CN101771442A - 选择预编码向量的方法、系统、装置和移动终端 - Google Patents

Abstract

公开了选择预编码向量的方法、系统、装置和移动终端的技术方案。一种选择预编码向量的方法包括：接收端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理，所述接收端将对所述信道相关矩阵量化处理后的信息反馈给发送端，所述发送端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收的所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵，所述发送端根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。上述技术方案减小了接收端反馈的量化信息的数量，且接收端反馈的量化信息的数量可以不随接收端天线数量的增加而增大。

Description

选择预编码向量的方法、系统、装置和移动终端

技术领域

本发明涉及网络通信技术领域，具体涉及选择预编码向量的方法、选择预编码向量的系统、选择预编码向量的装置和移动终端。

背景技术

在多用户Multi-Input-Multi-Output(多输入多输出，MIMO)系统中，发送端需要利用接收端反馈的信道矩阵量化信息进行预编码。

目前，多用户MIMO预编码的CSI(信道状态信息)反馈方法主要采用码本量化，具体实现过程包括：先利用量化算法针对信道矩阵构建码本(即矢量量化码本)，例如利用Random Vector Quantization(随机矢量量化，RVQ)算法、Grassmanian Line Packing(Grassmanian填集，GLP)算法或者LBG(Linde-Buzo-Gray)算法等构建码本；发送端和接收端中均存储有构建的码本；接收端利用其存储的码本对信道矩阵进行量化处理，并将信道矩阵量化信息反馈给发送端，例如，接收端向发送端反馈码本索引信息。

发送端在接收到反馈的量化信息后，利用其存储的码本以及接收到的量化信息恢复出接收端的信道矩阵，并利用恢复出的信道矩阵选择预编码向量，选择出的预编码向量用于后续的预编码操作。

发明人发现现有技术中至少存在如下问题：信道矩阵的大小会随着接收端天线数量的增加而增大，而信道矩阵的增大会导致信道矩阵量化信息比特数的增加，因此，随着接收端天线数量的增加，接收端向发送端反馈的量化信息的比特数也会随之增加，从而影响了系统的吞吐量。

发明内容

本发明实施方式提供选择预编码向量方法、装置和移动终端，使接收端向发送端反馈的量化信息的比特数不随接收端天线数量的增加而增加，从而减小了接收端反馈的量化信息的比特数，提高了系统吞吐量。

本发明实施方式提供的一种选择预编码向量方法，包括：

接收端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

所述接收端将对所述信道相关矩阵量化处理后的信息反馈给发送端；

所述发送端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收的所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵；

所述发送端根据获取的所述信道相关矩阵选择预编码向量。

本发明实施方式提供的另一种选择预编码向量的方法，包括：

接收端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

所述接收端将对所述信道相关矩阵量化处理后的信息反馈给发送端，所述量化处理后的信息用于发送端选择预编码向量。

本发明实施方式提供的另一种选择预编码向量的方法，包括：

发送端接收量化处理后的信息，所述量化处理后的信息为接收端根据针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理获得的信息；

所述发送端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收的所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵；

所述发送端根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

本发明实施方式提供的选择预编码向量的系统，包括：

接收端，用于根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理，并反馈所述量化处理后的信息；

发送端，用于接收所述量化处理后的信息，根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵，并根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

本发明实施方式提供的移动终端，包括：

存储模块，用于存储针对信道相关矩阵的矢量量化码本；

量化处理模块，用于根据存储模块中存储的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

发送模块，用于将所述量化处理模块量化处理后的信息反馈给网络侧，所述量化处理后的信息用于网络侧选择预编码向量。

本发明实施方式提供的选择预编码向量的装置，包括：

存储模块，用于存储针对信道相关矩阵的矢量量化码本；

接收模块，用于接收接收端反馈的量化处理后的信息；

预编码模块，用于根据存储模块存储的矢量量化码本和接收模块接收的量化处理后的信息获取信道相关矩阵，并根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

