CN101499815A - 选择多输入多输出模式的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种选择MIMO模式的方法，包括：多次检测接收端天线的信噪比；对获得的多个信噪比进行计算，获得信噪比中间值；将所述信噪比中间值与配置的参考值比较，当所述信噪比中间值大于所述参考值时选择第二模式，当所述信噪比中间值小于或等于所述参考值时选择第一模式。在本发明中，由于利用接收端天线的实际SNR进行MIMO模式选择，因此简化了终端的处理过程，降低了终端的负荷。另外，相比于通过EESM映射得到的SNR，接收端天线的实际SNR所反映的情况更真实，因此利用实际SNR选择MIMO模式更可靠，准确性更高。本发明还公开一种选择MIMO模式的装置。

Description

选择多输入多输出模式的方法和装置

技术领域

本发明涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种选择多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output，MIMO)模式的方法和装置。

背景技术

MIMO技术是利用在基站和终端使用多天线来抑制信道衰落，从而大幅度地提高信道的容量、覆盖范围和频谱利用率的技术。MIMO技术的核心是空时信号处理，也就是利用在空间中分布的多个天线将时间域和空间域结合起来进行信号处理。因此，MIMO技术可以看作是智能天线的扩展。广义的MIMO技术包括发射分集技术和空间复用技术。发射分集技术指的是在不同的天线上发射包含同样信息的信号(信号的具体形式不一定完全相同)，达到空间分集的效果，从而提高信道的可靠性，降低误码率。空间复用技术与发射分集不同，它在不同的天线上发射不同的信息，获得空间复用增益，从而大大提高系统的容量和频谱利用率。

MIMO模式主要包括空时发射分集(TD)模式和空间复用(SDM)模式。一般对应于固定的应用场所，基站作为发送端会采用固定的MIMO模式。但是，由于终端的移动，信道状况也会发生变化，因此发送端采用固定的MIMO模式并不能适用所有的场景。

目前，采用智能MIMO技术可以实现各种MIMO模式之间的自适应MIMO转换。智能MIMO根据信道条件，选择合适的MIMO模式，在不降低覆盖范围的情况下提高频谱利用率。采用智能MIMO方式，可以克服不同场景带来的不确定性，使MIMO技术具有更广泛的应用场景。如对于同网络下的不同终端，其天线数目可能是不同的，因而若在同一小区采用相同的MIMO传输方法，难以达到优化设计目标。此外，用户经历的衰落也是不一样的，自适应选择不同MIMO技术以适应信道变化，可以优化系统性能。

在根据信道条件选择MIMO模式时，可供使用的准则主要包括误块率最低准则、最大最小欧拉距离准则和信道容量准则。

采用误块率准则选择MIMO模式时，检测在TD模式下接收端的误块率和在SDM模式下接收端的误块率

选择误块率较小的模式作为MIMO模式。

采用最大最小欧拉距离准则选择MIMO模式时，检测在TD模式下接收端空时/频编码的最小欧拉距离

和在SDM模式下接收端空时/频编码的最小欧拉距离选择欧拉距离较小的模式作为MIMO模式。

采用信道容量准则选择MIMO模式时，需要预先通过仿真或长期统计获得在TD模式下接收端的吞吐量和信噪比(SNR)的对应关系，和在SDM模式下接收端的吞吐量和SNR的对应关系，并根据这两个对应关系可以获得两个模式下吞吐量相等时所对应的SNR，利用获得的SNR分别计算接收端在两个模式下的容量均值

和

在选择MIMO模式时，接收端检测其瞬时容量C_measure后，如果发送端当前采用的MIMO模式为TD模式，则将所述瞬时容量C_measure与

进行比较，根据比较结果决定MIMO模式；如果发送端当前采用的MIMO模式为SDM模式，则将所述瞬时容量C_measure与进行比较，根据比较结果决定MIMO模式。

需要说明的是，采用信道容量准则选择MIMO模式时所得到的SNR是通过指数有效SIR映射(Exponential Effective SIR Mapping，EESM)得到的SNR。

