CN108370263B - 用于在mu-mimo系统中增强用户选择的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本申请提供了一种用户选择增强单元300、增强调度单元501’、多用户多输入多输出MU‑MIMO通信系统500和用于多用户多输入多输出MU‑MIMO通信系统500中的增强用户选择的方法100，所述方法包括以下步骤：确定101指示所述实际系统性能的至少一个系统操作值302；基于信干噪比SINR值，计算102要同时在所述系统中服务的用户设备UE的数量K*，其中基于所述至少一个系统操作值302，确定所述SINR值；并且将所述计算出的要服务的UE数量K*提供103给调度单元501，501’用以选择至少一个用户S。

Description

用于在MU-MIMO系统中增强用户选择的方法和装置

技术领域

本申请涉及无线通信技术领域。具体地，本申请描述了一种用于在多用户多输入多输出(MU-MIMO)通信系统中增强用户选择的方法和装置。提供了一种方法和/或系统，用于通过基于系统操作值确定要服务的最佳用户数，来增强MU-MIMO下行链路传输中的用户选择过程。本申请可以用于频分双工(FDD)和时分双工(TDD)系统。本公开的方面通常涉及无线通信系统，更具体地，涉及诸如被配置用于MIMO预编码/波束成形的多天线传输技术。本申请的特定实施例涉及用于MU-MIMO下行链路传输的用户组选择。

背景技术

在无线电中，MIMO通信是使用多个发射和接收天线来增加无线电链路的容量以利用多径传播的方法。MU-MIMO是用于无线通信的多输入和多输出技术的集，其中包括用户或无线终端的集，其每个利用一个或多个天线，进行彼此通信。MU-MIMO系统是一种关键使能技术，其中多天线基站(BS)同时与多个用户进行通信，该技术用于在宽带无线通信系统中提供显着增加的频谱效率和增强的链路可靠性。在MU-MIMO下行链路传输中，可以有利地利用通过多个天线提供的空间自由度，以通过空分多址(SDMA)方式同时调度多个用户来增强系统速率和。这种多址协议需要更复杂的调度策略和收发器方法，但不涉及任何带宽扩展。在空间多址中，所产生的用户间干扰由多个天线来处理，除了提供每条链路分集之外，还提供了在空间域中分离用户所需的自由度。

已经在包括LTE蜂窝网络、IEEE 802.11ac WLAN和WiMAX的最先进的无线网络标准中实现了MU-MIMO传输。在实际的MU-MIMO系统中，由于各种实际的限制和因素，包括设备尺寸、成本、功耗和计算能力，BS通常比用户设备(UE)配备更多的天线。在MU-MIMO技术(称为大规模的MIMO或大规模MIMO)的最新发展中，在BS处采用数百个天线，以便向数十个用户同时发送不同的数据流。

在MU-MIMO传输中出现的主要的根本性挑战是BS应如何选择要服务的用户集，以便优化某些所感兴趣的特定性能指标，例如速率和、加权速率和、基于QoS的指标等。最佳用户子集的选择取决于所采用的预编码方法，以及BS上可用的用户信道状态信息(CSI)。虽然脏纸编码(DPC)是理论上最优的非线性预编码方案，因为它实现了MU-MIMO下行链路信道的容量，但是实际上它的实施是非常复杂的。为此，工业界和学术界都经常采用线性预编码方案，例如，迫零波束形成(ZFBF)和块对角化(BD)。

在具有线性波束形成的MU-MIMO系统中，具有N_T个发射天线的BS只能服务于活跃用户(即，具有流量并请求访问介质的用户)总数中的多达K≤N_T个用户。K个用户的速率是相互耦合的，并且取决于它们的信道正交性以及其信道强度。找到最优(基数K的)用户集需要对所有可能的用户子集进行强力穷举搜索，当用户数量大时，其复杂度过高。为了确定所选择的用户子集，已经提出了几种次优的，主要是贪婪的用户选择算法。当使用准确的CSI执行MU预编码和用户选择时，传输方案通常可以通过信道矩阵求逆和投影，来消除用户间干扰。然而，在实际系统设置中，用户选择和预编码依赖于不完全CSI，例如，不完全信道估计、量化/延迟CSI、有限容量反馈链路(在FDD模式下)和校准误差(在TDD模式下)，不能完全消除用户间/流干扰，从而导致系统性能恶化。具体地，系统变得干扰受限，并且用于提高信噪比(SNR)的吞吐量饱和(天花板效应)。

即使当提供具有优良正交性的用户子集，现有技术的用户选择解决方案也不能优化系统性能，因为它们通常不能确定UE的最优数量以服务每个操作规程。

在干扰受限的MU-MIMO系统中服务于合适的用户数量是至关重要的，本申请建立在该观察基础之上，并且本申请提出了用于确定该数量的非常低复杂度的方法，以便增强用户选择过程并显著提高系统性能。

如前所述，在具有不完全CSI的MU-MIMO系统中，性能是由未被取消的用户间的干扰来主导，其效果在高SNR操作规程下是更加明显和有害的。现有用户分组的方法，其仅针对选择具有非常好的信道正交性质和强信道的用户集，其在未来一代通信中，特别是在具有通用频率重用的密集蜂窝网络中将是非常低效的，其中，a)用户间(和小区间)干扰将增加，b)要估计的信道尺寸将更大，例如，当在BS(大规模的MIMO)处部署更多的天线时，以及c)活跃用户/节点的数量预计将大量增加。

如上所述，确定MU-MIMO下行链路传输中的最佳用户子集是组合优化问题，其需要在所有可能的用户子集上进行非常复杂的强力穷举搜索。已经提出了几种次优的用户选择算法，主要遵循贪婪选择方法。

在G.Dimic和N.D.Sidiropoulos所著的“在具有贪婪用户选择的下行链路波束形成上：性能分析和一个简单的新算法”，IEEE Trans.信号处理，第53卷，第10号，第3857-3868页，2005年10月，得出基于速率和指标的贪婪用户选择(GUS)。首先，选择具有最高速率的用户，然后，选择作为在剩余未选择的用户中给出最高速率和的下一个(些)用户。

