CN117081629A - 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备 - Google Patents

由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备 Download PDF

Info

Publication number
CN117081629A
CN117081629A CN202210503636.2A CN202210503636A CN117081629A CN 117081629 A CN117081629 A CN 117081629A CN 202210503636 A CN202210503636 A CN 202210503636A CN 117081629 A CN117081629 A CN 117081629A
Authority
CN
China
Prior art keywords
dft
channel
matrix
vector
codebook
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.)
Pending
Application number
CN202210503636.2A
Other languages
English (en)
Inventor
张然然
李红宏
张荻
荆梅芳
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.)
Samsung Electronics Co Ltd
Original Assignee
Samsung Electronics 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 Samsung Electronics Co Ltd filed Critical Samsung Electronics Co Ltd
Priority to CN202210503636.2A priority Critical patent/CN117081629A/zh
Publication of CN117081629A publication Critical patent/CN117081629A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

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
    • 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
    • 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
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0617—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal for beam forming
    • 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
    • H04B7/08—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station
    • H04B7/0837—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the receiving station using pre-detection combining
    • H04B7/0842—Weighted combining
    • H04B7/086—Weighted combining using weights depending on external parameters, e.g. direction of arrival [DOA], predetermined weights or beamforming

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)

Abstract

本公开实施例提供了一种由网络设备执行的方法、MIMO波束赋形装置、网络设备及计算机可读存储介质，涉及移动通信技术领域。由网络设备执行的方法包括：根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D‑DFT权重矩阵；以及对D‑DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵方法独权相关内容。本公开实施例实现了即能够在计算量上保持平衡，又能在视距和非视距通信中均具备良好性能。

