CN114531184A - 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置 - Google Patents

用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置 Download PDF

Info

Publication number
CN114531184A
CN114531184A CN202011323520.8A CN202011323520A CN114531184A CN 114531184 A CN114531184 A CN 114531184A CN 202011323520 A CN202011323520 A CN 202011323520A CN 114531184 A CN114531184 A CN 114531184A
Authority
CN
China
Prior art keywords
matrix
sub
channel response
panel
response matrix
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202011323520.8A
Other languages
English (en)
Other versions
CN114531184B (zh
Inventor
陆宇晖
王理军
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Nokia Shanghai Bell Co Ltd
Original Assignee
Nokia Shanghai Bell Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Nokia Shanghai Bell Co Ltd filed Critical Nokia Shanghai Bell Co Ltd
Priority to CN202011323520.8A priority Critical patent/CN114531184B/zh
Publication of CN114531184A publication Critical patent/CN114531184A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN114531184B publication Critical patent/CN114531184B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0242—Channel estimation channel estimation algorithms using matrix methods
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L25/00—Baseband systems
    • H04L25/02—Details ; arrangements for supplying electrical power along data transmission lines
    • H04L25/0202—Channel estimation
    • H04L25/024—Channel estimation channel estimation algorithms
    • H04L25/0258—Channel estimation using zero-forcing criteria
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
    • Y02D—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES [ICT], I.E. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGIES AIMING AT THE REDUCTION OF THEIR OWN ENERGY USE
    • Y02D30/00—Reducing energy consumption in communication networks
    • Y02D30/70—Reducing energy consumption in communication networks in wireless communication networks

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Power Engineering (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本申请提供了一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法，其中，所述方法包括：根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。本申请的局部迫零方案减少了大规模MIMO空间复用问题维度的复杂性，以更有效的方式简化了MIMO的处理框架。

