CN110034792A - 一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明实施例提供了一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质。本发明实施例利用已知的第一符号下的CSI，预测未来符号的CSI，并根据预测的CSI，在网络侧设备和终端之间同步调整下行参考信号的预测测量结果(如CQI、PMI、RI等信息)，可以有效减少下行参考信号的发送以及测量结果(CSI、CQI、PMI)等信息的上报频率，从而减少信令开销，提高了高速移动场景下的系统频谱效率。

Description

一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质
技术领域
本发明涉及移动通信技术领域，具体涉及一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质。
背景技术
近年来世界多国的高速铁路取得了突飞猛进的发展。例如，以中国为例，截止到2016年底，中国国内高铁运营里程已经达到2万2千公里，乘客超过50亿人次。在轨道交通车站和线路上，旅客的手机数据流量与在途时间正相关。据预测，高铁场景下的年数据流量将超过2万亿兆比特。因此，高铁通信已经发展成为中国，乃至全球非常重要的一类移动通信场景。
在4G现网高速移动(高铁)场景中，3GPP长期演进(LTE/LTE-Advanced)标准实际可支持的多入多出(MIMO)传输模式为TM2和TM3，即空频块码SFBC(SFBC+FSTD)和循环延迟分集(CDD)。但考虑到高速移动场景下实际信道传播环境的特点(CDD是单用户多流传输，需要较丰富的信道散射环境；而实际高铁场景中的信道通常建模为莱斯(Rician)信道，即直射径的能量/功率强于非直射径)，最常使用的传输模式是两天线端口的SFBC传输方法(4天线端口时为SFBC+FSTD)。
然而现有的3GPP LTE/LTE-Advanced标准传输方案在高铁场景下都存在较大的挑战。由于SFBC传输方案属于一种发送分集方法，主要用于提升用户的信噪比(SNR)，对于系统频谱效率的提升效果比较有限。现有的LTE标准中的高谱效传输方案大多是依赖信道状态信息(CSI，Channel State Information)的闭环方案。由于高速移动场景下的信道变化速度快，及时获取准确的CSI十分困难，难以支持闭环传输方案对CSI的需求。综上，亟需一种能够在高速移动场景(如高铁场景)下支持高谱效传输的方案。
发明内容
本发明实施例要解决的技术问题是提供一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质，用以降低寻呼过程引起的终端功耗和信令开销。
为解决上述技术问题，本发明实施例提供了一种一种多入多出传输方法，包括：
接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；
根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；
基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；
根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果；
根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
本发明实施例还提供了另一种一种多入多出传输方法，包括：
测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果，将所述实际测量结果发送至网络侧；
根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；
基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；
根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果；
根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
本发明实施例还提供了一种网络侧设备，包括：
收发器，用于接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输；
处理器，用于根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果。
优选的，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
本发明实施例还提供了一种终端，包括：
处理器，用于测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果；
收发器，用于将第一符号下的下行参考信号的实际测量结果发送至网络侧，以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
优选的，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
优选的，所述处理器，还用于根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
本发明实施例还提供了一种通信设备，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如上所述的MIMO传输方法的步骤。
本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如上所述的MIMO传输的步骤。
与现有技术相比，本发明实施例提供的一种多入多出传输方法、设备及计算机可读存储介质，网络侧设备和终端可以利用已知的第一符号下的CSI，预测未来符号的CSI，并根据预测的CSI，在网络侧设备和终端之间同步调整下行参考信号的预测测量结果(如CQI、PMI、RI等信息)，可以有效减少下行参考信号的发送以及测量结果(CSI、CQI、PMI)等信息的上报频率，从而减少信令开销，提高了高速移动场景下的系统频谱效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对本发明实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明实施例提供的MIMO传输方法的一种流程图；
