CN102577204A - 基于无线通信系统中噪声和干扰的统计分布的链路自适应 - Google Patents

Abstract

移动终端在多个测量时期上测量干扰，并且基于测量的干扰的统计分布，生成干扰概率数据。干扰概率数据例如可描述在移动终端预期的干扰的每个可能级别的概率。移动终端基于此干扰概率数据推导作为到基站的反馈的信道质量信息(例如，在移动终端的噪声降到低于阈值时)。在一个实施例中，在某些反馈信息已报告时，移动终端通过从干扰概率数据估计成功接收传送的概率来如此做。以此方式推导，反馈信息题更可靠地指示在基站发送传送时在移动终端可能存在的干扰。相应地，基于反馈信息，并且在一些实施例中还基于干扰概率数据，基站控制传送。

Description

基于无线通信系统中噪声和干扰的统计分布的链路自适应

技术领域

本发明一般涉及无线通信系统中的信道相关调度和链路自适应，并且具体地说，涉及存在非连续干扰时的信道相关调度和链路自适应。

背景技术

在信道相关调度和链路自适应的一共同方案中，基站基于哪个移动终端体验有利的信道条件，调度到移动终端的下行链路传送。基站也响应那些信道条件而调整一个或多个下行链路传送参数(例如，调制方案和信道编码率)。如在宽带CDMA中对高速数据分组接入(MSDPA)服务所进行的操作一样，在相互结合使用时，这些技术大大增强了在更高数据率方面的下行链路性能。

移动终端通过将信道质量信息作为反馈发送到基站，支持在基站的信道相关调度和链路自适应。信道质量反馈信息可将信道质量间接指示为能够由移动终端以预定的可靠性或其它性能度量接收的数据率(即，传输块大小)、调制方案和编码率。一般情况下，移动终端通过测量在移动终端当前存在的噪声和干扰(例如，作为信号干扰加噪声比SINR)并且选择用于指示该测量的信道质量反馈信息的值，推导信道质量反馈信息。基站随后基于在移动终端存在的噪声和干扰自移动终端测量它以来尚未发生相当大更改的假设，执行信道相关调度和链路自适应。

在电路交换系统中，此假设经常是合理的，这是因为在移动终端的干扰是近似持续的(即，到诸如相邻小区中那些移动终端等其它移动终端的传送是持续的)。由于干扰是持续的，因此，基站能够有效地将链路自适应基于干扰在移动终端测量它的时间与对应信道质量反馈信息实际由基站使用的时间之间尚未发生相当大更改的假设。另外，移动终端能够通过在一段时期上平均干扰，减少干扰测量中由于随机噪声产生的潜在错误。

然而，在分组交换系统中，在移动终端的干扰可由于到其它移动终端的突发性质的分组数据传送原因而是非连续的。如果平均干扰测量中随机噪声所要求的时间大于干扰稳定的时间，则这能够降低提供的信道质量反馈信息的意义。当然，即使情况不是如此，基站用于调度和链路自适应的信道质量反馈信息可简单地由于在移动终端的干扰自移动终端测量干扰以来已更改而不再可靠。

无论其不可靠的具体原因是什么，如果用于调度和链路自适应的信道质量反馈信息指示干扰少于在传送时在移动终端实际存在的干扰，则传送中的错误将可能发生。相反，如果信道质量反馈信息指示干扰比实际存在的更多，则传送将以比实际可能更低的数据率进行。

发明内容

本文中教导的方法和设备即使在基站服务的移动终端存在的干扰是非连续时，也有利地提供可靠的信道质量反馈信息到该基站，所述方法和设备不是基于描述在移动终端当前存在的干扰的单次测量来推导信道质量反馈信息，而是基于描述在移动终端存在的干扰的概率的数据来推导信道质量反馈信息。

具体而言，移动终端在多个测量时期的每个时期上测量在移动终端的干扰，并且基于该干扰的统计分布来生成干扰概率数据。例如，在一个实施例中，移动终端构建测量的干扰的频率分布，并且基于该频率分布，生成描述在移动终端的干扰将落在不同干扰范围内的概率的概率密度函数。

移动终端基于此干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息。在基于干扰概率数据推导反馈信息时，移动终端可估计在向基站报告信道质量反馈信息的某个值时可成功接收传送的概率。此概率能够从干扰概率数据确定为在该传送时在移动终端的干扰将处于或低于与报告的反馈信息值相关联的干扰级别的概率。随后，移动终端可选择具有成功接收的概率离目标概率最近的值。

