CN106921422A - 用于mmw信道中的混合波束成形的信道估计的方法和系统 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的方法和系统。该方法包括空间相关性矩阵估计步骤，其进一步包括：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。

Description

用于MMW信道中的混合波束成形的信道估计的方法和系统
技术领域
本发明概括而言涉及无线通信领域，更具体而言，涉及一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的方法和系统。
背景技术
近来，在毫米波(millimeter-wave，MMW)频带使用宽频谱已经被广泛接收作为一种支持下一代无线通信的极高数据率的重要方式。为了克服高路损的挑战并在MMW信道中建立具有合理信噪比(SNR)的链路，需要大的天线阵列来提供高的波束成形增益。MMW射频硬件的高成本和低功效使得不能够使用全数字多天线处理技术，因此混合预编码成为一种自然的适当的解决方案，因为其可以使用比天线数小的多的射频(RF)通道并且仍实现全数字预处理的大多数增益。
发明内容
为了实现高波束成形增益，发射机和接收机都需要知道(部分)信道状态信息(CSI)。传统的信道估计技术由于严重的路损和非常低的SNR而在MMW系统中性能很差。为了克服这一问题，MMW系统中的大多数现有的信道估计方法关注于基于码本的技术。在这些技术中，通信的每侧具有包含码字的码本，可以用作发送或接收波束成形向量。通信的一侧使用码本中的不同码字发送导频，另一侧使用码本中的各个码字接收导频。找到具有最大接收功率的导频并将对应的码字用作接下来的数据传输的发送和接收波束成形向量。一旦建立了这种波束对准，两侧将使用围绕所选择的码字的簇内的码字来周期性地发送/接收导频以跟踪信道的变化。然而，在这种基于码本的信道估计技术中，基站(BS)和用户设备(UE)估计最佳波束成形向量而不是信道信息，其对于单用户传输工作良好，但不能支持先进的多用户MIMO传输。
另一个问题是建立可靠连接之后如何保持链路质量。为了实现高波束成形增益，在MMW信道中需要窄波束，这增加了波束与由各种原因引起的信道变化的对准的敏感度，如移动电话的位移和旋转以及周围环境的移动。由于信道变化引起的波束失准可能导致链路质量严重下降。因此，如何快速重新对准波束并恢复可靠连接对于MMW系统来说是至关重要的。
为了解决上述至少一个问题，本发明提供了一种两阶段信道估计技术用于MMW信道中的混合预编码，从而即使在非常低的SNR环境中，也能够以非常低的训练开销来提供混合预编码所需的CSI。
进一步地，本发明还提供了一种波束跟踪技术，其允许当失准发生时发射机和接收机快速重新对准它们的波束(以μs的量级)。
根据本发明的一个方面，提供了一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的方法。该方法包括空间相关性矩阵估计步骤，其进一步包括：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
根据本发明的另一个方面，提供了一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的系统，包括空间相关性矩阵估计模块，其用于使得：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
与基于码本的技术相比，通过估计物理信道的长期统计信息以及等效(后模拟波束成形)信道的短期状态信息，本发明的方案能够支持先进的多用户预编码并且实现更高的复用增益。
附图说明
通过以下参考下列附图所给出的本发明的具体实施方式的描述之后，将更好地理解本发明，并且本发明的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见。在附图中：
图1示出了一种示例性混合预编码架构的示意图；
图2示出了根据本发明的多天线处理的完整操作过程的示意图；
图3A和3B分别示出了空间相关性矩阵估计的下行链路训练过程和上行链路训练过程的示意图；
图4示出了根据本发明的波束跟踪操作的流程图；
图5示出了图1所示的混合预编码架构在L＝1时的特殊情况的示意图；
图6示出了利用本发明的信道估计和跟踪技术进行混合预编码的平均总速率的示意图；以及
图7示出了根据本发明的用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的系统的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本发明的优选实施方式。虽然附图中显示了本发明的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本发明而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本发明更加透彻和完整，并且能够将本发明的范围完整的传达给本领域的技术人员。
图1示出了一种示例性混合预编码架构的示意图。
假设一个下行MIMO-OFDM系统包括N(B)个BS天线，N(U)个用户天线和NFFT个子载波。使用混合预编码来同时支持K个用户。在基站(BS)侧，部署了S(B)个射频(RF)通道(S(B)＜N(B))，在用户设备(UE)侧，部署了S(U)个RF通道(S(U)＜N(U))。假设Hk(w)表示BS和第k个用户通过第w个子载波的N(U)×N(B)信道，则BS端的空间相关性矩阵定义为：
类似地，用户端的空间相关性矩阵定义为：
使用Kronecker模型，等效信道矩阵可以表示为：
图2示出了根据本发明的多天线处理的完整操作过程100的示意图。
如图2中所示，过程100首先包括空间相关性矩阵估计步骤S10。
具体地，空间相关性矩阵估计包括下行链路训练过程和上行链路训练过程。对于下行链路训练过程来说，在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收该下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵。对于上行链路训练过程来说，在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收该上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
