CN108123741B - 基于重叠子阵列(osa)的波束赋形方法和设备 - Google Patents

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Abstract

本公开提供了一种基于OSA架构的混合波束赋形方法和设备。该方法包括：获取第二下行链路复合信道矩阵；基于所述第二下行链路复合信道矩阵确定第一下行链路波束赋形矩阵；使用所述第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形；以及将波束赋形后的下行参考信号发送给UE。在该OSA架构中，基站和/或该UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。

Description

基于重叠子阵列(OSA)的波束赋形方法和设备
技术领域
本公开涉及无线通信领域，更具体地，涉及一种基于OSA的波束赋形方法和设备。
背景技术
毫米波(Millimeter Wave，MMW)频带的大规模多输入多输出(Multiple InputMultiple Output，MIMO)由于其能够大大利用高自由度(如阵列增益、复用增益、干扰降低能力等)而被考虑作为未来的5G通信的一种非常有前景的候选方案。实现这些优点的一个关键因素是实现有效且健壮的波束赋形技术。在MMW频率，大量天线可以封装为一个尺寸小的多的阵列。不仅利用基站侧的波束赋形，而且利用UE侧的波束赋形，大的阵列能够提供有效的阵列增益以克服高的传输损耗。大规模MIMO还可以利用波束赋形来支持多流传输并且从而实现高的系统吞吐量。由于全数字方案对于大规模MIMO来说过于复杂，因此混合波束赋形成为一种非常有前景的处理这种复杂性的方向。应用混合波束赋形架构的根本概念在于在采样之前在射频(RF)域中实现成本节约的可变移相器，从而可以在基带数字地执行降维信号处理方案。
发明内容
当前，对于混合波束赋形已经建议了两种架构，即全连接架构和非重叠子阵列(Non-Overlapped Sub-Array，NOSA)架构。对于前者，所需的移相器的数目相当大，从而使得复杂度较高且功耗较大。对于后者，虽然所需的移相器的数目减小，但是由于模拟波束赋形仅仅利用了具有较少天线的子阵列，因此天线阵列增益降低。
为此，本公开提供了一种能够实现高的阵列增益同时保持较低的复杂度的基于重叠子阵列(Overlapped Sub-Array，OSA)的混合波束赋形方案。
根据本公开的一个方面，提供了一种基于OSA架构的混合波束赋形方法和设备。该方法包括：获取第二下行链路复合信道矩阵；基于所述第二下行链路复合信道矩阵确定第一下行链路波束赋形矩阵；使用所述第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形；以及将波束赋形后的下行参考信号发送给UE，在该OSA架构中，基站和/或该UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
根据本公开的另一个方面，提供了一种基于OSA架构的混合波束赋形方法。该方法包括：从基站接收使用第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号；基于所述波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵；以及基于所述第一下行链路复合信道矩阵确定第二下行链路波束赋形矩阵，在该OSA架构中，该基站和/或UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
根据本公开的又一个方面，提供了一种基于OSA架构的混合波束赋形设备。该设备包括：控制器，其被配置为：获取第二下行链路复合信道矩阵；基于所述第二下行链路复合信道矩阵确定第一下行链路波束赋形矩阵；使用所述第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形；以及将波束赋形后的下行参考信号发送给UE，在该OSA架构中，基站和/或该UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
根据本公开的再一个方面，提供了一种基于OSA架构的混合波束赋形设备。该设备包括：控制器，其被配置为：从基站接收使用第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号；基于所述波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵；以及基于所述第一下行链路复合信道矩阵确定第二下行链路波束赋形矩阵，在该OSA架构中，该基站和/或UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
与NOSA架构相比，本公开的基于OSA架构的混合波束赋形方案能够获得更高的阵列增益；此外，与全连接架构相比，本公开的基于OSA的混合波束赋形方案由于用于模拟波束转换所需的移相器的数量降低而具有更低的复杂度。尤其是，本公开的基于OSA架构的混合波束赋形方案能够被概括为包括全连接和NOSA这两种情况。
附图说明
通过参考下列附图所给出的本公开的具体实施方式的描述，将更好地理解本公开，并且本公开的其他目的、细节、特点和优点将变得更加显而易见，其中：
图1示出了具有混合波束赋形架构的多用户MIMO系统的结构方框图；
图2A示出了一种全连接的已有的混合波束赋形架构的示意图；
图2B示出了一种基于NOSA的已有的混合波束赋形架构的示意图；
图3示出了根据本公开的一种基于OSA的混合波束赋形架构的示例图；
图4A示出了根据本公开的OSA架构的一种子阵列配置的示意图；
图4B示出了根据本公开的OSA架构的另一种子阵列配置的示意图；
图5示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形方法的流程图；
图6示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形装置的方框图；
