CN101796760A - 设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明的用于设计参考信号的方法是一种用于设计参考信号的方法，包括：通过对多个第一矩阵进行组合来设置第一矩阵集合，所述多个第一矩阵中的每一个包括多个序列；将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵，并从多个子集中的每个子集中选择至少一个序列；以及对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵。

Description

设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的系统和方法

技术领域

本发明总体涉及通信和无线通信相关技术。更具体地，本发明涉及针对空间复用的蜂窝系统来改进参考信号设计的系统和方法。

背景技术

典型地，无线通信系统包括与多个用户设备(也可以称为移动台、订户单元、接入终端等)进行无线通信的基站。基站通过射频(RF)通信信道向用户设备发送数据。术语“下行链路”指从基站至用户设备的传输，而术语“上行链路”指从用户设备至基站的传输。

正交频分复用(OFDM)是一种调制和多址接入技术，其中将通信信道的传输频带划分为多个等间隔的子带。在每个子带中传输携带部分用户信息的子载波，并且每个子载波与所有其他子载波正交。子载波有时被称为“音”。OFDM能够创建一种非常灵活的系统架构，可以有效地用于包括语音和数据在内的多种服务。OFDM有时被称为离散多音传输(DMT)。

第三代伙伴计划(3GPP)是世界范围内标准组织的合作。3GPP的目标是在国际电信联盟定义的IMT-2000(国际移动电信-2000)范围内制定全球适用的第三代(3G)移动电话系统规范。3GPP长期演进(“LTE”)委员会正在考虑将OFDM以及OFDM/OQAM(正交频分复用/偏移正交幅度调制)作为下行链路传输方法，以及上行链路的OFDM传输。

针对相干接收，无线通信系统(例如时分多址(TDMA)、正交频分复用(OFDM))通常计算对用户设备的天线与基站的天线之间的信道冲激响应的估计。信道估计可以涉及发送与数据复用的已知参考信号。针对监督、控制、均衡、连续性、同步等，参考信号可以包括单一频率并且在通信系统上传输。无线通信系统可以包括每一个均发送参考信号的一个或多个移动台和一个或多个基站。3GPP的参考信号可以由计算机算法产生，然而，并未规定具体算法及其有效性准则。由此，通过提供用于针对空间复用的蜂窝系统来改进参考信号设计的系统和方法，可以实现益处。

发明内容

本发明的用于设计参考信号的方法是一种用于设计参考信号的方法，包括：通过对多个第一矩阵进行组合来设置第一矩阵集合，所述多个第一矩阵中的每一个包括多个序列；将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵，并从多个子集中的每个子集中选择至少一个序列；以及对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵。

本发明的方法可以被配置为使得构成第二矩阵的序列是以减小序列互相关的方式来选择的。

本发明的用于设计参考信号的方法是一种通过由第一矩阵集合产生第二矩阵来设计参考信号的方法，所述第一矩阵集合包括多个第一矩阵，每个第一矩阵包括多个序列，所述第二矩阵包括的序列数目小于所述第一矩阵集合中包括的序列数目，所述方法包括：将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵，并从多个子集中的每个子集中选择至少一个序列；以及对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵，在所述第二矩阵中，多个序列的互相关小于预定值。

本发明的设备是一种使用用于设计参考信号的方法来设计参考信号的设备。

本发明的参考信号是一种由第二矩阵组成的参考信号，所述第二矩阵是以以下方式产生的：对多个第一矩阵进行组合来设置第一矩阵集合，所述多个第一矩阵中的每一个包括多个序列；将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵；以及对从每个子集中选择的至少一个序列进行组合，以产生第二矩阵。

本发明的参考信号是一种由第二矩阵组成的参考信号，在所述第二矩阵中多个序列的互相关小于预定值，所述第二矩阵是以以下方式产生的：将第一矩阵集合划分为多个子集，所述第一矩阵集合包括多个第一矩阵，每个第一矩阵包括多个序列，每个子集包括至少一个第一矩阵；从每个子集中选择至少一个序列；以及对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵。

本发明的发射机是一种用于发送参考信号的发射机。

本发明的接收机是一种用于接收参考信号的接收机。

附图说明

图1示意了其中可以实现实施例的示例无线通信系统；

图2示意了根据基于OFDM的系统的RF通信信道的传输频带的一些特性；

图3示意了根据实施例可能存在于OFDM发射机和OFDM接收机之间的通信信道；

图4示意了可以使用本系统和方法来实现的MIMO系统的一个实施例；

图5示意了发射机实施例中的特定组件的框图；

图6是示意了用于设计MIMO系统中的参考信号的方法的一个实施例的流程图；

图7是示意了可以用于设计参考信号的方法的另一实施例的流程图；以及

图8示意了可以在通信设备中利用的各种组件。

具体实施方式

描述了一种用于设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的方法。选择包括多个矩阵的第一矩阵集合。确定第一矩阵集合的最优划分。形成第三矩阵。第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关。设置与第一矩阵集合相对应的最小值。使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵。使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

