CN102752036A - 确定预编码给无线设备的数据的预编码向量的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及确定预编码给无线设备的数据的预编码向量的方法和设备。该方法包含：接收无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息；接收第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息，其接收自第二基站；从第二基站接收指示第二基站在第二无线设备导致的信号强度的第一信号强度参数，和从第二基站接收指示第二基站在第一无线设备导致的干扰强度的第一干扰强度参数；使公共信号-干扰噪声比参数最大化。公共信号-干扰噪声比参数取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比，和在第二无线设备的信号-干扰噪声比，并且以第一信道状态信息，第一信道增益信息，第一信号强度参数和第一干扰强度参数为基础。

Description

确定预编码给无线设备的数据的预编码向量的方法和设备

技术领域

本发明的实施例涉及无线通信系统，尤其涉及确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量的方法和设备。

背景技术

正在不断开发用于未来的无线通信的蜂窝多用户多入多出(MIMO)系统。一个主题是干扰受限的蜂窝系统中的小区边缘用户速率的最大化。小区间干扰(ICI)是目前的蜂窝网络的系统瓶颈，许多现有方法一直试图利用不同的技术减小小区间干扰。在小区边缘的用户主要遭受相邻基站的强干扰，这直接表现在较低的可达速率上。

图11A表示MISO线性预编码的两小区MISO(多入单出)系统模型的示意图。图11A表示覆盖小区1和小区2的两个基站BS1，BS2，和两个无线设备UE1，UE2(用户设备1，用户设备2)。此外，图11B利用当基站1使用波束形成器b₁，和基站2使用波束形成器b₂时，基站BS1，BS2和无线设备UE1，UE2之间的信道的示意图，表示直接链路(有用信号)和干扰链路(干扰)。

换句话说，如图11A中所示，考虑每个小区一个用户的两小区MISO情形，其中每个BS具有M个天线，在小区边缘的每个接收器具有一个天线。这种系统模型也可被看作两用户MISO干扰信道(IC)，如图12中所示，其中在IC情况下的用户表示发射器/接收器对。数据符号由预编码器

线性预编码，并通过信道

传送，从而被用户i接收。归因于系统特性，所述数据符号还将在信道上

j≠i上传送，并作为不希望的干扰信号被用户j接收。发射的信号服从发射功率约束条件

在接收器方，获得的信号受噪声

干扰。写出获得的数据符号的估计值得到：

${\hat{s}}_1=h_{11}^T{p}_1{s}_1+h_{12}^T{p}_2{s}_2+n_1$

${\hat{s}}_2=h_{22}^T{p}_2{s}_2+h_{21}^T{p}_1{s}_1+n_2,---\left(1\right)$

其中(·)^T表示转置。

捕捉系统性能的最常见指标由可达和速率C给出：

$C=\underset{i=1}{\overset{2}{\mathrm{\Σ}}}{\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_i),---\left(2\right)$

其中SINR₁和SINR₂分别是接收器1和2的接收信号-干扰噪声比：

${\mathrm{SINR}}_1=\frac{{\left|h_{11}^T{p}_1\right|}^2}{{\left|h_{12}^T{p}_2\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_1^2}$

${\mathrm{SINR}}_2=\frac{{\left|h_{22}^T{p}_2\right|}^2}{{\left|h_{21}^T{p}_1\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_2^2}---\left(3\right)$

下面，索引i和j为i∈{1，2}，并且j≠i。

一种已知的和速率最大化方法是在“D.A.Schmidt，C.Shir，R.A.Berry，M.Honig and W.Utschick，‘Distributed Resource AllocationSchemes’，IEEE Signal Processing Magazine，Sept.2009，pp.53-63”中描述的分布式干扰定价算法。这种迭代方法从每个接收器向干扰基站(BS)通告干扰代价着手，假定各个小区具有单个用户。实践中，每个接收器把这些代价反馈给其对应的基站(BS)，所述对应基站把所述代价传递给其它BS；从而，需要BS协作。每个接收器的干扰代价取决于干扰BS的初始波束形成器。随后，每个BS考虑到其它接收器通告的干扰代价，单独进行其对应用户速率的最大化，从而这是一种分布式方法。于是，这种方法可被看作以当对其它用户产生干扰时，遭受一定惩罚为条件的利己方法。最大化导致形成新的波束形成器。随后，接收器更新其干扰代价，再次按照更新的干扰代价，计算新的波束形成器。重复该过程，直到收敛为止。

研究了减轻干扰受限系统中的干扰的不同方法。至今，提出的最佳方法都是分布式方案，其中每个发射器试图在考虑到系统中的接收器通告的干扰代价的情况下，使它自己的速率达到最大((C.Shi，R.A.Berry和M.Honig，“Distributed Interference Pricing with MISOChannels”，Proc.46th Annual Allerton Conference2008，Urbana-Champaign，IL，Sept.2008，pp.539-546，和D.A.Schmidt，C.Shir，R.A.Berry，M.Honig和W.Utschick，“Distributed ResourceAllocation Schemes”，IEEE Signal Processing Magazine，Sept.2009，pp.53-63)。形式上，干扰代价π_i表示伴随发射器j所引起干扰的边际递增的接收器i的速率的边际递减，并被定义为：

${\mathrm{\π}}_i=-\frac{{\∂u}_i}{{\∂I}_i},---\left(4\right)$

其中u_i＝log₂(1+SINR_i)是接收器i的速率，

是存在于接收器i的干扰功率(参见等式3)。

已知固定的干扰代价，每个BS i求解下述问题：

$p_{i,\mathrm{opt}}=\underset{p_i}{\arg \max }{u}_i-{\mathrm{\π}}_j{\left|h_{\mathrm{ji}}^T{p}_i\right|}^{2}s.t.p_i^H{p}_i=E_{{\mathrm{tx}}_i},i=\mathrm{1,2},---\left(5\right)$

其中(·)^H表示共轭转置。每个BS的目标函数可被看作其可达速率减去它对其它用户产生的干扰的成本。这是一种考虑到当对其它用户造成干扰时所遭受的惩罚的利己方法。为了实现该算法，每个接收器应当将干扰代价通告给每个干扰的BS。实践中，每个接收器把这些代价反馈给其对应基站(BS)，所述对应基站把所述代价传递给其它BS；从而，需要BS协作。在已知这些干扰代价的条件下，每个BS计算其最佳预编码器。该算法迭代更新预编码器和干扰代价，直到达到收敛为止。为了计算干扰代价，每个接收器需要知道有用信号功率和干扰信号功率。在接收器方的预编码器知识不是必需的。为了计算最佳的预编码器，每个BS i需要知道信道增益h_ki，k＝1，2。

