CN101626266B - 预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法及装置。所述估计方法包括如下步骤：A、计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；B、对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；C、根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；D、根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示。依照本发明，能够有效降低终端对秩指示和预编码矩阵指示的估计的算法复杂度，并提高预编码系统的性能。

Description

预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法及装置

技术领域

本发明涉及多输入多输出(MIMO)检测，尤其涉及一种预编码(Pre-coding)系统中秩指示(RI)和预编码矩阵指示(PMI)的估计方法及装置。

背景技术

预编码是在发射端已知信道状态信息(CSI)的情况下，对信号进行的一种预处理，其主要目的是为了降低系统误比特率或提高系统的容量。预编码无论在长期演进(LTE)中，还是802.16系列标准中都得到了广泛的关注，并被引入到了MIMO系统中，成为提升MIMO技术性能的一个重要技术手段。下面以LTE为例进行相应的介绍。

在Sophia-Antipolis的RAN1会议上，对下行正交频分复用(OFDM)技术所能达到的系统容量达成了一致，其中，主要的下行技术手段包括导频信号(pilot)设计、控制信道以及MIMO技术等，并把预编码作为提升MIMO性能的主要手段。闭环MIMO预编码方案的主要思想是，终端通过反向链路向基站反馈CSI，然后基站进行预编码处理。显然，若通过终端反馈CSI，无疑加重了反向链路负担，因此，如何既减少反向链路负担，又保持系统的最大吞吐量成为研究的LTE提案的重点。于是，提出了在频域方向减少反馈信息的方案，并提出最少颗粒度为180K或者12个子载波的方案。为了最大限度降低反向链路信息，还提出了码本(codebook)的设计思想：在终端与基站中预存codebook中的预编码矩阵，通过终端检测来确定当前不同秩条件下codebook中所需的PMI。

在给定codebook的预编码MIMO系统中，终端基于什么准则来选择预编码矩阵，从而通过反向链路来传输RI与PMI到基站，不仅影响到基站端的预编码发射，而且也影响整个预编码系统的性能与复杂度。终端对codebook中的预编码矩阵的选择标准可以分为如下两种方式：

(1)基于性能指标的选择(MBS)。根据系统的指标选择预编码矩阵，系统的指标包括：总系统吞吐量(sum throughput)、信干比(SINR)和误帧率(FER)等。终端根据上述系统指标进行预编码矩阵的选择，然后，终端把预编码矩阵所对应的标识传输给基站；

(2)基于量化的选择(QBS)。即预编码矩阵的选择是对信道矩阵的右奇异矩阵进行量化所得到的。

从上述的描述中可以看出，终端对RI和PMI的估计结果，不仅涉及到终端解调接收信号的性能，而且也涉及到基站对预编码矩阵的选择问题，从而最终影响预编码系统的性能。此外，对RI和PMI的估计还需考虑到终端的算法复杂度、鲁棒性和省电等要求

终端如果对PMI和RI分别进行估计，则计算复杂度比较大。通过对信道矩阵H进行奇异值分解(SVD)，可以得到空间信道H的秩和右奇异矩阵，但是传统的SVD算法比较复杂，且不具有鲁棒性。而传统的Jacobi旋转和Householder变换的QR分解算法主要是针对实对称矩阵的，针对通信系统中的复数信道矩阵H，需要将复数矩阵N*N转化2N*2N实矩阵，这样会导致计算迭代次数与计算量大幅度增加，同时会引入偶数重根的问题。

因此，终端如何快速准确地进行RI与PMI的估计，就成为预编码系统中的一个亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是提供一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法及装置，以降低终端对秩指示和预编码矩阵指示的估计的算法复杂度，并提高预编码系统的性能。

