CN108141263B - 用于多输入多输出全双工预编码算法的系统和方法 - Google Patents

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Abstract

提供实施例以有效消除或减少将全双工传输应用于MIMO系统时引入的自干扰(SI)。一种方法的实施例包括使用根据信号信道条件生成的预编码矩阵的第一分量矩阵形成用于多个发射信号的多个波束，以及使用所述预编码矩阵的第二分量矩阵形成对应于所述发射信号的多个SI消除信号。第一分量矩阵被设置为假定网络组件中SI为零时使发射信号中的总传输速率最大化，第二分量矩阵被设置为使网络组件中的多个接收信号中的SI抑制最大化。波束在也用于接收接收信号的多个天线处发射。SI消除信号被添加到接收信号以检测校正的接收信号。

Description

用于多输入多输出全双工预编码算法的系统和方法
交叉引用
本申请要求于2015年9月18日提交的标题为“用于多输入多输出(Multiple-Inputand Multiple-Output，MIMO)全双工预编码算法的系统和方法”、申请号为14/858,005的美国专利申请的优先权，其全部内容通过引用结合于此。
技术领域
本发明涉及无线通信和网络，并且在特定实施例中涉及用于多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO)全双工预编码算法的系统和方法。
背景技术
在传输系统中，半双工(Half-Duplex，HD)传输是指发射和接收信号，但不在相同时间或不在相同的频率资源上发射和接收信号。相反，在全双工(Full-Duplex，FD)传输中，在相同时间在相同的频率资源上同时发射和接收信号。与HD传输相比，FD传输有可能提供近似两倍的总速率改进。然而，FD传输受到高度自干扰的影响。自干扰指的是由于设备发射信号的一部分传播到同一设备的接收器中，而添加到所检测的接收信号的噪声。传输系统还可以采用多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO)方案，其中在发射器和接收器处均使用设备中的多个天线来改善通信性能。与单天线传输技术相比，MIMO技术允许高数据吞吐量和链路范围，这实现的途径是：通过在多个天线上扩展相同的总发射功率以实现提高频谱效率(带宽的每赫兹的每秒具有更多的位)的阵列增益和/或实现提高链路可靠性的分集增益。诸如当前第五代(fifth generation，5G)无线电接入网络(radioaccess network，RAN)或WiFi网络中的传输系统可受益于既实施MIMO，又实施FD传输方案，以实现高传输速率和吞吐量。然而，大速率和大吞吐量的要求使设备通信对噪声非常敏感，特别是与FD传输相关的高自干扰噪声。因此，需要有效的方案来实现使用MIMO方案的FD操作的益处，同时减轻这种系统中的自干扰。
发明内容
根据一个实施例，一种在多输入多输出(Multiple-Input-Multiple-Output，MIMO)系统中由网络组件执行的全双工通信方法，包括使用根据信号信道条件生成的预编码矩阵的第一分量矩阵形成用于多个发射信号的多个波束。第一分量矩阵被设置为假定网络组件中的自干扰(self-interference，SI)为零时使发射信号中的总传输速率最大化。该方法还包括使用所述预编码矩阵的第二分量矩阵形成与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。第二分量矩阵被设置为使网络组件中的多个接收信号的SI抑制最大化。该方法还包括在多个天线处发射用于发射信号的多个波束，经由所述多个天线接收所述多个接收信号，以及向多个接收信号中的每一个，添加相应的SI消除信号，以获得多个校正的接收信号。然后在多个接收器处检测多个校正的接收信号。
根据另一个实施例，一种在MIMO系统中进行全双工通信的网络组件，包括处理器和存储用于由处理器执行的程序的非暂时性计算机可读存储介质。该程序包括指令以：使用根据信号信道条件生成的预编码矩阵的第一分量矩阵形成用于多个发射信号的多个波束，并且使用所述预编码矩阵的第二分量矩阵形成与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。第一分量矩阵被设置为假定网络组件中的SI为零时使发射信号中总传输速率最大化，第二分量矩阵被设置为使网络组件中多个接收信号中的SI抑制最大化。网络组件还包括多个天线，其被配置为发射用于多个发射信号的多个波束并接收多个接收信号；以及多个合并器或耦合器，其被配置为向所述多个接收信号中的每一个添加相应的自干扰消除信号以获得多个校正的接收信号。网络组件还包括被配置为检测多个校正的接收信号的多个接收器。
根据另一个实施例，一种在MIMO系统中由网络组件执行的全双工通信方法，包括根据多个发射信号的目标总速率计算顺序凸逼近函数。顺序凸逼近函数是根据发射信号的发射协方差矩阵、信道增益矩阵和对应于发射信号的SI矩阵的函数。该方法还包括通过最小化顺序凸逼近函数来更新传输协方差矩阵，并重复计算和更新步骤，直到顺序凸逼近函数达到收敛。传输协方差矩阵使用乔列斯基(Cholesky)分解进行分解。该方法还包括根据发射协方差矩阵的分解来评估全双工预编码(full-duplex precoding，FDP)矩阵以及使用所述FDP矩阵，形成用于所述发射信号的多个波束以及与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。
