CN103427950B - 用于确定预编码矩阵的装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及用于确定预编码矩阵的装置和方法。提供了一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置。所述装置包括协方差矩阵值提供器、实部确定器和预编码矩阵确定器。预编码矩阵确定器适合于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵，其中预编码矩阵确定器被配置成基于一个或多个实协方差值中的至少一个来确定目标预编码矩阵。

Description

用于确定预编码矩阵的装置和方法

技术领域

本发明涉及一种用于确定预编码矩阵的装置和方法，并且特别地，涉及用于一种从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置和方法，所述预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中数据流将由发射器发送。

背景技术

长期演进(LTE)(见3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理层概述。3GPP技术规范36.201版本8，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2009年12月)是第三代合作伙伴计划(3GPP)的标志，其目的在于成为下一代移动网络技术。在LTE中，存在不同的传输模式(TM)，其可以被分成开环和闭环传输，参见例如3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理层规范，3GPP技术规范36.213版本8，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2009年12月，演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理层规范，3GPP技术规范36.213版本9，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2010年3月，和3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理层规范，3GPP技术规范36.213版本10，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2010年12月。为了提供可靠通信，用户设备(UE)必须估计其信道。如名称“闭环”所表示，UE向eNodeB提供被称为信道状态信息(CSI)的信息。CSI与信道的瞬时状态有关，参见，例如3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理通道和调制，3GPP技术规范36.211版本8，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2009年12月，3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理信道和调制，3GPP技术规范36.211版本9，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2010年3月，和3GPP.演进通用陆地无线接入(e-utra)；物理信道和调制，3GPP技术规范36.211版本10，第三代合作伙伴计划，索菲亚安替城，2010年12月。

可以被反馈的一个参数是预编码矩阵索引(PMI)。预编码向量是一种特殊的预编码矩阵，其中预编码向量是仅仅包含单个列的预编码矩阵。预编码矩阵/预编码向量被存储在码本中并且为eNodeB和UE两者所知，因此仅仅反馈索引就已足够，以便节省传输带宽。在下文中，参考了预编码向量，然而该概念、解释和教导还适合于预编码矩阵。

如已表明的，UE可以选择预编码向量。取决于发射天线的数量，存在多个预编码向量。这些预编码向量中的哪一个能最大化信号能量是先验未知的。依据现有技术，首先，为所有预编码向量单独地确定信号能量，然后，比较预编码向量的信号能量，以便反馈最适当的预编码向量索引(或者分别地反馈预编码矩阵索引)。此类确定过程和比较是耗能且耗时的。可以断定宝贵的时间和能量被浪费，这两者在每个UE处都是有限的资源。

在下文中，将使用部署了矩阵向量微积分用于描述系统结构和信号处理的复基带符号。向量与矩阵可以由加粗的小写字符或者大写字符来表示。

矩阵I_k是k维的单位矩阵。此外，(·)^*和(·)^H分别表示共轭和厄密共轭运算。标量值的大小用|·|表示，其中欧几里德范数||·||₂将被用于向量。欧几里德范数的下标在下文中将被省略。

在下文中，考虑LTE版本8、9或者10系统中在eNodeB处使用N_T个发射天线、在UE处使用N_R个接收天线的闭环传输。系统模型由如下公式定义：r＝Hpd+n(1)

并且描述了使用信道使用预编码向量的符号的传输。UE接收其中是零均值循环对称复高斯噪声向量。

依据现有技术，UE报告可用预编码向量集合中产生最大信号能量||Hp_i||²的预编码向量的索引i。为了获得用于M个子载波的最佳PMI，依据现有技术，必须计算下列式子：

其中是预编码向量的数量，且其中N_T是在eNodeB处发射天线的数量。依据现有技术，通过分析所有可能的预编码向量并且搜索适当的索引来执行穷举搜索。对于N_T＝2发射天线和N_T＝4发射天线的情况，分别地存在4个和16个不同的预编码向量。

发明内容

提供了一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置。预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中数据流将由发射器发送。该装置包括协方差矩阵值提供器、实部确定器和预编码矩阵确定器。

协方差矩阵值提供器适合于提供一个或多个复协方差矩阵值，其中一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合。

实部确定器被配置成确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中一个或多个实协方差值是实数。

预编码矩阵确定器适合于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵，其中预编码矩阵确定器被配置成基于一个或多个实协方差值中的至少一个来确定目标预编码矩阵。

提供了一种算法，其提供了与现有技术相同的结果，但是显著地降低了运算步骤数。与现有技术相反，不必分析所有可能的预编码向量。在现代的现场可编程门阵列(FPGA)或者数字信号处理器(DSP)中，计算所有组合是实时可行的，但是每个运算步骤都使用在移动设备中是有限资源的能量。如果UE以闭环工作，可能频繁地计算预编码向量的索引，因此应用复杂度与现有技术相比小于三分之一或者四分之一的算法导致相当大地节约了在UE处的功率消耗。此外，显著地降低了所需的计算时间。

根据发射天线的数量，基于预编码的空间复用传输的LTE规范包括分别地用于2个和4个发射天线配置的总数为4个预编码向量和16个预编码向量。最佳预编码向量的合适的选择需要了解发射器处当前的信道状态。在LTE预编码下行链路闭环传输中，移动终端或者用户设备(UE)将测量信道特性并确定预编码矩阵索引(PMI)、信道质量指示符(CQI)和/或秩索引(RI)。在该上下文中，预编码矩阵的称呼是通用的表示。在下文中，这些解释指代预编码向量或者预编码矩阵的一列，例如预编码矩阵的第一列，其也导致视为预编码向量。然而，预编码矩阵具有多于一列的其他实施例考虑预编码矩阵的所有列，例如以与例如用于预编码向量(其列)所解释的同样方式来处理预编码矩阵的其他列。

