CN111130606B - 基于功率分配的预编码方法及装置 - Google Patents

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CN111130606B CN201811296418.6A CN201811296418A CN111130606B CN 111130606 B CN111130606 B CN 111130606B CN 201811296418 A CN201811296418 A CN 201811296418A CN 111130606 B CN111130606 B CN 111130606B
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Abstract

本发明实施例提供一种基于功率分配的预编码方法及装置。所述方法包括：获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。本发明解决了现有技术中，在TDD系统中，预编码导致不同比特位信息可靠度差异较大，对译码性能会带来负面影响的问题。

Description

基于功率分配的预编码方法及装置
技术领域
本发明实施例涉及移动通信技术领域，尤其涉及一种基于功率分配的预编码方法及装置。
背景技术
在移动通信领域，分时长期演进(Time Division Long Term Evolution，TD-LTE)在下行传输中基于采用了多输入多输出的正交频分复用技术(Multiple Input MultipleOutput-Orthogonal Frequency Division Multiplexing，MIMO-OFDM)的物理层构架，其中，MIMO-OFDM通过4个发射天线并行传输多个数据流，能够有效地提高峰值传输速率。在LTE的物理层处理过程中，预编码是其核心功能模块，物理下行共享信道的几种主要传输模式都是通过预编码实现的。在5G NR的时分双工(Time Division Duplexing，TDD)频段系统中，采用基于特征值分解方式的预编码，而此种方式在信道条件数较大且多层复用传输时，信道增益差异较大，容易导致接收端译码中比特位信息的可靠度差异大，会给译码性能带来负面影响。
在5G NR现有标准化中，下行支持最多8层的MIMO空分复用传输，每码字支持最多4层的复用传输。在TDD系统中，基站设备倾向于采用基于上下行信道互异性的预编码，且通常是基于特征值分解方式的预编码。理想情况下，多层复用传输会等效为多路并行信道，可达到预编码层间干扰最小化以及信道容量利用最大化的目的。多路并行信道增益正比于信道容量计算中的特征值，而在信道条件数较大时，特征值分布差异较大，会导致多层复用传输信道增益差异较大。且在接收侧多层间通过交织合并译码，多层复用增益差异较大将导致不同比特位信息可靠度差异较大，对译码性能会带来负面影响。
此外，基于码本的预编码方法不能保证层间干扰最小化目标，不能保证层间复用增益的一致性。
发明内容
本发明实施例提供一种基于功率分配的预编码方法及装置，用以解决现有技术中，在TDD系统中，预编码导致不同比特位信息可靠度差异较大，对译码性能会带来负面影响的问题。
一方面，本发明实施例提供一种基于功率分配的预编码方法，所述方法包括：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
另一方面，本发明实施例提供一种基于功率分配的预编码装置，所述装置包括：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
另一方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述基于功率分配的预编码方法中的步骤。
再一方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述基于功率分配的预编码方法中的步骤。
本发明实施例提供的基于功率分配的预编码方法及装置，通过获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图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基于功率分配的预编码方法的流程示意图；
图2为本发明实施例提供的基于功率分配的预编码装置的结构示意图；
图3为本发明实施例提供的电子设备的结构示意图。
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“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“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。
在本申请所提供的实施例中，应理解，“与A相应的B”表示B与A相关联，根据A可以确定B。但还应理解，根据A确定B并不意味着仅仅根据A确定B，还可以根据A和/或其它信息确定B。
图1示出了本发明实施例提供的一种基于功率分配的预编码方法的流程示意图。
如图1所示，本发明实施例提供的基于功率分配的预编码方法，所述方法具体包括以下步骤：
步骤101，获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
其中，预编码计算以预编码颗粒度为单位进行。
信道估计即接从收端的接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。无线通信系统的性能在很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率选择性衰落等等，使得发射机和接收机之间的传播路径非常复杂。而无线信道具有很大的随机性，并不像有线信道般固定并可预见，因此需要对信道进行估计，信道估计的精度将直接影响整个系统的性能。5G NR的TDD系统，在下行多层空分复用中，采用基于特征值分解方式的预编码。而预编码生效前提是上下行信道互异性，因此计算预编码需要基于上行信道估计参数的结果。
作为示例，令基站收发天线数为N，终端(发送端)信道探测信号发送端口数为M，OFDM调制子载波总数为S，当前预编码颗粒度内的子载波集合为K，基站处上行信道估计参数为H，则有公式1：
公式1：
Figure BDA0001851294630000041
其中，k1∈K，0≤m1<M，0≤n1<N；
Figure BDA0001851294630000051
为H的估计值，根据
Figure BDA0001851294630000052
确定自相关平均值R；
其中，如公式2所示，
公式2：
Figure BDA0001851294630000053
Figure BDA0001851294630000054
为
Figure BDA0001851294630000055
的共轭转置矩阵。
步骤102，根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
其中，特征分解(Eigen Value Decomposition，EVD)，又称谱分解(SpectralDecomposition)是指将矩阵分解为特征值以及特征向量的过程。
