CN102571180B - 在mimo无线通信系统中进行用户调度的方法和设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种在MIMO无线通信系统中进行用户调度的方法和设备。其中，各用户设备先根据最小欧式距离规则，来由所述码本中选择各自的信道矢量，并估计各自与所属基站之间的信道质量信息；随后，将信道矢量和信道质量信息发送给基站。基站在接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息后，再根据各用户设备反馈的信道相关信息来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件，其中信道相关信息包括用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息。本发明的优点在于：在调度用户时，可以在量化准确性和系统吞吐量性能之间取得最佳平衡点，能给系统带来最佳优化。

Description

在MIMO无线通信系统中进行用户调度的方法和设备

技术领域

本发明涉及MIMO无线通信领域，尤其涉及一种在MIMO无线通信系统中进行用户调度的方法和设备。

背景技术

在多用户MIMO系统，共信道干扰(CCI)是系统性能提升的瓶颈。在有限反馈量的限制下，用户调度算法就显得尤为重要。而且，为了提升系统性能，接收信息的用户设备也必须满足系统吞吐量的要求。因而，在反馈量受限的条件下，如何选择合适的用户来匹配预编码技术，以此来提高系统吞吐量，是一个值得关注的问题。

现有解决上述问题的方案有如下几种：

1、基于信道向量量化(CVQ)的迫零波束赋型技术(ZFBF)：每个用户设备使用M维归一化向量的码本来量化信道的传输方向，并且反馈给基站量化信道的索引信息及信干噪比；基站再依据所有用户设备的反馈信息来选择将要被传输的用户，并且设计预编码器。这称之为基于信道向量量化(CVQ)的迫零波束赋型技术(ZFBF)。

这种方案的缺点在于：基站只有在各用户设备最终被调度完成后，才能准确地设计迫零预编码器；而且，各用户设备反馈的信干噪比为估计值，这就造成了所选的用户设备不一定是最优的，在这种情况下，系统的性能将下降。

2、基于半正交用户调度(SUS)的迫零波束赋型技术(ZFBF)：每个用户设备使用M维归一化向量的码本来量化信道的传输方向，并且反馈给基站量化信道的索引；随后，基站再挨个选择用户设备，以此满足下一个被调度用户的信道为半正交信道；随后基站再基于迫零波束赋型技术(ZFBF)可得到预编码器。这称之为基于半正交用户调度(SUS)的迫零波束赋型技术(ZFBF)。

该种基于SUS的ZFBF方案也难以获得最优的性能。

发明内容

本发明的目的是提供一种在MIMO无线通信系统中进行用户调度的方法和设备。

根据本发明的一个方面，提供一种在基于MIMO的无线通信系统的网络设备中用于进行用户调度的方法，其中，每个用户设备包含与其所属基站相同的码本集，其中，该方法包括以下步骤：

-接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息；

其中，所述方法还包括以下步骤：

a.根据各用户设备反馈的信道相关信息来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件。

根据本发明的另一个方面，还提供了一种在基于MIMO的无线通信系统的用户设备中用于进行用户调度的方法，其中，用户设备包含与网络设备相同的码本集，其中，该方法包括：

-根据最小欧式距离规则，来由所述码本中选择相应的信道矢量；

其中，所述方法还包括：

-估计与所属基站之间的信道质量信息；

其中，还包括以下步骤：

-将所述信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的信道质量信息发送给网络设备。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种在基于MIMO的无线通信系统的中用于进行用户调度的网络设备，其中，每个用户设备包含与其所属基站相同的码本集，该网络设备包括：

接收装置，用于接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息；

用户调度装置，用于根据所述N个用户设备反馈的信道相关信息来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件。

根据本发明的又一个方面，还提供了一种在基于MIMO的无线通信系统中用于进行用户调度的用户设备，其中，用户设备包含与网络设备相同的码本集，其中，该用户设备包括：

选择装置，用于根据最小欧式距离规则，来由所述码本中选择相应的信道矢量；

其中，所述用户设备还包括：

信道估计装置，用于估计与所属基站之间的信道质量信息；

其中，该用户设备还包括：

发送装置，用于将所述信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的质量信息发送给网络设备。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：在调度用户时，可以在量化准确性和系统吞吐量性能之间取得最佳平衡点，能给系统带来最佳优化。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1为本发明用于进行用户调度的系统拓扑图；

