CN109314563A - 用于确定多输入/多输出(mimo)无线通信系统中的信道状态信息(csi)的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种在多输入/多输出(MIMO)无线通信系统中确定信道状态信息(CSI)的方法。CSI可以包括预编码矩阵指示符(PMI)和/或秩指示符(RI)。该方法包括：对于包括gNodeB(gNB)与用户设备(UE)之间的链路的信道矩阵，确定所有离散傅里叶变换(DFT)向量与来自信道矩阵的观测值之间的相关值。DFT向量可包括水平向量方向和垂直向量方向。该方法包括选择具有大于预定义阈值的相关值的在一个或多个选定向量方向上的那些DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集，并根据所选DFT向量的子集确定所述CSI。

Description

用于确定多输入/多输出(MIMO)无线通信系统中的信道状态 信息(CSI)的方法和装置
技术领域
本发明涉及用于在多输入/多输出(MIMO)无线通信系统中确定信道状态信息(CSI)的方法和装置，并且更具体地涉及在大规模MIMO无线通信系统中确定信道状态信息(CSI)的方法和装置。本发明尤其但不排他地涉及提供用于导出第五代(5G)新无线电(NR)无线通信系统中的预编码矩阵指示符(PMI)和/或秩指示符(RI)的降低的计算复杂度。
背景技术
诸如第四代(4G，也称为长期演进(LTE))网络的无线通信网络目前被广泛部署以提供诸如电话、视频、数据、消息传送和广播的各种电信服务。然而，尽管目前的4G技术提供的数据速率比前几代快得多，但由于其带宽、可扩展性以及单个小区下用户的数量而受到限制。
针对5G网络的NR标准已经制定并正在推出，以提供新的功能，包括实现诸如物联网(IoT)等许多事物的低延迟和极大提高的速度的连接。NR建立在当今的LTE网络之上，扩大和改善现有覆盖范围，目标是通过使用5G小型小区来提高LTE锚点网络上的数据速率，以促进增强的移动宽带。因此，5G无线电接入体系结构由LTE演进和从约1GHz到约100GHz可操作的NR接入技术组成。
MIMO天线技术已经成熟用于无线通信系统，并已被纳入无线宽带标准，如LTE、Wi-Fi和现在的NR。基本上，发射机/接收机配备的天线越多，可能的信号路径越大，并且数据速率和链路可靠性方面的性能越好。
大规模MIMO也称为大规模天线系统、超大型MIMO、超级MIMO和全维(FD)MIMO，通过使用完全一致和自适应地运行的极大量服务天线(例如数百或甚至数千个)，打破先前的MIMO实践。极大量的天线有助于将信号能量的传输和接收集中到越来越小的空间区域。这带来了吞吐量和能量效率的巨大改进，特别是当与大量用户终端(例如数十或数百)的同时调度结合时。大规模MIMO最初设想用于时分双工(TDD)操作，但也可以应用于频分双工(FDD)操作。大规模MIMO的其他好处包括广泛使用廉价的低功耗组件，减少延迟，简化媒体访问控制(MAC)层，以及对干涉和蓄意干扰的稳健性。
从4G或LTE网络到5G大规模MIMO移动网络(无线)通信系统的主要变化之一是每个gNodeB(gNB)中的天线数量。5G大规模MIMO的天线数量通常超过每个gNB 100个天线，可能多达数千个。由于gNB内通常至少有100个或更多的天线，所以每个天线的波束宽度可以变得更窄。
因此，MIMO提供了使用多个发射天线和多个接收天线以利用多径传播来倍增无线电链路的容量的方法。因此，大规模MIMO在5G网络中扮演着重要的角色，因为这种网络被设计为利用数百甚至数千发射天线和相似数量的接收天线之间的多径传播。因此，大规模MIMO是5G NR网络的重要物理层技术，因为其具有高频谱和高能效、高空间分辨率和简单的收发机设计的能力。然而，为了利用其潜在增益，获取CSI至关重要，但是这会面临许多挑战，例如下行链路训练和反馈的开销以及计算复杂度。
CSI包括信道质量指示符(CQI)、PMI、CSI-RS资源指示符(CRI)、最强层指示(SLI)、RI和/或L1-RSRP。CSI相关值被实时计算并用于尝试优化请求服务的各种UE之间的资源调度和空间复用。更高效地利用资源意味着系统可以一次为更多的用户提供服务。空间复用的优化可以大大提高系统传输效率。因此，非常希望这些值尽可能精确地反映无线(RF)信道的质量，即通过无线(RF)信道在每个方向上传送比特的准确度。对可用于计算这些值的处理器功率的约束以及在值保持准确的时间长度上的约束(即，获得值的延迟的限制)使得优化资源调度和空间复用变得困难。如果UE正在移动，则计算变得更复杂，因为RF条件将随用户移动而变化。
US2017264349公开了一种在UE中执行的用于建立CSI反馈度量的方法。UE配置有码本的可用PMI的分组。该分组包括两个或更多个组，每个组包括可用PMI的排他子集。该方法包括为一个或多个RI识别提供最高链路质量度量LQM的相应母PMI，然后为一个或多个所识别的母PMI建立相应的子PMI集合。该方法包括确定所建立的一个或多个子PMI集合中的每个子PMI的LQM，并建立反馈度量为具有最高LQM的子PMI。虽然这种方法涉及计算复杂度的某种降低，但它需要两步PMI评估过程，仍然导致超出所期望的复杂度水平。