空间相关性矩阵估计的具体实例将在以下结合图3A和3B更具体地描述。
在空间相关性矩阵估计之后，过程100分为两个分支，一个用于数据传输(例如包括图2中的步骤S110、S120、S130和S140等)，另一个用于波束跟踪(例如包括图2中的步骤S210、S220、S230、S240、S260等)。
接下来，对于数据传输分支来说，在模拟波束成形步骤S110，分别根据步骤S10中计算的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵；在等效信道估计步骤S120，根据UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵估计BS和UE之间的等效信道；在步骤S130，基于所估计的等效矩阵对待传输的数据进行数字预编码，并在步骤S140，传输预编码后的数据。
这里，步骤S130的数字预编码和步骤S140的数据传输使用现有技术中的方法，因此在本文中不再赘述。
对于波束跟踪分支来说，接下来，在波束方向初始化步骤S210，BS根据在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号的平均功率对BS侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持BS侧接收码本中与接收功率最强的M(B)个波束方向相对应的码字的索引所组成的BS侧最强索引集合；UE根据在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号的平均功率对UE侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持UE侧接收码本中与接收功率最强的M(U)个波束方向相对应的码字的索引所组成的UE侧最强索引集合。
在波束方向跟踪步骤S220，将UE侧接收码本分为一个或多个UE侧簇，其中每个UE侧簇包括UE侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；将BS侧接收码本分为一个或多个BS侧簇，其中每个BS侧簇包括BS侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；BS使用具有该BS侧最强索引集合对应的所有波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用以该UE侧最强索引集合中所有波束成形向量为中心向量的簇中的波束成形向量来接收下行导频信号，并且找到UE侧簇中的接收功率最强的M(U)个波束方向以更新UE侧最强索引集合；UE使用具有UE侧最强索引集合对应的所有波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用以BS侧最强索引集合中所有波束成形向量为中心向量的簇中的波束成形向量来接收上行导频信号，并且找到BS侧簇中的接收功率最强的M(B)个波束方向以更新BS侧最强索引集合。
接下来，波束跟踪分支还包括波束重新对准过程，其具体包括：
步骤S230：测量步骤S120中所估计的等效信道的质量；
步骤S240：将所测量的等效信道的质量与预定的信道质量阈值进行比较；
如果在步骤S240中确定等效信道的质量低于预定的信道质量阈值(步骤S240中确定结果为“是”)，则执行波束重新对准步骤S260。
具体地，步骤S260包括：更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵，以及根据更新后的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵重新计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵(步骤S110)。
在一种实现中，更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵进一步包括：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧最强索引集合中的波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用UE侧最强索引集合中的波束成形向量来接收下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来更新UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧最强索引集合中的波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用BS侧最强索引集合中的波束成形向量来接收上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来更新BS侧空间相关性矩阵。
换句话说，更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵与步骤S10中执行的空间相关性矩阵估计过程几乎完全相同，不同之处仅仅在于使用最强索引集合中的波束成形向量而不是使用整个码本中的波束成形向量来计算空间相关性矩阵。
进一步地，波束重新对准过程还可以包括步骤S250，其在步骤S240之后、步骤S260之前，确定之前执行的重新对准的次数是否小于或等于预定阈值次数。
当步骤S250的判断结果为“是”时，才执行波束重新对准步骤S260。
反之，当步骤S250的判断结果为“否”(即，之前执行的重新对准的次数已经大于预定阈值次数)时，过程100返回步骤S10重新执行空间相关性矩阵估计。
在一种实现中，可以在首次执行步骤S10时将重新对准计数器的计数值设置为0，并在之后每次执行波束重新对准步骤S260之后将该计数器的计数值加1。
组合了信道估计(包括步骤S10、S110、S120)、混合预编码(包括步骤S110、S120、S130)和波束跟踪(包括步骤S210、S220、S230、S240和S260)。
在过程100中，首先执行波束对准(包括步骤S10、S110和S210)以使得能够在BS和UE之间建立可靠的连接。之后，流程图被分为两个分支，一个用于数据传输(包括步骤S110、S120、S130、S140)，另一个用于波束跟踪(包括步骤S210、S220、S230、S240和S260)。为了跟踪等效信道的变化，等效信道估计(步骤S120)和数字预编码(步骤S130)应当在短时间内重复。
