CN114389779A - 信道状态信息报告 - Google Patents

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Abstract

本公开的实施例涉及信道状态信息报告。公开了通信系统中的装置和方法。参考数据被传输(600)到终端设备。在给定时间段(602)内，描述装置和终端设备之间的信道的状态的信息从终端设备接收(604)。信道的预测状态利用由终端设备已知的给定信道预测器函数被计算(606)。对信道的预测状态的更新信息从终端设备接收(608)。

Description

信道状态信息报告
技术领域
本发明的示例性且非限制性实施例一般涉及无线通信系统。本发明的实施例尤其涉及无线通信网络中的装置和方法。
背景技术
无线电信系统正在不断发展。对更高的数据速率和高质量的服务的需求持续存在。可靠性要求不断提高，并且用于确保可靠连接和数据流量同时保持最小传输延迟的方法和手段也在不断开发中。
由终端设备测量并报告给网络的信道状态信息(CSI)在通信系统中用于帮助控制下行链路传输。为了满足用户的需求，许多传输方案，诸如例如编码、自适应调制和信道感知调度，都需要在传输侧的准确的CSI，以在下行链路方向上获得显着的增益。因此，获得准确的CSI很重要。
发明内容
为了提供对本发明某些方面的基本理解，以下给出了本发明的简化概述。该概述不是对本发明的广泛概览。不旨在标识本发明的关键/重要元素或描绘本发明的范围。其唯一目的是以简化形式呈现本发明的一些概念，作为稍后呈现的更详细描述的前奏。
根据本发明的一个方面，提供了根据权利要求1和6的装置。
根据本发明的一个方面，提供了根据权利要求9和10的方法。
根据本发明的一个方面，提供了根据权利要求11和12的包括指令的计算机程序。
在附图和以下描述中更详细地阐述了实现的一个或多个示例。从描述和附图以及从权利要求中，其他特征将是很清楚的。本说明书中描述的不落入独立权利要求的范围的实施例和/或示例和特征(如果有的话)将被解释为对理解本发明的各种实施例有用的示例。
附图说明
下面仅以举例的方式并参照附图对本发明的实施例进行说明，在附图中：
图1和图2示出了通信系统的简化系统架构的示例；
图3示出了一个示例场景；
图4是示出了一些实施例的流程图；
图5是示出实施例的信令图，
图6和图7是示出一些实施例的流程图；
图8示出了传统方法和提议解决方案的性能的示例；以及
图9、10和11示出了应用本发明的一些实施例的装置的简化示例。
具体实施方式
图1示出了设备100和102。设备100和102例如可以是用户设备或用户终端。设备100和102被配置为在一个或多个通信信道上与节点104无线连接。节点104还连接到核心网络106。在一个示例中，节点104可以是服务于小区中的设备的接入节点，诸如(e/g)NodeB。在一个示例中，节点104可以是非3GPP接入节点。从设备到(e/g)NodeB的物理链路称为上行链路或反向链路，并且从(e/g)NodeB到设备的物理链路称为下行链路或前向链路。应当理解，(e/g)NodeB或其功能可以通过使用适合于这种用途的任何节点、主机、服务器或接入点等实体来实现。
通信系统通常包括多于一个的(e/g)NodeB，在这种情况下，(e/g)NodeB也可以被配置为通过为此目的而设计的有线或无线链路相互通信。这些链路可用于信令目的。(e/g)NodeB是被配置为控制它所耦合到的通信系统的无线电资源的计算设备。NodeB也可以被称为基站、接入点或任何其他类型的接口设备，包括能够在无线环境中操作的中继站。(e/g)NodeB包括或耦合到收发器。从(e/g)NodeB的收发器提供到天线单元的连接，该连接建立与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还连接到核心网络106(CN或下一代核心NGC)。
该设备(也称为订户单元、用户装置、用户设备(UE)、用户终端、终端设备等)示出了一种类型的装置，空中接口上的资源被分配和指派给该设备，因此本文中利用设备描述的任何特征可以利用对应的装置来实现，诸如中继节点。这种中继节点的示例是朝向基站的层3中继(自回程中继)。
该设备通常是指包括具有或不具有通用订户标识模块(USIM)操作的无线移动通信设备的设备(例如便携式或非便携式计算设备)，包括但不限于以下类型的设备：移动站(手机)、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)、笔记本电脑和/或触摸屏计算机、平板电脑、游戏机、笔记本电脑和多媒体设备。应当理解，设备也可以是几乎独占的仅上行链路设备，其中的示例是将图像或视频剪辑加载到网络的照相机或摄像机。设备也可以是具有在物联网(IoT)网络中操作的能力的设备，物联网网络是这样一种场景，其中对象被提供有通过网络传送数据而无需人对人或人对计算机的交互的能力，例如被用于智能电网和联网汽车。该设备还可以利用云。在一些应用中，设备可以包括具有无线电部件的用户便携式设备(诸如手表、耳机或眼镜)，并且计算在云中执行。该设备(或在一些实施例中为层3中继节点)被配置为执行一个或多个用户设备功能。
本文中描述的各种技术也可以应用于网络物理系统(CPS)(控制物理实体的协同计算元素系统)。CPS可以实现和利用嵌入在不同位置的物理对象中的大量互连信息和通信技术、ICT、设备(传感器、执行器、处理器微控制器等)。移动网络物理系统是网络物理系统的一个子类别，其中所讨论的物理系统具有固有的移动性。移动物理系统的示例包括由人或动物传送的移动机器人和电子设备。
