CN115941008A - 波束成形参数的计算 - Google Patents

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Abstract

本文档公开了一种用于计算两个装置之间的无线电信道的波束成形系数的解决方案。根据一方面，一种方法包括：获取表示装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计计算中间特征向量估计；计算表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计计算最终特征向量估计；以及基于最终特征向量估计确定波束成形系数，以及通过使用波束成形系数与另一装置通信。

Description

波束成形参数的计算
技术领域
本发明的示例性和非限制性实施例总体上涉及通信系统。本发明的实施例特别地涉及计算波束成形系数以在无线通信中实现朝向期望方向的空间方向性。
背景技术
波束成形是现代无线电通信的基本组成部分，例如现代蜂窝通信系统，诸如第四代(长期演进LTE)和第五代(新无线电NR)系统。被用在传输和接收波束成形的特征波束的高效估计对于实现高能效和高性能无线电产品至关重要。这适用于无线电系统的接入节点和终端设备两者。
波束成形的一个方面是计算特征波束。特征波束可以理解为以期望放大率将无线电能量聚焦到期望方向的定向波束。可以计算多个特征波束以实现传输器(transmitter)与接收器(receiver)之间的多个空间不相关信道。特征值分解可以用于计算特征波束。特征波束的高效计算是一个重要因素。
发明内容
为了提供对本发明的一些方面的基本理解，下文呈现了本发明的简化概述。该概述不是本发明的广泛概述。它不旨在确定本发明的关键/基本要素，也不旨在界定本发明的范围。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。
根据一方面，提供了一种装置，该装置包括用于执行以下操作的部件：获取表示该装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；计算表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及基于最终特征向量估计，确定波束成形系数，并且使用波束成形系数与上述另一装置通信。
在一个实施例中，该部件被配置为迭代获取初始特征向量估计、计算中间特征向量估计、计算误差向量，以及计算最终特征向量估计，其中针对迭代上述计算最终特征向量估计包括从初始特征向量估计中移除误差向量，所得到的特征向量估计用作后续迭代的新的初始特征向量估计，或者在最后一次迭代之后，用作上述确定波束成形系数的输入。
在一个实施例中，该部件被配置为计算至少两个特征向量，并且其中用于计算最终特征向量估计的迭代次数对于至少两个特征向量是不同的。
在一个实施例中，该部件被配置为：从信道矩阵中移除与最终特征向量估计平行的一个或多个分量；以及对于该一个或多个分量已被从中移除的信道矩阵的另外的特征向量，执行获取初始特征向量估计、计算中间特征向量估计、计算误差向量、计算最终特征向量估计、以及确定波束成形系数。
在一个实施例中，该部件被配置为获取误差缩放因子，并且在计算最终特征向量估计时通过误差缩放因子来缩放误差向量。
在一个实施例中，误差缩放因子的值在至少两个连续迭代之间被改变。
在一个实施例中，误差缩放因子基于信道矩阵的大小。
在一个实施例中，误差缩放因子基于特征向量的索引，其中基于第一索引的第一误差缩放因子大于或等于基于第二索引的第二误差缩放值，其中第二索引大于第一索引。
在一个实施例中，误差缩放因子在0和1之间。
在一个实施例中，计算中间特征向量估计：包括通过初始特征向量估计的最大元素来归一化初始特征向量估计。
在一个实施例中，归一化基于初始特征向量估计的最大实数值、和/或初始特征向量估计的最大虚数值。
在一个实施例中，该部件被配置为将最终特征向量估计归一化为最终特征向量估计的范数。
根据一个方面，提供了一种装置，该装置包括至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，至少一个存储器和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器一起，使得该装置执行：获取表示该装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；计算表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；基于最终特征向量估计，确定波束成形系数，并且通过使用波束成形系数与上述另一装置通信。
根据一个方面，提供了一种方法，该方法包括：获取表示装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；计算表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及基于最终特征向量估计，确定波束成形系数，并且使用波束成形系数与上述另一装置通信。
