CN102132502B - 连接预编码器选择的方法、移动站与计算机可读媒体 - Google Patents

Abstract

为基于正交频分复用访问的多基站多输入多输出提供一种连接预编码器选择的方法。首先蜂窝边缘的移动站决定用于服务基站与一个或多个合作基站的预编码矩阵索引以优化系统性能。然后移动站决定用于每一基站的对应的多个权重因子，以进一步优化系统性能。移动站将选择的预编码矩阵索引与权重因子推荐给与合作基站共享预编码矩阵索引与权重因子的服务基站。然后每一基站利用推荐的预编码矩阵索引与权重因子使用预编码。权重因子被量化以降低计算复杂度并促进信息反馈。连接的预编码器获得更大的性能提升且未引入高计算复杂度。

Description

连接预编码器选择的方法、移动站与计算机可读媒体

相关申请案的交叉引用

本申请要求如下优先权：编号为61/247，993，申请日为2009/10/2，名称为“ConcatenatingPrecoder Selection for OFDMA-Based Multi-BS MIMO”以及编号为61/255，171，申请日为2009/10/27，名称为“Multi-BS Phase Codebook Design”的美国临时申请。其主题在此一并作为参考。

技术领域

本发明揭露的实施例通常有关于无线网络通信，且特别有关于用于具有多基站（multi-BS）多输入多输出（multiple-input multiple-output，以下简称为MIMO）的正交频分复用访问（orthogonal frequency division multiple access，以下简称为OFDMA）系统的预编码器选择。

背景技术

在无线通信中，MIMO技术包含发送器与接收器两端的多天线使用，以改善通信性能。MIMO技术为系统在数据通量（throughput）与链路范围方面提供显著的增加且不需通过较高频谱（spectral）效率与链路可靠性（reliability）或分集（diversity）的额外带宽或发送功率。MIMO技术中的常规函数中的一个是预编码，其为利用空间分集（spatial diversity）的波束成形（beamforming）中的一种。在单层（single-layer）波束成形中，从每一发送天线发射具有适当相位及/或增益权重的同一信号，以使接收器输入端的信号功率最大化。波束成形的优点为，通过将从不同天线发射的信号按建设性(constructively)相加以提高接收的信号增益，以及降低多路径衰落效应（multipath fading effect）。当接收器具有多天线时，单层波束成形不能在所有的接收天线端同时最大化信号等级，故使用多层波束成形。一般来说，预编码需要发送器端的信道状态信息（channel state information，CSI）知识。在无线通信系统中，MIMO技术通常与正交频分复用（orthogonal frequency division multiplexing，OFDM）或OFDMA调制相结合。

除空间分集之外，宏分集（macro-diversity）为另一种使用数个接收器天线及/或发送器天线来传输相同信号的分集策略。利用宏分集，发送器之间的距离远大于波长（wavelength），与发送器之间的距离与波长处于同一量级（in the order）或小于波长的微型分集相反。因此，在蜂窝式网络中，宏分集意味着天线通常位于不同基站（base station，以下简称为BS）。宏分集的目的是抵御衰落以及在基站之间的相迭位置（即蜂窝边缘（cell-edge））增加接收的信号强度与信号质量。

为改善网络通量，特别是蜂窝边缘通量，在蜂窝式OFDM/OFDMA网络中支持多基站MIMO技术。利用多基站MIMO，所有相邻基站彼此合作并使用例如调制与编码策略（modulation and coding scheme，MCS）级别、MIMO配置、以及其它系统参数的相同配置。这样来自所有相邻基站的天线像一个“大型”MIMO。当每一基站使用预编码以利用空间分集时，位于蜂窝边缘的移动站通过多基站协作（collaborative）预编码拥有宏分集。然而，预编码器选择仍是多基站MIMO中的挑战，因来自不同基站的信号并非总是被同向地（coherently）组合的。需寻求方法以补偿来自合作基站的信号之间的相位（phase）与幅度（amplitude）差，使得接收的信号强度与质量可最大化。

发明内容

为基于OFDMA多基站多输入多输出提供一种连接预编码器选择的方法。首先蜂窝边缘的移动站决定用于服务基站与一个或多个合作基站的预编码矩阵索引以优化系统性能。优化标准基于容量最大化、信号对干扰及噪声功率比（SINR）最大化、或信号功率最大化等。然后移动站决定用于每一基站的对应的多个权重因子，以进一步优化系统性能。移动站将选择的预编码矩阵索引（precoding matrix index，以下简称为PMI）与权重因子推荐给与至少一个合作基站共享PMI与权重因子的服务基站。若反馈信息被基站采用，则服务基站与至少一个合作基站利用推荐的PMI与权重因子使用预编码。

