CN112889225A

CN112889225A - 基于定位似然性的波束形成器优化

Info

Publication number: CN112889225A
Application number: CN201880098807.XA
Authority: CN
Inventors: T·J·伊阿莱南; T·勒瓦南; J·O·塔尔维蒂耶
Original assignee: Nokia Networks Oy
Current assignee: Nokia Oyj
Priority date: 2018-10-17
Filing date: 2018-10-17
Publication date: 2021-06-01
Anticipated expiration: 2038-10-17
Also published as: EP3868034A1; WO2020078547A1; EP3868034B1; US11283502B2; CN112889225B; US20210399777A1

Abstract

根据一个方面，提供了一种波束形成处理装置，用于包括天线阵列的无线电发送器或接收器。该波束形成处理装置包括用于在数据库中维护关于天线阵列的辐射属性和针对目标设备位置的概率密度函数的信息的部件。天线阵列的辐射属性包括波束参数和与波束参数相关的波束增益函数。波束形成处理装置还包括用于基于概率密度函数和波束增益函数来计算波束增益的累积分布函数，并且基于该累计分布函数通过最大化第一优化参数来计算波束参数的一个或多个最优值的部件，该第一优化参数基于受第二优化参数的最小值影响的所述一个或多个累积分布函数被定义。

Description

基于定位似然性的波束形成器优化

技术领域

各种示例实施例涉及无线通信。

背景技术

由于可以利用那些频率上可用的较大频谱信道，因此使用毫米波载波频率具有巨大的潜力，以满足许多5G新无线电(NR)用例及其不同应用领域中所设想的非常高的数据速率要求。在毫米波通信中，可以在通信链路的发送器(TX)和接收器(RX)端都采用包括大量天线元件的天线阵列。大型天线阵列能够提供所需的高天线增益，以补偿在使用毫米波载波频率时增加的路径损耗。而且，大规模MIMO(多输入多输出)部署允许空间复用多个数据流以占用相同的时间和频率资源，使能提高无线电通信系统的频谱效率。然而，大型毫米波天线阵列通常提供具有非常窄的波束宽度的波束，这意味着发送器和接收器侧天线阵列需要被仔细地定向为彼此面对，以便从高天线增益中受益。这在设计毫米波通信系统时存在重大挑战。

发明内容

根据一个方面，提供了独立权利要求的主题。实施例是在从属权利要求中限定的。

实现的一个或多个示例在下面的附图和具体实施方式中更详细地被陈述。其他特征将通过描述和附图以及权利要求而明显。

附图说明

在下文中，示例实施例将参照所附附图被更详细地描述，其中

图1图示了例示的无线通信系统；

图2和3图示了例示的波束形成发送器/接收器架构；

图4、图5A、图5B、图6A、图6B、图7和图8图示了根据实施例的示例性过程；以及

图9和图10图示了根据实施例的使用示例性过程的示例性波束形成优化结果；

图11A和11B图示了根据实施例的示例性过程；以及

图12图示了根据实施例的装置。

具体实施方式

以下实施例仅被呈现为示例。尽管说明书可能在文本的多个位置中引用“一”、“一个”或“一些”(多个)实施例和/或(多个)示例，但这并不一定意味着每个引用是对相同的(多个)实施例或(多个)示例进行的，或者特定特征仅适用于单个实施例和/或示例。不同实施例和/或示例的单个特征还可以被组合以提供其他实施例和/或示例。

在下文中，作为实施例可以被应用的接入架构的示例，不同的例证实施例将使用基于高级长期演进(高级LTE，LTE-A)或新无线电(NR，5G)的无线电接入架构来描述，然而，不将实施例限于这种架构。对于本领域技术人员显而易见的是，通过适当地调整参数和程序，实施例也可以被应用于具有合适部件的其他种类的通信网络。用于合适系统的其他选项的一些示例是通用移动电信系统(UMTS)无线电接入网络(UTRAN或E-UTRAN)、长期演进(LTE，与E-UTRA相同)、无线局域网(WLAN或WiFi)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、

个人通信服务(PCS)、

宽带码分多址(WCDMA)、使用超宽带(UWB)技术的系统、传感器网络、移动自组织网络(MANET)和互联网协议多媒体子系统(IMS)或其任何组合。

图1描绘了简化的系统架构的示例，其仅示出了一些元件和功能实体，全部是逻辑单元，其实施方式可能与所示出的不同。图1所示的连接是逻辑连接；实际的物理连接可能有所不同。对于本领域技术人员显而易见的是，该系统通常还包括除了图1所示的功能和结构以外的其他功能和结构。

然而，实施例不被限于作为示例给出的系统，但是本领域技术人员可以将解决方案应用于设置有必要属性的其他通信系统。

图1的示例示出了例示无线电接入网络的一部分。

图1示出了被配置为处于小区中的一个或多个通信信道上的无线连接中的用户设备100和102，其中接入节点(诸如(e/g)NodeB)104提供该小区。从用户设备到(e/g)NodeB的物理链路被称为上行链路或反向链路，并且从(e/g)NodeB到用户设备的物理链路被称为下行链路或前向链路。应该了解的是，(e/g)NodeB或其功能性可以通过使用适合于这种用法的任何节点、主机、服务器或接入点等实体来实施。

通信系统通常包括多于一个(e/g)NodeB，在这种情况下，(e/g)NodeB也可以被配置为通过为该目的设计的有线或无线链路相互通信。这些链路可以被用于信令目的。(e/g)NodeB是被配置为控制与其耦合的通信系统的无线电资源的计算设备。该NodeB也可以被称为基站、接入点或包括能够在无线环境中操作的中继站的任何其他类型的接口设备。(e/g)NodeB包括或被耦合至收发器。连接从(e/g)NodeB的收发器被提供给天线单元，该连接建立到用户设备的双向无线电链路。天线单元可以包括多个天线或天线元件。(e/g)NodeB还被连接至核心网络110(CN或下一代核心NGC)。取决于系统，CN侧的对方可以是服务网关(S-GW，路由和转发用户数据分组)、用于提供用户设备(UE)与外部分组数据网络的连接性的分组数据网络网关(P-GW)或移动管理实体(MME)等。

用户设备(也称为UE、用户设备、用户终端、终端设备等)图示了空中接口上的资源被分配和指派的一种类型的装置，因此本文用用户设备描述的任何特征可以用诸如中继节点等对应装置来实施。这种中继节点的示例是指向基站的第3层中继(自回传中继)。

用户设备通常是指包括在具有或没有订户标识模块(SIM)的情况下操作的无线移动通信设备的便携式计算设备，包括但不限于以下类型的设备：移动站(移动电话)、智能手机、个人数字助理(PDA)、手机、使用无线调制解调器的设备(警报或测量设备等)、膝上型和/或触摸屏计算机、平板计算机、游戏机、笔记本计算机和多媒体设备。应该了解的是，用户设备也可以是几乎独有的仅上行设备，其示例是将图像或视频剪辑加载到网络的相机或摄影机。用户设备还可以是具有在物联网(IoT)网络中操作的能力的设备，该IoT网络是物体被设置有通过网络转移数据的能力而无需人与人或人与计算机交互的场景。用户设备(或在一些实施例中，第3层中继节点)被配置为执行用户设备功能性中的一个或多个。仅提及几个名称或装置，用户设备也可以被称为订户单元、移动站、远程终端、接入终端、用户终端或用户设备(UE)。

本文描述的各种技术也可以被应用于信息物理系统(CPS)(协作控制物理实体的计算元件的系统)。CPS可以实现在不同位置处的物理物体中嵌入的大量互连ICT设备(传感器、致动器、处理器、微控制器等)的实施和开发。所讨论的物理系统具有固有的移动性的移动信息物理系统是信息物理系统的子类别。移动物理系统的示例包括移动机器人以及由人或动物运输的电子产品。

应该理解的是，在图1中，仅为了清楚起见，用户设备被描绘为包括2个天线。接收和/或发送天线的数量自然可以根据当前实施方式而变化。

附加地，尽管装置已经被描绘为单个实体，但是不同的单元、处理器和/或存储器单元(未在图1中全部示出)可以被实施。

5G使得能够使用多输入多输出(MIMO)天线，比LTE(所谓的小小区概念)多得多的基站或节点，包括与较小站协作操作并取决于服务需求、用例和/或可用频谱采用多种无线电技术的宏站点。5G移动通信支持广泛的用例和相关应用，包括视频流、增强现实、数据共享的不同方式以及各种形式的机器类应用，包括车辆安全性、不同的传感器和实时控制。5G被预计为具有多个无线电接口，即，低于6GHz、cmWave和mmWave，并且还可与现有的传统无线电接入技术(诸如LTE)集成在一起。至少在早期阶段，与LTE的集成可以被实施，作为由LTE提供宏覆盖范围的系统，并且通过聚合到LTE，5G无线电接口接入来自小小区。换言之，5G被计划为支持RAT间可操作性(诸如LTE-5G)和RI间可操作性(无线电接口间可操作性，诸如低于6GHz-cmWave、低于6GHz-cmWave-mmWave)。被认为在5G网络中使用的概念中的一个概念是网络切片，其中多个独立且专用的虚拟子网(网络实例)可以在同一基础设施内被创建，以运行对时延、可靠性、吞吐量和移动性有不同要求的服务。

