CN101467408A - 用于多天线系统中的信道质量测量的方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及层状结构，所述层状结构包括具有第一电极电势的第一活动层、具有第二电极电势的第二活动层，其中所述第二电极电势不同于所述第一电极电势，并且其中第一和第二活动层被设置成彼此相隔一定距离，并且其中所述层状结构还包括对第一和第二层之间的所述距离进行至少部分桥接的、可不牢固电粘合的第三层。

Description

用于多天线系统中的信道质量测量的方法

技术领域

本发明涉及无线通信系统中的方法和设备，尤其涉及在存在干扰或噪声的情况下在链路的任一侧针对利用一个或多个天线的链路适配的信道质量度量。

背景技术

在基站和终端中使用多个天线在工业以及标准化机构和国际研究项目中获得了许多关注。当前，多天线技术被认为是现有无线系统(长期)演进和未来系统发展的关键技术。同时，根据多用户调度和链路适配进行高效资源管理以及利用物理层进行所谓的跨层优化同样是有挑战、有前途并且重要的领域。

从多用户资源分配和链路适配的角度来看，实现能够被用来对关于时间-频率-代码资源、调制、码率和传输块长度以及诸如传送权重(transmit weight)和线性疏散码(dispersion code)之类的不同空间配置的不同分配的性能进行预测的测量看来是关键的部分。算法于是例如在平均预期吞吐量或成功传输概率方面对于不同方案和分配评估性能，并且根据用户和相应模式选择满足期望目标的分配，所述目标例如非延迟敏感服务的最大吞吐量或者就与延迟敏感服务相关联的重传而言的可忽略误差概率。

从系统性能的观点来看，性能预测也是令人感兴趣的。基于标量的(scalar)单个天线/流SINR到交互信息的映射以及信息域中的平均化(averaging)的性能模型已经被考虑。

因此，高效的资源管理需要合理的性能预测，并且为此目的，可认识到需要信道和干扰条件的充分测量。在当今，例如在演进的3G系统中，通常使用根据接收机处理后的SINR或相应的优选传输格式的、标量值的信道质量指示符(CQI)，所述传输格式与数据速率相对应。

诸如波束赋型(beamforming)和利用线性接收机的线性疏散码之类的线性接收和传送方案原则上可以通过调节SINR计算而被并入，但是这样测量就变得特定于终端所假设的空间发送和接收处理。因此，所述终端可以确定适当的传送权重或发射天线的选择，并且仅针对该选择来对性能进行评估。然而，这样对于发射机而言，对在考虑多用户、多小区、多系统方面时可能需要的对不同传送方案的选择进行评估就不是微不足道的。而且，如何结合诸如(近似)最大似然解调之类的非线性解调方案也不是显而易见的。

发明内容

为了高效利用多天线传输系统所提供的优势，针对调度和链路适配的充分测量是有益的。在单个天线的情况下，信号干扰噪声比(SINR)或从其导出的诸如数据速率之类的适当度量对于链路适配而言是足够的信息。然而，在多个天线的情况下，什么信息要被测量、处理并作为反馈信息发送回传送单元(即，如何创建与单个天线情形中的SINR值相应的信息概括)并非是显而易见的。

因此，既良好地认识传播信道又良好地认识干扰是非常重要的。因此，本发明的目标是在独立于收发器技术的情况下提供尽可能完整描述信道和干扰条件的、充分并且适当足够的精简(condensed)度量，其中根据其能够使得用于链路适配和调度的充分决策和测量可用于传送单元。

基本上，本发明提供了用于形成包括与白化矢量信道(whitened vectorchannels)之间的埃尔米特(Hermitian)内积相等的值或者包括所述值的经处理的表示的数据元素的方法和设备，所述白化矢量信道与一个或多个传送单元的天线的一些单独组合(individual combinations)相关联。当对矩阵形式的SINR值进行排列时，该矩阵是具有的实际自由度的M_T×M_T大小的埃尔米特类型的矩阵，并且包含与所有发射天线相关联的白化矢量值的信道之间的内积。除了各对发射机天线之间的正交度量之外，所述值还包括发射机天线的SINR值。于是在能够利用数据元素进行用户和(空间)传送参数的优化和选择的意义上，该数据元素能够被有利地用于链路适配和/或调度。所述数据元素是CSI和CQI这二者并且基本上与收发器技术无关。

本发明涉及第一实施例，其中接收单元将所述值或其函数作为反馈信息以数据元素形式提供给向所述接收单元进行传送的单元；并且涉及第二实施例，其中接收单元提供经处理的信号序列，传送单元能够从所述信号序列中得出所述值。

