BRPI0612224A2

BRPI0612224A2 - predição de classificação robusta para um sistema mimo

Info

Publication number: BRPI0612224A2
Application number: BRPI0612224-8A
Authority: BR
Inventors: Hemanth Sampath
Original assignee: Qualcomm Inc
Priority date: 2005-06-16
Filing date: 2006-06-13
Publication date: 2010-10-26
Also published as: RU2008101662A; KR20080026620A; MX2007015985A; BRPI0612224B1; AU2006259464A1; US8599945B2; TWI319665B; US20070005749A1; ES2683651T3; EP1897258B1; WO2006138337A1; EP1897258A1; HUE039056T2; KR101057613B1; TW200718064A; IL188157A0; CA2612318C; JP2008544653A; JP5453374B2; CN101233713A

Abstract

PREDIçAO DE CLASSIFICAçAO ROBUSTA PARA UM SISTEMA MIMO. São descritas técnicas para efetuar predição de classificação em um sistema MIMO. São inicialmente determinadas métricas de desempenho para uma série de colocações. Cada classificação indica um número diferente de fluxos de dados a serem enviados simultaneamente por meio de um canal MIMO. As métricas de desempenho podem referir-se à capacidade ou qualidade de sinal do canal MIMO ou à capacidade de transmissão da transmissão de dados enviada por meio do canal MIMO. Ajustes são aplicados às métricas de desempenho relativas à série de colocações para obtenção de métricas de desempenho ajustadas. Os ajustes dão conta das perdas do sistema, tais como as perdas devidas ao código de correção de erros utilizado para transmissão de dados, a erros de estimação de canal no receptor, à variação na interferência observada pelo receptor, à variabilidade da potência de transmissão devida ao controle de potência e/ou a outros fatores. Uma classificação é selecionada para uso com base nas métricas de desempenho ajustadas para as colocações.

Description

"PREDIÇÃO DE CLASSIFICAÇÃO ROBUSTA PARA UM SISTEMA MIMO"Reivindicação de Prioridade de acordo com 35 U.S.C.§119

0 presente pedido reivindica prioridade para opedido norte-americano provisório No. de Série 60/691 723,intitulado "PREDIÇÃO DE CLASSIFICAÇÃO ROBUSTA PARAINTERFERÊNCIA, CONTROLE DE POTÊNCIA, ESTIMAÇÃO DE CANAL,FORMATOS DE PACOTE E CONTROLE DE ADMISSÃO", depositado a 16de junho de 2005, cedido ao cessionário deste e aquiincorporado a titulo de referência.

FUNDAMENTOS

Campo

A presente revelação refere-se de maneira geral acomunicações e, mais especificamente, a técnicas paratransmitir dados em um sistema de várias entradas e váriassaídas (MIMO).

Fundamentos

Em um sistema de comunicação sem fio, umtransmissor (uma estação base ou um terminal, por exemplo)pode utilizar várias (T) antenas de transmissão paratransmissão de dados para um receptor equipado com várias ®antenas de recepção. As várias antenas de transmissão erecepção formam um canal MIMO que pode ser utilizado paraaumentar a capacidade de transmissão e/ou aperfeiçoar asegurança. Por exemplo, o transmissor pode transmitir Tfluxos de dados simultaneamente das T antenas detransmissão de modo a se aperfeiçoar a capacidade detransmissão. Alternativamente, o transmissor podetransmitir um único fluxo de dados de maneira redundante detodas as T antenas de transmissão de modo a se aperfeiçoara recepção pelo receptor.

A transmissão de cada antena de transmissão causainterferência nas transmissões das demais antenas detransmissão. Em alguns casos, um desempenho aperfeiçoadopor ser obtido transmitindo-se menos que T fluxos de dadossimultaneamente das T antenas de transmissão. Por exemplo,um subconjunto das T antenas de transmissão pode serselecionado, e um fluxo de dados pode ser enviado de cadaantena de transmissão selecionada. A(s) antena(s) detransmissão que não é(são) utilizada(s) na transmissão nãocausa(m) interferência na(s) antena(s) de transmissão queé(são) utilizada(s) na transmissão. Portanto, um desempenhoaperfeiçoado pode ser obtido para o(s) fluxo (s) de dadosenviado(s) na (s) ' antena(s) de transmissão selecionada(s).

A predição de classificação refere-se àdeterminação da classificação de um canal MIMO ou, demaneira equivalente, ao número de fluxos de dados que podemser transmitidos simultaneamente por meio de um canal MIMO.Se fluxos de dados em demasia forem enviados, então umainterferência excessiva pode ser observada por cada umdestes fluxos de /dados e o desempenho total pode serafetado. Inversamente, se um número demasiadamente pequenode fluxos de dados for enviado, então a capacidade do canalMIMO não é utilizada completamente.

Há, portanto, necessidade na técnica de técnicaspara determinar á classificação de um canal MIMO.

SUMÁRIO

São descritas aqui técnicas para efetuar prediçãode classificação em um sistema MIMO. Em uma modalidade, apredição de classificação é obtida avaliando-se odesempenho de diferentes colocações possíveis de um canalMIMO e selecionando-se a classificação com o melhor ouquase melhor desempenho. Em uma modalidade, a. predição declassificação dá conta de perdas do sistema, que podemincluir qualquer tipo de perda que possa ser observado natransmissão de dados.Em uma modalidade de predição de classificação,são inicialmente determinadas métricas de desempenho parauma série de colocações. Cada classificação indica umnúmero diferente de fluxos de dados a serem enviadossimultaneamente por meio de um canal MIMO. As métricas dedesempenho podem referir-se à capacidade do canal MIMO, àcapacidade de transmissão de dados enviados por meio docanal MIMO, à qualidade de sinal do canal MIMO e assim pordiante. Ajustes são aplicados às métricas de desempenhorelativas à série de colocações para obtenção de métricasde desempenho ajustadas para estas colocações. Os ajustesdão conta das perdas do sistema, tais como as perdasdevidas ao código de correção de erros utilizado paratransmissão de dados, a erros de estimação de canal em umreceptor, à variação na interferência observada peloreceptor, à variabilidade da potência de transmissão devidaao controle de potência e/ou a outros fatores. Umaclassificação é então selecionada com base nas métricas dedesempenho ajustadas para a série de colocações. Aclassificação com a melhor métrica de desempenho ajustadapode ser seleciônada. Alternativamente, a classificaçãomais baixa com uma métrica de desempenho ajustada queesteja dentro de uma porcentagem predeterminada da melhormétrica de desempenho ajustada pode ser selecionada. Pelomenos um indicador de qualidade de canal (CQI) para aclassificação selecionada é determinado com base na métricade desempenho. para a classificação selecionada. Aclassificação selecionada e o(s) CQI(s) podem serquantificados e enviados a um transmissor.

Diversos aspectos e modalidades da invenção sãodescritos mais detalhadamente a seguir.

BREVE DESCRIÇÃO DOS DESENHOSAs características e a natureza da presenteinvenção se tornarão mais evidentes com a descriçãodetalhada apresentada a seguir quando considerada emconjunto com os desenhos, nos quais os mesmos números dereferência indicam os mesmos elementos em todo o relatório.

A Figura 1 mostra uma estação transmissora e umaestação receptora.

A Figura 2 mostra unidades de processamento naestação transmissora.

A Figura 3 mostra um elemento de predição declassificação que efetua predição de classificação baseadana capacidade.

A Figura 4 mostra um elemento de predição declassificação que efetua predição de classificação baseadana capacidade de transmissão.

