CN117395677A - 信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备 - Google Patents

信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备 Download PDF

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CN117395677A CN202210790644.XA CN202210790644A CN117395677A CN 117395677 A CN117395677 A CN 117395677A CN 202210790644 A CN202210790644 A CN 202210790644A CN 117395677 A CN117395677 A CN 117395677A
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韩双锋
李刚
左君
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China Mobile Communications Group Co Ltd
China Mobile Communications Ltd Research Institute
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Abstract

本申请公开了一种信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备，属于通信技术领域。本申请实施例的信息反馈方法包括：获取第一参考信号；根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。由此，可以使得网络侧设备借助上下行信道的共性和差异性来获得下行信道信息，从而准确获取下行信道信息。

Description

信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备
技术领域
本申请属于通信技术领域，具体涉及一种信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备。
背景技术
现有技术中，网络侧设备比如基站可以利用上行信道信息直接预测下行信道信息，通常的方法为将上行信道矩阵作为模型的输入，将下行信道矩阵作为模型的输出，并基于训练好的模型以及上行信道矩阵，获得下行信道矩阵。但这种方法仅考虑了上下行信道的共性，并未考虑上下行信道的差异性，将会造成无法准确获取下行信道信息的问题。
发明内容
本申请实施例的目的是提供一种信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备，以解决目前无法准确获取下行信道信息的问题。
为了解决上述技术问题，本申请是这样实现的：
第一方面，提供了一种信息反馈方法，应用于终端，包括：
获取第一参考信号；
根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；
将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
第二方面，提供了一种信息接收方法，应用于网络侧设备，包括：
从终端接收第二信道矩阵；
对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
根据所述第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
第三方面，提供了一种信息反馈装置，应用于终端，包括：
第一获取模块，用于获取第一参考信号；
测量模块，用于根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
压缩模块，用于对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；
反馈模块，用于将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
第四方面，提供了一种信息接收装置，应用于网络侧设备，包括：
第二接收模块，用于从终端接收第二信道矩阵；
解压缩模块，用于对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
第二获取模块，用于根据所述第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
第五方面，本申请实施例提供了一种通信设备，该通信设备包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者如第二方面所述的方法的步骤。
第六方面，本申请实施例提供了一种可读存储介质，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如第一方面所述的方法的步骤，或者如第二方面所述的方法的步骤。
在本申请实施例中，终端获取第一参考信号后，可以根据第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息，并对第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵，将第二信道矩阵反馈给网络侧设备。由此，可以使得网络侧设备基于上下行信道的差异信息以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵，也即借助上下行信道的共性和差异性来获得下行信道信息，从而准确获取下行信道信息。
