CN115622598B - 用于执行波束成形优化的装置和方法以及计算机可读介质 - Google Patents

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CN115622598B CN202210614354.XA CN202210614354A CN115622598B CN 115622598 B CN115622598 B CN 115622598B CN 202210614354 A CN202210614354 A CN 202210614354A CN 115622598 B CN115622598 B CN 115622598B
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Abstract

公开了在使用协作多输入多输出天线面板时确定如何形成波束的解决方案。根据波束成形权重集来形成波束，波束成形权重集与从感兴趣的天线阵列到被服务终端设备的最小总传输功率相对应。执行优化以最小化总传输功率，优化服从对信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束。在优化中，基于用于至少被服务终端设备的波束成形权重集以及加权二阶统计来计算用于终端设备的SINR期望值，其中用于被服务终端设备与天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且用于其他二阶统计的加权因子小于1。二阶统计被包括在所维护的信道状态信息中。

Description

用于执行波束成形优化的装置和方法以及计算机可读介质
技术领域
各种示例实施例涉及无线通信。
背景技术
5G大规模MIMO使用波束成形来最大化用户的天线增益。这些方案对于通过大规模MIMO系统获取高增益至关重要。然而，当前波束成形方案在使用波束成形方案获取的性能和波束成形方案的计算复杂性方面存在若干限制。波束成形方案的性能取决于所使用的算法以及该算法所需要的信息的类型和量。通常在5G中，所需要的信息是通过由终端设备发送的报告来获取的，和/或基于上行链路中的探测参考信号(SRS)估计。此外，通常越先进的波束成形方案需要更多的信道状态信息(CSI)作为输入，并且因此，这样的先进的波束成形方案通常对估计误差非常敏感。此外，当使用采用大量CSI的更先进的波束成形方案时，计算复杂性通常会成为问题。
因此，需要一种能够提供高性能而没有过多计算复杂性的波束成形解决方案。
发明内容
根据一个方面，提供了独立权利要求的主题。实施例在从属权利要求中定义。本发明的各种实施例所寻求的保护范围由独立权利要求规定。
在本说明书中描述的不属于独立权利要求的范围的实施例和特征(如果有的话)应当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
在下文中，将参考附图更详细地描述示例实施例，在附图中
图1示出了根据实施例的示例性无线通信系统；
图2示出了示例性天线布置；
图3和图4示出了根据实施例的示例性过程；
图5示出了模拟结果；以及
图6示出了根据实施例的装置。
具体实施方式
以下实施例仅作为示例呈现。尽管说明书可能在文本中的几个位置引用“一个(an)”、“一个(one)”或“一些(some)”实施例和/或示例，但这并不一定表示每个引用参考(多个)相同的实施例或示例，或者特定特征仅适用于单个实施例和/或示例。也可以组合不同实施例和/或示例的单个特征以提供其他实施例和/或示例。
在下文中，将使用基于高级长期演进(高级LTE(LTE-A))或新无线电(NR，5G)的无线电接入架构作为可以应用实施例的接入架构的示例来描述不同的示例性实施例，但没有将实施例限制为这种架构。对于本领域技术人员而言很清楚的是，通过适当地调节参数和过程，实施例还可以应用于具有合适的模块的其他种类的通信网络。适用于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(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)和网际协议多媒体子系统(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，它们都是逻辑单元，其实现可以与所示出的有所不同。图1所示的连接是逻辑连接；实际的物理连接可以有所不同。对于本领域技术人员而言很清楚的是，该系统通常还包括除图1所示的功能和结构之外的其他功能和结构。
然而，实施例不限于作为示例给出的系统，而是本领域技术人员可以将该解决方案应用于具有必要特性的其他通信系统。
图1的示例示出了示例性无线电接入网络的一部分。
图1示出了用户设备100和102，用户设备100和102被配置为在小区中的一个或多个通信信道上与提供该小区(以及可能还有一个或多个其他小区)的接入节点(诸如(e/g)NodeB)104处于无线连接状态。小区可以同样称为扇区，特别是当多个小区与单个接入节点相关联时(例如，在三扇区或六扇区部署中)。每个小区可以定义接入节点的覆盖区域或服务区域。例如，每个小区可以是宏小区或室内/室外小小区(微型、毫微微或微微小区)。从用户设备到(e/g)NodeB的物理链路称为上行链路或反向链路，从用户设备到(e/g)NodeB的物理链路称为上行链路或反向链路，而从(e/g)NodeB到用户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法的任何节点、主机、服务器或接入点等实体来实现。
通信系统通常包括一个以上的(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彼此通信。这些链路可以用于信令目的。(e/g)NodeB是计算设备，被配置为控制其耦合到的通信系统的无线电资源。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包括或耦合到收发器。从(e/g)NodeB的收发器，向天线单元提供连接，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进一步连接到核心网络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包)、分组数据网络网关(P-GW，用于提供用户设备(UE)与外部分组数据网络的连接)、或移动管理实体(MME)等。
