CN109076033A - 用于分布式压缩的无线电系统和解码设备 - Google Patents

Abstract

本发明涉及包括多个无线电单元(711、721、731)的无线电系统(710)，每个无线电单元包括：接收接口(712、722、732)，被配置为通过多输入多输出(multiple‑input multiple‑output，MIMO)无线电信道来接收至少一个无线电信号y_k；来自解码设备(740)的压缩参数；压缩器(717、727、737)，被配置为通过基于网格的分布式代码对所述至少一个无线电信号y_k进行编码以基于所述压缩参数来生成码字信号λ_k；和发射接口(715、725、735)，被配置为将码字信号λ_k发射到解码设备(740)。本发明还涉及一种解码设备(740)，包括：接收接口，被配置为通过多个链路从多个无线电单元(711、721、731)接收多个信号λ_k，每个信号λ_k对应于一个压缩的无线电信号y_k，其中所述压缩的无线电信号y_k携带来自多个用户的多个消息ω_l；解压缩器(750)，被配置为利用基于嵌套网格的分布式代码对所述多个信号λ_k进行解压缩，以提供多个解压缩的无线电信号解码器(760)，被配置为解码所述多个解压缩的无线电信号以恢复所述多个消息；控制器，用于基于解码器结构并且基于接收到的信号的相关性来确定压缩参数；以及发射接口，被配置为将压缩参数发射到多个无线电单元(711、721、731)中的每一个。

Description

用于分布式压缩的无线电系统和解码设备

技术领域

本发明涉及使用基于网格的分布式代码的无线电系统和解码设备，具体涉及使用嵌套网格技术的分布式压缩方法。

背景技术

干扰是网络通信的最主要限制因素之一。在某些情况下，其效果可以通过使用分布式无线电单元(radio unit，RU)或远程无线电单元(remote radio unit，RRU)和集中式处理器(centralized processor，CP)形成的分布式网络架构来缓解。可以通过对CP上多个RRU接收到的信号进行集中处理来减轻干扰。这种拓扑结构还有其他一些显着特点，例如BS的低成本部署和灵活的网络利用率。在此架构中，RRU仅实现无线电功能，即实现传输、接收、模拟数字数转换(analog-to-digital conversion，ADC)和数字模拟转换(digital-to-analog conversion，DAC)，而CP则集成了基带处理单元(base band processing unit，BBU)。下一代前传接口(Next Generation Fronthaul Interface，NGFI)中的替代架构考虑远程无线电单元(RRU)，所述远程无线电单元(RRU)也与CP上的BBU共享一些基带功能。

例如图1所示的云无线电接入网络(cloud radio access network，C-RAN)架构是针对4.5G和5G提出的这种分布式网络拓扑的示例，其中包含RRU的基站(base station，BS)通过包含BBU的有限容量链路连接到云计算中央处理器(central processor，CP)。图3为云无线电接入设置300的示意图。在这种情况的上行链路中，有多个接收到的信号在多个天线313、323处被接收，无论它们是处于相同的BS(图3中未描述)中还是处在不同的BS 310、320中(如图3所示)。信号被转发到具有BBU池302的CP 301。在每个天线处，接收到的信号由RRU单元312、322处理，并且IQ样本被转发到BBU 303、304。

例如，在大规模MIMO站中，也可以认为分布式架构网络降低了硬件要求。图2为大规模MIMO站200的示意图。在多个天线224、225、234、235处接收到多个接收信号，这些天线可以位于同一设备210中(如图2所示)或者在不同的设备中(图2中未示出)。在每个天线处接收到的信号在RRU 222、223、232、233处被处理，并且通过CPRI链路204、205被转发到具有多个BBU 202、203的远程基带单元(BBU)池201。

RRU和BBU之间的数字基带信号传输通常由通用公共无线电接口(Common PublicRadio Interface，CPRI)链路305、306承载。为了减少RRU 312、322和BBU 303、304之间传输的数据量，应用了压缩。在基线解决方案400中，如图4所示，针对每个天线独立地执行压缩和解压缩。也就是说，如果来自RRU的信号必须被转发，则它们独立于其他RRU处的其他信号被独立地压缩和解压缩。在下行链路中，该过程将是相反的。

图4为根据基线解决方案400的多天线网络系统的示意图。第一路径包括具有BBU411、压缩412、解压缩413的第一收发器410、CPRI链路415、具有RRU 433、压缩431和解压缩432的第二收发器430。独立于第一路径的第二路径包括具有BBU 421、压缩422、解压缩423的第三收发器420、CPRI链路425、具有RRU 443、压缩441和解压缩442的第四收发器440。在基线解决方案中，独立压缩412、431、422、441和解压缩413、432、423、442是针对每个天线434、444执行的。图4中提供了上行链路和下行链路方向。需注意的是，这两个解压缩和压缩操作是相对独立完成的。

在多个天线处接收的信号是高度相关的，因此，在ADC之后RRU处的数字化IQ样本也是同样高度相关的。可以利用分布式压缩来考虑多个RRU处IQ样本之间的统计相关性。例如，可以利用将其他RRU的信号视为辅助信息的Wyner-Ziv型码。然而，分布式代码大多是理论性的，而且缺乏有效的构造。

另一方面，通常，基线和分布式压缩解决方案独立设计压缩器模块和解码器模块。也就是说，压缩被设计为使得RU处接收到的信号与其解压缩版本之间的失真最小化，而无需考虑CP处解码器的具体结构。但是，在某些情况下应该设计压缩以最大化信息传输。这属于信息瓶颈类问题。

发明内容

本发明的目的是提供一种用于无线电网络中的压缩技术的设计，其使失真最小化并使信息传输最大化。

此目的通过独立权利要求的特征来实现。进一步的实施方式由从属权利要求、说明书及附图显而易见。

本发明的基本思想是一种应用于在CP处为给定解码器优化分布式压缩块，并且使用嵌套网格来实现该解决方案的新颖构思。提供了一种实用可行的分布式压缩方案，该方案基于嵌套网格并考虑了CP解码器的具体结构。所提出的想法提供了RRU与CP之间关于现有调制格式(例如，在LTE中使用的调制格式)(即，在通过CPRI链路的传输中)的传输信号的重要修改。

