CN110011711B - 预编码的方法、网络设备和计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例涉及预编码的方法、网络设备和计算机可读存储介质。例如，在具有多个天线并且工作在多个频带上网络设备处，获取来自多个终端设备的信道状态信息CSI以及CSI所对应的多个CSI精度的指示。基于每个CSI精度与第一阈值精度的比较，将多个频带的带宽划分为一个或多个频带范围，并且基于CSI对将要在每个频带范围内向多个终端设备发送的多个数据进行排序和非线性预编码。在每个频带范围内，经由多个天线向多个终端设备发送经预编码的多个数据。

Description

预编码的方法、网络设备和计算机可读存储介质
技术领域
本公开的实施例总体上涉及通信技术，更具体地，涉及预编码的方法、网络设备和计算机可读存储介质。
背景技术
在当前的蜂窝系统中，多用户/多流通信通常采用线性预编码技术。然而，在很多情况下，非线性预编码(NLP)可以提供比线性预编码更好的性能，尤其是对于用户设备(UE)的信道在空间上相关的场景。因此，NLP技术成为用于第五代(5G)新型无线电(NR)系统的一个重要技术，并且在第三代合作伙伴项目(3GPP)标准化会议上进行了广泛的讨论。
已经提出了一种称为脏纸编码(DPC)的NLP技术。这种技术虽然可以实现比较好的性能，但是实现过程过于复杂，实用性较差。另一种NLP技术是Tomlinson-Harashima(THP)预编码技术。与DPC技术相比，THP预编码技术的性能稍差，但是实现复杂度较低。
THP预编码技术的性能取决于基站(BS)进行预编码处理时对用户数据的排序。然而，寻找最佳用户排序的过程通常非常复杂。一种理想方式是通过穷尽所有排序来找出最佳排序，这个过程无疑相当复杂并且很难实现。有一种简单的排序方法是按照UE的信道增益的大小来直接排序。这种方法可以大大降低复杂度并且很容易实现，但是与最优排序相比性能下降非常明显。还提出了将用于垂直贝尔实验室分层空时(V-BLAST)的“最佳优先”(best first)排序方法应用于THP中，但是这种方式的复杂度仍然很高。
因此，需要为预编码技术设计一种实际有效的实施方案，以便在NR系统中使用。
发明内容
总体上，本公开的实施例提出了预编码的方法、网络设备和计算机可读存储介质。
在第一方面，本公开的实施例提供了一种在网络设备处实施的方法，该网络设备具有多个天线并且工作在多个频带上。该方法包括：获取来自多个终端设备的信道状态信息CSI以及CSI所对应的多个CSI精度的指示；基于多个CSI精度中的每个与第一阈值精度的比较，将多个频带划的带宽分为一个或多个频带范围；基于CSI，对将要在每个频带范围内向多个终端设备发送的多个数据进行排序和非线性预编码；以及在每个频带范围内，经由多个天线，向多个终端设备发送经预编码的多个数据。
在第二方面，本公开的实施例提供了一种网络设备，该网络设备具有多个天线。该网络设备包括：接收器，被配置为获取来自多个终端设备的信道状态信息CSI以及CSI所对应的多个CSI精度的指示；控制器，被配置为：基于多个CSI精度中的每个与第一阈值精度的比较，将多个频带的带宽划分为一个或多个频带范围，以及基于CSI对将要在每个频带范围内向多个终端设备发送的多个数据进行排序和非线性预编码；以及发送器，被配置为在每个频带范围内，经由多个天线向多个终端设备发送经预编码的多个数据。
在第三方面，本公开的实施例提供了一种设备，包括：处理器；以及存储器，存储器包括指令。该指令在被处理器执行时，使网络设备执行根据第一方面所述的方法。
在第四方面，本公开的实施例提供一种计算机可读存储介质，其具有存储于其上的计算机程序。计算机程序包括指令，该指令在被处理器执行时，使处理器执行根据第一方面所述的方法。
应当理解，发明内容部分中所描述的内容并非旨在限定本公开实施例的关键或重要特征，亦非用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的描述变得容易理解。
附图说明
结合附图并参考以下详细说明，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。在附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素，其中：
图1示出了本公开的实施例可以在其中实施的示例通信网络；
图2示出了根据本公开的某些实施例的网络设备和终端设备的示例处理；
图3示出了根据本公开的某些实施例的网络设备的示例处理；
图4示出了根据本公开的某些其他实施例的示例方法的流程图；
图5和图6示出了根据本公开的实施例的方式与传统方式的频谱效率对比示图；以及
图7示出了适合实现本公开的某些其他实施例的设备的框图。
具体实施方式
下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