另外，尽管装置已经被描绘为单个实体，但可以实现不同的单元、处理器和/或存储器单元(未全部在图1中示出)。
5G或NR(新无线电)支持使用多输入多输出(MIMO)天线、比长期演进LTE(所谓的小小区概念)更多的基站或节点，包括与较小站协作操作的宏站点并取决于服务需求、用例和/或可用频谱采用各种无线电技术。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、不同的数据共享方式和各种形式的机器类型应用(诸如(大规模)机器类型通信(mMTC))，包括车辆安全性、不同的传感器和实时控制。5G预计具有多个无线电接口，例如低于6GHz或高于24GHz、厘米波(cmWave)和毫米波(mmWave)，并且还可以与现有的传统无线电接入技术(诸如LTE)集成。至少在早期阶段，与LTE的集成可能作为一个系统来实现，其中宏覆盖由LTE提供，并且5G无线电接口接入通过聚合到LTE而来自小小区。换句话说，5G计划支持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厘米波、6或高于24GHz–厘米波和毫米波。被认为在5G中使用的概念之一是网络切片，其中可以在相同的基础设施内创建多个独立和专用的虚拟子网(网络实例)，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网络中的当前架构完全分布在无线电中，并且完全集中在核心网络中。5G中的低时延应用和服务需要将内容靠近无线电，这会引起本地突破和多接入边缘计算(MEC)。5G使分析和知识生成能够在数据源发生。这种方法需要利用可能无法持续连接到网络的资源，诸如笔记本电脑、智能手机、平板电脑和传感器。MEC为应用和服务托管提供分布式计算环境。它还能够靠近蜂窝订户的存储和处理内容，以得到较快的响应速度。边缘计算涵盖了广泛的技术，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网络和处理，也可归类为本地云/雾计算和网格/方格计算、露计算(dew computing)、移动边缘计算、微云(cloudlet)、分布式数据存储和获取、自主自愈网络、远程云服务、增强和虚拟现实、数据缓存、物联网(大规模连接和/时延关键)、关键通信(自动驾驶汽车、交通安性、实时分析、时间关键控制、医疗保健应用)。
通信系统还能够与其他网络112通信，诸如公共交换电话网络、或VoIP网络、或因特网、或专用网络，或利用由它们提供的服务。通信网络还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)。通信系统还可以包括中央控制实体等，为不同运营商的网络提供设施以例如在频谱共享中进行合作。
边缘云的技术可以通过利用网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)引入无线电接入网(RAN)。使用边缘云的技术可能意味着至少部分地在服务器、主机或节点中执行接入节点操作，该服务器、主机或节点可操作地耦合到包括无线电部件的远程无线电头或基站。节点操作也可能分布在多个服务器、节点或主机中。云RAN架构的应用使RAN实时功能能够在远程天线站点处或附近执行(在分布式单元DU 108中)并且非实时功能能够以集中方式执行(在集中单元CU 110中)。
还应该理解，核心网操作和基站操作之间的劳动力分配可能与LTE不同，甚至不存在。可能要使用的其他一些技术进步是大数据和全IP，它们可能会改变网络的构建和管理方式。5G(或新无线电NR)网络被设计以支持多个层次结构，其中MEC服务器可以放置在核心和基站或节点B(gNB)之间。应当理解，MEC也可以应用于4G网络中。
5G还可以利用卫星通信116来增强或补充5G服务的覆盖，例如通过提供回程。可能的用例是为机器对机器(M2M)或物联网(IoT)设备或车辆乘客提供服务连续性，或确保关键通信和未来铁路/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，也可以利用近地轨道(LEO)卫星系统，特别是巨型星座(在其中部署了数百个(纳米)卫星的系统)。巨型星座中的每颗卫星都可能覆盖多个启用卫星的网络实体，这些网络实体创建地面小区。地面小区可以通过地面中继节点或由位于地面或卫星中的gNB创建。
对于本领域技术人员来说明显的是，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，该设备可以具有到多个无线电小区的接入，并且该系统还可以包括其他装置，诸如物理层中继节点或其他网络元件等。(e/g)NodeB中的至少一个或者可以是家庭(e/g)nodeB。另外，在无线电通信系统的地理区域中，可以提供多个不同种类的无线电小区以及多个无线电小区。无线电小区可以是宏小区(或伞状小区)，它们是大小区，通常具有高达数十公里的直径，或者较小的小区，诸如微小区、毫微微小区或微微小区。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实现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个或多个小区，因此需要多个(e/g)NodeB来提供这样的网络结构。