由于所提出的想法涉及无线电单元的设计，例如上行链路蜂窝系统中的基站、在大规模MIMO设置中提供给天线的数据，因此所提出的想法可以被包括在通信标准中并且在通信标准中被明确地描述。可以看出，通过考虑解码器的具体结构来优化压缩，可以获得独立设计压缩器和解码器块的解决方案的改进。

本文中描述的压缩和解压缩技术可以在无线通信网络中实施，特别是在基于诸如LTE、尤其是LTE-A和/或OFDM的移动通信标准中实施。本文中描述的发射和接收设备可以进一步在基站(节点B，eNodeB)或移动设备(或者移动站或用户设备(User Equipment，UE))中实施。所描述的设备可以包括集成电路和/或无源器件，并且可以根据各种技术来制造。例如，电路可以被设计为逻辑集成电路、模拟集成电路、混合信号集成电路、光电路、存储电路和/或集成无源器件。

本文中描述的压缩和解压缩技术可以被配置为发射和/或接收无线电信号。无线电信号可以是或者可以包括无线电发射设备(或无线电发射机或发送器)辐射的射频信号，所述射频信号的射频频率在约3Hz至300GHz的范围内。频率范围可以对应于用于产生和检测无线电波的交流电信号的频率。

本文中描述的压缩和解压缩技术可以根据移动通信标准(例如，长期演进(LTE)标准或其高级版本LTE-A)来设计。作为4G、5G LTE及其以上版本销售的LTE(长期演进)是用于移动电话和数据终端的高速数据无线通信的标准。

为详细描述本发明，将使用以下术语，缩写和符号：

BS：基站，eNodeB

UE：用户装备，例如，移动设备或机器类型通信设备

RU：无线电单元

CP：中央处理器

C-RAN：云无线接入网络

PtP：点对点

LSWZ：网格连续Wyner Ziv

CPRI：通用公共无线电接口

SNR：信噪比

MIMO：多输入多输出

MMSE：最小均方误差

5G：根据3GPP标准化的第5代

LTE：长期演进

UL：上行

DL：下行

C：前向能力

EVM：误差向量幅度

根据第一方面，本发明涉及包括多个无线电单元的无线电系统，每个无线电单元包括：接收接口，被配置为通过多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)无线电信道接收至少一个无线电信号y_k；来自解码设备的压缩参数；压缩器，被配置为通过基于网格的分布式代码对所述至少一个无线电信号y_k进行编码以基于所述压缩参数来生成码字信号λ_k；以及发射接口，被配置为将码字信号λ_k发射给解码装置。

无线电系统的无线电单元可以位于不同的位置，且不一定在相同的物理设备中。例如，在C-RAN场景中，不同位置处的各种基站(BS)都连接到相同的CP。然而，在一个实施方式中，无线电系统的无线电单元可以布置在相同的物理设备中。

当使用来自解码设备的压缩参数，利用基于网格的分布式代码对无线电信号进行编码时，可以相对于彼此执行解压缩和压缩操作，从而产生使失真最小化并使信息传输最大化的码字。

在根据第一方面的无线电系统的第一种可能的实施方式中，分布式压缩码和压缩参数在无线电系统中是己知的。分布式压缩码可以由基于网格的分布式代码形成。

这提供了产生分布式压缩码字的优点，该分布式压缩码字可以在使用适当的解压缩器进行解压缩时考虑到不同RRU处的压缩信号的相关性并且通过联合优化压缩、解压缩和解码参数来使解码设备处的压缩信号与重建之间的信息传输最大化。

在根据第一方面的无线电系统的第二种可能的实施方式中，压缩参数包括形成基于网格的分布式代码的多个嵌套网格的参数。例如，压缩参数包括多个嵌套网格的二阶矩。

这提供了可以有效描述嵌套网格的优点，使控制器和压缩器之间必须交换的信息量最小化，以配置无线电系统的压缩方法。

在根据第一方面的第一种或第二种实施方式的无线电系统的第三种可能的实施方式中，压缩器包括：抖动模块，被配置为向无线电信号y_k添加抖动；量化模块，被配置为基于所述多个嵌套网格来量化抖动无线电信号；以及模减少模块，被配置为对按模减少量化的抖动无线信号，以生成所述码字信号λ_k。

这提供了这样的优点，即压缩器(以及解压缩器)涉及简单的滤波、白化和模减少操作，并且可以利用有效的低复杂度操作来实施网格量化和模减少操作。

在根据第一方面的第三种实施方式的无线电系统的第四种可能的实施方式中，压缩器被配置为基于包括量化和模减少的网格操作来压缩无线电信号y_k。

这提供了这样的优点，即网格操作可以用低复杂度和快速操作来高效地实施，并且所产生的网格码字可以在解压缩器处以允许利用与在不同RRU处压缩的信号的相关性的方式进行解压缩。

根据第二方面，本发明涉及一种解码设备，包括：接收接口，被配置为通过多个链路从多个无线电设备接收多个信号λ_k，每个信号λ_k对应于压缩的无线电信号y_k，其中所述压缩的无线电信号y_k携带来自多个用户的多个消息ω_l；解压缩器，被配置为利用基于嵌套网格的分布式代码对所述多个信号λ_k进行解压缩以提供多个解压缩的无线电信号解码器，被配置为从所述多个解压缩的无线电信号中恢复所述多个消息ω_l；控制器，被配置为基于解码器结构并且基于接收到的信号的相关性来确定压缩参数；以及发射接口，被配置为将压缩参数发射到多个无线电装置中的每一个。

当基于解码器结构并且基于接收信号的相关性确定压缩参数时，可以相对于彼此执行解压缩和压缩操作，从而产生使失真最小化并使信息传输最大化的码字。

在根据第二方面的解码设备的第一种可能的实施方式中，解压缩器包括多个基于网格的重建模块，经配置以连续解压缩所述多个信号λ_k。

这提供了可以将多个信号逐一解压缩的优点，从而节省了计算复杂度。

在根据第二方面的第一种实施方式的解码设备的第二种可能的实施方式中，所述多个基于网格的重建模块的重建模块的解压缩结果取决于所述多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果。

