CN103797725A - 在无线系统中利用同调性区域的系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明描述一种在无线信道中利用同调性区域以建立到不同用户的多个非干扰数据流的多用户MU多天线系统MAS。在一个实施例中，使用非线性或线性预译码来建立到不同用户的单独同调性区域。举例来说，所述非线性预译码可包括脏纸译码DPC或汤姆林森-哈拉希玛(Tomlinson-Harashima)预译码，且所述线性预译码可包括区块对角化BD或迫零波束成形ZF-BF。还可使用有限反馈技术来将信道状态信息CSI从所述多个用户发送到所述MU-MAS。在一些实施例中，基于跨越发射阵列的辐射场的基本函数来建置码本。另外，当无线信道归因于都卜勒效应而改变时，可不断地更新所述预译码以建立到所述用户的非干扰同调性区域。此外，可视用户的分布而动态地调整所述同调性区域的大小。

Description

在无线系统中利用同调性区域的系统及方法

相关申请案

本申请案是以下同在申请中的美国专利申请案的部分接续案：

2010年11月1日申请的名为“经由用户集群协调分布式无线系统中的发射的系统及方法(Systems And Methods To Coordinate Transmissions In Distributed Wireless SystemsVia User Clustering)”的第12／917,257号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“分布式输入分布式输出(DIDO)通信系统中的干扰管理、交递、功率控制及链路调适(Interference Management，Handoff，Power Control AndLink Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output(DIDO)Communication Systems)”的第12／802,988号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于基于信号强度测量调整DIDO干扰消除的系统及方法(System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On SignalStrength Measurements)”的第12／802,976号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于管理穿越多个DIDO集群的客户端的集群间交递的系统及方法(System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of ClientsWhich Traverse Multiple DIDO Clusters)”的第12／802,974号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于基于客户端的检测速度管理客户端在分布式输入分布式输出(DIDO)网络之间的交递的系统及方法(System And Method For ManagingHandoff Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output(DIDO)Networks Based On Detected Velocity Of The Client)”的第12／802,989号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于分布式输入分布式输出(DIDO)网络中的功率控制及天线分组的系统及方法(System And Method For Power Control And AntennaGrouping In A Distributed-Input-Distributed-Output(DIDO)Network)”的第12／802,958号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于DIDO多载波系统中的链路调适的系统及方法(System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems)”的第12／802,975号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于多载波系统中的DIDO预译码内插的系统及方法(System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems)”的第12／802,938号美国申请案

2009年12月3日申请的名为“用于分布式天线无线通信的系统及方法(System andMethod For Distributed Antenna Wireless Communications)”的第12／630,627号美国申请案

2008年6月20日申请的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications)”的第12／143,503号美国申请案

2007年8月20日申请的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communications)”的第11／894,394号美国申请案

2007年8月20日申请的名为“用于分布式输入分布式无线通信的系统及方法(System and method for Distributed Input-Distributed Wireless Communications)”的第11／894,362号美国申请案

2007年8月20日申请的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications)”的第11／894,540号美国申请案

2005年10月21日申请的名为“用于空间多路复用对流层散射通信的系统及方法(System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications)”的第11／256,478号美国申请案

2004年4月2日申请的名为“用于使用空间-时间译码增强近垂直入射天波(“NVIS”)通信的系统及方法(System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave(“NVIS”)Communication Using Space-Time Coding)”的第10／817,731号美国申请案。

背景技术

现有技术多用户无线系统可包含仅单个基站或若干基站。

在无其它WiFi接入点(例如，附接到农村家中的DSL的WiFi接入点)的区域中附接到宽频有线因特网连接的单个WiFi基站(例如，利用2.4GHz802.11b、g或n协定)为由在其发射范围内的一个或一个以上用户共享的单个基站的相对简单的多用户无线系统的实例。如果用户在与无线接入点相同的房间中，则所述用户通常将经历很少有发射中断的高速链路(例如，可由于2.4GHz干扰器(例如，微波炉)而存在包丢失，但不会由于与其它WiFi装置的频谱共享而存在包丢失)，如果用户为中等距离远或在用户与WiFi接入点之间的路径中有几处障碍，则用户将可能经历中速链路。如果用户接近WiFi接入点的范围的边缘，则所述用户将可能经历低速链路，且如果信道的变化导致信号SNR降到低于可用电平则用户可经受周期性脱落。且最终，如果用户在WiFi基站的范围之外，则用户将完全无链路。

当多个用户同时接入WiFi基站时，则在其间共享可用数据输贯量。不同用户通常将在给定时间对WiFi基站提出不同输贯量需求，但有时当聚集输贯量需求超过从WiFi基站到用户的可用输贯量时，则一些或所有用户将接收比其正寻求的数据输贯量少的数据输贯量。在WiFi接入点在非常大量的用户之间共享的极端情形中。到每一用户的输贯量可减慢到蠕动速度，且更糟地，到每一用户的数据输贯量可按由完全无数据输贯量的长周期分开的短丛发到达，在所述长周期时间期间服务其它用户。此“断断续续的”数据传递可损害类似媒体流的特定应用。

在具有大量用户的情形中添加额外WiFi基站将仅在一定程度上有帮助。在美国的2.4GHz ISM频带内，存在可用于WiFi的3个非干扰信道，且如果在相同涵盖区域中的3个WiFi基站经配置以各自使用不同的非干扰信道，则在多个用户之间的涵盖区域的聚集输贯量将增加达3倍。但除此之外，在相同涵盖区域中添加更多WiFi基站将不增加聚集输贯量，因为其将开始在其间共享相同可用频谱，从而通过“轮流”使用频谱而有效地利用时分多路复用接入(TDMA)。此情形常见于具有高人口密度的涵盖区域中(诸如，多住宅单元中)。举例来说，在具有WiFi配接器的大公寓建筑物中的用户可归因于服务同一涵盖区域中的其它用户的许多其它干扰WiFi网络(例如，在其它公寓中)而充分地经历非常差的输贯量，即使用户的接入点在与接入基站的客户端装置相同的房间中也是如此。虽然链路质量可能在所述情形中是良好的，但用户将接收来自操作于同一频带中的相邻WiFi配接器的干扰，从而减少到用户的有效输贯量。

当前的多用户无线系统(包含无执照频谱(诸如，WiFi)及有执照频谱两者)遭受若干限制。这些限制包含涵盖区域、下行链路(DL)数据速率及上行链路(UL)数据速率。下一代无线系统(诸如，WiMAX及LTE)的关键目标是经由多输入多输出(MIMO)技术改进涵盖区域以及DL及UL数据速率。MIMO在无线链路的发射及接收侧使用多个天线以改进链路质量(导致较宽涵盖)或数据速率(通过建立到每一用户的多个非干扰空间信道)。然而，如果足够的数据速率可用于每一用户(注意，在本文中术语“用户”与“客户端”可互换地使用)，则可需要根据多用户MIMO(MU-MIMO)技术利用信道空间分集来建立到多个用户(而非单个用户)的非干扰信道。参见(例如)以下参考文献：

2003年7月，IEEE Trans.Info.Th.，第49卷，第1691页到1706页，G.Caire及S.Shamai的“On the achievable throughput of a multiantenna Gaus sian broadcast channel”。

2003年8月，IEEE Trans.Info.Th.，第49卷，第1912页到1921页，P.Viswanath及D.Tse的“Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplink-downlinkduality”。

2003年10月，IEEE Trans.Info.Th.，第49卷，第2658页到2668页，S.Vishwanath，N.Jindal及A.Goldsmith的“Duality，achievable rates，and sum-rate capacity of GaussianMIMO broadcast channels”。

2004年9月，IEEE Trans.Info.Th.，第50卷，第1875页到1892页，w.Yu及J.Cioffi的“Sum capacity of Gaus sian vector broadcast channels”。

1983年5月，IEEE Transaction on Information Theory，第29卷，第439页到441页，M.Costa的“Writing on dirty paper”。

2002年8月，传感器阵列及多信道信号处理研讨会的论文集，第130页到134页，M.Bengts son的“A pragmatic approach to multi-user spatial multiplexing”。

2002年12月，IEEE Trans.Comm.，第50卷，第1960页到1970页，K.-K.Wong，R.D.Murch及K.B.Letaief的“Performance enhancement of multiuser MIMO wirelesscommunication systems”。

2005年2月，IEEE Trans.Info.Th.，第51卷，第506页到522页，M.Sharif及B.Hassibi的“On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information”。

举例来说，在10MHz带宽、16-QAM调制及具有3／4速率的前向错误校正(FEC)译码(产生3bps／Hz的频谱效率)的MIMO4×4系统(即，四个发射天线及四个接收天线)中，对于每一用户在实体层处可实现的理想峰值数据速率为4×30Mbps=120Mbps，其比传递高清晰度视频内容(其可仅需要～10Mbps)所需的速率高得多。在具有四个发射天线、四个用户及每一用户单个天线的MU-MIMO系统中，在理想情形(即，独立且相同分布(i.i.d.)信道)中，下行链路数据速率可在四个用户中共享且可利用信道空间分集以建立到用户的四个并行30Mbps数据链路。已提议不同MU-MIMO方案作为LTE标准的部分，如(例如)2007年3月，3GPP，“Multiple Input Multiple Output in UTRA”，3GPP TR25.876V7.0.0；2009年5月，3GPP,“Base Physical channels and modulation”，TS36.211，V8.7.0；及2009年5月，3GPP,“Multiplexing and channel coding”，TS36.212，V8.7.0中所描述。然而，这些方案仅可通过四个发射天线提供DL数据速率方面的多达2倍(2×)改进。由类似ArrayComm的公司在标准及专属蜂窝式系统中对MU-MIMO技术的实际实施(参见(例如)ArrayComm，“Field-proven results”，http：／／www.arraycomm.com／serve.php? page=proof)已经由分域多重接入(SDMA)产生DL数据速率方面的多达～3倍的增加(通过四个发射天线)。蜂窝式网络中的MU-MIMO方案的关键限制是在发射侧处缺乏空间分集。空间分集随无线链路中的天线间距及多路径角展度而变。在使用MU-MIMO技术的蜂窝式系统中，基站处的发射天线通常归因于天线支撑结构(本文中称为“塔”，不论实体上是高还是不高)上的有限面积并归因于塔可位于何处的限制而集群在一起并仅相隔一个或两个波长而放置。此外，因为小区塔通常放置在障碍物之上很高处(10公尺或更多)以产生较宽涵盖，所以多路径角展度为低的。

蜂窝式系统部署的其它实际问题包含蜂窝式天线位置的过多成本及位置的有限可用性(例如，归因于对天线放置的市政限制、不动产的成本、实体障碍物等)及到发射器的网络连接性的成本及／或可用性(本文中称为“空载发射”)。此外，蜂窝式系统常归因于由于墙壁、天花板、地板、家俱及其它阻碍的损失而难以达到位于建筑物深处的客户端。

的确，广域无线网络的蜂窝式结构的整个概念预先假定了蜂窝式塔的相当死板的放置、相邻小区之间的频率的交替及频繁地扇区化，以便避免使用同一频率的发射器(基站或用户)之间的干扰。结果，给定小区的给定扇区最终成为所述小区扇区中的所有用户之间的DL及UL频谱的共享区块，接着主要仅在时域中在这些用户之间共享所述DL及UL频谱。举例来说，基于时分多址(TDMA)及码分多址(CDMA)的蜂窝式系统皆在时域中在用户之间共享频谱。通过用扇区化覆盖这些蜂窝式系统，也许可实现2-3倍的空间域益处。且，接着通过用MU-MIMO系统(诸如先前描述的那些)覆盖这些蜂窝式系统，也许可实现另外的2-3倍空间-时间域益处。但是，考虑到蜂窝式系统的小区及扇区通常在固定位置(常由可放置塔的处指定)中，如果在给定时间用户密度(或数据速率需求)不与塔／扇区安排很好地匹配，则甚至这些有限益处也难以利用。蜂窝式智慧电话用户常经历所述结果：今天用户可能完全无任何问题地在电话中交谈或下载网页，且接着在行驶(或甚至步行)到新位置之后将突然发现语音质量降低或网页减缓到蠕动速度，或甚至完全丢失连接。但，在不同日子，用户可在每一位置中遭遇完全相反的情况。假定环境条件相同，用户可能经历的情况是用户密度(或数据速率需求)为高度变化的，但待在给定位置处在用户之间共享的可用总频谱(及藉此总数据速率，使用现有技术的技术)很大程度上固定的事实。

此外，现有技术蜂窝式系统依赖在不同相邻小区中使用不同频率，通常3个不同频率。对于给定频谱量，此将可用数据速率减少到三分之一。

所以，总的来说，现有技术蜂窝式系统可归因于蜂窝化而丢失也许3倍的频谱利用，且可通过扇区化改进频谱利用也许3倍并经由MU-MIMO技术再改进也许3倍，从而导致净3*3／3=3倍的可能频谱利用。接着，所述带宽通常基于用户在给定时间属于何小区的何扇区而在时域中在用户之间分割。甚至进一步存在归因于给定用户的数据速率需求通常无关于用户的位置但可用数据速率视用户与基站之间的链路质量而变化的事实而导致的低效率。举例来说，距蜂窝式基站较远的用户通常将比较接近基站的用户有更小的可用数据速率。因为数据速率通常在给定蜂窝式扇区中的所有用户之间共享，所以此的结果为所有用户皆受来自具有差链路质量的远方用户(例如，在小区的边缘)的高数据速率需求影响，因为这些用户仍将需求相同量的数据速率，然而他们将消耗更多的共享频谱以得到所述数据速率。

其它提议的频谱共享系统(诸如，由WiFi使用的频谱共享系统(例如，802.11b、g及n)及由白空间联盟(White Spaces Coalition)提议的那些系统)非常低效地共享频谱，因为由在用户的范围内的基站进行的同时发射导致干扰，且因而系统利用冲突避免及共享协定。这些频谱共享协定是在时域中，且因此当存在大量干扰基站及用户时，不论每一基站自身在频谱利用方面效率如何，基站集体地受限于彼此之间的频谱的时域共享。其它现有技术频谱共享系统类似地依赖类似方法以减轻基站(无论是具有在塔上的天线的蜂窝式基站或是小规模基站，诸如WiFi接入点(AP))之间的干扰。这些方法包含：限制来自基站的发射功率以便限制干扰的范围；波束成形(经由合成或实体方式)以使干扰的区域变窄；频谱的时域多路复用；及／或在用户装置、基站或两者上具有多个集群天线的MU-MIMO技术。且，在现今已就绪或在规划中的进阶蜂窝式网络的状况下，经常同时使用这些技术中的许多技术。

但是，由与单个用户利用频谱相比甚至进阶蜂窝式系统也仅可实现频谱利用的约3倍增加的事实可了解：所有这些技术对增加给定涵盖区域中的共享用户之间的聚集数据速率成效不彰。明确地说，当给定涵盖区域在用户方面缩放时，变得愈加难以在给定频谱量内缩放可用数据速率以跟上用户的增长。举例来说，在使用蜂窝式系统的情况下，为增加给定区域内的聚集数据速率，小区通常经再分成较小小区(通常称为微型小区或超微型小区)。考虑到对塔可放置于何处的限制，及对塔必须以适当结构化样式放置以便提供具有最小“死区”的涵盖，然而避免使用同一频率的邻近小区之间的干扰的要求，这些小小区可变得极端昂贵。实质上，涵盖区域必须被绘出，用于放置塔或基站的可用位置必须经识别，且接着考虑到这些约束条件，蜂窝式系统的设计者必须尽其最大努力设法完成。且，当然，如果用户数据速率需求随时间而增长，则蜂窝式系统的设计者必须再一次重新绘制涵盖区域，设法找到塔或基站的位置，并再次在环境的约束条件内工作。且，常常根本无好的解决方案，从而导致涵盖区域中的死区或不充足的聚集数据速率容量。换句话说，为了避免利用同一频率的塔或基站之间的干扰的对蜂窝式系统的死板实体放置要求导致蜂窝式系统设计中的显著困难及约束条件，且常常不能满足用户数据速率及涵盖要求。

所谓的现有技术“协作式”及“认知式”无线电系统设法通过在无线电内使用智慧算法以使得无线电可最小化彼此之间的干扰及／或使得无线电可潜在地“倾听”其它频谱使用以便等到信道无干扰为止来增加给定区域中的频谱利用。这些系统被提议以尤其用于无执照频谱中以便增加对此频谱的频谱利用。

移动特用网络(MANET)(参见http：／／en.wikipedia.org／wiki／Mobile_ad_hoc_network)为用以提供同级间通信的协作式自配置网络的实例，且可用以在无蜂窝式基础架构的情况下在无线电之间建立通信，且在具有充分低功率通信的情况下可潜在地减轻在彼此范围之外的同时发射之间的干扰。大量路由协定已被提议并实施用于MANET系统(对于各种类别的许多路由协定的列表，参见http：／／en.wikipedia.ore／wiki／List_of_ad-hoc_ routing_protocols)，但它们之间的共同主题是它们皆是为了达到特定效率或可靠性典范的目标的用于路由(例如，转发)发射以使得最小化在可用频谱内的发射器干扰的技术。

