EP1927196A1 - Verfahren zur auswahl einer optimierten teilnehmerzahl in mobilfunksystemen - Google Patents

Verfahren zur auswahl einer optimierten teilnehmerzahl in mobilfunksystemen

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EP1927196A1
EP1927196A1 EP06793763A EP06793763A EP1927196A1 EP 1927196 A1 EP1927196 A1 EP 1927196A1 EP 06793763 A EP06793763 A EP 06793763A EP 06793763 A EP06793763 A EP 06793763A EP 1927196 A1 EP1927196 A1 EP 1927196A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
participants
channel
subscribers
sdma
subscriber
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Withdrawn
Application number
EP06793763A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Martin Haardt
Martin Fuchs
Giovanni Del Galdo
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Cufer Asset Ltd LLC
Original Assignee
Technische Universitaet Ilmenau
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Filing date
Publication date
Application filed by Technische Universitaet Ilmenau filed Critical Technische Universitaet Ilmenau
Publication of EP1927196A1 publication Critical patent/EP1927196A1/de
Withdrawn legal-status Critical Current

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    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04W—WIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00—Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02—Arrangements for optimising operational condition
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission
    • H04B7/0615—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal
    • H04B7/0619—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station using simultaneous transmission of weighted versions of same signal using feedback from receiving side
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04B—TRANSMISSION
    • H04B7/00—Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413—MIMO systems
    • H04B7/0452—Multi-user MIMO systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06—Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception using space diversity

Definitions

  • the invention relates to wireless communication systems with multiple antennas at a base station and one or more antennas at the receivers (Multiple Input Multiple Output System - MIMO).
  • Multiple antennas makes it possible for the signals of different subscribers to be spatially distinguishable when transmitting or receiving at the base station.
  • SDMA Space Division Multiple Access
  • subscribers with multiple antennas can be supplied with more than one data stream if required (spatial multiplexing - SMux).
  • the data streams can be sent, for example, in the strongest propagation directions of the transmission channel, the so-called spatial modes, whereby they become distinguishable at the receiver.
  • Various boundary conditions are conceivable which lead to different mathematical SDMA transmission algorithms.
  • One constraint may be, for example, that the data streams sent to the individual subscribers should not interfere with each other.
  • the subject of the invention is the problem encountered in all SDMA transmission algorithms of selecting the concurrent users, the invention being limited to SDMA algorithms of the so-called class of vector modulation techniques.
  • the invention includes methods with greatly reduced complexity for selecting a optimized number of spatially uncorrelated participants and computer programs that enable a computing unit to carry out the inventive method and also technical systems that are needed to implement the method.
  • TDMA Time Division Multiple Access
  • SDMA Frequency Division Multiple Access
  • SMux Frequency Division Multiple Access
  • the limited number of antennas at the base station limits the maximum number of concurrent users and requires extensions of the SDMA transmit algorithms that can be used to efficiently group the participants into groups. This is due to the fact that the maximum number of spatially simultaneously efficiently operable users is limited by the rank of the combined channel matrix.
  • each time or frequency slot another subset of the subscribers can then be served simultaneously via SDMA.
  • Each SDMA transmission method requires a suitable mechanism for selecting an appropriate subset of subscribers, which can then be served simultaneously via SDMA, and thus each transmitting station that is to use spatial multiple access must also be equipped with the technical means to implement a suitable selection procedure.
  • SDMA transmission method is based on so-called vector modulation method at the transmitter, which presuppose the knowledge of the transmission channel in any form and exploit.
  • the data symbols to be sent as in Section 6 explains how to multiply vector-valued beamforming weights, which can be calculated taking into account a wide variety of boundary conditions and which affect the emission characteristics of the antenna.
  • SISO Single Input, Single Output, ie, only one antenna to transmitter and receiver
  • a related problem exists but is sufficiently solved. It has already been recognized there that by selecting the users with the best channels in each transmission and by appropriate distribution of the transmission resources of the overall throughput of the system can be increased [DE 100 21 862] and you choose the participants, for example, with the aim of maximizing the rate , Alternatively one can choose the participants with the goal of a small delay or a high quality of service.
  • the above-described type of MIMO transmission systems is currently a promising solution for future wireless communication systems. However, the problem of subscriber selection is not fully solved by many methods or only with very high computational complexity.
  • [EP 1 542 419] could optimize the group size after calculating the rate, a constant number of participants is always used.
  • iterative selection methods which are not based directly on system throughput but on different metrics for correlation between the channels of the subscribers or differently defined indicators of channel quality after beamforming.
  • the direction of incidence or the angle of incidence of the subscriber signals is used [2] [3] [EP 0 926 912] [US Pat. No. 6,895,258] [US 2004/087343], or a correlation factor between subspaces of two channel matrices defined [ 4] [5] [WO 98/30047] [EP 1 434 452].
  • a group size is determined empirically, which is not directly related to the system throughput to be achieved, eg the maximum possible number of participants. For example, in [EP 1 505 741], a fixed group size is used without specifying how it is to be determined. Or empirically, a threshold for the allowed spatial correlation of two participants is determined and deduced therefrom to a possible group size. [EP 1 434 452] accesses the data rate requested by the subscribers in addition to a measure of correlation determined from received signals and first selects subscribers at a low rate these generate less interference, and that until the number of participants exceeds an unspecified threshold.
  • the invention [WO 2005/055507] can be considered as being related to the present invention. It also does not work directly with system throughput but with arbitrary sorts based on the channel array correlation matrix after using the SDMA transmission method. However, the structure of the sorting quantities of [WO 2005/055507] as in the present invention makes it possible to optimize the number of simultaneously active connections. A difference to the present invention is that all methods of [WO 2005/055507] are limited to SDMA transmission methods with so-called matrix modulation and are not discussed for the class of vector modulation methods considered here. The difference between matrix and vector modulation is discussed in Section 6.
  • the invention uses a cost-effective estimation of the expected subscriber rates after beamforming as a sorting metric, as well as a tree-like sorting algorithm for testing subscriber combinations. As a result, no participant combinations must be excluded from the outset. The effort for precomputing the beamforming vectors for all combinations to be tested is avoided, but without neglecting the influence of the participants in the same group on each other. This is done using a novel interpretation of the zero forcing constraint (no interference allowed between the data sent to different participants) using orthogonal projection matrices. Zero forcing can be considered as a limiting case of all other SDMA methods that are aimed for high signal-to-noise power ratios. It is therefore well suited to summarizing the influence of correlation in a measure without having to calculate interference.
  • the goal is to maximize the overall rate of the system.
  • Figures 1 to 4 are used for explanation. It should be found each time the algorithm, the best subgroup of a set of K mobile subscribers based on the circumstances of the mobile radio channels, which can then be served simultaneously using SDMA. It is assumed that a system in which SDMA combined with TDMA and FDMA is used.
  • the time-domain resource elements are orthogonal to one another, and it can usually be assumed that the carriers of the FDMA system can be considered orthogonal.
