CN110235388B - 利用波束形成和数据压缩来减小带宽 - Google Patents

Abstract

描述了用于限制在远程无线电头RRH与基带单元BBU之间的前传链路上被发送的用户设备UE数据的带宽要求的技术。针对给定UE，多个波束的子集基于多个波束的接收能量而被选择，并且针对所述给定UE，在前传链路上仅传输来自所选择的波束的子集的数据。针对如何选择子集详细描述了多个技术，包括(当UE分配信息是可用的时候)平均接收波束能量、总接收波束能量以及最大接收波束能量(当UE分配信息是不可用的时候)。为了进一步减小带宽，特殊数据压缩技术在将所述数据分成I和Q分量之后使用每个波束的接收能量来选择最小增益偏移值。

Description

利用波束形成和数据压缩来减小带宽

技术领域

所描述的本发明涉及无线通信中的波束形成，并且针对具有大量天线的系统来说特别有价值，诸如，是现在正在开发的5G和C-RAN系统所期望的。

背景技术

下文在以下具体实施方式之后列出了本文使用的缩略词。正在针对3GPP新无线电(通常被称为5G)以及集中式(或云)无线电接入网络(C-RAN)而开发无线通信的进一步进展，这是对4G/LTE系统的近期扩展，并且在这两个研究方向之间存在一些重叠。与当前所部署的无线电接入系统相比，两者将提供高频谱效率和高能效，同时减少资本和操作支出。在相关部分中，传统的无线电基站的两个主要组件(基带和无线电头)在物理上是分离的，以将更高维护的基带单元(BBU)部署在集中位置处，同时将更低维护的远程无线电头(RRH)安装在远达几公里外的屋顶、塔楼等上。通常，它们之间的链路是光纤(在每个方向上一个)以避免沿长距离的同轴电缆所固有的较大功率损耗。

针对C-RAN系统，前传(FH)(front haul)被定义为BBU与RRH之间的传输链路，并且在图1中示出，图1是示例无线电环境的示意性概述。无论数据移动的方向如何，该链路25都称为前传，以将其与在BBU与核心网之间传送的回传链路区分开。在5G系统中，BBU 20可以或可以不与被称为gNB的服务无线电接入节点共址，该gNB的覆盖区域由虚线描绘。在一些部署中，可以存在与单个BBU 20或多个互连BBU相关联的多个RRH，并且(多个)BBU 20与任何给定RRH之间的前传链路25可以是有线或无线的。所图示的UE 10与RRH 30直接通信，该RRH 30在5G系统中将作为gNB自身的传输/接收点(TRP)进行操作。通常，RRH 30将不具有足够的硬件来处理到基带的射频(RF)信令，反之亦然。RRH通常将包含基站的RF电路系统以及模数/数模转换器、上/下变频器、放大器滤波器等。针对下行链路数据，BBU将来自核心网的数据流转换为适合于通过空中传输的形式或接近它的形式，这取决于RRH的硬件和处理能力。在RRH进行最小信号处理的上行链路上反之亦然，尽管在一些部署中，RRH可能具有部分但不完整的基带处理能力。这是通过FH链路25发送的数据的形式。针对C-RAN，FH链路25被称为通用公共无线电接口(CPRI)，并且它是标准化的(参见www.cpri.info，最后访问时间是2016年7月12日)以促进来自不同制造商的BBU与RRH的互操作性。CPRI规范分别使用术语无线电装置控制(REC)和无线电装置(RE)来代替BBU和RRH，但是这些教导不限于C-RAN和5G系统，所以将使用更通用的术语BBU和RRH。

C-RAN和5G系统将使用当前部署的系统(诸如，4G/LTE)更多的天线。因此，当将越来越多的天线添加到系统以提高性能时，FH链路25将需要非常大的带宽。例如，如果传统的LTE系统具有8根发射天线(TX)和8根接收天线(RX)，则将其增加到128个天线将会使在BBU20与RRH 30之间传输数据所需的带宽增大16倍，其它所有都是相等的。预计5G系统所使用的天线数量甚至超过这个天线数量，使得带宽问题变得更加严重。FH链路25上的带宽减小对于C-RAN和5G来说是个挑战。

与减小FH链路25上的带宽相关联的一个实际问题是保持BBU与RRH之间的数据传输不会具有任何不可接受的延迟的保证；信号处理和消息交换的许多其它规定取决于规定的最大延时，所以仅接受数据中的延迟不是简单的解决方案。波束形成可以减小带宽要求，其中，从RRH到BBU之间的传输是在适当选择多个波束之后的波束空间数据。许多波束形成技术都是已知的：静态特定于小区的；自适应特定于小区的；经平均的特定于用户的；即时特定于用户的等。例如，针对静态特定于小区的波束形成，每个小区根据该小区具有多少天线来形成多个正交波束；这是用以实现的简单技术。任何波束形成技术中的一个关键挑战涉及选择适当的波束。

另一带宽减小技术是数据压缩，数据压缩减少了BBU与RRH之间的数据传输中的比特数目。利用传统的数据压缩，几乎总是会存在一些性能降级，针对较低的比特数目来说，这种情况最为严重。通常，数据压缩技术通过标识和消除统计冗余或不必要的信息比特来降低比特率。这些被广泛地用于音频和视频数据，但是传统的数据压缩方法无法直接地应用于FH链路带宽减小问题，因为频域数据是白噪声，使得不存在统计冗余，并且所有比特同样重要。典型的现有技术数据压缩方法是μ律和A律压缩，其主要使用8个比特来减小信号的动态范围。为了利用波束形成来减小FH带宽，需要在

链路上实现这一点，而不会有明显的性能降级。

如图1所图示的，在C-RAN和5G的实际部署中，通常每个BBU或BBU组将存在若干或许多RRH。增加RRH的数量以及这些RRH上的天线数量会迅速增加要经由前传链路25传输的数据量。如果前传链路不是理想的，则这种增加的数据可能会对整个系统产生限制，并且可能会进一步增加无线电系统的功率损耗。

发明内容

根据这些教导的第一方面，存在方法，针对给定的用户设备，基于多个波束的接收能量选择多个波束的子集；并且此后，在前传链路上仅传输来自所选择波束的子集的数据。

根据这些教导的第二方面，存在存储计算机程序指令的计算机可读存储器，该计算机程序指令在由一个或多个处理器执行时使得诸如RRH或BBU等主机装置执行动作，该动作包括：a)针对给定的用户设备，基于多个波束的接收能量选择多个波束的子集；以及b)在前传链路上仅传输来自所选择波束的子集的数据。

根据这些教导的第三方面，存在用于通过前传链路传输数据的装置，诸如，RRH或BBU。该装置包括存储计算机程序指令的至少一个计算机可读存储器和至少一个处理器。具有计算机程序指令的计算机可读存储器被配置为与至少一个处理器一起使得装置执行动作，该动作包括：针对给定的用户设备，基于多个波束的接收能量选择多个波束的子集；以及在前传链路上仅传输来自所选择波束的子集的数据。

