CN110235500A - 基于信道统计数据对数据进行预编码的装置和方法 - Google Patents

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Abstract

提供了基于量化信道状态信息和信道统计数据对数据进行预编码的装置和方法。使用时，收集信道统计数据。另外，经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号。随后，接收与上述至少一个信道对应的量化信道状态信息，其中，上述量化信道状态信息是无线设备基于上述一个或多个参考信号发送的。基于量化信道状态信息和信道统计数据对数据进行预编码。再者，将预编码数据发送到无线设备。

Description

基于信道统计数据对数据进行预编码的装置和方法
本申请要求于2017年2月17日提交的申请号为No.15/436,599、发明名称为“基于信道统计数据对数据进行预编码的装置和方法”的美国非临时专利申请的优先权，其全部内容以引入的方式并入本文。
技术领域
本发明涉及无线接入技术(radio access technology，RAT)，尤其涉及对数据进行预编码以通过网络传输。
背景技术
在无线接入技术(radio access technology，RAT)的背景下，尤其在那些实施多输入多输出(multiple-input multiple-output，MIMO)天线技术的背景下，普遍采用线性波束成形或预编码来提高接收信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)并进一步抑制干扰。为了实现这一点，预编码需要知道发送侧(例如，在基站)的下行信道状态信息(channelstate information，CSI)。在一些频分双工(frequency division duplex，FDD)系统中，这种下行CSI是通过上行反馈从无线设备获得的。
在一些FDD系统中，例如在那些实现基于长期演进(long term evolution，LTE)标准的协议的FDD系统中，使用隐式的量化CSI反馈。然而，这种量化CSI反馈的使用伴随着量化信道误差。因为前述误差，CSI反馈不能正确反映信道状态，因此该误差又会导致预编码阶段的性能下降。
发明内容
提供了一种基于量化信道状态信息对数据进行预编码的装置。包括存储有指令的非暂时性存储器、至少一个无线收发器、以及与上述非暂时性存储器和上述至少一个无线收发器进行通信的一个或多个处理器。一个或多个处理器执行上述指令以收集信道统计数据。再者，经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号。然后，接收与至少一个信道对应的量化信道状态信息，其中，该量化信道状态信息是无线设备基于上述一个或多个参考信号发送的。基于量化信道状态信息和信道统计数据，对数据进行预编码。此外，使用上述至少一个无线收发器，向无线设备发送预编码数据。
还包括一种基于量化信道状态信息对数据进行预编码的方法。在使用过程中，收集信道统计数据。再者，经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号。然后，接收与至少一个信道对应的量化信道状态信息，其中，该量化信道状态信息是无线设备基于上述一个或多个参考信号发送的。基于量化信道状态信息和信道统计数据，对数据进行预编码。此外，向无线设备发送预编码数据。
还包括一种无线设备，该无线设备包括存储有指令的非暂时性存储器、至少一个天线、以及与上述非暂时性存储器和上述至少一个天线进行通信的一个或多个处理器。一个或多个处理器执行上述指令以经由至少一个信道接收一个或多个参考信号，基于该一个或多个参考信号生成与至少一个信道对应的量化信道状态信息，将量化信道状态信息发送到基站，以及从基站接收预编码数据。该预编码数据基于量化信道状态信息和信道统计数据。
还包括一种装置，该装置包括收集单元、发送单元、接收单元、预编码单元。收集单元收集信道统计数据。发送单元经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号。接收单元接收无线发送基于一个或多个参考信号发送的与至少一个信道对应的量化信道状态信息。预编码单元基于量化信道状态信息和信道统计数据对数据进行预编码。发送单元使用至少一个无线收发器向无线设备发送预编码数据。
在第一实施例中，量化信道状态信息可以包括使用下式计算的索引i*：
其中，i是索引，ci是码本C的分量，h是复列向量，H表示Hermitian矩阵。
在第二实施例中(其可以与第一实施例结合或可以不与第一实施例结合)，基于量化信道状态信息和信道统计数据，可以生成条件信道协方差矩阵。此外，使用条件信道协方差矩阵，可以对数据进行预编码。
在第三实施例中(其可以第一和/或第二实施例结合或可以不与第一和/或第二实施例结合)，基于信道统计数据，可以生成多个信道实例。此外，对于信道实例中的每一个，可以经由索引从包括多个预编码向量的码本中确定量化信道状态信息。再者，使用上述索引可以对多个预编码向量中的每一个确定决策域。可以对每个决策域生成条件信道协方差矩阵。
在第四实施例中(其可以与第一、第二、和/或第三实施例结合或可以不与第一、第二、和/或第三实施例结合)，决策域Ai,i＝1,…,|C|可以使用下式确定：
其中，ci为码本C的分量，为大小为M的复向量，h为复列向量，H表示Hermitian矩阵。
在第五实施例中(其可以与第一、第二、第三、和/或第四实施例结合或可以不与第一、第二、第三、和/或第四实施例结合)，条件信道协方差矩阵可以使用下式生成：
在第六实施例中(其可以与第一、第二、第三、第四、和/或第五实施例结合或可以不与第一、第二、第三、第四、和/或第五实施例结合)，预编码可以包括将预编码向量设置为与条件信道协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量。
在第七实施例中(其可以与第一、第二、第三、第四、第五、和/或第六实施例结合或可以不与第一、第二、第三、第四、第五、和/或第六实施例结合)，前述装置可以包括第一基站，并且信道统计数据可以包括涉及第一基站和第二基站的小区间信道统计数据。
在第八实施例中(其可以与第一、第二、第三、第四、第五、第六和/或第七实施例结合或可以不与第一、第二、第三、第四、第五、第六和/或第七实施例结合)，前述装置可以包括第一基站，并且量化信道状态信息可以包括涉及第一基站和第二基站的小区间量化信道状态信息。
为此，在一些可选的实施例中，前述装置和/或方法的上述特征中的一个或多个可以补偿由仅基于量化信道状态信息对数据进行预编码而导致的量化误差的任何影响。反过来，这种补偿可以使得增益增加，否则在缺乏这种能力的系统中这种增益将被放弃。应该注意，前述潜在优点仅用于说明目的，不应被解释为以任何方式进行限制。
附图说明
图1示出了根据实施例的基于量化信道状态信息(channel state information，CSI)和信道统计数据对数据进行预编码的系统。
图2A示出了根据另一实施例的基于CSI和信道统计数据对数据进行预编码的方法的流程图。
图2B示出了根据另一实施例的通过使用条件协方差矩阵基于CSI和信道统计数据对数据进行预编码的方法的流程图。
图3A和图3B为示出根据实施例的基于信道统计数据和量化CSI的波束成形的立体示意图。
图4示出了根据另一实施例的生成条件协方差矩阵用于在传输之前对数据进行预编码的方法的流程图。
图5A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。
图5B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。
图5C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
图6A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。
图6B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。
图6C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
图7为示出根据实施例的使用样本条件协方差矩阵来估计条件协方差矩阵的情况下，样本数量增加时的相对误差的图。
图8A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及50个样本。
图8B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及500个样本。
图8C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及5000个样本。