以此方式推导，信道质量反馈信息题更可靠地指示在基站发送传送时在移动终端可能存在的干扰。相应地，传送更可能以更接近实际可能的速率无错误地被接收。

然而，在一些情况中，从干扰概率数据来推导信道质量反馈信息不可产生在移动终端的干扰的更可靠指示(例如，在移动终端存在的高级别噪声遮蔽存在的噪声变化时)。因此，在一个实施例中，移动终端测量在移动终端的噪声，并在测量指示的噪声级别降到低于预定义的噪声阈值时基于干扰概率数据来推导信道质量反馈信息。

无论如何，移动终端将信道质量反馈信息传送到基站，基站基于该反馈信息来控制传送。在一个实施例中，移动终端还将干扰概率数据传送到基站。在此情况下，基站以与上面相对于移动终端推导反馈信息所述的相同方式，基于干扰概率数据控制到移动终端的传送。

当然，本发明并不受限于上述特征和优点，实际上，本领域技术人员在阅读以下详细描述以及查看附图后将认识到另外的特征和优点。

附图说明

图1是一框图，示出配置成提供信道质量反馈信息到基站的移动台的一个实施例和配置成基于该反馈控制到移动台的传送的基站的一个实施例。

图2是示出用于从干扰测量的统计分布来生成干扰概率数据的各种方法的一示例的表。

图3是示出用于基于干扰概率数据控制到移动终端的传送的各种方法的一示例的表。

图4是示出用于还基于干扰改进的概率分布而生成干扰概率数据的各种方法的一示例的表。

图5是示出用于基于干扰概率数据控制到移动终端的传送的各种方法的一示例的表，所述干扰概率数据基于干扰改进的概率分布而生成。

图6是一逻辑流程图，示出用于提供信道质量反馈信息到基站的方法的一个实施例。

图7是一逻辑流程图，示出用于控制到移动终端的传送的方法的一个实施例。

具体实施方式

图1部分示出包括多个移动终端(如移动终端20)、基站30和核心网络(CN)40的无线通信系统10。每个无线终端通过空中接口与基站30以无线方式通信。基站30又经CN 40与诸如因特网等一个或多个外部网络50通信。

基站30通过共享业务信道将传送12发送到移动终端(例如，时间和/或频率域中移动终端所共享的信道)。基站30执行信道相关调度和链路自适应以在共享业务信道上调度传送12以及响应移动终端经历的信道条件适应传送12的一个或多个参数。

为了支持在基站30的信道相关调度和链路自适应，每个移动终端20将信道质量反馈信息14发送到基站30。在一个实施例中，信道质量反馈信息14可将信道质量间接指示为能够由移动终端20以预定的可靠性或其它性能度量接收的数据率(即，传输块大小)、调制方案和编码率。这相当于选择或建议能够以预定的可靠性度量(例如，误块率BIE)支持的多种下行链路传输格式之一。然而，无论其特定类型如何，信道质量反馈信息14的可靠性取决于信息14如何密切指示在基站30发送传送12到移动终端20时在该移动终端20存在的干扰。

然而，在移动终端20存在的干扰可以是非连续的，如在无线通信系统1是分组交换型时经常的情况一样。在干扰是非连续干扰时，它快速大幅波动，使得到基站30将从测量推导的信道质量反馈信息14用于到移动终端20的传送12的调度和链路自适应时，在移动终端20测量它时存在的干扰可能发生相当大更改。相应地，为了即使存在非连续干扰也提供可靠信道质量反馈信息14到基站30，移动终端20基于描述在移动终端20存在的干扰的概率推导信道质量反馈信息14。

具体而言，移动终端20包括一个或多个天线21、接收器22、干扰测量电路23、概率数据生成电路24、反馈信息生成电路25及传送器26。接收器22通过天线21在共享业务信道上接收从基站30发送的传送12。干扰测量电路23测量在移动终端20可能影响那些传送12的干扰(例如，从其它基站发送的传送对其它移动终端造成的小区间干扰)。例如，在一个实施例中，干扰测量电路23测量在接收器22的输出的共享业务信道的信号干扰加噪声比SINR。在其它实施例中，干扰测量电路23测量在移动终端20可能影响使用控制或导频信道上的干扰测量的那些传送12的干扰。无论如何，干扰测量电路23在多个测量时期的每个时期上测量在移动终端20的干扰。