附图说明

图1是图示了可以在其中实践这些教导的实施例的示例无线电环境的示意图。

图2是示出了具有波束形成和数据压缩的基于云的无线电接入网络(C-RAN)的前传架构的示意图。

图3A至3C示意性地图示了三个不同类型的C-RAN，每个C-RAN在远程无线电头(RRH)处具有不同的信号处理能力。

图4A是概述从RRH的角度的用于减小RRH与BBU之间的链路上的带宽要求的本文的某些教导的过程流程图。

图4B类似于图4A，但是更宽泛地描述了这些教导。

图5A是模拟结果的数据图，示出了根据本文描述的技术对不同级别的压缩数据的性能的影响。

图5B是条形图和表格数据，在均不具有数据压缩的情况下，其对通过SINR估计、通过能量估计和通过信道估计进行波束选择时的、以兆字节为单位的平均系统吞吐量进行比较。

图5C类似于图5B，除了图5C数据是以千字节为单位的小区边缘吞吐量。

图6是图示了天线与到用于C-RAN系统的核心网的传统回传之间的主要信号处理功能的示意图。

图7类似于图6，但是专门用于处理U平面数据并且示出了针对2个天线和8个天线的各种处理块处的数据速率。

图8是具有用于5G无线电接入网络的自适应波束选择的大规模MIMO系统的处理架构的高级示意图。

图9是图示了用于通过基于能量的波束选择来减小FH链路上的带宽要求的固定波束预处理的示意图。

图10A是在不具有波束形成的情况下的、针对图6的C-RAN架构的处理块的更详细的视图。

图10B类似于10A，除了FFT处理从BBU移动到RRH以减小FH链路上的带宽要求。

图10C类似于图10B，其中将来自图9的固定波束形成器添加到FH链路的FFH侧。

图11A是仅具有一个UE的三个小区的平面视图。

图11B是图示了该小区的天线波束图的平面视图。

图11C类似于图11A，但是示出了在波束形成之后的UE接收波束图。

图11D是来自图11D的波束能量的数据图。

图11E，与图11D相比，绘制了不使用波束形成的相同波束的能量。

图12绘制了表格数据，该表格数据比较了两个不同的小区场景的带宽节省。

图13是图示了适合于实践这些教导中的某些教导的某些装置/设备的高级示意性框图。

具体实施方式

针对无线电接入网络本身与UE之间的链路，各种波束形成技术在本领域中是众所周知的。传统上，在特定于小区的正交波束形成之后的波束选择基于的是在信道估计之后完成的信干噪比(SINR)计算，并且该信道估计需要每个UE的解调参考信号(DMRS)。针对FH链路25，采用该技术将显著增加复杂度，并且在从RRH到BBU的数据传输中引入了不可接受的额外延迟。附加地，在协作多点(CoMP)的情况下，该问题将更加严重，其中每个RRH将需要将波束空间数据发送给它们的服务小区/BBU。

这些教导的实施例不需要FH链路上的信道估计。这不仅避免了BBU与RRH之间的该链路上的额外延迟，还显著降低了系统的部署成本。更具体的非限制性实施例通过下面描述的孔径选择进一步降低了前传带宽要求，其中波束选择不是固定的，而是针对每个用户动态地改变的。

下面描述的本发明的广泛方面可以概述为波束选择方面和数据压缩方面。这些可以被单独地使用，但是针对最大程度地减小FH链路25上的带宽，可以采用两者。当然，当BBU20通过类似链路25将用户数据发送给RRH 30时，也可以在下行链路方向上使用数据压缩。

在波束选择技术中，每个RRH都可以对哪个波束应该向中央模块(即，图1中的BBU)传输进行选择。所以，例如，如果我们假设LTE最多是8个天线限制，则在这个方面中代替发送8个波束，RRH可以选择3个最强的波束并且将其发送给中央模块。与现有技术的波束形成技术不同，该波束选择不需要传输DMRS或者计算前传链路上的任何信道估计，而是可以基于每用户的波束的最强接收能量。

这些教导的数据压缩方面特别适用于从RRH到BBU的链路，因为该压缩不会明显降级正在被传输的数据。其处理波束空间数据，并且更具体地，基于该波束的接收能量针对所选择波束中的每个波束选择增益偏移值。该所选择的增益偏移值对应于最小量化误差。在实施例中，该增益偏移值还取决于被用于数据压缩的比特数目，所以，例如，如果是8比特被用于压缩数据，则将具有更高的增益偏移值，并且如果是4比特被用于压缩数据，则将具有更低的增益偏移值。

图2图示了图1中所示的RRH 30和BBU 20的示意图，但是示出了某些相关功能。RRH30具有与UE 10直接通信的天线。来自UE的数据上行链路经由层1(L1)信令从RRH 30处的左侧进入图2。RRH 30执行快速傅里叶变换(FFT)30a，选择波束30b，并且如果采用根据这些教导的数据压缩，则RRH 30压缩30c来自所选择波束的上行链路数据。RRH 30通过FH链路25将该经压缩的数据发送到BBU 20，然后对其进行解压20a。通常，图2表示目前正在开发的C-RAN系统的前传架构，当然，数据可以在链路25上的两个方向上流动。

C-RAN部署可以在BBU中具有不同程度的集中化。图3A至图3C图示了三个不同类型的C-RAN，每个C-RAN在右侧具有RRH，并且在左侧具有BBU。在图3A中的完全集中式C-RAN中，RRH仅是放大器，并且到BBU的FH链路模拟地承载RRH天线中的每个RRH天线的RF信号。由于其在FH链路上的非常大的带宽要求，所以图3A对于大规模部署来说不是非常实用。在图3B中的完全集中式I/Q数据C-RAN中，RRH另外具有射频前端RF FE以及数模转换器(DAC)和模数转换器(ADC)，所以RRH发送给BBU的信号是数字的同相和正交比特。最后，图3C中的部分集中式C-RAN具有RRH，该RRH具有一些(但不完整的)基带数字信号处理(DSP)能力；在这种情况下，到BBU的FH链路上的信号可以是所示的经编码符号的形式。在所有情况下，RRH仅限于在不同程度上处理L1信令，而BBU处理所有层2/层2(L2/L3)处理。图3B至图3C的C-RAN在RRH处具有一些处理能力，这允许灵活地解决FH/BH链路上的带宽问题。

在其中许多宏RRH和小RRH被配置有许多天线的异构C-RAN中，随着小区密度增加或者天线的数目被按比例增加，网络范围的前传数据急剧增加。同相/正交(IQ)数据压缩可以如图3B中那样进行，但是可以以重建基带信号中的失真以及BBU池和RRH中的额外复杂度为代价来减少IQ样本数据。可以采用先进的多输入多输出(MIMO)技术来减少有源天线的数目，仅所选的天线集合可以被用于无线电信号传输，或者有限的射频(RF)链(RF chain)可以与可以在图3C的情况下使用的两阶预编码技术一起使用，其中在RRH处执行天线元件的长期RF预编码，并且在BBU池处执行针对RF链的短期基带预编码。