可以计算第二矩阵的复共轭。也可以计算第二矩阵的每一列的函数。在一个实施例中，获得具有最小峰均功率比(PAPR)的函数的复共轭。可以将该函数的复共轭映射至与第二矩阵相关联的第一向量。可以计算与第一向量最接近的在频域中具有最小PAPR的第二向量。

在一个实施例中，可以使用聚类算法来最小化包括恒定幅度零自相关(CAZAC)序列的子矩阵在内的矩阵的互相关。也可以使用基于归一化互相关大小的矩阵度量。可以使用基于初始序列块集合的Gram矩阵的d×d子矩阵的Frobenius范数的初始条件。

可以确定序列集合的初始表示，并且其可以被子划分为子集。子集可以是CAZAC序列。使用初始条件来设计参考信号集合，以发送上行链路解调参考信号。还可以使用以选择一系列训练集合的随机子集并从该一系列随机子集中选择具有最小平均互相关的初始矩阵集合为基础的初始条件。在一个实施例中，在时域和频域中对PAPR进行优化。对于第二矩阵的每一列，可以使用其欧几里德范数来对其进行缩放。

还描述了一种被配置为设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的通信设备。该通信设备包括处理器和与处理器进行电子通信的存储器。指令存储在存储器中。选择包括多个矩阵的第一矩阵集合。确定第一矩阵集合的最优划分。形成第三矩阵。第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关。设置与第一矩阵集合相对应的最小值。使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵。使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

还描述了一种包括可执行指令的计算机可读介质。选择包括多个矩阵的第一矩阵集合。确定第一矩阵集合的最优划分。形成第三矩阵。第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关。设置与第一矩阵集合相对应的最小值。使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵。使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

现在参照附图来描述多个示例实施例。如图所示，对多个示例实施例的这种详细描述并非意在限制权利要求的范围。

这里“示例”一词专用于表示“作为示例、实例或示意”。被描述为“示例”的任何实施例不一定被解释为是优选的或者优于其他实施例。

如这里所使用的，除非另外明确指示，术语“一实施例”、“实施例”、“该实施例”、“一个或多个实施例”、“一些实施例”、“特定实施例”、“一个实施例”、“另一实施例”等表示“一个或多个(但不一定是全部)实施例”。

在非常广泛的意义下使用术语“确定”(及其语法变型)。术语“确定”包含多种动作，因此，“确定”可以包括计算、运算、处理、推导、调查、查找(例如在表、数据库或其他数据结构中查找)、查明等等。此外，“确定”可以包括接收(例如接收信息)、访问(例如访问存储器中的数据)等等。此外，“确定”可以包括求解、选择、选定、建立等等。

除非另外明确指示，短语“基于”不表示“仅基于”。换言之，短语“基于”描述了“仅基于”和“至少基于”。

对于特定的时间和频率分配，3GPP的参考信号可以由计算机算法产生。然而，在当前标准中未规定具体算法及其有效性准则。本系统和方法可以实现一种由另一组参考信号序列来设计参考信号序列集合的算法，使得序列的最大以及平均互相关可以最小化。此外，在本系统和方法中实现的算法确保了所设计的序列在时域和频域中均具有最小峰均功率比。

这里实现的算法可以用于设计蜂窝系统中的上行链路参考信号，这是由于其对时间和频率资源施加了最严格的要求。实现该算法的系统可以包括具有循环前缀的单个或多个载波调制，其中存在多个上行链路信号的传输与其相应基站之间的同步，并采用小区中的扇区化来最大化每小区容量。此外，系统可以同时采用多带宽分配，其中对移动终端所分配的每个带宽可以是某个基本单位的整数倍。

在如上所述实现本系统和方法的算法的这种系统中，参考信号集合应当大到足以覆盖至少每小区3个扇区，其中每扇区至少有两个参考信号。在一个实施例中，使用每扇区4个参考信号。此外，在给定小区的每个扇区中，以及在与给定扇区相邻的所有扇区中，参考信号集合应当正交。如果实现了这种正交性，则在相邻扇区已知参考信号的情况下，可以设计最佳的最小均方接收机。对于不在相邻扇区中的参考信号，或者不正交的参考信号，应当是最小相关的，并具有近似相同的相关性。

