TWI674775B - 行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低方法 - Google Patents

行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低方法 Download PDF

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Abstract

本文描述了行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術和方案。使用者設備(User Equipment，UE)從網路之基地台經由UE和基地台之間之通訊鏈路接收一個或複數個參考訊號(reference signal)。UE利用頻域中通道響應相關性構建通道狀態資訊(Channel State Information，CSI)回授，以降低回授負載。然後UE向基地台發送CSI回授。

Description

行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低方法 【交叉引用】
本發明要求如下優先權：申請號為62/492,977，申請日為2017年5月2日的美國臨時專利申請以及申請號為62/501,139，申請日為2017年5月4日的美國臨時專利申請，並且本發明是申請號為15/865,457，申請日為2018年1月9日的美國實用專利申請的部分延續案。上述專利申請在此一併作為參考。
本發明係有關於行動通訊，更具體地，本發明係有關於行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術。
除非另有說明，否則本節中描述之方法不作為後面列出的申請專利範圍的先前技術，以及，不因包含在本節中而被認為是先前技術。
在第五代(5G)新無線(New Radio，NR)網路中，已經定義了兩種類型之通道狀態資訊(Channel State Information，CSI)回授方案，類型I和類型II。在CSI回授之類型I中，強制執行傳統雙碼書結構。CSI回授之類型II之目標是針對多使用者多輸入多輸出(Multi-User Multiple-Input-And-Multiple-Output，MU-MIMO)運作實現高解析度CSI獲取。對於CSI回授之類型II，假設是線性組合(Linear Combination，LC)碼書。類型II共分為三個類別，即類別I、類別II和類別III。對於類別I，假設是線性組合碼書。
對於CSI回饋之類型II之類別II，將在使用者設備(User Equipment，UE)側測量之通道協方差矩陣(channel covariance matrix)R從該UE回授到網路，以促進MU-MIMO傳輸。對於具有小串音之有效MU-MIMO傳輸，通常需要子頻帶回授(subband feedback)。因此，具有通道協方差矩陣之子頻帶回授是必要的。
下面的發明內容僅是說明性的，而不旨在以任何方式進行限制。也就是說，提供下文發明內容來介紹本文所述之新穎且進步技術之概念、要點、益處和優點。所選實施方式在下文詳細描述中進一步描述。因此，下文發明內容並不旨在標識所要求保護主題之基本特徵，也不旨在用於確定所要求保護主題之範圍。
在一方面，一種方法可以包含透過UE之處理器從網路中基地台經由UE和基地台之間之通訊鏈路接收一個或複數個參考訊號。該方法也包含透過該處理器利用頻域中通道響 應之相關性構建CSI回授，以降低回授負載。該方法還進一步包含透過該處理器向該基地台發送該CSI回授。
在一方面，一種方法包含透過網路中基地台之處理器向UE經由該UE和基地台之間之通訊鏈路發送一個或複數個參考訊號。該方法也包含透過該處理器從該UE接收利用頻域中通道響應之相關性構建之CSI回授。
值得注意的是，雖然本文提供之描述包含諸如長期演進(Long-Term Evolution，LTE)、先進長期演進(LTE-Advanced)、先進長期演進升級版(LTE-Advanced Pro)、5G、NR和物聯網(Internet-of-Things，IoT)之某些無線存取技術、網路和網路拓撲之內容，然而本文所提出之概念、方案及其任何變形/衍生物可以在、透過或用於其他任何類型之無線存取技術、網路和網路拓撲實現。因此，本發明之範圍不限於本文所述之示例。
100‧‧‧系統
110、120‧‧‧裝置
112、122‧‧‧處理器
114、124‧‧‧記憶體
116、126‧‧‧收發器
200、300‧‧‧流程
210、220、230、310、320‧‧‧區塊
所包含之附圖用以提供對本發明之進一步理解，以及，被併入並構成本發明一部分。附圖描述了本發明之實施方式，並與說明書一起解釋本發明之原理。可以理解的是，為了清楚地說明本發明之概念，附圖不一定按比例繪製，所示出之一些組件可能與實際實現中之尺寸不成比例。
第1圖係依據本發明實施方式描述之示例系統之區塊示意圖。
第2圖係依據本發明實施方式描述之示例流程之流程圖。
第3圖係依據本發明實施方式描述之示例流程之流程圖。
本文公開了所要求保護之主題之詳細實施例和實現方式。然而，應當理解的是，所公開之實施例和實施方式僅可以以各種形式實現的所要求保護之主題之說明。此外，本申請可以以各種不同形式來實現，並且不應該被解釋為限於本文所闡述之示例性實施例和實現方式。相反，提供該些示例性實施例和實施方式以使本發明之描述全面和完整，並且將向所屬領域具有通常知識者充分地傳達本發明之範圍。在下文描述中，可以省略公知特徵和技術之細節，以避免不必要地模糊所呈現之實施例和實施方式。
概述
下文是關於NR網路中類型I碼書結構和類型II類別I碼書結構之綜述。
對於NR網路，具有雙階基於碼書之預編碼矩陣指示元(Precoding Matrix Indicator，PMI)回授之單板(single-panel)情況下，B i 屬於W 1，類型I由L個離散傅立葉轉換(Discrete Fourier Transform，DFT)波束集合組成。依據3GPP RAN1#NR Ad Hoc(2017年1月)和3GPP RAN1 #88(2017年2月)會議內容，對於W 1共有5種替代方案(替代方案1、替代方案2、替代方案3、替代方案4和替代方案5)，如下所示。
W 1之第一種替代方案，替代方案1，如下所示在數學上表示為： W 1之第二種替代方案，替代方案2，如下所示在數學上表示為： W 1之第三種替代方案，替代方案3，如下所示在數學上表示為： ，B=[b 0,…,b L-1]；W 1之第四種替代方案，替代方案4，如下所示在數學上表示為： ，B=[b 0,…,b L-1]，其中B與替代方案3中的相同；W 1之第五種替代方案，替代方案5，如下所示在數學上表示為：