本发明的优势在于将针对多个天线情形的信道和干扰测量合并并且在某种程度上压缩到能够用于利用大量的不同技术的适配的度量中。该与技术无关的度量包含了通常被称作信道质量信息(CQI)和信道状态信息(CSI)的内容，同时也与在仅有单个发射天线情况下的SINR值一致。因此，本发明提供了一种系统方法以将用于快速调度和链路适配的测量扩展到多天线情形。应当注意的是，单天线情形是多天线情形的特例。

另一个优势在于，如果全部度量都以数据元素的形式对发射机可用，本发明在如下意义上提供了充分的反馈：发射机能够对于几乎任何具有任意参数的传送方案、而不仅仅是终端在仅考虑单个链路的情况下所找到的最合适方案进行性能预测。

本发明的再另一个优势在于，能够在访问点而不是移动终端中执行处理器强(intense)优化和适配。在所谓的SDMA的情况下、即同时向若干个用户进行同步传输的情况下，可看到：用户集合的数据元素包含用于同样执行多用户优化和适配所需的“空间正交性”度量。

而且就在终端中进行所有处理和优化的情况而言，使测量报告基于诸如所提议的数据元素之类的、通常被良好地定义且敏感的(sensible)度量是有益的。众所周知，如果知道其代表什么、以什么为基础以及其是如何被确定的，则测量会有价值得多。

最后，由于所述度量看起来可被用于大量不同的技术，所以系统概念设计/标准化原则上可以是独立的，例如来自用于测量的过程的MIMO方法。因此，当在矩阵值SINR的适当函数方面对测量/反馈方案达成一致之后，能够有利地识别可行的MIMO技术。

通过以下结合考虑了附图和权利要求而对本发明所进行的详细描述，本发明的其他目标、优势和新颖特征将变得很明显。

附图说明

图1示出了对用于资源元素的矩阵值(matrix-valued)SINR的测量，其被用来对不同分配和传送参数设置进行评估以优化例如在延迟和吞吐量方面的性能。

图2示出了用于执行本发明第一实施例的设备。

图3示出了用于执行本发明第二实施例的设备。

详细描述

以下详细描述涉及根据本发明的数据元素，所述数据元素由矩阵值SINR或这些值的经处理的表示构成。然而，虽然在许多方面能够很容易理解，但是该格式仅应被看作是一种用于表示信息以供进一步处理的可能的替换方式，其并不排除其他可能的表示形式。

以下描述基于这样的数据模型：所述数据模型被看作在其中本发明能够被应用为基于OFDM(正交频分复用)的系统的可想象的通信系统，在所述OFDM系统中时间-频率资源被划分为资源块。资源块的大小通常使得块内的信道变化能够被忽略。进一步假设，能够获得每个资源块的MIMO信道的信道估计以及噪声和干扰的协方差的估计。例如，可通过传输被嵌入的导频符号连同时域和频域中适当的平滑化(smoothing)来确定信道估计。例如，可以通过使用对在减去所传送的导频的估计之后获得的剩余部分(residual)的适当平滑化来形成噪声和干扰协方差矩阵的估计。因此，假设与资源块内的OFDM符号周期n和子载波k相关联的样本可以被很好地建模为

y(k，n)＝Hx(k，n)+e(k，n)

这里，y(n，k)是M_R×1的列，其对所接收的信号进行建模；x(k，n)是M_T×1的列矢量，其对所传送的信号进行建模。对于纯空间预编码的情况而言，与发送功率相应的发送协方差被写为

E{x(k，n)x^H(k，n)}＝WW^H

W表示发送权重；该模型由此包括所谓的开环方案以及诸如波束赋型、每天线速率控制(PARC)的可选版本之类的方案和基于瞬时信道矩阵的SVD的各种闭环方案，对于所述开环方案而言，W为表示功率的均匀空间分配情形的标度识别矩阵(scaled identifymatrix)。因此，所发送的信号被取归一化并被表示为s(n，k)，从而x(k，n)＝Ws(n，k)。此外，H被认为是M_R×M_T矩阵，其对MIMO信道进行建模。e(n，k)利用下面的协方差矩阵对噪声和(小区之间的)干扰进行建模

借助于适当的调度和空间域链路适配和编码，假设可以对干扰的可预测性进行控制以使得所假设的测量模型成立。

当考虑其中借助于矩阵值SINR来对数据元素进行定义的实施例时，该矩阵被定义为Γ＝H^HQ^-1H。

Γ是具有矩阵元素γ_ij的、大小为M_T×M_T的埃尔米特矩阵，其被安排如下：

$\mathrm{\Γ}=\left(\begin{array}{cccc}{\mathrm{\γ}}_{11}& {\mathrm{\γ}}_{12}& \mathrm{\Λ}& {\mathrm{\γ}}_{{1M}_T}\\ {{\mathrm{\γ}}^{*}}_{12}& {\mathrm{\γ}}_{22}& \mathrm{\Λ}& {\mathrm{\γ}}_{{2M}_T}\\ M& & O& M\\ {\mathrm{\γ}}_{{1M}_T}^{*}& \mathrm{\Λ}& & {\mathrm{\γ}}_{M_T{M}_T}\end{array}\right)$