根据另一个实施例，一种在MIMO系统中进行全双工通信的网络组件，包括处理器和存储用于由处理器执行的程序的非临时性计算机可读存储介质。程序包括指令，以根据多个发射信号的目标总速率计算顺序凸逼近函数。顺序凸逼近函数是根据发射信号的发射协方差矩阵、信道增益矩阵和对应于发射信号的SI矩阵的函数。所述程序包括进一步的指令以：通过最小化顺序凸逼近函数来更新传输协方差矩阵，重复计算和更新步骤，直到顺序凸逼近函数达到收敛，利用乔列斯基和分解，来分解发射协方差矩阵。还包括进一步的指令以：根据发射协方差矩阵的分解来评估FDP矩阵，以及使用所述FDP矩阵，形成用于所述发射信号的多个波束以及与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。
根据另一个实施例，一种在MIMO系统中由网络组件执行的全双工通信方法，包括根据发射信号、信道增益矩阵和对应于发射信号的SI矩阵来计算作为发射协方差矩阵的函数的多个发射信号的传输速率。所述方法还包括：根据具有所计算的传输速率的发射信号的目标总速率来计算顺序凸逼近函数，通过最小化顺序凸逼近函数来更新发射协方差矩阵，并重复计算和更新步骤，直到顺序凸逼近函数达到收敛。该方法还包括使用乔列斯基分解，来分解发射协方差矩阵，根据发射协方差矩阵的分解评估FDP矩阵，以及使用所述FDP矩阵，形成用于发射信号的多个波束以及与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。
根据又一个实施例，一种用于MIMO系统中的全双工通信的网络组件，包括处理器和存储用于由处理器执行的程序的非临时性计算机可读存储介质。该程序包括指令以：根据发射信号、信道增益矩阵和对应于发射信号的SI矩阵来计算作为发射协方差矩阵的函数的多个发射信号的传输速率，并根据具有所计算的传输速率的发射信号的目标总速率来计算顺序凸逼近函数。所述程序包括进一步的指令以：通过最小化顺序凸逼近函数来更新发射协方差矩阵，并重复计算和更新步骤，直到顺序凸逼近函数达到收敛。还包括进一步的指令以：利用乔列斯基分解，来分解发射协方差矩阵，根据发射协方差矩阵的分解来评估FDP矩阵，并使用所述FDP矩阵，形成用于所述发射信号的多个波束以及与所述多个发射信号相对应的多个SI消除信号。
上文已相当宽泛地概述了本发明的实施例的特征，以便可以更好地理解下文对本发明的详细描述。下面将描述本发明的实施例的附加特征和优点，其形成本发明的权利要求的主题。本领域技术人员应该理解，所公开的概念和具体实施例可以容易地用作修改或设计用于实现本发明的相同目的的其他结构或过程的基础。本领域技术人员还应该认识到，这样的等同构造不脱离如所附权利要求书中阐述的本发明的精神和范围。
附图说明
为了更完整地理解本发明及其优点，现在结合附图参考以下描述，其中：
图1示出了全双工单用户MIMO点对点系统；
图2示出了具有半双工用户设备的全双工多用户MIMO点对多点系统；
图3示出了具有全双工用户设备的全双工多用户MIMO点对多点系统；
图4示出了MIMO FD预编码结构的实施例；
图5示出了实现单独的FD预编码算法的方法的实施例；
图6示出了用于实现用于单用户MIMO系统的联合FD预编码算法的方法的实施例；
图7示出了用于实现用于多用户MIMO系统的联合全双工预编码算法的方法的实施例；以及
图8是可用于实现各种实施例的处理系统的框图。
除非另外指明，否则不同附图中的对应数字和符号通常指对应的部分。附图被绘制以清楚地示出实施例的相关方面，而不一定按比例绘制。
具体实施方式
下面详细讨论当前优选实施例的制作和使用。然而，应该理解的是，本发明提供了许多可以在多种特定上下文中实施的可应用的发明概念。所讨论的特定实施例仅仅是说明制造和使用本发明的特定方式的示意，并不限制本发明的范围。
在MIMO系统中，使用算法来计算预编码信道矩阵，以确定多个信道向多个用户的传输，并避免(或大幅减少)不同接收用户设备(user equipment，UE)之间的信号干扰。典型的MIMO系统使用HD传输。将FD传输应用于MIMO系统可以提供相较标准HDMIMO系统近似两倍的总速率提高。然而，FD传输方案通常受到高自干扰(self-interference，SI)影响。
在此提供实施例以使得能够有效地消除，减少或抑制将FD传输应用于MIMO系统时引入的SI。实施例包括使用可在MIMO系统中实现的FD预编码结构和有效的SI减弱方案。使用MIMO FD预编码结构，其为发射信道提供波束成形，并提供使用预编码的SI抑制。以下描述由该结构实现的FD预编码算法的实施例。这里的方案适用于正交频分复用(OrthogonalFrequency-Division Multiplexing，OFDM)传输格式或其他合适的调制格式。预编码结构允许为单用户和多用户MIMO FD系统开发各种预编码算法和不同的优化标准/目标。
图1示出了用于单用户通信的FD MIMO点对点系统。FD单用户MIMO系统包括服务用户设备(user euipment，UE)120的网络实体110。该系统还可以包括类似地在点对点链路中与UE 120进行通信的第二网络实体110。网络实体110的示例包括节点B、演进型节点B(evolved nodeB，eNB)、其他基站、WiFi传输点(transmission point，TP)或任何其他类型的能够与UE 120交换无线信号的网络节点。UE120的示例包括智能手机、其他移动电话、手提电脑、计算机平板电脑、传感器设备或能够与网络实体110交换无线信号的任何其他合适的设备。