Description

由网络设备执行的方法、MIMO波束赋形装置和网络设备
技术领域
本公开涉及移动通信技术领域，具体而言，本公开涉及一种由网络设备执行的方法、MIMO波束赋形装置、网络设备、计算机可读存储介质及计算机程序产品。
背景技术
多个发射和多个接收天线(即多入多出，MIMO，Multiple-input multipleoutput)为通信提供了额外的空间维度，并产生了自由度增益。利用这些空间自由度通过将多个数据流空间复用到MIMO信道上，带来信道容量增加。在使用MIMO技术的移动通信系统中，将所有天线发送的数据流都调度给一个单独的终端设备(有时也称为用户设备，UE)称为单用户(SU,Single-user)MIMO技术。SU-MIMO中，分配给UE的时频资源由该UE独占，从而提升该UE的传输速率和频谱效率。
波束赋形技术是MIMO系统中的关键技术。波束赋形通过调整多天线信号的幅频和相位以产生干涉效应，使最终辐射的信号集中朝着某个方向传播或者接收。在通信编码领域，波束赋形有时也称之为预编码。网络设备基于信道状态信息生成波束权重对多天线的射频信号进行幅频和相位的调整，使得这些信号和的功率在一些位置干涉相消，在另一些位置干涉相长，最终形成指向终端设备UE的窄带波束，从而可以有效降低干扰，提升覆盖容量性能。波束权重计算是波束赋形技术中的关键步骤，网络设备基于下行信道特征计算出一个向量，将该向量与待发射的数据进行矢量相乘，可以用于改变波束形状和方向。
下行信道特征是计算波束权重的关键参数，信道估计的准确度对波束赋形效果起到重要作用。相关技术中，有基于UE上行反馈的预编码矩阵指示(PMI，Precoder MatrixIndex)和基于UE上行信道的探测参考信号(SRS，Sounding Reference Signal)两种获取方法。
基于PMI的SU-MIMO技术，网络设备根据UE反馈的下行信道状态信息中的PMI，从标准所规定的码本中来选择预编码矩阵(波束权重)。码本是有限的可用预编码矩阵的集合。UE侧根据下行参考信号估计得到的下行信道特征从码本中选择合适的预编码矩阵，并将其对应的PMI进行上报。
基于SRS的SU-MIMO技术，网络设备根据收到的SRS进行上行信道特征估计，在满足上下行信道的互易性条件下得到下行信道特征。基于下行信道特征，利用不同的波束权重算法计算波束权重。常用的波束权重算法有迫零(ZF，Zero Forcing)算法和奇异值分解(SVD，Singular Value Decomposition)算法。
SVD算法充分地利用信道增益和信道资源信息，将整个信道拆分为多个互不干扰的且具有不同增益的子信道，具有最优的理论性能。然而，在实际系统中，考虑到天线功率分配中对每层的功率进行归一化，使得特征值较小的层分配功率过小，从而带来性能上的损失。并且SVD分解计算复杂度高，对于UE快速移动等信道特征快变的场景，对网络设备的算力需求也随之增高。
而对于ZF算法，其计算相对简单，但在实际系统中，将利用SRS估计得到的信道特征直接用于ZF的波束权重计算的方案在LOS(视距)场景下性能出现明显下降，甚至有时性能远低于基于PMI的SU-MIMO性能。
综上，需要一种能够在计算量上保持平衡，又能在视距和非视距通信中均具备良好性能的MIMO波束赋形方法。
发明内容
本公开实施例旨在一定程度上解决上述问题的至少一个方面，提供一种即能够在计算量上保持平衡，又能在视距和非视距通信中均具备良好性能的MIMO波束赋形方案。为此，本公开实施例提供了由网络设备执行的方法，MIMO波束赋形装置和网络设备。
根据本公开实施例的第一方面，提供了一种由网络设备执行的的方法，由网络设备执行的方法包括：
根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；
根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵；以及
对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
根据本公开实施例的第二个方面，提供了一种MIMO波束赋形装置，该装置包括：
信道估计模块，用于根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
DFT码本获取模块，用于获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；
方向参数计算模块，用于从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；
DFT权重计算模块，用于根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵；以及
迫零计算模块，对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
根据本公开实施例的第三方面，提供了一种由网络设备执行的方法，该方法包括：
网络设备根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
当估计出的信道的秩为1或2时，根据权利要求1-11中任意一项的方法得到波束赋形的权重矩阵；
当估计出的信道的秩大于2时，根据信道矩阵H进行迫零计算得到波束赋形的权重矩阵。
根据本公开实施例的第四方面，提供了一种网络设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现根据本公开第一方面的方法。
根据本公开实施例的第五方面，提供了一种计算机可读存储介质其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现根据本公开第一方面的的方法或者根据本公开第三方面的方法。
根据本公开实施例的第六方面，提供了一种计算机程序产品，计算机程序被处理器执行时实现根据本公开第一方面的的方法或者根据本公开第三方面的方法。
本公开实施例提供的技术方案带来的有益效果是：
根据本公开实施例的Differential-DFT波束赋形系列技术方案，通过恒模设计相对于SVD分解方式的避免了功率损耗问题，并通过引入正交向量完全避免了ZF的归零损耗问题。可以获得高分辨率的波束增益并避免功率衰减，从而有效提高LoS场景下的用户性能。与ZF和SVD方法相比有明显的SINR增益，而复杂度大大降低。
附图说明
为了更清楚地说明本公开实施例中的技术方案，下面将对本公开实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为MIMO波束赋形的通信系信号传递示意图；
图2为基于SRS信道估计的MIMO波束赋形的通信装置的架构示意图；
图3a为本公开实施例提供的一种UE设备的结构示意图；
图3b为本公开实施例提供的一种网络设备的结构示意图；
图4为本公开实施例提供的一种由网络设备执行的方法的流程示意图；
图5为本公开实施例提供的一种MIMO天线阵列示意图；
图6为本公开实施例提供的一种MIMO波束赋形装置的结构示意图；
图7为本公开实施例提供的又一种由网络设备执行的方法的流程示意图；
图8为本公开实施例提供的一种网络设备的结构示意图；
图9为本公开实施例提供的再一种由网络设备执行的方法的示意图。
具体实施方式
下面结合本公开中的附图描述本公开的实施例。应理解，下面结合附图所阐述的实施方式，是用于解释本公开实施例的技术方案的示例性描述，对本公开实施例的技术方案不构成限制。
本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本公开实施例所使用的术语“包括”以及“包含”是指相应特征可以实现为所呈现的特征、信息、数据、步骤、操作、元件和/或组件，但不排除实现为本技术领域所支持其他特征、信息、数据、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组合等。应该理解，当我们称一个元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，该一个元件可以直接连接或耦接到另一元件，也可以指该一个元件和另一元件通过中间元件建立连接关系。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或无线耦接。这里使用的术语“和/或”指示该术语所限定的项目中的至少一个，例如“A和/或B”可以实现为“A”，或者实现为“B”，或者实现为“A和B”。
为使本公开的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本公开实施方式作进一步地详细描述。为了更好地理解本公开的技术方案，首先对MIMO系统的波束赋形进行简单介绍。
参见图1，图1为MIMO波束赋形(BF，beamforming)的通信系信号传递示意图。其中网络设备的发送数据，经过波束成形处理(例如，可以通过乘以加权矩阵)后发送到信道，用户设备UE接收到数据信号后按照普通数据接收过程进行处理，而无需与网络侧波束权重矩阵相关的信息来进行解码。
因此，波束赋形可以在一定意义上看做是通过加权矩阵对信道特征的重塑，从而使得信号传播过程具有更好的性能，例如更高的信噪比，更大信道容量等。从信道重塑角度来看，影响波束赋形的最重要因素之一即为信道建模或者是信道估计的准确程度。
在相关技术中，网络设备基于UE发送的SRS信号进行信道估计，根据接收到的SRS估计上行信道特征，得到满足上下行互易性条件下SRS估计的下行信道特征。然后，通过不同的BF权重算法，如ZF(迫零)、SVD等，计算BF权重。
作为5G最关键的技术之一，Massive MIMO(大规模MIMO)可以带来信道容量的增加和数据速率的提升。基于SRS的单用户(SU)MIMO是Massive MIMO产品中用于提高用户性能的重要商业特性。在基于SRS的SU-MIMO的Massive MIMO系统中，网络设备(如gNB)根据基于SRS的信道估计计算BF权重，从而调整多天线信号的幅度、频率和相位，最终形成指向用户的波束，可以有效地减少干扰，提高性能。BF权重计算是基于SRS的SU-MIMO特征的关键步骤。
参见图2，图2为一种基于SRS信道估计的MIMO波束赋形的通信装置的架构示意图。图2中示出了一种典型的情况，以便于理解，要说明的是，MIMIO的BF也可以采用其它形式的系统架构，
网络层设备一方面基于SRS的信道估计计算BF权重得到赋形权值矩阵，另一方面将待发送的码字经过扰码、调制映射和层映射等生成各层的输出信号，将赋形权值矩阵与输出信号相乘从而生成MIMO天线阵列中各个天线单元的发射信号。
图3a和3b分别使出了根据本公开实施例的用户设备(UE)31和网络设备32。
图3a示出了根据本公开的示例UE 31。图3a中示出的UE 31的实施例仅用于说明，UE可以具有各种各样的配置，并且图3a不将本公开的范围限制于UE的任何特定实施方式。
UE 31包括天线305、射频(RF)收发器310、发送(TX)处理电路315、麦克风320和接收(RX)处理电路325。UE 31还包括扬声器330、处理器/控制器340、输入/输出(I/O)接口345、(多个)输入设备350、显示器355和存储器360。存储器360包括操作系统(OS)361和一个或多个应用362。