为了满足改进通信系统的部署和性能的需要，引入了“即插即用”(e/g)NodeB的概念。通常，能够使用“即插即用”(e/g)Node B的网络，除了家庭(e/g)NodeB(H(e/g)nodeB)之外，还包括家庭节点B网关、或HNB-GW(图1中未显示)。通常安装在运营商的网络内的HNB网关(HNB-GW)可以将来自大量HNB的流量聚合回核心网络。
图2示出了基于5G网络组件的通信系统的示例。用户终端或用户设备100经由5G网络202与数据网络112通信。用户终端100连接到无线电接入网络RAN节点，诸如(e/g)NodeB206，其经由一个或多个用户平面功能UPF 208向用户终端提供到网络112的连接。用户终端100还连接到核心接入和移动性管理功能AMF210，AMF 210是用于(无线电)接入网络的控制平面核心连接器，并且可以从这个角度看作为移动管理实体MME在LTE中的5G版本。5G网络还包括会话管理功能SMF 212，其负责订户会话，诸如会话建立、修改和释放，以及策略控制功能PCF 214，其被配置为通过向控制平面功能提供策略规则来管理网络行为。
如前所述，信道状态信息(CSI)用于现代无线通信系统。例如，CSI获取对于例如多输入多输出(MIMO)预编码很重要。目前在第五代(5G)系统中，CSI报告考虑了两种不同的方法：类型I CSI和类型II CSI反馈。
在CSI中，网络节点和终端设备之间的信道是从网络节点例如(e/g)NodeB传输的导频开始估计的。导频信号或符号可以是周期性的、半持续的或非周期性的。在5G中，两种方法都包括对在终端设备侧估计的CSI进行强压缩，以减少空中(OTA)开销。在从终端设备到网络节点的CSI反馈中使用的压缩会影响CSI的精度并因此影响预编码的性能。
已经注意到，CSI具有一定程度的时间一致性。因此，给定时刻n的CSI以某种方式与给定时刻n-1、n-2……的CSI相关联。这对于非移动终端设备并且对于其移动模式可以预测的终端设备尤其如此。后者的示例包括火车上或高速公路上行驶的设备。
图3示出了示例场景，其中(e/g)NodeB 206向终端设备100传输包括导频符号或参考信号302的信号300。终端设备被配置为确定接收信号的CSI，并且在数据调度之前以压缩形式将确定的CSI 304传输到(e/g)NodeB。参考信号或导频符号的形式是什么，以及如何确定CSI，与本发明的实施例无关。
对于小区中的每个终端设备，(e/g)NodeB可以被配置为存储给定量的先前CSI估计。在一个实施例中，在两端可用的该数据可以由(e/g)NodeB和终端设备两者使用来预测未来的CSI值。信道预测器(CP)函数可以应用于(e/g)NodeB和终端设备两者。预测器函数将在两侧接收相同的输入并预测下一个信道状态。在一个实施例中，预测器函数的输出可以在(e/g)NodeB处用于控制到终端设备的数据传输。终端设备可以传输更新的信道信息作为关于预测的反馈。在一个实施例中，与发信号通知整个CSI相比，该反馈可以占用较少的OTA资源。在一个实施例中，可以以比发信号通知整个CSI更不严重的压缩来发送该反馈，从而提高CSI性能。
为简单起见，将针对单个(e/g)NodeB终端设备链路描述本发明，同时记住，所提出的解决方案对于支持所提出的预测过程的所有终端设备是可以重复的。
在下文中，
Figure BDA0003312926110000081
表示在(e/g)NodeB(BS)处可用的估计CSI的过去的集合N，并且
Figure BDA0003312926110000082
表示在终端设备(UE)处可用的估计信道CSI的集合，其中n是时刻。k是指数。(e/g)NodeB和终端设备在n时刻的预测信道分别由
Figure BDA0003312926110000083
和
Figure BDA0003312926110000084
指示，而实际信道实现由Hn指示。从终端设备到(e/g)NodeB的反馈由Feedn表示。
图4的流程图示出了一个实施例。该流程图示出了在(e/g)NodeB和终端设备处应用的实施例的示例。在一个实施例中，该过程可以分为三个阶段，评估400、初始化402和预测404。
在评估阶段400中，(e/g)NodeB和终端设备可以交换消息以评估终端设备的能力，就将要使用的信道预测函数达成一致，建立过去的CSI估计的数量和初始化阶段的长度。例如，终端设备的能力可以包括终端的处理能力和可用的存储器(用于存储CSI值)。
图5示出了在评估阶段400中(e/g)NodeB 206和终端设备100之间的信令示例。
(e/g)NodeB向终端设备传输关于终端设备的能力的消息500。在一个实施例中，该消息查询终端设备的机器学习/人工智能能力以及终端设备支持什么类型的信道预测器函数来预测信道条件。
终端设备以消息502响应。如果终端设备支持某些信道预测器函数，则终端设备可以向(e/g)NodeB传输可用信道预测器函数的列表。例如，假设终端设备能够使用基于卡尔曼滤波器(KF)的信道预测器。因此，终端设备将向(e/g)NodeB发送响应消息502，说明它能够使用基于KF的信道预测器。
在一个实施例中，两个实体可以约定(使用500和502消息交换)将用于进行预测的过去数据的长度。因此，两端的预测器将使用这个过去的估计数据来预测下一个信道实现。