在一个实施例中，该部件被配置为迭代获取初始特征向量估计、计算中间特征向量估计、计算误差向量、以及计算最终特征向量估计，其中针对迭代的上述计算最终特征向量估计包括从初始特征向量估计中移除误差向量，所得到的特征向量估计用作后续迭代的新的初始特征向量估计，或者在最后一次迭代之后，用作上述确定波束成形系数的输入。
在一个实施例中，该部件被配置为计算至少两个特征向量，并且其中用于计算最终特征向量估计的迭代次数对于至少两个特征向量是不同的。
在一个实施例中，该部件被配置为：从信道矩阵中移除与最终特征向量估计平行的一个或多个分量；以及对于该一个或多个分量已被从中移除的信道矩阵的另外的特征向量，执行获取初始特征向量估计、计算中间特征向量估计、计算误差向量、计算最终特征向量估计以及确定波束成形系数。
在一个实施例中，执行该方法的装置获取误差缩放因子，并且在计算最终特征向量估计时通过误差缩放因子缩放误差向量。
在一个实施例中，误差缩放因子的值在至少两个连续迭代之间被改变。
在一个实施例中，误差缩放因子基于信道矩阵的大小。
在一个实施例中，误差缩放因子基于特征向量的索引，其中基于第一索引的第一误差缩放因子大于或等于基于第二索引的第二误差缩放值，其中第二索引大于第一索引。
在一个实施例中，误差缩放因子在0和1之间。
在一个实施例中，执行该方法的装置通过使用初始特征向量估计的最大元素至少归一化初始特征向量估计来计算中间特征向量估计。
在一个实施例中，归一化基于初始特征向量估计的最大实数值和/或初始特征向量估计的最大虚数值。
在一个实施例中，执行该方法的装置将最终特征向量估计归一化为最终特征向量估计的范数。
根据一个方面，提供了一种计算机程序，该计算机程序包括用于使得装置至少执行以下操作的指令：获取表示该装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；计算表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及基于最终特征向量估计确定波束成形系数，并且通过使用波束成形系数与上述另一装置通信。
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。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/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
下面仅通过示例的方式结合附图描述本发明的实施例，在附图中图1和图2示出了可以应用实施例的简化系统场景的示例；
图3示出了根据实施例的用于计算波束成形系数的过程的示例；
图4示出了根据实施例的用于计算波束成形系数的迭代方法；
图5示出了根据实施例的用于计算多个特征向量的迭代方法，该多个特征向量用作波束成形系数的基础；
图6和图7示出了根据一些实施例的用于执行归一化的模块的实施例；以及
图8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
以下实施例仅是示例。尽管说明书可能在若干位置引用“一个(an)”、“一个(one)”或“一些(some)”实施例，但这并不一定表示每个这样的引用都针对相同的实施例，也不一定表示该特征仅适用到单个实施例。也可以组合不同实施例的单个特征以提供其他实施例。此外，词语“包括(comprising)”和“包括(including)”应当理解为未将所描述的实施例限制为仅由已经提及的那些特征组成，并且这样的实施例还可以包含未具体提及的特征、结构、单元、模块等。
本发明的一些实施例适用于用户终端、通信设备、基站、eNodeB、gNodeB、基站的分布式实现、通信系统的网络元件、对应组件和/或任何通信系统或支持所需要的功能的不同通信系统的任何组合。
所使用的协议、通信系统、服务器和用户设备的规范(特别是在无线通信中)发展迅速。这样的开发可能需要对实施例进行额外的改变。因此，所有的词语和表达都应当被广义地解释，它们旨在说明而不是限制实施例。
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示例性实施例，但是未将实施例限于这样的架构。通过适当地调节参数和过程，这些实施例也可以应用于具有适当手段的其他类型的通信网络。合适的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)、无线局域网(WLAN或WiFi)、全球微波接入互操作性(WiMAX)、
Figure BDA0003877909990000061
个人通信服务(PCS)、
Figure BDA0003877909990000062
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描绘了简化系统架构的示例，仅示出了一些元素和功能实体，它们都是逻辑单元，其实现可以与所示的不同。图1所示的连接是逻辑连接；实际的物理连接可以不同。对于本领域技术人员来说很清楚的是，该系统通常还包括除了图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解决方案应用于提供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的一部分。