通过从多个波束中选择最佳波束的波束形成有时被称为切换波束系统(SBS)，其假设基站使用多个波束来覆盖整个小区，例如，每个带宽为120°的3个波束或者每个带宽为60°的6个波束，一旦基站的整个小区被分成扇区，则每个波束被视为单独的小区。这些多个波束由SBS系统形成，该SBS系统具有形成多个非自适应波束的波束形成器、确定哪个波束针对给定接收器具有最佳SINR的嗅探器、以及针对该接收器选择一个或两个最佳波束的开关。

在特定于小区的波束形成之后，这些教导的实施例基于每个波束的接收能量来针对每个用户动态地选择多个波束。这不需要每个用户的信道估计和导频信息，因此不会在RRH 30与BBU 20之间的数据传输中引入额外的延迟。选择减少数目的波束可以显著减小FH链路25的带宽要求。例如，无论每个小区存在多少天线，所需的带宽可以与不具有波束形成的、最大LTE数目的8Tx/8Rx天线相同(其中针对每个用户选择固定的8个波束)。如果在C-RAN或5G部署中每个小区存在128个天线，则这将意味着16x的带宽减小。

数据压缩可以增加该带宽减小。例如，在上行链路(来自UE)上，在RRH 30执行FFT之后，可以将在RRH 30处接收到的所有天线数据转换为波束空间数据。如上所述(或通过任何其它波束形成技术)针对每个用户选择适当的波束，然后在BH链路上被发送之前压缩每个所选择波束。从BBU的角度来看，接收到的波束空间数据首先被解压，然后是传统的接收器信号处理，诸如，信道估计、针对所有波束的数据组合和解码。

如下面将进一步详细描述的，这些教导的实施例提供了各种技术效果。由于简单的波束选择方法，这些教导的部署不会在BBU与RRH之间的信号传输中引入额外的延迟，因为不需要信道估计；信道估计与较高的计算复杂度相关联。动态地选择波束，并且可以基于不同的用户位置(即，靠近小区中心或者更接近小区边缘)动态地选择不同数目的最佳波束，其中该位置由接收到的波束能量来反映。这意味着更有效的带宽减小和更好的系统性能。利用该波束形成技术，接收能量很可能在给定用户的所选波束之间不同，并且现有技术的数据压缩技术不太适合于压缩在具有不同能量的波束上接收到的数据。

图4A是概述了用于实施这些教导的波束形成和数据压缩方面的步骤中的一些主要步骤、以减小FH链路上的带宽要求的过程流程图。在本说明书中，假设RRH 30在多个波束上接收来自给定UE 10的数据，并且在图4A中描述的处理之后将该数据转发给RRH 20以用于进一步的处理。在这方面，图4A从RRH 30的角度进行读取。可能存在与相同RRH 30通信的多个UE 10，并且图4A单独地适用于它们中的每一个；即，按每个用户选择最佳波束，而不是当波束跨多个用户被聚合时选择最佳波束。

如上面提到的，这些教导针对5G和C-RAN系统中的部署特别有利，尽管这些是优选的部署，而不是对本文的广泛教导的限制。附加地，尽管图4A包括波束形成和数据压缩两者，但是这些教导的这些方面中的任一方面可以彼此单独并且不同地被采用；例如，在一个部署中，RRH可以执行本文描述的波束形成以减小FH链路上的带宽要求，而也不使用数据压缩方面，而在另一部署中，不同的RRH可以执行本文描述的数据压缩以减小FH链路上的带宽要求，而也不利用本文描述的波束形成方面(在该后一种部署中，RRH可以例如使用任何波束形成技术或者根本不使用任何波束形成技术)。

利用关于其教导范围的这些限定因素，现在考虑图4，其中过程在框402处开始，在框402中RRH 30利用每小区的所有天线执行静态的特定于小区的波束形成。例如，如果小区具有16个天线，则我们将具有16个波束，其中每个波束彼此正交，并且这16个波束一起覆盖小区中的所有用户。例如，这16个天线通过分别覆盖2维360°小区的22.5°被静态地波束形成(注意，至少针对5G波束形成可以是3维的，其中，存在与天线/波束覆盖区域垂直的元件)。相反，如果360°小区覆盖3个扇区，每个120°扇区具有16个天线，则静态波束形成可以使每个天线覆盖给定120°扇区的某个部分，即使每个天线不是相同的7.5°扫描。而且，其它选项是可行的，天线/扇区的数目可以不同；例如，利用3维小区，可以存在垂直分裂，其中，一些天线覆盖小区/扇区的内部分，而其它天线覆盖小区/扇区的外部分。进一步地，可以使用有源天线来代替单独的天线以创建多个波束。

接下来，在框404中，RRH在一个传输时间间隔(TTI)中计算跨所有调度的物理资源块(PRB)的每个波束的平均接收能量。这仅是示例；可能存在不同于一个TTI的平均窗口，并且其它无线电接入技术可以或可以不采用PRB和/或TTI概念。框406具有从最高能量到最低能量重新排序的波束。针对上面的16个波束示例，针对该步骤，可以将它们视为被放置在通过平均接收能量被排序的列表中。因为这针对所有16个波束，所以列表和排序都不特定于任何用户，而是反映了小区中的所有用户，因为排序顺序列出了小区中的所有波束。接下来，在框408中，将列表中的每个波束的所计算的接收能量归一化，例如，通过将能量除以所有波束的汇总值。如果我们假设波束能量是正态分布的，则该归一化可以简单地采取每个波束z的标准分数，作为该波束的平均能量x减去所有波束的平均能量μ除以跨波束能量平均值的标准偏差σ[z＝(x-μ)/σ]。将不同类型的分布归一化在本领域中是众所周知的。现在，RRH 30具有小区中所有波束的列表，按平均接收能量排序并且相对于彼此被归一化。

在这一点上，我们基于每个波束的归一化能量在每个用户/UE的基础上进行波束选择，如框410所述。针对不同的实施例，这以不同的方式被完成。在一个实施例中，存在每个用户选择的固定/预定义数目的波束，例如，3个波束。针对该固定波束选择，RRH 30将基于每个波束的归一化能量选择该预定义数目的波束：第一所选择波束将对应于针对该用户的最大归一化接收能量；第二所选择波束将对应于该用户的第二归一化接收能量，以此类推。要注意的是，这是每个用户，所以在16个波束的示例列表中，除非该特定波束正在承载来自该用户的数据，否则将不会选择列表上的最高能量波束。由于该选择基于的是每个波束的接收能量(在平均和归一化之后)，因此其不需要每个用户的任何导频信息，并且RRH不需要执行任何信道估计，如针对现有技术的波束形成选择技术的情况。正是这一特征大大降低了在RRH 30与BBU 20之间实现FH链路的成本，并且避免了该链路上的额外延迟。