图7示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形装置的方框图；
图8示出了适合实现本公开的实施例的设备的方框图；
图9示出了根据本公开的方案在全连接、NOSA以及具有不同重叠配置的OSA架构下的吞吐量性能的示意图；以及
图10示出了在所需RF移相器数目相同的情况下各种OSA架构的吞吐量性能和复杂性的示意图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开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公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整的传达给本领域的技术人员。
本文所使用的术语“基站”(BS)可以表示节点B(NodeB或者NB)、演进节点B(eNodeB或者eNB)、远程无线电单元(RRU)、射频头(RH)、远程无线电头端(RRH)、中继器、或者诸如微微基站、毫微微基站等的低功率节点等等。
本文所使用的术语“用户设备”(UE)是指能够与基站之间或者彼此之间进行无线通信的任何终端设备。作为示例，“用户设备”(UE)可以包括移动终端(MT)、订户台(SS)、便携式订户台(PSS)、移动台(MS)或者接入终端(AT)，以及车载的上述设备。
图1示出了具有混合波束赋形架构的多用户MIMO(MU-MIMO)系统10的结构方框图。如图1中所示，MU-MIMO系统10包括基站100和由基站100进行服务的多个UE 200(200-1、……、200K)。在总发射功率和RF波束赋形器的恒包络的约束条件下，基站100侧和UE 200侧的波束赋形设计都被分为两级，即数字基带部分和模拟射频(RF)部分。这里，使用模拟预编码器/组合器技术的目的在于使得等效阵列增益最大化，而使用数字预编码器/解码器处理的目的是抑制干扰并且获得空间复用增益。
如图1中所示，基站100包括数字基带波束赋形器110、RF链120、模拟射频(RF)波束赋形器130和天线140。基带波束赋形器110接收针对多个用户(如K个)的多个数据流S1、……、SK，将进行基带赋形处理后的数据流通过NT个RF链120传送给RF波束赋形器130，并且通过MT个天线140发射，其中对于混合架构来说NT<MT。
类似的，UE 200包括天线210、模拟RF波束赋形器220、RF链230和数字基带波束赋形器240。其中，以第k个UE 200-k(k＝1,…,K)为例，Mrk个天线210将接收到的数据流传送给RF波束赋形器220进行RF波束赋形处理，RF波束赋形处理后的数据流通过Nrk个RF链230传送给基带波束赋形器240进行基带波束赋形处理，其中对于混合架构来说Nrk<Mrk。
对于大规模MIMO系统已经建议了两种已有的阵列架构，即全连接架构和基于NOSA的架构。
图2A示出了一种全连接的已有的混合波束赋形架构的示意图。如图2A中所示，在全连接架构中，以基站100侧为例，每个RF链120与所有天线140相连，模拟波束赋形总共需要NTMT个移相器150。可以看出，这种全连接架构所需的移相器的数目相当大，尤其是当有大量天线时，而移相器是天线中功耗最大的射频(RF)组件。
A.Alkhateeb,G.Leus and R.W Heath,"Limited feedback hybrid precodingfor multi-user millimeter wave systems",IEEE Transactions on WirelessCommunications,VOL.14,NO.11,Nov.2015和W.Ni and X.Dong,"Hybrid BlockDiagonalization for Massive Multiuser MIMO Systems",IEEE Transactions onCommunications,Jan.2016是这种全连接架构的两个研究实例。在前一实例中，作者开发了一种利用有限反馈的两步的MU混合预编码算法，假设基站侧的混合架构而UE侧仅使用多个天线的模拟组合；在后一实例中，建议了一种全连接架构下使用MU-MIMO的反馈的基于等增益传输(Equal Gain Transmission，EGT)的混合预编码器，其中对于基站和UE都使用混合结构，但是该方案需要基站侧的RF链的数目与所有UE侧的RF链的总数相同，而在实际中，由于所调度的UE的数目不同，这种维度限制不能总是满足。迄今为止，还没有能够应用于任何阵列架构的用于MU-MIMO的统一混合波束赋形方案。
图2B示出了一种基于NOSA的已有的混合波束赋形架构的示意图。如图2B中所示，在基于NOSA的架构中，以基站100侧为例，每个RF链120仅与所有天线140的一个子阵列相连，并且各个子阵列是连续的(即非重叠的)。因此，模拟波束赋形只需要MT个移相器150。对于这种NOSA架构，所需的移相器的数量降低，但是其代价是阵列增益降低，因为对于模拟波束赋形来说仅利用了具有较少天线的子阵列。在MMW通信中，总是希望获得更大的天线增益，并且由于高的传输损耗，也应当保证高的天线增益。
R.A.Stirling-Gallacher and M.S.Rahman,“Linear MU-MIMO precodingalgorithms for a millimeter wave communication system using hybrid beam-forming,”in IEEE International Conference on Communications(ICC),2014,pp.5449–5454和X.Zhu,Z.Wang,L.Dai,and Q.Wang,“Adaptive hybrid precoding formultiuser Massive MIMO,”IEEE Communications Letters,vol.20,no.4,pp.776–779,2016是这种NOSA架构的两个研究实例。然而，前一实例仅关注于基带预编码技术，但是并未明确讨论RF波束赋形设计；而后一实例中考虑的场景局限于每个UE具有单个天线的MU系统。