附图说明
图1是本申请实施例提供的一种信息反馈方法的流程图；
图2是本申请实施例提供的一种信息接收方法的流程图；
图3是本申请实施例中的信息反馈及接收过程的示意图；
图4是本申请实施例提供的一种信息反馈装置的结构示意图；
图5是本申请实施例提供的一种信息接收装置的结构示意图；
图6是本申请实施例提供的一种通信设备的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
本申请的说明书和权利要求书中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不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，以便本申请的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施，且“第一”、“第二”等所区分的对象通常为一类，并不限定对象的个数，例如第一对象可以是一个，也可以是多个。此外，说明书以及权利要求中“和/或”表示所连接对象的至少其中之一，字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
为了便于理解本申请实施例，首先说明以下内容。
大规模多输入多输出(Multiple-input Multiple-output，MIMO)技术具有灵活的空间复用能力，能够成倍提高系统容量并减少多用户干扰。大规模MIMO潜在增益的获取建立在基站(Base Station，BS)能够有效获知下行链路信道状态信息(Channel StateInformation，CSI)的基础上。在频分双工(Frequency Division Duplexing，FDD)系统中，上行链路和下行链路工作在不同的频点上，BS无法利用信道互异性直接获取下行链路CSI，因此，下行CSI需要先由终端比如用户设备(User Equipment，UE)通过下行导频估计获得，再通过反馈链路反馈回BS。
作为上行(UL)信号，终端可以发送探测参考信号(Sounding Reference Signal，SRS)，以帮助基站获得每个终端的信道状态信息(CSI)。信道状态信息描述了信号如何从终端传播到基站，并表示散射、衰落和功率衰减随距离的综合影响等。基站利用SRS，可以进行资源调度、链路自适应、大规模MIMO和波束管理等。
可选的，本申请实施例适用的场景包括但不限于FDD MIMO系统等。
下面结合附图，通过具体的实施例及其应用场景对本申请实施例提供的信息反馈方法、接收方法、装置及通信设备进行详细地说明。
请参见图1，图1是本申请实施例提供的一种信息反馈方法的流程图，该方法应用于终端，如图1所示，该方法包括如下步骤：
步骤11：获取第一参考信号。
本实施例中，第一参考信号不同于现有的参考信号。第一参考信号可选为一种新型的信道状态信息参考信号(Channel State Information-Reference Signal，CSI-RS)，用于测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。
一些实施例中，第一参考信号可称为互易性测量参考信号。
一些实施例中，终端可以从网络侧设备比如基站接收第一参考信号。
步骤12：根据第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息。
本实施例中，对于测量第一参考信号的方式，可以采用现有方式，对此不作限定。
步骤13：对第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵。
可选的，为了实现高效压缩和精确重建，可以利用神经网络模型对第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵。由于第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息，故压缩后得到的第二信道矩阵同样包含上下行信道的差异信息。
步骤14：将第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
此步骤中，终端利用网络侧配置的反馈方式，比如配置的反馈周期、反馈资源等，将第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
本申请实施例的信息反馈方法，终端获取第一参考信号后，可以根据第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息，并对第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵，将第二信道矩阵反馈给网络侧设备。由此，可以使得网络侧设备基于上下行信道的差异信息以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵，也即借助上下行信道的共性和差异性来获得下行信道信息，从而准确获取下行信道信息。进一步的借助压缩待反馈的信道矩阵，还可以降低反馈开销。比如应用于FDD MIMO时，还可以提升FDD系统中MIMO技术的性能。
