CN102100013A - 用于多波束形成通信的天线训练和通信协议的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

提供了一种用于在多入多出通信站之间的多并行数据流的通信的天线训练的方法和系统。实施方式包括通过在估计多维波束形成系数中多级迭代获得最佳天线训练系数来执行天线训练。

Description

用于多波束形成通信的天线训练和通信协议的方法和系统
技术领域
本发明通常涉及数据通信，更具体地讲，涉及波束形成通信。
背景技术
在包括发射机和接收机的通信系统中，天线阵列波束形成通过在窄方向上控制发射信号来提供增加的信号质量(高定向天线波束形成增益)和扩展的通信范围。为此，已经在雷达、声纳和其他通信系统中广泛地采用这种波束形成。
已经提出了采用一维操作来发射和接收波束形成的天线训练方法。然而，这种训练方法不能被应用或用于多维波束形成(多波束形成，也称为发射预编码)。
发明内容
技术方案
本发明提供一种用于天线训练的方法和系统。
最佳实施方法
一个实施例包括执行用于在多入多出通信站之间进行多维波束形成数据通信的天线训练，其中，天线训练包括：通过在估计多维波束形成系数中进行多级迭代来获得最佳天线训练系数。
估计多维波束形成系数的步骤可包括：源站获得与来自较早级的先前发射波束形成向量正交的发射波束形成向量；源站发送在空间域中由获得的发射波束形成向量调制的训练序列；目的站接收由获得的发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列获得接收波束形成向量，从而接收波束形成向量与先前接收波束形成向量正交；源站发送由不同发射波束形成向量调制的训练序列；目的站接收由不同发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列估计发射波束形成向量；目的站将估计的发射波束形成向量发送回源站，从而源站解码/变换回发送的发射波束形成向量。
估计多维波束形成系数的步骤可选择地包括：源站获得与来自较早级的先前发射波束形成向量正交的发射波束形成向量；源站发送在空间域中由获得的发射波束形成向量调制的训练序列；目的站接收由获得的发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列计算接收波束形成向量，从而计算的接收波束形成向量与先前接收波束形成向量正交；目的站发送在空间域中由计算的接收波束形成向量或计算的接收波束形成向量的复共轭调制的训练序列；源站从目的站接收训练序列并且从所述训练序列估计发射波束形成向量。
通过结合以下描述、权利要求和附图将理解本发明的这些和其他特点、方面和优点。
附图说明
图1显示根据本发明实施例的在通信系统中执行多波束形成的发射预编码功能和接收组合功能的功能框图。
图2显示根据本发明实施例的确定发射和接收多波束形成系数的矩阵迭代处理的流程图。
图3显示根据本发明实施例的确定发射和接收多波束形成系数的向量迭代处理的流程图。
图4显示根据本发明实施例的通信系统的功能框图。
具体实施方式
本发明提供一种在通信系统中的发射机和接收机进行多维波束形成(多波束形成)的天线训练和通信协议的方法和系统。天线阵列被使用在发射机和接收机，并且在发射机和接收机之间传输净荷数据之前天线阵列需要被训练。本发明提供一种在多维波束形成通信中在发射机和接收机方训练天线的有效(低复杂性)方法。
下面描述本发明的两个示例性实施例。在第一实施例中，不是使用全奇异值分解(SVD)来获得用于发射机和接收机方的训练天线阵列向量(波束形成系数)，而是基于降秩SVD操作来利用矩阵迭代算法(MIA)。与全SVD(是过去的成果)相比，MIA算法是比全SVD需要非常少计算复杂度的迭代算法。MIA不依赖全SVD来在用于多波束形成通信的发射机和接收机方获得基本上最佳的天线阵列波束形成系数(最佳训练向量)。MIA是一级算法，在所述一级中存在多次迭代。
