分解后得到的最大奇异值对应的右奇异向量，将所述各个用户对应的奇异向量组合，得到矩阵矩阵运算单元，用于按照公式 对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中，表示 的共轭转置，W＝[W1，W2，....Wn]，Wi(i＝1，2，....n)是用户i的预编码向量。

9.一种终端，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收基站发送的的数据；

解映射模块，用于对接收到的数据进行解映射，得到公共导频序列和包含多用户干扰的业务数据，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述终端以及与所述终端在相同的时频资源上收发数据的其他终端发送的相同的导频信号序列；

信道估计模块，用于利用所述公共导频序列进行信道估计，得到所述终端与所述基站之间的信道矩阵；

特征值分解模块，用于将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量；

解调模块，用于利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述终端的业务数据。

10.如权利要求9所述的终端，其特征在于，所述特征值分解模块具体包括：乘法单元，用于将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置矩阵作矩阵乘法运算，得到乘积矩阵；

分解单元，用于将所述乘积矩阵作特征值分解；

选择单元，用于选择最大特征值对应的特征值向量作为检测矢量。

说明书

一种多用户干扰抑制方法、终端及基站

技术领域

[0001] 本发明涉及通信领域，尤其涉及一种数据发送方法、数据接收方法、终端及基站。

背景技术

[0002] MIMO(Multiple-Input Multiple-Out-put，多输入多输出天线)技术的增强和CoMP(Coordinated Multipoint Transmission，多点协作传输)是满足LTE-A(Long Term Evolution Advanced，先进的长期演进)系统峰值谱效率和平均谱效率提升需求的重要途径。目前在3GPP E-UTRAN R10版本中，增强的MIMO技术最大可支持8层的空间复用技术，它可以采用基于码本的预编码方案也可以采用非码本的预编码方案。CoMP是利用分布式天线原理，通过多个基站协同以减少干扰，从而增强数据的频谱效率。CoMP作为LTE-A的一项关键技术，可以有效提高系统的平均吞吐量以及小区边缘用户的性能。在CoMP系统中采用MU-MIMO(Multiple User-Multiple Input Multiple Output，多用户多输入多输出)技术能够通过多小区协作的方式同时服务于多个UE(User Equipment，用户设备)，它既能提高系统平均吞吐量，又能够通过小区间干扰抑制实现边缘吞吐量的提高，因此MU-MIMO在CoMP系统下的应用是目前的一项热点技术。在CoMP系统下MU-MIMO技术研究的关键问题包括：如何支持多小区协作传输的解调导频序列和多用户间干扰抑制问题。

[0003] 在现有的基于非码本预编码的MU-MIMO传输模式下，基站将业务数据和导频序列DM-RS(Demodulation Reference Signals，解调参考信号)进行预编码后发射，其中，DM-RS用于接收端的信道估计。在接收端，首先对DM-RS进行信道估计，获取数据解调所需要的信道估计值，并根据该信道估计值进行相应的数据解调，获得业务数据。

[0004] 现有技术中，用户必须通过估计DM-RS来得到等效信道的信道估计，它要求不同层/用户间DM-RS必须是正交的。在CoMP系统中，由于现有的DM-RS无法支持小区间正交，因此，现有DM-RS不能很好的支持CoMP系统的MU-MIMO模式：当在CoMP系统的MU-MIMO模式下采用现有DM-RS时，接收端信道估计的准确性较差，难以消除多用户间的干扰，导致接收信号的信干噪比不高。

发明内容

[0005] 本发明实施例提供一种数据发送方法、数据接收方法、一种基站及终端，通过使用小区特定的导频序列，以更好地支持CoMP模式，有效提高信道估计的精度，相应地，在接收端，基于信道估计得到检测矢量，来减小多用户间的干扰，从而提高信干噪比。

[0006] 本发明实施例提供一种数据发送方法，包括：

[0007] 根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，所述配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合；

[0008] 对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

[0009] 利用所述预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

[0010] 将所述预编码输出数据和公共导频序列映射到天线阵列的端口上，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述配对用户中的各个用户发送的相同的导频信号序列，且所述序列对所述配对用户中的各个用户都是相同的；

