CN1943194A - 校准无线mimo通信系统中的下行链路和上行链路信道响应 - Google Patents

Abstract

校准下行链路和上行链路以解决在接入点和用户终端处的发射链和接收链的响应中的差异。对于初始校准，所述接入点和用户终端在所述下行链路和上行链路上发射MIMO导频，使用该MIMO导频来导出包括可应用的发射/接收链的所述响应的信道估计。校正矩阵(a)和(b)基于这些信道估计被导出，并此后分别被所述接入点和用户终端使用。对于后续校准，一个实体发送MIMO导频和导向参考。另一个实体基于所述导向参考导出第一发射矩阵，并基于所述MIMO导频和分别包括对(a)和(b)中误差的估计的校准误差矩阵(c)和(d)导出第二发射矩阵。根据一个自适应过程可以迭代调整(c)和(d)，以最小化所述两个发射矩阵间的所述误差。

Description

校准无线MIMO通信系统中的下行链路和上行链路信道响应

技术领域

本发明一般涉及通信，并且尤其涉及用于校准无线多入多出(MIMO)通信系统中的下行链路和上行链路信道响应的技术。

背景技术

MIMO系统采用多个(N_T)发射天线和多个(N_R)接收天线来用于数据传输。由所述N_T个发射天线和N_R个接收天线形成的MIMO信道可以被分解成N_S个空间信道，其中N_S≤min{N_T，N_R}。使用这N_S个空间信道来并行地发射数据以达到更高的总吞吐量或冗余地发射数据以达到更高的可靠性。

为了达到高性能，通常需要知道所述MIMO信道的响应。例如，为了执行对到用户终端的下行链路传输的空间处理，接入点需要知道下行链路信道的响应。在一种传统的信道估计技术中，所述接入点在所述下行链路上发射导频，并且，所述用户终端基于该导频估计所述下行链路信道响应并把所述下行链路信道响应估计发送回所述接入点。这种信道估计技术利用了上行链路资源并且又导致一个延迟来发送回所述信道响应估计，这两者都是不希望的。

TDD系统为下行链路和上行链路使用单一频带，其中，分配给所述下行链路一部分时间并分配给所述上行链路该时间的剩下部分。对于TDD系统，假设所述下行链路信道响应和上行链路信道响应是互为倒数的。即如果 H表示从天线阵列A到天线阵列B的信道响应矩阵，那么倒数信道暗指从阵列B到阵列A的耦合由 H ^T给出，其中H ^T表示 H的转置。利用倒数信道，可以基于通过另一条链路(例如，所述上行链路)接收的导频来估计一条链路(例如，所述下行链路)的信道响应。

所述接入点和用户终端都分别利用发射链和接收链来进行发射和接收。那么，下行链路传输将会观察到“有效的”下行链路信道响应，其包括所述接入点处发射链和所述用户终端处接收链的响应。相应地，上行链路传输将会观察到“有效的”上行链路信道响应，其包括所述用户终端处发射链和所述接入点处接收链的响应。所述接入点处发射链和接收链的响应与所述用户终端处发射链和接收链的响应通常是不同的。结果是，所述有效的下行链路和上行链路信道响应通常并不互为倒数。如果将为一条链路获得的信道响应估计用于另一条链路的空间处理，那么所述接入点处和用户终端处发射/接收链响应的任何差异将会表现为误差，如果不能被确定及解决(account for)的话，该误差可能会降低性能。

因此，在本领域需要用于在TDD MIMO系统中校准所述下行链路信道响应和上行链路信道响应的技术。

发明内容

这里描述用于校准所述下行链路信道响应和上行链路信道响应，以解决在接入点和用户终端处发射链和接收链的响应中的差异的技术。在校准后，为一条链路获得的信道响应估计可以用作另一条链路的信道响应估计。这能简化信道估计和空间处理。

所述校准可以分为两步——初始校准和后续校准(follow-oncalibration)。对于所述初始校准，所述接入点和用户终端分别在所述下行链路和上行链路上发射MIMO导频(如下所述)。使用该MIMO导频来导出“有效的”下行链路和上行链路信道响应估计，

和

其包括可应用的发射/接收链的响应。使用所述信道估计 和 来导出随后分别被所述接入点和用户终端使用的校正矩阵

和

以解决它们的发射/接收链的响应，如下所述。

对于所述后续校准，一个实体(例如，所述接入点)发射MIMO导频和导向(steer)参考(如下所述)。另一个实体(例如，所述用户终端)(1)基于所述导向参考导出“实际接收的”发射矩阵 并且(2)基于所述MIMO导频和校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut导出“假定的”发射矩阵

所述矩阵 Q _ap及 Q _ut分别包括对校正矩阵 和 中的误差的猜测或估计。所述发射矩阵 和

之差可表示对所述校正矩阵中的误差的估计的准确性。基于一个自适应过程来调整所述矩阵 Q _ap及Q _ut，以使

和

间的误差最小化。下面描述了几种迭代调整所述矩阵 Q _ap及 Q _ut的自适应过程。此后，可以分别用所述校准误差矩阵Q _ap及 Q _ut来更新所述校正矩阵

和

下面进一步详细描述了本发明的各个方面和实施例。

附图说明

图1示出了TDD MIMO系统中的接入点和用户终端处的发射和接收部分；

图2示出了在接入点和用户终端处的校正矩阵的使用，以考虑它们的发射/接收链；

图3示出了接入点和用户终端执行的用于初始校准、正常操作和后续校准的一个过程；

图4示出了最小均方误差(MMSE)自适应过程；

图5示出了最速下降自适应过程；和

图6示出了接入点和用户终端的方框图。

发明详述

这里使用的“示例性的”一词意味着“用作一个实例、示例和图例”。这里被描述为“示例性”的任何实施例不必被解释为相比其他实施例为优选或具有优势。

这里所描述的校准技术可用于单载波和多载波TDD MIMO系统。为了清楚，针对单载波TDD MIMO系统来描述这些技术。

图1示出了TDD MIMO系统100中的接入点110和用户终端150处的发射/接收部分的方框图。对于下行链路，在接入点110，发射符号(用向量 x _dn表示)由发射链114处理，并从N_ap个天线116并经由其响应为 H的无线MIMO信道发射。在用户终端150，所述N_ap个下行链路信号由N_ut个天线152接收，并由接收链154处理以获得接收符号(用向量 r _dn表示)。典型地，发射链114的处理包括数-模转换、放大、滤波、上变频等等。典型地，接收链154的处理包括下变频、放大、滤波、模-数转换等等。

对于上行链路，在用户终端150，发射符号(用向量 x _up表示)由发射链164处理，并从N_ut个天线152并经由所述MIMO信道发射。在接入点110，所述N_ut个上行链路信号由N_ap个天线116接收，并由接收链124处理以获得接收符号(用向量 r _up表示)。

对于下行链路，所述用户终端处的接收向量可表示为：

r _dn＝ R _ut H T _ap x _dn，                  等式(1)

其中 x _dn是具有从N_ap个接入点天线发送的N_ap个发射符号的向量；

r _dn是具有通过N_ut个用户终端天线获得的N_ut个接收符号的向量；

T _ap是具有接入点发射链的N_ap个复增益的N_ap×N_ap对角矩阵，其中每个接入点天线对应一个复增益；

R _ut是具有用户终端接收链的N_ut个复增益的N_ut×N_ut对角矩阵，其中每个用户终端天线对应一个复增益；

H是下行链路的N_ut×N_ap信道响应矩阵。

典型地，所述发射/接收链和所述MIMO信道的响应是频率的函数。为了简单，假设一个具有平坦频率响应的平坦衰落信道。

对于上行链路，所述接入点处的接收向量可表示为：

r _up＝ R _ap H ^T T _ut x _up，            等式(2)

其中 x _up是具有从N_ut个用户终端天线发送的N_ut个发射符号的向量；

r _up是具有通过N_ap个接入点天线获得的N_ap个接收符号的向量；

T _ut是具有用户终端发射链的N_ut个复增益的N_ut×N_ut对角矩阵，其中每个用户终端天线对应一个复增益；

R _ut是具有接入点接收链的N_ap个复增益的N_ap×N_ap对角矩阵，其中每个接入点天线对应一个复增益；和

H ^T是上行链路的N_ap×N_ut信道响应矩阵。

从等式(1)和(2)，包括可应用的发射链和接收链的响应的所述“有效的”下行链路和上行链路信道响应 H _dn和 H _up可以表示为：

H _dn＝ R _ut H T _ap和 H _up＝ R _ap H ^T T _ut               等式(3)

