CN101232475B - Mimo预编码器中处理通信信号的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法和系统。所述方法包括使用代价函数，将MIMO预编码系统中的信道状态信息量化到码书上，所述码书包括一个或多个酉矩阵；以及基于至少所述信道状态信息，反复更新所述码书。所述信道状态信息可以是矩阵V。所述代价函数f(A)可以用以下关系式定义：

其中A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i，j)。针对该酉矩阵，可从所述码书产生Voronoi区域。基于所述Voronoi区域和所述酉矩阵可产生矩阵集。通过将所述矩阵集修正成新的酉矩阵集，可实现更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为码书。

Description

MIMO预编码器中处理通信信号的方法和系统

技术领域

本发明涉及通信系统的信号处理。更具体地说，本发明涉及一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书(codebook)设计的方法和系统。

背景技术

移动通信改变了人们通信的方式，移动电话已经由原来的奢侈品而成为人们日常生活中的必需品。当今移动电话的使用由社会状态支配而不是被地理位置或技术阻碍。虽然语音连接满足了通信的基本需要，其中移动语音连接继续甚至进一步渗透到生活中的每一天中，移动英特网将是移动通信革命的下一步。所述移动因特网自然地成为日常信息的一个公共来源，且对这一数据服务的简单和通用移动接入将是必然的的方式。

第三代(3G)蜂窝网络是用来实现所述移动因特网的这些需求而特地设计的。由于这些服务的使用和普及的增长，相对于目前对于蜂窝网运营商而言，如低成本的网络容量优化和服务质量(QoS)等因素将会变得更加重要。这些因素可以通过细致的网络规划和操作，改善发射方法，和改进接收机技术等方法实现。为此，载波需要能使得其增加下行吞吐率的技术，这样，提供高的QoS性能和速度以抗衡那些由电缆调制解调器和/或DSL服务提供商提供的服务。

为了满足这些需求，在发射机和接收机都放置多天线的通信系统因其可在无线衰落环境中很大地提高系统的容量而近来引起了广泛的注意。这些多天线结构，也就是熟知的智能天线技术，可以在信号接收时用来减少多径和/或信号干扰。可以预见智能天线技术随着基站设施的铺开以及蜂窝系统中移动手机用户对所述这些系统的处理容量要求的增加将会得到更广泛的使用。这些要求部分是因从基于语音服务到下一代无线多媒体服务的转变所引起的，所述多媒体服务将提供语音、视频和数据通信服务。

多个发射和/或接收天线的使用设计成引入分集增益以及提高自由度以抵抗信号接收处理中产生的干扰。分集增益通过增加接收信噪比和稳定发射链路改善系统的性能。另一方面来看，更多的自由度允许多个同时的发射，从而提供了对抗信号干扰的鲁棒性(robustness)，和/或允许了更高的频率复用以达到更高的容量。例如，在具有多个天线接收机的通信系统中，M个接收天线集可以用来完全消除(M-1)个干扰效应。因此，N个信号可以在相同的带宽内使用N个发射天线同时发射，所述N个发射信号接着通过配置在接收机的N个天线集分成N个独自的信号。使用多个发射和接收天线的系统可以指的是多输入多输出(MIMO)系统。在特定的MIMO系统中，多天线系统的一个吸引人的方面指的是通过利用这些发射结构可以很大程度的增加了系统的容量。对于固定的总发射功率和带宽，MIMO结构可以提供的容量随着增加的信噪比(SNR)动态变化。例如，在多径衰弱信道的情况下，对于SNR每增加3dB，MIMO结构可以增加系统的容量到接近M比特/周期(cycle)。

由于体积的增加，复杂度的提高，以及功耗的增加引起的费用增加，从而限制多天线系统被在无线通信中广泛的使用。这成了无线系统设计和应用需要注意的问题。结果，关于多天线系统的一些研究可能关注于可以支持单用户点到点的链路，其它研究可能关注于多用户场景。使用多天线的通信系统可以很大成程度改善系统的容量。使用MIMO技术是为了获得非常大的性能增益，然而这需要提供信道信息给发射机。这样的信道数据称为信道状态信息。在很多无线系统中，上行和下行工作在频分复用(FDD)模式，也就是，上行和下行使用不同的频率。当处于这种情况时，上行的信道测量结果可能不适用于下行，反之亦然。在这些情况下，仅通过信号接收机测量信道，并将信道状态信息反馈给发射机。在有许多天线的情况下，在上行信道中反馈状态信息所需要传输的数据量很大。因为上行信道带宽是受限的，所以不希望在上行信道中传输大量的信道状态信息。