LTE网络中的当前架构被完全分布在无线电中并且被完全集中在核心网络中。5G中的低时延应用和服务需要使内容靠近无线电，从而导致本地突围和多接入边缘计算(MEC)。5G使分析和知识生成能够在数据源处进行。这种方法需要利用可能无法被连续连接至网络的资源，诸如膝上型计算机、智能手机、平板计算机和传感器。MEC为应用和服务托管提供了分布式计算环境。它还具有在蜂窝订户附近存储和处理内容的能力，以加快响应时间。边缘计算覆盖了广泛的技术，诸如无线传感器网络、移动数据采集、移动签名分析、协作分布式对等自组织联网和处理，也可分类为本地云/雾计算和网格/网式计算、露水计算、移动边缘计算、微云、分布式数据存储和取回、自主自我修复网络、远程云服务、增强和虚拟现实、数据缓存、物联网(大规模连接性和/或时延关键)、关键通信(自主车辆、交通安全性、实时分析、时间关键控制、医疗保健应用)。

通信系统还能够与诸如公共切换电话网络或互联网112等其他网络通信，或者利用由它们提供的服务。通信网络也可能能够支持云服务的使用，例如核心网络操作的至少一部分可以作为云服务来执行(这在图1中由“云”114描绘)。该通信系统还可以包括中央控制实体等，其为不同运营商的网络提供设施以例如在频谱共享中进行协作。

边缘云可以通过利用网络功能虚拟化(NVF)和软件定义联网(SDN)进入无线电接入网络(RAN)。使用边缘云可能意味着接入节点操作将至少部分地在可操作地耦合至包括无线电零件的远程无线电头或基站的服务器、主机或节点中被执行。还可能的是，节点操作将被分布在多个服务器、节点或主机之间。cloudRAN架构的应用使得RAN实时功能能够在RAN侧(在分布式单元DU 104中)被执行，并且非实时功能以集中方式(在集中式单元CU 108中)被执行。

还应该理解的是，核心网络操作与基站操作之间的劳动力分配可以不同于LTE，甚或不存在。可能被使用的一些其他技术进步是大数据和全IP，它们可能会改变网络被构建和管理的方式。5G(或新无线电NR)网络被设计为支持多个层次结构，其中MEC服务器可以被放置在核心与基站或nodeB(gNB)之间。应该了解的是，MEC也可以被应用于4G网络。

5G还可以例如通过提供回传来利用卫星通信以增强或补充5G服务的覆盖范围。可能的用例是为机器对机器(M2M)或物联网(IoT)设备或车载乘客提供服务连续性，或确保关键通信以及未来的铁路/海事/航空通信的服务可用性。卫星通信可以利用对地静止地球轨道(GEO)卫星系统，也可以利用低地球轨道(LEO)卫星系统，特别是巨型星座(数百个(纳米)卫星被部署的系统)。巨型星座中的每个卫星106可以覆盖创建地面小区的多个启用卫星的网络实体。地面小区可以通过地面中继节点104或由位于地面上或卫星中的gNB创建。

对于本领域技术人员明显的是，所描绘的系统只是无线电接入系统的一部分的示例，并且在实践中，该系统可以包括多个(e/g)NodeB，用户设备可以访问多个无线电小区，并且该系统还可以包括至少一个(e/g)NodeB的其他装置，诸如物理层中继节点或其他网络元件等，或可以是家庭(e/g)NodeB。附加地，在无线电通信系统的地理区域中，多个不同种类的无线电小区以及多个无线电小区可以被提供。无线电小区可以是宏小区(或伞形小区)，它们是通常具有长达数十公里的直径的大小区，或者是诸如微小区、毫微微小区或微微小区等小小区。图1的(e/g)NodeB可以提供任何种类的这些小区。蜂窝无线电系统可以被实施为包括多种小区的多层网络。通常，在多层网络中，一个接入节点提供一种或多种小区，因此多个(e/g)NodeB被需要以提供这种网络结构。

为了满足改进通信系统的部署和性能的需求，“即插即用”(e/g)NodeB的概念被引入。通常，能够使用“即插即用”(e/g)NodeB的网络除了家庭(e/g)NodeB(H(e/g)nodeB)外还包括家庭节点B网关或HNB-GW(未在图1中示出)。通常被安装在运营商网络内的HNB网关(HNB-GW)可能会将业务从大量HNB聚合回核心网络。

克服毫米波长的高路径损耗和穿透损耗，从而实现针对5G(NR)通信系统(如图1所示)所设想的高吞吐量宽带通信所必需的一个关键元素是使用波束形成技术。波束形成技术采用包括例如呈矩形或方形配置的多个天线元件的阵列天线。通过调谐被馈送给每个天线元件的信号的相位和/或幅度，由于由各个天线元件产生的电磁波在不同方向上相长和相消地相互干扰，因此不同的天线方向图可以被产生。由于相互作用，相同的原则同样适用于接收。具体地，天线阵列的辐射方向图可以被调谐，使得辐射方向图的窄的主波束指向不同的方向(例如通过方位角和/或仰角定义的不同方向)。换言之，电磁波可以在传输时被聚焦在期望的方向上，和/或电磁波可以仅在接收时从期望的方向被接收。除了主瓣的方向之外，旁瓣电平和图案的零位也可以被控制。

在常规的(或固定的)波束形成中，基于关于感兴趣方向的信息，固定的复数加权因子集合(即，幅度和相位转换)被应用于馈送给天线元件的信号，以将波束聚焦到所述感兴趣方向。在自适应波束形成中，该信息与阵列接收到的信号的属性被组合在一起。然而，在一些场景中，目标发送器传输信号的定位或目标接收器接收信号的定位分别对于接收器或发送器是未知的。在这种情况下，在波束可以被形成并且所传输的信号可以被接收之前，可以首先检测该信号应该向哪个方向传输或者该信号将从哪个方向被接收。为了实现这一点，多种不同的频谱感测解决方案已经被提出。

在视线(LOS)条件下，TX和RX波束可以分别简单地被指向目标接收器和发送器的方向。为了实现这一点，实际上目标接收器/发送器相对于源发送器/接收器的定位需要经常被估计。估计准确度取决于各种因素，包括估计方案、测量的带宽和周期性、部署细节(诸如系统几何结构(网络节点和目标设备的相对定位)和节点的移动性状态以及时间的预测范围。TX/RX波束随后可以分别基于目标接收器/发送器的所估计位置来形成。这种类型的波束形成通常被称为基于位置的波束形成。

下文将要讨论的实施例通过利用统计方法提供了对常规的基于位置的波束形成技术(使用例如波束扫描)的改进。具体地，实施例在形成波束时采用目标设备(即，目标接收器或目标发送器)的位置估计似然性分布，以使就波束应该如何被形成来符合给定的要求和约束做出更明智的决策。所描述的思想主要适用于LOS通信场景，但也可以被应用于其他通信场景，诸如非视线(NLOS)和阻塞的LOS。

图2图示了根据实施例的用于克服上述问题中的至少一些问题的波束形成(天线)系统200。所图示的波束形成天线系统可以被配置为执行波束形成以及波束扫描和/或波束检测。根据实施例的波束形成天线系统至少包括天线阵列215(包括多个天线元件211、212、213、214)、多个射频RF前端(RFFE)207、208、209、210、多个模拟前端(AFE)203、204、205、206、数字波束形成处理器202和基带处理器201。所图示的波束形成系统200可以对应于无线电发送器、无线电接收器或无线电收发器。

参照图2，波束形成天线系统包括天线阵列215，该天线阵列215包括用于传输和/或接收电磁波的多个天线元件211、212、213、214。尽管线性天线阵列在图2中为了简单起见而被描绘，但是天线阵列215可以是任何一维或二维天线阵列。例如，天线阵列215可以是由周期性布置的N x M个天线元件(例如方形微带天线元件)组成的方形天线阵列，其中N和M是任何正整数。N和M可以相等或可以不相等。在其他实施例中，天线阵列的形状可以是例如多边形、球形或椭圆形和/或天线元件可以不沿着笛卡尔网格布置，而是沿着更一般的规则网格甚或曲线网格布置。进一步地，各个微带天线元件可以具有几乎任何形状，例如矩形、多边形、球形或椭圆形形状。在一些实施例中，天线元件甚至可以不是微带天线元件，而是其他天线元件，例如偶极天线元件。