用户设备(user device)(也称为UE、用户设备(user equipment)、用户终端、终端设备等)示出了空中接口上的资源被分配和指派给其的一种类型的设备，并且因此本文中描述的用户设备的任何特征可以用对应装置(诸如中继节点)来实现。这种中继节点的一个示例是朝向基站的层3中继(自回程中继)。
用户设备通常是指便携式计算设备，该便携式计算设备包括带有或不带有用户标识模块(SIM)的无线移动通信设备，包括但不限于以下类型的设备：移动台(移动电话)、智能电话、个人数字助理(PDA)、听筒、使用无线调制解调器的设备(警报或测量设备等)、便携式计算机和/或触摸屏计算机、平板电脑、游戏机、笔记本和多媒体设备。每个用户设备可以包括一个或多个天线。应当理解，用户设备也可以是几乎排他的仅上行链路设备，其示例是将图像或视频剪辑加载到网络的相机或摄像机。用户设备也可以是具有在(工业)物联网(IoT)网络中进行操作的能力的设备，在该场景中，为对象提供了通过网络传输数据的能力，而无需人与人或人与计算机交互。用户设备(或在一些实施例中为层3中继节点)被配置为执行用户设备功能中的一项或多项。用户设备也可以被称为订户单元、移动台、远程终端、接入终端、用户终端或用户设备(UE)，仅提及几个名称或设备。
本文中描述的各种技术也可以应用于网络物理系统(CPS)(协作控制物理实体的计算元件的系统)。CPS可以实现和利用嵌入在物理对象中的不同位置的大量互连ICT设备(传感器、致动器、处理器微控制器等)。所讨论的物理系统在其中具有固有移动性的移动网络物理系统是网络物理系统的子类别。移动物理系统的示例包括由人类或动物运输的移动机器人和电子器件。
另外，虽然将装置描绘为单个实体，但是可以实现不同的单元、处理器和/或存储器单元(图1中未全部示出)。
5G支持使用(大规模)多输入多输出((m)MIMO)天线(每个天线可以包括多个天线元件)，比LTE(所谓的小型蜂窝概念)更多的基站或节点，包括与小基站协作并且采用多种无线电技术的宏站点，这取决于服务需求、用例和/或可用频谱。MIMO天线(包括多个天线元件)可以等同地称为MIMO阵列天线或MIMO天线阵列(包括多个天线元件)或MIMO面板(包括多个天线元件)。5G移动通信支持各种用例和相关应用，包括视频流、增强现实、不同的数据共享方式以及各种形式的机器类型应用，包括车辆安全、不同传感器和实时控制。5G有望具有多个无线接口，即，低于6GHz、厘米波(cmWave)和毫米波(mmWave)，并且与诸如LTE等现有的传统无线电接入技术可集成。与LTE的集成可以至少在早期阶段被实现为系统，在该系统中，由LTE提供宏覆盖，并且5G无线电接口接入通过聚合到LTE而来自小小区。换言之，5G计划同时支持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网络中使用的概念之一是网络切片，其中可以在同一基础设施中创建多个独立且专用的虚拟子网(网络实例)，以运行对延迟、可靠性、吞吐量和移动性具有不同要求的服务。
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中的低延迟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路访问边缘计算(MEC)。5G使得分析和知识生成可以在数据源处进行。这种方法需要利用可能无法连续地连接到网络的资源，诸如笔记本电脑、智能电话、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。它还具有在蜂窝订户附近存储和处理内容以加快响应时间的能力。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、协作式分布式对等自组织网络和处理(也可分类为本地云/雾计算和网格/网状计算)、露水(dew)计算、移动边缘计算、cloudlet、分布式数据存储和检索、自主自我修复网络、远程云服务、增强和虚拟现实、数据高速缓存、物联网(大规模连接和/或延迟关键)、关键通信(自动驾驶车辆、交通安全、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交换电话网或因特网112等其他网络通信，或者利用由它们提供的服务。通信网络也可以支持云服务的使用，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用于例如在频谱共享中进行协作的设施。
可以通过利用网络功能虚拟化(NVF)和软件定义网络(SDN)将边缘云引入无线电接入网(RAN)。使用边缘云可以表示将至少部分在服务器、主机或节点中执行接入节点操作，服务器、主机或节点操作耦合到包括无线电部分的远程无线电头端或基站。节点操作也可以分布在多个服务器、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)执行，并且非实时功能能够以集中式方式(在集中式单元CU108中)执行。
还应当理解，核心网络操作与基站操作之间的劳动分配可以不同于LTE的劳动分配，或者甚至不存在。可能会使用的一些其他技术进步是大数据和全IP，这可能会改变网络的构建和管理方式。5G(或新无线电NR)网络被设计为支持多个层次结构，其中MEC服务器可以放置在核心与基站或NodeB(gNB)之间。应当理解，MEC也可以应用于4G网络。
5G还可以利用卫星通信来增强或补充5G服务的覆盖范围，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)设备或为车上乘客提供服务连续性，或者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(其中部署了数百个(纳米)卫星的系统)。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或位于地面或卫星中的gNB来创建。