参考信号集合应当具有接近(如果不等于)1的峰均功率比(PAPR)，其中对于序列向量c，PAPR被定义为：

$P=\frac{{{\left|\right|c\left|\right|}_{\∞}}^2}{c^{H}c}$ 等式(1)

其中||c||_∞ ²表示c的最大模分量的平方，()^H表示共轭转置。此外，期望易于计算序列的离散傅立叶变换。由此，期望在具有正交元素的序列的子集中，每个元素是另一元素的循环移位。如果发送循环前缀以消除多径的传输系统遇到延迟扩展大于循环前缀长度的多径分量，则由于在这种情况下循环移位(如果充分放大)可能仍是可识别的，因此这还可以提供健壮的性能。

此外，在参考信号序列还用作覆盖调制以发送应答(ACK)的系统中，可能期望参考信号序列的数目尽可能大。最终，由于这些序列用于多输入多输出(MIMO)应用，所导出的序列的子集应为恒定幅度零(循环)自相关(CAZAC)序列。

当前的方案依赖于帧产生算法，或者帧产生是通过随机CAZAC序列产生方法来实现的。然而，当前方案未提供有效减小序列的峰值互相关的方法。本系统和方法实现了用于针对空间复用的蜂窝系统来设计参考信号的聚类算法。

在一个实施例中，本系统和方法实现了使用基于向量量化器设计算法的聚类算法，以最小化由CAZAC序列的子矩阵组成的矩阵的互相关。这种算法的示例可以在“Y.Linde，A.Buzo，and R.M.Gray，‘AnAlgorithm for Vector Quantizer Design，’IEEE Trans.Commun.Vol.Com-28，No.1，Jan.1980，pp.84-98”中找到。此外，本系统和方法描述了使用基于幅度和归一化互相关的矩阵度量。本系统和方法还描述了聚类算法与PAPR降低算法的组合。PAPR降低算法的示例可以在题为“Systems and methods for improving reference signals for spatiallymultiplexed cellular system”的美国申请No.11/686,251和“J.A.Tropp，I.S.Dhillon，and R.W.Heath Jr.，‘Designing Structured Tight Frames Viaan Alternating Projection Method，’IEEE Trans.Information Theory，VOL51，No.1，January 2005，pp.188-209”中找到。

本系统和方法的算法还包括使用依赖于初始序列块的集合的Gram矩阵的d×d子矩阵的Frobenius范数的初始条件，来确定可以被子划分为子集(为CAZAC序列)的序列集合的良好初始表示。这些初始条件还可以被实现为描述用于发送上行链路解调参考信号的参考信号集合。

图1示意了其中可以实现本系统和方法的实施例的示例无线通信系统100。基站102与多个用户设备104(也可以称为移动台、订户单元、接入终端等)进行无线通信。图1中示出了第一用户设备104a、第二用户设备104b和第N用户设备104n。基站102通过射频(RF)通信信道106向用户设备104发送数据。

如这里所使用的，术语“OFDM发射机”指发送OFDM信号的任何组件或设备。可以在向一个或多个用户设备104发送OFDM信号的基站102中实现OFDM发射机。备选地，可以在向一个或多个基站102发送OFDM信号的用户设备104中实现OFDM发射机。

术语“OFDM接收机”指接收OFDM信号的任何组件或设备。可以在从一个或多个基站102接收OFDM信号的用户设备104中实现OFDM接收机。备选地，可以在从一个或多个用户设备104接收OFDM信号的基站102中实现OFDM接收机。

图2示意了根据基于OFDM的系统的RF通信信道206的传输频带208的一些特性。如图所示，可以将传输频带208划分为多个等间隔的子带210。如上所述，在每个子带210中传输携带部分用户信息的子载波，并且每个子载波与所有其他子载波正交。

图3示意了根据实施例可能存在于OFDM发射机312和OFDM接收机314之间的通信信道306。如图所示，从OFDM发射机312至OFDM接收机314的通信可以发生在第一通信信道306a上。从OFDM接收机314至OFDM发射机312的通信可以发生在第二通信信道306b上。

