CN111954987B - 信道协方差矩阵转换 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种用于分别从UL协方差矩阵中获得DL协方差矩阵的估计值的设备、基站设备及方法。所述设备和方法特别适用于大规模MIMO场景，且特别适用于FDD系统。所述设备包括处理器，用于基于通信信道的UL协方差矩阵和天线阵列的UL响应，特别是在连续角域中，计算所述天线阵列的APS。此外，所述处理器用于基于所述天线阵列的所述APS和DL响应计算所述信道的所述DL协方差矩阵。所述基站设备包括所述设备和所述天线阵列。

Description

信道协方差矩阵转换

技术领域

本发明涉及对通信信道的下行(downlink，DL)信道空间协方差矩阵(简称为“DL协方差矩阵”)进行估计。为此，本发明提供一种用于分别从同一通信信道的上行(uplink，UL)信道空间协方差矩阵(简称为“UL协方差矩阵”)中获取DL协方差矩阵的估计值的设备、基站设备及方法。因此，本发明涉及信道协方差矩阵转换。所述设备和方法特别适用于大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output，MIMO)场景。此外，所述设备和方法特别适用于频分双工(Frequency-Division Duplexing，FDD)系统。

背景技术

在大规模MIMO场景中，为了获取DL信道状态信息(Channel State Information，CSI)，很多的传统方法都依赖于DL协方差矩阵的知识。如果将这些传统的用于MIMO系统的信道获取方法单纯地扩展到大规模MIMO系统，则用户设备(User Equipment，UE)应该从DL导频序列获取DL协方差矩阵的信息，并需要将协方差矩阵的一些信息(例如，矩阵码本中的矩阵索引)反馈到基站(base station，BS)。

然而，如果BS中的天线数量足够多，如大规模MIMO系统中所设想的，那么这种方法由于反馈开销较大而不可行。也就是说，如果使用这种传统的方法，那么大部分信道相干时间将用于传输导频或控制符号，而不是用于传输数据。

为了解决这种传统CSI获取方法的局限性，研究人员已经提出从UL协方差矩阵估计DL协方差矩阵的方案。其原因在于，相比经由控制信道获取DL协方差矩阵的信息，由BS获取UL协方差矩阵的信息要简单得多。

在时分双工(Time Division Duplexing，TDD)系统中，由于信道互易性，DL协方差矩阵和UL协方差矩阵是相同的。因此，从UL协方差矩阵估计DL协方差矩阵非常简单。然而，相比之下，在FDD系统中，这两个矩阵不同。因此，从UL协方差矩阵估计DL协方差矩阵十分困难。

一些传统的方法已经解决了FDD系统的这一固有问题。所有的这些方法都是基于对信道角互易性的假设。然而，最佳的执行方法需要一个训练阶段来获得UL协方差矩阵和DL协方差矩阵的样本训练集。然而，这种训练阶段会明显降低频谱效率。其他不需要训练阶段的方法性能更差。

发明内容

鉴于上述挑战，本发明旨在改进传统的从UL协方差矩阵估计DL协方差矩阵的方法，特别是在FDD系统中。因此，本发明的目的在于提供一种用于从同一信道的UL协方差矩阵估计通信信道的DL协方差矩阵的设备和方法。因此，尤其需要无训练的解决方案，即，应避免训练阶段。此外，本发明的解决方案应至少实现与传统的具有训练阶段的最佳执行方法相当的性能。

本发明的目的通过所附独立权利要求中提供的解决方案来实现。本发明的有利实施方式在从属权利要求中进一步定义。

本发明的解决方案仅需要天线阵列(例如位于BS上)的天线阵列响应的知识，依赖于天线阵列的角功率谱(APS)的频率不变性。APS是一种函数，描述了针对给定的波达方向或离开方向天线阵列上(例如，BS上)的接收/发射功率。这种假设对于典型的双工间隙是合理的。