每个天线元件211、212、213、214可以被连接至RF前端207、208、209、210(可能经由隔离器)。多个RF前端207、208、209、210可以被配置为将从多个天线元件211、212、213、214接收的射频信号转换为多个RF前端207、208、209、210的接收路径中(即，在无线电接收器或收发器中)的基带信号和/或将来自多个模拟前端203、204、205、206的基带信号转换为射频信号，以在多个RF前端207、208、209、210的发送路径中(即，在无线电发送器或收发器中)传输。每个RF前端207、208、209、210可以在RF前端207、208、209、210的发送路径中包括一个或多个功率放大器、一个或多个上转换器(即，上转换RF混频器)和/或一个或多个RF滤波器，并且在RF前端207、208、209、210的接收路径中包括一个或多个RF滤波器、一个或多个下转换器(即，下转换RF混频器)和一个或多个(低噪声)放大器。RF滤波器可以具体地包括一个或多个带通滤波器，以减小RF混频器的图像响应。每个RF前端还可以包括本地振荡器，以为上转换器和/或下转换器提供本地振荡器信号。基带处理装置201可以被配置为控制每个RF前端207、208、209、210的增益(即，至少一个功率或低噪声放大器的增益)和/或时钟。例如，增益可以通过控制一个或多个功率放大器或低噪声放大器的控制电压来控制，同时时钟可以通过简单地提供时钟信号来控制。

多个模拟前端203、204、205、206可以被配置为将经由多个RF前端207、208、209、210接收的模拟基带信号转换为多个模拟前端203、204、205、206的接收路径中(即，在无线电接收器或收发器中)的数字基带信号和/或将数字基带信号转换为数字基带信号，以经由多个RF前端207、208、209、210在多个模拟前端203、204、205、206的发送路径中(即，在无线电发送器或收发器中)传输。每个模拟前端203、204、205、206可以在例如模拟前端203、204、205、206的发送路径中包括一个或多个数模转换器和/或一个或多个滤波器和/或在模拟前端203、204、205、206的接收路径中包括一个或多个滤波器、一个或多个增益放大器和/或一个或多个模数转换器。

(数字)波束形成处理器202(稍后的波束形成处理装置)可以被配置为在一个方向或两个正交方向(即，方位角方向和/或仰角方向)上控制波束形成(和扫描)。所述控制可以通过控制施加到在传输中馈送给多个模拟前端203、204、205、206的(数字)基带信号和在接收中从多个模拟前端203、204、205、206接收的(数字)信号的相移来实现。通过对传输给不同模拟前端或从不同模拟前端接收的信号施加不同的相移，具有不同方位角和/或仰角指向方向的发送/接收波束可以被实现，从而能够进行方位角和/或仰角的波束扫描操作。波束形成处理器还可以控制天线阵列215中的哪些天线元件211、212、213、214是活动的(即，在使用中)。进一步地，波束形成处理器202可以被配置为基于(多个)目标接收器的估计位置(在发送器或传输收发器的情况下)或(多个)目标发送器的估计位置(在接收器或接收发送器的情况下)和所述估计中的不确定性、天线阵列215的属性以及根据下面将要讨论的实施例的预定义(最小)优化标准来执行波束形成优化。

基带处理装置201可以被配置为生成数字基带信号，该数字基带信号将经由波束形成处理器202被馈送给多个模拟前端203、204、205、206以进行传输(即，在发送器或收发器中)，并处理在接收时(即，在接收器或收发器中)经由波束形成处理器202从多个模拟前端203、204、205、206接收的基带信号。

尽管图2图示了根据实施例的数字波束形成解决方案，但是图3图示了根据实施例的混合波束形成解决方案。元件301、303至310、312至316可以分别对应于图2的元件201、203至210、211至215。

在混合波束形成中，该波束形成部分地由数字波束形成处理器302执行，并且部分地由模拟(或具体地，RF)波束形成处理器311(或简称为模拟波束形成器)执行。数字域和模拟域之间的波束形成操作的这种分割使得能够降低由数字波束形成处理器302执行的数字波束形成算法的复杂性。

混合波束形成可以被用于减少RF链的数目(即，减少RF和模拟前端303、307、304、308、305、309、306、310的数量)。在图2所图示的纯数字波束形成中，RF链的数目等于天线元件的数目。在混合波束形成中，模拟波束形成器311可以被用于在传输中将较小数目的输入信号转换为较大数目的输出信号，输出信号的数目等于天线元件312、313、314、315的数目。在接收中，操作相反，即，较大数目的输入信号被转换为较小数目的输出信号。为了实现该功能性，模拟波束形成器311可以包括例如一个或多个移相器、一个或多个分频器和/或一个或多个组合器。

例如，在使用用于模拟波束形成器311的所谓全复杂性结构的传输中，模拟波束形成器311的每个输入信号可以被划分成其自身的N个副本，并且不同的相移可以被应用于每个副本(N是大于1的整数)。然后，经相移的输入信号可以以不同的方式被组合，以形成要被馈送给天线元件的输出信号。每个输出信号可以是模拟波束形成器311的所有输入信号(即，相移后的输入信号)的线性组合。如果每个RF链仅被连接到天线元件312、313、314、315的子集，则复杂性的降低可以以降低的性能为代价来实现。用于接收的类似实现也可以通过例如用分频器代替组合器来实现，反之亦然。

为了给出另一示例，在使用用于模拟波束形成器311的所谓子阵列结构的传输中，模拟波束形成器311的每个输入信号可以被划分成其自身的M个副本，并且不同的相移可以被应用于每个副本(M是大于1的整数)。然后，经相移的输入信号可以被直接馈送给天线元件。接收从模拟波束形成器311的单个输入信号得出的信号的每个天线元件集合可以被认为是天线阵列316的子阵列。用于接收的类似实现也可以通过例如用组合器代替分频器来实现。

下文将要讨论的实施例可以由图2的数字波束形成处理器202或由图3的数字波束形成处理器302执行。

如上文所讨论的，基于位置的波束形成(或几何波束形成)是波束形成解决方案，该解决方案基于估计目标接收器/发送器的位置并使用所估计的位置(即，单个位置或指向方向)以用于形成针对给定场景的最合适的波束。然而，被用于波束形成的目标设备位置始终仅是目标发送器/接收器的实际位置的估计。假设是固定数目的天线元件和发送功率，则更准确地位置估计：可以使用更多的有向波束以便使接收到的信噪比(SNR)(或接收到的信号电平)最大化。相反，较不准确地位置估计：可以安全地使用较少的定向波束，以便避免TX和RX波束之间的未对准以及随之而来的有效SNR的急剧下降。因此，针对给定场景形成最合适的波束将是有益的，不仅考虑目标设备的估计位置，还考虑与所述目标设备相关联的位置不确定性。除了改进系统性能之外，这种新方法支持用于优化无线电链路和系统级参数的广泛的新机会，这是当前波束形成技术所无法实现的。

图4图示了根据实施例的用于在考虑到目标设备(即，目标接收器/发送器)的位置不确定性的情况下执行波束形成的过程。所图示的过程可以由波束形成处理装置或者具体地由图2的波束形成处理装置202或图3的波束形成处理装置302执行。在一些实施例中，执行该过程的实体可以是图2或图3所图示的无线电发送器、无线电接收器或无线电收发器和/或图1的元件104(或其中的子元件)。在一些实施例中，每个目标设备可以对应于图1的终端设备100、终端设备102中的任何一个。

参照图4，最初在框401中假设波束形成处理装置在数据库中维护关于天线阵列的辐射属性的信息。天线阵列的辐射属性可以至少包括：定义由天线阵列可产生的每个波束的形状的一个或多个波束参数的值的集合、以及被定义为取决于一个或多个波束参数的二维或三维波束增益函数。每个波束可以由天线阵列的一个或多个天线元件形成，每个天线元件被馈送有预定义的相移(对于形成波束的不同天线元件而言，该相移可能是不同的)。一个或多个波束参数可以包括例如方位角波束宽度和/或仰角波束宽度。前述的波束宽度可以是例如3dB的波束宽度(即，半功率波束宽度)、6dB的波束宽度或任何ndB的波束宽度，其中n是任何正实数。在一些实施例中，一个或多个波束参数可以包括如上所述的一个或多个方位角波束宽度和/或一个或多个仰角波束宽度(例如3dB方位角波束宽度和6dB方位角波束宽度)。作为(多个)波束宽度的补充或替代，一个或多个波束参数可以包括用于形成给定波束的多个天线元件，或者在二维天线阵列的情况下，可以包括用于沿着第一方向(即，沿着天线阵列的第一方向)形成波束的多个天线元件以及用于沿着与第一方向正交的第二方向(即，沿着天线阵列的第二方向)形成波束的多个天线元件。在其他实施例中，例如在线性天线阵列被使用的情况下，一个或多个波束参数可以仅由单个波束宽度组成。

在全数字波束形成(如图2所图示的)被采用的实施例中，一个或多个波束参数可以包括向量，该向量包括一个或多个波束形成权重的值(即，波束形成权重向量)。一个或多个波束形成权重中的每个波束形成权重被应用于馈送给天线阵列的天线元件中的一个天线元件和/或从天线阵列的天线元件中的一个天线元件接收的信号，使得该特定天线元件的相移(以及可能还有幅度调整)可以被操纵。在基于码本的混合波束形成(如图3所图示的)被采用的其他实施例中，一个或多个波束参数可以包括指向码本中的特定条目的索引。

波束增益函数(即，针对由天线阵列产生的特定波束的天线增益函数)可以被定义为g(x，θ)，其中x是

或

的定位向量(position vector)，并且θ是对应于一个或多个波束参数的波束参数向量。波束参数向量可以根据关于一个或多个波束参数的以上讨论来定义，例如根据θ＝(θ_az，3db，θ_el，3db)＝(5°，10°)或θ＝θ＝θ_3db＝5°。例如，利用常规的2D波束形成器，在LOS(视线)条件下并且针对给定的θ(例如θ＝θ_3db＝5°)，共享相同方位角的所有位置

都具有相同的波束增益，即，

其中

是方位角。

在框401中还假设，波束形成处理装置在数据库中维护关于一个或多个目标设备的一个或多个位置中的每个位置的概率密度函数的信息。概率密度函数可以被写为p_x(x)，其中

(针对二维映射)或

(针对三维映射)。概率密度函数可以已经使用定位或跟踪方法而被估计，该方法提供了目标设备位置的概率密度函数(或对应的按比例缩放的似然性函数)。可以被使用的定位或追踪方法的示例是关于稍后的实施例详细讨论的。针对每个目标设备的定位估计x_est可以使用x_est＝arg_x[max{p_x(x)}]而从对应的概率密度函数容易地被得出。波束形成处理装置还可以在数据库中单独地维护针对每个目标设备的定位估计。每个概率密度函数(和位置估计)可以通过使用绝对全局坐标(例如纬度、经度和高度)或通过使用相对于网络节点的已知位置的局部坐标来定义。

波束形成处理装置在框402中针对一个或多个波束参数的值的每个集合，基于一个或多个概率密度函数和波束增益函数来计算波束增益的一个或多个累积分布函数。波束形成处理装置可以根据以下针对目标设备的定位来执行波束增益的每个累积分布函数的计算

F(γ，θ)＝∫_Ωp_x(x)dx₁...dx_D， (1)

其中F(γ，θ)是取决于(期望的)波束增益γ和表示一个或多个波束参数的值的集合的向量θ的累积分布函数，p_x(x)是目标设备的定位x的概率密度函数，Ω被定义为

x_i是定位向量x的第i个元素，并且D是波束增益函数的维度数目(被定义为D＝2或D＝3)。g(x，θ)是如上所述的波束增益函数。集合Ω全局地覆盖了目标设备位置的所有可能的坐标。然而，实际上，坐标空间Ω可能会被限制在较小的区域，该区域覆盖p_x(x)的概率质量(probability mass)的最重要部分。备选地，累积分布函数可以被写为

其中p_g(λ，θ)是针对一个或多个波束参数的值的集合θ和针对波束增益λ(作为积分的临时变量)的波束增益的概率密度函数。概率分布函数p_g(γθ)可以被写为

在计算波束增益的一个或多个累积分布函数之后，在框403中，波束形成处理装置通过最大化基于受第二优化参数的预定义最小值影响的一个或多个累积分布函数而被定义的第一优化参数，来计算一个或多个波束参数的定义最优波束的一个或多个最优值。第一优化参数和第二优化参数可以以各种方式来定义。第一优化参数和第二优化参数之一可以涉及(或描述或定义)至少一个目标设备的服务概率，而另一个涉及所述至少一个目标设备的波束增益。换言之，波束形成处理装置可以使分别受波束增益或服务概率的预定义最小值影响的服务概率或波束增益最大化。随后，波束形成处理装置可以找到与最大化量(即，服务概率或波束增益)相对应的一个或多个波束参数的(多个)值。

服务概率η可以被定义为用于至少实现针对目标设备的波束增益的预定义值γ_th(即，实现预定义值或更大的值)的概率。服务概率可以被写为η＝1-F(γ_th，θ)。在实际系统中，链路预算可以基于允许通信链路以特定中断概率进行操作的γ_th的一些假设来定义。此处，服务概率的定义定义了该波束形成增益γ_th被实现的概率，从而满足了链路预算要求。换言之，服务概率可以被认为是满足预定义链路预算的概率。服务概率可以在数学上被定义为

并且波束增益被定义为

为了以期望的(最小)服务概率η优化波束形成性能，一个或多个波束参数θ被选择，使得所获得的波束增益被最大化，同时仍然满足期望的最小服务概率。因此，一个或多个波束参数θ的一个或多个最优值通过最大化θ的可行值上的1-η处的累积分布逆函数(也称为分位数函数)而被计算。换言之，如果第一优化参数被定义为针对目标设备的波束增益，并且第二优化参数被定义为针对目标设备的服务概率，则波束形成处理装置可以在框403中使用等式计算一个或多个波束参数

的一个或多个最优值

其中F^-1(1-η_th，θ)是与要被最大化的波束增益γ_max相对应的累积分布函数的逆函数，并且η_th是服务概率的预定义最小值。可以利用期望的服务概率实现的最大波束增益值γ_max由以下给出

如上文提及的，针对波束参数θ的备选性能优化标准用于至少实现某些期望的最小波束增益γ_th。在这种情况下，一个或多个波束参数θ的一个或多个最优值通过使针对期望波束增益γ_th的服务概率η最大化而被找到。换言之，如果第一优化参数被定义为一个或多个目标设备中的目标设备的服务概率，并且第二优化参数被定义为相同目标设备的波束增益，则波束形成处理装置可以在框403中使用以下计算一个或多个波束参数

的一个或多个最优值

其中1-F(γ_th，θ)对应于要被最大化的服务概率η_max，并且γ_th是波束增益的预定义最小值。

假设理想地了解了目标设备定位，则应用极窄的波束宽度实现了非常大的波束形成增益。然而，由于所估计的目标设备位置的不确定性，使用过窄的波束会引入服务中断，因为波束可能会错过真实的目标设备位置。因此，在可实现的波束增益和服务概率之间存在明显的权衡，因为窄波束导致服务概率降低的较高波束增益，而宽波束导致服务概率提高的较低波束增益。这种场景的示例是在图5A中给出的，其中常规的基于位置的波束形成操作被示出。在图5A中，由无线电发送器或接收器501向假设的目标设备位置504(即，分别为目标接收器或发送器位置)提供的波束增益(如由给定的3dB波束宽度θ_3db506定义的波束方向图502所图示的)被最大化，而没有考虑估计中的不确定性。在该特定示例中，与由于波束形成产生的相对较窄的波束而波束被指向实际目标设备位置505的情况相比，该操作提供了显著较小的波束形成增益。椭圆503图示了目标接收器/发送器的位置的不确定性(例如目标设备可以以99％的确定性被估计在所述椭圆503内)。实际上，如果实际目标设备定位接近在波束形成的天线增益响应中出现的零响应，则天线增益甚至可能在dB标度上为负。

图5B图示了根据上文实施例的波束形成，在考虑到位置不确定性503的同时，该波束形成最大化受波束增益的最小允许值影响的服务概率。在这种情况下，由于位置估计中的相当大的不确定性，波束形成过程的结果是波束方向图507，其特征在于波束宽度508较大而最大波束增益较低。因此，即使位置估计504不是非常接近目标设备的实际位置505(如在所图示的情况下)，信号仍可以以可接受的SNR被成功传输。

在上文关于等式(4)至(6)讨论的并且在图5A和图5B中图示的实施例中，假设仅存在单个目标接收器/发送器，或者在计算(多个)最优波束参数时至少仅考虑单个目标接收器/发送器。显然，波束形成过程(或者具体地图4的框403)可以针对其他目标接收器/发送器被重复，以便向所有目标接收器/发送器提供服务。然而，如果多个用户(UE)可以使用单个波束被同时服务，则通常可能是优选的。这种多用户场景可以是例如点对多点多播，其中单个发送波束需要被优化以用于多个用户设备的组公共消息的传输。为了实现该功能性，通过定义考虑了目标范围性能标准的补充目标函数Ψ(·)，波束参数优化可以被扩展到多用户场景。

