CN108463978A - 用于解码在mmwave信道上发送的符号的方法和计算机实现的方法、用于接收和解码在mmwave信道上发送的符号的接收器 - Google Patents

用于解码在mmwave信道上发送的符号的方法和计算机实现的方法、用于接收和解码在mmwave信道上发送的符号的接收器 Download PDF

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Abstract

一种用于对通过毫米波(mmWave)信道发送的符号进行解码的方法根据mmWave信道的概率模型，利用对测试符号的贝叶斯推断来估计mmWave信道的信道状态信息(CSI)，所述概率模型包括关于在mmWave信道中传播的mmWave的路径统计和扩散统计这，并且利用CSI对通过mmWave信道接收的符号进行解码。

Description

用于解码在MMWAVE信道上发送的符号的方法和计算机实现的 方法、用于接收和解码在MMWAVE信道上发送的符号的接收器
技术领域
本发明总体上涉及通信系统，并且更具体地，涉及mmWave通信系统中的信道估计。
背景技术
毫米波(mmWAVE)是具有处于1毫米(mm)-10mm范围中的波长的无线电波，其对应于无线电频率30吉赫兹(GHz)-300GHz。按照国际电信联盟(ITU)的定义，这些频率也被称为极高频(EHF)频带。
mmWave表现出独特的传播特性。例如，与较低频率的无线电波相比，mmWave遭受较高的传播损失，穿透诸如建筑物、墙壁、植物的物体的能力较差，并且因空气中的微粒(例如，雨滴)而更容易被大气吸收、偏转和衍射。另一方面，由于mmWave的较小波长，可以将更多的天线封装在相对较小的区域中，从而允许以小型设备来实现高增益天线。
mmWave相比较低频率的无线电波来说不太被利用。mmWave频带有大量频谱可用。例如，60GHz左右的频率(通常被称为60GHz频带)在大多数国家都可以作为未授权频谱使用。
在无线通信中，信道状态信息(CSI)是指通信链路的已知信道特性。该信息描述信号如何从发送器传播至接收器，并表示例如散射、衰落以及功率随距离衰减的组合影响。CSI使得能够传送适应当前的信道条件，以实现多天线系统中高数据速率的可靠通信。需要在接收器处估计CSI，但可以被量化并反馈给发送器(尽管可以进行反向链路估计)。发送器和接收器可以有不同的CSI。
需要准确的CSI估计，以便利用mmWave网络容量的潜在优点。具体来说，利用准确的CSI估计，为了最大化系统性能，CSI可以被用于最优或准最优预编码器和均衡器设计。开发了许多不同的方法来估计CSI。然而，由于波的物理特性的差异，针对较低频率的无线电波开发的CSI估计方法并不总是适于mmWave信道估计。
Roi Mendez-Rial在“Channel Estimation and Hybrid Combining for mmWave:Phase Shifters or Switches”中描述的一种方法利用信道的稀疏恢复公式化来估计mmWave信道。然而，这样的公式化并不能准确表示mmWave信道的不同特性，使得这种方法不太准确。
发明内容
本发明的一些实施方式基于这样的认识，即，毫米波(mmWave)信道具有用于传播mmWave的若干特定特性。与较低频率的无线电波相比，mmWave信道在撞击到接收器阵列的mmWave到达数量上是稀疏的。另外，传播的mmWave在角域中扩散，并且可以潜在地展现出特定的功率分布图(power profile)。因此，本发明一些实施方式的目的是通过利用mmWave传播的不同特性来改进mmWave信道估计性能的性能。
例如，本发明一个实施方式在到达数量方面利用mmWave信道的稀疏性。信道估计问题可以采用冗余字典公式化为接收信道感测信号的稀疏表示问题。另外，一些实施方式旨在将角(空间)域中的mm波长的扩散并入该估计方法中。遗憾的是，难于以分析方式确定针对不同类型mmWave信道的mmWave扩散。然而，本发明一些实施方式基于这样的认识，即，可以根据mmWave信道的环境概率地估计mmWave的扩散。例如，对于不同办公大楼中的mmWave信道，mmWave的扩散在概率上相似，但与住宅区的mmWave信道在概率上不同。因此，了解mmWave信道的环境允许了解mmWave在该信道中扩散的概率分布。