對於秩(rank)為1和2時，L=1、2、4和/或7，然而不排除其他值。當L=1(如果支持)時，則
對於W 2，設計候選包含替代方案1、替代方案2、替代方案3和替代方案4。對於W 2之替代方案1，主要用於與W 1中選定之寬頻帶波束共相位。對於W 2之替代方案2，基本組合係數是以基於W 1之L基為基礎，並且類似於線性組合碼書。對於W 2之替代方案3，波束選擇和共相位來自基於W 1之L波束。對 於W 2之替代方案4，它是如CSI回授(例如，基於埠選擇/組合碼書)之LTE級別B類型，其具有來自不同之CSI參考訊號(CSI Reference Signal，CSI-RS)資源(例如，混合CSI)集合之W 1和W 2。
對於類型II之類別I結構，存在複數個方案，即為方案1-1、方案1-2、方案1-3和方案1-4。
方案1-1如下所示在數學上表示為： ，B H B=I。
其中，是二維(two-dimensional，2D)DFT波束，其中：●k 1=O 1 n 1+q 1，0 n 1 N 1-1，0 q 1 O 1-1；●k 2=O 2 n 2+q 2，0 n 2 N 2-1，0 q 2 O 2-1。
並且，2N 1 N 2是CSI-RS埠之數量。
其中，在中，r=0，1表示極化，0 l 1 1表示空間層，0 l 2 L-1，以及L是每種極化之基向量之數量。此外，用於極化r，其中0 r 1，0 l 1 1表示空間層1-2，0 l 2 L-1。當 0 P r,l,i 1時，考慮兩種設計：(1)不同層振幅相同：P r,0,i =P r,1,i ； 和(2)不同極化振幅相同：P 0,l,i =P 1,l,i 。其中，，,l,i；N {2,3,4}。
方案1-2與類型I替代方案4之設計類似。
對於方案1-3，W 1由正交DFT波束組成。如下所示，B 1和B 2不需要正交。
，，，，l=0,1,,2,…。
其中，c l,0=1，，,i；N i ,P i {FFS}。
可以觀察到，類型II類別I之方案1-3等同於方案1-1。
對於方案1-4，W 1由非正交波束組成。
其中，是2D DFT波束以及，其中φ j {FFS}。
從和中
可以觀察到，類型II類別I之方案1-4等同於類型I之替代方案5之設計。
還可以觀察到，類型II類別I之方案1-4還等同於類型II類別I之方案1-1。
線性組合碼書之負載降低
與類型I雙碼書相比，線性組合碼書可以以更高解析度提供CSI。已經提供了線性組合碼書之振幅量化建議，例如，依據空間層或極化種類。該種做法之目的是負載降低。在另一方面，通常，類型II與大量之回授負載相關聯，限制了其實踐應用。
依據本發明，在所提出之線性組合碼書之負載降低之方案下，可以利用頻域中通道響應之相關性來降低線性組合碼書之回授負載。依據標準化機構所採用之現場測量和數學模型，可以驗證頻域或子頻帶之通道響應是相關的。假設對於所有子頻帶，W 1都相同，可以推測相同叢集/路徑負責不同子頻帶之通道效應。具有不同W 2之設計(例如，類型I中W 2之替代方案1-4)，在子頻帶處分離之波束選擇和/或波束組合依然可行。當然，在相同W 1下之波束組，為不同子頻帶選擇不同波束可在跨子頻帶邊界構建預編碼器特徵突變，這是由於跨子頻帶邊界之通道特徵之相應變化導致的。
由於LC之目標是MU-MIMO，因此需要子頻帶回授。依據所提出之方案，需要預編碼器是連續之頻率函數。因 此，包含振幅和/或相位之線性組合係數也是連續之頻率函數，其中r=0，1表示極化(例如，r=0表示45度極化，r=1表示-45度極化)，0 l 1 L 1-1表示空間層，L 1是碼字之秩，0 l 2 L-1，以及L是每種極化之基向量之數量。依據所提出之方 案，可以利用具有多項式和/或正弦曲線之不同內插函數來合成該些線性組合係數。
一般而言，具有依據所提出之方案之設計之類型II之類別I回授可以用如下公式表示：
其中，表示{r,l 1,l 2}之LC係數，其中r=0,1表示極化(例如，r=0表示45度極化，r=1表示-45度極化)，0 l 1 L 1-1表示空間層，其中L 1是碼字之秩，0 l 2 L-1，以及L是每種極化之基向量之數量。
當使用多項式基時，二階多項式模型 是透過具有多項式基之複數個頻 帶近似(f)之示例，其中是純量，0 k 2。當使用其它基(例如，正弦函數、樣條函數或其他等)時，可以使用相應之係數。
因此，對於每個{r,l 1,l 2}，UE之回授， ，可以為複數個頻帶中線性組合提供振幅和 相位。此外，在單個近似(例如，具有之二 階多項式)對於所有頻帶不是有效的或最優的之情況下，則可以使用複數個頻帶集合分段近似。例如，第一集合 可以用於頻帶1~10，第二集合 可以用於頻帶11~20。
在另一示例，和 ，其中f表示頻率，例如，頻帶索引。透過符號(f)可知，線性組合中振幅部分可以是頻率相關的，因為對於不同頻帶它們可以是不同的。
已經在Rel-14 eFD-MIMO(Enhanced Full Dimension Multiple Input Multiple Output)期間提出一種方法，透過對不同極化或空間層強制振幅相同來降低負載。依據該種方法，可以透過在頻域對線性組合係數之相位部分內插或對具有恒定振幅之線性組合係數內插來進一步負載降低。此 外，可以在角域對共相位項(f)執行內插(例如，假設(f) 可以透過具有實係數之二階多項式近似)。或者，假設(f)可以利用具有複係數之二階多項式近似。
依據所提出之方案，頻域相關性可以用於碼字確定中使用之一些但不是全部參數。因此，頻域內插可以用於 但不能用於。依據所提出之方案，另一種利用頻域相關性之方法可以考慮差分回授(differential feedback)。考慮到線 性組合係數，振幅和/或相位應該是連續之頻率函數。回授可以是對兩相鄰頻帶間振幅差/相位差之量化或振幅和/或相位之預定義步長之量化。例如，對於每個頻帶，可以使用兩位元值來指示振幅差為0、+1、-1或+2。
因此，依據所提出之方案，在線性組合回授中，一些或全部係數可以表示為複數個頻帶上之頻率函數。此外，依據所提出之方案，線性組合回授可以包含相鄰頻帶間係數差，例如但不限於，兩相鄰頻帶間振幅差和/或相位差。
蜂窩通訊回授機制
在NR網路中，下行鏈路(downlink，DL)CSI-RS埠之數量N可以高達32。因此，從UE到網路之上行鏈路(uplink，UL)傳輸中需要32×32之通道協方差矩陣潛在回授。可以利用通道協方差矩陣之性質降低回授負載。例如，由於R是埃爾米特矩陣(Hermitian)，因此足夠回授對角線元素和較低/較高子三角矩陣，則在回授中需要 個獨立實純量而不是2N 2-N個實純量。
