本發(fā)明涉及通信領域，尤其涉及一種數據處理方法和裝置。

背景技術：

大規(guī)模多入多出(multiple-inputmultiple-output，mimo)系統(tǒng)使得頻譜效率和系統(tǒng)容量的大大提升，但是實際系統(tǒng)中受天線尺寸及基站空間限制，不可能在水平方向上擺放大量天線。為解決此問題，全維mimo(fulldimensionalmimo，fd-mimo)系統(tǒng)采用2d面陣天線陣結構，在基站端配備大量的天線陣元為有源天線陣元的天線，允許進行動態(tài)自適應預編碼，從而使得更多的用戶在相同的時、頻資源上進行下行傳輸，從而可實現高階多用戶mimo(mu-mimo)傳輸。其中，多用戶預編碼的核心就是在發(fā)送端對信號進行預處理從而將用戶間的干擾預先消除，以實現多用戶通信。因此在fd-mimo系統(tǒng)下，設計有效的預編碼方案進一步提升mu-mimo的系統(tǒng)性能成為研究重點。

然而，隨著天線數的增多，信道矩陣的維度隨之擴展，導致傳統(tǒng)的預編碼方案復雜度隨之提高。在fd-mimo系統(tǒng)下，降低預編碼設計的復雜度主要方式是對現有預編碼方案設計的數學模型做近似或簡化，如基于截斷多項式近似矩陣逆運算的預編碼算法和簡化信漏噪比(slnr)的方法。對于基于截斷多項式近似矩陣逆運算的預編碼算法而言，由于預編碼計算復雜度主要與矩陣求逆操作有關，主要通過多項式近似降低預編碼求解復雜度，但該方法所獲得的系統(tǒng)性能很大程度上取決于多項式近似階數，存在一定局限性；對于簡化slnr而言，即通過轉換矩陣以降低預編碼矩陣求解的需要求逆的次數，但該方法的實現前提是當用戶數遠遠小于發(fā)射天線數時有效，故其應用場景有限。

技術實現要素：

有鑒于此，為解決上述問題本發(fā)明實施例提供一種數據處理方法和裝置。

為達到上述目的，本發(fā)明實施例的技術方案是這樣實現的：

本發(fā)明實施例的數據處理方法，包括：

利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；

為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；

根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

本發(fā)明實施例中，所述根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量，包括：

利用所述垂直波束賦形矢量，計算得到等效水平信道信息；

根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

本發(fā)明實施例中，所述利用信道相關性進行用戶分組，包括：

利用比例公平方式選擇各組的主用戶；

基于預設策略選擇與所述主用戶相匹配的組內用戶。

本發(fā)明實施例中，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量，包括：

基于預設準則確定所述用戶集合中的各用戶的垂直波束賦形矢量。

本發(fā)明實施例中，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量，包括：

為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

或，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；

或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

本發(fā)明實施例的數據處理裝置，包括用戶分組模塊、配置模塊和確定模塊；

所述用戶分組模塊，用于利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；

所述配置模塊，用于為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；

所述確定模塊，用于根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

本發(fā)明實施例中，所述確定模塊包括計算單元和確定單元；

所述計算單元，用于利用所述垂直波束賦形矢量，計算得到等效水平信道信息；

所述確定單元，用于根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

本發(fā)明實施例中，所述用戶分組模塊包括第一選擇單元和第二選擇單元；

所述第一選擇單元，用于利用比例公平方式選擇各組的主用戶；

所述第二選擇單元，用于基于預設策略選擇與所述主用戶相匹配的組內用戶。

本發(fā)明實施例中，所述確定模塊，還用于基于預設準則確定所述用戶集合中的各用戶的垂直波束賦形矢量。

本發(fā)明實施例中，所述配置模塊，還用于為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；或，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