所有现有技术多用户无线系统设法通过利用允许在基站与多个用户之间的同时频谱利用的技术而改进给定涵盖区域内的频谱利用。注意，在所有这些状况下，用于在基站与多个用户之间的同时频谱利用的技术通过减轻到多个用户的波形之间的干扰而实现多个用户的同时频谱使用。举例来说，在3个基站各自使用不同频率来发射到3个用户中的一者的状况下，因为3个发射是在3个不同频率下，所以其中干扰被减轻。在从基站到3个不同用户的扇区化(相对于基站，每一者分隔180度)状况下，因为波束成形防止3个发射在任一用户处重迭，所以干扰被减轻。

当这些技术通过MU-MIMO强化，且(例如)每一基站具有4个天线时，则此通过在给定涵盖区域中建立到用户的四个非干扰空间信道而具有将下行链路输贯量增加4倍的潜力。但其仍为必须利用一些技术以减轻到不同涵盖区域中的多个用户的多个同时发射之间的干扰的状况。

且，如先前所论述，这些现有技术的技术(例如，蜂窝化、扇区化)不仅通常因增加多用户无线系统的成本及／或部署的灵活性而受损，而且其通常会遇上给定涵盖区域中对聚集输贯量的实体或实际限制。举例来说，在蜂窝式系统中，可能无足够可用位置来安装更多基站以建立较小小区。且，在MU-MIMO系统中，考虑到在每一基站位置处的集群天线间距，随着更多天线被添加到基站，有限的空间分集导致渐近递减的输贯量回报。

且进一步，在用户位置及密度不可预测的多用户无线系统的状况下，其导致不可预测的输贯量(具有频繁急剧变化)，此对于用户是不方便的且致使一些应用(例如，要求可预测输贯量的服务的递送)不切实际或低质量。因此，现有技术多用户无线系统在其为用户提供可预测及／或高质量服务的能力方面仍有许多待改进的处。

尽管随时间经过现有技术多用户无线系统已变得非常精密及复杂，但存在共同主题：将发射分布于不同基站(或特用收发器)之间且结构化及／或控制发射，以便避免来自不同基站及／或不同特用收发器的RF波形发射在给定用户的接收器处彼此干扰。

或者，换句话说，被认为是已知的事实是如果用户碰巧同时接收到来自一个以上基站或特用收发器的发射，则来自多个同时发射的干扰将导致到用户的信号的SNR及／或带宽的减小，其(如果足够严重)将导致原本会由用户接收到的潜在数据(或类比信息)中的所有或一些丢失。

因此，在多用户无线系统中，必需利用一个或一个以上频谱共享方法或另一方法来避免或减轻来自同时以同一频率发射的多个基站或特用收发器的对用户的此干扰。存在避免此干扰的大量现有技术方法，包含控制基站的实体位置(例如，蜂窝化)，限制基站及／或特用收发器的功率输出(例如，限制发射范围)，波束成形／扇区化，及时域多路复用。简单地说，所有这些频谱共享系统皆设法处理多用户无线系统的限制，即：在同时以同一频率发射的多个基站及／或特用收发器由同一用户接收时，所得干扰减少或破坏到受影响用户的数据输贯量。如果多用户无线系统中的用户中的大百分比(或所有)经受来自多个基站及／或特用收发器的干扰(例如，在多用户无线系统的组件发生故障的情况下)，则其可导致多用户无线系统的聚集输贯量急剧减少或甚至丧失功能的情形。

现有技术多用户无线系统增加复杂度并对无线网络引入限制，且频繁地导致给定用户的体验(例如，可用带宽、潜时、可预测性、可靠性)受区域中的其它用户对频谱的利用影响的情形。考虑到对于由多个用户共享的无线频谱内的聚集带宽的渐增的需求，及可依赖用于给定用户的多用户无线网络的可靠性、可预测性及低潜时的应用的不断增长，显然现有技术多用户无线技术遭受许多限制。实际上，由于适用于特定类型的无线通信(例如，在可有效穿透建筑物墙壁的波长下)的频谱的有限可用性，可能的情况为现有技术无线技术将不足以满足对于可靠、可预测及低潜时的带宽的渐增的需求。

关于本发明的现有技术描述用于在多用户情形中零控(null-steering)的波束成形系统及方法。最初构想波束成形以通过动态地调整馈送到阵列的天线的信号的相位及／或振幅(即，波束成形权重)来最大化所接收的信噪比(SNR)，藉此朝用户的方向集中能量。在多用户情形中，波束成形可用以抑制干扰源并最大化信号对干扰加噪声比(SINR)。举例来说，当在无线链路的接收器处使用波束成形时，计算权重以在干扰源的方向上建立零点(null)。当在多用户下行链路情形中在发射器处使用波束成形时，计算权重以预先消除用户间干扰并最大化到每一用户的SINR。用于多用户系统的替代技术(诸如BD预译码)计算预译码权重以最大化下行链路广播信道中的输贯量。同在申请中的申请案(其以引用的方式并入本文中)描述前述技术(参见同在申请中的申请案以获得特定引用内容)。

附图说明

可结合图式从以下详细描述获得对本发明的较好理解，在图式中：

图1说明本发明的一个实施例中的由相邻DIDO集群环绕的主DIDO集群。

图2说明用于本发明的一个实施例中的频分多址(FDMA)技术。

图3说明用于本发明的一个实施例中的时分多址(TDMA)技术。

图4说明本发明的一个实施例中处理的不同类型的干扰区域。

图5说明用于本发明的一个实施例中的构架。

图6说明展示作为SNR的函数的SER的曲线图，对于干扰区域中的目标客户端假定SIR=10dB。

图7说明展示从两种IDCI预译码技术导出的SER的曲线图。

图8说明目标客户端自主DIDO集群移动到干扰集群的示范性情形。

图9说明作为距离(D)的函数的信号对干扰加噪声比(SINR)。

图10说明在平坦衰落窄带信道中对于4-QAM调制的三种情形的符号错误率(SER)性能。

图11说明根据本发明的一个实施例的用于IDCI预译码的方法。

图12说明在一个实施例中作为客户端距主DIDO集群的中心的距离的函数的SINR变化。

图13说明其中针对4-QAM调制导出了SER的一个实施例。

图14说明其中有限状态机实施交递算法的本发明的一个实施例。

图15说明(描绘)在存在遮蔽的情况下一交递策略的一个实施例。

图16说明当在图93中的任何两种状态之间切换时的滞后回路机制。

图17说明具有功率控制的DIDO系统的一个实施例。

图18说明在不同情形中假定四个DIDO发射天线及四个客户端的情况下的SER对SNR。

图19说明根据本发明的一个实施例的针对不同发射功率值的作为距RF辐射源的距离的函数的MPE功率密度。

图20a到20b说明低功率及高功率DIDO分布式天线的不同分布。

图21a到21b分别说明对应于图20a及20b中的配置的两个功率分布。

图22a到22b分别说明图99a及99b中所示的两种情形的速率分布。

图23说明具有功率控制的DIDO系统的一个实施例。

图24说明根据用于发射数据的循环排程原则的在所有天线群组上的方法的一个实施例。

图25说明具有天线分群的功率控制的未编码SER性能与美国专利第7,636,381号中的常规本征模式选择的比较。

图26a到26c说明其中BD预译码动态地调整预译码权重以考虑在DIDO天线与客户端之间的无线链路上的不同功率电平的三种情形。

图27说明DIDO2×2系统的在延迟域或瞬时PDP(上部曲线)及频域(下部曲线)上的低频率选择性信道(假定β=1)的振幅。

图28说明对于DIDO2×2的信道矩阵频率响应的一个实施例，其中每一客户端单个天线。

图29说明对于DIDO2×2的信道矩阵频率响应的一个实施例，其中对于由高频选择性表征的信道(例如，其中β=0.1)，每一客户端单个天线。

图30说明不同QAM方案(即，4-QAM、16-QAM、64-QAM)的示范性SER。

图31说明用于实施链路调适(LA)技术的方法的一个实施例。

图32说明链路调适(LA)技术的一个实施例的SER性能。

图33说明在N_FFT=64及L0=8的情况下DIDO2×2系统的作为OFDM音调索引的函数的方程序(28)中的矩阵的输入项。

图34说明对于L₀=8，M=N_t=2发射天线及可变量P的SER对SNR。

图35说明对于不同DIDO阶数及L₀=16的内插方法的一个实施例的SER性能。

图36说明使用超级集群、DIDO集群及用户集群的系统的一个实施例。

图37说明根据本发明的一个实施例的具有用户集群的系统。

图38a到38b说明用于本发明的一个实施例中的链路质量量度阈值。

图39到41说明用于建立用户集群的链路质量矩阵的实例。

图42说明客户端跨越不同DIDO集群移动的实施例。

图43到46说明本发明的一个实施例中的球形阵列的分辨率与其面积A之间的关系。

图47说明在实际室内及室外传播情形中的示范性MIMO系统的自由度。

图48说明作为阵列直径的函数的示范性DIDO系统中的自由度。

图49说明多个集中式处理器及分布式节点。

图50说明具有无执照节点及有执照节点两者的配置。

图51说明以十字覆盖过时无执照节点的实施例。

图52说明云无线系统的一个实施例，其中不同节点与不同集中式处理器通信。

具体实施方式

克服上述现有技术限制中的许多限制的一种解决方案是分布式输入分布式输出(DIDO)技术的实施例。DIDO技术在以下专利及专利申请案中加以描述，所述专利及专利申请案全部让与给本专利的受让人并以引用的方式并入本文。这些专利及申请案有时在本文中统称为“相关专利及申请案”。

2010年11月1日申请的名为“经由用户集群协调分布式无线系统中的发射的系统及方法(Systems And Methods To Coordinate Transmissions In Distributed Wireless SystemsVia User Clustering)”的第12／917,257号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“分布式输入分布式输出(DIDO)通信系统中的干扰管理、交递、功率控制及链路调适(Interference Management，Handoff，Power Control AndLink Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output(DIDO)Communication Systems)”的第12／802,988号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于基于信号强度测量调整DIDO干扰消除的系统及方法(System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On SignalStrength Measurements)”的第12／802,976号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于管理穿越多个DIDO集群的客户端的集群间交递的系统及方法(System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of ClientsWhich Traverse Multiple DIDO Clusters)”的第12／802,974号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于基于客户端的检测速度管理客户端在分布式输入分布式输出(DIDO)网络之间的交递的系统及方法(System And Method For ManagingHandoff Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output(DIDO)Networks Based On Detected Velocity Of The Client)”的第12／802,989号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于分布式输入分布式输出(DIDO)网络中的功率控制及天线分组的系统及方法(System And Method For Power Control And AntennaGrouping In A Distributed-Input-Distributed-Output(DIDO)Network)”的第12／802,958号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于DIDO多载波系统中的链路调适的系统及方法(System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems)”的第12／802,975号美国申请案

2010年6月16日申请的名为“用于多载波系统中的DIDO预译码内插的系统及方法(System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems)”的第12／802,938号美国申请案

2009年12月2日申请的名为“用于分布式天线无线通信的系统及方法(System andMethod For Distributed Antenna Wireless Communications)”的第12／630,627号美国申请案

2007年8月20日申请的2009年10月6日颁予的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method for Distributed Input Distributed OutputWireless Communication)”的第7,599,420号美国专利

2007年8月20日申请的2009年12月15日颁予的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method for Distributed Input Distributed OutputWireless Communication)”的第7,633,994号美国专利

2007年8月20日申请的2009年12月22日颁予的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method for Distributed Input Distributed OutputWireless Communication)”的第7,636,381号美国专利

2008年6月20日申请的名为“(System and Method For Distributed Input-DistributedOutput Wireless Communications)”的第12／143,503号美国申请案

2005年10月21日申请的名为“用于空间多路复用对流层散射通信的系统及方法(System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications)”的第11／256,478号美国申请案

2004年7月30日申请的2008年8月26日颁予的名为“用于分布式输入分布式输出无线通信的系统及方法(System and Method for Distributed Input Distributed OutputWireless Communication)”的第7，418,053号美国专利

2004年4月2日申请的名为“用于使用空间-时间译码增强近垂直入射天波(“NVIS”)通信的系统及方法(System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave(“NVIS”)Communication Using Space-Time Coding)”的第10／817,731号美国申请案。

为了减少本专利申请案的篇幅及复杂度，下文不明确地阐述相关专利及申请案中的一些的揭示内容。为获得所述揭示内容的完整详细描述，请参看相关专利及申请案。

注意以下章节I(来自相关申请案第12／802,988号的揭示内容)利用其自身的参考现有技术参考文献及让与给本申请案的受让人的先前申请案的尾注集合。所述尾注引用列出于章节I的结尾处(恰好在章节II的标头之前)。章节II中使用的引用的数字表示可与用于章节I中的那些数字表示重迭，即使这些数字表示识别不同参考文献(在章节II的结尾处列出)。因此，可在使用特定数字表示的章节中识别由所述数字表示识别的参考文献。

I.来自第12／802,988号相关申请案的揭示内容

1.移除集群间干扰的方法下文描述使用多个分布式发射天线来在空间中建立具有零RF能量的位置的无线射频(RF)通信系统及方法。当使用M个发射天线时，可在预定义位置中建立多达(M-1)个零RF能量点。在本发明的一个实施例中，零RF能量点为无线装置且发射天线知晓发射器与接收器之间的信道状态信息(CSI)。在一个实施例中，CSI在接收器处计算并反馈到发射器。在另一实施例中，假定利用信道互易性，经由来自接收器的训练而在发射器处计算CSI。发射器可利用CSI来确定将被同时发射的干扰信号。在一个实施例中，在发射天线处使用区块对角化(BD)预译码以产生零RF能量点。

本文中描述的系统及方法不同于上文描述的常规接收／发射波束成形技术。实际上，接收波束成形计算权重以抑制接收侧的干扰(经由零控)，而本文中描述的本发明的一些实施例在发射侧应用权重以建立在空间中导致具有“零RF能量”的一个或多个位置的干扰样式。不同于分别经设计以最大化到每一用户的信号质量(或SINR)或下行链路输贯量的常规发射波束成形或BD预译码，本文中描述的系统及方法最小化在特定条件下及／或来自特定发射器的信号质量，藉此在客户端装置(本文中有时称为“用户”)处建立零RF能量点。此外，在分布式输入分布式输出(DIDO)系统(在我们的相关专利及申请案中所描述)的内容脉络下，分布于空间中的发射天线提供可用于建立多个零RF能量点及／或到不同用户的最大SINR的较高自由度(即，较高信道空间分集)。举例来说，通过M个发射天线，可建立多达(M-1)个RF能量点。对比来说，实际波束成形或BD多用户系统通常经设计为在发射侧具有密集的天线，从而针对发射天线的任一数目M限制了可在无线链路上服务的同时用户的数目。

考虑具有M个发射天线及K个用户的系统，其中K<M。我们假定发射器知晓M个发射天线与K个用户之间的CSI(H∈C^K×M)。为简单起见，假定每一用户皆装备有单个天线，但相同方法可扩展到每一用户有多个接收天线。计算在K个用户的位置处建立零RF能量的预译码权重(w∈C^M×1)以满足以下条件

Hw=0^K×1

其中0^K×1为具有全零输入项的向量且H为通过将从M个发射天线到K个用户的信道向量(h_k∈C^1×M)组合而获得的信道矩阵如下

$H=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ .\\ .\\ .\\ h_k\\ .\\ .\\ .\\ h_K\end{array}\right].$

在一个实施例中，计算信道矩阵H的奇异值分解(SVD)且将预译码权重w定义为对应于H的零子空间(由零奇异值识别)的右奇异向量。

发射天线使用上文定义的权重向量来发射RF能量，同时在K个用户的位置处建立K个零RF能量点，使得在第k个用户处接收的信号由下式给出

r_k=h_kws_k+n_k=0+n_k

其中n_k∈C^1×1为第k个用户处的加成性白高斯噪声(AWGN)。在一个实施例中，计算信道矩阵H的奇异值分解(SVD)且将预译码权重w定义为对应于H的零子空间(由零奇异值识别)的右奇异向量。

在另一实施例中，无线系统为DIDO系统且建立零RF能量点以预先消除对在不同DIDO涵盖区域之间的客户端的干扰。在第12／630,627号美国申请案中，描述DIDO系统，其包含：

·IDO客户端

·IDO分布式天线

·IDO基站收发台(BTS)

·IDO基站网络(BSN)

每一BTS经由BSN连接到多个分布式天线，所述分布式天线提供服务到称为DIDO集群的给定涵盖区域。在本专利申请案中，我们描述用于移除相邻DIDO集群之间的干扰的系统及方法。如图1中所说明，我们假定主DIDO集群代管受来自相邻集群的干扰(或目标客户端)影响的客户端(即，由多用户DIDO系统服务的用户装置)。

在一个实施例中，相邻集群类似于常规蜂窝式系统根据频分多址(FDMA)技术在不同频率下操作。举例来说，在频率重新使用因子为3的情况下，如图2中所说明每隔三个DIDO集群重新使用相同载波频率。在图2中，不同载波频率被识别为F1、F2及F3。虽然此实施例可用于一些实施方案中，但此解决方案产生频谱效率的损失，因为可用频谱被分成多个子频带且仅DIDO集群的子集在相同子频带中操作。此外，需要复杂小区规划来将不同DIDO集群与不同频率相关联，藉此防止干扰。类似于现有技术蜂窝式系统，此蜂窝式规划要求天线的特定放置及限制发射功率以便避免使用同一频率的集群之间的干扰。

