CN109155661B - 自适应分组用户设备的组播和波束成形 - Google Patents

Abstract

一种用于自适应用户设备(user equipment，UE)分组和波束成形的方法，包括将多个用户设备(UE)中的每个用户设备分配到多个UE组里相应的UE组中。每个UE组具有至少一个UE。从先前分配的相应的UE组中，将该UE重新分配到更新的UE组。为所述更新的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生所述更新的UE组的最大平均UE速率。

Description

自适应分组用户设备的组播和波束成形

相关申请案交叉引用

本申请要求于2016年5月19日提交的题为“自适应分组用户设备的组播和波束成形”的第15/158,625号美国非临时专利申请的优先权，其全部内容通过引用并入本文，如同全文再现。

技术领域

本公开涉及用户设备的自适应分组，用于组播和波束成形。

背景技术

第三代合作伙伴计划(Third Generation Partnership，3GPP)长期演进(LongTerm Evolution，LTE)无线接口支持频分双工(Frequency division duplex，FDD)和时分双工(Time division duplex，TDD)。多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)技术是用于无线设备的高级天线技术，用于提高频谱效率并以此提高3GPP LTE系统的整体系统容量。MIMO可以用于实现分集增益、空间复用增益以及波束成形增益。目前正在研究5G系统的大规模MIMO系统(即多于64个天线)。然而，即使在使用MIMO提升系统容量的情况下，也可能需要进一步的容量提升，尤其是将相同的内容(如视频)发送到用户设备(user equipment，UE)设备组的组播场景。

发明内容

一种自适应用户设备(UE)分组与波束成形的方法，包括将多个用户设备(UE)设备中的每个用户设备分配到多个UE组里相应的UE组中。每个UE组具有至少一个UE。从先前分配的相应的UE组中，将UE重新分配到更新的UE组。为所述更新的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生所述更新的UE组的最大平均UE速率。

附图说明

图1为根据各种实施例的无线通信系统示意图。

图2为根据各种实施例的无线通信设备的框图。

图3为根据各种实施例的无线通信系统中的分组组播和波束成形的框图。

图4为根据各种实施例的用于平均速率最大化的UE分组的穷举搜索(exhaustivesearch)的流程图。

图5为根据各种实施例的用于平均速率最大化的迭代(iterative)UE分组和波束成形设计方法的流程图。

图6为根据各种实施例的用于具有总和速率最大化的UE分组的波束成形设计的梯度搜索方法的流程图。

图7为根据各种实施例的用于具有UE分组扰动(perturbation)的平均速率最大化的迭代UE分组和波束成形设计方法的流程图。

图8为根据各种实施例的使用最大最小公平度(maximum-minimum faimess)的迭代UE分组和波束成形设计方法的流程图。

图9为根据各种实施例的使用最大最小公平度对UE分组的波束成形设计进行梯度搜索的方法流程图。

具体实施方式

下面的描述和附图对具体实施例进行了充分阐释，使得本领域技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构、逻辑、电气、过程和其他方面的变化。一些实施例的部分和特征可以包含在、或替换其他实施例的部分和特征。在权利要求书中提出的实施例涵盖了那些权利要求的所有可能的等同实施例。

各个实施例均在无线通信系统中运行，例如基于电气和电子工程师协会(Institute of Electrical and Electronics Engineers，IEEE)802.11标准的系统、基于第3代合作伙伴计划(3^rd Generation Partnership Proiect，3GPP)长期演进(long termevoltion，LTE)的无线系统、基于未来第3代合作伙伴计划(3GPP)5G系统的无线系统。为了简单起见，接下来的描述指代在基站(如演进节点B(evolved Node B，eNB))处的通信。但是其他实施例也可以应用在UE处的通信。

图1为示出了根据各种实施例的无线通信系统的示意图。例如，无线通信系统100可以是蜂窝系统，使得一个或多个无线通信设备101-103能够使用无线通信技术(如毫米波、时分复用(time division duplex，TDD)、频分复用(frequency division duplex，FDD))通过一个或多个无线信道与一个或多个基站112(如演进节点B(evolved Node B，eNB)、接入点、传输节点、RRU、RRH、分布式天线系统(distributed antenna systems，DAS)的节点、施主节点控制的中继站、基站收发台(base transceiver station，BTS)、多标准无线电(multi-standard radio，MSR))进行通信。

无线通信设备101-103可以是非固定设备。例如，无线通信设备101-103可以包括移动无线电话、平板电脑、膝上型计算机以及可以通过无线信道与基站112进行通信的其他设备。为了简明一致性，接下来将无线通信设备101-103称为用户设备(user equipment，UE)。该UE包括耦合到多个天线元件的收发器和控制电路，通过该天线元件可以完成波束成形。

