技術(shù)特征：

1.一種基于均方誤差的低復(fù)雜度MIMO干擾信道接收機(jī)，其特征在于，所述基于均方誤差的低復(fù)雜度MIMO干擾信道接收機(jī)是通過如下設(shè)計方法得到的：

以最差數(shù)據(jù)流平均MSE為優(yōu)化目標(biāo)，通過MMSE接收和拉格朗日對偶迭代更新閉式的接收和發(fā)送向量，具體包括以下步驟：

步驟1：設(shè)置系統(tǒng)參數(shù)：用戶數(shù)為K，第k對發(fā)射機(jī)和接收機(jī)中的發(fā)射機(jī)、接收機(jī)分別記為第k個發(fā)射機(jī)、第k個接收機(jī)，第k個發(fā)射機(jī)的天線數(shù)為M_k，第k個接收機(jī)的天線數(shù)為N_k，第k對發(fā)射機(jī)和接收機(jī)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)為d_k，第k個發(fā)射機(jī)的功率約束為P_k，第k個接收機(jī)處的零均值復(fù)高斯加性噪聲的協(xié)方差為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的前一時刻的估計信道狀態(tài)信息為信道估計誤差矩陣為Δ_kj、信道時間相關(guān)系數(shù)為ρ_kj、時延誤差矩陣為F_kj；其中：k,j＝1,...,K；信道估計誤差矩陣Δ_kj的每一項均服從均值為0方差為σ²的復(fù)高斯分布，時延誤差矩陣F_kj的每一項均服從均值為0方差為的復(fù)高斯分布；σ為信道估計誤差矩陣Δ_kj每一項服從復(fù)高斯分布的標(biāo)準(zhǔn)差；

步驟2：定義e_k,l為第k對用戶第l個數(shù)據(jù)流的MSE：

$e_{k,l}={|g_{k,l}^H{H}_{\mathrm{kk}}{b}_{k,l}-1|}^2+\underset{(j,i)\≠(k,l)}{\mathrm{\Σ}}{\left|g_{k,l}^H{H}_{\mathrm{kj}}{b}_{j,i}\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2{\left|\right|g_{k,l}\left|\right|}^2$

其中：H_kk為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的信道狀態(tài)信息，上標(biāo)H表示共軛轉(zhuǎn)置操作，b_j,i為第j個發(fā)射機(jī)對第i個數(shù)據(jù)流的波束成形向量，σ_k為第k個接收機(jī)處的零均值復(fù)高斯加性噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，b_k,l為第k個發(fā)射機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流的波束成形向量，g_k,l為第k個接收機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流的接收向量，其中：l,i＝1,...,d_k，H_kj為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的當(dāng)前實際信道狀態(tài)信息，即其中：k,j＝1,...,K；

步驟3：計算統(tǒng)計誤差范圍內(nèi)第k對用戶第l個數(shù)據(jù)流的平均MSE

${\stackrel{\‾}{e}}_{k,l}=\underset{j,i}{\mathrm{\Σ}}{|g_{k,l}^H{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kj}}{\hat{H}}_{\mathrm{kj}}{b}_{j,i}-{\mathrm{\δ}}_{k,l}^{j,i}|}^2+\underset{j,i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{kj}}^2{\left|\right|b_{j,i}\left|\right|}^2{\left|\right|g_{k,l}\left|\right|}^2+{\mathrm{\σ}}_k^2{\left|\right|g_{k,l}\left|\right|}^2$

其中：為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的前一時刻的估計信道狀態(tài)信息；

${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{kj}}=\sqrt{{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kj}}^2+1-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kj}}^2},\∀k,j,{\mathrm{\δ}}_{k,l}^{j,i}=\left\{\begin{array}{cc}1& j=k,i=l\\ 0& \mathrm{otherwise}\end{array}\right.$