A Figura 5 mostra uma unidade de ajuste decapacidade dentro de um elemento de predição declassificação.

A Figurai 6 mostra um processo para execução depredição de classificação.

A Figura 7 mostra um equipamento para efetuarpredição de classificação.

DESCRIÇÃO DETALHADA

A palavra "exemplar" é aqui utilizada comosignificando Mque serve como exemplo, ocorrência ouilustração".. Qualquer modalidade ou desenho aqui descrita/ocomo "exemplar" não deve ser necessariamente interpretada/ocomo preferida/o ou vantajosa/o comparada/o com outrasmodalidades ou desenho.

A Figura 1 mostra um diagrama de blocos de umamodalidade de duas estações 110 e 150 em um sistema decomunicação 100. Para transmissão no downlink (ou linkdireto) , a estação 110 pode ser parte de, e pode conteralguma ou toda a funcionalidade de, uma estação base, umponto de acesso, um Nó B e/ou alguma outra entidade derede. A estação 150 pode ser parte de, e pode conter algumaou toda a funcionalidade de, um terminal, uma estaçãomóvel, um equipamento de usuário, uma unidade de assinantee/ou algum outro aparelho. Para transmissão no uplink (oulink reverso), a estação 110 pode ser parte de um terminal,uma estação móvel, um equipamento de usuário e assim pordiante, e a estação 150 pode ser parte de uma estação base,um ponto de acesso, um Nó B e assim por diante. A estação110 é um transmissor de uma transmissão de dados e éequipada com várias (T) antenas. A estação 150 é umareceptor da transmissão de dados e é equipada com várias(R) antenas. Cada antena de transmissão e cada antena derecepção podem ser uma antena física e um arranjo deantenas.

Na estação transmissora 110, um processador dedados de transmissão (TX) 120 recebe dados de tráfego deuma fonte de dados 112, processa (isto é, formata,codifica, intercala e mapeia em símbolos) os dados detráfego, de acordo com um formato de pacote, e gerasímbolos de dados. Conforme utilizado aqui, um símbolo dedados é um símbolo para dados, um símbolo-piloto é umsímbolo para piloto e um símbolo é tipicamente um valorcomplexo. Os símbolos de dados e os símbolos-piloto podemser símbolos de modulação de um esquema de modulação, talcomo PSK ou QAM. Um piloto é um dado que é conhecido apriori tanto pelo transmissor quanto pelo receptor. Umformato de pacote pode indicar uma taxa de dados ou umataxa de bits de informação, um esquema de codificação ouuma taxa de código, um esquema de modulação, um tamanho depacote e/ou outros parâmetros. Um formato de pacote podeser também referido como taxa, formato de transporte ou poralguma outra terminologia. 0 processador de dados TX 120demultiplexa os símbolos de dados em M fluxos, onde 1 < M <T é determinado pela classificação fornecida por umcontrolador/processador 140. Os fluxos de símbolos de dadossão enviados simultaneamente por meio de um canal MIMO epodem ser também referidos como fluxos de dados, fluxosespaciais, fluxos de saída ou por alguma outraterminologia.

Um processador espacial TX 130 multiplexa ossímbolos-piloto com os M fluxos de símbolos de dados,executa processamento espacial no transmissor nos dados esímbolos-piloto multiplexados e gera T fluxos de símbolosde "salda para T transmissores (TMTR) de 132a a 132t. Cadatransmissor 132 processa (isto é, modula, converte emanalógico, filtra, amplifica e converte ascendentemente)seu fluxo de símbolos e gera um sinal modulado. T sinaismodulados dos transmissores de 132a a 132t são transmitidosdas antenas de 134a a 134t, respectivamente.

Na estação receptora 150, R antenas de 152a a152r recebem os T sinais modulados, e cada antena 152 enviaum sinal recebido a um respectivo receptor (RCVR) 154. Cadareceptor 154 processa (isto é, filtra, amplifica, convertedescendentemente, digitaliza e demodula) seu sinal recebidode modo a obter símbolos recebidos. Cada receptor 154fornece símbolos recebidos para dados de tráfego a umprocessador espacial de recepção (RX) 160 e fornecesímbolos recebidos para piloto a um processador de canal194. O processador de canal 194 estima a resposta do canalMIMO da estação 110 para a estação 150 com base nossímbolos recebidos ρ recebidos para piloto (e possivelmentenos símbolos recebidos para dados de tráfego) e forneceestimativas de canal ao processador espacial RX 160. 0processador espacial RX 160 efetua detecção MIMO nossímbolos recebidos para dados de tráfego com as estimativasde canal e gera estimativas de símbolos de dados. Umprocessador de dados RX 170 também processa (deintercala edecodifica, por exemplo) as estimativas de símbolos dedados e fornece dados decodificados a um depósito de dados172.

A estação receptora 150 pode avaliar as condiçõesde canal e enviar informações de realimentação à estaçãotransmissora 110. As informações de realimentação podemindicar, por exemplo, a classificação a ser utilizada natransmissão, indicadores de qualidade de canal (CQIs), oformato de pacote a ser utilizado na transmissão,confirmações (ACKs) e/ou confirmações negativas (NAKs) paraos pacotes decodificados pela estação receptora 150, outrostipos de informação ou qualquer combinação deles. Asinformações de realimentação são processadas (isto é,codificadas, intercaladas e mapeadas em símbolos) por umprocessador de sinalização TX 180, espacialmenteprocessadas por um processador espacial TX 183 e tambémprocessadas pelos transmissores de 154a a 154r de modo aser gerarem R sinais modulados, que são transmitidos pormeio das antenas de 152a a 152r.

Na estação transmissora 110, os R sinaismodulados são recebidos pelas antenas de 134a a 134t,processados pelos receptores de 132a a 132t, espacialmenteprocessados por um processador espacial RX 136 eadicionalmente processados (deintercalados e decodificados,por exemplo) por um processador de sinalização RX 138 demodo a se recuperarem as informações de realimentação. 0controlador/processador 140 controla a transmissão de dadospara a estação receptora 150 com base nas informações derealimentação.Controladores/processadores 140 e 190 controlam aoperação nas estações 110 e 150, respectivamente. Memórias142 e 192 armazenam dados e códigos de programa para asestações 110 e 150, respectivamente.

As técnicas de predição de classificação aquidescritas podem ser utilizadas em qualquer sistema decomunicação sem fios MIMO, como, por exemplo, sistemas decomunicação sem fio MIMO tais como sistemas de AcessoMúltiplo por Divisão de Freqüência (FDMA) , sistemas deAcesso Múltiplo por Divisão de Código (CDMA), sistemas deAcesso Múltiplo por Divisão de Tempo (TDMA), sistemas deAcesso Múltiplo por Divisão Espacial (SDMA), sistemas FDMAOrtogonal (OFDMA), sistemas FDMA de Portadora Única (SC-FDMA) e assim por diante. Os OFDM e SC-FDM particionam alargura de banda do sistema em várias (K) sub-portadorasortogonais, que são chamadas tons, binários e assim pordiante. Cada sub-portadora pode ser modulada com dados. Emgeral, os símbolos de modulação são enviados no domínio dafreqüência com OFDM e no domínio do tempo com SC-FDM.