本发明的第一方面提供了一种用于获取通信信道的DL协方差矩阵的设备。所述设备包括处理器，用于基于所述信道的UL协方差矩阵和天线阵列的UL响应，特别是在连续角域中，计算所述天线阵列的APS；基于所述天线阵列的所述APS和DL响应计算所述信道的所述DL协方差矩阵。

所述第一方面的所述设备因此能够精确地从所述UL协方差矩阵获得所述DL协方差矩阵，特别是对于FDD系统。因此，所述设备不需要实现训练阶段。因此，相比于传统的最佳执行方法，所述设备能够以更高的频谱效率运行。此外，所述设备在获取所述DL协方差矩阵方面的性能与这些传统的使用训练阶段的最佳执行方法相当。换言之，所述第一方面的所述设备显著改进了所述传统的方法。

在所述第一方面的一种实现方式中，所述处理器用于通过计算包括确定的约束的可行性问题的解来计算所述APS。

将所述APS的计算建模为可行性问题是本发明的主要目的之一，从而使得本发明从所述UL协方差矩阵获取所述DL协方差矩阵，具有较好的性能。

可行性问题的目的在于查找满足估计量的已知属性的向量。这里，估计量是APS，属于由上行协方差矩阵的测量值和其他先验信息构建的集合的交集。可行性问题的主要思想在于，通过计算作为所有集合中的元素的向量，使得所述向量比较接近所述APS，因为它满足APS的所有已知属性。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述可行性问题的所述解是属于确定的希尔伯特空间的闭凸集中的元素。

闭凸集是包含其所有极限点的凸集。凸集是在凸组合下闭合的仿射空间的子集。希尔伯特空间是欧几里德空间的泛化。特别地，希尔伯特空间是一个抽象的向量空间，它具有允许测量长度和角度的内积结构。闭凸集和希尔伯特空间的概念本身是公知常识。

希尔伯特空间中可行性问题的定义允许使用投影法解决可行性问题。因此，增强了性能，可以轻易调整特定天线阵列几何形状和极化的解决方案。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述确定的希尔伯特空间是实方勒贝格可积函数的希尔伯特空间，其中，所述实方勒贝格可积函数具有依赖于所述天线阵列的几何形状和/或极化的内积。

勒贝格可积函数本身是公知常识。通过简单地改变希尔伯特空间的内积，可以针对天线阵列的不同几何形状轻易调整本发明的解决方案。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述处理器用于通过集论方法计算所述可行性问题的所述解。

特别地，这里可以使用现有的集论方法。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述处理器用于通过投影法计算所述可行性问题的所述解。

该投影法的一个示例是外推交替投影法(extrapolated alternatingprojection method，EAPM)。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述确定的约束包括：所述APS是实值。

该约束使得算法能够查找所述APS。该算法计算非常简单，同时还具有非常好的性能，尤其是对于设计良好的大型阵列(例如，对于具有适当天线间距的大型天线阵列)。因此，该约束可用于大规模MIMO系统。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述确定的约束包括：所述APS是非负或正的。

该约束使得算法能够查找所述APS。该算法甚至对于数量较少的天线也具有良好的性能。

所述确定的约束可以进一步包括基于所述APS的先验知识(例如，支持信息)的任何其他约束。这种先验知识可以进一步提高性能并降低计算复杂度。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述处理器用于通过以下方式计算所述DL协方差矩阵：通过应用确定的矢量化操作将所述UL协方差矩阵映射到其矢量化形式；基于所述UL协方差矩阵的所述矢量化形式和所述可行性问题的所述解计算所述DL协方差矩阵的矢量化形式；通过应用所述确定的矢量化操作的逆操作将所述DL协方差矩阵的所述矢量化形式映射到所述DL协方差矩阵。

在该实现方式中，通过简单的矢量化技术对所述DL协方差矩阵进行特别有效的计算。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述天线阵列的所述UL响应和所述DL响应分别包括方位角和仰角的分量或水平和垂直极化的分量。

