CN104717002B - 秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端 - Google Patents

Abstract

本发明实施例涉及通信技术领域，公开了一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端。其中，该方法包括：接收来自基站的参考信号；根据所述来自基站的参考信号获取信道矩阵；计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI。实施本发明实施例，可以降低秩指示和预编码矩阵索引估计的复杂度，降低终端计算成本和功耗。

Description

秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端

技术领域

本发明涉及通信技术领域，具体涉及一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端。

背景技术

LTE（Long Term Evolution，长期演进）系统采用了MIMO（Multiple InputMultiple Output，多输入多输出）技术来增加系统容量，其中MIMO技术主要是根据多个发送天线之间传输信道的不相关特性来提高数据传输速率的。具体来说，MIMO技术利用发送端的多天线配置将一层或多层数据经过预编码后同时进行发送，根据不同的信道环境，发送端动态调整发送数据的层数和预编码矩阵以达到提高系统容量的目的。

在MIMO预编码技术中，发送数据X、预编码矩阵W、接收数据Y和信道矩阵H的关系可用如下公式简要描述：

Y=H·W·X+N₀ 式（1）

假设接收天线数为R，发送天线数为T，预编码矩阵的层数为L；则Y为R×1的矩阵，H为R×T的矩阵，W为T×L的矩阵，X为L×1的矩阵，高斯白噪声N₀为R×1的矩阵。

在LTE及其演进系统中，为了高效使用MIMO预编码技术，终端需要反馈信道状态信息RI（Rank Indication，秩指示）和PMI（Precoding Matrix Index，预编码矩阵索引）给基站，以便基站能够配置最优的预编码参数给终端，从而达到较优的系统吞吐量。其中，RI用于确定基站发送端数据的层数，PMI用于确定码本集中预编码矩阵的索引。

授权公告号为CN101599789B的中国专利《一种信道矩阵秩的策略方法、装置、终端》中公开了一种求解RI的方法，主要内容包括：通过求解A=H·H'的特征值，然后根据A的特征值比值进行RI的估计。当天线数配置4发4收时，采用费拉里算法求一元四次方程组的系数和根，然而求解一元四次方程组涉及大量的开方和除法等非线性运算，具有较高的复杂度。

授权公告号为CN101969366B的中国专利公开了一种用于8发射天线MIMO系统的预编码方法，其主要内容包括：首先对信道相关矩阵R进行SVD（Singular Value Decompose，奇异值分解）分解得到R的主右奇异矢量矩阵，然后从候选码本中找到最近R的主右奇异矢量的码本。该估计方法中使用的SVD算法涉及大量的Householder（豪斯霍尔德）变换、givens（吉文斯）变换等矩阵变换以及开方等非线性运算，使得其复杂度非常高。

综上所述，现有技术中的各种获取RI和PMI的方式的计算复杂度都非常大，使得终端的计算成本和功耗方面的消耗都比较大。

发明内容

本发明实施例所要解决的技术问题是提供一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端，用于降低秩指示和预编码矩阵索引估计的计算复杂度，降低终端计算成本和功耗。

本发明实施例提供一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法，包括：

接收来自基站的参考信号；

根据所述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI。

相应的，本发明实施例还提供一种秩指示和预编码矩阵索引的估计系统，包括：

接收模块，用于接收来自基站的参考信号；

获取模块，用于根据所述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

计算模块，用于计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

估计模块，用于根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI。

相应的，本发明实施例还提供一种终端，所述终端包括如前所述的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统。

本发明实施例中提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端，通过计算信道矩阵的相关矩阵及其行列式，利用相关矩阵的及其行列式的值来估计秩指示RI和预编码矩阵索引PMI，其中相关矩阵和行列式的计算都是线性运算，相比现有技术，其中不涉及一元四次方程组的求解或者SVD分解等复杂运算，可以大大降低RI和PMI估计的复杂度，降低终端的计算成本和功耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明实施例一提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法的流程示意图；

图2是本发明实施例二提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法的流程示意图；

图3是本发明实施例三提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法的流程示意图；

图4是本发明实施例四提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法的流程示意图；

图5是本发明实施例五提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统的结构第一示意图；

图6是本发明实施例五提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统的结构第二示意图；

图7是本发明实施例五提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统的结构第三示意图；

图8是本发明实施例五提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统的结构第四示意图；

图9是本发明实施例中一、二、四根天线发送CRS映射示意图；

图10是本发明实施例中八根天线发送CSI-RS映射示意图；

图11是本发明实施例中发送天线口15、16上的CSI-RS传输方式示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明实施例中提供了一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端，用于降低终端的计算负载和功耗。以下分别进行详细说明。