通过与本申请后续部分结合附图介绍的本发明的多个方面进行比较，现有和传统方法中存在的限制和弊端，对本领域的普通技术人员来说将变得非常明显。

发明内容

本发明涉及一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法和系统，在结合至少一个附图而充分地显示和/或描述，并在权利要求书中更加完全的阐述。

根据本发明的一个方面，一种用于处理通信信号的方法包括：

使用代价函数，将MIMO预编码系统中的信道状态信息量化到码书上，所述码书包括一个或多个酉矩阵；以及

基于至少所述信道状态信息，反复更新所述码书。

作为优选，所述信道状态信息是矩阵V。

作为优选，所述代价函数f(A)由以下关系式定义：

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i，j)。

作为优选，所述方法进一步包括针对所述一个或多个酉矩阵从所述码书产生维诺(Voronoi)区域。

作为优选，所述方法进一步包括基于所述维诺区域和所述酉矩阵产生矩阵集。

作为优选，所述方法进一步包括通过将所述矩阵集修正为新的酉矩阵集来更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为所述码书。

作为优选，所述方法进一步包括，将所述码书中的元素的索引从所述MIMO预编码系统中的接收机发射到发射机，其中所述信道状态信息被量化到所述码书上。

作为优选，所述MIMO预编码系统包括一个或多个发射天线和一个或多个接收天线。

作为优选，所述方法进一步包括使用奇异值分解(SVD)产生所述矩阵V。

作为优选，所述方法进一步包括使用几何均值分解(GMD)产生所述矩阵V。

作为优选，所述方法进一步包括使用所述酉矩阵之一线性变换所述MIMO预编码系统中发射机处的矢量信号。

根据本发明的一个方面，一种用于处理通信信号的系统包括：

包括一个或多个电路的MIMO预编码系统，其使用代价函数将信道状态信息量化到包含一个或多个酉矩阵的码书上，并基于至少所述信道状态信息反复更新所述码书。

作为优选，所述信道状态信息是矩阵V。

作为优选，所述代价函数f(A)可以由以下关系式定义：

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i，j)。

作为优选，所述一个或多个电路针对所述一个或多个酉矩阵从所述码书产生维诺区域。

作为优选，所述一个或多个电路基于所述维诺区域和所述酉矩阵产生矩阵集。

作为优选，所述一个或多个电路通过将所述矩阵集修正为新的酉矩阵集来更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为所述码书。

作为优选，所述一个或多个电路将所述码书中的元素的索引从所述MIMO预编码系统中的接收机发射到发射机，其中所述信道状态信息被量化到所述码书上。

作为优选，所述MIMO预编码系统包括一个或多个发射天线和一个或多个接收天线。

作为优选，所述一个或多个电路使用奇异值分解(SVD)产生所述矩阵V。

作为优选，所述一个或多个电路使用几何均值分解(GMD)产生所述矩阵V。

作为优选，所述一个或多个电路使用所述酉矩阵之一线性变换所述MIMO预编码系统中发射机处的矢量信号。

本发明的这些与其他的优点、方面以及新特性，以及其具体的实施例，可以从下文的描述和图中得到更加完全的理解。

附图说明

图1A是结合本发明实施例在基站和移动计算终端之间的蜂窝多径通信的示意图；

图1B是依据本发明实施例的MIMO通信系统的示意图；

图2是依据本发明实施例的MIMO预编码收发器链模型的框图；

图3是依据本发明实施例的具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码系统的框图；

图4是依据本发明实施例的码书算法的实现流程图；

图5是依据本发明实施例的具有MMSE接收机和有限率反馈的2×2MIMO系统的性能图；

图6是依据本发明实施例的具有GMD-OSIC接收机和有限率反馈的2×2 MIMO系统的性能图。

具体实施方式

本发明的实施例介绍了一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法和系统的一些方面。用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法和系统包括，使用代价函数量化MIMO预编码系统中的信道状态信息到码书上，所述码书包括一个或多个酉矩阵；以及基于至少所述信道状态信息反复更新所述码书。所述信道状态信息包括矩阵V，所述代价函数f(A)由以下关系式定义：

