基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法和装置与流程

本发明涉及无线通信的技术领域，特别是涉及一种基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法和装置。

背景技术：

大规模MIMO(Multiple Input Multiple Output)技术是第五代移动通信的重要技术之一，具有高频谱利用率、低功率损耗、信号处理方法简单、系统的可靠性好和传输速率高等优点。大规模MIMO系统也称多天线阵列，通过在基站侧配置大规模天线阵列获得丰富的空间自由度，利用相同的时频资源为多用户提供通信服务，每个用户可选择接入多根天线单元，既能增大用户连接数密度，又能提升能量效率和系统容量。

然而大规模MIMO的诸多优势都是基于基站具备理想的信道状态信息的前提之下的，而实际场景中，基站需要依靠信道估计技术来获取信道状态信息。

常用的信道估计技术是基于导频训练序列的方法来获取信道状态信息，在一般的蜂窝多小区系统中，由于频谱资源和信道相干时间有限，小区间的导频序列无法保证完全正交。所以对目标小区的基站的信道估计会受到相邻小区上行导频的干扰，这就引入了导频污染现象。

现阶段为了减小导频污染对通信系统性能的影响，研究者们主要从以下三个方面：信道估计方法、预编码方案和导频设计策略入手寻求解决方法。信道估计方面，为估计出目标终端到目标基站之间的信道衰落特征，主要采用的还是传统的线性估计准则：最小二乘(LS,Least Square)和最小均方误差准则(MMSE,Minimum Mean Square Error)。在此基础上，研究者们提出了一些针对导频污染的多小区信道估计方法。但这些方法的估计精度不够高。

技术实现要素：

基于此，有必要提供一种估计精度高的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法和装置。

一种基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法，包括：

基于线性估计的准则，根据目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计目标小区的信道响应；所述MIMO系统包括L+1个小区，所述目标小区为所述MIMO系统的中心小区；

初始化i＝1；所述目标小区周围的L个相邻小区为干扰小区；i为所述MIMO系统中的干扰小区的序号；

根据所述目标小区的信道响应和目标小区导频，从目标小区的基站接收到的信息中提取干扰信息；

基于线性估计的准则，根据所述干扰信息和第i个干扰小区的导频估计第i个干扰小区的信道响应；

对所述第i个干扰小区的信道响应求期望，得到第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵；

根据所述第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵和所述第i个干扰小区的信道响应，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰；

消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息和更新的目标小区的信道响应；

当i<L时，令i＝i+1，并返回所述根据所述目标小区的信道响应和目标小区导频从目标小区的基站接收到的信息中提取干扰信息的步骤，直至i＝L；

当i＝L时，根据最新的目标小区的信道响应求期望，得到目标小区的大尺度衰落矩阵的最终估计结果；

基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果，估计目标小区的小尺度衰落。

在一个实施例中，所述根据第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵和第i个干扰小区的信道响应，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰的步骤包括：

对第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵中的大尺度衰落系数排序，选出N个最强干扰用户，得到第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵,其中N＝(Ka-Ko)/L，Ka为MIMO系统的信道估计处理能力，Ko为目标小区内用户数，L为干扰小区的数量；

根据第i个干扰小区的信道响应和第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

在一个实施例中，若基于线性估计的准则采用匹配滤波准则，则所述基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落的步骤包括：

基于最小均方误差准则，根据最新的目标小区的基站接收到的信息、目标小区的导频和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落；

或

若基于线性估计的准则采用最小均方误差准则，则所述基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落的步骤包括：

根据最新的目标小区的信道响应和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落。

在一个实施例中，所述MIMO系统采用PN序列或ZC序列进行导频设计以实现小区内导频正交，小区间导频准正交。

在一个实施例中，所述消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息和更新的目标小区的信道响应的步骤包括：

消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息；

基于线性估计准则，用更新的目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计第i次迭代后更新的目标小区的信道响应。

一种基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计装置，包括：

初步估计模块，用于基于线性估计的准则，根据目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计目标小区的信道响应；所述MIMO系统包括L+1个小区，所述目标小区为所述MIMO系统的中心小区；

