度法，求解该等效线性方程组模型，得到中屯、小 区的发射信号向量X，具体步骤如下：
[0024] (7-3-1)初始化：设置迭代次数阔值V，设中屯、小区的发射信号向量X的初始值为 X?，则上述模型Z=Wx的初始余向量为V。，V。=Z，初始化共辆基向量为q。，q。=r。，设置 迭代变量W= 0 ;
[00巧](7-3-2)更新迭代变量使CO= 0+1，计算第CO次迭代过程中共辆基向量系数y"
其中q己表示共辆基向量Qti的共辆转置，并根据该系数yt，计算第《次 迭代过程中的中屯、小区的发射信号向量X的值xW，xW=XbU+WtQt1;
[0026](7-3-3)根据xW计算第O次迭代后上述模型的余向量Vt，Vt=VtI-ytWqtI;
[0027] (7-3-4)计算第CO次迭代过程中共辆基向量的调节系数
，并根据 该系数计算第次迭代过程中的共辆基向量q"Qt=Vt+etQt1;
[0028] (7-3-5)根据上述迭代阔值V对迭代变量CO进行判断，若CO>V，则停止迭代，并 使X= "，进行步骤（7-4)，若CO<V，则进行步骤（7-3-2)-(7-3-5);
[0029] (8)对上述步骤（7)得到的得到中屯、小区的发射信号向量X进行归一化，使
，得到中屯、小区的各RAU上的天线最终发射的实际信号向量，实现大规模分布式天线 系统中抑制导频污染的多小区预编码。
[0030] 本发明提出的大规模分布式天线系统中抑制导频污染的多小区预编码方法，其优 点是，在导频全复用的时分双工系统中，能充分利用基站估计出的信道信息，有效抑制导频 污染对下行预编码性能的影响，提升系统吞吐量；此外，本方法还通过共辆梯度法求解线性 方程组，避免了在预编码过程中直接对大型矩阵求逆，能大大减少预编码的计算复杂度。
【附图说明】
[0031] 图1是本发明方法设及的大规模分布式天线系统场景示意图。
[0032]图2是本发明方法设及的大规模分布式天线系统中抑制导频污染的多小区预编 码方法流程框图。
【具体实施方式】
[0033] 本发明提出的大规模分布式天线系统中抑制导频污染的多小区预编码方法结合 附图及实施例说明如下：
[0034] 本发明提出的大规模分布式天线系统中抑制导频污染的多小区预编码方法，
[0035] 本方法设及L个小区组成的大规模分布式天线系统，设地理位置处于中屯、的中屯、 小区中的远端接入单元RAU数为M，每个RAU配备的天线数为N，中屯、小区中的用户数为K， 中屯、小区周围L-I个小区中的总用户数为R，每个用户配置一根天线，其中LM、N、K、R均为 正整数；对大规模分布式天线系统中的用户进行编号，中屯、小区的用户编号为1，2,…，K， 中屯、小区周围L-I个小区中的用户编号为K+1，K+2,…，K+R，则大规模分布式天线系统中U 第个用户到中屯、小区的第m个RAU的上行信道为hm。=Amugmu，h,":e位Wxl，其中Am。表示 大规模分布式天线系统中第U个用户到中屯、小区的第m个RAU的大尺度衰落，gm。表示大规 模分布式天线系统中第U个用户到中屯、小区的第m个RAU的小尺度信道，C代表复数域， 1《U《K+R，1《m《M;设大规模分布式天线系统中第U个用户在信道估计阶段发射的导 频序列为巧,eCai，其中T为导频序列的长度，该长度大于大规模分布式天线系统中所有 小区用户数的最大值，第U个用户在信道估计阶段发射导频序列的功率为P。;各导频序列 通过用户的天线发射，经过信道，在中屯、小区的第m个RAU的N根天线得到RAU接收信号，
记为 ，其中，W;.表U个用户在信道估计阶段发射的导频序列的转置， %： Nm表示中屯、小区的第m个RAU的接收信号中的加性高斯白噪声，N,,, ￡C'v"，矩阵Nm中的元 素独立同分布于均值为0、方差为O2的循环复高斯分布，1《m《M;
[0036] 该方法包括W下步骤：
[0037] (1)计算所述中屯、小区的第m个RAU的N根天线接收到的信号Ym各列的协方差矩 阵巫m，
，其中1《m《M，砖表示第k用户在信道估计阶段发射的 导频序列的共辆转置，11为T阶单位矩阵；
