DE112015006626T5

DE112015006626T5 - Verfahren zum bestimmen einer vorcodiermatrix und vorcodiermodul

Info

Publication number: DE112015006626T5
Application number: DE112015006626.8T
Authority: DE
Inventors: Guangjie Li; Yujun Chen; Xu Zhang; Wenting Chang
Original assignee: Intel Corp
Current assignee: Apple Inc
Priority date: 2015-06-17
Filing date: 2015-06-17
Publication date: 2018-03-08
Also published as: US10511361B2; US20190089427A1; WO2016201647A1; CN107615694B; CN107615694A

Abstract

Offenbart wird ein Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE. Ein Vorcodiermodul transformiert einen ersten Matrixausdruck identisch in einen zweiten Matrixausdruck. Der erste Matrixausdruck umfasst eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders. Der zweite Matrixausdruck umfasst eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern.

Description

GEBIET
Hier beschriebene Ausführungsformen beziehen sich allgemein auf ein Verfahren und ein Modul zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix.
ALLGEMEINER STAND DER TECHNIK
Eine Übertragung durch Mehrfachantennen, die auch als Mehrfacheingang-Mehrfachausgang(MIMO)-Antennenübertragung bezeichnet wird, ermöglicht deutliche Verbesserungen in der Spektrumseffizienz, die über eine drahtlose Verbindung erzielt wird. Die Nutzung einer Antennenanordnung, die mehr als eine Antenne an einem Sender umfasst, erhöht ferner einen räumlichen Freiheitsgrad. Eine Antennenanordnung kann durch eine Steuereinheit gesteuert werden, so dass sie einen Antennenstrahl zu einem Empfänger hin bildet. Eine Antennenanordnung kann ferner durch die Steuereinheit gesteuert werden, so dass durch gleichzeitige Unterstützung mehrerer Empfänger eine Multiplexverstärkung erzielt wird. Mit anderen Worten: ein MIMO-Kommunikationssystem kann eine Vielzahl von Kanälen in einem räumlichen Bereich gleichzeitig nutzen. Die Kapazität der Datenübertragung kann durch MIMO-Übertragungsschemata erhöht werden.
Es sind zwei Arten von MIMO-Übertragungsschemata bekannt. Ein Einzelbenutzer-MIMO-System (SU-MIMO) dient dazu, einen Datenstrom an einen Einzelbenutzer oder einen Einzelempfänger über eine Zeit-Frequenz-Ressource zu übertragen. Ein Mehrbenutzer-MIMO-System (MU-MIMO) kann einen Datenstrom pro Benutzer an mindestens zwei zusammen geplante Benutzer oder Empfänger über eine einzige, d. h. eine selbe Zeit-Frequenz-Ressource übertragen. Die MIMO-Technik wurde bei 3GPP-Long-Term-Evolution(LTE)-Systemen übernommen. Beim Funkstandard LTE Advanced (LTE-A) sind bis zu acht Sendeantennen, die eine Antennenanordnung bilden, zugelassen.
So genannte massive MIMO-Systeme oder große MIMO-Systeme können eine große Anzahl von Sendeantennen nutzen, z. B. mehrere dutzend oder sogar mehr als 100 Antennen in einer Antennenanordnung. Ein massives MIMO-System ist für 5GPP, das Projekt der 5. Generation, in der Diskussion. Massive MIMO- oder große Antennensysteme sind dazu fähig, eine weitere Verbesserung der Frequenzeffizienz zu erhalten.
Es besteht Bedarf an einer Verbesserung der Mehrbenutzer-MIMO-Kommunikation, insbesondere durch den Einsatz massiver MIMO-Sender.
KURZE BESCHREIBUNG DER ZEICHNUNGEN
Die begleitenden Zeichnungen sind aufgenommen, um ein weiteres Verständnis von Aspekten bereitzustellen und sind hier enthalten und bilden einen Teil der Beschreibung. Die Zeichnungen veranschaulichen Aspekte und dienen zusammen mit der Beschreibung der Erläuterung von Prinzipien der Aspekte. Andere Aspekte und viele der beabsichtigten Vorteile der Aspekte sind leicht ersichtlich, da sie durch Bezugnahme auf die folgende detaillierte Beschreibung besser verstanden werden. Gleiche Bezugszahlen bezeichnen entsprechende ähnliche Teile.
1 veranschaulicht schematisch ein zelluläres Mobilfunksystem, das eine Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem gewichteten MMSE-Algorithmus verwenden kann.
2 veranschaulicht schematisch ein Blockschaubild einer Basisstation, die ein Vorcodiermodul zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem gewichteten MMSE-Algorithmus umfassen kann.
3 veranschaulicht schematisch Eingang und Ausgang des Vorcodiermoduls von 2.
4A–4C veranschaulichen schematisch verschiedene Ausführungsformen des Vorcodiermoduls, die angepasst werden können, um eine Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem gewichteten MMSE-Algorithmus zu bestimmen.
5 veranschaulicht in zwei Tabellen einen Vergleich der durchschnittlichen Spektrumseffizienz der Zellen zwischen Übertragung mit maximalem Verhältnis (Maximum Ratio Transmission – MRT), Nullerzwingung (Zero Forcing – ZF), Signalabstand zu Streustörung und Rauschen (Signal to Leakage Interference and Noise – SLNR) und gewichtetes minimales mittleres Fehlerquadrat (gewichtetes MMSE).
6 veranschaulicht ein Woodbury-Formellemma, das zur identischen Transformation eines ersten Matrixausdrucks in einen zweiten Matrixausdruck verwendet werden kann.
7 veranschaulicht schematisch in vier Tabellen einen Vergleich der Rechenkomplexität vor und nach der Vereinfachung, die durch ein veranschaulichendes Auswahlmodul vorgenommen wird.
8 veranschaulicht schematisch in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem MMSE-Algorithmus.
9 veranschaulicht schematisch in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für eine Sendeantennenanordnung, die NT-Antennen umfasst und dafür eingerichtet ist, ND-Empfänger zu bedienen.
10 veranschaulicht schematisch in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für einen Mehrbenutzer(MU)-MIMO-Sender basierend auf einem gewichteten MMSE-Algorithmus.
BESCHREIBUNG VON AUSFÜHRUNGSFORMEN
Im Folgenden werden zu Zwecken der Erläuterung zahlreiche besondere Details dargelegt, um ein gründliches Verständnis eines oder mehrerer Aspekte bereitzustellen. Jedoch ist es für einen Fachmann möglicherweise offensichtlich, dass ein oder mehrere Aspekte in geringerem Maße dieser besonderen Details praktisch ausgeführt sein können. Die folgende Beschreibung ist daher nicht in einschränkendem Sinne zu verstehen. Der Umfang wird durch die angehängten Ansprüche definiert.
Die verschiedenen zusammengefassten Aspekte können in verschiedenen Formen ausgeführt sein. Die folgende Beschreibung zeigt veranschaulichend verschiedene Kombinationen und Konfigurationen, in denen die Aspekte praktisch ausgeführt sein können. Es versteht sich, dass die beschriebenen Aspekte und/oder Ausführungsformen lediglich Beispiele sind und dass andere Aspekte und/oder Ausführungsformen genutzt werden können und strukturelle und funktionale Modifikationen vorgenommen werden können, ohne vom Umfang der vorliegenden Offenbarung abzuweichen. Zwar kann ein bestimmtes Merkmal oder ein bestimmter Aspekt einer Ausführungsform hinsichtlich nur einer von mehreren Umsetzungen offenbart sein, aber ein solches Merkmal oder ein solcher Aspekt kann außerdem mit einem oder mehreren der Merkmale oder Aspekte der anderen Umsetzungen kombiniert werden, wie es als Vorteile für eine bestimmte oder besondere Anwendung gewünscht sein kann.
Ferner sind insofern, als die Ausdrücke „beinhalten”, „aufweisen”, „mit” oder andere Varianten davon entweder in der detaillierten Beschreibung oder den Ansprüchen verwendet werden, solche Ausdrücke in ähnlicher Weise wie der Ausdruck „umfassen” einschließend gemeint. Auch der Ausdruck „beispielhaft” ist lediglich als ein Beispiel gemeint, nicht das beste Optimum.
