通信系统中进行快速链路自适应的装置与计算机程序产品的制作方法
【技术领域】
[0001] 本发明的各个方面一般设及采用链路反馈的通信系统，尤其设及快速链路自适应 技术。
【背景技术】
[0002] 随着手机、智能手机和平板设备等现代无线通信设备的普及，对流媒体视频、电 视、音乐和用户设备扣巧或移动台（M巧的互联网接入等大量多媒体数据能力的需求也 随之激增。为满足运种日益增长的对更高数据速率的需求，基于多输入多输出（MIMO)、 正交频分多址接入（0抑MA)、和比特交织编码调制度ICM)等技术的新通信标准正在开 发。例如，运些标准包括第S代合作伙伴计划（3GP巧正在研发的长期演进化T巧和 LTE-Advanced(LTE-A)，电气电子工程师学会（I邸巧维护的802. 11和802. 16系列无线宽 带标准，WiMAX论坛对IE邸802. 11标准的实现方式WiMAX, W及其他标准。
[0003] 通过无线通信信道传输的数据质量通常由于介质的易失性而变得复杂，会受到衰 落、来自其他用户的干扰和UE设备之间的变动等因素的影响。众所周知，根据当前信道条 件，对诸如调制编码方案（MC巧或传输功率之类的系统参数进行自适应可显著提升总体吞 吐量。但是，要对通信链路或发射机与接收机之间的链路进行自适应，发射机需要准确了解 链路的当前信道状态信息（CSI)。
[0004] 为了满足运一点，如上所述的那些现代通信系统包括某种类型的反馈机制，W允 许发送机之间的链路闭环自适应，发射机可位于基站收发信台或eNodeB，而接收机可位于 MS或者肥上。例如，3GPP LTE和LTE-A标准包括从一个肥或MS发送回CSI至发射机的 规定，其中，CSI用于选择调制编码方案（MCS)、和/或者预编码矩阵、和/或者秩数等传输 参数。LTE包括几种类型的CSI，包括信道质量指示（CQI)，秩指示巧I)、及预编码矩阵指示 (PMI)。所述CQI是一个介于1和15之间的整数值。笼统地说，每一个CQI值与29个MCS 中的其中一个对应，运29个MCS用于不包括HARQ重传的下行共享物理信道（PDSCH)上的 数据传输。在本方案中，较高的CQI值对应于较高吞吐量的MCS。此后，CQI和MCS可互换 使用。
[0005] 确定接收机的适当CSI值、发送所述CSI到发射机、并基于接收到的CSI来修改所 述链路的过程称为链路自适应（LA),通常用于采用MIMO-OFDM技术的系统中，例如，3GPP LTE rel-8中定义的PDSCH。LA的目的是调整传输参数，如MCS和/或预编码矩阵和/或秩 数，运样，在保持块错误率度LER)运个在无线和其他通信系统中使用的典型服务质量QoS 度量低于给定阔值的同时，最大程度地提高物理层的平均吞吐量。在移动通信系统中使用 的BLER阔值通常约为0. 1，或10%，可根据所期望的QoS来调大或调小。
[0006] 在移动通信系统中，链路自适应方案通常是为了实现从一个无线基站到MS的传 输，被称为下行链路值L)，但也可W用来改善上行链路扣L)传输。为了实现LA,接收机接 收包含数据包的传输数据，并基于所接收的信号计算链路质量度量化QM)。然后，接收机确 定适当的CSI值并将它们发送给发射机，运些CSI值用于为随后的数据传输选择链路参数。 无线链路是非常不稳定的介质，因此当计算一个CSI值并发送给发射机用于调整链路参数 时，该链路可能已经发生很大地改变，导致自适应无法达到理想效果。因此，当使用修改后 的传输方案时，接收机应该尝试预测未来的CSI，而不是仅仅计算当前的CSI值和把其返回 给发射机，运样才能提升链路吞吐量。因此，LA需要根据当前的和过去的信道信息来预测 用于下一次的传输最佳CSI。由于无线链路是不断迅速变化的，用于CSI预测的LA算法必 须足够快地调整，W跟踪运些变化。能够适应运些快速的链路变化的算法被称为快速链路 自适应（FLA)。
[0007] FLA可W是一个棘手和具有挑战性的问题。在一个动态和受到各种变化影响的恶 劣环境下，例如，慢速或快速衰落场景、异质网络、干扰和由于运动、溫度和肥之间的变动 而引起的肥条件改变，对传输参数做出调整W最大程度地提升平均吞吐量性能并维持可 接受的低BLm?会遇到许多困难。一个理想的FLA技术应该满足一些制约因素，包括W下内 容：
[0008] 为了最大程度地提升平均吞吐量，同时保持BLmH氏于给定阔值，FLA应该能够推 荐一个适于任何实际的移动环境的MCS/CQI ;
[0009] 所述FLA技术应该有一个"快速"自适应率，因此它能够紧密跟踪信道质量的变 化；
[0010] 在不同信道条件下，参数和/或查找表（LUT)必须保持较小数量，计算的复杂性必 须保持t旦定；
[0011] 该FLA技术应该能够成功应对线性和非线性信道均衡器，不完美信道和噪声协方 差的知识，W及射频（R巧缺陷。
[0012] 许多针对FLA问题的解决方案已经提出，每个解决方案都有其优点和缺点。经 典的方法是使用带有或不带有校准与校正的链路质量度量化QM)，如平均交互信息每编码 比特映射（MMIBM)。在运种方法中，通过利用采用的均衡器的一组后处理信号干扰噪声比 (SINR)，获得一个标量链路质量度量化QM)。然而，只有线性最小均方误差（LMMS巧类型的 均衡器才了解闭合形式后处理SINR。对于其他类型的均衡器，如最大似然（ML)型均衡器， 需要一些近似估计。在获得各个传输参数的如MCS之类的标量LQM后，经典经典的方法是 从LQM到BL邸的映射中找到对应的BLER，该映射通常是离线创建的。该离线映射或查找表 (LUT)是在加性高斯白噪声（AWGN)信道条件下MCS分别获得的，W及考虑到的传输块大小。 此后，推荐一个适当的频谱效率最高的MCS方案，运样考虑到的MCS方案的预测BL邸就低 于期望的阔值。预测的BLER阔值通过模拟获得，运样，平均BLER可W满足期望的QoS要求 的约束条件。运种"经典"的方法在文献中进行了实证研究，并在一个经校准的设置中有良 好的表现。不巧地是，为每一个需要的MCS和信道条件找到校准和校正因子需要进行漫长 而枯燥的模拟。不同的传输大小需要若干LUT，因此，基于LTE/LTE - A系统就无法使用运 种方法。当使用非线性或ML型均衡器时，也很难找到合适的校正因子。在实际系统中，射 频（R巧缺陷是不可避免的，会对性能产生负面影响，因为无法调整校正因子来适应所有类 型的现实世界中的变化和缺陷。
[001引基于支持向量机（SVM)的FLA技术也得W确立。运些方法使用SVM为实时或在线 的每个候选MCS获知均值或有序后处理的SINR和BLER之间的映射。运种获知的映射会定 期更新，并用于预测各组支持的MCS方案的BL邸性能。然后，预测的BL邸值可用来为下一 个数据包选择和推荐MCS方案。基于SVM的FLA优于基于经典LQM/LUT的方法，也可W应 付某些类型的射频和非线性缺陷。然而，基于SVM的方法存在内存消耗大，复杂性成本不够 低，很难在当前状态下的数字信号处理值S巧设备中应用的问题。基于SVM的FLA技术在 非平稳的场景下的工作表现如何或它们是否可W适当地跟踪系统的变化，仍不得而知。
[0014] 另外一种LA解决方法是一种被称为量化内核最小均方（QKLM巧的在线内核方法 (OKM)。在获知均值或有序后处理的SINR与BLER之间的映射方面，QKLMS与SVM方法是相 似的，但是QKLMS没有那么复杂，且对存储器要求比目前已知的SVM方法要低得多。虽然 QKLMS具有一些优势，但运种方法也存在一些问题。QKLMS跟踪能力较差，其更准确地特征 为一种"慢"LA技术。通过详尽的和耗时的离线网格捜索来寻找QKLMS自由超参数。需要 额外的捜索来确定如何从可用的一组MCS中选择一个合适的MCS。OKM的输入是平均后处 理SINR或均衡器中的一组有序后处理SINR，都具有非常高的动态范围，因而降低由OKM提 供的潜在增益。
[0015] 因此，人们希望找到一种FLA技术，可W解决至少一些上述问题。
【发明内容】
[0016] 在上述技术背景下，本发明的目的是提供设备和方法，通过此设备与方法，能够提 高采用了链路自适应反馈的通信链路中的数据传输速率，尤其但不完全是为了在接收机上 选择CSI。
[0017] 本发明的另一目的是提供设备和方法，使得FLA可用于在动态环境下调整或者推 荐适合的CSI值来最大程度地提高通信链路的平均吞吐量，同时使平均BLER低于期望阔 值。运些设备和方法提供一个"快速"适应率，能密切跟踪信道状态的快速变化。
[0018] 本发明的又一个目的是提供设备和方法，使得FLA可用于在不同信道条件下保持 参数和/或查找表（LUT)的数量较小，并保持恒定的计算复杂性。
[0019] 本发明的再一个目的是提供设备和方法，使得FLA可用于在平稳或非平稳环境下 成功应对线性和非线性信道均衡器，不完美的信道和噪声协方差知识，W及射频（R巧缺 陷。
[0020] 上述和进一步的目的和优点都是依据本发明，通过使用高斯过程（GP)的系统模 型，可W调整和更新其模型参数来快速跟踪通信链路的信道状态变化。更新后的GP系统模 型用于为期望的一组CSI预测将来传输的BLm?性能，选择一个与最高吞吐量相关联的而且 能够维持预测的BLER低于预定阔值的CSI。
[0021] 根据本发明的第一方面，上述和进一步的目的和优点是通过一个可用于选择通信 链路的信道状态信息（CSI)收发信机获得的。所述收发信机包括：接收机，用于接收来自 所述通信链路的通信信号，并产生一个接收到的数据信号；处理装置，与所述接收机禪合， 用于接收所述数据信号；存储器，与所述处理装置禪合。所述处理装置用于：基于接收到的 数据信号，生成信道估计值、噪声协方差估计值和一组循环冗余校验（CRC)结果；基于信道 估计值和噪声协方差估计值，生成一组链路质量度量化QM);缓存所述生成的一组LQM。基 于所述缓存的一组LQM和所述一组CRC结果，使用高斯过程（G巧系统模型更新GP系统模 型的模型参数。基于生成的一组LQM，使用更新后的模型参数与GP系统模型为支持的一组 CSI中的每一个CSI预测误块率度LER)。所述处理装置从所述支持的一组CSI中选择具有 最大吞吐量的CSI和低于阔值的预测BLER。
[0022] 根据第一方面，在所述收发信机的第一种可能的实现形式中，使用GP系统模型来 更新模型参数包括：基于所述生成的一组CRC结果，所述缓存的一组LQM和训练数据字典， 更新模型参数。基于所述缓存的一组LQM，生成的CRC结果和所述接收到的数据信号的CSI， 更新所述训练数据字典。
[0023] 根据第一方面的第一种可能的实现形式，在所述收发信机的第二种可能的实现形 式中，所述训练数据字典包括多组缓存的LQM、与每组LQM关联的至少一组CRC结果，化及关 联的一组CSI。
[0024] 根据第一方面的第二种可能的实现形式，在所述收发信机的第=种可能的实现形 式中，所述训练数据字典通过W下方式增强：当为当前CSI生成的CRC结果为通过，所述支 持的一组CSI中的所有低吞吐量CSI与所述CRC通过结果关联；当为当前CSI生成的CRC 结果为失败，所述支持的一组CSI中的所有高吞吐量CSI与所述CRC失败结果关联。
[00巧]根据第一方面或者第一方面的第一种至第=种可能的实现形式，在所述收发信