这种方法被J.Wang、D.J.Love和M.D.Zoltowski所著的“具有迫零波束形成的用户选择实现渐近最优速率和”IEEE Trans.信号处理，第56卷，第8号，第3713-3726页，2008年8月，使用顺序注水，以在选择和功率分配后消除具有零发射功率的用户。两种算法具有高复杂度，因为每当在该集中添加新用户(每一步)时，需要预编码器的计算(矩阵求逆)。此外，在不完全CSI的情况下，上述算法尽管复杂度高，但在选择最优用户数时仍无法终止。

在T.Yoo和A.Goldsmith所著的“采用迫零波束形成的多天线广播调度优化上”，IEEE J.Sel.地区通信，第24卷，第3号，第528-541页，2006年3月，提出了一种被称为半正交用户选择(SUS)的技术。选择第一用户作为具有最高信道质量指示(CQI)指标(信道标准或有效信道)的用户，并且在ε正交用户的用户集内选择下一个用户作为具有最大CQI值的用户。使用该方法，BS选择具有高CQI并且在其信道方向上相互半正交的用户，。

尽管与GUS相比，SUS降低了复杂度，但是这种方法也显示出无法确定要服务的最佳用户数的缺陷。因此，在所选择的用户子集中存在冗余用户，即可以从选定的用户子集中删除用户，以提高性能。注意，由于非迭代累积用户选择程序，上述技术找不到最优用户数的事实是任何贪婪增量算法的固有缺陷。

在S.Huang、H.Yin、J.Wu和V.C.M.Leung所著的“用于具有迫零波束形成的多用户MIMO下行链路的用户选择”，IEEE Trans.Vel.技术，第62卷，第7号，第3084-3097页，2013年9月，提出添加“删除”和“交换”操作作为解决冗余用户问题的方法。然而，即使与GUS相比，这种方法也增加了复杂度，因为它涉及矩阵求逆、投影和迭代过程。此外，由于在使用不完全CSI的投影操作中的错误增加，其性能对CSI的不准确性敏感，并且不一定在不完全CSI情况下找到最佳用户子集。

在US7630337 B2中，主要思想是基于量化的信道方向和信道增益，以贪婪方式顺序地选择一定数量的用户。首先选择具有最高量化信道增益的用户，并且基于信道增益和正交性的乘积来选择第二用户。需要多轮反馈报告，并且只选择两个用户。实际上，这是Yoo和Goldsmith提出的半正交用户选择(SUS)的简化。此外，只选择了2个用户，并且也没有任何方法或方式来找到要服务的最佳用户数量。即使通过重复该过程来选择超过2个用户进行修改或泛化也将无法确定最佳用户数量。

US8934432 B2和US8150330 B2描述了范围缩减算法。考虑到为了指定最佳用户组而进行搜索，该范围缩减方案减少了的用户或用户对的数量。首先，该范围缩减算法用于通过从选择过程中排除最弱的用户来减小搜索空间的维度。换言之，如果该范围缩减算法是悲观的，则系统将服务比最优数量更少的用户，并且由于复用增益的减少而使性能降低。如果范围缩减算法是乐观的，则会选择更多的用户，从而再次导致由于用户间干扰造成的吞吐量的损失。其次，最重要的是，范围缩减方法基本上是一个阈值操作。该方法在于通过在最强用户间进行搜索来确定所需的用户组。此外，使用用户的信道增益执行阈值操作，并且因此应该在每个相干块，即每次用户的信道增益改变时，进行更新，这在实际系统中发生约数毫秒。最后，弱信道的用户被不公平对待，并被排除在用户选择过程之外。这从公平的角度来看是有害的，并且将导致弱用户的速率/服务不足。

发明内容

鉴于这些缺点，需要提高未来无线通信系统的吞吐量，并避免由于剩余干扰导致的速率和天花板效应，这可以通过在每个操作规程和场景中推断要服务的最优用户数量来实现。所提出的发明是非常有效和公平的，并且其在现有的最先进的解决方案上进行了显著改进。

本申请的具体目的是提供一种用户选择方案，其复杂度较低，更公平，并且在高复杂通信场景中表现良好。

本申请的上述目的通过所附独立权利要求中提供的解决方案来实现。在从属权利要求中进一步限定了本申请的有利实施方式。

具体地，本申请通常针对于用户集被选择来传输的场景；更具体地，其着重使用不完全信道知识，执行预编码和用户选择的MU-MIMO下行链路传输。本申请可以应用于以TDD或FDD模式运行的MU-MIMO系统中。更重要的是，该思想的FDD实现涉及使用信号向BS报告必要的标量信息，从而实现可检测性并加强专利保护。

本申请最有可能应用于MU-MIMO下行链路传输中。然而，如果用诸如OFDMA技术和联合空分复用(JSDM)的其他域来替换空间域，本申请也可以应用于其他传输方法中。类似地，本申请适用于多址(上行链路)场景。最后，该方法确定要服务的最佳用户数量，但它也可以用于根据某个指标来确定要发送给每个用户的流的最优数量。

本申请的第一方面提供了一种用于在MU-MIMO通信系统中增强用户选择的方法，该方法包括以下步骤：确定指示实际系统性能的至少一个系统操作值；基于信干噪比SINR值，计算在系统中要同时服务的用户设备UE的数量，其中SINR值是基于至少一个系统操作值确定的；以及将所计算出的要服务的UE的数量提供给调度单元以用于选择至少一个用户。

提供系统操作值作为本申请方法的输入值。其基本上是限定系统本身的结构件的操作值；例如可操作的天线的数量和/或对系统进行操作的要求，例如在每个UE处的所需流的数量，统计的、长期的或大规模的信道信息或需要满足的操作SNR。

因此，该方法以简单和有效的方式，基于对预计SINR的估计和/或近似表达式，发现多路复用增益，即，服务更多用户和受未被取消的用户间干扰影响的每个用户速率之间的最佳平衡。然后找到最大化系统的预期/近似速率和的用户数。一旦确定了该操作点，即一旦找到最优用户数K*，则调度器能够基于不同的标准和性能指标来选择K*个用户。

所提出的发明的主要优点是对MU-MIMO无线通信系统的性能的增强，所述MU-MIMO无线通信系统采用非常低复杂度的方法，基于系统操作值事先确定最佳的被选择用户子集基数。所提出的发明在复杂度和性能两方面改进了现有技术的解决方案。具体地，与所有SNR范围内的SUS相比，所提出的解决方案改善了MU-MIMO下行链路传输的速率和性能，并且具有较低的复杂度。值得注意的是，它甚至胜过在中到高的SNR值下的高复杂度GUS。没有本申请，MU-MIMO系统将在一个次优的点下运行，尤其是没有在平衡复用增益和每个用户链路速率的合适的点下运行，导致系统性能，尤其是在吞吐量方面的降低。

