CN105229956A - 用于无线通信系统中增强型慢速链路自适应的方法和装置 - Google Patents

Abstract

一种可用于选取通信链路信道状态信息(CSI)的收发器，包括射频(RF)单元，用于接收来自通信链路的通信信号，并且生成接收数据信号；与所述RF单元耦合的处理装置，用于接收数据信号；以及与所述处理装置耦合的存储器。所述处理装置用于通过快速链路自适应(FLA)阶段、增强型慢速链路自适应(ESLA)的第一阶段、ESLA的第二阶段、以及BLER跟踪过程来选取CSI。

Description

用于无线通信系统中增强型慢速链路自适应的方法和装置

技术领域

本发明的方面主要涉及无线通信系统，尤其涉及链路自适应技术。

背景技术

随着手机、智能手机、平板电脑等现代无线通信设备的激增，对大容量多媒体数据的需求也随之增加。这些需求包括流媒体广播，多媒体在线游戏，流媒体音乐，用户设备(UE)或移动台(MS)上的电视。为了支持这种日益增长的更高数据速率需求，基于多输入多输出(MIMO)、正交频分多址接入(OFDMA)、以及比特交织编码调制(BICM)等技术，新通信标准正在不断形成。举例来说，这些标准包括由第三代合作伙伴计划(3GPP)正在研发的长期演进(LTE)和增强型LTE(LTE-A)、由电气与电子工程师协会(IEEE)提出的802.11和802.16系列无线宽带标准、WiMAX、以及一种来自WiMAX论坛的IEEE802.11标准的实现方式等等。

许多现代通信系统对接收器都有一些规定，例如，下行传输中的UE或MS、或者上行传输中的eNodeB需要将信道状态信息(CSI)发回至发射器，使得发射器可以调整系统参数，从而使射频(RF)链路的吞吐量最大化。发射器可根据CSI修改链路参数，如调制编码方案(MCS)、秩、预编码矩阵、以及传输功率等，从而增加数据传输的吞吐量和鲁棒性。因为其实效性，链路自适应(LA)，也被称为自适应调制编码(AMC)，在无线通信系统中获得广泛应用。

典型的LA系统有两种链路自适应环。快速链路自适应(FLA)用于内环链路自适应(ILLA)，以对快速衰减和干扰等短期信道环境的变化做出迅速反应。慢速链路自适应(SLA)用于外环链路自适应(OLLA)，以在FLA不能有效工作的情况下提高性能。

在现代无线通信标准中，比如在UMTS和LTE/LTE-A定义的空口中，FLA用于在接收器中选取信道质量指示(CQI)，并且将选取的CQI发回至发射器，以使发射器根据该CQI选取用于后续传输的MCS。典型的接收器通过测量的信号干扰噪声比(SINR)与最合适的MCS的映射关系来选取CQI。CQI是一个可用MCS对应的指标，其中CQI越高，对应的MCS吞吐量也越高。此处术语CQI和MCS可以互换使用。

测量的SINR与CQI的映射关系有很多局限性，比如，SINR预估值的减少、SINR与CQI映射关系的失准、上行报告时延等，因此不能一直提供有效FLA。为了应对FLA不能提供合适的LA情况，可添加SLA至OLLA中以提升LA的整体性能。

SLA被用作OLLA以调整由基于FLA的ILLA选取的CQI，从而满足特定的误块率(BLER)目标值。选择BLER目标值来提供最佳数据传输性能，BLER目标值取决于系统配置细节，比如是否采用了混合自动重传请求(HARQ)之类的重传机制。在激活了HARQ的LTE中，BLER目标值通常设定为10％。使用基于SLA的OLLA可以提高数据吞吐量，并且在FLA不能有效工作时，避免系统错误的发生。例如，当FLA使用的SINR与CQI的映射关系与当前信道环境不匹配时，BLER可能会变得非常高，此时如果没有基于SLA的OLLA，数据吞吐量便会急剧下降。FLA通常在接收端实现，而SLA既可在接收端也可在发射端实现。

当前链路自适应方法通常包括基于FLA的ILLA和基于SLA的OLLA，其中FLA可以通过多种不同的映射方法实现，比如指数有效信噪比(SNR)映射(EESM)，平均每比特交互信息(MMIB)，接收块信息速率(RBIR)。类似地，SLA也可以通过多种方式实现，可选取不同的参数来选择不同的SLA算法。OLLA中会使用若干参数，比如SINR、SINR与CQI的映射阈值、以及CQI指标等。然而，现有SLA技术没有考虑到两种因素。在现有SLA技术中，需要设定预定的BLER目标值。例如，在LTE中，预定的BLER值通常设为0.1或10％。一般来说，使用固定的预定BLER目标值会达到最佳效果；但针对每种特定的信道环境，例如数据传输时UE的信道环境，效果并非总是最佳。除了使用预定的BLER目标值，确认(ACK)/否认(NAK)信息被用作SLA自适应的基础。但是，由于只使用了以前的信息，当CQI反馈时延或UE速率增大时，链路自适应算法当前选择的CQI被发射器利用的时候可能会无效。而且，当SINR和RBIR相互独立的时候，预测的CQI将不会有效工作，恒定的CQI可以为特定的信道环境提供更高吞吐量。

因此，需要提供至少可以解决上述部分问题的LA技术。

发明内容

根据上述背景技术，本发明的目的是提供可能会在采用链路自适应反馈的通信链路中提高数据传输速率的装置和方法，尤其但不完全是，为了在接收器或发射器中选取CSI。

上述和其他目标可通过独立权利要求的特性来实现。进一步的实现方式在从属权利要求、说明书、以及附图中进行了清晰的描述。

第一方面，提供了一种可用于选择通信链路信道状态信息(CSI)的收发器，包括射频(RF)单元，用于接收来自通信链路的通信信号，并且生成接收数据信号；与所述RF单元耦合的处理装置，用于接收数据信号；与所述处理装置耦合的存储器。所述处理装置用于基于数字信号生成信道估计、循环冗余校验(CRC)结果、以及传输参数信息；基于所述信道估计和CRC结果，使用快速链路自适应(FLA)算法生成FLACSI和接收块信息速率(RBIR)相关值，其中FLA阶段用于为已采用的调制编码方案(MCS)组中每个MCS计算RBIR，并且基于计算出的RBIR生成FLACSI和估算的RBIR相关值。基于FLACSI、第一阶段误块率(BLER)目标值、以及CRC结果，第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)算法生成过滤后的CSI，其中所述第一阶段ESLA算法用于基于CRC结果和第一阶段BLER目标值计算CSI调整因数，并将CSI调整因数与FLACSI结合以获得过滤后的CSI。一对历史缓存，包括CSI历史缓存和CRC历史缓存，都随着过滤后的CSI和CRC结果更新，每一个历史缓存都分别包括预定数量的以前的CSI或CRC值。基于过滤后的CSI、CRC历史缓存、以及CSI历史缓存，处理装置在第二阶段ESLA算法中生成输出CSI，其中所述第二阶段ESLA算法用于基于所述CSI历史缓存从一组预定滤波常量中选择CSI滤波参数，并且基于选取的CSI滤波参数计算输出CSI。基于CSI历史缓存和CRC历史缓存，使用BLER目标值跟踪算法调整第一阶段BLER目标值，其中所述BLER目标值跟踪算法用于计算与一组CSI值对应的一组链路吞吐量值，从这组链路吞吐量值中选出最大链路吞吐量，基于选择的最大链路吞吐量和所述CRC历史缓存计算预期的BLER，并且基于预期的BLER和预定的跟踪参数调整第一阶段BLER目标值。

根据第一方面，在所述收发器的第一种可能的实现方式中，所述FLA算法用于基于计算出的RBIR生成预测的RBIR，并且基于预测的RBIR和CRC结果选择第一CSI。

根据第一方面的第一种可能实施方式，在所述收发器的第二种可能实施方式中，当所述RBIR相关值大于预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被激活；当所述RBIR相关值不大于所述预定的阈值时，第二阶段ESLA算法被跳过。

根据第一方面或者第一方面的第一种或第二种实施方式，在所述收发器的第三种可能实施方式中，长期CSI统计和短期CSI统计都是基于所述CSI历史缓存确定；所述第二阶段ESLA算法用于基于短期CSI统计和长期CSI统计选取输出CSI。长期CSI统计与CSI历史缓存中第一预定数量的CSI值中最常用的CSI对应，短期CSI统计与CSI历史缓存中第二预定数量的CSI值中最常用的CSI对应，其中第一预定数量大于第二预定数量。

根据第一方面的第三种可能实现方式，在所述收发器的第四种可能实现方式中，所述第二阶段ESLA算法用于：当短期CSI统计等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第一预定滤波常量；当短期CSI统计不等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第二预定滤波常量；并且基于CSI滤波参数调整所述输出CSI。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第四种可能实现方式中的任意一种实现方式，在所述收发器的第五种可能实现方式中，所述BLER跟踪算法基于长期CSI统计和CRC历史缓存确定第一吞吐量；选择下一个较低的CSI，并基于所述下一个较低的CSI和所述CRC历史缓存确定第二吞吐量；选择下一个较高的CSI，并基于所述下一个较高的CSI和所述CRC历史缓存确定第三吞吐量。从已确定的第一吞吐量、第二吞吐量、以及第三吞吐量中选取最大的吞吐量，并且选取与所述最大的吞吐量对应的预期BLER。基于所述预期BLER和预定跟踪常量计算工作的BLER目标值，并且基于所述工作的BLER调整第一阶段BLER目标值。