(e/g)NodeB向终端设备询问504执行预测算法的能力和终端设备中可用的CSI存储器。终端设备被配置为以请求者信息响应506。
(e/g)NodeB被配置为至少部分地基于来自终端设备的响应，确定要使用的信道预测器函数或算法以及初始化阶段的长度，其中收集CSI测量，并向终端设备传输508关于确定的信息。在一个实施例中，初始化阶段的长度可以取决于所选择的信道预测器函数或算法。
回到图4，初始化阶段402跟在评估阶段之后。在初始化阶段402中，(e/g)NodeB和终端设备收集信道预测器函数或算法所需的CSI数据以可靠地操作。
在一个实施例中，在初始化阶段，CSI数据(e/g)NodeB和终端设备的获取根据已知方法操作。(e/g)NodeB可以被配置为向终端设备传输导频符号或参考符号，终端设备可以基于接收到的导频符号或参考符号来确定CSI。初始化阶段的长度由(e/g)NodeB确定。终端设备可以以压缩形式向(e/g)NodeB传输关于CSI的信息。
终端设备获得信道估计
Figure BDA0003312926110000091
并将关于估计的信息传输到(e/g)NodeB：
Figure BDA0003312926110000092
其中FC(·)是一个包含量化并减少反馈信息开销的函数。例如，FC(·)可以是标准的逐元素量化方案或3gpp中使用的Type-I和Type-IICSI报告。
在此阶段，(e/g)NodeB处可用的估计CSI集合
Figure BDA0003312926110000093
并且它等于终端设备处可用的估计CSI集合：
Figure BDA0003312926110000094
当发起阶段402已经被执行，并且因此在(e/g)NodeB和终端设备两者处收集到的CSI数据时，预测阶段404开始。
在一个实施例中，在该阶段期间，可以在(e/g)NodeB和终端设备处应用相同的信道预测器(CP)函数或算法，以基于收集的CSI数据中指示的相同的过去信道集来预测信道。以方程的方式为：
Figure BDA0003312926110000101
Figure BDA0003312926110000102
其中
Figure BDA0003312926110000103
是在终端设备处在时刻n的预测信道，
Figure BDA0003312926110000104
是在(e/g)NodeB处在时刻n的预测信道，并且Pr(.)是信道预测函数。可以注意到，由于信道预测器对于终端设备和(e/g)NodeB是公共的，并且
Figure BDA0003312926110000105
将得到
Figure BDA0003312926110000106
可能是预测的信道和估计的信道有一定的差异。在一个实施例中，终端设备可以被配置为将更新确定为：
Figure BDA0003312926110000107
其中函数FU(·)(命名为更新函数)是两个矩阵之间距离的度量。在一个实施例中，作为一个简单的实现，更新函数是一个差值，因此
Figure BDA0003312926110000108
一旦计算出更新，就可以通过量化函数FQ(·)对其进行量化，并将其传输回(e/g)NodeB作为
Feedn＝FQ(Un)
在一个实施例中，FQ(·)可以与FC(·)相同。
该更新向(e/g)NodeB指示预测信道和实际测量(估计)信道之间的变化。在一个实施例中，(e/g)NodeB被配置为将信道估计为：
Figure BDA0003312926110000109
其中
Figure BDA00033129261100001010
表示函数FU的适当的逆。如果更新函数是简单的差值，则逆为
Figure BDA00033129261100001011
并且
Figure BDA00033129261100001012
在此阶段期间，(e/g)NodeB处可用的估计CSI集
Figure BDA00033129261100001013
以及在终端设备处可用的估计CSI集
Figure BDA00033129261100001014
以及等式
Figure BDA00033129261100001015
仍然成立。
在上述方法中，可以减少类似性能的反馈所需的比特量(即，利用比用于
Figure BDA0003312926110000111
更少的比特用于Feed)，或者对于相同数量的比特，增加CSI性能。
在一个实施例中，如果终端设备的预测成功并且预测输出等于估计的信道
Figure BDA0003312926110000112
则不需要反馈，使必要比特的数量为0。
在一个实施例中，不同的信道预测器函数或算法可以被列出并存储。可能的存储元素包括函数或算法、存储器、消息交换。
在一个实施例中，在两端，即在(e/g)NodeB和终端设备处假设相同的信道预测器函数。有多种方式来实现信道预测器函数或算法。一个示例是应用基于人工智能(AI)的解决方案。
利用人工智能或深度神经网络(DNN)实现的信道预测器函数能够预测多步信道实现。因此，带来进一步减少空中(OTA)开销或也许消除反馈的好处。此外，基于AI的信道预测器能够最小化信道均方误差(MSE)，即减少预测信道和估计信道之间的误差。