本發(fā)明實施例所提供的數據處理方法和裝置，利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢 量；根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。如此，本發(fā)明實施例通過配置垂直波束賦形矢量來降低用戶組間干擾的同時達到信道降維的效果；進一步通過水平預編碼能夠實現組內多用戶的傳輸，從而有效解決現有預編碼方法中存在的計算復雜度高且應用場景受限的問題。

附圖說明

圖1為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖一；

圖2為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖二；

圖3為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖三；

圖4為本發(fā)明實施例mufd-mimo系統(tǒng)架構圖；

圖5為本發(fā)明實施例用戶信道相關性示意圖；

圖6為本發(fā)明實施例不同垂直波束賦形機制下系統(tǒng)頻譜效率圖；

圖7為本發(fā)明實施例不同垂直波束賦形機制下邊緣頻譜效率圖；

圖8為本發(fā)明實施例不同用戶分組方案下的系統(tǒng)頻譜效率圖；

圖9為本發(fā)明實施例不同用戶分組方案下的邊緣頻譜效率圖；

圖10為本發(fā)明實施例數據處理裝置的組成結構示意圖。

具體實施方式

在本發(fā)明實施例中，利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

下面結合附圖及具體實施例對本發(fā)明再作進一步詳細的說明。

實施例一

圖1為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖一，如圖1所示，本發(fā)明實施例數據處理方法包括：

步驟101，利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；

具體地，在多用戶全維多輸入多輸出mufd-mimo系統(tǒng)中，利用信道相關性進行用戶分組，以保證組內用戶列信道相關性強，組間用戶列信道相關性差，且所述用戶集合中的各用戶均可在同一時頻資源上服務。換句話說，即通過用戶分組后的用戶集合具有組內用戶列信道相關性強，組間用戶列信道相關性差的特性，相當于通過結合信道相關性的方式，在一定程度上降低了組間用戶干擾。

步驟102，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；

這里，在mufd-mimo系統(tǒng)中，為了消除組間用戶干擾，可以為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量。這樣，當針對每用戶均配置垂直波束賦形矢量，除了可以達到消除組間用戶干擾的效果，以期增強目標用戶的接收功率，還能夠降低對其他組用戶的泄露功率，同時降低有效信道維度。

具體地，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量，包括如下四種方式：

方式一，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式二，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；

方式三，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式四，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

步驟103，根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

具體地，本發(fā)明實施例在根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量的過程中，可以遵循比較經典的預編碼準則，如最大化信漏噪比(max-slnr)準則、最大化zf、塊對角化(bd)預編碼方法等。

通過本發(fā)明實施例所述數據處理方法，利用信道相關性進行用戶分組，得 到分組后的用戶集合；為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。如此，本發(fā)明實施例通過配置垂直波束賦形矢量來降低用戶組間干擾的同時達到信道降維的效果；進一步通過水平預編碼能夠實現組內多用戶的傳輸，從而有效解決現有預編碼方法中存在的計算復雜度高且應用場景受限的問題。

實施例二

圖2為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖二，如圖2所示，本發(fā)明實施例數據處理方法包括：

步驟1011，利用比例公平方式選擇各組的主用戶；

步驟1012，基于預設策略選擇與所述主用戶相匹配的組內用戶；

具體地，在本發(fā)明實施例步驟1011～1012中，可以采用比例公平-最大弦距離(pf-mcd)方式來進行用戶分組，即利用比例公平pc方式選擇各組的主用戶，組內用戶根據mcd選擇；還可以采用pf-cc方式來進行用戶分組，即利用比例公平pc方式選擇各組的主用戶，選擇組內用戶時則在經過列信道排序后，每次只需比較用戶與主用戶的行相關性，并且選出與主用戶行相關性最差的用戶作為同組用戶；還可以采用pf方式來進行用戶分組，即主用戶用比例公平進行選擇，組內用戶隨機選取。

步驟102，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；

這里，在mufd-mimo系統(tǒng)中，為了消除組間用戶干擾，可以為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量。這樣，當針對每用戶均配置垂直波束賦形矢量，除了可以達到消除組間用戶干擾的效果，以期增強目標用戶的接收功率，還能夠降低對其他組用戶的泄露功率，同時降低有效信道維度。