对于本领域技术人员而言很清楚的是，所描绘的系统仅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其他装置，诸如物理层中继节点或其他网络元件等。至少一个(e/g)NodeB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(或伞形小区)，它们是直径通常长达数十公里的大型小区、或者是诸如微、毫微微或微微小区等较小的小区。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现为包括几种小区的多层网络。通常，在多层网络中，一个接入节点提供一种一个或多个小区，并且因此需要多个(e/g)NodeB来提供这种网络结构。
为了满足改善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，除了家庭(e/g)NodeB(H(e/g)nodeB)，能够使用“即插即用”(e/g)NodeB的网络还包括家庭NodeB网关或HNB-GW(图1中未示出)。通常安装在运营商网络内的HNB网关(HNB-GW)可以将业务从大量HNB聚合回核心网络。
在5G及以后，设想通过实现称为分布式MIMO(dMIMO)的概念来提高多用户MIMO(MU-MIMO)的性能，特别是在下行链路中。在分布式MIMO中，天线阵列可以协作(co-operating)，并且MU-MIMO配对可以在协作天线阵列上执行，从而提供大规模MIMO。
图2提供了分布式MIMO的高度简化概览，示出了在热点单小区场景200中的两个dMIMO天线阵列(描绘了形成一组协作天线阵列的多个天线阵列)，但没有将下述波束成形示例限于这样的场景。
参考图2，例如在热点单小区场景200中，紧密定位的天线阵列202-2、202-2'协作以向用户(即，终端设备)提供多用户配对。天线阵列202-2、202-2'可以是接入节点的天线阵列，例如，接入点或基站，或者可以是远程无线电单元(RU)。对于协作，可以存在一个或多个处理单元，处理单元可以作为一个或多个计算设备被包括在天线阵列中，或者被包括在接入节点中，或者是单独的单元，例如，单独的计算设备，由两个或更多个协作天线阵列或接入节点共享，或者被包括在宏基站202-1中。
用户(即，不同终端设备201、201'、201”、201”')共享协作天线阵列的相同时频资源，如图2中的箭头实线所示，到终端设备201、201'、201”、201”'的传输从提供最佳长期波束的协作天线阵列中的一个天线阵列发生，如在常规MU-MIMO中。然而，天线阵列也会对连接到协作天线阵列的终端设备造成干扰，如图2中的箭头虚线所示。换言之，多个终端设备可以经由协作天线阵列接入网络，由协作天线阵列中的天线阵列服务的终端设备是可能遭受由协作天线阵列引起的干扰的多个终端设备的子集。(由天线阵列服务的终端设备是连接到天线阵列的终端设备或经由天线阵列连接到无线电接入网的终端设备)。
如上所述的5G大规模MIMO系统需要用于处理大量天线元件的数据的解决方案，以便有效且高效地执行波束成形。这些方案对于通过大规模MIMO系统获取高增益至关重要。理想情况下，波束成形方案应当使得能够获取高系统性能(例如，频谱效率)，而不会产生过多的实现复杂性。波束成形方案的性能取决于所使用的算法以及该算法所需要的信息的类型和量。通常在5G中，所需要的信息是通过由终端设备发送的报告来获取的，和/或基于上行链路中的探测参考信号(SRS)估计。探测参考信号是终端设备在上行链路方向上(即，到接入节点)传输的参考信号，该参考信号可以用于估计宽带宽上的上行链路信道质量。此外，通常越先进的波束成形方案需要越多的信道状态信息(CSI)作为输入，并且因此，这样的先进的波束成形方案通常对估计误差非常敏感。此外，当使用采用大量CSI的更先进的波束成形方案时，计算复杂性通常会成为问题。通常，解决方案需要计算复杂度为O(n3)的矩阵运算。随着所需要的矩阵的大小及其数目的增加，计算复杂度对于实际系统来说很容易变得太高。
众所周知的波束成形方案包括波束网格(Grid-of-Beams，GoB)、特征波束成形(eigenbeamforming，EBB)和各种迫零(ZF)方案。除了算法本身不同，上述波束成形方案在它们所需要的输入信息方面也有所不同。通常，GoB解决方案是静态的(即，仅使用一阶统计数据)，EBB解决方案使用二阶统计操作，ZF解决方案(及其任何变体)使用完整或完美的信道状态信息(CSI)。完整或完美的CSI对应于对理想信道响应的完整知识。完整或完美的CSI通常在模拟之外不可用。从上述替代方案中，如果完整的CSI(即，准确的信道矩阵)可用，则迫零方案具有最大潜在性能。然而，上述方案的问题在于获取高质量的完整CSI，例如，使用探测参考信号(SRS)，尤其是在干扰受限场景和远离小区边缘的情况下。由于信道估计与应用波束成形权重之间的延迟，高质量(最新)完整CSI也很难实现。如果用户(即，终端设备)是静态的(即，不移动)，则通常可以实现高质量的完整CSI，尽管在移动用户(尤其是具有中高速速度的用户)的情况下实现高质量的完整CSI是往往不可行。另一潜在问题是所需要的高计算复杂性。根据下面将要讨论的实施例的解决方案试图通过将特征波束成形方法与使用二阶统计(而不是完整CSI)相结合，并且进一步考虑协作天线阵列中的多用户干扰(在常规的特征波束成形中未考虑)来克服早期波束成形方案的上述限制。