对角线上的元素可写为

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ii}}=h_i^H{Q}^{-1}{h}_i,i=1,...,M_T,$

其中h_i是H的第i列，即发射天线i和所有接收天线之间的信道。根据接收机单元能够对这些元素γ_ii进行不同解释：根据第一种解释可能性，当忽略来自其他发射天线的“小区内”干扰时，在接收机将噪声和小区间干扰的最优合并进行合并之后，所述值相应于信噪比(SNR)。根据另一种解释可能性，在噪声和干扰至少被假设为近似不相关以使得Q为对角线的情况下，所述值相应于针对所谓的最大比率组合而言的“SNR”，所述最大比率组合是单个接收天线的SNR的总和。最后，在单个接收天线的情况下，所述值例如可以被识别为更常规的“SNR”，即信道抽头(tap)的大小平方除以噪声和干扰功率。

复值非对角线元素可以被写为

${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ij}}=h_i^H{Q}^{-1}{h}_j={\left(Q^{-\frac{1}{2}}{h}_i\right)}^H\left(Q^{-\frac{1}{2}}{h}_j\right)$

这些值可被看作关于干扰和噪声被白化的并且与发射天线i和j相关联的信道的内积，由此所述内积能够被解释为天线对i和j之间的空间正交性度量或瞬时空间相关性度量。另一种方式是将非对角线元素写为 ${\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ij}}=\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{ii}}}\sqrt{{\mathrm{\γ}}_{\mathrm{jj}}}{c}_{\mathrm{ij}},$ 其中c_ij表示大小小于或等于1的复值“角度/相关性系数的余弦”。

如上定义的矩阵值的Γ包含单个发射天线的SINR(或“长度/加权范数(norms)”)以及发射天线之间的相关性度量(“角度的余弦”)。一种解释是：所有需要用来确定某一线性激励(例如，具有波束赋型权重)的性能的内容是这些矢量的范数及其之间的角度。

根据本发明的一个想得到的实施例，被提供给发射机单元的数据元素包含如上定义的矩阵Γ的全部内容。然而，在优选实施例中，通过将具有调制和接收机类型特定映射的不同资源元素的Γ值映射到标量信息度量来评定(assess)不同的分配和参数，所述标量信息度量继而在所述分配之上被求和并被用于确定误差概率。根据处理和反馈约束，其它可想得到的实施例可涉及例如被用信号传送到发射机的SINR的量化低秩因子(low-rank factors)，或者涉及其中所有处理完全在接收机中进行并且仅仅将优选分配的参数反馈回发射机的实施例。以下定义了用于执行这种映射的若干种替换方式：

1.对于利用比特交织的编码调制的空间复用(BICM-SM)而言，可以应用近似非线性的最大似然解调器。假定使用MIMO BICM交互信息，基于在资源分配上所累积的交互信息r的链路质量模型则能够被用于预测在对BICM-SM的信道编码之后的误差率。值得注意的是，对于W＝I的情况而言，所述交互信息是Γ的函数，并且由此在一般情况下是W^HΓW的函数。由此得出，就资源块(rb)的某种分配而言所累积的交互信息能够被写为

$r=-\underset{\left\{\mathrm{rb}\right\}}{\mathrm{\Σ}}{I}_X\left(W^H{\mathrm{\Γ}}_{\mathrm{rb}}W\right)$

为了简要以便于注解，假设对于所有资源块使用相同的传送权重和相同的调制。X表示所有发射天线的调制字母表(alphabet)并且函数I_X(.)被定义为

$I_X\left(\mathrm{\Γ}\right)=L-\frac{1}{2^L}\underset{l=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}\underset{x\∈X}{\mathrm{\Σ}}E\left\{{\log }_2(1+\frac{{\underset{z\∈X:B_l\left(z\right)=1-B_l\left(z\right)}{\mathrm{\Σ}}e}^{2\mathrm{Real}\left\{v^H(x-z)\right\}-{(x-z)}^H\mathrm{\Γ}(x-z)}}{{\underset{z\∈X:B_l\left(z\right)=B_l\left(x\right)}{\mathrm{\Σ}}e}^{2\mathrm{Real}\left\{v^H(x-z)\right\}-{(x-z)}^H\mathrm{\Γ}(x-z)}})\right\}$