  • the resource elements in the frequency direction can consist of several carriers. This is useful when the channels of the carriers are highly coherent, and therefore the same group of participants can be applied to them without significant loss. This creates a grid as shown schematically in Figure 1.
  • the channel is considered frequency-nonselective.
  • the most complex data symbols to be sent to subscribers M, 1 ⁇ g ⁇ G are combined in a column vector d g .
  • the number of symbols can not be greater than the rank of the channel matrix H g , which contains the complex transmission coefficients between the M r ⁇ ff receive antennas of the subscriber g and the M ⁇ transmit antennas.
  • Each transmit symbol is multiplied by a mostly complex-valued weight vector.
  • the weight vectors may be collected as columns in a matrix M g.
  • Another type of modulation is the matrix modulation, in which the symbols are arranged in a matrix, one dimension of which
  • Receivers g can be collected in the vector y eC * "' 5 * 1 and are general
  • the modulation matrix M g of a subscriber must be at least the same as the
  • ⁇ J which contains all the channel matrices of all other participants in the same group. All further steps in generating the modulation matrix may be determined based on a new channel if g H be calculated instead of the measured channel H.
  • P ⁇ 0 ' is an orthogonal projection matrix in the null space of the matrix H g .
  • Modulation matrices should be omitted in the
  • a possible sort metric ⁇ g (for a resource element) may be defined as a lower estimate of the expected data rate C ZF of a subscriber with the number g in a group G of size G given the ZF constraint under the assumptions mentioned above as follows:
  • ⁇ n 2 is the noise power in the entire frequency band, and thus ⁇ n 2 / N is the noise power in the current resource element.
  • the number of resource elements in the frequency direction N is shortened by the assumption of a uniform distribution of the transmission power. Calculation of a sorting metric based on averaged channel statistics in time or frequency direction
  • the present invention can nevertheless be used, the projected channel H g P g is then replaced by a reconstructed channel matrix H. calculated from H g .
  • the same method can also be used if a resource element in the frequency direction consists of several coherent carriers. The sorting metric for a resource element can then be calculated on the basis of frequency-average channel knowledge of the carriers in the resource element.
  • any rate-based method for the integration of subscriber specifications and fairness can be combined with the invention. Particularly relevant is a method known to experts in the field as the implementation of proportional fairness.
  • the rates in this case the sorting metric
  • the rates for each subscriber are normalized to a long-term average of their past rates. In the long run an increase of the product of the rates of all participants in the system is achieved.
  • Various references to this topic can be found for example in [9].
  • the proportional metric changes with each resource allocation, the subscriber selection should, if possible, occur in each timeslot, rather than at the beginning of each TDMA frame.
  • Proportional fairness is particularly relevant because normalizing the metric to its mean offsets any potentially large differences in participant pathloss and thus far away from the base station participants can get a high metric.
  • Rate specifications can be integrated, for example, by normalizing the sorting metric to the target specification if the sorting metric represents a rate estimate. It is also possible to introduce additive or multiplicative cost factors for the individual required services of the users and to associate them with the sorting metric, as described e.g. in [10] with the data rate is done.
  • the algorithm described in this section is intended to reduce the number of subscriber combinations to be tested. He works with the help of a sorting metric like the one presented in the previous section, which includes, but is not limited to, the influence of the spatial component.
  • the algorithm first works independently in each timeslot t and subcarrier f and looks there for the best subset of K subscribers in the system. Below, an extension is discussed that can handle all subcarriers together.
  • the subscriber selection in a TDMA frame can remain unchanged if it is based only on the channel knowledge and not on proportional fairness. In this case, the algorithm must be executed only at the beginning of the frame and t can be considered a frame number.
  • the algorithm selects a subset from the favorable subsets at the left edge of the tree, thereby implicitly specifying the group size. This selection can in turn be made on the basis of the sorting metric discussed above. In order to achieve a higher accuracy or if the selected metric is not related to the rate, it is possible to fall back on the exactly calculated rates of the participants in this phase.
  • the whole sorting process may not be repeated at any time. Instead, only a few possible combinations are considered starting from the previously optimal solution, and the change of the group size is limited to a small number, eg to a tree level. For example, you can go up one level and down two levels to update the previous solution. In order to go down a tree level, it is possible to proceed analogously to above by testing all groups that arise when only one participant is removed at a time. Due to this tracking the complexity decreases strongly. New participants can simply be added as candidates in a tree level. Participants who have left the system will be removed from the previous solution before being updated.
  • the invention was originally developed for SDMA methods that do not allow interference between the subscriber data - so-called Zero Forcing (ZF) method. However, it can be applied without modification to procedures that allow residual interference, since the ZF case is included in any other procedure as an optimal limiting case, which is aimed at a high signal-to-noise ratio. • There is no restriction on a specific type of receiver algorithm.
  • the method can use long-term averaged knowledge of channel statistics instead of perfect knowledge of the MIMO channel, if the channel fluctuates too much or if perfect measurements can not be made.

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Abstract

Diese Erfindung umfasst ein Verfahren mit geringer Komplexität zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl bei der Übertragung in drahtlosen Nachrichtenübertragungssystemen mit mehreren Antennen an der Basisstation und einer oder mehrerer Antennen an den Empfängern sowie räumlichem Vielfachzugriff (SDMA) in Kombination mit Vielfachzugriff im Zeit- oder Frequenzbereich. Es werden Teilnehmer mit räumlich wenig korrelierten Kanälen zur Bedienung im gleichen Zeit- oder Frequenzschlitz ausgewählt, um den Durchsatz des SDMA- Sendeverfahrens zu steigern, wobei der Zusamenhang zwischen Gruppengröße und mittlerer Sendeleistung berücksichtigt wird. Die Erfindung arbeitet sowohl mit SDMA-Verfahren zusammen, die keine Interferenz zulassen (Zero Forcing) als auch mit Verfahren mit Restinterferenz. Sie basiert auf einer neuartigen Interpretation des ZF-Prinzips mit Hilfe von orthogonalen Projektionsmatrizen, welche es ermöglichen, die Kanalgüte nach Anwendung des Sendeverfahrens mit stark reduziertem Rechenaufwand zu schätzen. Die möglichen Teilnehmerkombinationen werden mit Hilfe eines baumartigen Suchalgorithmus effizient sortiert. Das Verfahren nutzt perfekte Kanalkenntnis oder alternativ gemittelte Kanalstatistik. Dienstgüteanforderungen der Teilnehmer sowie Fairnesskriterien können berücksichtigt werden.