与固定波束选择不同，我们将另一波束选择实施例称为孔径选择，其中RRH 30针对每个用户动态地选择满足预定义的归一化总接收能量的多个波束。作为孔径选择示例，假设一些预定义的归一化总接收能量；RRH具有来自框408的归一化列表，所以针对每个给定用户，其选择多个波束，使得针对给定用户选择的波束的所有归一化能量的和大于或等于该预定义值的80％(即，选择每用户的最小波束数目以满足该标准)。在该孔径选择技术中，其可以是在给定TTI中，服务4个用户的给提RRH 30针对用户1选择两个波束，针对用户2选择两个波束，针对用户3选择四个波束，并且针对用户4选择三个波束，同时使用预定义的归一化总接收能量的相同值来进行这些波束选择。与固定波束选择方法一样，该孔径选择方法也基于每个波束的接收能量，所以不需要每个用户的任何导频信息，并且RRH 30不需要执行信道估计。

在选择多个波束之后，在框412中执行数据压缩以进一步减小前传带宽要求。如上面提到的，传统的数据压缩技术不适合于在具有不同能量的多个波束上接收到的数据。在这方面，这些教导提供了一种数据压缩技术，其依赖于最小化数据的量化误差，其中，该最小化取决于接收波束的能量。

具体地，基于每个所选波束的接收能量，在表格中计算或查找增益偏移值，使得对应的量化误差最小化。优选地，可以离线计算增益偏移值以形成被存储在RRH处的表格，以便最小化RRH所需要来动态执行的计算。例如，该表格从最低接收能量到最大接收能量被顺序排序。针对实际观察到的接收能量，可以标识表格中的最接近的增益偏移值。这些增益偏移值进一步取决于被用于数据压缩的比特数目，所以例如，8比特的数据压缩将产生比7比特更大的增益偏移值，7比特的大于6比特的，6比特的大于5比特的，以此类推，以用于数据压缩。针对查找表实现，这意味着针对不同比特数目的压缩，有效地存在不同的表格。下面的表1是假设六个不同的波束能量的示例。

表1：每波束能量、每压缩级别的示例增益偏移值

如果正在利用8比特压缩并且RRH具有其归一化平均能量(来自图4A的框408处的列表)最接近E4的波束，则针对该波束它将从上方的表1选择增益偏移值j，因为当能量级别E4处的数据利用8比特被压缩时，这是产生最小量化误差的值。RRH将找到在图4A的框410处所选择的每个波束的适当增益值。与动态地进行针对实际波束能量的计算相比(因为需要多次计算来评估哪个增益产生最小误差)，表查找实现可以显著降低计算复杂度以搜索从数据压缩产生的最小量化误差。这种动态计算可能在FH链路上发送数据时产生延迟，即，查找表容易避免的延迟。

精确地，哪些数据最适合压缩在一起取决于具体的无线电接入技术。针对LTE，针对每个PRB对执行数据压缩是有利的；即，针对每个不同用户的PRB对，根据实际观察到的信号值来选择不同的增益偏移值，该信号值可以在不同用户的PRB对之间不同。由于不同用户的PRB对的不同衰落，这将导致更好的性能。

针对每个不同用户的PRB对，通过在执行实际数据压缩/量化之前划分每个I和Q数据来将所选的增益偏移值施加到对应的信号。针对每个不同用户的PRB对，需要在图4A的框414处利用压缩数据传输所选的增益偏移值。例如，在来自UE的上行链路数据的当前示例中，RRH 30所使用的增益偏移值将被发送到BBU 20以用于在解压数据中使用。在实施例中，存在被用于对每个调度用户的数据进行压缩的固定数目的比特，并且该固定数目的比特不依赖于平均PRB波束能量，而是借助于增益偏移值在BBU与RRH之间信号通知。与传统的数据压缩的开销相比，对增益偏移值的这种附加信号通知将增加非常小的开销，其可以忽略不计。例如，针对8比特压缩，针对每个PRB对，该开销大约为8比特。

在接收器侧(图4A示例中的BBU处)执行数据解压。该数据解压是上述数据压缩的逆过程，其中每个PRB对的所传输的增益偏移值通过在常规解压之后相乘而在BBU 20中被应用。在接收器侧的数据解压之后，BBU将利用波束空间信号来继续该过程。

如上面提到的，数据压缩可以利用波束选择技术完成，而不是基于每波束的平均能量，如上面的图4A详细描述的。例如，已知基于信号干噪比(SINR)来选择波束。在这种情况下，该过程将类似于针对图4A所描述的过程，除了SINR将基于信道估计的结果(其是通过每个波束传输的解调参考信号DMRS或者用于进行信道估计的一些其它导频信号来完成的)，并且代替平均能量，跨TTI的所有调度PRB的所有波束的SINR值和平均值将在框404处完成。这些值将在框406处被重新排序，并且在框408处被归一化，并且固定波束和孔径选择实现两者仍然可以在框410处被用于选择在框412处压缩之后将在FH链路25上传输每个用户的哪些波束，在框412处，其将基于波束SINR而不是波束能量来选择增益偏移值。

图4B类似于图4A，但是更宽泛地描述了这些教导。在这方面，在框452处，针对给定的用户设备，存在基于多个波束的接收能量而选择的多个波束(M个波束)的子集(K个波束)。在框454处，在前传链路上仅传输来自所选择波束的子集的数据。在一个实施例中，存在固定数目的波束，在这种情况下，框452处的子集是多个波束中的预定义数目的波束。

在孔径选择实施例中，动态地计算子集中的波束数目。在这种情况下，框452处的自己通过以下被选择：a)将多个波束中的每个波束的接收能量归一化；以及b)针对子集仅选择其相应的归一化接收能量的和满足预定义的归一化总接收能量的那些波束。描述该动态子集选择的另一方式是a)计算多个波束中的每个波束的平均接收能量，其中该平均跨一个TTI；b)将计算得到的平均接收能量归一化；以及c)基于归一化的、计算的平均接收能量针对给定UE选择波束子集。

下面呈现了用于计算动态阈值以用于选择将在框452处的子集中的波束的两个算法。通常，在这种情况下，基于将所有相应的多个波束的接收能量与动态计算的阈值能量相比较来针对子集选择波束。一各这样的算法示出了阈值能量是基于针对给定UE的最近资源分配的总接收波束能量而被计算的，并且另一算法示出了其是基于对给定UE的最近资源分配的最大接收波束能量而被计算的。

由于FH链路上的数据在两个方向上流动，所以图4B处示出和本文详细描述的过程可以由RRH来执行，在这种情况下，来自所选择波束的子集的框454处的数据是上行链路数据，该上行链路数据作为波束空间数据在FH链路上被传输到BBU以用于基带处理。该相同过程可以由BBU执行，在这种情况下，来自所选的波束子集的框454处的数据是下行链路数据，该下行链路数据在FH链路上被传输到RRH以用于在空中向给定UE进行传输。针对时分双工(TDD)系统，可以在下行链路上应用基于上行数据的波束选择结果。例如，BBU将从它接收到的上行数据知道哪些波束是所选波束，并且可以对相同用户使用针对其下行数据的该知识。针对到空闲UE的呼入，将不会存在最近的上行数据，所以在这种情况下，UE可以被配置为在建立其连接以接收呼叫时发送探测信号，这可以被用于向BBU通知适当的波束选择。但是，尽管FH链路25上的上行链路数据将是波束形成的格式，但是针对跨不同系统的不同部署，实际在FH链路25上承载的下行数据可以根据在BBU与RRH之间分配L1’功能的方式而不同。一旦在RRH处，该下行链路数据通常将被映射到系统中的所有天线以在空中进行波束传输，无论针对给定UE的波束选择如何。无论如何，针对下行链路数据的FH链路带宽节省通常来自本文描述的压缩技术。