图2为本发明一个方面的用于进行用户调度的方法流程图；

图3为本发明另一个方面的用于进行用户调度的方法流程图；

图4为本发明一个方面的用于进行用户调度的系统示意图；

图5为本发明与基于半正交用户调度的迫零波束赋型方案、基于信道向量量化的迫零波束赋型方案的性能比较示意图；

附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。

具体实施方式

下面结合附图对本发明作进一步详细描述。

图1示出了本发明用于进行用户调度的系统拓扑图。所述系统为基于MIMO的无线通信系统，其包括：用户设备11、用户设备12、......用户设备1N、及网络设备2；在用户设备11、用户设备12、......用户设备1N、以及网络设备2中，都保存有相同的码本C＝{c₁，...，c_N}。其中，网络设备2可以是任何一种能够进行用户调度的电子设备，其包括但不限于：1)基站，例如，BS、e-NodeB等；2)网络控制器等。所述网络设备2可以直接或间接与各用户设备通信，例如，如果所述网络设备2为基站，则其可以直接与各用户设备以无线方式通信，而如果所述网络设备2为网络控制器，则其可通过所连接的基站与各用户设备的通信等。而各用户设备可以是任何一种能以无线方式直接或间接和网络设备2通信的电子设备，包括但不限于：手机、PDA等。

此外，作为一种优选方式，该无线通信系统中的每一用户设备只有一根天线，基站具有M根天线，各用户设备和基站之间采用频分双工模式(frequency-divisionduplexingmode，FDDmode)收发信息，基站每次能调度K个用户设备。但本领域技术人员应该理解，各用户设备和基站收发信息的模式并非以上所述为限。

图2示出了本发明一个方面用于进行用户调度的方法的流程图。其中，以网络设备2是基站为例进行描述。而且，为了简化图示，图中仅仅以用户设备11和网络设备2之间的通信交互为例进行描述，但本领域的技术人员应该理解，事实上，用户设备12、......用户设备1N也在与网络设备2进行通信交互，在此不再逐一详述。

具体的，在步骤S1中，用户设备11接收来自网络设备2的发射信号。例如，用户设备11接收的发射信号为：其中，式中等号右边的中间部分是其它用户设备产生的共信道干扰(CCI)，最后一部分表示噪声，p_i表示第i个独立数据流s_i的信号传输功率，w＝[t₁t₂...t_K]是预编码矩阵，K≤M。

接着，在步骤S2中，用户设备11根据接收的发射信号和最小欧式距离规则，由所述码本中选择相应的信道矢量。例如，用户设备11根据接收的发射信号估计自身与网络设备2之间的信道矩阵为h₁，由此，根据即可获得信道响应方向信息随后，用户设备11再根据最小欧式距离规则，对信道响应方向信息进行量化，也就是根据

$n=\arg \underset{i=1,...,N}{\max }\left|{\tilde{h}}_1{c}_i^H\right|$

${\hat{h}}_1=c_n$

$d({\hat{h}}_1,{\tilde{h}}_1)=\left|{\tilde{h}}_1{\hat{h}}_1^H\right|$

在码本中选择一个合适的信道矢量其中，表示量化的MIMO信道矢量和实际的MIMO信道之间的欧氏距离。

接着，在步骤S3中，用户设备11估计与所属基站之间的信道质量信息。例如，用户设备11根据接收的发射信号估计自身与网络设备2之间的信道矩阵为h₁，由此，用户设备11估计信道质量指示CQI₁为：

CQI₁＝||h₁||_F。

接着，在步骤S4中，用户设备11将所述信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的信道质量信息发送给网络设备。例如，用户设备11将信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的信道质量指示CQI₁发送给网络设备2。

接着，网络设备2接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息。例如，网络设备2接收来自用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量对应的码本索引、及所估计的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N。