由于实施例对应于协作干扰感知特征波束成形(协作干扰感知特征波束成形)，因此这里简要讨论基本干扰感知特征波束成形，即，不考虑协作天线阵列的干扰感知特征波束成形，以便于对实施例的讨论。在基本干扰感知特征波束成形中，考虑了由使用多个波束的传输引起的干扰，但不考虑由协作天线阵列引起的干扰。对于干扰感知特征波束成形方案，天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息(CSI)被维护在数据库中。这里，如上所述，天线阵列具体可以是多输入多输出(MIMO)天线阵列，MIMO天线阵列包括多个天线元件，通过例如接入节点可控制以用于使用上述MIMO天线阵列执行波束成形。多个终端设备可以被具体地配置(或调度)，以使用(多个)相同的时间和/或频率资源(即，一个或多个相同的物理资源块)来从天线阵列进行接收。CSI可以包括用于多个无线电信道中的每个无线电信道的一个或多个(当前和/或历史)信道矩阵。更具体地，假定在数据库中维护的用于干扰感知特征波束成形的CSI至少包括天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的二阶统计。CSI还可以包括多个无线电信道的一阶统计。无线电信道的一阶统计仅捕获无线电信道的静态行为(即，它们描述数据集的算术平均值)。另一方面，无线电信道的二阶统计能够捕获无线电信道的相关属性(即，它们描述数据集相对于算术平均值的方差，或者，当考虑矩阵时，描述与数据集相对应的矩阵的协方差矩阵)，并且因此能够提供系统性能的动态表示。换言之，一阶统计对应于数据集的一阶矩，而二阶统计对应于数据集的二阶矩。根据实现，数据库中维护的多个无线电信道的CSI可以具体地限于多个无线电信道的二阶统计、或多个无线电信道的一阶和二阶统计。换言之，多个无线电信道的完整的最新的CSI可能不容易获取。
数据库中维护的CSI可以基于例如由接入节点对多个终端设备中的每个终端设备执行的SRS测量和/或在接入节点与多个终端设备之间执行的其他无线电测量(例如，定时提前、到达时间和/或路径损耗测量)来获取和/或计算。在执行新的无线电测量时，可以定期更新数据库中维护的CSI。
信道可以通过以下线性信道模型来建模：
其中
i和k是指示第i终端设备和第k终端设备的索引，
是第i终端设备的接收信号，
是N个终端设备中的第i终端设备的信道矩阵，
是波束成形矩阵，其中ri是第i终端设备的秩，
是第i终端设备的传输信号，
k上的和项在基本方案中描述由与终端设备I共享相同天线阵列和相同资源的其他终端设备造成的干扰，并且在协作方案中描述由协作天线阵列引起的干扰以及由协作天线阵列服务的其他终端引起的干扰，以及包含第i终端设备的接收器中的噪声。
波束成形矩阵ti将被优化。优化问题可以表述为：
其服从
其中
||·||是2范数(2-norm)，
γi定义SINR约束，
Ri是信道协方差矩阵，即，其中Hi是第i终端设备的信道矩阵，E表示期望值，H表示共轭转置运算，并且δ2是噪声项。
通过使用作为上述优化问题(等式2)的解决方案而获取的波束权重，从天线阵列接收传输的MU-MIMO终端设备之间的干扰可以被抑制，例如为以下解决方案：
其中
I是单位矩阵，
λk是第k终端设备的拉格朗日乘数
拉格朗日乘数λk由对偶函数minJ(λ1，...，λN)通过Σkλk＝P与传输功率P相对应。使用该信息和上述等式(3)，对于给定γi，λk通过以下等式的最大特征值被最小化：
然后由相关的特征向量定义最佳波束形状。换言之，与最大特征值相对应的特征向量对应于第i终端设备的最优波束成形权重集。
换言之，当作为多输入多输出MIMO能力接入节点的接入节点与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息被维护在数据库中，并且信道状态信息包括多个无线电信道的二阶统计时，装置(例如，接入节点)可以被配置为：执行优化以最小化用于从接入节点到多个终端设备的传输的总传输功率，优化服从对多个终端设备的信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束，其中总传输功率在优化中基于波束成形权重集被定义，波束成形权重集被用于形成用于传输到多个终端设备的波束，并且预定义约束在优化中针对用于多个终端设备中的每个终端设备被评估，评估通过基于用于终端设备的二阶统计以及多个终端设备的波束成形权重集来计算终端设备的SINR期望值；并且引起使用根据波束成形权重集形成的一个或多个波束来传输数据，波束成形权重集与从接入节点到多个终端设备的最小总传输功率相对应。
应当注意，当干扰量变为零或信噪比接近零时，上述基本波束成形方案会收敛到常规的特征波束成形。基本干扰感知特征波束成形方案、以及作为结果的协作干扰感知特征波束成形具有一定优势。首先，导出的算法基于二阶统计，并且允许在时间和频率上求平均。换言之，该解决方案实际上是静态的。这提高了所需要的输入的估计精度。对于给定一组被调度终端设备，波束推导在频率上也是恒定的。因此，对于所有频率资源和被调度终端设备集，只有一个共享矩阵求逆(即，只需要计算一次解)。因此，为多个终端设备中的每个找出最大特征值和对应的特征向量是相对简单的操作，例如使用幂法。作为比较，迫零方案需要针对不同频率资源分别计算。例如，100MHz宽的5G载波有273个物理资源块(PRB)。为了获取频率选择性ZF解决方案，等式需要求解273次。如果被调度终端设备占用整个带宽，则给定示例中的建议解决方案只需要求解一次。
可以将基本干扰感知特征波束成形方案增强为协作干扰感知特征波束成形方案。图3示出了基于上述基本干扰感知特征波束成形方案执行波束成形方案的过程，该过程针对未交叉校准的协作天线阵列进行了增强。该过程可以由用于协作的处理单元执行。
参考图3，在框301中，在数据库中针对协作天线阵列中的每个天线阵列，维护协作天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息，其中天线阵列是多输入多输出能力天线阵列，并且针对协作天线阵列中的每个天线阵列，信道状态信息包括多个无线电信道的二阶统计。如上所述，CSI可以限于二阶统计，或者包括二阶统计，并且至少对于协作天线阵列中的一个或多个，至少在一些终端设备上包括一阶统计。此外，CSI可以如上所述获取和/或计算和更新。