[0011] 将映射到所述天线阵列端口的数据通过所述天线阵列发送给所述各个用户。

[0012] 本发明实施例提供一种数据接收方法，包括：

[0013] 用户接收基站发送的的数据；

[0014] 所述用户对接收到的数据进行解映射，得到公共导频序列和包含多用户干扰的业务数据，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述用户以及与所述用户在相同的时频资源上收发数据的其他用户发送的相同的导频信号序列；

[0015] 所述用户利用所述公共导频序列进行信道估计，得到所述用户与所述基站之间的信道矩阵；

[0016] 将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量；

[0017] 利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述用户的业务数据。

[0018] 本发明实施例还提供一种基站，包括：

[0019] 预编码矩阵生成模块，用于根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，所述配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合；

[0020] 层映射模块，用于对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

[0021] 预编码模块，用于利用所述预编码矩阵生成模块获得的预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

[0022] 天线映射模块，用于将所述预编码输出数据和公共导频序列映射到天线阵列的端口上，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述配对用户中的各个用户发送的相同的导频信号序列，且所述序列对所述配对用户中的各个用户都是相同的；

[0023] 天线阵列，用于将映射到所述天线阵列端口的数据通过所述天线阵列发送给所述各个用户。

[0024] 本发明实施例还提供一种终端，包括：

[0025] 接收模块，用于接收基站发送的的数据；

[0026] 解映射模块，用于对接收到的数据进行解映射，得到公共导频序列和包含多用户干扰的业务数据，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述终端以及与所述终端在相同的时频资源上收发数据的其他终端发送的相同的导频信号序列；

[0027] 信道估计模块，用于利用所述公共导频序列进行信道估计，得到所述用户与所述基站之间的信道矩阵；

[0028] 特征值分解模块，用于将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量；

[0029] 解调模块，用于利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述用户的业务数据。

[0030] 本发明实施例通过以上技术方案，通过使用基于配对用户的公共导频序列，对一个小区内或者协作区域内的配对用户中的每个用户都使用同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的DM-RS，要求不同用户的DM-RS必须正交，因此配对的用户数不受受正交的DM-RS数量的限制，从而能更好地支持CoMP模式，提高了信道估计的精度。

附图说明

[0031] 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，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0032] 图1本发明实施例提供的MU-MIMO通用系统模型示意图；

[0033] 图2为现有技术中基于非码本预编码的MU-MIMO系统收发方案示意图；

[0034] 图3为本发明实施例一提供的一种数据发送方法流程图；

[0035] 图4为本发明实施例二提供的一种数据接收方法流程图；

[0036] 图5为本发明实施例三提供的一种多用户干扰抑制方法流程图；

[0037] 图6为本发明实施例三提供的多用户干扰抑制方法流程图；

[0038] 图7为本发明实施例四提供的一种基于非码本预编码的多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统示意图；

[0039] 图8为本发明实施例为本发明实施例多用户干扰抑制方法仿真验证的曲线图。

具体实施方式

[0040] 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。

[0041] 本发明的技术方案可以用于多种情形，例如CoMP系统的MU-MIMO模式、LTE-A系统的MU-MIMO模式等，但为更方便说明本发明之技术方案，下述仅以CoMP系统中MU-MIMO模式下的下行的收发过程为例进行说明。

[0042] 图1是本发明实施例提供的CoMP系统模型示意图，由图1可知，在CoMP系统中，多个基站同时协作地为多个用户(即移动台)提供通信服务，每个用户都能接受到多个天线的数据流，而且在同一时刻，每个用户都能独立的接收不同的数据流，因此能够达到比较高的吞吐量(throughput)。但是每个数据流都会在空间上受到其他数据流的干扰。其他数据流的含义：一是发送给其他用户的数据流，二是发送给本用户的其他数据流。在下行链路中，基站向多个用户发送数据，会产生多用户干扰。同时，用户会收到多个基站发送的数据，会产生小区间干扰。此时，基站可以在发射信号前进行预处理来消除干扰。但是如果单纯的利用接收机的信息，干扰消除就会面临用户间协调信息不足的问题，因此下行的干扰消除比上行来说更为困难。

[0043] 为了为使本领域一般技术人员更好的了解本发明实施例提供的技术方案，对现有技术中基于非码本的预编码传输模式的MU-MIMO下行收发方案做一些简单的介绍：

