用于处理MIMO接收器的接收信号的方法与流程

本发明涉及与用于在使大规模多输入多输出(MIMO)环境中的发送器和接收器的性能恶化最小化的同时减小实现复杂性和存储器需求的方法有关的技术。
背景技术：
：多输入多输出(MIMO)系统是指使用多个发射天线和多个接收天线的无线通信系统。在MIMO系统中，可以经由分集方案使在无线电信道中发生的衰退效应最小化，或者可以经由空间复用同时发送多个流，因此提高吞吐量。如果发射天线的数目是Nt并且接收天线的数目是Nr，则可在空间复用(SM)方案中发送的流的最大数目是min(Nt,Nr)。具体地，在高信噪比(SNR)环境中，已知通信能力的斜率是min(Nt,Nr)。由于通信能力意指理论上可在给定信道上发送的信息的最大量，因此当发射天线和接收天线的数目同时增加时，通信能力也增加。具有大量的发射天线和接收天线的大规模MIMO系统作为5G技术而受到广泛关注。在很多论文和实验中，大规模MIMO系统包括具有多个天线的一个基站(包括分布式天线系统)以及各自具有一个天线的多个用户设备(UE)。在该情况下，由于UE具有一个天线而多个UE同时从一个基站接收服务，因此基站与UE之间的信道可以被理解为MIMO。如果UE的总数目是K，则在高SNR环境中通信能力的斜率由min(Nt,K)表示。理论上，当具有无数个发射天线的基站同时向多个UE发送数据时，基站的最佳发送算法是最大比率发送(MRT)算法。当一个基站接收从多个UE向该基站发送的数据时，该基站的最佳接收算法是最大比率合并(MRC)算法。由于MRT算法和MRC算法没有考虑干扰，因此如果天线的数目有限，则发生性能恶化，但是如果天线的数目无限，则干扰消失。因此，MRT算法和MRC算法可以成为最佳解决方案。由于基站能够经由天线波束成形来生成强烈的光束，因此基站可以将能量集中在特定UE上。在这种情况下，相同的信息可以以低功率进行发送，并且与相邻UE的干扰可以被最小化，因此使系统性能恶化最小化。技术实现要素：技术问题被设计以解决所述问题的本发明的一个目的在于在保持大规模MIMO环境中的接收器的性能的同时使接收的信号检测复杂性最小化。被设计以解决所述问题的本发明的另一目的在于在保持大规模MIMO环境中的发送器的发送性能的同时使预编码器生成复杂性最小化。被设计以解决所述问题的本发明的又一目的在于通过根据通信环境调整发送器和接收器的目标性能来积极地调整接收信号检测复杂性和发送预编码器生成复杂性。被设计以解决所述问题的本发明的又一目的在于即使接收器无法知晓关于RE之间的相关性的信息也使信号检测复杂性最小化。由本发明解决的技术问题不限于以上技术问题，并且根据下面的描述，本文中未描述的其它技术问题对于本领域技术人员而言将变得显而易见。技术解决方案本发明的目的能够通过提供一种生成发送信号的方法来实现，该方法包括以下步骤：从包括多个资源元素(RE)在内的RE组中选择参考RE；基于所述参考RE的信道信息，生成要在所述RE组的所述多个RE当中被共享的公共预编码器；通过将所述公共预编码器应用到针对所述多个RE的发送数据来生成作为所述多个RE的预编码信号的初级信号；以及通过使用所述RE的信道信息对所述多个RE当中的除了所述参考RE以外的RE的初级信号进行补偿来生成次级信号。所述方法还可以包括以下步骤：通过将所述参考RE的初级信号以及所述多个RE当中的除了所述参考RE以外的RE的次级信号进行转换来生成作为发送信号的第三级信号。所述第三级信号可以是基于应用了所述多个RE的信道信息的函数来生成的，并且在所述函数中，tn可以在n＝1时表示所述参考RE的初级信号，或者tn可以在n＝2,3,…,N时表示除了所述参考RE以外的所述RE的次级信号，并且N可以表示所述RE组中的RE的数目。所述公共预编码器可以是迫零(ZF)预编码矩阵、正则化ZF预编码矩阵、或者最小均方误差(MMSE)预编码矩阵的一部分。所述次级信号可以是通过经由所述RE的信道信息以及共轭梯度(CG)、牛顿法或者最速下降法算法对所述初级信号进行补偿而生成的。所述次级信号可以是通过以下操作而生成的：重复地执行补偿处理，直到使用所述RE的信道信息而不是所述公共预编码器计算出的结果与所述初级信号之间的误差变得小于阈值为止，并且所述补偿处理的最大重复次数可以是根据MIMO信道环境或者用户输入来确定的。所述补偿处理的重复次数可以是根据除了所述参考RE以外的所述RE来不同地设置的，并且所述重复次数可以与所述参考RE和除了所述参考RE以外的所述RE之间的相关性成反比。生成所述公共预编码器的步骤可以包括以下步骤：通过考虑所述参考RE的信道信息以及除了所述参考RE以外的RE的信道信息来生成所述公共预编码器，并且生成所述次级信号的步骤可以包括以下步骤：通过基于除了所述参考RE以外的RE和所述参考RE的相应的固有信道对除了所述参考RE以外的RE的初级信号和所述参考RE的初级信号进行补偿来生成所述次级信号。在本发明的另一方面，本文中提供了一种多输入多输出(MIMO)发送器，该MIMO发送器包括：发送器；接收器；以及处理器，该处理器连接到所述发送器和所述接收器，并且被配置为生成所述发送信号，其中，所述处理器从包括多个资源元素(RE)在内的RE组中选择参考RE，基于所述参考RE的信道信息，生成要在所述RE组的所述多个RE当中被共享的公共预编码器，通过将所述公共预编码器应用到针对所述多个RE的发送数据来生成作为所述多个RE的预编码信号的初级信号，以及通过使用所述RE的信道信息对所述多个RE当中的除了所述参考RE以外的RE的初级信号进行补偿来生成次级信号。有益效果根据本发明的实施方式具有以下效果。第一，随着RE之间的相关性增加，接收器的信号检测复杂性减小。即使相关性小，也能够在没有性能损耗的情况下减小复杂性。第二，由于发送预编码器生成复杂性根据RE之间的相关性减小，因此能够在没有性能恶化的情况下减小发送信号生成复杂性。第三，能够必要时控制接收信号检测复杂性和发送预编码器生成复杂性，以根据通信环境适应性地控制性能。第四，由于接收器能够适应性地设置RE组，因此在没有附加地增加用于测量RE之间的相关性的复杂性的情况下，不发生性能恶化。本发明的效果不限于上述效果，并且本领域技术人员可以根据本发明的实施方式的以下描述推导出本文中没有描述的其它效果。也就是说，本领域技术人员可以根据根本发明的实施方式推导出本发明没有预期的效果。附图说明附图被包括进来以提供对本发明的进一步理解，附图例示了本发明的实施方式，并且与说明书一起用来解释本发明的原理。本发明的技术特征不限于特定附图，并且附图中示出的特征被组合以构造新的实施方式。附图的附图标记意指结构元件。图1是示出在与本发明有关的多输入多输出(MIMO)环境中根据接收流的数目的计算复杂性的图。图2是示出在与本发明有关的MIMO环境中根据接收流的数目的存储器需求的图。图3是示出在与本发明有关的MIMO环境中在同一小区中的UE之间的干扰的图。图4是示出在与本发明有关的MIMO环境中相邻小区之间的干扰的图。图5是示出与本发明有关的被指派给UE的资源块(RB)的结构的图。图6是示出与本发明有关的由多个UE形成的资源元素(RE)组的图。图7是示出与本发明有关的常规MIMO接收器操作处理的图。图8是示出根据本发明的一个实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图9是例示了与本发明有关的补偿处理的重复次数根据RE组内的RE而改变的实施方式的图。图10是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图11是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。图12是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图13是例示了根据本发明的一个实施方式的形成RE组的处理的图。