步驟4：對第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的估計信道矩陣進(jìn)行奇異值分解，即U表示維度為N_k×N_k的酉矩陣，Σ表示維度為N_k×M_k的半正定對角矩陣，V表示維度為M_k×M_k的酉矩陣，初始化發(fā)送矩陣$B_k^{\left(0\right)}=\left[\begin{array}{cccc}{b}_{k,1}^{\left(0\right)}& b_{k,2}^{\left(0\right)}& ...& b_{k,d_k}^{\left(0\right)}\end{array}\right]$為V的前d_k列，其中：k＝1,...,K，最大迭代次數(shù)o_max和i_max，o_max為外層迭代的最大迭代次數(shù)，i_max為內(nèi)層迭代的最大迭代次數(shù)，迭代次數(shù)n_o＝0；為第k個發(fā)射機(jī)的初始波束成形矩陣，為第k個發(fā)射機(jī)對第d_k個數(shù)據(jù)流的初始波束成形向量；

步驟5：使迭代次數(shù)n_o的值增加1，固定第k個發(fā)射機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流在第n_o-1次迭代的發(fā)送波束成形向量其中：k＝1,...,K,且l＝1,...,d_k，通過MMSE接收更新第k個接收機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭代的接收向量其中：k＝1,...,K，且l＝1,...,d_k；

步驟6：固定接收向量其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k初始化迭代次數(shù)n_i＝0，對應(yīng)第k個用戶第l個數(shù)據(jù)流的初始拉格朗日變量其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k，d_j為第j對發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)；

步驟7：使迭代次數(shù)n_i的值增加1，固定在第n_i-1次迭代中對應(yīng)第k個用戶第l個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k，計算公式當(dāng)v_k＝0時的值，v_k為對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量：

如果則更新拉格朗日變量表示在第n_i次迭代對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量；

如果則通過二分搜索法求解更新在第n_i次迭代對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量其中：k＝1,...,K；

其中，公式是指：

其中：P_k是第k個發(fā)射機(jī)的最大發(fā)射功率，

ρ_kk為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，U_k為矩陣特征值分解 得到的酉矩陣，Σ_k為矩陣特征值構(gòu)成的對角矩陣，為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第k個接收機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭代的接收向量，v_k為對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量，為第n_i-1次迭代后計算得到的矩陣，即$A_k^{(n_i-1)}=\underset{j,i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{j,i}^{(n_i-1)}[{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{jk}}^2{\hat{H}}_{\mathrm{jk}}^H{g}_{j.i}^{\left(n_o\right)}{g}_{j,i}^{\left(n_o\right)H}{\hat{H}}_{\mathrm{jk}}+{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{jk}}^2{\left|\right|g_{j,i}^{\left(n_o\right)}\left|\right|}^{2}I],$其中：k,j＝1,...,K且l,i＝1,...,d_k，[·]_ii為矩陣的第i個對角元素；為第n_i-1次迭代中對應(yīng)第j個用戶第i個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量，ρ_jk為第k個發(fā)射機(jī)到第j個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，為第k個發(fā)射機(jī)到第j個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第j個接收機(jī)對第i個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭代的接收向量，μ_jk由估計標(biāo)準(zhǔn)差σ和信道的時間相關(guān)系數(shù)ρ_jk構(gòu)成，即${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{jk}}=\sqrt{{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{jk}}^2+1-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{jk}}^2},$I為單位矩陣；

步驟8：固定拉格朗日變量和其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k，求解方程組更新在第n_i次迭代中對應(yīng)第k個用戶第l個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k；

其中，方程組是指：

$\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{\λ}}_{k,j}=\max (\frac{1+{\mathrm{\σ}}_k^2{\left|\right|g_{k,l}^{\left(n_o\right)}\left|\right|}^2-\mathrm{\ω}}{{2D}_{k,l}},0),k=1,...,K,d=1,...,d_k\\ \underset{k,l}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\λ}}_{k,l}=1\end{array}\right.$