0 canal MIMO formado pelas T antenas na estaçãotransmissora 110 e pelas R antenas na estação receptora 150pode ser caracterizado por uma RxT matriz de resposta docanal MIMO H (k) para cada sub-portadora k, que pode serexpressa da seguintè maneira:

<formula>formula see original document page 9</formula>

onde a entrada hifj(k), para i = 1,...R e j = 1,...,T, é oganho de acoplamento ou complexo entre a antena detransmissão j e a antena de recepção i para a sub-portadorak.O canal MIMO pode ser decomposto em S canaisespaciais, onde S < min {T, R}. Os canais espaciais podemser também referidos como camadas espaciais, camadas,canais independentes e assim por diante. A matriz deresposta do canal MIMO H {k) pode ser diagonalizada de modoa se obterem S automodos do canal MIMO, que podem servistos como canais espaciais ortogonais. S fluxos desímbolos de dados podem ser enviados nos S automodosefetuando-se autoformação de feixes no transmissor. Sfluxos de símbolos de dados podem ser também enviados nos Scanais espaciais com algum outro processamento espacial ousem nenhum processamento espacial no transmissor.

0 número de automodos (ou o número de canaisespaciais) é referido como a classificação do canal MIMO. 0canal MIMO é considerado como de melhor classificação se S= min {T, R} e é inferior à melhor classificação se S < min{T, R} . A classificação é determinada pelas condições decanal. Por exemplo, a classificação é tipicamente maiselevada em canais sem fio com dispersão e é tipicamentemais baixa em canais espacialmente correlacionados e canaislinha de vista (LOS).

Um bom desempenho (capacidade de transmissãototal mais elevada, por exemplo) pode ser obtidotransmitindo-se os dados de modo que o número de fluxos desímbolos de dados corresponda à classificação do canalMIMO. Em um canal de baixa classificação, a redução donúmero de fluxos de símbolos de dados pode reduzirsubstancialmente a interferência entre os fluxos e aumentara qualidade de sinal recebida dos fluxos de símbolos dedados, o que pode permitir que estes fluxos sejam enviadosa taxas mais elevadas. Assim, é possível obter umacapacidade de transmissão total mais elevada com menosfluxos de símbolos de dados. Inversamente, em um canal demelhor classificação, o número máximo de fluxos de símbolosde dados pode ser enviado de modo a se utilizarem todos oscanais espaciais do canal MIMO e de modo a se aumentarem aomáximo os ganhos MIMO.

As técnicas de predição de classificação aquidescritas determinam o número de fluxos de símbolos dedados a serem transmitidos, de modo que um bom desempenhopode ser obtido.

As técnicas de predição de classificação podemser utilizadas com diversos modos operacionais, tais comoum modo de palavra-código única (SCW) e um modo de váriaspalavras-código (MCW). No modo SCW, um único formato depacote é utilizado para todos os fluxos de símbolos dedados, o que pode simplificar o funcionamento dotransmissor e do receptor. No modo MCW, um formato depacote diferente pode ser utilizado para cada fluxo desímbolos de dados, o que pode aperfeiçoar o desempenho emalgumas condições de canal.

As técnicas de predição de classificação podemser também utilizadas em diversos esquemas de processamentoespacial, tais como um esquema de mapeamento direto, umesquema de mapeamento pseudo-aleatório, um esquema deformação de feixes e assim por diante. No esquema demapeamento direto, um fluxo de símbolos de dados é enviadode cada antena de transmissão sem qualquer processamentoespacial. No esquema de mapeamento psudo-aleatório, cadafluxo de símbolos de dados é enviado de todas as T antenasde transmissão, e todos os fluxos de símbolos de dadosalcançam qualidades de sinal recebidas semelhantes. Noesquema de formação de feixes, cada fluxo de símbolos dedados é enviado em um automodo diferente, e os fluxos desímbolos de dados podem obter as mesmas ou diferentesqualidades de sinal recebidas. Em geral, a qualidade desinal, pode ser quantificada pela relação sinal/ruido(SNR), pela relação sinal/ruído mais interferência (SINR),pela relação energia por símbolo/ruído (Es/No) e assim pordiante. Para maior clareza, a SNR é utilizada pararepresentar a qualidade de sinal na descrição que se segue.

Para maior clareza, as técnicas de predição declassificação são descritas a seguir para um sistemabaseado em OFDM, como, por exemplo, um sistema OFDMA. Alémdisto, as técnicas são descritas para o modo SCW com oesquema de mapeamento pseudo-aleatório.

A Figura 2 mostra um diagrama de blocos de umamodalidade do processador de dados TX 120, do processadorespacial TX 130 e dos transmissores de 132a a 132t naestação transmissora 110. Dentro do processador de dados TX120, um codificador 210 codifica dados de tráfego, deacordo com um esquema de codificação, e gera bits decódigo. O esquema de codificação pode incluir um códigoTurbo, um código convolucional, um código de verificação deparidade de baixa densidade (LDPC), um código deverificação de redundância cíclica (CRC), um código debloco e assim por diante, ou uma combinação deles. Umintercalador de canal 212 intercala (ou reordena) os bitsde código com base em um esquema de intercalação e gerabits intercalados. Um mapeador em símbolos 214 mapeia osbits intercalados de acordo com um esquema de modulação egera símbolos de dados. Um demultiplexador (Demux) 216demultiplexa os símbolos de dados em M fluxos, onde M é aclassificação predita/selecionada do canal MIMO e éfornecida pelo controlador/processador 140.

Dentro do processador espacial TX 130, ummultiplexador (MUX) 220 recebe os M fluxos de símbolos dedados do processador de dados TX 120 e mapeia os símbolosde dados e os símbolos-piloto nas sub-portadorasapropriadas em cada período de símbolos. Uma unidade demapeamento espacial 222 multiplica os dados e/ou símbolos-piloto para cada sub-portadora k por uma TxM matriz demapeamento espacial PMir) de um seletor de matriz 224 e gerasímbolos de saída para essa sub-portadora. A matriz Pm (ir)pode ser uma sub-matriz de uma TxT matriz de Fourier, umaTxT matriz de Hadamard, uma TxT matriz ortonormal oualguma outra matriz. 0 seletor de matriz 224 podedeterminar a dimensão de Pm(k) com base na classificação Mdo controlador/processador 140. O seletor de matriz 224pode também fornecer matrizes de mapeamento espacialdiferentes para diferentes sub-portadoras. A unidade demapeamento espacial 222 fornece T fluxos de símbolos desaída aos T transmissores de 132a a 132t.

Cada transmissor 132 inclui um modulador (Mod)OFDM 230 e uma unidade de radiofreqüência (RF) TX 232.Dentro de cada transmissor 132, o modulador OFDM 230 recebeum fluxo de símbolos de saída e gera símbolos OFDM. Em cadaperíodo de símbolos, o modulador OFDM 230 efetua uma IFFTde K pontos nos K símbolos de saída para K sub-portadoras eanexa um prefijco cíclico de modo a gerar um símbolo OFDMpara esse período de símbolos. A unidade RF TX 232 processaos símbolos OFDM e gera um sinal modulado.

Na estação receptora 150, os símbolos recebidosdos receptores 154a a 154r podem ser expressos da seguintemaneira:

r (ir) = H (ir)· Pm (ir) · β (ir)+ n(k) = Hm () · β (ir) + n(k), Eq (2)onde s(ir) é um M χ 1 vetor de símbolos de dados para a sub-portadora k,

r(k) é um R χ 1 vetor dos símbolos recebidos para asub-portadora k,Hm(At) = H (ir) - Pm (k) é uma RxM matriz de

resposta do canal MIMO efetiva para a sub-portadora k, eη (Jc) é um Rxl vetor de ruido para a sub-portadora k.