在波束跟踪分支中，最强波束方向周期性地更新。同时，使用等效信道估计的结果来测量等效信道的质量，并将其与预定的质量阈值进行比较。如果等效信道质量下降到低于阈值，则触发波束重新对准。如果在超过阈值次数的重新对准之后等效信道质量仍然低于该预定的质量阈值，则再次执行波束对准，其中BS和UE搜索所有波束方向以恢复连接。
以下，分别结合图3A-3B和图4对根据本发明的方案中的信道估计和波束跟踪过程进行描述。
信道估计
同一申请人的发明专利申请PCT/CN2014/079877(国际公开号WO/2015188385A1)中介绍了一种混合预编码技术，其中多天线处理包括两个阶段：模拟波束成形和数字预编码，其中模拟波束成形适合于信道的长期空间相关性矩阵，数字预编码适合于模拟波束成形之后的短期等效信道。在本文中将该申请全文引入于此以供参考。
在本发明中，信道估计也有两个阶段：空间相关性矩阵估计(如图2中的步骤S10)和等效信道估计(如图2中的步骤S110和步骤S120)。前者比后者的重复周期更长，因为空间相关性矩阵比等效信道改变地慢的多。
阶段1：空间相关性矩阵的估计
在该阶段，BS需要一个波束成形码本，表示为A(B)，其包括指向不同方向的波束成形向量作为列。每个UE也需要一个波束成形码本，表示为A(U)。A(B)和A(U)的结构取决于所采用的天线模式，这将在下面更详细描述。在本文中，为了简洁起见，假设所有UE的UE侧码本都是相同的。
图3A和3B分别示出了空间相关性矩阵估计的下行链路训练过程和上行链路训练过程的示意图。
在下行链路训练过程/周期中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本接收该下行导频信号。注意，UE侧接收码本A(U,R)必须被设计为酉矩阵。BS侧发送码本A(B,T)和UE侧接收码本A(U,R)又可以被进一步划分为D(B,T)和D(U,R)个子码本和(D(B,T)和D(U,R)将在下面描述)，得到：
下行链路训练过程被划分为D(B,T)个循环，每个循环包含D(U,R)个OFDM符号。在第i个循环的第j个OFDM符号中，BS使用用于该循环的相应的子码本来发送下行导频信号，UE k(k＝1…...K)使用用于该符号的相应的子码本来接收该下行导频信号。因此，UE k在第i个循环的第j个OFDM符号中通过第w个子载波接收到的下行导频信号可以表示为：
其中j＝1～D(U,R)，i＝1～D(B,T) (6)
其中，x(B)(w)是下行导频信号的序列，是加性高斯白噪声(AWGN)向量，Hk(w)是BS与UE k之间的等效信道矩阵(如公式(3)中所示)。
将UE k在D(B,T)个循环的D(U,R)个OFDM符号中接收的下行导频信号作为元素，得到UE k通过第w个子载波接收到的下行导频信号的总矩阵为：
然后UE根据该下行导频信号的总矩阵来估计UE侧空间相关性矩阵，如公式(8)所示(公式(8)背后的原理将在后面证明)：
相应的，在上行链路训练过程/周期中，UE k使用UE侧发送码本来发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收该上行导频信号。注意，BS侧接收码本A(B,R)必须被设计为酉矩阵。UE侧发送码本A(U,T)和BS侧接收码本A(B,R)又可以被进一步划分为D(U,T)和D(B,R)个子码本和(D(U,T)和D(B,R)的值将在下面讨论)：
与下行链路训练过程类似，上行链路训练过程被划分为D(U,T)个循环，每个循环包含D(B,R)个OFDM符号。在第j个循环的第i个OFDM符号中，UE使用用于该循环的相应的子码本来发送上行导频信号，BS使用用于该符号的相应的子码本来接收该上行导频信号。因此，考虑到所有循环中的所有OFDM符号，BS通过第w个子载波从第k个用户接收到的上行导频信号的总矩阵(w)为：
其中，
其中j＝1～D(U,R)，i＝1～D(B,T) (12)
其中，x(U)(w)是上行导频信号的序列，是加性高斯白噪声(AWGN)向量，Hk(w)是BS与UE k之间的等效信道矩阵(如公式(3)中所示)。
BS然后根据该上行导频信号的总矩阵来估计BS侧空间相关性矩阵，如公式(13)所示(公式(13)背后的原理将在下面证明)：
阶段2：等效信道的估计
在估计了空间相关性矩阵之后，BS和用户使用同一申请人的发明专利申请PCT/CN2014/079877(国际公开号WO/2015188385A1)中建议的算法来计算它们的模拟波束成形矩阵。设C(B)和分别是BS和UE k使用的模拟波束成形矩阵，则模拟波束成形之后两端的等效信道被估计为：
等效信道的估计是一个传统的多天线信道估计问题，可以使用传统的最小均方误差(MMSE)信道估计器来解决，在此省略其详细描述。
讨论
如前所述，MMW系统中的信道估计的主要挑战在于必须工作在非常低的SNR环境中。下面，解释本发明所建议的技术如何解决该问题。
首先看阶段1(空间相关性矩阵的估计)。在该阶段，本发明的方案估计的是物理信道的统计空间相关性矩阵，而不是物理信道本身。空间相关性矩阵通过在来自不同子载波的多个观察值上对(公式(8))或(公式(13))进行平均来计算。在这样的求平均操作之后，如果采样数足够大，AWGN的影响收敛到σ2I，并且可以如公式(8)和(13)中所示那样减去。这一效果将在下面更详细地描述。因此，即使在非常低的SNR环境中，只要观察采样值足够多，也能够得到空间相关性矩阵的相对精确的估计。
在阶段2(等效信道的估计)，等效信道的估计可以利用BS侧和UE侧执行的模拟波束成形。由于模拟波束成形能够提供某些波束成形增益，因此与物理信道相比，等效信道的链路质量显著提高，这保证了等效信道的可靠估计。
在说明书的最后部分还将使用仿真结果来表示所建议的技术在非常低SNR环境，例如-20dB环境中的效果。
波束跟踪
波束跟踪的目的是跟踪信道的变化，从而当当前波束成形矩阵过时时，BS和UE可以快速调整波束成形矩阵。图4示出了根据本发明的波束跟踪操作的流程图。如图4中所示，根据本发明的波束跟踪操作包括三个步骤：波束对准(步骤1)、波束方向跟踪(步骤2)和波束重新对准(步骤3)。下面一个一个地解释这三个步骤。
步骤1：波束对准
波束对准的目的是允许BS和UE能够对准它们的波束，从而可以在它们之间建立可靠的通信链路。利用混合预编码，波束对准使用模拟波束成形来实现。
在波束对准步骤，在BS和UE侧分别执行三个子步骤：空间相关性矩阵的估计、模拟波束成形矩阵的计算和最强波束方向的初始化。