RF收发器310从天线305接收由无线网络100的gNB发送的传入RF信号。RF收发器310将传入RF信号进行下变频以生成中频(IF)或基带信号。IF或基带信号被发送到RX处理电路325，其中RX处理电路325通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。RX处理电路325将经处理的基带信号发送到扬声器330(诸如对于语音数据)或发送到处理器/控制器340(诸如对于网络浏览数据)以进行进一步处理。对于不同的UE，天线305可以包括一个天线单元或多个天线单元，例如，1个两个或4个天线单元。
TX处理电路315从麦克风320接收模拟或数字语音数据，或从处理器/控制器340接收其他传出基带数据(诸如网络数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。TX处理电路315编码、复用、和/或数字化传出基带数据以生成经处理的基带或IF信号。RF收发器310从TX处理电路315接收传出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线305发送的RF信号。
处理器/控制器340能够包括一个或多个处理器或其他处理设备，并执行存储在存储器360中的OS 361，以便控制UE 31的总体操作。例如，处理器/控制器340能够根据公知原理通过RF收发器310、RX处理电路325和TX处理电路315来控制正向信道信号的接收和反向信道信号的发送。在一些实施例中，处理器/控制器340包括至少一个微处理器或微控制器。
处理器/控制器340还能够执行驻留在存储器360中的其他过程和程序，诸如用于具有如本公开的实施例中描述的2D天线阵列的系统的信道质量测量和报告的操作。处理器/控制器340能够根据执行过程的需要将数据移入或移出存储器360。在一些实施例中，处理器/控制器340被配置为基于OS361或响应于从gNB或运营商接收的信号来执行应用362。处理器/控制器340还耦合到I/O接口345，其中I/O接口345为UE 31提供连接到诸如膝上型计算机和手持计算机的其他设备的能力。I/O接口345是这些附件和处理器/控制器340之间的通信路径。
处理器/控制器340还耦合到(多个)输入设备350和显示器355。UE 31的操作者能够使用(多个)输入设备350将数据输入到UE 31中。显示器355可以是液晶显示器或能够呈现文本和/或至少(诸如来自网站的)有限图形的其他显示器。存储器360耦合到处理器/控制器340。存储器360的一部分能够包括随机存取存储器(RAM)，而存储器360的另一部分能够包括闪存或其他只读存储器(ROM)。
尽管图3a示出了UE 31的一个示例，但是能够对图3a进行各种改变。例如，图3a中的各种组件能够被组合、进一步细分或省略，并且能够根据特定需要添加附加组件。作为特定示例，处理器/控制器340能够被划分为多个处理器，诸如一个或多个中央处理单元(CPU)和一个或多个图形处理单元(GPU)。UE的而且，虽然图3a示出了配置为移动电话或智能电话的UE 31，但是UE能够被配置为作为其他类型的移动或固定设备进行操作。
图3b示出了根据本公开的示例网络设备32。图3b中所示的网络设备32的实施例仅用于说明，例如网络设备可以是gNB。然而，gNB具有各种各样的配置，并且图3b不将本公开的范围限制于gNB的任何特定实施方式。
如图3b中所示，网络设备32包括多个天线370a-370n、多个RF收发器372a-372n、发送(TX)处理电路374和接收(RX)处理电路376。在某些实施例中，多个天线370a-370n中的一个或多个包括2D天线阵列。网络设备32还包括控制器/处理器378、存储器380和回程或网络接口382。
RF收发器372a-372n从天线370a-370n接收传入RF信号，诸如由UE或其他gNB发送的信号。RF收发器372a-372n对传入RF信号进行下变频以生成IF或基带信号。IF或基带信号被发送到RX处理电路376，其中RX处理电路376通过对基带或IF信号进行滤波、解码和/或数字化来生成经处理的基带信号。RX处理电路376将经处理的基带信号发送到控制器/处理器378以进行进一步处理。
TX处理电路374从控制器/处理器378接收模拟或数字数据(诸如语音数据、网络数据、电子邮件或交互式视频游戏数据)。TX处理电路374对传出基带数据进行编码、复用和/或数字化以生成经处理的基带或IF信号。RF收发器372a-372n从TX处理电路374接收传出的经处理的基带或IF信号，并将基带或IF信号上变频为经由天线370a-370n发送的RF信号。
控制器/处理器378能够包括控制网络设备32的总体操作的一个或多个处理器或其他处理设备。例如，控制器/处理器378能够根据公知原理通过RF收发器372a-372n、RX处理电路376和TX处理电路374来控制前向信道信号的接收和后向信道信号的发送。控制器/处理器378也能够支持附加功能，诸如更高级的无线通信功能。例如，控制器/处理器378能够执行诸如通过盲干扰感测(BIS)算法执行的BIS过程，并且对被减去干扰信号的接收信号进行解码。控制器/处理器378可以在网络设备32中支持各种各样的其他功能中的任何一个。在一些实施例中，控制器/处理器378包括至少一个微处理器或微控制器。
控制器/处理器378还能够执行驻留在存储器380中的程序和其他过程，诸如基本OS。控制器/处理器378还能够支持用于具有如本公开的实施例中所描述的2D天线阵列的系统的信道质量测量和报告。在一些实施例中，控制器/处理器378支持在诸如web RTC的实体之间的通信。控制器/处理器378能够根据执行过程的需要将数据移入或移出存储器380。
控制器/处理器378还耦合到回程或网络接口382。回程或网络接口382允许网络设备32通过回程连接或通过网络与其他设备或系统通信。回程或网络接口382能够支持通过任何合适的(多个)有线或无线连接的通信。例如，当网络设备32被实施为蜂窝通信系统(诸如支持5G或新无线电接入技术或NR、LTE或LTE-A的一个蜂窝通信系统)的一部分时，回程或网络接口382能够允许网络设备32通过有线或无线回程连接与其他gNB通信。当网络设备32被实施为接入点时，回程或网络接口382能够允许网络设备32通过有线或无线局域网或通过有线或无线连接与更大的网络(诸如互联网)通信。回程或网络接口382包括支持通过有线或无线连接的通信的任何合适的结构，诸如以太网或RF收发器。
存储器380耦合到控制器/处理器378。存储器380的一部分能够包括RAM，而存储器380的另一部分能够包括闪存或其他ROM。在某些实施例中，诸如BIS算法的多个指令被存储在存储器中。多个指令被配置为使得控制器/处理器378执行BIS过程，并在减去由BIS算法确定的至少一个干扰信号之后解码接收的信号。
尽管图3b示出了网络设备32的一个示例，但是可以对图3b进行各种改变。例如，网络设备32能够包括任何数量的图3a中所示的每个组件。作为特定示例，接入点能够包括许多回程或网络接口382，并且控制器/处理器378能够支持路由功能以在不同网络地址之间路由数据。作为另一特定示例，虽然示出为包括TX处理电路374的单个实例和RX处理电路376的单个实例，但是网络设备32能够包括每一个的多个实例(诸如每个RF收发器对应一个)。
可以理解的是，本公开实施例所提供的方案可以适用于但不限于上述无线网络。
下面以具体地实施例对本公开的技术方案以及本公开的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。尽管已经提供了某些实施例和示例，但是基于本文所公开的内容，对于本领域技术人员而言显而易见的是，在不脱离本公开的范围的情况下，可以对所示的实施例和示例进行改变。
MIMO系统利用空间自由度通过将多个数据流空间复用到MIMO信道上，带来信道容量增加。在使用MIMO技术的移动通信系统中，将所有天线发送的数据流都调度给一个单独的用户称为单用户(SU,Single-user)MIMO技术。SU-MIMO中，分配给用户的时频资源由该用户独占，从而提升该用户的传输速率和频谱效率。本公开针对SU-MIMO的波束赋形进行讨论，要说明的是，本公开的部分或全部技术构思同样也可能用于MU-MIMO系统，并结合用户间抗干扰或时分、频分等附加手段而进一步构成适用于MU-MIMO系统的技术方案，这些修改的技术方案也将落入本发明的保护范围。
在波束赋形方法中，存在两类主要的思路，一类是通过对信道矩阵H的直接运算，计算出波束赋形权重矩阵，例如ZF、SVD分解的方法。基于SVD分解的方法在对信道估计完全准确的前提下，可以获得最好的理论性能，但受限于基于SRS的信道估计往往无法准确描述信道特征。并且，计算量一般较为巨大。例如，在实际系统中使用SVD分解方式，由于必须考虑天线功率限制而进行天线功率控制，会带来功率损失。基于ZF的方式，在视距场景下出现性能的明显下降，甚至远低于基于PMI的方式。例如，在一些商用5G领域，因为gNB总是部署在高于周围住宅楼的位置，K-因子大于20dB的视距(LoS)场景是常见的情况。相关实践表明，这种场景下，基于SRS的ZF-BF方法，性能远低于基于PMI的方式。相对来说，SVD和ZF方法在LOS场景下都不能很好地工作。
另一类思路是基于预编码的码本设计，根据信道矩阵H，按照某种目标函数例如最小化均方误差或者最大化信噪比等原则，从码本中选择预编码矩阵。典型的如，基于UE侧上传的PMI信号，从PMI码本中选择相应的编码矩阵。此种方式中，码本的粒度和计算量之间往往很难平衡。码本粒度高，即候选编码数量多时，对于每组候选编码计算目标函数的遍历循环计算将消耗大量的系统资源且计算速度慢，而码本粒度过大，例如现行TDD相关标准中的2、4、8个PMI编码等，赋形效果又比较差。且UE侧根据对下行信道的估计生成PMI信号上报，而UE侧往往算力不足，也难以处理大量PMI编码的情形。
通过对相关技术中各种波束赋形方法的深度分析和创造性思考，发明人得出以下认知：
1)基于PMI的SU-MIMO作为方案，基站侧实现简单，但是目前的TDD标准下的PMI方式性能相比于其他方案较低。因为，PMI是UE根据对信道和自身情况的计算而向基站建议的，并不能如其它网络设备执行的方法那样基于信道进行整体设计。
2)基于ZF算法的SU-MIMO在LOS场景下性能甚至低于基于PMI的SU-MIMO性能，是因为ZF虽然能做到对噪声的抑制，在高信噪比时候却不能抑制信号间的干扰，而LOS场景下，通常信噪比很高，这就导致信号间干扰过大。且LOS场景下的信道相关度较高，也较难对信道层数得到正确的估计。例如，LOS场景下，UE端4天线时，在网络侧根据SRS计算的信道的秩可能只是1或2。
3)更进一步地，发明人对具有每天线功率控制(PAPC)限制的不同BF算法进行了数学建模并给出了封闭形式的SINR理论公式。基于理论分析，发现在PAPC操作后SVD存在严重的功率损耗和高信道相关性，而在具有LoS场景的实际部署中，ZF具有非正交向量的归零损耗。
具体而言，考虑到收发单元(TXRU)的最大发射功率限制，BF权重计算后需要PAPC(per antenna power control每天线功率控制)操作。物理下行链路共享信道(Physicaldownlink shared channel，PDSCH)建模如下。
对于最小均方误差(MMSE)接收机，用户侧的估计信号可以表示为其中表示MMSE权重，σ2表示噪声方差。
对于使用PAPC的不同的BF算法，下行链路SINR的闭式表达如下：
SINRi，ZF＝βi，ZF||hi||2/ωiσ2 (1)