权重因子由基于预先定义的量化规则量化以降低移动站（mobile station，以下简称为MS）的计算复杂度。权重因子亦被量化以促进从MS到其服务BS的信息反馈（feedback）。在一个实施例中，权重因子由基于预先定义的3比特均匀相位量化规则决定。本发明的连接的预编码器获得更大的性能提升且未引入高计算复杂度。使用本发明的连接的预编码器，移动站可通过联合（joint）优化避免全面（exhaustive）搜索而找到PMI，并使用单独（individual）优化以降低计算复杂度。然后移动站使用权重因子以调整每一基站的信号相位以及使来自合作基站的信号被相干地组合以最大化接收的信号功率。

其它实施例与优点在下文详细描述。上述内容并非用于定义本发明。本发明通过权利要求定义。

附图说明

图1是根据本发明一个实施例的蜂窝式基于OFDMA的多基站MIMO系统的简化方框图。

图2是根据本发明一个实施例的连接用于蜂窝式OFDMA系统中的多基站MIMO的预编码器选择的流程图。

图3A-3D是决定用于多基站MIMO的连接的预编码中的权重因子的不同量化规则的示意图。

图4A-4B是用于决定用于多基站MIMO的连接的预编码中的权重因子的均匀相位量化规则的不同范例的示意图。

图5是多基站MIMO系统中的不同预编码方法的仿真（simulation）参数的示意图。

图6A-6B是多基站MIMO系统中的不同预编码方法的仿真结果的示意图。

具体实施方式

本发明的实施例将作为详细参考，其范例结合图式一起说明。

图1是根据本发明一个实施例的蜂窝式基于OFDMA的多基站MIMO系统10的简化方框图。蜂窝式OFDMA系统10包含多个相邻基站BS11-BS13以及移动站MS14。基站BS11-BS13通过骨干（backbone）连接15-17彼此相连。MS14位于其服务基站BS12的蜂窝边缘。对于下行链路（downlink，DL）传输，信号从不同基站发送到移动站MS14。在发送方，每一基站（例如BS12）包含存储设备31、处理器32、对MIMO信号编码的MIMO编码器33、预编码与波束成形模块34、耦接于天线36的发送器#135、耦接于天线38的发送器#237。在接收方，MS14包含存储设备21、处理器22、对MIMO信号解码的MIMO解码器23、波束成形模块24、耦接于天线26的接收器#125、耦接于天线28的接收器#227。因MS14位于服务基站BS12的蜂窝边缘，从BS12接收的信号强度相对较低。故相邻基站BS11与BS13用于与服务基站BS12合作来服务MS14，以通过多基站MIMO技术提高MS14的服务质量。

利用多基站MIMO，所有相邻基站彼此合作并使用例如调制与编码策略级别(modulation and coding scheme)、MIMO配置、以及其它系统参数的相同配置。这样来自所有相邻基站的天线像一个“大型”MIMO。结果，从所有相邻基站BS11-BS13的不同天线发送相同的信号，由MS14接收。因此，当每一基站使用预编码以实现空间分集时，MS14通过多基站协作预编码拥有宏分集。理想情况下，对于适当预编码器选择，MS14接收的信号强度与质量可最大化。从总数量为N_BS的相邻基站在第k个子载波（subcarrier）接收的信号r_k可由下述信号模型代表：

$r_k={\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{N_{\mathrm{BS}-1}}{H}_{i,k}\left(V_i\right)s_k+n_k---\left(1\right)$