本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”“第四”等（如果存在）是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

实施例一：

本发明实施例提供一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法，如图1所示，该方法可以包括：

101、接收来自基站的参考信号；

其中，参考信号可包括下行小区参考信号CRS和信道状态信息参考信号CSI-RS；

102、根据上述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

103、计算上述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

104、根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI。

本实施例中提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法，通过计算信道矩阵的相关矩阵及其行列式，利用相关矩阵及其行列式来估计秩指示RI和预编码矩阵索引PMI，其中相关矩阵和行列式的计算都是线性运算，而现有技术一般是对相关矩阵进行SVD分解或者求特征值，其中涉及一元高次方程组的求解或者SVD分解、特征值分解等复杂运算，与现有技术相比，本发明可以大大降低RI和PMI估计的复杂度，降低终端的计算成本和功耗。

实施例二：

本发明实施例提供一种秩指示的估计方法，如图2所示，该方法包括：

201、接收来自基站的下行CRS（Cell Reference Signals，小区参考信号）；

在LTE或LTE-A（LTE-Advanced，高级LTE）系统中，CRS具有这样的特点：对应某天线发送CRS的RE（Resource Element，资源单元），其他天线在该RE位置不发送任何信息，如图9所示；则可以得到终端接收来自基站的下行小区参考信号CRS的表达式为：

CRS_Rec_r=h_r,t·CRS_t+n₀

其中，CRS_Rec_r表示接收天线r收到的发送天线t发送的CRS信号，h_r,t表示发送天线t到接收天线r的信道传输矩阵，n₀表示高斯白噪声，CRS_t表示本地生成的CRS信号，在网络侧和终端侧都为已知信号；

202、解析物理广播信道获取基站发送天线数T；

在LTE或LTE-A系统中，基站发送天线数通过对PBCH（Physical BroadcastChannel，物理广播信道）的解析可获得，基站发送CRS的天线数T可能为1或2或4，发送CRS的天线口为{0、1、2、3}；

对于终端来说，终端接收天线数R是已知的；

203、分别计算信道矩阵的每一个元素从而得到信道矩阵H，其中上述信道矩阵H的第r，t个元素（第r行，第t列）h_rt的计算公式为：

h_rt=CRS_Rec_r·CRS_t'；

其中，CRS_Rec_r表示接收天线r接收的下行小区参考信号，CRS_t'表示本地生成的小区参考信号CRS_t的转置，1≤r≤R，1≤t≤T；

在求出信道矩阵的所有元素之后，即得到信道矩阵H；

204、计算上述信道矩阵H的相关矩阵A：A=H·H^H；

其中，H表示步骤203中计算得到的信道矩阵，H^H表示上述信道矩阵H的共轭转置；

举例来说，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为2时，信道矩阵H的相关矩阵可以表示为：

举例来说，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为4时，信道矩阵的相关矩阵可以表示为：

举例来说，当CRS的发送天线数为8，接收天线数为8时，信道矩阵的相关矩阵可以表示为：

205、计算上述信道矩阵H的功率和H_pwr：

举例来说，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为2时，信道矩阵H的功率和为：

举例来说，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为4时，信道矩阵H的功率和为：

举例来说，当CRS的发送天线数T为8，接收天线数R为8时，信道矩阵H的功率和为：

需要说明的是，由于计算表达式较复杂，上述公式中的a_ij表示对上述矩阵中元素h_ij与h_ij’的乘积结果作出的简化表达；

206、计算上述相关矩阵A的行列式det(A)；

相应的，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为2时，det(A_2×2)=a₁₁a₂₂-a₁₂a₂₁；

