CN102763447A - 用于采用了多输入多输出(mimo)传输的无线通信系统中的信道状态信息反馈的系统和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了用在无线通信系统中的用户设备操作的方法，无线通信系统具有基站，该方法包括：测量UE和基站之间的信道，使用码本来确定量化估计，以对测得的信道进行近似，计算量化估计的误差测量，以及向基站发送由基站在重构实际信道向量中使用的误差测量和量化估计。

Description

用于采用了多输入多输出(MIMO)传输的无线通信系统中的信道状态信息反馈的系统和方法

技术领域

本公开涉及无线通信系统，更具体地，涉及用于采用了多个空间信道的无线通信系统中的信道状态信息(CSI)反馈的系统和方法。

背景技术

第三代伙伴计划(3GPP)关注于无线通信系统的无线接口和网络架构的技术进步。在3GPP LTE(长期演进)中，已经引入多输入多输出(MIMO)技术，作为用于提高峰值数据速率、平均吞吐量和系统性能的关键方案之一。

DL MU-MIMO(下行链路多用户MIMO)通过允许基站(在LTE中称为演进节点B或eNB)在相同的物理时间-频率资源上发送针对多个用户的信息，在DL通信吞吐量(即，DL容量)方面提供实质的增益。DL MU-MIMO传输由3GPP LTE版本8(Rel-8)所支持，并且其在高级LTE(版本10)中是具有一些增强的潜在技术。

MIMO技术(具体地，MU-MIMO)的性能极大地取决于准确信道状态信息(CSI)在发射机处(CSIT)的可用性。

UE(用户设备)处的接收机通过使用参考符号来估计CSI，并且通常可以获得CSI的准确表示。将在UE的接收机处确定的该CSI(CSIR)有效反馈给eNB处的发射机对于DL MU-MIMO性能来说是重要的，特别是对于FDD(频分双工)系统来说是重要的。

已经提出或实现了用于在上行链路(UL)信道上从UE接收机向eNB处的发射机报告CSI的若干反馈方案。可以将这些反馈方案表征为不同类型的CSI压缩技术。

一个方案是信道协方差矩阵(COVM)的反馈。实际上，COVM是通过将信道状态信息在频域和/或时域上进行平均而获得的。其保留了所有的秩信息以及大规模衰落空间谱信息，包括离开角(AOD)和功率。可以使用长期平均来降低UL反馈开销。然而，在这种情况下，丢失了小规模衰落信息。这种方案对COVM的每个复元素进行量化，并可以导致较大的反馈开销。

另一方案是主特征向量反馈，在该方案中，仅向发射机报告信道矩阵的一个(主)特征向量。可以将这视为是对信道COVM的又一压缩。虽然在高度相关的信道中，主特征向量是对COVM的良好近似，然而在具有较高的秩的不相关信道中，该近似将丢失与非主要的秩(non-principal rank)有关的信息。其与COVM反馈方案相似，然而量化和报告更少的元素。

在3GPP LTE版本8中，基于预定的码本，采用具有有限CSI反馈的基于码本的预编码方案，在该预定的码本中，基于Householder(HH)变换来定义码字的集合。UE在每个报告时刻报告码字的索引，即所谓的预编码矩阵索引(PMI)。与上述的其他方案相比，该方案具有较低的反馈开销。

在基于码本的方案中，UE估计其信道，并通过使用码本来量化所估计的信道。在UE处，从码本中选择对所测得的归一化信道进行最佳表示的码字，然后从UE向eNB发射机反馈所选择的码字的索引，即PMI。

PMI反馈方案中的量化误差的量取决于码本大小和特定的码本设计。量化误差对于单用户MIMO(SU-MIMO)来说是较可容忍的，然而量化误差可以使MU-MIMO性能显著劣化。可以通过使用更大的码本来降低量化误差，然而，使用非常大的码本可能是不切实际的，因为其在UE和eNB处都需要大的存储空间，以及其需要更多的处理时间用于码本搜索。此外，使用大的码本将导致不希望的大反馈开销。

附图说明

参考附图，将更好地理解本公开，其中：

图1是示出LTE MIMO通信系统的示例性系统架构的框图；

图2示出了用于在四根天线上传输的示例预编码码本；

图3是PMI反馈方案中的量化误差向量的图形化表示；

图4是根据本发明的实施例的用于确定量化误差的流程图；

图5是根据本发明的实施例的用于报告量化误差向量的流程图；

图6示出了基于变换的示例码本；

图7是根据本发明的实施例的基变换的图形表示；

图8是根据本发明的实施例的用于产生误差向量的流程图；

图9是根据本发明的实施例的用于报告误差向量的时间线的图形表示；

图10是示出了已量化误差的比特序列的报告的图形表示；

图11a和11b是示出了根据本发明的实施例的具有可变或固定步长大小的误差收敛的图；

图12是仿真结果的图；以及

图13是根据本发明的示例性UE和eNB的框图。

具体实施方式

当参考本文时，术语用户设备(UE)包括(但不限于)：无线发送/接收单元(WTRU)、移动台、固定或移动订户单元、寻呼机、蜂窝电话、个人数字助理(PDA)、计算机或者能够在无线环境下工作的任何其他类型的用户设备。

