CN109219935A - 移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术 - Google Patents

Abstract

本文描述了移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术和方案。用户设备(User Equipment，UE)从网络的基站经由UE和基站之间的通信链路接收一个或多个参考信号(reference signal)。UE利用频域中信道响应的相关性构建信道状态信息(Channel State Information，CSI)反馈，以降低反馈负载。然后UE向基站发送CSI反馈。

Description

移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术

相关申请的交叉引用

本发明要求如下优先权：申请号为62/492,977，申请日为2017年5月2日的美国临时专利申请以及申请号为62/501,139，申请日为2017年5月4日的美国临时专利申请，并且本发明是申请号为15/865,457，申请日为2018年1月9日的美国实用专利申请的部分延续案。上述申请的标的在此合并作为参考。

技术领域

本发明一般有关于移动通信，以及更具体地，本发明有关于移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术。

背景技术

除非另有说明，否则本节描述的方法不属于下文列出的权利要求中的现有技术，以及，不因包含在本节中而被承认是现有技术。

在第五代(5G)新无线(New Radio，NR)网络中，已经定义了两种类型的信道状态信息(Channel State Information，CSI)反馈方案，类型I和类型II。在CSI反馈的类型I中，强制执行传统双码本结构。CSI反馈的类型II的目标是针对多用户多输入多输出(Multi-UserMultiple-Input-And-Multiple-Output，MU-MIMO)操作实现高分辨率CSI获取。对于CSI反馈的类型II，假设是线性组合(Linear Combination，LC)码本(codebook)。类型II共分为三个类别，即类别I、类别II和类别III。对于类别I，假设是线性组合码本。

对于CSI反馈的类型II的类别II，将在用户设备(User Equipment，UE)侧测量的信道协方差矩阵(channel covariance matrix)R从该UE反馈到网络，以促进MU-MIMO传输。对于具有小串音的有效MU-MIMO传输，通常需要子频带反馈(subband feedback)。因此，具有协方差矩阵的子频带反馈是必要的。

发明内容

下文发明内容只具有说明性，而不旨在以任何方式进行限制。也就是说，提供以下发明内容来介绍本文描述的新颖且非显而易见技术的概念、亮点、益处和优势。所选实施例在下文的细节描述中进一步描述。因此，下文发明内容不用于标识所保护主题的基本特征，也不旨在用于确定所要求保护主题的范围。

在一方面，一种方法可以包含通过UE的处理器从网络中基站经由UE和基站之间的通信链路接收一个或多个参考信号。该方法也包含通过该处理器利用频域中信道响应的相关性构建CSI反馈，以降低反馈负载。该方法还进一步包含通过该处理器向该基站发送该CSI反馈。

在一方面，一种方法包含通过网络中基站的处理器向UE经由该UE和基站之间的通信链路发送一个或多个参考信号。该方法也包含通过该处理器从该UE接收利用频域中信道响应的相关性构建的CSI反馈。

值得注意的是，虽然本文所提供的描述包含诸如长期演进(Long-TermEvolution，LTE)、先进的长期演进(LTE-Advanced)、先进的长期演进升级版(LTE-AdvancedPro)、5G、NR和物联网(Internet-of-Things，IoT)的某些无线接入技术、网络和网络拓扑的内容，然而本文所提出的概念、方案以及其任何变体/衍生可以在、通过或用于其他任何类型的无线接入技术、网络和网络拓扑实施。因此，本发明的范围不限于本文所述示例。

附图说明

所包含的附图用于提供对本发明进一步理解以及，构成本发明一部分。附图说明本发明的实施方式，并与说明书一起用于解释本发明的原理。可以理解的是，为了清楚地说明本发明的概念，附图不一定按比例绘制，所示出的一些组件可能与实际实现中的尺寸不成比例。

图1是根据本发明的实施方式描述的示例系统的方块示意图。

图2是根据本发明的实施方式描述的示例流程的流程图。

图3是根据本发明的实施方式描述的示例流程的流程图。

具体实施方式

本发明公开了所要求保护主题的详细实施方式和实施例。然而，可以理解的是，本发明的实施例和实施方式仅是可以以各种形式实现的所要求保护的主题的说明。然而，本发明可以以许多不同形式实施，并且不应该被解释为限于本文所述的示例性实施例和实施方式。相反，提供这些示例性实施例和实施方式以使本发明的描述全面和完整，向本领域技术人员充分传达本发明的范围。在下文描述中，可以省略公知特征和技术的细节，以避免不必要地模糊所呈现的实施方式和实施例。

概述

下文是关于NR网络中类型I码本结构和类型II类别I码本结构的综述。

对于NR网络，具有双阶基于码本的预编码矩阵指示元(Precoding MatrixIndicator，PMI)反馈的单板(single-panel)情况下，B_i属于W₁，类型I由L个离散傅立叶变换(Discrete Fourier Transform，DFT)波束集合组成。根据RAN1 Ad Hoc(2017年1月)和RAN188会议内容，对于W₁共有5种替代方案(替代方案1、替代方案2、替代方案3、替代方案4和替代方案5)，如下所示。

W₁的第一种替代方案，替代方案1，如下所示在数学上表示为：

W₁的第二种替代方案，替代方案2，如下所示在数学上表示为：

W₁的第三种替代方案，替代方案3，如下所示在数学上表示为：

W₁的第四种替代方案，替代方案4，如下所示在数学上表示为：

B＝[b₀,Λ,b_L-1]，其中B与替代方案3中的相同；

W₁的第五种替代方案，替代方案5，如下所示在数学上表示为：

对于秩(rank)为1和2时，L＝1、2、4和/或7，然而不排除其他值。当L＝1(如果支持)时，则

对于W₂，设计候选包含替代方案1、替代方案2、替代方案3和替代方案4。对于W₂的替代方案1，主要用于与W₁中选定的宽带共相位。对于W₂的替代方案2，基本组合系数是以基于W₁的L基为基础，并且类似于线性组合码本。对于W₂的替代方案3，波束选择和共相位来自基于W₁的L波束。对于W₂的替代方案4，它是如CSI反馈(例如，基于端口选择/组合码本)的LTE级别B类型，其具有来自不同的CSI参考信号(CSI Reference Signal，CSI-RS)资源(例如，混合CSI)集合的W₁和W₂。

