CN100550686C - 一种接收机辅助的波束成型方法 - Google Patents

Abstract

本发明接收机辅助的波束成型的方法，特征是在基站和用户端分别存储一个由计算机仿真生成或由理论分析给出的、包含多个波束矩阵的波束码本；用户接收机的信道状态信息除了用于数据解调，还用于在波束码本中选择使本用户获得最大速率的波束矩阵和波束矢量；用户端将波束码本中获得最大速率的波束矩阵序号通过反馈链路传送给基站；基站根据用户的反馈信息先计算每个波束矩阵可以达到的吞吐率，然后从中选择吞吐率最大的波束矩阵作为与发送信号矢量相乘的波束矩阵；基站通过对有效用户集合中的用户的数据进行幅度扩大的方式将总功率平均分配到用到的波束上。与现有算法相比，本发明以较小的反馈量和调度算法复杂度获得了较高的吞吐率。

Description

一种接收机辅助的波束成型方法

技术领域：

本发明属于移动通信单小区多天线广播信道容量技术领域，特别是涉及多天线广播信道中基站根据用户的反馈信息进行调度和预处理的波束成型方法。

背景技术：

多用户分集是目前移动通信单小区多天线广播信道容量技术领域广泛研究的、提高无线系统频谱效率的有效方法。

《国际电子与电气工程师协会信息学报》(“On the achievable throughput of amultiantenna Gaussian broadcast channel”，IEEE Transactions on Information Theory，Vol.49No.7，July 2003)介绍了一种在基站端有多天线、用户端有单天线的广播信道中利用脏纸编码技术达到下行广播信道和容量的方法，但由于脏纸编码是非线性的，而且需要知道别的用户的干扰信息，使该方法复杂度太高，且基站端需要完全的信道状态信息，这在实际中是难以实现的。此文还介绍了迫零波束成型方法，由于其须在基站端对用户信道进行反转，使得该方法需要基站端具有完全的信道状态信息，且其最优的用户调度由于需要在所有可能的用户组合中搜索最优的用户组合，计算复杂度会随着用户数的增加而呈指数增长。

《国际电子与电气工程师协会信息学报》(“On the capacity of MIMO broadcast channelwith partial side information”，IEEE Transactions on Information Theory，)介绍了一种实现多用户分集的只需要部分信道信息的随机波束成型方法，但由于用户反馈的信息太少，接收机的信道状态信息没有得到充分的利用，该方法的吞吐率损失太大。

发明内容：

本发明提出一种接收机辅助的波束成型方法，可以充分利用用户端接收机的信道状态信息，减少吞吐率的损失，而且在基站端只需要部分的信道状态信息，其最优的用户调度计算复杂度随用户数的增加为线性增长。

本发明接收机辅助的波束成型方法，在基站将发送信号矢量与波束矩阵相乘，所述波束矩阵为酉阵；每个用户通过反馈链路将其得到的所有可能的信号干扰噪声比中最大的信号干扰噪声比和对应的波束矢量的序号反馈给基站；基站根据反馈信息将每个波束矢量分配给在那个波束矢量上取得最大信号干扰噪声比的用户；用户接收机根据基站在训练阶段发射的导频信号和本接收机在训练阶段的接收信号进行反向求解获得信道状态信息；

其特征在于：

在基站和用户端分别存储一个由计算机仿真生成或由理论分析给出的、包含多个波束矩阵的波束码本；用户接收机的信道状态信息除了用于数据解调，还用于在波束码本中选择使本用户获得最大信号干扰噪声比的波束矩阵和波束矢量；用户端将波束码本中获得最大信号干扰噪声比的波束矩阵序号通过反馈链路传送给基站；基站根据反馈信息将每个波束矢量分配给在那个波束矢量上取得最大信号干扰噪声比的用户；基站根据用户的反馈信息先计算每个波束矩阵可以达到的吞吐率，然后从中选择吞吐率最大的波束矩阵作为与发送信号矢量相乘的波束矩阵；选取此波束矩阵中的波束向量对应的用户作为选中的用户；基站通过对有效用户集合中的用户的数据进行幅度扩大的方式将总功率平均分配到用到的波束上。

以下通过分析本发明方法所依据的原理，并与现有技术相比较来说明本发明的优点。

本发明适用的单小区系统中包括一个基站和K个用户(编号为U_1，...，U_K)，基站装配有M个发射天线，每个用户装配有一个接收天线，且K＞M，此系统的输入输出关系可以描述为：