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i，j)。针对该酉矩阵，可从所述码书产生Voronoi区域。基于所述Voronoi区域和所述酉矩阵可产生矩阵集。通过将所述矩阵集修正成新的酉矩阵集，可实现更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为码书。在所述MIMO预编码系统中由接收机发射所述码书中元素的索引到发射机，其中所述信道状态信息被量化到所述码书上。所述MIMO预编码系统包括一个或多个发射天线和接收天线。使用奇异值分解(SVD)或者几何均值分解(GMD)可产生所述矩阵V。所述酉矩阵之一可用来线性变换所述MIMO预编码系统中发射机处的矢量信号。

图1A示出了结合本发明实施例在基站和移动计算终端之间的蜂窝多径通信。参考图1A，给出了房子120、移动终端122、工厂124、基站126、汽车128、以及通信路径130、132、和134。

基站126和移动终端122包括有合适的逻辑、电路和/或代码，用于产生和处理MIMO通信信号。

在基站126和移动终端122之间的无线通信可以通过无线信道进行。所述无线信道包括多个通信路径，例如，通信路径130、132、和134。所述无线信道可以随着移动终端122和/或汽车128移动而动态变化。在一些情况下，移动终端122与基站126为视距传播(LOS)。在其它情况下，移动终端122与基站126之间可能不是直接视距，射频信号在通信实体之间的反射通信路径之间传播，如图所示的典型通信路径130、132、和134。所述射频信号可由人造结构如房子120、工厂124、或者汽车128、或者自然存在的障碍如山反射。这样的系统指的是非视距(NLOS)通信系统。

一个通信系统可能同时包括LOS和NLOS信号分量。如果存在LOS信号分量，所述LOS信号分量比NLOS信号分量强的多。在一些通信系统中，NLOS信号分量可以产生干扰并降低接收机性能。这指的是多径干扰。例如，通信路径130、132、以及134达到移动终端122具有不同的延迟。通信路径130、132、以及134还可以具有不同的衰减。例如，在下行链路中，在移动终端122接收到的信号可以是不同衰减通信路径130，132，和/或134的信号的求和，这些不同通信路径可能是不同步的而且动态变化的。这样的信道称为衰弱多径信道。衰弱多径信道可以引入干扰，但是也可以为所述无线信道引入分集和自由度。在基站和/或移动终端具有多天线的通信系统，例如MIMO系统，特别适合利用无线信道的特性并可以由衰弱多径信道得到很大的性能增益，相对于在基站126和移动终端122具有单天线的通信系统(特别是NLOS通信系统)，所述多天线的通信系统可以得到很大的性能提高。

图1B示出了依据本发明实施例的MIMO通信系统的示意图。参考图1B，示出了MIMO发射机102和MIMO接收机104，以及天线106、108、110、112、114、116。图中还示出了无线信道，所述信道包括通信路径h₁₁、h₁₂、h₂₂、h₂₁、h_2NTX、h_1NTX、h_NRX1、h_NRX2、h_NRXNTX，其中h_mn可以表示从发射机天线n到接收机天线m的信道系数。可能有N_TX个发射机天线和N_RX个接收机天线。图中还给出了发射符号x₁、x₂、x_NTX和接收符号y1、y2、y_NRX。

MIMO发射机102包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于产生发射符号x_i i∈{1，2，...N_TX}，所述符号通过如图1B示出的发射天线106、108、110发射。MIMO接收机104包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于处理通过如图1B所示的接收天线112、114、116接收的接收符号y_i i∈{1，2，...N_RX}。在MIMO系统中发射的和接收的信号之间的输入输出关系可以表示为如下所示：

y＝Hx+n

其中y＝[y₁，y₂，…y_NRX]^T是具有N_RX个元素的列矢量，.^T表示矢量转置，H＝[h_ij]:i∈{1，2，...N_RX}；j∈{1，2，...N_TX}表示N_RX×N_TX维的信道矩阵，x＝[x₁，x₂，...x_NTX]^T是具有N_TX个元素的列矢量，n是具有N_RX个元素的噪声采样列矢量。信道矩阵H在使用奇异值分解(SVD)的情况下可以写成H＝U∑V^H，其中.^H表示哈密顿转置(hermitian transpose)，U是N_RX×N_TX的酉矩阵，∑是N_TX×N_TX的对角矩阵，而V是N_TX×N_TX的酉矩阵。也可以使用其它矩阵分解而不是SVD分解以对角化或者变换所述矩阵H。如果MIMO接收机104内执行的接收机算法是例如排序干扰抵消(OSIC)，则其它可以转换矩阵H到下/上三角矩阵的矩阵分解也是可以的。这样的分解包括几何均值分解(GMD)，其中H＝QRP^H，其中R可以是H的奇异值的几何均值位于对角元素上的上三角矩阵，Q和P可以是酉矩阵。