在諸如NR網路之行動通訊系統中，UE側DL接收(receiving，Rx)天線埠之數量N rx ，通常小於NR網路中基地台側DL發送(transmission，Tx)天線埠之數量N。例如，在基地台側使用32個CSI-RS埠，然而在UE側使用兩個Rx天線埠。因此，R在無雜訊接收中，對於給定頻率通常是秩虧的(rank-deficient)。此外，由於熱雜訊、其他基地台干擾以及動態分時雙工(time-division duplexing，TDD)情況下其他UE干擾之因素或由於多頻率/子頻帶上之累積，R通常是滿秩的(full-rank)，並且其特徵值可以依據λ 1 λ 2 … >> … λ N 分組，其中N s 是UE和基地台之間通道之空間秩，其中N s N rx 。
依據本發明提出之用於回授機制之方案，存在複 數個替代方案(替代方案1、替代方案2和替代方案3)對具有R之低秩矩陣進行近似。在替代方案1中，R在數學上可表示為R GG H +σ 2 I，其中G是N×L之矩陣，並且σ 2用於近似相對較 小值之特徵值，例如，,…,λ N 。在網路中可以使用σ 2或通常說明回授中建模誤差之因子。
與透過UE回授在網路側有用之∥R-R∥1，∥R-R∥2，∥R-R∥∞有關之因子(例如，σ 2)可以如R一樣用於確定MU-MIMO排程中之串擾洩漏，UE回授之通道協方差矩陣估計可以不同於R。因此，具有G和σ 2之回授足以向網路提供近似版本之R。
在選擇L過程中，有必要在近似準確度與回授負載間權衡。通常，近似準確度可以透過增加L來改善。然而，回授負載也會增加，如下文所示。由於需要預算最壞情況之回授負載(例如，N s =N rx )，一種可能是假設L=N rx ，可知G之秩小於N rx 。在一些情況下，L>N rx 也可以使用，例如下文提出之蘭索斯(Lanczos)方法，以保持近似準確度。在另一種方法中，依據近似準確度和回授負載之間之權衡，UE確定L。
值得注意的是，與其他方法相比，依據所提出之方案，不需要在每個感興趣子頻帶之近似中對R進行特徵分解，因為依照計算複雜度特徵分解相當昂貴。
可以考慮一些基本公式變換。在第一變換中，G可以寫成兩個矩陣VC之乘積，其中V是N×L之矩陣，並且C是L×L之矩陣，例如，在所提出之方案之替代方案2中可表示為： R (VC) H +σ 2 I。 在第二變換中，V是N×L之矩陣，C是L×L之矩陣，例如，在所 提出之方案之替代方案3中在數學上可表示為R VCV H +σ 2 I。
可以假設透過在子頻帶k上進行聚合，可以在UE側獲得子頻帶通道協方差矩陣R (k)，並且共有K個子頻帶。則寬頻帶通道協方差矩陣在數學上可表示為如下形式：
如果可以從R中識別具有正交行或非正交行之低 秩矩陣V，並且可以識別低秩矩陣C (k)，由於，則 足夠回授V，C (k)，1 k K和，其中1 k K表示子頻帶中不同干擾加雜訊水平。
可以考慮複數個選項(選項1、選項2和選項3)。在選項1中，可以對R執行喬列斯基(Cholesky)分解。因此，R VV H 。則C (k)=V # R (k)(V #) H ，其中V #是V之偽逆(pseudo-inverse)。在該種情況下，R不需要具有正交行。
在選項2中，如果V具有正交行， ，具有正交行，P i 是正純量，則可以確定：
其中，存在兩個子選項(選項2a和選項2b)。在選項2a中在具有2D天線陣列之情況下，由DFT向量行或DFT向量之克羅內克(Kronecker)積組成，例如，NR CSI類型II類別I中W 1。在該種情況下，類型II類別I和類別II可以使用相同之W 1設計。在選項2b中，由下文所述之蘭索斯演算法生成之正交向量行組成。對於選項2a和2b，不對R執行 特徵分解。
在選項3中，對R執行特徵分解。其中，V由正交之特徵向量組成，並且與最大之L個特徵值相對應。則可以確定：C (k)=V H R (k) V。
依據上文所述選項，由於V對於K個子頻帶是通用的，因此V、C (k)、1 k K在從UE到網路之回授中可以提供足夠之回授資訊，使得網路重建R (k)之近似版本。對於每個選項，存在特定技術進一步降低信令負載。然而，回授V、C (k)、1 k K之通用框架可以允許不同之UE實施。例如，對於能夠對R執行特徵分解之UE，V由特徵組合之特徵向量組成。相反，對於分解功能較差之UE，可以使用蘭索斯演算法生成V。
由於不希望通道協方差矩陣跨子頻帶發生突變，依據本發明可以利用該特徵進一步降低回授負載。例如，透過使用多項式基和二階多項式，可以獲得下列等式：C (k) C 0+C 1×k+C 2 k 2，其中，C 0、C 1和C 2是合適維度之矩陣。
如果K=10，原來需要回授十個矩陣，然而依據所提出之方案，C 0、C 1和C 2三個矩陣足夠。
在適宜條件下，R R H R V ，其中R H 是基地台側水平埠之通道協方差矩陣，R V 是基地台側垂直埠之通道協方差矩陣並且是克羅內克乘積運算符。因此，可以探索通道協方差矩陣之所謂克羅內克結構，並且上述進程可以分別應用於R H 和R V 。
蘭索斯方法是數值線性代數中之一種方法，已用於推導通道協方差矩陣之低秩近似。對於給定N×N之埃爾米特 矩陣R和非零N維向量b，蘭索斯演算法變體之L個步驟描述如下：演算法初始化β 1=∥b∥
v 1=b/β 1
u 1=Rv 1對於j=1,2,...,L，重複下列步驟：
w j =u j -α j v j
β j+1=∥w j ∥
if β j+1=0,then STOP,else
v j+1=w j /β j+1
u j+1=Rv j+1-β j+1 v j
本文中使用之該版本蘭索斯演算法叫做“純量蘭索斯演算法”。L=N rx 時，透過對R和b運用蘭索斯演算法，例如，可以獲得單位基{v 1,v 2,…,v L }。{v 1,v 2,…,v L }之線性跨度與λ 1,…,λ L 之特徵向量跨越之子空間接近。假設R VCV H ，一旦識別V=[v 1 v 2…v L ]，可以從V H (R)V V H (VCV H )V中得到C，比如V H RV C，由於C在對角線上具有非負純量，所以它是三對角埃爾米特矩陣。也就是說，C中只有對角元素、超對角元素和子對角元素是非零的。C中所有元素都可以從下文數學上表示之蘭索斯演算法中得知。
值得注意的是，還存在分塊蘭索斯演算法。使用分塊蘭索斯演算法，代替從向量b開始，假設b為單位矩陣。則結果{v 1,v 2,…,v L }具有矩陣v j ，其中1 j L。相似地，具有V=[v 1 v 2…v L ]，其中C=V H RV是分塊三對角埃爾米特矩陣。C中只有對角塊、超對角塊和子對角塊是非零的。在蘭索斯方法之原始公式中和子空間分解後續處理中，假設b是可以隨機選擇的。
