CN105191236A - 无线通信中的信道估计 - Google Patents

无线通信中的信道估计 Download PDF

Info

Publication number
CN105191236A
CN105191236A CN201380076464.4A CN201380076464A CN105191236A CN 105191236 A CN105191236 A CN 105191236A CN 201380076464 A CN201380076464 A CN 201380076464A CN 105191236 A CN105191236 A CN 105191236A
Authority
CN
China
Prior art keywords
multipath component
communication equipment
mobile device
channel
component set
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN201380076464.4A
Other languages
English (en)
Inventor
W·齐瓦斯
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nokia Solutions and Networks Oy
Original Assignee
Nokia Siemens Networks Oy
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nokia Siemens Networks Oy filed Critical Nokia Siemens Networks Oy
Publication of CN105191236A publication Critical patent/CN105191236A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0408—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas using two or more beams, i.e. beam diversity
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0802—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using antenna selection
    • H04B7/0834—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using antenna selection based on external parameters, e.g. subscriber speed or location
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0204—Channel estimation of multiple channels
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0212—Channel estimation of impulse response
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/0224—Channel estimation using sounding signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H04L25/0248—Eigen-space methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/03—Shaping networks in transmitter or receiver, e.g. adaptive shaping networks
    • H04L25/03891—Spatial equalizers

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)

Abstract

在通过向通信设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而形成针对接收范围形成至少两个多径分量集合的情况下的信道估计。每个多径分量集合包括比用于该范围的多径分量的数目更少的多径分量。对该至少两个多径分量集合执行单独参数估计。该通信设备可以是移动设备，并且测量可以由该移动位置在多个位置中提供。

