DE102016106008B4 - Gerät und Verfahren zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung - Google Patents

Abstract

Clusterdetektionsgerät (400) zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Clusterdetektionsgerät Folgendes umfasst:einen Empfänger (401), der ausgelegt ist, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen (402) umfassen;einen Verzögerungsprofildetektor (403), der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungsprofilen (400) basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen (402) zu detektieren;einen Doppler-Profil-Detektor (405), der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen (404) zu detektieren; undeinen Clusterdetektionspostprozessor (407), der ausgelegt ist, um eine Menge von Clusterparametern (408) von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) abzuleiten.

Description

• GEBIET DER ERFINDUNG
• Die Offenbarung betrifft ein Gerät und ein Verfahren zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten (beamformed) Übertragung, insbesondere zur Clusterdetektion für eine Schätzung schmaler Kanäle in 4G- und 5G-Mobilfunknetzen. Die Offenbarung betrifft ferner ein Verfahren zum Erzeugen eines Fensters zum Filtern einer Vielzahl von Referenzsignalen, die in einem Funksignal umfasst sind.
• ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
• Die Kommunikation über Zentimeter- und Millimeterwellen ist mit Schwierigkeiten aufgrund von Kanälen behaftet, die durch hohe Pfadverluste, Mehrwegeausbreitungen und Blockierungen gekennzeichnet sind. Massive MIMO Beamforming (BF) kompensiert nicht nur die Pfadverluste, sondern schränkt auch Mehrwegeausbreitungen ein, indem der Beamforming-Kanal, der durch die Hintereinanderschaltung eines Sender-Beamformers, eines physikalischen Kanals und eines Empfänger-Beamformers darstellbar ist, auf einen äquivalenten schmalen Kanal „reduziert“ wird, der in der Regel den LOS-Pfad 101 und ein paar reflektierte NLOS-Pfade 102, 103 oder Cluster umfasst, wie in den 1 und 2 veranschaulicht, wobei jeder Cluster durch eine Clusterleistung, eine Verzögerung/Dopplerverschiebung (eventuell groß) und eine geringe Verzögerung/Dopplerspreizung gekennzeichnet ist.
• US 2008/0240265 A1 beschreibt ein Verfahren zur Kanalschätzung für OFDM-Systeme, bei dem unter anderem ein Clusterdetektionsgerät verwendet wird, welches einen Empfänger zur Erfassung von Zeit-Frequenz-Ressourcen umfassenden Funksignalen mit einer Vielzahl von Referenzsignalen sowie einen Doppler-Profil-Detektor zum Erkennen einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen und einen Clusterdetektionsprozessor, welcher ausgelegt ist, eine Menge von Cluster-Parametern von der Menge der Verzögerungs-Doppler-Profilen abzuleiten, aufweist.
• Daher kann es wünschenswert sein, dass eine Technik zum Verbessern von Kommunikationen in Umgebungen wie denjenigen, die oben beschrieben sind, bereitgestellt wird.
• Figurenliste
• Die beiliegenden Zeichnungen werden einbezogen, um ein weitergehendes Verständnis von Aspekten zu vermitteln, sind in diese Patentschrift integriert und bilden einen Bestandteil von ihr. Die Zeichnungen veranschaulichen Aspekte und dienen zusammen mit der Beschreibung dazu, Prinzipien von Aspekten zu erläutern. Andere Aspekte und viele der vorgesehenen Vorteile von Aspekten werden ohne Weiteres ersichtlich, wenn zur besseren Verständlichkeit auf die folgende ausführliche Beschreibung Bezug genommen wird. Gleiche Bezugszeichen bezeichnen entsprechende ähnliche Teile.
• 1 ist ein schematisches Diagramm, das einen schmalen Beamforming-Kanal veranschaulicht, der den LOS-Pfad 101 und ein paar reflektierte NLOS-Pfade 102, 103 oder Cluster umfasst.
• 2 ist ein Verzögerungs-Doppler-Diagramm, das die Cluster 101, 102, 103 von 1 in einer Verzögerungs-Doppler-Ebene veranschaulicht.
• 3 ist ein schematisches Diagramm von Zeit-Frequenz-Ressourcen 300, die ein Referenzsymbolmuster 310 enthalten.
• 4 ist ein Blockdiagramm eines Clusterdetektionsgeräts 400 gemäß einer Ausführungsform der Offenbarung.
• 5 ist ein Blockdiagramm eines für Schätzungen schmaler Kanäle vorgesehenen Geräts 500, welches das Clusterdetektionsgerät von 4 enthält.
• 6 ist ein Blockdiagramm eines beispielhaften Clusterdetektionsgeräts 600 als eine Ausführungsform des Clusterdetektionsgeräts 400 von 4.
• 7 ist ein Zeitdiagramm, das einen iterativen Clusterdetektionsprozess 700 gemäß der Offenbarung veranschaulicht.
• Die 8a, 8b, 8c, 8d, 8e, 8f sind beispielhafte Clusterleistungsprofile, die nach verschiedenen Iterationen des iterativen Clusterdetektionsprozesses 700 von 7 erhalten wurden.
• Die 9a, 9b, 9c, 9d, 9e, 9f sind beispielhafte Clusterschätzungen, die anhand der jeweiligen Leistungsprofile der 8a, 8b, 8c, 8d, 8e, 8f geschätzt wurden.
• 10 ist ein Blockdiagramm eines Clusterdetektionsgeräts 1000 als eine Ausführungsform des Clusterdetektionsgeräts 400 von 4.
• 11a ist ein Diagramm 1100a, das beispielhafte Frequenzfensterkoeffizienten 1101 für ein Frequenzfenster des Clusterdetektionsgeräts von 10 veranschaulicht.
• 11b ist ein Diagramm 1100b, das eine Transferfunktion 1102 für das Frequenzfenster von 11a veranschaulicht.
• 12a ist ein Diagramm 1200a, das beispielhafte Zeitfensterkoeffizienten 1201, 1202, 1203, 1204 für ein Zeitfenster des Clusterdetektionsgeräts von 10 veranschaulicht.
• 12b ist ein Diagramm 1200b, das Transferfunktionen 1211, 1212, 1213, 1214 für die Zeitfenster von 12a veranschaulicht.
• 13 ist ein Diagramm 1300, das Durchlass-/Sperrbereichenergieverhältnisse für ein optimales Frequenz- oder Zeitfenster 1301 gemäß den 11a, 11b und 12a, 12b und für ein rechteckiges Fenster 1302 veranschaulicht.
• 14 ist ein schematisches Diagramm, das ein Verfahren zur Clusterdetektion 1400 gemäß der Offenbarung veranschaulicht.
• 15 ist ein schematisches Diagramm, das ein Verfahren 1500 zum Erzeugen eines Fensters zum Filtern einer Vielzahl von Referenzsignalen, die in einem Funksignal umfasst sind, gemäß der Offenbarung veranschaulicht.
• Die 16a, 16b und 16c sind Kennliniendiagramme 1600a, 1600b, 1600c, welche die Kennlinien bezüglich des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) für Clusterdetektionen und Schätzungen schmaler Kanäle gemäß der Offenbarung für unterschiedliche Clusterkanäle veranschaulichen.
• AUSFÜHRLICHE BESCHREIBUNG
• In der folgenden ausführlichen Beschreibung wird Bezug auf die beiliegenden Zeichnungen genommen, die einen Teil dieser Patentschrift bilden und in denen zur Veranschaulichung spezielle Aspekte gezeigt werden, gemäß denen die Erfindung praktisch umgesetzt werden kann. Es versteht sich, dass noch andere Aspekte genutzt und strukturelle oder logische Änderungen vorgenommen werden können, ohne vom Schutzbereich der vorliegenden Erfindung abzuweichen. Die folgende ausführliche Beschreibung ist deshalb nicht als einschränkend aufzufassen, und der Schutzbereich der vorliegenden Erfindung wird von den beigefügten Ansprüchen definiert.
• Folgende Termini, Abkürzungen und Bezeichnungen werden hierin verwendet:

RS:

Referenzsignal,

RE:

Ressourcenelement,

RB:

Ressourcenblock,

PRB:

physikalischer Ressourcenblock,

3GPP:

3rd Generation Partnership Project,

LTE:

Long Term Evolution,

LTE-A:

LTE Advanced, Release 10 und höhere Versionen von 3GPP LTE,

4G:

Netz der vierten Generation gemäß 3GPP,

5G:

Netz der fünften Generation gemäß 3GPP,

RF:

Funkfrequenz,

UE:

Benutzerendgerät, mobiles Endgerät, mobiles Gerät,

SINR:

Signal-zu-Interferenz-und-Rausch-Verhältnis,

RB:

Ressourcenblock, z.B. ein Ressourcenblock in Frequenzrichtung, Zeitschlitz in Zeitrichtung,

OFDM:

orthogonales Frequenzmultiplexverfahren, NodeB,

eNB:

Basisstation, Funkzelle,

IRC:

Interference Rejection Combining,

(e)ICIC:

(enhanced) Inter-Cell Interference Coordination,

MIMO:

Multiple Input Multiple Output,

CE:

Kanalschätzung,

BF:

Beamforming,

MSE:

mittlerer quadratischer Fehler,

LOS:

mit Sichtverbindung,

NLOS:

ohne Sichtverbindung,

DC:

Gleichstrom oder Komponente mit null Hertz,

DFT:

diskrete Fourier-Transformation,

IDFT:

inverse diskrete Fourier-Transformation.

