CN116667891A - 波束和天线阵列拆分配置优化 - Google Patents

波束和天线阵列拆分配置优化 Download PDF

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Abstract

公开了波束和天线阵列拆分配置优化。网络节点设备生成定义波束集合的波束字典。网络节点设备基于所获取的信道质量信息来估计针对无线电信道的业务密度分布。网络节点设备基于所估计的业务密度分布，针对与网络节点设备的收发器天线阵列相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。网络节点设备选择在与网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化的阵列拆分配置。网络节点设备响应于评估出所选择的阵列拆分配置提高下行链路性能而将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。

Description

波束和天线阵列拆分配置优化
技术领域
本公开总体上涉及通信，并且更具体地但不排他地涉及波束和天线阵列拆分配置优化。
背景技术
在第五代(5G)新无线电(NR)无线网络中，较大的收发器(TRX)天线阵列可以虚拟化为提供给用户设备(UE)的较少数目的信道状态信息参考信号(CSI-RS)天线端口。通常，UE可以提供最佳权重，这些最佳权重要应用于这些虚拟化CSI-RS天线端口以使用户侧的频谱效率最大化。这些权重可以例如从用于类型1反馈的过采样离散傅里叶变换(DFT)波束的码本中选择。当前，至少一些现有基站使用具有八个端口和四个这样的CSI-RS资源的这种方法。UE可以选择CSI-RS资源中的一个CSI-RS资源、以及例如使UE处的频谱效率最大化的对应的预编码矩阵指示符(PMI)、秩指示符(RI)和/或信道质量指示符(CQI)。
然而，至少在一些情况下，CSI-RS端口的最优天线阵列拆分配置和最优波束可以变化，例如，从一个小区到另一小区和/或从一个部署到另一部署而变化。因此，至少在一些情况下，可能需要根据部署和/或业务密度分布(traffic density distribution)来调整波束和/或阵列拆分配置。
发明内容
本发明的各种示例实施例所寻求的保护范围由独立权利要求规定。本说明书中描述的不属于独立权利要求范围的示例实施例和特征(如果有的话)将被解释为对理解本发明的各种示例实施例有用的示例。
一种网络节点设备的示例实施例包括至少一个处理器、包括计算机程序代码的至少一个存储器和具有至少两个相关联的阵列拆分配置的收发器天线阵列。该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网络节点设备至少执行：生成定义波束集合的波束字典。该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备执行：基于针对网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息来估计针对无线电信道的业务密度分布。该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备执行：基于所估计的业务密度分布，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备执行：选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化。该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备执行：响应于评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数包括在客户端设备处的估计接收功率的函数。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，在客户端设备处的估计接收功率的函数包括以下至少一项的函数：信号功率、信干噪比(signal-to-interference-plus-noise ratio)或频谱效率。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数还包括阿尔法公平函数(alpha-fairness function)。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备：通过使用用于优化效用函数的基于动态编程的优化，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，执行最优波束集合的确定。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括贪婪算法，该贪婪算法被配置为顺序地添加使增量增益最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括策略改进算法，该策略改进算法被配置为迭代地选择使所实现的性能最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计包括：确定在网络节点设备处的到达角或离开角中的至少一项的方位角和仰角。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计还包括：确定无线电信道的信道矩阵在所确定的方位角和仰角中的经验分布。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，所获取的信道质量信息包括以下至少一项：信道状态信息CSI测量或探测参考信号SRS测量。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，该至少一个存储器和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器一起使网络节点设备：递归地执行业务密度分布的估计、最优波束集合的确定、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择、评估以及所选择的阵列拆分配置的应用。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，波束集合包括至少一个信道状态信息参考信号CSI-RS波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，网络节点设备包括具有多输入多输出MIMO能力的网络节点设备。