在此使用的术语“网络设备”是指基站或者在通信网络中具有特定功能的其他实体或节点。“基站”(BS)可以表示节点B(NodeB或者NB)、演进节点B(eNodeB或者eNB)、远程无线电单元(RRU)、射频头(RH)、远程无线电头端(RRH)、中继器、或者诸如微微基站、毫微微基站等的低功率节点等等。
在此使用的术语“终端设备”或“用户设备“(UE)是指能够与基站或者能够彼此之间进行无线通信的任何终端设备。作为示例，终端设备可以包括移动终端(MT)、订户台(SS)、便携式订户台(PSS)、移动台(MS)或者接入终端(AT)，以及车载的上述设备。
在此使用的术语“数据”是指任意适当信息，包括用户数据、控制信号和广播信息等等。
在此使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。
如上所述，已经提出了在下一代蜂窝系统中采用NLP技术来提高系统性能。对于THP技术和DPC技术这两种NLP技术而言，虽然THP技术比DPC技术性能差，但是THP技术的可实现性较高。而且，在BS侧利用THP技术进行预编码时，如果能够对UE的数据进行适当排序，则通常可以获得改进的性能。例如，理想上，如果可以对所有排序候选进行穷举，必然可以找到能够实现最佳性能的排序。然而，这种方法由于复杂度过高而不可行。
一种简单排序方式是基于各终端设备的信道增益的大小直接对终端设备的数据进行排序。例如，将信道增益最小的终端设备的数据排在最前面，而将信道增益最大的终端设备的数据排在最后面。此种排序方式复杂度较低，但与最优排序相比性能下降很明显。另一种方式是将最初用于V-BLAST检测算法的“最佳优先”算法应用到排序过程中。这种方法虽然性能较好，但是复杂度仍然很高。到目前为止，THP预编码技术由于相对复杂的非线性处理，仍然无法用于蜂窝系统。因此，需要为预编码技术设计一种行之有效的实施方案。
发明人注意到，在执行预编码过程中，可以按工作带宽中的单个频带或者按整个工作带宽进行数据排序。在本公开的上下文中，频带可以具有任意适当宽度。仅仅出于示范的目的，在下文中以子带作为频带的示例对某些实施例进行来描述。
发明人还注意到，在越窄的频带范围上应用数据排序，终端设备反馈的CSI精度越高，系统性能越好。然而，固定地采用高精度的CSI反馈和按单个频带排序是不实际的。这是因为高精度的CSI反馈需要占用很大的系统资源，并且产生很大的反馈开销；而按单频带排序的实现复杂度较高。
为此，本公开的实施例提出了一种分级排序的方案。该方案根据终端设备所报告的CSI精度来配置排序级别。具体而言，网络设备从多个终端设备接收信道状态信息CSI以及这些CSI所对应的多个CSI精度的指示。基于这些CSI精度，网络设备将其整个工作带宽划分为一个或多个频带范围。继而，网络设备在每个频带范围内对将要发送的数据进行排序和非线性预编码，并且经由多个天线向这些终端设备发送经预编码的数据。
例如，在终端设备反馈的CSI精度水平较高时，网络设备可以配置较宽的频带，例如全频带。在终端设备反馈的CSI精度水平较低时，网络设备可以配置较窄的频带，例如单个频带。这种配置过程可以使系统能够在任何CSI精度水平的情况下都达到较好的性能，从而解决了性能和复杂性(包括系统开销)之间的折中。
图1示出了本公开的实施例可以在其中实施的示例通信网络100。通信网络100包括网络设备110和三个终端设备120-1、120-2和120-3(统称为“终端设备120”)。终端设备120可以与网络设备110通信，或者可以经由网络设备110与其他终端设备通信。应理解，图1所示的网络设备和终端设备的数目仅仅是出于说明之目的而无意于限制。通信网络100可以包括任意适当数目的网络设备和终端设备。
通信网络100中的通信可以遵循任意适当无线通信技术以及相应的通信标准。通信技术的示例包括但不限于，长期演进(LTE)、LTE-高级(LTE-A)、宽带码分多址接入(WCDMA)、码分多址(CDMA)、全球移动通信系统(GSM)、正交频分多址(OFDM)、无线局域网(WLAN)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、蓝牙、Zigbee技术、机器类型通信(MTC)、D2D、或者M2M等等。而且，通信可以根据任意适当通信协议来执行，这些通信协议包括但不限于，传输控制协议(TCP)/互联网协议(IP)、超文本传输协议(HTTP)、用户数据报协议(UDP)、会话描述协议(SDP)等等协议。
在本公开的各个实施例中，网络设备110具有多个天线并且工作在多个频带上。在这些频带上，网络设备110通过多个天线向多个终端设备120发送数据。在发送数据之前，网络设备110对这些数据进行排序以及预编码，以便减小信道衰落和噪声的影响，从而提高系统性能。
图2示出了在采用预编码的情况下，网络设备110和终端设备120的示例处理过程200，其中框205表示网络设备110侧的处理，并且框210表示终端设备120侧的处理。在此示例中，网络设备110具有Nt个天线，Nt为大于1的正整数。通过这些天线，网络设备110向M个终端设备120发送数据信号。为了简单起见，每个终端设备120配有单天线。