• Die hierin beschriebenen Verfahren und Geräte können auf Ressourcenblöcken, insbesondere Ressourcenblöcken, die aus Funkzellen empfangen werden, und auf Clustern basieren. Es versteht sich, dass Bemerkungen, die in Verbindung mit einem beschriebenen Verfahren angeführt werden, auch für ein entsprechendes Gerät, das für die Durchführung des Verfahrens ausgelegt ist, gelten können und umgekehrt. Falls zum Beispiel ein spezieller Verfahrensschritt beschrieben wird, kann ein entsprechendes Gerät eine Einheit zum Durchführen des beschriebenen Verfahrensschritts enthalten, auch wenn eine solche Einheit in den Figuren nicht ausdrücklich beschrieben oder veranschaulicht ist. Ferner versteht es sich, dass die Merkmale der verschiedenen beispielhaften Aspekte, die hierin beschrieben werden, miteinander kombiniert werden können, sofern nicht ausdrücklich anders angemerkt.
• Die hierin beschriebenen Verfahren und Geräte sind in drahtlosen Kommunikationsnetzen implementierbar, vor allem in Kommunikationsnetzen, die auf Standards der mobilen Kommunikation wie LTE, vor allem LTE-A und/oder OFDM, basieren. Die unten beschriebenen Verfahren und Geräte sind ferner in einer Basisstation (NodeB, eNodeB) oder einem mobilen Gerät (oder einer Mobilstation oder einem Benutzerendgerät (UE)) implementierbar. Die beschriebenen Geräte können integrierte Schaltungen und/oder passive Bauteile enthalten und nach verschiedenen Techniken gefertigt sein. Die Schaltungen sind zum Beispiel möglicherweise ausgestaltet als integrierte Logikschaltungen, integrierte Analogschaltungen, integrierte Mischsignalschaltungen, optische Schaltungen, Speicherschaltungen und/oder integrierte passive Bauteile.
• Die hierin beschriebenen Verfahren und Geräte können für das Senden und/oder Empfangen von Funksignalen ausgelegt sein. Funksignale können Funkfrequenzsignale sein oder enthalten, die von einem Funksendegerät (oder Funksender oder Sender) mit einer Funkfrequenz, die in einem Bereich von etwa 3 Hz bis 300 GHz liegt, ausgesendet werden. Der Frequenzbereich kann Frequenzen von elektrischen Wechselstromsignalen entsprechen, die zum Herstellen und Detektieren von Funkwellen verwendet werden.
• Die nachfolgend beschriebenen Verfahren und Geräte können nach Standards der mobilen Kommunikation wie z.B. dem Long-Term-Evolution(LTE)-Standard oder dessen erweiterter Version LTE-A ausgestaltet sein. LTE (Long Term Evolution), auf dem Markt bekannt als 4G, 5G LTE und höher, ist ein Standard für die drahtlose Hochgeschwindigkeitsdatenkommunikation für Mobiltelefone und Datenendeinrichtungen.
• Die nachfolgend beschriebenen Verfahren und Geräte können in OFDM-Systemen angewendet werden. OFDM ist ein Schema zum Codieren digitaler Daten auf mehreren Trägerfrequenzen. Zum Übertragen von Daten können zahlreiche nahe beieinanderliegende, orthogonale Unterträgersignale verwendet werden. Aufgrund der Orthogonalität der Unterträger kann ein Übersprechen zwischen den Unterträgern unterdrückt werden.
• Die nachfolgend beschriebenen Verfahren und Geräte können in Empfängern, die Interferenzen berücksichtigen, wie Interference-Rejection-Combining(IRC)-Empfängern angewendet werden. IRC ist eine Technik, die in einem Antennen-Diversity-System verwendet werden kann, um Gleichkanalinterferenzen durch Verwendung der Kreuzkovarianz zwischen Rauschsignalen in Diversity-Kanälen zu unterdrücken. Der IRC-Empfänger kann auf einem Minimum-Mean-Square-Error(MMSE)-Kriterium basieren, das möglicherweise eine Kanalschätzung und eine Clusterdetektion erfordert, wie nachfolgend beschrieben.
• Die nachfolgend beschriebenen Verfahren und Geräte können in MIMO-Systemen und Beamforming-Geräten angewendet werden. Multiple-Input-Multiple-Output(MIMO)-Drahtloskommunikationssysteme setzen mehrere Antennen am Sender und am Empfänger ein, um die Systemkapazität zu erhöhen und eine bessere Dienstgüte zu erzielen. Im Spatial-Multiplexing-Modus können MIMO-Systeme höhere Spitzendatenraten erreichen, ohne die Bandbreite des Systems zu erhöhen, indem sie mehrere Datenströme in demselben Frequenzband parallel übertragen. Beamforming-Geräte können verwendet werden, um die über Antennenarrays gesendeten oder empfangenen Signalströme zu lenken. Derartige MIMO-Systeme und Beamforming-Geräte können eine Kanalschätzung und eine Clusterdetektion enthalten, wie nachfolgend beschrieben.
• Die nachfolgend beschriebenen Verfahren und Geräte sind anwendbar in 4G- und 5G-Netzen und Funksignalen, die verschiedenartige Zeit-Frequenz-Ressourcen enthalten, zum Beispiel Funkressourcen, wie in 3 veranschaulicht, die ein schematisches Diagramm von Zeit-Frequenz-Ressourcen 300, die ein Bezugssymbolmuster 310 enthalten, veranschaulicht. Die Zeit-Frequenz-Ressourcen 300 können eine Vielzahl von Ressourcenblöcken 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308 zum Transportieren von Benutzer- und Steuerdaten enthalten. Einige dieser Ressourcenblöcke enthalten möglicherweise Referenzsymbole 310, die zur Kanalschätzung verwendet werden können.
• 4 ist ein Blockdiagramm eines Clusterdetektionsgeräts 400 gemäß einer Ausführungsform der Offenbarung. Das Clusterdetektionsgerät 400 enthält einen Empfänger 401, einen Verzögerungsprofildetektor 403, einen Doppler-Profil-Detektor 405 und einen Clusterdetektionspostprozessor 407.
• Der Empfänger 401 ist ausgelegt, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, z.B. Zeit-Frequenz-Ressourcen 300, wie mit Bezug auf 3 oben beschrieben, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen. Der Verzögerungsprofildetektor 403 ist ausgelegt, um eine Menge von Verzögerungsprofilen 400 basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen 402 zu detektieren, z.B. einer Frequenzrichtungsfilterung, wie mit Bezug auf die 5, 6 und 7 unten beschrieben. Der Doppler-Profil-Detektor 405 ist ausgelegt, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen 404 zu detektieren, z.B. der Zeitrichtungsfilterung, wie mit Bezug auf die 5, 6 und 7 unten beschrieben. Der Clusterdetektionspostprozessor 407 ist ausgelegt, um eine Menge von Clusterparametern 408 von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 abzuleiten, z.B. wie mit Bezug auf die 5, 6 und 7 unten beschrieben.
• Der Verzögerungsprofildetektor 403 kann eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Einheit, z.B. eine IDFT-Einheit 1003, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben, zum Durchführen der Frequenzrichtungsfilterung enthalten.
• Der Doppler-Profil-Detektor 405 kann eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Einheit, z.B. eine DFT-Einheit 1009, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben, zum Durchführen der Zeitrichtungsfilterung enthalten.
• Der Verzögerungsprofildetektor 405 kann eine Frequenzfenstereinheit enthalten, z.B. eine Einheit 1001, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben, wobei die Einheit vor der IDFT-Einheit 1003 angeordnet und ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen 402 durch ein Frequenzfenster, z.B. ein Frequenzfenster, wie mit Bezug auf 11 unten beschrieben, zu fenstern.
• Der Doppler-Profil-Detektor 405 kann eine Zeitfenstereinheit enthalten, z.B. eine Einheit 1007, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben, wobei die Einheit vor der DFT-Einheit 1009 angeordnet und ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungsprofilen 404 durch ein Zeitfenster, z.B. ein Zeitfenster, wie mit Bezug auf 12 unten beschrieben, zu fenstern.
• Das Zeitfenster und/oder das Frequenzfenster können einen durch einen einzelnen Punkt bei null definierten Durchlassbereich und einen durch symmetrische, reellwertige Koeffizienten um null definierten Sperrbereich aufweisen, z.B. wie mit Bezug auf die 10 bis 12 unten beschrieben. Die Koeffizienten des Sperrbereichs können ausgelegt sein, um die Energie des Sperrbereichs zu minimieren.
• Der Doppler-Profil-Detektor 405 kann ausgelegt sein, um die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 basierend auf mindestens einer Iteration von einer Frequenzrichtungsfilterung unterzogenen Referenzsignalen iterativ zu detektieren. Der Doppler-Profil-Detektor 405 kann ausgelegt sein, um bei einer ersten Iteration die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 basierend auf einem einzigen Referenzsignal zu detektieren.
• Das Clusterdetektionsgerät 400 kann einen Speicherbaustein enthalten, z.B. einen zwischen den Verzögerungsprofildetektor 403 und den Doppler-Profil-Detektor 405 gekoppelten Speicherbaustein 1005, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben. Der Speicherbaustein 1005 kann zum Speichern der Menge von Verzögerungsprofilen 404 ausgelegt sein.
