WO2015039294A1 - 一种预编码本选择方法及装置 - Google Patents
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- WO2015039294A1 WO2015039294A1 PCT/CN2013/083740 CN2013083740W WO2015039294A1 WO 2015039294 A1 WO2015039294 A1 WO 2015039294A1 CN 2013083740 W CN2013083740 W CN 2013083740W WO 2015039294 A1 WO2015039294 A1 WO 2015039294A1
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Classifications
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- H—ELECTRICITY
- H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
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- H04B7/02—Diversity systems; Multi-antenna system, i.e. transmission or reception using multiple antennas
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- H04B7/0413—MIMO systems
- H04B7/0456—Selection of precoding matrices or codebooks, e.g. using matrices antenna weighting
Definitions
- the present invention relates to the field of communications technologies, and in particular, to a precoding method and apparatus.
- LTE Long Term Evolution
- PUSCH Physical Uplink Shared Channel
- UE User Equipment
- Multi-code word multi-layer transmission In the R10 version of the LTE protocol, an uplink transmit weighted precoding (codebook) set is defined for the 2T and 4T UEs respectively, wherein the 2T UE includes a total of 7 codebooks, and the 4T UE includes 53 codebooks.
- the specific method includes: after performing channel sounding reference signal (SRS) channel estimation, calculating an equivalent channel equalized signal-to-noise ratio of all codebooks in the codebook set according to the estimation result, and then performing equalization signal-to-noise ratio Compared with the spectral efficiency of the codebook, the codebook with the highest spectral efficiency is selected as the best codebook for measurement.
- SRS channel sounding reference signal
- the codebook with the highest spectral efficiency is selected as the best codebook for measurement.
- the above method directly traverses the codebook set, so that the complexity of selecting the codebook is extremely high, and the computing resources of the eNB are extremely consumed.
- a precoding selection method and apparatus are provided, which can reduce the complexity of selecting a codebook.
- the embodiment of the present invention discloses the following technical solution:
- a precoding selection method including: obtaining a transmission channel coefficient matrix of a terminal according to an uplink channel sounding reference signal SRS channel estimation; ??? encoding at least one codebook matching the characteristics of the transmission channel coefficient matrix is selected as the sub-optimal codebook set;
- the selecting at least one codebook that matches a feature of the transmission channel coefficient matrix in the precoding set is used as a sub-optimal codebook set, including: Precoding the first performance parameter and the second performance parameter of all codebooks in the set, wherein the first performance parameter is a projection matrix constructed by different column vectors of all codebooks in the precoding set;
- the second performance parameter is an eigenvalue decomposition amount obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on a measurement frequency band, where the eigenvalue decomposition amount includes a feature vector and an eigenvalue, and an uplink correlation matrix on the measurement frequency band is used according to the Calculating a transmission channel coefficient matrix calculation; calculating, according to the first performance parameter and the
- the selecting at least one code that matches a feature of the transmission channel coefficient matrix in the precoding set includes: calculating a second performance parameter of all the codebooks in the pre-coding set, wherein the second performance parameter is obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on the measurement frequency band.
- an uplink correlation matrix on the measurement frequency band is calculated according to the transmission channel coefficient matrix; and calculating a first projection operator and a second projection operator of all codebooks with rank rk in the precoding current set a norm of the difference, as a subspace distance;
- the first projection operator is a projection operator of a matrix consisting of the first rk main feature vectors in the second performance parameter of the codebook of rank rk, the second projection
- the operator is a projection operator of a codebook of rank rk, rk is a natural number; at least one codebook is selected as the sub-optimal codebook set, and the subspace distance of each codebook in the sub-optimal codebook set is small This concentrated the precoding codebook other subspace distance.
- the transmission channel coefficient matrix is a transmission channel coefficient matrix after noise power is normalized; a sampled value or an average value of the instantaneous correlation matrix on the measurement as a transient correlation estimate on the measurement band; an instantaneous correlation estimation on the measurement band or an instantaneous transmission on the measurement band after filtering in the time domain A correlation estimate is used as an uplink correlation matrix on the measurement band.
- a precoding apparatus selection apparatus including: a channel estimation unit, configured to obtain a transmission channel coefficient matrix of a terminal according to an uplink channel sounding reference signal SRS channel estimation; and a codebook screening unit, configured in the precoding center Selecting at least one codebook matching the characteristics of the transmission channel coefficient matrix as a sub-optimal codebook set; a calculating unit, configured to determine a spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal codebook set; the codebook determining unit, And determining, according to the spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal code set, the best codebook in the sub-optimal codebook set.
- the codebook screening unit includes: a first calculating unit, configured to calculate first performance parameters and second performance of all codebooks in the precoding current set a parameter, wherein the first performance parameter is a projection matrix constructed by different column vectors of all codebooks in the precoding set; the second performance parameter is eigenvalue decomposition of an uplink correlation matrix on a measurement frequency band Obtaining an amount of eigenvalue decomposition, the eigenvalue decomposition amount comprising a feature vector and an eigenvalue, wherein an uplink correlation matrix on the measurement frequency band is calculated according to the transmission channel coefficient matrix; and a second calculation unit, configured to The first performance parameter and the second performance parameter are used to calculate the rough estimation performance of all the codebooks in the precoding set; the first codebook selection unit is configured to select at least one codebook as the suboptimal codebook set, the suboptimal The rough estimate performance of each codebook in the codebook set is higher than the rough estimate performance of other codebooks in the pre
- the first calculating unit includes a matrix obtained for obtaining an uplink correlation matrix on the measurement frequency band.
- the matrix obtaining unit includes: a first subunit, configured to calculate a product of the transmission channel coefficient matrix and its conjugate transpose, as each
- the instantaneous transmit correlation matrix of the subcarriers is a transmission channel coefficient matrix after the noise power is normalized; the second subunit is configured to sample or average the instantaneous correlation matrix on each of the subcarriers a value as a transient correlation estimate on the measurement band; a third subunit, configured to use a transient correlation estimate on the measurement band or a temporally correlated correlation estimate on the measurement band after time domain filtering The uplink correlation matrix on the measurement frequency band.
- the codebook screening unit includes: a third computing unit a second performance parameter, where the second performance parameter is a feature vector obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on the measurement frequency band, where the measurement frequency band is used.
- the uplink correlation matrix is calculated according to the transmission channel coefficient matrix; the fourth calculation unit is configured to calculate a first projection operator and a second projection operator of all the codebooks of the rank rk in the precoding current set a norm of the difference, as a subspace distance; the first projection operator is a projection operator of a matrix consisting of the first rk main feature vectors in the second performance parameter of the codebook of rank rk, the second projection The operator is a projection operator of a codebook of rank rk, rk is a natural number; a second codebook selection unit is configured to select at least one codebook as the sub-optimal codebook set, and each of the sub-optimal codebook sets code The subspace distance of the present is smaller than the subspace distance of other codebooks in the precoding set.
- the third calculation unit includes a matrix obtaining unit for obtaining an uplink correlation matrix on the measurement frequency band, and the matrix obtaining unit includes: a first subunit, configured to calculate the transmission channel coefficient matrix and its conjugate rotation a product of the instantaneous transmission correlation matrix of each subcarrier; the transmission channel coefficient matrix is a transmission channel coefficient matrix after the noise power is normalized; and a second subunit, configured to correlate the instantaneous correlation on each of the subcarriers a sampled value or an average value of the matrix as a transient correlation estimate on the measurement frequency band; a third subunit, configured to transmit a temporally correlated correlation estimate on the measurement frequency band or the time domain filtered on the measurement frequency band The correlation estimate is instantaneously transmitted as an uplink correlation matrix on the measurement band.
- the precoding selection device is located at a base station.
- a base station including a memory and a processor, wherein the memory is configured to store a program code, and the processor is configured to read the program code in the memory, and perform the following steps: Obtaining a transmission channel coefficient matrix of the terminal by using a reference signal SRS channel estimation; selecting at least one codebook matching the feature of the transmission channel coefficient matrix as a sub-optimal codebook set in the precoding set; determining the suboptimal codebook set Spectral efficiency of each codebook; determining an optimal codebook in the suboptimal codebook set according to the spectral efficiency of each codebook in the suboptimal codebook set.
- the method reduces the complexity of the selection of the uplink precoding, and can support the precoding of higher density and more users under the premise that the e B computing resources are unchanged. , improve system specifications.
- FIG. 1 is a flowchart of a method for selecting a precoding method according to an embodiment of the present invention
- FIG. 2 is a flowchart of a method for selecting a suboptimal codebook set according to an embodiment of the present invention
- FIG. 3 is a flowchart for obtaining a measurement frequency band according to an embodiment of the present invention
- FIG. 4 is a flowchart of another method for selecting a sub-optimal codebook set according to an embodiment of the present invention
- FIG. 5 is a schematic structural diagram of a pre-encoding book selecting apparatus according to an embodiment of the present invention
- FIG. 6 is a schematic structural diagram of a codebook screening unit according to an embodiment of the present invention
- FIG. 7 is a schematic structural diagram of another codebook screening unit according to an embodiment of the present invention
- FIG. 8 is a schematic structural diagram of a base station according to an embodiment of the present invention.
- Step 101 Obtain a transmission channel coefficient matrix of the terminal according to the uplink SRS channel estimation.
- the base station first performs SRS channel estimation, and obtains an estimation result H, which is a transmission channel coefficient matrix.
- the SRS channel estimation can use the LMMSE (Linear Minimum Mean Square Error) method combined with the transform domain noise reduction, or a more complex evolution method such as iterative interference cancellation.
- LMMSE Linear Minimum Mean Square Error
- Step 102 Select at least one codebook matching the feature of the transmission channel coefficient matrix in the precoding set as the suboptimal codebook set.
- the base station firstly filters all the codebooks in the precoding set to obtain the suboptimal codebook set, where the suboptimal codebook set includes at least one codebook, and the codebook in the suboptimal codebook set and the estimated transport channel coefficient matrix H.
- the feature matching specifically, the codebook in the sub-optimal codebook set matches the eigenvalue decomposition amount of the uplink correlation matrix calculated according to the transmission channel coefficient matrix H, and the eigenvalue decomposition amount may be a feature vector, or Is a feature vector and a feature value.
- Step 103 Determine a spectral efficiency of all codebooks in the suboptimal codebook set.
- I is the identity matrix
- ⁇ is the equivalent equivalent transfer matrix
- ⁇ is the element of the z'th row z ' column of ⁇ , that is, the diagonal element of the 7th row in the 7 ⁇ matrix, for use
- H H is the conjugate transpose
- ⁇ is The conjugate transpose of the codebook ⁇ is the codebook number. Then, according to the balanced signal-to-noise ratio, the spectral efficiency of the codebook is used:
- the mapping function 717 ⁇ ) can be used directly ⁇ according to Shannon formula 1 .
- g( 1 + ⁇ ) calculates the capacity of each layer and superimposes it. It can also be a mapping table of signal-to-noise ratio and spectral efficiency based on the performance of the receiver. The table is obtained by estimating the spectrum efficiency of each layer. Among them, the rank of the codebook ⁇ is also the number of columns of ⁇ . According to the above method, the spectral efficiency of all codebooks in the sub-optimal code set can be obtained.
- Step 104 Determine an optimal codebook in the suboptimal codebook set according to the spectral efficiency of each codebook in the suboptimal codebook set.
- the process of screening the sub-optimal codebook set in the codebook set is added, and then based on the filtered The suboptimal codebook performs the traversal of the codebook to select the best codebook, which can avoid a large number of equivalent channel inversion operations and greatly reduce the complexity of the operation.
- the method reduces the complexity of the uplink precoding selection. Under the premise of e B computing resources, it can support pre-coding measurements of higher density and more users, and improve system specifications. Grid.
- the process of selecting at least one codebook matching the feature of the transmission channel coefficient matrix as the sub-optimal codebook set in the precoding set may have multiple implementation manners, for example, The projection matrix and the eigenvalue decomposition amount are used to estimate the rough estimation performance of all codebooks in the precoding set, and then the suboptimal codebook set is selected based on the rough estimation performance; or the projection operator based on the codebook and the projection operator of the eigenvalue decomposition amount can be calculated.
- the method for selecting the sub-optimal code set may include: Step 201: Calculate a first performance parameter and a second performance parameter of all codebooks in the pre-encoding set.
- the first performance parameter is a projection matrix constructed by pre-coding different column vectors of all codebooks in the set, that is, extracting all the different column vectors of all codebooks in the pre-encoded set to generate a projection matrix P.
- the mapping relationship between the column vector index of the projection matrix P and the column vector index of each codebook is represented by a function 4 ⁇ (').
- the element on the "TM row" of the 'th codebook' of the rank ⁇ is equal to the element on the (, ") column on the first row of the matrix ⁇ . It is uniquely determined when the matrix is constructed P.
- the second performance parameter is an eigenvalue decomposition amount obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on a measurement frequency band, the eigenvalue decomposition amount including a feature vector and an eigenvalue.
- the uplink correlation matrix on the measurement band is obtained according to the transmission channel coefficient matrix H, wherein the measurement bandwidth is the bandwidth occupied by the measurement signal sent when performing the above SRS channel estimation, that is, the target measurement bandwidth. Specifically, as shown in FIG.
- the method for obtaining an uplink correlation matrix on a measurement frequency band may include: Step 301: Calculating a product of a transmission channel coefficient matrix and a conjugate transpose thereof, as a transient correlation matrix of each subcarrier. .
- the instantaneous correlation matrix on each subcarrier ⁇ // ⁇ // , where the transmission channel coefficient matrix ⁇ is the transmission channel coefficient matrix after the noise power is normalized.
- the method for normalizing the noise power is the same as the prior art, and details are not described herein again.
- Step 302 using the sampled value or the average value of the instantaneous correlation matrix on each subcarrier as the measurement frequency band
- the eigenvalue decomposition can be performed on W.
- the quantity may include a feature vector and a feature value, where is a conjugate transpose.
- g is the element on the */' column of the matrix G
- ⁇ is the number of base station transmit antennas
- f is the column index of the codebook
- MAP is a mapping function of a codebook column vector to matrix P as described above
- step 203 selecting at least one codebook as the sub-optimal codebook set, the second Each code in the set of excellent codebooks
- the rough estimation performance of the present invention is higher than the rough estimation performance of other codebooks in the precoding set.
- the above step 103104 can be performed to finally determine the best codebook.
- the second method as shown in FIG.
- the method for selecting the sub-optimal code set may include: Step 401: Calculate a second performance parameter of all codebooks in the pre-encoded set.
- the second performance parameter is a feature vector obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on a measurement frequency band.
- the uplink correlation matrix on the measurement band is calculated based on the transmission channel coefficient matrix.
- the calculation method of the uplink correlation matrix on the measurement frequency band is similar to the step 301 303 in the foregoing embodiment, and details are not described herein again.
- the process of obtaining a feature vector is similar.
- the second performance parameter is a feature vector.
- Step 402 Calculate a norm of the difference between the first projection operator and the second projection operator of all the codebooks with the rank rk in the pre-coding set as the subspace distance.
- the codebook with the rank rk is taken as an example for description.
- the first projection operator P of the first projection operator 7 can be calculated as the projection operator of the matrix composed of the first rk main feature vectors in the feature vector.
- the second projection operator P is a projection operator of a codebook of rank rk:
- Step 403 Select at least one codebook as the sub-optimal codebook set, where a subspace distance of each codebook in the sub-optimal codebook set is smaller than a subspace distance of other codebooks in the precoding set. For all precodings with rank ⁇ , the first W codebooks with the smallest distance can be selected as the suboptimal codebook.
- the process also takes the size of the distance ⁇ of the subspace of the codebook subspace and the main feature vector as the selection criterion for forming the suboptimal codebook set.
- the foregoing is a description of an embodiment of the method of the present invention.
- the method can be applied to other LTE-A uplink PUSCH codebook measurements, and can also be applied to other wireless communication systems that perform transmission weighting by using a predefined codebook.
- the above method embodiments can be applied to a base station.
- the apparatus for implementing the above method will be described below. Referring to FIG. 5, it is a schematic structural diagram of a precoding selection device according to an embodiment of the present invention.
- the apparatus may include: a channel estimation unit 501, configured to obtain a transmission channel coefficient matrix of the terminal according to the uplink channel sounding reference signal SRS channel estimation.
- the codebook screening unit 502 is configured to select at least one codebook matching the features of the transmission channel coefficient matrix in the precoding set as the suboptimal codebook set.
- the calculating unit 503 is configured to determine a spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal code set.
- the codebook determining unit 504 is configured to determine an optimal codebook in the sub-optimal codebook set according to a spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal codebook set.
- the channel estimation unit 501 obtains a transmission channel coefficient matrix H after performing uplink SRS channel estimation, and the codebook screening unit 502 first filters all codebooks in the precoding current set to obtain a suboptimal codebook set, where the suboptimal codebook set includes at least a codebook, the codebook in the suboptimal codebook set matches the characteristics of the transmission channel coefficient matrix H, specifically, the codebook in the suboptimal codebook set and the uplink correlation matrix obtained according to the transmission channel coefficient matrix H
- the eigenvalue decomposition amounts are matched, and the eigenvalue decomposition amount may be a feature vector, or may be a feature vector and an eigenvalue.
- the calculating unit 503 calculates the spectral efficiency of all the codebooks in the sub-optimal codebook set. Specifically, the equivalent signal equalization signal-to-noise ratio of the codebook ⁇ can be calculated first, and then, according to The signal-to-noise ratio conversion after equalization uses the spectral efficiency of the codebook. Finally, the codebook determining unit 504 determines the optimal codebook based on the spectral efficiency. For example, the codebook with the highest spectral efficiency can be selected as the best codebook.
- the device filters the sub-optimal codebook set in the codebook set by adding a codebook screening unit, and then selects the best codebook by traversing the codebook based on the selected sub-optimal codebook set by other units, thereby avoiding a large number of equivalents.
- the channel inversion operation greatly reduces the complexity of the operation. Therefore, the device reduces the complexity of the uplink precoding selection, and can support the precoding of higher density and more users under the premise of the eNB computing resources unchanged. This measurement improves system specifications.
- the codebook screening unit 502 may include: a first calculating unit 601, configured to calculate first performance parameters and second of all codebooks in the precoding current set a performance parameter, wherein the first performance parameter is a projection matrix constructed by different column vectors of all codebooks in the precoding set; the second performance parameter is an eigenvalue for an uplink correlation matrix on a measurement frequency band Decomposing the obtained eigenvalue decomposition amount, the eigenvalue decomposition amount including a feature vector and an eigenvalue, and an uplink correlation matrix on the measurement frequency band is calculated according to the transmission channel coefficient matrix.
- the second calculating unit 602 is configured to calculate, according to the first performance parameter and the second performance parameter, rough estimation performance of all codebooks in the precoding current set.
- the first codebook selection unit 603 is configured to select at least one codebook as the sub-optimal codebook set, and the rough estimate performance of each codebook in the sub-optimal codebook set is higher than other codebooks in the pre-coded set. Roughly evaluate performance.
- the first calculating unit 601 may further include a matrix obtaining unit for obtaining an uplink correlation matrix on the measurement frequency band, where the matrix obtaining unit includes: a first subunit, configured to calculate the transmission channel coefficient matrix The product of its conjugate transpose, as each
- a second subunit configured to use a sampled value or an average value of the instantaneous transmit correlation matrix on each of the subcarriers as a transient correlation estimate on the measurement frequency band.
- a third subunit configured to use a transient correlation estimation on the measurement frequency band or a temporal correlation estimation on the measurement frequency band after time domain filtering as an uplink correlation matrix on the measurement frequency band.
- the codebook screening unit 502 may further include: a third calculating unit 701, configured to calculate a second performance parameter of all codebooks in the precoding current set,
- the second performance parameter is a feature vector obtained by performing eigenvalue decomposition on an uplink correlation matrix on a measurement frequency band, and an uplink correlation matrix on the measurement frequency band is calculated according to the transmission channel coefficient matrix.
- a fourth calculating unit 702 configured to calculate a norm of a difference between a first projection operator and a second projection operator of all codebooks with a rank rk in the precoding current set as a subspace distance;
- the first projection The operator is a projection operator of a matrix composed of the first rk main eigenvectors in the second performance parameter of the codebook of rank rk, and the second projection operator is a projection operator of the codebook of rank rk, rk For natural numbers.
- the second codebook selection unit 703 is configured to select at least one codebook as the sub-optimal codebook set, where sub-space distances of the respective codebooks in the sub-optimal codebook set are smaller than other codebooks in the pre-coded set. Subspace distance.
- the third calculating unit 701 may further include a matrix obtaining unit for obtaining an uplink correlation matrix on the measurement frequency band, where the matrix obtaining unit includes: a first subunit, configured to calculate the transmission channel coefficient matrix and a product of the conjugate transpose, as a transient correlation matrix of each subcarrier; the transmission channel coefficient matrix is a transmission channel coefficient matrix after the noise power is normalized; and a second subunit for using each of the subcarriers a sampled value or an average value of the instantaneous correlation matrix of the time as a transient correlation estimate on the measurement frequency band; a third subunit, configured to transmit a temporal correlation estimate on the measurement frequency band or to filter the time domain A transient correlation estimate over the measurement band is used as an uplink correlation matrix on the measurement band.
- the first, second, and third subunits in the third calculating unit 701 are the same as the first, second, and third subunits in the first calculating unit 601.
- the precoding selection means can be located at the base station.
- an embodiment of the present invention further provides a base station.
- the base station includes a memory 801 and a processor 802.
- the processor 801 and the memory 802 are mutually connected by a bus 803; the bus 803 may be an ISA bus, a PCI bus or an EISA bus or the like.
- the bus can be divided into an address bus, a data bus, a control bus, and the like. For ease of representation, only one thick line is shown in Figure 8, but it does not mean that there is only one bus or one type of bus.
- the memory 801 is used to store a program. Specifically, the program may include program code, and the program code includes computer operation instructions.
- the memory 801 may include a high speed RAM memory and may also include a non-volatile memory such as at least one disk memory.
- the processor 802 is configured to read the program code in the memory 801, and perform the following steps: obtaining a transmission channel coefficient matrix of the terminal according to the uplink channel sounding reference signal SRS channel estimation; selecting a feature of the transmission channel coefficient matrix in the precoding current set Matching at least one codebook as a sub-optimal codebook set; determining a spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal codebook set; according to a spectral efficiency of each codebook in the sub-optimal codebook set in the sub-optimal codebook Focus on determining the best codebook.
- the base station can avoid a large number of equivalent channel inversion operations and greatly reduce the complexity of the operation. Therefore, the device reduces the complexity of the uplink precoding selection, and can support more under the premise that the e B computing resources are unchanged. High-density and more user pre-coding measurements to increase system specifications.
- Those of ordinary skill in the art will appreciate that the elements and algorithm steps of the various examples described in connection with the embodiments disclosed herein can be implemented in electronic hardware, or a combination of computer software and electronic hardware. Whether these functions are performed in hardware or software depends on the specific application and design constraints of the solution. A person skilled in the art can use different methods for implementing the described functions for each particular application, but such implementation should not be considered to be beyond the scope of the present invention.
- the division of the unit is only a logical function division, and the actual implementation may have another division manner, for example, multiple units or components may be combined or may be integrated into another system, or some features may be ignored or not executed.
- the mutual coupling or direct coupling or communication connection shown or discussed may be an indirect coupling or communication connection through some interface, device or unit, and may be electrical, mechanical or otherwise.
- the units described as separate components may or may not be physically separated, and the components displayed as units may or may not be physical units, that is, may be located in one place, or may be distributed to multiple network units. Some or all of the units may be selected according to actual needs to achieve the purpose of the solution of the embodiment.
- each functional unit in each embodiment of the present invention may be integrated into one processing unit, or each unit may exist physically separately, or two or more units may be integrated into one unit.
- the functions may be stored in a computer readable storage medium if implemented in the form of a software functional unit and sold or used as a standalone product.
- the technical solution of the present invention which is essential or contributes to the prior art, or a part of the technical solution, may be embodied in the form of a software product, which is stored in a storage medium, including
- the instructions are used to cause a computer device (which may be a personal computer, server, or network device, etc.) or a processor to perform all or part of the steps of the methods described in various embodiments of the present invention.
- the foregoing storage medium includes: a U disk, a mobile hard disk, a read-only memory (ROM), a random access memory (RAM), a magnetic disk or an optical disk, and the like, which can store program codes. .
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
- Signal Processing (AREA)
- Mobile Radio Communication Systems (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
公开一种预编码本选择方法及装置。该预编码本选择方法包括：根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵；在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作为次优码本集；确定所述次优码本集中各个码本的谱效率；根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳码本。本发明实施例可以避免大量的等效信道求逆运算，大大降低运算的复杂度，因此，该方法降低了上行预编码本选择的的复杂度，在eNB运算资源不变的前提下，可以支持更高密度和更多用户的预编码本测量，提高系统规格。
Description
一种预编码本选择方法及装置 技术领域 本发明涉及通信技术领域， 尤其涉及一种预编码本选择方法及装置。 背景技术 随着协议不断演进， (Long Term Evolution,长期演进；) LTE-A要求物理上行共享 信道（Physical Uplink Shared Channel， PUSCH)能够支持 2T (天线） /4Τ用户设备 (User Equipment, UE) 的多码字多层传输。 在 LTE协议的 R10版本中已经分别为 2T和 4T的 UE定义了上行发射加权的预编码本（简称码本）集合， 其中 2T UE共包 含 7个码本， 4T UE共包含 53个码本。与单发 UE相比较， 由于多发 UE引入了发射 加权的操作， 码本的选择对其 PUSCH的性能有决定性影响。 现有技术中， 演进型基站 （evolved Node B， e B) 在码本集合中选择码本时， 由于码本的规律性不强，通常采用遍历码本集合的方式来选择最佳码本， 具体的方法 包括： 在进行信道探测参考信号 （Sounding Reference Signal, SRS) 信道估计后， 根 据估计结果， 计算码本集合中所有码本的等效信道均衡后信噪比，然后根据均衡后信 噪比折算使用该码本的谱效率， 选择谱效率最大的码本作为测量所得的最佳码本。 然而， 由于多发 UE， 特别是 4T UE的码本集合数目很大， 上述方法直接对码本 集合进行遍历， 使得选择码本的复杂度极高， 极端消耗 eNB的运算资源。 发明内容 本发明实施例中提供了一种预编码本选择方法及装置， 能够降低选择码本的复 杂度。 为了解决上述技术问题， 本发明实施例公开了如下技术方案： 第一方面， 提供一种预编码本选择方法， 包括： 根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵； 在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作 为次优码本集；
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确定所述次优码本集中各个码本的谱效率； 根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳码 本。 结合上述第一方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述在预编码本集中选择与 所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作为次优码本集， 包括： 计算所述预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二性能参量， 其中， 所述 第一性能参量为由所述预编码本集中所有码本的不同列向量构造的投影矩阵；所述第 二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征值分解量， 所述特征值分解量包括特征向量和特征值，所述测量频带上的上行发相关矩阵根据所 述传输信道系数矩阵计算获得； 根据所述第一性能参量和第二性能参量计算所述预编码本集中所有码本的粗估 性能； 选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优码本集中的各个码本的粗估 性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。 结合上述第一方面，和 /或第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中， 所述在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作 为次优码本集， 包括： 计算所述预编码本集中所有码本的第二性能参量， 其中， 所述第二性能参量为 对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征向量，所述测量频带上的 上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得； 计算所述预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影算子与第二投影算子的差 的范数， 作为子空间距离； 所述第一投影算子为秩为 rk的码本的第二性能参量中由 前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子， 所述第二投影算子为秩为 rk的码本的投 影算子， rk为自然数； 选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优码本集中的各个码本的子空 间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距离。 结合上述第一方面，和 /或第一种可能的实现方式，和 /或第二种可能的实现方式， 在第三种可能的实现方式中， 获得所述测量频带上的上行发相关矩阵的方法包括：
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计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每个子载波的瞬时发相 关矩阵； 所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数矩阵； 将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为所述测量频带上的 瞬时发相关估计； 将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述测量频带上的瞬时 发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。 第二方面， 提供一种预编码本选择装置， 包括： 信道估计单元， 用于根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输 信道系数矩阵； 码本筛选单元， 用于在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹 配的至少一个码本作为次优码本集； 计算单元， 用于确定所述次优码本集中各个码本的谱效率； 码本确定单元， 用于根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本 集中确定出最佳码本。 结合上述第二方面， 在第一种可能的实现方式中， 所述码本筛选单元包括： 第一计算单元， 用于计算所述预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二性 能参量，其中，所述第一性能参量为由所述预编码本集中所有码本的不同列向量构造 的投影矩阵；所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获 得的特征值分解量，所述特征值分解量包括特征向量和特征值，所述测量频带上的上 行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得； 第二计算单元， 用于根据所述第一性能参量和第二性能参量计算所述预编码本 集中所有码本的粗估性能； 第一码本选择单元， 用于选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优码 本集中的各个码本的粗估性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。 结合上述第二方面，和 /或第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中， 所述第一计算单元包括用于获得所述测量频带上的上行发相关矩阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包括： 第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每个
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子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数 矩阵； 第二子单元， 用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为 所述测量频带上的瞬时发相关估计； 第三子单元， 用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述 测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。 结合上述第二方面，和 /或第一种可能的实现方式，和 /或第二种可能的实现方式， 在第三种可能的实现方式中， 所述码本筛选单元包括： 第三计算单元， 用于计算所述预编码本集中所有码本的第二性能参量， 其中， 所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征向 量， 所述测量频带上的上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得； 第四计算单元， 用于计算所述预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影算子 与第二投影算子的差的范数， 作为子空间距离； 所述第一投影算子为秩为 rk的码本 的第二性能参量中由前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子， 所述第二投影算子 为秩为 rk的码本的投影算子， rk为自然数； 第二码本选择单元， 用于选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优码 本集中的各个码本的子空间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距离。 结合上述第二方面，和 /或第一种可能的实现方式，和 /或第二种可能的实现方式， 和 /或第三种可能的实现方式， 在第四种可能的实现方式中， 所述第三计算单元包括 用于获得所述测量频带上的上行发相关矩阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包 括： 第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每个 子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数 矩阵； 第二子单元， 用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为 所述测量频带上的瞬时发相关估计； 第三子单元， 用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述 测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。
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结合上述第二方面，和 /或第一种可能的实现方式，和 /或第二种可能的实现方式， 和 /或第三种可能的实现方式， 和 /或第四种可能的实现方式， 在第五种可能的实现方 式中， 所述预编码本选择装置位于基站。 第三方面， 提供一种基站， 包括存储器和处理器， 其中， 所述存储器用于存储 一段程序代码， 所述处理器用于读取所述存储器中的程序代码， 执行以下步骤： 根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵； 在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作 为次优码本集； 确定所述次优码本集中各个码本的谱效率； 根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳码 本。 本发明实施例通过增加在码本集合中筛选次优码本集的过程， 然后基于筛选出 的次优码本集再进行遍历码本选择最佳码本，可以避免大量的等效信道求逆运算， 大 大降低运算的复杂度， 因此， 该方法降低了上行预编码本选择的的复杂度， 在 e B 运算资源不变的前提下，可以支持更高密度和更多用户的预编码本测量，提高系统规 格。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案， 下面将对实施例或 现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍， 显而易见地， 下面描述中的附图仅 仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的 前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。 图 1为本发明实施例一种预编码本选择方法的流程图； 图 2为本发明实施例中一种选择次优码本集的方法流程图； 图 3为本发明实施例中获得测量频带上的上行发相关矩阵的方法流程图； 图 4为本发明实施例中另一种选择次优码本集的方法流程图； 图 5为本发明实施例一种预编码本选择装置的结构示意图； 图 6为本发明实施例中一种码本筛选单元的结构示意图；
图 7为本发明实施例中另一种码本筛选单元的结构示意图； 图 8为本发明实施例一种基站的结构示意图。 具体实施方式 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案， 并使本发明 实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂， 下面结合附图对本发明实施例中 技术方案作进一步详细的说明。 参见图 1， 为本发明实施例一种预编码本选择方法的流程图。 该方法可以包括： 步骤 101， 根据上行 SRS信道估计， 获得终端的传输信道系数矩阵。 基站首先执行 SRS信道估计，获得估计结果 H， H为传输信道系数矩阵。该 SRS 信道估计可以采用与变换域降噪相结合的 LMMSE (线性最小均方误差）方法， 也可 以采用迭代干扰抵消等更复杂的演进方法。采用的具体计算方法对本发明的实现无影 响， 此处不再赘述。 步骤 102，在预编码本集中选择与传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码 本作为次优码本集。 基站首先对预编码本集中的所有码本进行筛选获得次优码本集， 该次优码本集 中包括至少一个码本， 次优码本集中的码本与估计出的传输信道系数矩阵 H的特征 相匹配， 具体的， 次优码本集中的码本与根据该传输信道系数矩阵 H计算获得的上 行发相关矩阵的特征值分解量相匹配， 该特征值分解量可以是特征向量， 也可以是特 征向量和特征值。 该选择次优码本集的具体过程请参见后续实施例的描述。 步骤 103， 确定次优码本集中所有码本的谱效率。 在选择出次优码本集后， 计算该次优码本集中所有码本的谱效率。 具体的， 以计算次优码本集中的码本 ^的谱效率为例， 首先计算码本^的等效 信道均衡后信噪比： Ί) = (w HHHW] + /)- 1 WfHHHW3
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其中， I为单位矩阵， ^为均衡后的等效传输矩阵， ^为^的第 z '行第 z '列的元 素，也即7 ^矩阵中第7 '行的对角线元素， 为使用码本^时第7 '层均衡后信噪比估计， 层数就等于使用码本的列数， 为 SRS信道估计后估计出的传输信道系数矩阵， HH 为 的共轭转置， ^为码本^的共轭转置， 为码本编号。 然后， 再根据均衡后信噪比折算使用该码本^的谱效率：
映射函数 717^^)可以是直接使用^按照香农公式1。g(1 + ^ )计算各层容量后 叠加， 也可以是根据接收机性能， 离线预设的信噪比与谱效率的映射表， 查表得到各 层谱效率估计后叠加。 其中， 为码本^的秩， 也是^的列数。 按照上述方法即可获得次优码本集中所有码本的谱效率。
步骤 104， 根据次优码本集中各个码本的谱效率在次优码本集中确定出最佳码 本。 在获得次优码本集中所有码本的谱效率后， 即可根据该谱效率确定出最佳码本。 例如， 可以选择谱效率最大的码本作为最佳码本， 即 = ar ^x(Cj ) 本发明实施例通过增加在码本集合中筛选次优码本集的过程， 然后基于筛选出 的次优码本集再进行遍历码本选择最佳码本，可以避免大量的等效信道求逆运算， 大 大降低运算的复杂度， 因此， 该方法降低了上行预编码本选择的的复杂度， 在 e B 运算资源不变的前提下，可以支持更高密度和更多用户的预编码本测量，提高系统规
格。 在本发明的另一实施例中， 在预编码本集中选择与传输信道系数矩阵的特征相 匹配的至少一个码本作为次优码本集的过程， 可以有多种实现方式， 例如， 可以通过 投影矩阵和特征值分解量估算预编码本集中所有码本的粗估性能，然后基于该粗估性 能选择次优码本集；也可以根据码本的投影算子和特征值分解量的投影算子计算子空 间距离， 然后基于该子空间距离选择次优码本集。 下面通过具体实施例进行介绍。 方式一， 如图 2所示， 该选择次优码本集的方法可以包括： 步骤 201， 计算预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二性能参量。 第一性能参量为由预编码本集中所有码本的不同列向量构造的投影矩阵， 也即 抽取预编码本集中所有码本的所有不同的列向量生成投影矩阵 P。 其中， 该投影矩阵 P的列向量索引与各个码本的列向量索引之间的映射关系用 函数 4Ρ(')表示。例如，秩为^的第 '个码本 的第™行"列上的元素等于矩阵 Ρ 的第 行上第 ( ， ")列上的元素。 在矩阵构造 P时即唯一确定。 第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征值 分解量， 该特征值分解量包括特征向量和特征值。该测量频带上的上行发相关矩阵是 根据传输信道系数矩阵 H计算获得的， 其中， 测量带宽是进行上述 SRS信道估计时 发出的测量信号所占用的带宽， 也就是目标测量带宽。 具体的， 如图 3所示， 该获得测量频带上的上行发相关矩阵的方法可以包括： 步骤 301，计算传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积，作为每个子载波的瞬时 发相关矩阵。 每个子载波上的瞬时发相关矩阵 ^ = //ίί//， 其中， 传输信道系数矩阵 Η为噪 声功率归一后的传输信道系数矩阵。该噪声功率归一的方法与现有技术相同，此处不 再赘述。 步骤 302，将各子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为测量频带上的
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瞬时发相关估计< 在获得各子载波上的瞬时发相关矩阵"^后，将各子载波上的"^的抽样值或者所 有八/的平均值作为整个测量频带上的瞬时发相关估计 。 "d 步骤 303，将测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的测量频带上的瞬时 发相关估计， 作为测量频带上的上行发相关矩阵。 测量频带上的上行发相关矩阵 即为该测量频带上的瞬时发相关估计 ^， 或
R B,
者是时域滤波后的 and 在按照上述步骤获得上行发相关矩阵 W后， 即可对 W进行特征值分解， 具体的， 可以根据 W = rai"ff求解获得特征值分解量， 该特征值分解量可以包括特征向量 和 特征值 。 其中， 为 的共轭转置。 骤 202，根据第一性能参量和第二性能参量计算预编码本集中所有码本的粗估
在获得第一性能参量和第二性能参量后， 首先根据投影矩阵及特征值分解 义矩阵 (? = /)1/2^^^， 然后计算各码本的粗估性能 ， 例如:
- 4P(r^r)的共轭转置， MAP如前所述是一个码本列向量到矩阵 P的映射函数 步骤 203，选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优码本集中的各个码
本的粗估性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。 可以选择 最大的 W个码本作为次优码本集，这里 W可以根据对性能的要求 自由配置， 倾向性能时 W可以取值稍大， 倾向规格时可以取值稍小。 在获得次优码本集后即可执行上述步骤 103 104， 最终确定出最佳码本。 方式二， 如图 4所示， 该选择次优码本集的方法可以包括： 步骤 401， 计算预编码本集中所有码本的第二性能参量。 该第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征 向量。 同样， 该测量频带上的上行发相关矩阵根据传输信道系数矩阵计算获得。 其中， 该测量频带上的上行发相关矩阵的计算方法与前述实施例中的步骤 301 303类似， 此处不再赘述。 对上行发相关矩阵进行特征值分解获得特征向量的过程与前述实施例中步骤
201获得特征向量 的过程类似。 该第二性能参量即为特征向量 。 步骤 402， 计算预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影算子与第二投影算 子的差的范数， 作为子空间距离。 以秩为 rk的码本 为例进行说明。 首先， 在获得特征向量 后， 即可计算第一投影算子7 第一投影算子 P 为特征向量 中由前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算 子。
P ，〗 = VrkVr ， 其中， t是特征向量 中前 rk个主特征向量构成的矩阵， rk为 自然数， 例如， rk=3， v = vl,v2, v„-) j 则^ = ( d2，fg。 ^为^的共轭转置。
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第二投影算子 P 为秩为 rk的码本 的投影算子：
然后， 计算秩为 rk的码本 的子空间距离 ： dist = Pv - Pw 11.11
r i rk rk ， 这里 mi表示矩阵的范数， 可以是 2范数、 F范数等等合理 的距离定义。 按照上述方法即可获得所有秩为 rk的码本的子空间距离。 步骤 403，选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优码本集中的各个码 本的子空间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距离。 对所有秩为 ^的预编码本， 可以选择距离最小的前 W个码本作为次优码本集。 该过程也即将码本子空间与主特征向量构成的子空间的距离 ^的大小作为 形成次优码本集的选择标准。 以上是对本发明方法实施例的描述，该方法除了可以应用于 LTE-A上行 PUSCH 的码本测量， 也可以应用于其他通过预定义码本进行发射加权的无线通信系统。上述 方法实施例均可以应用于基站。 下面对实现上述方法的装置进行介绍。 参见图 5， 为本发明实施例一种预编码本选择装置的结构示意图。 该装置可以包括： 信道估计单元 501， 用于根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的 传输信道系数矩阵。
码本筛选单元 502，用于在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相 匹配的至少一个码本作为次优码本集。 计算单元 503， 用于确定所述次优码本集中各个码本的谱效率。
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码本确定单元 504，用于根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码 本集中确定出最佳码本。 信道估计单元 501在进行上行 SRS信道估计后获得传输信道系数矩阵 H， 码本 筛选单元 502首先对预编码本集中的所有码本进行筛选获得次优码本集，该次优码本 集中包括至少一个码本， 次优码本集中的码本与传输信道系数矩阵 H的特征相匹配， 具体的， 次优码本集中的码本与根据该传输信道系数矩阵 H计算获得的上行发相关 矩阵的特征值分解量相匹配， 该特征值分解量可以是特征向量， 也可以是特征向量和 特征值。在选择出次优码本集后， 计算单元 503计算该次优码本集中所有码本的谱效 率， 具体的， 可以先计算码本^的等效信道均衡后信噪比， 然后， 再根据均衡后信 噪比折算使用该码本 ^的谱效率。 最终由码本确定单元 504根据该谱效率确定出最 佳码本。 例如， 可以选择谱效率最大的码本作为最佳码本。 该装置通过增加码本筛选单元在码本集合中筛选次优码本集， 然后由其它单元 基于筛选出的次优码本集再进行遍历码本选择最佳码本，可以避免大量的等效信道求 逆运算，大大降低运算的复杂度，因此，该装置降低了上行预编码本选择的的复杂度， 在 eNB运算资源不变的前提下， 可以支持更高密度和更多用户的预编码本测量， 提 高系统规格。 在本发明的另一实施例中， 如图 6所示， 码本筛选单元 502可以包括： 第一计算单元 601，用于计算所述预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二 性能参量，其中，所述第一性能参量为由所述预编码本集中所有码本的不同列向量构 造的投影矩阵；所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解 获得的特征值分解量，所述特征值分解量包括特征向量和特征值，所述测量频带上的 上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得。 第二计算单元 602，用于根据所述第一性能参量和第二性能参量计算所述预编码 本集中所有码本的粗估性能。 第一码本选择单元 603，用于选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优 码本集中的各个码本的粗估性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。 其中， 第一计算单元 601又可以进一步包括用于获得所述测量频带上的上行发 相关矩阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包括： 第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每个
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子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数 矩阵。 第二子单元， 用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为 所述测量频带上的瞬时发相关估计。 第三子单元， 用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述 测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。 在本发明的另一实施例中， 如图 7所示， 该码本筛选单元 502也可以包括： 第三计算单元 701，用于计算所述预编码本集中所有码本的第二性能参量，其中， 所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征向 量， 所述测量频带上的上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得。 第四计算单元 702， 用于计算所述预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影 算子与第二投影算子的差的范数， 作为子空间距离； 所述第一投影算子为秩为 rk的 码本的第二性能参量中由前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子， 所述第二投影 算子为秩为 rk的码本的投影算子， rk为自然数。 第二码本选择单元 703，用于选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优 码本集中的各个码本的子空间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距离。 其中， 第三计算单元 701 也可以包括用于获得所述测量频带上的上行发相关矩 阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包括： 第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每个 子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数 矩阵； 第二子单元， 用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为 所述测量频带上的瞬时发相关估计； 第三子单元， 用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述 测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。 该第三计算单元 701中的第一、 二、 三子单元与第一计算单元 601中的第一、 二、 三子单元相同。 该预编码本选择装置可以位于基站。
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如图 8所示， 本发明实施例还提供了一种基站。 该基站包括存储器 801和处理 器 802。 处理器 801与存储器 802通过总线 803相互连接； 总线 803可以是 ISA总线、 PCI总线或 EISA总线等。 所述总线可以分为地址总线、 数据总线、 控制总线等。 为 便于表示， 图 8中仅用一条粗线表示， 但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。 其中， 存储器 801用于存储一段程序， 具体地， 程序可以包括程序代码， 所述 程序代码包括计算机操作指令。 存储器 801可能包含高速 RAM存储器， 也可能还包 括非易失性存储器 （non-volatile memory), 例如至少一个磁盘存储器。 处理器 802用于读取存储器 801中的程序代码， 执行以下步骤： 根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵； 在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作 为次优码本集； 确定所述次优码本集中各个码本的谱效率； 根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳码 本。 该基站可以避免大量的等效信道求逆运算， 大大降低运算的复杂度， 因此， 该 装置降低了上行预编码本选择的的复杂度， 在 e B运算资源不变的前提下， 可以支 持更高密度和更多用户的预编码本测量， 提高系统规格。 本领域普通技术人员可以意识到， 结合本文中所公开的实施例描述的各示例的 单元及算法步骤， 能够以电子硬件、 或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些 功能究竟以硬件还是软件方式来执行， 取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。 专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种 实现不应认为超出本发明的范围。 所属领域的技术人员可以清楚地了解到， 为描述的方便和简洁， 上述描述的系 统、装置和单元的具体工作过程， 可以参考前述方法实施例中的对应过程， 在此不再 赘述。 在本申请所提供的几个实施例中， 应该理解到， 所揭露的系统、 装置和方法， 可以通过其它的方式实现。 例如， 以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的， 例如，
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所述单元的划分， 仅仅为一种逻辑功能划分， 实际实现时可以有另外的划分方式， 例 如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统， 或一些特征可以忽略， 或不 执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一 些接口， 装置或单元的间接耦合或通信连接， 可以是电性， 机械或其它的形式。 所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的， 作为单元 显示的部件可以是或者也可以不是物理单元， 即可以位于一个地方， 或者也可以分布 到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施 例方案的目的。 另外， 在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中， 也可 以是各个单元单独物理存在， 也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时， 可 以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上 或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体 现出来， 该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算 机设备 （可以是个人计算机， 服务器， 或者网络设备等） 或处理器 （processor)执行 本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。 而前述的存储介质包括： U盘、移动 硬盘、只读存储器（ ROM, Read-Only Memory )、随机存取存储器（ RAM， Random Access Memory), 磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
[01] 以上所述， 仅为本发明的具体实施方式， 但本发明的保护范围并不局限于此， 任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内， 可轻易想到变化或替 换， 都应涵盖在本发明的保护范围之内。 因此， 本发明的保护范围应所述以权利要求 的保护范围为准。
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Claims
1、 一种预编码本选择方法， 其特征在于， 包括：
根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵； 在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码 本作为次优码本集；
确定所述次优码本集中各个码本的谱效率；
根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳 码本。
2、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述在预编码本集中选择与 所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作为次优码本集， 包括： 计算所述预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二性能参量， 其中， 所 述第一性能参量为由所述预编码本集中所有码本的不同列向量构造的投影矩阵； 所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特 征值分解量， 所述特征值分解量包括特征向量和特征值， 所述测量频带上的上行 发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得；
根据所述第一性能参量和第二性能参量计算所述预编码本集中所有码本的 粗估性能；
选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优码本集中的各个码本的粗 估性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。
3、 根据权利要求 1所述的方法， 其特征在于， 所述在预编码本集中选择与 所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码本作为次优码本集， 包括： 计算所述预编码本集中所有码本的第二性能参量， 其中， 所述第二性能参量 为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特征向量，所述测量频 带上的上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得；
计算所述预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影算子与第二投影算子 的差的范数， 作为子空间距离； 所述第一投影算子为秩为 rk的码本的第二性能 参量中由前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子， 所述第二投影算子为秩为 rk的码本的投影算子， rk为自然数；
选择至少一个码本作为所述次优码本集，所述次优码本集中的各个码本的子
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空间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距离。
4、 根据权利要求 2或 3所述的方法， 其特征在于， 获得所述测量频带上的 上行发相关矩阵的方法包括：
计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积，作为每个子载波的瞬时发 相关矩阵； 所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信道系数矩阵； 将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作为所述测量频带 上的瞬时发相关估计；
将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所述测量频带上的 瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。
5、 一种预编码本选择装置， 其特征在于， 包括：
信道估计单元， 用于根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的 传输信道系数矩阵；
码本筛选单元，用于在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相 匹配的至少一个码本作为次优码本集；
计算单元， 用于确定所述次优码本集中各个码本的谱效率；
码本确定单元，用于根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码 本集中确定出最佳码本。
6、 根据权利要求 5所述的装置， 其特征在于， 所述码本筛选单元包括： 第一计算单元，用于计算所述预编码本集中所有码本的第一性能参量和第二 性能参量， 其中， 所述第一性能参量为由所述预编码本集中所有码本的不同列向 量构造的投影矩阵；所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特 征值分解获得的特征值分解量， 所述特征值分解量包括特征向量和特征值， 所述 测量频带上的上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获得；
第二计算单元，用于根据所述第一性能参量和第二性能参量计算所述预编码 本集中所有码本的粗估性能；
第一码本选择单元， 用于选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优 码本集中的各个码本的粗估性能高于所述预编码本集中其他码本的粗估性能。
7、 根据权利要求 6所述的装置， 其特征在于， 所述第一计算单元包括用于
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获得所述测量频带上的上行发相关矩阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包 括：
第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每 个子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信 道系数矩阵；
第二子单元，用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作 为所述测量频带上的瞬时发相关估计；
第三子单元，用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所 述测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。
8、 根据权利要求 5所述的装置， 其特征在于， 所述码本筛选单元包括： 第三计算单元，用于计算所述预编码本集中所有码本的第二性能参量，其中， 所述第二性能参量为对测量频带上的上行发相关矩阵进行特征值分解获得的特 征向量， 所述测量频带上的上行发相关矩阵根据所述传输信道系数矩阵计算获 得；
第四计算单元， 用于计算所述预编码本集中秩为 rk的所有码本的第一投影 算子与第二投影算子的差的范数，作为子空间距离；所述第一投影算子为秩为 rk 的码本的第二性能参量中由前 rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子， 所述第 二投影算子为秩为 rk的码本的投影算子， rk为自然数；
第二码本选择单元， 用于选择至少一个码本作为所述次优码本集， 所述次优 码本集中的各个码本的子空间距离小于所述预编码本集中其他码本的子空间距 离。
9、 根据权利要求 8所述的装置， 其特征在于， 所述第三计算单元包括用于 获得所述测量频带上的上行发相关矩阵的矩阵获得单元， 所述矩阵获得单元包 括：
第一子单元， 用于计算所述传输信道系数矩阵及其共轭转置的乘积， 作为每 个子载波的瞬时发相关矩阵；所述传输信道系数矩阵为噪声功率归一后的传输信 道系数矩阵；
第二子单元，用于将各所述子载波上的瞬时发相关矩阵的抽样值或平均值作 为所述测量频带上的瞬时发相关估计；
第三子单元，用于将所述测量频带上的瞬时发相关估计或将时域滤波后的所
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述测量频带上的瞬时发相关估计， 作为所述测量频带上的上行发相关矩阵。
10、 根据权利要求 5至 9中任意一项所述的装置， 其特征在于， 所述预编码 本选择装置位于基站。
11、 一种基站， 其特征在于， 包括存储器和处理器， 其中， 所述存储器用于 存储一段程序代码， 所述处理器用于读取所述存储器中的程序代码， 执行以下步 骤：
根据上行信道探测参考信号 SRS信道估计获得终端的传输信道系数矩阵； 在预编码本集中选择与所述传输信道系数矩阵的特征相匹配的至少一个码 本作为次优码本集；
确定所述次优码本集中各个码本的谱效率；
根据所述次优码本集中各个码本的谱效率在所述次优码本集中确定出最佳 码本。
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