一种流间干扰计算方法、装置及通信系统与流程

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种用于正交频分复用系统中大规模多入多出系统中的流间干扰计算方法、装置及通信系统。

背景技术：

大规模多入多出(Massive MIMO)是LTE(长期演进)和5G(第五代移动通信技术)公认的关键技术之一，该技术可以大幅度提供频率效率，显著改善无线网络的容量。大规模多入多出相对当前多入多出的数百倍规模的天线部署，配合波束赋形，能够更加精细的控制天线波瓣。大规模多入多出系统通过在多个天线上并行发送多个数据流，可以通过复用增益来提高峰值速率和小区容量，为了能够较好的并行的发送多个数据流，需要定量的获知流间干扰带来的性能下降。

现有技术确定流间干扰的方法是通过无线信道产生不同相关系数的数据流，然后在终端根据SINR计算公式定量的获得流间干扰，这种方法存在数据流的相关系数不能精确确定、计算量大和复杂度高等问题。

因此，如何提供一种具备高精确度的流间干扰计算方法，是本领域技术人员亟待解决的技术问题。

技术实现要素：

本发明提供了一种流间干扰计算方法、装置及通信系统，以解决现有流间干扰计算技术精度低的问题。

本发明提供了一种流间干扰计算方法，在一个实施例中，该方法包括：接收探测信号；根据探测信号构建数据流的相关矩阵；根据相关矩阵计算流间干扰。

进一步的，上述实施例中的根据探测信号构建数据流的相关矩阵包括：对探测信号进行信道估计得到信道响应，根据信道响应计算相关系数，根据相关系数构建相关矩阵。

进一步的，上述实施例中的对探测信号进行信道估计得到信道响应根据$r_{k_1{k}_2}={\mathrm{\Σ}}_{p=1}^P\frac{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M(H_p^{k_{1}m}-{\stackrel{\‾}{H}}_p^{k_{1}m}){(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\‾}{H}}_p^{k_{2}m})}^{*}}{P\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M{\left(H_p^{k_{1}m}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{m=1}^M{(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\‾}{H}}_p^{k_{2}m})}^2}}$计算流k1和流k2的相关系数构造维度为N×N的相关矩阵C，相关矩阵C的k₁k₂元素为值；其中，k为流数索引，m为天线索引，p为载波索引，N为流数，M为天线总数，P为载波总数。

进一步的，上述实施例中的根据相关矩阵计算流间干扰包括：根据相关矩阵计算信道矩阵，通过信道矩阵获取赋形矩阵，根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰。

进一步的，上述实施例中的根据相关矩阵计算信道矩阵包括：对相关矩阵C进行Cholesky分解得到矩阵U＝chol(C)，构造维度P×N的随机矩阵R，根据H＝RU将随机矩阵R与矩阵U相乘计算得到信道矩阵；通过信道矩阵获取赋形矩阵包括：对信道矩阵H进行共轭转置，获得矩阵H^*，根据B＝(H^*H)^-1H^*计算获得赋形矩阵B。

进一步的，上述实施例中的根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰包括： 根据${\mathrm{SINR}}_N=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}^{N}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2}$计算信噪比；根据${\mathrm{INTERFERE}}_{N_1,N_2}={\mathrm{SINR}}_{N_1}-{\mathrm{SINR}}_{N_2}$计算流数N₁增加到N₂导致的流间干扰其中，P_k是第k流的功率，P_j是第j流的功率，B_k为赋形矩阵B第k列向量，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_j为赋形矩阵B第j列向量，H_j为信道矩阵H第j列向量，0<j，k≤N，N为流数，N₀为接收端底噪。

本发明也提供了一种流间干扰计算装置，在一个实施例中，其包括：接收模块，用于接收探测信号；构建模块，用于根据探测信号构建数据流的相关矩阵；处理模块，用于根据相关矩阵计算流间干扰。