为解决上述技术问题，本发明提供技术方案如下：

一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法，包括如下步骤：

A、计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；

B、对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；

C、根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；

D、根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

上述的估计方法，其中，步骤B包括：

B1、设置终止误差精度tol和最大迭代次数MAX，并令p＝0；

B2、选取矩阵A^(p)的一个2阶主子阵，其中，A⁽⁰⁾＝A；

B3、计算将所述2阶主子阵变换为实对称矩阵的酉相似变换矩阵；

B4、计算将所述实对称矩阵变换为对角矩阵的Jacobi旋转矩阵；

B5、将所述酉相似变换矩阵和所述Jacobi旋转矩阵相乘后嵌入n阶方阵的对应位置，得到矩阵U^(p)，其中，n为矩阵A的阶数；

B6、用矩阵U^(p)对矩阵A^(p)做相似变换：A^(p+1)＝(U^(p))^HA^(p)U^(p)；

B7、令p＝p+1，并在矩阵A^(p)的非对角线元素的模的平方和小于tol或者p达到MAX时，进入步骤B8，否则，返回步骤B2；

B8、输出∑＝A^(p)和V＝U⁽¹⁾U⁽²⁾...U^(p-1)。

上述的估计方法，其中，步骤B2包括：

从矩阵A^(p)中查找具有最大模值的非对角线元素；

将包括该具有最大模值的非对角线元素的2阶主子阵作为选取的2阶主子阵。

上述的估计方法，其中，步骤C包括：

设置对应于不同秩条件下的条件数门限；

对矩阵∑的对角线元素进行归一化处理；

计算矩阵∑对应于不同秩条件下的条件数；

取条件数小于对应的条件数门限值的秩中的最大值作为矩阵∑的秩；

根据终端的调制方式、编码方式和当前业务类型确定一遗忘因子；

根据矩阵∑的秩、上一个时隙的秩指示以及遗忘因子确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示。

上述的估计方法，其中，步骤D包括：

根据矩阵H的秩从矩阵V^H中选取对应的特征向量构成特征向量矩阵；

计算所述特征向量矩阵与预编码码书中预编码矩阵的欧式距离；

将欧式距离最小值对应的预编码码书中的预编码矩阵作为选取的预编码矩阵，并根据选取的预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计装置，包括：

自相关矩阵计算单元，用于计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；

奇异值分解单元，用于对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；

秩指示生成单元，用于根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；

预编码矩阵指示生成单元，用于根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

本发明通过计算信道矩阵的自相关矩阵，并对自相关矩阵进行奇异值分解，从而降低了终端对秩指示和预编码矩阵指示的估计的算法复杂度，并提高预编码系统的性能。进一步，本发明的优选技术方案还充分考虑了无线通信系统的特征，使奇异值分解算法具有可控性和鲁棒性。

附图说明

图1为本发明实施例的预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法流程图；

图2为本发明实施例中奇异值分解的简化算法流程图；

图3为本发明实施例中秩指示的生成方法流程图；

图4为本发明实施例的预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计装置结构图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例对本发明进行详细描述

参照图1，本发明实施例的预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法，主要包括如下步骤：

步骤101：计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；

显然，矩阵A为复共轭对称(Hermitian)矩阵。若矩阵H的奇异值分解为：H＝U∑₁V^H，则A＝H^HH＝V(∑₁)²V^H，可见，对矩阵H的奇异值分解可转换为对Hermitian矩阵A的奇异值分解。其中，矩阵A和矩阵H的奇异值分解后的右奇异矩阵相同，矩阵H的奇异值分别为矩阵A的奇异值的正平方根(矩阵A的秩与矩阵H的秩相同)。

步骤102：对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；

本步骤中，可以根据现有的奇异值分解方法对矩阵A进行奇异值分解。另外，本发明还给出了一种对Hermitian矩阵进行奇异值分解的简化算法，具体请参见后文。

步骤103：根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；

本步骤中，可以直接将矩阵∑的非零对角线元素的数目作为矩阵H的秩。另外，为了提升系统的性能，本发明在充分研究经典精确数学对秩的定义的基础上，提出了从通信系统的系统容量、接收信号能量角度，对秩进行灵活定义的方法，具体请参见后文。