在另一实施例中，相邻集群根据时分多址(TDMA)技术在相同频带中但在不同时槽处操作。举例来说，如图3中所说明，仅针对特定集群允许在时槽T₁、T₂及T₃中的DIDO发射，如所说明。时槽可被均等地指派给不同集群，使得根据循环原则来排程不同集群。如果不同集群以不同数据速率要求(即，在拥挤的城市环境中的集群与每涵盖区域具有较少数目客户端的乡村区域中的集群相对比)来表征，则将不同优先级指派给不同集群，使得较多时槽被指派给具有较大数据速率要求的集群。虽然如上文描述的TDMA可用于本发明的一个实施例中，但TDMA方法可要求跨越不同集群的时间同步且可导致较低频谱效率，因为干扰集群无法同时使用相同频率。

在一个实施例中，所有相邻集群同时在同一频带中发射且使用跨越集群的空间处理以避免干扰。在此实施例中，多集群DIDO系统：(i)在主集群内使用常规DIDO预译码以在同一频率频带内发射同时非干扰数据流到多个客户端(诸如，相关专利及申请案中所描述，包含7,599,420；7,633,994；7,636,381及第12／143,503号申请案)；(ii)在相邻集群中使用具有干扰消除的DIDO预译码以通过在目标客户端的位置处建立零射频(RF)能量点来避免对位于图4中的干扰区域8010中的客户端产生干扰。如果目标客户端在干扰区域410中，则其将接收含有来自主集群411的数据流的RF与来自干扰集群412到413的零RF能量的总和，其将简单地为含有来自主集群的数据流的RF。因此，相邻集群可同时利用相同频率而在干扰区域中的目标客户端不会遭受干扰。

在实际系统中，DIDO预译码的性能可受不同因素影响，诸如：信道估计误差或都卜勒(Doppler)效应(在DIDO分布式天线处产生过时信道状态信息)；多载波DIDO系统中的互调制失真(IMD)；时间或频率偏移。由于这些效应，实现零RF能量点可为不切实际的。然而，只要在目标客户端处来自干扰集群的RF能量与来自主集群的RF能量相比可忽略，在目标客户端处的链路性能就不受干扰影响。举例来说，假定客户端要求20dB信噪比(SNR)以使用前向错误校正(FEC)译码来对4-QAM群集进行解调以实现10^-6的目标位错误率(BER)。如果在目标客户端处的从干扰集群接收的RF能量比自主集群接收的RF能量低20dB，则干扰可忽略且客户端可成功地在预定义BER目标内对数据进行解调。因此，如本文中所使用的术语“零RF能量”不一定意谓来自干扰RF信号的RF能量为零。确切来说，其意谓所述RF能量相对于所要RF信号的RF能量充分低，使得所要RF信号可在接收器处被接收。此外，虽然描述了干扰RF能量相对于所要RF能量的特定所要阈值，但本发明的基本原理不限于任何特定阈值。

存在如图4中所示的不同类型的干扰区域8010。举例来说，“类型A”区域(如由图80中的字母“A”所指示)仅受来自一个相邻集群的干扰影响，而“类型B”区域(如由字母“B”所指示)说明来自两个或多个相邻集群的干扰。

图5描绘用于本发明的一个实施例中的构架。点表示DIDO分布式天线，十字指代DIDO客户端且箭头指示RF能量的传播方向。主集群中的DIDO天线将预译码的数据信号发射到所述集群中的客户端MC501。同样，干扰集群中的DIDO天线经由常规DIDO预译码来服务所述集群中的客户端IC502。绿色十字503表示干扰区域中的目标客户端TC503。主集群511中的DIDO天线经由常规DIDO预译码将预译码的数据信号发射到目标客户端(黑色箭头)。干扰集群512中的DIDO天线使用预译码来建立朝目标客户端503的方向(绿色箭头)的零RF能量。

图4中的任何干扰区域410A、410B中的目标客户端k处的所接收信号由下式给出

$r_k=H_k{W}_k{s}_k+H_k{\mathrm{\&Sigma;}}_{{\mathrm{}}_{u\&NotEqual;k}^{u=1}}^U{W}_u{s}_u+{\mathrm{\&Sigma;}}_{c=1}^C{H}_{c,k}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{\mathrm{Ic}}{W}_{c,i}{s}_{c,i}+n_k---\left(1\right)$

其中k=1，...，K，其中K为干扰区域8010A、8010B中的客户端的数目，U为主DIDO集群中的客户端的数目，C为干扰DIDO集群412到413的数目且I_c为干扰集群c中的客户端的数目。此外，r_k∈C^N×M为含有在客户端k处的接收数据流的向量，假定在客户端装置处有M个发射DIDO天线及N个接收天线；s_k∈C^N×1为到主DIDO集群中的客户端k的发射数据流的向量；s_u∈C^N×1为到主DIDO集群中的客户端u的发射数据流的向量；s_c，i∈C^N×1为到第c个干扰DIDO集群中的客户端i的发射数据流的向量；n_k∈C^N×1为客户端k的N个接收天线处的加成性白高斯噪声(AWGN)的向量；H_k∈C^N×M为主DIDO集群中的客户端k处的从M个发射DIDO天线到N个接收天线的DIDO信道矩阵；H_c，k∈C^N×M为第c个干扰DIDO集群中的客户端k处的从M个发射DIDO天线到N个接收天线的DIDO信道矩阵；W_k∈C^M×N为到主DIDO集群中的客户端k的DIDO预译码权重的矩阵；W_k∈C^M×N为到主DIDO集群中的客户端u的DIDO预译码权重的矩阵；W_c，i∈C^M×N为到第c个干扰DIDO集群中的客户端i的DIDO预译码权重的矩阵。

为简化记法且不失一股性，我们假定所有客户端皆装备N个接收天线且在每一DIDO集群中存在M个DIDO分布式天线，其中M≥(N·U)且M≥(N·I_c)，

如果M大于集群中的接收天线的总数，则将额外发射天线用以预先消除对干扰区域中的目标客户端的干扰或经由相关专利及申请案(包含7,599,420；7,633,994；7,636,381及第12／143,503号申请案)中描述的分集方案改进到同一集群中的客户端的链路稳健性。

计算DIDO预译码权重以预先消除同一DIDO集群内的客户端间干扰。举例来说，相关专利及申请案(包含7,599,420；7,633,994；7,636,381及第12／143,503号申请案以及[7])中描述的区块对角化(BD)预译码可用以移除客户端间干扰，使得在主集群中满足以下条件

$H_k{W}_u=0^{N\&times;N};\&ForAll;u=1,...,U;$ 其中u≠k。        (2)

相邻DIDO集群中的预译码权重矩阵经设计，使得满足以下条件A

$H_{c,k}{W}_{c,i}=0^{N\&times;N};\&ForAll;c=1,...,C$ 且 $\&ForAll;i=1,...,I_c.$         (3)

为了计算预译码矩阵W_c，i，估计从M个发射天线到干扰集群中的I_c个客户端以及到干扰区域中的客户端k的下行链路信道，且通过干扰集群中的DIDO BTS计算预译码矩阵。如果将BD方法用以计算干扰集群中的预译码矩阵，则建置以下有效信道矩阵以计算到相邻集群中的第i个客户端的权重

${\stackrel{\&OverBar;}{H}}_{c,i}=\left[\begin{array}{c}{H}_{c,k}\\ {\tilde{H}}_{c,i}\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中

为从用于干扰集群c的信道矩阵

获得的矩阵，其中对应于第i个客户端的行被移除。

将条件(2)及(3)代入(1)中，我们获得用于目标客户端k的所接收数据流，其中集群内及集群间干扰被移除

r_k=H_kW_ks_k+n_k。    (5)

在相邻集群中计算出的(1)中的预译码权重W_c，i经设计以发射预译码数据流到那些集群中的所有客户端，同时预先消除对干扰区域中的目标客户端的干扰。目标客户端仅从其主集群接收预译码数据。在不同实施例中，自主集群及相邻集群两者将相同数据流发送到目标客户端以获得分集增益。在此状况下，(5)中的信号模型经表示为

$r_k=(H_k{W}_k+{\mathrm{\&Sigma;}}_{c=1}^C{H}_{c,k}{W}_{c,k})s_k+n_k---\left(6\right)$

其中W_e，k为从第c个集群中的DIDO发射器到干扰区域中的目标客户端k的DIDO预译码矩阵。注意(6)中的方法要求跨越相邻集群的时间同步，此要在大系统中实现可为复杂的，但虽然如此，如果分集增益益处证明实施成本为正当的，则此是非常可行的。

我们通过依据作为信噪比(SNR)的函数的符号错误率(SER)评估所提议方法的性能来开始。在不失一股性的情况下，我们假定每一客户端有单个天线而定义以下信号模型并将(1)重新公式化为

$r_k=\sqrt{\mathrm{SNR}}{h}_k{w}_k{s}_k+\sqrt{\mathrm{INR}}{h}_{c,k}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^I{w}_{c,i}{s}_{c,i}+n_k---\left(7\right)$

其中INR为经定义为INR=SNR／SIR的干扰对噪声比且SIR为信号对干扰比。

图6展示作为SNR的函数的SER，假定干扰区域中的目标客户端的SIR=10dB。在不失一股性的情况下，我们测量无前向错误校正(FEC)译码的4-QAM及16-QAM的SER。对于未编码系统，我们将目标SER固定为1％。取决于调制阶数，此目标对应于SNR的不同值(即，对于4-QAM，SNR=20dB，且对于16-QAM，SNR=28dB)。当使用FEC译码时，归因于译码增益，针对相同SNR值可满足较低SER目标。我们考虑每一集群具有两个DIDO天线及两个客户端(各自装备有单个天线)的两个集群(一个主集群及一个干扰集群)的情形。主集群中的客户端中的一者位于干扰区域中。我们假定平坦衰落窄带信道，但以下结果可扩展到频率选择性多载波(OFDM)系统，其中每一副载波经历平坦衰落。我们考虑两种情形：(i)一种具有DIDO集群间干扰(IDCI)的情形，其中在不考虑干扰区域中的目标客户端的情况下计算预译码权重w_c，i；及(ii)另一种情形，其中通过计算权重w_c，i而移除IDCI以消除对目标客户端的IDCI。我们观察到在存在IDCI的情况下SER为高的且高于预定义目标。通过在相邻集群处的IDCI预译码，移除了对目标客户端的干扰且对于SNR>20dB达到SER目标。

图6中的结果假定如(5)中的IDCI预译码。如果在相邻集群处的IDCI预译码也用以如(6)中预译码到干扰区域中的目标客户端的数据流，则获得额外分集增益。图7比较从两种技术导出的SER：(i)使用(5)中的IDCI预译码的“方法1”；(ii)使用(6)中的IDCI预译码的“方法2”，其中相邻集群也发射预译码数据流到目标客户端。与常规IDCI预译码相比，归因于由相邻集群中的用以发射预译码数据流到目标客户端的DIDO天线所提供的额外阵列增益，方法2产生～3dB增益。更一股来说，方法2相对于方法1的阵列增益与10*log10(C+1)成正比，其中C为相邻集群的数目且因子“1”指代主集群。

接下来，我们评估随目标客户端相对于干扰区域的位置而变的上述方法的性能。我们考虑一个简单情形，其中目标客户端8401自主DIDO集群802移动到干扰集群803，如图8中所描绘。我们假定主集群802内的所有DIDO天线812使用BD预译码来消除集群内干扰以满足条件(2)。我们假定单个干扰DIDO集群，客户端装置801处的单个接收器天线及自主集群或干扰集群中的所有DIDO天线(即，按圆形环绕客户端放置的DIDO天线)到客户端的相等路径损失。我们使用具有路径损失指数4(如在典型城市环境中)的一个简化路径损失模型[11]。

下文中的分析是基于扩展(7)以考虑路径损失的以下简化信号模型

$r_k=\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}\&CenterDot;D_o^4}{D^4}}{h}_k{w}_k{s}_k+\sqrt{\frac{\mathrm{SNR}\&CenterDot;D_o^4}{{(1-D)}^4}}{h}_{c,k}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^I{w}_{c,i}{s}_{c,i}+n_k---\left(8\right)$

其中信号对干扰比(SIR)经导出为SIR=((1-D)／D)⁴。在模型化IDCI中，我们考虑三种情形：i)无IDCI的理想状况；ii)在干扰集群中经由BD预译码预先消除IDCI以满足条件(3)；iii)具有未由相邻集群预先消除的IDCI。

图9展示作为D的函数(即，当目标客户端自主集群802朝干扰集群8403中的DIDO天线813移动时)的信号对干扰加噪声比(SINR)。SINR为使用(8)中的信号模型而导出为信号功率与干扰加噪声功率的比。我们假定对于D=D₀，D₀=0.1且SNR=50dB。在无IDCI的情况下，无线链路性能仅受噪声影响且SINR归因于路径损失而减少。在存在IDCI(即，无IDCI预译码)的情况下，来自相邻集群中的DIDO天线的干扰有助于减少SINR。

图10展示针对平坦衰落窄带信道中的4-QAM调制的上述三种情形的符号错误率(SER)性能。这些SER结果对应于图9中的SINR。我们假定用于未编码系统(即，无FEC)的1％的SER阈值对应于图9中的SINR阈值SINR_T=20dB。SINR阈值取决于用于数据发射的调制阶数。较高调制阶数通常由较高SINR_T表征以实现相同目标错误率。通过FEC，归因于译码增益，对于相同SINR值可实现较低目标SER。在无预译码的IDCI的状况下，仅在D<0.25的范围内实现目标SER。通过相邻集群处的IDCI预译码，满足目标SER的范围扩展达到D<0.6。在所述范围外，SINR归因于路径损失而增加且SER目标未被满足。

用于IDCI预译码的方法的一个实施例展示于图11中且由以下步骤组成：

·SIR估计1101：客户端估计来自主DIDO集群的信号功率(即，基于所接收的预译码数据)及来自相邻DIDO集群的干扰加噪声信号功率。在单载波DIDO系统中，讯框结构可经设计有短的静寂周期。举例来说，静寂周期可经定义于用于信道估计的训练与信道状态信息(CSI)反馈期间的预译码数据发射之间。在一个实施例中，来自相邻集群的干扰加噪声信号功率是在静寂周期期间自主集群中的DIDO天线测量。在实际DIDO多载波(OFDM)系统中，通常将零音调用以防止直流(DC)偏移及归因于发射及接收侧的滤波的在频带边缘处的衰减。在使用多载波系统的另一实施例中，干扰加噪声信号功率是根据零音调估计。校正因子可用以补偿频带边缘处的发射／接收滤波器衰减。一旦估计了来自主集群的信号加干扰及噪声功率(P_S)及来自相邻集群的干扰加噪声功率(P_IN)，客户端便将SINR计算为

$\mathrm{SINR}=\frac{P_S-P_{\mathrm{IN}}}{P_{\mathrm{IN}}}.---\left(9\right)$

或者，SINR估计是根据用于典型无线通信系统中以测量无线电信号功率的接收信号强度指示(RSSI)导出。

我们观察到(9)中的量度无法区别噪声与干扰功率电平。举例来说，在无干扰环境中受遮蔽(即，在衰减来自主集群中的所有DIDO分布式天线的信号功率的障碍物后)影响的客户端可估计低SINR，即使其未受集群间干扰影响也是如此。

用于所提议方法的更可靠量度为SIR，其经计算为

$\mathrm{SIR}=\frac{P_S-P_{\mathrm{IN}}}{P_{\mathrm{IN}}-P_N}---\left(10\right)$

其中P_N为噪声功率。在实际多载波OFDM系统中，(10)中的噪声功率P_N是根据零音调估计，假定来自主集群及相邻集群的所有DIDO天线使用零音调的相同集合。干扰加噪声功率(P_IN)是根据如上文提及的静寂周期而估计。最后，信号加干扰及噪声功率(P_S)是根据数据音调而导出。根据这些估计，客户端计算(10)中的SIR。

·在相邻集群处的信道估计1102到1103：如果在图11中的8702处确定，(10)中的估计的SIR在预定义阈值(SIR_T)之下，则客户端开始倾听来自相邻集群的训练信号。注意SIR_T视用于数据发射的调制及FEC译码方案(MCS)而定。视客户端的MCS而定义不同SIR目标。当来自不同集群的DIDO分布式天线经时间同步(即，锁定到相同的每秒脉波数(PPS)时间参考)时，在8703处客户端利用训练序列以递送其信道估计到相邻集群中的DIDO天线。用于相邻集群中的信道估计的训练序列经设计为正交于来自主集群的训练。或者，当不同集群中的DIDO天线未经时间同步时，将正交序列(具有良好互相关性质)用于不同DIDO集群中的时间同步。一旦客户端锁定到相邻集群的时间／频率参考，便在1103处执行信道估计。

·IDCI预译码1104：一旦信道估计在相邻集群中的DIDO BTS处可用，便计算IDCI预译码以满足(3)中的条件。相邻集群中的DIDO天线仅发射预译码的数据流到其集群中的客户端，同时预先消除对图4中的干扰区域410中的客户端的干扰。我们观察到如果客户端位于图4中的B型干扰区域410中，则对客户端的干扰是由多个集群产生且IDCI预译码是由所有相邻集群同时执行。