X是所有2^L个可能的矢量值符号的集合，B_l(x)等于矢量符号x的比特1的值，并且关于具有协方差Γ的零均值复高斯矢量v来评估期望值。因此，I(Γ)是针对信道H的利用等概率且独立输入调制比特的比特交织编码调制(BICM)的交互信息，所述信道H具有加性高斯噪声和干扰，所述高斯噪声和干扰具有零均值和协方差Q。取适当资源块上的总和并且所述总和可以在信道编码之后被非常准确地映射到误块率(blockerror probability)。

2.例如与PARC相比，利用非迭代处理的比特交织编码调制(BICM-SM)具有固有的性能损失。这激发了对具有迭代接收机处理的BICM-SM的研究。在这种情况下，预计编码调制能力或星座约束的(constellation constrained)交互信息是可应用的并且将会是Γ的函数，或者更具体而言，是W^HΓW的函数。在这种情况下，可能的映射函数是用于编码调制的星座约束交互信息。

3.对于高斯调制是合理近似的情况而言，交互信息可以被写为

I_高斯＝log₂|Q+HWW^HH^H|-log₂|Q|＝log₂|I+W^HΓW|

显然，知道Γ对于所谓的基于奇异值分解(SVD)的闭环MIMO而言已经是足够的，其采用高斯调制的解决方案作为起点。

4.对于线性MMSE接收机而言，首先使用线性处理对不同流进行分离，接着对所述不同流分开地进行解调。在这种情况下，在接收机处理之后它(主要)是确定性能的SINR。然后可以将标量SINR映射到调制特定的交互信息。现在，对于MMSE合并/均衡而言，线性合并权重为

V＝(HWW^HH^H+Q)^-1HW

使用矩阵求逆引理，可以得出，合并器/均衡器之后的信号可以被写为

$\hat{s}(n,k)=V^{H}y(n,k)={(1+W^H\mathrm{\ΓW})}^{-1}{W}^H\mathrm{\ΓWs}(n,k)+\tilde{e}(n,k)$

其中噪声和干扰的协方差是

$E\left\{\tilde{e}(n,k){\tilde{e}}^H(n,.k)\right\}={(1+W^H\mathrm{\ΓW})}^{-1}{W}^H\mathrm{\ΓW}{(1+W^H\mathrm{\ΓW})}^{-1}$

从这里能够看出，可以通过使用Γ来确定线性发射机和接收机处理(利用矩阵W和V)之后的SINR。接着，继而可通过使用一维映射将标量SINR映射到交互信息来为所有流确定交互信息。

5.对于信道解码之后线性MMSE处理和非线性连续干扰消除(SIC)(如(S-)PARC所采用的)的合并，假设消除成功，可注意到可以由Γ再次确定不同流的SINR。这能够通过将W中与已取消的流相对应的部分设置为0来实现。

6.在利用同时向若干用户并行进行传输的多用户设置中，可以从Γ的元素得出“SDMA”-干扰的影响。对于终端最大比合并(MRC)和从直接来自天线的每个终端一个流的传输而言，给定终端的SINR是Γ的元素的函数。当所述度量捕获不同发射天线(的线性激励)之间的空间正交性时，利用若干用户的矩阵值SINR，也可以在空间域中执行多用户资源分配。

7.对于所谓的线性疏散码而言(作为特例，例如Alamouti的针对天线的正交分集设计)，已经指示了对于利用(近似)广义平稳噪声进行处理的仅空间线性接收机而言，通过疏散码以及Γ来确定SINR。因此，通过测量Γ并考虑等价的线性实值模型，可以评估不同疏散码的性能，以使得能够选择最佳的疏散码作为快速链路适配的一部分。

根据以上所描述的示例，很明显的是，根据本发明从矩阵值SINRΓ得出的数据元素能够被用来确定信道编码之后的性能。这对于传送权重W的任意选择都是有效的。因此，当数据元素(例如，采用矩阵Γ或其元素的经处理的表示的形式)以及分配和接收机处理的类型是已知的时，本发明允许对所支持的数据速率进行预测，使得不仅可以针对权重而且可以针对例如疏散码的选择对空间传输进行优化。这意味着Γ在能够实现空间传输参数(例如权重)的优化/选择以及所支持的速率的意义上用作与信道质量信息(CQI)和/或信道状态信息(CSI)在第三代通信系统中相同的角色。

本发明旨在将信道和干扰的测量精简为例如在矩阵值SINRΓ中所表示的被定义的格式，并且使用其来进行传输参数的优化/选择，传输参数例如为对不同用户的资源块分配、外部信道编码速率、块大小以及诸如调制、传送权重和线性疏散码之类的资源块参数。