这样一来，还可以将三维(3D)天线阵列几何形状用作天线阵列，并与本发明的解决方案一起使用。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述设备配置有所述天线阵列的所述UL响应和所述DL响应；所述设备用于接收每个确定的时间间隔内所述信道的最新UL协方差矩阵。

标准的“最新”取决于用户的速度。用户移动越慢，其信道属性变化就越慢，最新的UL协方差矩阵可能越旧。用户的速度可以由所述设备使用，尤其是从UE反映到BS时。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述天线阵列是大规模MIMO天线阵列。

本发明的解决方案在应用于大规模MIMO场景时具有竞争优势。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述设备用于使用来自所述DL的接收器的信息，特别是基于位置的信息，计算所述APS、所述UL协方差矩阵、所述可行性问题中的至少一项。

本发明的第二方面提供了一种基站设备，包括根据第一方面或其任一项实现方式中所述的至少一个设备；天线阵列。

在所述第二方面的一种实现方式中，所述基站设备用于接收所述DL的接收器的信息。

特别地，所述接收的信息可以是可用于计算DL协方差矩阵的用户信息。

所述基站设备实现了第一方面及其实现方式中所述的设备的所有优点和效果。

本发明的第三方面提供了一种用于获取通信信道的DL协方差矩阵的方法。所述方法包括基于所述信道的UL协方差矩阵和天线阵列的UL响应，特别是在连续角域中，计算所述天线阵列的APS；基于所述天线阵列的所述APS和DL响应计算所述信道的DL协方差矩阵。

在所述第三方面的一种实现方式中，所述方法包括通过计算包括确定的约束的可行性问题的解来计算所述APS。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述可行性问题的所述解是属于确定的希尔伯特空间的闭凸集中的元素。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述确定的希尔伯特空间是实方勒贝格可积函数的希尔伯特空间，其中，所述实方勒贝格可积函数具有依赖于所述天线阵列的几何形状的内积。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述方法包括通过集论方法计算所述可行性问题的所述解。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述方法包括通过投影法计算所述可行性问题的所述解。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述确定的约束包括：所述APS是实值。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述确定的约束包括：所述APS是非负或正的。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述方法包括通过以下方式计算所述DL协方差矩阵：通过应用确定的矢量化操作将所述UL协方差矩阵映射到其矢量化形式；基于所述UL协方差矩阵的所述矢量化形式和所述可行性问题的所述解计算所述DL协方差矩阵的矢量化形式；通过应用所述确定的矢量化操作的逆操作将所述DL协方差矩阵的所述矢量化形式映射到所述DL协方差矩阵。

在所述第一方面的另一种实现方式中，所述天线阵列的所述UL响应和所述DL响应分别包括方位角和仰角的分量或水平和垂直极化的分量。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述方法配置有所述天线阵列的所述UL响应和所述DL响应；所述方法包括接收每个确定的时间间隔内所述信道的最新UL协方差矩阵。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述天线阵列是大规模MIMO天线阵列。

在所述第三方面的另一种实现方式中，所述方法包括使用来自所述DL的接收器的信息，特别是基于位置的信息，计算所述APS、所述UL协方差矩阵、所述可行性问题中的至少一项。

所述第三方面及其实现方式中所述的方法实现了与所述第一方面及其相应的实现方式中所述的设备相同的效果和优点。

本发明的第四方面提供了一种计算机程序产品，包括程序代码。所述程序代码用于控制根据第一方面或其任一实现方式所述的设备，或者用于当在处理器上实现时执行根据第三方面所述的方法。

应注意，本申请中所描述的所有设备、元件、单元和构件都可以在软件或硬件元件或其任何种类的组合中实施。由本申请中所描述的各种实体执行的所有步骤以及描述成由各种实体执行的功能意欲指相应实体适于或用于执行相应步骤和功能。即使，在以下具体实施例的描述中，待由外部实体执行的特定功能或步骤未反映在执行该特定步骤或功能的该实体的具体详细元件的描述中，技术人员也应该清楚，这些方法和功能可以在相应的软件或硬件元件，或其任何种类的组合中实施。

附图说明

本发明的上述方面和实施形式将在以下具体实施例的描述中结合所附附图解释，其中

图1示出了根据本发明实施例的设备。

图2示出了根据本发明实施例的基站设备。

图3示出了根据本发明实施例的方法。

具体实施方式

通常，本发明所考虑的通信场景是典型的微小区或宏小区环境，例如具有配备有天线阵列的BS设备。所述天线阵列具有与单天线UE通信的N根天线(N是≥1的自然数)。但是，本发明的方法也适用于配备有多根天线的多个UE。

本发明还利用APS频率不变性建立UL协方差矩阵与DL协方差矩阵之间的连接。特别地，本发明的解决方案首先基于通过例如集论方法从UL协方差矩阵和已知的UL阵列响应估计APS，其次基于使用估计的APS和已知DL阵列响应计算DL协方差矩阵的估计值。

图1示出了根据本发明实施例的设备100。设备100用于获取通信信道的下行DL协方差矩阵105。为此，设备100包括一个或多个处理器101，所述一个或多个处理器101用于基于天线阵列201的APS 104、通信信道的UL协方差矩阵102、天线阵列201的UL响应103以及天线阵列201的DL响应106计算DL协方差矩阵105。值得注意的是，天线阵列201不属于设备100，而是例如属于BS设备200(参见图2)。特别地，天线阵列201可以是大规模MIMO天线阵列。

至少一个处理器101具体用于基于信道的UL协方差矩阵102和天线阵列201的UL响应103，特别是在连续时域中，计算(图1中的第一虚线框所指示的)天线阵列201的APS 104。此外，至少一个处理器101用于基于天线阵列201的APS 104和DL响应106计算(图1中的第二虚线框所指示的)信道的DL协方差矩阵105。设备100可以(预先)配置有天线阵列201的UL响应103和DL响应106，即所述信息可以预先存储在设备100中或从例如基站设备接收。此外，设备100可以用于接收每个确定的时间间隔内所述信道的最新UL协方差矩阵102。在任何情况下，都假设UL协方差矩阵102以及天线阵列响应103和106可以被设备100使用。

图2示出了根据本发明实施例的BS设备200(例如，BS或BS系统中提供的设备)。BS设备200包括图1所示的设备100。BS设备200还可以包括一个以上的这种设备100。此外，BS设备200包括天线阵列201，所述天线阵列可以是大规模MIMO阵列。BS设备200可以用于接收DL的接收器(例如，UE)的信息，特别是允许BS设备200有效计算DL协方差矩阵105的信息。

UL空间信道协方差矩阵102和DL空间信道协方差矩阵和105、APS 104以及UL阵列响应103和DL阵列响应106之间的关系将在下面详细说明。然后，为协方差矩阵转换(即，从UL协方差矩阵102到DL协方差矩阵105)提供两个可能的特定算法的示例。这两种算法在第一步中估计APS 104的方式上不同。两种算法都可以由图1所示的设备100和/或图2所示的BS设备200执行。其中一种算法(“算法1”)计算非常简单，但是只有在天线阵列201的天线数量足够多且天线间距足够的情况下，才具有良好的性能。另一种算法(“算法2”)通常具有更好的性能，即使天线阵列201中天线的数量较少。与算法1相比，算法2虽然性能更好，但是计算复杂度也更高。