图2示出了依据本发明实施例的MIMO预编码收发器链模型的框图。参考图2，示出了的MIMO预编码系统200包括MIMO发射机202、MIMO等效基带信道203、MIMO接收机204和加法模块208。MIMO发射机202包括发射机(TX)基带处理模块210和发射预编码模块214。MIMO等效基带信道203包括无线信道206、TX射频(RF)处理模块212和接收机(RX)RF处理模块218。MIMO接收机204包括预编码解码模块216和RX基带处理模块220。图中还示出了符号矢量s、预编码矢量x、噪声矢量n、接收矢量y和信道解码矢量y′。

MIMO发射机202包括基带处理模块210，其包括有合适的逻辑、电路和/或代码，用于产生MIMO基带发射信号。所述MIMO基带发射信号可以传输到发射预编码模块214。基带信号在发射预编码模块214内经过适当地编码以在无线信道206中发射，发射预编码模块214包括有合适的逻辑、电路和/或代码以用于使得其执行这些功能。TX RF处理模块212包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于使得传输到TX RF处理模块212的信号被调制到射频(RF)以在无线信道206中发射。RX RF处理模块218包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于执行射频前端功能以接收在无线信道206中发射的信号。RX RF处理模块218包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于将其输入信号解调成基带信号。加法模块208表示在MIMO接收机中将噪声加到接收到的信号内。MIMO接收机204包括预编码解码模块216，它线性解码接收到的信号并传输所述信号到RX基带处理模块220。RX基带处理模块220包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于对该基带信号应用进一步的信号处理。

MIMO发射机202包括基带处理模块210，其包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于产生MIMO基带发射信号。所述MIMO基带发射信号，也就是符号矢量s，被传输到发射预编码模块214。符号矢量s可以是N_TX×1维的矢量。

发射预编码模块214对符号矢量s执行线性变换，使得x＝Ws，其中W的维数为N_TX乘以s的长度，且x＝[x₁，x₂，…x_NTX]^T。预编码矢量x的每一个元素在可用的N_TX个不同的天线上发射。

发射的预编码矢量x通过MIMO等效基带信道203。由N_RX个接收机天线接收到的信号y是发射信号x通过MIMO等效基带信道203变换(由矩阵H表示)，并加上噪声分量(表示为噪声矢量n)而得到的。如加法模块208所示，接收矢量y表示为y＝Hx+n＝HWs+n。接收矢量y被传输到预编码解码模块216，其中可以对接收矢量y执行线性解码操作B以得到解码矢量y′＝B^Hy＝B^HHWs+B^Hn，其中B是适当维数的复数矩阵。解码矢量y′接着被传输到RX基带处理模块220，在此对预编码解码模块216的输出执行进一步信号处理。

如果应用于发射预编码矢量x的MIMO等效基带信道203传输函数H在MIMO发射机202和MIMO接收机204端都已知，则所述信道可以被对角化，例如，设置W＝V和B＝U，其中H＝U∑V^H是奇异值分解。在这些情况下，信道解码矢量y′为如下关系式所示：

y’＝U^HU∑V^HVs+U^Hn＝∑s+U^Hn

因为∑是对角矩阵，y′中的符号矢量s的元素之间没有干扰存在，因此所述无线通信系统类似于具有高达N_TX个并行单天线的无线通信系统那样，对于s的每一个元素，信道矩阵H的秩可以小于等于N_TX。

图3示出了依据本发明实施例的具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码系统的框图。参考图3，示出的MIMO预编码系统300包括部分MIMO发射机302、部分MIMO接收机304、无线信道306、加法模块308、和反馈信道320。部分MIMO发射机302包括发射预编码模块314。部分MIMO接收机304包括预编码解码模块316、信道估计模块322、信道量化模块310、信道分解模块312、以及码书处理模块318。图3还示出了符号矢量s、预编码矢量x、噪声矢量n、接收矢量y、以及解码矢量y′。

发射预编码模块314、无线信道306、加法模块308、以及预编码解码模块316与图2中所示的发射预编码模块214、MIMO等效基带信道203、加法模块208和预编码解码模块216基本相同。信道估计模块322包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于估计无线信道206的传输函数。信道估计值可传送给信道分解模块312，信道分解模块312包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于分解信道。在这方面，被分解的信道通信连接到信道量化模块310。信道量化模块310包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于将所述信道部分量化到码书上。码书处理模块318包括有合适的逻辑，电路和/或代码，用于产生码书。反馈信道320表示为从部分MIMO接收机304传输信道状态信息到部分MIMO发射机302的信道。