Para simplificar, pode-se supor que o ruido é umruido gaussiano branco aditivo (AWGN) com um vetor médiozero e uma matriz de covariância de S(^)=<Tn'í' onde " é avariância do ruido e I é a matriz de identidade.

A estação receptora 150 pode utilizar diversastécnicas de detecção MIMO para recuperar os símbolos dedados enviados pela estação transmissora 110. Estastécnicas de detecção MIMO incluem (1) técnicas de detecçãoMIMO lineares, tais como técnicas de erro ao quadrado médiomínimo (MMSE), forçar para zero (ZF) e combinação de razõesmáximas e (2) técnicas de detecção MIMO não lineares, taiscomo técnicas de decodificação de probabilidade máxima(ML) , decodificação de esfera de lista (LSD), deequalizador de realimentação de decisões (DFE) e decancelamentos de interferência sucessivos (SIC). A estaçãorecepção 150 pode derivar uma matriz de filtro espacialpara cada sub-portadora k com base na técnica MMSE, ZF ouMRC, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 14</formula>

onde

<formula>formula see original document page 14</formula>

Nas equações (3) e (5), Dmmse(Jc) e Dmrc(Jr) são M χM matrizes diagonais dos valores de escalonamentoutilizados para obter estimativas normalizadas dos símbolosde dados.

A estação receptora 150 pode efetuar detecçãoMIMO da seguinte maneira:

s(fc)=M(*)-l(*) = s(Ã:) + n(A:) , Eq(7)

onde M(Ar) é uma MxR matriz de filtro espacial que podeser Mffimse(Ar), M zf(k) ou Mmrc {k) ,s(&) é um M χ 1 vetor com M estimativas de símbolosde dados, e

n(&) é um vetor de ruído após a detecção MIMO.

A estação receptora 150 pode obter uma estimativade H(Ar) ou Hm (k) com base nos símbolos-piloto recebidos daestação transmissora 110. A estação receptora 150 podeentão derivar M(k) com base em H {k) ou HM(k) . A dimensão deM(k) depende na classificação M utilizada para transmissão.

As estimativas de símbolos de dados em s(&) são estimativasdos símbolos de dados em s{k).

Em uma modalidade, a predição de classificação éobtida avaliando-se o desempenho de diferentes colocaçõespossíveis do canal MIMO e selecionando-se a classificaçãocom o melhor ou próximo do melhor desempenho. O desempenhopode ser quantificado por diversas métricas, tais comocapacidade do canal, capacidade de transmissão, qualidadedo sinal (SNR, por exemplo) e assim por diante. Acapacidade do canal refere-se geralmente à capacidade detransmissão teórica de um canal de comunicação. Acapacidade de um canal MIMO depende do número de canaisespaciais no canal MIMO e da qualidade de sinal de cadacanal espacial. >A capacidade de transmissão refere-segeralmente à quantidade de dados enviados por meio de umcanal de comunicação. A capacidade de transmissão dependeda capacidade do canal assim como dos parâmetros dosistema, como, por exemplo, os formatos de pacotedisponíveis para uso. A capacidade do canal e a capacidadede transmissão podem se fornecidas em termos de eficáciaespectral, que é tipicamente fornecida em unidades de bitsde informação por segundo por Hertz (bps/Hz). A capacidadedo canal é referida simplesmente como capacidade nadescrição a seguir.

Em uma modalidade, a predição de classificação dáconta das perdas do sistema. Conforme utilizadas aqui,perdas do sistema referem-se a qualquer tipo de perda quepode ser experimentada na transmissão de dados. As perdasdo sistema podem incluir perdas de implementação do sistema(devidas, por exemplo, ao esquema de codificação, aoformato do pacote, etc.), perdas devidas à variabilidade docanal (variabilidade na interferência e na potência detransmissão), perdas de processamento (erros de estimaçãode canal, por exemplo) e/ou outros tipos de perda.

A Figura 3 mostra uma modalidade de um elementode predição de classificação 300 que efetua predição declassificação baseada na capacidade e dá conta das perdasdo sistema. 0 elemento de predição de classificação 300avalia o desempenho de cada classificação possívelutilizando a capacidade como a métrica de desempenho. Parasimplificar, a descrição seguinte supõe que T < R e que atéT fluxos de . símbolos de dados podem ser enviadossimultaneamente de T antenas de transmissão. O elemento depredição de classificação 300 inclui T seções deprocessamento de 310a a 310t para T colocações possíveis dem = 1 a T, respectivamente. Cada seção de processamento 310determina a capacidade média para uma classificaçãopossível diferente que pode ser utilizada na transmissão dedados.Dentro da seção de processamento 310 para aclassificação m, onde m e {1,...,T}, uma unidade demapeamento espacial 312 recebe a matriz de resposta docanal MIMO H(Jc) para cada sub-portadora k, multiplica H (k)por uma Txm matriz de mapeamento espacial Pm{k) para aclassificação m, e fornece uma R χ m matriz de resposta docanal MIMO efetiva Hm(k) para a sub-portadora k. A unidade312 efetua mapeamento espacial da mesma maneira que aunidade de mapeamento espacial 222 na estação transmissora110, supondo-se que m fluxos de símbolos de dados sejamtransmitidos para a classificação m.

Uma unidade de cálculo de SNR 315 determina asSNRs dos m fluxos de símbolos de dados ou, de maneiraequivalente, dos m canais espaciais para a classificação m.

As SNRs dependem da técnica de detecção MIMO utilizada pelaestação receptora 150 assim como do número de fluxos desímbolos de dados enviados simultaneamente. Para a técnicaMMSE descrita acima, Qm{k) é primeiro determinado com baseem Hm{k) , conforme mostrado na equação (6) . A SNR de cadafluxo de símbolos de dados para a classificação m pode serentão expressa da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 17</formula>

onde qm,±{k) é o i-ésimo elemento diagonal de Qm{k) paraa sub-portadora k, eSNRm,ι{k) é a SNR do fluxo de símbolos de dados i paraa sub-portadora k.

A equação (8) apresenta a SNR em unidade linear. A SNR écomputada de maneiras diferentes para outras técnicas dedetecção MIMO.

A SNR média de todos os m fluxos de símbolos dedados pode ser então computada da seguinte maneira:<formula>formula see original document page 18</formula>

onde SNRmédia, m(k) é 3 SNR media de todos os fluxos desímbolos de dados para a sub-portadora k.

Um mapeador de capacidade 316 mapeia aSNRmédia,m (k) média para cada sub-portadora k em capacidade etambém acumula as capacidades de todas as K sub-portadoras.

O mapeamento da capacidade pode ser feito com base em umafunção de capacidade irrestrita, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 18</formula>

onde Cmédia,m é a capacidade média de cada canal espacialpara a classificação m. Na equação (10), a capacidade decada sub-portadora é dada como Iog2 [ l+SNRmédiaím (k) ] . Ascapacidades para as K sub-portadoras são então acumuladasde modo se obter a capacidade média para a classificação m.

A função de capacidade irrestrita supõe ausência de perdada codificação ou modulação.

0 mapeamento da capacidade pode ser feito tambémcom base em uma função de capacidade ilimitada, da seguintemaneira:

<formula>formula see original document page 18</formula>

onde η < 1,0 é um fator de penalidade que pode dar conta dediversos fatores, tais como esquema de modulação, esquemade codificação, taxa de código, tamanho do pacote e assimpor diante. A capacidade pode ser também ser determinadacom base em outras funções de capacidade ou tabelas debusca.

