[发明专利]一种基于期望与干扰信号关系的多用户MIMO自适应接收方法

摘要

本发明公开了一种基于期望与干扰信号关系的多用户MIMO自适应接收方法，包括两个用户以及一个基站，基站通过获取接收信号的干信比、信噪比，以及干扰与期望信号的空间相关度，确定接收准则并实现自适应的接收方式选择，基于本发明的方法确定最佳的接收滤波方式，根据该接收方式对接收信号进行处理，可分别恢复出两路信号，并获得好的数据速率性能。本发明考虑了信号和干扰的关系，避免了只采用固定的接收方式造成信号的折损过大，通过测量接收信号的信噪比、干信比及相关度确定接收准则，并实现自适应的接收方式选择，改善了信号的数据速率。

主权项

一种基于期望与干扰信号关系的多用户MIMO自适应接收方法，其特征在于，该基于期望与干扰信号关系的多用户MIMO自适应接收方法包括以下步骤：第一步，第一用户获取信道信息H₁，第二用户获取信道信息H₂，基站获取全部信道信息，其中H₁、H₂分别表示第一用户与基站之间、第二用户与基站之间的信道矩阵；第二步，第一用户和第二用户采用波束成形的发射方式，分别根据H₁、H₂计算预编码向量p₁、p₂，由于两个用户均按照主特征模式进行传输，所以p₁、p₂选取为信道矩阵H₁、H₂的主右奇异向量，与信道矩阵的最大奇异值对应；第三步，第一用户和第二用户的数据分别经过p₁和p₂的预处理向基站发送，基站接收到混合信号y，并分为两路；$y=\sqrt{P_{T1}}{H}_1{p}_1{x}_1+\sqrt{P_{T2}}{H}_2{p}_2{x}_2+n$其中，x₁和x₂分别表示第一用户和第二用户发送的符号，P_T1表示x₁的发送功率，P_T2为x₂的发送功率，n表示加性高斯白噪声，噪声分量的方差均为第四步，基站根据获取的信道矩阵计算表征数据x₁和x₂空间传输的单位方向向量：$d_1=\frac{H_1{p}_1}{\left|\right|H_1{p}_1\left|\right|},d_2=\frac{H_2{p}_2}{\left|\right|H_2{p}_2\left|\right|};$第五步，基站获取x₁和x₂的接收干信比，即干扰信号与期望信号的功率比k_i(i＝1,2)，信噪比以及干扰与期望信号的空间相关度cos²θ，并计算x_i的接收准则$k_{\mathrm{div}}^i=\frac{1}{\frac{P_{\mathrm{Ti}}}{{\mathrm{\σ}}_n^2}{\left|\right|E_i\left|\right|}^2(1-{\cos }^2\mathrm{\θ})}$其中，i＝1,2，为信噪比，${\cos }^2\mathrm{\θ}=\frac{d_1^H{d}_2{d}_2^H{d}_1}{{\left|\right|d_1\left|\right|}^2{\left|\right|d_2\left|\right|}^2}=\frac{{\left|\right|d_1^H{d}_2\left|\right|}^2}{{\left|\right|d_1\left|\right|}^2{\left|\right|d_2\left|\right|}^2}={{\left|\right|d}_1^H{d}_2\left|\right|}^2,$对于i＝1，$E_1=H_1{p}_1,k_1=\frac{P_{T2}{\left|\right|H_2{p}_2\left|\right|}^2}{P_{T1}{\left|\right|H_1{p}_1\left|\right|}^2};$对于i＝2，E₂＝H₂p₂，$k_2=\frac{P_{T1}{\left|\right|H_1{p}_1\left|\right|}^2}{P_{T2}{\left|\right|H_2{p}_2\left|\right|}^2};$第六步，基站分别将两路信号的干信比k_i与第五步确定的进行比较，以选取能够获得最佳数据速率的接收方式；当时，采用正交投影接收；当时，采用匹配接收；基站根据最佳接收方式分别设计x₁、x₂的接收滤波向量f₁、f₂，当采用匹配接收时，接收滤波向量f_i选取$f_i^M=d_i$当采用正交投影接收时，接收滤波向量f_i选取$f_i^O=\frac{d_i-d_j^H{d}_i{d}_j}{\left|\right|d_i-d_j^H{d}_i{d}_j\left|\right|}$其中i＝1,2，j＝1,2，并且i≠j；第七步，基站利用第六步设计的滤波向量f₁、f₂对两路与y相同的混合信号进行滤波处理，恢复出x₁和x₂；对x_i的解码如下式：$\stackrel{\‾}{y_i}=\sqrt{P_{T1}}{\left(f_i\right)}^H{H}_1{p}_1{x}_1+\sqrt{P_{T2}}{\left(f_i\right)}^H{H}_2{p}_2{x}_2+{\left(f_i\right)}^{H}n.$