CN1937442A - 在通信系统中传输信息的方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种在多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法和系统。所述实现范围缩小方案的系统可包括范围缩小处理器，确定对应多个信号的多个信道测量值。所述范围缩小处理器可基于与所述多个信号中一个比剩余部分信号的信道增益更大的信号子集相对应的信道测量值计算多个信道容量。所述实现范围缩小方案的方法包括确定对应多个信号的多个信道测量值，并基于与所述多个信号中一个比剩余部分信号的信道增益更大的信号子集相对应的信道测量值计算多个信道容量。

Description

在通信系统中传输信息的方法和系统

技术领域

本发明涉及通信系统中的信号处理，更具体地说，涉及一种在多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法和系统。

背景技术

移动通信已经改变了人们的通信方式，而移动电话也已经从奢侈品变成了人们日常生活中不可缺少的一部分。今天，移动设备的使用是由社会环境驱动的，而不受地域和技术的限制。虽然语音通信满足了人们交流的基本要求，且移动语音通信已进一步渗入了人们的日常生活，但移动通信发展的下一阶段是移动互联网。移动互联网和/或移动视频将成为日常信息的普通来源，理所当然应实现对这些数据的简单通用的移动式访问。

第三代(3G)蜂窝网络专门设计来满足移动设备的这些未来的需求。随着这些服务的大量出现和使用，网络容量的成本效率优化和服务质量(QoS)等因素对于网络运营商而言，将变得比现在更为重要。当然，可以通过精细的网络规划和运营、传输方法的改进以及接收机技术的提高来实现这些因素。因此，载波需要允许它们增大下行吞吐量的技术，从而提供比那些有线调制解调器和/或DSL服务提供商的竞争对手更好的QoS性能和速率。

为了满足所述需求，由于承诺在无线衰退环境中显著地增加容量，在发射器和接收器中均使用多个天线的通信系统最近引起了广泛的注意。这些多天线配置，也被称为为智能天线技术，可用于减轻信号接收时多路径和/或信号干涉的负面影响。据预计，智能天线技术将大量应用于基站设施配置和移动用户单元的连接，以解决对这些系统的容量需求的增加。从当前基于语音的服务到下一代可提供语音、视频和数据通信的无线多媒体服务，这些需求都在逐渐显现出来。

多发射和/或接收天线的使用设计为引入分集增益，并增加自由度，以抑制在信号接收过程中产生的干扰。分集增益通过增加接收信噪比和稳定传输来改进系统性能。另一方面，更多的自由度通过提供更坚固的防信号干涉、和/或允许更高的频率重复使用以实现更高的容量，来允许多个同时的传输。例如，在集成多天线接收器的通信系统中，一组M个接收天线可用于使(M-1)个干扰影响无效。相应地，可利用N个发送天线同时在相同带宽中发送N个信号，然后通过接收器中设置的一组N个天线，可将已发送信号分解为N个独立信号。使用多发送和接收天线的系统可称为多入多出(MIMO)系统。多天线系统，尤其是MIMO系统的一个很吸引人的方面在于，使用这些传输配置可明显增加系统容量。对于固定的总传输能量，MIMO配置提供的容量与增加的信噪比(SNR)成比例。例如，在衰减多路径信道中，SNR内每增加3-dB，MIMO配置可增加大概M个额外比特/周期的系统容量。

然而，由于大小、复杂度和功耗的增加导致的成本增加，限制了无线通信内多天线系统的广泛发展。这引起无线系统设计和应用的问题。因此，多天线系统的某些初始工作集中在支持单用户点对点链接的系统上。然而，在多用户环境中使用多天线技术来改善总吞吐量仍然是个挑战。

比较本发明后续将要结合附图介绍的系统，现有技术的其它局限性和弊端对于本领域的普通技术人员来说是显而易见的。

发明内容

本发明提供一种在多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法和系统，将结合至少一幅附图进行描述，并在权利要求中有更完整地说明。