如图2所示，在网络设备110侧(框205)，要向M个终端设备120发送的数据矢量a∈CM×1经过预编码处理后得到数据
Figure BDA0001539689970000061
在接收设备120侧接收到的信号r∈CM×1可以表示为：
r＝Hx+n (1)
其中，
Figure BDA0001539689970000062
(框215)是信道特性矩阵，其包括M个终端设备的M个信道向量，而n＝[n1,…,nM]T表示噪声。
在第i个UE处，接收到的信号表示为ri：
ri＝hix+ni (2)
其中hi表示H的第i行。
在本公开的各个实施例中，网络设备110能够从终端设备120的信道状态信息(CSI)。利用所获得的CSI，网络设备110能够对将要向终端设备120发送的数据执行如框205所示的预编码处理。具体而言，原始数据向量aorg在框220中执行预编码前的处理，图3示出了该处理的等效形式。首先，在框225执行取模过程(‘MOD’)。该过程等效于图3所示的将额外的数据向量d加到原始数据向量aorg上，即，a＝aorg+d。
在框230，使用反馈处理矩阵B对数据矢量a施加反馈处理。在此示例中，矩阵B被设计为严格下三角形矩阵，其主对角线上全部为1。由此，矢量
Figure BDA0001539689970000071
由下式给出：
Figure BDA0001539689970000072
在数据被发送之前，在框235，利用预编码矩阵F执行预编码处理。
在接收端，利用接收缩放矩阵G＝[g11,…,gMM]T(其中gii，i＝1,…,M，表示第i个终端设备120的接收系数)接收的信号可以表示为：
r＝GHFB-1a+Gn (4)
其中r＝[r1,r2,...,rM]T表示M个终端设备120处的接收信号的组合。
通常而言，执行预编码处理的关键是要找到适当的G、F和B-1，使得终端设备120在进行数据接收时可以消除信道的影响恢复数据a。举例而言，可以应用H的LQ分解来设计预编码矩阵F和反馈处理矩阵B。
具体而言，H的LQ分解为：H＝LQ，其中L是下三角矩阵，并且Q是酉矩阵。可以应用缩放矩阵G将L中的对角线元素缩小为1，即
Figure BDA0001539689970000073
令预编码矩阵F＝Q′并且反馈处理矩阵B＝GL，则接收信号变为：
Figure BDA0001539689970000074
由此可见，如果信道特性矩阵H中各个终端设备120的信道向量的排序不同，可以获得不同的下三角形矩阵L以及酉矩阵Q。而且，由于接收误差项表示为Gn，所以接收SNR由接收缩放矩阵
Figure BDA0001539689970000075
确定。因此，不同的终端设备的排序会导致不同的系统性能。
在本公开的各个实施例中，网络设备110采用分级排序方式，也即，根据各个终端设备120所反馈的CSI的I精度来确定执行排序的频率范围。例如，在终端设备120反馈的CSI精度水平较低时，网络设备110可以配置按较窄的频带(例如在一个频带上)排序，由此可以提高系统性能。在终端设备120反馈的CSI精度水平较高时，网络设备110可以配置按较宽的频带(例如在全频带上)排序，以便减小复杂度(例如，系统开销)。下面参考图4详细描述网络设备110侧的具体实施例和操作。
图4示出了根据本公开的某些实施例的方法400的流程图。方法400能够在网络设备110处实施。为讨论方便，以下将结合图1来描述方法400。
在框405，网络设备110获取来自多个终端设备120的CSI以及CSI所对应的多个CSI精度的指示。CSI精度可以用1～3比特的索引来指示。以此方式，网络设备110可以获知其所接收到的各个CSI的精度水平的高低。在某些实施例中，网络设备110可以向各个终端设备120发送所要求的CSI精度的指示。例如，网络设备110可以在物理下行链路控制信道(PDCCH)向各个终端设备120发送该指示。备选地，网络设备110也可以在利用诸如无线电链路层(RRC)层的高层信令来向终端设备120发送指示。响应于该指示，终端设备120可以向网络设备110指示其反馈的CSI的精度水平。
在某些实施例中，网络设备110可以要求终端设备120反馈较高精度的CSI，例如精度高于某个阈值精度(称为“第三阈值精度”)的CSI。相应地，终端设备120可以向网络设备110反馈高精度的CSI。例如，终端设备120可以应网络设备110要求反馈瞬时完整CSI。
在框410，网络设备110将每个CSI精度与某个阈值精度(称为“第一阈值精度”)。基于该比较，网络设备110将其整个工作带宽划分为一个或多个频带范围。第一阈值精度的具体取值可以根据系统性能(例如信噪比)的实际需求来确定。频带范围可以包括任意适当数目和任意宽度的频带范围，例如包括网络设备110工作的整个频带、部分频带、或者单个频带(或者子带)。如此，网络设备110可以通过根据CSI精度选择频带范围的大小来对CSI误差的影响作出反应，从而提高系统性能。