图2为本发明实施例提供的MIMO传输方法的另一种流程图；
图3为本发明实施例提供的MIMO传输方法的又一种流程图；
图4为本发明实施例提供的MIMO传输方法与传统传输方法的对比图；
图5a～5b为本发明实施例提供的MIMO传输方法的一种仿真结果图；
图6为本发明实施例提供的网络侧设备的一种结构示意图；
图7为本发明实施例提供的网络侧设备的另一种结构示意图；
图8为本发明实施例提供的终端的一种结构示意图；
图9为本发明实施例提供的终端的另一种结构示意图。
具体实施方式
为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。在下面的描述中，提供诸如具体的配置和组件的特定细节仅仅是为了帮助全面理解本发明的实施例。因此，本领域技术人员应该清楚，可以对这里描述的实施例进行各种改变和修改而不脱离本发明的范围和精神。另外，为了清楚和简洁，省略了对已知功能和构造的描述。
应理解，说明书通篇中提到的“一个实施例”或“一实施例”意味着与实施例有关的特定特征、结构或特性包括在本发明的至少一个实施例中。因此，在整个说明书各处出现的“在一个实施例中”或“在一实施例中”未必一定指相同的实施例。此外，这些特定的特征、结构或特性可以任意适合的方式结合在一个或多个实施例中。
在本发明的各种实施例中，应理解，下述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
本发明实施例提出了一种基于信道状态信息(CSI)预测的MIMO传输方案，可以在高速移动场景下支持高谱效传输。请参照图1和图2，本发明实施例提供的MIMO传输方法，在应用于网络侧设备时，包括：
步骤11，网络侧设备接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果。
这里，网络侧设备可以是基站(如eNB)等节点设备。网络侧设备发送信道状态信息参考信号(CSI-RS)，终端通过下行参考信号测量，计算得到测量结果并反馈给网络侧设备。网络侧设备接收终端发送的CSI-RS的测量结果，获得某个符号(如第一符号)下的下行参考信号的实际测量结果。这里，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示(CQI，Channel Quality Indicator)、预编码矩阵指示(PMI，Precoding MatrixIndicator)和秩指示(RI，rank indication)。
需要说明的是：CSI-RS可以按照非码本预编码(non-precoded)CSI-RS、波束成形(Beamformed)CSI-RS或者是混合(Hybrid)CSI-RS等方式发送。在发送CSI-RS之前，网络侧设备可能还向终端发送系统信息和控制信息，并接收终端设备发送的信道探测参考信号(SRS，Sounding Reference Signal)。这里，对于FDD系统SRS不是必须要发送的。
步骤12，根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息。
这里，下行参考信号的实际测量结果，可以包括CQI、PMI和RI等参数及其数值。上述参数反映了下行信道状态，例如，CQI反映了信号与干扰加噪声比(SINR)的情况，PMI反映了量化后的信道情况、RI则反映了信道的秩，这些参数本身就是信道状态信息(CSI)的表征。也就是说，可以从下行参考信号的实际测量结果，直接得到下行信道状态信息。
步骤13，基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后。
在高速移动场景，如高铁通信场景中，通常具有移动对象，如列车，的运动可预测性较强的特点，据此，本发明实施例基于第一符号下的第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测得到第一符号之后的第二符号的第二下行信道状态信息。具体的，预测方式可以包括但不限于以下几种：
a)基于角度的预测规则：网络侧设备根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度，具体可以采用外插法预测第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
本预测方式基于莱斯信道模型，其信道模型hk表达式可以表示如下：
上述公式中，表示第p个用户信道的直射径(LoS)部分，表示第p个用户信道的非直射径(NLoS)部分，a(φp)表示第p个用户直射径部分中的天线阵簇向量，βp表示第p个用户的LoS信道中除阵簇向量之外的其它部分，κ表示莱斯因子。
在本预测方式中，首先从具有一定间隔的数个符号的信道(这些信道可以适当过期，即是在之前的符号中测量得到的)中估计LOS路径的角度信息之后利用多个采用外插法预测本符号(第二符号)下的LOS路径角度φp。最后根据φp更新信道的LOS部分得到本符号下的预测信道。
b)参数化的预测规则：根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
本预测方式可以根据3GPP 36.873协议中的空间信道模型(SCM，Spatial channelmodel)建模时变信道，一种表达式如下所示：
其中：H′u,s,n(t)表示用户信道的NLoS部分；
表示用户信道的LoS部分；
表示发送端或接收端天线朝向增益向量，ΦLOS表示双极化天线之间的相位差，表示发送天线阵子或接收天线阵子间距，λ0表示载波波长，表示移动速度，表示发送端或接收端的天线阵簇向量中的第u个元素。
然后，利用前一时刻(如第一符号下)的信道，估计时变信道模型中的各个参数，即上式中的θ、r、d、λ等参数，获得一个时变信道模型表达式Hu,s,n(t)。最后将第二符号的时刻代入该时变信道模型中，计算得到第二符号对应时刻的信道，获得对应的信道状态信息。
c)基于自回归模型的信道预测规则：利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。这里，预定的滤波算法包括最小均方误差(MMSE，Minimum Mean Square Error)、最小均方(LMS，LeastMeanSquare)滤波和递归最小二乘(RLS，Recursive Least Square)、卡尔曼滤波等算法。