Y＝HSX+N    (F1)

其中，Y为K×1的用户接收信号矢量，H为K×M的信道矩阵，S为M×M的预处理矩阵，X为M×1的用户数据，N为K×1的用户接收的加性高斯白噪声矢量。

为了以较小的反馈量获得较高的吞吐率，与现有的随机波束成型技术每次随机地在基站端生成预处理矩阵S或迫零波束成型在基站端对用户信道进行反转的预处理矩阵S不同，本发明中的预处理矩阵S是从存储在基站和用户端的含有L个独立的M×M波束矩阵的波束码本中以最大化吞吐率为目标选择出来的，其中每个波束矩阵S_l，l＝1，…，L都是酉阵，并且满足

E{|s_lm|²}＝1，l＝1，…，L；m＝1，…，M，

其中s_l，m是波束矩阵S_l的第m列。这样在基站端不进行信道反转操作，避免了由于信道反转操作带来的在基站端需要完全信道知识反馈的缺点；同时通过用户在波束码本中选择波束矩阵并将选择的结果反馈回基站的方式，基站比随机波束成型方法获得更多的信道知识，从而提高了吞吐率。

用户为了在波束码本中选择出最优的波束矩阵，需要获得信道状态信息，这是通过在用户端利用基站端发送的导频信号和本接收机在训练阶段的接收信号进行反向求解得到的。基站的操作分为两个阶段：训练阶段和传送阶段。在训练阶段，基站在每个天线上只发送导频信号，不发送数据；在传送阶段，基站在每个天线上只发送预处理模块的输出数据，不发送导频。导频和预处理模块的输出数据通过复用器进行时分复用。

在基站的训练阶段，基站在每个天线上发送相互正交的导频，每个用户通过信道估计模块估计出从基站的M个发射天线到本用户的接收天线的信道增益矢量h_i＝[h_i1…h_iM]^T，其中i是用户的序号。然后用户将估计出来的信道增益矢量h_i＝[h_i1…h_iM]^T输入到信号噪声干扰比SINR计算模块。在SINR计算模块用户根据h′_i＝[h_i1…h_iM]^T结合波束码本中的波束矩阵用下式计算其所有可能达到的L×M个SINR：

${\mathrm{SINR}}_{i,l,m}=\frac{{\left|h_i{s}_{l,m}\right|}^2}{1/\mathrm{SNR}+\underset{j\≠i}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_i{s}_{l,j}\right|}^2},m=1,...,M;l=1,...,L---\left(F2\right)$

其中SNR是每个用户的接收信号噪声比；假设基站的总的发送功率为ρ，而且每个波束上的功率一样，那么这时候总的信号噪声比TSNR＝ρ/σ²而每个用户的SNR＝ρ/(Mσ²)，其中σ²为用户的接收信号中加性高斯白噪声的方差。

在计算出所有可能的SINR之后，用户i可以求出一个波束矩阵序号l_i ^*以及波束矩阵中的某个波束矢量的序号m_i ^*使得它们对应的

是最大的，即：

$l_i^{*}=\underset{1\≤l\≤L}{\arg }\left\{\underset{1\≤l\≤L}{\max }\right\{\max \left\{\underset{1\≤m\≤M}{{\mathrm{SINR}}_{i,l,m}}\right\}\left\}\right\}$

(F3)

$m_i^{*}=\underset{1\≤m\≤M}{\arg }\left\{\underset{1\≤l\≤L}{\max }\right\{\max \left\{\underset{1\≤m\≤M}{{\mathrm{SINR}}_{i,l,m}}\right\}\left\}\right\}$

然后每个用户将

m_i ^*和本发明特有的波束矩阵序号l_i ^*组成反馈信息，通过反馈链路传送给基站，这样每个用户的反馈量为一个实数和两个整数，从而避免了现有的脏纸编码和迫零波束成型方法中需要在基站端具有全部信道状态信息的方法所带来的巨大的反馈开销。为了表示的方便，定义：

${\mathrm{\γ}}_{i,l,m}=\left\{\begin{array}{cc}{\mathrm{SINR}}_{i,l^{*},m^{*}}^{*},& l=l^{*},m=m^{*}\\ 0,& \mathrm{else}\end{array}\right.,i=1,...,K---\left(F4\right)$