这些教导的数据压缩方面可以容易地被添加到图4B处的高级过程流，即，通过添加以下步骤：在框454处，在FH链路上传输经压缩的数据之前，波束子集中的每个波束的接收能量被用于压缩数据。这不是说完全相同的接收能量被用于做出哪个波束进入子集以及如何压缩来自该波束的数据的最终决策，只是这两个结果基于的是波束能量。例如，归一化的平均波束能量可以被用于决定波束是否进入子集并且每所选波束的每PRB对的能量可以被用于决定选择哪个增益偏移值。

更具体地，这些教导的数据压缩方面的一个实施例在通过以下步骤来在框452处使用波束子集中的每个波束的接收能量：a)针对波束子集中的每个波束，从被存储在本地存储器中的预先计算的最小增益偏移值集合中选择一个最小增益偏移值，其中所选择的增益偏移值具有与波束子集中的相应波束的接收能量最紧密地对应的相关联能量值；b)在将相应数据的I和Q部分除以相应选择的一个最小增益偏移值之后，压缩与波束子集中的每个相应波束相关联的相应数据；以及c)在FH链路上，利用的经压缩的数据发送对全部所选择的一个最小增益偏移值中的增益偏移值的指示。

图5A至图5C量化了上面详细描述的过程的优点。图5A是当波束选择基于的是波束能量时，波束选择之后的数据压缩对性能有影响的模拟结果的数据图。被用于数据压缩的比特数目从16比特开始(即，16比特用于同相，16比特用于正交，使得针对每个IQ数据总共有32比特)，然后逐渐减少到8比特、7比特以及低至2比特。利用8比特，性能几乎与没有数据压缩的性能相同，而针对逐渐减少的压缩比特数目，性能逐渐降低，如可以预计的那样。在现有技术中，μ律压缩主要仅使用8比特来用于上行链路，其中一些开销略大于上文针对这些教导所描述的可忽略量。例如，使用后FFT 8位μ律数据压缩的20MHz LTE系统需要291.2Mbps的带宽，而上述压缩技术针对每个波束需要269.6Mbps。

图5B是具有下面的表格数据的条形图，其对当波束通过SINR(在每个三体条形图的最左边绘制的数据集1)、通过能量(在每个三体条形图的中间绘制的数据集2)以及通过信道估计(CE，在每个三体条形图的最右边绘制的数据集3)被选择时的、以兆字节为单位的平均系统吞吐量进行比较。所有这些假设每小区32个天线，并且该性能基于所选择数目的波束，所选择数目的波束基于阈值(并且没有数据压缩)从一个波束动态地改变为四个波束。图5B处的八个数据集使用阈值60％(数据集1)、65％(数据集2)、70％(数据集3)和高达95％(数据集8)。针对诸如60％、65％和70％等更低的阈值，本文描述的基于能量的波束选择比其它执行得更好。

图5C类似于图5B，除了图5C数据是以千字节为单位的小区边缘用户吞吐量之外。针对小区边缘数据，SINR信道选择技术是最佳的，但是本文描述的基于能量的波束选择在60％(数据集1)和65％(数据集2)的较低阈值处也被非常接近地执行。尽管图5B至5C示出了基于能量的波束选择方法在所有情况下都不优于其它方法，但是针对具有带宽受限的FH链路的系统，CE方法不被认为是可行的选项，并且与基于能量的波束选择方法相比，SINR方法被视为在通过该FH链路传递数据时强加了一些固有延迟。在这方面，针对具有带宽受限的FH链路的系统，本文描述的基于能量的波束选择被视为更好的波束形成选择。

尽管波束形成通常是众所周知的技术，但是这些教导提出了一种用于选择减少的良好波束集合的新方法，特别是在上面详细描述的数据孔径选择实施例中。图5B至图5C证明了这种新的波束选择方法提供了良好性能，除了与现有技术相比减小了计算需求，并且减小了传输所需的带宽，诸如，在受BBU-RRH链路约束的系统中这可能是必要的。这些优点使得这些教导非常适合于C-RAN系统、在5G系统以及在利用高阶MIMO的任何系统中的部署(例如，以实现边缘云部署)。

5G无线电接入技术将采用高阶自适应天线系统(AAS)，这对于毫米波技术来说特别重要，因为这种非常高频的信号容易受到视线(LOS)阻塞的影响。高阶AAS和BBU中的基带处理的本地聚合(诸如，边缘云部署)使得有效的FH链路对于整个系统运行至关重要。无论BBU与RRH之间是否可能发生功能“分裂”，都是如此；虽然这可以在CPRI规范中被标准化，但是其尚未在所有AAS技术中被标准化，并且针对5G，至少存在以下建议：该功能分裂发生在FFT处、在波束形成之后的FFT处、在层1/层2信令转换处，并且针对非对称分裂，发生在上行数据的FFT处以及下行数据的调制器处。无论该功能分裂可能在何处，如果跨FH链路的数据位于减少的带宽并且具有低延迟和最小抖动，则更好地服务于FH链路；当BBU与RRH之间的功能分裂发生在沿着信号处理线的不同点时，仅针对这些的容差可能会变化。

图6是图示了左侧的天线与到用于C-RAN系统的右侧的核心网的传统回传之间的主要信号处理功能的示意图。标准化的CPRI链路被设置在RF与FFT之间；L1信令在FFT与均衡(EQ)/turbo编码处理块之间获取用户数据，混合的L1/L2信令在调度器(SCH)与介质访问控制(MAC)层处理之间获取用户数据，并且第2层信令将现在的突发分组带到分数数据会聚协议(PDCP)无线电链路控制(RLC)以用于在实际的回传链路上传输。图6假设了C-RAN架构，其中在使用利用载波聚合操作的高度集群小区的20MHz LTE无线电接入系统中，每小区2个天线。在附图中示出了这些主要处理功能之间的各种链路的平均和峰值数据速率。所图示的混合自动重传请求(HARQ)回路标识信号处理的对于延时最关键的区域；HARQ信令通常驱动现代蜂窝无线电网络中要求最高的延时要求。

图7与图6类似地图示，但是专门用于处理用户(U平面)数据。与针对8个天线的增加的吞吐量相比，此处可以看到2个天线(2TX和2RX)的各种处理块处的基线数据速率。在每TTI的4个UE的基线2X2天线系统处，IQ压缩数据需要CPRI上的带宽为829Mbps，对该IQ压缩数据执行FFT将带宽要求减小到470Mbps，均衡和turbo编码将带宽要求进一步减小到152Mbps，当打包用于MAC层传输时最终减小到30Mbps。针对8x8天线系统上的大得多的数据量，可以看到类似的减小。