在很多无线系统中，信道状态信息，也就是关于信道传输矩阵H的了解，对于发射机和接收机可能是不知道的。然而，为了利用如图2所示的预编码系统，可能希望在发射机端知道至少部分信道信息。在如图2所公开的本发明的实施例中，MIMO发射机302需要有用于在MIMO发射机202的发射预编码模块214内进行预编码的酉矩阵V。

在频分复用(FDD)系统中，用于从基站到移动终端的下行通信的通信频带与用于上行通信的频带是不一样的。由于频带的不同，上行链路的信道测量一般对于下行链路是没有用的，反之亦然。在这些情况下，仅在接收机端执行所述测量，而信道状态信息(CSI)可以通过反馈的方式传输回发射机。对于这个原因，CSI可以通过反馈信道320从部分MIMO接收机304反馈回到部分MIMO发射机302的发射预编码模块314。发射预编码模块314、无线信道306、以及加法模块308与图2所示的对应的模块214、203、以及208基本相同。

在部分MIMO接收机304处，接收信号y在信道估计模块222中可以用来估计信道传输函数H，用表示。例如，所述估计值可以进一步分解成对角矩阵或者三角矩阵形式，这取决于特定接收机实现，如图2所解释。例如，信道分解模块312可以执行SVD分解： $\hat{H}=\hat{U}\widehat{\mathrm{\Σ}}{\hat{V}}^H.$ 在有多个天线的情况下，矩阵U、∑和V的维数增加得很快。在这些情况下，可能希望将矩阵

量化成维数为N_TX×N_RX的矩阵V_q，其中V_q可以从之前定义的有限酉矩阵集C＝{V_i}中选择。所述酉矩阵集C便称为码书。通过从所述码书中找到接近矩阵

的矩阵V_q，在某种意义上，如果部分MIMO发射机302知道所述码书C，便足以能够从信道量化模块310通过反馈信道320发射索引q到发射预编码模块314。所述码书C的变化比信道传输函数H的变化慢得多，从而能够从码书处理模块318通过反馈信道320周期性地更新发射预编码模块314中的码书。选择的所述码书C可以是静态的或者自适应的。而且，所述码书还可以从一个码书集中自适应或者非自适应地选择，这些码书包括自适应和/或静态设计的码书。在这些情况下，部分MIMO接收机304可以在任何时间点告知所使用的码书给部分MIMO发射机302。矩阵

可以如下描述的关系量化成V_q：

$V_q=\arg \mathrm{ma}x{\hat{V}}_i\∈\mathrm{Cf}\left({\hat{V}}^H{\hat{V}}_i\right)$

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中A＝[a_ij]和A的维数是N×N。因此，可以选择矩阵V_q为码书中的矩阵

其可以最大化如上定义的函数

。函数f(.)可以对其输入矩阵的对角元素的绝对值的平方求平均。通过最大化f(.)，在某种意义上，矩阵V_q的选择满足乘积

最大程度相似于单位矩阵。以上f(.)的表达式可以在某些近似法下最大化所述预编码MIMO系统的瞬时容量。因此，信道H可以在信道估计模块322中估计出，并在信道分解模块312中分解。

在信道量化模块310内，矩阵，例如

，可以量化成矩阵V_q，索引q通过反馈信道320反馈回部分MIMO发射机302。所述码书C还可以选择为不随时间变化。而且，所述码书C还可以从码书集中自适应或者非自适应地选择，这些码书包括自适应和/或静态设计的码书。来自码书处理模块318的码书C，比索引q变化缓慢，可以通过反馈信道320发送到部分MIMO发射机302。当码书C的基数|C|小于或等于|C|＜2^M时，为了反馈索引q，M个比特就足够了。

发射预编码模块314可以执行，例如，线性变换x＝V_qs。接收机端的预编码解码模块316可以执行线性变换 $y^{\′}={\hat{U}}^{H}y.$ 在一些情况下，信道矩阵H的秩r小于发射天线的数量，也就是满足r≤N_TX。在这些情况下，可能希望映射减小了数量的空域(spatial)流到矢量x，如图2所描述。例如，矢量s可以选择成满足x＝Ws，其中W的维数是N_TX×s的长度，而s的长度是空域流的数量，一般比秩r小。例如，矩阵W可以由V_q中的希望的列来构造。在本发明的另外一个实施例中，如上所述，矢量x可以由x＝V_qs产生，且长度为N_TX的矢量s的某些适当选择的元素设置为0，那样一般矢量s中非0元素小于秩r。在这些情况下，s中设置成0的元素对应于没有被使用的空域流。