在现有通信中，CSI-RS可以分为非零功率(Non-Zero Power，NZP)CSI-RS和零功率(Zero-Power)CSI-RS。NZP CSI-RS主要用于时频跟踪(Time/Frequency Tracking)、CSI计算(CSI computation)、层1参考信号接收功率(Layer 1Reference Signal ReceivingPower，L1-RSRP)计算(L1-RSRP Computation)、层1信号与干扰加噪声比(Layer 1Signalto Interference plus Noise Ratio，L1-SINR)计算(L1-SINR Computation)和移动性(Mobility)管理等，ZP CSI-RS主要用于物理下行共享信道PDSCH的速率匹配(RateMatching)等。在此基础上，第一参考信号可命名为互易(Reciprocity)CSI-RS，Reciprocity-CSI-RS是一种NZP CSI-RS，其占用的时频资源可以是NZP CSI-RS占用资源的一部分，具体可由基站通过下行信令进行配置。
一些实施例中，可以通过无线资源控制(Radio Resource Control，RRC)信令通知终端哪些时频资源上发送第一参考信号。
可选的，可以借由NZP CSI-RS设计第一参考信号。第一参考信号的幅度可以是根据NZP CSI-RS的幅度和上行信道矩阵的幅度确定，第一参考信号的相位可以是根据NZPCSI-RS的相位和上行信道矩阵的相位确定。其中，该上行信道矩阵可以是网络侧设备基于上行测量得到，比如为上行CSI。这样，可以使得第一参考信号的幅度携带上行信道矩阵的幅度信息，以及使得第一参考信号的幅度携带上行信道矩阵的幅度信息。
一些实施例中，第一参考信号的幅度等于NZP CSI-RS的幅度与上行信道矩阵的幅度的比值，比如NZP CSI-RS的幅度除以上行信道矩阵的幅度所得到的值。第一参考信号的相位等于NZP CSI-RS的相位与上行信道矩阵的相位的差，比如NZP CSI-RS的相位减去上行信道矩阵的相位所得到的值。该上行信道矩阵可以是网络侧设备基于上行测量得到，比如为上行CSI。
可选的，为了保证第一参考信号的强度，可以为第一参考信号引入幅度调整因子。终端可以从网络侧设备接收控制信息，所述控制信息用于指示第一参考信号的幅度调整因子。这样借助幅度调整因子，可以调节第一参考信号的功率，保证终端接收质量。
可选的，在获知第一参考信号的幅度调整因子之后，终端可以根据第一参考信号以及其幅度调整因子，测量得到第一信道矩阵，以保证测量准确性。比如，可以将接收到的第一参考信号的幅度除以幅度调整因子，以测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。
可选的，上述幅度调整因子可以是网络侧设备比如基站根据第一参考信号的覆盖来决定的，以调节第一参考信号的功率。上述幅度调整因子可以是根据上行信道矩阵的幅度确定。
一些实施例中，上述幅度调整因子等于上行信道矩阵中的所有元素的幅度的平均值。假设上行信道矩阵为H，则此幅度调整因子为对H中的所有元素的幅度进行平均得到。
一些实施例中，幅度调整因子x的量化可以采用如下的方式：由于上行信噪比SNR＝FUL＊PUE/N噪声，其中FUL是上行信道的增益，PUE是终端发送功率，N噪声是噪声方差，则SINR＊N噪声/PUE＝SINR＊BW＊N密度/PUE＝FUL，则根据上行的SINR(也即信道质量指示(ChannelQuality Indicator，CQI)表示的信道强弱)、带宽BW、噪声谱密度N密度以及终端发送功率等参数，可以得到信道增益，也就是说，信道增益和CQI有密切的关系。因此，幅度调整因子x可以取成FUL的平方根，根据上行信道矩阵H中的所有元素的幅度进行平均得到x后，x的平方即为FUL，然后可以得到相应的信噪比SNR，然后可以用CQI来表示x。终端收到代表幅度调整因子x的CQI后，可以推出FUL，进而推出x。
本申请实施例中，为了实现高效压缩和精确重建，可以基于人工智能(ArtificialIntelligence)模型进行信道压缩。终端可以利用预先训练得到的压缩模型，对第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵。相应的，网络侧设备会基于与该压缩模型对应的解压缩模型对第二信道矩阵进行解压缩。
可选的，本实施例可以使用一种基于自编码器结构的深度神经网络完成信道矩阵的压缩与解压缩(即恢复)。自编码器神经网络属于一种非监督学习网络，其输入与输出均为同样的高维信道矩阵，能够与信道矩阵压缩-解压缩/恢复的过程进行较好的对应。在使用自编码器神经网络时，将其中的一部分视为编码网络(如在终端侧部署)，将剩余部分视为解码网络(如在基站侧部署)，而这两部分之间的信号即编码网络的输出与解码网络的输入，为需要反馈的压缩后信道矩阵。在自编码器模型中，负责信道压缩的模型可称为压缩模型，负责信道恢复的模型可称为解压缩模型。
进一步的，在训练模型时，会将整个自编码器神经网络视为一个整体进行训练，比如在自编码器输出侧计算损失函数，再通过梯度的反向传播计算网络中各个权重的梯度值，最后依据该梯度值对网络权重进行优化。由于自编码器神经网络整体训练的特点，其编码网络与解码网络具有一一对应的特点，即经过某一个编码网络压缩后的信道信息仅能由与其对应的解码网络高精度地恢复出原始信道信息。在模型训练时，可以采用深度学习中经典的反向传播梯度下降算法，如随机梯度下降、ADAM优化器等。终端和网络侧设备都可以单独训练得到对应的压缩模型和解压缩模型。