• Die Zeit-Frequenz-Ressourcen können in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken, z.B. den Ressourcenblöcken 301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308, angeordnet sein, wie in 3 abgebildet. Der Verzögerungsprofildetektor 403 kann ausgelegt sein, um die Vielzahl von Referenzsignalen 402 basierend auf den Ressourcenblöcken zu verarbeiten.
• Die Menge von Clusterparametern 408 kann eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes enthalten: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung, z.B. wie mit Bezug auf die 6 bis 10 unten beschrieben.
• Der Clusterdetektionspostprozessor 407 kann einen Leistungsdetektor enthalten, z.B. einen Leistungsdetektor 1013, wie mit Bezug auf 10 unten beschrieben, wobei der Leistungsdetektor ausgelegt ist, um eine Leistung der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 basierend auf einer Leistungsdurchschnittsbestimmung zu detektieren.
• Der Clusterdetektionspostprozessor 407 kann eine Schwellenwertdetektionseinheit enthalten, z.B. eine Schwellenwertdetektionseinheit 609, wie mit Bezug auf 6 unten beschrieben, wobei die Schwellenwertdetektionseinheit ausgelegt ist, um Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406, die über einem Schwellenwert liegen, zu detektieren. Der Schwellenwert ist möglicherweise abhängig von einem Signal-Rausch-Verhältnis der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406. Der Clusterdetektionspostprozessor 407 kann ausgelegt sein, um die Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406, die über dem Schwellenwert liegen, Clustern zuzuweisen. Die Clusterzuweisung basiert möglicherweise auf relativen Abständen der Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406, die über dem Schwellenwert liegen.
• 5 ist ein Blockdiagramm eines für Schätzungen schmaler Kanäle vorgesehenen Geräts 500, welches das Clusterdetektionsgerät 400 von 4 enthält. Das für Schätzungen schmaler Kanäle vorgesehene Gerät 500 enthält das Clusterdetektionsgerät 400, das mit Bezug auf 4 oben beschrieben ist, ein für Schätzungen schmaler Kanäle vorgesehenes Gerät 503 sowie eine Demodulationseinheit 505 und eine Decodierungseinheit 507. Das Clusterdetektionsgerät 400 detektiert Clusterparameter 408 wie die Zahl der Cluster, die Clusterleistung, die Clusterverzögerungsverschiebung und die Clusterdopplerverschiebung basierend auf der Bewertung eines RS-Pilotreferenzsignals 402. Diese Clusterparameter 408 werden zur Kanalschätzung und zum Durchführen einer Frequenzfilterung und einer Zeitfilterung in das für Schätzungen schmaler Kanäle vorgesehene Gerät 503 eingegeben. Der geschätzte Kanal wird von der Demodulationseinheit 505 zum Demodulieren der empfangenen Nutzdaten 502 und von der Decodierungseinheit 507 zum Decodieren der demodulierten Nutzdaten 506 verwendet.
• 6 ist ein Blockdiagramm eines beispielhaften Clusterdetektionsgeräts 600 als eine Ausführungsform des Clusterdetektionsgeräts 400 von 4.
• Das Clusterdetektionsgerät 600 enthält ein Clusterprofildetektionsmodul 603, das einen Verzögerungsprofildetektor 403 und einen Doppler-Profil-Detektor 405 enthält, wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben, sowie einen Detektionspostprozessor 407, wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben.
• Das Clusterprofildetektionsmodul 603 kann anhand der Menge der Eingangs-RS 402 bezüglich eines Ressourcenblocks eine Erzeugung von 2D-Verzögerungs-Doppler-Profil-Schätzungen P_ft 406 durchführen. Vorzugsweise kann dies in einem zweistufigen Prozess erfolgen: Eine Frequenzrichtungsverarbeitung ist möglicherweise derart ausgelegt, dass Mengen von 1D-Verzögerungsprofilen P_f 404 anhand einer Eingangs-RS-OFDM 402 berechnet werden, während eine Zeitrichtungsverarbeitung möglicherweise derart ausgelegt ist, dass 2D-Verzögerungs-Doppler-Profile P_ft 406 anhand einer Reihe von 1D-Verzögerungsprofilen 404, die beim ersten Schritt erhalten werden, berechnet werden.
• Der Clusterdetektionspostprozessor 407 kann Detektionen von Clustern und Schätzungen ihrer Parameter {N_c ,p_c ,τ_c ,f_c } 408 anhand von Verzögerungs-Doppler-Profilen P_f , P_ft 404, 406 durchführen, die vom Clusterprofildetektionsmodul 603 erzeugt werden. Dies kann in einem iterativen Prozess erfolgen, wie in 7 veranschaulicht.
• 7 ist ein Zeitdiagramm, das einen iterativen Clusterdetektionsprozess 700 gemäß der Offenbarung veranschaulicht. In einer Erfassungsphase 701 kann basierend auf dem ersten Verzögerungsprofil P_f 404 eine erste Clusterparameterschätzung {N̂_c, p̂_c, τ̂_c}_l erzeugt und zum Initialisieren von Filterungen zur Schätzung schmaler Kanäle verwendet werden. In einer Verfolgungsphase 702, 703 können, sobald weitere Verzögerungs-Doppler-Profile P_ft 406 verfügbar werden, verfeinerte Clusterparameterschätzungen {N̂_c,p̂_c,τ̂_c,f̂_c}_2,3,... erzeugt und zum Aktualisieren von Filterungen zur Schätzung schmaler Kanäle verwendet werden, z.B. der zur Schätzung schmaler Kanäle vorgesehene Kanalschätzer 503, wie mit Bezug auf 5 oben beschrieben.
• Die 8a, 8b, 8c, 8d, 8e, 8f sind beispielhafte Clusterleistungsprofile, die nach verschiedenen Iterationen des iterativen Clusterdetektionsprozesses 700 von 7 erhalten wurden. Die 9a, 9b, 9c, 9d, 9e, 9f sind beispielhafte Clusterschätzungen, die anhand der jeweiligen Leistungsprofile der 8a, 8b, 8c, 8d, 8e, 8f geschätzt wurden.
• In den 8 und 9 ist die Detektion von vier Clustern mit den Leistungspegeln [0,-10,-20,-30]dB mit Bezug auf Clusterprofile P_ft (8a, 8b, 8c, 8d, 8e, 8f) und detektierte Cluster max(P_ϑ,c) (9a, 9b, 9c, 9d, 9e, 9f) veranschaulicht. Die direkte Ableitung von Clusterparametern von max(P_ϑ,c) wurde für hinreichend befunden und bei Simulationen verwendet (siehe 16a, 16b, 16c). Die erste Schätzung {N̂_c,p̂_c,τ̂_c}, die auf der Erfassung N_t=1 (siehe 8a, 9a) beruht, zeichnet sich durch eine hohe Verzögerungsauflösung aus und ermöglicht daher von Beginn an eine Frequenzfilterung bei der Schätzung schmaler Kanäle. Die Zeitfilterung kann zunächst bei nicht schmalen Kanälen mit großer Dopplerspreizung erfolgen. Damit die Initialisierung so stabil wie möglich ist, sollten die Ressourcenblöcke in der Frequenzrichtung hinreichend weit sein und vorzugsweise N_f≥16 Piloten aufnehmen. Weitere Schätzungen {N̂_c,p̂_c,τ̂_c,f̂_c}_2,3,... die auf einer Verfolgung für N_t =2, 4,... (siehe 8b-f und 9b-f) beruhen, sind dank einer höheren Dopplerauflösung stabiler und ermöglichen daher eine zum Ende des Ressourcenblocks hin immer schärfere Zeitfilterung bei der Schätzung schmaler Kanäle.
• 10 ist ein Blockdiagramm eines Clusterdetektionsgeräts 1000 als eine Ausführungsform des Clusterdetektionsgeräts 400 von 4. Das Clusterdetektionsgerät 1000 enthält einen Verzögerungsprofildetektor 403, einen Speicherbaustein 1005 und einen Doppler-Profil-Detektor 405. Der Verzögerungsprofildetektor 403 ist durch den Speicherbaustein 1005 an einen Doppler-Profil-Detektor 405 gekoppelt. Der Verzögerungsprofildetektor 403 enthält eine Frequenzfenstereinheit 1001 und eine IDFT-Einheit 1003. Ein Referenzsignal y 402, das durch den Verzögerungsprofildetektor 403 empfangen wird, wird von der Frequenzfenstereinheit 1001 einer Frequenzfensterung unterzogen und von der IDFT-Einheit 1003 in einen (dem Zeitbereich entsprechenden) Verzögerungsbereich transformiert, um eine Menge von Verzögerungsprofilen T_f 404, die im Speicherbaustein 1005 gespeichert werden, zu erhalten. Ein Leistungsdetektor 1011 detektiert eine Leistung der Menge von Verzögerungsprofilen 404 basierend auf einer Leistungsdurchschnittsbestimmung, um ein Verzögerungsleistungsprofil P_f zu erhalten.
• Der Doppler-Profil-Detektor 405 enthält eine Zeitfenstereinheit 1007 und eine DFT-Einheit 1009. Ein Verzögerungsprofil 404, das aus dem Speicherbaustein 1005 abgerufen wird, wird von der Zeitfenstereinheit 1007 einer Zeitfensterung unterzogen und von der DFT-Einheit 1009 in einen (dem Frequenzbereich entsprechenden) Dopplerbereich transformiert, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen 406 zu erhalten. Ein Leistungsdetektor 1013 detektiert eine Leistung der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen Tft 406 basierend auf einer Leistungsdurchschnittsbestimmung, um ein Verzögerungs-Doppler-Leistungsprofil P_ft zu erhalten.
• Beide Leistungsdetektoren 1011, 1013 können in einem Postprozessor (in 10 nicht abgebildet) implementiert sein.
• Im Folgenden wird ein Beispiel für die Durchführung einer Clusterprofildetektion beschrieben. Im ungünstigsten Fall (nur eine Antenne, MIMO-Schicht, Ressourcenblock) tastet das demodulierte RS y_k,l =h_k,l + n_k,l den schmalen Kanal (N_c Cluster mit Verstärkungen a_c , Verzögerungen τ_c , Doppler f_c ) $$h_{k,l}={\displaystyle {\sum }_{c=1}^{N_c}{a}_c\text{exp}\left(-j2\pi f_k{\tau }_c\right)\text{exp}\left(j2\pi t_l{f}_c\right)}$$