进一步的，上述实施例中的构建模块用于对探测信号进行信道估计得到信道响应，根据信道响应计算相关系数，根据相关系数构建相关矩阵。

进一步的，上述实施例中的构建模块具体用于对探测信号进行信道估计得到信道响应根据$r_{k_1{k}_2}={\mathrm{\&Sigma;}}_{p=1}^P\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M(H_p^{k_{1}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{1}m}){(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^{*}}{P\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{\left(H_p^{k_{1}m}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^2}}$计算流k1和流k2的相关系数构造维度为N×N的相关矩阵C，相关矩阵C的k₁k₂元素为值；其中，k为流数索引，m为天线索引，p为载波索引，N为流数，M为天线总数，P为载波总数。

进一步的，上述实施例中的处理模块用于根据相关矩阵计算信道矩阵，通过信道矩阵获取赋形矩阵，根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰。

进一步的，上述实施例中的处理模块包括：第一处理子模块，用于对相关矩阵C进行Cholesky分解得到矩阵U＝chol(C)，构造维度P×N的随机矩阵R，根据H＝RU将随机矩阵R与矩阵U相乘计算得到信道矩阵H；第二处理子模块， 用于对信道矩阵H进行共轭转置，获得矩阵H^*，根据B＝(H^*H)^-1H^*计算获得赋形矩阵B。

进一步的，上述实施例中的处理模块还包括：第三处理子模块，用于根据${\mathrm{SINR}}_N=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}^{N}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2}$计算信噪比；根据${\mathrm{INTERFERE}}_{N_1,N_2}={\mathrm{SINR}}_{N_1}-{\mathrm{SINR}}_{N_2}$计算流数N₁增加到N₂导致的流间干扰其中，P_k是第k流的功率，P_j是第j流的功率，B_k为赋形矩阵B第k列向量，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_j为赋形矩阵B第j列向量，H_j为信道矩阵H第j列向量，0<j，k≤N，N为流数，N₀为接收端底噪。

本发明也提供了一种通信系统，该通信系统中的大规模多入多出系统包括基站，基站设置有本发明提供的流间干扰计算装置。

本发明的有益效果：

本发明提供的流间干扰计算方法，根据终端发送的探测信号构建数据流的相关矩阵,进而根据相关矩阵计算流间干扰，根据探测信号计算得到的相关矩阵中相关系数不受外界因素的影响，相关系数精度更高；同时根据相关矩阵计算流间干扰，与现有需要在终端根据SINR计算公式定量的获得流间干扰的方式相比，计算量小且过程简单。

附图说明

图1为本发明第一实施例提供的流间干扰计算装置的示意图；

图2为本发明第二实施例提供的流间干扰计算方法的流程图；

图3为本发明第三实施例提供的流间干扰计算方法的流程图。

具体实施方式

现通过具体实施方式结合附图的方式对本发明做出进一步的诠释说明。

第一实施例：

图1为本发明第一实施例提供的流间干扰计算装置的示意图，由图1可知，在本实施例中，本发明提供的用于大规模多入多出系统的流间干扰计算装置1包括：

接收模块11，用于接收探测信号；

构建模块12，用于根据探测信号构建数据流的相关矩阵；

处理模块13，用于根据相关矩阵计算流间干扰。

在一些实施例中，上述实施例中的构建模块12用于对探测信号进行信道估计得到信道响应，根据信道响应计算相关系数，根据相关系数构建相关矩阵。

在一些实施例中，上述实施例中的构建模块12具体用于对探测信号进行信道估计得到信道响应根据$r_{k_1{k}_2}={\mathrm{\&Sigma;}}_{p=1}^P\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M(H_p^{k_{1}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{1}m}){(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^{*}}{P\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{\left(H_p^{k_{1}m}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^2}}$计算流k1和流k2的相关系数构造维度为N×N的相关矩阵C，相关矩阵C的k₁k₂元素为值；其中，k为流数索引，m为天线索引，p为载波索引，N为流数，M为天线总数，P为载波总数。