[0044] 如图2所示为LTE-A系统中基于非码本预编码的MU-MIMO传输模式下的收发方案示意图，以两个配对用户(用户1和用户2)为例，需要说明的是，在MIMO系统中，每个终端只配有一根天线，由于每个用户的信道情况差别很大，所以不同天线上的大尺寸衰落差别很大。通过特定的调度机制，选择符合规定的用户并归为一组，从而分组成功的用户天线就构成了虚拟的多天线阵列，在相同的时/频资源上收发数据，分组成功的用户就称为配对用户。

[0045] 现有技术的收发方案实现步骤如下：

[0046] (1)发射端：基站测量用户1和用户2的信道H1和H2，对信道矩阵作SVD(Singular Value Decomposition，奇异值分解)分解得到矩阵 其中vi(i＝1，2)是对信道矩阵Hi(i＝1，2)进行奇异值分解后得到的第一个右奇异向量(通常是最大奇异值对应的右奇异向量)；然后，基站按照公式 对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中W＝[W1，W2]，Wi(i＝1，2)是用户i的预编码向量， 表示 的共轭转置，最后，基站对用户数据(PDSCH)和DM-RS按照矩阵W进行预编码后发射，其中，DM-RS是导频序列，且不同用户的DM-RS需要彼此正交。

[0047] 需要说明的是，我们对信道矩阵H进行奇异值分解，H＝UDVH，其中U，V都是酉矩阵，D是对角阵，对角阵的元素就是MIMO信道子信道的信道增益。

[0048] (2)接收端：以用户1为例，其接收信号表示为：

[0049] y1＝H1w1s1+H1w2s2+n1＝h1s1+h2s2+n1

[0050] 其中上式中第一项为目标信号，第二项为用户间干扰。用户1接收到DM-RS和PDSCH数据后，首先对DM-RS进行信道估计，得到等效信道 然后用户使用w1作为接收机的检测矢量，则用户1的数据检测矢量所确定的滤波器后得到解调数据：

[0051] r1＝w1h1s1+w1h2s2+w1n1

[0052] 从上面的介绍可以看出，现有技术中，不同用户的DM-RS必须正交，因此配对的用户数受正交的DM-RS数量的限制，在多小区联合传输场景中，正交的DM-RS数量限制了配对用户的数目，从而限制了空间复用增益。

[0053] 如图3所示，本发明实施例一提供一种数据发送方法，此方法应用于图1所示的CoMP系统中，或者其它通信系统，如LTE-A系统，该方法包括：

[0054] S301，根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵，所述配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合；

[0055] 需要说明的是，在MIMO系统中，每个终端只配有一根天线，由于每个用户的信道情况差别很大，所以不同天线上的大尺寸衰落差别很大。通过特定的调度机制，选择符合规定的用户并归为一组，从而分组成功的用户天线就构成了虚拟的多天线阵列，在相同的时/频资源上收发数据，分组成功的用户就称为配对用户。

[0056] 具体地，在一个实施例中，假设配对用户i(i＝1，2，...n)的信道矩阵为Hi，对每个用户的信道矩阵Hi作奇异值分解，得到所述各个用户对应的奇异向量v1，v2.....vn，其中vi(i＝1，2，...n)是对信道矩阵 进行奇异值分解后得到的第一个右奇异向量(通常是最大奇异值对应的右奇异向量)；需要说明的是，任一m×n的复矩阵H可以分解为三个矩阵的U，∑，V的乘积，其中矩阵U是m×m维的酉矩阵，V是n×n维的酉矩阵，∑是对角阵，它的对角线上的元素都是大于等于0的数，我们通常将∑中的元素按照降序排列。矩阵U的列向量通常称为H的左奇异向量，且矩阵U的第一列称为第一个左奇异向量，矩阵U矩阵V的列向量通常称为H的右奇异向量。

[0057] 将各个用户的奇异向量组合，得到矩阵 然后，按照公式对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中， 表示 的共轭转置，W＝[W1，W2，
....Wn]，Wi(i＝1，2，....n)是用户i的预编码向量。

[0058] S302，对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

[0059] 需要说明的是，根据3GPP标准草案R10中的定义，层映射是将调制后的码字按照MAC分配的层数映射到对应层上的操作，经过层映射操作，原本的串行数据流就在空间上分成了多层，且层数一般来说小于等于信道矩阵的秩。另外还需要说明的是，配对用户的业务数据具体是指发往配对用户中的一个或多个用户的数据。