另外，mmWave的稀疏分布概率也取决于该信道的环境并且可以预先确定。因为mmWave传播的不同特性可以在概率上确定，所以一些实施方式将信道估计问题构造为贝叶斯推断问题。
因此，一个实施方式公开了一种用于解码通过毫米波(mmWave)信道发送的符号的方法。所述方法包括：接收通过所述mmWave信道发送的测试符号；根据所述mmWave信道的概率模型，利用对所述测试符号的贝叶斯推断来估计所述毫米波信道的信道状态信息(CSI)，所述概率模型包括关于在所述mmWave信道中传播的mmWave的路径统计和扩散统计；通过所述mmWave信道接收符号；以及利用所述CSI解码所述符号。所述方法的步骤通过接收器的处理器来执行。
另一实施方式公开了一种用于接收并解码通过毫米波(mmWave)信道发送的符号的接收器，该接收器包括：一组天线，该组天线用于接收通过所述mmWave信道发送的符号；前端，该前端用于将所述符号转换成测试符号和数据符号；处理器，该处理器用于根据所述mmWave信道的概率模型，利用对所述测试符号的贝叶斯推断来估计所述毫米波信道的信道状态信息(CSI)，所述概率模型包括关于在所述mmWave信道中传播的mmWave的路径统计和扩散统计；以及解码器，该解码器用于利用所述CSI来解码所述符号。
又一实施方式公开了一种用于解码通过毫米波(mmWave)信道发送的符号的计算机实现方法，该计算机实现方法包括：利用有关通过所述mmWave信道接收的测试符号的贝叶斯推断，估计所述mmWave信道的信道状态信息(CSI)，其中，所述估计根据所述mmWave信道的概率模型来进行，所述概率模型包括关于在所述mmWave信道中传播的mmWave的路径统计和扩散统计；以及利用所述CSI来解码通过所述mmWave信道接收的符号。所述方法的步骤通过接收器的处理器来执行。
附图说明
图1A示出了根据本发明一个实施方式的无线通信系统100的示意图。
图1B示出了根据本发明一个实施方式的用于对通过mmWave信道发送的符号进行解码的方法的框图。
图2示出了例示由本发明各种实施方式所采用的mmWave信道中的mmWave传播原理的示意图。
图3示出了根据本发明一些实施方式的mmWave传播空间中的各种统计度量的示意图。
图4示出了根据本发明一个实施方式的信道估计的稀疏恢复方法的框图。
图5示出了根据本发明一些实施方式的用于利用贝叶斯推断来估计mmWave信道的状态的方法的框图。
图6示出了根据本发明一个实施方式的用于确定状态信息145的两阶段方法的框图。
图7A示出了根据本发明一个实施方式的用于评估支持的框图。
图7B示出了根据本发明一个实施方式的后验概率的示例性计算。
图8A示出了根据本发明一个实施方式的确定先验概率的示意图。
图8B示出了根据本发明一个实施方式的确定簇的扩散概率的示意图。
图9示出了根据本发明一个实施方式的评估簇的功率分布图的示意图。
图10示出了根据本发明一个实施方式的用于确定信道系数的方法的框图。
具体实施方式
图1A示出了根据本发明一个实施方式的无线通信系统100的示意图。通信系统100包括能够通过通信信道106与第二通信装置104通信的第一通信装置102。通信信道106是毫米波(mmWave)信道。在各个行业中，mmWave频带指的是6千兆赫(GHz)至300GHz之间的频率。例如，装置102和/或装置104可以根据802.11ad标准彼此通信。
例如，装置102包括Ntx天线110，并且装置104包括Nrx天线112，以通过单个天线或者使用射束成形和/或空间复用通过多个天线上在信道106上发送单个数据流。单个数据流可以被分成多个子数据流，子数据流然后通过相同的通信信道(如信道106)从多个天线单独且同时发送。尽管本发明的范围在这方面不受限制，但由各种实施方式用于天线110和/或112的天线类型包括但不限于内部天线、偶极天线、全向天线、单极天线、底端馈电天线、圆极化天线、微带天线、分集天线等。