依據所提出之方案，可以從碼書中選擇b。例如，透過純量蘭索斯演算法，可以從定義之碼書(例如，NR網路中類型I雙階碼書或類型II類別I碼書)中選擇b作為秩為1之碼字。在使用類型I雙階碼書情況下，b=W 1 W 2，可以回授用於識別W 1和W 2之索引集合到網路。其中i 1,1是維度為1之波束索引，i 1,2是維度為2之波束索引，i 2用於波束選擇、組合和/或共相位。雙階碼書之一些示例可以在3GPP TS 36.213版本之Rel-10、Rel-11、Rel-12、Rel-13和Rel-14中找到。與任意b回授相關聯之負載相比，該索引集合之回授負載相對較小。假設N=32，如果使用任意b，在CSI報告b中，需要2N個實純量。在此，大約需要10位元。在使用類型II類別I之碼書情況下，除了波束組索引，所謂之線性組合矩陣Z可以用於確定b，b=W 1 Z。與回授任意b之負載相比，用訊號通知波束組索引之負載和用訊號通知Z之係數之負載較小，因此利用該方法可以實現降低回授負載。對於分塊蘭索斯演算法，因為b是矩陣不是向量，所以可以在定義之碼書中從秩大於1之碼字中選擇b。類似於純量蘭索斯演算法，可以從類型I碼書或類型II類別I 碼書中選擇b。用於波束組識別、波束選擇、波束組合、波束共相位和/或線性組合矩陣之索引集合之回授引起之負載遠小於直接回授b之負載。
綜上所述，依據本發明所提出之回授機制之方案中，為了降低回授負載，通道協方差矩陣回授進程可以用作回授機制。進程如下所述。
在該進程之第一階段，可以假設透過在子頻帶k上進行聚合，當共有K個子頻帶時，可以在UE側獲得子頻帶通道協方差矩陣R (k)。
在該進程之第二階段，透過如下數學運算式可以給出寬頻帶通道協方差矩陣：
在該進程之第三階段，可以基於給定碼書(例如，NR中類型I碼書)來識別碼字b或以其他方式確定碼字b。可以透過波束組、波束選擇、波束組合和/或共相位之索引集合進行識別/確定。或者，可以基於碼書(例如，NR中類型II線性組合碼書)來識別碼字b或以其他方式確定碼字b。可以透過減小維度之線性組合矩陣Z和波束組、波束選擇、波束組合和/或共相位之索引集合進行識別/確定。碼字b之秩可以為1或更大。
在該進程之第四階段，依據b之秩，可以對R和b應用純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法生成(v 1,v 2,…,v L }，其中綜合考慮回授負載和近似準確度選擇L。也就是說L越大導致 負載更重以及R之近似更準確。
在該進程之第五階段，使得V=[v 1,v 2,…,v L ]、C (k)=V H R (k) V和1 k K。通常，由此獲得之C (k)不再是(分塊)三對角矩陣。此時可以強制(分塊)三對角線矩陣結構，從而使得除了對角元素/塊、超對角元素/塊、子對角元素/塊之外之元素被置為零。
在該進程之第六階段，UE可以向基地台回授該基地台之索引集合和/或矩陣Z，以確定b和v 2,…,v L 。值得注意的是，v 1可以從b中推導出。對於頻帶1 k K，UE回授C (k)。將頻域內插應用於C (k)，以進一步降低回授負載。
值得注意的是，在實施上述進程中，可以對蘭索斯演算法中之計算步驟進行調整以及對蘭索斯演算法進行各種修改。例如，蘭索斯演算法中之第一向量可以不來自定義碼書中之碼字。還值得注意的是，可以透過疊代執行所謂之S步蘭索斯演算法來獲得(v 1,v 2,…,v L }。因此，透過疊代獲得之{v 1,v 2,…,v L }可以不斷更好地與R中頂部L個特徵值之特徵子空間對準。透過使用S步蘭索斯演算法，功能更強之UE(例如，具有充足處理/計算資源之UE)可以獲得{v 1,v 2,…,v L }，其跨度接近於R中頂部L個特徵值之特徵子空間。在另一方面，功能更差之UE(例如，具有更少處理/計算資源之UE)可以透過單次(或第一次)疊代獲得{v 1,v 2,…,v L }。
因此，依據所提出之方案，每個UE依據其處理/計算能力決定{v 1,v 2,…,v L }回授內容。由於對頂部L個特徵空間之不同近似可能導致R與R重構版本之間近似誤差不同，所以UE必須向網路通知近似誤差，例如，可以透過σ 2捕獲。此外，依據 所提出之方案，UE可以向網路回授通道資訊，以便於獲得具有單位基之通道協方差矩陣之近似。另外，依據所提出之方案，UE不需要對R執行全特徵分解。
說明性實施方式
第1圖係依據本發明之實施方式描述之至少具有示例裝置110和示例裝置120之示例系統100。為了對本文中描述之關於行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術之方案、技術、流程和方法進行實施，裝置110和裝置120中之每一個可執行各種功能，包含與上文所提出之設計、概念、方案、系統和方法有關以及與下文描述之流程200和300有關之各種方案。
裝置110和裝置120中之每一個可以是電子裝置之一部分，可以是網路設備或UE，例如，可以是可擕式或行動設備、可穿戴設備、無線通訊設備或電腦。例如，裝置110和裝置120中之每一個可以應用於智慧手機、智慧手錶、掌上型電腦、數位相機或諸如臺式電腦、膝上型電腦(laptop computer)或筆記型電腦(notebook computer)等電腦。裝置110和裝置120中之每一個也可以是機器類型裝置之一部分，可以是諸如固定或靜態設備、家庭設備、有線通訊設備或計算設備等物聯網(Internet of Things，IoT)設備。例如，裝置110和裝置120中之每一個可以應用於智慧恒溫器、智慧冰箱、智慧門鎖、無線揚聲器或家庭控制中心中。當在網路設備中或以網路設備之形式應用時，裝置110和裝置120可以應用在長期演進(LTE)網路、先進長期演進(LTE-Advanced)和 先進長期演進升級(LTE-Advanced Pro)網路中之演進節點B(Evolved Node B，eNodeB)中，或者5G、新無線(New Radio，NR)、IoT網路中之5G基地台(gNB)或發射/接收點(Transmit/Receive Points，TRP)中。
在一些實施方式中，裝置110和裝置120中之每一個也可以以一個或複數個積體電路(Integrated circuit，IC)晶片形式進行實施，例如，一個或複數個單核處理器、一個或複數個多核處理器或是一個或複數個複雜指令集計算(Complex-Instruction-Set-Computing，CISC)處理器。在上文所述之各種方案中，裝置110和裝置120中之每一個可以應用在或以網路設備或UE形式應用。裝置110和裝置120中之每一個至少包含第1圖中所述組件中之一部分，例如，分別為處理器112和處理器122。裝置110和裝置120中之每一個可以進一步包含與本發明提出之方案無關之一個或複數個其它組件(例如，內部電源、顯示設備和/或使用者界面設備)，但為簡化和簡潔，裝置110和裝置120中之該些組件沒有在第1圖中描述，也沒有在下文描述。