对于类型II的类别I结构，存在多个方案，即为方案1-1、方案1-2、方案1-3和方案1-4。

方案1-1如下所示在数学上表示为：

其中，是二维(two-dimensional，2D)DFT波束，其中：

·k₁＝O₁n₁+q₁，0≤n₁≤N₁-1，0≤q₁≤O₁-1；

·k₂＝O₂n₂+q₂，0≤n₂≤N₂-1，0≤q₂≤O₂-1。

并且，2N₁N₂是CSI-RS端口的数量。

其中r＝0，1表示极化，0≤l₁≤1表示空间层，0≤l₂≤L-1，以及L表示每种极化的基向量的数量。此外，用于极化r，其中0≤r≤1，0≤l₁≤1表示空间层1-2，0≤l₂≤L-1。当0≤P_r,l,i≤1时，考虑两种设计：(1)不同层振幅相同：P_r,0,i＝P_r,1,i；和(2)不同极化振幅相同：P_0,l,i＝P_1,l,i。其中，

方案1-2与类型I的替代方案4的设计类似。

对于方案1-3，W₁由正交DFT波束组成。如下所示，B₁和B₂不需要正交。

其中，c_l,0＝1，

可以观察到，类型II类别I的方案1-3等同于方案1-1。

对于方案1-4W₁由非正交波束组成。

其中，是2D DFT波束以及其中φ_j∈{FFS}。从。

从和Φ＝diag{φ_j}中。

可以观察到，类型II类别I的方案1-4等同于类型I的替代方案5的设计。

还可以观察到，类型II类别I的方案1-4还等同于类型II类别I的方案1-1。

线性组合码本的负载降低

与类型I双码本相比，线性组合码本可以以更高分辨率提供CSI。已经提供了线性组合码本的振幅量化建议，例如，根据空间层或极化种类。这种做法的目的是负载降低。在另一方面，通常，类型II与大量的反馈负载相关联，限制了其实践应用。

根据本发明，在所提出的线性组合码本的负载降低的方案下，可以利用频域中信道响应的相关性来降低线性组合码本的反馈负载。根据标准化机构所采用的现场测量和数学模型，可以验证频域或子频带的信道响应是相关的。假设对于所有子频带，W₁都相同，可以假设相同群集/路径负责不同子频带的信道效应。具有不同的W₂的设计(例如，类型I中W₂的替代方案1-4)，在子频带处分离的波束选择和/或波束组合仍然可行。当然，在相同W₁下的波束组，为不同子频带选择不同波束会在跨越子频带边界构建预编码器特征突变，这是由于跨子频带边界的信道特征的相应变化导致的。

由于LC的目标是MU-MIMO，因此需要子频带反馈。根据所提出的方案，需要预编码器是连续的频率函数。因此，包含振幅和/或相位的线性组合系数也是连续的频率函数，其中r＝0,1表示极化(例如，r＝0表示45度极化，r＝1表示-45度极化)，0≤l₁≤L₁-1表示空间层，L₁是码字的秩，0≤l₂≤L-1，以及L是每种极化的基向量的数量。根据所提出的方案，可以利用具有多项式和/或正弦曲线的不同内插函数来合成这些线性组合系数。

一般而言，具有根据所提出的方案的设计的类型II的类别I的反馈可以用如下公式表示：

其中，表示{r,l₁,l₂}的LC系数，其中r＝0,1表示极化(例如，r＝0表示45度极化，r＝1表示-45度极化)，0≤l₁≤L₁-1表示空间层，L₁是码字的秩，0≤l₂≤L-1，以及L是每种极化的基向量的数量。

当使用多项式基时，二阶多项式模型是通过具有多项式基的多个频带近似的示例，其中是标量，0≤k≤2。当使用其它基(例如，正弦函数，样条函数或其他等)时，可以使用相应的系数。

因此，对于每个{r,l₁,l₂}，UE的反馈，可为多个频带中线性组合提供振幅和相位。此外，在单个近似(例如，具有的二阶多项式)对于所有频带不是有效的或最优的情况下，则可以使用多个频带集分段近似。例如，第一集合可以用于频带1～10，第二集合可以用于频带11～20。

在另一示例中，和其中f代表频率，例如，频带索引。通过符号可知，线性组合中的振幅部分可以是频率相关的，因为对于不同频带它们可以是不同的。

已经在Rel-14 eFD-MIMO(Enhanced Full Dimension Multiple Input MultipleOutput)期间提出一种方法，通过对不同极化或空间层强制振幅相同来降低负载。根据这种方法，可以通过在频域对线性组合系数的相位部分内插或对具有恒定振幅的线性组合系数内插来进一步降低负载。此外，可以在角域对共相位项执行内插(例如，假设可以通过具有实系数的二阶多项式近似)。或者，假设可以利用具有复系数的二阶多项式近似。

根据所提出的方案，频域相关性可以用于码字确定中使用的一些但不是全部参数。因此，频域内插可以用于但不能用于根据所提出的方案，另一种利用频域相关性的方法可以考虑差分反馈(differential feedback)。考虑到线性组合系数，振幅和/或相位应该是连续的频率函数。反馈可以是对两相邻频带间振幅差/相位差的量化或振幅和/或相位的预定义步长的量化。例如，对于每个频带，可以使用两比特来指示振幅差为0，+1，-1或+2。

因此，根据所提出的方案，在线性组合反馈中，一些或全部系数可以表示为多个频带上的频率函数。此外，根据所提出的方案，线性组合反馈可以包含相邻频带间系数差，例如但不限于，两相邻频带间的振幅差和/或相位差。

