一种预编码本选择方法及装置与流程

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）/4T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，eNB）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。

技术实现要素：

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；

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：

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。

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。

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W_j的谱效率为例，首先计算码本W_j的等效信道均衡后信噪比：

其中，I为单位矩阵，T_j为均衡后的等效传输矩阵，t_i,j为T_j的第i行第i列的元素，也即T_j矩阵中第i行的对角线元素，γ_i,j为使用码本W_j时第i层均衡后信噪比估计，层数就等于使用码本的列数，H为SRS信道估计后估计出的传输信道系数矩阵，H^H为H的共轭转置，为码本W_j的共轭转置，j为码本编号。

然后，再根据均衡后信噪比折算使用该码本W_j的谱效率：

C_j=FUNC(γ_0,j,γ_1,j,...,γ_rk,j)

映射函数FUNC(·)可以是直接使用γ_i,j按照香农公式log(1+γ_i,j)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，rk为码本W_j的秩，也是W_j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

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，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MAP(·)表示。例如，秩为rk的第j个码本W_rk,j的第m行n列上的元素等于矩阵P的第m行上第MAP(rk,j,n)列上的元素。MAP(·)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其中，传输信道系数矩阵H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的平均值作为整个测量频带上的瞬时发相关估计

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者是时域滤波后的

在按照上述步骤获得上行发相关矩阵后，即可对进行特征值分解，具体的，可以根据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V和特征值D。其中，V^H为V的共轭转置。

步骤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性能。

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量定义矩阵G=D^1/2V^HP，然后计算各码本的粗估性能例如：

其中g_i,j为矩阵G中第i行第j列上的元素，N_t为基站发射天线的数目，r为码本的列索引，为g_{m,MAP(rk,j,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N个码本作为次优码本集，这里N可以根据对性能的要求自由配置，倾向性能时N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V的过程类似。该第二性能参量即为特征向量V。

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W_rk,j为例进行说明。

首先，在获得特征向量V后，即可计算第一投影算子

第一投影算子为特征向量V中由前rk个主特征向量构成的矩阵的投影算子。

其中，V_rk是特征向量V中前rk个主特征向量构成的矩阵，rk为自然数，例如，rk=3，V=（V₁,V₂,V₃,…)，则V_rk=（V₁,V₂,V₃)。为V_rk的共轭转置。

第二投影算子为秩为rk的码本W_rk,j的投影算子：

然后，计算秩为rk的码本W_rk,j的子空间距离dist_rk,j：

这里‖·‖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rk的预编码本，可以选择距离最小的前N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dist_rk,j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。

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W_j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W_j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。

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。

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，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。

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。