CN105794123A - 用于全维度多输入多输出的信道状态信息的获取和反馈 - Google Patents

Abstract

各种通信系统可以受益于与通信条件有关的反馈。例如，当然，无线通信系统可以受益于信道状态信息的获取和反馈，特别是与例如全维度多输入多输出有关的信道状态信息的获取和反馈。一种方法可以包括在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。该方法还可以包括基于采样点从来自用户设备的隐式的反馈信息恢复信道状态信息。该方法可以进一步包括针对特定用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

Description

用于全维度多输入多输出的信道状态信息的获取和反馈

技术领域

各种通信系统可以受益于与通信条件有关的反馈。例如，当然无线通信系统可以受益于信道状态信息的获取和反馈，特别是与例如全维度多输入多输出有关的信道状态信息的获取和反馈。

背景技术

全维度多输入/多输出(MIMO)和三维(3D)波束赋形是可以在长期演进(LTE)版本12(Rel12)、毫米波(mmWave)传输、以及两者以外中被使用的技术。全维度MIMO(FD-MIMO)可以使用大量的发送/接收(Tx/Rx)接收机以使得用于室内/室外蜂窝通信的高效率的传输成为可能。显著增加的FD-MIMO天线的数目可能提供对于信道估计和信道反馈的挑战。

如上文所提到的，FD-MIMO是可以在多用户MIMO(MU-MIMO)传输中在演进的NodeB(eNB)处使用大量发送(Tx)天线的技术。FD-MIMO可以利用UE的空间签名的准正交性，这可以使用基于天线方式的信道估计的近似权重。

在一个示例中的FD-MIMO操作可以遵循以下步骤：第一，标识FD-MIMO信道的信道状态信息(CSI)；并且第二，使用或设计用于MU-MIMO的发送权重。由于用户的空间签名是接近正交的，UE配对可以是直接的过程。

常规地，CSI可以在用于时分双工(TDD)的上行链路探测中获取。相比之下，针对频分双工(FDD)，MIMO是通过以下被支持的：UE和eNB商定码本；UE观测在下行链路中的CRS或CSI-RS；以及UE反馈优选的PMI。

在下行链路中的LTERel-10信道状态指示符参考符号(CSI-RS)可以达到8端口的上限。如果遵循该范例(paradigm)来支持FDMIMO，增加CSI端口数目可以是可能的，例如CSI端口可以被增加到16。然而，有可能具有诸如以下的几个相关的问题：具有16乘v维度的极其高的码本搜索复杂度，其中v是码字的秩；以及CSI端口开销和小区规划问题。

因此，常规地不直接支持用于FDD的FDMIMO。由于上文中强调的当常规的反馈架构被使用时利用FDD的问题，FD-MIMO可以被考虑用于TDD，其中CSI利用上行链路探测而被获取。这种方法具有包括以下问题的问题：上行链路探测是TDD仅有的获取CSI的方案；并且大量的校准负担被放在射频(RF)系统上，因为现在必须把校准电路和密集排列的天线放置在一起。

UL探测是网络在TDD系统中获取CSI的一般方法。然而，正如上文所提到的，UL探测可能被限制于TDD系统，并且UL探测可能造成校准负担。

针对TDD和FDD两者，在常规的CSI反馈方案中，例如在LTERel-10中，8个CSI-RS端口被配置用于八端口天线系统。而且，从一个eNB天线到UE天线的复数值的信道增益可以在UE处被估计。潜在地考虑UE经历的空间干扰的非白性，8天线的信道估计可以与UE的码本的预编码矩阵匹配。预编码矩阵索引(PMI)可以被选择并且反馈给eNB。当天线端口的数目是有限的，诸如8个天线端口时，该架构工作良好。

当天线数目很大时，例如具有8x8天线阵列的64个天线，那个架构的简单扩展可能需要将天线分成多个组并且在每个天线组上使用现有的CSI反馈架构，和用于协调多点(COMP)联合传输(JT)的CSI反馈中的实践没有不同，那么可能需要多个CSI过程来反馈子信道(例如，针对每个子信道是8×1)以及同相方面(co-phasingterms)以将子信道汇聚到整体的观测内。