在本发明中，由于引入了波束码本，从而使得基站通过反馈链路得到的反馈信息是一个三维的矩阵 ${\ℵ}_{K\×L\×M}=\left\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\right\}.$ 本发明中的基站端在得到反馈信息 ${\ℵ}_{K\×L\×M}=\left\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\right\}$ 之后的操作遵循以下的步骤：

第一步，对波束码本中的每个波束矩阵和每个波束矢量，求出具有最大γ_i,l，m的那个用户，即求出 $i_{l,m}^{*}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\left\{\underset{1\≤i\≤K}{\max }\right\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\left\}\right\},l=1,...,L;m=1,...,M;$

第二步，对波束码本中的每个波束矩阵，用下列公式计算其可达的吞吐率：

$R_l=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}(\log (1+\underset{1\≤i\≤K}{\max }\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\left\}\right),l=1,...,L---\left(F5\right)$

第三步，求出具有最大可达吞吐率的波束矩阵

也就是说求出

$l^{*}=\underset{1\≤l\≤L}{\arg }\underset{1\≤l\≤L}{\max }\left\{R_l\right\}---\left(F6\right)$

第四步，最终选择出来的用户集合可以表示为 $A=\left\{k\left(m\right)\right|k\left(m\right)=i_{l^{*},m}^{*},m=1,...,M\},$ 选择出来的用户的M×1数据矢量X＝[x_k(1)，…，x_k(M)]^T。假设A中包含的M个用户中，满足条件 ${\mathrm{\γ}}_{k\left(m\right),l^{*},m}\≠0$ 的用户数为M′，显然M′≤M，那么对每一个m＝1，…，M，进行如下操作：如果 ${\mathrm{\γ}}_{k\left(m\right),l^{*},m}=0,$ 则数据矢量X的第m路数据乘以0，否则乘以

操作后得到调度器的数据输出M×1数据矢量X′。

第五步，将调度器的输出数据X′输入预处理模块；将l^*输入到波束码本模块，通过索引波束码本中存储的波束矩阵得到所需的波束矩阵

在预处理模块中将X′左乘波束矩阵得到预处理器模块的输出数据。然后通过发射天线发射出去。

定义有效用户集合

在本发明中，基站通过在调度器中对有效用户集合中的用户数据进行幅度扩大，对每个m′∈B波束矢量上分配功率ρ/M′。这样，对每个有效用户k∈A′，其实际的SINR可以表示为：

${\mathrm{SINR}}_{k,l^{*},m^{\′}}^{\′}=\frac{{\left|h_k{s}_{m^{\′}}\right|}^2}{1/{\mathrm{SNR}}^{\′}+\underset{j\≠m,j\∈B}{\mathrm{\Σ}}{\left|h_k{s}_j\right|}^2},k\∈A^{\′}---\left(F7\right)$

用户k∈A′的接收信号(9)为：

$y_k=h_k{s}_{l^{*},m^{\′}}{x}_k+\underset{j\≠m^{\′},j\∈B}{\mathrm{\Σ}}{h}_i{s}_{l^{*},j}{x}_j+n_k,k\∈A^{\′}---\left(F8\right)$

用户将信道增益矢量h_k＝[h_k1…h_kM]^T和

输入到数据解调模块对接收信号进行相干解调，即可以获得发送的数据信息。

利用本发明可以达到的吞吐率为：

$R_{\mathrm{sum}}=\underset{k\∈A,m^{\′}\∈B}{\mathrm{\Σ}}\log (1+{\mathrm{SINR}}_{k,l^{*},m^{\′}}^{\′})---\left(F9\right)$

与现有的随机波束成型技术每次都随机的生成一个随机波束矩阵，然后每个用户反馈最大的SINR和对应的波束矢量的序号相比，由于本发明在基站端、用户端引入波束码本，在用户接收机处通过在波束码本中选择跟本用户信道最匹配的波束矩阵，也就是可以获得最大的SINR的波束矩阵，然后将此SINR、对应的波束矩阵的序号和波束矢量的序号反馈给基站。

与现有的脏纸编码和迫零波束成型技术需要反馈完全的信道状态信息即M个复数不同，由于不需要在基站端进行信道反转，本发明只需反馈一个实数和两个整数，有效地节省了反馈量。与现有的随机波束成型相比，本发明由于在用户和基站进行了波束矩阵选择的操作，基站在接收机提供的波束矩阵反馈信息的辅助下，可以获得更多的用户信道状态信息，从而更有效地利用接收机具有的信道状态信息，在只增加一个整数的反馈量的代价下显著地提高了吞吐率。