其中，用户设备12、......用户设备1N获得各自的信道矢量对应的码本索引、以及各自的信道质量指示CQI₂、......CQI_N的方法与用户设备11相同，即各用户设备根据各自所接收的发射信号，先估计出各自与网络设备2之间的信道矩阵，随后再根据信道矩阵获得各自的信道响应方向信息，再基于码本对信道响应方向信息进行量化，由此可获得各自的信道矢量对应的码本索引以及各自的欧氏距离而各用户设备估计各自的信道质量指示CQI₂、......CQI_N也与用户设备11相同，在此不再详述。

接着，在步骤S6中，网络设备2根据各用户设备反馈的信道相关信息来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件。

随后，网络设备2基于所选择出的K个用户设备各自的信道矢量基于迫零波束赋型(ZFBF)技术来形成预编码矩阵，从而对选出的K个用户设备的信息进行预编码处理，进而将所形成的发射信号通过天线予以发射。由于形成发射信号的过程已为本领域技术人员所知悉，故在此不再详述。

需要说明的是，本领域的技术人员应该理解，上述各步骤的顺序并非以所述为限，事实上，步骤S3也可以在步骤S2之前进行等。

图3示出了本发明一个方面用于进行用户调度的方法的流程图。

具体的，步骤S1至步骤S4已在参照图2所述的实施例中详述，在此以引用的方式包含，不再赘述。

接着，在步骤S5’中，网络设备2接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引、欧氏距离、及估计信道质量信息。例如，网络设备2接收来自用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量对应的码本索引、欧氏距离 及所估计的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N。

其中，用户设备12、......用户设备1N获得各自的信道矢量对应的码本索引、以及各自的信道质量指示CQI₂、......CQI_N的方法与用户设备11相同，即各用户设备根据各自所接收的发射信号，先估计出各自与网络设备2之间的信道矩阵，随后再根据信道矩阵获得各自的信道响应方向信息，再基于码本对信道响应方向信息进行量化，由此可获得各自的信道矢量对应的码本索引以及各自的欧氏距离而各用户设备估计各自的信道质量指示CQI₂、......CQI_N也与用户设备11相同，在此不再重述。

接着，在步骤S6’中，网络设备2根据所反馈的信道相关信息来重构各用户设备的MIMO信道响应。例如，网络设备2根据用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量对应的码本索引及信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N，按照如下公式重构各用户设备的MIMO信道响应：

${\stackrel{\‾}{h}}_j={\mathrm{CQI}}_j\×{\hat{h}}_j.$

接着，在步骤S7’中，网络设备2按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }\left(\det ({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\right)---\left(1\right)$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道。

例如，网络设备2基于上述公式(1)选择第一个用户设备，由于故：上述公式(1)变换为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det \left({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\right)---\left(2\right)$

由此，网络设备2基于公式(2)选择出第一个用户设备，例如为用户设备11；接着，网络设备2再基于上述公式(1)选择第二个用户设备，此时，由于已经选出了第一个用户设备，即用户设备11，故：网络设备基于该按照公式(1)选择出第二个用户设备，例如为用户设备12；随后，网络设备2再选择第三个用户设备，此时，由于用户设备11和用户设备12已被选出，故；网络设备2基于该按照公式(1)选择出第三个用户设备，......如此重复多次，网络设备2可以逐一选择出K个用户设备。

由此，网络设备2基于选出的K个用户设备，可以获得该K个用户设备的组成的MIMO信道，例如为：而该K个用户设备系统容量下界可以表示如下：

$C_{\mathrm{low}}\left({\stackrel{\‾}{H}}_a\right)={\log }_2\left(\det \left(\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{H}}_a{\stackrel{\‾}{H}}_a^H\right)\right)={\log }_2\det \left(\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)+{\log }_2\det ({\mathrm{\ρ}}^2{\stackrel{\‾}{h}}_k{\stackrel{\‾}{h}}_k^H-{\mathrm{\ρ}}^2{\stackrel{\‾}{h}}_k{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_k^H),$

其中，ρ＝P/kσ²，p_k表示第k个独立数据流的信号传输功率，σ²为噪声方差。

由上式可见，网络设备2基于公式(1)所选择出的K个用户设备，其系统容量可以最大化。

作为一种优选方式，考虑量化误差的影响，基于最小欧氏距离规则将上述公式(1)修正为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det ({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\×{\left(d({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j)\right)}^{\mathrm{\α}})---\left(3\right)$

