具体实施方式

为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。

本发明的一种基于波束赋形的多用户空间调制方法，首先，基站基于空间调制原理选择多根活跃天线向多个用户发送信号，每根活跃天线上发送的信号互不相同，活跃天线通过要传送的信息比特选择；然后，基站使用剩余的所有非活跃天线对每一个发送信号进行波束赋形，使发送信号获得理想的信道状态，实现波束增强的同时消除多用户间的干扰，在现有空间调制方案的基础上由单用户场景推广到多用户场景，波束赋形向量通过迫零准则获得；最后，接收到信号的用户将信号向量直接进行最大似然检测，根据估计出的基站端每根天线上发送信号的不同，分辨出活跃天线的具体位置，从而正确译码。基站向用户发送的每一个信号，基站对该信号进行波束赋形的天线数等于基站未选择的非活跃天线数和原本发送该信号的那根活跃天线，该活跃天线在发送信号的同时，也会和其他非活跃天线共同进行波束赋形，便于用户侧从多根参与波束赋形的天线中辨别出活跃天线的位置。

假设基站侧有5根天线，用户1选择第1、2根天线作为活跃天线分别发送信号s₁、s₂，用户2选择第2、3根天线作为活跃天线分别发送信号s₃、s₄，则基站侧发送信号配置如图2所示。以用户1为例，对于信号s₁，基站使用第1、3、4、5这四根天线对其进行波束赋形；对于信号s₂，基站使用第2、3、4、5这四根天线对其进行波束赋形。由于第1、2根天线上分别发送s₁、s₂这两个单一信号，而第3、4、5根天线上均发送所有活跃天线发送信号之和s₁+s₂，通过最大似然检测，用户1就可以根据每根天线上发送信号的不同分辨出第1、2根天线为活跃天线，根据选择的空间调制方案，用户1就可以正确译码。

3.根据权利要求1所述的一种基于波束赋形的多用户空间调制方法，其特征在于用户辨别基站端活跃天线的方法具体为：基站的多根活跃天线发送的是不同的单一的信号，而基站的非活跃天线上发送的是所有活跃天线发送信号之和。

如图1所示，本发明适用于发射端和多个接收端之间通信，其中发射端为具有N_t根天线的基站，接收端为具有N_R根天线的用户，用户数为N，每个用户一个时隙同时激活m根天线，m的数值仅受到所选择的空间调制方案影响，m大于1且小于N_t，分别发送m种信号样式不同的信号，将用户i发送的第j个信号表示为s_ij，发送信号s_ij的所有天线的序号集合为α_ij，信号s_ij的预编码向量为维度为(N_t-m+1)×1，发送信号s_ij的所有天线到用户n的信道矩阵为维度为N_R×(N_t-m+1)；

具体步骤如下：

步骤1)基站将待发送的信息比特划分为长度相同的若干个信息块，信息块的长度由空间样式的维度决定，所述空间样式是指基站可以选择哪些天线发送信号，受到所选择的现有空间调制方案的影响；

步骤2)基于选择的现有空间调制方案，基站根据划分后的信息块相应的天线向用户发送信号，发送信号的天线即为活跃天线；

步骤3)基于迫零准则，基站利用未被选择发送信号的非活跃天线和发送信号的活跃天线对发送给用户的每个发送信号进行波束赋形，实现在现有的空间调制技术基础上，实现由单用户场景到多用户场景的推广；

步骤4)每个用户收到的信号无其它用户间干扰，信号仅包含高斯白噪声；基于最大似然检测算法，用户估计出基站端每个天线所发送的信号样式，获得每个接收信号对应基站所有发送该信号的天线序列集合；

步骤5)利用每个接收信号对应基站的天线序列集合，用户根据估计出的基站端每根天线上发送的不同信号，辨别出活跃天线的具体位置以及对应编号；

步骤6)，用户根据基站采用的空间调制方案进行常规的信息解码，恢复原始信息比特。

5.根据权利要求4所述的基于波束赋形的多用户空间调制方法，其特征在于：现有空间调制方案案需要满足的要求为：在该空间调制方案中，每个用户在一个时隙要同时激活基站侧多根天线，且这些活跃天线上发送的信号要互不相同；符合要求的包括逐级编码空移键控的空间调制方案SC-SSK：SuccessiveCodedSpatial ShiftKeying。

下面结合附图对本发明作进一步的说明。参考图1所示，图1为一个实施例的基于波束赋形的多用户空间调制原理框图；

不失一般性，假设基站侧有N_t根天线，用户数为N，每个用户有N_R根天线，基于所选用的空间调制方案，每个用户一个时隙同时激活m根天线，分别发送m个不同的信号，s_ij表示用户i发送的第j个信号，即用户1发送的信号为：s₁₁,s₁₂,…,s_1m，用户2发送的信号为：s₂₁,s₂₂,…,s_2m，用户N发送的信号为：s_N1,s_N2,…,s_Nm，其中：s_ij≠s_i'j',i≠i'或j≠j'。α_ij表示发送信号s_ij的所有天线的序号集合，表示信号s_ij的预编码向量，维度为(N_t-m+1)×1。表示发送信号s_ij的所有天线到用户n的信道矩阵，维度为N_R×(N_t-m+1)。