步骤104：根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

如何根据信道矩阵H的秩和右奇异矩阵V^H确定预编码矩阵，现有技术给出了多种算法。本发明中还提供如下算法：

根据矩阵H的秩从矩阵V^H中选取对应的特征向量构成特征向量矩阵；

计算所述特征向量矩阵与预编码码书中预编码矩阵的欧式距离；

将欧式距离最小值对应的预编码码书中的预编码矩阵作为选取的预编码矩阵，并根据选取的预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

本发明实施例的奇异值分解的简化算法的核心思想是：对复数矩阵A先进行酉相似变换，使矩阵A的一个2阶主子阵成为实对称矩阵；然后再通过Jacobi旋转消除此实对称矩阵的非对角线元素；反复执行上述过程，最后得到矩阵A的奇异值分解。原理如下：

A＝B+iC，由于矩阵A为Hermitian矩阵，则矩阵B为实对称矩阵，矩阵C为实反对称矩阵，即：

B＝B^T，C＝-C^T  (1)

矩阵A的范数 ${\left|\right|A\left|\right|}_F={\left(\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{l=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{\mathrm{kl}}\right|}^2\right)}^{\frac{1}{2}}---\left(2\right)$

令： $\mathrm{AF}={\left|\right|A\left|\right|}_F^2$ $D\left(A\right)=\underset{k=1}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{a}_{\mathrm{kk}}^2---\left(3\right)$

E(A)＝AF-D(A)    (4)

S_kl(A)＝|a_kl|²+|a_lk|²， $S_{\mathrm{kl}}\left(B\right)=b_{\mathrm{kl}}^2+b_{\mathrm{lk}}^2---\left(5\right)$

$S_{\mathrm{kl}}\left(C\right)=c_{\mathrm{kl}}^2+c_{\mathrm{lk}}^2---\left(6\right)$

其中，a_k，l为矩阵A中的第k行、第j列的元素。

Jacobi旋转的基本思想是，在从A^(p)到A^(p+1)的迭代过程中，通过酉相似变换，使

A^(p+1)＝(U^(p))^HA^(p)U^(p)    (7)

且满足E(A^(p+1))＜E(A^(p))   (8)

最后满足如下等式：

$\underset{p\→\∞}{\lim }E\left(A^{\left(p\right)}\right)=0---\left(9\right)$

以Hermitian矩阵A中，A＝B+iC，a_kl＝b_kl+ic_kl≠0(k＜l)为例进行简单的算法说明，主要讨论2阶主子阵

$A_{\mathrm{kl}}=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{kk}}& a_{\mathrm{kl}}\\ a_{\mathrm{kl}}& a_{\mathrm{ll}}\end{array}\right)=\left(\begin{array}{cc}{b}_{\mathrm{kk}}& b_{\mathrm{kl}}\\ b_{\mathrm{kl}}& b_{\mathrm{ll}}\end{array}\right)+i\left(\begin{array}{cc}{c}_{\mathrm{kk}}& c_{\mathrm{kl}}\\ c_{\mathrm{kl}}& c_{\mathrm{ll}}\end{array}\right)=B_{\mathrm{kl}}+i{C}_{\mathrm{kl}}---\left(10\right)$

做酉相似变换矩阵

由此可以算出

$A_{\mathrm{kl}}^{\left(1\right)}=T_{\mathrm{kl}}^H{A}_{\mathrm{kl}}{T}_{\mathrm{kl}}=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{kk}}& \left|a_{\mathrm{kl}}\right|\\ \left|a_{\mathrm{lk}}\right|& a_{\mathrm{ll}}\end{array}\right)---\left(12\right)$

再用Jacobi旋转作用于实对称矩阵A_kl ⁽¹⁾，即求实正交矩阵(Jacobi旋转矩阵)