由此，网络设备2基于公式(3)来选择第k个用户设备，例如，网络设备2选择第一个用户设备，由于故：上述公式(3)变换为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det \left({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\right)\×{\left(d({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j)\right)}^{\mathrm{\α}})---\left(4\right)$

由此，网络设备2基于公式(4)选择出第一个用户设备，例如为用户设备11；接着，网络设备2再基于上述公式(3)选择第二个用户设备，此时，由于已经选出了第一个用户设备，即用户设备11，故：网络设备基于该按照公式(3)选择出第二个用户设备，例如为用户设备13；随后，网络设备2再选择第三个用户设备，此时，由于用户设备11和用户设备13已被选出，故；网络设备2基于该按照公式(3)选择出第三个用户设备，......如此重复多次，网络设备2可以逐一选择出K个用户设备。

由于本领域技术人员对于用户设备如何根据接收到的信息估计出信道信息的技术已经知悉，故在此不再详述。

图4示出了本发明一个方面用于进行用户调度的系统示意图。其中，用户设备11包括：选择装置111、信道估计装置112、及发送装置113；用户设备12包括：选择装置121、信道估计装置122、及发送装置123(图未示)；......用户设备1N包括：选择装置1N1、信道估计装置1N2、及发送装置1N3；网络设备2包括：接收装置21和用户调度装置22。

具体的，用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自接收来自网络设备2的发射信号。例如，第k个用户设备接收的发射信号为：其中，式中等号右边的中间部分是其它用户设备产生的共信道干扰(CCI)，最后一部分表示噪声，p_t表示第i个独立数据流s_i的信号传输功率，w＝[t₁t₂...t_K]是预编码矩阵，K≤M。

接着，选择装置111、选择装置121、......选择装置1N1根据各自接收的发射信号和最小欧式距离规则，由所述码本中选择相应的信道矢量。例如，选择装置111、选择装置121、......选择装置1N1根据各自接收的发射信号估计各自与网络设备2之间的信道矩阵为h₁、h₂、......h_N，由此，根据j＝1，2，......N，选择装置111、选择装置121、......选择装置1N1即可获得各自的信道响应方向信息 随后，选择装置111、选择装置121、......选择装置1N1再各自根据最小欧式距离规则，对各自的信道响应方向信息 进行量化，也就是根据：

$n=\arg \underset{i=1,...,N}{\max }\left|{\tilde{h}}_1{c}_i^H\right|$

${\hat{h}}_1=c_n$

$d({\hat{h}}_1,{\tilde{h}}_1)=\left|{\tilde{h}}_1{\hat{h}}_1^H\right|$

在码本中选择一个合适的信道矢量其中，表示量化的MIMO信道矢量和实际的MIMO信道之间的欧氏距离。

接着，信道估计装置112、信道估计装置122、......信道估计装置1N2各自估计与所属基站之间的信道质量信息。例如，信道估计装置112、信道估计装置122、......信道估计装置1N2各自根据接收的发射信号估计各自与网络设备2之间的信道矩阵为h₁、h₂、......h_N，由此，信道估计装置122、......信道估计装置1N2各自按照如下方式估计各自的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N：

CQI_j＝||h_j||_F。

接着，发送装置113、发送装置123、......发送装置1N3各自将信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的信道质量信息发送给网络设备。例如，发送装置113、发送装置123、......发送装置1N3各自将信道矢量对应的码本索引、欧氏距离 及所估计的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N发送给网络设备2。

接着，接收装置21接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息。例如，接收装置21接收来自用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量对应的码本索引、及所估计的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N。

接着，用户调度装置22根据各用户设备反馈的信道相关信息来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件。

随后，网络设备2基于所选择出的K个用户设备各自的信道矢量基于迫零波束赋型(ZFBF)技术来形成预编码矩阵，从而对选出的K个用户设备的信息进行预编码处理，进而将所形成的发射信号通过天线予以发射。由于形成发射信号的过程已为本领域技术人员所知悉，故在此不再详述。