根据本发明的一个方面，提供一种在通信系统中传输信息的方法，所述方法包括：

确定多个信道测量值，每个信道测量值对应多个信号中的一个或多个；

基于所述信道测量值中一个或多个与所述多个信号中的具有比所述多个信号中剩下部分更大的信道增益的信号子集相对应的信道测量值来计算多个信道容量。

优选地，所述方法进一步包括基于所述多个信道测量值确定与所述多个信号中的每个信号相关联的信道增益。

优选地，所述方法进一步包括基于对应的所述信道增益对所述多个信号中的每个信号进行排序。

优选地，所述方法进一步包括基于所述排序选择所述多个信号中的一个子集。

优选地，所述方法进一步包括计算所述每个信号是所述子集之一的多个例子。

优选地，所述方法进一步包括基于对应于已排序的所述多个信号的所述多个例子计算累积分布函数。

优选地，所述方法进一步包括基于所述累积分布函数选择阈值。

优选地，所述方法进一步包括基于所述阈值确定所述子集内的多个信号。

优选地，所述方法进一步包括计算与所述多个信号中所选择部分的每个信号相关联的信息传输速率。

优选地，所述多个信号中至少一个信号对应多个移动终端中的至少一个移动终端。

根据本发明的一个方面，提供一种在通信系统中传输信息的系统，所述系统包括：

确定多个信道测量值的处理器，所述每个信道测量值对应多个信号中的一个或多个；

所述处理器基于所述信道测量值中一个或多个与所述多个信号中的具有比所述多个信号中剩下部分更大的信道增益的信号子集相对应的信道测量值来计算多个信道容量。

优选地，所述处理器基于所述多个信道测量值确定与所述多个信号中的每个信号相关联的信道增益。

优选地，所述处理器基于对应的所述信道增益对每个信号进行排序。

优选地，所述处理器基于所述排序选择所述多个信号的子集。

优选地，所述处理器计算所述多个信号中的每个信号是所述子集之一的多个例子。

优选地，所述处理器基于对应排序后的所述多个信号多个所述例子计算累积分布函数。

优选地，所述处理器基于所述累积分布函数选择阈值。

优选地，所述处理器基于所述阈值确定所述子集中的多个信号。

优选地，所述处理器计算与所述多个信号中所选择部分的每个信号相关联的信息传输速率。

优选地，所述多个信号中的至少一个信号对应多个移动终端中的至少一个移动终端。

优选地，所述处理器包括范围缩小处理器。

本发明的各种优点、各个方面和创新特征，以及其中所示例的实施例的细节，将在以下的说明书和附图中进行详细介绍。

附图说明

下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明，附图中：

图1是本发明一个实施例中多用户环境内的多用户基站的方框示意图；

图2是本发明一个实施例中使用范围缩小的MIMO基站的方框示意图；

图3是本发明一个实施例中从1000个随机信道实现中编辑的最优用户的指数柱状图；

图4是本发明一个实施例中的根据经验的累积分布函数的示意图；

图5是根据本发明一个实施例在多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法的流程图；

图6是本发明一个实施例中关于各种下行传输方案的容量性能的曲线图；

图7是本发明一个实施例中关于各种下行传输方案的误比特率(BER)性能的曲线图。

具体实施方式

本发明的各种实施例介绍了一种多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法和系统。本发明的各个实施例可降低包括有多个天线的基站选择同时从基站接收信号的移动终端中的一个子组时的计算复杂度。选择的该子组内的移动终端可最大化在给定时间段内从基站传输的信息容量。所述子组内的信号可被认为是位于缩小的范围内。

在发射器和接收器端均使用多个天线的通信系统引起了越来越多的注意，因为它们承诺在无线衰减环境中提供显著的容量增加。然而，多天线系统的许多先进的方法受制于单用户点对点链路。最近，注意力集中在多用户环境中使用多天线技术的总吞吐量的改进。从基站至移动终端、或用户的通信，可称作下行通信。通过安装多个天线，基站可选择一组用户(活跃用户)以同时传输它们相应的数据流。包括多个用户的多用户环境中基站和用户间的下行通信可达到的信息传输速率可等于活跃用户的下行信息传输速率的总和。下行传输速率的最大总和可作为多个用户的总容量。从用户至基站的通信可称作上行通信。

多用户通信系统中，在基站采用多天线可增加下行系统容量。如果信道状态信息(CSI)可用，容量的增加可通过使用发射器端预编码技术同时与多个用户通信来获得。如果用户K的数量接近无限，迫零(Zero-forcing，简称ZF)线性预编码器可达到总容量。总容量可基于基站的传输天线的数量。此外，尽管用户数量有限，例如，K＝10个用户，ZF预编码器可提供接近最优的性能。因此，在多用户环境中使用预编码技术结合用户选择可代表用于宽带无线数据通信中的承诺的技术。