这种AI预测器函数的设计挑战之一是过去数据的可用性。存在的过去数据的量越多，信道预测器函数的效率就越高。然而，过去数据的可用性并不是一切，在设计新的信道预测器时会有时间消耗的因素。为了解决过去信息较少且进行新预测所需时间较短的问题，AI也提供了一种很有前景的解决方案，即使用传送学习。在传送学习中，其想法是在特定环境中离线设计出色的信道预测器。然后，将经训练的预测器的权重应用于在线操作的新信道预测器函数中。例如，在本解决方案中，信道预测器函数的任务是在线预测下一个信道实现。因此，传送学习是一种可以利用的合适方法。这种方法的好处是减少了进行新预测的时间，并处理较少的过去信息。因此，基于传送学习的AI方法也有利于在两个网络实体中存储较少的信息，当可用于存储数据的存储器较少时，这最终是有益的。另一方面，基于AI的预测器在使用传送学习进行训练时，会带来早期停止标准的好处。这意味着可以在非常短的时间内设计出出色的信道预测器函数。
在一个实施例中，AI还可以用于在反馈更新函数之前估计信道。因此，还可以设计基于AI的递归估计器，这将有助于减少预测和估计信道中的误差。因此，预测和估计信道之间的误差越小，压缩越好，这将带来提供更多增益的优势。
在一个实施例中，使用AI的新预测器和估计器的设计将不仅减少信道MSE而且减少OTA开销。这将最终提高MIMO预编码的性能。因此，蜂窝用户可以以极低的时延体验较好的服务质量(QoS)和较高的数据速率。此外，提议的解决方案可以在工业应用中发挥重要作用——例如，工厂自动化和车辆通信。这些类型的应用需要准确的CSI，准确的CSI可以以非常低的开销成本有效地提供。
在一个实施例中，在初始化阶段，过去的信道实现被存储并用于训练DNN。DNN用于预测下一个信道，并根据估计值对预测进行测试。一旦估计值与预测值之间的距离低于某个阈值，则认为DNN已准备就绪并被采用作为预测器。
其他可能性涉及存储在设备中(和(e/g)NodeB处)的给定数目的预定DNN，这些预定DNN可以提前枚举。在设置阶段期间，可以选择并采用合适的DNN。
在一个实施例中，可以应用卡尔曼滤波器。在这种情况下，只需要一步预测，即
Figure BDA0003312926110000121
卡尔曼滤波器实现具有低计算复杂度，并且在下面用作信道预测器函数的非限制性示例。
(e/g)NodeB向终端设备发送导频符号。终端设备被配置为使用卡尔曼滤波器在时间n估计信道。卡尔曼滤波器是用于估计动态系统(即信道)状态的贝叶斯解决方案，其中状态演化和测量过程都是线性的。广义上讲，卡尔曼滤波器包括两个主要步骤，即预测和更新。在预测步骤中，状态模型用于通过使用过去(n-1)次实现来预测时刻n处的状态。一旦测量可用，更新步骤更新预测，即估计更新。更新步骤可能涉及多个操作，例如计算卡尔曼增益。最后，为了预测时间n+1的信道实现，将更新步骤中获得的等式置于预测阶段。在一个实施例中，使用卡尔曼滤波器的修改版本。卡尔曼滤波器的输入是
Figure BDA0003312926110000131
而在经典卡尔曼滤波器中，输入是估计的信道
Figure BDA0003312926110000132
修改后的版本使相同的卡尔曼滤波器在(e/g)NodeB和终端设备两者处等效运行。
终端设备使用过去的实现
Figure BDA0003312926110000133
利用卡尔曼滤波器预测前一时刻(即n-1)的信道。接下来，终端设备获得预测信道和估计信道之间的差异，然后将其量化为
Figure BDA0003312926110000134
然后将此量化版本作为反馈传输到(e/g)NodeB。
(e/g)NodeB还在卡尔曼滤波器的帮助下使用过去的实现
Figure BDA0003312926110000135
在收到终端设备的反馈后，(e/g)NodeB通过计算预测信道和量化反馈版本之间的差异来估计时刻n的信道：
Figure BDA0003312926110000136
图6的流程图示出了一个实施例。该流程图示出了装置的操作的示例。在一个实施例中，该装置可以是网络节点或(e/g)NodeB、网络节点或(e/g)NodeB的一部分或任何其他能够执行以下步骤的装置。
该流程图示出了装置在初始化402和预测404阶段两者的操作。
在步骤600中，该装置被配置为向终端设备传输参考数据RS。例如，参考数据可以是导频符号。
在步骤602中，该装置被配置为检查初始化阶段是否已经过去。如果不是，则该装置被配置为接收604并存储由终端设备传输的信息，该信息描述该装置与终端设备之间的信道状态，然后继续传输参考数据。
如果初始化阶段已经过去，则不再需要上述检查，并且该过程可以从步骤600直接进行到步骤606，其中该装置被配置为利用终端设备已知的给定信道预测器函数来计算信道的预测状态。在一个实施例中，信道预测器函数是卡尔曼滤波器。
在步骤608中，该装置被配置为从终端设备接收对信道的预测状态的更新信息。
在一个实施例中，该装置被配置为基于从终端设备接收到的更新信息来更新信道的预测状态。
在一个实施例中，该装置被配置为如果没有从终端设备接收到更新，则确定预测的信道状态是正确的。
在一个实施例中，该装置被配置为在向终端设备传输数据时利用关于信道的预测状态的信息。
图7的流程图示出了一个实施例。该流程图示出了装置的操作的示例。在一个实施例中，该装置可以是终端设备或用户设备、终端设备或用户设备的一部分或任何其他能够执行以下步骤的装置。
该流程图示出了装置在初始化402和预测404阶段的操作。
在步骤700中，该装置被配置为从诸如(e/g)NodeB的网络节点接收参考数据RS。例如，参考数据可以是导频符号。