用于交递的方法

下文中，我们描述用于跨越DIDO集群移动的客户端的不同交递方法，所述DIDO集群由位于分离区域中或提供不同种类服务(即，低或高移动性服务)的分布式天线填充。

a.相邻DIDO集群之间的交递

在一个实施例中，用以移除上文描述的集群间干扰的IDCI预译码器用作DIDO系统中的交递方法的基线。将蜂窝式系统中的常规交递设想为客户端跨越由不同基站服务的小区顺畅地切换。在DIDO系统中，交递允许客户端在不损失连接的情况下从一个集群移动到另一集群。

为说明DIDO系统的交递策略的一个实施例，我们再次考虑图8中的仅具有两个集群802及803的实例。当客户端801自主集群(C1)802移动到相邻集群(C2)803时，交递方法的一个实施例动态地计算不同集群中的信号质量并选择对于客户端产生最低错误率性能的集群。

图12展示作为客户端距集群C1的中心的距离的函数的SINR变化。对于无FEC译码的4-QAM调制，我们考虑目标SINR=20dB。当C1及C2皆使用无干扰消除的DIDO预译码时，由圆识别的线表示由C1中的DIDO天线服务的目标客户端的SINR。SINR归因于路径损失及来自相邻集群的干扰而按D的函数关系减少。当IDCI预译码实施于相邻集群处时，SINR损失仅归因于路径损失(如由具有三角形的线所展示)，因为干扰被完全移除。当从相邻集群服务客户端时，经历对称行为(Symmetric behavior)。交递策略的一个实施例经定义，使得当客户端从C1移动到C2时，算法在不同DIDO方案之间切换以使SINR维持在预定义目标之上。

从图12中的曲线，我们导出图13中的针对4-QAM调制的SER。我们观察到，通过在不同预译码策略之间切换，将SER维持于预定义目标内。

交递策略的一个实施例如下。

·C1-DIDO及C2-DIDO预译码：当客户端位于C1内，远离干扰区域时，集群C1及C2皆独立地通过常规DIDO预译码操作。

·C1-DIDO及C2-IDCI预译码：当客户端朝干扰区域移动时，其SIR或SINR降级。当达到目标SINR_T1时，目标客户端开始估计来自C2中的所有DIDO天线的信道并提供CSI到C2的BTS。C2中的BTS计算IDCI预译码并发射到C2中的所有客户端同时防止对目标客户端的干扰。只要目标客户端在干扰区域中，其将继续提供其CSI到C1及C2两者。

·C1-IDCI及C2-DIDO预译码：当客户端朝C2移动时，其SIR或SINR不断降低直至其再次达到目标。此时，客户端决定切换到相邻集群。在此状况下，C1开始使用来自目标客户端的CSI以通过IDCI预译码建立朝其方向的零干扰，而相邻集群使用CSI以进行常规DIDO预译码。在一个实施例中，当SIR估计接近目标时，集群C1及C2交替地尝试DIDO预译码方案及IDCI预译码方案两者以允许客户端估计在两者状况下的SIR。接着客户端选择最佳方案以最大化特定错误率性能量度。当应用此方法时，用于交递策略的交叉点出现于图12中的具有三角形及菱形的曲线的交叉点处。一个实施例使用(6)中所描述的经修改的IDCI预译码方法，其中相邻集群也发射预译码的数据流到目标客户端以提供阵列增益。通过此方法，简化交递策略，因为客户端无需估计在交叉点处两种策略的SINR。

·C1-DIDO及C2-DIDO预译码：当客户端朝C2移出干扰区域外时，主集群C1停止经由IDCI预译码预先消除朝所述目标客户端的干扰并对于保留于C1中的所有客户端切换回到常规DIDO预译码。我们的交递策略中的此最终交叉点可用于避免从目标客户端到C1的不必要的CSI反馈，藉此减少反馈信道上的额外开销。在一个实施例中，定义第二目标SINR_T2。当SINR(或SIR)增加到此目标之上时，策略经切换到C1-DIDO及C2-DIDO。在一个实施例中，集群C1持续在DIDO预译码与IDCI预译码之间交替以允许客户端估计SINR。接着客户端选择从上方更紧密接近目标SINR_T1的用于C1的方法。

上文描述的方法实时计算用于不同方案的SINR或SIR估计且使用其来选择最佳化方案。在一个实施例中，交递算法是基于图14中说明的有限状态机而设计。当SINR或SIR降到在图12中说明的预定义阈值之下或之上时，客户端记住其当前状态并切换到下一状态。如上文所论述，在状态1201中，集群C1及C2皆独立地通过常规DIDO预译码而操作且客户端是由集群C1服务；在状态1202中，客户端是由集群C1来服务，C2中的BTS计算IDCI预译码且集群C1使用常规DIDO预译码来操作；在状态1203中，客户端是由集群C2来服务，C1中的BTS计算IDCI预译码且集群C2使用常规DIDO预译码来操作；及在状态1204中，客户端是由集群C2来服务，且集群C1及C2皆独立地通过常规DIDO预译码而操作。

在存在遮蔽效应的情况下，信号质量或SIR可如图15中所示在阈值周围波动，从而引起在图14中的连续状态之间切换。变化的状态为非所要的效应，因为其导致客户端与BTS之间的控制信道上的用以允许实现在发射方案之间切换的显著额外开销。图15描绘在存在遮蔽的情况下的交递策略的一个实例。在一个实施例中，遮蔽系数是根据具有方差3的对数正态分布来模拟[3]。下文中，我们定义一些用以防止在DIDO交递期间的切换效应的方法。

本发明的一个实施例使用滞后回路来解决状态切换效应。举例来说，当在图14中的“C1-DIDO、C2-IDCI”9302与“C1-IDCI、C2-DIDO”9303状态(或反的)之间切换时，可调整阈值SINR_T1为在范围A1内。此方法在信号质量在SINR_T1周围振荡时避免在状态之间的切换。举例来说，图16展示在图14中的任何两个状态之间切换时的滞后回路机制。为了从状态B切换到状态A，SIR必须大于(SIR_T1+A₁／2)，但为了从A切换回到B，SIR必须降到(SIR_T1-A₁／2)之下。

在不同实施例中，调整阈值SINR_T2以避免在图14中的有限状态机的第一状态与第二状态(或第三状态与第四状态)之间的切换。举例来说，可定义值A₂的范围，使得视信道条件及遮蔽效应而在所述范围内挑选阈值SINR_T2。

在一个实施例中，视无线链路上预期的遮蔽的方差而定，在范围[SINR_T2、SINR_T2+A₂]内动态地调整SINR阈值。当客户端从其当前集群移动到相邻集群时，可根据所接收的信号强度(或RSSI)的方差而估计对数正态分布的方差。

上述方法假定客户端触发交递策略。在一个实施例中，假定启用跨越多个BTS的通信，延期到DIDO BTS的交递决策。

为简单起见，假定无FEC译码及4-QAM而导出上述方法。更一股来说，针对不同调制译码方案(MCS)而导出SINR或SIR阈值且结合链路调适(例如，参见美国专利第7,636,381号)而设计交递策略以最佳化到干扰区域中的每一客户端之下行链路数据速率。

b.在低都卜勒与高都卜勒DIDO网络之间的交递

DIDO系统使用封闭回路发射方案来预译码下行链路信道上的数据流。封闭回路方案固有地受反馈信道上的潜时约束。在实际DIDO系统中，当将CSI及基带预译码数据从BTS递送到分布式天线时，计算时间可通过具有高处理能力的收发器减少且预期大多数潜时是由DIDO BSN引入。BSN可包括各种网络技术，包含(但不限于)数字用户线(DSL)、电缆调制解调器、光纤环(fiber ring)、T1线、光纤同轴混合(HFC)网络及／或固定无线(例如，WiFi)。专用光纤通常具有非常大带宽及低潜时(在局部区域中可能小于毫秒)，但其部署范围不及DSL及电缆调制解调器广泛。现今，在美国DSL及电缆调制解调器连接通常具有在10ms到25ms之间的最后一英里(last-mile)潜时，但其被非常广泛地部署。

BSN上的最大潜时确定在无DIDO预译码的性能降级的情况下在DIDO无线链路上可容许的最大都卜勒频率。举例来说，在[1]中我们展示在400MHz的载波频率下，具有约10毫秒的潜时的网络(即，DSL)可容许客户端的速度高达8mph(奔跑速度)，而具有1毫秒潜时的网络(即，光纤环)可支持高达70mph的速度(即，高速公路交通)。

我们视BSN上可容许的最大都卜勒频率而定义两个或多个DIDO子网络。举例来说，具有DIDO BTS与分布式天线之间的高潜时DSL连接的BSN可仅递送低移动性或固定无线服务(即，低都卜勒网络)，而低潜时光纤环上的低潜时BSN可容许高移动性(即，高都卜勒网络)。我们观察到大多数宽频用户在其使用宽频时不移动，且进一步大多数人不太可能位于许多高速物件移动经过的区域附近(例如，靠近高速公路)，因为这些位置通常是不太理想的居住或办公地点。然而，存在将在高速下(例如，当在行驶在高速公路上的汽车中时)使用宽频或将在高速物件附近(例如，在位于高速公路附近的商店中)的宽频用户。为处理这些两种不同用户的都卜勒情形，在一个实施例中，低都卜勒DIDO网络由散布在广大区域上的具有相对低功率(即，对于室内或屋顶安装，1W到100W)的通常较大数目的DIDO天线组成，而高都卜勒网络由具有高功率发射(即，对于屋顶或塔安装，100W)的通常较低数目的DIDO天线组成。低都卜勒DIDO网络服务通常较大数目的低都卜勒用户且可使用便宜的高潜时宽频连接(诸如，DSL及电缆调制解调器)而以通常较低连接性成本执行的。高都卜勒DIDO网络服务通常较少数目的高都卜勒用户且可使用较昂贵的低潜时宽频连接(诸如，光纤)而以通常较高连接性成本执行的。

为了避免跨越不同类型DIDO网络(例如，低都卜勒及高都卜勒)的干扰，可使用不同多重接入技术，诸如：时分多址(TDMA)、频分多址(FDMA)或码分多址(CDMA)。

下文中，我们提议用以将客户端指派给不同类型DIDO网络并允许实现其间的交递的方法。网络选择是基于每一客户端的移动性的类型。根据以下方程序，客户端的速度(v)与最大都卜勒频移成正比[6]

$f_d=\frac{v}{\mathrm{\&lambda;}}\sin \mathrm{\&theta;}---\left(11\right)$

其中f_d为最大都卜勒频移，λ为对应于载波频率的波长且θ为指示发射器-客户端的方向的向量与速度向量之间的角。

在一个实施例中，每一客户端的都卜勒频移是经由盲估计技术来计算。举例来说，类似于都卜勒雷达系统，可通过发送RF能量到客户端及分析反射的信号来估计都卜勒频移。

在另一实施例中，一个或多个DIDO天线发送训练信号到客户端。基于那些训练信号，客户端使用诸如计数信道增益的零交叉率或执行频谱分析的技术来估计都卜勒频移。我们观察到对于固定速度v及客户端的轨迹，(11)中的角速度v sinθ可视客户端距每一DIDO天线的相对距离而定。举例来说，在移动客户端附近的DIDO天线产生比遥远天线大的角速度及都卜勒频移。在一个实施例中，都卜勒速度是根据在距客户端不同距离处的多个DIDO天线估计，且将平均、加权平均或标准偏差用作客户端移动性的指示器。基于所估计的都卜勒指示器，DIDO BTS决定是否指派客户端给低或高都卜勒网络。

针对所有客户端周期性地监视都卜勒指示器且将其发送回到BTS。当一个或多个客户端改变其都卜勒速度(即，客户端乘坐公共汽车对比客户端步行或坐着)时，那些客户端被动态地重新指派给可容许其移动性等级的不同DIDO网络。

尽管低速客户端的都卜勒可因在高速物件附近(例如，靠近高速公路)而受影响，但所述都卜勒通常远小于自身在运动中的客户端的都卜勒。因而，在一个实施例中，估计客户端的速度(例如，通过使用诸如使用GPS监视客户端位置的方式)，且如果速度为低，则客户端经指派给低都卜勒网络，且如果速度为高，则客户端经指派给高都卜勒网络。

用于功率控制及天线分群的方法

在图17中描绘具有功率控制的DIDO系统的框图。首先将每一客户端(1，...，U)的一个或多个数据流(s_k)乘以由DIDO预译码单元产生的权重。将预译码的数据流乘以由功率控制单元基于输入信道质量信息(CQI)而计算的功率缩放因子。CQI是从客户端反馈到DIDO BTS或假定上行链路-下行链路信道互易性而根据上行链路信道导出。不同客户端的U个预译码的流接着经组合及多路复用成M个数据流(t_m)，数据流针对M个发射天线中的每一者。最后，将流t_m发送到数／模转换器(DAC)单元、射频(RF)单元、功率放大器(PA)单元并最终到天线。

功率控制单元测量用于所有客户端的CQI。在一个实施例中，CQI为平均SNR或RSSI。视路径损失或遮蔽而定，CQI对于不同客户端变化。我们的功率控制方法调整用于不同客户端的发射功率缩放因子P_k且将其乘以经产生用于不同客户端的预译码的数据流。注意，可针对每一客户端产生一个或多个数据流，此视客户端的接收天线的数目而定。

为了评估所提议方法的性能，我们基于(5)来定义包含路径损失及功率控制参数的以下信号模型

$r_k=\sqrt{\mathrm{SNR}{P}_k{\mathrm{\&alpha;}}_k}{H}_k{W}_k{s}_k+n_k---\left(12\right)$

其中k=1，...，U，U为客户端的数目，SNR=P_o／N_o，其中P_o为平均发射功率，N_o为噪声功率且α_k为路径损失／遮蔽系数。为了模型化路径损失／遮蔽，我们使用以下简化模型

${\mathrm{\&alpha;}}_k=e^{-a\frac{k-1}{U}}---\left(13\right)$

其中a=4为路径损失指数且我们假定路径损失随客户端索引(即，客户端位于距DIDO天线的渐增距离处)而增加。

图18展示在不同情形中的假定四个DIDO发射天线及四个客户端的情况下的SER对SNR。理想状况假定所有客户端具有相同路径损失(即，a=0)，从而针对所有客户端产生P_k=1。具有正方形的曲线指代客户端具有不同路径损失系数且无功率控制的状况。具有点的曲线是根据功率控制系数经选择使得P_k=1/α_k的相同情形(具有路径损失)导出。通过功率控制方法，将较多功率指派给意欲到经历较高路径损失／遮蔽的客户端的数据流，从而与无功率控制的状况相比导致9dB SNR增益(对于此特定情形)。

联邦通信委员会(FCC)(及其它国际管理机构)定义对于可从无线装置发射的最大功率的约束条件以限制人体在电磁(EM)辐射下的曝露。存在两种类型限制[2]：i)“职业／受控”限制，其中经由栅栏、警告或标记使人完全知晓射频(RF)源；ii)“一股人群／不受控”限制，其中对曝露无控制。

将不同发射等级定义用于不同类型无线装置。大体来说，用于室内／室外应用的DIDO分布式天线合乎FCC的“移动”装置种类的要求，其经定义为[2]：

“经设计成不在固定位置使用、通常在辐射结构保持在距用户或附近人员身体20公分或以上距离处的情况下使用的发射装置”。

“移动”装置的EM发射是依据最大允许曝露量(MPE)(以mW／cm²表示)来测量。图19展示在700MHz载波频率下针对发射功率的不同值的作为距RF辐射源的距离的函数的MPE功率密度。用以满足通常在距人体20cm外操作的装置的FCC“不受控制的”限制的最大允许发射功率为1W。

针对安装于远离“一股人群”的屋顶或建筑物上的发射器定义了较少限制性的功率发射约束条件。对于这些“屋顶发射器”，FCC定义依据有效辐射功率(ERP)测量的1000W的较宽松发射限制。

基于上述FCC约束条件，在一个实施例中，我们定义用于实际系统的两种类型的DIDO分布式天线：

·低功率(LP)发射器：位于任何高度的任何地方(即，室内或室外)，具有1W的最大发射功率及5Mbps消费者级宽频(例如，DSL、电缆调制解调器、光纤到家(FTTH))空载发射连接性。

·高功率(HP)发射器：在约10公尺高度的屋顶或建筑物安装的天线，具有100W的发射功率及商业级宽频(例如，光纤环)空载发射(与DIDO无线链路上可用的输贯量相比，具有实际上“无限”数据速率)。

注意，具有DSL或电缆调制解调器连接性的LP发射器为低都卜勒DIDO网络(如先前章节中所描述)的良好候选者，因为其客户端大部分为固定的或具有低移动性。具有商业光纤连接性的HP发射器可容许较高客户端移动性且可用于高都卜勒DIDO网络中。

为了得到对具有不同类型LP／HP发射器的DIDO系统的性能的实际直观感觉，我们考虑在Palo Alto市区(CA)中的DIDO天线安装的实际状况。图20a展示Palo Alto中的N_LP=100个低功率DIDO分布式天线的随机分布。在图20b中，50个LP天线以N_HP=50个高功率发射器来替代。