[0060] S303，利用所述预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

[0061] 在一个实施例中，设配对用户的业务数据进行层映射之后，得到的分层业务数据表示为s＝[s1，s2....sn]，则对所述分层的业务数据进行预编码，得到的预编码输出数据S＝Ws。

[0062] S304，将所述预编码输出数据和公共导频序列一起映射到天线阵列的端口上；

[0063] 需要说明的是，在本发明实施例中，公共导频序列，是指：在某些特定的时频资源上基站向配对用户发送的导频序列，这些序列对配对用户中的各个用户都是相同的，他们用于用户数据解调时作信道估计之用，它区别与现有技术方案中的DM-RS，DM-RS是UE特定的，即一个UE就会有一个对应的DM-RS。公共导频序列可以使用LTE现有的CRS-RS(Channel State Indication Reference Signal，信道状态指示参考信号CSI-RS)，也可以周期的ZC序列等。还需要说明的是，S305主要完成了天线映射的功能；根据标准中的定义，天线映射是把每个天线上的发射数据按照MAC配置的时频资源一一映射到天线阵列的OFDM时频格里。

[0064] S305，将映射到所述天线阵列的端口上的数据通过所述天线阵列发送给所述各个用户。

[0065] 本发明实施例一通过以上技术方案，通过使用基于配对用户的公共导频序列，对一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的DM-RS，要求层间导频正交，从而能更好地支持CoMP模式，有效提高信道估计的精度。

[0066] 相应地，如图4所示，本发明实施例二提供一种数据接收方法，此方法应用于图1所示的CoMP系统其它通信系统，如LTE-A系统中，该方法包括：

[0067] S401，用户接收基站发送的的数据；

[0068] 需要说明的是，在本发明实施例中，用户是指配对用户中的任一用户，配对用户为同时在相同的时频资源上收发数据，共享相同的时频资源的多个用户的集合。

[0069] 另外需要说明的是，在本发明实施例中，基站发送的数据是经过层映射和预编码之后的数据，关于层映射和预编码均属于现有技术，且在本发明实施例一中已经做了介绍，此处就不再赘述。

[0070] S402，所述用户对接收到的数据进行解映射，得到公共导频序列和包含多用户干扰的业务数据，所述公共导频序列为基站在特定的时频资源上向所述用户以及与所述用户在相同的时频资源上收发数据的其他用户发送的相同的导频信号序列；

[0071] 由于基站在发送数据之前，对数据进行了天线映射，因此，用户在接收到基带数据后，需要进行解映射，解映射是天线映射的逆过程；另外，由于数据在CoMP系统中经过无线信道的传输过程，必然会产生多用户干扰和噪声，因此，对接收到的基带数据进行解映射，得到的业务数据包含多有用户干扰和噪声。

[0072] 需要说明的是，在本发明实施例中，公共导频序列，是指：在某些特定的时频资源上基站向配对用户发送的导频序列，这些序列对配对用户中的各个用户都是相同的，他们用于用户数据解调时作信道估计之用，它区别与现有技术方案中的DM-RS，DM-RS是UE特定的，即一个UE就会有一个对应的DM-RS。公共导频序列可以使用LTE现有的CRS-RS(Channel State Indication Reference Signal，信道状态指示参考信号CSI-RS)，也可以周期的ZC序列等。

[0073] S403，所述用户利用所述公共导频序列进行信道估计，得到所述用户与所述基站之间的信道矩阵；

[0074] 信道估计，可以是从接收到的数据中，将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程；信道估计还可以给接收端提供需要的信道状态信息。

[0075] 接受到基站(BS)发送的信息后，用户根据基站发送的信息进行信道估计。如S402所述，用户接收到的数据中包含有基于配对用户的公共导频序列，这样用户可以根据该公共导频序列，通过一些信道估计算法，对其和基站之间的信道进行估计，得到信道的模型参数，也就是信道矩阵模型。公共导频序列在一个实施例中可以是周期性的插入到基站发送的信息中的。在另一个实施例中，也可以预先将需要发送的信息分割成多个数据小块，在这些小块之间间隔地插入多个公共导频信号。

[0076] 这里提到的信道估计算法，在一个实施例中可以是最小二乘信道估计算法，在另一个实施例中还可以是最大似然估计算法，在另一个实施例中也可以为最小均方误差估计算法或者最大后验概率估计算法。