US2013315284公开了一种可以接收通过N个天线并行发送的N个或更少的不同数据流UE。与UE并行实际发送的不同数据流的数量对应于发送秩RI。如果UE的速度未超过预定义阈值，则UE利用包含所有N个RI的预编码器元素的全尺寸码本来确定用于向UE发送数据中使用的推荐的RI和PMI。否则，UE利用缩小尺寸的码本，其排除至少RI-N的预编码器元素以确定推荐的RI和PMI，其中RI-N对应于在N个天线上并行发送的N个不同的数据流。UE将推荐的RI和PMI的指示发送给网络中的节点。该方法基于UE的速度相对于阈值速度在全码本与缩减码本之间切换。
CN103401594公开了一种多用户(MU)MIMO配对方法，包括在BS侧建立空间特征向量表，并成对计算空间向量表中空间向量的相关系数，以得到相关系数矩阵。该方法包括获得上行链路信道估计的最佳匹配空间向量并提取用户信道矩阵的空间特征向量，由调度器查找空间相关系数矩阵，查找空间特征正交配对的用户，将配对结果应用于下行链路MU-MIMO发射，由调度器查找用户间空间相关系数矩阵，查找空间特性正交配对的用户，并将配对结果应用于上行链路MU-MIMO发射。通过使用查表模式可以减少用户间空间相关系数的计算复杂度。
US2012320783公开了一种用于确定在无线通信网络中使用的CSI的方法，其中RI、PMI或CQI基于信道协方差估计及其逆的泰勒级数近似来确定。此外，RI和PMI被单独确定。单独确定PMI和RI可能会降低网络性能。
CN101626266公开了一种估计RI和PMI的方法。该方法包括：A.计算信道矩阵H的自相关矩阵A：A＝HHH；B.对矩阵A进行奇异值分解(SVD)：A＝V∑VH，其中V是酉矩阵，∑是对角矩阵；C.根据矩阵σ确定矩阵H的秩，并根据矩阵H的秩生成RI；D.根据矩阵H的秩和矩阵VH来确认预编码矩阵，并根据预编码矩阵生成PMI。然而，SVD涉及显著的计算负荷，并且当获得小的奇异值时，RI不准确。
因此，需要一种以时间高效的方式导出诸如PMI和/或RI之类的CSI的计算复杂度低得多的方法。
本发明的目的
本发明的目的是在一定程度上减轻或消除与已知的大规模MIMO无线(移动)通信系统相关联的一个或多个问题。
主要权利要求的特征的组合达到了上述目的；从属权利要求公开了本发明的其他有利实施例。
本发明的另一目的是在一定程度上减轻或消除与已知移动通信系统相关的一个或多个问题。
本发明的另一目的是提供用于降低在大规模MIMO和/或5G NR无线通信系统中导出PMI和/或RI的计算复杂度。
本领域技术人员将从以下描述中得出本发明的其他目的。因此，上述目的陈述不是穷尽的，仅用于说明本发明的许多目的中的一些。
发明内容
在第一方面，本发明提供了一种在MIMO无线通信系统中，尤其是大规模MIMO系统中确定CSI的方法。本发明旨在特别地、但不排他地用于5G NR无线通信系统中。5G NR通信系统采用端到端大规模MIMO技术，以高效利用大量天线来增加网络覆盖范围和容量。CSI可以包括PMI和/或RI。该方法包括对于包括gNB和UE之间的链路的信道矩阵，确定所有离散傅里叶变换(DFT)向量与来自信道矩阵的观测值之间的相关值。DFT向量可以包括水平向量方向和垂直向量方向。该方法包括选择具有大于预定义阈值的相关值的在选定向量方向上的DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集并从所选择的DFT向量的子集中确定所述CSI。
在第二方面，本发明提供了一种用于MIMO无线通信系统的UE，所述UE包括：存储器；以及连接到存储器的处理器，所述处理器被配置为执行根据本发明的第一方面的方法的步骤。
在第三方面，本发明提供了一种用于MIMO无线通信系统的BS，所述gNB包括：存储器；以及连接到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为：向UE发送一组CSI参考信号(RS)；以及从所述UE接收从包括所述gNB与所述UE之间的链路的所述一组CSI-RS的信道矩阵中的所有DFT向量的子集确定的CSI。
在第四方面，本发明提供了一种存储机器可执行指令的非暂时性计算机可读介质，当这些指令由处理器执行时，该机器可执行指令配置处理器以实现本发明第一方面的方法的步骤。
本发明的发明内容部分不一定公开了限定本发明所必需的所有特征；本发明可以存在于所公开的特征的子组合中。
附图说明
从以下仅作为示例并结合附图提供的优选实施例的描述中，本发明的前述特征和进一步的特征将变得显而易见，其中：
图1是示出了仅举例说明用于本申请的实施例的网络架构的图；
图2是示出了仅举例说明用于本申请的实施例的接入网络的图；
图3示出了本发明的实施例的gNB；
图4示出了用于本发明的实施例的UE；
图5以背景的方式示出了MIMO通信系统中的现有CSI-RS和CSI获取方法；
图6示出了根据LTE标准实现数据传输的MIMO通信系统中的CSI获取方法；
图7示出了在3GPP TS38.214版本15标准中如何在1层的I型单面板码本中确定预编码矩阵；
图8示出了一种极化中的天线阵列可以通过基于DFT向量进行预编码来形成定向波束；
图9示出了信道矩阵和三维(3D)波束向量之间的相关性；
图10示出了根据本发明的码本搜索空间限制方法；
图11示出了包括均匀矩形面板阵列的gNB天线模型；
图12示出了其中N1＝4，N2＝2和P＝2的天线编号的示例；以及