空间相关性矩阵估计如上面结合信道估计过程所描述的(参见图2的步骤S10)。
之后，BS和UE使用空间相关性矩阵的估计值来计算它们的模拟波束成形矩阵(参见图2的步骤S110)。
可以使用同一申请人的发明专利申请PCT/CN2014/079877(国际公开号WO/2015188385A1)中建议的波束成形算法。然而，本发明并不局限于此，根据空间相关性矩阵来计算模拟波束成形矩阵的方法可以利用现有技术中已知的或未来开发的各种算法或方案。
使用在空间相关性矩阵估计期间接收的上行/下行导频信号，BS和UE可以根据对应的导频信号的平均功率来对它们的码本中的对应的波束方向进行排序，以实现最强波束方向的初始化。
具体的，在BS侧，A(B)中的向量(表示为)被重新排序为(其中k＝1～K)，以使得：
如果m＜n (15)
这里，如果则对于属于A(B)但不属于A(B,R)的向量，它们对应的平均导频功率假设为0。
然后BS选择并保持BS侧接收码本中的接收功率最强的前M(B)个波速方向对应的码字的索引所组成的BS侧最强索引集合
其中k＝1～K, (16)
类似地，UE侧的A(U)中的向量(表示为)被重新排序为(其中k＝1～K)，以使得
如果m＜n (17)
UE k选择并保持UE侧接收码本中与接收功率最强的M(U)个波束方向对应的码字的索引所组成的UE侧最强索引集合
步骤2：波束方向跟踪
步骤2例如可以参考图2的步骤S220。
在该步骤期间，BS(UE)周期性地发送导频信号以使得UE(BS)能够跟踪最强波束方向并且更新UE侧最强索引集合(BS侧最强索引集合)。出于波束方向跟踪的目的，BS侧或UE侧码本(A(B)或A(U))中的波束成形向量被分组为一个或多个BS侧簇或UE侧簇。簇被定义为相应的码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量。以波束成形向量作为中心向量的簇表示为其中上标“(x)”可以被替换为“(B)”(表示BS侧)或“(U)”(表示UE侧)。簇的大小可以调节以在跟踪准确性和开销之间获得折中。
波束方向跟踪过程也被划分为下行链路跟踪和上行链路跟踪。
在下行链路跟踪中，BS使用具有BS侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用以UE侧最强索引集合中每个波束成形向量为中心的UE侧簇()中的波束成形向量来接收该下行导频信号。UE然后找到该UE侧簇中的接收功率最强的M(U)个波束方向以更新(覆盖或替换)UE侧最强索引集合
在上行链路跟踪中，UE使用具有UE侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用以BS侧最强索引集合中的每个波束成形向量为中心的BS侧簇()中的波束成形向量来接收该上行导频信号。BS然后找到该BS侧簇中的接收功率最强的M(B)个波束方向以更新(覆盖或替换)BS侧最强索引集合
步骤3：波束重新对准
如果模拟波束成形矩阵和实际物理信道之间的失配变得足够大，则等效信道的链路质量将会严重下降。当链路质量降低到低于预定的质量阈值时(如图2中步骤S240判断为“是”时)，触发波束重新对准(参考图2中步骤S260)。波束重新对准的目的是调整模拟波束成形矩阵以匹配当前信道，使得链路质量可以保持在某个级别之上。
波束重新对准包括两个子步骤：更新空间相关性矩阵和使用更新的空间相关性矩阵重新计算模拟波束成形矩阵。使用与上面介绍的空间相关性矩阵估计相同的过程来更新空间相关性矩阵，不同之处仅在于BS和UE可以仅使用相应的最强索引集合对应的波束而不是使用所有波束来发送和接收导频信号，这是由于波束方向跟踪操作大大降低了训练开销。
具体地，在下行链路训练周期的每个循环中，BS可以使用具有BS侧最强索引集合中的索引的波束成形向量来发送下行导频信号，UE可以使用具有UE侧最强索引集合中的索引的波束成形向量来接收该下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来更新UE侧空间相关性矩阵。
在上行链路训练周期的每个循环中，UE可以使用具有UE侧最强索引集合中的索引的波束成形向量来发送上行导频信号，BS可以使用具有BS侧最强索引集合中的索引的波束成形向量来接收该上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来更新BS侧空间相关性矩阵。
接下来，根据更新后的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵重新计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵。
可以看出，本发明的方案相对于现有技术至少具有如下优点：
本发明的至少一个方面的方案解决了MMW中的混合预编码中的CSI获取和波束跟踪问题。
与基于码本的技术相比，本发明的至少一个方面的方案可以支持更加先进的多用户处理并且实现更高的复用增益。
本发明的至少一个方面的方案可以以非常低的SNR提供相对准确的CSI，其还能够快速跟踪信道变化以保持变化信道中的可靠连接。
仿真结果显示利用所建议的技术，混合预编码能够在低至-20dB的SNR环境中以非常低的训练开销实现良好的性能，如下所示。
实例：
在本发明的一个实例中，使用图1所示的混合预编码架构，其中L＝1。
在该实例中，BS和UE都采用图5中所示的混合预编码架构，其中移相器网络是一个全连接网络。图5示出了图1所示的混合预编码架构在L＝1时的特殊情况的示意图，表示移相器网络的最复杂的实现。假设两侧都使用单一平面天线(unitary planar antenna，UPA)阵列，并且N(B,h)(N(B,v))和N(U,h)(N(U,v))分别是BS和UE侧的水平(垂直)天线的数量。
信道估计
码本设计
在两端都使用UPA，可以将BS和UE的码本设计如下：
其中，
在公式(20)中，和被定义为：
其中，
其中n＝1～N(B,v) (22a)
其中n＝1～N(B,h) (22b)
其中，α(B,v)和α(B,h)分别是垂直和水平域上对传播波长归一化后的的天线间距。UE侧的码本类似地设计，除了将公式(19)～(22)中的上标“(B)”替换为“(U)”。
阶段1：空间相关性矩阵的估计
下行链路训练：