图3示出了根据本公开的一种基于OSA的混合波束赋形架构的示例图。如图3中所示，以基站100侧为例，所有天线140组成的阵列被划分为多个子阵列160，每个子阵列160中的天线140连接到一个RF链120。与图2B所示的NOSA架构的不同之处在于，每个子阵列160中的天线允许与其他子阵列(例如其相邻子阵列)中的天线重叠，如图3中所示。由于重叠区域中的这些天线可以连接到更多RF链，因此需要的移相器的数目为NTMS，其中MS是每个子阵列160中的天线的数目。因此，对于相同数目(NT)的天线140，根据本公开的OSA架构比NOSA架构提供的阵列增益更高，并且比全连接阵列需要的移相器的数目更少。
图4A示出了根据本公开的OSA架构的一种子阵列配置的示意图。在如图4A中所示的子阵列配置中，天线阵列是包括64个天线140和4个RF链120的矩形阵列，并且64个天线140以8*8的矩形阵列，每个子阵列160包括8*5个天线140，并且两个相邻子阵列160之间的位移(或距离)为8*1＝8。
图4B示出了根据本公开的OSA架构的另一种子阵列配置的示意图。在如图4B中所示的子阵列配置中，天线阵列是包括64个天线140和4个RF链120的矩形阵列，并且64个天线140是4*16的矩形阵列，每个子阵列160包括4*10个天线140，并且两个相邻子阵列160之间的位移是4*2＝8。图4A和4B中所示的这两种类型的子阵列配置可以考虑用于不同应用和需求。
可以看出，对于相同数目的天线和RF链，与NOSA情况相比，OSA架构能够产生更高的天线增益，而与全连接情况相比，OSA架构的复杂度低，因为模拟波束赋形所需的移相器的数目减少。
如图1中所示，第k个UE 200-k处组合得到的信号yk可以表示为：
yk＝＝WBB (k)HWRF (k)HHkFRFFBBs+ WBB (k)HWRF (k)Hnk， (1)
其中，s是包含
Figure BDA0001167260680000071
个数据流的发射信号向量，FRF和FBB分别是模拟RF波束赋形器130和数字基带波束赋形器110的波束赋形矩阵(预编码矩阵)，nk表示第k个接收信号上的方差为n0的高斯加性白噪声，
Figure BDA0001167260680000081
和
Figure BDA0001167260680000082
分别是UE 200-k的模拟RF波束赋形器220和数字基带波束赋形器240的波束赋形矩阵，第k个UE 200-k的MMW信道矩阵Hk通过集群模型来表征。
由于数字基带波束赋形器110和240可以利用考虑了功率分配的块对角化(BlockDiagonalization，BD)技术，因此整个下行链路波束赋形设计主要取决于模拟波束赋形器的设计。本文中主要讨论模拟RF波束赋形器130和220的波束赋形矩阵FRF和
Figure BDA0001167260680000083
的设计，其中FRF和
Figure BDA0001167260680000084
分别是下行链路方向上的基站侧发送模拟波束赋形矩阵和UE侧接收模拟波束赋形矩阵，在本文中也分别将其称为第一下行链路波束赋形矩阵和第二下行链路波束赋形矩阵。
以基站100侧为例，对于不同的阵列架构，第一下行链路波束赋形矩阵FRF的结构不同，可以定义为：
Figure BDA0001167260680000085
其中ΔMS表示相邻子阵列160之间的距离(或位移)，●表示子阵列元素。对于可允许重叠的子阵列架构设计，第一下行链路波束赋形矩阵FRF包含位移为0的向量。然而，第一下行链路波束赋形矩阵FRF的这种表示同样适用于全连接情况和NOSA情况。例如，如果ΔMS＝0，MT＝MS，则第一下行链路波束赋形矩阵FRF指示全连接情况。如果ΔMS＝MS＝MT/NT，则第一下行链路波束赋形矩阵FRF指示NOSA情况。即，第一下行链路波束赋形矩阵FRF不包含0或者变为块对角化的。
对于UE 200-k，等效阵列增益可以理解为等效信道
Figure BDA0001167260680000086
的增益，其与RF链级处的接收信噪比成正比。因此，第一和第二下行链路波束赋形矩阵FRF和
Figure BDA0001167260680000087
的优化问题可以表示为：
Figure BDA0001167260680000091
其中，||·||F表示Frobenius范数操作，
Figure BDA0001167260680000092
和
Figure BDA0001167260680000093
分别是大小为NT和
Figure BDA0001167260680000094
的单位矩阵。其中，FRF和
Figure BDA0001167260680000095
应当联合设计以使得等效阵列增益最大化。
第一下行链路波束赋形矩阵FRF应当对于所有UE都是公共的。根据线性代数的知识，对下行链路波束赋形设计可以应用广义低秩逼近(Generalized Low RankApproximation of Matrices，GLRAM)算法。在总发射功率和RF波束赋形器为恒包络的约束条件下，上面的等式(2)可以等价地改写为：
Figure BDA0001167260680000096
和
Figure BDA0001167260680000097
其中，
Figure BDA0001167260680000098
可以称为第二下行链路复合信道矩阵，
Figure BDA0001167260680000099
可以称为第k个UE 200-k处的第一下行链路复合信道矩阵。
因此，FRF和
Figure BDA00011672606800000910
的联合优化可以通过迭代更新FRF和
Figure BDA00011672606800000911
以使得等效阵列增益最大化。
图5示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形方法500的流程图。在根据本公开的混合波束赋形方法中，重点是如何确定模拟波束赋形器130和220的波束赋形矩阵FRF和
Figure BDA00011672606800000912