网络实体110和UE 120都可以根据MIMO方案用多个天线进行通信。多个MIMO天线允许网络实体110和UE 120与其他实体同时发射和/或接收多个信号。多个信号可以对应于两个设备之间的多个通信信道。信道信号也可以拆分成多个分量信号，由多个天线发送。例如，高速率信号可以被分成在一端由多个天线发射的低速率信号。在接收器端，低速率信号由多个天线接收，然后合并得到原始信号。
通过对信号或信号分量进行预编码以在发射和接收设备之间建立多个定向波束来实现多天线MIMO传输。预编码过程确定信号参数，例如信号幅值，相位和方位角，以由天线对多个信号波束进行定向。这个过程也被称为波束形成。多个波束在发射设备和接收设备的天线之间的多个方向上发送。这样，多个信号可以在信号间干扰受控的情况下同时传输。
除了支持MIMO传输之外，如下所述，网络实体110和UE 120使用FD预编码结构和合适的预编码来实现FD传输(即，其均可同时发射和接收信号)。具体而言，FD预编码结构的组件被设置为消除或限制SI引起的噪声，该噪声可能是由设备发射的信号传播到设备接收器中并影响对实际接收信号的检测而引起的。
图2示出了具有HD UE的FD多用户MIMO系统。该系统包括服务于多个UE 220的网络实体210(例如，基站)。网络实体210和UE 220根据MIMO方案使用多个天线。该系统可以包括类似地在点对多点链路中与HD UE220进行通信的第二网络实体210。在这种情况下，网络实体210可以使用FD传输与每个UE 220通信，而每个UE 220使用HD传输与网络实体210通信。例如，UE可以通过其天线在任何特定时刻发射或接收，而网络实体210可以通过FD操作同时向不同的UE发射和接收。网络实体210可能需要减小由于FD操作而导致的高SI。这可以在网络实体210处使用下面描述的FD预编码结构来实现。对于可能遭受来自相邻UE 220的信号干扰的HD UE 220而言，SI的问题可能不太大。
图3示出了具有FD UE的FD MIMO点对多点系统。该系统可以包括类似地在点对多点链路中与FD UE 320进行通信的第二网络实体310。在这种情况下，网络实体310和UE 320中的每一个可以使用用于MIMO的多个天线，通过FD传输进行通信。在每个设备处，使用下面描述的具有合适的预编码的FD预编码结构来实现FD传输。该系统还可以包括使用HD和MIMO传输与网络实体310进行通信的HD UE(未示出)。
图4示出了MIMO FD预编码结构的实施例。预编码结构可以是具有M个发射/接收天线的FD发射器/接收器(收发器)400的一部分，其中M是整数。例如，收发器可以对应于上述情况下具有FD通信能力的网络实体110、210或310中的任一个或者UE 120或320。来自发射器410的M个发射(Tx)信号由预编码器420使用2M×M预编码矩阵进行预处理。使用预编码矩阵时，预编码器420例如根据最大化总速率的目标，作为前向传输和自干扰消除器的联合波束成形器。M个Tx信号被分成2M个路径，如图4所示。每个2M路径包括数模转换器(Digital-to-Analog Converter，DAC)430和放大器(amplifier，Amp)440。
2M个路径包括来自预编码器420的用于前向传输的M个Tx路径的子集。M个Tx路径中的每一个包括功率放大器(Power Amplifier，PA)450和循环器470。循环器是一个无源(passive)器件，其中一个信号进入一个端口，并被循环信号路径引导到循环器的下一个端口，并从此处将信号发送出去。循环器470允许收发器400同时发射和接收，同时在来自预编码器420的M个Tx路径与指向M个接收器495的M个接收(Rx)路径之间提供一些无源隔离。然而，收发器400需要的消除可能显著大于循环器470所提供的消除，以便具有可靠的信号检测。另一实施例中，可以使用隔离器来代替循环器470。隔离器是允许收发器400同时发射和接收的另一无源设备，同时在来自预编码器420的M个Tx路径和指向M个接收器495的M个Rx路径之间提供隔离。
2M个路径还包括指向合并器460的M个路径的第二子集，该路径在本文中被称为M个SI消除路径，其在结构中被用来消除自干扰。M个SI消除路径经由合并器460连接到它们各自的M个Rx路径。合并器是能够将信号组合在一起的任何合适的装置，并且在本文中也被称为耦合器。每个合并器460位于相应天线480侧的循环器470，与相应接收器495侧的低噪声放大器(low noise amplifier，LNA)485和模数转换器(Analog-to-Digital Converter，ADC)490之间。在M个Rx路径中的每一个中，合并器460添加由SI消除路径携带的SI消除信号。这有效地减轻了接收器495中的SI。使用具有M个Tx路径的2M×M预编码器420来计算SI消除信号，作为联合波束成形和SI消除预编码的一部分。预编码使用信道信息430(例如，H和G信道矩阵)来建立。信道信息430可以经由信道测量获得，例如，在初始HD传输阶段期间。
如图4所示，收发器400的预编码结构利用MIMO预编码来联合波束形成传输并消除自干扰。这样，通过矩阵预编码完成消除。此外，这种结构允许不同的优化目标(而不是单纯地最小化自干扰)。例如，可以使用矩阵预编码(使用预编码器420处的2MxM预编码矩阵)来对Tx信号进行预处理，以最大化总速率并实现前向信道波束成形和自干扰抑制之间的折衷。因此，预编码结构为单用户和多用户全双工收发器的优化提供了更广泛的框架。