在下行链路训练过程中，设其中是从1:N(B,v)上的离散均匀分布提取的随机整数，是从1:N(B,h)上的离散均匀分布提取的随机整数。因此，A(B,T)是一个N(B)×(N(B,h)+N(B,v))矩阵。利用图5中所示的全连接移相器网络架构，BS处的不同RF通道可以使用A(B,T)中的不同波束成形向量来发送下行导频信号。为了避免来自不同RF通道的下行导频信号之间的干扰，即，避免具有不同波束成形向量的下行导频信号之间的干扰，不同的RF通道必须使用不同子载波来发送下行导频信号。设是BS处的第s个RF通道用来发送下行导频信号的子载波的索引集合，用表示的尺寸。最多，有min(NFFT/W(B),S(B))个RF通道可被允许同时发送下行导频信号，因此总共需要个循环来遍历A(B,T)中的所有波束成形向量。因此，将A(B,T)划分为D(B,T)个子载波，每个子矩阵用于一个循环。
在UE侧，设其中是从1:N(U,v)上的离散均匀分布提取的随机整数，是从1:N(U,h)上的离散均匀分布提取的随机整数。因此，A(U,R)是一个N(U)×(N(U,h)+N(U,v))矩阵。利用图5中所示的全连接移相器网络架构，UE侧的每个RF通道可以使用A(U,R)中的不同波束成形向量来接收下行导频信号，因此在一个OFDM符号中可以实现S(U)个波束成形向量，在每个循环中总共需要个OFDM符号来遍历A(U,R)中的所有波束成形向量。因此，将A(U,R)划分为D(U,R)个子载波，每个子矩阵用于一个OFDM符号。
在第i个循环的第j个OFDM符号，UE k通过第w个子载波接收的下行导频信号可以表示为：
其中x(w)是下行导频信号的序列，其第s个元素为
考虑所有D(B,T)个循环中的所有D(U,R)个OFDM符号，得到：
其中， 可以划分为两个部分，为：
其中，
然后UE k将水平和垂直域的空间相关性矩阵估计为：
公式(28)的原理如下证明。设
可以看出，
其中，
β(B)＝|B(B)|2 (32)
在公式(30)中，近似取值是由于观察采样值不足时算数平均值和集合平均值之间的差引起的。从公式(20)中可以知道A(U,h)是酉矩阵。将公式(30)代入(28a)，得到
与公式(30)类似，可以看出：
其中，
将公式(35)代入(28b)，得到(公式(20)中的A(U,v)是一个酉矩阵)：
从公式(34)和(37)可以看出，利用足够的观察采样值，使用公式(28)产生的估计值和足够接近和另一观察是：β(B)、γ(U,v)和γ(U,h)的值越大，将提高信号功率，从而更好地抵抗AWGN的影响。因此和的值可以小心选择以使得β(B)、γ(U,v)和γ(U,h)最大化。
上行链路训练
上行链路训练过程与上面介绍的下行链路训练过程类似，差别在于上标“(B)”和“(U)”互换，因此下面仅简单介绍上行链路训练的过程。
设其中是最强垂直(水平)波束的索引，其可以在下行链路训练中确定，是从1:N(B,v)(1:N(B,h))上的离散均匀分布提取的随机整数。设是UE处的第s个RF通道用来发送上行导频信号的子载波的索引集合，上行链路训练过程被划分为个循环，每个包含个OFDM符号。设在第j个循环的第i个OFDM符号中，BS通过第w个子载波从UE k接收的上行导频信号可以表示为：
其中，x(U)(w)是上行导频信号的序列，其第s个元素为：
考虑所有D(U,T)循环中的所有D(B,R)个OFDM符号，得到：
其中， 可以划分为：
其中
然后BS将水平和垂直域的空间相关性矩阵估计为：
可以看出，
其中，
β(U)＝|B(U)|2 (45)
注意，公式(20)中的A(B,h)和A(B,v)都是酉矩阵。将公式(44)代入公式(43)，得到
当有足够的观察采样值时，使用公式(43)产生的估计值和将足够接近和和的值应当小心选择以使得β(B)、γ(U,v)和γ(U,h)最大化以更好地抵抗AWGN的影响。
阶段2：等效信道的估计
在空间相关性矩阵估计之后，BS和UE计算用于数据传输的模拟波束成形矩阵。使用同一申请人的发明专利申请PCT/CN2014/079877(国际公开号WO/2015188385A1)中建议的算法来作为一个例子。在BS侧，使用所有K个UE的BS端空间相关性矩阵之和来计算模拟波束成形矩阵(表示为C(B))：
C(B)＝U(B)(:,1:S(B)) (51)
其中，U(B)是由通过SVD得到的R(B)的本征向量构成的矩阵：
R(B)＝U(B)Λ(B)(U(B))H (52)
其中
在UE侧，UE k的模拟波束成形矩阵(表示为其中k＝1～K)计算为：
其中
模拟波束成形之后两端的等效矩阵定义为：
等效信道的估计是一个传统的多天线信道估计问题，可以利用传统的MMSE信道估计器来解决，因此省略其细节。
等效信道受益于通过模拟波束成形提供的波束成形增益，因此与物理信道的链路质量相比，等效信道的链路质量显著提高，从而传统的信道估计算法能够实现相对好的准确性。
波束跟踪
步骤1：波束对准
在波束对准步骤，需要执行三个功能：空间相关性矩阵的估计、模拟波束成形矩阵的计算和最强波束方向的初始化。
上面在信道估计中已经介绍了空间相关性矩阵估计。之后，BS和UE使用空间相关性矩阵的估计值来计算它们的模拟波束成形矩阵。各种算法可以用于模拟波束成形。使用同一申请人的发明专利申请PCT/CN2014/079877(国际公开号WO/2015188385A1)中建议的算法，可以分别使用公式(51)和(54)产生BS侧和UE侧模拟波束成形矩阵。两端的最强波束方向可以使用空间相关性估计期间接收的导频信号来确定。使用公式(15)-(18)引入的符号，BS可以找到其与UE k之间的M(B)个最强波束方向，并将其索引保存在集合中。类似的，每个UE k找到M(U)个最强波束方向并将其索引保存在集合中。
M(B)和M(U)的值可以适当选择以在重新对准的准确性和训练开销之间取得折中。在一种优选实现中，M(B)＝M(U)＝2提供了性能和开销之间的最佳平衡。
步骤2：波束方向跟踪
在该步骤期间，BS(UE)周期性地发送导频以允许另一方跟踪最强波束方向并从而更新整个跟踪过程划分为下行链路跟踪和上行链路跟踪。
在下行链路跟踪中，BS使用中的波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用中的波束成形向量来接收该下行导频信号。在BS侧，每个RF通道使用不同的波束成形向量来发送下行导频信号并且需要个循环来遍历中的所有波束成形向量。在UE侧，每个RF通道使用不同的波束成形向量来接收该下行导频信号，在每个循环中需要个OFDM符号来遍历中的所有波束成形向量，其中C(U)是UE侧的簇大小。
使用中的第i个波束成形向量发送并且使用中的第j个波束成形向量接收的导频信号可以表示为：
其中i＝1～M(B)，j＝1～M(U)C(U) (57)