图14是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图15是例示了根据本发明的一个实施方式的形成RE组的处理的图。图16是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图17是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。图18是示出与本发明有关的由多个RE形成的RE组的图。图19是示出与本发明有关的常规MIMO预编码器操作处理的图。图20是示出根据本发明的一个实施方式的MIMO预编码器操作处理的图。图21是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO预编码器操作处理的图。图22是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。图23是示出根据本发明的一个实施方式的UE与基站的配置的框图。具体实施方式虽然本发明中使用的术语选自通常已知和使用的术语，但是本文中使用的术语可以根据操作者的意图或者本领域中的习惯、新技术的出现等而改变。此外，本发明的说明书中提到的一些术语是由申请人经其谨慎选择的，其详细的含义在本文中的说明书的相关部分中被描述。此外，要求不仅通过所使用的实际术语而且通过每个术语内在的含义来理解本发明。通过根据预定格式将本发明的构成组件和特性进行组合来提出以下实施方式。在没有附加评论的条件下，各个构成组件或者特性应被认为是可选因素。如果需要，各个构成组件或者特性可以不与其它组件或者特性组合。此外，可以将一些构成组件和/或特性进行组合，以实现本发明的实施方式。可以改变要在本发明的实施方式中公开的操作的顺序。任何实施方式的一些组件或者特性还可以被包括在其它实施方式中，或者可以根据需要用其它实施方式的组件或者特性替换。在描述本发明时，如果确定相关的已知功能或者构造的详细描述使得本发明的范围不必要地模糊不清，则将省略其详细描述。在整个说明书中，除非另外特别描述，否则当特定部分“包括或者包含”特定组件时，这指示不排除其它组件并且还可以包括其它组件。在说明书中描述的措辞“单元”、“-or/er”和“模块”指示用于处理可以由硬件、软件或者其组合实现的至少一个功能或者操作的单元。除非描述本发明的上下文(具体地，所附的权利要求的上下文)另外清楚地指示，否则词“一或一种”、“一个”、“所述”以及其相关的词可以被用于包括单数表述和复数表述。在该文件中，本发明的实施方式已经集中描述了移动台和基站之间的数据发送和接收关系。基站可以意指直接执行与移动台的通信的网络的终端节点。在该文件中，被描述为由基站执行的特定操作可以由基站的上层节点来执行。即，显而易见的是，在由包括基站的多个网络节点组成的网络中，为了与移动台的通信而执行的各种操作可以由基站或者除了基站以外的网络节点执行。术语基站可以用术语固定站、NodeB、eNodeB(eNB)、高级基站(ABS)、接入点等替换。术语基站(MS)可以用用户设备(UE)、用户台(SS)、移动订户台(MSS)、移动终端、高级移动台(AMS)、终端等替换。发送器是指用于发送数据或者语音服务的固定节点和/或移动节点，并且接收器是指用于接收数据或者语音服务的固定节点和/或移动节点。因此，在上行链路中，移动台成为发送器并且基站成为接收器。类似地，在下行链路中，移动台成为接收器并且基站成为发送器。装置与“小区”的通信可以意指装置向小区的基站发送信号以及从小区的基站接收信号。也就是说，虽然装置基本上向特定基站发送信号和从特定基站接收信号，但是为了便于描述，可以使用“向由特定基站形成的小区发送信号以及从由特定基站形成的小区接收信号”的表述。类似地，术语“宏小区”和/或“小小区”可以不仅意指特定覆盖范围，而且意指“支持宏小区的宏基站”和/或“支持小小区的小小区基站”。本发明的实施方式能够由诸如IEEE802系统、第三代伙伴计划(3GPP)系统、3GPP长期演进(LTE)系统和3GPP2系统这样的无线接入系统中的任何一种中公开的标准文件支持。也就是说，上述文件可以支持未描述以使本发明的技术精神清楚的步骤或者部分。另外，本文件中公开的所有术语可以被上述标准文件描述。具体地，本发明的实施方式可以由作为IEEE802.16系统的标准文件的P802.16-2004、P802.16e-2005、P802.16.1、P802.16p和P802.16.1b文件中的至少一个支持。应注意的是，本发明中公开的特定术语是为了便于描述和更好理解本发明而提出的，并且这些特定术语的使用可以在本发明的技术范围或者精神内被改变为另一种格式。1.大规模MIMO接收器1.1一般MIMO接收器为了建立大规模MIMO系统，必须开发大规模MIMO接收算法。与现有MIMO系统比较，在大规模MIMO系统中，接收器需要在以下两个方面被改进。第一，在大规模MIMO环境中，由接收器同时接收的数据流的数目增加。同时处理的数据流的数目的增加导致计算复杂性和存储器需求的增加。这导致了系统实现成本和处理时间的增加，因此对接收系统造成负担。根据现有MIMO接收算法的接收流的数目的计算复杂性和存储器需求如图1和图2中所示以指数方式增加。第二，在大规模MIMO环境中，随着干扰源的数目增加，需要具有改进的干扰消除性能的接收算法。在大规模MIMO系统中，当基站同时向数十个或者数百个用户发送数据时，每个用户接收除了向其发送的数据信号以外的数十个或者更多个多用户干扰信号。因此，需要用于高效地消除这些干扰信号的大规模MIMO接收算法。此外，也需要高效地消除从相邻小区或者相邻小区的用户接收的干绕。为了解决这些技术问题，考虑以下技术问题。第一，将描述在大规模MIMO环境中的计算复杂性和存储器需求的增加。如果发送器的天线的数目总是大于接收器的天线的数目，则由发送器发送的流的数目与接收器的天线的数目成比例地增加。此时，接收器使用接收滤波器以检测来自接收信号的每个流。在LTE系统中，滤波器应该在每个子帧中被重新计算。由于这些计算处理而导致的负荷可以被量化为计算复杂性和存储器需求。复杂性和存储器需求与接收流的数目的平方或者立方成比例。因此，如图1所示，随着接收流的数目Ns增加，计算复杂性和存储器需求迅速地增加。另外，由于硬件规格由最坏情况确定，因此硬件实现成本随着流的数目的增加而显著地增加。在下文中，将描述常规MIMO接收器的接收算法和/或根据滤波器的计算复杂性和存储器需求。MRC算法需要最小计算复杂性和存储器。然而，MRC算法没有考虑流之间的干扰，并且因此提供低性能(即，低接收SINR)。最小均方误差(MMSE)滤波器提供线性检测方法当中的最好的性能(即，高接收SINR)。然而，复杂性由和表达，并且需要用于逆矩阵操作的附加存储器。图1和图2分别示出了根据MMSE滤波器的接收流的数目的复杂性和存储器需求。针对使用MMSE滤波器的接收，用于信道矩阵的逆矩阵操作是必需的。逆矩阵的尺寸由接收流的数目确定，例如，对于高性能现场可编程门阵列(FPGA)获得15×15逆矩阵所需要的时间是约150μs。这样的时间延迟对应于在LTE信道模型中假定的500μs的相干时间的约30％。此外，针对用于MMSE接收的逆矩阵操作，将所有信道信息移动到新的存储器的处理是必需的，因此导致明显的延迟。此外，处理器访问用于逆矩阵操作的存储器，因此导致附加延迟。这种延迟明显增加了系统处理时间。最后，干扰消除(IC)滤波器是非线性检测方法，并且能够在作为IC的示例D-BLAST接收器中获得与最大通信能力对应的性能。具有低实现复杂性的V-BLAST接收器按照MMSE和SIC混合的形式被配置。具体地，在MIMO-OFDM环境中，随着信道选择性增加，V-BLAST接收器具有接近最大通信能力的性能。