通过上述技术方案的描述可知，由于信道相关矩阵的大小不会随接收端发射天线数量的增加而增大。因此，通过接收端对信道相关矩阵进行量化处理、发送端利用量化处理后的信息获取信道相关矩阵，并在选择预编码向量过程中使用信道相关矩阵，在实现了选择预编码向量的同时，使接收端向发送端反馈的量化信息的比特数不会随接收端天线数量的增加而增加，从而减小了接收端反馈的量化信息的比特数，提高了系统吞吐量。

附图说明

图1是本发明实施例一的选择预编码向量的方法流程示意图；

图2是本发明实施例二的选择预编码向量的方法流程示意图；

图3是本发明实施例二的信道相关矩阵示意图；

图4是本发明实施例三应用的多用户MIMO系统示意图；

图5是不同选择预编码向量方法的性能比较示意图一；

图6是不同选择预编码向量方法的性能比较示意图二；

图7是本发明实施例四的选择预编码向量系统示意图；

图8是本发明实施例五的移动终端示意图；

图9是本发明实施例六的选择预编码向量装置示意图。

具体实施方式

在实现本发明过程中，发明人发现：在选择预编码向量技术中，往往会涉及到

其中，Hi为信道矩阵，而为信道相关矩阵；由于信道相关矩阵

的阶数只与发射天线相关，与接收端接收天线的数量无关，因此，如果直接利用信道相关矩阵

来进行预编码，则可以避免预编码过程中接收天线数量对接收端反馈的量化信息的比特数的影响。

由此可知，本发明实施例提供的选择预编码向量的技术方案包括：接收端对信道相关矩阵进行量化处理，并向发送端反馈量化处理后的信息，之后，发送端利用接收到的量化处理后的信息恢复出信道相关矩阵信息，并利用恢复出的信道相关矩阵信息选择预编码向量。

下面结合附图对本发明实施例进行详细说明。

实施例一、选择预编码向量的方法流程的如附图1所示。

图1中，步骤100、接收端根据其存储的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理。

接收端中存储的矢量量化码本是针对信道相关矩阵的矢量量化码本。接收端中存储的矢量量化码本可以是发送端发送来的矢量量化码本，即接收端中存储的矢量量化码本可以由发送端构造。

由于针对信道相关矩阵的矢量量化码本可以通过多种不同的方式构造，因此，接收端利用矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理的过程也可以为多种方式。下面对不同的码本构造方式和不同的量化处理方式进行例举说明。

方式一、针对整个信道相关矩阵构造矢量量化码本，此时，接收端利用该矢量量化码本对整个信道相关矩阵进行量化处理。

方式二、由于信道相关矩阵是Hermite阵，即以对角线为对称轴，上三角矩阵中的元素与下三角矩阵中的元素互为共轭，因此，可以针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造矢量量化码本，这里的非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素。此时，接收端利用该矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素进行量化处理。

方式三、上/下三角中的所有非对角元素可以被划分为多个部分，而由于不同部分之间存在统计特性接近这一特性，因此，可以利用对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素分别构造矢量量化码本。此时，接收端利用该矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上述被划分成的各个部分进行量化处理。对上述各个部分进行量化处理时，可以利用针对上述选取出的一个部分构造的矢量量化码本来对上述各个部分进行量化处理。

另外，除了上述三种方式之外，还可以采用对角元素和非对角元素均被划分成多个矢量的方式来进行量化处理，一个具体例子为：设定信道相关矩阵为协方差矩阵，该协方差矩阵的维数为M×M，则欲量化的对角元素有M个，非对角元素有个；设定量化对角元素所用码本的维数为N，M≥N，且M＝k×N+r，则：

当r＝0时，整个对角元素需要k次量化，每次量化N个数据；

当r＞1时，整个对角元素需要k+1次量化，其中前k次每次量化N个数据，最后一次量化r个数据；

在该具体例子中，在M＞N的情况下，将对角元素划分为至少两个向量，矢量量化码本是针对其中一个向量的矢量量化码本，在对对角元素进行量化时，根据该矢量量化码本对对角元素的各向量进行量化处理。