提出了一种象限方法。在本质上，在这种方法中，小区分割(splitting)被用于CSI反馈。此外，在象限方法提议中假设了基于PMI的反馈。

发明内容

根据某些实施例，方法可以包括在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。该方法还可以包括基于采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息。该方法可以进一步包括针对特定用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

在某些实施例中，方法可以包括基于在参考符号处的有限数目的样本计算信道状态信息的估计。该方法还可以包括执行以下至少一项：显式地向基站反馈该估计；隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁的(succinct)集合；或隐式地反馈从最好的预编码器提取的参数的简洁集合。

根据某些实施例，设备可以包括至少一个处理器和包括计算机程序代码的至少一个存储器。至少一个存储器和计算机程序代码可以被配置为与至少一个处理器一起，使得该设备在基站处至少配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。至少一个存储器和计算机程序代码也可以被配置为与至少一个处理器一起，使得该设备至少：基于采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息。该至少一个存储器和计算机程序代码可以进一步被配置为与至少一个处理器一起，使得设备至少针对特定的用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

在某些实施例中，设备可以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。至少一个存储器和计算机程序代码可以被配置为与至少一个处理器一起，使得设备至少：基于在参考符号处的有限数目的样本计算信道状态信息的估计。该至少一个存储器和计算机程序代码可以被配置为与至少一个处理器，使得设备至少执行以下中的至少一项：显式地向基站反馈该估计；隐式地反馈在压缩感知处理中被标识的参数的简洁集合；或隐式地反馈从最佳的预编码器提取的参数的简洁集合中。

根据某些实施例，设备可以包括用于在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。该设备还可以包括用于基于采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息的装置。该设备还可以包括针对特定用户设备基于信道状态信息选择预编码器的装置。

在某些实施例中，设备可以包括用于基于在参考符号处的有限数目的样本计算信道状态信息的估计的装置。该设备还可以包括用于执行以下至少以下的装置：显式地向基站反馈该估计；隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁集合；或隐式地反馈从最佳的预编码器提取的参数的简洁集合中的至少一个的装置。

根据某些实施例，非暂态的计算机可读介质可以被编码有指令，该指令当在硬件中被执行时执行一种过程。该过程可以包括在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。该过程还可以包括基于采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息。该过程可以进一步包括针对特定的用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

在某些实施例中，非暂态的计算机可读介质可以被编码有指令，该指令当被硬件执行时，执行一种过程。该过程可以包括基于在参考符号处的有限数目的样本计算信道状态信息的估计。该过程还可以包括执行以下中的至少一项：显式地向基站反馈该估计；隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁集合；或隐式地反馈从最佳的预编码器提取的参数的简洁集合。

附图说明

针对本发明的恰当的理解，应当参照附图，其中：

图1图示了根据某些实施例的信道状态信息的获取方法的误差性能。

图2图示了根据某些实施例的波束赋形增益中的损失对信道估计误差。

图3图示了根据某些实施例的方法。

图4图示了根据某些实施例的系统。

具体实施方式

在全维度多输入、多输出(MIMO)系统中，由于存在大量的天线，信道状态信息(CSI)获取和CSI反馈可以是有挑战性的。某些实施例提供减少的-复杂度的方法和系统，该方法和系统基于压缩感知方法允许用户设备(UE)估计信道响应并且将信道响应反馈给所有的发送/接收(TX/RX)天线。

某些实施例处理(address)上文中标识的针对FD-MIMO的问题并且提供解决方案以使得FD-MIMO能够用于FDD和TDD。一些基本的讨论可以帮助理解某些实施例的原则，但是这些示例和解释是非限制性的。

基于信号处理理论，连续时间带限信号可以以均匀地间距开的间隔被采样，并且假定采样率大于或等于奈奎斯特速率，原始信号可以从那些离散的观测结果中被重建。由于连续时间带限一维(1-D)信号(f(t)＝0，-∞＜t＜∞被排除)从-∞延伸到∞，窗函数W(t)可以被应用于f(t)，从而W(t)f(t)可以近似地具有有限的持续时间并且利用有限的离散样本可以仍然被如实地重建。