步骤13，根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果。
这里，网络侧设备在获得第二下行信道状态信息，可以反推与之对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果。可以看出，这里的预测测量结果，并不要求实际发送了下行参考信号，因此可以节约下行参考信号的发送及其资源占用。
具体的，作为预测测量结果的一种获取方式，网络侧设备可以根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果。例如，按照现有系统CQI、PMI、RI等参数的计算方式进行计算。
作为预测测量结果的另一种获取方式，网络侧设备可以根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，然后，根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。例如，通过数据拟合，寻找信道状态信息的变化与CQI/PMI/RI参数的的变化之间的函数关系，例如，获得delta_CQI＝f(delta_H)，这里f()表示一种函数关系，则CQI的预测结果CQI’可以为CQI’＝CQI+delta_CQI＝CQI+f(delta_H)。
步骤14，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
这里，网络侧设备不需要发送第二符号下的下行参考信号，就可以获得第二符号下的下行参考信号的预测测量结果，进而可以根据该预测测量结果，进行数据的发送。
图2中的虚线框部分示出了本发明实施例的方法相对于现有方案的改进内容，网络侧设备和终端通过CSI预测，进而更新PMI/CQI/RI等下行参考信号的预测测量结果，基于该预测测量结果进行数据传输。
可以看出，本发明实施例的以上方法，网络侧设备可以利用已知的过期CSI(第一符号下的CSI)，预测未来符号的CSI，并根据预测的CSI，在网络侧设备和终端之间同步调整下行参考信号的预测测量结果(如CQI、PMI、RI等信息)，可以有效减少下行参考信号的发送以及测量结果(CSI、CQI、PMI)等信息的上报频率，从而减少信令开销，提高了高速移动场景下的系统频谱效率。
类似的，终端侧也需要同步更新下行参考信号的预测测量，并据此进行数据接收。图3进一步给出了本发明实施例的MIMO传输方法，应用于终端侧时的流程，包括：
步骤31，测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果，将所述实际测量结果发送至网络侧。
这里，终端通过下行参考信号测量，计算得到第一符号下的实际测量结果并反馈给网络。所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：CQI、PMI和RI等参数。
步骤32，根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息。
这里，下行参考信号的实际测量结果，可以包括CQI、PMI和RI等参数及其数值。上述参数反映了下行信道状态，例如，CQI反映了信号与干扰加噪声比(SINR)的情况，PMI反映了量化后的信道情况、RI则反映了信道的秩，这些参数本身就是信道状态信息(CSI)的表征。也就是说，可以从下行参考信号的实际测量结果，直接得到下行信道状态信息。
步骤33，基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后。
这里，终端按照与网络侧相同的预测算法，预测得到第二符号的第二下行信道状态信息。具体的预测方式可以参考前文，此处不再赘述。
步骤34，根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果。
这里，终端按照与网络侧相同的更新方式，更新得到下行参考信号的预测测量结果。具体的更新方式可以参考前文，此处不再赘述。
步骤35，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
这里，终端可以根据下行参考信号的预测测量结果，进行数据的接收处理。
通过以上步骤，网络侧设备不需要实际发送第二符号下的下行参考信号，网络侧设备和终端可以按照相同方式，获得相同的第二符号下的下行参考信号的预测测量结果，进而据此进行数据收发处理，由此可以减少相关信息参数的资源占用，提高系统的频谱效率。
请参考图4的上半部分和下半部分，分别给出了传统的MIMO传输方法与本发明实施例的MIMO传输方法的传输示意。通过对比可以发现，本发明实施例所述方法，可以根据预测得到的信道状态信息对CSI参数(PMI，CQI，RI等)进行调整，并根据调整后的值进行数据的收发。与传统方案相比：在相同的时间T内，本发明实施例具有更多的与信道相匹配的数据传输机会，其等效于：在相同的与信道相匹配的数据传输机会的条件下，本发明实施例更加节省信令开销。
为了进一步说明本方案的优势，下面提供了仿真结果对比。仿真场景及其参数如下：考虑一个TDD系统，基站端天线数量为64，同时服务8个单天线移动中继。基站与铁轨之间的最小距离为100米，列车的车厢长度(即各个移动中继间的距离)为25米，列车运行速度为500千米每时。信道模型采用莱斯信道模型：
其中hp表示第p个移动中继的信道向量，κ表示莱斯信道的K-factor，表示视距传输(莱斯)部分的信道，表示非视距(瑞利)部分的信道，np表示噪声误差向量，βp表示路径复增益，a()表示阵列响应矢量，φp表示第p个用户的AoD。
在仿真中，选取βp＝1，即假设全向传输天线阵列并且认为信道的多普勒可以忽略，同时假设基站端采用均匀线性阵列，信道的瑞利部分和噪声部分均服从均值为0向量，方差分别为I和σ2I的复高斯分布，这里I表示单位阵，σ2表示噪声功率。假设每个符号持续时间为1毫秒，信道每隔10毫秒测量一次。信道预测方式选取为利用连续两个测量信道的角度一阶外插得到对应符号的角度。信道的瑞利部分与噪声部分在不同符号间满足独立同分布特性。
图5a和图5b分别为2毫秒符号延迟(即为传输时刻与CSI测量时刻之间的时间差)与8毫秒符号延迟下的CSI预测性能对比。这里的上界为利用精确CSI进行下行迫零预编码的性能，下界为利用过期CSI进行下行迫零预编码的性能。结果表明在不同的K-factor下CSI预测的性能不同。K-factor越大时CSI预测的性能越好，当K-factor达到20dB时，预测性能十分接近精确CSI的性能。当K-factor为0dB时，CSI预测性能较差。此外，还发现在符号延迟时间较大时，利用预测角度修正CSI可以获得较为明显的增益，因为直接采用过期CSI会有明显的性能损失。但当符号延迟较小时，由于信道变化不大，因此修正信道的增益并不明显。
