CN110099396A - 基于参数选择信号处理算法的设备和方法 - Google Patents
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Abstract
一种用于执行无线通信的设备,包括至少一个处理器,至少一个处理器被配置为基于与设备或无线通信相关联的至少一个参数生成条件信号,并基于条件信号选择多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法用于执行多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能,其中,多个信号处理功能中的每一个信号处理功能与无线通信相关联。
Description
相关申请的交叉引用
本申请要求分别于2018年1月29日和2018年8月27日在韩国知识产权局提交的韩国专利申请No.10-2018-0010848和No.10-2018-0100570的权益,这两件申请的公开内容通过引用全部并入本文。
技术领域
本发明构思涉及设备和方法,更具体地,涉及基于参数选择信号处理算法的设备和方法。
背景技术
无线通信网络可以广泛地用于提供各种类型的通信内容,诸如音频数据、视频数据、分组数据、消息数据等。最近,随着经由无线通信网络的移动服务的发展,经过处理以在无线通信网络中传输的数据的量急剧增加。因此,对支持高速信号处理的调制解调器的需求也增加了。
发明内容
本发明构思涉及无线通信设备和操作无线通信设备的方法,本发明构思提供包括算法选择模块的设备,算法选择模块基于参数选择信号处理算法,本发明构思还提供操作包括算法选择模块的设备的方法。
根据一些示例实施例,提供了用于执行无线通信的设备,该设备包括存储器和至少一个处理器,存储器存储计算机可读指令,至少一个处理器被配置为运行计算机可读指令以基于与设备或无线通信相关联的至少一个参数生成条件信号,以及基于条件信号选择多个信号处理算法中的至少一个用于执行多个信号处理功能中的至少一个,多个信号处理功能中的每一个与无线通信相关联。
根据一些示例实施例,提供了用于经由多个信道与基站执行无线通信的设备,该设备包括存储器和至少一个处理器,存储器存储计算机可读指令,至少一个处理器被配置为运行计算机可读指令以基于与多个信道或设备相关联的至少一个参数生成条件信号,响应于条件信号为多个信号处理功能中的第一信号处理功能选择第一信号处理级别,多个信号处理功能中的每一个与无线通信相关联,以及基于第一信号处理级别从多个信号处理算法中选择第一信号处理算法用于执行第一信号处理功能。
根据一些示例实施例,提供了由设备执行的用于经由多个信道与基站进行无线通信的方法,该方法包括基于至少一个参数为多个信号处理功能中的至少一个选择至少一个信号处理级别,多个信号处理功能中的每一个与无线通信相关联,以及基于至少一个信号处理级别选择为多个信号处理功能中的至少一个选择至少一个信号处理算法。
附图说明
通过结合附图进行的以下详细描述,将更清楚地理解一些示例实施例,其中:
图1是根据一些示例实施例的无线通信系统的框图;
图2是示出根据一些示例实施例的用户设备的配置的框图;
图3是示出根据一些示例实施例的调制解调器的配置的框图;
图4A至图4D是示出根据一些示例实施例的调制解调器的操作的图;
图5A和图5B分别示出了不同信道条件下与相应的信号处理级别相关联的信号处理性能的图表。
图6是示出根据一些示例实施例的用于基于功能块之间的相关性选择功能块的信号处理算法的调制解调器的操作的流程图。
图7是示出根据一些示例实施例的基于性能指标生成条件信号的调制解调器的配置的框图;
图8是示出根据一些示例实施例的基于性能指标生成条件信号的调制解调器的操作的流程图;
图9是示出根据一些示例实施例的基于温度信息生成条件信号的调制解调器的配置的框图;
图10是示出根据一些示例实施例的基于温度信息生成条件信号的调制解调器的操作的流程图;
图11是示出根据一些示例实施例的基于功率信息生成条件信号的调制解调器的配置的框图;
图12是示出根据一些示例实施例的基于功率信息生成条件信号的调制解调器的操作的流程图;
图13是示出根据一些示例实施例的调制解调器基于改变的或维持的传输相关因素选择信号处理级别的操作的流程图。
图14A和图14B是示出根据一些示例实施例的用户设备和基站之间的信号的发送和接收的图;
图15是示出根据一些示例实施例的调制解调器生成信道状态信息CSI的操作的流程图;
图16A和图16B分别示出了图15的信道状态信息的示例;和
图17是示出根据一些示例实施例的基站的操作的流程图。
具体实施方式
在下文中,将参考附图详细描述一些示例实施例。
图1是根据一些示例实施例的无线通信系统的框图。参照图1,无线通信系统1可以包括基站(或小区)10和用户设备(UE)100。
基站10可以经由一个或多个基站天线与用户设备100无线通信。例如,基站10可以经由下行链路(Downlink,DL)信道2和上行链路(Uplink,UL)信道4与用户设备100通信。基站10和用户设备100之间的无线通信网络可以通过共享可用的网络资源来支持大量用户之间的通信。例如,在无线通信网络中,可以以各种方式传送信息,诸如码分多址(CodeDivision MultipleAccess,CDMA)、频分多址(Frequency Division Multiple Access,FDMA)、时分多址(Time Division Multiple Access,TDMA)、正交频分多址(OrthogonalFrequency Division Multiple Access,OFDMA)、单载波频分多址(SingleCarrierFrequency Division Multiple Access,SC-FDMA)等。
虽然图1中显示了一个基站10,但是这仅仅是为了便于解释,无线通信系统1可以包括各种数量的基站10。此外,无线通信系统1可以包括不同类型的基站(例如,宏基站、微基站和/或微微基站)。
基站10可以为确定的地理区域提供通信覆盖。在一些示例中,基站10可以被称为基站收发台(Base Transceiver Station,BTS)、无线电基站、访问接入点(Access Point,AP)、无线电收发机、NodeB、eNodeB(eNB)、家庭NodeB、和/或其他适当的术语。
用户设备100是无线通信设备,也可以指可以是固定的和/或移动的各种设备,并且可以通过与基站10通信来发送和/或接收数据和/或控制信息。例如,用户设备100可以被称为终端设备、移动台(Mobile Station,MS)、移动终端(Mobile Terminal,MT)、用户终端(User Terminal,UT)、订户站(SubscriberStation,SS)、无线设备、手持设备、移动设备、智能电话、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)等。
用户设备100可以包括调制解调器120。调制解调器120可以被配置为执行与基站10和用户设备100之间的无线接口有关的各种功能。例如,调制解调器120可以被配置为执行通信功能,诸如发送到基站10的信号的调制和/或从基站10接收的信号的解调、用于与基站10通信的各种编码和/或解码等。
在一些示例实施例中,调制解调器120可以包括参数收集器123和算法选择模块124。参数收集器123可以收集与用户设备100相关联的参数、与调制解调器120相关联的参数和/或与基站10和用户设备100之间的无线通信相关联的参数中的至少一个参数作为参考参数。参数收集器123可以基于所收集的参考参数输出条件信号。
在一些示例实施例中,调制解调器120可以将由参数收集器123收集的参数信息发送到基站10。作为示例,调制解调器120可以将信道状态信息发送到基站10,信道状态信息可以包括参数信息以及基于参数信息选择的信号处理级别和信号处理算法。基站10可以基于所接收的信道状态信息确定用户设备100的信号处理级别和传输方案。
根据一些示例实施例,本文描述的由用户设备100、调制解调器120、参数收集器123和/或算法选择模块124中的任何一个或全部执行的操作,可以由运行包括与这些操作相对应的指令的程序代码的至少一个处理器(例如,包括在用户设备100和/或调制解调器120中的至少一个处理器)执行。这些指令可以存储在用户设备100的存储器中。例如,在本公开中使用的术语“处理器”可以指硬件实现的数据处理设备,其具有物理结构化的电路以运行期望的操作,例如,这些操作包括被表示为包括在程序中的代码和/或指令的操作。在至少一些示例实施例中,上述硬件实现的数据处理设备可以包括但不限于微处理器、中央处理单元(Central Processing Unit,CPU)、处理器核、多核处理器、多处理器、专用集成电路(Application-Specific Integrated Circuit,ASIC)和现场可编程门阵列(FieldProgrammable Gate Array,FPGA)。根据一些示例实施例,本文描述的由用户设备100、调制解调器120、参数收集器123和/或算法选择模块124中的任何一个或全部执行的操作可以由电路执行。例如,电路可以包括ASIC或FPGA。算法选择模块124可以响应于从参数收集器123输出的条件信号,选择用于包括在调制解调器120中的多个功能块中的每一个的信号处理的算法。在一些示例实施例中,算法选择模块124可以响应于条件信号为每个功能块选择信号处理级别,并且可以基于所选择的信号处理级别为每个功能块选择信号处理算法。