在某些实施例中，网络设备110可以将每个CSI精度与第一阈值精度进行比较。如果有很多CSI精度低于第一阈值精度，例如低于第一阈值精度的CSI精度的数目大于阈值数目(称为“第一阈值数目”)，则意味着这些终端设备120反馈的CSI的精度不高。第一阈值数目可以根据实际的系统性能需求确定。这时，网络设备110可以将多个频带中的每个频带，作为要使用的频率范围，以便抵消CSI误差的影响，提高系统性能。
在某些实施例中，如果低于第一阈值精度的CSI精度的数目小于第一阈值数目，网络设备110可以将每个CSI精度与另一阈值精度(称为“第二阈值精度”)进行比较。第二阈值精度高于第一阈值精度，其具体取值也可以根据系统性能(例如信噪比)的实际需求来确定。如果有很多CSI精度高于第二阈值精度，例如高于第二阈值精度的CSI精度的数目大于另一阈值数目(称为“第二阈值数目”)，则网络设备110可以选择所有频带。而且，第一阈值数目与第二阈值数目可以相同，或者可以不同。如此，在终端设备120的CSI精度较高时，可以使用较宽的频带，从而进一步减小复杂度。
在某些实施例中，如果高于第二阈值精度的CSI精度的数目小于所述第二阈值数目，则网络设备110可以选择部分频带。网络设备110所选择的部分频带的具体数目可以取决于实际的系统需求。以此方式，可以实现系统性能和复杂性(包括系统开销)之间的折中。
在某些实施例中，网络设备110在确定了频带范围之后，可以基于频带范围的数目确定频带范围的级别。该级别可以是网络100中预配置的，并且可以是网络设备110和终端设备120都已知的。继而，网络设备110可以向终端设备120发送所确定的级别的指示，以便终端设备120可以进行相应的接收。该指示可以在PDCCH上发送，或者可以通过高层信令(例如，RRC层信令)发送。作为示例，在频率范围包括单频带和全频带这个两级别时，可以用1比特来指示，例如“0”表示全频带，而“1”表示单频带。在频率范围分3～4个级别时，可以使用2比特。例如，如果频率范围有更多级别，则可以使用更多比特。
在框415，网络设备110基于所获得的CSI，对将要在所确定的频带范围内向终端设备120发送的数据进行排序和非线性预编码。在框420，网络设备110在该频带范围内，经由多个天线向终端设备120发送经预编码的数据。
网络设备110可以任意适当方式来在所确定的频带内实施数据的排序。在某些实施例中，网络设备110可以采用简单排序法，将多个终端设备120的数据按照简单排序方式排序。例如，可以将信道增益最小的终端设备的数据排在最前面，而将信道增益最大的终端设备的数据排在最后面。相应地，网络设备110在进行预编码时，可以按照数据的排序确定信道特性矩阵H中CSI的排序。
为了进一步减小复杂度，同时提高系统性能，在某些实施例中，网络设备110可以通过对信道特性矩阵H进行LQ分解以使得下三角矩阵L中的对角线元素的值按照降序排列来确定各个终端设备120的数据的顺序。例如，网络设备110基于来自多个终端设备120的CSI生成信道特性矩阵H，信道特性矩阵H中的一行对应于一个终端设备120的CSI。继而，网络设备110可以对信道特性矩阵H进行LQ分解，以使得所得到的下三角矩阵L中的对角线元素的值按照降序排列。
上述LQ分解可以任意适当方式进行。在某些实施例中，网络设备110可以逐行计算矩阵L和Q。例如，网络设备110可以从信道特性矩阵H中选择第i个行向量，i为大于1并且小于等于M的正整数，其中M表示终端设备120的数目。继而，网络设备110利用所选择的第i个行向量来计算矩阵L和Q的第i行。
在某些实施例中，网络设备110可以顺序选择信道特性矩阵H中的各行来计算矩阵L和Q的相应行。为了进一步提高系统性能，在某些实施例中，网络设备110可以选择并且使用信道特性矩阵H中具有最大标量功率的行向量来导出矩阵L和Q中的相应行。举例而言，网络设备110可以从信道特性矩阵H中待分解的行向量中确定具有最大标量功率的行向量作为第i个行向量。
在选择来矩阵H的第i行之后，为了使所生成的矩阵L的对角线元素的值按照降序排列，网络设备110可以将当前计算矩阵L的第i行的对角线元素li,i与之前计算的第i-1行的对角线元素li-1,i-1进行比较。如果li,i>li-1,i-1，则将信道特性矩阵H中的第i个行向量和第i-1个行向量互换。继而，网络设备110基于信道特性矩阵H中的交换后的第i-1个行向量，重新确定酉矩阵Q中的第i-1个行向量以及下三角矩阵L中的第i-1个行向量。接下来，网络设备110将下三角矩阵L中重新确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1与下三角矩阵L中的第i-2个行向量的对角线元素li-2,i-2进行比较。如果li-1,i-1>li-2,i-2，则将信道特性矩阵H中的第i-1个行向量和第i-2个行向量互换。如果li-1,i-1<li-2,i-2，则继续基于信道特性矩阵H中的交换后的第i个行向量重新确定酉矩阵Q中的第i个行向量以及下三角矩阵L中的第i个行向量。继而，再次将重新确定的第i个行向量的对角线元素li,i与上次确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1进行比较。这个过程可以一直持续，直到获得完整矩阵L和Q为止。