参考图1，针对资源块的集合，k个网络单元从已经经由块11中的多个天线分支中的每一个从第二网络单元接收的信号中来确定模块12中的矩阵值Γ。可以预想的是，对于候选的分配和传输参数集合而言，所分配的资源块的SINR在块13中被映射到标量值的信息度量。这些映射I(.)主要依赖于所选择的调制和接收机处理的类型(线性MMSE、非线性ML、迭代ML)。可以通过映射WHΓW而不是Γ来评价不同传送权重W的性能。所述映射还可以依赖于来自一些到并行调度的其他用户的流的干扰。而在单个发射天线或单个流的情况下，I(.)采用标量值自变量(argument)，在具有多个发射天线的一般情况下，所述变量能够被表示为埃尔米特矩阵。接着，在块14中，能够对标量值信息度量进行求和，并且对于给定码率和码块长度，能够利用码特定函数F(.)将所述标量值信息度量映射到误块率。然后，能够将若干种不同分配关于例如平均预期吞吐量或成功递送的概率进行比较。通过考虑优先级和延迟约束，能够进行适当的分配。处理限制和反馈约束可以使得不同函数被置于不同节点中。由此，在接收机单元中存在本发明的若干实施例用于在块15中、在下行链路信道上和干扰条件下提供信息、例如作为反馈信息给传送单元，以下示例对这些实施例中的一些进行了说明。由此，所述数据元素由所述矩阵Γ的元素的经处理的表示构成。

1.接收机形成用于资源块的集合的数据元素并对于资源块的子集提供Γ、Γ的低秩近似(在适度条件下，其可被看作等于发射和接收天线的最小数目)、Γ的因子(例如乔里斯基(Cholesky)因子或矩阵平方根)或能够从其重构Γ的一组参数。发射机然后使用SINR来选择适当的传送参数并且还执行多用户优化。

2.接收机形成用于资源块的集合的数据元素，评估与不同传送权重相对应的Γ的二次函数并接着将结果提供给所述权重的集合。这意味着针于传送权重的不同选择的(有效矩阵值)SINR被确定并且被用信号传送给发射机。

3.接收机形成用于资源块的集合的数据元素并对于资源块的子集提供诸如迹(trace)之类的函数或者诸如行列式与其迹之间的比率之类的白度度量或显著(significant)特征值的数目。

4.接收机形成用于资源块的集合的数据元素，并且对于资源块的子集提供在传送权重和调制方面被评估的传输格式的子集的、适当的信息度量。这意味着所述接收机可以为不同资源块推荐调制、分散和波束赋型权重。发射机然后可以将资源块分配给不同用户并指定适当的信道编码。

5.接收机形成用于一组(预先)分配的资源块的数据元素，通过形成累积交互信息r来对不同传送参数在传送权重和调制方面进行评估，并接着利用依赖于码本身、其速率和块长度的映射将r映射到外部信道编码之后的误差速率(error rate)，并且提供对服从例如误差概率约束的数据速率或吞吐量进行优化的传送参数。在这种情况下，基本上所有处理都在终端中进行。

本发明的第二实施例涉及如上所述的包括矩阵Γ的元素表示的数据元素的内容的获取，尤其是针对基于TDD的无线电接入网络。在该实施例中，传送单元不接收关于矩阵值SINR的反馈信息，但是其自己能够借助于在传输信道上反向上的信令推导出该信息。在FDD系统中，上行链路和下行链路存在于不同频率之上，诸如无线电信道的不同集群的角度、延迟和衰减之类的长期属性是相同的，从而能够从上行链路观察推导出相应的下行链路参数。在TDD系统中，在其中上行链路和下行链路在相干时间内存在于相同频带上，可以从上行链路观察导出实际的瞬时信道实现的短期知识。TDD附加的可能性在于利用无线电信道的互易性(reciprocity)。在这两种情况下，可以通过监听现有通信或插入特殊信道探测机制(sounding mechanism)(例如天线特定宽带导频的终端传输)来确定信道估计，其中基站能够根据此来对全频率选择性MIMO信道进行评估。

由于仅对该信道进行观察，所以使用TDD中的互易性来导出用于资源分配和适配的信道信息可能是有限的。然而，如上所述，还需要干扰的知识。因此，由于没有干扰特征的反馈，所以尽管存在TDD的互易性，实际上也不可能完全利用频域适配和多天线传输的好处。

以下的实施例涉及利用用于(在终端中所经受的)干扰的(空间-频率)白化滤波器进行(上行链路)传输的线性预编码。(基站)接收机然后可以得出白化信道的估计，并通过对该估计进行平方来确定指示(与以上所定义的矩阵值SINRΓ相对应的)数据元素的性能。该信息继而被用来对作为(空间)链路适配和调度的一部分的(空间)传送参数进行优化和选择。在MIMO OFDM TDD设置中，利用几乎可忽略的反馈，当利用信道互易性来确定针对适配和多用户调度的信道知识时，可以考虑相关的干扰属性。