[0077] 经信道估计后，可以得到用户和基站之间的信道矩阵模型，现详细描述如下：

[0078] 假设用户侧的信道估计是完善的，例如，用户有完善的信道状态信息和路径损耗信息。假设基站的发射天线数为Nt，用户接收端有Nr个接收天线。通过信道估计，基站的第n根发射天线到用户的第m根接收天线的信道可被表示为Hmn，并可被建模为：

[0079]

[0080] 其中dmn为基站的第n根发射天线到用户的第m根接收天线的距离，d0为预先设定的标准距离，γ为路径损耗因子， 表示路径的衰落， 表示小尺度瑞利衰落，Hmn是nR×nT维矩阵。进一步的，在另一个实施例中，用户端还可以根据(1)式获得 和 参数获得信道的路径衰落情况，和小尺度瑞利衰落情况，以及从这些衰落情况获得的相应的信噪比SNR等信道状态信息。

[0081] 在图1所示的通信系统中，同时有N个基站为第m个用户进行通信服务，在这里N是随时间变化的。对于第m个用户而言，需要估计N条信道矩阵， 且所有这些矩阵与(1)式都有相似的结构，因此，可以得到总的信道矩阵：

[0082]

[0083] (2)式中的信道矩阵的每一个元素都是一个小矩阵，它为每个基站和第m个用户之间的信道矩阵，代表了每个基站和第m个用户之间的所有信道情况，即包括了基站的所有天线与用户的所有天线之间的信道情况。这样，在一个实施例中，用户就可以通过信道估计，来获得各个信道的路径损耗、接收信噪比、信号与噪声失真比等信息，根据其中的一种或者几种信息联合推断得出信道的信道质量好坏；当然可以理解的是在另一个实施例种，信道的质量也可以通过测量得到，例如通过测量得到一些路径损耗、接收信噪比、信号与噪声失真比等信息，然后通过联合计算或者推断得到信道的信道质量的好坏。

[0084] S404，将所述信道矩阵与所述信道矩阵的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量；

[0085] 具体地，假设S403根据公共导频序列进行信道估计，得到的信道矩阵为H，在一个实施例中，可以先将信道矩阵H与信道矩阵的共轭转置矩阵作矩阵乘法运算，得到乘积矩阵HHH，将乘积矩阵HHH作特征值分解，然后选取第一个特征值向量(最大特征值对应的特征值H H向量)作为检测矢量；在另一个实施例中，也可以将乘积矩阵HH作特征值分解，并将HH作特征值分解后的最大特征值(最大特征值对应的特征值向量)对应的特征值向量作正交变换，得到正交特征值矢量，并选取所述正交特征值矢量为检测矢量。

[0086] S405，利用所述检测矢量对所述包含多用户干扰的业务数据进行解调，得到所述用户的业务数据。

[0087] 在一个实施例中，配对用户1的业务数据r的计算方法为：r＝ωHy，其中，ω为检测矢量，ωH表示ω的共轭转置，y为包含有多用户干扰及噪声的用户数据，y可以表示为：y＝H1w1s1++n1+n2，其中，H1为用户1的信道矩阵，w1为预编码向量，s1为用户1的业务数据，n1和n2分别为多用户干扰和噪声。

[0088] 本发明实施例二通过以上技术方案，基于配对用户的公共导频进行信道估计，得到信道矩阵，由于公共导频是对一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的DM-RS，要求层间导频正交，因此它能更好地支持CoMP模式，有效提高信道估计的精度，进一步地，通过对估计出的信道矩阵作奇异值分解获得检测矢量，利用检测矢量进行数据的解调，消除了多用户间的干扰，提高了信干噪比。

[0089] 如图5所示，本发明实施例三提供一种多用户干扰抑制方法，此方法应用于图1所示的CoMP系统中，或者其它通信系统，如LTE系统，该方法包括：

[0090] S501，基站将配对用户的业务数据和基于所述配对用户的公共导频序列组成数据帧，并在相同的频带上向所述配对用户发射所述数据帧；

[0091] 需要说明的是，在MIMO系统中，每个终端只配有一根天线，由于每个用户的信道情况差别很大，所以不同天线上的大尺寸衰落差别很大。通过特定的调度机制，选择符合规定的用户并归为一组，从而分组成功的用户天线就构成了虚拟的多天线阵列，在相同的时/频资源上接收数据，分组成功的用户就称为配对用户。