其中，

H_i,k∈(N_r x N_t,i)为MS与第i个BS之间的信道矩阵，N_r为MS的天线的数量，N_t,i为第i个BS的天线的数量；

V_i∈(N_t,i x N_s)为第i个BS的预编码器矩阵，N_s为串流的数量，且1≤N_s≤N_r；

s_k为在第k个子载波的发送信号；

n_k为在第k个子载波的噪声。

然而，来自不同基站的信号并非总是被建设性地组合。在某些情景下，来自不同基站的信号对彼此破坏（destructive）故导致性能降低。在一实施例中，使用等式（1）的预编码器选择包含两个连接步骤。在第一步骤中，用于每一基站的预编码器矩阵V_i（也被称为预编码矩阵索引（PMI））被选择以充分利用空间分集。在第二步骤中，用于每一基站的权重矩阵Pi被选择以最大程度地降低非相干信号组合的负面效果。然后选择的PMI与权重因子被反馈到与其它合作基站共享信息的服务基站。若反馈信息被采用，则基站基于推荐的PMI与权重因子来应用预编码。连接预编码方法下修正的信号模型变为：

$r_k={\mathrm{\Σ}}_{i=0}^{N_{\mathrm{BS}-1}}{H}_{i,k}\left(V_i{P}_i\right)s_k+n_k---\left(2\right)$

其中，

H_i,k∈(N_r x N_t,i)为MS与第i个BS之间的信道矩阵，N_r为MS的天线的数量，N_t,i为第i个BS的天线的数量；

V_i∈(N_t,i x N_s)为第i个BS的预编码器矩阵，N_s为串流的数量，且1≤N_s≤N_r；

P_i=α_i或P_i=diag{α_i,0,...,α_i,Ns-1}为第i个BS的权重矩阵，权重因子α_i可为实数或复数（α=ae^j2πb）；

s_k为在第k个子载波的发送信号；

n_k为在第k个子载波的噪声。

图2是根据本发明一个实施例的连接用于蜂窝式基于OFDMA的闭环（closed-loop）多基站MIMO的预编码器选择的流程图。对于闭环多基站MIMO，蜂窝边缘移动站首先通过测量导频（pilot）信号估计来自所有合作基站的信道。在信道估计之后，可获得MS与每一BS之间的信道矩阵H。用于多基站MIMO的预编码器选择程序的剩余部分被划分为四个阶段。

在步骤41中（阶段1－选择PMI），MS通过三个不同优化方法为第i个BS选择预编码器矩阵V_i（或PMI）。优化标准是基于系统性能考虑，例如容量最大化、信号对干扰及噪声功率比（SINR）最大化、信号功率最大化等。在单独优化的第一方法中，MS为每一BS单独挑选最佳PMI。在联合优化的第二方法中，MS联合地考虑所有BS的信道并为每一BS找到全局最佳的PMI。在逐步（step-by-step）优化的第三方法中，MS首先挑选第一BS优化其PMI，然后通过考虑第一BS的PMI挑选第二BS优化其PMI，这样逐步挑选直到所有BS的PMI都被决定。

在步骤42中（阶段2－决定权重因子），MS为第i个BS决定权重矩阵P_i（或权重因子）。选定权重矩阵P_i以使得复合（composite）信道

可获得优化的系统性能，例如容量最大化、SINR最大化、信号功率最大化等。权重矩阵P_i可通过两种不同优化方法决定。在联合优化的第一方法中，MS通过联合考虑对应于所有接收天线的信道估计来找到权重因子。在每一天线优化的第二方法中，MS通过考虑对应于一个接收天线的信道估计来找到权重因子。权重因子为改善性能提供额外的自由度（degrees-of-freedom）。

在步骤43（阶段3－反馈信息）中，MS发送PMI与权重因子至与其它合作BS共享信息的服务BS。权重因子由基于预先定义的量化规则量化以促进信息反馈。最后，在步骤44（阶段4－应用预编码）中，服务BS与其它合作BS决定是否采用MS推荐的PMI与权重因子。若推荐被采用，则所有BS使用最新的PMI与权重因子应用预编码。连接用于多基站MIMO的预编码器选择的各种范例与实施例将在下文更详细地描述。

在下文的用于多基站MIMO的预编码设计范例中，考虑三个合作BS（N_BS=3），且一阶（rank-1，Ns=1）闭环宏分集（CL-MD）被用于多基站MIMO中。在给定所述系统参数后，等式（2）的信号模型可简化为：

$r_k={\mathrm{\Σ}}_{i=0}^3{H}_{i,k}\left(V_i{\mathrm{\α}}_i\right)s_k+n_k---\left(3\right)$