Description

无线通信中的信道估计
技术领域
本公开涉及无线通信中的信道估计。
背景技术
无线通信系统能够被视为使得能够在两个或更多节点之间进行通信会话的工具，上述节点诸如能够进行无线通信的固定或移动设备，诸如基站、中继、机器类型设备、服务器等的接入节点。无线系统的示例包括诸如蜂窝网络的公共陆地移动网络(PLMN)、基于卫星的通信系统以及不同的无线局域网络，例如无线局域网(WLAN)。通信系统和兼容的通信实体通常依据给定标准或规范进行操作，上述标准或规范规定了与该系统相关联的各个实体被允许做什么以及其应当如何来实现。例如，标准、规范和相关协议能够定义各个实体要如何进行通信的方式，通信的各个方面要如何实施，以及通信中所涉及的不同实体要如何进行配置。
用户能够利用适当通信设备经由基站或另一个接入节点来接入通信系统。用户的通信设备经常被称作用户设备(UE)或终端。通信设备被提供以适当的信号接收和发射布置以便使得能够与诸如基站或另一个通信设备的其它节点进行通信。在某些系统中，基站被称作NodeB(NB)或增强型NodeB(eNB)。
通信设备可以在多个无线电信道分量上同时进行通信。这样的布置的一个示例是载波聚合(CA)，其中分量载波提供了一个聚合载波。协同多点发射(CoMP)是其中能够对由多个站点从源设备的接收或者来自多个源的信号的接收的组合结果加以利用的技术的示例。若干无线电站点上的联合发射能够被视为基于多输入多输出(MIMO)布置的网络。
信道状态估计(CSI)是在无线系统中使用的信息的示例。CSI通常被用于定义通信信道的用来描述信号如何从发射器传播至接收器的属性。CSI表示例如耗散、衰减以及随距离的功率消减的组合效应。CSI使得可能将发射针对当前信道条件进行调适并且能够有利地被用于例如实现具有高数据速率的可靠通信。这能够例如在多天线系统中提供。
信道状态信息的至少一些部分可能需要基于估计。之所以可以如此，是因为例如信道条件有所变化并且因此瞬时CSI需要在短期基础上进行估计。用于信道估计的常见方法是使用所谓的训练或导频序列或者基准信号(RS)，其中发射已知序列或信号并且在接收器处基于这些导频信号来估计CSI。该估计能够被量化并且被反馈至发射器。接收器也可能简单地将测量结果返回至发射器。逆向链路估计也是已知的。在另一方面，例如对于频分双工(FDD)系统而言，CSI报告应当仅导致低度至中度的反馈开销。信道估计因此能够被理解为基于例如导频信号来测量并估计信道。信道预测是使用这些估计来预测未来的信道的过程。
在各种应用中期望尽可能精确的信道状态信息(CSI)。例如，协同多点发射和其中涉及到多个信道分量的其它系统(例如基于多输入多输出(MIMO)的系统)将从尽可能准确的CSI获益。可能具有数十个天线元件的所谓的大量多输入多输出(MIMO)天线系统也正在研究之中，并且这些也应当被提供以尽可能准确的CSI。近期研发的另一个示例是所谓的干涉抑制架构IMF-A。除了其它技术之外，干涉抑制架构(IMF-A)能够依赖于联合发射协同多点发射(JTCoMP)并且被预期在适当情形中提供显著的性能增益。在理想信道知识以及高信噪比(SNR)的假设下，相信能够实现高达6甚至7bit/s/Hz/cell的高频谱效率。该增益能够针对理想信道估计和预测或者针对非常低的用户移动性而实现。为了针对较高移动性和高鲁棒性同样实现这些增益，强有力的信道估计、预测和报告技术是令人感兴趣的。下行链路(DL)预编码解决方案也要求信道预测或者至少从其获益从而也允许适度的用户设备(UE)移动性。
已经将各种概念用于信道估计和预测。例如，已经使用如Wiener和Kalman滤波的自回归模型。这些模型优选地在时间和频率上—即在相对应的协方差矩阵的时间和频率上—采用了信道关联，其中Mt和Mf是时域和频域中的采样数目。
一种物理方法尝试将无线电信道建模为多个多径分量(MPC)，作为平面电磁波在发射器和接收器站点之间的物理传播的结果。该基于模型的信道估计概念在完善的构建矢量数据模型(BVDM)的假设下能够提供具有极低反馈开销的大范围信道预测。该建模包括在环境中的建筑物和物体处的反射、发射和衍射的建模。正确的预测要求准确估计所有相关MPC的所有相关参数，如振幅、相位、时延、多普勒频率、到达角度和离开角度。
为了估计参数，可能使用如空间交替广义期望最大化(SAGE)或者借助旋转不变技术(ESPRIT)估计信号参数之类的算法。其能够被用来替代通过有关eNB周边的已知模型(BVDM)的三维设备位置的反馈而对信道传递函数(CTF)进行每物理资源块(PRB)的报告。这使得eNB能够针对一个甚至若干信道分量重构宽带无线电信道，因此实现反馈减少。在现实模型中，BVDM的误差需要基于依赖于CSI干涉信号(CSIRS)的常规信道状态信息(CSI)测量而对如多信道分量的振幅、相位或延迟之类的模型参数进行额外的估计。
如SAGE算法的参数估计方法遭受到大量无法解决的—有时称作无法观察的—参数的影响。根据射线追踪仿真，必须对多于K＝200个相关MPC进行估计以针对所估计的CTF实现优于-20dB的规范均方差(NMSE)。对于20MHz的LTE系统而言，这些200个MPC在大约40个信道脉冲响应(CIR)的相关抽头(tap)上分布，即每个抽头有大约5到10个无法观察的MPC。
然而，例如在用于诸如CoMP、MIMO、波束形成或者依赖于有关若干无线电信道分量的准确信息的其它技术之类的联合发射的应用之中，尽可能准确的信道估计和预测将会是有用的。对于例如联合(JT)CoMp而言，挑战在于信道估计需要许多高准确性的信道分量。例如，在基于第三代合作伙伴计划(3GPP)长期演进(LTE)的系统中，用于信道探测的CSI基准符号(CSI-RS)利用20MHz的最大带宽以每个分量载波进行发送。对于例如20MHz的典型测量带宽而言，信道脉冲响应(CIR)的每个抽头包含10个至更多的多径分量(MPC)，从而使得难以甚至不可能对这些MPC的隐藏参数(相位、振幅、延迟等)进行准确估计。这对于例如十分常见的空间交替广义期望最大化(SAGE)算法而言也是一种挑战，其中该算法尝试针对有限数目的MPC而迭代地估计参数。MPC的数目必需被局限于几个，否则计算会变得过于复杂。已经发现的是，为了针对估计(或类似地预测)实现优于-20dB的规范均方差(NMSE)，必须要对大约200或更多个MPC进行准确估计。这远远超出了被认为是SAGE算法的通常可行性范围的10个MPC。
在其必须尝试提供所有MPC的参数的方面，基于模型的信道预测(MBCP)在相当程度上与SAGE算法具有一些相似性。由于BVDM模型的不准确性，MBCP必须与类似SAGE的信道估计和预测技术紧密结合，并且因此将类似地遭受到SAGE算法的缺陷的影响。
由于对于信道特性具有一些依赖性，因此已知所有算法都具有局部振荡器(LO)RF频率的波长的十分之几的有限预测视野。
发明内容
本发明的实施例旨在解决以上的问题中的一个或几个。
依据一个方面，提供了一种用于信道估计的方法，包括通过对通信设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合，其中每个多径分量集合包括比用于该范围的多径分量的数目更少的多个多径分量，并且对该至少两个多径分量集合执行单独参数估计。
根据另一个方面，提供了一种用于信道估计的装置，该装置包括至少一个处理器和至少一个包括计算机程序代码的存储器，其中该至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用该至少一个处理器而使得该装置至少通过对通信设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合，其中每个多径分量集合包括比用于该范围的多径分量的数目更少的多个多径分量，并且对该至少两个多径分量集合执行单独参数估计。
依据一些更具体方面，该通信设备包括移动设备。
一种虚拟多天线阵列能够由在第一位置中执行第一测量并且在至少一个第二位置中执行至少一个第二测量的移动设备所提供。
第一多径分量集合能够由第一定向波束形成器所形成并且至少一个第二多径分量集合能够由至少一个第二定向波束形成器所形成。
该空间滤波能够被应用以在360度范围内对接收波束进行旋转。
该单独参数估计的结果能够被组合以产生用于通信设备的信道状态信息。
该至少两个多径分量集合的形成以及单独参数估计可以在通信设备处执行和/或至少部分在网络元件处执行。
不同信道估计模式之间的切换可以基于移动设备的速度来提供。切换可以是基于速度阈值切换至其中通过空间滤波而将范围划分为子范围的模式或者从该模式切换。用于模式切换的移动性信息可以由移动设备的定位功能所生成。
涉及到产生信道状态信息的方式的信息可以在通信设备和网络实体之间进行交换。