具體地，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量，包括如下四種方式：

方式一，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式二，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；

方式三，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式四，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

步驟103，根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

具體地，本發(fā)明實施例在根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量的過程中，可以遵循比較經典的預編碼準則，如最大化信漏噪比(max-slnr)準則、最大化zf、塊對角化(bd)預編碼方法等。

通過本發(fā)明實施例所述數據處理方法，利用比例公平方式選擇各組的主用戶；基于預設策略選擇與所述主用戶相匹配的組內用戶；為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。如此，本發(fā)明實施例通過配置垂直波束賦形矢量來降低用戶組間干擾的同時達到信道降維的效果；進一步通過水平預編碼能夠實現組內多用戶的傳輸，從而有效解決現有預編碼方法中存在的計算復雜度高且應用場景受限的問題。

實施例三

圖3為本發(fā)明實施例數據處理方法的實現流程示意圖三，如圖3所示，本發(fā)明實施例數據處理方法包括：

步驟101，利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；

具體地，在多用戶全維多輸入多輸出mufd-mimo系統(tǒng)中，利用信道相關性進行用戶分組，以保證組內用戶列信道相關性強，組間用戶列信道相關性差，且所述用戶集合中的各用戶均可在同一時頻資源上服務。換句話說，即通過用戶分組后的用戶集合具有組內用戶列信道相關性強，組間用戶列信道相關 性差的特性，相當于通過結合信道相關性的方式，在一定程度上降低了組間用戶干擾。

步驟102，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；

這里，在mufd-mimo系統(tǒng)中，為了消除組間用戶干擾，可以為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量。這樣，當針對每用戶均配置垂直波束賦形矢量，除了可以達到消除組間用戶干擾的效果，以期增強目標用戶的接收功率，還能夠降低對其他組用戶的泄露功率，同時降低有效信道維度。

具體地，為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量，包括如下四種方式：

方式一，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式二，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；

方式三，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；

方式四，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

步驟1031，利用所述垂直波束賦形矢量，計算得到等效水平信道信息；

具體地，將所述垂直波束賦形矢量應用于各列信道加以計算，得到等效水平信道信息。

步驟1032，根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

具體地，本發(fā)明實施例在根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量的過程中，可以遵從諸如最大化信漏噪比(max-slnr)準則、最大化zf、塊對角化(bd)預編碼方法等預編碼準則。

通過本發(fā)明實施例所述數據處理方法，利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢量；利 用所述垂直波束賦形矢量，計算得到等效水平信道信息；根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。如此，本發(fā)明實施例通過配置垂直波束賦形矢量來降低用戶組間干擾的同時達到信道降維的效果；進一步通過水平預編碼能夠實現組內多用戶的傳輸，從而有效解決現有預編碼方法中存在的計算復雜度高且應用場景受限的問題。

下面結合具體應用場景對本發(fā)明實施例所述數據處理方法進行具體描述。

考慮如圖4所示的系統(tǒng)，單小區(qū)fd-mimo下行傳輸系統(tǒng)，其中基站配置2d均勻面陣(upa)，包含nt＝nv×nh根天線(其中垂直方向nv根天線，水平方向nh根天線)。每小區(qū)隨機均勻播撒n個用戶，其中將調度的用戶分為l組，每組nu個用戶，且每個用戶配置單根天線。hkl為第l組第k個用戶的1×(nv×nh)維的信道矩陣，其中，表示第i列天線1×nv維的信道矢量。假設基站發(fā)射功率為p，各用戶接收噪聲為zk，噪聲功率為σ²。則第l組第k個用戶的接收信號可以表示為：

公式(1)中，skl為第l組k個用戶的發(fā)送信號；表示第k個用戶的垂直預編碼矩陣，其中為nv×1維矢量，且w^h(nh×1維，||w^h||＝1)表示第k個用戶的水平方向的預編碼矩陣。由公式(1)可以得到第l組第k個用戶的接收信干噪比(sinr)，和信漏噪比(slnr)如公式(2)、(3)所示：