基于图20a到20b中的DIDO天线分布，我们得到使用DIDO技术的系统的在PaloAlto中的涵盖图。图21a及21b分别展示对应于图20a及20b中的配置的两个功率分布。假定在700MHz的载波频率下由3GPP标准[3]定义的用于城市环境的路径损失／遮蔽模型而导出所接收的功率分布(以dBm表示)。我们观察到使用50％的HP发射器产生对所选区域的较好涵盖。

图22a到22b描绘上述两种情形的速率分布。输贯量(以Mbps表示)是基于[4，5]中3GPP长期演进(LTE)标准中所定义的不同调制译码方案的功率阈值而导出。在700MHz载波频率下，总可用带宽固定到10MHz。考虑两个不同频率分配计划：i)仅分配5MHz频谱到LP台；ii)分配9MHz到HP发射器及分配1MHz到LP发射器。注意，较低带宽通常归因于其具有有限输贯量的DSL空载发射连接性而分配到LP台。图22a到22b展示当使用50％的HP发射器时可显著增加速率分布，从而将平均每客户端数据速率从图22a中的2.4Mbps提高到图22b中的38Mbps。

接下来，我们定义算法以控制LP台的功率发射，使得在任一给定时间允许较高功率，藉此增加图22b中的DIDO系统的下行链路信道上的输贯量。我们观察到对于功率密度的FCC限制是基于时间平均而定义为[2]

$S=\frac{{\mathrm{\&Sigma;}}_{n=1}^N{s}_n{t}_n}{T_{\mathrm{MPE}}}---\left(14\right)$

其中

为MPE平均时间，t_n为曝露到具有功率密度S_n的辐射的时间周期。对于“受控”曝露，平均时间为6分钟，而对于“不受控”曝露，其增加达30分钟。接着，允许任一功率源以大于MPE限制的功率电平发射，只要(14)中的平均功率密度满足FCC的对于“不受控”曝露的30分钟平均限制便可。

基于此分析，我们定义适应性功率控制方法以增加瞬时每天线发射功率，同时将每DIDO天线的平均功率维持在MPE限制之下。我们考虑具有比作用中客户端多的发射天线的DIDO系统。考虑到DIDO天线可被设想为便宜的无线装置(类似于WiFi接入点)且可放置于存在DSL、电缆调制解调器、光纤或其它因特网连接性的任何地点，此为合理假定。

具有适应性每天线功率控制的DIDO系统的构架在图23中加以描绘。在被发送到DAC单元235之前，由多路复用器234产生的数字信号的振幅被用功率缩放因子S₁，...，SM动态地调整。功率缩放因子是由功率控制单元232基于CQI233来计算。

在一个实施例中，定义N_g个DIDO天线群组。每一群组含有至少与作用中客户端的数目(K)一样多的DIDO天线。在任一给定时间，仅一个群组具有以大于MPE限制

的功率电平(S_o)发射到客户端的N_a>K个作用中DIDO天线。一方法根据图24中描绘的循环排程原则跨越所有天线群组。在另一实施例中，将不同排程技术(即，比例公平排程[8])用于集群选择以最佳化错误率或输贯量性能。

假定循环功率分配，从(14)我们将每一DIDO天线的平均发射功率导出为

$S=S_o\frac{t_o}{T_{\mathrm{MPE}}}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{MPE}}---\left(15\right)$

其中t_o为天线群组为作用中的时间周期且T_MPE=30min为由FCC准则[2]定义的平均时间。(15)中的比为所述群组的占空比(DF)，其经定义使得来自每一DIDO天线的平均发射功率满足MPE限制根据以下定义，占空比视作用中客户端的数目、群组的数目及每一群组的作用中天线而定

$\mathrm{DF}\underset{=}{\mathrm{\&Delta;}}\frac{K}{N_g{N}_a}=\frac{t_o}{T_{\mathrm{MPE}}}.---\left(16\right)$

在具有功率控制及天线分群的DIDO系统中获得的SNR增益(以dB计)被如下表示为占空比的函数

$G_{\mathrm{dB}}=10\mathrm{lo}{g}_{10}\left(\frac{1}{\mathrm{DF}}\right).---\left(17\right)$

我们观察到(17)中的增益是以所有DIDO天线上的G_dB额外发射功率为代价而实现。大体来说，来自所有N_g个群组的所有N_a的总发射功率经定义为

$\stackrel{\&OverBar;}{P}={\mathrm{\&Sigma;}}_{j=1}^{N_g}{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=1}^{N_a}{P}_{\mathrm{ij}}---\left(18\right)$

其中P_ij为平均每天线发射功率，其由下式给出

$P_{\mathrm{ij}}=\frac{1}{T_{\mathrm{MPE}}}{\&Integral;}_0^{T_{\mathrm{MPE}}}{S}_{\mathrm{ij}}\left(t\right)\mathrm{dt}\&le;\stackrel{\&OverBar;}{\mathrm{MPE}}---\left(19\right)$

且S_ij(t)为第j个群组中的第i个发射天线的功率谱密度。在一个实施例中，针对每一天线设计(19)中的功率谱密度以最佳化错误率或输贯量性能。

为了获得对于所提议方法的性能的某种直观感觉，考虑在给定涵盖区域中的400个DIDO分布式天线及订用经由DIDO系统提供的无线因特网服务的400个客户端。不可能每一因特网连接皆一直被完全地利用。假定客户端中的10％将在任一给定时间有效地使用无线因特网连接。接着，400个DIDO天线可分成各自有N_a=40个天线的N_g=10个群组，每一群以占空比DF=0.1在任一给定时间服务K=40个作用中客户端。由此发射方案产生的SNR增益为G_dB=10log₁₀(1／DF)=10dB，由来自所有DIDO天线的10dB额外发射功率提供。然而，我们观察到平均每天线发射功率为恒定的且在MPE限制内。

图25比较具有天线分群之上述功率控制与美国专利第7,636,381号中的常规本征模式选择的(未编码的)SER性能。所有方案使用BD预译码，具有四个客户端，每一客户端装备有单个天线。SNR指代每发射天线功率与噪声功率的比(即，每天线发射SNR)。以DIDO4×4表示的曲线假定四个发射天线及BD预译码。具有正方形的曲线表示具有本征模式选择的具有两个额外发射天线及BD的SER性能，从而产生相对于常规BD预译码的10dB SNR增益(在1％SER目标处)。具有天线分群及DF=1／10的功率控制也在相同SER目标处产生10dB增益。我们观察到归因于分集增益，本征模式选择改变SER曲线的斜率，而我们的功率控制方法归因于增加的平均发射功率而将SER曲线向左位移(维持相同斜率)。为了比较，展示具有较大占空比DF=1／50的SER而提供与DF=1／10相比的额外7dB增益。

注意，我们的功率控制可具有比常规本征模式选择方法低的复杂度。实际上，每一群组的天线ID可被预先计算并经由查找表在DIDO天线与客户端之间共享，使得在任一给定时间仅要求K个信道估计。对于本征模式选择，计算(K+2)个信道估计且需要额外计算处理以选择在任一给定时间最小化所有客户端的SER的本征模式。

接下来，我们描述用以在一些特殊情形中减少CSI反馈额外开销的涉及DIDO天线分群的另一方法。图26a展示其中客户端(点)随机散布于由多个DIDO分布式天线(十字)涵盖的一个区域中的一种情形。每一发射接收无线链路上的平均功率可经计算为

A={|H|²}。    (20)

其中H为可用于DIDO BTS处的信道估计矩阵。

通过在1000个例项上平均信道矩阵而在数值上获得图26a到26c中的矩阵A。图26b及26c中分别描绘两种替代情形，其中客户端环绕DIDO天线的子集而分群在一起且客户端接收来自位于遥远地方的DIDO天线的可忽略功率。举例来说，图26b展示产生区块对角矩阵A的两个天线群组。一种极端情形为当每一客户端仅非常接近一个发射器且发射器彼此远离，使得来自所有其它DIDO天线的功率可忽略时。在此状况下，DIDO链路在多个SISO链路中退化且A为如图26c中的对角矩阵。

在上述所有三种情形中，BD预译码动态地调整预译码权重以考虑DIDO天线与客户端之间的无线链路上的不同功率电平。然而，识别DIDO集群中的多个群组并仅在每一群组内操作DIDO预译码是方便的。我们提议的分群方法产生以下优点：

·计算增益：仅在集群中的每一群组内计算DIDO预译码。举例来说，如果使用BD预译码，则奇异值分解(SVD)具有复杂度O(n³)，其中n为信道矩阵H的最小维数。如果H可缩减为区块对角矩阵，则以减少的复杂度计算每一区块的SVD。实际上，如果信道矩阵经分成具有维数n₁及n₂的两个区块矩阵，使得n=n₁+n₂，则SVD的复杂度仅为O(n₁ ³)+O(n₂ ³)<O(n³)。在极端状况下，如果H为对角矩阵，则DIDO链路缩减到多个SISO链路且无需SVD计算。

·减少的CSI反馈额外开销：当DIDO天线及客户端被分成群组时，在一个实施例中，仅在同一群组内计算从客户端到天线的CSI。在TDD系统中，假定信道互易性，天线分群减少用以计算信道矩阵H的信道估计的数目。在其中CSI是在无线链路上反馈的FDD系统中，天线分群进一步产生DIDO天线与客户端之间的无线链路上的CSI反馈额外开销的减少。

用于DIDO上行链路信道的多重接入技术

在本发明的一个实施例中，不同多重接入技术被定义用于DIDO上行链路信道。这些技术可用以在上行链路上从客户端到DIDO天线地反馈CSI或发射数据流。下文中，我们将反馈CSI及数据流称为上行链路流。

·多输入多输出(MIMO)：上行链路流是经由开放回路MIMO多路复用方案从客户端发射到DIDO天线。此方法假定所有客户端经时间／频率同步。在一个实施例中，客户端之间的同步是经由来自下行链路的训练而实现且所有DIDO天线经假定为锁定到同一时间／频率参考时脉。注意在不同客户端处的延迟扩展的变化可产生在不同客户端的时脉之间的可影响MIMO上行链路方案的性能的抖动。在客户端经由MIMO多路复用方案发送上行链路流后，接收DIDO天线可使用非线性(即，最大似然，ML)或线性(即，逼零最小均方差)接收器来消除同信道干扰并个别地解调制上行链路流。

·时分多址(TDMA)：不同客户端经指派给不同时槽。每一客户端在其时槽可用时发送其上行链路流。

·频分多址(FDMA)：不同客户端经指派给不同载波频率。在多载波(OFDM)系统中，音调的子集经指派给同时发射上行链路流的不同客户端，藉此减少潜时。

·码分多址(CDMA)：每一客户端经指派给不同伪随机序列且在码域中实现跨客户端的正交性。

在本发明的一个实施例中，客户端为以比DIDO天线低得多的功率发射的无线装置。在此状况下，DIDO BTS基于上行链路SNR信息定义客户端子群，使得跨越子群的干扰经最小化。在每一子群中，将上述多重接入技术用以建立在时域、频域、空间域或码域中的正交信道，藉此避免跨越不同客户端之上行链路干扰。

在另一实施例中，结合先前章节中提出的天线分群方法使用上文描述之上行链路多重接入技术以定义DIDO集群内的不同客户端群组。

用于DIDO多载波系统中的链路调适的系统及方法

在美国专利第7,636,381号中定义利用无线信道的时间、频率及空间选择性的DIDO系统的链路调适方法。下文描述用于利用无线信道的时间／频率选择性的多载波(OFDM)DIDO系统中的链路调适的本发明的实施例。

我们根据[9]中的按指数规律衰减功率延迟概况(PDP)或Saleh-Valenzuela模型来模拟瑞雷衰落信道。为简单起见，我们假定具有多路径PDP的单个集群信道经定义为

P_n=e^-βn    (21)

其中n=0，...，L-1为信道分接头的索引，L为信道分接头的数目，且β=1/σ_DS是为信道相干性带宽的指示器、与信道延迟扩展(σ_DS)成反比的PDP指数。β的低值产生频率平坦信道，而β的高值产生频率选择性信道。(21)中的PDP经正规化，使得所有L信道分接头的总平均功率为一

${\stackrel{\&OverBar;}{P}}_n=\frac{P_n}{{\mathrm{\&Sigma;}}_{i=0}^{L-1}{P}_i}.---\left(22\right)$

图27描绘DIDO2×2系统的在延迟域或瞬时PDP(上部曲线)及频域(下部曲线)上的低频率选择性信道(假定β=1)的振幅。第一下标指示客户端，第二下标指示发射天线。高频率选择性信道(其中β=0.1)展示于图28中。

接下来，我们研究在频率选择性信道中DIDO预译码的性能。假定(1)中的信号模型满足(2)中的条件，我们经由BD计算DIDO预译码权重。我们通过(2)中的条件将(5)中的DIDO接收信号模型重新公式化为

r_k=H_eks_k+n_k。    (23)

其中H_ek=H_kW_k为用户k的有效信道矩阵。对于每一客户端单个天线的DIDO2×2，有效信道矩阵减少到具有图29中所示的频率响应并用于由图28中的高频率选择性(例如，其中β=0.1)表征的信道的一值。图29中的实线指代客户端1，而具有点的线指代客户端2。基于图29中的信道质量量度，我们定义视变化的信道条件而动态地调整MCS的时间／频率域链路调适(LA)方法。

我们以评估AWGN及瑞雷衰落SISO信道中的不同MCS的性能开始。为简单起见，我们假定无FEC译码，但以下LA方法可扩展到包含FEC的系统。

图30展示不同QAM方案(即，4-QAM、16-QAM、64-QAM)的SER。在不失一股性的情况下，我们对于未编码的系统假定1％的目标SER。用以在AWGN信道中满足所述目标SER的SNR阈值对于三个调制方案分别为8dB、15.5dB及22dB。在瑞雷衰落信道中，熟知上述调制方案的SER性能比AWGN差[13]且SNR阈值分别为：18.6dB、27.3dB及34.1dB。我们观察到DIDO预译码将多用户下行链路信道变换成并行SISO链路的集合。因此，在逐客户端基础上，用于SISO系统的与图30中相同的SNR阈值适用于DIDO系统。此外，如果执行瞬时LA，则使用AWGN信道中的阈值。

用于DIDO系统的所提议LA方法的关键思想是当信道经历时域或频域中的深衰落(图28中所描绘)时使用低MCS阶数以提供链路稳健性。相反，当信道由大增益表征时，LA方法切换到较高MCS阶数以增加频谱效率。与美国专利第7,636,381号相比，本申请案的一个贡献是使用(23)中及图29中的有效信道矩阵作为量度以允许实现调适。

LA方法的总构架在图31中加以描绘并经定义如下：

·CSI估计：在3171处，DIDO BTS计算来自所有用户的CSI。用户可装备有单一个或一个以上接收天线。

·DIDO预译码：在3172处，BTS计算用于所有用户的DIDO预译码权重。在一个实施例中，将BD用以计算这些权重。预译码权重是逐音调地计算。

·链路质量量度计算：在3173处，BTS计算频域链路质量量度。在OFDM系统中，根据CSI及用于每一音调的DIDO预译码权重而计算量度。在本发明的一个实施例中，链路质量量度为所有OFDM音调上的平均SNR。我们将此方法定义为LA1(基于平均SNR性能)。在另一实施例中，链路质量量度为(23)中的有效信道的频率响应。我们将此方法定义为LA2(基于逐音调性能以利用频率分集)。如果每一客户端具有单个天线，则频域有效信道描绘于图29中。如果客户端具有多个接收天线，则链路质量量度经定义为用于每一音调的有效信道矩阵的Frobenius范数。或者，对于每一客户端定义多个链路质量量度作为(23)中的有效信道矩阵的奇异值。

·位载入算法：在3174处，基于链路质量量度，BTS确定用于不同客户端及不同OFDM音调的MCS。对于LA1方法，基于图30中的瑞雷衰落信道的SNR阈值而将相同MCS用于所有客户端及所有OFDM音调。对于LA2，将不同MCS指派给不同OFDM音调以利用信道频率分集。

·预译码数据发射：在3175处，BTS使用从位载入算法导出的MCS将预译码的数据流从DIDO分布式天线发射到客户端。将一个标头附接到预译码数据以将用于不同音调的MCS传达到客户端。举例来说，如果八个MCS可用且OFDM符号是以N=64个音调定义，则需要log₂(8)*N=192个位来将当前MCS传达到每一客户端。假定将4-QAM(2位／符号频谱效率)用以将那些位映射到符号中，仅需要192／2／N=1.5个OFDM符号来映射MCS信息。在另一实施例中，多个副载波(或OFDM音调)被分群成子频带，且相同MCS被指派给相同子频带中的所有音调以减少归因于控制信息的额外开销。此外，基于信道增益的时间变化(与相干时间成正比)调整MCS。在固定无线信道(由低都卜勒效应表征)中，每隔信道相干时间的一部分重新计算MCS，藉此减少控制信息所需的额外开销。