依据一个方面，可以向多径分量应用陷波滤波。可以将完全信道脉冲响应与其中已经将最强的多径分量陷波除去的信道脉冲响应进行比较并且可以基于该比较而估计至少一个参数。该至少一个参数可以包括多径分量的到达角度、入射振幅、入射相位和路径延迟中的至少一个。
例如eNB或基站的另一个控制器的网络元件，例如移动站点的无线电接入系统或通信设备能够被配置为依据各个实施例进行操作。
还可以提供一种计算机程序，其包括适于执行这里所描述的方法的程序代码工具。依据另外的实施例，提供了用于提供至少一种上述方法的装置和/或能够体现于计算机有形介质上的计算机程序产品。
应当意识到的是，任何方面的任何特征都可以与任何其它方面的任何其它特征进行组合。
附图说明
现在将参考以下示例和附图、仅通过示例方式对实施例进行更加详细的描述，其中：
图1示出了根据一些实施例的小区间协作的示意图；
图2示出了根据一些实施例的移动通信设备的示意图；
图3示出了根据一些实施例的控制装置；
图4示出了根据某个实施例的流程图；
图5示出了通过在多个位置上对移动设备进行移动而生成虚拟天线阵列的示例；
图6A和6B示出了针对所测量信道的原始和经波束形成的CIR的比较；
图7示出了通过相邻测量所形成的虚拟波束和单链路无线电信道的参数的示例；
图8至图11示出了依据某些实施例的测试结果；以及
图12示出了大量MIMO的示意性示例。
具体实施方式
在下文中参考能够通过多个载波与移动通信设备进行通信的无线或移动通信系统对某些示例性实施例进行说明。在详细说明示例性实施例之前，参考图1至图3对无线通信系统、其接入系统、移动通信设备以及小区间协作的某些一般原则进行简要说明，以帮助理解作为本文所描述的示例的基础的技术。
移动通信设备2通常经由接入系统的接收器节点和/或至少一个基站或者类似无线发射器的天线布置而被提供以无线接入。在图1中，示出了两个天线，例如两个基站4和6的天线。每个通信设备和基站可以通过一个或多个无线电信道进行通信并且可以向多于一个源发送信号和/或从多于一个源接收信号。移动设备2能够相对于天线元件进行移动，如箭头所描绘。
移动设备2以及基站4和6可能接收/提供多个信道分量(CC)。该信道分量可以通过多输入/多输出(MIMO)天线系统而提供。这样的MIMO布置是已知的。MIMO系统使用在发射器和接收器处的多个天线以及先进数字信号处理来改善链路质量和容量。对于空间复用而言，吞吐量随着天线元件的数目而增加。
近期研发的通信系统架构中的非限制性示例是第三代合作伙伴计划(3GPP)所标准化的通用移动电信系统(UMTS)的长期演进(LTE)。LTE的进一步研发被称为LTE-Advanced。诸如“超4G”之类的更进一步的研发也已经被考虑。LTE采用被称为演进通用陆地无线电接入网(E-UTRAN)的移动架构。这样架构的基站或基站系统被称作演进NodeB或增强型NodeB(eNB)。eNB可以为小区提供E-UTRAN特征，诸如用户面无线电链路控制/介质接入控制/物理层协议(RLC/MAC/PHY)以及针对通信设备的控制面无线电资源控制(RRC)协议终止。无线电接入的其它示例包括由基于诸如无线局域网(WLAN)和/或WiMAX(全球微波接入互操作性)之类的技术的系统中的基站所提供的那些无线电接入。
基站通常由至少一个适当控制器装置来控制，从而启用该基站的操作以及与基站进行通信的移动通信设备的管理。该控制装置能够与其它控制实体进行互连。该控制装置通常能够被提供以存储器容量以及至少一个数据处理器。该控制装置和功能可以在多个控制单元之间进行分布。在一些实施例中，每个基站能够包括控制装置。在备选实施例中，两个或更多基站可以共享一个控制装置。在一些实施例中，可以在每个基站中分别提供控制装置的至少一部分。图1示出了对发射元件4和6提供控制的网络元件8。该元件能够利用CoMP协作区域中的eNB或中央控制单元、基于适当的自组织网络(SON)处理而提供随后更加详细描述的协同功能。
现在将参考图2更加详细地对在多个信道分量(CC)上进行通信的一种可能的移动通信设备进行描述，该图示出了通信设备2的示意性的部分截面图。这样的通信设备经常被称作用户设备(UE)和终端。适当移动通信设备可以由能够向多个信道分量发送无线电信号和/或从多个信道分量接收无线电信号的任何设备来提供。非限制性示例包括移动站点(MS)，诸如移动电话或者所谓的“智能电话”、被提供以无线接口卡或其它无线接口工具的便携式计算机、被提供以无线通信能力的个人数字助理(PDA)或者这些的任何组合等。移动通信设备例如可以提供用于承载诸如语音、电子邮件(email)、文本消息、多媒体等的通信的数据通信。用户可以因此经由他们的通信设备而被供应和提供多种服务。这些服务的非限制性示例包括双路或多路呼叫、数据通信或多媒体服务或者简单地对诸如互联网的数据通信网络系统的接入。用户还可以被提供以广播或组播数据。内容的非限制性示例包括下载、电视和广播节目、视频、广告、各种警告和其它信息。
移动设备可以经由用于接收的适当装置而通过空中接口从多个源接收信号27，并且可以经由用于发射无线电信号的适当装置而发射信号。在图2中，收发器装置由框21示意性地指示。收发器装置21例如可以利用无线电部分以及相关联的天线布置来提供。该天线布置可以被布置在该移动设备的内部或外部。
移动通信设备还被提供以至少一个数据处理实体23、至少一个存储器24，以及用于在以软件或硬件辅助执行该移动通信设备被设计执行的任务时所使用的其它可能的部件，上述任务包括对基站系统和其它通信设备的接入以及与基站系统和其它通信设备的通信进行控制。数据处理、存储和其它相关控制装置能够被提供在适当电路板上和/或芯片中。该特征由附图标记26来表示。
用户可以利用诸如键盘22、语音命令、触敏屏幕或板、它们的组合等之类的适当用户接口来控制移动设备的操作。还可以提供有显示器25、扬声器和麦克风。此外，移动通信设备可以包括针对其它设备和/或用于将例如免提设备的外部配件与之连接的适当(有线或无线)连接器。
图3示出了控制装置的示例，该控制装置用于将控制系统例如耦合至提供小区的一个或多个站点和/或用于控制提供小区的一个或多个站点。注意到，在一些实施例中，每个基站包括可以互相通信控制数据的单独控制装置。该控制装置30可以被布置为对该系统的服务区域中的通信提供控制。该控制装置30可以被配置为依据以下所描述的某些实施例、利用数据处理工具而提供关联于针对移动设备产生信道状态信息的控制功能。出于该目的，该控制装置包括至少一个存储器31，至少一个数据处理单元32、33，以及输入/输出接口34。经由该接口，该控制装置能够耦合至基站的接收器和发射器。该控制装置可以被配置为执行适当软件代码以执行控制功能。将要理解，能够在系统中其它地方所提供的控制装置中提供类似部件，从而控制用于对所接收的信息块进行解码的充分信息的接收。
下文中描述了其中提供准确的信道估计或预测以及信道状态信息的某些示例性实施例。对于例如JTCoMP的挑战在于，需要以高准确度对许多信道分量进行信道估计。在某些实施例中，对于隐藏MPC进行的类似SAGE的估计被划分为可追踪的子问题，从而使得每个子问题的MPC数目最小化。依据一个示例，对后续测量集合应用虚拟波束形成。波束形成或空间滤波在一些方向提供了优于其它方向的信号发射或接收。这能够通过特定角度信号体验到相长干涉而其它角度信号体验到相消干涉的方式而对相位阵列中的要素进行组合来实现。波束形成能够在发射和接收两端使用以便实现空间选择性。与全向接收/发射相比的提高被称作接收/发射增益。
图4的流程图示出了用于旨在提供更加准确的信道状态信息的信道估计的方法。在该方法中，在40，通过向移动设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合。每个多径分量集合包括比该接收范围的多径分量的数目更少的多个多径分量。随后在42，对该至少两个多径分量集合执行单独参数估计。
依据一个实施例，在44，对该单独参数估计的结果进行组合以产生用于该移动设备的信道状态信息。然而，可以并不要求该结果的组合使用该单独参数估计的形式。
依据一种可能性，移动设备在第一位置中执行第一测量并且在至少一个第二位置中执行至少一个第二测量以提供虚拟多天线阵列。相关的MPC集合基于波束形成器方向而提供。不同方向中的波束形成器能够通过对所有测量位置应用不同的Rx权重而形成。
第一多径分量集合基于第一位置中的第一测量而形成，并且至少一个第二多径分量集合基于至少一个第二位置中的至少一个第二测量而形成。在图5中图示了这样的虚拟波束形成方式的示例。
在图5的示例中，假设移动设备(在该示例中为UE)相对于基站(在该示例中为eNB10)以某个适度的速度在直线上进行移动。由eNB所发射的信号被物体12和14所反射。由于UE相对于eNB10以及物体12和14进行移动，因此所反射信号的到达角度(AoA)在不同位置中将有所不同。