最适当的PMI将被发送给基站(eNodeB)，其将帮助eNodeB选择预编码向量以改善总体系统性能。因为信道状态可以随着时间而快速改变，对于系统来说，在这样的闭环系统中避免过度的延迟是重要的。通过限制码本选择的数量实现了信令开销和相关联反馈延迟的减少。然而减少选择数量还可以限制可能的调整数量，因而降低预编码的有效性。另一方面，这些预编码向量中的哪个会最优化性能是先验未知的，因此首先必须单独地评估所有预编码向量，并且必须将所有结果彼此比较以便反馈最适当的PMI。这种现有技术的过程导致浪费了宝贵的能量，这导致每个UE上的有限资源。

依据实施例，提供了一种新开发的算法，其提供与现有技术方法相同的结果，但是显著地降低运算步骤的数量(计算量)。取代执行对所有预编码向量的穷举搜索，这种算法采用

·预编码向量的数学特性(预编码向量的第一元素一直恒定，并且其他元素改变，但是它们被限制在不同值的有限集合中)，

·MIMO信道协方差矩阵(厄密共轭)的结构，和

·信道矩阵和预编码向量之间的对准。

在一个实施例中，在2个发射天线的情况下，所提供的实施例的算法限制于仅一个系数的分析，并且确定最大化欧式平方的预编码向量的索引。此外在一个实施例中，在4个发射天线的情况下可能存在4个待分析的系数。所提供的算法与现有技术水平相比，减小了待分析的预编码向量集。因而与用于2个发射天线的现有技术方法相比，复杂度可以降低超过4倍，并对于4个发射天线可以降低3倍。如果UE闭环工作，那么必须频繁地计算PMI，因此应用与现有技术解决方案对比具有低于三分之一甚至四分之一的复杂度所发明的算法导致在UE处的功率消耗相当大地节省。

依据一个实施例，提供了一种移动通信设备。所述移动通信设备包括基带处理器、天线和用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置。预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中数据流将由发射器发送。用于确定目标预编码矩阵的装置包括协方差矩阵值提供器、实部确定器和预编码矩阵确定器。

协方差矩阵值提供器适合于提供一个或多个复协方差矩阵值，其中一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合。

实部确定器被配置成确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中一个或多个实协方差值是实数。

预编码矩阵确定器适合于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵，其中预编码矩阵确定器被配置成基于一个或多个实协方差值中的至少一个来确定目标预编码矩阵。

在另一实施例中，提供了一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的方法。预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中数据流将由发射器发送。所述方法包括提供一个或多个复协方差矩阵值，其中一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合。所述方法更进一步地包括确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中一个或多个实协方差值是实数。最后，所述方法包括从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵，其中预编码矩阵确定器被配置成基于一个或多个实协方差值中的至少一个来确定目标预编码矩阵。

附图说明

图1图示了依据一个实施例的一种用于确定目标预编码矩阵的装置，

图2图示了描述了具有3个发射天线的发射器、具有2个接收天线的接收器、相应的信道矩阵、相应的预编码向量和相应的复协方差矩阵的通信系统的设置，

图3图示了在数据流的分量上应用预编码向量的效果，以及

图4图示了描述了一种用于确定目标预编码向量的方法的步骤的流程图。

具体实施例

图1图示了一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置。预编码矩阵候选适合于应用在数据流上。此外，数据流将由发射器发送。该装置包括协方差矩阵值提供器110、实部确定器120和预编码矩阵确定器130。

协方差矩阵值提供器110适合于提供一个或多个复协方差矩阵值，其中一个或多个复协方差矩阵值是复数。一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合。例如，信道协方差矩阵可以是从表示发射器天线和接收器天线之间关系的信道矩阵H得到的多输入多输出信道协方差矩阵。然后，信道协方差矩阵可能是信道矩阵H的厄密共轭复矩阵和信道矩阵H本身的矩阵积。协方差矩阵值提供器110可以适合于向实部确定器120提供复协方差矩阵值。这通过箭头115指示。

此外，图1描述了实部确定器120。在一个实施例中，实部确定器120被配置成确定复协方差矩阵值中的至少一个和预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部。对于这点，在这样一个实施例中，预编码矩阵候选可用于实部确定器120，其由虚线箭头127指示。在两个实施例中，实部确定器120被配置成获得一个或多个协方差值，其中一个或多个实协方差值是实数。此外，实部确定器120适合于向预编码矩阵确定器130提供一个或多个实协方差值。这通过箭头125指示。

此外，图1图示了预编码矩阵确定器130。预编码矩阵确定器130被配置通过比较至少一个实协方差值与至少一个其他值而从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵。例如，可以预先确定至少一个其他值。依据另一实施例，实协方差值的一个与所有或者至少一些其他实协方差值进行比较，例如，以确定实协方差值的最大值。在一个实施例中，具有被分配给它的实协方差值即最大协方差值的预编码矩阵候选被选为目标预编码矩阵。预编码矩阵确定器130还可适合于提供目标预编码矩阵，如箭头135所示。

预编码矩阵候选可以具有多个列与多个行，其中每个系数可以与发射天线之一相关并可能与特定子带相关。然而，是特殊类型的预编码矩阵的预编码向量只具有单个列。它们的分量与发射器的发射天线相关。

图2更详细地图示了信道矩阵与复协方差矩阵。此外，描述了发射器201与接收器202。发射器201包括第一发射天线211、第二发射天线221和第三发射天线231。接收器202，例如移动电话，例如智能电话，包括第一接收天线212和第二接收天线222。从第一发射天线211到第一接收天线212的信道用箭头h₁₁表示。从第一发射天线211到第二接收天线222的信道用h₂₁表示。其他信道用h₁₂、h₂₂、h₁₃和h₂₃表示。表示从发射天线到接收天线的信道的信道矩阵H在方框240中示出。信道矩阵具有3列，因为有3个发射天线。此外，信道矩阵具有2行，因为有2个接收天线。因而，该矩阵具有表示从发射天线到接收天线的信道的6个复系数。