根据第一方面的第五种可能的实现方式，在所述收发器的第六种可能的实现方式中，所述第一阶段BLER目标值通过将工作BLER限定在预定的最小BLER目标值与预定的最大BLER目标值之间而获得。

根据第一方面，在所述收发器的第七种可能的实现方式中，当CRC结果显示成功，CSI调整因数增大；当CRC结果显示失败，CSI调整因数减小。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第七种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述收发器的第八种可能的实施方式中，所述处理装置用于执行秩指示(RI)后处理，其中所述秩指示后处理用于：从FLACSI中获得RI，将迟滞运用于所述获得的RI中以形成输出RI，并且当所述输出RI不同于之前的输出RI时，激活SLA复位标志。

根据第一方面的第八种可能的实现方式，在所述收发器的第九种可能的实现方式中，激活所述SLA复位标志以用来将CSI调整因数重置为零，清除CSI历史缓存，清除CRC历史缓存，并且将工作BLER设置为预定的初始BLER。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第九种可能的实现方式中任意一种实现方式，在所述收发器的第十种可能的实施方式中，当所选的秩指标(RI)已经用于传输通信信号时，所述FLACSI进入CSI历史缓存；当所选的RI不同于用于传输通信信号的RI时，RI标志值进入CSI历史缓存，其中所述RI标志值指的是应该被任何有关CSI历史缓存的计算排除在外的值。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第十种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述收发器的第十一种可能的实现方式中，所述输出CSI包括从一个包含宽带信道质量指示(CQI)、子带CQI、秩指示、以及预编码矩阵指示的群组中选取的一个或者多个值。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第十一种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述收发器的第十二种可能的实现方式中，通信信号包括正交频分多址接入型信号。

根据第一方面或者第一方面的第一种至第十二种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述收发器的第十三种可能的实现方式中，所述收发器是一个包括移动台在内的用户设备。

第二方面，提供了一种在无线收发器中选取信道状态信息(CSI)的方法，包括：快速链路自适应(FLA)、第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)、第二阶段ESLA、以及BLER跟踪。所述方法基于已接收的射频信号生成信道估计、循环冗余校验(CRC)结果、以及已接收的CSI信息。基于所述信道估计和CRC结果，快速链路自适应(FLA)算法生成FLACSI和接收块信息速率(RBIR)相关值，其中所述FLA算法用于：为已采用的MCS组中的各个MCS计算RBIR，并且基于计算出的RBIR生成FLACSI和估算的RBIR相关值。基于FLACSI、第一阶段误块率(BLER)目标值、以及CRC结果，第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)算法生成过滤后的CSI，其中所述第一阶段ESLA算法用于基于CRC结果和第一阶段BLER目标值计算CSI调整因数，并将CSI调整因数与FLACSI结合以选取过滤后的CSI。一对历史缓存，包括CSI历史缓存和CRC历史缓存，都随着过滤后的CSI和CRC结果更新，每一个历史缓存都分别包括预定数量的以前的CSI或CRC值。基于过滤后的CSI、CRC结果、以及CSI历史缓存，第二阶段ESLA算法生成输出CSI，其中所述第二阶段ESLA算法用于基于所述CSI历史缓存从一组预定滤波常量中选择CSI滤波参数，并且基于选取的CSI滤波参数计算输出CSI。基于CSI历史缓存和CRC历史缓存，使用BLER目标值跟踪算法调整第一阶段BLER目标值。所述BLER目标值跟踪算法用于计算与一组CSI值对应的一组链路吞吐量值，从这组计算出的链路吞吐量值中选出最大链路吞吐量，基于计算出的最大链路吞吐量和所述CRC历史缓存计算预期的BLER，并且基于预期的BLER和预定的跟踪参数调整第一阶段BLER目标值。

根据第二方面，在所述方法的第一种可能的实现方式中，当所述RBIR相关值大于预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被激活；当所述RBIR相关值小于或等于所述预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被跳过。

根据第二方面或者第二方面的第一种可能的实现方式，在所述方法的第二种可能的实现方式中，该方法包括秩指示(RI)后处理，用于从所述FLACSI中获得RI，将迟滞运用于所述获得的RI中以形成输出RI，并且当所述输出RI不同于之前的输出RI时，激活SLA复位标志。激活所述SLA复位标志以用来将CSI调整因数重置为零，清除CSI历史缓存，清除CRC历史缓存，并且将工作BLER设置为预定的初始BLER。

根据第二方面，在所述方法的的第三种可能的实现方式中，所述FLA算法基于计算出的RBIR生成预测的RBIR，并且基于预测的RBIR和CRC结果选择FLACSI。

根据第二方面或者第二方面的第一种至第三种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述方法的第四种可能的实现方式中，长期CSI统计和短期CSI统计都是基于所述CSI历史缓存确定；长期CSI统计与第一预定数量的以前的CSI值中最常用的CSI对应，短期CSI统计与第二预定数量的以前的CSI值中最常用的CSI对应，其中第一预定数量大于第二预定数量。

根据第二方面，在所述方法的第五种可能的实现方式中，所述第二阶段ESLA算法用于：当短期CSI统计等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第一预定滤波常量；当短期CSI统计不等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第二预定滤波常量；并且基于CSI滤波参数调整所述输出CSI。

根据第二方面或者第二方面的第一种至第五种实现方式中的任意一种实现方式，在所述方法的第六种可能的实现方式中，所述BLER跟踪算法基于长期CSI统计和CRC历史缓存确定第一吞吐量；选择下一个较低的CSI，并基于所述下一个较低的CSI和所述CRC历史缓存确定第二吞吐量；选择下一个较高的CSI，并基于所述下一个较高的CSI和所述CRC历史缓存确定第三吞吐量；从第一吞吐量、第二吞吐量、以及第三吞吐量中选取最大的吞吐量；选取与所述最大的吞吐量对应的预期BLER；基于所述预期BLER和预定跟踪常量计算工作的BLER目标值；并且基于所述工作的BLER调整第一阶段BLER目标值。

根据第二方面的第六种可能的实现方式，在所述方法的第七种可能的实现方式中，所述第一阶段BLER目标值通过将工作BLER限定在预定的最小BLER目标值与预定的最大BLER目标值之间而获得。

根据第二方面或者第二方面的第一种至第七种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述方法的第八种可能的实现方式中，当所选的秩指标(RI)已经用于传输通信信号时，所述FLACSI进入CSI历史缓存；当所选的RI不同于用于传输通信信号的RI时，RI标志值进入CSI历史缓存，其中所述RI标志值指的是应该被任何有关CSI历史缓存的计算排除在外的值。

根据第二方面或者第二方面的第一种至第八种可能的实现方式中的任意一种实现方式，在所述方法的第九种可能的实现方式中，所述CSI包括从一个包含宽带信道质量指示(CQI)、子带CQI、秩指示、以及预编码矩阵指示的群组中选取的一个或者多个值。

第三方面，提供了一种计算机程序产品，包括已存有计算机可读程序编码的非瞬态计算机可读存储介质；当被处理装置访问的时候，该非瞬态计算机可读存储介质使处理装置执行在无线收发器中选取信道状态信息(CSI)的方法。所述方法基于已接收的射频信号生成信道估计、循环冗余校验(CRC)结果、以及已接收的CSI信息。基于所述信道估计和CRC结果，快速链路自适应(FLA)算法生成FLACSI和接收块信息速率(RBIR)相关值，其中所述FLA算法用于：为已采用的MCS组中的各个MCS计算RBIR，并且基于计算出的RBIR生成FLACSI和估算的RBIR相关值。基于FLACSI、第一阶段误块率(BLER)目标值、以及CRC结果，第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)算法生成过滤后的CSI，其中所述第一阶段ESLA算法用于基于CRC结果和第一阶段BLER目标值计算CSI调整因数，并将CSI调整因数与FLACSI结合以选取过滤后的CSI。一对历史缓存，包括CSI历史缓存和CRC历史缓存，都随着过滤后的CSI和CRC结果更新，每一个历史缓存都分别包括预定数量的以前的CSI或CRC值。基于过滤后的CSI、CRC结果、以及CSI历史缓存，第二阶段ESLA算法生成输出CSI，其中所述第二阶段ESLA算法用于基于所述CSI历史缓存从一组预定滤波常量中选择CSI滤波参数，并且基于选取的CSI滤波参数计算输出CSI。基于CSI历史缓存和CRC历史缓存，使用BLER目标值跟踪算法调整第一阶段BLER目标值。所述BLER目标值跟踪算法用于计算与一组CSI值对应的一组链路吞吐量值，从这组计算出的链路吞吐量值中选出最大链路吞吐量，基于计算出的最大链路吞吐量和所述CRC历史缓存计算预期的BLER，并且基于预期的BLER和预定的跟踪参数调整第一阶段BLER目标值。

在结合附图的如下详细描述中，以上和其他方面以及示例性实施例的优点将会很明确。然而，应当理解的是说明和附图仅仅为了阐述，而不能作为对本发明的限制，为此，应参考所附权利要求书。本发明的附加方面和优点将在随后的说明中陈述，部分内容从说明书中可显而易见，或可通过本发明的实践而知。除此之外，本发明的各个方面和优点可通过所附权利要求书特别指出的工具和组合获得实现。