然而，由于V-BLAST接收器也基于MMSE滤波器，因此需要比MMSE滤波器的复杂性和存储器需求高的复杂性和存储器需求。此外，IC方法从接收信号中删去以前检测的符号和层，以控制干扰。因此，如果以前检测的值具有误差，则发生检测性能恶化的误差传播现象。已经提出了用于解决这种问题的各种IC算法，但是与常规方法相比具有增加的复杂性。图3是示出在与本发明有关的MIMO环境中在相同小区中的UE之间的干扰的图。图4是示出在与本发明有关的MIMO环境中相邻小区之间的干扰的图。将参照图3和图4来描述除了计算复杂性和存储器需求的增加以外，发生在大规模MIMO环境中的干扰。如果基站的天线的数目大，则一个基站可以同时支持多个UE。在这种情况下，从基站发送到UEA的信号成为相对于UEB的干扰，并且发送到UEB的信号成为相对于UEA的干扰。由于干扰与期望的信号一起被基站发送，因此干扰经历了与期望的信号相同的路径损耗。因此，干扰信号的功率与期望信号的功率类似，并且因此接收SINR被迅速地减小。为了解决这种问题，基站可以执行多用户(MU)-MIMO预编码以使干扰最小化。然而，即使在这种情况下，也难以完全消除由于信道信息误差、老化现象和码本大小限制而导致的多用户干扰。在多小区环境中，引起各种小区当中的干扰。典型地，在图4的环境中，UEA受到来自基站B的干扰的影响，并且UEB受到来自基站A的干扰的影响。具体地，当UE靠近相邻小区之间的边界时，UE从相邻基站接收更强的干扰。此外，当小区之间的间隙如在小小区(例如，微小区、微微小区、毫微微小区等)中一样窄时，UE从相邻小区接收强干扰的概率进一步增加。在采用大规模MIMO方法的密集多小区环境中，需要改进MIMO接收器的干扰消除能力。具体地，如果引起强干扰，则需要干扰消除(IC)接收算法，并且现有IC接收器需要比干扰源的数目多的天线。例如，接收器需要11个接收天线以消除10个干扰源。在可能没有安装足够数目天线的小尺寸UE中，需要引入用于解决这种限制的技术。例如，改进的干扰抑制(IS)技术应用于多用户或多小区干扰，或者在发送器中利用干扰对准技术以对准特定信号空间中的干扰，并且应用IC接收器以使用限制数目的接收天线来消除来自很多干扰源的干扰。随后，将与上述问题有关地描述常规MIMO接收器的操作算法。图5是示出与本发明有关的被指派给UE的资源块(RB)的结构的图。图6是示出与本发明有关的由多个UE形成的资源元素(RE)组的图。图7是示出与本发明有关的常规MIMO接收器操作处理的图。图5示出了被指派给特定UE的一个RB，并且垂直轴和水平轴分别表示频率轴和时间轴。一个RB由个RE组成，并且在每个RE中，接收信号由下面的式1表达。式1yl=Glsl+il+wl,l=0,...,NSCRBNsymbDL-1]]>在式1中，l表示RE的索引，Gl表示在接收器中经由解调参考信号(DMRS)估计的信道，sl表示发送信号，并且Il表示干扰。wl表示白噪声，并且wl的协方差矩阵是如上所述，接收器可以使用最小均方误差(MMSE)滤波器，以消除来自接收信号的信道的影响。使用MMSE滤波器从接收信号检测的发送信号由下面的式2表达。式2其中在式2中，Bl表示MMSE滤波器，并且表示经由MMSE滤波器估计的发送信号。协方差矩阵Rl被限定为此时，使用MMSE滤波器估计发送信号所需要的复数的乘法的计算复杂性可以由下面的式3示意性地表达。式3(12NrNs2+12Ns3+Ns2+NrNs)NRBDLNsymbDL]]>在大规模MIMO的情况下，接收天线的数目Nr大，并且在这种情况下，可以接收与接收天线的最大数目对应的数目Ns的流。在这种情况下，接收器的通信能力可以被提高最大Ns倍，但是复杂性与流的数目的立方成比例地迅速增加。因此，如果接收流的数目大，则需要能够在使性能恶化最小化的同时以低复杂性执行处理的接收器。图6示出了图5的RB的一部分，并且示出了由多个RE组成的RE组。此时，RE的信道可以具有互相关性。具体地，如果多普勒效应小(接收器缓慢地移动或者固定)，则位于同一水平轴上的RE之间的相关性大。如果信道的功率延迟扩展低，则位于同一垂直轴上的RE之间的相关性大。如果多普勒效应小并且信道的功率延迟扩展低，则图6中示出的所有RE之间的相关性大。在图6中，通过阴影深度示出了中心RE与周边RE之间的相关性。也就是说，随着每个RE的阴影深度增加，与中心RE的相关性增加，并且随着每个RE的阴影深度减小，与中心RE的相关性减小。如图7中所示，常规MIMO接收器在不考虑RE之间的相关性的情况下对RE应用相同操作以检测发送信号。也就是说，常规MIMO接收器执行了以下处理：针对接收信号，根据每个RE的信道信息Gi来计算滤波器Bi(710)，并且针对每个RE，对接收信号进行检测和解码(720)。然而，当考虑由于在大规模MIMO环境中的流的数目的增加而导致的计算复杂性和存储器需求的增加时，需要改进常规接收算法。在下文中，提出了这样的MIMO接收器：该MIMO接收器在使用RE之间的相关性来提供与常规算法相同的性能的同时，按照具有较低复杂性的算法进行操作。1.2提出的MIMO接收器的操作算法在下文中，参照图8和图9提出了在保持性能的同时以低复杂性进行操作的MIMO接收器的算法。图8是示出根据本发明的一个实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图9是例示了与本发明有关的补偿处理的重复次数根据RE组内的RE而改变的实施方式的图。在图8中，Bc表示基于第cRE的MIMO信道生成的滤波器，并且使用该滤波器从第lRE的接收信号检测的信号被定义为初级信号。通过对初级信号进行补偿而获得的信号被定义为次级信号。N表示属于包括多个RE在内的RE组的RE的总数目，并且N个RE中的一个被选择为第cRE。根据本发明的一个实施方式，多个RE形成RE组。从该组中选择的一个RE成为参考RE，并且该参考RE可以在不考虑RE组中的RE的顺序的情况下被确定。例如，参考RE可以是在水平轴或者垂直轴上位于RE组的中心的RE、或者RE组中的最先位于水平和垂直轴上的RE。在下文中，为了方便起见，假定参考RE是c＝1的第一RE。也就是说，G1和B1分别表示参考RE的信道和接收滤波器。首先，基于参考RE的信道G1来生成接收滤波器B1(810)。所生成的接收滤波器B1是RE组的公共滤波器并且被共同应用于RE组中的所有RE(820)。也就是说，RE组中的除了参考RE以外的RE使用接收滤波器B1来检测初级信号(830)。检测初级信号的处理可以经由诸如MMSE、迫零(SF)、干扰抑制组合(IRC)、BLAST等这样的算法来执行。在NACIv1.1.0的TR36.866中描述了这些检测算法。在RE组中共享的接收滤波器B1可以意指接收滤波器本身或者构造接收滤波器的特定术语。随后，RE组中的RE基于其固有信道对初级信号进行补偿(840和850)，以生成次级信号(860)。解码器870对所生成的次级信号进行解码，以还原发送信号。上述补偿处理可以经由诸如共轭梯度(CG)、牛顿(Newtonian)法、最速下降法等这样的算法来执行。在下文中，将参照图9来详细地描述补偿处理，并且将描述使用CG算法的实施方式。图9通过阴影深度示出了RE组中的中心RE(参考RE)与周边RE之间的相关性。也就是说，随着RE的阴影深度增加，与中心RE的相关性增加，并且随着RE的阴影深度减小，与中心RE的相关性减小。RE组中的与参考RE的相关性相似的RE被组合以形成RE子组。在示出的实施方式中，参考RE由910表示，由与参考RE相邻的8个RE组成并且具有与参考RE的大的相关性的第一RE子组由920表示，并且由远离参考RE的16个RE组成并且具有与参考RE的小的相关性的第二RE子组由930表示。首先，接收器使用参考RE910的信道G1，以获得MMSE滤波器，并且这样的滤波器成为RE组的公共滤波器B1。参考RE910的初级信号是经由通过其固有信道生成的滤波器而生成的，并且因此不需要进行补偿。