CN111771339A - 波束估计辅助的波束采集 - Google Patents

Abstract

本文公开了一种波束估计系统，所述波束估计系统包括一个或多个收发器，所述一个或多个收发器被配置为发射多个第一阶段参考波束，并且接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符以及对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

Description

波束估计辅助的波束采集

技术领域

本文所述的实施方案总体涉及无线通信系统中的波束采集。

背景技术

大功率多输入多输出(“MIMO”)系统可在基站、用户设备或两者处部署若干天线。天线阵列的混合结构用于通过移相器提供高模拟波束形成增益，同时降低硬件成本。为了实现高模拟波束形成增益，需要在发射器处非常准确地采集波束信息。

常规地，在波束网格上使用波束扫描来实现波束采集。然而，常规波束扫描往往不优于常规波束扫描器，并且常规波束扫描受限于波束分辨率和旁瓣的影响。

附图说明

在附图中，相同的附图标记通常是指遍及不同视图中的相同部分。附图未必按比例绘制，而是通常重点说明本公开的原理。在以下描述中结合以下附图描述了各个方面，其中：

图1示出了MIMO系统的概览；

图2示出了用于通信设备的系统模型的内部布置；

图3示出了基站和用户设备之间的第一阶段波束形成过程；

图4示出了离散傅里叶变换波束扫描的索引；

图5示出了通过描绘与常规波束扫描方法相比在双簇信道下的宽波束估计阶段中的增益损失对所提出的算法的评估；

图6示出了通过描绘与常规波束扫描方法相比在双簇信道下的宽波束估计阶段中的增益损失对所提出的算法的评估；

图7示出了常规波束扫描，其中对于两条路径仅示出了一个主峰；

图8示出了描绘波束扫描中旁瓣的相关性的波束扫描空间谱；

图9描绘了具有两级DFT波束的两阶段波束估计方案；

图10描绘了常规波束扫描方法的第一缺点；

图11示出了常规波束扫描运算与优化波束估计运算的比较；

图12示出了在具有两个远远移开的信道的环境中的优化波束估计算法；

图13示出了使用八个波束的第二阶段波束估计过程；

图14示出了根据波束估计算法的第二阶段波束估计函数；

图15示出了作为基站和用户设备之间的交换的波束估计方法；

图16描绘了用于波束估计算法的流程图；

图17示出了用于波束估计的第一设备；

图18示出了用于波束估计的第二设备；

图19示出了用于执行波束估计的第一装置；

图20示出了用于执行波束估计的第二装置；

图21示出了用于波束估计的第一设备；

图22示出了用于波束估计的第二设备；

图23示出了用于波束估计的方法；以及

图24示出了用于波束估计的方法。

具体实施方式

以下具体实施方式参考附图，附图以举例的方式示出了可实施本公开的具体细节和方面。

“示例性”一词在本文中被用于意指“用作示例、实例或者例示”。本文作为“示例性”所述的任何实施方案或者设计不一定被理解为比其他实施方案或者设计优先或者有利。

在说明书和权利要求书中，词语“多个”明确地指大于一的量。因此，明确调用前述文字的涉及对象的数量的任何短语(例如，“多个[对象]”)明确地指出所述对象中的不止一个对象。在说明书和权利要求书中，术语“组”、“集”、“集合”、“系列”、“序列”、“分组”等(如果出现)是指等于或大于一的量，即一个或多个。术语“适当子集”、“减少子集”和“较小子集”是指集合的不等于该集合的子集，即集合的包括比该集合少的元素的子集。

应当理解，本文所用的任何矢量和/或矩阵表示法在本质上是示例性的，并且仅出于解释的目的而使用。因此，应当理解，本公开中详述的方法不限于仅使用矢量和/或矩阵来实现，并且相关的过程和计算可相对于数据、观察、信息、信号等的集合、序列、分组等进行等价的执行。此外，应当理解，提到的“矢量”可指任何大小或取向的矢量，例如包括1×1矢量(例如，标量)、1×M矢量(例如，行矢量)和M×1矢量(例如，列矢量)。类似地，应当理解，提到的“矩阵”可指任何大小或取向的矩阵，例如包括1×1矩阵(例如，标量)、1×M矩阵(例如，行矢量)和M×1矩阵(例如，列矢量)。

如本文所用，“电路”被理解为任何种类的逻辑实现实体，其可包括执行软件的专用硬件或处理器。因此，电路可为模拟电路、数字电路、混合信号电路、逻辑电路、处理器、微处理器、中央处理单元(“CPU”)、图形处理单元(“GPU”)、数字信号处理器(“DSP”)、现场可编程门阵列(“FPGA”)、集成电路、专用集成电路(“ASIC”)等，或它们的任何组合。下文将进一步详细描述的相应功能的任何其他种类的具体实施也可被理解为“电路”。应当理解，本文详述的电路中的任何两个(或更多个)可被实现为具有基本上等同功能的单个电路，并且反之，本文所详述的任何单个电路可被实现为具有基本上等同功能的两个(或更多个)独立电路。另外，提到的“电路”可指共同形成单个电路的两个或更多个电路。

如本文所用，“存储器”可被理解为可存储数据或信息以用于检索的非暂态计算机可读介质。因此，本文所包括的提到的“存储器”可被理解为是指易失性或非易失性存储器，包括随机存取存储器(“RAM”)、只读存储器(“ROM”)、闪存存储器、固态存储器、磁带、硬盘驱动器、光盘驱动器等，或它们的任何组合。此外，应当理解，在本文中术语“存储器”也包括寄存器、移位寄存器、处理器寄存器、数据缓冲器等。应当理解，被称为“存储器”或“一个存储器”的单个部件可由多于一种的不同类型的存储器构成，并且因此可指包括一种或多种类型的存储器的集合部件。易于理解的是，可将任何单个存储器部件分成多个等效的集合存储器部件，并且反之亦然。此外，虽然存储器可被描绘为与一个或多个其他部件分开(诸如在附图中)，但应当理解，存储器可集成在另一个部件内，诸如在通用集成芯片上。

用于指称移动通信网络的接入点的术语“基站”可被理解为宏基站、微基站、NodeB、演进NodeB(“eNB”)、家庭eNodeB、远程无线电头(“RRH”)、中继站等，并且可包括使用常规基站架构(例如，分布式、“一体化”等)实现的基站以及使用集中式基站架构(例如，云无线电接入网(“Cloud-RAN”)或虚拟RAN(“Vran”))实现的基站。如本文所用，电信环境中的“小区”可被理解为由基站服务的扇区。因此，小区可为对应于基站的特定功能分区的一组地理上协同定位的天线。因此，基站可为一个或多个小区(或扇区)提供服务，其中每个小区通过不同的通信信道来表征。此外，术语“小区”可用于指宏小区、微小区、毫微微小区、微微小区等中的任一者。

出于本公开的目的，无线电通信技术可被分类为短程无线电通信技术、城域系统无线电通信技术或蜂窝广域无线电通信技术中的一者。短程无线电通信技术包括蓝牙、WLAN(例如，根据任何IEEE 802.11标准)和其他类似的无线电通信技术。城域系统无线电通信技术包括全球微波接入互操作性(“WiMax”)(例如，根据IEEE 802.16无线电通信标准，例如，固定WiMax或移动WiMax)和其他类似的无线电通信技术。蜂窝广域无线电通信技术包括GSM、UMTS、LTE、高级LTE(“LTE-A”)、CDMA、WCDMA、LTE-A、通用分组无线电服务(“GPRS”)、增强型数据速率GSM演进(“EDGE”)、高速分组接入(“HSPA”)、HSPA Plus(“HSPA+”)和其他类似的无线电通信技术。蜂窝广域无线电通信技术还包括此类技术的“小小区”诸如微小区、毫微微小区和微微小区。蜂窝广域无线电通信技术在本文中通常可称为“蜂窝”通信技术。应当理解，本文详述的示例性场景本质上是说明性的，并且因此可类似地应用于各种现有的和尚未制定的其他移动通信技术，尤其是在此类移动通信技术共享如关于以下示例中所公开的类似特征的情况下。

如本文所用，术语“网络”(例如，关于通信网络诸如移动通信网络)包括网络的接入部分(例如，无线电接入网(“RAN”)部分)和网络的核心部分(例如，核心网部分)两者。本文所用的关于移动终端的术语“无线电空闲模式”或“无线电空闲状态”是指其中移动终端未被分配移动通信网络的至少一个专用通信信道的无线电控制状态。所用的关于移动终端的术语“无线电连接模式”或“无线电连接状态”是指其中移动终端被分配移动通信网络的至少一个专用上行链路通信信道的无线电控制状态。

除非明确指明，否则术语“发射”包括直接发射(点到点)和间接发射(经由一个或多个中间点)两者。类似地，术语“接收”包括直接接收和间接接收两者。术语“通信”包括发射和接收中的一者或两者，即，在传入和传出方向中的一者或两者上的单向或双向通信。

波束估计旨在增加从有限数量的波束扫描结果中利用的有用信息。与其他已知技术相比，本文所公开的波束估计技术可改善波束分辨率并且使得旁瓣的影响减小。这些优点有助于使用可用的有限数量的波束扫描来达到对MIMO信道的深入理解。来自有限数量的波束扫描的信息的增加使得波束采集效率提高。本文所公开的方法和设备利用新型波束估计算法，该算法在与大规模MIMO系统中的波束扫描一起使用时，提高了波束采集的效率。