在步骤702中，装置被配置为基于参考数据测量装置与网络节点之间的信道的状态。
在步骤704中，该装置被配置为检查初始化阶段是否已经过去。如果不是，则该装置被配置为将信道的测量状态以压缩形式传输706到网络元件，然后继续接收参考数据。
如果初始化阶段已经过去，则不再需要上述检查，并且该过程可以直接从步骤702进行到步骤708，其中该装置被配置为利用网络节点已知的给定信道预测器函数来计算信道的预测状态。在一个实施例中，信道预测器函数是卡尔曼滤波器。
在步骤710中，该装置被配置为确定预测的信道状态和测量的信道状态之间的差异。
在步骤712中，该装置被配置为向网络节点传输关于差异的信息。
在一个实施例中，如果预测的信道状态和测量的信道状态之间的差异小于给定阈值，则该装置被配置为向网络节点传输关于该差异的信息。
图8示出了所提出解决方案的性能示例。为了评估性能，通过使用实际信道Hn和在(e/g)节点B处的估计信道
Figure BDA0003312926110000141
来计算两个估计参数，即均方误差(MSE)和接收的SNR。
MSE可以计算如下：
Figure BDA0003312926110000151
其中||·||FRO指示Frobenius范数。
MSE测量实际信道和估计信道之间的距离。完美的估计器的MSE等于0。为了评估通信参数方面的增益，估计的信道
Figure BDA0003312926110000152
用于计算简单的匹配滤波器预编码器，并在单用户MIMO情况下测量接收的SNR。
图8描绘了在传统方法和所提出的解决方案下，当量化比特从1增加到10时，MSE的性能。此外，通过考虑不同的τ值描绘了不同的曲线，其中τ是衡量两个连续信道实现之间的一步相关性的参数。换句话说，τ衡量信道的可预测程度，其中τ＝0指示完全可预测的信道，而τ＝1指示每个实现都独立于前一个实现的信道。
在图8中，具有τ＝0.5的传统CSI方法利用800表示，具有τ＝0.1的传统CSI方法利用802表示。具有τ＝0.5的建议解决方案利用804表示，具有τ＝0.1的所提出的解决方案利用806表示。
该图显示，在传统方法和建议的解决方案中，增加量化比特会引起MSE降低。然而，所提出的解决方案在两个τ值方面都优于传统方法。例如，具有τ＝0.1的一个量化比特，所提出的解决方案可将MSE降低至97％。以类似的方式，当τ＝0.5时，MSE降低了77％。
可以观察到，增加τ引起减少MSE的较少百分比，这是由于预测不准确的原因。然而，当量化比特数为4时，随着τ值的增加，降低仍然显著，并且传统方法的性能接近所提出的解决方案。另一方面，所提出的解决方案给出了一个量化比特的类似结果，因此，使用所提出的解决方案，可以节省3个量化比特。因此，所提出的解决方案可以减少开销比特奇偶校验处的MSE，或者可以使用较少的比特来表示反馈来提供相同级别的错误。
图9和10示出了实施例。附图示出了应用本发明的实施例的装置的简化示例。应当理解，该装置在本文中被描述为示出一些实施例的示例。对于本领域技术人员清楚的是，该装置还可以包括其他功能和/或结构，并且不需要所有描述的功能和结构。尽管该装置已经被描述为一个实体，但可以在一个或多个物理或逻辑实体中实现不同的模块和存储器。
图9示出了可以是基站、(e/g)NodeB 206或基站或(e/g)NodeB的一部分的装置的示例。
该示例的装置206包括控制电路装置900，该控制电路装置900被配置为控制该装置的至少部分操作。
该装置可以包括用于存储数据的存储器902。此外，存储器可以存储可由控制电路装置900执行的软件904。存储器可以集成在控制电路装置中。
该装置可以包括一个或多个接口电路装置906、908。接口电路装置在操作上连接到控制电路装置900。接口电路装置906可以是收发器集合，被配置为与无线通信网络的终端设备或用户设备进行无线通信。接口电路装置可以连接到天线装置布置(未示出)。该装置还可以包括到传输器而不是收发器的连接。该装置还可以包括接口908，该接口908被配置为与其他网络元件(诸如核心网络或其他对应装置)通信，例如用户接口。
在一个实施例中，软件904可以包括计算机程序，该计算机程序包括程序代码部件，该程序代码部件适于使装置的控制电路装置900实现上述实施例中的至少一些。
图10示出了可以是用户设备或终端设备100或用户设备或终端设备的一部分的装置的示例。
该示例的装置100包括控制电路装置1000，其被配置为控制该装置的至少部分操作。
该装置可以包括用于存储数据的存储器1002。此外，存储器可以存储可由控制电路装置1000执行的软件1004。存储器可以集成在控制电路装置中。
该装置可以包括一个或多个接口电路装置1006、1008。接口电路装置在操作上连接到控制电路装置1000。接口电路装置1006可以是收发器集合，其被配置为与无线通信网络的RAN节点(诸如(e/g)NodeB)通信。接口电路装置可以连接到天线布置(未示出)。该装置还可以包括到传输器而不是收发器的连接。该装置还可以包括用户接口1008。
在一个实施例中，软件1004可以包括计算机程序，该计算机程序包括程序代码部件，该程序代码部件适于使装置的控制电路装置1000实现上述实施例中的至少一些。