附图说明

在附图中：

图1示出了典型的无线网络的图案描绘；

图2示出了根据本发明各方面的闭环链路自适应基本过程的方块图200；

图3示出了根据公开实施例各方面的基于ESLA的CSI上报技术的方块图；

图4示出了根据公开实施例各方面的FLA过程的方块图；

图5示出了根据本发明各方面的RBIR与BLER映射关系的图表；

图6示出了根据公开实施例各方面的RI后处理的流程图；

图7示出了根据公开实施例各方面的示例性第一阶段ESLA处理的流程图；

图8示出了根据本发明各方面的测量的RBIR与子帧对应关系的图表；

图9示出了根据本发明各方面的扩展步行者信道模型的标准RBIR相关值的图表；

图10示出了根据公开实施例各方面的示例性第二阶段ESLA处理的流程图；

图11示出了根据公开实施例各方面的示例性BLER目标值跟踪处理的流程图；

图12示出了根据本发明各方面的使用ESLACQI上报算法的系统的仿真吞吐量和BLER性能的图表；

图13示出了根据本发明各方面的显示CQI指标的反馈可能性的图表；

图14示出了根据本发明各方面的使用ESLACQI上报算法的系统的吞吐量的图表；

图15示出了根据公开实施例各方面的无线通信装置的方块图。

具体实施方式

此处公开的本发明实施例，通过采用新颖的增强型慢速链路自适应(ESLA)技术，包括ELSA的多个阶段以及BLER跟踪，可以避免现有技术的很多问题。

此处公开的新颖增强型SLA(ESLA)技术通过LTE/LTE-A型系统的实例示出，然而，本领域技术人员很容易理解公开的ESLA技术和装置可以应用于其他形式的包括从接收器到发射器的CSI反馈的无线系统，而不会偏离本发明的精神与范围。例如，其他适合应用公开的ESLA技术和装置的系统有GPRS、UTMS、W-LAN、WCDMA等。一些公开的实施例阐释了用户设备侧SLA的实现。可选的，公开的ESLA技术和装置可方便的应用于其他移动台或者无线基站，比如LTE中的eNodeB和LTE-A型系统，其中LTE-A型系统的所有必要信息都可以通过上行传输上报给eNodeB。

使用LTE术语阐述的本发明一实施例中，ESLA算法可总结如下：

基于FLA的ILLA包括RBIR预测单元，用于选择最佳预编码矩阵指示(PMI)、秩指示(RI)、以及CQI；

标准的RBIR相关值是基于在FLA中生成的RBIR预测值估测的。

第一阶段ESLA用于，基于并且受制于从BLER跟踪单元接收的BLER目标值调整CQI选择；

当估算的RBIR相关值低于预定的阈值时，第二阶段ESLA被激活以提高SLA性能，否则，第二阶段ESLA无效；

BLER目标值跟踪模块用于自适应调整第一阶段ESLA使用的BLER目标值。

图1示出了典型的无线网络100的图案描绘。无线网络100包括无线基站106，在所阐述的无线网络100中，无线基站106是一种演进型基站(eNodeB)。无线基站106与一个或者多个用户设备(UE)108通信。虽然图1示出的是一个单独的无线基站106和一个单独的UE108，但应当理解的是，无线网络100可能包括多个无线基站106和多个UE108。无线网络100中的每一个UE108都通过下行链路(DL)102接收来自eNodeB106的数据，并且通过上行链路(UL)104传输数据给eNodeB106。对于链路自适应，实现了反馈环，其中UE108通过DL102接收数据，通过包含在接收数据中的参考信号和导频符号评估信道质量，然后基于当前和/或以前的链路质量评估选取合适的CSI反馈值；LTE型网络中的CSI反馈值包括CQI、RI、以及PMI。结果表明，慎重地选取CSI反馈值可以很大提高下行链路吞吐量。正如下文即将阐述的，FLA技术与SLA的多个阶段的结合不仅可以提升吞吐量还可以增强下行传输的鲁棒性。CSI反馈值由UE108选取，并且通过UL104发送给无线基站106。然后，无线基站106利用从UE108通过UL104接收的CSI值修改链路参数，比如MCS、秩、以及发射功率等，为了在后续通过DL102传输给UE108中使用。

图2示出了闭环链路自适应基本过程的方块图200。接收器，比如UE106，接收来自下行链路102的数据信号206。解调编码过程206将小区参考信号210与数据符号212分开，其中小区参考信号210在某些实施例中也称导频符号。解码控制信道数据208，用于提取控制信息。解码传输数据214，用于提取传输数据和传输状态信息216，比如循环冗余校验(CRC)结果，此处也可称为ACK/NAK信息。计算218信道质量指标220，比如SINR或者交互信息MI，提供信道质量指标与状态信息216给上行上报处理222，上行上报处理222选择将要通过UL104发送给发射器106的CSI值。选取的CSI值可能包括在LTE/LTE-A系统中使用的CQI、PMI、以及RI，也可能包括其他合适的CSI反馈。发射器106通过与发射器自身配置一起使用的UL104接收CSI，用以调整可能包括选取MCS的传输方案224。所述数据以及选取的CQI、RI、PMI、和HARQ信息都分配给资源单元226，然后编码调制228这些数据和信息以通过DL102进行传输。需要注意的是，从UE108接收CSI和使用更新后的传输方案进行的DL传输之间会有时延，因为在发射器106和接收器108中存在解码和处理时延。此处使用的术语“过程”可与术语“算法”互换使用，因为每种过程都执行相应的算法以达到预期目的。

图3示出了基于ESLA的CQI上报技术的方块图300。小区参考信号(CRS)306，比如导频符号，都是从接收信号302提取304，然后信道估计器308为FLA处理312的输入计算信道估计310。基于ESLA的CQI方案300包括三种链路自适应处理：FLA312处理接收信道估计310，并产生初始CQI推荐314；第一阶段ESLA处理316进一步改善初始CQI推荐314以产生第一阶段CQI估计(CQI-SLA1)318；第二阶段ESLA处理320提供第一阶段CQI估计318的进一步滤波，并产生最终的推荐CQI(CQI-SLA2)322，其中所述最终的推荐CQI322可返回至发射器，例如eNodeB(没有示出)，以用于在发射器上修改MCS等链路参数。当RBIR相关值326低于预定的阈值时，表明信道环境正在迅速改变，并且需要激活第二阶段ESLA320以过滤第一阶段CQI估计CQI-SLA1318。第二阶段ESLA处理320由RBIR处理324生成的CQI过滤标志(CFF)330激活(或者去激活)。RBIR处理324接收来自FLA处理312的RBIR相关值信号326，并产生CFF330，其中CFF330作为输入提供给第二阶段ESLA处理320。第二阶段ESLA处理320也接收包含在接收信号302中的状态和控制信息，其中所述状态和控制信息包括在接收信号302传输过程中使用的ACK/NAK信息334以及CQI和RI336。正如下文即将进一步阐述的，第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320包括状态值和参数；在特定情况下，例如当传输信号的秩发生改变的时候，这些状态值和参数需要被重置。为了加快第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320的复位，RI后处理340接收来自FLA处理312的RI值342，并产生SLA复位标志328，其中所述SLA复位标志提供给第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320。所述RI后处理340也生成最终的推荐RI估计346，在特定实施例中，所述最终的推荐RI估计346被返回给发射器(没有示出)。使用恒定的BLER目标值并非总是提供最佳结果，因此，示例性的基于ESLA的CQI上报技术300包括BLER目标值跟踪处理332，其中所述BLER目标值跟踪处理332从第二阶段ESLA处理320接收长期和短期CQI统计348，并且为第一阶段ESLA处理316生成BLER目标值338。可选的，所述BLER目标值跟踪处理332可生成自己的CQI统计，因此不需要再从第二阶段ESLA处理320接收CQI统计348。为了帮助理解，ESLA处理300可分成如下六步处理：

FLA处理312，用于产生初始CQI估计314；

第一阶段ESLA316，用于改善初始CQI估计314；

第二阶段ESLA320，用于当RBIR相关值326低于预定的阈值时，提高链路吞吐量；

BLER跟踪处理332，用于修改第一阶段ESLA处理316使用的BLER目标值338；

RBIR处理324，用于使用RBIR相关值信号以基于RBIR相关值信号326生成CFF330；

RI后处理340，用于基于来自FLA处理312的RI推荐342控制第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320的复位。

需要注意的是，上述ESLA处理300分成六步子处理是为了帮助理解，本领域的技术人员在不偏离公开实施例的精神与范围的情况下，可补充处理与功能的各种组合与遗漏。需要注意的是，本发明的剩余部分将会参照图3中的流程，但是处理编号没有具体参照图3。

图4示出了适合用于上述ESLA处理300的FLA处理312的示例性FLA算法400的方块图。所述FLA算法400依赖于RBIR，其有时候也被称为标准的每比特交互信息；作为链路性能指标，它很好地实现了性能和复杂程度之间的协调。可选的，其他FLA方法依赖于其他性能指标，比如指数有效SINR映射(EESM)和每比特平均交互信息(MMIB)，也可以方便采用其他合适的FLA技术。所阐述的FLA算法400包括一组秩处理402-1、402-2、直至402-L，其中每一个考虑到的秩指标假设都有一个单独的秩处理402-n。在所阐述的FLA算法400中，L是考虑到的秩指标假设的数量。每一个秩处理402-1、402-2、直至402-L都接收信道估计418。所述信道估计418可由任何适当的技术生成，比如使用线性最小均方差(LMMSE)估计的导频符号辅助的信道估计。所述FLA算法400产生CSI，在所阐述的LTE实施例中，CSI包括RI422、PMI424、CQI426、以及其他信息，例如SLA复位标志(SRF)328和RBIR相关值326，在一些实施例中，这些其他信息用于控制下行ESLA处理。对于每个秩假设，所有的秩处理402都是一样的，包括为每个秩假设产生一组选取的CQI404-1、404-2、和404-L的若干步骤。每个秩处理402开始于基于接收的信道估计418实现的SINR和RBIR的计算408，基于SINR和RBIR计算408的结果实现PMI选取410。包含以前RBIR信息的缓存或者库通过使用从信道估计418计算410出的当前RBIR数据进行更新412。预估下一个RBIR预测值414，其中所述下一个RBIR预测值用于为特定的秩假设选择最佳CQI416。每个秩处理402-1、402-2、402-L为每个秩假设404-1、404-2、直至404-L选取CQI，RI选择处理406利用选取的CQI选择最大化链路总吞吐量的RI342。RI选择处理406也选择关联的PMI424和CQI314。RI后处理340利用选取的RI342生成SRF328和最终的推荐RI估计346。然后，RBIR处理428利用选取的RI422和CQI426生成RBIR相关值326。