图1示出了设备100到102。设备100到102被配置为在一个或多个通信信道上与节点104处于无线连接。节点104进一步连接到核心网110。在一个示例中，节点104可以是接入节点，诸如小区中的(e/g)NodeB服务设备。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，而从(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该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，提供有与天线单元的连接，该天线单元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进一步连接到核心网110(CN或下一代核心NGC)。根据所部署的技术，(e/g)NodeB连接到服务和分组数据网络网关(S-GW+P-GW)或用户平面功能(UPF)，以用于路由和转发用户数据分组并且提供设备与一个或多个外部分组数据网络的连接，以及到移动管理实体(MME)或接入移动性管理功能(AMF)的连接，以用于控制设备的接入和移动性。
设备100、101、102的示例性实施例是订户单元、用户设备(user device)、用户设备(user equipment)(UE)、用户终端、终端设备、移动台、移动设备等。
设备通常是指移动或静态设备(例如，便携式或非便携式计算设备)，包括使用或不使用通用订户标识模块(USIM)进行操作的无线移动通信设备，包括但不限于以下类型的设备：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)、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，设备也可以是几乎排他的仅上行链路设备，其中的一个示例是向网络加载图像或视频剪辑的照相机或摄像机。设备也可以是具有在物联网(IoT)网络中操作的能力的设备，IoT网络是一种场景，在这种场景中，对象被提供有通过网络传输数据的能力，而无需人对人或人对计算机互动，例如以用于智能电网和联网车辆。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(诸如手表、耳机或眼镜)的用户便携式设备，并且计算在云中进行。
该设备示出了一种类型的设备，空中接口上的资源被分配和指派给该设备，并且因此本文中描述的设备的任何特征可以通过对应装置来实现，诸如中继节点。这样的中继节点的一个示例是面向基站的第3层中继(自回程中继)。该设备(或在一些实施例中为第3层中继节点)被配置为执行用户设备功能中的一个或多个。
本文中描述的各种技术也可以应用于信息物理系统(CPS)(协调控制物理实体的计算元素的系统)。CPS可以使能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(所讨论的物理系统在其中具有固有的移动性)是网络物理系统的一个子类别。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。
此外，虽然该装置已经被描述为单个实体，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启用使用多输入多输出(MIMO)天线、比LTE更多的基站或节点(所谓的小小区概念)，包括与较小基站合作运行并且取决于服务需求、用例和/或可用频谱而采用各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、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、不同的传感器和实时控制。预计5G将具有多个无线电接口，例如6GHz以下或24GHz以上、cmWave和mmWave，并且还可以与现有的传统无线电接入技术(诸如LTE)集成。与LTE集成为系统可以至少在早期阶段来实现，其中宏覆盖由LTE提供并且5G无线接口接入通过到LTE的聚合而来自小小区。换言之，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6GHz以下——cmWave、6或24GHz以上——cmWave和mmWave)二者。考虑在5G网络中使用的概念中的一个是网络切片，在网络切片中，可以在同一基础设施内创建多个独立和专用的虚拟子网(网络实例)以运行对延迟、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中。5G中的低延迟应用和服务需要将内容靠近无线电，从而导致本地爆发和多接入边缘计算(MEC)。5G使得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不会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、移动数据获取、移动签名分析、协作分布式对等自组织网络和处理(也可以归类为本地云/雾计算和网格/网状计算)、露水计算、移动边缘计算、小云、分布式数据存储和检索、自主自愈网络、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(自主车辆、交通安全、实时分析、时间关键控制、医疗保健应用)。