图1是本发明多用户环境中多用户基站的方框示意图。参照图1，展示了基站102、第一用户104、第二用户106、信号112和信号114。基站102可包括多个天线102a、102b、102c和102d。基站102可使用天线102a-102d传输信号112。同时，基站102可使用天线102a-102d传输信号114。信号112包括有从基站102传输传输至第一用户104的信息。信号114包括有从基站102传输至第二用户106的信息。传输的信号112和114可由第一用户104和第二用户106接收。在第一用户104，信号114为干扰信号。在第二用户106，信号112为干扰信号。干扰信号可通过在基站102使用波束赋形技术来减少。

图2是本发明使用范围缩小的MIMO基站的方框示意图。参照图2，展示了基站200和多个用户240…250。基站200可包括多个信道编码器202…204、范围缩小模块(range reduction module)206、用户调度器208、信道状态信息模块210、多个调制器212…214、处理器216、系统存储器218、功率控制模块220、波束赋形或线性预编码模块222、多个天线224…226。功率控制模块可包括多个乘法器220a…220b。用户204可包括天线228、解调器230和信道解码器232。用户250可包括天线234、解调器236和信道解码器238。

信道编码器202…204可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可对多至K个的独立信息流进行二进制编码。范围缩小模块206可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可从较大数量的K个用户集中选择包括L个用户的子集。例如，范围缩小模块206可从较大数量的100个用户中(即K＝100)选择10个用户(即L＝10)。所述10个用户可包括有缩小的范围。用户调度器208可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可选择一组M个或小于M个的用户，以接收由天线224…226同时传输的M个或小于M个的信号之一。所选择的用户可从范围缩小模块206选择的一组L个用户中选出。例如，用户调度器208可从10个用户的子集(L＝10)中选择一组2个用户(M＝2)。所述一组2个用户可基于最大化基站200的信息传输即时速率的标准来选出。信道状态信息(简称CSI)模块210可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可提供多个用户240…250的信道状态信息。多个用户240…250的信道状态信息可通过时分双工(TDD)系统中的上行信道估测或通过从用户通过频分双工(FDD)系统中专用反馈链路接收的CSI反馈来获得。

解调器212…214可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可调制用户调度器208选择的每个用户的二进制数据。在这点上，对二进制数据的调制操作可产生多个复数符号u₁…u_m。功率控制模块220可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可分配不同的功率级p₁…p_m给从调制模块212…214接收的复数符号u₁…u_m。从调制器212…214接收的每个信号u₁…u_m的功率级可通过乘法器模块220a…220b进行缩放。所述缩放可产生多个功率级调整后的用户数据符号p₁u₁…p_mu_m。每个功率级调整后的用户数据符号p_iu_i可称作空间流，其中i是1到M之间的整数。

波束赋形或线性预编码模块222可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可处理空间流，并分离发送至不同用户的信号，以此每个用户240可从发送至其他用户250的信号中接收很少的干扰或不接收干扰。在基站200使用M个天线，波束赋形或线性预编码模块222可分离最多M个不同的信号，基站200可通过天线224…226同时传输所述M个信号。通过天线224传输的信号可包括来自多个空间流的信号。例如，通过天线224传输的信号x₁可表示为x₁＝a₁p₁u₁+…+m₁p_Mu_M。常量a₁和m₁表示形成天线224传输的信号时，波束赋形或线性预编码模块222使用的加权因数。通过天线226传输的信号x_M可表示为x₁＝a_Mp₁u₁+…+m_Mp_Mu_M。常量a_M和m_M表示形成天线226传输的信号时，波束赋形或线性预编码模块222使用的加权因数。波束赋形或线性预编码模块可称作预编码器。

处理器216可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可处理与基站200传输信号的产生相关的信息和/或数据。例如，处理器216可确定控制范围缩小模块206的操作的参数值。例如，处理器216可确定范围缩小模块206选择包括在一个用户组中的用户240…250所用的阈值。存储器218可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可存储用于基站218的至少一部分操作的数据和/或控制信息。例如，存储器218可存储识别已包括在一个用户组中的用户240…250的信息。

用户调度器208、功率控制模块220和/或波束赋形或线性预编码模块222可要求知道下行信道的状态信息。CSI模块210可传输信道状态信息至用户调度器208、功率控制模块220和/或波束赋形或线性预编码模块222。这不排除基站200内的其它功能性模块使用信道状态信息，例如，范围缩小算法模块206和/或处理器216。

用户240可接收基站200通过天线228传输的信号的至少一部分。解调器230可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可解调从基站200接收的信号。信道解码器232可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可将来自解调器230的解调的信号解码为二进制数据流。用户240可接收基站200通过天线234传输的至少一部分信号。解调器236可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可解调从基站200接收的信号。信道解码器238可包括恰当的逻辑、电路和/或编码，可将来自解调器236的解调的信号解码为二进制数据流。

