CN107409104A - 从天线阵列变换及组合信号 - Google Patents

Abstract

本发明揭示一种通过天线阵列减少经输出以供处理的信号的数量的方法及天线阵列。所述方法包括：在多个天线元件处从至少一个用户设备接收信号；将所述信号变换到至少一个不同域以产生稀疏信号；组合至少一些所述信号以形成减少数量的信号；及将所述减少数量的稀疏信号输出到信号处理电路。

Description

从天线阵列变换及组合信号

技术领域

本发明涉及天线，且特定地说涉及天线阵列，例如多输入多输出天线。

背景技术

例如多输入多输出MIMO天线的天线阵列为人知晓且已用于无线通信系统内来改善网络节点(例如基站)与用户设备之间的通信中的数据处理量。

将明白的是，在无线电信道上在用户设备与网络节点之间传输的信号通常归因于(例如)在到达网络节点接收器之前的反射而经历许多传播路径。这些路径上携载的信号各自按不同时间、功率及相位到达接收器。类似地，MIMO内的多个天线元件将从相同源按略微不同的时间、功率及相位接收信号。

天线阵列内的天线元件物理分离，且假设所接收的信号并不紧密相关，已常规上解码到达此网络节点的信号的解码。

随着此类天线阵列的尺寸增加，信号处理及处理每一天线元件处所接收的信号所需的收发器的数量也变得较大。此外，随着天线元件数量增加，所需的收发器的数量增加，且此增加天线的一或多个降低性能中故障的可能性。另外，为了减少在不同天线元件处的信号之间的干扰，已常规上使用所述元件的昂贵绝缘材料及外壳来减少增加所接收信号之间的相关性的耦合。

期望提供具有改善的性能及减少的成本中的至少一者的天线阵列。

发明内容

本发明的第一方面提供对在天线阵列的多个元件处接收的信号执行的方法，所述方法包括：将所述信号变换到至少一个不同域以产生稀疏信号；将至少一些所述信号组合以形成减少数量的信号；及输出所述减少数量的稀疏信号。

本发明的发明者认识到，在天线阵列的每一天线元件处接收的所述信号并不彼此独立，而可经常相当紧密相关。此已常规上视为问题，然而，其认识到，如果经变换到另一域，那么此数据可为稀疏的且因而可能使用压缩感测技术来处理所述信号数据。能够使用压缩感测技术允许使用减少量的数据来找到对未确定系统的解决方案。此认识允许发明者组合且变换从所述天线元件接收的所述信号以产生接着可输出到处理电路的减少数量的稀疏信号，所述稀疏信号的稀疏性质使其适用于压缩感测技术而允许导出信道状态信息且根据此，从减少数量的输入信号确定原始信号。就此而言，稀疏信号是可通过简要发明内容表示的信号，其中所述信号的许多项或系数可为零。

通过输出较少信号以用于处理，可降低处理所述信号的处理单元的尺寸及功率需求。此外，还可减少所述处理单元之前的组件的数量且由此增加可靠性。由于较少数据推入光纤中，所述网络的容量也将增加。

关于域的所述变换，此可包含从时域到频域及/或角度域的变换。可使用用于组合在所述天线元件处接收的所述信号的电路来完成所述变换，所述电路经设计以考虑到可在所述天线元件其自身处发生的域变换。替代地，可对从所述所接收的射频信号导出的数字信号在收发器的下游完成所述组合及变换。在此情况中，所述变换及组合步骤可经配置使得随着系统中发生改变，可改变所述组合及变换以解决此类改变。

应注意，虽然已使用稀疏技术来减少现有无线系统中的硬件及RF链复杂度。举例而言，此已存在于能够检测频率信号中的超宽带带信号稀疏性的窄频带接收器的设计中。相似方法还已用于码维度(即，CDMA/耙式接收器架构)。