如果二维(2D)函数是带限的，奈奎斯特采样定理可以被应用以保证2D函数可以从有限的样本中被如实地重建。类似地，可以使用2D窗函数来桥接采样定理的数学和工程实践。

针对1D和2D信号(函数)两者，不均匀采样也可以被用于重建信号。如果f(t)＝b(t)e ^jwt ，并且b(t)的带宽是B并且ω>>B，然后f(t)可以在2B被采样，并且f(t)可以被如实地重建。

针对FD-MIMO，密集地包装的(packed)eNB天线之间的信道增益可以不是独立的。由于在部署处的约束，可以有对于天线面板的形状因子的要求。因此，FD-MIMO的天线可以被密集地包装。因此，在天线处检测的电磁(EM)波可以是相关的。即使当形状因子不是约束时，例如，根据2D信号处理理论，天线可以扩展于接收机天线处的相关的EM样本上。它们可以被结构化，并且那个结构可以被利用，正如在密集地包装的天线的情况下那样。

为了模型化3D空间中的波的行进，天线的坐标可以被定义为(x，y，z)。如果矩形/方形阵列被假设用于布置天线，则针对天线(m，n)，其中m是行索引并且n是列索引，该天线的坐标可以由(x,mΔy，nΔz)给出，其中Δy是水平天线间距并且Δz是垂直天线间距。该坐标系统可以被选择从而机械下倾角不需要被显式地考虑。为了简单，x＝0。

如果冲击射线沿着方向(a _i ，b _i ，c _i )移动，那么在天线(m，n)上的接收的信号可以由下式给出：

$g_{m,n}\left(t\right)=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{e}^{j\frac{a_{i}x+b_i\mathrm{\Δ}ym+c_{i}Deltazm}{\mathrm{\λ}}2\mathrm{\π}}{\mathrm{\α}}_i\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_i)=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{e}^{j(b_i{d}_{y}m+c_i{d}_{y}zm)2\mathrm{\π}}\mathrm{\δ}(t-{\mathrm{\τ}}_i)$

其中α _i 是针对每个射线的复增益因子并且τ _i 是与射线i相关联的延迟，

在音调k上，假设诸如在LTE中的15KHZ的音调间距Δf，复信道增益可以由下式给出：

$g_{m,n,k}=\underset{i=1}{\overset{L}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\α}}_i{e}^{j(b_i{d}_{y}m+c_i{d}_{y}zm+{\mathrm{\τ}}_i\mathrm{\Δ}fk)2\mathrm{\π}}$

在水平的到达方向(DoA)、垂直的DoA以及时间延迟的相关性的丰富性可以被示出。针对单一的射线，x₁(t)＝s₁(t)，x₂(t)＝s₁(t-τ)，x₃(t)＝s₁(t-2τ)，...针对窄带信号和远离源以使得平面的近似准确天线，

$x\left(t\right)=\left[\begin{array}{c}{x}_1\left(t\right)\\ x_2\left(t\right)\\ .\\ .\\ .\\ x_M\left(t\right)\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{s}_1\left(t\right)\\ s_1(t-\mathrm{\τ})\\ .\\ .\\ .\\ s_1(t-(M-1\left)\mathrm{\τ}\right)\end{array}\right]\≈\left[\begin{array}{c}1\\ e^{-j2{\mathrm{\πf}}_c\mathrm{\τ}}\\ .\\ .\\ .\\ e^{-j2{\mathrm{\πf}}_c(M-1)\mathrm{\τ}}\end{array}\right]s_1\left(t\right)=a\left({\mathrm{\θ}}_1\right)s_1\left(t\right)$

其中τ＝δsinθ₁/c。

具有多条射线，通过叠加，针对d个信号，

$x\left(t\right)=a\left({\mathrm{\θ}}_1\right)s_1\left(t\right)+\mathrm{...}+a\left({\mathrm{\θ}}_d\right)s_d\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}a\left({\mathrm{\θ}}_k\right)s_k\left(t\right)$

作为具有噪声的通用模型，

$x\left(t\right)=\underset{k=1}{\overset{d}{\mathrm{\Σ}}}a\left({\mathrm{\θ}}_k\right)s_k\left(t\right)+n\left(t\right)=As\left(t\right)+n\left(t\right)$