Description

用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法和装置
技术领域
本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种用于大规模MIMO(Multiple InputMultiple Output，多输入多输出)空间复用的局部迫零(Partial Zero Forcing)方案。
背景技术
在现代电信系统中，大规模MIMO是用于提供具有更好信号强度的面向空间的无线连接的关键技术。利用具有大规模MIMO信道的近似正交特性的多用户MIMO迫零(ZeroForcing，ZF)的形式，通过空间复用方案可获得更高的频谱效率。
迫零预编码/均衡被认为是一种有效的通过消除具有近似正交的波束成形向量的UE间干扰来提高信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)的大规模MIMO方法。然而随着天线阵列尺寸的增加，迫零的复杂度也随着显著增加。如在当前的电信系统中，尤其是在第五代(5G)蜂窝网络中，天线阵列的尺寸迅速增长，64天线阵列已被广泛使用，为了获取更多的波束成形增益，128/256天线阵列也变得越来越流行，而由于需要估计和处理每个天线中的所有信号，这需要庞大的数据存储空间及用于信号处理的带宽，因此大型天线阵列的复杂度将迅速增加，尤其在当前MIMO系统中，基于迫零的多用户MIMO预编码的问题维度是主要瓶颈。
发明内容
本申请的目的是提供一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零机制，具体地，提供了一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法和装置，本申请通过使大规模MIMO局部迫零，减少了大规模MIMO空间复用问题维度的复杂性，以更有效的方式简化了MIMO的处理框架。
根据本申请的一个实施例，提供一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法，其中，所述方法包括：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积(Kronecker product)，得到总体迫零权重矩阵。
根据本申请的另一个实施例，提供一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的装置，其中，所述装置包括：
用于根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵的装置；
用于根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵的装置；
用于从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵的装置；
用于通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵的装置。
根据本申请的另一个实施例，还提供了一种设备，其中，所述设备包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
一个或多个处理器，与所述存储器相连，
当所述一个或多个程序被所述一个或者多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如下操作：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
根据本申请的另一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行如下操作：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
与现有技术相比，本申请具有以下优点：通过将信道响应矩阵分解为多个子矩阵，并仅对多个子矩阵中的目标子矩阵进行局部迫零，能够将迫零的问题维度从信道响应矩阵的维度降低为目标子矩阵的维度，该局部迫零方案能够显著地降低复杂性和问题维度，且由于总体迫零权重矩阵仍然具有正交特性，因此迫零波束成形增益的大部分得以保留。
附图说明
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示出了本申请一个实施例的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法的流程示意图；
图2示出了一个示例的64天线阵列的布局；
图3示出了本申请一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图；
图4示出了本申请另一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图；
图5示出了本申请再一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图；
图6示出了本申请一个示例的进行局部迫零波束成形的主要流程的示意图；
图7示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对4个用户时的平均小区吞吐量示意图；
图8示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对4个用户时的小区边缘吞吐量示意图；
图9示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对8个用户时的平均小区吞吐量示意图；
图10示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对8个用户时的小区边缘吞吐量示意图；
图11示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有4个用户的多用户MIMO的平均小区吞吐量示意图；
图12示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有4个用户的多用户MIMO的小区边缘吞吐量示意图；
图13示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有8个用户的多用户MIMO的平均小区吞吐量示意图；
图14示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有8个用户的多用户MIMO的小区边缘吞吐量示意图；
图15示出了本申请一个实施例的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的装置的结构示意图；
图16示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
具体实施方式
在更加详细地讨论示例性实施例之前应当提到的是，一些示例性实施例被描述成作为流程图描绘的处理或方法。虽然流程图将各项操作描述成顺序的处理，但是其中的许多操作可以被并行地、并发地或者同时实施。此外，各项操作的顺序可以被重新安排。当其操作完成时所述处理可以被终止，但是还可以具有未包括在附图中的附加步骤。所述处理可以对应于方法、函数、规程、子例程、子程序等等。
在上下文中所称“设备”，是指可以通过运行预定程序或指令来执行数值计算和/或逻辑计算等预定处理过程的智能电子设备，其可以包括处理器与存储器，由处理器执行在存储器中预存的程序指令来执行预定处理过程，或是由专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)等硬件执行预定处理过程，或是由上述二者组合来实现。
本文后面所讨论的方法(其中一些通过流程图示出)可以通过硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语言或者其任意组合来实施。当用软件、固件、中间件或微代码来实施时，用以实施必要任务的程序代码或代码段可以被存储在机器或计算机可读介质(比如存储介质)中。(一个或多个)处理器可以实施必要的任务。
这里所公开的具体结构和功能细节仅仅是代表性的，并且是用于描述本申请的示例性实施例的目的。但是本申请可以通过许多替换形式来具体实现，并且不应当被解释成仅仅受限于这里所阐述的实施例。
应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。
这里所使用的术语仅仅是为了描述具体实施例而不意图限制示例性实施例。除非上下文明确地另有所指，否则这里所使用的单数形式“一个”、“一项”还意图包括复数。还应当理解的是，这里所使用的术语“包括”和/或“包含”规定所陈述的特征、整数、步骤、操作、单元和/或组件的存在，而不排除存在或添加一个或更多其他特征、整数、步骤、操作、单元、组件和/或其组合。