本申请本身涉及一种用户选择技术。它是增强的用户选择单元，其输出可以提供给系统中采用的任何用户调度方法。换言之，它是一种将智能化添加到用户选择技术的系统和/或方法，实现方式为通过确定不同系统配置的被选用户集的基数，修改用户选择技术的运行。

此外，本申请可以用作简单而有效的用户选择方法。最后，该方法是一个通用的过程，并不仅作用于最大化速率和。

在第一方面的方法的第一实现形式中，至少一个系统操作值包括发射天线数量和/或接收天线数量和/或发送给每个UE的流的数量。因此，所提出的方法在计算复杂度方面是完全可扩展的，因为使用了几乎固定的系统参数，并且所提出的方法仅需要对一维变量的计算，该一维变量将近似的SINR展现为请求服务的用户的函数，其在大多数情况下可以以封闭形式导出，或者也可以进行数值评估或近似。优化预期性能是一个简单的整数优化问题。从这个意义上来说，相对于现有技术解决方案，尤其是那些涉及矩阵求逆和递归运算的解决方案，优点是显而易见的。

在第一方面的方法的第二实现形式中，或者在根据先前实现形式中任一种的第二实现形式中，至少一个系统操作值还包括操作信噪比、SNR和/或信道估计误差和/或信道状态信息、CSI、CSI误差。SNR可以被定义为发射功率P与背景噪声方差之比。基于上述系统级参数，可以计算有效或近似的接收的SINR，这是要服务的用户数K的函数。在大多数情况下，SINR表达式可以以封闭形式给出，并且其实现非常容易。

在第一方面的方法的第三实现形式中，或者在根据先前实现形式中任一种的第三实现形式中，至少一个系统操作值是实际标量值。在最一般的情况下，如果要知道天线、用户、大规模信道信息等之间的相关性，就可能必须包括具有复杂数值的矩阵。然而，由于要服务的UE的数量是标量值，所以对标量值的坚持使可轻易执行的简单的计算方法得以实现。

在第一方面的方法的第四实现形式中，或者在根据先前实现形式中任一种的第四实现形式中，计算所感兴趣的系统性能指标，其中基于所感兴趣的系统性能的指标函数，进一步计算要服务的UE的数量，以满足由MU-MIMO系统限定的性能要求，例如，调度单元或资源分配块，因此，一旦确定该操作点，可以根据期望的性能标准，例如，QoS、最大队列长度、服务优先级、公平性等来选择用户。取决于性能目标和标准，所感兴趣的系统性能指标函数可以采取不同的形式。作为示例，无线系统中常用的性能指标可以包括覆盖范围、容量(速率和)、加权速率和、能量/功耗、延迟以及其他以用于用户应用的标准效用函数。

在第一方面的方法的第五实现形式中，或者在根据先前实现形式中任一种的第五实现形式中，UE的数量通过以下公式计算

K^*＝argmax_K PM(SINR_k，K)，

其中K*是要同时服务的UE的最佳数量，K是要服务的UE的最大可能数量，并且PM是计算出的感兴趣的性能指标函数。

在根据第五实现形式的第一方面的方法的第六实现形式中，表达式PM(SINRk，K)通过以下公式计算

其中w_k是第k个UE实值权重，并且R_k是第k个UE的速率。在具有特定信道特征的均匀系统中，可以应用香农速率，其将引向表达式PM(SINRk，K)的更确切的公式：

在根据第五实现形式的第一方面的方法的第七实现形式中，从表示特定的调制和编码集的查找表中读取表达式PM(SINR_k，K)。因此，基于已经被批准的先前评估的通信方案，所感兴趣的系统性能指标被预先存储在系统中。

在根据第五实现形式的第一方面的方法的第八实现形式中，SINR_k(K)值作为K的函数，是第k个UE的有效或近似的接收的SINR值。

在根据第五至第八实现形式中的任一个的第一方面的方法的第九实现形式中，K是要服务的UE的最大可能数量。

可以通过以下公式，对于具有均匀信道统计信息的用户，可通过以下表达式计算出PM(SINR_k，K)：

其中N_T是发射天线的数量，τ是信道估计操作的质量，Q是流的数量，且SNR是发射功率与背景噪声方差的比值。

在本申请的第二方面中，提供了一种在MU-MIMO通信系统中的用户选择增强单元。该用户选择增强单元包括输入装置，用于接收指示实际系统性能的至少一个系统操作值；计算装置，用于基于SINR值，计算在系统中要同时服务的用户设备UE的数量，其中SINR值基于所述至少一个系统操作值来确定；以及输出装置，用于将所计算的UE数量提供给MU-MIMO系统的调度单元，以用于选择至少一个用户。

在第二方面的用户选择增强单元的第一实现形式中，计算装置还用于计算所感兴趣的系统性能指标，其中基于所感兴趣的系统性能指标函数，进一步计算要服务的UE的数量。

根据第二方面的以及其第一实现形式的用户选择增强单元适于执行已参照第一方面的方法的实现形式而描述的计算。类似地，必须清楚的是，增强单元接收到的至少一个操作值包括参考第一方面的方法的第一至第三实现形式而描述的那些操作值。

根据第二方面的及其各实现形式的用户选择增强单元，相对于第一方面的及其各自的实现形式的波导结构，实现了相同的优点和技术效果。

在本申请的第三方面中，提供了一种MU-MIMO通信系统中的增强调度单元。该增强调度单元包括根据本申请的第二方面的或其各实现形式的用户选择增强单元，用于提供所计算的要服务的UE的数量，以及输入装置，用于接收指示实际系统性能的至少一个选择值。

根据第三方面的及其各实现形式的增强调度单元，相对于第一方面的及其各自的实现形式的波导结构，实现了相同的优点和技术效果。

在本申请的第四方面，提供一种MU-MIMO通信系统。MU-MIMO通信系统至少包括根据本申请的第二方面的或其各实现形式的用户选择增强单元以及用于选择至少一个用户的调度单元。