概率数据生成电路24基于测量的干扰的统计分布，生成干扰概率数据16。在本文中使用时，术语干扰概率数据16指描述在移动终端20预期的干扰的每个可能级别(或级别范围)的概率的任何数据。该术语也包含描述在移动终端20预期的干扰级别(或级别范围)中可能更改的概率的数据。视例如测量的干扰是否量化而定，该术语可包含离散或连续概率分布，并且可包括概率密度函数、累积分布函数或其它类型的概率分布。更具体地说，干扰概率数据16可表示使用在移动终端20的干扰的有限、过去观测形成的某一类型的理想概率分布的近似值。

例如，在一个实施例中，概率数据生成电路24(或干扰测量电路23)构建测量的干扰的频率分布，识别落在多个可能干扰范围的每一个范围内的干扰观测的数量。从此频率分布中，概率数据生成电路24将干扰概率数据16生成为一概率密度函数的估计，该概率密度函数描述在移动终端20的干扰将落在每个可能干扰范围内的概率。

在另一实施例中，概率数据生成电路24(或干扰测量电路23)确定测量的干扰的平均值及干扰的方差或标准差。从这些统计中，概率数据生成电路24将干扰概率数据16生成为一累积分布函数的估计，该累积分布函数描述在移动终端20的干扰将落在某个干扰范围或降到低于该干扰范围的概率。

无论干扰概率数据16的具体表示或从其生成它的统计分布如何，反馈信息推导电路26从此类干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14。在从干扰概率数据16而不是当前存在的干扰的单次测量推导信道质量反馈信息14时，推导电路25推导带有在基站30将传送12发送到移动终端20时更可靠地估计在移动终端20存在的干扰的数据的反馈信息14。

例如，在一个实施例中，推导电路25为信道质量反馈信息14的每个可能值估计在该值被报告回基站30时移动终端20将成功接收传送12的预期概率。用于信道质量反馈信息14的每个值的成功接收的预期概率是基于干扰概率数据16估计，例如估计为在传送12时在移动终端20的干扰将在或低于与信道质量反馈信息14的该值相关联的干扰级别的概率。推导电路25随后选择具有成功接收的预期概率离预定义的目标概率最近的值作为信道质量反馈信息14。

在另一实施例中，推导电路25为预定次数的传送12上信道质量反馈信息14的值的每个可能组合估计在值的该组合被报告回基站30时移动终端20将在那些传送12上成功接收预定的有效负载的预期概率。用于信道质量反馈信息14的值的每个可能组合的成功接收的预期概率是基于例如二项式分布来估计。推导电路25随后将具有成功接收的最大预期概率的值的组合选择为信道质量反馈信息14。这两个实施例在下面均参照示例更详细描述。

当然，无论推导电路25从干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14的具体方式如何，传送器26经天线21将此信道质量反馈信息14报告到基站30。

基站30中包括的接收器34经一个或多个天线32从移动终端20接收信道质量反馈信息14。基于此信道质量反馈信息14，也在基站30中包括的传送控制电路36执行信道相关调度和/或链路自适应。也就是说，传送控制电路36基于接收的信道质量反馈信息14调度到移动终端20的传送12，适应传送的参数或以其它方式控制传送。这例如将要求选择多个下行链路传输格式之一以便实际发送传送12到移动终端20，选择传送12的传送秩，在开环与闭环多输入多输出传送模式之间选择等。在任何情况下，传送器38将这些传送12发送到移动终端20。由于信道质量反馈信息14由移动终端20从干扰概率数据16推导，因此，它更可靠地指示在传送器38发送传送12时在移动终端20的干扰。相应地，即使在移动终端20存在非连续干扰，传送12也更可能以更接近实际可能的速率无错误地被接收。

然而，在一些情况下，从干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14不可推导出在移动终端20的干扰的更可靠指示。例如，干扰的更改可被在移动终端20的高级别噪声所遮蔽，从而意味着在移动终端20接收对应传送12时，甚至从当前存在干扰的单次测量推导的信道质量反馈信息14仍可足够可靠。