图11A表示如分布式干扰定价算法所述的多小区COMP/MIMO系统(协作式多点/多入多出系统)中的下行链路传输中的目标配置的例子。为了使小区边缘用户速率达到最大，可以使用协作波束形成，不过不存在闭型解，从而导致信令开销。图13示意图解说明两个基站之间的分布式干扰定价算法。首先，接收器(无线设备)传送干扰代价p_i惩罚的通告。干扰代价表示相对于干扰的边际递增的速率的边际递减。随后，在考虑到宣告代价p_i的情况下，基站迭代使它自己的速率达到最大，这是一种利己的方法。例如，基站1求解下述等式：

协作波束形成联合计算b₁和b₂，以使C达到最大，不过不存在波束形成器的闭型解，成疑问的是应该用信号通知什么，以及以何种代价(开销)。

就这种方法来说，每次迭代之前的信令阶段是必需的。它以来自相邻小区的干扰惩罚为条件，迭代优化小区边缘的用户速率。干扰惩罚是通过空中链路用信号通知的，随后通过回程交换的(每次迭代时)。

图14利用两个基站和两个无线设备UE1，UE2之间的信道的示意图，图解说明初始信令和每个迭代的信令阶段。基站1寻找使下述等式最大化的b₁：

这种方法具有归因于利己方法的慢速收敛，需要较高的计算能力，非自适应于快速变化的系统，需要在接收器方的额外处理和经由空中链路(无线链路)的额外通信。

发明内容

本发明的目的是提供一种确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量的改进原理，所述原理允许增大与无线设备的通信(尤其是对小区边缘用户来说)的可达数据速率。

所述目的是利用按照权利要求1的方法，或者按照权利要求14的设备实现的。

本发明的一个实施例提供一种确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量的方法。所述方法包含接收无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息。第一信道状态信息由第一基站接收自第一无线设备。此外，所述方法包含接收第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息，从第二基站接收第一信号强度参数，第一信号强度参数指示第二基站在第二无线设备导致的信号强度，和从第二基站接收第一干扰强度参数，第一干扰强度参数指示第二基站在第一无线设备导致的干扰强度。第一信道增益信息接收自第二基站。另外，所述方法包含使公共信号-干扰噪声比参数最大化，以获得用于预编码待传送给第一无线设备的数据的预编码向量。公共信号-干扰噪声比参数取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比，和在第二无线设备的信号-干扰噪声比，并且以第一信道状态信息，第一信道增益信息，第一信号强度参数和第一干扰强度参数为基础。

按照本发明的实施例以使取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比和在第二无线设备的信号-干扰噪声比的公共信号-干扰噪声比参数最大化，以致能够增大提供给两个无线设备的可达和速率的中心思想为基础。通过使公共信号-干扰噪声比参数(它可以是例如和速率)最大化，能够增大尤其是边缘用户(在小区的边缘的无线设备)的总的组合数据速率，因为干扰被减轻。此外，与已知方法相比，需要的基站和无线设备之间的信令较少，因为不需要来自无线设备的定价信息。此外，能够实现算法的快速收敛，导致计算工作量较少。

在按照本发明的一些实施例中，公共信号-干扰噪声比参数代表第一无线设备和第二无线设备的和速率，在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比，或者在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比的下限。

通过利用公共信号-干扰噪声比的下限，能够显著降低计算复杂性。

附图说明

下面参考附图，详细说明本发明的实施例，其中：

图1是确定用于预编码待传送给无线设备的数据的预编码向量的方法的流程图；

图2图解说明可能的公共信号-干扰噪声比参数；

图3是表示利用所提出方法的信令的示意图；

图4表示确定用于预编码待传送给无线设备的数据的预编码向量的方法的流程图；

图5是利用本发明提出的原理的无线通信系统中的两个小区的示意图示；

图6是利用本发明提出的原理的两个基站和两个无线设备之间的信道和通信的示意图示；

图7表示比较考虑目标函数的下限的不同方法的示图；

图8表示显示小区边缘用户的速率结果的示图；

图9是显示收敛曲线的示图；

图10是确定用于预编码待传送给无线设备的数据的预编码向量的设备的方框图；

图11A是表示系统判读的具有小区边缘用户的两小区MISO情形的示意图；

图11B是两个基站和两个无线设备之间的信道的示意图；

图12是表示理论模型的两小区MISO情形的示意方框图；

图13是利用基于干扰代价的方法的无线通信系统的两个小区的示意图；

图14是利用干扰代价的方法的两个基站和两个无线设备之间的信道和信号的示意图；

图15是表示利用已知的基于干扰代价的方法的信令的示意图。

具体实施方式

下面，相同的附图标记部分用于具有相同或相似功能性的对象和功能单元，相对于某一附图对其的说明也适用于其它附图，以减少实施例说明的冗余。

图1表示按照本发明的一个实施例，确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量p_i，opt的方法100的流程图。方法100包含接收110无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息。第一信道状态信息由第一基站接收自第一无线设备。另外，接收120第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息。第一信道增益信息接收120自第二基站。此外，所述方法包含从第二基站接收130第一信号强度参数b_i，第一信号强度参数b_i指示第二基站导致的在第二无线设备的信号强度，和从第二基站接收140第一干扰强度参数a_i，第一干扰强度参数a_i指示第二基站导致的在第一无线设备的干扰强度。另外，所述方法包含使公共信号-干扰噪声比参数C，

最大化150，以获得用于预编码待传送给第一无线设备的数据的预编码向量p_i，opt。公共信号-干扰噪声比参数C，

取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比SINR₁(在第一无线设备的信号-干扰和噪声比)和在第二无线设备的信号-干扰噪声比SINR₂(在第二无线设备的信号-干扰和噪声比)。此外，公共信号-干扰噪声比参数C，

以第一信道状态信息，第一信道增益信息h₂₁，第一信号强度参数b_i和第一干扰参数a_i为基础。

通过把利用提出的原理获得的预编码向量用于预编码数据，以便传送给无线设备，能够增大向无线通信系统中的无线设备提供数据的和速率，因为为了以使和速率达到最大的方式，确定预编码向量，考虑了在两个以上的无线设备的干扰。为此，在第一基站，从第一无线设备接收信道状态信息，从一个或多个其它基站接收关于一个或多个其它无线设备的另外的信息和参数。借助这样的信息，能够实现在可能的预编码向量范围内，公共信号-干扰噪声比参数(也称为公共信号-干扰和噪声比参数)的最大化150。不需要如已知方法使用的干扰代价信息。于是，提出的原理需要基站和无线设备之间的较少信令(通过空中链路或无线信道)。

尽管只提到两个基站和无线设备，不过所述原理也可适用于任意数目的基站和无线设备。

例如，无线设备是通过无线信道要求数据的移动电话机，膝上型计算机或者更一般的用户设备UE。

最好在基站(例如，在第一基站)进行提出的方法100。另一方面，最大化150由接收第一信道增益信息，第一信号强度参数和第一干扰强度参数的中央控制器进行。这种情况下，第一基站可利用第一信道状态信息和第二信道状态信息计算第一无线设备和第一基站之间的信道的信道增益信息h₁₁，然后把该信道增益信息传给中央控制器。另一方面，第一信道状态信息可被传送给中央控制器，从而中央控制器计算对应的信道增益信息。