蜂窝通信反馈机制

在NR网络中，下行链路(downlink，DL)CSI-RS端口的数量N可以高达32。因此，从UE到网络的上行链路(uplink，UL)传输中需要32×32的信道协方差矩阵潜在反馈。可以利用协方差矩阵的性质降低反馈负载。例如，由于R是埃尔米特矩阵(Hermitian)，因此足够反馈对角线元素和较低/较高子三角矩阵，则在反馈中需要

个独立实标量而不是2N²-N个实标量。

在诸如NR网络的移动通信系统中，通常，UE侧DL接收(receiving，Rx)天线端口的数量N_rx，通常小于NR网络中基站侧DL发送(transmission，Tx)天线端口的数量N。例如，在基站侧使用32个CSI-RS端口，然而在UE处侧使用两个Rx天线端口。因此，R在无噪音接收中，对于给定频率通常是秩亏的(rank-deficient)。此外，由于热噪声、其他基站干扰以及动态分时双工(time-division duplexing，TDD)情况下其他UE干扰的因素或由于多频率/子频带上的累积，R通常是满秩的(full-rank)，并且其特征值可以根据分组，其中N_s是UE和基站之间的信道的空间秩，其中N_s≤N_rx。

根据本发明提出的用于反馈机制的方案中，存在多个替代方案(替代方案1、替代方案2和替代方案3)对具有R的低秩矩阵进行近似。在替代方案1中，R在数学上可表示为R≈GG^H+σ²I,，其中G是N×L的矩阵，并且σ²用于近似相对较小值的特征值，例如，在网络中可以使用σ²或通常说明反馈中建模误差的因子。

与通过UE反馈在网络侧有用的||R-R||₁，||R-R||₂，||R-R||_∞有关的因子(例如，σ²)可以如R一样用于确定MU-MIMO调度中的串扰泄漏，UE反馈的协方差矩阵估计可以不同于R。因此，具有G和σ²的反馈足以向网络提供近似版本的R。

在选择L的过程中，有必要在近似精确度与反馈负载间权衡。通常，近似精确度可以通过增加L来改善。然而，反馈负载会增加，如下文所示。由于需要预算最坏情况的反馈负载(例如，N_s＝N_rx)，一种可能是假设L＝N_rx，可知G的秩小于N_rx。在一些情况下，为了保持近似精确度，L>N_rx也可以使用，例如下文提出的兰索斯(Lanczos)方法。在另一种方法中，根据近似精确度和反馈负载之间的权衡，UE确定L。

值得注意的是，与其他方法相比，根据所提出的方案，不要求在每个感兴趣子频带的近似中对R进行特征分解，因为依照计算复杂度特征分解相当昂贵。

可以考虑一些基本公式变换。在第一变换中，G可以写成两个矩阵VC的乘积，其中V是N×L的矩阵，并且C是L×L的矩阵，例如，在所提出的方案的替代方案2中可表示为：

在第二变换中，V是N×L的矩阵，C是L×L的矩阵，例如，在所提出的方案的替代方案3中在数学上可表示为R≈VCV^H+σ²I。

可以假设通过在子频带k上进行聚合，可以在UE侧获得子频带信道协方差矩阵R^(k)，并且总共有K个子频带。则宽带协方差矩阵可以在数学上表示为如下形式：

如果可以从R中识别具有正交列或非正交列的低秩矩阵V，并且可以识别低秩矩阵C^(k)，由于则足够反馈V，C^(k)，1≤k≤K和其中1≤k≤K表示子频带中不同干扰加噪声水平。

可以考虑多个选项(选项1、选项2和选项3)。在选项1中，可以对R执行乔列斯基(Cholesky)分解。因此，R≈VV^H。则C^(k)＝V^#R^(k)(V^#)^H，其中V^#是V的伪逆(pseudo-inverse)。在这种情况下，R不需要具有正交列。

在选项2中，如果V具有正交列，其中，具有正交列，P_i是正标量，则可以确定：

其中，存在两个子选项(选项2a和选项2b)。在选项2a中在具有2D天线阵列的情况下，由DFT向量列或DFT向量的克罗内克(Kronecker)积组成，例如，NR CSI类型II类别I中W₁。在这种情况下，类型II类别I和类别II可以使用相同的W₁设计。在选项2b中，由下文所述兰索斯算法生成的正交向量列组成。对于选项2a和2b，不对R执行特征分解。

在选项3中，对R执行特征分解。其中V由正交的特征向量组成，并且与最大的L个特征值相对应。则可以确定：C^(k)＝V^HR^(k)V。

根据上述选项，由于V对于K子频带是通用的，因此V、C^(k)、1≤k≤K在从UE到网络的反馈中可以提供足够的反馈信息，使得网络重建R^(k)的近似版本。对于每个选项，存在特定技术进一步降低信令负载。然而，反馈V、C^(k)、1≤k≤K的通用框架可以允许不同UE进行实施。例如，对于能够对R执行特征分解的UE，V由特征组合的特征向量组成。相反，对于分解功能较差的UE，可以使用兰索斯算法生成V。

由于不希望信道协方差矩阵跨子频带发生突变，根据本发明可以利用该特征进一步降低反馈负载。例如，通过使用多项式基和二阶多项式，可以得到下列等式：C^(k)≈C₀+C₁×k+C₂k²，其中，C₀、C₁和C₂是合适维度的矩阵。

如果K＝10，原来需要反馈十个矩阵，然而根据所提出的方案，C₀、C₁和C₂三个矩阵足够。

在适宜条件下，其中R^H是基站侧水平端口的协方差矩阵，R^V是基站侧垂直端口的协方差矩阵并且是克罗内克积算子。因此，可以探索协方差矩阵的所谓克罗内克结构，并且上述进程可以分别应用于R^H和R^V。