因此，参考RE910的初级信号是在没有经历补偿处理的情况下被发送给解码器的。随后，接收器使用公共滤波器来检测除了参考RE以外的第一RE子组和第二RE子组的RE的初级信号。在第一RE子组和第二RE子组中包括的RE的信道与参考RE910的信道不同，并且因此所检测的初级信号与实际发送的信号之间出现误差。如果RE的信道与参考RE910的信道相同，则所检测的初级信号与实际发送的信号之间的误差为0。根据RE的固有信道和参考RE910的初级信号，可以关于RE的次级信号推导出下面的式4。式4其中在式4中，B1表示基于参考RE的信道生成的MMSE滤波器，并且表示使用B1生成的参考RE910的初级信号。除了参考RE910以外的RE的次级信号由表达。此时，根据本发明的一个实施方式，不是使用各个RE的滤波器Bl来生成，而是从以上的式4推导出的。也就是说，初级信号是通过对使用公共滤波器B1从参考RE910生成的初级信号进行补偿而生成的。以上的式4可以通过诸如上述CG算法这样的各种算法来求解。经由CG算法来分析式4以生成次级信号的一系列处理可以由下面的式5来表达。式5的CG算法被重复操作，直到得到预定精度，并且式5的CG算法是经由重复来推导结果以减小误差的收敛算法。此外，在式5中，初级信号越精确(即，每个RE与参考RE之间的信道差异越小)，次级信号被越快地检测到(即，经由越小数目的重复)。式5s^(0)=s~l]]>t=GlHGls^(0)+Rs^(0)]]>b=GlHyl]]>g(0)＝b-td(0)＝g(0)while||g(i)||＞δ||g(0)||dot=GlHGld(i)+Rd(i)]]>s^(i+1)=s^(i)+α(i)d(i)]]>g(i+1)＝g(i)-α(i)td(i+1)＝g(i+1)+β(i+1)d(i)endwhiles^l=s^(end)]]>在式5中，是经由CG算法的第i次重复估计的发送信号。第0次重复的发送信号(即，初始值)被设置为使用公共滤波器而生成的初级信号和b(i)表示用于按相应的算法推导结果的临时向量。向量是梯度向量，并且表示使得重复执行的算法能够推导出精确值的最快方向。此时，如果更新后的向量g(i)和初始生成的向量g(0)之间的差小于特定阈值，则停止算法的重复。也就是说，经由向量的幅值，能够间接地确认通过直接计算MMSE滤波器获得的结果与次级信号之间的误差。如果值g(i)为0，则次级信号与使用MMSE滤波器获得的结果之间的差为0。在式5中，δ确定算法的结束时间，并且可以意指算法的目标精度。δ可以由系统自动确定或者可以根据用户输入来确定。随着δ减小，算法的重复次数增加并且结果的精度增加。相反，δ增加，算法的重复次数减小并且结果的精度减小。因此，通过根据δ的水平对初级信号进行补偿所获得的次级信号与经由Bl直接计算出的次级信号之间的误差被确定。结果，可以调整校正程度δ，以提供计算复杂性与性能之间的权衡。如果CG算法的重复次数达到方阵的大小，则通过对初级信号进行补偿而获得的次级信号变得等于经由Bl直接计算出的结果。也就是说，可以通过来表达。在这方面，接收器限制补偿处理的重复次数，以限制生成次级信号所需要的最大时间。也就是说，补偿处理中重复的计算所需要的时间不根据重复而改变。此外，如果接收器生成特定RE的次级信号所需要的时间显著大，则影响整体处理时间。为了防止这种问题，生成次级信号所需要的时间可以通过限制重复的次数而被限制到特定范围。然而，如果初级信号在限制的重复次数内没有被充分地补偿，则通过对初级信号进行补偿而获得的次级信号与经由从其固有信道生成的滤波器Bl而获得的次级信号之间的误差可以增加，以使性能恶化。与参照图8和图9描述的实施方式不同，针对RE组中的与参考RE相邻的RE，在使用公共滤波器来检测初级信号之后，可以根据与参考信号的信道相关性省略了补偿处理。也就是说，针对与参考RE的相关性大于阈值的RE，即使没有执行补偿处理，与初级信号的误差也足够小。如果确定误差小到足以忽略对性能恶化的影响，则接收器在没有补偿的情况下使用RE的初级信号作为次级信号。也就是说，初级信号可以被立即解码，因此进一步减小了计算复杂性。在图9中，如果第一RE子组920中包括的RE与参考RE910之间的相关性大于预定阈值，则针对这些RE，可以省略补偿处理并且初级信号可以被立即用作次级信号。图10是示出根据本发明的另一实施方式的接收器操作处理的图。在图10中，与图8和图9不同，将描述经由组中的所有RE的信号来获得公共滤波器的实施方式。也即是说，接收器使用RE组中的所有RE的信道来获得新的信道矩阵GA。GA可以通过下面的式6来表达。式6GA=1NΣl=1NwlGl]]>在式6中，N表示RE组中的RE的数目。wl表示每个RE的信道矩阵的权重。在wl＝1的情况下，GA被限定为所有信道矩阵的平均。wl可以根据RE组中的RE被不同地设置。基于信道矩阵GA要在整个RE组中被共享的公共接收滤波器被限定为下面的式7所示。式7BA=(GAHGA+RA)-1GAH]]>在式7中，限定了Rl表示每个RE的协方差矩阵，并且w′l表示Rl的权重。也就是说，在图10的实施方式中，基于所有RE的信道来计算公共滤波器BA(1010)，并且使用该公共滤波器来生成RE组中的所有RE的初级信号(1020和1030)。随后，通过对初级信号进行补偿(1042、4044和1046)来生成(1050)次级信号，并且将所述次级信号发送给解码器(1060)。图10中示出的实施方式与图8和图9的实施方式的不同之处在于：参考RE的接收滤波器被用作公共滤波器，并且因此在图8和图9中不需要执行参考RE的补偿处理。然而，在图10的实施方式中，执行了参考RE的补偿处理(1042)。图11是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。图11示出了用于对在使用参照图7描述的常规接收器操作算法来求解图9中示出的RE时的计算复杂性与在使用提出的实施方式的操作算法来求解图9中示出的RE时的计算复杂性进行比较的曲线图。图11示出了在补偿处理的重复次数的三种情况下的计算复杂性。如果同时应用重复次数1和2，则针对图9中的第一RE子组920的RE重复补偿处理一次，并且针对第二RE子组930的RE重复补偿处理两次。如示出的，与现有技术相比，随着接收流的数目增加，根据所提出的实施方式的接收器操作算法能够在计算复杂性方面获得更大的收获。在以上提出的接收器操作算法中，针对RE组中的参考RE计算的滤波器B1在所有RE当中被共享。如果所有RE与参考RE之间的相关性是1，则所有Bl变得等于B1并且省略经由B1计算出的初级信号的补偿处理。因此，由于针对包括5×5＝25个RE在内的RE组计算了仅一个参考RE的接收滤波器，因此接收滤波器的实现复杂性减小为现有技术的1/25。如果相关性小于1，则在使用公共滤波器Bc估计的初级信号与经由Bl获得的信号之间出现误差。此时，由于与参考RE的相关性和初级信号的误差成反比，因此执行用于获得次级信号的补偿处理所需要的重复次数和时间减少。结果，所提出的接收器操作算法可以使用RE之间的相关性，以在使性能恶化最小化的同时减少计算复杂性。此外，通过限制补偿处理的重复次数，可以允许次级信号在允许范围内的误差，以减小复杂性。因此，所提出的接收器操作算法可以考虑到通信环境与SNR区域来控制计算复杂性与性能之间的权衡。此外，仅针对参考RE执行了逆矩阵计算处理，因此减少了逆矩阵计算所需要的存储器需求。也就是说，由于除了参考RE的逆矩阵计算处理以外的所有操作都经由矩阵X向量的操作来执行，因此并行非常容易。因此，容易应用分配方案以显著地减少总处理时间。1.3在提出的MIMO接收器中的RE组设置方法在下文中，将描述按照使得MIMO接收器根据以上提出的接收算法来操作的方式设置RE组的两个实施方式。