还应当提到的是，在一些替换实现方式中，所提到的功能/动作可以按照不同于附图中标示的顺序发生。举例来说，取决于所涉及的功能/动作，相继示出的两幅图实际上可以基本上同时执行或者有时可以按照相反的顺序来执行。
图1示出了本申请一个实施例的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法的流程示意图。本实施例的方法主要由大规模MIMO中的基站来实施。该方法包括步骤S11、步骤S12、步骤S13和步骤S14。在步骤S11中，根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；在步骤S12中，根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；在步骤S13中，从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；在步骤S14中，通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
在步骤S11中，根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵。在一些实施例中，该信道响应矩阵表示基站侧天线阵列的相应信道响应，基站侧可通过接收信号强度来估计得到信道状态，该信道响应矩阵中的每个元素表示交叉极化信号的平均信号估计。例如，基站侧采用如图2所示的64天线阵列布局，根据接收信号强度估计得到的信道响应矩阵W可表示为：
Figure BDA0002793639240000061
其中，wi，j表示交叉极化信号的平均信号估计。
在步骤S12中，根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵。在一些实施例中，基于所述面板划分方式能够将信道响应矩阵划分为多个具有相同维度的面板，也即，划分得到的每个面板具有相同的天线间隔(antennainterval)，所述面板划分方式可能为任何实现面板划分的方式，如从水平方向的中间进行划分、从垂直方向的中间进行划分、同时从水平方向的中间和垂直方向的中间进行划分、将每一行划分为一个面板等。图2示出了一个示例的64天线阵列的布局，该示例为基站无线电单元中具有32个交叉极化天线对的典型布局，在现有技术中通常基站侧的每个天线都需要一个用于MIMO传输的波束成形权重，但是由于正交特性，交叉极化天线对始终承受相同的权重，基于现有技术方案图2所示布局的波束成形矢量的大小为32；图3示出了本申请一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图3所示面板划分方式为从水平方向的中间进行划分，由此可将整个面板划分为上下两个面板，划分得到的每个面板中包括16个交叉极化天线对；图4示出了本申请另一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图4所示面板划分方式为从水平方向的中间进行划分之后，再从垂直方向的中间进行划分，由此可将整个面板划分为四个面板，划分得到的每个面板中包括8个交叉极化天线对；图5示出了本申请再一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图5所示面板划分方式为将每一行划分为一个单独的面板，由此可将整个面板划分为四个面板；本领域技术人员应能理解，可对整个面板进行任何方式的划分，但需限制的是每个面板必须具有相同的天线间隔。需要说明的是，由于将整个面板分成较小的面板可以降低处理的复杂性，从逻辑上讲，可以划分出更多的面板来降低复杂性，但是，UE的活动波束总数不应大于目标子矩阵的正交矩阵的尺寸的基本尺寸限制。
在步骤S13中，从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵。在一些实施例中，可从多个子矩阵中任意选择一个子矩阵作为目标子矩阵。在一些实施例中，可将多个子矩阵中维度最高(或行维度/列维度最高)的子矩阵作为目标子矩阵。在一些实施例中，可基于现有的或将来出现的任何迫零算法来对目标子矩阵执行局部迫零，得到目标子矩阵对应的局部迫零权重矩阵，例如，可采用块对角迫零波束(Block-diagonal Zero Forcing)成形、或特征迫零波束(Eigen Zero Forcing，EZF)成形对目标子矩阵执行局部迫零，在此对具体的迫零算法不再做详细描述。
在步骤S14中，通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积(或克罗内克累积)，得到总体迫零权重矩阵。例如，在步骤S12中，信道响应矩阵W被分解为子矩阵A和子矩阵B，在步骤S13中，将子矩阵A确定为目标子矩阵，对子矩阵A进行特征迫零，得到局部迫零权重矩阵wA，在步骤S14中，通过计算wA与子矩阵的克罗内克积，构建总体迫零权重矩阵W′，其中，
Figure BDA0002793639240000081
又例如，在步骤S12中，信道响应矩阵W被分解为子矩阵A、B、C，在步骤S13中，将子矩阵A确定为目标子矩阵，对子矩阵A进行特征迫零，得到局部迫零权重矩阵wA，在步骤S14中，通过计算wA与子矩阵B、C的克罗内克累积，构建总体迫零权重矩阵W′，其中，
Figure BDA0002793639240000082
在一些实施例中，所述步骤S12包括：获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式；根据所述面板划分方式将所述信道响应矩阵划分为多个面板，其中，各个面板对应相同的天线数量；根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，其中，所述多个子矩阵的克罗内克积为所述信道响应矩阵。在一些实施例中，可预先设定基站侧使用的面板划分方式，如预先设定从水平方向的中间将整个面板划分为上下两个面板。在一些实施例中，可从预先设定的多个面板划分方式中随机选择一种面板划分方式作为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，考虑到不同的面板划分方式会根据信道状况和/或天线部署而具有不同的性能，因此可根据实际的使用情况来决定采用哪种面板划分方式。
作为一种示例实现方式，根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，所述信道响应矩阵的维度也即天线数量；在一些实施例中，所述信道响应矩阵的维度为所述信道响应矩阵中的元素数量，也即所述信道响应矩阵的行维度与列维度的乘积，其中，信道响应矩阵的行维度是指信道响应矩阵的行向量组成的线性空间的维数，信道响应矩阵的列维度是指信道响应矩阵的列向量组成的线性空间的维数。
在一些实施例中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：比较所述信道响应矩阵的行维度与列维度，若所述行维度与所述列维度之间的差值大于或等于第一预定阈值，确定面板划分方式为行划分方式，若所述行维度与所述列维度之间的差值小于或等于第二预定阈值，确定面板划分方式为列划分方式。在一些实施例中，行划分方式是指在水平方向上进行划分，例如从水平方向的中间进行划分，又例如将整个面板的每一行划分为一个面板；列划分方式是指在垂直方向上进行划分，例如从垂直方向的中间进行划分，又例如将整个面板的每一列划分为一个面板。在一些实施例中，所述第一预定阈值大于或等于所述第二预定阈值。
在一些实施例中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：确定所述信道响应矩阵的维度落入的维度范围，将所述维度范围对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，预先设置多个面板划分方式以及每个面板划分方式对应的维度范围，则可根据信道响应矩阵对应的维度落入的维度范围，确定信道响应矩阵对应的面板划分方式，例如，信道响应矩阵对应的天线数量为128，则将128落入的维度范围对应的面板划分方式确定为该信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，也可将信道响应矩阵的列维度或行维度落入的维度范围对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