在MIMO的领域中，传统方法(例如MIMO及大规模MIMO中的最小平方(LS))假设丰富散射环境且对具有减少数量的收发器的高分辨率信号严格限制-使信道估计及数据检测性能以及硬件成本及复杂度得以妥协。

在一些实施例中，所述方法包括使用多个收发器转换所述信号的进一步步骤。

可使用收发器转换在所述天线阵列处所接收的信号。在变换且组合所述信号的所述步骤之后发生转换所述信号的所述步骤的情况下，比常规上天线阵列的情况将存在减少数量的信号发送到所述收发器且因此，所需收发器的所述数量减少。

在此领域中未在空间域中使用现有压缩感测技术来减少收发器的所述数量。实施例已通过使用压缩感测解决此以利用(空间上)稀疏散射环境来有效重建经传输的信号。

在一些实施例中，组合所述信号的所述至少一些信号的所述步骤及变换所述信号的所述步骤一起作为单个步骤而执行。

虽然组合及变换所述信号的所述步骤可以任一顺序作为单独步骤而执行，但在许多情况中，其作为单个步骤而执行，所述组合及所述变换一起执行。

在一些实施例中，在所述多个收发器处转换所述信号之前执行组合及变换所述信号的所述步骤。

在一些情况中，可当所述信号仍为模拟RF信号时执行所述信号的所述组合及变换，且可使用模拟电路执行所述组合及变换，所述模拟电路具有路径长度及提供所述变换以及所述组合的组合类型的选择。在转换所述信号之前执行组合及变换的所述步骤的情况下，需要减少数量的收发器，且因此，此布置在减少的硬件需求具有优点。

在其它实施例中，转换所述信号的所述步骤包括将所述信号转换为数字信号且在此步骤后执行所述组合及所述变换步骤。在此情况中，所需的收发器的所述数量将为较大的。在此情况中，对数字数据执行所述组合及变换步骤。

在任一情况中，其可包括将所述信号乘以变换矩阵，所述变换矩阵具有等于天线的所述数量的一个维度及等于稀疏信号的所述减少的数量的较小维度。

对数字信号执行且特定地说使用变换矩阵的所述组合及变换步骤的优点在于：此允许重新配置，使得在确定信道状态已改变(可能归因于新的用户设备的到达或用户设备的移动或收发器故障)的情况下，可更改所述变换矩阵，使得可选择不同信号组合来改善所述信道状态。由于使用可配置电路(例如变换矩阵)来数字地执行信号的所述变换及组合，调适所述系统来适应此类改变是直截了当的。

在一些实施例中，所述组合步骤包括以随机或半随机方式组合来自所述多个天线元件的信号，使得来自所述天线元件的所有天线元件或基本上所有天线元件的信号各对所述减少数量的稀疏信号贡献相似量。

为了提供可用于高质量信道状态估计的减少的信号，当来自每一天线元件的信号给定相似重要性或加权时是有利的。然而，在一些情形中，收发器可损失其功能性且因而无法考虑一个或两个天线元件。在此情况中，来自其它天线元件的所述信号的组合可考虑到此且可组合所述信号以产生仍可提供高质量信号估计的缩减信号集。关于贡献相似量，此可结合信道状态量测而确定，使得选择提供高质量信道状态的组合。

在一些实施例中，所述方法进一步包括处理所述减少数量的稀疏信号且结合经估计的信道状态信息以导出通过所述至少一个用户设备传输的信号。

可使用所述处理器其自身可导出的信道状态信息从这些稀疏信号导出通过所述用户设备传输的信号，如稍后描述。

在一些实施例中，所述方法包括针对来自至少一个用户设备在所述多个天线元件处接收的至少一个预定导频信号执行本发明的所述第一方面的所述方法的所述步骤；及使用基于压缩感测技术的重建算法来分析输出到所述处理器的所述减少数量的稀疏信号及所述预定导频信号以产生所述信道状态信息。