通信装置102包括发送器108，以通过分别经由Ntx天线110发送数据流来发送射束成形的传送。通信装置104包括接收器114，以经由Nrx天线112在信道106上接收数据流。所接收的信号可以包括例如对应于由发送器108发送的信号的符号的符号。
在一些实施方式中，接收器114包括前端116和/或变换器118。前端116可以包括任何合适的前端模块，以将从天线112接收到的时域信号转换成适于变换器118的格式的时域信号。变换器118可以将信号变换成适于解码器120或信道估计器122的多种不同类型的信号。例如，前端可以将所接收的信号转换成适合解码的符号。
接收器114还包括信道估计器122以生成表示信道估计的信号。接收器114还可以包括解码器120，以解码所接收的信号并且生成表示由装置102发送的信号的估计的信号。信道估计器122使用信道106的环境中的mmWave传播的概率模型。
在本发明各种实施方式中，信道估计器122是概率估计器，其使用mmWave信道106的概率模型123将信道估计问题构造为贝叶斯(Bayesian)推断问题。本发明的一些实施方式基于这样的认识，即，mmWave信道具有用于传播mmWave的若干特定特性。与较低频率的无线电波相比，mmWave信道在撞击接触到接收器阵列的mmWave的到达数量上是稀疏的。另外，所传播的mmWave按角域扩散，并且可以潜在地展现出特定的功率分布图。
遗憾的是，难于确定性地确定mmWave传播的特性。然而，本发明的一些实施方式基于这样的认识，即，可以根据mmWave信道的环境来概率地确定那些特性。例如，对于不同办公大楼中的mmWave信道，mmWave的稀疏性和/或扩散在概率上相似，但与住宅区的mmWave信道在概率上不同。因此，了解mmWave信道的环境允许了解mmWave传播的不同特性的概率。
由于扩散，各个或一些mmWave被接收为波的簇(cluster)。为此，本发明一些实施方式将有关mmWave传播的特性统计确定为等于有关mmWave簇的统计。例如，在各种实施方式中，概率模型123包括关于mmWave信道中的mmWave的传播路径的统计125和关于在mmWave信道中传播的mmWave的扩散的统计126中的一种或其组合。在一些实施方式中，概率模型123还包括关于mmWave功率分布图的统计这127，mmWave功率分布图对在信道106中横跨mmWave各自的角扩散的mmWave强度进行建模。因为可以在概率上确定mmWave传播的不同特性，所以一些实施方式将信道估计问题构造为贝叶斯推断问题。
图1B示出了根据本发明一个实施方式的用于对通过mmWave信道发送的符号进行解码的方法的框图。该方法接收130在mmWave信道上发送的测试符号135，并且利用针对测试符号135的贝叶斯推断来估计140该mmWave信道的状态信息145。测试符号的值是已知的，并且根据mmWave信道的概率模型123执行估计，该概率模型包括关于在mmWave信道中传播的mmWave的路径统计125和扩散统计126。当该方法接收到150符号155(例如，数据符号)时，该方法利用mmWave信道的状态信息145来检测160符号155。该方法的步骤可以通过接收器的处理器来执行。
图2示出了例示了由本发明各种实施方式所采用的mmWave信道中的mmWave传播原理的示意图。例如，从发送器108发送的信号经由较少路径230、240以及250到达接收器114。因为mmWave系统中的电磁波的波长很可能与弹回所述波的物体241、251的表面的粗糙度相当，所以在接收器处的到达可能在角域245、255中扩散。该特征已在多个已报告的测量活动中得到证实，并且是用于60GHz的室内mmWave通信的现有标准IEEE 802.11ad的一部分。本发明一些实施方式利用该观察来设计增强信道估计方法。
本发明的一些实施方式基于这样的认识，即，在mmWave信道中传播的mmWave在到达和出发时扩散，使得mmWave在接收器处被检测为mmWave的簇。由于簇，mmWave的路径统计包括该簇在mmWave的传播空间中的位置的统计，并且有关mmWave的扩散统计包括关于簇的扩散密度的统计。
图3示出了根据本发明一些实施方式的mmWave传播空间中的各种统计度量的示意图。例如，mmWave的传播空间可以被表示为mmWave的一组可能的离开方向(DoD)角与mmWave的到达方向(DoA)角的笛卡尔(Carterisan)乘积。