图9示出了根据多链路实施例的用于基于信道统计数据进行预编码的系统。
图10A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。
图10B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。
图10C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
图11A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。
图11B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。
图11C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
图12A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。
图12B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。
图12C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
图13A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。
图13B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。
图13C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
图14A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。
图14B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。
图14C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及单层接收器)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
图15A示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及多层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。
图15B示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及多层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。
图15C示出了其中对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，显示了数据速率和角速度的函数关系的图表，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中组合了具有M＝4根天线的基站、具有N＝2根天线的用户设备(UE)、以及多层接收器)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
图16为根据实施例的网络架构的图。
图17为根据实施例的示例性处理设备的图。
具体实施方式
图1示出了根据实施例的基于量化信道状态信息(channel state information，CSI)和信道统计数据对数据进行预编码的系统100。如图所示，提供了至少一个基站102。上述基站102的非限制性示例可以包括Node B、诸如多标准无线电(multi-standard radio，MSR)基站(base station，BS)的MSR无线节点、演进的通用移动电信服务(universalmobile telecommunications service，UMTS)地面无线电接入网络(evolved UMTSterrestrial radio access network，E-UTRAN)节点(eNode)B(enB)、网络控制器、无线网络控制器(radio network controller，RNC)，BS控制器(BS controller，BSC)、中继、施主节点控制中继(donor node controlling relay)、基站收发台(base transceiverstation，BTS)、接入点(access point，AP)、传输点、传输节点、远端射频单元(remoteradio unit，RRU)、远端射频头(remote radio head，RRH)、分布式天线系统(distributedantenna system，DAS)中的节点、小区节点、和/或用于通过电信网络(未示出)与无线通信设备104通信的任何其他装置。另外，在各个实施例中，无线通信设备104(或简称“无线设备”)可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、交通工具、任何所需类型的用户设备、和/或同样可以在前述通信网络或任何其他类型网络上通信的任何其他类型的设备。
在使用时，如操作1所示，经由至少一个信道将一个或多个参考信号发送到无线设备104。例如，在各个实施例中，这样的参考信号可以包括导频信号、同步信号等。随后，在操作2中，接收与至少一个信道对应的量化CSI。无线设备104基于一个或多个参考信号发送上述量化CSI。
如操作3所示，除了基于量化CSI之外，基站102还基于信道统计数据对数据进行预编码。在本说明书的上下文中，信道统计数据可以指与至少一个信道关联的任何统计数据。这些信道统计数据的非限制性示例可以涉及均值、协方差、和/或任何其他能够结合至少一个信道的操作来测量、计算、和/或估计的统计数据。信道统计数据的其他非详尽示例包括长期平均信噪比(signal-to-noise ratio，SNR)和功率角分布(power angle profile，PAP)。此外，对于基于长期演进(long term evolution，LTE)标准的系统，信道统计数据可以包括参考信号接收功率(reference signal receive power，RSRP)和参考信号接收质量(reference signal receive quality，RSRQ)信令相关的统计数据。
另外，从后文将可以看出，收集这样的信道统计数据可以涉及收集统计数据和/或统计数据所基于的任何底层数据，并且还可以从与任何信道相关的任何资源收集。另外，虽然未示出，但应当注意这样的信道统计数据可以在任何时间收集。例如，虽然示出了操作3在操作2之后，但应特别注意这样的统计数据收集可以发生在任何时间，包括但不限于在操作1和/或操作2之前或之后。
同样地，在本说明书的上下文中，前述操作3的预编码可以包括发生在数据传输之前以使用基站102的多个天线来提升传输能力的任何数据处理。例如，在一个可能的实施例中，前述多个天线可以被配置为能够进行波束成形的多输入多输出(multiple-inputmultiple-output，MIMO)天线。
通过这种设计，在操作4中，使用波束成形从基站102向无线设备104发送预编码数据。另外，通过基于量化CSI和信道统计数据对数据进行预编码，可以补偿引入的任何量化误差，从而保证最佳传输性能。现在将阐述关于各种可选架构和使用的更多说明性信息，其中，根据用户的需求，可以实施或者不实施前述方法。具体地，例如，现在将在图2A-图2B所示的不同实施例的描述中阐述关于图1的系统100的各操作1-4的更多信息。应注意，出于说明性目的阐述了以下信息，并且不应将其解释为以任何方式进行限制。任何以下特征可以可选地与所描述的其他特征结合或不结合。
图2A示出了根据另一实施例的基于量化CSI和信道统计数据对数据进行预编码的方法200。可选地，方法200可以在任何先前和/或后续附图和/或其描述中阐述的任一个或多个实施例的上下文中实现。例如，方法200可以在图1的系统100的基站102的背景下实现。然而，应当理解，方法200可以在任何期望环境的背景下实现。
如操作202所示，收集信道统计数据。如前面提到的，在各个不同实施例中，该信道统计数据可以包括涉及至少一个信道的操作的均值、协方差、和/或任何其他统计数据。另外，可以结合信道操作建模所使用的分布(例如，高斯分布等)来测量、计算、和/或估计该信道统计数据。具体地，可以基于反映信道操作的特定数据点来编译分布，然后可以从该分布生成前述信道统计数据。