该UE例如每10ms执行一次准确的CSI测量。连续测量位置由点1至L所表示。该UE将所有N个测量结果存储于其存储器中以用于评估。对于静态信道条件而言，不同测量位置1至L能够被视为MIMO天线阵列的虚拟天线。好处在于这样的天线之间没有相互耦合。
适当的波束形成器被提供作为位置1至x(例如1至24)上的Rx处理的结果。通过使用不同的Rx滤波器，位置1至x上的波束形成器将具有不同的波束方向。这允许通过有限数目的并行处理的波束形成器而对UE周围进行完整360°的扫描。
通过对虚拟天线阵列应用适当的预编码权重，可以获得大的波束形成增益。对于参数估计而言，好处在于与其最后交互点处于虚拟天线视轴线(boresight)方向之中的那些参数估计相比能够实现MPC的减少。天线视轴线被理解为定向天线的最大增益或最大辐射功率的轴线。对于大多数天线而言，视轴线是该天线的对称轴线。由于天线形状因此视轴线轴能够固定。然而，例如相位阵列天线则能够对波束进行电子操控从而改变视轴线的角度。
在例如300ms的整体测量时间N内，以10ms的CSIRS周期将捕捉到30个测量结果。在N＝30的情况下，(通过相对于随机相加30个噪声信号而构造性地将30个信号相加而计算)，可以获得10*log10(30)的波束形成增益，其大约等于14dB。除了减少每个抽头的MPC之外，这相应地改善了信噪比(SNR)。而且，通常无法预测的扩散性散射能够相应地被抑制14dB(针对30个位置而言)。
虚拟波束形成器的波束宽度取决于UE在测量时间期间已经移动的距离。对于例如低于0.1m/s的非常低的移动性以及大约10cm的波长λ(RF＝2.6GHz)而言，该波束宽度可以相对宽，因为UE在300ms内仅移动了3cm，即波长λ的一部分。对于大约1m/s的UE速度而言，该波束宽度在大约10度以内被认为是适宜的。对于高于10m/s的UE速度而言，该UE将在300ms内移动3m。在这些情况下，该信道可能并非在所有时机都是充分静态的。可以提供不同估计模式之间的切换而使得基于UE的速度而优化该估计功能。其详细示例将在随后进行说明。
处理测量结果的装置能够进行调适以改变空间滤波，而使得波束在360度上(即整个圆的范围)逐步旋转。
该处理或者其至少一部分可以在UE、eNB或者另一网络元件处提供。
UE能够使用适当组合函数以根据波束形成参数估计集合而重构完整的CSI信息。UE能够旋转波束并且将针对每个波束方向所估计的MPC进行组合。
该UE能够被配置为基于重构的完整CSI信息而向网络报告所预测的CSI。
利用移动设备的移动的基于虚拟波束形成的估计能够针对移动设备的不同速度以不同方式来执行。其被认为针对适度的速度工作最佳。为了考虑不同速度，CSI处理和报告方案能够针对不同移动性类别进行调适，并且可以提供不同方案之间的切换。依据示例提供了三种不同模式。
a)非常低的移动性：使用常规的Wiener或Kalman滤波方法。这些能够被用作几乎静止的UE，这没有波束形成增益但是能够由于降噪效果而获益。因为信道是相对稳定的，所以并不需要MPC的参数估计。
b)适度移动：以上所讨论的虚拟波束形成提供了良好的增益。
c)高速：在该模式中，能够应用预测器天线。由于高速在大多数情况下涉及到移动的汽车、巴士、火车等，所以有很好的机会来连接这样的预测器天线。预测器天线在高速下的工作最佳，因为其在预测器天线位置之间形成了最小的间隙。在该布置中，可以以直线方式(例如在火车上)来提供多个天线。第一天线被用于信道估计和报告。在火车移动的同时，下一天线以相同信道条件而稍后来到相同位置并且利用预测器天线的CSI能够针对该时间点准确进行MIMO预编码。
可能需要定义新的消息而使得eNB和UE能够获知所应用的预测模式。eNB能够在某个时间量内发射准确的CSIRS，从而允许捕捉所有的虚拟天线元件。低移动性和高移动性的UE之间的模式切换可能需要进行协同。例如，eNB可能需要了解UE的能力以开启预测器天线。eNB应当例如根据从UE导航工具所得到的报告而知道UE的移动性。
UE能够在UE侧针对MPC的参数估计而应用虚拟波束形成和其它处理。测量结果的整体处理能够在UE处提供。备选地，UE能够向网络报告其测量结果并且在eNB侧完成整体处理。这样的好处在于降低了UE的复杂度。另一方面，这会意味着有所增加的报告开销。通过将针对例如40至50或者任何其它协定数目的位置的所测量CIR中的例如30个最强抽头进行直接报告，一些或全部的处理可能被移至eNB，上述位置的数目应当与移动速度以及RF波长和预测视野相适应。在适当处理之后，eNB能够以信号向UE通知准确参数，后者可以使用这些作为低处理能力追踪模式的输入。以该方式，一些kbit/s的UL报告似乎是可行的，对于未来的UE而言，这仅是100Mbit/s或用于未来UE的更高的UL数据速率中的一小部分。
在eNB进行后期处理的情况下，所报告的CSI信息的含义要进行协同。
以下给出虚拟波束形成的详细示例。图6A和图6B图示了针对所测量的户外信道的原始(图6A)和虚拟波束形成的(图6B)的CIR而在L＝50个位置l＝1…L所测量的CIRH。对于虚拟波束形成而言，对个相邻位置的Rx信号进行组合(参见图7)，以针对l＝1..L-Ω+1计算虚拟波束形成矢量其中每个hl从左向右移动一个位置。这里，w是权重矢量 所有hl被组合为一个矩阵w的复杂权重能够根据两个相邻测量位置之间的相对距离dr＝[L(l)-L(l-1)]/λ、虚拟天线元件的数目Ω以及预期设计标准进行选择。例如，w可以是具有要素wω(δ)＝ejδ*ω的单一矢量，其中δ是相邻位置之间的固定相移。给定δ在方位角θ∈[-π…+π]上的复杂数值的虚拟波束模式B(δ,θ)被计算为在θ方向中所有发射11xΩ矢量的虚拟天线元件的远场叠加。B(δ,θ)能够被精确地得出，因为并不存在对于物理天线常见的相互耦合。注意到，虚拟波束模式关于移动矢量m(t)所形成的视轴线角度θbore通常将与δ有所不同。权重wω的相位和振幅能够针对不同设计标准而有所优化，该设计标准例如较宽的3dB的波束宽度θ3dB所必需付出的最小旁瓣电平。通常θ3dB涉及到虚拟阵列Ω*Δl相对于波长λ的整体长度。对于Ω＝32个虚拟天线而言，dr＝Δl/λ＝0.08，并且单一波束形成器w，波束宽度θ3dB大约为10°。
所提出的概念的好处在于减少了每个抽头的MPC数目。HB主要由其最后交互点处于虚拟波束形成器的方向θbore(θ)之中的那些MPC所构成。注意到，形成了虚拟统一线性阵列(ULA)，其在UE的左侧和右侧生成了对称的波束模式。此外，波束形成增益导致了相对应的噪声减少以及信道波动或其它测量伪像的减少。该增益对于Ω＝32可以高达15dB。
对包括所有MPC的完全估计的CIRH进行重构。因此，波束形成器使用与波束宽度θ3dB相同量级的步幅大小而旋转180度，以从所有方向收集所有MPC，这导致了以下的高级算法：
a)向H应用虚拟波束形成器Bi＝B(δi)，其中δi＝bi*Δδ并且Δδ被选择为使得估计功率窗口Pmax,i-THMPC内的波束Bi中的最强MPC的参数{αi,τiΔτi}。
b)通过考虑所有波束方向的所有参数集合的适当函数或算法F({αi,τi,Δτi}){Bi}而重构和估计整体信道矩阵
虚拟波束形成器在Ω＝32个位置上被应用于根据针对B(δi＝0°)形成HB所测量的H。针对对应于1.5λ的长度的L-Ω＝50–32＝18个位置而估计HB，并且因此例如能够在～1λ上执行参数估计并且针对～0.5λ执行预测。利用抽头的连续演进而不是并未应用虚拟波束形成时H的扩散性散射而观察到明显的改进。这促进了明显更加精确的预测。在具有和没有虚拟波束形成的情况下的2.6GHz的户外LTE测量显示出很强的平滑效果，从而使得即使在严苛环境中也可能进行参数估计。
移动性调适函数似乎也是有利的。对于非常低速度的UE，dr＝Δl/λ将非常小并且相对应的θ3dB波束宽度对于合理观察时间而言非常宽。这里，长的关联时间在Kalman滤波中是有利的。中度移动性被发现通过虚拟波束形成覆盖而最佳，而非常快的UE则可以有利地使用预测器天线等。
在图8中，已经在具有和没有虚拟波束形成的情况下针对所测量的2×2MIMO链路执行了高阶奇异值分解(HOSVD)。将没有虚拟波束形成的线条80与具有虚拟波束形成的线条81相比较，能够观察到相关奇异值的明显减小。由于奇异值与相关的多径分量紧密相关，所以能够预见到参数估计的明显改善。
图9图示了能够被用作Wiener滤波和基于参数估计的算法之间的切换点的第一选择的不同参数的效果。x轴是以km/h为单位的移动速度而y轴是移动一段距离所需的时间。针对2.5、2、1或0.5lambda的距离的移动而示出了4幅图形，最上面的是针对2.5lambda而最小面的是针对0.5lambda。为了良好的波束形成增益，可能需要至少1或2倍的lambda。此外，整体CSI估计时间应当低于数百μs。因此，在低于2km/h(大约0.6m/s)的UE速度的情况下，可能难以实现明显的波束形成增益，并且在一些应用中可能优选另一种方法。UE也可能移动的很快而使得信道条件在数个虚拟波束形成位置上不再稳定。在大约30km/h(或者大约8.5m/s)、每10ms进行CSI估计的示例情形中，估计可以被切换至下一模式。