其中A＝[a(θ₁)，...，a(θ_d)]并且s(t)＝[s₁(t)，...，s_d(t)]^T。

冲击射线可以被约束到有限的角度。当DoA不在视轴中时，天线增益可以减少，而且利用现代天线设计可达到的大的后前比可以有助于这种方法的成功。

在高度域、水平域、以及时间域的脉冲可以不是独立的，而它们可以是相关的和聚集的。因此，压缩感知(CS)理论可以是以简洁(succint)的方式来模型化信道的合适的工具。

鉴于这些和其它考虑，某些实施例可以处理用于FD-MIMO的CSI获取和CSI反馈两者。如上文提到的，FD-MIMO可以包括大量的Tx/Rx信道。CSI获取可以是用以估计所有的TX/RX信道的用户设备(UE)过程，并且CSI反馈可以是用以从UE向演进的NodeB(eNB)发送获取的CSI的过程。

针对CSI获取，可以有至少两个方面。首先，eNB可以配置成具有可以在预定义的时间段被使用或在一个时隙样式(fashion)中被使用的稀疏CSI-RS(S-CSI-RS)资源单元(RE)，诸如通过由物理上行链路共享信道(PUSCH)下行控制指示符(DCI)触发。每个被配置的S-CSI-RSRE可以由一个或多个天线来激励，其中其它天线在那个UE上是静默的。天线到S-CSI-RSRE的映射可以根据参数预定义，该参数诸如小区ID、或虚拟小区ID、和/或eNB天线的数目。

各种选择是可能的。例如，干扰小区可以被配置成静默模式，从而来自干扰小区的干扰可以被减少。针对另一个示例，可以有天线和S-CSI-RSRE之间的映射的多个配置，并且那些多个配置中的一个配置的选择可以被动态地执行，例如经由PUSCHDCI。

在进一步的示例中，以下对于天线和S-CSI-RSRE之间的映射的信息可以被提供给UE。首先，在eNB处的天线配置(1D水平、1D垂直、2D、3D等)可以被进一步向UE广播。此外，天线的极化可以被标识给UE。天线可以被放置到不同的极化组和数据压缩方案；备选地，多个域的数据可以针对每个天线利用每个域而被使用。

根据第二方面，在UE侧，UE可以在固定的时间段或由eNB触发而观测S-CSI-RSRE。该触发可以例如通过PUSCHDCI。基于压缩感知(CS)理论的采样可以在观测的S-CSI-RSRE上被执行，从而在所有频率音调、在所有符号时间、用于所有天线的信道估计在UE处被获得。用于CSI获取的采样的细节在下文中进行讨论。

构成在每个天线、每个音调、每个符号时间处的复增益的最佳的预编码器可以从获得的信道估计得到。最佳的预编码器可以正好是信道估计的共轭或是从信道估计的共轭得到的。伪随机采样模式(PRSP)可以确定在哪个天线的哪个UE处复增益被保持。PRSP可以经由网络被配置或经由UE从由eNB提供的信息得到。

针对CSI反馈，UE可以向网络反馈CSI。CSI可以是以下的一个或多个。例如，CSI可以包括S-CSI-RSRE观测结果。在这种情况下，CSI获取方法可以在eNB处执行，并且UE不需要实施CSI获取方法。

在另一个示例中，CSI可以包含在CS处理中标识的参数的简洁的集合。因此，一旦eNB获得这些参数，这当然假设在CS处理中的恢复基础/框架在UE和eNB之间共享，在eNB处的信道估计的重建可以是可能的。

在进一步的示例中，CSI可以包括从最佳的预编码器提取的参数的简洁的集合。因此，一旦eNB获得这些参数，标识的最佳的预编码器的重建在eNB处可以是可能的。这个选择可以假设在CS处理中的恢复基础/框架是在UE和eNB之间共享的。

取决于CSI反馈的性质，网络可以下列方式之一使用CSI。例如，信道估计可以由eNB利用CS处理来重建。最佳的预编码器可以由eNB设计。备选地，最佳的预编码器可以由eNB利用CS处理来重建。

传统上在LTE设计中，反馈方式可以被分类成隐式反馈方式或显式反馈方式。在显式反馈中，UE可以将信道的描述发送回eNB网络。该描述可以包括特征向量、量化的信道系数等。在隐式反馈中，UE可以将在优选的预编码器上的信息发送回eNB网络。