兰索斯方法是数值线性代数中的一种方法，已用于推导协方差矩阵的低秩近似。对于给定N×N埃尔米特矩阵R和非零N维向量b，L兰索斯算法变体的L个步骤描述如下：

算法初始化

β₁＝||b||

v₁＝b/β₁

u₁＝Rv₁

对于j＝1,2,…,L，重复下列步骤：

w_j＝u_j-α_jv_j

β_j+1＝||w_j||

ifβ_j+1＝0,then STOP,else

v_j+1＝w_j/β_j+1

u_j+1＝Rv_j+1-β_j+1v_j

本文中使用的此版本兰索斯算法叫做“标量兰索斯算法”。L＝N_rx时，通过对R和b运行兰索斯算法，例如，可以获得单位基{v₁,v₂,Λ,v_L}。{v₁,v₂,Λ,v_L}的线性跨度与λ₁,Λ,λ_L的特征向量跨越的子空间接近。假设R≈VCV^H，一旦识别V＝[v₁ v₂ Λ v_L]，可以从V^H(R)V≈V^H(VCV^H)V中得到C，比如V^HRV≈C，由于C在对角线上具有非负标量，所以它是三对角埃尔米特矩阵。也就是说，C中只有对角元素、超对角元素和子对角元素是非零的。C中所有元素都可以从下面数学上表示的兰索斯算法中得知。

值得注意的是，还有分块兰索斯算法。使用分块兰索斯算法，代替从向量b开始，假设b为单位矩阵。则结果{v₁,v₂,Λ,v_L}具有矩阵v_j，其中1≤j≤L。相似地，具有V＝[v₁ v₂ Λv_L]，其中C＝V^HRV是分块三对角埃尔米特矩阵。C中只有对角块、超对角块和子对角块是非零的。在兰索斯方法的原始公式中和子空间分解后续处理中，假设b是可以随机选择的。

根据所提出的方案，可以从码本中选择b。例如，通过标量兰索斯算法，可以从定义的码本(例如，NR网络中类型I双阶码本或类型II类别I码本)中选择b作为秩为1的码字。在使用类型I双阶码本情况下，b＝W₁W₂，可以反馈用于识别W₁和W₂的索引集合到网络。其中i_1,1是维度为1的波束索引，i_1,2是维度为2的波束索引，i₂用于波束选择、组合和/或共相位。双阶段码本的一些示例可以在3GPP TS 36.213版本Rel-10、Rel-11、Rel-12、Rel-13和Rel-14中找到。与任意b反馈相关联的负载相比，该索引集合的反馈负载相对小。假设N＝32，如果使用任意b，在CSI报告b中，需要2N个实标量。在此，大约需要10比特。在使用类型II的类别I的码本中，除了波束组索引，还有所谓的线性组合矩阵Z，可以用于确定b，b＝W₁Z。与反馈任意b的负载相比，用信号通知波束组索引的负载和用信号通知Z系数的负载较小，因此利用该方法可以实现降低反馈负载。对于分块兰索斯算法，因为b是矩阵不是向量，所以可以在定义的码本中从秩大于1的码字中选择b。类似于标量兰索斯算法，可以从类型I码本或类型II类码I码本中选择b。用于波束组识别、波束选择、波束组合、波束共相位和/或线性组合矩阵的索引集合的反馈引起的负载远小于直接反馈b的负载。

综上所述，根据本发明的所提出的反馈机制的方案中，为了降低反馈负载，协方差矩阵反馈程序可以用作反馈机制。进程如下所述。

在该进程的第一阶段，可以假设通过子频带k进行聚合，当共有K个子频带时，可以在UE侧获得子频带信道协方差矩阵R^(k)。

在该进程的第二阶段，通过如下数学表达式可以给出宽带协方差矩阵：

在该进程的第三阶段，可以基于给定码本(例如，NR中类型I码本)来识别码字b或以其他方式确定码字b。可以通过波束组、波束选择、波束组合和/或共相位的索引集合进行识别/确定。或者，可以基于码本(例如，NR中类型II线性组合码本)来识别码字b或以其他方式确定码字b。可以通过减小维度的线性组合矩阵Z和波束组、波束选择、波束组合和/或共相位的索引集合进行识别/确定。码字b的秩可以为1或更高。

在该进程的第四阶段，根据的b的秩，可以对R和b应用标量兰索斯算法或分块兰索斯算法生成{v₁,v₂,Λ,v_L}，其中综合考虑反馈负载和近似精确度选择L。也就是说L越大导致负载更重以及R的近似更精确。

在该进程的第五阶段，使得V＝[v₁,v₂,Λ,v_L]、C^(k)＝V^HR^(k)V和1≤k≤K。通常，由此获得的C^(k)不再是(分块)三对角矩阵。此时可以强制(分块)三对角线矩阵结构，从而使得除了对角元素/块、超对角元素/块、子对角元素/块之外的元素被置为零。

在该进程的第六阶段，UE可以向基站反馈该基站的索引集合和/或矩阵Z，以确定b和v₂,Λ,v_L。值得注意的是，v₁可以从b中推导出。对于频带1≤k≤K，UE反馈C^(k)。将频域内插应用于C^(k)，以进一步降低反馈负载。

值得注意的是，在实施上述进程中，可以对兰索斯算法中的计算步骤进行调整以及对兰索斯算法进行各种修改。例如，兰索斯算法中的第一个向量可以不来自定义码本的码字。还值得注意的是，可以通过迭代执行所谓的S步兰索斯算法来获得{v₁,v₂,Λ,v_L}。因此，通过迭代获得的{v₁,v₂,Λ,v_L}通可以不断更好地与R中顶部L个特征值的特征子空间对齐。通过使用S步兰索斯算法，功能更强的UE(例如，具有充足处理/计算资源的UE)可以得到{v₁,v₂,Λ,v_L}，其跨度接近于R中顶部L个特征值的特征子空间。在另一方面，功能更差的UE(例如，具有更少处理/计算资源的UE)可以通过单次(或第一次)迭代获得{v₁,v₂,Λ,v_L}。

因此，根据所提出的方案，每个UE根据其处理/计算能力为决定{v₁,v₂,Λ,v_L}反馈内容。由于对顶部L个特征空间的不同近似可能导致R与R的重构版本之间近似误差不同，所以UE必须向网络通知近似误差，例如，可以通过捕获。此外，根据所提出的方案，UE可以向网络反馈信道信息，以获得具有单位基的协方差矩阵的近似。另外，根据所提出的方案，UE不需要对R执行全特征分解。