相应的，当CRS的发送天线数T为4，接收天线数R为4时，

det(A_4×4)=a₁₁a₂₂a₃₃a₄₄-a₁₁a₂₂a₃₄a₄₃-a₁₁a₂₃a₃₂a₄₄+a₁₁a₂₃a₃₄a₄₂+a₁₁a₂₄a₃₂a₄₃-a₁₁a₂₄a₃₃a₄₂-a₁₂a₂₁a₃₃a₄₄+a₁₂a₂₁a₃₄a₄₃+a₁₂a₂₃a₃₁a₄₄-a₁₂a₂₃a₃₄a₄₁-a₁₂a₂₄a₃₁a₄₃+a₁₂a₂₄a₃₃a₄₁+a₁₃a₂₁a₃₂a₄₄-a₁₃a₂₁a₃₄a₄₂-a₁₃a₂₂a₃₁a₄₄+a₁₃a₂₂a₃₄a₄₁+a₁₃a₂₄a₃₁a₄₂-a₁₃a₂₄a₃₂a₄₁-a₁₄a₂₁a₃₂a₄₃+a₁₄a₂₁a₃₃a₄₂+a₁₄a₂₂a₃₁a₄₃-a₁₄a₂₂a₃₃a₄₁-a₁₄a₂₃a₃₁a₄₂+a₁₄a₂₃a₃₂a₄₁

如果接收天线数R大于4时，求解相关矩阵的行列式的方法可以包括（但不限于）按定义进行求解、将相关矩阵化为下三角矩阵进行求解、利用代数余子式进行求解等方法，相关方法均属于现有技术，在此不予赘述；

207、将det(A)/H_pwr与预定的至少一个门限值进行比较，根据比较的结果在RI的可选值范围中确定RI的值。

举例来说，本实施例，RI的可选值可包括以下三种情况：

1、RI的可选值为1、2；

2、RI的可选值为1、2、3、4；

3、RI的可选值为1、2、3、4、5、6、7、8。

具体的，当RI的可选值为1、2时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第一门限值th0，则确定所述RI的值为2，否则确定所述RI的值为1；或者，

当上述RI的可选值包括1、2、3和4时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第二门限值th1，则确定上述RI的值为4，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第二门限值th1并且大于预定的第三门限值th2，则确定上述RI的值为为3，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第三门限值th2并且大于预定的第四门限值th3，则确定上述RI的值为为2，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第四门限值th3，则确定上述RI的值为1；其中，th1>th2>th3；或者，

当上述RI的可选值包括1、2、3、4、5、6、7和8时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第五门限值th4，则确定上述RI的值为8，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第五门限值th4并且大于预定的第六门限值th5，则确定上述RI的值为7，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第六门限值th5并且大于预定的第七门限值th6，则确定上述RI的值为6，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第七门限值th6并且大于预定的第八门限值th7，则确定上述RI的值为5，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第八门限值th7并且大于预定的第九门限值th8，则确定上述RI的值为4，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第九门限值th8并且大于预定的第十门限值th9，则确定上述RI的值为3，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第十门限值th9并且大于预定的第十一门限值th10，则确定上述RI的值为2，如果det(A)/H_pwr小于或等于上述第十一门限值th10，则确定上述RI的值为1；其中th4>th5>th6>th7>th8>th9>th10。

优选地，由于乘法的运算复杂度比除法低，本实施例中为了降低运算复杂度，可以将上述det(A)/H_pwr与上述各预定门限值thi的比较转换为det(A)与thi·H_pwr的比较（i=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10），例如可以将det(A)/H_pwr与th0的比较转换为det(A)与th0·H_pwr的比较；

本实施例中，第一门限值th0可以预先确定，举例来说，第一门限值th0的确定准则可以为：

首先，获取低相关和高相关下的det(A)/H_pwr均值；

其次，选择处于高相关下det(A)/H_pwr均值和低相关下det(A)/H_pwr均值之间的数据作为RI门限值的最小值和最大值；

最后，在不同的信道配置和SINR（Signal Interference Noise Ratio，信干噪比）等环境下，根据RI门限值选择准则优选出最终的门限值；

其中，RI门限值选择准则为：低相关环境下使得估计的RI=2的概率不低于α1，高相关环境使得估计的RI=1的概率不低于α2；优选地，一种参考的α1和α2的值为α1=α2=90%，当然α1和α2的值也可以为其它合适的数值，在此不作具体的限制。

本实施例中，上述第二门限值th1、第三门限值th2、第四门限值th3均可预先确定，举例来说，相关的确定准则可以为：

首先，获取低相关、中相关和高相关下det(A)/H_pwr的均值；

其次，分别选择低相关下det(A)/H_pwr均值的β倍、中相关下det(A)/H_pwr均值的β倍和高相关下det(A)/H_pwr均值的β倍作为th1、th2和th3的初值；优选地，一种参考的β取值为0.8，当然β的取值还可以是其它合适的数值，在此不作具体的限制；