与脏纸编码需要在所有的用户排列中搜索最优的用户排列不同以及迫零波束成型需要在所有的用户组合中搜索最优的用户组合不同，由于本发明中的调度算法是在每个波束矩阵中对每个波束矢量在所有用户中进行最大值的搜索，不涉及排列和组合运算，而且波束码本中波束矩阵的个数和波束矢量的个数是固定的，所以其计算复杂度是随着用户数K的增长而线性增长的。

本发明提出的接收机辅助的波束成型方法通过引入波束码本对每次信道实现所用的预处理模块的波束矩阵进行选择而获得了增益，更有效地利用了接收机的信道状态信息，并利用这种状态信息进行更合理的调度从而以增加很小反馈开销的代价提高了吞吐率。

附图说明：

图1是本发明接收机辅助的波束成型方法系统示意图。

图2是接收机辅助的波束成型方法与随机波束成型方法的吞吐率比较示意图。

具体实施方式：

以下结合附图说明本方法的实施例。

实施例1：

本实施例以基站端具有M＝3个发射天线、波束码本内有L＝8个波束矩阵的多天线广播信道为例，说明接收机辅助的波束成型方法的实施。

本发明的实现框图如图1所示：

在基站端，K个独立的用户数据1输入到调度模块2，调度模块根据用户通过反馈链路15反馈回基站端的反馈信息14进行调度(其中反馈信息14包括每个用户的最大SINR、对应的波束码本的序号和波束矢量的序号)，求出最大化吞吐率的波束矩阵的序号送到存储波束码本3的存储器索引出需要的波束矩阵，同时从K路用户数据中选择有效的用户数据并进行幅度扩大得到预处理模块4的输入数据。从波束码本3输出的波束矩阵也输入导预处理模块4，在预处理模块4将该模块的输入数据左乘从波束码本3得到的波束矩阵，获得最终要发送的数据然后通过发送天线8发射出去。

在用户接收端，用户从接收天线9上获得接收数据，接收数据输入到信道估计模块10和数据解调模块11分别进行信道估计和数据解调。在信道估计模块，利用基站端发送的导频信号和本接收机在训练阶段的接收信号进行反向求解可以得到信道状态信息，并输出到SINR计算模块12。SINR计算模块12的另外一个输入为波束码本3的所有波束矩阵，用户端的波束码本跟基站端的是相同的。在SINR计算模块12，用户根据从信道估计模块10输入的信道状态信息和波束码本3输入的波束矩阵求出反馈信息14。数据解调模块11根据接收信号，利用波束码本3中的波束矢量和信道估计模块10的信道状态信息进行相干解调最终恢复基站端的用户数据13。波束码本3中预先存储着8个由计算机仿真产生的波束矩阵，如下所示：

$S_1=\left[\begin{array}{ccc}-0.6354+0.1489i& 0.6109-0.3518i& 0.1551-0.2304i\\ -0.5178+0.0370i& -0.3681+0.4141i& -0.4566-0.4637i\\ -0.5217-0.1801i& -0.3615-0.2556i& -0.0768+0.7025i\end{array}\right];$

$S_2=\left[\begin{array}{ccc}-0.4581+0.7896i& 0.0871+0.0675i& -0.1352-0.3690i\\ -0.3689+0.1672i& 0.0442-0.2056i& -0.2082+0.8651i\\ 0.0060+0.0497i& -0.5302+0.8139i& -0.1495+0.1775i\end{array}\right];$

$S_3=\left[\begin{array}{ccc}-0.1386-0.3426i& 0.3754+0.1864i& -0.8135-0.1612i\\ -0.0215+0.4983i& 0.7844-0.1230i& 0.1859-0.2937i\\ -0.4606+0.6345i& -0.4400-0.0136i& -0.3404-0.2749i\end{array}\right];$

$S_4=\left[\begin{array}{ccc}-0.3996+0.6219i& 0.5637-0.0228i& 0.2849-0.2326i\\ -0.1784+0.4119i& -0.4282-0.3232i& 0.2255+0.6781i\\ 0.2698+0.4234i& 0.1367+0.6126i& -0.4800+0.3517i\end{array}\right];$