传统波束扫描基于至少其第一阶段波束的初始增益以及其计算第二阶段波束面积的方法而具有某些弱点。这些弱点和所得的次优的波束估计通常见于传统波束扫描结果中，即使在执行附加的波束扫描的情况下也是如此。仅仅增加波束扫描的数量不能改善MIMO信道的波束分辨率。波束扫描器也被称为用于波束估计的设备。波束扫描器是波束扫描的升级型式，其引导波束连续地扫描MIMO信道的所有方向，而不是仅扫描M个分立的方向。波束扫描器的结果对信道而言被称为空间谱。

先进的波束估计算法可通过提供改善的波束分辨率并且减小旁瓣的影响来改善波束扫描结果，从而使波束采集更快并且/或者更准确。本文公开了一种波束估计算法、根据该算法进行波束采集的方法以及相应的设备，使得其在大规模MIMO系统中相比于常规波束扫描有所改进，并提高了波束采集效率。

常规波束扫描器可不正确地检测到多条强路径密集定位的仅一个主峰，无论执行波束扫描的次数。然而，尽管检测到单个峰，但信道中可存在两条路径从而要采集两个波束。这是因为波束分辨率是由扫描波束的数量和波束宽度(增益)两者来确定的。信道中的两条路径的识别要求扫描波束的波束宽度足够窄。另一方面，扫描波束的较窄波束宽度导致用于覆盖相同扫描范围的波束扫描的数量增加，这增加了波束采集的开销。

除了有限的波束分辨率之外，旁瓣的重要影响也是波束扫描所面临的另一个问题。如果波束扫描在旁瓣的方向上扫描，则难以识别这些方向是来自有效路径还是仅来自另外的路径的旁瓣。强路径的旁瓣可能会覆盖弱路径的主瓣。因此，如果未被清楚地识别，则这些旁瓣可能被错误地检测到，并且被认为是波束扫描中的有效路径。在多阶段波束扫描的情况下，针对这些伪路径需要维护下一阶段中的附加的扫描支路。

鉴于传统波束扫描的这些困难，波束扫描不是有效的波束采集方案。然而，相比之下，如果噪声足够小，则根据本公开所确定的波束估计可估计来自离散傅里叶变换波束扫描的K个波束，即使当波束扫描发生在两条路径的重叠主瓣上或在单条路径的旁瓣时扫描也是如此。

已知的DoA估计算法

本文公开了一种用于波束估计的新算法。其他已知的波束估计算法诸如Music、Esprit和Matric-pencil算法通常不适合于如本文所述的波束估计目的，因为这些算法针对{μ_k}＝DoA估计{h}的问题，其根据h的样本，而不是根据由y表示的波束扫描的结果来估计波束方向。此外，Music和Esprit算法需要在MIMO信道相关矩阵E{hh^H}中找到的信息。Matrix-pencil算法需要在h中的某些元素的知识。此类有限数量的波束扫描不能获得对信道的此类知识，因此这些已知的DoA估计算法不能直接用于本文所公开的材料中。

Monopulse-radar方法

虽然Monopulse-radar方法可应用于波束信号，但仅当信道中只有一条路径时该方法才有效。由于本文所公开的方法和设备针对一般多路径的情况，因此Monopulse-radar方法不能应用于本公开。

高级信号处理

压缩感知和矩阵完成依赖于一般的迭代解决方案诸如基追踪、正交匹配追踪和CoSamp，并且不能有效而确定地解决波束采集问题。此外，由这些技术产生的解决方案没有针对如本文所述的波束估计进行具体优化。

内推法

在几个分立的方向上，可将波束增益y_m视为信道的样本。内推法技术可应用于在不同方向上内推或外推所有波束增益。然后，可将波束增益的前K个最强峰视为期望波束方向的近似值{μ_k}。本文所公开的用于波束估计的算法和方法相比于内推法提供了多种有益效果。

MIMO无线通信系统

通常MIMO系统可采用多个发射天线和接收天线在共享MIMO信道上发射多个数据层，即共享时频资源集。此类MIMO系统可依赖于发射天线和接收天线中的每一者之间的不同空间信道允许接收器从在接收天线处接收到的信号中分别恢复发射的数据层，这些接收到的信号可各自由来自每个发射天线的已被噪声和其他信道效应改变的贡献组成。

在MIMO系统中，每个发射天线可使用相同的共享时频资源(例如，在公共符号周期期间使用相同的子载波或子载波集)来发射单独的发射符号。然后，每个接收天线可产生单独的接收符号，其中每个接收符号包括来自每个发射符号的由每个发射天线和对应的接收天线之间的空间信道改变的贡献。然后，MIMO接收器可处理接收符号以恢复原始发射符号，这可包括基于每个空间信道的信道估计来应用信道均衡，以便分别检测来自接收符号的每个发射符号。在多子载波MIMO的情况下诸如用于正交频分多址(“OFDMA”)或单载波频分多址(“SC-FDMA”)，每个MIMO发射天线可在共同组成共享MIMO信道的多个子载波中的每一者上发射发射符号。

MIMO系统可采用多个发射器和/或多个接收器和/或多个收发器，并且因此可被表征为单用户MIMO(“SU-MIMO”)或多用户MIMO(“MU-MIMO”)系统。图1示出了MIMO系统100，其可为基本的2×2SU-MIMO系统，包括由两个发射天线110₁和110₂组成的MIMO发射器110以及由两个接收天线120₁和120₂组成的MIMO接收器120。由于MIMO信道130在单个发射器(110)和单个接收器(120)之间共享，MIMO系统100可被分类为SU-MIMO系统。

如图1所示，发射器110可在MIMO信道130上向接收器120发射两个数据层(层1和层2)。发射器110可在原始数据层上应用信道编码、加扰/交织、调制和天线映射来生成共同组成发射矢量s＝[s₁ s₂]^T的发射符号s₁和s₂。然后，发射器110可经由发射天线110₁和110₂发射发射符号s₁和s₂中的每一者。发射符号s₁和s₂可通过MIMO信道130传播并且随后由接收天线120₁和120₂接收，这些接收天线随后可产生构成接收符号矢量y＝[y₁y₂]^T的接收符号y₁和y₂。如图1所示，两个接收符号y₁和y₂都可包括来自两个发射符号s₁和s₂的由MIMO信道130的信道矩阵H表征的贡献，其中H＝[h_1,1h_1,2；h_2,1h_2,2]并且对于i,j＝1,2的每个h_i,j为表征在发射天线110_j和接收天线120_i之间的无线信道响应的复值项。接收器120可通过在接收矢量y上应用MIMO检测来恢复原始数据层。

包括在MIMO信道130中来自被建模为n＝[n₁ n₂]^T的相加噪声的贡献，可根据如下H、s、y和n对MIMO系统100进行建模：

y＝Hs+n (1)

MIMO系统100和等式(1)可被类似地扩展到具有N个发射天线(及对应的发射符号矢量s＝[s₁,…,s_N]^T)和M个接收天线(及对应的接收符号矢量y＝[y₁,…,y_M]^T)的任何M×NMIMO系统，其中H表示由复合信道响应元素h_i,j,i＝1,…,M,j＝1,…,N组成的M×N复合信道矩阵，s表示复合发射符号矢量，n表示复合相加噪声并且y表示复合接收噪声符号矢量。

图2示出了用于通信设备的系统模型200的内部布置，该通信设备被配置为在本公开的一个方面实现混合波束形成方案以与其他设备进行通信。应当理解，系统模型200本质上是示例性的，因此可出于本说明的目的而被简化。

基站的数字域由多个天线端口210-212组成。在该示例中示出了两个天线端口(即，L＝2)，但应当理解，在本公开中包括具有更多天线端口(即，L>2)的更多系统。每个天线端口由RF链组成，该RF链可包括RF设备诸如发射器、接收器、电缆、放大器、衰减器、测量仪器、负载、数模转换器(DAC)、模数转换器(ADC)等。天线端口连接至在模拟域中工作的N个天线元件230-237的阵列。在天线系统模型200中示出了八个天线元件(即N＝8)，但应当理解，在本公开中可实现其他数量的天线元件。移相器(第一组在低于215的列中以及第二组在高于225的列中)通过操纵模拟波束形成权重来控制在模拟波束成形中由每个天线元件230-237发射的信号的相位。通过对由天线元件230-237发射的信号施加相移，可根据需要操纵相长干涉的方向。通过施加合适的天线权重，可调节信号的振幅和相位。

基带单元240连接至基站200的射频单元(包括天线端口210-220和天线元件230-237)并且可执行移动通信信号的基带处理。基带单元240还可向至少一个天线端口提供或从至少一个天线元件接收数字移动通信信号。元件210-237可负责移动通信信号的射频处理，并且可包括数字电路(例如，天线端口210-220)以及模拟电路(例如，天线元件230-237)，以便接收无线射频信号并执行对无线射频信号的初始处理。基带单元240可在光纤或类似高速连接上(诸如在光纤数据链路上使用通用公共无线电接口(CPRI)标准)与一个或多个天线端口或天线元件交换数字移动通信数据。

应当理解，基站200的部件及其所有内部部件(例如基带硬件、射频硬件、存储器部件、压缩部件等)可在结构上实现为硬件、在硬件上执行的软件或它们的混合。具体地讲，基带单元240和射频单元210-237可包括一个或多个数字处理电路诸如逻辑电路、处理器、微处理器、中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)(包括GPU上的通用计算(GPGPU))、数字信号处理器(DSP)、现场可编程门阵列(FPGA)、集成电路、专用集成电路(ASIC)或它们的任何组合。应当理解，本领域的技术人员将会知道本文所公开的对应结构，无论是明确提及物理结构和/或数学公式、论述、流程图的形式，还是提供足够结构的任何其他方式(诸如，例如有关算法)。认识到本领域的技术人员可易于理解将提供期望的功能的每个部件的各种可能结构实现，在本文中可在功能操作方面基本上详述基站200的部件。