最后，在不同的信道配置和SINR等环境下，根据RI门限值选择准则修正th1、th2和th3的门限值；此处上述RI门限值选择准则为：低相关环境下使得估计的RI=4和RI=3的总概率不低于α3，高相关环境使得估计的RI=1的概率不低于α4；优选地，一种参考的α3和α4的值为α3=α4=80%，当然α3和α4的取值还可以是其它合适的数值，在此不作具体的限制。

本实施例中，上述第五门限值th4、第六门限值th5、第七门限值th6、第八门限值th7、第九门限值th8、第十门限值th9、第十一门限值th10均可以预先确定，其中相关的确定准则为：

首先，获取低相关、中相关和高相关下的det(A)/H_pwr均值；

其次，分别选择低相关下det(A)/H_pwr均值的μ倍、低相关下det(A)/H_pwr均值的ν倍、低相关下det(A)/H_pwr均值的η倍、中相关下det(A)/H_pwr均值的μ倍、中相关下det(A)/H_pwr均值的ν倍、高相关下det(A)/H_pwr均值的μ倍和高相关下det(A)/H_pwr均值的ν倍作为th4、th5、th6、th7、th8、th9和th10的初值；优选地，一种参考的μ、ν和η分别取值为0.5、0.9和1.2；需要注意的是μ、ν和η取值时需要满足th4>th5>th6>th7>th8>th9>th10；

最后，在不同的信道配置和SINR等环境下，根据RI门限值选择准则修正th4、th5、th6、th7、th8、th9和th10的门限值；此处所述RI门限值选择准则为：低相关环境下使得估计的RI=8、RI=7和RI=6的总概率不低于α5，高相关环境使得估计的RI=1的概率不低于α6；优选地，一种参考的α5和α6的值为α5=80%和α6=70%。

当然上述的参数μ、ν、η以及α5和α6的取值不限于上述参考值，也可以是其它合适的数值，在此不作具体的限制。

本实施例中，在RI估计过程中，只涉及加减法、乘法、共轭等线性运算，未使用矩阵求逆、矩阵分解等非线性运算，相比现有技术中通过一元高次方程组求解或SVD分解等非线性运算方法，可以大大降低RI估计的复杂度。

实施例三：

本发明还提供一种预编码矩阵索引的估计方法，如图3所示，该方法可以包括：

301、接收来自基站的CSI-RS（Channel State Information- ReferenceSignals，信道状态信息参考信号）；

在LTE或LTE-A系统中，终端接收到的由基站发送的CSI-RS可有如下特点：

两个天线口的CSI-RS通过码分复用（CDM，Code-division Multiplexing）后映射在相同的时频位置上，对应到两个天线口的CSI-RS的RE位置，其他天线在该RE位置不发送任何信息，如图10所示；由于两个天线口的参考信号通过CDM复用后映射在相同的时频位置上，因此可以采用矩阵求逆方法估计参考信号位置的信道信息，例如天线口15和天线口16上的CSI-RS传输原理如图11所示，根据图11可得：

r(l)=R¹⁵(l)h₀(l)+R¹⁶(l)h₁(l)+n₀

r(l+1)=R¹⁵(l+1)h₀(l+1)+R¹⁶(l+1)h₁(l+1)+n₁

l表征的是时域上OFDM符号序号；r(l)表示某根接收天线接收的OFDM符号l上相应RE上的CSI-RS；r(l+1)表示该根接收天线接收的OFDM符号l+1上相应RE上的CSI-RS；h₀(l)和h₀(l+1)分别表示OFDM符号l和OFDM符号l+1上发送天线口15到该接收天线的信道传输矩阵；h₁(l)和h₁(l+1)分别表示OFDM符号l和OFDM符号l+1上发送天线口16到该接收天线的信道传输矩阵；R¹⁵(l)、R¹⁶(l)、R¹⁵(l+1)和R¹⁶(l+1)分别表示本地生成的OFDM符号l上天线口15上传输的CSI-RS、本地生成的OFDM符号l上天线口16上传输的CSI-RS、本地生成的OFDM符号l+1上天线口15上传输的CSI-RS和本地生成的OFDM符号l+1上天线口16上传输的CSI-RS，并且都已经包含了正交码的影响；