  

  an den RS-Stellen (k. Unterträgerfrequenz f_k , l-lt OFDM-Symbolzeit t_l ) ab. Geringe Clusterverzögerungs-/ Dopplerspreizungen innerhalb eines Ressourcenblocks sind in dem Modell nicht widergespiegelt, werden jedoch bei der Filterung zur Schätzung schmaler Kanäle berücksichtigt.
• Angenommen (und unbeschadet der Allgemeingültigkeit), ein RS-Muster ist regelmäßig, so kann das empfangene RS pro Ressourcenblock in einer Matrix [y₁

  

  y_T] mit N_f Zeilen (RS pro OFDM) und N_T Spalten (# RS-OFDM) zusammengetragen werden. In einem Ausführungsbeispiel, wie mit Bezug auf 7 oben beschrieben, werden RS-Vektoren y₁ ,y₂ ,... basierend auf a) einer Frequenzrichtungsverarbeitung und b) einer Zeitrichtungsverarbeitung der Reihe nach verarbeitet.
• Bei der Frequenzrichtungsverarbeitung werden anhand jedes RS-Vektors y ein 1D-Verzögerungsprofil T_f und ein Verzögerungsleistungsprofil P_f durch eine Frequenzfensterung und die Übertragung in den Verzögerungsbereich berechnet, d.h. $$\begin{array}{ccc}{T}_f=\text{IDFT}\left(w_f\circ \text{y}\right)& \text{und}& P_f=T_f\circ \text{conj}\end{array}\left(T_f\right)$$

  
• Bei der Zeitrichtungsverarbeitung werden anhand einer Zahl N_t von gesammelten Verzögerungsprofilen [T_f,1

  

  T_{f,N t} ] 2D-Verzögerungs-Doppler-Profile T_ft ,P_ft durch eine Zeitfensterung und die Übertragung in den Dopplerbereich berechnet: $$\begin{array}{ccc}{T}_{ft}=\left[\begin{array}{l}\text{DFT}\left(w_t^T\circ \left({\text{Reihe}}_1\left(\left[T_{f\mathrm{,1}}\dots T_{f,N_t}\right]\right)\right)\right)\\ \text{DFT}\left(w_t^T\circ \left({\text{Reihe}}_{N_f}\left(\left[T_{f\mathrm{,1}}\dots T_{f,N_t}\right]\right)\right)\right)\end{array}\right]& \text{und}& P_{ft}=T_{ft}\circ \text{conj}\end{array}\left(T_{ft}\right)$$

  
• Die Möglichkeit zum Unterscheiden zwischen Clustern mit sehr unterschiedlichen Leistungspegeln ist stark abhängig von der Fensterung, vor allem vom Fensterfiltersperrbereichsverhalten. FIR-Filter können über das Leistungsspektrum ausgestaltet sein. In dieser Offenbarung wird das Durchlass- und Sperrbereichsverhalten nicht hinsichtlich der Signalpegel beschrieben; stattdessen ist das Durchlassband auf einen einzelnen Punkt (DC) reduziert, eine Sperrbereichsfrequenz ω_s ist nahe bei DC definiert und die Energie ist über den gesamten Sperrbereich für eine beliebige Fensterlänge N minimiert, wie im Folgenden beschrieben.
• Angesichts symmetrischer Leistungsspektren um DC (Verschiebungen von Verzögerungs-/Dopplerbereichen unterliegen der IDFT/DFT) müssen die Fensterkoeffizienten reellwertig und symmetrisch um null liegen: $$w^T=\left[\begin{array}{cc}{\stackrel{⌣}{r}}^T& r^T\end{array}\right]/\sqrt{2}=\left[r_L\dots r_1⋮r_1\dots r_L\right]/\sqrt{2},$$