第一通信信道306a和第二通信信道306b可以是分离的通信信道306。例如，第一通信信道306a的传输频带与第二通信信道306b的传输频带之间可以没有重叠。

此外，可以采用利用多天线/MIMO传输的任何调制来实现本系统和方法。例如，可以针对MIMO码分多址(CDMA)系统或时分多址(TDMA)系统来实现本系统和方法。

图4示意了可以使用本系统和方法来实现的MIMO系统400的一个实施例。所示的MIMO系统400包括第一发射天线(Tx₁)402A和第二发射天线(Tx₂)402B。系统400还包括第一接收天线(Rx₁)404A和第二接收天线(Rx₂)404B。发射天线402A、402B可以用于向接收天线404A、404B发送信号406、408、410、412。

在单天线系统中，多径传播可能对系统性能不利。多个传播路径可能导致信号的“副本”在略微不同的时刻到达接收机。然后，在尝试恢复感兴趣的信号时，这些时间延迟的信号可能变为干扰。MIMO系统400被设计为利用多径传播来获得性能改善。例如，第一接收天线(Rx₁)404A可以接收从第一发射天线(Tx₁)402A和第二发射天线(Tx₂)402B发送的第一信号406和第三信号410的混合。第一和第三信号406、410可以通过第一信道h_1，1和第三信道h_2，1来发送。在第一接收天线(Rx₁)404A处接收到的第一和第三信号的比例取决于传输信道h_1，1、h_2，1。在第一接收天线(Rx₁)404A处接收的信号的简化等式可以为：

Rx₁＝(h_1，1xTx₁)+(h_2，1xTx₂)                (等式2)

第一接收天线(Rx₁)404A接收从第一和第二发射天线402A、402B发送的信号的组合。MIMO系统400可以实现各种编码方案，这些编码方案定义了应当发送信号406、408、410、412中的哪些信号以及在何时发送，以能够在与另一信号组合地接收到原始信号的情况下恢复原始信号。这些编码方案可以被称为“空时”码，这是由于它们定义了跨越空间(天线)和时间(符号)的码。

图5示意了发射机504的实施例中的特定组件的框图500。这里，为了聚焦于实施例的新特征，可能未示意出发射机504中通常包括的其他组件。

数据符号可以由调制组件514来调制。调制后的数据符号可以由其他子系统518来分析。分析后的数据符号516可以被提供给参考处理组件510。参考处理组件510可以产生可以与数据符号一起发送的参考信号。调制后的数据符号512和参考信号508可以被通信至末端处理组件506。末端处理组件506可以将参考信号508和调制后的数据符号512组合为信号。发射机504可以接收该信号并通过天线502将该信号发送至接收机。

如上所述，本系统和方法实现了聚类算法，以针对空间复用的蜂窝系统来设计参考信号。以下提供可能的问题陈述和聚类算法方案。

可以定义矩阵集合Y＝[Y₁ Y₂...Y_M]。该集合可以被称为训练集合。每个矩阵可以是d×d。期望得到矩阵集合W＝[W₁ W₂...W_N]，N＜M，对于W中的每个矩阵也是d×d，使其“最佳地表示”Y。在一个实施例中，针对d×d矩阵A＝[a₁ a₂...a_d]和B＝[b₁ b₂...b_d]的失真测量可以被定义为：

$d(A,B)\≡d^2-\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\left|{b_i}^H{a}_j\right|$ 等式(3)

使用等式(3)中定义的失真测量，可以找到W使得对于所有Y_j∈[Y₁ Y₂...Y_M]；

$W=\underset{V=\left[\begin{array}{cccc}{V}_1& V_2& ...& V_N\end{array}\right]\∈e^{d\×\mathrm{dN}}}{\arg \min }\underset{V_k\∈\left[\begin{array}{cccc}{V}_1& V_2& ...& V_N\end{array}\right]}{\min }d(V_k,Y_j)$

                                        等式(4)。

对于每个Y_j∈[Y₁ Y₂...Y_M]，可以存在W_r，与W中的所有其他W_n相比，W_r具有最小(或下确界)失真测量d()。因此，最优W将最小化以及：

$d(Y,W)=\underset{i=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}d(Y_i,W_{\min }\left(Y_i\right))$ 等式(5)

其中

$W_{\min }\left(Y_i\right)=\underset{W_k\∈\left[\begin{array}{cccc}{W}_1& W_2& ...& W_N\end{array}\right]}{\arg \min }d(W_k,Y_i)$ 等式(6)

以上提供的这种失真测量使所有序列成员的互相关最小化。可以使用对等式的合适修改来获得其他矩阵：

$d(A,B)\≡d^2-\underset{i=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\underset{j=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}\left|{b_i}^H{a}_j\right|$ 等式(7)