因此，在一个实施例中，移动终端20还包括在多个测量时期上测量在移动终端的噪声的噪声测量电路27。例如，噪声测量电路27可测量在接收器22的输出的SNR。无论如何，这些噪声测量指示在移动终端20存在的某一噪声级别，该噪声级别可能在干扰存在时不会迅速改变或发生相当大的改变。如果噪声测量指示低于预定义的噪声阈值的噪声级别，则反馈信息推导电路25从干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14。相反，如果噪声测量指示大预定义的噪声阈值的噪声级别，则反馈信息推导电路25以常规方式推导信道质量反馈信息14，而与干扰概率数据16无关，例如基于瞬间或时间平均信道质量测量(例如，SNR或SNIR)到多个信道质量反馈信息值的映射。

如上相对于如图2和3所示由移动终端20执行的噪声和干扰测量的示例序列所述，考虑信道质量反馈信息14的选择性推导是有益的。在此示例中，噪声测量电路27测量在接收器22的输出的共享业务信道的SNR对于100个测量时期的每个时期是大约为25dB。为了说明的目的，假设此类SNR测量指示低于预定义的噪声阈值的噪声级别，移动终端20如下从干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14。

具体而言，干扰测量电路23在那些相同的100个测量时期上测量SINR。图2中的频率分布60示出落在不同SINR范围q内的这些SINR测量的次数。例如，100次SIN测量中的10次在20dB与25dB之间(q＝6)，指示在与25dB的SN测量相比时的低干扰。其它10次SINR测量在0dB与5dB之间(q＝2)，指示高干扰。

从此频率分布60，概率数据生成电路24可将干扰概率数据16生成为概率密度函数62的近似值。概率密度函数62描述在移动终端20的SINR将落在每个SINR范围q内的概率。也就是说，Prob(q)。例如，基于观测到100次SINR测量的10次落在范围q＝6内，概率数据生成电路24约计指示Frob(q＝6)＝0.1的概率密度函数62。类似地，概率数据生成电路24约计指示Prob(q＝1)＝0.1、Prob(q＝2)＝0.1、Prob(q＝3)＝0.2、Prob(q＝4)＝0.3、Prob(q＝5)＝0.2及Prob(q＝7)＝0的概率密度函数62。

概率数据生成电路24可备选将干扰概率数据16生成为一累积分布函数64的近似值。该累积分布函数64描述在移动终端20的SINR将落在某个SINR范围q内或高于该范围的概率Prob(SINR range≥q)(注意，由此SINR范围q在图2中编号为随在移动终端20存在的干扰降低而增大，因此，累积分布函数64也能够理解为描述在移动终端20的干扰落在某个干扰范围或降到低于该范围的概率)。也就是说，基于观测到100次SINR测量的10次落在范围q＝6内，并且0次测量落在范围q＝7内，概率数据生成电路24约计指示Prob(q≥6)＝0.1的累积分布函数64。类似地，概率数据生成电路24将累积分布函数64约计为指示Prob(q≥1)＝1.0、Prob(q≥2)＝0.9、Prob(q≥3)＝0.8、Prob(q≥4)＝0.6、Prob(q≥5)＝0.3及Prob(q≥7)＝0。

基于图2所示的示例干扰概率数据16，反馈信息推导电路25如图3所示推导信道质量反馈信息14。在图3的示例中，信道质量反馈信息14包括建议的下行链路传输格式。反馈信息推导电路25因此通过选择多个下行链路传输格式(TF 1，TF 2...TF 7)之一来推导信道质量反馈信息14。

每个下行链路传输格式TF 1、TF 2...TF 7与干扰概率数据16描述的SINR范围q的一个不同范围相关联。具体而言，在传送12时的SINR落在与该传输格式相关联的SINR范围q内或高于该范围时，每个下行链路传输格式TF 1、TF 2...TF 7能够以预定的性能度量支持传送12。

在一个实施例中，反馈信息推导电路25通过为每个可能的传输格式TF 1、TF 2...TF 7估计向基站20建议该传输格式时移动终端20将成功接收传送12的概率66，选择建议的传输格式。用于每个传输格式TF 1、TF 2...TF 7的成功接收66的预期概率被近似为在传送12时在移动终端20的干扰将在与该传输格式相关联的SINR范围q内或高于该范围的概率；也就是说，Prob(SINR range≥q)，图2中累积分布函数64所示的同样概率。推导电路25随后将建议的传输格式选择为具有成功接收66的预期概率离预定义目标概率最近的传输格式。例如，如果目标概率是0.8，则推导电路25将信道质量反馈信息14推导为基站30为传送12使用TF 3的建议。