Die spezifizierten Ausführungsformen können Teil eines mobilen Kommunikationssystems sein. Ferner können die Ausführungsformen Teil eines zellulären mobilen Funksystems sein. Noch spezifischer kann ein Sender in einem zellulären Mobilsystem eine Antennenanordnung umfassen, die eine massive MIMO-Antenne sein kann. Ausführungsformen können einen Sender umfassen, der eine Steuereinheit umfasst, die für ein Mehrbenutzer-MIMO-System eingerichtet ist. Ausführungsformen können ein Vorcodiermodul umfassen, das Teil der Steuereinheit ist. Ausführungsformen können eine Basisstation umfassen, die einen Sender umfasst.
1 veranschaulicht schematisch ein zelluläres Mobilfunksystem 10, das drei Zellen 12A, 12B, 12C umfasst. Es versteht sich, dass das zelluläre System 10 mehr als drei Zellen 12 umfassen kann. Jede Zelle 12A, 12B, 12C umfasst mindestens einen Sender 14A, 14B, 14C. Die Sender 14 können Teil von Basisstationen sein. Die Basisstationen können als B-Knoten (NodeB) bezeichnet werden. Die Basisstationen können evoluierte B-Knoten (eNB, evolved NodeB) sein. Jede Zelle 12A, 12B, 12C kann zu einem gegebenen Zeitpunkt eine Anzahl von Empfängern 16 umfassen. Die Empfänger 16 können Benutzer-Endgeräte oder Benutzer-Geräte (User Equipment – UE) sein. Ein Benutzer-Endgerät kann beispielsweise ein Smartphone, ein Tablet, ein Laptop usw. sein. Ein Benutzer-Endgerät kann eine einzige Antenne umfassen. Ein Benutzer-Endgerät kann eine Antennenanordnung umfassen. In der schematischen Darstellung von 1 umfasst Zelle 12A vier Empfänger 16, Zelle 12B sechs Empfänger 16 und Zelle 12C zwei Empfänger 16. Der Fachmann weiß, dass mehr Benutzer oder Benutzer-Endgeräte in jeder Zelle enthalten sein können. Es kann interzelluläre und/oder intrazelluläre Interferenzen geben.
In 1 sendet Sender 14A Datensignale in zwei Datenströmen an zwei Empfänger 16. Die Datenströme sind durch Pfeile 18 angezeigt. Sender 14B sendet Datenströme 18 an drei Empfänger 16 und Sender 14C sendet keine Datensignale oder -ströme. Eine Datenübertragung von einer Basisstation an ein Benutzer-Endgerät wird als Abwärtsverbindungsübertragung bezeichnet. Wie in der Technik bekannt, umfasst eine Basisstation auch einen Empfänger und ein Benutzer-Endgerät umfasst auch einen Sender. Eine Datenübertragung von einem Benutzer-Endgerät an eine Basisstation wird als Aufwärtsverbindungsübertragung bezeichnet. Ohne Einschränkung ist die folgende Erörterung von Ausführungsformen für eine Abwärtsverbindungskommunikation angegeben.
2 veranschaulicht schematisch ein Blockschaubild einer Basisstation 20. Dargestellt sind nur Komponenten, die für das Verständnis der Offenbarung notwendig sind. Selbstverständlich kann die Basisstation viel mehr Komponenten umfassen. Die Basisstation 20 umfasst einen Sender 22 und einen Empfänger 24. Die Basisstation 20 umfasst ferner eine Antennenanordnung 26 mit 16 Antennen 26.1 bis 26.16. Die Anzahl von sechzehn Antennen ist nur als Beispiel gegeben. Die Antennenanordnung 26 kann mehr oder weniger Antennen umfassen. Die Antennenanordnung 26 kann z. B. 8 Antennen oder 64 Antennen oder 100 Antennen oder sogar mehr umfassen. Der Sender 22 umfasst eine Steuereinheit. Die Steuereinheit kann ein Vorcodiermodul 28 umfassen. Die Steuereinheit kann dafür eingerichtet sein, die Antennenanordnung 26 für eine MU-MIMO-Übertragung zu steuern. Das Vorcodiermodul 28 kann ein Hardwaremodul sein, das einen Prozessor und einen Speicher umfasst. Das Vorcodiermodul 28 kann ein Softwaremodul sein, das in ein nichttransitorisches computerlesbares Medium geladen ist. Der Prozessor kann einen Digitalsignalprozessor (DSP), einen oder mehrere Prozessorkerne, eine Zentraleinheit (CPU), einen dualen Coprozessor, einen mehrfachen Coprozessor, einen Mikroprozessor, einen Mikrochip, einen Chip, einen oder mehrere Schaltkreise, eine Vielzahl von Prozessoren oder Steuereinheiten usw. beinhalten. Der Sender 22 kann Datenströme 30A, 30B, 30C empfangen, die über eine Funkschnittstelle oder Luftschnittstelle an verschiedene Benutzer-Endgeräte gesendet werden sollen. Die Datenströme 30A, 30B, 30C können der Basisstation 20 über ein drahtgebundenes Kommunikationsnetz bereitgestellt werden. Der Sender 22 kann über eine Datenverbindungsleitung 32 an den Empfänger 24 gekoppelt sein.
MU-MIMO- und besonders MIMO-Systeme für mehrere Benutzer mit vielen Antennen oder sogar massive MU-MIMO-Systeme mit über Hunderten von Antennen ermöglichen einen Raumteilungsmehrfachzugriff (Space Division Multiple Access – SDMA). Das zelluläre System 10 kann städtische Mikrozellen umfassen und das Raummultiplexverfahren kann es ermöglichen, ein dreidimensionales Kanalmodell oder, mit anderen Worten, einen Ort eines Benutzers oder eines Benutzer-Endgeräts in einem dreidimensionalen Raum zu berücksichtigen. Zwar kann jedes beliebige Frequenzband genutzt werden, aber das Projekt der fünften Generation berücksichtigt ein Frequenzband von ca. 2 GHz bis ca. 3,5 GHz. Andere Frequenzbänder mit niedrigeren oder höheren Frequenzen können genutzt werden.
Das MU-MIMO-System ermöglicht das Senden an verschiedene Endgeräte unter Verwendung derselben Zeit-Frequenz-Ressource. Ein Vorcodierschema kann von der Steuereinheit verwendet werden und insbesondere von einem Vorcodierer als Teil der Steuereinheit, um die zu multiplexierenden Signale den Antennen der Antennenanordnung zuzuordnen.
3 veranschaulicht die Aufgabe der Vorcodierung und des Strahlformens, die von der Steuereinheit und insbesondere vom Vorcodiermodul 28 durchgeführt wird. Es werden dieselben Bezugszeichen wie in 2 verwendet. Eine Vorcodiermatrix dient dazu, mit den zu sendenden Signalen zu multiplizieren. Die Vorcodierung steuert Phase und Amplitude der Antennen einer Antennenanordnung, um ein Strahlungsmuster zu bilden. Die Vorcodierung berücksichtigt ferner z. B. Kanalinformationen und Endgeräte. Die Anwendung der Vorcodiermatrix ermöglicht eine Strahlformung, d. h. das Richten von Strahlungsenergie auf einen Benutzer. Das Vorcodiermodul 28 empfängt ND Datenströme, die für N_D Benutzer-Endgeräte vorgesehen sind. Es versteht sich, dass ein Benutzer-Endgerät auch mehr als einen Datenstrom empfangen kann. Der Einfachheit der Erläuterung halber kann bei der Anwendung ein Benutzer-Endgerät einen Datenstrom empfangen. In dem in 3 veranschaulichten Fall werden drei Datenströme 30A, 30B, 30C in die Steuereinheit 28 eingegeben, d. h. N_D = 3. Die Datenströme 30A, 30B, 30C werden N_T Antennen zugeordnet. In dem in 3 veranschaulichten Fall ist N_T = 16.
