[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

说明书

本发明一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法，涉及大规模MIMO图像传输技术领域。本方法包括下列步骤：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。本方法能消除其他用户的多源图像干扰，用户端可以得到准确的多源图像信息，可以有效降低系统的误差和提高系统的和速率。

技术领域

本发明涉及大规模MIMO图像传输技术领域，具体指一种多用户大规模MIMO多源图像传输干扰消除方法。

背景技术

随着信息传递中数据呈指数型增加，多用户大规模MIMO技术成为人们关注的热点之 一。由于多用户大规模MIMO技术发射机和接收机配置大量的天线阵列，实现高频谱效率， 提升系统容量，所以多用户大规模MIMO系统中的干扰消除成为近年来的研究热点。

国内外很多人开展了多用户大规模MIMO系统中的干扰消除的研究，采用最大似然、 最小均方误差、正交干扰消除、串行干扰消除、并行干扰消除等相关干扰消除处理方法，来 达到消除多用户大规模MIMO系统干扰的目的。近年来，多源图像处理作为一种高维度的 图像处理备受人们重视，尤其是在多用户大规模MIMO系统中，用户端接收到多个发送端 的发送的图像，会受到其他发送端的干扰图像，因此在处理干扰问题时，更为复杂。

针对多用户大规模MIMO系统内存在的干扰问题，传统的最大似然检测算法，可以使 误比特率达到最小，然而其复杂度，尤其是在多用户大规模MIMO系统中，随着发送端数据流的增加而过高；最小均方误差方法复杂度低，，检测性能好，但是在多用户大规模MIMO中由于自身循环结构容易导致错误传播；串行干扰消除方法和并行干扰消除方法在接收端解 码干扰信号，复杂度高，适用于少量用户的场景，在多用户大规模MIMO系统中难以应用；利用正交性消除干扰是在时域、频域、空域、码域上对干扰信号和期望信号进行正交分离，但是随着用户的不断增多，导致每个用户的接收性能下降。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术存在的缺失与不足，提出一种多用户大规模MIMO多 源图像传输干扰消除方法。

本发明一种多用户大规模MI MO多源图像传输干扰消除方法，其包括下列步骤：

(1)建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统和信道模型；

(2)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；

(3)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；

(4)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；

(5)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。

优选地，建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统和信道模型，包括：

设定好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，建立多用户大规模MIMO多源图像传输系统模型，再设定好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。

优选地，所述的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，包括：