图4示出了依据本发明实施例的码书算法的实现流程图。参考图4，示出了开始步骤402、结束步骤418、处理步骤404、406、410、412、414、416以及判断步骤408。

码书C的选择对于决定如图3所示的反馈系统的性能是很重要的。图4中的流程图给出了执行适合于任何量化精度的码书算法的示例方法，也就是码书C＝{V_i}中矩阵V_i的数量，以及任何数量的接收和发射天线。然而，码书可以设计成最大化以下关系：

$C={\max }_C{E}_H\left\{f\left({\hat{V}}^H{V}_q\right)\right\}$

其中E_H＝{.}是信道实现H的集合的期望值。以上关系式表明，最好的码书选择，在一些情况下，可以是包括矩阵V_q的码书，那样可以最大化函数f(.)的关于信道H的期望值。这可以通过图4的算法实现。

在步骤404中，初始化码书。例如，码书C＝{V_i}可以由随机矩阵V_i构造。所述矩阵V_i的初始选择可以是随意的。在步骤406中，将变量W初始化为值“不收敛”。虽然在判断步骤408中A未被设置成值“收敛”，该算法可以在步骤410中从码书C中计算出Voronoi区域。在步骤410中，将码书所包含的多维空间分解成多个区(cell)R_i，即为Voronoi区域，这样的话，每一个区R_i表示一个子空间，所述子空间可能从某种意义上说与特定矩阵V_i最相似，如以下关系式所示：

$R_i=\{\hat{V}:f\left({\hat{V}}^H{V}_i\right)\≥f\left({\hat{V}}^H{V}_j\right),\∀j\≠i\}$

在步骤412中，码书C可基于在步骤410中计算出的Voronoi区域进行更新。对于任何给定的区域R_i，可以产生一个新的矩阵V_i＝

V_i，1，V_i，2，…V_i，NTX

，其中V_i，k是长度为N_TX的列矢量，如以下关系式所示：

$v_{i,k}=\arg \underset{q:\left|\right|q\left|\right|=1}{\max }{E}_v\left\{{\left|v_k^{H}q\right|}^2\right|V\∈R_i\}$

其中V_k是矩阵V的第k列。对于以上最优问题的求解为如下关系式所示：

v_i，k＝u_MAX

λ_MAX·u_MAX＝R_kku_MAX

$R_{\mathrm{kk}}=E\left\{v_k{v}_k^H\right|V\∈R_i\}$

其中V_i，k选择为对应于矩阵R_KK的最大特征值λ_MAX的特征矢量U_MAX。对以上方程，对变量Z的期望值E_z{.}可以通过采用空间的采样平均值来计算得到。

在步骤414中，用于收敛的一个测试可以应用于码书C，以验证所述码书是否收敛于一个稳定的集。例如，一个收敛测试可以通过每一个矩阵V_q在连续的步骤412之间的改变程度是多少来测量。如果改变小于门限值，可以认为达到了收敛。在步骤414，如果码书已收敛，变量A将设置为值“收敛”，否则变量A设置为值“不收敛”。

如果，在步骤414中，变量A已经设置为“收敛”，包括步骤410、512、以及414在内的循环可以在步骤416跳出，最终产生的码书C是正交的。矩阵{V_i}也期望是正交的，也就是：

$V_i^H{V}_j=I\∀i=j$

其中I表示单位矩阵，而0表示元素全为0的矩阵。得到的码书C＝{V_i}可以通过对矩阵{V_i}应用例如Gram-Schmidt(葛莱姆一斯密特)正交化而是正交的。码书的正交化在结束步骤418终止码书的生成。

图5是依据本发明实施例的有MMSE接收机和有限率反馈的2×2MIMO系统的性能图。参考图5，示出了信噪比(SNR)轴和频谱效率轴(Seff)。还示出了全反馈奇异值分解SVD(Fit-FB)的曲线图502、2比特反馈SVD(SVD-2B)的曲线图504、SVD-3B的曲线图506、SVD-4B的曲线图508、SVD-5B的曲线图510以及SVD-6B的曲线图512。