4A bis 4C veranschaulichen das Vorcodiermodul 28 gemäß nachstehend beschriebenen Ausführungsformen. Bei einer Ausführungsform wie in 4A veranschaulicht kann das Vorcodiermodul 28 ein Woodbury-Modul 30 umfassen. Bei einer Ausführungsform wie in 4B veranschaulicht kann das Vorcodiermodul 28 ein Auswahlmodul 32 umfassen. Bei einer Ausführungsform wie in 4B veranschaulicht kann das Vorcodiermodul 28 ein Woodbury-Modul 30 und ein Auswahlmodul 32 umfassen. Noch allgemeiner kann eine Steuereinheit, die das Senden von Datenströmen vom Sender 22 steuert, ein Woodbury-Modul 30 und/oder ein Auswahlmodul 32 umfassen.
Im Folgenden wird die Vorcodierung weiter erläutert. Die Vorcodierung kann die Sendeleistungsfähigkeit verbessern und kann den Einfluss des Sendekanals bzw. der Sendekanäle berücksichtigen. Die Vorcodierung kann Gewichtungen bereitstellen, um die mehreren Datenströme, die von einer Antennenanordnung gesendet werden, zu gewichten, um den Durchsatz einer Verbindung zu maximieren. Die Vorcodierung ist Teil von 3GPP Release 8 und 10. Die Vielzahl von Sendeantennen in der Antennenanordnung bildet mithilfe der Vorcodierung eine Vielzahl von Sendekanälen. Jeder der Vielzahl von Sendekanälen ist einrichtbar, um ein jeweiliges Benutzer-Endgerät zu bedienen. Ein Kanaleinfluss wird in einer Kanalmatrix angegeben.
Es sind mehrere lineare Vorcodierungsschemata bekannt. Ein erstes lineares Vorcodierschema ist das Senden mit Maximalverhältnis (Maximum Ratio Transmission – MRT, manchmal auch als Konjugation bezeichnet). Gemäß diesem Schema ist die Vorcodiermatrix gleich der Kanalkonjugation, so dass die Berechnung sehr einfach ist. Die Berechnung erfordert z. B. keine Matrixinversion. Jedoch ist die Leistungsfähigkeit im Mehrbenutzermodus aufgrund der Interferenz zwischen verschiedenen Benutzern sehr schwach.
Ein anderes lineares Vorcodierschema ist die Nullerzwingung (Zero Forcing – ZF). In diesem Fall wird die Vorcodiermatrix gewonnen, indem gegenseitige Interferenzen minimiert werden. Jedoch kann ZF nicht zu viele Benutzer unterstützen. Die Multiplexverstärkung kann attraktiv sein, wenn eine Anzahl geplanter Benutzer oder Empfänger viel kleiner ist als die Anzahl der Sendeantennen. Wenn jedoch die Anzahl der geplanten Benutzer nahe an der Anzahl der Sendeantennen liegt, beginnt die Verstärkung abzunehmen und kann verschwinden, wenn die Anzahl der Benutzer weiterhin steigt.
Ein weiterer Ansatz der linearen Vorcodierung besteht darin, den Signalabstand zu Streustörung und Rauschen (Signal to Leakage Interference and Noise – SLNR) zu minimieren. Die Vorcodiermatrix wird dann gewonnen, indem ein Kompromiss zwischen der Signalleistung und der Streustörung plus Rauschen geschaffen wird. Jedoch ist der Algorithmus für die Rauschleistung empfindlich.
In einem Mehrbenutzersystem kann die Leistungsfähigkeit nicht für alle Benutzer gleichzeitig maximiert werden. Bei den oben genannten linearen Vorcodierschemata MRT, ZF und SLNR wird die Leistungszuordnung zwischen mehreren Benutzern ignoriert. Ferner ziehen die obigen Algorithmen nicht die Durchsatzkapazität als ihr Optimierungskriterium heran. In einem MU-MIMO-System muss ein mehrzieliges Optimierungsproblem gelöst werden. Mit anderen Worten: bei mehreren Benutzern wird nach einer Maximierung der Kapazität gesucht. Das Problem kann durch Auswahl einer Systemnutzenfunktion vereinfacht werden.
Ein Ansatz für die lineare Vorcodierung, die das mehrzielige Optimierungsproblem berücksichtigt, ist das gewichtete MMSE (Minimum Mean Square Error – minimale mittlere Fehlerquadrat). Das gewichtete MMSE erzielt bei MU-MIMO-Systemen eine gute Leistungsfähigkeit. Das gewichtete MMSE ist ein linearer Auslegungsalgorithmus für Sendeempfänger. Es handelt sich dabei um eine gewichtete Summenratenmaximierung, die auf einer iterativen Minimierung des gewichteten mittleren Fehlerquadrats basiert. Benötigt wird nur die Kenntnis des lokalen Kanals. Das gewichtete MMSE nutzt einen iterativen Algorithmus zur Optimierung der Vorcodiermatrix und der Systemkapazität. Das gewichtete MMSE kann die Spektrumseffizienz des Systems als Optimierungsziel setzen und iterativ die Vorcodiermatrizen und die gewichteten Leistungsfaktoren berechnen. Das gewichtete MMSE nutzt eine äquivalente Transformation zwischen SINR und MSE an den Empfängern und führt eine gewichtete Matrix ein, um einen linearen Optimierungsprozess zu erhalten. Jedoch ist die Rechenaufgabe massiv. Das gewichtete MMSE erfordert es, eine Inversion der N_T×N_T-Dimensionsmatrix durchzuführen, wobei N_T die Anzahl der Sendeantennen ist. Eine N_T×N_T-Dimensionsmatrix ist eine quadratische Matrix, die N_T Zeilen und N_T Spalten aufweist. Eine N_T×N_T-Dimensionsmatrix oder N_T-mal-N_T-Matrix wird auch als Matrix mit einem Rang N_T oder als Matrix mit einer Ordnung N_T bezeichnet. In einem großen Antennensystem mit vielen oder massiven Antennen kann die Komplexität der Berechnung insbesondere für die Matrixinversion sehr hoch werden. Deshalb kann das gewichtete MMSE in realistischen Systemen sehr schwierig umzusetzen sein.
Neben der Vorcodierung kann ein MU-MIMO-System für die Planung sorgen. Die Planung steuert die Zuordnung gemeinsam genutzter Ressourcen unter den Benutzern. In 3 sind N_D Datenströme aktiv und warten darauf, geplant zu werden. Es kann sein, dass sie nicht unbedingt alle zur selben Zeit geplant werden. Oder mit anderen Worten: die Optimierung kann zeigen, dass nicht alle Datenströme mit derselben Zeit-Frequenz-Ressource mit ausreichender Qualität bedient werden können. Es ist deshalb möglich, zwischen geplanten Benutzern und ausgewählten effektiven Benutzern zu unterscheiden. Statt von Benutzern zu sprechen, kann man auch von Datenverbindungen oder Übertragungsverbindungen zwischen Sender und Empfänger sprechen, die vor der Datenübertragung hergestellt werden. Dann gibt es geplante Verbindungen und ausgewählte Verbindungen.
Im Folgenden wird ein Ansatz mit gewichtetem MMSE weiter erörtert. Ein Ziel des Optimierungsproblems kann es sein, die durchschnittliche Spektrumseffizienz einer Zelle zu verbessern. Die Optimierung kann am Vorcodiermodul 28 durchgeführt werden. Ein Grenzwert oder eine Beschränkung für das zu lösende Optimierungsproblem kann eine maximal verfügbare Leistung sein. Eine Basisstation kann eine Leistungsbeschränkung P_k aufweisen. Eine Basisstation k kann I_k geplante Benutzer bedienen. Ein Nutzenmaximierungsproblem kann formuliert werden, das die gewichtete Summenrate der Leistungsfaktoren für alle geplanten Benutzer für die Basisstation k maximiert.