由于输出到所述处理器的所述信号的所述稀疏性质，基于压缩感测技术的重建算法可用来产生信道状态信息，其中已知在所述天线元件处接收的所述信号。一旦已导出此信道状态信息，此可用作模板，使得可使用此信道状态信息分析从所述天线阵列输出的进一步稀疏信号以导出产生其的所述用户设备信号。

在一些实施例中，所述方法进一步包括通过周期性地执行所述先前实施例中描述的所述步骤而周期性地产生更新的信道状态信息。

可使用预定导频信号来周期性地更新所述信道状态信息，且如此，随着情形改变，所述信道状态信息将反映此且可确定通过所述用户设备传输的信号的准确估计。

在一些实施例中，所述重建算法基于所述信号而估计传输所述信号的无线信道的组合效应及天线元件之间的耦合效应，使得所述耦合效应得以依据所述信道状态信息受到补偿。

从所述导频信号确定的所述信道状态信息可包含传输所述信号的所述无线信道的所述组合效应及在天线元件之间发生的所述耦合效应。如此，在所述信道状态信息中反映所述耦合效应，且因此，不需要如常规上情况般减少天线元件之间的耦合。此产生硬件节省，因为将不再需要先前用于隔离个别元件的任何绝缘材料及外壳。事实上，在一些情况中，所述天线元件之间的所述耦合可改善所述信道状态估计，因为其增加所述信号之间的所述相关性且因此增加所述变换信号的所述稀疏性，此可导致改善的重建算法。因此，存在既改善所述重建算法又减少所述天线阵列的成本的双重优点。

在一些实施例中，所述重建算法进一步估计从所述多个天线元件直到且包含所述收发器的元件中的缺陷效应，使得所述缺陷得以依据所述信道状态信息受到补偿。

所述重建算法还可估计所述天线的所述射频路径中的元件中的缺陷效应，且此又允许使用具有缺陷的较便宜组件而不减小通过所述天线阵列接收的信号的所述信号估计的准确度。

在一些实施例中，所述方法进一步包括响应于检测到所述信道状态信息的改变而修改所述变换及组合步骤中的至少一者。

在此信道状态信息的所述周期性更新中检测所述信道状态信息的改变的情况下且特定地说在此信道状态中存在劣化的情况下，可有利地修改所述组合及变换步骤，使得执行来自所述天线元件的所述信号的不同组合及变换。可从检测到输出信号确定此类改变的所述效应，而预定导频信号提供所述输入信号且可做出改变直到获得改善的信道状态为止。如此，在用户设备移动或收发器不再正确地运作的情况下，可将所述系统更新为考虑到此的且所述信号估计的所述质量可得以改善或至少不因这些效应过度降低。

本发明的第二方面提供一种计算机程序，其当通过计算机执行时可操作以控制所述计算机执行根据本发明的第一方面的方法。

本发明的第三方面提供一种天线阵列，其包括：多个天线元件，其经配置以从至少一个用户设备接收信号；多个收发器；变换逻辑，其可操作以将所述信号变换到至少一个不同域以产生稀疏信号；组合逻辑，其可操作以组合至少一些所述信号以形成减少数量的信号；及输出电路，其可操作以输出所述减少数量的稀疏信号。

在一些实施例中，所述天线阵列进一步包括信号处理电路，所述信号处理电路可操作以使用信道状态信息来处理所述减少数量的稀疏信号以导出通过所述至少一个用户设备传输的信号。

由于经传输到所述信号处理电路的所述减少数量的稀疏信号，可使用具有减小尺寸且具有减少的功率需求的信号处理电路。

在一些实施例中，所述信号处理电路可操作响应于在所述多个天线元件处接收的预定导频信号以使用基于压缩感测技术的重建算法来分析输出到所述处理器的所述减少数量的稀疏信号及所述预定导频信号以产生所述信道状态信息。