例如，在其中不失一般性的情况下发送器和接收器都采用天线的垂直线阵列的情况下，mmWave信道中的传播空间的一个域是图3中以插图示出的假想角域。
为了在本具体示例中得出信道的假想角域表示，首先假定每个发送器天线振子与每个接收器天线振子之间的信道是平坦衰落信道，并因此通过单个复增益来表示。与所有可能的成对的发送器振子和接收器天线振子相对应的所有复增益系数被格式化成信道矩阵H，使得H中的(i，j)项表示接收器侧的第i个天线振子与发送器侧的第j个天线振子之间的信道增益。
信道矩阵H可以表示为
H＝A(Θrx)HsA(Θtx)H， (1)
其中，和是信道中的传播路径的可能DoD和DoA，并且A(Θrx)，A(Θtx)是其列和是对应于相应DoD和DoA的流形矢量的矩阵。这里，Hs是信道的假想角域表示。
假想角度域可以以插图表示为二维网格300，其中，DoA和DoD用沿轴的到达角(AoA)301和出发角(AoD)302来表示。例如，在AoA θ2 311和AoD φ2 313处的非零能量块(patch)310表示在mmWave信道中存在使得沿方向φ2并且以宽度Δφ2 314在该射束中发送的信号从方向θ2到达接收器并且具有角度扩散Δθ1 312。图3中所示的mmWave信道的假想角表示指示在发送器与接收器之间存在两个路径310和320，其中每个发送和接收的射束具有某个角扩散。
因为mmWave信道在发送器与接收器之间的路径数量方面是稀疏的，所以一些实施方式将信道估计问题公式化为冗余字典中的接收信道感测信号的稀疏表示问题。所述冗余字典包括取决于发送器和接收器流形矢量的原子(atom)。为此，可以通过采用多种稀疏恢复方法之一(如正交匹配追踪(OMP)法)来估计信道。
图4示出了根据本发明一个实施方式的信道估计的稀疏恢复方法的框图。在对接收器阵列上接收到的测试符号进行预处理之后，可以获得信号矢量440。该信号矢量被表示为宽字典矩阵430与信道矢量450的被噪声460修改的乘积。该表示可以通过以下方式获得：在利用一定数量的预编码矢量410对测试符号进行预编码并且利用一定数量的混合矢量420处理所接收的信号之后，发送该测试符号(例如，具有已知值1的符号)。
在一些实施方式中，信道矢量的非零元素包括状态信息的系数，其中，信号矢量的值和字典矩阵的值从该测试符号以及发射器和接收器流形矢量获知。例如，一个实施方式利用包含稀疏恢复公式400的各种代数运算来根据预编码和混合矢量以及发射器和接收器流形矢量，确定字典矩阵和信号矢量。
例如，假设发送器发送数据符号t＝1并在m个连续时间步中应用预编码矢量。预编码矢量的大小等于发送器天线振子的数量，并且通常可以包含随机或伪随机复指数。接收器对在其天线振子上接收到的信号采用对应的混合矢量。混合矢量的大小等于所采用的天线振子的数量，并且可以包含随机或伪随机复指数。
第ith个观察到的数据快照(即，跨收器天线振子的信号)因此由下式给出
其中，ρ是SNR，是测量噪声，并且H、A(Θrx)、A(Θrx)及Hs如(1)中所定义的。
根据Kronecker乘积的特性，获知，对于任何矩阵A，B，C来说，
其中，vec(·)运算将其运算数的元素按列重新排列成矢量。在(2)中使用(3)，得到
将m个连续时间步中获得的m个数据快照堆叠成矢量，得到：
其中，将y称为信号矢量440，A是字典矩阵430，x是信道矢量450，并且e是噪声矢量460。在此重申，信号矢量和字典矩阵是根据预编码和混合矢量并且根据发送器和接收器流形矢量计算出的。信道估计问题然后归结为寻找冗余字典430中的信号矢量440的稀疏表示，其中，稀疏表示的系数构成未知信道矢量450。然后利用(1)将所估计的信道矢量映射回至假想角域Hs中的表示，其又映射至信道矩阵H。
图5示出了根据本发明一些实施方式的用于利用贝叶斯推断来估计mmWave信道的方法的框图。作为输入，所提出的信道估计方法将字典矩阵430、信号矢量440和概率模型123作为输入，并生成mmWave信道的状态信息145。如上所述，这些实施方式可以根据测试符号的已知值以及发送器108和接收器114的流形矢量来确定字典矩阵430和信号矢量440。