在第二实施例中，利用向量迭代算法(VIA)。VIA通过完全避免SVD来减小计算复杂度。与仅包括具有多次迭代的一级的MIA相比，VIA包括每级具有多次迭代的多级。VIA完全不依赖于SVD来在多波束形成通信的发射机和接收机方获得基本上最佳的阵列波束形成系数(最佳训练向量)。VIA是连续多级算法，一级紧接在另一级之后。在一级内执行多次迭代。在MIA和VIA实施例中，在计算上有效率地获得最佳训练向量。应该注意，MIA仅需要具有多次迭代的一级，但是与需要多级的VIA相比MIA具有更高的计算复杂度。
通信介质可以是无线介质、铜线介质、光学介质等。本发明可用于非常高吞吐量的无线通信中，例如IEEE802.15.3c和关于毫米波通信网络的ECMA标准(ECMA国际组织ECMA-60GHz无线协议)，并且可用于关于未压缩视频传输的无线HD标准的执行。无线HD(WiHD)致力于为例如消费性电子(CE)和其他电子产品定义在60GHz频带上进行无线HD数字信号传输的无线数字网络接口规范。示例性无线HD网络利用60GHz频带的毫米波技术来支持多Gbps(每秒吉比特)的物理(PHY)层数据传输率，并且可用于无线传输未压缩高清晰电视(HDTV)信号。本发明也可用于其它无线通信系统。
图1显示根据本发明实施例的通信系统150的功能框图。系统150执行用于MIMO(多入多出)通信的预编码或多维波束形成。系统150包括发射机(Tx)预编码功能152和接收机(Rx)组合功能(即，接收天线训练功能)154。
在天线训练阶段，功能152执行多波束形成发射天线训练功能，功能154执行多波束形成接收天线训练功能。在天线训练阶段，功能152和154合作以确定多波束形成发射系数V和多波束形成接收系数W，这将在稍后参照图2和图3进行进一步讨论。
在数据净荷通信阶段，发射机预编码功能152对多个(Ns个)输入流应用发射预编码操作，并将Ns个流转换为多个(Nt个)发射流，其中，Nt是发射天线的数量。通过使用将输入流与下述Nt×Ns预编码矩阵相乘的矩阵乘积来执行所述转换
预编码的Nt个流随后在发射机方通过Nt个天线元件被发送，其在信道传播之后在接收机方被接收为Nr个流，其中，Nr是接收天线的数量。
接收机组合功能154将接收组合操作应用到Nr个接收的流，并将接收的流转换回Ns个流，Ns是在预编码之前在发射机方的原始数据流的数量。使用通过将接收的Nr个流与Nt×Ns矩阵或下述矩阵的共轭转置版本相乘的矩阵乘积来执行在接收机方的转换
Figure BPA00001294494600042
在这种系统中，Nt＞＝Ns，Nr＞＝Ns。下面的示例关注于Nt＞＞Ns，Nr＞＞Ns的情况，而Nt和Nr的同阶。例如，在WiHD 1.0中，Nt＝Nr＝36，而Ns＝1。在不失一般性的情况下，在此示例中我们假设Nr＝Nt＝N(通常，Nt和Nr可以不同)。
无线信道可表示为矩阵信道H，其中
Figure BPA00001294494600043
假设
Figure BPA00001294494600044
分别是表示在发射机方和接收机方的Ns个流的信息符号。输入输出关系可表示为：R＝WH HVS。
为了容易理解，这里并没有考虑噪声。此外，为了容易解释，我们考虑了平坦信道。然而，该处理可类似地扩展到包括噪声和非平坦信道，并且扩展到多载波系统，例如正交频分复用(OFDM)或单载波块传输。使用本发明的示例性通信系统包括：例如无符号间干扰的单载波平坦衰落系统、有循环前缀的单载波块传输系统、OFDM系统。
发射机中的预编码功能152包括多维发射波束形成。接收机中的组合功能154包括多维接收波束形成。术语多维是指通常Ns＞＝1的事实。在Ns＝1的特殊情况下，该处理包括发射机中的发射波束形成和接收机中的波束形成。
在执行中，注意实际通信被分为两个阶段。在天线训练阶段中，通过预编码功能152计算预编码矩阵V(包括多波束形成发射系数)，通过组合功能154计算组合矩阵W(包括多波束形成接收系数)，矩阵V和W作为用于发射机和接收机的多波束形成向量。随后，在净荷阶段中，使用用于波束控制的V和W经由波束形成的高增益通信链路来传输实际数据净荷。实际上，在天线被用于传递高吞吐量数据之前，天线必须首先被训练以获得发射多波束形成系数矩阵V和接收多波束形成系数矩阵W。应该注意，本发明提供了一种用于确定最佳天线阵列多波束形成系数(即发射机和接收机方的基本上最佳的训练向量V和W)的迭代处理，将在下面进行更加详细描述。