在各个实施例中，上述信道统计数据可以由基站(例如，图1中的基站104等)收集。例如，在一个实施例中，可以通过由基站从另一节点(例如，一个或多个其他基站、一个或多个无线设备等)接收信道统计数据来收集信道统计数据，其中，该另一节点可以收集或不收集作为该信道统计数据的基础的底层数据。在另一可能的实施例中，可以通过从另一节点(例如，一个或多个其他基站、一个或多个无线设备等)接收底层数据来收集信道统计数据，其中，基站从接收的底层数据计算上述信道统计数据。另外，在另一可能的实施例中，可以独立于任何其他节点而收集信道统计数据，其中，基站收集底层数据并且还基于该底层数据计算上述信道统计数据。
在各个实施例中，前述底层数据的每个数据点可以包括各种测量，该测量包括但不限于与从另一节点到底层基站的上行信道有关的测量，或与在节点处测量并从节点反馈到底层基站的下行信道有关的测量。另外，虽然示出了方法200开始于操作102的信道统计数据收集，但应当注意，该操作102可以在将要描述的任何后续操作之前和/或之后发生。
再者，如之前提到的，可以对任何信道收集信道统计数据。例如，在一个可能的实施例中，可以对不是图2A的方法200的预编码的对象的另一信道收集信道统计数据。具体地，在该实施例中，可以收集与上行信道有关的信道统计数据，并且结合下行信道的预编码使用。具体地，上述对上行信道的信道统计可以假设为对下行信道的信道统计的估计(考虑到它们之间的互易性，可能具有基于上行/下行载波频率差异的特定变换或调整)。另外，该估计的信道统计数据可以与数据的预编码以下文描述的方式结合使用，以经由下行信道传输。在其他实施例中，可以直接收集下行信道的信道统计数据。
继续参考图2A，特别参考操作204，经由至少一个信道向无线设备(例如，图1的无线设备104)发送一个或多个参考信号。在本说明书的上下文中，这样的参考信号可以指可以用于计算量化CSI的任何信令。例如，在各个实施例中，这样的参考信号可以包括导频信号、同步信号等。在涉及依照长期演进(long term evolution，LTE)协议或其先进变换(例如，LTE-Advanced等)运行的网络的一个实施例中，参考信号可以仅存在于物理层并且不传送任何特定信息，仅仅作为无线设备测量由基站提供的下行功率的参考点。可选地，可以使用在基于天线配置确定的某些时隙和/或位置处的多个特定资源元素来实现参考信号。
随后，在操作206，接收与发送参考信号的至少一个信道对应的量化CSI。在本说明书的上下文中，CSI可以指反映该至少一个信道的状态并基于参考信号的任何信息。另外，量化CSI指包括由量化产生的任何误差的任何CSI。在各个实施例中，上述量化误差可以是由输入值和对应量化值(例如，四舍五入值、截断值等)之间的差等原因造成的。
在不同的实施例中，上述信道状态可以反映参考信号的功率、与参考信号有关的任何干扰(例如，信噪比)等。在使用中，可以生成、选择、编译、估计、或提供这样的量化CSI，并且之后由无线设备基于参考信号发送这样的量化CSI。另外，量化CSI可以与宽带相关联，或者可以基于信道为每个子信道提供，并且可以在有调度或没有调度的情况下在任何所需的信道上[例如，物理上行控制信道(physical uplink control channel，PUCCH)等]定期或不定期地(例如，根据请求等)进行通信。
在涉及根据LTE协议或其高级变换运行的网络的一个特定可能实施例中，量化CSI可以包括以下中的一个或多个：秩指示符或索引(rank indicator or index，RI)、预编码矩阵索引(pre-coding matrix index，PMI)、和/或信道质量指示(channel qualityindicator，CQI)。RI可以包括指示多个天线工作情况的指示符。另外，PMI包括可以用于识别当在特定信道上传输数据时在预编码中最适合使用的权重。再者，在各个实施例中，CQI可以基于RI和/或PMI，并且指示基于当前信道质量应该使用的调制策略的类型。例如，较高的CQI值(例如，0到15)可能需要较高的调制方案[例如，正交相移键控(quadrature phaseshift keying，QPSK)、64-正交幅度调制(quadrature amplitude modulation，QAM)]以及eNB为实现更高效率而使用的较高的编码率。
在操作208，基于量化CSI和信道统计数据对数据进行预编码。在本实施例的上下文中，上述预编码可以涉及至少部分是量化CSI和信道统计数据的函数的任何编码算法。例如，在将参考图2B描述的一个可能的实施例中，预编码可以使用基于信道统计数据生成的条件协方差矩阵。据此，可以设想出其他实施例，其中，为了支持在预编码期间更直接地使用信道统计数据(例如，无需诸如上述条件协方差矩阵计算的中间计算)，可以省略这种条件协方差矩阵的使用。
另外，在操作210中，使用至少一个无线收发器向无线设备发送预编码数据。通过以前述方式结合预编码使用信道统计数据，对在没有信道统计数据的情况下执行上述预编码时引入的任何量化误差提供了至少部分补偿。为此，通过以考虑了信道统计数据的方式对数据进行预编码，可以提高信号增益，或者在一些实施例中甚至可以最大化信号增益。
图2B示出了根据另一实施例的用于通过使用条件协方差矩阵，基于量化CSI和信道统计数据对数据进行预编码的方法250的流程图。可选地，方法250可以在任何先前和/或后续附图和/或其描述中阐述的一个或多个实施例中的任一个的上下文中实现。例如，方法250可以在图1的系统100的基站102的上下文中实现。然而，应当理解，方法250可以在任何期望环境的上下文中实现。
类似于图2A中的方法200的操作202-206，本方法250在操作252收集信道统计数据，并在操作254向无线设备发送一个或多个参考信号，从而量化CSI可以在操作256被接收。
不同于图2A中的方法200，本方法250在操作258基于量化CSI和信道统计数据生成条件信道协方差矩阵。在本发明的上下文中，该条件信道协方差矩阵可以包括就以下情况而言本质上是条件性的任何信道协方差矩阵：该信道协方差矩阵特别地仅源自整个底层信道数据集的子集，其中，信道数据的子集是基于包括量化信道信息的CSI反馈而确定的。这种条件信道协方差矩阵的具体示例将在后续附图的不同实施例的上下文(特别地，式8)中描述。
继续参考图2B，在操作262发送数据之前，在操作260使用条件信道协方差矩阵对数据进行预编码。在一个可能的实施例中，操作260的预编码可以包括将预编码向量设置为与条件信道协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量。以上述方式结合预编码使用信道统计数据，对在没有信道统计数据的情况下执行上述预编码时引入的任何量化误差提供了至少部分补偿。为此，通过以考虑信道统计数据(例如，条件信道协方差矩阵等)的方式对数据进行预编码，可以提高信号增益，或者在一些实施例中甚至可以最大化信号增益。现将阐述关于图3A/3B所示的不同实施例的更多信息，该实施例涉及使用条件信道协方差矩阵对数据进行预编码的特定技术。
具体地，现将阐述关于特定实施例的更多信息，该特定实施例在运行于LTE网络的单链路配置的用户设备环境下(结合预编码)使用信道统计数据。在这种环境下，有一个基站和一个用户设备，基站配置有多个(M个)天线而用户设备配置有一个(N＝1个)天线。在本实施例的上下文中，基站和用户设备之间的信道可以表示为维度为M×1的复列向量h(即，)。从而用户设备处接收的信号由下式1给出。应当注意，对于后续式，只对之前尚未定义的表达式、变量、常量、系数等提供定义。
式1：y＝hHwx+n
其中，y为接收的信号，h为复列向量，w为线性预编码向量，x为发送数据符号，n为加性白噪声，(·)H表示Hermitian矩阵。因此可以得到单位范数预编码向量w，使得信号增益|hHw|2最大化。
假定用户设备对上述量化CSI反馈使用LTE码本C＝{c1,…,c|C|}，则用户设备反馈式2所描述的索引。
式2：
其中，i为索引，ci为LTE码本的分量。
另外，在式3定义了决策域Ai,i＝1,…,|C|。
式3：
其中，属于Ai的任何信道向量被量化为码字ci，为大小为M的复向量(已经在上文定义)，h和H已经在上文定义，cj和C分别为码本条目和码本(如上定义)。
为了进行比较，将描述多个场景，即，有完全CSI的第一场景和有量化CSI的第二场景，其中，提供第一/第二场景用于与使用上述量化CSI和信道统计数据的特定实施例进行对比。
对于第一场景，基站使用预编码向量另外，得到的平均数据速率表示为RCSI，其可以由式4计算。
式4：
其中，P为发射功率，σ2为噪声功率。
对于基于量化反馈的第二场景，基站使用预编码向量得到的平均数据速率表示为Rquan.CSI，其可以按式5计算。
式5：
现在描述本实施例，当h的统计数据和量化CSI反馈均可在基站用于预编码时，基站使用由式6定义的预编码向量w＝u*。
式6：
换句话说，u*为与条件信道协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量。另外，u为如式6中的成本函数中那样设计的预编码向量变量，u*为最大化式6中的成本函数的结果。得到的平均数据速率表示为Rquan.CSI w/stat，其可以按式7计算。