基站112可以包括耦合到收发器以及控制该基站操作的控制电路的多个天线。为了简单清楚起见，图1和随后的附图仅示出单个天线。然而本领域的普通技术人员会明白：为了完成波束成形，基站112包括多个天线元件。

基站112具有固定位置，并且它可以是包括耦合到较大网络的其他基站的固定基站网络的一部分。例如，基站112可以是耦合到因特网的有线网络的一部分。然后UE 101-103可以通过无线通信信道与基站112进行通信来接入较大的网络。

基站112在基本上围绕基站天线的区域110内进行通信。一般将区域110称作小区110，并且其可以包括一个或多个扇区120、121、122。虽然只示出了构成图1中小区110的三个不同扇区120、121、122，但是其他实施例可以包含不同的扇区数量。

尽管在由基站112生成的小区110内可以有多个UE 101-103，但并非所有的UE101-103都在与基站112进行通信。可以把在基站注册的或正尝试在基站112注册的UE 101定义为“服务UE”。其他UE 102-103可以在其他的相邻基站进行注册。

图2为根据各种实施例的无线通信设备200的框图。无线通信设备200可以是UE(如参见图1)、蜂窝基站(如eNodeB、eNB)、接入点(access point，AP)或一些其他无线站的示例形式。例如，无线通信设备200可以是计算机、个人计算机(personal computer，PC)、平板电脑、混合平板电脑(hybrid tablet)、个人数字助理(personal digital assistant，PDA)或配置用(顺序地或以其他方式)执行用于指定无线通信设备200要采取的动作的指令的任何设备的一部分。

术语“基于处理器的系统”应理解为包括一个或多个通信装置的任何集合，所述一个或多个通信装置由处理电路(如控制器)控制或操作，以单独或联合执行指令，从而执行本文所讨论的任何一个或多个方法。根据一示例实施例，可执行一组指令或一系列指令(如操作)以使所述通信设备执行本文讨论的任何一种方法。

无线通信设备200可以包括至少一个控制器202(如中央处理单元(centralprocessing unit，CPU)、图形处理单元(graphics processing unit，GPU)或两者都有、处理器芯、计算节点等)以及存储器204，它们通过链路208(如总线)相互通信。如果无线通信设备200是UE，则还可以包括显示设备210(如视频、LED、LCD)和字母数字输入设备212(如小键盘、键盘)。在一个实施例中，可以将显示设备210和输入设备212作为触摸屏显示器合并入一个单元中。

无线通信设备200可以另外包括大容量存储设备216(如驱动单元、硬盘驱动器、固态驱动器、光盘驱动器)和网络接口设备220。网络接口设备220可以包括一个或多个耦合到多个天线元件的无线电(如发射器和接收器(收发器))，以通过无线网络信道226进行通信，如图1所示。所述一个或多个无线电可以配置用于使用一种或多种通信技术进行操作，该通信技术包括本文公开的信道状态信息确定方法。网络接口设备220还可以包括有线网络接口(如X2回程链路)。

存储设备216包括计算机可读介质222，计算机可读介质222上存储了通过本文描述的方法或功能中的任何一种或多种来体现或使用的一组或多组数据结构和指令224(如软件)。在由通信设备200执行期间，指令224还可以完全或至少部分地驻留在存储器204和/或控制器202内。

尽管在示例实施例中将计算机可读介质222示为单个介质，但术语“计算机可读介质”可以包括存储了一个或多个指令224的单个介质或多个介质(如集中式或分布式数据库和/或相关联的高速缓存和服务器)。

对蜂窝系统日益增长的业务需求至少部分源于视频业务。视频流传输中的一种是广播或组播服务，从通信的角度来看，其是将相同的信息发送到多个接收器(如UE)。在LTE系统中定义的MIMO可以通过预编码或波束成形提高组播性能。这种方法可以通过向网络集群中的所有用户发送相同的信号来使用物理层组播。但是每个用户的信道可能不同，因此导致在UE处产生不同的信号质量水平。

本发明实施例通过将服务UE分为几个用户组来进行物理层组播。然后，对于特定组中的UE，用相同的预编码或波束成形向量对相同或几乎相同的信息流进行预编码，并将其组播给该特定组中的UE。在不同的组之间，信息和预编码是不同的。

由于每次UE分组都基于候选UE的信道状况。因此，可以将该技术称作自适应分组的物理层组播。另外，在正交信道资源上对不同的组进行传输。例如，在正交频分复用(orthogonal frequency-division multiplexing，OFDM)系统中，该传输可以在时域或频域正交。这减少了不同组之间信号间的干扰。

