EP1927196A1 - Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems - Google Patents

Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems

Info

Publication number
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Withdrawn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
German (de)
French (fr)
Inventor
Martin Haardt
Martin Fuchs
Giovanni Del Galdo
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Cufer Asset Ltd LLC
Original Assignee
Technische Universitaet Ilmenau
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Technische Universitaet Ilmenau filed Critical Technische Universitaet Ilmenau
Publication of EP1927196A1 publication Critical patent/EP1927196A1/en
Withdrawn legal-status Critical Current

Links

Classifications

    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04WWIRELESS COMMUNICATION NETWORKS
    • H04W24/00Supervisory, monitoring or testing arrangements
    • H04W24/02Arrangements for optimising operational condition
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/06Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas at the transmitting station
    • H04B7/0613Diversity 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
    • H04B7/0615Diversity 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
    • H04B7/0619Diversity 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
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04BTRANSMISSION
    • H04B7/00Radio transmission systems, i.e. using radiation field
    • H04B7/02Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
    • H04B7/04Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas using two or more spaced independent antennas
    • H04B7/0413MIMO systems
    • H04B7/0452Multi-user MIMO systems
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04LTRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L1/00Arrangements for detecting or preventing errors in the information received
    • H04L1/02Arrangements for detecting or preventing errors in the information received by diversity reception
    • H04L1/06Arrangements 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.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Mobile Radio Communication Systems (AREA)
  • Radio Transmission System (AREA)
  • Time-Division Multiplex Systems (AREA)

Abstract

This invention comprises a method of little complexity for selection of an optimized number of subscribers for transmission in wire-free message transmission systems having a plurality of antennas at the base station and having one or more antennas at the receivers, as well as space-division multiple access (SDMA) in conjunction with multiple access in the time domain or frequency domain. Subscribers with channels with little spatial correlation are selected for operation in the same time slot or frequency slot, in order to increase the throughput of the SDMA transmission method, with the relationship between the group size and the mean transmission power being taken into account. The invention interacts both with SDMA methods which do not allow any interference (Zero Forcing) and with methods with residual interference. It is based on a novel interpretation of the ZF principle with the aid of orthogonal projection matrices, which allow the channel quality to be estimated with much less computation complexity, based on use of the transmission method. The possible subscriber combinations are sorted efficiently with the aid of a tree-like search algorithm. The method makes use of perfect channel knowledge or alternatively averaged channel statistics. Quality of service requirements for the subscriber as well as fairness criteria can be taken into account.