式7：
图3A和图3B为示出根据实施例的基于信道统计数据和量化CSI的波束成形的立体示意图300。如图所示，提供了固定码本，其中码字302(示为实方块)位于三维欧式空间中的普通二维球面上。还示出了码字ci的上述决策域Ai304(示为空方块)之一的边界，该边界(以对应的码字ci为中心)投影到二维球面上。联合高斯信道向量308的实现(示为小的点)也投影到二维球面上。
如图所示，当信道系数h1、h2、和h3不相关时，如图3A所示，码字ci302提供良好的量化。然而，当信道系数相关时，如图3B所示，Ai(示出为三角形)中的的条件均值306提供了优于码字ci本身的量化。
在以上分析的背景下，由于数据速率与信号功率直接相关，关注量(quantity ofinterest)与条件协方差矩阵而非条件均值相关。给定码本和用户设备的信道统计数据时，可以通过蒙特卡洛(Monte Carlo)法获得码本中每个码字的条件协方差矩阵现在将描述获得的方式。
图4示出了根据另一实施例的生成条件协方差矩阵用于在传输之前对数据进行预编码的方法400的流程图。可选地，方法400可以在任何先前和/或后续附图和/或其描述中阐述的一个或多个实施例中的任一个的背景下实现。例如，方法400可以在图1的系统100的基站102的背景下实现，并且还可以在图2B的操作258的背景下实现。然而，应当理解，方法400可以在任何期望环境的背景下实现。
如操作402所示，基于信道统计数据生成多个信道实例(例如，信道实现、或样本等)hn,n＝1,…,Nsamples。另外，在操作404，对每个信道实例hn，通过CSI索引从包括多个预编码向量的码本中确定量化的信道状态信息。在一个实施例中，可以使用前述式2执行操作404。
然后，在操作406，使用CSI索引确定多个预编码向量中的每个的决策域(例如，图3A-3B的决策域304)。在一个实施例中，可以使用前述式3执行操作406。
接着，在操作408，对每个决策域生成条件信道协方差矩阵。在一个实施例中，可以使用式8执行操作408。
式8：
由于码本是每相关协议规范固定的，并且统计信道的变化要慢得多，因此以上技术为条件信道协方差提供了有用的估计。
图5A、图5B、和图5C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比而变化。具体地，图5A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图500，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图5B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图502，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图5C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图504，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
对于图5A、图5B、和图5C，假设基站配备有M＝4根天线，服务具有N＝1根天线的用户设备。通过使用具有不同角度扩展值的单环散射模型来生成信道h。另外，采用LTE Rel-84Tx码本，共16个码字。如图所示，在以下三个场景中比较达到的数据速率：完全CSI场景，其中，基站具有完全CSI；量化CSI场景，其中，基站具有量化CSI；以及根据当前实施例的带有信道统计数据的量化CSI场景，其中，基站结合预编码使用量化CSI和信道统计数据。此外，绘制了关于在三个不同SNR值下的角度扩展的数据速率。如图所示，了解信道统计数据对所有SNR实例下的系统性能都是有益的。
图6A、图6B、和图6C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比而变化。具体地，图6A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图600，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图6B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图602，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图6C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图604，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
对于图6A、图6B、和图6C，基站配备有M＝8根交叉极化天线，以服务具有N＝1根天线的用户设备。另外，采用LTE 8Tx码本，共256个码字。进一步地假设交叉极化系数为0.3。类似于前面图5A、图5B、和图5C的其中M＝4的实施例，了解信道统计数据对系统性能是有益的。
图7为示出根据实施例的当样本数量增加时，使用样本条件协方差矩阵来估计条件协方差矩阵的相对误差的图700。如图所示，收敛速度为阶，其中，n为样本的数量。
图8A、图8B、和图8C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，这样的实施例基于不同样本量而变化。具体地，图8A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图800，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及50个样本。另外，图8B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图802，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及500个样本。再者，图8C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图804，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该实施例涉及5000个样本。
因此，在图8A、图8B、和图8C中，对比了其中使用不同数量的样本来获得16个样本条件协方差矩阵的不同场景。显然，当使用过少的样本(例如，50个)来获得16个样本条件协方差矩阵时，性能可能劣于不使用信道统计数据信息的情况。已经描述了前述单链路实施例，现在将说明关于不同的多链路实施例的更多信息。
图9示出了根据多链路实施例的基于信道统计数据进行预编码的系统900。如图所示，对于多小区协同波束成形，系统900配备有两个基站902A、902B和两个用户设备904A、904B，其中，基站配备有M根天线且用户设备配备有N＝1根天线。第一基站902A服务第一用户设备904A，第二基站902B服务第二用户设备904B。每个基站i和用户设备j之间的信道用hi,j表示。用户设备i处接收的信号由式9给出。
式9：
在使用中，基站i确定用户设备i的单位范数预编码向量wi，使得按式10计算的信漏噪比(signal-to-leakage-plus-noise ratio，SLNR)最大化。
式10：
其中，γ为干扰的穿透损耗(penetration loss)，P为用户终端从其服务小区的平均接收功率，即，用户设备i从基站i的接收功率。
另外，假设用户设备对量化CSI反馈使用LTE码本C＝{c1,…,c|c|}，为了估计信道hi,j，用户设备j可以使用式11来反馈索引。
式11：
其中，ck为码本C中的预编码向量，k＝1,…,|C|。类似于单链路情形，决策域Ai,i＝1,…,|C|由式12定义。
式12：
现在将说明关于多个多链路实施例的更多信息。具体地，将描述不同实施例，这些实施例在预编码时使用小区间(inter-cell)和/或小区内(intra-cell)CSI、以及小区间和/或小区内信道统计数据的不同组合。在本说明书的上下文中，小区间CSI/信道统计数据指的是使用来自多个不同基站的信息获得的CSI/信道统计数据。另外，小区内CSI/信道统计数据指的是使用来自单个基站的信息获得的CSI/信道统计数据。
例如，现在将描述在预编码时使用小区间CSI和小区内CSI的实施例。为了进行比较，以下给出了多个场景，具有完全CSI的第一场景，具有量化CSI的第二场景，其中，提供第一/第二场景用于与特定实施例进行比较，该特定实施例除了使用前述量化CSI以外，还使用信道统计数据(例如，小区间信道统计数据和小区内信道统计数据等)。
对于第一场景，基站i使用预编码向量该预编码向量为与式13中的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式13：