以上已定义的数据模型还将被应用于以下描述中，以便对下行链路和上行链路条件这二者进行概括。因此，对于与资源块k相关联的反向采样可以被建模为y_BS，k＝H′_kx_MS，k+e′_k，其中H′_k是对上行链路信道进行建模的M_BS×M_MS矩阵，并且由移动站所传送的信号被建模为x_MS，k＝V_ks_MS，k。(出于简便)s_MS，K是对所传送的导频和/或数据符号进行建模的M_MS×1的归一化列矢量，而V_k是包含传送权重的M_MS×M_MS预编码矩阵。在信道相干时间内利用适当校准和信令的TDD设置中， ${H\′}_k=H_k^T$ 是有效的。这是在利用信道互易性时所使用的关键近似。关于干扰的基本问题是 $E\left\{{e\′}_k{e\′}_k^H\right\}\≠{Q\′}_k,$ 即使天线数目相同也是如此。因此，即使以上样本模型可以被用来通过上行链路信道上的测量来导出下行链路信道，也无法立即对干扰进行相同处理。

如上所述，通过矩阵值SINR所得出的数据元素将要根据MIMO信道的估计以及减损(impairment)协方差矩阵而在发射机中形成，并且与单天线情况下的传统SINR相一致的该矩阵值SINR实际上是能被用于传送参数优化和性能预测的性能指示度量。本发明旨在使相同的SINR可用于发射机。因此，如果使得数据元素(例如，矩阵值SINR)在发射机可用，则实质上能够对所有相关的传送参数进行优化并且能够针对大范围的(large class of)接收机来预测信道解码后的性能。

选择以上所定义的预编码V_k(参考所选择的数据模型)，以使得能够在缩放比例(scaling)内确定指示SINR Γ_k的性能因子。该附加的缩放比例(其可以或者单独地应用于每个载波或者应用于所有载波)可以被提供给基站以便被用于解决缩放比例不明确的问题。

出于说明的目的，假设终端在上行链路传输期间采用预编码矩阵。基站则可以对信道进行估计，例如通过假设所有或足够部分的符号是已知的导频符号。当忽略噪声时，于是与资源块k相关联的信道估计是 ${\hat{H}}_k={H\′}_k{V}_k.$ 对于互易性的TDD情况而言，基站于是形成

$G_k={\left({\hat{H}}_k{\hat{H}}_k^H\right)}^C=H_k^H{\left(V_k{V}_k^H\right)}^C{H}_k$

如果预编码被选择为白化滤波器，在 ${\left(V_k{V}_k^H\right)}^C=q_k{Q}_k^{-1}$ 的意义上，对于标量的缩放比例q_k而言，很明显的是G_k＝q_kΓ_k，其中能够根据此来预测传送参数和下行链路性能。

应当观察到，可以采用多种方式来确定白化滤波器。一种可能性是采用协方差矩阵的埃尔米特结构并且利用乔里斯基因子分解来确定它。此外，能够使用针对所有载波k的单个共同缩放比例或每个子载波使用一个缩放比例。

缩放比例q_k可以被直接用信号传送；然而，对于终端似乎更有吸引力的是评价矩阵值SINR的标量值函数，例如矩阵值SINR的迹或任意矩阵范数，结合对于使用单个共同缩放比例的情况在资源块上对该标量函数求平均。所述迹可被解释为单独发射天线SINR在天线和资源块上的总和。在单个天线具有某一共同缩放比例(即q_k＝q)且σ² _k是资源块k的干扰噪声的情况下，减少预编码以将资源块k的相对传送幅度设置为q/σ_k。载波的平方信道估计于是将会是缩放了的实际SINR。可借助于在所有资源块上进行平均所得的SINR的报告来求解缩放比例。所述预编码于是可以被用来帮助基站确定不同天线和不同频率之间的相对关系，而所报告的缩放比例使得基站确定终端中SINR的绝对值成为可能。

当假设终端确定矩阵值SINR的迹的k个资源块(或子载波)的平均值并且用信号

返回，直接从关系式G_k＝qΓ_k得出，基站能够将共同的缩放比例q确定为

$q=\frac{\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Tr}\left\{G_k\right\}}{\frac{1}{K}\underset{k=1}{\overset{K}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Tr}\left\{{\mathrm{\Γ}}_k\right\}}$

即使已经针对基于TDD的通信系统对先前的部分进行了描述，但是很清楚的是，该思想也能够应用于利用基于干扰和矩阵值SINR的长期平均的预白化滤波器所进行的长期FDD设置。