在一个实施例中，两个步骤的多次迭代可以适于上述问题。第一步骤可以包括创建Y的最优划分。在该步骤中，对于每个Y_i，可以根据：

$W_{\min }\left(Y_i\right)=\underset{W_k\∈\left[\begin{array}{cccc}{W}_1& W_2& ...& W_N\end{array}\right]}{\arg \min }d(W_k,Y_i)$ 等式(8)

来找到最接近的相邻。

多个Y_i的关联对集合Y(在存在多个矩阵使得最小化的不太可能的情况下，可以任意或随机选择矩阵)进行划分。该划分可以写为：

等式(9)

其中使得对所有[W₁ W₂ ... W_N]，

最小化。因此，

可以将Y划分为不相交的子集。在一个实施例中，如果初始矩阵集合是从训练集合本身中选择的，则不出现空子集。

第二步骤可以包括找到元素集合(划分的子集)的最佳表示。如果使用欧几里德度量，则划分中向量的质心用于由划分的每个子集中的Y来创建每个矩阵的新的最佳表示。然而，如上所述，本系统和方法的度量有所不同。由此，在最小化以上等式(7)提供的度量的意义下，可以找使用Y的每个矩阵的最佳表示。这意味着，最佳表示应当与每个划分中的每个矩阵最大相关。这可以使用以下所述的方法来实现。

图6是示意了用于设计要在复用的蜂窝系统中传输的参考信号的方法600的一个实施例的流程图600。在一个实施例中，选择602包括多个矩阵的第一矩阵集合。确定604第一矩阵集合的最优划分。还可以提供606第二矩阵。在一个实施例中，形成608第三矩阵。第三矩阵可以表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关。可以设置610与第一矩阵集合相对应的最小值。可以使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新612第二矩阵。可以使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放614。在一个实施例中，该第一值是第二矩阵的欧几里德范数。可以确定616是否已经完成了设定次数的迭代。如果尚未完成设定次数的迭代，则方法600执行步骤608-614，直到完成设定次数的迭代。以下提供对方法600中描述的算法的详细描述。

以下提供的算法可以被实现为找到与给定矩阵的集合最大相关的矩阵。首先，提供向量算法，用于找到与向量集合最大相关的向量。可以提供给定向量的集合X＝[x₁ x₂...x_N]，其中每个x_n是长度为d的向量。在一个实施例中，该向量算法起始于

(所讨论向量的均值)和迭代次数T。此外，可以定义常数α和δ，使得0＜δ＜＜1，0＜α＜1。

对于t＝1:T，可以形成向量γ＝v₀ ^HX，该向量表示v₀与每个x_n的互相关。可以找到γ的最小绝对值(或绝对值的平方)→γ_MIN以及与该索引相对应的最小向量x_k→x_MIN即对于k，使得γ(k)＝γ_MIN指定x_k→x_MIN。向量v₀可以更新为：

v_o＝(1-δ)v_o+δ*e^-αδt(γ_MIN)^*x_MIN    等式(10)

其中()^*表示复共轭。

在一个实施例中，可以设置

可以重复向量算法的以上提供的步骤，直到t＝T。该向量算法可以适于如下矩阵集合，以实现图6中描述的方法600。以下提供矩阵算法的详细描述。

在一个实施例中，提供了给定矩阵集合(X＝[X₁ X₂...X_N])，其中每个X_n是d×d方阵。在一个实施例中，该矩阵算法起始于

(所讨论的向量的均值)和迭代次数T。对于V₀的每一列，可以使用其欧几里德范数对其进行缩放。此外，可以定义常数α和δ，使得0＜δ＜＜1，0＜α＜1。

对于τ＝1:T，可以形成矩阵Γ＝V₀ ^HX＝[V₀ ^HX₁V₀ ^HX₂...V₀ ^HX_N]≡[Γ₁Γ₂...Γ_N]，该矩阵表示V₀与每个矩阵X_n的互相关。可以找到k和[Γ₁Γ₂...Γ_N]中的Γ_k，使得Γ_k具有最小的Frobenius范数并且||Γ_k||² _F→Γ_MIN，并且可以设置与该索引相对应(即对于相同的k)的X_k→X_MIN。矩阵V₀可以更新为：

V_o＝(1-δ)V_o+δe^-αδt(Γ_MIN)^*X_MIN    等式(11)