以与关联于等式(4)和(6)的实施例类似的方式，波束形成优化也可以在多用户场景中以两种备选方式来执行。如果第一优化参数被定义为用于一个或多个目标设备(即，一个或多个目标发送器或一个或多个目标接收器)的组合波束增益，并且第二优化参数被定义为针对一个或多个目标设备的服务概率，则在图4的框403中，波束形成处理装置可以使用以下等式来计算一个或多个波束参数

的一个或多个最优值

其中K是一个或多个目标设备的数目，

是与要针对第n个目标设备被最大化的波束增益γ_max相对应的累积分布函数的逆函数，η_th，n是针对第n个目标设备的服务概率的预定义最小值，n的值为n＝1、...、K。服务概率的预定义最小值可以针对每个目标设备独立地被定义。在一些实施例中，针对所有目标设备，服务概率的预定义最小值可以被定义为相同的，即，针对所有n＝1、...、K，η_th，n＝η_th。补充目标函数Ψ(·)可以被定义，使得当仅单个目标设备被作为目标时(即，K＝1)，它简化为等式(4)的目标函数。

补充目标函数Ψ(·)可以是被定义为其自变量的线性组合的函数。换言之，补充目标函数Ψ(·)可以被定义为

其中w_i是i具有值i＝1，2，...，K-1，K的实值加权因子。加权因子可以被定义为负的、零或正的，并且它们可以被定义为彼此相等或彼此不相等。如果加权因子被定义为对于目标接收器为负，则图4的框403中的优化过程积极地尝试最小化对应于所述负加权因子的在目标接收器方向上的波束的增益值。这种加权因子可以用作干扰侵略者/受害者的惩罚项，以优化网络内的干扰条件。

备选地，如果第一优化参数是针对一个或多个目标设备的组合服务概率，并且第二优化参数是针对一个或多个目标设备的波束增益，则波束形成处理装置可以在图4的框403中使用以下计算一个或多个最优值

其中F_tg，n(1-η_th，n，θ)针对是第n个目标设备的累积分布函数，1-F(γ_th，n，θ)对应于要针对第n个目标设备被最大化的服务概率η_max，n，并且γ_th，n是针对第n个目标设备的波束增益的预定义最小值，n的值为n＝1、...、K。波束增益的预定义最小值可以针对每个目标设备被独立地定义。在一些实施例中，针对所有目标设备，波束增益的预定义最小值可以被定义为相同的，即，针对所有n＝1、...、K，γ_th，n＝γ_th。补充目标函数Ψ(·)可以被定义为使得当仅单个目标设备被作为目标时(即，K＝1)，它简化为等式(6)的目标函数。补充目标函数Ψ(·)可以如上所述被定义。

关于一个或多个目标设备的一个或多个加权因子的信息可以在数据库中被维护。在一些实施例中，(预定义)优先级度量的一个或多个值可以在数据库中被维护，代替或另外地，一个或多个加权因子可以由波束形成处理装置基于优先级度量的所述一个或多个值来计算。波束形成处理装置可以在补充目标函数的线性组合中将所述一个或多个加权因子中的每个加权因子应用于与对应的目标设备相关联的补充目标函数的自变量。

通过选择加权因子以便针对不同的目标设备具有不同的值，一些目标接收器/发送器的服务可以优先于其他目标接收器/发送器。该概念在图6A和图6B中被图示，其示出了如果加权因子以不同方式被选择，则不同波束可以如何在相同场景中被形成。在所图示的场景中，两个目标接收器/发送器将同时与源发送器/接收器601通信。类似于图5A和5B，实心圆604、606被用于表示对应目标设备的所估计定位，而椭圆603、605描绘了定位估计中的不确定性。所图示的示例具体对应于与等式(7)相关联的实施例。

图6A图示了相等的波束增益场景，其中顾名思义，加权因子针对所有目标设备都是相等的。因此，由发送器/接收器601的波束形成处理装置形成的波束602具有相对较宽的波束宽度，使得两个目标设备可以被同样地良好地服务。

图6B图示了不相等的波束增益场景，其中针对所有目标设备，加权因子不相等。具体地，在所图示的情况下，第一目标604和第二目标606的加权因子w₁和w₂分别不同，使得w₁大于w₂。因此，由发送器/接收器601的波束形成处理装置形成的波束607具有相对较窄的波束宽度，并且在很大程度上被引导向第一目标604。

图7图示了根据实施例的用于考虑目标设备的位置不确定性来执行波束形成的备选过程。所图示的过程可以由用于无线电发送器或收发器的波束形成处理装置来执行，或者具体地由图2的波束形成处理装置202(充当无线电发送器或收发器的装置200)或图3的波束形成处理装置302(充当无线电发送器或收发器的装置300)来执行。在一些实施例中，执行该过程的实体可以是分别如图2或3所图示的无线电发送器或收发器200、300和/或图1的元件104(或其中的子元件)。

参照图7，最初在框701中假设波束形成处理装置在数据库中至少维护关于天线阵列的辐射属性的信息(如关于先前实施例中描述的那样定义)。然而，假设波束形成处理装置没有在数据库中维护关于针对一个或多个目标接收器的一个或多个位置中的每个位置的概率密度函数的信息或者至少没有维护最近的或最新的信息。代替地，在波束形成可以被执行之前，针对所述一个或多个定位的概率密度函数需要被估计。

对一个或多个目标接收器中的每个目标接收器的概率密度函数的估计，可以由一个或多个网络节点(所谓的网络侧定位)或一个或多个目标接收器(所谓的设备侧定位)执行。在网络侧定位中，分别在陆地/非陆地通信系统的情况下，网络(即，一个或多个网络节点)基于由一个或多个目标设备传输的已知上行和/或下行参考信号的接收样本来执行测量(例如与测距和角度估计相关)，并且基于所述测量来估计(多个)目标设备位置。例如，探测参考信号(SRS)和/或解调参考信号(DM-RS)可以被用于前述测量。备选地，专用定位参考信号(PRS)可以被替代地使用。

在设备侧定位中，目标设备估计其自己的位置。具体地，分别在陆地/非陆地通信系统的情况下，目标设备基于由一个或多个网络节点传输的已知下行链路和/或上行链路参考信号的接收样本来执行测量(例如与测距和角度估计相关)，并且基于所述测量估计自己的位置。例如，同步信号块(SSB)和/或专用定位参考信号(PRS)可以被用于前述测量。设备侧定位可以使用全球定位系统(GPS)来执行。

此外，以下方法或算法中的一个或多个可以被用于网络侧定位和/或设备侧定位。定时测量可以基于到达时间(TOA)算法或到达时间差(TDOA)算法而被执行。所述定时测量可以利用到达角(AOA)估计被补充。卡尔曼、扩展卡尔曼或粒子滤波器可以被用于跟踪随时间变化的估计目标设备位置，取决于是线性还是非线性测量模型被使用。来自目标设备的传感器数据可以与任何前述测量技术组合，以进一步改进估计。

一个或多个网络节点和/或一个或多个目标接收器可以被配置为在定位被执行时(可以周期性地发生)自动将定位的结果(即，概率密度函数)发送给发送器。因此，在框702中，波束形成处理装置从一个或多个网络节点和/或从被无线地连接到波束形成处理装置的一个或多个目标设备接收关于(多个)概率密度函数的信息。

与框703、704相关的动作可以如关于以上实施例所描述的那样被执行，具体地如针对图4的框402、403所描述的那样。

在定义针对至少一个目标接收器的最优波束的一个或多个波束参数的一个或多个最优值是已经在框704中被计算之后，波束形成处理装置在框705中引起使用用于传输的最优波束经由天线阵列来向至少一个目标接收器发送至少一个信号传输。

例如，取决于第一优化参数和第二优化参数如何被定义以及对于(多个)目标接收器的(多个)定位估计的良好程度，在框705中被用于发送的最优波束可以使用天线阵列的多个天线元件中的所有天线元件或仅使用其中一些而被生成。响应于最优波束在框706中使用多个天线元件的仅一部分而被生成，波束形成处理装置可以在框707中引起使用以下波束经由天线阵列向至少一个次级目标接收器发送至少一个信号(或至少一个次级信号)：该波束使用多个天线元件中的未使用的天线元件而被生成。这实现对从天线阵列的多个天线元件可用的空间复用增益。在具有子阵列结构的混合波束形成的情况下，框705中的传输可以使用整个天线阵列的子阵列的子集，并且剩余的(多个)子阵列可以被配置为创建(多个)其他波束以服务其他设备。