图13示出了由本发明的方法提供的I型单面板码本的计算复杂度降低的程度或量。
具体实施方式
以下描述仅作为示例并且不限于实施本发明所必需的特征组合的优选实施例。
在本说明书中对“一个实施例”或“实施例”的引用意味着结合该实施例描述的特定特征、结构或特性被包括在本发明的至少一个实施例中。说明书中各处出现的短语“在一个实施例中”不一定都指相同的实施例，也不是与其他实施例相互排斥的单独或替代实施例。而且，描述了可以由一些实施例而不是其他特征来展示的各种特征。类似地，描述了对于一些实施例可能是要求而对其他实施例不是要求的各种要求。
应该理解，附图中所示的元件可以以各种形式的硬件、软件或其组合来实现。这些元件可以在一个或多个适当编程的通用设备上以硬件和软件的组合来实现，该通用设备可以包括处理器、存储器和输入/输出接口。
本说明书说明了本发明的原理。因此可以理解，本领域的技术人员将能够设计各种布置，尽管这里没有明确地描述或示出，但它们体现了本发明的原理并且被包括在其精神和范围内。
此外，本文阐述本发明的原理、方面和实施例以及其具体示例的所有陈述旨在涵盖其结构和功能等同物。另外，意图是这样的等同物包括当前已知的等同物以及将来开发的等同物，即，开发的任何执行相同功能的元件，而不管结构如何。
因此，例如，本领域技术人员将认识到，这里呈现的框图表示体现本发明原理的系统和设备的概念视图。
图中所示的各种元件的功能可以通过使用专用硬件以及能够与适当的软件相关联地执行软件的硬件来提供。当由处理器提供时，功能可以由单个专用处理器、由单个共享处理器或多个单独的处理器提供，其中一些可以共享。此外，术语“处理器”或“控制器”的明确使用不应被解释为专指能够执行软件的硬件，并且可以隐含地包括但不限于数字信号处理器(“DSP”)硬件、用于存储软件的只读存储器(“ROM”)、随机存取存储器(“RAM”)和非易失性存储器。
在其权利要求中，作为用于执行指定功能的装置而表达的任何元件旨在包含执行该功能的任何方式，包括例如a)执行该功能的电路元件的组合，或b)任何形式的软件，因此包括固件、微码等等，与用于执行该软件以执行该功能的适当电路组合。由这样的权利要求限定的本发明存在于由各种所述手段提供的功能以权利要求所要求的方式组合和集合在一起的事实。因此认为可以提供这些功能的任何手段都等同于本文所示的手段。
图1是仅通过示例的方式示出了LTE网络架构10的示图，其中该LTE网络架构10可以执行本申请的方法，但是本领域技术人员将理解的是，这些方法可以在其他网络架构(特别是经过修改以运行5G NR标准或与5G NR网络互操作的LTE网络)中执行。将进一步理解的是，随着5G NR网络的全面开发和实施，本文所述的本发明的方法可以在这样的网络中完全执行。
图1的LTE网络架构10可以被称为演进分组系统(EPS)10。EPS 10可以包括一个或多个用户设备(UE)12、演进的UMTS陆地无线电接入网络(E-UTRAN)14、演进分组核心(EPC)16、归属用户服务器(HSS)18和运营商互联网协议(IP)业务20。EPC 16可以与其他接入网互连，但为了简单起见，那些实体/接口没有示出。
EPC 16可以由可以具有与图1所示的EPC 16的物理配置不同的物理配置的5G下一代核心(NGC)网络来代替，但是本发明的方法将能够通过5G NGC网络来实现。因此，在下面的描述中将通过说明本发明的方法的步骤来参考EPC 16。
E-UTRAN 14包括无线电接入网络(RAN)，并且这可以由5G NR RAN替换，但是本发明的方法将能够由5G NR RAN来实现。因此，在下面的描述中将通过说明本发明的方法的步骤来参考E-UTRAN 14。
E-UTRAN14包括eNB 142和其他eNB 144。eNB 142向UE 12提供用户控制平面协议端接和控制平面协议端接。eNB 142可以经由回程(例如，X2接口)146连接到其他eNB 144。这里，eNB 142还可以被称为BS、gNB、节点B、接入点、发送接收点(TRP)、基站收发站、无线电基站、无线电收发机、收发机功能、基本服务集(BSS)、扩展服务集(ESS)或其他合适的术语。eNB 142为UE 12提供到EPC16的接入点。UE 12的示例包括蜂窝电话、智能电话、会话发起协议(SIP)电话、膝上型电脑、个人数字助理(PDA)、卫星无线电、全球定位系统、多媒体设备、视频设备、数字音频播放器(例如MP3播放器)、相机、游戏机、平板电脑或任何其他类似的功能设备，包括任何IoT兼容设备或类似物。本领域技术人员还可以将UE 12称为移动台、订户台、移动单元、订户单元、无线单元、远程单元、移动设备、无线设备、无线通信设备、远程设备、移动订户站、接入终端、移动终端、无线终端、远程终端、手机、用户代理、移动客户端、客户端或一些其他合适的术语。