无论采用误块率最低准则还是最大最小欧拉距离准则选择MIMO模式，处理过程都很复杂。采用信道容量准则选择MIMO模式时，不仅处理过程复杂而且由于是通过EESM映射得到的SNR，因此可能导致计算的瞬时容量与实际情况相去甚远(这一点在重传情况下表现尤为明显)，从而导致最终错误选择MIMO模式。

发明内容

有鉴于此，本发明解决的技术问题是提供一种选择多输入多输出模式的方法。

为此，本发明提供的技术方案如下：

一种选择MIMO模式的方法，包括：

多次检测接收端天线的SNR；

对获得的多个SNR进行计算，获得SNR中间值；

将所述SNR中间值与配置的参考值比较，当所述SNR中间值大于所述参考值时选择第二模式，当所述SNR中间值小于或等于所述参考值时选择第一模式。

在一些实施例中，通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 估算接收端天线的信噪比SNR；

其中，P_s表示接收端天线的信号功率，P_n表示接收端天线的噪声功率。

在一些实施例中，通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N)$ 获得接收端天线的信号功率；

其中，M表示发射端天线的数量，N表示接收端天线的数量，h_ij表示对接收端各天线进行信道估计所获得的冲击响应，|h_ij|²表示冲击响应功率。

在一些实施例中，所述信噪比中间值为信噪比平均值或信噪比平滑值。

优选地，按信噪比的获得顺序通过递归计算 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 获得信噪比平滑值

其中，SARⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，是对前一信噪比的平滑结果，L是信噪比的数量，p是预置的平滑因子。

优选地，将能够使不同MIMO模式下的系统吞吐量相等的信噪比配置为所述参考值。

本发明提供的另一种选择MIMO模式的方法，包括：

多次检测接收端的吞吐量和天线的SNR；

对获得的多个吞吐量和SNR分别进行计算，获得吞吐量中间值和SNR中间值；

将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值进行比较；

当吞吐量中间值小于或等于第一参考值时，选择第一模式；

当吞吐量中间值大于第一参考值时，判断发送端当前采用的MIMO模式是否为第二模式；如果是，则仍然选择第二模式；否则，将SNR中间值与预先配置的第二参考值进行比较；

当SNR中间值大于第二参考值时选择第二模式，当SNR中间值小于或等于第二参考值时选择第一模式。

本发明所要解决的另一个技术问题是提供一种选择MIMO模式的装置，包括：

第一检测单元，用于多次检测接收端天线的SNR；

第一计算单元，用于对第一检测单元获得的多个SNR进行计算，获得SNR中间值；和

第一选择单元，用于将第一计算单元获得的SNR中间值与配置的参考值比较，当所述SNR中间值大于所述参考值时选择第二模式，当所述SNR中间值小于或等于所述参考值时选择第一模式。

在一些实施例中，第一检测单元通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 估算接收端天线的信噪比SNR；

其中，P_s表示接收端天线的信号功率，P_n表示接收端天线的噪声功率。

在一些实施例中，检测单元通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N)$ 获得接收端天线的信号功率；

其中，M表示发射端天线的数量，N表示接收端天线的数量，h_ij表示对接收端各天线进行信道估计所获得的冲击响应，|h_ij|²表示冲击响应功率。

在一些实施例中，所述信噪比中间值为信噪比平均值或信噪比平滑值。

优选地，第一计算单元按信噪比的获得顺序通过递归计算 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 获得信噪比平滑值

其中，SNRⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，

是对前一信噪比的平滑结果，L是信噪比的数量，p是预置的平滑因子。

本发明提供的另一种选择MIMO模式的装置，包括：

第二检测单元，用于多次检测接收端的吞吐量和天线的SNR；

第二计算单元，用于对第二检测单元获得的多个吞吐量和SNR分别进行计算，获得吞吐量中间值和SNR中间值；

第二选择单元，用于将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值进行比较，并在吞吐量中间值小于或等于第一参考值时，选择第一模式；和

第三选择单元，用于在第二选择单元的比较结果为吞吐量中间值大于第一参考值时，判断发送端当前采用的MIMO模式是否为第二模式；如果是，则仍然选择第二模式；否则将SNR中间值与预先配置的第二参考值进行比较，并在SNR中间值大于第二参考值时选择第二模式，在SNR中间值小于或等于第二参考值时选择第一模式。