在一个实施例中，如图11所示，图9的装置的至少一些功能可以在两个物理分开的设备之间共享，形成一个操作实体。因此，可以看到该装置已经描绘了操作实体，该操作实体包括一个或多个物理上分开的设备，用于执行所描述的过程中的至少一些。因此，利用这种共享架构的图11的装置可以包括远程控制单元RCU 1100，诸如主机计算机或服务器计算机，其可操作地耦合(例如，经由无线或有线网络)到位于(e/g)NodeB中的远程分布式单元RDU 1102。在一个实施例中，所描述的过程中的至少一些可以由RCU 1100执行。在一个实施例中，所描述的过程中的至少一些的执行可以在RDU 1102和RCU 1100中共享。
在一个实施例中，RCU 1100可以生成虚拟网络，RCU 1100通过该虚拟网络与RDU1102通信。通常，虚拟联网可以涉及将硬件和软件网络资源和网络功能组合成单个、基于软件的管理的过程。实体，一个虚拟网络。网络虚拟化可能涉及平台虚拟化，通常与资源虚拟化相结合。网络虚拟化可以归类为外部虚拟网络，它将许多网络或网络的一部分组合到服务器计算机或主机计算机(例如RCU)中。外部网络虚拟化旨在优化网络共享。另一类是内部虚拟网络，它为单个系统上的软件容器提供类似网络的功能。虚拟网络也可用于测试终端设备。
在一个实施例中，虚拟网络可以在RDU和RCU之间提供灵活的操作分布。在实践中，任何数字信号处理任务都可以在RDU或RCU中执行，并且RDU和RCU之间的职责转移的边界可以根据实现进行选择。
以上和附图中描述的步骤和相关功能没有绝对的时间顺序，其中一些步骤可以同时执行或以与给定的顺序不同的顺序执行。其他功能也可以在步骤之间或步骤内执行。某些步骤也可以省略或替换为对应的步骤。
能够执行上述步骤的装置或控制器可以实现为电子数字计算机、处理系统或电路装置，其可以包括工作存储器(随机存取存储器RAM)、中央处理单元(CPU)和系统时钟。CPU可以包括寄存器集、算术逻辑单元和控制器。处理系统、控制器或电路装置由从RAM传送到CPU的一系列程序指令控制。控制器可能包含许多用于基本操作的微指令。微指令的实现可能因CPU设计而异。程序指令可以由编程语言编码，编程语言可以是高级编程语言(诸如C、Java等)，也可以是低级编程语言(诸如机器语言或汇编程序)。电子数字计算机还可以具有操作系统，该操作系统可以向用程序指令编写的计算机程序提供系统服务。
本申请中使用的术语“电路装置”是指以下所有：(a)纯硬件电路实现(诸如仅在模拟和/或数字电路装置中的实现)，和(b)电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用)：(i)(多个)处理器/软件的一部分，包括(多个)数字信号处理器、软件和(多个)存储器，它们一起工作以使装置执行各种功能，以及(c)需要软件或固件才能操作的电路，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，即使该软件或固件实际上并不存在。
“电路装置”的这一定义适用于本申请中该术语的所有使用。作为另一个示例，如本申请中使用的，术语“电路装置”也将涵盖仅处理器(或多个处理器)或处理器的一部分及其(或它们的)随附软件和/或固件的实现。术语“电路装置”还将涵盖，例如，如果适用于特定元件，用于移动电话的基带集成电路或应用处理器集成电路或服务器、蜂窝网络设备或其他网络设备中的类似集成电路。
一个实施例提供了一种包含在分发介质上的计算机程序，包括程序指令，该程序指令在被加载到电子装置中时被配置为控制该装置执行上述实施例。
计算机程序可以是源代码形式、目标代码形式或某种中间形式，并且它可以存储在某种载体中，载体可以是任何能够携带该程序的实体或设备。例如，这样的载体包括记录介质、计算机存储器、只读存储器和软件分发包。取决于所需的处理能力，计算机程序可以在单个电子数字计算机中执行，也可以分布在多台计算机中。
该装置还可以实现为一个或多个集成电路，诸如专用集成电路ASIC。其他硬件实施例也是可行的，诸如由分开的逻辑组件构建的电路。这些不同实现的混合也是可行的。在选择实现的方法时，本领域技术人员会考虑对装置的尺寸和功耗、必要的处理能力、生产成本和生产量等设定的要求。
在一个实施例中，一种通信系统中的装置包括：用于向终端设备传输参考数据的部件；在给定的时间段内，从终端设备接收描述装置与终端设备之间的信道的状态的信息；利用由终端设备已知的给定信道预测器函数计算信道的预测状态；从终端设备接收对信道的预测状态的更新信息。
在一个实施例中，一种通信系统中的装置包括：用于从网络节点接收参考数据的部件；基于参考数据测量装置与网络节点之间的信道的状态；在给定的时间段内，向网络节点传输信道状态信息；利用由网络节点已知的给定算法计算信道的预测状态；确定信道预测状态与信道测量状态之间的差异；向网络节点传输关于差异的信息。
对于本领域技术人员来说很清楚的是，随着技术的进步，可以以各种方式实现本发明构思。本发明及其实施例不限于上述示例，而是可以在权利要求的范围内变化。

Claims (12)

1.一种通信系统中的装置，包括：
处理器；以及存储器，所述存储器包括指令，所述指令在被所述处理器执行时使所述装置：
从终端设备接收所述终端设备的能力；
至少部分地基于所述终端设备的所述能力确定要被使用的信道预测器函数；
确定给定时间段的长度；
向终端设备传输(600)参考数据；
在所述给定时间段(602)内，从所述终端设备接收(604)描述所述装置和所述终端设备之间的所述信道的状态的信息；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述终端设备已知的给定信道预测器函数计算(606)所述信道的预测状态；