说明性实施方式

图1是根据本发明的实施方式描述的至少具有示例装置110和示例装置120的示例系统100。为了对本文中描述的关于移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术的方案、技术、流程和方法进行实施，装置110和装置120中的每一个可执行各种功能，包含与上文所提出的设计、概念、方案、系统和方法有关以及与下文描述的流程200和300有关的各种方案。

装置110和装置120中的每一个可以是电子装置的一部分，可以是网络设备或UE，例如，可以是便携式或移动设备、可穿戴设备、无线通信设备或计算机。例如，装置110和装置120中的每一个可以应用于智能手机、智能手表、掌上电脑、数字相机或诸如台式电脑、便携式电脑(laptop computer)或笔记本电脑(notebook computer)等计算机。装置110和装置120中的每一个也可以是机器类型装置的一部分，可以是诸如固定或静态设备、家庭设备、有线通信设备或计算设备等物联网(Internet of Things，IoT)设备。例如，装置110和装置120中的每一个可以应用于智能恒温器、智能冰箱、智能门锁、无线扬声器或家庭控制中心中。当在网络设备中或以网络设备的形式应用时，装置110和装置120可以应用在长期演进(LTE)网络、先进长期演进(LTE-Advanced)和先进长期演进升级(LTE-Advanced Pro)网络中的演进节点B(Evolved Node B，eNodeB)中，或者5G、新无线(New Radio，NR)、IoT网络中的5G基站(gNB)或发射/接收点(Transmit/Receive Points，TRP)中。

在一些实施方式中，装置110和装置120中的每一个也可以以一个或多个集成电路(Integrated circuit，IC)芯片形式进行实施，例如，一个或多个单核处理器、一个或多个多核处理器或是一个或多个复杂指令集计算(Complex-Instruction-Set-Computing，CISC)处理器。在上文所述的各种方案中，装置110和装置120中的每一个可以应用在或以网络设备或UE形式应用。装置110和装置120中的每一个至少包含图1中所示组件中的一部分，例如，分别为处理器112和处理器122。装置110和装置120中的每一个可以进一步包含与本发明提出的方案无关的一个或多个其它组件(例如，内部电源、显示设备和/或用户接口设备)，但为简化和简洁，装置110和装置120中的这些组件没有在图1中描述，也没有在下文描述。

在一方面，处理器112和处理器122中的每一个可以以一个或多个单核处理器、一个或多个多核处理器或一个或多个CISC处理器的形式实现。也就是说，即使本文中使用单数术语“处理器”来指代处理器112和处理器122，然而根据本发明所述，处理器112和处理器122中的每一个在一些实施方式中可以包含多个处理器，在其他实施方式中可以包含单个处理器。在另一方面，处理器112和处理器122中的每一个可以以带有电子组件的硬件(以及，可选地，固件)的形式实现，电子组件可以包含但不限于根据本发明所述特定目的配置和布置的一个或多个晶体管、一个或多个二极管、一个或多个电容器、一个或多个电阻器、一个或多个电感器、一个或多个忆阻器和/或一个或多个变容器。换句话说，根据本发明所述各个实施方式，至少在一些实施方式中，为了执行包含移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术在内的特定任务，处理器112和处理器122中的每一个会作为专门设计、配置和布置的专用组件。

在一些实施方式中，装置110还可以包含收发器116，其耦接于处理器112。收发器116可以用于无线发送和接收数据。在一些实施方式中，装置120也可以包含收发器126，其耦接于处理器122。收发器126可以用于无线发送和接收数据。

在一些实施方式中，装置110还可以包含存储器114，其耦接于处理器112，并且能够被处理器112访问以及可在其中存储数据。在一些实施方式中，装置120还可以包含存储器124，其耦接于处理器122，并且能够被处理器122访问以及可在其中存储数据。存储器114和存储器124中的每一个可以包含诸如动态随机存取存储器、静态随机存取存储器、晶闸管随机存取存储器(Thyristor Random-Access Memory，T-RAM)和/或零电容随机存取存储器(Zero-Capacitor Random-Access Memory，Z-RAM)一类的随机存取存储器(Random-AccessMemory，RAM)。可选地或附加地，存储器114和存储器124中的每一个也可以包含诸如掩模型只读存储器(mask ROM)、可编程只读存储器(programmable ROM，PROM)、可擦除可编程只读存储器(erasable programmable ROM，EPROM)和/或电可擦除可编程只读存储器(electrically erasable programmable ROM，EEPROM)一类的只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)。可选地或附加地，存储器114和存储器124中的每一个也可以包含诸如闪存、固态存储器、铁电随机存取存储器(ferroelectric RAM，FeRAM)、磁阻式随机存取存储器(magnetoresistive RAM，MRAM)和/或相变存储器(phase change memory)一类的非易失性随机存取存储器(Non-Volatile Random-Access Memory，NVRAM)。

出于说明目的但不限于此，在下文提供作为UE的装置110和作为网络(例如，NR网络)中基站的装置120的功能描述。

在一些实施方式中，作为UE的装置110的处理器112可以通过收发器116经由装置110和装置120之间的通信链路从作为基站的装置120中接收一个或多个参考信号。此外，处理器112可以利用频域中信道响应的相关性构建CSI反馈，以降低反馈负载。此外，处理器112可以经由收发器116向装置120发送CSI反馈。

在一些实施方式中，在通过利用频域信道响应的相关性来构建CSI反馈过程中，处理器112可以将包含一个或多个线性组合系数的线性组合反馈确定为多个频带上的频率函数。在这种情况下，CSI反馈可以包含线性组合反馈。