对于V₀的每一列，可以使用其欧几里德范数对其进行缩放。可以重复该矩阵算法的步骤直到τ＝T。

对于选择充分小的常数δ和选择合适的α，该矩阵算法有效收敛。这是由于以下事实：该矩阵算法的迭代输出在由所讨论的向量/矩阵定义的簇(manifold)上移动。

然而，另外的步骤可以确保得到的向量仍保持期望的PAPR(峰均功率比)特性。在一个实施例中，矩阵是轮换矩阵。由此，图7提供了使用该矩阵算法来计算具有最小PAPR的向量的方法700的一个实施例的流程图。

在一个实施例中，使用第一值对第二矩阵的每一列(先前在图6中提及)进行缩放702。可以计算704第二矩阵的复共轭。此外，可以由第二矩阵的每一列计算706时间和频率的函数。在一个实施例中，可以获得708具有最小PAPR的时间和频率的函数的复共轭。可以将该函数的复共轭映射到710与第二矩阵相关联的的第一向量。可以计算712与第一向量最接近的在频域中具有最小PAPR的第二向量。

以下是图7中描述的方法700的更详细描述的一个实施例。在一个实施例中，通过针对V₀的每一列(例如v_m)取得并如下计算s(t)来计算V₀ ^*：

$s\left(t\right)=\underset{k=0}{\overset{d-1}{\mathrm{\Σ}}}\underset{u=0}{\overset{d-1}{\mathrm{\Σ}}}{v}_{u,m}\·e^{-j\frac{2\mathrm{\πuk}}{d}}\·e^{j\frac{2\mathrm{\πk}}{T_R}t}$ 等式(12)

其中v_u，m是v_m的第u个分量。在一个实施例中，根据通过交替映射方法来设计结构化紧框架的算法，找到具有最小PAPR的s*(t)。该算法的一个这种示例可以在参考文献“J.A.Tropp，I.S.Dhillon，and R.W.HeathJr.，‘Designing Structured Tight Frames Via an Alternating ProjectionMethod，’IEEE Trans.Information Theory，VOL.51，No.1，January 2005，pp.188-209”的第VI部分中找到。

可以计算逆变换，通过对产生s(t)的等式的取逆来将s*(t)映射至v_m，Time ^*。可以使用通过交替映射方法来设计结构化紧框架的算法，来计算与v_m，Time ^*最接近的在频域中具有最小PAPR的向量。通过交替映射方法来设计结构化紧框架的算法可以应用于v_m，Time ^*的离散傅立叶变换，并且可以将得到的向量赋予v_m。在一个实施例中，将得到的PAPR最小化的向量赋予v_m。换言之，参考信号是所得到的被赋予v_m的向量。可以将参考信号从移动台发送给基站。

本系统和方法的算法的另一实施例在聚类之后，在算法结束时执行PAPR优化。然而，将该算法嵌入聚类过程本身之中，可以增加算法的有效性，这是由于已经观察到，聚类过程之外的PAPR优化不利于最小化输出帧中的元素之间的互相关。

现在使用上述结果来描述本系统和方法的算法。令S＝迭代总数(给定输入)，输入帧Y包括M个d×d矩阵。对于初始训练集合，可以从Y中选择N个矩阵→W。这N个矩阵可以从Y中随机选择而不进行置换(使用一次或多次随机试验来获得对该试验集合的最小平均互相关)，或者可以通过检查Y的Gram矩阵(即Gram矩阵为Y^HY)并选择其与Y^HY块相对应的d×d子矩阵的Frobenius范数的幅度最小的那些矩阵，来将这N个矩阵选择为与Y中的矩阵具有最小互相关的N个矩阵。例如，这可以例如通过对每个d行集合中的Gram矩阵的每个d×d子块的Frobenius范数求和，一次前进d行，并且仅取对应行的该和值最小的N个子矩阵，来完成上述操作。

对于s＝1至S，最优划分给定W由以上提供的等式(1)确定。对于每个W_k∈W，可以执行前述矩阵算法，使PAPR最小化，以得到具有最小PAPR的最佳表示。如果s≠S，则重复这些步骤直到s＝S。

图8示意了可以在通信设备802中利用的各种组件。这里的方法可以由通信设备802来实现。通信设备802可以包括任何类型的通信设备，如移动台、蜂窝电话、接入终端、用户设备、基站收发机、基站控制器等。通信设备802包括处理器806，处理器806控制通信设备802的操作。处理器806也可以称为CPU。存储器808(可以包括只读存储器(ROM)和随机存取存储器(RAM))，向处理器806提供指令和数据。存储器808的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器(NVRAM)。