一种网络节点设备的示例实施例包括用于执行以下操作的部件：生成定义波束集合的波束字典。该部件还被配置为执行：基于针对网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计针对无线电信道的业务密度分布。该部件还被配置为执行：基于所估计的业务密度分布，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。该部件还被配置为执行：选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化。该部件还被配置为执行：响应于评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数包括在客户端设备处的估计接收功率的函数。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，在客户端设备处的估计接收功率的函数包括以下至少一项的函数：信号功率、信干噪比或频谱效率。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数还包括阿尔法公平函数。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，该部件还被配置为：通过使用用于优化效用函数的基于动态编程的优化，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，执行最优波束集合的确定。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括贪婪算法，该贪婪算法被配置为顺序地添加使增量增益最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括策略改进算法，该策略改进算法被配置为迭代地选择使所实现的性能最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计包括：确定在网络节点设备处的到达角或离开角中的至少一项的方位角和仰角。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计还包括：确定无线电信道的信道矩阵在所确定的方位角和仰角中的经验分布。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，所获取的信道质量信息包括以下至少一项：信道状态信息CSI测量或探测参考信号SRS测量。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，该部件还被配置为：递归地执行业务密度分布的估计、最优波束集合的确定、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择、评估、以及所选择的阵列拆分配置的应用。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，波束集合包括至少一个信道状态信息参考信号CSI-RS波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，网络节点设备包括具有多输入多输出MIMO能力的网络节点设备。
一种方法的示例实施例包括：由网络节点设备生成定义波束集合的波束字典。该方法还包括：由网络节点设备基于针对网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计无线电信道的业务密度分布。该方法还包括由网络节点设备基于所估计的业务密度分布，针对与网络节点设备的收发器天线阵列相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。该方法还包括：由网络节点设备选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化。该方法还包括：由网络节点设备响应于评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数包括在客户端设备处的估计接收功率的函数。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，在客户端设备处的估计接收功率的函数包括以下至少一项的函数：信号功率、信干噪比或频谱效率。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，效用函数还包括阿尔法公平函数。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，通过使用用于优化效用函数的基于动态编程的优化，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，执行最优波束集合的确定。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括贪婪算法，该贪婪算法被配置为顺序地添加使增量增益最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，基于动态编程的优化包括策略改进算法，该策略改进算法被配置为迭代地选择使所实现的性能最大化的波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计包括：确定在网络节点设备处的到达角或离开角中的至少一项的方位角和仰角。