对于每个秩指标(RI)假设，RBIR的计算是相同的，可描述如下。子载波k的OFDM符号n处的接收信号可用等式(eq.1)表达：

y_k,n＝H_k,nW_k,nx_k,n+n_k,n(等式1)

其中x_k,n＝(x_k,n(1)，x_k,n(2)，…，x_k,n(L))^T且是包括传输数据符号的L×1向量，n_k,n是复杂的协方差矩阵为σ²I的零均值高斯噪声的N_R×1向量，y_k,n是接收数据符号的N_R×1向量，H_k,n是通过小区参考信号(CRS)估计的N_R×N_T信道矩阵，其中小区参考信号也称为导频符号或者导频。W_k,n是可能包括预编码器、循环时延分集矩阵、以及大容量时延分集矩阵在内的N_T×L有效预编码矩阵，对于给定的传输模式和PMI，N_T×L有效预编码矩阵在接收端是已知的。这里的L指层数，N_T指发送天线数，N_R指接收天线数。传输符号x_k,n可通过等式(eq.2)中示出的标准LMMSE滤波器估计：

$\begin{array}{c}{\tilde{x}}_{k,n}={\mathrm{Fy}}_{k,n}=\frac{{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H{(H_{k,n}{W}_{k,n}{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}}{diag\left({W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H{(H_{k,n}{W}_{k,n}{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}{H}_{k,n}{W}_{k,n}\right)}{y}_{k,n}\\ =\frac{{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H{(H_{k,n}{W}_{k,n}{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}}{diag\left({W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H{(H_{k,n}{W}_{k,n}{W_{k,n}}^H{H_{k,n}}^H+{\mathrm{\σ}}^{2}I)}^{-1}{H}_{k,n}{W}_{k,n}\right)}(H_{k,n}{W}_{k,n}{x}_{k,n}+n_{k,n})\end{array}$ (等式2)

在等式(eq.2)中，diag(·)运算生成对角矩阵，其中相同的主对角线元素作为原始矩阵，剩余其他元素置零，上标H代表厄米特转置，上标T代表正常转置。对于每一个传输符号x_k,n(l)，其中的l代表层编号，并且l(0<l≤L)，等式(eq.2)的估算可被重新写成等式(eq.3)：

${\tilde{x}}_{k,n}\left(l\right)=x_{k,n}\left(l\right)+{\tilde{n}}_{k,n}\left(l\right)$ (等式3)

噪声项吸收滤波器噪声和数据符号之间的剩余空间干扰，假定在不同层之间相互独立。假设每一个传输符号x_k,n(l)的功率统一规定为1(1)，信道可以通过单独SINR定性定量，如等式(eq.4)所示：

${\mathrm{\&gamma;}}_{k,n}\left(l\right)\stackrel{\mathrm{\&Delta;}}{=}\frac{E\left\{\right|x_{k,n}\left(l\right){|}^2\}}{E\left\{\right|{\tilde{n}}_{k,n}\left(l\right){|}^2\}}=\frac{1}{E\left\{\right|{\tilde{n}}_{k,n}\left(l\right){|}^2\}},0<l\&le;L$ (等式4)

对于子帧内的每个不同符号和子载波的组合，SINRγ_k,n(l)可映射到代表信道质量的单标量SINR值。

层1的RBIR通过等式(eql5)计算：

$RBIR\left(l\right)=\frac{1}{KN}\underset{k=0}{\overset{K-1}{\&Sigma;}}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}I\left({\mathrm{\&gamma;}}_{k,n}\right(l\left)\right)$ (等式5)

在等式(eq.5)中，I(·)是一个将SINR映射到标准的RBIR的函数，因调制类型不同而不同。所述映射函数I(·)可以近似于J函数，表1列举了部分调制类型的映射函数I(·)：正交相移键控调制(QPSK)、16符号正交幅度调制(16QAM)、以及64符号QAM(64QAM)。

表1

常量a₁、a₂、a₃和b₁、b₂、b₃可通过数值模拟获得，并且J函数由等式(eq.6)定义：

$J\left(x\right)=\left\{\begin{array}{cc}-0.04210661x^3+0.209252x^2-0.00640081x,& 0<x<1.6363\\ 1-\exp (0.00181492x^3-0.142675x^2-0.0822054x+0.0549608)& 1.6363\&le;x<10\\ 1& x\&GreaterEqual;10\end{array}\right.$ (等式6)

每种RI假设可能会有多种不同的PMI选择，不同的PMI选择映射到不同的预编码矩阵W_k,n。不同的CQI值也可能会有不同的调制方案。因此，对于每个PMI、每种调制方案、以及每种RI假设下的每层，RBIR都需要分开计算。

为了实现最佳性能，同时选择最佳的PMI、RI、以及CQI是最有效的。但是这很复杂，也不能一直在UE中执行。因此，在某些实施例中，首先选择最佳的PMI，然后再选择最佳的CQI和RI。

一旦RBIR根据公式(eq.5)获得，需要生成最终的输出RBIR。当通常位于UE中的接收器处于开环空间复用(OLSM)模式时，不需要上报PMI，对不同PMI的RBIR求平均值，从而为每层以及每种调制方案产生最终的输出RBIR。当接收器处于闭环空间复用(CLSM)模式时，选择在所有层提供最大RBIR总和的PMI作为每种RI假设的最佳PMI，并且选择每层以及每种调制方案的最佳PMI的对应RBIR作为输出RBIR。

LTE允许每次传输一个或者两个码字，每一个码字可以在传输过程中映射到多个层。此处每两个码字指的是码字0和码字1。一旦选择了PMI，对应相同码字的不同层上的RBIR相加计算总和形成单一的RBIR输出值。然后，每个码字和每个调制方案的RBIR都用于更新每种RI假设的RBIR缓存。

上报CQI并且在传输过程中使用CQI存在反馈时延，因此，需要使用预测的RBIR来降低CQI反馈时延的影响，而不是使用当前计算的RBIR。通过一组独立的预测处理，为每种RI假设下的各种调制方案以及各个码字生成预测。需要注意的是，在某些实施例中，每种预测处理也许并非完全独立，可能会使用同样的处理步骤但是操作独立的数据组，其中数据可包括状态以及模型参数。

对于之前的N个子帧，每种调制方案和各个码字的RBIR值都存储在RBIR缓存中，用于基于LMMSE准则形成预测。RBRI缓存包括一组RBIR值其中i是代表调制方案的指标，例如表1中列举的调制方案，c是代表码字的指标(c＝0或1)，m是代表当前子帧的指标，代表子帧(m-n)的RBIR，其中子帧(m-n)是当前子帧之前的第n子帧。对于特定的CQI反馈时延δ_delay，RBIR预测的目标是生成与会出现在子帧m+δ_delay中的RBIR接近的RBIR值，其中m是当前子帧的指标。这种预测可通过等式(eq.7)估算：

${\mathrm{RBIR}}_c^i(m+{\mathrm{\&delta;}}_{delay})=\underset{p=0}{\overset{P-1}{\&Sigma;}}w\left(p\right)\left({\mathrm{RBIR}}_c^i\right(m-p\left)\right)+(1-\underset{p=0}{\overset{P-1}{\&Sigma;}}w\left(p\right))\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}{\mathrm{RBIR}}_c^i(m-n)$

(等式7)

在等式(eq.7)中，w(p)代表维纳系数的向量，其中所述维纳系数可通过等式(eq.8)计算得出：

$\left(\begin{array}{c}w\left(0\right)\\ w\left(1\right)\\ \mathrm{...}\\ w(P-1)\end{array}\right)={\left(\begin{array}{cccc}r(m,0)& r(m,1)& \mathrm{...}& r(m,p-1)\\ r(m,1)& r(m,0)& \mathrm{...}& r(m,p-2)\\ \mathrm{...}& \mathrm{...}& \mathrm{...}& \mathrm{...}\\ r(m,p-1)& r(m,p-2)& \mathrm{...}& r(m,0)\end{array}\right)}^{-1}\left(\begin{array}{c}r(m,{\mathrm{\&delta;}}_{delay})\\ r(m,{\mathrm{\&delta;}}_{delay}+1)\\ \mathrm{...}\\ r(m,{\mathrm{\&delta;}}_{delay}+P-1)\end{array}\right)$

(等式8)

每个带有时延Δn的RBIR相关值r(m,Δn)都可通过等式(eq.9)计算得出：

$r(m,\mathrm{\&Delta;}n)=\underset{k=m}{\overset{m+N-1-\mathrm{\&Delta;}n}{\&Sigma;}}\left({\mathrm{RBIR}}_c^i\left(k-N+1\right)-\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}{\mathrm{RBIR}}_c^i\left(m-n\right)\right)\left({\mathrm{RBIR}}_c^i\left(k+\mathrm{\&Delta;}n-N+1\right)-\frac{1}{N}\underset{n=0}{\overset{N-1}{\&Sigma;}}{\mathrm{RBIR}}_c^i\left(m-n\right)\right)$