在操作中，基站200包括M个天线224…226，可同时传输信号至M个用户240…250中的每个用户。已选择的M个用户240…250可表示一组用户，包括从K个用户中选择的子集。第一选择的M个用户的总容量可大于第二选择的M个用户的总容量。在这种情况下，与第二选择的M个用户比较总速率，第一选择的M个用户可认为是较好的一组。如果用户总数K比数值M大，潜在用户组或子集的数量可以是较大的。每个子集可包括从K个用户总数中选择的M个用户的唯一组合。最优组是指在从K个用户总数中选出M个用户的所有组合中提供最大总速率的一个M个用户的组合。为了找出基站200可同时传输信号的最优用户组，预编码器222可在总数为K的用户中搜索所有潜在的子集，以找到具有最大即时总速率的一个子集。在这种情况下，所述搜索范围是K。随着K值的增加，搜索算法的复杂性显著地增加。

本发明的各个实施例可包括有范围缩小模块206，执行算法以确定用户调度器208在其内搜索最佳用户组的缩小后的用户范围L。具体地，用户调度器208可仅在L个最强用户中搜索提供最大总速率的用户组合。评估K个用户中任意用户的强度的标准可使用信号增益测量，其中，如果第一用户240的信号增益大于第二用户250的信号增益，第一用户240可看作强于第二用户250。信道测量和/或信号增益信息可基于从CSI模块210获得的信息。在L个最强用户中进行的搜索可将搜索范围从K降低至L。如果L值远远小于K值，本发明的各个实施例可显著地减小搜索范围。搜索范围的减小可同样地降低用户调度器208的计算复杂性。此外，在频分双工(FDD)系统中，基站可从用户通过反馈链路获得CSI，基站接收的和/或处理的反馈信息量可显著地降低，因为基站可仅获得与L个最强用户相关的全信道测量信息，而不是较大的K个用户的信息。本发明的各个实施例包括一种确定缩小范围L的值的方法和系统。

在基站200，多个信号x₁…x_M可通过对应的多个天线224…226发送。对应的多个信号y₁…y_K可由对应K个用户的子集的每个用户接收。每个接收的信号y₁…y_M可由多个发送的信号x₁…x_M组成。例如，第一用户240接收的信号y₁可表示为y₁＝h₁₁x₁+…+h_1Mx_M。图2中展示的多个发送的信号x₁…x_M和接收的信号y₁…y_M可由使用矩阵符号的信号模型来表示。所述信号模型可表达为如下：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ .\\ .\\ .\\ y_k\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ .\\ .\\ .\\ h_k\end{array}\right]x+n---\left(1\right)$

其中y_k(k＝1，…，K)可表示用户k接收的信号，h_k∈C^1xM可表示用户k的信道向量，x∈C^1xM可表示基站发送的符号向量，以及，n∈C^k×1可表示附加白高斯噪音(简称AWGN)。AWGN的特征在于包括零平均值和单位变量。发送的符号可满足功率约束E[X^HX]≤P，其中(·)^H可表示矩阵(·)的复数共轭转置。

h_k的每个元素可表示具有单位变量的零均值循环对称复数高斯(ZMCSCG)随机变量。每个用户240接收的信号可经过独立的衰减，因此多个信道向量{h_k}_k＝1 ^K每个可以在统计上是独立的。信道状态信息(CSI)h_K可假设为对用户k是完全已知的，但对其它用户是未知的。在时分双工(TDD)系统中，基站200可估测与上行信道相关的CSI，并使用该上行信道CSI并基于上行和下行信道间的信道互易特性估测与对应下行信道相关的CSI。因此，基站200可计算CSI的信道信息，如每个用户240通过在基站200从上行链路CSI获得的精确信道估测值所观测到的一样。

在多用户通信系统中，在基站200采用多个天线可增加下行系统容量。如果信道状态信息(CSI)可用，容量的增加可通过在发射器端使用预编码同时与多个用户240…250进行通信来获得。脏纸编码(DPC)是一种可达到总容量的预编码方案，但是DPC的复杂性将限制实现使用预编码方案系统的能力。也有其它次优化但相对复杂性较低的方案可用于多用户MIMO下行传输，例如，线性预编码、Tomlinson-Harashima预编码(THP)和向量编码。