在一些实施例中，所述获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：根据当前信道状况，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，可预先设置多个面板划分方式以及每个面板划分方式对应的信道状况，则可将当前信道状况对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
在一些实施例中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，包括：根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的；其中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：将所述第一子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵中的每个元素是基于来自同一面板中的信号组合得到的且不同元素对应不同面板。在一些实施例中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：根据所述多个面板以及用户的CSI/PMI的密码本，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵是基于用户的CSI/PMI的密码本得到的。在一些实施例中，所述方法还包括：对于每个第二子矩阵，对该第二子矩阵执行奇异值分解，得到该第二子矩阵对应的特征向量，并以该特征向量替换该第二子矩阵。
作为一个示例(以下简称“示例一”)，基站侧天线数量为64，采用图3所示的面板划分方式将整个面板划分为上下2个面板，基于该2个面板中对应的信号，可如以下公式所示将信道响应矩阵W分解为第一子矩阵A以及第二子矩阵B：
Figure BDA0002793639240000101
其中，矩阵A中的每行是矩阵W中的其中两行(该两行被划分至不同面板)的信号组合，
Figure BDA0002793639240000111
ai，j＝(wi，j+wi+2，j)/2；矩阵B中的每个元素是矩阵W的被划分得到的一个面板的信号组合，且每个元素对应划分得到的不同面板，
Figure BDA0002793639240000112
由于矩阵A和B中的每个元素都由来自不同天线的信号组合在一起，因此可以帮助提高接收信号强度和信道估计的可靠性，需要说明的是，由于克罗内克积用于用户波束成形矢量的性质，只需要在目标子矩阵(也即本示例中的矩阵A)中保持用户正交即可，因此，可以以这种方式减小迫零的问题维度。在上述示例一中，矩阵B是直接由信号组合和平均得到的，由于矩阵B不需要具有正交特征，因此也可以有其他选择来获得合适的矩阵B；例如，可通过特征向量更好地表达用户的频道状况，通过对矩阵B进行奇异值分解，计算出的特征向量可用于替换原来的矩阵B；又例如，可从用户CSI/PMI的密码本中得出矩阵B，根据3GPP38214中定义的PMI码本的结构，可以从5.2.2.2节中列出的表中推导出期望的矩阵B，这样，就可以在基站侧估计得到用户报告的信道向量B。需要说明的是，上述示例并非对本申请的限制，上述示例可扩展至应用于不同数量的天线阵列，且可扩展至不同的面板划分方式。需要说明的是，由于上述示例中的W被分解为两个较小的矩阵，根据克罗内克积的性质
Figure BDA0002793639240000113
可以通过部分矩阵A1⊥A2得到两个正交的迫零矩阵W1⊥W2，由于将为矩阵W和A保留正交特征，因此，可以将迫零的问题维度从W的维度减少到A的维度；需要进一步说明的是，迫零始终具有尺寸限制，即UE的活动波束总数不应大于基站侧天线的总数，因此，在划分得到的面板中将迫零权重设置为零将减少空间复用中已配对用户的数量。
在一些实施例中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中满足预定维度条件的子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，将所对应的维度落入预定维度范围内的子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中维度最高的子矩阵确定为目标子矩阵。
图6示出了本申请一个示例的进行局部迫零波束成形的主要流程的示意图。该示例采用图3所示的面板划分方式，主要流程如下：1)信道估计，将信道响应矩阵W分解为两个子矩阵，具体地通过步骤1.1)获得子矩阵A并通过步骤1.2)获得子矩阵B(获得A和B的具体方式可参见上文示例一，在此不再赘述)；2)特征信道估计，具体地通过步骤2.1)获得A对应的特征向量VA，由于矩阵A的维度比W的维度小，因此可以降低奇异值分解的复杂度；3)基于特征的迫零，具体地通过步骤3.1)获得基于特征的局部迫零权重矩阵WA，其中，利用来自每个配对用户的特征向量VA构造扩展的特征信道矩阵Heig，可基于公式
Figure BDA0002793639240000122
来计算特征向量，其中，W的第k列即wk为第k个UE的特征向量；4)构建总体迫零权重矩阵W′，其中，
Figure BDA0002793639240000121
需要说明的是，上述用于计算特征向量的公式中的伪逆计算的复杂度CEZF可以通过以下公式估算：CEZF＝2NR2+R3，其中，N表示基站中的发射天线数，R表示EZF的特征矢量数，针对该示例采用的天线部署，若采用现有技术的全维度迫零处理，则N取值32作为整个面板的维度，但是在上述示例中由于采用局部迫零(也即仅对矩阵A进行迫零)，N取值为16(也即矩阵A的维度)，假设4个用户配对使用多用户MIMO，可以得出全维度迫零处理的复杂度为Cfull＝2*32*16+64＝1088，而采用本申请的局部迫零方案的复杂度为Cpartial＝2*16*16+64＝576，这意味着与全维度迫零处理相比，将整个面板分成为如图3所示的两个子面板可以节省几乎一半的计算复杂度。
本申请在系统仿真中针对多种面板划分方式(包括如图3-5所示的面板划分方式)进行了验证，基本天线阵列设置具有64个天线阵列，如图2所示。为多用户MIMO配对了4个或8个用户，以比较市区微小区(urban micro)或市区宏小区(urban macro)场景下的性能，平均小区吞吐量(Average Cell Throughput)可以评估总体频谱效率，小区边缘吞吐量(CellEdge Throughput)可以评估小区覆盖范围。
图7示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对4个用户时的平均小区吞吐量示意图；图8示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对4个用户时的小区边缘吞吐量示意图；图9示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对8个用户时的平均小区吞吐量示意图；图10示出了本申请一个示例的在市区微小区中多用户MIMO最多配对8个用户时的小区边缘吞吐量示意图；图11示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有4个用户的多用户MIMO的平均小区吞吐量示意图；图12示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有4个用户的多用户MIMO的小区边缘吞吐量示意图；图13示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有8个用户的多用户MIMO的平均小区吞吐量示意图；图14示出了本申请一个示例的在市区宏小区中具有8个用户的多用户MIMO的小区边缘吞吐量示意图。其中，EBB_32表示基本的多用户MIMO解决方案，它从整个面板中计算每个用户的特征向量，作为多用户波束成形权重矩阵，EZF_32表示基于全维度特征迫零的解决方案，PEZF_16表示采用如图3所示的面板划分方式的局部迫零方案(基于特征的局部迫零)，PEZF_8HV表示采用如图4所示的面板划分方式的局部迫零方案(基于特征的局部迫零)，而PEZF_8H表示采用如图5所示的面板划分方式的局部迫零方案(基于特征的局部迫零)。基于图7-图10可见，对于市区微小区来说，基于特征的迫零解决方案都比特征波束解决方案具有正的性能增益，EZF_32和PEZF_16始终具有最佳性能，而PEZF_16甚至比全维度解决方案更好，而且降低了复杂性，与此同时，PEZF_16解决方案也可以提高小区覆盖范围，PEZF_8H和PEZF_8HV的性能也很不错，而且复杂度较低，尤其是在4个用户配对的情况下，降低复杂性不会损失太多性能，由于信号在局部迫零中进行合并，因此信道估计得到了增强，从而始终提高了小区覆盖范围。基于图11-14可见，对于市区宏小区来说，仿真结果显示出与市区微小区非常相似的性能，PEZF_16始终在小区吞吐量和覆盖范围上都表现最佳，考虑到较低的复杂度，PEZF_16应该比全维度EZF更有效。对比上面的所有仿真结果，在64天线阵列的情况下，PEZF_16始终具有与全维度解决方案相似的吞吐量增益，这意味着问题维度和性能之间将达到良好的平衡，对于迫零波束成形，局部迫零的解决方案将是保持良好性能且降低复杂性的优良选择，由于配对用户的数量将与天线阵列的增长尺寸变得相似，根据上文中用于复杂性评估的公式，通过划分面板，本申请的局部迫零方案可以保持相似的复杂性，而随着天线阵列尺寸的增加，这将是有价值的。