如上所述，MIMO FD预编码收发器结构，例如，使用可以应用于OFDM调制格式的预编码，来执行联合波束成形(针对Tx信道)和SI抑制。该结构还允许针对单用户(single-user，SU)和多用户(multi-user，MU)MIMO FD系统开发各种预编码算法和不同的优化标准/目标。一实施例中，使用FD预编码算法来联合优化用于前向波束成形和SI抑制的预编码矩阵。联合FD预编码算法具有在前向信道优化和SI消除之间有效折衷的潜力，从而提高总速率。另一实施例中，使用另一个FD预编码算法来分别优化前向波束成形和SI抑制中的每一个。实现这种单独的FD预编码算法可能没有实现联合FD预编码算法那么复杂。两种算法都可以由图4中的FD预编码收发器结构的预编码器块使用2MxM预编码矩阵来执行。
对于联合FD预编码算法，2MxM预编码矩阵联合设置M个Tx信道和M个SI消除信道，以实现Tx信道的联合波束成形和M个Rx信道中的自干扰抑制。
单独的FD预编码算法也使用2MxM预编码矩阵分别优化前向波束成形和自干扰消除。然而，FD预编码的一部分被优化，以在假定自干扰为零的情况下最大化总速率，而FD预编码的另一部分被优化以抑制自干扰。
根据单独的FD预编码算法，采用两步骤的过程，将前向波束形成和自干扰消除的FD预编码矩阵分别设计为：
Figure GDA0002497048110000061
以建立第i个节点的FD预编码矩阵(每个节点对应于一个天线和接收器对)。优化第一分量矩阵
Figure GDA0002497048110000062
以在假设自干扰为零时使总速率最大化。优化第二分量矩阵
Figure GDA0002497048110000063
以抑制自干扰。第i个节点不存在自干扰的速率公式由下式给出：
Figure GDA0002497048110000064
其中协方差矩阵Ci,j,可以被重写为：
Figure GDA0002497048110000065
其中
Figure GDA0002497048110000066
是从发射器的2M个天线路径到接收器的M个天线的信道增益的矩阵，
Figure GDA0002497048110000067
和
Figure GDA0002497048110000068
预编码矩阵Vi,F可以通过首先优化
Figure GDA0002497048110000069
并使用乔列斯基分解来恢复相应的最优值Vi,F来优化。优化问题可以转化为一个凸优化问题，因此可以通过使用例如cvx来解决，该cvx是MatlabTM中用于求解凸问题的软件包。
接下来，优化Vi,S，使得
Figure GDA00024970481100000610
其中
Figure GDA00024970481100000611
是第i个节点的信道增益的估计自干扰矩阵，并且0M是零矩阵。通过将
Figure GDA00024970481100000612
重写为
Figure GDA00024970481100000613
可以通过求解第i个节点的以下优化问题来导出相应的Vi,s：
Figure GDA00024970481100000614
服从
Figure GDA00024970481100000615
这个问题可以用拉格朗日公式来解决，并用矩阵微分的概念推导出拉格朗日的梯度。
在联合FD预编码算法中，使用用于矩阵可变编程(sequential convexapproximation for matrix-variable programming，SCAMP)算法的顺序凸逼近来联合优化前向信道的波束形成和接收信道中的SI消除或抑制。该算法能有效实现前向信道优化与自干扰抑制之间的折衷，从而提高了总速率。
对于SU-MIMO的情形，联合FD预编码算法直接通过使用顺序凸编程(sequentialconvex programming，SCP)来最大化总速率来优化第i个节点的预编码矩阵Vi。实施SCP方法，其利用用于求解非凸矩阵变量优化问题的方案。可以将联合优化写为
Figure GDA00024970481100000616
Figure GDA00024970481100000617
(最大化总速率)，其服从Tr{Qi}≤Pmax,i,I＝1,2,和Qi≥0,I＝1,2,其中
Figure GDA00024970481100000618
是发射协方差矩阵，正半定约束确保协方差矩阵的解是可行的。向量
Figure GDA00024970481100000619
和
Figure GDA00024970481100000620
表示两个通信实体的传输速率。由于2Mx2M协方差矩阵是直接优化的，所以可能难以恢复2MxM预编码矩阵。为了避免这个问题，可以将第i个节点的发射信号的向量x重写为
Figure GDA00024970481100000621
因此预编码矩阵Vi变为2Mx2M矩阵，一旦上面的优化问题用乔列斯基分解解决，2Mx2M矩阵就可以恢复。因此，将Qi写为
Figure GDA00024970481100000622
因此可以通过
Figure GDA00024970481100000623
计算预编码矩阵。由于
Figure GDA00024970481100000624
的最后M个元素是零，所以可以将乔列斯基分解应用于2MxM预编码矩阵的剩余方阵部分。
SCAMP方法利用为求解具有对数目标函数的非凸矩阵变量优化问题而开发的方案。因此，可以将上面的优化(最大化)问题重写为最小化问题：