这种自适应物理层组播的应用之一是对控制信道信息的广播。例如，在LTE系统中，将用于数据传输的资源分配、调制编码方案(modulation and coding system，MCS)经由控制信道发送给UE。虽然这样的信息是用户专用的且针对每个UE独立编码，但是在本实施例中将多个UE的控制信息捆绑在一起并使用正交资源将其广播给UE。然后UE可以执行盲检测以找到该特定UE所期望的控制信息。

LTE标准提供了多个导频参考信号资源。因此，可对一组UE分配独立的用于信道估计的导频参考信号。可以使用与用于广播控制数据符号的预编码矩阵相同的预编码矩阵对该导频参考信号进行预编码。可以将可用的导频参考信号资源的数量用来确定用户分离的UE组的最大数量。其中一个示例是增强的物理控制信道(euhanced physical layercontrol channel，ePDCCH)，其中存在四个用于常规循环前缀(cyclic prefix，CP)的ePDCCH的解调参考信号(demodulation reference signal，DMRS)端口以及两个用于扩展循环前缀(cyclic prefix，CP)的DMRS-ePDCCH端口。

在本实施例中至少考虑两个性能度量。例如，可以最大化所述UE组的平均吞吐量度量。另外，也可以最大化最大最小公平度量。换句话说，执行对UE分组和波束成形的设计的目的在于使最小UE速率最大化。

如本文所使用的，可以将短语UE速率定义为在由该组的该UE的信道和波束成形向量所支持的无线信道上的UE下载速率(即

))。这个定义在所述信道用于下载内容(如视频)时适用。UE速率的另一个定义可以包括所述信道的信噪比(signal-to-noise，SNR)。由于控制信道信息是固定的，而传输速率却可以根据信道条件自适应地改变，因此这个定义在使用控制信道时适用。

同样如本文所使用的，可以将对UE平均速率或总和速率的最大化定义为更新每组的用户组和波束成形向量，直到所有组中的UE的平均速率或总和速率是针对所有UE的当前信道的最大可能值。如果将用户的速率定义为该组的用户的信道和波束成形向量所支持的速率(即

))，则组的总和速率是该组中所有用户的速率的总和，即

如果没有作为特定组的参考，那么总和速率就是所有组中所有UE的速率总和。

类似地，可以将对最小UE速率的最大化(如max-min)定义为通过更新每组的用户组和波束成形向量来更新所有组中的UE速率，直到所有组的所有UE的最小UE速率对于所有UE的特定信道条件来说达到最大。

图3为根据各种实施例的无线通信系统中的分组组播和波束成形的框图。该图示出了输入到用户分组和波束成形块300的多个用户信道320，用户分组和波束成形块300是基站的一部分。在所示实施例中，该基站包括具有M_T个天线的MIMO天线系统310，并且每个UE350-355包括单个天线。其他实施例也可以将MIMO天线系统并入所述UE中。

假设系统中存在共K个由所述基站服务的用户320。假设用户k在第g组中，则用户k的组索引表示为g_k。在用户k处接收的信号则由下式给出：

其中具有M_T×1维的h_k是所述基站和用户k间的信道矩阵，g_k是用户k的组标识，M_T×1的

是组g_k的传输信号向量，n_k是方差为

的加性复合高斯白噪声，(·)^H表示矩阵埃尔米特。进一步假设信道h_k是小尺度衰落和经过包括路径损耗和阴影衰落的大规模衰落效应后的接收平均功率的组合。将用户k的平均接收功率表示为α_k。带入公式(1)产生：

其中R_k是用户k的衰落信道的传输协方差矩阵。

对于组g，将具有线性预编码的发送信号表示为

x_g＝w_gS_g， (3)

其中s_g是要传递给组g中所有用户的信息符号，而M_T×1的w_g是所述第g组的线性预编码向量。

由于是正交传输，因此UE组之间不存在干扰，第g组的UE的SNR则表示为：

于是组g中的用户k的速率为：

可以看出，为了对每个UE组实现更好的组播性能，当没有把UE分配给哪个组的限制或者当还没有确定UE组时，考虑对UE分组的设计以改善每个组的组播性能。这应与对所有用户群的发射波束成形向量的设计联合考虑。

首先考虑将UE分配给用于分组物理层组播的组，以使平均UE速率最大化或等效地UE速率总和最大化(即找到使得每个组的平均速率最大化的最佳用户分组和波束成形)。所述波束成形向量受到总功率约束(即||w_g||²≤P)。假设瞬时信道状态信息(channel stateinformation，CSI)(如秩信息、预编码矩阵索引、信道质量指示符)在基站处是已知的。给定组数G，则对用户分组和波束成形向量的联合分配可以用下面给出的优化问题来表示：

还可以增加最小速率约束，例如：

R_k(g)≥R_min. (7)