以下对可能的实施方式进行概括：在第一步骤中，终端形成干扰协方差矩阵的估计。这能够通过使用参考符号来完成，所述参考符号在基站进行传送的下行链路时隙期间被广播用于小区中的测量。所述终端还可以形成MIMO信道的估计并且根据矩阵值SINR的迹来确定缩放比例。接着，终端对干扰测量进行处理并且确定预编码矩阵。在下一时隙中，终端传送数据和导频符号的混合或者对于利用信道探测的情况仅传送导频符号。传送具有导出的预编码矩阵的线性独立导频图案(patterns)。例如作为上行链路传输期间的未知数据，可以嵌入缩放比例反馈。基站接收所述信号并且例如通过使用所述导频图案的知识来估计资源块的预白化信道。对缩放比例反馈的解码解决了未知的缩放比例的问题并且基站可以形成要被用来对下行链路传输进行优化和调整的数据元素。

Claims (30)

1.一种无线通信系统的第一网络单元(20)中的方法，所述单元(20)包括一个或多个天线(27)，所述一个或多个天线适于向所述系统中的至少一个第二网络单元(28)传输数据或从其接收数据，所述方法用于与在第一网络单元(20)的位置处所经受的干扰相应地、对用于从所述第二网络单元(28)到所述第一网络单元(20)的数据传输的传输参数进行适配，其特征在于：

确定与向所述第一网络单元(20)进行传送的所述第二网络单元(28)的天线的单独组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值；

将被确定的值映射到数据元素中；以及

将所述数据元素作为反馈信息提供给所述第二网络单元(28)。

2.根据权利要求1所述的方法，其中至少针对一个或多个资源块的集合来进行所述确定值和映射被确定的值的步骤，并且所述映射意味着映射埃尔米特矩阵的经处理的表示，所述埃尔米特矩阵由与资源块相关联的、所述被确定的值构成。

3.根据权利要求2所述的方法，其中所述经处理的表示是从所述矩阵的决定因素或低秩近似得到的。

4.根据权利要求2所述的方法，其中所述经处理的表示是从所述矩阵的二次函数得到的。

5.根据权利要求2所述的方法，其中所述经处理的表示是从所述矩阵的显著特征值或其函数得到的。

6.根据权利要求2所述的方法，其中所述经处理的表示代表了针对在传送权重和调制方面被评估的传输格式的子集的、所述被确定的值的适当信息内容。

7.根据权利要求6所述的方法，其中所述适当信息内容是所述矩阵的函数，所述矩阵的函数描述了MIMO BICM或星座约束的交互信息。

8.根据权利要求6所述的方法，其中所述适当信息内容是所述矩阵的函数，所述矩阵的函数描述了作为等效的后置接收机传送和接收处理有效的SISO信道的函数的BICM交互信息。

9.根据权利要求6-8中任一项所述的方法，其中所述交互信息在资源块的集合上被求和。

10.根据权利要求9所述的方法，其中对所述资源块进行评估和选择，以使得针对所选择资源块的被求和的交互信息最大化。

11.根据权利要求2所述的方法，其中所述经处理的表示通过以下步骤得到：

在所述一个或多个资源块的集合方面形成用于所述分配的累积交互信息；

将所述累积交互信息映射到确定性能的误差速率上；

提供对传输进行优化的那些传送参数。

12.一种无线通信系统的第一网络单元(20)中的设备(201)，所述单元(20)包括适于向所述系统中的至少一个第二网络单元(28)的传输数据或从其接收数据的一个或多个天线(27)，其特征在于：

用于确定与向所述第一网络单元(20)进行传送的所述第二网络单元(28)的天线的单独组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值的装置(22)；

用于将所述被确定的值映射到数据元素中的装置(23)；以及

用于将所述数据元素作为反馈信息提供给所述第二网络单元(28)的装置(24)。

13.根据权利要求12所述的设备，还包括用于获得埃尔米特矩阵的经处理的表示的装置(25)以及用于将所述经处理的表示映射到数据元素中的装置(26)，其中所述埃尔米特矩阵由所述被确定的值构成。

14.根据权利要求12或13所述的设备，其中所述设备在用户设备中被实现并且其中所述第二网络单元是无线电基站。

15.一种无线通信系统的第一网络单元(30)中的方法，所述单元(30)包括适于向所述系统中的至少一个第二网络单元(35)的传输数据或从其接收数据的一个或多个天线(34)，所述方法用于与信道以及在第一网络单元(30)侧所经受的干扰相应地、对用于从所述第二网络单元(35)到所述第一网络单元(30)的数据传输的传输参数进行适配，其特征在于：

应用预编码矩阵对已知信号序列进行处理，所述预编码矩阵被选择为与在所述第一网络单元(30)侧所经受的干扰相对应的白化滤波器，以便向第二网络单元(35)提供承载所述预编码的信号序列的有效信道的估计，以用于确定与向所述第一网络单元(30)进行传送的所述第二网络单元(35)的天线的单独天线组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值；