例如，利用在无线设备的信道向量量化，获得信道状态信息，信道状态信息连同代表SINR值(信号-干扰和噪声比值)的信道质量指标一起构成码本条目。根据第一信道状态信息，能够计算第一无线设备和第一基站之间的信道的信道增益信息h₁₁。信道增益信息可以是公共信号-干扰噪声比参数的参数，以致公共信号-干扰噪声比参数通过该信道增益信息，以第一信道状态信息为基础。

第一信道增益信息h₂₁，第一信号强度参数b_i和第一干扰强度参数a_i可通过有线信道，接收自第二基站(通过无线通信系统的回程)。相反，第一信道状态信息通过无线信道(空中链路)，接收自第一无线设备。于是，可以使通过无线信道的必要数据交换较少，或者与已知方法相比减少，因为第一信道增益信息，第一信号强度参数和第一干扰强度参数是通过无线通信系统的回程交换的。

和提出的原理有关，信号强度参数一般指示由负责无线设备的基站(该无线设备被分配给该基站)在该无线设备引起的信号强度，当使用预编码向量时，该信号强度用于信号强度参数的计算。例如，信号强度参数包含高信号强度的较大值和低信号强度的较低值。此外，干扰强度参数一般指示由不负责无线设备的基站(该无线设备被分配给另一个基站)在该无线设备引起的干扰强度，当使用预编码向量时，该干扰强度用于干扰强度参数的计算。例如，干扰强度参数包含高干扰强度的较大值和低干扰强度的较低值。此外，干扰强度参数不仅指示干扰强度，而且指示在无线设备的干扰强度和噪声强度(之和)。

第一信道增益信息h₂₁，第一信号强度参数b_i和第一干扰强度参数a_i可由第二基站计算，之后它们被传送给第一基站。为了计算第一信道增益信息h₂₁，第一信号强度参数b_i和/或第一干扰强度参数a_i，第二基站需要第一无线设备和第二基站之间的信道的信道增益信息。于是，方法100还包含接收无线通信系统中的第一无线设备和第二基站之间的信道的第二信道状态信息。第二信道状态信息可由第一基站接收自第一无线设备。此外，根据第二信道状态信息，可计算第一无线设备和第二基站之间的信道的第二信道增益信息，第二信道增益信息h₁₂可被传送给第二基站。这可由第一基站或上面提及的备选实现中的中央控制器进行。

在按照本发明的一些实施例中，第二基站也可进行按照所述原理的方法。这样，两个基站都能够通过从相应分配的无线设备接收信道状态信息(第一信道状态信息)，和从另一个基站接收第一信道增益信息，第一信号强度参数和第一干扰强度参数，确定用于预编码待传送给分配给相应基站的无线设备的数据的预编码向量。

为此，基站计算信号强度参数和干扰强度参数，所述信号强度参数指示该基站在分配的无线设备导致的信号强度，所述干扰强度参数指示该基站在另一个无线设备导致的干扰强度，并把计算的信号强度参数和计算的干扰强度参数传给另一个基站。

换句话说，和上面的用语一致，所述方法还包含计算第二信号强度参数b_i，第二信号强度参数b_i指示第一基站在第一无线设备导致的信号强度，和计算第二干扰强度参数a_i，第二干扰强度参数a_i指示第一基站在第二无线设备导致的干扰强度。所述方法还包含把第二信号强度参数b_i和第二干扰强度参数a_i传给第二基站。这样，两个基站都能够通过使公共信号-干扰噪声比参数达到最大，确定预编码向量，以致能够增大待传送给无线设备的数据的可达和速率。

此外，借助这种方法，能够实现确定的预编码向量的迭代优化，因为每个基站能够根据先前确定的预编码向量，计算新的干扰强度参数和新的信号强度参数，并把这些参数传给其它基站。

换句话说，和上面的用语一致，所述方法还包含从第二基站接收第三信号强度参数和第三干扰强度参数a_i。第三信号强度参数b_i可由第二基站根据传送的第二信号强度参数b_i和传送的第二干扰强度参数a_i计算。此外，第三信号强度参数b_i可在考虑到传送的第二信号强度参数b_i和传送的第二干扰强度参数a_i的情况下，指示第二基站在第二无线设备导致的信号强度。第三干扰强度参数a_i可由第二基站根据传送的第二信号强度参数b_i和第二干扰强度参数a_i计算。此外，第三干扰强度参数a_i可在考虑到传送的第二信号强度参数b_i和传送的第二干扰强度参数a_i的情况下，指示第二基站在第一无线设备导致的干扰强度。另外，通过使现在基于第一信道状态信息，第一信道增益信息，第三信号强度参数和第三干扰强度参数的公共信号-干扰噪声比参数最大化，可获得新的预编码向量，从而能够迭代地优化预编码向量。

这样，公共信号-干扰噪声比参数仍然也取决于第一信号强度参数和第一干扰强度参数，因为第三信号强度参数和第三干扰强度参数是根据第二信号强度参数和第二干扰强度参数计算的，而第二信号强度参数和第二干扰强度参数又是根据第一信号强度参数和第一干扰强度参数计算的。

在按照本发明的一些实施例中，公共信号-干扰噪声比参数可代表第一无线设备和第二无线设备的和速率C，在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比

或者在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比的下限

下面，说明按照所提出原理的确定预编码向量的方法的具体例子。说明的特征可以一起使用，或者可以相互独立地结合上面说明的基本原理使用。与该具体例子有关，提出的原理也可被看作通过干扰功率的交换，借助于基站协作的系统和速率的直接最大化。下面的一些说明涉及具有两个基站和两个无线设备的系统，不过，提出的原理的适用性并不局限于这样的系统，也可适用于任意数目的基站和无线设备。

图2利用两个基站BS1，BS2的信号功率S₁，S₂(信号强度)和干扰功率I₁，I₂(干扰强度)的指示，表示两个基站和两个无线设备之间的和速率的一般例子。下面，信号功率S₁，S₂和信号强度参数b_i可以是相同的量值，干扰功率I₁，I₂和干扰强度参数a_i可以是相同的量值，波束形成器b₁，b₂和预编码向量p₁，p₂可以是相同的量值。

在假设BS能够交换预编码器信息(该假设在后面将被放宽)的情况下，提出主目标函数(参见等式2)的直接最大化。为此，等式2被重写为：

$C={\log }_2\left((1+{\mathrm{SINR}}_1)(1+{\mathrm{SINR}}_2)\right)$

$={\log }_2(1+{\mathrm{SINR}}_1+{\mathrm{SINR}}_2+{\mathrm{SINR}}_1{\mathrm{SINR}}_2)$

$={\log }_2(1+\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}),---\left(6\right)$

其中是实现相同速率的对应单小区单用户系统的等效SINR(例如，一个可能的公共信号-干扰噪声参数)。由于该算法函数是单调的，因此使等式6最大化等同于使其自变量最大化。从而，得到最佳预编码器(p₁，p₂)_opt的问题可用公式表示为：