实际上，当一些UE处于或靠近小区边缘时，可能难以满足每个UE的最小速率约束。在另一个实施例中，仅当所述基站选择为所述UE服务时才满足最小速率约束。

可以将公式(6)重写为具有归一化的波束成形向量(即||w_g||²＝1)，表示为：

P1′：

其中R_k(g)表示：

通常，在波束成形之前用户k的平均SNR为

在对UE分组和波束成形设计的分配中，可以获得公式(6)的最优解。当用户数等于或大于组数(即K≥G)时，联合UE分组和波束成形的平均速率最大化的最优解不应该具有空的用户组。这一说法可以由以下反证法证明。

假设最优解中存在空的用户组。那么当K≥G时，存在具有两个或更多用户的组，例如组g′。假设任何两个UE的信道不完全相同或不完全线性相关，则对于至少一个UE(如用户k′∈g′)，该组的波束成形向量没有使用户速率最大化。然后我们将用户k′移至空组g”，并形成使用户k′的速率最大化的波束成形矩阵(即用户k的信道的共轭波束成形向量，由w_g″＝h_k′/||h_k′||表示)。若用户k′的速率增加，则所有组的总和速率与平均速率也增加。因此具有空的用户组的解并不是使平均速率最大化的最优解。可以将公式(8)中P1的问题重写为：

图4为根据各种实施例的用于平均速率最大化的UE分组的穷举搜索的流程图。根据公式(10)，优化成为两部分。在框401中，设置全部候选UE组的集合。这通过Π＝{Π_i}表示，其中Π_i为候选

的UE组。在框403中，对于候选

的分组，可以针对每个组设计波束成形向量w_g，使组g(g＝1，...G)的总和速率最大化。然后对于所有可能的UE组候选，该UE组具有最大的平均速率。在框405中，确定所有UE分组候选的波束成形向量设计结果，确定使得该组中所有UE的平均速率最大化的UE组。可以通过求解

这一优化问题来确定该组的波束成形向量设计。然后所述基站可以使用所确定的UE分组和波束成形向量与由该基站服务的所述UE进行通信。

图5为根据各种实施例的用于平均速率最大化的迭代UE分组和波束成形设计方法的流程图。该方法的基本思想是以迭代方式形成UE分组和波束成形向量设计。

在框501中，在这个初始化步骤期间设置了UE信道信息{h_k}、组数G、最大迭代次数N_iter和随机UE分组

由该基站可用的导频信号的总数可以确定所述最大迭代次数。在框503中，基于给定的随机UE分组

为组g，g＝1，...G设计波束成形向量{w_g}，使得UE组g的总和速率最大化。这由下式表示：

在框505中，基于波束成形设计结果{w_g}，通过将用户k分配给组

更新初始随机UE组或由先前迭代得到的最近更新的UE组。如下所示：

由此生成更新的UE组

在框507中，确定是否已经达到最大迭代次数，或者UE分组是否收敛(即

)。若这两者都不为真，则所述方法在框508中设定

并且所述方法返回步骤503，重复直至达到最大迭代次数或该UE分组收敛(即

)。在框509中，所确定的UE分组

与波束成形结果{w_g}一起使用。应注意，框505中给定波束成形向量的UE分组在该迭代次数下是最佳的。然后所述基站可以使用所确定的UE分组和波束成形向量与由该基站服务的所述UE进行通信。

图5中框503的波束成形设计可以用多种方式实现。例如，可以使用总和SNR最大化方法，或者可以使用波束成形向量的梯度搜索方法。

在总和SNR最大化方法中，设计目标改变了。试图在波束成形之后使总和SNR最大化，而不是使UE速率最大化。这可以由下式表示：

虽然对后波束成形(post-beamforming)的总和SNR进行最大化与平均速率或总和速率的最大化不同，但当使用总和SNR最大化的解时，该总和速率通常是相同的。通过将

附加(absorb)到UE的信道，我们得到

该目标则变为：

其中用户k在第g组中(即

)，

由

构成。则总和SNR的优化问题变为：

上述优化问题可以通过下式给出的对H_g的奇异值分解来解决：

假设

中的特征值是降序的，第一个特征值为最大特征值，表示为λ_max。则从

的第一列得到所述最佳波束成形向量，亦即：

图6为根据各种实施例的用于具有总和速率最大化的UE分组的波束成形设计的梯度搜索方法的流程图。在框601中，执行初始化步骤，其中组g的UE组为U_g，UE信道为

将先前UE分组迭代中的波束成形向量w_g设置为当前UE组的初始波束成形向量设计。从而，

其中l＝0。

虽然有可能使用总和SNR最大化来获得波束成形的最优解，但它对于总和速率最大化并不是最佳的。因此，可以使用波束成形设计的梯度方法。所述总和速率的目标重新表示为：

在框603中，具有波束成形向量

的组g的总和速率的梯度J为

其由下式确定：

在框605中，可以利用迭代梯度搜索来获得所述波束成形向量：

其中

是每次迭代的阶跃系数(step coefficient)，也可以设置为常数μ。在方框607中，在每次迭代中更新波束成形向量w_g之后，通过下式对得到的结果进行归一化以满足单位功率约束：