这提供了可以应用迭代解压缩方案的优点，其具有低计算复杂度并且能够容易地实施。

在根据第二方面的第一种或第二种实施方式中的任一种的解码设备的第三种可能实施方式中，多个基于网格的重建模块的重建模块的解压缩结果取决于由多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果生成的辅助信息。

这提供了这样的优点，即通过利用所接收到的信号之间的相关性来生成有效的辅助信息并且改善解压缩，可以使CP处的发射信号与重建之间的信息传递最大化。

在根据第二方面的第三种实施方式的解码设备的第四种可能的实施方式中，解压缩器包括估计器，特别是线性滤波估计器，被配置为基于使用多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压结果的估计来生成辅助信息。线性滤波估计器可以是例如最优滤波器估计器，例如，线性最小均方估计器(linear minimum mean squares estimator，LMMSE)。但是，所述LMMSE仅仅是设计滤波器来生成辅助信息的一个例子。辅助信息可以通过使用多个先前的解压缩结果来生成辅助信息序列的任意函数来生成。

这提供了在应用线性滤波估计器时具有高精度的优点。

在根据第二方面的第三种或第四种实施方式中的任一种的解码设备的第五种可能的实施方式中，每个重建模块包括组合器，该组合器被配置为将相应的信号λ_k与对应的辅助信息进行组合以生成相应的解压缩无线电信号

这提供了这样的优点，即通过将相应的信号与对应的辅助信息进行组合提高了解压缩的准确度。

在根据第二方面的第五种实施方式的解码设备的第六种可能的实施方式中，第k个组合器是基于以下网格操作：其中λ_k是第k个信号，是第k个辅助信息，Λ_k是第k个网格，u_k是第k个抖动，且是第k个解压缩的无线电信号。需要注意的是，这种解压缩的组合操作需要压缩操作是λ_k＝[y_k+u_k]modΛ_k。可能存在基于网格代码的替代方法来完成这一步骤，并且这是一个特定实施例。

这提供了这样的优点，即网格操作可以通过标准硬件或软件模块(例如加法、乘法和模运算)有效实施。

在根据如此的第二方面或者根据第二方面的前述实施方式中的任一种的解码设备的第七种可能的实施方式中，控制器被配置为基于取决于解码器的解码操作、解码器的解压缩操作以及接收信号的相关性的解码度量来确定压缩参数。

这提供了这样的优点，即可以在两个方向上(即，用于解码器的解码操作和解压缩器的解压缩操作)优化压缩参数。

在根据第二方面的第七种实施方式的解码设备的第八种可能的实施方式中，解码度量取决于以下参数中的至少一个：多个用户的数量、多个链路的信道特性、多个链路的信噪比、由嵌套网格的分布式代码引起的量化误差的量化和/或统计。

这提供了这样的优点，即通过使用对这样的各种参数的依赖性，可以改进编码和压缩性能。

在根据第二方面的第七种或第八种实施方式中的任一种的解码设备的第九种可能的实施方式中，控制器被配置为使解码度量最大化以确定最优压缩参数。

这提供了这样的优点，即通过使用最优压缩参数，可以增加多个RRU与解码设备之间链路的固定容量的数据吞吐量。同样，RRU和CP之间链路所需的容量也可以减少，并且可以保证一定的数据吞吐量。

根据第三方面，本发明涉及一种使用基于网格的压缩和基于嵌套网格的解压缩来解决信息瓶颈问题的方法。

这种方法提供了模块化压缩块通过最大信息传输来转发接收到的信号的优点。

根据第四方面，本发明涉及一种联合设计压缩参数和解码参数以达到最大化给定性能度量的方法。

这种方法提供了这样的优点，即用户可以用任何代码进行传输，并且任何集中式解码器都可以应用在该块的输出信号上。

根据第五方面，本发明涉及一种用于网格压缩码字的连续解码和有效辅助信息生成的方法。

这种方法提供了将压缩调整到对应的解码器的优点。因此它的实施只需要部分更新系统。

根据第六方面，本发明涉及一种当使用有效辅助信息序列的连续解压缩时，考虑了在其他天线处接收到的信号的相关性的方法。

这种方法提供了这样的优点，即所述方法独立地对每个接收到的信号进行操作，而不要求接收到的信号在相同的位置处可用。因此，所述方法显著改善了标准点对点压缩。

附图说明

本发明的其他实施例将参照以下附图进行描述，其中：

图1是云无线电接入网络(C-RAN)100的系统模型的框图；

图2是大规模MIMO站200的示意图；

图3是云无线接入设置300的示意图；

图4是根据基线解决方案400的多终端网络系统的示意图；

图5是根据一实施方式的使用解码器感知压缩设计的方法500的示意图；

图6是根据一实施方式的多终端网络系统600的示意图；

图7是根据一实施方式的使用基于网格的压缩和解压缩700的多终端网络系统的示意图；

图8是根据一实施方式的压缩器800的框图；

图9是根据一实施方式的解压缩器900的框图；

图10是根据一实施方式的C-RAN网络1000的示意图；

图11是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中相对于SNR的平均吞吐量1100的性能图；

图12是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中相对于前向运输容量的平均吞吐量1100的性能图；

图13是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中相对于前向运输容量的平均EVM 1300的性能图；

图14是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中相对于前向运输容量增益的平均EVM 1300的性能图；

图15是根据一实施方式的具有专用CPRI链路的大规模MIMO站的示意图；

图16是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于SNR的平均吞吐量1600的性能图；

图17是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于前向运输容量的平均吞吐量1700的性能图；

图18是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于前向运输容量的平均EVM1800的性能图；

图19是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于前向运输容量增益的平均EVM1900的性能图；