本实施例中，假设两个相邻位置的信道信息相同，即h₀(l)=h₀(l+1)=h₀，h₁(l)=h₁(l+1)=h₁，从而得到：

r(l)=R¹⁵(l)h₀+R¹⁶(l)h₁+n₀

r(l+1)=R¹⁵(l+1)h₀+R¹⁶(l+1)h₁+n₁

需要说明的是，每根接收天线上与发送天线口17和发送天线口18、发送天线口19和发送天线口20、发送天线口21和发送天线口22上获取信道冲激响应的方法与获取天线口15和天线口16上信道冲激响应的方法完全相同；

302、解析上述CSI-RS的配置信息IE（Information Element，信息单元）CSI-RS-Config，以获取发送天线数T；

在LTE或LTE-A系统中，基站发送CSI-RS的天线数可以为1或2或4或8，终端可以通过对IE CSI-RS-Config的解析获取发送天线数T，基站发送CSI-RS的天线口为{15、16、17、18、19、20、21、22}；

对于终端来说，终端接收天线数R是已知的；

303、计算信道矩阵H：

其中，表示本地生成的发送天线发送的CSI-RS的逆矩阵；

304、计算上述信道矩阵H的等效信道矩阵

举例来说，如果CSI-RS的发送天线数T为8，接收天线数R为4，当前估计的RI为4时，等效信道矩阵可表示为：

其中，如下表1-10所示，W表示可能的预编码矩阵，W是T×L维的矩阵，其中T即是发送天线数，L是可能的RI的值，如L可能的取值包括1、2、3、4；

表1：天线口为{0,1}或{15,16}时的预编码矩阵

对于4天线口，预编码矩阵W从下表2中选择；

表示从表达式

选取的{s}列构成的矩阵；其中I为4×4的单位阵，u_n在表2中给出；

表2、天线口为{0,1,2,3}或{15,16,17,18}时的预编码矩阵

对于8天线口，每个预编码矩阵W由一对码本索引i₁和i₂共同表征，i₁和i₂见下表3～表10；表中

和v_m表达式如下：

v_m=[1 e^j2πm/32 e^j4πm/32 e^j6πm/32]^T

表3：天线端口为15～22，RI=1时的预编码矩阵

表3中，

表4：天线端口为15～22，RI=2时的预编码矩阵

表4中，

表5：天线端口为15～22，RI=3时的预编码矩阵

表5中，

表6：天线端口为15～22，RI=4时的预编码矩阵

表6中，

表7：天线端口为15～22，RI=5时的预编码矩阵

表8、天线端口为15～22，RI=6时的预编码矩阵

表9、天线端口为15～22，RI=7时的预编码矩阵

表10、天线端口为15～22，RI=8时的预编码矩阵

305、计算上述等效信道矩阵

的相关矩阵

相应的，如果CSI-RS的发送天线数T为8，接收天线数R为4，当前估计的RI为4时，等效信道矩阵

的相关矩阵可以表示为：

306、计算上述等效信道矩阵

的功率和

307、计算上述相关矩阵的行列式

举例来说，如果CSI-RS的发送天线数T为8，接收天线数R为4，当前估计的RI为4时：

当接收天线数R大于4时，求解相关矩阵的行列式的方法可以包括（但不限于）按定义进行求解、将相关矩阵化为下三角矩阵进行求解、利用代数余子式进行求解等方法，相关方法均属于现有技术，在此不予赘述；

308、比较各相关矩阵

的行列式

与对应的等效信道矩阵

的功率和之间的比值

的大小，确定最大的等效信道矩阵

对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

本实施例中，在整个PMI估计过程中，只涉及加减法、乘法、共轭等线性运算，未使用矩阵求逆、矩阵分解等非线性运算，相比现有技术中通过一元高次方程组求解或SVD分解等非线性运算方法，可以大大降低PMI估计的复杂度。