初始化模块，用于初始化i＝1；所述目标小区周围的L个相邻小区为干扰小区；i为所述MIMO系统中的干扰小区的序号；

干扰提取模块，用于根据所述目标小区的信道响应和目标小区导频，从目标小区的基站接收到的信息中提取干扰信息；

干扰小区信道估计模块，用于基于线性估计的准则，根据所述干扰信息和第i个干扰小区的导频估计第i个干扰小区的信道响应；

第一大尺度衰落计算模块，用于对所述第i个干扰小区的信道响应求期望，得到第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵；

干扰估计模块，用于根据所述第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵和所述第i个干扰小区的信道响应，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰；

干扰消除模块，用于消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息和更新的目标小区的信道响应；

累加模块，用于当i<L时，令i＝i+1；

第二大尺度衰落计算模块，用于当i＝L时，根据最新的目标小区的信道响应求期望，得到目标小区的大尺度衰落矩阵的最终估计结果；

小尺度衰落计算模块，用于基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果，估计目标小区的小尺度衰落。

在一个实施例中，所述干扰估计模块包括导频矩阵计算模块和干扰计算模块；

所述导频矩阵计算模块，用于对第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵中的大尺度衰落系数排序，选出N个最强干扰用户，得到第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵,其中N＝(Ka-Ko)/L，Ka为MIMO系统的信道估计处理能力，Ko为目标小区内用户数，L为干扰小区的数量；

所述干扰计算模块，用于根据第i个干扰小区的信道响应和第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

在一个实施例中，若基于线性估计的准则采用匹配滤波准则，则所述小尺度衰落计算模块，用于基于最小均方误差准则，根据最新的目标小区的基站接收到的信息、目标小区的导频和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落；

或

若基于线性估计的准则采用最小均方误差准则，则所述小尺度衰落计算模块，用于根据最新的目标小区的信道响应和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落。

在一个实施例中，所述MIMO系统采用PN序列或ZC序列进行导频设计以实现小区内导频正交，小区间导频准正交。

在一个实施例中，所述干扰消除模块包括信息更新模块和信道响应更新模块；

所述信息更新模块，用于消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息；

所述信道响应更新模块，用于基于线性估计准则，用更新的目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计第i次迭代后更新的目标小区的信道响应。

上述的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法，通过对目标小区做初步线性估计，得到目标小区的初始信道响应，根据干扰小区的数量进行迭代，每次估计出一个相邻小区的干扰，就消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，并返回更新一次目标小区的信道估计，再用更新后的信道估计进一步估计下一个相邻小区的干扰。如此循环迭代完成了所有邻区干扰的消除，使得目标小区的最终大尺度衰落和小尺度衰落信道估计精度得到了显著提高。

附图说明

图1为一个实施例的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法；

图2为为一个实施例的MIMO系统的模型示意图；

图3为一个实施例的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计装置。

具体实施方式

图1为一个实施例的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法，该方法运行在目标小区的基站端，目标小区为MIMO系统的中心小区。

如图1所示，该方法包括以下步骤：

S102：基于线性估计的准则，根据目标小区的基站接收到的信息Y_l和目标小区内用户发出的导频Ψ_ll，估计目标小区的信道响应

MIMO系统包括L+1个小区，目标小区为MIMO系统的中心小区，目标小区周围的L个相邻小区为干扰小区。

在具体的实施方式中，MIMO系统采用PN序列或ZC序列进行导频设计以实现小区内导频正交，小区间导频准正交。

PN(Pseudo-noise Sequence)序列，是一种伪噪声序列。ZC(Zadoff-chu)序列是一种恒包括零自相关序列。采用PN序列或ZC序列进行导频设计以实现小区内导频正交，小区间导频准正交。具体地，目标小区内用户发出的导频矩阵Ψ_ll和干扰小区内用户的导频矩阵Ψ_i，在各小区内不同用户的导频序列之间是相互正交的，而在小区之间(包括目标小区与干扰小区之间，不同干扰小区之间)准正交。