其中：

$D_{k,l}={\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kk}}^2{g}_{k,l}^{\left(n_o\right)}{\hat{H}}_{\mathrm{kk}}{(A_k^{(n_i-1)}+v_k^{\left(n_i\right)}I)}^{-1}{\hat{H}}_{\mathrm{kk}}^H{g}_{k,l}^{\left(n_o\right)},$

k＝1,...,K且l＝1,...,d_k；

λ_k,l表示第n_i次迭代中對應(yīng)第k個用戶第l個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量，即σ_k為第k個接收機(jī)處的零均值復(fù)高斯加性噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，為第k個接收對第l個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭代的接收向量，ω是為了求解而引入的非負(fù)變量，為第n_i次迭代中對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量，ρ_kk為第k個發(fā)射機(jī)到第j個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)；

步驟9：如果n_i＜i_max，則返回步驟7，否則進(jìn)入步驟10；

步驟10：由接收向量和拉格朗日變量和更新第n_o次迭代中第k個發(fā)射機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流的發(fā)送波束成形向量其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k；

步驟11：如果n_o＜o(jì)_max，則返回步驟5，否則流程截止，輸出其中：k＝1,...,K且l＝1,...,d_k。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均方誤差的低復(fù)雜度MIMO干擾信道接收機(jī)，其特征在于，所述步驟5中的MMSE接收是指：

$g_{k,l}^{\left(n_o\right)}={(\underset{j,i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kj}}^2{\hat{H}}_{\mathrm{kj}}{b}_{j,i}^{(n_o-1)}{b}_{j,i}^{(n_o-1)H}{\hat{H}}_{\mathrm{kj}}^H+\underset{j,i}{\mathrm{\Σ}}{\mathrm{\μ}}_{\mathrm{kj}}^2{\left|\right|b_{j,i}^{(n_o-1)}\left|\right|}^{2}I+{\mathrm{\σ}}_k^{2}I)}^{-1}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kk}}{\hat{H}}_{\mathrm{kk}}{b}_{k,l}^{(n_o-1)}$

其中：k,j＝1,...,K且l,i＝1,...,d_k；ρ_kj為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第n_o-1次迭代中第j個發(fā)射機(jī)對第i個數(shù)據(jù)流的發(fā)送波束成形向量，μ_kj為由估計標(biāo)準(zhǔn)差σ和信道的時間相關(guān)系數(shù)ρ_kj構(gòu)成的系數(shù)，即I為單位矩陣，σ_k為第k個接收機(jī)處的零均值復(fù)高斯加性噪聲的標(biāo)準(zhǔn)差，ρ_kk為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第n_o-1次迭代中第k個發(fā)射機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流的發(fā)送波束成形向量。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于均方誤差的低復(fù)雜度MIMO干擾信道接收機(jī)，其特征在于，所述步驟10中的更新發(fā)送向量是指：

$b_{k,l}^{\left(n_o\right)}={(A_k^{\left(n_i\right)}+v_k^{\left(n_i\right)}I)}^{-1}{\mathrm{\λ}}_{k,l}^{\left(n_i\right)}{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{kk}}{\hat{H}}_{\mathrm{kk}}^H{g}_{k,l}^{\left(n_o\right)}$

其中：k,j＝1,...,K且l,i＝1,...,d_k；

為第n_i次迭代中對應(yīng)第k個發(fā)射機(jī)的拉格朗日變量，為第n_i次迭代中對應(yīng)第k個用戶第l個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量，ρ_jk為第j個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，ρ_kk為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)信道的時間相關(guān)系數(shù)，為第k個發(fā)射機(jī)到第k個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第k個接收機(jī)對第l個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭 代的接收向量，為第n_i次迭代中對應(yīng)第j個用戶第i個數(shù)據(jù)流的拉格朗日變量，為第k個發(fā)射機(jī)到第j個接收機(jī)的估計信道矩陣，為第j個接收機(jī)對第i個數(shù)據(jù)流在第n_o次迭代的接收向量，μ_jk為由估計標(biāo)準(zhǔn)差σ和信道的時間相關(guān)系數(shù)ρ_jk構(gòu)成的系數(shù)，即${\mathrm{\μ}}_{\mathrm{jk}}=\sqrt{{\mathrm{\σ}}^2{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{jk}}^2+1-{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{jk}}^2}.$