  

  sodass es ausreicht, den Länge-L=N/2-Vektor r (N gerade) zu optimieren. Aus seinem Frequenzverhalten $R\left(\omega \right)={\displaystyle {\sum }_{n=1}^L{r}_{n}2\text{cos}}\left(\left[n-1/2\right]\omega \right)$

  

  werden die Durchlass- und Sperrbereichenergien $\begin{array}{cc}{E}_p={\displaystyle {\int }_{\omega =0}^{{\omega }_s}{\left|R\left(\omega \right)\right|}^{2}d\omega ,}& E_s={\displaystyle {\int }_{\omega ={\omega }_s}^{\pi }{\left|R\left(\omega \right)\right|}^{2}d\omega }\end{array}$

  

  wie folgt bewertet: $$E_p=r^{T}Pr\text{ wobei }{\left[P\right]}_{nm}=\{\begin{array}{cc}\text{sin}\left(2\left[n-1/2\right]{\omega }_s\right)/\left[n-1/2\right]+2{\omega }_s& \left(m=n\right)\\ \frac{2\text{sin}\left(\left(n-m\right){\omega }_s\right)}{\left(n-m\right)}+\frac{2\text{sin}\left(\left(n+m-1\right){\omega }_s\right)}{\left(n+m-1\right)}& \left(m\ne n\right)\end{array}$$

  

  $$E_s=r^{T}Sr\text{ wobei }{\left[S\right]}_{nm}=\{\begin{array}{cc}2\left(\pi -{\omega }_s\right)-\frac{\text{sin}\left(2\left(n-1/2\right){\omega }_s\right)}{\left(n-1/2\right)}& \left(m=n\right)\\ -2\frac{\text{sin}\left(\left(n-m\right){\omega }_s\right)}{\left(n-m\right)}-2\frac{\text{sin}\left(\left(n+m-1\right){\omega }_s\right)}{\left(n+m-1\right)}& \left(m\ne n\right)\end{array}$$

  
• Die Sperrbereichenergie lässt sich über eine Eigenanalyse [V,Λ]=eig(S) mit aufsteigenden Eigenwerten Λ=diag(λ_l,...,λ_L) wie folgt ausdrücken: $$\begin{array}{lllll}{E}_s\left(r\right)=r^{T}Sr=r^{T}V\Lambda \cdot V^{T}r=x^T\Lambda \mathbf{x}\hfill & \text{wobei}\hfill & \mathbf{x}=V^{T}r\hfill & \text{und}\hfill & \mathbf{r}=V\mathbf{x}\hfill \end{array}$$

  
• Unter Beachtung der Einschränkung x^Tx=1 wird dieser Ausdruck durch die Wahl von x_opt = [10...0]^T minimiert. Also $$\begin{array}{cc}{E}_{s,\text{min}}={\lambda }_1& \text{kleinster Eigenwert}\end{array}$$

  

  $$\begin{array}{cc}{r}_{opt}=v_1& \text{jeweiliger Eigenvektor}\end{array}$$

  