SINRi，SVD＝βi，SVDλi/σ2 (2)
i∈{1，...，L}为分层，ωi是(HHH)-1的对角元素，同时也是ZF的归零损失(nullingloss)。在高度相关的LOS场景下，ωi非常大。因此，SINR低。λi是信道矩阵的特征值，也意味着并行虚拟子信道的最大增益。βi，ZF≤1andβi，SVD≤1分别表示ZF和VCD的PAPC功率因子。
其中wi，j是BF权重元素，表示数学期望。如果βi，SVD等于1，则理论上SVD的SINR最好。然而，在LoS场景中βi，SVD很小，因此SVD会遭受功率损耗和低SINR。
基于上述对技术问题的根源的发现，本公开提供了由网络设备执行的方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质以及计算机程序产品，旨在一定程度上解决现有技术的如上技术问题。
本公开的基本技术构思在于：利用差分傅里叶变换(D-DFT，DifferentialDiscrete Fourier Transformation)权重矩阵，通过构造角度细分的DFT码本，使得在波束选择时更加细粒度，从而得到更精确的波束权重并形成更窄的赋形波束，且经过硬件的ZF计算后可以保持D-DFT波束权重结构。利用D-DFT权重矩阵限制恒幅值元素和实现正交编码以避免ZF在LOS场景下的严重功率损耗问题。波束设计可以为UE的最大SINR方向。还提供了适于从码本中进行快速选择的基于相关性的目标函数，使得目标函数的计算可以基于矩阵运算，而非循环函数，并且可以一定程度上利用硬件资源例如DSP实现快速算法。针对相关性目标函数，进一步利用水平-垂直和相角三个维度的目标函数分解，获得层平衡的BF权重矩阵，降低计算复杂度，提高运算速度。从而获得码本数量和码本选择计算复杂度之间的良好平衡。
下面通过对几个示例性实施方式的描述，对本公开实施例的技术方案以及本公开的技术方案产生的技术效果进行说明。需要指出的是，下述实施方式之间可以相互参考、借鉴或结合，对于不同实施方式中相同的术语、相似的特征以及相似的实施步骤等，不再重复描述。
参见图4，图4为本公开实施例提供的一种由网络设备执行的方法的流程示意图。其中，由网络设备执行的方法包括步骤S110到S150。
在步骤S110，根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩。
具体地，网络设备，如基站，捕获的SRS经过信道预测算法得到上行信道特征，在满足上/下行信道互易性的条件下，下行信道特征即信道估计得到的上行信道特征。具体地，下行信道特征以信道矩阵H的形式进行表示。信道矩阵为包含UE天线维度、网络设备天线维度、资源块(RB，Resource Block)维度的矩阵。
下行信道的秩由估计的信道矩阵经过秩决定算法得到。下行信道的秩取值小于等于UE和网络设备天线数的最小值。要说明的是，信道估计的秩和实际的秩并不总是一致的，例如在LOS场景下，估计的秩经常会偏小。
本步骤可以使用相关技术中的信道估计技术实现。要说明的是，对于MIMO，UE侧可以有多个发射天线，且支持多个可用频点。整个带宽上完整的SRS可以是一次性上报的，也可以通过跳频的方式分子带上报的。此时，SRS信号的发送一般是遍历UE天线，在多个UE天线端口上依次发送的。进行信道估计时，则可以是全部SRS信号更新一轮后，估计一次信道矩阵H，以适应UE慢速移动的场景；也可以是每次有SRS信号更新，即更新一次信道矩阵H的估计，以获取更及时的信道跟踪。
在步骤S120，获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本。
其中，DFT向量的物理意义是对应于在天线覆盖范围内的某一角度，通过多个DFT向量，来分别指向天线的各个角度。根据天线阵列覆盖角度不同，可以有180度天线，360度天线，或者覆盖定向角度范围的天线等。而根据波束赋形的粒度不同，可以设置DFT向量的不同数量。
本步骤中，DFT码本可以是预先设计好，并存储在指定的存储空间，也可以是根据一定条件而临时生成并在内存空间。
并且，DFT向量采用恒模设计，以避免SVD的PAPC(每天线功率控制)引起的功率损耗问题。同时，将DFT向量设置为正交向量，以避免迫零计算的非正交零点损耗。
在步骤S130，从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数。
虽然最终的目标也是获得更小的均方误差和更大的信噪比，但是不同于相关技术对MMSE和SNR的直接计算，或者对矩阵求逆等，本公开的方法，提出了基于DFT编码与信道矩阵得到相关性来进行编码选择的方法。由于相关计算，可以用矩阵运算实现，运算速度将大大提高。且通过计算信道矩阵H的自相关矩阵等于相关性有关的函数，对于信道矩阵的非满秩或者接近0值的较小元素在传统ZF运算中造成的障碍，也得以一定程度上避免。
在步骤S140，根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵。
本步骤中，主要根据方向参数来计算相角，并且根据估计的信道矩阵的秩，计算各个分层的权重矩阵，计算得到的权重矩阵，是根据DFT向量计算得到，且具有差分的性质，因此称为D-DFT差分-离散傅里叶变换权重矩阵。
用算得的D-DFT权重矩阵代替对信道矩阵的估计值H用于进一步的迫零。得益于DFT向量的正交性和设计上的恒幅值特点，将可以避免传统迫零算法的功率损耗问题。
在步骤S150，对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
从而，根据本公开实施例的Differential-DFT波束赋形方法，通过恒模设计相对于SVD分解方式的避免了功率损耗问题，并通过引入正交向量完全避免了ZF的归零损耗问题。可以获得高分辨率的波束增益并避免功率衰减，从而有效提高LoS场景下的用户性能。与ZF和SVD方法相比有明显的SINR增益，而复杂度大大降低。
下面各个步骤的具体实现进行详细说明。
获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本包括：在天线阵列覆盖范围内的两个相交平面上分别进行覆盖角度划分，根据第一平面上的覆盖角度划分得到的第一DFT向量组VH，和根据第二平面上的覆盖角度划分得到的第二DFT向量组VV。
参见图5，图5为本公开实施例提供的一种典型的MIMO天线阵列示意图。MIMO天线阵列包括多个天线单元，每个天线单元可以包括两根相互垂直的天线，当然也可以每个天线单元设置一根天线，或者将每根天线定义为一个天线单元。本实施例的天线阵列不作为对天线阵列实现形式的限制。
天线阵列的极化方向通常可以近似划分为水平维度和垂直维度，以简化描述和计算。为了便于从天线角度进行计算，可以将第一平面方向和第二平面方向分别设置为天线阵列的两个极化方向。
当然，第一平面方向和第二平面方向也可以以选择任何相交平面，并且可以通过算法变换等价到为天线阵列的两个极化方向。因此，第一平面方向和第二平面方向可以根据计算方便或者是描述方便来进行选择。例如，对于某些特定的地形或者城市建筑环境等对UE信号的到达角度DOA有约束的场景，如坡地，可以选择与DOA接近的平面作为第一或第二平面，以简化平面分解，计算和在矩阵计算中获取相对更大的元素有效值以提高运算精度。
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，可包括：从第一DFT向量组VH中选择在第一平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第一方向向量；从第二DFT向量组VV中选择在第二平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第二方向向量；以及以第一方向向量和第二方向向量作为波束赋形方向参数。
具体而言，DFT码本中，第一DFT向量组VH包括M1个DFT向量vk：
其中，k表示取值从1到M1的正整数，分别对应M1个DFT向量；M1为正整数，表示第一平面方向上的角度划分粒度；θ1表示根据天线阵列在第一平面方向上覆盖的信号角度进行M1等分得到的角度单元；N1对应天线阵列在第一方向上的天线单元个数，d1为在第一方向上天线单元之间的间距，λ为天线载波的波长。
第二DFT向量组VV包括M2个DFT向量vl：
其中，l表示取值从1到M2的正整数，分别对应M2个DFT向量；M2为正整数，表示第二平面方向上的角度划分粒度；θ2表示根据天线阵列在第二平面方向上覆盖的信号角度进行M2等分得到的角度单元；N2对应天线阵列在第二方向上的天线单元个数，d2为在第二方向上天线单元之间的间距，λ为天线载波的波长。
要说明的是上述DFT码本中的各个DFT向量构成差分DFT，并在两个维度分别选择。但是对于码本中DFT向量的具体形式，包括指数的设置等，并不限制与此。
在3D空间直接构造对应的DFT向量码本，并从中选择，相对而言运算量是较大的，而在两个维度上分解分别选择码本，则可以将计算量平方根程度的减小。以上述码本为例，拆分到两个平面后，相当于从M1+M2个DFT向量中选择两个；而组合重3D空间的描述时，为了达到同样的粒度则需要从M1*M2数量级中的码本内进行选择。
在一些实施例中，从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，可包括：根据下行信道的信道矩阵H计算下行信道的自相关函数，例如可以取信道相关性表示为信道矩阵及其共轭转置的乘积，即HHH。从DFT码本中选择与下行信道的自相关函数之间相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数。
波束赋形中，从DFT码本中选择与下行信道的自相关函数之间相关性最高的DFT向量或DFT向量组，可以是基于SU的所有可用资源整体考虑相关性，进行宽带赋形，也可以在更细的粒度上进行分组，并进行局部自相关计算，进行窄带赋形。
具体而言，可将SU的所有可用资源分为多个资源组PRG(pre-coding resourcegroup，预编码资源组)，以每个资源组PRGi的辐射输出作为一个子带波束，对他们赋予同一个权重。每个物理资源组PRG包括一个或多个单元RB，例如PRGsize个RB，当PRGsize＝1时，即表示宽带赋形，对每个RB设置一个权重。
以第一平面和第二平面分别取天线阵列的水平和垂直极化方向为例，说明基于PRG的相关性计算方法。网络设备以基站为例进行说明。
分别计算各个物理资源组PRG在第一平面方向上的子带波束相关性矩阵ri，H，并根据子带波束相关性矩阵计算第一平面方向上的信道相关性矩阵rH；以及从第一DFT向量组VH中选择与第一平面方向上的信道相关性矩阵rH相关性最高DFT向量，作为第一方向向量。
分别计算各个物理资源组PRG在第二平面方向上的子带波束相关性矩阵ri，V，并根据子带波束相关性矩阵计算第二平面方向上的信道相关性矩阵rV；以及从第二DFT向量组VV中选择与第二平面方向上的信道相关性矩阵rV相关性最高DFT向量，作为第二方向向量。
具体而言，定义PRG i，UE天线端口j∈{0，1}，基站天线方向k∈{V，H}上的信道特征为：Hi，polarj，k。UE天线端口{0，1}代表映射到天线端口上的UE天线的两个极化方向。基站天线方向{V，H}，即垂直维和水平维，代表基站天线的两个极化方向。