Description

Verfahren zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl in
MobilfunkSystemen
1. Betreff der Erfindung
Die Erfindung betrifft drahtlose Nachrichtenübertragungssysteme mit mehreren Antennen an einer Basisstation und einer oder mehrerer Antennen an den Empfängern (Multiple Input Multiple Output System - MIMO) . Der Einsatz mehrerer Antennen ermöglicht es, dass die Signale unterschiedlicher Teilnehmer beim Senden oder Empfangen an der Basisstation räumlich unterscheidbar werden. Dadurch können mehrere Teilnehmer gleichzeitig mittels räumlichem Vielfachzugriffs (Space Division Multiple Access - SDMA) bedient werden, was den Systemdurchsatz erheblich steigert. Gleichzeitig können Teilnehmer mit mehreren Antennen bei Bedarf mit mehr als einem Datenstrom versorgt werden (räumliches Multiplexing - SMux) . Dazu können die Datenströme zum Beispiel in die stärksten Ausbreitungsrichtungen des Übertragungskanals, die so genannten räumlichen Modes, gesendet werden, wodurch sie am Empfänger unterscheidbar werden. Verschiedene Randbedingungen sind denkbar, die zu verschiedenen mathematischen SDMA- Sendealgorithmen führen. Eine Randbedingung kann zum Beispiel sein, dass die zu den einzelnen Teilnehmern gesendeten Datenströme nicht miteinander interferieren sollen. Betreff der Erfindung ist das bei allen SDMA-Sendealgorithmen auftretende Problem der Auswahl der gleichzeitig zu bedienenden Teilnehmer, wobei sich die Erfindung auf SDMA- Algorithmen der so genannten Klasse der Vektor- Modulationsverfahren beschränkt. Die Erfindung umfasst Verfahren mit stark reduzierter Komplexität zur Auswahl einer optimierten Zahl räumlich wenig korrelierter Teilnehmer sowie Computerprogramme, die eine Recheneinheit befähigen, die erfindungsgemäßen Verfahren auszuführen und ebenso technische Systeme, die benötigt werden, um die Verfahren umzusetzen.
2. Anwendungsbereich
Betrachtet wird eine Basisstation eines Systems, in dem SDMA mit Vielfachzugriff im Zeitbereich (Time Division Multiple Access - TDMA) und Frequenzbereich (Frequency Division Multiple Access - FDMA) und SMux kombiniert werden kann, aber nicht notwendigerweise muss. Die begrenzte Anzahl der Antennen an der Basisstation limitiert die maximale Anzahl gleichzeitig bedienbarer Teilnehmer und erfordert Erweiterungen der SDMA-Sendealgorithmen, mit deren Hilfe die Teilnehmer effizient in Gruppen aufgeteilt werden können. Dies ist dadurch bedingt, dass die maximale Anzahl räumlich gleichzeitig effizient bedienbarer Teilnehmer begrenzt ist durch den Rang der kombinierten Kanalmatrix. In jedem Zeit- oder Frequenzschlitz kann dann eine andere Untermenge der Teilnehmer gleichzeitig mittels SDMA bedient werden. Jedes SDMA-Sendeverfahren benötigt einen geeigneten Mechanismus zur Auswahl einer geeigneten Untermenge an Teilnehmern, die dann gleichzeitig mittels SDMA bedient werden können und somit muss auch jede Sendestation, die räumlichen Vielfachzugriff verwenden soll, mit den technischen Mitteln ausgestattet werden, um ein geeignetes Auswahlverfahren umzusetzen.
Als SDMA-Sendeverfahren wird von so genannten Vektor- Modulationsverfahren am Sender ausgegangen, die die Kenntnis des Übertragungskanals in irgendeiner Form voraussetzen und ausnutzen. Dabei werden die zu sendenden Datensymbole wie im Abschnitt 6 erläutert mit vektorwertigen Strahlformungsgewichten multipliziert, die unter Berücksichtigung verschiedenster Randbedingungen berechnet werden können und sich auf die Abstrahlcharakteristik der Antenne auswirken.
3. Aufgaben der Erfindung
Bei der Auswahl der Teilnehmer, die gleichzeitig mittels SDMA bedient werden sollen, ergeben sich vereinfacht dargestellt folgende grundlegenden Probleme, deren Lösung Aufgabe der Erfindung ist:
• Die Gruppierung von Teilnehmern mit räumlich stark korrelierten Übertragungskanälen muss vermieden werden, da die räumliche Unterscheidbarkeit der Teilnehmer durch das SDMA-Sendeverfahren sonst erschwert würde und der Datendurchsatz stark einbrechen würde. Dies ist dadurch bedingt, dass die Qualität des effektiven Übertragungskanals nach Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens wegen uneffizienter Strahlformungsgewichte stark beeinträchtigt würde und dass zusätzlich vermehrt Interferenz zwischen den Datenströmen auftreten würde, die zu den verschiedenen Teilnehmern gesendet werden sollen.
• Die Gruppengröße muss durch das Verfahren optimiert werden, da dies die mögliche Aufteilung der zur Verfügung stehenden Sendeleistung verändert und damit den Datendurchsatz stark beeinflusst. • Die Aufteilung der Nutzer sollte unter gleichzeitiger Berücksichtigung der beiden anderen Dimensionen Zeit und Frequenz erfolgen und sollte bei Bedarf die Berücksichtigung von Fairness und von Dienstgüte- Anforderungen der Teilnehmer ermöglichen.
• Der Aufwand zur Vorausberechnung der zu erwartenden Kanalgüte nach der Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens muss während der Auswahl der Gruppen reduziert oder vermieden werden, da das Ergebnis von der Teilnehmerkombination abhängt und die Rechenkomplexität deshalb in realistischen Systemen mit mehreren Hundert Teilnehmern nicht zu bewältigen wäre.
• Die Anzahl der zu testenden Gruppierungen sollte effizient reduziert werden, ohne mögliche viel versprechende Kombinationen von vorn herein auszuschließen.
• Bei der Reduktion der Komplexität sollte ausgenutzt werden, dass sich die Situation im System nur nach und nach ändert, so dass nicht zu jedem Zeitpunkt unabhängige Entscheidungen getroffen werden müssen.
4. Stand der Technik und dessen Nachteile
Im Fall von SISO-Systemen (Single Input, Single Output, i.e., nur eine Antenne an Sender und Empfänger) ist ein verwandtes Problem vorhanden, das jedoch ausreichend gelöst ist. Man hat dort bereits erkannt, dass durch Auswahl der Teilnehmer mit den besten Kanälen bei jeder Übertragung und durch geeignete Aufteilung der Senderessourcen der Gesamtdurchsatz des Systems gesteigert werden kann [DE 100 21 862] und man wählt die Teilnehmer z.B. mit dem Ziel der Maximierung der Rate. Alternativ kann man die Teilnehmer mit dem Ziel einer geringen Verzögerung oder einer hohen Dienstgüte wählen. Die zuvor beschriebene Art von MIMO-Übertragungssystemen stellt nach derzeitigem Stand eine viel versprechende Lösung für zukünftige drahtlose Kommunikationssysteme dar. Jedoch wird das Problem der Teilnehmerauswahl von vielen Verfahren nicht in vollem Umfang gelöst oder nur mit sehr hoher Rechenkomplexität. So beschreibt zum Beispiel [US 2005/147023] eine ähnliche Problematik in einem derartigen System, gibt aber keine Methode an, mit der die dort als ,orthognal sets' bezeichneten Nutzergruppen identifiziert werden sollen, geschweige denn deren optimale Größe. Man kann zwei grundlegende Arten von Lösungsansätzen unterscheiden: Ein Ansatz besteht darin, die Optimierung des Systemdurchsatzes als mathematisches Problem zu formulieren und eine geschlossene Lösung für das Optimum zu finden, z.B.