通信系统还能够与其他网络112通信，诸如公共交换电话网络、或VoIP网络、或互联网、或专用网络，或者利用由它们提供的服务。通信网络也可以能够支持云服务的使用，例如，核心网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的中央控制实体等。
可以通过利用网络功能虚拟化(NFV)和软件定义网络(SDN)将边缘云技术引入无线电接入网(RAN)。使用边缘云技术可能意味着接入节点操作至少部分地在服务器、主机或节点中被执行，操作上被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实时功能能够在远程天线站点处或附近执行(在分布式单元DU 105中)并且非实时功能能够以集中方式执行(在中央单元CU 108中)。
还应当理解，核心网操作与基站操作之间的工作分配可以不同于LTE的工作分配，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，例如通过一个或多个卫星接入节点109提供回程。可能的用例是为机器对机器(M2M)或物联网(IoT)设备或为车辆乘客提供服务连续性，或者确保用于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，也可以利用近地轨道(LEO)卫星系统，特别是巨型星座(其中部署有数百个(纳米)卫星的系统)。巨型星座中的每个卫星可以覆盖创建地面小区的若干启用卫星的网络实体。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被创建。
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，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。
如背景技术中所述，波束成形通常用于无线电通信系统中以将传输功率集中到信号的预期接收者，或者在接收到来自传输器的信号时将接收天线增益集中到传输器。随着更高频率的使用，有效波束成形的重要性也随之提高。基于可用信道信息来准确计算正确的波束成形系数可以提高将能量指向通信对方的效率，同时减少了对其他方向的干扰。图2示出了一种常见的通信环境，其中终端设备100与接入节点104之间的无线电信道包括一个通信信道或多个空间正交的通信信道。多个信道可以通过设备100、104之间的直接路径(波束2)以及经由无线电信号从诸如建筑物等各种障碍物(波束1和3)的反射来实现。信道的特性可以通过传输参考信号并且处理参考信号以构造表示信道条件的信道矩阵来测量。信道矩阵通常表示根据从参考信号的接收器(设备100或104)的多个天线接收的信号而测量的并行子信道。类似地，参考信号可以经由多个传输天线从传输器(设备104或100)被传输。信道矩阵可以是信道协方差矩阵，如下所述。信道矩阵的计算对于本领域技术人员来说是已知的并且在本文中不会更详细地讨论。相反，以下描述集中在如何基于获取的信道矩阵高效地计算波束成形系数。应当理解，波束成形系数的计算可以在设备100、104中的任何一者或两者处执行，并且通信不需要在接入节点104与终端设备之间，而是在两个终端设备100、101之间或者通常在两个对等设备之间。
参考图3，用于计算波束成形系数的过程包括：获取(框300)表示该装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；获取(框302)初始特征向量估计；基于信道矩阵和初始特征向量估计计算(框304)中间特征向量估计；计算(框306)表示初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差的误差向量；基于误差向量和中间特征向量估计计算(框308)最终特征向量估计；以及基于最终特征向量估计确定(框310)波束成形系数，并且通过使用波束成形系数与上述另一装置通信。
在图3的实施例中，误差向量被用于计算最终特征向量估计。误差向量的使用能够降低计算复杂性，特别是在下面描述的其中过程是迭代的实施例中。这是因为可以更快地收敛到最佳或可接受的值，这意味着更少的迭代。但是，即使迭代次数为1，也可以观察到一些改进。复杂性的降低是通过复杂乘法的数目的减少来实现的。虽然降低了计算复杂性，但估计准确性仍然与最先进的方法基本相似。
当(多个)特征向量已知时波束成形系数的计算对于本领域技术人员来说是从文献中已知的，因此为了简洁起见省略该处理的详细描述。