一种基于波束赋形的多用户空间调制方法可通过如下四个过程来具体实施：

(1)空间调制过程

步骤1)基站将信息比特划分为长度相同的若干个信息块，信息块的长度由空间样式的维度决定；

步骤2)基于选择的空间调制方案，基站根据划分后的信息块选择活跃天线发送信号。这里，假设每个用户选择了m根活跃天线发送信号；

(2)波束赋形过程

步骤3)对于每一个用户，基站使用该用户没有选择的所有非活跃天线，对该用户发送的每一个信号进行波束赋形；

以用户1为例。用户1选择了m根活跃天线分别发送信号s₁₁,s₁₂,…,s_1m，这样基站侧就可以使用剩下的(N_t-m)根非活跃天线对s₁₁,s₁₂,…,s_1m分别进行波束赋形。即：使用剩下的(N_t-m)根非活跃天线和发送s₁₁的那根活跃天线对信号s₁₁进行波束赋形。使用剩下的(N_t-m)根非活跃天线和发送s₁₂的那根活跃天线对信号s₁₂进行波束赋形。重复上述步骤步骤，可以分别对s₁₃,…,s_1m进行波束赋形。其他(N-1)个用户重复上述步骤，可以对每一个用户发送的每一个信号进行波束赋形。

步骤4)基于迫零准则，基站求解出对应的预编码向量，对信号进行波束赋形，然后通过天线发送出去；

首先，基站估计出基站处所有天线到用户n(n＝1,2,…,N)的信道矩阵H_n，其维度均为N_r×N_t；然后，基站根据信号s_ij所选择的天线组合α_ij，从H_i中选择合适的列向量组成矩阵 表示信号s_ij所选择的天线到用户i的信道矩阵，维度为N_R×(N_t-m+1)。基站再从剩下的信道矩阵H₁,H₂,…,H_j,…,H_N(j≠i)中选择合适的列向量组成用户i的干扰矩阵即发送信号s_ij的天线到其他(N-1)个用户的信道矩阵，维度为(N-1)N_R×(N_t-m+1)；最后，基站利用与求解出信号s_ij对应的预编码向量这里，我们基于迫零准则求解预编码向量即要求对信号进行波束赋形后，能够在干扰用户方向形成零陷，消除用户间干扰，同时对目标用户实现相长干涉，起到波束增强的效果。因此，预编码向量的求解问题就可以转化为如下优化问题的求解：

其中：表示信号s_ij的预编码向量，维度为(N_t-m+1)×1；表示发送信号s_ij的所有天线到用户i的信道矩阵，维度为N_R×(N_t-m+1)；表示用户i的干扰矩阵，即发送信号s_ij的所有天线到其他(N-1)个用户的信道矩阵，维度为(N-1)N_R×(N_t-m+1)。

为了消除信号s_ij对其它(N-1)个用户的干扰，我们要求与其他(N-1)个用户的信道矩阵相正交，即：要落在的正交子空间上。此时我们要保证：(N_t-m+1)≥(N-1)N_R，即发送信号s_ij的天线数目要大于其它(N-1)个用户的所有天线数，这样才存在正交子空间。同时的秩满足：这意味着的正交子空间中至少存在k＝(N_t-m+1)-(N-1)N_R个正交基。通过这k个正交基的线性组合我们就可以得到从而消除用户间的干扰。

下面，我们通过求解优化问题来得到信号s_ij的预编码向量

①对用户i的干扰矩阵做SVD分解，得：

其中：是的左奇异矩阵，维度为：(N-1)N_R×(N-1)N_R；是一个对角阵，其对角线数值构成了矩阵的奇异值，维度为(N-1)N_R×(N_t-m+1)；矩阵构成了的右奇异矩阵，它们分别对应了的非零奇异值和零奇异值，维度分别为：(N_t-m+1)×(N_t-m+1-k)、(N_t-m+1)×k。

②的列向量构成了的一组正交基，此时，预编码向量可写为：

其中：表示组合系数向量，维度为：k×1。这里，为了保证我们要求

③将式(3)带入式(1)，优化问题可以改写为如下形式：

利用矩阵范数的定义，式(4)又可以改写成如下形式：

其中，是一个Hermite矩阵。这时，我们的优化问题就转化为对组合系数向量的求解。只要求解出最优的就可以利用式(3)得到最优的预编码向量

④观察式(5)可知，这是一个带约束的非线性优化问题，而且是一个凸优化问题。我们可以使用内点法来求解。Matlab中有内置的优化函数库，我们也可以使用fmincon函数来求解上述优化问题。