[0092] 具体地，如图6所示，S501具体包括：

[0093] S5011，基站根据配对用户中各个用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵；

[0094] 需要说明的是，在MIMO系统中，每个终端只配有一根天线，由于每个用户的信道情况差别很大，所以不同天线上的大尺寸衰落差别很大。通过特定的调度机制，选择符合规定的用户并归为一组，从而分组成功的用户天线就构成了虚拟的多天线阵列，在相同的时/频资源上接收数据，分组成功的用户就称为配对用户。

[0095] 具体地，在一个实施例中，假设配对用户i(i＝1，2，...n)的信道矩阵为Hi，对每个用户的信道矩阵Hi作奇异值分解，得到矩阵 其中vi(i＝1，2，...n)是对信道矩阵 进行奇异值分解后得到的第一个右奇异向量(通常是最大奇异值对应的右奇异向量)；需要说明的是，任一m×n的复矩阵H可以分解为三个矩阵的U，∑，V的乘积，其中矩阵U是m×m维的酉矩阵，V是n×n维的酉矩阵，∑是对角阵，它的对角线上的元素都是大于等于0的数，我们通常将∑中的元素按照降序排列。矩阵U的列向量通常称为H的左奇异向量，且矩阵U的第一列称为第一个左奇异向量，矩阵U矩阵V的列向量通常称为H的右奇异向量。

[0096] 然后，按照公式 对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中， 表示 的共轭转置，W＝[W1，W2，....Wn]，Wi(i＝1，2，....n)是用户i的预编码向量。

[0097] S5012，基站对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到映射后的业务数据；

[0098] 需要说明的是，根据3GPP标准草案R10中的定义，层映射是将调制后的码字按照MAC分配的层数映射到对应层上的操作，经过层映射操作，原本的串行数据流就在空间上分成了多层，且层数一般来说小于等于信道矩阵的秩。

[0099] S5013，基站利用所述预编码矩阵，对所述映射后的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

[0100] 在一个实施例中，设配对用户的业务数据进行层映射之后，得到的分层业务数据表示为s＝[s1，s2....sn]，则对所述分层的业务数据进行预编码，得到的预编码输出数据S＝Ws。

[0101] S5014，基站将所述预编码输出数据和基于所述配对用户的公共导频序列RS一起映射到天线阵列的OFDM时频格里，组成数据帧；

[0102] 需要说明的是，在本发明实施例中，基于配对用户的公共导频序列，是指一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，它区别与现有技术方案中的DM-RS，DM-RS是UE特定的，即一个UE就会有一个对应的DM-RS。

[0103] 还需要说明的是，S305主要完成了天线映射的功能；根据标准中的定义，天线映射是把每个天线上的发射数据按照MAC配置的时频资源一一映射到天线阵列的OFDM时频格里。

[0104] S5015，基站将所述数据帧通过所述天线阵列发送给所述配对用户。

[0105] S502，所述配对用户中的任一个用户接收所述数据帧；

[0106] S503，对所述数据帧进行解映射，得到公共导频序列RS和包含有多用户干扰及噪声的用户数据；

[0107] 由于基带数据在经过天线阵列发送之前，进行了天线映射，因此，用户在接收到基带数据后，需要进行解映射，解映射是天线映射的逆过程；另外，由于数据在CoMP系统中经过无线信道的传输过程，必然会产生多用户干扰和噪声，因此，对接收到的基带数据进行解映射，得到的业务数据包含多有用户干扰和噪声。

[0108] S504，所述任一个用户基于所述公共导频序列进行信道估计，得到所述任一个用户的信道矩阵H；

[0109] S505，所述任一个用户对所述信道矩阵H进行矩阵分解，根据矩阵分解的结果，选取检测矢量；

[0110] 在一个实施例中，可以将信道矩阵作奇异值分解后得到的第一个左奇异向量(或者最大奇异值对应的左奇异向量)作为检测矢量。

[0111] 在另一个实施例中，可以将信道矩阵H作奇异值分解后得到的第一个左奇异向量(或者最大奇异值对应的左奇异向量)作正交变换，得到一个新的矢量，并以此新的矢量来作为检测矢量。