可选的，上述压缩模型可以通过以下步骤获得：首先，获取训练数据，所述训练数据包括上行信道矩阵和下行信道矩阵；然后，对所述训练数据进行预处理，获得样本矩阵；其中，所述样本矩阵中的每个元素的幅度和相位，是根据所述上行信道矩阵和所述下行信道矩阵确定；最后，利用所述样本矩阵，联合训练得到压缩模型和解压缩模型；在模型训练过程中，所述压缩模型用于压缩所述样本矩阵，所述压缩模型的输入为所述样本矩阵，所述压缩模型的输出为所述解压缩模型的输入，所述解压缩模型用于解压缩获得所述样本矩阵。比如此模型训练过程中，可以采用深度学习中经典的反向传播梯度下降算法。这样可以训练得到相应的压缩模型和解压缩模型。
可选的，所述样本矩阵中的每个元素的幅度等于下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的幅度比，所述样本矩阵中的每个元素的相位等于下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的相位差；所述第一矩阵为所述上行信道矩阵的转置矩阵。这样，借助此幅度比和相位差来预处理训练数据，可以使得样本矩阵中元素比较相似，从而稀疏性更好，相应训练得到的压缩模型的压缩效果比较好。
可选的，终端在联合训练得到压缩模型和解压缩模型之后，可以将解压缩模型发送给网络侧设备，以便网络侧设备顺利解压缩收到的信道矩阵。
例如，训练数据包含下行信道信息和上行信道信息，例如信道矩阵H，对应子载波上的发送天线(或者端口)和接收天线(或者端口)之间的信道响应矩阵。假设某一时刻下行某个子载波上的信道矩阵为M*N维HDL，上行和下行子载波频差最小的上行子载波上的信道矩阵为N*M维HUL，M和N分别为终端和基站的天线(或者端口)数。由于上下行的频率差，下行信道矩阵HDL和上行信道矩阵HUL的转置矩阵(HUL')并不相同。在获得样本矩阵Hnew时，样本矩阵Hnew中每个元素的幅度等于HDL和HUL'两个矩阵中的对应元素的幅度比αDL/αUL，样本矩阵Hnew中每个元素的相位等于HDL和HUL'两个矩阵中的对应元素的相位差θDL-θUL。基站或者终端基于样本矩阵Hnew进行训练，得到终端侧信道压缩模型M1，基站侧信道解压缩模型M2。
请参见图2，图2是本申请实施例提供的一种信息接收方法的流程图，该方法应用于网络侧设备，该网络侧设备比如为基站等。如图2所示，该方法包括如下步骤：
步骤21：从终端接收第二信道矩阵。
本实施例中，第二信道矩阵为压缩后的信道矩阵，而压缩前的信道矩阵可以是基于对第一参考信号的测量得到。第一参考信号不同于现有的参考信号。第一参考信号可选为一种新型的CSI-RS，用于测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。
步骤22：对第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息。
步骤23：根据第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
需指出的，上述解压缩可理解为信道恢复。上述上行信道矩阵可以由基站通过上行测量获得。
由此，可以使得网络侧设备基于上下行信道的差异信息以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵，也即借助上下行信道的共性和差异性来获得下行信道信息，从而准确获取下行信道信息。
本申请实施例中，由于对于高空间相关性和小双工距离(例如，10MHz)，下行和上行之间存在信道，无需任何补偿，而对于低空间相关性以及大双工距离(例如，400MHz)，下行和上行之间的频偏会产生信道差异，下行和上行之间存在部分信道互易性，例如上下行的多径个数、角度、时延等参数，因此可以基于上下行信道的互易性，来决定是否配置第一参考信号。
可选的，上述从终端接收第二信道矩阵之前，网络侧设备可以先根据上下行信道信息，确定上行信道和下行信道的互易值，所述互易值表征上行信道和下行信道的互易性；然后，在所述互易值小于第一阈值但大于第二阈值的情况下，向终端发送配置信息，所述配置信息用于配置第一参考信号，所述第一参考信号用于测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。其中，第一阈值和第二阈值可以基于实际需求设置。在所述互易值大于或等于第一阈值，或者，所述互易值小于或等于第二阈值的情况下，只配置正常的CSI-RS，不配置第一参考信号，并根据上行信道的测量结果，确定下行信道信息。这样，可以在下行和上行之间存在部分信道互易性的情况下才配置第一参考信号，满足相应通信需求。
可选的，在根据上下行信道信息，确定上下行信道的互易值时，可以通过计算归一化上下行信道矩阵的差，即计算归一化后的上行信道矩阵与归一化后的下行信道矩阵的差，获得上下行信道的互易值；或者，可以基于上下行信道矩阵的特征向量的余弦相似度，确定上下行信道的互易值。比如，可以将上下行信道矩阵的特征向量的余弦相似度，确定为上下行信道的互易值。对于余弦相似度，是指两个相同维度(比如n维)的向量之间角度的余弦，等于两个向量的点积(向量积)除以两个向量长度(或大小)的乘积。
可选的，可以借由NZP CSI-RS设计第一参考信号。第一参考信号的幅度可以是根据NZP CSI-RS的幅度和上行信道矩阵的幅度确定，第一参考信号的相位可以是根据NZPCSI-RS的相位和上行信道矩阵的相位确定。其中，该上行信道矩阵可以是网络侧设备基于上行测量得到，比如为上行CSI。这样，可以使得第一参考信号的幅度携带上行信道矩阵的幅度信息，以及使得第一参考信号的幅度携带上行信道矩阵的幅度信息，以便终端基于第一参考信号获得上下行信道的差异信息。