在一些示例实施例中,调制解调器120可以支持用于无线通信信号的高速信号处理模式。例如,当用于基站10和用户设备100之间的无线通信的无线资源的数量等于或大于确定的阈值时,调制解调器120可以支持高速信号处理模式。在另一示例实施例中,当在基站10和用户设备100之间发送和/或接收的数据量等于或大于确定的阈值时,调制解调器120可以支持高速信号处理模式。在高速信号处理模式下,调制解调器120可以在一定的时间段内以一定的速率或更高的速率执行比正常信号处理情况下更多的信号处理(例如,更高的信号处理吞吐量)。
在一些示例实施例中,当调制解调器120支持高速信号处理模式时,参数收集器123和算法选择模块124可以分别执行参数收集操作和算法选择操作。然而,本发明构思不限于此,即使在正常信号处理的情况下,参数收集器123和算法选择模块124也可以分别执行参数收集操作和算法选择操作。
图2是示出根据一些示例实施例的用户设备的配置的框图。例如,图2可以是图1的用户设备100的框图。
参照图2,用户设备100可以包括天线110、调制解调器120、射频(RadioFrequency,RF)电路126、至少一个处理器130、存储器140和系统互连150。用户设备100中包括的组件中的每一个(例如,RF电路126、调制解调器120、参数收集器123和/或算法选择模块)可以是包括模拟电路和/或数字电路的硬件块(例如,ASIC、FPGA等),和/或包括由至少一个处理器(例如,至少一个处理器130)运行的多个指令的软件块等。软件块可以存储在用户设备100的存储器(例如,存储器140)中。
RF电路126可以接收由基站10发送的无线信号。例如,RF电路126可以将具有高中心频率的频带中的无线信号转换为基带信号,从而将无线信号输出到调制解调器120。换句话说,RF电路126可以解调所接收的无线信号,使得调制解调器120、处理器130和/或存储器140可以对无线信号执行信号处理。此外,RF电路126可以从调制解调器120接收数据等,对数据等执行调制,并经由天线110将数据等发送到基站10。
处理器130可以包括智能硬件设备,诸如中央处理单元(CPU)、微控制器、应用处理器、图形处理单元(Graphics Processing Unit,GPU)等。在一些示例实施例中,处理器130可以将用户设备100的确定的性能指标输出到参数收集器123。例如,处理器130可以将用户设备100中使用的程序的质量、程序的性能级别规范、调制解调器120的确定的与无线通信有关的性能级别规范等作为性能指标输出到参数收集器123。
例如,存储器140可以包括易失性存储器设备,诸如动态随机存取存储器(DynamicRandom Access Memory,DRAM)、同步动态随机存取存储器(Synchronous Dynamic RandomAccess Memory,SDRAM)等。此外,例如,存储器140可以包括非易失性存储器设备,例如电可擦除可编程只读存储器(Electrically Erasable Programmable Read-Only Memory,EEPROM)、闪存,相变随机存取存储器(Phase Change Random Access Memory,PRAM)、电阻式随机存取存储器(Resistance Random Access Memory,RRAM)、纳米浮栅存储器(NanoFloating Gate Memory,NFGM)、聚合物随机存取存储器(PolymerRandom Access Memory,PoRAM)、磁性随机存取存储器(Magnetic RandomAccess Memory,MRAM)、铁电随机存取存储器(Ferroelectric Random AccessMemory,FRAM)等。
存储器140可以存储计算机可读和/或计算机可运行并且包括多个指令的软件代码。在一些示例实施例中,存储器140可以存储用于执行与无线通信有关的信号处理的多个信号处理算法。存储在存储器140中的多个信号处理算法可以由调制解调器120中包括的各种功能块运行。例如,存储在存储器140中的至少两个信号处理算法可以具有彼此不同的复杂度级别。
本文,算法的复杂度可以基于计算量、时钟信号的频率、逻辑块的数量、加法器的数量、算法内的处理重复次数、结果的样本数量、利用的先验信息的程度等。例如,算法的复杂度可随着算法的计算量的增加而增加,并且可以随着用于执行算法的逻辑块的数量的减少而减小。在一些示例实施例中,信号处理算法可能随着信号处理的级别(例如,处理重复的次数等)的增加而具有增加的复杂度。
系统互连150可以实施为应用了具有确定的标准总线规范的协议的总线。例如,高级精简指令集计算(Reduced Instruction Set Computing,RISC)机器(Advanced RISCMachine,ARM)有限公司的高级微控制器总线架构(Advanced Microcontroller BusArchitecture,AMBA)协议可以用作标准总线规范。AMBA协议的总线类型可以包括高级高性能总线(Advanced High-Performance Bus,AHB)、高级外围总线(Advanced PeripheralBus,APB)、高级可扩展接口(Advanced Extensible Interface,AXI)、AXI4、AXI一致性扩展(AXI Coherency Extension,ACE)等。
参数收集器123可以收集与用户设备100相关联的参数、与调制解调器120相关联的参数和/或与基站10和用户设备100之间的无线通信相关联的参数中的至少一个参数作为参考参数。在一些示例实施例中,参数收集器123可以收集用于用户设备100的无线通信的信道的参数。例如,参数收集器123可以从RF电路126中包括的收发器收集信道参数。
在一些示例实施例中,参数收集器123可以收集用户设备100的性能指标和/或调制解调器120的性能指标作为参考参数。例如,参数收集器123可以从处理器130收集用户设备100和/或调制解调器120的性能指标。
在一些示例实施例中,参数收集器123可以收集用户设备100的温度信息和/或调制解调器120的温度信息作为参考参数。例如,用户设备100可以包括温度传感器(未示出),参数收集器123可以收集从温度传感器输出的温度信息作为参考参数。
在一些示例实施例中,参数收集器123可以收集用户设备100的功率信息和/或调制解调器120的功率信息作为参考参数。例如,用户设备100可以包括电源(未示出),参数收集器123可以收集从电源输出的功率信息作为参考参数。
算法选择模块124可以基于由参数收集器123收集的参考参数来选择用于无线通信信号处理的各种功能块的信号处理算法。例如,算法选择模块124可以响应于从参数收集器123输出的条件信号,选择各种功能块的信号处理级别,并选择与每个信号处理级别相对应的信号处理算法。下面将对此进行详细描述。
传统调制解调器的高速数据处理可以包括高复杂度的信号处理操作,诸如宽带信号处理和多天线信号处理。因此,执行高速数据处理的传统调制解调器会消耗更多功率并产生更多热量,这会导致更高的故障风险。根据本发明构思的用户设备可以基于与无线通信相关联的参数和/或与用户设备相关联的参数自适应地选择用于无线通信的信号处理算法。从而,由于可以选择用于无线通信的信号处理的最佳和/或更有效的信号处理算法,所以可以有效地执行无线通信的信号处理。此外,可以减少和/或最小化由信号处理引起的用户设备的功耗和发热。
图3是示出根据一些示例实施例的调制解调器的配置的框图。
参照图3,调制解调器120可以包括至少一个调制解调处理器122、参数收集器123、算法选择模块124和多个功能块BLK-1至BLK-M(其中M是等于或大于1的正整数)。例如,算法选择模块124可以由调制解调处理器122驱动。此外,RF电路126可以包括分别连接到天线110的多个收发器126-1至126-N(其中N是等于或大于1的正整数)。根据一些示例实施例,本文描述的由多个收发器126-1至126-N和/或功能块BLK-1至BLK-M中的任何一个或全部执行的操作,可以由运行包括与这些操作相对应的指令的程序代码的至少一个处理器(例如,至少一个调制解调处理器122)执行。这些指令可以存储在用户设备100的存储器(例如,存储器140)中。根据一些示例实施例,本文描述的由多个收发器126-1至126-N和/或功能块BLK-1至BLK-M中的任何一个或全部执行的操作可以由电路执行。例如,电路可以包括ASIC或FPGA。
功能块BLK-1至BLK-M(本文也被称为“功能组”)中的每一个可以执行与无线通信相关联的信号处理。例如,功能块BLK-1至BLK-M可以包括被配置为执行信道估计的功能块、被配置为执行波束成形的功能块、被配置为经由多个天线110处理和/或检测信号的功能块(例如,多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)处理块和/或MIMO检测块)、被配置为消除无线信号的干扰的功能块等。根据一些示例实施例,一个功能块的输出可以用于另一个功能块的信号处理。