当与用户数量K接近无限时的无限阶多用户分集相结合时，迫零(ZF)线性预编码器可实现总容量。此外，尽管用户数量不是无限的，例如，K＝10，ZF预编码器也可提供接近最优的性能。本发明的一方面可涉及在多用户环境中迫零预编码器的使用。然而，本发明的各个实施例不限于ZF预编码器。本发明的实施例也可应用于多个使用多用户分集的预编码方案。

迫零预编码器是一种特殊的线性编码器。当基站200选择传输给信号x的一组用户时，其中所述一组用户可包括D{1，...，K}，d＝|D|≤K，线性预编码方案可在从基站传输之前，根据下面的表达式线性地加权数据符号S＝[S₁，...，S_d]^T。

x=FPs                                 (2)

其中x可表示等式(1)中的发射信号向量，F＝[f₁，...，f_d]可表示M×d的线性预编码矩阵，具有量化的列(‖f_k‖＝1)，以及P＝diag{P₁，...，P_d}可表示分配传输功率至不同用户的功率控制矩阵，其中 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^{d}P\≤P$ 。数据符号s可对应多个调制器212…214产生的数据符号u₁…u_m。线性预编码矩阵F内的元素可表示预编码器222使用的多个加权系数。对角阵P中的非零元素可表示功率控制模块220使用的多个缩放因子p₁…p_M。多个接收的信号y可表示为下面的等式：

$\left[\begin{array}{c}{y}_1\\ y_2\\ .\\ .\\ .\\ y_d\end{array}\right]=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ h_2\\ .\\ .\\ .\\ h_d\end{array}\right]\mathrm{FPs}+n---\left(3\right)$

当H_D具有行满秩时，迫零预编码器222可使用信道矩阵 $H_D=[h_1^T,...,h_d^T{]}^T$ 的伪逆矩阵作为加权矩阵，例如当：

$W_D=W_D^{+}=H_D^H(H_D{H}_D^H{)}^{-1},---(4)$

其中{W_i}_i=1 ^d，是W_D的列。

通过定义

${\mathrm{\ξ}}_i\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\frac{1}{W_i}---\left(6\right)$

并将等式(5)代入等式(3)，如果迫零预编码使用下面的等式，可得到表示每个用户的接收信号的等式：

y_i＝ξ_iP_is_i+n_i，_i∈D                                  (7)

因此，多用户下行信道可表示为一组并行信道。给定用户组D的最大总速率可表示为下面的表达式：

$C_D=\underset{i\∈D}{\mathrm{\Σ}}\log (1+{\mathrm{\ξ}}_i{P}_i)---\left(8\right)$

其中等式(8)中的总和C_D可表示从K个用户范围内选择出的一组M个用户240的总速率。最优值P_i可基于灌水方案(water-filling solution)确定，如下面的表达式：

$P_i={(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\ξ}}_i})}^{+},---\left(9\right)$

其中可选择水位μ以满足条件 ${\mathrm{\Σ}}_{i\∈D}{(\mathrm{\μ}-\frac{1}{{\mathrm{\ξ}}_i})}^{+}=P.$ 这样的话，给定信道实现的最大可达到的总速率可通过搜索所有可能的用户组而获得，如下面的表达式：

$C=\underset{D\⊆\{1,...,K\},\left|D\right|\≤M}{\max }{C}_D---\left(10\right)$

其中等式(10)中的C可表示从缩小范围的K个用户中选择出的多组M个用户中导出的C_D的最大值。信道实现可包括选择出的一组信道，例如M个，通过这些信号，基站200可同时传输信息给一个用户组中选择出的用户。

如等式(10)所示，对于给定的信道实现，ZF预编码的最优强力用户组选择可要求在整个 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M(\left.\begin{array}{c}K\\ i\end{array}\right)$ 搜索可能的用户组以找到具有最大总速率的用户组，当K很大时，这会产生很高的计算成本。

然而，不总是需要在所有K个用户中搜索以识别最优用户组。本发明的各个实施例使用范围缩小模块206，可通过缩小搜索范围为仅包括具有最强信道增益的L个用户，将搜索范围从K缩小至L。这样便可以将搜索复杂度降低为 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M(\left.\begin{array}{c}L\\ i\end{array}\right).$ 如果L＜＜K，计算复杂性的降低所带来的有益效果是非常明显的。

传统的优化组选择方法可由基站具有M＝2个天线224、226和K＝100个用户且每个用户配备了一个天线228的系统来表示。对于每个信道实现{h_k}_k＝1 ^K，用户可以依据其信道增益进行分类和附标，如下面的表达式：

γ₁≥γ₂≥...≥γ_k                            (11)