合并等式集(3)中的两个等式，可以获得下述： ${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{up}}^T={\underset{\‾}{T}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ut}}^{-1}{\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{T}}_{\mathrm{ap}}^{-1}{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ap}}={\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}^{-1}{\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}$ 或 ${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{up}}={\left({\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}^{-1}{\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}\right)}^T$ 等式(4)

其中， ${\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}={\underset{\‾}{T}}_{\mathrm{ap}}^{-1}{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ap}}$ 且 ${\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}={\underset{\‾}{T}}_{\mathrm{ut}}^{-1}{\underset{\‾}{R}}_{\mathrm{ut}}.$ K _ap是用于接入点的N_ap×N_ap对角矩阵，并通过接收链响应 R _ap与发射链响应 T _ap的比值获得，其中该比值是逐元素取得的。同样地， K _ut是用于用户终端的N_ut×N_ut对角矩阵，并通过接收链响应 R _ut与发射链响应 T _ut的比值获得。

等式(4)也可以被表示为：

${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{cup}}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}={\left({\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}\right)}^T={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{cdn}}^T$ 等式(5)

其中 H _cup表示上行链路的校准后的信道响应；并且

H _cdn表示下行链路的校准后的信道响应。

矩阵 K _ap和 K _ut包括能解决所述接入点和用户终端处的发射/接收链中的差异的值。如等式(5)所示，将所述对角矩阵 K _ap和 K _ut应用于所述有效的下行链路和上行链路信道响应，这允许一条链路的校准后的信道响应可由另一条链路的校准后的信道响应表示。

执行初始校准以确定所述矩阵 K _ap和 K _ut。典型地，真实的信道响应 H和发射/接收链响应既不是已知的，也不能被准确地或容易地确定。取而代之，可以基于在下行链路和上行链路上发送的MIMO导频来分别估计所述有效的下行链路和上行链路信道响应 H _dn和H _up。MIMO导频是由从N_T个发射天线发送的N_T个导频发射构成的导频，其中来自每个发射天线的所述导频发射可由接收实体识别。例如，这可以通过对来自每个发射天线的所述导频发射使用不同的正交序列来实现。如下所述，然后基于所述有效的下行链路和上行链路信道响应估计 H _dn和 H _up，可以导出所述矩阵 K _ap和 K _ut的估计(其被称为校正矩阵 和

)。所述矩阵

和

包括能解决在接入点和用户终端处发射/接收链中的差异的校正因子。

图2示出了在接入点110和用户终端150处所述校正矩阵

和

的使用。在下行链路，通过单元112，将发射向量 x _dn首先与所述校正矩阵

相乘。由发射链114和接收链154对下行链路执行的随后处理如图1所述。同样地，在上行链路，通过单元162，将发射向量 x _up首先与所述校正矩阵 相乘。由发射链164和接收链124对上行链路执行的随后处理如图1所述。

对于MIMO系统，可以在MIMO信道的N_s个本征模式上发射数据。这些本征模式被看作是所述MIMO信道的正交空间信道。所述信道响应矩阵 H可以被对角化，以获得所述MIMO信道的N_s个本征模式。可以通过执行 H的奇异值分解或者 H的关联矩阵的本征值分解实现该对角化， H的关联矩阵是 R＝ H ^H H，其中 H ^H表示 H的共轭转置。

表1示出了下行链路和上行链路的有效的和校准后的信道响应，以及所述校准后的下行链路和上行链路信道响应矩阵的奇异值分解。

表1奇异值分解

在表1中， U _ap是 H _cup的左本征向量的N_ap×N_ap酉矩阵， ∑是 H _cup的奇异值的N_ap×N_ut对角矩阵， V _ut是 H _cup的右本征向量的N_ut×N_ut酉阵，且“*”表示复共轭。酉阵 M的特征在于 M ^H M＝ I，其中 I是单位矩阵。矩阵 V _ut ^*和 U _ap ^*也分别是 H _cdn的左右本征向量的矩阵。矩阵 V、 V ^*、V ^T和 V ^H是矩阵 V的不同形式。为了简化，在下面描述中，对 U _ap和 V _ut的参考也涉及它们的其他形式。所述矩阵 U _ap和 V _ut(它们被称为发射矩阵)分别被接入点和用户终端用于空间处理并由其下标表示。

奇异值分解进一步在Gilbert Strang的题为“Linear Algebra and ItsApplications”，第二版，Academic Press，1980，的书内描述，在此将其引入作为参考。

在实际的系统中， H _cdn和 H _cup是不可得到的。取而代之，基于接入点发射的MIMO导频，用户终端能估计校准后的下行链路信道响应。然后用户终端对所述校准后的下行链路信道响应估计 执行奇异值分解，以获得对角矩阵

和 的左本征向量矩阵，其中每个矩阵上方的(“^”)表示其是实际矩阵的估计。同样，基于用户终端发射的MIMO导频，接入点能估计校准后的上行链路信道响应。然后接入点对所述校准后的上行链路信道响应估计 执行奇异值分解，以获得对角矩阵

和

的左本征向量矩阵

由于倒数信道及校准，只需要由用户终端或接入点之一执行奇异值分解，就可以获得矩阵

和 为了清楚，如下所述，下面的描述用于一个实现，在该实现中，用户终端获得校准后的下行链路信道响应估计

执行 的分解，使用矩阵 进行空间处理，并利用一个导向参考将矩阵 发送回接入点。导向参考(或导向导频)是从所有天线并在所述MIMO信道的本征模式上发射的导频。

用户终端可以发送上行链路导向导频，如下：

${\underset{\‾}{x}}_{\mathrm{up},m}={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},m}{p}_m,$ 等式(6)

其中p_m是对应于所述导向参考的在本征模式m上发射的导频符号；

x _up，m是对应于本征模式m的所述上行链路导向参考的发射向量；并且

是

的第m个本征向量或列，其中 ${\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}=[{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},1}{\underset{\‾}{\hat{v}}}_{\mathrm{ut},2}\·\·\·{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},N_{\mathrm{ut}}}].$

在接入点处的所述接收的上行链路导向参考可以表示为：

${\underset{\‾}{r}}_{\mathrm{up},m}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{x}}_{\mathrm{up},m}+{\underset{\‾}{n}}_{\mathrm{up}}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},m}{p}_m+{\underset{\‾}{n}}_{\mathrm{up}}$

$\≈{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cup}}{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},m}{p}_m+{\underset{\‾}{n}}_{\mathrm{up}}={\underset{\‾}{\overset{^}{U}}}_{\mathrm{ap}}\underset{\‾}{\overset{^}{\mathrm{\Σ}}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}^H{\underset{\‾}{\overset{^}{v}}}_{\mathrm{ut},m}{p}_m+{\underset{\‾}{n}}_{\mathrm{up}},$

${\underset{\‾}{\overset{^}{u}}}_{\mathrm{ap},m}{\widehat{\mathrm{\σ}}}_m{p}_m+{\underset{\‾}{n}}_{\mathrm{up}}$ 等式(7)

其中 r _up，m是对应于本征模式m的所述上行链路导向参考的接收向量；

是

的第m个对角元素；并且

是

的第m个本征向量或列，其中 ${\underset{\‾}{\overset{^}{U}}}_{\mathrm{ap}}=\left[{\underset{\‾}{\overset{^}{u}}}_{\mathrm{ap},1}{\underset{\‾}{\overset{^}{u}}}_{\mathrm{ap},2}{\·\·\·\underset{\‾}{\overset{^}{u}}}_{\mathrm{ap},N_{\mathrm{ap}}}\right].$

等式(7)示出了在没有噪声的情况下，接入点处的所接收的上行链路导向参考近似等于

利用各种估计技术，基于由用户终端发送的所述导向参考，所述接入点能获得所述上行链路信道响应的估计。

在一个实施例中，为了获得

的估计，将接收向量 r _up，m首先与所述导频符号的复共轭，或p_m ^*相乘，并然后在对应于每个本征模式的多个所接收的导向参考符号上积分，以获得向量

其是对应于本征模式m的 的估计。因为所述本征向量具有单位功率，因此每个本征模式的奇异值 可以基于对应于该本征模式的上行链路导向参考的接收功率(其是 ${\widehat{\hat{\mathrm{\σ}}}}_m={\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{\‾}{r}}}_{\mathrm{up},m}\left|\right|}^2$ )来估计。通过将