在一些实施方式中，线性组合反馈可以指示多个频带的相邻频带间的一个或多个线性组合系数的差值。

在一些实施方式中，在确定线性组合反馈过程中，处理器112可以在多个频带的相邻频带间内插一个或多个线性组合系数。此外，一个或多个线性组合系数中每个系数的每个振幅和相位可以是连续的频率函数。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，处理器112可以在多个频带中内插一个或多个线性组合系数中每个系数的振幅而不包含相位。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，处理器112可以在多个频带中内插一个或多个线性组合系数中每个系数的相位。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，处理器112可以在角域内插一个或多个线性组合系数中的共相位项。

在一些实施方式中，在确定线性组合反馈过程中，处理器112可以确定多个频带的两相邻频带间的振幅差或相位差。此外，处理器112可以量化该差值。在这些情况下，CSI反馈可以包含量化结果。

在一些实施方式中，在确定多个频带的两相邻频带间的振幅差或相位差过程中，处理器112可以确定两相邻频带间的振幅差。在一些实施方式中，量化结果可以包含两比特值以指示振幅差为0、+1、-1或+2。

在一些实施方式中，在接收一个或多个参考信号过程中，处理器112可以通过来自基站的MU-MIMO传输接收一个或多个参考信号。在一些实施方式中，在利用频域中信道响应的相关性来构建CSI反馈过程中，处理器112可以确定信道协方差矩阵和使用单位基确定信道协方差矩阵的近似。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵过程中，处理器112可为多个子频带的各个子频带的每个测量多个子频带信道协方差矩阵。此外，处理器112可以通过聚合多个子频带信道协方差矩阵来确定宽带信道协方差矩阵。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，处理器112可以在频域为多个子频带的每个子频带确定信道协方差矩阵的近似，不需要对信道协方差矩阵执行全特征分解。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，处理器112可以对信道协方差矩阵执行乔列斯基(Cholesky)分解。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，处理器112可以确定低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和说明频域中多子频带干扰和噪声水平的近似误差。在一些实施方式中，CSI反馈包含低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和近似误差。

在一些实施方式中，在确定低秩矩阵过程中，为了获得特征向量作为低秩矩阵，处理器112可以对信道协方差矩阵执行特征分解。

在一些实施方式中，在确定低秩矩阵过程中，处理器112可以从定义码本中识别码字。此外，处理器112可以通过对信道协方差矩阵和码字应用标量兰索斯算法或分块兰索斯算法生成低秩矩阵。

在一些实施方式中，标量兰索斯算法或分块兰索斯算法的第一向量可以不来自定义码本中的码字。

在一些实施方式中，作为基站的装置120中处理器122可以通过收发器126经由装置110和装置120之间的通信链路向作为UE的装置110发送一个或多个参考信号。此外，处理器122通过收发器126从装置110接收利用频域中信道响应的相关性构建的CSI反馈。

在一些实施方式中，CSI反馈包含线性组合反馈，其中，该线性组合反馈包含做为多个频带上的频率函数的一个或多个线性组合系数。在一些实施方式中，CSI反馈可以包含线性组合反馈。在一些实施方式中，线性组合反馈可以指示多个频带的相邻频带间的一个或多个线性组合系数的差值。在一些实施方式中，一个或多个线性组合系数中每个系数的每个振幅和相位可以是连续的频率函数。

在一些实施方式中，在接收CSI反馈过程中，处理器122可以接收信道协方差矩阵的近似。在一些实施方式中，信道协方差矩阵的近似包含低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和说明频域中多个子频带中干扰和噪声水平的近似误差。

图2是根据本发明的实施方式描述的示例流程200。流程200表示移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术实施的一方面，包含与上文所提出的设计、概念、方案、系统和方法有关的各种方案。更具体而言，流程200表示所提出的有关于移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术的概念和方案的一方面。流程200可以包含如方块210、220和230中的一个或多个所示的一个或多个操作、动作或功能。虽然所示的各个方块是离散的，然而根据所期望的实现，流程200中各个方块可以拆分成更多方块、组合成更少方块或者是删除部分方块。此外，流程200的方块/子方块可以按照图2所示顺序执行也可以以其他顺序执行。流程200的方块/子方块可以迭代执行。流程200可以由装置110和装置120或两者任何变型来实现。在下文所描述的作为UE的装置110和作为基站的装置120中的内容仅用于说明并不用于限制本发明的范围。流程200可以在方块210处开始。

在210中，流程200可以包含作为UE的装置110中的处理器112从作为NR网络中的基站的装置120经由装置110和装置120之间通信链路接收一个或多个参考信号。流程200从210执行到220。

在220中，流程200可以包含处理器112利用频域中信道响应的相关性构建CSI反馈，以降低反馈负载。流程200从220执行到230。

在230中，流程200可以包含处理器112向装置120发送CSI反馈。

在一些实施方式中，在利用频域信道响应的相关性构建CSI反馈过程中，流程200可以包含处理器112确定包含作为多个频带上的频率函数的一个或多个线性组合系数的线性组合反馈。在这些情况下，CSI反馈可以包含线性组合反馈。

在一些实施方式中，线性组合反馈可以指示多个频带的相邻频带间的一个或多个线性组合系数的差值。

在一些实施方式中，在确定线性组合反馈过程中，流程200可以包含处理器112在多个频带的相邻频带间内插一个或多个线性组合系数。此外，一个或多个线性组合系数中每个系数的每个振幅和相位可以是连续的频率函数。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，流程200可以包含处理器112在多个频带中内插一个或多个线性组合系数中每个系数的振幅而不包含相位。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，流程200可以包含处理器112可以在多个频带中内插一个或多个线性组合系数的每个系数的相位。

在一些实施方式中，在内插一个或多个线性组合系数过程中，流程200可以包含处理器112可以在角域内插一个或多个线性组合系数中的共相位项。

在一些实施方式中，在确定线性组合码本过程中，流程200可以包含处理器112确定多个频带中的两相邻频带间的振幅差或相位差。此外，处理器112可以量化该差值。在这些情况下，CSI反馈可以包含量化结果。

在一些实施方式中，在确定多个频带的两相邻频带间的振幅差或相位差过程中，流程200可以包含处理器112确定两相邻频带间的振幅差。在一些实施方式中，量化结果可以包含两比特以指示振幅差为0、+1、-1或+2。