针对显式和隐式反馈，反馈信息可以以数字化的方式或以模拟方式被执行。因此，在这一讨论中，没有对于{模拟、数字}相比于{隐式、显式}的关联的假设。出于UE可测试性的原因，LTE已经在遵循隐式反馈范例。

当CSI反馈基于CS原则被设计时，有至少两种可能的方式。在一种方式中，假设使用显式反馈。因此，无线信道的简要描述在UE处开发并且被发送到网络。在另一种方法中，假设使用隐式反馈。然后，优选的预编码器的描述可以被发送到网络。这里，术语预编码矩阵索引(PMI)可以被避免，从而避免出现预编码器的数目小到可以被枚举。

如上文中提到的，用于CSI获取的采样可以基于压缩感知(CS)理论。在数学上，接收的信号可以被描述为r_k＝HP_k+n_k，其中k＝1,…,K，r_k可以是用于第k个记录的信号的接收的信号，n_k可以是噪声，P_k可以是MN×1的预编码器，并且H可以是针对eNB天线和UE天线之间的信道增益的1×MN矢量。

如果H的单元都是独立的，那么可能需要K≥MN。因此，在这种情况下，该方式可以依赖于求解H。

另一方面，如果H的单元不是独立的，并且如果基础函数/矢量Q可以被适当地选择从而H由C_HQ呈现，Q是L×MN矩阵，C_H(1×L向量)是利用基础向量Q的H的简洁的捕获。这将产生

r_k＝C_HQP_k+n，

假设K≥L以足以求解H。

一个挑战是利用数目K个r_k找到1×MN维的信道H，其中

r_k＝HP_k+z_k。

数目K个信道预编码器P_k可以是已知的。挑战可能是利用r_k的较少的样本找到具有较大的维度的信道H。

基于压缩式采样理论，测量H的所有MN个系数可以是可期望的。相比之下，K个样本的观测可以是可供使用的，k＝1,…,K。利用此信息，可以决定经由l₁范数最小化来恢复信号H。因此，重建可以由下式给出：

$\hat{H}=\hat{x}\mathrm{\Ψ},$

其中是凸(convex)优化程序的解：

${\min }_{x\∈R^{MN}}\left|\right|x|{|}_{l_1}$

服从于，

r_k＝xΨP_k

注意

基于压缩式感知理论，针对固定的H，如果在基础Ψ中的系数序列x是S稀疏的，并且K个样本在Φ域是均匀地随机的，则当噪声不存在时的估计可以是完美的。

eNB可以配置充当用以在UE侧估计CSI的采样点的CSI参考符号(S-CSI-RS)RE。如在之前的讨论中所定义的，UE可以接收数目K个样本r_k。UE或可以从UE接收显式的反馈的eNB可以将CSI估计为1×MN维信道H。当实际采样点K<<MN时，获取算法可以利用MN的值估计H。实现这个的一些详细的步骤包括以下步骤。首先傅里叶运算符Ψ可以被使用。该系统然后可以找到用于给定的k＝1,…,K的相应的单元。然后，线性编程可以被用来解决凸问题：对于所有的k，服从于。该解可以是最后，该解被用来计算作为的估计的信道。基于数目K个样本rk，估计的信道可以是针对UE的获取的CSI。

如上文提到的，某些实施例可以包括CSI获取和CSI反馈。CSI获取包括对于用于在UE处的可能的采样的S-CSI-RS的eNB配置。CSI获取还可以包括基于在参考符号(S-CSI-RS)处的采样的CSI获取方法。CSI反馈可以包括UE针对显式反馈或隐式反馈的准备。隐式反馈也可以需要eNB从由UE提供的“简洁的”信息恢复CSI。

eNB可以使用与某些实施例有关的以下操作。首先，eNB可以基于相应的需求配置参考符号(例如S-CSI-RS)作为用于CSI的采样点。然后，eNB可以基于CSI获取方法从来自UE的隐式反馈信息恢复CSI。最后，eNB可以针对特定UE基于显性/隐式CSI信息来选择预编码器。