在另一实施例中，反馈信息推导电路25基于在预定次数的传送12上成功接收预定的有效负载的概率来推导信道质量反馈信息14。在上述示例的上下文中，推导电路25为传输格式的不同组合估计此概率，其中，每个传输格式用于传送12的一个不同传送。推导电路25随后将具有成功接收的最大预期概率的传输格式的组合选择为信道质量反馈信息14。

图3示出此实施例的一简化示例，其中，推导电路25基于在四次独立传送12(其各自使用相同的传输格式)上成功接收24千字节(kb)的有效负载的概率70，推导信道质量反馈信息14，在图3中，每个下行链路传输格式TF 1、TF2...TF 7支持给定量的时间中某个有效负载68的传送。例如，TF 2支持6kb的有效负载，TF 3支持8kb的有效负载，TF 4支持12kb的有效负载，以及TF5支持24kb的有效负载(例如，在1毫秒内)。

推导电路25为传输格式的每个可能组合估计在四次独立传送12上成功接收24kb有效负载的概率70；即，成功接收(1)使用TF 2的四次6kb传送的每次传送；(2)使用TF 3的四次8kb传送的至少三次传送；(3)使用TF 4的四次12kb传送的至少二次传送；或者(4)使用TF 5的四次24kb传送的至少一次传送。在一个实施例中，推导电路25基于二项式分布估计这些概率70：

$\mathrm{Pr}(k,n,p)=\frac{n!}{k!(n-k)!}{p}^k{(1-p)}^{n-k}---\left(1\right)$

其中，Pr(k，n，p)表示成功接收n次传送的正好k次的概率，每次传送具有成功接收的单独概率p。在此情况下，推导电路25估计成功接收以下传送的概率70：(1)使用TF 2的正好四次6kb传送，每次传送具有0.9的独立概率p，估计概率为Pr(4，4，0.9)＝0.6561；(2)使用TF 3的四次8kb传送的至少三次，每次传送具有0.8的独立概率p，估计概率为Pr(3，4，0.8)+Pr(4，4，0.8)＝0.8192；(3)使用TF 4的四次12kb传送的至少两次，每次传送具有0.6的独立概率p，估计概率为Pr(2，4，0.6}+Pr(3，4，0.6)+Pr(4，4，0.6)＝0.8208；以及(4)使用TF 5的四次24kb传送的至少一次，每次传送具有0.3的独立概率p，估计概率为Pr(1，4，0.3)+Pr(2，4，0.3)+Pr(3，4，0.3)+Pr(4，4，0.3)＝0.7599。由于在四次传送12上成功接收24kb负载的最大概率70发生在那些传送每次使用TF 4时，因此，推导电路25选择传输格式的该组合作为信道质量反馈信息14。

当然，虽然图3的示例只考虑了每次使用相同传输格式的传送12，但本领域技术人员将理解，信道质量反馈信息14的推导也可考虑使用不同传输格式的传送12。另外，本领域技术人员将理解，推导可还考虑由混合自动请求重发(HARQ)提供的成功接收的增加概率，或影响在多次传送12上有效负载的成功接收的概率的任何其它因素。

本领域技术人员还将理解，上述实施例不受移动终端20中包括的接收器22的类型限制。实际上，接收器22可以是任何类型的接收器22，包括尝试抵消在移动终端20的至少一些干扰的接收器。例如，在一个实施例中，干扰测量电路23在能够抵消干扰的接收器的输出进行干扰测量。相应地，此类能力在干扰测量中被反映在干扰概率数据16中，并最终反映在信道质量反馈信息14中。

在其它实施例中，干扰测量电路23以某种方式进行干扰测量，使得它们不反映接收器22的干扰抵消能力(例如，在接收器22的输入)。在此情况下，概率数据生成电路24还基于在该移动终端的干扰与在无干扰抵消的移动终端所测量的干扰上改进的程度的一个或多个概率分布，生成干扰概率数据16。图4提供此的一示例。

在图4中，概率数据生成电路24已生成一概率密度函数72，该函数描述在无干扰抵消能力的接收器(RX1)的输出的SINR将落在每个SINR范围q内的概率，即Prob(q)。基于描述干扰抵消接收器22(RX2)将从在RX1的输出所测量的SINR改进SINR的概率的概率分布74-84，概率数据生成电路24生成一概率密度函数86，该函数描述在RX2的输出的SINR将落在不同SIRN范围p内的概率，即Prob(p)。