这将在下面结合图1和图5进行讨论。
首先，在510，在每个UE 200处，对第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA00011672606800000913
进行初始化：
Figure BDA0001167260680000101
接下来，在520，UE 200向基站100反馈与第二下行链路复合信道矩阵P有关的信息。
在一种基于时分双工(TDD)的实现中，UE 200可以利用信道互异性，将第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000102
作为上行发射波束赋形矩阵，对上行参考信号进行波束赋形，并在520将波束赋形后的上行参考信号发送给基站100。
在另一种基于频分双工(FDD)的实现中，UE 200可以利用510所得到的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000103
来接收来自基站100的下行参考信号，根据该下行参考信号估计第二下行链路复合信道矩阵P，并在520将与所估计的第二下行链路复合信道矩阵P有关的信息发送给基站100。这里，UE 200向基站100的反馈可以是基于长期信道信息(如协方差矩阵(covariance matrix))得到的特征向量及特征值，也可以是UE 200通过第二下行链路复合信道矩阵P计算第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000104
所对应的码本指数(index)。
在530，基站100根据520处从UE 200得到的与第二下行链路复合信道矩阵P有关的信息来获取第二下行链路复合信道矩阵P。
例如，在上述基于TDD的实现中，基站100从UE 200接收使用第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000105
进行波束赋形后的上行参考信号，并且利用该上行参考信号来估计第二下行链路复合信道矩阵P。更具体地，基站100利用该上行参考信号来估计
Figure BDA0001167260680000106
并根据互易性得到第二下行链路复合信道矩阵P。
另一方面，在上述基于FDD的实现中，基站100直接根据从UE200接收的与所估计的第二下行链路复合信道矩阵P有关的信息来确定第二下行链路复合信道矩阵P。
在获取了第二下行链路复合信道矩阵P之后，步骤530还包括：基站100基于所获取的第二下行链路复合信道矩阵P来确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF。
在一种实现中，通过对所获取的第二下行链路复合信道矩阵P进行奇异值分解(Singular Value Decomposition，SVD)来获取第二下行链路复合信道矩阵P的所有特征值，选择其中最大的NT个特征值，并且获取与最大的NT个特征值相对应的NT个特征向量作为第一下行链路波束赋形矩阵FRF，FRF(i)＝UP(：，1：NT)。
在另一种实现中，考虑到在OSA架构中第一下行链路波束赋形矩阵FRF中可能包含较多的0元素，因此可以不用传统的特征值求解而使用由本文中设计的适用于稀疏矩阵的称为贪婪截断功率(Greedy Truncated Power，GTP))的算法来获取第一下行链路波束赋形矩阵FRF。GTP算法的核心是使用用于截断的掩码向量，基于第二下行链路复合信道矩阵来确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF。
具体地，对于FRF中的fn，n＝1，...，NT的序列恢复，使用如下面表1中所示的算法流程。在表1中，⊙表示Hadamard乘积，
Figure BDA0001167260680000111
是任意小的数，第n个索引集合
Figure BDA0001167260680000112
表示1+(n-1)ΔMs：Ms+(n-1)ΔMs的范围，其补集
Figure BDA0001167260680000113
符合
Figure BDA0001167260680000114
其中u是1：MT的全局索引集合。掩码向量xn用于截断，定义为：
Figure BDA0001167260680000115
表1 GTP算法
Figure BDA0001167260680000116
在基站100确定了第一下行链路波束赋形矩阵FRF之后，步骤530还包括：基站100使用该第一下行链路波束赋形矩阵FRF对下行参考信号进行波束赋形。
接下来，在540，基站100将波束赋形后的下行参考信号发送给所有UE 200。
在550，每个UE 200-k基于接收到的波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵Qk，并且基于第一下行链路复合信道矩阵Qk确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000121
具体地，UE 200-k基于接收到的波束赋形后的下行参考信号来估计第一下行链路复合信道矩阵Qk的协方差，从而估计该第一下行链路复合信道矩阵Qk。
这里，基于第一下行链路复合信道矩阵Qk确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000122
的方法与上述基于第二下行链路复合信道矩阵P确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF的方法类似。具体的，在利用SVD的方案中，通过对所获取的第一下行链路复合信道矩阵Qk进行SVD来获取第一下行链路复合信道矩阵Qk的所有特征值，选择其中最大的
Figure BDA00011672606800001213
个特征值，并且获取与最大的
Figure BDA00011672606800001212
个特征值相对应的
Figure BDA00011672606800001211