${(p_1,p_2)}_{\mathrm{opt}}=\underset{(p_1,p_2)}{\arg \max }\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}s.t.p_i^H{p}_i=E_{{\mathrm{tx}}_i},i=\mathrm{1,2}.---\left(7\right)$

(例如，一种可能的公共信号-干扰噪声参数)的每一项包含p₁和p₂的表达式，使问题结构变成复杂的问题结构。从而，不能获得关于最佳预编码器的闭型表达式。于是，可以遵循一种轮换寻优方法，以得到(次)佳预编码器值。假定在已知BS j的预编码器p_i的情况下，BS i想要得到其最佳预编码器p_i。首先，SINR_i和SINR_j被重写为：

${\mathrm{SINR}}_i=\frac{p_i^H{h}_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T{p}_i}{{\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2}$

${\mathrm{SINR}}_j=\frac{{\left|H_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2}{p_i^H{h}_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T{p}_i+{\mathrm{\σ}}_j^2},---\left(8\right)$

并把标量a_i和b_i定义为：

$a_i={\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2$

$b_i={\left|h_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2.---\left(9\right)$

a_i和b_i分别代表在接收器i的干扰加噪声功率，和接收器j的有效信号功率，对一定值的p_j来说，它们是已知并且固定的。利用这些量值，等式8可被重写为：

${\mathrm{SINR}}_i=\frac{p_i^H{h}_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T{p}_i}{a_i}=p_i^H{A}_i{p}_i$

${\mathrm{SINR}}_j=\frac{b_i}{p_i^H{h}_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T{p}_i+{\mathrm{\σ}}_j^2}=\frac{1}{p_i^H{B}_i{p}_i},---\left(10\right)$

其中A_i和B_i是用下式给出的正定矩阵：

$A_i=\frac{h_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T}{a_i}$

$B_i=\frac{h_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M}{b_i}---\left(11\right)$

其中等式

已被用于获得B_i的表达式，I_M是大小为M的单位矩阵。

从而，易于看出等式7的目标函数

可以仅仅利用预编码器p_i来表达，如下所示：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}=p_i^H{A}_i{p}_i+\frac{1}{p_i^H{B}_i{p}_i}+\frac{p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{A}_i{p}_i{p}_i^H{B}_i{p}_i+1+p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H(A_i{p}_i{p}_i^H{B}_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M+A_i)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i},---\left(12\right)$

其中正定矩阵D_i是隐含定义的。这看起来类似于Rayleigh商，其最大化值由与矩阵D_i和B_i的最大广义本征值(GEV)对应的广义本征向量给出。不过，D_i本身是p_i的函数，从而这妨碍GEV方法的使用。下面，我们提出两种简化

并提供该问题的可行解答的方法。这两种方法都涉及目标函数(例如，公共信号-干扰噪声参数)的下限界。注意如果p_i是迫零解，那么下式具有相等性：

$p_i^H{B}_i{p}_i=\frac{p_i^H{h}_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T{p}_i+{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}$

$=\frac{{\left|h_{\mathrm{ji}}^T{p}_i\right|}^2}{b_i}+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}$

$\≥\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}---\left(13\right)$

这允许把(例如，一种可能的公共信号-干扰噪声参数)下限界为：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}=\frac{p_i^H{A}_i{p}_i{p}_i^H{B}_i{p}_i+1+p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$\≥\frac{p_i^H(\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}{A}_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M+A_i)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H((1+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i})A_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_{\mathrm{low},i}{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$={\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}}_{\mathrm{low}},---\left(14\right)$

其中正定矩阵D_low，i是隐含定义的。注意该矩阵与p_i无关；从而，可以利用GEV方法来求解该问题。主要问题已被改变，因为

的下限--被最大化，而不是直接最大化该下限取决于bi；从而它是变量，并随着每次迭代而变化。可以与矩阵D_low，i和B_i的最大广义本征值λ_max对应的广义本征向量的形式，得到最佳p_i：

D_low，ip_i，opt＝λ_maxB_iP_i，opt.(15)

在得到p_i，opt的情况下，BS j现在可利用和上面相同的过程，使用该更新的值得到p_j，opt，重复该过程，直到收敛为止。在下面的算法中列出了该方法的细节。

该算法从表示当未发生任何协作时的预编码器值的初始值p_1，noncoop和p_2，noncoop开始；即，每个BS试图独立于其它BS，使它自己的和速率达到最大。在主循环中，在每次迭代时，按照提出的方法计算p₁和p₂的新值。如果一直未达到收敛，那么该算法最多进行max_nb_iterations次迭代，变量∈可按照期望的收敛精度来设定。

关于

的问题在

项中，该项妨碍获得已知的解析解。在以前的方法中，通过将其变换成其中能够获得可行解的二次取值问题，该项被下限界。令表示n次迭代之后获得的预编码器解，并且假定现在搜索

计算

的另一种可能途径是用或

近似

例如，考虑第一种方法，并且注意已知，这意味现在恒定不变。事实上，我们会实际忽略SINR_i项(参见等式11和12)，并求解下述子问题：

注意(例如，一种可能的公共信号-干扰噪声参数)实际上是

的另一个下限。新的目标函数可被重写为：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SINR}}^{\′}}=\frac{1}{p_i^H{B}_i{p}_i}+\frac{p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H(A_i+\frac{I}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_i^{\′}{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i},---\left(17\right)$

其中为了简单起见，省略了迭代索引。由于D′_i是正定矩阵，从而p_i，opt由与矩阵D′_i和B_i的最大本征值对应的广义本征向量给出。比较源于以前方法的矩阵D_low，i和D′_i，可看出唯一的差别在于在D_low，i中存在额外的

项。在高SNR(信噪比)下，

从而

从而预期这两种方法产生相似的解。

提出的算法的实现需要知道在BS i的信道增益

另外，需要获得标量a_i和b_i。这些标量取决于p_j(参见等式9)；从而，可在BS j计算它们，并传回给BS i，而不是直接传送p_j，从而导致信令开销减小。在假定分散型系统的情况下，除选择的优化函数之外，提出的方法和现有方法之间的一个基本差别在于在BS之间交换的信息：现有方法交换定价信息，而提出的方法交换干扰功率

(参见等式9)。与现有方法相比，需要在BS之间交换一个额外的标量b_i，从而导致BS之间的信令开销增加，不过不需要在接收器的处理(干扰代价的计算)。此外，对现有方法来说，干扰代价需要首先从接收器方反馈给BS方，导致接收器和BS之间的额外开销。这种开销降低传输的可用带宽。

图3表示提出的方法所需要的信令。初始化阶段从发送给接收器的导频符号开始，接收器估计它们的信道，并把估计结果(第一信道状态信息，例如，码本条目和信道质量指标，图3表示基站根据该信道状态信息得到的参数h₁₁，h₁₂，σ₁ ²)连同它们的估计的噪声功率(该假设在后面将被放宽)一起回送给对应BS。随后，在算法开始之前，BS交换必需的信息(例如，信道增益信息h_ij和噪声σ_i ²)。在收敛之后，可开始数据传输。对两小区系统来说，总的信令开销相同(相似)。在利用现有方法的情况下，定价标量被反馈给对应BS，BS再把所述定价标量传送给干扰BS，从而导致两个标量值的信令，如图15中所示(目前忽略信道信令)。提出的方法在BS之间直接交换这两个标量值a_i和b_i(确实可假定对系统中的不同接收器来说，噪声功率密度相似；从而，噪声功率不需要从接收器反馈给BS，随后在BS之间交换)。专用于信道的信令也相同，如这两个图中所示。注意，干扰代价的反馈是通过不太可靠的空中链路进行的；从而，反馈值的任何微小不精确都会对用现有方法获得的解产生重大影响。另一方面，利用提出的方法的标量的交换是借助(带宽不成问题的)光纤链路进行的，从而更可靠。本讨论假定没有任何量化：在该情况下，会难以断定哪种方法具有较少的信令，因为这取决于预编码器和干扰代价的码本大小。最后，从图中可看出，与其中在每次迭代时，需要从接收器反馈更新的定价信息π₁和π₂的现有方法相反，利用所提出方案的迭代不需要来自接收器的任何反馈信息，仅仅在BS之间交换信息。这使提出的算法适合于集中式系统。

如同后面在仿真结果中提供的那样，提出的算法具有很快的收敛速度。这导致所需的计算能力大大降低，从而在经济上合意。此外，考虑到每次迭代都需要信令阶段，提出的算法也完全适合于信道快速变化的分散型系统，因为只需要有限的信令。现有方法需要大量的迭代，从而需要大量的信令。

图4表示按照本发明的一个实施例，确定用于预编码待传送给无线设备的数据的预编码向量的方法400的流程图。本例类似于上面说明的算法1，指示按照所述原理的两个基站的协作。

在本例中，第一基站从首先计算预编码向量b₁(p₁)开始，然后计算第一信号强度参数I₁(b_i)和第一干扰强度参数S₁(a_i)(这由图1中所示例子之中的第二基站进行，并且由对应的描述说明)，然后用信号把它们通知给第二基站BS2(它是图1中所示的第一基站)。随后，第二基站BS2(图1中的第一基站)根据第一信号强度参数I₁和第一干扰强度参数S₁，使公共信号-干扰噪声比参数最大化，以便得到最佳的预编码向量b₂(p₂)。此外，它计算第二信号强度参数I₂(b_i)和第二干扰强度参数S₂(a_i)，并用信号把它们通知给第一基站BS1(图1的例子中的第二基站)。

随后，基站BS1(图1的例子中的第二基站)根据第二信号强度参数I₂和第二干扰强度参数S₂，使公共信号-干扰噪声比参数达到最大，以得到最佳的预编码向量b₁。此外，它计算第三信号强度参数I₁(b_i)和第三干扰强度参数S₁(a_i)，并用信号把这些参数通知给第二基站BS2(图1的例子中的第一基站)。

如果新的预编码向量满足预定的中断

标准，或者达到最大迭代次数，那么该算法停止，在第一基站和第二基站最后计算的预编码向量被用于预编码待传送给无线设备的数据。

在该示意算法中，未举例说明在基站的无线设备的第一信道状态信息的接收，以及第一信道增益信息的接收，不过也可进行这些步骤。

通过利用这种迭代方法，能够迭代优化向无线设备传送数据的和速率，而不需要来自无线设备的更多信息(例如，已知原理所要求的干扰代价)，以致能够使必需的无线信令较少。不过，当与现有方案相比时，无线速率(即，不同用户的可达速率)较高。

图4中的算法的例示等同于图3中例示的算法。只是索引稍有不同。例如，预编码向量用b_i，而不是用p_i表示，信号强度参数(或者信号功率参数)用S_i，而不是用a_i表示，干扰强度参数(或者干扰功率参数)用I_i，而不是用表示b_i。

此外，图5表示包括对另一小区中的小区边缘用户造成干扰的基站，和在每次迭代的信令阶段期间的干扰强度参数I₁，I₂的信令在内的无线通信系统的两个小区的示意图示。所述信令是通过基站之间的有线链路进行的，以致能够减少空中链路通信。

图5图解说明使基站能够计算自己引起的干扰功率I的新的信令方案。这样，基站能够借助于干扰功率交换，协作地使C达到最大。

C＝log(1+SINR₁)+log(1+SINR₂)＝f(I₁，I₂).

对应于图4中所示的算法和图5中的两小区情形的示意图，图6表示当利用本发明提出的原理时，两个基站和两个无线设备之间的信道和待交换的数据的示意图(信令图)。通过一开始用信号把信道状态信息从无线设备通知给基站，基站能够计算基站和无线设备之间的不同信道的信道增益信息。之后，在每次迭代的信令阶段中，只需要基站之间的有线链路，以致在每次迭代时，能够减少(必需的)空中链路通信(数据)。

在关于直接链路和干扰链路的具有均值0和协方差矩阵I的5000个独立同分布(IID)信道实现内取仿真结果的平均值。这将获得在用户遭受的干扰与有效信号一样强的小区边缘的性能。发射功率

被设定为1，

在每个BS采用M＝2个天线。图7比较两种提出的(下限界)方法，其中所述方法分别指的是关于

的方法和关于

的方法。使下限最大化的方法在低SNR下性能稍好，同时正如所料，随着SNR增大，这两种方法得到相似的解。在随后的仿真中使用下限界方法之一。图8比较了本发明提出的方法和分布式定价方法。对低SNR来说，分布式定价方法性能稍好，从SNR～12dB开始，本发明提出的方法胜过分布式方法。随着SNR的增大，本发明提出的方法实现较高的频谱效率(从而实现较高的速率)。

图9表示提出的方法和分布式定价方法达到收敛所需的迭代次数。从曲线图可看出，本发明提出的方案在第一次迭代之后直接或多或少地收敛，因为后续迭代只提供可以忽略不计的改进。分布式定价方法的收敛需要更多次的迭代。这归因于在本例中，本发明提出的方案直接使小区边缘用户速率之和的下限达到最大，而分布式方案单独地使不同目标函数最大化，而这会使收敛较慢的事实。

图10表示按照本发明的一个实施例，确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量p_i，opt的设备1000的方框图。

设备1000包含无线接收器1010，有线接收器1020和处理器1030。无线接收器1010和有线接收器1020连接到处理器1030。无线接收器1010被配置成接收无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息1002。第一信道状态信息1002由第一基站接收自第一无线设备。有线接收器1020被配置成接收第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息h₂₁。第一信道增益信息h₂₁接收自第二基站。此外，有线接收器1020被配置成从第二基站接收第一信号强度参数b_i，第一信号强度参数b_i指示由第二基站导致的在第二无线设备的信号强度。有线接收器1020还被配置成从第二基站接收第一干扰强度参数a_i，第一干扰强度参数a_i指示由第二基站导致的在第一无线设备的干扰强度。处理器1030被配置成通过使公共信号-干扰噪声比参数C，

达到最大，获得用于预编码待传送给第一无线设备的数据的预编码向量p_i，opt。公共信号-干扰噪声比参数取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比，和在第二无线设备的信号-干扰噪声比，并且以第一信道状态信息1002，第一信道增益信息h₂₁，第一信号强度参数b_i和第一干扰强度参数a_i为基础。

设备1000或设备1000的各个组件可包含实现上面说明的原理的一个或多个方面的一个或多个另外的特征或单元。

例如，设备1000可包含预编码待传送给无线设备的数据的预编码器。此外，设备1000可包含把预编码数据传送给无线设备的发射器。

设备1000的无线接收器1010，有线接收器1020，处理器1030和/或其它可选单元可以是独立的硬件单元，或者计算机、微控制器或数字信号处理器的一部分，以及用于在计算机、微控制器或数字信号处理器上运行的计算机程序或软件产品。

本发明的一些实施例涉及包含如上所述确定预编码向量的设备的基站。为此，可以使用基站的现有无线接收器单元，有线接收器单元和处理器。此外，可以使用基站的预编码器和/或发射器。

在多个基站中实现所说明的原理使得能够实现不同基站使用的预编码向量的协作优化，从而获得多个基站和所服务的无线设备的最大和速率。

本发明的一些实施例涉及以(干扰)功率的基站交换为基础的协作式速率最大化。这种新方法在假定基站协作的情况下，以两小区情形的小区边缘用户速率之和的优化为基础。与每个BS利己地使它自己的速率达到最大的现有利己方法相比，BS协作地使总速率达到最大。首先利用基站的波束形成器，用公式表示总速率，随后如下迭代得到最佳的波束形成器。在每次迭代时，在知道被交换的另一个波束形成器(比如说BS2的波束形成器)的条件下，一个波束形成器(比如说BS1的波束形成器)被优化，以使总速率的下限达到最大。事实上，并不需要知道波束形成器，因为只需要交换功率级。随后，BS2利用BS1传送的更新的功率级信息计算它自己的波束形成器。重复上述过程，直到收敛为止。与分布式方法相比，需要向每个其他BS传送一个额外的标量。不过，在利用现有方法的情况下，需要首先通过空中链路，把干扰代价从接收器反馈给对应的BS。空中链路不太可靠；从而，反馈的干扰代价的任何微小不精确都会对用现有方法获得的解产生重大影响。这还减小空中链路上用于数据传输的带宽。上面说明的一些例子以多输入单输出(MISO)情形为基础；不过，可直截了当地扩展到MIMO情形。此外，例如通过仔细地选择系统中的两小区的子集，或者在协作基于三小区情形的站内CoMP的情况下，扩展到多小区情形也是可能的。

例如，在中高SNR范围中，本发明提出的方法为小区边缘用户实现较高的速率。本发明提出的方案的快速收敛导致所需的计算能力较小，这在经济上是合意的。本发明提出的方案需要的BS和接收器之间的信令较少，代价是BS之间的信令稍微增加。它不需要在接收器方的处理；从而，可以使用简单的接收器。此外，考虑到每次新的迭代需要新的信令，本发明提出的算法也完全适合于信道快速变化的分布式系统，因为只需要有限的信令。

换句话说，提出一种新的迭代方法，以在蜂窝网络中实现更高的速率，即，对于遭受较高干扰的小区边缘用户，实现更高的速率。本发明提出的方法试图通过使小区边缘用户的总的组合速率达到最大，隐含地减轻干扰；从而，是一种协作式方法。目前的现有方法试图直接抑制干扰，或者彼此独立的使速率达到最大；这样的方法被认为是利己的。例如，与其中交换在接收器方计算的定价信息(关于每个基站产生的干扰量的有限信息)的其它方法相反，新方法是一种其中基站迭代交换干扰功率信息的协作式多点(CoMP)方案。不发生任何联合处理：即，基站(BS)只协作找出它们的最佳波束形成器，不过基站独立地把每个最佳波束形成器传送给其对应小区。

例如，本发明提出的方法在中高信噪比(SNR)下，为小区边缘用户实现较高的速率。本发明提出的方法需要较少的接收器和BS之间的信令，代价是BS之间的信令稍微增加。接收器和BS之间的信令是通过空中链路进行的，这减小了用于数据传输的带宽。此外，空中链路不可靠。另一方面，BS之间的信令是通过其中带宽不是问题，从而信令可靠得多的回程链路(光纤)进行的。此外，提出的方案不需要在接收器方的处理(定价信息的计算)。本发明提出的方案的快速收敛导致需要的总计算能力较小。较小的计算能力导致在基站的运营费用较低，从而在经济上是合意的。在小区边缘的较高速率导致收益的增长，在不需要较高速率的情况下，能够用较低的发射功率实现相同的速率，这同样节省了BS的电力费用。本发明提出的算法适用于集中式系统以及分布式系统。此外，考虑到每次新的迭代需要新的信令，本发明提出的算法非常适合于信道快速变化的分布式系统，因为只需要有限的信令。现有解决方案需要大量的迭代，从而需要大量的信令。

说明的原理可用在无线通信，传输技术，CoMP传输(协作式多点传输)和/或蜂窝网络领域中，可适用于蜂窝多用户多入多出(MIMO)系统。

提出一种基于基站协作，使小区边缘用户的速率达到最大的新方法。小区间干扰(ICI)是严重影响系统性能(尤其是对小区边缘用户来说)的系统瓶颈，这导致可达速率较低。在文献中存在试图利用不同途径减轻干扰的多种方法：一些方法试图直接抑制干扰，而其它方法相互独立地使速率最大化，于是是利己的方法。本发明提出的方案隐含地试图通过使边缘用户的总的组合速率最大化来减轻干扰；从而是一种协作式方案。考虑了具有单用户小区的两小区多入单出(MISO)情形，其中基站(BS)轮流地交换干扰功率信息，以使总速率的下限达到最大。数值结果显示与现有方法相比，对于中高信噪比(SNR)的性能改进。此外，本发明提出的方案具有较快的收敛速率，这使之对只能够提供有限次迭代的时变系统更有吸引力。

换句话说，本发明提出的原理提供一种变换快速，所需的计算能力较低，计算复杂性较低，在接收器方的处理较少，空中链路上的通信减少，对快速变化的系统的适应性良好，和/或通过对C(和速率)下限界，消除复杂性的增大的算法。

与已知原理相比，本发明提出的方案需要基站之间的更多信令(通过回程链路)，不过基站和接收器之间(经由空中链路的)信令明显较少，并且几乎不需要在接收器的处理。此外，本发明提出的原理可包含高收敛速度，需要较低的计算工作量，包含与已知原理相比，对快速变化的情形的良好适应性。

归因于本发明提出的原理的小区边缘速率的增大会导致收益增加。此外，较低的计算工作量会导致在基站的运营费用较低。

就已知原理来说，不能利用多个协作基站的联合波束形成设计，优化系统总速率。换句话说，已知方法不优化系统总速率。比较起来，本发明提出的方法能够以来自相邻小区(相邻基站)的功率指标(例如，信号强度和干扰强度)为条件，迭代优化系统总速率。可在基站测量功率，并通过回程交换测得的功率(每次迭代时，不需要通过空中链路的信令)。这种原理能够提供一种以信令高效的方式，使系统总速率达到最大的方法。

已知方法是利己的(易遭受惩罚)。比较起来，本发明提出的方法能够用一种新的利他(协作)方法解决该问题。每个基站试图同时使总速率(两个用户的速率之和)达到最大。

一个目标是得到使总速率(例如，图2)达到最大的最佳波束形成器(预编码向量)。

已知S₂和I₂，基站1 BS1能够得到使C达到最大的最佳波束形成器b₁。基站BS2同样如此。由于最佳的波束形成器未知(从而S和I量值未知)，因此该算法从初始波束形成器着手，然后迭代到收敛为止。通过对C(和速率)下限界，可降低增加的复杂性。

按照本发明的一些实施例涉及一种目的在于通过在假定基站协作的情况下，求解总速率最大化问题，使无线蜂窝网络中的小区边缘用户的速率达到最大的方法。

视情况，所述方法还可包含以基站之间的(干扰)功率的交换为基础的迭代过程，以便计算最佳波束形成向量。

按照另一个方面，在各个基站间分布地进行迭代过程，从而需要通过连接各个基站的回程的信令。

按照另一个方面，在每次迭代时，小区边缘用户的总速率的下限，而不是确切的速率被最大化。

尽管关于设备说明了所述原理的一些方面，不过显然这些方面也代表对应方法的描述，其中部件或装置对应于方法步骤或方法步骤的特征。类似地，关于方法步骤说明的方面也代表对应设备的对应部件或事项或特征的说明。

取决于某些实现要求，本发明的实施例可用硬件或软件实现。可以利用数字存储介质，例如软盘、DVD、蓝光光盘、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROM或闪速存储器完成所述实现，所述数字存储介质上面保存有与可编程计算机系统协作(或者能够与可编程计算机系统协作)，以致执行相应方法的电子可读控制信号。于是，数字存储介质是计算机可读的。

按照本发明的一些实施例包含具有电子可读的控制信号的数据载体，所述控制信号能够与可编程计算机系统协作，以致执行这里说明的方法之一。

通常，本发明的实施例可被实现成具有程序代码的计算机程序产品，当计算机程序产品在计算机上运行时，所述程序代码可执行所述方法之一。例如，所述程序代码可保存在机器可读载体上。

其它实施例包含保存在机器可读载体上的执行这里所述方法之一的计算机程序。

换句话说，于是，本发明方法的一个实施例是一种具有程序代码的计算机程序，当所述计算机程序在计算机上运行时，所述程序代码执行这里说明的方法之一。

于是，本发明方法的另一个实施例是一种数据载体(或数字存储介质，或计算机可读介质)，所述数据载体包含记录在上面的，用于执行这里说明的方法之一的计算机程序。

于是，本发明方法的另一个实施例是表示用于执行这里说明的方法之一的数据流或一系列信号。例如，所述数据流或信号序列可被配置成通过数据通信连接，例如通过因特网传送。

另一个实施例包含配置成或者适合于执行这里说明的方法之一的处理装置，例如计算机或可编程逻辑器件。

另一个实施例包含上面安装有执行这里说明的方法之一的计算机程序的计算机。

在一些实施例中，可编程逻辑器件(例如，现场可编程门阵列)可用于实现这里说明的方法的一些或所有功能。在一些实施例中，现场可编程门阵列可以与微计算机协作，以执行这里说明的方法之一。一般来说，最好用任意硬件设备执行这些方法。

上面说明的实施例仅仅是本发明原理的举例说明。显然，这里说明的方案和细节的各种修改和变化对本领域的技术人员来说显而易见。于是，本发明仅仅由所附的权利要求的范围限制，而不受通过这里的实施例的说明和解释所给出的具体细节限制。

Claims (15)

1.一种确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量(p_i，opt)的方法(100)，所述方法包括：

接收(110)无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息，其中第一信道状态信息由第一基站接收自第一无线设备；

接收(120)第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息(h₂₁)，其中第一信道增益信息(h₂₁)接收自第二基站；

从第二基站接收(130)第一信号强度参数(b_i)，第一信号强度参数(b_i)指示第二基站在第二无线设备导致的信号强度；

从第二基站接收(140)第一干扰强度参数(a_i)，第一干扰强度参数(a_i)指示第二基站在第一无线设备导致的干扰强度；和

使公共信号-干扰噪声比参数

最大化(150)，以获得用于预编码待传送给第一无线设备的数据的预编码向量(p_i，opt)，其中公共信号-干扰噪声比参数

取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比(SINR₁)和在第二无线设备的信号-干扰噪声比(SINR₂)，并且以第一信道状态信息、第一信道增益信息(h₂₁)、第一信号强度参数(b_i)和第一干扰强度参数(a_i)为基础。

2.按照权利要求1所述的方法，还包含：

接收无线通信系统中的第一无线设备和第二基站之间的信道的第二信道状态信息，其中第二信道状态信息由第一基站接收自第一无线设备；

根据第二信道状态信息，计算第一无线设备和第二基站之间的信道的第二信道增益信息(h₁₂)；和

把第二信道增益信息(h₁₂)传给第二基站。

3.按照权利要求2所述的方法，其中第一信道状态信息和第二信道状态信息是通过无线信道从第一无线设备接收的，其中第一信道增益信息(h₂₁)、第一信号强度参数(b_i)和第一干扰强度参数(a_i)是通过有线信道从第二基站接收的。

4.按照权利要求1所述的方法，还包含：

计算第二信号强度参数(b_i)，第二信号强度参数(b_i)指示第一基站在第一无线设备导致的信号强度；

计算第二干扰强度参数(a_i)，第二干扰强度参数(a_i)指示第一基站在第二无线设备导致的干扰强度；和

把第二信号强度参数(b_i)和第二干扰强度参数(a_i)传给第二基站。

5.按照权利要求4所述的方法，还包含：

从第二基站接收第三信号强度参数(b_i)，其中第三信号强度参数(b_i)是由第二基站根据传送的第二信号强度参数(b_i)和传送的第二干扰强度参数(a_i)计算的，其中第三信号强度参数(b_i)指示在考虑到传送的第二信号强度参数(b_i)和传送的第二干扰强度参数(a_i)的情况下第二基站在第二无线设备导致的信号强度；

从第二基站接收第三干扰强度参数(a_i)，其中第三干扰强度参数(a_i)是由第二基站根据传送的第二信号强度参数(b_i)和第二干扰强度参数(a_i)计算的，其中第三干扰强度参数(a_i)指示在考虑到传送的第二信号强度参数(b_i)和传送的第二干扰强度参数(a_i)的情况下第二基站在第一无线设备导致的干扰强度；和

使公共信号-干扰噪声比参数

最大化，以获得新的预编码向量(p_i，opt)，其中公共信号-干扰噪声比参数

以第一信道状态信息、第一信道增益信息(h₂₁)、第三信号强度参数(b_i)和第三干扰强度参数(a_i)为基础，以致迭代地优化预编码向量(p_i，opt)。

6.按照权利要求1所述的方法，其中公共信号-干扰噪声比参数

代表第一无线设备和第二无线设备的和速率(C)、在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比或者在第一无线设备和第二无线设备的公共信号-干扰噪声比的下限

7.按照权利要求6所述的方法，其中公共信号-干扰噪声比由下式定义：

其中SINR₁是在第一无线设备的信号-干扰噪声比，SINR₂是在第二无线设备的信号-干扰噪声比。

8.按照权利要求6所述的方法，其中公共信号-干扰噪声比的下限由下式定义：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}=\frac{p_i^H{A}_i{p}_i{p}_i^H{B}_i{p}_i+1+p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$\≥\frac{p_i^H(\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}{A}_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M+A_i)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H((1+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i})A_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_{\mathrm{low},i}{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$={\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}}_{\mathrm{low}},$

其中，

$A_i=\frac{h_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T}{a_i}$

$B_i=\frac{h_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M}{b_i},$

并且

$a_i={\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2$

$b_i={\left|h_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2.$

其中

是公共信号-干扰噪声比，下标i和j等于1或2，同时i≠j，p_i，p_j是第一基站或第二基站的预编码向量，h_ii、h_ij、h_ji和h_jj是基站与无线设备之间的信道的信道增益信息，

是噪声功率，I_M是大小为M的单位矩阵，

是发射功率，a_i是干扰强度参数，b_i是信号强度参数。

9.按照权利要求6所述的方法，其中公共信号-干扰比的下限

由下式定义：

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SINR}}^{\′}}=\frac{1}{p_i^H{B}_i{p}_i}+\frac{p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H(A_i+\frac{I}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_i^{\′}{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i},$

其中

$A_i=\frac{h_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T}{a_i}$

$B_i=\frac{h_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M}{b_i},$

并且

$a_i={\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2$

$b_i={\left|h_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2.$

其中

是公共信号-干扰噪声比，下标i和j等于1或2，同时i≠j，p_i，p_j是第一基站或第二基站的预编码向量，h_ii、h_ij、h_ji和h_jj是基站与无线设备之间的信道的信道增益信息，

是噪声功率，I_M是大小为M的单位矩阵，是发射功率，a_i是干扰强度参数，b_i是信号强度参数。

10.按照权利要求1所述的方法，其中第一信号强度参数(b_i)由下式定义：

$b_i={\left|h_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2.$

其中下标i和j等于1或2，同时i≠j，p_j是第一基站或第二基站的预编码向量，h_jj是基站和无线设备之间的信道的信道增益信息。

11.按照权利要求1所述的方法，其中第一干扰强度参数(a_i)由下式定义：

$a_i={\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2$

其中下标i和j等于1或2，同时i≠j，p_j是第一基站或第二基站的预编码向量，h_ij是基站和无线设备之间的信道的信道增益信息，是噪声功率。

12.按照权利要求1所述的方法，其中通过求解广义本征向量问题，实现最大化，其中用于预编码数据的预编码向量(p_i，opt)是与取决于第一信道状态信息、第一信道增益信息(h₂₁)、第一信号强度参数(b_i)和第一干扰强度参数(a_i)的矩阵(D_low，i，B_i)的最大广义本征值(λ_max)对应的本征向量。

13.按照权利要求12所述的方法，其中待求解的广义本征向量问题为：

D_low，ip_i，opt＝λ_maxB_ip_iopt.

其中D_low，i由下式定义：

$\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}=\frac{p_i^H{A}_i{p}_i{p}_i^H{B}_i{p}_i+1+p_i^H{A}_i{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$\≥\frac{p_i^H(\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i}{A}_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M+A_i)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H((1+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{b_i})A_i+\frac{1}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M)p_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$=\frac{p_i^H{D}_{\mathrm{low},i}{p}_i}{p_i^H{B}_i{p}_i}$

$={\stackrel{\‾}{\mathrm{SINR}}}_{\mathrm{low}},$

其中

$A_i=\frac{h_{\mathrm{ii}}^{*}{h}_{\mathrm{ii}}^T}{a_i}$

$B_i=\frac{h_{\mathrm{ji}}^{*}{h}_{\mathrm{ji}}^T+\frac{{\mathrm{\σ}}_j^2}{E_{{\mathrm{tx}}_i}}{I}_M}{b_i},$

并且

$a_i={\left|h_{\mathrm{ij}}^T{p}_j\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_i^2$

$b_i={\left|h_{\mathrm{jj}}^T{p}_j\right|}^2.$

其中

是公共信号-干扰噪声比，下标i和j等于1或2，同时i≠j，p_i，p_j是第一基站或第二基站的预编码向量，h_ii、h_ij、h_ji和h_jj是基站与无线设备之间的信道的信道增益信息，

是噪声功率，I_M是大小为M的单位矩阵，

是发射功率，a_i是干扰强度参数，b_i是信号强度参数。

14.一种确定用于预编码待传送给无线通信系统中的无线设备的数据的预编码向量(p_i，opt)的设备(1000)，所述设备包括：

配置成接收无线通信系统中的第一无线设备和第一基站之间的信道的第一信道状态信息的无线接收器(1010)，其中第一信道状态信息由第一基站接收自第一无线设备；

配置成接收第二无线设备和第一基站之间的信道的第一信道增益信息(h₂₁)的有线接收器(1020)，其中第一信道增益信息(h₂₁)接收自第二基站，其中有线接收器(1020)被配置成从第二基站接收第一信号强度参数(b_i)，第一信号强度参数(b_i)指示第二基站在第二无线设备导致的信号强度，其中有线接收器(1020)还被配置成从第二基站接收第一干扰强度参数(a_i)，第一干扰强度参数(a_i)指示第二基站在第一无线设备导致的干扰强度；和

配置成通过使公共信号-干扰噪声比参数

最大化，获得用于预编码待传送给第一无线设备的数据的预编码向量(p_i，opt)的处理器(1030)，其中公共信号-干扰噪声比参数

取决于在第一无线设备的信号-干扰噪声比和在第二无线设备的信号-干扰噪声比，并且以第一信道状态信息、第一信道增益信息(h₂₁)、第一信号强度参数(b_i)和第一干扰强度参数(a_i)为基础。

15.一种具有程序代码的计算机程序，当所述计算机程序在计算机或微控制器上运行时，所述程序代码实现执行按照权利要求1-13之一所述的方法。

Images