给定大小N×N的任意信道矩阵H，H的奇异值分解可表示为H＝USTH，其中U是UHU＝I的N×N半正定矩阵，S是在对角线上包含降序的奇异值的N×N对角矩阵，T是TTH＝I的N×N酉矩阵。在Nr＜Nt或者Nr＞Nt的情况下，可获得类似结果。
可基于U、T和信道矩阵H的左奇异矩阵和右奇异矩阵来选择V和W的最佳解。具体地讲，V被选作为矩阵T的开始的Ns列，H的右奇异矩阵，其中：
此外，W被选作为矩阵U的开始的Ns列，H的左奇异矩阵，其中：
Figure BPA00001294494600052
然而，基于需要的全SVD操作以获得用于大小N×N的给定矩阵H的U和T的计算复杂度非常高(即，大约N3)。然而，根据本发明的实施例，无需进行用于H的全SVD的高计算复杂度，使用所述MIA和VIA处理获得V和W的基本上最佳的解。
考虑到大小N×N的任意矩阵：H＝UHSHTH H。假设B满足BHB＝INS，则半正定矩阵是N*N。在根据本发明的示例性执行中，B被固定为大小N×N单位矩阵的开始的Ns列。现在我们考虑乘积C＝HB的SVD，其也是N×Ns矩阵。可推断：C＝UHSHTH HB，因此对于C的SVD，UC＝UH，SC＝SH，TC＝BHTH，其中，UC、SC和TC分别是C的左奇异矩阵、对角奇异值和右奇异矩阵。实际上，当BHB＝INS时，矩阵HB和H共享相同的左奇异矩阵UC＝UH以及对角值SC＝SH。
另一方面，HH＝THSHUH H，其中，TH、SH、UH分别是HH的左奇异矩阵、对角奇异值和右奇异矩阵。类似地，HHB＝THSHUH HB，其中，当BHB＝INS时，TH、SH、BHUH分别是HHB的左奇异矩阵、对角奇异值和右奇异矩阵。通常，可基于HB和HHB来确定原始信道矩阵的左奇异矩阵UH和右奇异矩阵TH。因此，根据本发明用于确定V和W的MIA和VIA处理不需要原始信道矩阵H的全(完全)SVD，下面将进行描述。
用于获得V和W的MIA处理
在根据本发明的MIA处理的一个示例性执行中，通过将任意半正定矩阵选择为V来初始计算信道矩阵H。例如，V可被初始选择为大小N×N的单位矩阵的开始的Ns列。参照图2，示例性MIA处理200包括：
块201：将矩阵H与矩阵V相乘以获得乘积矩阵A＝HV，作为N×Ns矩阵。
块202：计算乘积矩阵A的SVD(具有大约N×Ns2的计算复杂度，其中，Ns＜N)。
块203，收集矩阵A的Ns个引导奇异向量形成接收多波束形成系数的新的矩阵W，作为N×Ns矩阵。
块204：将矩阵H’与新形成的矩阵W相乘以获得矩阵B＝H’W，其中，乘积矩阵B是N×Ns矩阵。
块205：计算矩阵B的SVD(这具有大约N×Ns2的计算复杂度)。
块206：收集矩阵B的Ns个引导奇异向量以形成发送多波束形成系数的更新的矩阵V，作为N×Ns矩阵。
块207：如果不满足收敛条件，那么处理回到块201。
块201-206的每次重复是一次迭代，其中，一般对于该处理的若干次迭代(例如，Niter＝3至4次迭代)收敛到V和W的解。注意，没有计算H的全SVD(其消耗复杂度为大约N3)，MIA处理消耗仅为大约2×Ns2×N×Niter，其中，Niter是迭代的次数。
例如当Ns＝1，Niter＝4，N＝36时，与确定V和W的H的全SWD相比，确定V和W实现的计算复杂度减小为大约162倍。例如当Ns＝2，Niter＝4，N＝36时，实现的计算复杂度减小为大约41倍。因此，清楚的是，MIA处理在获得V和W的最佳解方面提供了大的复杂度减小。通常，当Nt和Nr不相等时，而MIA处理的计算复杂度是Ns2×(Nt+Nr)×Niter，使用H的全SVD的计算复杂度是min(Nt2×Nr，Nr2×Nt)。通过下面的表1的示例来显示这些计算复杂度比较。
表1：全SVD和矩阵迭代算法的计算复杂度比较
【表1】
  全SVD    MIA