综上，本发明实施例的上述方法，利用已知的过期CSI预测未来符号的CSI，并根据预测后的CSI在网络(基站)端与终端端同步调整CQI、PMI、RI等信息，可以有效减少CSI、CQI、PMI等信息的上报频率，从而减少信令开销，提高系统频谱效率。
基于以上方法，本发明实施例还提供了实施上述方法的设备。
请参照图6，本发明实施例提供了一种网络侧设备60，包括：
收发器61，用于接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输；
处理器62，用于根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果。
这里，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
作为一种实现方式，所述处理器62，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
作为另一种实现方式，所述处理器62，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
作为又一种实现方式，所述处理器62，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
这里，处理器62，还用于根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
请参考图7，本发明实施例提供了网络侧设备的另一结构示意图，包括：处理器701、收发机702、存储器703和总线接口，其中：
在本发明实施例中，第一无线网节点700还包括：存储在存储器上703并可在处理器701上运行的计算机程序，计算机程序被处理器701执行时实现如下步骤：接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果；根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
在图7中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器701代表的一个或多个处理器和存储器703代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机702可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。
处理器701负责管理总线架构和通常的处理，存储器703可以存储处理器701在执行操作时所使用的数据。
可选的，计算机程序被处理器701执行时还可实现如下步骤：
根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
或者，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息；
或者，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
可选的，计算机程序被处理器701执行时还可实现如下步骤：根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
请参照图8，本发明实施例提供了一种终端80，包括：
收发器，用于将第一符号下的下行参考信号的实际测量结果发送至网络侧，以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输；
处理器82，用于测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果。
这里，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
作为一种实现方式，所述处理器82，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
作为另一种实现方式，所述处理器82，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
作为又一种实现方式，所述处理器82，在预测第二符号的第二下行信道状态信息时，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
这里，处理器82，还用于根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
请参照图9，本发明实施例提供的终端的另一结构，该终端900包括：处理器901、收发机902、存储器903、用户接口904和总线接口，其中：
在本发明实施例中，终端900还包括：存储在存储器上903并可在处理器901上运行的计算机程序，计算机程序被处理器901执行时实现如下步骤：测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果，将所述实际测量结果发送至网络侧；根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果；根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
在图9中，总线架构可以包括任意数量的互联的总线和桥，具体由处理器901代表的一个或多个处理器和存储器903代表的存储器的各种电路链接在一起。总线架构还可以将诸如外围设备、稳压器和功率管理电路等之类的各种其他电路链接在一起，这些都是本领域所公知的，因此，本文不再对其进行进一步描述。总线接口提供接口。收发机902可以是多个元件，即包括发送机和接收机，提供用于在传输介质上与各种其他装置通信的单元。针对不同的用户设备，用户接口904还可以是能够外接内接需要设备的接口，连接的设备包括但不限于小键盘、显示器、扬声器、麦克风、操纵杆等。
处理器901负责管理总线架构和通常的处理，存储器903可以存储处理器901在执行操作时所使用的数据。
可选的，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
可选的，计算机程序被处理器901执行时还可实现如下步骤：