将所述经处理的信号序列传送给所述第二网络单元(35)。

16.根据权利要求15所述的方法，其中利用标量对所述预编码矩阵进行缩放以控制传输功率。

17.根据权利要求15所述的方法，其中所述通信系统应用基于OFDM的无线电接入网络，并且针对与一个或多个相邻子载波的组群相对应的、一个或多个资源块进行所述处理。

18.根据权利要求17所述的方法，其中利用共同标量对资源块的预编码矩阵进行缩放以控制传输功率。

19.根据权利要求16-18中任一项所述的方法，其中将缩放比例作为反馈信息传送给所述第二网络单元(35)。

20.一种无线通信系统的第一网络单元(30)中的设备(301)，所述单元(30)包括适于向所述系统中的至少一个第二网络单元(35)传输数据或从其接收数据的一个或多个天线，其特征在于：

信号发生器(31)，所述信号发生器用于生成已知信号序列；

白化滤波器(32)，当传送所述信号序列时所述白化滤波器应用与在第一网络单元(30)侧所经受的干扰相对应的预编码矩阵；

发射机(33)，所述发射机用于传送所述信号序列以便向第二网络单元(35)提供承载所述预编码的信号序列的有效信道的估计，以用于确定与向所述第一网络单元(30)进行传送的所述第二网络单元(35)的天线的单独组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值。

21.根据权利要求20所述的设备，其中所述通信系统应用基于OFDM的无线电接入网络，并且所述白化滤波器应用针对与一个或多个相邻子载波的组群相对应的一个或多个资源块的预编码矩阵。

22.根据权利要求20或21所述的设备，其中所述第一网络单元(30)是用户设备并且所述第二网络单元(35)是无线电基站，这两个单元(30，35)都被配置用于在基于TDD的无线电接入网络上进行数据传输和接收。

23.一种无线通信系统的第二网络单元(35)中的方法，所述单元(35)包括一个或多个天线，所述一个或多个天线适于向至少一个第一网络单元(30)传输数据或从其接收数据，所述方法用于与在第一网络单元(30)侧所经受的干扰相应地、对用于从所述第二网络单元(35)到所述第一网络单元(30)的数据传输的传输参数进行适配，其特征在于：

从所述第一网络单元(30)接收利用预编码被传送的已知信号序列，所述预编码被选择为与在所述第一网络单元(30)侧所经受的干扰相对应的白化滤波器；

导出承载所述预编码的信号序列的有效信道的估计，以用于确定与向所述第一网络单元(30)进行传送的所述第二网络单元(35)的天线的单独组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值；

由所述值来确定用于反向传输信道上的数据传输的传送参数的集合，所述传送参数包括传输权重、调制和编码参数。

24.根据权利要求23所述的方法，其中所述通信系统应用基于OFDM的无线电接入网络，其中对与一个或多个相邻子载波的组群相对应的一个或多个资源块进行预编码，以便导出所述一个或多个资源块中的每一个的估计。

25.根据权利要求23或24所述的方法，其中借助于所述矩阵的标量函数来导出埃尔米特矩阵的绝对缩放比例，所述埃尔米特矩阵由所述被确定的值构成。

26.根据权利要求23所述的方法，其中选择所述传送参数以使得吞吐量最大化。

27.一种无线通信系统中的第二网络单元(35)中的设备(351)，所述单元(35)包括一个或多个天线，所述一个或多个天线适于向至少一个第一网络单元(30)传输数据或从其接收数据，其特征在于：

处理装置(36)，所述处理装置用于对从所述第一网络单元(30)接收的、利用预编码被传送的已知信号序列进行处理，所述预编码被选择为与在所述第一网络单元(30)侧所经受的干扰相对应的白化滤波器；

用于导出承载所述预编码信号序列的有效信道的估计、以便确定与向所述第一网络单元(30)进行传送的所述第二网络单元(35)的天线的单独组合相关联的白化矢量信道之间的埃尔米特内积相等的值的装置(37)；

用于由所述值确定用于反向传输信道上的数据传输的传送参数的集合的装置(38)，所述传送参数包括传输权重、调制和编码参数。

28.根据权利要求27所述的设备，其中所述第一网络单元(30)是用户设备并且所述第二网络单元(35)是无线电基站，这两个单元(30，35)都被配置用于在基于TDD的无线电接入网络上进行数据传输和接收。

29.根据权利要求27所述的设备，其中所述第一网络单元(30)是无线电基站并且所述第二网络单元(35)是用户设备，这两个单元(30，35)都被配置用于在基于TDD的无线电接入网络上进行数据传输和接收。

30.根据权利要求27-29之一所述的设备，其中所述通信系统应用基于OFDM的无线电接入网络。

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