Nt＝Nr＝N   N3    2×Ns2×N×Niter
Nt，Nr不同   min(Nt2×Nr，Nr2×Nt)   Ns2×(Nt+Nr)×Niter
Nt＝Nr＝36，Niter＝4，Ns＝1  46656   288
Nt＝Nr＝36，Niter＝4，Ns＝2  46656   1152
获得V和W的VIA处理
使用根据本发明的VIA处理，无需任何SVD操作来获得V和W。一般处理步骤包括选择初始V并预先确定级的数量，其中，每一级包括Tx和Rx之间的迭代通信，其中，在每一迭代中，V和W与先前迭代Vs和Ws正交。VIA处理包括Ns个级。在特殊情况Ns＝1时，仅存在一级。以连续方式执行Ns级，每一级从上一级接收输入(例如，首先完成Ns-1级以开始Ns级)。参照图3中的处理300，以下描述VIA处理的级。
级1
在级1开始，维度Nt的任意单位法向向量被选择作为V的初始。V(即，v1)的初始值可以是大小Nt×Nt的单位矩阵的第一列。级1包括：
步骤1.1：将矩阵H和向量v1相乘并获得r＝Hv1。
步骤1.2：形成向量w1作为r的归一化版本。
步骤1.3：将矩阵H’和向量w1相乘并获得t＝H’w1。
步骤1.4：形成更新的向量v1作为t的归一化版本。
步骤1.5：重复步骤1.1至1.4。
在一个实施例中，当从发射机发送v1时，可在接收机形成r＝Hv1，而无需明确知道H。类似地，当从发射机发送w1’时，可在接收机形成t’＝Hw1’(可以从t’容易地计算t)，而无需明确知道H。可选择地，如果后向信道与前向信道互逆，这是指后向信道是H’，则当从接收机发送w1时，可在发射机形成t＝H’w1，而无需明确知道H(或H’)。
步骤1.1至1.4的每次重复是一次迭代，其中，正常情况下，对于v1和w1的收敛需要若干次迭代(例如，3到4次迭代)。收敛的条件是依赖于如何实现。例如，可设置迭代的最大数量(例如，4次迭代)以测试收敛条件。可选择地，可设置相对于先前迭代而实现的SNR百分比改变(例如，2％改变)以测试收敛条件。
在通常情况下，可在四次迭代之后安全地停止级1，达到收敛的v1和w1。如果Ns＝1，则仅需要级1(对于Ns的所有可能值都需要级1)。
每一级包括多次幂迭代，每次幂迭代包括通过信道H发送vi，vi在接收机被接收为wi(i是级索引，i＝1，...，Ns)。随后，通过信道H将wi发送回发射机并且被接收为vi。例如，从Tx通过信道H发送v1，并且在Rx被接收为w1(归一化之后)。随后，从Rx通过信道H将w1发送回并且在Tx被接收为v1。
级1产生(输出)维度分别是Nr×1和Nt×1的向量w1和v1。随着从级1的输出，该处理进行到级2。
级2
在级2开始，假设根据级1获得w1和v1。在多级过程中不需要明确估计实际信道H。为了更好的理解，提供下述术语。
给定Nt维空间中的向量v1，表示为Null(v1)的v1的零空间是满足x’v1＝0的所有向量x的集合(在几何学中，v1到Null(v1)的投影是0)。给定任意向量a，可通过线性代数表达式proj(a，v1)＝(a’v1)v1来表达a到v1的投影。此外，对于任意向量a，向量可表示为a＝proj(a，v1)+proj(a，Null(v1))，其中，向量a可分解为两个向量的和。向量之一是a到v1的投影，另一向量是a到v1的零空间的投影，其中在线性代数中：proj(a，Null(v1))＝a-proj(a，v1)。采用上述定义的术语，级2中包括的步骤包括：
步骤2.1：从v1的零空间选择任意初始v2。
步骤2.2：形成矩阵乘积r＝Hv2。
步骤2.3：将向量w2确定为r到w1的零空间的投影。归一化w2。
步骤2.4：形成矩阵乘积t＝H’w2。
步骤2.5：将向量v2确定为t到v1的零空间的投影。归一化v2。
步骤2.6：重复步骤2.2至2.5。
在一个实施例中，当从发射机发送v2时，可在接收机形成r＝Hv2，而不需要明确知道H。类似地，当从发射机发送w2’时，可在接收机形成t’＝Hw2’(可以从t’容易地计算t)，而无需明确知道H。可选择地，如果后向信道与前向信道相逆，这是指后向信道是H’，则当从接收机发送w2时，可在发射机形成t＝H’w2，而无需明确知道H(或者H’)。