$J_{\mathrm{kl}}=\left(\begin{array}{cc}\cos \mathrm{\θ}& \sin \mathrm{\θ}\\ -\sin \mathrm{\θ}& \cos \mathrm{\θ}\end{array}\right)$ sin²θ+cos²θ＝1   (13)

使

$A_{\mathrm{kl}}^{\left(2\right)}=J_{\mathrm{kl}}^H{A}_{\mathrm{kl}}^{\left(1\right)}{J}_{\mathrm{kl}}=\left(\begin{array}{cc}{a}_{\mathrm{kk}}^2& 0\\ 0& a_{\mathrm{ll}}^2\end{array}\right)---\left(14\right)$

令U_k，l＝T_k，lJ_k，l，并将U_k，l嵌入n阶阵，则可以得到相应的酉方阵，其表达式如下：

$U=\left[\begin{array}{ccccc}{I}_{k-1}& 0& 0& 0& 0\\ 0& u_{\mathrm{kk}}& 0& u_{\mathrm{kl}}& 0\\ 0& 0& I_{l-k-1}& 0& 0\\ 0& u_{\mathrm{lk}}& 0& u_{\mathrm{ll}}& 0\\ 0& 0& 0& 0& I_{n-l}\end{array}\right]---\left(15\right)$

A₁＝U^HAU＝B₁+iC₁    (16)

计算可得：S(A₁)＝S(A)-2|u_kl|²   (17)

这样，就实现了Hermitian矩阵A的2阶主子阵实数对角化的一次迭代步骤，并满足公式(9)的条件。为了实现公式(9)，需要对矩阵A₁中阵元进行选取，从而使公式(17)收敛速度加快。根据公式(17)可知，可选取矩阵A₁中模值最大的非对角线元素对应的2阶主子阵。

参照图2，本发明实施例的奇异值分解的简化算法，包括如下步骤：

步骤201：设置终止误差精度tol和最大迭代次数MAX，并令p＝0；

步骤202：选取矩阵A^(p)的一个2阶主子阵，其中，A⁽⁰⁾＝A；

为了加快收敛速度，可从矩阵A^(p)中查找具有最大模值的非对角线元素所处k，l值，将包括该具有最大模值的非对角线元素的2阶主子阵作为选取的2阶主子阵。

步骤203：计算将所述2阶主子阵变换为实对称矩阵的酉相似变换矩阵；

计算得到的酉相似变换矩阵如公式(11)所示。

步骤204：计算将所述实对称矩阵变换为对角矩阵的Jacobi旋转矩阵；

计算得到的Jacobi旋转矩阵如公式(13)所示。

步骤205：将所述酉相似变换矩阵和所述Jacobi旋转矩阵相乘后嵌入n阶方阵的对应位置，得到矩阵U^(p)，其中，n为A的阶数；

矩阵U^(p)的表达式如公式(15)所示。

步骤206：用矩阵U^(p)对矩阵A^(p)做相似变换：A^(p+1)＝(U^(p))^HA^(p)U^(p)；

步骤207：令p＝p+1；

步骤208：判断矩阵A^(p)的非对角线元素的模的平方和是否小于tol，若是，进入步骤210，否则，进入步骤209；

计算E(A)＝AF-D(A)的值，当E(A)＝AF-D(A)＜tol时，进入步骤210，当E(A)＝AF-D(A)≥tol时，进入步骤209。

步骤209：判断p是否达到MAX，若是，进入步骤210，否则，返回步骤202；

步骤210：输出∑＝A^(p)和V＝U⁽¹⁾U⁽²⁾...U^(p-1)。

为了充分提高系统资源利用率，对于信道矩阵H的秩的估计，本发明提出了利用条件数和矩阵奇异值的联合确定算法，参照图3，具体包括如下步骤：

步骤301：设置对应于不同秩条件下的条件数门限；

可根据经验和系统仿真给出不同秩条件下门限，秩为1，2，...N时对应的门限分别为β₁，β₂，...β_N。

步骤302：对矩阵∑的对角线元素进行归一化处理；

假设矩阵∑的某一对角线元素为r_ii，归一化处理后为： $r_{\mathrm{ii}}^{\′}=\frac{r_{\mathrm{ii}}}{\mathrm{\Σ}{r}_{\mathrm{ii}}}$