中N_ap个元素中相应的元素除以 以获得

的估计中的N_ap个元素的每一个。

在另一个实施例中，基于接收向量 r _up，m且利用MMSE技术来获得

的估计。因为导频符号p_m是已知的，接入点能导出 的估计，因此接收导频符号 (其是用 对所述接收向量 r _up，m执行匹配滤波之后获得的)及所述发射导频符号p_m间的均方误差是最小的。

接入点可以对

m＝1..N_s的估计执行额外的处理。例如，因为每次针对一个本征向量获得这些估计，因此，由于例如在所接收的导向参考中的噪声、所述MIMO信道响应的变化等等，所述N_s个本征向量的估计可能不是相互正交的。然后接入点对这N_s个本征向量估计执行Gram-Schmidt正交化，以获得正交的发射向量。在任何情况下，所述接入点获得发射矩阵

其是

的估计，而

又是由用户终端基于

导出的。所述接入来使用该发射矩阵

来为下行链路传输执行空间处理。

1、后续校准

由所述初始校准获得的校正矩阵

和

包括因各种来源而产生的误差，所述各种源例如是(1)用于所述初始校准的非理想信道估计

和

(2)在接入点和用户终端处的发射/接收链中的变化等等。所述校正矩阵中的误差产生(1)被用户终端用于空间处理并从

导出的所述发射矩阵 和(2)被接入点用于空间处理并从利用发送的所述上行链路导向参考导出的所述发射矩阵

中的误差。如果能估计并消除所述校正矩阵中的所述误差，可以获得改进的性能。

接入点和/或用户终端执行后续校准以估计在所述校正矩阵

和

中的误差。为了清楚，下面针对用户终端的后续校准进行描述。对于所述用户终端的后续校准，所述接入点使用所述校正矩阵

在下行链路上发射MIMO导频，并且还使用所述发射矩阵

和所述校正矩阵

在下行链路上发射导向参考。所述下行链路导向参考可以表示为： ${\underset{\‾}{x}}_{\mathrm{dn},m}={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{\overset{^}{\hat{u}}}}_{\mathrm{ap},m}{p}_m,$ 其中 ${\underset{\‾}{\overset{^}{\hat{U}}}}_{\mathrm{ap}}=[{\underset{\‾}{\overset{^}{\hat{u}}}}_{\mathrm{ap},1}{\underset{\‾}{\overset{^}{\hat{u}}}}_{\mathrm{ap},2}\·\·\·{\underset{\‾}{\overset{^}{\hat{u}}}}_{\mathrm{ap},N_{\mathrm{ap}}}].$ 类似于上面对所述上行链路导向参考的描述，基于所接收的下行链路导向参考，所述用户终端可以获得 V _ut ∑ ^T的估计。为了简化，根据所述下行链路导向参考导出的 V _ut ∑ ^T的估计被称为“实际接收的”的发射矩阵

它是包括 V _ut的估计和 ∑的估计的非归一化矩阵。(为了清楚，矩阵上方的“～”表示非归一化矩阵)。根据所述接入点发射的所述MIMO导频，所述用户终端还获得

的另一种形式。

在所述校正矩阵 和 中的误差可以分别用对角校准误差矩阵 Q _ap′及 Q ut′表示。那么所述校正矩阵

和

可以被表示为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}={\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{\′}$ 和 ${\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}={\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut}}^{\′}$ 等式(8)

如果所述校正矩阵中的误差很小，那么 Q _ap′及 Q _ut′中的对角元素就是接近于1+j0的复数值。那么所述校准后的下行链路信道响应估计

可以表示为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{\′},$ 等式(9)

或者 ${\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{\′-1}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}.$

所述矩阵 Q _ap′和 Q _ut′分别包括 和

中的“真实的”误差。对Q _ap′和 Q _ut′的猜测或估计可以分别表示为 Q _ap和 Q _ut。定义“假定的”下行链路信道为：

${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{hyp}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{-1}$ 等式(10)

假定的下行链路信道是

的猜测，并且它是在所述可应用的正确的校正矩阵

中的误差是 Q _ap的假设情况下导出的。如果等式(10)中 Q _ap是 Q _ap′的精确猜测并且等式(9)中 是 H _dn的精确估计，那么 H _hyp＝ H _cdn且 ${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{hyp}}^T={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{cup}}.$

接入点处的空间处理可以表示为：

${\underset{\‾}{\overset{^}{U}}}_{\mathrm{ap}}\underset{\‾}{\overset{^}{\mathrm{\Σ}}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cup}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut}}^{\′}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}},$ 等式(11)

其中

由 的奇异值分解获得，而

根据所述下行链路MIMO导频获得。用户终端没有 Q _ap′的值，而只有它的猜测 Q _ap。因此，如果校准误差矩阵是 Q _ap及 Q _ut，则用户终端如下计算假定会由接入点获得的非归一化发射矩阵

${\underset{\‾}{\overset{~}{U}}}_{\mathrm{rx}}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{hyp}}^T{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}={\left({\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{-1}\right)}^T{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}}$ 等式(12)

如果 Q _ap是 Q _ap′的精确猜测并且 Q _ut是 Q _ut′的精确猜测，那么等式(12)就等于等式(11)。如果是这种情况，那么 ${\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{hyp}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}.$

然后，用户终端按照与接入点对接收的上行链路导向参考所执行的处理相同的方式，对

执行处理并获得“生成的”发射矩阵 U _g，U _g是类似

的归一化发射矩阵。例如，为了提高其发射导向向量的性能，所述接入点执行接收本征向量

的Gram-Schmidt正交化。在这种情况下，所述用户终端将对所述本征向量

执行相同的正交化。即使在校准误差以 Q _ap和 Q _ut表示的假设下，所述用户终端也是仿效接入点和用户终端所正常执行的处理。所述矩阵 U _g会被接入点使用以发射所述下行链路导向参考，并用于下行链路传输的空间处理。

用户终端的空间处理可以表示为：

${\underset{\‾}{V}}_g{\underset{\‾}{\mathrm{\Σ}}}_g^T={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{\underset{\‾}{U}}_g={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{U}}_g={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{K}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}^{\′}{\underset{\‾}{U}}_g.$ 等式(13)

用户终端再次没有 Q _ap′的值，而只有它的猜测 Q _ap。因此，所述用户终端按如下为自身计算假定的发射矩阵

${\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp}}={\underset{\‾}{H}}_{\mathrm{hyp}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{U}}_g$ 等式(14)

如果 H _hyp是 的精确猜测并且 Q _ap是 Q _ap′的精确猜测，那么等式(14)就等于等式(13)。所述矩阵 是非归一化矩阵，

包括用户终端发射矩阵 V _g(其对应于接入点的发射矩阵 U _g)和对角矩阵∑ _g(其类似于 ∑)。假定所述矩阵 被用户终端接收，其中(1)用户终端使用

发射上行链路导向参考，(2)接入点对所接收的上行链路导向参考执行它的正常处理以导出它的发射矩阵 U _g，(3)接入点使用 U _g发送下行链导向参考，(4)校正矩阵 和 分别具有用 Q _ap和 Q _ut表示的误差，并且(5)假设来自下行链路MIMO导频的 中没有信道估计误差。

如果校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut能分别正确地表示校正矩阵

和中的真实误差，那么等式(12)和(14)就是正确的。可以按如下计算从所述下行链路导向参考获得的实际接收的发射矩阵

与从所述下行链路MIMO导频获得的所述假定发射矩阵 之差：

$\underset{\‾}{E}={\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_a-{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp}}$ 等式(15)

其中 E是

与

之间的误差的N_ut×N_ap矩阵。所述误差矩阵 E表示了对 Q _ap及 Q _ut猜测的准确性。可以使用各种自适应过程来调整所述矩阵 Q _ap及 Q _ut，以导出该误差矩阵 E趋于0。这样的自适应过程包括MMSE自适应过程和最速下降自适应过程。对于所述自适应过程，可以将 Q _ap及 Q _ut的对角元素初始化为1+j0。

对于所述MMSE自适应过程，计算 E中的元素相对于 Q _ap及 Q _ut中的元素的近似偏导数。如果通过初始校准将 的“首”元素(其是最左上方的元素)设定为1+j0的话，那么不需要对该元素进行调整。另外，所述误差矩阵 E不会受到 Q _ut中元素的幅度的影响。因此，例如通过将 Q _ut的首元素的实部定义为1.0，可以来归一化 Q _ut。而且，本征向量可以用任何单位幅度的复数来进行缩放(或旋转任何相位)，而不会影响其性能。因此，在不损失任何一般性的情况下，可以选择一组相位以使