图32展示上文描述的LA方法的SER性能。为了比较，针对所使用的三个QAM方案中的每一者绘制瑞雷衰落信道中的SER性能。LA2方法调适MCS以适应有效信道在频域中的波动，藉此与LA1相比提供用于低SNR(即，SNR=20dB)的频谱效率的1.8bps／Hz增益及SNR(对于SNR>35dB)中的15dB增益。

用于多载波系统中的DIDO预译码内插的系统及方法

DIDO系统的计算复杂度主要局限于中央处理器或BTS。计算上代价最大的运算为根据所有客户端的CSI计算所有客户端的预译码权重。当使用BD预译码时，BTS必须执行与系统中的客户端的数目一样多的奇异值分解(SVD)运算。减少复杂度的一种方式为经由并行处理，其中SVD是在用于每一客户端的个别处理器上计算。

在多载波DIDO系统中，每一副载波经历平坦衰落信道且在每一副载波上针对每一客户端执行SVD。显然，系统的复杂度随副载波的数目而线性地增加。举例来说，在具有1MHz信号带宽的OFDM系统中，循环首码(L0)必须具有至少八个信道分接头(即，8微秒的持续时间)以避免在具有大延迟扩展的室外城市巨型小区环境中的符号间干扰[3]。用以产生OFDM符号的快速傅立叶变换(FFT)的大小(N_FFT)通常经设定为L₀的倍数以减少数据速率的损失。如果N_FFT=64，则系统的有效频谱效率由因子N_FFT／(N_FFT+L₀)=89％限制。N_FFT的较大值以DIDO预译码器处的较高计算复杂度为代价产生较高频谱效率。

减少DIDO预译码器处的计算复杂度的一种方式是在音调的子集(我们称为导频音调)上执行SVD运算并经由内插导出用于剩余音调的预译码权重。权重内插为导致客户端间干扰的一个误差源。在一个实施例中，将最佳化权重内插技术用以减少客户端间干扰，从而在多载波系统中产生改进的错误率性能及较低计算复杂度。在具有M个发射天线、U个客户端及每客户端N个接收天线的DIDO系统中，保证对其它客户端u的零干扰的第k个客户端的预译码权重(W_k)的条件是从(2)导出为

$H_u{W}_k=0^{N\&times;N};\&ForAll;u=1,...,U;$ 其中u≠k        (24)

其中H_u为对应于系统中的其它DIDO客户端的信道矩阵。

在本发明的一个实施例中，权重内插方法的目标函数经定义为

其中θ_k为待针对用户k最佳化的参数的集合，Wk(θ_k)为权重内插矩阵且||·||_F表示矩阵的Frobenius范数。最佳化问题经公式化为

${\mathrm{\&theta;}}_{k,\mathrm{opt}}=\arg \mathrm{mi}{n}_{{\mathrm{\&theta;}}_k\&Element;{\mathrm{\&Theta;}}_k}f\left({\mathrm{\&theta;}}_k\right)---\left(26\right)$

其中Θ_k为最佳化问题的可行集合且θ_k，opt为最佳解。

(25)中的目标函数经定义用于一个OFDM音调。在本发明的另一实施例中，目标函数经定义为待内插的所有OFDM音调的矩阵的(25)中的Frobenius范数的线性组合。在另一实施例中，将OFDM频谱分成音调的子集且最佳解由下式给出

${\mathrm{\&theta;}}_{k,\mathrm{opt}}=\arg {\min }_{{\mathrm{\&theta;}}_k{\mathrm{\&Theta;}}_k}{\max }_{\mathrm{nA}}f(n,{\mathrm{\&theta;}}_k)---\left(27\right)$

其中n为OFDM音调索引且A为音调的子集。

(25)中的权重内插矩阵W_k(θ_k)经表示为参数θ_k的集合的函数。一旦根据(26)或(27)确定最佳化集合，便计算最佳化权重矩阵。在本发明的一个实施例中，给定OFDM音调n的权重内插矩阵经定义为导频音调的权重矩阵的线性组合。用于具有单个客户端的波束成形系统的权重内插函数的一个实例定义于[11]中。在DIDO多客户端系统中，我们将权重内插矩阵写成

其中0≤l≤(L₀-1)，L₀为导频音调的数目且c_n=(n-1)／N₀。，其中N₀=N_FFT／L₀。接着正规化(28)中的权重矩阵，使得

以保证从每一天线的单个功率发射。如果N=l(每一客户端单个接收天线)，则(28)中的矩阵变成关于其范数而正规化的向量。在本发明的一个实施例中，在OFDM音调的范围内均匀地挑选导频音调。在另一实施例中，基于CSI适应性地挑选导频音调以最小化内插误差。

我们观察到[11]中的系统及方法与本专利申请案中所提议的系统及方法的一个关键差异为目标函数。明确地说，[11]中的系统假定多个发射天线及单个客户端，因而相关方法经设计以最大化预译码权重乘信道的积以最大化客户端的接收SNR。然而，此方法在多客户端情形中不起作用，因为其归因于内插误差而产生客户端间干扰。相反，我们的方法经设计以最小化客户端间干扰，藉此对于所有客户端改进错误率性能。

图33展示对于其中N_FFT=64及L₀=8的DIDO2×2系统的作为OFDM音调索引的函数的(28)中的矩阵的输入项。信道PDP是根据(21)中的模型(其中β=1)而产生，且所述信道由仅八个信道分接头组成。我们观察到L₀必须经挑选为大于信道分接头的数目。图33中的实线表示理想函数，而虚线为内插函数。根据(28)中的定义，对于导频音调，内插权重匹配理想函数。在剩余音调上计算的权重归因于估计误差而仅近似于理想状况。

实施权重内插方法的方式为经由对(26)中的可行集合Θ_k的竭尽式搜索。为了减少搜索的复杂度，我们将可行集合量化成均匀地在范围[0，2π]内的P值。图34展示对于L₀=8、M=N_t=2个发射天线及P的可变量目的SER对SNR。当量化等级的数目增加时，SER性能改进。我们观察到由于归因于减少的搜索数目的低得多的计算复杂度，P=10的状况接近P=100的性能。

图35展示针对不同DIDO阶数及L₀=16的内插方法的SER性能。我们假定客户端的数目与发射天线的数目相同且每一客户端装备有单个天线。当客户端的数目增加时，SER性能归因于由权重内插误差产生的客户端间干扰增加而降级。

在本发明的另一实施例中，使用不同于(28)中的那些权重内插函数的权重内插函数。举例来说，可将线性预测从我回归模型[12]用以基于对信道频率相关性的估计而跨越不同OFDM音调内插权重。

参考文献

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[22]2002年12月，第2卷，第536页到540页，M.Schubert等人的“Joint’dirty paper’pre-coding and downlink beamforming”

[23]2002年12月，第1卷，第87页到91页，H.Boche等人的“A general duality theoryfor uplink and downlink beamformingc”

[24]2003年7月，IEEE Trans.Wireless Comm.，第2卷，第773页到786页，K.K.Wong，R.D.Murch，及K.B.Letaief的“A joint channel diagonalization for multiuser MIMOantenna systems”；

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II.来自第12／917,257号相关申请案的揭示内容

下文描述使用协作地操作以建立到给定用户的无线链路同时抑制对其它用户的干扰的多个分布式发射天线的无线射频(RF)通信系统及方法。经由用户集群而允许实现跨越不同发射天线的协调。用户集群为其信号可由给定用户可靠地检测(即，所接收信号强度在噪声或干扰电平之上)的发射天线的子集。系统中的每一用户定义其自身用户集群(user-cluter)。由同一用户集群中的发射天线发送的波形相干地组合以在目标用户的位置处建立RF能量，并在可由那些天线达到的任何其它用户的位置处建立零RF干扰点。

考虑在一个用户集群内具有M个发射天线及具有可由那些M个天线达到的K个用户的系统，其中K≤M。我们假定发射器知晓M个发射天线与K个用户之间的CSI(H∈C^K×M)。为简单起见，假定每一用户装备有单个天线，但相同方法可扩展到每一用户多个接收天线。考虑通过将从M个发射天线到K个用户的信道向量(hk∈C^1×M)组合而获得的如下信道矩阵H

$H=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ .\\ .\\ .\\ h_k\\ .\\ .\\ .\\ h_K\end{array}\right].$

计算建立到用户k的RF能量及到所有其它K-1个用户的零RF能量的预译码权重(w_k∈C^M×1)以满足以下条件

${\tilde{H}}_k{w}_k=0^{K\&times;1}$

其中

为通过移除矩阵H的第k行而获得的用户k的有效信道矩阵，且0^K×1为具有全零输入项的向量。

在一个实施例中，无线系统为DIDO系统且使用用户集群以建立到目标用户的无线通信链路，同时预先消除对可由位于用户集群内的天线达到的任何其它用户的干扰。在第12／630,627号美国申请案中，描述一种DIDO系统，其包含：

·DIDO客户端：装备有一个或多个天线的用户终端机；

·DIDO分布式天线：收发器台，其协作地操作以发射预译码的数据流到多个用户，藉此抑制用户间干扰；

·DIDO基站收发台(BTS)：集中式处理器，其产生到DIDO分布式天线的预译码的波形；

·DIDO基站网络(BSN)：有线空载发射，其连接BTS与DIDO分布式天线或其它BTS。

DIDO分布式天线视其相对于BTS或DIDO客户端的位置的空间分布而被分群成不同子集。我们定义三种类型的集群，如图36中所描绘：

·超级集群3640：为连接到一个或多个BTS的DIDO分布式天线的集合，使得所有BTS与相应用户之间的往返潜时是在DIDO预译码回路的约束条件内；

·DIDO集群3641：为连接到同一BTS的DIDO分布式天线的集合。当超级集群仅含有一个BTS时，其定义与DIDO集群一致；

·用户集群3642：为协作地发射预译码数据到给定用户的DIDO分布式天线的集合。

举例来说，BTS为经由BSN连接到其它BTS及DIDO分布式天线的本端集线器。BSN可包括各种网络技术，包含(但不限于)数字用户线(DSL)、ADSL、VDSL[6]、电缆调制解调器、光纤环、T1线、光纤同轴混合(HFC)网络及／或固定无线(例如，WiFi)。同一超级集群内的所有BTS经由BSN共享关于DIDO预译码的信息，使得往返潜时在DIDO预译码回路内。

在图37中，分别地，点表示DIDO分布式天线，十字为用户且虚线指示用户U1及U8的用户集群。下文中描述的方法经设计以建立到目标用户U1的通信链路，同时建立对于用户集群内部或外部的任何其它用户(U2到U8)的零RF能量点。

我们提议[5]中的类似方法，其中建立零RF能量点以移除DIDO集群之间的重迭区域中的干扰。需要额外天线来发射信号到DIDO集群内的客户端同时抑制集群间干扰。本申请案中所提议的方法的一个实施例不试图移除DIDO集群间干扰；而是其假定集群系结于客户端(即，用户-集群)并保证不对在所述邻域中的任何其它客户端产生干扰(或干扰可忽略)。

与所提议方法相关联的思想是距用户-集群足够远的用户归因于大的路径损失而不受来自发射天线的辐射影响。靠近或在用户-集群内的用户归因于预译码而接收无干扰信号。此外，可添加额外发射天线到用户-集群(如图37中所示)，使得满足条件K≤M。

使用用户集群的方法的一个实施例由以下步骤组成：

a.链路质量测量：将每一DIDO分布式天线与每一用户之间的链路质量报告到BTS。链路质量量度由信噪比(SNR)或信号对干扰加噪声比(SINR)组成。

在一个实施例中，DIDO分布式天线发射训练信号且用户基于所述训练来估计所接收信号质量。训练信号经设计以在时域、频域或码域中正交，使得用户可区别不同发射器。或者，DIDO天线以一个特定频率(即，信标信道)发射窄带信号(即，单个音调)，且用户基于所述信标信号估计链路质量。一个阈值被定义为用以成功地对数据进行解调的在噪声电平之上的最小信号振幅(或功率)，如图38a中所示。在此阈值之下的任一链路质量量度值皆被假定为零。在有限数目的位上量化链路质量量度，且将其反馈到发射器。

在不同实施例中，训练信号或信标是从用户发送且链路质量是在DIDO发射天线处被估计(如图38b中)，假定上行链路(UL)路径损失与下行链路(DL)路径损失之间的互易性。注意，当UL及DL频率频带相对接近时，路径损失互易性为分时双工(TDD)系统(具有在同一频率下的UL及DL信道)及分频双工(FDD)系统中的现实假定。

如图37中所描绘，经由BSN跨越不同BTS共享关于链路质量量度的信息，使得所有BTS知晓跨越不同DIDO集群的每一天线／用户耦合之间的链路质量。

b.用户-集群的定义：DIDO集群中的所有无线链路的链路质量量度为经由BSN跨越所有BTS共享的链路质量矩阵的输入项。图37中的情形的链路质量矩阵的一个实例描绘于图39中。

将链路质量矩阵用以定义用户集群。举例来说，图39展示用于用户U8的用户集群的选择。首先识别到用户U8的具有非零链路质量量度的发射器的子集(即，作用中发射器)。这些发射器填充用于用户U8的用户-集群。接着选择含有从所述用户-集群内的发射器到其它用户的非零输入项的子矩阵。注意因为链路质量量度仅用以选择用户集群，所以其可仅通过两个位来量化(即，以识别在图38中的阈值之上或之下的状态)，藉此减少反馈额外开销。

在图40中描绘用于用户U1的另一实例。在此状况下，作用中发射器的数目低于子矩阵中的用户的数目，藉此违犯条件K≤M。因此，将一个或一个以上行添加到子矩阵以满足所述条件。如果发射器的数目超过用户的数目，则可将额外天线用于分集方案(即，天线或本征模式选择)。

在图41中展示用于用户U4的又一实例。我们观察到所述子矩阵可作为两个子矩阵的组合来获得。

c.到BTS的CSI报告：一旦选择用户集群，就使从用户-集群内的所有发射器到由那些发射器达到的每一用户的CSI可用于所有BTS。经由BSN跨越所有BTS共享CSI信息。在TDD系统中，可利用UL／DL信道互易性以从UL信道上的训练导出CSI。在FDD系统中，需要从所有用户到BTS的反馈信道。为了减少反馈量，仅反馈对应于链路质量矩阵的非零输入项的CSI。

d.DIDO预译码：最终，将DIDO预译码应用于对应于不同用户集群的每一CSI子矩阵(例如，如相关美国专利申请案中所描述)。

在一个实施例中，计算有效信道矩阵

的奇异值分解(SVD)且将用于用户k的预译码权重wk定义为对应于

的零子空间的右奇异向量。或者，如果M>K且SVD将有效信道矩阵分解为则用于用户k的DIDO预译码权重由下式给出

w_k=U_o(U_o ^H·h_k ^T)

其中

是列为的零子空间的奇异向量的矩阵。

根据基本线性代数考虑，我们观察到矩阵

的零子空间中的右奇异向量等于对应于零本征值的C的本征向量

其中根据SVD而将有效信道矩阵分解为

接着，计算

的SVD的一个替代方法为计算C的本征值分解。存在计算本征值分解的若干方法，诸如幂方法。因为我们仅对对应于C的零子空间的本征向量感兴趣，所以我们使用由迭代描述的逆幂法

其中首先迭代的向量

为随机向量。

考虑到零子空间的本征值已知(即，零)，所述逆幂法仅要求一次迭代以收敛，从而减少了计算复杂度。接着，我们将预译码权重向量写为

其中

为具有等于1的实输入项的向量(即，预译码权重向量为的列的总和)。

DIDO预译码计算要求一次矩阵反转。存在若干数值解决方案来减少矩阵反转的复杂度，诸如Strassen的算法[1]或Coppersmith-Winograd的算法[2，3]。因为C在定义上为Hermitian矩阵，所以替代解决方案为将C分解成其实部及虚部，且根据[4，章节11.4]中的方法计算实矩阵的矩阵反转。

所提议方法及系统的另一特征为其可重配置性。当如图42所示客户端跨越不同DIDO集群移动时，用户-集群跟随其移动。换句话说，当客户端改变其位置时，发射天线的子集不断地更新且有效信道矩阵(及相应预译码权重)被重新计算。

本文中所提议的方法在图36中的超级集群内起作用，因为经由BSN的BTS之间的链路必须为低潜时的。为了抑制不同超级集群的重迭区域中的干扰，可使用[5]中的我们的方法，其使用额外天线在DIDO集群之间的干扰区域中建立零RF能量点。

应注意术语“用户”及“客户端”在本文中可互换地使用。

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III.在无线系统中利用同调性区域的系统及方法

实际传播环境中的多天线系统(MAS)的容量随无线链路上可用的空间分集而变。空间分集是由无线信道中的散射物件的分布以及发射及接收天线阵列的几何形状来确定。

MAS信道的通用模型为所谓的集群信道模型，其将散射体的群组定义为定位于发射器及接收器周围的集群。一股来说，集群愈多且其角展度愈大，则无线链路上可实现的空间分集及容量愈高。集群信道模型已通过实际测量[1-2]验证，且那些模型的变体已由不同室内(即，针对WLAN的IEEE802.11n技术组[3])及室外(针对3G蜂窝式系统的3GPP技术规格组[4])无线标准采用。

确定无线信道中的空间分集的其它因子为天线阵列的特性，包含：天线元件间距[5-7]，天线的数目[8-9]，阵列孔径[10-11]，阵列几何形状[5，12，13]，极化及天线场型(antenna pattern)[14-28]。