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，业务密度分布的估计还包括：确定无线电信道的信道矩阵在所确定的方位角和仰角中的经验分布。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，所获取的信道质量信息包括以下至少一项：信道状态信息CSI测量或探测参考信号SRS测量。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，该方法还包括：递归地执行业务密度分布的估计、最优波束集合的确定、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择、评估、以及所选择的阵列拆分配置的应用。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，波束集合包括至少一个信道状态信息参考信号CSI-RS波束。
在示例实施例中，备选或除了上述示例实施例，网络节点设备包括具有多输入多输出MIMO能力的网络节点设备。
一种计算机程序的示例实施例包括用于使网络节点设备至少执行以下操作的指令：生成定义波束集合的波束字典；基于针对网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计针对无线电信道的业务密度分布；基于所估计的业务密度分布，针对与网络节点设备的收发器天线阵列相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合；选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化；以及响应于评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。
附图说明
被包括以提供对实施例的进一步理解并且构成本说明书的一部分的附图示出了实施例，并且与描述一起帮助解释实施例的原理。在附图中：
图1示出了本文中描述的主题的示例实施例，其示出了可以在其中实现本公开的各种实施例的示例系统；
图2示出了本文中描述的主题的示例实施例，其示出了网络节点设备；
图3A示出了64TRX天线阵列如何虚拟化为用于2×2阵列拆分配置的8个CSI-RS端口的示例；
图3B示出了64TRX天线阵列如何虚拟化为用于4×1阵列拆分配置的8个CSI-RS端口的示例；
图4A和图4B示出了本文中描述的主题的示例实施例，其示出了创建交叉极化CSI-RS端口；
图5示出了本文中描述的主题的示例实施例，其示出了具有不同波束宽度的2×2阵列拆分配置的波束集合字典；以及
图6示出了本文中描述的主题的示例实施例，其示出了方法。
在附图中，相同的附图标记用于表示相同的部件。
具体实施方式
现在将详细参考实施例，其示例在附图中示出。以下结合附图提供的详细描述旨在作为本示例的描述，而非旨在表示可以构造或利用本示例的唯一形式。描述阐述了示例的功能以及用于构造和操作示例的步骤序列。然而，相同或等效的功能和序列可以通过不同示例来实现。
图1示出了可以在其中实现本公开的各种实施例的示例系统100。系统100可以包括第五代(5G)新无线电(NR)网络110。示出了描绘客户端设备210和网络节点设备200的系统100的示例表示。至少在一些实施例中，5G NR网络110可以包括一个或多个大规模机器对机器(M2M)网络、大规模机器类型通信(mMTC)网络、物联网(IoT)网络、工业物联网(IIoT)网络，增强型移动宽带(eMBB)网络、超可靠低延迟通信(URLLC)网络等。换言之，5G NR网络110可以被配置为服务于不同服务类型和/或用例，并且可以在逻辑上被视为包括一个或多个网络。
客户端设备210可以包括例如移动电话、智能手机、平板电脑、智能手表、或者任何手持式、便携式和/或可穿戴设备。客户端设备210也可以称为用户设备(UE)。网络节点设备200可以包括基站。基站可以包括例如第五代基站(gNB)、或适合于为客户端设备经由无线传输连接到无线网络提供空中接口的任何这样的设备。
如上所述，在5G NR无线网络中，较大的收发器(TRX)天线阵列可以虚拟化为提供给用户设备(UE)的较少数目的信道状态信息参考信号(CSI-RS)天线端口。通常，UE可以提供最佳权重，这些最佳权重要应用于这些虚拟化CSI-RS天线端口以使用户侧的频谱效率最大化。这些权重可以例如从用于类型1反馈的过采样离散傅里叶变换(DFT)波束的码本中选择。当前，至少一些现有基站使用具有八个端口和四个这样的CSI-RS资源的这种方法。UE可以选择CSI-RS资源中的一个CSI-RS资源、以及例如使UE处的规范传输效率最大化的对应的预编码矩阵指示符(PMI)、秩指示符(RI)和/或信道质量指示符(CQI)。
图3A的图300A示出了64TRX天线阵列如何虚拟化为用于2×2阵列拆分配置的8个CSI-RS端口的示例，图3B的图300B示出了64TRX天线阵列如何虚拟化为用于4×1阵列拆分配置的8个CSI-RS端口的示例。也就是说，图300A示出了拆分为2×2配置的天线阵列301A-天线阵列304A，图300B示出了拆分为4×1配置的天线阵列301B-天线阵列304B。在图3A和图3B中，每个交叉符号表示两个交叉极化CSI-RS天线端口。每对交叉极化CSI-RS天线端口下面的两个数字表示相应示例权重。
对于天线以8×8×2配置布局的64TRX无线电的情况，可以利用8个TRX来形成CSI-RS端口，并且这8个TRX可以通过拆分面板配置来创建。应用于用于创建CSI-RS端口的这8个TRX的权重可以由网络节点设备(诸如gNB)决定。例如，对于8个CSI-RS端口的情况，可以有两种配置，其中8个TRX用于在这8个CSI-RS端口上创建CSI-RS端口，即所谓的2×2阵列拆分配置和4×1阵列拆分配置。