同理，非对角元素也可以采用该方式来进行量化处理。

采用对角元素和非对角元素均被划分成多个矢量的方式来进行量化处理的另一个具体例子为：

设定信道相关矩阵为协方差矩阵，该协方差矩阵的维数为M×M，则欲量化的对角元素有M个，非对角元素有

个；设定存在一组对角量化码本集S，S＝{C₁，C₂，...，C_k}，其中，码本集中的每个码本所能量化的数据个数分别为N₁，N₂，...，N_k，且

则对角元素可以按N₁，N₂，...，N_k来分块，然后，利用对角量化码本集对对角元素逐块量化。

同理，非对角元素也可以采用该方式进行量化处理。

上述采用对角元素和非对角元素均被划分成多个矢量的方式进行量化处理的两个具体例子在下述实施例中也可应用，在下述实施例中不再重复说明。

需要说明的是，本步骤中的信道相关矩阵可以为归一化处理后的信道相关矩阵。

步骤110、接收端将量化处理后的信息反馈给发送端。

这里的量化处理后的信息可以为码本的索引值等。接收端可以利用现有的用于反馈信道矩阵的量化处理后的信息的消息来向发送端反馈信道相关矩阵量化处理后的信息。

步骤120、发送端根据其存储的矢量量化码本以及接收到的量化处理后的信息获取信道相关矩阵信息，即发送端利用其存储的矢量量化码本从量化处理后的信息中恢复出信道相关矩阵。

发送端中存储的矢量量化码本也是针对信道相关矩阵的矢量量化码本，即接收端和发送端中存储的矢量量化码本是相同的。由于码本构造方式和量化处理方式存在多种不同的实现方式，因此，发送端恢复信道相关矩阵的方式也对应的存在多种。

针对上述方式一的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端利用其存储的针对整个信道相关矩阵构造的矢量量化码本确定出接收端发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出整个信道相关矩阵。

针对上述方式二的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端利用其存储的针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素(上/下三角元素)构造的矢量量化码本确定出接收端发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素。由于上三角元素和下三角元素之间互为共轭，因此，可以根据恢复出的上/下三角元素获得下/上三角元素，从而获得整个信道相关矩阵。

针对上述方式三的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端利用其存储的针对对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素构造的矢量量化码本确定出接收端发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素的各个部分所包含的非对角元素。由于上三角元素和下三角元素之间互为共轭，因此，可以根据恢复出的上/下三角元素获得下/上三角元素，从而获得整个信道相关矩阵。

需要说明的是，如果本步骤中恢复出的信道相关矩阵为归一化处理后的信道相关矩阵，则发送端还可以利用其它信息将归一化处理后的信道相关矩阵转换为非归一化的信道相关矩阵。这里的其它信息可以为发送端测量的信息、或者接收端反馈的信息等。

步骤130、发送端根据上述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

在选择出预编码向量后即可根据该预编码向量实现预编码。根据预编码向量实现预编码的过程可以采用现有的处理方式，在此不再详细说明。由于选择预编码向量过程会涉及到信道相关矩阵

因此，直接用恢复出的信道相关矩阵替代选择过程中的

即可确定出针对该接收端的预编码向量。在不同的预编码技术中，选择预编码向量的算法可能会有所不同，在此不再针对不同的预编码技术的选择预编码向量的具体过程进行详细描述。

实施例一充分利用了选择预编码向量过程中的信道矩阵可以与其它矩阵组合成为信道相关矩阵、且信道相关矩阵的大小不随接收端天线数量的增加而增大的特性，接收端通过对信道相关矩阵进行量化处理，并将量化处理后的信息反馈给发送端，避免了接收端向发送端反馈的信息比特数随接收端天线数量的增加而增大的现象，使接收端可以根据需要任意配置天线数量，而不会对系统的吞吐量造成影响。

实施例二、选择预编码向量的方法的流程如附图2所示。

图2中，步骤200、将信道相关矩阵拆分为两部分，即对角元素部分和非对角元素部分(上三角)。非对角元素部分又可以拆分为三个部分。设定归一化处理后的信道相关矩阵

如附图3所示。图3中的信道相关矩阵为发射端的发射天线数量为4(即N_t＝4)的情况下的归一化处理后的信道相关矩阵Γ_k，本实施例可以先将Γ_k划分为对角元素部分和非对角元素部分。由于对角元素部分包含的元素个数较少且为实数(包含4个元素，a11、a22、a33和a44)，因此，对角元素部分可以不再进行划分，即可以针对对角元素部分构造矢量量化码本。而非对角元素部分(上三角)可以继续进行划分，图3中的非对角元素部分(上三角)又被划分为3个部分，即由a12和a13组成的Part1，由a23和a14组成的Part2，由a24和a34组成的Part3。