(等式9)

图5示出了由离线仿真生成的RBIR与BLER的典型映射关系的图表500，其中仿真是在附加高斯白噪声(AGWN)信道环境中进行。图表500中，纵轴502代表BLER，横轴504代表RBIR。每一个CQI都有明确的编码速率、调制方案、以及传输块大小(TBS)，允许每个CQI的预测吞吐量可基于预测BLER计算。图表500展示不同编码速率下RBIR与BLER的映射关系，其中不同编码速率如图例506所列举。为每种RI假设下的各个CQI指标和各个码字预测各个CQI的BLER。然后，选择将吞吐量最大化的RI作为输出RI422，选择将吞吐量最大化的CQI指标作为各个码字的FLA算法400的CQI426。

与FLA相比，SLA基于更长期的信道环境统计。因此，当信道发生重大变化，比如秩的改变，SLA算法需要被重置以在新的信道环境中开始工作。公开的ESLA实施例中使用的两个标志用于指示信道环境的变化，这种信道环境的变化在第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320中需要考虑。如图3所示，CQI滤波标志(CFF)330基于标准的RBIR相关值结果326生成，SLA复位标志(SRF)328基于RI342变化生成。

所述CFF330基于RBIR相关值326r(m,δ_delay)生成，其中所述RBIR相关值326r(m,δ_delay)从码字0对应的FLA处理312中输出。使用码字0，即第一码字，因为码字0可以在所有秩假设下被传输；而码字1，即第二码字，只有在信道环境良好足以支持其传输时才可以被传输。通过将与RI342对应的标准RBIR相关值326和FLA模块312选取的CQI314与预定的阈值对比生成CFF330。当RBIR相关值326大于预定的阈值时，RBIR预测假定有效，CFF330设置为错误，以使第二阶段ESLA处理320中的CQI滤波失效。相反的，当RBIR相关值326较低时，表明RBIR在当前信道环境下正在迅速改变，因此，CFF330设置为正确，以激活第二阶段ESLA处理320中的CQI滤波。需要注意的是，BLER目标值跟踪332一直运行，无论CFF330的状态如何。可选的，也可采用逆向逻辑，即当CFF正确的时候，第二阶段ESLA处理中的CQI滤波失效，当CFF错误的时候，第二阶段ESLA处理中的CQI滤波被激活。

结合图3和图4，图6示出了可能用于上述RI后处理340中的RI后处理600的示例性实施例的流程图。当秩发生改变时，所述RI后处理600，通过设置SRF导致第一阶段ESLA处理316和第二阶段ESLA处理320中的所有内部缓存和参数重新初始化以及所有参数被重置，从而指示信道环境发生重大改变。为了增强ESLA处理的鲁棒性，所述RI后处理600引入迟滞来减少RI变化的频率。因此，示例性的RI后处理600接收来自FLA处理312的预测的RI估计，并且生成稳定的RI346和SRF328。示例性的RI后处理600将会结合图3和图4进行阐述。系统启动时，所述RI后处理600将计数以及预测秩(预秩)预置为零602，然后进入每一次迭代都执行的连续循环616；可周期性地执行迭代，例如在每个接收的子帧执行迭代，或者在发射器要求CSI报告的时候执行迭代。循环616的每次迭代开始604于重置SRF并读取由FLA处理312生成的当前秩预测(RankIn)342。然后将RankIn与当前预秩值进行比较606。如果预秩值与RankIn值匹配，将计数设置为零618，并且输出614当前预秩值346和当前SRF328。然后，所述处理600返回步骤604以开始下一次迭代。如果在步骤606，所述RankIn与预秩不相等，那么计数增加608，并且将计数与迟滞常量N_Rank进行比较610。如果计数不大于N_Rank，那么RI后处理600直接进入步骤614，输出当前的预秩值346与当前SRF328；否则，如果计数大于N_RANK，将预秩值设置为导致秩变化的RankIn，并在进入步骤614之前设置SRF。因此，示例性RI后处理600通过引入迟滞降低了秩变化频率，并且在每次秩变化的时候设置SRF。

第一阶段ESLA处理312的目标是调整FLA处理308输出的CQI指标值310，以满足特定BLER目标值。第一阶段ESLA处理对于所有的码字都是相同但独立的，所以此处只描述一种码字的处理。在一种示例性实施例中，第一阶段ESLA处理根据公式(eq.10)，基于FLA处理的输出CQI_FLA314以及接收的ACK/NAK信息调整其CQI输出值CQI_SLA1318：

CQI_SLA1＝floor(CQI_FLA+ΔCQI+0.5)(等式10)

floor(·)运算四舍五入或者截短至最接近且不大于给定值的正整数，因此，在floor(·)运算之前加0.5，因而产生的总和CQI_FLA+ΔCQI就可以通过等式(eq.10)有效地四舍五入成最接近的正整数。CSI调整值ΔCQI是初始为零的参数，基于解码结果在每一次迭代或者每个子帧中更新，如等式(eq.11)中所示的接收码字的ACK或者NAK：

$\mathrm{\&Delta;}CQI=\left\{\begin{array}{cc}\mathrm{\&Delta;}CQI+\frac{BLERT\arg et}{1-BLERT\arg et}CQIStepSize,& whenACKisreceived\\ \mathrm{\&Delta;}CQI-CQIStepSize,& whenNACKisreceived\end{array}\right.$ (等式11)

其中CQIStepSize是一个预定义的参数，用于确定CSI调整值ΔCQI的变化速度。每当从RI后处理340接收的SRF的值为激活，在某些实施例中也可能为真，所述ΔCQI值都重新初始化为零。

图7示出了适用于第一阶段ESLA处理316的示例性第一阶段ESLA算法700的一个实施例的流程图。系统启动时，示例性第一阶段ESLA处理700将CSI调整值ΔCQI初始化为零702，然后进入在每一次迭代或者每个子帧中执行的连续循环704。循环704开始于读取当前码字的ACK/NAK结果，RI后处理340提供的当前SRF值，来自FLA处理312的当前CQI输出314，即CQI_FLA，以及下一个子帧的BLER目标值338，即BLERTarget。在某些实施例中，BLERTarget由BLER跟踪处理332提供。如果SRF被激活708，表明RI已经发生变化，CQI调整因数ΔCQI重置为零712；否则，ΔCQI不被重新初始化，并且中间值α被设置为负1(-1)710。然后，处理700检查ACK是否已被接收714，如果已接收ACK(表明CRC结果显示成功，并且接受的数据良好；相反，NAK表明CRC结果显示失败)，中间值α更新为否则接收NAK的时候，α不更新。然后，CQI调整因数ΔCQI通过之前设置的α值以及预定义的步长CQIStepSize更新718，从而确定调整速度：ΔCQI＝ΔCQI+α(CQIStepSize)。最后，通过使用上述等式(eq.10)将ΔCQI加入到四舍五入得到的最接近的正整数，得出720输出的CQI值CQI_SLA1，然后输出318所得的CQI_SLA1。然后，在下一次迭代或者下一个子帧，所述处理按照循环704重复。

第二阶段ESLA处理316适用于上述FLA算法不能有效运作的情况。这些情况可能发生在UE速度增加或者同等地CQI反馈时延增加等时候。当FLA算法不能有效运作的时候，RBIR相关值便会减小，并且RBIR预测将会无效。遇到这些情况，通常会中断链路自适应，并且返回一个恒定的CQI值至发射器。为了更好地理解FLA算法不能在UE速度增加的情况下达到预期效果的原因，查看一些模拟RBIR结果会有积极的指导意义。图8示出了测量的RBIR的图表，图9示出了在3GPP定义的标准信道环境，也称为扩展步行者信道模型(EPA)下，信道的标准RBIR相关值的图表。图8和图9中的图表通过示出了64QAM和19dBSNR的10兆赫兹(MHz)4x4多输入多输出(MIMO)信道。在图8示出的图表800中，纵轴802代表RBIR，横轴804代表子帧指标。在图9示出的图表900中，纵轴902代表标准RBIR相关值，横轴904代表以毫秒计算的CQI反馈时延，图表中有三种不同的UE速度对应的曲线。1Km/h906，3Km/h908以及10Km/h910。标准的RBIR相关值902通过等式(eq.12)计算得出：

$\mathrm{\&omega;}\left(\mathrm{\&Delta;}n\right)=\frac{r(m,\mathrm{\&Delta;}n)}{r(m,0)},0\&le;\mathrm{\&Delta;}n\&le;20$ (等式12)

其中r(m,Δn)通过上述等式(eq.9)定义。在图表800和图表900的测试中，子帧指标是m＝N＝5000，从而通过前面的5000个子帧计算得出标准的RBIR相关值。从图表900可以看出，当时延δ_delay≥8ms并且UE速度为每小时(h)10千米(Km)时，在当前子帧和时延δ_delay之后的子帧之间的RBIR相关值908低于0.3，表明RBIR预测不会提供有效FLA。