UE可以使用与某些实施例有关的以下操作。首先，UE可以使用本文描述的CSI获取方法基于在参考符号处的有限数目的样本计算以估计CSI。UE可以向eNB显式地反馈估计的CSI。UE可以进一步隐式地反馈在CS处理中标识的参数的简洁的集合，从而在eNB处的信道估计的重建可以是可能的。简洁的集合可以比完整的、详尽的集合短得多。此外，UE可以隐式地反馈从最佳预编码器提取的参数的简洁的集合，从而在eNB处的经标识的最佳预编码器的重建是可能的。

图1图示了CSI获取方法的误差性能。更特别地，基于新的CSI获取方法的一个仿真结果被示出在图1中。它示出了在多个数目的样本上的用于CSI获取方法的误差性能。用于64个天线的信道响应可以在50个物理资源块(PRBS)上被估计。64个天线可以被布置成8x8的天线矩阵。相同的天线极性可以被假设用于所有的天线。如上文中示出的，对于交叉极化天线，用于一个极性的简洁的描述可以与用于另一个极性的简洁的描述共享一些公共参数。考虑到压缩比如此之高的事实，利用相同的极性的天线的示例在这里被提供。

为了展示信道估计算法和相应的性能，每个PRB的3个音调可以被检查，并且150个音调可以被提供用于比较。将要被估计的RE的总数目可以是64x50＝9600。如果150个样本(S-CSI-RSRE)被使用(开销可以是在50个PRB上的150个RE)，可达到的平均CSI获取误差可以是大约-4.8dB。当S-CSI-RE的数目增加到300时，大约有300/9600＝3.1％的开销，参照信号的功率的平均CSI误差可以是大约-8dB。在这个示例中，新的CSI获取方法可以提供良好的信道估计与低的S-CSI-RS开销。

作为比较，针对8端口的CSI-RS配置，每个PRB8个RE可以被使用。在50个PRB上，400个RE可以被保留用于CSI反馈。提供的示例示出了具有大致相同的RE开销，信道可以被估计用于64个Tx天线。

图2图示了波束赋形增益中的损失对信道估计误差。从图2可以看出，CSI获取不需要是完美的以提供有用的波束赋形增益。

此外，图1示出了新方法的CSI获取误差可以低至-5dB(利用～150个采样点)以及低至～-8dB(利用～300个采样点)。与具有LTERel-10中引入的8端口CSI-RS的配置相比，CSI-RSRE的数目在50个PRB上可以是400个。因此某些实施例的方法，针对64个天线端口可以利用较低的开销提供良好的性能。

图3图示了根据某些实施例的方法。如图3中示出的，方法可以包括在310，在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点。该多个参考信号的配置可以包括将至少一个天线映射到至少一个稀疏信道状态指示符资源单元。该映射可以涉及从多个预配置的映射中选择一个映射。

该方法还可以包括在320，基于采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息。该信道状态信息的恢复可以包括基站利用压缩感知处理来重建信道估计。该方法可以进一步包括在330，针对特定用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

此外，该方法可以包括在340，协调在基站和至少一个其它基站之间的静默模式。最佳预编码器可以由基站设计。备选地，预编码器的选择可以包括基站使用压缩感知处理来重建最佳预编码器。

该方法还可以包括在350，向用户设备提供基站的至少一个天线配置或基站的天线极化。

该方法的上述部分可以由例如诸如演进的NodeB的基站来执行。该方法的以下部分可以由例如诸如移动电话或其它终端设备的用户设备来执行。

该方法可以包括在315，基于在参考符号处的有限数目的样本计算信道状态信息的估计。该方法还可以包括执行以下至少一项：在325向基站显式反馈估计；在335隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁的集合；或在345隐式地反馈从最佳预编码器提取的参数的简洁的集合。

该方法还可以包括在355，观测稀疏信道状态信息资源单元。此外，该方法可以包括在365，基于压缩感知向所观测的资源单元应用采样。此外，该方法可以包括在375，从通过压缩感知获得的样本获得信道状态估计，这可以也对应于在315处的计算CSI的估计。

在385，该方法可以包括从信道状态估计得到最佳预编码器。在一些情况下，最佳预编码器是信道状态估计的共轭。伪随机采样模式可以确定在哪个天线的哪个资源单元的复增益被保持。伪随机采样模式可以由基站配置，或者可以由用户设备从由基站提供的信息中得到。