Die Summenrate nach Gleichung (1) stellt eine objektive Funktion für den Optimierungsprozess dar. Eine momentan erzielbare Rate eines Benutzers I_k kann ausgedrückt werden als
In Gleichung (2) bezeichnet I den Einheitsvektor oder die Identitätsmatrix.
bezeichnet die Kanalmatrix, die die Kanalinformationen umfasst.
bezeichnet die Vorcodiermatrix. Der Index i_k bezeichnet den Benutzer i_k. Die Matrix
ist insbesondere ein Vektor oder eine eindimensionale Matrix, wenn das Benutzer-Endgerät nur eine Antenne umfasst. Der „*” gibt die konjugierte Transponierung oder HERMITESCHE Transponierung der entsprechenden Matrix an. Die konjugierte Transponierung oder HERMITESCHE Transponierung wird auch durch „H” angegeben. Somit bezeichnet
die konjugierte Transponierung oder hermitesche Transponierung von
.
ist ein Vektor mit N_T Elementen, d. h. mit einem Element für jede Sendeantenne. Mit anderen Worten:
ist eine 1×N_T-Dimensionsmatrix. Dann ist
eine N_T×1-Dimensionsmatrix und das Produkt
ist eine N_T×N_T-Dimensionsmatrix. Der Index k gibt die k-te Basisstation an. Ein Kommunikationssystem kann k Basisstationen umfassen. Im Folgenden werden Ausführungsformen ohne Beschränkung für ein System mit einer Basisstation erörtert. Dann ist k = 1 und kann in weiteren Gleichungen nicht genannt sein. In Gleichung (2) steht
für einen Erwartungswert der Rauschleistung am Empfänger des Benutzers i_k. Gleichung (1) bezeichnet die Summe aller berechneten Raten für alle geplanten Benutzer nach Gleichung (2).
Das Kommunikationssystem 10 kann Zeitteilungsduplex (Time Division Duplex – TDD) verwenden. In einem TDD-System wird ein Zeitteilungsmultiplexverfahren genutzt, um ein Sende- und ein Empfangssignal zu trennen. Ein Vorteil eines TDD-Systems besteht darin, dass die Funkwege der Aufwärtsverbindung und der Abwärtsverbindung wahrscheinlich sehr ähnlich sind. Deshalb kann die Vorcodiermatrix basierend auf Kanalinformationen aus der Kanalreziprozität erzeugt werden. Mit anderen Worten: im Fall von TDD nutzen die Vorwärtsverbindung und die Rückwärtsverbindung dasselbe Frequenzband, so dass die physischen Ausbreitungskanäle als reziprok angenommen werden können, wenn der Kanal im Vergleich zum Intervall zwischen den Übertragungen auf der Vorwärtsverbindung und der Rückwärtsverbindung langsam variiert. In 2 gibt eine Datenleitung 32 eine Datenübertragung oder vielmehr eine Informationsübertragung zwischen dem Empfänger 24 und dem Sender 22 an, die Kanalinformationen vom Empfänger 24 zum Sender 22 überträgt.
Die Reziprozität kann angeben, dass der Vorwärtskanal oder Abwärtsverbindungskanal, d. h. der Kanal von der Basisstation zum Endgerät, vom Rückwärtskanal oder Aufwärtsverbindungskanal, d. h. dem Kanal vom Endgerät zur Basisstation, geschätzt werden kann. Somit kann die Kanalmatrix
als bekannt gelten. Selbstverständlich kann die Kanalmatrix
anderweitig bestimmt werden.
Das Vorcodiermodul 28 kann ein Iterationsmodul umfassen. Im gewichteten MMSE kann die Vorcodiermatrix
iterativ optimiert werden. Als Erstes kann die Vorcodiermatrix
derart initialisiert werden, dass die Summe der Leistungsfaktoren aller Benutzer
ergibt.
Dann kann der Optimierungsprozess im Iterationsmodul mithilfe eines iterativen Algorithmus beginnen. Das Iterationsmodul kann ein Softwaremodul oder ein Hardwaremodul sein. Jede Iterationsrunde kann drei aufeinanderfolgende Aktualisierungen umfassen. Erste Aktualisierung:
In Gleichung (4) wird
als statischer Wert genommen und als Erstes wird
berechnet und dann kann
aktualisiert werden.
stellt einen optimalen Empfangsvorcodierer für Benutzer i_k dar.
hat keine besondere Bedeutung, ermöglicht aber einen einfachen und klaren Ausdruck.
Zweite Aktualisierung:
In Gleichung (5) stellt
den Wert des minimalen mittleren Fehlerquadrats (MSE) für den Benutzer i_k dar. Gleichung (5) verwendet den neuen d. h. aktualisierten Wert von
. Der Vorcodiervektor
wird immer noch als statischer Wert genommen.
Dritte Aktualisierung:
Unter Verwendung des aktualisierten
aus Gleichung (4) und des aktualisierten
aus Gleichung (5) wird der Vorcodiervektor
für den Benutzer i_k neu berechnet oder aktualisiert. Gleichung (6) umfasst einen Lagrange-Multiplikator μ_k. Lagrange-Multiplikatoren sind in Optimierungsprozessen zum Finden lokaler Maxima und Minima bekannt. Genauer gesagt ist es eine Strategie, die auf eine Funktion angewandt wird, die Gleichheitsbeschränkungen unterliegt. Hier dient der Lagrange-Multiplikator μ_k dazu, die Leistungsbeschränkung nach Gleichung (3) zu erfüllen. Bei der Aktualisierung von
wird μ_k ebenfalls aktualisiert, um die Sendeleistungsbeschränkung zu erfüllen, wie nachstehend detaillierter erläutert wird. Der aktualisierte Vorcodiervektor
dient dann dazu, die Rate
für den Benutzer i_k nach Gleichung (2) neu zu berechnen.
Die Neuberechnung des Vorcodiervektors
und
wird für alle geplanten Benutzer durchgeführt und in Gleichung (1) eingetragen, um die Ratensumme zu bestimmen. Die Konvergenz der Zielfunktion wird z. B. bestimmt, indem die aktuelle Ratensumme R_current mit der letzten Ratensumme R_last verglichen wird. |R_current – R_last |< ε|R_current| (7) wobei ε ein Schwellenwert wie etwa 0,05 ist. Wenn der Wert von Gleichung (1), d. h. die Zielfunktion, um einen bestimmten Wert stabil bleibt, konvergiert die Zielfunktion und die Berechnung kann beendet werden. Andernfalls werden neue Iterationen ausgeführt.
Die Berechnung des Vorcodiervektors
nach Gleichung (6) ist eine schwierige und rechenintensive Aufgabe, weil sie eine Inversion der N_T×N_T-Dimensionsmatrix beinhaltet:
Wie ersichtlich ist, ist der Ausdruck (8) ein Teil der Gleichung (6). Eine Inversion der N_T×N_T-Dimensionsmatrix bedeutet eine Rechenkomplexität, die proportional zur dritten Potenz der Anzahl N_T der Sendeantennen ist. Als Beispiel, bei dem 64 Sendeantennen an einer Basisstation genutzt werden, sind 64³ = 262.144 Multiplikationen und Additionen zu lösen. Dies verursacht einen riesigen Komplexitätsdruck bei Systemen mit großen oder massiven Antennenanordnungen. Als Ergebnis ist die Berechnung für große MIMO-Systeme sehr komplex und kann die Nutzung leistungsstarker Prozessoren und/oder sehr schneller Prozessoren erfordern und ist möglicherweise sogar nicht realisierbar. Dann kann das gewichtete MMSE nicht verwendet werden und die Vorcodiermatrix könnte basierend auf MRT, ZF oder SLNR berechnet werden.
Ferner umfasst der Ausdruck (8), wie oben erwähnt, den Lagrange-Multiplikator μ_k. Die Aktualisierung des Lagrange-Multiplikators μ_k zur Erfüllung der Leistungsbeschränkung nach Gleichung (3) ergibt
In Gleichung (9) ist eine Singulärwertzerlegung der N_T×N_T-Dimensionsmatrix durchzuführen. Die Komplexität der Singulärwertzerlegung ist ebenfalls ungefähr proportional zur dritten Potenz der Anzahl der Sendeantennen und vergrößert die Rechenkomplexität und kann den Einsatz eines MU-MIMO-Systems verhindern.