[29]中提出描述天线阵列设计以及传播信道的特性对无线链路的空间分集(或自由度)的影响的统一模型。[29]中的所接收信号模型由下式给出

其中

为描述发射信号的极化向量，

为分别描述发射及接收阵列的极化向量位置，且

为描述发射向量位置与接收向量位置之间的系统响应的矩阵，其由下式给出

其中

分别为发射阵列响应及接收阵列响应且

为信道响应矩阵，其中输入项为发射方向

与接收方向

之间的复数增益。在DIDO系统中，用户装置可具有单个或多个天线。为简单起见，我们假定具有理想各向同性场型的单天线接收器且将系统响应矩阵重写为下式

其中仅考虑发射天线场型

从麦克斯韦方程组及格林函数的远场项，可将阵列响应近似为[29]

其中

P为定义天线阵列的空间且其中

其中

对于未极化天线，研究阵列响应等效于研究上文的积分核。下文中，我们展示对于不同类型阵列的积分核的陈述式的闭合。

未极化的线性阵列

对于长度为L(由波长正规化)的未极化线性阵列及沿z轴定向并以原点为中心的天线元件，积分核由[29]给出

将上述等式扩展成一系列移位并矢，我们获得正弦函数具有1／L的分辨率，且阵列有限及大致波向量有限的子空间的维数(即，自由度)为

D_F=L|Ω_θ|

其中，Ω_θ={cos：Θ}。我们观察到对于垂射阵列|Ω_θ|=|Θ|，而对于端射阵列|Ω_θ|≈|Θ|²/2。

未极化的球形阵列

半径为R(由波长正规化)的球形阵列的积分核是由[29]给出

以第一类球形贝塞尔函数的总和分解上述函数，我们获得球形阵列的分辨率为1／(πR²)，且自由度由下式给出

D_F=|Ω|=πR²|Ω|

其中A为球形阵列的面积且

无线信道中的同调性区域

图43中描绘球形阵列的分辨率与其面积A之间的关系。中间的球为面积A的球形阵列。信道集群在单位球上的投影定义了大小与集群的角展度成正比的不同散射区域。每一集群内的大小为1/A的区域(我们称其为“同调性区域”)表示阵列的辐射场的基本函数的投影且定义在波向量域中阵列的分辨率。

比较图43与图44，我们观察到同调性区域的大小随阵列的大小的倒数而减少。实际上，较大阵列可将能量集中于较小区域中，从而产生较大数目的自由度D_F。注意，自由度的总数也视集群的角展度而定，如上文定义中所示。

图45描绘与图44相比其中阵列大小涵盖甚至更大区域从而产生额外自由度的另一实例。在DIDO系统中，阵列孔径可由由所有DIDO发射器涵盖的总面积来近似(假定天线按波长的分数间隔开)。因而图45展示DIDO系统可通过在空间中分布天线来实现增加数目的自由度，藉此减少同调性区域的大小。注意，在假定理想球形阵列的情况下产生这些图。在实际情形中，DIDO天线随机散布在广大区域上且同调性区域的所得形状可能不像图中一样规则。

图46展示随着阵列大小增加，当无线电波由在DIDO发射器之间增多数目的物件散射时更多的集群包含于无线信道中。因此，可激励增加数目的基本函数(跨越辐射场)，从而按照上文定义产生额外自由度。

本专利申请案中描述的多用户(MU)多天线系统(MAS)利用无线信道的同调性区域来建立到不同用户的多个同时独立非干扰数据流。对于给定信道条件及用户分布，选择辐射场的基本函数以建立到不同用户的独立且同时的无线链路以使得每一用户体验无干扰的链路。当MU-MAS知晓每一发射器与每一用户之间的信道时，基于所述信息来调整预译码发射以建立到不同用户的个别同调性区域。

在本发明的一个实施例中，MU-MAS使用非线性预译码，诸如脏纸译码(DPC)[30-31]或汤姆林森-哈拉希玛(TH)[32-33]预译码。在本发明的另一实施例中，MU-MAS使用非线性预译码，诸如如我们先前的专利申请案[0003-0009]中的区块对角化(BD)或迫零波束成形(ZF-BF)[34]。

为了允许实现预译码，MU-MAS需要了解信道状态信息(CSI)。经由反馈信道，CSI可用于MU-MAS，或在上行链路信道上估计CSI(假定在分时双工(TDD)系统中上行链路／下行链路信道互易性是可能的)。一种减少CSI所需反馈量的方式为使用有限反馈技术[35-37]。在一个实施例中，MU-MAS使用有限反馈技术来减少控制信道的CSI额外开销。码本设计是有限反馈技术中的关键。一个实施例从跨越发射阵列的辐射场的基本函数定义码本。

当用户在空间中移动或传播环境归因于移动物件(诸如人或车)而随时间变化时，同调性区域改变其位置及形状。此是归因于无线通信中熟知的都卜勒效应。当环境归因于都卜勒效应而改变时，本专利申请案中描述的MU-MAS调整预译码以针对每一用户不断地调适同调性区域。同调性区域的此调适是为了建立到不同用户的同时非干扰信道。

本发明的另一实施例适应性地选择MU-MAS系统的天线子集以建立不同大小的同调性区域。举例来说，如果用户稀疏地分布于空间(即，具有无线资源的低使用率的乡村区域或时刻)中，则仅选择天线的小子集且同调性区域的大小相对于如图43中的阵列大小来说是大的。或者，在人口稠密区域(即，具有无线服务的峰值使用率的市区或时刻)中，选择较多天线以为彼此紧邻的用户建立小的同调性区域。

在本发明的一个实施例中，MU-MAS为如先前专利申请案[0003-0009]中描述的DIDO系统。DIDO系统使用线性或非线性预译码及／或有限反馈技术来建立到不同用户的同调性区域。

数值结果

我们通过根据阵列大小计算常规多输入多输出(MIMO)系统中的自由度的数目而开始。我们考虑未极化线性阵列及两种类型的信道模型：如用于WiFi系统的IEEE802.11n标准中的室内模型及如用于蜂窝式系统的3GPP-LTE标准中的室外模型。[3]中的室内信道模型定义在范围[2，6]中的集群的数目及在范围[15°，40°]中的角展度。用于市区微型小区(urban micro)的室外信道模型定义约6个集群及基站处的约20°的角展度。

图47展示实际室内及室外传播情形中的MIMO系统的自由度。举例来说，考虑具有间隔一个波长的十个天线的线性阵列，无线链路上可用的最大自由度(或空间信道的数目)对于室外情形限于约3及对于室内情形限于7。当然，室内信道归因于较大角展度而提供更多自由度。

接下来，我们计算DIDO系统中的自由度。我们考虑天线在3D空间上分布的状况，诸如DIDO接入点可分布于相邻建筑物的不同楼层上的城市中心情形。因而，我们将DIDO发射天线(皆经由光纤或DSL骨干彼此连接)模型化为球形阵列。又，我们假定集群均匀地分布于立体角上。

图48展示DIDO系统中的作为阵列直径的函数的自由度。我们观察到对于等于十个波长的直径，约1000个自由度可用于DIDO系统中。理论上，有可能建立多达1000个到用户的非干扰信道。归因于空间中的分布天线的增加的空间分集是DIDO相对于常规MIMO系统而提供的多路复用增益的关键。

作为比较，我们展示可通过DIDO系统在郊区环境中实现的自由度。我们假定集群分布于仰角[α，π-α]中，且将集群的立体角定义为|Ω|=4πcosα。举例来说，在具有两层建筑物的郊区情形中，散射体的仰角可为α=60°。在所述状况下，图48中展示作为波长的函数的自由度的数目。

IV.用于多用户频谱的计划演进及过时的系统及方法

对高速无线服务及增加数目的蜂窝式电话用户的不断增长的需求已在过去三十年中在无线工业中产生从最初类比语音服务(AMPS[1-2])到支持数字语音(GSM[3-4]、IS-95CDMA[5])、数据讯务(EDGE[6]、EV-DO[7])及因特网浏览(WiFi[8-9]、WiMAX[10-11]、3G[12-13]、4G[14-15])的标准的根本技术革命。历经这些年的此无线技术成长由于以下两项主要工作而得以实现：

i)联邦通信委员会(FCC)[16]一直在分配新频谱以支持新出现的标准。举例来说，在第一代AMPS系统中，由FCC分配的信道的数目从1983年最初的333个增长到二十世纪八十年代后期的416个，以支持增加数目的蜂窝式客户端。最近，通过使用由FCC早在1985年分配的无执照ISM频带[17]，类似Wi-Fi、蓝牙及ZigBee的技术的商业化才变得可能。

ii)无线工业一直在产生更有效地利用有限可用频谱以支持较高数据率链路及增加数目的用户的新技术。无线领域中的一次重大革命是二十世纪九十年代从类比AMPS系统到数字D-AMPS及GSM的迁移，数字D-AMPS及GSM归因于改进的频谱效率而允许实现针对给定频带的高得多的通话数。在二十一世纪早期，诸如多输入多输出(MIMO)的空间处理技术产生另一根本改变，从而产生相对于先前无线网络的在数据率方面的4倍(4×)改进并由不同标准(即，针对Wi-Fi的IEEE802.11n，针对WiMAX的IEEE802.16，针对4G-LTE的3GPP)采用。

尽管努力提供用于高速无线连接性的解决方案，但无线工业正面临新的挑战：提供高清晰度(HD)视频流以满足对于类似游戏的服务的增长需求及在任何地方(包含乡村区域，在那里建设有线骨干成本高且不切实际)提供无线涵盖。当前，尤其在网络由于大量并发链路而过载时，最先进的无线标准系统(即，4G-LTE)不能提供用以支持HD流服务的数据率需求及潜时约束条件。再一次，主要缺陷为有限的频谱可用性及缺乏可真正增强数据率并提供完全涵盖的具频谱效率的技术。

近年来已出现一种称为分布式输入分布式输出(DIDO)[18-21]并在我们先前专利申请案[0002-0009]中描述的新技术。DIDO技术承诺在频谱效率方面的数量级增加，从而使HD无线流服务在过载网络中成为可能。

同时，美国政府一直在通过着手进行将在接下来10年内释放500MHz频谱的计划来解决频谱缺乏的问题。此计划在2010年6月28日发布，其目标为允许新出现的无线技术在新频带中操作以及在市区及乡村区域中提供高速无线涵盖[22]。作为此计划的一部分，2010年9月23日FCC开放了用于无执照使用的VHF及UHF频谱的约200MHz，其称为“白空间”[23]。在那些频带中操作的限制为：不得产生对于在相同频带中操作的现有无线麦克风装置的有害干扰。因而，在2011年7月22日，IEEE802.22工作组最终化了使用认知式无线电技术(或频谱感测)的新无线系统的标准，其具有动态地监视频谱并在可用频带中操作的关键特征，藉此避免对同时存在的无线装置的有害干扰[24]。仅在最近才有将白空间的一部分分配给有执照使用并将其开放用于频谱拍卖的争论[25]。

多年来，在相同频带中的无执照装置的同时存在，及无执照使用对有执照使用的频谱争用已成为FCC频谱分配计划的两个主要问题。举例来说，在白空间中，已经由认知式无线电技术允许实现无线麦克风与无线通信装置之间的同时存在。然而，认知式无线电仅可提供使用类似DIDO的空间处理的其它技术的频谱效率的一部分。类似地，在过去十年内，Wi-Fi系统的性能已归因于增加数目的接入点及在相同无执照ISM频带中操作并产生不受控制的干扰的蓝牙／ZigBee装置的使用而显著地降级。无执照频谱的缺点为对RF装置的不受管制的使用，此将在未来几年内继续污染频谱。RF污染还阻止无执照频谱被用于将来的有执照操作，从而限制无线宽频商用服务及频谱拍卖的重要市场机会。

我们提议允许动态分配无线频谱以允许实现不同服务及标准的共存及演进的新系统及方法。我们方法的一个实施例动态地指派权限给RF收发器以在频谱的某些部分中操作并允许实现相同RF装置的过时，以便提供：

i)频谱可重新配置性，以启用新型无线操作(即，有执照对无执照)及／或满足新RF功率发射限制。此特征在必要时允许频谱拍卖，而无需针对相对于无执照频谱的有执照频谱的使用进行预先计划。其还允许调整发射功率电平以满足由FCC强制实施的新功率发射电平。

ii)在相同频带中操作的不同技术(即，白空间及无线麦克风，WiFi及蓝牙／ZigBee)的共存，使得当建立新技术时频带可被动态地重新分配，同时避免干扰现有技术。

iii)当系统迁移到可提供较高频谱效率、优选涵盖及改进的性能以支持要求较高QoS的新型服务(即，HD视频流)的更先进技术时，无线基础架构的无缝演进。

下文中，我们描述用于多用户频谱的计划演进及过时的系统及方法。系统的一个实施例由一个或多个集中式处理器(CP)4901到4904及一个或多个分布式节点(DN)4911到4913组成，所述集中式处理器及分布式节点经由如图49中描绘的有线或无线连接而通信。举例来说，在4G-LTE网络[26]的内容脉络中，集中式处理器为连接到若干节点B收发器的接入核心闸道器(ACGW)。在Wi-Fi的内容脉络中，集中式处理器为因特网服务提供者(ISP)且分布式节点为经由调制解调器或到缆线或DSL的直接连接而连接到ISP的Wi-Fi接入点。在本发明的另一实施例中，系统为具有一个集中式处理器(或BTS)及为DIDO接入点(或经由BSN连接到BTS的DIDO分布天线)的分布式节点的分布式输入分布式输出(DIDO)系统[0002-0009]。

DN4911到4913与CP4901到4904通信。从DN交换到CP的信息用以将节点的配置动态地调整到网络架构的演进设计。在一个实施例中，DN4911到4913与CP共享其识别号。CP将经由网络连接的所有DN的识别号存储于查找表或共享数据库中。那些查找表或数据库可与其它CP共享且所述信息经同步，使得所有CP总是能够接入关于网络上所有DN的最新信息。

举例来说，FCC可决定分配频谱的某一部分给无执照使用且所提议系统可经设计以在所述频谱中操作。归因于频谱的缺乏，FCC可能随后需要分配所述频谱的一部分给有执照使用以用于商用电讯厂商(即，AT&T、Verizon或Sprint)、国防或公共安全。在常规无线系统中，此共存将是不可能的，因为操作于无执照频带中的现有无线装置将对有执照RF收发器产生有害干扰。在我们提议的系统中，分布式节点与CP4901到4903交换控制信息以调适其RF发射以适应演进的频带计划。在一个实施例中，DN4911到4913最初经设计以在可用频谱内的不同频带上操作。当FCC分配所述频谱的一个或多个部分给有执照操作时，CP与无执照DN交换控制信息并将DN重新配置以关闭用于有执照使用的频带，使得无执照DN不干扰有执照DN。图50中描绘此情形，其中无执照节点(例如，5002)是以实心圆指示，且有执照节点(例如，5001)是以空心圆指示。在另一实施例中，整个频谱可被分配给新的有执照服务且控制信息由CP使用以关闭所有无执照DN以避免干扰有执照DN。图51中展示此情形，其中过时无执照节点被十字覆盖。

通过另一实例，可能必需限制在给定频带下操作的某些装置的功率发射以满足FCC曝露限制[27]。举例来说，无线系统最初可经设计用于固定无线链路，其中DN4911到4913连接到室外屋顶收发器天线。随后，相同系统可经更新以支持具有室内便携式天线的DN以提供优选室内涵盖。归因于可能更接近人体，便携式装置的FCC曝露限制比屋顶发射器更有限制。在此状况下，只要调整发射功率设定，经设计用于室外应用的旧的DN便可重新用于室内应用。在本发明的一个实施例中，DN经设计有预定义的发射功率电平集合，且当系统升级时CP4901到4903发送控制信息到DN4911到4913以选择新功率电平，藉此满足FCC曝露限制。在另一实施例中，DN经制造而仅具有一个功率发射设定，且超过新功率发射电平的那些DN会被CP在远程关闭。

在一个实施例中，CP4901到4903周期性地监视网络中的所有DN4911到4913以定义其根据某一标准作为RF收发器操作的权限。并非最新的那些DN可被标记为过时并从网络移除。举例来说，在当前功率限制及频带中操作的DN在网络中保持在作用中，且所有其它DN被关闭。注意由CP控制的DN参数不限于功率发射及频带；其可为定义DN与客户端装置之间的无线链路的任何参数。

在本发明的另一实施例中，DN4911到4913可经重新配置以允许实现在相同频谱内不同标准系统的共存。举例来说，可调整在WLAN的内容脉络中操作的某些DN的功率发射、频带或其它配置参数以适应采用经设计用于WPAN应用的新DN，同时避免有害干扰。

当开发新无线标准以增强无线网络中的数据率及涵盖时，可更新DN4911到4913以支持那些标准。在一个实施例中，DN为配备可编程计算能力的软件定义的无线电(SDR)，诸如执行用于基带信号处理的算法的FPGA、DSP、CPU、GPU及／或GPGPU。如果升级标准，则可从CP在远程上载新基带算法到DN以反映新标准。举例来说，在一个实施例中，第一标准为基于CDMA的标准且随后其由OFDM技术替代以支持不同类型的系统。类似地，取样率、功率及其它参数可被在远程更新到DN。当开发了新技术以改进整体系统性能时，DN的此SDR特征允许对网络的连续升级。

在另一实施例中，本文中描述的系统为由多个CP、分布式节点及将CP与DN互连的网络组成的云无线系统。图52展示云无线系统的一个实例，其中全部经由网络5201，以实心圆识别的节点(例如，5203)与CP5206通信，以空心圆识别的节点与CP5205通信且CP5205到5206彼此之间通信。在本发明的一个实施例中，云无线系统为DIDO系统且DN连接到CP并交换信息以周期性地或立即地重新配置系统参数，并动态地适应于无线架构的变化条件。在DIDO系统中，CP为DIDO BTS，分布式节点为DIDO分布天线，网络为BSN，且多个BTS经由如我们先前专利申请案[0002-0009]中描述的DIDO集中式处理器彼此互连。

云无线系统内的所有DN5205到5203可分组于不同集合中。DN的这些集合可同时建立到许多客户端装置的非干扰无线链路，同时每一集合支持不同多重接入技术(例如，TDMA、FDMA、CDMA、OFDMA及／或SDMA)、不同调制(例如，QAM、OFDM)及／或译码方案(例如，卷积译码、LDPC、涡轮码)。类似地，每一客户端可用不同多重接入技术及／或不同调制／译码方案来服务。基于系统中的作用中客户端及其针对其无线链路采用的标准，CP5205到5206动态地选择可支持那些标准且在客户端装置的范围内的DN的子集。

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[19]2011年7月27日，Bloomberg Businessweek的“Steve Perlman′s Wireless Fix”

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[20]2011年6月30日，Wired的“Has OnLive’s Steve Perlman Discovered Holy Grailof Wireless?”

