1.一种异构认知无线网络下行链路干扰对齐方法，其特征在于，包括对宏小区设计干扰对齐的步骤和对认知小区设计干扰对齐的步骤，其中对宏小区设计干扰对齐的步骤包括：

101、主用户根据信道估计获知自己的直接信道信息，并根据直接信道设计接收滤波向量；然后主用户将含有接收滤波向量的等效信道反馈给宏基站；最后宏基站利用线性迫零算法设计预编码来消除主用户之间的干扰；

步骤101所述主用户根据信道估计获知自己的直接信道信息，并根据直接信道设计接收滤波向量具体包括：主用户[k,p]处理的输出信号变为[k,p]表示宏小区中

的第k个用户，k＝1,2,…,Kp；y[k,p]表示主用户[k,p]实际接收到的信号，s[k,p]、v[k,p]和n[k,p]分别表示主用户[k,p]的发送信号、预编码和加性高斯噪声， 表示基站p到主用户[k,p]的平坦瑞利衰落信道；

主用户的接收滤波向量采用多用户MIMO匹配滤波器进行设计，也就是u[k,p]为主用户[k,p]直接信道的左酉矩阵中最大奇异值所对应的列向量，用 表示，u[k,p]表示为各个主用户将 反馈给宏基站；

对认知小区设计干扰对齐步骤包括：

102、通过认知系统设计级联的预编码矩阵和接收滤波矩阵对宏小区与认知小区间的干扰进行处理，迫除各个认知小区与宏小区之间的干扰；步骤102通过认知系统设计级联的预编码矩阵和接收滤波矩阵对宏小区与认知小区间的干扰进行处理具体包括：认知小区为两个时，两认知小区次用户[k,1]的预编码和接收滤波向量为次用户[k,1]经过级联编码处理后的输出信号变为

其中， n[k,1]表示认知小

区1中第k个用户的加性高斯噪声，G1表示认知小区1的信道，s[k,1]表示认知小区1的主用户[k,1]的发送信号，C[k,1]表示认知小区1的主用户[k,1]的发送信号，y[k,1]认知小区1的主用户[k,1]实际接收的信号， 表示认知小区1的主用户[k,1]直接信道的左酉矩阵中最大奇异值所对应的列向量的估计值， 表示认知小区1的主用户[k,1]的约束预编码向量；

实现对其他认知小区用户干扰信号白噪声化的固定预编码，其中[f1,f2,…,fMs-Kp]为正交矩阵，为P的调整因子，认知小区的外层预编码和外层接收滤波矩阵满足此时，只需要G1和C[k,1]分别取 和 的零空间即可， 和 存在零空间的前提是Ms>Kp，Ms表示认知基站和次用户的天线数，Kp表示宏蜂窝小区中的主用户数；

103、在认知小区内部，首先在认知小区基站端设置固定预编码P以实现对其他认知小区用户干扰信号的白噪声化；然后设计次用户接收滤波向量 抑制来自其他认知小区的干扰；再设计基站端预编码 消除认知小区内用户间的干扰。

2.根据权利要求1所述的异构认知无线网络下行链路干扰对齐方法，其特征在于，步骤

101最后宏基站利用线性迫零算法设计预编码具体为：

其中，v[Kp,p]表示第Kp个主用户的约束预编码向量，γ[Kp,p]表示第Kp个主用户的归一化因子，用来约束预编码向量v[Kp,p]的功率，diag{·}表示将括号内部的元素构造成对角阵，并且Hp的表达式如下表示基站p的平坦瑞利衰落信道；u

[Kp,p]表示主用户[Kp,p]直接信道的左酉矩阵中最大奇异值所对应的列向量。

3.根据权利要求1所述的异构认知无线网络下行链路干扰对齐方法，其特征在于，步骤

103次用户[k,1]受到的噪声与来自其他认知小区干扰协方差矩阵的期望(σ[k,1])2表示

认知小区1中次用户接收到的噪声方差，Ps表示各个认知基站的发送总功率，Ks表示每个认知小区中的次用户数，采用总最小均方误差算法设计

4.根据权利要求1所述的异构认知无线网络下行链路干扰对齐方法，其特征在于，认知小区内部间的干扰处理利用线性迫零算法设计预编码为其中，Hs的表达式如下

表示认知小区1的主用户[Ks,1]的

约束预编码向量；γ[Ks,1]表示认知小区1的主用户[Ks,1]的归一化因子， 表示认知小区1的主用户[Ks,1]直接信道的左酉矩阵中最大奇异值所对应的列向量的估计值； 分别表示第1个用户、第2个用户的内层接收滤波向量， 表示分别表示第1个用户、第2个用户的内层预编码向量，经过多次迭代后便可得到最终的接收滤波向量和预编码向量。