Figure GDA00024970481100000625
服从Tr{Qi}≤Pmax,i和正半定Qi，其中
Figure GDA00024970481100000626
是对目标函数
Figure GDA00024970481100000627
的SCAMP凸逼近，并由下式给出：
Figure GDA00024970481100000628
其中
Figure GDA00024970481100000629
A＝IM,
Figure GDA0002497048110000071
Figure GDA0002497048110000072
Figure GDA0002497048110000073
并且
Figure GDA0002497048110000074
其中
Figure GDA0002497048110000075
Figure GDA0002497048110000076
A＝IM，并且
Figure GDA0002497048110000077
下表1中描述了SU-MIMO联合FD预编码-SCAMP算法。该算法迭代更新目标函数逼近
Figure GDA0002497048110000078
并直到收敛求解凸逼近。凸优化问题可以使用cvx来解决。
表1：SU-MIMO：联合FD预编码算法
Figure GDA0002497048110000079
在SU-MIMO情况下，单独的FD预编码算法可以不需要SCP。然而，在多用户环境中，单独的前向波束成形器需要求解非凸优化问题。因此，将单独的FD预编码方法应用于MU-MIMO情形可能不太有吸引力，因为结果仍然可能是非凸优化问题。对于MU-MIMO环境，使用联合的FD预编码方案来避免这个问题。SCAMP算法可以应用于MU-MIMO场景，同时利用FD预编码方案。根据正半定约束，优化问题可以被重写为：
Figure GDA00024970481100000710
其服从Tr{QMS,u}≤Pmax,u,并且
Figure GDA00024970481100000711
QBS,k≥0,并且QUE,u≥0。向量RDL和RUL和分别对应于下行链路(来自BS)和上行链路(来自UE)的速率，其中在MU-MIMO系统中，k是下行链路UE的索引，u是上行链路UE的索引。正半定约束保证了协方差矩阵的解是可行的。由于直接优化2M×2M协方差矩阵QBS,k，所以恢复最优的2MxM预编码矩阵可能是困难的。为了避免这个问题，可以将从发射器实体(例如BS)到接收器实体(例如，UE)的发射信号的向量xBS,k≥0重写为
Figure GDA0002497048110000081
因此预编码矩阵VBS,k变成2Mx2M矩阵，一旦利用乔列斯基分解求解上述优化问题，就可以恢复该矩阵。因此，将QBS,k写为
Figure GDA0002497048110000082
因此可以用
Figure GDA0002497048110000083
计算预编码矩阵。由于
Figure GDA0002497048110000084
的最后M个元素是零，因此可以将乔列斯基分解应用于剩余的方阵部分。一旦解决了上面的优化问题，也可以使用乔列斯基分解来恢复相应的NUE,T×NUE,TUE预编码矩阵VMS,u。使用
Figure GDA0002497048110000085
可以用
Figure GDA0002497048110000086
计算预编码矩阵。
对于这种MU MIMO情况，使用SCAMP方法，可以将上面的优化(最大化)问题重写为最小化问题：
Figure GDA0002497048110000087
服从Tr{QUE,u}≤Pmax,u,
Figure GDA0002497048110000088
QBS,k≥0,且QUE,u≥0，其中
Figure GDA0002497048110000089
是对目标函数f＝-RDL-RUL的SCAMP凸逼近，并表示为
Figure GDA00024970481100000810
函数
Figure GDA00024970481100000811
为：
Figure GDA00024970481100000812
其中βDL,k被定义为:
Figure GDA00024970481100000813
A＝I.
Figure GDA00024970481100000814
其中
Figure GDA00024970481100000815
和
Figure GDA00024970481100000816
函数ηDL,k为：
ηDL,k＝-log2|CDL,k|，
Figure GDA00024970481100000817
且
Figure GDA00024970481100000818
其中当k∈ID和u∈IU时，在点
Figure GDA00024970481100000819
处评估
Figure GDA00024970481100000820
且ΦDL,k为:
Figure GDA00024970481100000821
其中A＝I和
Figure GDA0002497048110000091
类似地，函数
Figure GDA0002497048110000092
为：
Figure GDA0002497048110000093
其中βUL为:
Figure GDA0002497048110000094
其中A＝I,且
Figure GDA0002497048110000095
此外,ηUL为：
ηUL＝-log2|CUL|，
Figure GDA0002497048110000096