步骤210、运用Lloyd’s算法构造信道相关矩阵的矢量量化码本。构造信道相关矩阵的矢量量化码本的过程可以包括如下5个构造步骤：

构造步骤1、产生具有欲量化矢量统计特性的训练序列。

通过Monte-Carlo仿真方式产生大量的信道样本，然后，根据信道样本计算获得相应的归一化处理后的信道相关矩阵

之后，就获得了拆分后的对角元素欲量化部分(即B₁部分)的训练序列T＝{v₁，v₂，…，v_M}，其中M是信道采样数。

构造步骤2、初始化矢量量化码本B，且

设定产生Q比特的矢量量化码本，可从T中随机抽取2^Q个向量作为初始后矢量量化码本(M＝2^Q)，也可以重新通过仿真产生2^Q个信道样本，并利用重新产生的信道样本计算相应的Гk的对角元素以获得初始化矢量量化码本。

构造步骤3、对初始化矢量量化码本进行迭代处理。

将训练序列集T中的元素v_i放置到与其距离最短的码本所属区间中。设定v_i所属的码本为n_i，那么，

其中，i＝1，2，…，M，

构造步骤4、更新矢量量化码本。设定b_k的所属区域内有N个向量，表示为

那么，通过计算可得新的矢量量化码本：

构造步骤5、重复上述构造步骤3和构造步骤4，直到矢量量化码本B趋于稳定。

通过上述构造步骤1至构造步骤5可以获得矢量量化码本B。需要说明的是，构造步骤1至构造步骤5是针对Lloyd算法的，本实施例还可以采用其它现有的算法来构造矢量量化码本，具体构造过程在此不再详细说明。

步骤220、矢量量化码本分别在发送端(如基站)和接收端(如移动终端)存储。例如，基站侧构造矢量量化码本，不但自身存储构成出的矢量量化码本，还将构造出的矢量量化码本发送给各移动终端，各移动终端接收并存储矢量量化码本。

步骤230、接收端(如移动终端)利用其存储的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理，并将量化处理后的信息反馈给发送端(如基站)。

如果在构造矢量量化码本过程中采用了图3所示的划分方式，则接收端在对信道相关矩阵进行量化处理过程中可以针对Part1的矢量构造相应的矢量量化码本B₂，并用B₂来量化Part1、Part2和Part3。

步骤240、发送端(如基站)利用其存储的矢量量化码本从接收到的信息中恢复出信道相关矩阵，将恢复出的信道相关矩阵应用于CoordinatedInterference-Aware Beamforming(CIB，干扰感知协作)预编码向量选择过程中，选择各个接收端的预编码向量，之后，即可利用各接收端的预编码向量、针对各接收端进行后续的预编码操作。

实施例三、在基于图4所示的多用户MIMO系统中，选择预编码向量的实现方法。

图4中的基站(即发送端)具有N_t个发射天线，第k个接收端(即用户终端)具有N_r，k个接收天线，而且，基站发送给用户终端的信息通过预编码装置T₁，T₂，...，T_K进行预编码处理。

首先，基站和用户终端均获取并保存矢量量化码本。该矢量量化码本可以是基于Lloyd算法生成的矢量量化码本，当然，也可以是基于其他算法生成的矢量量化码本。

其次，用户终端k通过信道估计获得信道矩阵H_k，再利用信道矩阵H_k获取归一化处理后的信道相关矩阵

再次，用户终端k对进行拆分，获得一个以Г_k对角元素组成的向量和多个由非对角线元素组成的向量。

之后，用户终端k利用其存储的矢量量化码本对拆分获得的各个向量进行矢量量化，并向基站反馈量化处理后的信息。例如，先利用针对图3中的PART1构造的码本B1对PART1进行量化，再利用码本B1对PART2和PART3进行量化。