当参考本文时，术语“eNB”包括(但不限于)：节点B、基站、站点控制器、接入点(AP)或者能够在无线环境下工作的任何其他类型的接口设备。

本公开提供了针对MIMO传输的从UE向基站反馈CSI的反馈方法。可以将该反馈方法与当前的反馈方案(例如，LTE版本8中描述的方案)一起使用，并且可以降低由基于码本的方法(例如，版本8中描述的方法)所引起的信道量化误差。

本公开描述了反馈方法，该反馈方法提供对由基站调度器及其MIMO预编码器使用的CSIR的更准确的反馈，以提高DL MIMO性能，特别是针对MU-MIMO传输的。

一般而言，本方法对已量化CSI中的误差向量进行量化，以形成一个或多个误差测量指示符(EMI)消息，每个EMI消息包括针对已量化CSI的量化误差信息。

可以通过典型的基于PMI的反馈方案来报告已量化CSI。然后，可以将EMI消息反馈回基站，并且可以将EMI消息与所报告的CSI一起使用来提高基站处的重构的CSI的准确性。此外，本方案可以通过使用较少数目的比特来表示各个EMI消息，从而降低反馈开销。EMI消息允许在基站处对实际信道矩阵的主特征向量的更准确的重构。

更进一步，可以渐进式地向基站报告EMI消息。EMI报告的数目可以是可配置的，以及递增地进行EMI报告。基站接收到的EMI报告越多，其重构的CSI就可以更准确。

相反，如果不能容忍由于EMI报告而造成的增加的信令开销，可以通过降低常规的PMI报告频率来平衡EMI报告。例如，在低移动性和高相关的场景(其中，信道变化小)中，EMI报告比PMI报告提供更多的价值，因为PMI可以不怎么改变。因此，具有较长报告周期的PMI报告是可接受的。可以使用在UL信令使用中的该降低来代替EMI报告。因为低移动性和高相关也是可部署DL MU-MIMO的场景，使用EMI可以允许基站提高DL MU-MIMO性能。

为了简单，在以下的描述中假设秩1信道。然而，可以将描述扩展到多秩的信道。

根据本发明的一个方面，提供了用在无线通信系统中的用户设备操作的方法，无线通信系统具有基站，该方法包括测量UE和基站之间的信道，使用码本来确定量化估计，以对测得的信道进行近似，计算量化估计的误差测量，以及向基站发送由基站在重构实际信道向量中使用的误差测量和量化估计。

根据一个方面，误差测量包括选择哪个基以及该基中的哪个维度作为已量化的信道估计的信息，以及误差测量包含剩余基维度信息和到所述剩余基维度上的所述投影。

根据本发明的另一方面，提供了用在无线通信系统中的基站操作的方法，该方法包括：在基站处从EU接收信道的误差测量和量化估计，所述量化估计是对UE和基站之间的测得的信道的基于码本的近似，误差测量是与量化估计和测得的信道之间的差相对应的误差向量；以及通过对量化估计应用误差测量来导出在基站和UE之间的信道向量，从而在基站处重构信道。

根据又一方面，提供了在无线通信系统中操作的移动设备，无线通信系统具有基站，移动设备包括处理器，所述处理器被配置为：

测量UE和基站之间的信道；使用码本来确定量化估计，以对测得的信道进行近似；计算量化估计的误差测量；以及向基站发送由基站在重构实际信道向量中使用的误差测量和量化估计。

根据又一方面，提供了包括移动设备的MIMO系统，所述移动设备具有处理器，所述处理器被配置为：测量移动设备和基站之间的信道；使用码本来确定量化估计，以对测得的信道进行近似；计算量化估计的误差测量；以及向基站发送由基站在重构实际信道向量中使用的误差测量和量化估计。

还在系统中提供了基站，其中，基站包括处理器和通信子系统，处理器和通信子系统被配置为：在基站处从移动设备接收信道的误差测量和量化估计；以及通过对量化估计应用误差测量，在基站处重构实际信道向量的表示。

系统还提供了基站对MIMO通信中实际信道向量的使用。

参考图1，示出了具有反馈100的示例DL MU-MIMO移动通信系统的示意性表示。如前所述，根据一个实施例，通信系统100是LTE或高级LTE系统。系统包括基站(BS)(或者在LTE中称为eNB)102以及在基站的无线覆盖范围内分布的多个独立的移动用户终端(UE)104、106。eNB装备有多根天线，以及每个UE装备有耦合到适当的接收机和处理电路的一根天线。应该注意到，为了描述的简单和容易，示出了单根UE天线；然而UE可以具有一根以上的天线，在该情况下，可以将下面描述的数学表示扩展为矩阵运算。

如本领域技术人员众所周知的，DL MU-MIMO(也被称为具有反馈的MIMO广播系统)是如下组织的。假设eNB装备有M根发送天线，向K个UE(即，接收机)发送独立的消息。这K个接收机中的每一个装备有一根或多根天线(以一根天线作为示例)。具体地，eNB从第j根天线发送信号x_j，其中，x_j来自于复数集合。从而，具有M根天线的eNB在任何给定的时刻发送向量x＝(x₁，...，x_M)。

在从第j根天线向第k个UE的发送期间，通过将发送信号x_j乘以信道系数h_k，j，对信道对发送信号x_j的影响进行建模。如本领域普通技术人员众所周知的，移动通信信道的信道系数表示环境对发送信号的影响。从而，对于具有一根天线的UE，当eNB发送向量x时，UE k实际接收到信号y_k＝h_kx+n_k，其中，h_k＝(h_k，1，...，h_k，M)是包含从eNB的所有发送天线到第k个UE的接收天线的信道系数的行向量，以及n_k包含加性高斯白噪声和干扰。对于具有多根天线的UE，信道向量h_k是矩阵，并被称为信道矩阵H。