图8图示了根据实施例的用于考虑目标设备的位置不确定性来执行波束形成的另一备选过程。所图示的过程可以由用于无线电接收器或收发器的波束形成处理装置执行，或者具体地由图2的波束形成处理装置202(充当无线电接收器的装置200)或图3的波束形成处理装置302(充当无线电接收器的装置300)执行。在一些实施例中，执行该过程的实体可以是分别如图2或图3所图示的无线电接收器或收发器200、300和/或图1的元件104(或其中的子元件)。

图8所图示的过程在很大程度上与图7所图示的过程相对应。具体地，框801、803、804、805可以对应于图7的框701、702、703、704。然而，在该实施例中，基带处理装置在框802中引起向一个或多个网络节点和/或一个或多个目标发送器发送针对关于一个或多个目标发送器的一个或多个位置中的每个位置的概率密度函数的信息的一个或多个请求。基带处理装置可以例如引起向单个网络节点发送单个请求或针对一个或多个目标发送器中的每个目标发送器发送单独请求。在接收到该请求时，每个网络节点或目标接收器都可以如关于图7描述的那样执行定位，或者备选地，如果目标设备位置的估计已经被执行并且被存储到所述数据库中，则从数据库取回关于对应的概率密度函数的信息。随后，每个网络节点或目标发送器可以将关于至少一个概率密度函数的信息传输给包括波束形成处理装置的无线电接收器或收发器)。因此，在框803中，波束形成处理装置从一个或多个网络节点和/或一个或多个目标发送器接收关于一个或多个目标发送器的一个或多个位置中的每个位置的概率密度函数的信息。

在定义针对至少一个目标发送器的最优波束的一个或多个波束参数的一个或多个最优值已经在框805中被计算之后，波束形成处理装置在框806中经由天线阵列使用用于接收的最优波束从至少一个目标发送器接收至少一个信号。

应该了解的是，如关于图7和图8所描述的，关于针对一个或多个目标设备的一个或多个定位中的每个定位的概率密度函数的信息被获得的过程并不特定于波束形成处理装置的发送器类型或接收机类型的实现。类似地，针对发送器实现关于框706、707所描述的对未使用的天线元件的利用也可以以类似的方式被应用于接收器实现。具体地，响应于最优波束是使用多个天线元件的仅一部分而被生成，波束形成处理装置可以使用以下波束经由天线阵列而从至少一个次级目标发送器接收信号：该波束使用多个天线元件中的未使用的天线元件而被生成。

利用均匀线性阵列(ULA)天线，可以通过改变用于波束形成的天线元件(即，阵列元件)的数目来控制波束宽度，如关于图4提及的。越多天线元件被使用或是活动的，则越窄的波束可以被实现。因此，在ULA天线的情况下，波束参数θ可以被描述为所使用的天线元件的离散数目。所使用的天线元件的数目进而控制所获得的波束宽度。出于此原因，为了强调性能优化的离散性质，用于使用n＝{1，...，N}个天线元件的波束增益的累积分布函数可以被表示为

其中Ω被定义为

g_n(x)是用于使用n个天线元件的波束增益函数，并且N是可用天线元件的总数。现在，通过基于服务概率η定义优化标准，所使用的天线元件的最优数目可以被写为

换言之，所使用的天线元件的数目可以用作关于图4的框403所定义的一个或多个波束参数中的一个波束参数。

在图9中，根据等式(11)优化所使用的天线元件的数目n是通过考虑具有2个不同服务概率标准(η_th＝0.50(＝50％)和η_th＝0.95(＝95％))的n的四个单独值来图示的。在该示例中，当服务概率等于0.50时，当从n＝1移动到n＝4时，在每个步骤处波束增益被增大，从而最高波束增益被提供，其中n＝4。换言之，即使当对应于n＝4的窄波束被使用时，0.50的相对较低的服务概率要求也被达到。然而，当服务概率要求是通过将最小服务概率增大到0.95来收紧时，所使用的天线元件的最大数目并不对应于最优性能。事实上，使用四个天线元件(n＝4)，即，使用最窄的波束，在四个研究案例中导致最低的波束增益。在这种情况下，最优性能是利用三个天线元件(n＝3)提供的，这三个天线元件用作提供高增益和高服务概率之间的最佳折衷方案。如用这两个示例(η＝0.50并且η＝0.95)所描绘的，所使用的天线元件的数目的最优值取决于期望的服务概率。

类似地，如果优化标准是基于类似于等式(6)的最小期望波束增益γ_th来定义的，则所使用的天线元件的最优数目

可以被写为

图10图示了通过考虑具有两个不同的波束增益标准(γ_th＝6dB并且γ_th＝11dB)的上面讨论的四个单独值来根据等式(12)优化所使用的天线元件的数目n。在较低的最小波束增益标准γ_th＝6dB的情况下，最高的服务概率(即，累积分布函数的最小值)是通过使用两个天线元件(n＝2)来提供的。在这种情况下，服务概率非常接近1。另一方面，如果较高的最小波束增益标准γ_th＝11dB被使用，则最高的服务概率是通过使用三个天线元件(n＝3)来提供的，即使利用三个天线元件，在这种情况下服务概率也不是很高。

描述分别通过使受服务概率和波束增益的最小期望值影响的波束增益或服务概率最大化来对天线元件的数目的优化的等式(即，等式(11)和(12))也可以容易地针对二维天线阵列来通用化。针对二维矩形天线阵列，在沿着该阵列的两个正交方向(此处被定义为x-和y-方向)上的天线元件之间有规则的间距，天线元件的数目可以被写为向量n＝(n_x，n_y)，其中n_x和n_y分别是沿x-和y-方向使用的天线元件的数目，具有值为n_x＝1，...N_x和n_y＝1，...N_y，并且N_x和N_x是x-和y-方向上的可用天线元件的总数。使用该定义，等式(11)和(12)可以分别用广义形式而写出

以及 (11)

向量n可以被包括在一个或多个波束参数θ中。

针对多用户场景，描述通过最大化受服务概率和波束增益的最小期望值影响的波束增益或服务概率，来对天线元件数目的优化的对应等式也可以被写为：

根据以上任何实施例的基于目标设备定位不确定性的波束形成优化还可以被用于减少发送器和/或接收器波束对准程序(即，波束扫描程序)中的训练信息开销和时延。这种改进是在图11A和11B中图示的。图11A图示了常规的基于波束扫描的对准过程，并且图11B图示了基于发送器和/或接收器位置的位置不确定性的对发送器和/或接收器波束的波束增益优化。

具体地，在图11A中，基于波束扫描的(多个)最佳发送器-接收器波束对的穷举搜索是在发送器和接收器候选波束1102、1103的整个集合上执行的。设备1101、1104可以分别对应于发送器和接收器或接收器和发送器。显然，如果发送器-接收器波束对的数目很大，那么这种过程可能是非常耗时和资源密集的。

在图11B中，根据实施例的波束形成优化程序的结果(即，对应于目标接收器/发送器1108的发送器/接收器1105的最优波束1107的(多个)最优波束参数)由波束形成处理装置使用来分别瞬时地确定和优化用于初始发送/接收的发送器/接收器波束1107。椭圆1109图示了目标发送器/接收器1108的估计位置的不确定区域。波束1107可以根据本发明基于不确定区域1109来优化。通过类似的方式，波束1110可以基于目标接收器/发送器1105的估计的不确定区域1106来优化。如果被需要，则波束形成处理这种还可以被配置为将波束1107(或波束1110)拆分为多个较窄的波束，以进行进一步的波束细化。该细化阶段可以采用常规的基于训练的波束搜索。由于最优波束1107极有可能覆盖目标接收器/发送器1108所在的角度空间，因此针对具有更窄波束的相同角度空间，更准确的波束细化过程应该被包含。前述功能性支持减少被分配用于发送器/接收器候选波束的资源量，并减少与波束对准过程相关联的时延。

根据上述任何实施例的估计位置信息辅助波束形成可以被用于跟踪和重新发现发送器-接收器波束对。需要发送器和接收器波束跟踪来解决发送器和/或接收器的移动性。类似地，在波束故障的情况下，发送器和接收器波束对需要被重新发现。根据本发明的波束形成优化方法被用于通过重新优化利用经更新的位置估计的发送器/接收器波束，来减少与波束跟踪和重新发现相关联的开销和时延。

根据上述任何实施例的估计位置信息辅助波束形成也可以被用于相邻小区测量。假设测量UE具有其自身或网络节点位置的不确定性以及关于相关似然性的信息，则UE可以优化其接收器波束形成器。

上面借助于图4、图5B、图6A、图6B、图7、图8、图9、图10和图11B所描述的框、相关功能和信息交换不是绝对的时间顺序，并且它们中的一些可以被同时执行或以与给定顺序不同的顺序被执行。其他功能也可以在它们之间或在它们内被执行，并且其他信息可以被发送和/或其他规则被应用。一些框或框的一部分或一个或多个信息也可以被省去或由对应的框或框的一部分或一个或多个信息代替。