最后，基站接收量化处理后的信息，利用其存储的矢量量化码本恢复信道相关矩阵信息，并利用恢复的信道相关矩阵选择用户终端k的预编码向量。

在实施例三中，基站可以采用CIB的预编码向量计算方法选择用户终端k的预编码向量，也可以利用其它方法选择用户终端k的预编码向量。也就是说，实施例三记载的内容可以应用于各种选择预编码向量过程中涉及信道相关矩阵的预编码技术。

下面对本发明实施例的选择预编码向量方法与现有的选择预编码向量方法在吞吐量上的仿真结果进行说明。

在发射天线数量为4、信噪比为10dB、且接收天线数量发生变化的情况下，采用本发明实施例的选择预编码向量的方法、与现有的选择预编码向量的方法的吞吐量和理想状态下的吞吐量仿真结果如附图5所示。

图5中，在采用RVQ针对信道矩阵构造码本、且接收端向发送端反馈信道矩阵的情况下，接收天线数量与系统吞吐量的对应关系如带*的曲线所示。在采用本发明实施例的预编码方法的情况下，接收天线数量与系统吞吐量的对应关系如带菱形的曲线所示。在理想状态情况下，接收天线数量与系统吞吐量的对应关系如带圆圈的曲线所示。

从图5中的三条曲线可知，不论接收天线数如何变化，由于本发明实施例中的接收端向发送端反馈的比特数始终小于基于RVQ的预编码方法中接收端端向发送端反馈的比特数，因此，本发明实施例的选择预编码向量的方法能够具有更好的系统吞吐量，更接近于理想状态下的系统吞吐量。

在发射天线数量为4、接收天线数量为10、且信噪比发生变化的情况下，采用本发明实施例的选择预编码向量的方法、与现有的选择预编码向量的方法的吞吐量和理想状态下的吞吐量仿真结果如附图6所示。

图6中，在采用RVQ针对信道矩阵构造码本、且接收端向发送端反馈信道矩阵的情况下，信噪比与系统吞吐量的对应关系如带*的曲线所示。在采用本发明实施例的预编码方法的情况下，信噪比与系统吞吐量的对应关系如带菱形的曲线所示。在理想状态下，信噪比与系统吞吐量的对应关系如带圆圈的曲线所示。

在信噪比发生变化的情况下，本发明实施例中的接收端和现有技术中的接收端向发送端反馈的比特数比较如表1所示。

表1

RVQ 5bits(现有的基于RVQ的选择预编码向量的方法)	信道矩阵每个行向量采用5比特量化的码本接收端向发送端反馈的比特数一共为50bits
		本发明实施例的选择预编码向量的方法(Lloyd Algo(4，2)5bits)	对角部分的码本采用4个实元素作为一个向量，而非对角部分的码本采用2个复元素作为了一个向量(如图3)，码本的量化比特数均为5比特接收端向发送端反馈的比特数一共为20bits

从表1可以看出本实施例的选择预编码向量的方法有效减少了接收端向发送端反馈的比特数。

从图6中的三条曲线可知，不论信噪比如何变化，由于本发明实施例中的接收端向发送端反馈的比特数始终小于基于RVQ的预编码方法中接收端端向发送端反馈的比特数，因此，本发明实施例的选择预编码向量的方法比基于RVQ的选择预编码向量的方法具有更好的系统吞吐量，更接近理想状态下的系统吞吐量。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对背景技术做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

下面结合附图对本发明实施例的选择预编码向量的系统、选择预编码向量的装置和移动终端进行说明。

实施例四、选择预编码向量的系统如附图7所示。

图7中，选择预编码向量的系统包括：接收端700和发送端710。

接收端700中存储有针对信道相关矩阵的矢量量化码本。接收端700中存储的矢量量化码本可以是发送端710发送来的矢量量化码本，即接收端700中存储的矢量量化码本可以由发送端710构造。构造矢量量化码本过程中的信道相关矩阵可以为归一化处理后的信道相关矩阵。