本发明的一个实施方式基于建立mmWave信道的环境的类型来确定概率模型123。例如，该实施方式可以为不同类型的环境确定一组概率模型，确定建立mmWave通信的环境的类型，并且选择与用于传播mmWave的环境的类型相对应的mmWave信道的概率模型。环境类型的示例包括用于在办公大楼中传播mmWave的环境、用于在住宅建筑中传播mmWave的环境，以及用于在户外传播mmWave的环境。
可以从在文献中报道的实验性信道测量中提取针对不同类型环境的概率模型。另外，可以进行单独的测量活动，目的是获得所关注的环境的概率模型。例如，IEEE802.11ad标准提供了可以被用于制定本发明实施方式所需的概率模型的多种室内mmWave信道的特性。
本发明一些实施方式分两个阶段确定500状态信息145。例如，一个实施方式确定mmWave信道的限定mmWave信道具有非零能量的mmWave传播空间部分的支持(support)，然后确定状态信息的与具有非零能量的传播空间的部分相对应的系数。
图6示出了根据本发明一个实施方式的用于确定状态信息145的两阶段方法的框图。在第一阶段610中，该实施方式确定信道矢量的非零支持。换句话说，这个阶段寻找稀疏和长信道矢量中的哪些项确实是非零的。在这种情况下，利用词典矩阵430、信号矢量440及信道模型123。
形式上，该支持由矢量s表示，其长度等于信道矢量的长度，并且下式给出多个项
例如，该支持可以利用贝叶斯推断通过以下步骤来确定：确定支持的概率性地助长mmWave到达时的扩散的先验概率，并且利用该先验概率，将该支持确定为导致针对所接收的测试符号的后验概率增加的、该空间的部分的配置。
第二阶段620估计信道矢量中的非零项处的信道系数。例如，状态信息的系数通过拟合法来确定，所述拟合法减小利用mmWave信道的状态信息确定的测试符号的估计值与测试符号的已知值之间的差异。
例如，因为在mmWave信道中传播的mmWave在到达和出发时扩散，所以mmWave在接收器处被检测为mmWave的簇。为此，mmWave的路径的统计125包括关于该簇在mmWave的传播空间中的位置的簇统计650。类似地，关于mmWave的扩散的统计126包括关于该簇的扩散密度的簇扩散密度，并且关于功率分布图的统计127包括关于该簇的功率分布图的统计670。
如，可以利用簇的数量的概率分布或者所关注的mmWave信道的簇特征的确切数量来指定簇统计650。簇扩散密度660表示每个簇的角扩散的概率密度函数。例如，mmWave信道中的簇的宽度可以是高斯分布的量值。信道中的簇可以具有相同或不同的扩散密度。而且，簇功率分布图670可以指定功率如何跨角扩散而变化。例如，mmWave信道的功率分布图可以根据指数衰减函数来建模，指定例如簇内的信号的功率相对于簇的中心呈指数衰减。
在下面的表中总结了在一些实施方式中使用的mmWave信道路径的统计的例子。接收的能量以簇形式到达，簇的数量nc在1至cmax之间均匀分布，其中，接收的簇的最大数量是环境相关的。该信息表示这个示例中的簇统计650。簇i在接收器处具有DoA扩散Δθi。簇扩散具有零均值、方差σ2的高斯概率密度，并且在接收器采用线性阵列时在至之间被截断。簇内射线功率随着相对于簇中心的角距而呈指数衰减。射线系数是复高斯分布，其零均值和方差等于根据簇功率分布图确定的射线功率。
表1：在一些实施方式中使用的mmWave信道统计的例子
一些实施方式将假想角域中的支持610确定为使以信号矢量y为条件的支持s最大化的后验分布p(s|y)的支持。换句话说，例如，一个实施方式经由针对所有可能支持的穷举搜索来执行最大化。例如，一组可能的支持可以是预定的，随机生成的或者包括这些支持的所有可能组合。为此，该实施方式选择一组可能的支持并确定该组中每个支持的后验分布。该实施方式选择导致最大化后验分布的支持。
然而，该实施方式在计算上可能是不可行的，并且不同实施方式使用不同搜索策略。例如，另选实施方式按照使得一组支持中的针对多个簇K的每个支持都包括针对多个簇K-1的支持当中的具有最大后验分布的支持。例如，该实施方式确定大小为1的最可能的支持，然后考虑包括在前一迭代中发现的支持的大小为2的所有支持。在迭代k中，考虑大小为k的所有支持，其包括直至前一迭代所发现的大的大小为k-1的最可能支持。