(3)检测过程

步骤5)根据编码过程，用户对发射的空间样式进行估计；

基站对信号进行波束赋形后发送出去，用户收到含噪信号后对其进行检测、译码。以用户1为例，用户1接收到的信号如下所示：

其中：y₁是用户1收到的信号向量，维度为N_R×1；n是加性高斯白噪声向量，维度为N_R×1，其中每个分量均服从均值为零，方差为的复高斯分布。

因为我们是基于迫零准则得到的预编码向量，完全消除了用户间的干扰，所以用户1仅接收到本用户的信号，收不到其他用户的信号。

步骤6)如步骤5)基于最大似然检测算法，用户估计出基站端每个天线所发送的信号；

以用户1为例，其最大似然检测可表示为：

其中：||·||_F表示Frobenius范数，α_1j表示发送信号s_1j的所有天线的序号集合，表示ML检测下对发送信号s_1j的所有天线的序号集合估计。

(4)译码过程

步骤7)根据步骤6)处理后的信号，用户辨别出活跃天线的具体位置；

步骤8)根据基站采用的空间调制方案，用户利用检测出的活跃天线的位置进行信息解码，恢复原始信息比特。

以用户1为例。通过ML检测，用户1可以估计出发送信号s₁₁,s₁₂,…,s_1m的所有天线的序号集合，即：然后，用户1要根据这些天线的序号集合来辨别活跃天线的位置。我们注意到：基站在进行波束赋形时，每个活跃天线仅发送s₁₁,s₁₂,…,s_1m中的某一个信号，而非活跃天线要同时发送s₁₁,s₁₂,…,s_1m这m个信号。利用天线发送信号的不同，用户1就可以顺利辨别出活跃天线的位置，即：利用估计出的用户1可以知道基站端的每根天线发送哪些信号，那些仅发送s₁₁,s₁₂,…,s_1m中某一个信号的天线是活跃天线，其余的天线均是非活跃天线。最后，用户1就可以基于选择的空间调制方案，通过活跃天线的位置顺利译码。

(5)仿真结果

在仿真中，我们随机生成复高斯随机信道矩阵，信道矩阵中每一个元素的实部与虚部均服从均值为0，方差为的高斯分布。我们这里选用的空间调制方案满足之前所提的要求，即一次激活多根天线，每根天线分别发送不同的信号。此外，下面所有仿真中的多用户场景均是指包含两个用户的场景，用户端均采用ML解调。

首先，我们比较了单用户场景与基于本专利的多用户场景的误比特率性能。为了比较的公平性，我们设置两种场景下基站的天线数均为5根，每个用户的接收天线数均为2根，每个用户发送信号的功率均为1。

如图3所示，在信噪比小于等于10dB时，多用户场景与单用户场景的误比特率性能几乎一致，而且多用户场景的总传输速率可以达到8比特/传输，是单用户场景的两倍；当信噪比大于10dB时，单用户场景的误码率性能要优于多用户场景。例如，在BER＝1×10^-3时，单用户场景所需的信噪比约为20.5dB，多用户场景所需的信噪比约为23dB，单用户比多用户有2.5dB的增益。但注意，此时多用户场景的总传输速率仍是单用户场景的两倍。

然后，我们研究了基站端天线数对多用户场景的误比特率性能影响。这里，基站的天线数分别为5根和15根，每个用户的接收天线数均为2根，每个用户发送信号的功率均为1，两种场景下总传输速率均为8比特/传输。

如图4所示，在传输速率不变的条件下，当基站天线数由5根增加到15根时，系统的平均误比特率性能明显提升。例如，在BER＝1×10^-2时，15根发送天线时所需的信噪比约为12dB，5根发送天线时所需的信噪比约为16.5dB，前者比后者有4.5dB的增益。这是因为基站端天线数越多，用于波束赋形的天线数也越多，对信号的增强效果就越好，误码率也就越低。

最后，我们比较了不同多用户方案的误比特率性能。我们选用了一种基于天线分组的多用户空间调制方案作为比较对象。为了保证公平性，两种方案的基站端天线数均为15根，每个方案中均有两个用户，每个用户的天线数为2，系统总传输速率均为8比特/传输。

如图5所示，本专利提出的基于波束赋形的多用户空间调制方案在误比特率性能上要优于基于天线分组的方案。例如，在BER＝1×10^-2时，本方案所需的信噪比约为12dB，基于分组方案所需的信噪比约为15.5dB，本方案比基于分组的方案有3.5dB的增益。这凸显了本方案性能的优越性。同时，本方案在基站有15根天线时，完全可以支持更高速率的传输。