[发明专利]一种基于MIMO‑VFDM的多用户认知网络预编码优化方法

摘要

本发明提供了一种基于MIMO‑VFDM的多用户认知网络预编码优化方法，在CTP抑制层间干扰的基础上，由ITP来控制SC内部用户间的相互干扰，通过对零空间的选取和旋转构建优化后的ITP编码矩阵，可以使SC的信道容量达到最大，从而在抑制二层网络多用户之间的干扰的同时，提升认知网络的容量。

主权项

一种基于MIMO‑VFDM的多用户认知网络预编码优化方法，VFDM为范德蒙子空间频分复用，其特征在于包括下述步骤：步骤1，对SC基站SBS到MC用户MU的整体层间信道矩阵HSM做奇异值分解得其中，和均是酉矩阵，为对角矩阵，其中，是一个对角矩阵，对角线元素是HSM的奇异值；步骤2，分割矩阵Vctp＝(V1，V2)，其中V2为HSM零空间的一组标准正交基，设计层间预编码CTP矩阵C＝V2，得出SBS最大的发送维度J＝(NT‑1)K+NTL，其中，NT为SBS天线数，K为MC有效符号长度，L为MC循环前缀长度；步骤3，将SC层内信道矩阵经层间预编码CTP预编码后的等效信道矩阵按行分裂成NSU个K×[(NT‑1)K+NTL]维的子矩阵n＝1，…，NSU，NSU表示SC用户数，即其中由的第(n‑1)K+1行到nK行的元素构成，表示SC内SBS到第n个SU的等效信道矩阵；步骤4，将干扰项wS划分成NSU个K×1维的子矩阵wS[i]，i＝1，…，NSU，即wS＝(wS[1]H，wS[2]H，…，wS[NSU]H)H，其中ws[i]由wS的第(i‑1)K+1行到iK行的元素构成，表示第i个SU接收到的干扰项；步骤5，初始化m＝1；步骤6，计算第m个SU用户层内预编码ITP对应的矩阵零空间的一组标准正交基Vnull[m]，包括以下步骤：i.构造第m个SU的层内等效干扰信道矩阵其中，是一个[(NSU‑1)K]×[(NT‑1)K+NTL]维的矩阵，至少有一个Nnull[m]维的零空间，其中Nnull[m]＝NTL+(NT‑NSU)K；ii.对进行奇异值分解求得的零空间标准正交基Vnull[m]，其中，和均为酉矩阵，为对角矩阵，其对角线元素为的(NSU‑1)K个奇异值；则零空间的一组标准正交基Vnull[m]＝VSS[m](：，(NSU‑1)K+1：(NT‑1)K+NTL)；步骤7，计算后处理矩阵其中，是wS[m]的自相关矩阵；步骤8，求解选取和旋转操作矩阵T[m]，使得第m个SU的信道容量达到最大，包括以下步骤：i.计算矩阵对XH[m]X[m]做特征值分解：XH[m]X[m]=Qxx[m]Λxx[m]QxxH[m];]]>其中，为酉矩阵，为对角矩阵，其对角线元素为矩阵XH[m]X[m]的特征值；ii.矩阵T[m]由Qxx[m]的前D[m]列构成，即T[m]＝Qxx[m](：，1：D[m])，其中，D[m]是SU对应的发送维度，当时，D[m]＝Nnull[m]，当时D[m]＝K；步骤9，求第m个SU的优化层内预编码ITP矩阵步骤10，计算第m个SU的信道容量C[m]=1K+Llog2|IK+Q[m]H‾SS[m]Vnull[m]T[m]P[m]TH[m]VnullH[m]H‾SSH[m]Q[m]H|,]]>其中，IK表示K×K维的单位矩阵，表示发送给第m个SU的信号功率分配矩阵，由注水功率算法获得P[m]；步骤11，m加1，重复步骤6～11，直到m＝NSU优化设计完成。