图7A示出了根据本发明一个实施方式的用于评估支持的框图。该方法从该组支持中选择770给定支持700，并利用mmWave信道的概率模型123确定710该给定支持的先验概率711。该给定支持700指定具有非零能量的簇，并且该方法针对由该给定支持所指示的具有非零能量的每个簇应用720功率分布图721。接下来，该方法利用信号矢量440、字典矩阵430以及簇的功率分布图721来确定740测试符号的似然度，并且将针对该给定支持的后验分布确定750为测试符号的似然度与先验概率的乘积，直至恒定缩放为止。
图7B示出了根据一个实施方式的后验概率p(s|y)的示例性计算。首先，针对给定支持700、簇扩散密度660以及簇统计650，在710中计算给定支持的先验概率。固定支持700和簇功率分布图670被用于评估由该固定支持所指示的720中的每个簇的分布图。固定支持700指示在730中在字典矩阵中提取哪些列。信号矢量440、每个簇的分布图721以及来自词典的所提取的列731在740中被用于评估信号似然度。先验711和似然度741相乘750，以生成希望后验概率760，直至归一化常数为止。
例如，以所述支持为条件的信号矢量的似然度p(y|s)可以按下面的方式来计算。设As指示从字典矩阵A的具有索引i的列得到的矩阵，使得si＝1。类似地，使xs成为其元素是i矢量x的具有索引i的元素的矢量，使得si＝1。假设(5)中的噪声e具有零均值和方差的复圆对称高斯分布，以所考虑的支持s和xs为条件的数据密度由下式给出
被给定支持s的密度xs在示例中通过下式给出
其中，∑s是信号协方差矩阵，其可以根据簇功率分布图获得。
被给定信号支持配置的数据的密度通过下式来评估
定义
接着，计算p(y|s)，得到
用指示支持s的先验概率，以数据y为条件的支持s的后验概率达到归一化常数，评估为
图8A示出了根据本发明一个实施方式的确定先验概率的示意图。该实施方式将先验概率确定为所述支持如所述给定支持中那样具有多个簇的概率、所述支持具有由所述给定支持所指示的列中的簇数量的概率以及所述支持中的簇如所述给定支持所表示地那样扩散的概率的乘积
在图8A的示例中，在假想角域表示800中示出的给定支持并且具有三个簇，每个都覆盖沿着AoD轴的一个区块(bin)以及沿着AoA轴的一定数量的区块。这种支持的先验概率被给出为所述支持具有三个簇的概率830、给定列具有多个簇的概率(820所示)，以及每个簇具有如所述支持矩阵所指示的扩散的概率810的乘积。概率810可以被确定为三个簇具有扩散Δθ1、Δθ2及Δθ3的概率的乘积。Δθ2Δθ3
图8B示出了根据本发明一个实施方式的确定簇的扩散概率的示意图。从簇扩散密度来获得簇具有特定分布Δθ的概率。例如，根据由簇在该簇的长度上的扩散密度811所限定的面积来确定该簇的扩散概率。对于示例性簇支持812，簇扩散的概率等于曲线811下面的在最左侧区块814和最右侧区块813下的区域。
在以下示例中，簇跨越DoD域中的一个区块和DoA域中的多个区块，并计算支持先验概率。一些实施方式通过将在(6)中定义的s分区成长度为nrx的多个块(如即，对应于Hs的列的支持指示符)，来确定支持先验p(s)。让ci成为在列i中存在簇的指示符，对于i＝1，...，ntx，并且那么
从表1中指定nc的分布来看，因为这些簇从Hs的ntx个列当中随机分布，所以其中，指示“ntx选择nc”。如果DoD中不存在扩散，则因为信号能量以簇中心周围的连续角带出现，所以其中si＝1的位置连续出现。因此，一些实施方式仅需要计算该形式的概率
在按正弦角域运算时，使φ：＝sin(θ)并且Δφw成为字典sin(Θrx)的解。考虑(12)，其中簇从索引j跨越至j+k。因此，这个簇的概率由下式给出
当DoA扩散关于其中心对称并且与中心无关时，位置为
这个概率可以直接根据密度Δθ计算。随即，计算完成。
图9示出了根据本发明一个实施方式的评估簇的功率分布图的示意图。该实施方式根据以簇的中心为中心的mmWave的能量的能量衰减函数来确定该簇的功率分布图。例如，如果候选簇具有支持910，那么该实施方式将归一化功率一指配给支持920的中心。分配给与非零支持相对应的其它区块的功率根据簇功率分布图来指定。在该示例中，能量衰减函数是指数衰减函数930，并且被应用于候选簇支持，以在非零支持940上生成呈指数衰减的分布图。
图10示出了用于确定信道系数的方法的框图。提取与信道支持950的估计相对应的字典矩阵430的列。然后，在960中，信号矢量440在由所提取的列所跨越的空间中加以表示。例如，一个实施方式将信号矢量表示为所提取的列的线性组合，其中该线性组合中的系数是通过使信号矢量与其表示之间的均方误差最小化而获得。所获得的系数的矢量是非零支持上的信道估计560。
本发明的上述实施方式可以按许多方式中的任一种来实现。例如，这些实施方式可以利用硬件、软件或其组合来实现。当按软件来实现时，软件代码可以在任何合适处理器或处理器集合上执行，而不管设置在单一计算机中还是在多个计算机当中分布。这种处理器可以被实现为集成电路，在集成电路组件中具有一个或更多个处理器。然而，处理器可以利用采用任何合适格式的电路来实现。
而且，本发明的实施方式可以被具体实施为已经提供了其示例的方法。作为该方法的一部分执行的动作可以按任何合适方式来安排。因此，即使在例示性实施方式中被示出为顺序动作，也可以构造按与所例示相比不同的次序来执行动作的实施方式，其可以包括同时执行一些动作。
在权利要求书中使用诸如“第一”、“第二”的普通术语来修改权利要求部件不独立地暗示一个权利要求部件的任何优先级、优先权，或次序超过执行一方法的动作的另一或临时次序，而是仅仅被用作用于区分具有特定名称的一个权利要求部件与具有相同名称(但供普通术语使用)的另一部件的标记，以区分这些权利要求部件。

Claims (20)

1.一种用于对通过毫米波(mmWave)信道发送的符号进行解码的方法，该方法包括：
接收通过所述毫米波信道发送的测试符号；
根据所述毫米波信道的概率模型，利用对所述测试符号的贝叶斯推断来估计所述毫米波信道的信道状态信息(CSI)，所述概率模型包括关于在所述毫米波信道中传播的毫米波的路径统计和扩散统计；
通过所述毫米波信道接收符号；以及
利用所述CSI对所述符号进行解码，其中，所述方法的步骤通过接收器的处理器来执行。
2.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
确定在所述毫米波信道中传播所述毫米波的环境的类型；以及
选择与传播所述毫米波的所述环境的所述类型相对应的所述毫米波信道的所述概率模型。
3.根据权利要求2所述的方法，所述方法还包括：
确定针对传播所述毫米波的所述环境的不同类型的一组概率模型。
4.根据权利要求1所述的方法，其中，在所述毫米波信道中传播的所述毫米波在到达和出发时扩散，使得所述毫米波在所述接收器处被检测为所述毫米波的簇，其中，毫米波的所述路径统计包括关于所述簇在所述毫米波的传播空间中的位置的统计，并且其中，关于毫米波的所述扩散统计包括关于所述簇的扩散密度的统计，并且其中，所述毫米波信道的所述概率模型包括关于所述簇的功率分布图的统计。
5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述毫米波的所述传播空间是一组所述毫米波的出发方向(DoD)角与所述毫米波的到达方向(DoA)角的笛卡尔乘积。
6.根据权利要求1所述的方法，所述方法还包括：
确定所述毫米波信道的限定所述毫米波的传播空间中的、所述毫米波信道具有非零能量的部分的支持；以及
确定所述状态信息的与所述传播空间中的具有非零能量的所述部分相对应的系数。
7.根据权利要求6所述的方法，其中，利用所述贝叶斯推断来确定所述支持，所述贝叶斯推断包括：
确定所述支持概率性地助长所述毫米波到达时的所述扩散的先验概率；以及
利用所述先验概率，将所述支持确定为导致所接收的测试符号的后验概率增加的、所述空间的所述部分的配置。
8.根据权利要求6所述的方法，其中，通过拟合法来确定所述状态信息的所述系数，所述拟合法减小利用所述毫米波信道的所述状态信息确定的所述测试符号的估计值与所述测试符号的已知值之间的差异。
9.根据权利要求6所述的方法，其中，利用稀疏恢复来确定所述状态信息的所述系数，其中，将信号矢量表示为字典矩阵与信道矢量的被噪声修改的乘积，其中，所述信道矢量的非零元素包括所述状态信息的所述系数，并且其中，所述信号矢量的值和所述字典矩阵的值从所述测试符号获知。