其中 $y_k\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\right|h_k\left|\right|}^2$ 可表示由基站200发送并由用户k接收的信号的信号增益值或信道增益值。为了最大化总速率，基站200可根据等式(10)选择最优用户组。

图3是本发明从1000个随机信道实现中编辑的最优用户的指数柱状图。参照图3，展示了柱状图302。柱状图302包括多个用户指数k，并示出了对应的用户指数识别的用户可在信道实现中选择的多个例子。例如，在1000个信道实现的超过700个信道实现中包含的用户组内，用户指数＝1所表示的用户可选择为最优用户。

图4是本发明的经验值累积分布函数的示意图。参照图4，展示了累计分布函数(CDF)402。CDF包括多个用户指数k，并示出了由对应的指数k识别的用户以及由指数k之前的对应指数所识别的每个之前的用户可从一个信道实现中选择的可能性。例如，由小于或等于10的用户指数所表示的前10个用户，可被选择为约95％的信道实现中的最优用户。所选择的10个用户代表10个最强的用户。

本发明的一个方面可利用最强用户240的子集可包含在大百分比的信道实现内的可能性。所述实现可表明具有最大总速率的最优用户组可使用高统计可能性基于仅包括总用户的一个子集的缩小范围搜索来确定。例如，通过将搜索最佳用户组的范围限制为L＝10个最强用户，搜索的用户组可能的组合数可从 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M\left(\begin{array}{c}K\\ i\end{array}\right)=5050$ 缩小为 ${\mathrm{\Σ}}_{i=1}^M\left(\begin{array}{c}K\\ i\end{array}\right)=55,$ 对应的复杂性降低了100倍。

图5是本发明在多用户MIMO下行传输中实现用户选择范围缩小方案的方法的流程图。参照图5，在步骤502中，可获得信道状态信息(CSI)，步骤504包括搜索最优用户，步骤506包括在用户指数中计算累积分布函数(CDF)，步骤508包括计算缩小的搜索范围。

步骤502中，CSI可基于T个独立的信道实现获得，例如：

${\left\{\mathrm{hk}\right(t\left)\right\}}_{k=1}^k,t=1,...,T---\left(12\right)$

CSI可包括信道增益或信号增益信息。对于每个信道实现，全套K个用户可基于对应K个用户中每个用户的信道增益值的顺序进行分类和附标。例如，具有较大对应信道增益值的用户将在分类表中放在比具有较小对应信道增益值的用户更高的指数处，如下面的表达式：

γ₁(t)≥γ₂(t)≥γ_K(t)，t＝1，...，T，                 (13)

其中， ${\mathrm{\γ}}_K\left(t\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}{\left|\right|h_K\left(t\right)\left|\right|}^2.$

信道测量可通过离线信道探通术或在线信道估测来实现。在时分双工(TDD)系统中，基站可计算上行信道的信道估测值，并基于上行和下行信道之间的信道互易属性将上行信道估测值用作对应下行信道的信道估测近似值。在频分双工(FDD)系统中，则不可以利用信道互易属性。因此，下行CSI可由用户240…250估测，并随后通过专用反馈链路传输至基站200。

步骤504中，对于根据等式(12)的每个信道实现，最用户组可根据等式(8)和(10)确定，如下面的表达式：

$D_{\mathrm{opt}}\left(t\right)=\arg \underset{D\⊆\{1,...,K\}\left|D\right|\≤M}{\max }{C}_D\left(t\right),t=1,...,T,---\left(14\right)$

其中

$C_D\left(t\right)=\underset{i\∈D}{\mathrm{\Σ}}\log (1+{\mathrm{\ξ}}_i(t\left)P_{i\left(t\right)}\right),---\left(15\right)$

且其中ξ_i(t)和P_i(t)分别在等式(6)和(9)中定义。D_opt(t)可表示为包括对应包含在信道实现t的最优用户组中用户240…250的指数的行向量。通过将最优用户的指数表示为随机变量X，如以下表达式的向量可包含随机变量X的样值：

$D_{\mathrm{opt}}\left(t\right)\stackrel{\mathrm{\Δ}}{=}\[D_{\mathrm{opt}}\left(1\right),D_{\mathrm{opt}}\left(2\right),...,D_{\mathrm{opt}}\left(T\right)\]---\left(16\right)$

步骤506中，可基于根据等式(16)在步骤504中确定的最优用户指数向量X的样值生成X的累积分布函数 的估计值。

步骤508中，选择阈值δ_th∈(0，1]。然后通过以下等式中的关系式确定缩小的搜索范围：

$L=\begin{array}{c}^\\ F^{-1}\end{array}\left({\mathrm{\δ}}_{\mathrm{th}}\right),---\left(17\right)$

