[发明专利]基于聚类算法的MIMO系统的盲多径识别方法及系统

权利要求书

1.一种基于聚类算法的MIMO系统的盲多径识别方法，是包含用户端和基站的无线通信系统的基于聚类算法的MIMO系统的盲多径识别方法，其特征在于，

包括：

多个所述用户端向所述基站发送通信请求信号；

所述基站基于所述通信请求信号计算每个所述用户端的接收信噪比，并计算任意两个所述用户端的接收信噪比的差值；

基于所述差值与设定阈值，所述基站向所述用户端反馈应答信号，所述用户端基于所述应答信号，确定是否调整发射功率，以满足设定阈值的要求，使所述基站允许每个所述用户端的通信请求；

当所述基站允许每个所述用户端的通信请求时，多个所述用户端向所述基站发送信息信号；

所述基站通过空间滤波器分离所述信息信号，所述基站基于分离的所述信息信号生成任一所述用户端的任一路径的所述聚类算法的输入信号，基于所述输入信号和所述聚类算法识别每个所述用户端对应的信息信号的路径；并且

所述基站基于每个所述用户端的所有所述路径获得每个所述用户端的最大比合并，并解码每个所述用户端的信息信号。

2.根据权利要求1所述的盲多径识别方法，其特征在于：

所述接收信噪比基于所述基站的空间滤波器的输出信号获得，所述空间滤波器的第K个所述用户端的第l条路径的输出信号r_k,l(t)满足式(Ⅰ)：

其中，α_k表示第k个所述用户端的大规模路径损耗，h_k,l表示第k个所述用户端的第l条路径的小规模复衰落系数，P_k表示第k个所述用户端的发射功率，s_k(t)表示第k个所述用户端的发射信号，n_k,l(t)是第k个所述用户端的第l条路径经过空间滤波器的残余噪声。

3.根据权利要求1所述的盲多径识别方法，其特征在于：

第k个所述用户端的所述接收信噪比γ_k满足式(Ⅱ)：

γ_k＝P_k|α_k|² (Ⅱ)，

其中，α_k表示第k个所述用户端的大规模路径损耗，P_k表示第k个所述用户端的发射功率。

4.根据权利要求2所述的盲多径识别方法，其特征在于：

所述基站通过信道估计获得第κ个所述用户端的第l条路径的聚类算法的输入信号x_k,l(t)，输入信号x_k,l(t)满足式(Ⅲ)：

其中，第K个所述用户端的第l条路径的信道估计值满足式(Ⅳ)：

其中，表示第K个用户端的第l条路径的估计误差且被建模为ρ表示估计误差的比例因子。

5.根据权利要求1所述的盲多径识别方法，其特征在于：

所述聚类算法将每个所述用户端的信息信号的路径分成集群，每个所述集群包含每个所述用户端的信息信号的全部路径。

6.一种基于聚类算法的MIMO系统的盲多径识别系统，是包含用户装置和接收装置的基于聚类算法的MIMO系统的盲多径识别系统，其特征在于，

包括：

多个所述用户装置，其用于向所述接收装置发送通信请求信号；以及

所述接收装置，其用于基于所述通信请求信号计算每个所述用户装置的接收信噪比，计算任意两个所述用户装置的接收信噪比的差值，基于所述差值与设定阈值，所述接收装置向所述用户装置反馈应答信号，

其中，所述用户装置基于所述应答信号，确定是否调整发射功率，以满足设定阈值的要求，使所述接收装置允许所述用户装置的通信请求，当所述接收装置允许所述用户装置的通信请求时，多个所述用户装置向所述接收装置发送信息信号，所述接收装置通过空间滤波器分离所述信息信号，并基于分离的所述信息信号生成任一所述用户装置的任一路径的所述聚类算法的输入信号，块基于所述输入信号和所述聚类算法识别每个所述用户装置对应的信息信号的路径，所述接收装置基于每个所述用户装置的所有所述路径获得每个所述用户装置的最大比合并，并解码每个所述用户装置的信息信号。