  woraus ohne Weiteres die optimalen Fensterkoeffizienten w_opt erhalten werden (siehe Gl. 4).
• Aus jedem Verzögerungs-Doppler-Profil P_ft (siehe Gl. 3) kann die Clusterdetektionsnachverarbeitung eine Menge von Clusterparametern {N_c ,p_c ,τ_c ,f_c } bestimmen. Ein Ausführungsbeispiel umfasst 1) eine Schwellenwertdetektion, 2) eine Clusterparameterschätzung und 3) eine optionale Plausibilitätsprüfung.
1. 1) Die Schwellenwertdetektion läuft wie folgt ab: Ermitteln von Einträgen P_ϑ = arg(P_ft > ϑ_ft max(P_ft)) von P_ft über einem bestimmten Pegel (Schwellenwert ϑ_ft auf günstige Weise abhängig vom SNR (z.B. -SNR-10 dB) und auch N_f ,N_t ), Identifizieren von N̂_c Regionen P_ϑ,c, die sich hinreichend voneinander unterscheiden, und (vorläufiges) Erklären dieser als Cluster.
2. 2) Die Clusterparameterschätzung läuft wie folgt ab: für jeden der N̂_c Cluster Schätzen seiner Parameter, z.B. durch direktes Ableiten grober Schätzungen von den Spitzenwerten: p̂_c =max(P_ϑ,c), (τ̂_c,f̂_c) = argmax(P_ϑ,c), Ableiten feiner Schätzungen vom Spitzenwert und von seinen Nachbarwerten, z.B. durch Berechnung des Schwerpunkts oder Ausnutzung der bekannten Formen von Frequenz-/Zeitfenstern (siehe 11, 12).
3. 3) Die (optionale) Plausibilitätsprüfung läuft wie folgt ab: Prüfen des Detektionsergebnisses, um falsche Cluster auszusondern.
• Die 11, 12 und 13 zeigen optimale Frequenz- und Zeitfensterkoeffizienten w_f ,w_t und ihre Transferfunktionen für die Ressourcenblock-RS-Größen N_f=24, N_t={4, 8, 16, 32} sowie das Durchlass-/Sperrbereichenergieverhältnis E_p/E_s gegenüber der Grenzfrequenz f_s . Bei der optimalen Fensterung (im Gegensatz zur Rechteckfensterung) steigt E_p/E_s mit f_s steil an, sodass im Gegenzug die Hauptkeule breiter wird. Der gewählte Abstand f_s=1,8/RS erwies sich als guter Kompromiss zwischen der Hauptkeulenbreite (Abstand <4/RS) und dem Energieverhältnis (~40dB). In den äußeren Sperrbereichregionen ist die Dämpfung R(0)/R(ω) sogar noch höher (~50dB, 11 links/Mitte), wodurch die Unterdrückung eines Übersprechens zwischen weiter voneinander entfernten Clustern weiter begünstigt wird. Die Frequenz- und Zeitfensterkoeffizienten w_f , w_t sind anwendbar für das Frequenzfenster und das Zeitfenster des Clusterdetektionsgeräts von 10, z.B. als Frequenzfenster für die Frequenzfenstereinheit 1001 und als Zeitfenster für die Zeitfenstereinheit 1007.
• 14 ist ein schematisches Diagramm, das ein Verfahren 1400 zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung gemäß der Offenbarung veranschaulicht.
• Das Verfahren 1400 enthält Empfangen 1401 eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen, z.B. wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben. Das Verfahren 1400 enthält Detektieren 1402 einer Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen, z.B. wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben. Das Verfahren 1400 enthält Detektieren 1403 einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen, z.B. wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben. Das Verfahren 1400 enthält Ableiten 1404 einer Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, z.B. wie mit Bezug auf 4 oben beschrieben.
• Die Frequenzrichtungsfilterung 1402 kann eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Filterung der Vielzahl von Referenzsignalen enthalten. Die Zeitrichtungsfilterung 1403 kann eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Filterung der Menge von Verzögerungsprofilen enthalten.
• Das Verfahren kann eine Fensterung der Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster vor der Frequenzrichtungsfilterung 1402 enthalten; und eine Fensterung der Menge von Verzögerungsprofilen durch ein Zeitfenster vor der Zeitrichtungsfilterung 1403.
• Die Menge von Clusterparametern kann eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes enthalten: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.
• 15 ist ein schematisches Diagramm, das ein beispielhaftes Verfahren 1500 zum Erzeugen eines Fensters zum Filtern einer Vielzahl von Referenzsignalen, die in einem Funksignal umfasst sind, veranschaulicht.
• Das Verfahren 1500 enthält Erzeugen 1501 einer Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten um null, z.B. wie mit Bezug auf 10 oben beschrieben. Das Verfahren 1500 enthält Erzeugen 1502 eines Frequenzverhaltens der Menge von Fensterkoeffizienten, z.B. wie mit Bezug auf 10 oben beschrieben. Das Verfahren 1500 enthält Erzeugen 1503 einer Sperrbereichenergie aus dem Frequenzverhalten der Menge von Fensterkoeffizienten in einer Matrixdarstellung, z.B. wie mit Bezug auf 10 oben beschrieben. Das Verfahren enthält ferner Anpassen 1504 der Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten, sodass die Sperrbereichenergie minimiert wird, z.B. wie mit Bezug auf 10 oben beschrieben.
• Das Verfahren 1500 kann ferner Durchführen einer Eigenanalyse der Sperrbereichenergie enthalten, um eine Menge von Eigenwerten zu erhalten. Das Verfahren 1500 kann ferner Ableiten optimaler Fensterkoeffizienten von einem kleinsten Eigenwert der Menge von Eigenwerten enthalten. Das Verfahren 1500 kann ferner Empfangen eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, enthalten, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; und Detektieren einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen bei einer Übertragung des Funksignals basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung und einer Zeitrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen durch Verwendung der optimalen Fensterkoeffizienten.
• Die 16a, 16b und 16c sind Kennliniendiagramme 1600a, 1600b, 1600c, welche die Kennlinien bezüglich des mittleren quadratischen Fehlers (MSE) für Clusterdetektionen und 2x1D-Schätzungen schmaler Kanäle gemäß der Offenbarung für unterschiedliche Clusterkanäle veranschaulichen. Die Zahl der Cluster beträgt Nc=2 (16c), 3 (16b), 5 (16a). Die Ressourcenblock-RS-Größen sind Nf=24 und Nt={1, 8, 16, 32} .
• Der MSE für Clusterdetektionen gemäß der Offenbarung liegt nahe bei dem Wert, der bei einer idealen Kenntnis der Cluster erhalten wird (1D 1602 gegenüber 1601, 2D 1605 gegenüber 1604). Eine 1D-Frequenzfilterung bei schmalen Kanälen (Erfassung) ist um große Abstände (bis zu 8 bzw. 5 dB) besser als eine 1D- oder sogar eine 2D-Wienerfilterung. Eine 2D-Frequenz- und -Zeitfilterung bei schmalen Kanälen (Verfolgung) hat jeweils eine zusätzliche Verstärkung zur Folge, die für die längste Zeitfilterung und die kleinste Zahl von Clustern am größten ausfällt, trotzdem ist die Schätzung schmaler Kanäle für bis zu 5 Cluster immer noch besser.
• Für die Schätzung schmaler Kanäle ist eine weitergehende Clusterdetektion in vielerlei Hinsicht förderlich: Die Kanalclusterdetektion gemäß dieser Offenbarung ist angesichts der begrenzten Größe der Beobachtung (RS-Symbole) nahezu optimal. Cluster mit einem großen dynamischen Bereich (von einer starken LOS bis zu einer NLOS deutlich unter dem Rauschpegel) können über den ganzen SNR-Bereich zuverlässig identifiziert werden. Eine auf relativ wenigen Referenzsymbolen basierende Clusterdetektion ist praktikabel und ermöglicht eine schnelle Erfassung über eine in einem einzigen Schritt erfolgende 1D-Clusterdetektion anhand eines einzigen RS-OFDM-Symbols. Hierdurch werden die strikten 5G-Latenzanforderungen erfüllt und eine Initialisierung der Clusterdetektionsverfolgung wird herbeigeführt. Die Clusterdetektion und die CE-Neukonfiguration können auf Anforderung aktiviert werden, d.h. nur für diejenigen Ressourcenblöcke, deren Clusterparameter, die einem Beamforming unterzogen wurden, sich erheblich ändern. Die Clusterdetektion ist abwärtskompatibel mit der bisherigen Kanalschätzung: Verzögerungs-/Dopplerspreizungen sind ohne Weiteres vom detektierten Verzögerungs-/ Dopplerkanalenergiebild herleitbar.
• Das Clusterdetektionsgerät gemäß der Offenbarung verhilft zu einer zuverlässigen Clusterdetektion, d.h. alle relevanten N_c Cluster, die sich auf die Kennlinie bei der Schätzung schmaler Kanäle auswirken, einschließlich schwacher Cluster (unter dem Rauschpegel), werden detektiert; nicht vorhandene oder irrelevante Cluster (weit unter dem Rauschpegel) werden abgewiesen; eine zuverlässige Detektion über den gesamten SNR-Bereich, vor allem ein großes SNR, wird erzielt.
• Das Clusterdetektionsgerät gemäß der Offenbarung verhilft zu einer akkuraten Clusterparameterschätzung, d.h. die Leistungspegel p_c , die Verzögerungsverschiebungen τ_c und die Dopplerverschiebungen f_c aller detektierten Cluster werden geschätzt.
• Das Clusterdetektionsgerät gemäß der Offenbarung ist geeignet für dynamische Clusterungen, die durch selektives Beamforming, UE-Mobilität und eine Millimeterwellenkanalblockierung (rascher Auf-/Abbau von Clustern) bewirkt werden, indem adaptive Detektionen pro Ressourcenblock unter Verwendung relativ weniger Referenzsymbole und keiner oder weniger vorheriger Kanalinformationen erfolgen.
• Das Clusterdetektionsgerät gemäß der Offenbarung zeichnet sich durch geringe Latenz und mäßige Komplexität aus, d.h. die CE-Filterungswerte werden nicht überschritten.
• Die hierin beschriebenen Verfahren, Systeme und Geräte sind implementierbar als Software in einem digitalen Signalprozessor (DSP), in einem Mikrocontroller oder in irgendeinem anderen Nebenprozessor oder als Hardwareschaltung auf einem Chip oder innerhalb einer anwendungsspezifischen integrierten Schaltung (ASIC).
• Die in dieser Offenbarung beschriebenen Ausführungsformen und Beispiele sind implementierbar in digitalen elektronischen Schaltungsanordnungen oder in Computerhardware, -firmware, - software oder in Kombinationen davon, z.B. in verfügbarer Hardware von mobilen Geräten oder in neuer Hardware, die speziell für eine Verarbeitung der hierin beschriebenen Verfahren bestimmt ist.
• Es wird auch ein Computerprogrammprodukt unterstützt, das computerausführbaren Code oder computerausführbare Anweisungen enthält, der/die bei der Ausführung bewirkt/bewirken, dass mindestens ein Computer die Durchführung und das Berechnen der hierin beschriebenen Blöcke ausführt, vor allem die Verfahren 1400 und 1500, wie mit Bezug auf die 14 und 15 oben beschrieben. Ein derartiges Computerprogrammprodukt kann ein lesbares Speichermedium enthalten, das von einem Prozessor zu verwendenden Programmcode darauf speichert, wobei der Programmcode Anweisungen zum Durchführen beliebiger Blöcke eines der Verfahren 1400 und 1500, wie oben beschrieben, umfasst.
• BEISPIELE
• Die folgenden Beispiele beziehen sich auf weitere Ausführungen. Beispiel 1 ist ein Clusterdetektionsgerät zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Clusterdetektionsgerät Folgendes umfasst: einen Empfänger, der ausgelegt ist, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; einen Verzögerungsprofildetektor, der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen zu detektieren; einen Doppler-Profil-Detektor, der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen zu detektieren; und einen Clusterdetektionspostprozessor, der ausgelegt ist, um eine Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen abzuleiten.
• In Beispiel 2 kann der Gegenstand von Beispiel 1 optional enthalten, dass der Verzögerungsprofildetektor eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Einheit zum Durchführen der Frequenzrichtungsfilterung umfasst.
• In Beispiel 3 kann der Gegenstand von Beispiel 2 optional enthalten, dass der Doppler-Profil-Detektor eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Einheit zum Durchführen der Zeitrichtungsfilterung umfasst.
• In Beispiel 4 kann der Gegenstand von Beispiel 3 optional enthalten, dass der Verzögerungsprofildetektor eine vor der IDFT-Einheit angeordnete Frequenzfenstereinheit umfasst, die ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster zu fenstern.
• In Beispiel 5 kann der Gegenstand von Beispiel 4 optional enthalten, dass der Doppler-Profil-Detektor eine vor der DFT-Einheit angeordnete Zeitfenstereinheit umfasst, die ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungsprofilen durch ein Zeitfenster zu fenstern.
• In Beispiel 6 kann der Gegenstand von Beispiel 5 optional enthalten, dass das Zeitfenster und/oder das Frequenzfenster einen durch einen einzelnen Punkt bei null definierten Durchlassbereich und einen durch symmetrische, reellwertige Koeffizienten um null definierten Sperrbereich aufweisen.