需要说明的是，本领域的技术人员应该理解，上述各装置的工作顺序并非以所述为限，事实上，也可以待各信道估计装置估计各自的信道质量指示后，各选择装置再来由所述码本中选择相应的信道矢量等。

以下将基于上述图4所示的系统，描述该系统另一方面的进行用户调度的过程。

具体的，选择装置111、选择装置121、......选择装置1N1、信道估计装置112、信道估计装置122、......信道估计装置1N2、发送装置113、发送装置123、......及发送装置1N3，已在参照图4所述的实施例中详述，在此以引用的方式包含，不再赘述。

接着，接收装置22接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征信道响应矢量的码本索引、欧氏距离、及估计信道质量信息。例如，接收装置22接收来自用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量 对应的码本索引、欧氏距离及所估计的信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N。

接着，用户调度装置22根据所反馈的信道相关信息来重构各用户设备的MIMO信道响应。例如，用户调度装置22根据用户设备11、用户设备12、......用户设备1N各自的信道矢量对应的码本索引及信道质量指示CQI₁、CQI₂、......CQI_N，按照如下公式重构各用户设备的MIMO信道响应：

${\stackrel{\‾}{h}}_j={\mathrm{CQI}}_j\×{\hat{h}}_j.$

接着，用户调度装置22按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }\left(\det ({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\right)---\left(1\right)$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道。

例如，用户调度装置22基于上述公式(1)选择第一个用户设备，由于故：上述公式(1)变换为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det \left({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\right)---\left(2\right)$

由此，用户调度装置22基于公式(2)选择出第一个用户设备，例如为用户设备11；接着，用户调度装置22再基于上述公式(1)选择第二个用户设备，此时，由于已经选出了第一个用户设备，即用户设备11，故：用户调度装置22基于该按照公式(1)选择出第二个用户设备，例如为用户设备12；随后，用户调度装置22再选择第三个用户设备，此时，由于用户设备11和用户设备12已被选出，故；用户调度装置22基于该按照公式(1)选择出第三个用户设备，......如此重复多次，用户调度装置22可以逐一选择出K个用户设备。

由此，网络设备2基于选出的K个用户设备，可以获得该K个用户设备的组成的MIMO信道，例如为：而该K个用户设备系统容量下界可以表示如下：

$C_{\mathrm{low}}\left({\stackrel{\‾}{H}}_a\right)={\log }_2\left(\det \left(\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{H}}_a{\stackrel{\‾}{H}}_a^H\right)\right)={\log }_2\det \left(\mathrm{\ρ}{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)+{\log }_2\det ({\mathrm{\ρ}}^2{\stackrel{\‾}{h}}_k{\stackrel{\‾}{h}}_k^H-{\mathrm{\ρ}}^2{\stackrel{\‾}{h}}_k{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_k^H),$

其中，ρ＝P/kσ²，p_k表示第k个独立数据流的信号传输功率，σ²为噪声方差。

由上式可见，用户调度装置22基于公式(1)所选择出的K个用户设备，其系统容量可以最大化。

作为一种优选方式，考虑量化误差的影响，基于最小欧氏距离规则将上述公式(1)修正为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det ({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\×{\left(d({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j)\right)}^{\mathrm{\α}})---\left(3\right)$

由此，用户调度装置22基于公式(3)来选择第k个用户设备，例如，用户调度装置22选择第一个用户设备，由于故：上述公式(3)变换为：

$\mathrm{ind}\_k=\arg \underset{j\∈T}{\max }(\det \left({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\right)\×{\left(d({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j)\right)}^{\mathrm{\α}})---\left(4\right)$

由此，用户调度装置22基于公式(4)选择出第一个用户设备，例如为用户设备11；接着，用户调度装置22再基于上述公式(3)选择第二个用户设备，此时，由于已经选出了第一个用户设备，即用户设备11，故：用户调度装置22基于该按照公式(3)选择出第二个用户设备，例如为用户设备13；随后，用户调度装置22再选择第三个用户设备，此时，由于用户设备11和用户设备13已被选出，故；用户调度装置22基于该按照公式(3)选择出第三个用户设备，......如此重复多次，用户调度装置22可以逐一选择出K个用户设备。