此外，图2在方框250中描述了一种预编码向量。因为有3个发射天线，所以预编码向量包括3个分量p₁₁，p₁₂和p₁₃。

此外，方框260图示了复协方差矩阵R。在图2的示例中，复协方差矩阵R可以用公式R＝H^HH来定义。这样的复协方差矩阵R被称为多输入多输出信道协方差矩阵，因为它是基于表征了从具有多个发射天线的发射器到具有多个接收天线的接收器的信道的信道矩阵H来形成的。

实施例是基于通过使用预编码向量的数学特性来降低复杂度的概念。

在下文中，呈现了不同的实施例。第一组实施例涉及在2个天线端口上的传输。随后，呈现了另一组涉及在4个天线端口上传输的实施例。

首先，更详细地展现在2个天线端口上的传输。用于在2个天线端口上传输的预编码向量可以描述成：

$\begin{array}{cccc}{p}_1=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)& p_2=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right)& p_3=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ j\end{array}\right)& p_4=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -j\end{array}\right)\end{array}---\left(4\right)$

或者以更通用的形式：

$p_i=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ v_i\end{array}\right)$

其中

v_i＝(1，-1，j，-j)

只具有一个自由度。v_i是预编码向量的分量。

公式(3)中的矩阵R通过使用厄密共轭矩阵运算的对称性，可以被写成：

$\begin{array}{c}R=\underset{j=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{H}_j^H{H}_j\\ =\underset{j=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j^H{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j\\ =\underset{j=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}^{*}& h_{21}^{*}\\ h_{12}^{*}& h_{22}^{*}\end{array}\right)}_j{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j\\ =\underset{j=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{\left(\begin{array}{cc}|h_{11}{|}^2+|h_{21}{|}^2& h_{11}^{*}{h}_{12}+h_{21}^{*}{h}_{22}\\ h_{11}{h}_{12}^{*}+h_{21}{h}_{22}^{*}& |h_{12}{|}^2+|h_{22}{|}^2\end{array}\right)}_j\\ =\left(\begin{array}{cc}{r}_{11}& r_{12}\\ r_{21}& r_{22}\end{array}\right)\\ =\left(\begin{array}{cc}{r}_{11}& r_{12}\\ r_{12}^{*}& r_{22}\end{array}\right),\end{array}---\left(5\right)$

其中H_j表示用于子载波j的信道矩阵。预编码向量p和P^H分别表示为。

计算矩阵向量积p^HRp并应用矩阵R的对称性，得到

如公式(7)中所示，仅仅分析R的一个系数r₁₂就已足够。表1中给出了确定预编码向量的算法。相同概念将会被用于eNodeB处4个发射天线端口的情况。

表格1∶用于v_i的算法

在以上描述的一些实施例中，目标预编码矩阵是目标预编码向量，并且是从公式(4)展示的预编码向量候选中选出来的。

$\begin{array}{cccc}{p}_1=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)& p_2=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right)& p_3=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ j\end{array}\right)& p_4=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -j\end{array}\right)\end{array}---\left(4\right)$

还可以用于上述实施例的、公式(1)中的符号是待发送的数据流的符号。

r＝Hpd+n (1)

此外，上述实施例中，如公式(5)所定义的矩阵R可以是具有2行和2列的多输入多输出信道协方差矩阵。公式(5)、公式(7)或者表格1中的非对角线要素r₁₂可以作为复协方差矩阵值之一提供并可以是复数。

在一个实施例中，实部确定器可以被配置成确定非对角线元素r₁₂的实部，作为一个或多个实协方差值之一。在这样一个实施例中，预编码矩阵确定器可以被配置成基于非对角线元素r₁₂的实部，作为一个或多个实协方差值之一，来确定目标预编码向量。依据一个实施例，这种确定是依据表格1提供的算法来实施的。

表格1中，实协方差值的第一绝对值和复协方差矩阵值r₁₂之一的虚数的第二绝对值进行比较；

(参见表格1的算法的行1)。

依据另一实施例，实部确定器可以被配置成确定复协方差矩阵值r₁₂和每一个预编码矩阵候选的分量v_i的组合的实部，以获得4个实协方差值在这样一个实施例中，预编码矩阵确定器可以被配置成通过应用公式(7)的最后一行，基于4个实协方差值来确定目标预编码矩阵：

在一个实施例中，不确定公式(5)的多输入多输出信道协方差矩阵R的主对角系数，例如不确定矩阵R中具有相同的列索引和行索引的系数，例如不确定公式(5)的矩阵R中的系数r₁₁和r₁₂。

在一个实施例中，多输入多输出信道协方差矩阵的一个或多个非对角线系数中的每一个都是一组一个或多个矩阵积的乘积系数。例如如果R＝H^HH，并且如果H被定义为

$\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)$

则矩阵H的共轭转置矩阵H^H被定义为

$\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}^{*}& h_{21}^{*}\\ h_{12}^{*}& h_{22}^{*}\end{array}\right)$

并且两个矩阵的矩阵积R为

$\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}^{*}& h_{21}^{*}\\ h_{12}^{*}& h_{22}^{*}\end{array}\right)\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)$

在另一实施例中，多输入多输出信道协方差矩阵的一个或多个非对角线系数中的每一个都是该组矩阵积的乘积系数的总和。

例如，参见公式(5)的行3：

$\underset{j=0}{\overset{M-1}{\Σ}}{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}^{*}& h_{21}^{*}\\ h_{12}^{*}& h_{22}^{*}\end{array}\right)}_j{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j$

那里，该组信道矩阵包括每个子载波j的信道矩阵。

${\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j$

此外，该组矩阵积包括每个子载波j的矩阵积。

${\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}^{*}& h_{21}^{*}\\ h_{12}^{*}& h_{22}^{*}\end{array}\right)}_j{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j$

此外，公式(5)的多输入多输出信道协方差矩阵R的非对角线系数因此是该组矩阵积的乘积系数的总和。

在下文中，呈现了一个例子。为简单起见，假定M＝1，因此R＝H^HH。H和R的可能实现可以是

并且因此

$R=\left(\begin{array}{cc}3.0756& -1.2251-2.5545j\\ -1.2251+2.5545j& 11.1432\end{array}\right)$