eNB 142连接到EPC 16。EPC 16可以包括移动性管理实体(MME)162、其他MME164、服务网关166、多媒体广播多播服务(MBMS)网关168、广播多播服务中心(BM-SC)170和分组数据网络(PDN)网关172。MME 162是处理UE 12与EPC 16之间的信令的控制节点。通常，MME162提供承载和连接管理。所有用户IP分组通过服务网关166被传送，服务网关166本身连接到PDN网关172。PDN网关172为UE提供IP地址分配以及其他功能。PDN网关172连接到运营商的IP服务20。运营商的IP服务20可以包括因特网、内联网、IP多媒体子系统(IMS)和PS流服务(PSS)。BM-SC 170可以提供用于MBMS用户服务提供和递送的功能。BM-SC 170可以用作内容提供商MBMS传输的入口点，可以用于授权和发起PLMN内的MBMS承载业务，并且可以用于调度和传递MBMS传输。MBMS网关168可以用于将MBMS业务分配给属于广播特定服务的多播广播单频网络(MBSFN)区域的eNB(例如142,144)，并且可以负责会话管理(开始/停止)并收集与eMBMS相关的收费信息。
图2是示出了诸如关于图1描述的LTE网络架构中的接入网络200的示例的图。再次，将理解，用于5G NR网络的接入网络可以具有与图2的接入网络200不同的物理配置，但是这里对接入网络200的引用应当被视为对5G NR接入网络的引用。在这个示例中，接入网络200被划分为多个蜂窝区域(小区)202。在接入网络200的这个示例中没有集中式控制器，但是在一些配置中可以使用集中式控制器。eNB 204可以被配置为向服务网关166提供包括无线电承载控制、准入控制、移动性控制、调度、安全性和连接性的所有无线电相关功能。eNB可以支持一个或多个小区(也被称为扇区)。术语“小区”可以指代服务于特定覆盖区域的eNB和/或eNB子系统的最小覆盖区域。此外，术语“eNB”、“基站”和“小区”在本文中可以互换使用。
接入网络200使用的调制和多址方案可以根据所部署的特定电信标准而变化。在LTE应用中，优选地在DL上使用OFDM，并且在UL上使用SC-FDMA，以支持频分双工(FDD)和时分双工(TDD)。如本领域技术人员根据以下详细描述将容易理解的，本文中呈现的各种概念非常适合于LTE应用。然而，这些概念可以容易地扩展到采用其他调制和多址技术的其他电信标准。举例来说，这些概念可以扩展到演进数据优化(EV-DO)或超移动宽带(UMB)。EV-DO和UMB是第三代合作伙伴计划2(3GPP2)颁布的空中接口标准，作为CDMA2000系列标准的一部分，并采用CDMA为移动台提供宽带互联网接入。这些概念还可以扩展到采用宽带CDMA(W-CDMA)和CDMA的其他变体(例如TD-SCDMA)的通用地面无线电接入(UTRA)；采用TDMA的全球移动通信系统(GSM)；以及演进的UTRA(E-UTRA)，IEEE 802.11(Wi-Fi)，IEEE 802.16(WiMAX)，IEEE802.20以及采用OFDMA的Flash-OFDM。在来自3GPP组织的文献中描述了UTRA、E-UTRA、UMTS、LTE和GSM。在3GPP2组织的文献中描述了CDMA2000和UMB。实际的无线通信标准和所采用的多址技术取决于特定的应用和施加在系统上的整体设计约束，但也扩展到3GPP技术规范组无线电接入网、NR、用于数据的物理层程序(版本15)。
图3示出了用于实施本发明的方法的gNB 300的基本结构。gNB 300包括大量的100个或更多个天线元件302(为了清晰地图式仅示出了少量的天线元件)、用于与UE无线通信并与无线通信系统的其他组件通信的通信模块304。gNB 300还配备有存储用于由处理器308执行的机器可读指令的非暂时存储器306。当执行机器指令时，处理器308配置gNB 300以实施本发明的方法。
图4图示了用于实现本发明的方法的UE 400的基本结构。UE 400包括至少一个天线402，但可以包括多个天线302或甚至大量的100个或更多个天线元件402。它还配备有用于与一个或多个BS 300无线通信的通信模块404。UE 400还具有存储用于由处理器408执行的机器可读指令的非暂时存储器406。当执行机器指令时，处理器408配置UE 400以实施本发明的方法。
作为以下描述的本发明的方法的背景，图5示出了MIMO无线通信系统中的现有CSI-RS和下行链路(DL)CSI获取方法，该方法包括基于CSI反馈将来自gNB 500的有效载荷数据发送到UE 502。
图5所示的方法包括gNB 500向UE 502发送CSI-RS的第一步骤。在第二步骤中，UE502基于CSI-RS执行DL信道估计，并且在第三步骤中，UE 502将CSI反馈给gNB 500。由UE502反馈的CSI以与现有3GPP标准一致的方式包括PMI。第四步骤包括gNB 500利用所报告的CSI在DL上向UE 502发送有效载荷数据。
与传统MIMO相比，大规模MIMO可以被认为是与导频污染相比多用户干扰和噪声较小的无线通信系统的操作条件。这通常取决于几个因素：gNB天线的数量，信道提供的每个自由度的UE的数量，其中自由度包括可能小于gNB天线的数量的天线相关矩阵的秩，信噪比(SNR)和路径损耗。然而，一般而言，大规模MIMO被认为适用于根据3GPP标准操作的无线通信系统，其中至少gNB具有100个或更多天线并且可能涉及安装在gNB处的数百或甚至数千个天线。还设想UE将具有多个天线并且可能具有超过100或更多的大量天线或天线元件。大规模MIMO技术有望在无线网络容量、频谱效率方面获得显著提升，并且可以大大降低能耗，增强可靠性并缩短延迟。