图15示出了本申请一个实施例的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的装置(以下简称为“局部迫零装置1”)的结构示意图。该局部迫零装置1包括第一模块11、第二模块12、第三模块13和第四模块14。
第一模块11用于根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵。在一些实施例中，该信道响应矩阵表示基站侧天线阵列的相应信道响应，第一模块11可通过接收信号强度来估计得到信道状态，该信道响应矩阵中的每个元素表示交叉极化信号的平均信号估计。例如，第一模块11采用如图2所示的64天线阵列布局，根据接收信号强度估计得到的信道响应矩阵W可表示为：
Figure BDA0002793639240000141
其中，wi，j表示交叉极化信号的平均信号估计。
第二模块12用于根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵。在一些实施例中，基于所述面板划分方式能够将信道响应矩阵划分为多个具有相同维度的面板，也即，划分得到的每个面板具有相同的天线间隔(antennainterval)，所述面板划分方式可能为任何实现面板划分的方式，如从水平方向的中间进行划分、从垂直方向的中间进行划分、同时从水平方向的中间和垂直方向的中间进行划分、将每一行划分为一个面板等。图2示出了一个示例的64天线阵列的布局，该示例为基站无线电单元中具有32个交叉极化天线对的典型布局，在现有技术中通常基站侧的每个天线都需要一个用于MIMO传输的波束成形权重，但是由于正交特性，交叉极化天线对始终承受相同的权重，基于现有技术方案图2所示布局的波束成形矢量的大小为32；图3示出了本申请一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图3所示面板划分方式为从水平方向的中间进行划分，由此可将整个面板划分为上下两个面板，划分得到的每个面板中包括16个交叉极化天线对；图4示出了本申请另一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图4所示面板划分方式为从水平方向的中间进行划分之后，再从垂直方向的中间进行划分，由此可将整个面板划分为四个面板，划分得到的每个面板中包括8个交叉极化天线对；图5示出了本申请再一个示例的对图2所示布局进行面板划分的示意图，图5所示面板划分方式为将每一行划分为一个单独的面板，由此可将整个面板划分为四个面板；本领域技术人员应能理解，可对整个面板进行任何方式的划分，但需限制的是每个面板必须具有相同的天线间隔。需要说明的是，由于将整个面板分成较小的面板可以降低处理的复杂性，从逻辑上讲，可以划分出更多的面板来降低复杂性，但是，UE的活动波束总数不应大于目标子矩阵的正交矩阵的尺寸的基本尺寸限制。
第三模块13用于从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵。在一些实施例中，可从多个子矩阵中任意选择一个子矩阵作为目标子矩阵。在一些实施例中，可将多个子矩阵中维度最高(或行维度/列维度最高)的子矩阵作为目标子矩阵。在一些实施例中，可基于现有的任何迫零算法来对目标子矩阵执行局部迫零，得到目标子矩阵对应的局部迫零权重矩阵，例如，可采用块对角迫零波束(Block-diagonal Zero Forcing)成形、或特征迫零波束(Eigen Zero Forcing，EZF)成形对目标子矩阵执行局部迫零，在此对具体的迫零算法不再做详细描述。
第四模块14通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积(或克罗内克累积)，得到总体迫零权重矩阵。例如，第二模块12将信道响应矩阵W分解为子矩阵A和子矩阵B，第三模块13将子矩阵A确定为目标子矩阵，对子矩阵A进行特征迫零，得到局部迫零权重矩阵wA，第四模块14通过计算wA与子矩阵的克罗内克积，构建总体迫零权重矩阵W′，其中，
Figure BDA0002793639240000161
又例如，第二模块12将信道响应矩阵W分解为子矩阵A、B、C，第三模块13将子矩阵A确定为目标子矩阵，对子矩阵A进行特征迫零，得到局部迫零权重矩阵wA，第四模块14通过计算wA与子矩阵B、C的克罗内克累积，构建总体迫零权重矩阵W′，其中，
Figure BDA0002793639240000162
在一些实施例中，第二模块12用于：获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式；根据所述面板划分方式将所述信道响应矩阵划分为多个面板，其中，各个面板对应相同的天线数量；根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，其中，所述多个子矩阵的克罗内克积为所述信道响应矩阵。在一些实施例中，可预先设定基站侧使用的面板划分方式，如预先设定从水平方向的中间将整个面板划分为上下两个面板。在一些实施例中，可从预先设定的多个面板划分方式中随机选择一种面板划分方式作为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，考虑到不同的面板划分方式会根据信道状况和/或天线部署而具有不同的性能，因此可根据实际的使用情况来决定采用哪种面板划分方式。
作为一种示例实现方式，根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，所述信道响应矩阵的维度也即天线数量；在一些实施例中，所述信道响应矩阵的维度为所述信道响应矩阵中的元素数量，也即所述信道响应矩阵的行维度与列维度的乘积，其中，信道响应矩阵的行维度是指信道响应矩阵的行向量组成的线性空间的维数，信道响应矩阵的列维度是指信道响应矩阵的列向量组成的线性空间的维数。
在一些实施例中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：比较所述信道响应矩阵的行维度与列维度，若所述行维度与所述列维度之间的差值大于或等于第一预定阈值，确定面板划分方式为行划分方式，若所述行维度与所述列维度之间的差值小于或等于第二预定阈值，确定面板划分方式为列划分方式。在一些实施例中，行划分方式是指在水平方向上进行划分，例如从水平方向的中间进行划分，又例如将整个面板的每一行划分为一个面板；列划分方式是指在垂直方向上进行划分，例如从垂直方向的中间进行划分，又例如将整个面板的每一列划分为一个面板。在一些实施例中，所述第一预定阈值大于或等于所述第二预定阈值。
在一些实施例中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：确定所述信道响应矩阵的维度落入的维度范围，将所述维度范围对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，预先设置多个面板划分方式以及每个面板划分方式对应的维度范围，则可根据信道响应矩阵对应的维度落入的维度范围，确定信道响应矩阵对应的面板划分方式，例如，信道响应矩阵对应的天线数量为128，则将128落入的维度范围对应的面板划分方式确定为该信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，也可将信道响应矩阵的列维度或行维度落入的维度范围对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
在一些实施例中，所述获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：根据当前信道状况，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。在一些实施例中，可预先设置多个面板划分方式以及每个面板划分方式对应的信道状况，则可将当前信道状况对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