同样，如上所述，至少在一些情况下，CSI-RS端口的最优天线阵列拆分配置和最优波束可以变化，例如，从一个小区到另一小区和/或从一个部署到另一部署而变化。因此，至少在一些情况下，可能需要根据部署和/或业务密度分布来调整波束和/或阵列拆分配置。换言之，至少在一些情况下，可能需要能够确定阵列拆分配置中的哪个对于给定部署/小区/业务密度分布是最优的、以及要为所选择的阵列拆分配置而部署以基于来自客户端设备210的测量来创建不同CSI-RS资源(或所谓的CSI-RS资源指示符(CRI)波束)的正确波束。
在下文中，将讨论各种示例实施例。这些示例实施例中的至少一些可以允许设计用于创建CSI-RS端口的波束、以及最优阵列拆分配置，使得适当的效用/吞吐量度量在给定小区中被优化。该优化可以基于客户端设备210的测量报告来进行，该测量报告可以给出小区内业务密度分布的至少粗略估计。这样的测量可以来自在网络节点设备200处执行的CSI报告和/或SRS测量。该信息的组合可以用于估计业务密度分布。
如下面将更详细地讨论的，在网络节点设备200处进行的客户端设备210报告的CSI测量或SRS测量可以用于重构来自/去往客户端设备210的无线电信道的最佳估计。然后其可以被转换为由ρ表示的业务密度图，该业务密度图可以至少提供到达角/离开角的方位角和仰角的业务密度的大致分布。基于该业务密度，阵列拆分配置和应用于TRX的波束权重可以被优化，以创建例如多达四个CSI-RS波束，以使例如小区的整个覆盖区域上的总和效用最大化。
图2是根据示例实施例的网络节点设备200的框图。
网络节点设备200包括至少一个处理器202和包括计算机程序代码的至少一个存储器204。网络节点设备200还包括具有至少两个相关联的阵列拆分配置的收发器天线阵列206。
网络节点设备200还可以包括其他元件，诸如被配置为使得网络节点设备200能够向其他设备发送信息和/或从其他设备接收信息的收发器、以及图2中未示出的其他元件。在一个示例中，网络节点设备200可以使用收发器根据至少一个蜂窝通信协议来发送或接收信令信息和数据。收发器可以被配置为提供至少一个无线无线电连接，例如3GPP移动宽带连接(例如，5G)。收发器可以被配置为被耦合到收发器天线阵列206的至少一个天线以发送和/或接收射频信号。
尽管网络节点设备200被描绘为仅包括一个处理器202，但是网络节点设备200可以包括更多的处理器。在一个实施例中，存储器204能够存储指令，诸如操作系统和/或各种应用。此外，存储器204可以包括可以用于存储例如在所公开的实施例中使用的信息和数据中的至少一些的存储装置。
此外，处理器202能够执行所存储的指令。在一个实施例中，处理器202可以体现为多核处理器、单核处理器、或一个或多个多核处理器和一个或多个单核处理器的组合。例如，处理器202可以体现为各种处理设备中的一种或多种，诸如协处理器、微处理器、控制器、数字信号处理器(DSP)、具有或不具有伴随的DSP的处理电路系统、或者包括集成电路的各种其他处理设备，该集成电路诸如专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)、微控制器单元(MCU)、硬件加速器、专用计算机芯片等。在一个实施例中，处理器202可以被配置为执行硬编码功能。在一个实施例中，处理器202体现为软件指令的执行器，其中该指令可以具体地将处理器202配置为在指令被执行时执行本文中描述的算法和/或操作。
存储器204可以体现为一个或多个易失性存储器设备、一个或多个非易失性存储器设备、和/或一个或多个易失性存储器设备和非易失性存储器设备的组合。例如，存储器204可以体现为半导体存储器(诸如掩模ROM、PROM(可编程ROM)、EPROM(可擦除PROM)、闪存ROM、RAM(随机存取存储器)等)。
网络节点设备200可以包括基站。基站可以包括例如第五代基站(gNB)、或为客户端设备经由无线传输连接到无线网络提供空中接口的任何这样的设备。至少在一些实施例中，网络节点设备200可以包括具有多输入多输出(MIMO)能力的网络节点设备。
至少一个存储器204和计算机程序代码被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200至少执行生成定义波束集合(或波束集)的波束字典。例如，波束集合可以包括至少一个信道状态信息参考信号(CSI-RS)波束。
换言之，可以针对被虚拟化为客户端设备210所看到的单个天线端口的TRX集合针对阵列拆分配置类型中的每个创建波束字典。对于天线阵列布置为4×8×2阵列的8端口64TRX情况，用于为2×2阵列拆分配置和4×1阵列拆分配置创建一对交叉极化CSI-RS端口的TRX的示例分别在图4A中用天线阵列400A和在图4B中用天线阵列400B来说明。同样，每个交叉符号表示两个交叉极化CSI-RS天线端口。
波束字典可以通过包括具有不同波束宽度和不同波束指向方向的大量波束来创建。这允许波束优化选择用于优化性能的正确的波束集合。可以为2×2阵列拆分配置而创建的示例波束集合501-508如图5所示，其中还示出了不同波束宽度的示例。此外，这些波束可以用更细粒度的波束指向方向被过采样，以实现更大的波束集合，从而实现大的性能增益。波束集合501-508内的数字表示相应波束的示例标识符。
至少一个存储器204和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200执行：基于针对网络节点设备200与客户端设备210之间的无线电信道的所获取的信道质量信息来估计针对无线电信道的业务密度分布。例如，所获取的信道质量信息可以包括信道状态信息(CSI)测量或探测参考信号(SRS)测量。
例如，业务密度分布的估计可以包括确定网络节点设备200处的到达角或离开角中的至少一项的方位角和仰角。业务密度分布的估计还可以包括确定无线电信道的信道矩阵在所确定的方位角和仰角中的经验分布。