步骤2.2至2.5的每次重复是一次幂迭代，其中，正常情况下仅若干次迭代(例如，3至4次迭代)导致v2和w2的收敛。正常情况下，级2可在4次迭代之后安全停止，达到收敛的v2和w2。级2包括具有约束的幂迭代，v2和v1正交，w2和w1正交。
级2分别产生维数Nr×1和Nt×1的向量w2和v2。与来自级1的输出组合，随后在级2之后产生接下来的向量：维数均是Nr×1的w1、w2以及维数均是Nt×1的v1、v2。随着来自级1和级2的输出(即，v1、v2、w1、w2)，该处理随后进行到下一级。接下来，通常将下一级描述为级n+1(表示第(n+1)级)。
级n+1
在级n+1开始，假设可从先前级得到w1、w2、......、wn和v1、v2、......、vn。根据先前级中的构造，v1、v2、......、vn彼此正交，这是指对于任何i≠j，vi’vj＝0。类似地，w1、w2、......、wn彼此正交，这是指对于任何i≠j，wi’wj＝0。级n+1包括：
步骤n.1：形成V＝[v1，v2，...vn]，形成W＝[w1，w2，...wn]并且从V的零空间选择vn+1。
步骤n.2：形成矩阵乘积r＝Hvn+1。
步骤n.3：确定向量wn+1为r到w的零空间的投影，归一化wn+1。
步骤n.4：形成矩阵乘积t＝H’wn+1。
步骤n.5：确定向量vn+1为t到V的零空间的投影，归一化vn+1。
步骤n.6：重复步骤n.2至n.5。
在一个实施例中，当从发射机发送vn+1时，可在接收机形成r＝Hvn+1，而无需明确知道H。类似地，当从发射机发送wn+1’时，可在接收机形成t’＝Hwn+1’(并且可从t’容易地计算出t)，而无需明确知道H。可选择地，如果后向信道与前向信道相逆，这是指后向信道是H’，那么当从接收机发射wn+1时，可在发射机形成t＝H’wn+1，而无需明确知道H(或H’)。
步骤n.2至n.5的每次重复是一次迭代，其中，正常情况下，仅若干次迭代(例如3至4次迭代)导致vn+1和wn+1的收敛。正常情况下，级n+1可在4次迭代之后安全地停止，达到收敛的vn+1和wn+1。级n+1包括具有约束的幂迭代，vn+1与v1、v2、...、vn正交，wn+1与w1、w2、...、wn正交。在每一级i，在级1之后，vi与所有先前级的v向量正交，并且wi与所有先前级的w向量正交。
因此，执行级1至级Ns提供发射多波束形成向量v1、v2、...、vNs以及接收多波束形成向量w1、w2、...、wNs。从这些向量得到发射多波束形成系数的矩阵V＝[v1、v2、...、vNs]以及接收多波束形成系数的矩阵W＝[w1、w2、...、wNs]。在VIA处理中不需要SVD操作。
根据本发明实施例的多波束形成用于在下一代无线HD(WiHD-NG)以及IMT先进标准中的超高吞吐量通信，其中，在静态环境中达到了6Gbps的吞吐量甚至更多。
图4显示通信系统100的功能框图，通信系统100具有发射机(Tx)模块102的多个(Nt个)发射天线101以及接收机(Rx)模块104的多个(Nr个)接收天线103。根据本发明，系统100执行用于多波束形成(MBF)的天线训练和净荷数据通信协议。
Tx模块102包括基带发射机Tx 105、射频(RF)链106和发射多波束形成(Tx MBF)模块108。Rx模块104包括接收多波束形成(Rx MBF)模块110、RF链112和基带接收机Rx 114。
通过来自MBF控制器120的控制信号来控制Tx MBF 108和Rx MBF110，控制信号表示一组MBF系数(即，Tx MBF向量V和Rx MBF向量W)。在天线训练阶段，MBF控制器120执行发射训练功能152(图1)和接收训练功能154以获得MBF向量V和W。