Uma unidade de ajuste de capacidade 318 ajusta acapacidade média Cmédia,jn de modo a dar conta de diversosfatores, conforme descrito a seguir. A unidade 318 forneceuma capacidade ajustada CajUst,m/ para a classificação m.

Um seletor de classificação 330 recebe ascapacidades ajustadas de CajUSt,i a CajUst,T para todas as Tcolocações possíveis de 1 a Τ. O seletor de classificação330 primeiro determina a capacidade total Ctotai,m para cadaclassificação m, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 19</formula>

0 seletor de classificação 330 em seguidaseleciona uma das T colocações possíveis. Em umamodalidade, o seletor 330 fornece a classificação com amaior capacidade total, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 19</formula>

Em outra modalidade, o seletor de classificação330 seleciona a classificação mais baixa com uma capacidadetotal que está dentro de uma porcentagem predeterminada damaior capacidade total, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 19</formula>

onde Qnax é a maior capacidade total para todas ascolocações possíveis e β < 1,0. Uma classificação maisbaixa é geralmente mais robusta contra condições de canalprejudiciais e erros de estimação de canal. Assim, se umaclassificação mais baixa pode obter uma capacidade totalque está próxima da maior capacidade total, então aclassificação mais baixa pode ser selecionada para uso.

Um gerador de CQIs 332 recebe as capacidadesajustadas de CajUst,i a CajUSt,T para todas as T colocaçõespossíveis assim como para a classificação selecionada M. Emuma modalidade, o gerador se CQIs determina uma SNR efetivapara a capacidade ajustada CajUSt,M da classificaçãoselecionada M, da seguinte maneira:SNRefetli- IOIogto (2C~-1), Eq (15)

onde SNRefetfM é dada em unidades de decibel (dB) . 0 geradorde CQIs 332 pode determinar a SNR efetiva com base emalguma outra função ou em uma tabela de busca de SNR versuscapacidade.

Em uma modalidade, o gerador de CQIs 332quantifica a SNR efetiva em um número predeterminado debits de modo a obter um CQI para a classificaçãoselecionada M. Em outra modalidade, o gerador de CQIsmapeia a SNR efetiva em formato de pacote cm base em umatabela de busca de taxa de formato de pacote versus SNRnecessária. Esta tabela de busca de taxa contém uma SNRnecessária para cada formato de pacote suportado pelosistema. A SNR necessária para cada formato de pacote podeser a SNR mínima para transmitir de maneira segura pacotesem canal AWGN com uma determinada taxa de erros de pacote(PER) alvo, como, por exemplo, 1% de PER. A tabela de buscade taxa pode ser gerada por simulação em computador,medição empírica, testes e/ou algum outro mecanismo.

A Figura 4 mostra uma modalidade de um elementode predição de classificação 400 que realiza predição declassificação baseada na capacidade de transmissão e dáconta das perdas do sistema. 0 elemento de predição declassificação 400 avalia o desempenho de cada classificaçãopossível utilizada a capacidade de transmissão como amétrica de desempenho. 0 elemento de predição declassificação 400 inclui T seções de processamento de 410aa 410t para T colocações possíveis de m = 1 a T,respectivamente. Cada seção de processamento 410 determinaa capacidade de transmissão para uma classificação possíveldiferente que pode ser utilizada na transmissão de dados.Dentro da seção de processamento 410 para aclassificação m, onde m e {1,...,T}, as unidades 412, 414,416 e 418 funcionam da mesma maneira das unidades 312, 314,316 e 318, respectivamente, da Figura 3. Uma unidade decálculo de SNR 420 recebe a capacidade ajustada Cajust,m paraa classificação m e determina a SNR efetiva, conformemostrado ma equação (15), por exemplo. Uma tabela de buscade taxa 422 recebe a SNR efetiva para a classificação m efornece o formato de pacote com a maior capacidade detransmissão e uma SNR necessária que é inferior à SNRefetiva.

Um seletor de classificação 430 recebe ascapacidades de transmissão de TPi a TPr para todas as Tcolocações possíveis e determina a capacidade detransmissão total TPtOtai, m para cada classificação, daseguinte maneira:

<formula>formula see original document page 21</formula>

0 seletor de classificação 430 seleciona entãouma das T colocações possíveis. Em uma modalidade, oseletor de classificação 430 apresenta a classificação coma maior capacidade de transmissão, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 21</formula>

Em outra modalidade, o seletor de classificação430 seleciona a classificação mais baixa com uma capacidadetotal que está dentro de uma porcentagem predeterminado damaior capacidade de transmissão total, da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 21</formula>

onde TPmax é a maior capacidade de transmissão para todas asT colocações possíveis.

Um gerador de CQIs 432 pode receber as SNRsefetivas para todas as T colocações possíveis e fornecer aSNR efetiva para a classificação selecionada M como o CQI,conforme mostrado na Figura 4. 0 gerador de CQIs 432 podereceber também os formatos de pacote para todas ascolocações possíveis e fornecer o formato de pacote para aclassificação selecionada M como o CQI (não mostrado naFigura 4).

As Figuras 3 e 4 mostra duas modalidades depredição de classificação com base em métricas dedesempenho de capacidade e capacidade de transmissão,respectivamente. A capacidade de transmissão pode serconsiderada como uma versão quantificada da capacidade,onde a quantificação é determinada pelos formatos de pacotesuportados. A diferença entre a capacidade e a capacidadede transmissão ' geralmente diminui com mais formatos depacote sustentados.

A predição de classificação pode ser tambémefetuada com base em outras métricas de desempenho. Emoutra modalidade, a predição de classificação é feita combase em uma métrica de desempenho de qualidade de sinal,como, por exemplo, a SNR. A SNR média de cada sub-portadorak para a classificação m pode ser determinada, por exemplo,conforme mostrado na equação (9) e acumulada através das Ksub-portadoras de modo a se obter a SNR média para aclassificação m. Ajustes podem ser então aplicados à SNRmédia para cada classificação m de modo a se obter uma SNRajustada para essa classificação. As SNRs ajustadas para asT colocações pòssíveis podem se então utilizadas paraselecionar uma classificação assim como para determinar oCQI para a classificação selecionada.

A capacidade média C^diafm nas Figuras 3 e 4indica a capacidade de cada canal espacial no canal MIMOcom a classificação m. A capacidade média computada C^èáia,mestá sujeita a diversas fontes de erro, tais como, porexemplo, erros de estimação de canal. A capacidade médiaQnédia,m pode também não ser obtida devido a diversas razões,como, por exemplo, um conjunto finito de formatos de pacotesuportados pelo sistema e utilizáveis para transmissão dedados. Além disto, a capacidade computada em um instante notempo pode ser diferente da capacidade em outro instante notempo quando dados são enviados, devido, por exemplo, aalterações nas condições de canal, variações nainterferência e potência de transmissão e assim por diante.

Além disto, determinadas restrições podem ser impostas àseleção de classificação. A capacidade média Cmédia,.m podeser ajustada para dar conta destes diversos fatores.

A Figura 5 mostra uma modalidade de uma unidadede ajuste de capacidade 318x, que pode ser utilizada paracada unidade de ajuste de capacidade 318 da Figura 3 e cadaunidade de ajuste de capacidade 418 da Figura 4. Dentro daunidade de ajuste de capacidade 318x, uma unidade 510ajusta a capacidade média para a classificação m de modo adar conta da perda de codificação. Códigos de correção deerros diferentes podem ter quantidades diferentes deperdas, que podem ser determinadas pelas capacidades decorreção de erros destes códigos. Por exemplo, um códigoconvolucional pode ter uma perda maior que a de um códigoTurbo. Um ajuste para perda de codificação é tambémreferido como recuo de intervalo para capacidade. Sob umaspecto, ele pode ser computado da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 23</formula>

onde g > 1,0 é um fator que dá conta da perda decodificação. Códigos diferentes podem estar associados avalores diferentes de g.