尽管大规模MIMO被视为下一代无线通信即5G的推动者，但它仍然适用于LTE标准。事实上，3GPP已经针对LTE中MIMO的不同用途而定义了“传输模式”(TM)的概念，其可以被归类为发射分集、空间复用和波束成形。TM7在3GPP版本8中定义，其中gNB处的任意数量的物理天线可以用作逻辑天线端口(端口5)以创建朝向目标UE的窄波束。版本9将TM 7扩展到TM8，能够将双流传输到单个或两个UE，而在版本10中，这进一步扩展到TM 9，其中支持多达8层的单个用户传输，以及多达4层的多用户传输。版本11添加了TM 10，与TM 9类似，具有多达8层的传输，但是发射天线可以物理地位于不同的BS上。在版本13中，没有定义新的传输模式，但CSI RS已扩展到16个端口。此外，针对LTE的增强全维MIMO(被认为是3GPP中的大规模MIMO的特例)的版本14已经将CSI RS扩展到32个端口，并增强了CSI报告，并且支持针对CSI减损提供更高的鲁棒性。本发明的方法适用于5G NR通信系统，以及可应用于如图1和图2通过示例的方式说明的现有LTE通信系统。
图6图示了在实现根据LTE标准的数据传输的MIMO通信系统中的CSI获取方法，尽管CSI获取方法适用于其他类型的网络。数据的MIMO传输可以通过信道的秩传输。信道的秩是可以同时传输数据的线性独立信道的数量。数据传输的层数等于或小于信道的秩。
在图6中，UE 602在UE 602和诸如无线通信系统的gNB 600的节点之间的无线电链路信道604上提供反馈。从前述显而易见的，这种反馈称为CSI 603，并且基于由UE 602执行的信道估计，UE 602导出CQI 606、RI 607和PMI 608作为用于DL传输的CSI的参考参数，尽管在所有实例中，UE 602可能不会同时导出所有三个指示符。CQI 606包括信道调制和编码率并且示出了信道质量的状态。良好的信道质量允许每个信道传输更多的比特，并且在编码中使用更少的冗余。RI 607指的是信道中传输层的数量。PMI 608是从gNB 600和UE 602两者都已知的预定义码本610中选择的优选预编码矩阵。在操作期间，UE 602将CSI 603反馈给gNB 600，并且gNB 600在来自gNB 600和UE 602的DL数据传输中应用CSI 603。
可以看出，图6所示的无线通信系统包括MIMO通信系统，其中gNB600具有多个(NT个)天线612并且UE具有多个(NR个)天线614。多个gNB天线612和多个UE天线614启用gNB600与UE 602之间的信号的多径传播，使得可以按照与MIMO信号传输的原理一致的方式将信道604视为包括信道矩阵。
在UE天线614中接收的数据可以通过以下等式来表示：
Y＝HWs+n
其中：
Y是接收到的数据；
H是信道矩阵；
W是由PMI 608识别的选择的预编码矩阵；
s是要传输的数字数据流；以及
n是高斯白噪声。
对CSI 603有几个要求。所报告的RI 607表示用于MIMO传输的最佳层数。此外，所报告的PMI 608应该优化给定RI 607的性能度量。然而，用于导出RI 607和/或PMI 608的常规方法是通过穷举搜索确定具有最佳RI和PMI组合的性能度量。鉴于必须考虑的变量数量，这种穷举搜索需要非常高的计算复杂度。例如，对于1层的I型单面板码本，RI＝1时的码本数为1024，RI＝1,5,6,7,8时的码本数为2048，RI＝3,4时的码本数为1024。因此，使用常规搜索方法找到PMI和RI的最佳组合具有(1024*5)+2048+(2*1024)＝9216的复杂度值，导致高计算工作量，特别是对于具有有限计算能力的UE。
本申请描述了一种能够通过针对每个RI减少预编码矩阵码本中的搜索空间而显著降低用于导出RI和/或PMI的计算复杂度的方法。下面描述的方法至少适用于根据LTE标准和/或5G NR标准配置的移动通信系统。
图7示出了根据3GPP TS38.214版本15标准的码本结构。仅通过举例的方式使用用于1层的I型单面板码本，预编码矩阵可以由以下函数表示：
其中：
vl,m表示包括信道矩阵的水平和垂直DFT向量的克罗内克积；
表示两个极化之间的共相；以及
PCSI-RS表示CSI-RS端口的数量。
从图7可以得出，预编码矩阵可以由水平DFT向量的选项、垂直DFT向量的选项和共相的选项来确定。
图8说明，通过基于DFT向量进行预编码，一个极化中的天线阵列可以形成定向波束，尤其是在天线阵列中具有大量发射天线的大规模MIMO中。因此，有可能将考虑仅限于通常朝向例如UE在期望方向上取向的波束，如由其相关值在下文中解释的那样所反映的。
图9示出了信道矩阵和三维(3D)波束720之间的相关性。在图9中可以看出，包括信道矩阵710的水平DFT向量810和垂直DFT向量820具有相关值，相关值在水平和垂直空间中组合变化。因此可以将考虑仅限于通常以期望的水平和/或垂直方向取向的那些DFT向量810,820，即具有高于各自预定义的阈值的上述相关值的图9中的虚线830包含的那些DFT向量810,820。
因此，本申请提出了一种用于以高效的方式减少匹配选定信道属性(性能度量或参数)的最优波束的码本搜索空间的算法。设想用于减少码本搜索空间的方法将由UE的处理器在执行存储在它们的非暂时性计算机存储器中的机器可读指令时执行，但是该方法或类似方法也可以由MIMO无线通信系统中的其他节点(例如BS)来实现。
图10示出了根据本申请的码本搜索空间限制方法。该方法的第一步是计算信道观测值与信道矩阵710的所有水平和/或垂直DFT向量之间的相关性。优选地，使用水平和垂直DFT向量。