在一些示例实施例中,参数收集器123可以连接到收发器126-1至126-N,并且可以从收发器126-1至126-N收集一个或多个信道参数作为参考参数。信道参数可以指无线通信信道的各种参数。例如,信道参数可以划分为多个组(例如,组A-E,本文也称为“信道条件”),并且每个组可以包括如下的信道参数。
A.基站10和天线110之间的频率/时间/空间相关性
B.信噪比(Signal-to-Noise,SNR)和/或信号与干扰加噪声比(Signal-to-Interference-plus-Noise,SINR)
C.多普勒特性,诸如多普勒扩展、多普勒频移等
D.延迟特性,诸如最大和/或最小延迟路径、延迟扩展等,和/或时间主导路径
E.空间主导路径和/或角度特性,例如角度扩展等
参数收集器123可以基于所收集的一个或多个信道参数输出条件信号CP。例如,条件信号CP可以包括信道参数的指示。在一些示例实施例中,算法选择模块124可以响应于条件信号CP,确定功能块BLK-1至BLK-M中的每一个的一个或多个信道条件。例如,算法选择模块124可以基于所收集的信道参数来确定由不同功能块使用的信道条件。此外,在一些示例实施例中,算法选择模块124可以基于功能块BLK-1至BLK-M中的每一个的确定的信道条件来选择功能块BLK-1至BLK-M中的每一个的信号处理算法。
在一些示例实施例中,算法选择模块124可以基于组A、C和D中包括的至少一个信道参数(例如,信道条件),为执行信道估计的功能块选择信号处理算法。作为示例,当基站10和天线110之间的频率和/或时间相关性(例如,基于与一个或多个相关性阈值的比较)高时,算法选择模块124可以选择低复杂度算法作为执行信道估计的功能块的信号处理算法。
在一些示例实施例中,算法选择模块124可以基于组E中包括的至少一个信道参数,为与波束成形相关联的功能块选择信号处理算法。此外,在一些示例实施例中,算法选择模块124可以基于组A和组B中包括的至少一个信道参数,为与经由多个天线110处理和/或检测信号相关联的功能块选择信号处理算法。作为示例,当基站10和天线110之间的空间相关性低时,算法选择模块124可以选择低复杂度算法作为与经由多个天线110处理和/或检测信号相关联的功能块的信号处理算法。
在一些示例实施例中,算法选择模块124可以基于组B中包括的至少一个信道参数,为与消除无线信号的干扰相关联的功能块选择信号处理算法。作为示例,当用户设备100的信号与干扰加噪声比(例如,基于与一个或多个信号与干扰加噪声比阈值的比较)高时,算法选择模块124可以选择低复杂度算法作为与消除无线信号的干扰相关联的功能块的信号处理算法。
图4A至图4D是示出根据一些示例实施例的调制解调器的操作的图。图4A是示出调制解调器的操作的流程图,图4B是示出每个功能块的信道条件选择的示意图,图4C是示出与每个信道条件相对应的信号处理级别的表,图4D是示出与每个信号处理级别相对应的信号处理算法的表。在下文中,将参照图3对图4A至图4D进行描述。
参照图4A,参数收集器123可以从收发器126-1至126-N收集信道参数(S100)。参数收集器123可以将包括所收集的信道参数的信息的条件信号CP输出到算法选择模块124。
接下来,算法选择模块124可以响应于条件信号CP为功能块BLK-1至BLK-M中的每一个选择信道条件(S110)。进一步参照图4B,可以为功能块BLK-1至BLK-M中的每一个提供可选择的信道条件。算法选择模块124可以响应于条件信号CP,为每个功能块分别选择信道条件。例如,算法选择模块124可以为第一功能块BLK-1选择信道条件C,为第二功能块BLK-2选择信道条件A,为第M功能块BLK-M选择信道条件B。
接下来,算法选择模块124可以基于所选择的信道条件,为每个功能块选择信号处理级别(S120)。信号处理级别可以指在每个功能块的信号处理期间的信号的级别。
进一步参照图4C,可以提供表TB1,表TB1包括信道条件和与各个信道条件相对应的信号处理级别(SP级别)。在一些示例实施例中,表TB1可以存储在调制解调处理器122和/或存储器140内的独立存储器中。根据表TB1,例如,算法选择模块124可以在信道条件A下选择级别1、在信道条件B下选择级别2、在信道条件C下选择级别3、在信道条件D下选择级别4条件以及在信道条件E下选择级别5作为信号处理级别。
接下来,算法选择模块124可以基于所选择的信号处理级别为每个功能块选择信号处理算法(S130)。在一些示例实施例中,所选择的信号处理算法的复杂度可以随着信号处理级别的升高而增加。例如,一个或多个信号处理算法可以与每个信号处理级别相对应。
进一步参照图4D,例如,对于第一功能块BLK-1,可以提供表TB2,表TB2包括信号处理级别(SP级别-1至SP级别-5)和与各个信号处理级别相对应的信号处理算法。在一些示例实施例中,表TB2可以存储在调制解调处理器122和/或存储器140内的独立存储器中。例如,当算法选择模块124选择第三信号处理级别(SP级别-3)作为第一功能块BLK-1的信号处理级别时,算法选择模块124可以选择三种算法(算法-31至算法-33)中的一种作为第一功能块BLK-1的信号处理算法。虽然对于每个信号处理级别显示了三种可选择的算法,但是这仅仅是示例,每个信号处理级别的可选择的算法的数量可以小于或大于三。根据一些示例实施例,可以使用与表TB2不同的表、类似的表或者相同的表来为第二功能块BLK-2至第M功能块BLK-M选择信号处理算法。
图5A和图5B分别示出了每个信道条件下与相应的信号处理级别相关联的信号处理性能的图表。例如,图5A和图5B可以示出不同信道条件下第一功能块BLK-1的与相应信号处理级别相关联的信号处理性能的图表。
参照图5A和图5B,当为第一功能块BLK-1选择信道条件A时,第一功能块BLK-1的信号处理性能可以随着信号处理级别的升高而逐渐增强。另一方面,当为第一功能块BLK-1选择信道条件B时,第一功能块BLK-1的信号处理性能可以随着信号处理级别高于一个或多个确定的阈值而趋于饱和。例如,当为第一功能块BLK-1选择信道条件B时,第一功能块BLK-1的信号处理性能可以随着信号处理级别从级别1变为级别2而急剧增强。然而,即使信号处理级别从级别2变为比级别2更高的级别,第一功能块BLK-1的信号处理性能也可以维持在相等(或类似)的级别。
根据本发明构思,算法选择模块124可以基于信道参数为每个功能块选择信道条件,并且可以基于所选择的信道条件选择信号处理级别和与信号处理级别相对应的信号处理算法。因而,由于可以选择最佳和/或更有效的信号处理算法以在每个功能块中执行信号处理,所以可以更有效地执行无线通信的信号处理。此外,可以减少和/或最小化由信号处理引起的功耗和发热。
图6是示出根据一些示例实施例的调制解调器基于功能块之间的相关性选择功能块的信号处理算法的操作的流程图。在下文中,可以参照图3对图6进行描述。
参照图6,算法选择模块124可以为功能块BLK-1至BLK-M中的每一个选择信号处理级别(S120a)。接下来,算法选择模块124可以针对每个功能块确定是否存在多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法(S122a)。例如,当为第一功能块BLK-1选择的信号处理级别是级别3时,算法选择模块124可以确定与级别3相对应的信号处理算法的数量是1个还是更多。当与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法的数量是1个时,算法选择模块124可以选择相应的算法作为信号处理算法(S130a)。
当与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法的数量是两个或更多时,算法选择模块124可以考虑功能块之间的相关性(S124a)。例如,当选择第一功能块BLK-1的信号处理算法时,算法选择模块124可以考虑第一功能块BLK-1与其他功能块(例如,功能块BLK-2至BLK-M)之间的相关性。
作为示例,算法选择模块124可以基于另一功能块的输出是否可用于第一功能块BLK-1的信号处理、第一功能块BLK-1和另一个功能块之间的信号处理的相似性等,来考虑上述相关性。这样,在考虑到功能块BLK-1至BLK-M中的每一个之间的相关性之后,算法选择模块124可以基于每个功能块之间的相关性来选择每个功能块的信号处理算法(S130a)。
图7是示出根据一些示例实施例的基于性能指标生成条件信号的调制解调器的配置的框图。在关于图7的描述中,将省略图7和图3之间重复的描述。