接近于

该特性允许使用任意单位幅度的因子对Q _ut进行缩放，从而可以将 Q _ut的首元素的虚部定义为0.0。

所述MMSE自适应过程可以按如下执行。假设 q是长度为2(N_ap+N_ut-2)的实向量，并且其由 Q _ap及 Q _ut中除了被设定为1.0的首元素之外的对角元素的实部和虚部构成。

定义所述向量 q为：

q_2(i-2)+1＝Re{Q_ap(i，i)}，    i＝2...N_ap，

q_2(i-1)＝Im{Q_ap(i，i)}，      i＝2...N_ap，

$q_{2(i+N_{\mathrm{ap}}-2)-1}=\mathrm{Re}\left\{Q_{\mathrm{ut}}(i,i)\right\},$ i＝2...N_ut，和

$q_{2(i+N_{\mathrm{ap}}-2)}=\mathrm{Im}\left\{Q_{\mathrm{ut}}(i,i)\right\},$ i＝2...N_ut，

其中q_i是 q的第i个元素；

Q_ap(i，i)是 Q _ap的第i个对角元素；并且

Q_ut(i，i)是 Q _ut的第i个对角元素；

q中奇索引的元素是 Q _ap和 Q _ut的对角元素的实部，并且 q中偶索引的元素是 Q _ap和 Q _ut的对角元素的虚部。 q中的前2N_ap-2个元素对应于 Q _ap中除了首元素之外的N_ap-1个对角元素，并且 q中的后2N_ut-2个元素对应于 Q _ut中除了首元素之外的N_ut-1个对角元素。

假设 e是长度为2N_apN_ut的实向量，并且由 E中元素的实部和虚部构成。可以定义所述向量 e为：

$e_{2(i+(j-1)N_{\mathrm{ut}})-1}=\mathrm{Re}\left\{E(i,j)\right\},$ i＝1...N_ut且j＝1...N_ap，和

$e_{2(i+(j-1)N_{\mathrm{ut}})}=\mathrm{Im}\left\{E(i,j)\right\}$ i＝1...N_ut且j＝1...N_ap，

其中e_i是 e的第i个元素；并且

E(i，j)是 E中的第i行第j列的元素。

e中奇索引的元素是 E中元素的实部，并且 e中偶索引的元素是E中元素的虚部。通过使用所述向量 q估计等式(10)、(12)、(14)和(15)，能获得所述误差向量 e。

对于MMSE自适应过程，通过微扰 Q _ap或 Q _ut中元素的分量并计算由等式(10)、(12)、(14)和(15)定义的函数，可以生成 E中一个元素的实部或虚部相对于 Q _ap或 Q _ut中的一个元素的实部或虚部的偏导数。作为对

计算的一部分，可以选择单个e^jx项以使

最小。这样做以归一化 Q _ut的首元素的相位。

e中元素相对于 q中元素的近似偏导数可以表示为：

$A_{j,i}=\frac{{\∂e}_j}{{\∂q}_i}\≅\frac{e_j(\underset{\‾}{q}+{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_i)-e_j\left(\underset{\‾}{q}\right)}{\mathrm{\δ}},$ i＝1...2(N_ap+N_ut-2)和j＝1...2N_apN_ut            等式(16)

其中 Δ _i是长度为2(N_ap+N_ut-2)的向量，并且其第j个元素为数值很小的实数δ且其他元素为0；并且

A_j，i是 e中第j个元素相对于 q中第i个元素的近似偏导数。

可以按如下获得所述近似偏导数A_j，i。首先按 q _i＝ q+ Δ _i计算向量q _i。然后用等式(10)、(12)和(14)定义的函数估计 q _i(其包括 Q _ap，i和 Q _ut，i)以获得一个新的(或“修正的”)假定发射矩阵

然后用

减去

以获得新的误差矩阵 ${\underset{\‾}{E}}_i={\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_a-{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp},i},$ 其被用来形成新的误差向量 e _i。然后用在等式(16)中表示为e_j( q+ Δ _i)的 e _i的第j个元素，减去在等式(16)中表示为e_j( q)的 e的第j个元素。所述减法的结果除以δ以获得A_j，i。

对 q中2(N_ap+N_ut-2)个元素的每一个都执行等式(10)、(12)、(14)和(15)的计算，以获得一个相应的新误差向量 e _i。对于每个新误差向量 e _i，逐元素用 e _i中的2N_apN_ut个元素减去 e中的2N_apN_ut个元素，以获得 e中2N_apN_ut个元素相对于 q中第i个元素的2N_apN_ut个近似偏导数。用 e和 q中所有元素的所有偏导数可以形成2N_apN_u×2(N_ap+N_ut-2)维的矩阵 A。 A的每列包括 e中2N_apN_ut个元素相对于 q中一个元素的2N_apN_ut个近似偏导数。 A的2(N_ap+N_ut-2)个列对应于 q的2(N_ap+N_ut-2)个元素。

如果等式(10)、(12)、(14)和(15)的关系近似是线性的，那么 q中的校准误差的猜测值与实际校准误差之间的差值的估计可以表示为：

y＝ A ^-1 e           等式(17)

其中， y是 q和实际校准误差间所述估计差值的更新向量。该更新向量 y与向量 q具有相同的形式和维数，向量 q是由Q_ap和Q_ut中除了首元素之外的对角元素的实部和虚部组成的实向量。

典型地情况，如果 A不是方阵，那么简单的矩阵反转是不存在的。那么 A的Moore-Penrose随机反转可以被用于等式(17)。该随机反转仅是满足等式 A A ^-1 A＝ A及 A ^-1 A A ^-1＝ A ^-1的一个矩阵。通过对 A执行 $\underset{\‾}{A}={\underset{\‾}{U}}_a\underset{\‾}{D}{\underset{\‾}{V}}_a^H$ 的奇异值分解，并按 ${\underset{\‾}{A}}^{-1}={\underset{\‾}{U}}_a^H{\underset{\‾}{D}}^{-1}{\underset{\‾}{V}}_a$ 计算所述随机反转，其中 D ^-1是由 D中相应的非零对角元素的倒数组成的对角矩阵，就可以生成所述随机反转。

在假设由等式(10)到等式(13)定义的函数对于正被估计的尺寸的校准误差是近似线性的条件下，计算所述偏导数矩阵 A。因为该线性假设不是完全正确的，因此要重复多次过程以确定正确的校准误差。对于一些情况，该过程不收敛。但是，只要对所述校准误差选择一个不同的初始猜测值，通常就能达到收敛。如果不能获得收敛，基于所述下行链路导向参考和下行链路MIMO导频的另一个估计，用户终端也能获得 和

的另一种表示，并利用这些新矩阵执行MMSE自适应过程。

如果等式(10)、(12)、(14)和(15)是线性的，那么 y+ q将最小化 e中元素的均方值。但是，因为这些等式不是线性的，所以用 y+ q代替q并重复该过程。那么按如下更新所述校准误差向量：

q _mmse(n+1)＝ y(n)+ q _mmse(n)，       等式(18)

其中，n是迭代次数的索引；

q _mmse(n)是对应于第n次迭代的校准误差向量；

y(n)是为第n次迭代获得的更新向量；并且

q _mmse(n+1)是对应于第n+1次迭代的校准误差向量。

上述计算可以被重复多次迭代。每次迭代使用从先前迭代获得的更新的校准误差向量 q _mmse(n+1)。当更新向量 y(n)足够小时终止该过程。例如，所述终止条件可以是‖ y(n)‖²＝y＜y_th1，其中y是 y(n)中元素幅度的平方和，且y_th1是门限值。作为另一个例子，所述终止条件可以是对于所有的i，y_i＜y_th2，其中，y_i是 y(n)的第i个元素，且y_th2是另一个门限值。在完成所有迭代后，校准误差的最终估计的矩阵表不为 Q _ap，final和 Q _ut，final。

对于最速下降自适应过程，可以将总误差定义为：

$z={\left|\right|\underset{\‾}{E}\left|\right|}^2={\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_a-{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp}}\left|\right|}^2$ 等式(19)

通过相加E中元素的幅度的平方，来获得所述总误差z。可以按如下计算z相对于 q中的元素的偏导数：

$g_i=\frac{\∂z}{\∂q_i}\≅\frac{z(\underset{\‾}{q}+{\underset{\‾}{\mathrm{\Δ}}}_i)-z\left(\underset{\‾}{q}\right)}{\mathrm{\δ}},$ i＝1...2(N_ap+N_ut-2)   等式(20)