步骤303：计算矩阵∑对应于不同秩条件下的条件数；

秩为2时，条件数为r₁₁/r₂₂，秩为3时，条件数为r₁₁/r₃₃，依次类推。

步骤304：取条件数小于对应的条件数门限值的秩中的最大值作为矩阵∑的秩；

将不同秩条件下的条件数与对应的条件数门限值进行比较，如果有多个条件数小于对应的条件数门限值，则取对应的秩中的最大值作为矩阵∑的秩。

步骤305：根据终端的调制方式、编码方式和当前业务类型确定一遗忘因子；

可根据经验和系统仿真，来确定调制方式、编码方式和业务类型与遗忘因子的对应关系。

步骤306：根据矩阵∑的秩、上一个时隙的秩指示以及遗忘因子确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示，具体为：

其中，

为当前计算得到的矩阵∑的秩，R_m-1为上一个时隙的秩，R_m为当前矩阵H的秩，β为遗忘因子。

参照图4，本发明实施例的预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计装置，包括：自相关矩阵计算单元、奇异值分解单元、秩指示生成单元和预编码矩阵指示生成单元。

自相关矩阵计算单元，用于计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH。

显然，矩阵A为复共轭对称(Hermitian)矩阵。若矩阵H的奇异值分解为：H＝U∑₁V^H，则A＝H^HH＝V(∑₁)²V^H，可见，对矩阵H的奇异值分解可转换为对Hermitian矩阵A的奇异值分解。其中，矩阵A和矩阵H的奇异值分解后的右奇异矩阵相同，矩阵H的奇异值分别为矩阵A的奇异值的正平方根(矩阵A的秩与矩阵H的秩相同)。

奇异值分解单元，用于对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵。可以根据现有的奇异值分解方法对矩阵A进行奇异值分解。另外，还可以根据上文给出的奇异值分解的简化算法对矩阵A进行奇异值分解。

秩指示生成单元，用于根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示。可以直接将矩阵∑的非零对角线元素的数目作为矩阵H的秩。另外，为了提升系统的性能，还可以参照图3所示的方法来生成秩指示。

预编码矩阵指示生成单元，用于根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

综上所述，本发明通过计算信道矩阵的自相关矩阵，并对自相关矩阵进行奇异值分解，从而降低了终端对秩指示和预编码矩阵指示的估计的算法复杂度，并提高预编码系统的性能。进一步，本发明的优选技术方案还充分考虑了无线通信系统的特征，使奇异值分解算法具有可控性和鲁棒性。

最后应当说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。

Claims (8)

