基于预编码方案的多用户多输入多输出系统下行链路预编码方法

摘要

本发明提供的是一种基于预编码方案的多用户多输入多输出系统下行链路预编码方法。基站通过各用户反馈信息确定原始信道矩阵；确定与用户数相同数目个用户排序矩阵；为每个用户确定与之接收天线数相同数目个天线排序矩阵；每个用户分别随机选择一个自身的天线排序矩阵替换该用户排序矩阵中与其对应列中值为1的元素，得到K个发送矩阵；将原始信道矩阵分别左乘这K个发送矩阵，得到K个等价信道矩阵；将K个等价信道矩阵分别正交化变换；将每个判断矩阵的主对角线元素取倒数的平方再求和：将最优反馈矩阵、最优加权矩阵和最优前馈矩阵进行THP预编码处理。本发明通过对原始信道矩阵的优化，有效地去除用户间的共道干扰问题。

说明书

技术领域

本发明涉及的是一种无线移动通信方法，特别涉及一种多用户MIMO系统下行链路预编 码方法。

背景技术

多输入多输出(Multiple-InputMultiple-Output，MIMO)技术是无线移动通信领域的重大 突破。特别是MIMO技术在多用户通信系统的应用中，不仅其分集增益可以有效提高多用户 MIMO系统(MultipleUserMIMO，MU-MIMO)的误码率性能，而且MIMO技术的复用增 益使多用户通信系统容量大大提高。在MU-MIMO系统的下行链路中，由于基站同时向多个 用户端发送数据，因此用户间的共道干扰(Co-ChannelInterference，CCI)问题是影响多用户 MIMO系统下行链路性能的主要因素之一。

针对多用户MIMO系统下行链路中用户间的共道干扰问题，线性块对角化预编码方案使 得各用户的预编码矩阵位于其他用户信道矩阵的零空间上，将多用户MIMO系统分解为多个 独立的单用户MIMO系统，以此来消除用户间的共道干扰。Tomlinson-Harashimaprecoding (THP)预编码方案是一种非线性预编码方案，因其能够有效避免线性预编码方法的噪声放 大问题，从而受到广泛关注。THP预编码技术将接收端连续干扰消除技术应用到下行链路的 发送端，因此编码符号排列顺序对THP预编码的性能影响很大。

发明内容

本发明的目的在于提供一种能减小多用户MIMO系统中用户间的共道干扰，提高多用户 MIMO系统下行链路的误比特率性能的基于预编码方案的多用户多输入多输出系统下行链路 预编码方法。

本发明的目的是这样实现的：

步骤1：建立多用户MIMO系统下行链路模型，基站通过各用户反馈信息确定原始信道 矩阵；

步骤2：确定与用户数相同数目个用户排序矩阵；

步骤3：为每个用户确定与之接收天线数相同数目个天线排序矩阵；

步骤4：对于步骤2中所得的每个用户排序矩阵，每个用户分别随机选择一个自身的天 线排序矩阵替换该用户排序矩阵中与其对应列中值为1的元素，从而得到K个发送矩阵；将 步骤1中得到的原始信道矩阵分别左乘这K个发送矩阵，得到K个等价信道矩阵；

步骤5：将步骤4中得到的K个等价信道矩阵分别正交化变换，得到每个等价信道矩阵 的反馈矩阵、加权矩阵和前馈矩阵，并将每个等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵再右乘其 对应的前馈矩阵，得到其对应的判断矩阵；

步骤6：将步骤5中所得到的每个判断矩阵的主对角线元素取倒数的平方再求和，得到 该判断矩阵的评价值，并选择评价值最小的判断矩阵所对应的等价信道矩阵作为最优等价信 道矩阵，且将该最优等价信道矩阵在步骤5中正交化变换得到的反馈矩阵、加权矩阵和前馈 矩阵分别作为最优反馈矩阵、最优加权矩阵和最优前馈矩阵；

步骤7：将步骤6中得到的最优反馈矩阵、最优加权矩阵和最优前馈矩阵进行THP预编 码处理。

本发明还可以包括以下技术特征：

1、所述步骤2中确定用户排序矩阵具体步骤为：

用户数为K的多用户MIMO系统中，第一个用户排序矩阵为K阶单位阵。第t个用 户排序矩阵为$\left(\begin{array}{cc}{I}_p& 0_{p,K-p}\\ 0_{K-p,p}& {\Pi }_{K-p}\end{array}\right),$其中p为正整数且p＝t-2，2≤t≤K，I_p为p阶单位阵， 0_p,K-p为p×(K-p)零矩阵，0_K-p,p为(K-p)×p零矩阵，Π_K-p为(K-p)阶副对角线元素为1， 其它元素全为0的矩阵。K个用户排序矩阵中每行每列仅有一个元素为1，其它元素均为0。

2、所述步骤3中确定天线排序矩阵的具体步骤为：

用户数为K的多用户MIMO系统中，第i个用户有n_i根接收天线。第i个用户的第一个天 线排序矩阵为n_i阶单位阵。第i个用户的第j个天线排序矩阵为$\left(\begin{array}{cc}{I}_q& 0_{q,n_i-q}\\ 0_{n_i-q,q}& {\Pi }_{n_i-q}\end{array}\right),$其 中q＝j-2，2≤j≤n_i，I_q为q阶单位阵，为q×(n_i-q)零矩阵，为(n_i-q)×q零 矩阵，为(n_i-q)阶副对角线元素为1，其它元素全为0的矩阵。第i个用户共有n_i个天 线排序矩阵，且所有天线排序矩阵中每行每列仅有一个元素为1，其它元素均为0。

3、所述步骤5中等价信道矩阵正交化的具体步骤为：

首先将等价信道矩阵按行依次从上到下取出n_i行作为第i个用户的信道子矩阵。接着将第 一个用户的信道子矩阵作为第一个用户的正交化矩阵并对其进行奇异值分解，得到UΣV三个 矩阵乘积的形式，矩阵U的前n₁列的共轭转置矩阵作为第一个用户的加权子矩阵，矩阵V的 共轭转置矩阵的前n₁列作为第一个用户的前馈子矩阵。用第二个用户的信道子矩阵减去第二 个用户的信道子矩阵右乘第一个用户的前馈子矩阵和第一个用户前馈子矩阵的共轭转置，得 出第二个用户的正交化矩阵，再对第二个用户的正交化矩阵进行奇异值分解，得到UΣV三个 矩阵乘积的形式，矩阵U的前n₂列的共轭转置矩阵作为第二个用户的加权子矩阵，矩阵V的 共轭转置矩阵的前n₂列作为第二个用户的前馈子矩阵。用第三个用户的信道子矩阵减去第三 个用户的信道子矩阵右乘第一个用户的前馈子矩阵与第一个用户前馈子矩阵共轭转置的积， 再减去第三个用户的信道子矩阵右乘第二个用户的前馈子矩阵与第二个用户前馈子矩阵共轭 转置的积，得出第三个用户的正交化矩阵，对第三个用户的正交化矩阵进行奇异值分解，得 到UΣV三个矩阵乘积的形式，矩阵U的前n₃列的共轭转置矩阵作为第三个用户的加权子矩 阵，矩阵V的共轭转置矩阵的前n₃列作为第三个用户的前馈子矩阵。依次类推，用第K个用 户的信道子矩阵减去第K个用户的信道子矩阵右乘第一个用户的前馈子矩阵与第一个用户前 馈子矩阵共轭转置的积，再减去第K个用户的信道子矩阵右乘第二个用户的前馈子矩阵与第 二个用户前馈子矩阵共轭转置的积，一直减到第K个用户的信道子矩阵右乘第K-1个用户的 前馈子矩阵与第K-1个用户前馈子矩阵共轭转置的积，得出第K个用户的正交化矩阵。再对 第K个用户的正交化矩阵进行奇异值分解，得到UΣV三个矩阵乘积的形式，矩阵U的前n_K列 的共轭转置矩阵作为第K个用户的加权子矩阵，矩阵V的共轭转置矩阵的前n_K列作为第K个 用户的前馈子矩阵。