其中g_i是z相对于 q中的第i个元素的近似偏导数，且 Δ _i是长度为2(N_ap+N_ut-2)的向量，并且 Δ _i的第i个元素为数值很小的实数δ且其他元素为0。可以按如下获得所述近似偏导数g_i。首先按 q _i＝ q+ Δ _i计算向量 q _i。用等式(10)、(12)和(14)和(15)定义的函数估计 q _i以获得一个新的误差向量 e _i。然后，如等式(19)所示，对所述新误差向量 e _i计算总误差z_i。然后用在等式(20)中表示为z( q+ Δ _i)的用 q _i获得的所述总误差z_i，减去在等式(20)中表示为z( q)的用 q获得的所述总误差z。所述减法的结果除以δ以获得g_i。对 q中2(N_ap+N_ut-2)个元素的每一个都重复该计算。用对 q中2(N_ap+N_ut-2)个元素获得的近似偏导数，可以形成2(N_ap+N_ut-2)维的向量 g。 g中的每个元素是在 q中一个相应元素估计的所述总误差的斜率。

然后，按如下更新校准误差向量：

q _sd(n+1)＝ q _sd(n)-δ g(n)            等式(21)

其中，对于所述最速下降过程， g(n)是为第n次迭代获得的斜率向量，且 q _sd(n)和 q _sd(n+1)分别是对应于第n次和第(n+1)次迭代的校准误差向量。上述计算可以被重复多次迭代。每次迭代使用从先前迭代获得的更新的校准误差向量 q _sd(n+1)。当所述总误差z足够小时终止该过程，例如，低于一个z_th门限值。

以上已经描述了用于导出实际校准误差估计的两个自适应过程。也可以使用其他自适应和非自适应过程，并且这是在本发明的范围内。

用户终端更新其校正矩阵以解决校准误差，如下：

${\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut},\mathrm{new}}={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut},\mathrm{final}}^{-1}$ 等式(22)

如图2所示，所述用户终端使用新校正矩阵

而不是先前的校正矩阵

来用于上行链路传输的空间处理。所述用户终端向接入点发送校准误差矩阵 Q _ap，final，然后接入点更新它的校正矩阵为 ${\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap},\mathrm{new}}={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap},\mathrm{final}}^{-1}.$ 为了减少信令量，如果该矩阵满足一些预定的门限，所述用户终端可以只发回所述校准误差矩阵 Q _ap，final。

图3示出了由接入点和用户终端执行的用于初始校准、正常操作和后续校准的过程300。所述接入点和用户终端执行初始校准以校准它们的发射链和接收链并导出校正矩阵

和

(块310)。所述初始校准在下面描述。

然后，对于正常操作，所述接入点使用它的校正矩阵 发射下行链路MIMO导频(块322)。基于所述下行链路MIMO导频，所述用户终端获得校准后的下行链路信道响应估计 (块324)，并执行 的奇异值分解以获得它的发射矩阵 (块326)。如等式(6)所示，所述用户终端然后用

和

发射上行链路导向参考(块328)。所述接入点接收该上行链路导向参考并导出它的发射矩阵 如上所述(块330)。所述接入点和用户终端分别使用所述发射矩阵

和 进行空间处理。

对于所述后续校准，所述接入点利用

和 发射下行链路导向参考，并还利用

发送下行链路MIMO导频(块342)。基于所述下行链路导向参考，所述用户终端导出实际的非归一化发射矩阵

如上所述(块344)。如等式(10)和(12)所示，或 ${\underset{\‾}{\overset{~}{U}}}_{\mathrm{rx}}={\left({\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ap}}}^{-1}\right)}^T{\underset{\‾}{Q}}_{\mathrm{ut}}{\underset{\‾}{\overset{^}{V}}}_{\mathrm{ut}},$ 根据它的发射矩阵

校准后的下行链路信道响应估计

和校准误差矩阵 Q _ap和 Q _ut，所述用户终端还计算非归一化发射矩阵 (块346)。所述用户终端以与所述接入点所执行的相同的方式(例如，执行正交化)进一步处理

以获得归一化发射矩阵 U _g(块348)。然后，如等式(10)和(14)所示，其是 ${\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp}}={\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{cdn}}{\underset{\‾}{U}}_g,$ 基于发射矩阵 U _g和校准后的下行链路信道响应估计 所述用户终端计算假设的非归一化发射矩阵 (块350)。如果所述接入点利用 U _g发送下行链路导向参考，所述矩阵 就是所述用户终端收到的非归一化发射矩阵。然后，所述用户终端基于所述发射矩阵

和

修正校准误差矩阵 Q _ap和Q _ut(块352)。可以利用一个自适应过程来执行块346到352。所述用户终端此后用所述校准误差矩阵 Q _ut更新它的校正矩阵

(块354)，并且所述接入点此后用所述校准误差矩阵 Q _ap更新它的校正矩阵

(块356)。

图4示出了一个MMSE自适应过程400，其可用于图3中的块346到352。首先根据 和 Q _ap及 Q _ut计算假设的发射矩阵 (块410)。块410对应于图3中的块346到350。如等式(15)所示，然后将误差矩阵 E计算为发射矩阵

和

的差值(块412)。如等式(16)所示，然后导出误差矩阵 E中的元素相对于校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut中的每个选出的元素(例如，除了首元素之外的所有对角元素)的偏导数(块414)。为了方便计算，如上所述，所述矩阵 E和矩阵 Q _ap及 Q _ut可以被替换成向量的形式。也如上所述，可以为所述矩阵中元素的实部和虚部分别导出偏导数。然后基于偏导数的矩阵 A和所述误差矩阵 E计算更新向量 y，如等式(17)所示(块416)。然后用该更新向量 y更新校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut，如等式(18)所示(块418)。随后要确定更新向量 y是否满足一个终止条件(块420)。如果回答为“是”，那么过程400终止。否则，所述过程返回到块410并执行另一次迭代。

图5示出了一个最速下降自适应过程500，其可用于图3中的块346到352。首先基于

和 Q _ap及 Q _ut计算假设的发射矩阵

(块510)。随后按 $z={\left|\right|{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_a-{\underset{\‾}{\overset{~}{V}}}_{\mathrm{hyp}}\left|\right|}^2$ 计算总误差z，如等式(19)所示(块512)。然后导出所述总误差相对于校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut中的每个选出的元素的偏导数，如等式(20)所示(块514)。所述矩阵 Q _ap及 Q _ut可以被替换成向量的形式，并可以为所述矩阵中元素的实部和虚部分别导出偏导数。然后用所述偏导数更新所述校准误差矩阵 Q _ap及 Q _ut，如等式(21)所示(块516)。随后要确定所述总误差z是否满足一个终止条件(块518)。如果回答为“是”，那么过程500终止。否则，所述过程返回到块510并执行另一次迭代。

在上面的描述中，用户终端估计了校正矩阵 和

中的校准误差。为了简化所述后续校准，所述用户终端假设所述校正矩阵 不包含误差并仅估计所述校正矩阵 中的误差。这等同于将校准误差矩阵 Q _ap设定为单位矩阵。通过省略 Q _ap，向量 q、 y及 g和矩阵 A的维数被降低，这能大大减少计算量。

为了清楚，上述描述是用于用户终端执行后续校准的情况。接入点也能执行所述后续校准。在这种情况下，所述接入点和用户终端在图3中交换角色。那么所述用户终端将发射上行链路导向参考和上行链路MIMO导频，并且所述接入点将执行计算以导出 Q _ap及 Q _ut。

同样为了清楚，针对单载波MIMO系统描述所述后续校准。也可以针对多载波MIMO系统执行所述后续校准，其可以利用正交频分复用(OFDM)或一些其他多载波调制技术。OFDM有效地将总系统带宽划分成多个(N_F)正交子带，其也被称为子带、子载波、频率箱(bin)及频率信道。利用OFDM，为每个子带分配可以用数据调制的各自的子载波。对于利用OFDM的MIMO系统(MIMO-OFDM系统)，可以对多个子带的每一个执行上述计算。因为相邻的子带间存在高度的相关，因此可以以利用该相关的方法执行校准，例如，减少子带的数量来执行后续校准、加速收敛等等。

2.初始校准

对于要导出校正矩阵

和

的所述初始校准，一个实体(用户终端或者接入点)获得有效的下行链路信道响应估计 和有效的上行链路信道响应估计

基于下行链路和上行链路MIMO导频可以分别获得所述信道估计

及

根据

及

并利用矩阵比计算或者MMSE计算，可以计算校正矩阵。

对于矩阵比计算，首先计算N_ut×N_ap矩阵 C：

$\underset{\‾}{C}=\frac{{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}^T}{{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}}$ 等式(23)