5 enthält zwei Tabellen, die einen Vergleich der durchschnittlichen Spektrumseffizienz der Zelle zwischen MRT, ZF, SLNR und gewichtetem MMSE bereitstellen. In Tabelle 1 wird die durchschnittliche Spektrumseffizienz der Zelle für eine Antennenanordnung mit 64 Antennen verglichen, während in Tabelle 2 die durchschnittliche Spektrumseffizienz der Zelle für eine Antennenanordnung mit 16 Antennen verglichen wird. MRT wird als Benchmark gesetzt. Verglichen mit MRT führt die Verwendung eines ZF-Algorithmus, eines SLNR-Algorithmus oder eines Algorithmus des gewichteten MMSE zur Berechnung der Vorcodiermatrix bereits zu einer Verbesserung um ein Drittel, wenn nur zwei Benutzer geplant sind. Wenn alle Benutzer geplant sind, beträgt die Verbesserung immer noch ca. ein Drittel beim ZF-Algorithmus, aber die durchschnittliche Spektrumseffizienz der Zelle verdoppelt sich beim SLNR-Algorithmus und ist bei gewichtetem MMSE sogar um das Eineinhalbfache besser. Der Ausdruck „alle Benutzer” bezieht sich darauf, dass alle Benutzer in der Zelle geplant sind im Gegensatz zu einer Situation, in der nur einige der Benutzer in einer Zelle geplant sind. Es versteht sich, dass die Anzahl der Benutzer in jeder Zelle eine Zufallsvariable ist.
Tabelle 2 bestätigt den Trend, dass das gewichtete MMSE in Mehrbenutzersystemen viel effizienter ist und ein Aufgeben des gewichteten MMSE aufgrund einer zu hohen Rechenlast ein enormer Nachteil wäre. Hier erörterte Ausführungsformen schlagen eine Möglichkeit vor, das gewichtete MMSE für Mehrbenutzersysteme mit geringerer Rechenlast zu verwenden.
Bei einer Ausführungsform ist das Vorcodiermodul 28 mit einem Woodbury-Modul 30 ausgestattet, wie in 4A dargestellt, das dafür eingerichtet ist, die folgenden Transformationen durchzuführen. Das Woodbury-Modul 30 kann ein Softwaremodul oder ein Hardwaremodul sein. Statt den oben beschriebenen Optimierungsprozess für jeden geplanten Benutzer separat durchzuführen, können alle Vorcodiervektoren der geplanten Benutzer in einer Matrix ausgedrückt werden:
In Gleichung (10) ist
eine N_T×N_D-Matrix, die die Kanalinformationen aller geplanten Benutzergeräte umfasst, wie dargestellt in
Λ_k und θ_k sind Diagonalmatrizen. Eine Diagonalmatrix ist eine Matrix, die nur in der Hauptdiagonalen Elemente ungleich Null aufweist.
Mit
als N_T×N_D-Matrix umfasst Gleichung (10) immer noch eine Inversion der N_T×N_T-Dimensionsmatrix. Zur Reduzierung der Komplexität wird das Lemma der Woodbury-Formel verwendet, um eine Transformation durchzuführen.
6 veranschaulicht ein Lemma der Woodbury-Formel oder eine Identitätsformel der Woodbury-Matrix. Im Lemma der Woodbury-Formel:
Setzen von A auf Matrix
, die eine N_T×N_T-Matrix ist. Setzen von U auf Matrix
, die eine N_T×N_D-Matrix ist. Setzen von V auf Matrix H^H, die eine N_D×N_T-Matrix ist, weil sie die hermitesche Konjugation der Matrix
ist. Setzen von C auf Matrix
, die eine N_D×N_D-Matrix ist. Dann aus der mathematischen Ableitung: H(μ_kI + H^HH)^–1 = (μ_kI + HH^H)^–1H (13) und weiteren Transformation:
Unter Betrachtung von
als eine Einheit wie H und nach demselben Transformationsprinzip:
kann Gleichung (15) in Gleichung (10) eingesetzt werden, was
ergibt.
In Gleichung (16) wird eine Matrixinversion von
und von
benötigt. Matrix
ist eine N_T×N_T-Diagonalmatrix. Die Inversion einer Diagonalmatrix ist rechnerisch einfach, unabhängig von der Dimension oder der Ordnung oder dem Rang der Matrix. Deshalb stellt die Inversion von
kein Rechenproblem dar. Die Dimension der Matrix
ist N_D×N_D. Mit anderen Worten: der Gebrauch der Woodbury-Formel im Woodbury-Modul des Vorcodiermoduls 28 verringert die Komplexität der Matrixinversion von einer Rechenkomplexität, die proportional zur dritten Potenz der Anzahl der Sendeantennen ist, auf eine Rechenkomplexität, die proportional zur dritten Potenz der Anzahl der geplanten Benutzer ist.
Mithilfe der Gleichungen (14) und (15) kann Gleichung (9) vereinfacht werden zu:
Der Ausdruck HΛ_kH* ist eine N_D×N_D-Matrix. So wird die Komplexität der Singulärwertzerlegung durch das Woodbury-Modul auf eine Rechenkomplexität reduziert, die proportional zur dritten Potenz der Anzahl der geplanten Benutzer ist.
Es versteht sich, dass das Lemma der Woodbury-Formel eine identische Transformation bereitstellt. Die Inversion der N_T×N_T-Dimensionsmatrix zu einer Inversion der N_D×N_D-Dimensionsmatrix erfolgt ohne Verlust der Leistungsfähigkeit. Die in 5 dargestellten Tabellen 1 und 2 gelten gleichermaßen für das rechnerisch vereinfachte gewichtete MMSE.
Bei einer Ausführungsform kann das Vorcodiermodul 28 mit dem in 4B dargestellten Auswahlmodul 32 bereitgestellt sein. Das Auswahlmodul 32 kann ein Softwaremodul oder ein Hardwaremodul sein. Das Auswahlmodul 32 kann angepasst sein, um aus den geplanten Datenströmen während des Optimierungsprozesses oder mit anderen Worten während der Iteration effektive Datenströme auszuwählen. Geplante Datenströme sind Ströme, die geplant sind, an geplante Benutzer oder mit anderen Worten an geplante Empfänger gesendet zu werden. Effektive Datenströme sind Datenströme, die effektiv an effektive Benutzer oder effektive Empfänger gesendet werden können, wie oben erläutert.
Während der Iteration kann beobachtet werden, dass sich geplante Benutzer oder Empfänger allmählich in zwei Gruppen aufteilen. Leistungsfaktoren von Benutzern in einer ersten Gruppe nehmen ab und können schließlich Null werden. Leistungsfaktoren von Benutzern in einer zweiten Gruppe werden stabil. Die zweite Gruppe von Benutzern oder Empfängern kann als effektive Benutzer oder effektive Empfänger bezeichnet werden. Mit anderen Worten: nicht alle geplanten Benutzer können mit derselben Zeit-Frequenz-Ressource bedient werden.
Das Auswahlmodul 32 ist dafür eingerichtet, die effektiven Datenströme während der Iteration oder mit anderen Worten während des iterativen Prozesses, d. h. vor dem Ende des Optimierungsprozesses, auszuwählen. Im Einzelnen kann ein Auswahlverfahren ein erstes Aktualisieren von
,
und
nach den Gleichungen (4) bis (6) und Aufzeichnen aller planmäßigen Benutzerraten oder Benutzerkapazitäten R = {R₁, R₂, ...R_I} umfassen. Dann ein zweites Aktualisieren von
,
und
und Aufzeichnen der aktuellen Kapazitäten R' aller geplanten Benutzer. Dann Finden ausgewählter Benutzersätze I ~, die Folgendes erfüllen: ∀i ∊ I ~, abs(R ' / i – R_i)/R_i > 0.05 (18)
Es versteht sich, dass „0,05” ein beispielhafter Wert ist, der größer oder kleiner sein kann. Dann wird die Berechnung der Vorcodiermatrix bzw. die Vorcodiermatrix nur mit den ausgewählten Benutzern fortgesetzt. Dies kann die Berechnung vereinfachen, da weniger Benutzer für die Berechnung zu berücksichtigen sind.