传统方法旨在分析所有可能的预编码向量p_i，i∈{1，...，4}，并且报告具有最大平方欧几里得范数||Hp_i||²的索引i，如下：

·

·

·

·

→max{5.8843,8.3345,9.6639,4.5548}＝9.6639(i＝3)

最大化给定矩阵H的能量的预编码向量是p3。使用表格1描述的算法，其限制矩阵R的系数r₁₂＝-1.225-2.5545j，也能得到同样结果。很明显，并且因此不满足表格1的行1，并且算法执行表格1的行(5)。由于根据行(7)设置v＝j并返回v。

图3示了公式(7)的几何表示。r₁₂和v，v∈{1，j，-1，-j}的乘积在几何学上相当于将r₁₂分别地转动0°，90°，180°和270°。关于r₁₂＝-1.2251-2.5545j，系数位于象限Q₃中。由于公式(7)和最佳解决方案是将r₁₂转动90°，其相当于r₁₂与j相乘。因此，r₁₂变换到象限Q₄。

图4图示了一种流程图，描述了一种用于确定目标预编码向量的方法步骤。所述方法类似于表格1中所示的算法。在步骤410中，提供了复协方差矩阵值r₁₂的实部和虚部。然后，在步骤420，确定是否大于如果大于，然后在步骤430，确定是否大于0，如果还大于，设置v_i为1(步骤440)，否则设置v_i为-1(步骤450)。然而，如果在步骤420确定了不大于则在步骤460检查是否大于0。如果是，则设置v_i为-j(步骤470)，否则设置v_i为j(步骤480)。

在下文中，考虑复杂度。符号用于表示运算的复杂度。关于现代数字信号处理器(DSP)，确定了以下运算及其复杂度。关于传统方法，我们首先计算矩阵向量积。

并且

对于单个预编码向量得到次运算。由于4个不同预编码向量p_i，i∈{1，...，4}，运算不能不重复4次，得到次运算。最后搜索并报告最大化能量的预编码向量所对应的索引。假设搜索过程的最坏情况是进行次比较。因此，传统方法总共需要次运算。

关于上述实施例的复杂度降低方法，首先预先计算∶

考虑表格2中给出的每个运算的复杂度，表格1中的算法复杂度概括在表格3中。

上述实施例的复杂度降低算法具有低于现有技术超过4倍的总复杂度

表格3:表格1中的算法的复杂度

在下文中，呈现了涉及在4个天线端口上传输的实施例。

计算用于eNodeB处单层4个天线端口上传输的预编码向量，对于s＝1可以获得下列预编码向量，使用

$W_n^{\left\{s\right\}}=I_4-2\·u_n{u}_n^H/u_n^H{u}_n$

$W_n^{\left\{s\right\}}=\left(p_n,p_n^{\′},p_n^{\′\′},p_n^{\′\′}\right)$

$\begin{array}{cccc}{p}_1=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5\\ 0.5\\ 0.5\end{array}\right)& p_5=\left(\begin{array}{c}0.5\\ \frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j\\ 0.5j\\ -\frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j\end{array}\right)& p_9=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5\\ -0.5\\ -0.5\end{array}\right)& p_{13}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5\\ 0.5\\ -0.5\end{array}\right)\end{array}$

$\begin{array}{cccc}{p}_2=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5j\\ -0.5\\ -0.5j\end{array}\right)& p_6=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -\frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j\\ -0.5j\\ \frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j\end{array}\right)& p_{10}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5j\\ 0.5\\ 0.5j\end{array}\right)& p_{14}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ 0.5\\ -0.5\\ 0.5\end{array}\right)\end{array}$

$\begin{array}{cccc}{p}_3=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5\\ 0.5\\ -0.5\end{array}\right)& p_7=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -\frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j\\ 0.5j\\ \frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j\end{array}\right)& p_{11}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5\\ -0.5\\ 0.5\end{array}\right)& p_{15}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5\\ 0.5\\ 0.5\end{array}\right)\end{array}$

$\begin{array}{cccc}{p}_4=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5j\\ -0.5\\ 0.5j\end{array}\right)& p_8=\left(\begin{array}{c}0.5\\ \frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j\\ -0.5j\\ -\frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j\end{array}\right)& p_{12}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5j\\ 0.5\\ -0.5j\end{array}\right)& p_{16}=\left(\begin{array}{c}0.5\\ -0.5\\ -0.5\\ -0.5\end{array}\right)\end{array}$

其中s＝1是矩阵W_n的列向量p_n。

最佳PMIp_i，i∈{1，...，16}最大化接收信号能量||Hp_i||²。取决于UE处接收天线的数量N_R，可以获得不同的信道矩阵

用于UE处1个、2个或者4个接收天线。矩阵R在公式(3)中可以被写成 $R={\Σ}_{j=0}^{M-1}{H}_j^H{H}_j$

其中

并且

因此

与UE处接收天线的数量N_R无关。

因而，通过使用厄密共轭矩阵运算的对称性，我们设定

预编码向量p和P^H分别表示成

计算矩阵向量积p^HRp并应用矩阵R的对称性，得到

左侧的总和是实值，并且不起使公式达到最大值的作用，如下文所示。对于每个元素p_m,m∈{1,…,4}，值|p_m|是恒定的，并且不依赖于m。更进一步地，矩阵R的所有对角元素r_ii都是实值，因此由于对最大化没有贡献，该总和将被忽略。关于p_i的第一项，我们认为是恒定并且对于所有i∈{1，...，16}都是实值，可以简化最大化问题为