其中，是的第j列，上标“(x)”可以替换为“(U,R)”和“(B,T)”。UE将中的每个波束方向的平均接收功率测量为：
其中j＝1～M(U)C(U) (58)
并且找到M(U)个最强的以更新
在上行链路跟踪中，UE使用中的波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用中的波束成形向量来接收该上行导频信号。在UE侧，每个RF通道使用不同的波束成形向量来发送上行导频信号，总共需要个循环来遍历中的所有波束成形向量。在BS侧，每个RF通道使用不同的波束成形向量来接收该上行导频信号，并且每个循环中需要个OFDM符号来遍历中的所有波束成形向量，其中C(B)是BS侧的簇大小。使用中的第j个波束成形向量发送并且使用中的第i个波束成形向量接收的上行导频信号可以表示为：
其中j＝1～M(U)，i＝1～M(B)C(B) (59)
BS将中的每个波束方向的平均接收功率测量为：
其中i＝1～M(B)C(B) (60)
找到M(B)个最强的以更新
步骤3：波束重新对准
如上所述，空间相关性矩阵的估计在一个长的时间刻度上重复，从而模拟预编码矩阵长时间保持不变。随着信道变化，模拟预编码矩阵和信道之间的失配逐渐增加，使得等效信道的链路质量下降。当等效信道的链路质量降低到低于给定阈值时，需要波束重新对准来更新空间相关性矩阵和模拟预编码矩阵以保持链路质量的稳定。
重新对准操作包括两个子步骤：更新空间相关性矩阵和使用更新的空间相关性矩阵重新计算模拟波束成形矩阵。空间相关性矩阵的更新非常类似于前面介绍的空间相关性矩阵的估计，不同之处仅在于BS和UE仅使用几个最强的波束成形向量来发送和接收导频信号，例如那些具有或中的索引的导频信号。这样，训练开销可以极大地降低。
之后使用例如公式51和54基于更新的空间相关性矩阵的估计值来重新计算模拟波束成形矩阵。
仿真结果
下面，利用该实例中的设置，使用仿真结果来说明所建议的方案的性能。考虑具有NFFT＝2048个子载波的MIMO OFDM系统的下行传输。BS部署有以16*8平面阵列排列的N(B)＝128个天线，每个UE部署有以4*2平面阵列排列的N(U)＝8个天线，总共有K＝4个用户需要服务。在两端使用图1中所示的混合预编码架构，其中L＝1，其中BS端RF通道的数量被设置为S(B)＝16，UE端RF通道的数量被设置为S(U)＝2。BS和UE端维持的最强波束方向的数量被设置为M(B)＝M(U)＝2，BS和UE端的簇大小被分别设置为C(B)＝12和C(U)＝3。
使用参考文献[1]中提供的信道参数，计算MMW系统在500MHz带宽的28GHz载波频率的链路预算。发射功率被设置为30dBm，覆盖范围被设置为50m。可以看出，两端没有天线阵列提供的波束成形增益的情况下，60％以上用户将是非视距(NLOS)用户，它们的链路预算大约是-15dB。其他用户将是视距(LOS)用户，具有大于10dB的高得多的链路预算。因此，在仿真中，将SNR设置为-20dB到0dB。
在仿真中，首先执行波束对准，然后是每10ms重复一次波束方向跟踪和波束重新对准。所需要的训练开销在表1中列出，可以看出，波束对准需要15个OFDM符号，方向跟踪和波束重新对准仅占用5个OFDM符号。由于在通信开始执行波束对准，然后在非常大的时间周期后才重复(即只有波束重新对准失败时)，因此其开销可以忽略。在仿真中将方向跟踪和重新对准每10ms执行一次。对于500MHz带宽和2048个子载波，OFDM符号长度大约是3.7μs，因此波束跟踪的开销是每10ms仅仅18.5μs，即，小于0.2％。
图6示出了利用本发明的信道估计和跟踪技术进行混合预编码的平均总速率的示意图，其中总的时间周期为100ms，每10ms执行一次方向跟踪和重新对准。作为对比，还示出了在BS和UE端具有理想CSI的混合预编码的平均总速率，其作为所建议的技术的上限。可以看出，所建议的技术可以实现与理想CSI情况非常接近的性能，即使在非常低的-20dB的SNR下。结合图6和表1，在具有非常差的链路预算的MMW信道中，所建议的信道估计和波束跟踪算法可以以非常低的训练开销提供相对准确的CSI。
表1本发明的信道估计和跟踪算法的训练开销
图7示出了根据本发明的用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的系统700的示意图。注意，图7的系统中的各个模块是从功能或逻辑角度划分的，根据实际需要，一个模块可以实现在BS中或UE中，或者可以由BS和UE联合实现。
如图7中所示，系统700包括空间相关性矩阵估计模块710，其用于使得：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收该下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收该上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
在一种实现中，系统700还包括模拟波束成形模块720，其用于使得：分别根据UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵。
在一种实现中，系统700还包括等效信道估计模块730，其用于使得：根据UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵估计BS和UE之间的等效信道。
在一种实现中，系统700还包括波束方向初始化模块740，其用于使得：BS根据在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号的平均功率对BS侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持BS侧接收码本中与接收功率最强的M(B)个波束方向相对应的码字的索引所组成的BS侧最强索引集合UE根据在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号的平均功率对UE侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持UE侧接收码本中与接收功率最强的M(U)个波束方向相对应的码字的索引所组成的UE侧最强索引集合