参照图7,参数收集器123a可以从调制解调器120a外部的源收集性能指标MTa作为参考参数。在一些示例实施例中,参数收集器123a可以从至少一个处理器130a接收性能指标MTa。性能指标MTa可以是与调制解调器120a的性能有关的指标、和/或与包括调制解调器120a的用户设备(例如,图1的100)的性能有关的指标。例如,处理器130a可以将用户设备(例如,图1的100)中使用的程序的质量、程序的性能级别规范、调制解调器120的确定的与无线通信有关的性能级别规范等作为性能指标输出到参数收集器123。根据一些示例实施例,天线110a、RF电路126a、多个收发器126a-1至126a-N、调制解调器120a、参数收集器123a、调制解调处理器122a、算法选择模块124a和/或功能块BLKa-1至BLKa-M中的任何一个或全部分别与天线110、RF电路126、多个收发器126-1至126-N、调制解调器120、参数收集器123、调制解调处理器122、算法选择模块124和/或功能块BLK-1至BLK-M类似或相同。根据一些示例实施例,处理器130a可以包括在外部服务器(例如,制造商服务器)中。
参数收集器123a可以基于所收集的性能指标MTa,将包括性能规范信息的条件信号CPa输出到算法选择模块124a。在一些示例实施例中,算法选择模块124a可以基于条件信号CPa,为功能块BLKa-1至BLKa-M中的至少一个选择信号处理算法。
作为示例,算法选择模块124a可以根据条件信号CPa,选择与性能规范信息相关联的功能块。此外,算法选择模块124a可以根据条件信号CPa,为所选择的功能块选择信号处理级别。此外,算法选择模块124a可以基于所选择的信号处理级别,选择多个信号处理算法之一作为所选择的功能块的信号处理算法。
作为示例,当条件信号CPa中包括的性能规范信息与波束成形相关联时,算法选择模块124a可以选择与波束成形相关联的功能块。具体地,当性能规范是波束成形增益时,算法选择模块124a可以从与波束成形相关联的功能块中,选择与确定发送/接收波束有关的功能块。算法选择模块124a可以为所选择的与波束成形相关联的功能块选择信号处理级别,并且可以基于所选择的信号处理级别来选择信号处理算法。例如,即使当仅以相对较低的波束成形增益获得性能规范信息时,算法选择模块124a也可以选择与从设计的波束中选择发送/接收波束的方式相对应的信号处理级别。算法选择模块124a可以从多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法中,选择满足性能规范的信号处理算法。例如,当存在多个满足性能规范的信号处理算法时,算法选择模块124a可以选择具有低复杂度的信号处理算法。
图8是示出根据一些示例实施例的基于性能指标生成条件信号的调制解调器的操作的流程图。在下文中,将参照图7对图8进行描述。
参照图8,参数收集器123a可以接收性能指标MTa,并且可以基于性能指标MTa选择性能阈值(S200)。参数收集器123a可以将指示性能阈值的条件信号CPa输出到算法选择模块124a。
接下来,算法选择模块124a可以从功能块BLKa-1至BLKa-M中选择与性能阈值相关联的一个或多个功能块(S210)。算法选择模块124a还可以基于性能阈值,为每个所选择的功能块选择信号处理级别(S220)。算法选择模块124a可以选择与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法之一,作为每个所选择的功能块的信号处理算法(S230)。例如,在选择信号处理算法时,算法选择模块124a可以从与信号处理级别相对应的算法中选择被配置为满足性能阈值的算法。
在一些示例实施例中,当存在两个或多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124a可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择信号处理算法。例如,当存在两个或多个与性能阈值相关联的功能块并且对每个功能块而言存在多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124a可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择每个功能块的信号处理算法。
图9是示出根据一些示例实施例的基于温度信息生成条件信号的调制解调器的配置的框图。在关于图9的描述中,将省略图9和图3之间重复的描述。
参照图9,参数收集器123b可以从调制解调器120b的内部和/或外部的源收集温度信息TIb作为参考参数。在一些示例实施例中,参数收集器123b可以从温度传感器160b(例如,温度源)接收温度信息TIb。温度传感器160b可以设置在用户设备(例如,图1的100)的内部。虽然温度传感器160b显示为设置在调制解调器120b的外部,但是温度传感器160b可以设置在调制解调器120b的内部。温度信息TIb可以包括调制解调器120b的温度的指示、和/或用户设备(例如,图1的100)的温度的指示。根据一些示例实施例,天线110b、RF电路126b、多个收发器126b-1至126b-N、调制解调器120b、参数收集器123b、调制解调处理器122b、算法选择模块124b和/或功能块BLKb-1至BLKb-M中的任何一个或全部分别与天线110、RF电路126、多个收发器126-1至126-N、调制解调器120、参数收集器123、调制解调处理器122、算法选择模块124和/或功能块BLK-1至BLK-M类似或相同。根据一些示例实施例,本文描述的由温度传感器160b中的任何一个或全部执行的操作可以由电路和/或运行包括与这些操作相对应的指令的程序代码的至少一个处理器执行。
参数收集器123b可以基于所收集的温度信息TIb确定是否应当减轻(例如,减少)发热。此外,参数收集器123b可以将是否应当减轻发热的确定结果作为条件信号CPb输出到算法选择模块124b。
在一些示例实施例中,算法选择模块124b可以基于条件信号CPb从功能块BLKb-1至BLKb-M中选择一个或多个降级-目标功能块。降级-目标功能块可以指要降低信号处理性能和发热的功能块。例如,算法选择模块124b可以基于每个功能块的重要性、信号处理性能和/或对减轻发热的贡献(或复杂度)中的至少一个来选择每个降级-目标功能块。
算法选择模块124b可以基于条件信号CPb,为每个降级-目标功能块选择与发热的减轻程度相对应的信号处理级别。此外,算法选择模块124b可以基于所选择的信号处理级别,选择多个信号处理算法之一作为每个降级-目标功能块的信号处理算法。
图10是示出根据一些示例实施例的基于温度信息生成条件信号的调制解调器的操作的流程图。在下文中,将参照图9对图10进行描述。
参照图10,参数收集器123b可以接收温度信息TIb,并且可以基于温度信息TIb检查用户设备(例如,图1的100)和/或调制解调器120b的发热状况(S300)。参数收集器123b可以根据发热状况的检查结果,确定是否应当减轻发热(S310)。例如,参数收集器123b可以基于所收集的温度是否等于或大于一个或多个确定的阈值温度来确定是否应当减轻发热。参数收集器123b可以将是否应当减轻发热的确定结果作为条件信号CPb输出到算法选择模块124b。
当确定不应当减轻发热时,算法选择模块124b可以不执行用于减轻发热的独立的算法选择操作。相反,算法选择模块124b可以如同结合图4a所讨论的算法选择模块124那样操作。另一方面,当确定应当减轻发热时,算法选择模块124b可以基于条件信号CPb选择一个或多个降级-目标功能块(S320)。
接下来,算法选择模块124b可以选择每个降级-目标功能块的信号处理级别(S330)。算法选择模块124b可以选择与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法之一,作为每个降级-目标功能块的信号处理算法(S340)。
在一些示例实施例中,当存在两个或多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124b可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择信号处理算法。例如,当存在两个或多个降级-目标功能块,并且对每个功能块而言存在多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124b可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择每个功能块的信号处理算法。
图11是示出根据一些示例实施例的基于功率信息生成条件信号的调制解调器的配置的框图。在关于图11的描述中,将省略图11和图3之间重复的描述。
参照图11,参数收集器123c可以从调制解调器120c外部的源收集功率信息PIc作为参考参数。在一些示例实施例中,参数收集器123c可以从电源170c接收功率信息PIc。电源170c可以设置在用户设备(例如,图1的100)的内部。作为示例,电源170c可以是可充电电池,但是不限于此。根据一些示例实施例,天线110c、RF电路126c、多个收发器126c-1至126c-N、调制解调器120c、参数收集器123c、调制解调处理器122c、算法选择模块124c和/或功能块BLKc-1至BLKc-M中的任何一个或全部分别与天线110、RF电路126、多个收发器126-1至126-N、调制解调器120、参数收集器123、调制解调处理器122、算法选择模块124和/或功能块BLK-1至BLK-M类似或相同。根据一些示例实施例,本文描述的由电源170c中的任何一个或全部执行的操作可以由电路和/或运行包括与这些操作相对应的指令的程序代码的至少一个处理器执行。