根据第四方面的及其各实现形式的MIMO系统，相对于第一方面的及其各自的实现形式的波导结构，实现了相同的优点和技术效果。

在本申请的第五方面中，提供了计算机程序产品，用于当所述计算机程序产品在计算设备上被执行时，实现根据第一方面的方法。

根据第五方面的及其各实现形式的计算机程序产品，相对于第一方面的及其各自的实现形式的波导结构，实现了相同的优点和技术效果。

需要注意的是，本申请中描述的所有设备、元件、单元和装置可以以软件或硬件元件或其任何种类的组合来实现。由本申请中描述的各种实体执行的所有步骤以及被描述为由各种实体执行的功能旨在表示各自的实体适于或用于执行各自的步骤和功能。即使在以下具体实施例的描述中，将由外部实体完全形成的特定功能或步骤也不反映在执行该特定步骤或功能的那个实体的特定具体元件的描述中，技术人员应该清楚，可以在各自的软件或硬件元件或其任何种类的组合中实现这些方法和功能。

附图说明

本申请的上述方面和实现形式将在以下对具体实施例的描述中结合附图进行解释，其中

图1示出了根据本申请的第一实施例的方法的流程图。

图2示出了根据本申请的第二实施例的方法的流程图。

图3示出了根据本申请的第一实施例的用户选择增强单元。

图4示出了根据本申请的第二实施例的用户选择增强单元。

图5示出了根据本申请实施例的用户选择增强单元和调度单元的系统。

图6示出了根据本申请实施例的增强调度单元。

图7示出了根据本申请实施例的MU-MIMO系统。

图8a-8b示出了根据本申请的具有和不具有用户选择增强的不同用户选择技术的第一吞吐量性能比较。

图9a-9b示出了根据本申请的具有和不具有用户选择增强的不同用户选择技术的第二吞吐量性能比较。

图10a-10b示出了根据本申请的具有和不具有用户选择增强的不同用户选择技术的第三吞吐量性能比较。

图11a-11b示出了根据本申请的具有和不具有用户选择增强的不同用户选择技术的第四吞吐量性能比较。

附图标记说明

100，200 增强用户选择的方法

101 确定步骤

102 计算步骤

103 提供步骤

204 计算步骤

300 用户选择增强单元

301 输入装置

302 系统操作值

303 计算装置

3031 SINR计算器

3032 PM计算器

304 输出装置

305 优化器

306 查找表

500、600、700 MU-MIMO通信系统

501 调度单元

501’ 增强调度单元

502 HARQ单元

503 选择值输入

504 用户选择器/用户选择单元

701 预编码单元

K^* 要同时服务的UE的最优数量

K 要同时服务的UE的最大数量

UE 用户设备

S 被选择的用户

N_T 发射天线数量

N_R 接收天线数量

Q 流的数量

τ 信道评估误差

PM 所感兴趣的系统性能指标函数

w UE的实值权重

R UE速率

具体实施方式

在图1中，示出了多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统500中用于增强用户选择的方法100的流程图。方法100包括确定步骤101，其中确定指示实际系统性能的至少一个系统操作值302。随后，执行计算步骤102，其中基于信干噪比SINR值，计算在系统中要同时服务的用户设备UE的数量K*，其中基于所述至少一个系统操作值302确定SINR值。随后，执行提供步骤103，其中计算出的将要服务的UE的数量K*提供给调度单元501、501’，用于选择至少一个用户。

在图2中，示出了多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统500中用于增强用户选择的方法200的流程图。方法200包括确定步骤201，其中确定指示实际系统性能的至少一个系统操作值302。随后，执行计算步骤202，其中基于信干噪比SINR值，计算在系统中要同时服务的用户设备UE的数量K*，其中基于所述至少一个系统操作值302来确定SINR值。随后，执行提供步骤203，其中将计算出的要服务的UE的数量K*提供给调度单元501、501’，用于选择至少一个用户。随后，执行另一计算步骤204，其中计算感兴趣的系统性能指标函数PM。

感兴趣的系统性能指标函数PM可以是以SINR值作为输入的任何函数；SINR可以是精确的SINR值或估计值或近似值。另外，PM函数还可以显式地或隐示地依赖于用户数量K(因为多用户通信系统中的SINR值反过来也是函数或依赖于用户数量K)。函数PM应该指示物理层和网络性能的标准和广泛使用的性能指标，包括容量、速率和或总吞吐量、加权速率和、延迟约束速率和，能量效率或消耗。PM函数可以是包含至少SINR值(精确或估计/近似)的用户应用程序的任何有意义的效用函数。PM函数的形式可以取决本申请的具体实施方式和流量应用的特征，具体情况具体分析地来进行设计。

在以下段落中，将给出关于特定上下文和系统配置的函数PM的示例。在提供模拟结果的示例中，PM函数是服务于K个用户的系统的速率和。然而，显然本申请不限于函数PM的这些形式。

在下文中，提供了本申请方法100、200的详细描述。基于观察可知，在具有不完全CSI的有限干扰MU-MIMO下行链路传输中，更重要的是要知道要服务的用户的最优数量K*，而不是基于其兼容性能精确选择哪些用户。

本申请源于对找到一种有效和低复杂度的方法的需求，该方法用以估计或推断出使用不频繁变化的系统参数的用户的最优数量K*。目标是提升系统性能并胜过现有技术。此外，与现有技术策略不同，本申请是一种非常低复杂度的方法，其不需要执行复杂的迭代过程，并且不涉及任何计算繁重的矩阵求逆。显然，这导致复杂度增加，其随着活跃用户的数量增长，变得越来越引人注意。此外，确定要服务的用户最优数量K*为具有不完全CSI的MU-MIMO系统500中的SNR增加提供了显著的性能增益。这是由于用户间干扰增大且成为SNR增大的限制因素。

以下，使用系统模型来评估本申请的性能。应该指出的是，本申请不仅仅适用于该系统模型结构。给出以下结构主要用于应用和评估的目的。考虑MU-MIMO下行链路系统500，其中具有N_T个发射天线的BS向最多M_S个用户发送信号，每个用户配备有N_R个天线。忽略时间和频率指数，可以将在第k个UE处接收到的N_R维信号向量表示为：

y_k＝H_kx+n_k (1)