个特征向量作为第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000123
Figure BDA0001167260680000124
其中
Figure BDA0001167260680000125
是第k个UE 200-k处的RF链的数目。在利用GTP的方案中，基于第一下行链路复合信道矩阵Qk和用于截断的掩码向量来确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000126
与步骤510中初始化的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000127
相比，步骤550中所确定的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000128
显然是更新后的波束赋形矩阵。
接下来，重复520-550。例如，在步骤550之后还可以包括步骤560，其中UE 200使用更新后的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000129
对上行参考信号进行波束赋形，并将其发送给基站100使得基站100能够根据该更新后的波束赋形的上行参考信号获取更新的第二下行链路复合信道矩阵P(TDD系统)，或者UE 200使用更新后的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA00011672606800001210
计算更新后的第二下行链路复合信道P并将其发送给基站100。
此外，方法500还可以包括终止步骤。在一种实现中，方法500可以包括步骤530之后的560，其中基站100确定等效信道
Figure BDA0001167260680000131
是否满足预定条件。或者，方法500可以包括步骤550之后的560’，其中UE 200确定等效信道
Figure BDA0001167260680000132
是否满足预定条件。
在一种实现中，预定条件包括等效信道
Figure BDA0001167260680000133
收敛，即
Figure BDA0001167260680000134
小于任意小的数
Figure BDA0001167260680000135
在另一种实现中，预定条件包括确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF(560)或第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000136
(560’)的更新次数是否达到预定值。对于这种情况，基站100侧或者UE 200侧应当设置计数器，以对第一下行链路波束赋形矩阵FRF(560)或第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000137
(560’)的更新次数进行计数(即对步骤530的执行次数进行计数或者对步骤550的执行次数进行计数)。
根据仿真结果可知，通常更新次数为4次已经能够得到足够好的优化结果。因此，预定值可以设置为2、3或4。
如果步骤560或560’确定满足预定条件(例如等效信道收敛或者更新次数达到预定值)，则方法500结束，不再执行步骤560或560’之后的操作。另一方面，如果步骤560或560’确定不满足预定条件(例如等效信道不收敛或者更新次数未达到预定值)，则方法500继续进行，重复执行步骤520至560或560’。
图6示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形装置600的方框图。装置600例如可以实现在如图1中所示的基站100中。
如图6中所示，装置600包括：获取模块610，其被配置为获取第二下行链路复合信道矩阵P。装置600还可以包括确定模块620，其被配置为基于第二下行链路复合信道矩阵P确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF。装置600还可以包括波束赋形模块630，其被配置为使用第一下行链路波束赋形矩阵FRF对下行参考信号进行波束赋形。装置600还可以包括发送模块640，其被配置为将波束赋形后的下行参考信号发送给UE 200。
在一种实现中，获取模块610被配置为从UE 200接收使用第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000141
进行波束赋形所得到的上行参考信号；并且使用从UE 200接收的、使用第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000142
进行波束赋形所得到的上行参考信号估计第二下行链路复合信道矩阵P。
在一种实现中，获取模块610被配置为从UE 200接收UE 200所估计的第二下行链路复合信道矩阵P。
在一种实现中，确定模块620被配置为对第二下行链路复合信道矩阵P进行奇异值分解以获取第二下行链路复合信道矩阵P的所有特征值；选择第二下行链路复合信道矩阵P的所有特征值中的多个特征值，其中多个特征值是第二下行链路复合信道矩阵P的所有特征值中按照降序排列的前若干个特征值，并且多个特征值的数目等于基站100的RF链的数目；根据多个特征值确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF。
在一种实现中，确定模块620被配置为基于第二下行链路复合信道矩阵P和用于截断的掩码向量来确定第一下行链路波束赋形矩阵FRF。
在一种实现中，获取模块610还被配置为：在将波束赋形后的下行参考信号发送给UE 200之后，基于UE 200的反馈获取更新后的第二下行链路复合信道矩阵P；确定模块620还被配置为基于更新后的第二下行链路复合信道矩阵P确定更新后的第一下行链路波束赋形矩阵FRF。在这种情况下，装置600还包括判断模块650，其被配置为确定是否满足预定条件。
在一种实现中，波束赋形模块630还被配置为响应于确定不满足预定条件，使用更新后的第一下行链路波束赋形矩阵FRF对下行参考信号进行波束赋形，并且发送模块640还被配置为将波束赋形后的下行参考信号发送给UE 200。