且
Figure GDA0002497048110000097
其中当k∈ID且u∈IU时，在点
Figure GDA0002497048110000098
处评估
Figure GDA0002497048110000099
ΦUL为:
Figure GDA00024970481100000910
其中A＝I,且
Figure GDA00024970481100000911
下表2中描述了MU-MIMO联合FD预编码-SCAMP算法。上面的算法问题可以用cvx来解决。
表2：MU-MIMO：联合FD预编码算法。
Figure GDA00024970481100000912
Figure GDA0002497048110000101
预编码结构的进一步细节，即波束形成器和SI消除器的联合使用，以及联合和单独的FD预编码算法，在Sean Huberman和Tho Le-Ngoc的题为“MIMO全双工预编码：联合波束形成和自干扰消除结构(MIMO Full Duplex Precoding:A Joint Beamforming and Self-Interference Cancellation Structure)”(无线通信，IEEE汇刊，第14卷，第4期，第2205-2217页，2015年4月)的技术论文中有所描述，并通过引用将其全部内容并入本文。其他实施例中，可以应用上述算法的类似算法设计来实现附加或替代目标，例如功率最小化，能量效率和误码率最小化。
在一个实施例中，上述图4的预编码结构可以应用于基站，从而以FD模式操作并增加容量(比特/秒/赫兹/区域)。这也适用于小蜂窝部署。该结构还可以应用于无线节点(例如WiFi)，并且通过提供显著增加的容量而使网络用户受益。FD系统是增加无线网络容量的不错选择。这里的实施例为单用户和多用户FD系统提供了实用的结构。其他实施例中，单独和联合的优化算法可以应用于不使用FD预编码收发器结构的系统，包括半双工和全双工无线和有线系统。
图5示出了用于实现上述单独的FD预编码算法的方法500的实施例，其可以由用于MIMO系统的FD预编码结构来实现。FD预编码结构可以是网络实体或UE的一部分。单独的FD预编码算法可以在SU-MIMO中使用，或者如果需要可以在MU-MIMO中使用。在步骤510中，在该结构中的预编码器处生成2MxM FD预编码矩阵，用于执行波束成形和SI消除。2MxM FD预编码矩阵包括用于预编码M个Tx信号的第一MxM分量矩阵和用于预编码M个SI消除信号的第二MxM分量矩阵。步骤520中，计算第一MxM分量矩阵，从而最大化传输总速率(或使其增加至超过阈值)，例如假设在设备的接收器处SI为零。在步骤530处，计算第二MxM分量矩阵，以在接收器处消除SI(或使其减小至阈值以下)。在步骤540，预编码器使用包括两个MxM分量矩阵的2MxM FD预编码矩阵，以生成要由设备的M个天线发射的M个发射信号，以及M个SI消除信号。在步骤550，将M个SI消除信号添加到设备的M个对应接收器处的M个接收信号，以消除或减少由于SI导致的接收信号中的信号错误。
图6示出了用于实现上述用于SU-MIMO系统的联合FD预编码算法的方法600的实施例。该联合FD预编码算法可以由FD预编码结构来实现，例如在基站或UE处。在步骤610中，例如，在预编码器处，随机地初始化SU-MIMO系统的发射协方差矩阵。发射协方差矩阵的大小为2M×2M。步骤620中，如上所述，计算对目标总速率函数的SCAMP凸逼近，作为发射协方差矩阵、信道增益矩阵和SI矩阵的函数。计算步骤包括通过最小化计算的SCAMP函数(或使其减小至阈值以下)来重复更新发射协方差矩阵，然后相应地重新计算SCAMP凸逼近函数，直到达到收敛。步骤630中，使用乔列斯基分解来分解发射协方差矩阵。步骤640中，根据分解结果确定FD预编码矩阵。步骤650中，预编码器应用FD预编码矩阵来生成要由设备的M个天线发射的M个发射信号以及M个SI消除信号。步骤660中，将M个SI消除信号添加到设备的M个对应接收器处的M个接收信号，以消除或减少由于SI导致的接收信号的信号误差。
图7示出了用于实现上述用于MU-MIMO系统的联合FD预编码算法的方法700的实施例。该联合FD预编码算法可以由网络实体或UE处的FD预编码结构来实现。步骤710中，MU-MIMO的发射协方差矩阵例如在预编码器处被随机地初始化。发射协方差矩阵的大小为2M×2M。步骤720中，如上所述，计算传输速率(例如，下行链路和上行链路的传输速率)，作为发射协方差矩阵、信道增益矩阵和SI矩阵的函数。步骤730中，计算目标总速率函数的SCAMP凸逼近，作为所获得的总速率(下行链路和上行链路的总速率)的函数(例如，总和)。计算步骤包括通过最小化计算的SCAMP函数(或使其减小至阈值以下)来重复更新发射协方差矩阵，然后相应地重新计算SCAMP凸逼近函数，直到达到收敛。步骤740中，使用乔列斯基分解来分解发射协方差矩阵。步骤750中，根据发射协方差矩阵的分解结果确定FD预编码矩阵。步骤760中，预编码器使用FD预编码矩阵来生成要由设备的M个天线发射的M个发射信号以及M个SI消除信号。步骤770中，将M个SI消除信号添加到设备的M个对应接收器的M个接收信号，以消除或减少由于SI导致的接收信号中的信号误差。