在本发明中，由于利用接收端天线的实际SNR进行MIMO模式选择，因此简化了终端的处理过程，降低了终端的负荷。另外，相比于通过EESM映射得到的SNR，接收端天线的实际SNR所反映的情况更真实，因此利用实际SNR选择MIMO模式更可靠，准确性更高。此外，由于采用实际SNR的平均值进行MIMO模式选择，因此无需根据实际SNR的瞬时值频繁地选择切换MIMO模式，从而节省了接收端的资源，进一步降低了接收端和发送端的负荷。

附图说明

图1是本发明提供的一种选择MIMO模式的方法实施例流程图；

图2是在不同MIMO模式下接收端的吞吐量和天线SNR的对应关系示意图；

图3是本发明提供的一个选择MIMO模式的装置实施例的示意图；

图4是本发明提供的另一个选择MIMO模式的装置实施例的示意图。

具体实施方式

在现有的选择MIMO模式的方法中，无论采用误块率最低准则还是最大最小欧拉距离准则选择MIMO模式，处理过程都很复杂。采用瞬时容量选择MIMO模式时，不仅处理过程复杂而且由于是通过EESM映射得到的SNR，因此还可能导致计算的结果与实际情况相去甚远，降低了选择的准确性。

因此，如何降低处理复杂度并提高选择的准确性是本发明要重点考虑的。经过仔细分析和实际验证后可以得知，如果利用SNR这一参数进行MIMO模式选择，将会降低处理过程的复杂度。因为，与现有技术方案中利用误块率、最大最小欧拉距离或系统容量这些参数相比，接收端检测其SNR这一参数的运算过程更简单。为了提高MIMO模式选择的准确性，最好检测接收端各天线的实际SNR，而不是通过EESM映射得到的SNR。因为，相比于通过EESM映射得到的SNR，接收端各天线的实际SNR所反映的情况更真实。此外，由于信道变化一般是一个较为缓慢的过程，因此没有必要根据瞬时值对MIMO模式进行选择。频繁地选择切换MIMO模式会白白地浪费接收端的资源，也会大大增加接收端和发送端的负荷。

为使本领域技术人员更好地理解本发明，下面结合具体的实施例对本发明提供的选择MIMO模式的方法作具体说明。图1示出了一种选择MIMO模式的流程，在该流程中：

步骤101，多次检测接收端天线的SNR。可以利用现有的常用的方法检测接收端天线的SNR。

假设发射端有M个天线，接收端有N个天线，则接收端利用信道估计可以得到如下结构的信道距阵：

$H_{M\×N}=\left[\begin{array}{c}{h}_{11}{h}_{12}\·\·\·\·\·\·h_{1N}\\ h_{21}{h}_{22}\·\·\·\·\·\·h_{2N}\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ h_{M1}{h}_{M2}\·\·\·h_{\mathrm{MN}}\end{array}\right]$

其中，h_ij表示对接收端各天线进行信道估计所获得的冲击响应。

获得各天线的冲击响应后，通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N),$ 即可获得接收端天线的信号功率P_s，此信号功率相当于平均每个发射端天线到接收端天线的接收信号功率。其中，|h_ij|²表示冲击响应功率。

获得信号功率P_s后，通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 即可得到接收端天线的信噪比SNR。其中，P_n表示检测到的接收端天线的噪声功率。

多次估算接收端天线的SNR后，在步骤102，对获得的多个SNR进行计算，获得接收端天线的SNR中间值。

在本步骤中，可以对多个SNR取平均值以获得SNR平均值，也可以对多个SNR进行平滑以获得SNR平滑值。

这里，假设接收端共进行了L次检测，相应地，获得了L个SNR，用SNRⁿ，n＝1、2、......、L，表示获得的L个SNR。

通过计算 $\stackrel{\‾}{\mathrm{SNR}}=\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SNR}}^n,$ 可以获得SNR平均值SNR。