参数收集器123c可以基于所收集的功率信息PIc估计可用功率的总量。例如,可用功率的总量可以是基于电源170C的充电状态的值。参数收集器123C可以将所估计的可用功率的总量作为条件信号CPc输出到算法选择模块124C。
在一些示例实施例中,算法选择模块124c可以基于条件信号CPc,将可用功率的总量分配给各个功能块BLKc-1至BLKc-M。例如,算法选择模块124c可以将功率量P1至PM分别分配给功能块BLKc-1至BLKc-M,并且功率量P1至PM之和可以等于可用功率的总量。根据一些示例实施例,算法选择模块124c可以基于条件信号CPc,将功率量仅分配给功能块BLKc-1至BLKc-M的子集,或者分配给单个功能块。
此外,算法选择模块124c可以基于向每个功能块分配的每份功率量,选择每个功能块的信号处理级别。算法选择模块124c可以基于所选择的信号处理级别,选择多个信号处理算法之一作为每个功能块的信号处理算法。
图12是示出根据一些示例实施例的基于功率信息生成条件信号的调制解调器的操作的流程图。在下文中,将参照图11对图12进行描述。
参照图12,参数收集器123c可以接收功率信息PIc,并且可以基于功率信息PIc估计功率源170c的可用功率的总量(S400)。参数收集器123C可以将包括可用功率的总量的信息的条件信号CPc输出到算法选择模块124C。
算法选择模块124c可以将可用功率的总量分配给各个功能块(S410)。算法选择模块124c可以基于功能块BLKc-1至BLKc-M中的每一个功能块的功能向每个功能块分配功率量。
接下来,算法选择模块124c可以基于所分配的功率量,选择每个功能块的信号处理级别(S420)。算法选择模块124c可以基于所选择的各个功能块的信号处理级别,为每个功能块选择信号处理算法(S430)。
在一些示例实施例中,当存在两个或多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124c可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择信号处理算法。例如,当对每个功能块而言存在多个与所选择的信号处理级别相对应的信号处理算法时,算法选择模块124c可以通过进一步考虑功能块之间的相关性来选择每个功能块的信号处理算法。
图13是示出根据一些示例实施例的基于改变的或维持的传输相关因素来选择信号处理级别的调制解调器的操作的流程图。例如,图13可以示出图2中所示的调制解调器120的操作。在下文中,将参照图2对图13进行描述。
参照图13,算法选择模块124可以确定无线通信的传输相关因素是否已经改变(S500)。例如,无线通信的传输相关因素可以包括传输速度、传输模式和/或传输方案中的至少一个。
当传输相关因素没有改变时,算法选择模块124可以基于维持的传输相关因素来选择每个功能块(或功能块的子集)的信号处理级别(S530)。另一方面,当传输相关因素已经改变时,算法选择模块124可以基于改变的传输相关因素来选择信号处理级别(S510)。
接下来,算法选择模块124可以基于所选择的信号处理级别,为每个功能块(或功能块的子集)选择信号处理算法(S520)。在一些示例实施例中,操作S510、S520和S530中的信号处理级别和/或信号处理算法的选择,可以基于用户设备100的性能指标以及根据其的性能阈值、用户设备100的温度以及是否应该根据其减轻发热、和包括在用户设备100中的电源的可用功率的总量等来执行。其描述如上(例如,结合图7-图12)所述。
因此,算法选择模块124可以维持传输相关因素的同时自适应地选择每个功能块的信号处理级别和/或信号处理算法,和/或可以在首先改变传输相关因素之后自适应地选择每个功能块的信号处理级别和信号处理算法。当首先改变传输相关因素时,可以维持或改变随后要选择的信号处理算法的候选。
作为示例,当在传输相关因素改变之后选择每个功能块的信号处理级别和信号处理算法时,用户设备100可以根据功耗和/或发热状态自适应地激活一些天线,而不是使用所有提供的天线,然后选择每个功能块的信号处理级别和信号处理算法。作为另一示例,当在传输相关因素改变之后选择每个功能块的信号处理级别和信号处理算法时,用户设备100可以通过将输入到所提供的天线的信号相加来减小多信号处理的维度,然后选择信号处理级别和信号处理算法。
图14A和图14B是示出根据一些示例实施例的用户设备和基站之间的信号的发送和接收的图。
参照图14A和图14B,基站10d可以询问用户设备100d的能力(S600)。例如,基站10d可以确定用户设备100d支持的发送/接收的信号处理范围,并且可以询问用户设备100d的能力,使得可以在该范围内执行无线通信。根据一些示例实施例,基站10d和/或用户设备100d中的任何一个或两者可以分别与基站10和/或用户设备100类似或相同。
接下来,用户设备100d可以响应于基站10d的能力查询,将能力信息发送到基站10d(S610)。在一些示例实施例中,用户设备100d可以响应于基站10d的能力查询而发送能力信息,能力信息中添加了关于调制解调器(例如,图1的120)的连续信号处理时间AT(或活动处理时间)的信息。例如,用户设备100d可以向基站10d发送添加了关于连续信号处理时间AT的信息的能力信息,以便减少或消除在确定的时间段之外请求用户设备100d的连续信号处理时,基站10d的负担。
在一些示例实施例中,用户设备100d可以响应于基站10d的能力查询而发送能力信息,能力信息中还添加了关于空闲时间IAT(或非活动时间)的信息,空闲时间IAT(或非活动时间)在调制解调器(图1的120)的连续信号处理时间AT之后(或者在连续信号处理时间AT之间)。例如,为了请求确保确定的空闲(或非活动)时间IAT,以减轻由调制解调器的连续信号处理时间引起的发热,用户设备100d可以向基站10d发送添加了关于空闲时间IAT的信息的能力信息。
图15是示出根据一些示例实施例的生成信道状态信息CSI的调制解调器的操作的流程图。例如,图15可以示出图1所示的用户设备100的操作。在下文中,将参照图1对图15进行描述。
参照图15,用户设备100可以确定无线通信的信道状态(S700)。例如,尽管可以基于从多个收发器126-1至126-N收集的信道参数来确定信道状态,但是本发明构思不限于此。
接下来,用户设备100可以为调制解调器120中包括的多个功能块(例如,图3的BLK-1至BLK-M)中的每一个选择无线通信的信号处理级别和信号处理算法(S710)。在一些示例实施例中,用户设备100可以基于与用户设备100相关联的参数和/或与无线通信相关联的参数中的至少一个来自适应地选择信号处理级别和信号处理算法。
作为示例,用户设备100可以基于无线通信的信道参数自适应地选择信号处理级别和信号处理算法。作为另一示例,用户设备100可以基于用户设备100的性能指标以及根据其的性能阈值自适应地选择信号处理级别和信号处理算法。作为又一示例,用户设备100可以基于用户设备100的温度以及根据其是否应当减轻发热来自适应地选择信号处理级别和信号处理算法。作为又一示例,用户设备100可以基于用户设备100中包括的电源的可用功率的总量来自适应地选择信号处理级别和信号处理算法。
接下来,用户设备100可以生成信道状态信息CSI,并且可以将信道状态信息CSI发送到基站10(S720)。信道状态信息CSI可以是用于向基站10传送用户设备100的信道状态的参考信号。在一些示例实施例中,除了关于信道状态的信息(例如,关于多个信道中的至少一个信道的至少一个状态的信息)之外,用户设备100还可以基于所选择的信号处理级别和所选择的信号处理算法中的至少一个来生成信道状态信息CSI。例如,用户设备100可以通过进一步基于所选择的信号处理级别和所选择的信号处理算法中的至少一个来生成信道状态信息CSI,以向基站10传送用于操作自适应信号处理的信息。
图16A和图16B分别示出了图15的信道状态信息的示例。
参照图16A,提供了表TB3,表TB3包括作为信道状态信息CSI的信道质量指示符CQI、基站的传输方案和信号处理级别(例如,信道质量信号处理级别),其中基站的传输方案和信号处理级别与信道质量指示符CQI的每个索引相对应。信道质量指示符CQI可以指允许用户设备100在当前信道状态下执行接收的最大(或上限)数据速率。作为修改的示例,信道质量指示符CQI可以用信噪比、最大(或上限)纠错码率和/或调制方案、每频率的数据效率等来代替,每频率的数据效率可以与最大数据速率类似地使用。
用户设备100可用的传输方案和信号处理级别可以随着信道质量指示符CQI的索引而变化。例如,当信道质量指示符CQI的索引是1时,用户设备100能够使用传输方案a和信号处理级别1,并且当信道质量指示符CQI的索引为2时,用户设备100能够使用传输方案b和信号处理级别1。尽管为了方便起见,在表TB3中仅显示了一个与信道质量指示符CQI的每个索引相对应的信号处理级别,但是调制解调器120中包括的各个功能块的独立的信号处理级别可以包括在表TB3中,独立的信号处理级别与每个信道质量指示符CQI相对应。