计算PRG i的信道相关性可以选择全部RB或个别RB的信道特征，具体由PRGstep决定。所述PRGstep表示从多少个RB中选择一个中心RB用于相关性计算。综上，PRGsize/PRGstep表示一个PRG(子带波束)信道相关性由多少个RB的信道特征计算得到。
具体地，垂直/水平维信道相关性为基站垂直/水平维天线对应的所有PRB和UE天线端口上信道相关性的累和，公式表示为：
ri，V＝ri，polar0，V+ri，polar1，V
ri，H＝ri，polar0，H+ri，polar1，H
对于宽带波束赋形，即以整体SU可用资源中的每个RB均单独计算，根据信道相关性矩阵rH作为整体与DFT向量之间的相关性构造目标函数。此时取第一方向向量
其中，的下标kH表示DFT向量vH在第一DFT向量组VH中的排序。根据信道相关性矩阵rV作为整体与DFT向量之间的相关性构造目标函数，取第二方向向量
其中，的下标kV表示DFT向量vV在第二DFT向量组VV中的排序。
对于窄带波束赋形，即以整体SU可用资源中的PRG为单位选择权重，和进行相关度计算。此时，对应的DFT码本维度与宽带赋形可以不同，一提供更细的选择粒度。
例如，宽带赋形中，其中为波束细化粒度为O2的N2×1维DFT向量，N2为天线阵列上垂直方向天线数目；为波束细化粒度为O1的N1×1维DFT向量，N1为天线面板上水平方向天线数目。
在窄带赋形中，其中为波束细化粒度为O′2的N2×1维DFT向量，N2为天线阵列上垂直方向天线数目；为波束细化粒度为O′1的N1×1维DFT向量，N1为天线面板上水平方向天线数目。
粒度O′2、O′1和PRG参数(PRGsize和PRGstep)进行联合设计得到复杂度和性能之间的权衡的方案。具体地，对于较低的PRG参数(PRGsize和PRGstep)，通过利用更多RB的信道特征得到更精确和更窄的宽波束，此时，可以选择较小的O′2、O′1从而有效降低复杂度并且保证性能的增益。反之，对于较高的PRG参数，可以选择更大O′2、O′1从而在子带波束选择中获得波束方向划分更精确的增益。
根据每个子带波束相关性矩阵ri，H与DFT向量之间的相关性构造目标函数，第i个物理资源组PRGi对应的第一方向向量
其中，k′H表示DFT向量vi，H在第一DFT向量组VH中的排序。根据子带波束相关性矩阵ri，V与DFT向量之间的相关性构造目标函数，第i个物理资源组PRGi对应的第二方向向量
其中，k′V表示DFT向量vi，V在第二DFT向量组VV中的排序。
得到方向向量后，可进一步计算极化相位。根据波束赋形方向参数，获取信道极化相位；根据波束赋形方向参数的第一方向向量和第二方向向量以及极化相位，以及信道的秩，计算D-DFT权重矩阵。
具体而言，极化相位选择方法为：
其中，kron(a，b)为向量a和b的kronecker积，Hi，polar0为PRG i用户天线端口0上的信道特征(包含垂直和水平维)，αl为双极化天线之间的相位差，αl取值为M-PSK元素。
具体地，所述波束权重的构建如下：
对于下行信道秩为1的情况，D-DFT波束权重公式表示为：W＝Vi，其中Vi为垂直维波束方向vV或vi，V与水平维波束方向vH或vi，H的向量积。
对于下行信道秩为2的情况，D-DFT波束权重公式表示为：以此类推。
在实际的信号传输中，UE与网络设备之间的相对位置关系是变化的，信道矩阵也需要不断重新估计。
以网络设备和终端设备UE之间的下行信道包含N个子信道为例，根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，可以包括：当接收到对应全部N个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据最近更新的N个子信道的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H；或者每次接收到任何一个或多个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H。
此外，对于相关性计算的部分，同样也可以根据每次SRS的获取，进行部分更新。具体而言，根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，包括：每次接收到任何一个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H中对应更新的子信道的部分；并且，
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，以及根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵，包括：根据信道矩阵H中对应更新的子信道的部分计算与更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，以及根据更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，对D-DFT权重矩阵的相关部分进行更新。
此外，在一些实施例中，可以利用其它已知或先验信息来进一步缩小方向参数的选择范围。例如，获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本，包括：获取来自终端设备UE的预编码矩阵PMI；获取预编码矩阵PMI所对应的PMI波束方向；将PMI波束方向周围第一角度范围内的天线覆盖角度进行划分，构建对应划分后的角度的多个DFT向量以构成新的DFT码本；或者从已有的DFT码本中选择对应于PMI波束方向周围第一角度范围内的DFT向量以构成新的DFT码本。
虽然PMI码本直接用作波束赋形精度不佳，但是将PMI初步选择的方向用来对DFT码本覆盖的方向进行缩减，可以在同样码本向量数的前提下获得更小的粒度，或者在同样粒度前提下，搜索更少的码本向量来减小计算量。
参见图9，图9为本公开实施例提供的再一种由网络设备执行的方法的示意图。
首先，通过对多有UE的天线端口累加来计算每个预编码资源组PRGi的垂直相关性ri，V和水平相关性ri，H，再对所有预编码资源组PRGi的相关性进行累加，来获得rV和rH。
之后，根据UE上报的PMI来减小DFT向量的复杂度。具体来说，可以通过PMI的差分，从O2个N2×1的DFT向量中选择垂直方向的宽波束范围vV和从O1个N1×1DFT的DFT向量中，选出水平方向的宽波束范围vH。
再进一步，以与宽波束选择类似的方式，但是是基于PRG的信道相关性，继续向下进一步从划分的O′2和O′1维度的DFT向量中进行选择。其中，通过探索波束方向的微分特性来提高精度的同时，降低计算复杂度。
之后，基于降维处理后秩减小的信道相关矩阵以计算复杂度较低的方式选择极化相位αi。最后，基于PRG对应的垂直方向DFT向量、水平方向DFT向量以及正交的极化相位生成波束赋形权重矩阵。
使用本公开的方法，在64*4的MIMO系统中，N1＝8，N2＝2，O1＝8，O2＝4，O′1＝O′2＝64时，相比于SVD，可有超过1.4dB的信干噪比(SINR)增益和比ZF高0.4dB的SINR增益。通过理论分析，Differential-DFT的复杂度仅为SVD的6.8％。
本发明的实施例还提供了一种MIMO波束赋形装置，参见图6，图6为本公开实施例提供的一种MIMO波束赋形装置的结构示意图。
波束赋形装置100包括：
信道估计模块110，用于根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
DFT码本获取模块120，用于获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；
方向参数计算模块130，用于从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；
DFT权重计算模块140，用于根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵；以及
迫零计算模块150，用于对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
DFT码本获取模块获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本包括：在天线阵列覆盖范围内的两个相交平面上分别进行覆盖角度划分，根据第一平面上的覆盖角度划分得到的第一DFT向量组VH，和根据第二平面上的覆盖角度划分得到的第二DFT向量组VV；
方向参数计算模块从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，包括：
从第一DFT向量组VH中选择在第一平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第一方向向量；
从第二DFT向量组VV中选择在第二平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第二方向向量；以及
以第一方向向量和第二方向向量作为波束赋形方向参数。
DFT码本中，第一DFT向量组VH包括M1个DFT向量vk：
其中，k表示取值从1到M1的正整数，分别对应M1个DFT向量；M1为正整数，表示第一平面方向上的角度划分粒度；θ1表示根据天线阵列在第一平面方向上覆盖的信号角度进行M1等分得到的角度单元；N1对应天线阵列在第一方向上的天线单元个数，d1为在第一方向上天线单元之间的间距，λ为天线载波的波长；和/或
第二DFT向量组VV包括M2个DFT向量vl：
其中，l表示取值从1到M2的正整数，分别对应M2个DFT向量；M2为正整数，表示第二平面方向上的角度划分粒度；θ2表示根据天线阵列在第二平面方向上覆盖的信号角度进行M2等分得到的角度单元；N2对应天线阵列在第二方向上的天线单元个数，d2为在第二方向上天线单元之间的间距，λ为天线载波的波长。
第一平面方向和第二平面方向分别设置为水平面的方向和与水平面方向垂直的方向；或者
第一平面方向和第二平面方向分别设置为天线阵列的两个极化方向。
方向参数计算模块从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，包括：
根据下行信道的信道矩阵H计算下行信道的自相关函数；
从DFT码本中选择与下行信道的自相关函数之间相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数。
方向参数计算模块从第一DFT向量组VH中选择在第一平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第一方向向量，具体包括：
将SU的所有可用资源分为多个物理资源组PRG，以每个物理资源组PRG的辐射输出作为一个子带波束，每个物理资源组PRG包括一个或多个天线单元RB；
分别计算各个物理资源组PRG在第一平面方向上的子带波束相关性矩阵ri，H，并根据子带波束相关性矩阵计算第一平面方向上的信道相关性矩阵rH；以及
从第一DFT向量组VH中选择与第一平面方向上的信道相关性矩阵rH相关性最高DFT向量，作为第一方向向量；
和/或，
方向参数计算模块从第二DFT向量组VV中选择在第二平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第二方向向量，具体包括：
将SU的所有可用资源分为多个物理资源组PRG，以每个物理资源组PRG的辐射输出作为一个子带波束，每个物理资源组PRG包括一个或多个天线单元RB；