依据一个方面，对移动设备所进行的测量应用陷波滤波。经波束形成的信道脉冲响应(CIR)的整体参数空间在某些应用中可能仍然非常高，因为可能存在大约10-20个相关抽头，其中每个抽头均具有大约1至3个多径分量(MPC)。每个MPC通常由三个数值所表示，即延迟τ、τ在位置上的斜度i_loc以及其振幅。在没有导致最终优化的一些起始参数的良好预知的情况下，搜索空间可能变得无限大。
对于24个位置上的波束形成器而言，3dB的波束宽度处于30°的量级内。相反，典型波束形成模式的陷波会明显更窄并且可能如1°那么窄。依据该方面，提出了将陷波滤波器摆动至最强多径分量的到达角度(AoA)的方向之中。在最强MPC的AoA，该MPC将被陷波除去并且在数十dB的量级内得到抑制。将完全CIR与其中最强MPC已经被陷波除去的CIR进行比较，允许处理装置估计该MPC的入射角度。还可能甚至对入射振幅以及入射相位和/或路径延迟进行估计。在迭代地减去相应MPC之后，能够逐步对下一最强MPC进行估计。
该方法的好处在于，估计问题被减少为单个或者甚至很少几个(例如两个或三个)MPC。由于该迭代方法，复杂度随着N的量级而增长，即O(N)，其中N是相关MPC的数目。
依据一个实施例，以上所描述的虚拟波束形成方法与陷波滤波器方法进行组合。在波束形成器中，需要组合来自不同位置的信号。该虚拟波束形成器能够被假设为基本的虚拟天线。通过利用将一个位置相对于彼此的位置移动而将24个位置上所形成的四个虚拟波束进行组合，所产生的组合波束形成器能够如图10所示，该图10示出了在180度范围内具有以[dB]为单位的变化的陷波滤波的虚拟波束模式。原始波束形成器也由弧线90所示出。该线条指示没有陷波滤波情况下的原始波束形成模式。针对94、96和98度的三个不同陷波角度(它们以附图标记94、96和98所指示)，示出了经陷波的波束形成器。该附图图示了由陷波滤波器方法所提供的尖锐解决方案。将四个虚拟波束形成器进行组合似乎是一种好的选择，因为其针对给定配置而主要生成了一个尖锐陷波(94)。
为了进行评估，针对来自远离eNB大约300m的处于非视距(NLOS)条件下的LTE试验台的所测量CIR，陷波滤波器如图11所示通过主要的波束波瓣角度进行滑动。在处于大约82至83度的最强MPC的角度，由于消除了最强MPC，因此能够看到接收功率的急剧下降，这使得可能利用另外的评估而进行准确的参数估计。通过从原始CIR中减去相对应的MPC，能够以类似方式检测下一最强的MPC。
虚拟波束形成器方法利用陷波滤波器的扩展能够被用来通过多种因素而将针对多径分量的AoA的估计的选择性增加大约1度。陷波滤波器的应用以及单独的多径分量的进一步处理使得能够估计如振幅、相位以及延迟τ在多个位置上的演进之类的其它参数。其结果能够被用作基于如搜索空间明显有所减小的如SAGE的常规技术的精细粒度的参数估计的准确输入。
虚拟波束形成和/或陷波滤波的好处在于，对典型的宏蜂窝无线电信道脉冲响应的多径分量的去耦的估计和明显更加准确的可能性。除了高准确性之外，信道估计和预测的复杂度由于参数估计能够并行而有所下降，即其仅随相关多径分量的数目O(N)而增加。
以上所描述的方法能够与使用有所增大的测量带宽相结合。在有所增大的带宽技术中，能够针对多个载波配置经协调的基准复合集合以便使得能够进行基准符号的相干发射。该协调在通过多个载波延伸的带宽上促进了多个载波的共同信道估计过程。为了在均提供频率资源的多个载波上提供基准符号的协调发射，用于估计的带宽从覆盖一个披露资源扩展为覆盖至少该多个载波所使用的整个频率资源。例如，在载波聚合分量载波的情况下，测量带宽从单个分量载波的带宽增加为多个分量载波的带宽。例如，该带宽可以从单个频带的20MHz带宽增加为100MHz带宽。eNB或另一个控制实体能够通过在可用分量载波之间对准诸如相位、频率偏移量和时序以及基准信号处理之类的特征而确保使用例如宽带基准信号的可能性，而使得UE能够进行有意义的宽带测量。
根据该情形，能够提供一种、两种或所有技术之间的切换和/或组合的使用。将有所扩大的测量带宽与虚拟波束形成组合在一起能够将高维度的参数估计划分为多个并行的较低量级并且更加可行的参数估计问题。
可以提供适当信令以便确保基站控制器或eNB能够获知UE正在报告的信息的类型。类似地，UE可以被通知以eNB是否发射了虚拟波束形成基准信号。
除了用于移动UE的虚拟天线之外，以上所描述的技术也能够被应用于针对大量MIMO天线的信道估计。在大量MIMO中，提供了处于已知位置的众多物理天线。这在图12中示意性地被图示，其示出了形成用于在多个信道上从多个天线102接收多个接收波束101的移动设备100。
注意到，不同于移动设备，该通信设备可以包括其中能够应用虚拟波束形成的任何其它无线电站点。这样的设备的非限制性示例为eNB、中继节点、微微或毫微微节点、机器类型的终端等。
能够提供适当装置或装置来控制通信设备以及网络元件以提供各个实施例。该装置可以包括用于通过对移动设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合的装置，其中每个多径分量集合包括比用于该范围的多径分量的数目更少的多径分量，以及用于对该至少两个多径分量集合执行单独参数估计的装置。还提供用于基于第一位置的第一测量以及至少一个第二位置的至少一个测量而形成虚拟多天线阵列的装置。该装置能够形成第一定向波束形成器中的第一多径分量集合以及至少一个第二定向波束形成器中的至少一个第二多径分量集合。这些波束形成器能够被应用于所有位置。
还可以提供用于在不同信道估计模式之间进行切换的装置。该切换可以基于移动通信设备的速度。切换可以是切换至其中由空间滤波基于速度阈值而将范围划分为子范围的模式或者从该模式中进行切换。用于模式切换的移动性信息可以由移动通信设备的定位装置所生成。
还提供了用于陷波滤波的装置。用于陷波滤波的装置能够向多径分量应用一个或多个陷波。
基站装置、通信设备以及任何其它适当元件的所需数据处理装置和功能可以利用一个或多个数据处理器或者被布置为提供所需功能的其它装置来提供。在每端所描述的功能可以由单独处理器提供或者由集成处理器提供。数据处理器可以为适于本地技术环境的任何类型，并且作为非限制性示例可以包括一个或多个通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、门级电路以及基于多核处理器架构的处理器。数据处理可以跨若干数据处理模块进行分布。数据处理器可以利用例如至少一个芯片来提供。还可以在相关设备中提供适当的存储器容量。该一个或多个存储器可以为适用于本地技术环境的任何类型，并且可以使用任何适当的数据存储技术来实施，诸如基于半导体的存储器设备、磁性存储器设备和系统、光学存储器设备和系统、固定存储器和可去除存储器。
当被加载或者以其它方式提供在适当数据处理装置上时，一个或多个适当调适的计算机程序代码产品可以被用于实施该实施例，以便例如导致确定何时、如何以及在何处在各个节点之间进行信息的一个或多个通信。用于提供该操作的程序代码产品可以存储在适当载体介质上、利用该适当载体介质提供和体现。适当计算机程序能够体现于计算机可读记录介质上。可能经由数据网络下载该程序代码产品。通常，各个实施例可以用硬件或专用电路、软件、逻辑或者它们的任何组合来实施。本发明的实施例可以因此以诸如集成电路模块的各种部件进行实践。集成电路的设计通过高度自动化过程。复杂并且强大的软件工具可用于将逻辑层面的设计转化为准备在半导体衬底上进行蚀刻并成形的半导体电路设计。
注意到，该问题并不局限于任何特定的通信系统、标准、协议、规范、无线电或链路方向等，而是可以在可能需要信道估计的任何通信设备和/或系统中进行。以上的各个示例能够被提供为备选或补充的解决方案。虽然已经关于诸如基于LTE系统以及基于3GPP的系统的那些通信系统以及它们的某些当前且可能未来的版本对实施例进行了描述，但是类似的原则能够被应用于其它通信系统。例如，在其中没有提供固定站点设备而是利用多个用户设备例如以专设网络提供通信系统的应用中可能是这样的情形。而且，以上原则还能够在其中采用中继站点对站点之间的发射进行中继的网络中使用。因此，虽然某些实施例在上文中参考用于无线网络、技术和标准的某些示例性架构而通过示例进行了描述，但是实施例可以被应用于这里所图示并描述的那些以外的任何其它适当形式的通信系统。还注意到，不同实施例的不同组合是可能的。这里还注意到，虽然以上描述了本发明的示例性实施例，但是可以针对所公开的解决方案作出多种变化和修改而并不背离本发明的精神和范围。