然后，来自码本的、用于p₃∈{±0.5,±0.5j}的全部4个可能值都被插入到公式(10)中，并且获得4个方程式，其不得不分别地被最大化。

·

·

·

·

对于情形(A)，表格4中概括了6个预编码向量，其满足p₃＝0.5，即其他全部预编码向量被列在相应的表格中。

对于表格4，可以认为前4种情形(A₁，…，A₄)对于右侧总和具有相同的值。更进一步地，p₂＝p₄成立。前者性质允许出于最大化目的而忽视总和而后者将二维优化问题降低成一维优化问题，导致一种简化解决方案：

其中v_i∈{±1±j}。该解决方案相当于上述解决方案。由于相同方法，我们仅仅必须定义运行表格1的函数估计并且获得如同表格4定义的具有映射的v_i。

v_i＝1 →A₁

v_i＝-1 →A₂

v_i＝j →A₃

v_i＝-j →A₄，

对于<A₁，...，A₄>的情形，在优化问题(A)的方程式中应用v_i，获得公式(12)∶

对于余下的两种情形<A₅，A₆>，在右侧的总和也是恒定的，并且假设p₄＝-p₂成立，因此获得公式(13)∶

其中ω_i∈{±1}，并且此外，获得映射

ω_i＝1 →A₅

ω_i＝-1 →A6.

对于<A₅,A₆>的情形，在优化问题(A)的方程式中应用ω_i，获得公式(14)∶

如果第一集合max{<A₁,…,A₄>}的最大值大于第二集合max{<A₅,A₆>}的最大值，我们不得不寻找第一集合的最佳索引，否则就在第二集合中寻找。使用

A_i＝arg max{arg max{<A₁，...，A₅>}，arg max{<A₅，A₆>}}，(15)

我们从(A)中设定可能候选值，设置：

其中索引i是表格4中用于p₂和p₄的相应的行数。

用于优化问题(B)的程序是类似的，将省略详细说明。反而，该算法如表格8所示。

关于表格5，除了总和2p₂ ^*p₄可以被忽略的情形，没有对称性能被使用。因此获得

并且简化成

使用

并且C被设置为C₁或者C₂。来自C中的可能候选的值计算成

用于优化问题(D)的程序是类似的，将省略详细说明。反而，该算法如表格11所示。

执行全部4个用于p₃∈{±0.5,±0.5j}的算法，导致一组实数值Ω_ψ＝(Ω_A,Ω_B,Ω_C,Ω_D)。最后我们只得选择

${\tilde{p}}_{\mathrm{\&psi;}}=\arg \underset{\mathrm{\&psi;}\&Element;\left\{A,B,C,D\right\}}{\max }\left\{{\mathrm{\&Omega;}}_{\mathrm{\&psi;}}\right\}---\left(18\right)$

并且直接从ψ获得p₃。在最后的步骤中，我们必须在相应的表格中搜索p₂和p₄。

依据那些上述实施例，其描述了在4个天线端口上的传输，从上述多个16个预编码向量候选p₁到p₁₆中确定目标预编码向量作为目标预编码矩阵。

一个或多个复协方差矩阵值中的每一个可以是信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合，例如公式(11)的最后一行的组合：

$\left(r_{12}+r_{14}+r_{23}^{*}+r_{34}\right)$

实部确定器可以被配置成确定至少一个复协方差矩阵值和预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值。在公式(11)的最后一行，上述复协方差矩阵值与每个预编码向量候选的分量组合在一起，并且对于每个预编码向量候选确定实协方差值，再次参见公式(11)的最后一行：

此外，预编码矩阵确定器可以被配置成基于一个或多个实协方差值确定目标预编码向量。

在下文中，呈现了用于在4个天线端口情形中确定目标预编码向量的例子。

为简单起见假定M＝1，因此R＝H^HH。H和R的可能实现可以分别是

$H=\left(\begin{array}{cccc}-0.9545+0.5140j& 0.5054+0.6282j& 0.9963-2.0819j& 0.5072+0.9689j\\ 2.1460-0.2146j& -0.1449-0.8111j& 1.0021+1.0171j& 1.1528-1.2102j\\ 0.5129+0.2078j& -0.0878-0.7558j& 0.4748+0.2299j& 0.3457-0.0723j\\ -0.0446-0.5567j& 1.0534-0.5724j& -0.8538-0.5338j& 0.7316-0.1707j\end{array}\right)$

和

$R=\left(\begin{array}{cccc}6.4449& -0.2269-2.3886j& 0.5378+3.4406j& 2.9721-3.2294j\\ -0.2269+2.3886j& 3.3451& -2.5838-1.7250j& 2.5723+1.7881j\\ 0.5378-3.4406j& -2.5838+1.7250j& 8.6581& -1.9737+0.0586j\\ 2.9721+3.2294j& 2.5723-1.7881j& -1.9737-0.0586j& 4.6787\end{array}\right)$

传统方法是分析全部可能的预编码向量p_i,i∈{1,...,16}，并且报告具有最大的平方欧几里德范数||Hp_i||²的索引i。

用于给定信道矩阵H中预编码向量p₁的平方欧几里德范数已经计算为

并且依据表格15中另一个用于预编码向量p_i,i∈{1,...,16}的平方欧几里德范数来求和。最大化给定矩阵H的能量的预编码向量是p₆。使用表格8-11描述的算法获得相同结果，其限制于矩阵R的系数集{r₁₂,r₁₃,r₁₄,r₂₃,r₂₄,r₃₄}。表格8和表格9中的算法是非常类似的，因此仅仅第一个将被详细地论述。如

$r_A^{\&prime;}=r_{12}+r_{23}^{*}+r_{14}+r_{34}=-1.8123-3.8344j$

(行1)，

因此能够看出

并且

因此v_i＝j并将A’设置成A’＝A₃。对于下一个if子句(表格8的行10)，设置(行2)

并且获得(表格8的行11)，因此A”＝A₆。如已经提到的，表格4中的前4个和后2个情形具有不同的符号，因此它们必须被分别地评估

因此A＝A’＝A₃，并且

(行16)(19)

其中

p₂|A＝0.5j

p₄|A＝0.5j.