在一些实施例中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，包括：根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的；其中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：将所述第一子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵中的每个元素是基于来自同一面板中的信号组合得到的且不同元素对应不同面板。在一些实施例中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：根据所述多个面板以及用户的CSI/PMI的密码本，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵是基于用户的CSI/PMI的密码本得到的。在一些实施例中，所述方法还包括：对于每个第二子矩阵，对该第二子矩阵执行奇异值分解，得到该第二子矩阵对应的特征向量，并以该特征向量替换该第二子矩阵。
作为一个示例(以下简称“示例一”)，基站侧天线数量为64，采用图3所示的面板划分方式将整个面板划分为上下2个面板，基于该2个面板中对应的信号，可如以下公式所示将信道响应矩阵W分解为第一子矩阵A以及第二子矩阵B：
Figure BDA0002793639240000181
其中，矩阵A中的每行是矩阵W中的其中两行(该两行被划分至不同面板)的信号组合，
Figure BDA0002793639240000182
矩阵B中的每个元素是矩阵W的被划分得到的一个面板的信号组合，且每个元素对应划分得到的不同面板，
Figure BDA0002793639240000183
由于矩阵A和B中的每个元素都由来自不同天线的信号组合在一起，因此可以帮助提高接收信号强度和信道估计的可靠性，需要说明的是，由于克罗内克积用于用户波束成形矢量的性质，只需要在目标子矩阵(也即本示例中的矩阵A)中保持用户正交即可，因此，可以以这种方式减小迫零的问题维度。在上述示例一中，矩阵B是直接由信号组合和平均得到的，由于矩阵B不需要具有正交特征，因此也可以有其他选择来获得合适的矩阵B；例如，可通过特征向量更好地表达用户的频道状况，通过对矩阵B进行奇异值分解，计算出的特征向量可用于替换原来的矩阵B；又例如，可从用户CSI/PMI的密码本中得出矩阵B，根据3GPP38214中定义的PMI码本的结构，可以从5.2.2.2节中列出的表中推导出期望的矩阵B，这样，就可以在基站侧估计得到用户报告的信道向量B。需要说明的是，上述示例并非对本申请的限制，上述示例可扩展至应用于不同数量的天线阵列，且可扩展至不同的面板划分方式。需要说明的是，由于上述示例中的W被分解为两个较小的矩阵，根据克罗内克积的性质
Figure BDA0002793639240000191
可以通过部分矩阵A1⊥A2得到两个正交的迫零矩阵W1⊥W2，由于将为矩阵W和A保留正交特征，因此，可以将迫零的问题维度从W的维度减少到A的维度；需要进一步说明的是，迫零始终具有尺寸限制，即UE的活动波束总数不应大于基站侧天线的总数，因此，在划分得到的面板中将迫零权重设置为零将减少空间复用中已配对用户的数量。
在一些实施例中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中满足预定维度条件的子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，将所对应的维度落入预定维度范围内的子矩阵确定为目标子矩阵。在一些实施例中，根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中维度最高的子矩阵确定为目标子矩阵。
根据本申请的方案，通过将信道响应矩阵分解为多个子矩阵，并仅对多个子矩阵中的目标子矩阵进行局部迫零，能够将迫零的问题维度从信道响应矩阵的维度降低为目标子矩阵的维度，该局部迫零方案能够显著地降低复杂性和问题维度，且由于总体迫零权重矩阵仍然具有正交特性，因此迫零波束成形增益的大部分得以保留。
图15示出了可被用于实施本申请中所述的各个实施例的示例性系统。在一些实施例中，系统1000能够作为本申请实施例中的任意一个处理设备。在一些实施例中，系统1000可包括具有指令的一个或多个计算机可读介质(例如，系统存储器或NVM/存储设备1020)以及与该一个或多个计算机可读介质耦合并被配置为执行指令以实现模块从而执行本申请中所述的动作的一个或多个处理器(例如，(一个或多个)处理器1005)。
对于一个实施例，系统控制模块1010可包括任意适当的接口控制器，以向(一个或多个)处理器1005中的至少一个和/或与系统控制模块1010通信的任意适当的设备或组件提供任意适当的接口。
系统控制模块1010可包括存储器控制器模块1030，以向系统存储器1015提供接口。存储器控制器模块1030可以是硬件模块、软件模块和/或固件模块。
系统存储器1015可被用于例如为系统1000加载和存储数据和/或指令。对于一个实施例，系统存储器1015可包括任意适当的易失性存储器，例如，适当的DRAM。在一些实施例中，系统存储器1015可包括双倍数据速率类型四同步动态随机存取存储器(DDR4SDRAM)。
对于一个实施例，系统控制模块1010可包括一个或多个输入/输出(I/O)控制器，以向NVM/存储设备1020及(一个或多个)通信接口1025提供接口。
例如，NVM/存储设备1020可被用于存储数据和/或指令。NVM/存储设备1020可包括任意适当的非易失性存储器(例如，闪存)和/或可包括任意适当的(一个或多个)非易失性存储设备(例如，一个或多个硬盘驱动器(HDD)、一个或多个光盘(CD)驱动器和/或一个或多个数字通用光盘(DVD)驱动器)。
NVM/存储设备1020可包括在物理上作为系统1000被安装在其上的设备的一部分的存储资源，或者其可被该设备访问而不必作为该设备的一部分。例如，NVM/存储设备1020可通过网络经由(一个或多个)通信接口1025进行访问。
(一个或多个)通信接口1025可为系统1000提供接口以通过一个或多个网络和/或与任意其他适当的设备通信。系统1000可根据一个或多个无线网络标准和/或协议中的任意标准和/或协议来与无线网络的一个或多个组件进行无线通信。
对于一个实施例，(一个或多个)处理器1005中的至少一个可与系统控制模块1010的一个或多个控制器(例如，存储器控制器模块1030)的逻辑封装在一起。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1005中的至少一个可与系统控制模块1010的一个或多个控制器的逻辑封装在一起以形成系统级封装(SiP)。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1005中的至少一个可与系统控制模块1010的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上。对于一个实施例，(一个或多个)处理器1005中的至少一个可与系统控制模块1010的一个或多个控制器的逻辑集成在同一模具上以形成片上系统(SoC)。
在各个实施例中，系统1000可以但不限于是：服务器、工作站、台式计算设备或移动计算设备(例如，膝上型计算设备、手持计算设备、平板电脑、上网本等)。在各个实施例中，系统1000可具有更多或更少的组件和/或不同的架构。例如，在一些实施例中，系统1000包括一个或多个摄像机、键盘、液晶显示器(LCD)屏幕(包括触屏显示器)、非易失性存储器端口、多个天线、图形芯片、专用集成电路(ASIC)和扬声器。
本申请还提供了一种设备，其中，所述设备包括：存储器，用于存储一个或多个程序；一个或多个处理器，与所述存储器相连，当所述一个或多个程序被所述一个或者多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行本申请所述的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法。
本申请还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行本申请所述的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法。
本申请还提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品被设备执行时，使得所述设备执行本申请所述的用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法。
对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。