换言之，业务密度ρ可以使用客户端设备210报告的CSI信息或最佳波束信息、或者使用在网络节点设备200处进行的SRS测量来估计。基于该信息，可以确定网络节点设备200处的到达角和/或离开角的方位角和仰角，并且基于量化方位角和俯仰角空间中的这样的测量的数目，可以确定关于客户端设备210如何在仰角和方位角中展开的经验分布。这可以被视为估计下面的等式(1)中给出的信道矩阵H，并且确定H上的经验分布，或者等效地确定方位角和仰角。
至少一个存储器204和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200执行：基于所估计的业务密度分布，针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。例如，效用函数可以包括客户端设备210处的估计接收功率的函数。客户端设备210处的估计接收功率的这样的函数可以包括例如信号功率、信干噪比(SINR)和/或频谱效率的函数。至少在一些实施例中，效用函数还可以包括阿尔法公平函数。
换言之，至少在一些实施例中，上述优化可以表示如下：
其中其中使用以下符号：
ρ(u)是在空间单位/位置u处估计的业务密度，其估计在位置u处生成的业务量的平均值。这有助于在优化波束成形的同时优先考虑业务量较多的地理区域。
是用于例如两种阵列拆分配置类型的波束字典中的波束集合：s＝1(2×2阵列拆分配置)和s＝2(4×1阵列拆分配置)，从中可以选择四个波束的集合以包括在最优CRI波束集合中。
是针对阵列拆分配置s而选择的/>的最优4波束子集。
WCRI，k是与CRI资源k相对应的波束成形矩阵。维度为#TRX×#CSI-RS端口的WCRI，k具有以下形式：
其中维度为的Wi是用于创建第iCSI-RS端口的权重。它使用从到/>的互斥TRX集合。
{vPMI}是维度为#CSI-RS端口×1的报告PMI(与最强层LI相关联)的预编码矩阵的可用预编码向量的集合。
vPMI，q是特定预编码矩阵。
是位置u处的用户的优选预编码矩阵，假定采用波束WCRI，k。
是位于u中的客户端设备210的估计信道矩阵，其大小为[nR×#TRX]，其中nR是天线数目或层数，具体取决于信道的估计方式。信道可以例如从客户端设备210的CSI报告或从客户端设备210的SRS传输来估计，该SRS传输可以是例如码本SRS传输或天线切换SRS传输。如果信道使用CSI报告来估计，则nR可以是例如由客户端设备210报告的DL层的数目。如果信道使用码本SRS传输来估计，则nR可以是例如客户端设备210的传输天线的数目，如果信道使用天线切换SRS传输来估算，则nR可以例如是客户端设备210处的接收天线的数目。
U(.)是可以提供效用的效用函数，例如作为客户端设备210处的估计接收功率的函数。效用函数可以包括例如SINR或频谱效率，例如，来自香农容量公式的修改，以考虑实际实现损耗，诸如量化调制编码方案(MCS)、非理想链路自适应等。至少在一些实施例中，信号功率可以用作优化度量，即U(xu)＝xu。
为了确保在不同位置u的客户端设备210之间的公平性，效用U(xu)可以与α公平函数fα组合，fα定义为：
其中不同的α值对应于不同效用度量：
α＝0→总和效用
α＝1→几何平均值
α＝∞→最大最小公平≈最大覆盖
1＜α＜∞“介于两者之间”的任何情况。
当使用U(xu)作为位于u中的用户的吞吐量时，上述阿尔法公平函数产生可以用于优化系统性能的比例公平度量。
至少在一些实施例中，至少一个存储器204和计算机程序代码还可以被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200：通过使用用于优化效用函数的基于动态编程的优化针对至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，执行最优波束集合的确定。例如，基于动态编程的优化可以包括贪婪算法，该贪婪算法被配置为顺序地添加使增量增益最大化的波束。备选地/另外地，基于动态编程的优化可以包括策略改进算法，该策略改进算法被配置为迭代地选择使所实现的性能最大化的波束。
更具体地，策略改进算法可以被配置为例如在后续步骤迭代地选择波束，并且使用贪婪算法作为子例程。在每个步骤中，假定波束集合B已经被选择，则策略改进算法可以选择使波束集合的效用最大化的波束b，该波束集合是通过将波束b添加到B而获取的，然后跟随贪婪算法，该贪婪算法顺序地添加使增量增益最大化的波束，直到获取完整波束集合。
换言之，基于机器学习(ML)的波束集合优化可以例如针对每个阵列拆分配置使用策略改进和/或其他动态编程技术来实现。也就是说，给定估计的业务密度分布，可以使用动态编程技术(下面讨论)从波束字典中确定优化等式(1)中的目标的最优波束集合。至少在一些实施例中，对于8端口情况，可以使用四个CSI-RS波束，并且客户端设备210可以在这四个波束中选择使客户端设备210处的频谱效率(SE)最大化的最佳波束。这可以针对阵列拆分配置2×2和4×1中的每个阵列拆分配置来单独进行。
如上所述，基于动态编程的优化可以包括贪婪算法。例如，将使用天线阵列拆分配置s＝{1，2}。在这种情况下，等式(1)中的目标函数(或效用函数)是子模(submodular)的，即，通过将一个波束添加到初始波束集合B而带来的附加增益随着B的增大而减小。对于子模问题，顺序地添加使增量增益最大化的波束的贪婪算法具有严格的性能保证。更具体地，最优性差距是1/e)。
更详细地，表示波束集合B在阵列拆分配置s下的性能，贪婪算法的示例可以包括例如：
1)从空波束集合开始，
2)计算(实现最高性能增量增益的波束)，以及
3)将b*添加到B并且继续，直到B具有期望大小(例如，4)。
至少一些贪婪算法可以具有较低复杂度(约为O(波束集合大小×字典大小))，并且在现实场景中可以在几十毫秒内运行。
如上所述，基于动态编程的优化可以包括策略改进算法。至少一些策略改进算法可以建立在贪婪算法之上并且改进其性能，从而允许实现改进的复杂性与性能权衡。
例如，Q(B，b)可以被定义为通过以上贪婪算法从波束集合B开始、添加波束B、然后完成波束集合(直到期望大小，例如4)而获取的性能。然后，策略改进算法可以规定以迭代方式选择使Q最大化的波束b。