在一种实现中，装置600还包括终止模块660，其被配置为响应于确定满足预定条件，结束装置600的操作。
在一种实现中，判断模块650还被配置为基于更新后的第一下行链路波束赋形矩阵FRF确定等效信道；以及确定等效信道是否收敛。
在一种实现中，装置600还包括计数模块670，其被配置为对第一下行链路波束赋形矩阵FRF的计算次数进行计数，并且其中判断模块650还被配置为确定计数器是否达到预定值。
在一种实现中，预定值为2、3或4。
图7示出了根据本公开的基于OSA架构的混合波束赋形装置700的方框图。装置600例如可以实现在如图1中所示的UE 200中。
如图7中所示，装置700包括接收模块710，其被配置为从基站100接收使用第一下行链路波束赋形矩阵FRF进行波束赋形后的下行参考信号。装置700还包括估计模块720，其被配置为基于波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵Qk。装置700还包括确定模块730，其被配置为基于第一下行链路复合信道矩阵Qk确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000151
在一种实现中，估计模块720还被配置为基于波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵Qk的协方差。
在一种实现中，确定模块730还被配置为对第一下行链路复合信道矩阵Qk进行奇异值分解以获取第一下行链路复合信道矩阵Qk的所有特征值；选择第一下行链路复合信道矩阵Qk的所有特征值中的多个特征值，其中多个特征值是第一下行链路复合信道矩阵Qk的所有特征值中按照降序排列的前若干个特征值，并且多个特征值的数目等于UE 200的RF链的数目；根据多个特征值确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000152
在一种实现中，确定模块730还被配置为基于第一下行链路复合信道矩阵Qk和用于截断的掩码向量来确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000153
在一种实现中，装置700还包括波束赋形模块740和发送模块750，波束赋形模块740被配置为在确定第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000154
之后，使用第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000155
对上行参考信号进行波束赋形，发送模块750被配置为将波束赋形后的上行参考信号发送给基站100。接收模块710还被配置为从基站100接收使用更新后的第一下行链路波束赋形矩阵FRF进行波束赋形后的下行参考信号；估计模块720还被配置为基于使用更新后的第一下行链路波束赋形矩阵FRF进行波束赋形后的下行参考信号估计更新后的第一下行链路复合信道矩阵Qk；确定模块730还被配置为基于更新后的第一下行链路复合信道矩阵Qk确定更新后的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000161
装置700还包括判断模块760，其被配置为确定是否满足预定条件。
在一种实现中，波束赋形模块740还被配置为响应于确定不满足预定条件，使用更新后的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000162
对上行参考信号进行波束赋形，并且发送模块750还被配置为将波束赋形后的上行参考信号发送给基站100。
在一种实现中，装置700还包括终止模块770，其被配置为响应于确定满足预定条件，结束装置700的操作。
在一种实现中，确定模块730还被配置为基于更新后的第二下行链路波束赋形矩阵
Figure BDA0001167260680000163
确定等效信道；以及确定等效信道是否收敛。
在一种实现中，装置700还包括计数模块780，其被配置为对上行链路波束赋形矩
Figure BDA0001167260680000164
阵的计算次数进行计数，并且其中判断模块650还被配置为确定计数器是否达到预定值。
在一种实现中，预定值为2、3或4。
图8示出了适合实现本公开的实施例的设备800的方框图。设备800可以用来实现基站100或者UE 200。
如图8中所示，设备800包括控制器810。控制器810控制设备800的操作和功能。例如，在某些实施例中，控制器810可以借助于与其耦合的存储器820中所存储的指令830来执行各种操作。存储器820可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以利用任何合适的数据存储技术来实现，包括但不限于基于半导体的存储器件、磁存储器件和系统、光存储器件和系统。尽管图8中仅仅示出了一个存储器单元，但是在设备800中可以有多个物理不同的存储器单元。
控制器810可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以包括但不限于通用计算机、专用计算机、微控制器、数字信号控制器(DSP)以及基于控制器的多核控制器架构中的一个或多个多个。设备800也可以包括多个控制器810。控制器810与收发器840耦合，收发器840可以借助于一个或多个天线850和/或其他部件来实现信息的接收和发送。
当设备800用来实现基站100时，控制器810、收发器840和/或其他部件可被配置(例如，由存储器820中的指令830来配置)以实现上文参考图5描述的方法500中基站100侧的功能。当设备800用来实现UE 200时，控制器810、收发器840和/或其他部件可被配置(例如，由存储器820中的指令830来配置)以实现上文参考图5描述的方法500中UE 200的操作。上文参考图5所描述的所有特征均适用于设备800，在此不再赘述。