图3的过程可以在传输器中用于计算波束成形系数，该波束成形系数定义传输器应当将所传输的无线电波束聚焦到接收器的(多个)方向。图3的过程可以在接收器中执行，以用于将天线增益集中到要从其接收传输(数据或信令信息)的传输器。传输器可以是接入节点或终端设备，并且接收器同样可以是接入节点或终端设备。因此，该过程被用于接入节点与终端设备之间或两个终端设备或两个接入节点之间的通信。甚至更一般地，该过程可以被用于两个无线电设备之间的通信，其中一个或两个无线电设备采用图3的过程。图3的过程是在计算一个特征向量估计的上下文中描述的，但该原理可以扩展到基于信道矩阵来计算多个特征向量估计，如下面的一些实施例中所述。
例如，信道矩阵可以是信道协方差矩阵。信道矩阵可以是大小为N×N的厄米特矩阵。N可以等于执行图3的过程的装置中天线的数目。例如，N可以是4、8、16或32或甚至更高。如本领域已知的，厄米特矩阵是等于其自身共轭转置的方阵。
图4示出了一个实施例，其中框302至308被迭代并且最终特征向量估计然后在最后一次迭代之后被计算。在图4的实施例中，图3的以下步骤被迭代：获取初始特征向量估计，计算中间特征向量估计，计算误差向量，以及计算最终特征向量估计。其中用于迭代的上述最终特征向量估计包括从初始特征向量估计中移除误差向量，所得到的特征向量估计用作后续迭代的新的初始特征向量估计，或者在最后一次迭代之后，用作上述确定波束成形系数的输入。图4还结合了一些实施例，如下所述。
然后让我们参考图4描述用于计算特征向量的迭代方法。与图3中相同的附图标记表示相同或基本相似的功能或操作。在基于测量传输器与接收器之间的无线电信道来计算信道矩阵R时，执行该过程的装置在框400中初始化特征向量估计以获取初始特征向量估计X。框400中的初始化还可以包括确定迭代次数。例如，初始特征向量估计可以由Hadamard矩阵的向量(列)或傅里叶矩阵的向量(列)形成。此后，向量可以乘以信道矩阵以获取用于第一次迭代的初始特征向量估计X。
在框402中，初始特征向量估计再次乘以信道矩阵R以获取中间特征向量估计X'＝RX。此后，在框404中将初始特征向量估计与中间特征向量估计之间的误差向量被计算为X-X'。此后，从初始特征向量估计X中减去误差向量以计算用于第一次迭代的最终特征向量估计(框406)。用于第一次迭代的最终特征向量估计的计算可以被表示为X”＝X'-(X-X')，其中X”是用于下一次迭代的新的初始特征向量估计X。
在框408中，确定是否要执行另一次迭代。由于它是上述示例中的第一个并且迭代次数大于1，因此过程返回到框402以计算新的中间特征向量估计X'、新的误差向量X-X'和新的最终特征向量估计X”。以这种方式，执行所确定的次数的迭代，并且当在框408中确定应当不再执行迭代时，在框310中将最终特征向量估计的最后的版本作为用于计算波束成形系数的输出。下面描述用于对最终特征向量估计进行后处理的一些实施例。
迭代次数可以具有预定义值以限制计算波束成形系数的计算量和时间。因此，可以在框400中迭代次数被预先确定。在其他实施例中，迭代次数可以是误差向量的值的函数。如果误差向量(其绝对值或范数)小于阈值，则迭代可以停止。否则，迭代可以继续。
在一个实施例中，在从初始特征向量估计中减去误差向量以计算最终特征向量估计之前，通过误差缩放因子对误差向量进行缩放。从执行图3或图4各自实施例的装置的角度来看，该装置获取误差缩放因子，并且在计算最终特征向量估计时通过误差缩放因子来缩放误差向量，例如在从初始特征向量估计中减去误差向量之前。因此，最终特征向量估计X”可以被表示为X”＝X'-S(X-X')，其中S是误差缩放因子。
误差缩放因子的一个技术效果是提高算法对最优特征向量估计的收敛性。
在一个实施例中，误差缩放因子基于信道矩阵的大小，例如，N为8。误差缩放因子的值可以在0和1之间，以减少所得到的被缩放的误差向量的振荡。在图4的实施例的迭代期间，误差缩放因子可以保持不变。
在图3或图4的过程的实施例中，该过程至少重复一次以计算一个或多个额外的和不同的特征向量。因此，该过程可以被用于计算多个空间(基本上)正交的特征波束，以实现传输器与接收器之间的多个独立空间信道。图5示出了这样一个实施例。
参考图5，在计算信道矩阵R时，在框500中确定要计算的特征向量的数目。要采用的特征向量(空间信道)的数目可以取决于传输器与接收器之间的连接的参数，例如，无线电资源控制(RRC)连接的参数。该参数可以定义对所支持的空间信道数目的限制。空间信道的数目可能受到传输器和/或接收器中的天线数目、连接或服务类型(例如，超可靠低延迟连接URLLC与5G规范的增强型移动宽带连接)的限制。
现在让我们假定要计算的特征向量的数目大于1。然后，该过程可以进行到框400中的第一次迭代，并且框400和402可以以上述方式执行。此后，可以确定误差缩放因子，并且在框502中从初始特征向量估计中减去缩放后的误差向量之前，可以以误差缩放因子来缩放误差向量。
然后，可以在框408中执行下一次迭代的决定，并且可以以上述方式执行所确定的次数的迭代。在最后一次迭代之后，可以在框504中对从最后一次迭代产生的最终特征向量估计进行后处理。后处理可以包括存储最终特征向量估计以用于波束成形系数的计算。此外，后处理可以包括将最终特征向量估计X”乘以信道矩阵，为P＝RX”，并且进一步地，根据后处理是否针对最后的特征向量来计算特征值。如果后处理不是针对要计算的最后的特征向量，则后处理还包括计算T＝P(X”)H以及由此计算矩阵P的对角线元素的实数值之和，T的对角线元素之和表示相应特征向量的特征值。上标中的H表示Hermitean转置操作。P可以被定义为用于计算T的中间向量或直接将特征值定义为PHX”用于相应特征向量。框504的后处理也可以被包括在图4的过程中。作为后处理的输出，提供估计的特征向量和相应特征值。在框506中，确定是否要计算另外的特征向量。