执行了LQ分解之后，网络设备110可以确定经分解的信道特性矩阵H中的各行所对应的终端设备120的CSI的次序，并且按照该次序对要向终端设备120发送的数据进行排序。而且，网络设备110还可以利用得到的酉矩阵Q和下三角矩阵L，对排序后的数据进行预编码。例如，网络设备110可以确定预编码矩阵F＝Q′，缩放矩阵
Figure BDA0001539689970000111
并且反馈处理矩阵B＝GL。
在某些实施例中，网络设备110可以将所确定的缩放矩阵G(包括各个终端设备120的接收系数)发送给各个终端设备120。对于全频带排序和预编码，网络设备110只需要向每个终端设备120发送一个接收系数的值。如果在部分频带或者单个频带上进行排序和预编码，则网络设备110需要向终端设备120发送多个值。在网络设备110向终端设备120指示所确定的频率范围的实施例中，终端设备120可以基于频率范围的指示确定需要接收的接收系数的数目，从而正确地进行数据的接收。
在一个实施例中，信道特性矩阵H的LQ分解过程的示例算法流程如下：
输入：H
初始化：H＝H′；L＝0；Q＝0；Ω＝[1,2,...,M]；Lmax＝1e5；k＝1
找出索引ik，使得
Figure BDA0001539689970000121
将H和Ω中的第一列与第ik列交换；
重复：
对于j＝1,2,...,k-1
lj,k＝Q′jHk；
Hk＝Hk-lj,kQj；
结束
Figure BDA0001539689970000122
如果lk,k<Lmax；
Qk＝Hk/lkk；
Lmax＝lk,k；
k＝k+1；
找出ik，使得
Figure BDA0001539689970000123
将H和Ω中的第k列与第ik列交换；
否则
k＝k-1；
将H和Ω中的第k列与后面的列交换；
Figure BDA0001539689970000124
结束
直到k>M
返回：L＝L′；Q＝Q′。
这种有序的LQ分解算法可以扩大对角元素的值，从而提高接收信噪比。另外，此种算法能够以与传统QR过程相似的计算复杂度而快速生成下三角矩阵L和酉矩阵Q。表1示出了此种算法与其他三种算法的计算复杂度比较。
表1
Figure BDA0001539689970000131
可见，穷举搜索具有相当高的复杂度，因此在实践中是不可行的。所提出的算法与直接排序算法和传统QR分解的复杂度相当。
图5示出了在选择不同频带范围时使用上述有序分解方式与其他排序算法的示例性能比较。在此示例中，考虑了具有8个终端设备120的多用户系统。为了简单起见，假定所有的终端设备120都具有单天线，并且网络设备110配备有8个天线。在图5中，ZF-THP表示随机排序(无序)，ZF-THP-DR表示子带排序方案的直接排序算法，ZF-THP-WB表示所提出的宽带排序方案的排序算法，ZF-THP-SB表示所提出的子带排序方案的算法。
如图5所示，使用所提出的排序方案可以观察到显著的性能增益。具体而言，所提出的排序方案比直接排序算法具有更好的性能，而复杂度与传统QR算法相似，因此可以很好地解决排序问题。而且，与宽带排序方案相比，子带排序可以提供更好的性能。例如，使用所提出的算法的宽带排序与使用直接排序算法的子带排序具有类似的性能。因此，不同的频率范围级别的设计对于平衡性能和复杂性是必要的。
图6示出了在选择不同频带范围时使用上述有序分解方式确定排序和预编码与其他排序算法的示例性能比较。在此示例中，考虑来6×6MIMO系统，也即，包括6个单天线终端设备120和一个具有6个天线的网络设备110。
在图6中，ZF-THP表示随机排序(无序)，ZF-THP-DR表示子带排序方案的直接排序算法，ZF-THP-SB表示所提出的具有子带排序方案的算法，ZF-THP-ES表示具有子带排序方案的穷举搜索方法。为了有效地获得穷举搜索方法的性能结果，只处理了整个带宽的一部分。可以看出，所提出的排序算法可以提供与穷举方法非常接近的性能。因此，考虑到性能和复杂性，所提出的有序排序算法的可实现性较高。
图7示出了适合实现本公开的某些实施例的设备700的框图。设备700能够用来实现例如图1中所示的网络设备110。
如图所示，设备700包括控制器710。控制器710控制设备700的操作和功能。例如，在某些实施例中，控制器710可以借助于与其耦合的存储器720中所存储的指令730来执行各种操作。存储器720可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以利用任何合适的数据存储技术来实现，包括但不限于基于半导体的存储器件、磁存储器件和系统、光存储器件和系统。尽管图7中仅仅示出了一个存储器单元，但是在设备700中可以有多个物理不同的存储器单元。
控制器710可以是适用于本地技术环境的任何合适的类型，并且可以包括但不限于通用计算机、专用计算机、微控制器、数字信号控制器(DSP)以及基于控制器的多核控制器架构中的一个或多个。设备700也可以包括多个控制器710。控制器710与通信模块755耦合。通信模块755包括接收器740和发送器750，可以借助于一个或多个天线和/或其他部件来实现信息的接收和发送。