为了为这些示例性算法的描述提供基础，现在提供一些符号和定义。然后将这些符号和定义用于特定算法的描述。

在2D(仅方位角)场景下，考虑了具有天线阵列201的N根天线的BS设备200与单天线UE之间的平坦性衰落MIMO信道。对于给定的载波频率，假设此通信信道

是

中与空间协方差矩阵相关的随机向量。此外，通过分别采用对应UL和DL的上标u和d突出频率相关项。为了清楚起见，假设UL协方差矩阵102(在下文中称为R^u)和DL协方差矩阵105(在下文中称为R^d)采取以下形式。这些形式在基于均匀线性阵列(Uniform Linear Array，ULA)的研究中很常见：

在上述等式(1)中，ρ是频率不变的APS 104(在下文中称为ρ)，a^u和a^d分别是天线阵列201的UL天线阵列响应103和DL天线阵列响应106(在下文中称为a^u和a^d)。所采用的信道模型特别适用于窄带系统和正交频分复用(Orthogonal Frequency-DivisionMultiplexing，OFDM)系统。

本发明提出了根据等式(1)中模型的用于从R^u获取R^d的两个变量：a^u和a^d。应注意，对于整个系统生命周期，a^u和a^d只需测量一次，因为它们仅依赖于阵列几何形状。相比之下，应定期更新R^u的知识，例如至少每T_WSS秒更新一次，其中，T_WSS定义了时间窗口。在所述时间窗口内，可以大胆假设信道是广义静止的，即，其中R^d和R^u没有显著变化。为了获得R^u、a^u、a^d，可以假设标准方法。

在特定示例性算法的描述中，还使用以下定义：

其中，

和

分别表示复向量或矩阵的分量实部或虚部。vec{·}算子是将矩阵映射到向量的常规双射算子。还使用下标m表示M维向量的第m个元素。此外，还使用了以下定义：

上述定义可以通过在BS设备200中使用ULA来示例性描述，其中，天线阵列201中的天线间距为d，在UL-DL载波波长λ^u和λ^d下运行。此外，假设180°(或更窄)的小区分区化。

对于BS设备200中的ULA，协方差矩阵R^d和R^u分别是埃尔米特、托普利兹。因此，可以考虑以下矢量化：

其中，A_(：，1)表示矩阵A的第一列。

此外，设置

利用这些定义，通过ULA阵列响应的标准分析表达，可以获得：

其中，对应于矩阵

的(n,m)项的元素由以下给出：

其中，J₀表示第一类零阶贝塞尔函数。

如上所述，设备100和/或BS设备200用于：首先，从R^u和a^u估计ρ。其次，通过估计的ρ和a^d计算估计的R^d。

设备100和/或BS设备200可特别用于通过计算包括确定的约束的可行性问题的解来计算ρ。特别地，估计ρ的第一步可以建模为以下凸可行性问题：

查找ρ^*∈C，

其中，C是属于给定的希尔伯特空间

的闭凸集，其定义了区分本发明解决方案的可能变量。换言之，设备100和/或BS设备200用于解决的可行性问题的解是属于确定的希尔伯特空间的闭凸集中的元素。

闭凸集C可以基于ρ的所有可用知识来构建。作为一个示例，C主要利用R^u的测量值和关于ρ的先验知识(例如，作为功率密度，ρ必须是正的，且必须是实值)来构建。因此，上述可行性问题的确定约束包括：ρ是实值和/或ρ是非负或正的。

另外，在所提出的算法中，

将是具有内积<f，g>：＝∫_Ωf(θ)_g(θ)dθ的实方勒贝格可积函数L²[Ω]的希尔伯特空间。然而，可以修改

以处理不同的信道模型。可能的修改会在后面讨论。

在下文中，将特定的算法1作为本发明的一个示例性解决方案进行详细描述。在这种情况下，图1所示的设备100和/或图2所示的BS设备200用于执行算法1，特别地，通过设备100的至少一个处理器101。在该示例中，采用了可从R^u获得的ρ信息以及ρ是实值的先验知识。更具体地，计算天线阵列201的ρ的第一步解决了以下凸可行性问题：