分别计算各个物理资源组PRG在第二平面方向上的子带波束相关性矩阵ri，V，并根据子带波束相关性矩阵计算第二平面方向上的信道相关性矩阵rV；以及
从第二DFT向量组VV中选择与第二平面方向上的信道相关性矩阵rV相关性最高DFT向量，作为第二方向向量。
方向参数计算模块从第一DFT向量组VH中选择与第一平面方向上的信道相关性矩阵rH相关性最高DFT向量，作为第一方向向量，包括：根据信道相关性矩阵rH作为整体与DFT向量之间的相关性构造目标函数，取第一方向向量其中，的下标kH表示DFT向量vH在第一DFT向量组VH中的排序；和/或
方向参数计算模块从第二DFT向量组VV中选择与第二平面方向上的信道相关性矩阵rV相关性最高DFT向量，作为第二方向向量，包括：根据信道相关性矩阵rV作为整体与DFT向量之间的相关性构造目标函数，取第二方向向量其中，的下标kV表示DFT向量vV在第二DFT向量组VV中的排序。
从第一DFT向量组VH中选择与第一平面方向上的信道相关性矩阵rH相关性最高DFT向量，作为第一方向向量，包括：根据每个子带波束相关性矩阵ri，H与DFT向量之间的相关性构造目标函数，第i个物理资源组PRGi对应的第一方向向量其中，k′H表示DFT向量vi，H在第一DFT向量组VH中的排序；和/或
从第二DFT向量组VV中选择与第二平面方向上的信道相关性矩阵rV相关性最高DFT向量，作为第二方向向量，包括：根据子带波束相关性矩阵ri，V与DFT向量之间的相关性构造目标函数，第i个物理资源组PRGi对应的第二方向向量其中，k′V表示DFT向量vi，V在第二DFT向量组VV中的排序。
网络设备和终端设备UE之间的下行信道包含N个子信道，信道估计模块根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，包括：
当接收到对应全部N个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据最近更新的N个子信道的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H；或者
每次接收到任何一个或多个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H。
网络设备和终端设备UE之间的下行信道包含N个子信道，
信道估计模块根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，包括：每次接收到任何一个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H中对应更新的子信道的部分；并且，
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，以及根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵，包括：
根据信道矩阵H中对应更新的子信道的部分计算与更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，以及根据更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，对D-DFT权重矩阵的相关部分进行更新。
DFT码本获取模块获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本，包括：
获取来自终端设备UE的预编码矩阵PMI；
获取预编码矩阵PMI所对应的PMI波束方向；
将PMI波束方向周围第一角度范围内的天线覆盖角度进行划分，构建对应划分后的角度的多个DFT向量以构成新的DFT码本；或者从已有的DFT码本中选择对应于PMI波束方向周围第一角度范围内的DFT向量以构成新的DFT码本。
本实施例的MIMO波束赋形装置可执行本公开前述实施例所示由网络设备执行的方法的步骤，其实现原理相类似，有益效果类似，此处不再赘述。
发明人还注意到，具体地，对于下行信道秩为3、4的情况，对应NLOS或LOS+NLOS场景，此时ZF算法得到的波束权重可以较好地工作。因此可以在具体通信过程中，针对不同的信道的秩，选择不同的波束赋形方式。既可以使用根据本公开第一方面实施例的方法，对于所有信道的秩的取值，均采用D-DFT方式进行波束赋形，也可以根据检测到的信道的秩，来灵活选择波束赋形的方式。
参见图7，本公开实施例提供的又一种由网络设备执行的方法的流程示意图，该方法包括：
S210，网络设备根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
S220，当估计出的信道的秩为1或2时，根据本公开前述第一方面实施例的波束赋形方法得到波束赋形的权重矩阵；
S230，当估计出的信道的秩大于2时，根据信道矩阵H进行迫零计算得到波束赋形的权重矩阵。
如此，可以针对不同的信道状态选择相应的最优方案。
本公开实施例中提供了一种网络设备)，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，该处理器执行上述计算机程序以实现由网络设备执行的方法的步骤。
与相关技术相比可实现：通过恒模设计相对于SVD分解方式的避免了功率损耗问题，并通过引入正交向量完全避免了ZF的归零损耗问题。可以获得高分辨率的波束增益并避免功率衰减，从而有效提高LoS场景下的用户性能。与ZF和SVD方法相比有明显的SINR增益，而复杂度大大降低。
在一个可选实施例中提供了一种电子设备，如图8所示，图中所示的电子设备4000包括：处理器4001和存储器4003。其中，处理器4001和存储器4003相连，如通过总线4002相连。可选地，电子设备4000还可以包括收发器4004，收发器4004可以用于该电子设备与其他电子设备之间的数据交互，如数据的发送和/或数据的接收等。需要说明的是，实际应用中收发器4004不限于一个，该电子设备4000的结构并不构成对本公开实施例的限定。
处理器4001可以是CPU(Central Processing Unit，中央处理器)，通用处理器，DSP(Digital Signal Processor，数据信号处理器)，ASIC(Application SpecificIntegrated Circuit，专用集成电路)，FPGA(Field Programmable Gate Array，现场可编程门阵列)或者其他可编程逻辑器件、晶体管逻辑器件、硬件部件或者其任意组合。其可以实现或执行结合本公开公开内容所描述的各种示例性的逻辑方框，模块和电路。处理器4001也可以是实现计算功能的组合，例如包含一个或多个微处理器组合，DSP和微处理器的组合等。
总线4002可包括一通路，在上述组件之间传送信息。总线4002可以是PCI(Peripheral Component Interconnect，外设部件互连标准)总线或EISA(ExtendedIndustry Standard Architecture，扩展工业标准结构)总线等。总线4002可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图8中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器4003可以是ROM(Read Only Memory，只读存储器)或可存储静态信息和指令的其他类型的静态存储设备，RAM(Random Access Memory，随机存取存储器)或者可存储信息和指令的其他类型的动态存储设备，也可以是EEPROM(Electrically ErasableProgrammable Read Only Memory，电可擦可编程只读存储器)、CD-ROM(Compact DiscRead Only Memory，只读光盘)或其他光盘存储、光碟存储(包括压缩光碟、激光碟、光碟、数字通用光碟、蓝光光碟等)、磁盘存储介质、其他磁存储设备、或者能够用于携带或存储计算机程序并能够由计算机读取的任何其他介质，在此不做限定。
存储器4003用于存储执行本公开实施例的计算机程序，并由处理器4001来控制执行。处理器4001用于执行存储器4003中存储的计算机程序，以实现前述方法实施例所示的步骤。
其中，电子设备包括但不限于：网络设备，例如包括接入网(access network，AN)设备，例如基站(例如，接入点)，可以是指接入网中在空口通过一个或多个小区与无线终端设备通信的设备，或者例如，一种车到一切(vehicle-to-everything，V2X)技术中的网络设备为路侧单元(roadside unit，RSU)。基站可用于将收到的空中帧与IP分组进行相互转换，作为终端设备与接入网的其余部分之间的路由器，其中接入网的其余部分可包括IP网络。RSU可以是支持V2X应用的固定基础设施实体，可以与支持V2X应用的其他实体交换消息。网络设备还可协调对空口的属性管理。例如，网络设备可以包括LTE系统或高级长期演进(LTE-A)中的演进型基站(NodeB或eNB或e-NodeB，evolutional NodeB)，或者也可以包括第五代移动通信技术(the 5th generation，5G)NR系统(也简称为NR系统)中的下一代节点B(next generation node B，gNB)或者也可以包括云接入网(cloudradio access network，Cloud RAN)系统中的集中式单元(centralized unit，CU)和分布式单元(distributedunit，DU)，本申请实施例并不限定。
本申请实施例中，用于实现网络设备的功能的装置可以是网络设备，也可以是能够支持网络设备实现该功能的装置，例如芯片系统，该装置可以被安装在网络设备中。
本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。
本公开实施例还提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时可实现前述方法实施例的步骤及相应内容。
本公开的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”、“1”、“2”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本公开的实施例能够以除图示或文字描述以外的顺序实施。
应该理解的是，虽然本公开实施例的流程图中通过箭头指示各个操作步骤，但是这些步骤的实施顺序并不受限于箭头所指示的顺序。除非本文中有明确的说明，否则在本公开实施例的一些实施场景中，各流程图中的实施步骤可以按照需求以其他的顺序执行。此外，各流程图中的部分或全部步骤基于实际的实施场景，可以包括多个子步骤或者多个阶段。这些子步骤或者阶段中的部分或全部可以在同一时刻被执行，这些子步骤或者阶段中的每个子步骤或者阶段也可以分别在不同的时刻被执行。在执行时刻不同的场景下，这些子步骤或者阶段的执行顺序可以根据需求灵活配置，本公开实施例对此不限制。
以上仅是本公开部分实施场景的可选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开的方案技术构思的前提下，采用基于本公开技术思想的其他类似实施手段，同样属于本公开实施例的保护范畴。