当设备700充当网络设备110时，控制器710、接收器740和发送器750可以配合操作，以实现上文参考图4描述的方法400。上文参考图1至图6所描述的所有特征均适用于设备700，在此不再赘述。
一般而言，本公开的各种示例实施例可以在硬件或专用电路、软件、逻辑，或其任何组合中实施。某些方面可以在硬件中实施，而其他方面可以在可以由控制器、微处理器或其他计算设备执行的固件或软件中实施。当本公开的实施例的各方面被图示或描述为框图、流程图或使用某些其他图形表示时，将理解此处描述的方框、装置、系统、技术或方法可以作为非限制性的示例在硬件、软件、固件、专用电路或逻辑、通用硬件或控制器或其他计算设备，或其某些组合中实施。
作为示例，本公开的实施例可以在机器可执行指令的上下文中被描述，机器可执行指令诸如包括在目标的真实或者虚拟处理器上的器件中执行的程序模块中。一般而言，程序模块包括例程、程序、库、对象、类、组件、数据结构等，其执行特定的任务或者实现特定的抽象数据结构。在各实施例中，程序模块的功能可以在所描述的程序模块之间合并或者分割。用于程序模块的机器可执行指令可以在本地或者分布式设备内执行。在分布式设备中，程序模块可以位于本地和远程存储介质二者中。
用于实现本公开的方法的计算机程序代码可以用一种或多种编程语言编写。这些计算机程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程的数据处理装置的处理器，使得程序代码在被计算机或其他可编程的数据处理装置执行的时候，引起在流程图和/或框图中规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在计算机上、部分在计算机上、作为独立的软件包、部分在计算机上且部分在远程计算机上或完全在远程计算机或服务器上执行。
在本公开的上下文中，机器可读介质可以是包含或存储用于或有关于指令执行系统、装置或设备的程序的任何有形介质。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读存储介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁的、光学的、电磁的、红外的或半导体系统、装置或设备，或其任意合适的组合。机器可读存储介质的更详细示例包括带有一根或多根导线的电气连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存储存取器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光存储设备、磁存储设备，或其任意合适的组合。
另外，尽管操作以特定顺序被描绘，但这并不应该理解为要求此类操作以示出的特定顺序或以相继顺序完成，或者执行所有图示的操作以获取期望结果。在某些情况下，多任务或并行处理会是有益的。同样地，尽管上述讨论包含了某些特定的实施细节，但这并不应解释为限制任何发明或权利要求的范围，而应解释为对可以针对特定发明的特定实施例的描述。本说明书中在分开的实施例的上下文中描述的某些特征也可以整合实施在单个实施例中。反之，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分离地在多个实施例或在任意合适的子组合中实施。
尽管已经以特定于结构特征和/或方法动作的语言描述了主题，但是应当理解，所附权利要求中限定的主题并不限于上文描述的特定特征或动作。相反，上文描述的特定特征和动作是作为实现权利要求的示例形式而被公开的。

Claims (32)

1.一种用于在网络设备处实施的方法，所述网络设备具有多个天线并且工作在多个频带上，所述方法包括：
获取来自多个终端设备的信道状态信息CSI以及所述CSI所对应的多个CSI精度的指示；
基于所述多个CSI精度中的每个与第一阈值精度的比较，将所述多个频带的带宽划分为一个或多个频带范围；
基于所述CSI，对将要在每个所述频带范围内向所述多个终端设备发送的多个数据进行排序和非线性预编码；以及
在每个所述频带范围内，经由所述多个天线，向所述多个终端设备发送经预编码的多个数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其中基于所述CSI对所述多个数据进行排序和预编码包括：
基于所述CSI生成信道特性矩阵H，所述信道特性矩阵H中的一行对应于来自所述多个终端设备中的一个终端设备的CSI；
将所述信道特性矩阵H分解为酉矩阵Q和下三角矩阵L的乘积，使得所述下三角矩阵L中的对角线元素的值按照降序排列；以及
基于所述分解对所述多个数据进行排序和预编码。
3.根据权利要求2所述的方法，其中所述多个终端设备的数目为M，M为大于1的正整数，并且将所述信道特性矩阵H分解为所述酉矩阵Q和所述下三角矩阵L的所述乘积包括：