本文所公开的方案是一种统一协同混合波束赋形方案，也称为统一低秩稀疏(Unified Low Rank Sparse，ULoRaS)算法，该方案利用了基站和UE侧的发射-接收协作波束赋形以实现大的阵列增益，可以通用于模拟和数字混合波束赋形架构(包括全连接、OSA和NOSA)中而不需要对架构进行任何修改。
本文所公开的OSA架构与NOSA相比能够更好地控制天线方向图并且呈现更高的阵列增益，与全连接架构相比硬件复杂度降低。并且，所提出的混合波束赋形算法利用基站波束赋形和UE波束赋形的协作来使得等效阵列增益最大化，从而能够增加覆盖或者更强壮地对抗传播损耗。
仿真结果
使用Monto-Carlo仿真来估计本文所建议的方案在三种阵列架构下用于MU-MIMO系统的性能。MMW信道由广泛使用的具有8个簇并且每个簇具有10个线的集群模型来产生，其中信道增益服从复正态分布，到达/离开角假设分别服从[-π，π]和[-π/6，π/6]内的均匀分布。考虑基站侧和UE侧都使用具有半波长元件间距离的均匀线性阵列。假设基站具有MT＝128个天线，NT＝8个RF链。总共有K＝4个UE，其中每个UE安装有
Figure BDA0001167260680000181
个天线，连接到
Figure BDA0001167260680000182
个RF链。
图9示出了根据本公开的方案在全连接、NOSA以及具有不同重叠配置的OSA架构下的吞吐量性能的示意图。其中考虑每个UE具有两个数据流。在图9中，曲线910指示全数字情况下的吞吐量性能，曲线920指示全连接架构的混合波束成形方案的吞吐量性能，曲线930指示根据本公开的ULoRaS-BD方案在子阵列之间的距离为1时的吞吐量性能，曲线940指示根据本公开的ULoRaS-BD方案在子阵列之间的距离为4时的吞吐量性能，曲线950指示根据本公开的ULoRaS-BD方案在子阵列之间的距离为8时的吞吐量性能，曲线960指示根据本公开的ULoRaS-BD方案在子阵列之间的距离为16时的吞吐量性能(此时相当于NOSA架构)，曲线970指示全连接架构下的混合EGT-BD方案的吞吐量性能。可以看出，对于全连接架构，所建议的ULoRaS算法的性能接近全数字BD预编码器技术。随着子阵列间距离ΔMS增大，ULoRaS算法的性能由于每个子阵列的天线数降低从而阵列增益下降而降低。此外，在ΔMS＝4的OSA情况下，ULoRaS-BD方案类似于已有的全连接情况下的“混合EGT-BD”方案，但是复杂性降低20％以上。
图10示出了在所需RF移相器数目相同的情况下各种OSA架构的吞吐量性能和复杂性的示意图。图10中示出了每个UE具有rk＝1(曲线1010)和rk＝2(曲线1020)个数据流传输的情况下的行为。所示出的性能和复杂度是以与全连接情况为基准进行归一化之后的百分比形式计算的。其中，曲线1010上的测试点1011、1012、1013、1014、1015、1016、1017、1018和1019分别指示子阵列间距离ΔMS＝0,1,2,4,6,8,10,12,16时的仿真性能。类似的，曲线1020上的测试点1021、1022、1023、1024、1025、1026、1027、1028和1029分别指示子阵列间距离ΔMS＝0,1,2,4,6,8,10,12,时的性能。可以看出，可以实现全连接情况下的90％以上的性能，同时复杂度低于(每个UE)单个流传输的50％，并且与rk＝2的多流传输相比，性能大约是85％，复杂度大约是50％。因此，将子阵列间距离配置为MT/NT/4≤ΔMS≤MT/NT/2的OSA架构更为有利，即，其是性能和所需硬件复杂度之间的良好折中。
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。例如，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。
本文公开的装置的各个单元可以使用分立硬件组件来实现，也可以集成地实现在一个硬件组件，如处理器上。例如，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。
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。例如，如果以计算机软件来实现本文所述的连接器，可以将该计算机软件实现在任何已知的或将来可知的具有网络连接能力的家庭设备上，例如机顶盒、家庭基站等。如果以硬件来实现本文所述的连接器，则可以将该连接器实现为独立的硬件设备，或者集成在任何已知的或将来可知的家庭设备上，例如机顶盒、家庭基站等。
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公开。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公开的精神和保护范围的情况下应用于其它变形。因此，本公开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。

Claims (23)

1.一种基于重叠子阵列(OSA)架构的混合波束赋形方法，包括：
获取第二下行链路复合信道矩阵；
基于所述第二下行链路复合信道矩阵确定第一下行链路波束赋形矩阵；
使用所述第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形；以及
将波束赋形后的下行参考信号发送给用户设备(UE)，
在所述OSA架构中，基站和/或所述UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
2.如权利要求1所述的方法，其中获取第二下行链路复合信道矩阵包括：
从所述UE接收使用第二下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形所得到的上行参考信号；以及
使用从UE接收的、使用第二下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形所得到的上行参考信号估计第二下行链路复合信道矩阵。
3.如权利要求1所述的方法，其中获取第二下行链路复合信道矩阵包括：