Claims (23)

1.一种用于信道估计的方法，包括：
通过对通信设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合，其中每个多径分量集合包括比用于所述范围的多径分量的数目更少的多个多径分量，以及
对所述至少两个多径分量集合执行单独参数估计。
2.根据权利要求1所述所述的方法，其中所述通信设备包括移动设备，所述方法包括通过由所述移动设备在第一位置中执行第一测量并且在至少一个第二位置中执行至少一个第二测量而提供虚拟多天线阵列。
3.根据权利要1或2所述所述的方法，包括由第一定向波束形成器形成第一多径分量集合并且由至少一个第二定向波束形成器形成至少一个第二多径分量集合。
4.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括改变所述空间滤波以在360度范围内对所述通信设备的接收波束进行旋转。
5.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括对所述单独参数估计的结果进行组合以产生用于所述通信设备的信道状态信息。
6.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括在所述通信设备处执行所述至少两个多径分量集合的形成以及单独参数估计。
7.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括在网络元件处执行所述至少两个多径分量集合的所述形成以及单独参数估计。
8.根据任一项前述权利要求所述的方法，其中所述通信设备包括移动设备，所述方法包括基于所述移动设备的速度在信道估计的不同模式之间进行切换。
9.根据权利要求8所述的方法，包括基于速度阈值切换至其中通过所述空间滤波而将所述范围划分为子范围的模式或者从所述模式切换。
10.根据权利要求7或8所述的方法，包括通过所述移动设备的定位功能生成用于所述模式切换的移动性信息。
11.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括在所述通信设备和网络实体之间通信有关产生信道状态信息的方式的信息。
12.根据任一项前述权利要求所述的方法，包括向多径分量应用陷波滤波。
13.根据权利要求12所述的方法，包括将完全信道脉冲响应与其中已经将最强多径分量陷波除去的信道脉冲响应进行比较并且基于所述比较而估计至少一个参数。
14.根据权利要求13所述的方法，其中所述至少一个参数包括所述多径分量的到达角度、入射振幅、入射相位和路径延迟中的至少一个。
15.一种用于信道估计的装置，所述装置包括至少一个处理器，和至少一个包括计算机程序代码的存储器，其中所述至少一个存储器和计算机程序代码被配置为利用所述至少一个处理器而使得所述装置至少：
通过对通信设备所测量的基准信号信息应用空间滤波而针对接收范围形成至少两个多径分量集合，其中每个多径分量集合包括比用于所述范围的多径分量的数目更少的多个多径分量，以及
对所述至少两个多径分量集合执行单独参数估计。
16.根据权利要求15所述的装置，其中所述装置被配置为对所述单独参数估计的结果进行组合以产生所述通信设备的信道状态信息。
17.根据权利要求15或16所述的装置，所述装置被配置为基于由移动设备在第一位置中的第一测量以及由所述移动设备在至少一个第二位置中的至少一个第二测量、和/或基于通过第一定向波束形成器的第一多径分量集合以及通过至少一个第二定向波束形成器的至少一个第二多径分量集合而形成虚拟多天线阵列。
18.根据权利要求15至17中任一项所述的装置，其中所述通信设备包括移动设备，所述装置被配置为基于所述移动设备的速度在信道估计的不同模式之间进行切换。
19.根据权利要求18所述的装置，其中用于所述模式切换的移动性信息通过所述移动设备的定位功能生成。
20.根据权利要求15至19中任一项所述的装置，被配置为向多径分量应用陷波滤波。
21.根据权利要求20所述的装置，被配置为将完全信道脉冲响应与其中已经将最强多径分量陷波除去的信道脉冲响应进行比较并且基于所述比较而估计至少一个参数。
22.一种网络元件或通信设备，包括根据权利要求15至21中任一项所述的装置。
23.一种计算机程序，包括当所述程序在处理器装置上被运行时适于执行根据权利要求1至14中任一项的步骤的代码工具。
CN201380076464.4A 2013-03-28 2013-03-28 无线通信中的信道估计 Pending CN105191236A (zh)