在一方面，處理器112和處理器122中之每一個可以以一個或複數個單核處理器、一個或複數個多核處理器或一個或複數個CISC處理器之形式實現。也就是說，即使本文中使用單數術語“處理器”來指代處理器112和處理器122，然而依據本發明所述，處理器112和處理器122中之每一個在一些實施方式中可以包含複數個處理器，在其他實施方式中可以包含單個處理器。在另一方面，處理器112和處理器122中之 每一個可以以帶有電子組件之硬體(以及，可選地，韌體)之形式實現，電子組件可以包含但不限於依據本發明所述特定目的配置和佈置之一個或複數個電晶體、一個或複數個二極體、一個或複數個電容器、一個或複數個電阻器、一個或複數個電感器、一個或複數個憶阻器和/或一個或複數個變容器。換句話說，依據本發明所述各個實施方式，至少在一些實施方式中，為了執行包含行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術在內之特定任務，處理器112和處理器122中之每一個會作為專門設計、配置和佈置之專用組件。
在一些實施方式中，裝置110還可以包含收發器116，其耦接於處理器112。收發器116可以用於無線發送和接收資料。在一些實施方式中，裝置120也可以包含收發器126，其耦接於處理器122。收發器126可以用於無線發送和接收資料。
在一些實施方式中，裝置110還可以包含記憶體114，其耦接於處理器112，並且可以被處理器112存取以及可在其中存儲資料。在一些實施方式中，裝置120還可以包含記憶體124，其耦接於處理器122，並且能夠被處理器122存取以及可在其中存儲資料。記憶體114和記憶體124中之每一個可以包含諸如動態隨機存取記憶體、靜態隨機存取記憶體、閘流管隨機存取記憶體(Thyristor Random-Access Memory，T-RAM)和/或零電容隨機存取記憶體(Zero-Capacitor Random-Access Memory，Z-RAM)一類之隨機存取記憶體(Random-Access Memory，RAM)。可選地或附加地，記憶 體114和記憶體124中之每一個也可以包含諸如罩幕唯讀記憶體(mask ROM)、可程式化唯讀記憶體(programmable ROM，PROM)、可擦可改寫唯讀記憶體(erasable programmable ROM，EPROM)和/或可電氣拭除式可改寫唯讀記憶體(electrically erasable programmable ROM，EEPROM)一類之唯讀記憶體(Read-Only Memory，ROM)。可選地或附加地，記憶體114和記憶體124中之每一個也可以包含諸如快閃記憶體、固態記憶體、電鐵隨機存取記憶體(ferroelectric RAM，FeRAM)、磁阻隨機存取記憶體(magnetoresistive RAM，MRAM)和/或相變化記憶體(phase change memory)一類之非揮發性隨機存取記憶體(Non-Volatile Random-Access Memory，NVRAM)。
出於說明目的但不限於此，在下文提供作為UE之裝置110和作為網路(例如，NR網路)中基地台之裝置120之功能描述。
在一些實施方式中，作為UE之裝置110之處理器112可以透過收發器116經由裝置110和裝置120之間之通訊鏈路從作為基地台之裝置120中接收一個或複數個參考訊號。另外，處理器112可以利用頻域中通道響應之相關性構建CSI回授，以降低回授負載。此外，處理器112可以經由收發器116向裝置120發送CSI回授。
在一些實施方式中，透過利用頻域中通道響應之相關性構建CSI回授過程中，處理器112可以確定包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數之線性 組合回授。在該些情況下，CSI回授可以包含線性組合回授。
在一些實施方式中，線性組合回授可以指示複數個頻帶之相鄰頻帶間之一個或複數個線性組合係數之差值。
在一些實施方式中，在確定線性組合回授過程中，處理器112可以在複數個頻帶之相鄰頻帶間內插一個或複數個線性組合係數。此外，一個或複數個線性組合係數中每個係數之每個振幅和相位可以是連續之頻率函數。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，處理器112可以在複數個頻帶中內插一個或複數個線性組合係數中每個係數之振幅而不包含相位。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，處理器112可以在複數個頻帶中內插一個或複數個線性組合係數中每個係數之相位。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，處理器112可以在角域內插一個或複數個線性組合係數中之共相位項。
在一些實施方式中，在確定線性組合回授過程中，處理器112可以確定複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之振幅差或相位差。此外，處理器112可以量化該差值。在該些情況下，CSI回授可以包含量化結果。
在一些實施方式中，在確定複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之振幅差或相位差過程中，處理器112可以確定兩相鄰頻帶間之振幅差。在一些實施方式中，量化結果可以包含兩位元值以指示振幅差為0、+1、-1或+2。