在一些实施例中，上述实施例中的处理模块13用于根据相关矩阵计算信道矩阵，通过信道矩阵获取赋形矩阵，根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰。

在一些实施例中，上述实施例中的处理模块13包括：第一处理子模块，用 于对相关矩阵C进行Cholesky分解得到矩阵U＝chol(C)，构造维度P×N的随机矩阵R，根据H＝RU将随机矩阵R与矩阵U相乘计算得到信道矩阵H；第二处理子模块，用于对信道矩阵H进行共轭转置，获得矩阵H^*，根据B＝(H^*H)^-1H^*计算获得赋形矩阵B。

在一些实施例中，上述实施例中的处理模块13还包括：第三处理子模块，用于根据${\mathrm{SINR}}_N=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}^{N}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2}$计算信噪比；根据${\mathrm{INTERFERE}}_{N_1,N_2}={\mathrm{SINR}}_{N_1}-{\mathrm{SINR}}_{N_2}$计算流数N₁增加到N₂导致的流间干扰其中，P_k是第k流的功率，P_j是第j流的功率，B_k为赋形矩阵B第k列向量，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_j为赋形矩阵B第j列向量，H_j为信道矩阵H第j列向量，0<j，k≤N，N为流数，N₀为接收端底噪。

对应的，本发明也提供了一种通信系统，该通信系统中的大规模多入多出系统包括基站，基站设置有本发明提供的流间干扰计算装置。

第二实施例：

图2为本发明第二实施例提供的流间干扰计算方法的流程图，由图2可知，在本实施例中，本发明提供的用于多入多出系统的流间干扰计算方法包括以下步骤：

S201：接收探测信号；

S202：根据探测信号构建数据流的相关矩阵；

S203：根据相关矩阵计算流间干扰。

在一些实施例中，上述实施例中的根据探测信号构建数据流的相关矩阵包括：对探测信号进行信道估计得到信道响应，根据信道响应计算相关系数，根 据相关系数构建相关矩阵。

在一些实施例中，上述实施例中的对探测信号进行信道估计得到信道响应根据$r_{k_1{k}_2}={\mathrm{\&Sigma;}}_{p=1}^P\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M(H_p^{k_{1}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{1}m}){(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^{*}}{P\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{\left(H_p^{k_{1}m}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^2}}$计算流k1和流k2的相关系数构造维度为N×N的相关矩阵C，相关矩阵C的k₁k₂元素为值；其中，k为流数索引，m为天线索引，p为载波索引，N为流数，M为天线总数，P为载波总数。

在一些实施例中，上述实施例中的根据相关矩阵计算流间干扰包括：根据相关矩阵计算信道矩阵，通过信道矩阵获取赋形矩阵，根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰。

在一些实施例中，上述实施例中的根据相关矩阵计算信道矩阵包括：对相关矩阵C进行Cholesky分解得到矩阵U＝chol(C)，构造维度P×N的随机矩阵R，根据H＝RU将随机矩阵R与矩阵U相乘计算得到信道矩阵；通过信道矩阵获取赋形矩阵包括：对信道矩阵H进行共轭转置，获得矩阵H^*，根据B＝(H^*H)^-1H^*计算获得赋形矩阵B。

在一些实施例中，上述实施例中的根据信道矩阵和赋形矩阵计算流间干扰包括：根据计算信噪比；根据计算流数N₁增加到N₂导致的流间干扰其中，P_k是第k流的功率，P_j是第j流的功率，B_k为赋形矩阵B第k列向量，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_j为赋形矩阵B第j列向量，H_j为信道矩阵H第j列向量，0<j，k≤N，N为流数，N₀为接收端底噪。