使用所维护的信息，在框302中执行优化，以针对协作天线阵列中的每个天线阵列最小化用于从天线阵列到由天线阵列服务的终端设备的传输的总传输功率，优化服从对由天线阵列服务的终端设备的信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束。总传输功率在优化中基于波束成形权重集被定义，波束成形权重集被用于形成用于传输到被服务终端设备的波束，并且预定义约束在优化中针对用于被服务终端设备中的至少每个被服务终端设备的天线阵列被评估，评估通过基于用于至少被服务终端设备的波束成形权重集以及加权二阶统计来计算终端设备的SINR的期望值，其中用于被服务终端设备与天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且用于其他二阶统计的加权因子小于1。在另一实现中，计算其SINR的期望值的终端设备与天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且其他二阶统计的加权因子小于1。可以使用分配加权因子的其他可能性。
在框303中引起使用根据与最小化总传输功率相对应的波束成形权重集而形成的一个或多个波束来从天线阵列向被服务终端设备传输数据。
例如，在框302中，当信道协方差矩阵R具有逐天线阵列的包含在其对角线上的协方差矩阵的块对角结构时，基于上述等式(3)的等式可以用于未交叉校准的协作天线阵列以计算波束形状。假定针对每个天线阵列归一化协方差矩阵，对于协作天线阵列，等式(3)可以简化为等式(5)：
其中
i和k是指示多个终端设备中的第i终端设备和第k终端设备的索引，j和l是指代协作天线阵列中的第j天线阵列和第l天线阵列的索引，
I是单位矩阵，
aj是第j天线阵列的加权因子，其值≤1，
是用于第k终端设备的第j天线阵列的拉格朗日乘数，
δ2是噪声项，
是用于第j天线阵列的信道协方差矩阵，定义为/>其中
Hk用于是第j天线阵列的第k终端设备的信道矩阵，E表示期望值，
H表示共轭转置运算，
是用于第i终端设备的波束成形矩阵，定义第l天线阵列的波束成形权重集，
γi是用于第i终端设备的SINR的最小允许期望值。
加权因子aj可以被看作是协作天线阵列之间的分离参数，通过该参数，终端设备连接到其他协作天线阵列(除了感兴趣天线阵列，第l天线阵列，其波束成形向量当前被优化)对感兴趣天线阵列(第l天线阵列)具有较低信号，并且因此其他天线阵列终端设备的协方差矩阵可以以因子aj＜1按比例缩小，例如当使用每个天线阵列归一化协方差矩阵时。以图2为例，假定天线阵202 2'为第l天线阵，并且终端设备201为第i终端设备，则天线阵202-2'与由天线阵列202-2'服务的终端设备201、201”之间的信道状态信息的加权因子将为1，天线阵列202-2'与由天线阵列202-2服务的终端设备201'、201”'之间的信道状态信息的加权因子可以小于1，并且天线阵列202-2与多个终端设备201、201'、201”、201”'中的任何一个之间的信道状态信息的加权因子将小于1。
在一些实施例中，拉格朗日乘数可以具有预定义值。对于不同的j和/或k索引，上述预定义值可以不同，也可以相同。在一些实施例中，对于所有j和/或所有k，拉格朗日乘数可以具有相同值。所有k的相同值将保证终端设备之间的功率分配的公平性。
在其他实施例中，拉格朗日乘数可以不具有预定义值。在这种情况下，拉格朗日乘数的值在优化过程中通过迭代被确定。
在其他实施例中，拉格朗日乘数是否具有(多个)预定值取决于天线阵列j。
图4示出了根据实施例的用于使用根据实施例的协作干扰感知特征波束成形来执行波束成形的另一过程。所示过程在很大程度上基于关于图3讨论的实施例，并且关于图3描述的特征可以集成到图4的实施例中。
参考图4，所示过程的框401、404可以对应于图3的框301、303。为简洁起见，与这些框有关的动作在此不再讨论。
所描述的过程基于终端设备i的波束成形向量是矩阵的(多个)主要(dominant)特征向量
其中
S是单位矩阵和已缩放平均的用户特定协方差矩阵的和，其可以使用等式(7)表示：
在图4的实施例中，每个天线阵列，第l天线阵列，至少对于由该天线阵列服务的每个终端设备，等式(7)在框402中被求解。换言之，求解等效特征值问题，该问题包括单位矩阵和加权协方差矩阵的和。
在至少为在框402中服务的所有终端设备计算等式(7)之后，在框403中找出与波束成形权重集相对应的主要特征向量。找出可以包括分别为每个被服务终端设备找出等式(7)的n个最大特征值。这里，n是等于或大于1的整数。此外，该装置在框304中为n个最大特征值中的每个找出对应特征向量。终端设备i的波束成形向量可以用等式(8)表示：
其中
ri是用户i的秩。
协作天线阵列中的第l天线阵列的整个波束成形矩阵可以被构造为
在此，每个特征向量对应于终端设备的MIMO层的最佳波束成形权重集。换言之，在框403中为某个终端设备找出的n个特征向量是该终端设备的正交特征向量。因此，通过选择若干最大特征向量，即n大于1，可以得到用于不同MIMO层的若干正交波束。该属性通过根据实施例提供的解决方案与根据定义具有大于1的秩的相关矩阵一起工作的事实来启用。
在一些实施例中，被服务终端设备的最大特征值和对应特征向量的数目可以变化，即，n的值对于所有被服务终端设备可以相同或不同。
一旦已经找出多个特征向量，在框403中，可以基于结果针对被服务终端设备或至少针对至少一个被服务终端设备执行秩(rank)选择。换言之，可以在框403中确定应当使用多少MIMO流(即，多少正交波束)用于到给定终端设备的传输。该确定可以基于例如所计算的特征值的值(或大小)。例如，如果给定终端设备的最大特征值与第二大特征值之间的比率不是太大(即，该比率低于某个预定义限制)，则更高秩(更高SU-MIMO阶)的高质量信道可以被确定为可用，并且因此可以用于传输。换言之，由与最大特征值和第二大特征值相关联的特征向量定义的波束成形权重被用于到对应终端设备的传输。一般来说(n为大于1的任意整数)，上述第x大特征值的比值可以计算为最大特征值与第x大特征值的比值，其中x为大于1的整数。在一些实施例中，多个终端设备中的每个终端设备(或它们中的至少一些)的秩可以是预定义的。
然后在框404中使用根据优化波束成形权重集以及根据秩选择而形成的一个或多个波束来从天线阵列向被服务终端设备传输数据，例如使用根据等式(9)的矩阵。