从所述信道特性矩阵H中选择第i个行向量，i为大于1并且小于等于M的正整数；
基于所选择的第i个行向量，确定所述酉矩阵Q中的第i个行向量和所述下三角矩阵L中的第i个行向量；以及
响应于所述下三角矩阵L中的所述第i个行向量的对角线元素li,i大于所述下三角矩阵L中的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1，将所述信道特性矩阵H中的所述第i个行向量和第i-1个行向量互换。
4.根据权利要求3所述的方法，还包括：
基于所述信道特性矩阵H中交换后的第i-1个行向量，重新确定所述酉矩阵Q中的第i-1个行向量以及所述下三角矩阵L中的第i-1个行向量；以及
响应于所述下三角矩阵L中重新确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1大于所述下三角矩阵L中的第i-2个行向量的对角线元素li-2,i-2，将所述信道特性矩阵H中的所述第i-1个行向量和第i-2个行向量互换。
5.根据权利要求4所述的方法，还包括：
响应于所述下三角矩阵L中重新确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1小于所述下三角矩阵L中的第i-2个行向量的对角线元素li-2,i-2，基于所述信道特性矩阵H中交换后的第i个行向量，重新确定所述酉矩阵Q中的第i个行向量以及所述下三角矩阵L中的第i个行向量。
6.根据权利要求3所述的方法，其中从所述信道特性矩阵H中选择所述第i个行向量包括：
从所述信道特性矩阵H中待分解的行向量中确定具有最大标量功率的行向量作为所述第i个行向量。
7.根据权利要求2所述的方法，其中基于所述分解对所述多个数据进行排序和预编码包括：
确定经分解的信道特性矩阵H中的各行所对应的来自所述多个终端设备的所述CSI的次序；
按照所确定的次序，对要向所述多个终端设备发送的所述多个数据进行排序；以及
利用所述酉矩阵Q和所述下三角矩阵L，对排序后的所述多个数据进行预编码。
8.根据权利要求7所述的方法，还包括：
基于所述下三角矩阵L，确定所述多个终端设备的相应的接收系数；以及
向所述多个终端设备指示所述相应的接收系数。
9.根据权利要求1所述的方法，其中将所述多个频带划分为所述一个或多个频带范围包括：
将所述多个CSI精度中的每个与所述第一阈值精度进行比较；以及
响应于低于所述第一阈值精度的所述CSI精度的数目大于第一阈值数目，将所述多个频带中的每个频带作为所述多个频带范围中的一个频带范围。
10.根据权利要求9所述的方法，其中将所述多个频带划分为所述一个或多个频带范围还包括：
响应于低于所述第一阈值精度的所述CSI精度的数目小于所述第一阈值数目，将所述多个CSI精度中的每个与第二阈值精度进行比较，其中所述第一阈值精度低于所述第二阈值精度；以及
响应于高于所述第二阈值精度的所述CSI精度的数目大于第二阈值数目，将所述多个频带中的所有频带作为所述一个频带范围。
11.根据权利要求10所述的方法，其中将所述多个频带划分为所述一个或多个频带范围还包括：
响应于高于所述第二阈值精度的所述CSI精度的数目小于所述第二阈值数目，确定所述多个频带范围中的每个频带范围都包括所述多个频带中的部分频带。
12.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向所述多个终端设备发送要求所述多个终端设备反馈CSI精度高于第三阈值精度的CSI的指示。
13.根据权利要求1所述的方法，还包括：
向所述多个终端设备发送要求所述多个终端设备报告所述多个CSI精度的指示。
14.根据权利要求1所述的方法，还包括：
基于所述频带范围的数目确定所述频带范围的级别；以及
向所述多个终端设备指示所确定的级别。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述级别使用比特来指示。
16.一种网络设备，所述网络设备具有多个天线并且工作在多个频带上，所述网络设备包括：
接收器，被配置为获取来自多个终端设备的信道状态信息CSI以及所述CSI所对应的多个CSI精度的指示；
控制器，被配置为：
基于所述多个CSI精度中的每个与第一阈值精度的比较，将所述多个频带的带宽划分为一个或多个频带范围，以及
基于所述CSI，对将要在每个所述频带范围内向所述多个终端设备发送的多个数据进行排序和非线性预编码；以及
发送器，被配置为在每个所述频带范围内，经由所述多个天线向所述多个终端设备发送经预编码的多个数据。
17.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述控制器被配置为：
基于所述CSI生成信道特性矩阵H，所述信道特性矩阵H中的一行对应于来自所述多个终端设备中的一个终端设备的CSI；
将所述信道特性矩阵H分解为酉矩阵Q和下三角矩阵L的乘积，使得所述下三角矩阵L中的对角线元素的值按照降序排列；以及
基于所述分解对所述多个数据进行排序和预编码。