图20是根据一实施方式的用不同网格代码进行压缩的在具有共享CPRI的大规模MIMO网络中相对于前向运输容量的平均EVM2000的性能图；及

图21是根据一实施方式的在具有不同网格代码的大规模MIMO网络中相对于SNR的每个用户的平均EVM2000的性能图。

具体实施方式

在以下详细描述中，参考了附图，所述附图仅仅是其中的一部分，并且其中通过图示的方式示出了可以实践本发明的具体方面。应当理解的是，在不脱离本发明的范围的情况下，可以利用其他方面并且可以进行结构或逻辑上的改变。因此，下面的详细描述不应被视为具有限制意义，并且本发明的范围由所附的权利要求来限定。

应当理解的是，结合所描述的方法进行的评论也可以适用于被配置为执行该方法的对应设备或系统，反之亦然。例如，如果描述了具体的方法步骤，则相应的设备可以包括执行所描述的方法步骤的单元，即使这些单元未在附图中进行明确描述或示出。此外，应当理解的是，除非另外特别指出，否则本文中所描述的各种示例性方面的特征可以彼此组合。

图5是根据一实施方式的使用解码器感知压缩设计的方法500的框图。图5中示出了用于优化参数的方法500。其使用输入501：解压缩方法502、压缩方法503、系统参数504、解码方法505、性能度量506，并提供输出520：最优压缩参数521和最优解码参数522。方法500包括以下步骤：特性化有效信道511：对于给定的网格压缩和解压缩方法和系统参数(包括SNR、噪声分布、信道系数、号码或UE、号码或RU)，该步骤特性化解压缩后的输出在压缩参数方面的分布；压缩参数优化512：给定性能度量取决于有效信道、解码方法和系统参数，例如交互信息，比特误码率，选择压缩和解码参数以优化该度量。在下面的实施例中示出了该方法的具体示例。

图6是根据一实施方式的多终端网络系统600的示意图。

多终端网络系统600示出了用于最大化端对端信息传输的信息瓶颈问题的基于网格的分布式代码的端对端设计，其在设计中考虑了在CP处应用的集中式解码器和不同RU处的信号的相关性。主要方面是：嵌套网格用来解决多终端信息瓶颈问题的应用，也就是，对于分布式压缩的给定嵌套网格代码进行编码和解码以实现信息传输的端对端最大化的方法；以及用于压缩块和解码器结构的联合设计的方法。这意味着，例如，网格设计、有效的辅助信息生成、滤波和均衡。

端对端多终端网络系统600包括以下块：B1)基于网格的压缩610：使用嵌套网格来压缩每个RU处的接收信号，说明与其他RU处的信号的统计相关性。提供了一种用于在每个RU处压缩给定的嵌套网格代码的方法。B2)基于网格的解压缩622：在CP处使用基于网格解码来解压缩信号。我们提供了一种连续解压信号的方法。在每个步骤中，先前的信号被用于生成一种解压缩中使用的有效的辅助信息序列。B3)集中解码626：使用给定的多用户解码器(例如，基于最近解码或迫零的MMSE解码之前的线性滤波，)以从解压缩的信号中恢复消息。解压缩的信号形成消息恢复的有效信道。我们提供了一种方法来说明压缩引起的信号衰减。B4)联合参数设计628：压缩和解码处理基于取决于解码器和压缩两者的度量而被联合优化。

在下文中，针对由L个单天线UE 601、603、605和包括K个无线电单元的、描述设备610组成的设置来描述上面具体说明的所提出的块和优化方法的第一实施例，其中所述K个无线电单元描述了具有集中式解码的嵌套网格压缩。假定L个单天线用户通过高斯码字x～N(0，PI_n)进行发射。类似地，也可以使用作为M-QAM的有限星座码字或者网格码本。这些实施例被表示为LSWZ。

根据B1)的基于网格的压缩610可以如下所述来实施：通过在第k个RU处使用嵌套码本构造和压缩613、614、615，在每个RU处采用的网格构造和压缩方法可以基于网格方案。维数n的网格Λ是的离散加性子群。它可以用网格生成矩阵G的形式来表示为 基本Voronoi区域V(Λ)是中比任何其他格点更接近于零向量的点的集合。将减少模Λ定义为[x]modΛ＝x-Q_Λ(x)，其中是网格量化器。如果则网格Λ₁嵌套在另一网格Λ内。在每个BS处，令Λ_k和Λ_q，k成为n维嵌套网格的一对，其各自的发生器矩阵Gk和G_q，k满足该对网格形成速率为C_k且长度为n个码字λ_k∈L_k的码本Lk＝V(Λ_k)∩Λ_q，k。每个网格的二阶矩可以描述为σ²(Λ_k)和σ²(Λ_q，k)。第k个RU可以通过在均匀分布在有限网格Λ_q，k的Voronoi区域上添加抖动u_k并且应用以下网格运算来以速率C_k压缩接收信号y_k＝h_kX+z_k：

与码字λ_k∈L_k相对应的索引可以被转发给CP620。

码本是一组码字。由维度为n的一对嵌套网格形成的码本C中的码字的数量是：

在这种情况下，码本的速率是C_k，即，它有个。在这种情况下，由于压缩码字通过链路k传输，所以它与容量C_k的无错链路的容量一致。

根据B1)的基于网格的压缩610可以在包括多个压缩器613、614、615的一个物理设备中实施，例如，根据上面针对图2描述的大规模MIMO站。每个无线电单元可以包括一个或多个天线611。或者，根据B1)的基于网格的压缩610可以实施为相互耦合的物理设备的一个系统，其中每个物理装置包括图6中描述的压缩器613、614、615中的一个或多个，例如，根据上面针对图3所描述的云无线电接入网络。每个无线电单元可以包括一个或多个天线611。

根据B2)的基于网格的解压缩622可以通过如下所述来实施：在接收到K个索引并重新映射到压缩码字(λ₁，...，λ_K)之后，CP 620连续地从第一个RU将y_k重建为注意RU的解码顺序可以进行优化。但是为了简单起见，我们假设每个RU根据它们被解压缩的顺序被标记。有效辅助信息生成623可以实施如下：首先，给定的k-1个重建信号己经被解压缩为CP 620计算每个样本y_k(t)的估计(使用线性MMSE)以产生有效辅助信息序列为：