一些实施例中，第一参考信号的幅度等于NZP CSI-RS的幅度与上行信道矩阵的幅度的比值，比如NZP CSI-RS的幅度除以上行信道矩阵的幅度所得到的值。第一参考信号的相位等于NZP CSI-RS的相位与上行信道矩阵的相位的差，比如NZP CSI-RS的相位减去上行信道矩阵的相位所得到的值。比如，该上行信道矩阵可以是网络侧设备基于上行测量得到，比如为上行CSI。
可选的，为了保证第一参考信号的强度，可以为第一参考信号引入幅度调整因子。网络侧设备可以向终端发送控制信息，所述控制信息用于指示第一参考信号的幅度调整因子。这样借助幅度调整因子，可以调节第一参考信号的功率，保证终端接收质量。
可选的，上述解压缩模型可以通过以下步骤获得：首先，获取训练数据，所述训练数据包括上行信道矩阵和下行信道矩阵；然后，对所述训练数据进行预处理，获得样本矩阵；其中，所述样本矩阵中的每个元素的幅度和相位，是根据所述上行信道矩阵和所述下行信道矩阵确定；最后，利用所述样本矩阵，联合训练得到压缩模型和解压缩模型；在模型训练过程中，所述压缩模型用于压缩所述样本矩阵，所述压缩模型的输入为所述样本矩阵，所述压缩模型的输出为所述解压缩模型的输入，所述解压缩模型用于解压缩获得所述样本矩阵。比如此模型训练过程中，可以采用深度学习中经典的反向传播梯度下降算法。这样可以训练得到相应的压缩模型和解压缩模型。
可选的，所述样本矩阵中的每个元素的幅度等于下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的幅度比，所述样本矩阵中的每个元素的相位等于下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的相位差；所述第一矩阵为所述上行信道矩阵的转置矩阵。这样，借助此幅度比和相位差来预处理训练数据，可以使得样本矩阵中元素比较相似，从而稀疏性更好，相应训练得到的压缩模型的压缩效果比较好。
可选的，网络侧设备在联合训练得到压缩模型和解压缩模型之后，可以将压缩模型发送给终端，以便终端使用对应的压缩模型压缩信道矩阵。
如图3所示，本申请实施例中的信息反馈及接收过程可以包括：
S1：基站或终端训练得到压缩模型M1和解压缩模型M2，其中训练过程可以如上所示，在此不再赘述。
S2：基站配置终端上行SRS信号。
S3：终端根据配置发送上行SRS信号。
S4：基站根据上行SRS信号获取上行信道的CSI，并根据上下行信道信息判断是否触发第一参考信号(或称为互易性测量参考信号)，并通过信令告知终端第一参考信号占用的时频域资源，具体判断过程可以如上所示，在此不再赘述。
S5：可选的，基站配置第一参考信号并发送。
S6：终端根据第一参考信号，测量得到第一信道矩阵H1；
S7：终端利用压缩模型M1，对测量得到的第一信道矩阵H1进行压缩，获得第二信道矩阵H2。
S8：终端向基站反馈第二信道矩阵H2。
S9：基站收到第二信道矩阵后，利用解压缩模型M2对第二信道矩阵H2进行解压缩，恢复第一信道矩阵H1，并根据上行信道矩阵HUL从H1中获得下行信道矩阵HDL。
本申请实施例提供的信息反馈方法，执行主体可以为信息反馈装置。本申请实施例中以信息反馈装置执行信息反馈方法为例，说明本申请实施例提供的信息反馈装置。
请参见图4，图4是本申请实施例提供的一种信息反馈装置的结构示意图，该装置应用于终端，如图4所示，信息反馈装置40包括：
第一获取模块41，用于获取第一参考信号；
测量模块42，用于根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
压缩模块43，用于对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；
反馈模块44，用于将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
可选的，所述第一参考信号的幅度是根据NZP CSI-RS的幅度和上行信道矩阵的幅度确定，所述第一参考信号的相位是根据所述NZP CSI-RS的相位和所述上行信道矩阵的相位确定。
可选的，所述第一参考信号的幅度等于所述NZP CSI-RS的幅度与所述上行信道矩阵的幅度的比值，所述第一参考信号的相位等于所述NZP CSI-RS的相位与所述上行信道矩阵的相位的差。
可选的，信息反馈装置40还包括：
第一接收模块，用于从所述网络侧设备接收控制信息，所述控制信息用于指示所述第一参考信号的幅度调整因子。
可选的，所述幅度调整因子是根据上行信道矩阵的幅度确定。
可选的，所述测量模块42具体用于：根据所述第一参考信号以及所述幅度调整因子，测量得到所述第一信道矩阵。
可选的，所述压缩模块43具体用于：利用预先训练得到的压缩模型，对所述第一信道矩阵进行压缩，获得所述第二信道矩阵。
可选的，所述信息反馈装置40还包括：
第一训练模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括上行信道矩阵和下行信道矩阵；对所述训练数据进行预处理，获得样本矩阵；所述样本矩阵中的每个元素的幅度和相位，是根据所述上行信道矩阵和所述下行信道矩阵确定；利用所述样本矩阵，联合训练得到所述压缩模型和解压缩模型；在模型训练过程中，所述压缩模型用于压缩所述样本矩阵，所述压缩模型的输入为所述样本矩阵，所述压缩模型的输出为所述解压缩模型的输入，所述解压缩模型用于解压缩获得所述样本矩阵。
可选的，所述样本矩阵中的每个元素的幅度等于所述下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的幅度比，所述样本矩阵中的每个元素的相位等于所述下行信道矩阵和所述第一矩阵中的对应元素的相位差；所述第一矩阵为所述上行信道矩阵的转置矩阵。