10.根据权利要求6所述的方法，其中，所述毫米波信道的所述支持限定所述信道矢量的所述非零元素的位置，所述方法还包括：
根据下式确定使以所述信号矢量y为条件的所述支持s的后验分布p(s|y)最大化的支持，
11.根据权利要求10所述的方法，所述方法还包括：
选择一组支持；
确定所述一组支持中的各个支持的所述后验分布；以及
选择导致最大后验分布的支持。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，选择所述一组支持，使得所述一组支持中的针对多个簇K的各个支持包括针对多个簇K-1的支持当中的具有最大后验分布的支持。
13.根据权利要求11所述的方法，所述方法还包括：
从所述一组支持中选择给定支持；
利用所述毫米波信道的所述概率模型，确定所述给定支持的先验概率；
确定具有由所述给定支持指示的非零能量的各个簇的功率分布图；
利用所述信号矢量、所述字典矩阵以及所述簇的所述功率分布图，确定所述测试符号的似然度；以及
将所述给定支持的所述后验分布确定为所述测试符号的所述似然度与所述先验概率的乘积。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述先验概率被确定为所述支持如所述给定支持中那样具有多个簇的概率、所述支持具有由所述给定支持所指示的列中的簇数量的概率以及所述支持中的簇如所述给定支持所表示地那样扩散的概率的乘积。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述簇扩散的概率被确定为所述给定支持中的各个簇的扩散概率的乘积。
16.根据权利要求15所述的方法，所述方法还包括：
根据由所述簇在所述簇的长度上的扩散密度所限定的面积来确定所述簇的所述扩散概率。
17.根据权利要求13所述的方法，所述方法还包括：
根据以所述簇的中心为中心的所述毫米波的能量的能量衰减函数来确定所述簇的所述功率分布图。
18.一种用于对通过毫米波(mmWave)信道发送的符号进行接收和解码的接收器，所述接收器包括：
一组天线，所述一组天线用于接收通过所述毫米波信道发送的符号；
前端，所述前端用于将所述符号转换成测试符号和数据符号；
处理器，所述处理器用于根据所述毫米波信道的概率模型，利用对所述测试符号的贝叶斯推断来估计所述毫米波信道的信道状态信息(CSI)，所述概率模型包括关于在所述毫米波信道中传播的毫米波的路径统计和扩散统计；以及
解码器，所述解码器用于利用所述CSI对所述符号进行解码。
19.根据权利要求18所述的接收器，其中，所述处理器确定所述毫米波信道的限定所述毫米波的传播空间中的、所述毫米波信道具有非零能量的部分的支持，其中，利用所述贝叶斯推断，将所述支持确定为所述空间的导致所述毫米波信道的后验概率增加的部分的配置，并且其中，所述处理器确定所述传播空间中的具有非零能量的部分的所述状态信息的系数，其中，所述状态信息的所述系数通过拟合法来确定，所述拟合法减小利用所述毫米波信道的所述状态信息确定的所述测试符号的估计值与所述测试符号的已知值之间的差异，其中，所述处理器被设置成：
利用所述毫米波信道的所述概率模型，确定给定支持的先验概率；
确定具有由所述给定支持指示的非零能量的各个簇的功率分布图；
利用信号矢量、所述字典矩阵以及所述簇的所述功率分布图来确定所述测试符号的似然度；以及
将所述给定支持的所述后验分布确定为所述测试符号的所述似然度与所述先验概率的乘积，直至归一化常数。
20.一种用于对通过毫米波(mmWave)信道发送的符号进行解码的计算机实现方法，该计算机实现方法包括：
利用有关通过所述毫米波信道接收到的测试符号的贝叶斯推断，估计所述毫米波信道的信道状态信息(CSI)，其中，所述估计根据所述毫米波信道的概率模型来进行，所述概率模型包括关于在所述毫米波信道中传播的毫米波的路径统计和扩散统计；以及
利用所述CSI对通过所述毫米波信道接收到的符号进行解码，其中，所述方法的步骤通过接收器的处理器来执行。
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