用于确定相关值的信道矩阵710的观测值可以通过信道矩阵710的置换来获得，如下面关于图11和图12更全面描述的。信道观测值由UE502,602在从gNB 500,600接收到合适的CSI-RS时执行。相关值可以根据信道矩阵的观侧值和包括信道矩阵710的所有DFT向量的乘积的Frobenius范数来计算。相关值可以针对一个极化或多个极化来确定。
在计算DFT向量和信道观测值之间的相关性时，应考虑天线编号和码本结构。如图11所示，gNB天线模型是均匀的矩形面板阵列，其包括MgNg面板，其中Mg是一列中的面板数量，Ng是一行面板的数量。天线面板在水平方向上以dg,H的间距并且在垂直方向上以dg,V的间距均匀地间隔开。在每个天线面板上，天线元件被放置在垂直和水平方向上，其中N是列数和M是每列中具有相同极化的天线元件的数量。在图11中所示的面板上的天线编号假设从前面的天线阵列的观测值(其中x轴指向宽边且增加y坐标以增加列数)。天线元件在水平方向上以dH的间距并且在垂直方向上以dV的间距均匀地间隔开。天线面板可以是单极化(P＝1)或双极化(P＝2)。矩形平板阵列天线可以用下面的元组(Mg,Ng,M,N,P)来描述。
图12示出了具有N1＝4，N2＝2和P＝2的天线编号的示例。传统上，编号从垂直方向的一个极化开始。在此极化中的所有天线元件被编号后，则开始另一极化的编号。
假设gNB的天线配置为(1,1,N2,N1,2)，接收天线的数量为NRx，则发射天线的数量为NTx＝N1×N2×2。因此，信道矩阵可以表示为：
信道矩阵被分成两个极化的两个块：
H＝[H1 H2]
其中：
假设水平和垂直方向的过采样率分别为O1和O2，垂直和水平方向的DFT向量为：
垂直DFT向量：
水平DFT向量：
um和pl被变换为和使得：
由um的N1次重复构成。的大小为[(N1xN2),1]。
其中，pl(k)是矩阵pl的第k个元素。由pl(k)的N2次重复构成。的大小为[(N1xN2),1]。
因此，信道观测值与水平DFT向量之间的相关性为：
其中||A||F是矩阵A的Frobenius范数。h(j，i)是第j个接收天线和第i个发射天线之间的信道系数。是矩阵中的第i个元素。
信道观测值与垂直DFT向量之间的相关性为：
然而，应该注意的是，例如仅使用水平DFT向量810来限制码本搜索空间，则仅需要计算或确定信道观测值和水平DFT向量810之间的相关值。
如图10所示，曲线1010映射信道观测值与水平DFT向量810之间的相关值。曲线1010具有最大值1010A。可以计算或选择由线1020表示的预定义的阈值以标识具有大于预定义的阈值1020的相关值的那些水平DFT向量810。在这种情况下，具有大于预定义的阈值1020的相关值的水平DFT向量被环形线1030包含。因此，如果仅使用水平DFT向量810来限制码本的搜索空间，则这将导致在对于所有DFT向量/波束的全搜索空间区域1040中由虚线1050表示的垂直延伸受限搜索区域。
同样如图10所示，可以为垂直DFT向量820的相关值导出曲线1060。曲线1060映射信道观测值和垂直DFT向量820之间的相关值。该曲线具有最大值1060A。可以计算或选择由线1070表示的预定义的阈值以识别具有大于预定义阈值1070的相关值的那些垂直DFT向量820。在这种情况下，具有大于预定义阈值1070的相关值的垂直DFT向量820被环形线1080包含。因此，如果仅使用垂直DFT向量820来限制码本的搜索空间1040，则这将导致在对于所有的DFT向量/波束的总搜索空间区域1040中由虚线1090表示的水平延伸受限搜索区域。
在优选实施例中，利用水平DFT向量810和垂直DFT向量820两者，导致由图10中的阴影区域表示的受限搜索区域1095，其中所述阴影区域包括垂直延伸受限搜索区域1050和水平延伸的受限搜索区域1090的重叠。
上述第一步可以针对每个RI重复。
预定义阈值可以包括相应最大相关值与小于1的预定义分数的乘积。针对水平DFT向量810计算的预定义阈值在大多数情况下将不同于针对垂直DFT向量820计算的阈值，但是在一些实施例中，可以针对水平和垂直DFT向量810,820选择相同的阈值。
仅作为示例，为了图10中的说明的目的，使用0.7作为因子或预定的分数，通过将阈值定义为0.7乘以信道观测值与水平DFT向量810之间的最大相关值1010A来选择从3到5的水平DFT向量指数(ih)。同样，通过将阈值定义为信道观测值和垂直DFT向量820之间的最大相关值1060A的0.7倍来选择从5到7的垂直DFT向量指数(iv)。当使用水平DFT向量810和垂直DFT向量820时，在这种情况下，搜索空间现在被减少到三个垂直方向乘三个水平方向(从3到5的(ih)乘从5到7的(iv))，这相当于相对于传统方法大大减少了码本搜索空间。因此，根据本申请的方法可以显著减少对于每个RI的码本中的搜索空间。预定义的阈值对于不同信道或RI的秩也可以相同或不同。