其中，

H_i,k∈(N_r x N_t,i)为MS与第i个BS之间的信道矩阵，N_r为MS的天线的数量，N_t,i为第i个BS的天线的数量；

Vi∈(N_t,i x l)为第i个BS的预编码器矩阵；

α_i为第i个BS的标量（scalar）权重因子，权重因子α_i可为实数或复数（α=ae^j2πb）；

s_k为在第k个子载波的发送信号；

n_k为在第k个子载波的噪声。

对于等式（3）的信号模型，连接的预编码选择程序被划分为四个阶段，相对于图2如上文所述。在阶段1中，蜂窝边缘移动站为所有合作基站执行PMI选择以优化系统性能（即信号功率最大化）。对于单独优化，MS找到最大化

的V_i，其中0≤i≤2且N_tone为使用相同预编码器的子载波的数量。MS为每一BS单独地搜索V_i，不考虑其它BS的影响。对于联合优化，MS找到最大化

的V_i，其中0≤i≤2。MS通过联合考虑所有合作BS的影响为每一BS全面地搜索V_i。对于逐步优化，MS为第一BS找到最大化

的V₀，其中最佳V₀被表示为V_0,optimal。接着，MS为第二BS找到最大化的V₁，其中最佳V₁被表示为V_1,optimal。最后，MS为第三BS找到最大化 ${\mathrm{\Σ}}_{k=0}^{N_{\mathrm{tone}}}{\left|\right|H_{0,k}{V}_{0,\mathrm{optimal}}+H_{1,k}{V}_{1,\mathrm{optimal}}+H_{2,k}{V}_2\left|\right|}^2$ 的V₂，其中最佳V₂被表示为V_2,optimal。上文所述的三种不同优化方法具有不同的复杂度与性能。若使用具有16个编码元素的码书，则通过MS从16个编码元素中搜索V_i，以最大化其接收的信号功率。从复杂度的角度来看，单独优化方法与逐步优化方法需要16x3=48次搜索，而联合优化方法需要16x16x16=4096次搜索。而从性能的角度来看，联合优化产生最佳的优化结果。

在阶段2中，MS为每一BS决定权重因子使得

（即接收的信号功率）最大化。权重因子由基于预先定义的量化规则决定以降低MS的计算复杂度。权重因子亦被量化以促进从MS到其服务BS的信息反馈。图3A-图3D是决定用于多基站MIMO的连接的预编码器中的权重因子的不同量化规则的示意图。

在图3A中，由表明基站的预编码功率的实数n代表权重因子α。从每一基站发送的信号功率基于n的值调整，以使得来自不同BS的不同信号更相干地结合以产生更强的信号功率。若使用N比特量化来量化从零到一的n的值的范围，则每一权重因子α_i具有2^N个可能的功率值。不同的功率值从α的值推导。如图3A所示，对于比特0..00，α_i=n₀，对于比特0..01，α_i=n₁，...，以及对于比特1..11，α_i=n₂ ^N _-1。这样，为实现最大接收的信号功率，MS需要执行(2^N)³次搜索以找到最佳α₀、α₁、以及α₂。

在图3B中，由表明基站的预编码相位的复数e^j2πb代表权重因子α。从每一基站发送的信号相位基于b的值调整，以使得来自不同BS的不同信号更相干地结合以产生更强的信号功率。若使用N比特量化来量化从零到一的b的值的范围，则每一权重因子α_i具有2^N个可能的相位值。不同的相位值从b的值推导。与图3A类似，对于比特0..00，α_i=e^j2πb0且b₀=0，对于比特0..01，α_i=e^j2πb1且b₁=1/2^N，...，以及对于比特1..11，且b₂ ^N _-1=(2^N-1)/2^N。这样，为实现最大接收的信号功率，MS需要执行(2^N)³次搜索以找到最佳α₀、α₁、以及α₂。

在图3C中，由表明基站的预编码功率与预编码相位的复数ae^j2πb代表权重因子α。从每一基站发送的信号功率与信号相位基于a、b的值调整，以使得来自不同BS的不同信号更建设性地结合以产生更强的信号功率。若使用M1比特量化来量化从零到一的a的值的范围、使用M2比特量化来量化从零到一的b的值的范围，且M=M1+M2，则每一“a”具有2^M1个可能的功率值、每一“b”具有2^M2个可能的功率值，且每一权重因子α_i具有2^M个可能的功率值。如图3C所示，对于每一α_i，a的值从n₀到

选择，且对于选择的a的值，每一b进一步从0到(2^M2-1)/2^M2选择。这样，为实现最大接收的信号功率，MS需要执行(2^M)³次搜索以找到最佳α₀、α₁、以及α₂。