在一些實施方式中，在接收一個或複數個參考訊號過程中，處理器112可以透過來自基地台之MU-MIMO傳輸接收一個或複數個參考訊號。在一些實施方式中，在利用頻域中通道響應之相關性構建CSI回授過程中，處理器112可以確定通道協方差矩陣和使用單位基確定通道協方差矩陣之近似。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣過程中，處理器112可為複數個子頻帶之各自子頻帶之每個測量複數個子頻帶通道協方差矩陣。此外，處理器112可以透過聚合複數個子頻帶通道協方差矩陣確定寬頻帶通道協方差矩陣。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近似過程中，處理器112可以在頻域為複數個子頻帶之每個子頻帶確定通道協方差矩陣之近似，不需要對通道協方差矩陣執行全特徵分解。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近似過程中，處理器112可以對通道協方差矩陣執行喬列斯基(Cholesky)分解。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近似過程中，處理器112可以確定低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和說明頻域中複數個子頻帶中干擾和雜訊水平之近似誤差。在一些實施方式中，CSI回授包含低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和近似誤差。
在一些實施方式中，在確定低秩矩陣過程中，為了獲得特徵向量作為低秩矩陣，處理器112可以對通道協方差矩陣執行特徵分解。
在一些實施方式中，在確定低秩矩陣過程中，處理器112可以從定義碼書中識別碼字。另外，處理器112可以透過對通道協方差矩陣和碼字應用純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法生成低秩矩陣。
在一些實施方式中，純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法之第一向量可以不來自定義碼書中之碼字。
在一些實施方式中，作為基地台之裝置120中處理器122可以透過收發器126經由裝置110和裝置120之間通訊鏈路向作為UE的裝置110發送一個或複數個參考訊號。此外，處理器122透過收發器126從裝置110接收利用頻域中通道響應之相關性構建之CSI回授。
在一些實施方式中，CSI回授包含線性組合回授，其中，該線性組合回授包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數。在一些實施方式中，CSI回授可以包含線性組合回授。在一些實施方式中，線性組合回授可以指示複數個頻帶之相鄰頻帶間之一個或複數個線性組合係數之差值。在一些實施方式中，一個或複數個線性組合係數中每個係數之每個振幅和相位可以是連續之頻率函數。
在一些實施方式中，在接收CSI回授過程中，處理器122可以接收通道協方差矩陣之近似。在一些實施方式中，通道協方差矩陣之近似包含低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和說明頻域中複數個子頻帶中干擾和雜訊水平之近似誤差。
說明性流程
第2圖係依據本發明實施方式描述之示例流程 200。流程200表示行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術實施之一方面，包含與上文所提出之設計、概念、方案、系統和方法有關之各種方案。更具體而言，流程200表示所提出之有關於行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術之概念和方案之一方面。流程200可以包含如區塊210、220和230中之一個或複數個所示之一個或複數個操作、動作或功能。雖然所示之各個區塊是離散的，然而根據所期望之實現，流程200中各個區塊可以拆分成更多區塊、組合成更少區塊或者是刪除部分區塊。此外，流程200之區塊/子區塊可以按照第2圖所示循序執行也可以以其他循序執行。流程200之區塊/子區塊可以迭代執行。流程200可以由裝置110和裝置120或兩者任何變型來實現。在下文所描述之作為UE之裝置110和作為基地台之裝置120中之內容僅用於說明並不用於限制本發明之範圍。流程200可以在區塊210處開始。
在區塊210中，流程200可以包含作为UE之装置110中之處理器112從作為NR網路中之基地台之裝置120經由裝置110和裝置120之間通訊鏈路接收一個或複數個參考訊號。流程200從區塊210執行到區塊220。
在區塊220中，流程200可以包含處理器112利用頻域中通道響應之相關性構建CSI回授，以降低回授負載。流程200從區塊220執行到區塊230。
在區塊230中，流程200可以包含處理器112向裝置120發送CSI回授。
在一些實施方式中，在利用頻域通道響應之相關性構建CSI回授過程中，流程200可以包含處理器112確定包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數之線性組合回授。在該些情況下，CSI回授可以包含線性組合回授。
在一些實施方式中，線性組合回授可以指示複數個頻帶之相鄰頻帶間之一個或複數個線性組合係數之差值。
在一些實施方式中，在確定線性組合回授過程中，流程200可以包含處理器112在複數個頻帶之相鄰頻帶間內插一個或複數個線性組合係數。此外，一個或複數個線性組合係數中每個係數之每個振幅和相位可以是連續之頻率函數。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，流程200可以包含處理器112在複數個頻帶中內插一個或複數個線性組合係數中每個係數之振幅而不包含相位。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，流程200可以包含處理器112可以在複數個頻帶中內插一個或複數個線性組合係數之每個係數之相位。
在一些實施方式中，在內插一個或複數個線性組合係數過程中，流程200可以包含處理器112可以在角域內插一個或複數個線性組合係數中之共相位項。
在一些實施方式中，在確定線性組合碼書過程中，流程200可以包含處理器112確定複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之振幅差或相位差。此外，處理器112可以量化該差值。 在該些情況下，CSI回授可以包含量化結果。
在一些實施方式中，在確定複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之振幅差或相位差過程中，流程200可以包含處理器112確定兩相鄰頻帶間之振幅差。在一些實施方式中，量化結果可以包含兩位元值以指示振幅差為0、+1、-1或+2。
在一些實施方式中，在接收參考訊號過程中，流程200可以包含處理器112經由MU-MIMO傳輸從基地台接收一個或複數個參考訊號。在一些實施方式中，在利用頻域通道響應之相關性構建CSI回授過程中，流程200可以包含處理器112確定通道協方差矩陣和使用單位基確定通道協方差矩陣之近似。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣過程中，流程200可以包含處理器112為複數個子頻帶之各自子頻帶之每個測量複數個子頻帶通道協方差矩陣。此外，流程200可以包含處理器112透過聚合複數個子頻帶通道協方差矩陣確定寬頻帶通道協方差矩陣。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近似過程中，流程200可以包含處理器112在頻域為複數個子頻帶之每個子頻帶確定通道協方差矩陣之近似，不需要對通道協方差矩陣執行全特徵分解。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近似過程中，流程200可以包含處理器112對通道協方差矩陣執行喬列斯基分解。
在一些實施方式中，在確定通道協方差矩陣之近 似過程中，流程200可以包含處理器112確定低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和說明頻域中複數個子頻帶中干擾和雜訊水平之近似誤差。在一些實施方式中，CSI回授包含低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和近似誤差。
在一些實施方式中，在確定低秩矩陣過程中，為了獲得特徵向量作為低秩矩陣，流程200可以包含處理器112對通道協方差矩陣執行特徵分解。
在一些實施方式中，在確定低秩矩陣過程中，流程200可以包含處理器112從定義碼書中識別碼字。另外，流程200可以包含處理器112透過對通道協方差矩陣和碼字應用純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法生成低秩矩陣。
在一些實施方式中，純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法之第一向量可以不來自定義碼書中之碼字。
第3圖係依據本發明之實施方式描述之示例流程300。流程300表示行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術實施方式之一方面，包含與上文所提出之設計、概念、方案、系統和方法有關之各種方案。更具體而言，流程300表示所提出之有關於行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低技術之概念和方案之一方面。流程300可以包含如區塊310和320中之一個或複數個所示之一個或複數個操作、動作或功能。雖然所示之各個區塊是離散的，然而根據所期望之實現，流程300中中各個區塊可以拆分成更多區塊、組合成更少區塊或者是刪除部分區塊。此外，流程300之區塊/子區塊可以按照第3圖所示循序執行也可以以其他循序 執行。流程300之區塊/子區塊可以疊代執行。流程300可以由裝置110和裝置120或兩者任何變型來實現。在下文所描述之作為UE之裝置110和作為基地台之裝置120中之內容僅用於說明並不用於限制本發明之範圍。流程300可以在區塊310處開始。
在區塊310中，流程300可以包含作为基地台之装置120中之處理器122向作為UE之裝置110經由裝置110和裝置120之間通訊鏈路發送一個或複數個參考訊號。流程300從區塊310執行到區塊320。
在區塊320中，流程300可以包含處理器122從裝置110接收利用頻域中通道響應之相關性構建之CSI回授。
在一些實施方式中，CSI回授包含線性組合回授，其中，該線性組合回授包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數。在一些實施方式中，CSI回授可以包含線性組合回授。在一些實施方式中，線性組合回授可以指示複數個頻帶之相鄰頻帶間之一個或複數個線性組合係數之差值。在一些實施方式中，一個或複數個線性組合係數中每個係數之每個振幅和相位可以是連續之頻率函數。
在一些實施方式中，在接收CSI回授過程中，流程300可以包含處理器122接收通道協方差矩陣之近似。在一些實施方式中，通道協方差矩陣之近似包含低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和說明頻域中複數個子頻帶中干擾和雜訊水平之近似誤差。
補充說明
本說明書中描述之主題有時舉例說明準確度包含在不同組件內之其它不同組件，或與不同組件連接之其它不同組件。但應當理解，這樣描繪之架構僅僅是示例，並且實際上許多其它架構可以實現完成相同功能。在概念意義上，實現相同功能之組件之任何佈置被有效地“關聯”，使得實現期望功能。因此，本文中被組合以實現特定功能之任何兩個組件可以被看作是彼此“相關聯”，使得實現期望之功能，而不考慮架構或中間組件。同樣地，能夠如此關聯之任意兩個組件也可以被視為彼此“可操作地連接”，或“可操作地耦接”，以實現所需功能，並且能夠如此關聯之任何兩個組件也可以被視為彼此“可操作地可耦接”，以實現所需之功能。可操作地可耦接之具體實例包含但不限於物理可配對和/或物理交互組件和/或無線交互及/或無線交互組件和/或邏輯交互和/或邏輯交互組件。
此外，本文中基本上關於任何複數和/或單數術語之使用，只要適合於上下文和/或應用，所屬領域具有通常知識者可以從複數轉換為單數和/或從單數轉換為複數。為清楚起見可在此處明確規定各種單數/複數置換。
此外，所屬領域具有通常知識者可以理解，通常本文所使用之術語，特別是在所附之申請專利範圍中使用之術語，例如所附申請專利範圍之主體，一般旨在作為“開放式”術語，例如術語“包含”應被解釋為“包含但不限於”，術語“具有”應該被解釋為“至少具有”，術語“包含”應被解釋為“包含但不限於”等。所屬領域具有通常知識者可以進一步理解，如果意指所引入申請專利範圍要素之特定數量，這樣之意圖將被明確 記載在申請專利範圍中，以及，缺少這樣之陳述時不存在這樣之意圖。例如，為了有助於理解，所附申請專利範圍可包含引導性短語“至少一個”和“一個或複數個”之使用以來引入申請專利範圍要素。然而，使用這樣之短語不應被解釋為暗示由不定冠詞“一”或“一個”引入之申請專利範圍要素限制含有這樣引入申請專利範圍要素之任何特定申請專利範圍只包含一個這樣之要素，即使當相同申請專利範圍包含了引導性短語“一個或複數個”或“至少一個”和不定冠詞例如“一”或“一個”，例如“一”和/或“一個”應被解釋為是指“至少一個”或“一個或複數個”，這同樣適用於用來引入申請專利範圍要素之定冠詞使用。此外，即使明確記載特定數量之所引入申請專利範圍要素，所屬領域具有通常知識者將認識到，這樣之陳述應被解釋為意指至少所列舉之數值，例如沒有其它修飾詞之敘述“兩個要素”，是指至少兩個要素或者兩個或更多要素。此外，在使用類似於“A，B和C等中至少一個”之情況下，就其目的而言，通常這樣之結構，所屬領域具有通常知識者將理解該慣例，例如“系統具有A，B和C中至少一個”將包含但不限於系統具有單獨的A、單獨的B、單獨的C、A和B一起、A和C一起、B和C一起、和/或A、B和C一起等。在使用類似於“A，B或C等中至少一個”之情況下，就其目的而言，通常這樣之結構，所屬領域具有通常知識者將理解該慣例，例如“系統具有A，B或C中至少一個”將包含但不限於系統具有單獨的A、單獨的B、單獨的C、A和B一起、A和C一起、B和C一起、和/或A、B和C一起等。所屬領域具有通常知識者將進一步理 解，實際上表示兩個或複數個可選項之任何轉折詞語和/或短語，無論在說明書、申請專利範圍或附圖中，應該被理解為考慮包含複數個術語之一、任一術語、或兩個術語之可能性。例如，短語“A或B”將被理解為包含“A”或“B”或“A和B”之可能性。
由上可知，可以理解的是，為了說明目的本文已經描述了本發明之各種實施方式，並且可以做出各種修改在不脫離本發明之範圍和精神情況下。因此，本文所公開之各種實施方式並不意味著是限制性的，真正範圍和精神由所附申請專利範圍確定。

Claims (20)

  1. 一種行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低方法，包含：透過使用者設備之處理器從網路中基地台經由該使用者設備和該基地台之間之通訊鏈路接收一個或複數個參考訊號；透過該處理器利用頻域中通道響應之相關性構建通道狀態資訊回授，以降低回授負載；以及透過該處理器向該基地台發送該通道狀態資訊回授。
  2. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中，該利用該頻域中該通道響應之該相關性構建該通道狀態資訊回授之步驟包含確定線性組合回授，其中，該線性組合回授包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數，以及其中該通道狀態資訊回授包含該線性組合回授。
  3. 如申請專利範圍第2項所述之方法，其中，該線性組合回授指示該複數個頻帶之相鄰頻帶間之該一個或複數個線性組合係數之差值。
  4. 如申請專利範圍第2項所述之方法，其中，該確定該線性組合回授之步驟包含在該複數個頻帶之相鄰頻帶間內插該一個或複數個線性組合係數，以及其中該一個或複數個線性組合係數之每個係數之每個振幅和相位是連續之頻率函數。
  5. 如申請專利範圍第4項所述之方法，其中，該內插該一個或複數個線性組合係數之步驟包含在該複數個頻帶中內插該一個或複數個線性組合係數中每個係數之振幅而不包含相位。
  6. 如申請專利範圍第4項所述之方法，其中，該內插該一個或複數個線性組合係數之步驟包含在該複數個頻帶中內插該一個或複數個線性組合係數中每個係數之相位。
  7. 如申請專利範圍第4項所述之方法，其中，該內插該一個或複數個線性組合係數之步驟包含在角域內插該一個或複數個線性組合係數之共相位項。
  8. 如申請專利範圍第2項所述之方法，其中，該確定該線性組合回授之步驟包含：確定該複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之振幅差或相位差；以及量化該差，其中，該通道狀態資訊回授包含該量化之結果。
  9. 如申請專利範圍第8項所述之方法，其中，該確定該複數個頻帶之兩相鄰頻帶間之該振幅差或該相位差之步驟包含確定該兩相鄰頻帶間之該振幅差，以及其中該量化之該結果包含兩位元值以指示該振幅差為0、+1、-1或+2。
  10. 如申請專利範圍第1項所述之方法，其中，該接收該一個或複數個參考訊號之步驟包含透過多使用者多輸入多輸出傳輸從該基地台接收該一個或複數個參考訊號，以及其中該利用該頻域中該通道響應之該相關性構建該通道狀態資訊回授之步驟包含：確定通道協方差矩陣；以及使用單位基確定該通道協方差矩陣之近似。
  11. 如申請專利範圍第10項所述之方法，其中，該確定該通道協方差矩陣之步驟包含：為複數個子頻帶之相應子頻帶之每個，測量複數個子頻帶通道協方差矩陣；以及透過聚合該複數個子頻帶通道協方差矩陣，確定寬頻帶通道協方差矩陣。
  12. 如申請專利範圍第10項所述之方法，其中，該確定該通道協方差矩陣之該近似之步驟包含在該頻域為複數個子頻帶之每個子頻帶確定該通道協方差矩陣之該近似，而不對該通道協方差矩陣執行全特徵分解。
  13. 如申請專利範圍第10項所述之方法，其中，該確定該通道協方差矩陣之該近似之步驟包含對該通道協方差矩陣執行喬裡斯基分解。
  14. 如申請專利範圍第10項所述之方法，其中，該確定該通道協方差矩陣之該近似之步驟包含：確定低秩矩陣；確定三對角埃爾米特矩陣；以及確定說明該頻域中複數個子頻帶之干擾和雜訊水平之近似誤差，其中該通道狀態資訊回授包含該低秩矩陣、該三對角埃爾米特矩陣和該近似誤差。
  15. 如申請專利範圍第14項所述之方法，其中，該確定該低秩矩陣之步驟包含對該通道協方差矩陣執行特徵分解以獲得特徵向量作為該低秩矩陣。
  16. 如申請專利範圍第14項所述之方法，其中，該確定該低秩矩陣之步驟包含：從定義碼書中識別碼字；以及透過對該通道協方差矩陣和該碼字應用純量蘭索斯演算法或分塊蘭索斯演算法生成該低秩矩陣。
  17. 如申請專利範圍第16項所述之方法，其中，該純量蘭索斯演算法或該分塊蘭索斯演算法之第一向量不來自該定義碼書中之該碼字。
  18. 一種行動通訊中用於線性組合碼書和回授機制之負載降低方法，包含：透過網路中基地台之處理器向使用者設備經由該使用者設備和該基地台之間之通訊鏈路發送一個或複數個參考訊號；以及透過該處理器從該使用者設備接收利用頻域中通道響應之相關性構建之通道狀態資訊回授。
  19. 如申請專利範圍第18項所述之方法，其中，該通道狀態資訊回授包含線性組合回授，該線性組合回授包含作為複數個頻帶上之頻率函數之一個或複數個線性組合係數，以及其中該通道狀態資訊回授包含該線性組合回授，其中該線性組合回授指示該複數個頻帶之相鄰頻帶間之該一個或複數個線性組合係數之差值，以及其中該一個或複數個線性組合係數中每個係數之每個振幅和相位是連續之頻率函數。
  20. 如申請專利範圍第19項所述之方法，其中，該接收該通道狀態資訊回授之步驟包含接收協方差矩陣之近似，以及其中該協方差矩陣之該近似包含低秩矩陣、三對角埃爾米特矩陣和說明該頻域中複數個子頻帶之干擾和雜訊水平之近似誤差。
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