即使上面没有讨论，波束成形问题的完整解决方案也可能是一个迭代过程。例如，首先，可以定义一组功率值并且可以优化对应的波束成形权重组。此后，基于为终端设备而计算的SINR，可以修改功率值，并且随后可以使用已更新功率值重复该过程。可以重复这些步骤，直到某些预定义条件已经满足，例如，对于SINR。
在一些实施例中，在天线阵列中分配给终端设备的传输功率可以预先定义。可以例如基于与多个终端设备相关联的路径损耗和/或空间相关性在被服务终端设备之间分配功率。
应当理解，所传输的数据的内容或类型在实施例中是无关紧要的。该数据可以包括至少一个数据符号。在一些情况下，优化波束成形权重组中的一些可能为零，因此可能不会为(多个)对应终端设备传输任何数据。
此外，应当理解，来自天线阵列的上述一个或多个波束的数目可以等于或小于由天线阵列服务的终端设备的数目。
图5示出了热点单小区场景中(例如图2所示)的两个分布式MIMO天线阵列的仿真结果。在仿真中，假定所有用户(终端设备)以相同功率传输，并且已经使用固定噪声水平。已经模拟了三种不同场景的性能：
·两个分布式MIMO天线阵列之间没有协作(NoCo)，并且两者都使用基于特征的波束成形(EBB)，结果由水平线列示出
·两个分布式MIMO天线阵列之间没有协作(NoCo)，并且两者都使用基本干扰感知特征波束成形(IAEBB)，结果由垂直列示出
·两个分布式MIMO天线阵列之间有协作(Co)，并且两者都使用协作干扰感知特征波束成形(IAEBB)，结果由斜线列示出。
可以看出，所公开的实施例和示例考虑了连接到天线阵列的终端设备内以及跨越所有协作天线阵列的干扰。因此，为由一个天线阵列服务的终端设备而创建的波束也避免了干扰协作天线阵列，即，为由另一协作天线阵列服务的终端设备而创建的波束。
以上通过图2至图4描述的块、相关功能和信息交换没有绝对的时间顺序，其中一些可以同时执行或以与给定顺序不同的顺序执行。还可以在它们之间或在它们内部执行其他功能，并且可以发送其他信息和/或应用其他规则。一些块或部分块或一条或多条信息也可以被省去或替换为对应的块或块的一部分或一条或多条信息。例如，代替由执行优化的实体维护数据库，该数据库可以由该实体访问并且由另一实体维护。如果数据库是共享数据库，则实体中的一个可以被配置为维护和访问数据库，而其他实体可以被配置为访问数据库。此外，取决于执行上述公开功能的装置的类型(如上文和下文所讨论的)，由所讨论的装置执行的与框303或404相关的动作可以不同。如果该装置包括天线阵列本身，则该装置在框303/404中简单地使用根据优化波束成形权重集而形成的一个或多个波束向被服务终端设备传输上述数据。如果该装置是电连接(或可连接)到天线阵列的计算设备，则该装置(例如，专用计算平台或服务器)在框303/404中向天线阵列传输关于优化结果的信息(即，优化波束成形权重集)以执行波束成形。响应于接收到上述优化的结果，天线阵列使用根据优化波束成形权重集而形成的一个或多个波束来向被服务终端设备传输数据。如果该装置是分布式接入节点的分布式单元(例如，分布式gNB的DU)，则该装置在框303/404中向接入节点的远程无线电单元传输关于优化结果的信息，以用于由远程无线电单元执行波束成形。
图6提供了至少用于执行波束成形优化的装置601。该装置可以被配置为充当用于天线阵列的协作的处理单元。具体地，图6可以示出用于对协作天线阵列中的一个或多个执行波束成形优化和波束成形本身的接入节点(或其子单元)。在一些实施例中，装置501可以对应于图1的接入节点104。替代地，图6可以示出用于执行波束成形优化的计算设备(同样称为例如计算系统、计算装置、计算设备、服务器和计算平台)。该计算设备可以电连接到协作天线阵列中的至少一个天线阵列。装置601(或具体地是计算设备)可以是专用计算平台或专用计算平台的一部分。在一些实施例中，该专用计算平台可以(至少部分)位于边缘云中。
装置601可以包括一个或多个通信控制电路620(诸如至少一个处理器)和至少一个存储器630，至少一个存储器630包括一个或多个算法631，诸如计算机程序代码(软件，SW)，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引起该装置执行如上所述的该装置(即，接入节点或电连接到接入节点的计算设备)的任何一种示例性功能。该至少一个存储器630还可以包括至少一个数据库(DB)632。
参考图6，一个或多个通信控制电路系统620至少包括波束成形优化电路系统621，波束成形优化电路系统621被配置为优化与向多个终端设备的传输相关联的波束成形权重，并且引起(即，至少触发并且可能还执行)基于优化结果的波束成形。为此，波束成形优化电路系统621被配置为使用一个或多个个体电路系统通过图2至图4中的任何一个来执行上述功能中的至少一些。
在一些实施例中，一个或多个通信控制电路系统620还可以包括用于执行波束成形的波束成形电路系统(即，如果该装置对应于接入节点)和/或用于与至少一个接入节点通信的接入节点通信电路系统。
参考图6，存储器630可以使用任何合适的数据存储技术来实现，诸如基于半导体的存储器设备、闪存、磁存储器设备和系统、光学存储器设备和系统、固定存储器和可移动存储器。
参考图6，装置601还可以包括不同接口610，诸如一个或多个信令接口(TX/RX)，接口610包括用于根据一种或多种通信协议实现通信连接的硬件和/或软件。具体地，如果装置601对应于接入节点，则一个或多个信令接口610可以包括例如提供到一个或多个终端设备、到核心网络中的一个或多个元件或设备、到一个或多个其他接入节点(或其中的子单元)和/或到一个或多个(外部)计算设备(诸如(专用)计算平台)的连接的接口。如果装置601对应于电连接到接入节点的计算设备，则一个或多个信令接口610可以包括例如提供到包括上述接入节点的一个或多个接入节点、到核心网络中的一个或多个元件或设备和/或到一个或多个其他(外部)计算设备(诸如(专用)计算平台)的连接的接口。如果装置601对应于接入节点的分布式单元，则一个或多个信令接口610可以包括例如提供到两个或更多个远程无线电单元、到接入节点的至少一个集中式单元、到一个或多个其他接入节点(或其中的子单元)和/或到一个或多个(外部)计算设备的连接的接口。例如，一个或多个信令接口610可以为装置提供通信能力以在蜂窝或无线通信系统中通信(可能经由一个或多个计算设备，诸如接入节点)，以访问互联网和无线通信网络的核心网，和/或实现用户设备(终端设备)与不同网络节点或元件之间的通信。一个或多个信令接口610可以包括标准众所周知的组件，诸如放大器、滤波器、频率转换器、由对应的控制单元控制的(解)调制器和编码器/解码器电路系统、以及一个或多个天线阵列。