Uma unidade 512 ajusta a capacidade para aclassificação m de modo a dar conta dos erros de estimaçãode canal. Sob um aspecto, isto pode ser da seguintemaneira:

SNRinteruim= ^m Eq (21)

SNRcanai,m=Recuo_de_Canal (SNRcanai,m, m, modelo de Canal), Eq (22)Ccanal,™ = Iog2 [ l + SNRCanal, a.] , Eq (23)

onde Recuo_de_Canal é uma função que reduz a SNR daclassificação m de modo a dar conta dos erros de estimaçãode canal.

A quantidade de perda devida a erros de estimaçãode canal pode depender de diversos fatores, tais como aclassificação do canal MIMO (mais perda para classificaçãomais elevada, por exemplo), o modelo de canal (mais perdapara alta mobilidade, por exemplo) e assim por diante. 0modelo de canal pode ser quantificado por configuração deantena, mobilidade ou Doppler e/outros fatores. Aquantidade de perda devida a erros de estimação de canalpode ser determinada com base em simulação em computador,medição empírica, testes e/ou alguns outros meios. A perdapode ser também determinada para roteiros operacionaisdiferentes, tais como configurações de antena diferentes (2χ 4, 4x2, por exemplo), colocações de candidata(s)diferentes, Doppler diferente e assim por diante. Em geral,a função de Recuo_de_Canal pode ser armazenada em uma oumais tabelas de busca, como, por exemplo, uma tabela debusca para cada roteiro operacional.

Uma unidade 514 ajusta a capacidade para aclassificação m de modo a dar conta de variações nainterferência. Sob um aspecto, isto pode ser da seguintemaneira:

SNEcanal.m=2c^'·"' -1, Eq (24)SNRintjm = Recuo_de_Interferência (SNRcanaI,mr variação naInterferência) Eq (25)

Cíat,m = Iog2 [ 1+SNRint(m] Eq (26)

onde Recuo_de_Interferência é uma função que reduz a SNR daclassificação m de modo a dar conta das variações nainterferência observada pela estação receptora 150.

A estação receptora 150 pode medir ainterferência ao longo do tempo e/ou freqüência edeterminar a variação na interferência com base nestasmedições. A quantidade de perda devida à variação nainterferência pode ser determinada com base em simulação emcomputador, medição empírica, testes e/ou alguns outrosmeios. A função Recuo_de_Interferência pode ser armazenadaem uma tabela de busca.

Uma unidade 516 pode aplicar outros ajustes àcapacidade para a classificação m. Em uma modalidade, aunidade 516 pode aplicar um ajuste de modo a dar conta de(1) variação na potência de transmissão ao longo do tempodevida ao controle de potência e/ou (2) um deslocamentoentre a potência de transmissão do canal-piloto ou decontrole e a potência de transmissão do canal de tráfego.

Por exemplo, a unidade 516 pode ou reduzir ou aumentar acapacidade dependendo de a potência de transmissão serreduzida ou aumentada em um intervalo vindouro. Em umamodalidade, a unida 516 pode desqualificar a classificaçãom, se m > 1 e a SNR da classificação m estiver abaixo deuma SNR predeterminada. Uma SNR baixa pode indicar que aestação 110 ou 150 está localizada perto da borda decobertura e é candidata a handoff. A desqualificação daclassificação m pode resultar na seleção de umaclassificação mais baixa (classificação 1, por exemplo) ,que pode ser mais robusta para condições de SNR baixa. Emuma modalidade, a unidade 516 pode ajustar a capacidadepara a classificação m de modo a dar conta da latência detérmino de pacote H-ARQ. Com H-ARQ, um pacote é enviado emuma transmissão e, se necessário, uma ou maisretransmissões até que o pacote seja decodificadocorretamente pela estação receptora 150. A latência detérmino de pacote H-ARQ refere-se ao número médio detransmissões/retransmissões para pacotes. Mais latênciapode indicar inexatidão na predição de classificação.

Portanto, mais recuo pode ser aplicado para mais latência.

Em uma modalidade, a unidade 516 pode aplicar umapolarização de modo que seja selecionada uma classificaçãomais baixa se for observada variabilidade na classificação.

Em geral, a unidade 516 pode aplicar ajustes para qualquernúmero de fatores e qualquer tipo de fator que possamafetar o desempenho de transmissão.

Uma unidade 518 limita a capacidade para aclassificação m ao interior de uma faixa de valores mínimose máximos. 0 valor mínimo é chamado piso, é denotado comoCpis0 e pode ser fixado na capacidade de transmissão maisbaixa de todos os formatos de pacote suportados. 0 valormáximo é chamado teto, é denotado Cteto e pode ser fixado namaior capacidade de transmissão de todos os formatos depacote suportados. A capacidade para cada classificação mpode ser limitada a estar dentro do piso e do teto. Sob umaspecto, isto pode ser da seguinte maneira:

<formula>formula see original document page 26</formula>

onde QIisciIii é a capacidade para a classificação m da unidade516. Na equação {21), a capacidade para a classificação mnão é modificada se estiver dentro do piso e do teto, éfixada no teto se for maior que o teto e é fixada em zerose for menor que o piso. A fixação da capacidade em zerosignifica que a classificação m não será selecionada parauso.

Em geral, podem ser aplicados ajustes paraqualquer número e qualquer tipo de fatores. A Figura 5mostra ajustes sendo aplicados para alguns fatoresexemplares. Os ajustes utilizados podem ser tambémaplicados para um número menor de fatores, fatoresdiferentes e/ou adicionais. Por exemplo, o ajuste para osformatos de pacote suportados na equação (27) pode seromitido. Como outro exemplo, podem ser aplicados ajustesapenas para erros de estimação de canal e variação nainterferência. Os ajustes proporcionam margens na prediçãode classificação, de modo que uma classificação apropriadapode ser selecionada para uso à luz das diversas fontespossíveis de erro.na predição de classificação.

Para maior clareza, com a exceção da unidade516a, a Figura 5 mostra uma unidade separada sendoutilizada para aplicar um ajuste para cada fator.Entretanto, as unidades podem ser integradas a uma ou maisunidades funcionais, como, por exemplo, software, hardwareou combinações deles. Também para maior clareza, o ajustepara cada fator é descrito separadamente. Em geral, osajustes podem ser aplicados individualmente para cadafator, para um subconjunto de fatores ou para todos osfatores que são considerados. Além disto, os ajustes podemse aplicados em ordens diferentes da ordem mostrada naFigura 5. Os ajustes podem ser aplicados utilizando-sequalquer número de funções e/ou tabelas de busca comqualquer número de parâmetros de entrada e qualquer tipo deparâmetro de entrada.

Nas modalidades mostradas nas Figuras de 3 a 5,são aplicados ajustes à capacidade média dos canaisespaciais para cada classificação m. Os seletores declassificação 330 e 430 determinam então a capacidade totalou capacidade de transmissão para cada classificação eselecionam a classificação com o melhor ou perto do melhordesempenho. A aplicação de ajustes à capacidade média poderesultar em mais granularidade para colocações maiselevadas. Podem ser também aplicados ajustes à capacidadetotal ou à capacidade de transmissão em vez da capacidademédia ou capacidade de transmissão média.