查找

作为上述问题的特定解决方案，可以使用从函数ρ＝0到线性变化V上的投影。此投影具有以下闭合形式的表达式：

其中，每个标量α_m通过求解线性系统r^u＝G^uα计算，所述线性系统具有至少一个解。通过在计算DL协方差矩阵的第二步中使用此投影ρ^*，从关系式r^d＝Qα获得R^u的矢量化版本。

因此，算法1的步骤可以总结如下：

·将输入矩阵R^u映射到其矢量化形式r^u。

·通过求解线性系统r^u＝G^uα来计算α^*。

·计算r^d＝Qα^*。

·通过反转矢量化操作将r^d映射到估计的R^d。

值得注意的是，算法1不需要显式计算估计的ρ。

接着，将特定的算法2作为本发明的一个示例性解决方案进行详细描述。在这种情况下，图1所示的设备100和/或图2所示的BS设备200用于执行算法2，特别地，通过设备100的至少一个处理器101。算法2是算法1的扩展，包括ρ是正函数的知识。特别地，计算天线阵列201的ρ的第一步解决了以下凸可行性问题：

查找ρ^*∈C：＝V∩Z，

上述可行性问题可以通过文献中已有的任何集论方法解决。特别地，可以使用称为“外推交替投影法”(EAPM)的迭代方法。该方法利用以下递归生成弱收敛序列(ρ⁽ⁱ⁾)：

ρ⁽ⁱ⁺¹⁾＝ρ⁽ⁱ⁾+νK_i[P_V(P_Z(ρ⁽ⁱ⁾))-ρ⁽ⁱ⁾]，ρ⁽⁰⁾∈V，

其中，定义投影：

α_m，β_m通过以下求解进行计算：

r^u＝G^uα，

b＝G^uβ，

上述算法的起点可以任意设置，但这里采用的是初始条件

步长v是在区间(0,2)内选择的设计参数，且外推参数通过以下提供：

因此，算法2的步骤可以总结如下：

·将输入矩阵R^u映射到r^u。

·上述定义的凸可行性问题通过例如EAPM算法来解决。

·对所有m计算

·将r^d映射到估计的R^d。

通过考虑3D阵列响应

以及通过将上述进一步定义的内积进行如下重新定义，本发明的解决方案可以进一步扩展到3D(方位角和仰角)几何形状：

另外，通过考虑垂直和水平极化阵列响应(V^u(θ)，H^u(θ))、(V^d(θ)，H^d(θ))以及通过将上述进一步定义的内积进行如下重新定义，本发明还可以扩展到极化天线：

所提出的对本发明解决方案的两个扩展可以轻易组合或进一步扩展，从而包括更多通用极化模型，其中，两个极化不会独自衰落。

图3示出了根据本发明实施例的方法300。方法300特别用于获取通信信道的DL协方差矩阵105(R^d)。方法300可以由图1所示的设备100或图2所示的基站设备200执行。

方法300包括步骤301：基于信道的UL协方差矩阵102(R^u)和天线阵列201的UL响应103(a^u)，特别是在连续时域中，计算天线阵列201的APS 104。此外，方法300包括步骤302：基于天线阵列201的APS 104(ρ)和DL响应106(a^d)计算信道的DL协方差矩阵105。

已结合各种实施例作为示例以及实施方式描述了本发明。然而，根据对附图、本发明和独立权利要求的研究，本领域技术人员在实践所要求保护的发明时，能够理解和实现其他变化。在权利要求书以及说明书中，词语“包括”不排除其他元件或步骤，且不定冠词“一”或者“一个”不排除多个。单个处理器或其他单元可以满足权利要求中所述的几个实体的功能。仅仅在相互不同的从属权利要求中叙述某些措施这一事实并不意味着这些措施的组合不能在有利的实施方式中使用。

Claims (16)