在一些实施例中，所述变换及组合逻辑经提供为单个单元，而在其它实施例中，其形成为不同逻辑单元。就此而言，所述逻辑可为软件或硬件电路。

在一些实施例中，所述变换及组合逻辑定位于所述天线元件与所述收发器之间使得所述多个收发器(例如数个收发器)包括对应于所述减少数量的信号的所述减少的数量。

在一些实施例中，所述天线元件经定位具有所述天线的中心操作频率的波长的超过0.75的间距。

由于所述信号的所述稀疏性质，可使用压缩感测技术，且因而可使用减小的感测频率。此可通过使用比常规上所提供相隔开更远的天线元件而反映。就此而言，常规上天线元件可具有波长的一半或更小的间距以便满足尼奎斯特(Nyquist)需求。

在所附独立权利要求及附属权利要求中陈述进一步特定及优选的方面。所述附属权利要求的特征可酌情与所述独立权利要求的特征组合，且为除在权利要求书中明确陈述外的组合。

在设备特征描述为可操作以提供功能的情况下，将明白的是，此包含提供所述功能或经调适或配置以提供所述功能的装置特征。

附图说明

现将参考附图进一步描述本发明的实施例，在图式中：

图1说明根据实施例的MIMO及相关联处理电路；

图2展示图1的实施例的替代实施例；

图3A展示对大规模MIMO阵列操作且连接到减少数量的收发器的RF变换矩阵；

图3B展示对经由收发器从大规模MIMO阵列输出的数字信号操作的变换矩阵；

图4示意性展示设置于能够利用稀疏性的结合角度延迟空间中的天线阵列的建模；

图5展示说明根据实施例的产生MIMO的信道状态信息的方法中的步骤的流程图；

图6展示说明根据实施例的从MIMO处的减少的稀疏输出信号导出输入信号的方法中的步骤的流程图；及

图7展示说明根据实施例的周期性更新MIMO的信道状态信息的方法中的步骤的流程图。

具体实施方式

在更详细讨论实施例之前，首先将提供概述。

实施例企图减少将处理的信号且(在一些情况中)收发器(即，所需硬件链)的数量，且因此天线阵列(例如MIMO系统，特定地说大规模MIMO系统)中的总体硬件复杂度及功率消耗，而不妥协此大规模MIMO系统的性能。

为了实现此，考虑使用稀疏技术来特征化大规模MIMO无线信道且实现子Nyquist空间取样且执行具有减少的收发器的信道估计，所述信道估计通常需要明显更多的天线及收发器。

焦点在于两者：用以减少总体复杂度的硬件设计；以及解码且重建信号的高分辨率估计的信号处理算法。

就此而言，发明者认识到，在例如MIMO的阵列中的多个天线元件处所接收的信号之间将存在很大相关性且此数据当变换到另一域(例如从时域到频域)时将提供稀疏数据集。甚至在存在比方程式更多的未知数的情况下，稀疏数据集可使用压缩感测技术来求解。因此，使用组合及变换来自不同天线元件的信号的技术，且此类产生减少数量的信号，所述信号是稀疏的且因此可使用压缩感测技术来分析。如此，将减少数量的信号数据提供到信号处理器，由于数据的稀疏性质，使用利用数据的稀疏性质的压缩感测处理技术，所述信号处理器仍可用于导出原始信号。

就此而言，为了能够导出原始信号，需要导出信号行进所沿着的信道的信道状态信息。使用已知导频信号作为输入信号且结合来自天线的经组合及变换信号分析此类输入信号而实现此。使用重建算法的压缩感测技术用来导出信道状态信息，在优选情况中，所述信道状态信息不仅反映从用户设备到天线的信号路径，而且反映天线元件之间的耦合及天线内的射频信号路径中的缺陷。此信道状态信息接着可用来从通过天线输出的减少的稀疏信号导出原始信号。在一些实施例中，周期性地更新信道状态信息及(在一些情况中)组合及变换逻辑以反映环境及天线其自身中的改变。