按SNR的获得顺序，通过递归计算

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 即可获得SNR平滑值

其中，SNRⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，

是对前一信噪比的平滑结果，L是SNR的个数，p是预置的平滑因子。

本领域技术人员可以看出，虽然上述是以SNR平均值或SNR平滑值为例进行的说明，但是所述SNR中间值不限于只是SNR平均值或SNR平滑值。

获得接收端天线的SNR中间值后，在步骤103，将所述SNR中间值与配置的参考值比较，根据比较结果决定发送端的MIMO模式。

当SNR中间值大于所述参考值SNR_ref时，选择SDM模式；当SNR中间值小于或等于所述参考值SNR_ref时，选择TD模式。

这里需要指出的是，所述参考值SNR_ref配置的合适与否会直接影响到MIMO模式选择的准确性。在本实施例中，为了获得合适的参考值SNR_ref，需要预先通过仿真或长期的统计获得在TD模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系，以及在SDM模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系。然后，根据这两个对应关系获得在两个模式下吞吐量相等时所对应的SNR，也就是找到能够使两个MIMO模式下的吞吐量相等的信噪比。最后，将找到的SNR配置为参考值SNR_ref。

如图2所示，曲线1表示在TD模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系，曲线2表示在SDM模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系。可以看出，曲线1和曲线2的交叉点，也就是点A，表示在两个模式下吞吐量相等，可以将点A对应的SNR配置为参考值SNR_ref。

在步骤103接收端决定了发送端的MIMO模式之后，应该通过信令或消息将选择的MIMO模式通知发送端。发送端将根据接收端的选择相应地调整MIMO模式。

在上述实施例中，利用接收端天线的实际SNR进行MIMO模式选择，从而简化了终端的处理过程，降低了终端的负荷。另外，相比于通过EESM映射得到的SNR，接收端天线的实际SNR所反映的情况更真实，因此利用实际SNR选择MIMO模式更可靠，准确性更高。此外，由于采用实际SNR的平均值进行MIMO模式选择，因此无需根据实际SNR的瞬时值频繁地选择切换MIMO模式，从而节省了接收端的资源，并大大降低了接收端和发送端的负荷。

在上述实施例中，从SNR的角度考虑，采用接收端天线的实际SNR进行MIMO模式选择。本领域技术人员从图2完全可以看出，也可以从吞吐量的角度考虑，结合接收端的吞吐量和天线的实际SNR进行MIMO模式的选择。在这种情况下，不仅要多次检测接收端天线的SNR，还要多次检测接收端的吞吐量。这里，可以采用现有的常用的方法检测接收端的吞吐量。

检测获得多个SNR和多个吞吐量后，不仅要计算接收端天线的SNR中间值还要计算吞吐量的中间值。

可以对多个吞吐量取平均值以获得吞吐量平均值，也可以对多个吞吐量进行平滑以获得吞吐量平滑值。

这里，假设接收端共进行了L次检测，相应地，获得了L个吞吐量，用Tⁿ，n＝1、2、......、L，表示获得的L个吞吐量。

通过计算 $\stackrel{\‾}{T}=\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{T}^n,$ 可以获得吞吐量平均值T。

按吞吐量的获得顺序，通过递归计算

$\stackrel{\‾}{T^n}=\left\{\begin{array}{c}{T}^n;n=1\\ p\·T^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{T^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 即可获得SNR平滑值

其中，Tⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，

是对前一信噪比的平滑结果，L是吞吐量的个数，p是预置的平滑因子。

获得接收端天线的吞吐量中间值和SNR中间值后，将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值T_ref进行比较。其中，所述第一参考值T_ref应该是在两个模式下吞吐量相等时所对应的吞吐量，结合图2，也就是点A所对应的吞吐量。

当吞吐量中间值小于或等于第一参考值T_ref时，选择TD模式。

当吞吐量中间值大于第一参考值T_ref时，继续判断发送端当前采用的MIMO模式是否为SDM模式。

如果发送端当前采用的MIMO模式是SDM模式，则仍然选择SDM模式。

如果发送端当前采用的MIMO模式是TD模式，则将SNR中间值与预先配置的参考值SNR_ref进行比较。

当SNR中间值大于参考值SNR_ref时，选择SDM模式。

当SNR中间值小于或等于参考值SNR_ref时，选择TD模式。

可以看出，在第一个实施例中直接利用接收端的实际SNR选择MIMO模式，其方法简单易于实现，但如果模式选择的间隔太短，容易产生一定误差。而在第二个实施例中，需要同时比较两个量，虽然处理过程相对复杂但直接以接收端的吞吐量为依据选择MIMO模式，可以提高模式选择的准确性，还可以在一定程度弥补SNR的测量误差。