A estação receptora 150 pode quantificar aclassificação selecionada M em um número predeterminado debits, que pode ser determinado com base na classificaçãomais elevada suportada pelo sistema. Por exemplo, se osistema suporta uma configuração de 4 χ 4 como aconfiguração de dimensionalidade mais elevada, então aclassificação possível mais elevada é quatro, e aclassificação selecionada M pode ser transmitidautilizando-se dois bits.

A estação receptora 15 pode quantificar também oCQI em um número predeterminado de bits, que pode serdeterminado pela precisão desejada para o CQI. Mais bitspermitem que o CQI seja relatado com granularidade maisfina, o que pode ser benéfico para a seleção do formato depacote. 0 número de bits para 0 CQI pode ser selecionadocom base no (proporcional ao, por exemplo) número deformatos de pacote suportados pelo sistema. Mais formatosde pacote geralmente implicam etapas menores na eficáciaespectral entre- formatos de pacote. Um CQI mais precisopode ser benéfico na seleção de um formato de pacoteadequado. 0 CQI pode ser quantificado em três, quatro,cinco, seis ou algum outro número de bits.

A estação receptora 150 pode determinar e relatara classificação e o CQI periodicamente e a uma taxasuficientemente rápida de modo a se obter bom desempenho natransmissão de dados. A classificação e o CQI podem serdeterminados e relatados à mesma taxa, como, por exemplo, acada 5, 10 ou 20 milissegundos (ms) . Alternativamente, aclassificação e o CQI podem ser determinados e relatados ataxas diferentes. Por exemplo, a classificação pode serdeterminada e relatada a uma primeira taxa, e o CQI podeser determinado e relatado a uma segunda taxa. Aclassificação de um canal MIMO pode alterar-se a uma taxamais lenta que a do CQI.

A classificação e o CQI podem ser determinadospela estação receptora 150 e enviados de volta à estaçãotransmissora 110,- conforme mostrado na Figura 1. Aclassificação e o CQI podem ser também determinados pelaestação transmissora 110 com a utilização de informações daestação receptora 150. Em um sistema duplexado por divisãode tempo (TDD), por exemplo, o downlink e o uplinkcompartilham o mesmo canal de freqüência, e pode-se suporque a resposta do canal para um link seja correspondente àresposta do canal para o outro link. Neste caso, a estaçãotransmissora 110 é capaz de estimar a resposta do canalMIMO com base em um piloto enviado pela estação receptora150. A estação transmissora 110 pode então determinar aclassificação e o formato de pacote a serem utilizados natransmissão de dados com base em sua estimativa da respostado canal MIMO.

Para maior clareza, as técnicas de predição declassificação foram descritas para o modo SCW. As técnicaspodem ser também utilizadas para selecionar a classificaçãopara o modo MCW. A predição de classificação para o modoMCW pode ser feita conforme descrito acima para o modo SCW.Para cada classificação candidata m, podem ser aplicadosajustes à capacidade de cada canal espacial ou à capacidadetotal de todos os canais espaciais para a classificação m.Um CQI pode ser determinado para cada canal espacial naclassificação selecionada M. Mais de um CQI podem sergerados se M for maior que um.

A Figura 6 mostra uma modalidade de um processo600 para efetuar predição de classificação. Sãodeterminadas métricas de desempenho para uma série decolocações (bloco 612). Cada classificação indica um númerodiferente de fluxos de símbolos de dados a serem enviadossimultaneamente por meio de um canal MIMO ou, de maneiraequivalente, o número de canais espaciais a seremutilizados na transmissão de dados. As métricas dedesempenho podem referir-se à capacidade do canal MIMO, àcapacidade de transmissão da transmissão de dados enviadapor meio do canai MIMO, à qualidade do sinal do canal MIMOe assim por diante. Uma métrica de desempenho pode serdeterminada para cada uma das colocações.

São aplicados ajustes às métricas de desempenhopara a série de colocações de modo a se obterem métricas dedesempenho ajustadas para estas colocações (bloco 614). Osajustes dão conta de alguns parâmetros de perda do sistema.

As perdas podem ser uma ou mais das perdas devidas aocódigo de correção de erros utilizado na transmissão dedados, a erros de estimação de canal no receptor, àvariação na interferência observada pelo receptor, àvariabilidade na potência de transmissão utilizada natransmissão de dados e/ou outros fatores. Além disto, podemser utilizados outros parâmetros de perda. Os ajustes podemser aplicados à SNR (conforme descrito acima) à capacidade,capacidade de transmissão e/outras medidas, todas elaspodendo estar relacionadas. Por exemplo, a SNR pode serconvertida em capacidade e vice-versa, por meio de umafunção de capacidade ou uma tabela de busca. Colocações commétricas de desempenho abaixo de um limite predeterminadopodem ser omitidas de consideração. As métricas dedesempenho para as colocações podem ser limitadas a estaremdentro de uma faixa de valores, que pode ser determinadapelos formatos de pacote suportados. Os ajustes podem seraplicados utilizando-se tabelas de busca, cálculos e/oualguns outros meios.

Uma classificação a ser utilizada na transmissãode dados é selecionada dentre a série de colocações combase nas métricas de desempenho ajustadas (bloco 616). Aclassificação com a melhor métrica de desempenho ajustadapode ser selecionada. Alternativamente, a classificaçãomais baixa com uma métrica de desempenho ajustada queesteja dentro de uma porcentagem predeterminada da melhormétrica de desempenho ajustada pode ser selecionada. Pelomenos um CQI é determinado para a classificação selecionadacom base em uma métrica de desempenho ajustada para aclassificação selecionada (bloco 618). Por exemplo, um CQIpode ser determinado para o modo SCW, ao passo que M CQIspodem ser determinados para o modo MCW. Cada CQI pode seruma SNR quantificada, um formato de pacote e algum outrotipo de informação. Se a predição de classificação forfeita no receptor, então a classificação selecionada e oCQI(s) podem ser quantificados e enviados ao transmissor.

0 processo 600 pode ser executado pelocontrolador/processador 190 ou algum outro processador naestação receptora 150. O processo 600 pode ser tambémexecutado pelo controlador/processador 140 ou algum outroprocessador na estação transmissora 110. Os ajustes podemser feitos utilizando-se tabelas de busca armazenadas namemória 192 na estação receptora 150 ou na memória 142 naestação transmissora 110.

A Figura 7 mostra uma modalidade de umequipamento 700 para efetuar predição de classificação. 0equipamento 700 inclui um dispositivo para determinarmétricas de desempenho para uma série de colocações (bloco712),' um dispositivo para aplicar ajustes às métricas dedesempenho para a série de colocações de modo a se obteremmétricas de desempenho ajustadas para estas colocações(bloco 714), um dispositivo para selecionar umaclassificação a ser utilizada para transmissão de dadosdentre a série de colocações com base nas métricas dedesempenho ajustadas (bloco 716) e um dispositivo paradeterminar pelo menos um CQI para a classificaçãoselecionada com base em uma métrica de desempenho para aclassificação selecionada.