其中，I为单位矩阵，得到的平均数据速率表示为其可以按式14计算。
式14：
对于第二场景，基于量化反馈，基站i使用预编码向量该预编码向量为与式15的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式15：
得到的平均数据速率表示为其可以按式16计算。
式16：
现在描述本实施例，当hi,j的统计数据和量化反馈在基站均可用时，基站i使用预编码向量该预编码向量为与以下按式17的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式17：
其中，为hi,j的条件信道协方差矩阵。
得到的平均数据速率表示为其可以按式18计算。
式18：
现在还将描述在预编码时仅采用小区内CSI时的其他实施例。为了进行比较，以下为具有量化小区内CSI的参考场景，其中，提供该场景以与在使用前述量化小区内CSI以外还使用信道统计数据(例如，小区间和/或小区内信道统计数据等)的本实施例进行比较。
对于示例性参考场景，基于小区内量化反馈，基站i使用预编码向量得到的平均数据速率表示为其可以按式19计算。
式19：
作为对比，现在将描述除了采用前述量化的小区内CSI还采用小区内信道统计数据的本实施例。当hi,i的小区内统计数据和小区内量化反馈在基站均可用时，基站i使用可以按式20计算的预编码向量
式20：
得到的平均数据速率表示为其可以按式21计算。
式21：
现在还将描述在预编码时仅采用小区内CSI以及小区间信道统计数据和小区内信道统计数据的另一实施例。
当hi,j的统计数据和小区内量化反馈在基站均可用时，基站i使用预编码向量该预编码向量为与根据式22的以下矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式22：
得到的平均数据速率表示为其可以按式23计算。
式23：
现在还将描述在预编码时仅采用小区内CSI以及小区间信道统计数据时的另一实施例。
当hi,j的小区间统计数据和小区内量化反馈在基站均可用时，基站i使用预编码向量该预编码向量为与根据式24的以下矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式24：
得到的平均数据速率表示为其可以根据式25计算。
式25：
图10A、图10B、和图10C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图10A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1000，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图10B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1002，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图10C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1004，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
在图10A、图10B、和图10C中，提供了两个具有M＝4根天线的基站以及两个具有N＝1根天线的用户设备。通过使用单环散射模型来生成信道hi,j。假设干扰的穿透损耗为γ＝1。如图所示，在以下七个场景中比较达到的数据速率：1)完全CSI场景，其中，基站具有完全小区内和小区间CSI，2)带统计数据的量化CSI场景，其中，基站具有量化的小区内和小区间CSI以及小区内和小区间信道统计数据，3)量化CSI场景，其中，基站具有量化的小区内和小区间CSI，4)带统计数据的量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化的小区内CSI以及小区内和小区间信道统计数据，5)带小区内统计数据的量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化的小区内CSI以及小区内信道统计数据，6)量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化小区内CSI，以及7)具有小区间统计数据的量化小区内CSI，其中，基站具有量化小区内CSI和小区间信道统计数据。如图所示，对于所有情形，了解信道统计数据可以对系统性能有益。
图11A、图11B、和图11C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图11A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1100，与以采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图11B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1102，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图11C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1104，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线并且干扰的穿透损耗γ＝0.5)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
如图11A、图11B、和图11C所示，假设干扰的穿透损耗为γ＝0.5。同样地，如图所示，了解信道统计数据可以有益于系统性能。
图12A、图12B、和图12C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图12A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1200，以采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图12B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1202，以采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图12C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1204，以采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝8根天线并且交叉极化系数为0.3)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
如图12A、图12B、和图12C所示，两个基站分别具有M＝8根交叉极化天线，两个用户设备分别具有N＝1根天线，并且交叉极化系数为0.3。类似于M＝4的情形，了解信道统计数据可以有益于系统性能。
现在将说明关于包含上文阐述的一个或多个特征(例如，基于信道统计数据的预编码)、但还包括单层或多层接收器组合的各个实施例的更多信息。在本说明书的上下文中，接收器组合指的是利用接收器信道的任何机理(例如，空间、极性等)中的差异以组合(和处理)经由每种不同机理接收的信号来改善整体接收的任何系统。
例如，在一个实施例中，可以有一个基站和一个用户设备，其中，基站配备有M根天线，用户设备配备有N根天线。另外，基站可以发送一个数据流(单层)到用户设备，并且用户设备可以采用接收器组合以最大化接收SNR。以下描述假设基站和用户设备之间的信道表示为H＝[h1...hN]T，其中，hj是基站和第j根用户设备天线之间的信道。给定预编码向量w，对于接收器组合最大化接收信号功率|zHHw|2的最优单位向量z为z＝Hw/‖Hw‖。因此，获得单位范数预编码向量w，使得接收信道功率‖Hw‖2最大化。
在用户设备对量化CSI反馈使用LTE码本C＝{c1,…,c|C|}的情况下，用户设备反馈如式26的索引。
式26：
在这种情况下，决策域Ai,i＝1,...,|C|按式27定义。
式27：
为了进行比较，将描述多个场景(涉及带单层接收器组合的单链路)，即具有完全CSI的第一场景和具有量化CSI的第二场景，其中，提供第一/第二场景用于与使用上述量化CSI和信道统计数据的特定实施例进行比较。
对于第一场景，基站使用按式28的预编码向量w＝uCSI。
式28：
换句话说，uCSI是H的主右奇异向量。得到的平均数据速率表示为RCSI，其可以按式29计算。
式29：