图3示出了一种选择MIMO模式的装置300，该装置包括第一检测单元S31、第一计算单元S32和第一选择单元S33。

第一检测单元S31用于多次检测接收端天线的SNR。其中，第一检测单元S31可以利用现有的常用的方法检测接收端天线的SNR。

假设发射端有M个天线，接收端有N个天线，则第一检测单元S31利用信道估计可以得到如下结构的信道距阵：

$H_{M\×N}=\left[\begin{array}{c}{h}_{11}{h}_{12}\·\·\·\·\·\·h_{1N}\\ h_{21}{h}_{22}\·\·\·\·\·\·h_{2N}\\ \·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\·\\ h_{M1}{h}_{M2}\·\·\·h_{\mathrm{MN}}\end{array}\right]$

获得各天线的冲击响应后，第一检测单元S31通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N),$ 即可获得接收端天线的信号功率P_s，此信号功率相当于平均每个发射端天线到接收端天线的接收信号功率。

获得信号功率P_s后，通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 即可得到接收端天线的信噪比SNR。其中，P_n表示检测到的接收端天线的噪声功率。

第一检测单元S31多次估算接收端天线的SNR后，第一计算单元S32对获得的多个SNR进行计算，获得接收端天线的SNR中间值。

第一计算单元S32可以对多个SNR取平均值以获得SNR平均值，也可以对多个SNR进行平滑以获得SNR平滑值。

这里，假设接收端共进行了L次检测，相应地，获得了L个SNR，用SNRⁿ，n＝1、2、......、L，表示获得的L个SNR。

第一计算单元S32通过计算 $\stackrel{\‾}{\mathrm{SNR}}=\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{SNR}}^n,$ 可以获得SNR平均值SNR。

第一计算单元S32按SNR的获得顺序，通过递归计算

$\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 即可获得SNR平滑值

本领域技术人员可以看出，虽然上述是以SNR平均值或SNR平滑值为例进行的说明，但是所述SNR中间值不限于只是SNR平均值或SNR平滑值。

第一计算单元S32获得接收端天线的SNR中间值后，第一选择单元S33将所述SNR中间值与配置的参考值SNR_ref比较，当所述SNR中间值大于所述参考值SNR_ref时选择SDM模式，当所述信噪比中间值小于或等于所述参考值SNR_ref时选择TD模式。

这里需要指出的是，所述参考值SNR_ref配置的合适与否会直接影响到MIMO模式选择的准确性。为了获得合适的参考值SAR_ref，需要预先通过仿真或长期的统计获得在TD模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系，以及在SDM模式下接收端的吞吐量和天线实际SNR的对应关系。然后，根据这两个对应关系获得在两个模式下吞吐量相等时所对应的SNR，也就是找到能够使两个MIMO模式下的吞吐量相等的信噪比。最后，将找到的SNR配置为参考值SNR_ref。

在图3所示的装置中，从SNR的角度考虑，采用接收端天线的实际SNR进行MIMO模式选择。本领域技术人员完全可以看出，也可以从吞吐量的角度考虑，结合接收端的吞吐量和天线的实际SNR进行MIMO模式的选择。

图4示出了另一种选择MIMO模式的装置400，该装置包括第二检测单元S41、第二计算单元S42、第二选择单元S43和第三选择单元S44。

第二检测单元S41用于多次检测接收端的吞吐量和天线的SNR。其中，第二检测单元S41可以利用现有的常用的方法检测接收端的吞吐量和天线的SNR。

第二检测单元S41检测获得的多个吞吐量和SNR后，第二计算单元S42对所述多个吞吐量和SNR分别进行计算，获得吞吐量中间值和SNR中间值。

第二计算单元S42可以对多个吞吐量取平均值以获得吞吐量平均值，也可以对多个吞吐量进行平滑以获得吞吐量平滑值。

这里，假设接收端共进行了L次检测，相应地，获得了L个吞吐量，用Tⁿ，n＝1、2、......、L，表示获得的L个吞吐量。

通过计算 $\stackrel{\‾}{T}=\frac{1}{L}\underset{n=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{T}^n,$ 可以获得吞吐量平均值T。