其中所述比值是逐元素取得的。

接入点的校正矩阵

的对角元素被设定等于 C中归一化行的均值。 C的每行首先通过用该行的第一个元素将行内N_ap个元素的每一个进行缩放来归一化。然后计算所述N_ut个归一化行之和除以N_ut，作为所述归一化行(用向量

表示)的均值。然后设定 的N_ap个对角元素等于

的N_ap个元素。因为所述归一化，

的首元素等于1。

用户终端的校正矩阵

的对角元素被设定等于 C中归一化列的逆的均值。对于j＝1…N_ap， C的第j列首先通过用 的第j个对角元素对列内每个元素进行缩放来归一化。然后，通过(1)取每个归一化列的逆，其中逆是针对每个元素执行的，(2)相加该N_ap个逆归一化列，并且(3)所得到的列的每个元素除以N_ap以获得 来计算所述归一化列的逆的均值。设定 的N_ut个对角元素等于

的N_ut个元素。

对于MMSE计算，根据有效下行链路和上行链路信道响应估计

及

导出校正矩阵

和

因此校准后的下行链路和上行链路信道响应间的均方误差(MSE)是最小的。该情况可以表示为：

$\min {|{\left({\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}\right)}^T-{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}|}^2,$ 等式(24)

其也可以被写为：

$\min {|{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}^T-{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}|}^2,$

其中 ${\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}^T={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}},$ 因为

是对角矩阵。

等式(24)受到

的首元素被设定等于1的限制。在没有该限制的情况下，把矩阵

和

的所有元素都设定等于0，就能获得平凡解。在等式(24)中，首先按照 $\underset{\‾}{Y}={\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ap}}{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{dn}}^T-{\underset{\‾}{\overset{^}{H}}}_{\mathrm{up}}{\underset{\‾}{\overset{^}{K}}}_{\mathrm{ut}}$ 获得矩阵 Y。随后获得 Y中N_apN_ut个元素的每一个的绝对值的平方。那么，均方误差(或平方误差，因为省略了用N_apN_ut相除)就等于所有平方值之和。

按如下执行MMSE计算。为了简单，

的元素表示为{a_ij}， 的元素表示为{b_ij}， 的对角元素表示为{u_i}， 的对角元素表示为{v_j}，其中i＝1...N_ap且j＝1...N_ut。再次遭受限制u₁＝1，根据等式(24)可以重写均方误差如下：

$\mathrm{MSE}=\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{ut}}}{\mathrm{\Σ}}}\underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{ap}}}{\mathrm{\Σ}}}{|a_{\mathrm{ij}}{u}_i-b_{\mathrm{ij}}{v}_j|}^2$ 等式(26)

通过取等式(25)相对于u和v的偏导数并且将该偏导数设定为0，可以获得最小均方误差。这些操作的结果是下面的等式：

$\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{ut}}}{\mathrm{\Σ}}}(a_{\mathrm{ij}}{u}_i-b_{\mathrm{ij}}{v}_j)\·a_{\mathrm{ij}}^{*}=0,$ i＝2...N_ap，和              等式(26a)

$\underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{ap}}}{\mathrm{\Σ}}}(a_{\mathrm{ij}}{u}_i-b_{\mathrm{ij}}{v}_j)\·b_{\mathrm{ij}}^{*}=0,$ j＝1...N_ut.                 等式(26b)

在等式(26a)中，u₁＝1，因此在这种情况下没有偏导数，并且索引i是从2到N_ap。

可以以矩阵的形式更方便地表示等式集(26a)和(26b)中的N_ap+N_ut-1个等式集合如下：

B k＝ z，                 等式(27)

其中，

$\underset{\‾}{B}=\left[\begin{array}{cccccccc}\underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{ut}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{2j}\right|}^2& 0& \·\·\·& 0& -b_{21}{a}_{21}^{*}& \·\·\·& & -b_{2N_{\mathrm{ap}}}{a}_{2N_{\mathrm{ut}}}^{*}\\ 0& \underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{ut}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{3j}\right|}^2& 0& \·\·\·& \·\·\·& \·\·\·& & \·\·\·\\ \·\·\·& 0& \·\·\·& 0& & & & \\ 0& \·\·\·& 0& \underset{j=1}{\overset{N_{\mathrm{ut}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|a_{N_{\mathrm{ap}}j}\right|}^2& -b_{N_{\mathrm{ap}}1}{a}_{N_{\mathrm{ap}}1}^{*}& & & -b_{N_{\mathrm{ap}}{N}_{\mathrm{ut}}}{a}_{N_{\mathrm{ap}}{N}_{\mathrm{ut}}}^{*}\\ -a_{21}{b}_{21}^{*}& \·\·\·& & -a_{N_{\mathrm{ap}}1}{b}_{N_{\mathrm{ap}}1}^{*}& \underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{ap}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|b_{i1}\right|}^2& 0& \·\·\·& 0\\ \·\·\·& \·\·\·& & & 0& \underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{ap}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|b_{i2}\right|}^2& 0& \·\·\·\\ & & & & \·\·\·& 0& \·\·\·& 0\\ -a_{2N_{\mathrm{ut}}}{b}_{2N_{\mathrm{ut}}}^{*}& \·\·\·& & -a_{N_{\mathrm{ap}}{N}_{\mathrm{ut}}}{b}_{N_{\mathrm{ap}}{N}_{\mathrm{ut}}}^{*}& 0& \·\·\·& 0& \underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{ap}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|b_{i{N}_{\mathrm{ut}}}\right|}^2\end{array}\right]$

$\underset{\‾}{k}=\left[\begin{array}{c}{u}_2\\ u_3\\ \·\·\·\\ u_{N_{\mathrm{ap}}}\\ v_1\\ v_2\\ \·\·\·\\ v_{N_{\mathrm{ut}}}\end{array}\right]$ 和 $z=\left[\begin{array}{c}0\\ 0\\ \·\·\·\\ 0\\ a_{11}{b}_{11}^{*}\\ a_{12}{b}_{12}^{*}\\ \·\·\·\\ a_{1N_{\mathrm{ut}}}{b}_{1N_{\mathrm{ut}}}^{*}\end{array}\right]$

矩阵 B包括N_ap+N_ut-1行，其中前N_ap-1行对应于等式集(26a)的N_ap-1个等式并且后N_ut行对应于等式集(26b)的N_ut个等式。基于 和

的元素可以获得矩阵 B和向量 z的元素。

和

的对角元素包括在向量 k中，该向量 k可以如下获得：

k＝ B ^-1 z                    等式(28)

如等式(24)所示，所述MMSE计算的结果是使校准后的下行链路和上行链路信道响应中的均方误差最小的校正矩阵

和

3.空间处理

表2总结了用于在MIMO信道的本征模式上的数据发射和接收的由用户终端和接入点执行的空间处理。

                          表2

对于图2和表2所示的实施例，校正矩阵 和 分别被应用于所述接入点和用户终端的发射侧。

4.系统

图6示出了在TDD MIMO系统100中接入点110和用户终端150的一个实施例的方框图。在下行链路上，在接入点110，发送(TX)数据处理器610从数据源608接收业务数据(例如，信息比特)和从控制器630接收信令及其他数据。TX数据处理器610格式化、编码、交织及调制(或符号映射)该不同类型的数据并提供数据符号。正如在这里所用到的，“数据符号”是对应于数据的调制符号，而“导频符号”是对应于导频的调制符号。所述导频符号对所述接入点和用户终端被已知是先验的。TX空间处理器620接收来自TX数据处理器610的所述数据符号，对该数据符号进行空间处理，适当地复用进导频符号(例如，用于信道估计，校准等)，并向N_ap个调制器(MOD)622a到622ap提供N_ap个发射符号流。每个调制器622接收并处理各自的发射符号流以获得相应的OFDM符号流，其在调制器内被发射链进一步处理以获得相应的下行链路调制信号。然后，来自调制器622a到622ap的N_ap个下行链路调制信号被分别从N_ap个天线624a到624ap发射。

在用户终端150，N_ut个天线652a到652ut接收所述发射的下行链路调制信号，并且每个天线向各自的解调器(DEMOD)654提供接收信号。每个解调器654(其包括接收链)执行与在调制器622互补的处理，并提供接收符号。接收(RX)空间处理器660然后对来自所有N_ut个解调器654的接收符号执行接收器空间处理，以获得检测符号，该检测符号是由接入点发送的数据符号的估计。对于后续校准，RX空间处理器660提供(1)基于从所述接入点发射的下行链路MIMO导频获得的校准后的下行链路信道响应估计