在图3D的范例中，权重因子α₀、α₁、以及α₂通过向量量化决定。通过使用向量量化，每一元素被N比特量化以形成具有(2^N)³个搜索点的搜索空间。然而，在(2^N)³个搜索点中，仅执行M比特（M<<N）向量量化以大幅缩小搜索空间。如图3D所示，对于比特0..00，α₀=e^j2πb0,0、α₁=e^j2πb0,1、以及α₂=e^j2πb0,2；对于比特0..01，α₀=e^j2πb1,0、α₁=e^j2πb1,1、以及α₂=e^j2πb1,2；...；以及对于比特1..11， ${\mathrm{\&alpha;}}_0=e^{j2\mathrm{\&pi;}{b}_{2^M-\mathrm{1,0}}}$ 、 ${\mathrm{\&alpha;}}_1=e^{{j2\mathrm{\&pi;b}}_{2^M-\mathrm{1,1}}}$ 、以及 ${\mathrm{\&alpha;}}_2=e^{{j2\mathrm{\&pi;b}}_{2^M-\mathrm{1,2}.}}$ 这样，为实现最大接收的信号功率，MS需要从(2^N)³次搜索空间中执行(2^M)³次搜索以找到最佳α₀、α₁、以及α₂。向量量化不仅缩小搜索空间，而且减少了用于信息反馈的比特的比特位数。

在阶段3中，每一权重因子的值以N量化比特的形式从MS反馈到其服务基站，然后在所有合作BS之间共享。根据第3A-3D图中所示的不同量化规则，权重因子代表每一相邻BS的功率及/或相位信息。在阶段4中，每一相邻BS基于接收的N量化比特应用其预编码功率及/或相位的微调（fine-tuning）。一般来说，量化比特的比特位数的选择是性能与反馈冗余（overhead）之间的折衷（tradeoff）。第4A-4B图是用于决定用于多基站MIMO的连接的预编码器选择中的权重因子的相位量化规则的不同范例的示意图。

在图4A所示的范例中，2比特均匀相位量化表用于量化用于图3B中的复权重因子α_i=e^j2πb的b的值。2比特量化为每一权重因子形成2²=4的相位选择，其基于α_i=e^j2πb从b的值推导。举例来说，对于比特00，b₀=0表明0度的相位调整；对于比特01，b₁=1/4表明90度的相位调整；对于比特10，b₂=1/2表明180度的相位调整；以及对于比特11，b₃=3/4表明270度的相位调整。因每一权重因子具有四个可能值，故2比特量化为三个权重因子α₀、α₁、以及α₂提供总数量为4x4x4=64的搜索点。

在图4B所示的范例中，3比特相位量化表用于量化用于图3B中的复数α_i=e^j2πb的b的值。3比特量化为每一权重因子形成2³=8的相位选择，其基于α_i=e^j2πb从b的值推导。举例来说，对于比特000，b₀=0表明0度的相位调整；对于比特001，b₁=1/8表明45度的相位调整；...；等等直到对于比特111，b₇=7/8表明315度的相位调整。因每一权重因子具有八个可能值，故3比特量化为三个权重因子α₀、α₁、以及α₂提供总数量为8x8x8=512的搜索点。当量化比特的数量增加时，权重因子为每一BS提供更好的间隔精准度（granularity）以调整其预编码相位。这样，系统性能以反馈冗余为代价获得提升。基于仿真结果，用于多基站MIMO的不同预编码方法的性能如下文所示。

图5是基于OFMDA的多基站MIMO系统中的用于不同预编码方法的仿真参数的示意图。用于仿真的系统参数为：快速傅立叶变换（Fast FourierTransfer，以下简称为FFT）大小为512，考虑的合作BS的数量为三，每一BS的发送天线的数量为四，MS的接收天线的数量为二，使用的信道模型为步行B（pedestrian B，PB）3km/hr，使用的信道估计模型为二维最小均方差（two-dimensional minimum mean-square error，以下简称为2D-MMSE），接收SNR为0dB，接收器类型为最大比结合（maximal ratio combining，以下简称为MRC），用于更新子频带PMI与相位的反馈周期为10ms，下行链路联合处理种类为1阶CL-MD，以及码书种类为定义在IEEE802.16m中的4天线CL单用户MIMO（single-user MIMO，以下简称为SU-MIMO）子集。