这可以通过解压缩序列的线性滤波来计算。

其中

且

∑_k-1＝diag(σ²(Λ_q，1)，…，σ²(Λ_q，k-1))。

CP 620处的第k个压缩信号的解压缩622可以实施如下：使用有效辅助信息序列，CP 620使用具有以下网格运算的有效辅助信息重建y_k：

一旦重建了K个压缩码字则压缩的有效信道可以用的分布来进行表征，其中Q由于压缩而具有协方差矩阵∑，并且其每个分量均匀分布在Λ_q，k的Voronoi区域上，并且

根据B3)的集中式解码626可以实施如下：在该块中，CP620考虑压缩噪声，从解压缩的信号中恢复所发射的消息。CP 620可以具有连续干扰MMSE最近邻接收器的解码结构，其中噪声预测考虑到由于压缩而导致的误差。该解码器626工作如下。一旦K个压缩码字被重构，中央单元具有一个建模为的有效信道；CP620应用连续的干扰消除以便恢复所有发射的消息。首先，中央单元使用考虑压缩噪声的设计的滤波器对来自的X进行线性MMSE估计：

请注意，这一步考虑了压缩噪声分布。然后CP620计算MMSE误差矩阵：

并计算其独特的Cholesky分解，使得K_E＝SNRLL^T，其中L是具有严格正对角条目的下三角矩阵。CP 620连续解码每个消息如下：为了对用户1进行解码，CP 620使用B，b⁽¹⁾，的第一列对解压缩的信号进行滤波，并且使用最近邻解码来解码第一用户符号x₁。如果w₁被正确解码，中央单元计算有效噪声：

其中l₁₁是L的第一对角线元素。然后，接收器使用来减少信道中的噪声，其中l₁是L的第一列，如下所示：

并使用最近邻解码从第二用户x2恢复消息，类似于x₁。

可以考虑许多其他的解码策略，例如紧随独立最近邻解码的MMSE滤波或紧随最近邻解码的迫零解码。例如，紧随最近邻解码的线性MMSE滤波，通过将最近邻并行应用于滤波后的解压缩信号来解码每个消息：

根据B4)的联合参数设计628可以实施如下：在该块中，应用联合优化解码结构和压缩参数的方法。感兴趣的性能度量是吞吐量，其可以如下进行特性化：

受限于成功的解压缩，如果发生这种情况

在所考虑的实施例中，已经将解码中的滤波设计为MMSE接收器，其考虑了压缩噪声分布。然后，设计压缩参数以便最大化端对端最大速率传输，并且设计压缩参数给出如下

其中

是在重建y_k过程中线性MMSE估计器给出时的误差。

对于不同的接收器，使用端对端的功能来优化变化。必须合并解码约束，并且执行联合设计。例如，如果考虑线性MMSE处理，则可达到的总和速率由下式给出

R₁+…+R_L≤∑log(1+SINR_l)

其中

受限于成功的解压缩，如果发生这种情况

再次，必须选择σ²(Λ_q，k)和σ²(Λ_k)以最小化总和速率。

在下文中，针对由每个RU的N_r个接收器天线组成的设置来描述上面提出的块和优化方法的第二实施例，该设置描述了解码前的多变量网格压缩。

在该实施例中，每个RU有N_r个接收器天线并且接收到信号Y_k。然后每个RU考虑如上述实施例1中构造的N_r对独立嵌套码本Λ_k，r和Λ_q，k，r。在压缩之前，用维度为N_r×N_r的矩阵U_k将N_r个接收到的样本线性地变换为Θ_k＝U_kY_k。然后，如在实施例1中所做的那样，考虑到在解码时CP处可用的信号，每个转换后的组件都由RU独立压缩。所接收到的连续地恢复压缩信号。先前解码的信号(已经解码的信号)被用作辅助信息，其中我们用来表示包含己经被解压缩的信号的索引的集合，即然后，第k个BS在每个组件上应用独立的网格压缩。经过网格压缩和解压缩后，有效信道可以表示为其中Q_k是压缩引起的，具有协方差矩阵Ω_k，且其每个组件均匀分布在Λ_q，k的Voronoi区域，并且

其中压缩参数被给定为

并且

其中且U_k通过SVD获得

其中

并且

∑_k＝I+Ω_k，

并且

类似地，现在对于块B4)628，可以根据解码器来共同设计压缩参数。

对于任何给定的度量，这个问题可以归为关于网格参数的优化问题，其解决方案的例子在下面关于图15的描述中给出。

图7是根据一实施方式的使用基于网格的压缩和解压缩的多终端网络系统700的示意图。多终端网络系统700是上面关于图6描述中的多终端网络系统600的实现。

多终端网络系统700包括无线电系统710和解码设备740。所述无线电系统710包括通过各个CPRI链路715、725、735向解码设备740发射信号的多个无线电单元711、721、731。

每个无线电单元包括：接收接口712、722、732；从解码设备740接收到的压缩参数；压缩器717、727、737；和发射接口，例如，天线端口715、725、735。接收接口712、722、732被配置为通过多输入多输出(MIMO)无线电信道接收至少一个无线电信号y_k。压缩器717、727、737被配置为通过基于网格的分布式代码对至少一个无线电信号进行编码以基于压缩参数来生成码字信号λ_k。发射接口715、725、735被配置为将码字信号λ_k发射到解码设备740。

这些无线电单元711、721、731可以在一个物理设备710中实施，例如，根据上面关于图2描述的大规模MIMO站。无线电单元711、721、731中的每一个可以耦接到一个或多个天线716、726、736。或者，无线电单元711、721、731可以实施为物理设备的系统，其中每个物理设备包括一个或多个无线电单元711、721、731，例如根据上面关于图3描述的云无线电接入网络。无线电单元711、721、731中的每一个可以耦接到一个或多个天线716、726、736。