随后，在数据净荷通信阶段，MBF控制器120将MBF向量V和W分别提供给Tx MBF 108和Rx MBF 110，以在数据净荷的MBF通信中进行波束控制。在使用V和W进行数据净荷通信阶段的操作中，首先基带Tx 105产生数字基带信号，其中，这些信号通过RF链106被提供以通过RF链106的数模功能而转换为模拟量并且使用高频载波进行调制。来自RF链106的调制的模拟信号通过Tx MBF 108进行波束形成，并且通过多个发射天线元件101经由信道H被发送。Tx波束形成模块108执行将输入信号与通过使用前述MIA或VIA处理进行天线训练获得的多个不同的Tx MBF系数V相乘，并将相应的乘积路由到天线元件101。
发射的信号通过信道H传播，并由接收天线元件103接收。由Rx MBF110将多个接收天线元件上的接收信号组合为单个组合信号。Rx MBF 110从多个天线元件103收集多个接收的信号，将所述信号与通过使用前述MIA或VIA处理进行天线训练获得的Rx系数W相乘，并将乘积求和。通过RF链112的模数转换功能来将组合的信号转换为数字格式。具体地讲，RF链112从空中接收模拟信号，从高频载波对其解调，并将其转换为数字信号以进行进一步处理。在最终信息被提取的情况下，由基带Rx 114处理数字信号。本发明可用于模拟和数字波束形成通信系统。
本领域技术人员公知的是，根据本发明的前述示例性架构可以以许多方式来实现，例如由处理器执行的程序指令、软件模块、微码、计算机可读介质上的计算机程序产品、逻辑电路、专用集成电路、固件等。此外，本发明实施例可采用整个硬件实施例、整个软件实施例或包含硬件和软件元件的实施例的形式。
尽管已经参照本发明的特定版本描述了本发明；然而，其他版本也可使用。因此，权利要求的精神和范围不应限于包含于此的优选版本的描述。

Claims (33)

1.一种使用多入多出源站和目的站之间的多波束形成在并行多数据流中进行通信的天线训练的方法，包括：
通过多级估计基本上最佳的多波束形成向量，每一级包括：
(a)源站获得第一发射波束形成向量，第一发射波束形成向量与来自如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交；
(b)源站发送在空间域中由第一发射波束形成向量调制的训练序列；
(c)目的站接收由第一发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列获得第一接收波束形成向量，从而第一接收波束形成向量与如果存在的所有先前接收波束形成向量正交；
(d)源站发送由不同发射波束形成向量调制的训练序列；
(e)目的站接收由不同发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列估计第二发射波束形成向量；
(f)目的站将估计的第二发射波束形成向量发送回源站，从而源站解码/变换回发送的第二发射波束形成向量，其中，第二发射波束形成向量与如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交。
2.如权利要求1所述的方法，其中，在步骤(e)中，估计的发射波束形成向量不与来自相同级的较早迭代的先前发射波束形成向量正交。
3.如权利要求1所述的方法，其中，对于每一级，步骤(a)至(f)重复多次。
4.如权利要求3所述的方法，其中，第一级之后具有顺序地升序排列的多级，所述多级的数量比发射输入流的数量少一。
5.如权利要求1所述的方法，其中，在每一迭代级中步骤(a)、(b)、(c)和(d)、(e)、(f)的重复是可交换的。
6.如权利要求1所述的方法，其中，重复步骤(d)、(e)、(f)、(a)、(b)、(c)。
7.如权利要求1所述的方法，其中，在一级中的迭代的次数与在一个或多个其他级中的迭代的次数不同。
8.一种使用多入多出源站和目的站之间的多波束形成在并行多数据流中进行通信的天线训练的方法，包括：
通过多级估计基本上最佳的多波束形成向量，每一级包括：
(a)源站获得第一发射波束形成向量，第一发射波束形成向量与来自如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交；
(b)源站发送在空间域中由获得的发射波束形成向量调制的训练序列；