更详细地，策略改进算法的示例可以包括例如：
1)从空波束集合开始，
2)计算以及
3)将b*添加到B并且继续，直到B具有期望大小(例如，4)。
至少在一些实施例中，策略改进算法的性能可以优于贪婪算法的性能。另一方面，策略改进算法的复杂度高于贪婪算法(事实上，贪婪算法是策略改进算法中的子例程)，大约为O((波束集合大小)2×(字典大小)2)。然而，在现实场景中，策略改进算法可以能够在大约一分钟内提供解决方案。这是可以承受的，因为仅当业务密度被认为发生了显著变化时，才需要重新计算波束集合，这可能发生在更长的时间尺度上(例如，几小时)。
至少一个存储器204和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200执行：选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备200相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化。
换言之，选择优化性能的阵列拆分配置可以包括：在确定每个阵列拆分配置的最优波束集合之后，可以确定每个阵列拆分配置的目标函数值，并且可以选择使目标函数值最大化的阵列拆分配置S∈{1，2}。
至少一个存储器204和计算机程序代码还被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200：响应于评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列206。
换言之，评估性能益处和部署新的波束集合可以包括：可以对照当前部署的波束集合和阵列拆分配置的目标函数来评估新的波束集合和阵列拆分配置的目标函数，并且，如果增益大于某个阈值，则可以部署新的波束集合和阵列拆分配置，例如，以闭环自动化方式。
至少在一些实施例中，至少一个存储器204和计算机程序代码还可以被配置为与至少一个处理器202一起使网络节点设备200：递归地执行业务密度分布估计、最优波束集合的确定、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择、评估、以及所选择的阵列拆分配置的应用。
换言之，业务密度分布估计、最优波束集合的确定、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择、评估、以及所选择的阵列拆分配置的应用可以连续地执行，以评估新的波束集合和/或阵列拆分配置的变化是否可以为当前主流的业务密度分布提供足够的增益，并且相应地部署新的波束集合和/或阵列拆分配置。
应当理解，尽管以上描述主要使用四个CSI-RS波束的创建作为示例，但是相同的方法也可以用于为具有有限CSI-RS能力的客户端设备210创建两个CSI-RS波束或甚至单个CSI-RS波束。类似地，例如，该方法也可以用于16/32CSI-RS端口的情况。
图6示出了根据示例实施例的方法600的示例流程图。
在操作601，网络节点设备200生成定义波束集合的波束字典。
在操作602，网络节点设备200基于针对网络节点设备200与客户端设备210之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，估计针对无线电信道的业务密度分布。
在操作603，网络节点设备200基于所估计的业务密度分布，针对与网络节点设备200的收发器天线阵列206相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合。
在操作604，网络节点设备200选择具有所确定的最优波束集合的至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，该阵列拆分配置在与网络节点设备200相关联的无线电小区的覆盖区域上使效用函数最大化。
在操作605，网络节点设备200评估所选择的阵列拆分配置是否相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能。
在操作606处，网络节点设备200响应于在操作605处评估出所选择的阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高DL性能，将所选择的阵列拆分配置应用于收发器天线阵列。
如图6所示，业务密度分布估计602、最优波束集合的确定603、使效用函数最大化的阵列拆分配置的选择604、评估605、以及所选择的阵列拆分配置的应用606的操作可以递归地执行。
方法600可以由图2的网络节点设备200执行。操作601-操作606可以例如由至少一个处理器202和至少一个存储器204执行。方法600的其他特征直接来自网络节点设备200的功能和参数，并且因此这里不再重复。方法800可以由(多个)计算机程序执行。
本文中描述的实施例中的至少一些可以允许波束和天线阵列拆分配置优化。更具体地，本文中描述的实施例中的至少一些可以允许根据部署和/或业务密度分布来调整波束和/或阵列拆分配置。
本文中描述的至少一些实施例可能不需要依赖于任何仿真环境。相反，波束可以基于实际测量来计算。
本文中描述的实施例中的至少一些可以允许提高DL吞吐量性能。
网络节点设备200可以包括用于执行本文中描述的至少一种方法的部件。在一个示例中，该部件可以包括至少一个处理器202和包括程序代码的至少一个存储器204，该程序代码被配置为在由至少一个处理器202执行时使网络节点设备200执行上述方法。
本文中描述的功能可以至少部分由一个或多个计算机程序产品组件(诸如软件组件)执行。根据一个实施例，网络节点设备200可以包括处理器或处理器电路系统，例如微控制器，该处理器或处理器电路系统由在被执行时执行所描述的操作和功能的实施例的程序代码配置。备选地或另外地，本文中描述的功能可以至少部分由一个或多个硬件逻辑组件执行。例如但不限于，可以使用的硬件逻辑组件的说明性类型包括现场可编程门阵列(FPGA)、程序特定集成电路(ASIC)、程序特定标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑器件(CPLD)和图形处理单元(GPU)。