从UE接收与UE所估计的第二下行链路复合信道矩阵有关的信息；以及
根据从UE接收的、与UE所估计的第二下行链路复合信道矩阵有关的信息来确定所述第二下行链路复合信道矩阵。
4.如权利要求1所述的方法，其中确定第一下行链路波束赋形矩阵包括：
对所述第二下行链路复合信道矩阵进行奇异值分解以获取所述第二下行链路复合信道矩阵的所有特征值；
选择所述第二下行链路复合信道矩阵的所有特征值中的多个特征值，其中所述多个特征值是所述第二下行链路复合信道矩阵的所有特征值中按照降序排列的前若干个特征值，并且所述多个特征值的数目等于基站的RF链的数目；以及
根据所述多个特征值确定所述第一下行链路波束赋形矩阵。
5.如权利要求1所述的方法，其中确定第一下行链路波束赋形矩阵包括：
基于所述第二下行链路复合信道矩阵和用于截断的掩码向量来确定所述第一下行链路波束赋形矩阵。
6.如权利要求1所述的方法，还包括：
在将波束赋形后的下行参考信号发送给UE之后，基于所述UE的反馈获取更新后的第二下行链路复合信道矩阵；
基于所述更新后的第二下行链路复合信道矩阵确定更新后的第一下行链路波束赋形矩阵；以及
确定是否满足预定条件。
7.如权利要求6所述的方法，还包括：
响应于确定不满足预定条件，使用所述更新后的第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形，并将波束赋形后的下行参考信号发送给所述UE。
8.如权利要求6所述的方法，还包括：
响应于确定满足预定条件，结束所述方法的操作。
9.如权利要求6所述的方法，其中确定是否满足预定条件包括：
基于更新后的第一下行链路波束赋形矩阵确定等效信道；以及
确定所述等效信道是否收敛。
10.如权利要求6所述的方法，还包括：设置计数器以用于对所述第一下行链路波束赋形矩阵的计算次数进行计数，并且其中确定是否满足预定条件包括：确定所述计数器是否达到预定值。
11.如权利要求10所述的方法，其中所述预定值为2、3或4。
12.一种基于重叠子阵列(OSA)架构的混合波束赋形方法，包括：
从基站接收使用第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号；
基于所述波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵；以及
基于所述第一下行链路复合信道矩阵确定第二下行链路波束赋形矩阵，
在所述OSA架构中，所述基站和/或UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
13.如权利要求12所述的方法，其中估计第一下行链路复合信道矩阵包括：
基于所述波束赋形后的下行参考信号估计所述第一下行链路复合信道矩阵的协方差。
14.如权利要求12所述的方法，其中确定第二下行链路波束赋形矩阵包括：
对所述第一下行链路复合信道矩阵进行奇异值分解以获取所述第一下行链路复合信道矩阵的所有特征值；
选择所述第一下行链路复合信道矩阵的所有特征值中的多个特征值，其中所述多个特征值是所述第一下行链路复合信道矩阵的所有特征值中按照降序排列的前若干个特征值，并且所述多个特征值的数目等于所述UE的RF链的数目；以及
根据所述多个特征值确定所述第二下行链路波束赋形矩阵。
15.如权利要求12所述的方法，其中确定第二下行链路波束赋形矩阵包括：
基于所述第一下行链路复合信道矩阵和用于截断的掩码向量来确定所述第二下行链路波束赋形矩阵。
16.如权利要求12所述的方法，还包括：
在确定所述第二下行链路波束赋形矩阵之后，使用所述第二下行链路波束赋形矩阵对上行参考信号进行波束赋形；
将波束赋形后的上行参考信号发送给基站；
从所述基站接收使用更新后的第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号；
基于使用更新后的第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号估计更新后的第一下行链路复合信道矩阵；
基于所述更新后的第一下行链路复合信道矩阵确定更新后的第二下行链路波束赋形矩阵；以及
确定是否满足预定条件。
17.如权利要求16所述的方法，还包括：
响应于确定不满足预定条件，使用所述更新后的第二下行链路波束赋形矩阵对上行参考信号进行波束赋形，并将波束赋形后的上行参考信号发送给所述基站。
18.如权利要求16所述的方法，还包括：
响应于确定满足预定条件，结束所述方法的操作。
19.如权利要求16所述的方法，其中确定是否满足预定条件包括：
基于更新后的第二下行链路波束赋形矩阵确定等效信道；以及
确定所述等效信道是否收敛。
20.如权利要求16所述的方法，还包括：设置计数器以用于对所述第二下行链路波束赋形矩阵的计算次数进行计数，并且其中确定是否满足预定条件包括：确定所述计数器是否达到预定值。
21.如权利要求20所述的方法，其中所述预定值为2、3或4。
22.一种基于重叠子阵列(OSA)架构的混合波束赋形设备，包括：
控制器，其被配置为：
获取第二下行链路复合信道矩阵；
基于所述第二下行链路复合信道矩阵确定第一下行链路波束赋形矩阵；
使用所述第一下行链路波束赋形矩阵对下行参考信号进行波束赋形；以及
将波束赋形后的下行参考信号发送给用户设备(UE)，
在所述OSA架构中，基站和/或所述UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
23.一种基于重叠子阵列(OSA)架构的混合波束赋形设备，包括：
控制器，其被配置为：
从基站接收使用第一下行链路波束赋形矩阵进行波束赋形后的下行参考信号；
基于所述波束赋形后的下行参考信号估计第一下行链路复合信道矩阵；以及
基于所述第一下行链路复合信道矩阵确定第二下行链路波束赋形矩阵，
在所述OSA架构中，所述基站和/或UE处的多个天线分别被划分为多个天线子阵列，每个天线子阵列连接到一个对应的射频(RF)链，并且其中每个天线子阵列中的天线能够与其他天线子阵列中的天线重叠。
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