$S_5=\left[\begin{array}{ccc}-0.0081-0.1267i& 0.2317+0.9412i& -0.1810-0.1080i\\ 0.0524+0.5883i& 0.1007-0.0789i& -0.2427-0.7589i\\ -0.7952-0.0523i& -0.1997-0.0655i& -0.5626+0.0648i\end{array}\right];$

$S_6=\left[\begin{array}{ccc}-0.4201-0.2545i& 0.2526+0.5874i& -0.3823-0.4513i\\ 0.1120-0.6523i& -0.2445-0.1475i& -0.5596+0.4089i\\ -0.4024-0.3984i& 0.2110-0.6820i& 0.2143-0.3519i\end{array}\right];$

$S_7=\left[\begin{array}{ccc}-0.1363+0.2811i& -0.3004+0.2544i& 0.6667+0.5505i\\ 0.2678+0.0007i& -0.4843+0.7329i& -0.3905-0.0639i\\ -0.3126+0.8561i& 0.2476+0.1100i& -0.3032-0.0631i\end{array}\right];$

$S_8=\left[\begin{array}{ccc}-0.0001+0.3122i& 0.6704-0.5923i& 0.2478+0.2021i\\ -0.8298+0.0444i& -0.1951-0.3457i& -0.3877+0.0400i\\ 0.4436-0.1234i& 0.0303-0.2030i& -0.7544+0.4205i\end{array}\right]$

S₁，…，S₈都是酉阵，并且满足E{|s_l，m|²}＝1，l＝1，…，8；m＝1，2，3，其中s_l，m是波束矩阵S_l的第m列。

基站的操作分为两个阶段：训练阶段和传送阶段。在训练阶段，基站在每个天线上只发送导频信号，不发送数据；在传送阶段，基站在每个天线上只发送预处理模块的输出数据，不发送导频。导频和预处理模块的输出数据通过复用器进行时分复用。

基站的操作分为两个阶段：训练阶段和传送阶段。在训练阶段，基站在每个天线上只发送导频5，不发送预处理模块3的输出数据6，其中导频是用来在用户的接收机估计信道状态信息的；在传送阶段，基站在每个天线上只发送预处理模块的输出数据，不发送导频。导频和预处理模块的输出数据通过复用器进行时分复用。

在基站的训练阶段，基站在每个天线上发送相互正交的导频，每个用户通过信道估计模块估计出从基站的M个发射天线到本用户的接收天线的信道增益矢量h_i＝[h_i1 h_i2 h_i3]^T，其中i是用户的序号。然后用户将估计出来的信道增益矢量h_i＝[h_i1 h_i2 h_i3]^T输入到信号噪声干扰比SINR计算模块13。在SINR计算模块13，用户根据h_i＝[h_i1 h_i2 h_i3]^T结合波束码本3中的波束矩阵S₁，…，S₈用公式F2计算所有可能达到的SINR，其中用户端的波束码本3跟基站端的波束码本是相同的。

在计算出所有可能的SINR之后，用户i根据公式F3求出一个波束矩阵序号l_i ^*以及波束矩阵中的某个波束矢量的序号m_i ^*使得它们对应的是最大的，然后每个用户将

m_i ^*和本发明特有的波束矩阵序号l_i ^*组成反馈信息14，最后将14通过反馈链路15传送给基站。基站通过反馈链路15得到每个用户的反馈信息，组成一个三维的矩阵 ${\ℵ}_{K\×8\×3}=\left\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\right\},$ 其中γ_i，l，m如公式F4定义。然后基站进行如下的操作：

第一步：对波束码本中的每个波束矩阵和每个波束矢量，求出具有最大γ_i，l，m的那个用户，也就是说求出 $i_{l,m}^{*}=\underset{1\≤i\≤K}{\arg }\left\{\underset{1\≤i\≤K}{\max }\right\{{\mathrm{\γ}}_{i,l,m}\left\}\right\},l=1,...,8;m=\mathrm{1,2,3};$

第二步：对波束码本中的每个波束矩阵，用公式F5计算其可达的吞吐率R_l，l＝1，…，8；

第三步：根据公式F6求出具有最大可达吞吐率的波束矩阵

第四步，最终选择出来的用户集合可以表示为 $A=\left\{k\left(m\right)\right|k\left(m\right)=i_{l^{*},m}^{*},m=1,...,3\},$ 选择出来的用户的3×1数据矢量X＝[x_k(1)，x_k(2)，x_k(3)]^T。满足条件 ${\mathrm{\γ}}_{k\left(m\right),l^{*},m}\≠0$ 的用户数为M′，显然M′≤3，那么对每一个m＝1，…，3，进行如下操作：如果 ${\mathrm{\γ}}_{k\left(m\right),l^{*},m}=0,$ 则数据矢量X的第m路数据乘以0，否则乘以