实施例四：

本发明还提供一种预编码矩阵索引的估计方法，如图4所示，该方法可以包括：

401-403、步骤401-403可以与实施例二中的步骤201-203相同，具体内容可参考实施例二中的描述，在此不再赘述；

步骤401-403也可与实施例三中的步骤301-303相同，具体内容可参考实施例三中的描述，在此不再赘述；

404、计算上述信道矩阵H的等效信道矩阵

在步骤404中，W表示可能的预编码矩阵，W是T×L维的矩阵，其中T即是发送天线数，L是已经确定的RI的值；其中RI的值可以通过实施例二提供的估计方法进行确定；

405、计算上述等效信道矩阵

的相关矩阵

步骤405可与实施例三中的步骤305相同，在此不再赘述；

406、计算上述相关矩阵

的行列式

步骤406可与实施例三中的步骤307相同，在此不再赘述；

407、比较各相关矩阵的行列式

大小，确定

最大的相关矩阵对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

在本实施例中，在RI已经预先确定的情况下，根据表1-10可知，可能的预编码矩阵的数量也大幅减少，在计算过程中，不需要遍历所有可能的RI下的PMI，而只考虑已确定的RI下的PMI，因此相比实施例三的方案可大大降低PMI估计的复杂度。

需要说明的是，在本实施例中，由于预编码矩阵中的元素具备恒模特性，即|x·w_ij|²=|x·w_st|²，其中w_ij和w_st同属于相同发送天线相同层数下的预编码矩阵元素，所以在相同发送天线相同层数（相同RI）下，每一个预编码W下的等效信道矩阵具有相同的功率和；

由于本实施例中，RI已经预先确定的情况下，各等效信道矩阵的功率和

都相等，因此大小的比较也就可以简化为

的大小的比较，并且也无需进行各等效信道矩阵的功率和的计算，相比实施例三的方案可进一步降低计算复杂度。

实施例五：

本发明提供一种秩指示和预编码矩阵索引的估计系统，该估计系统可用于执行实施例一至四描述的方法，如图5所示，该估计系统包括：

接收模块100，用于接收来自基站的参考信号；

获取模块200，用于根据上述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

计算模块300，用于计算上述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

估计模块400，用于根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI。

本实施例中提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统，通过计算信道矩阵的相关矩阵及其行列式，利用相关矩阵及其行列式的值来估计秩指示RI和预编码矩阵索引PMI，其中相关矩阵和行列式的计算都是线性运算，相比现有技术，其中不涉及一元四次方程组的求解或者SVD分解等复杂运算，可以大大降低RI和PMI估计的复杂度，降低终端的计算成本和功耗。

如图6所示，在其中一种实施方式中：

接收模块100可以具体用于接收来自基站的下行小区参考信号CRS。

相应的，获取模块200可包括：

第一解析单元201，用于解析物理广播信道获取基站发送天线数T；

第一计算单元202，用于分别计算信道矩阵的每一个元素从而得到信道矩阵H。

其中，解析单元201和第一计算单元202的执行的具体内容可参考实施例二的描述，在此不再赘述。

如图7所示，在另一种实施方式中：

接收模块100还可具体用于接收来自基站的CSI-RS。

关于CSI-RS的具体内容可参考实施例三中描述，在此不再赘述。

获取模块200还可包括：

第二解析单元203，可用于解析上述CSI-RS的配置信息IECSI-RS-Config，以获取发送天线数T；

第五计算单元204，可用于计算信道矩阵H：

其中，

表示本地生成的发送天线发送的CSI-RS的逆矩阵。

其中，第二解析单元203和第五计算单元204执行的相关内容可参考实施例三的描述，在此不再赘述。

举例来说，如图6所示，当本实施例提供的估计系统用于估计秩指示RI时，计算模块300可包括：

第二计算单元301，用于计算上述信道矩阵H的相关矩阵A：A=H·H^H；

第三计算单元302，用于计算上述信道矩阵H的功率和H_pwr；

第四计算单元303，用于计算上述相关矩阵A的行列式det(A)。

其中第二计算单元301、第三计算单元302、第四计算单元303执行的内容可参考实施例二中的描述，在此不再赘述。

估计模块400可具体用于将det(A)/H_pwr与预定的至少一个门限值进行比较，根据比较的结果和RI的可选值范围确定RI的值。

举例来说，本实施例，RI的可选值可包括以下三种情况：

1、RI的可选值为1、2；

2、RI的可选值为1、2、3、4；

3、RI的可选值为1、2、3、4、5、6、7、8。

具体的，当RI的可选值为1、2时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第一门限值th0，则确定所述RI的值为2，否则确定所述RI的值为1；或者，