应当理解，虽然描述可集中在下行链路或上行链路路径上，但另外地，基站200可能能够在任一方向上。

基站200可使用天线阵列230-237来接收无线上行链路信号。然后，模拟组合器可诸如通过组合来自模拟域中天线阵列230-237的两个或更多个天线的集合的上行链路数据信号来组合所得的上行链路数据信号。因此，模拟组合器可产生指示由模拟组合器产生的模拟数据流的数量的模拟数据流，该模拟数据流的数量可等于或小于天线阵列230-237中的物理接收天线的实际数量。

基站200可使用处理电路处理从模拟组合器接收的模拟数据流。该基站可在从模拟组合器接收的模拟数据流上执行自动增益控制(AGC)和模数转换(ADC)，并且随后执行快速傅里叶变换(FFT)处理，以便在天线端口210-220中生成频域符号。

因此，基站200还可包括由天线端口210-220中的数字处理电路构成的信道估计(CE)和压缩硬件，并且从而可能需要可用于执行信道估计和计算压缩滤波器的额外的计算和处理硬件。

基带单元240可接收数据并且执行均衡和协调处理。基带单元240可包括数字处理电路和存储器部件以及其他部件。

基带单元240可被配置为实现本文所公开的任何处理，包括但不限于信道截断、模拟波束形成生成和/或数字波束形成生成。

控制器250可连接到基带单元240并且除此之外可被配置为控制更高级别的处理。

图3示出了基站和用户设备之间的第一阶段波束形成过程。这种简化的变型假设基站301具有N个天线的均匀线性阵列，并且用户设备302具有单个天线。图3示出了采用M个用于波束扫描的天线波束的基站，其中M＝4，并且因此波束被标记为303-306。赋给四个波束中的每一个的公式中，h为在基站和用户设备之间的MIMO信道矢量，并且b_m为第m个扫描表示，其中m＝1,…M。根据该图，基站301发送四个第一阶段波束形成参考波束。

图4示出了由m₁,…,m_2K.表示的离散傅里叶变换波束扫描的2K个索引。该图描绘了参考波束相对于波束增益402的侧射角401。

图5示出了通过描绘与常规波束扫描方法相比在双簇信道下的宽束扫描阶段中的增益损失对所提出的算法的评估。由于常规方法依赖于单个最佳第一阶段参考波束，因此在本文中将其描述为“最佳选择”方法。在该模型中，采用八个波束进行波束扫描(M＝8)。具体地讲，x轴501描绘信道的信噪比，并且y轴502以分贝描绘模拟波束形成增益损失。第一提出的路径503被描绘为在从在-5dB信噪比下增益损失小于-2dB到在20dB信噪比下增益损失小于-12dB的范围内。第二提出的路径504被描绘为在从在-5dB信噪比下增益损失小于0dB到在20dB信噪比下增益损失约-8dB的范围内。与常规波束形成选择方法相比，本文描绘的“最佳选择”方法示出了第一路径505以及第二路径506，该第一路径范围为在-5dB信噪比下增益损失小于-2dB到在-20dB信噪比下增益损失大约-6dB，该第二路径显示在-5dB信噪比下增益损失小于0dB并且在20dB信噪比下增益损失小于-2dB。该图描绘了在宽波束扫描(主瓣波束宽度π/2，M＝8)的阶段下，MIMO信道中的第一波束信息和第二波束信息的模拟波束形成增益损失。将结果与常规最佳选择方法进行比较，其中单纯地将具有最大波束增益和第二最大波束增益的波束方向作为第一波束信息和第二波束信息。需注意，在模拟信道中，通过信噪比评估噪声对所提出的算法的影响。

图6示出了通过描绘与最佳选择方法相比在双簇信道下的宽束扫描阶段中的增益损失对所提出的算法的评估。在该模型中，采用十六个波束进行波束扫描(M＝16)。x轴601描绘了信道的信噪比，并且y轴602以分贝描绘了模拟波束形成增益损失。第一提出的路径603被描绘为在从在-5dB信噪比下增益损失小于-2dB到在20dB信噪比下增益损失小于-12dB的范围内。第二提出的路径604被描绘为在从在-5dB信噪比下增益损失小于0dB到在20dB信噪比下增益损失约-8dB的范围内。与最佳区段方法相比，该方法示出了第一路径605以及第二路径606，该第一路径范围为在-5dB信噪比下增益损失小于-2dB到在-20dB信噪比下增益损失大约-6dB，该第二路径显示在-5dB信噪比下增益损失小于0dB并且在20dB信噪比下增益损失小于-2dB。该图描绘了在宽波束扫描(主瓣波束宽度π/2，M＝16)的阶段下，MIMO信道中的第一波束信息和第二波束信息的模拟波束形成增益损失。将结果与常规最佳选择方法进行比较，其中单纯地将具有最大波束增益和第二最大波束增益的波束方向作为第一波束信息和第二波束信息。如图5和图6两者所示，通过使用所确定的波束估计算法，在20dB信道SNR下将模拟波束形成增益损失从常规最佳选择方法降低约6dB。使用波束估计算法对于第一波束信息的有益效果可大于对于第二波束信息的有益效果，因为最强波束增益对噪声更稳健。

图5和图6描绘了在宽波束扫描(主瓣波束宽度π/2，M＝8)和窄波束扫描(主瓣波束宽度π/4，M＝16)的阶段下，对MIMO信道中的第一波束信息和第二波束信息的模拟波束形成增益损失的分析。将结果与常规最佳选择方法进行比较。需注意，在模拟信道中，通过改变不同信道的SNR来考虑噪声对所提出的算法的影响。

图7示出了常规波束扫描器的结果，其中对于两条路径仅示出了一个主峰。图7描绘了如沿x轴的侧射角701和沿y轴的以分贝表示的功率702所示的波束扫描空间谱。在这种情况下，路径一704以大约30度示出，并且路径二705以大约50度示出。尽管存在两条有效路径704和705，但仅描绘了单个主曲线703。此类现象的发生是因为波束分辨率不仅由扫描波束的数量确定，而且还由扫描波束的波束宽度决定。也就是说，即使在所执行的波束扫描的数量增加的情况下，也会发生此类现象。为了识别信道中的两条路径，扫描波束的波束宽度需要足够窄，而不是简单地用较宽的波束重复波束扫描。然而，波束宽度较窄则需要更多的波束来覆盖与用较宽波束进行波束扫描的相同的扫描范围，这自然地增加了波束采集的开销。

图8示出了描绘波束扫描中旁瓣的相关性的波束扫描空间谱。在该波束扫描空间谱中，沿x轴描绘侧射角801；沿y轴描绘功率802；并且波束扫描空间谱结果被描绘为803。除了有限的波束分辨率之外，旁瓣的非平凡影响也是波束扫描所遇到的另一个问题。图8演示了旁瓣的影响。当执行波束扫描时，波束扫描可在旁瓣的方向上进行，如图8中的804和805所示。在这种情况下，可能难以识别这些方向是来自有效路径还是仅来自另外的路径的旁瓣。另外，强路径的旁瓣可能会覆盖弱路径的主瓣。因此，如果未被清楚地识别，则这些旁瓣804和805可能被错误地检测到，并且被认为是波束扫描中的有效路径。在多阶段波束扫描的情况下，针对这些伪路径需要维护下一阶段中的附加的扫描支路。因此，纯波束扫描可能不是有效的波束采集方案。与传统波束扫描相比，并且前提条件是噪声足够有限，所确定的波束估计算法和过程可估计来自离散傅里叶变换波束扫描的K个波束，即使当波束扫描发生在两条路径的重叠主瓣上或在单条路径的旁瓣时也是如此。

图9描绘了具有两级离散傅里叶变换波束的两阶段波束扫描方案。较宽的第一阶段波束如901所示，而较窄的第二阶段波束如902所示。存在四个宽的第一阶段离散傅里叶变换波束901，并且每个宽的第一阶段波束901与4个窄的第二阶段波束902相关联。

图10和图11演示了常规波束扫描方法的缺点。在图10中描绘了常规第一阶段波束扫描。描绘了两条路径1001和1002的信道，因此有两个波束方向要采集。在第一阶段波束形成扫描中，发送四个第一阶段的宽束：1003、1004、1005和1006。其中，波束1004被记录为具有最强信号，因此，在常规波束扫描方法中，将选择波束1004并且第二阶段参考波束将是对应于第一阶段波束1004的第二阶段波束。

图11基于图10中描绘的场景，比较常规波束扫描运算的结果与如本文所述的波束估计运算的结果。在图11中，基于在第一阶段中已返回最佳结果的波束1004，在由虚线1101标定的区域内示出了常规方法下的所扫描的波束。对应的第二阶段波束为1102、1103、1105和1106。这些第二阶段波束不包括波束1107，该波束将是基于图10中描绘波束1001和1002的两信道响应的待选理想波束。因为在基于常规方法1101的波束扫描范围内未包括波束1107，所以结果可能是次理想的。本文所公开的优化方法将把两个最高的第一阶段波束(图10 1004和1006)考虑在内。优化方法所覆盖的波束区域被描绘为1108。因此，通过将所确定的波束估计算法应用于第一阶段中的参考波束结果，可获得对两个波束方向的估计。然后，第二阶段中的参考波束集可在一定程度上从1101偏移至1107。该经修改的第二阶段参考波束集1108有助于确保不会错过最高峰。