Claims (15)

1.一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的方法，其中，所述方法包括：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，包括：
获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式；
根据所述面板划分方式将所述信道响应矩阵划分为多个面板，其中，各个面板对应相同的天线数量；
根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，其中，所述多个子矩阵的克罗内克积为所述信道响应矩阵。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：
根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：
比较所述信道响应矩阵的行维度与列维度，若所述行维度与所述列维度之间的差值大于或等于第一预定阈值，确定面板划分方式为行划分方式，若所述行维度与所述列维度之间的差值小于或等于第二预定阈值，确定面板划分方式为列划分方式。
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述信道响应矩阵的维度，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：
确定所述信道响应矩阵的维度落入的维度范围，将所述维度范围对应的面板划分方式确定为所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述获得所述信道响应矩阵对应的面板划分方式，包括：
根据当前信道状况，确定所述信道响应矩阵对应的面板划分方式。
7.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵，包括：
根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的；
其中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：
将所述第一子矩阵确定为目标子矩阵。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：
根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵中的每个元素是基于来自同一面板中的信号组合得到的且不同元素对应不同面板。
9.根据权利要求7所述的方法，其中，所述根据所述多个面板，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，包括：
根据所述多个面板以及用户的CSI/PMI的密码本，将所述信道响应矩阵分解为第一子矩阵以及至少一个第二子矩阵，其中，所述第一子矩阵中的每个元素是基于来自不同面板中的信号组合得到的，各个第二子矩阵是基于用户的CSI/PMI的密码本得到的。
10.根据权利要求7所述的方法，其中，所述方法还包括：
对于每个第二子矩阵，对该第二子矩阵执行奇异值分解，得到该第二子矩阵对应的特征向量，并以该特征向量替换该第二子矩阵。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，包括：
根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中满足预定维度条件的子矩阵确定为目标子矩阵。
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中满足预定维度条件的子矩阵确定为目标子矩阵，包括：
根据所述多个子矩阵中的每个子矩阵的维度，将所述多个子矩阵中维度最高的子矩阵确定为目标子矩阵。
13.一种用于大规模MIMO空间复用的局部迫零的装置，其中，所述装置包括：
用于根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵的装置；
用于根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵的装置；
用于从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵的装置；
用于通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵的装置。
14.一种设备，其中，所述设备包括：
存储器，用于存储一个或多个程序；
一个或多个处理器，与所述存储器相连，
当所述一个或多个程序被所述一个或者多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器执行如下操作：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
15.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序可被处理器执行如下操作：
根据基站侧的接收信号进行信道估计，得到信道响应矩阵；
根据所述信道响应矩阵以及面板划分方式，将所述信道响应矩阵分解为多个子矩阵；
从所述多个子矩阵中确定目标子矩阵，针对所述目标子矩阵执行局部迫零，得到局部迫零权重矩阵；
通过计算所述局部迫零权重矩阵与所述多个子矩阵中除所述目标子矩阵以外的其他子矩阵的克罗内克积，得到总体迫零权重矩阵。
CN202011323520.8A 2020-11-23 2020-11-23 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置 Active CN114531184B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011323520.8A CN114531184B (zh) 2020-11-23 2020-11-23 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011323520.8A CN114531184B (zh) 2020-11-23 2020-11-23 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN114531184A true CN114531184A (zh) 2022-05-24
CN114531184B CN114531184B (zh) 2023-06-02