其中

是BS与第k个UE之间的信道矩阵，

包括发送的符号，并且

表示加性白高斯噪声(AWGN)，其中

使用线性预编码，传输向量x以x＝P_S形式表示，其中

表示由BS使用的预编码矩阵(发送线性滤波器)并且s＝[s₁，s₂，...，s_MS]包含用于M_S个被服务的UE的复值单元功率符号。我们假设Q≤N_R个流被发送到每个UE。

扩展方程(1)产生

其中

表示P的第k列，即P＝[p₁，p₂，..，p_Ms]。

由H_k描述的第k个UE和BS之间的无线信道以及BS和每个第k个UE都具有对H_k的不完全的知识。H_k的估计被建模为

其中

表示由标准复正态随机变量，即E_mn～CN(0，1)组成的信道估计误差矩阵。这种广泛使用的模型可以捕捉不完全CSI的各种场景。在一个实施例中，系统以TDD模式运行，并且该设置可以使用导频信号来对信道估计误差的结果进行建模。它也可以用来建模BS和UE之间的校准误差。在另一实施例中，系统以FDD模式运行，并且可以在UE侧对信道估计过程的误差/质量进行建模。参数τ∈[0，1]捕捉CSI的不完全性，并描述信道知识的质量(或信道估计技术的质量)。完全CSI对应于τ＝1的情况，而τ＝0意味毛

独立于Hk，即，实际信道和估计信道之间不存在相关性(最坏情况)。注意，本申请不是针对上述特定的CSI模型而设定的，并且可以容易地适用于在各种传统的接收器结构下工作。例如，也可以使用以下模型

SNR_eff是训练阶段的有效SNR。显然，有效的SNR可以很容易地映射到参数τ。

系统参数τ是所提出的创造性块的输入之一，并被认为在BS处是已知的。它表示信道估计(CE)和/或CSI误差。注意，在一个实施例(FDD模式)中，作为标量并且不频繁变化的τ的值可以通过信令被报告给BS。存在用于估计CE/CSI误差的方差(或样本方差)的多种方法，其范围涵盖基于内核的方法到数据辅助方法。这些是用于导频辅助信道估计，以及用于半盲和盲信道估计的方法。在不采用任何特定的估计方法(例如，ML、MMSE、LS)的情况下，可以使用背景噪声方差、符号的方差以及信道样本的协方差来计算误差方差。而且，有许多基于信道测量的方法可以让我们准确估计误差方差。

在TDD系统中，τ可以表示校准误差，不需要额外的反馈。在接收器侧具有不完全CE的FDD系统中，可以通过在上行链路信道的反馈将τ的值报告给BS。这可能会增加信令开销，但是这种增加是非常低的或者可以忽略不计。首先，由于τ表示CE误差的方差(二阶统计信息)，因此其不会快速变化。其可以每几千个样本就被报告一次，造成的开销可以忽略不计。考虑到每100ms周期性报告τ∈[0，1]的最具挑战性的情况，标量量化可能需要额外的2或3比特，因此在每个子频段上的上行链路反馈速率将是20到30比特/秒。即使应该在每个频段上报告(实际上效率非常低)，信令开销最差是总吞吐量的10％。在实际的实现中，信令开销预期会较低(优化报告周期并利用子带相关性)并且估计为可实现的吞吐量的约3％至5％。

在所考虑的下行链路MIMO系统500中，BS采用线性预编码。为了说明的目的，认为级联广播信道

的块对角化(BD)预编码器被用作去除在BS处用户间干扰。显然，本申请可以用系统中使用的任何预编码技术来操作。使用BD，对于每个H_k，认为

在信号接收时，每个第k个UE利用由下式给定的线性最小均方误差(MMSE)滤波器

其中R_k表示干扰加噪声协方差矩阵，由此得到

再次强调，本申请并非针对特定的接收器而设定的，并且可以很容易地适于在各种传统的接收器结构下运行。

第k个UE处的实际信干噪比(SINR)由下式给出

为了清楚起见，使用现有技术的调度单元，如参照附图5在下面描述的调度单元501，所有操作在相同的块内执行。调度单元接收用于所有用户的CSI和CQI信息以及用户流量(队列长度、最小速率等)和性能要求(QoS、优先级等)的信息。调度单元采用特定的(通常是复杂的)用户选择算法，该算法基于用户的CQI并考虑到所有约束和要求，提供要服务的用户集，该用户级由S表示。

根据本申请，提出了一种新的用户选择增强单元300，其结构框图在图3中详细描述。其中输入装置301读取至少一个系统操作值302。在计算装置303中，SINR值被计算并且要服务的UE的数量K*被读取。该数量K*被提供给后续的调度单元(图3中未示出)。

根据图4，示出了用户选择增强单元300的另一实施例。图4的用户选择增强单元描述了另外的元件和细节，并且可以用作图3的单元的附加或替代。其中更详细地提供了计算装置303。图4的用户选择增强单元的元件将不再进行描述，其没有改变，并且已经参照图3进行了描述。计算装置303至少包括SINR计算块3031，在SINR计算块3031处可以读取SINR表达式。随后，提供PM函数计算块3032以应用感兴趣的系统性能指标函数PM。PM函数可以从存储在PM存储器中的LUT 306获得。最后，优化器305确定优化目标函数

的K的整数值，并且其输出由K*表示。

例如，以下系统操作值302中的至少一个或它们的函数可以被提供给图3或图4的用户选择增强单元300的输入装置301：

●在系统500中的天线的数量(例如BS天线N_T和UE-天线N_R)；

●在每个UE处发送的流的数量Q；

●操作SNR(通常定义为发射功率P与背景噪声方差的比值)；

●CE/CSI误差τ(CE操作的质量)；

●统计CSI(例如，信道相关性、长期统计、大规模信道衰减)。

应该注意的是，CE/CSI误差τ可以针对不同的用户采取不同的值。在这种情况下，τ可以表示包含每个用户的CE/CSI误差(在最一般情况下)的向量，或者它可以是每个用户的个体CE/CSI误差的函数的实值标量值，例如，加权平均数，中位数等。

基于这些操作系统参数302，其优选地被提供为实值标量以减少计算工作量，用户选择增强单元300首先在计算装置303(例如，SINR计算装置3031)处计算有效或近似的接收的SINR，其是要服务的用户数量K的函数，表示为