用户设备100可以向基站10发送基于表TB3的信道状态信息CSI。例如,接收信道状态信息CSI的基站10可以响应于接收信道状态信息CSI确定传输方案,并且可以基于传输方案与用户设备100执行无线通信。在一些示例实施例中,用户设备100可以通过与基站10进行多次无线通信来更新表TB3。例如,用户设备100可以通过基于机器学习技术与基站10进行无线通信,来学习信道状态信息CSI与传输方案和信号处理级别的关系。用户设备100可以基于信道状态信息CSI与传输方案和信号处理级别的关系来更新表TB3的数据。
参照图16B,提供表TB4,表TB4包括作为信道状态信息CSI的秩指示符RI、基站的传输方案和信号处理级别(例如,秩信号处理级别),其中基站的传输方案和信号处理级别与秩指示符RI的每个索引相对应。秩指示符RI可以指允许用户设备100在当前信道状态下执行接收的空间层(spatial layer)的数量。用户设备100可用的传输方案和信号处理级别可以随着秩指示符RI的索引而变化。关于这一点,将省略图16A和图16B之间重复的描述。
图17是示出根据一些示例实施例的基站的操作的流程图。在下文中,将参照图1对图17进行描述。
参照图17,基站10可以从用户设备100接收信道状态信息CSI(S800)。在一些示例实施例中,基站10可以接收反映由用户设备100所选择的信号处理级别和信号处理算法的信道状态信息CSI。例如,用户设备100可以基于无线通信的信道参数、用户设备100的性能指标和/或根据其的性能阈值、用户设备100的温度和根据其是否应当减轻发热、包括在用户设备100中的电源的可用功率的总量等,选择信号处理级别和信号处理算法。
接下来,基站10可以响应于信道状态信息CSI确定用户设备100的传输方案和信号处理级别(S810)。例如,基站10可以基于信道状态信息CSI来确定用户设备100请求的传输方案和信号处理级别,或者可以独立于用户设备100的请求,通过考虑用户设备100与其他用户设备的关系来确定传输方案和信号处理级别。当基站10基于信道状态信息CSI确定用户设备100请求的传输方案和信号处理级别时,基站10和用户设备100可以一起执行基于用户设备100的各种参数的自适应信号处理。
上述方法的各种操作可以由能够执行这些操作的任何合适的部件执行,诸如以某种形式的硬件(例如,处理器、ASIC等)实施的各种硬件和/或软件。
软件可以包括用于实施逻辑功能的可运行指令的有序列表,并且能够体现在任何“处理器可读介质”中以供指令运行系统、设备或装置(诸如单核或多核处理器或包含处理器的系统)使用或与指令运行系统、设备或装置结合使用。
结合本文公开的示例实施例描述的方法或算法和功能的块或操作可以直接体现在硬件、由处理器运行的软件模块或两者的组合中。如果以软件实施,则可将功能作为一个或多个指令或代码存储在有形的非暂时性计算机可读介质上或通过该介质发送。软件模块可以驻留在随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存、只读存储器(Read OnlyMemory,ROM)、电可编程ROM(Electrically Programmable ROM,EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)、寄存器、硬盘、可移动磁盘、CD ROM、或本领域已知的任何其他形式的存储介质中。
虽然已经参照本发明的一些示例实施例具体示出和描述了本发明构思,但是本领域技术人员将理解,在不脱离所附权利要求的精神和范围的情况下,可以在形式和细节上进行各种改变。此外,应该理解的是,本文所使用的特定术语仅用于描述一些示例实施例的目的,并不旨在限制本发明构思。因此,本发明构思的范围应由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (20)
1.一种用于执行无线通信的设备,所述设备包括:
存储器,存储计算机可读指令;和
至少一个处理器,被配置为运行所述计算机可读指令,以
基于与所述设备或所述无线通信相关联的至少一个参数生成条件信号,以及
基于所述条件信号,选择多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法用于执行多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能,所述多个信号处理功能中的每一个信号处理功能与所述无线通信相关联。
2.根据权利要求1所述的设备,其中,
所述多个信号处理算法包括具有不同复杂度的第一信号处理算法和第二信号处理算法,
所述多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法包括所述第一信号处理算法和所述第二信号处理算法中的至少一个,并且
所述至少一个处理器,被配置为运行计算机可读指令,以基于所述条件信号为所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能确定信号处理级别。
3.根据权利要求2所述的设备,其中,所述信号处理级别的确定基于所述条件信号和传输相关因素,所述传输相关因素包括所述无线通信的传输速度、传输模式和传输方案中的至少一个。
4.根据权利要求1所述的设备,还包括:
一个或多个收发器,被配置为经由一个或多个天线进行用于所述无线通信的无线信号的发送和接收中的至少一个,
其中,所述至少一个处理器被配置为运行所述计算机可读指令,以基于从所述一个或多个收发器接收的数据确定用于所述无线通信的信道的一个或多个信道参数。
5.根据权利要求4所述的设备,其中,所述一个或多个信道参数包括基站与所述一个或多个天线之间的相关性、信噪比、信号与干扰加噪声比、一个或多个多普勒特性、一个或多个延迟特性、一个或多个最大或最小延迟路径、多个时间主导路径、多个空间主导路径和一个或多个角度特性中的至少一个。
6.根据权利要求5所述的设备,其中,所述多个信号处理功能包括执行信道估计的第一信号处理功能,并且
用于执行所述第一信号处理功能的所述多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法的选择是基于相关性、一个或多个多普勒特性、一个或多个最大或最小延迟路径、一个或多个延迟特性和多个时间主导路径中的至少一个。
7.根据权利要求5所述的设备,其中,所述多个信号处理功能包括执行所述无线通信的波束成形的第二信号处理功能,并且
用于执行所述第二信号处理功能的所述多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法的选择是基于多个空间主导路径和一个或多个角度特性中的至少一个。
8.根据权利要求5所述的设备,其中,所述多个信号处理功能包括经由多个天线执行信号的处理和检测中的至少一个的第三信号处理功能,并且
用于执行所述第三信号处理功能的所述多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法的选择是基于相关性、信噪比和信号与干扰加噪声比中的至少一个。
9.根据权利要求1所述的设备,其中,
所述至少一个参数包括所述设备的性能指标,
所述条件信号根据性能阈值而生成,所述性能阈值基于所述性能指标而选择,并且
所述至少一个处理器被配置为运行所述计算机可读指令,以响应于所述条件信号从所述多个信号处理功能中选择所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能,所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能超过性能阈值。
10.根据权利要求1所述的设备,其中,
所述至少一个参数包括所述设备的温度,
所述条件信号根据所述设备的温度是否超过一个或多个温度阈值而生成,并且
所述至少一个处理器被配置为运行计算机可读指令,以响应于所述条件信号从所述多个信号处理功能中选择所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能,所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能是降级-目标信号处理功能。
11.根据权利要求1所述的设备,其中,
所述至少一个参数包括与向所述设备供电的至少一个电源相关联的功率信息,
所述条件信号根据可用功率的总量而生成,所述可用功率的总量基于所述功率信息而估计,
所述至少一个处理器被配置为运行计算机可读指令,以基于所述条件信号将所述可用功率的总量分配给所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能,并且
所述多个信号处理算法中的至少一个信号处理算法的选择基于所述可用功率的总量的分配。
12.一种用于经由多个信道与基站执行无线通信的设备,所述设备包括:
存储器,存储计算机可读指令;和
至少一个处理器,被配置为运行所述计算机可读指令,以
基于与所述多个信道或所述设备相关联的至少一个参数生成条件信号,
响应于所述条件信号,为多个信号处理功能中的第一信号处理功能选择第一信号处理级别,所述多个信号处理功能中的每一个信号处理功能与所述无线通信相关联,以及