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
PCT/EP2013/056751 WO2014154293A1 (en) 2013-03-28 2013-03-28 Channel estimation in wireless communications

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN105191236A true CN105191236A (zh) 2015-12-23

Family

ID=47998474

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201380076464.4A Pending CN105191236A (zh) 2013-03-28 2013-03-28 无线通信中的信道估计

Country Status (6)

Country Link
US (1) US9819516B2 (zh)
EP (1) EP2979410B1 (zh)
JP (1) JP6162321B2 (zh)
KR (1) KR101785953B1 (zh)
CN (1) CN105191236A (zh)
WO (1) WO2014154293A1 (zh)

Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108886389A (zh) * 2016-04-06 2018-11-23 华为技术有限公司 无线通信网络中发送控制信息的方法和装置
CN110012536A (zh) * 2018-01-05 2019-07-12 华为技术有限公司 用于终端设备的定位方法、装置及系统
CN113225109A (zh) * 2020-01-19 2021-08-06 荣耀终端有限公司 一种信号处理系统及相关电子设备
CN113938935A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 东南大学 基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法

Families Citing this family (18)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
KR101210239B1 (ko) * 2007-01-26 2012-12-10 알카텔-루센트 유에스에이 인코포레이티드 무선 패킷 데이터 다중―사용자 환경에서의 실시간 트래픽 전송을 위한 채널들의 할당
EP3282742B1 (en) * 2015-04-06 2021-09-29 LG Electronics Inc. Mobility management for high-speed mobile user equipment
CN105049383A (zh) * 2015-07-01 2015-11-11 东南大学 一种fdd大规模mimo系统下行链路训练序列设计方法
WO2017029426A1 (en) * 2015-08-18 2017-02-23 Nokia Solutions And Networks Oy Artificially mutual-coupled antenna arrays
US10638479B2 (en) * 2015-11-17 2020-04-28 Futurewei Technologies, Inc. System and method for multi-source channel estimation
KR101869224B1 (ko) * 2016-11-21 2018-06-20 성균관대학교산학협력단 마이크로파 전력 전송을 위한 빔포밍 방법 및 빔 포밍으로 전력 전송을 위한 마이크로파를 송신하는 송신장치
WO2019138156A1 (en) 2018-01-12 2019-07-18 Nokia Technologies Oy Profiled channel impulse response for accurate multipath parameter estimation
WO2019158179A1 (en) * 2018-02-13 2019-08-22 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Channel estimation for vehicular communication systems
DE102018209432A1 (de) * 2018-06-13 2019-12-19 Robert Bosch Gmbh Verfahren und Vorrichtung zum Bestimmen einer Position eines mobilen Objekts
US10727911B2 (en) * 2018-08-20 2020-07-28 Nokia Solutions And Networks Oy Beamforming in MIMO radio networks
US10931350B2 (en) * 2019-07-16 2021-02-23 Trellisware Technologies, Inc. Distributed collaborative beamforming in wireless networks
US11317427B2 (en) 2019-11-11 2022-04-26 Trellisware Technologies, Inc. Network-enabled connectivity for disadvantaged communication links
JP7487347B2 (ja) * 2020-06-18 2024-05-20 ソニーグループ株式会社 チャネルインパルス応答に基づく出発角度推定
EP4331260A1 (en) * 2021-04-26 2024-03-06 Nokia Technologies Oy Enhancement of data map of objects via object specific radio frequency parameters
WO2023033835A1 (en) * 2021-09-03 2023-03-09 Zeku, Inc. Apparatus and method of beam parameter estimation for line-of-sight determination
US20230276368A1 (en) * 2022-02-27 2023-08-31 Maxlinear, Inc. Beamforming estimation
EP4258605A1 (en) * 2022-04-06 2023-10-11 Nokia Technologies Oy Ambiguity resolution of multipath component parameters
CN115296761B (zh) * 2022-10-10 2022-12-02 香港中文大学（深圳） 一种基于电磁传播模型的信道预测方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1025400C (zh) * 1990-02-16 1994-07-06 艾利森电话股份有限公司 具有至少两个天线的维特毕收信机衰减影响的减小方法
JP2002280943A (ja) * 2001-03-19 2002-09-27 Hitachi Ltd 無線通信装置
CN101502029A (zh) * 2006-11-30 2009-08-05 松下电器产业株式会社 无线发送装置、无线接收装置、无线发送方法和无线接收方法
CN101764627A (zh) * 2008-12-26 2010-06-30 株式会社Ntt都科摩 确定上行链路的解调导频序列的方法、终端以及上行链路系统