SINR是信号功率除以干扰功率与噪声功率的比值。在其最一般的表示中，SINR由SINR＝S/(I+N)给出，其中S是(有用的)信号功率，I表示干扰功率，N是噪声功率。取决于所采用的系统，S、I和N中至少有一个可以采取不同的形式，以便对于不同的系统和不同的传输技术，SINR的表达式可以不同。这个SINR表达式可以以封闭形式给出，其实现非常容易。SINR计算单元3031计算每个用户k的有效或近似的接收的SINR或者我们用SINR表示的平均每个用户接收的SINR。例如，这个有效的SINR是用户数K的函数。在本申请的一个实施例中，信道可以通过独立的瑞利衰落来近似，并且每个用户k具有独立并且相同分布的信道统计。在这种情况下，使用块对角化预编码，有效的平均接收的SINR近似地由下式给出

其中N_T是发射天线的数量，τ是信道估计操作的质量，Q是流的数量，并且SNR是发射功率与背景噪声方差的比率。

然后，

被输入到PM计算器块3032，并被用于计算由

表示的所感兴趣的系统性能指标。PM指标由系统500采用的调度/资源分配策略确定，并且可以采取速率和、加权速率和、基于公平性的吞吐量、基于QoS的吞吐量、加权的队列感知吞吐量等的形式。请注意，PM指标通常是系统性能指标，而不是个人/每个用户指标。因此，本申请的用户选择增强器301的输出装置304输出要服务的用户的最优数量K*。在一个可能的实施例中，它将采取速率和或者加权速率和的形式：

其中w_k是第k个UE实值权重，并且R_k是第k个UE的速率。速率的一种选项是香农速率，即

R_k＝log₂(1+SINR_k) (11)

另一选项是通过使用特定的调制和编码方案的集来实现的速率。这可以通过在PM存储器中的为LUT 306编索引来获得。在一个可能的实施例中，它将是基于公平的吞吐量或基于QoS的吞吐量。在一个可能的实施例中，它将是一个加权的已知队列的吞吐量。

提供以下两种情况的结果：a)根据方程(11)使用在理想链路自适应和高斯信令下的(香农)速率公式以及b)使用特定调制和编码方案量化香农速率。为了评估和演示目的，我们评估了本申请的一个实施例的性能，其中要服务的用户的最优数量K*是最大化预计速率和的数量

其中PM指标

是在以下形式的

上确定的，即

一旦确定了数字K*，本申请的系统500至少有两种不同的实现形式。上述获得K*的方法是关于如何在特定系统中使用该方法的一个示例，并且既不限制也不约束方法的适用性和一般性。

根据图5，示出了本申请的系统500的可能配置。其中，从用户选择增强单元300中读取到的要服务的用户的最优数量K*，被作为附加输入报告给调度单元501，调度单元501为指示应调度的用户数量K*的装置。用户选择增强单元300作为链接到调度单元501的新控制器运行以提高系统500的性能。

所提出的本申请提供的从用户选择增强单元300中读取的要服务用户的最优数量K*可以直接地并入所有用户选择算法中，并且可以与任何用户选择算法一起协作并且可以用于任何性能指标(目标函数)。例如，如果在系统中采用GUS或SUS技术，则通过指示用户选择过程何时应该终止，由提出的块提供的信息增强(即，它在这些方法增加了“智能”)这些方法。事实上，所提出的发明不仅成功地提高了现有技术的用户选择方法的性能，而且当达到最佳用户数量时，可以通过终止用户选择过程来加速用户选择过程。

如上所述，本申请的方法100、200是一般性的过程，并且并不针对仅用于最大化速率和的工作而设定的。调度单元501现在不仅能够最大化加权速率和，而且还能够根据它们的优先级或者它们的队列/缓冲区的状态来调度用户，例如，具有最大队列长度或最大延迟的用户等等。用调度单元501对用户的调度可以通过选择由选择值输入503中的至少一个提供的选择策略来完成。将参考图6在下面给出在系统500使用的选择策略的更详细的描述。本申请以简单和有效的方式找到由未取消的用户间干扰影响的多路复用增益，即服务更多的用户，和每个用户速率之间的最佳平衡。一旦确定了该操作点，即，一旦找到最优用户数量K*，调度单元501就能选择将满足性能指标的K*个用户，例如，具有最高延迟或最大队列长度的K*个用户等等。服务K*个以上或以下是调度单元501的简单设计选择，然而系统500将受到用户间干扰的支配，并且由于最大可能数据将不被解码并且将需要重传，用户的低速率将会因此影响队列长度、延迟等。如在当前的移动通信标准(例如，长期演进(LTE)中和4G系统中的演进的数据包系统)中，调度器与链路自适应和HARQ过程紧密交互，系统500还包括HARQ单元502。HARQ单元502负责处理所有UE的HARQ功能，即处理传输错误和重传。HARQ单元502处理接收到的状态消息(例如，来自UE的是否传输成功的确认)并且将来自HARQ过程的状态报告作为输入提供给调度单元，从而后者可以确定是应该做出新传输还是重传。

在图6中示出了本申请系统600的另一实施例。这里，用户选择过程可以被并入到根据图5组合了用户选择增强单元300和调度单元501的增强调度单元501’中。系统600还包括HARQ单元502。HARQ单元502与关于系统500所做的描述相同，并且将不会被进一步描述。因此，增强调度单元501’由两个主要单元组成。首先，用户选择增强单元300提供最优用户子集的基数K*。其次，用户选择器/用户选择单元504根据一些选择策略输出要服务的K个用户的用户集S。选择策略可以由选择值输入503提供。

在本申请的一实施例中，策略是从要服务的K个用户中随机选择K*个。没有额外的信息作为输入提供给所提出的的块。

在本申请的另一实施例中，策略是从具有最高CQI指标的K个用户中选择K*个。须将用户的CQI信息作为输入503以提供给用户选择器/用户选择单元504。

在本申请的另一实施例中，策略是从具有最高优先级的K个用户中选择K*个。须将用户的基于优先级的信息作为输入503提供给用户选择器/用户选择单元504。

在本申请的另一实施例中，策略是从具有最高/最低苛求度的QoS要求的K个用户中选择K*个。须将用户的QoS需求信息作为输入503提供给用户选择器/用户选择单元504。