压缩参数可以包括形成基于网格的分布式代码的多个嵌套网格的参数。基于网格的分布式代码可以在无线电系统710处己知，并且压缩参数可以包括多个嵌套网格的二阶矩。压缩器可以包括：抖动模块801，被配置为向无线电信号y_k添加抖动；量化模块802，被配置为基于所述多个嵌套网格来量化抖动无线电信号；以及模减少模块803，被配置为按模减少量化的抖动无线信号以生成码字信号λ_k，例如，如下面关于图8所描述。压缩器717、727、737可以被配置为基于包括量化和模减少的网格操作来压缩无线电信号y_k。

解码装置740包括接收接口、解压缩器750、解码器760、控制器和发射接口。接收接口被配置为通过多个链路从多个无线电单元711、721、731接收多个信号λ_k。每个信号λ_k对应于一个压缩的无线电信号y_k。压缩的无线电信号y_k携带来自多个用户的多个消息ω_l。解压缩器750被配置为利用基于嵌套网格的分布式代码对多个信号λ_k进行解压缩以提供多个解压缩的无线电信号解码器760被配置为解码多个解压缩的无线电信号以恢复多个消息。控制器被配置为基于解码器结构并且基于接收到的信号之间的相关性来确定压缩参数。发射接口被配置为将压缩参数发射到多个无线电单元711、721、731中的每一个。解压缩器750可以包括多个基于网格的重建模块751、752，所述多个基于网格的重建模块751、752被配置为连续解压缩多个信号λ_k。

多个基于网格的重建模块的重构模块751、752的解压缩结果可以取决于多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果。

多个基于网格的重建模块的重构模块751、752的解压缩结果可以取决于由多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果生成的辅助信息753、754。

解压缩器750可以包括最优滤波器估计器，特别是线性最小均方估计器LMMSE，所述最优滤波器估计器被配置为使用多个基于网格的重建模块751、752的前重建模块的解压缩结果基于最优滤波器估计来生成辅助信息。

每个重建模块751、752可以包括组合器，所述组合器被配置为将相应的信号λ_k与对应的辅助信息组合以生成相应的解压缩的无线电信号第k个组合器可以基于以下网格运算：其中λ_k是第k个信号，是第k个辅助信息，Λ_k是第k个网格，u_k是第k个抖动，且是第k个解压缩的无线电信号，例如，如以上关于图6所做描述。

控制器可以被配置为基于取决于解码器760的解码操作、解压缩器750的解压缩操作、所接收到的信号之间的相关性的解码度量来确定压缩参数。

解码度量可以取决于以下参数中的至少一个：多个用户的数量、多个链路的信道特性、多个链路的信噪比、由嵌套网格分布式代码引起的量化误差的量化和/或统计。

控制器可以被配置为最大化解码度量以确定最优压缩参数。

压缩可以独立地在K个RRU中的每一个处进行，而解压缩可以用K个解压缩进行，但是利用连续的解压缩。在解压缩k时，可以利用量化码字以及从先前的k-1个解压缩器中先前解压缩的信号生成的辅助信息序列使用嵌套网格型压缩和解压缩允许在解压缩器单元处组合量化码字和辅助信息序列。

中央处理器处的连续解压缩可以实施如下：压缩、转发K个信号，然后使用K个解压缩器一个接一个地解压缩上述K个信号，每个步骤一个。在每个解压缩步骤中，先前重构的基带信号用于生成辅助信息序列，所述辅助信息序列被提供给解压缩器以方便对y_k进行解压缩操作。

结合利用对应的量化码字和有效辅助信息序列过程的连续解压缩能够利用相关性，并且减少重构中的退化。分布式嵌套网格码的使用使得能够构建压缩码，其可以在压缩器处结合辅助信息序列和量化码字的压缩码。

嵌套格型压缩参数的设计考虑了解码器结构，而在如上关于图4所述的基线算法中，接收信号与其重构之间仅存在最小化的重构误差。

信号的相关性本质上是不同天线处的接收信号的协方差矩阵(或其他特性，例如自相关函数)。通常，协方差可以表示为C_y＝E[YY^H]，其中Y＝[y₁，…y_K]。这种统计关系可以在CP处以各种方法进行估算，例如在训练中或使用其他传统的手段。

图8是根据一实施方式的压缩器800的框图。图9是根据一实施方式的解压缩器900的框图。

压缩器800包括：抖动模块801，被配置为向无线电信号y_k添加抖动；量化模块802，被配置为基于所述多个嵌套网格来量化抖动无线电信号；以及模减少模块803，被配置为按模减少量化的抖动无线电信号，以生成码字信号λ_k。解压缩器900包括网格解压缩模块910，网格解压缩模块910包括用于向码字λ_k添加抖动u_k的抖动模块901和用于对抖动码字执行模减少操作的模减少模块902。解压缩器900还包括辅助信息模块903，所述辅助信息模块903用于将904、905辅助信息添加到抖动码字或添加到模减少操作902的结果中。

图10是根据一实施方式的C-RAN网络1000的示意图。C-RAN网络1000包括中央单元1001和多个中继单元1002、1003、1004，所述多个中继单元1002、1003、1004将无线电信号中继到UE 1010、1011、1012、1013。

图10及进一步的附图描述了几种应用及其性能。在模拟中，应用了以下场景：平坦衰落信道系数：h_k，l～N(0，1)和2000次实现；容量相等的有限容量回程链路C₁＝…＝C_k＝C；加性噪声功率N＝1；及信噪比：

在C-RAN网络1000中，单个天线发射器和单个天线基站(充当RU)通过有限容量C_k的无错前导链路连接到中央处理器1001。相对于现有点对点压缩器评估所公开的方案的性能。具体而言，在以下场景下对平均可实现的总和速率进行说明：发射器数量：L＝10；且接收BS：K＝7。