[I]. Schließlich wird mittels eines Auswahlverfahrens die
Teilnehmer-Untergruppe gesucht, die dieses Optimum erfüllt.
Dazu ist es allerdings notwendig, die Kanalgüte nach
Anwendung des SDMA-Verfahrens anhand der Kenntnisse über den Übertragungskanal vorauszuberechnen, und zwar für alle möglichen Nutzerkombinationen, die bei der Suche nach dem Optimum von Interesse sind - diese Art Ansatz erfüllt also u.A. nicht die vierte der o.g. Anforderungen. Bei der Suche nach der besten Teilnehmerkombination wird in den meisten Fällen auf eine ausführliche Suche durch alle möglichen Kombinationen zurückgegriffen. Diese führt jedoch zu einem unpraktikabel hohen Rechenaufwand, besonders wenn als Kennzahl bei der Auswahl eine Größe wie zum Beispiel die Kanalkapazität verwendet wird, die auf der Kanalqualität nach Anwendung der Strahlformung basiert und wenn diese explizit berechnet wird für jeden Teilnehmer in jeder möglichen Kombination. All dies trifft zu auf [WO 2005/053186] [WO 2002/033848] [EP 1 542 419] (wobei [WO 2005/053186] für die Anwendung in der Aufwärtsstrecke spezifiziert ist). Obwohl zum Beispiel [EP 1 542 419] nach der Berechnung der Rate die Gruppengröße optimieren könnte, wird immer auf eine konstante Teilnehmeranzahl zurückgegriffen . Weit verbreitet sind auch iterative Auswahlverfahren, welche nicht direkt auf dem Systemdurchsatz basieren, sondern auf verschiedenen Metriken für Korrelation zwischen den Kanälen der Teilnehmer oder verschiedenartig definierten Indikatoren für die Kanalqualität nach der Strahlformung. Dabei wird zum Beispiel die Einfallsrichtung bzw. der Einfallswinkel der Teilnehmersignale (Direction of Arrival) genutzt [2] [3] [EP 0 926 912] [US 6,895,258] [US 2004/087343], oder ein Korrelationsfaktor zwischen Unterräumen zweier Kanalmatrizen definiert [4] [5] [WO 98/30047] [EP 1 434 452]. ([US 2004/087343] trennt die Teilnehmer nicht durch unterschiedliche Frequenzen oder Zeiten, sondern durch Zuweisung orthogonaler Codes zu stark interferierenden Teilnehmern.) Diese Metriken haben jedoch keinen direkten Bezug zum Systemdurchsatz und erlauben es deshalb u.A. nicht, die optimale SDMA-Gruppengröße formelmäßig zu optimieren (siehe auch zweite Anforderung) . Stattdessen wird z.B. eine Gruppengröße empirisch festgelegt, die mit dem zu erreichenden Systemdurchsatz nicht in direkter formelmäßiger Verbindung steht, z.B. die maximal mögliche Anzahl Teilnehmer. Es wird zum Beispiel in [EP 1 505 741] eine fest vorgegebene Gruppengröße verwendet, ohne anzugeben, wie diese zu bestimmen ist. Oder es wird empirisch ein Schwellenwert für die erlaubte räumliche Korrelation zweier Teilnehmer bestimmt und daraus auf eine mögliche Gruppengröße geschlossen. [EP 1 434 452] greift zusätzlich zu einem Korrelationsmaß, das aus Empfangssignalen bestimmt wird, auf die durch die Teilnehmer angeforderte Datenrate zurück und wählt zunächst Teilnehmer mit einer niedrigen Rate aus, da diese weniger Interferenz erzeugen, und zwar solange, bis die Teilnehmeranzahl einen wiederum nicht näher bestimmten Schwellwert überschreitet.
Die Erfindung [WO 2005/055507] kann als verwandt zu der vorliegenden Erfindung betrachtet werden. Sie arbeitet ebenfalls nicht direkt mit dem Systemdurchsatz, sondern mit beliebigen Sortiergrößen, die auf der Korrelationsmatrix der Kanalmatrix nach Anwendung des SDMA-Sendeverfahrens basieren. Allerdings ermöglicht es der Aufbau der Sortiergrößen von [WO 2005/055507] wie in der vorliegenden Erfindung, die Anzahl der gleichzeitig aktiven Verbindungen zu optimieren. Ein Unterschied zur vorliegenden Erfindung besteht darin, dass alle Verfahren von [WO 2005/055507] auf SDMA-Sendeverfahren mit so genannter Matrix-Modulation beschränkt sind und nicht für die hier betrachtete Klasse der Vektor- Modulationsverfahren besprochen werden. Auf den Unterschied zwischen Matrix- und Vektormodulation wird im Abschnitt 6 eingegangen .
Als zweite Untergruppe existieren Lösungen, bei denen die Teilnehmer selbst eine gemessene oder berechnete Kennzahl für ihre Kanalgüte an die Basisstation zurückgeben [6] [EP 1 505 741], anhand derer die Basisstation die Teilnehmer auswählt. Diese sind aber nur für SDMA-Verfahren von Interesse, die keine Kanalkenntnis am Sender ausnutzen und zum Beispiel ihre Strahlformungsvektoren zufällig wählen [7]. Denn wenn Kanalkenntnis am Sender sowieso vorliegt, um damit das SDMA- Verfahren zu betreiben, dann sollte auf die zusätzliche Datenlast durch eine Rückführung von Informationen für die Gruppierung verzichtet werden und stattdessen wie in der vorliegenden Erfindung die Kanalgüte nach der Strahlformung effizient im Voraus geschätzt werden. Die Erfindung [WO 98/30047] beispielsweise, die für die Aufwärtsstrecke gedacht ist, verwendet zwar auch eine Form von Prädiktion, es werden aber die messbaren Kanalkoeffizienten ohne Anwendung der Strahlformung prädiziert. Dadurch wird lediglich eine Auswahl von Teilnehmern mit starken Kanälen möglich. Zur Berücksichtigung der Problematik der schlechten Trennbarkeit von Teilnehmern mit räumlich korrelierten Kanälen greift [WO 98/30047] wieder auf ein Korrelationsmaß zurück, welches das bereits erwähnte Problem der unbestimmten Gruppengröße mit sich bringt (s.o.).