系統(tǒng)總頻譜效率和每用戶平均頻譜效率分別為公式(4)和公式(5)所示：

邊緣頻譜效率為每用戶平均頻譜效率的第5％。

基于如圖4所示的系統(tǒng)，本發(fā)明一應用示例數據處理方法包括如下實現流程：

第一階段，假設基站已知理想信道狀態(tài)信息，則基站根據信道狀態(tài)信息選擇被調度用戶，考慮用戶調度公平性，主用戶利用比例公平(pf)進行選擇，組內用戶根據弦距離準則選擇，選擇l組，每組nu個用戶；具體操作如下：

第一步，定義初始用戶集合s＝{1,2,...n}，初始化已選用戶集合

第二步，首先利用比例公平(pf)準則選出第一組主用戶，即：更新剩余用戶集合s＝s-{k1}及已選用戶集合κ1＝κ1+{k1}；

第三步，1)比較主用戶k1和剩余n-1個用戶的列信道相關性并且由大到小排序(由于每用戶有nh列，全部進行比較計算量大，經過理論驗證，對每用戶信道做svd分解，其左奇異矢量可以表征用戶列信道，則用ui(i＝1…n),nv×1維矢量表示用戶列信道，則大大降低比較次數)；2)選擇前ns個用戶，組內用戶根據最大弦距離準則從ns-1個用戶中選出nu-1個用戶，其中h^h為nh×1維的用戶行信道信息(組內用戶具有列相關性強，行相關性弱特點)；

第四步，由于第三步中對用戶列信道相關性進行了排序，因此，再取出第 二組主用戶k2(與第一組主用戶列信道相關性弱)，相應取出ns個用戶，同第三步2)選出第二組剩余nu-1；

第五步，直到選出l組用戶后循環(huán)結束；

第六步：每個時隙根據上述方法更新所選用戶組；

第二階段，在基站端對已選出的用戶集合進行兩步預編碼矩陣的計算，分以下兩步：

第一步，基站根據用戶信道信息，以最大化垂直方向信漏噪比(slnr)為準則，計算垂直方向的每列波束賦形矢量(nv×1維)，如下式所示：

展開(6)式，優(yōu)化目標列，固定其余列天線，則可以得到下式：

其中，和表示nv×nv的相關矩陣，第一個表示目標用戶的優(yōu)化列的相關矩陣，第二個表示目標用戶的其余列的相關矩陣，類似，后兩項分別表示干擾用戶的優(yōu)化列和剩余列的相關矩陣，并且它們都是hermitian矩陣；令其中c1和c2是常數，因此進一步簡化(7)為

根據廣義瑞利熵知識，可以得到一列天線的預編碼矢量＝矩陣束(a,b)最大廣義特征值對應的特征向量；其中然后通過簡單的迭代獲得其他列天線的預編碼矢量，即有nh列天線，則通過nh次迭代即可獲得一個用戶的預編碼矩陣；

第二步，將第一步得到的垂直波束賦形矢量應用于各列信道，得到等效水平信道信息，此處定義分別為目標用戶和干擾用戶的1×nh維的等效信道矢量，采用最大化信漏噪比準則設計水平方向的多用戶預編碼矩陣

則＝矩陣束(c,d)最大廣義特征值對應的特征向量；其中，

在應用示例一中：

考慮3d-umi單小區(qū)100用戶場景，基站與用戶間信道winnerⅱ/+3d信道模型?；九渲锰炀€為16*8均勻面陣，即垂直方向16行天線，水平方向8列天線，且垂直天線間距為0.5λ(λ表示波長)，水平天線間距為10λ。以l＝2，ns＝20,nu＝8為例，每用戶配備單根天線?；景l(fā)射功率p＝44dbm，噪聲功率noise＝-174dbm/hz。仿真10個drop，每個drop包含100個tti。在該場景下來驗證本發(fā)明實施例所提及的用戶分組方案的有效性。