众所周知，eNB可以向UE发送良好定义的参考符号，以及UE使用这些参考符号来测量它们来自eNB的相应的信道向量h_k。接下来，第k个移动终端(k＝1，...，K)通常通过在预定的码本中选择最好地表示归一化的测得的信道向量的码字，来确定测得的信道向量h_k的量化版本。码本通常是预定的，并且为每个UE所知，且也为eNB所知，可以将码本表示为C＝{c₁，c₂...，c_r}，其中，每个码本条目包括针对秩1传输的M元素的复向量。使用所选择的码字来表示(即，通过近似)实际的(即，测得的)信道向量。具体地，第k个UE确定所选择的码字的索引t_k，并从而如上所述，所选择的码字是信道向量h_k的“量化”(即，近似)版本。

在第k个移动终端已经选择码字来表示其信道向量之后，该移动终端向eNB发送回其索引(PMI)t_k，由此向eNB指示归一化的测得的信道向量h_k的(近似)值。即，由于UE所使用的码本是预定的，并且已被eNB所知，索引t_k将允许eNB重构第k个UE的信道向量h_k的量化版本。然后采用DL MU-MIMO广播技术的eNB将从K个UE中选择具有L个UE的子集，并在MU-MIMO传输中调度针对UE的对应传输。这种UE的选择可以基于性能标准，例如，最小化用户间干扰或最大化系统吞吐量，以及这种性能标准将使用在eNB处重构的信道向量的信息。应该注意到，以上讨论适合于单天线接收机，对于具有多根接收天线的UE，接收机基于参考信号来估计信道矩阵H，并在预定的码本中找到与测得的信道矩阵最匹配的码字(可以具有单秩或多秩)，并将这种码字的索引(PMI)反馈回eNB。NB可以遵循与上述类似的过程来选择MU-MIMO传输中的多个UE。

参考图2，示出了用于LTE版本8中定义的四根天线上的传输的预编码码本的表格表示。在图2中，第一列201表示码本索引，第二列202表示单位向量(u_i)，该单位向量用于根据公式

构建Householder矩阵W_i。表中的第三列204(W_i ^{j})表示使用第i个单位向量u_i构建的HouseHolder矩阵的第j列。如之前所述的，在LTE版本8中，规定UE在每个报告时间将码字的索引作为4比特值(被称为标签)或所谓的PMI进行报告。图2中还示出了用于多层传输的码本条目。虽然示出了LTE版本8码本，应该意识到，可以使用其他码本。

从上可以看出，给定有限数目的码字(图2中作为示例是16个)，通过用码本中的码字对实际信道向量进行近似，引入了量化误差。图3中使用三维实向量作为示例，以图示方式示出了该误差。在图3中，与实际所测得的信道向量v和误差向量v_e一起，在三维实向量空间中表示已量化的向量v_PMI。误差向量v_e表示已量化的向量(即，码字向量)v_PMI与所测得的信道向量v之间的量化误差。

通过将表示该误差向量v_e的信息作为误差测量指示符(EMI)反馈回eNB，eNB从而可以将该EMI与PMI一起使用，以重构更准确的信道信息，用于调度和应用针对MIMO传输的更准确的预编码。

可以使用不同的技术来反馈(报告)表示误差向量v_e的EMI信息。优选地，这些技术最小化了反馈开销，同时实现了所期望的性能。此外，技术应该与现有的反馈机制兼容或互补，例如，现有的版本8类型的PMI反馈方案。eNB可以通过将误差向量v_e报告和由PMI反馈指示的码字相结合，来构建更准确的信道向量(或主特征向量)。可以使用多种技术向eNB表示该量化误差。

例如，参考图4，示出了根据本发明的实施例的用于确定量化误差的流程图400。以下讨论将假设一根以上的接收机天线。如本领域众所周知的，UE使用已知的电路来测量信道矩阵H 401。接下来，通过以已知的方式从码本中选择码字，来确定信道向量的粗糙近似402。例如，在版本8中定义了v_pmi的确定。确定信道的特征向量。这是通过使用例如H的SVD(奇异值分解)404或者通过使用其协方差矩阵来执行的。请回忆：在本实施例中，我们假设了秩1传输，因此主特征向量可以表示实际信道向量，然而在更高秩的传输中，可以存在一个以上的信道矩阵H的特征向量。即，针对秩1传输，主特征向量可以最好地表示信道。实质上，要报告的码字(索引)是从信道矩阵H的SVD(奇异值分解)取得的实际主特征向量的量化版本。即，如果在UE处测得的信道矩阵H是N乘M矩阵(eNB处的M根发送天线和UE处的N根接收天线)，可以如下使用SVD来进行因式分解：

H＝UDV^H

其中，U是N乘N的酉矩阵，矩阵D是以对角线上的非负实数来指示信道质量的N乘M的对角矩阵，以及V^H表示M乘M的酉矩阵V的共轭转置(Hermitian)。通常的惯例是按降序来排列对角项D_i，i。D的对角项也被称为H的奇异值。V的列是信道矩阵H的右奇异向量和H^HH的特征向量。

相应地，在406处，在对D_i，i重新编码后，可以从酉矩阵V的第一列获得主特征向量v。如上面在402处所述的，通过在整个码本中搜索，来确定这种情况下码本中与信道向量或主特征向量v最接近的码字，表示为v_PMI。例如，如下确定最接近的码字：

其中，||·||²表示矩阵或向量的2范数运算(norm two operation)。然后，通过计算码字v_PMI与主特征向量之间的差来获得408误差向量v_e。

如上所述，要将该误差向量v_e作为EMI送回到eNB。参考图5，示出了反馈或报告EMI的实施例的流程图500，其中，通过取主特征向量v与其来自码本的最匹配码字v_PMI之间的差，来直接产生误差向量v_e。在每UE一层的4TX天线DL MIMO情况下，误差向量是4乘1的具有复数项的向量，其由8个实数组成。在直接报告模式下，UE将因此通过将误差向量量化为二进制格式，来报告误差向量v_e的8个实数502，以及将已量化的信息分段504为多个消息，并在506处报告由EMI携带的消息。

在另一实施例中，可以通过例如在反馈信息中移除冗余，以压缩误差向量v_e，来报告EMI。因为任何向量可以通过将其自身投影到新的正交基，来使用该新的正交基进行表示，所以不直接报告所产生的误差向量v_e，而是可以将该向量变换到新的正交基上，然后量化和报告变换后的向量。可以使用适当的归一化，如v＝v/(v_PMI ^Hv)，来使得误差向量v_e与v_PMI正交。根据本发明的实施例，在使用该适当的特征向量归一化的情况下，可以将主特征向量投影到新的基，该新的基包括PMI选择的维度，其投影表示对特征向量的粗糙近似；而与PMI选择的维度正交的剩余维度包含表示误差向量的投影。通过应用这种基变换，将误差向量所投影到的维度的数目减少1，这导致降低了报告开销。

使用版本8码本作为示例，可以使用图6中示出的象征性(notional)的4乘4矩阵来说明这种变换。该码本用于四根天线上的传输，并被分为4组。表中的各个值表示码字的索引。各个组由表中的行来表示，并由4个码字向量组成，该4个码字向量彼此正交，并具有单位范数，从而，各个组形成正交基。

在以上示例中，存在基的4个集合。我们可以使用这些基集合中的任何一个基集合来表示向量。如果所选择的基集合是包含所选择的PMI码字向量的基集合，则特征向量将在与所选择的码字相对应的维度上有最大的投影，而在基的其他维度上的投影将较小。通过反馈优势(dominant)一维PMI报告(其表示在版本8中定义的信道特征向量的粗糙近似)，可以将在其他维度上的投影作为附加的量化误差报告给发射机，以允许eNB重构更精细的信道向量或主特征向量。因为在其他维度上的投影相对较小(意味着小的动态范围)，需要更少数目的比特来报告这种求精(refinement)，同时维持了相同的量化精度。

参考图7，示意性地示出了三维实向量空间的基变换700。向量v702表示特征向量，可以将其投影到基的两个集合中。第一基集合由[x y z]来表示，以及第二基集合由新的基[b1b2b3]来表示。可以将所选择的PMI码字向量表示为新基的基向量b3中的一个。可以通过新的基[b1b2b3]上的投影来表示特征向量v，PMI所指向的码字v_PMI位于该新的基内，并形成优势投影。

在向量空间是M维的复空间(例如，用于LTE中规定的码本)的情况下，其中，M是TX天线的数目。可以将向量v的投影表示为：

$v={\mathrm{BB}}^{H}v=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}b\left(i\right)b{\left(i\right)}^{H}v=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\left(b{\left(i\right)}^{H}v\right)b\left(i\right)=\underset{i}{\mathrm{\Σ}}A\left(i\right)b\left(i\right),A\left(i\right)\∈C(i=1...M)$

其中，v是特征向量，B是变换矩阵，且其列向量b(i)表示基向量，B与其共轭转置的相乘是单位矩阵(identity matrix)，A(i)是维度i在新基上的投影值，以及M是维度大小。在该新基上的投影之后，对所有的投影值A(i)(i＝1，...，M）进行缩放，以使得优势投影的范数(与PMI选择维度相对应)等于1。在报告PMI之后，UE和eNB知道使用哪个基(包含PMI的基)以及选择基中的哪个维度作为PMI。可以通过稍后描述的方式来报告其余投影值A(i)。

参考4TX天线示例，因为可以通过与版本8中相似的方式来单独报告PMI，可以看出，对于剩余的投影，仅需要报告3个复数值(即，A(i))，或6个实数值。与之前所述的没有基变换的直接报告方案相比，这降低了反馈比特的数目，在直接报告方案中，报告4个复数值或8个实数值。

参考图8，示出了上述误差向量或EMI产生过程的流程图800。在步骤802处，通过UE选择与特征向量最匹配的码字并以例如版本8中规定的方式向eNB报告该码字PMI来开始基变换过程。在步骤804处，将特征向量投影到包含了所选择的PMI的基上。在步骤806处按照因子来缩放基上的投影，以使得在所选择PMI的维度上的投影是1。接下来，通过向eNB报告在基的剩余维度(除所选择的PMI之外)上的量化投影808，来执行误差向量报告。

虽然eNB将如版本8中所描述的从UE接收PMI报告，eNB还可以配置误差向量的附加报告并使用它们，以基于PMI和EMI对特征向量的构造进行求精。注意到，在eNB组合来自UE的PMI和EMI之后，应该将组合后的向量归一化为范数等于1。

参考图9，示出了以图形方式示出EMI中的所产生的误差向量(矩阵)的反馈的时间线，除了在版本8中规定的传统PMI报告消息之外，还可以包括EMI中的所产生的该误差向量(矩阵)。EMI消息允许eNB在重构期间执行特征向量求精。该报告步骤可以是可选的，用于维持后向兼容性。此外，eNB可以配置EMI的报告周期。为了后向兼容性，可以重复使用与PMI报告类似的反馈方案。替代一次性报告上述误差向量(如果上行链路控制信令资源有限，这是个挑战)，可以多次在多个报告消息中报告中等数目的比特。即，在预定的时间，仅报告误差向量信息的一部分。在预定的报告周期之后，eNB将误差向量的已报告的部分组装，并重建特征向量。eNB可以应用该构造的特征向量，以在预编码中实现更高的精度。

可以在多个消息中发送表示误差向量的比特。取决于传统的PUCCH结构和调度器首选项，每个消息可以由不同配置长度的比特组成。eNB可以重新组装接收到的比特，以再现具有递增准确度的特征向量。一个方案是一次反馈4个比特，这与版本8PMI报告的传统PUCCH结构是一致的。一旦所报告的PMI改变或者在预定的周期之后，可以重置EMI报告过程，以进行同步，从而避免反馈误差传播。在重置之后，可以重启新的PMI和EMI报告过程。

根据本发明的其他实施例，下面可以描述已量化误差向量的二进制码报告。对误差向量的每个实数和虚数进行量化，并使用具有前导符号比特的二进制格式来编码。然后，向eNB报告已量化的误差向量。

在图10中对此进行了图形示出，图10报告了已量化误差的比特序列。UE首先报告符号比特，随后将误差向量的所有分量的最高有效位(MSB)一起报告。这使得eNB能够尽可能早地重构已量化特征向量的近似。在后续报告中，连续发送较低有效位，这将允许eNB进一步对特征向量的近似进行求精。在已经报告所有比特之后，UE可以重新计算误差投影，并再次重复报告EMI的相同过程，或者UE可以如之后将要描述的进入跟踪模式。

根据本发明的其他实施例，下面可以描述已量化误差向量的整体报告。为了在每个EMI报告中应用最新的特征向量测量，提出了整体报告方案。这潜在地降低了反馈延迟。在该方案中，每个EMI报告携带符号比特，指示各个已投影的误差元素(实部或虚部)与之前报告的误差值之间的差的方向。在UE处通过使用最新的特征向量来导出EMI。在eNB处，通过如下组合EMI报告来求精特征向量的近似：

$v_I=V_{\mathrm{PMI}}+v_e=v_{\mathrm{PMI}}+\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\left[\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}(\mathrm{re}(i,n)+j*\mathrm{im}(i,n))e\left(n\right)\right]b\left(i\right)---\left(1\right)$

其中，v_I是在报告时刻N时在eNB处的重构特征向量，v_PMI是通过PMI报告确定的已量化特征向量，n是EMI的反馈时刻，i是误差向量的维度索引，e(n)是在反馈时刻n处的误差步长。此处，re(o(i，n)和im(i，n)是根据在EMI报告时刻n处的EMI报告导出的误差向量的第i个维度的实部和虚部符号比特。如果对应的所报告的EMI比特是1，其取值1，如果对应的所报告的EMI比特是0，取值-1。b(i)是基的第i维度向量。在报告步阶n处，如果eNB接收比特“1”，对应的误差向量投影将增加因子e(n)；否则，其将减少因子e(n)。使用PMI和EMI这二者，eNB可以导出用于DL MU-MIMO调度和预编码的误差向量并导出对应的特征向量。在多次迭代之后，期望v_I收敛到v，从而产生更好的特征向量近似。误差步长确定了反馈收敛的速度。有多种确定误差步长的方式。一种方法是使用eNB和UE都知道的预配置值，其中，可以通过仿真来离线确定最优步长。另一种方法是通过高层信令从UE向eNB动态反馈步长。此处描述了动态方法，其中，通过对所有误差数的幅度取平均，在UE处动态地确定误差步长，例如，可以如下进行取平均：

其中，A(i)是在EMI报告时刻处获得的在维度i上的投影值，I是误差向量的维度大小，运算符表示量化运算，在量化运算中选择最接近的预定值，以及|.|是绝对值运算。该动态确定的步长可以在EMI报告开始之前通过图9中示出的UL信令向eNB进行信号通知，并可以在连续的EMI报告之前进行更新。最优的误差步长降低了不必要的反馈开销，从而加速了收敛。误差步长的报告也可以使用码本方案。作为示例，如果在本示例中使用两个比特，可以使用表1中示出的映射方案来信号通知误差步长：

表1：

00→0.5

01→0.25

10→0.125

11→0.0625

针对每个EMI报告，误差步长可以是可变的或者固定的。在图11a的图中，示出了如何使用可变步长的示例。如图所示，在第一步，eNB以步长0.5来递增特征向量。在第二步中，eNB以步长0.25来递增。在第三步中，eNB以步长0.125来递减。对应的所报告的EMI将是[110]，对应的符号函数是+1、+1和-1。该过程将根据需要继续。在图11b中，示出了使用固定步长的图。可以看出，在每个EMI报告处报告的误差向量v_e向目标值单调收敛。对应的所报告的EMI是[111]，对应的符号函数是+1、+1和+1。在多个EMI报告之后，期望量化的特征向量将收敛到预定的阈值内。由于始终将最新测得的信道特征向量用于误差向量计算，EMI跟踪在两个相邻PMI报告之间特征向量的小变化。如果应用了可变步长，在特定数目的步阶之后，应该将步长设置为较小的值，以允许有效的特征向量跟踪。在另一可变步长方案中，替代如上所述在后续步骤中将步长减少一半，而是可以应用更大的步长减少，以实现更快的收敛。最优步长可以由UE确定，并使用码本方案信号通知给eNB。

可以使用以下的伪代码来总结在UE处的EMI报告过程：只要报告新的PMI，就开始新的EMI报告。

UE处的整体EMI报告过程：

1)初始化投影值的集合(即，误差向量的元素)A(i，0)＝0，其中，i＝1，...，I，I是基b(i)的维度，以及b(i)是由PMI确定的正交基中除了PMI向量之外的向量。

2)确定初始误差步长e(1)＝e；

3)针对每个EMI0报告步数n(n＞＝1)，以及针对每个维度i(i＝1，...I)

{

·在时刻n处得到最新测得的特征向量v(n)；

·将其投影到所选择的基，以得到投影值的集合A(i)＝b(i)^Hv(n)，并应用归一化；

·if步数n＜＝3(或者作为阈值的其他数目)

{

·应用取决于n的误差步长e(n)(固定的或者可变的)；if real(A(i，n)-A(i，n-1))＞＝0，

报告EMI比特“1”，以指示re(i，n)＝1；

else

报告EMI比特“0”，以指示re(i，n)＝-1；

end if

·针对虚部imag(A(i，n)-A(i，n-1))进行与上述类似的处理，以报告im(i，n)；

}

·else if步数n＞3(或者作为进入跟踪模式的阈值的其他数目)

{

·与在步数3中情况一样应用e(n)；

·使用如上相同方法来报告EMI(现在是跟踪模式)；

}

·end if

·更新A(i，n)＝A(i，n-1)+(re(i，n)+j*im(i，，n))*e(n)；

·更新报告步数n＝n+1；

}

在eNB处对整体报告过程中的EMI信息的使用：

1)初始化投影值的集合(即，误差向量的元素)A(i，0)＝0，其中，i＝1，...，I，I是基b(i)的维度，以及b(i)是由PMI来选择的正交基中除了PMI向量之外的向量。

2)确定初始误差步长e(1)＝e；

3)针对每个EMI报告步数n(n＞＝1)，以及针对每个维度i(i＝1，...，I)

{

·接收所报告的EMI比特，并确定误差步长e(n)；

·针对一个投影的实部，如果该比特是1，设置re(i，n)＝1；否则，设置re(i，n)＝-1；针对虚部im(I，n)应用相同的处理。

·更新A(i，n)＝A(i，n-1)+(re(i，n)+j*im(i，n))*e(n)；

·基于i，重构特征向量v(n)＝v_pmi+sum[A(i，n)*b(i)]；

·将所重构的特征向量归一化为范数1；

·更新报告步数n++；

}

在UE处，一旦PMI改变，重新启动上述的EMI报告算法(称为EMI重置)。存在与PMI/EMI报告的重新启动过程有关的两个选项。一个选项是配置PMI/EMI报告的固定周期，以及当报告周期过期时，重新启动报告过程。第二选项是：当在每个PMI报告时刻针对信道向量(或者主特征向量)进行码本搜索之后，每次在UE获得不同的PMI时，重置并重新启动EMI报告过程。在eNB从之前报告的PMI接收到不同的PMI之后，可以在eNB处确定重新启动该过程的指示。

根据本发明的又一实施例，产生误差向量的用于报告的极表示。该方案与上述整体报告方案的非常类似之处在于：UE在每个EMI报告中更新最新的特征向量测量。然而，误差向量的元素的表示在极平面中，而不是在笛卡尔平面中。重写公式(1)，我们得到

$v_I=v_{\mathrm{PMI}}+v_e=v_{\mathrm{PMI}}+\underset{i}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{Ap}(i,n)b\left(i\right)---\left(3\right)$

其中，Ap(i，n)表示在EMI反馈时刻n处，误差向量在基的第i个维度上的投影。此处，我们如下表示极坐标中的复数Ap(i，n)：

Ap(i，n)＝r(i，n)exp(jθ(i，n))             (4)

其中，r(i，n)是范数，且θ(i，n)是Ap(i，n)的相位。现在，我们可以表示Ap(i，n)的范数和相位，而不是A(i，n)的实部和虚部。例如，假设我们想要以两个比特来表示Ap(i，n)。我们可以各使用一个比特来表示每个分量r(i，n)和θ(i，n)。与之前的部分类似，我们可以写：

r(i，n)＝r(i，n-1)+Sr(i，n)*Δr(n)               (5)

θ(i，n)＝θ(i，n-1)+Ss(i，n)*Δθ(n)            (6)

其中，Δr(n)和Δθ(n)分别表示范数和相位的步长，以及Sr(i，n)和Ss(i，n)表示对应的符号比特，符号比特是如下确定的：

以及

为了初始化，针对要优化的一些值r^*，我们可以设置r(i，0)＝r^*，以及θ(i，0)＝π/2。此外，可以将范数和相位的步长设置为固定的或可变的。我们可以采用与上面给出的具有限定的初始值的算法相同的算法。此外，可以动态设置针对范数和相位的报告频率，因为一般来说，相位报告比范数报告需要更多的比特。例如，在一个EMI报告中，我们可以发送1比特范数和1比特相位，在下一个EMI报告中，我们可以将两个比特都分配给相位报告。

现在参考图12，示出用于评估反馈方案的性能的蒙特卡洛链路级仿真结果和仿真条件。在此假设4乘2DL MU-MIMO。绘制使用上述不同方法的新提议的仿真结果的图，即，推出了二进制码报告、可变步长整体报告以及固定步长整体报告。在图中，实线(红色)示出使用本文描述方案的结果；虚线(蓝色)示出使用现有方案的结果。除了使用本文描述的方案的仿真结果之外，为了比较，还包括了没有量化的短期(1ms)协方差矩阵的结果PMI+以及PMI方法。在PMI+方法中，向eNB报告PMI和最佳伴随PMI，以执行MU-MIMO配对。

要注意到在仿真中，针对新推出的方案，在两个PMI报告之间每10ms报告一次PMI且每1ms报告一次EMI。每个EMI包括包含6比特。对于现有的方案COVM、PMI和PMI+，每1ms发生一次报告。

从图12还可以看出，协方差矩阵方法提供了最佳的吞吐量结果，然后使用其作为用于比较其他方案的上界。此外，可以看出，PMI反馈方法具有由于量化误差而造成的最差的吞吐量性能，并且在比较中可被用作下界。从图12中还可以看出，本文描述的当前方法的性能更接近协方差矩阵(COVM)方法的性能，并且比版本8PMI反馈方法的性能好很多。

总而言之，可以看出，本公开描述了灵活和高效的EMI反馈方案，其具有以下方面。

1.EMI的可配置反馈报告可以通过渐进的方式来降低实际特征向量和在eNB处重构的特征向量之间的误差。可以使用EMI作为可选的反馈信息，以提高eNB处的重构的CSI准确度，并由此提高DLMU-MIMO性能。

2.eNB具有根据信道条件和业务负荷来配置PMI和/或EMI报告的灵活性。在低移动性和高相关的场景中，可以降低规律的PMI报告的频率，以支持更多的EMI反馈报告，从而提高CSI准确度。

3.当eNB具有大量的UE要调度时，还可以在高业务负荷情况下配置附加的EMI反馈。在使用附加的EMI报告的情况下，可以由eNB来更准确地重构实际特征向量，并因此将允许eNB通过预编码形成更准确的波束，以提高MU-MIMO性能。

4.可以实现后向兼容性，即，eNB具有请求UE仅发送PMI报告而不发送任何EMI报告或者发送这两个报告的选择。

5.在eNB处使用更准确重构的CSI的情况下，基于来自UE的SU-CQI反馈，eNB处的MU-CQI(信道质量指示符)预测将更加准确。这还导致提高的调制和编码方案(MCS)预测准确度，提高的调制和编码方案预测准确度导致改进的链路自适应和更好的配对选择。

6.还可以将该方案扩展为支持子频带PMI反馈。例如，可以反馈宽PMI，而可以使用EMI报告来反馈针对每个子频带的PMI，即，仅反馈子频带特征向量和宽频带PMI之间的误差向量。在低频选择性信道中，这可以是特别有效的。

7.可以在时间和频率方向上同时应用该方案，对于低频选择性信道和低移动性UE，这可以是特别有效的。

8.所提出的方案可以逐步提高eNB处的特征向量准确度，或者针对信道随着时间的改变来跟踪特征向量。可以将所描述的方案扩展到高秩PMI反馈。可以将本文描述的方案扩展到最佳伴随PMI报告。因为eNB从每个UE收集更准确的特征向量信息，可以进行更准确的UE配对决定，以提高整体的系统性能。

9.可以将长期协方差信息与本文描述的方案相合并，以进一步降低反馈开销。

10.还可以将该方案扩展到支持CoMP(协作多点)传输。在该情况下，对UE的发送点可以来自不同小区，即服务小区和多个协作小区。UE的服务小区可以配置UE的PMI和EMI报告，以及PMI和EMI报告可被发送给服务小区。可以在服务小区处进行特征向量的重构，并向协作小区分发该特征向量的重构。备选地，可以向每个协作小区直接反馈所报告的PMI和EMI，每个协作小区可以负责重构其自己的CSI。

将意识到，可以在需要用于波束成形的准确信道状态信息的任何无线通信系统中，或者在可以通过调整传输以考虑当前信道条件来改进链路性能的任何无线通信系统中，实现以上方案。通常将涉及在接收机和发射机之间传送信道信息的方案称为闭环方法。参考图13，图13是示出可以与本申请的设备和方法的优选实施例一起使用的移动设备和基站的框图。基站102(eNB)的实现包括用于最大化信号电平的预编码和波束成形逻辑电路1307。UE 104可以向基站102报告回信道状态信息(CSI)，以用于后续传输。在闭环波束成形MIMO系统中，eNB 102利用来自UE的信道信息反馈，以使用在先权重(例如，从信道矩阵提取的预编码矩阵)形成去往UE 104的波束。基站(eNB)包括调度器1008，调度器1008管理针对到UE 104的传输的数据和控制信息的调度。

存储器1309存储用于波束成形的在先权重。波束成形暗示了使用多根天线来形成发送或接收波束；通过这种方式，增加UE 104处的信噪比。可以使用该技术来提高特定数据速率的覆盖，并提高系统频谱效率。从而，可以将波束成形应用于下行链路和上行链路。

UE包括用于向基站(eNB)传送信道信息的反馈模块1314，信道信息是例如信道质量信息(CQI)和信道状态信息(CSI)。由此，测量模块1316提供与通信信道(例如下行链路)的状态有关的测量参数。该反馈机制提供信息，以使得eNB可以使用例如量化的信道响应或量化的预编码权重来执行DL上的闭环传输。此外，存储器1318允许存储预编码权重，作为闭环MIMO机制的一部分。UE包括调度器1320，以如上所述地调度上行链路上的传输或者调度反馈报告。

本文描述的实施例是具有与本申请的技术的要素相对应的要素的结构、系统或方法的示例。该书面描述可以使本领域技术人员能够作出和使用具有备选要素的实施例，该备选要素类似地对应于本申请的技术要素。从而，本申请的技术的期望范围包括与本文描述的本申请的技术没有区别的其他结构、系统或方法，以及还包括与本文描述的本申请的技术没有实质区别的其他结构、系统或方法。

Claims (25)

1.一种用在无线通信系统中的用户设备(UE)操作的方法，所述无线通信系统具有基站，所述方法包括：

测量所述UE和所述基站之间的信道；

由所述UE使用码本来确定量化估计，以对所测得的信道进行近似；

计算所述量化估计的误差测量；以及

向所述基站发送所述误差测量和所述量化估计，以由所述基站在重构实际信道向量时使用。

2.根据权利要求1所述的方法，所述误差测量是与所述量化估计和所测得的信道之间的差相对应的误差向量。

3.根据权利要求2所述的方法，包括：确定所测得的信道的特征向量。

4.根据权利要求2所述的方法，所述特征向量是从所测得的信道的奇异值分解(SVD)取得的主特征向量。

5.根据权利要求1所述的方法，在一个或多个消息中发送所述误差测量。

6.根据权利要求1中所述的方法，包括以下步骤：将所测得的信道投影到正交基向量的集合上，其中，所述基的一个维度至少由包括基信息在内的所述量化估计来形成，而所述误差测量包括在所述基的剩余维度上的投影。

7.根据权利要求6所述的方法，发送所述误差测量的步骤包括：在发送之前，以二进制格式表示所述误差向量的实分量和虚分量，以及最先发送符号比特，之后发送每个所述分量的最高有效位。

8.根据权利要求7所述的方法，包括：发送每个所述分量的后续比特。

9.根据权利要求6所述的方法，发送所述误差测量的步骤包括：发送在每个所述基维度上的每个投影误差与之前报告的误差测量之间的差的实分量和虚分量的符号比特。

10.一种用在无线通信系统中的基站操作的方法，包括：

在所述基站处，从用户设备(UE)接收信道的误差测量和量化估计，所述量化估计是对所述UE和所述基站之间所测得的信道的基于码本的近似，所述误差测量是与所述量化估计和所测得的信道之间的差相对应的误差向量；以及

通过对所述量化估计应用所述误差测量，导出在所述基站和所述UE之间的信道向量，在所述基站处重构所述信道。

11.根据权利要求10所述的方法，所述信道向量是信道的主特征向量。

12.根据权利要求10所述的方法，所述误差测量包括：在连续的时间间隔上分别接收到的多个误差消息。

13.根据权利要求12所述的方法，包括以下步骤：在各时间间隔之后，将接收到的所述多个误差消息组装为误差测量。

14.根据权利要求12所述的方法，包括：通过组合在所述连续的时间间隔上接收到的误差消息，导出在每个连续的时间间隔处的所述误差测量。

15.根据权利要求12所述的方法，包括：接收误差步长。

16.根据权利要求15所述的方法，所述误差步长是在所述UE处确定的。

17.根据权利要求12所述的方法，所述误差步长是固定且预定的。

18.根据权利要求12所述的方法，所述误差步长是可变且预定的。

19.根据权利要求12所述的方法，所述重构包括：对所述误差消息应用所述误差步长，以导出所述误差测量，然后导出所述信道向量。

20.根据权利要求19所述的方法，在正常模式下，针对具有固定或可变误差步长的预定数目的步阶，应用所述误差步长。

21.根据权利要求19所述的方法，在跟踪模式下，在预定数目的步阶之后，应用另一固定的小误差步长。

22.根据权利要求1所述的方法，所述误差测量以极坐标表示。

23.一种在无线通信系统中操作的移动设备，所述无线通信系统具有基站，所述移动设备包括：

处理器，被配置为：

测量所述UE和所述基站之间的信道；

使用码本来确定量化估计，以对所测得的信道进行近似；

计算所述量化估计的误差测量；以及

向所述基站发送所述误差测量和所述量化估计，以由所述基站在重构实际信道向量时使用。

24.一种MIMO系统，包括：

移动设备，具有被如下配置的处理器：

测量所述移动设备和基站之间的信道；

使用码本来确定量化估计，以对所测得的信道进行近似；

计算所述量化估计的误差测量；以及

向所述基站发送所述误差测量和所述量化估计，以由所述基站在重构实际信道向量时使用。

25.根据权利要求24所述的系统，其中，所述基站包括被如下配置的处理器和通信子系统：

在所述基站处，从所述移动设备接收信道的所述误差测量和所述量化估计；以及

在所述基站处，通过对所述量化估计应用所述误差测量，来重构所述实际信道向量的表示。

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