当在框506中确定要计算另外的特征向量时，该过程进行到框508，在框508中，从信道矩阵中移除与由框504中的后处理产生的最终特征向量估计相对应的分量。这可以理解为从信道矩阵中移除计算的特征向量的分量，从而避免下一次迭代将导致计算已经被计算的相同或基本相似的特征向量。框508可以包括计算新的信道矩阵作为R-T，并且新的信道矩阵在框400和402的下一次迭代中用作信道矩阵R。换言之，由估计的特征向量跨越的子空间然后从信道矩阵中被移除。此后，通过使用一个或多个分量已经从其中被移除的信道矩阵来执行下一次迭代。
在最后一次迭代中，框504包括将最后的特征向量的特征值计算为real(SHX”)，其中上标中的H表示Hermitean转置操作并且real表示取括号内的函数的实数值。此后，可以在框510中针对多个特征波束计算波束成形系数，以用于无线电信号的传输或接收。
如上所述，图5的过程现在基于图4的迭代实施例。然而，图5的过程原则上可以简化为其中每个特征向量仅执行单次迭代的解决方案(省略框408)。
图5现在还示出了误差缩放因子的使用，尽管误差缩放可以理解为独立于多个特征向量的计算的单独实施例。
在使用图4的迭代过程来计算多个特征向量的实施例中，不同的迭代次数可以被用于不同的特征向量。迭代次数可以基于特征向量的索引。例如，对于计算的第一特征向量，迭代次数可能较大，而对于一个或多个后续特征向量，迭代次数可能较小。
在其中通过使用误差缩放因子来计算多个特征向量的图5的实施例中，误差缩放因子可以基于特征向量的索引。这表示，误差缩放因子对于特征向量中的至少两个特征向量是不同的。在一个实施例中，按照计算特征向量的顺序，误差缩放因子对于第一特征向量较大，而对于在第一特征向量之后的一个或多个特征向量较小。换言之，基于第一索引的第一误差缩放因子大于或等于基于第二索引的第二误差缩放值，其中第二索引大于第一索引。
在一个实施例中，误差缩放因子是二元有理数，这表示误差缩放因子可以表示为分数，其中分母是二的幂，例如1/2、1/4、1/8、1/16等。误差纠错因子的序列的示例是{0.25,0.25,0.125,0.125,0.125,0.125}。因此，前两个特征向量的误差缩放因子为0.25，随后的特征向量的误差缩放因子为0.125。因此，误差缩放因子的值可以取决于要计算的特征向量的数目(例如，传输器和/或接收器中的天线的数目)和当前正在计算的特征向量的索引。换言之，误差缩放因子可以取决于信道矩阵的大小。
在另一实施例中，当计算特征向量(图4、或图5的内部迭代周期)时，误差缩放因子在至少两次迭代之间被改变。例如，对于第一次迭代，误差缩放因子可能较大，而对于随后的至少一个迭代，误差缩放因子可能会减小。
在迭代期间计算的矩阵中元素的值可能会上升，从而增加值的动态范围。为了限制动态范围，可以在迭代期间执行初始特征向量估计的归一化。传统上，归一化是关于向量范数来执行的，例如向量X的范数。用于基于向量范数来计算归一化函数fnorm的一种解决方案是
Figure BDA0003877909990000171
其中H表示Hermitean转置运算。此后，可以通过将向量X乘以fnorm来执行归一化。然而，由于乘法的数目和平方根函数，以这种方式计算范数在计算上是复杂的。
图6示出了用于在图4或图5的过程中以及在框400与402之间执行归一化的实施例。代替计算向量范数，初始特征向量估计在框600中被归一化为初始特征向量估计的最大元素。在一个实施例中，最大元素是初始特征向量估计的最大实数值。在一个实施例中，最大元素是初始特征向量估计的最大虚数值。在一个实施例中，最大元素是最大实数值和最大虚数值之和。因此，归一化函数可以是以下函数中的任何一种：
f(X)＝1/(max(real(X)))
f(X)＝1/(max(imag(X)))
f(X)＝1/(max(real(X))+max(imag(X)))
这些实施例可以被理解为使用搜索函数或排序函数对可以从初始特征向量估计中导出的值执行归一化以找到最大元素，从而避免复杂的乘法运算。因此，运算次数显著减少。在一个实施例中，搜索或排序函数由求和函数补充，如上所述。尽管如此，求和函数还是没有乘法复杂的函数。通过这种简单的归一化，可以在迭代期间以低计算复杂性保持可接受的动态范围。
在一个实施例中，归一化可以在框504的后处理中被执行。图7示出了这种归一化。由于针对每个特征向量仅执行一次后处理，因此该归一化可以在框700中关于向量范数来进行并且遵循等式
Figure BDA0003877909990000172
在另一实施例中，图7的归一化在框310或510被中执行。
在一个实施例中，执行图6和图7两者的归一化，图6的简化归一化在根据图4或图5计算特征向量的迭代期间进行，更复杂的归一化在后处理中或在框310或510中计算波束成形系数之前进行。