在具体的实施方式中，线性估计的准则，可采用匹配滤波准则(MF)，此时目标小区的信道响应的估计公式为：

其中，Ψ_ll为目标小区内用户发出的导频，Y_l为目标小区的基站接收到的信息，Ψ_ll为共轭转置，Pr是发送功率，τ是导频长度。

在其它的实施方式中，线性估计的准则，还可以采用最小均方误差准则(MMSE)，此时目标小区的信道响应的估计公式为：

其中，Y_l为目标小区的基站接收到的信息，Ψ_ll为目标小区内用户发出的导频，Ψ_ll为共轭转置，Pr是发送功率，τ是导频长度；I为单位阵。

S104：初始化i＝1。

本实施例中的i为MIMO系统中的干扰小区的序号。

S106：根据目标小区的信道响应和目标小区导频Ψ_ll，从目标小区的基站接收到的信息Y_l中提取干扰信息

具体地，提取目标小区的基站接收到的信息Y_l中提取干扰信息的公式为：

其中，Y_l为目标小区的基站接收到的信息，Pr是发送功率，τ是导频长度，Ψ_ll为目标小区导频，为目标小区的信道响应。

S108：基于线性估计的准则，根据干扰信息和第i个干扰小区的导频Ψ_i估计第i个干扰小区的信道响应

计算i个干扰小区的信道响应的方法与步骤S102的方法类似，在此不再赘述。

S110：对第i个干扰小区的信道响应求期望，得到第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵

具体地，大尺度衰落系数的计算公式为：

其中，Q为快衰落的归一化因子，Q＝1.2535，K为第i个干扰小区的用户数量。

第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵为：

S112：根据第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵和第i个干扰小区的信道响应，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

具体地，首先，对第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵中的大尺度衰落系数排序，选出N个最强干扰用户，得到第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵Ψ_il；其中N＝(Ka-Ko)/L，Ka为MIMO系统的信道估计处理能力，Ko为目标小区内用户数，L为干扰小区的数量。最后，根据第i个干扰小区的信道响应和第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵Ψ_il，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

具体地，第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰为

S114：消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息和更新的目标小区的信道响应。

初始的目标小区的基站接收到的信息Y_l中除了本小区的有效信息外还包含了其它干扰小区的干扰信息，在计算得到第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，在初始的目标小区的基站接收到的信息Y_l减去第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，以消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息。即

基于线性估计准则，用更新的目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计第i次迭代后更新的目标小区的信道响应。更新目标小区的信道响应方法与步骤S102相同，在此不再赘述。

S116：判断i<L是否成立，若是，则执行步骤S118，若否，即若i＝L，则执行步骤S120。

S108：令i＝i+1，并返回步骤S106，根据更新的目标小区的信道响应和更新目标小区导频，从目标小区的基站接收到的信息中提取干扰信息。

S120：根据最新的目标小区的信道响应求期望，得到目标小区的大尺度衰落矩阵的最终估计结果

在i＝L时，跳出循环，根据最新的目标小区的信道响应求期望，得到目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果。具体的计算方法与步骤S110相同，在此不再赘述。

S122：基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果，估计目标小区的小尺度衰落

具体地，在上述的步骤中，若基于线性估计的准则采用匹配滤波准则，则基于最小均方误差准则，根据最新的目标小区的基站接收到的信息Y_l、目标小区的导频和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落

具体地，计算公式为：

其中，为系数因子，Y_l为更新的目标小区的基站接收到的信息，Ψ_l为目标小区的导频。

若基于线性估计的准则采用最小均方误差准则，则根据最新的目标小区的信道响应和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落。

具体地，若之前的线性估计的准则采用最小均方误差准则(MMSE)，则在估计目标小区的小尺度衰落时，可以不做基于最小均方误差准则的信道估计，直接根据以下公式计算目标小区的小尺度衰落

应当注意的是，为了确认数据的准确度，在一种实施方式中，采用的线性估计的准则应当相同。

上述的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法，通过对目标小区做初步线性估计，得到目标小区的初始信道响应，根据干扰小区的数量进行迭代，每次估计出一个相邻小区的干扰，就消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，并返回更新一次目标小区的信道估计，再用更新后的信道估计进一步估计下一个相邻小区的干扰。如此循环迭代完成了所有邻区干扰的消除，使得目标小区的最终大尺度衰落和小尺度衰落信道估计精度得到了显著提高，并且，在对目标小区接收到的消息进行干扰消除时，先从干扰小区选出若干最强干扰用户再对相邻小区做干扰消除，从而以较低的运算复杂度有效抑制了相邻小区用户导频对目标小区用户导频的干扰，提高了信道估计精度。

下面结合具体的案例对本发明的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计方法进行说明。

本实施例所采用的多小区大模型MIMO系统的模型如图2所示，l号小区为目标小区，1-6号小区为干扰小区。每个小区基站有100个基站天线，每个小区内有24个用户。系统的信道估计处理能力Ka＝48,每个干扰小区的最强用户数为4个。

对于目标小区基站天线，其接收到的信息包含了从24个本小区用户发送过来的导频信号和从各相邻小区发送过来的6*24个导频信号以及背景噪声。从第i个相邻小区的第k个用户发送到目标小区l的第m个基站天线所经历的信道可表示为

其中为大尺度衰落因子由传播路径损耗和阴影衰落构成，一般对于同一基站天线阵列上的不同天线阵元的大尺度衰落是相同的；h_ilkm为小尺度衰落因子，通常服从独立同分布(i.i.d)且具有循环对称复高斯特性的随机变量(CN(0,1))。

从第i个干扰小区的用户终端传到目标小区l的信道矩阵可以表示为:

G_il＝D_ilH_il∈C^24*100,其中H_il∈C^24*100为小尺度衰落系数矩阵，[H_il]_k,m＝h_ilkm；

D_il∈R^24*24为对角阵，

在每个相干间隔的开始，所有小区用户同步传输长度为τ的导频序列。设为第i个小区中第k个用户发送的导频矢量，则目标小区l的第m个天线单元接收到的信号为：其中w_lm∈C^τ*1为加性背景噪声。

设Y_l＝[y_l1,y_l2,...,y_l100]∈C^τ*100，W_l＝[w_l1,w_l2,...,w_l100]∈C^τ*100，i＝1,2,…6，Ψ_i＝[ψ_i1,ψ_i2,...,ψ_i24]∈C^τ*24，则目标小区l收到的信号：

第一项为期望的接收信号，第二项为来自邻区用户的干扰信号，第三项为噪声。

为了尽可能减小不同用户导频序列之间的互相关性，本实施例中选用带有移相因子q的ZC序列。ZC序列的循环自相关值为零的特性，可以保证小区内用户之间导频完全正交。不同的移相因子q用在不同小区，可以保证小区间导频有良好的准正交性。第i个小区k用户导频的第n个元素表示如下[ψ_ik]_n＝a_nexpj2πq_in/τ,n＝1,2,...τ(目标小区和6个干扰小区的移相因子q_i,(i＝0,1,...,6)分别从以下序列中选取{0,1,2,9,10,11,12})，a_n＝expjπn/τ(n+(τmod2)),n＝0,1,...τ-1。

具体的实施步骤如下：

S1：基于MF准则,用基站收到的信息Y_l和目标小区l内用户发出的导频Ψ_ll，初步估计出目标小区的信道响应：

S2：进入第i次迭代(i的初值为1)，用上一步估出的和目标小区导频Ψ_ll从目标小区基站收到的信息Y_l中提取出干扰信息

S3：基于MF准则,用和第i个干扰小区的导频ψ_i估计出第i个干扰小区的信道响应

S4：计算第i个干扰小区的大尺度衰落系数，其中Q是快衰落的正态因子(Q＝1.2535)，

S5：对中的大尺度衰落系数排序，选出4个最强干扰用户，得到第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵Ψ_il。

S6：用和Ψ_il估计出第i个干扰小区对目标小区基站的干扰，并反馈回基站端的Y_l做相应小区的干扰抵消

S7：基于线性估计的准则,用更新后的Y_l和目标小区的导频Ψ_ll，估计出第i次迭代后的目标小区信道响应当i<6时,i＝i+1返回第S2进入下一次迭代，当i＝6时即可跳出循环，执行步骤S8。

S8：对求期望，得到目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果

S9：基于MMSE准则，用迭代消除干扰后的Y_l，Ψ_ll和估计目标小区的小尺度衰落

一种基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计装置，如图3所示，包括：初步估计模块301、初始化模块302、干扰提取模块303、干扰小区信道估计模块304、第一大尺度衰落计算模块305、干扰估计模块306、干扰消除模块307、累加模块308、第二大尺度衰落计算模块309和小尺度衰落计算模块310。

初步估计模块301，用于基于线性估计的准则，根据目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计目标小区的信道响应；MIMO系统包括L+1个小区，目标小区为MIMO系统的中心小区。

初始化模块302，用于初始化i＝1；目标小区周围的L个相邻小区为干扰小区；i为MIMO系统中的干扰小区的序号。

干扰提取模块303，用于根据目标小区的信道响应和目标小区导频，从目标小区的基站接收到的信息中提取干扰信息。

干扰小区信道估计模块304，用于基于线性估计的准则，根据干扰信息和第i个干扰小区的导频估计第i个干扰小区的信道响应。

第一大尺度衰落计算模块305，用于对第i个干扰小区的信道响应求期望，得到第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵。

干扰估计模块306，用于根据第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵和第i个干扰小区的信道响应，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

干扰消除模块307，用于消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息和更新的目标小区的信道响应。

累加模块308，用于当i<L时，令i＝i+1。

第二大尺度衰落计算模块309，用于当i＝L时，根据最新的目标小区的信道响应求期望，得到目标小区的大尺度衰落矩阵的最终估计结果。

小尺度衰落计算模块310，用于基于目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果，估计目标小区的小尺度衰落。

在一个实施例中，干扰估计模块包括导频矩阵计算模块和干扰计算模块。

导频矩阵计算模块，用于对第i个干扰小区的大尺度衰落系数矩阵中的大尺度衰落系数排序，选出N个最强干扰用户，得到第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵,其中N＝(Ka-Ko)/L，Ka为MIMO系统的信道估计处理能力，Ko为目标小区内用户数，L为干扰小区的数量；

干扰计算模块，用于根据第i个干扰小区的信道响应和第i个干扰小区最强干扰用户的导频矩阵，估计第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰。

在另一个实施例中，若基于线性估计的准则采用匹配滤波准则，则小尺度衰落计算模块312，用于基于最小均方误差准则，根据最新的目标小区的基站接收到的信息、目标小区的导频和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落。或，若基于线性估计的准则采用最小均方误差准则，则小尺度衰落计算模块312，用于根据最新的目标小区的信道响应和目标小区大尺度衰落矩阵的最终估计结果估计目标小区的小尺度衰落。

在再一个实施例中，MIMO系统采用PN序列或ZC序列进行导频设计以实现小区内导频正交，小区间导频准正交。

在一个实施例中，干扰消除模块308包括信息更新模块和信道响应更新模块。

信息更新模块，用于消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，得到更新的目标小区的基站接收到的信息；

信道响应更新模块，用于基于线性估计准则，用更新的目标小区的基站接收到的信息和目标小区内用户发出的导频，估计第i次迭代后更新的目标小区的信道响应。

上述的基于迭代干扰消除的多小区大规模MIMO信道估计装置，通过对目标小区做初步线性估计，得到目标小区的初始信道响应，根据干扰小区的数量进行迭代，每次估计出一个相邻小区的干扰，就消除目标小区的基站接收到的信息中第i个干扰小区对目标小区的基站的干扰，并返回更新一次目标小区的信道估计，再用更新后的信道估计进一步估计下一个相邻小区的干扰。如此循环迭代完成了所有邻区干扰的消除，使得目标小区的最终大尺度衰落和小尺度衰落信道估计精度得到了显著提高，并且，在对目标小区接收到的消息进行干扰消除时，先从干扰小区选出若干最强干扰用户再对相邻小区做干扰消除，从而以较低的运算复杂度有效抑制了相邻小区用户导频对目标小区用户导频的干扰，提高了信道估计精度。

以上所述实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。