[0112] 在另一个实施例中，可以将得到估计信道矩阵H作特征值分解，抽取其第一个特征值向量(或者最大特征值对应的特征值向量)作为检测矢量。

[0113] 在另一个实施例中，还可以可以将信道矩阵H作特征值分解后得到的第一个特征值向量作正交变换，得到一个新的矢量，并以此新的矢量作为检测矢量。

[0114] S506，所述任一个用户利用所述检测矢量对所述包含有多用户干扰及噪声的用户数据进行解调，得到所述任一个用户的业务数据。

[0115] 在一个实施例中，配对用户1的业务数据r的计算方法为：r＝ωHy，其中，ω为检测矢量，ωH表示ω的共轭转置，y为包含有多用户干扰及噪声的用户数据，y可以表示为：y＝H1w1s1++n1+n2，其中，H1为用户1的信道矩阵，w1为预编码向量，s1为用户1的业务数据，n1和n2分别为多用户干扰和噪声。

[0116] 本发明实施例三通过以上技术方案，通过使用基于配对用户的公共导频序列，对一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的DM-RS，要求层间导频正交，从而能更好地支持CoMP模式，有效提高信道估计的精度，相应地，在接收端，基于信道估计得到检测矢量，来减小多用户间的干扰，从而提高信干噪比。

[0117] 如图7所示，本发明实施例四提供一种基于非码本预编码的多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统，图7所示为本发明实施例提供的MU-MIMO系统结构图，假设基站的发射天线数为Nt，用户接收端有Nr个接收天线，且参与配对的用户数为n(n≥2)，本发明实施例以2个配对用户(图7中的70和71)为例进行阐述，根据图7，该系统包括至少一个基站80至少两个终端70、71，其中：

[0118] 基站80，用于将基于配对用户(如图7中的70和71)的公共导频序列和非码本预编码数据组成数据帧，并在相同频带上向所述至少两个终端同时发射上述数据帧。其中，所述基于配对用户的公共导频序列，是指一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，它区别与现有技术方案中的DM-RS，DM-RS是UE特定的，即一个UE就会有一个对应的DM-RS。

[0119] 终端，用于接收基站80发射的数据帧，基于所述数据帧中的公共导频序列进行信道估计，得到估计信道矩阵，对该估计信道矩阵进行矩阵分解，根据矩阵分解的结果，选取检测矢量，并利用该检测矢量进行数据解调。

[0120] 参照图7，本发明实施例四提供的通信系统中，基站80主要包括：预编码矩阵生成模块810、层映射模块820、预编码模块830、调制映射模块840和天线阵列850。

[0121] 其中，预编码矩阵生成模块810，用于根据配对用户的信道矩阵，获得所述配对用户的预编码矩阵；

[0122] 在一个实施例中，预编码矩阵生成模块810具体包括：

[0123] 矩阵分解单元8101，用于对配对用户中的各个用户的信道矩阵作奇异值分解，得到所述各个用户对应的奇异向量v1，v2.....vn，其中奇异向量vi是对用户i的信道矩阵Hi进行奇异值分解后得到的最大奇异值对应的右奇异向量，将所述各个用户对应的奇异向量组合，得到矩阵

[0124] 具体地，矩阵分解单元8101测量配对用户的信道，对每个用户的信道矩阵Hi作奇异值分解得到矩阵 其中vi(i＝1，2)是对信道矩阵 进行奇异值分解后得到的第一个右奇异向量(通常是最大奇异值对应的右奇异向量)；

[0125] 矩阵运算单元8102，用于按照公式 对 求右伪逆，得到预编码矩阵W，其中， 表示 的共轭转置，W＝[W1，W2，....Wn]，Wi(i＝1，2，....n)是用户i的预编码向量。

[0126] 层映射模块820，用于对所述配对用户的业务数据进行层映射，得到分层的业务数据；

[0127] 预编码模块830，用于利用所述预编码矩阵，对所述分层的业务数据进行预编码，得到预编码输出数据；

[0128] 具体地，预编码模块830利用预编码矩阵生成模块810得到的预编码矩阵W对层映射后的用户数据s＝[s1，s2....sn](一般是PDSCH数据)进行预编码运算，得到预编码数据S＝Ws。