其中 是

的逆函数，例如：

$X=\widehat{F^{-1}}\left(\hat{F}\right(X\left)\right).---\left(18\right)$

该阈值可以是在K个用户的全范围内计算出的信道实现包括有L个用户的子集的可能性的估侧值。

在本发明的各个实施例中，等式(17)可通过根据包括最优用户X的指数的随机变量对

进行列表，并搜索对应δ_th的X值来实现。阈值δ_th可提供在缩小的搜索范围内L个用户的子集内计算出的总速率接近在K个用户的全部范围内计算出的最优性能的统计可能性的估测值。

尽管本发明的实施例展示了搜索范围缩小方案，一种使用简单迫零预编码器的系统，但本发明不限于此。本发明的各个实施例也可使用其它更复杂的预编码器，例如，最小均方误差(MMSE)预编码器、Tomlinson-Harashima预编码器(THP)或球形编码预编码器。

图6是本发明关于各种下行传输方案的容量性能的曲线图。该曲线图的典型条件是用户总数K＝100和基站发射天线数M＝2。每个用户240包括有一个接收天线228。每个信道实现的信道可以是雷利(Rayleigh)衰减信道。基站200的发射天线224…226可以隔开足够的距离，这样各个信道可经历与其它信道的衰减彼此独立的衰减。使用的调制格式可以是四相移键控(QPSK)。

参照图6，展示了缩小范围值L＝100时的下行链路方案的容量性能曲线602、缩小范围值L＝10时的下行链路方案的容量性能曲线604、缩小范围值L＝5时的下行链路方案的容量性能曲线606以及缩小范围值L＝2时的下行链路方案的容量性能曲线608。在曲线602中，缩小的范围等于全部范围，就是说，该曲线所示为全搜索容量性能。在曲线604中，缩小后的搜索搜索仅包括10个最强用户的子集。缩小的范围L＝10曲线604的容量性能与全搜索曲线602的容量性能基本上相同。

容量性能的对比可示出总速率的对比。对于给定的搜索范围L，最优强力搜索方案可在 个可能的用户组中搜索。与曲线602相关联的搜索可包括5050个用户组。与曲线604相关的搜索可包括55个用户组。这种缩小后的搜索对比全搜索可减少接近99％的搜索用户组。缩小范围L＝5的曲线606的容量性能接近全搜索曲线602的容量性能。与曲线606相关的搜索可包括15个用户组。缩小范围L＝2的曲线608的容量性能低于全搜索曲线602的容量性能。与曲线608相关的搜索可包括3个用户组。与传统的全搜索方法相比，本发明的各个实施例可降低基站200的计算负担，并可达到较好的容量性能。

图7是本发明关于各种下行传输方案的误比特率(BER)性能的曲线图。该曲线图基于用户总数K＝100和基站的发射天线数M＝2的示例情况。每个用户240包括有一个接收天线228。每个信道实现的信道可以是平雷利衰减信道。基站200的发射天线224…226可以隔开足够的距离，以此各个信道经历的衰减与其它信道的衰减彼此独立。使用的调制格式可以是QPSK。

参照图7，展示了缩小范围值L＝100时的下行链路方案的BER性能曲线702，缩小范围值L＝10时的下行链路方案的BER性能曲线704，缩小范围值L＝5时的下行链路方案的BER性能曲线705，以及缩小范围值L＝2时的下行链路方案的BER性能曲线708。在曲线702中，缩小的范围等于全范围，就是说，该曲线所示为全搜索容量性能。

在曲线704中，缩小的搜索可搜索仅包括10个最强用户的子集。与缩小范围L＝10的曲线704相关的BER性能与全搜索曲线702的BER性能基本上相同。与缩小范围L＝5的曲线706相关的BER性能接近全搜索曲线702的BER性能。与缩小范围L＝2的曲线708相关的BER性能低于全搜索曲线702的BER性能。对比传统的全搜索方法，本发明的各个实施例可降低基站200的计算负担，并可达到较好的BER性能。

此外，对比传统的全搜索方法，在基站200可从用户240…250通过反馈链路获得CSI的频分双工(FDD)系统内，本发明各个实施例中反馈量也可被减少，因为基站200仅需要来自L个最强用户的全CSI信息，而不是所有的K个用户。全CSI信息可包括信道增益信息和信道方向信息。在本发明的各个实施例中，基站200可需要来自L个最强用户的信道方向信息。例如，如果对应每个用户的信道的特征是信道估测值h_K，可使用B_g个比特来量化信道增益‖h_K‖²，并使用B_v个比特来量化信道方向