和(2)由所述接入点发射的下行链路导向参考的接收符号。RX数据处理器670处理(例如，符号解映射、解交织及解码)检测符号并提供解码数据。该解码数据包括恢复后的业务数据、信令等，它们被提供给数据接收器672来进行存储和/或提供给控制器680以用于进一步处理。

用于上行链路的处理与用于下行链路的处理可以相同或不同。由TX数据处理器690处理(例如，编码、交织及调制)数据和信令，并由TX空间处理器692对数据和信令进一步进行空间处理及与导频符号复用以获得发射符号。由调制器654a到654ut进一步处理所述发射符号，以获得N_ut个上行链路调制符号，然后通过N_ut个天线652a到652ut将它们发射到接入点。对于以上所述的实现，用户终端150发回初始校准的校正 并发回后续校准的校准误差矩阵 Q _ap，final。在接入点110，由天线624接收所述上行链路调制信号，由解调器622解调，并由RX空间处理器640和RX数据处理器642按照与所述用户终端所执行的互补的方式进行处理。RX数据处理器642向控制器630提供所述矩阵

和 Q _ap，final。

对于初始校准，接入点和用户终端分别在下行链路和上行链路发射MIMO导频。每个实体为它的链路导出有效的信道响应估计。一个实体(例如，接入点)向另一个实体(例如，用户终端)发送所述信道估计，以用于这两个实体的校正矩阵 和 的计算。导出所述校正矩阵的实体使用它的校正矩阵并把另一个校正矩阵发送回另一个实体。对于后续校准，一个实体(例如，接入点)发送导向参考和MIMO导频。如上所述，基于接收导频，另一个实体为这两个实体导出校准误差矩阵 Q _ap，final和 Q _ut，final。导出所述校准误差矩阵的实体使用它的校准误差矩阵并把另一个校准误差矩阵发送回另一个实体(例如，如果误差足够大的话)。

控制器630和680分别在接入点和用户终端控制各个处理单元的工作。控制器630和/或680也可以执行用于所述初始和后续校准的处理(例如，用于所述校正矩阵 和 及所述校准误差矩阵 Q _ap，final和 Q _ut，final的计算)。存储器单元632和682分别存储控制器630和680所使用的数据和程序代码。

这里所述的校准技术可以用各种手段实现。例如，这些技术可以用硬件、软件或它们的组合来实现。对于硬件实现而言，用于执行所述初始和/或后续校准的处理单元可以在以下设备内实现：一个或多个专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、处理器、控制器、微控制器、微处理器、被设计成执行这里所述的功能的其它电子单元、或者它们的组合。

对于软件实现而言，所述校准技术可以用执行这里所述的功能的模块(例如过程、功能等等)来实现。软件代码可以被保存在存储器单元(例如，图6中的存储器单元632或682)中，并可由处理器(例如控制器630或680)执行。存储器单元可以在处理器内实现或在处理器外实现，在外部实现情况下，它可以通过本领域已知的各种方式通信耦合到处理器。

这里包括的标题以供参考，并且帮助定位特定的章节。这些标题并不是要限制其下所述概念的范围，并且这些概念可应用于整篇说明书中的其它章节。

提供所述公开的实施例的上述描述可使得本领域的技术人员能够实现或者使用本发明。对于本领域的技术人员来说，这些实施例的各种修改是显而易见的，并且这里定义的总体原理也可以在不脱离本发明的主旨或范围的基础上应用于其他实施例。因此，本发明并不限于这里示出的实施例，而是与符合这里公开的原理和新颖特征的最广范围相一致。

Claims (43)

1、一种用于校准无线多入多出(MIMO)通信系统中的下行链路和上行链路信道的方法，包括：

基于经由发射实体和接收实体间的MIMO信道接收的第一导频，导出第一发射矩阵；

基于MIMO信道响应估计和第一及第二校准误差矩阵，导出第二发射矩阵，所述MIMO信道响应估计是所述MIMO信道响应的估计并且是基于经由所述MIMO信道接收的第二导频导出的，所述第一校准误差矩阵包括用来解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应的第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括用来解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应的第二校正矩阵中的误差的估计；并且

基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵。

2、如权利要求1所述的方法，其中，所述第一导频是经由所述MIMO信道的多个本征模式接收的导向导频。

3、如权利要求1所述的方法，其中，所述第二导频是由从所述发射实体处的多个发射天线发送的多个导频发射构成的MIMO导频，其中来自每个发射天线的所述导频发射能被所述接收实体识别。

4、如权利要求1所述的方法，其中，所述导出第二发射矩阵包括

分解所述MIMO信道响应估计，以获得所述MIMO信道的本征向量的第一矩阵，

基于所述MIMO信道响应估计和所述第一及第二校准误差矩阵，计算所述MIMO信道的本征向量的第二矩阵，并且

基于所述本征向量的第二矩阵和所述MIMO信道响应估计，计算所述第二发射矩阵。

5、如权利要求4所述的方法，其中，所述导出第二发射矩阵还包括

处理所述本征向量的第二矩阵以获得本征向量的第三矩阵，其中，基于由所述发射实体接收的来自所述接收实体的导向导频，对所述第二矩阵的处理匹配由所述发射实体执行的处理以生成发射矩阵，并且其中，基于所述本征向量的第三矩阵及所述MIMO信道响应估计来计算所述第二发射矩阵。

6、如权利要求5所述的方法，其中，所述处理所述本征向量的第二矩阵包括

对所述第二矩阵中的本征向量执行正交化，以为所述第三矩阵导出正交的本征向量。

7、如权利要求1所述的方法，其中，基于最小均方误差(MMSE)自适应过程修正所述第一和第二校准误差矩阵。

8、如权利要求1所述的方法，其中，所述修正所述第一和第二校准误差矩阵包括

计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵，

导出所述误差矩阵中的元素相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数，

基于所述偏导数和所述误差矩阵，计算更新向量，并且

利用所述更新向量更新所述第一和第二校准误差矩阵。

9、如权利要求8所述的方法，其中，所述导出偏导数包括

基于所述MIMO信道响应估计、所述第一和第二校准误差矩阵及误差向量，导出修正的第二发射矩阵，

计算所述第一发射矩阵和所述修正的第二发射矩阵之差作为修正的误差矩阵，并且

基于所述误差矩阵和所述修正的误差矩阵，计算所述偏导数。

10、如权利要求8所述的方法，其中，所述误差矩阵和所述第一及第二校准误差矩阵包括复值元素，每个复值元素具有实部和虚部，并且其中，针对所述实部和虚部分别导出所述偏导数。

11、如权利要求8所述的方法，其中，所述修正所述第一和第二校准误差矩阵还包括

利用所述偏导数形成矩阵，并且其中，基于所述误差矩阵和所述偏导数矩阵的逆来计算所述更新向量。

12、如权利要求8所述的方法，其中，所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素包括所述第一和第二校准误差矩阵中除了最左上角的元素之外的所有对角元素。

13、如权利要求8所述的方法，其中，所述修正所述第一和第二校准误差矩阵还包括

重复多次所述计算误差矩阵、导出偏导数、计算更新向量、以及更新所述第一和第二校准误差矩阵，直到所述更新向量满足终止条件。

14、如权利要求1所述的方法，其中，基于最速下降自适应过程修正所述第一和第二校准误差矩阵。

15、如权利要求1所述的方法，其中，所述修正所述第一和第二校准误差矩阵包括

计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵，

基于所述误差矩阵计算总误差，

导出所述总误差相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数，并且

利用所述偏导数更新所述第一和第二校准误差矩阵。

16、如权利要求15所述的方法，其中，计算所述误差矩阵中元素的幅度的平方和作为所述总误差。

17、如权利要求15所述的方法，其中，所述修正所述第一和第二校准误差矩阵还包括

重复多次所述计算误差矩阵、计算总误差、导出偏导数、以及更新所述第一和第二校准误差矩阵，直到所述总误差满足终止条件。

18、如权利要求1所述的方法，还包括：

利用所述第二校准误差矩阵更新所述第二校正矩阵。

19、如权利要求1所述的方法，其中，利用所述第一校准误差矩阵更新所述第一校正矩阵。

20、如权利要求1所述的方法，其中，在时分双工(TDD)MIMO系统中，所述接收实体是用户终端，所述发射实体是接入点。

21、如权利要求1所述的方法，其中，所述系统利用正交频分复用(OFDM)，并且其中，基于在多个子带中的每个子带上接收的所述第一和第二导频，为该子带导出一组第一和第二校准误差矩阵。