操作后得到调度器的数据输出3×1数据矢量X′。

第五步，将调度器的输出数据X′输入预处理模块；将l^*输入到波束码本模块，通过索引波束码本中存储的波束矩阵得到所需的波束矩阵

在预处理模块中将X′左乘波束矩阵

得到预处理器模块的输出数据。然后通过发射天线发射出去。

有效用户集合为

用户k∈A′的接收信号9可以用公式F8表示。用户将信道增益矢量h_i＝[h_i1 h_i2 h_i3]^T和

输入到数据解调模块11对接收信号进行相干解调，即可以获得发送的数据信息13。

图2给出了本实施例在信道H为瑞丽不相关信道下，假设用户为独立同分布的系统中，接收机辅助的波束成型和随机波束成型的吞吐率比较图。图中横坐标为用户数，用户数取从4到128以4为步长递增，纵坐标为用奈特每秒每赫兹表示的系统吞吐率。曲线A给出了在总的信噪比TSNR为0dB时随机波束成型的吞吐率；曲线B给出了在总的信噪比TSNR为0dB时接收机辅助的波束成型的吞吐率；曲线C给出了在总的信噪比TSNR为5dB时随机波束成型的吞吐率；曲线D给出了在总的信噪比TSNR为5dB时接收机辅助的波束成型的吞吐率；曲线E给出了在总的信噪比TSNR为10dB时随机波束成型的吞吐率；曲线F给出了在总的信噪比TSNR为10dB时接收机辅助的波束成型的吞吐率。由图2可见，在用户数从4到128的情况下，在总的信噪比TSNR为0，5，10dB的情况下，接收机辅助的波束成型方法所达到的吞吐率比随机波束成型所达到的吞吐率要高。而且信噪比越高的时候，这种提高越大。在用户数为60，总的信噪比为10dB的时候，接收机辅助的波束成型方法所达到的吞吐率比随机波束成型所达到的吞吐率要高将近20％。

本发明提出的接收机辅助波束成型方法在基站端不需要完全的信道状态信息，每个用户只需要反馈一个实数和两个整数，较随机波束成型，只增加了3比特的反馈信息(用来指示波束码本中所选波束矩阵的序号)有效地改善系统吞吐率；调度算法的计算复杂度随用户的增长线性增长；在比随机波束成型方法只增加了3比特反馈量的代价下，获得了更高的系统吞吐率。本发明提出的接收机辅助的波束成型方法通过引入波束码本对每次信道实现所用的预处理模块的波束矩阵进行选择而获得了增益，更有效地利用了接收机的信道状态信息，并利用这种状态信息进行更合理的调度从而提高了吞吐率。

Claims (1)

1、一种接收机辅助的波束成型方法，在基站将发送信号矢量与波束矩阵相乘，所述波束矩阵为酉阵；每个用户通过反馈链路将最大的信号干扰噪声比、对应的波束矩阵的序号和波束矢量的序号反馈给基站；基站根据反馈信息将每个波束矢量分配给在那个波束矢量上取得最大信号干扰噪声比的用户；用户接收机根据基站在训练阶段发射的导频信号和本接收机在训练阶段的接收信号进行反向求解获得信道状态信息；

其特征在于：

在基站和用户端分别存储一个由计算机仿真生成或由理论分析给出的、包含多个波束矩阵的波束码本；用户接收机的信道状态信息除了用于数据解调，还用于在波束码本中选择使本用户获得最大信号干扰噪声比的波束矩阵和波束矢量；用户端将波束码本中获得的最大的信号干扰噪声比、对应的波束矩阵的序号和波束矢量的序号通过反馈链路传送给基站；基站根据用户的反馈信息先计算每个波束矩阵可以达到的吞吐率，然后从中选择吞吐率最大的波束矩阵作为与发送信号矢量相乘的波束矩阵，选取此波束矩阵中的波束向量对应的用户作为选中的用户；基站通过对有效用户集合中的用户的数据进行幅度扩大的方式将总功率平均分配到用到的波束上。

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