[发明专利]一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法

权利要求书

1.一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，包括下列步骤：

A.建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统和信道模型；

B.将用户端接收的多源图像建模成三阶张量模型，将建模后的多源图像张量分割为子张量块；

C.利用空间/时间多线性信号分类获取每个信道子张量块的特征参数；

D.利用K-means算法将有相似特征的信道子张量块聚类成组，将多源图像子张量块构建成三维群张量；

E.根据群张量的低秩性质进行张量分解并更新迭代，得到消除其他用户干扰后的多源图像。

2.如权利要求1所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤A.建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统和信道模型，还包括如下步骤：

A1.设定多源图像传输的用户数、发射天线数、接收天线数、子载波数、发送符号和编码矩阵；

A2.建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统模型；

A3.再设定系统多源图像传输时发送端的方位角、仰角、多条传输路径、衰落因子以及相关延迟得到多源图像传输的信道模型。

3.如权利要求1所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤B.将用户端接收的多源图像建模成三阶张量模型，将建模后的多源图像张量分割为子张量块，还包括如下步骤：

B1.根据建模的多源图像传输系统和信道模型，推导出用户端所接收的多源图像；

B2.将其构建为三阶张量模型，其中三个模分别对应接收天线，发射天线和系统复用子载波；

B3.然后按照一定的步长把多源图像张量在两维空间分割为重叠的三维子张量块。

4.如权利要求1所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤C.利用空间/时间多线性信号分类获取每个信道子张量块的特征参数，还包括如下步骤：

C1.通过推导出时间和空间协方差矩阵，联合角度时延估计的空间多线性信号分类和时间多线性信号分类算法，

C2.利用信号和噪声子空间之间的正交性，多线性信号分类在空间和时间上精确地获得路径的角度和时延信息。

5.如权利要求1所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤D.利用K-means算法将有相似特征的信道子张量块聚类成组将多源图像子张量块构建成三维群张量，还包括如下步骤：

D1.利用K-means算法将一组具有相似信道参数的多径分量聚类，信道参数为方位角、仰角、多径数量，相关延迟；

D2.使用多径分量距离作为距离测量，将来自同一发送端的子张量块聚类成群张量，区分来自不同发送端的多源图像。

6.如权利要求1所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤E.根据群张量的低秩性质进行张量分解并更新迭代，得到消除其他用户干扰后的多源图像，还包括如下步骤：

E1.将聚类成群张量的具有低秩结构的子张量进行张量分解，重新堆叠成新的群张量；

E2.对新的群张量进行张量分解，用户得到具有稀疏干扰项的多源图像。

7.如权利要求5所述的一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，其特征在于，所述步骤D1利用K-means算法将一组具有相似信道参数的多径分量聚类，其聚类过程如下：

D1.1：随机初始化K群质心即从数据集Φ中独立选择K个质心作为子张量的聚类中心。

D1.2：将每个子张量的MPC参数样本分配给合理的群质心μ_k，对于每个有：

式中，k＝1，2，...，K，c⁽ⁱ⁾表示

第i个子张量与第k个群质心聚类的集合索引，为第i个子张量的MPC参数样本和质心μ_k的多径分量距离。

D1.3：更新集群质心，对于第k个群的质心更新为：

重复D1.2和D1.3直到收敛，即集群质心位置保持不变。

D1.4：输出K个群子张量的集合。