将参照图12和图13来描述第一实施方式，并且将参照图14和图15来描述第二实施方式。虽然省略了详细描述，但是在1.2中描述的实施方式同样可适用。在第一实施方式中，接收器将特定RE设置为所有RE当中的参考RE，并且基于参考RE的信道信息来生成参考RE的接收滤波器(即，公共滤波器)(1210)。随后，将该公共滤波器应用到参考RE的最邻近的RE(1220)。该实施方式与上述实施方式的不同之处在于：在图12的实施方式中，RE组不是预定的。也就是说，公共滤波器没有被应用到RE组中的RE，而是被应用到与参考RE相邻的RE。与参考RE相邻的特定RE意指该特定RE位于在时间或者频率轴方向的RB上最靠近参考RE。如果RE位于在时间或者频率轴方向上(例如，RE的边界等)最靠近参考RE的位置处，则在该时间和频率轴上具有与参考RE物理上分离的最小距离的RE变为与参考RE相邻的RE。通常，相邻RE之间的相关性高。首先，在图12的参数中，f(k,0)表示第kRE组的参考RE的位置。f(k,n)表示从RE组中的与参考RE相邻的RE当中选择的第nRE的位置。也就是说，n可以意指在一个RE组中的被处理的RE的顺序。Bf(i，0)表示基于第iRE组的参考RE而生成的公共滤波器。接收器将公共滤波器Bf(k，0)应用到参考RE和与参考RE相邻的REf(k,n)，以生成初级信号(1230)。参考RE的初级信号是通过应用使用其信道信息生成的滤波器而获得的，并且因此是没有误差的精确值。因此，参考RE的初级信号成为次级信号(1280)。相比之下，在与参考RE相邻的RE的初级信号中，根据与参考RE的相关性出现误差。如在上述实施方式中，接收器对初级信号进行补偿(1240)以生成次级信号(1280)。如果补偿被充分地执行，则次级信号成为使用RE的信道信息而计算出的Bf(k，n)yf(k，n)。补偿处理的详细处理与以上图8和图9的描述类似。也就是说，MMSE/ZF/IRC/BLAST滤波器可以被用作公共滤波器以生成初级信号，并且用于生成次级信号的补偿处理可以使用CG/牛顿法/最速下降法算法。此外，可以重复地执行这种算法，直到补偿结果(即，与直接计算出的次级信号的误差)在预定范围内为止。用于对初级信号进行补偿的补偿处理可以被实现为满足下面的式8。式8s^f(k,n)=minS~f(k,n)||yf(k,n)-Gf(k,n)s~f(k,n)||2withs~f(k,n)=Bf(k,n)yf(k,n)]]>在式8中，表示使用公共滤波器而获得的初级信号。被限定为并且表示经由使用其信道信息而不是公共滤波器获得的MMSE滤波器Bf(k,n)直接计算出的信号。补偿处理意指在不使用在式8和式9中获得的Bf(k，n)的情况下(例如，当如在上述实施方式中一样使用CG算法时)寻找的重复处理。式9s^(0)=s~f(k,n)=Bf(k,0)yf(k,n)]]>t=Gf(k,n)HGf(k,n)s^(0)+Rs^(0)]]>b=Gf(k,n)Hyf(k,n)]]>g(0)＝b-td(0)＝g(0)while||g(i)||＞δ||g(0)||dot=Gf(k,n)HGf(k,n)d(i)+Rd(i)]]>s^(i+1)=s^(i)+α(i)d(i)]]>g(i+1)＝g(i)-α(i)td(i+1)＝g(i+1)+β(i+1)d(i)endwhiles^f(k,n)=s^(end)]]>在式9中，表示在第i次重复时估计的发送信号。在第0次重复时的发送信号(初始值)被设置为初级信号和b(i)表示用于获得解的临时向量。向量是梯度向量并且表示使得重复执行的算法能够推导出精确值的最快方向。此时，如果更新后的向量g(i)与初始生成的向量g(0)之间的差小于特定阈值，则停止算法的重复。也就是说，经由向量的幅值，能够间接地确认通过直接计算MMSE滤波器而获得的结果以及与次级信号的误差。如果值g(i)为0，则次级信号与使用MMSE滤波器而获得的结果之间的差为0。在式9中，δ确定算法的结束时间并且可以意指算法的目标精度。δ可以由系统自动确定或者可以根据用户输入来确定。当δ减小时，算法的重复次数增加并且结果的精度增加。相反，δ增加，算法的重复次数减小并且结果的精度减小。因此，通过根据δ的水平对初级信号进行补偿而获得的次级信号与经由Bf(k，n)直接计算出的次级信号之间的误差被确定。结果，可以调整校正程度δ，以提供计算复杂性与性能之间的权衡。如果CG算法的重复次数达到方阵的大小，则通过对初级信号进行补偿而获得的次级信号变得等于经由Bf(k，n)直接计算出的结果。也就是说，可以通过Bf(k，n)yf(k，n)来表达。接收器可以预置在对与参考RE相邻的RE进行补偿的处理中的重复次数的阈值随后，确定为了生成RE的次级信号而执行的重复次数是否等于或者小于阈值(1250)。重复次数等于或者小于阈值意指通过经由所提出的方案对初级信号进行补偿而获得的信号与使用基于其实际信道直接计算的MMSE滤波器而获得的结果之间的误差不大，也就是说，与参考RE的相关性足够大。相比之下，重复次数超过阈值意指RE与参考RE之间的相关性小，并且因此不能在目标范围内仅通过预定的重复次数对初级信号进行补偿。因此，如果重复次数等于或者小于阈值，则选择与经历了补偿处理的RE挨着的RE(1260)，并且挨着的RE可以意指与参考RE其次相邻的RE。随后，应用公共滤波器以生成初级信号，并且对该初级信号进行补偿以生成次级信号。执行该处理，直到对特定RE的初级信号进行补偿的处理的重复次数超过阈值。如上所述，特定RE的重复次数超过阈值意指特定RE与参考RE之间的相关性小。换句话说，当没有改变地应用使用参考RE的信道信息而生成的公共滤波器时，误差可能显著地大。因此，执行设置新的参考RE并且生成新的公共滤波器的处理(1270)。接收器将即使应用了参考RE的公共滤波器也可以以预定的重复次数进行补偿的RE设置为一个RE组，并且将公共滤波器没有改变地应用到该RE组。然而，如果重复次数超过阈值，则设置新的参考RE并且生成新的公共滤波器。也就是说，与图8和图9的实施方式不同，RE组不是预定的，并且使用滤波器的区域根据用于生成次级信号的补偿处理的重复次数来确定。从RE组的观点来看，即使与参考RE的相关性未知，也能适应性地确定RE组。图13是例示了设置新的参考RE的实施方式的图。也就是说，假定在将RE当中的第一RE的公共滤波器进行共享以生成次级信号的处理中，在第二RE处补偿处理的重复次数超过阈值。作为参考RE的第一RE的公共滤波器被废弃。被选择作为新的参考RE的第三RE可以位于分隔了从参考RE(第一RE)到公共滤波器被废弃的RE(第二RE)的距离的位置处。与示出的实施方式不同，可以在RB中根据各种标准来选择新的参考RE。例如，可以选择在频率或者时间轴方向上与以前的参考RE分隔预定距离的RE，可以选择RB中的任意RE。随后，将参照图14和图15来描述设置RE组的第二实施方式。图14是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图15是例示了根据本发明的一个实施方式的形成RE组的处理的图。在图14中，n表示处理的顺序，而不是特定RE的索引编号。k表示在RB中被处理的RE组的顺序(k＝A,B,C,…)。在图14中，处理1405至1420与图12的1210至1240相似。也就是说，接收器根据参考RE的信道信息来生成公共滤波器，并且将该公共滤波器应用到参考RE和与参考RE相邻的RE以生成初级信号。参考RE的初级信号在没有补偿的情况下变为次级信号，而除了参考RE以外的RE的初级信号经历补偿算法以生成次级信号。在图14的实施方式中，在频率轴方向上与参考RE相邻的RE被依次选择为被应用公共滤波器的RE。选择沿着频率轴方向进行，并且如果在生成次级信号的同时，在特定RE处的重复次数超过阈值，则在时间轴方向上与参考RE相邻的RE被依次选择为下一个RE。随后，如果当选择沿时间轴方向进行的同时，在特定RE处的重复次数超过阈值，则不再选择RE。相反，具有在频率轴方向上的最后一个RE与在时间轴方向上的最后一个RE作为边界(border)的矩形变为一个RE组。在选择沿着频率和时间轴方向从参考RE开始进行的同时初级信号的补偿处理的重复次数超过阈值的第一RE被称作“边界RE”。在形成RE组的处理中，根据在频率和时间轴方向上的进行来选择两个边界RE，并且这两个边界RE分别成为“第一边界RE”和“第二边界RE”。与以上描述不同，选择可以首先沿着时间轴方向进行，然后沿着频率轴方向进行。针对所确定的RE组中的所有RE，使用参考RE的公共滤波器来生成初级信号和次级信号。当选择沿着频率/时间轴方向进行时，对于已经生成了次级信号的RE，不需要生成次级信号。如果完成RE组中的次级信号的生成，则使用与RE组相邻的RE作为新的参考RE来重复以上处理。参照图14，当执行第nRE的补偿处理时(1420)，接收器确定组模式当前是否为1(1425)。组模式指示在频率或者时间轴方向上从参考RE开始的进展是否完成(即，执行了形成RE组的处理)、或者在已经形成RE组之后是否执行了生成组中的RE的次级信号的处理。组模式0指示RE组尚未形成，并且因此在预定方向上从参考RE开始依次选择RE。相比之下，组模式1指示频率和时间轴方向上的边界已经被形成以选择RE组。如果因为RE组尚未形成而组模式为0，则接收器确定在生成第nRE的次级信号的处理中补偿处理的重复次数是否等于或者小于阈值(1450)。如果是，则由于与参考RE的相关性足够大，公共滤波器可应用于第nRE。因此，执行选择下一个RE(1435)并且生成用于下一个RE的次级信号的处理。如果重复次数超过阈值，则选择第一边界RE并且接收器检查RE映射模式(1455)。RE映射模式指示选择与参考RE相邻的RE的处理是沿着频率轴方向还是时间轴方向进行。RE映射模式可以是0或者1，0和1分别意指频率轴方向和时间轴方向。在本实施方式中，RE映射模式0意指选择处理沿着频率轴方向进行。随后，接收器切换RE映射模式(1465)。也就是说，由于用于生成第nRE的次级信号的重复次数超过阈值，因此难以应用公共滤波器。因此，接收器停止沿着频率轴方向进行的选择处理，并且切换RE映射模式，以沿着时间轴方向从参考RE开始选择RE。接收器执行在时间轴方向上选择与参考RE相邻的第(n+1)RE(1435)并且生成次级信号的处理。随后，如果在选择处理沿着时间轴方向进行的同时，在任意RE处补偿处理的重复次数超过阈值(1450)，则该RE成为第二边界RE，并且接收器再次检查RE映射模式(1455)。由于RE映射模式根据时间轴方向上的进展为1，因此接收器可以确认除了频率轴方向的边界以外，还设置时间轴方向的边界。接收器选择由两个边界RE形成的矩形作为RE组(1470)，并且将组模式设置为1(1475)。组中的RE的数目是Ni。随后，由于组模式当前为1(1425)，因此接收器生成RE组中的所有RE的次级信号。也就是说，接收器检查次级信号被生成的RE的数目是否达到RE组中的RE的最大数目(1430)，如果没有达到，则重复选择RE组中的另一RE并且生成次级信号的处理(1435)。也就是说，接收器执行将所选择的参考RE的公共滤波器应用到RE组中的所有RE的处理。如果生成所有RE的次级信号的处理完成，则接收器选择新的参考RE(1440)，并且重置组模式和RE映射模式(1445)。随后，接收器重复沿着频率或者时间轴方向选择与参考RE相邻的RE并且生成次级信号的处理。将参照图15来描述设置RE组的上述处理。首先，图15(a)示出了根据参照图14描述的实施方式形成RE组的处理。在图15(a)的框A中，第0RE被选择为参考RE，选择处理沿着垂直轴(即，频率轴)方向进行，并且次级信号被生成。如果在第四RE处次级信号的补偿处理的重复次数超过阈值，则接收器将第四RE设置为垂直轴方向边界并且不再执行选择。随后，接收器沿着水平轴(即，时间轴)方向从第0RE开始执行选择并且生成次级信号。如果在第六RE处补偿处理的重复次数超过阈值，则第六RE成为水平轴方向边界。随后，接收器使用第四RE和第六RE作为边界来形成RE组，并且将第0滤波器的接收滤波器作为公共滤波器应用到框A中的所有RE，因此生成次级信号。另外，如果框A的处理完成，则接收器将与框A相邻的新的RE(框B的第0RE)设置为新的参考RE，并且重复以上处理。由于框B在时间轴方向上与RB的边界相邻，因此如果沿着频率轴方向进行的选择完成，则RE组被立即形成。针对框C和框D，同样地重复以上处理。作为框A的第一参考RE，没有选择RB的左上RE，而是选择了与边界分隔1的RE，这是因为参考RE和与参考RE相邻的RE之间的相关性大的概率非常高。也就是说，在与第0RE相邻并且在框A中位于RB边界处的RE处，次级信号的补偿处理的重复次数小于阈值的概率非常高。因此，接收器可以在水平/垂直轴方向上选择与顶点分隔1的RE作为参考RE，以简化形成RE组的处理。图15(b)与图15(a)相似，但是在切换RE映射模式的方法方面与图15(a)不同。也就是说，在图15(b)的框A中，当确定第四RE作为垂直轴方向边界时，选择在水平轴方向上没有从第0RE开始进行，而是从第三RE开始进行。这仅是实现方式差异。由于在第四RE处补偿处理的重复次数超过阈值，因此如果选择在水平轴方向上从第四RE开始进行，则在第五RE至第八RE处补偿处理的重复次数超过阈值的概率高。因此，接收器重复执行在水平轴方向上从第三RE开始的选择并且生成次级信号的处理。图15(c)示出了图15(a)和图15(b)的组合。也就是说，图15(a)的实施方式被应用到框A，并且RE映射模式基于第0RE而改变。相比之下，图15(b)的实施方式被应用到框D，并且RE映射模式基于第三RE而改变。图16是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO接收器操作处理的图。图16示出了从图14的实施方式部分地修改的实施方式。对于与参考RE相邻的RE，可以省略根据与参考RE的信道相关性对初级信号进行补偿的处理。也就是说，在与参考RE的相关性大于阈值的RE中，即使没有执行补偿处理，初级信号的误差也足够小。如果确定误差小到足以忽略对性能恶化的影响，则接收器在没有补偿的情况下使用RE的初级信号作为次级信号。也就是说，初级信号被立即解码，因此进一步减小了计算复杂性。与图14不同，在图16中，n表示特定RE到参考RE的邻接的顺序。也就是说，n可以表示在水平或者垂直轴方向上与参考RE的距离。此外，N是针对补偿处理将被省略的RE的数目的阈值。也就是说，如果N被设置为9，则针对在所有方向上与参考RE相邻的8个RE(即，n＝1,2,3,…,8)，将省略对初级信号进行补偿以获得次级信号的处理。在图16中，处理1605至1615与图14的处理相同/相似。接收器应用公共滤波器以检查针对初级信号被生成的第nRE，n是否小于阈值N(1620)。对于处理的顺序小于N的RE，省略补偿处理，并且将初级信号直接输入到解码器(1650)。相反，如果处理的顺序等于或者大于N，则执行补偿处理以生成次级信号(1625)，并且执行补偿处理的重复次数是否在阈值范围内的确定(1630)。重复该处理(1635)，并且针对在阈值范围外的RE，选择新的参考RE(1640)。随后，在与参考RE相邻的RE处，重复确定补偿处理是否被省略的处理。图17是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。在这部分中描述的MIMO接收器最有利之处在于可以不预定用于共享公共滤波器(RE组)的区域。由于接收器不需要知晓RE之间的信道相关性以确定每个RE组的大小，因此减小了实现复杂性。也就是说，图12和图13示出了这样的实施方式：如果特定RE是在形成RE组的处理中的边界RE，则通过跳到另一RE来形成新的RE组。图14和图15示出了这样的实施方式：RE组经由根据频率/时间轴方向上的进展的边界来形成。结果，在提出的接收器中，通过在没有附加复杂性的情况下根据RE之间的信道相关性来适应性设置RE组，能够在保持性能的同时使复杂性最小化。此外，通过这种RE组设置方法，同样获得了参照图11描述的各种优点。2.大规模MIMO发送器2.1一般MIMO发送器异构蜂窝网络(HetNet)通过一个宏小区和多个小小区来限定。宏小区基站用于支持位于不由小小区覆盖的范围内的UE。因此，宏小区基站应该同时向大量UE提供服务。理论上，在UE接收单个流的条件下，基站能够向与数目上和其天线的数目对应的UE提供服务。因此，假定宏小区基站是具有大数目(M)天线的大规模MIMO基站。此时，如果一个基站同时支持K个UE，则从基站的观点来看，接收天线的数目是K，并且基站与UE之间的信道可以通过M×K矩阵来表达。用于基站将服务提供给UE而选择的预编码方法的代表性示例包括最大比率发送(MRT)方案和迫零(ZF)方案。在MRT方案中，虽然复杂性低，但是引起了与UE的相关性。因此，接收器处的性能降低。相比之下，在ZF方案中，虽然没有引起与UE的相关性，但是如果天线的数目增加，则复杂性迅速地增加。如果天线的数目是无限的，则作为MRT方案的缺陷的干扰问题消失，并且获得与ZF方案相同的性能。然而，如果天线的数目是有限的，则ZF方案具有比MRT方案的性能好的性能。因此，在大规模MIMO环境中，需要在具有与常规ZF方案的性能相似的性能的同时具有较低复杂性的新的发送器预编码方案。接下来，将参照上述问题来描述常规MIMO发送器的操作算法。图18是示出与本发明有关的由多个RE形成的RE组的图。图19是示出与本发明有关的常规MIMO预编码器操作处理的图。图18示出了图5的RB的一部分，并且示出了由多个RE组成的RE组。在图18中，垂直轴和水平轴分别表示频率轴和时间轴。与以上接收器操作算法的描述相似，RE组中的RE的信道可以具有互相关性。随着每个RE的阴影深度增加，与中心RE的相关性增加，并且随着每个RE的阴影深度减小，与中心RE的相关性减小。如图19所示，在常规MIMO发送器中，在不考虑RE之间的相关性的情况下，针对每个RE计算并生成预编码器(1910)。也就是说，当RB中的第lRE的MIMO信道被限定为Hl时，每个RE的发送数据Sl如下面的式10所示被预编码并发送。式10xl=P~lsl]]>在MRT方案中，在式10中，预编码矩阵为相比之下，在正则化的ZF方案中，为并且Γl是正则化项。在Γl＝0的情况下，根据正则化ZF方案的预编码矩阵成为正规ZF预编码矩阵。如果使用正则化ZF方案，则计算预编码矩阵所需要的计算复杂性由下面的式11来近似地表达。式11(12NtNs2+12Ns3+Ns2+NtNs)NRBDLNsymbDL]]>MIMO发送器可以向多个UE发送数目上与发射天线的最大数目对应(Ns＝Nt)的流。因此，虽然系统吞吐量与基站的天线的数目成比例地线性增加，但是复杂性与流的数目的立方成比例地迅速增加。因此，如果发送流的数目大，则在上述预编码方案中出现复杂性问题。在下文中，将提出在使用RE组中的RE之间的相关性来提供与常规算法相同的性能的同时以较低的复杂性进行操作的MIMO发送器的操作算法。2.2提出的MIMO发送器的操作算法在下文中，将参照图20来提出在保持性能的同时以较低的复杂性进行操作的MIMO发送器的操作算法。图20是示出根据本发明的一个实施方式的MIMO预编码器操作处理的图。在图20中，将描述这样的实施方式：从RE组中选择参考RE，并且基于参考RE的信道而确定的发送滤波器(即，预编码矩阵或者预编码器)在该RE组中被共享。在图20的实施方式中，参照图8和图9描述的接收器操作算法同样可适用。所提出的发送器操作算法包括两级，即，第1级2080和第2级2090。在第1级2080中，公共预编码器被用于执行生成初级信号的处理。在第2级2090中，初级信号被补偿以生成最终的发送信号。在下文中，将详细地描述每一级。首先，在图20中，P1表示基于参考RE的MIMO信道而生成的预编码器(2010)，并且通过在RE组的第lRE处利用P1作为公共预编码器(2020)而生成的信号被限定为初级信号(2030)。与上述接收器操作算法类似，可以根据任意标准来确定参考RE。对初级信号进行补偿(2042和2044)以获得次级信号tl(2050)，并且将与RE的信道有关的函数f(tl,Hl)附加地应用到次级信号(2062、2064、2066)，以被转换成实际上被发送的信号的第三级信号(2070)。也就是说，在图20中，第1级2080意指RE组的RE使用公共预编码器的步骤，并且第2级2090意指RE使用与其固有信道有关的信息的步骤。在图20中，N表示属于该组的RE的数目，并且预编码器表示迫零(ZF)、最小均方误差(MMSE)或者正则化ZF预编码器或者配置每个预编码器的特定项。现在将详细地描述每个步骤。例如，在正则化ZF方案中，RE组中的参考RE的预编码器根据式12来限定。式12在图20中，在RE组中被共享的公共预编码器P1是并且成为式12的的项。如果使ZF方案，则公共预编码器P1变为并且如果使用MMSE方案，则公共预编码器P1变为在MMSE方案中，表示噪声方差，并且P表示发送符号的平均功率。如果确定了公共预编码器P1，则RE组中的除了参考RE以外的RE使用P1来生成相应的初级信号。随后，由于参考RE的初级信号是使用其固有信道信息来生成的，因此不需要补偿处理。也就是说，参考RE的初级信号可以被用作次级信号。相比之下，除了参考RE以外的RE的初级信号是使用公共预编码器而不是其信道信息来生成的。因此，次级信号是通过执行对误差进行补偿的处理而生成的。随后，将描述第2级的补偿处理。在RE的补偿处理中，例如，在第二RE的情况下，从基于公共预编码器和第二RE的信道H2的初级信号第二RE的次级信号可以通过下面的式13来表达。式13与上述接收器操作算法类似，根据以上的式13的补偿处理可以使用CG、牛顿法和最速下降法算法。下面的式14示出了经由CG算法的补偿处理的实施方式。式14t^(0)=Plsl]]>g(0)＝sl-zd(0)＝g(0)while||g(i)||＞δ||g(0)||dot^(i+1)=t^(i)+α(i)d(i)]]>g(i+1)＝g(i)-α(i)zd(i+1)＝g(i+1)+β(i+1)d(i)endwhiletl=t^(end)]]>在式14中，是经由CG算法的第i次重复估计的信号。第0次重复的初始值被设置为初级信号和b(i)表示补偿处理中的临时向量。向量是梯度向量，并且表示使得重复执行的算法能够推导出精确值的最快方向。此时，如果更新后的向量g(i)与初始生成的向量g(0)之间的差小于特定阈值，则停止算法的重复。也就是说，经由向量的幅值，能够间接地确认通过直接计算Pl获得的结果以及与次级信号的误差。如果值g(i)为0，则次级信号与使用Pl获得的结果之间的差为0。δ确定算法的结束时间。随着δ减小，算法的重复次数增加并且结果的精度增加。相反，随着δ增加，算法的重复次数减小并且结果的精度减小。如果CG算法的重复次数达到方阵的大小，则所估计的解(次级信号)理论上完全等于使用Pl获得的值。也就是说，次级信号等于Plsl。通过限制补偿处理的重复次数，能够限制生成次级信号所需要的最大时间。也就是说，在所提出的MIMO发送器算法中，如果生成特定RE的次级信号需要的时间显著地大，则影响整体处理时间。因此，生成次级信号所需要的时间可以被限定到特定范围。例如，如果限制了补偿处理的重复次数，则可以限制在所提出的方案中生成次级信号需要的最大数目。然而，如果在所限制的重复次数内没有充分地执行补偿，则在通过对初级信号进行补偿而获得的初级信号tl与经由信道信息直接生成的信号Plsl之间的误差会增加，以使性能恶化。如果经由补偿处理来生成次级信号，则RE将包括其信道信息的函数应用到次级信号，以生成第三级信号。例如，对于参考RE，函数被应用到次级信号以生成第三级信号x1。类似地，函数被应用到第二RE以生成第三级信号x2。针对组中的其它RE，使用与参考RE和第二RE相同的方法来生成预编码信号xl。虽然已经描述了通过对初级信号进行补偿来生成次级信号的实施方式，但是可以根据RE之间的相关性来省略补偿处理。也就是说，对于与参考RE相邻的RE，当使用公共预编码器来检测初级信号时，如果RE之间的信道相关性大于预定阈值，则可以省略补偿处理，并且可以使用初级信号作为次级信号。也就是说，对第二RE的初级信号进行补偿以变为次级信号t2。如果补偿被充分地执行，则t2变为P2s2。此时，如果参考RE与第二RE之间的相关性大于阈值，则即使省略了补偿处理，初级信号与P2s2之间的误差也可以小到足以被忽略。如果这样的误差几乎不影响性能恶化，则初级信号可以不被补偿并且可以被确定为次级信号。图21是示出根据本发明的另一实施方式的MIMO预编码器操作处理的图。图21示出了与图10的接收器操作算法类似地使用RE组的所有信道来确定公共预编码器的实施方式。在图21中，新的信道矩阵是基于RE组中的所有RE的信道信息来限定的，并且由下面的式15来表达。式15HA=1NΣl=1NwlHl]]>在式15中，N表示RE组中的RE的数目。wl表示每个信道矩阵的权重，并且在wl＝1的情况下，HA被限定为所有信道矩阵的平均。基于信道矩阵在组中被共享的公共预编码器由式16限定。式16BA=(GAHGA+ΓA)-1GAH]]>在图16中，限定了并且wl'是每个Γl的权重。也就是说，在图21的实施方式中，基于所有RE的信道来计算公共预编码器PA(2110)，并且使用该公共预编码器来生成所有RE的初级信号(2120和2130)。图21与图20的不同之处在于：使用公共预编码器来生成第一RE(即，参考RE)的初级信号。因此，也对第一RE的初级信号进行补偿，以生成次级信号。图21在其它处理方面与图20相似。图22是用于将现有技术与本发明的实施方式之间的计算复杂性进行比较的曲线图。图22示出了用于将当使用常规接收器操作算法来求解图18中示出的RE时的计算复杂性与当使用所提出的实施方式的操作算法来求解图18中示出的RE时的计算复杂性进行比较的曲线图。在所提出的实施方式的三种方法当中，如果同时应用重复次数1和2，则针对图18的16个RE的一半，重复补偿处理一次，并且针对16个RE的剩余一半，重复补偿处理两次。如示出的，与现有技术相比，随着发送流的数目增加，根据所提出的实施方式的发送器操作算法能够在计算复杂性方面获得更多的收获。在以上提出的发送器操作算法中，针对RE组中的参考RE计算出的预编码器P1在所有RE当中被共享。如果所有RE与参考RE之间的相关性为1，则即使仅使用P1，也能够针对所有RE生成精确的发送信号。在这种情况下，由于针对RE组仅计算了一个P1，因此发送预编码器的实现复杂性减小到1/16。如果RE与参考RE之间的相关性小于1，则在使用公共预编码器计算出的初级信号与使用固有信道计算出的初级信号之间出现误差。在这种情况下，随着与参考RE的相关性增加，初级信号的误差减小。因此，执行用于获得次级信号的补偿处理所需要的重复次数和时间减少。即使相关性小并且因此误差大，重复次数也可以被增加以生成精确的发送信号。结果，所提出的发送器操作算法可以使用RE之间的相关性，因此在使性能恶化最小化的同时减小计算复杂性。此外，通过限制补偿处理的重复次数，次级信号的误差能够被准许在允许范围内，因此降低了复杂性。因此，所提出的发送器操作算法能够考虑到通信环境和SNR区域来控制计算复杂性与性能之间的权衡。此外，仅针对参考RE来执行逆矩阵计算处理，因此减小了逆矩阵计算所需要的存储器需求。也就是说，由于除了参考RE的逆矩阵计算处理以外的所有操作都是经由矩阵X向量的操作来执行的，因此并行非常容易。因此，容易应用分配方案以显著地减少总处理时间。在常规MIMO发送器中，RE组中的所有RE共享一个预编码器，因此降低了生成预编码器所需要的复杂性。然而，该方法没有考虑每个RE的MIMO信道特性，使得不能适当地控制干扰影响。当基站同时支持多个UE时，常规发送器操作算法导致干扰，降低了系统吞吐量。因此，UE需要非常复杂的接收器以控制系统吞吐量。具体地，随着RE组的RE之间的信道相关性减小，干扰影响增加并且性能恶化增加。相比之下，所提出的MIMO发送器操作算法能够通过执行RE组中的RE使用公共预编码器的第1级和应用了每个ER的MIMO信道特性的第2级来解决常规算法的技术问题。3.设备配置图23是示出根据本发明的一个实施方式的UE与基站的配置的框图。在图23中，UE和基站可以分别包括射频(RE)单元110和210、处理器120和220以及存储器130和230。虽然图23中示出了UE100与基站200之间的1:1通信环境，但是可以在多个UE与基站200之间建立通信环境。此外，图23中示出的基站200可适用于宏小区基站和小小区基站。RF单元110和210可以分别包括发送器112和212以及接收器114和214。UE100的发送器112和接收器114被配置为向基站200和其它UE发送信号以及从基站200和其它UE接收信号，并且处理器120功能性地连接到发送器112和接收器114，以控制在发送器112和接收器114处向其它设备发送信号以及从其它设备接收信号的处理。处理器120处理要被发送的信号，将经处理的信号发送到发送器112并且处理由接收器114接收的信号。如果需要，处理器120可以存储包含在存储器130中的交换消息中的信息。通过该结构，UE100可以执行本发明的各个实施方式的方法。基站200的发送器212和接收器214被配置为向另一基站和UE发送信号以及从另一基站和UE接收信号，并且处理器220功能性地连接到发送器212和接收器214，以控制在发送器212和接收器214处向其它设备发送信号以及从其它设备接收信号的处理。处理器220处理要被发送的信号，将经处理的信号发送到发送器212并且处理由接收器214接收的信号。如果需要，处理器220可以存储包含在存储器230中的交换消息中的信息。通过该结构，基站200可以执行本发明的各个实施方式的方法。UE100和基站200的处理器120和220分别指示(例如，控制、调整或者管理)UE100和基站200的操作。处理器120和220可以分别连接到存储器130和180以用于存储代码和数据。存储器130和180分别连接到处理器120和220，以便存储操作系统、应用和通用文件。本发明的处理器120和220可以被称作控制器、微控制器、微处理器、微型计算机等。处理器120和220可以通过硬件、固件、软件或者其组合来实现。如果本发明的实施方式由硬件来实现，则处理器120和220中可以包括专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理器件(DSP)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)等。本发明还可以被实施为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质包括能够存储此后能够由计算机系统读取的数据的所有数据存储装置。计算机可读记录介质的示例包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘、光学数据存储装置、以及载波(诸如通过互联网的数据传输)。计算机可读记录介质还能够被分布在网络联接的计算机系统上，使得计算机可读代码被存储并且按照分布式方式执行。对于本领域技术人员而言将显而易见的是，能够在不脱离本发明的精神或范围的情况下对本发明进行各种修改和变型。因此，本发明旨在涵盖本发明的落入在所附的权利要求及其等同物的范围内的修改和变型。当前第1页1 2 3