图1示意性展示根据实施例的多输入天线阵列10。在多个天线元件20处接收的射频信号在组合及变换逻辑30中组合且变换，且输出减少数量的稀疏信号。组合及变换逻辑以不同方式组合不同的所接收信号，但优选地，在每一天线元件处接收的信号将贡献于传输到收发器40的减少数量的信号中的至少一者。此逻辑可仅包括具有不同路径长度及不同组合元件的电路或其可经形成以镜像如在图3B中展示的变换矩阵。在此时组合所接收的模拟信号减少所需的收发器的数量，从而节省功率及硬件成本两者。

就此而言，在常规系统中，将针对每一天线元件需要收发器，而归因于组合及变换逻辑组合所接收的输入信号使得输出信号的数量小于从每一天线元件接收的输入信号的数量，需要更少的收发器。此外，此导致更少信号被发送到处理单元50，从而导致信号路径更少且处理容量需求减小。

图2展示多输入天线的替代实施例，其中变换及组合逻辑30在收发器40之后被布置。因此，在此情况中，针对每一天线元件存在收发器，且此类收发器将所接收的RF模拟信号转换为数字信号，接着通过变换及组合逻辑30处理所述数字信号。此逻辑可为电路，或其可为用于在发送减少数量的信号到CPU之前变换及组合信号的软件算法。就此来说，所述算法可采取既变换又组合信号的变换矩阵T的形式，如下文详细描述。变换矩阵可为单个矩阵T，或其可为两个矩阵，一个矩阵执行到另一域的变换且另一个矩阵执行组合步骤。图3A示意性展示对从多个收发器输出的数字信号进行操作的单个变换矩阵。所述矩阵变换且组合信号，由此将数字信号的数量从N减少到P。

图3B将此矩阵示意性展示为呈类似于图1的布置的布置的变换及组合逻辑，其中所述矩阵对RF信号进行操作且需要减少数量的收发器。

图4示意性展示利用稀疏性的联合角度-延迟空间中的建模天线阵列，且示意性展示针对每一用户k的信道H，如在下文中更详细解释。

在一个实施例中，提出P×N RF变换矩阵T，其对N个MIMO天线元件进行操作且将所述MIMO天线元件转换为P个RF信号路径，所述RF信号路径随后被降频转换为数字基带、被取样且被进行后处理以获得接收信号y的P×1向量，如在图3中展示。通常，N＞＞P，N≈4P。

变换矩阵T可视为将N个信号变换为P个信号的随机RF矩阵或馈线网络。物理RF减损(例如天线之间的耦合以及不同RF组件之间的振幅、频率及相位偏移)也使用减少的P个信号来解释且补偿。

随后，提出凭借利用联合角度-延迟域中的无线信道的稀疏性质的压缩感测工具使用P维信号来获得所接收信号的高分辨率估计。

无线信号的此高分辨率估计可用来获得高分辨率信道状态信息(CSI)或改善在具有减少的收发器的大规模MIMO阵列处的弱信号的接收。此设置还将有助于减少RF及数字链的总体能量消耗。

模型：

考虑大规模MIMO设置，其由通过频率选择及多路径环境从任意用户设备或小型基站的辐射且接收信号的个天线构成。为了简明起见，UE(用户设备)使用一个天线元件传输。使K为UE的数量且L为归因于各种多路径的延迟延展的其无线信道的顺序。为了简明及符号一致，堆叠大规模MIMO天线设置的行或列且将其表示为N×1向量。阵列几何结构可为任意的(即，线性、平面、非均匀等等)且包含于总体天线阵列响应中。

为符号简明起见，假设传输天线为全方位的，此在后续讨论中省略。无线信道顺序其中W为带宽且τ_max对应于最大时间延迟延展。归因于引入大规模MIMO设置的总体自由度为D＝NL。

为了特征化此冗余度，使用顺序L的N×1向量在结合角度延迟空间中表示离散时间时空无线信道：

其中A_R为针对到达角θ_r的接收器处的天线阵列响应。结合角度延迟空间的特征为空间取样无线信道的延迟延展版本的分辨率R。将天线阵列模型延伸到K个用户，使用N×KL矩阵表示总体无线信道：