最后将K阶单位阵中的第i列值为1的元素用第i个用户的加权子矩阵代替，其它位置用 0填充，从而得到该等价信道矩阵的加权矩阵；将每个用户的前馈子矩阵按用户顺序依次按 列排列，从而得到该等价信道矩阵的前馈矩阵；将等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵，右 乘其对应的前馈矩阵得到的下三角矩阵中主对角线元素用1代替，从而得到该等价信道矩阵 对应的反馈矩阵。

本发明基于THP预编码方法，通过对原始信道矩阵的优化，从而有效地去除用户间的共 道干扰问题，提高多用户MIMO系统下行链路的性能。

本发明在THP预编码方案的基础上，通过用户以及用户天线排序的方式，并基于奇异值 分解的正交化方法优化信道矩阵，从而有效的去除用户间的共道干扰问题，提高多用户MIMO 系统下行链路的误比特率性能。

附图说明

图1多用户MIMO系统下行链路模型图；

图2用户排序矩阵生成流程图；

图3天线排序矩阵生成流程图；

图4等价信道矩阵生成流程图；

图5等价信道矩阵正交化流程图；

图6选择最优等价信道矩阵流程图；

图7THP预编码方法流程图；

图8THP预编码方法与本发明预编码方法性能比较；

图9本发明预编码方法总流程图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明做详细说明：

图1为多用户MIMO系统下行链路模型图，结合图1，基站有N_T根发射天线，接收端有 K个用户，第i个用户有n_i根接收天线，并且满足以及N_T≥N_R。

图2为用户排序矩阵生成流程图。结合图2，201模块生成第一个用户排序矩阵为K阶 单位阵；202模块初始化t＝2；203模块生成第t个用户排序矩阵

$T_u^{\left(t\right)}=\left(\begin{array}{cc}{I}_p& 0_{p,K-p}\\ 0_{K-p,p}& {\Pi }_{K-p}\end{array}\right)---\left(1\right)$

式(1)中p＝t-2，I_p为p阶单位阵，0_p,K-p为p×(K-p)零矩阵，0_K-p,p为(K-p)×p零矩 阵，Π_K-p为K-p阶副对角线元素为1，其它元素为0的矩阵；204模块执行t＝t+1；205 模块判断t是否大于用户数K，如果是流程结束；反之则跳回203模块。

图3为天线排序矩阵生成流程图。结合图3，301模块初始化i＝1，302模块生成第i个 用户的第一个天线排序矩阵为n_i阶单位阵；303模块判断n_i是否大于1，如果是则执行304模 块初始化j＝2，反之则执行308模块i＝i+1；305模块生成第i个用户的第j个天线排序矩阵 为：

$T_s^{(i,j)}=\left(\begin{array}{cc}{I}_q& 0_{q,n_i-q}\\ 0_{n_i-q,q}& {\Pi }_{n_i-q}\end{array}\right)---\left(2\right)$

公式(2)中q＝j-2，I_q为q阶单位阵，为q×(n_i-q)零矩阵，为(n_i-q)×q零矩 阵，为n_i-q阶副对角线元素为1，其它元素为0的矩阵；306模块执行j＝j+1；307 模块判断j是否大于n_i，如果否跳回305模块；反之则执行308模块i＝i+1；309模块判断i 是否大于K，如果否跳回302模块；反之则流程结束。