接收端700根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理，并向发送端710反馈量化处理后的信息。量化处理过程中的信道相关矩阵同样可以为归一化处理后的信道相关矩阵。这里的量化处理后的信息可以为矢量量化码本的索引值等。接收端700可以利用现有的用于反馈信道矩阵的量化处理后的信息的消息来向发送端710反馈信道相关矩阵量化处理后的信息。

由于针对信道相关矩阵的矢量量化码本可以通过多种不同的方式构造，因此，接收端700利用矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理的过程也可以为多种方式。下面对不同的码本构造方式和不同的量化处理方式进行例举说明。

方式一、针对整个信道相关矩阵构造矢量量化码本，此时，接收端700利用该矢量量化码本对整个信道相关矩阵进行量化处理。

方式二、由于信道相关矩阵是Hermite阵，即以对角线为对称轴，上三角矩阵中的元素与下三角矩阵中的元素互为共轭，因此，可以针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造矢量量化码本，这里的非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素。此时，接收端700利用该矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素进行量化处理。

方式三、上/下三角中的所有非对角元素可以被划分为多个部分，而由于不同部分之间存在统计特性接近这一特性，因此，可以利用对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素分别构造矢量量化码本。此时，接收端700利用该矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上述被划分成的各个部分进行量化处理。接收端700对上述各个部分进行量化处理时，可以利用针对上述选取出的一个部分构造的矢量量化码本来对上述各个部分进行量化处理。

接收端700的具体结构可以如下述实施例五的描述，在此不再重复说明。

发送端710中也存储有针对信道相关矩阵的矢量量化码本。发送端710中存储的矢量量化码本可以是发送端710自己构造的，发送端710可以将其构造的矢量量化码本发送给接收端700。构造矢量量化码本过程中的信道相关矩阵可以为归一化处理后的信道相关矩阵。接收端700和发送端710中存储的矢量量化码本是相同的。

发送端710接收接收端700反馈的量化处理后的信息，发送端710根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收到的量化处理后的信息获取信道相关矩阵信息，即发送端710利用其存储的矢量量化码本从接收到的量化处理后的信息中恢复出信道相关矩阵信息。发送端710根据获取的信道相关矩阵信息选择预编码向量。

由于码本构造方式和量化处理方式存在多种不同的实现方式，因此，发送端710恢复信道相关矩阵信息的方式也对应的存在多种。发送端710构造矢量量化码本的方式可以如上述方式一、方式二和方式三的描述。

针对上述方式一的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端710利用其存储的针对整个信道相关矩阵构造的矢量量化码本确定出接收端700发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出整个信道相关矩阵信息。

针对上述方式二的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端710利用其存储的针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素(上/下三角元素)构造的矢量量化码本确定出接收端700发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素。由于上三角元素和下三角元素之间互为共轭，因此，发送端710可以根据恢复出的上/下三角元素获得下/上三角元素，从而获得整个信道相关矩阵信息。

针对上述方式三的恢复信道相关矩阵的过程为：发送端710利用其存储的针对对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素构造的矢量量化码本确定出接收端发送的量化处理后的信息对应的码本，并利用该对应的码本恢复出信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素的各个部分所包含的非对角元素。由于上三角元素和下三角元素之间互为共轭，因此，发送端710可以根据恢复出的上/下三角元素获得下/上三角元素，从而获得整个信道相关矩阵信息。

需要说明的是，发送端710恢复出的信道相关矩阵为归一化处理后的信道相关矩阵，则发送端710还可以利用其它信息将归一化处理后的信道相关矩阵转换为非归一化的信道相关矩阵。这里的其它信息可以为发送端7100测量的信息、或者接收端700反馈的信息等。

发送端710在恢复出信道相关矩阵后，可以根据恢复出的信道相关矩阵信息选择预编码向量。由于发送端710选择预编码向量过程(如基于CIB的预编码过程)会涉及到信道相关矩阵

因此，发送端710直接用恢复出的信道相关矩阵替代选择过程中的即可确定出针对该接收端700的预编码向量。在不同的预编码技术中，选择预编码向量的算法可能会有所不同，在此不再针对不同的预编码技术的选择预编码向量的具体过程进行详细描述。