基于所述第一信号处理级别,选择多个信号处理算法中的第一信号处理算法用于执行所述第一信号处理功能。
13.根据权利要求12所述的设备,其中,
所述至少一个处理器被配置为运行所述计算机可读指令,以为所述多个信号处理功能中的第二信号处理功能选择第二信号处理级别,并且
所述第一信号处理算法的选择是基于所述第一信号处理级别以及所述第一信号处理功能和所述第二信号处理功能之间的相关性。
14.根据权利要求12所述的设备,其中,所述至少一个处理器被配置为运行所述计算机可读指令,以基于与所述多个信道相关联的至少一个参数中的一个或多个参数、所述第一信号处理级别和所述第一信号处理算法来生成传输到所述基站的信道状态信息。
15.一种由设备执行的用于经由多个信道与基站进行无线通信的方法,所述方法包括:
基于至少一个参数为多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能选择至少一个信号处理级别,所述多个信号处理功能中的每一个信号处理功能与所述无线通信相关联;以及
基于所述至少一个信号处理级别为所述多个信号处理功能中的至少一个信号处理功能选择至少一个信号处理算法。
16.根据权利要求15所述的方法,还包括:
确定所述多个信道中的至少一个信道的至少一个状态;
基于所述多个信道中的至少一个信道的至少一个状态、所述至少一个信号处理级别和所述至少一个信号处理算法生成信道状态信息;以及
将所述信道状态信息发送到所述基站。
17.根据权利要求16所述的方法,其中,所述信道状态信息包括所述设备的信道质量指示符、与所述信道质量指示符相对应的传输方案和与所述信道质量指示符相对应的信道质量信号处理级别。
18.根据权利要求16所述的方法,其中,所述信道状态信息包括所述设备的秩指示符、与所述秩指示符相对应的传输方案和与所述秩指示符相对应的秩信号处理级别。
19.根据权利要求15所述的方法,还包括:
从所述基站接收能力查询信号;以及
响应于所述能力查询信号,将包括所述设备的连续信号处理时间的能力信息发送到所述基站。
20.根据权利要求19所述的方法,其中,所述能力信息包括在所述连续信号处理时间之后的空闲时间。
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Publication Number | Publication Date |
---|---|
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---|---|
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Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111552507A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-18 | 西人马(厦门)科技有限公司 | 信号处理方法、装置、设备和介质 |
CN116349276A (zh) * | 2020-09-29 | 2023-06-27 | 瑞典爱立信有限公司 | 人工智能供电的无线电超温处理 |
Families Citing this family (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US11240685B2 (en) * | 2018-01-29 | 2022-02-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Devices and methods of selecting signal processing algorithm based on parameters |
CN114128164A (zh) * | 2019-07-26 | 2022-03-01 | Oppo广东移动通信有限公司 | 一种信息处理方法、网络设备、用户设备 |
CN111405601B (zh) * | 2020-03-30 | 2022-04-05 | 桂林电子科技大学 | 一种基于双通道图滤波器的传感器故障检测与定位方法 |
US11496339B2 (en) * | 2020-04-03 | 2022-11-08 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Doppler spread estimation based on supervised learning |
US20240056159A1 (en) * | 2021-06-16 | 2024-02-15 | Intel Corporation | Optimizing spectral efficiency in a 5g massive mimo split architecture |
Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101919166A (zh) * | 2007-10-31 | 2010-12-15 | 艾色拉公司 | 处理无线通信环境中的信号 |
US20140269362A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Shahrnaz Azizi | Techniques to Update a Wireless Communication Channel Estimation |
US20150131461A1 (en) * | 2013-11-12 | 2015-05-14 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for reducing modem power based on a present state of charge of battery |
CN105474136A (zh) * | 2013-09-02 | 2016-04-06 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法和程序 |
Family Cites Families (27)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US6169884B1 (en) | 1998-04-06 | 2001-01-02 | Sierra Wireless, Inc. | Method and apparatus for reducing power in radio transmitters |
US6967999B2 (en) * | 1999-12-30 | 2005-11-22 | Infineon Technologies Ag | Method and apparatus to support multi standard, multi service base-stations for wireless voice and data networks |
US20050048960A1 (en) * | 2003-09-03 | 2005-03-03 | Sharp Kabushiki Kaisha | Information processing device, control device, communication device, communication equipment, electronic device, information processing system, power management method, power management program, and recording medium |
US7698578B2 (en) | 2006-06-29 | 2010-04-13 | Nokia Corporation | Temperature-dependent power adjustment of transmitter |
US8665778B2 (en) * | 2006-11-30 | 2014-03-04 | Motorola Mobility Llc | Monitoring and control of transmit power in a multi-modem wireless communication device |
KR20090063830A (ko) | 2007-12-14 | 2009-06-18 | 한국전자통신연구원 | 차세대 이동통신 시스템의 용량 제어 장치 및 방법 |
US8620235B2 (en) | 2008-05-23 | 2013-12-31 | Qualcomm Incorporated | Thermal management for data modules |
KR101394084B1 (ko) | 2008-05-30 | 2014-05-26 | 한국과학기술원 | 무선 네트워크 상에서 신호 전송 장치와 협력 통신을수행하기 위한 단말기의 동작 방법 및 상기 단말기 |