Family

ID=81618964

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011323520.8A Active CN114531184B (zh) 2020-11-23 2020-11-23 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114531184B (zh)

Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1996818A (zh) * 2005-12-31 2007-07-11 北京三星通信技术研究有限公司 多天线通信系统中的符号检测方法
CN102291166A (zh) * 2011-07-13 2011-12-21 中国科学技术大学 多用户多输入多输出系统中最小均方误差的预编码方法
KR101718637B1 (ko) * 2015-12-04 2017-03-22 전북대학교산학협력단 공간 다중화 시스템에서의 송신 안테나 상관관계를 고려한 mimo 시스템
CN108206712A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 上海诺基亚贝尔股份有限公司 用于对上行大规模mimo信号进行预合并处理的方法和装置
CN108418617A (zh) * 2018-02-07 2018-08-17 广州大学 基于多个子天线阵列的大规模mimo系统配置及验证方法
CN109039963A (zh) * 2018-05-31 2018-12-18 北京大学 一种多小区mu-miso系统中的部分迫零预编码方法

Patent Citations (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1996818A (zh) * 2005-12-31 2007-07-11 北京三星通信技术研究有限公司 多天线通信系统中的符号检测方法
CN102291166A (zh) * 2011-07-13 2011-12-21 中国科学技术大学 多用户多输入多输出系统中最小均方误差的预编码方法
KR101718637B1 (ko) * 2015-12-04 2017-03-22 전북대학교산학협력단 공간 다중화 시스템에서의 송신 안테나 상관관계를 고려한 mimo 시스템
CN108206712A (zh) * 2016-12-19 2018-06-26 上海诺基亚贝尔股份有限公司 用于对上行大规模mimo信号进行预合并处理的方法和装置
CN108418617A (zh) * 2018-02-07 2018-08-17 广州大学 基于多个子天线阵列的大规模mimo系统配置及验证方法
CN109039963A (zh) * 2018-05-31 2018-12-18 北京大学 一种多小区mu-miso系统中的部分迫零预编码方法

Also Published As

Publication number Publication date
CN114531184B (zh) 2023-06-02

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11056785B2 (en) Beamforming using an antenna array
Zhu et al. On the matrix inversion approximation based on Neumann series in massive MIMO systems
Sun et al. Millimeter wave MIMO channel estimation based on adaptive compressed sensing
US10868587B2 (en) Wireless communication method and wireless communication device
CN103188058B (zh) 通道信息反馈方法及其无线通信装置
CN108141263B (zh) 用于多输入多输出全双工预编码算法的系统和方法
CN105071843B (zh) 大规模mimo系统低复杂度多项式展开矩阵求逆方法及应用
Zakhour et al. Min-max fair coordinated beamforming via large systems analysis
US8170132B2 (en) Method and apparatus for transmitting signals in a multiple antennas system
US10044423B2 (en) System and method for precoder selection in multiple-input multiple-output (MIMO) systems with discrete fourier transform (DFT)-based codebook
WO2020082244A1 (en) Beam based pre-processing in a mu-mimo system
US11444666B2 (en) Channel condition estimation
CN103873197B (zh) 空间相关性与分簇相结合的3d mimo有限反馈开销降低方法
US20220181791A1 (en) Eigen decomposition by gradient ascent
CN114531184B (zh) 用于大规模mimo空间复用的局部迫零的方法和装置
Ullah et al. Beyond traditional beamforming: Singular vector projection techniques for mu-mimo interference management
KR102046033B1 (ko) 대규모 안테나 시스템의 하이브리드 빔포밍 방법 및 빔포밍 장치
US20220374500A1 (en) Finite resolution decomposition of a matrix and matrix-vector multiplication
CN108206712B (zh) 用于对上行大规模mimo信号进行预合并处理的方法和装置
CN114710188A (zh) 一种传输方法及装置
CN104022985B (zh) 一种应用于多输入多输出系统的信号检测方法及装置
Saray et al. A low-complexity space time block codes detection for cell free massive MIMO systems
EP4358428A2 (en) Wireless communication device and method employing channel state information compression
KR102397219B1 (ko) 다중 안테나 전이중 통신 시스템에서 하이브리드 빔포밍을 수행하는 방법 및 이를 위한 장치
CN111669189B (zh) 一种信号检测方法和装置

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant