CN102130750B - 信号传输方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种信号传输方法和装置。该方法主要包括：中继站通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道；通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。利用本发明，可以有效地抑制协作网络中小区间干扰，增大了系统的自由度，提高系统容量。

Description

信号传输方法和装置

技术领域

本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种协作网络中信号传输方法和装置。

背景技术

IMT-Advanced(International Mobile Telecommnications-Advanced，高级国际移动通信)的具体目标为在20～100MHz的带宽内提供高达100Mbps～1Gbps峰值数据速率的目标，至少是HSDPA(High SpeedDownlink Package Access)的10倍以上。但是，对于采用OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用技术)技术的IMT-Advanced系统，由于其物理层技术自身没有小区间干扰抑制的机制，如果采用频率复用因子为1，会导致小区间的干扰水平增大，特别是位于小区边缘用户的性能会受到极大损失。因此，小区间干扰就成了IMT-Advanced移动通信系统中的主要干扰源。为提高小区边缘的数据速率，保证对用户的无缝业务支持，提高系统的频谱利用率，必须有效减轻小区间干扰。

为了解决小区间干扰问题，在协作网络结构中，通过中继站与各个基站的协作，实现用户数据的有效传输。中继站首先将来自多基站的信号分离成每个发送基站的信号，再将每个发送基站的信号转发给各个小区的用户。

在实现本发明过程中，发明人发现上述现有技术中的协作网络结构的方案至少存在如下问题：该方案虽然可以有效地确保各个用户能够无干扰地接收到来自对应基站的信号，但是信号分离后的每个用户的多个数据流之间功率分配不佳，因此系统容量性能较低。

发明内容

本发明的实施例提供了一种信号传输方法和装置，以实现抑制小区间干扰，提高系统容量。

一种信号传输方法，包括：

协作网络中的中继站通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道；

通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

一种信号传输装置，设置于中继站中，包括：

第一信道分解模块，用于通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道；

第二信道分解模块，用于通过基站预编码矩阵和中继滤波矩阵，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例将多基站-单中继-多用户的混合信道分解成了多个单基站-单中继-单用户的独立信道，并将分解后的每一条独立信道进一步分解成多个平行的数据流。从而有效地抑制小区间干扰，增大了系统的自由度，提高系统容量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例中的基于多天线共享中继的协作网络结构示意图；

图2为本发明实施例一提出的一种信号传输方法的处理流程图；

图3为本发明实施例一提出的一种AF模式下的协作网络架构中的信道分解方法的处理流程图；

图4为本发明实施例一提出的一种DF模式下的协作网络架构中的信道分解方法的处理流程图；

图5为一种本发明实施例所述的方案和现有技术中的“ZF方案”和“无中继干扰抑制”方案进行了数值仿真的仿真结果示意图；

图6为另一种本发明实施例所述的方案和现有技术中的“ZF方案”和“无中继干扰抑制”方案进行了数值仿真的仿真结果示意图；

图7为本发明实施例提供的一种信号传输方法装置的具体实现结构图。

具体实施方式

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

如图1所示，为基于多天线共享中继的协作网络结构。在该协作网络结构中，通过中继站与各个基站的协作，实现用户数据的有效传输。在图1中，中继站位于三个相邻小区的交界处，三个小区的基站通过所述中继站与各自边缘的用户进行通信。

本实施例提供的一种信号传输方法的处理流程如图2所示，包括如下的处理步骤：

步骤21、通过中继滤波处理，将针对多个基站的“多基站-单中继-多用户”的混合信道分解成了多个“单基站-单中继-单用户”的独立信道。

协作网络中的中继站通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户(即多基站-单中继-多用户)的混合信道，分解为多个平行的单基站通过所述中继站连接到单用户(即单基站-单中继-单用户)的独立信道，每个所述独立信道对应所述单基站通过中继站传输给所述单用户的数据，每个所述平行独立信道分别对应一个用户。

上述处理过程为第一重信道分解过程。

步骤22、通过预编码处理和中继滤波处理，将上述每个独立信道分解成多个子信道，每个子信道传输一条数据流。

通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的平行的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

上述处理过程为第二重信道分解过程。

该实施例通过两重信道分解过程，将多基站-单中继-多用户的混合信道分解成了多个单基站-单中继-单用户的独立信道，并将分解后的每一条独立信道进一步分解成多个子信道。从而增大了系统的自由度，为进一步提高系统容量性能创造了前提。