概率分布74例如指示给定在RX1的输出的SINR将落在SINR范围q＝1内时，在RX2的输出的SINR将落在SINR范围p＝3内的概率是0.2。也就是说，Prob(p＝3|q＝1)＝0.2。同样地，概率分布76指示Prob(p＝3|q＝2)＝0.5，并且概率分布78指示Prob(p＝3|q＝3)＝0.3(即，RX2不能在测量的SINR范围中提供任何改进)。相应地，概率数据生成电路24如下计算在RX2的输出的SINR将落在SINR范围p＝3内的概率：

Prob(p＝3)＝Prob(p＝3|q＝1)*Prob(q＝1)+Prob(p＝3|q＝2)*Prob(q＝2)

            +Prob(p＝3|q＝3)*Prob(q＝3)

          ＝0.2*0.1+0.5*0.1+0.3*0.2

          ＝0.13

                                                        (2)

概率数据生成电路24类似地计算剩余概率，并且可备选或另外计算累积分布函数88，该函数描述在RX2的输出的SINR将落在某个SINR范围p内或高于该范围的概率。

由于干扰概率数据16作为概率密度函数86或累积分布函数88来生成，反馈信息推导电路25以相对于图3所述相同的方式推导信道质量反馈信息14。图5示出相同的示例，只带有对应于累积分布函数88的成功接收的预期概率90和在四次传送12上成功接收24kb有效负载的概率92被相应地推导。

虽然以上描述和附图提供了特定类型的干扰概率数据16(例如，概率密度函数)和在移动终端20的干扰的统计分布(例如，频率分布)的示例，但本领域技术人员将理解，这些示例是非限制性的。实际上，在其它实施例中，基于比较噪声测量的方差和噪声加干扰级别测量的方差，确定干扰的统计分布。具体而言，噪声测量电路27进行多次噪声测量，并且干扰测量电路23进行多次噪声加干扰级别测量。概率数据生成电路24随后通过比较噪声测量的方差和噪声加干扰级别测量的方差，确定干扰的统计分布。

另外，为便于说明，上面的描述假设了在移动终端20的干扰仅在时间域中的不同传送12之间是非连续的。然而，本领域技术人员将容易理解，即使在移动终端20的干扰在频率域中跨单次传送12的带宽也是非连续的(例如，如在无线通信系统10利用正交频分复用OFDM时的情况一样)，本发明也可被利用。例如，在一个实施例中，干扰测量电路23测量在测量时期上和在多个频率范围的每个范围中在移动终端20的干扰。在此情况下，移动终端20以类似于上面所述的方式操作，为频率范围的某些范围推导干扰概率数据16和信道质量反馈信息14。

相应地，本领域技术人员将理解，无线通信系统10可包括基于宽带CDMA(WCDMA)的系统、基于CDMA2000的系统或诸如此类。因此，移动终端20可包括蜂窝电话、便携式数字助理、膝上型计算机等。

有鉴于移动终端20的变化和实现的以上要点，本领域技术人员将理解，本发明的移动终端20通常执行图6所示的方法。根据图6，干扰测量电路23在多个测量时期的每个时期上测量在移动终端20的干扰(框100)，并且概率数据生成电路24基于干扰的统计分布生成干扰概率数据16(框110)。反馈信息推导电路25从干扰概率数据16推导信道质量反馈信息14(框120)，因此，该信息14由传送器26传送到基站30(框130)。

在一些实施例中，传送器26还将干扰概率数据16传送到基站30，例如，作为向基站30报告信道质量反馈信息14的相同传送的一部分，或者作为单独的传送。在此情况下，基站30通常执行图7所示的方法(另请参见图1)。在图7中，基站30的接收器34从移动终端20接收干扰概率数据16(框200)，并且传送控制电路36基于此数据16控制传送12(框210)。此类控制例如可要求调度传送12，选择传送秩，在开环或闭环MIMO模式之间选择，选择下行链路传输模式或者选择用于传送12的传送参数。

实际上，在一个实施例中，传送控制电路36以反馈信息电路25推导信道质量信息14(如上所述，可实际上是建议的传送参数)的相同方式为传送12选择传送参数。因此，图3-5中的以上描述和示例同样适用于基站30。也就是说，接收器34可将图2中的累积分布函数64接收为干扰概率数据16，并且传送控制电路36可以上面相对于图3所述的相同方式将传输格式选择为传送参数。