当所述RI的可选值包括1、2、3和4时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第二门限值th1，则确定所述RI的值为4，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第二门限值th1并且大于预定的第三门限值th2，则确定所述RI的值为为3，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第三门限值th2并且大于预定的第四门限值th3，则确定所述RI的值为为2，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第四门限值th3，则确定所述RI的值为1；其中，th1>th2>th3；或者，

当所述RI的可选值包括1、2、3、4、5、6、7和8时，如果det(A)/H_pwr大于预定的第五门限值th4，则确定所述RI的值为8，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第五门限值th4并且大于预定的第六门限值th5，则确定所述RI的值为7，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第六门限值th5并且大于预定的第七门限值th6，则确定所述RI的值为6，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第七门限值th6并且大于预定的第八门限值th7，则确定所述RI的值为5，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第八门限值th7并且大于预定的第九门限值th8，则确定所述RI的值为4，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第九门限值th8并且大于预定的第十门限值th9，则确定所述RI的值为3，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第十门限值th9并且大于预定的第十一门限值th10，则确定所述RI的值为2，如果det(A)/H_pwr小于或等于所述第十一门限值th10，则确定所述RI的值为1；其中th4>th5>th6>th7>th8>th9>th10。

优选地，由于乘法的运算复杂度比除法低，本实施例中为了降低运算复杂度，可以将上述det(A)/H_pwr与上述各预定门限值thi的比较转换为det(A)与thi·H_pwr的比较（i=0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10），例如可以将det(A)/H_pwr与th0的比较转换为det(A)与th0·H_pwr的比较；

其中，上述各预定的门限值均可以是预先确定的，具体的确定方法可以参考实施例二中描述，在此不再赘述。

本实施例中，在RI估计过程中，只涉及加减法、乘法、共轭等线性运算，未使用矩阵求逆、矩阵分解等非线性运算，相比现有技术中通过一元高次方程组求解或SVD分解等非线性运算方法，可以大大降低RI估计的复杂度。

举例来说，如图7所示，当本实施例中提供的估计系统用于预编码矩阵索引PMI时，计算单元300还可包括：

第六计算单元304，可用于计算信道矩阵H的等效信道矩阵

其中，如下表1-10所示，W表示可能的预编码矩阵，W是T×L维的矩阵，其中T即是发送天线数，L是可能的RI的值，如L可能的取值包括1、2、3、4；

第七计算单元305，可用于计算等效信道矩阵

的相关矩阵

第八计算单元306，可用于计算等效信道矩阵

的功率和

第九计算单元307，可用于上述相关矩阵

的行列式

其中，第六计算单元304、第七计算单元305、第八计算单元306执行的相关内容可参考实施例三的描述，在此不再赘述。

估计模块400还可包括：

比较单元407，用于各相关矩阵

的行列式

与对应的等效信道矩阵

的功率和

之间的比值的大小；

PMI确定单元408，用于确定

最大的等效信道矩阵

对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

本实施例中，在上述的整个PMI估计过程中，只涉及加减法、乘法、共轭等线性运算，未使用矩阵求逆、矩阵分解等非线性运算，相比现有技术中通过一元高次方程组求解或SVD分解等非线性运算方法，可以大大降低PMI估计的复杂度。

优选地，在如图8所示的实施方式中，如果在估计PMI之前，RI的值已经确定，则计算单元300可不包括用于计算等效信道矩阵

的功率和的第八计算单元306，相应的，比较单元407直接用于比较各相关矩阵

的行列式

大小，PMI确定单元408则用于确定

最大的相关矩阵对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

在本实施例中，可以先进行RI的估计，然后再进行PMI的估计，在RI已经预先确定的情况下，根据表1-10可知，可能的预编码矩阵的数量也大幅减少，在计算过程中，不需要遍历所有可能的RI下的PMI，而只考虑已确定的RI下的PMI，可大大降低PMI估计的复杂度。

需要说明的是，在本实施例中，由于预编码矩阵中的元素具备恒模特性，即|x·w_ij|²=|x·w_st|²，其中w_ij和w_st同属于相同发送天线相同层数下的预编码矩阵元素，所以在相同发送天线相同层数（相同RI）下，每一个预编码W下的等效信道矩阵具有相同的功率和；

由于本实施例中，RI已经预先确定的情况下，各等效信道矩阵的功率和H_pwr都相等，因此

大小的比较也就可以简化为

的大小的比较，并且也无需进行各等效信道矩阵的功率和的计算，可进一步降低计算复杂度。

实施例六：

本发明还提供一种终端，该终端可包括如实施例五所述的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统，具体内容可参考实施例五的描述，在此不再赘述。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。