图8示出了一种装置，该装置包括处理电路系统(诸如至少一个处理器)、以及包括计算机程序代码(软件)24的至少一个存储器20，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，使得该装置执行图3的过程或其上述实施例中的任何一个。该装置可以用于上述传输器或接收器，诸如终端设备或接入节点。该装置可以是在相应设备中实现本发明的一些实施例的电路系统或电子设备。执行上述功能的装置因此可以被包括在这样的设备中，例如，该装置可以包括电路系统，诸如芯片、芯片组、处理器、微控制器、或用于相应设备的这样的电路系统的组合。至少一个处理器或处理电路系统可以实现通信控制器10，通信控制器10控制与蜂窝网络基础设施和/或与传输器的其他终端设备或对等设备的无线电通信。通信控制器可以被配置为建立和管理无线电连接以及通过无线电连接的数据传输，包括使用上述调制方法的传输。
在其中传输器是终端设备的实施例中，通信控制器可以包括被配置为管理与其他无线电设备的RRC连接的无线电资源控制(RRC)控制器12，如上所述。例如，RRC连接的特征在针对LTE和5G的3GPP规范中更详细地描述。在其他网络中，可以实现类似的无线电控制器来管理与其他无线电设备的连接。
通信控制器还可以包括被配置为管理装置的波束成形参数的波束成形控制器14。波束成形控制器14可以在RRC控制器12的控制下操作，并且例如接收在波束成形中使用的一些参数作为输入。这样的参数的一个示例是要计算的特征向量的数目。波束成形控制器可以包括被配置为根据现有技术计算信道矩阵R的信道估计器16。波束成形控制器还可以包括特征向量计算模块15，特征向量计算模块15被配置为基于信道矩阵计算一个或多个特征向量，例如，执行图3的框302至308或实施例中的相应元件。波束成形控制器还可以包括被配置为在通信期间执行框310或510以实现从装置到期望方向的波束成形的波束成形系数计算模块17。
存储器20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。例如，存储器20可以包括存储误差缩放因子的数据库26。存储器20还可以存储用于进行具有波束成形系数的波束成形的数据的数据缓冲器28。
该装置还可以包括通信接口22，该通信接口22包括用于向该装置提供与一个或多个接入节点的无线电通信能力的硬件和/或软件，如上所述。通信接口22可以包括例如天线、一个或多个射频滤波器、功率放大器和一个或多个频率转换器。通信接口22可以包括实现通过无线电接口进行的无线电通信所需要的硬件和软件，例如根据LTE或5G无线电接口的规范。
图8的装置还可以包括应用处理器，该应用处理器作为要使用波束成形系数来传送的应用数据的源或宿而操作。应用数据可以涉及包括传输器的装置的主要目的。这样的装置可以是手机、平板电脑、智能手表或其他个人通信设备，也可以是传感器设备或具有蜂窝通信能力的其他工业设备。因此，应用数据可以包括各种数据。在装置被包括在接入节点中的情况下，应用处理器可以省略。
如在本申请中使用的，术语“电路系统”是指以下所有：(a)仅硬件电路实现，诸如仅在模拟和/或数字电路系统中的实现，以及(b)电路和软件(和/或固件)的组合，诸如(如适用)：(i)(多个)处理器的组合，或(ii)(多个)处理器/软件(包括(多个)数字信号处理器)、软件和(多个)存储器的部分，这些部分一起工作以引起装置执行各种功能，以及(c)电路，诸如(多个)微处理器或(多个)微处理器的一部分，其需要软件或固件来执行操作，即使软件或固件实际上并不存在。
“电路系统”的这一定义适用于该术语在本申请中的所有使用。作为另外的示例，如在本申请中使用的，术语“电路系统”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。例如，如果适用于特定元件，术语“电路系统”还将涵盖用于移动电话的基带集成电路或应用处理器集成电路、或者服务器、蜂窝网络设备或其他网络设备中的类似集成电路。
实施例提供了一种体现在分发介质上的计算机程序，该计算机程序包括程序指令，该程序指令在被加载到电子设备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，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。根据所需要的处理能力，计算机程序可以在单个电子数字计算机中执行，也可以分布在多个计算机之间。
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，诸如由单独的逻辑组件构建的电路。这些不同实现的混合也是可行的。在选择实现方法时，本领域技术人员将考虑例如对装置的尺寸和功耗、必要的处理能力、生产成本和生产量而设置的要求。
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。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 (15)

1.一种装置，包括用于执行以下操作的部件：
获取表示所述装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；