发送端710的具体结构可以如下述实施例六的描述，在此不再重复说明。

实施例五、本发明实施例的移动终端如附图8所示。

图8中的移动终端包括：存储模块800、量化处理模块810和发送模块820。

存储模块800中存储有针对信道相关矩阵的矢量量化码本。存储模块800中存储的矢量量化码本可以是发送端发送来的矢量量化码本，即存储模块800中存储的矢量量化码本可以由发送端构造。构造矢量量化码本过程中的信道相关矩阵可以为归一化处理后的信道相关矩阵。

存储模块800中存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本可以通过不同的码本构造方式构造的码本。例如，针对整个信道相关矩阵构造的矢量量化码本；再例如，针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造的矢量量化码本；还有，针对对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素分别构造矢量量化码本；具体如上述方式一、方式二和方式中的描述。

量化处理模块810根据存储模块800中存储的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理。由于存储模块800中存储的矢量量化码本可以通过不同的码本构造方式来构造，因此，量化处理模块810也可以采用不同的量化处理过程对信道相关矩阵进行量化处理。

例如，在存储模块800存储的矢量量化码本为针对整个信道相关矩阵构造的矢量量化码本的情况下，量化处理模块810利用存储模块800中存储的矢量量化码本对整个信道相关矩阵进行量化处理。

再例如，在存储模块800存储的矢量量化码本为对角元素和从多个部分中选取出的一个部分所包含的非对角元素分别构造的矢量量化码本的情况下，量化处理模块810利用存储模块800中存储的矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上/下三角元素进行量化处理。该量化处理的具体实现过程的一个例子为：量化处理模块810包括获取子模块和量化处理子模块；获取子模块分别获取由信道相关矩阵的对角元素组成的对角向量和由非对角元素组成的非对角向量，这里的非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素；量化处理子模块利用存储模块800中存储的分别构造的矢量量化码本对获取子模块获取的对角向量和非对角向量进行量化处理。

再例如，在存储模块800存储的矢量量化码本为针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造的矢量量化码本的情况下，量化处理模块810利用存储模块800中存储的矢量量化码本对信道相关矩阵的对角元素和上述被划分成的各个部分进行量化处理。量化处理模块810对上述各个部分进行量化处理时，可以利用针对上述选取出的一个部分构造的矢量量化码本来对上述各个部分进行量化处理。该量化处理的具体实现过程的一个例子为：量化处理模块810包括获取子模块和量化处理子模块；获取子模块分别获取由信道相关矩阵的对角元素组成的对角向量和由非对角元素组成的多个非对角向量，量化处理子模块在对非对角向量进行量化处理时，利用所述存储模块800中存储的针对非对角元素组成的多个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本对非对角元素组成的各个矢量进行量化处理。

发送模块820将量化处理模块810量化处理后的信息反馈给网络侧(即发送端)，使网络侧可以根据该信息选择预编码向量。

实施例六、本发明实施例的选择预编码向量的装置如附图9所示。该选择预编码向量的装置可以设置于基站中。

图9中的选择预编码向量的装置包括：存储模块900、接收模块910和预编码模块920。

存储模块900中存储有针对信道相关矩阵的矢量量化码本。存储模块900中存储的矢量量化码本可以是其自己构造的。构造矢量量化码本过程如上述实施例二中的描述。另外，构造矢量量化码本过程中的信道相关矩阵可以为归一化处理后的信道相关矩阵。

接收模块910接收接收端反馈的针对信道相关矩阵的量化处理后的信息。

预编码模块920根据存储模块900中存储的矢量量化码本和接收模块910接收的量化处理后的信息恢复出信道相关矩阵信息，并根据恢复出的信道相关矩阵信息选择预编码向量。

由于存储模块900中存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本可以是通过不同的码本构造方式构造的码本，因此，预编码模块920应根据码本构造方式的不同而采用不同的方式恢复出信道相关矩阵信息。