以上对本发明实施例所提供的秩指示和预编码矩阵索引的估计方法、系统和终端进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (11)

1.一种秩指示和预编码矩阵索引的估计方法，其特征在于，包括：

接收来自基站的参考信号，所述参考信号包括下行小区参考信号CRS或信道状态信息参考信号CSI-RS；

根据所述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI，所述估计RI的过程为在可选值范围中取值的过程，所述可选值范围基于所述相关矩阵和所述相关矩阵的行列式的比值与门限值的比较结果确定，所述估计PMI的过程基于所述相关矩阵的行列式与等效信道矩阵的比值确定，所述等效信道矩阵基于所述信道矩阵所得。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考信号包括下行小区参考信号CRS；

所述根据所述参考信号获取信道矩阵具体包括：

解析物理广播信道获取发送天线数T；

分别计算所述信道矩阵的每一个元素从而得到所述信道矩阵，其中所述信道矩阵的第r，t个元素h_rt的计算公式为：

h_rt＝CRS_Rec_r·CRS_t'；其中，CRS_Rec_r表示接收天线r接收的下行小区参考信号，CRS_t'表示本地生成的小区参考信号CRS_t的转置，1≤r≤R，1≤t≤T，R为接收天线数。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述参考信号包括信道状态信息参考信号CSI-RS；

所述根据所述参考信号获取信道矩阵具体包括：

解析所述CSI-RS的配置信息IE CSI-RS-Config，以获取发送天线数T；

计算所述信道矩阵H：

其中，表示本地生成的发送天线发送的CSI-RS的逆矩阵，l表征的是时域上OFDM符号序号，r(l)表示某根接收天线接收的OFDM符号l上相应资源单元上的CSI-RS，r(l+1)表示该根接收天线接收的OFDM符号l+1上相应资源单元上的CSI-RS。

4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式具体包括：

计算所述信道矩阵的相关矩阵A：A＝H·H^H；其中，H表示所述信道矩阵，H^H表示所述信道矩阵H的共轭转置；

计算所述信道矩阵H的功率和H_pwr：

计算所述相关矩阵的行列式det(A)。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计RI具体包括：

将det(A)/H_pwr与预定的至少一个门限值进行比较，根据比较的结果在RI的可选值范围中确定RI的值。

6.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式具体包括：

计算所述信道矩阵H的等效信道矩阵

其中，W表示维数为T×L的预编码矩阵，T表示发送天线数，L为可能的RI的值；

计算所述等效信道矩阵

的相关矩阵

计算所述等效信道矩阵

的功率和H_pwr：

其中T表示接收天线数；

计算所述相关矩阵

的行列式

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计PMI具体包括：

比较各相关矩阵

的行列式

与等效矩阵

的功率和H_pwr的比值

的大小，确定

最大的相关矩阵对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

8.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式具体包括：

计算所述信道矩阵H的等效信道矩阵

其中，W表示已知的预编码矩阵，其中预编码矩阵W为维数为T×L的预编码矩阵，T表示发送天线数，L为已经确定的RI的值；

计算所述等效信道矩阵

的相关矩阵

计算所述相关矩阵

的行列式

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计PMI具体包括：

比较各相关矩阵

的行列式的大小，确定行列式

最大的相关矩阵对应的预编码矩阵的索引为最优的PMI。

10.一种秩指示和预编码矩阵索引的估计系统，其特征在于，包括：

接收模块，用于接收来自基站的参考信号；

获取模块，用于根据所述来自基站的参考信号获取信道矩阵；

计算模块，用于计算所述信道矩阵的相关矩阵和相关矩阵的行列式；

估计模块，用于根据相关矩阵和相关矩阵的行列式估计秩指示RI和/或预编码矩阵索引PMI，所述估计RI的过程为在可选值范围中取值的过程，所述可选值范围基于所述相关矩阵和所述相关矩阵的行列式的比值与门限值的比较结果确定，所述估计PMI的过程基于所述相关矩阵的行列式与等效信道矩阵的比值确定，所述等效信道矩阵基于所述信道矩阵所得。

11.一种终端，其特征在于，所述终端包括如权利要求10所述的秩指示和预编码矩阵索引的估计系统。

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