(c)目的站接收由获得的发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列获得接收波束形成向量，从而所述接收波束形成向量与如果存在的所有先前接收波束形成向量正交；
(d)目的站发送在空间域中由计算的接收波束形成向量或计算的接收波束形成向量的复共轭调制的训练序列；
(e)源站从目的站接收训练序列，并且从所述训练序列估计第二发射波束形成向量，其中，第二发射波束形成向量与如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交。
9.如权利要求8所述的方法，其中，在步骤(e)中，估计的波束形成向量不与来自相同级的较早迭代的先前发射波束形成向量正交。
10.如权利要求8所述的方法，其中，对于每一级，步骤(a)至(e)重复多次。
11.如权利要求10所述的方法，其中，第一级之后具有顺序地升序排列的多级，所述多级的数量比发射输入流的数量少一。
12.如权利要求8所述的方法，其中，在每一迭代级中步骤(a)、(b)、(c)和步骤(d)、(e)的重复是可交换的。
13.如权利要求8所述的方法，其中，重复步骤(d)、(e)、(a)、(b)、(c)。
14.如权利要求8所述的方法，其中，在一级中的迭代的次数与在一个或多个其他级中的迭代的次数不同。
15.一种通信系统，包括：
多入多出源站和目的站，被配置用于天线训练以在它们之间执行并行多数据流的通信，通过多级估计基本上最佳的多波束形成向量，每一级包括：
(a)源站获得第一发射波束形成向量，第一发射波束形成向量与来自如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交；
(b)源站发送在空间域中由第一发射波束形成向量调制的训练序列；
(c)目的站接收由第一发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列获得第一接收波束形成向量，从而第一接收波束形成向量与如果存在的所有先前接收波束形成向量正交；
(d)源站发送由不同发射波束形成向量调制的训练序列；
(e)目的站接收由不同发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列估计第二发射波束形成向量；
(f)目的站将估计的第二发射波束形成向量发送回源站，从而源站解码/变换回发送的第二发射波束形成向量，其中，第二发射波束形成向量与如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交。
16.如权利要求15所述的系统，其中，在(e)中，估计的发射波束形成向量不与来自相同级的较早迭代的先前发射波束形成向量正交。
17.如权利要求15所述的系统，其中，对于每一级，(a)至(f)重复多次。
18.如权利要求17所述的系统，其中，第一级之后具有顺序地升序排列的多级，所述多级的数量比发射输入流的数量少一。
19.如权利要求15所述的系统，其中，在每一迭代级中(a)、(b)、(c)和(d)、(e)、(f)的重复是可交换的。
20.如权利要求15所述的系统，其中，重复(d)、(e)、(f)、(a)、(b)、(c)。
21.如权利要求15所述的系统，其中，在一级中的迭代的次数与在一个或多个其他级中的迭代的次数不同。
22.一种通信系统，包括：
多入多出源站和目的站，被配置用于天线训练以在它们之间执行并行数据流的通信，通过多级估计基本上最佳的多波束形成向量，每一级包括：
(a)源站获得第一发射波束形成向量，第一发射波束形成向量与来自如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交；
(b)源站发送在空间域中由第一发射波束形成向量调制的训练序列；
(c)目的站接收由第一发射波束形成向量调制的训练序列，并且从所述训练序列获得接收波束形成向量，从而计算的接收波束形成向量与如果存在的所有先前接收波束形成向量正交；