具体地，矩阵乘法相当于一个变换，把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量，伸缩的比例就是特征值。即如果存在某个或某些向量在A作用之后，它只是伸长或者缩短，其位置仍停留在其原来的直线上，那么称之为A的特征向量，伸长或者缩短的倍数称为对应特征向量的特征值。
通过EVD分解，把自相关平均值R分解得到的预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征值，并根据特征值值以及预设运算，得到每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量。
步骤103，根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
其中，根据功率分配权重，首先将当前预编码颗粒度内的总功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡；根据重分配后的功率对原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，以目的预编码向量作为最终的预编码向量，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
本发明的上述实施例中，通过获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。本发明解决了现有技术中，在TDD系统中，预编码导致不同比特位信息可靠度差异较大，对译码性能会带来负面影响的问题。
可选地，本发明实施例中，步骤102之前，所述方法包括：
根据所述信道估计参数，确定所述信道估计参数的原始平均值。
其中，原始平均值可以为算数平均值或其他形式的均值；
仍然参考上述示例，子载波集合中信道估计的原始平均值
Figure BDA0001851294630000062
为如下公式3所示，
公式3：
Figure BDA0001851294630000061
进一步地，本发明实施例中，步骤102包括：
第一步，对所述自相关平均值进行特征分解，得到所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征向量以及特征值。
对自相关平均值R进行EVD分解，得到每个空分复用层的特征向量V(规模为M*1)和特征值E。
第二步，根据所述原始平均值以及所述特征向量，确定每个所述空分复用层的原始预编码向量。
对于第j层空分复用层，根据以下公式4，确定其原始预编码向量Bj1，
公式4：
Figure BDA0001851294630000071
其中，
Figure BDA0001851294630000072
为原始平均值
Figure BDA0001851294630000073
的共轭转置矩阵，Vj为第j层的特征向量。
第三步，根据预设公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重，具体包括：
根据以下公式5以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重，
公式5：
Figure BDA0001851294630000074
其中，Mj为第j层的功率分配权重；L表示所述空分复用层的层数；Ej表示第j层的特征值。
其中，Mj为第0层至第j层的特征值的累乘，得到功率分配权重之后，首先将当前预编码颗粒度内的总功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡。
可选地，本发明实施例中，所述根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量的步骤，包括：
根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率；
根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
其中，根据功率分配权重，首先将当前预编码颗粒度内的总功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，再根据重分配后的功率对原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，以目的预编码向量作为最终的预编码向量，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
一方面，本发明实施例中，所述根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率的步骤，包括：
根据以下公式6以及所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率，
公式6：
Figure BDA0001851294630000081
其中，Pj为第j层的重分配功率；L表示所述空分复用层的层数；Mj为第j层的功率分配权重。
根据功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，避免预编码导致不同比特位信息可靠度差异较大。
另一方面，本发明实施例中，所述根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量的步骤，包括：
根据以下公式7以及所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，
公式7：
Figure BDA0001851294630000091
其中，Bj2为第j层的目的预编码向量；Bj1为第j层的原始预编码向量，||Bj1||表示Bj1的模值；Ej表示第j层的特征值，根据重分配后的功率对原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，以目的预编码向量作为最终的预编码向量，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
本发明上述实施例中，通过获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
以上介绍了本发明实施例提供的基于功率分配的预编码方法，下面将结合附图介绍本发明实施例提供的基于功率分配的预编码装置。
参见图2，本发明实施例提供了基于功率分配的预编码装置，所述装置包括：
获取模块201，用于获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值。
其中，预编码计算以预编码颗粒度为单位进行。
信道估计即接从收端的接收数据中将假定的某个信道模型的模型参数估计出来的过程。无线通信系统的性能在很大程度上受到无线信道的影响，如阴影衰落和频率选择性衰落等等，使得发射机和接收机之间的传播路径非常复杂。而无线信道具有很大的随机性，并不像有线信道般固定并可预见，因此需要对信道进行估计，信道估计的精度将直接影响整个系统的性能。5G NR的TDD系统，在下行多层空分复用中，采用基于特征值分解方式的预编码。而预编码生效前提是上下行信道互异性，因此计算预编码需要基于上行信道估计参数的结果。