As técnicas de predição de classificação aquidescritas podem ser implementadas por diversosdispositivos. Por exemplo, estas técnicas podem serimplementadas em hardware, software, firmware ou umacombinação deles. Para uma implementação em hardware, asunidades de processamento utilizadas para efetuar prediçãode classificação podem ser implementadas dentro de um oumais circuitos integrados específicos de aplicação (ASICs),processadores de sinais digitais (DSP) , dispositivos deprocessamento de sinais digitais (DSPDs), arranjos deportas programáveis no campo (FPGA), processadores,microprocessadores, controladores, microcontroladores,dispositivos lógicos programáveis (PLD), outras unidadeseletrônicas projetadas para executar as funções aquidescritas ou uma combinação deles.

Para uma implementação em firmware e/ou software,as técnicas de predição de classificação podem serimplementadas com instruções (como, por exemplo,procedimentos, funções e assim por diante) que podem serutilizadas para executar as funções aqui descritas. Asinstruções, como, por exemplo, software ou firmware, podemser armazenadas em uma memória (memória 192 da Figura 1,por exemplo) e executadas por um processador (processador190, por exemplo). A memória pode ser implementada dentrodo processador ou fora do processador.

A descrição anterior das modalidades reveladas éapresentada para permitir que qualquer pessoa versada natécnica fabrique ou utilize a presente invenção. Diversasmodificações nestas modalidades serão prontamente evidentesaos versados na técnica, e os princípios genéricos aquidefinidos podem ser aplicados a outras modalidades sem quese abandone o espírito ou alcance da invenção. Assim, apresente invenção não pretende estar limitada àsmodalidades aqui mostradas, mas deve receber o mais amploalcance compatível com os princípios e aspectos inéditosaqui revelados.

Claims

1. Equipamento que compreende:pelo menos um processador configuradopara determinar métricas de desempenho para umasérie de colocações, cada classificação indicando um númerodiferente de fluxos de dados a serem enviadossimultaneamente por meio de um canal de várias entradas evárias saídas (MIMO),para aplicar ajustes às métricas de desempenhopara a série de colocações de modo a se obterem métricas dedesempenho ajustadas, os ajustes dando conta das perdas dosistema, epara selecionar uma classificação a ser utilizadapara transmissão de dados dentre a série de colocações combase nas métricas de desempenho ajustadas; euma memória acoplada ao pelo menos umprocessador.

2. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual as métricas de desempenho se referem à capacidadedo canal MIMO.

3. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual as métricas de desempenho se referem à capacidadede transmissão da transmissão de dados enviada por meio docanal MIMO.

4. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual as métricas de desempenho se referem à qualidade dosinal do canal MIMO.

5. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual os ajustes dão conta das perdas devidas ao códigode correção de erros utilizado na transmissão de dados.

6. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual os ajustes dão conta dos erros de estimação decanal no receptor.

7. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual os ajustes dão conta da variação na interferênciaobservada pelo receptor.

8. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual os ajustes dão conta da variação na potência detransmissão utilizada na transmissão de dados.

9. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara omitir as colocações que têm métricas dedesempenho abaixo de um limite predeterminado.

10. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara limitar as métricas de desempenho para asérie de colocações a estarem dentro de uma faixa devalores.

11. Equipamento, de acordo com a reivindicação-10, no qual a faixa de valores é determinada por formatosde pacote utilizáveis na transmissão de dados.

12. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara selecionar uma classificação com a melhormétrica de desempenho ajustada.

13. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara determinar a melhor métricas de desempenhoajustada entre as métricas de desempenho ajustadas para asérie de colocações, epara selecionar a classificação mais baixa comuma métrica de desempenho que esteja dentro de umaporcentagem predeterminada da melhor métrica de desempenhoajustada.

14. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara representar a classificação selecionada comum número predeterminado de bits, epara enviar a classificação selecionada a umtransmissor.

15. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara determinar pelo menos um indicador dequalidade de canal (CQI) cm base em uma métrica dedesempenho para a classificação selecionada.

16. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual o pelo menos um processador é configuradopara. determinar uma relação sinal-ruido (SNR) combase em uma métrica de desempenho ajustada para aclassificação selecionada, epara quantificar a SNR de modo a se obter umindicador de qualidade de sinal (CQI) para a classificaçãoselecionada.

17. Equipamento, de acordo com a reivindicação 1,no qual a memória é configurada para armazenar pelo menosuma tabela de busca de ajustes para as métricas dedesempenho.

18. Método que compreende:determinar métricas de desempenho para uma sériede colocações, cada classificação indicando um númerodiferente de fluxos de dados a serem enviadossimultaneamente por meio de um canal de várias entradas evárias saldas (MIMO);aplicar ajustes às métricas de desempenho para asérie de colocações de modo a se obterem métricas dedesempenho ajustadas, os ajustes dando conta das perdas dosistema; eselecionar uma classificação a ser utilizada paratransmissão de dados dentre a série de colocações com basenas métricas de desempenho ajustadas.

19. Método, de acordo com a reivindicação 18, noqual a determinação das métricas de desempenho compreendedeterminar as métricas de desempenho para uma ou mais dacapacidade do canal MIMO, da capacidade de transmissão datransmissão de dados enviada por meio do canal MIMO e daqualidade do sinal do canal MIMO.

20. Método, de acordo com a reivindicação 18, quecompreende também calcular ajustes para uma ou mais dasmétricas de desempenho.

21. Método, de acordo com a reivindicação 20, noqual o cálculo compreende calcular para dar conta dasperdas devidas a um ou mais de um código de correção deerros utilizado na transmissão de dados, erros de estimaçãode canal no receptor, variação na interferência observadapelo receptor, variação na potência de transmissãoutilizada na transmissão de dados ou uma combinação deles.

22. Equipamento que compreende:um dispositivo para determinar métricas dedesempenho para uma série de colocações, cada classificaçãoindicando um número diferente de fluxos de dados a seremenviados simultaneamente por meio de um canal de váriasentradas e várias saídas (MIMO);um dispositivo para aplicar ajustes às métricasde desempenho para a série de colocações de modo a seobterem métricas de desempenho ajustadas, os ajustes dandoconta das perdas do sistema; eum dispositivo para selecionar uma classificaçãoa ser utilizada para transmissão de dados dentre a série decolocações com base nas métricas de desempenho ajustadas.

23. Equipamento, de acordo com a reivindicação-22, no qual o dispositivo para determinar as métricas dedesempenho compreende um dispositivo para determinar asmétricas de desempenho para uma ou mais da capacidade docanal MIMO, da capacidade de transmissão da transmissão dedados enviada por meio do canal MIMO e da qualidade dosinal do canal MIMO.

24. Equipamento, de acordo com a reivindicação-22, que compreende também um dispositivo para calcularajustes para uma ou mais das métricas de desempenho.

25. Equipamento, de acordo com a reivindicação-24, no qual o dispositivo para calcular compreende umdispositivo para calcular para dar conta das perdas devidasa um ou mais de um código de correção de erros utilizado natransmissão de dados, erros de estimação de canal noreceptor, variação na interferência observada peloreceptor, variação na potência de transmissão utilizada natransmissão de dados ou uma combinação deles.

26. Meios passíveis de leitura por processador,as instruções compreendendo:instruções para determinar métricas de desempenhopara uma série de colocações, cada classificação indicandoum número diferente de fluxos de dados a serem enviadossimultaneamente por meio de um canal de várias entradas evárias saídas (MIMO);instruções para aplicar ajustes às métricas dedesempenho para a série de colocações de modo a se obteremmétricas de desempenho ajustadas, os ajustes dando contadas perdas do sistema; einstruções para selecionar uma classificação aser utilizada para transmissão de dados dentre a série decolocações com base nas métricas de desempenho ajustadas.