在本申请的一实施例中，策略是根据合适的指标从K个用户中选择K*个，以满足由调度器/资源分配块限定的性能要求。对于不同的系统和应用程序，合适的指标可以是不同的，并且包括但不限于速率和、总吞吐量加权速率和和基于公平性的效用函数。在这种情况下，公平性指示用户或应用程序是否被分配系统资源(例如，数据速率或对媒体的访问)的公平份额。

最后，强调的是，所提出的发明还构成用于高复杂度和/或组合调度器的搜索空间减少算法。

所提出的发明的主要优点之一是极低的复杂度。事实上，计算最优数量K*在大多数情况下需要一个涉及最坏情况为N维向量(或者如果对于所服务用户的最优数量范围的一些先前了解可用，就甚至为较低维度)的单个计算。既不需要迭代算法也不需要穷尽搜索，也不需要矩阵求逆来计算被选用户的预编码器，并决定最佳数量K*。所提出的思想旨在基于系统操作值302通过有效/平均SINR首先得出近似而高效的封闭式表达式，然后找到使性能指标PM最大化的用户数量K，其通常是该SINR的函数也可以以封闭式来表示。

具体地，为了找到K*，可以例如，基于等式(12)，使用N_T、τ、SNR和Q的基本算术运算(加法和乘法)，计算实值标量SINR。然后，计算目标函数PM，其是标量SINR的简单函数或标量SINR和K的简单函数，并且使用简单的离散最优化方法获得使该实值标量目标函数最大化的K的值。

考虑到贪婪的用户选择GUS，第一个用户被选择为具有最高信道增益或速率的用户。然后，GUS从剩余的未被选择的用户中找到提供最高总吞吐量的用户与先前被选择的用户。预编码单元701中的预编码器在每个潜在用户组的每个步骤中被计算出。当选择K个用户，或者通过增加更多用户总吞吐量不增加时，该算法终止。该GUS算法需要搜索超过不多于NK个用户集，即，与穷举搜索方法相比，其复杂度降低。但是，需要进行计算苛刻的矩阵运算。

由于两个主要原因，所提出的发明享有非常低的复杂度。首先，只需要对实值标量的数量进行基本算术运算(加法和乘法)。寻找使实值标量目标函数最大化的数量K*也是标准的，且复杂度低。在GUS、SUS、穷举搜索等情况下，不需要向量操作(投影/乘法、规范计算)。还要注意，复杂度不会导致性能下降。我们的方法甚至可以在某些操作体制中胜过GUS。

其次，在以前的解决方案中，算法的每个步骤上都需要几个操作(通常是复杂的，例如，矩阵求逆)。在本申请的方法100、200中，只要缓慢变化的系统操作值302保持相同，用户的最佳数量K*就将是相同的并且将不被重新计算。

在图7中，示出了其中嵌入了本申请的解决方案的示例性MU-MIMO系统700。其中，K个用户拥有具有数量为N_R的接收天线的UE。示出了具有数量为N_T的发射天线的BS。增强调度单元501’把要发往被选择的用户S的数据流提供给预编码单元701。尽管图7示出了嵌入在MU-MIMO系统700中的增强调度单元501’，但是技术人员将清楚的是，用户选择增强单元300也与图5所述的调度单元501结合使用。

在下文中，讨论了性能评估，其中描述了根据图8至图11的模拟结果。为了评估的目的，我们考虑本申请的吞吐量性能，其考虑了下行链路MU-MIMO系统500，该系统在具有B＝20MHz、N_T＝64、N_R＝2的带宽和可用的UE总数N＝40的TDD模式下运行。块对角化预编码被用作下行链路传输方案，并且Q＝2个流被发送到每个UE。由H_K描述的第k个UE和BS之间的无线信道由独立且相同分布的零均值和单位方差复随机变量组成。另外，假设UE和BS之间的信道假定为独立的。最后，H_K的信道估计误差如公式(3)所述被建模。在方程(9)至(13)的假设下，计算系统500中用户的最优数量K*。

在图8至图11中，将所提出的发明的性能与高复杂度的贪婪用户选择(GUS)和作为基线的主要SUS方法进行比较。还示出了在标准、低复杂度用户选择技术，即基于规范的用户选择(NUS)和随机用户选择(RUS)中所提出的用户选择增强的效果。增强的NUS和根据所提出的发明增强的RUS分别表示为eNUS和eRUS。显示eNUS和eRUS性能的主要目的是证明即使与例如NUS和RUS的非常简单的用户选择方法结合，所提出的增强技术仍然显示出显著的增益。

根据图8a和图8b，示出了具有和不具有τ＝0.6的用户选择增强的不同用户选择技术的第一吞吐量性能比较。根据本申请的增强算法的性能，分别由eSUS、eNUS和eRUS表示。在图8a中描绘了香农速率，其中在图8b中描绘了具有MCS的量化速率。

根据图9a和图9b，示出了本申请的第二吞吐量性能比较，其与基于规范的选择进行结合，且与τ＝0.6的现有技术的解决方案形成对照。在图9a中描绘了香农速率，其中在图9b中描绘具有MCS的量化速率。对于大多数SNR值，本申请概念相对于SUS方法来说实质上提高了性能。值得注意的是，在高SNR情况下，它比GUS表现更好，在其余的情况下接近它。应该指出的是，这是用更少得多的计算复杂度来实现的。

根据图10a和图10b，示出了本申请的第三吞吐量性能比较，其与基于规范的选择相结合，且与τ＝0.6的现有技术的解决方案形成对照。在图10a中描绘了香农速率，其中在图10b中描绘了具有MCS的量化速率。为了强调调度合适数量用户的重要性，在图10a和图10b中，本申请与用户选择块中的随机用户选择相结合，并被表示为增强的RUS(eRUS)。获得的吞吐量仍然显著高于用SUS而得的吞吐量，并在高SNR下再次击败GUS。注意，当PM指标不考虑用户/系统吞吐量时，RUS可以表示系统的性能。有趣的是，基于除速率和以外的其它指标选择用户，却使用合适用户数量K*可以提供比专注于最大化速率和的复杂调度方案(SUS和GUS)更高的吞吐量。这表明为给定的系统配置提供合适数量的用户的首要性。