Claims (14)

1.一种由网络设备执行的方法，其特征在于，包括：
根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；
根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵；以及
对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，
获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本包括：在天线阵列覆盖范围内的两个相交平面上分别进行覆盖角度划分，根据第一平面上的覆盖角度划分得到的第一DFT向量组VH，和根据第二平面上的覆盖角度划分得到的第二DFT向量组VV；
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，包括：
从第一DFT向量组VH中选择在第一平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第一方向向量；
从第二DFT向量组VV中选择在第二平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第二方向向量；以及
以第一方向向量和第二方向向量作为波束赋形方向参数。
3.据权利要求2的方法，其特征在于，
第一平面方向和第二平面方向分别设置为天线阵列的两个极化方向。
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，包括：
根据下行信道的信道矩阵H计算下行信道的自相关函数；
从DFT码本中选择与下行信道的自相关函数之间相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数。
5.根据权利要求2的方法，其特征在于，
从第一DFT向量组VH中选择在第一平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第一方向向量，具体包括：
将单用户SU的所有可用资源分为多个物理资源组PRG，以每个物理资源组PRG的辐射输出作为一个子带波束，每个物理资源组PRG包括一个或多个天线单元RB；
分别计算各个物理资源组PRG在第一平面方向上的子带波束相关性矩阵ri,H，并根据子带波束相关性矩阵计算第一平面方向上的信道相关性矩阵rH；以及
从第一DFT向量组VH中选择与第一平面方向上的信道相关性矩阵rH相关性最高DFT向量，作为第一方向向量；
和/或，
从第二DFT向量组VV中选择在第二平面方向上与信道矩阵H相关度最高的DFT向量作为第二方向向量，具体包括：
将SU的所有可用资源分为多个物理资源组PRG，以每个物理资源组PRG的辐射输出作为一个子带波束，每个物理资源组PRG包括一个或多个天线单元RB；
分别计算各个物理资源组PRG在第二平面方向上的子带波束相关性矩阵ri,V，并根据子带波束相关性矩阵计算第二平面方向上的信道相关性矩阵rV；以及
从第二DFT向量组VV中选择与第二平面方向上的信道相关性矩阵rV相关性最高DFT向量，作为第二方向向量。
6.根据权利要求2的方法，其特征在于，根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵，包括：
根据波束赋形方向参数，获取信道极化相位；
根据波束赋形方向参数的第一方向向量和第二方向向量以及极化相位，以及信道的秩，计算D-DFT权重矩阵。
7.据权利要求1的方法，其特征在于，网络设备和终端设备UE之间的下行信道包含N个子信道，根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，包括：
当接收到对应全部N个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据最近更新的N个子信道的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H；或者
每次接收到任何一个或多个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H。
8.根据权利要求1的方法，其特征在于，网络设备和终端设备UE之间的下行信道包含N个子信道，
根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩，包括：每次接收到任何一个子信道的探测参考信号SRS更新时，根据更新的子信道以及其余未更新的子信道的最近一次的探测参考信号SRS，重新计算信道矩阵H中对应更新的子信道的部分；并且，
从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数，以及根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵，包括：
根据信道矩阵H中对应更新的子信道的部分计算与更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，以及根据更新的子信道相关的部分波束赋形方向参数的更新值，对D-DFT权重矩阵的相关部分进行更新。
9.根据权利要求1的方法，其特征在于，获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个DFT向量的DFT码本，包括：
获取来自终端设备UE的预编码矩阵PMI；
获取预编码矩阵PMI所对应的PMI波束方向；
将PMI波束方向周围第一角度范围内的天线覆盖角度进行划分，构建对应划分后的角度的多个DFT向量以构成新的DFT码本；或者从已有的DFT码本中选择对应于PMI波束方向周围第一角度范围内的DFT向量以构成新的DFT码本。
10.一种MIMO波束赋形装置，其特征在于，包括：
信道估计模块，用于根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
DFT码本获取模块，用于获取基于天线阵列覆盖角度划分而构建的包括多个离散傅里叶变换DFT向量的DFT码本；
方向参数计算模块，用于从DFT码本中选择与下行信道的信道矩阵H相关性最高的DFT向量或DFT向量的组合作为波束赋形方向参数；
DFT权重计算模块，用于根据波束赋形方向参数和信道的秩计算D-DFT权重矩阵；以及
迫零计算模块，对D-DFT权重矩阵进行迫零计算，得到波束赋形的权重矩阵。
11.一种由网络设备执行的方法，其特征在于，包括：
网络设备根据接收自终端设备UE的探测参考信号SRS估计下行信道的信道矩阵H和信道的秩；
当估计出的信道的秩为1或2时，根据权利要求1-9中任意一项的方法得到波束赋形的权重矩阵；
当估计出的信道的秩大于2时，根据信道矩阵H进行迫零计算得到波束赋形的权重矩阵。
12.一种网络设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现权利要求1至9以及11中任一项所述方法的步骤。
13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9以及11中任一项的方法。
14.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-9以及11中任一项的方法。
CN202210503636.2A 2022-05-09 2022-05-09 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备 Pending CN117081629A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210503636.2A CN117081629A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210503636.2A CN117081629A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN117081629A true CN117081629A (zh) 2023-11-17