第三实施例：

图3为本发明第三实施例提供的流间干扰计算方法的流程图，由图3可知，在本实施例中，本发明提供的流间干扰计算方法包括以下步骤：

S301：基站根据上行探测信号获得数据流的相关矩阵C。

该步骤包括：

基站获得终端发送的探测信号，对探测信号进行信道估计得到信道响应其中k表示流数索引，m表示天线索引，p表示载波索引；

通过下式计算流k1和流k2的相关系数：

$r_{k_1{k}_2}={\mathrm{\&Sigma;}}_{p=1}^P\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M(H_p^{k_{1}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{1}m}){(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^{*}}{P\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{\left(H_p^{k_{1}m}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\&Sigma;}}_{m=1}^M{(H_p^{k_{2}m}-{\stackrel{\&OverBar;}{H}}_p^{k_{2}m})}^2}},$其中流数总数为N，天线总数为M，载波总数为P；

根据构造如下的维度为N×N相关矩阵为C：

S302：通过相关矩阵C的Cholesky分解得到信道矩阵H。

该步骤包括：对步骤S301得到的相关矩阵C进行Cholesky分解得到矩阵U＝chol(C)，矩阵U的维度为N×N；

均值为0方差为1的随机数据可以通过randn获得，如下构造一个维度为P×N随机矩阵R：

将随机矩阵R和矩阵U相乘得到信道矩阵H＝RU。

S303：通过信道矩阵H的解相关得到赋形矩阵B。

赋形矩阵B通过信道矩阵H经过如下变换得到B＝(H^*H)^-1H^*，其中*表示矩阵共轭转置。

S304：根据信道矩阵H和赋形矩阵B计算流间干扰

信道模型可以表示为Y_k＝H_kX+W_k，其中Y_k是第k流的接收信号，H_k是第k流的信道响应，X是发射信号，W_k是接收端噪声；

假设第k流的赋形向量为B_k，那么发送信号为：其中x_k为第k流的发送数据，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_k为赋形矩阵B第k列向量；

将上式带入信道模型，可以得到第k流接收表达式如下：

$Y_k=\left(H_k^{*}{B}_k\right)x_k+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}^N\left(H_k^{*}{B}_j\right)x_j+W_k$

那么针对流数为N的信号，其信噪比SINR_N可以根据以下公式计算：

在本公式中，P_k是第k流的功率，P_j是第j流的功率，B_k为赋形矩阵B第k列向量，H_k为信道矩阵H第k列向量，B_j为赋形矩阵B第j列向量，H_j为信道矩阵H第j列向量，0<j，k≤N，N为流数，N₀为接收端底噪；

进而可以根据计算流数N₁增加到N₂导致的流间干扰具体的，

将中的N值替换为N₁及N₂可以得到：

${\mathrm{SINR}}_{N_1}=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}^{N_1}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2};$

${\mathrm{SINR}}_{N_2}=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}_{N_2}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2};$

那么，${\mathrm{INTERFERE}}_{N_1,N_2}={\mathrm{SINR}}_{N_1}-{\mathrm{SINR}}_{N_2}=\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}_{N_1}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2}-\frac{P_k{\left|B_k{H}_k\right|}^2}{N_0+\underset{j\&NotEqual;k}{\mathrm{\&Sigma;}}{}_{j=1}{}_{N_2}P_j{\left|B_j{H}_k\right|}^2}.$

S305：根据流间干扰对终端进行调度。

基站将流间干扰结果上报高层，供高层调度终端使用。

综上可知，通过本发明的实施，至少存在以下有益效果：

根据终端发送的探测信号构建数据流的相关矩阵,进而根据相关矩阵计算流间干扰，根据探测信号计算得到的相关矩阵中相关系数不受外界因素的影响，相关系数精度更高；同时根据相关矩阵计算流间干扰，与现有需要在终端根据SINR计算公式定量的获得流间干扰的方式相比，计算量小且过程简单；

进一步的，本发明的流间干扰计算装置可以设置在基站中，降低了实现成本。

以上仅是本发明的具体实施方式而已，并非对本发明做任何形式上的限制，凡是依据本发明的技术实质对以上实施方式所做的任意简单修改、等同变化、结合或修饰，均仍属于本发明技术方案的保护范围。