由于表格8和表格9的算法类似，仅仅给出结果Ω_B＝4.6686。表格10和表格11的算法十分相似，因此仅仅前者被详细描述。如

(行1)

并且

(行2)

因此

(行4)。因此我们推断C＝C₂.

对于

(行5)成立，其中

$p_2{|}_C=-\frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j$

$p_4{|}_C=\frac{1}{2\sqrt{2}}-\frac{1}{2\sqrt{2}}j$

由于表格10和表格11中算法的类似，仅仅给出Ω_D＝7.9322的结果。集合Ω_ψ＝(Ω_A,Ω_B,Ω_C,Ω_D)＝(3.4722,4.6686,-2.4474,7.9322)对于p₃＝{±0.5,±0,5j}具有最大值。最大值在第四位置并且D＝D₁成立，因此我们从表格7获得所述预编码向量，其中

p₁＝0.5

$p_2=-\frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j$

p₃＝-0.5j

$p_4=-\frac{1}{2\sqrt{2}}+\frac{1}{2\sqrt{2}}j$

由此，报告预编码向量p₆的索引。

在下文中，提供了一种复杂度分析。如以上呈现的同样方式，将研究传统和改进方法的复杂度，假设N_R＝4。运算的复杂度可以在表格2中找到。

首先计算矩阵向量积；

并且

得到用于单个预编码向量的次运算。由于16个不同预编码向量p_i,i∈{1,...,16}，运算必须重复16次，得到次运算。最后必须搜索和报告对应于使能量最大化的预编码向量的索引。假定搜索程序中的最坏情形可以达到次比较。总共传统方法需要次运算。

关于复杂度降低的方法，首先预先计算∶

其导致次运算。表格8/9和表格10/11中算法的复杂度分别地在表格12和13中显示。表格8和9的算法的复杂度相同。此外表格10和11的算法的复杂度也相同。随后在(18)分别地评估表格8，9和10，11中的算法在行16和行5获得的值。在最坏情形下，必须进行3个比较，导致以确定4个值的最大索引。将全部子程序的单独复杂度加和，得到次计算，比传统方法好得多。

表格15：与预编码向量相乘的信道矩阵的平方欧几里得范数

以上，已经研究了在闭环工作的LTE系统中给定信道矩阵H确定使能量最大化的预编码向量的复杂度。已经选取平方欧几里德范数作为恰当的标准以确定具有索引i的预编码向量p_i，给定信道矩阵H，假定在单一层上传输。首先，假定eNodeB处具有两个天线端口的情形。传统方法执行穷举搜索，重复所有可能的预编码向量并报告最大化平方欧几里德范数的相应预编码向量的索引。在eNodeB处有2个或者4个发射天线端口的情形中，必须分析4个或者16个可能的预编码向量。已经随着示例详细地描述了用于这两种情形的数学程序。利用预编码向量的数学特性，有可能开发一种用于预编码向量选择的复杂度降低的算法。在eNodeB处有2个发射天线的情形中，这个算法限制于一个系数r₁₂的解析，并如上所述通过最大化平方欧几里德范数来确定目标预编码向量的索引。不再需要重复全部可能的预编码向量候选，使得运算减少并因而节约UE处的功率。在eNodeB处4个天线端口的情况下，该程序分成4个子例程，其分析6个系数r₁₂，r₁₃，r₁₄，r₂₃，r₂₄，r₃₄，并通过最大化平方欧几里德范数来确定目标预编码向量的索引。该用于在两个天线端口上的传输的所开发算法也能被用于4天线端口上的传输。最后，已经分析了两个方法的总体复杂度。在eNodeB处2个天线端口的情形中，对应于4个预编码向量，传统的方法和复杂度降低的方法分别地具有和的复杂度。新颖方法的复杂度可以被降低4倍以上。在eNodeB处4个天线端口的情形中，对应于16个预编码向量，传统的方法和复杂度降低的方法分别地具有和的复杂度。新颖方法的复杂度可以被降低大约3倍。因此，两种情况中的总体复杂度可以被显著地超越，使得UE处的功率消耗减小。

提供了LTE系统中eNodeB处具有2个发射天线端口的低复杂度PMI选择。此外，提供了LTE系统中eNodeB处具有4个发射天线端口的低复杂度PMI选择。

虽然在装置的上下文中已经描述了某些方面，但是很明显这些方面还表示了相应的方法的描述，其中块或设备对应于方法步骤或者方法步骤的特征。类似地，方法步骤的上下文中描述的方面还表示了相应的块或者相应的装置的项目或特征的描述。

本发明的分解信号可以存储在数字存储介质中，或者可以在传输介质例如无线传输介质或者有线传输介质例如因特网上传输。

取决于某些实现需求，本发明的实施例可以在硬件或者软件中实现。实现方式可以使用其上存储有电子可读控制信号的数字存储介质来执行，例如软盘、DVD、CD、ROM、PROM、EPROM、EEPROM或者闪存，其与可编程计算机系统协同(或能够与之协同)从而执行相应的方法。

依据本发明的一些实施例包含具有电子可读控制信号的非临时数据载体，其能够与可编程计算机系统协同，从而执行在这里描述的方法之一。

一般地，本发明的实施例可以作为具有程序代码的计算机程序产品来实现，当计算机程序产品运行在计算机上时，程序代码可用于执行所述方法之一。程序代码可以例如存储在机器可读载体上。

其他实施例包含存储在机器可读载体上、用于执行这里描述的方法之一的计算机程序。

换句话说，因此，本发明方法的实施例是具有程序代码的计算机程序，当计算机程序运行计算机上时，所述程序代码用于执行在这里描述的方法之一。

因此，本发明的方法的更进一步的实施例是数据载体(或者数字存储介质，或者计算机可读介质)，包括记录在其上、用于执行在这里描述的方法之一的计算机程序。

因此，本发明方法的更进一步的实施例是表示用于执行在这里描述的方法之一的计算机程序的数据流或者信号序列。信号的序列或数据流可以例如被配置成通过数据通信连接来传送，例如通过因特网。