如圖5所示，所述實線cc-intra表示組內用戶列天線對應信道的相關性，虛線cc-inter表示組間用戶列天線對應信道的相關性，點劃線ecc-intra表示組內用戶等效信道的相關性。并給出了不同用戶間信道的相關性。從圖中可以看出，組內用戶列信道間的相關性基本在0.8以上，組間用戶列信道的相關性基本在0.2以下。如此，滿足本預編碼方案對用戶信道的要求，則根據以上預編碼矩陣的設計方案可以有效地降低組間用戶的干擾。從中還可以看出，通過預編碼矩陣作用后的組內用戶的等效信道矩陣的相關性較低，滿足多用戶傳輸 系統(tǒng)對用戶間信道間正交性的要求，可以獲得多用戶的性能增益。

在應用示例二中：

考慮與應用示例一相同的系統(tǒng)場景，將基站天線配置改為水平天線配置8根天線，垂直天線數從2～16變化，在該場景下，采用系統(tǒng)頻譜效率(sse)和邊緣頻譜效率(ese)作為本方案性能的度量，來比較隨著垂直天線數變化，不同垂直波束賦形機制下的性能。

圖6中和圖7中對比所提四種機制和大規(guī)模mimo下共軛波束賦形機制，提供了系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率，先來介紹所提四種機制如下：

thedc-puescheme：表示為每用戶設計一個垂直預編碼矩陣w^v，且每列各不相同；目的：每用戶一個預編碼矢量使其波束更精準的對準目標用戶，且對其他用戶泄漏最??；

theic-puescheme：同樣為每個用戶設計一個垂直預編碼矩陣w^v，且每列都相同；目的：與機制1相比機制2每個用戶只需計算一列天線的預編碼矢量，因此相比機制1，預編碼矢量的復雜度有所降低；

thedc-eguscheme：每組用戶設計一個波束賦形矢量，且該波束賦形矢量的每列都不同，預編碼矩陣設計復雜度低于機制1和機制2，即一個波束覆蓋一組用戶；

theic-eguscheme：每組用戶設計一個波束賦形矢量，且該波束賦形矢量的每列都相同，預編碼矩陣設計復雜度低于前面三種機制，即一個波束覆蓋一組用戶。

從整體觀察到，所提四種預編碼機制隨著垂直天線數由2～16變化系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率遠優(yōu)于共軛波束賦形機制；當垂直天線數為16時，與共軛波束賦形機制相比，所提方案獲得的系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率分別提高1.34～1.99倍和1.8～2.6倍，邊緣頻譜效率顯著提升；當nv＝16時，如表1所示，由上到下，復雜度降低，相應的性能也降低，即復雜度降低以犧牲部分性能為代價，符合理論分析；機制2與機制3相比：當垂直天線數nv大于水平天線數 nh(8<nv≤16)時，機制3系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率優(yōu)于機制2，因為經過垂直預編碼后，在機制3下等效信道正交性遭到的破壞較小，即較機制2下的等效信道正交性，機制3等效信道正交性較強，因此在機制2下，用戶所受組間用戶干擾較大，該情況下，機制3性能優(yōu)于機制2；當垂直天線數nv小于或等于水平天線數nh(nv≤8)時，機制2性能優(yōu)于機制3，因為，水平天線數固定為nh＝8，系統(tǒng)性能主要取決于垂直天線數，而此時因為每組服務8用戶，機制2、3垂直維度沒有富余的自由度抑制組間干擾，因此性能基本相同；機制1與機制3相比：隨垂直天線數的增多，每組用戶一個波束與每用戶一個波束獲得系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率很接近，說明簡單迭代的方案可以進一步降低預編碼復雜度的同時還能獲得較好的性能，充分說明本發(fā)明實施例所述方案的有效性；除此之外，從圖中還可看出，隨著垂直天線數由2～16變化，系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率顯著提升，且天線數越多，抑制用戶間干擾能力越強。