图4图示了根据本发明的某些实施例的系统。在一个实施例中，系统可以包括多个设备，诸如例如至少一个UE410、至少一个eNB420、或其它基站或接入点(诸如NodeB(NB)、控制器、或无线接入网络的其它相似的网络单元)、以及至少一个网络单元单元430。在某些系统中，多个其他用户设备和基站可以存在，并且至少一个网络单元430可以对应这些中的一个。备选地，eNB420可以是小型小区的eNB并且网络单元430元可以是宏小区的eNB。其它配置也是可能的。UE410可以是任何终端设备，诸如手机、智能手机、个人数字助理、桌面计算机、个人计算机、笔记本计算机、迷你平板计算机、平板计算机等。

这些设备中的每个设备可以包括至少一个处理器，分别表示为414、424、和434。在每个设备中可以提供至少一个存储器，相应地表示为415、425、和435。存储器可以包括计算机程序指令或被包含在其中的计算机代码。处理器414、424、和434以及存储器415、425、和435、或其子集，可以被配置为提供对应于图3的各个块的装置。虽然没有示出，该设备还可以包括可以被使用以确定该设备的位置的定位硬件，诸如全球定位系统(GPS)或微机电系统((MEMS)硬件。其它诸如气压计、罗盘等的传感器也是被允许的，并且可以被包括以确定位置、高度、方向等等。

如在图4中示出的，可以提供收发器416、426、和436，并且每个设备还可包括至少一个天线，天线分别被图示为417、427和437。该设备可以具有多个天线，诸如被配置用于多输入多输出(MIMO)通信的天线阵列，或用于多无线电接入技术的多天线。例如，这些设备的其它配置可以被提供。例如，网络单元430可以被配置为使用有线通信来通信，而不是具有用于无线通信的天线，并且在这样的情况下，天线437将图示任何形式的通信硬件，而不需要传统的天线。例如，通信可以经由光纤电缆、或任何传输，诸如微波传输或已经被部署在运营商侧的任何传输。因此，天线437仅仅图示了如果需要则网络单元430可以具有的许多形式的通信硬件的一个示例。

收发器416、426、和436可以分别独立地是发射机、接收机、或发射机和接收机两者、或被配置用于发送和接收二者的单元或设备。

处理器414、424、和434可以由任何计算或数据处理设备体现，诸如中央处理单元(CPU)、专用集成电路(ASIC)、或堪比的装置。该处理器可以被实现为单个控制器、或多个控制器或处理器。

存储器415、425、和435可以是任何合适的存储设备，诸如非暂态的计算机可读介质。硬盘驱动器(HDD)、随机存取存储器(RAM)、闪存、或可以被使用的其它合适的存储器。存储器可以如处理器一样被合并在单个集成电路上，或可以是与一个或多个处理器分离。此外，被存储在存储器中并且可以由处理器处理的计算机程序指令，可以是计算机程序代码的任何合适的形式，例如以任何合适的编程语言编写的编译的或解释的计算机程序。

存储器和计算机程序指令可以被配置为与针对特定设备的处理器一起，使得硬件设备，诸如UE410、eNB420、以及网络单元430执行任何上文中描述的过程中的任何过程(例如，见图3)。因此，在某些实施例中，非暂态的计算机可读介质可被编码有计算机指令，该指令当被硬件执行时，进行诸如本文描述的过程之一的过程。备选地，本发明的某些实施例可以完全在硬件中进行。

此外，虽然图4图示了包括UE、eNB系统、和网络单元的系统，本发明的实施例可以适用于其它配置以及包括附加的单元的配置。

本领域普通技术人员可以很容易地理解如上文所讨论的本发明可以利用不同顺序的步骤，和/或在配置中利用与被公开的硬件元件不同的硬件元件而实现。因此，虽然本发明已经基于这些优选的实施例被描述，对本领域技术人员来说，当保持在本发明的精神和范围内时，某些修改、变化、和备选结构将是明显的。为了确定本发明的边界和界限，因此应该参考附加的权利要求。