对于基于量化反馈的第二场景，基站使用预编码向量得到的平均数据速率表示为Rquan.CSI，其可以按式30计算。
式30：
现在描述本实施例，当H的统计数据和量化反馈在基站均可用时，基站使用按式31的预编码向量w＝uquan.CSI w/stat。
式31：
得到的平均数据速率表示为Rquan.CSI w/stat，其可以按式32计算。
式32：
图13A、图13B、和图13C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图13A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1300，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图13B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1302，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图13C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1302，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝20dB。
在图13A、图13B、和图13C中，具有M＝4根天线的基站发送一个数据流(单层)到具有N＝2根天线的用户设备。通过使用具有不同角度扩展值的单环散射模型来生成信道H。在接收器侧的信道h1和h2是独立的。假设使用共16个码字的LTE 4Tx码本，在以下3个场景中比较达到的数据速率：完全CSI场景，其中，基站具有完全CSI；量化CSI场景，其中，基站具有量化CSI；以及带信道统计数据的量化CSI场景，其中，基站具有量化CSI和信道统计数据。如图所示，对于所有情况，了解信道统计数据信息均提升了系统性能。
现在将描述关于采用单层接收器组合的各个多链路实施例的信息。在这样的实施例中，有两个基站和两个用户设备，其中，基站配备有M根天线，用户设备配备有N根天线。在使用中，基站向用户设备发送一个数据流(单层)，并且用户设备采用接收器组合以最大化接收信号功率。基站i和用户设备j之间的信道表示为Hi,j＝[hi,j,1...hi,j,N]T，其中，hi,j,k是基站i和用户设备j的第k根天线之间的信道。给定预编码向量wi，对于接收器组合最大化接收信号功率的最优单位向量zi可以按式33计算。
式33：是zi＝Hi,iwi/||Hi,iwi||
基站i目标在于找到最大化根据式34的信漏噪比(SLNR)的单位范数预编码向量wi。
式34：
用户设备对量化CSI反馈使用LTE码本C＝{c1,...,c|c|}。用户设备j反馈根据式35的索引。
式35：
进一步地，根据式36确定决策域Al,l＝1,…,|C|。
式36：
现在将描述在多链路环境下采用单层接收器组合的各个实施例。为了进行比较，以下为多个场景：具有完全小区间和小区内CSI的第一场景和具有量化小区间和小区内CSI的第二场景，其中，提供第一/第二场景用于与除了采用前述量化CSI以外还采用信道统计数据特定实施例进行比较。
具体地，以下为基于完全小区间和小区内CSI进行预编码的第一场景的参考示例。基站i使用预编码向量wi，该预编码向量是与以下按式37的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式37：
得到的平均数据速率表示为其可以按式38计算。
式38：
另外，以下为基于量化小区间和小区内CSI进行预编码的第二场景的参考示例。基于量化反馈，基站i使用预编码向量wi，该预编码向量是与以下按式39的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式39：
得到的平均数据速率表示为其可以按式40计算。
式40：
现在描述本实施例，当Hi,j的统计数据和量化反馈在基站均可用时，基站i使用预编码向量wi，该预编码向量是与以下按式41的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式41：
得到的平均数据速率表示为其可以按式42计算。
式42：
出于额外对比的目的，以下是对具有量化小区内CSI的场景的描述。基于量化反馈，基站i使用预编码向量得到的平均数据速率表示为其可以按式43计算。
式43：
现在描述一个实施例，该实施例中，Hi,i的小区内统计数据和小区间量化反馈在基站均可用，基站i使用根据式44的预编码向量
式44：
得到的平均数据速率表示为其可以按式45计算。
式45：
现在描述另一个特定实施例，该实施例中，Hi,j的小区内和小区间统计数据以及小区内量化反馈在基站均可用，基站i使用预编码向量wi，该预编码向量为与以下按式46的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式46：
得到的平均数据速率表示为其可以按式47计算。
式47：
现在描述另一个特定实施例，该实施例中，Hi,j的小区间统计数据和小区内量化反馈在基站均可用，基站i使用预编码向量wi，该预编码向量为与以下按式48的矩阵的最大特征值对应的特征向量。
式48：
得到的平均数据速率表示为其可以按式49计算。
式49：
图14A、图14B、和图14C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图14A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1400，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图14B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1402，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图14C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1404，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的多链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及单层接收器组合)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
在图14A、图14B、和图14C中，有两个具有M＝4根天线的基站以及两个具有N＝2根天线的用户设备。第一个基站(BS 1)向第一个用户设备(UE 1)发送一个数据流(单层)，并且第二个基站(BS 2)向第二个用户设备(UE 2)发送一个数据流。通过使用具有不同角度扩展值的单环散射模型来生成信道Hi,j。假设在接收器侧信道hi,j,1和hi,j,2是独立的。此外，使用总共16个码字的LTE 4Tx码本。此外，假设干扰的穿透损耗为γ＝1。如图所示，在以下七个场景中比较达到的数据速率：1)完全CSI场景，其中，基站具有完全小区内和小区间CSI，2)带统计数据的量化CSI场景，其中，基站具有量化的小区内和小区间CSI以及小区内和小区间信道统计数据，3)量化CSI场景，其中，基站具有量化的小区内和小区间CSI，4)带统计数据的量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化的小区内CSI以及小区内和小区间信道统计数据，5)带小区内统计数据的量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化的小区内CSI以及小区内信道统计数据，6)量化小区内CSI场景，其中，基站具有量化小区内CSI，以及7)具有小区间统计数据的量化小区内CSI，其中，基站具有量化小区内CSI和小区间信道统计数据。如图所示，对于所有情形，了解信道统计数据可以有益于系统性能。
将描述关于具有多层的单链路实施例的更多信息。具体地，提供了一个基站和一个用户设备，其中，基站配备有M根天线，用户设备配备有N根天线。在使用中，基站向用户设备发送K个数据流(K层)。基站和用户设备之间的信道表示为H＝[h1...hN]T，其中，hh是基站和第j根用户设备天线之间的信道。给定预编码矩阵W，在接收器侧应用匹配滤波器，即，WHHH/‖HW‖。因此，确定了预编码矩阵W(具有单位范数列)使得接收信号功率Tr(WHHHHW)最大化，并且WHHHHW为对角矩阵(所以没有流间干扰)。
用户设备使用LTE码本C＝{C1,...,C|C|}，并且用户设备反馈根据式50的索引。
式50：
决策域Ai,i＝1,...,|C|按式51计算。
式51：
为了进行比较，以下描述多个场景，即具有完全CSI的第一场景和具有量化CSI的第二场景，其中，提供第一/第二场景用于与采用前述量化CSI和信道统计数据特定实施例进行比较。
对于第一场景，基站使用预编码矩阵W＝V，其中，V的列是H的两个主右奇异向量。给定y为匹配滤波后的接收符号向量，s为数据符号向量，且n为噪声向量，则接收符号向量y可以通过式52获得：
式52：
得到的平均数据速率(每流)表示为RCSI，其可以按式53计算。
式53：
对于具有量化CSI的第二场景，基站使用预编码矩阵此外，得到的平均数据速率(每流)表示为Rquan.CSI，其可以按式54计算。
式54：
现在描述涉及量化CSI和统计数据的本实施例，基站使用预编码矩阵W＝V，其中，V的列是可以由式55获得的矩阵的两个主特征向量。
式55：
得到的平均数据速率(每流)表示为Rquan.CSI w/stat.，其可以按式56计算。
式56：
图15A、图15B、和图15C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及多层接收器组合)进行比较，其中，这样的实施例基于不同的信噪比(SNR)而变化。具体地，图15A示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1500，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及多层接收器组合)进行比较，其中，该单链路实施例针对SNR＝0dB。另外，图15B示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1502，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及多层接收器组合)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝10dB。再者，图15C示出了对于基于完全CSI/量化CSI的不同预编码，角速度与数据速率的函数关系的图1500，以与采用基于量化CSI和信道统计数据的预编码的单链路实施例(其中，基站具有M＝4根天线，用户设备具有N＝2根天线，以及多层接收器组合)进行比较，其中，该多链路实施例针对SNR＝20dB。
在使用中，具有M＝4根天线的基站向具有N＝2根天线的用户设备发送两个数据流(两层)。通过使用具有不同角度扩展值的单环散射模型来生成信道H。假设在接收器侧信道h1和h2是独立的。此外，使用共16个码字的LTE 4Tx码本(两层)。在图15A、图15B、和图15C中，在以下三个场景中比较达到的数据速率(每流)：完全CSI场景，其中，基站具有完全CSI；量化CSI场景，其中，基站具有量化CSI；以及带信道统计数据的量化CSI场景，其中，基站具有量化CSI和信道统计数据。如图所示，了解信道统计数据对所有情况中的系统性能都是有益的。
因此，可以在配置有MIMO的蜂窝系统中采用上述各个实施例的一个或多个特征。例如，可以采用多个天线、线性波束成形、和/或预编码来发送单个或多个数据流，以改善接收信噪比和抑制干扰。在发送侧的线性预编码可以采用瞬时下行CSI。在FDD系统中，可以通过下行反馈获得下行CSI。另外，对于LTE FDD，可以采用隐式的量化CSI反馈，隐式的量化CSI反馈可以包括如前文所述的PMI、RI、和/或CQI。
在信道量化误差很大的系统中，可能发生MIMO预编码的性能退化。那么，除了量化CSI反馈以外，还可以使用信道统计数据以改善MIMO预编码的性能。在一个实施例中，信道统计数据可以在基站可用。此外，FDD系统中尽管上行-下行信道互易性可能不可用于瞬时CSI，但是可以利用互易性来为上行-下行信道统计数据提供基站的射频(radiofrequency，RF)链的下行和上行相位校准。
利用关于统计信道的附加信息，可以改善单小区/用户MIMO(single cell/userMIMO，SU-MIMO)(单链路)性能和多小区协同波束成形(multi-cell coordinatedbeamforming)(多链路)的预编码的性能。在一个实施例中，通过给定瞬时CSI反馈和发送信道统计数据获得条件信道协方差矩阵，可以使性能增强。利用这样的条件信道协方差矩阵，可以获得单链路和多链路传输的更好的波束成形向量和/或预编码矩阵。如上所述，数值结果验证了所提出的预编码技术的性能增强。
图16是根据实施例的网络架构1600的示意图。如图所示，提供了至少一个网络1602。在各个实施例中，在任何先前附图的描述期间阐述的任何一个或多个组件/特征可以结合至少一个网络1602的任何一个或多个组件来实现。
在本网络架构1600的背景下，网络1602可以采取任何形式，包括但不限于电信网络、局域网(local area network，LAN)、无线网络、诸如因特网的广域网(wide areanetwork，WAN)、对等网络(peer-to-peer network)、有线网络等。虽然仅示出了一个网络，但应当理解的是可以提供两个或多个相似或不同的网络1602。
多个设备耦合到网络1602。例如，数据服务器计算机1612和计算机1608可以出于通信的目的耦合到网络1602。计算机1608可以包括台式计算机、膝上型计算机、和/或任何其他合理的类型。此外，各种其他设备可以耦合到网络1602，包括个人数字助理(personaldigital assistant，PDA)设备1610、移动电话设备1606、电视机1604等。
图17是根据实施例的示例性处理设备1700的示意图。可选地，可以在图16的网络架构1600的任何设备的背景下实现处理设备1700。然而，应当理解，处理设备1700可以在任何期望的环境中实现。
如图所示，提供了处理设备1700，其包括连接到总线1712的至少一个处理器1702。处理设备1700还包括耦合到总线1712的内存1704(例如，硬盘驱动器、固态驱动器、随机存取存储器(random access memory，RAM)等)。内存1704可以包括一个或多个内存部件，还可以包括不同类型的内存。还包括通信接口1708(例如，本地/远程网络接口、存储器访问接口等)和输入/输出(I/O)接口1710(例如显示器、扬声器、麦克风、触摸屏、触摸板、鼠标接口等)。
处理设备1700还可以包括辅助存储器1706。辅助存储器1706耦合到总线1712和/或处理设备1700的其他部件。例如，辅助存储器1706可以包括硬盘驱动器和/或可移动存储驱动器，代表软盘驱动器、磁带驱动器、光盘驱动器等。可移动存储驱动器以习知的方式从可移动存储单元读取和/或写入可移动存储单元。
为此，计算机程序或计算机控制逻辑算法可以存储在内存1704、辅助存储器1706、和/或任何其他存储器中。这样的计算机程序在被执行时使处理装置1700能够执行各种功能(例如，如上所述的各种功能)。内存1704、辅助存储器1706、和/或任何其他存储器包括非暂时性计算机可读介质。
应该注意，在一个方面，本文描述的技术体现在存储在计算机可读介质中的可执行指令中，以供指令执行机器、装置、或设备使用或与之结合使用，该指令执行机器、装置、或设备例如是基于计算机或处理器的机器、装置、或设备。本领域技术人员将理解，一些实施例包括其他类型的计算机可读介质，其可以存储可由计算机访问的数据，诸如磁带盒、闪存卡、数字视频盘、伯努利盒(Bernoulli cartridge)、随机存取存储器、只读存储器(read-only memory，ROM)等。
这里所使用的“计算机可读介质”包括用于存储计算机程序的可执行指令的任何合适介质中的一个或多个，使得指令执行机器、系统、装置、或设备可以从计算机可读介质读取(或获取)指令并执行用于执行上述方法的指令。合适的存储形式包括电子、磁、光、和电磁形式中的一种或多种。传统示例性计算机可读介质的非穷举列表包括：便携式计算机磁盘；RAM；ROM；可擦除可编程只读存储器(erasable programmable read only memory，EPROM，或闪存(flash memory))；光学存储设备，包括便携式光盘(compact disc，CD)、便携式数字视频光盘(digital video disc，DVD)、高清晰度DVD(high definition DVD，HD-DVDTM)、BLU-RAY光盘；等等。
应当理解，附图中所描述的部件的布置是示例性的，并且其他布置也是可能的。还应该理解，由权利要求限定并在各种框图中示出的各个系统部件表示根据本文公开的主题配置的一些系统中的逻辑部件。
例如，这些系统部件中的一个或多个可以全部或部分地由在所描述的附图中示出的布置中示出的至少一些部件来实现。另外，虽然这些部件中的至少一个至少部分地实现为电子硬件部件，并且因此构成机器，但是其他部件可以用软件实现，当包括在执行环境中时，该软件构成机器、硬件、或者软件和硬件的结合。