图8是可用于实现各种实施例的处理系统800的框图。例如，处理系统800可以是UE，例如智能电话、平板电脑、笔记本电脑或台式电脑的一部分。该系统也可以是为UE服务的网络实体或组件，例如基站或WiFi接入点的一部分。处理系统也可以是网络组件，例如基站的一部分。特定设备可以利用所示的所有组件，或者仅利用组件的子集，并且集成的级别可以随着设备而变化。此外，设备可以包含组件的多个实例，例如多个处理单元、处理器、存储器、发射器、接收器等。处理系统800可以包括配备有一个或多个输入/输出设备，例如扬声器、麦克风、鼠标、触摸屏、小键盘、键盘、打印机、显示器等的处理单元801。处理单元801可以包括连接到总线的中央处理单元(central processing unit，CPU)810，存储器820，海量存储设备830，视频适配器840和I/O接口860。总线可以是包括存储器总线或存储器控制器，外围总线，视频总线等的任何类型的几种总线架构中的一种或多种。
CPU 810可以包括任何类型的电子数据处理器。存储器820可以包括诸如静态随机存取存储器(static random access memory，SRAM)、动态随机存取存储器(dynamicrandom access memory，DRAM)、同步DRAM(synchronous DRAM，SDRAM)、只读存储器(read-only memory，ROM)及其组合等的任何类型的系统存储器。一实施例中，存储器820可以包括在启动时使用的ROM，以及在执行程序时使用的用于程序和数据存储的DRAM。实施例中，存储器820是非暂时性的。海量存储设备830可以包括被配置为存储数据、程序和其他信息并且使得数据、程序和其他信息可以经由总线访问的任何类型的存储设备。海量存储设备830可以包括例如固态驱动器、硬盘驱动器、磁盘驱动器、光盘驱动器等中的一个或多个。
视频适配器840和I/O接口860提供接口以将外部输入和输出设备连接到处理单元。如图所示，输入和输出设备的示例包括耦合到视频适配器840的显示器890以及耦合到I/O接口860的鼠标/键盘/打印机870的任何组合。其他设备可以耦合到处理单元801，并且可以使用额外的或更少的接口卡。例如，可以使用串行接口卡(未示出)来为打印机提供串行接口。
处理单元801还包括一个或多个网络接口850，网络接口850可以包括有线链路(诸如以太网电缆等)，和/或到接入节点或一个或多个网络880的无线链路。网络接口850允许处理单元801经由网络880与远程单元进行通信。例如，网络接口850可以经由一个或多个发射器/发射天线以及一个或多个接收器/接收天线来提供无线通信。一实施例中，处理单元801连接到局域网或广域网，用于与诸如其他处理单元，互联网，远程存储设施等的远程设备进行数据处理和通信。
尽管在本公开中已经提供了若干实施例，但是应当理解的是，在不脱离本公开的精神或范围的情况下，可以以许多其他特定形式来体现所公开的系统和方法。本文的示例应被认为是说明性的而非限制性的，且其意图不限于本文给出的细节。例如，各种元件或组件可以被组合或集成在另一个系统中，或者某些特征可以被省略或者不被实现。
另外，在不脱离本公开的范围的情况下，各实施例描述和表示为离散或分离的技术、系统、子系统和方法可以与其他系统、模块、技术或方法组合或集成。作为彼此连接、彼此直接连接或彼此通信的其它所显示或所讨论的项目可以通过某些接口、设备或中间组件，以电气、机械或其他方式间接连接或通信。本领域技术人员可以确定变化、替换和变更的其他示例，并可在不脱离本文公开的精神和范围的情况下做出改变、替换和变更。

Claims (22)

1.一种在多输入多输出MIMO系统中由网络组件执行的全双工通信方法，所述方法包括：
在预编码器处根据信号信道条件生成全双工FD预编码FDP矩阵，其中所述FDP矩阵包括用于对多个发射信号进行预编码的第一分量矩阵和用于对多个自干扰SI消除信号进行预编码的第二分量矩阵，其中所述第一分量矩阵被设置为将所述发射信号中的总传输速率增大到超过假定所述网络组件中没有SI时的阈值，其中所述第二分量矩阵被设置为使SI减小至阈值以下；
根据所述发射信号的目标总速率计算所述第一分量矩阵；
根据减弱所述网络组件处的多个接收信号中的SI的目标，计算所述第二分量矩阵；
在所述预编码器处使用所述FDP矩阵生成所述发射信号和所述SI消除信号；以及
将所述SI消除信号添加到所述接收信号。
2.根据权利要求1所述的方法，其中所述SI消除信号中的每一个对应于所述发射信号中的一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其中所述多个发射信号是M个发射信号，其中所述FDP矩阵大小为2M×M，并且其中所述第一分量矩阵和所述第二分量矩阵中的每一个大小为M×M。
4.根据权利要求1所述的方法，其中根据全双工操作发射和接收所述发射信号和所述接收信号。
5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述网络组件是无线基站、WiFi接入点和用户设备中的一个。
6.一种在多输入多输出MIMO系统中进行全双工通信的网络组件，所述网络组件包括：
处理器；
存储用于由所述处理器执行的程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序包括用于以下操作的指令：
根据信号信道条件生成全双工预编码FDP矩阵，其中所述FDP矩阵包括用于对多个发射信号进行预编码的第一分量矩阵和用于对多个自干扰SI消除信号进行预编码的第二分量矩阵，其中所述第一分量矩阵被设置为将所述发射信号中的总传输速率增大到超过假定所述网络组件中没有SI时的阈值，其中所述第二分量矩阵被设置为使SI减小至阈值以下；