如本文所述的波束估计算法和方法提供附加的有益效果，其中第一阶段波束估计产生彼此相距很远的两个潜在信道。在图12中，存在两条彼此分开相当远的路径1201和1202。在第一阶段波束估计中，发射第一阶段波束1203、1204、1205和1206。在这些第一阶段波束中，波束1203和1205具有两个最强增益。在常规多阶段波束扫描方案中，这些宽波束1203和1205中的每一个在第二阶段中被四个窄波束进一步扫描。如图13所描绘的，这将需要八个第二阶段波束，这增加了波束估计过程的开销。

如上文所述，图13示出了根据图12中描绘的第一阶段波束估计过程使用八个波束的第二阶段波束估计过程。在这种情况下，并且因为存在两个具有相当大间距的第一阶段波束，所以第二阶段通常将包括两个分开的波束估计区域1301和1302，其中每个波束估计区域包括两个具有最大增益的第一阶段波束中的一个。根据常规方法，将为每个波束估计区域发射四个第二阶段波束估计波束，使得如图13所描绘的，第一第二阶段波束估计区域1301将包括第二阶段波束估计波束1303、1304、1305和1306，并且第二第二阶段波束估计区域1302将包括第二阶段波束估计波束1307、1308、1309和1310。

图14示出了根据本文的波束估计算法的第二阶段波束估计函数，其中第一阶段波束估计显露了基本上彼此分开的两个最佳波束。与图13中描绘的常规结果相比，波束估计算法可估计两条路径的位置，并且然后对于这两条路径中的每一条，在第二阶段中仅扫描两个中间波束宽度的波束。此外，被丢弃的阶段一波束增益成为对于波束估计的有用信息，因为这些被丢弃的阶段一波束增益用于更好地选择两个第二阶段波束形成区域1301和1302内的第二阶段波束估计位置。如上所述，第一第二阶段波束估计区域1301将具有两个第二阶段波束估计波束1403和1404，并且第二第二阶段波束估计区域1302将具有两个第二阶段波束估计波束1405和1406。使用该方法，第二阶段扫描波束的密度的增大不会直接使得波束分辨率改善。

图15描绘了作为基站/eNodeB 1501和用户设备(UE)1502之间的交换的波束估计方法。在会话数据流1503后，基站1501发射第一阶段参考波束1504至用户设备1502。可根据至少两种情况执行下一步骤。根据情况I，用户设备1502基于所接收的第一阶段波束扫描波束采用波束估计算法1505，并且然后用户设备1502发射包括波束估计优化算法的结果的波束信息报告1506。根据情况I执行这些步骤要求用户设备1502知道用于第一阶段的波束估计波束的波束形成码字。在用户设备1502不知道阶段一波束估计波束的波束形成码字的情况下，用户设备1502必须根据情况II来处理参考信号1504。在情况II中，用户设备向基站报告前2K个最强波束增益，其中K为在用户设备处的天线的数量。然后，基站接收最佳2K波束增益的报告，并且利用该信息使用波束估计算法执行扫描波束集的确定1507。在将要执行波束估计的第二阶段或后续阶段的情况下，基站发射下一波束估计波束集1508。

图16描绘了用于波束估计算法的流程图。该算法由预处理步骤1601、差值矩阵步骤1602、总和矩阵步骤1603以及特征值估计1604表征。在不丧失一般性的同时，将前2K个最强DFT波束扫描增益的索引表示为{m₁,…,m₂K}。预处理步骤1601由公式表征：

其中

为波束增益，并且其中

对于差值矩阵步骤1602，K×K大小的新矩阵D由其第(p,q)个元素构造为

其中p,q＝1,…,K。对于总和矩阵步骤1603，K×K大小的新矩阵S由其第(p，q)个元素构造为

对于特征值估计1604，所采集的波束信息被示出在所构造的矩阵DS^-1的特征值的相位中，其中

图17示出了用于由基站计算的波束形成估计的设备，该设备包括一个或多个收发器1701，该一个或多个收发器被配置为接收多个第一阶段参考波束；以及一个或多个处理器1702，一个或多个处理器被配置为确定多个第一阶段参考波束的接收信号质量；识别至少第一最大接收信号质量和第二最大接收信号质量；并且基于对应于第一最大接收信号质量和第二最大接收信号质量的参考波束来确定第二阶段参考波束区域。用于波束形成估计的设备还可包括存储器1703，该存储器被配置为存储第一阶段参考波束标识符；第一质量标识符；第二阶段参考波束区域或第二阶段参考波束标识符中的至少一者；天线阵列1704，该天线阵列被配置为接收来自功率放大器的出站信号或接收用于递送到收发器的入站信号；以及功率放大器1705，该功率放大器被配置为接收来自收发器的出站信号、放大出站信号并且将放大的信号递送到天线阵列。

图18示出了用于由用户设备计算的波束形成估计的设备，该设备包括一个或多个收发器1801，该一个或多个收发器被配置为接收多个第一阶段参考波束；以及一个或多个处理器1802，该一个或多个处理器被配置为确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中该第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且该第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。用于波束形成估计的设备还可包括存储器1803，该存储器被配置为存储第一阶段参考波束标识符；第一质量标识符；第二阶段参考波束区域或第二阶段参考波束标识符中的至少一者；天线阵列1804，该天线阵列被配置为接收来自功率放大器的出站信号或接收用于递送到收发器的入站信号；以及功率放大器1805，该功率放大器被配置为接收来自收发器的出站信号、放大出站信号并且将放大的信号递送到天线阵列。

图19示出了用于执行波束形成估计的装置，该装置包括接收装置1901，该接收装置被配置为评估指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束的信号质量；信号质量评估装置1902，该信号质量评估装置被配置为基于信号质量来选择第一多个波束形成参考波束的子集，其中该子集包括至少两个波束形成参考波束；以及波束估计装置1903，该波束估计装置被配置为根据第一多个波束形成参考波束的子集来确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

图20示出了用于执行波束形成估计的装置，该装置包括波束形成参考信号发射装置2001，该波束形成参考信号发射装置被配置为发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；评估报告接收装置2002，该评估报告接收装置被配置为接收波束形成参考波束发射响应，该波束形成参考波束发射响应根据信号质量识别多个波束形成参考波束；以及波束估计装置2003，该波束估计装置被配置为根据波束估计算法评估波束形成参考波束发射响应；并且根据波束形成参考波束发射响应的评估确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

图21示出了用于波束估计的设备，该设备包括一个或多个处理器2101，该一个或多个处理器被配置为将第一阶段区域分配到多个扇区中，每个扇区对应第一阶段参考波束；以及收发器2102，该收发器被配置为发射第一阶段参考波束，并且接收对多个第一阶段级参考波束的信号质量的确定；其中一个或多个处理器根据多个信号质量来确定第二阶段区域。

图22示出了用于波束估计的设备，该设备包括收发器2201，该收发器被配置为接收多个第一阶段波束；以及一个或多个处理器2202，该一个或多个处理器被配置为确定多个第一阶段波束的接收信号质量并且确定来自多个接收信号质量的第二阶段参考。

图23示出了用于波束估计的方法，该方法包括发射多个第一阶段参考波束2301；接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符2302；接收对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符2303；并且基于第一质量标识符和第二质量标识符确定第二阶段参考波束区域2304。

图24示出了用于波束估计的方法，该方法包括接收多个第一阶段参考波束2401；确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束2402；以及基于第一质量标识符和第二质量标识符确定第二阶段参考波束区域2403。

常规地，在波束网格上的波束扫描通常被应用为用于波束采集的解决方案。该波束网格技术是已知的，并且将易于被本领域的技术人员理解，因此在这里将不进行更详细的叙述。然而，波束扫描并未实现比常规波束扫描器更好的性能，并且由于至少有限的波束分辨率和旁瓣的影响而相对低效。先进的波束估计算法可允许通过提供改善的波束分辨率和减少的旁瓣来深入了解对信道的波束扫描结果，从而使波束采集更快且更准确。当前不同的波达方向(“DoA”)算法诸如多重信号分类(“MUSIC”)、基于旋转不变性技术的信号参数估计(“ESPRIT”)和压缩感测对于波束扫描具有仅有限的适用性并提供较差的结果。

一般来说，MIMO信道需要至少2K个波束扫描来采集K个波束。此类新型波束估计算法在MIMO信道中从最少数量(即，2K)的低复杂度波束扫描中采集到K个波束方向，并使得波束采集效率提高。

为了便于解释，假设基站具有N个的天线均匀线性阵列，并且用户设备具有仅一个天线。虽然本文的示例可在此类简化的假设下工作，但本文所公开的方法和设备既适用于此类简化配置，也适用于包括任何附加的数量的天线的MIMO系统。因此，本文所包括的示例和描述不限于本公开中使用的简化示例。

假设基站和用户设备两者均具有2-D天线阵列，则通常在波束采集中使用四个信道维度：垂直向出发角(“ZoD”)、水平向出发角(“AoD”)、垂直向到达角(“ZoA”)和水平向到达角(“AoA”)。

在波束扫描过程中，基站采用M个波束(通常具有相等的波束宽度但指向不同的方向)来扫描信道空间，目标是采集到期望的波束方向。图3中示出了该过程的简化示例，其中M＝4。在这种情况下，h定义为在基站和用户设备之间的MIMO信道矢量，并且b_m定义为第m个扫描波束，其中m＝1,…M。因此，将波束扫描中通过第m-个波束扫描在用户设备处接收到的波束增益表示为：

y_m＝h^Hb_m+n_m (6)