Family Cites Families (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP3293997B2 (ja) * 1994-04-08 2002-06-17 三菱電機株式会社 移動体デジタル情報受信機
US6144652A (en) * 1996-11-08 2000-11-07 Lucent Technologies Inc. TDM-based fixed wireless loop system
US20060285531A1 (en) 2005-06-16 2006-12-21 Howard Steven J Efficient filter weight computation for a MIMO system
KR101513889B1 (ko) 2008-02-14 2015-05-20 삼성전자주식회사 멀티 빔 결합을 이용한 스위치 빔 포밍 장치 및 방법
US10270547B2 (en) * 2015-03-12 2019-04-23 University Of Notre Dame Du Lac Method and apparatus for sinusoid detection

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1025400C (zh) * 1990-02-16 1994-07-06 艾利森电话股份有限公司 具有至少两个天线的维特毕收信机衰减影响的减小方法
JP2002280943A (ja) * 2001-03-19 2002-09-27 Hitachi Ltd 無線通信装置
CN101502029A (zh) * 2006-11-30 2009-08-05 松下电器产业株式会社 无线发送装置、无线接收装置、无线发送方法和无线接收方法
CN101764627A (zh) * 2008-12-26 2010-06-30 株式会社Ntt都科摩 确定上行链路的解调导频序列的方法、终端以及上行链路系统

Cited By (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108886389A (zh) * 2016-04-06 2018-11-23 华为技术有限公司 无线通信网络中发送控制信息的方法和装置
US10652878B2 (en) 2016-04-06 2020-05-12 Huawei Technologies Co., Ltd. Method and apparatus for transmitting control information in a wireless communication network
CN108886389B (zh) * 2016-04-06 2020-10-27 华为技术有限公司 无线通信网络中发送控制信息的方法和装置
CN110012536A (zh) * 2018-01-05 2019-07-12 华为技术有限公司 用于终端设备的定位方法、装置及系统
US11009582B2 (en) 2018-01-05 2021-05-18 Huawei Technologies Co., Ltd. Method, apparatus, and system for positioning terminal device
CN113225109A (zh) * 2020-01-19 2021-08-06 荣耀终端有限公司 一种信号处理系统及相关电子设备
CN113225109B (zh) * 2020-01-19 2022-08-19 荣耀终端有限公司 一种信号处理系统及相关电子设备
CN113938935A (zh) * 2021-10-13 2022-01-14 东南大学 基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法
CN113938935B (zh) * 2021-10-13 2024-01-09 东南大学 基于期望最大化算法的信道知识地图构建方法

Also Published As

Publication number Publication date
EP2979410B1 (en) 2018-04-25
KR20150138851A (ko) 2015-12-10
EP2979410A1 (en) 2016-02-03
WO2014154293A1 (en) 2014-10-02
KR101785953B1 (ko) 2017-11-15
US20160043883A1 (en) 2016-02-11
JP2016519882A (ja) 2016-07-07
JP6162321B2 (ja) 2017-07-12
US9819516B2 (en) 2017-11-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105191236A (zh) 无线通信中的信道估计
Chen et al. Robust transmission for reconfigurable intelligent surface aided millimeter wave vehicular communications with statistical CSI
Li et al. Beam management in millimeter-wave communications for 5G and beyond
Fascista et al. Millimeter-wave downlink positioning with a single-antenna receiver
Liu et al. The COST 2100 MIMO channel model
Shaham et al. Fast channel estimation and beam tracking for millimeter wave vehicular communications
KR101588712B1 (ko) 셀 내부 단말간 협력에 기반한 셀간 간섭 제어 방법 및 장치
US20220263240A1 (en) Interference aware adaption of antenna radiation patterns
EP3940968B1 (en) A method and an apparatus for a transmission scheme
CN108141260B (zh) 人工相互耦合的天线阵列
Liu et al. Robust adaptive beam tracking for mobile millimetre wave communications
Zhang et al. Positioning with dual reconfigurable intelligent surfaces in millimeter-wave MIMO systems
Hyun et al. Adaptive beam design for v2i communications using vehicle tracking with extended kalman filter
CN114631267A (zh) 针对多传输接收点/面板和无小区多输入多输出的信道状态信息开销减少
Zhou et al. Generalised three‐dimensional scattering channel model and its effects on compact multiple‐input and multiple‐output antenna receiving systems
US10455591B2 (en) Apparatuses, methods, computer programs, and computer program products for interference avoidance
Chen et al. Remote channel inference for beamforming in ultra-dense hyper-cellular network
Zhang et al. Location‐aided channel tracking and downlink transmission for HST massive MIMO systems
Al-Tous et al. Static reflecting surface based on population-level optimization
Yamada et al. Plane-wave and vector-rotation approximation technique for reducing computational complexity to simulate MIMO propagation channel using ray-tracing
US20220116081A1 (en) Wavelet transform-based tracking for estimating an aging wireless channel
Tweneboah-Koduah et al. Decode and forward coding scheme for cooperative relay noma system with cylindrical array transmitter
MWUNGURA Performance analysis of DOA Estimation Algorithm in massive MIMO Network
Chao et al. Joint Beamforming and Aerial IRS Positioning Design for IRS-Assisted MISO System With Multiple Access Points
WO2023099014A1 (en) Apparatus, methods, and computer programs

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication
WD01 Invention patent application deemed withdrawn after publication

Application publication date: 20151223