通过对于每个RI能够显著限制码本搜索空间，本申请提供了一种在MIMO无线通信系统中确定CSI-1的方法，包括以下步骤：对于包括gNB和UE之间的链路的信道矩阵，基于对所述信道矩阵的观测值，确定在选定向量方向上包括所述信道矩阵的所有DFT向量的相关值；选择具有大于预定义阈值的相关值的在所述选定向量方向上的DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集；以及从所选择的DFT向量的子集中确定所述CSI-1，其中所述CSI-1可以包括RI和/或PMI。优选地，该方法包括使用受限搜索空间来获得改善或优选地优化所选性能度量的PMI。性能度量可以包括以下中的任何一个：信道容量；信噪比(SNR)；接收功率；信号干扰比(SIR)，信号干扰噪声比(SINR)；或每比特的能量与噪声功率谱密度比，但是优选地包括信道容量或SNR之一。
本申请包括两种实现相同总体目标的主要方法，即降低导出PMI和/或RI的计算复杂度。
减少用于导出RI/PMI的计算复杂度的第一种方法包括分离的确定方法。在该方法中，第一步如上，即计算信道矩阵和所有水平/垂直DFT向量之间的相关性。第二步是基于每个RI的预定义阈值选择水平/垂直DFT向量，然后基于所选择的水平/垂直DFT向量来限制PMI搜索空间。第三步是分别确定DFT向量以优化性能度量并基于选择的波束(DFT)向量确定共相因子，然后获得最终的PMI。最后一步是确定RI和相应的PMI，以改进或优选优化性能度量。
更具体地，第一种方法涉及使用受限搜索空间来选择若干个波束向量，其中所选择的波束向量的数量是每个PMI中使用的波束的数量并且基于所选择的波束向量和所选性能度量分别确定共相因子，然后获得最终的PMI。波束向量选择基于受限搜索空间中的所有波束向量和信道矩阵的波束的观测值之间的相关性的计算，其中选择满足具有最大相关值总和的PMI的波束向量。可以基于最大化具有一个极化的每个层的容量的总和来选择波束向量。可以基于利用固定的共相因子优化所选性能度量来选择波束向量。如前所述的最后步骤优选地确定PMI和RI的组合以优化所选性能度量。
相比之下，减少用于推导RI/PMI的计算复杂度的第二种方法使用联合确定方法。在这种方法中，第一步和第二步与第一种方法相同。第三步是基于受限PMI搜索空间联合确定DFT向量和共相因子。最后一步与第一种方法的最后一步相同。
图13示出了由根据本申请的方法提供的I型单面板码本的计算复杂度的降低程度或量。更具体地，图13示出了传统穷举搜索方法与根据本申请的所提出的方法之间的计算复杂度的比较。对于传统的穷尽搜索方法，I型单面板码本的计算复杂度基于RI 1和5-8的1024，RI 2的2048，以及RI 3-4的1024。对于根据本申请的方法，I型单面板码本的计算复杂度对于RI 1和5-8是68，对于RI 2是258，对于RI 3-4是258。有必要计算信道矩阵和16个DFT向量之间的相关性，以导出缩小的搜索空间。因此，发现在阈值减少搜索DFT向量的50％百分位数的假设下，本申请的方法的计算复杂度减少了87.73％。根据本申请的方法可以应用于其他类型的码本并导致类似的计算复杂度的降低。
本发明还提供了一种UE，具有：存储器；以及连接到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为执行以下步骤：对于包括gNB和UE之间的链路的信道矩阵，基于信道矩阵的观测值确定所选择的向量方向上包括所述信道矩阵的所有DFT向量的相关值；选择具有大于预定义阈值的相关值的在所述选定向量方向上的DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集；并从所选择的DFT向量的子集中确定所述CSI。
本发明还提供了一种gNB，具有：存储器；以及连接到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为：向UE发送一组CSI-RS；并从所述UE接收根据包括所述gNB与所述UE之间的链路的所述一组CSI-RS的信道矩阵的所有DFT向量的子集确定的CSI。
上述装置可以至少部分地以软件来实现。本领域技术人员将会理解，上述装置可以至少部分地使用通用计算机设备或使用定制设备来实现。
这里，在此描述的方法和装置的各方面可以在包括通信系统的任何装置上执行。该技术的程序方面可以被认为典型地以可执行代码和/或关联数据的形式被认为是“产品”或“制造品”，该可执行代码和/或关联数据被携带或体现在一种机器可读介质中。“存储”型介质包括移动台、计算机、处理器等的存储器或其相关模块(诸如各种半导体存储器，磁带驱动器，磁盘驱动器等)中的任何或全部，其可以在任何时间提供软件编程的存储。有时可以通过互联网或各种其他电信网络来传送全部或部分软件。例如，这种通信可以使软件能够从一台计算机或处理器加载到另一台计算机或处理器中。因此，可以承载软件元件的另一种类型的介质包括光波、电波和电磁波，诸如跨本地设备之间的物理接口使用，通过有线和光学陆地线网络以及各种空中链路使用。携带这种波的物理元件，例如有线或无线链路，光链路等也可以被认为是承载该软件的介质。如本文所使用的，除非限于有形的非暂时性“存储”介质，诸如计算机或机器“可读介质”之类的术语是指参与向处理器提供指令以供执行的任何介质。
尽管已经在附图和前面的描述中详细说明和描述了本发明，但是其应被认为是说明性的而不是限制性的，应该理解，仅示出和描述了示例性实施例，并且不以任何方式限制本发明的范围。可以理解，这里描述的任何特征可以用于任何实施例。说明性实施例并不排除彼此或本文未列举的其他实施例。因此，本发明还提供了包括上述说明性实施例中的一个或多个的组合的实施例。可以在不脱离本发明的精神和范围的情况下对本发明进行修改和变化，因此只应该如所附权利要求所指出的那样施加这样的限制。