根据图11a和图11b，示出了本申请的第四吞吐量性能比较，其与基于规范的选择相结合，针对τ＝0.8的现有技术的解决方案形成对照。在图11a中描绘了香农速率，其中在图11b中描绘了具有MCS的量化速率。尽管现在的增益较小，但仍然可以实现改进，特别是在高SNR情况下。注意，CE/CSI误差越高(τ越低)，本申请的增益越显著。

所提出的发明的主要优点在于采用非常低复杂度的方法增强了的MU-MIMO无线通信系统500、600、700的性能，所述方法用于基于系统操作值302，预先确定K用户的最佳选择的数量K*的基数。所提出的发明在复杂度和性能方面都对现有技术的解决方案进行了改进。如图所示，与所有SNR范围内的SUS相比，本申请均提高了MU-MIMO下行链路传输的速率和性能，并且具有较低的复杂度。值得注意的是，它在中等至高SNR值下甚至胜过高复杂度的GUS。没有本申请的概念，系统500、600、700将在次优点中运行，这意味着不在平衡多路复用增益和每个用户链路速率的合适点中，这会导致较低的系统性能，尤其是吞吐量性能。

此外，就计算复杂度而言，本申请的方法在BS和UE两者处的天线数量、活跃用户数量K和发送到每个UE的流Q的数量方面是完全可扩展的，因为它仅需要计算一维变量SINR，可以以封闭形式导出。期望性能的优化器305是一个简单的整数优化问题。从这个意义上讲，相对于特别是涉及矩阵求逆和递归运算的现有技术解决方案的优势是显而易见的。

最后，将用户选择增强单元300的输出K*作为输入值提供给调度单元501、501’，并且可以与现有的用户选择算法，例如GUS和SUS一起工作。在这种情况下，在后一块中并入K*的值可以加速其运行，因为当达到最优用户数时，它将终止复杂的顺序算法。还要注意的是，服务少于或多于K*个用户通常会导致性能下降。

已经结合作为示例的各种实施例以及实施方式来描述了本申请。然而，通过对附图、本公开的研究，本领域中的且实施本申请的技术人员可以理解并实现其他变化。在权利要求以及说明书中，词语“包括”不排除其他元素或步骤，并且不定冠词“一”或“一个”不排除多个。单个元件或其他单元可以实现本申请中记载的若干实体或项目的功能。在互不相同的从属权利要求中仅仅记载了某些措施这一事实并不表示这些措施的组合不能用于有利的实施方式中。

Claims (13)

1.一种用于在多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统(500)中的增强用户选择的方法（100），所述方法包括以下步骤：

确定（101）指示实际系统性能的至少一个系统操作值（302）；

基于信干噪比SINR值，计算（102）在所述系统中要同时服务的用户设备UE的数量K*，其中所述SINR值是基于所述至少一个系统操作值（302）确定的；以及

将所述计算出的UE数量K*提供（103）给调度单元（501, 501’）以用于选择至少一个用户S；

其中，所述至少一个系统操作值（302）是实际标量值，并且所述计算（102）不进行矩阵求逆；

其中，所述SINR的有效的平均近似值

由以下公式计算：

，

所述K*通过以下公式计算：

其中，K是要服务的UE的最大可能数量，N_T是发送天线数量，Q是发送到每个UE的流的数量，SNR是操作信噪比，τ是信道估计误差。

2.根据权利要求1所述的方法（100），其中

所述至少一个系统操作值（302）包括N_T和/或接收天线数量N_R和/或Q。

3.根据权利要求1或2所述的方法（100），其中

所述至少一个系统操作值（302）进一步包括SNR和/或τ和/或信道状态信息CSI和/或CSI误差。

4.根据权利要求1或2所述的方法（100），进一步包括：

计算（204）所感兴趣的系统性能指标PM，其中基于所述所感兴趣的系统性能指标函数PM，进一步计算所述要服务的UE的数量K*。

5.根据权利要求4所述的方法（100），其中

所述UE的数量K*通过以下公式计算：

其中PM是计算的所感兴趣的性能指标函数，

是第k个UE处的实际信干噪比。

6.根据权利要求5所述的方法（100），其中

所述表达式PM(SINR_k, K)由以下公式计算：

其中w_k是第k个UE实值权重并且R _k 是第k个UE的速率。

7.根据权利要求5所述的方法（100），其中

从查找表（306）读取所述表达式PM(SINR_k,K)，所述查找表指示特定的调制和编码集。

8.根据权利要求6或7所述的方法（100），其中

SINR_k(K)值是作为K的函数的第k个UE的有效或近似的接收的SINR值。

9.根据权利要求6或7所述的方法（100），其中

K是要服务的UE的最大可能数量。

10.一种多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统（500）中的用户选择增强单元（300），所述用户选择增强单元（300）包括：

输入装置（301），用于接收指示实际系统性能的至少一个系统操作值（302）；

计算装置（303），用于基于信干噪比SINR值计算在系统（500）中要同时服务的用户设备UE的数量K*，其中所述SINR值是基于至少一个系统操作值（302）确定的；以及

输出装置（304），用于将计算出的要服务的所述UE的数量K*提供给所述MU-MIMO系统（500）的调度单元（501, 501’），以用于选择至少一个用户S；

其中，所述至少一个系统操作值（302）是实际标量值，并且所述计算不进行矩阵求逆；

其中，所述SINR的有效的平均近似值

由以下公式计算：

，

所述UE的数量K*通过以下公式计算：

其中，K是要服务的UE的最大可能数量，N_T是发送天线数量，Q是发送到每个UE的流的数量，SNR是操作信噪比，τ是信道估计误差。

11.根据权利要求10所述的用户选择增强单元（300），其中

所述计算装置（303）进一步用于计算（204）所感兴趣的系统性能指标，其中基于所述所感兴趣的系统性能指标函数PM，进一步计算要服务的所述UE的数量K*。

12.一种多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统（500）中的增强调度单元（501’），所述增强调度单元（501’）包括：

根据权利要求10或11所述的用户选择增强单元（300），用于提供计算出的所述要服务的UE的数量K*；

用户选择单元（504），用于接收指示所述实际系统性能的至少一个选择值（503）。

13.一种多用户多输入多输出MU-MIMO通信系统（500），至少包括：

根据权利要求10或11所述的用户选择增强单元（300）；以及

调度单元（501），用于选择至少一个用户S。

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