图11是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中的相对于SNR的平均吞吐量1100的性能图。图12是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中的相对于前向容量的平均吞吐量1100的性能图。图11描绘了当压缩器使用球形网格1102、1103和有限维网格立方网格1104、1105，即，Λ＝Z时，相对于SNR的平均吞吐量。截集(Cut-Set)1101被描绘作为参考。可以看出，LSWZ在所有情形中均优于PtP压缩。类似地，图12示出了球形网格1202、1205和立方网格1203、1204在不同前传容量值下可达到的吞吐量。截集1201被描绘作为参考。

图13是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中的相对于前向容量的平均EVM 1300性能图。图14是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的C-RAN网络中的相对于前向容量增益的平均EVM 1300性能图。图13描绘了平均EVM 1300，当压缩器使用球形网格1302和有限维网格立方网格1301，即Λ＝Z时，所述平均EVM被定义为发射符号可以从以下压缩信号重建的平均失真

而图14示出了用于球形网格1402和立方网格1401的公开方法相比于点对点压缩的相对增益。可以看出，就平均EVM而言，相比于标准压缩，LSWZ实现了高增益。在不同的前向容量值下可达到的吞吐量显示出了类似的行为。

图15是根据一实施方式的具有专用CPRI链路的大规模MIMO站1500的示意图。

这里，考虑具有服务于L个用户1520、1521、1522的K个天线1504的大规模MIMO设置。每个天线被分配专用CPRI链路1505，链路1505将天线连接到中央处理器1506。为了降低复杂度，每个天线1504通过使用各自的压缩器1511、1512、1513、1514、1515、1516来压缩接收到的信号而不访问其他天线处的信号。CP 1506包括联合解压缩单元，即，如上面关于图6或图7所描述的解压缩器，以及集中式解码器，即，如上关于图6或图7所描述的解码器。

CP 1506使用连续干扰MMSE接收器，并如CRAN设置中那样优化网格参数，即根据：

相对于现有点对点压缩器评估所公开的方案的性能。具体而言，在以下场景中考虑平均可实现的总和速率：发射器数量L＝20；接收天线K＝100。

图16是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于SNR的平均吞吐量1600的性能图。图17是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于前向容量的平均吞吐量1700的性能图。图16描绘了通过使用所公开的方法在大规模MIMO设置中很有可能得到的巨大性能改进。当压缩器使用球形网格1602、1604和有限维网格立方网格1603、1605，即，Λ＝Z时，在相对于SNR的平均吞吐量中观察到这种情况。可以看出，LSWZ 1602、1603在所有情形中均优于PtP压缩1604、1605。截集1601被描绘作为参考。类似地，图17是球形网格1703、1705和立方网格1702、1704在不同前向容量值下可实现的吞吐量。截集1701被描绘作为参考。

图18是根据一实施方式的利用不同的网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中的相对于前向容量的平均EVM1800的性能图。图19是根据一实施方式的利用不同的网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中的相对于前向容量增益的平均EVM1900的性能图。图18描绘了当所公开的方法与球形网格1802和有限维网格立方网格1801一起使用，即，Λ＝Z时的平均EVM。可以看出，LSWZ在所有情形中均优于PtP压缩。类似地，图19示出了相比于点对点压缩使用球形网格1902和立方网格1901的所公开的方法而实现的EVM中的增益。

图20是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的具有共享CPRI的大规模MIMO网络中相对于前向容量的平均EVM 2000的性能图。图21是根据一实施方式的利用不同网格代码进行压缩的大规模MIMO网络中相对于每个用户的SNR的平均EVM 2000的性能图。考虑使用服务于L＝4个用户的K＝2个天线的单个MIMO RU场景。假设两个天线共用一个CPRI链路，并且两个天线上的信号可以在压缩之前组合。当解码器是MMSE-SIC解码器和线性MMSE解码器时，可以将可实现的速率确定为优化问题和找到最优压缩参数。性能与这样的情况进行比较，即选择压缩参数以最小化接收信号和重建信号之间的失真。在所有情况下，选择应用压缩之前的线性变换映射作为矩阵H^H＝USU^H的特征向量。

图20和图21示出了相对于可用前向和每个UE的SNR的平均值。描绘了通过优化网格参数优化实现的以下曲线：MMSE-SIC优化(Opt)2002，2103：假定在CP处存在MMSE连续干扰消除解码器的最大信息传输；MMSE-SIC失真(Dist)2003，2102：被设计为在CP处最小化接收和重构信号之间的失真的MMSE-SIC解码器和压缩；MMSE Opt 2105：假定在CP处存在线性MMSE解码器的最大信息传输；MMSE失真2005，2104：被设计为在CP处最小化接收和重建信号之间的失真的MMSE解码器和压缩；以及MMSE与ML par 2006，2106：假设在CP处存在ML解码器而设计的具有压缩的MMSE解码器。这是最先进的解决方案。截集2001、2101被描绘作为参考。

如果设计压缩时没有考虑在CP处的接收情况，则可以观察到性能损失。如果使用MMSE-SIC，如果设计压缩以最小化失真，则性能会受损。类似地，如果假设ML接收器用于压缩设计，而真解码器是次优线性MMSE解码器，则观察到性能损失。如图21中所观察到的，这种损失在高SNR情况下非常显著。

本发明涉及基于嵌套网格的压缩和解压缩以及压缩和解码参数的联合设计以优化某个度量的压缩和解码设计的情况。本发明还支持考虑了在不同无线电单元处接收到的信号的相关性的网格编码方法。还提供了一种连续重构压缩信号以生成有效辅助信息序列，并且在解码过程中使用有效信道的方法。由于压缩而导致的退化也被纳入解码器。已经表明，在压缩器和解码器独立设计的情况下，可以实现增益。

本发明还支持包括计算机可执行代码或计算机可执行指令的计算机程序产品，当所述计算机可执行代码或计算机可执行指令被执行时，使得至少一台计算机执行本文中所描述的执行和计算步骤，特别是以上所描述的方法的步骤。这样的计算机程序产品可以包括其上存储的供计算机使用的程序代码的可读非临时性存储介质。程序代码可以执行本文中所描述的执行和计算步骤，特别是以上所描述的方法。