(d)目的站发发送在空间域中由计算的接收波束形成向量或计算的接收波束形成向量的复共轭调制的训练序列；
(e)源站从目的站接收训练序列，并且从所述训练序列估计第二发射波束形成向量，其中，第二发射波束形成向量与如果存在的较早级的所有先前发射波束形成向量正交。
23.如权利要求22所述的系统，其中，在(e)中，估计的波束形成向量不与来自相同级的较早迭代的先前发射波束形成向量正交。
24.如权利要求22所述的系统，其中，对于每一级，步骤(a)至(e)重复多次。
25.如权利要求24所述的系统，其中，第一级之后具有顺序地升序排列的多级，所述多级的数量比发射输入流的数量少一。
26.如权利要求25所述的系统，其中，在每一迭代级中(a)、(b)、(c)和(d)、(e)的重复是可交换的。
27.如权利要求22所述的系统，其中，重复(d)、(e)、(a)、(b)、(c)。
28.如权利要求22所述的系统，其中，在一级中的迭代的次数与在一个或多个其他级中的迭代的次数不同。
29.一种发射机站，包括：发射训练模块，用于通过天线阵列在多数据流的多维波束形成多入多出数据通信中进行天线训练，发射训练模块被配置用于通过连续执行多训练级来多级估计发射多维波束形成系数，每一级包括用于确定一组发射波束形成向量的多幂迭代，直到向量收敛，发射波束形成向量与如果存在的任何先前级的所有先前发射波束形成向量正交。
30.一种接收机站，包括：接收训练模块，用于通过天线阵列在多数据流的多维波束形成多入多出数据通信中进行天线训练，接收训练模块被配置用于通过连续执行多训练级来多级估计接收多维波束形成向量，每一级包括用于确定一组接收波束形成向量的多幂迭代，直到向量收敛，接收波束形成向量与如果存在的任何先前级的所有先前接收波束形成向量正交。
31.一种通信系统，包括：
发射训练模块，用于通过天线阵列在多数据流的多维波束形成多入多出数据通信中进行天线训练，发射训练模块被配置用于通过连续执行多级来多训练级估计发射多维波束形成向量，每一级包括用于确定一组发射波束形成向量的多幂迭代，直到向量收敛，发射波束形成向量与任何先前级的所有先前发射波束形成向量正交；
接收训练模块，用于通过天线阵列在多数据流的多维波束形成多入多出数据通信中进行天线训练，接收训练模块被配置用于通过连续执行多训练级来多训练级估计接收多维波束形成向量，每一级包括用于确定一组接收波束形成向量的多幂迭代，直到向量收敛，接收波束形成向量与任何先前级中的所有先前接收波束形成向量正交。
32.一种使用在多入多出源站和目的站之间的多波束形成在并行多输入流中进行通信的天线训练的方法，包括：
通过单级来估计基本上最佳的多波束形成向量，包括：
(a)源站获得彼此正交的第一组发射波束形成向量；
(b)源站单独发送在空间域中由第一组发射波束形成向量中的每一个调制的多训练序列；
(c)目的站接收训练序列，并且从所述训练序列获得第一组接收波束形成向量，从而第一组接收波束形成向量彼此正交；
(d)目的站单独发送在空间域中由每一个计算的接收波束形成向量调制的多训练序列；
(e)源站接收训练序列，并且从所述训练序列估计第二组发射波束形成向量，其中，第二组发射波束形成向量彼此正交；
(f)以上步骤(a)至(e)重复多次。
33.一种通信系统，包括：
多入多出源站和目的站，被配置用于天线训练以在它们之间执行并行多数据流的通信，估计基本上最佳的多波束形成向量，包括：
(a)源站获得彼此正交的第一组发射波束形成向量；
(b)源站单独发送在空间域中由第一组发射波束形成向量中的每一个调制的多训练序列；
(c)目的站接收训练序列，并且从所述训练序列获得第一组接收波束形成向量，从而第一组接收波束形成向量彼此正交；
(d)目的站单独发送在空间域中由每一个计算的接收波束形成向量调制的多训练序列；
(e)源站接收训练序列，并且从所述训练序列估计第二组发射波束形成向量，其中，第二组发射波束形成向量彼此正交；
(f)以上步骤(a)至(e)重复多次。
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