可理解的，本申请实施例的信息反馈装置40，可以实现上述图1所示的信息反馈方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
请参见图5，图5是本申请实施例提供的一种信息接收装置的结构示意图，该装置应用于网络侧设备，如图5所示，信息接收装置50包括：
第二接收模块51，用于从终端接收第二信道矩阵；
解压缩模块52，用于对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
第二获取模块53，用于根据所述第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
可选的，信息接收装置50还包括：
确定模块，用于根据上下行信道信息，确定上行信道和下行信道的互易值；
第一发送模块，用于在所述互易值小于第一阈值但大于第二阈值的情况下，向所述终端发送配置信息，所述配置信息用于配置第一参考信号，所述第一参考信号用于测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。
可选的，所述第一参考信号的幅度是根据NZP CSI-RS的幅度和上行信道矩阵的幅度确定，所述第一参考信号的相位是根据所述NZP CSI-RS的相位和所述上行信道矩阵的相位确定。
可选的，所述确定模块还用于：在所述互易值大于或等于所述第一阈值，或者，所述互易值小于或等于所述第二阈值的情况下，根据上行信道的测量结果，确定下行信道信息。
可选的，信息接收装置50还包括：
第二发送模块，用于向所述终端发送控制信息，所述控制信息用于指示所述第一参考信号的幅度调整因子。
可选的，所述解压缩模块52具体用于：利用预先训练得到的解压缩模型，对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得所述第一信道矩阵。
可选的，信息接收装置50还包括：
第二训练模块，用于获取训练数据，所述训练数据包括上行信道矩阵和下行信道矩阵；对所述训练数据进行预处理，获得样本矩阵；所述样本矩阵中的每个元素的幅度和相位，是根据所述上行信道矩阵和所述下行信道矩阵确定；利用所述样本矩阵，联合训练得到压缩模型和所述解压缩模型；其中，在模型训练过程中，所述压缩模型用于压缩所述样本矩阵，所述压缩模型的输入为所述样本矩阵，所述压缩模型的输出为所述解压缩模型的输入，所述解压缩模型用于解压缩获得所述样本矩阵。
可选的，所述样本矩阵中的每个元素的幅度等于所述下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的幅度比，所述样本矩阵中的每个元素的相位等于所述下行信道矩阵和所述第一矩阵中的对应元素的相位差；所述第一矩阵为所述上行信道矩阵的转置矩阵。
可选的，信息接收装置50还包括：
第三发送模块，用于将所述压缩模型的相关参数发送给所述终端。
可理解的，本申请实施例的信息接收装置50，可以实现上述图2所示的信息接收方法实施例的各个过程，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
此外，如图6所示，本申请实施例还提供一种通信设备60，包括处理器61和存储器62，存储器62上存储有可在所述处理器61上运行的程序或指令，例如，该通信设备60为终端时，该程序或指令被处理器61执行时实现上述信息反馈方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果。该通信设备60为网络侧设备时，该程序或指令被处理器61执行时实现上述信息接收方法实施例的各个步骤，且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
本申请实施例还提供了一种可读存储介质，其上存储有程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时可实现上述信息反馈方法实施例的各个过程且能达到相同的技术效果，或者实现上述信息接收方法实施例的各个过程且能达到相同的技术效果，为避免重复，这里不再赘述。
计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体,可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。
需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。
上述本申请实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台服务分类设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述的方法。
以上所述仅是本申请的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本申请的保护范围。

Claims (18)

1.一种信息反馈方法，应用于终端，其特征在于，包括：
获取第一参考信号；
根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；
将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一参考信号的幅度是根据非零功率信道状态信息参考信号NZP CSI-RS的幅度和上行信道矩阵的幅度确定，所述第一参考信号的相位是根据所述NZP CSI-RS的相位和所述上行信道矩阵的相位确定。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一参考信号的幅度等于所述NZPCSI-RS的幅度与所述上行信道矩阵的幅度的比值，所述第一参考信号的相位等于所述NZPCSI-RS的相位与所述上行信道矩阵的相位的差。