术语表

1-D一维

2D二维

3D三维

3GPP第三代合作伙伴计划

ASIC专用集成电路

CoMPJT协调的多点联合传输

CPU中央处理单元

CRS小区特定的参考信号

CS压缩感知/压缩式感知

CSI信道状态信息

CSI-RS信道状态信息参考信号

DoA到达方向

DCI下行链路控制指示符

eNB演进的节点B

EM电磁的

FDD频分双工

FD-MIMO全维度MIMO

HDD硬盘驱动

LTE3GPP的长期演进

MIMO多输入多输出

mmWave毫米波

MU-MIMO多用户MIMO

PMI预编码矩阵索引

PRB物理资源块

PRSP伪随机采样模式

PUSCH物理上行链路共享信道

RAM随机读取存储器

RE资源单元

RF射频

Rel版本

ROM只读存储器

Rx接收/接受

S-CSI-RS稀疏CSI-RS

TDD时分双工

Tx发送/传输

UE用户设备

Claims (20)

1.一种方法，包括：

在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点；

基于所述采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息；以及

针对特定用户设备基于信道状态信息选择预编码器。

2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

在所述基站和至少一个其它基站之间协调静默模式。

3.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个参考信号的配置包括将至少一个天线映射到至少一个稀疏信道状态指示符资源单元。

4.根据权利要求3所述的方法，其中所述映射包括从多个预配置的映射中选择一个映射。

5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

向所述用户设备提供所述基站的天线配置或者所述基站的天线极化中的至少一项。

6.根据权利要求1所述的方法，其中信道状态信息的恢复包括所述基站利用压缩感知处理来重建信道估计，其中最佳预编码器是由所述基站设计的。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述预编码器的选择包括所述基站使用压缩感知处理来重建最佳预编码器。

8.一种方法，包括：

基于在参考符号处的有限数目的样本来计算信道状态信息的估计；以及

执行以下中的至少一项：

向基站显式地反馈所述估计；

隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁集合；或者

隐式地反馈从最佳预编码器提取的参数的简洁集合。

9.根据权利要求8所述的方法，进一步包括：

观测稀疏信道状态信息资源单元；

向所观测的资源单元应用基于压缩感知的采样；以及

从通过所述压缩感知获得的样本获得信道状态估计。

10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：

从所述信道状态估计得到最佳预编码器。

11.根据权利要求10所述的方法，其中所述最佳预编码器包括所述信道状态估计的共轭。

12.根据权利要求9所述的方法，其中伪随机采样模式确定在哪些天线处、在哪些资源单元处的复增益被保持。

13.根据权利要求12所述的方法，其中所述伪随机采样模式由所述基站配置或者由所述用户设备从由所述基站提供的信息得到。

14.一种设备，包括：

至少一个处理器；以及

包括计算机程序代码的至少一个存储器；

其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：

在基站处配置多个参考信号作为用于信道状态信息的采样点；

基于所述采样点从来自用户设备的反馈信息恢复信道状态信息；以及

针对特定用户设备基于信道状态信息来选择预编码器。

15.根据权利要求14所述的设备，其中，在所述多个参考信号的配置中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：将至少一个天线映射到至少一个稀疏信道状态指示符资源单元。

16.根据权利要求14所述的设备，其中，在信道状态信息的恢复中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：利用压缩感知处理来重建信道估计，其中最佳预编码器是由所述基站设计的。

17.根据权利要求14所述的设备，其中，在所述预编码器的选择中，所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：使用压缩感知处理来重建最佳预编码器。

18.一种设备，包括：

至少一个处理器；以及

包括计算机程序代码的至少一个存储器，

其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：

基于参考符号处的有限数目的样本来计算信道状态信息的估计；以及

执行以下中的至少一项：

向基站显式地反馈所述估计；

隐式地反馈在压缩感知处理中标识的参数的简洁集合；或者

隐式地反馈从最佳预编码器提取的参数的简洁集合。

19.根据权利要求18所述的设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：

观测稀疏信道状态信息资源单元；

向所观测的资源单元应用基于压缩感知的采样；以及

从通过所述压缩感知获得的样本获得信道状态估计。

20.根据权利要求19所述的设备，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置成与所述至少一个处理器一起使得所述设备至少：从所述信道状态估计得到最佳预编码器。