通信设备802还可以包括外壳822，外壳822容纳发射机812和接收机814，以允许发送和接收数据。发射机812和接收机814可以组合为收发机824。天线826附着至外壳822并且电耦合至收发机824。还可以使用附加的天线(未示出)。

通信设备802还可以包括信号检测器810，用于检测和量化收发机824接收的信号的电平。信号检测器810将这种信号检测为总能量、导频能量、功率谱密度和其他信号。

状态改变器816基于当前状态以及收发机824接收到的并由信号检测器810检测到的附加信号来控制通信设备802的状态。通信设备802能够在多种状态中的任一种下操作。

通信设备802的各种组件由总线系统820耦合在一起，总线系统820可以包括功率总线、控制信号总线、状态信号总线以及数据总线。然而，为了清楚起见，在图8中将各种总线示意为总线系统820。通信设备802还可以包括用于处理信号的数字信号处理器(DSP)818。图8所示的通信设备802是功能框图而不是具体组件的列表。

可以使用各种不同技术和技巧中的任一种来表示信息和信号。例如，可以由电压、电流、电磁波、磁场或磁粒子、光场或光粒子或者其任意组合来表示以上整个描述中提到的数据、指令、命令、信息、信号等。

可以使用被设计为执行这里描述的功能的通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列信号(FPGA)或其他可编程逻辑器件、离散门或晶体管逻辑、离散硬件组件或其任何组合来实现或执行与这里公开的实施例相结合来描述的各种示意性逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，但是备选地，处理器可以是任何传统处理器、控制器、微控制器或状态机。处理器还可以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、与DSP核相结合的一个或多个微处理器，或者任何其他这种配置。

可以直接以硬件、处理器执行的软件模块或者两者的组合来实现与这里公开的实施例相结合而描述的方法或算法的步骤。软件模块可以驻留于本领域已知的任何形式的存储介质中。可以使用的存储介质的一些示例包括：RAM存储器、闪存、ROM存储器、EPROM存储器、EEPROM存储器、寄存器、硬盘、可移除盘、CD-ROM等。软件模块可以包括单一指令或许多指令，并且可以分布在多个不同的代码段上、不同的程序中或者多个存储介质上。示例存储介质可以耦合至处理器，使得处理器可以从存储介质读取信息并且向存储介质写入信息。备选地，存储介质可以是构成处理器整体所需要的。

这里公开的方法包括用于实现所述方法的一个或多个步骤或动作。在不背离权利要求的范围的前提下，这些方法步骤和/或动作可以彼此互换。换言之，除非所描述的实施例的正确操作需要指定顺序的步骤或动作，否则在不背离权利要求的范围的前提下，可以修改具体步骤和/或动作的顺序和/或使用。

如执行、处理、进行、运行、确定、通知、发送、接收、存储、请求之类的功能和/或其他功能可以包括使用web服务来执行功能。web服务可以包括被设计为支持通过计算机网络(如因特网)的可互操作的机器对机器交互的软件系统。web服务可以包括可以用于在应用或系统之间交换数据的各种协议和标准。例如，web服务可以包括消息规范、安全规范、可靠消息规范、交易规范、元数据规范、XML规范、管理规范、和/或商务处理规范。可以使用常用的规范，如SOAP、WSDL、XML和/或其他规范。

本发明可以表述如下。

(1)一种用于设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的方法，包括：选择包括多个矩阵的第一矩阵集合；确定第一矩阵集合的最优划分；形成第三矩阵，其中第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关；设置与第一矩阵集合相对应的最小值；使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵；以及使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

(2)如(1)所述的方法，还包括：计算第二矩阵的复共轭；计算第二矩阵的每一列的函数；获得具有最小峰均功率比(PAPR)的该函数的复共轭；将该函数的复共轭映射至与第二矩阵相关联的第一向量；以及计算与第一向量最接近的在频域中具有最小PAPR的第二向量。