通过使用第二阶段ESLA处理320可以提升链路的吞吐量性能，第二阶段ESLA处理320基于产生于码字解码的ACK/NAK或CRC结果信息的长期和短期统计的结合，过滤第一阶段ESLA处理316的CQI输出CQI_SLA1318。图10示出了适用于上述第二阶段ESLA处理320的示例性第二阶段ESLA算法1000的流程图。第二阶段ESLA算法1000使用两个历史缓存，用于以往性能的统计分析：CQI历史缓存CQIHist[N_Filt]是一种一维缓存，其存有在预定数量N_Filt个以前子帧中从第一阶段ESLA处理输出的CQI指标值；CRC结果历史缓存CRCHist[C_Filt][N_Filt]是一种二维缓存，其存有解码结果，即在预定数量N_Filt个子帧中，每个CQI指标的ACK/NAK信息或CRC结果。子帧预定数量N_Filt是以前子帧或迭代的数量，以前子帧或迭代的数据存储在缓存中；例如，在某些实施例中，N_Filt可能接近5000，用于长期统计的计算。从第一阶段ESLA处理312输出的CQI314存储在每次迭代或每个子帧的CQI历史缓存CQIHist[N_Filt]中。然而，在某些实例中，eNodeB等发射器可能在传输过程中使用与接收器推荐的RI不同的RI。当这种情况发生的时候，CQI历史缓存CQIHist[N_Filt]中存储了一个RI标志值，在某些实施例中是负1(-1)，而不是存储CQI输出CQI_SLA1314，用以指示反馈RI已被发射器修改。如果被发射器利用的RI不同于输出RI估计346，接收的ACK/NACK信息与当前的RI以及CQI选择不对应，因此所述信息对当前的ESLA处理无用。CRC历史缓存的第二维度C_Filt是等于可用MCS数量加1的整数。例如，在LTE系统中，通常有15个可用MCS或CQI值，从而得出C_Filt是15，其中15个值中的每一个值都与15个可用CQI指标中的一个指标有关。CRC历史缓存CRCHist[C_Filt][N_Filt]记录ACK和NAK信息，即与所有可用CQI指标对应的N_Filt个以前子帧的CRC结果。ACK的记录值设为零(0)，NACK的记录值设为1(1)，以及与在传输过程中发射器没有使用的CQI对应的所有值都设为负1(-1)。示例性第二阶段ESLA算法1000使用预定数量N_Filt个子帧进行长期统计，使用第二预定数量M_Filt个子帧进行短期统计，其中N_Filt大于M_Filt。因此，所述缓存为长期统计计算保留N_Filt个条目，只有最近的M_Filt个缓冲条目用于短期统计。在过滤CQI值的时候，所述算法1000也会使用两个预定的滤波系数alpha1和alpha2。

在系统启动时，示例性第二阶段ESLA算法1000开始于初始化历史缓存并且将内部计数器设为零1002。在每次迭代或者每个子帧中，读取大量输入1004，所述输入包括：

从第一阶段ESLA处理318输出的CQI，标记为CQI_SLA1；

RI后处理340输出的SRF328；

RBIR处理324输出的CFF330；

解码器输出的ACK/NACK(CRC结果)；

发射器使用的CQI和RI，可从控制信道信息中获得。

一旦上述输入可以获得1004，检查SRF1006以确定预测的RI是否改变。设置SRF的时候，计数器设为零，初始化或者清除缓存1008。初始化或者清除缓存的时候，缓存中所有条目均会被删除，出现零长度缓存或者没有条目的缓存。然后，CRC历史缓存CRCHist以及CQI历史缓存CQIHist均通过增加新值至缓存前端进行更新1010，如果缓冲已满，即每个缓存包含了预定最大数量N_Filt个条目，最早的条目将会从缓冲的后部被移除。如上所述，如果发射器没有使用反馈RI值，CQI历史缓存CQIHist中的每一条目都是从第一阶段ESLA处理获得的CQI值或者负1(-1)；CRC历史缓存CRCHist中的条目是每个可用CQI的ACK/NACK或者CRC结果的矩阵。此处的缓存后部指的是最早的条目，缓存前部指的是最新的条目，并且条目都是从后至前从旧至新排序。如上所述，在某些实例中，发射器可能改变UE上报的RI选择；因此，当发射器在当前子帧使用的RI与RI预测346不同时，CRC历史缓存中所有的CQI指标记录为负1(-1)。

一旦历史缓存被当前迭代的值更新，检查缓存中条目的数量确定缓存是否已满1012。如果缓存未满，对于第二阶段ESLACQI滤波的历史缓存中的数据太少，因此增加1016缓存条目数量，并且设置1032第二阶段滤波参数a为1(1)。BLER跟踪处理332的BLER目标值输出338也设置1018成其基值。当缓存已满的时候，1014检查CFF330；如果所述CFF已设定，通过将滤波参数a设置为1(1)跳过1018第二阶段ESLACQI滤波，如果所述CFF没有设定，开始1022第二阶段ESLACQI滤波。第二阶段CQI滤波开始于1022确定来自CQI历史缓存CQIHist[N_Filt]的长期统计，检查缓存中所有的N_Filt个条目，确定在最后的N_Filt次迭代或者N_Filt个子帧中最常用的CQI值，提供得到的CQI值给BLER跟踪处理1024。然后，如果最常用的CQI值是负1(-1)1026，通过将滤波参数a设置为1(1)使CQI滤波失效1032；否则，确定短期CQI统计1028。确定短期统计1028与确定长期统计的方法相同，只不过没有如长期统计那样使用整个缓冲，短期统计只使用最近的M_Filt个条目。检查1030短期统计1028的结果，如果短期统计是负1(-1)，表明接收器推荐的RI和CQI值在大部分最新的M_Filt次迭代中被覆盖；通过将CQI滤波参数a设置为1(1)，使第二阶段CQI滤波再次失效1032。将长期CQI统计与短期CQI统计进行比较1034；当长期CQI统计与短期CQI统计相同的时候，将CQI滤波参数a设置1038为第一预定值alpha1，当短期CQI统计与长期CQI统计不同的时候，将CQI滤波参数设置1036为第二预定值alpha2。一旦恰当地设置了CQI滤波参数a：跳过滤波的时候设置为1；长期与短期CQI统计相同的时候设置为alpha1；长期与短期CQI统计不同的时候设置为alpha2，根据等式(eq.13)确定1040第二阶段ESLACQI输出值CQI_SLA2。

CQI_SLA2＝floor(a*CQI_FLA1+(1-a)j+0.5)(等式10)

其中，j是在上述步骤1028中确定的短期CQI统计。然后，输出1042确定的第二阶段ESLACQI值CQI_SLA2；在后续的每次迭代或者每个子帧中，第二阶段ESLA处理1000从步骤1004开始重复。

为了帮助理解BLER目标值跟踪处理332，查看在第一阶段ESLA处理312中使用固定的BLER目标值对吞吐量产生不利影响的实例会有积极的指导意义。这种说明模拟通过LTE系统利用速度为30Km/h的UE为扩展典型城市信道模型(ETU)实行。下表4提供仿真参数。表2显示当为CQI指标9至12以及不同的SNR水平(表2中左列以dB为单位列示)启动HARQ时，码字0的BLER性能；表3显示CQI指标9至12对应的以兆比特每秒为单位的峰值吞吐量。

表2

信噪比	CQI 08	CQI 09	CQI 10	CQI 11	CQI 12
						0	0.76	0.975	1	1	1
8	0.454	0.5	0.66	0.72	0.76
						12	0	0.258	0.5	0.60	0.67
19	0	0	0.034	0.49	0.5
						22	0	0	0	0.003	0.43

表3

信噪比	CQI 08	CQI 09	CQI 10	CQI 11	CQI 12
						0	22.92	28.336	30.576	39.232	46.888

表4

参数	值
		LTE带宽	10MHz
导频资源块数量	50
		MIMO方案	4x4
传输方式	开环空间复用(TM3)
		信道估计	理想型
检测类型	TMMSE
		信道模型	EPA、EVA、ETU
UE速度	1-30km/h
		信道相关值	低

表2显示当SNR＝19dB时，CQI＝10提供最好的吞吐量性能。CQI＝10对应的吞吐量可通过表2中的BLER值(0.034)获得，表3的峰值吞吐量是30.576×(1-0.034)＝29.53Mbps。假设标准的预定BLER目标值是10％，第一阶段ESLA算法将不能输出恒定CQI指标10。从理论上来说，第一阶段ESLA算法，例如上述示例性第一阶段ESLA算法700，会输出CQI指标9至12的组合(或者可能更高的CQI)来满足BLER限制。为了说明为什么CQI指标组合是个次佳选择，可以考虑第一阶段ESLA发布只包含CQI指标10和11的组合的情况。假定选择CQI＝10的概率为p。为了使表2的BLER性能可以满足BLER目标值10％，需要满足p×0.034+(1-p)×0.49＝0.1，其中0.1代表BLER目标值10％。因此，选择CQI＝10的概率p为0.85，代表这些情况下第一阶段ESLA输出的CQI指标会包含85％的CQI指标10和15％的CQI指标11。有了这些比例以及BLER目标值10％，吞吐量可以通过等式(eq.14)中所示的来自表2和表3的值计算。

p×(1-0.034)×30.576+(1-p)×(1-0.49)×39.232≈28.1Mbps(等式14)

恒定CQI＝10，如上所示的吞吐量为29.53Mbps，然而当第一阶段ESLA调整CQI以满足BLER目标值时，吞吐量会下降至28.1Mbps。因此，BLER目标值跟踪处理332用于根据多变的信道环境调整BLER目标值，从而避免刚刚所述的吞吐量减少的问题。