本文中给出的任何范围或设备值都可以扩展或更改，而不会失去所寻求的效果。此外，除非明确禁止，否则任何实施例都可以与另一实施例相结合。
尽管主题已经以特定于结构特征和/或动作的语言被描述，但是应当理解，所附权利要求中定义的主题不一定限于上述特定特征或动作。相反，上述特定特征和动作被公开为实现权利要求的示例，并且其他等效特征和动作意图在权利要求的范围内。
应当理解，上述益处和优点可以涉及一个实施例或可以涉及若干实施例。实施例不限于解决任何或全部所述问题的实施例、或者具有任何或全部所述益处和优点的实施例。将进一步理解，提及“一个”项目可以指代这些项目中的一个或多个项目。
本文中描述的方法的步骤可以以任何合适的顺序进行，或者在合适的情况下同时进行。此外，在不脱离本文中描述的主题的精神和范围的情况下，可以从任何方法中删除个体块。上述任何实施例的各方面可以与所描述的任何其他实施例的各方面相结合，以形成另外的实施例。
术语“包括”在本文中用于表示包括所标识的方法、块或元素，但是这样的块或元素不包括排除列表，并且方法或装置可以包括附加的块或元素。
应当理解，以上描述仅通过示例的方式给出，本领域技术人员可以进行各种修改。上述说明书、示例和数据提供了示例性实施例的结构和使用的完整描述。尽管以上已经以一定程度的具体性或参考一个或多个个体实施例描述了各种实施例，但是本领域技术人员可以对所公开的实施例进行很多修改，而不脱离本说明书的精神或范围。

Claims (15)

1.一种网络节点设备(200)，包括：
至少一个处理器(202)；
包括计算机程序代码的至少一个存储器(204)；以及
收发器天线阵列(206)，具有至少两个相关联的阵列拆分配置；
所述至少一个存储器(204)和所述计算机程序代码被配置为与所述至少一个处理器(202)一起使所述网络节点设备(200)至少执行：
生成定义波束集合的波束字典；
基于针对所述网络节点设备(200)与客户端设备(210)之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计针对所述无线电信道的业务密度分布；
基于所估计的所述业务密度分布，针对所述至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从所述波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合；
选择具有所确定的所述最优波束集合的所述至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，所述阵列拆分配置在与所述网络节点设备(200)相关联的无线电小区的覆盖区域上使所述效用函数最大化；以及
响应于评估出所选择的所述阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的所述阵列拆分配置应用于所述收发器天线阵列(206)。
2.根据权利要求1所述的网络节点设备(200)，其中所述效用函数包括在所述客户端设备(210)处的估计接收功率的函数。
3.根据权利要求2所述的网络节点设备(200)，其中在所述客户端设备(210)处的所述估计接收功率的所述函数包括以下至少一项的函数：信号功率、信干噪比或频谱效率。
4.根据权利要求2或3所述的网络节点设备(200)，其中所述效用函数还包括阿尔法公平函数。
5.根据权利要求1至4中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所述至少一个存储器(204)和所述计算机程序代码还被配置为与所述至少一个处理器(202)一起使所述网络节点设备(200)：通过使用用于优化所述效用函数的基于动态编程的优化，针对所述至少两个相关联的阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，执行所述最优波束集合的所述确定。
6.根据权利要求5所述的网络节点设备(200)，其中所述基于动态编程的优化包括贪婪算法，所述贪婪算法被配置为顺序地添加使增量增益最大化的波束。
7.根据权利要求5所述的网络节点设备(200)，其中所述基于动态编程的优化包括策略改进算法，所述策略改进算法被配置为迭代地选择使所实现的性能最大化的波束。
8.根据权利要求1至7中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所述业务密度分布的所述估计包括：确定在所述网络节点设备(200)处的到达角或离开角中的至少一项的方位角和仰角。
9.根据权利要求8所述的网络节点设备(200)，其中所述业务密度分布的所述估计还包括：确定所述无线电信道的信道矩阵在所确定的所述方位角和所述仰角中的经验分布。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所获取的所述信道质量信息包括以下至少一项：信道状态信息CSI测量或探测参考信号SRS测量。
11.根据权利要求1至10中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所述至少一个存储器(204)和所述计算机程序代码还被配置为与所述至少一个处理器(202)一起使所述网络节点设备(200)：递归地执行所述业务密度分布的估计、所述最优波束集合的所述确定、使所述效用函数最大化的所述阵列拆分配置的所述选择、所述评估、以及所选择的所述阵列拆分配置的所述应用。
12.根据权利要求1至11中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所述波束集合包括至少一个信道状态信息参考信号CSI-RS波束。
13.根据权利要求1至12中任一项所述的网络节点设备(200)，其中所述网络节点设备(200)包括具有多输入多输出MIMO能力的网络节点设备。