在本申请中，术语“电路系统”可以是指以下中的一项或多项或全部：(a)纯硬件电路实现(诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现)，以及(b)硬件电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用)：(i)具有软件/固件的(多个)模拟和/或数字硬件电路，以及(ii)具有软件的(多个)硬件处理器(包括(多个)数字信号处理器)、软件和(多个)存储器的任何部分，它们一起工作以引起装置(诸如终端设备或接入节点)执行各种功能，以及(c)(多个)硬件电路和/或(多个)处理器，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，其需要软件(例如，固件)才能运行，但在操作不需要时该软件可能不存在。该电路系统的定义适用于该术语在本申请中的所有使用，包括在任何权利要求中。作为另一示例，如本申请中使用的，术语电路系统还涵盖仅硬件电路或处理器(或多个处理器)或硬件电路或处理器的一部分及其(或它们的)伴随软件和/或固件的实现。例如，如果适用于特定权利要求元素，则术语“电路系统”还涵盖用于接入节点或终端设备或其他计算或网络设备的基带集成电路。
在一个实施例中，结合图2至图4描述的过程中的至少一些可以由包括用于执行至少一些所描述的过程的相应模块的装置来执行。用于执行过程的一些示例性部件可以包括以下至少之一：检测器、处理器(包括双核和多核处理器)、数字信号处理器、控制器、接收器、传输器、编码器、解码器、存储器、RAM、ROM、软件、固件、显示器、用户接口、显示电路系统、用户接口电路系统、用户接口软件、显示软件、电路、天线、天线电路系统、和电路系统。在一个实施例中，至少一个处理器、存储器和计算机程序代码形式处理模块，或者包括用于执行根据图2至图4中任一实施例的一个或多个操作或其操作。
如所描述的实施例也可以以由计算机程序或其部分定义的计算机进程的形式来执行。结合图2至图4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部分来执行。计算机程序可以作为包括存储在其上的程序指令的计算机可读介质、或者作为包括存储在其上的程序指令的非瞬态计算机可读介质来提供。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，并且可以存储在某种载体中，该载体可以是能够承载该程序的任何实体或设备。例如，计算机程序可以存储在计算机或处理器可读的计算机程序分发介质上。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。例如，计算机程序介质可以是非暂态介质。用于执行所示和所述的实施例的软件的编码完全在本领域普通技术人员的范围内。
尽管上面已经参考根据附图的示例描述了实施例，但很明显，实施例不限于此，而是可以在所附权利要求的范围内以多种方式进行修改。因此，所有词语和表达都应当被广义地解释，并且它们旨在说明而不是限制实施例。对于本领域技术人员来说很清楚的是，随着技术的进步，本发明的概念可以以各种方式实现。此外，本领域技术人员清楚，所描述的实施例可以但不必须以各种方式与其他实施例组合。

Claims (13)

1.一种用于执行波束成形优化的装置，所述装置包括：
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引起所述装置执行：
在数据库中针对协作天线阵列中的每个天线阵列，维护协作天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息，其中所述天线阵列是多输入多输出MIMO能力天线阵列，并且针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列，所述信道状态信息包括所述多个无线电信道的二阶统计；
执行优化以针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列最小化用于从所述天线阵列到由所述天线阵列服务的终端设备的传输的总传输功率，所述优化服从对由所述天线阵列服务的所述终端设备的信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束，其中所述总传输功率在所述优化中基于波束成形权重集被定义，所述波束成形权重集被用于形成用于传输到被服务终端设备的波束，并且所述预定义约束在所述优化中针对用于所述被服务终端设备中的至少每个被服务终端设备的所述天线阵列被评估，所述评估通过基于用于至少所述被服务终端设备的所述波束成形权重集以及加权二阶统计来计算用于终端设备的SINR的期望值，其中用于所述被服务终端设备与所述天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且用于其他二阶统计的加权因子小于1；以及
引起使用根据波束成形权重集而形成的一个或多个波束来传输数据，所述波束成形权重集与从所述天线阵列到所述被服务终端设备的最小化总传输功率相对应，
其中所述二阶统计对应于二阶矩。
2.根据权利要求1所述的装置，其中对于所述天线阵列与所述多个终端设备之间的所述多个无线电信道中的每个无线电信道，针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列，所述多个无线电信道的所述二阶统计包括信道协方差矩阵。