实施例二

该实施例首先描述多基站-中继站-用户的第一重信道分解过程。该第一重信道分解过程适用于OFDM系统中的AF(Amplify and Forward，放大转发)模式和DF(Decode and Forward，解码转发)模式下的协作网络架构。

对于AF模式，该实施例方案提出的一种协作网络架构中的信道分解方法的处理流程如图3所示，包括如下步骤：

步骤31、通过预先设置的后向滤波矩阵，对多基站到中继站的混合信道进行分解，得到各个基站向中继站发送的信号。

该实施例中假设基站和用户数均为L，天线数均为M，中继站的天线数为N，并且有N≥LM。在多基站到中继站的第一跳信道上进行第一重信道分解，通过预先设置的后向滤波矩阵，将多基站到中继站的混合信道分解成了多个单基站到中继站的平行独立信道。通过该平行独立信道，得到各个基站向中继站发送的信号。

上述后向滤波矩阵需要针对每个基站分别设置，比如，针对第I个基站设置后向滤波矩阵A_l。

每个基站发送的信号经过无线信道后，在中继站处叠加并被中继站接收。为了从混合信号中分离出第I个基站的数据，中继站首先将混合信号乘以上述后向滤波矩阵A_l。经过上述后向滤波矩阵A_l处理后的信号为第I个基站的数据，可以表示为：

其中，y表示中继站接收到的多基站的混合信号；H_l表示第I个基站与中继站之间的信道矩阵；F_l表示第I个基站的编码矩阵；s_l表示第I个基站的发射数据；n₁表示加性高斯白噪声。

由上述公式(1)可知，为了保证x_l′只包含第I个基站的发送信号，后向滤波矩阵A_l必须满足：

A_l＝arg({A_lH_i＝0|i＝1，...，L，i≠l})                 (2)

为求解满足上述公式(2)的矩阵A_l，构造矩阵[H_l]＝[H₁，...，H_l-1，H_l+1，...，H_L]，并对[H_l]进行SVD(Singular Value Decomposition，奇异值分解)。SVD将任意矩阵分解成为一个正交阵、一个对角阵和一个正交阵的乘积，对[H_l]的SVD可以表示为：

其中，和

称为对[H_l]进行SVD的左矩阵和右矩阵；是一个对角矩阵，其对角线上的元素称为矩阵[H_l]的奇异值；∑_H表示

中对角元素非零的子矩阵；和

表示与非零奇异值相对应的矢量；U_H，l和V_H，l表示与零奇异值相对应的矢量。

其中，上标^H表示转置共轭矩阵，U_H，l为N-M(L-1)×N维的矩阵。令A_l＝U_H，l由于U_H，l是正交矩阵，因此A_l满足上述公式(2)，至此，上述公式(1)可简化为：

${x_l}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\η}}{A}_l{H}_l{F}_l{s}_l+A_l{n}_1---\left(4\right)$

由上述公式(4)可见，经过后向滤波矩阵A_l处理的混合信号，仅包含第I个基站的信号。通过公式(4)中I遍历所有取值，就将多基站到中继站的混合信道分解成了多个单基站到中继站的平行独立信道。

步骤32、通过中继处理矩阵和前向滤波矩阵，对各个基站向中继站发送的信号进行分解，得到各个基站向各个用户发送的信号。

在中继站到多用户的第二跳信道上，在得到多个单基站到中继站的平行独立信道，再通过中继处理矩阵和前向滤波矩阵的处理，进一步得到各个基站发送给各个用户的信号。

上述中继处理矩阵和前向滤波矩阵需要针对每个用户分别设置，比如，针对第I个用户设置中继处理矩阵X_l和前向滤波矩阵B_l。

中继站对接收的混合信号通过后向滤波矩阵A_l进行后向滤波之后，将得到的后向滤波信号x_l′乘以中继处理矩阵X_l，再将处理后的信号乘以前向滤波矩阵B_l，最后再经过放大系数进行放大转发。因此，第I个用户接收到的来自第I个基站的信号可以表示为：

其中，G_I表示中继到第I个用户的信道矩阵；n_2，I表示加性高斯白噪声。

为保证上述r_l′只包含第I个基站的发送信号，上述前向滤波矩阵B_l需满足：

B_l＝arg({G_iB_l＝0|i＝1，...，L，i≠l})            (6)

同理，为了求解矩阵B_l，考虑构造矩阵

并对[G_l]进行SVD得：

其中，

和

表示对[G_l]进行SVD所得的左矩阵和右矩阵；

表示对[G_l]进行SVD所得的对角矩阵，其对角线上的元素称为矩阵[G_l]的奇异值；∑_G表示

中对角元素非零的子矩阵；和表示与非零奇异值相对应的矢量；U_G，l和V_G，l表示与零奇异值相对应的矢量。其中，V_G，l为N×N-M(L-1)维的矩阵。令B_l＝V_G，l，则B_l满足上述公式(5)。

由此，将上述公式(4)式代入上述公式(5)，并且令I’＝I，W_l＝B_lX_lA_l，化简可得：

其中，矩阵W_l即为中继站的滤波矩阵。

经过上述实施例的处理流程，可以将针对多个基站的“多基站-单中继-多用户”的混合信道分解成了多条“单基站-单中继-单用户”的平行独立信道，每一条平行独立信道分别对应一个用户。上述平行独立信道为MIMO信道。

对于DF模式，本发明提出的一种协作网络架构中的信道分解方法的处理流程如图4所示，包括如下步骤：

步骤41、通过预先设置的后向滤波矩阵，对多基站到中继站的混合信道进行分解，得到各个基站向中继站发送的信号。

对于第一重信道分解，DF模式采取与AF模式相同的方式进行前向滤波和后向滤波，从而获得L条基站-中继站-用户的平行独立信道。具体过程如下：

首先考虑多基站到中继站的第一跳信道，中继站在接收到多基站信号之后，首先将接收信号乘以后向滤波矩阵A_l，以分离出第I个基站的发送信号。后向滤波后的信号可以表示为：

由(9)式可知，为了保证x_l′只包含第I个基站的发送信号，后向滤波矩阵A_l必须满足：

A_l＝arg({A_lH_i＝0|i＝1，..，L，i≠l})         (10)

为求解满足(10)式的矩阵A_l，需构造矩阵[H_l]＝[H₁，...，H_l-1，H_l+1，...，H_L]，并对[H_l]进行SVD得：

其中，上标^H表示转置共轭矩阵，U_H，l为N-M(L-1)×N维的矩阵。令A_l＝U_H，l，则A_l满足(10)式。由此(9)式可简化为：

${x_l}^{\′}=\sqrt{\mathrm{\η}}{A}_l{H}_l{F}_l{s}_l+A_l{n}_1---\left(12\right)$

由(12)式可见，经过后向滤波矩阵A_l，多基站到中继站的混合信道分解成了多个单基站到中继站的平行独立信道。

步骤42、通过前向滤波矩阵，对各个基站向中继站发送的信号进行分解，得到各个基站向各个用户发送的信号。

现在考虑中继站到多用户的第二跳信道。中继站对接收信号进行后向滤波之后，首先进行DF解码去除噪声，再将解码后的信号乘以前向滤波矩阵B_l，最后以功率Mη/N将滤波后的信号发送给用户。因此，第I个用户的接收信号可以表示为：

与第一跳信道的分析方法类似，为保证r_l只包含第I个基站的发送信号，前向滤波矩阵B_l需满足：

B_l＝arg({G_iB_l＝0|i＝1，...，L，i≠l})            (14)

同理，构造矩阵

并对[G_l]进行SVD得：

其中，V_G，l为N×N-M(L-1)维的矩阵。令B_l＝V_G，l，则B_l满足(14)式。由此(13)式可化简为：

$r_l=\sqrt{\frac{\mathrm{M\η}}{N}}{G}_l{B}_l{X}_l{s}_l+n_{2,l}---\left(16\right)$

由(12)式和(16)式可见，由A_l、X_l和B_l组成的中继滤波矩阵将一条“多基站-单中继-多用户”的混合信道分解成了L条“单基站-单中继-单用户”的平行独立信道。

该实施例适用于OFDM系统中的AF和DF模式下的协作网络架构。基站发射端通过预编码矩阵对发射数据进行预编码，在中继站接收端通过中继滤波矩阵进行滤波处理，将上述实施例一得到的对应一个用户的一条平行独立信道进一步分解成多个平行的子信道，每一个子信道对应于用户的一条数据流。上述预编码矩阵通常根据信道矩阵获得，使得预编码矩阵、信道矩阵和中继滤波矩阵三者的乘积为对角阵。

上述预编码矩阵和中继滤波矩阵需要针对每个基站分别设置，比如，针对第I个基站设置基站预编码矩阵F_l和中继滤波矩阵W_l。以下从最大化端到端容量的角度来设计中继滤波矩阵W_l。

对于AF模式：

针对上述第I个基站的对应一个用户的第I条平行独立信道，

令Q_l＝G_lW_l，S_l＝F_ls_l，则上述第l条独立信道的容量为：

对Q_l和H_l进行SVD： $Q_l=U_{Q_l}{\mathrm{\Σ}}_{Q_l}{V}_{Q_l}^H,H_l=U_{H_l}{\mathrm{\Σ}}_{H_l}{V}_{H_l}^H,$ 将结果代入上述公式(17)，并化简可得：

其中，

表示矩阵Q_lQ_l ^H的特征值，

表示矩阵H_lH_l ^H的特征值，并且，diag表示对角矩阵。

理论证明可知，当 $U_{Q_l}=U_{G_l}$ 并且 $V_{Q_l}=U_{H_l}$

为对矩阵G_l进行SVD后的正交矩阵： $G_l=U_{G_l}{\mathrm{\Σ}}_{G_l}{V}_{G_l}^H$ )时，信道容量C_l最大。此时有 $Q_l=U_{G_l}{\mathrm{\Σ}}_{Q_l}{U}_{H_l}^H,$ 并且公式(18)简化为：

由于Q_l＝G_lW_l，因此有：

$G_l{W}_l=U_{G_l}{\mathrm{\Σ}}_{Q_l}{U}_{H_l}^H---\left(20\right)$

为满足上述公式(20)，令 $W_l=V_{G_l}{U}_{H_l}^H,$ 则有：

相比于公式(20)，公式(21)式将

替换为

由此，在公式(5)式所示的用户接收信号表达式中，令 $F_l=V_{H_l},$ 并且用户I将接收信号乘以

则用户I接收到的有用信号可以表示为：

因此，信道容量表达式C_l可以表示为：

其中， ${\mathrm{\λ}}_{G_l}^i(i=1,...,M)$ 为G_lG_l ^H的特征值。相比(19)式，(23)式将

替换为

至此，经过基站预编码矩阵F_l和中继滤波矩阵W_l，第一重分解后的每一条平行独立信道又被分解成M个独立的平行子信道，每个子信道的增益为

其中

为基站到中继站的第一跳信道增益， ${\mathrm{\γ}}_{G_l}^i={\mathrm{\ρ}}_l{\mathrm{\λ}}_{G_l}^i/({\mathrm{\ρ}}_l{\mathrm{\λ}}_{G_l}^i+1)$ 为中继站到用户的第二跳信道增益。

最后讨论中继滤波矩阵W_l。已知W_l＝B_lX_lA_l，即中继站首先通过矩阵A_l对多基站混合信号进行分离，然后使用矩阵X_l对已分离的多路信号进行处理，最后使用矩阵B_l进行前向滤波发送给所有用户，其中矩阵A_l和B_l前面已经讨论过，而X_l为未知的中继处理矩阵。又由已得结论 $W_l=V_{G_l}{U}_{H_l}^H,$ 则可以推导出中继处理矩阵X_l表达式为： $X_l=B_l^{+}{V}_{G_l}{U}_{H_l}^H{A}_l^{+}.$ 其中A_l ⁺和B_l ⁺分别为矩阵A_l和B_l的广义逆矩阵，并且有

设置第I条平行独立信道的功率分配系数为ω_l，假设中继功率放大系数为ρ_l，ρ_l大小等于中继站在第I条平行独立信道上的发射功率与在该信道上的接收功率的比值，表示为：

其中，有 $\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l=1,$ ||·||_F表示Frobenius(弗罗比舍)范数。

已知 $W_l=V_{G_l}{U}_{H_l}^H,$ 则有：

将(25)式代入(23)式，并且 ${\left|\right|H_l\left|\right|}_F^2=\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\λ}}_{H_l}^m,$ 可得第I条独立信道的容量表达式为：

系统总容量为： $C=\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{C}_l.$ 为使系统总容量最大，应为每条独立信道选择合适的功率分配系数ω_l。由此，可以建立如下的容量最优化问题：

$\mathrm{Max\; C}$

$s.t.\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l=1---\left(27\right)$

对于DF模式：

对于第一重信道分解后的第I条独立信道，应用SVD获得M条平行数据流(即第二重信道分解)。由此得到应用DF转发的信道容量为：

其中ω_l表示第I条信道的功率分配系数，并且有 $\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l=1;$ ${\mathrm{\Σ}}_l=\mathrm{diag}\{{\mathrm{\γ}}_l^1,{\mathrm{\γ}}_l^2,...,{\mathrm{\γ}}_l^M\}$ 表示第二跳中针对每个平行数据流的功率分配系数。令

和

分别表示信道矩阵H_lH_l ^H和G_lG_l ^H的特征值，则DF信道容量C_l还可表示为：

由(29)式可见，DF模式涉及两次功率分配过程，分别对应于两重信道分解后的独立信道和平行数据流，分别用ω_l和γ_l ⁱ表示。

该实施例在AF模式下，通过预先设置的后向滤波矩阵、中继处理矩阵和前向滤波矩阵，完成了第一重信道分解过程。在DF模式下，通过预先设置的后向滤波矩阵和前向滤波矩阵，完成了第一重信道分解过程。将针对多个基站的“多基站-单中继-多用户”的混合信道分解成了多条“单基站-单中继-单用户”的平行独立信道，

该实施例在AF和DF模式下，通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将对应一个用户的一条平行独立信道进一步分解成多个平行的子信道，每一个子信道对应于用户的一条数据流。从而通过中继站进行小区间干扰抑制，消除了小区间同频干扰。增大了系统的自由度，为进一步提高系统容量性能创造了前提。

实施例三

1)为求解上述AF和DF模式下的第一重信道分解过程中的容量最优化问题，分别采用平均功率分配算法和基于遗传的最优分配算法进行求解，下面分别介绍这两个算法：

(1)、平均功率分配算法：

中继站为每条平行独立信道平均分配发射功率，即ω_l＝1/L。

(2)、基于遗传的最优分配算法：

令染色体为(ω₁，ω₂，...，ω_L)，适应函数为f＝C(ω₁，ω₂，...，ω_i)，种群数量为30，交叉概率为0.5，变异概率为0.02，遗传代数为150代。遗传算法的具体过程如下：

初始化染色体：随机生成ω_i∈(0，1)，并满足 $\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\ω}}_l\≤1$ 的染色体。

评价染色体：应用适应函数f＝C(ω₁，ω₂，...，ω_i)求得每条染色体的适应度。

染色体选择：采用旋转赌轮的方法，赌轮按每条染色体的适应度来选择染色体，每次旋转都为新的种群选择一个染色体。

染色体交叉：以交叉概率0.5选择父代染色体，并将父代染色体随机分对，每对父代染色体进行算数交叉，产生子代染色体。

染色体变异：以变异概率0.02选择父代染色体进行算数变异，产生子代染色体。

交叉变异后的染色体为新一代染色体，重复步骤2)-5)，直至产生第150代染色体，选择第150代染色体中适应度最高的染色体为最优染色体。

将上述最优染色体中包含的(ω₁，ω₂，...，ω_L)分别作为每条平行独立信道的功率分配系数。

2)在上述AF和DF模式下，第二重信道分解过程中的功率分配过程如下：

对上述第二重信道分解得到的对应于一个用户的每条平行数据流的平行子信道进行功率分配。

对于AF模式，通过求解最优的中继处理矩阵X_l对每个用户的M个平行数据流进行功率分配(两跳的功率分配系数分别用

和

表示)。

对于DF模式中，由于可以通过重新编码的方式重新分配每个天线上的数据流，因此可以对第二重信道分解所得到的平行数据流之间实现进一步的功率分配。

DF模式使用注水算法求解用户I的每条平行数据流的最优功率分配系数γ_li，有：

${\mathrm{\γ}}_l^i={\mathrm{\μ}}_l-\frac{N}{M}\·\frac{1}{{\mathrm{\ω}}_{l}L{\mathrm{\λ}}_{G_l}^i}---\left(30\right)$

其中μ_l为注水高度。由于每条平行数据流的功率之和等于中继站对于用户I的总发射功率，因此有：

$\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\γ}}_l^i=L{\mathrm{\ω}}_{l}N---\left(31\right)$

由上述(30)(31)式即可求解注水高度μ_l。

针对上述本发明实施例所描述的基于两重信道分解的基站预编码和中继滤波方案以及相应的中继功率分配方案，通过计算机数值仿真验证了不同转发模式(AF，DF)，不同基站(用户)数量，以及不同收发天线数和基站发射功率下的平均系统容量性能。仿真参数如表1所示：

表1 仿真参数

基站发射功率(db)	0-15
		小区半径(m)	1000
共享中继站到用户的距离(m)	200
		噪声功率(dbm/Hz)	174
系统带宽(MHz)	5
		每条信道带宽(kHz)	180
基站-共享中继站Pathloss模型(db)	LLOS＝42.5+23.5*log10(d)+20*log10(f/f0)
		共享中继站-用户Pathloss模型(db)	LNLOS＝31.5+35.7*log10(d)+20*log10(f/f0)

中心频率f0(MHz)	5
		载波频率f(MHz)	5

基于上述仿真参数，将本发明实施例所述的方案和现有技术中的“ZF方案”和“无中继干扰抑制”方案进行了数值仿真。仿真结果图如图5和图6所示：

通过图5和图6可以看出，本发明实施例所述的方案中的最优功率分配(.opt)和平均功率分配(.avg)都高于现有技术中的“ZF方案”和“无中继干扰抑制”方案。

在本发明实施例所述的方案中，AF和DF两种转发模式的性能差异不大，相比之下，DF的容量性能略高于AF(1bits/s/Hz左右)，这主要是因为AF模式在放大转发有用信号的同时也放大了噪声，使得接收端的信噪比下降。

该实施例针对上述两重信道分解过程，提出了中继侧的功率分配算法，可以充分利用两跳信道增益，提高系统的最优功率分配和平均功率分配，从而提高系统容量，提高小区边缘用户的吞吐量性能。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可存储于一计算机可读取存储介质中，该程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(Read-Only Memory，ROM)或随机存储记忆体(Random Access Memory，RAM)等。

本发明实施例还提供了一种信号传输方法装置，其具体实现结构如图7所示，具体可以包括：

第一信道分解模块71，用于通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道，每个所述独立信道对应所述单基站通过中继站传输给所述单用户的数据；

第二信道分解模块72，用于通过基站预编码矩阵和中继滤波矩阵，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

所述装置还可以包括：

功率分配模块73，用于在放大转发模式下，通过求解最优的中继处理矩阵获取所述单基站到所述中继站的第一跳链路和所述中继站到单用户的第二跳链路的信道特征值，根据所述第一跳链路和第二跳链路的信道特征值对所述单用户的多个平行数据流进行功率分配；或者

在解码转发模式下，使用注水算法选择对应于所述单用户的每条数据流的各个子信道的功率分配系数；根据各个子信道的功率分配系数将所述第一跳信道增益和第二跳信道增益相乘得到的增益，分别分配到所述各个子信道上。

所述第二信道分解模块72可以包括：

信道总容量控制模块721，用于采用平均功率分配算法或基于遗传的最优分配算法，选择每个所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道的功率分配系数，使所述单基站和所述单用户之间的信道总容量达到最大；

中继滤波矩阵获取模块722，用于根据所述最大的所述多基站和所述单用户之间的信道总容量获取最优的所述中继滤波矩阵，使最优的所述中继滤波矩阵、所述预编码矩阵、所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道的信道矩阵三者的乘积为对角阵。

上述装置可以应用于协作网络中。

综上所述，本发明实施例将多基站-单中继-多用户的混合信道分解成了多个单基站-单中继-单用户的独立信道，并将分解后的每一条独立信道进一步分解成多个平行的数据流。从而增大了系统的自由度，为进一步提高系统容量性能创造了前提。

本发明实施例通过共享中继站进行小区间干扰抑制，消除了小区间同频干扰。针对共享中继场景，本发明实施例提出了两重信道分解方法，设计了基站预编码和中继滤波方案，并提出了中继侧的功率分配算法。仿真结果表明，本发明实施例可以充分利用两跳信道增益，提高系统的最优功率分配和平均功率分配，从而提高系统容量，提高小区边缘用户的吞吐量性能。

本发明实施例每个基站不需要知道其与邻小区用户之间的信道信息，不增加基站间信令交互，不改变现有的空口协议。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (11)