Description

Verfahren zur Auswahl einer optimierten Teilnehmerzahl in Method for selecting an optimized number of participants in
MobilfunkSystemenmobile systems
1. Betreff der Erfindung1. Subject of the invention
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.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). The use of multiple antennas makes it possible for the signals of different subscribers to be spatially distinguishable when transmitting or receiving at the base station. This allows multiple subscribers to be simultaneously served by Space Division Multiple Access (SDMA), which greatly increases system throughput. At the same time, subscribers with multiple antennas can be supplied with more than one data stream if required (spatial multiplexing - SMux). For this purpose, 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.
2. Anwendungsbereich2. Scope
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.Consider a base station of a system in which Time Division Multiple Access (TDMA) and Frequency Division Multiple Access (SDMA) and SMux can be combined, but not necessarily combined. 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. In 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.
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.As 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.
3. Aufgaben der Erfindung3. Objects of the invention
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:In the selection of the subscribers, which are to be served simultaneously by means of SDMA, the following basic problems result in simplified form, the solution of which the object of the invention is:
• 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.• The grouping of subscribers with spatially highly correlated transmission channels must be avoided, since the spatial distinctness of the subscribers would otherwise be made more difficult by the SDMA transmission method and the data throughput would be greatly reduced. This is due to the fact that the quality of the effective transmission channel would be severely impaired after application of the SDMA transmission method due to inefficient beamforming weights and that, in addition, there would be increased interference between the data streams to be sent to the different subscribers.
• 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.• The group size must be optimized by the method, since this alters the possible distribution of the available transmit power and thus strongly influences the data throughput. • The division of users should take place while taking into account the other two dimensions of time and frequency, and should, where appropriate, the Consideration of fairness and quality of service requirements of participants.
• 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.• The effort for the pre-calculation of the expected channel quality after the application of the SDMA transmission method must be reduced or avoided during the selection of the groups, since the result depends on the subscriber combination and therefore the computational complexity would not be manageable in realistic systems with several hundred subscribers.
• Die Anzahl der zu testenden Gruppierungen sollte effizient reduziert werden, ohne mögliche viel versprechende Kombinationen von vorn herein auszuschließen.• The number of groupings to be tested should be efficiently reduced without excluding any promising combinations from the outset.
• 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.• When reducing complexity, it should be taken advantage of the fact that the situation in the system changes only gradually, so that not always independent decisions must be made.
4. Stand der Technik und dessen Nachteile4. State of the art and its disadvantages
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.In the case of SISO systems (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. Thus, for example, [US 2005/147023] describes a similar problem in such a system, but does not specify a method with which the user groups designated there as "orthognal sets" are to be identified, let alone their optimal size. One can distinguish two basic types of approaches: One approach is to formulate the optimization of system throughput as a mathematical problem and to find a closed solution for the optimum, eg
[I]. Schließlich wird mittels eines Auswahlverfahrens die[I]. Finally, by means of a selection procedure, the
Teilnehmer-Untergruppe gesucht, die dieses Optimum erfüllt.Subscriber subgroup that meets this optimum.
Dazu ist es allerdings notwendig, die Kanalgüte nachHowever, it is necessary for the channel quality after
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.Predict the application of the SDMA method on the basis of knowledge about the transmission channel for all possible user combinations that are of interest in the search for the optimum - this kind of approach may therefore not meet the fourth of the above requirements. In the search for the best combination of participants, in most cases a detailed search through all possible combinations is used. However, this leads to an impractical amount of computational effort, especially when the measure used in the selection is a quantity such as the channel capacity based on the channel quality after application of the beamforming and if this is explicitly calculated for each subscriber in each possible combination. All of this applies to [WO 2005/053186] [WO 2002/033848] [EP 1 542 419] (where [WO 2005/053186] for the Application in the uplink is specified). For example, although [EP 1 542 419] could optimize the group size after calculating the rate, a constant number of participants is always used. Also widely used are 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. In this case, for example, the direction of incidence or the angle of incidence of the subscriber signals (direction of arrival) 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]. ([US 2004/087343] does not separate subscribers by different frequencies or times, but by assigning orthogonal codes to heavily interfering subscribers.) However, these metrics have no direct relation to system throughput, and therefore may not allow the optimal SDMA group size to be formulas to optimize (see also second request). Instead, for example, 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.
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 .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.
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.).As a second subgroup solutions exist, in which the participants themselves return a measured or calculated code for their channel quality to the base station [6] [EP 1 505 741], by means of which the base station selects the subscribers. However, these are only of interest for SDMA methods which do not use any channel knowledge at the transmitter and, for example, randomly select their beamforming vectors [7]. For if channel knowledge is present on the transmitter anyway to operate the SDMA method, then the additional data load should be dispensed with by returning information for the grouping and instead, as in the present invention, the channel quality after beamforming be efficiently estimated in advance , For example, the invention [WO 98/30047] intended for the uplink Although it also uses a form of prediction, the measurable channel coefficients are predicted without the use of beamforming. As a result, only a selection of subscribers with strong channels is possible. In order to take account of the problems of poor separability of participants with spatially correlated channels, [WO 98/30047] again resorts to a correlation measure which brings about the already mentioned problem of indefinite group size (see above).
5. Lösung5th solution
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.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.
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 dieThe use of the rate estimate presented in this invention, while searching for the best subscriber combination, simultaneously enables the determination of a Estimating the best group size, but without the
Komplexität einer Vorausberechnung der exakten Rate zu besitzen .Complexity of having a prediction of the exact rate.
In der Grundversion ist das Ziel die Maximierung der Gesamtrate des Systems. Als Erweiterung können bereits aus der Literatur bekannte Verfahren zur Berücksichtigung vonIn the basic version, the goal is to maximize the overall rate of the system. As an extension, already known from the literature methods for the consideration of
Dienstgüteanforderungen und von Fairness mit der Ratenschätzung kombiniert werden, wie weiter unten kurz erläutert wird.Quality of service requirements and fairness with the rate estimation, as explained briefly below.
6. Ausgestaltung6th embodiment
Im nachfolgenden Text werden Formelzeichen und Zahlen kursiv dargestellt. Symbole für Vektoren und Matrizen sind zusätzlich fett gedruckt.In the text below, formula symbols and numbers are shown in italics. Symbols for vectors and matrices are also printed in bold.
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 the following, 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. For each coordinate pair in time (n) and frequency direction (f), an SDMA group of size G (n, f) searched. For the sake of simplicity, the time and frequency indices are usually omitted below. In the most general case, a new decision has to be made for each frequency coordinate and thus an instance of the method has to be carried out. Assuming that for the SDMA method in a TDMA frame only once new channel knowledge is available, it follows that the groupings in time direction can remain unchanged, as long as they accepted as in the basic version of the method only of the channel knowledge depend on requirements of the participants.
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 demIn each resource element, 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 τ transmit antennas. Each transmit symbol is multiplied by a mostly complex-valued weight vector. Hence the term vector modulation. 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
Raum entspricht und deren andere Dimension einer anderen orthogonalen Ressource wie z.B. Zeit. Die Symbole amSpace and whose other dimension is another orthogonal resource such as Time. The symbols at
Empfänger g können im Vektor y eC*"'5*1 gesammelt werden und lauten allgemeinReceivers g can be collected in the vector y eC * "' 5 * 1 and are general
y g = H!M& + Σ B 0 XA + *v y g = H ! M & + Σ B 0 X A + * v
3 =irj ≠ g In Abbildung 2 ist dieses Systemmodell schematisch dargestellt. Der Spaltenvektor ng enthält nach diesem Modell3 = irj ≠ g Figure 2 shows this system model schematically. The column vector n g contains this model
Abtastwerte unabhängiger weißer Gaussverteilter Rauschprozesse für jede Empfangsantenne, wobei jedes Element die Gesamtleistung σf bezogen auf das gesamte Frequenzband haben soll.Samples of independent white Gaussian distributed noise processes for each receive antenna, each element having the total power σf relative to the entire frequency band.
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 .Most vector modulation schemes aim for low noise situations to avoid generating interference between the data sent to each participant (zero forcing method). In this invention, the subscriber selection is made on the assumption that this constraint is sought. As a result, the method can make a subscriber selection without it having to be adapted to the respective transmission method.
Damit die ZF-Randbedingung erfüllt ist, muss die Modulationsmatrix Mg eines Teilnehmers im Schnitt derIn order for the IF boundary condition to be met, the modulation matrix M g of a subscriber must be at least the same as the
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 einerZero spaces of the channel matrices of all other participants are. The sum term in the receive vector would then be zero. One can accomplish this by using an orthogonal projection of the channel H g in the zero space of a g as the first step in the preparation of the modulation matrix for participants
Matrixmatrix
~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 ~ 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. Here P ^ 0 'is an orthogonal projection matrix in the null space of the matrix H g . The present invention works with the
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 .Quality of the projected channel H g P g . This reflects the quality loss caused by strong spatial correlation between participant g and all other participants in the same group. The more the channel of participant g is correlated with the channels of all other participants, the greater clearly the angle between its signal space and the intersection of the null spaces of all other participants, see Figure 3. The orthogonal projection generates a new channel in this case very small standard, which must be avoided. The case shown corresponds to a system with a 3x3 channel matrix and receivers with one antenna each and real-valued channel matrices, since otherwise such a graphical representation would be impossible. The reverse case with low spatial correlation is also shown. All further steps in the calculation of the modulation matrix play a minor role in the problem of spatial correlation, which is why they are neglected in this invention. Accordingly, the calculation of the modulation matrices during the subscriber selection is omitted.
Als eine Anforderung an das Verfahren wurde formuliert, dass die Rechenkomplexität bei der Auswahl der optimierten Teilnehmerzahl reduziert werden soll. Bei der Verwendung derAs a requirement of the method, it has been formulated that the computational complexity in the selection of the optimized number of participants should be reduced. When using the
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 einzelnenQuality of H g P g as a quality criterion results in the problem that during the testing of different group compositions the projection for each participant would have to be completely recalculated in every possible combination. In order to solve the problem, the following known decoupling approximation is used: ψ = (pW ... P (o_). P < i i ... Sgoγ ^ pe ^ p o o . The projection matrix for Participant g in the common onterraum of all other participants can be approximated by a product of projection matrices P g in the individual
Nullräume aller anderen Teilnehmer. Dabei ist p dieNull spaces of all other participants. Where p is the
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.Projection order for which p = 1 is already sufficiently accurate in practice. The order of the multiplications is not relevant as long as equal P g are not multiplied several times.
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.This approximation has the advantage that only once at the beginning of the subscriber selection the K projection matrices must be calculated in the zero spaces of all K subscribers in the system and can be stored. Thereafter, all required combinations can be generated during selection by multiplication.
Die Berechnung von Pg kann mit Hilfe einer SingulärwertZerlegung (SVD) Hg = UgΣgVg erfolgen. BezeichnetThe calculation of P g can be done by means of a singular value decomposition (SVD) H g = U g Σ g V g . Designated
man die ersten rg = ran Spalten von Vg mit Vg , dann istyou get the first r g = ran Columns of V g with V g , then
P^ = I - Vg Vg . Zur weiteren Komplexitätsreduktion könnenP ^ = I - V g V g . For further complexity reduction can
Rang-1-Näherungen der V3-1' zur Berechnung der Pg verwendet werden.Rank 1 approximations of V 3 - 1 'are used to calculate the P g .
Um nun die Optimierung der Gruppengröße zu ermöglichen,In order to enable the optimization of the group size,
bietet es sich an, mit der quadrierten Frobenius-Norm HP;0'it makes sense to use the squared Frobenius standard 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 derIl I'F to work and link these with the transmit power and the noise power, always using the above Projektionsapproximation. As to the calculation of
Modulationsmatrizen verzichtet werden soll, wird in derModulation matrices should be omitted in the
Grundversion dieser Erfindung während der Teilnehmerauswahl von einer gleichförmigen Aufteilung der gesamten Sendeleistung Pτ auf alle N Ressourcenelemente inBasic version of this invention during the subscriber selection of a uniform distribution of the total transmission power P τ on all N resource elements in
Frequenzrichtung und dort auf alle Moden aller zugeteilten Teilnehmer ausgegangen.Frequency direction and there on all modes of all allocated participants.
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:A possible sort metric η 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:
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 FrequenzrichtungHere, σ n 2 is the noise power in the entire frequency band, and thus σ 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
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 = Ugg [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.If the channel changes too fast and the measurement for the SDMA method becomes too imprecise, then averaging in the time direction (expectation) is usually resorted to by estimating the transmit-side spatial correlation matrix R Ύ g = E {iϊ "Jϊ g With the method according to [8] 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 . This can be obtained by means of a singular value decomposition as follows: R Υ rg = U 9 E 9 U1 = U g Σ g [u g 1] I7 < 0) ] and thus where U g is the first r columns of U g g comprises. 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.
Erweiterung auf eine faire Sortiermetrik mit RatenvorgabenExtension to a fair sorting metric with rate specifications
Da es sich bei der Sortiermetrik ηg um eine Schätzung einerSince the sorting metric η g is an estimate of a
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 .In principle, 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. For this purpose, the rates (in this case the sorting metric) 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]. As 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.
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.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.
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.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.
Beschreibung eines baumartigen SortieralgorithmusDescription of a tree sorting algorithm
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 .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.
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.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. As already mentioned, 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.
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 .The algorithm operates in two phases: In the first phase, favorable subscriber subsets in all possible group sizes G between G = I and the maximum group size supported by the SDMA method are determined. The selection criterion for the subsets can be be the maximization of the metric sum of the subsets. Their maximum size is usually due to the maximum possible rank of the combined channel matrix H = ■ • ■ H G of the subgroup. The selection can be made using a search tree, as shown in Figure 4 using the example of K = 5. Ascending in the tree, the participant with the best metric is first searched for and assigned the number one. In the next steps, all combinations are tested from the group with participant one and one of the remaining participants. The combination that has the maximum sum metric, for example, is kept and appears at the left edge. This is continued until the maximum allowable group size is reached, thereby obtaining the said favorable subscriber subsets at the left edge of the tree.
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.In the second phase, 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.
Nachführbarkeit des Suchalgoritmus und Integration neuer NutzerTrackability of the search algorithm and integration of new users
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.In a real system, the conditions change continuously, eg due to movements of the participants and changes in the environment. This can be exploited to reduce the effort for subscriber selection by: you make new decisions based on previous ones. For example, in the above algorithm, 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.
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.Simultaneous Handling of All Frequency Resources In the case of OFDM as a transmission technique, the carriers are orthogonal to each other. As a result, the grouping decisions are initially independent of each other. However, if the final selection from the found favorable groups is not to be made with a sorting metric, but based on the calculated SDMA rate after beamforming, a three-dimensional problem arises: Certain beamforming methods achieve the maximum rate only through shared space-frequency power loading, such as through the waterfilling solution. In a multicarrier system with N subcarriers (or N resource elements consisting of multiple carriers), by allowing the carriers to be considered orthogonal, the grouping problem can be reduced to a single-carrier virtual system. To A new system is being formed with CN virtual users from all K subscriber channels of all vehicles. A search algorithm can then be applied to this virtual system with f = 1. However, subscribers who come from different subcarriers must be considered non-existent when calculating the participant metrics if they are in the same group. This procedure significantly reduces the number of groupings to be tested, if at the same time a time tracking of the solution is used.
7. Vorteile des erfindungsgemäßen Verfahrens7. Advantages of the method according to the invention
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) :The nature of the solution of the present invention fulfills all the requirements for a grouping procedure formulated in Section 3, and the specific embodiments discussed also have the following advantages (see Section 6 Configuration for Detailed Explanations):
• Sie ist sowohl für MIMO- als auch für MISO- (Single Output) Systeme und Systeme mit unterschiedlicher Anzahl von Antennen an den verschiedenen Empfängern anwendbar.• It is applicable to both MIMO and MISO (Single Output) systems and systems with different numbers of antennas on the different receivers.
• 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 .• 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.
• Die Teilnehmeranzahl darf sich während des Betriebs beliebig verändern. Neue Teilnehmer werden beim nächsten• The number of participants may change as required during operation. New participants will be next
Ausführen des Suchbaums mit berücksichtigt. Ebenso können Teilnehmer beliebig aus dem Suchbaum entfernt werden.Running the search tree into account. Likewise, participants can be removed from the search tree at will.
• Es wird keine Rückkopplung zusätzlicher Kenngrößen vom Teilnehmer zur Basisstation benötigt, um die räumliche• There is no need for feedback of additional characteristics from the subscriber to the base station to the spatial
Gruppierung vornehmen zu können. Stattdessen wird die bereits vorhandene Kanalkenntnis am Sender ausgenutzt.Grouping. Instead, the already existing channel knowledge at the transmitter is used.
• 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.• 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.
• 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.) . • Since users are selected on the basis of an estimated rate, rate-based methods already available in the literature for treating fairness and quality of service requirements can be combined with the procedure (see above).
Literaturverzeichnisbibliography
[1] P. W. C. Chan and R. S. K. Cheng, "Optimal power allocation in zero-forcing MIMO-OFDM downlink with multiuser diversity, " in Proc. 14th IST Mobile &[1] P.W.C. Chan and R.S.K. Cheng, "Optimal power allocation in zero-forcing MIMO-OFDM downlink with multiuser diversity," in Proc. 14th IS Mobile &
Wireless Communications Summit, Dresden, Germany, June 2005.Wireless Communications Summit, Dresden, Germany, June 2005.
[2] Y. Zhang and K. Letaief, "An efficient resource- allocation scheme for spatial multiuser access in[2] Y. Zhang and K. Letaief, "An efficient resource allocation scheme for spatial multiuser access in
MIMO/OFDM Systems," IEEE Trans . on Communications, vol. 53, pp. 107-116, January 2005.MIMO / OFDM Systems, "IEEE Trans. On Communications, vol. 53, pp. 107-116, January 2005.
[3] F. M. Wilson and A. W. Jeffries, "Adaptive SDMA downlink beamforming for broadband wireless networks," in Proc.[3] F.M. Wilson and A.W. Jeffries, "Adaptive SDMA downlink beamforming for broadband wireless networks," in Proc.
Wireless World Research Forum Meeting 14, San Diego, CA, JuIy 2005.Wireless World Research Forum Meeting 14, San Diego, CA, June 2005.
[4] G. Del Galdo and M. Haardt, "Comparison of zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in realistic multi-user MIMO Channels," in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference 2004-Spring, Milan, Italy, May 2004.[4] G. Del Galdo and M. Haardt, "Comparison of zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in realistic multi-user MIMO channels," in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference 2004-Spring, Milan, Italy, May 2004.
[5] D. Bartolome, A. Pascual-Iserte, and A. I. Perez-Neira, "Spatial scheduling algorithms for wireless Systems," in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing (ICASSP) , Hong Kong, China, May 2003. [6] P. Svedman, S. Wilson, J. L. J. Cimini, and B. Ottersten, "A simplified opportunistic feedback and scheduling scheme for OFDM," in Proc. IEEE 59th Vehicular Technology Conference, VTC 2004-Spring , vol. 4, Duisburg, Germany, May 2004, pp . 1878 - 1882.[5] D. Bartolome, A. Pascual-Iserte, and AI Perez-Neira, "Spatial Scheduling Algorithms for Wireless Systems," in Proc. IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), Hong Kong, China, May 2003. [6] P. Svedman, S. Wilson, JLJ Cimini, and B. Ottersten, "A simplified opportunistic feedback and scheduling scheme for OFDM," in Proc. IEEE 59th Vehicular Technology Conference, VTC 2004 Spring, vol. 4, Duisburg, Germany, May 2004, pp. 1878 - 1882.
[7] P. Viswanath, D. N. C. Tse, and R. Laroia,[7] P. Viswanath, D.N.C. Tse, and R. Laroia,
"Opportunistic beamforming using dumb antennas," IEEE Trans. Information Theory, vol. 48, pp . 1277-1294, June 2002."Opportunistic beamforming using dumb antennas," IEEE Trans. Information Theory, vol. 48, pp. 1277-1294, June 2002.
[8] V. Stankovic and M. Haardt, "Multi-user MIMO downlink beamforming over correlated MIMO Channels," in Proc. International ITG/IEEE Workshop on Smart Antennas (WSAO5) , Duisburg, Germany, April 2005.[8] V. Stankovic and M. Haardt, "Multi-user MIMO downlink beamforming over correlated MIMO channels," in Proc. International ITG / IEEE Workshop on Smart Antennas (WSAO5), Duisburg, Germany, April 2005.
[9] T. Bonald, "A score-based opportunistic scheduler for fading radio Channels," in Proc. of The Fifth European Wireless Conference EW, Barcelona, Spain, February 2004.[9] T. Bonald, "A score-based opportunistic scheduler for fading radio channels," in Proc. The Fifth European Wireless Conference EW, Barcelona, Spain, February 2004.
[10] P. Svedman, S. Wilson, and B. Ottersten, "A QoS-aware proportional fair scheduler for opportunistic OFDM, " in Proc. IEEE 60th Vehicular Technology Conference, 2004. VTC2004-Fall, vol. 1, 2004, pp . 558 - 562. [10] P. Svedman, S. Wilson, and B. Ottersten, "A QoS-aware proportional fair scheduler for opportunistic OFDM," in Proc. IEEE 60th Vehicular Technology Conference, 2004. VTC2004 case, vol. 1, 2004, pp. 558 - 562.

Claims

Patentansprüche claims
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 .A method for selecting an optimized number of participants in the transmission in a wireless communication system with multiple antennas at the base station and spatial multiple access (SDMA) in combination with at least one further orthogonal multiple access method, characterized in that the operation of subscribers with spatially highly correlated transmission channels is avoided within the same resource element of another multiple access type.
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 den2. The method according to claim 1, characterized in that it with both MIMO systems and with MISO systems and a different number of antennas to the
Empfängern verschiedener Teilnehmer realisiert werden kann .Receivers of different participants can be realized.
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.3. The method according to any one of claims 1 or 2, characterized in that for sorting the participants a sorting size is used, which can reflect the mutual influence of all simultaneously operated participants on the expected quality of each individual transmission.
4. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 3 dadurch gekennzeichnet, dass als Kenngrößen zur Teilnehmerauswahl4. The method according to any one of claims 1 to 3, characterized in that as parameters for subscriber selection
Schätzungen der nach der Anwendung der Strahlformung zu erwartenden oder maximal möglichen Teilnehmerdatenraten verwendet werden. Estimates of the expected after the application of beamforming or maximum possible subscriber data rates are used.
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.5. The method according to any one of claims 1 to 4, characterized in that the selection of the participants can be made on the principle of proportional fairness by dividing the individual rate estimates of participants by long-term averaged values.
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 .6. The method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the estimation of the subscriber data rates serves as an interface to other rate-based method for the consideration of quality of service requirements.
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.7. The method according to any one of claims 1 to 6, characterized in that it can only work with the knowledge required for the SDMA channel knowledge or the knowledge of the channel statistics and to the base station no additional information from the participants must be returned, but that if necessary Quality of service requirements of individual participants can be considered.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 dadurch gekennzeichnet, dass Kanalstatistik in Form von8. The method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that channel statistics in the form of
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) . Correlation matrices R τ = by operating the method instead of H using a reconstructed channel matrix H g formed by a base of the signal space of R τ ^ g (eg, by singular value decomposition).
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 dadurch gekennzeichnet:, dass für die Auswahl der Teilnehmer eine Sortiergröße verwendet wird, die eine Funktion des9. The method according to any one of claims 1 to 8, characterized in that: for the selection of the participants, a sorting size is used, which is a function of
Produkts HgPg ist, wobei: - Hg eine Matrix mit Kanalkoeffizienten zwischen denProduct H g P g , where: - H g is a matrix with channel coefficients between the
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 MatrixM Rrg receiving antennas of a subscriber number g in a group of size G and the H transmit antennas of a transmitter and - P ^ is an orthogonal projection matrix in the intersection of the null spaces of the channel matrices of all other subscribers in the group, representable from the null space of a composite matrix
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 dadurch gekennzeichnet, dass die zu Teilnehmer g gehörende orthogonale Projektionsmatrix Pg in den Schnitt der10. The method according to any one of claims 1 to 9, characterized in that belonging to participants g orthogonal projection matrix P g in the section of
Nullräume aller anderen Teilnehmer in der selben Gruppe approximiert wird durch ein Produkt vonZero spaces of all other participants in the same group is approximated by a product of
Projektionsmatrizen P^ in die einzelnen Nullräume der einzelnen Teilnehmer, d.h.,Projection matrices P ^ into the individual null spaces of the individual subscribers, i.
wobei die Genauigkeit der Approximation für größere p zunimmt. the accuracy of the approximation increases for larger p.
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 .11. The method according to any one of claims 1 to 10, characterized in that to exclude subscriber combinations, an optimized sorting method is used, which has fewer combinations to examine than a detailed search through all participant combinations.
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.12. The method according to any one of claims 1 to 11, characterized in that are taken to reduce the computational effort in a continuously changing scenario in the selection of the participants previous solutions.
13. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 12 dadurch gekennzeichnet, dass nach Bedarf Teilnehmer vom System entfernt und zum System hinzugefügt werden können.13. The method according to any one of claims 1 to 12, characterized in that as needed participants can be removed from the system and added to the system.
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.14. The method according to any one of claims 1 to 13, characterized in that all representations of the K participants of all N resource elements in the frequency direction can be treated simultaneously in the same sorting algorithm by a virtual frequency-nonselective system is formed consisting of KN virtual participants, where virtual Participants who come from different carriers do not influence each other when calculating the sorting metric.
15. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 14 dadurch gekennzeichnet, dass es einen baumartigen15. The method according to any one of claims 1 to 14, characterized in that it is a tree-like
Sortieralgorithmus zur Auswahl der Teilnehmergruppierungen verwendet . Sorting algorithm used to select the participant groupings.
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 .16. The method according to claim 15, characterized in that the search tree is tracked in a continuously changing scenario in time, starting from the previous solution, some levels are calculated above and below instead of calculating the entire tree.
17. Verfahren nach Anspruch 15 dadurch gekennzeichnet, dass eine Methode zur Integration neuer Teilnehmer und Entfernung von Teilnehmern realisiert wird.17. The method according to claim 15, characterized in that a method for the integration of new participants and removal of participants is realized.
18. Computerprogramme, die Rechenmaschinen befähigen, ein Verfahren nach mindestens einem der vorangegangenen Ansprüche auszuführen.18. Computer programs that enable calculating machines to carry out a method according to at least one of the preceding claims.
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. 19. Technical facilities or extensions of existing technical facilities needed to enable the implementation of a method according to at least one of the preceding claims.
EP06793763A 2005-09-22 2006-09-22 Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems Withdrawn EP1927196A1 (en)

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
DE102005046911 2005-09-22
PCT/EP2006/066649 WO2007033997A1 (en) 2005-09-22 2006-09-22 Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems

Publications (1)

Publication Number Publication Date
EP1927196A1 true EP1927196A1 (en) 2008-06-04

Family

ID=37507832

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
EP06793763A Withdrawn EP1927196A1 (en) 2005-09-22 2006-09-22 Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8498193B2 (en)
EP (1) EP1927196A1 (en)
JP (2) JP2009509439A (en)
KR (1) KR100973726B1 (en)
CN (1) CN101346902A (en)
WO (1) WO2007033997A1 (en)

Families Citing this family (22)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8614985B2 (en) * 2007-06-15 2013-12-24 Futurewei Technologies, Inc. Method and apparatus for sharing a group resource in a wireless SDMA system
US8130780B2 (en) 2007-06-15 2012-03-06 Futurewei Technologies, Inc. Method and apparatus for assigning resources in a wireless system with multiple regions
US9544911B2 (en) 2007-08-10 2017-01-10 Futurewei Technologies, Inc. System and method for assigning communications resources in a wireless communications system
US8340605B2 (en) 2008-08-06 2012-12-25 Qualcomm Incorporated Coordinated transmissions between cells of a base station in a wireless communications system
US9755705B2 (en) * 2008-08-07 2017-09-05 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for supporting multi-user and single-user MIMO in a wireless communication system
US9294160B2 (en) 2008-08-11 2016-03-22 Qualcomm Incorporated Method and apparatus for supporting distributed MIMO in a wireless communication system
US8848631B2 (en) 2008-09-22 2014-09-30 Panasonic Intellectual Property Corporation Of America Wireless communication apparatus, wireless communication system, and wireless communication method
CN101800584B (en) * 2009-02-11 2013-07-10 电信科学技术研究院 Space division multiple access method and device for indoor distributed system
US8363580B2 (en) * 2009-03-31 2013-01-29 Rosemount Inc. Disparate radios in a wireless mesh network
JP5135282B2 (en) * 2009-05-14 2013-02-06 株式会社日立製作所 Wireless base station equipment
KR101783926B1 (en) * 2009-10-23 2017-10-23 마벨 월드 트레이드 리미티드 Number of streams indication for wlan
KR101695716B1 (en) * 2010-08-02 2017-01-13 삼성전자주식회사 Scheduling method and apparatus for control average transfer rate in multiple antenna system
CN102983949B (en) * 2011-09-06 2015-11-25 华为技术有限公司 SDMA transmission method in multicarrier MU mimo system and base station
US8891604B2 (en) * 2011-09-28 2014-11-18 Nec Laboratories America, Inc. Coordinated multi-point transmission
CN102984100B (en) * 2012-12-07 2016-06-08 汕头大学 Multiple cell ZF type disturbance restraining method
WO2014177211A1 (en) * 2013-05-02 2014-11-06 Nokia Solutions And Networks Oy User selection in communications
CN103731385B (en) * 2014-01-09 2016-09-28 中国科学院计算技术研究所 Interference alignment method for precoding and system
US9565687B2 (en) * 2015-03-19 2017-02-07 Qualcomm Incorporated Transmission of quality metrics in a wireless communication device
US9860761B2 (en) * 2015-09-01 2018-01-02 Qualcomm Incorporated Multi-user multiple-input-multiple-output grouping metrics
US9806775B2 (en) 2015-09-01 2017-10-31 Qualcomm Incorporated Multi-user multiple-input-multiple-output groupings of stations
US11363593B2 (en) * 2019-03-08 2022-06-14 Qualcomm Incorporated Waveform generation in millimeter wave band with time domain implementation
WO2023170790A1 (en) * 2022-03-08 2023-09-14 日本電気株式会社 Wireless communication device, wireless communication system, scheduling method, and non-transitory computer-readable medium

Family Cites Families (23)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5886988A (en) 1996-10-23 1999-03-23 Arraycomm, Inc. Channel assignment and call admission control for spatial division multiple access communication systems
IT1295808B1 (en) 1997-11-04 1999-05-27 Cselt Centro Studi Lab Telecom PROCEDURE FOR THE ASSIGNMENT OF CHANNELS IN A COMMUNICATION SYSTEM BETWEEN MOBILE VEHICLES WITH MULTIPLE ACCESS TO DIVISION OF
US6901062B2 (en) * 1999-12-01 2005-05-31 Kathrein-Werke Kg Adaptive antenna array wireless data access point
DE10021862B4 (en) 2000-05-05 2005-09-15 Siemens Ag Method for dynamic resource allocation in a radio communication system and corresponding device
US7248841B2 (en) * 2000-06-13 2007-07-24 Agee Brian G Method and apparatus for optimization of wireless multipoint electromagnetic communication networks
US6895258B1 (en) * 2000-08-14 2005-05-17 Kathrein-Werke Kg Space division multiple access strategy for data service
EP1187503A1 (en) 2000-09-11 2002-03-13 Lucent Technologies Inc. Mobile telecommunications network with improved downlink capacity
US6870808B1 (en) 2000-10-18 2005-03-22 Adaptix, Inc. Channel allocation in broadband orthogonal frequency-division multiple-access/space-division multiple-access networks
US6999425B2 (en) * 2000-12-07 2006-02-14 Lucent Technologies Inc. Dynamic reverse link rate limit algorithm for high data rate system
KR100467580B1 (en) * 2002-01-08 2005-01-24 삼성전자주식회사 Group management method for a star network and apparatus
EP1392004B1 (en) * 2002-08-22 2009-01-21 Interuniversitair Microelektronica Centrum Vzw Method for multi-user MIMO transmission and apparatuses suited therefore
FR2844134B1 (en) 2002-09-04 2006-01-13 Nortel Networks Ltd METHOD OF ALLOCATING RESOURCES IN A RADIO COMMUNICATION SYSTEM WITH SPATIAL DIVISION AND EQUIPMENT FOR IMPLEMENTING THE METHOD.
US7039001B2 (en) * 2002-10-29 2006-05-02 Qualcomm, Incorporated Channel estimation for OFDM communication systems
JP3717913B2 (en) 2002-12-27 2005-11-16 三洋電機株式会社 Wireless device
EP1618748B1 (en) * 2003-04-23 2016-04-13 QUALCOMM Incorporated Methods and apparatus of enhancing performance in wireless communication systems
KR100575993B1 (en) 2003-08-07 2006-05-02 삼성전자주식회사 Method and apparatus for scheduling multi-user in wireless communication system using multiple transmit/receive antenna
KR100975720B1 (en) 2003-11-13 2010-08-12 삼성전자주식회사 Method and system for dynamic channel assignment and assignment of pilot channel in mimo-ofdm/ sdm system
US7298805B2 (en) 2003-11-21 2007-11-20 Qualcomm Incorporated Multi-antenna transmission for spatial division multiple access
EP1690360A1 (en) 2003-12-03 2006-08-16 Nokia Corporation Exploiting selection diversity in communications systems with non-orthonormal matrix and vector modulation
US7804762B2 (en) 2003-12-30 2010-09-28 Intel Corporation Method and apparatus for implementing downlink SDMA in a wireless network
US20050268181A1 (en) * 2004-05-04 2005-12-01 Murty Ravi A Method and apparatus to provide adaptive transmission parameters for wireless networks
US7573851B2 (en) * 2004-12-07 2009-08-11 Adaptix, Inc. Method and system for switching antenna and channel assignments in broadband wireless networks
US7907971B2 (en) * 2005-08-22 2011-03-15 Airgain, Inc. Optimized directional antenna system

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
See references of WO2007033997A1 *

Also Published As

Publication number Publication date
KR100973726B1 (en) 2010-08-04
KR20080089329A (en) 2008-10-06
JP2009509439A (en) 2009-03-05
WO2007033997A1 (en) 2007-03-29
JP2012257262A (en) 2012-12-27
US20100054113A1 (en) 2010-03-04
US8498193B2 (en) 2013-07-30
CN101346902A (en) 2009-01-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2007033997A1 (en) Method for selection of an optimized number of subscribers in mobile radio systems
EP1757146B1 (en) Method for allocating transmission capacities during a signal transmission, base station, and mobile terminal
DE60316385T2 (en) Apparatus and method for data transmission with transmission antenna diversity in a communication system with parcel services
DE60314924T2 (en) MEASURING PROCEDURE FOR SPATIAL PROCESSING
Louie et al. Open-loop spatial multiplexing and diversity communications in ad hoc networks
DE60131576T2 (en) RETRACTED PROCEDURE FOR MULTIPLE TRANSMITTER NECKS AND CORRESPONDING TRANSCEIVER
DE69929788T2 (en) METHOD AND DEVICE FOR DIVERSITY TRANSMISSION
DE60308193T2 (en) SUBARRAY SELECT GROUP RECEIVER, METHOD USING THE SAME, AND RECEIVER THEREOF
DE60220783T2 (en) METHOD AND DEVICE FOR ALLOCATING RESOURCES IN A COMMUNICATION SYSTEM WITH MULTIPLE INPUTS AND MULTI-OUTPUTS
DE60310237T2 (en) CODED MIMO SYSTEMS WITH SELECTIVE CHANNEL INVERSION USED BY OWN FASHION
DE69725995T2 (en) SPATIAL SIGNAL PROCESSING FOR TRANSMISSION SYSTEMS
CN101800578B (en) Method for reducing downlink multipoint cooperation implicate feedback overhead
EP1402657A1 (en) Adaptive signal processing method in a mimo system
DE102013215855A1 (en) Method and apparatus for transmission channel selection in a network radio connection
DE10026077A1 (en) Beam shaping process
DE202005022049U1 (en) Frame format system and apparatus for exchanging MIMO channel measurements
DE102008048233B4 (en) Resource Allocation Method for MU-MIMO OFDM (Multi-User Multiple Input Multiple Output Orthogonal Frequency Division Multiplexing) System and Apparatus Thereof
CN106060950A (en) Opportunity interference alignment-based method for data transmission in cellular downlink channel
DE102016200878A1 (en) A method and apparatus for blindly detecting a transmission mode for interference cancellation
EP1224749B1 (en) Beam forming in a radio-communications system
DE10025987A1 (en) Method of controlling downlink beamforming
DE60316477T2 (en) DEVICE AND METHOD FOR PRE-CODING A MULTI SUCH SIGNAL
DE10026076C2 (en) Method and device for evaluating an uplink radio signal
DE602006000385T2 (en) Method for adaptive feedback control of cellular communication
DE10032427A1 (en) Method and device for evaluating a radio signal

Legal Events

Date Code Title Description
PUAI Public reference made under article 153(3) epc to a published international application that has entered the european phase

Free format text: ORIGINAL CODE: 0009012

17P Request for examination filed

Effective date: 20080328

AK Designated contracting states

Kind code of ref document: A1

Designated state(s): AT BE BG CH CY CZ DE DK EE ES FI FR GB GR HU IE IS IT LI LT LU LV MC NL PL PT RO SE SI SK TR

17Q First examination report despatched

Effective date: 20080804

RIN1 Information on inventor provided before grant (corrected)

Inventor name: HAARDT, MARTIN

Inventor name: DEL GALDO, GIOVANNI

Inventor name: FUCHS, MARTIN

RAP1 Party data changed (applicant data changed or rights of an application transferred)

Owner name: CANTRELE TELECOM CO., LIMITED LIABILITY COMPANY

DAX Request for extension of the european patent (deleted)
GRAP Despatch of communication of intention to grant a patent

Free format text: ORIGINAL CODE: EPIDOSNIGR1

RIC1 Information provided on ipc code assigned before grant

Ipc: H04B 7/04 20060101AFI20130826BHEP

Ipc: H04L 1/06 20060101ALI20130826BHEP

Ipc: H01Q 3/26 20060101ALI20130826BHEP

Ipc: H04B 7/06 20060101ALI20130826BHEP

INTG Intention to grant announced

Effective date: 20130925

STAA Information on the status of an ep patent application or granted ep patent

Free format text: STATUS: THE APPLICATION IS DEEMED TO BE WITHDRAWN

18D Application deemed to be withdrawn

Effective date: 20140206