在一种实现中，系统700还包括波束方向跟踪模块750，其用于使得：将UE侧接收码本分为一个或多个UE侧簇，其中每个UE侧簇包括UE侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；将BS侧接收码本分为一个或多个BS侧簇，其中每个BS侧簇包括BS侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；BS使用具有BS侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用以UE侧最强索引集合中每个波束成形向量为中心向量的UE侧簇中的波束成形向量来接收下行导频信号，并且找到UE侧簇中的接收功率最强的M(U)个波束方向以更新UE侧最强索引集合UE使用具有UE侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用以BS侧最强索引集合中每个波束成形向量为中心向量的BS侧簇中的波束成形向量来接收上行导频信号，并且找到BS侧簇中的接收功率最强的M(B)个波束方向以更新BS侧最强索引集合
在一种实现中，系统700还包括波束重新对准模块760，其用于：测量等效信道的质量；将等效信道的质量与预定的信道质量阈值进行比较；如果等效信道的质量低于预定的信道质量阈值，则更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵；并且根据更新后的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵重新计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵。
在一种实现中，波束重新对准模块760进一步用于使得：在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧最强索引集合中的波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用UE侧最强索引集合中的波束成形向量来接收下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来更新UE侧空间相关性矩阵；在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧最强索引集合中的波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用BS侧最强索引集合中的波束成形向量来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来更新BS侧空间相关性矩阵。
在一种实现中，波束重新对准模块760还用于使得：在更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵之前，确定之前执行的重新对准的次数是否小于或等于预定阈值次数，当确定之前执行的重新对准的次数小于或等于预定阈值次数时，更新UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵，或者当确定之前执行的重新对准的次数大于预定阈值次数时，重新运行空间相关性矩阵估计模块。
在一个或多个示例性设计中，可以用硬件、软件、固件或它们的任意组合来实现本申请所述的功能。如果用软件来实现，则可以将所述功能作为一个或多个指令或代码存储在计算机可读介质上，或者作为计算机可读介质上的一个或多个指令或代码来传输。计算机可读介质包括计算机存储介质和通信介质，其中通信介质包括有助于计算机程序从一个地方传递到另一个地方的任意介质。存储介质可以是通用或专用计算机可访问的任意可用介质。这种计算机可读介质可以包括，例如但不限于，RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光盘存储设备、磁盘存储设备或其它磁存储设备，或者可用于以通用或专用计算机或者通用或专用处理器可访问的指令或数据结构的形式来携带或存储希望的程序代码模块的任意其它介质。并且，任意连接也可以被称为是计算机可读介质。例如，如果软件是使用同轴电缆、光纤光缆、双绞线、数字用户线(DSL)或诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术来从网站、服务器或其它远程源传输的，那么同轴电缆、光纤光缆、双绞线、DSL或诸如红外线、无线电和微波之类的无线技术也包括在介质的定义中。
可以用通用处理器、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)或其它可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑、分立硬件组件或用于执行本文所述的功能的任意组合来实现或执行结合本公开所描述的各种示例性的逻辑块、模块和电路。通用处理器可以是微处理器，或者，处理器也可以是任何普通的处理器、控制器、微控制器或者状态机。处理器也可以实现为计算设备的组合，例如，DSP和微处理器的组合、多个微处理器、一个或多个微处理器与DSP内核的结合，或者任何其它此种结构。
本领域普通技术人员还应当理解，结合本申请的实施例描述的各种示例性的逻辑块、模块、电路和算法步骤可以实现成电子硬件、计算机软件或二者的组合。为了清楚地表示硬件和软件之间的这种可互换性，上文对各种示例性的部件、块、模块、电路和步骤均围绕其功能进行了一般性描述。至于这种功能是实现成硬件还是实现成软件，取决于特定的应用和施加在整个系统上的设计约束条件。本领域技术人员可以针对每种特定应用，以变通的方式实现所描述的功能，但是，这种实现决策不应解释为背离本发明的保护范围。
本公开的以上描述用于使本领域的任何普通技术人员能够实现或使用本发明。对于本领域普通技术人员来说，本公开的各种修改都是显而易见的，并且本文定义的一般性原理也可以在不脱离本发明的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此，本发明并不限于本文所述的实例和设计，而是与本文公开的原理和新颖性特性的最广范围相一致。
参考文献：
[1]Rappaport,G.R.MacCartney,M.K.Samimi,and S.Sun,“Widebandmillimeter-wave propagation measurements and channel models for futurewireless communication system design(invited)”,IEEE Trans.onCommuns.,vol.63,pp.3029-3056,2015.