在框609中，检查以确定是否已经达到最大迭代次数或者何时满足

其中ε是作为阈值的最小正值。应注意，这种方法可以在用户分组迭代中应用于每个组g＝1，...，G。如果这些测试条件都不成立，则l＝l+1，且所述方法返回到为下一个波束成形向量计算组g的总和速率的梯度的步骤。如果其中一个测试结果为真，则在框611将波束成形向量结果设置为

然后所述基站可以使用所确定的UE分组和波束成形向量与由该基站服务的所述UE进行通信。

在图5中示出的上述用于联合用户分组和波束成形设计的迭代过程可以收敛到局部最优。这可以通过为UE分组的每次迭代引入扰动来避免。

图7为根据各种实施例的用于具有UE分组扰动(perturbation)的平均速率最大化的迭代UE分组和波束成形设计方法的流程图。在框701中，通过设置UE信道{h_k}、组数G、最大迭代次数N_iter(如导频信号的数量)以及用

表示的随机UE分组对所述方法进行初始化。

在框703中，基于从先前的UE分组迭代得到的UE分组

和波束成形向量结果

确定每个UE的第二最佳候选分组。然后，根据先前UE分组迭代的UE分组结果，我们只更改一个UE的组并将其移到它的第二最佳候选分组，形成另一个UE分组候选。即Π＝{П₀，П₁，...，∏_k}，其中

并且除了将UEk分配到了它的第二选择而不是最佳选择

中之外，Π_k与

相同。可以将这样的分组输出称为具有从先前迭代得到的给定波束成形向量的最佳分组的扰动

可以将所述UE的组表示为

即

若

如果我们有K个用户，则总共会形成K个经扰动的UE分组候选。算上在先前迭代中的原始分组候选，我们得到了K+1个UE分组候选。

可以首选通过使

进一步阐释框703，其中

是先前迭代得到的用户分组结果。对于用户k＝1，...，K，所述第二最佳候选分组可由下式得出：

所述经扰动的UE分组可以形成为Π_k，k＝1，...，K，其中UE组

UE组

和

被分别更新为

其中“\”表示差集〔setexclusion)，而∪表示并集〔set union)。

通过所述候选分组设置为Π＝{Π₀，Π₁，…，Π_K}，第一次迭代可以形成K+1个随机UE分组集合或只形成一个UE组，即Π＝{Π₀}。

在框705中，针对于i＝1，...，|Π|，其中|·|表示集合基数(set cardinality)，首先使

即UE分组输出，然后我们基于这样的给定分组输出

为每个UE分组候选

设计波束成形向量w_g，即对下式求解w_g：

在框707中，已经为相应的|Π|个用户分组候选确定了|Π|个波束成形向量设计结果。然后我们为每个波束成形设计结果和UE分组结果获取平均UE速率

找到具有最大平均速率的那个，则相应的波束成形向量就是这次迭代的设计结果，用{w′_g}表示。

在框709中，基于最佳设计结果{′_g}，通过将用户k分配给组

将所述UE组更新为

得到经更新的组

该UE分组是其他迭代的输出。

在框711中，检查以确定是否已经达到最大迭代次数或分组是否收敛(且

)。如果任一测试结果为真，则在框712中，

并且所述方法返回到框703，直到达到最大迭代次数或用户分组收敛，即

否则，在方框713中输出的分组和波束成形向量结果为

{w_g’}。然后所述基站可以使用所确定的UE分组和波束成形向量与由该基站服务的所述UE进行通信。

针对上述框707中针对每个候选用户分组的波束成形向量设计，我们可以使用前面提到的总和信噪比最大化或梯度搜索方法。应该注意的是，尽管在上面的框703中我们形成了K个经扰动的用户分组集合，但是我们实际上可以形成任意数量的经扰动的用户分组候选集合。例如，为了形成较少的用户分组候选，〔即，较小的速率，较高的优先级)，可以根据来先前迭代中的UE分组和波束成形结果基于UE速率的升序来选择经扰动的用户k。如果需要形成更多经扰动的UE分组候选，我们可以用任何两个或多个UE的第二分组选择形成经扰动用户分组候选，或者我们可以通过一个UE的第三或更高级的分组选择找到其第三、第四和更多的组的选择并形成经扰动的UE分组候选。

另一种波束成形设计可以通过使用最大最小公平度来完成。在这种情况下，将分组物理层组播设计为对所有UE的最小速率最大化〔即为每个组找到最优的UE分组和波束成形以使最小用户速率最大化)。给定UE组的数目G，用于最大最小公平度的UE分组和波束成形向量的联合设计可以表示为下面的优化问题：