Bei einer Ausführungsform kann das Vorcodiermodul 28 mit dem Auswahlmodul 32 und dem Woodbury-Modul 30 bereitgestellt sein, wie in 4C dargestellt. Während des Iterationsprozesses wählt das Auswahlmodul 32 ausgewählte Benutzersätze I ~ aus. Das Woodbury-Modul 30 transformiert nach der Woodbury-Formel, um die Rechenkomplexität zu verringern, insbesondere durch Vermeiden einer Matrixinversion einer Matrix mit einer N_T×N_T-Dimension bzw. Rang. Bei dieser Ausführungsform wird die Rechenkomplexität verringert auf: o(2(2N_TN 2 / d + 3N 3 / d) + (N_iter – 2)·(2N_TN 2 / eff + 3N 3 / eff)) (19) wobei „o” für die Rechenkomplexität steht.
7 enthält die Tabellen 3 und 4, die einen Vergleich der Rechenkomplexität und Leistungsfähigkeit vor und nach der Vereinfachung, die durch das Auswahlmodul 32 erfolgt, veranschaulichen. Vereinfachung steht für das Vereinfachen der Rechenaufgabe durch Begrenzung auf effektive Benutzer, wie oben erläutert. In Tabelle 3 beträgt die Anzahl der Sendeantennen N_T = 64 und die Anzahl der geplanten Benutzer N_D 10, 15 bzw. 20. Der Iterationsprozess umfasst sieben Runden. In Tabelle 4 beträgt die Anzahl der Antennen N_T = 128 und die Anzahl der geplanten Benutzer N_D 15, 20 bzw. 25. Der Iterationsprozess umfasst sieben Runden. Je mehr Benutzer geplant sind, desto mehr nimmt die Rechenkomplexität für eine selbe Kanalmatrix ab, d. h. für eine selbe Anzahl möglicher effektiver Benutzer.
Vereinfachung oder mit anderen Worten Berücksichtigung nur der effektiven Benutzer nach dem Beginn des Iterationsprozesses senkt die Leistungsfähigkeit der Vorcodiermatrix leicht ab, aber der Verlust der Leistungsfähigkeit der Vorcodiermatrix bleibt unter 3%, wie in den Tabellen 5 und 6 veranschaulicht. Tabelle 5 entspricht Tabelle 3 hinsichtlich der Anzahl der Antennen und der geplanten Benutzer. Tabelle 6 entspricht Tabelle 4 hinsichtlich der Anzahl der Antennen und der geplanten Benutzer. SE steht für Spektrumseffizienz.
8 veranschaulicht in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem MMSE-Algorithmus. Während des Rechenvorgangs wird ein erster Matrixausdruck identisch in einen zweiten Matrixausdruck transformiert. Der erste Matrixausdruck umfasst eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix. Die quadratische Matrix hat einen Rang gleich einer Anzahl von Antennen eines MIMO-Senders. Mit anderen Worten: je mehr Antennen ein MIMO-Sender umfasst, desto höher ist der Rang. Der zweite Matrixausdruck, in den der erste Matrixausdruck transformiert wird, umfasst eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix, die einen Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern aufweist. Die Anzahl der geplanten Empfänger kann erheblich geringer sein als die Anzahl der Antennen. Dann wird die Matrixinversionsoperation vereinfacht.
9 zeigt in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für eine Sendeantennenanordnung, die NT Antennen umfasst und dafür eingerichtet ist, ND Empfänger zu bedienen. Eine Vorcodiermatrix wird basierend auf einem gewichteten MMSE bestimmt. Das Bestimmen der Vorcodiermatrix umfasst die identische Transformation einer NT×NT-Matrix in einen Ausdruck, umfassend eine ND×ND-Matrix als höchsten Matrixrang für eine von einer Diagonalmatrix verschiedene Matrix. Eine Matrixinversionsoperation lässt sich an einer Diagonalmatrix einfach durchführen. Eine hochrangige Diagonalmatrix umfasst keine Rechenlast.
10 veranschaulicht in einem Ablaufschema ein veranschaulichendes Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen MU-MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE. Eine Anzahl geplanter Empfänger wird bestimmt und ein iterativer Prozess des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger wird gestartet. Das Verfahren umfasst ferner Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger und Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern basierend auf der bestimmten Änderung der Benutzerrate. Die Vorcodiermatrix wird nur für die effektiven Empfänger bestimmt.
Die folgenden Beispiele gehören zu weiteren Ausführungsformen.
Beispiel 1 ist ein Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) durch eine Steuereinheit und insbesondere durch ein Vorcodiermodul mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE), umfassend: identisches Transformieren eines ersten Matrixausdrucks in einen zweiten Matrixausdruck durch die Steuereinheit, wobei der erste Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl der Antennen des MIMO-Senders umfasst und der zweite Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern umfasst.
In Beispiel 2 kann der Gegenstand von Beispiel 1 wahlweise beinhalten, dass identisches Transformieren der Matrixinversionsoperation ein Transformieren nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix umfasst.
In Beispiel 3 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 und 2 wahlweise beinhalten: der zweite Matrixausdruck umfasst ferner eine Diagonalmatrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders.
In Beispiel 4 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 3 wahlweise beinhalten: Senden von Signalen durch den MIMO-Sender an die geplanten Empfänger basierend auf der bestimmten Vorcodiermatrix.
In Beispiel 5 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 4 wahlweise beinhalten: der Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) umfasst eine Optimierung basierend auf einer Summenraten-Nutzenfunktion.
In Beispiel 6 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 5 wahlweise beinhalten: der Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) umfasst eine Singulärwertzerlegung einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich der Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern.
In Beispiel 7 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 6 wahlweise beinhalten: die quadratische Matrix, die einen Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders aufweist, umfasst einen Lagrange-Multiplikator.
In Beispiel 8 kann der Gegenstand eines der Beispiele 1 bis 7 wahlweise beinhalten: die quadratische Matrix, die einen Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders aufweist, umfasst eine Summe von Kanalinformationen bezüglich der verschiedenen Empfänger.
In Beispiel 9 kann der Gegenstand von Beispiel 8 wahlweise beinhalten: die Kanalinformationen basieren auf der Kanalreziprozität einer Übertragung über die Aufwärtsverbindung und die Abwärtsverbindung.
Beispiel 10 ist ein Verfahren zum Senden einer Vielzahl von Signalen von einem Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) an eine Vielzahl von Empfängern, beinhaltend: Bestimmen einer Vorcodiermatrix durch eine Steuereinheit und insbesondere durch ein Vorcodiermodul mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE), wobei das Bestimmen identisches Transformieren einer Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern durch eine Steuereinheit umfasst.
In Beispiel 11 kann der Gegenstand von Beispiel 10 wahlweise beinhalten: identisches Transformieren der Matrixinversionsoperation umfasst Transformieren nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix.
Beispiel 12 ist eine Steuereinheit und insbesondere ein Vorcodiermodul, das eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) bestimmt, wobei die Steuereinheit und insbesondere das Vorcodiermodul einen Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) nutzen, wobei die Steuereinheit und insbesondere das Vorcodiermodul eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern identisch transformiert.
In Beispiel 13 kann der Gegenstand von Beispiel 12 wahlweise beinhalten: ein Woodbury-Modul, das dafür eingerichtet ist, die Matrixinversionsoperation nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
In Beispiel 14 kann der Gegenstand eines der Beispiele 12 bis 13 wahlweise beinhalten: einen Prozessor, der die Transformationsoperation durchführt, und einen Speicher, der den Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) einschließlich eines Identitätstransformationsalgorithmus speichert.
Beispiel 15 ist ein Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO), der die Steuereinheit und insbesondere das Vorcodiermodul nach einem der Beispiele 12 bis 14 umfassen kann.
Beispiel 16 ist ein Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO), der eine Steuereinheit und insbesondere ein Vorcodiermodul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine Vorcodiermatrix zu bestimmen, wobei das Vorcodiermodul dafür eingerichtet ist, einen Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) zu verwenden, wobei das Vorcodiermodul dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern identisch zu transformieren.