以下将以仿真结果来说明本发明的优越性能。

在仿真中，网络设备的天线数量M＝4，各用户设备的天线数量为1，每次调度的用户设备数量K＝4，总的用户设备数量N＝20，使用4比特的高斯码本。仿真结果如图5所示，由图可见，本发明的结果明显好于其他方案。本发明的方案在调度用户时，可以在量化准确性和系统吞吐量性能之间取得最佳平衡点，因此能给系统带来最佳优化。

对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (9)

1.一种在基于MIMO的无线通信系统的网络设备中用于进行用户调度的方法,其中,每个用户设备包含与其所属基站相同的码本集，其中，该方法包括以下步骤:

-接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征量化得到的信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息；

其中，所述方法还包括以下步骤：

a.根据各用户设备反馈的信道相关信息重构各用户设备的MIMO信道响应，来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件，以在调度用户时，在量化准确性和系统吞吐量性能之间取得最佳平衡点。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述步骤a中逐一选择用户设备的步骤还包括：

-按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$ind\_k=\arg \underset{j\∈T}{max}\left(\det \right({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\left)\right)$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，用户设备反馈的信道相关信息还包括该用户设备MIMO信道基于码本集量化的欧氏距离，

其中，所述步骤a中逐一选择用户设备的步骤还包括：

-按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$ind\_k=\arg \underset{j\∈T}{max}\left(\det \right({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\×{\left(d\left({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j\right)\right)}^{\mathrm{\α}})$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道，为第j个用户设备的欧氏距离，α因子的最优值将依据能调度的用户设备数量K的范围10-10,000，在6-10这个范围之间变化。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其中，所述网络设备包括BS，Node-B，或网络控制器。

5.一种在基于MIMO的无线通信系统中用于进行用户调度的网络设备,其中,每个用户设备包含与其所属基站相同的码本集，该网络设备包括:

接收装置，用于接收来自N个用户设备的反馈的信道相关信息，其中包括所述N个用户设备各自的用于表征量化得到的信道响应矢量的码本索引与估计信道质量信息；

用户调度装置，用于根据所述N个用户设备反馈的信道相关信息重构各用户设备的MIMO信道响应，来逐一选择用户设备，以使得所选择的每一用户设备与其他已选择用户设备满足预定系统容量条件，以在调度用户时，在量化准确性和系统吞吐量性能之间取得最佳平衡点。

6.根据权利要求5所述的网络设备，其中，所述用户调度装置，还用于按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$ind\_k=\arg \underset{j\∈T}{max}\left(\det \right({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H\left)\right)$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道。

7.根据权利要求5所述的网络设备，其中，用户设备反馈的信道相关信息还包括该用户设备MIMO信道基于码本集量化的欧氏距离，其中，

所述用户调度装置，还用于按如下公式来逐一选择第k个用户设备：

$ind\_k=\arg \underset{j\∈T}{max}\left(\det \right({\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{h}}_j^H-{\stackrel{\‾}{h}}_j{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\×{\left({\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{H}}_s^H\right)}^{-1}\×{\stackrel{\‾}{H}}_s{\stackrel{\‾}{h}}_j^H)\×{\left(d\left({\hat{h}}_j,{\tilde{h}}_j\right)\right)}^{\mathrm{\α}})$

其中，T为侯选用户设备的序号集合，为第j个用户设备的信道响应，表示由已调度的用户设备组成的MIMO信道，为第j个用户设备的欧氏距离，α因子的最优值将依据能被调度的用户设备数量K的范围10-10,000，在6-10这个范围之间变化。

8.根据权利要求5至7中任一项所述的网络设备，其中，所述网络设备包括BS,Node-B，或网络控制器。

9.一种基于MIMO的无线通信系统，包括如权利要求5至8中任一项所述的网络设备、以及用户设备，其中，所述用户设备包括：

选择装置，用于根据最小欧式距离规则，来由所述码本中选择相应的信道矢量；

其中，所述用户设备还包括：

信道估计装置，用于估计与所属基站之间的信道质量信息；

其中，该用户设备还包括：

发送装置，用于将所述信道矢量对应的码本索引、欧氏距离及所估计的质量信息发送给网络设备。