在一些实施方式中，在接收参考信号过程中，流程200可以包含处理器112经由MU-MIMO传输从基站接收一个或多个参考信号。在一些实施方式中，在利用频域信道响应的相关性构建CSI反馈过程中，流程200可以包含处理器112确定信道协方差矩阵和使用单位基确定信道协方差矩阵的近似。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵过程中，流程200可以包含处理器112为多个子频带的各自子频带的每个测量多个子频带信道协方差矩阵。此外，流程200可以包含处理器112通过聚合多个子频带信道协方差矩阵确定宽带信道协方差矩阵。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，流程200可以包含处理器112在频域为多个子频带的每个子频带确定信道协方差矩阵的近似，不需要对信道协方差矩阵执行全特征分解。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，流程200可以包含处理器112对信道协方差矩阵执行乔列斯基分解。

在一些实施方式中，在确定信道协方差矩阵的近似过程中，流程200可以包含处理器112确定低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和说明频域中多个子频带中干扰和噪声水平的近似误差。在一些实施方式中，CSI反馈包含低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和近似误差。

在一些实施方式中，在确定低秩矩阵过程中，为了获得特征向量作为低秩矩阵，流程200可以包含处理器112对信道协方差矩阵执行特征分解。

在一些实施方式中，在确定低秩矩阵过程中，流程200可以包含处理器112从定义码本中标识符字。另外，流程200可以包含处理器112通过对信道协方差矩阵和码字应用标量兰索斯算法或分块兰索斯算法生成低秩矩阵。

在一些实施方式中，标量兰索斯算法或分块兰索斯算法的第一向量可以不来自定义码本中的码字。

图3是根据本发明实施方式描述的示例流程300。流程300表示移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术实施方式的一方面，包含与上文所提出的设计、概念、方案、系统和方法有关的各种方案。更具体而言，流程300可以表示所提出的有关于移动通信中用于线性组合码本和反馈机制的负载降低技术的概念和方案的一方面。流程300包含方块310和320中的一个或多个所示的一个或多个操作，动作或功能。虽然所示的各个方块是离散的，但是根据所期望的实施方式，流程300中的各个方块可以拆分成更多方块、组合成更少方块或者是删除部分方块。此外，流程300的方块/子方块可以按照图3所示的顺序执行也可以以其他顺序执行。流程300的方块/子方块可以迭代运行。流程300可以由装置110和装置120或其任何变型来实现。在下文所描述的作为UE的装置110和作为基站的装置120中的内容仅用于说明并不用于限制本发明的范围。流程300可以在方块310处开始。

在310中，流程300涉及到作为基站的装置120的处理器122通过装置110和装置备120之间的通信链路设备向作为UE的装置110发送一个或多个参考信号。流程300从310执行到320。

在320中，流程300可以包含处理器122从装置110接收利用频域中信道响应的相关性构建的CSI反馈。

在一些实施方式中，CSI反馈包含线性组合反馈，该线性组合反馈包含作为多个频带上的频率函数的一个或多个线性组合系数。在一些实施方式中，CSI反馈可以包含线性组合反馈。在一些实施方式中，线性组合反馈可以指示多个频带的相邻频带间的一个或多个线性组合系数的差值。在一些实施方式中，一个或多个线性组合系数中每个系数的每个振幅和相位可以是连续的频率函数。

在一些实施方式中，在接收CSI反馈过程中，流程300可以包含处理器122接收信道协方差矩阵的近似。在一些实施方式中，信道协方差矩阵的近似可以包含低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵以及说明频域中多子频带中干扰和噪声水平的近似误差。

补充说明

本文所描述的主题有时例示了包含在不同的其它组件之内或与其连接的不同组件。要理解的是，这些所描绘的架构仅是示例，并且实际上能够实施实现相同功能的许多其它架构。在概念意义上，实现相同功能的组件的任意布置被有效地“关联”成使得期望的功能得以实现。因此，独立于架构或中间组件，本文中被组合为实现特定功能的任何两个组件能够被看作彼此“关联”成使得期望的功能得以实现。同样，如此关联的任何两个组件也能够被视为彼此“在操作上连接”或“在操作上耦接”，以实现期望的功能，并且能够如此关联的任意两个组件还能够被视为彼此“在操作上可耦接”，以实现期望的功能。在操作在可耦接的特定示例包含但不限于物理上能配套和/或物理上交互的组件和/或可无线地交互和/或无线地交互的组件和/或逻辑上交互和/或逻辑上可交互的组件。

此外，关于本文中任何复数和/或单数术语的大量使用，本领域技术人员可针对上下文和/或应用按需从复数转化为单数和/或从单数转化为复数。为了清楚起见，本文中可以明确地阐述各种单数/复数互易。

另外，本领域技术人员将理解，通常，本文中所用的术语且尤其是在所附的权利要求(例如，所附的权利要求的主体)中所使用的术语通常意为“开放”术语，例如，术语“包含”应被解释为“包含但不限于”，术语“具有”应被解释为“至少具有”，术语“包含”应解释为“包含但不限于”，等等。本领域技术人员还将理解，如果引入的权利要求列举的特定数目是有意的，则这种意图将在权利要求中明确地列举，并且在这种列举不存在时不存在这种意图。例如，作为理解的帮助，所附的权利要求可以包含引入权利要求列举的引入性短语“至少一个”和“一个或更多个”的使用。然而，这种短语的使用不应该被解释为暗示权利要求列举通过不定冠词“一”或“一个”的引入将包含这种所引入的权利要求列举的任何特定权利要求限制于只包含一个这种列举的实现方式，即使当同一权利要求包含引入性短语“一个或更多”或“至少一个”以及诸如“一”或“一个”这样的不定冠词(例如，“一和/或一个”应被解释为意指“至少一个”或“一个或更多个”)时，这同样适用于用来引入权利要求列举的定冠词的使用。另外，即使明确地列举了特定数量的所引入的权利要求列举，本领域技术人员也将认识到，这种列举应被解释为意指至少所列举的数量(例如，在没有其它的修饰语的情况下，“两个列举”的无遮蔽列举意指至少两个列举或者两个或更多个列举)。此外，在使用类似于“A、B和C中的至少一个等”的惯例的那些情况下，在本领域技术人员将理解这个惯例的意义上，通常意指这种解释(例如，“具有A、B和C中的至少一个的系统”将包含但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、一同具有A和B、一同具有A和C、一同具有B和C和/或一同具有A、B和C等的系统)。在使用类似于“A、B或C等中的至少一个”的惯例的那些情况下，在本领域技术人员将理解这个惯例的意义上，通常意指这样的解释(例如，“具有A、B或C中至少一个的系统”将包含但不限于单独具有A、单独具有B、单独具有C、一同具有A和B、一同具有A和C、一同具有B和C、和/或一同具有A、B和C等的系统)。本领域技术人员还将理解，无论在说明书、权利要求还是附图中，实际上呈现两个或更多个另选的项的任何转折词语和/或短语应当被理解为构想包含这些项中的一个、这些项中的任一个或者这两项的可能性。例如，短语“A或B”将被理解为包含“A”或“B”或“A和B”的可能性。