按吞吐量的获得顺序，通过递归计算

$\stackrel{\‾}{T^n}=\left\{\begin{array}{c}{T}^n;n=1\\ p\·T^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{T^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 即可获得SNR平滑值

第二计算单元S42对多个SNR取平均值或进行平滑的方法与第一计算单元S32相同，此不赘述。

第二计算单元S42获得接收端天线的吞吐量中间值和SNR中间值后，第二选择单元S43将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值T_ref进行比较。

其中，所述第一参考值T_ref应该是在两个模式下吞吐量相等时所对应的吞吐量，结合图2，也就是点A所对应的吞吐量。

当吞吐量中间值小于或等于第一参考值T_ref时，第二选择单元S43选择TD模式。

当吞吐量中间值大于第一参考值T_ref时，第三选择单元S44继续判断发送端当前采用的MIMO模式是否为SDM模式。

如果发送端当前采用的MIMO模式是SDM模式，则第三选择单元S44仍然选择SDM模式。

如果发送端当前采用的MIMO模式是TD模式，则第三选择单元S44将SNR中间值与预先配置的参考值SNR_ref进行比较。

当SNR中间值大于参考值SNR_ref时，第三选择单元S44选择SDM模式。

当SNR中间值小于或等于参考值SNR_ref时，第三选择单元S44选择TD模式。

可以看出，在图3所示的装置中直接利用接收端的实际SNR选择MIMO模式，其处理过程简单易于实现，但如果模式选择的间隔太短，容易产生一定误差。而在图4所示的装置中，需要同时比较两个量，虽然处理过程相对复杂但直接以接收端的吞吐量为依据选择MIMO模式，可以提高模式选择的准确性，还可以在一定程度弥补SNR的测量误差。

本发明提供的各实施例具有广泛的适用性，不仅适用于8×2 MIMO下SDM模式与TD模式之间的选择切换。只要测量得到当前场景下接收SNR门限和吞吐量门限，各实施例都可以适用于任何天线配置下，任意MIMO模式之间的切换，比如波束赋形(beamforming，BF)模式和SDM模式之间，甚至TD模式、BF模式和SDM模式三者之间的切换。

本领域技术人员可以明白，这里结合所公开的实施例描述的各种示例性的方法步骤和装置单元均可以电子硬件、软件或二者的结合来实现。为了清楚地示出硬件和软件之间的可交换性，以上对各种示例性的步骤和单元均以其功能性的形式进行总体上的描述。这种功能性是以硬件实现还是以软件实现依赖于特定的应用和整个系统所实现的设计约束。本领域技术人员能够针对每个特定的应用，以多种方式来实现所描述的功能性，但是这种实现的结果不应解释为倒是背离本发明的范围。

利用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或者其它可编程的逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或者他们之中的任意组合，可以实现或执行结合这里公开的实施例描述的各种示例性的单元。通用处理器可能是微处理器，但是在另一种情况中，该处理器可能是任何常规的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可能被实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或者更多结合DSP核心的微处理器或者任何其他此种结构。

结合上述公开的实施例所描述的方法的步骤可直接体现为硬件、由处理器执行的软件模块或者这二者的组合。软件模块可能存在于RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、移动磁盘、CD-ROM或者本领域熟知的任何其他形式的存储媒质中。一种典型存储媒质与处理器耦合，从而使得处理器能够从该存储媒质中读信息，且可向该存储媒质写信息。在替换实例中，存储媒质是处理器的组成部分。处理器和存储媒质可能存在于一个ASIC中。该ASIC可能存在于一个用户站中。在一个替换实例中，处理器和存储媒质可以作为用户站中的分立组件存在。

根据所述公开的实施例，可以使得本领域技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的范围和主旨的基础上应用于其他实施例。以上所述的实施例仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (13)

1、一种选择MIMO模式的方法，其特征在于，包括：

多次检测接收端天线的信噪比；

对获得的多个信噪比进行计算，获得信噪比中间值；

将所述信噪比中间值与配置的参考值比较，当所述信噪比中间值大于所述参考值时选择第二模式，当所述信噪比中间值小于或等于所述参考值时选择第一模式。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 估算接收端天线的信噪比SNR；