更进一步的实施例包括处理器，例如计算机或者可编程序逻辑设备，被配置成或者适合于执行在这里描述的方法之一。

更进一步的实施例包括其上安装有用于执行在这里描述的方法之一的计算机程序的计算机。

在一些实施例中，可编程序逻辑设备(例如现场可编程门阵列)可以用来执行在这里描述的方法的一些或者全部功能。在一些实施例中，现场可编程门阵列可以与微处理器协同以执行这里描述的方法之一。一般地，所述方法是通过任何硬件装置而有利地执行。

尽管按照若干实施例已经描述了本发明，修改、置换和等价物也属于本发明的范围。还将注意，有许多实现本发明的方法和构成的可替换方式。因此意欲将下列附加权利要求解释为包括全部这样的落入本发明的实际精神和范围中的修改、置换和等价物。

Claims (19)

1.一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置，所述预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中所述数据流将由发射器发送，并且其中所述装置包括：

协方差矩阵值提供器，用于提供一个或多个复协方差矩阵值，其中所述一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中所述一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是所述信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合，

实部确定器，被配置成确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和所述预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中所述一个或多个实协方差值是实数，和

预编码矩阵确定器，用于从所述多个预编码矩阵候选中确定所述目标预编码矩阵，其中所述预编码矩阵确定器被配置成基于所述一个或多个实协方差值中的至少一个来确定所述目标预编码矩阵。

2.如权利要求1所述的装置，

其中所述装置被配置成从多个预编码向量候选中确定目标预编码向量作为所述目标预编码矩阵，

其中所述多个预编码向量候选是所述多个预编码矩阵候选，

其中所述预编码向量候选中的每一个是具有一个或多个行和恰好一列的矩阵，或者具有恰好一行和一个或多个列的矩阵，并且

其中所述预编码矩阵确定器适合于从所述多个预编码向量候选中确定所述目标预编码向量作为所述目标预编码矩阵。

3.如权利要求1所述的装置，其中所述预编码矩阵确定器适合于通过比较所述一个或多个实协方差值之一的第一绝对值和所述一个或多个复协方差矩阵值之一的虚数的第二绝对值，而从所述多个预编码矩阵候选中确定所述目标预编码矩阵。

4.如权利要求1所述的装置，

其中所述信道协方差矩阵是具有至少2行和至少2列的多输入多输出信道协方差矩阵，并且

其中所述协方差矩阵值提供器适合于提供所述一个或多个复协方差矩阵值，以使得所述一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是所述多输入多输出信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是所述多输入多输出信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合。

5.如权利要求1所述的装置，其中所述协方差矩阵值提供器被配置成在没有确定所述信道协方差矩阵的任何主对角线系数的情况下，提供所述一个或多个复协方差矩阵值。

6.如权利要求2所述的装置，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成提供所述信道协方差矩阵的一个或多个非对角线系数，

其中所述信道协方差矩阵的所述一个或多个非对角线系数中的每一个都是一组一个或多个矩阵积的乘积系数或者是该组一个或多个矩阵积的乘积系数的和，

其中该组一个或多个矩阵积的每个乘积都是信道矩阵和所述信道矩阵的共轭转置矩阵的乘积，其中所述信道矩阵的每个系数表示发射器的发射天线和接收器的接收天线之间的信道。

7.如权利要求2所述的装置，

其中所述信道协方差矩阵由以下公式定义∶

$R=\underset{j=0}{\overset{M-1}{\&Sigma;}}{H}_j^H{H}_j$

其中M表示一组子载波的子载波数量，其中j表示该组子载波中的子载波，其中H_j表示一组信道矩阵中的信道矩阵，并且其中H_j ^H表示所述信道矩阵的共轭转置矩阵。

8.如权利要求2所述的装置，

其中所述信道协方差矩阵具有恰好2行和恰好2列，其中所述信道协方差矩阵由如下公式定义：

$R=\left(\begin{array}{cc}{r}_{11}& r_{12}\\ r_{21}& r_{22}\end{array}\right)=\underset{j=0}{\overset{M-1}{\&Sigma;}}{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j^H{\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j=\underset{j=0}{\overset{M-1}{\&Sigma;}}{\left(\begin{array}{cc}|h_{11}{|}^2+|h_{21}{|}^2& h_{11}^{*}{h}_{12}+h_{21}^{*}{h}_{22}\\ h_{11}{h}_{12}^{*}+h_{21}{h}_{22}^{*}& |h_{12}{|}^2+|h_{22}{|}^2\end{array}\right)}_j$

其中

表示所述信道协方差矩阵，

其中

${\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_2$

表示一组信道矩阵中的信道矩阵，其中

${\left(\begin{array}{cc}{h}_{11}& h_{12}\\ h_{21}& h_{22}\end{array}\right)}_j^H$

表示所述信道矩阵的共轭转置矩阵，

其中r₁₁表示第一主对角线协方差系数，r₁₂表示第一非对角线协方差系数，r₂₁表示第二非对角线协方差系数，和r₂₂表示所述信道协方差矩阵的第二主对角线协方差系数，

其中h₁₁、h₂₁、h₁₂和h₂₂表示所述信道矩阵的系数，

其中h₁₁ ^*表示所述系数h₁₁的共轭值，其中h₂₁ ^*表示所述系数h₂₁的共轭值，其中h₁₂ ^*表示所述系数h₁₂的共轭值，其中h₂₂ ^*表示所述系数h₂₂的共轭值，并且

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成确定所述第一非对角线协方差系数r₁₂或者第二非对角线协方差系数r₂₁以确定所述目标预编码向量。

9.如权利要求8所述的装置，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成提供所述系数r₁₂或者所述系数r₂₁作为所述信道协方差矩阵的恰好一个非对角线系数，