其中

来自所有用户的针对任意数m在时刻t＝mT t∈[0,T)处的传输信号在MIMO阵列处接收且堆叠为N×1向量x[m]：

其中s^(k)[m]＝[s^(k)[m]，…s^(k)[m-L+1]]^T

且s^(k)[m]对应于在时刻t＝mT处的用户信号且为含有相加噪声的N×1向量。

设置：

为减少总体设置的硬件复杂度以及减少收发器的数量，提出引入P×N RF变换矩阵T，其对N个MIMO天线元件操作且将其转换为P个RF信号路径，其后续经降频转换为数字基带，经取样且后处理以获得接收信号y的P×1向量：

上述变换矩阵T可视为将信号从增加的维度变换为减少的维度的馈线网络。然而，其未经设计以产生如巴特勒(Butler)矩阵中的一组正交束或特定束。其为经设计以减少收发器数量同时利用散射环境的稀疏性获得在天线阵列处的信号的线性组合的随机矩阵。

实际上，当天线元件彼此紧密堆叠时，大的MIMO阵列将引入天线元件之间的明显耦合。耦合覆盖角度但非时间中的稀疏性，且为了简明起见可建模为对总体信道矩阵H操作的N×N块三对角矩阵M。在标准系统中，使天线元件绝缘且将其装入外壳中以便最小化表面波的传播且抑制耦合。因此在标准系统中，其可近似为单位矩阵：M_标准＝I。所有这些改变通常增加MIMO阵列的设计及制造成本。通过明确考虑总体表达式内的此耦合项且估计总体无线信道+耦合系数，缓解此问题。信号模型可包含耦合矩阵M写为

y[m]＝T[H_M]s[m]+z[m] H_M＝MH。

通过RF{.}表示的RF链经受缺陷、非线性及损失。通常，在现有系统中这些项必须经估计且校准，且其复杂度随N增加而增加。减损可建模为对变换矩阵T的输出操作的P×P对角矩阵R。

y[m]＝RT[H_M]s[m]+z[m]

为了减小硬件复杂度，避免独立估计这些组件。

方法-基于压缩感测CS的高分辨率信道估计：

当与减小维度的变换T组合使用时，期望本质上估计无线信道的组合效应H、耦合矩阵M及缺陷矩阵R。注意，不必个别估计每一项，且此类项的组合估计后续足以应用检测算法且估计来自预期用户的信号。为此目的，假设大规模MIMO阵列已知晓来自给定用户的导频信号且应用其以估计无线信道。

考虑从用户k传输且在观察间隔t∈[0,T)内观察到的导频信号离散样本s(k)[1]、……、s(k)[M]对应于导频序列。大规模MIMO阵列将来自所有K个用户的此类序列观察为

y[m]＝RT[H_M]s[m]+z[m]。

针对整个观察间隔堆叠这些信号导致

假设导频信号从i.i.d向量的随机集成获取且彼此无关。针对观察间隔M≥LK，S为具有完全行秩的扁胖矩阵。因此，存在S的有效伪反矩阵，且使用从右乘上述表达式且忽略此时的噪声项：

施加克洛涅克(Kronecker)积恒等式到上述表达式导致

通常在基于CS的设置中，稀疏信号于随机基础上投射，且所述信号从此随机投射重建。在上述表达式中，Φ可视为通常在基础跟踪或拉索重建或基于丹兹克(Dantzig)选择器的CS技术中可见的随机投射矩阵。

使得阈值。

替代地，其可用于与贪婪算法(例如正交匹配跟踪或在[8]中提及的类似算法)组合。为了简明起见，上述优化表示为(Φ，y，阈值＝∈)。

我们的大规模MIMO阵列及变换矩阵设置：TA_R可视为此随机变换(即，Φ＝T)，其对稀疏无线信道H操作。将剩余项插入上述表达式导致导频

使得 (3)