其中，P_s表示接收端天线的信号功率，P_n表示接收端天线的噪声功率。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N)$ 获得接收端天线的信号功率；

其中，M表示发射端天线的数量，N表示接收端天线的数量，h_ij表示对接收端各天线进行信道估计所获得的冲击响应，|h_ij|²表示冲击响应功率。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述信噪比中间值为信噪比平均值或信噪比平滑值。

5、如权利要求4所述的方法，其特征在于，按信噪比的获得顺序通过递归计算 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 获得信噪比平滑值

其中，SNRⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，是对前一信噪比的平滑结果，L是信噪比的数量，p是预置的平滑因子。

6、如权利要求1所述的方法，其特征在于，将能够使不同MIMO模式下的系统吞吐量相等的信噪比配置为所述参考值。

7、一种选择MIMO模式的方法，其特征在于，包括：

多次检测接收端的吞吐量和天线的信噪比；

对获得的多个吞吐量和信噪比分别进行计算，获得吞吐量中间值和信噪比中间值；

将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值进行比较；

当吞吐量中间值小于或等于第一参考值时，选择第一模式；

当吞吐量中间值大于第一参考值时，判断发送端当前采用的MIMO模式是否为第二模式；如果是，则仍然选择第二模式；否则，将信噪比中间值与预先配置的第二参考值进行比较；

当信噪比中间值大于第二参考值时选择第二模式，当信噪比中间值小于或等于第二参考值时选择第一模式。

8、一种选择MIMO模式的装置，其特征在于，包括：

第一检测单元，用于多次检测接收端天线的信噪比；

第一计算单元，用于对第一检测单元获得的多个信噪比进行计算，获得信噪比中间值；和

第一选择单元，用于将第一计算单元获得的信噪比中间值与配置的参考值比较，当所述信噪比中间值大于所述参考值时选择第二模式，当所述信噪比中间值小于或等于所述参考值时选择第一模式。

9、如权利要求8所述的装置，其特征在于，第一检测单元通过计算 $\mathrm{SNR}=\frac{P_s}{P_n},$ 估算接收端天线的信噪比SNR；

其中，P_s表示接收端天线的信号功率，P_n表示接收端天线的噪声功率。

10、如权利要求9所述的装置，其特征在于，检测单元通过计算 $P_s=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{\left|h_{\mathrm{ij}}\right|}^2/(M\×N)$ 获得接收端天线的信号功率；

其中，M表示发射端天线的数量，N表示接收端天线的数量，h_ij表示对接收端各天线进行信道估计所获得的冲击响应，|h_ij|²表示冲击响应功率。

11、如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述信噪比中间值为信噪比平均值或信噪比平滑值。

12、如权利要求11所述的装置，其特征在于，第一计算单元按信噪比的获得顺序通过递归计算 $\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^n}=\left\{\begin{array}{c}{\mathrm{SNR}}^n;n=1\\ p\·{\mathrm{SNR}}^n+(1-p)\·\stackrel{\‾}{{\mathrm{SNR}}^{n-1}};n=2,...,L\end{array}\right.,$ 获得信噪比平滑值

其中，SNRⁿ是当前的信噪比，

是对当前信噪比的平滑结果，

是对前一信噪比的平滑结果，L是信噪比的数量，p是预置的平滑因子。

13、一种选择MIMO模式的装置，其特征在于，包括：

第二检测单元，用于多次检测接收端的吞吐量和天线的信噪比；

第二计算单元，用于对第二检测单元获得的多个吞吐量和信噪比分别进行计算，获得吞吐量中间值和信噪比中间值；

第二选择单元，用于将吞吐量中间值与预先配置的第一参考值进行比较，并在吞吐量中间值小于或等于第一参考值时，选择第一模式；和

第三选择单元，用于在第二选择单元的比较结果为吞吐量中间值大于第一参考值时，判断发送端当前采用的MIMO模式是否为第二模式；如果是，则仍然选择第二模式；否则将信噪比中间值与预先配置的第二参考值进行比较，并在信噪比中间值大于第二参考值时选择第二模式，在信噪比中间值小于或等于第二参考值时选择第一模式。

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