[0129] 需要说明的是，在CoMP系统的MU-MIMO传输模式下，每个用户都能接受到多个天线的数据流。而且在同一时刻，每个用户都能独立的接收不同的数据流，每个数据流都会在空间上受到其他数据流的干扰。其他数据流的含义：一是发送给其他用户的数据流(会引起多用户干扰)，二是发送给本用户的其他数据流(会引起小区间干扰)。预编码模块830的主要作用是针对发送给其他用户的数据流进行干扰消除或者减少，即对多用户干扰进行消除预处理。

[0130] 由于层映射和预编码与处理与现有技术中的处理过程相同，因此，本发明实施例不再赘述。

[0131] 天线映射模块840，用于将上述预编码输出数据S和基于配对用户(图7中的70和71)的公共导频序列RS一起映射到天线阵列850的OFDM时频格里，并通过天线阵列850发送给终端。

[0132] 以及，终端70主要包括：接收模块710、解映射模块720、信道估计模块730、特征值分解模块740和解调模块350。

[0133] 其中，接收模块710，用于接收基站80的天线阵列850发送的数据。

[0134] 解映射模块720，用于将接收到的数据解映射，得到公共导频序列RS和包含有多用户干扰及噪声的用户数据，并将公共导频序列RS输入到信道估计模块730，将包含有多用户干扰及噪声的用户数据输入到解调模块750。

[0135] 具体地，以终端70为例，其解映射模块720得到的包含有多用户干扰及噪声的用户数据可以表示为：y＝H1w1s1++n1+n2，其中，H1为基站80到终端70的信道矩阵，w1为终端70的预编码向量，s1为终端70的用户数据，n1和n2分别为多用户干扰和噪声。

[0136] 信道估计模块730，基于公共导频RS进行信道估计，得到终端70与基站80之间的信道矩阵H；

[0137] 需要说明的是，信道估计模块730的具体工作流程可以参见本发明实施例二S403，此处不再赘述。

[0138] 特征值分解模块740，用于将信道矩阵H与H的共轭转置的乘积，作特征值分解，得到检测矢量。

[0139] 具体地，假设信道估计模块730根据公共导频序列进行信道估计，得到的信道矩阵为H，在一个实施例中，特征值分解模块740具体可以包括：乘法单元，用于将信道矩阵H与信H H道矩阵的共轭转置矩阵作矩阵乘法运算，得到乘积矩阵HH ；分解单元，用于将乘积矩阵HH作特征值分解；选择单元，用于选取第一个特征值向量(最大特征值对应的特征值向量)作为检测矢量；在另一个实施例中，特征值分解模块740也可以将乘积矩阵HHH作特征值分解，并将HHH作特征值分解后的最大特征值(最大特征值对应的特征值向量)对应的特征值向量作正交变换，得到正交特征值矢量，并选取所述正交特征值矢量为检测矢量。

[0140] 解调模块750，利用检测矢量ω对包含有多用户干扰及噪声的用户数据进行解调，得到终端70的业务数据。

[0141] 具体地，以终端70为例，用户数据r的计算方法为：r＝ωHy，其中，ω为检测矢量，y为解映射模块720得到的包含有多用户干扰及噪声的用户数据，y可以表示为：y＝H1w1s1++n1+n2，其中，H1为基站80到终端70的信道矩阵，w1为终端70的预编码向量，s1为终端70的用户数据，n1和n2分别为多用户干扰和噪声。

[0142] 如图8所示，为采用本发明方案和采用传统的MRC(maximum Ratio Combining，最大比值合并)的接收端信干噪比的仿真结果，其中，在仿真过程中，设置为两个用户配对，SNR＝10dB，INR＝0dB，仿真给出的是1000个TTI的接收端的SINR分布曲线，由仿真图可以看出，采用本发明实施例提供的数据发送和接收方案后，接收端信干噪比有了明显的提高。

[0143] 本发明实施例四通过以上技术方案，通过使用基于配对用户的公共导频序列，对一个小区内或者协作区域内的所有配对用户都使用的同一套导频序列，而不需要像现有技术方案一样采用用户特定的DM-RS，要求层间导频正交，从而能更好地支持CoMP模式，有效提高信道估计的精度，相应地，在接收端，基于信道估计得到检测矢量，来减小多用户间的干扰，从而提高信干噪比。

[0144] 通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，或者二者的结合来实施。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该软件模块或计算机软件产品可以存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。存储介质可以是随机存储器(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。

[0145] 最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的范围。