Claims (16)

1.一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的方法，包括空间相关性矩阵估计步骤，其进一步包括：
在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；
在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
2.如权利要求1所述的方法，还包括模拟波束成形步骤，其进一步包括：
分别根据所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵。
3.如权利要求2所述的方法，还包括等效信道估计步骤，其进一步包括：
根据所述UE侧模拟波束成形矩阵和所述BS侧模拟波束成形矩阵估计BS和UE之间的等效信道。
4.如权利要求2所述的方法，还包括波束方向初始化步骤，其进一步包括：
BS根据在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号的平均功率对所述BS侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持所述BS侧接收码本中与接收功率最强的M(B)个波束方向相对应的码字的索引所组成的BS侧最强索引集合
UE根据在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号的平均功率对所述UE侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持所述UE侧接收码本中与接收功率最强的M(U)个波束方向相对应的码字的索引所组成的UE侧最强索引集合
5.如权利要求4所述的方法，还包括波束方向跟踪步骤，其进一步包括：
将所述UE侧接收码本分为一个或多个UE侧簇，其中每个UE侧簇包括所述UE侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；
将所述BS侧接收码本分为一个或多个BS侧簇，其中每个BS侧簇包括所述BS侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；
BS使用具有所述BS侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用以UE侧最强索引集合每个波束成形向量为中心向量的UE侧簇中的波束成形向量来接收所述下行导频信号，并且找到所述UE侧簇中的接收功率最强的M(U)个波束方向以更新所述UE侧最强索引集合
UE使用具有所述UE侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用以BS侧最强索引集合每个波束成形向量为中心向量的BS侧簇中的波束成形向量来接收所述上行导频信号，并且找到所述BS侧簇中的接收功率最强的M(B)个波束方向以更新所述BS侧最强索引集合
6.如权利要求3所述的方法，还包括波束重新对准过程，其进一步包括：
测量所述等效信道的质量；
将所述等效信道的质量与预定的信道质量阈值进行比较；
如果所述等效信道的质量低于所述预定的信道质量阈值，则更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵；并且
根据更新后的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵重新计算所述UE侧模拟波束成形矩阵和所述BS侧模拟波束成形矩阵。
7.如权利要求6所述的方法，其中更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵进一步包括：
在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用所述BS侧最强索引集合中的波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用所述UE侧最强索引集合中的波束成形向量来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来更新所述UE侧空间相关性矩阵；
在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用所述UE侧最强索引集合中的波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用所述BS侧最强索引集合中的波束成形向量来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来更新所述BS侧空间相关性矩阵。
8.如权利要求6所述的方法，还包括：
在更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵之前，确定之前执行的重新对准的次数是否小于或等于预定阈值次数，
当确定之前执行的重新对准的次数小于或等于所述预定阈值次数时，更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵，或者
当确定之前执行的重新对准的次数大于所述预定阈值次数时，重新执行所述空间相关性矩阵估计步骤。
9.一种用于MMW信道中的混合模拟/数字波束成形的信道估计的系统，包括空间相关性矩阵估计模块，其用于使得：
在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用BS侧发送码本发送下行导频信号，UE使用UE侧接收码本来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来估计UE侧空间相关性矩阵；
在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用UE侧发送码本发送上行导频信号，BS使用BS侧接收码本来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来估计BS侧空间相关性矩阵。
10.如权利要求9所述的系统，还包括模拟波束成形模块，其用于使得：
分别根据所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵计算UE侧模拟波束成形矩阵和BS侧模拟波束成形矩阵。
11.如权利要求10所述的系统，还包括等效信道估计模块，其用于使得：
根据所述UE侧模拟波束成形矩阵和所述BS侧模拟波束成形矩阵估计BS和UE之间的等效信道。
12.如权利要求10所述的系统，还包括波束方向初始化模块，其用于使得：
BS根据在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号的平均功率对所述BS侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持所述BS侧接收码本中与接收功率最强的M(B)个波束方向相对应的码字的索引所组成的BS侧最强索引集合
UE根据在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号的平均功率对所述UE侧接收码本中的每个码字对应的波束方向进行排序，选择并保持所述UE侧接收码本中与接收功率最强的M(U)个波束方向相对应的码字的索引所组成的UE侧最强索引集合
13.如权利要求12所述的系统，还包括波束方向跟踪步骤，其用于使得：
将所述UE侧接收码本分为一个或多个UE侧簇，其中每个UE侧簇包括所述UE侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；
将所述BS侧接收码本分为一个或多个BS侧簇，其中每个BS侧簇包括所述BS侧接收码本中围绕一个中心向量的一组波束成形向量；
BS使用具有所述BS侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用以UE侧最强索引集合中每个波束成形向量为中心向量的UE侧簇中的波束成形向量来接收所述下行导频信号，并且找到所述UE侧簇中的接收功率最强的M(U)个波束方向以更新所述UE侧最强索引集合
UE使用具有所述UE侧最强索引集合中的索引对应的所有波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用以BS侧最强索引集合中每个波束成形向量为中心向量的BS侧簇中的波束成形向量来接收所述上行导频信号，并且找到所述BS侧簇中的接收功率最强的M(B)个波束方向以更新所述BS侧最强索引集合
14.如权利要求11所述的系统，还包括波束重新对准过程，其用于使得：
测量所述等效信道的质量；
将所述等效信道的质量与预定的信道质量阈值进行比较；
如果所述等效信道的质量低于所述预定的信道质量阈值，则更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵；并且
根据更新后的UE侧空间相关性矩阵和BS侧空间相关性矩阵重新计算所述UE侧模拟波束成形矩阵和所述BS侧模拟波束成形矩阵。
15.如权利要求14所述的系统，其中所述波束重新对准模块进一步用于使得：
在下行链路训练周期的每个循环中，BS使用所述BS侧最强索引集合中的波束成形向量来发送下行导频信号，UE使用所述UE侧最强索引集合中的波束成形向量来接收所述下行导频信号，并且根据UE在下行链路训练周期的所有循环中接收的下行导频信号来更新所述UE侧空间相关性矩阵；
在上行链路训练周期的每个循环中，UE使用所述UE侧最强索引集合中的波束成形向量来发送上行导频信号，BS使用所述BS侧最强索引集合中的波束成形向量来接收所述上行导频信号，并且根据BS在上行链路训练周期的所有循环中接收的上行导频信号来更新所述BS侧空间相关性矩阵。
16.如权利要求14所述的系统，其中所述波束重新对准模块进一步用于使得：
在更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵之前，确定之前执行的重新对准的次数是否小于或等于预定阈值次数，
当确定之前执行的重新对准的次数小于或等于所述预定阈值次数时，更新所述UE侧空间相关性矩阵和所述BS侧空间相关性矩阵，或者
当确定之前执行的重新对准的次数大于所述预定阈值次数时，重新运行所述空间相关性矩阵估计模块。
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