定 在最后的N_Filt次迭代或者N_Filt个子帧中最常用的CQI值，提供得到的CQI值给BLER 跟踪处理1024。然后，如果最常用的CQI值是负1 (-1) 1026,通过将滤波参数a设置为1 (1) 使CQI滤波失效1032 ;否则，确定短期CQI统计1028。确定短期统计1028与确定长期统计 的方法相同，只不过没有如长期统计那样使用整个缓冲，短期统计只使用最近的M_Filt个 条目。检查1030短期统计1028的结果，如果短期统计是负1 (-1)，表明接收器推荐的RI和 CQI值在大部分最新的M_FiIt次迭代中被覆盖；通过将CQI滤波参数a设置为1 (1)，使第二 阶段CQI滤波再次失效1032。将长期CQI统计与短期CQI统计进行比较1034 ;当长期CQI 统计与短期CQI统计相同的时候，将CQI滤波参数a设置1038为第一预定值alphal，当短 期CQI统计与长期CQI统计不同的时候，将CQI滤波参数设置1036为第二预定值alpha2。 一旦恰当地设置了 CQI滤波参数a :跳过滤波的时候设置为1 ;长期与短期CQI统计相同的 时候设置为alphal ;长期与短期CQI统计不同的时候设置为alpha2,根据等式（eq. 13)确 定1040第二阶段ESLA CQI输出值CQI_SLA2。
[0125] CQI_SLA2 = floor (a*CQI_FLAl+ (1-a) j+0. 5) (等式 10)
[0126] 其中，j是在上述步骤1028中确定的短期CQI统计。然后，输出1042确定的第二 阶段ESLA CQI值CQI_SLA2 ;在后续的每次迭代或者每个子帧中，第二阶段ESLA处理1000 从步骤1004开始重复。
[0127] 为了帮助理解BLER目标值跟踪处理332,查看在第一阶段ESLA处理312中使用 固定的BLER目标值对吞吐量产生不利影响的实例会有积极的指导意义。这种说明模拟通 过LTE系统利用速度为30Km/h的UE为扩展典型城市信道模型（ETU)实行。下表4提供仿 真参数。表2显示当为CQI指标9至12以及不同的SNR水平（表2中左列以dB为单位列 示）启动HARQ时，码字0的BLER性能；表3显示CQI指标9至12对应的以兆比特每秒为 单位的峰值吞吐量。
[0134] 表2显示当SNR = 19dB时，CQI = 10提供最好的吞吐量性能。CQI = 10对应的 吞吐量可通过表2中的BLER值（0. 034)获得，表3的峰值吞吐量是30. 576X (1-0. 034)= 29. 53Mbps。假设标准的预定BLER目标值是10%，第一阶段ESLA算法将不能输出恒定CQI 指标10。从理论上来说，第一阶段ESLA算法，例如上述示例性第一阶段ESLA算法700,会 输出CQI指标9至12的组合（或者可能更高的CQI)来满足BLER限制。为了说明为什么 CQI指标组合是个次佳选择，可以考虑第一阶段ESLA发布只包含CQI指标10和11的组合 的情况。假定选择CQI = 10的概率为p。为了使表2的BLER性能可以满足BLER目标值 10%，需要满足ρΧ〇· 034+(1-p) X(λ 49 = (λ 1，其中(λ 1代表BLER目标值10%。因此，选 择CQI = 10的概率p为0. 85,代表这些情况下第一阶段ESLA输出的CQI指标会包含85% 的CQI指标10和15%的CQI指标11。有了这些比例以及BLER目标值10%，吞吐量可以通 过等式（eq. 14)中所示的来自表2和表3的值计算。
[0135] p X (1-0. 034) X 30. 576+ (1-p) X (1-0. 49) X 39. 232 ~28. 1Mbps (等式 14)
[0136] 恒定CQI = 10,如上所示的吞吐量为29. 53Mbps，然而当第一阶段ESLA调整CQI 以满足BLER目标值时，吞吐量会下降至28. 1Mbps。因此，BLER目标值跟踪处理332用于根 据多变的信道环境调整BLER目标值，从而避免刚刚所述的吞吐量减少的问题。
[0137] 图11中可以看到一个适用于基于ESLA的CQI上报技术300的BLER目标值跟踪 处理1100的示例性实施例的流程图。示例性BLER目标值跟踪处理1100接收长期CQI统 计CQ頂，比如示例性第二阶段ESLA处理1000的步骤1022生成的长期CQI统计，并且跟踪 接收的CQ頂、下一个较高的吞吐量CQI CQIH、以及下一个较低的吞吐量CQI CQIL，为第一阶 段ESLA处理312等第一阶段ESLA处理确定合适的BLER限制。所述BLER目标值跟踪算法 1100保留BLER目标值参数BLERTarget，在系统启动时初始化为零1102。在每一次迭代或 者每个子帧中，最常使用的CQI指标CQ頂由CQI历史缓存CQIHist确定1104,或者可能从 第二阶段ESLA处理读取，比如图10中所示的示例性第二阶段ESLA处理1000。然后，将所 述CQ頂与负1 (-1)进行比较1106 ;如果CQ頂等于负1 (-1)，表明发射器使用的RI与接收 器推荐的RI不同，BLER目标值参数BLERTarget重置1110为预定的BLER值B0,然后将预 定的BLER值B0输出1150以供第一阶段ESLA处理使用。当CQ頂不是负1(-1)，对SRF 328 进行检查1008以确定推荐的RI是否改变。如果所述SRF 328已设定，BLERTarget值重置 1110为B0,并且将BLERTarget值输出1150以供第一阶段ESLA处理使用。当SRF 328没有 设定，计算每一个考虑的CQI指标CQIL、CQ頂、和CQIH的吞吐量。处理路径1154计算长期 CQI统计CQ頂的吞吐量；具体地，首先利用CRC历史缓存CRCHist中的ACK/NACK信息计算 1124得出BLER和BLERM，然后从相关MCS和BLERM值的峰值吞吐量中计算1126得出如上 所述CQ頂的吞吐量。下一个较低的CQI，即CQIL的吞吐量在路径1152中计算得出，并且开 始于将BLER值BLERL初始化1112为1 (1)。然后检查CQIL确认其是否是可用的最低吞吐 量CQI指标。例如，在某些LTE系统中，可用CQI指标是从1(1)至15(15)的整数值，对应 于数据传输过程中使用的15种可用MCS，其中最低CQI指标（1)对应最低吞吐量MCS，最高 CQI指标（15)对应最高吞吐量MCS。因此，对于CQ頂=7的CSI，下一个较低吞吐量的CSI 是CQIL = 6,下一个较高吞吐量的CSI是CQIH = 8。简而言之，下一个较低吞吐量的CSI和 下一个较高吞吐量的CSI此处分别指下一个较低的CSI和下一个较高的CSI。如果CQIL是 最低吞吐量CQI，跳过BLER计算，BLER跟踪处理1100直接跳入吞吐量计算步骤1122。如果 CQIL不是最低吞吐量CQI，确定CRC历史缓存CRCHist中可用数据点的数量1116。如果历 史缓存CRCHist中数据点的数量低于预定BLER统计量，跳过BLER计算，BLER跟踪处理1100 直接跳入吞吐量计算步骤1122。当历史缓存CRCHist中数据点的数量太小，CQI统计计算 1116与BLER计算1120均被跳过；因为数据点太少，计算出的BLER统计可能不够精准。当 历史缓存CRCHist中有足够多的数据点，即数据点的数量大于预定BLER统计量，通过历史 缓存CRCHist计算BLERL。然后，使用BLERL值通过与CQIL相关的MCS的峰值吞吐量计算 1122得出CQIL的吞吐量。类似地，下一个较高的CQI，即CQIH的吞吐量在路径1156中计 算得出；具体地，将BLERH设置1138为1(1)，将CQIH与可用的最高CQI进行比较1140,读 取或者计算1142历史缓存中出现的CQIH数据点的数目，为了确保BLER计算的精准性，检 查确认1144缓存中是否有足够的数据点，计算1146得出CQIH的BLERH，并且计算1148得 出CQIH的吞吐量。一旦计算得出CQI值CQIL、CQ頂、和CQIH的吞吐量，从步骤1122、1126、 和1148中计算出来的三个吞吐量值中确定1128最大的吞吐量值，然后选取1130与最大吞 吐量BLERMAX相关的BLER。通过等式（eq. 15)对BLERTarget进行调整1132 :
[0138] BLERTarget = beta*BLERTarget+(1-beta) *BLERMAX (等式 14)
[0139] 其中beta是任意跟踪参数，可以被调整以实现预期的性能。过滤后的BLERTarget 在步骤1134和步骤1136中限定在预定范围【Bl，B2】之内，其中B1是预定的BLER下限， B2是预定的BLER上限。在步骤1134中，将BLERTarget与B1进行比较，如果BLERTarget 小于B1，则将BLERTarget设置为B1。同样地，在步骤1136中，将BLERTarget与B2进行比 较，如果BLERTarget大于B2,则将BLERTarget设置为B2。过滤后的BLERTarget处于预定 范围【Bl，B2】内可以提升系统的鲁棒性。然后，输出1150最后过滤的BLERTarget值以供 第一阶段ESLA处理312使用，在下一次迭代或者下一个子帧中，重复1158执行BLER目标 值跟踪算法。
[0140] 图12根据此处公开的ESLA CQI选取处理300的实施例，示出了无线通信系统的 模拟吞吐量1200和BLER性能1202的图表。图表1200中，纵轴1210代表以Mbps为单位 的码字0的吞吐量，横轴1214代表以dB为单位的SNR ;图表1202中，纵轴1212代表BLER， 横轴1214代表以dB为单位的SNR。该种模拟通过表4中所示的仿真参数，为UE速率为 30Km/h(ETU30)的扩展典型城市信道模型而设计。图表1200示出了整合上述ESLA处理的 系统1208的吞吐量结果，为了达成对比效果，也示出了基准系统1204的吞吐量与使用恒定 CQI的系统1206的吞吐量。基准系统1204只包括FLA算法（没有RBIR预测）以及带有 恒定BLER目标值0. 1的第一阶段ESLA。从图表1200可以看出，基准性能1204约为2dB， 在中段和高段SNR区域，低于恒定CQI系统1206。部分原因在于基准系统使用的SLA恒定 BLER目标值为10 %。然而，如上ESLA算法1208所述，性能几乎可以与恒定CQI 1206 -样 好。图表1202显示ESLA系统提供的BLER 1216仍远低于基准系统中使用的10% (0.1)的 目标值。
[0141] 图13示出了以纵轴1302代表的反馈可能性与横轴1304代表的CQI指标1至15 在不同的SNR值-32dB至32dB间波动的图表1300,如图例1306所列示。图表1300展示利 用如上所述的ESLA处理形成了更加趋于恒定或者更加趋于集中的CQI反馈。现有技术已 证明恒定CQI可以在FLA算法无效的情况下提供更好性能。
[0142] 图14示出了以纵轴1402代表的以Mbps为单位的码字0和码字1的吞吐量与以 横轴1404代表的以Km/h为单位的UE速度的图表1400。这些模拟是为lKm/h至20Km/h的 UE速度以及19dB恒定SNR的扩展步行者信道模型（EPA)而设计。图表1400展示了 3条折 线：折线1406展示的是基准系统的吞吐量，折线1410展示恒定CQI系统的吞吐量，以及折 线1408展示的是采用了此处公开的新颖ESLA算法的系统的吞吐量。采用新颖的ESLA算 法的系统与在低速UE下运行的其他两种系统相比，吞吐量显著提高。当UE速度较低的时 候，RBIR预测工作良好，而且通过BLER目标值跟踪处理得到了进一步增强。当UE速度提 高的时候，RBIR预测效率会降低，并且恒定CQI会提供更好地吞吐量性能。然而，由于ESLA 的第二阶段以及BLER目标值跟踪，新颖ESLA系统的吞吐量在UE高速的时候比基准系统更 接近恒定CQI性能；因此，与UE低速时的吞吐量相比，新颖ESLA系统显著提高了吞吐量，而 且在UE高速时保留了恒定CQI系统的大部分吞吐量。
[0143] 图15示出了适用于执行此处描述的ESLA方法的无线通信装置1500的方块图。 装置1500包括处理装置1502,其中所述处理装置1502与计算机存储器1504、射频（RF)单 元1506、用户界面（UI)单元1508、以及显示单元1510耦合。在某些实施例中，无需与用 户互动；因此，在这些实施例中，装置1500可以不包括UI单元1508和显示单元1510。装 置1500可以用于MS或者各种类型的无线通信UE，包括手机、智能手机、以及平板电脑等。 处理装置1502可能是单独的处理设备，也可能包括