• In Beispiel 7 kann der Gegenstand von Beispiel 6 optional enthalten, dass die Koeffizienten des Sperrbereichs ausgelegt sind, um eine Energie des Sperrbereichs zu minimieren.
• In Beispiel 8 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1-7 optional enthalten, dass der Doppler-Profil-Detektor ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf mindestens einer Iteration von einer Frequenzrichtungsfilterung unterzogenen Referenzsignalen iterativ zu detektieren.
• In Beispiel 9 kann der Gegenstand von Beispiel 8 optional enthalten, dass der Doppler-Profil-Detektor ausgelegt ist, um bei einer ersten Iteration die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einem einzigen Referenzsignal zu detektieren.
• In Beispiel 10 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1-9 optional einen Speicherbaustein enthalten, der zwischen den Verzögerungsprofildetektor und den Doppler-Profil-Detektor gekoppelt ist, wobei der Speicherbaustein ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungsprofilen zu speichern.
• In Beispiel 11 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1-10 optional enthalten, dass die Zeit-Frequenz-Ressourcen in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken angeordnet sind und der Verzögerungsprofildetektor ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen basierend auf den Ressourcenblöcken zu verarbeiten.
• In Beispiel 12 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1-11 optional enthalten, dass die Menge von Clusterparametern eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes umfasst: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.
• In Beispiel 13 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1-12 optional enthalten, dass der Clusterdetektionspostprozessor einen Leistungsdetektor umfasst, der ausgelegt ist, um eine Leistung der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Leistungsdurchschnittsbestimmung zu detektieren.
• In Beispiel 14 kann der Gegenstand von Beispiel 13 optional enthalten, dass der Clusterdetektionspostprozessor eine Schwellenwertdetektionseinheit umfasst, die ausgelegt ist, um Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über einem Schwellenwert liegen, zu detektieren.
• In Beispiel 15 kann der Gegenstand von Beispiel 14 optional enthalten, dass der Schwellenwert von einem Signal-Rausch-Verhältnis der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen abhängt.
• In Beispiel 16 kann der Gegenstand eines der Beispiele 14-15 optional enthalten, dass der Clusterdetektionspostprozessor ausgelegt ist, um die Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über dem Schwellenwert liegen, Clustern zuzuweisen.
• In Beispiel 17 kann der Gegenstand von Beispiel 16 optional enthalten, dass die Clusterzuweisung auf relativen Abständen der Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über dem Schwellenwert liegen, basiert.
• Beispiel 18 ist ein Verfahren zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; Detektieren einer Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen; Detektieren einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen; und Ableiten einer Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen.
• In Beispiel 19 kann der Gegenstand von Beispiel 18 optional enthalten, dass die Frequenzrichtungsfilterung eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Filterung der Vielzahl von Referenzsignalen umfasst; und dass die Zeitrichtungsfilterung eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Filterung der Menge von Verzögerungsprofilen umfasst.
• In Beispiel 20 kann der Gegenstand von Beispiel 19 optional Folgendes enthalten: Fenstern der Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster vor der Frequenzrichtungsfilterung; und Fenstern der Menge von Verzögerungsprofilen durch ein Zeitfenster vor der Zeitrichtungsfilterung.
• In Beispiel 21 kann der Gegenstand eines der Beispiele 18-20 optional enthalten, dass die Menge von Clusterparametern eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes umfasst: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.
• Beispiel 22 ist ein Verfahren zum Erzeugen eines Fensters zum Filtern einer Vielzahl von Referenzsignalen, die in einem Funksignal umfasst sind, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Erzeugen einer Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten; Erzeugen eines Frequenzverhaltens der Menge von Fensterkoeffizienten; Erzeugen einer Sperrbereichenergie aus dem Frequenzverhalten der Menge von Fensterkoeffizienten in einer Matrixdarstellung; und Anpassen der Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten, sodass die Sperrbereichenergie minimiert wird.
• In Beispiel 23 kann der Gegenstand von Beispiel 22 optional Durchführen einer Eigenanalyse der Sperrbereichenergie enthalten, um eine Menge von Eigenwerten zu erhalten.
• In Beispiel 24 kann der Gegenstand von Beispiel 23 optional Ableiten optimaler Fensterkoeffizienten von einem kleinsten Eigenwert der Menge von Eigenwerten enthalten.
• In Beispiel 25 kann der Gegenstand eines der Beispiele 22-24 optional Folgendes enthalten: Empfangen eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; und Detektieren einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen bei einer Übertragung des Funksignals basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung und einer Zeitrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen durch Verwendung der optimalen Fensterkoeffizienten.
• Beispiel 26 ist ein computerlesbares, nicht flüchtiges Medium, auf dem Computeranweisungen gespeichert sind, die bei der Ausführung durch einen Computer bewirken, dass der Computer das Verfahren nach einem der Beispiele 18 bis 25 durchführt.
• Beispiel 27 ist ein Gerät zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Gerät Folgendes umfasst: Mittel zum Empfangen eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; Mittel zum Detektieren einer Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen; Mittel zum Detektieren einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen; und Mittel zum Ableiten einer Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen.
• In Beispiel 28 kann der Gegenstand von Beispiel 27 optional enthalten, dass das Mittel zur Frequenzrichtungsfilterung ein Mittel zur Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Filterung der Vielzahl von Referenzsignalen umfasst; und dass das Mittel zur Zeitrichtungsfilterung ein Mittel zur Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Filterung der Menge von Verzögerungsprofilen umfasst.
• In Beispiel 29 kann der Gegenstand von Beispiel 28 optional ein Mittel zum Fenstern der Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster vor der Frequenzrichtungsfilterung enthalten; und ein Mittel zum Fenstern der Menge von Verzögerungsprofilen durch ein Zeitfenster vor der Zeitrichtungsfilterung.
• In Beispiel 30 kann der Gegenstand eines der Beispiele 27-28 optional enthalten, dass die Menge von Clusterparametern eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes umfasst: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.
• Beispiel 31 ist ein Gerät zum Erzeugen eines Fensters zum Filtern einer Vielzahl von Referenzsignalen, die in einem Funksignal umfasst sind, wobei das Gerät Folgendes umfasst: Mittel zum Erzeugen einer Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten; Mittel zum Erzeugen eines Frequenzverhaltens der Menge von Fensterkoeffizienten; Mittel zum Erzeugen einer Sperrbereichenergie aus dem Frequenzverhalten der Menge von Fensterkoeffizienten in einer Matrixdarstellung; und Mittel zum Anpassen der Menge symmetrischer, reellwertiger Fensterkoeffizienten, sodass die Sperrbereichenergie minimiert wird.
• In Beispiel 32 kann der Gegenstand von Beispiel 31 optional ein Mittel zum Durchführen einer Eigenanalyse der Sperrbereichenergie enthalten, um eine Menge von Eigenwerten zu erhalten.
• In Beispiel 33 kann der Gegenstand von Beispiel 32 optional ein Mittel zum Ableiten optimaler Fensterkoeffizienten von einem kleinsten Eigenwert der Menge von Eigenwerten enthalten.
• In Beispiel 34 kann der Gegenstand von Beispiel 32 optional ein Mittel zum Empfangen eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, enthalten, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; und Mittel zum Detektieren einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen bei einer Übertragung des Funksignals basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung und einer Zeitrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen durch Verwendung der optimalen Fensterkoeffizienten.
• Beispiel 35 ist eine Clusterdetektionsschaltung zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei die Clusterdetektionsschaltung Folgendes umfasst: eine Empfängerschaltung, die ausgelegt ist, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; eine Verzögerungsprofildetektorschaltung, die ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen zu detektieren; eine Doppler-Profil-Detektorschaltung, die ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen zu detektieren; und eine Clusterdetektionsschaltung, die ausgelegt ist, um eine Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen abzuleiten.
• In Beispiel 36 kann der Gegenstand von Beispiel 35 optional enthalten, dass die Verzögerungsprofildetektorschaltung eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Schaltung zum Durchführen der Frequenzrichtungsfilterung umfasst.
• Beispiel 37 ist ein Clusterdetektionssystem zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Clusterdetektionssystem Folgendes umfasst: ein Empfängeruntersystem, das ausgelegt ist, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; ein Verzögerungsprofildetektoruntersystem, das ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen zu detektieren; ein Doppler-Profil-Detektoruntersystem, das ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen zu detektieren; und ein Clusterdetektionsuntersystem, das ausgelegt ist, um eine Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen abzuleiten.
• In Beispiel 38 kann der Gegenstand von Beispiel 37 optional enthalten, dass das Verzögerungsprofildetektoruntersystem eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Einheit zum Durchführen der Frequenzrichtungsfilterung umfasst.
• In Beispiel 39 kann der Gegenstand von Beispiel 38 optional enthalten, dass das Doppler-Profil-Detektoruntersystem eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Einheit zum Durchführen der Zeitrichtungsfilterung umfasst.
• In Beispiel 40 kann der Gegenstand von Beispiel 39 optional enthalten, dass das Verzögerungsprofildetektoruntersystem eine vor der IDFT-Einheit angeordnete Frequenzfenstereinheit umfasst, die ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster zu fenstern.
• Wenngleich ein konkretes Merkmal oder ein konkreter Aspekt der Erfindung möglicherweise mit Bezug auf nur eine von diversen Implementierungen offenbart wurde, kann dieses Merkmal oder dieser Aspekt zusätzlich auch mit einem oder mehreren anderen Merkmalen oder Aspekten der anderen Implementierungen kombiniert werden, wie möglicherweise für irgendeine gegebene oder konkrete Anwendung gewünscht wird und vorteilhaft ist. Sofern des Weiteren die Begriffe „enthalten“, „aufweisen“, „mit“ oder andere Varianten davon entweder in der ausführlichen Beschreibung oder in den Ansprüchen verwendet werden, sollen diese Begriffe ähnlich wie der Begriff „umfassen“ eine Einschließlichkeit ausdrücken. Des Weiteren versteht es sich, dass Aspekte der Erfindung in diskreten Schaltungen, teilweise integrierten Schaltungen oder vollständig integrierten Schaltungen oder Programmiermitteln implementiert sein können. Auch sollen die Begriffe „beispielhaft“, „zum Beispiel“ und „z.B.“ lediglich ein Beispiel und nicht das beste oder optimale Beispiel bezeichnen.
• Auch wenn hierin spezielle Aspekte veranschaulicht und beschrieben wurden, ist für den Durchschnittsfachmann erkennbar, dass vielfältige alternative und/oder äquivalente Implementierungen an die Stelle der speziellen gezeigten und beschriebenen Aspekte treten können, ohne dass dadurch der Schutzbereich der vorliegenden Erfindung verlassen wird. Diese Anmeldung soll jegliche Anpassungen oder Variationen der speziellen Aspekte einschließen, die hierin erörtert werden.