其中n_m为接收器噪声。基于3GPP信道建模方法，MIMO信道矢量为K条路径的总和：

其中a_k和

分别为信道中第k条路径的增益和方向，并且N为由天线阵列的大小所引导的MIMO信道的尺寸。参数

为第k条路径的散射物理方向、d为天线距离以及λ为子载波的波长。

由于DFT波束的模量恒定、尺寸扩展简易并且天然适合于均匀天线阵列的设置，DFT波束广泛用于波束扫描。DFT波束已用作3GPP的信道状态信息(“CSI”)采集过程中的码字。基站在下行链路中通过DFT码字发送波束参考信号：

其中

对应地，假设无噪声，则用户设备接收到的波束形成增益为：

y_m＝h^Hb_m (9)

波束估计根据波束增益y_m描述波束方向的估计μ_k。然而，这需要考虑至少两个附加的问题。必须考虑如何根据y_m准确估计第K条波束的方向信息μ_k，其中：

{μ_k}＝波束估计{y_m}，m＝1，...，M，k＝1，...，K (10)

还必须考虑需要至少多少个扫描波束来实现准确的估计。使用本文原本所公开的命名，有必要确定M的最小值来获取μ_k的所有K值。

本文公开了一种低复杂度的新算法，该算法允许根据波束增益更精确地估计波束方向，同时使用最少数量的扫描波束来实现该估计。对于所需的波束数量，据考虑，当MIMO矢量由信道中的K条路径组成时，采集K个波束所需要的DFT波束扫描网格的数量M必须不小于2K。这可如下所示。

当基站在下行链路中通过M个DFT波束扫描信道时，如果没有噪声，则用户设备接收到数量为M个的波束形成增益，如：

存在基于波束方向μ_k的K个变量和路径增益a_k的K个变量的M个等式以及2K个未知变量，其中k＝1,…,K。因此，M必须不小于2K以保证能够解出2K个变量中的每一个。这表明在信道中采集K个波束的M的可能最小值为M＝2K。相关方程是非线性的，并且是关于波束方向的变量

的N阶。如果N较大，则这些等式基于大天线阵列尺寸变得越来越难以使用暴力算法来解决。本文公开了一种用于波束估计的新算法以及执行该算法的方法和设备，其目的是通过使用2K个DFT波束扫描来解决在MIMO信道中采集K个波束的问题。在不丧失一般性的同时，将DFT波束扫描的2K个索引表示为{m₁,…,m_2K}，如图4所示。

波束形成估计开始于基站发射多个波束形成参考信号，并且随后用户设备接收这些波束形成参考信号中的一个或多个。基站通过使用发射波束网格来发送波束参考信号，例如，

并且其中θ_m＝2πm/N，m属于{1,…,M}的子集。在用户设备接收到一个或多个波束形成参考信号时，基于2种情况中的1种来执行进一步波束形成计算，如下：

根据情况I，波束估计算法由用户设备执行。这要求扫描波束的码字对于用户设备是已知的。本领域的技术人员将会理解，在某些具体实施中，可以用户设备已知的特定顺序递送波束形成参考信号，使得用户设备可针对给定的所接收的波束形成参考信号推断码字。在这些情况下，用户设备可但不必须根据情况I执行波束形成估计。在执行情况I的情况下，用户设备执行波束扫描算法，如图16所示，并向基站报告波束扫描算法的结果。

在用户设备不知道扫描波束的码字的情况下，必须根据情况II执行波束扫描。另外，如果需要，即使在用户设备实际上已知扫描波束的码字的情况下，也可实现情况II。根据情况II，用户设备分析所接收的扫描波束以识别具有最强信号强度的2K个扫描波束。然后，用户设备从在先前步骤中发射的波束扫描波束中向基站报告2K个最强波束。

对于在子载波f上的K个用户设备的混合预编码给出为(1≤k≤K和1≤f≤C)：

u_f，k＝U_ABu_DB，f，k (13)

如果U_AB是N×L大小的模拟波束形成矩阵，u_DB,f,k为L×1的数字波束形成矢量，并且K≤L≤N。模拟波束形成矩阵是宽带的并且由移相器实现。将在子载波f上的用户设备k和基站之间的空间信道矢量表示为h_f,k，其大小为N×1。

对图16中所识别的步骤作进一步说明如下。

在第一步骤(预处理)中，第m_p个波束扫描的常数定义为：

通过使用所定义的常数，由下式将波束增益

转换为

其中

在第二步骤(算法)中，使用差值运算来定义K×K大小的新矩阵D并且该矩阵的第(p,q)个元素被定义为：

其中p,q＝1,…,K。

在第三步骤(总和矩阵)中，求和运算用于定义K×K大小的新矩阵S，并且该矩阵的第(p,q)个元素为：

在第四步骤(特征值估计)中，所采集的波束信息被示出在所构造的矩阵DS^-1的特征值的相位中。在前三个步骤之后，矩阵D和S服从唯一的矩阵分解，使得：

D＝Z₁RΛZ₂ (19)

S＝Z₁RZ₂ (20)

其中

使得对于任何常数γ，

D-γS＝Z₁Λ[Φ-γI]Z₂ (25)

以及

det|D-γS|＝0如果

使用该属性，可通过特征值估计问题来解决从2K个DFT波束扫描中采集K个波束的问题，诸如：

波束估计的复杂度约为K³，其主要产生于对K×K大小的矩阵DS^-1的特征值分解的贡献。

在完成波束估计算法之后，必须将波束信息报告给基站。该信息的确切性质取决于是否在算法步骤中进行了情况I或情况II。在执行情况I的情况下，用户设备根据波束估计算法向基站报告波束信息的估计结果。在执行情况II的情况下，用户设备向基站报告前2K个最强波束增益。

在完成波束信息报告之后，必须确定下一个波束集。基站通过使用波束估计结果来优化第二阶段波束集，无论波束估计结果是由基站还是由用户设备创建。在获得波束估计结果之后，可使用多种策略来选择下一阶段波束确定集。根据本公开的一个方面，波束估计结果被选择为用于下一阶段波束扫描的波束集的中心。根据该方面的波束扫描的下一阶段的区域不仅考虑第一阶段中的最佳选择波束，而且考虑至少第二最佳选择波束，并且与根据最佳选择方法选择的假设区域进行比较，下一个阶段区域是移位的。

算法的性能评估

模拟波束形成增益损失的度量由下式定义：

其中μ是指真实波束信息，并且

是指所采集的波束信息，并且天线阵列被设定为N＝16。当

时，模拟增益损失为零。

模拟信道使得每个信道实现由两个散射簇组成。术语“簇”在时域中也被称为“路径”。簇在基站处相对于天线阵列的宽侧的-60°至60°范围内的空间中随机分布。簇增益以对数正态方式随机分布，并且每个簇具有带有较小随机角度的20个射枝(在时域中称为“子路径”)。

本文所公开的波束估计算法和方法相比于传统波束扫描有所改进。已知的多阶段波束扫描方案存在至少两个缺点：有限的波束分辨率和旁瓣的存在。本文所公开的方法和设备避免了这些主要缺点。

为了示出波束估计如何影响常规波束扫描方案，本用例考虑如图9所示的具有两级DFT波束的两阶段波束扫描方案。在该图中，在阶段1中存在四个宽DFT波束(1级)，并且每个阶段1中的宽波束与阶段2中的4个窄波束(2级)相关联。

下一阶段波束扫描中的柔性波束集

图9示出了两条路径的信道，并且有两个波束方向要采集。在用4个阶段1波束扫描之后，该技术确定第二宽波束具有最大波束增益。然后，在多阶段波束扫描中，将扫描对应于宽波束2的四个窄波束。

在阶段2中，扫描波束变窄，并且波束分辨率因此增大，这给出了MIMO信道的不同视图。据发现，改善的波束分辨率中示出了实际上存在两个峰，如图10所描绘的，并且遗憾的是最高峰已移出待扫描的范围。

相比之下，通过将所确定的波束估计算法应用于阶段1中的波束扫描结果，可获得对两个波束方向的估计。然后，可将阶段2中的扫描波束集从由黑色虚线框指示的扫描范围稍许转移到由蓝色实线框指示的扫描范围。那么，将不会错过最高峰。因此，这意味着所确定的波束估计算法可在下一阶段中进行更灵活的波束扫描。

在图11中，存在两条良好分离的路径。因此，在第一阶段波束估计中，该机制发现两个最强波束增益。在常规多阶段波束扫描方案中，宽波束中的每一个在第二阶段中被四个窄波束进一步扫描，如图11所示。然后，在第二阶段中总共扫描八个窄波束。

相比之下，波束估计可给出两条路径的位置的估计，然后对于每条路径在第二阶段中仅扫描两个中间波束宽度的波束。在这种情况下，在第一阶段中被丢弃的波束增益成为用于波束估计的有用信息。改善的波束分辨率不是由增密扫描波束直接引起的(2级仅使用8个DFT波束而不是16个DFT波束)。该情况表明，波束估计算法可在下一阶段中执行紧凑波束扫描集。

根据本公开的一个方面，新型波束估计算法允许从少至2K个DFT波束扫描获得包括K个连续估值的波束信息的波束采集。这允许使用最少数量的波束扫描来进行波束采集。

当采用多阶段波束扫描方案时，可应用所确定的波束估计算法来优化下一阶段的波束扫描集。这有助于降低由有限的波束分辨率导致的错过潜在路径的可能性，并且还有助于降低由扫描结果中的非平凡旁瓣导致的错误地检测到伪路径的可能性。因此，可使得波束扫描集更灵活且更紧凑，并且因此提高波束采集的效率。