虽然本发明的特定特征或方面可能已经对应若干实现中的仅一个被公开，但是这样的特征或方面可以与其他实施例的一个或多个其他特征或方面组合，这对于任何给定的或特定的应用可能是期望的和有利的。此外，在某种程度上，详细的说明书或权利要求书中使用了术语“包括”、“有”、“具有”或它们的其他变体，此种术语旨在以类似于术语“包含”的方式被涵盖。而且，术语“示例性”、“例如”和“例如”仅仅意味着作为一个例子，而不是最好的或最优的。术语“耦接”和“连接”以及派生词可能己被使用。应当理解的是，这些术语可能己经被用于指示两个元件彼此配合或相互作用，而不管它们是直接物理接触还是电接触，或者它们彼此不直接接触。

虽然本文中己经示出并描述了具体方面，但是本领域的普通技术人员将会理解，在不脱离本发明的范围的情况下，各种替代和/或等同的实施方式可以替代所示出和描述的具体方面。本申请旨在涵盖在此讨论的具体方面的任何修改或变化。

尽管以下权利要求中的元素以具有相应标签的特定顺序记载，但是除非权利要求的记载另外暗示了实施某些或全部这些元素的特定顺序，否则这些元素不一定旨在被限制在该特定序列中执行。

鉴于上述教导，许多替代、修改和变化对于本领域技术人员来说将是显而易见的。当然，本领域技术人员容易想到，除本文中所描述的以外，本发明还有许多应用。尽管己经参考一个或多个特定实施例对本发明进行描述，但是本领域技术人员知晓，在不脱离本发明的范围的情况下，可以对其做出许多改变。因此，应当理解的是，在所附权利要求及其等价物的范围内，本发明可以以与本文中具体描述的不同的方式进行实践。

Claims (15)

1.一种无线电系统(710)，包括多个无线电单元(711、721、731)，每个无线电单元包括：

接收接口(712、722、732)，被配置为

通过多输入多输出MIMO无线电信道接收至少一个无线电信信号y_k；

接收来自解码设备(740)的压缩参数；

压缩器(717、727、737)，被配置为通过基于网格的分布式代码对所述至少一个无线电信号y_k进行编码以基于所述压缩参数来生成码字信号λ_k；及

发射接口(715、725、735)，被配置为将所述码字信号λ_k发射到所述解码设备(740)。

2.根据权利要求1所述的无线电系统(710)，

其中所述压缩参数包括形成所述基于网格的分布式代码的多个嵌套网格的参数。

3.根据权利要求2所述的无线电系统(710)，

其中所述基于网格的分布式代码在所述无线电系统(710)中是己知，且所述压缩参数包括所述多个嵌套网格的二阶矩。

4.根据权利要求2或3所述的无线电系统(710)，其中所述压缩器包括：

抖动模块(801)，被配置为向所述无线电信号y_k添加抖动；

量化模块(802)，被配置为基于所述多个嵌套网格来量化抖动无线电信号；及

模减少模块(803)，被配置为按模减少量化的抖动无线电信号以生成所述码字信号λ_k。

5.根据权利要求4所述的无线电系统(710)，

其中所述压缩器(717、727、737)被配置为基于包括量化和模减少的网格操作来压缩所述无线电信号y_k。

6.一种解码设备(740)，包括：

接收接口，被配置为通过多条链路从多个无线电单元(711、721、731)接收多个信号λ_k，每个信号λ_k对应于压缩的无线电信号y_k，其中所述压缩的无线电信号y_k携带多个来自多个用户的消息ω_l；

解压缩器(750)，被配置为利用基于嵌套网格的分布式代码对所述多个信号λ_k进行解压缩，以提供多个解压缩的无线电信号

解码器(760)，被配置为从所述多个解压缩的无线电信号中恢复所述多个消息ω_l；

控制器，被配置为基于所述解码器的结构并且基于所接收到的信号的相关性来确定压缩参数；及

发射接口，被配置为将所述压缩参数发射到所述多个无线电单元(711、721、731)中的每一个。

7.根据权利要求6所述的解码设备(740)，

其中所述解压缩器(750)包括多个基于网格的重建模块(751、752)，所述多个基于网格的重建模块(751、752)被配置为连续解压缩所述多个信号λ_k。

8.根据权利要求7所述的解码设备(740)，

其中所述多个基于网格的重建模块的重建模块(751、752)的解压缩结果取决于所述多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果。

9.根据权利要求7或8所述的解码设备(740)，

其中所述多个基于网格的重建模块的重建模块(751、752)的解压缩结果取决于由所述多个基于网格的重建模块的前重建模块的解压缩结果生成的辅助信息。

10.根据权利要求9所述的解码设备(740)，

其中所述解压缩器(750)包括估计器，特别是线性滤波估计器，所述估计器被配置为使用所述多个基于网格的重建模块(751、752)的所述前重建模块的所述解压缩结果的估计来生成所述辅助信息。

11.根据权利要求9或10所述的解码设备(740)，

其中每个重建模块(751、752)包括组合器，所述组合器被配置为将相应的信号λ_k与所对应的辅助信息组合以生成相应的解压缩的无线电信号

12.根据权利要求11所述的解码设备(740)，

其中第k个组合器是基于以下的网格操作：

其中λ_k是第k个信号，是第k个辅助信息，Λ_k是第k个网格，u_k是第k个抖动，且是第k个解压缩的无线电信号。

13.根据权利要求6-12中任一项所述的解码设备(740)，

其中所述控制器被配置为基于取决于所述解码器(760)的解码操作、所述解压缩器(750)的解压缩操作、所接收到的信号的相关性的解码度量来确定所述压缩参数。

14.根据权利要求13所述的解码设备，

其中所述解码度量取决于以下参数中的至少一个参数：

所述多个用户的数量、所述多个链路的信道特性、所述多个链路的信噪比、由所述嵌套网格的分布式代码引起的量化误差的量化和/或统计。

15.根据权利要求13或14所述的解码设备(740)，

其中所述控制器被配置为最大化所述解码度量以确定最优解压参数。