4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
从所述网络侧设备接收控制信息，所述控制信息用于指示所述第一参考信号的幅度调整因子。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述幅度调整因子是根据上行信道矩阵的幅度确定。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，包括：
根据所述第一参考信号以及所述幅度调整因子，测量得到所述第一信道矩阵。
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一信道矩阵进行压缩，获得压缩后的信道矩阵，包括：
利用预先训练得到的压缩模型，对所述第一信道矩阵进行压缩，获得所述第二信道矩阵。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述压缩模型通过以下步骤获得：
获取训练数据，所述训练数据包括上行信道矩阵和下行信道矩阵；
对所述训练数据进行预处理，获得样本矩阵；其中，所述样本矩阵中的每个元素的幅度和相位，是根据所述上行信道矩阵和所述下行信道矩阵确定；
利用所述样本矩阵，联合训练得到所述压缩模型和解压缩模型；其中，在模型训练过程中，所述压缩模型用于压缩所述样本矩阵，所述压缩模型的输入为所述样本矩阵，所述压缩模型的输出为所述解压缩模型的输入，所述解压缩模型用于解压缩获得所述样本矩阵。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述样本矩阵中的每个元素的幅度等于所述下行信道矩阵和第一矩阵中的对应元素的幅度比，所述样本矩阵中的每个元素的相位等于所述下行信道矩阵和所述第一矩阵中的对应元素的相位差；所述第一矩阵为所述上行信道矩阵的转置矩阵。
10.一种信息接收方法，应用于网络侧设备，其特征在于，包括：
从终端接收第二信道矩阵；
对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
根据所述第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
11.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述从终端接收第二信道矩阵之前，所述方法还包括：
根据上下行信道信息，确定上行信道和下行信道的互易值；
在所述互易值小于第一阈值但大于第二阈值的情况下，向所述终端发送配置信息，所述配置信息用于配置第一参考信号，所述第一参考信号用于测量得到包含上下行信道的差异信息的信道矩阵。
12.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
在所述互易值大于或等于所述第一阈值，或者，所述互易值小于或等于所述第二阈值的情况下，根据上行信道的测量结果，确定下行信道信息。
13.根据权利要求11所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
向所述终端发送控制信息，所述控制信息用于指示所述第一参考信号的幅度调整因子。
14.根据权利要求10所述的方法，其特征在于，所述对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，包括：
利用预先训练得到的解压缩模型，对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得所述第一信道矩阵。
15.一种信息反馈装置，应用于终端，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取第一参考信号；
测量模块，用于根据所述第一参考信号，测量得到第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
压缩模块，用于对所述第一信道矩阵进行压缩，获得第二信道矩阵；
反馈模块，用于将所述第二信道矩阵反馈给网络侧设备。
16.一种信息接收装置，应用于网络侧设备，其特征在于，包括：
第二接收模块，用于从终端接收第二信道矩阵；
解压缩模块，用于对所述第二信道矩阵进行解压缩，获得第一信道矩阵，所述第一信道矩阵包含上下行信道的差异信息；
第二获取模块，用于根据所述第一信道矩阵以及上行信道矩阵，获取下行信道矩阵。
17.一种通信设备，其特征在于，包括处理器，存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的程序或指令，所述程序或指令被所述处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的信息反馈方法的步骤，或者实现如权利要求10至14任一项所述的信息接收方法的步骤。
18.一种可读存储介质，其特征在于，所述可读存储介质上存储程序或指令，所述程序或指令被处理器执行时实现如权利要求1至9任一项所述的信息反馈方法的步骤，或者实现如权利要求10至14任一项所述的信息接收方法的步骤。
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