根据本公开的一个方面，波束估计算法可由用户设备执行。该配置要求用户设备知道用于由用户设备接收的波束形成参考波束的波束形成码字。这可在例如以特定顺序或根据特定波束形成码字系列发射波束形成参考波束的情况下发生。无论配置如何，在用户设备知道或能够确定对应的波束形成码字的情况下，用户设备可执行如本文所述的波束估计算法。

在用户设备执行波束估计算法的情况下，用户设备执行波束估计方法，该方法包括接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；评估第一多个波束形成参考波束的信号质量；基于信号质量来选择第一多个波束形成参考波束的子集，其中该子集包括至少两个波束形成参考波束；并且根据第一多个波束形成参考波束的子集来确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在接收到波束形成参考波束时，用户设备基于信号质量来选择波束形成参考波束的子集。根据本公开的一个方面，信号质量可为信号强度。根据本公开的另一方面，子集可包括所接收的具有最高信号强度的两个波束形成参考波束。在用户设备执行波束估计算法的情况下，用户设备将根据本文所述的波束估计算法来评估子集内的波束。这需要执行图16中所示的波束估计算法的四个阶段：预处理、差值矩阵、总和矩阵和特征值估计。该波束估计算法的结果为多个第二阶段波束形成参考波束提供了区域。该第二区域通常将包括对应于具有最高信号强度的第一阶段参考波束的区域的一部分，以及对应于具有第二最高信号强度的第一阶段波束形成参考波束的区域的一部分。这提供优于多阶段波束估计的常规方法的有益效果，该常规方法中第二阶段波束指向由具有较大信号强度的第一阶段波束表示的区域，这可导致第二阶段波束不指向在期望的区域中。

如本文所述，使用至少两个阶段来执行波束估计。在第一阶段中，多个波束形成参考波束以第一增益发射，其中第一增益是相对较宽的增益。在第二阶段中，多个波束形成参考波束以第二增益发射，其中第二增益小于第一增益。这使得第二阶段中的波束形成参考波束能够缩小或集中到较小区域，并且从而更好地允许识别相关天线的准确定位。根据本公开的一个方面，波束估计可在第一阶段和第二阶段完成之后结束。根据本公开的另一方面，波束估计可继续通过三个或更多个阶段，其中每个阶段相继缩小波束形成参考波束区域，并且其中每个阶段包括发射具有比先前阶段更窄的增益波束形成参考波束。

如本文所述，信号质量可为信号强度，在信号质量上评估波束形成参考波束并将波束形成参考波束分组为子集。另选地，可基于信噪比评估参考波束。

在一些配置中，用户设备可能不知道波束形成参考波束的码本条目，并且因此用户设备可能无法执行波束估计算法。在这些情况下，用户设备接收第一阶段波束形成参考波束，并且根据如本文所述的信号质量来评估该波束。信号质量评估用于确定波束形成参考波束的子集，根据本公开的一个方面，该子集是2个波束形成参考波束的子集。在确定子集时，用户设备将子集发射至基站，然后基站执行波束估计算法。由于已发射第一阶段波束形成参考波束，基站知道对应的码本条目，因此基站可能始终能够执行波束估计算法。在基站执行波束估计算法的情况下，根据图16中所述的步骤执行该算法：预处理、差值矩阵、总和矩阵和特征值估计。在波束估计算法完成时，基站已计算波束形成参考波束的下一阶段的面积，其中该区域中对应于至少来自具有最高信号质量的先前阶段波束形成参考波束的区域的一部分以及来自具有第二最高信号质量的先前阶段波束形成参考波束的区域的一部分。

在基站执行波束估计算法的情况下，基站发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；接收根据信号强度识别多个波束形成参考波束的波束形成参考波束发射响应；根据波束估计算法评估波束形成参考波束发射响应；并且根据波束形成参考波束发射响应的评估确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在用户设备执行波束估计算法的情况下，用户设备可包括收发器，该收发器被配置为接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；控制器，该控制器被配置为评估第一多个波束形成参考波束的信号质量；基于信号质量来选择包括第一多个波束形成参考波束中的至少两个的子集；并且根据子集来确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域；以及存储器，该存储器被配置为存储该子集。

在基站执行波束估计算法的情况下，基站可包括收发器，该收发器被配置为发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；并且接收根据信号强度识别多个波束形成参考波束的波束形成参考波束发射响应；存储器，该存储器被配置为存储所接收的波束形成参考波束发射响应；控制器，该控制器被配置为根据波束估计算法评估波束形成参考波束发射响应；并且根据波束形成参考波束发射响应的评估确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

本文所公开的用户设备可执行波束估计算法，该算法结果将是第二阶段参考。用户设备可将第二阶段参考发射至基站，然后基站将使用第二阶段参考来创建第二阶段参考波束区域。另选地，用户设备可使用第二阶段参考来创建第二阶段参考波束区域。

本文所述的方法可通过机器可读存储器来执行，该机器可读存储器包括被配置为使得计算机或处理器执行波束估计算法的机器可读指令。该机器可读存储器可为非暂态的。

根据本公开的一个方面，非暂态机器可读存储器可包括使得计算机或处理器执行本文所述的任何方法的指令。

以下实施例适用于本公开的各个方面：

在实施例1中，公开了一种用于波束估计的设备，包括：

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为将第一阶段区域分配到多个扇区中，每个扇区对应于第一阶段参考波束；

收发器，所述收发器被配置为发射所述第一阶段参考波束，并且

接收对多个所述第一阶段参考波束的信号质量的确定；其中一个或多个处理器根据多个信号质量来确定第二阶段区域。

在实施例2中，公开了根据权利要求1所述的设备，其中所述多个第一阶段参考波束对应于多个波束形成参考波束。

在实施例3中，公开了根据权利要求1或2所述的设备，其中所述信号质量为接收信号强度。

在实施例4中，公开了根据权利要求1至3中任一项所述的设备，还包括将所述第二阶段区域分配到多个扇区中的所述一个或多个处理器。

在实施例5中，公开了根据权利要求4所述的设备，其中用于所述第二阶段区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

在实施例6中，公开了根据权利要求5所述的设备，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

在实施例7中，公开了根据权利要求1至6中任一项所述的设备，其中所述第二阶段区域包括来自所述第一多个扇区的第一扇区的一部分和第二扇区的一部分。

在实施例8中，公开了根据权利要求1至7中任一项所述的设备，其中所述设备为基站。

在实施例9中，公开了根据权利要求1至8中任一项所述的设备，其中所述设备为eNodeB。

在实施例10中，公开了根据权利要求1至9中任一项所述的设备，其中所述设备被配置为在无线电接入网上工作。

在实施例11中，公开了根据权利要求10所述的设备，其中所述无线电接入网为LTE网络。

在实施例12中，公开了根据权利要求10所述的设备，其中所述无线电接入网为5G网络。

在实施例13中，公开了一种用于波束估计的设备，包括：

收发器，所述收发器被配置为接收多个第一阶段波束；和

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为确定所述多个所述第一阶段波束的接收信号质量并且确定来自多个所述接收信号质量的第二阶段参考。

在实施例14中，公开了根据权利要求13所述的设备，其中所述多个第一阶段波束对应于多个波束形成参考波束。

在实施例15中，公开了根据权利要求13或14所述的设备，其中所述信号质量为接收信号强度。

在实施例16中，公开了根据权利要求13至15中任一项所述的设备，还包括所述收发器，所述收发器发射所述第二阶段参考。

在实施例17中，公开了根据权利要求13至15中任一项所述的设备，还包括根据所述第二阶段参考限定第二阶段区域的所述一个或多个处理器。

在实施例18中，公开了根据权利要求17所述的设备，还包括将所述第二阶段区域分配到多个扇区中的所述一个或多个处理器。

在实施例19中，公开了根据权利要求18所述的设备，其中用于所述第二阶段区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

在实施例20中，公开了根据权利要求19所述的设备，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

在实施例21中，公开了根据权利要求13至20中任一项所述的设备，其中所述第二阶段区域包括来自所述第一多个扇区的第一扇区的一部分和第二扇区的一部分。

在实施例22中，公开了根据权利要求13至21中任一项所述的设备，其中所述第一阶段波束由基站发送。

在实施例23中，公开了根据权利要求13至22中任一项所述的设备，其中所述设备为用户设备。

在实施例24中，公开了根据权利要求13至22中任一项所述的设备，其中所述设备为用户装置。

在实施例25中，公开了根据权利要求23至24中任一项所述的设备，其中所述设备被配置为在无线电接入网上操作。

在实施例26中，公开了根据权利要求25所述的设备，其中所述无线电接入网为LTE网络。

在实施例27中，公开了根据权利要求25所述的设备，其中所述无线电接入网为5G网络。

在实施例28中，公开了一种波束估计方法，包括：

将第一阶段区域分配到第一多个扇区中，所述第一多个扇区对应于多个第一阶段波束；

确定多个所述第一阶段波束的信号质量；以及

根据多个所述接收信号质量来确定第二阶段区域。

在实施例29中，公开了根据权利要求28所述的方法，其中所述第一多个扇区对应于多个波束形成参考波束。

在实施例30中，公开了根据权利要求28或29所述的方法，其中所述信号质量为接收信号强度。

在实施例31中，公开了根据权利要求28至30中任一项所述的方法，其中所述第二阶段区域还包括第二多个扇区。

在实施例32中，公开了根据权利要求31所述的方法，其中所述第二多个扇区中的至少一个对应于波束形成参考。

在实施例33中，公开了根据权利要求28至32中任一项所述的方法，其中所述第二阶段区域包括来自所述第一多个扇区的第一扇区的一部分和第二扇区的一部分。

在实施例34中，公开了根据权利要求28至33中任一项所述的方法，其中所述第一阶段波束由基站发送。

在实施例35中，公开了根据权利要求28至34中任一项所述的方法，其中所述基站根据多个所述接收信号质量来限定所述第二阶段区域。

在实施例36中，公开了根据权利要求28至35中任一项所述的方法，其中用户设备根据多个所述接收信号质量来限定所述第二阶段区域。

在实施例37中，公开了根据权利要求28至36中任一项所述的方法，其中所述第一阶段波束的增益大于所述第二阶段波束的增益。

在实施例38中，公开了根据权利要求28至37中任一项所述的方法，还包括基于至少所述多个所述接收信号质量之间的距离来限定多个第二阶段区域，至少两个第二阶段区域不相邻。

在实施例39中，公开了一种波束估计装置，包括(用户设备计算)：

区域分配装置，所述区域分配装置被配置为将第一阶段区域分配到第一多个扇区中，所述第一多个扇区对应于多个第一阶段波束；

信号质量测量装置，所述信号质量测量装置被配置为确定多个所述第一阶段波束的信号质量；和

区域衍生装置，所述区域衍生装置被配置为根据多个所述接收信号质量来确定第二阶段区域。

在实施例40中，公开了一种包括机器可读指令的非暂态机器可读存储器，所述非暂态机器可读存储器被配置为：

将第一阶段区域分配到第一多个扇区中，所述第一多个扇区对应于多个第一阶段波束；

确定多个所述第一阶段波束的信号质量；以及

根据多个所述接收信号质量来确定第二阶段区域。

在实施例41中，公开了一种包括机器可读指令的机器可读存储器，所述机器可读指令在被执行时实现如在任何前述权利要求中所要求的方法或设备。

在实施例42中，公开了一种波束估计方法，包括(用户设备计算)：

接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；

评估第一多个波束形成参考波束的信号质量；

公开了基于所述信号质量来选择所述第一多个波束形成参考波束的子集，其中所述子集包括至少两个波束形成参考波束；

确定所述第一多个参考波束的所述子集内的多个波束的信号索引；以及

根据所述子集内的多个波束的所述信号索引来计算作为所述第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例43中，公开了根据权利要求42所述的方法，其中所述第一多个波束形成参考波束中的每一个指向不同的方向。

在实施例44中，公开了根据权利要求42或43所述的方法，其中所述第一参考信号区域包括所述第一多个波束形成参考波束的组合区域。

在实施例45中，公开了根据权利要求42至44中任一项所述的方法，其中所述第一多个波束形成参考波束对应于多个波束形成码本条目，并且其中所述码本条目对于接收所述第一多个波束形成参考波束的设备是已知的。

在实施例46中，公开了根据权利要求45所述的方法，其中基于所述信号质量和所述波束形成码本条目来选择所述子集。

在实施例47中，公开了根据权利要求42至46中任一项所述的方法，其中根据所述第一多个波束形成参考波束的所述子集利用波束估计算法来执行所述第二参考信号区域的确定。

在实施例48中，公开了根据权利要求42至47中任一项所述的方法，其中所述第二参考信号区域包括在所述第一多个波束形成参考波束的所述子集内的对应于第一波束形成参考波束的所述区域的一部分以及对应于第二波束形成参考波束的所述区域的第二部分。

在实施例49中，公开了根据权利要求42至48中任一项所述的方法，其中所述第一多个波束形成参考波束的所述子集包括两个波束形成参考波束。

在实施例50中，公开了根据权利要求42至49中任一项所述的方法，还包括评估指向所述第二参考信号区域的第二多个波束形成参考波束的信号质量。

在实施例51中，公开了根据权利要求42至50中任一项所述的方法，其中所述第一多个波束形成参考波束被设定用于第一增益，并且其中所述第二多个波束形成参考波束被设定用于第二增益。

在实施例52中，公开了根据权利要求42至51中任一项所述的方法，其中所述第一增益大于所述第二增益。

在实施例53中，公开了根据权利要求42至52中任一项所述的方法，其中所述信号质量为信号强度。

在实施例54中，公开了根据权利要求42至53中任一项所述的方法，其中所述信号质量为信噪比。

在实施例55中，公开了一种包括(BS计算)的波束形成估计的方法，包括：

发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；

接收根据信号强度识别多个波束形成参考波束的波束形成参考波束发射响应；

根据波束估计算法评估所述波束形成参考波束发射响应；以及

根据所述波束形成参考波束发射响应的所述评估确定作为所述第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例56中，公开了根据权利要求55所述的方法，还包括发射指向所述第二参考信号区域的第二多个波束形成参考波束。

在实施例57中，公开了根据权利要求55或56所述的方法，其中所述第二多个波束形成参考波束为四个波束。

在实施例58中，公开了根据权利要求55至57中任一项所述的方法，其中所述第二参考信号区域包括在所述第一多个波束形成参考波束的所述子集内的两个波束形成参考波束的一部分。

在实施例59中，公开了根据权利要求55至58中任一项所述的方法，还包括接收第二波束形成参考波束发射响应，所述第二波束形成参考波束发射响应评估指向所述第二参考信号区域的第二多个波束形成参考波束的信号质量。

在实施例60中，公开了根据权利要求55至59中任一项所述的方法，其中所述第一多个波束形成参考波束具有第一增益，并且其中所述第二多个波束形成参考波束具有第二增益。

在实施例61中，公开了根据权利要求55至60中任一项所述的方法，其中所述第一增益大于所述第二增益。

在实施例62中，公开了根据权利要求55至61中任一项所述的方法，其中所述波束形成参考波束发射响应识别具有由用户设备接收到的最强信号强度的所述多个波束形成参考波束中的两个。

在实施例63中，公开了根据权利要求55至62中任一项所述的方法，其中所述第二参考信号区域包括对应于具有所述最强信号强度的所述波束形成参考波束的第一区域和对应于具有所述第二最强信号强度的所述波束形成参考波束的第二区域。

在实施例64中，公开了根据权利要求55至63中任一项所述的方法，其中所述信号质量为信号强度。

在实施例65中，公开了根据权利要求55至64中任一项所述的方法，其中所述信号质量为信噪比。

在实施例66中，公开了一种用于波束形成估计的设备，包括(UD计算)：

收发器，所述收发器被配置为接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；

控制器，所述控制器被配置为评估所述第一多个波束形成参考波束的信号质量；基于信号质量来选择包括第一多个波束形成参考波束中的至少两个的子集；并且根据子集来确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域；和

存储器，所述存储器被配置为存储所述子集。

在实施例67中，公开了根据权利要求66所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束对应于多个波束形成码本条目，并且其中所述码本条目对于接收所述第一多个波束形成参考波束的设备是已知的。

在实施例68中，公开了根据权利要求66或67所述的设备，其中根据所述第一多个波束形成参考波束的所述子集利用波束估计算法来执行所述第二参考信号区域的确定。

在实施例69中，公开了根据权利要求66至68中任一项所述的设备，其中所述第二参考信号区域包括在所述第一多个波束形成参考波束的所述子集内的对应于第一波束形成参考波束的所述区域的一部分以及对应于第二波束形成参考波束的所述区域的第二部分。

在实施例70中，公开了根据权利要求66至69中任一项所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束的所述子集包括两个波束形成参考波束。

在实施例71中，公开了根据权利要求66至70中任一项所述的设备，还包括评估指向所述第二参考信号区域的第二多个波束形成参考波束的信号质量。

在实施例72中，公开了根据权利要求66至71中任一项所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束被设定用于第一增益，并且其中所述第二多个波束形成参考波束被设定用于第二增益。

在实施例73中，公开了根据权利要求66至72中任一项所述的设备，其中所述第一增益大于所述第二增益。

在实施例74中，公开了根据权利要求66至73中任一项所述的设备，其中所述信号质量为信号强度。

在实施例75中，公开了根据权利要求66至74中任一项所述的设备，其中所述信号质量为信噪比。

在实施例76中，公开了一种用于波束形成估计的设备，包括(BS计算)：

收发器，所述收发器被配置为发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；并且接收根据信号强度识别多个波束形成参考波束的波束形成参考波束发射响应；

存储器，该存储器被配置为存储所接收的波束形成参考波束发射响应；

控制器，该控制器被配置为根据波束估计算法评估波束形成参考波束发射响应；并且根据波束形成参考波束发射响应的评估确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例77中，公开了根据权利要求76所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束对应于多个波束形成码本条目。

在实施例78中，公开了根据权利要求76或77所述的设备，其中根据所述第一多个波束形成参考波束的所述子集利用波束估计算法来执行所述第二参考信号区域的确定。

在实施例79中，公开了根据权利要求76至79中任一项所述的设备，其中所述第二参考信号区域包括在所述第一多个波束形成参考波束的所述子集内的对应于第一波束形成参考波束的所述区域的一部分以及对应于第二波束形成参考波束的所述区域的第二部分。

在实施例80中，公开了根据权利要求76至79中任一项所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束的所述子集包括两个波束形成参考波束。

在实施例81中，公开了根据权利要求76至80中任一项所述的设备，还包括评估指向所述第二参考信号区域的第二多个波束形成参考波束的信号质量。

在实施例82中，公开了根据权利要求76至81中任一项所述的设备，其中所述第一多个波束形成参考波束被设定用于第一增益，并且其中所述第二多个波束形成参考波束被设定用于第二增益。

在实施例83中，公开了根据权利要求76至82中任一项所述的设备，其中所述第一增益大于所述第二增益。

在实施例84中，公开了根据权利要求76至83中任一项所述的设备，其中所述信号质量为信号强度。

在实施例85中，公开了根据权利要求76至84中任一项所述的设备，其中所述信号质量为信噪比。

在实施例86中，公开了一种波束估计装置，包括(用户设备计算)：信号接收装置，所述信号接收装置被配置为接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；

信号质量评估装置，所述信号质量评估装置被配置为评估所述第一多个波束形成参考波束的信号质量；以及公开了波束估计装置，所述波束估计装置被配置为基于所述信号质量来选择所述第一多个波束形成参考波束的子集，其中所述子集包括至少两个波束形成参考波束；并且根据所述第一多个波束形成参考波束的所述子集来确定作为所述第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例87中，公开了一种波束估计装置，包括(用户设备计算)：波束形成参考信号接收装置，所述波束形成参考信号接收装置被配置为发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；

评估报告接收装置，所述评估报告接收装置被配置为接收波束形成参考波束发射响应，所述波束形成参考波束发射响应根据信号强度识别多个波束形成参考波束；波束估计装置，所述波束估计装置被配置为根据波束估计算法评估所述波束形成参考波束发射响应；并且根据波束形成参考波束发射响应的评估确定作为第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例88中，公开了一种包括机器可读指令的非暂态机器可读存储器，所述存储器被配置为：

接收指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；评估所述第一多个波束形成参考波束的信号质量；公开了基于所述信号质量来选择所述第一多个波束形成参考波束的子集，其中所述子集包括至少两个波束形成参考波束；并且根据所述第一多个波束形成参考波束的所述子集来确定作为所述第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例89中，公开了一种包括机器可读指令的非暂态机器可读存储器，所述存储器被配置为：发射指向第一参考信号区域的第一多个波束形成参考波束；接收根据信号强度识别多个波束形成参考波束的波束形成参考波束发射响应；根据波束估计算法评估所述波束形成参考波束发射响应；并且根据所述波束形成参考波束发射响应的所述评估确定作为所述第一参考信号区域的子集的第二参考信号区域。

在实施例90中，公开了一种包括机器可读指令的机器可读存储器，所述机器可读指令在被执行时实现如在任何前述权利要求中所要求的方法或设备。

在实施例91中，公开了一种波束估计系统，包括：

一个或多个收发器，所述一个或多个收发器被配置为发射多个第一阶段参考波束，并且接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符以及对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；和

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例91中，公开了一种波束估计系统，包括：

一个或多个收发器，所述一个或多个收发器被配置为接收多个第一阶段参考波束；以及一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例92中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，还包括存储器，所述存储器被配置为存储第一阶段参考波束标识符；第一质量标识符；第二阶段参考波束区域或第二阶段参考波束标识符中的至少一者；天线阵列，所述天线阵列被配置为从功率放大器接收包括所述多个第一阶段参考波束的出站信号，并且接收包括所述第一质量标识符和所述第二质量标识符的入站信号，并且将所述入站信号递送到所述收发器；以及功率放大器，所述功率放大器被配置为接收来自所述一个或多个处理器的所述出站信号、放大所述出站信号以及将所述放大的出站信号递送到所述天线阵列。

在实施例93中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为接收信号强度指示符。

在实施例94中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为参考信号强度指示符(RSSI)。

在实施例95中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为信噪比。

在实施例96中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

在实施例97中，公开了根据实施例96所述的波束估计系统，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

在实施例98中，公开了根据实施例90或91所述的波束估计系统，还包括所述一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为将所述第二阶段参考波束区域分配到多个扇区中。

在实施例99中，公开了根据实施例98所述的波束估计系统，其中用于所述第二阶段参考波束区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

在实施例100中，公开了一种波束估计方法，包括：

发射多个第一阶段参考波束；

接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符；

接收对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；以及

基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例101中，公开了一种波束估计方法，包括：

接收多个第一阶段参考波束；

确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例102中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为接收信号强度指示符。

在实施例103中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为参考信号强度指示符(RSSI)。

在实施例104中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为信噪比。

在实施例105中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

在实施例106中，公开了根据实施例105所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

在实施例107中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，还包括将所述第二阶段参考波束区域分配到多个扇区中，其中用于所述第二阶段参考波束区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

在实施例108中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束区域还包括多个第二阶段参考波束，并且其中所述第一阶段参考波束的增益大于所述第二阶段参考波束的增益。

在实施例109中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，还包括基于至少所述第一质量标识符和所述第二质量标识符之间的距离来限定多个第二阶段参考波束区域，至少两个第二阶段参考波束区域不相邻。

在实施例110中，公开了根据实施例100或101所述的波束估计方法，还包括利用波束估计算法来确定所述第二阶段参考。

在实施例111中，公开了一种波束估计装置，包括：

一个或多个收发装置，所述一个或多个收发装置被配置为发射多个第一阶段参考波束，并且接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符以及对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；和

一个或多个处理装置，所述一个或多个处理装置被配置为基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例112中，公开了一种波束估计装置，包括：

一个或多个收发装置，所述一个或多个收发装置被配置为接收多个第一阶段参考波束；以及一个或多个处理装置，所述一个或多个处理装置被配置为确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且

所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

在实施例113中，公开了根据实施例111或112所述的波束估计装置，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

在实施例114中，公开了一种包括机器可读指令的非暂态机器可读存储器，所述非暂态机器可读存储器被配置为：接收多个第一阶段参考波束；确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

尽管已结合具体的实施方案详细地示出和描述了本公开，但本领域的技术人员应当理解，在不脱离由所附权利要求书限定的本公开的实质和范围的情况下，可在其中作出各种形式和细节的改变。因此，本公开的范围由所附权利要求书来指示，并且属于权利要求等同物的含义和范围内的所有变化均旨在被包括于其中。

Claims (25)

1.一种波束估计系统，包括：

一个或多个收发器，所述一个或多个收发器被配置为发射多个第一阶段参考波束，并且接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符以及对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；和

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

2.一种波束估计系统，包括：

一个或多个收发器，所述一个或多个收发器被配置为接收多个第一阶段参考波束；和

一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

3.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，还包括：

存储器，所述存储器被配置为存储第一阶段参考波束标识符；第一质量标识符；第二阶段参考波束区域或第二阶段参考波束标识符中的至少一者；

天线阵列，所述天线阵列被配置为接收来自功率放大器的出站信号或接收用于递送到所述收发器的入站信号；

功率放大器，所述功率放大器被配置为接收来自所述收发器的所述出站信号、放大所述出站信号并且将所述放大的信号递送到所述天线阵列。

4.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为接收信号强度指示符。

5.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为参考信号强度指示符(RSSI)。

6.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为信噪比。

7.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

8.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

9.根据权利要求1或2所述的波束估计系统，还包括所述一个或多个处理器，所述一个或多个处理器被配置为将所述第二阶段参考波束区域分配到多个扇区中。

10.根据权利要求9所述的波束估计系统，其中用于所述第二阶段参考波束区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

11.一种波束估计方法，包括：

发射多个第一阶段参考波束；

接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符；

接收对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；以及

基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

12.一种波束估计方法，包括：

接收多个第一阶段参考波束；

确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；以及

基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

13.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为接收信号强度指示符。

14.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为参考信号强度指示符(RSSI)。

15.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，其中所述第一质量标识符和所述第二质量标识符为信噪比。

16.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

17.根据权利要求16所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束的增益小于所述第一阶段参考波束的增益。

18.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，还包括将所述第二阶段参考波束区域分配到多个扇区中，其中用于所述第二阶段参考波束区域的所述多个扇区对应于多个第二阶段参考波束。

19.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，其中所述第二阶段参考波束区域还包括多个第二阶段参考波束，并且其中所述第一阶段参考波束的增益大于所述第二阶段参考波束的增益。

20.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，还包括基于至少所述第一质量标识符和所述第二质量标识符之间的距离来限定多个第二阶段参考波束区域，至少两个第二阶段参考波束区域不相邻。

21.根据权利要求11或12所述的波束估计方法，还包括利用波束估计算法来确定所述第二阶段参考。

22.一种波束估计装置，包括：

一个或多个收发装置，所述一个或多个收发装置被配置为发射多个第一阶段参考波束，并且接收对应于具有最强信号强度的第一第一阶段参考波束的第一质量标识符以及对应于具有第二最强信号强度的第二第一阶段参考波束的第二质量标识符；和

一个或多个处理装置，所述一个或多个处理装置被配置为基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

23.一种波束估计装置，包括：

一个或多个收发装置，所述一个或多个收发装置被配置为接收多个第一阶段参考波束；和

一个或多个处理装置，所述一个或多个处理装置被配置为确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；并且基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

24.根据权利要求22或23所述的波束估计装置，其中所述第二阶段参考波束区域包括对应于所述第一质量标识符的区域和对应于所述第二质量标识符的区域。

25.一种包括机器可读指令的非暂态机器可读存储器，所述非暂态机器可读存储器被配置为：

接收多个第一阶段参考波束；

确定第一质量标识符和第二质量标识符，其中所述第一质量标识符识别具有最大接收信号质量的第一阶段参考波束，并且所述第二质量标识符识别具有第二最大信号质量的第一阶段参考波束；以及

基于所述第一质量标识符和所述第二质量标识符来确定第二阶段参考波束区域。

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