由上可知，可以理解的是，为了说明目的本文已经描述了本发明的各种实施方式，并且可以做出各种修改而不脱离本发明的范围和精神。因此，本文所公开的各种实施方式并不意味着是限制性的，真正范围和精神由所附权利要求书确定。

Claims (20)

1.一种方法，包含：

通过用户设备的处理器从网络中基站经由该用户设备和该基站之间的通信链路接收一个或多个参考信号；

通过该处理器利用频域中信道响应的相关性构建信道状态信息反馈，以降低反馈负载；以及

通过该处理器向该基站发送该信道状态信息反馈。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该利用该频域该信道响应的该相关性构建该信道状态信息反馈的步骤包含确定线性组合反馈，其中该线性组合反馈包含作为多个频带上的频率函数的一个或多个线性组合系数，以及其中该信道状态信息反馈包含该线性组合反馈。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该线性组合反馈指示该多个频带的相邻频带间的该一个或多个线性组合系数的差值。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该确定该线性组合反馈的步骤包含在该多个频带的相邻频带间内插该一个或多个线性组合系数，以及其中该一个或多个线性组合系数的每个系数的每个振幅和相位是连续的频率函数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，该内插该一个或多个线性组合系数的步骤包含在该多个频带中内插该一个或多个线性组合系数中每个系数的振幅而不包含相位。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，该内插该一个或多个线性组合系数的步骤包含在该多个频带中内插该一个或多个线性组合系数的每个系数的相位。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，该内插该一个或多个线性组合系数的步骤包含在角域内插该一个或多个线性组合系数的共相位项。

8.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，该确定该线性组合反馈的步骤包含：

确定该多个频带的两个相邻频带间的振幅差或相位差；以及

量化该差，

其中，该信道状态信息反馈包含该量化的结果。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，该确定该多个频带的两个相邻频带间的该振幅差或该相位差的步骤包含确定该两个相邻频带间的该振幅差，以及其中该量化的该结果包含两比特值指示该振幅差为0、+1、-1或+2。

10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该接收该一个或多个该参考信号的步骤包含通过多用户多输入多输出传输从该基站接收该一个或多个该参考信号，以及其中该利用该频域中该信道响应的该相关性该构建该信道状态信息反馈的步骤包含：

确定信道协方差矩阵；以及

使用单位基确定该信道协方差矩阵的近似。

11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，该确定该信道协方差矩阵的步骤包含：

为多个子频带的相应子频带的每个，测量多个子频带信道协方差矩阵；以及

通过聚合该多个子频带信道协方差矩阵，确定宽带协方差矩阵。

12.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，该确定该信道协方差矩阵的该近似的步骤包含为该频域为多个子频带的每个子频带确定该信道协方差矩阵的该近似，而不对该信道协方差矩阵执行全特征分解。

13.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，该确定该信道协方差矩阵的该近似的步骤包含对该信道协方差矩阵执行乔里斯基分解。

14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，该确定该信道协方差矩阵的该近似的步骤包含：

确定低秩矩阵；

确定三对角埃尔米特矩阵；以及

确定说明该频域中多子频带的干扰和噪声水平的近似误差，

其中该信道状态信息反馈包含该低秩矩阵、该三对角埃尔米特矩阵和该近似误差。

15.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，该确定该低秩矩阵的步骤包含对该信道协方差矩阵执行特征分解以获得特征向量作为该低秩矩阵。

16.根据权利要求14所述的方法，其特征在于，该确定该低秩矩阵的步骤包含：

从定义码本中识别码字；以及

通过对该信道协方差矩阵和该码字应用标量兰索斯算法或分块兰索斯算法生成该低秩矩阵。

17.根据权利要求16所述的方法，其特征在于，该标量兰索斯算法或该分块兰索斯算法的第一向量不来自该定义码本的该码字。

18.一种方法，包含：

通过网络中基站的处理器向用户设备经由该用户设备和该基站之间的通信链路发送一个或多个参考信号；以及

通过该处理器从该用户设备接收利用频域中信道响应的相关性构建的信道状态信息反馈。

19.根据权利要求18所述的方法，其特征在于，该信道状态信息反馈包含线性组合反馈，该线性组合反馈包含作为多个频带上的频率函数的一个或多个线性组合系数，以及其中该信道状态信息反馈包含该线性组合反馈，其中该线性组合反馈指示该多个频带的相邻频带间的该一个或多个线性组合系数的差值，以及其中该一个或多个线性组合系数中每个系数的振幅和相位是连续的频率函数。

20.根据权利要求19所述的方法，其特征在于，该接收该信道状态信息反馈的步骤包含接收协方差矩阵的近似，以及其中该协方差矩阵的该近似包含低秩矩阵、三对角埃尔米特矩阵和说明该频域中多子频带的干扰和噪声水平的近似误差。