14.一种方法(600)，包括：
由网络节点设备生成(601)定义波束集合的波束字典；
由所述网络节点设备基于针对所述网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计(602)针对所述无线电信道的业务密度分布；
由所述网络节点设备基于所估计的所述业务密度分布，针对与所述网络节点设备的收发器天线阵列相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从所述波束字典中确定(603)使效用函数优化的最优波束集合；
由所述网络节点设备选择(604)具有所确定的所述最优波束集合的所述至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，所述阵列拆分配置在与所述网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使所述效用函数最大化；以及
由所述网络节点设备响应于评估(605)出所选择的所述阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的所述阵列拆分配置应用(606)于所述收发器天线阵列。
15.一种计算机程序，包括指令，所述指令用于使网络节点设备执行至少以下项：
生成定义波束集合的波束字典；
基于针对所述网络节点设备与客户端设备之间的无线电信道的所获取的信道质量信息，来估计针对所述无线电信道的业务密度分布；
基于所估计的所述业务密度分布，针对与所述网络节点设备的收发器天线阵列相关联的至少两个阵列拆分配置中的每个阵列拆分配置，从所述波束字典中确定使效用函数优化的最优波束集合；
选择具有所确定的所述最优波束集合的所述至少两个相关联的阵列拆分配置中的阵列拆分配置，所述阵列拆分配置在与所述网络节点设备相关联的无线电小区的覆盖区域上使所述效用函数最大化；以及
响应于评估出所选择的所述阵列拆分配置相对于当前使用的阵列拆分配置提高下行链路DL性能，将所选择的所述阵列拆分配置应用于所述收发器天线阵列。
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Family Cites Families (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20090312044A1 (en) * 2008-06-13 2009-12-17 Ari Hottinen Channel Estimation, Scheduling, and Resource Allocation using Pilot Channel Measurements
CN101426206B (zh) * 2008-11-26 2010-08-11 中国移动通信集团广东有限公司 一种通信网络话务分布网格化的方法及系统
US9814037B2 (en) * 2013-06-28 2017-11-07 Intel Corporation Method for efficient channel estimation and beamforming in FDD system by exploiting uplink-downlink correspondence
EP3753123A1 (en) * 2018-02-15 2020-12-23 Nokia Solutions and Networks Oy Method, system and apparatus to provide individual antenna configuration selections within a mimo antenna array
US11553356B2 (en) * 2018-03-16 2023-01-10 Telefonaktiebolaget Lm Ericsson (Publ) Determining beam settings for beam management
EP3815255A1 (en) * 2018-06-28 2021-05-05 Nokia Technologies OY Methods and apparatuses of multi-user multiple-input multiple-output beam selection and user pairing using deep learning
EP3598657B1 (en) * 2018-07-19 2021-06-09 Mitsubishi Electric R & D Centre Europe B.V. Method for configuring a mu-mimo wireless transmitter
US11012133B2 (en) * 2019-09-16 2021-05-18 Nokia Solutions And Networks Oy Efficient data generation for beam pattern optimization
US11171698B2 (en) * 2019-10-25 2021-11-09 Samsung Electronics Co., Ltd. Method and apparatus for antenna parameter configuration for cellular communication systems
EP3840450B1 (en) * 2019-12-20 2022-12-14 Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives Joint beam selection and resource partitioning in a mm-wave network

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