图4为等价信道矩阵生成流程图。结合图4，401模块初始化原始信道矩阵H以及t＝1； 402模块初始化i＝1；403模块从第i个用户的n_i个天线排序矩阵中随机选择一个天线排序矩 阵替换第t个用户排序矩阵中右数第K-i+1列中1的位置；404模块执行i＝i+1；405模块 判断i是否大于K，如果否跳回403模块，反之则执行406模块得到发送矩阵T^(t)；407模块 将信道矩阵H左乘发送矩阵T^(t)得到等价信道矩阵408模块执行t＝t+1；409模块判断 t是否大于K，如果否跳回402模块，反之则流程结束。

图5为等价信道矩阵正交化流程图。结合图5，501模块初始化l＝1；502模块初始化i＝1； 503模块选取等价信道矩阵中第行到行为第l个等价信道矩阵中第i个用户 的信道子矩阵504模块执行i＝i+1；505模块判断i是否小于等于K，如果是跳回503模 块，反之则执行506模块；506模块将第l个等价信道矩阵中第一个用户的信道子矩阵作为第一 个用户的正交化矩阵，即507模块初始化i＝1；508模块将第i个用户的正交化 矩阵进行奇异值分解509模块将奇异值分解后得到的矩阵的前n_i列 的共轭转置矩阵作为第i个用户的加权子矩阵510模块将奇异值分解后得到 的矩阵V_i^(l)的共轭装置的前n_i列作为第i个用户的前馈子矩阵511模块执 行i＝i+1；512模块更新第i个用户的正交化矩阵为513模块判 断i是否大于K，如果否跳回508模块，反之则执行514模块输出加权矩阵 以及前馈矩阵其中diag[]表示将替换 K阶单位阵中第i列中1的位置，其中1≤i≤K；515模块将得到的下三角矩阵中主 对角线元素用1代替，得到反馈矩阵B^(l)。516模块执行l＝l+1；517模块判断l是否小于等于K， 如果否流程结束，反之则跳回502模块。

图6为选择最优等价信道矩阵流程图。结合图6，601模块将第一个等价信道矩阵左 乘其对应的加权矩阵G⁽¹⁾，右乘其对应的前馈矩阵F⁽¹⁾得到判断矩阵D⁽¹⁾。602模块将判断矩 阵D⁽¹⁾中主对角线元素取倒数的平方再求和得到评价值S⁽¹⁾。603模块初始化l＝2，S_min＝S⁽¹⁾， l_min＝1；604模块将第l个等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵G^(l)，右乘其对应的前馈 矩阵F^(l)得到判断矩阵D^(l)。605模块将判断矩阵D^(l)中主对角线元素取倒数的平方再求和得 到评价值S。606模块判断S是否小于S_min，如果是执行607模块S_min＝S，l_min＝l；反之则执 行608模块l＝l+1；609模块判断l是否大于K，如果是执行610模块输出最优等价信道矩阵为 反之则跳回604模块。

结合图7，THP预编码方法流程图。701模块初始化原始发射信号矩阵 702模块初始化实际发射信号w₁＝d₁；703模块初始化i＝2；704模块生 成实际发射信号其中Re(x_i)为x_i的实部，Im(x_i)为x_i的虚部，M为调制阶数，B_i,v为反馈矩阵B的第i行v列的元 素；705模块执行i＝i+1；706模块判断i是否大于N_T，如果否跳回704模块，反之则执行707 模块生成实际发射信号矩阵

下面举一个具体实例来详细说明本发明：

该具体实例中基站的发射天线数为6，用户数为3，每个用户的接收天线数分别为1，2， 3。

执行图2所示模块201，生成第一个用户排序矩阵为$T_u^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right);$执行202模块 t＝2；执行203模块生成第二个用户排序矩阵为$T_u^{\left(2\right)}=\left(\begin{array}{ccc}0& 0& 1\\ 0& 1& 0\\ 1& 0& 0\end{array}\right);$执行204模块t＝3；执行 205模块由于t＝K，跳回203模块生成第三个用户排序矩阵为$T_u^{\left(3\right)}=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 0& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right);$执行204模 块t＝4；执行205模块由于t大于K该流程结束。

执行图3所示301模块初始化i＝1；302模块生成第一个用户的第一个天线排序矩阵为 303模块由于第一个用户只有一根天线，所以执行308模块i＝2；执行309模块 由于i小于K，跳回302模块生成第二个用户的第一个天线排序矩阵为二阶单位阵 $T_s^{(2,1)}=\left(\begin{array}{cc}1& 0\\ 0& 1\end{array}\right);$303模块由于第二个用户有二根天线，所以执行304模块初始化j＝2；305 模块生成第二个用户的第二个天线排序矩阵$T_s^{(2,2)}=\left(\begin{array}{cc}0& 1\\ 1& 0\end{array}\right);$306模块得到j＝3；307模块由 于j大于2，所以执行308模块i＝3；309模块由于i等于K，所以跳回302模块，继续循环 得到第三个用户的三个天线排序矩阵分别为$T_s^{(3,1)}=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 1\end{array}\right),T_s^{(3,2)}=\left(\begin{array}{ccc}0& 0& 1\\ 0& 1& 0\\ 1& 0& 0\end{array}\right),$$T_s^{(3,3)}=\left(\begin{array}{ccc}1& 0& 0\\ 0& 0& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right).$

执行图4所示401模块初始化原始信道矩阵为 $H=\left(\begin{array}{cccccc}0.364678+0.159688i& -0.561742+0.60482i& 0.85462-1015373i& 0.406131+0.113939i& 0.21444+0.839352i& -1.30424+0.387792i\\ -0.0249363-1.67315i& 0.30917-0.67662i& -0.44975+2023025i& -0.766134-0.239801i& -2.12851-0.181451i& -1.85672+0.269353i\\ 0.470863+1.03175i& 0.223861+0.849812& 0.143444-0.482225i& -0.00729285-0.323085i& -0.905307-1.08953i& 1.88134-0.294443i\\ -0.320821+1.38413i& -1.49421+0.324313i& 0.103427+0.396131i& 0.31317+0.0216266i& 1.66222-0.488576i& -0.987465-0.390348i\\ 1.50881-1.69206i& -1.16241+0.463672i& 0.173172-1.38385i& -0.158477-0.255042i& 0.688434-1.24896i& 0.233942+0.643987i\\ -1.08093-1.52012i& -0.783522+1.3878i& -1.13087+2.13579i& 2.24151-1.3558i& -0.692004+0.771905i& -1.15544+1.74507i\end{array}\right)$以及t＝1；执 行402模块初始化i＝1；403模块中第一个用户只有一个天线排序矩阵，选择该天线排序矩 阵替换第一个用户排序矩阵中右数第三列中1的位置；执行404模块i＝2；执行405模块i小 于K，跳回403模块从第二个用户的两个天线排序矩阵中随机选择一个替换第一个用户排序 矩阵中右数第二列中1的位置；执行404模块i＝3；执行405模块i等于K，跳回403模块从 第三个用户的三个天线排序矩阵中随机选择一个替换第一个用户排序矩阵中右数第一列中1 的位置；执行404模块i＝4；执行405模块i大于K，执行406模块得到发送矩阵

$T^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0& 0& 1& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& 1& 0& 0\\ 0& 0& 0& 0& 1& 0\\ 0& 0& 0& 0& 0& 1\end{array}\right);$407模块将信道矩阵H左乘发送矩阵T⁽¹⁾得到等价信道矩阵为

${\tilde{H}}^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}0.364678+0.159688i& -0.561742+0.60482i& 0.85462-1015373i& 0.406131+0.113939i& 0.21444+0.839352i& -1.30424+0.387792i\\ -0.0249363-1.67315i& 0.30917-0.67662i& -0.44975+2023025i& -0.766134-0.239801i& -2.12851-0.181451i& -1.85672+0.269353i\\ 0.470863+1.03175i& 0.223861+0.849812& 0.143444-0.482225i& -0.00729285-0.323085i& -0.905307-1.08953i& 1.88134-0.294443i\\ -0.320821+1.38413i& -1.49421+0.324313i& 0.103427+0.396131i& 0.31317+0.0216266i& 1.66222-0.488576i& -0.987465-0.390348i\\ 1.50881-1.69206i& -1.16241+0.463672i& 0.173172-1.38385i& -0.158477-0.255042i& 0.688434-1.24896i& 0.233942+0.643987i\\ -1.08093-1.52012i& -0.783522+1.3878i& -1.13087+2.13579i& 2.24151-1.3558i& -0.692004+0.771905i& -1.15544+1.74507i\end{array}\right)$

执行408模块t＝2；409模块由于t不大于K；跳回执行402模块继续循环得到

${\tilde{H}}^{\left(2\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}-0.320821+1.38413i& -1.49421+0.324313i& 0.103427+0.396131i& 0.31317+0.0216266i& 1.6622-0.488576i& -0.987465-0.390348i\\ -1.08093-1.52012i& -0.783522+1.3878i& -1.13087+2.13579i& 2.24151-1.3558i& -0.692004+0.771905i& -1.15544+1.74507i\\ 1.50881-1.69206i& -1.16241+0.463672i& 0.173172-1.38385i& -0.158477-0.255042i& 0.688434-1.24896i& 0.233942+0.643987i\\ 0.470863+1.03175i& 0.223861+0.849812& 0.143444-0.482225i& -0.00729285-0.323085i& -0.905307-1.08953i& 1.88134-0.294443i\\ -0.0249363-1.67315i& 0.30917-0.67662i& -0.44975+2023025i& -0.766134-0.239801i& -2.12851-0.181451i& -1.85672+0.269353i\\ 0.364678+0.159688i& -0.561742+0.60482i& 0.85462-1015373i& 0.406131+0.113939i& 0.21444+0.839352i& -1.30424+0.387792i\end{array}\right)$

${\tilde{H}}^{\left(3\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}0.364678+0.159688i& -0.561742+0.60482i& 0.85462-1015373i& 0.406131+0.113939i& 0.21444+0.839352i& -1.30424+0.387792i\\ -1.08093-1.52012i& -0.783522+1.3878i& -1.13087+2.13579i& 2.24151-1.3558i& -0.692004+0.771905i& -1.15544+1.74507i\\ 1.50881-1.69206i& -1.16241+0.463672i& 0.173172-1.38385i& -0.158477-0.255042i& 0.688434-1.24896i& 0.233942+0.643987i\\ -0.320821+1.38413i& -1.49421+0.324313i& 0.103427+0.396131i& 0.31317+0.0216266i& 1.66222-0.488576i& -0.987465-0.390348i\\ -0.0249363-1.67315i& 0.30917-0.67662i& -0.44975+2023025i& -0.766134-0.239801i& -2.12851-0.181451i& -1.85672+0.269353i\\ 0.470863+1.03175i& 0.223861+0.849812& 0.143444-0.482225i& -0.00729285-0.323085i& -0.905307-1.08953i& 1.88134-0.294443i\end{array}\right)$

执行图5所示501模块初始化l＝1；执行502模块初始化i＝1；执行503模块选取等价 信道矩阵中第一行为第一个等价信道矩阵中第一个用户的信道子矩阵 ${\tilde{H}}_1^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}0.364678+0.159688i& 0.561742+0.60482i& 0.85462-1015373i& 0.406131+0.113939i& 0.21444+0.839352i& -1.30424+0.387792i\end{array}\right)$执行504模 块i＝2；执行505模块i小于K；执行503模块选取等价信道矩阵中第二行到第三行为第 一个等价信道矩阵中第二个用户的信道子矩阵 ${\tilde{H}}_2^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}-0.0249363-1.67315i& 0.30917-0.67662i& -0.44975+2023025i& 0.143444-0.482225i& -2.12851-0.181451i& -1.85672+0.269353i\\ 0.470863+1.03175i& 0.223861+0.489812& 0.143444-0.482225i& -0.00729285-0.323085i& -0.905307-1.08953i& 1.88134-0.294443i\end{array}\right)$执行504模 块i＝3；执行505模块i等于K；执行503模块选取等价信道矩阵中第四行到第六行为第 一个等价信道矩阵中第三个用户的信道子矩阵 ${\tilde{H}}_3^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}-0.320821+1.38413i& -1.49421+0.324313i& 0.103427+0.396131i& 0.31317+0.0216266i& 1.66222-0.488576i& -0.987465-0.390348i\\ 1.50881-1.69206i& -1.16241+0.463672i& 0.173172-1.38385i& -0.158477-0.255042i& 0.688434-1.24896i& 0.233942+0.643987i\\ -1.08093-1.52012i& -0.783522+1.3878i& -1.13087+2.13579i& 2.24151-1.3558i& -0.692004+0.771905i& -1.15544+1.74507i\end{array}\right)$执行504 模块i＝4；执行505模块i大于K；执行506模块将第一个等价信道矩阵中的第一个用户的 信道子矩阵作为第一个用户的正交化矩阵执行507模块初始化i＝1；执行508 模块对第一个用户的正交化矩阵进行奇异值分解执行509模块奇异值分 解后得到的矩阵的第一列的共轭转置矩阵为第一个用户的加权子矩阵执行510模块将奇异值分解后得到的矩阵V₁⁽¹⁾的共轭转置矩阵的第一列为第一个用户的前馈 子矩阵执行511模块i＝2；执行512模块更新第2个用户的正交化矩阵 执行513模块由于i小于K；跳回到508模块继续执行直到i大 于K；执行514模块输出加权矩阵 $G^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}1+0i& 0& 0& 0& 0& 0\\ 0& -0.881077+0i& -0.472973+0i& 0& 0& 0\\ 0& 0.441749+0.169i& -0.822921-0.314822i& 0& 0& 0\\ 0& 0& 0& -0.179083-0i& 0.422361+0.0382833i& -0.578612+0.673263i\\ 0& 0& 0& 0.145504+0i& -0.811411-0.344523i& -0.182658+0.41034i\\ 0& 0& 0& 0.973015+0i& \mathrm{0.0.199073}+0.0585662i& -0.0791788+0.0625518i\end{array}\right)$前馈矩阵 $F^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}0.153-0.0669968i& -0.0247613-0.52047i& -0.12021+0.132902i& 0.211752+0.292974i& 0.0369605-0.700851i& 0.141859-0.159896i\\ -0.235677-0.263751i& -0.134896-0.135089i& 0.090882+0.390965i& -0.231223+0.369347i& 0.228074+0.221821i& -0.491372-0.387244i\\ 0.358554+0.484043i& 0.251572+0.341924i& -0.208554+0.0439181i& 0.00200654+0.375723i& -0.338462-0.0647484i& -0.32718-0.211039i\\ 0.170391-0.0478027i& 0.138793-0.067444i& 0.0301908-0.174518i& -0.229986-0.607895i& 0.124903-0.360503i& -0.577654-0.108738i\\ 0.0899679-0.352148i& 0.267504+0.118938i& 0.631092-0.434386i& -0.129408-0.263074i& -0.188024-0.0998909i& 0.109544-0229701i\\ -0.547193-0.162697i& 0.599022+0.209636i& -0.0706542+0.371496i& 0.114692-0.129346i& -0.212957-0.22633i& 0.07015+0.022427i\end{array}\right)$515模块输 出反馈矩阵 $B^{\left(1\right)}=\left(\begin{array}{cccccc}1& 0& 0& 0& 0& 0\\ 1.28613-1.03785i& 1& 0& 0& 0& 0\\ 0.0981931+0.893084i& \mathrm{2.393740.337241}i& 1& 0& 0& 0\\ 0.559067-0.00840656i& 0.516772-2.81789i& 0.720337-0.0573243i& 1& 0& 0\\ 0.246399+1.7224i& 0.263574-0.618978i& 1.3772-0.197093i& 8.88178e^{-016}+4.16334e^{-016}& 1& 0\\ 0.921276+0.215445i& 0.982412-0.391393i& 0.561609-2.30937i& -1.94289e^{016}-{2.15106e}^{-016}i& 1.16573e^{-016}+{4.996e}^{-016}i& 1\end{array}\right)$执行516模 块l＝2；执行517模块l小于K；跳回502模块继续循环直到l大于K结束循环；

执行图6所示601模块将第一个等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵G⁽¹⁾， 右乘其对应的前馈矩阵F⁽¹⁾得到判断矩阵D⁽¹⁾；执行602模块将判断矩阵D⁽¹⁾中主对角线元素取 倒数的平方再求和得到评价值S⁽¹⁾＝2.42683；执行603模块l＝2，S_min＝2.42683；l_min＝1；执 行604模块将第二个等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵G⁽²⁾，右乘其对应的前馈矩阵 F⁽²⁾得到判断矩阵D⁽²⁾；执行605模块将判断矩阵D⁽²⁾中主对角线元素取倒数的平方再求和得 到评价值S＝3.59025；执行606模块由于S大于S_min；执行608模块l＝3；609模块由于l等于K， 执行604模块将第三个等价信道矩阵左乘其对应的加权矩阵G⁽³⁾，右乘其对应的前馈矩阵 F⁽³⁾得到判断矩阵D⁽³⁾；605模块将判断矩阵D⁽³⁾中主对角线元素取倒数的平方再求和得到评价 值S＝3.42405；执行606模块由于S大于S_min；执行608模块l＝4；609模块判断l大于K；执行 610模块输出最优等价信道矩阵为

执行图7所示701模块原始发射信号矩阵$d=\left(\begin{array}{c}0.7071107-0.707107i\\ 0.707107+0.707107i\\ -0.707107+0.707107i\\ 0.707107+0.707107i\\ 0.707107+0.707107i\\ 0.707107+0.707107i\end{array}\right);$

执行702模块初始化实际发射信号w₁＝0.7071107-0.707107i；703模块初始化i＝2；704模 块生成实际发射信号w₂＝0.186858-0.531915i；705模块i＝3；706模块由于i等于N_T，跳回 704模块继续执行直到i大于N_T，执行708模块生成实际发射信号矩阵

$w=\left(\begin{array}{c}0.707107-0.707107i\\ 0.186858-0.531915i\\ 1.3141-1.04684i\\ 0.349545-1.08549i\\ -1.62316+1.47704i\\ -1.92508+1.27927i\end{array}\right).$

图8给出分别采用本发明的预编码方案与传统的THP预编码方案的情况下，多用户 MIMO系统的BER性能比较。图8所示的多用户MIMO系统下行链路中基站有6根发射天 线，接收端有3个用户，每个用户分别有1,2,3根接收天线。信噪比在0～18dB的情况下，分 别采用传统THP以及本发明的预编码方法时该系统的BER性能比较。由图8可知，信噪比 在0～18dB的情况下，相对于传统THP预编码方法而言，本发明的预编码方法可以使得多用 户MIMO系统的BER性能得到提高。例如，在误码率为1×10^-2时，与传统THP预编码相比， 本发明的预编码方法使得多用户MIMO系统的性能提高了约1dB。

本发明的预编码方法适用范围不只于此，当基站天线数目增多以及接收用户增多的情况 下同样适用。