图12提供了根据一些实施例的发送器、接收器或收发器的波束形成处理装置。图12图示了波束形成处理装置，该波束形成处理装置被配置为至少执行与配置波束形成相关的上述功能，以向一个或多个目标设备(即，一个或多个目标发送器或一个或多个目标接收器)提供通信。每个波束形成处理装置可以包括一个或多个通信控制电路系统1220，诸如至少一个处理器以及包括一种或多种算法1231(诸如计算机程序代码(软件))的至少一个存储器1230，其中至少一个存储器和计算机程序代码(软件)被配置为与至少一个处理器一起使波束形成处理装置执行上述波束形成处理装置的例证功能性中的任何一个功能性。存储器1230可以包括数据库1232，该数据库1232可以是关于任何以上实施例讨论的数据库。备选地，数据库1232可以是另一数据库，并且关于以上实施例讨论的数据库是可经由接口1210访问的外部数据库。

参照图12，波束形成处理装置1201的通信控制电路系统1220至少包括波束形成配置电路系统1221，其被配置为配置发送器、接收器或收发器，其中波束形成处理装置被包括在内以向目标设备提供通信。为此，波束形成配置电路系统1221被配置为使用一个或多个单独的电路系统借助于图4、5B、6A、6B、7、8、9、10和11B中的任何一个来执行上述功能性。

参照图12，存储器1230可以使用任何合适的数据存储技术来实施，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、固定存储器和可移除存储器。

参照图12，接入节点还可以包括不同的接口1210，诸如一个或多个通信接口(TX/RX)，其包括用于根据一个或多个通信协议通过介质实现通信连接性的硬件和/或软件。具体地，一个或多个通信接口可以提供到发送器、接收器或收发器的其他元件的连接，以使得能够例如从模拟前端接收信号以实施由波束形成处理装置确定的一个或多个接收波束，将接收到的经过波束形成处理的信号提供给进一步的(基带)处理，接收要被传输的信号和/或提供要被传输给一个或多个天线(经由一个或多个模拟前端和一个或多个RF前端)的波束形成处理的信号以使用由波束形成处理装置确定的一个或多个发送波束进行传输。因此，通信接口可以为波束形成处理装置的发送器、接收器或收发器提供通信能力，以在蜂窝通信系统中进行通信并能够在用户设备(终端设备)与不同的网络节点或元件和/或通信接口之间进行通信以例如实现不同网络节点或元件之间的通信。

备选地，图12可以图示根据一些实施例的包括波束形成处理装置的发送器、接收器或收发器。在这种实施例中，通信控制电路系统1220可以包括被配置为执行基带处理器和/或多个模拟前端(例如如图2和/或图3所图示的)的功能的电路系统。一个或多个通信接口1210可以包括标准的众所周知的组件，诸如放大器、滤波器、频率转换器、(解调器)调制器和由对应的控制单元控制的编码器/解码器电路系统以及一个或多个天线。例如，一个或多个通信接口1210可以包括图2和/或图3所图示的多个RF前端和/或多个天线元件中的任何一个。通信接口可以包括向基站提供光纤通信能力的光学接口组件。

如在本申请中所使用的，术语‘电路系统’可以指代以下中的一个或多个或者所有：(a)仅硬件电路实施方式，诸如仅模拟和/或数字电路系统中的实施方式，以及(b)硬件电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如果适用的话)：(i)(多个)模拟和/或数字硬件电路与软件/固件的组合，以及(ii)(多个)硬件处理器与软件(包括(多个)数字信号处理器、软件和(多个)存储器，其一起工作以使诸如终端设备或接入节点等装置执行各种功能)的任何部分，以及(c)(多个)硬件电路和(多个)处理器，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，其要求软件(例如固件)用于操作，但是当不需要用于操作时，可能不存在该软件。‘电路系统’的这种定义适用于本申请中该术语的所有使用，包括在任何权利要求中。作为又一示例，如在本申请中所使用的，术语‘电路系统’也覆盖了仅硬件电路或处理器(或多个处理器)或者硬件电路或处理器的一部分及其(或它们的)伴随的软件和/或固件的实施方式。术语‘电路系统’还覆盖(例如并且如果适用于特定权利要求元件)用于接入节点或终端设备或者其他计算或网络设备的基带集成电路。

在实施例中，至少一个处理器、存储器和计算机程序代码形成处理部件，或者包括一个或多个计算机程序代码部分以根据图4、5B、6A、6B、7、8、9、10和11B所图示的任一实施例或其操作来执行一个或多个操作。

所描述的实施例还可以以由计算机程序或其部分定义的计算机过程的形式被执行。结合图4、5B、6A、6B、7、8、9、10和11B描述的方法的实施例可以通过执行包括对应指令的计算机程序的至少一个部分来执行。计算机程序可以被提供为包括存储在其上的程序指令的计算机可读介质，或者被提供为包括存储在其上的程序指令的非暂时性计算机可读介质。计算机程序可以是源代码形式、目标代码形式或者某种中间形式，并且它可以被存储在某种载体(可以是能够携带程序的任何实体或设备)中。例如，计算机程序可以被存储在由计算机或处理器可读的计算机程序分发介质上。例如，计算机程序介质可以是例如但不限于记录介质、计算机存储器、只读存储器、电载波信号、电信信号和软件分发包。计算机程序介质可以是非暂时性介质。用于执行所示和所描述的实施例的软件的编码完全在本领域的普通技术人员的范围内。

即使本发明已经在上面根据附图参照示例进行了描述，但是显而易见的是，本发明并不被限于此，而是可以在所附权利要求的范围内以多种方式被修改。因此，所有词语和表达应该被广泛地解释，并且它们旨在说明而非限制实施例。对于本领域技术人员将显而易见的是，当技术进步时，本发明概念可以以各种方式被实施。进一步地，对于本领域技术人员明显的是，所描述的实施例可以但不要求以各种方式与其他实施例组合。

Claims

1.一种波束形成处理装置，用于包括天线阵列的无线电发送器或无线电接收器，所述波束形成处理装置包括：

至少一个处理器；以及

至少一个存储器，包括计算机程序代码；

所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置至少执行：

在数据库中维护关于所述天线阵列的辐射属性的信息、以及关于针对一个或多个目标设备的一个或多个定位中的每个定位的概率密度函数的信息，其中所述天线阵列的所述辐射属性包括一个或多个波束参数的值的集合以及二维或三维波束增益函数，所述一个或多个波束参数的值的集合定义由所述天线阵列可产生的每个波束的形状，所述二维或三维波束增益函数被定义为取决于所述一个或多个波束参数；

针对所述一个或多个波束参数的值的每个集合，基于所述一个或多个概率密度函数和所述波束增益函数来计算波束增益的一个或多个累积分布函数；以及

通过最大化第一优化参数来计算所述一个或多个波束参数的定义最优波束的一个或多个最优值，所述第一优化参数基于受第二优化参数的预定义最小值影响的所述一个或多个累积分布函数而被定义。

2.根据权利要求1所述的波束形成处理装置，其中所述第一优化参数与至少一个目标设备的服务概率相关并且所述第二优化参数与所述至少一个目标设备的波束增益相关，或者所述第一优化参数与至少一个目标设备的波束增益相关并且所述第二优化参数与所述至少一个目标设备的服务概率相关。

3.根据权利要求1或2所述的波束形成处理装置，其中所述服务概率被定义为针对至少实现对于目标设备的波束增益的预定义值的概率。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的波束形成处理装置，其中如果所述波束形成处理装置用于所述无线电发送器，则所述一个或多个目标设备中的每个目标设备是目标接收器，或者如果所述波束形成处理装置用于所述无线电接收器，则所述一个或多个目标设备中的每个目标设备是目标发送器。

5.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中如果所述波束形成处理装置用于所述无线电发送器，则所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置执行：

引起在发送时使用所述最优波束经由所述天线阵列向所述至少一个目标接收器发送至少一个信号。

6.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中如果所述波束形成处理装置用于所述无线电发送器，则所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置执行：

响应于所述最优波束是使用所述天线阵列的多个所述天线元件的仅一部分被生成的，引起使用以下波束经由所述天线阵列向至少一个次级目标接收器发送信号，所述波束是使用所述多个天线元件中的未使用的天线元件而被生成的。

7.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中如果所述波束形成处理装置用于所述无线电接收器，则所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置执行：

在接收时使用所述最优波束经由所述天线阵列从所述至少一个目标发送器接收至少一个信号。

8.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中如果所述波束形成处理装置用于所述无线电接收器，则所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置执行：

响应于所述最优波束是使用所述天线阵列的多个所述天线元件的仅一部分被生成的，使用以下波束经由所述天线阵列从至少一个次级目标发送器接收信号，所述波束是使用所述多个天线元件中的未使用的天线元件而被生成的。