图5展示示意性说明用于产生多输入/多输出天线的信道状态信息的方法的步骤的流程图。在此实施例中，在天线元件处接收预定导频信号，且此类信号乘以P x N变换矩阵以产生P个输出信号，其中P小于N且如此，信号数量减少。此变换矩阵还变换信号的域，使得所产生的信号为稀疏的。分析输出及输入信号以产生信号的路径(其为无线信道)的组合效应、天线元件之间的耦合及射频组件中的缺陷的估计。由此针对每一信号信道产生且存储信道状态信息。

图6展示在多输入/多输出天线的处理电路处执行的方法的步骤，所述方法使用通过图5的方法确定的状态信息从在处理电路处接收的减少的稀疏输出信号重建输入信号。

接收来自N个天线元件的信号，且这些信号乘以P x N变换矩阵以产生P个输出稀疏信号。经存储的信道状态信息接着用来从P个稀疏输出信号产生输入信号。

图7展示用于周期性更新信道状态信息以便补偿围绕天线的环境的改变的方法的步骤。因此，在N个天线元件处周期性地接收预定的导频信号，且此类信号乘以变换矩阵以产生减少数量的稀疏输出信号。接着通过将P个输出信号与已知输入信号比较而考虑无线信道的组合效应、天线元件的耦合及无线电信道元件中的缺陷，且产生针对每一信号信道的信道状态信息。接着确定此信道状态信息是否与先前存储的信息非常不同。

就此而言，在一些情况中，问题不会是其是否不同而是信道状态是否恶化，使得优选的改变不触发变换矩阵的修改。如果改变视为明显(或明显恶化)，那么修改变换矩阵，且重复所述程序直到找到类似于先前接收的信道状态信息或比先前接收的信道状态信息更佳的信道状态信息为止。此时，更新的信道状态信息存储为经修改的变换矩阵。

周期性执行此程序，使得系统能够响应于环境及天线其自身的改变。就此而言，如果收发器中的一者(例如)发生故障或其性能劣化，那么变换矩阵的修改可允许补偿此且天线的性能可保持在与其先前的水平相似的水平处。

所属领域的技术人员将容易认识到，可通过编程计算机执行各种上文描述的方法的步骤。在本文中，一些实施例还意在涵盖程序存储装置(例如，数字数据存储媒体)，其为机器或计算机可读的且编码指令的机器可执行或计算机可执行的程序，其中所述指令执行所述上文描述的方法的一些或所有步骤。程序存储装置可为(例如)数字存储器、磁性存储媒体(例如磁盘及磁带)、硬盘或光学可读数字数据存储媒体。实施例还意在涵盖经编程以执行上述方法的所述步骤的计算机。

可通过使用专用硬件以及能够执行与适当软件相关联的软件的硬件提供在图中展示的各种元件的功能，其包含标记为“处理器”或“逻辑”的任何功能块。当通过处理器提供时，可通过单个专用处理器、通过单个共享处理器或通过多个个别处理器(可共享其中的一些)提供所述功能。此外，术语“处理器”或“控制器”或“逻辑”的明确使用不应被解释为仅指代能够执行软件的硬件，且可隐含地包含(不限于)数字信号处理器(“DSP”)硬件、网络处理器、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、用于存储软件的只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)及非易失性存储器。还可包含其它硬件(常规上及/或定制硬件)。类似地，在图中展示的任何开关仅是概念上的。可通过程序逻辑的操作、通过专用逻辑、通过程控及专用逻辑的交互或甚至手动执行其功能，如从内容背景更具体理解，实施者可选择特定技术。

所属领域的技术人员应明白的是，本文中的任何框图表示体现本发明的原理的说明性电路的概念图。类似地，将明白的是，任何流程表、流程图、状态变迁图、伪码及类似物表示各种程序，其基本上可表示于计算机可读媒体中且因此通过计算机或处理器执行，无论是否明确展示此计算机或处理器。