当然，应理解的是，前面的描述和附图表示本文中教导的方法和各个设备的非限制性示例。因此，本发明不受前面的描述和附图限制。相反，本发明只受随附权利要求及其法律等同限制。

Claims (30)

1.一种由移动终端为提供信道质量反馈到基站而实现的方法，包括：

在多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的干扰；

基于所述干扰的统计分布来生成干扰概率数据；

从所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息；以及

将所述信道质量反馈信息传送到所述基站。

2.如权利要求1所述的方法，还包括在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声，以及其中从所述干扰概率数据选择性地推导所述信道质量反馈信息包括：

如果噪声的级别降到低于预定义的噪声阈值，则从所述干扰概率数据来推导所述信道质量反馈信息；以及

如果噪声的级别上升超过所述预定义的噪声阈值，则基于瞬间或时间平均的信道质量测量到多个信道质量反馈信息值的映射来推导所述信道质量反馈信息。

3.如权利要求1所述的方法，其中测量在所述移动终端的干扰包括在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声加干扰级别，以及其中所述方法还包括在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声，并且通过比较所述噪声测量的方差和所述噪声加干扰级别测量的方差，确定所述干扰的统计分布。

4.如权利要求1所述的方法，其中生成干扰概率数据包括生成指示在所述移动终端的预期干扰的概率分布。

5.如权利要求1所述的方法，还包括除所述信道质量反馈信息外，还将所述干扰概率数据传送到所述基站。

6.如权利要求1所述的方法，其中选择性地推导信道质量反馈信息包括基于所述干扰概率数据来选择多个下行链路传输格式之一，以及其中将所述信道质量反馈信息传送到所述基站包括将所选择的下行链路传输格式传送到所述基站。

7.如权利要求1所述的方法，其中基于所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息包括：

基于所述干扰概率数据，为所述信道质量反馈信息的每个可能值估计成功接收的预期概率；以及

将具有成功接收的预期概率离预定义的目标概率最近的值选择为所述信道质量反馈信息。

8.如权利要求1所述的方法，其中基于所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息包括：

基于所述干扰概率数据，为预定次数的传送上信道质量反馈信息的值的每个可能组合估计所述预定次数的传送上成功接收预定的有效负载的预期概率；以及

将具有成功接收的最大预期概率的值的组合选择为所述信道质量反馈信息。

9.如权利要求1所述的方法，其中在多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的干扰包括在多个频率范围的每个范围中测量在所述移动终端的干扰。

10.如权利要求1所述的方法，还包括尝试抵消在所述移动终端的至少一些干扰，以及生成所述干扰概率数据还基于在所述移动终端的干扰与在无干扰抵消的移动终端所测量的干扰上改进的程度的一个或多个概率分布。

11.一种配置成向基站提供信道质量反馈的移动终端，包括：

干扰测量电路，配置成在多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的干扰；

概率数据生成电路，配置成基于所述干扰的统计分布来生成干扰概率数据；

反馈信息推导电路，配置成从所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息；以及

传送器，配置成将所述信道质量反馈信息传送到所述基站。

12.如权利要求11所述的移动终端，还包括配置成在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声的噪声测量电路，以及其中所述反馈信息推导电路配置成：

如果噪声的级别降到低于预定义的噪声阈值，则从所述干扰概率数据来推导所述信道质量反馈信息；以及

如果噪声的级别上升超过所述预定义的噪声阈值，则基于瞬间或时间平均的信道质量测量到多个信道质量反馈信息值的映射来推导所述信道质量反馈信息。

13.如权利要求11所述的移动终端，还包括配置成在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声的噪声测量电路，其中所述干扰测量电路配置成通过在所述多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的噪声加干扰级别来测量在所述移动终端的干扰；以及其中所述概率数据生成电路还配置成通过比较所述噪声测量的方差和所述噪声加干扰级别测量的方差来确定所述干扰的统计分布。

14.如权利要求11所述的移动终端，其中所述概率数据生成电路配置成将干扰概率数据生成为指示在所述移动终端的预期干扰的概率分布。

15.如权利要求11所述的移动终端，其中所述传送器还配置成除所述信道质量反馈信息外还传送所述干扰概率数据到所述基站。

16.如权利要求11所述的移动终端，其中所述反馈信息推导电路配置成通过基于所述干扰概率数据选择多个下行链路传输格式之一来选择性地推导信道质量反馈信息，以及其中所述传送器配置成通过将所选择定的下行链路传输格式传送到所述基站而将所述信道质量反馈信息传送到所述基站。