In Beispiel 17 kann der Gegenstand von Beispiel 16 wahlweise beinhalten: das Steuermodul oder das Vorcodiermodul umfasst ferner ein Woodbury-Modul, das dafür eingerichtet ist, die Matrixinversionsoperation nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
In Beispiel 18 kann der Gegenstand eines der Beispiele 16 bis 17 wahlweise beinhalten: die Steuereinheit oder das Vorcodiermodul umfasst einen Prozessor, der dafür eingerichtet ist, die Transformationsoperation durchzuführen, und einen Speicher, der dafür eingerichtet ist, den Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) einschließlich eines Identitätstransformationsalgorithmus zu speichern.
In Beispiel 19 kann der Gegenstand eines der Beispiele 16 bis 18 wahlweise beinhalten: der MIMO-Sender ist Teil einer Basisstation in einem zellulären Kommunikationssystem.
Beispiel 20 ist ein nichttransitorisches computerlesbares Medium, das Programmanweisungen umfasst, die einen Prozessor veranlassen, eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) zu bestimmen, wobei die Bestimmung beinhaltet: identisches Transformieren einer Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern.
In Beispiel 21 kann der Gegenstand von Beispiel 20 wahlweise beinhalten: Programmanweisungen, die den Prozessor veranlassen, die Matrixinversionsoperation nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
Beispiel 22 ist eine Steuereinheit oder insbesondere ein Vorcodiermodul, das dafür eingerichtet ist, eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) zu bestimmen, wobei die Steuereinheit oder das Vorcodiermodul dafür eingerichtet ist, vor dem Durchführen einer Matrixinversionstransformation einen ersten Ausdruck, der eine Matrix mit einem ersten Rang umfasst, in einen zweiten Ausdruck, der eine Matrix mit einem zweiten Rang kleiner als der erste Rang umfasst, als Matrix der höchsten Ordnung zu transformieren.
In Beispiel 23 kann der Gegenstand von Beispiel 22 wahlweise beinhalten: das Steuermodul/das Vorcodiermodul ist dafür eingerichtet, den Ausdruck identisch zu transformieren.
Beispiel 24 ist ein Verfahren zur Bestimmung einer Vorcodiermatrix für eine Sendeantennenanordnung, die N_D Empfänger bedient, durch eine Steuereinheit oder ein Vorcodiermodul, wobei die Sendeantennenanordnung N_T Antennen umfasst und das Verfahren beinhaltet: Bestimmen einer Vorcodiermatrix mithilfe eines gewichteten MMSE, wobei das Bestimmen eine identische Transformation einer N_T×N_T-Matrix in einen Ausdruck umfasst, umfassend eine N_D×N_D-Matrix als höchsten Matrixrang, der keine Diagonalmatrix ist.
In Beispiel 25 kann der Gegenstand von Beispiel 24 wahlweise beinhalten: Bestimmen der Vorcodiermatrix umfasst Erhalten von Kanalinformationen.
In Beispiel 26 kann der Gegenstand von Beispiel 25 wahlweise beinhalten: Erhalten der Kanalinformationen umfasst Erhalten der Kanalinformationen von einem inversen Sendekanal.
Beispiel 27 ist eine Basisstation für ein zelluläres Kommunikationssystem im Zeitteilungsduplex (TDD), das eine Sendeantennenanordnung umfasst, umfassend N_T Antennen, eine Steuereinheit, die das Senden von der Antennenanordnung an mindestens zwei Empfänger steuert, wobei die Steuereinheit ein Matrixinversionsmodul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversion durchzuführen, wobei das Matrixinversionsmodul ferner ein Woodbury-Modul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine zu invertierende Matrix mithilfe einer Identitätsformel der Woodbury-Matrix in einen Ausdruck zu transformieren.
In Beispiel 28 kann der Gegenstand von Beispiel 27 wahlweise beinhalten: das Matrixinversionsmodul umfasst ein Woodbury-Modul, das eine Identitätsformel der Woodbury-Matrix verwendet, um eine Matrixinversion einer N_T-mal-N_T-Matrix in einen Ausdruck zu transformieren, der eine „Anzahl von Empfängern”-mal-„Anzahl von Empfängern”-Matrix umfasst.
Beispiel 29 ist eine Steuereinheit, die dafür eingerichtet ist, eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) zu bestimmen, wobei die Steuereinheit dafür eingerichtet ist, einen Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) zu verwenden, wobei die Steuereinheit ein Inversionsmodul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in einen Ausdruck identisch zu transformieren, was eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern erfordert.
In Beispiel 30 kann der Gegenstand von Beispiel 29 wahlweise beinhalten: ein Woodbury-Modul, das dafür eingerichtet ist, die Matrixinversionsoperation nach der Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
In Beispiel 31 kann der Gegenstand eines der Beispiele 29 bis 30 wahlweise beinhalten: einen Prozessor, der dafür eingerichtet ist, die Transformationsoperation durchzuführen, und einen Speicher, der dafür eingerichtet ist, den Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) einschließlich eines Identitätstransformationsalgorithmus zu speichern.
Beispiel 32 ist eine Steuereinheit und insbesondere ein Vorcodiermodul, das eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) bestimmt, wobei die Steuereinheit vor einer Matrixinversionstransformation einen Matrixrang transformiert.
Beispiel 33 ist ein Verfahren zum Betreiben eines Senders mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO), wobei das Verfahren beinhaltet: Bestimmen einer Vorcodiermatrix für den MIMO-Sender mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE), wobei Bestimmen umfasst: identisches Transformieren einer Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern.
Beispiel 34 ist ein Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen Mehrbenutzer-Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MU-MIMO) durch eine Steuereinheit und insbesondere ein Vorcodiermodul mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE), wobei das Verfahren beinhaltet: Bestimmen einer Anzahl geplanter Empfänger, Starten eines iterativen Prozesses des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger, Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger, Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern je nach der bestimmten Änderung der Benutzerrate, Bestimmen der Vorcodiermatrix nur für effektive Empfänger.
In Beispiel 35 kann der Gegenstand von Beispiel 34 wahlweise beinhalten: Senden von Signalen durch den MU-MIMO-Sender an die effektiven Empfänger basierend auf der bestimmten Vorcodiermatrix.
In Beispiel 36 kann der Gegenstand eines der Beispiele 34 bis 35 wahlweise beinhalten: während der Bestimmung der Vorcodiermatrix: identisches Transformieren eines ersten Matrixausdrucks in einen zweiten Matrixausdruck durch die Steuereinheit, wobei der erste Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders umfasst und der zweite Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl der effektiven Empfänger umfasst.
Beispiel 37 ist eine Steuereinheit und insbesondere ein Vorcodiermodul, das eine Vorcodiermatrix für einen Mehrbenutzer-Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MU-MIMO) bestimmt, wobei die Steuereinheit/das Vorcodiermodul einen Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) verwendet, die Steuereinheit/das Vorcodiermodul eine Anzahl von für den MU-MIMO-Sender geplanten Empfängern bestimmt, einen iterativen Prozess des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger startet, während des iterativen Prozesses eine Änderung der Benutzerrate für jeden der geplanten Empfänger bestimmt, je nach der bestimmten Änderung der Benutzerrate effektive Empfänger aus den geplanten Empfängern auswählt, die Vorcodiermatrix nur für effektive Empfänger bestimmt.
In Beispiel 38 kann der Gegenstand von Beispiel 37 wahlweise beinhalten: einen Prozessor, der den iterativen Prozess durchführt, und einen Speicher, der den Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) einschließlich eines Auswahlalgorithmus speichert.
Beispiel 39 ist ein Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) einschließlich des Gegenstands eines der Beispiele 37 bis 38.
Beispiel 40 ist ein nichttransitorisches computerlesbares Medium, umfassend Programmanweisungen, die einen Prozessor veranlassen, eine Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) mithilfe eines Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE) zu bestimmen, wobei die Bestimmung umfasst: Bestimmen einer Anzahl von Empfängern, die für den MU-MIMO-Sender geplant sind, Starten eines iterativen Prozesses des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger, Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger, Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern je nach der bestimmten Änderung der Benutzerrate, Bestimmen der Vorcodiermatrix nur für effektive Empfänger.