描述及图式仅说明本发明的原理。因此，将明白的是，所属领域的技术人员将能够设计各种布置，其虽然未在本文中明确描述或展示但体现本发明的原理且包含于其精神及范围内。此外，本文中陈述的所有实例原则上旨在仅表达教学目的以帮助阅读者理解本发明的原理及由发明者贡献的概念以增进所述技术，且应被解释为不限于此类具体陈述的实例及条件。此外，陈述本发明的原理、方面及实施例以及其特定实例的本文中所有陈述意在涵盖其等效物。

Claims (15)

1.一种对在天线阵列的多个元件处接收的信号执行的方法，其包括：

将所述信号变换到至少一个不同域以产生稀疏信号；

组合至少一些所述信号以形成减少数量的信号；及

输出所述减少数量的稀疏信号。

2.根据权利要求1所述的方法，其包括使用多个收发器转换所述信号的进一步步骤。

3.根据权利要求2所述的方法，其中在所述多个收发器处转换所述信号之前将组合及变换所述信号的所述步骤一起作为单个步骤执行。

4.根据任何前述权利要求所述的方法，其中所述组合及变换步骤执行为单个步骤且包括将所述信号乘以变换矩阵，所述变换矩阵具有等于天线的所述数量的一个维度及等于稀疏信号的所述减少的数量的较小维度。

5.根据任何前述权利要求所述的方法，其中所述组合步骤包括以随机或半随机方式组合来自所述多个天线元件的信号，使得来自所述天线元件的所有天线元件或除一个或两个天线元件外的所有天线元件的信号各自对所述减少数量的稀疏信号贡献相似量。

6.根据任何前述权利要求所述的方法，其进一步包括

结合经估计的信道状态信息而处理所述减少数量的稀疏信号以导出通过所述至少一个用户设备传输的信号。

7.根据权利要求6所述的方法，其包括

针对来自至少一个用户设备在所述多个天线元件处接收的至少一个预定导频信号，执行根据权利要求1到6中任一权利要求的所述方法的所述步骤；及

使用基于压缩感测技术的重建算法来分析输出到所述处理器的所述减少数量的稀疏信号及所述预定导频信号以产生所述信道状态信息。

8.根据权利要求7所述的方法，其包括通过周期性执行根据权利要求7所述的所述步骤而周期性地产生更新的信道状态信息。

9.根据权利要求7或8中任一权利要求所述的方法，其中所述重建算法基于所述信号而估计传输所述信号的无线信道的组合效应及天线元件之间的耦合效应，使得所述耦合效应得以依据所述信道状态信息受到补偿。

10.根据权利要求2及权利要求8或9所述的方法，其中所述重建算法进一步估计从所述多个天线元件直到且包含所述收发器的元件中的缺陷效应，使得所述缺陷得以依据所述信道状态信息受到补偿。

11.根据权利要求8到10中任一权利要求所述的方法，其包括响应于检测所述信道状态信息的改变而修改所述变换及组合步骤中的至少一者。

12.一种计算机程序，其在由计算机执行时可操作以控制所述计算机执行根据权利要求1到11中任一权利要求所述的方法。

13.一种天线阵列，其包括：

多个天线元件，其经配置以从至少一个用户设备接收信号；

多个收发器；

变换逻辑，其可操作以将所述信号变换到至少一个不同域以产生稀疏信号；

组合逻辑，其可操作以组合至少一些所述信号以形成减少数量的信号；及

输出电路，其可操作以输出所述减少数量的稀疏信号。

14.根据权利要求13所述的天线阵列，且其进一步包括信号处理电路，所述信号处理电路可操作以使用信道状态信息来处理所述减少数量的稀疏信号以导出通过所述至少一个用户设备传输的信号。

15.根据权利要求13或14所述的天线阵列，其中所述信号处理电路可操作以响应于在所述多个天线元件处接收的预定导频信号而使用基于压缩感测技术的重建算法来分析输出到所述处理器的所述减少数量的稀疏信号及所述预定导频信号以产生所述信道状态信息。