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[21]2011年7月28日，华尔街日报的“Silicon Valley Inventor's Radical Rewrite ofWireless”

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[22]2010年6月28日，白宫的“Presidential Memorandum：Unleashing the WirelessBroadband Revolution”

http：／／www.whitehouse.gov／the-press-office／presidential-memorandum-unleashing- wireless-broadband-revolution

[23]2010年9月23日，FCC的“Open commission meeting”

http：／／reboot.fcc.gov／open-meetings／2010／september

[24]IEEE802.22的“IEEE802.22Working Group on Wireless Regional AreaNetworks”，http：／／www.ieee802.org／22／

[25]2011年7月12日，第112届国会第1次会议的“A bill”

http：／／republicans.energycommerce.house.gov／Media／file／Hearings／Telecom／071511／ DiscussionDraft.pdf

[26]2006年3月，IEEE通信杂志，第38页到45页，H.

A.

J.Karlsson，M.Meyer，S.Parkvall，J.Torsner及M.Wahlqvist的“Technical Solutions for the3G Long-Term Evolution”

[27]1997年8月，OET公告65，版本97到01，FCC的“Evaluating compliance withFCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields”

本发明的实施例可包含如上文阐述的各种步骤。所述步骤可体现于使通用或专用处理器执行特定步骤的机器可执行指令中。举例来说，上文描述的基站／AP及客户端装置中的各种组件可实施为在通用或专用处理器上执行的软件。为了避免使本发明的有关方面模糊不清，诸图中已省去诸如计算机存储器、硬盘机、输入装置等的各种熟知个人计算机组件。

或者，在一个实施例中，本文中说明的各种功能模块及相关联步骤可由含有用于执行所述步骤的固线式逻辑的特定硬件组件(诸如，专用集成电路(“ASIC”))或由编程计算机组件与定制硬件组件的任一组合来执行。

在一个实施例中，诸如上文描述的译码、调制及信号处理逻辑903的特定模块可实施于可编程数字信号处理器(“DSP”)(或DSP的群组)(诸如，使用Texas Instruments的TMS320x架构(例如，TMS320C6000、TMS320C5000，...等)的DSP)上。此实施例中的DSP可嵌入于个人计算机的附加卡(诸如，PCI卡)内。当然，在仍遵守本发明的基本原理的同时，可使用各种不同DSP架构。

本发明的元件还可提供为用于存储机器可执行指令的机器可读媒体。机器可读媒体可包含(但不限于)快闪存储器、光盘、CD-ROM、DVD ROM、RAM、EPROM、EEPROM、磁性或光学卡、传播媒体或适于存储电子指令的其它类型的机器可读媒体。举例来说，本发明可作为可通过体现于载波或其它传播媒体中的数据信号经由通信链路(例如，调制解调器或网络连接)从远端计算机(例如，服务器)传送到请求计算机(例如，客户端)的计算机程序而下载。

贯穿前述描述，为解释的目的，阐述了众多特定细节以便提供对本发明的系统及方法的澈底理解。然而，所属领域的技术人员将显而易见可在无这些特定细节中的一些的情况下实践系统及方法。因此，应依据以下权利要求书来判断本发明的范围及精神。

此外，贯穿前述描述，引用了众多公开案以提供对本发明的更澈底理解。所有这些引用的参考文献皆以引用的方式并入本申请案中。

参考文献

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[5-16]2000年3月，IEEE Trans.Comm.第48卷，no.3，第502页到513页，D.-S.Shiu，G.J.Foschini，M.J.Gans及J.M.Kahn的“Fading correlation and its effect on the capacityof multielement antenna systems”。

[6-17]2002年5月，Proc.IEEE Veh.Technol.Conf.，第2卷，第749页到753页，V.Pohl，V.Jungnickel，T.Haustein及C.yon Helmolt的“Antenna spacing in MIMO indoorchannels”。

[7-18]2001年7月，Proc.IEEE Antennas及Prop.Symp.，第3卷，第708页到711页，M.Stoytchev，H.Safar，A.L.Moustakas及S.Simon的“Compact antenna arrays forMIMO applications”。

[8-19]2003年6月，IEEE Jour.Select.Areas in Comm.，第21卷，第703页到712页，K.Sulonen，P.Suvikunnas，L.Vuokko，J.Kivinen及P.Vainikainen的“Comparison of MIMOantenna configurations in picocell and microcell environments”。

[9-20]2003年，Proc.IEEE Int.Conf.on Comm.，第4卷，第2633页到2637页，Shuangqing Wei，D.L.Goeckel及R.Janaswamy的“On the asymptotic capacity of MIMOsystems with fixed length linear antenna arrays”。

[10-21]2003年5月，Proc.IEEE Int.Conf.on Comm.，192第4卷，第2301页到2305页，T.S.Pollock，T.D.Abhayapala及R.A.Kennedy的“Antenna saturation effects onMIMO capacity”。

[11-22]2002年6月，Proc.IEEE Antennas及Prop.Symp.，第3卷，第214页到217页，M.L.Morris及M.A.Jensen的“The impact of array configuration on MIMO wirelesschannel capacity”。

[12-23]2002年11月，IEEE ICCS'02，第1卷，第431页到435页，Liang Xiao，LinDal，Hairuo Zhuang，Shidong Zhou及Yan Yao的“A comparative study of MIMO capacitywith different antenna topologies”。

[13-24]2004年6月，Proc.IEEE Antennas及Prop.Symp.，第2卷，第1700页到1703页，A.Forenza及R.W.Heath Jr.的“Impact of antenna geometry on MIMO communicationin indoor clustered channels”。

[14]2001年1月，自然，第409卷，第316页到318页，M.R.Andrews，P.P.Mitra及R.deCarvalho的“Tripling the capacity of wireless communications using electromagneticpolarization”。

[15]2002年7月，电子快报(Electronics Letters)，第38卷，第746页到747页，D.D.Stancil，A.Berson，J.P.Van't Hof，R.Negi，S.Sheth及P.Patel的“Doubling wireless channelcapacity using co-polarised.co-located electric and magnetic dipoles”。

[16]2002年6月，Proc.IEEE Antennas and Prop.Symp.，第3卷，第202页到205页，T.Svantesson的“On capacity and correlation of multi-antenna systems employingmultiple polarizations”。

[17]2003年2月，Proc.IEEE Int.Conf.on Telecommun.，第2卷，第1520页到1525页，C.Degen及W.Keusgen的“Performance evaluation of MIMO systems usingdual-polarized antennas”。

[18]1999年2月，IEEE Trans.Antennas Propagat.，第47卷，第399页到405页，R.Vaughan的“Switched parasitic elements for antenna diversity”。

[19]2004年7月，IEEE Trans.on Veh.Technol.，第53卷，第1035页到1042页，P.Mattheijssen，M.H.A.J.Herben，G.Dolmans及L.Leyten的“Antenna-pattern diversityversus space diversity for use at handhelds”。

[20]2002年11月，Proc.IEEE Glob.Telecom.Conf.，第1卷，第997页到1001页，L.Dong，H.Ling及R.W.Heath Jr.的“Multiple-input multiple-output wirelesscommunication systems using antenna pattern diversity”。

[21]2002年10月，IEEE Proc.of Wireless Personal Multimedia Communications Int.Symp.，第1卷，第112页到114页，J.B.Andersen及B.N.Getu的“The MIMO cube-acompact MIMO antenna”。

[22]2003年6月，Proc.IEEE Antennas and Prop.Symp.，第2卷，第499页到502页，C.Waldschmidt，C.Kuhnert，S.Schulteis及W.Wiesbeck的“Compact MIMO-arraysbased on polarisation-diversity”。

[23]2001年9月，Proc.IEEE Antennas and Prop.Symp.，第49卷，第1271页到1281页，C.B.Dietrich Jr，K.Dietze，J.R.Nealy及W.L.Stutzman的“Spatial，polarization，andpattern diversity for wireles s handheld terminals”。

[24]2002年8月，第580页到584页，Proc.of Sensor Array and Multichannel Sign.Proc.Workshop，S.Visuri及D.T.Slock的“Colocated antenna arrays：design desiderata forwireless communications”。

[25]2006年5月，IEEE Trans.on Communications，第54卷，no.5，第943页到954页，A.Forenza及R.W.Heath Jr.的“Benefit of pattern diversity via2-element array ofcircular patch antennas in indoor clustered MIMO channels”。

[26]2008年10月，IEEE Trans.on Communications，第56卷，no.10，第1748页到1759页，A.Forenza及R.W.Heath，Jr.的“Optimization Methodology for Designing2-CPAsExploiting Pattern Diversity in Clu stered MIMO Channels”。

[27]2008年3月，IEEE Transactions on Antennas and Propagation，第56卷，no.3，第869页到881页，D.Piazza，N.J.Kirsch，A.Forenza，R.W.Heath，Jr.及K.R.Dandekar的“Design and Evaluation of a Reconfigurable Antenna Array for MIMO Systems”。

[28]2008年12月，IEEE车辆技术杂志，第3卷，no.4，第31页到38页，R.Bhagavatula，R.W.Heath，Jr.，A.Forenza及S.Vishwanath的“Sizing up MIMO Arrays”。

[29]2005年2月，IEEE Transactions on Information Theory，第51(2)卷，第523页到536页，Ada Poon，R.Brodersen及D.Tse的“Degrees of Freedom in Multiple AntennaChannels：A Signal Space Approach”。

[30]1983年5月，IEEE Transactions on Information Theory，第29卷，No.3，第439页到441页，M.Costa的“Writing on dirty paper”。

[31]2000年11月，Proceedings of International Symposium on Information Theory，Honolulu，Hawaii，U.Erez，S.Shamai(Shitz)及R.Zamir的“Capacity and lattice-strategiesfor cancelling known interference”。

[32]1971年3月，电子快报，第138页到139页，M.Tomlinson的“New automaticequalizer employing modulo arithmetic”。

[33]Transactions of the Institute of Electronic，H.Miyakawa及H.Harashima的“Amethod of code conversion for digital communication channels with intersymbolinterference”。

[34]1980年，纽约：Wiley，R.A.Monziano及T.W.Miller，适应性阵列的介绍。

[35]2007年7月，IEEE Journal on Sel.Areas in Communications，第25卷，第1478页到1491页，T.Yoo，N.Jindal及A.Goldsmith的“Multi-antenna broadcast channels withlimited feedback and user selection”。

[36]2005年11月，Proc.，IEEE Globecom，第5卷，第2699页到2703页中，P.Ding，D.J.Love及M.D.Zoltowski的“On the sum rate of channel subspace feedback formulti-antenna broadcast channels”。

[37]2006年11月，IEEE Trans.on Info.Theory，第52卷，第5045页到5060页，N.Jindal的“MIMO broadcast channels with finite-rate feedback”。

Claims (34)

1.一种多用户MU多天线系统MAS，其在无线信道中利用同调性区域以建立到不同用户的多个非干扰数据流。

2.根据权利要求1所述的系统，其中使用预译码来建立到不同用户的单独同调性区域。

3.根据权利要求2所述的系统，其中使用非线性预译码或线性预译码来建立到不同用户的非干扰信道。

4.根据权利要求3所述的系统，其中所述非线性预译码包括脏纸译码DPC或汤姆林森-哈拉希玛(Tomlinson-Harashima)预译码，且所述线性预译码包括区块对角化BD或迫零波束成形ZF-BF。

5.根据权利要求2所述的系统，其中使用有限反馈技术来将信道状态信息CSI从所述用户发送到所述MU-MAS。

6.根据权利要求4所述的系统，其中基于跨越发射阵列的辐射场的基本函数而建置码本。

7.根据权利要求2所述的系统，其中当所述无线信道归因于都卜勒效应而改变时，所述预译码被不断地更新以建立到所述用户的非干扰同调性区域。

8.根据权利要求2所述的系统，其中所述同调性区域的大小视用户的分布而被动态地调整。

9.根据权利要求1所述的系统，其中所述系统为分布式输入分布式输出DIDO系统。

10.一种方法，其包括：

在多用户MU多天线系统MAS中利用无线信道中的同调性区域来建立到不同用户的多个非干扰数据流。

11.根据权利要求10所述的方法，其进一步包括：

在发射之前预译码数据流以建立到不同用户的单独同调性区域。

12.根据权利要求11所述的方法，其中使用非线性预译码或线性预译码来建立到不同用户的非干扰信道。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述非线性预译码包括脏纸译码DPC或汤姆林森-哈拉希玛预译码，且所述线性预译码包括区块对角化BD或迫零波束成形ZF-BF。

14.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

使用有限反馈技术来将信道状态信息CSI从所述用户发送到所述MU-MAS。

15.根据权利要求13所述的方法，其进一步包括：

基于跨越发射阵列的辐射场的基本函数而建置码本。

16.根据权利要求13所述的方法，其进一步包括：

当所述无线信道归因于都卜勒效应而改变时，不断地更新预译码以建立到所述用户的非干扰同调性区域。

17.根据权利要求11所述的方法，其进一步包括：

视用户的分布而动态地调整同调性区域的大小。

18.根据权利要求10所述的方法，其中所述MU-MAS系统为分布式输入分布式输出DIDO系统。

19.一种能够实现多用户无线频谱的有计划演进及过时的系统，其包括：

一个或多个集中式处理器，其彼此通信地耦合；及

一个或多个分布式节点，其经由有线或无线连接而通信地耦合到所述集中式处理器，所述CP根据演进的网络架构设计而动态地调整所述分布式节点的配置。

20.根据权利要求19所述的系统，其中所述分布式节点与所述集中式处理器共享其识别号及其它可重新配置的系统参数。

21.根据权利要求20所述的系统，其中关于所有分布式节点的信息存储于由所有集中式处理器共享的数据库中。

22.根据权利要求20所述的系统，其中所述可重新配置的系统参数包括功率发射、频带、调制／译码方案。

23.根据权利要求19所述的系统，其中所述分布式节点为软件定义的无线电。

24.根据权利要求23所述的系统，其中所述软件定义的无线电包括运行用于基带信号处理的算法的FPGA、DSP、GPU及／或GPCPU。

25.根据权利要求24所述的系统，其中所述软件定义的无线电由所述集中式处理器在远程重新配置。

26.根据权利要求19所述的系统，其中所述分布式节点被周期性地或立即地重新配置为云无线系统以适应于演进的无线架构。

27.一种能够实现多用户无线频谱的有计划演进及过时的方法，其包括：

将一个或多个集中式处理器彼此通信地耦合；及

经由有线或无线连接将一个或多个分布式节点通信地耦合到所述集中式处理器，所述CP根据演进网络架构设计而动态地调整所述分布式节点的配置。

28.根据权利要求27所述的方法，其中所述分布式节点与所述集中式处理器共享其识别号及其它可重新配置的系统参数。

29.根据权利要求28所述的方法，其中关于所有分布式节点的信息存储于由所有集中式处理器共享的数据库中。

30.根据权利要求28所述的方法，其中所述可重新配置的系统参数包括功率发射、频带、调制／译码方案。

31.根据权利要求27所述的方法，其中所述分布式节点为软件定义的无线电。

32.根据权利要求31所述的方法，其中所述软件定义的无线电包括运行用于基带信号处理的算法的FPGA、DSP、GPU及／或GPCPU。

33.根据权利要求32所述的方法，其中所述软件定义的无线电由所述集中式处理器在远程重新配置。

34.根据权利要求27所述的方法，其中所述分布式节点被周期性地或立即地重新配置为云无线系统以适应于演进的无线架构。

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