作为示例，令基站收发天线数为N，终端(发送端)信道探测信号发送端口数为M，OFDM调制子载波总数为S，当前预编码颗粒度内的子载波集合为K，基站处上行信道估计参数为H，则有公式1：
公式1：
Figure BDA0001851294630000101
其中，k1∈K，0≤m1<M，0≤n1<N；
Figure BDA0001851294630000102
为H的估计值，根据
Figure BDA0001851294630000103
确定自相关平均值R；
其中，如公式2所示，
公式2：
Figure BDA0001851294630000104
Figure BDA0001851294630000105
为
Figure BDA0001851294630000106
的共轭转置矩阵。
确定模块202，用于根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的。
其中，特征分解(Eigen Value Decomposition，EVD)，又称谱分解(SpectralDecomposition)是指将矩阵分解为特征值以及特征向量的过程。
具体地，矩阵乘法相当于一个变换，把任意一个向量变成另一个方向或长度都大多不同的新向量。在这个变换的过程中，原向量主要发生旋转、伸缩的变化。如果矩阵对某一个向量或某些向量只发生伸缩变换，不对这些向量产生旋转的效果，那么这些向量就称为这个矩阵的特征向量，伸缩的比例就是特征值。即如果存在某个或某些向量在A作用之后，它只是伸长或者缩短，其位置仍停留在其原来的直线上，那么称之为A的特征向量，伸长或者缩短的倍数称为对应特征向量的特征值。
通过EVD分解，把自相关平均值R分解得到的预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征值，并根据特征值值以及预设运算，得到每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量。
处理模块203，用于根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
其中，根据功率分配权重，首先将当前预编码颗粒度内的总功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡；根据重分配后的功率对原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，以目的预编码向量作为最终的预编码向量，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
可选地，本发明实施例中，所述装置包括：
均值确定模块，用于根据所述信道估计参数，确定所述信道估计参数的原始平均值。
可选地，本发明实施例中，所述确定模块202包括：
分解子模块，用于对所述自相关平均值进行特征分解，得到所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征向量以及特征值；
第一确定子模块，用于根据所述原始平均值以及所述特征向量，确定每个所述空分复用层的原始预编码向量；
第二确定子模块，用于根据预设公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重。
可选地，本发明实施例中，所述第二确定子模块用于：
根据以下公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重：
Mj＝∏0≤j＜L，j≠LEj；
其中，Mj为第j层的功率分配权重；L表示所述空分复用层的层数；Ej表示第j层的特征值。
可选地，本发明实施例中，所述处理模块203包括：
分配子模块，用于根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率；
处理子模块，用于根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
可选地，本发明实施例中，所述分配子模块用于：
根据以下公式以及所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率：
Figure BDA0001851294630000121
其中，Pj为第j层的重分配功率；L表示所述空分复用层的层数；Mj为第j层的功率分配权重。
可选地，本发明实施例中，所述处理子模块用于：
根据以下公式以及所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量：
Figure BDA0001851294630000122
其中，Bj2为第j层的目的预编码向量；Bj1为第j层的原始预编码向量；Ej表示第j层的特征值。
本发明的上述实施例中，通过获取模块201获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；确定模块202根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；处理模块203根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
图3示出了本发明又一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
参见图3，本发明实施例提供的电子设备，所述电子设备包括存储器(memory)31、处理器(processor)32、总线33以及存储在存储器31上并可在处理器上运行的计算机程序。其中，所述存储器31、处理器32通过所述总线33完成相互间的通信。
所述处理器32用于调用所述存储器31中的程序指令，以执行所述程序时实现如本发明上述实施例中提供的方法。
在另一种实施方式中，所述处理器执行所述程序时实现如下方法：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
本发明实施例提供的电子设备，可用于执行上述方法实施例的方法对应的程序，本实施不再赘述。
本发明实施例提供的电子设备，通过获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
本发明又一实施例提供的一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如本发明上述实施例中提供的方法中的步骤。
在另一种实施方式中，所述程序被处理器执行时实现如下方法：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，所述程序被处理器执行时实现上述方法实施例的方法，本实施不再赘述。