从所述终端设备接收(608)对所述信道的所述预测状态的更新信息。
2.根据权利要求1所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
利用卡尔曼滤波器计算信道的所述预测状态。
3.根据任一项前述权利要求所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
如果没有从所述终端设备接收到更新，则确定信道的所述预测状态是正确的。
4.根据任一项前述权利要求所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
基于从所述终端设备接收到的所述更新信息更新所述信道的所述预测状态。
5.根据任一项前述权利要求所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
在向所述终端设备传输数据时利用关于所述信道的所述预测状态的信息。
6.一种通信系统中的装置，包括：
处理器；以及存储器，所述存储器包括指令，所述指令在被所述处理器执行时使所述装置：
向网络节点传输关于所述装置的能力的信息；
从所述网络节点接收关于要被使用的信道预测器函数的信息；
从所述网络节点接收关于给定时间段的信息；
从网络节点接收(700)参考数据；
基于所述参考数据测量(702)所述装置和所述网络节点之间的信道的状态；
在给定时间段内，向所述网络节点传输(706)信道状态信息；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述网络节点已知的给定信道预测器函数计算(708)所述信道的预测状态；
确定(710)信道的所述预测状态和信道的所测量的状态之间的差异；
向所述网络节点传输(712)关于所述差异的信息。
7.根据权利要求6所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
如果信道的所述预测状态和信道的所测量的状态之间的所述差异小于给定阈值，则停止向所述网络节点传输关于所述差异的信息。
8.根据前述权利要求6至7中任一项所述的装置，所述存储器和所述计算机程序代码被配置为与所述处理器一起使所述装置进一步：
利用卡尔曼滤波器计算信道的所述预测状态。
9.一种在通信系统中的装置中的方法，包括以下步骤：
从终端设备接收所述终端设备的能力；
至少部分地基于所述终端设备的所述能力确定要被使用的信道预测器函数；
确定给定时间段的长度；
向终端设备传输(600)参考数据；
在所述给定时间段(602)内，从所述终端设备接收(604)描述所述装置和所述终端设备之间的信道的状态的信息；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述终端设备已知的给定信道预测器函数计算(606)所述信道的预测状态；
从所述终端设备接收(608)对所述信道的所述预测状态的更新信息。
10.一种在通信系统中的装置中的方法，包括：
向网络节点传输关于所述装置的能力的信息；
从所述网络节点接收关于要被使用的信道预测器函数的信息；
从所述网络节点接收关于给定时间段的信息；
从网络节点接收(700)参考数据；
基于所述参考数据测量(702)所述装置和所述网络节点之间的信道的状态；
在所述给定时间段内，向所述网络节点传输(706)信道状态信息；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述网络节点已知的给定算法计算(708)所述信道的预测状态；
确定(710)信道的所述预测状态和信道的所测量的状态之间的差异；
向所述网络节点传输(712)关于所述差异的信息。
11.一种计算机程序，包括指令，所述指令用于使装置至少执行以下操作：
从终端设备接收所述终端设备的能力；
至少部分地基于所述终端设备的所述能力确定要被使用的信道预测器函数；
确定给定时间段的长度；
控制(600)向终端设备传输参考数据；
在所述给定时间段(602)内，控制(604)从所述终端设备接收信息，所述信息描述所述装置和所述终端设备之间的信道的状态；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述终端设备已知的给定信道预测器函数计算(606)所述信道的预测状态；
控制(608)从所述终端设备接收对所述信道的所述预测状态的更新信息。
12.一种计算机程序，包括指令，所述指令用于使装置至少执行以下操作：
向网络节点传输关于所述装置的能力的信息；
从所述网络节点接收关于要被使用的信道预测器函数的信息；
从所述网络节点接收关于给定时间段的信息；
控制(700)从网络节点接收参考数据；
基于所述参考数据测量(702)所述装置和所述网络节点之间的信道的状态；
在所述给定时间段内，控制(706)向所述网络节点传输信道状态信息；
在所述给定时间段过去之后，利用由所述网络节点已知的给定算法计算(708)所述信道的预测状态；
确定(710)信道的所述预测状态和信道的所测量的状态之间的差异；
控制(712)向所述网络节点传输关于所述差异的信息。
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