Claims (21)

1. Clusterdetektionsgerät (400) zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Clusterdetektionsgerät Folgendes umfasst: einen Empfänger (401), der ausgelegt ist, um ein Funksignal, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, zu empfangen, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen (402) umfassen; einen Verzögerungsprofildetektor (403), der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungsprofilen (400) basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen (402) zu detektieren; einen Doppler-Profil-Detektor (405), der ausgelegt ist, um eine Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen (404) zu detektieren; und einen Clusterdetektionspostprozessor (407), der ausgelegt ist, um eine Menge von Clusterparametern (408) von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) abzuleiten.
2. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 1, wobei der Verzögerungsprofildetektor (403) eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Einheit (1003) zum Durchführen der Frequenzrichtungsfilterung umfasst.
3. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 2, wobei der Doppler-Profil-Detektor (405) eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Einheit (1009) zum Durchführen der Zeitrichtungsfilterung umfasst.
4. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 3, wobei der Verzögerungsprofildetektor (405) eine vor der IDFT-Einheit (1003) angeordnete Frequenzfenstereinheit (1001) umfasst, die ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen (402) durch ein Frequenzfenster zu fenstern.
5. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 4, wobei der Doppler-Profil-Detektor (405) eine vor der DFT-Einheit (1009) angeordnete Zeitfenstereinheit (1007) umfasst, die ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungsprofilen (404) durch ein Zeitfenster zu fenstern.
6. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 5, wobei das Zeitfenster und/oder das Frequenzfenster einen durch einen einzelnen Punkt bei null definierten Durchlassbereich und einen durch symmetrische, reellwertige Koeffizienten um null definierten Sperrbereich aufweisen.
7. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 6, wobei die Koeffizienten des Sperrbereichs ausgelegt sind, um eine Energie des Sperrbereichs zu minimieren.
8. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Doppler-Profil-Detektor (405) ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) basierend auf mindestens einer Iteration von einer Frequenzrichtungsfilterung unterzogenen Referenzsignalen iterativ zu detektieren.
9. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach Anspruch 8, wobei der Doppler-Profil-Detektor (405) ausgelegt ist, um bei einer ersten Iteration die Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen (406) basierend auf einem einzigen Referenzsignal zu detektieren.
10. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, das Folgendes umfasst: einen Speicherbaustein (1005), der zwischen den Verzögerungsprofildetektor (403) und den Doppler-Profil-Detektor (405) gekoppelt ist, wobei der Speicherbaustein (1005) ausgelegt ist, um die Menge von Verzögerungsprofilen (404) zu speichern.
11. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen in einer Vielzahl von Ressourcenblöcken (301, 302, 303, 304, 305, 306, 307, 308) angeordnet sind und der Verzögerungsprofildetektor (403) ausgelegt ist, um die Vielzahl von Referenzsignalen (402) basierend auf den Ressourcenblöcken zu verarbeiten.
12. Clusterdetektionsgerät (400, 1000) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Menge von Clusterparametern (408) eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes umfasst: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.
13. Clusterdetektionsgerät nach Anspruch 1 oder 2, wobei der Clusterdetektionspostprozessor Folgendes umfasst: einen Leistungsdetektor, der ausgelegt ist, um eine Leistung der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Leistungsdurchschnittsbestimmung zu detektieren.
14. Clusterdetektionsgerät nach Anspruch 13, wobei der Clusterdetektionspostprozessor Folgendes umfasst: eine Schwellenwertdetektionseinheit, die ausgelegt ist, um Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über einem Schwellenwert liegen, zu detektieren.
15. Clusterdetektionsgerät nach Anspruch 14, wobei der Schwellenwert von einem Signal-Rausch-Verhältnis der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen abhängt.
16. Clusterdetektionsgerät nach Anspruch 14, wobei der Clusterdetektionspostprozessor ausgelegt ist, um die Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über dem Schwellenwert liegen, Clustern zuzuweisen.
17. Clusterdetektionsgerät nach Anspruch 16, wobei die Clusterzuweisung auf relativen Abständen der Einträge der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen, die über dem Schwellenwert liegen, basiert.
18. Verfahren (1400) zum Detektieren von Clustern bei einer strahlgelenkten Übertragung, wobei das Verfahren Folgendes umfasst: Empfangen (1401) eines Funksignals, das Zeit-Frequenz-Ressourcen umfasst, wobei die Zeit-Frequenz-Ressourcen eine Vielzahl von Referenzsignalen umfassen; Detektieren (1402) einer Menge von Verzögerungsprofilen basierend auf einer Frequenzrichtungsfilterung der Vielzahl von Referenzsignalen; Detektieren (1403) einer Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen basierend auf einer Zeitrichtungsfilterung der Menge von Verzögerungsprofilen; und Ableiten (1404) einer Menge von Clusterparametern von der Menge von Verzögerungs-Doppler-Profilen.
19. Verfahren (1400) nach Anspruch 18, wobei die Frequenzrichtungsfilterung (1402) eine Inverse-Discrete-Fourier-Transform(IDFT)-Filterung der Vielzahl von Referenzsignalen umfasst; und wobei die Zeitrichtungsfilterung (1403) eine Discrete-Fourier-Transform(DFT)-Filterung der Menge von Verzögerungsprofilen umfasst.
20. Verfahren (1400) nach Anspruch 19, das Folgendes umfasst: Fenstern der Vielzahl von Referenzsignalen durch ein Frequenzfenster vor der Frequenzrichtungsfilterung; und Fenstern der Menge von Verzögerungsprofilen durch ein Zeitfenster vor der Zeitrichtungsfilterung.
21. Verfahren (1400) nach Anspruch 18 oder 19, wobei die Menge von Clusterparametern eine Zahl von Clustern und pro Cluster Folgendes umfasst: einen Leistungspegel, eine Verzögerungsverschiebung und eine Dopplerverschiebung.

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