[0038] (2)用共辆梯度法计算大规模分布式天线系统中第U个用户到中屯、小区的第m个 RAU的上行信道hm。的估计值h","，具体过程如下：
[0039] (2-1)计算大规模分布式天线系统中第U个用户使用的导频序列。的共辆经过 所述协方差矩阵Om的逆矩阵的滤波过程得到的向量fmu，4。=泌:妃，其中式表示Ku的共 辆，斬是Om的逆矩阵；
[0040] (2-2)建立一个所述滤波过程的等效线性方程组模型征.采用共辆梯度 法，求解等效线性方程组模型，得到大规模分布式天线系统中第U个用户使用的导频序列 的共辆<经过斬滤波的向量O具体步骤如下：
[0041] (2-2-1)初始化：设置迭代次数阔值P，
，设向量fmu的初 始值为f，;r，则所述模型气,f,>w=式的初始余向量为r。，r。.=哉，初始化共辆基向量为P。，Po=r。，设置迭代变量t= 0;
[0042] (2-2-2)更新迭代变量使t=t+1，计算第t次迭代过程中共辆基向量系数a"
其中Pf-i表示共辆基向量Pti的共辆转置，并根据该系数at，计算第t次迭 代过程中的向量fmu的值蝴，喊=私11 +APm;
[004引（2-2-3)根据德计算第t次迭代后所述模型的余向量r"rt=rt1-at0mPt1;
[0044](2-2-4)计算第t次迭代过程中共辆基向量的调节系数et，
，并根据该 系数计算第t+1次迭代过程中的共辆基向量Pt,Pt=rt+0tPt1;
[0045] (2-2-5)根据所述迭代阔值P对迭代变量t进行判断，若t>P，则停止迭代，并使 心。二招，进行步骤（2-3)，若t<P，则进行步骤（2-2-2) - (2-2-5);
[0046] (2-3)根据所述步骤（2-2)得到的向量计算大规模分布式天线系统中第U个 用户到中屯、小区的第m个RAU的上行信道hm。的估计值h。。, hj,，，A= ，其中， I《U《K+R，，I《m《M;
[0047] (3)计算所述中屯、小区的第m个RAU的上行信道h,mik的估计误差的协方差矩阵
,:，其中，1《11《1(+私1《111《1;
[004引（4)构造大规模分布式天线系统中第U个用户到中屯、小区的所有M个RAU的信道 向量、的估计值心，&"=「化i:"，…>化"下，:其中，l《u《K+R，护表示步骤似中获得 .- - 」 押肋 的大规模分布式天线系统中第U个用户到中屯、小区的第m个RAU的上行信道hm。的估计值 島腳的转置，1
[0049] (5)构造大规模分布式天线系统中所有K+R个用户到中屯、小区的所有M个RAU 的信道矩阵H。的估计值择。，冉。;= ，…，J，计算H。的估计误差的协方差矩阵C。，
;中屯、小区的所有K个用户到中屯、小区的所有M个RAU 的信道矩阵H的估计值为总，其中6为白。的前1(列，H。=卢1，心'..也+^^
[0050] (6)用共辆梯度法计算中屯、小区的所有K个用户的数据向量S经过多小区预编码 后得到的中屯、小区的发射信号向量X，具体过程如下：
[005。（6-1)利用步骤妨中得到的大规模分布式天线系统中屯、小区所有K个用户到中 屯、小区的所有M个RAU的信道矩阵H的估计值H计算S经过盘匹配滤波后的向量Z，Z=盛；[005引（6-?计算中屯、小区的多小区最小均方误差均衡矩阵W， W=白。宜f+C。+Kc2Imw，其中解表示成的共辆转置，Imn表示丽阶单位矩阵；
[0053] (6-3)建立一个大规模分布式天线系统中屯、小区进行多小区最小均方误差预编码 的等效线性方程组模型Z=Wx,采用共辆梯度法，求解该等效线性方程组模型，得到中屯、小 区的发射信号向量X，具体步骤如下：
[0054] (6-3-1)初始化：设置迭代次数阔值V， ，设中屯、小区的发 射信号向量X的初始值为X?= 0,则所述模型Z=Wx的初始余向量为V。，V。=z，初始化 共辆基向量为q。，q。=r。，设置迭代变量O= 0 ;
[00巧](6-3-2)更新迭代变量使CO= 0+1，计算第CO次迭代过程中共辆基向量系数y"
，其中qf_i表示共辆基向量Qti的共辆转置，并根据该系数yt，计算第《次 迭代过程中的中屯