图8是具有自适应波束选择的大规模MIMO(mMIMO)系统的处理架构的示意图，这可能是5G无线电接入网络将被实现的方式。天线位于附图的顶部并且与RF电路系统集成在一起，并且来自多个天线阵列的数据经由公共L1前端(硬件)在层1信令中被发送。这可以被认为是上面详细描述的RRH。L2/L3信令处于云中，但是基带处理被集中在将作为上文详细描述的BBU处。它们之间是如所标记的前传，并且其被认为是切换层。但是要注意的是5G架构中内置的缩放性。

针对图6至图7所示的C-RAN架构，前传带宽是不能以任何有效的方式而可缩放的，并且由于数据量随着附加天线而非线性地增长的事实，RF/DFE链或BBU处理能力也不能扩展。4G不是针对被设计到5G中的大规模可扩展性设计的，如图8所证明的，并且C-RAN是最近在已有的4G架构上方添加的。

图9是图示了通过基于能量的波束选择解决对FH链路上的带宽限制的固定波束预处理的示意图。UE位于左侧，并且小区(在这种情况下为RRH)在其天线阵列处从该用户接收总共M个波束。数据最终将通过示出给接收器(基带)的FH链路发送以用于检测和解码。鉴于带宽限制所需要的是信号表示基础，其保持所有或至少大部分的信号能量但是少于那些M维度。观察该带宽限制还将更好地将要处理的数据与为C-RAN系统中的给定RRH提供的BBU处理能力对齐，因为预计单个BBU服务多个RRH。在所有天线上都可以看到用户的信号，但是如果天线阵列是相关的，则信号实质上仅在少数“观看”方向上存在。每个这种“观看”方向是固定的波束形成器。图9通过从该用户的总共M个波束选择一些较小的K个波束的子集来找到“观看”方向，并且其基于接收到的波束能量进行该选择，因为其是RRH并且我们想要避免不得不进行的信道估计。在这方面，使用SINR以用于选择K个波束也是可行的。

图10A是不具有波束形成的用于图6的C-RAN架构的处理块的更详细的视图。这种情况下，FH链路位于CPRI处，并且所有M个天线的IQ压缩数据通过该FH链路被发送。如所示，所有波束形成都发生在FH链路的BBU侧(信道估计+SINR估计、天线选择和组合IRC的干扰抑制)。图7处的数据示出了单独的IQ压缩不足以减少FH链路上的传输。

图7处的数据还示出了FFT减少了数据量，所以图10B类似于10A，除了FFT处理从BBU被移动到RRH并且FH链路现在承载FFT处理之后的数据。将FH链路的位置从图10A移动到图10B所示的位置减少了每个图7的时间量，但是为了图10B的BBU来进行其波束形成，必须添加附加的信令，因为在BBU获得它之前的FFT/IFFT处理中丢失了估计信道所需的一些原始信号数据。

将RF前端处的图9固定波束形成器插入到来自图10B的C-RAN架构给出了图10C处的示意性框图，其中FH链路上的带宽减少通过以下来发生：a)将总共M个波束减少到仅K个所选择的波束；b)在FH链路的RRH侧执行FFT处理；以及c)在将数据发送给BBU之前对其进行IQ压缩。如果BBU要进行完整的波束形成，则在图10C中，仍然需要来自FFH的一些附加信令，因为它是对数据执行FFT的FFH，但是在这种情况下，附加远小于图10B的附加，因为附加信令仅与K个所选择的波束而不是所有M个波束相关。

图11A是三个小区的平面视图，其中仅一个UE位于箭头的末端处。来自10x8矩形天线阵列的总共八个波束在水平方向上具有特定于小区的波束形成，其具有15°的下倾角。UE距离阵列大约210m，并且路径损耗大约为-95dB。图11B是图示了该小区的天线波束图的平面图，并且图11C是在波束形成之后的UE的接收波束图。波束强度由节点的范围指示，并且波束1、波束2和波束3在图11C中被标记为三个最强的接收波束。在图11D处绘制每波束的定量数据以用于该波束形成，其中波束1至3的能量明显高于其余五个波束。波束强度基于UE的位置和信道条件，所以如果UE处于不同的位置处，则不同的波束将是最强的。为了比较，图11E绘制了相同波束的能量，其中，不使用波束形成并且每个天线上的信号强度都处于相同水平。

上文针对图11A详细描述的3小区8波束部署被认为是情况1。现在考虑更高级的情况2，其具有21个小区和来自10x32矩形天线阵列的总共32个波束，每个小区服务40个UE，也在15°下倾角上具有特定于小区的仅水平波束形成。对这两种情况进行比较的表格数据如图12所示，带宽节省表示为无波束形成带宽要求的百分比。如此处强调的，根据这些教导的波束形成可以将32波束的情况2的带宽要求减小到非波束形成的8天线情况1所需的带宽要求，减小75％。并且数据示出了进一步的减小，这对于具有数千个波束数目的非常大的天线阵列来说可能是必要的，如5G所预计的那样，并且实际上，当存在超过100个波束时，可以实现90％的减小。要注意的是，所有图12数据假设在通过FH链路传输之前在RRH处进行FFT和IQ压缩，如左侧的“基线”列所提到的。

如果没有用户信息，波束选择将是盲目的，在这种情况下，没有开销，但是性能变化很大。在没有用户分配信息可用的情况下进行这种波束盲选的一种方式是基于每资源块(RB)的最大波束能量来设置波束选择阈值。实现该盲选算法的一种方式如下：

·计算每RB和每波束的接收能量

о针对波束m＝1、2、…M(索引为Bm)和RB n＝1、2、…N(索引为RBn)的

·针对每个RB，找到所有波束的能量

о针对RBn＝1、2、…N，

·针对每个RB，

о如果

小于最小能量阈值

则不选择任何波束；例如，根据波束形成增益，高于噪底几dB。

о针对

选择所有波束，其中，

要注意的是，基于FH带宽要求，该X％可以是动态的。随着X％的增加，所选波束的数目＝也会增加。

优点是该算法简单并且与下文的用户分配是可用的备选方案相比需要更少的计算，但是如上面提到的，其性能存在较大差异。

利用用户信息，可以通过SINR或通过能量来选择波束。基于SINR的波束选择在RRH上需要更高的开销和更高的计算负荷，尽管它提供了稍微更好的整体性能，如图5B至5C所示出的。无论是总接收能量还是最大接收能量，基于能量的波束选择具有较小的开销和非常合理的性能操作。