获取初始特征向量估计；
基于所述信道矩阵和所述初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；
计算表示所述初始特征向量估计与所述中间特征向量估计之间的误差的误差向量；
基于所述误差向量和所述中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及
基于所述最终特征向量估计，确定波束成形系数，并且通过使用所述波束成形系数与所述另一装置通信。
2.根据权利要求1所述的装置，其中所述部件被配置为迭代获取所述初始特征向量估计、计算所述中间特征向量估计、计算所述误差向量、以及计算所述最终特征向量估计，其中针对迭代的所述计算所述最终特征向量估计包括：从所述初始特征向量估计中移除所述误差向量，所得到的特征向量估计用作后续迭代的新的初始特征向量估计，或者在最后一次迭代之后，用作所述确定所述波束成形系数的输入。
3.根据权利要求2所述的装置，其中所述部件被配置为计算至少两个特征向量，并且其中用于计算所述最终特征向量估计的迭代次数对于所述至少两个特征向量是不同的。
4.根据任一前述权利要求所述的装置，其中所述部件被配置为：
从所述信道矩阵中移除与所述最终特征向量估计平行的一个或多个分量；以及
对于从中已被移除了所述一个或多个分量的所述信道矩阵的另外的特征向量，执行获取所述初始特征向量估计、计算所述中间特征向量估计、计算所述误差向量、计算所述最终特征向量估计、以及确定所述波束成形系数。
5.根据任一前述权利要求所述的装置，其中所述部件被配置为获取误差缩放因子，并且在计算所述最终特征向量估计时，通过所述误差缩放因子缩放所述误差向量。
6.根据从属于权利要求2或3的权利要求5所述的装置，其中所述误差缩放因子的值在至少两个连续迭代之间被改变。
7.根据权利要求5或6所述的装置，其中所述误差缩放因子基于所述信道矩阵的大小。
8.根据任一前述权利要求5至7所述的装置，其中所述误差缩放因子基于所述特征向量的索引，其中基于第一索引的第一误差缩放因子大于或等于基于第二索引的第二误差缩放值，其中所述第二索引大于所述第一索引。
9.根据任一前述权利要求5至8所述的装置，其中所述误差缩放因子在0和1之间。
10.根据任一前述权利要求所述的装置，其中计算所述中间特征向量估计包括：通过所述初始特征向量估计的最大元素来归一化所述初始特征向量估计。
11.根据权利要求10所述的装置，其中所述归一化基于所述初始特征向量估计的最大实数值、和/或所述初始特征向量估计的最大虚数值。
12.根据任一前述权利要求所述的装置，其中所述部件被配置为将所述最终特征向量估计归一化为所述最终特征向量估计的范数。
13.一种装置，包括至少一个处理器；以及包括计算机程序代码的至少一个存储器，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，使得所述装置执行：
获取表示所述装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；
获取所述信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；
基于所述信道矩阵和所述初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；
计算表示所述初始特征向量估计与所述中间特征向量估计之间的误差的误差向量；
基于所述误差向量和所述中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及
基于所述最终特征向量估计确定波束成形系数，并且通过使用所述波束成形系数与所述另一装置通信。
14.一种方法，包括：
获取表示装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；
获取所述信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；
基于所述信道矩阵和所述初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；
计算表示所述初始特征向量估计与所述中间特征向量估计之间的误差的误差向量；
基于所述误差向量和所述中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及
基于所述最终特征向量估计确定波束成形系数，并且通过使用所述波束成形系数与所述另一装置通信。
15.一种计算机程序，包括用于使得装置至少执行以下操作的指令：
获取表示所述装置与另一装置之间的无线电信道的信道矩阵；
获取所述信道矩阵的特征向量的初始特征向量估计；
基于所述信道矩阵和所述初始特征向量估计，计算中间特征向量估计；
计算表示所述初始特征向量估计与所述中间特征向量估计之间的误差的误差向量；
基于所述误差向量和所述中间特征向量估计，计算最终特征向量估计；以及
基于所述最终特征向量估计确定波束成形系数，并且通过使用所述波束成形系数与所述另一装置通信。
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