传输权重向量的克罗内克近似和标量量化的制作方法

文档序号:11161974
传输权重向量的克罗内克近似和标量量化的制造方法与工艺

通信系统可以受益于用于信道特点的高效通信的各种技术。例如,无线通信系统可以受益于具有高阶空间复用的大规模天线阵列的使用。



背景技术:

可以使用大量的天线端口(诸如16-64天线端口)来实现全维度多输入多输出(FD-MIMO)。为了利用此类大阵列,多用户多输入多输出(MU-MIMO)可以是公共传输机制。图8说明了各种实现方式的扇区频谱效率。图8说明了与4端口的基线相比的40端口的研究。这个和其它研究示出了,当使用此类系统时,大多数的增益可能来自于MU-MIMO。在图8中示出的研究中,将乘积码书构思(product codebook)与仅方位角(azimuth)的基线和具有协方差矩阵的理想知识的系统进行了比较。

在提供良好质量的MU-MIMO性能中的挑战中一个挑战是对非常准确的信号状态信息的明显需求,其比针对单用户多输入多输出(SU-MIMO)所要求的更加准确。当前,取决于端口的数量,LTE码书在大小中从4比特到8比特而变化。同时,在LTE中的信道状态信息(CSI)反馈的保真度介于1-2比特/端口之间。使用这个作为大体上的示意,支持16-64端口将导致16-128比特级别的码书大小。在搜索复杂性方面,此类码书大小可能是禁止的。考虑到MU-MIMO传输,CSI反馈的保真度也需要增加而超过2比特/端口。



技术实现要素:

根据一些实施例,一种方法可以包括:使用克罗内克近似,通过最小二乘方法对针对第一节点的信道的一个或多个传输权重向量的集合的传输权重向量进行近似,以产生降维的向量1和降维的向量2。所述方法还可以包括:使用标量量化,对降维的向量1和降维的向量2中的至少一个进行量化以产生量化的表示。所述方法还可以包括:向第二节点传送所述量化的表示。在一些实施例中,传输权重向量的集合可以包括多个传输权重向量,以及在其它实施例中,传输权重向量的集合可以包括仅单个传输权重向量。

在一些实施例中,一种方法可以包括:接收一个或多个降维的向量的标量量化表示,该一个或多个降维的向量的标量量化表示包括:使用对应于针对用户设备的信道的克罗内克近似的传输权重向量的近似。所述方法还可以包括:基于所述标量量化表示,使用克罗内克积近似,传送数据。

根据一些实施例,计算机程序产品能够编码用于执行过程的指令。该过程可以包括先前方法中的任何一个方法。类似地,在一些实施例中,非短暂性的计算机可读介质可以编码有指令,当在硬件中执行该指令时,该指令执行过程。该过程可以包括先前方法中的任一方法。

根据一些实施例,一种装置可以包括:至少一个处理器和包含计算机程序代码的至少一个存储器。所述至少一个处理器和所述计算机程序代码可以被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置至少:使用克罗内克近似,通过最小二乘方法对针对第一节点的信道的传输权重向量的集合的传输权重向量进行近似,以产生降维的向量1和降维的向量2。所述至少一个处理器和所述计算机程序代码还可以被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置至少:使用标量量化,对降维的向量1和降维的向量2中的至少一个进行量化以产生量化的表示。所述至少一个处理器和所述计算机程序代码可以被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置至少:向第二节点传送所述量化的表示。

在一些实施例中,一种装置可以包括:至少一个处理器和包含计算机程序代码的至少一个存储器。所述至少一个处理器和所述计算机程序代码可以被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置至少:接收一个或多个降维的向量的标量量化表示,该标量量化表示包括:使用对应于针对用户设备的信道的克罗内克近似的传输权重向量的近似。所述至少一个处理器和所述计算机程序代码可以被配置为与所述至少一个处理器一起使得所述装置至少:基于所述标量量化表示,使用克罗内克积近似,传送数据。

根据一些实施例,一种装置可以包括:用于使用克罗内克近似,通过最小二乘方法对针对第一节点的信道的一个或多个传输权重向量的集合的传输权重向量进行近似,以产生降维的向量1和降维的向量2的构件。所述装置还可以包括:用于使用标量量化,对降维的向量1和降维的向量2中的至少一个进行量化以产生量化的表示的构件。所述装置还可以包括:用于向第二节点传送所述量化的表示的构件。

在一些实施例中,一种装置可以包括:用于接收一个或多个降维的向量的标量量化表示的构件,该一个或多个降维的向量的标量量化表示包括:使用对应于针对用户设备的信道的克罗内克近似的传输权重向量的近似。所述装置还可以包括:用于对在基站处的本征模式的克罗内克积近似进行重建的构件。

附图说明

为了适当地理解本发明,应当参照附图,其中:

图1说明了根据一些实施例的针对方位角极化表示的在矩形2D阵列中的方位角端口和列数之间的关系。

图2说明了根据一些实施例的针对方位角极化表示的在矩形阵列中的仰角(elevation)端口和行数之间的关系。

图3说明了根据一些实施例的针对仰角极化表示的在矩形2D阵列中的方位角端口和列数之间的关系。

图4说明了根据一些实施例的针对仰角极化表示的在矩形阵列中的仰角端口和行数之间的关系。

图5描绘了针对各种量化方案的假设最大比合并(MRC)接收器的在1阶信噪比(SNR)中的损耗。

图6描绘了针对各种量化方案的假设最小均方误差(MMSE)接收器的针对2阶的在每个流的SNR中的损耗。

图7说明了根据一些实施例的方案的系统级性能。

图8说明了各种实现方式的扇区频谱效率。

图9说明了根据一些实施例的方法。

图10说明了根据一些实施例的系统。

具体实施方式

一些实施例提供了系统、设备和方法以用于以合理的复杂度,对针对大阵列的MU-MIMO的信道状态信息(CSI)进行量化。也允许其它实现方式。

在论述中,假设传输端口(与FD-MIMO传输有关)在具有交叉极化和共极的天线单元的矩形阵列的形式中。

在一些实施例中,有两步骤量化方法以用于信道的主特征向量。在第一步骤中,使用最小二乘方法得到一个或多个特征向量的克罗内克近似。这个方法可以显著地降低向量的维度。在第二步骤中,使用标量量化对降维的向量进行量化。

因此,在一些实施例中,第一步骤可以涉及确定针对在UE处的每个主本征模式的维度Mt x 1的克罗内克结构传输权重,其中Mt=在2D阵列中的天线端口的总数。

尽管针对主本征模式来描述该方法,但是可以更一般地应用该方法。在这个论述中,v可以表示从UE处的协方差矩阵确定的主特征向量(Mt x 1)。考虑到交叉极化均匀矩形矩阵,可以在以下两种方式中,将v表示在矩阵形式中。如随后将示出的,下面的两种方式中的每一种方式是有效的克罗内克积表示,尽管这两种方式可能导致不同的开销并且可能具有不同的性能。

第一种表示是方位角极化表示。在这种表示中,方位角端口(其包括克罗内克结构)可以被认为是交叉极化的,而仰角端口(其包括克罗内克结构)可以被认为具有一种行为,该行为是跨越+/-45°极化被平均。

图1和图2说明了在概念上矩形阵列如何能够被视为方位角端口集合(具有+/-45°极化)和仰角端口集合的克罗内克积。

图1说明了针对方位角极化表示,在矩形阵列中在方位角端口和列数之间的关系。如在图1中示出的,在克罗内克结构中的方位角端口数量=2*在矩形阵列中的列数。

图2说明了针对仰角极化表示,在矩形阵列中在仰角端口和行数之间的关系。如在图2中示出的,在克罗内克结构中的仰角端口数量=2*在矩形阵列中的行数。

作为方位角极化表示的一个示例,针对被布置在10行2列中具有总共40个天线单元的交叉极化矩形阵列,主特征向量v可以被写成维度10x4的矩阵形式V10,4

第二表示是仰角极化表示。在这种表示中,仰角端口(其包括克罗内克结构)可以被认为是交叉极化的,而方位角端口(其包括克罗内克结构)可以被认为是具有一种行为,该行为是跨越+/-45°极化被平均。

图3和图4说明了在概念上矩形阵列如何能够被视为仰角端口集合(具有+/-45°极化)和方位角端口的集合的克罗内克积。

图3说明了针对仰角极化表示,在矩形阵列中在方位角端口和列数之间的关系。如在图3中示出的,在克罗内克结构中的方位角端口数量=在矩形阵列中的列数。

图4说明了针对仰角极化表示,在矩形阵列中在仰角端口和行数之间的关系。如在图4中示出的,在克罗内克结构中的仰角端口数量=2*在矩形阵列中的行数。

作为仰角极化表示的一个示例,针对被布置在10行2列中具有总共40个天线单元的交叉极化矩形阵列,主特征向量v可以被写成维度20x2的矩阵形式V20,2

假设主特征向量的矩阵表示(例如,V10,4,V20,2),可以通过代价函数来确定克罗内克近似:

其中F指示弗罗宾尼斯范数,表示克罗内克积,以及通过连续地在彼此之上对列进行进行堆叠,vec()操作符将矩阵转变为列向量。注意的是,vec(V)是在通常列向量形式中的主特征向量。等价形式是如下代价函数:

其中关系已经用于任何列向量a和b,其中(.)T指示转置操作符。如在Van Loan等人的"Approximation with Kronecker Products,"(1993),中描述的,在这种情况下,针对vaz和vel,的解可以分别被示出为V的共轭的右奇异向量和左奇异向量。此外,是针对主本征模式的Mt x 1维度的克罗内克结构传输权重。从以上示出的等价形式,能够看出的是,借助于vaz和vel的外积,高效性地创建了V的1阶(1-rank)近似。此外,需要注意的是,存在一些形式,它们基本上等同于上述等式。例如,等价形式将包含将不改变被最小化的代价函数的共轭操作,并且将不会以任何实质性的方式改变解。

在第二步骤中,可以使用标量量化,针对在UE处的每个主本征模式对维度Mt x 1的克罗内克结构传输权重进行量化。

如上所述,克罗内克积近似可以降低量化空间的维数。作为进一步降低,在一些实施例中,从保留仅组成元素的相位。

若干方法可以用于对克罗内克近似的元素的相位进行量化,其包括差分量化。在一些仿真中,使用16-PSK星座,独立地执行对vaz和vel的每个元素的相位的量化。可以由给出克罗内克近似的量化表示,其中Q(.)是标量量化函数。

克罗内克积近似不仅可以用于对信道的特征向量进行近似,而且可以用于对通过不同于计算特征向量的方法所计算的任意传送权重向量进行近似。也就是说,vec(V)可以表示对应于Mt端口的假想的传输权重。将应用如上所述的相同过程,除了以下之外:假想的Mt x 1传输权重向量将被以上描述中的特征向量替代。

在第三步骤中,可以针对在eNB处的每个本征模式,重新构建克罗内克积近似。eNB可以假设:在eNB处无差错地接收量化值。此外,可以根据来重新构建针对主本征模式的克罗内克近似:,其中Q-1(.)是与Q(.)相关联的逆标量量化函数。

在以下仿真中,假设UE被均匀地分布在小区内,其中1MHz的分配带宽,1LTE子带。根据3GPP协议,UE的高度被分布在1.5m和22.5m之间。如在来自3GPP TR 36.873的3D-UMi场景中,eNB位于10m高度。在平面交叉极化阵列中,假设总共40个Tx端口,在垂直维度中10行,在水平维度中2列。阵列的间隔在方位角中为0.5λ以及在仰角中为0.9λ。

假设协方差矩阵的主特征向量是理想的1阶预编码器,假设包括协方差矩阵的2-主特征向量的矩阵是理想的2阶预编码器。所有其它量化方案被测量为关于理想预编码器的信噪比(SNR)的损耗。

特别地,关于8b/9b/10b,VQ:码书大小256/512/1024被穷尽性搜索以找到最佳的二阶预编码器。码书具有克罗内克结构,其中在方位角维度中使用4比特,Rel-8LTE 4Tx码书,以及在仰角维度中使用4/5/6比特,DFT码书。

此外,关于52b/104b,SQ(16-PSK),根据一些实施例的方法用于表示在对应于方位角极化表示的矩阵形式V10,4中的每个特征向量,然后通过来近似,其中vaz是4x1向量,以及vel是10x1向量。然后,仅保留的相位,并且使用16-PSK星座对它进行量化。考虑到对于乘以标量相位项而言,特征向量是不变量,可以使用13*4=52来表示在2阶的情况下,开销加倍到104比特。然后,特征向量在eNB处被重建,并且直接用作针对1阶或2阶传输的预编码器。

此外,关于84b/168b,SQ(16-PSK),使用如在52b/104b的情况中的相同的方法,然后跟随SQ(16-PSK),但是使用仰角极化表示。因此,特征向量被表示在如V20,2的矩阵形式中,并且通过来近似,其中vaz是2x1向量,以及vel是20x1向量。然后所示仅相位16-PSK量化,可以使用21*4=84来表示每个特征向量。

另外,关于Inf-b、const-mod,该方法不假设量化,从而无限比特,或克罗内克近似,但是保留理想预编码器的仅相位成分。示出了在限制预编码器是恒包络中的损耗。

图5描绘了假设MRC接收器,在1阶的SNR中的损耗。因此,图5说明了针对不同的量化方案(1阶)的SNR损耗。

图6描绘了假设MMSE接收器,针对2阶的在每个流的SNR中的损耗。因此,图6说明了针对不同的量化方案(2阶)的SNR损耗。

如从图5和图6能够看出,传统VQ方法的性能在10比特附近达到饱和。进一步增加大小也可能具有严重的搜索复杂度的担忧。当前,在LTE中考虑了8比特的最大大小。在1-4比特/端口的范围中,如果能够使用更多的比特,一些实施例提供了一种方法以显著地增加隐式反馈的保真度,而没有计算担忧。

图7说明了根据一些实施例的方案的系统级性能。因此,图7说明了与传统的8比特码书相比,根据一些实施例的方案的小区-avg SE性能。

在图7的仿真中,传播环境和UE分布是根据3GPP TR 36.873的3D-UMi场景。使用均匀矩形交叉极化阵列,其中40个天线单元,10行和2列,水平间隔0.51λ,垂直间隔0.91λ。针对基线4Tx TM9情况,在垂直维度中的天线单元被聚合到具有10°半功率波束宽度的指向在12°下倾的波束中。所仿真的方案使用48比特以用于对1阶恒包络波束成型向量进行量化,并且使用10ms的周期性把它发送回去。图7示出了通过将CSI反馈的保真度从8比特改进到48比特(1阶)在小区吞吐量中的35%的增益。

图9说明了根据一些实施例的方法。如在图9中示出的,一种方法可以包括:在910,使用克罗内克近似,通过最小二乘方法,对针对用户设备的信道的特征向量进行近似以产生降维的向量1和降维的向量2。用户设备可以是第一节点的示例。

该近似可以包括:在912,确定针对在UE处的主本征模式的维度Mt x 1的克罗内克结构传输权重。Mt可以指的是在基站的二维阵列中的天线端口的总数。

例如,近似可以包括:确定克罗内克积近似其中vaz对应于方位角端口的集合,vel对应于仰角端口的集合。

近似可以涉及:在914,使用每个特征向量的方位角极化表示,或者,在916,使用每个特征向量的仰角极化表示。

该方法还可以包括:在920,使用标量量化对降维的向量进行量化,以产生量化的表示。量化包括:使用标量量化,对vaz,vel进行量化,其构成了针对在UE处的每个主本征模式的维度Mt x 1的克罗内克结构传输权重。量化可以包括:在922,仅保留来自的组成元素的相位。可以通过给出克罗内克近似的量化表示。

另外,该方法可以包括:在930,从UE向诸如eNB的基站,传送量化的表示。基站可以是第二节点的示例。可替代地,第一节点和第二节点可以被交换,使得关于基站进行近似,并且该近似被传送给基站。

该方法还可以包括:在940,接收在基站处的量化的表示。例如,该方法可以包括:接收一个或多个降维的向量的标量量化,其使用对应于针对用户设备或其它第一节点的信道的克罗内克近似,对特征向量进行近似。

另外,该方法可以包括:在950,对针对在eNB或其它第二节点处的本征模式的克罗内克积近似进行重建。重建可以包括:根据对主本征模式的克罗内克近似进行重建。该方法还可以包括:在960,使用克罗内克积近似例如向用户设备传送数据。

图10说明了根据本发明的一些实施例的系统。应当理解的是,图9的流程图的每个框可以由各种构件或它们的组合来实现,诸如硬件、软件、固件、一个或多个处理器和/或电路。在一个实施例中,系统可以包括:若干设备,诸如例如,网络元素1010和用户设备(UE)或用户装置1020。该系统可以包括:不只一个UE 1020和不只一个网络元素1010,尽管出于说明的目的,示出了每种的仅一个设备。网络元素可以是接入点、基站、eNode B(eNB)、或本文中论述的其它网络元素中的任何网络元素。这些设备中的每个设备可以包括:至少一个处理器或控制单元或模块,它们分别为被指示为1014和1024。可以在每个设备中提供至少一个存储器,并且它们分别被指示为1015和1025。存储器可以包括:包含在其中的计算机程序指令或计算机代码。可以提供一个或多个收发器1016和1026,每个设备也可以包括天线,其分别被说明为1017和1027。尽管每个设备示出了仅一个天线,但是可以向设备中的每个设备提供许多天线和多个天线单元。例如,可以由网络元素1010使用二维阵列的天线单元。例如,可以提供这些设备的其它配置。例如,另外,除了无线通信外,网络元素1010和UE 1020可以被配置为用于有线通信,在此类情况下,天线1017和1027可以说明任何形式的通信硬件,而不局限于仅天线。

收发器1016和1026每个各自地可以是传送器、接收器或传送器和接收器两者、或单元或设备(其可以被配置为用于传输和接收两者)传送器和/或接收器(就无线电部件而言)也可以被实现为远程无线电头端(其没有位于设备自身内,但是例如,可以在桅杆中)。还应当了解的是,根据“动态”或灵活无线电构思,可以以灵活的方式,在不同的实体(诸如节点、主机或服务器)中执行操作和功能。也就是说,工作的划分可以根据具体情况而变化。一些可能使用是使得网络元素递送本地内容。功能中的一个或多个功能也可以被实现为虚拟应用,该虚拟应用是如能够在服务器上运行的软件。

用户装置或用户设备1020可以是移动站(MS),诸如移动电话或智能电话或多媒体设备,装备由无线通信能力的计算机,诸如平板计算机,装备有无线通信能力的个人数据或数字助理(PDA),便携式媒体播放器,数字相机,口袋摄像机,装备有无线通信能力的导航单元,或它们的任何组合。用户装置或用户设备1020可以是传感器或智能仪表,或通常可以被配置为用于单个位置的其它设备。

在示例性实施例中,装置(诸如节点或用户设备)可以包括用于实现与图9有关的上述实施例的构件。

处理器1014和1024可以由任何计算或数据处理设备来具体化,诸如中央处理器(CPU)、数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、可编程逻辑设备(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)、数字增强电路、或比较设备或他们的组合。处理器可以被实现为单个控制器,或多个控制器或处理器。另外,处理器可以被实现为在本地配置中、在云配置中,或在它们的组合中的处理器池。

针对固件或软件,实现方式可以包括:至少一个芯片集的模块或单元(例如,过程、功能等)。存储器1015和1025各自地可以是任何合适的存储设备,诸如非短暂性计算机可读介质。可以使用硬盘驱动器(HDD)、随机存取存储器(RAM)、闪速存储器、或其它合适的存储器。存储器可以被组合在如处理器的单个集成电路上,或可以与它分离。此外,计算机程序指令可以被存储在存储器中,并且它可以被处理器处理,它可以是任何合适形式的计算机程序代码,例如,被编写在任何合适的编程语言中的编译的或解释的计算机程序。存储器或数据存储实体通常是内部的,但是诸如在从服务提供商获得另外的存储能力的情况下,也可以是外部的或它们的组合。存储器可以固定的或可移动的。

存储器和计算机程序指令可以被配置为与针对特定设备的处理器一起使得硬件装置(诸如网络元素1010和/或UE 1020)执行上述过程中的任何过程(参见,例如,图9)。因此,在一些实施例中,非短暂性的计算机可读介质可以被编码有计算机指令或一个或多个计算机程序(诸如添加的或更新的软件例程、小应用程序或宏),当在硬件中执行它们时,它们可以执行诸如本文中描述的过程中的一个过程的过程。计算机程序可以由编程语言来编码,编程语言可以是高级编程语言,诸如面向对象C、C、C++、C#、Java等,或低级编程语言,诸如机器语言或汇编程序。可替代地,可以完全在硬件中执行本发明的一些实施例。

此外,尽管图10说明了包括网络元素1010和UE 1020的系统,但是,如本文中说明和论述的,本发明的实施例可以应用于其它配置,以及涉及另外的元件的配置。例如,多个用户设备和多个网络元素或提供类似功能的其它节点(诸如组合了用户设备和接入点的功能的节点,诸如中继节点)可以存在。

本领域的技术人员将容易理解的是,可以使用不同顺序中的步骤,和/或使用与所公开的配置不同的配置中的硬件元件来实践如上所述的本发明。因此,尽管已经基于这些优选实施例描述了本发明,但是对于本领域的技术人员而言明显的是,在保留了本发明的精神和范围的情况下,某些修改、变型、和可替代的构造将是明显的。因此,为了确定本发明的边界和界线,应当参照所附权利要求书。

再多了解一些
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