9.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置：根据以下等式来执行针对目标设备的位置的所述波束增益的每个累积分布函数的所述计算

F(γ，θ)＝∫_Ωp_x(x)dx₁...dx_D，

其中F(γ，θ)是取决于所述波束增益γ和向量的累积分布函数，所述向量表示所述一个或多个波束参数θ的值的集合，p_x(x)是针对所述目标设备的所述定位x的概率密度函数，Ω被定义为

并且D是所述波束增益函数的维度的数目，g(x，θ)是所述波束增益函数。

10.所述波束形成处理装置，其中所述第一优化参数和所述第二优化参数根据以下一项被定义：

所述第一优化参数是针对所述一个或多个目标设备中的目标设备的服务概率，并且所述第二优化参数是针对所述目标设备的波束增益，

所述第一优化参数是针对所述目标设备的所述波束增益，并且所述第二优化参数是针对所述目标设备的所述服务概率，

所述第一优化参数是针对一个或多个目标设备的组合服务概率，并且所述第二优化参数是针对所述一个或多个目标设备的所述波束增益，以及

所述第一优化参数是针对一个或多个目标设备的组合波束增益，并且所述第二优化参数是针对所述一个或多个目标设备的所述服务概率。

11.根据权利要求10所述的波束形成处理装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为，与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置通过以下操作来执行所述一个或多个波束参数的定义所述最优波束的所述一个或多个最优值的所述计算：

如果所述第一优化参数被定义为针对所述目标设备的所述波束增益，并且所述第二优化参数被定义为针对所述目标设备的所述服务概率，则使用以下等式来计算所述一个或多个最优值

其中F^-1(1-η_th，θ)是与要被最大化的所述波束增益γ_max相对应的累积分布函数的逆函数，η_th是所述服务概率的所述预定义最小值，并且θ对应于所述一个或多个波束参数的值；并且/或者

如果所述第一优化参数被定义为针对所述目标设备的所述服务概率并且所述第二优化参数被定义为针对所述目标设备的所述波束增益，则使用以下等式来计算所述一个或多个最优值

其中F(γ_th，θ)是累积分布函数，1-F(γ_th，θ)与要被最大化的所述服务概率η_max相对应，γ_th是所述波束增益的所述预定义最小值，并且θ与所述一个或多个波束参数的值相对应。

12.根据权利要求10或11所述的波束形成处理装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为，与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置通过以下操作来执行所述一个或多个波束参数的定义所述最优波束的所述一个或多个最优值的所述计算：

如果所述第一优化参数被定义为针对所述目标设备的所述组合波束增益并且所述第二优化参数被定义为针对所述目标设备的所述服务概率，则使用以下等式来计算所述一个或多个最优值

其中K是所述一个或多个目标设备的数目，

是与针对第n个目标设备要被最大化的所述波束增益γ_max相对应的累积分布函数的逆函数，η_th，n是针对所述第n个目标设备的所述服务概率的所述预定义最小值，θ对应于所述一个或多个波束参数的值，并且Ψ是被定义为其自变量的线性组合的补充目标函数，n是具有值n＝1、...、K的正整数；并且/或者

如果所述第一优化参数被定义为针对一个或多个目标设备的所述组合服务概率，并且所述第二优化参数被定义为针对所述一个或多个目标设备的所述波束增益，则使用以下等式来计算所述一个或多个最优值

其中K是所述一个或多个目标设备的所述数目，F_tg，n(1-η_th，n，θ)是针对所述第n个目标设备的累积分布函数，1-F(γ_th，n，θ)对应于针对所述第n个目标设备要被最大化的所述服务概率η_max，n，γ_th，n是针对所述第n个目标设备的所述波束增益的所述预定义最小值，θ对应于所述一个或多个波束参数的值，并且Ψ是被定义为其自变量的线性组合的补充目标函数，n是具有值n＝1、...、K的正整数。

13.根据权利要求12所述的波束形成处理装置，其中针对所有n＝1、...、K，η_th，n＝η_th，并且/或者针对所有n＝1、...、K，γ_th，n＝γ_th。

14.根据权利要求12或13所述的波束形成处理装置，其中如果所述第一优化参数被定义为针对所述目标设备的所述组合波束增益并且所述第二优化参数被定义为针对所述目标设备的所述服务概率，或者如果所述第一优化参数被定义为针对一个或多个目标设备的所述组合服务概率并且所述第二优化参数被定义为针对所述一个或多个目标设备的所述波束增益，则所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置执行：

在所述数据库中维护关于针对所述一个或多个目标设备的一个或多个加权因子的信息；以及

在所述补充目标函数的所述线性组合中，将所述一个或多个加权因子中的每个加权因子应用于与对应的目标设备相关联的所述补充目标函数的自变量。

15.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中所述一个或多个波束参数包括以下一项或多项：方位角波束宽度、仰角波束宽度、沿着所述天线阵列的第一方向的天线元件数目、沿着与所述第一方向正交的所述天线阵列的第二方向的天线元件数目、包括用于一个或多个波束形成权重的值的向量以及指向码本中的特定条目的索引。

16.根据任一项前述权利要求所述的波束形成处理装置，其中所述至少一个存储器和所述计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起使所述波束形成处理装置通过执行以下操作来获得关于针对所述一个或多个目标设备的所述一个或多个定位中的每个定位的所述概率密度函数的所述信息：

从网络节点或从无线地被连接到所述波束形成处理装置的一个或多个目标设备，接收关于所述概率密度函数的所述信息；或者

引起向网络节点或向无线地被连接到所述波束形成处理装置的一个或多个目标设备发送针对关于所述概率密度函数的所述信息的请求，并且对应地从所述网络节点或所述一个或多个目标设备接收关于所述概率密度函数的所述信息。

17.一种无线电发送器，包括：

天线阵列；以及

波束形成处理装置，包括：

至少一个处理器；以及

至少一个存储器，包括计算机程序代码；

在数据库中维护关于所述天线阵列的辐射属性的信息、以及关于针对一个或多个目标接收器的一个或多个定位中的每个定位的概率密度函数的信息，其中所述天线阵列的所述辐射属性包括一个或多个波束参数的值的集合以及二维或三维波束增益函数，所述一个或多个波束参数的值的集合定义由所述天线阵列可产生的每个波束的形状，所述二维或三维波束增益函数被定义为取决于所述一个或多个波束参数；

18.根据权利要求17所述的无线电发送器，其中所述无线电发送器被配置为使用具有所述最优波束的所述天线阵列来向所述至少一个目标接收器发送至少一个信号。

19.一种无线电接收器，包括：

天线阵列；以及

波束形成处理装置，包括：

至少一个处理器；以及

至少一个存储器，包括计算机程序代码；

在数据库中维护关于所述天线阵列的辐射属性的信息、以及关于针对一个或多个目标发送器的一个或多个定位中的每个定位的概率密度函数的信息，其中所述天线阵列的所述辐射属性包括一个或多个波束参数的值的集合以及二维或三维波束增益函数，所述一个或多个波束参数的值的集合定义由所述天线阵列可产生的每个波束的形状，所述二维或三维波束增益函数被定义为取决于所述一个或多个波束参数；

20.根据权利要求19所述的无线电发送器，其中所述无线电接收器被配置为使用具有所述最优波束的所述天线阵列来从所述至少一个目标发送器接收至少一个信号。

21.一种波束形成处理装置，用于包括天线阵列的无线电发送器或接收器，所述波束形成处理装置包括部件，所述部件用于执行：

22.一种方法，包括：

通过波束形成处理装置，针对所述一个或多个波束参数的值的每个集合，基于所述一个或多个概率密度函数和所述波束增益函数来计算波束增益的一个或多个累积分布函数；以及

通过所述波束形成处理装置，通过最大化第一优化参数来计算所述一个或多个波束参数的定义最优波束的一个或多个最优值，所述第一优化参数基于受第二优化参数的预定义最小值影响的所述一个或多个累积分布函数而被定义。

23.一种非瞬态计算机可读介质，其上存储有指令，所述指令在由计算设备执行时使所述计算设备执行：

针对一个或多个波束参数的值的每个集合，基于针对一个或多个目标设备的一个或多个定位中的每个定位的一个或多个概率密度函数以及二维或三维波束增益函数来计算波束增益的一个或多个累积分布函数，所述二维或三维波束增益函数被定义为取决于所述一个或多个波束参数，其中所述一个或多个波束参数值的每个集合定义由所述天线阵列可产生的波束的形状；以及

通过所述波束形成处理装置，通过最大化第一优化参数来计算所述一个或多个波束参数的定义最优波束的一个或多个最优值，所述第一最优参数基于受第二优化参数的预定义最小值影响的所述一个或多个累积分布函数而被定义。