图6A-图6B是基于OFMDA的多基站MIMO系统中的不同预编码方法的仿真结果的示意图。在图6A与图6B中，X轴代表每一音调（tone）的平均SNR，以及Y轴代表累积分布函数（cumulative distribution function，以下简称为CDF），其表示超出特定SNR值的资料音调的百分比。图6A标出三种预编码方法的三条性能曲线。虚线代表使用基于每一BS的搜索（单独优化）的PMI选择的预编码器的性能；点线代表使用全面搜索（联合优化）的PMI选择的预编码器的性能；以及实线代表PMI与权重因子选择的连接的预编码器的性能，其中PMI选择使用单独优化且权重因子选择使用图4A中所示的2比特均匀相位量化表。对于基于每一BS的搜索的预编码方法，MS通过来自16x3=48个组合的搜索分别为每一BS挑选最佳预编码器。对于全面搜索的预编码方法，MS需要尝试16x16x16=4096个组合以找到最佳预编码器。可以看出，单独优化的预编码器具有最小的计算复杂度与最低的系统性能。另一方面，联合优化的预编码器以计算复杂度为代价获得优秀的系统性能。

对于连接的预编码方法（PMI加上2比特权重因子），MS通过用于PMI选择的来自16x3=48个组合的搜索分别为每一BS挑选最佳预编码器，然后从(2²)³=64个搜索点决定两个权重因子。当图4A中的2比特均匀相位量化表用于b的值时，其对应相位调整信息从e^j2πb推导。可以看出，本发明的连接的预编码方法相比于每一BS搜索的预编码方法极大地提升了性能。

类似地，图6B亦示出三种预编码方法的三条性能曲线。图6B中的虚线与点线与图6A中的虚线与点线相同，而图6B中的实线与图6A中的实线类似，除了图6B中的实线选择图4B中所示的3比特均匀相位量化。对于本连接的预编码方法（PMI加上3比特权重因子），MS通过用于PMI选择的来自16x3=48个组合的搜索分别为每一BS挑选最佳预编码器，然后从(2³)³=512个搜索点决定两个权重因子。可以看出，当量化位的比特位数从两比特增加到三比特时，新的连接的预编码方法更进一步地提升性能。事实上，使用本3比特均匀相位量化的连接的预编码方法的每一音调的平均SNR已经超过使用全面搜索的预编码的每一音调的平均SNR。另外，相比于全面搜索方法，本发明的计算复杂度保持较低。

对于本发明的连接的预编码器，MS可通过联合地考虑所有合作BS而避免全面搜索来找到PMI。相反，MS可使用单独或逐步优化来降低计算复杂度。然后MS使用权重因子以调整每一BS的信号相位并使来自合作BS的信号建设性地结合。因权重因子基于系统需求被量化，故搜索空间将不会很大。另外，因当前码书可重新用于下一步的性能提升，而不需新的多基站码书。亦请注意，虽然联合优化方法以计算复杂度为代价获得优秀的性能，但是其仍然无法保证MS端的相干信号结合，因PMI无法完全匹配每一信道。另一方面，权重因子为每一相邻BS以合理的反馈冗余为性能提升提供额外自由度。

在一个或多个实施例中，描述的函数可实现于硬件、软件、固件、或其任意组合。若实现于软件，上述函数可作为计算机可读（处理器可读）媒体上的一个或多个指令或代码而存储或发送。计算机可读媒体既包含计算机存储媒体，又包含促进计算机程序从一个地方传输到另一地方的任意媒体的通信媒体。存储媒体可为计算机可访问的任意可用媒体。作为范例而并非限定，上述计算机可读媒体可包含RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储设备、磁盘存储设备或其它磁存储设备，或可用于以指令或数据结构的形式携带或存储所需程序代码并可由计算机访问的任意其它媒体。并且，任意连接被正确地称为计算机可读媒体。举例来说，若软件来自网页、服务者、或其它使用同轴电缆（coaxialcable）、光纤电缆（fiber optic cable）、双绞线（twisted pair）、数字订购线路（digital subscriberline，DSL）、或例如红外、无线电以及微波的无线技术的远程源，则同轴电缆、光纤电缆、双绞线、数字订购线路、或例如红外、无线电以及微波的无线技术都包含在媒体的定义中。这里使用的磁盘（disk）与光盘（disc），包含压缩光盘（compact disc，CD）、激光盘、光学光盘、数字多功能光盘（digital versatile disc，DVD）、软盘（floppy disk）、以及蓝光盘（blue-ray disc），其中磁盘通常以磁的方式复制数据，而光盘使用激光以光的方式复制数据。上述组合亦属在计算机可读媒体的范畴。