针对不同方式预编码模块920执行的恢复信道相关矩阵的操作如上述实施例一的描述，在此不再重复说明。

虽然通过实施例描绘了本发明，本领域普通技术人员知道，本发明有许多变形和变化而不脱离本发明的精神，本发明的申请文件的权利要求包括这些变形和变化。

Claims (12)

1.一种选择预编码向量的方法，其特征在于，包括：

接收端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

所述接收端将对所述信道相关矩阵量化处理后的信息反馈给发送端；

所述发送端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收的所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵；

所述发送端根据获取的所述信道相关矩阵选择预编码向量。

2.一种选择预编码向量的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

所述接收端将对所述信道相关矩阵量化处理后的信息反馈给发送端，所述量化处理后的信息用于发送端选择预编码向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述矢量量化码本为针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造的矢量量化码本，所述非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素；

且接收端根据矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理包括：

接收端将信道相关矩阵划分为由对角元素组成的对角向量和由非对角元素组成的非对角向量，所述非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素；

所述接收端根据所述分别构造的矢量量化码本对所述对角向量和所述非对角向量进行量化处理。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

针对非对角元素构造矢量量化码本时，仅针对所述非对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造矢量量化码本；

且接收端在对非对角向量进行量化处理时，利用所述针对非对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本对所述非对角元素组成的各个矢量进行量化处理。

5.如权利要求3所述的方法，其特征在于：

针对对角元素构造矢量量化码本时，仅针对所述对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造矢量量化码本；

且接收端在对对角向量进行量化处理时，利用所述针对对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本对所述对角元素组成的各个矢量进行量化处理。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述选择预编码向量为选择干扰感知协作CIB预编码向量。

7.一种选择预编码向量的方法，其特征在于，所述方法包括：

发送端接收量化处理后的信息，所述量化处理后的信息为接收端根据针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理获得的信息；

所述发送端根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及接收的所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵；

所述发送端根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

8.一种选择预编码向量的系统，其特征在于，所述系统包括：

接收端，用于根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理，并反馈所述量化处理后的信息；

发送端，用于接收所述量化处理后的信息，根据其存储的针对信道相关矩阵的矢量量化码本以及所述量化处理后的信息获取信道相关矩阵，并根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

9.一种移动终端，其特征在于，包括：

存储模块，用于存储针对信道相关矩阵的矢量量化码本；

量化处理模块，用于根据存储模块中存储的矢量量化码本对信道相关矩阵进行量化处理；

发送模块，用于将所述量化处理模块量化处理后的信息反馈给网络侧，所述量化处理后的信息用于网络侧选择预编码向量。

10.如权利要求9所述的移动终端，其特征在于，所述存储模块存储的矢量量化码本为针对信道相关矩阵的对角元素和非对角元素分别构造的矢量量化码本，所述非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素；

且所述量化处理模块包括：

获取子模块，用于分别获取由信道相关矩阵的对角元素组成的对角向量和由非对角元素组成的非对角向量，所述非对角元素为信道相关矩阵的上三角元素或下三角元素；

量化处理子模块，用于利用存储模块中存储的所述分别构造的矢量量化码本对所述获取子模块获取的对角向量和所述非对角向量进行量化处理。

11.如权利要求10所述的移动终端，其特征在于：

所述存储模块中存储的矢量量化码本包括针对信道相关矩阵的非对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本；

且量化处理子模块在对非对角向量进行量化处理时，利用所述存储模块中存储的针对非对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本对所述非对角元素组成的各个矢量进行量化处理；

或者

所述存储模块中存储的矢量量化码本包括针对信道相关矩阵的对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本；

且量化处理子模块在对对角向量进行量化处理时，利用所述存储模块中存储的针对对角元素组成的至少两个矢量中的一个矢量构造的矢量量化码本对所述对角元素组成的各个矢量进行量化处理。

12.一种选择预编码向量的装置，其特征在于，包括：

存储模块，用于存储针对信道相关矩阵的矢量量化码本；

接收模块，用于接收接收端反馈的量化处理后的信息；

预编码模块，用于根据存储模块存储的矢量量化码本和接收模块接收的量化处理后的信息获取信道相关矩阵，并根据所述获取的信道相关矩阵选择预编码向量。

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