1.一种信号传输方法，其特征在于，包括：

中继站通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道；

通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

2.根据权利要求1所述的信号传输方法，其特征在于，所述中继站通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道，包括：

所述中继站通过设置的后向滤波矩阵，将所述多基站和所述中继站之间的信道分解成多个单基站到中继站的独立信道；

所述中继站通过设置的中继处理矩阵和前向滤波矩阵，对每个所述单基站到中继站的独立信道进行分解，得到多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道。

3.根据权利要求1或2所述的信号传输方法，其特征在于，通过基站侧的预编码处理和中继站侧的中继滤波处理，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，包括：

通过基站侧设置的预编码矩阵对单基站的发射数据进行预编码处理，然后将数据发送给中继站，所述预编码矩阵根据所述独立信道的信道矩阵而获取；

所述中继站通过中继滤波矩阵对所述单基站发送过来的发射数据进行滤波处理，将所述独立信道分解成多个子信道，每个所述子信道传输所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流，所述预编码矩阵、所述独立信道的信道矩阵和中继滤波矩阵三者的乘积为对角阵。

4.根据权利要求3所述的信号传输方法，其特征在于，所述的方法还包括：

给每个所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道分别分配功率，使所述单基站和所述单用户之间的信道总容量达到最大，根据所述最大的信道总容量获取最优的所述中继滤波矩阵。

5.根据权利要求4所述的信号传输方法，其特征在于，所述的方法还包括：

采用平均功率分配算法或基于遗传的最优分配算法，选择每个所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道的功率分配系数，使所述单基站和所述单用户之间的信道总容量达到最大。

6.根据权利要求4所述的信号传输方法，其特征在于，所述的方法还包括：

在放大转发模式下，通过求解最优的中继处理矩阵获取所述单基站到所述中继站的第一跳链路和所述中继站到单用户的第二跳链路的信道特征值，根据所述第一跳链路和第二跳链路的信道特征值对所述单用户的多个平行数据流进行功率分配。

7.根据权利要求4所述的信号传输方法，其特征在于，所述的方法还包括：

在解码转发模式下，使用注水算法选择对应于所述单用户的每条数据流的各个子信道的功率分配系数；

根据各个子信道的功率分配系数将所述单基站到所述中继站的第一跳信道增益和所述中继站到单用户的第二跳信道增益相乘得到的增益，分别分配到所述各个子信道上。

8.根据权利要求1所述的信号传输方法，其特征在于，所述的方法适用于OFDM系统中的放大转发模式和解码转发模式下的协作网络架构。

9.一种信号传输装置，其特征在于，设置于中继站中，包括：

第一信道分解模块，用于通过中继滤波处理，将多个基站通过所述中继站连接到多个用户的混合信道分解为多个单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道，每个所述独立信道对应所述单基站通过中继站传输给所述单用户的数据；

第二信道分解模块，用于通过基站预编码矩阵和中继滤波矩阵，将每个所述独立信道分解成多个单基站通过所述中继站连接到单用户的子信道，每个所述子信道对应所述单基站到所述单用户的数据中的一条数据流。

10.根据权利要求9所述的信号传输装置，其特征在于，所述装置还包括：

功率分配模块，用于在放大转发模式下，通过求解最优的中继处理矩阵获取所述单基站到所述中继站的第一跳链路和所述中继站到单用户的第二跳链路的信道特征值，根据所述第一跳链路和第二跳链路的信道特征值对所述单用户的多个平行数据流进行功率分配；或者，

在解码转发模式下，使用注水算法选择对应于所述单用户的每条数据流的各个子信道的功率分配系数；根据各个子信道的功率分配系数将所述第一跳信道增益和第二跳信道增益相乘得到的增益，分别分配到所述各个子信道上。

11.根据权利要求9或10所述的信号传输装置，其特征在于，所述第二信道分解模块包括：

信道总容量控制模块，用于采用平均功率分配算法或基于遗传的最优分配算法，选择每个所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道的功率分配系数，使所述单基站和所述单用户之间的信道总容量达到最大；

中继滤波矩阵获取模块，用于根据所述最大的所述单基站和所述单用户之间的信道总容量获取最优的所述中继滤波矩阵，使最优的所述中继滤波矩阵、所述预编码矩阵、所述单基站通过所述中继站连接到单用户的独立信道的信道矩阵三者的乘积为对角阵。

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