本发明实施例提供的非暂态计算机可读存储介质，通过获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量，在预编码基础上做小规模的增量设计，具有实现简单的优点；通过利用特征值的分布特征对当前预编码颗粒度内的多层功率进行重分配，保持多层的预编码增益与信道增益总和的均衡，提高交织后的比特位信息可靠度的一致性，提高信道译码性能。
本发明又一实施例公开一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括存储在非暂态计算机可读存储介质上的计算机程序，所述程序包括程序指令，当所述程序指令被计算机执行时，计算机能够执行上述各方法实施例所提供的方法，例如包括：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，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)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (16)

1.一种基于功率分配的预编码方法，其特征在于，所述方法包括：
获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量的步骤之前，所述方法包括：
根据所述信道估计参数，确定所述信道估计参数的原始平均值。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量的步骤，包括：
对所述自相关平均值进行特征分解，得到所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征向量以及特征值；
根据所述原始平均值以及所述特征向量，确定每个所述空分复用层的原始预编码向量；
根据预设公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据预设公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重的步骤，包括：
根据以下公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重：
Mj＝∏0≤j＜L，j≠LEj；
其中，Mj为第j层的功率分配权重；L表示所述空分复用层的层数；Ej表示第j层的特征值。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量的步骤，包括：
根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率；
根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率的步骤，包括：
根据以下公式以及所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率：
Figure FDA0001851294620000021
其中，Pj为第j层的重分配功率；L表示所述空分复用层的层数；Mj为第j层的功率分配权重。
7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量的步骤，包括：
根据以下公式以及所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量：
Figure FDA0001851294620000031
其中，Bj2为第j层的目的预编码向量；Bj1为第j层的原始预编码向量；Ej表示第j层的特征值。
8.一种基于功率分配的预编码装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取当前预编码颗粒度内的信道估计参数，确定所述信道估计参数的自相关平均值；
确定模块，用于根据所述自相关平均值，确定所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的功率分配权重以及原始预编码向量；其中，所述功率分配权重为根据对所述自相关平均值进行特征分解得到的特征值确定的；
处理模块，用于根据所述功率分配权重，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述装置包括：
均值确定模块，用于根据所述信道估计参数，确定所述信道估计参数的原始平均值。
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述确定模块包括：
分解子模块，用于对所述自相关平均值进行特征分解，得到所述预编码颗粒度内的每个空分复用层的特征向量以及特征值；
第一确定子模块，用于根据所述原始平均值以及所述特征向量，确定每个所述空分复用层的原始预编码向量；
第二确定子模块，用于根据预设公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重。
11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第二确定子模块用于：
根据以下公式以及所述特征值，确定每个所述空分复用层的功率分配权重：
Mj＝∏0≤j＜L，j≠LEj；
其中，Mj为第j层的功率分配权重；L表示所述空分复用层的层数；Ej表示第j层的特征值。
12.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述处理模块包括：
分配子模块，用于根据所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率；
处理子模块，用于根据所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量。
13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述分配子模块用于：
根据以下公式以及所述功率分配权重，对所述预编码颗粒度内的总功率进行功率分配，得到每个所述空分复用层的重分配功率：
Figure FDA0001851294620000041
其中，Pj为第j层的重分配功率；L表示所述空分复用层的层数；Mj为第j层的功率分配权重。
14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述处理子模块用于：
根据以下公式以及所述重分配功率，对所述原始预编码向量进行归一化处理，得到目的预编码向量：
Figure FDA0001851294620000042
其中，Bj2为第j层的目的预编码向量；Bj1为第j层的原始预编码向量；Ej表示第j层的特征值。
15.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器、总线以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于功率分配的预编码方法中的步骤。
16.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于功率分配的预编码方法中的步骤。
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