更具体地，由权利要求限定的至少一个部件至少部分地实现为诸如指令执行机器(例如，基于处理器或包含处理器的机器)的电子硬件部件，和/或实现为专用电路或电路(例如，互连以执行专用功能的离散逻辑门)。其他部件可以用软件、硬件、或软件和硬件的组合来实现。此外，可以组合这些其他部件中的一些或全部，可以一起省略一些部件，并且可以添加额外的部件，同时仍然实现本文描述的功能。因此，本文描述的主题可以体现在许多不同的变型中，并且所有这些变型都被认为是在所要求保护的范围内。
在以上描述中，除非另外指出，否则参考由一个或多个设备执行的操作的动作和符号表示来描述主题。这样，可以理解，这种有时被称为计算机执行的动作和操作包括处理器对结构化形式的数据的操纵。该操作对数据进行变换或将其保持在计算机的存储器系统中的位置处，其以本领域技术人员熟知的方式重新配置或以其他方式改变设备的操作。数据作为数据结构维持在存储器的物理位置，该数据结构具有由数据格式定义的特定属性。然而，虽然在前述上下文中描述了主题，但是并不意味着限制，因为本领域技术人员将理解，下文中描述的各种动作和操作也可以以硬件实现。
为了便于理解本文描述的主题，许多方面是根据动作序列描述的。由权利要求限定的这些方面中的至少一个方面由电子硬件组件执行。例如，将认识到，各种动作可以由专用电路或电路执行，可以由一个或多个处理器执行的程序指令执行，或可以由两者的组合来执行。本文对任何动作序列的描述并不意味着必须遵循为执行该序列而描述的特定顺序。除非本文另有说明或上下文明显矛盾，否则本文所述的所有方法可以以任何合适的顺序进行。
除非本文另有说明或与上下文明显矛盾，否则在描述主题的上下文中(特别是在权利要求的上下文中)使用的术语“一”、“一个”、“该”、以及类似的指示物应被解释为涵盖单数和复数形式。除非本文另有说明，否则本文中对数值范围的描述仅旨在用作单独提及落入该范围内的每个单独值的简写方法，并且每个单独的值并入本说明书中，如同其在本文中单独引用一样。此外，前面的描述仅用于说明，而不是为了限制，因为所寻求的保护范围由所述的权利要求及其任何等同的权利要求限定。除非另外声明，否则本文提供的任何和所有示例或示例性语言(例如，“诸如”)的使用仅意在更好地说明主题，并不对主题的范围构成限制。在权利要求和说明书中使用术语“基于”和表示产生结果的条件的其他类似短语并不意在排除得到该结果的任何其他条件。说明书中的任何语言都不应被解释为表明任何未声明的元素对于要求保护的本发明的实践是必不可少的。
本文描述的实施例包括发明人已知的用于执行所要求保护的主题的一种或多种方式。应当理解，在阅读前面的描述后，这些实施例的变化对于本领域普通技术人员将变得显而易见。发明人期望熟练技术人员适当地采用这些变化，并且发明人希望以不同于本文具体描述的方式来实践所要求保护的主题。因此，该要求保护的主题包括适用的法律所允许的所附权利要求中所述主题的所有修改和等同物。此外，除非本文另有说明或上下文明显矛盾，否则涵盖上述元件的所有可能变型的任何组合。

Claims (20)

1.一种装置，包括：
非暂时性存储器，存储有指令；
至少一个无线收发器；以及
一个或多个处理器，与所述非暂时性存储器和所述至少一个无线收发器通信，其中，所述一个或多个处理器执行所述指令以：
收集信道统计数据；
经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号；
接收所述无线设备基于所述一个或多个参考信号发送的与所述至少一个信道对应的量化信道状态信息；
基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据，对数据进行预编码；以及
使用所述至少一个无线收发器向所述无线设备发送预编码数据。
2.根据权利要求1所述的装置，其中，所述量化信道状态信息包括使用下式计算的索引i*：
其中，i为索引，ci为码本C的分量，h为复列向量，H表示Hermitian矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的装置，其中，所述一个或多个处理器执行所述指令以：
基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据，生成条件信道协方差矩阵；以及
使用所述条件信道协方差矩阵对所述数据进行预编码。
4.根据权利要求3所述的装置，其中，所述一个或多个处理器执行指令以：
基于所述信道统计数据，生成多个信道实例；
对于每个信道实例，经由索引从包括多个预编码向量的码本中确定所述量化信道状态信息；
使用所述索引，确定所述多个预编码向量中的每个预编码向量的决策域；以及
生成每个决策域的所述条件信道协方差矩阵。
5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述决策域Ai,i＝1,…,|C|使用下式确定：
其中，ci为码本C的分量，为大小为M的复向量，h为复列向量，H表示Hermitian矩阵。
6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述条件信道协方差矩阵使用下式生成：
7.根据权利要求3-6中任一项所述的装置，其中，所述预编码包括将预编码向量设置为与所述条件信道协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量。
8.根据权利要求1-7中任一项所述的装置，其中，所述装置包括第一基站，并且所述信道统计数据包括涉及所述第一基站和第二基站的小区间信道统计数据。
9.根据权利要求1-8中任一项所述的装置，其中，所述装置包括第一基站，并且所述量化信道状态信息包括涉及所述第一基站和第二基站的小区间量化信道状态信息。
10.一种方法，包括：
收集信道统计数据；
经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号；
接收所述无线设备基于所述一个或多个参考信号发送的与所述至少一个信道对应的量化信道状态信息；
基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据，对数据进行预编码；以及
向所述无线设备发送预编码数据。
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述量化信道状态信息包括使用下式计算的索引i*：
其中，i为索引，ci为码本C的分量，h为复列向量，H表示Hermitian矩阵。
12.根据权利要求10或11所述的方法，还包括：
基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据，生成条件信道协方差矩阵；以及
使用所述条件信道协方差矩阵对所述数据进行预编码。
13.根据权利要求12所述的方法，还包括：
基于所述信道统计数据，生成多个信道实例；
对于每个信道实例，经由索引从包括多个预编码向量的码本中确定所述量化信道状态信息；
使用所述索引，确定所述多个预编码向量中的每个预编码向量的决策域；以及
生成每个决策域的所述条件信道协方差矩阵。
14.根据权利要求13所述的方法，其中，所述决策域Ai,i＝1,…,|C|使用下式确定：
其中，ci为码本C的分量，为大小为M的复向量，h为复列向量，H表示Hermitian矩阵。
15.根据权利要求14所述的方法，其中，所述条件信道协方差矩阵使用下式生成：
16.根据权利要求12-15中任一项所述的方法，其中，所述预编码包括将预编码向量设置为与所述条件信道协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量。
17.根据权利要求10-16中任一项所述的方法，其中，所述方法使用第一基站执行，并且所述信道统计数据包括涉及所述第一基站和第二基站的小区间信道统计数据。
18.根据权利要求10-17中任一项所述的方法，其中，所述方法使用第一基站执行，并且所述量化信道状态信息包括涉及所述第一基站和第二基站的小区间量化信道状态信息。
19.一种无线设备，包括：
非暂时性存储器，存储有指令；
至少一个天线；以及
一个或多个处理器，与所述非暂时性存储器和所述至少一个天线通信，其中，所述一个或多个处理器执行所述指令以：
收集信道统计数据；
经由至少一个信道向无线设备发送一个或多个参考信号；
接收所述无线设备基于所述一个或多个参考信号发送的与所述至少一个信道对应的量化信道状态信息；
基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据对数据进行预编码；以及
使用所述至少一个无线收发器向所述无线设备发送预编码数据。
20.根据权利要求19所述的无线设备，其中，所述预编码数据基于条件信道协方差矩阵，所述条件信道协方差矩阵基于所述量化信道状态信息和所述信道统计数据而生成。
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