表1

應用示例三：

在上述應用示例二的基礎上，系統(tǒng)場景不變，基于第一種垂直波束賦形方案(thedc-puescheme)來仿真不同用戶分組方案的sse和ese。

圖8和圖9給出了基于第一種預編碼方案下不同用戶分組方案的系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率；其中pf-mcd為主用戶根據比例公平選擇，組內用戶根據最大弦距離(mcd)選擇；pf-cc：即主用戶選擇與pf-mcd相同，但選擇 組內用戶，在經過列信道排序后，每次只需比較ns-1個用戶與主用戶的行相關性，并且選出與主用戶行相關性最差的用戶作為同組用戶；pf：即主用戶用比例公平進行選擇，組內用戶隨機選??；對比三種用戶方案，如表2所示，其復雜度依次遞減，同樣其性能也依次遞減，但前兩種方案相比于第三種方案，性能大大提升，同樣也說明本發(fā)明實施例所提用戶分組方案的有效性。另外，還可看出，隨著垂直天線數增加，三種用戶分組方案下系統(tǒng)頻譜效率和邊緣頻譜效率顯著提升，也說明天線數越多，則有更多自由度抑制干擾。

表2

綜合可以得出，本發(fā)明實施例從兩方面降低了復雜度：一方面與原始信道矩陣hk相比，等效信道矩陣維度降到兩維，即從1×(nv×nh)降到1×nh維；另一方面，本發(fā)明實施例所述數據處理方法獲得w^v和w^h所需計算量分別為和則總的預編碼矢量計算復雜度為兩者之和，而傳統(tǒng)方法所需計算量為o((nv×nh)³)，因此，本發(fā)明實施例所述數據處理方法實現預編碼矢量的計算復雜度更低。

實施例四

圖10為本發(fā)明實施例數據處理裝置的組成結構示意圖，如圖10所示，所述數據處理裝置00包括用戶分組模塊01、配置模塊02和確定模塊03；

所述用戶分組模塊01，用于利用信道相關性進行用戶分組，得到分組后的用戶集合；

所述配置模塊02，用于為所述用戶集合中的各用戶配置垂直波束賦形矢 量；

所述確定模塊03，用于根據所述垂直波束賦形矢量，確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

在一示例中，如圖10所示，所述確定模塊03包括計算單元031和確定單元032；

所述計算單元031，用于利用所述垂直波束賦形矢量，計算得到等效水平信道信息；

所述確定單元032，用于根據所述等效水平信道信息確定所述用戶集合中各用戶的組內預編碼矢量。

在一示例中，如圖10所示，所述用戶分組模塊01包括第一選擇單元011和第二選擇單元012；

所述第一選擇單元011，用于利用比例公平方式選擇各組的主用戶；

所述第二選擇單元012，用于基于預設策略選擇與所述主用戶相匹配的組內用戶。

在一示例中，所述確定模塊03，還用于基于預設準則確定所述用戶集合中的各用戶的垂直波束賦形矢量。

在一示例中，所述配置模塊02，還用于為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；或，為每個用戶配置一個垂直波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同；或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值不同；或，為每組用戶配置一個波束賦形矢量，且所述垂直波束賦形矢量的每列取值均相同。

在實際應用中，本發(fā)明實施例所述數據處理裝置中的各模塊及其各模塊所包括的各單元均可以通過所述數據處理裝置中的處理器實現，也可以通過具體的邏輯電路實現；比如，在實際應用中，可由位于所述數據處理裝置的中央處理器(cpu)、微處理器(mpu)、數字信號處理器(dsp)、或現場可編程門陣列(fpga)等實現。

以上所述，僅為本發(fā)明的具體實施方式，但本發(fā)明的保護范圍并不局限于 此，任何熟悉本技術領域的技術人員在本發(fā)明揭露的技術范圍內，可輕易想到變化或替換，都應涵蓋在本發(fā)明的保護范圍之內。