考虑针对SINR与能量的实际计算。SINR算法可以如下进行：

·、针对波束m＝1、2、…M以及针对UE n＝1、2、…N，针对每个UE(索引为UEn)的每个波束(索引为Bm)计算

·针对每个UE，找到所有波束的最大SINR

о针对UE n＝1、2、…N，

·针对每个UEn，选择

的所有波束，

о其中，

较高的开销是由于用户分配和导频符号，并且较高的计算是由于信道估计，但是该SINR方法给出了最佳性能。

现在考虑用于波束选择的计算，其中选择阈值基于针对每个UE分配的总接收能量。该波束选择算法可以如下进行：

·计算每UE资源块(RB)分配和每波束的接收能量

о针对波束m＝1、2、…M和UE n＝1、2、…N的

·按照降序m’＝1、2、…M排列

·设置

的选择阈值

·针对每个UE，选择满足以下的所有波束

о针对UE n＝1、2、…N，

о选择波束m’＝1、2、…M’。

与SINR算法相比，存在最小开销，仅用户分配和较少的计算。

还可以通过基于针对每个UE分配的最大接收波束能量选择阈值来完成波束能量选择(与上文的每个UE分配的总波束能量相反)。在这种情况下，波束选择算法可以如下进行：

·计算每UE RB分配和每波束的接收能量

о针对波束m＝1、2、…M和UE n＝1、2、…N的

·针对每个UE，找到所有波束的最大能量

о针对UE n＝1、2、…N，

·针对每个UEn

о针对

选择所有波束，其中，

开销和计算负荷基本上与总接收能量算法相同。

图13是图示了可以实现这些教导的各种部分的各种通信实体的一些相关组件的高级图，包括通常被标识为基带单元BBU 20的基站、不与BBU 20共址的远程无线电头RRH30以及用户设备(UE)10。在图13的无线系统930中，通信网络935适用于通过无线链路932经由RRH 30与装置(诸如，可以称为UE 10的移动通信设备)通信。网络935包括BBU 20，其执行信号处理并且经由无线电核心网提供与其它和/或更广泛的网络(诸如，公共交换电话网络和/或数据通信网络(例如，互联网938))的连接。

UE 10包括控制器，诸如，计算机或数据处理器(DP)914(或它们中的多个)、被体现为存储计算机指令(PROG)918的程序的存储器(MEM)916的计算机可读存储器介质(或更一般地，非瞬态程序存储设备)以及用于经由一根或多个天线与无线电网络接入节点20进行双向无线通信的合适的无线接口，诸如，射频(RF)收发器或更一般的无线电设备912。一般而言，UE 10可以被认为是读取MEM/非瞬态程序存储设备并且执行被存储在其上的计算机程序代码或指令的可执行程序的机器。虽然图13的每个实体都被示出为具有一个MEM，但是实际上，每个都可以具有多个分立的存储器设备，并且(多个)相关算法和可执行指令/程序代码可以被存储在一个或多个这种存储器上。

通常，UE 10的各种实施例可以包括但不限于，移动用户设备(equipment)或设备(device)、蜂窝电话、智能手机、无线终端、具有无线通信能力的个人数字助理(PDA)、具有无线通信能力的便携式计算机、具有无线通信能力的图像拍摄设备(诸如，数码相机)、具有无线通信能力的游戏设备、具有无线通信能力的音乐存储和回放装置、允许无线互联网访问和浏览的互联网装置以及将这种功能的组合合并在一起的便携式单元或终端。

RRH 30还包括控制器，诸如，计算机或数据处理器(DP)924(或者它们中的多个)、体现为存储计算机指令(PROG)928的程序的存储器(MEM)926的计算机可读存储器介质以及用于经由一根或多个天线与UE 10进行通信的合适的无线接口，诸如，RF收发器或无线电922。RRH 30经由数据/控制路径25耦合至BBU 20。路径25可以实施为前传接口。BBU 20还可以经由其它前传链路耦合至其它RRH。无论RRH 30能够进行何种处理，针对UE 10，它不将上行信号带到基带，并且它不从FH链路25上的BBU 20接收基带信号。

BBU 20包括控制器，诸如，计算机或数据处理器(DP)944(或者它们中的多个)、被体现为存储计算机指令(PROG)948的程序的存储器(MEM)946的计算机可读存储器介质。BBU20在FH链路25上接收信号并将它们转换为基带，并且从核心网接收基带信号并且在FH链路25上将其发送到RRH 30之前将其上转换为基带。

假设PROG 928、948中的至少一个包括程序指令，该程序指令在由相关联的一个或多个DP执行时使得设备能够根据本发明的示例性实施例操作。即，本发明的各种示例性实施例可以至少部分地通过由RRH 30的DP 924可执行的计算机软件来实现；和/或通过BBU20的DP 944来实现；和/或通过硬件实施或者通过软件和硬件(和固件)的组合来实现。

为了描述根据本发明的各种示例性实施例，UE 10和RRH 30也可以分别包括专用处理器915和925。尽管未示出，但是BBU 20也可以具有专用处理器。

计算机可读MEM 916、926和946可以是适合于本地技术环境的任何存储器设备类型，并且可以使用任何合适的数据存储技术实现，诸如，基于半导体的存储器设备、闪速存储器、磁性存储器设备和系统、光学存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。DP914、924和944可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且作为非限制性示例，可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器(DSP)和基于多核处理器架构的处理器中的一个或多个。无线接口(例如，RF收发器912和922)可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且可以使用任何合适的通信技术实施，诸如，单独的发射器、接收器、收发器或这种组件的组合。

计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者非瞬态计算机可读存储介质/存储器。例如，非瞬态计算机可读存储介质/存储器可以包括传播信号，并且可以是但不限于，电子、磁性、光学、电磁、红外或半导体系统、装置或设备或者前述的任何合适组合。计算机可读存储器是非瞬态的，因为诸如载波等传播介质是无记忆的。计算机可读存储介质/存储器的更具体的示例(非详尽列表)将包括以下：具有一根或多根电线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除编程只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤、便携式光盘只读存储器(CD-ROM)、光学存储设备、磁性存储设备或者前述的任何合适组合。

应该理解的是，前面的描述仅是说明性的。本领域技术人员可以设计出各种备选和修改。另外，来自上述不同实施例的特征可以选择性地组合成新的实施例。因此，该描述旨在包含落入所附权利要求的范围内的所有这种备选、修改和变型。

通信系统和/或网络节点/基站可以包括网络节点或者被实现为可操作地耦合到远程无线电头的服务器、主机或节点的其它网络元件。至少一些核心功能可以作为在服务器(可以在云中)中运行的软件来执行，并且以尽可能类似的方式与网络节点功能一起被实现(考虑到延迟限制)。这称为网络虚拟化。“工作分配”可以基于对可以在云中运行的操作以及为了延迟要求而必须在附近运行的操作的划分。在宏小区/小小区网络中，“工作分配”在宏小区节点与小小区节点之间也可能不同。网络虚拟化可以包括将硬件和软件网络资源和网络功能的组合为单个基于软件的管理实体(虚拟网络)的过程。网络虚拟化可以涉及平台虚拟化，通常与资源虚拟化组合。网络虚拟化可以被分类为外部，将许多网络或网络的一部分组合为虚拟单元或内部，从而向单个系统上的软件容器提供类似网络的功能。

可以在说明书和/或附图中找到的以下缩写被定义如下：

3GPP 第三代合作伙伴计划

5G 第五代无线通信系统

AAS 自适应天线系统

BBU 基带单元

C-RAN 云(或集中式的)无线电接入网络

DMRS 解调参考信号

E-UTRAN 演进UMTS无线电接入网络

FFT 快速傅里叶变换

FH 前传

IFFT 快速傅里叶逆变换

IRC 干扰抑制组合

L1 层1(物理层)