图11中可以看到一个适用于基于ESLA的CQI上报技术300的BLER目标值跟踪处理1100的示例性实施例的流程图。示例性BLER目标值跟踪处理1100接收长期CQI统计CQIM，比如示例性第二阶段ESLA处理1000的步骤1022生成的长期CQI统计，并且跟踪接收的CQIM、下一个较高的吞吐量CQICQIH、以及下一个较低的吞吐量CQICQIL，为第一阶段ESLA处理312等第一阶段ESLA处理确定合适的BLER限制。所述BLER目标值跟踪算法1100保留BLER目标值参数BLERTarget，在系统启动时初始化为零1102。在每一次迭代或者每个子帧中，最常使用的CQI指标CQIM由CQI历史缓存CQIHist确定1104，或者可能从第二阶段ESLA处理读取，比如图10中所示的示例性第二阶段ESLA处理1000。然后，将所述CQIM与负1(-1)进行比较1106；如果CQIM等于负1(-1)，表明发射器使用的RI与接收器推荐的RI不同，BLER目标值参数BLERTarget重置1110为预定的BLER值B0，然后将预定的BLER值B0输出1150以供第一阶段ESLA处理使用。当CQIM不是负1(-1)，对SRF328进行检查1008以确定推荐的RI是否改变。如果所述SRF328已设定，BLERTarget值重置1110为B0，并且将BLERTarget值输出1150以供第一阶段ESLA处理使用。当SRF328没有设定，计算每一个考虑的CQI指标CQIL、CQIM、和CQIH的吞吐量。处理路径1154计算长期CQI统计CQIM的吞吐量；具体地，首先利用CRC历史缓存CRCHist中的ACK/NACK信息计算1124得出BLER和BLERM，然后从相关MCS和BLERM值的峰值吞吐量中计算1126得出如上所述CQIM的吞吐量。下一个较低的CQI，即CQIL的吞吐量在路径1152中计算得出，并且开始于将BLER值BLERL初始化1112为1(1)。然后检查CQIL确认其是否是可用的最低吞吐量CQI指标。例如，在某些LTE系统中，可用CQI指标是从1(1)至15(15)的整数值，对应于数据传输过程中使用的15种可用MCS，其中最低CQI指标(1)对应最低吞吐量MCS，最高CQI指标(15)对应最高吞吐量MCS。因此，对于CQIM＝7的CSI，下一个较低吞吐量的CSI是CQIL＝6，下一个较高吞吐量的CSI是CQIH＝8。简而言之，下一个较低吞吐量的CSI和下一个较高吞吐量的CSI此处分别指下一个较低的CSI和下一个较高的CSI。如果CQIL是最低吞吐量CQI，跳过BLER计算，BLER跟踪处理1100直接跳入吞吐量计算步骤1122。如果CQIL不是最低吞吐量CQI，确定CRC历史缓存CRCHist中可用数据点的数量1116。如果历史缓存CRCHist中数据点的数量低于预定BLER统计量，跳过BLER计算，BLER跟踪处理1100直接跳入吞吐量计算步骤1122。当历史缓存CRCHist中数据点的数量太小，CQI统计计算1116与BLER计算1120均被跳过；因为数据点太少，计算出的BLER统计可能不够精准。当历史缓存CRCHist中有足够多的数据点，即数据点的数量大于预定BLER统计量，通过历史缓存CRCHist计算BLERL。然后，使用BLERL值通过与CQIL相关的MCS的峰值吞吐量计算1122得出CQIL的吞吐量。类似地，下一个较高的CQI，即CQIH的吞吐量在路径1156中计算得出；具体地，将BLERH设置1138为1(1)，将CQIH与可用的最高CQI进行比较1140，读取或者计算1142历史缓存中出现的CQIH数据点的数目，为了确保BLER计算的精准性，检查确认1144缓存中是否有足够的数据点，计算1146得出CQIH的BLERH，并且计算1148得出CQIH的吞吐量。一旦计算得出CQI值CQIL、CQIM、和CQIH的吞吐量，从步骤1122、1126、和1148中计算出来的三个吞吐量值中确定1128最大的吞吐量值，然后选取1130与最大吞吐量BLERMAX相关的BLER。通过等式(eq.15)对BLERTarget进行调整1132：

BLERTarget＝beta*BLERTarget+(1-beta)*BLERMAX(等式14)

其中beta是任意跟踪参数，可以被调整以实现预期的性能。过滤后的BLERTarget在步骤1134和步骤1136中限定在预定范围【B1，B2】之内，其中B1是预定的BLER下限，B2是预定的BLER上限。在步骤1134中，将BLERTarget与B1进行比较，如果BLERTarget小于B1，则将BLERTarget设置为B1。同样地，在步骤1136中，将BLERTarget与B2进行比较，如果BLERTarget大于B2，则将BLERTarget设置为B2。过滤后的BLERTarget处于预定范围【B1，B2】内可以提升系统的鲁棒性。然后，输出1150最后过滤的BLERTarget值以供第一阶段ESLA处理312使用，在下一次迭代或者下一个子帧中，重复1158执行BLER目标值跟踪算法。

图12根据此处公开的ESLACQI选取处理300的实施例，示出了无线通信系统的模拟吞吐量1200和BLER性能1202的图表。图表1200中，纵轴1210代表以Mbps为单位的码字0的吞吐量，横轴1214代表以dB为单位的SNR；图表1202中，纵轴1212代表BLER，横轴1214代表以dB为单位的SNR。该种模拟通过表4中所示的仿真参数，为UE速率为30Km/h(ETU30)的扩展典型城市信道模型而设计。图表1200示出了整合上述ESLA处理的系统1208的吞吐量结果，为了达成对比效果，也示出了基准系统1204的吞吐量与使用恒定CQI的系统1206的吞吐量。基准系统1204只包括FLA算法(没有RBIR预测)以及带有恒定BLER目标值0.1的第一阶段ESLA。从图表1200可以看出，基准性能1204约为2dB，在中段和高段SNR区域，低于恒定CQI系统1206。部分原因在于基准系统使用的SLA恒定BLER目标值为10％。然而，如上ESLA算法1208所述，性能几乎可以与恒定CQI1206一样好。图表1202显示ESLA系统提供的BLER1216仍远低于基准系统中使用的10％(0.1)的目标值。

图13示出了以纵轴1302代表的反馈可能性与横轴1304代表的CQI指标1至15在不同的SNR值-32dB至32dB间波动的图表1300，如图例1306所列示。图表1300展示利用如上所述的ESLA处理形成了更加趋于恒定或者更加趋于集中的CQI反馈。现有技术已证明恒定CQI可以在FLA算法无效的情况下提供更好性能。

图14示出了以纵轴1402代表的以Mbps为单位的码字0和码字1的吞吐量与以横轴1404代表的以Km/h为单位的UE速度的图表1400。这些模拟是为1Km/h至20Km/h的UE速度以及19dB恒定SNR的扩展步行者信道模型(EPA)而设计。图表1400展示了3条折线：折线1406展示的是基准系统的吞吐量，折线1410展示恒定CQI系统的吞吐量，以及折线1408展示的是采用了此处公开的新颖ESLA算法的系统的吞吐量。采用新颖的ESLA算法的系统与在低速UE下运行的其他两种系统相比，吞吐量显著提高。当UE速度较低的时候，RBIR预测工作良好，而且通过BLER目标值跟踪处理得到了进一步增强。当UE速度提高的时候，RBIR预测效率会降低，并且恒定CQI会提供更好地吞吐量性能。然而，由于ESLA的第二阶段以及BLER目标值跟踪，新颖ESLA系统的吞吐量在UE高速的时候比基准系统更接近恒定CQI性能；因此，与UE低速时的吞吐量相比，新颖ESLA系统显著提高了吞吐量，而且在UE高速时保留了恒定CQI系统的大部分吞吐量。

图15示出了适用于执行此处描述的ESLA方法的无线通信装置1500的方块图。装置1500包括处理装置1502，其中所述处理装置1502与计算机存储器1504、射频(RF)单元1506、用户界面(UI)单元1508、以及显示单元1510耦合。在某些实施例中，无需与用户互动；因此，在这些实施例中，装置1500可以不包括UI单元1508和显示单元1510。装置1500可以用于MS或者各种类型的无线通信UE，包括手机、智能手机、以及平板电脑等。处理装置1502可能是单独的处理设备，也可能包括多个处理设备，其中这些处理设备包括专用设备，例如可能包括数字信号处理(DSP)设备、微处理器、或者其他专业处理设备和更加通用的处理器。存储器1504与处理装置1502耦合，可能是多种计算机存储器的组合，例如包括易失性存储器、非易失性存储器、只读存储器(ROM)、或者其他类型计算机存储器等；所述存储器1504存储计算机程序指令，所述指令可能组成包括操作系统、应用程序、以及文件系统在内的方法组，所述存储器1504也会为其他理想的计算机实现方法比如此处公开的FLA方法存储其他计算机程序指令。存储器1504也包括程序数据和数据文件，由计算机程序指令存储和处理。射频单元1506与处理器耦合，用于接收和/或传输与处理装置1502交互的基于数字数据的射频信号1512。RF单元1506包括模数转换器，用于在理想采样率下数字化接收的RF信号，比如30.72兆赫兹(MHz)采样率通常用于20MHzLTE信道带宽，然后发送数字化的RF信号1512至处理装置。相反地，RF单元1506可能包括数模转换器，用于将RF单元1506从处理装置1502接收的数字数据1512转换成为传输做准备的模拟信号。UI1508可能包括一个或者多个常见的用户界面元素，比如触屏、按键、按钮、以及与用户交互数据的其他元素。显示单元1510用于显示适合UE的多种信息，可以通过任何一种常见的显示形式实现，包括有机发光二极管(OLED)和液晶显示屏(LCD)等。通信装置1500适合于执行此处结合图15进行描述的ESLA方法和算法。

通常在接收端实行FLA，然而此处所述的SLA方法和算法既可在接收器也可在发射器中实行。前文所述的SLA算法是相对于接收器或者UE进行描述的。然而，本领域的技术人员可能会意识到当SLA在e-Node-B等发射器中实行的时候，可以运用相同的原则，因为ESLA所有的必要信息都可以通过上行传输上报给所述发射器。