根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
或者，根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息；
或者，利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
可选的，计算机程序被处理器901执行时还可实现如下步骤：根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本发明实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述MIMO传输方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (16)

1.一种多入多出MIMO传输方法，其特征在于，包括：
接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；
根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；
基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；
根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果；
根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；
根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；
根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；
利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；
利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果，包括：
根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，
根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
7.一种多入多出MIMO传输方法，其特征在于，包括：
测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果，将所述实际测量结果发送至网络侧；
根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；
基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；
根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果；
根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
根据莱斯信道模型和第一下行信道状态信息，估计第一符号下的下行信道的第一视距路径角度；
根据间隔相同的多个第一符号下的下行信道的第一视距路径角度，预测第二符号下的第二视距路径角度；
根据所述莱斯信道模型和第二符号下的第二视距路径角度，计算第二符号下的第一下行信道状态信息。
9.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
根据空间信道模型，建模时变信道模型，并利用所述第一下行信道状态信息，确定所述时变信道模型的参数；
利用所述时变信道模型，计算第二符号对应时刻的第二下行信道状态信息。
10.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，包括：
利用多个第一符号下的第一下行信道状态信息，建立基于自回归模型的信道模型；
利用预定的滤波算法和所述自回归模型的信道模型，预测第二符号的第二下行信道状态信息。
11.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果，包括：
根据所述第二下行信道状态信息，计算对应的下行参考信号的测量结果，作为下行参考信号的预测测量结果；或者，
根据预先获得的下行信道状态信息与下行参考信号的测量结果，确定下行参考信号的测量结果与下行信道状态信息之间的函数关系，并根据第二下行信道状态信息以及所述函数关系，确定下行参考信号的预测测量结果。
12.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述实际测量结果包括以下参数中的至少一种：下行信道质量指示CQI、预编码矩阵指示PMI和秩指示RI。
13.一种网络侧设备，其特征在于，包括：
收发器，用于接收终端发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输；
处理器，用于根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述第一下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，获取下行参考信号的预测测量结果。
14.一种终端，其特征在于，包括：
处理器，用于测量得到网络发送的第一符号下的下行参考信号的实际测量结果；根据所述下行参考信号的实际测量结果，获取第一符号下的第一下行信道状态信息；基于所述下行信道状态信息，按照预设预测算法，预测第二符号的第二下行信道状态信息，所述第二符号位于第一符号之后；根据所述第二下行信道状态信息，更新得到下行参考信号的预测测量结果；
收发器，用于将第一符号下的下行参考信号的实际测量结果发送至网络侧，以及，根据下行参考信号的预测测量结果进行数据传输。
15.一种通信设备，其特征在于，包括：存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1至12中任一项所述的多入多出MIMO传输方法的步骤。
16.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时，实现如权利要求1至12中任一项所述的多入多出MIMO传输方法的步骤。
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