18.根据权利要求17所述的网络设备，其中所述多个终端设备的数目为M，M为大于1的正整数，并且所述控制器被配置为：
从所述信道特性矩阵H中选择第i个行向量，i为大于1并且小于等于M的正整数；
基于所选择的第i个行向量，确定所述酉矩阵Q中的第i个行向量和所述下三角矩阵L中的第i个行向量；以及
响应于所述下三角矩阵L中的所述第i个行向量的对角线元素li,i大于所述下三角矩阵L中的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1，将所述信道特性矩阵H中的所述第i个行向量和第i-1个行向量互换。
19.根据权利要求18所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为：
基于交换后的第i-1个行向量，重新确定所述酉矩阵Q中的第i-1个行向量以及所述下三角矩阵L中的第i-1个行向量；以及
响应于所述下三角矩阵L中重新确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1大于所述下三角矩阵L中的第i-2个行向量的对角线元素li-2,i-2，将所述信道特性矩阵H中的所述第i-1个行向量和第i-2个行向量互换。
20.根据权利要求19所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为：
响应于所述下三角矩阵L中重新确定的第i-1个行向量的对角线元素li-1,i-1小于所述下三角矩阵L中的第i-2个行向量的对角线元素li-2,i-2，基于所述信道特性矩阵H中交换后的第i个行向量，重新确定所述酉矩阵Q中的第i个行向量以及所述下三角矩阵L中的第i个行向量。
21.根据权利要求18所述的网络设备，其中所述控制器被配置为：
从所述信道特性矩阵H中待分解的行向量中确定具有最大标量功率的行向量作为所述第i个行向量。
22.根据权利要求17所述的网络设备，其中所述控制器被配置为：
确定经分解的信道特性矩阵H中的各行所对应的来自所述多个终端设备的所述CSI的次序；
按照所确定的次序，对要向所述多个终端设备发送的所述多个数据进行排序；以及
利用所述酉矩阵Q和所述下三角矩阵L，对排序后的所述多个数据进行预编码。
23.根据权利要求22所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为基于所述下三角矩阵L，确定所述多个终端设备的相应的接收系数；并且
其中所述发送器还被配置为向所述多个终端设备指示所述相应的接收系数。
24.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述控制器被配置为：
将所述多个CSI精度中的每个与所述第一阈值精度进行比较；以及
响应于低于所述第一阈值精度的所述CSI精度的数目大于第一阈值数目，将所述多个频带中的每个频带作为所述多个频带范围中的一个频带范围。
25.根据权利要求24所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为：
响应于低于所述第一阈值精度的所述CSI精度的数目小于所述第一阈值数目，将所述多个CSI精度中的每个与第二阈值精度进行比较，所述第一阈值精度低于所述第二阈值精度；以及
响应于高于所述第二阈值精度的所述CSI精度的数目大于第二阈值数目，将所述多个频带中的所有频带作为所述一个频带范围。
26.根据权利要求25所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为：
响应于高于所述第二阈值精度的所述CSI精度的数目小于所述第二阈值数目，确定所述频带范围中的每个频带范围都包括所述多个频带中的部分频带。
27.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述发送器还被配置为：
向所述多个终端设备发送要求所述多个终端设备反馈CSI精度高于第三阈值精度的CSI精度的指示。
28.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述发送器还被配置为：
向所述多个终端设备发送要求所述多个终端设备报告所述多个CSI精度的指示。
29.根据权利要求16所述的网络设备，其中所述控制器还被配置为基于所述频带范围的数目确定所述频带范围的级别；并且
其中所述发送器还被配置为向所述多个终端设备指示所确定的级别。
30.根据权利要求29所述的网络设备，其中所述级别使用比特来指示。
31.一种网络设备，包括：
处理器；以及
存储器，所述存储器包括指令，所述指令在被所述处理器执行时，使所述网络设备执行根据权利要求1到15中的任一项所述的方法。
32.一种计算机可读存储介质，具有存储于其上的计算机程序，所述计算机程序包括指令，所述指令在被处理器执行时，使所述处理器执行根据权利要求1到15中的任一项所述的方法。
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