Zwar wurde die Erfindung hinsichtlich in Bezug auf eine oder mehrere Umsetzungen veranschaulicht und beschrieben, es können aber Änderungen und/oder Modifikationen an den veranschaulichten Beispielen vorgenommen werden, ohne vom Geist und Umfang der angehängten Ansprüche abzuweichen. Insbesondere hinsichtlich der verschiedenen Funktionen, die von den oben beschriebenen Komponenten oder Strukturen ausgeführt werden, sollen die Ausdrücke, mit denen solche Komponenten beschrieben werden, sofern nicht anders angegeben, einer beliebigen Komponente oder Struktur entsprechen, die die spezifizierte Funktion der beschriebenen Komponente ausführt (z. B. die funktional gleichwertig ist), auch wenn sie mit der offenbarten Struktur, die die Funktion in den hier veranschaulichten beispielhaften Umsetzungen der Erfindung veranschaulicht, strukturell nicht äquivalent ist.

Claims

Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen Sender mit Mehrfacheingang und Mehrfachausgang (MIMO) basierend auf einem Algorithmus des gewichteten minimalen mittleren Fehlerquadrats (MMSE), wobei das Verfahren umfasst: identisches Transformieren eines ersten Matrixausdrucks in einen zweiten Matrixausdruck, wobei der erste Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders und der zweite Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern umfasst.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei identisches Transformieren des ersten Matrixausdrucks auf einer Identitätsformel einer Woodbury-Matrix basiert.
Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, wobei der zweite Matrixausdruck ferner eine Diagonalmatrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, ferner umfassend Senden von Signalen durch den MIMO-Sender an die geplanten Empfänger basierend auf der bestimmten Vorcodiermatrix.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Algorithmus des gewichteten MMSE eine Optimierung basierend auf einer Summenraten-Nutzenfunktion umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei der Algorithmus des gewichteten MMSE eine Singulärwertzerlegung einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich der Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die quadratische Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders einen Lagrange-Multiplikator umfasst.
Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die quadratische Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl der Antennen des MIMO-Senders eine Summe der Kanalinformationen bezüglich der verschiedenen Empfänger umfasst.
Verfahren nach Anspruch 8, wobei die Kanalinformationen auf der Kanalreziprozität einer Übertragung über die Aufwärtsverbindung und die Abwärtsverbindung basieren.
Vorrichtung zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE, wobei die Vorrichtung umfasst: ein Vorcodiermodul, das dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern identisch zu transformieren.
Vorrichtung nach Anspruch 10, ferner umfassend ein Woodbury-Modul, das dafür eingerichtet ist, die Matrixinversionsoperation basierend auf einer Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
Vorrichtung nach Anspruch 10 oder 11, ferner umfassend: einen Prozessor, der dafür eingerichtet ist, die Transformationsoperation durchzuführen; und einen Speicher, der dafür eingerichtet ist, den Algorithmus des gewichteten MMSE, umfassend einen Identitätstransformationsalgorithmus, zu speichern.
MIMO-Sender, umfassend: ein Vorcodiermodul zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE, wobei das Vorcodiermodul dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern identisch zu transformieren.
MIMO-Sender nach Anspruch 13, wobei das Vorcodiermodul ein Woodbury-Modul umfasst, das dafür eingerichtet ist, die Matrixinversionsoperation basierend auf einer Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
MIMO-Sender nach Anspruch 13 oder 14, wobei der MIMO-Sender in einer Basisstation eines zellulären Kommunikationssystems enthalten ist.
Nichttransitorisches computerlesbares Medium, umfassend Programmanweisungen, die dafür eingerichtet sind, einen Prozessor zu veranlassen, eine Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE zu bestimmen, wobei Bestimmen umfasst: identisches Transformieren einer Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders in eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von für den MIMO-Sender geplanten Empfängern.
Nichttransitorisches computerlesbares Medium nach Anspruch 16, ferner umfassend Programmanweisungen, die dafür eingerichtet sind, den Prozessor zu veranlassen, die Matrixinversionsoperation basierend auf einer Identitätsformel der Woodbury-Matrix identisch zu transformieren.
Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für eine Sendeantennenanordnung, umfassend N_T Antennen und dafür eingerichtet, N_D Empfänger zu bedienen, wobei das Verfahren umfasst: Bestimmen einer Vorcodiermatrix basierend auf einem gewichteten MMSE, wobei Bestimmen der Vorcodiermatrix eine identische Transformation einer N_T×N_T-Matrix in einen Ausdruck umfasst, umfassend eine N_D×N_D-Matrix als höchsten Matrixrang für eine von einer Diagonalmatrix verschiedenen Matrix.
Basisstation eines zellulären Kommunikationssystems im Zeitteilungsduplex (TDD), umfassend: eine Sendeantennenanordnung, umfassend N_T Antennen; und eine Steuereinheit, die dafür eingerichtet ist, eine Sendung von der Antennenanordnung an mindestens zwei Empfänger zu steuern, wobei die Steuereinheit ein Matrixinversionsmodul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine Matrixinversion durchzuführen, wobei das Matrixinversionsmodul ein Woodbury-Modul umfasst, das dafür eingerichtet ist, eine zu invertierende Matrix basierend auf einer Identitätsformel der Woodbury-Matrix in einen Ausdruck zu invertieren.
Verfahren zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen Mehrbenutzer(MU)-MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE, wobei das Verfahren umfasst: Bestimmen einer Anzahl geplanter Empfänger; Starten eines iterativen Prozesses des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger; Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger; Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern basierend auf der bestimmten Änderung der Benutzerrate; und Bestimmen der Vorcodiermatrix nur für die effektiven Empfänger.
Verfahren nach Anspruch 20, ferner umfassend Senden von Signalen durch den MU-MIMO-Sender an die effektiven Empfänger basierend auf der bestimmten Vorcodiermatrix.
Verfahren nach Anspruch 20 oder 21, ferner umfassend: während des Bestimmens der Vorcodiermatrix identisches Transformieren eines ersten Matrixausdrucks in einen zweiten Matrixausdruck, wobei der erste Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl von Antennen des MIMO-Senders und der zweite Matrixausdruck eine Matrixinversionsoperation einer quadratischen Matrix mit einem Rang gleich einer Anzahl der effektiven Empfänger umfasst.
Vorrichtung zum Bestimmen einer Vorcodiermatrix für einen MU-MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE, wobei die Vorrichtung ein Vorcodiermodul umfasst, das eingerichtet ist zum: Bestimmen einer Anzahl von für den MU-MIMO-Sender geplanten Empfängern; Starten eines iterativen Prozesses des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger; Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger; Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern basierend auf der bestimmten Änderung der Benutzerrate; und Bestimmen der Vorcodiermatrix nur für die effektiven Empfänger.
Vorrichtung nach Anspruch 23, ferner umfassend: einen Prozessor, der dafür eingerichtet ist, den iterativen Prozess durchzuführen; und einen Speicher, der dafür eingerichtet ist, den Algorithmus des gewichteten MMSE, umfassend einen Auswahlalgorithmus, zu speichern.
Nichttransitorisches computerlesbares Medium, umfassend Programmanweisungen, die dafür eingerichtet sind, einen Prozessor zu veranlassen, eine Vorcodiermatrix für einen MIMO-Sender basierend auf einem Algorithmus des gewichteten MMSE zu bestimmen, wobei das Bestimmen der Vorcodiermatrix umfasst: Bestimmen einer Anzahl von für den MU-MIMO-Sender geplanten Empfängern; Starten eines iterativen Prozesses des MMSE-Algorithmus unter Berücksichtigung aller geplanten Empfänger; Bestimmen einer Änderung der Benutzerrate während des iterativen Prozesses für jeden der geplanten Empfänger; Auswählen effektiver Empfänger aus den geplanten Empfängern basierend auf der bestimmten Änderung der Benutzerrate; und Bestimmen der Vorcodiermatrix nur für die effektiven Empfänger.