在随后的权利要求和本发明的前述描述中，除了由于表达的语言或必要的暗示而在上下文中需要的情况之外，词语“包括”或诸如“包括有”或“包含”的变化形式以包含的意义使用，即，指明所述特征的存在，但不排除在本发明的各种实施例中存在或添加其他特征。
应该理解的是，如果本文引用任何现有技术出版物，则这样的引用不构成承认该出版物构成本领域中的公知常识的一部分。

Claims (20)

1.一种在多输入/多输出(MIMO)无线通信系统中确定信道状态信息(CSI)的方法，所述方法包括以下步骤：
对于包括gNodeB(gNB)与用户设备(UE)之间的链路的信道矩阵，基于信道矩阵的观测值确定一个或多个选定向量方向上的所有离散傅立叶变换(DFT)向量的相关值；
选择具有大于预定义阈值的相关值的在所述选定向量方向中的至少一个上的DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集；以及
从所选择的DFT向量的子集中确定所述CSI。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述预定义阈值包括最大相关值与小于1的预定义分数的乘积。
3.如权利要求1所述的方法，其中，通过所述信道矩阵的置换来获得用于确定所述相关值的所述信道矩阵的观测值。
4.如权利要求1所述的方法，其中，所述相关值是根据所述信道矩阵的观测值与所有所述DFT向量的乘积的Frobenius范数来计算的。
5.如权利要求1所述的方法，其中，当所述一个或多个选定向量方向包括水平向量方向和垂直向量方向时，所述方法包括使用用于所述水平向量方向的第一预定义阈值和用于所述垂直向量方向的第二预定义阈值。
6.如权利要求1所述的方法，其中，所述CSI包括预编码矩阵指示符(PMI)和/或秩指示符(RI)。
7.如权利要求1所述的方法，其中，确定所述信道矩阵在选定向量方向上的所有DFT向量的相关值的步骤是基于在相同方向上对信道矩阵的观测值。
8.如权利要求1所述的方法，其中，选择DFT向量的步骤在每个可能的RI重复。
9.如权利要求1所述的方法，其中，所有DFT向量的子集用于限制用于获得码本中的PMI的搜索空间的大小。
10.如权利要求9所述的方法，还包括使用受限制的搜索空间来获得改进或优选地优化所选性能度量的PMI的步骤。
11.如权利要求10所述的方法，其中，所述性能度量包括以下中的任何一个：信道容量；信噪比(SNR)；接收功率；信号干扰比(SIR)；信号干扰噪声比(SINR)；或每比特能量与噪声功率谱密度比。
12.如权利要求10所述的方法，还包括以下步骤：使用受限制的搜索空间来联合确定所述DFT向量和共相因子以获得改进或优选地优化所选性能度量的所述PMI。
13.如权利要求10所述的方法，还包括以下步骤：使用受限制的搜索空间来选择若干个波束向量，其中，所选波束向量的数量是每个PMI中使用的波束的数量；基于所选波束向量和所选性能度量确定共相因子；以及，获得最终的PMI。
14.如权利要求13所述的方法，其中，波束向量选择基于对所述受限制的搜索空间中的所有波束向量与所述信道矩阵的波束的观测值之间的相关性的计算，其中，选择满足具有最大相关值总和的所述PMI的波束向量。
15.如权利要求13所述的方法，其中，基于以下中的任一者来选择波束向量：
使一个极化的每个层的容量总和最大化；或者
用固定的共相因子优化所选性能度量。
16.如权利要求9所述的方法，还包括以下步骤：从所有DFT向量的子集中确定改进或优选地优化性能度量的所述DFT向量；基于被选择为改善或优选地优化性能度量的DFT向量确定共相因子；以及，确定最终的PMI。
17.如权利要求12、权利要求13或权利要求16所述的方法，还包括确定PMI和RI的组合以优化所选性能度量的步骤。
18.如权利要求1所述的方法，其中，所述MIMO通信系统是大规模MIMO通信系统、大规模天线通信系统、极大型MIMO通信系统、超级MIMO通信系统或全维(FD)MIMO通信系统中的任一个。
19.一种用于多输入/多输出(MIMO)无线通信系统的UE，所述UE包括：
存储器；以及
连接到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为执行以下步骤：
对于包括gNB和UE之间的链路的信道矩阵，基于对所述信道矩阵的观测值，确定在一个或多个选定向量方向上包括所述信道矩阵的所有DFT向量的相关值；
选择具有大于预定义阈值的相关值的在所述选定向量方向中的至少一个上的DFT向量，从而识别所有DFT向量的子集；以及
从所选择的DFT向量的子集中确定所述CSI。
20.一种用于多输入/多输出(MIMO)无线通信系统的gNB，所述gNB包括：
存储器；以及
连接到所述存储器的处理器，所述处理器被配置为：
向用户设备(UE)发送一组CSI参考信号(RS)；以及
从所述UE接收根据包括所述gNB与所述UE之间的链路的所述一组CSI-RS的信道矩阵中的所有DFT向量的子集确定的CSI。
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