3.根据权利要求1或2所述的装置，
其中所述二阶统计是归一化协方差矩阵，并且所述优化的执行包括求解通过如下等式定义的等效特征值问题：
其中
i和k是指示所述多个终端设备中的第i终端设备和第k终端设备的索引，
j和l是指代所述协作天线阵列中的第j天线阵列和第l天线阵列的索引，
I是单位矩阵，
aj是第j天线阵列的加权因子，其值≤1，
是用于第k终端设备的第j天线阵列的拉格朗日乘数，
是用于第i终端设备的第l天线阵列的拉格朗日乘数，
δ2是噪声项，
是用于第j天线阵列的信道协方差矩阵，定义为/>其中Hk是用于第j天线阵列的第k终端设备的信道矩阵，E表示期望值，H表示共轭转置运算，
是用于第l天线阵列的信道协方差矩阵，定义为/>其中Hi是用于第l天线阵列的第i终端设备的信道矩阵，E表示期望值，H表示共轭转置运算，
是用于第i终端设备的波束成形矩阵，定义第l天线阵列的波束成形权重集，
γi是用于第i终端设备的SINR的最小允许期望值。
4.根据权利要求3所述的装置，其中所述等效特征值问题的所述求解包括：
对于指示所述被服务终端设备的第i终端设备的每个i，计算定义为的矩阵；
对于指示由感兴趣的第l天线阵列服务的第i终端设备的每个i，找出主要特征向量
其中每个主要特征向量对应于用于所述多个终端设备中的终端设备的最优波束成形权重集。
5.根据权利要求3所述的装置，其中对于所有j和所有k，所述拉格朗日乘数具有预定义值。
6.根据权利要求5所述的装置，其中对于所有j和所有k，所述拉格朗日乘数具有相同值。
7.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述协作天线阵列未被交叉校准。
8.根据权利要求1或2所述的装置，其中所述装置是接入节点、宏基站、电连接到所述协作天线阵列中的一个或多个协作天线阵列的计算设备、或分布式接入节点的分布式单元。
9.根据权利要求8所述的装置，其中引起所述数据的所述传输包括：
如果所述装置包括所述天线阵列，则使用根据用于所述天线阵列的优化波束成形权重集而形成的所述一个或多个波束来向所述被服务终端设备传输所述数据；
如果所述装置是电连接到一个或多个天线阵列的所述计算设备，则向所述天线阵列传输关于所述优化的结果的信息以用于由所述天线阵列执行波束成形；以及
如果所述装置是所述分布式接入节点的所述分布式单元，则向远程无线电单元传输关于所述优化的结果的信息以用于由所述远程无线电单元执行波束成形。
10.一种用于执行波束成形优化的方法，所述方法包括：
在数据库中针对协作天线阵列中的每个天线阵列，维护协作天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息，其中所述天线阵列是多输入多输出MIMO能力天线阵列，并且针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列，所述信道状态信息包括所述多个无线电信道的二阶统计；
执行优化以针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列最小化用于从所述天线阵列到由所述天线阵列服务的终端设备的传输的总传输功率，所述优化服从对由所述天线阵列服务的所述终端设备的信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束，其中所述总传输功率在所述优化中基于波束成形权重集被定义，所述波束成形权重集被用于形成用于传输到被服务终端设备的波束，并且所述预定义约束在所述优化中针对用于所述被服务终端设备中的至少每个被服务终端设备的所述天线阵列被评估，所述评估通过基于用于至少所述被服务终端设备的所述波束成形权重集以及加权二阶统计来计算用于终端设备的SINR的期望值，其中用于所述被服务终端设备与所述天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且用于其他二阶统计的加权因子小于1；以及
引起使用根据波束成形权重集而形成的一个或多个波束来传输数据，所述波束成形权重集与从所述天线阵列到所述被服务终端设备的最小化总传输功率相对应，
其中所述二阶统计对应于二阶矩。
11.一种计算机可读介质，包括程序指令，所述程序指令在由装置运行时引起所述装置至少执行以下操作：
访问数据库，针对协作天线阵列中的每个天线阵列，所述数据库包括协作天线阵列与多个终端设备之间的多个无线电信道的信道状态信息，其中所述天线阵列是多输入多输出MIMO能力天线阵列，并且针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列，所述信道状态信息包括所述多个无线电信道的二阶统计；
执行优化以针对所述协作天线阵列中的每个天线阵列最小化用于从所述天线阵列到由所述天线阵列服务的终端设备的传输的总传输功率，所述优化服从对由所述天线阵列服务的所述终端设备的信号与干扰加噪声比SINR的最小允许期望值的预定义约束，其中所述总传输功率在所述优化中基于波束成形权重集被定义，所述波束成形权重集被用于形成用于传输到被服务终端设备的波束，并且所述预定义约束在所述优化中针对用于所述被服务终端设备中的至少每个被服务终端设备的所述天线阵列被评估，所述评估通过基于用于至少所述被服务终端设备的所述波束成形权重集以及加权二阶统计来计算用于终端设备的SINR的期望值，其中用于所述被服务终端设备与所述天线阵列之间的二阶统计的加权因子为1，并且用于其他二阶统计的加权因子小于1；以及
引起使用根据波束成形权重集而形成的一个或多个波束来传输数据，所述波束成形权重集与从所述天线阵列到所述被服务终端设备的最小化总传输功率相对应，
其中所述二阶统计对应于二阶矩。
12.根据权利要求11所述的计算机可读介质，还包括程序指令，所述程序指令在由装置运行时引起所述装置执行在所述数据库中维护所述信道状态信息。
13.根据权利要求11或12所述的计算机可读介质，其中所述计算机可读介质是非瞬态计算机可读介质。
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