其中第一非对角线协方差系数r₁₂被定义为

$h_{11}^{*}{h}_{12}+h_{21}^{*}{h}_{22}$

其中第二非对角线协方差系数r₂₁被定义为

$h_{11}{h}_{12}^{*}+h_{21}{h}_{22}^{*}$

其中所述实部确定器适合于确定所述第一非对角线协方差系数r₁₂的实部或者所述第二非对角线协方差系数r₂₁的实部。

10.如权利要求8所述的装置，

其中所述预编码矩阵确定器另外被配置成确定所述第一非对角线协方差系数r₁₂或者第二非对角线协方差系数r₂₁的虚部，以获得虚协方差值，并且

其中所述预编码矩阵确定器被配置成基于所述一个或多个实协方差值之一和所述虚协方差值来确定所述目标预编码向量。

11.如权利要求10所述的装置，

其中所述预编码矩阵确定器被配置成通过确定所述一个或多个实协方差值之一的第一绝对值，通过确定所述虚协方差值的第二绝对值并且通过比较所述第一和所述第二绝对值，来确定所述目标预编码向量。

12.如权利要求2所述的装置，

其中所述装置适合于从所述多个预编码向量候选中确定所述目标预编码向量，所述多个预编码向量候选包括第一预编码向量p₁、第二预编码向量p₂、第三预编码向量p₃和第四预编码向量p₄，

其中所述第一预编码向量p₁、所述第二预编码向量p₂、所述第三预编码向量p₃和所述第四预编码向量p₄被定义为

$\begin{array}{cccc}{p}_1=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ 1\end{array}\right)& p_2=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -1\end{array}\right)& p_3=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ j\end{array}\right)& p_4=\frac{1}{\sqrt{2}}\left(\begin{array}{c}1\\ -j\end{array}\right)\end{array}.$

13.如权利要求2所述的装置，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成确定所述信道协方差矩阵的多于一个非对角线系数，其中所述信道协方差矩阵具有恰好4行和恰好4列，其中所述信道协方差矩阵由如下公式定义：

其中

表示所述信道协方差矩阵，其中

表示一组一个或多个信道矩阵中的信道矩阵，其中

表示该组一个或多个信道矩阵中的所述信道矩阵的共轭转置矩阵，

其中r₁₁、r₁₂、r₁₃、r₁₄、r₂₁、r₂₂、r₂₃、r₂₄、r₃₁、r₃₂、r₃₃、r₃₄、r₄₁、r₄₂、r₄₃、r₄₄表示所述信道协方差矩阵的系数，

其中h₁₁,h₁₄, 表示所述信道矩阵的系数，并且

其中N_R表示所述信道矩阵的行数。

14.如权利要求2所述的装置，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成确定所述信道协方差矩阵的至少3个非对角线系数作为至少3个确定的系数，并且确定所述信道协方差矩阵的另外的非对角线系数的至少1个共轭值作为至少1个确定的共轭值，并且

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成提供所述一个或多个复协方差矩阵值以使得所述一个或多个复协方差矩阵值的每一个都是所述至少3个确定的系数中的至少2个值与所述至少1个确定的共轭值的组合。

15.如权利要求13所述的装置，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成确定所述信道协方差矩阵的非对角线系数r₁₂、r₁₄和r₃₄，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成确定所述信道协方差矩阵的非对角线系数r₂₃的共轭值r₂₃ ^*，并且

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成提供以下和

$r_{12}+r_{14}+r_{23}^{*}+r_{34}$

以确定所述目标预编码向量。

16.如权利要求13所述的装置，

其中所述装置被配置成从至少16个预编码向量候选中确定所述目标预编码向量，

其中所述协方差矩阵值提供器被配置成形成至少2个预编码向量组，并且其中所述协方差矩阵值提供器被配置成分配所述16个预编码向量候选中的每一个给所述预编码向量组中恰好一个，

其中所述预编码矩阵确定器被配置成为预编码向量组中的每一个确定目标组向量，和

其中所述预编码矩阵确定器被配置成确定所述目标组向量之一作为所述目标预编码向量。

17.一种移动通信设备包括：

基带处理器；

天线；

用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的装置，所述预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中所述数据流将由发射器发送，并且其中所述用于确定所述目标预编码矩阵的装置包括∶

协方差矩阵值提供器，用于提供一个或多个复协方差矩阵值，其中所述一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中所述一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是所述信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合，

实部确定器，被配置成确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和所述预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中所述一个或多个实协方差值是实数，和

预编码矩阵确定器，用于从所述多个预编码矩阵候选中确定所述目标预编码矩阵，其中所述预编码矩阵确定器被配置成基于所述一个或多个实协方差值中的至少一个来确定所述目标预编码矩阵。

18.如权利要求17所述的移动通信设备，

其中所述装置被配置成从多个预编码向量候选中确定目标预编码向量作为所述目标预编码矩阵，

其中所述多个预编码向量候选是所述多个预编码矩阵候选，

其中所述预编码向量候选中的每一个是具有一个或多个行和恰好一列的矩阵，或者具有恰好一行和一个或多个列的矩阵，并且

其中所述预编码矩阵确定器适合于从所述多个预编码向量候选中确定所述目标预编码向量作为所述目标预编码矩阵。

19.一种用于从多个预编码矩阵候选中确定目标预编码矩阵的方法，所述预编码矩阵候选适合于应用在数据流上，其中所述数据流将由发射器发送，并且其中所述方法包括：

提供一个或多个复协方差矩阵值，其中所述一个或多个复协方差矩阵值是复数，其中所述一个或多个复协方差矩阵值中的每一个都是信道协方差矩阵的非对角线系数，或者是所述信道协方差矩阵的两个或更多非对角线系数的组合，

确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个的实部，或者确定所述一个或多个复协方差矩阵值中的至少一个和所述预编码矩阵候选的至少一个分量的组合的实部，以获得一个或多个实协方差值，其中所述一个或多个实协方差值是实数，和

通过比较所述一个或多个实协方差值的至少一个和至少一个其他值而从所述多个预编码矩阵候选中确定所述目标预编码矩阵。