1.一种用于获取通信信道的下行DL协方差矩阵(105)的设备(100)，其特征在于，所述设备(100)包括处理器(101)，用于

基于所述信道的上行UL协方差矩阵(102)和天线阵列(201)的UL响应(103)，在连续角域中，计算所述天线阵列(201)的角功率谱APS(104)；

基于所述天线阵列(201)的所述APS(104)和DL响应(106)计算所述信道的所述DL协方差矩阵(105)，所述计算所述天线阵列的APS包括：

通过计算包括确定的约束的可行性问题的解来计算所述APS(104)，所述可行性问题用于查找满足估计量的已知属性的向量，所述估计量属于由上行协方差矩阵的测量值和其他先验信息构建的集合的交集。

2.根据权利要求1所述的设备(100)，其特征在于

所述可行性问题的所述解是属于确定的希尔伯特空间的闭凸集中的元素。

3.根据权利要求2所述的设备(100)，其特征在于

所述确定的希尔伯特空间是实方勒贝格可积函数的希尔伯特空间，其中，所述实方勒贝格可积函数具有依赖于所述天线阵列(201)的几何形状和/或极化的内积。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于，所述处理器(101)用于通过集论方法计算所述可行性问题的所述解。

5.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于，所述处理器(101)用于通过投影法计算所述可行性问题的所述解。

6.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于

所述确定的约束包括：所述APS(104)是实值。

7.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于

所述确定的约束包括：所述APS(104)是非负或正的。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于，所述处理器(101)用于通过以下方式计算所述DL协方差矩阵(105)：

通过应用确定的矢量化操作将所述UL协方差矩阵(102)映射到其矢量化形式；

基于所述UL协方差矩阵(102)的所述矢量化形式和所述可行性问题的所述解计算所述DL协方差矩阵(105)的矢量化形式；

通过应用所述确定的矢量化操作的逆操作将所述DL协方差矩阵(105)的所述矢量化形式映射到所述DL协方差矩阵(105)。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于

所述天线阵列(201)的所述UL响应(103)和所述DL响应(106)分别包括方位角和仰角的分量或水平和垂直极化的分量。

10.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于

所述设备(100)配置有所述天线阵列(201)的所述UL响应(103)和所述DL响应(106)；

所述设备(100)用于接收每个确定的时间间隔内所述信道的最新UL协方差矩阵(102)。

11.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于

所述天线阵列(201)是大规模多输入多输出MIMO天线阵列。

12.根据权利要求1至3中任一项所述的设备(100)，其特征在于，用于使用来自所述DL的接收器的信息，特别是基于位置的信息，计算以下中的至少一项：

-所述APS(104)；

-所述UL协方差矩阵(102)；

-所述可行性问题。

13.一种基站设备(200)，其特征在于，包括

根据权利要求1至12中任一项所述的至少一个设备(100)；

天线阵列(201)。

14.根据权利要求13所述的基站设备(200)，其特征在于，用于

接收所述DL的接收器的信息。

15.一种用于获取通信信道的下行DL协方差矩阵(105)的方法(300)，其特征在于,所述方法(300)包括:

基于所述信道的上行UL协方差矩阵(102)和天线阵列(201)的UL响应(103)，特别是在连续角域中，计算(301)所述天线阵列(201)的角功率谱APS(104)；

所述计算所述天线阵列的APS包括：

通过计算包括确定的约束的可行性问题的解来计算所述APS(104)，所述可行性问题用于查找满足估计量的已知属性的向量，所述估计量属于由上行协方差矩阵的测量值和先验信息构建的集合的交集；

基于所述天线阵列(201)的所述APS(104)和DL响应(106)计算所述信道的所述DL协方差矩阵(105)。

16.一种计算机程序产品，包括程序代码，其特征在于，所述程序代码用于控制根据权利要求1至12中任一项所述的设备(100)，或者用于当在处理器上实现时执行根据权利要求15所述的方法(300)。

Images