虽然本发明已以较佳实施方式揭露如上，然其并非用于限定本发明。举例来说，虽然示例的连接的预编码方法主要基于具有三个相邻BS的1阶CL-MD多基站MIMO，其亦可应用于具有多在一个传输阶与多在三个相邻BS的其它基于OFDMA无线通信系统。任何所属技术领域中的技术人员，在不脱离本发明的范围内，可以做一些改动，因此本发明的保护范围应以权利要求所界定的范围为准。

Claims (14)

1.一种连接预编码器选择的方法，用于基于正交频分复用访问的多基站多输入多输出，该连接预编码器选择的方法包含：

通过移动站决定用于服务基站与一个或多个合作基站的预编码矩阵索引，以优化用于蜂窝式正交频分复用访问系统中的多基站多输入多输出的系统性能；

决定用于该服务基站与该一个或多个合作基站中的每一个的对应的多个权重因子，以进一步优化系统性能，该多个权重因子由基于具有第一比特位数的量化比特的预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子为由第二比特位数的量化比特代表的复数，且其中该第二比特位数小于该第一比特位数；以及

将该预编码矩阵索引与该多个权重因子发送至该服务基站，其中在该服务基站与该一个或多个合作基站中的至少一个之间共享该预编码矩阵索引与该多个权重因子。

2.如权利要求1所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，用于该服务基站与该一个或多个合作基站中的每一个的该预编码矩阵索引被单独地决定，以及其中每一预编码权重从基于信道状态信息的预先定义的码书中选择。

3.如权利要求1所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是通过量化比特代表的实数，以及其中该实数表明基站的预编码功率。

4.如权利要求1所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是通过量化比特代表的复数，以及其中该复数表明基站的预编码相位。

5.如权利要求4所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，该量化比特的比特位数等于三。

6.如权利要求1所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是实数乘以复数，以及其中该实数由第三比特位数的量化比特代表以及该复数由第四比特位数的量化比特代表。

7.如权利要求1所述的连接预编码器选择的方法，其特征在于，系统性能基于容量最大化、信号对干扰及噪声功率比最大化、以及信号功率最大化中的至少一个而优化。

8.一种移动站，用于基于正交频分复用访问的多基站多输入多输出，该移动站包含：

预编码器，决定用于服务基站与一个或多个合作基站的预编码矩阵索引，以优化用于蜂窝式正交频分复用访问系统中的多基站多输入多输出的系统性能，其中该预编码器亦决定用于该服务基站与该一个或多个合作基站中的每一个的对应的多个权重因子，以进一步优化系统性能，该多个权重因子由基于具有第一比特位数的量化比特的预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子为由第二比特位数的量化比特代表的复数，且其中该第二比特位数上小于该第一比特位数；以及

发送器，将该预编码矩阵索引与该多个权重因子发送至该服务基站，其中在该服务基站与该一个或多个合作基站中的至少一个之间共享该预编码矩阵索引与该多个权重因子。

9.如权利要求8所述的移动站，其特征在于，用于该服务基站与该一个或多个合作基站中的每一个的该预编码矩阵索引被单独地决定，以及其中每一预编码权重从基于信道状态信息的预先定义的码书中选择。

10.如权利要求8所述的移动站，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是通过量化比特代表的实数，以及其中该实数表明基站的预编码功率。

11.如权利要求8所述的移动站，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是通过量化比特代表的复数，以及其中该复数表明基站的预编码相位。

12.如权利要求11所述的移动站，其特征在于，该量化比特的比特位数等于三。

13.如权利要求8所述的移动站，其特征在于，该多个权重因子由基于预先定义的量化规则决定，其中每一权重因子是实数乘以复数，以及其中该实数由第三比特位数的量化比特代表以及该复数由第四比特位数的量化比特代表。

14.如权利要求8所述的移动站，其特征在于，系统性能基于容量最大化、信号对干扰及噪声功率比最大化、以及信号功率最大化中的至少一个而优化。

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