P2：

最低速率min_kR_k(g)是所有组的最小用户速率。因为该用户速率

因此对最大最小用户速率的优化等同于对所有用户的最小接收SNR进行最大化，由下式表示：

P2′：

应注意，可以将常数P从目标函数中删除。类似地，可以将最小速率约束条件添加到上面的优化问题中，如公式(7)那样。

根据以上讨论，平均速率最大化的最优解不应具有空组。但是这并不适用于最大最小公平度的优化问题。例如，对于具有最低速率的UE，UE所属组的波束成形向量恰好是使UE的速率最大化的波束成形向量(即UE的信道的共轭波束成形向量，h_k/|h_k||)。与其相反的是，下面对于公式〔25)或〔26)的最优解的语句为真：当UE的数量等于或大于组的数量时〔即K≥G)，在不存在空的UE组的情况下，UE的分组中存在用于联合UE分组和波束成形的最大最小公平度的最优解。

该语句可被证明如下：声明与上述讨论不同。此处的最优解并不是唯一的，即不是唯一一个可以从没有任何空组的UE分组中找到的最优解，但不一定是从没有任何空组的分组中找。假设最优解中有一个空的UE组。将k*指定为具有最小速率的UE，并且对应的组为

现在有两种情况。

在第一种情况下，该组的最佳波束成形向量为

其中k^*不会使包括用户k^*的组

中的任何用户的速率最大化。由于有一个空的用户组，例如组g′，因此我们将用户k^*移动到该空组中并形成一个一用户〔one-user)组。对于组g′，我们形成使用户k^*的速率最大化的波束成形矩阵，即用户k^*信道的共轭波束成形向量，由公式

表示。然后，用户k^*的速率增大，最小用户速率也增大。因此，这种情况下的最优解始终没有空的用户组。

在第二中情况下，该组的最优波束成形向量使得用户k^*的速率最大化，即

如果是这种情况，我们也可以将用户k^*移动到空组g′并形成一个一UE组。由此，最小UE速率(即所有UE中最小的UE速率)保持不变，这表明新形成的没有任何空用户组的分组方案也是用户分组的最优解。

由于仅存在这两种情况，因此可以得出结论：在没有任何空UE组的情况下，用户分组候选中存在最优解。因此，公式(25)中的问题P2可以重写为：

然后，与图4的实施例相似，可以在所有非空UE分组候选中进行穷举搜索，并为每个用户分组候选的每一组设计波束成形向量，最终找到具有最大化最小用户速率的UE组，其中对每次迭代，每个相应的UE组包括不同的UE组。但是，如前所述，分组候选的数量随着UE的数量和组的数量呈指数增长。接下来将考虑用户分组和波束成形设计的迭代方法。

图8为根据各种实施例的使用最大最小公平度的迭代UE分组和波束成形设计方法的流程图。在这个实施例中，可以在迭代用户分组和波束成形设计实施例中使用图5的迭代方法用于最大最小公平度。基本过程与图5的方法类似，但是没有使用UE分组的总和速率，而是选择最小UE速率(参见框503和803)。因此，框801、805、807-809的描述对应于先前对图5的框501、505、507-509的描述。

然而，在框803中，每次迭代都基于先前迭代的用户分组结果以及使每个UE组的最小用户速率最大化的波束成形向量。然后，基于对所有组所设计的波束成形向量对所述UE进行重新分组(即将UE分配给组，使得在该组的波束成形向量下，其具有最大速率)。基于给定的分组集合

为组g，g＝1，...，G设计波束成形向量w_g，即对下式求解w_g：

然后解决方框803中使最小速率最大化的问题以用于组中的组播。在本领域中已知最大最小公平度的组播的波束成形问题是NP-hard问题。通过松弛秩约束，可将该问题转换为具有等式约束和半正定约束的线性优化问题，从而可以得到最佳的解决。然而，现有技术中用于解决方案的传统算法涉及特定的优化数值求解器工具，并且复杂度可能很高。我们现在考虑基于梯度搜索的低复杂度方法。

根据公式(28)，可以将具有最大最小公平度的组播波束成形的目标函数定义为：

然后用约束条件求得解的最大化M(w_g)。由于在公式(29)中M(w_g)是不可微的，因此可能不会像先前描述的求得平均速率或总和速率J(w_g)那样得到M(w_g)的导数。可以通过下式得到每个UE的导数：

然后执行迭代梯度搜索，如下所示。首先，基于在先前迭代中获得的波束成形向量，例如第l次迭代中的

我们求得具有最小速率的用户，即：

根据公式(30)，可以基于

的速率

计算波束成形向量的梯度。更新的组播波束成形向量与公式(20)中的相同。对于每次迭代，在更新w_g之后，按照公式(21)那样实行归一化。类似地，可以通过设置最大迭代次数或当

时终止所述迭代。在图9示出的流程图中总结了所述梯度搜索过程。应注意，也可以基于公式(26)中的等效目标来计算所述梯度。

图9为根据各种实施例的使用最大最小公平度对UE分组的波束成形设计进行梯度搜索的方法流程图。在方框901中，通过为组g分配UE组

和UE信道

对所述方法进行初始化。该波束成形向量w_g是将先前的UE分组迭代设置为当前UE组的初始波束成形向量，其中

且l＝0。

在框903中，在组g中确定UE之中的最小UE速率：

在框905中，相对于波束成形向量

确定组g的UE

的速率的梯度

在框907中，将所述波束成形向量更新为：

在框909中，对所述波束成形向量进行归一化：

在框911中，确定所述波束成形向量设计的迭代是否已经达到最大迭代次数或是否

如果两者都不为真，则在块912中，所述迭代递增(l＝l+1)，且所述方法从框903处开始重复。否则，该方法的输出为

的波束成形向量结果，如框913所示。然后所述基站可以使用所确定的UE分组和波束成形向量与由该基站服务的所述UE进行通信。

与图7中示出的实施例类似，对UE分组的扰动可以改善迭代分组和波束成形设计的性能。因此，可以将所述迭代设计方法扩展到经扰动的UE，用于最大最小公平度的迭代分组的组播设计，如先前就图7所讨论。除了框705中的改变之外，这些过程与图7的框701、703、705、707、709、711-713中规定的相同。在框705中，我们现在为最大最小公平度设计波束成形向量，即对于i＝1，…，|П|，其中|·|表示集合基数，而不是对每个经扰动的分组候选的每个组进行波束成形设计以使该组的总和速率最大化。首先使得

即用户的分组输出，然后根据这种给定的分组输出，我们为组g，g＝1，...，G设计波束成形向量w_g，针对最大最小公平度对w_g进行求解：

可以按照先前对图9的实施例描述的梯度搜索获得公式(32)中针对每个UE分组候选的每个组的波束成形设计。

在一个实施例中，一种设备包括：分配设备，用于将多个用户设备(userequipment，UE)中的每一个用户设备分配到多个UE组里相应的UE组中，每个UE组包括至少一个UE；以及重分配设备，用于从所述相应的UE组中将该UE重新分配到更新的UE组，并为所述更新的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生所述更新的UE组的最大平均UE速率或最大最小UE速率。该设备还包括分组设备，用于对所述多个UE随机分组；以及阈值确定检测设备，使得所述重分配设备从所述相应的UE组中将该UE重新分配到更新的UE组包括：重新分配，直至已经达到迭代的阈值次数。

实施例可以用硬件、固件和软件之一或它们的组合来实现。还可以以存储在计算机可读存储设备上的指令来实现实施例，所述指令可以由至少一个处理器读取并执行，以实现本文描述的操作。计算机可读存储设备可以包括以计算机可读形式存储信息的任何非暂时性机制。例如，计算机可读存储设备可以包括只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random-access memory，RAM)、磁盘存储介质、光存储介质、闪存设备以及其他存储设备和介质。在一些实施例中，系统可以包括一个或多个处理器并且可以配置存储在计算机可读存储设备上的指令。

应理解，摘要的提供不应该用于限制或阐释权利要求的范围或含义。在此将下面的权利要求结合到本说明书中，其中每个权利要求本身为独立的实施例。

Claims (20)

1.一种用于自适应用户设备UE分组和波束成形的方法，包括：

将多个用户设备UE中的每一个分配到多个UE组里相应的UE组中，每个UE组包括至少一个UE；以及

从所述相应的UE组中，将UE重新分配到更新的UE组，并为所述更新的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生所述更新的UE组的最大平均UE速率或最大的最小UE速率，其中所述更新的UE组中至少一个UE组包括多个UE，并对所述至少一个UE组内的多个UE使用相同的波束成形向量对相同的信息流进行预编码。

2.根据权利要求1所述的方法，其中将所述多个用户设备UE中的每一个分配到所述多个UE组里相应的UE组中包括对所述多个UE随机分组。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中从所述相应的UE组中，将UE重新分配到更新的UE组包括重新分配，直到迭代次数达到阈值。

4.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述多个UE组中的UE组的数量等于分配给与所述多个UE组通信的基站的导频参考信号的数量。

5.根据权利要求1或2所述的方法，其中为所述多个UE组中的每一UE组生成所述相应更新的波束成形向量包括生成为所述相应的UE组提供最大的最小UE速率的所述相应更新的波束成形向量。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述UE速率包括所述UE与基站间的无线信道上的UE下载速率。

7.根据权利要求1或2所述的方法，其中所述UE速率包括所述UE与基站间的无线信道的信噪比。

8.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

为每个更新的UE组生成所述相应更新的波束成形向量，所述相应更新的波束成形向量最大化所述更新的UE组的总和速率或最小UE速率，其中所述总和速率包括所述多个UE组中所有UE的UE速率的总和；

基于所述相应更新的波束成形向量，将所述UE从所述相应的UE组重新分配到更新的UE组，以最大化所述更新的UE组的总和速率或最小UE速率；以及

重复所述生成相应更新的波束成形向量和重新分配UE，直到迭代次数达到阈值或所述更新的UE组收敛。

9.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

确定所述更新的UE组的UE总和速率的梯度；以及

对所述UE总和速率的梯度进行归一化。

10.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：

从所述更新的UE组形成多个UE分组候选；

为每个UE分组候选的每个更新的UE组生成所述相应更新的波束成形向量，所述相应更新的波束成形向量最大化每个UE分组候选的所述更新的UE组的总和速率或最小UE速率，其中所述总和速率包括所述多个UE组中所有UE的UE速率的总和；

确定每个UE分组候选的UE组的总和速率或最小UE速率；

从所述UE分组候选和对应的更新的波束成形向量中找出所述UE组的最大总和速率或最小UE速率；

基于所述UE分组候选的最大总和速率或最小UE速率的相应更新的波束成形向量，将所述UE从所述相应的UE组中重新分配到所述更新的UE组，以最大化所述更新的UE组的总和速率或最小UE速率；以及

重复所述生成相应更新的波束成形向量和重新分配UE，直到迭代次数达到阈值或更新的UE组收敛。

11.根据权利要求1或2所述的方法，其中多个UE分组候选中的UE分组候选是来自所述更新的UE组的扰动UE组，其中通过以下操作获得所述扰动UE组：

基于所述更新的UE组的所述相应更新的波束成形向量，将所述UE中的一个或多个UE从为其各自分配的更新的UE组移动到另一更新的UE组。

12.根据权利要求1或2所述的方法，其中多个UE分组候选中的UE分组候选是用于每次迭代的更新的UE分组。

13.一种基站，包括：

耦合到多个天线元件的收发器，其中所述收发器是多输入多输出MIMO收发器；以及

耦合到所述收发器和天线元件的控制器，配置用于将多个用户设备UE中的每一个分配到多个UE组里相应的UE组中，每个UE组包括至少一个UE，从所述相应的UE组中，将UE重新分配到更新的UE组，并为所述更新的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生所述更新的UE组的最大平均UE速率或最大的最小UE速率，其中所述更新的UE组中至少一个UE组包括多个UE，并对所述至少一个UE组内的多个UE使用相同的波束成形向量对相同的信息流进行预编码。

14.根据权利要求13所述的基站，其中所述基站是演进节点B eNodeB、接入点、传输节点、分布式天线系统DAS中的节点、施主节点控制的中继站、基站收发台BTS或多标准无线电MSR。

15.根据权利要求13或14所述的基站，其中所述控制器还配置用于重新分配所述UE，并且经过多次迭代生成所述相应更新的波束成形向量，其中对于每一次的迭代，所述相应的UE组包括的UE组不同。

16.根据权利要求13或14所述的基站，其中所述控制器还配置用于在所述UE的重新分配和所述UE组的更新中引入扰动，其中所述扰动是基于波束成形向量和先前迭代中的UE组。

17.根据权利要求13或14所述的基站，其中所述控制器还配置用于基于每个UE组的最大化的最小UE速率来确定更新的UE组和更新的波束成形向量。

18.一种非暂时性计算机可读存储介质，其存储了由基站的处理电路执行的指令，以执行以下操作：

将多个用户设备UE中的每一个分配到多个UE组中的相应的UE组，每个UE组包括至少一个UE；以及

从分配的UE组中，将UE重新分配到更新的UE组，并为所述更新的UE组中每个相应的UE组生成相应更新的波束成形向量，直到每个UE组的相应更新的波束成形向量产生每个更新的UE组的最大平均UE速率或最大的最小UE速率，其中所述更新的UE组中至少一个UE组包括多个UE，并对所述至少一个UE组内的多个UE使用相同的波束成形向量对相同的信息流进行预编码。

19.根据权利要求18所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中所述基站使用所述更新的UE组的所述相应更新的波束成形向量，用于在无线信道上与所述更新的UE组中的每一UE通信。

20.根据权利要求18或19所述的非暂时性计算机可读存储介质，其中对于多次迭代中的每次迭代，所述操作进一步最大化每个更新的UE组的最小UE速率。

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