17.如权利要求11所述的移动终端，其中所述反馈信息推导电路配置成通过以下操作，基于所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息：

基于所述干扰概率数据，为所述信道质量反馈信息的每个可能值估计成功接收的预期概率；以及

将具有成功接收的预期概率离预定义的目标概率最近的值选择为所述信道质量反馈信息。

18.如权利要求11所述的移动终端，其中所述反馈信息推导电路配置成通过以下操作，基于所述干扰概率数据选择性地推导信道质量反馈信息：

基于所述干扰概率数据，为预定次数的传送上信道质量反馈信息的值的每个可能组合估计在所述预定次数的传送上成功接收预定的有效负载的预期概率；以及

将具有成功接收的最大预期概率的值的组合选择为所述信道质量反馈信息。

19.如权利要求11所述的移动终端，其中所述干扰测量电路配置成通过在多个频率范围的每个范围中测量在所述移动终端的干扰而在多个测量时期的每个时期上测量在所述移动终端的干扰。

20.如权利要求11所述的移动终端，还包括配置成尝试抵消在所述移动终端的至少一些干扰的接收器，以及其中所述概率数据生成电路配置成还基于在所述移动终端的干扰与在无干扰抵消的移动终端所测量的干扰上改进的程度的一个或多个概率分布来生成所述干扰概率数据。

21.一种由基站为控制到移动终端的传送而实现的方法，包括：

从所述移动终端接收干扰概率数据，所述干扰概率数据基于在多个测量时期的每个时期上在所述移动终端所测量的干扰的统计分布来生成；以及

基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送。

22.如权利要求21所述的方法，还包括从所述移动终端接收信道质量反馈信息，以及其中控制到所述移动终端的传送还基于所述信道质量反馈信息。

23.如权利要求21所述的方法，其中基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送包括以下至少之一：

选择多个下行链路传输格式之一；

选择传送秩；

在开环或闭环多输入多输出传送模式之间选择；以及

调度所述传送。

24.如权利要求21所述的方法，其中基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送包括：

基于所述干扰概率数据，为传送参数的每个可能值估计所述移动终端的成功接收的预期概率；以及

将具有成功传送的预期概率离预定义的目标概率最近的值选择为所述传送参数。

25.如权利要求21所述的方法，基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送包括：

基于所述干扰概率数据，为预定次数的传送上传送参数的值的每个可能组合估计所述移动终端在所述预定次数的传送上成功接收预定的有效负载的预期概率；以及

将具有成功接收的最大预期概率的值的组合选择为预定次数的传送上的传送参数。

26.一种配置成控制到移动终端的传送的基站，包括：

接收器，配置成从所述移动终端接收干扰概率数据，所述干扰概率数据基于在多个测量时期的每个时期上在所述移动终端所测量的干扰的统计分布来生成；以及

传送控制电路，配置成基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送。

27.如权利要求26所述的基站，其中所述接收器还配置成从所述移动终端接收信道质量反馈信息，以及其中所述传送控制电路还配置成基于所述信道质量反馈信息来控制到所述移动终端的传送。

28.如权利要求26所述的基站，其中所述传送控制电路配置成通过选择多个下行链路传输格式之一、选择传送秩、在开环或闭环多输入多输出传送模式之间选择以及调度所述传送中的至少一个操作来控制到所述移动终端的传送。

29.如权利要求26所述的基站，其中所述传送控制电路配置成通过执行以下操作，基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送：

基于所述干扰概率数据，为传送参数的每个可能值估计所述移动终端的成功接收的预期概率；以及

将具有成功传送的预期概率离预定义的目标概率最近的值选择为所述传送参数。

30.如权利要求26所述的基站，其中所述传送控制电路配置成通过执行以下操作，基于所述干扰概率数据来控制到所述移动终端的传送：

基于所述干扰概率数据，为预定次数的传送上传送参数的值的每个可能组合估计所述移动终端在所述预定次数的传送上成功接收预定的有效负载的预期概率；以及

将具有成功接收的最大预期概率的值的组合选择为预定次数的传送上的传送参数。

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