L2 层2(介质访问控制)

L3 层3(无线电资源控制/非接入层)

LTE (E-UTRAN的)长期演进

MIMO 多输入多输出

PRB 物理资源块

RAN 无线电接入网络

RRH 远程无线电头

TTI 传输时间间隔

UL 上行链路

UE 用户设备

UMTS 通用移动电信服务。

Claims (17)

1.一种通信的方法，包括：

针对给定用户设备，基于多个波束的接收能量来选择所述多个波束的子集；

在前传链路上仅传输来自所选择的波束的所述子集的数据；以及

在所述前传链路上传输经压缩的所述数据之前，使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量来压缩所述数据，其中使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量包括：

针对波束的所述子集中的每个波束，从被存储在本地存储器中的预先计算的最小增益偏移值集合中选择一个最小增益偏移值，所述最小增益偏移值具有与波束的所述子集中的相应的所述波束的所述接收能量最紧密地对应的相关联能量值，其中每个最小增益偏移值与相关联能量值被一起存储；

在将与波束的所述子集中的每个相应波束相关联的相应的所述数据的同相部分和正交部分除以与所述相应波束对应的、所选择的一个最小增益偏移值之后，压缩相应的所述数据；以及

在所述前传链路上，利用经压缩的所述数据来发送对全部所选择的所述最小增益偏移值的指示。

2.根据权利要求1所述的方法，其中所述子集是所述多个波束中的预定数目的波束。

3.根据权利要求1所述的方法，其中选择所述子集包括：

将所述多个波束中的每个波束的所述接收能量归一化；以及

针对所述子集仅选择如下的那些波束，对于那些波束，它们的相应归一化后的接收能量之和满足预定义的归一化后的总接收能量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中选择所述子集包括：

计算所述多个波束中的每个波束的平均接收能量，所述平均是跨一个传输时间间隔的；

将计算的所述平均接收能量归一化；

基于归一化后的计算的所述平均接收能量，来针对所述给定用户设备选择波束的所述子集。

5.根据权利要求1所述的方法，其中选择所述子集基于的是将所述多个波束的所述接收能量与动态计算的阈值能量进行比较。

6.根据权利要求5所述的方法，其中所述阈值能量基于以下中的一项而被计算：

用于对所述给定用户设备的最近资源分配的总接收波束能量；或者

用于对所述给定用户设备的最近资源分配的最大接收波束能量。

7.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由远程无线电头执行，并且来自所选择的波束的所述子集的所述数据是上行链路数据，所述上行链路数据作为波束空间数据在所述前传链路上被传输到基带单元以用于基带处理。

8.根据权利要求1所述的方法，其中所述方法由基带单元执行，并且来自所选择的波束的所述子集的所述数据是下行链路数据，所述下行链路数据在所述前传链路上被传输到远程无线电头以用于在空中向所述给定用户设备的传输。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其中对一个最小增益偏移值的所述选择是针对波束的所述子集的每波束的每对物理资源块(PRB)、使用所述PRB对的接收能量而被执行的。

10.一种用于通信的装置，包括：

至少一个计算机可读存储器，存储计算机程序指令，以及

至少一个处理器；

其中具有所述计算机程序指令的所述计算机可读存储器被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置执行包括以下的动作：

针对给定用户设备，基于多个波束的接收能量来选择所述多个波束的子集；

在前传链路上仅传输来自所选择的波束的所述子集的数据；以及

在所述前传链路上传输经压缩的所述数据之前，使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量来压缩所述数据，其中使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量通过以下来进行：

针对波束的所述子集中的每个波束，从被存储在本地存储器中的预先计算的最小增益偏移值集合中选择一个最小增益偏移值，所述最小增益偏移值具有与波束的所述子集中的相应的所述波束的所述接收能量最紧密地对应的相关联能量值，其中每个最小增益偏移值与相关联能量值被一起存储；

在将与波束的所述子集中的每个相应波束相关联的相应的所述数据的同相部分和正交部分除以与所述相应波束对应的、所选择的一个最小增益偏移值之后，压缩相应的所述数据；以及

在所述前传链路上，利用经压缩的所述数据来发送对全部所选择的所述最小增益偏移值的指示。

11.根据权利要求10所述的装置，其中所述子集是所述多个波束中的预定数目的波束。

12.根据权利要求10所述的装置，其中所述子集是至少通过以下而被选择的：

将所述多个波束中的每个波束的所述接收能量归一化；以及

针对所述子集仅选择如下的那些波束，对于那些波束，它们的相应归一化后的接收能量之和满足预定义的归一化后的总接收能量。

13.根据权利要求10所述的装置，其中所述子集是至少通过以下而被选择的：

计算所述多个波束中的每个波束的平均接收能量，所述平均是跨一个传输时间间隔的；

将计算的所述平均接收能量归一化；

基于归一化后的计算的所述平均接收能量，来针对所述给定用户设备选择波束的所述子集。

14.根据权利要求10所述的装置，其中所述子集是基于将所述多个波束的所述接收能量与动态计算的阈值能量相比较而被选择的。

15.根据权利要求10所述的装置，其中：

所述装置是远程无线电头，并且来自所选择的波束的所述子集的所述数据是上行链路数据，所述上行链路数据作为波束空间数据在所述前传链路上被传输到基带单元以用于基带处理；或者

所述装置是基带单元，并且来自所选择的波束的所述子集的所述数据是下行链路数据，所述下行链路数据在所述前传链路上被传输到远程无线电头以用于在空中向所述给定用户设备的传输。

16.根据权利要求10至15中任一项所述的装置，其中对一个最小增益偏移值的所述选择是针对波束的所述子集的每波束的每对物理资源块(PRB)、使用所述PRB对的所述接收能量而被执行的。

17.一种存储计算机程序指令的计算机可读存储器，所述计算机程序指令在由一个或多个处理器执行时使得主机装置执行动作，所述动作包括：

针对给定用户设备，基于多个波束的接收能量来选择所述多个波束的子集；

在前传链路上仅传输来自所选择的波束的所述子集的数据；以及

在所述前传链路上传输经压缩的所述数据之前，使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量来压缩所述数据，其中使用波束的所述子集中的每个波束的所述接收能量通过以下来进行：

针对波束的所述子集中的每个波束，从被存储在本地存储器中的预先计算的最小增益偏移值集合中选择一个最小增益偏移值，所述最小增益偏移值具有与波束的所述子集中的相应的所述波束的所述接收能量最紧密地对应的相关联能量值，其中每个最小增益偏移值与相关联能量值被一起存储；

在将与波束的所述子集中的每个相应波束相关联的相应的所述数据的同相部分和正交部分除以与所述相应波束对应的、所选择的一个最小增益偏移值之后，压缩相应的所述数据；以及

在所述前传链路上，利用经压缩的所述数据来发送对全部所选择的所述最小增益偏移值的指示。

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