如图3所解释，可用于反馈的比特数量决定了酉矩阵

的量化精度。对于M比特，码书C包括|C|≤2^M个元素{V_i}。因此，大的数量的反馈比特可以允许更好的信道量化并可以提供更好的性能。如图5所示，依据本发明的一个实施例尽管使用很少的反馈比特却可以提供与全反馈SVD(Fit-FB)502接近的性能。曲线图SVD-2B 504、SVD-3B 506、SVD-4B 508、SVD-5B 510以及SVD-6B 512与SVD(Fit-FB)502也是接近。在图5中可以使用最小均方误差(MMSE)接收机。

图6是依据本发明实施例的有GMD-OSIC接收机和有限率反馈的2×2MIMO系统的性能图。参考图6，示出了信噪比(SNR)轴和频谱效率轴(Seff)。还示出了全反馈几何均值分解(GMD Fit-FB)602的曲线图、2比特反馈GMD(GMD-2B)的曲线图604、GMD-3B的曲线图606、GMD-4B的曲线图608、GMD-5B的曲线图610以及GMD-6B的曲线图612。

如图6所示的性能曲线图利用的是排序连续干扰抵消(OSIC)接收机。使用的是GMD，而不是SVD，如结合图1B所述。如图6可以看出，本发明的一个实施例使用几个反馈比特的性能，例如GMD-2B 604、GMD-3B 606、GMD-4B 608、GMD-5B 610以及GMD-6B 612，与有全反馈的系统的性能(GMD Fit-FB 602的曲线图)很接近。

根据本发明的一个方面，一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法和系统包括：在信道量化模块310中，使用代价函数量化MIMO预编码系统200和300中的信道状态信息到码书上，所述码书包括一个或多个酉矩阵，并在码书处理模块318中，基于至少所述信道状态信息反复地更新所述码书。在信道估计模块322中获得的信道状态信息包括在信道分解模块312中产生的矩阵V。所述代价函数f(A)由以下关系式定义：

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i，j)。在码书处理模块318中，针对该酉矩阵可从所述码书中产生Voronoi区域。而且，在码书处理模块318中，基于所述Voronoi区域和所述酉矩阵产生一个矩阵集。通过将所述矩阵集修正成一个新的酉矩阵集，可实现更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为码书。在信道量化模块310中，信道状态信息被量化到其上的码书中的元素的索引通过反馈信道320从所述MIMO预编码系统中的接收机发射到发射机。MIMO预编码系统200/300包括一个或多个发射天线和接收天线。在信道分解模块312中，使用奇异值分解(SVD)或者几何均值分解(GMD)产生所述矩阵V。在发射预编码模块314中，所述酉矩阵之一用来线性变换所述MIMO预编码系统中发射机端的矢量信号。

本发明的另外一个实施例提供一个机器可读存储器，其上存储的计算机程序具有至少一个可由机器执行的代码段，从而促使该机器执行这里描述的一种用于具有有限比率信道状态信息反馈的MIMO预编码器的码书设计的方法的各步骤。

因此，本发明可以通过硬件、软件，或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现所述方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行所述程序控制计算机系统，使其按所述方法运行。在计算机系统中，利用处理器和存储单元来实现所述方法。

本发明还可以通过计算机程序产品进行实施，所述程序包含能够实现本发明方法的全部特征，当其安装到计算机系统中时，通过运行，可以实现本发明的方法。本文件中的计算机程序所指的是：可以采用任何程序语言、代码或符号编写的一组指令的任何表达式，该指令组使系统具有信息处理能力，以直接实现特定功能，或在进行下述一个或两个步骤之后实现特定功能：a)转换成其它语言、编码或符号；b)以不同的格式再现。

本发明是通过几个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或具体情况，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

说明

本申请引用并要求申请号为60/884118、申请日为2007年1月9日的美国临时专利申请的优先权，并将其全文引入本申请中。

本申请还参考：

申请号为60/884118的美国专利申请，申请日为2007年1月9日；

申请号为60/884133的美国专利申请，申请日为2007年1月9日；

申请号为60/884132的美国专利申请，申请日为2007年1月9日；

申请号为_________的美国专利申请，(代理案号18183US02)，申请日为2007年6月22日；

申请号为_________的美国专利申请，(代理案号18184US02)，申请日为2007年6月22日；

申请号为_________的美国专利申请，(代理案号18185US02)，申请日为2007年6月22日；

以上所述给出的每一件申请在此作为整体而参考引用。

Claims (8)

1.一种用于处理通信信号的方法，其特征在于，所述方法包括:

使用代价函数，将MIMO预编码系统中的信道状态信息量化到码书上，所述信道状态信息是用于在所述MIMO预编码系统中的MIMO发射机的发射预编码模块内进行预编码的酉矩阵V，所述码书为酉矩阵集C，包括一个或多个酉矩阵；

表示信道传输函数H的估计值，而

矩阵

按照如下描述的关系量化成V_q:

$V_q=\arg \mathrm{ma}{x}_{{\hat{V}}_i\∈C}f\left({\hat{V}}^H{\hat{V}}_i\right)$

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中，V_q为来自于码书C的酉矩阵，f(A)为所述代价函数的关系式，A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i,j)；以及

基于至少所述信道状态信息，反复更新所述码书，其中包括：

针对所述一个或多个酉矩阵从所述码书产生维诺区域，即将码书所包含的多维空间分解成多个区R_i；所述R_i如以下关系式所示:

$R_i=\{\hat{V}:f\left({\hat{V}}^H{V}_i\right)\≥f\left({\hat{V}}^H{V}_j\right),\∀j\≠i\}$

基于所述维诺区域和所述酉矩阵产生矩阵集，即对于给定的所述区域R_i，产生一个新的矩阵

所述V_i.k是长度为NTX的列矢量；所述NTX为发射机天线的个数；

通过将所述矩阵集修正为新的酉矩阵集来更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为所述码书。

2.根据权利要求1所述的用于处理通信信号的方法，其特征在于，所述方法进一步包括，将所述码书中的元素的索引从所述MIMO预编码系统中的接收机发射到发射机，其中所述信道状态信息被量化到所述码书上。

3.根据权利要求1所述的用于处理通信信号的方法，其特征在于，所述方法进一步包括使用奇异值分解产生所述矩阵V。

4.根据权利要求1所述的用于处理通信信号的方法，其特征在于，所述方法进一步包括使用几何均值分解产生所述矩阵V。

5.根据权利要求1所述的用于处理通信信号的方法，其特征在于，所述方法进一步包括使用所述酉矩阵之一线性变换所述MIMO预编码系统中发射机处的矢量信号。

6.一种用于处理通信信号的系统，其特征在于，所述系统包括MIMO预编码系统，所述MIMO预编码系统包括信道量化模块和码书处理模块；

在所述信道量化模块中，使用代价函数将信道状态信息量化到包含一个或多个酉矩阵的码书上；所述信道状态信息是用于在所述MIMO预编码系统中的MIMO发射机的发射预编码模块内进行预编码的酉矩阵V，所述码书为酉矩阵集C，包括一个或多个酉矩阵；

表示信道传输函数H的估计值，而 $\hat{H}=\hat{U}\widehat{\mathrm{\Σ}}{\hat{V}}^H;$

矩阵

按照如下描述的关系量化成V_q:

$V_q=\arg \mathrm{ma}{x}_{{\hat{V}}_i\∈C}f\left({\hat{V}}^H{\hat{V}}_i\right)$

$f\left(A\right)=\left(\frac{1}{N}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{jj}}\right|}^2\right)$

其中，V_q为来自于码书C的酉矩阵，f(A)为所述代价函数的关系式，A是N×N的矩阵，a_ij是矩阵A的元素(i,j)；以及

在所述码书处理模块中，基于至少所述信道状态信息反复更新所述码书，其中包括：

针对所述一个或多个酉矩阵从所述码书产生维诺区域，即将码书所包含的多维空间分解成多个区R_i；所述R_i如以下关系式所示:

$R_i=\{\hat{V}:f\left({\hat{V}}^H{V}_i\right)\≥f\left({\hat{V}}^H{V}_j\right),\∀j\≠i\}$

基于所述维诺区域和所述酉矩阵产生矩阵集，即对于给定的所述区域R_i，产生一个新的矩阵

所述V_i.k是长度为NTX的列矢量；所述NTX为发射机天线的个数；

通过将所述矩阵集修正为新的酉矩阵集来更新所述码书，其中所述新的酉矩阵集成为所述码书。

7.根据权利要求6所述的用于处理通信信号的系统，其特征在于，在所述信道量化模块中，所述信道状态信息被量化到其上的所述码书中的元素的索引通过反馈信道从所述MIMO预编码系统中的接收机发射到发射机。

8.根据权利要求6所述的用于处理通信信号的系统，其特征在于，所述MIMO预编码系统还包括信道分解模块；

在所述信道分解模块中，使用奇异值分解或者几何均值分解产生所述矩阵V。

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