US9268386B2 (en) | 2009-01-09 | 2016-02-23 | Qualcomm Incorporated | Methods and systems for dynamic service flow using available battery power |
JP2012015793A (ja) | 2010-06-30 | 2012-01-19 | Kddi Corp | 無線通信装置および通信方法 |
US20120220286A1 (en) * | 2010-08-17 | 2012-08-30 | Texas Instruments Incorporated | Periodic Channel Quality Indicator on Physical Uplink Control Channel for Carrier Aggregation |
US8548475B2 (en) | 2011-08-17 | 2013-10-01 | Apple Inc. | Method for optimizing power consumption in wireless devices using data rate efficiency factor |
CN103890693B (zh) * | 2011-10-28 | 2017-01-18 | 惠普发展公司,有限责任合伙企业 | 基于参数报告更新的阈值基准 |
SG11201406477UA (en) * | 2012-04-10 | 2014-11-27 | Tencent Tech Shenzhen Co Ltd | Method for monitoring and manging battery charge level and apparatus for performing the same |
US10154258B2 (en) * | 2012-07-09 | 2018-12-11 | Vid Scale, Inc. | Power aware video decoding and streaming |
EP3474579B1 (en) * | 2012-10-05 | 2020-12-09 | InterDigital Patent Holdings, Inc. | Method and apparatus for enhancing coverage of machine type communication (mtc) devices |
US9307494B2 (en) * | 2012-10-17 | 2016-04-05 | Industry-Academic Cooperation Foundation, Yonsei University | Apparatus and method for selecting processing speed of processor and wireless network |
US9385775B2 (en) | 2014-05-27 | 2016-07-05 | Qualcomm Incorporated | Temperature control at power amplifier with transceiver switching |
US20170324462A1 (en) * | 2014-11-28 | 2017-11-09 | ZTE Canada Inc. | Unified interference rejection combining |
EP3267746A4 (en) * | 2015-03-05 | 2018-11-07 | Sony Corporation | Information processing device, communication system, information processing method, and program |
US10367677B2 (en) * | 2016-05-13 | 2019-07-30 | Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) | Network architecture, methods, and devices for a wireless communications network |
JP6959238B2 (ja) * | 2016-08-09 | 2021-11-02 | 三菱電機株式会社 | 通信システム |
CN107888307B (zh) * | 2016-09-30 | 2021-10-26 | 中兴通讯股份有限公司 | 干扰测量方法、装置及系统,干扰测量指示方法及装置 |
EP3527008B1 (en) * | 2016-10-11 | 2023-06-14 | Sony Group Corporation | Automatic power saving selection based on target use |
US10805120B2 (en) * | 2017-09-06 | 2020-10-13 | Apple Inc. | Adaptive frequency correlation estimation for channel estimation |
US20190179549A1 (en) * | 2017-12-07 | 2019-06-13 | The Charles Stark Draper Laboratory, Inc. | Stochastic data-driven dynamic logic reallocation and logic cache method for run-time adaptive computing architecture |
US11240685B2 (en) * | 2018-01-29 | 2022-02-01 | Samsung Electronics Co., Ltd. | Devices and methods of selecting signal processing algorithm based on parameters |
-
2019
- 2019-01-16 US US16/249,007 patent/US11240685B2/en active Active
- 2019-01-22 CN CN201910057978.4A patent/CN110099396B/zh active Active
-
2022
- 2022-01-05 US US17/569,216 patent/US11700538B2/en active Active
Patent Citations (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN101919166A (zh) * | 2007-10-31 | 2010-12-15 | 艾色拉公司 | 处理无线通信环境中的信号 |
US20140269362A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-18 | Shahrnaz Azizi | Techniques to Update a Wireless Communication Channel Estimation |
CN105474136A (zh) * | 2013-09-02 | 2016-04-06 | 索尼公司 | 信息处理设备、信息处理方法和程序 |
US20150131461A1 (en) * | 2013-11-12 | 2015-05-14 | Qualcomm Incorporated | Methods and apparatus for reducing modem power based on a present state of charge of battery |
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN111552507A (zh) * | 2020-04-14 | 2020-08-18 | 西人马(厦门)科技有限公司 | 信号处理方法、装置、设备和介质 |
CN116349276A (zh) * | 2020-09-29 | 2023-06-27 | 瑞典爱立信有限公司 | 人工智能供电的无线电超温处理 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
US11700538B2 (en) | 2023-07-11 |
CN110099396B (zh) | 2024-04-05 |
US20190239098A1 (en) | 2019-08-01 |
US11240685B2 (en) | 2022-02-01 |
US20220132335A1 (en) | 2022-04-28 |
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