(3)如(1)所述的方法，还包括：使用聚类算法来最小化包括恒定幅度零自相关(CAZAC)序列的子矩阵在内的矩阵的互相关。

(4)如(1)所述的方法，还包括：使用基于归一化互相关大小的矩阵度量。

(5)如(1)所述的方法，还包括：使用基于初始序列块集合的Gram矩阵的d×d子矩阵的Frobenius范数的初始条件。

(6)如(5)所述的方法，还包括：确定可以被子划分为子集的序列集合的初始表示。

(7)如(6)所述的方法，其中，子集是CAZAC序列。

(8)如(5)所述的方法，还包括：使用初始条件来设计参考信号集合，以发送上行链路解调参考信号。

(9)如(1)所述的方法，还包括：使用以选择一系列训练集合的随机子集并从该一系列随机子集中选择具有最小平均互相关的初始矩阵集合为基础的初始条件。

(10)如(1)所述的方法，还包括：在时域和频域中对PAPR进行优化。

(11)如(1)所述的方法，其中，对于第二矩阵的每一列，使用其欧几里德范数来对其进行缩放。

(12)一种被配置为设计要在复用蜂窝系统中传输的参考信号的通信设备，所述通信设备包括：处理器；与处理器进行电子通信的存储器；存储器中存储的指令，所述指令可执行用于：选择包括多个矩阵的第一矩阵集合；确定第一矩阵集合的最优划分；形成第三矩阵，其中第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关；设置与第一矩阵集合相对应的最小值；使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵；以及使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

(13)如(12)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：计算第二矩阵的复共轭；计算第二矩阵的每一列的函数；获得具有最小峰均功率比(PAPR)的该函数的复共轭；将该函数的复共轭映射至与第二矩阵相关联的第一向量；以及计算与第一向量最接近的在频域中具有最小PAPR的第二向量。

(14)如(12)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：使用聚类算法来最小化包括恒定幅度零自相关(CAZAC)序列的子矩阵在内的矩阵的互相关。

(15)如(12)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：使用基于归一化互相关大小的矩阵度量。

(16)如(12)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：使用基于初始序列块集合的Gram矩阵的d×d子矩阵的Frobenius范数的初始条件。

(17)如(16)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：确定可以被子划分为子集的序列集合的初始表示。

(18)如(17)所述的通信设备，其中，子集是CAZAC序列。

(19)如(16)所述的通信设备，其中，所述指令还可以执行用于：使用初始条件来设计参考信号集合，以发送上行链路解调参考信号。

(20)如(12)所述的通信设备，其中，所述通信设备是移动蜂窝设备。

(21)一种计算机可读介质，包括可执行指令，用于：选择包括多个矩阵的第一矩阵集合；确定第一矩阵集合的最优划分；形成第三矩阵，其中第三矩阵表示第二矩阵与多个第一矩阵中的每个第一矩阵的互相关；设置与第一矩阵集合相对应的最小值；使用与第一矩阵集合相对应的最小值来更新第二矩阵；以及使用第一值来对第二矩阵的每一列进行缩放。

尽管已经示意并描述了具体实施例，但是应理解，权利要求不限于上述确切的配置和组件。在不背离权利要求的范围的前提下，可以对上述实施例的布置、操作和细节做出各种修改、改变和变化。

Claims (8)

1.一种用于设计参考信号的方法，包括：

通过对多个第一矩阵进行组合来设置第一矩阵集合，所述多个第一矩阵中的每一个包括多个序列；

将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵，并从所述多个子集中的每个子集中选择至少一个序列；以及

对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵。

2.如权利要求1所述的方法，其中，构成所述第二矩阵的序列是以减小所述序列的互相关的方式来选择的。

3.一种通过从第一矩阵集合产生第二矩阵来设计参考信号的方法，所述第一矩阵集合包括多个第一矩阵，每个第一矩阵包括多个序列，所述第二矩阵中包括的序列的数目小于所述第一矩阵集合中包括的序列的数目，

所述方法包括：

将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵，并从所述多个子集中的每个子集中选择至少一个序列；以及

对所选的序列进行组合，以产生第二矩阵，在所述第二矩阵中，多个序列的互相关小于预定值。

4.一种使用根据权利要求1至3中任一项所述的用于设计参考信号的方法来设计参考信号的设备。

5.一种参考信号，由第二矩阵组成，所述第二矩阵是以以下方式产生的：对多个第一矩阵进行组合来设置第一矩阵集合，所述多个第一矩阵中的每一个包括多个序列；将所述第一矩阵集合划分为多个子集，每个子集包括至少一个第一矩阵；以及对从每个子集中选择的至少一个序列进行组合，以产生所述第二矩阵。

6.一种参考信号，由第二矩阵组成，在所述第二矩阵中多个序列的互相关小于预定值，所述第二矩阵是以以下方式产生的：将第一矩阵集合划分为多个子集，所述第一矩阵集合包括多个第一矩阵，每个第一矩阵包括多个序列，每个子集包括至少一个第一矩阵；从每个子集中选择至少一个序列；以及对所选的序列进行组合，以产生所述第二矩阵。

7.一种用于发送根据权利要求5或6所述的参考信号的发射机。

8.一种用于接收根据权利要求5或6所述的参考信号的接收机。

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