因此，尽管文中已示出、描述和指出应用于本发明的示例性实施例的本发明的基本新颖特征，但应理解，所述领域的技术人员可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下，对装置和方法的形式和细节以及装置操作进行各种省略、取代和改变。此外，明确希望，以大体相同的方式执行大体相同的功能以实现相同结果的那件元件的所有组合均在本发明的范围内。此外，应认识到，结合所揭示的本发明的任何形式或实施例进行展示和/或描述的结构和/或元件可作为设计选择的通用项而并入所揭示或描述或建议的任何其他形式或实施例中。因此，本发明仅受限于随附权利要求书所述的范围。

Claims (15)

1.一种可用于选择通信链路信道状态信息(CSI)的收发器(1500)，其特征在于，包括：

射频(RF)单元(1506)，用于接收来自通信链路的通信信号，并且生成接收数据信号(302)；

与所述RF单元(1506)耦合的处理装置(1502)，用于接收数据信号；

与所述处理装置(1502)耦合的存储器(1504)；

其中所述处理装置(1502)用于：

基于数字信号(302)，生成信道估计(308)、循环冗余校验(CRC)结果(334)、以及传输参数信息(336)；

基于所述信道估计和CRC结果，使用快速链路自适应(FLA)算法(312，400)生成FLACSI和接收块信息速率(RBIR)相关值，其中FLA阶段用于为已采用的调制编码方案(MCS)组中各个MCS计算RBIR，并且基于计算出的RBIR生成FLACSI和估算的RBIR相关值；

基于FLACSI、第一阶段误块率(BLER)目标值、以及CRC结果，使用第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)算法(316，700)生成过滤后的CSI，其中所述第一阶段ESLA算法用于基于CRC结果和第一阶段BLER目标值计算(718)CSI调整因数，并将CSI调整因数与FLACSI结合(720)以获得过滤后的CSI；

更新CSI历史缓存(1010)，其中所述CSI历史缓存包括第一预定数量的以前过滤的CSI值；

更新CRC历史缓存(1010)，其中所述CRC历史缓存包括第一预定数量的以前的CRC结果；

基于过滤后的CSI和CSI历史缓存，使用第二阶段ESLA算法(320，1000)生成输出CSI，其中所述第二阶段ESLA算法用于基于所述CSI历史缓存从一组预定滤波常量中选择CSI滤波参数(1032，1036，1038)，并且基于选取的CSI滤波参数计算输出CSI(1040)；

基于CSI历史缓存和CRC历史缓存，使用BLER目标值跟踪算法(332，1100)调整第一阶段BLER目标值，其中所述BLER目标值跟踪算法用于计算与一组CSI值相对应的一组链路吞吐量值(1152，1154，1156)，从这组链路吞吐量值中选出最大链路吞吐量(1128)，基于选择的最大链路吞吐量和所述CRC历史缓存计算(1130)预期的BLER，并且基于预期的BLER和预定的跟踪参数调整(1132)第一阶段BLER目标值。

2.根据权利要求1所述的收发器，其特征在于，所述FLA算法用于基于计算出的RBIR生成预测的RBIR，并且基于预测的RBIR和CRC信息选择第一CSI。

3.根据权利要求2所述的收发器，其特征在于，当所述RBIR相关值大于预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被激活；当所述RBIR相关值不大于所述预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被跳过。

4.根据权利要求1至3任一项所述的收发器，其特征在于，长期CSI统计(1022)和短期CSI统计(1028)都是基于所述CSI历史缓存确定；

所述第二阶段ESLA算法用于基于短期CSI统计和长期CSI统计选择(1030-1040)输出CSI；

其中，长期CSI统计与CSI历史缓存中第一预定数量的CSI值中最常用的CSI对应(1022)，短期CSI统计与CSI历史缓存中第二预定数量的CSI值中最常用的CSI对应(1028)，其中第一预定数量大于第二预定数量。

5.根据权利要求4所述的收发器，其特征在于，所述第二阶段ESLA算法用于：

当短期CSI统计等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第一预定滤波常量(1036)；

当短期CSI统计不等于长期CSI统计时，将CSI滤波参数设置为第二预定滤波常量(1038)；

基于CSI滤波参数调整所述输出CSI(1040)。

6.根据权利要求1至5任一项所述的收发器，其特征在于，所述BLER跟踪算法：

基于长期CSI统计和CRC历史缓存确定第一吞吐量(1154)；

选择下一个较低的CSI；

基于所述下一个较低的CSI和所述CRC历史缓存确定第二吞吐量(1152)；

选择下一个较高的CSI；

基于所述下一个较高的CSI和所述CRC历史缓存确定第三吞吐量(1156)；

从第一吞吐量、第二吞吐量、以及第三吞吐量中选取最大的吞吐量(1128)；

选取与所述最大的吞吐量对应的预期BLER(1130)；

基于所述预期BLER和预定跟踪常量计算工作的BLER目标值(1132)；

基于所述工作的BLER调整第一阶段BLER目标值(1134，1136)；

其中，下一个较低的CSI是指吞吐量比长期CSI统计的吞吐量低的CSI，下一个较高的CSI是指吞吐量比长期CSI统计的吞吐量高的CSI。

7.根据权利要求6所述的收发器，其特征在于，所述第一阶段BLER目标值通过将工作BLER限定(1134，1136)在预定的最小BLER目标值与预定的最大BLER目标值之间而获得。

8.根据权利要求1所述的收发器，其特征在于，当CRC结果显示成功，CSI调整因数增大；当CRC结果显示失败，CSI调整因数减小(718)。

9.根据权利要求1至8任一项所述的收发器，其特征在于，所述处理装置用于执行秩指示(RI)后处理(340，600)，其中所述RI后处理用于：

从所述FLACSI中获得RI(604)；

将迟滞运用于所述获得的RI中以形成输出RI(606，608，610，618)；

当所述输出RI不同于之前的输出RI时，激活SLA复位标志(612)。

10.根据权利要求9所述的收发器，其特征在于，激活所述SLA复位标志以用来：

将CSI调整因数重置为零(712)；

清除CSI历史缓存(1008)；

清除CRC历史缓存(1008)；

将工作BLER设置为预定的初始BLER(1110)。

11.根据权利要求1至10任一项所述的收发器，其特征在于，当所选的秩指标(RI)已经用于传输通信信号时，所述FLACSI进入CSI历史缓存；当所选的RI不同于用于传输通信信号的RI时，RI标志值进入CSI历史缓存，其中所述RI标志值指的是应该被有关CSI历史缓存的计算排除在外的值。

12.根据权利要求1至11任一项所述的收发器，其特征在于，所述CSI包括从一个包含宽带信道质量指示(CQI)、子带CQI、秩指示、以及预编码矩阵指示的群组中选取的一个或者多个值。

13.一种在无线收发器中选取信道状态信息(CSI)的方法，其特征在于，包括：

基于已接收的射频信号(302)生成信道估计(308)、循环冗余校验(CRC)结果(334)、以及已接收的CSI信息(336)；

基于所述信道估计和CRC结果，使用快速链路自适应(FLA)算法(312，400)生成FLACSI和接收块信息速率(RBIR)相关值，其中所述FLA算法用于：为已采用的MCS组中的各个MCS计算RBIR，并且基于计算出的RBIR生成FLACSI和估算的RBIR相关值；

基于FLACSI、第一阶段误块率(BLER)目标值、以及CRC结果，使用第一阶段增强型慢速链路自适应(ESLA)算法(316，700)生成过滤后的CSI，其中所述第一阶段ESLA算法用于基于CRC结果和第一阶段BLER目标值计算(718)CSI调整因数，并将CSI调整因数与FLACSI结合(720)以选取过滤后的CSI；

更新CSI历史缓存(1010)，其中所述CSI历史缓存包括第一预定数量的以前过滤的CSI值；

更新CRC历史缓存(1010)，其中所述CRC历史缓存包括第一预定数量的以前的CRC结果；

基于过滤后的CSI、CRC结果、以及CSI历史缓存，使用第二阶段ESLA算法(320，1000)生成输出CSI，其中所述第二阶段ESLA算法用于基于所述CSI历史缓存从一组预定滤波常量中选择CSI滤波参数(1032，1036，1038)，并且基于选取的CSI滤波参数计算输出CSI(1040)；

基于CSI历史缓存和CRC历史缓存，使用BLER目标值跟踪算法(332，1100)调整第一阶段BLER目标值，其中所述BLER目标值跟踪算法用于计算与一组CSI值对应的一组链路吞吐量值(1152，1154，1156)，从这组计算出的链路吞吐量值中选出最大链路吞吐量(1128)，基于选取的最大链路吞吐量和所述CRC历史缓存计算(1130)预期的BLER，并且基于预期的BLER和预定的跟踪参数调整(1132)第一阶段BLER目标值。

14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，当所述RBIR相关值大于预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被激活；当所述RBIR相关值小于或等于所述预定的阈值时，所述第二阶段ESLA算法被跳过。

15.根据权利要求13或14所述的方法，其特征在于，所述方法包括秩指示(RI)后处理(340，600)，其中所述RI后处理用于：

从所述FLACSI中获得RI(604)；

将迟滞运用于所述获得的RI中以形成输出RI(606，608，610，618)；

当所述输出RI不同于之前的输出RI时，激活SLA复位标志(612)；

其中，激活所述SLA复位标志以用来：

将CSI调整因数重置为零(712)；

清除CSI历史缓存(1008)；

清除CRC历史缓存(1008)；

将工作BLER设置为预定的初始BLER(1110)。