5. Lösung
Die Erfindung verwendet eine aufwandsgünstige Schätzung der zu erwartenden Teilnehmerraten nach der Strahlformung als Sortiermetrik, sowie einen baumartigen Sortieralgorithmus zum Testen von Teilnehmerkombinationen. Dadurch müssen keine Teilnehmerkombinationen von vorn herein ausgeschlossen werden. Der Aufwand zur Vorausberechnung der Strahlformungsvektoren für alle zu testenden Kombinationen wird vermieden, ohne jedoch den Einfluss der Teilnehmer in der gleichen Gruppe aufeinander zu vernachlässigen. Dies gelingt mit Hilfe einer neuartigen Interpretation der Zero Forcing Randbedingung (keine Interferenz erlaubt zwischen den zu unterschiedlichen Teilnehmern gesendeten Daten) unter Verwendung von orthogonalen Projektionsmatrizen. Zero Forcing kann als Grenzfall aller anderen SDMA-Verfahren betrachtet werden, der für hohe Signal-zu-Rauschleistungsverhältnisse angestrebt wird. Er eignet sich deshalb gut, um den Einfluss von Korrelation in einer Kennzahl zusammenzufassen, ohne Interferenz berechnen zu müssen.
Die Verwendung der in dieser Erfindung vorgestellten Ratenschätzung ermöglicht während der Suche nach der besten Teilnehmerkombination gleichzeitig die Bestimmung einer Schätzung der besten Gruppengröße, ohne jedoch die
Komplexität einer Vorausberechnung der exakten Rate zu besitzen .
In der Grundversion ist das Ziel die Maximierung der Gesamtrate des Systems. Als Erweiterung können bereits aus der Literatur bekannte Verfahren zur Berücksichtigung von
Dienstgüteanforderungen und von Fairness mit der Ratenschätzung kombiniert werden, wie weiter unten kurz erläutert wird.
6. Ausgestaltung
Im nachfolgenden Text werden Formelzeichen und Zahlen kursiv dargestellt. Symbole für Vektoren und Matrizen sind zusätzlich fett gedruckt.
Im Weiteren werden die Abbildung 1 bis Abbildung 4 zur Erläuterung herangezogen. Es soll bei jeder Ausführung des Algorithmus die beste Untergruppe aus einer Menge von K Mobilteilnehmern gefunden werden basierend auf den Gegebenheiten der Mobilfunkkanäle, die dann gleichzeitig mittels SDMA bedient werden können. Es wird von einem System ausgegangen, bei dem SDMA mit TDMA und FDMA kombiniert eingesetzt wird. Die Ressourcenelemente in Zeitrichtung sind untereinander orthogonal und ebenso kann meist davon ausgegangen werden, dass die Träger des FDMA-Systems als orthogonal betrachtet werden können. Die Ressourcenelemente in Frequenzrichtung können aus mehreren Trägern bestehen. Dies bietet sich an, wenn die Kanäle der Träger stark kohärent sind und sich deshalb ohne nennenswerten Verlust die gleiche Teilnehmergruppierung auf sie anwenden lässt. Dadurch entsteht ein Raster wie in Abbildung 1 schematisch dargestellt. Für jedes Koordinatenpaar in Zeit (n)- und Frequenzrichtung (f) wird eine SDMA-Gruppe mit Größe G (n, f) gesucht. Der Einfachheit halber werden die Zeit- und Frequenzindizes im Folgenden meist weggelassen. Im allgemeinsten Fall ist für jede Frequenzkoordinate eine neue Entscheidung zu treffen und somit eine Instanz des Verfahrens auszuführen. Geht man davon aus, dass für das SDMA-Verfahren in einem TDMA-Rahmen nur einmal neue Kanalkenntnis zur Verfügung steht, so folgt daraus, dass die Gruppierungen in Zeitrichtung unverändert bleiben können, sofern sie wie in der Grundversion des Verfahrens angenommen nur von der Kanalkenntnis abhängen und nicht von Anforderungen der Teilnehmer.
In jedem Ressourcenelement wird der Kanal als frequenz- nichtselektiv betrachtet. Die meist komplexen Datensymbole, die zu Teilnehmer g e M, 1 ≤ g ≤ G gesendet werden sollen, werden in einem Spaltenvektor dg zusammengefasst . Die Anzahl der Symbole kann nicht größer sein als der Rang der Kanalmatrix Hg , die die komplexen Übertragungskoeffizienten zwischen den MR^ff Empfangsantennen des Teilnehmers g und den Mτ Sendeantennen enthält. Jedes Sendesymbol wird mit einem meist komplexwertigen Gewichtsvektor multipliziert. Daher die Bezeichnung Vektormodulation. Die Gewichtsvektoren können als Spalten in einer Matrix Mg gesammelt werden. Eine andere Art der Modulation ist die Matrix-Modulation, bei der die Symbole in einer Matrix angeordnet werden, deren eine Dimension dem
Raum entspricht und deren andere Dimension einer anderen orthogonalen Ressource wie z.B. Zeit. Die Symbole am
Empfänger g können im Vektor y eC*"'5*1 gesammelt werden und lauten allgemein
y g = H!M& + Σ B 0 XA + *v
3 =irj ≠ g In Abbildung 2 ist dieses Systemmodell schematisch dargestellt. Der Spaltenvektor ng enthält nach diesem Modell
Abtastwerte unabhängiger weißer Gaussverteilter Rauschprozesse für jede Empfangsantenne, wobei jedes Element die Gesamtleistung σf bezogen auf das gesamte Frequenzband haben soll.
Die meisten Vektormodulationsverfahren streben für Situationen mit niedrigem Rauschen an, dass keine Interferenz zwischen den zu den einzelnen Teilnehmern gesendeten Daten erzeugt werden soll (Zero Forcing Verfahren). In dieser Erfindung wird die Teilnehmerauswahl unter der Annahme vorgenommen, dass diese Randbedingung angestrebt wird. Dadurch kann das Verfahren eine Teilnehmerauswahl vornehmen, ohne dass es an das jeweilige Sendeverfahren angepasst werden muss .
Damit die ZF-Randbedingung erfüllt ist, muss die Modulationsmatrix Mg eines Teilnehmers im Schnitt der
Nullräume der Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer liegen. Der Summenterm im Empfangsvektor wäre dann gleich Null. Man kann dies erreichen, indem man als ersten Schritt bei der Aufstellung der Modulationsmatrix für Teilnehmer g eine orthogonale Projektion des Kanals Hg in den Nullraum einer
Matrix
~J vornimmt, die alle Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer in derselben Gruppe enthält. Alle weiteren Schritte bei der Erzeugung der Modulationsmatrix können basierend auf einem neuen Kanal Hgif anstelle des gemessenen Kanals H berechnet werden. Dabei ist P^0' eine orthogonale Projektionsmatrix in den Nullraum der Matrix Hg . Die vorliegende Erfindung arbeitet mit der
Qualität des projizierten Kanals HgPg . Dieser spiegelt den Qualitätsverlust wieder, der durch starke räumliche Korrelation zwischen Teilnehmer g und allen anderen Teilnehmer in derselben Gruppe hervorgerufen wird. Je stärker der Kanal von Teilnehmer g mit den Kanälen aller anderen Teilnehmer korreliert ist, desto größer wird anschaulich gesprochen der Winkel zwischen dessen Signalraum und dem Schnitt der Nullräume aller anderen Teilnehmer, siehe Abbildung 3. Die orthogonale Projektion erzeugt in diesem Fall einen neuen Kanal mit sehr kleiner Norm, was vermieden werden muss. Der dargestellte Fall entspricht einem System mit einer 3x3 Kanalmatrix und Empfängern mit je einer Antenne sowie reellwertigen Kanalmatrizen, da sonst eine derartige grafische Darstellung unmöglich wäre. Der umgekehrte Fall mit geringer räumlicher Korrelation ist ebenfalls dargestellt. Alle weiteren Schritte bei der Berechnung der Modulationsmatrix spielen bei dem Problem der räumlichen Korrelation eine untergeordnete Rolle, weshalb sie in dieser Erfindung vernachlässigt werden. Es entfällt demnach die Berechnung der Modulationsmatrizen während der Teilnehmerauswahl .
Als eine Anforderung an das Verfahren wurde formuliert, dass die Rechenkomplexität bei der Auswahl der optimierten Teilnehmerzahl reduziert werden soll. Bei der Verwendung der
Qualität von HgPg als Gütekriterium ergibt sich das Problem, dass während des Testens verschiedener Gruppenzusammensetzungen die Projektion für jeden Teilnehmer in jeder möglichen Kombination vollständig neu berechnet werden müsste. Um das Problem zu lösen, kommt folgende einschlägig bekannte entkoppelnde Approximation zum Einsatz: ψ = (pW ..... p(o_) . p<?i ..... sgoγ ^p e^p→oo. Die Projektionsmatrix für Teilnehmer g in den gemeinsamen Onterraum aller anderen Teilnehmer lässt sich annähern durch ein Produkt aus Projektionsmatrizen Pg in die einzelnen
Nullräume aller anderen Teilnehmer. Dabei ist p die
Projektionsordnung, für die in der Praxis bereits p = 1 ausreichend genau ist. Die Reihenfolge der Multiplikationen ist nicht relevant, solange gleiche Pg nicht mehrmals aufmultipliziert werden.
Diese Näherung hat den Vorteil, dass nur einmalig zu Beginn der Teilnehmerauswahl die K Projektionsmatrizen in die Nullräume aller K Teilnehmer im System berechnet werden müssen und gespeichert werden können. Danach können alle benötigten Kombinationen während der Auswahl durch Multiplikation erzeugt werden.
Die Berechnung von Pg kann mit Hilfe einer SingulärwertZerlegung (SVD) Hg = UgΣgVg erfolgen. Bezeichnet
man die ersten rg = ran Spalten von Vg mit Vg , dann ist
P^ = I - Vg Vg . Zur weiteren Komplexitätsreduktion können
Rang-1-Näherungen der V3-1' zur Berechnung der Pg verwendet werden.
Um nun die Optimierung der Gruppengröße zu ermöglichen,
bietet es sich an, mit der quadrierten Frobenius-Norm HP;0'
Il I'F zu arbeiten und diese mit der Sendeleistung und der Rauschleistung zu verknüpfen, immer unter Verwendung obiger Projektionsapproximation. Da auf die Berechnung der
Modulationsmatrizen verzichtet werden soll, wird in der
Grundversion dieser Erfindung während der Teilnehmerauswahl von einer gleichförmigen Aufteilung der gesamten Sendeleistung Pτ auf alle N Ressourcenelemente in
Frequenzrichtung und dort auf alle Moden aller zugeteilten Teilnehmer ausgegangen.
Eine mögliche Sortiermetrik ηg (für ein Ressourcenelement) kann definiert sein als eine untere Abschätzung der zu erwartenden Datenrate CZF eines Teilnehmers mit der Nummer g in einer Teilnehmergruppe der Größe G gegeben die ZF- Randbedingung unter den oben erwähnten Annahmen wie folgt:
Dabei ist σn 2 die Rauschleistung im gesamten Frequenzband und demnach σn 2 / N die Rauschleistung im aktuellen Ressourcenelement. Die Anzahl Ressourcenelemente in Frequenzrichtung N kürzt sich durch die Annahme einer gleichförmigen Aufteilung der Sendeleistung. Berechnung einer Sortiermetrik anhand gemittelter Kanalstatistik in Zeit - oder Frequenzrichtung
Wenn sich der Kanal zu schnell ändert und die Messung für das SDMA-Verfahren zu ungenau wird, so wird in der Regel auf Mittelung in Zeitrichtung (Erwartungswertbildung) zurückgegriffen, indem eine Schätzung der sendeseitigen räumlichen Korrelationsmatrix RΎ g = E {iϊ"JϊgJ gebildet wird. Mit der Methode nach [8] kann die vorliegende Erfindung dennoch zum Einsatz kommen. Der projizierte Kanal H gPg wird dann mit Hilfe einer rekonstruierten Kanalmatrix H anstelle von Hg berechnet. Diese kann mittels einer SingulärwertZerlegung folgendermaßen gewonnen werden: RΥrg = U9E9Ul = Ug∑g [ug 1] I7<0)] und damit wobei Ug die ersten rg Spalten von Ug umfasst. Dieselbe Methode kann auch zum Einsatz kommen, wenn ein Ressourcenelement in Frequenzrichtung aus mehreren kohärenten Trägern besteht. Dann kann die Sortiermetrik für ein Ressourcenelement anhand in Frequenzrichtung gemittelter Kanalkenntnis der Träger im Ressourcenelement berechnet werden.
Erweiterung auf eine faire Sortiermetrik mit Ratenvorgaben
Da es sich bei der Sortiermetrik ηg um eine Schätzung einer
Datenrate handelt, kann prinzipiell jedes ratenbasierte Verfahren zur Einbindung von Teilnehmervorgaben und von Fairness mit der Erfindung kombiniert werden. Als besonders relevant wird eine Methode erachtet, die Experten auf diesem Gebiet als Implementierung proportionaler Fairness bekannt ist. Dazu wird die Raten (in diesem Fall die Sortiermetrik) für jeden Teilnehmer auf ein langfristiges Mittel seiner vergangenen Raten normiert. Erreicht wird langfristig eine Erhöhung des Produkts der Raten aller Teilnehmer im System. Verschiedene Referenzen zu diesem Thema findet man zum Beispiel in [9] . Da sich die proportionale Metrik mit jeder Ressourcenvergabe ändert, sollte die Teilnehmerauswahl sofern möglich in jedem Zeitschlitz erfolgen statt zu beginn jedes TDMA-Rahmens .
Proportionale Fairness ist besonders relevant, da sich durch die Normierung der Metrik auf ihr Mittel mögliche starke Unterschiede in der Pfaddämpfung der Teilnehmer ausgleichen und somit auch weit von der Basisstation entfernte Teilnehmer eine hohe Metrik erhalten können.
Ratenvorgaben können zum Beispiel durch eine Normierung der Sortiermetrik auf die Zielvorgabe eingebunden werden, wenn die Sortiermetrik eine Ratenschätzung darstellt. Auch lassen sich additive oder multiplikative Kostenfaktoren für die einzelnen geforderten Dienste der Nutzer einführen und mit der Sortiermetrik verknüpfen, wie es z.B. in [10] mit der Datenrate getan wird.
Beschreibung eines baumartigen Sortieralgorithmus
Der in diesem Abschnitt beschriebene Algorithmus dient dazu, die Anzahl der zu testenden Teilnehmerkombinationen zu reduzieren. Er arbeitet mit Hilfe einer Sortiermetrik wie der im vorigen Abschnitt vorgestellten, die den Einfluss der räumlichen Komponente beinhaltet, ist aber nicht auf diese beschränkt .
Der Algorithmus arbeitet zunächst unabhängig in jedem Zeitschlitz t und Unterträger f und sucht dort die beste Untermenge der K Teilnehmer im System. Weiter unten wird eine Erweiterung besprochen, die alle Unterträger gemeinsam bearbeiten kann. Wie bereits erwähnt, kann die Teilnehmerauswahl in einem TDMA-Rahmen unverändert bleiben, falls sie nur auf der Kanalkenntnis basiert und nicht auf proportionaler Fairness. In diesem Fall muss der Algorithmus nur zu Beginn des Rahmens ausgeführt werden und t kann als Rahmennummer betrachtet werden.
Der Algorithmus arbeitet in zwei Phasen: In der ersten Phase werden günstige Teilnehmer-Untermengen in allen möglichen Gruppengrößen G zwischen G = I und der maximal vom SDMA-Verfahren unterstützen Gruppengröße bestimmt. Das Auswahlkriterium für die Untermengen kann dabei die Maximierung der Metrik-Summe der Untermengen sein. Deren maximale Größe ist meist durch den maximal möglichen Rang der kombinierten Kanalmatrix H = ■•■ HG der Untergruppe bestimmt . Die Auswahl kann mit Hilfe eines Suchbaumes erfolgen, wie er in Abbildung 4 am Beispiel für K = 5 dargestellt ist. Geht man aufsteigend im Baum vor, wird zunächst der Teilnehmer mit der besten Metrik gesucht und bekommt die Nummer eins zugewiesen. In den nächsten Schritten werden alle Kombinationen getestet aus der Gruppe mit Teilnehmer eins und je einem der übrigen Teilnehmer. Diejenige Kombination, die zum Beispiel die maximale Summenmetrik aufweist, wird behalten und erscheint am linken Rand. Man führt dies fort, bis die maximal erlaubte Gruppengröße erreicht ist und erhält dadurch am linken Rand des Baums die besagten günstigen Teilnehmer-Untermengen .
In der zweiten Phase wählt der Algorithmus aus den günstigen Untermengen am linken Rand des Baums eine Untermenge zur Verwendung aus und legt dadurch implizit die Gruppengröße fest. Diese Auswahl kann wiederum anhand der oben besprochenen Sortiermetrik erfolgen. Um eine höhere Genauigkeit zu erreichen oder falls die gewählte Metrik nicht in Verbindung mit der Rate steht, kann in dieser Phase auf die exakt berechneten Raten der Teilnehmer zurückgegriffen werden.
Nachführbarkeit des Suchalgoritmus und Integration neuer Nutzer
In einem realen System verändern sich die Verhältnisse kontinuierlich, z.B. durch Bewegungen der Teilnehmer und Veränderungen in der Umgebung. Dies kann ausgenutzt werden, um den Aufwand für die Teilnehmerauswahl zu reduzieren, indem man neue Entscheidungen basierend auf vorangegangenen trifft. Dazu kann zum Beispiel im obigen Algorithmus nicht der ganze Sortiervorgang zu jedem Zeitpunkt wiederholt werden. Stattdessen werden nur einige mögliche Kombinationen ausgehend von der zuvor optimalen Lösung betrachtet und dabei wird die Änderung der Gruppengröße auf eine kleine Zahl begrenzt, z.B. auf eine Baumebene. Man kann zum Beispiel eine Ebene höher gehen und dann zwei Ebenen abwärts, um auch die vorige Lösung zu aktualisieren. Um eine Baumebene abwärts zu gehen, kann analog zu oben vorgegangen werden, indem alle Gruppen getestet werden die entstehen, wenn jeweils nur ein Teilnehmer entfernt wird. Durch diese Nachführung sinkt die Komplexität stark. Neue Teilnehmer können einfach in einer Baumebene als Kandidaten hinzugefügt werden. Teilnehmer, die das System verlassen haben, werden aus der vorigen Lösung entfernt, bevor sie aktualisiert wird.
Gleichzeitige Behandlung aller Frequenzressourcen Im Fall von OFDM als Übertragungstechnik sind die Träger orthogonal zueinander. Dadurch sind die Gruppierungsentscheidungen zunächst unabhängig voneinander zu sehen. Soll jedoch die Endauswahl aus den gefundenen günstigen Gruppen nicht mit einer Sortiermetrik vorgenommen werden, sondern basierend auf der berechneten SDMA-Rate nach der Strahlformung, entsteht ein dreidimensionales Problem: Bestimmte Strahlformungsverfahren erreichen die maximale Rate nur durch gemeinsames Raum-Frequenz-Leistungsladen wie z.B. durch die waterfilling-Lösung. In einem Mehrträgersystem mit N Subträgern (oder N Ressourcenelementen bestehend aus mehreren Trägern) , indem die Träger als orthogonal betrachtet werden können, kann das Gruppierungsproblem auf ein virtuelles System mit nur einem Träger reduziert werden. Dazu wird ein neues System gebildet mit KN virtuellen Nutzern aus allen K Teilnehmerkanälen von allen Trägern. Ein Suchalgorithmus kann dann auf dieses virtuelle System mit f = 1 angewendet werden. Dabei müssen jedoch Teilnehmer, die von verschiedenen Subträgern stammen, bei der Berechnung der Teilnehmermetriken als nicht vorhanden angesehen werden, sofern sie in der gleichen Gruppe sind. Dieses Vorgehen reduziert die Anzahl der zu testenden Gruppierungen erheblich, wenn gleichzeitig eine zeitliche Nachführung der Lösung verwendet wird.
7. Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens
Die Art der Lösung der vorliegenden Erfindung erfüllt alle im Abschnitt 3 formulierten Anforderungen an ein Gruppierungsverfahren und die besprochenen speziellen Ausgestaltungen besitzen darüber hinaus folgende Vorteile (siehe Abschnitt 6 Ausgestaltung für detaillierte Erklärungen) :
• Sie ist sowohl für MIMO- als auch für MISO- (Single Output) Systeme und Systeme mit unterschiedlicher Anzahl von Antennen an den verschiedenen Empfängern anwendbar.
• Die Erfindung wurde ursprünglich für SDMA-Verfahren entwickelt, die keine Interferenz zwischen den Teilnehmerdaten erlauben - sog. Zero Forcing (ZF) Verfahren. Sie lässt sich jedoch ohne Änderung auf Verfahren anwenden, die Restinterferenz erlauben, da der ZF Fall in jedem anderen Verfahren als optimaler Grenzfall enthalten ist, der bei hohem Signal- zu- Rauschleistungsverhältnis angestrebt wird. • Es besteht keine Einschränkung auf eine bestimmte Art von Empfängeralgorithmus .
• Die Teilnehmeranzahl darf sich während des Betriebs beliebig verändern. Neue Teilnehmer werden beim nächsten
Ausführen des Suchbaums mit berücksichtigt. Ebenso können Teilnehmer beliebig aus dem Suchbaum entfernt werden.
• Es wird keine Rückkopplung zusätzlicher Kenngrößen vom Teilnehmer zur Basisstation benötigt, um die räumliche
Gruppierung vornehmen zu können. Stattdessen wird die bereits vorhandene Kanalkenntnis am Sender ausgenutzt.
• Das Verfahren kann statt perfekter Kenntnis des MIMO- Kanals auch langfristig gemittelte Kenntnis der Kanalstatistik nutzen, falls der Kanal zu stark schwankt oder keine perfekten Messungen vorgenommen werden können.
• Da die Nutzer anhand einer geschätzten Rate ausgewählt werden, können bereits in der Literatur vorhandene ratenbasierte Methoden zur Behandlung von Fairness und Dienstgüteanforderungen mit dem Verfahren kombiniert werden (s.o.) .
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Claims

Patentansprüche
1. Verfahren zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl bei der Übertragung in einem drahtlosen Nachrichtenübertragungssystem mit mehreren Antennen an der Basisstation und räumlichem Vielfachzugriff (SDMA) in Kombination mit mindestens einem weiteren orthogonalen Vielfachzugriffsverfahren dadurch gekennzeichnet, dass die Bedienung von Teilnehmern mit räumlich stark korrelierten Übertragungskanälen vermieden wird innerhalb des gleichen Ressourcenelements einer anderen Vielfachzugriffsart .
2. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass es sowohl mit MIMO-Systemen als auch mit MISO-Systemen und einer unterschiedlichen Anzahl von Antennen an den
Empfängern verschiedener Teilnehmer realisiert werden kann .
3. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass zur Sortierung der Teilnehmer eine Sortiergröße verwendet wird, die den wechselseitigen Einfluss aller gleichzeitig zu bedienenden Teilnehmer auf die zu erwartende Qualität jeder einzelnen Übertragung wiedergeben kann.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 dadurch gekennzeichnet, dass als Kenngrößen zur Teilnehmerauswahl
Schätzungen der nach der Anwendung der Strahlformung zu erwartenden oder maximal möglichen Teilnehmerdatenraten verwendet werden.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 dadurch gekennzeichnet, dass die Auswahl der Teilnehmer nach dem Prinzip der proportionalen Fairness vorgenommen werden kann, indem die einzelnen Ratenschätzungen der Teilnehmer durch langfristig gemittelte Werte dividiert werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, dass die Schätzung der Teilnehmerdatenraten als Schnittstelle zu anderen ratenbasierten Verfahren zur Berücksichtigung von Dienstgüteanforderungen dient .
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 6 dadurch gekennzeichnet, dass es nur mit der für das SDMA- Verfahren benötigten Kanalkenntnis oder der Kenntnis der Kanalstatistik arbeiten kann und an die Basisstation keine zusätzlichen Informationen von den Teilnehmern zurückgeführt werden müssen, dass aber bei Bedarf Dienstgüteanforderungen einzelner Teilnehmer berücksichtigt werden können.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 dadurch gekennzeichnet, dass Kanalstatistik in Form von
Korrelationsmatrizen Rτ = verwendet wird, und zwar indem das Verfahren anstelle von H mit Hilfe einer rekonstruierten Kanalmatrix Hg betrieben wird, die mit Hilfe einer Basis des Signalraums von Rτ^g gebildet wird (z. B. mittels Singulärwertzerlegung) .
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 dadurch gekennzeichnet:, dass für die Auswahl der Teilnehmer eine Sortiergröße verwendet wird, die eine Funktion des
Produkts HgPg ist, wobei: - Hg eine Matrix mit Kanalkoeffizienten zwischen den
MRrg Empfangsantennen eines Teilnehmers Nummer g in einer Gruppe der Größe G und den H- Sendeantennen eines Senders ist und - P^ eine orthogonale Projektionsmatrix in den Schnitt der Nullräume der Kanalmatrizen aller anderen Teilnehmer in der Gruppe ist, darstellbar aus dem Nullraum einer zusammengesetzten Matrix
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 dadurch gekennzeichnet, dass die zu Teilnehmer g gehörende orthogonale Projektionsmatrix Pg in den Schnitt der
Nullräume aller anderen Teilnehmer in der selben Gruppe approximiert wird durch ein Produkt von
Projektionsmatrizen P^ in die einzelnen Nullräume der einzelnen Teilnehmer, d.h.,
wobei die Genauigkeit der Approximation für größere p zunimmt.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 dadurch gekennzeichnet, dass zum Ausschluss von Teilnehmerkombinationen ein optimiertes Sortierverfahren verwendet wird, das weniger Kombinationen zu prüfen hat als eine ausführliche Suche durch alle Teilnehmerkombinationen .
12. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 11 dadurch gekennzeichnet, dass zur Reduzierung des Rechenaufwandes in einem sich kontinuierlich verändernden Szenario bei der Auswahl der Teilnehmer vorangegangene Lösungen berücksichtigt werden.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 dadurch gekennzeichnet, dass nach Bedarf Teilnehmer vom System entfernt und zum System hinzugefügt werden können.
14. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 13 dadurch gekennzeichnet, dass alle Repräsentationen der K Teilnehmer von allen N Ressourcenelementen in Frequenzrichtung gleichzeitig im selben Sortieralgorithmus behandelt werden können, indem ein virtuelles frequenz-nichtselektives System gebildet wird bestehend aus KN virtuellen Teilnehmern, wobei virtuelle Teilnehmer, die von unterschiedlichen Trägern stammen, sich bei der Berechnung der Sortiermetrik nicht gegenseitig beeinflussen.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 dadurch gekennzeichnet, dass es einen baumartigen
Sortieralgorithmus zur Auswahl der Teilnehmergruppierungen verwendet .
16. Verfahren nach Anspruch 15 dadurch gekennzeichnet, dass der Suchbaum in einem sich kontinuierlich verändernden Szenario zeitlich nachgeführt wird, indem ausgehend von der vorangegangenen Lösung einige Ebenen darüber und darunter berechnet werden anstatt den gesamten Baum zu berechnen .
17. Verfahren nach Anspruch 15 dadurch gekennzeichnet, dass eine Methode zur Integration neuer Teilnehmer und Entfernung von Teilnehmern realisiert wird.
18. Computerprogramme, die Rechenmaschinen befähigen, ein Verfahren nach mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen.
19. Technische Einrichtungen oder Erweiterungen von bestehenden technischen Einrichtungen die benötigt werden, damit die Umsetzung eines Verfahrens nach mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche möglich wird.
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