1.一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计方法，其特征在于，包括如下步骤：

A、计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；

B、对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；

C、根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；

D、根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示；其中，

步骤C包括：

设置对应于不同秩条件下的条件数门限；

对矩阵∑的对角线元素进行归一化处理；

计算矩阵∑对应于不同秩条件下的条件数；

取条件数小于对应的条件数门限值的秩中的最大值作为矩阵∑的秩；

根据终端的调制方式、编码方式和当前业务类型确定一遗忘因子；

根据矩阵∑的秩、上一个时隙的秩指示以及遗忘因子确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示。

2.如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，步骤B包括：

B1、设置终止误差精度tol和最大迭代次数MAX，并令p＝0；

B2、选取矩阵A^(p)的一个2阶主子阵，其中，A⁽⁰⁾＝A；

B3、计算将所述2阶主子阵变换为实对称矩阵的酉相似变换矩阵；

B4、计算将所述实对称矩阵变换为对角矩阵的Jacobi旋转矩阵；

B5、将所述酉相似变换矩阵和所述Jacobi旋转矩阵相乘后嵌入n阶方阵的对应位置，得到矩阵U^(p)，其中，n为矩阵A的阶数；

B6、用矩阵U^(p)对矩阵A^(p)做相似变换：A^(p+1)＝(U^(p))^HA^(p)U^(p)；

B7、令p＝p+1，并在矩阵A^(p)的非对角线元素的模的平方和小于tol或者p达到MAX时，进入步骤B8，否则，返回步骤B2；

B8、输出∑＝A^(p)和V＝U⁽¹⁾U⁽²⁾...U^(p-1)。

3.如权利要求2所述的估计方法，其特征在于，步骤B2包括：

从矩阵A^(p)中查找具有最大模值的非对角线元素；

将包括该具有最大模值的非对角线元素的2阶主子阵作为选取的2阶主子阵。

4.如权利要求1所述的估计方法，其特征在于，步骤D包括：

根据矩阵H的秩从矩阵V^H中选取对应的特征向量构成特征向量矩阵；

计算所述特征向量矩阵与预编码码书中预编码矩阵的欧式距离；

将欧式距离最小值对应的预编码码书中的预编码矩阵作为选取的预编码矩阵，并根据选取的预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

5.一种预编码系统中秩指示和预编码矩阵指示的估计装置，其特征在于，包括：

自相关矩阵计算单元，用于计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝H^HH；

奇异值分解单元，用于对矩阵A进行奇异值分解：A＝V∑V^H，其中，V为酉矩阵，∑为对角矩阵；

秩指示生成单元，用于根据矩阵∑确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示；

预编码矩阵指示生成单元，用于根据矩阵H的秩和矩阵V^H确定预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成预编码矩阵指示；其中，

秩指示生成单元进一步用于：

设置对应于不同秩条件下的条件数门限；

对矩阵∑的对角线元素进行归一化处理；

计算矩阵∑对应于不同秩条件下的条件数；

取条件数小于对应的条件数门限值的秩中的最大值作为矩阵∑的秩；

根据终端的调制方式、编码方式和当前业务类型确定一遗忘因子；

根据矩阵∑的秩、上一个时隙的秩指示以及遗忘因子确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成秩指示。

6.如权利要求5所述的估计装置，其特征在于，奇异值分解单元通过执行如下步骤完成对矩阵A的奇异值分解：

B1、设置终止误差精度tol和最大迭代次数MAX，并令p＝0；

B2、选取矩阵A^(p)的一个2阶主子阵，其中，A⁽⁰⁾＝A；

B3、计算将所述2阶主子阵变换为实对称矩阵的酉相似变换矩阵；

B4、计算将所述实对称矩阵变换为对角矩阵的Jacobi旋转矩阵；

B5、将所述酉相似变换矩阵和所述Jacobi旋转矩阵相乘后嵌入n阶方阵的对应位置，得到矩阵U^(p)，其中，n为A的阶数；

B6、用矩阵U^(p)对矩阵A^(p)做相似变换：A^(p+1)＝(U^(p))^HA^(p)U^(p)；

B7、令p＝p+1，并在矩阵A^(p)的非对角线元素的模的平方和小于tol或者p达到MAX时，进入步骤B8，否则，返回步骤B2；

B8、输出∑＝A^(p)和V＝U⁽¹⁾U⁽²⁾...U^(p-1)。

7.如权利要求6所述的估计装置，其特征在于，奇异值分解单元进一步用于：

从矩阵A^(p)中查找具有最大模值的非对角线元素；

将包括该具有最大模值的非对角线元素的2阶主子阵作为选取的2阶主子阵。

8.如权利要求5所述的估计装置，其特征在于，预编码矩阵指示生成单元进一步用于：

根据矩阵H的秩从矩阵V^H中选取对应的特征向量构成特征向量矩阵；

计算所述特征向量矩阵与预编码码书中预编码矩阵的欧式距离；

将欧式距离最小值对应的预编码码书中的预编码矩阵作为选取的预编码矩阵，并根据选取的预编码矩阵生成预编码矩阵指示。

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