22、无线多入多出(MIMO)通信系统中的一种装置，包括：

控制器，用于

基于经由发射实体和接收实体间的MIMO信道接收的第一导频，导出第一发射矩阵，

基于MIMO信道响应估计和第一及第二校准误差矩阵，导出第二发射矩阵，所述MIMO信道响应估计是所述MIMO信道响应的估计并且是基于经由所述MIMO信道接收的第二导频导出的，所述第一校准误差矩阵包括用来解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应的第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括用来解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应的第二校正矩阵中的误差的估计，并且

基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵；并且

空间处理器，用于经由所述MIMO信道传输数据符号之前，用所述第二校正矩阵乘以所述数据符号。

23、如权利要求22所述的装置，其中，所述第一导频是经由所述MIMO信道的多个本征模式接收的导向导频，并且其中，所述第二导频是由从所述发射实体处的多个发射天线发送的多个导频发射构成的MIMO导频，其中来自每个发射天线的所述导频发射能被所述接收实体识别。

24、如权利要求22所述的装置，其中，所述控制器用于基于用于迭代调整所述第一和第二校准误差矩阵的自适应过程，修正所述第一和第二校准误差矩阵，以减少所述第一和第二发射矩阵间的误差。

25、如权利要求22所述的装置，其中，所述控制器还用于

分解所述MIMO信道响应估计，以获得所述MIMO信道的本征向量的第一矩阵，

基于所述MIMO信道响应估计和所述第一及第二校准误差矩阵，计算所述MIMO信道的本征向量的第二矩阵，并且

基于所述本征向量的第二矩阵和所述MIMO信道响应估计，计算所述第二发射矩阵。

26、如权利要求22所述的装置，其中，所述控制器还用于

计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵，

导出所述误差矩阵中的元素相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数，

基于所述偏导数和所述误差矩阵，计算更新向量，

利用所述更新向量更新所述第一和第二校准误差矩阵，并且

重复多次所述误差矩阵的计算、所述偏导数的导出、所述更新向量的计算、以及所述第一和第二校准误差矩阵的更新，直到所述更新向量满足终止条件。

27、如权利要求22所述的装置，其中，所述控制器还用于

计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵，

基于所述误差矩阵计算总误差，

导出所述总误差相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数，

利用所述偏导数更新所述第一和第二校准误差矩阵，并且

重复多次所述误差矩阵的计算、所述总误差的计算、所述偏导数的导出、以及所述第一和第二校准误差矩阵的更新，直到所述总误差满足终止条件。

28、无线多入多出(MIMO)通信系统中的一种装置，包括：

用于基于经由发射实体和接收实体间的MIMO信道接收的第一导频，导出第一发射矩阵的模块；

用于基于MIMO信道响应估计和第一及第二校准误差矩阵，导出第二发射矩阵的模块，所述MIMO信道响应估计是所述MIMO信道响应的估计并且是基于经由所述MIMO信道接收的第二导频导出的，所述第一校准误差矩阵包括用来解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应的第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括用来解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应的第二校正矩阵中的误差的估计；以及

用于基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵的模块。

29、如权利要求28所述的装置，其中，所述第一导频是经由所述MIMO信道的多个本征模式接收的导向导频，并且其中，所述第二导频是由从所述发射实体处的多个发射天线发送的多个导频发射构成的MIMO导频，其中来自每个发射天线的所述导频发射能被所述接收实体识别。

30、如权利要求28所述的装置，还包括：

用于分解所述MIMO信道响应估计以获得所述MIMO信道的本征向量的第一矩阵的模块；

用于基于所述MIMO信道响应估计和所述第一及第二校准误差矩阵，计算所述MIMO信道的本征向量的第二矩阵的模块；以及

用于基于所述本征向量的第二矩阵和所述MIMO信道响应估计，计算所述第二发射矩阵的模块。

31、如权利要求28所述的装置，还包括：

用于计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵的模块；

用于导出所述误差矩阵中的元素相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数的模块；

用于基于所述偏导数和所述误差矩阵，计算更新向量的模块；

用于利用所述更新向量更新所述第一和第二校准误差矩阵的模块；以及

用于重复多次所述误差矩阵的计算、所述偏导数的导出、所述更新向量的计算、以及所述第一和第二校准误差矩阵的更新，直到所述更新向量满足终止条件的模块。

32、如权利要求28所述的装置，还包括：

用于计算所述第一和第二发射矩阵之差作为误差矩阵的模块；

用于基于所述误差矩阵计算总误差的模块；

用于导出所述总误差相对于所述第一和第二校准误差矩阵中所选出的元素的偏导数的模块；

用于利用所述偏导数更新所述第一和第二校准误差矩阵的模块；以及

用于重复多次所述误差矩阵的计算、所述总误差的计算、所述偏导数的导出、以及所述第一和第二校准误差矩阵的更新，直到所述总误差满足终止条件的模块。

33、一种用于校准无线多入多出(MIMO)通信系统中的下行链路和上行链路信道的方法，包括：

基于发射实体和接收实体间的MIMO信道的下行链路和上行链路信道响应估计，执行第一校准，以获得第一和第二校正矩阵，所述第一校正矩阵被用于解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应，并且所述第二校正矩阵被用于解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应；并且

基于经由所述MIMO信道接收的第一和第二导频，执行第二校准，以获得第一和第二校准误差矩阵，所述第一校准误差矩阵包括所述第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括所述第二校正矩阵中的误差的估计。

34、如权利要求33所述的方法，还包括：

利用所述第二校准误差矩阵更新所述第二校正矩阵。

35、如权利要求33所述的方法，其中，所述第一导频是经由所述MIMO信道的多个本征模式接收的导向导频，并且其中，所述第二导频是由从所述发射实体处的多个发射天线发送的多个导频发射构成的MIMO导频，其中来自每个发射天线的所述导频发射能被所述接收实体识别。

36、如权利要求33所述的方法，其中，所述执行第二校准包括：

基于所述第一导频导出第一发射矩阵，

基于根据所述第二导频获得的MIMO信道响应估计导出第二发射矩阵，并且

基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵。

37、如权利要求36所述的方法，其中，利用用于迭代调整所述第一和第二校准误差矩阵的自适应过程，来修正所述第一和第二校准误差矩阵，以减少所述第一和第二发射矩阵间的误差。

38、无线多入多出(MIMO)通信系统中的一种装置，包括：

控制器，用于

基于发射实体和接收实体间的MIMO信道的下行链路和上行链路信道响应估计，执行第一校准，以获得第一和第二校正矩阵，所述第一校正矩阵被用于解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应，并且所述第二校正矩阵被用于解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应；并且

基于经由所述MIMO信道接收的第一和第二导频，执行第二校准，以获得第一和第二校准误差矩阵，所述第一校准误差矩阵包括所述第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括所述第二校正矩阵中的误差的估计。

空间处理器，用于经由所述MIMO信道传输数据符号之前，用所述第二校正矩阵乘以所述数据符号。

39、如权利要求38所述的装置，其中，所述控制器用于

基于所述第一导频导出第一发射矩阵，

基于根据所述第二导频获得的MIMO信道响应估计导出第二发射矩阵，并且

基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵。

40、如权利要求39所述的装置，其中，所述控制器用于利用用于迭代调整所述第一和第二校准误差矩阵的自适应过程，来修正所述第一和第二校准误差矩阵，以减少所述第一和第二发射矩阵间的误差。

41、无线多入多出(MIMO)通信系统中的一种装置，包括：

用于基于发射实体和接收实体间的MIMO信道的下行链路和上行链路信道响应估计来执行第一校准，以获得第一和第二校正矩阵的模块，所述第一校正矩阵被用于解决在所述发射实体处的发射链和接收链的响应，并且所述第二校正矩阵被用于解决在所述接收实体处的发射链和接收链的响应；以及

用于基于经由所述MIMO信道接收的第一和第二导频来执行第二校准，以获得第一和第二校准误差矩阵的模块，所述第一校准误差矩阵包括所述第一校正矩阵中的误差的估计，并且所述第二校准误差矩阵包括所述第二校正矩阵中的误差的估计。

42、如权利要求41所述的装置，其中，所述用于执行第二校准的模块包括：

用于基于所述第一导频导出第一发射矩阵的模块，

用于基于根据所述第二导频获得的MIMO信道响应估计导出第二发射矩阵的模块，以及

用于基于所述第一和第二发射矩阵修正所述第一和第二校准误差矩阵的模块。

43、如权利要求42所述的装置，其中，利用用于迭代调整所述第一和第二校准误差矩阵的自适应过程，来修正所述第一和第二校准误差矩阵，以减少所述第一和第二发射矩阵间的误差。

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