根据所述发射信号的目标总速率形成所述第一分量矩阵；
根据减弱所述网络组件处的多个接收信号中的SI的目标，计算所述第二分量矩阵；以及
使用所述FDP矩阵生成所述发射信号和所述SI消除信号。
7.根据权利要求6所述的网络组件，还包括：
耦合到多个天线的多个接收器；和
多个合并器，被配置为将所述SI消除信号添加到所述接收信号。
8.根据权利要求7所述的网络组件，还包括所述处理器和每个天线之间的发射路径，每个发射路径包括循环器或隔离器、数模转换器DAC和放大器。
9.根据权利要求7所述的网络组件，还包括在每个发射路径的循环器或隔离器与所述多个接收器中的对应接收器之间的接收路径，所述接收路径包括低噪声放大器LNA和模数转换器ADC。
10.根据权利要求7所述的网络组件，还包括处理器和每个合并器之间的辅助路径，所述辅助路径包括数模转换器DAC和放大器。
11.一种在多输入多输出MIMO系统中由网络组件执行的全双工通信方法，所述方法包括：
在预编码器处初始化用于预编码多个发射信号的发射协方差矩阵；
根据所述发射信号的目标总速率计算顺序凸逼近函数；
使用乔列斯基分解来分解所述发射协方差矩阵；
根据所述发射协方差矩阵的分解确定全双工预编码FDP矩阵；
使用所述FDP矩阵生成所述发射信号和对应于所述发射信号的多个SI消除信号；
将所述SI消除信号添加到多个接收信号；以及
其中计算所述顺序凸逼近函数包括：
通过将所述顺序凸逼近函数减小到阈值以下来更新所述发射协方差矩阵；以及
重复所述计算和更新步骤，直到所述顺序凸逼近函数达到收敛。
12.根据权利要求11所述的方法，其中所述SI消除信号中的每一个对应于所述发射信号中的一个。
13.根据权利要求11所述的方法，其中所述多个发射信号是M个发射信号，并且其中所述发射协方差矩阵和所述FDP矩阵中的每一个大小为2M×2M。
14.根据权利要求11所述的方法，其中，所述网络组件是无线基站、WiFi接入点和用户设备中的一个。
15.根据权利要求11所述的方法，其中所述顺序凸逼近函数是所述发射协方差矩阵、信道增益矩阵和对应于所述发射信号的自干扰SI矩阵的函数。
16.根据权利要求11所述的方法还包括计算所述发射信号的传输速率，作为所述发射协方差矩阵、信道增益矩阵和对应于所述发射信号的自干扰SI矩阵的函数。
17.一种在多输入多输出MIMO系统中进行全双工通信的网络组件，所述网络组件包括：
处理器；
存储用于由所述处理器执行的程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序包括用于以下操作的指令：
初始化用于预编码多个发射信号的发射协方差矩阵；
根据所述发射信号的目标总速率计算顺序凸逼近函数，其中所述顺序凸逼近函数是所述发射协方差矩阵、信道增益矩阵和与所述发射信号相对应的自干扰SI矩阵的函数；
利用乔列斯基分解，来分解所述发射协方差矩阵；
根据所述发射协方差矩阵的所述分解来确定全双工预编码FDP矩阵；
使用所述FDP矩阵生成所述发射信号和对应于所述发射信号的多个SI消除信号；以及
其中计算所述顺序凸逼近函数包括：
通过将所述顺序凸逼近函数减小到阈值以下来更新所述发射协方差矩阵；以及
重复所述计算和更新步骤，直到所述顺序凸逼近函数达到收敛。
18.根据权利要求17所述的网络组件，还包括：
耦合到多个天线的多个接收器；
多个合并器，被配置为将所述SI消除信号添加到多个接收信号；
位于所述处理器和每个天线之间的发射路径上的循环器或隔离器；以及
所述处理器和每个合并器之间的辅助路径。
19.根据权利要求18所述的网络组件，其中所述发射路径包括数模转换器DAC和放大器，其中每个合并器位于每个发射路径的循环器或隔离器与所述多个接收器中的对应接收器之间的接收路径上，其中所述接收路径包括低噪声放大器LNA和模数转换器ADC，并且其中所述辅助路径包括数模转换器DAC和第二放大器。
20.一种在多输入多输出MIMO系统中进行全双工通信的网络组件，所述网络组件包括：
处理器；
存储用于由所述处理器执行的程序的非暂时性计算机可读存储介质，所述程序包括用于以下操作的指令：
初始化用于预编码多个发射信号的发射协方差矩阵；
将所述发射信号的传输速率计算为所述发射信号对应的所述发射协方差矩阵、信道增益矩阵以及与自干扰SI矩阵的函数；
根据所述发射信号的目标总速率计算顺序凸逼近函数；
利用乔列斯基分解，来分解所述发射协方差矩阵；
根据所述发射协方差矩阵的所述分解来确定全双工预编码FDP矩阵；
使用所述FDP矩阵生成所述发射信号和对应于所述发射信号的多个SI消除信号；以及
其中计算所述顺序凸逼近函数包括：
通过将所述顺序凸逼近函数减小到阈值以下来更新所述发射协方差矩阵；以及
重复所述计算和更新步骤，直到所述顺序凸逼近函数达到收敛。
21.根据权利要求20所述的网络组件还包括：
耦合到多个天线的多个接收器；
多个合并器，被配置为将所述SI消除信号添加到多个接收信号；
位于所述处理器和每个天线之间的发射路径上的循环器或隔离器；以及
所述处理器和每个合并器之间的辅助路径。
22.根据权利要求21所述的网络组件，其中所述发射路径包括数模转换器DAC和放大器，其中每个合并器位于每个发射路径的循环器或隔离器与所述多个接收器中的对应接收器之间的接收路径上，其中所述接收路径包括低噪声放大器LNA和模数转换器ADC，并且其中所述辅助路径包括数模转换器DAC和第二放大器。
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