Family

ID=88701088

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210503636.2A Pending CN117081629A (zh) 2022-05-09 2022-05-09 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN117081629A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US11251843B2 (en) Methods and devices for determining precoder parameters in a wireless communication network
JP7335326B2 (ja) 無線通信システムのためのドップラーコードブックベースのプリコーディングおよびｃｓｉ報告
CN111342912B (zh) 一种信道测量方法和通信装置
US9654272B2 (en) Method for multi-input multi-output communication in large-scale antenna system
US10256886B2 (en) Base station, user equipment, and method for determining precoding matrix
US10673512B2 (en) Precoding over a beam subset
CN111342873B (zh) 一种信道测量方法和通信装置
US11706054B2 (en) Methods, distributed base station system, remote radio unit and base band unit system for handling uplink signals
US10079623B2 (en) Coordinated beamforming method and apparatus based on partial interference alignment
CN105245310B (zh) 一种下行导频信号的处理方法及系统
US9048896B2 (en) Apparatus for multi-user multi-antenna transmission based on double codebook and method for the same
CN107819500A (zh) 无线通信系统中的用户设备的操作方法
CN112042245A (zh) 基于互易性的csi报告配置
CN111342913B (zh) 一种信道测量方法和通信装置
CN114982140A (zh) Mu-mimo系统中的下行链路波束赋形
CN106160938B (zh) 一种信道信息的获取方法和装置
CN112054824B (zh) 一种信道测量方法和通信装置
WO2017005086A1 (zh) 一种预编码方法及装置
CN114600384A (zh) 一种信道测量方法和通信装置
CN113949468B (zh) 发射通道的初相校正方法、基站及计算机存储介质
US10455601B2 (en) Co-scheduling of wireless devices
CN117081629A (zh) 由网络设备执行的方法、mimo波束赋形装置和网络设备
WO2016145952A1 (zh) 信道状态测量导频的处理方法及装置
Golzadeh Eigen Zero-forcing beamforming in MU-MIMO 5G downlink: Fixed-point modeling
Kaur et al. Closed-form Analysis of RZF in Multicell Massive MIMO Over Correlated Rician Channel

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication