JP6453468B2 - Ｃｓｉ予測のための方法および構成 - Google Patents

Description

本開示は、チャネル状態情報（CSI）予測のための方法および装置に関する。より詳細には、本開示は、動的チャネルに対するCSIを予測することに関連する。

第3世代パートナーシッププロジェクト（3GPP）は、ユニバーサルモバイルテレコミュニケーションシステム（UMTS）およびロングタームエヴォリューション（LTE）の標準化を担っている。LTEにおける3GPPワークは、発展型ユニバーサル地上波アクセスネットワーク（E-UTRAN）としても知られる。LTEは、ダウンリンクとアップリンクにおいて高データレートを達成可能な高速パケットベースの通信を実現化する技術であり、UMTSに関して次世代の移動通信システムと考えられている。高データレートをサポートするために、LTEでは、キャリアアグリゲーションが使用される場合に、20MHzまたは100MHzまでのシステム帯域が許容される。LTEはまた、異なる周波数帯で動作可能であり、少なくとも周波数分割複信（FDD）と時分割複信（TDD）モードで動作可能である。

チャネル状態情報（CSI）は、通信リンクの既知のチャネルプロパティ（channel properties）として知られる。この情報は、送信機から受信機へどのように信号が伝搬するかを記述し、また、例えば、散乱、フェージング、および距離に伴う電力減衰の、組み合わせた影響を表す。CSIにより、送信を現在のチャネル状況に適合させることが可能となり、それは、マルチアンテナシステムにおける高データレートを伴う信頼性のある通信を達成するために欠かせないものである。送信eNodeBが将来の送信のためにまばらな無線スペクトラムを最適に利用するために送信機にCSIをフィードバックすることは、従来十分に確立されている。したがって、eNodeBは、パケットに対する、最適な変調および符号化方法（MCS）のランク、および、プリコーティング行列を選択することができる。それにより、まばらな無線リソースを効率的に利用しながらも、媒体を通った後に、ある尤度で正しく受信機で受信される。

アクセスポイントに関してある程度のスピードで動くユーザ装置（UE）は、大きく変化するチャネル状況にさらされる。CSIフィードバックは、典型的には、処理、およびUEからeNodeBへの送信、およびeNodeBにおける更なる処理を必要とするため、CSI測定の瞬間とCSI情報に基づくデータ送信がeNodeBにおいて実際に行われる瞬間の間で遅延が発生する。その時間の間、チャネル状況は実質的に変化し、それにより、CSIは陳腐化し、eNodeBは結果として準最適なMCSを送信のために使用することとなる。

CQI測定とその使用の間の時間差を緩和するための1つの方法は、将来のチャネルを推定するためのチャネル予測機を適用することである。このアプローチは、従来よく知られているが、いくつかの欠点がある。チャネル共分散が、予測されたチャネルに基づいて推定された場合に、それは偏り（bias）をもったものとなる。この偏りは、チャネルパワー推定をスケーリングすることにより補償することが可能である。しかしながら、このスケーリングにより、推定のノイズが増加し、それは望ましいものではない。

Falahatiらの“Adaptive Modulation Systems for Predicted Wireless Channels”, IEEE Globecom 03, page 357-361, vol 1,の論文では、チャネルパワーがチャネル予測に基づいて推定されるソリューションが検討されている。この論文では、例えばSNRを予測するという目的のために、チャネルパワーを予測することが開示されている。Falahatiらの論文は、チャネル予測値を二乗することによりチャネルパワーを予測することを提案しており、このようなアプローチの偏りの問題を解決することに関連する。しかしながら、このソリューションは、常に有益ではない。なぜならば、望ましくないノイズの増幅を引き起こし得るからである。

本開示の目的は、上記に示した従来技術における不具合および不利益の一つ以上を、単独でまたは組み合わせで、緩和、軽減または解消しようとする方法を提供することであした手法を提供することを目的とする。

本目的は、該第１の無線ノードと第２の無線ノードとの間の動的無線チャネルHのチャネル状態情報（CSI）を予測する第１の無線ノードにおいて実行される方法により達成される。該方法は、動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出すること、該動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定することであって、ここで、該推定されたチャネルプロパティのうちの１つは、該動的無線チャネルHのスペクトル拡がり（spectrum spread）を定義することと、該推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて、共分散予測フィルタを決定することを含む。方法は更に、該決定した共分散予測フィルタを該導出したチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)に適用することによって、１つ以上のチャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を予測することと、該予測された共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算することを含む。したがって、本開示は、最適な共分散予測フィルタを含む方法論を用いて、チャネルパワー、またはむしろチャネル共分散を予測することにより、CSIを予測することを提案する。本アプローチは、チャネル述語（predicate）H^_k(n+N|n)に基づいてチャネルパワーを予測することに、いくつかの利点を有する。１つの利点は、チャネル共分散述語が偏らないことであり、これは、より長い予測時間に対して、それがチャネル共分散の平均値に向かって動かないことを意味する。

いくつかの観点によれば、導出する工程は、有効チャネルH=H_PWを推定することを含み、ここで、Wは第２無線ノードにより適用される、可能な（possible）プリコーディング行列であり、H_P は物理チャネルである。したがって、プリコーダが存在しない場合にHに対して行うことができる動作は、プリコーダがサンプルポイントnに存在する場合に、有効チャネルに対して行うことができる。

いくつかの観点によれば、決定することは、第１の無線ノードに保存された、あらかじめ定義された共分散予測フィルタg₁,g₂,…,g_Fのセットから共分散予測フィルタgを選択することを含む。これは提案する技術を実装する単純な方法であり、無線ノードにおいてより計算が少なくなる。

いくつかの観点によれば、共分散予測フィルタは線形のフィルタである。いくつかの観点によれば、共分散予測フィルタは、LMMSEフィルタの近似的なIIRの実現（realization）を介して導出される。IIRフィルタは、同じ数の乗算と累積の動作に対して、FIRフィルタより、より効率的である。

いくつかの観点によれば、方法は更に、予測CSIを第２の無線ノードに送信する工程を含む。

いくつかの観点によれば、計算することは、予測SNRを推定することを含む。いくつかの関連によれば、推定されたSNRが負である場合、SNRは０より大きいか０に等しい数に設定される。

いくつかの観点によれば、CSIは、変調および符号化方法（MCS）、信号対雑音比（SNR）、ランクインジケータ（RI）、プリコーダ（W）、または、それらの機能、のうちの少なくとも1つを含む。

いつかの観点によれば、チャネルプロパティは、Hのドップラースペクトル拡がりを定義するドップラー周波数f_maxを含む。

いくつかの観点によれば、本開示は、第１の無線ノードにより実行された場合に、第１のノードに上記および以下に説明する方法を実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムに関連する。

いくつかの観点によれば、本開示は、第１の無線ノードと第２の無線ノードとの間の動的無線チャネルHのチャネル状態情報（CSI）を予測するために構成された第１の無線ノードに関連する。第１の無線ノードは更に、動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出し、動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定し、ここで、推定されたチャネルプロパティの１つは該動的無線チャネルHのスペクトル拡がりを定義し、推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて共分散予測フィルタを決定し、決定した共分散予測フィルタを導出したチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)に適用することにより、１つ以上の予測チャネル共分散推定値C^_k (n+N|n)を予測し、１つ以上の予測共分散推定値C^_k (n+N|n)を用いて予測CSIを計算するように構成される。いくつかの観点によれば、第１の無線ノードは、ユーザ装置（UE）である。

上述したことは、添付の図面において説明されるように、以下の例示的な実施形態の、より詳細な説明から明らかになるだろう。図面は、異なる図を通して同じ部分に対しては同様の参照文字が使用される。図面はスケーリング、強調の必要はなく、例示的な実施形態を説明することに対して存在する。
図１は、第１と第２の無線ノードを示し、一方のノードは互いに関連して動いている。 図２は、ドップラースペクトル拡がりを示す。 図３は、方法の工程の実施形態をフローチャートである。 図４は、いくつかの例示的な実施形態に従う、第１の無線ノードの例示的なノード構成である。

本開示の観点を、添付の図面を参照してより完全に以下に説明する。しかしながら、ここに開示される装置および方法は、多くの異なる形態で具現化することが可能であり、ここに説明する観点に限定して構成されるべきではない。図面における同様の番号は、同様の要素に対して使用される。

ここで使用される用語は、本開示の特定の観点の開示だけを説明するためのものであり、当該開示に限定することは意図されない。単数形の「a」、「an」および「the」は、文脈が明確にそれ以外を示さない限り、複数形も同様に含むことが意図される。

本開示は、UEにおいてチャネルデータを測定する時から、当該チャネルデータが、eNodeBにおいて、変調および符号化方法（MCS）、ランクインジケータ（RI）およびプリコーディング行列（PMI）の選択に使用される時までの遅延の影響を解決または緩和するための方法を示す。これは、予測されたチャネル共分散を用いて、eNodeBに報告するためのチャネル状態情報（CSI）値を予測する方法により達成される。方法は、チャネル共分散予測フィルタを用いることを含む。

なお、ここでは例示的な実施形態を説明するために3GPP LTEからの用語が使用されるが、例示的な実施形態の範囲は、前述のシステムだけに限定されるように解釈されるべきではない。Wifi、WCDMA、WiMax、UMBおよびGSM等の他の無線システム、および将来の無線アクセスシステムも、ここに開示される例示的な実施形態から利益を受け得る。

提案する技術のより良い理解のために、CSI推定、および、CSI推定とチャネル共分散間の相関をまず簡単に説明する。

［CSIの推定］
図１は、時間におけるサンプルnに対してH(n)が示される、動的チャネルHを介して互いに通信するUE１０とeNodeB２０を含む移動電気通信システムを図示する。

いくつかの観点によれば、MIMOの用語が使用される。J対Kの行列H(n)における各要素は、１つの送信機のアンテナポートkから各受信機のアンテナjへの瞬間的なチャネルを記述する。チャネル状態情報は、典型的には、Hの各チャネルレイヤh_k、ここでH=[h₁ … h_K]に対して報告される。チャネルレイヤに対してCSIを測定している際、チャネルレイヤkは、本開示では処理レイヤとして参照される。MIMOシステムでは、チャネルレイヤは、例えば、k送信機アンテナポートのうちの１つに対応する。

良く知られたチャネルモデルは、

である。ここで、D(n)は実際のチャネル行列であり、E(n)は分散σ²を有するゼロ平均付加的ガウス雑音行列であり、H(n)は、サンプルnにおける受信機における認識チャネル行列である。

本願では、以下の用語は、送信機と受信機の間の動的MIMOチャネルHを定義するために使用される。そして H(n)は、サンプルnにおける全てのアンテナペア間の瞬間的なチャネルである。したがって、H =[h₁ … h_K]であり、ここでkは送信機アンテナの数である。各チャネルh_kは、k番目の送信機のアンテナに対するチャネルh_k=[h_1,k … h_J,k]^Tであり、ここでJは受信機のアンテナの数である。さらに、h_j,kは、j番目の受信機アンテナとk番目の送信機アンテナ間のチャネルである。

CQI報告をeNodeBにフィードバックするために、チャネル品質インジケータ、ランクインジケータ、およびプリコーディング行列インジケータを計算する必要がある。そのことを行うために、典型的に、SNR値が以下のステップで計算される。

ビームフォーミングのためにプリコーダを用いるMIMOシステムでは、サンプルnにおける有効チャネルは、以下のように表わされる。

ここで、H_Pは物理チャネルであり、Wはプリコーディング行列であり、Hは有効チャネル行列である。また、MIMOの場合、瞬間的チャネルh(n)が、k番目のチャネルレイヤに対して定義される。

すなわち、これはH(n)のk番目の列である。したがって、プリコーダが存在しない場合に以下の例でH(n)に対して行う動作が、プリコーダが存在する場合に有効チャネルH_P(n)W(n)に対して行うことができる。

推定されたチャネル共分散行列C_k(n)を、

とし、また、全体の共分散行列C(n)を、

とする。

本願では、以下の用語は、送信機と受信機の間のMIMOチャネル共分散を定義するために使用される。CまたはHH^Hは、全てのレイヤに対するチャネルの全体の推定共分散である。C_kまたはh_kh_k ^H、ここで、C_k (n) は、k番目送信機のアンテナに対する瞬間的チャネル共分散である。

C_k (n)における各要素i,j に対して、c_i,j,k(n) の過去および現在のサンプルを有するベクトルは、以下のように形成される。

ここで、nは時間においてn番目のサンプルを表す。

全体の干渉と雑音の成分S(n)は、雑音共分散行列C_Eと全ての他のレイヤからの干渉C(n)-C_k(n)の和として計算される。

最後に、チャネルレイヤkに対するSNRが以下のように計算される。

本開示は、チャネルHの予測共分散を用いてCSIを予測するアイディアに基づく。これは、チャネル共分散とSNR（またはパワー）間の相関が存在することに基づく。概念を簡単に説明する。

［CSIの予測］
図１の例では、UE１０は、eNodeB２０に関して動いている車に位置する。したがって、UEは、上述したような、大きく変化するチャネル状況にさらされている。本願では、表現（expression）動的チャネルが使用される。動的チャネルは、時間において（著しく）変動するチャネルを参照する。変動は、受信機と送信機の間の相対的な動きにより生じる。したがって、送信機および／または受信機が動き得る。同様な影響は、送信機も受信機も動かないが、その代わりに１以上の光線が動的な対象（例えば車）に反射する際に、みられる。

レイリーフェージング下のモデルでは、多くの波はそれぞれ、他の波と独立して、 [0, 2π]で一様に分散する、自身のランダムな到来角（よって自身のドップラーシフトで）で到来することが想定されている。これにより、到来する波の周波数の確率密度関数を計算することが可能となる。さらに、受信した信号のドップラースペクトルを取得することができる。（周波数領域でスペクトル線により表される）正弦波信号が送信された場合、フェージングチャネルを介した送信の後、図２のイメージに従って拡がるパワースペクトルを受信する。パワースペクトルが非ゼロである周波数範囲 (±f_max)は、ドップラー拡がりを定義する。

上記の例では、全ての到来する波の組み合わせの影響は、車の軌道に沿った全ての位置に対して異なるため、現在のCSIを推定するのでは十分ではなく、将来のCSIを予測することも望まれる。

本願では、予測共分散は、チャネルレイヤkに対するものであり、

と示される。さらに、c^_i,jは、k番目の送信機アンテナに対する、i番目とj番目の受信機アンテナ間の予測共分散推定値である。よって、C^_k (n+N|n)は、サンプルnが与えらた場合の、Nステップの予測共分散行列である。したがって、本願では、アクセント^は予測を示すために使用される。

以下に更に説明するように、予測チャネル共分散推定値C^_k (n+N|n)を用いて、SNRを推定することが可能である。また、予測チャネル共分散は、チャネル品質インジケータ（CQI）、ランクインジケータ（RI）および予測CSIに対するプリコーディング行列（PMI）等の将来のチャネル状態情報（CSI）を定量化するために使用することができる。

［CSI推定］
発明者らは、背景のセクションで述べたように、改良されたCSI推定値は、チャネルを予測し、予測したチャネルを用いて予測チャネルパワーまたは共分散を計算することに代えて、過去および現在のチャネル共分散に基づいた予測を行うことにより得られることを発見した。このアイディアは、予測フィルタを現在および過去のチャネル共分散推定値に適用することにより、予測チャネル共分散推定値に基づいてCSIを予測する提案方法により実現される。提案技術の利点は、チャネル共分散述語が偏らないことであり、これは、長い予測時間に対して、それがチャネル共分散の平均に向かって動くことを意味する。このことは、長い予測時間に対して、チャネルのスループットがチャネルの実際の容量に近づくことから、かなり好ましい特徴である。

すなわち、予測時間が無限に近づくにつれて、予測は信号の平均に近づく。ゼロ平均複素ガウスチャネルに対しては、このことは、チャネル予測がゼロに近づき、結果として、予測チャネルを用いて計算したチャネルパワーまたは共分散もゼロに近づくことを意味する。しかしながら、チャネル共分散予測に対しては、近づく値は、ゼロと異なり、平均チャネル共分散である。チャネルの実際の容量は、チャネルのSNRに比例し、SNRは同様にチャネルの共分散に比例する。したがって、無限の予測に対して、平均から異なる予測共分散を有することにより、それらの平均値から異なる変調および符号化方法（MCS）の選択が導かれ、チャネルに対して準最適なものとなる。

さらに、正で実数の推定値が、共分散行列の対角線の要素において必要となり、それにより予測の計算は非煩雑なものとなる。フィルタの計算も、複雑性を更に低減するために、異なる方法で近似され得る。

［例示的なノード動作］
図３を参照して、提案する技術に従って、LTEユーザ装置等の無線ノード１０において実行される、２つの無線ノード間の動的無線チャネルのチャネル状態情報（CSI）を予測する方法を説明する。

本開示では、信号を受信する無線ノード１０は、ときに第１の無線ノードと称され、信号を送信する無線ノードは、ときに第２の無線ノードと称される。

図３は、実線の縁で図示されるいくつかの動作と、点線の縁で図示されるいくつかの動作を含むことが理解されるべきである。実線の縁に含まれる動作は、より広い例示的な実施形態に含まれる動作である。点線の縁に含まれる動作は、より広い例示的な実施形態の動作に追加して行われ得る更なる動作、またはその一部に含まれ得る例示的な実施形態である。動作は、順番に実行される必要はないことが理解されるべきである。さらに、全ての動作が実行される必要はないことが理解されるべきである。例示的な動作は、あらゆる好適な順序およびあらゆる組み合わせにおいて実行され得る。

第１の工程では、受信無線ノード１０は、動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出する（Ｓ１）。現在および過去のチャネル推定値h_k(n),…,h_k(n-M)に基づいて（ここで、h_k(n)は、H(n)のチャネルレイヤ（列）kである）、対応するチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を計算することが可能である。ここで、c_i,j,k(n)は、C_k(n)における要素i,jのチャネルレイヤkの現在および過去のチャネル共分散推定値のベクトルである。すなわち、行列C_k(n)の各共分散推定値c_i,j,k(n)は、i番目とj番目のエレメント間、すなわち、k番目の送信機アンテナに対するi番目とj番目の受信機アンテナ間の共分散である。チャネルサンプルは、例えば、前もって既知のパイロットシンボルにおける測定値を用いて作成される。

いくつかの観点によれば、導出する工程（Ｓ１）は、H(n)=H_P(n)W(n)を推定することを含み、ここで、W(n)は、サンプルnにおいて、第２の無線ノードにより適用される、可能な（possible）プリコーディング行列である。すなわち、プリコーダが、送信無線ノードにおいて使用された場合、信号を送信する際に、すでに上記に説明したように、チャネルを推定する際にこのことを考慮する必要がある。プリコーダを使用しない場合、W(n)は単位行列（unity matrix）でありW(n)=I、結果として、H(n)=H_P(n)W(n)=H_P(n)となる。

第２の工程では、受信無線ノード１０は、動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定する（Ｓ２）。推定されたチャネルプロパティの１つは、Hのスペクトル拡がりを定義する。例えば、ドップラー拡がりf_maxが推定される。したがって、いつかの観点によれば、チャネルプロパティは、Hのドップラースペクトル拡がりを定義するドップラー周波数f_maxを含む。チャネルプロパティの他の例は、速度、干渉レベル、信号対雑音比（SNR）である。

そして、受信無線ノード１０は、推定されたチャネルプロパティに基づいて、共分散予測フィルタを決定する（Ｓ３）。本開示では、gと示される予測フィルタは、推定されたチャネルプロパティと既知のデータ（キャリア周波数、チャネル推定サンプリング期間、予測時間等であるが、これらに限定されない）に基づいて選択および／または計算される。

いくつかの観点によれば、フィルタは、過去のチャネル推定値を用いて適応的に計算され得る。チャネル共分散を予測する１つの方法は、線形最小平均二乗誤差（LMMSE）予測フィルタを用いることである。

最適な線形最小平均二乗誤差（LMMSE）予測フィルタは、従来良く知られており、各レイヤk（インデックスは示されない）に対して、以下のように表わされる。

ここで、

は、チャネル共分散要素c^_i,j,k(n)の時間的自己相関行列の逆行列であり、

は、DとHの共分散間の時間的相互相関ベクトルである。統計的なプロパティは、上記のDとHの共分散の全ての要素i,jに対して同じであるから、インデックスi,jは省略する。

レイリーフェージングは、無線装置により使用されるよう、あ無線信号上の伝搬環境の影響に対する統計的モデルである。レイリーフェージングのモデルでは、そのような送信媒体を通る信号の強さが、レイリー分散−２つの非相関のガウスランダム変数の和の動径成分（Radial component）、に従って、ランダムに変わるまたは減衰することが想定される。

更に、レイリーフェージングチャネルのチャネル共分散予測に対しては、r_h(τ)とr_d(τ)は、それぞれ、

および、

である。ここで、σ²はチャネル雑音の分散であり、δ(τ)は、ディラックのデルタパルスであり、J₀は第１の種類の０番目のベッセル関数であり、ここで、f_maxは最大ドップラー周波数であり、τは時間変位（time displacement）であり、τ=mT_nであり、ここでmはサンプル差を表し、T_nはサンプリング期間を表す。フィールドの相関に関する背景情報については、例えば、A Statistical Theory of Mobile-Radio Reception by R.H.Clarke in THE BELL SYSTEM TECHNICAL JOURNAL, JULY-AUGUST 1968のAppendix Bを参照されたい。

上述したような動的な共分散の予測は、計算リソースが必要である。上記の式を用いて、フィルタは、理論的には、新しいSNRとドップラー推定値毎に対して変化しなければならない。しかしながら、ある近似を作成することにより、同じ理論が用いられ得る。しがたって、いくつかの観点によれば、予測フィルタは、LMMSEフィルタの近似的なIIRまたはFIRの実現を介して導出される。近似的なIIRまたはFIRフィルタは、いくつかの相関行列の平均に基づき、ドップラー周波数とSNRの両方における間隔に拡がり、それはフィルタは頻繁に、他に必要とされない限り変更する必要がないことを意味する。

１つの可能性は、無線ノードにおいて事前に定義されたいくつかのフィルタを保存することである。したがって、いくつかの観点によれば、決定すること（Ｓ３）は、第１の無線ノードに保存された、あらかじめ定義された共分散予測フィルタg₁,g₂,…,g_Fのセットから共分散予測フィルタgを選択することを含む。すなわち、予測フィルタは、装置に保存されているあらかじめ定義されたフィルタのセットから選択され得る。あらかじめ定義されたフィルタは、上述の理論を用いてあらかじめ定義されるあるパラメータに対して計算されたLMMSEフィルタ等である。そして、ある時間間隔内でSNRとf_max等のチャネルプロパティを有する同じフィルタが、全てのチャネルに対して使用される。例えば、１つのフィルタに対してSNR 10-15dBとf_max 40-60Hzを有する１つのフィルタが、すべてのチャネルに対して選択され得る。そのような近似は、もちろんフィルタの最適性を犠牲にする。

そして、無線装置は、決定された共分散予測フィルタを、導出されたチャネル共分散推定値C_k(n)に適用することにより、１つ以上の予測チャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を予測する（Ｓ４）。すなわち、選択された共分散予測により過去および現在のチャネル共分散推定値をフィルタリングすることにより、将来の送信時に対するチャネル共分散予測が与えられる。

これは以下のように表わすことができる。gを予測フィルタとする。上記に示したように、C_k(n)における各要素c_i,j,k(n)に対して、過去および現在のサンプルを有するベクトルは、以下のように形成される。

C_k(n)における各要素および全てのkに対して、Nの予測長さを有する予測共分散c^_i,j,k(n+N|n)は、以下のように計算される。
FIRフィルタの場合、

IIRフィルタの場合、

ここで、従来技術において既知のように、フィルタgは、オーダーM+1のMAパート（g_MA）と、オーダーPのARパート（g_AR）に分離される。また、

となる。

IIRフィルタは、一般的には、同じ数の乗算と累積（Multiply And Accumulate（MAC））の動作に対して、FIRフィルタより、より効率的である。

最後に、無線ノード１０は、予測共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算する（Ｓ５）。CSIは、変調および符号化方法（MCS）、信号対雑音比（SNR）、ランクインジケータ（RI）、プリコーダ（W）、または、それらの機能、のうちの少なくとも１つを含む、CSIを計算する１つの方法は、予測共分散に基づいて、瞬間的な測定値に重みづけすることである。

したがって、いくつかの観点によれば、計算すること（Ｓ５）は、予測SNRを推定すること（Ｓ５１）を含む。チャネル信号対雑音比（SNR）は、予測共分散に基づいて予測することが可能である。上記に定めた理想的なSNR計算では、以下のように表わされる。

これは、チャネル共分散C(n)とC_k(n)を用いて以下のように書き直すことができる。

このことから、予測された自身のチャネル共分散に基づいてSNRを予測するに、少なくとも２つの直接的な方法を定式化することができる。他のセルからの雑音と干渉を予測することは、スケジューリング等、多くの未知のファクタを含むため、一般的には回避される。

無線ノードがMIMO技術を用いる場合、推定されたチャネルHは、J対Kの行列であり、導出すること（Ｓ１）は、無線チャネルHの全てのレイヤの、前回と現在のチャネル共分散推定値C_k(n)を含むチャネル共分散行列C(n) を導出することを含む。C(n)は全てのレイヤ、すなわち、現在処理されているレイヤ以外の他のレイヤ、に対する共分散行列である。他のレイヤ、すなわち、現在のレイヤを差し引いた全てのレイヤ、の共分散C(n)-C_k(n)は、現在処理されているレイヤにおいて干渉として作用し、上述したようにSNRを決定するために使用される。

決定された予測フィルタは、信号と干渉データを含む全てのチャネルデータに対して適用され得る。または、当該フィルタは、信号データに対してのみ使用される。

ネットワークの観点から、隣接セルからのネットワーク干渉を含まないことが重要である。なぜならば、このアクティビティは、ネットワークにより管理されるからである。したがって、一般的なケースでは、C_k(n)のみが予測されるべきであるが、ネットワーク干渉（C(n)-C_k(n)）は予測工程から除外され、その代わりに、干渉の現在のチャネルデータが、他のチャネル、すなわちkではないチャネルに対する予測SNRを計算する際に使用される。

したがって、いくつかの観点によれば、CSIがチャネルレイヤkに対して予測される場合、計算すること（Ｓ５）は、チャネルレイヤkのレベルを計算する際は予測共分散を用いること、同一チャネル干渉のレベルを計算する際は瞬間的な共分散を用いることを含む。すなわち、共分散は、処理されるレイヤに対して、すなわち、CSIが計算されるチャネルのパワーのレベルを計算する際に、予想されるのみである。雑音または干渉が考慮される他のレイヤに対しては、瞬間的な共分散のみが使用される。SNRを計算する例示的な実施形態では、これは、Nステップの予測共分散が、分母であるが分母に対する瞬間的な推定値、すなわち自身の干渉に対して使用されることを意味する。

しかしながら、いくつかの他の観点によれば、提案方法は、干渉データに対しても使用される。すなわち、以下に述べるように、予測はすべてのチャネル、すなわちC_k(n)も含むC(n)に対して使用される。そして、計算すること（Ｓ５）は、チャネルレイヤkのレベルを計算する際だけでなく、同一チャネル干渉のレベルを計算する際にも、、予測共分散を用いることを含む。すなわち、処理されるレイヤの共分散だけでなく、他のレイヤに対する共分散も予測される。１つの実施形態において、共分散はすべてのチャネルレイヤに対して予測される。

したがって、予測共分散C^_k (n) は、現在処理されているチャネルレイヤ以外の他のチャネルレイヤに対して予測される必要がある。これは、いずれにしてもそのケースとなり得る。なぜならば、CSIは一般的には全てのレイヤ1,…,Kに対して推定されるからである。

この観点を説明する１つの例示的な実施形態では、上述の式を用いてチャネルkに対するSNRを予測する際に、Nステップの予測共分散は、分子、すなわち自身のチャネル、だけでなく、分母、すなわち自身の干渉に対して使用され、それは最も単純な予測である。

しかしながら、第１のものは、干渉共分散の推定が曖昧である高速のシナリオにおいて有益となり、結果して、マルチストリーム（MIMO）送信に対する上記の第１の実施形態を用いて推定されたSNRは、低い値に渡って偏ることとなる。

しかしながら、結果として、これは負のSNRとなり得る。したがって、いくつかの観点によれば、推定されたSNRが負である場合、SNRは０より大きいか等しい数に設定される。

上述したように、UEは、送信アクセスポイントに対して、頻繁にCSI値を報告する。したがって、いくつかの観点によれば、方法は更に、予測CSIを第２の無線ノード２０に送信する工程を含む。

CSI報告に対する現在のLTE規格は、低モビリティのシナリオに対して最適化されている。LTEが将来強化されることにより、より高いモビリティのCSI報告の強化が含まれ得る。

［例示的なノード動作］
図４は、上記に説明した例示的なノードの動作のいくつかを含み得る受信無線ノード１０の例を図示する。図４に示すように、無線ノード１０は、ネットワーク内であらゆる形態の通信または制御信号を受信および送信するように構成された無線回路１１を有する。無線回路１１は、あらゆる数の送受信、受信、および／または送信のユニットまたは回路が含まれ得ることが理解されるべきである。更に、無線回路１１は、従来技術で既知のように、あらゆる入力／出力通信ポートの形態であり得る。無線回路１１は、RF回路とベースバンド処理回路（不図示）を含み得る。

無線ノード１０は更に、無線回路１１と通信を行い得るメモリ部または回路１３の少なくとも１つを含む。メモリ１３は、受信データまたは送信データおよび／または実行可能なプログラムの命令を保存するように構成される。メモリ１３は、あらゆる形式の、ビームフォーミングの情報、参照信号、および／またはフィードバックデータまたは情報を保存するように構成される。メモリ１３は、適切な種類のコンピュータ読み取り可能なメモリ、また、揮発性および／または非揮発性の種類のものであり得る。いくつかの観点によれば、本開示は、第１の無線ノードにより実行された場合に、第１のノードに上記に説明した例示的なノードの動作のあらゆる観点を実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラムに関連する。

無線ノード１０は更に、動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出し、動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定し、ここで、推定されたチャネルプロパティのうちの１つは、動的無線チャネルHのスペクトル拡がりを定義し、推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて、共分散予測フィルタを決定するように構成され得る処理回路１２を有する。処理回路１２は更に、決定した共分散予測フィルタgを、導出したチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)に適用することによって、チャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を予測し、予測された共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算するように構成される。

処理回路１２は、あらゆる適切な種類の計算ユニット、例えば、マイクロプロセッサ、デジタル信号プロセッサ（DSP）、フィールドプログラマブルゲートアレイ（FPGA）、または特定用途向け集積回路（ASIC）または、あらゆる他の形態の回路であり得る。処理回路は、単一のユニットとして提供される必要がなく、あらゆる数のユニットまたは回路として提供され得ることが理解されるべきである。

いくつかの観点によれば、処理回路は、上記に説明した方法を実行するように構成されたモジュールを含む。したがって、いくつかの観点によれば、処理回路１２は、動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出するように構成された導出器１２１、動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定するように構成された推定器１２２、推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて共分散予測フィルタを決定するように構成された決定器１２３と、チャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を予測するように構成された予測器１２４、および、予測共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算するように構成された計算器１２５を有する。

本開示の文脈内において、「無線ノード」の用語は、動的チャネルを介して信号を受信し得る、無線通信システムにおけるあらゆる装置である。したがって、無線ノードは、一般的には、eNodeB等の無線装置またはアクセスポイントである。しかしながら、本開示はそのような実施形態に限定されない。

本開示の文脈内において、「無線端末」または「無線装置」は、別の装置と無線で通信を行うことができるだけでなく、オプション的には、無線信号を送信および／または受信することにより無線ネットワークのアクセスノードと無線で通信を行うことができるあらゆる端末を含む。したがって、「無線端末」は、非限定的ではあるが、ユーザ装置（例えばLTE UE）、移動端末、マシーン・ツー・マシーン通信のための静的または移動的無線装置、統合されたまたは埋め込まれた無線カード、外部からプラグで接続された無線カード、ドングル等を含む。本開示を通じて、「ユーザ装置」の用語は、ときに多様な実施形態を例示するために使用される。しかしながら、ここに説明する概念は、他の無線ノードに同等に適用可能であることから、これは限定して構成されるべきではない。したがって、「ユーザ装置」または「UE」が本開示で参照されている場合はいつも、これは上述したようにあらゆる無線端末を含むものとして理解されるべきである。

本開示の観点を、図、例えばブロック図および／またはフローチャートを参照して説明した。図面、例えばブロック図のブロック、におけるいくつかのエンティティ、および図面におけるエンティティの組み合わせは、コンピュータプログラムの命令により実装可能である。当該命令は、コンピュータ読み取り可能なメモリに格納でき、コンピュータまたは他のプログラム可能なデータ処理装置にロードすることも可能である。そのようなコンピュータプログラムの命令は、汎用コンピュータ、特定用途コンピュータ、および／または他のプログラム可能なデータ処理装置に提供され、命令が、コンピュータのプロセッサおよび／または他のプログラム可能なデータ処理装置を介して実行し、当該命令がブロック図および／またはフローチャートのブロック、またはブロックにおいて特定される機能／行為を実装するための手段を作成するような、機械を生成することが可能となる。

いくつかの実装、および、本開示のいくつかの観点にしたがって、ブロックに示された機能および工程は、動作の説明に示された順から外れて行われ得る。例えば、順に示される２つのブロックは、実際には、実質的に同時に実行され得る。または、ブロックは、含まれる機能性／行為に依存して、逆の順で実行され得る。また、ブロックに示される機能または工程は、本開示のいくつかの観点に従って、ループで継続的に実行され得る。

図面と明細書において、本開示の例示的な観点を開示した。しかしながら、本開示の原理を実質的に逸脱せずに、これらの観点に対して多くの変形と修正を行うことが可能である。したがって、本開示は、上記に説明した特定の観点に限定せず、制限的であるよりむしろ説明的なものとして見なされるべきである。よって、特定の用語が使用されるものの、それらは一般的で説明の意味のみにおいて使用され、限定する目的で使用されない。

ここに提供された例示的な実施形態の説明は、説明の目的のために表わされるものである。説明は、包括的であること、または開示された正確な形態に例示的な実施形態を限定することは意図されず、修正と変形は、上述の教示に照らして可能であり、種々の代替の実施から提供される実施形態まで、もたらされ得る。ここに説明した例は、多様な例示的な実施形態の原理と本質、およびその実施のアプリケーションを説明するために選択され、記述されたものであり、考えられる特定の使用に適するような、多様な方法で、および、多様な修正を用いて、当業者は例示的な実施形態を利用することが可能となる。ここに説明した実施形態の特徴は、方法、装置、モジュール、システム、および、コンピュータプログラム製品の全ての可能な組み合わせにおいて、組み合わせられ得る。ここに示した例示的な実施形態は、互いにあらゆる組み合わせにおいて実施され得ることが理解されるべきである。

なお、「comprising」という言葉は、必ずしも、リストされるそれらと比べて他の要素または工程の存在を除外しない。また、要素の前にある「a」または「an」という言葉は、複数のそのような要素の存在を除外しない。さらに、あらゆる参照符号はクレームの範囲を限定せず、例示的な実施形態は、ハードウェアとソフトウェアの両方の手段により少なくとも部分的には実装され、いくつかの「手段」、「ユニット」、または「装置」は、ハードウェアの同じアイテムにより表わされ得る。

ここに説明した種々の例示的な実施形態は、方法の工程またはプロセスの一般的状況において説明される。それは、ネットワーク化された環境におけるコンピュータにより実行される、プログラムコード等のコンピュータ実行可能な命令を含む、コンピュータ読み取り可能な媒体に具現化された、コンピュータプログラム製品による１つの観点において実装され得る。コンピュータ読み取り可能な媒体は、限定しないが、リードオンリーメモリ（ROM）、ランダムアクセスメモリ（RAM）、コンパクトディスク（CD)、デジタルOM（Read Only Memory）、デジタル多用途ディスク（DVD）等を含むリムーバブルおよび非リムーバブルな記憶装置を含み得る。一般的に、プログラムモジュールは、特定のタスクを実行する、または、特定の中小データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、コンポーネント、データ構造等を含み得る。データ構造と関連付けられたコンピュータ実行可能な命令および命令モジュールは、ここに開示した方法の工程を実行するためのプログラムコードの例を表す。そのような実行可能な命令または関連付けられたデータ構造の特定のシーケンスは、そのような工程またはプロセスに記述される機能を実行するための対応する行為の例を表す。

図面および明細書において、例示的な実施形態を開示した。しかしながら、多くの変形や修正も、これらの実施形態に対してなされることが可能である。したがって、特定の用語が使用されるが、それらは一般的で説明的な意味にのみ用いられ、限定の目的のために使用されず、以下のクレームにより実施形態の範囲が定められる。

Claims (22)

1. 第１の無線ノード（１０）と第２の無線ノード（２０）との間の動的無線チャネルのチャネル状態情報（CSI）を予測する前記第１の無線ノード（１０）において実行される方法であって、
   前記動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出すること（Ｓ１）と、
   前記動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定すること（Ｓ２）と、ここで、前記推定されたチャネルプロパティの１つは前記動的無線チャネルHのスペクトル拡がりを定義し、
   前記推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて、共分散予測フィルタを決定すること（Ｓ３）と、
   前記決定された共分散予測フィルタを、前記導出されたチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)に適用することにより、１つ以上の予測チャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を予測すること（Ｓ４）と、
   前記１つ以上の予測された共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算すること（Ｓ５）、を含み、
   ここで、
   kは、チャネルレイヤであり、
   nは、時間におけるサンプル番号であり、
   Mは、過去のチャネル推定値の数であり、
   Nは、予測長さであり、
   (n+N|n)は、サンプル時間nまで測定された信号が与えられた、サンプル時間n+Nに対する予測時間である、方法。
2. 前記決定すること（Ｓ３）は、更に、Hの信号対雑音比（SNR）に基づく、請求項１に記載の方法。
3. 前記導出する工程（Ｓ１）は、有効チャネルH=H_PWを推定することを含み、ここで、H_Pは物理的チャネルであり、Wは前記第２の無線ノードにより適用される、可能なプリコーディング行列である、請求項１または２に記載の方法。
4. 前記決定すること（Ｓ３）は、前記第１の無線ノード（１０）に保存された、あらかじめ定義された共分散予測フィルタg₁,g₂,…,g_Fのセットから共分散予測フィルタgを選択することを含む、請求項１から３のいずれか１項に記載の方法。
5. 前記共分散予測フィルタgは、線形のフィルタである、請求項１から４のいずれか１項に記載の方法。
6. 前記共分散予測フィルタgは、LMMSEフィルタの近似のIIRの実現を介して導出される、請求項１から５のいずれか１項に記載の方法。
7. CSIがチャネルレイヤkに対して予測される場合、前記計算すること（Ｓ５）は、チャネルレイヤkのレベルを計算する際には予測共分散を用い、同一チャネル干渉のレベルを計算する際には瞬間的な共分散を用いることを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
8. CSIがチャネルレイヤkに対して予測される場合、前記計算すること（Ｓ５）は、チャネルレイヤkのレベルを計算する際および同一チャネル干渉のレベルを計算する際に予測共分散を用いることを含む、請求項１から６のいずれか１項に記載の方法。
9. 前記予測CSIを前記第２の無線ノード（２０）に送信すること（Ｓ６）を更に含む、請求項１から８のいずれか１項に記載の方法。
10. 前記計算すること（Ｓ５０）は、更に、予測SNRを推定すること（Ｓ５１）を含む、請求項１から９のいずれか１項に記載の方法。
11. 前記推定されたSNRが負である場合、SNRは０より大きいか０に等しい数に設定される、請求項１０に記載の方法。
12. 前記CSIは、変調および符号化方法（MCS）、信号対雑音比（SNR）、ランクインジケータ（RI）、または、プリコーダ（W）のうちの少なくとも1つを含む、請求項１から１１のいずれか１項に記載の方法。
13. 前記チャネルプロパティは、Hのドップラースペクトル拡がりを定義するドップラー周波数f_maxを含む、請求項１から１２のいずれか１項に記載の方法。
14. 前記共分散予測フィルタは、LMMSE共分散予測フィルタ
    

    

    であり、ここでR_h ^-1は全てのレイヤに対するチャネルの全体の推定共分散Cの自己相関行列の逆行列であり、r_d,hは実際のチャネル行列Dの前記理想的なチャネル共分散とHの前記チャネル共分散との間の相互相関ベクトルである、請求項１から１３のいずれか１項に記載の方法。
15. 前記LMMSE共分散予測フィルタは、
    

    

    および
    

    

    と仮定することにより推定され、ここで、J ₀ は第１の種類の０番目のベッセル関数である、請求項１４に記載の方法。
16. 第１の無線ノードにおいて実行された場合に、前記第１の無線ノードに請求項１から１５のいずれか１項に記載の前記方法を実行させるコンピュータプログラムコードを含むコンピュータプログラム。
17. 第１の無線ノード（１０）と第２の無線ノード（２０）との間の動的無線チャネルHのチャネル状態情報（CSI）を予測するために構成された前記第１の無線ノード（１０）であって、前記第１の無線ノードは、
    前記動的無線チャネルHを介して送信された無線信号を受信するように構成された無線回路（１１）と、
    処理回路（１２）を有し、前記処理回路（１２）は、
    前記動的無線チャネルHのチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)を導出し、
    前記動的無線チャネルHの１つ以上のチャネルプロパティを推定し、ここで、前記推定されたチャネルプロパティの１つは前記動的無線チャネルHのスペクトル拡がりを定義し、
    前記推定された１つ以上のチャネルプロパティに基づいて、共分散予測フィルタを決定し、
    前記決定された共分散予測フィルタを、前記導出されたチャネル共分散推定値C_k(n),…,C_k(n-M)に適用することにより、１つ以上の予測チャネル共分散推定値C^_k(n+N|n)を取得し、
    前記予測された共分散推定値C^_k(n+N|n)を用いて予測CSIを計算する、ように構成され、
    ここで、
    kは、チャネルレイヤであり、
    nは、時間におけるサンプル番号であり、
    Mは、過去のチャネル推定値の数であり、
    Nは、予測長さであり、
    (n+N|n)は、サンプル時間nまで測定された信号が与えられた、サンプル時間n+Nに対する予測時間である、第１の無線ノード。
18. 前記処理回路（１２）は、さらに前記第１の無線ノード（１０）に保存された、あらかじめ定義された共分散予測フィルタg₁,g₂,…,g_Fのセットから共分散予測フィルタgを選択するように構成される、請求項１７に記載の第１のノード。
19. 前記共分散予測フィルタgは、線形のフィルタである、請求項１７または１８に記載の第１の無線ノード。
20. 前記共分散予測フィルタgは、LMMSEフィルタの近似のIIRの実現を介して導出される、請求項１７から１９のいずれか１項に記載の第１の無線ノード。
21. 前記処理回路（１２）は、更に、前記予測CSIを前記第２の無線ノードに送信するように構成される、請求項１７から２０のいずれか１項に記載の第１の無線ノード。
22. 前記第１の無線ノードは、ユーザ装置（UE）である、請求項１７から２１のいずれか１項に記載の第１の無線ノード。

Images