在这种情况下，本发明各个实施例中的反馈总量可由下面的等式给定：

B＝K·B_g+L·B_v，                                         (18)

其中在多数系统中比特数B_v远远大于比特速B_g。因此，本发明将全范围K缩小至范围L，可缩小基站200处理的反馈信息量。表1给出了当B_g＝2个比特、B_v＝6个比特时选择各种L的情况下的反馈量。

搜索范围L	100	10	5	2
					可能用户组的数量	5050	55	15	3
反馈量B(比特)	800	260	230	212

                       表1

通信系统中传输信息的系统可包括范围缩小处理器206，用于确定对应多个信号的信道测量值。范围缩小处理器206可基于与所述多个信号中一个比剩余部分信号的信道增益更大的信号子集相对应的信道测量值计算多个信道容量。范围缩小处理器206可基于所述多个信道测量值确定所述多个信号中的每个信号的信道增益。所述多个信号每个可基于对应的信号增益进行排序。

范围缩小处理器206可基于所述排序选择多个信号中的一个子集，并计算多个信号的每个信号是该子集之一的多个例子。例如，累积分布函数可基于已排序的多个信号的所述多个例子来计算。范围缩小处理器206可基于累积分布函数选择阈值。该阈值可确定将被包含在子集中的多个信号。然后计算所述多个信号中被选择部分中每个信号的信息传输率或总速率。所述多个信号中至少一个信号可与多个移动终端或用户240中的至少一个相对应。

本发明可以通过硬件、软件，或者软、硬件结合来实现。本发明可以在至少一个计算机系统中以集中方式实现，或者由分布在几个互连的计算机系统中的不同部分以分散方式实现。任何可以实现所述方法的计算机系统或其它设备都是可适用的。常用软硬件的结合可以是安装有计算机程序的通用计算机系统，通过安装和执行所述程序控制计算机系统，使其按所述方法运行。

本发明还可以通过计算机程序产品进行实施，所述程序包含能够实现本发明方法的全部特征，当其安装到计算机系统中时，通过运行，可以实现本发明的方法。本文件中的计算机程序所指的是：可以采用任何程序语言、代码或符号编写的一组指令的任何表达式，该指令组使系统具有信息处理能力，以直接实现特定功能，或在进行下述一个或两个步骤之后实现特定功能：a)转换成其它语言、编码或符号；b)以不同的格式再现。

本发明是通过几个具体实施例进行说明的，本领域技术人员应当明白，在不脱离本发明范围的情况下，还可以对本发明进行各种变换及等同替代。另外，针对特定情形或具体情况，可以对本发明做各种修改，而不脱离本发明的范围。因此，本发明不局限于所公开的具体实施例，而应当包括落入本发明权利要求范围内的全部实施方式。

Claims (10)

1、一种在通信系统中传输信息的方法，其特征在于，所述方法包括：

确定多个信道测量值，每个信道测量值对应多个信号中的一个或多个；

基于所述信道测量值中一个或多个与所述多个信号中的具有比所述多个信号中剩下部分更大的信道增益的信号子集相对应的信道测量值来计算多个信道容量。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括基于所述多个信道测量值确定与所述多个信号中的每个信号相关联的信道增益。

3、如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括基于对应的所述信道增益对所述多个信号中的每个信号进行排序。

4、如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括基于所述排序选择所述多个信号中的一个子集。

5、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括计算所述每个信号是所述子集之一的多个例子。

6、如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法进一步包括基于对应于已排序的所述多个信号的所述多个例子计算累积分布函数。

7、一种在通信系统中传输信息的系统，其特征在于，所述系统包括：

确定多个信道测量值的处理器，所述每个信道测量值对应多个信号中的一个或多个；

所述处理器基于所述信道测量值中一个或多个与所述多个信号中的具有比所述多个信号中剩下部分更大的信道增益的信号子集相对应的信道测量值来计算多个信道容量。

8、如权利要求7所述的系统，其特征在于，所述处理器基于所述多个信道测量值确定与所述多个信号中的每个信号相关联的信道增益。

9、如权利要求8所述的系统，其特征在于，所述处理器基于对应的所述信道增益对每个信号进行排序。

10、如权利要求9所述的系统，其特征在于，所述处理器基于所述排序选择所述多个信号的子集。

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