CN102833192B - 用于估计在lte***里的信道时间相关性和mimo模式选择的装置和方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种用于信道时间相关性估计和MIMO模式选择的方法和装置。本发明的一个实施例，在LTE***下利用SRS符号进行时间相关性估计，并基于所述时间相关性估计进行MIMO模式选择。

Description

用于估计在LTE***里的信道时间相关性和MIMO模式选择的装置和方法

【技术领域】

本发明涉及通信，特别涉及使用多天线如MIMO(多输入多输出)***的无线通信网络。

【背景技术】

在MIMO通信***里，多天线使用在例如基站(BS)的发射器和接收器上。通过利用多天线收发器的空间维度(spatial dimension)，能够实现通过多天线的信号并行传输，从而提高频谱效率，并获得高速数据传输率，而无需增加传输带宽。

通常，MIMO通信***可以被广义地分成两种类型：开环***和闭环***。对于开环***，从用户设备到基站没有信道信息反馈。相反，对于闭环***，用户设备会提供信道信息反馈给基站，然后基站根据反馈信息来选取传输模式。

因此有需要提供这种反馈，但也需要为此作出权衡。例如，有反馈的一个优点是使得***能够快速适应变化的信道条件，从而有效地提高***性能，如增加物理层吞吐量(Physical Layer Throughput)。然而，在信道系数量大、反馈控制信道带宽小、以及反馈控制信道由同一***里的不同用户共享的情况下，很难有效地将信道信息反馈给基站。这就意味着当完整的信道信息被持续提供到基站时，繁重的负荷将被施加到***上，从而耗费本来可以分配给其它功能的***资源。

已经作出许多尝试来最小化反馈的信道信息以便减轻重负荷，因此闭环***可以再分成两种类型：有限反馈***和完整反馈***(richfeedback system)。有限反馈***仅发送部分或有限的信道信息。但是，完整反馈***则发送完整的信道信息如完整的信道状态信息(CSI)。

另外一种尝试去处理提供反馈的权衡是不持续提供反馈，而是在合适的情况下，***在两种运作模式即开环模式和闭环模式之间进行转换。

美国专利申请(公开号：US2009/0003475A1)披露了在不同闭环、开环和混合技术之间的适应性。适应性是基于选择以下任何一个：基准量的反馈信道信息(类似于完整反馈***)、减少数量的反馈信道信息(类似于有限反馈***)、或没有反馈信道信息(类似于开环***)。

然而，现有技术有诸多限制和缺点，其中有些将在以下进行描述，并且，通过将现有***和本发明的许多方面进行比较，这些现有技术的限制和缺点，对于本领域普通技术人员将会很清晰。

【发明概述】

根据本发明一个实施例，在LTE***里，仅仅传输有限的反馈信息。特别地，用于下行链路适配的上行链路反馈信息包括预编码矩阵指示(PMI)和秩指示(RI)。

本发明的一个方面是解决以下问题：在何种条件下，一个LTE下行链路发射器应该自行适配到闭环模式，在何种情况下它又不应该自行适配到闭环模式。从而研究特征化信道时间相关性，其估计是基于上行链路传输资源，例如特别是探测参考信号(SRS)，以及信道时间相关性的阈值和准则的确定，以便LTE下行链路发射器能够在开环和闭环模式之间进行切换。

本发明根据上行链路的多普勒估计(Doppler estimation)或信道时间相关性计算来控制下行链路模式转换。在强散射的信道条件下，多普勒估计和信道时间相关性是数值相关的。为了有效地进行下行链路模式切换，多普勒/信道时间相关性的估计需要达到一定的精度。信道时间相关性(或多普勒频率)估计的粒度或精度很重要，因为我们需要确保估计值能够有效地使算法在一定量级范围内运作。例如，一个基于对多普勒频率估计和一些阈值进行比较的MIMO模式切换算法，，要求多普勒频率估计必需准确到多普勒频率阈值的程度。

对LTE***，在室内环境里，一个用于MIMO模式选择的常用多普勒频率阈值是5Hz左右。如果使用间隔1ms的参考符号来估计多普勒频率或信道时间相关性，5Hz多普勒对应一个0.9998的信道时间相关性系数(假设是Clarke/Jakes信道模式，由J₀(2p×5×10^-3)＝0.9998计算获得，其中J₀(x)是第一类的0阶Bessel函数)。其值很接近1，对应为0多普勒频率。因此，在这样一个低的多普勒频率上，信道时间相关性的差异很小，为了获得更精确的多普勒频率估计，需要一个信道时间相关性的高粒度的估计器。但是，实际上这种时间相关性估计工作很难成功，因为其中各种失真和噪声能够轻易地影响估计结果。所以，对这种估计工作，1ms间隔的参考应该是不合适的。

综合而言，根据高粒度估计要求，本发明主要解决两点，使得时间相关性估计和MIMO模式选择可以适用在实际***里。

首先，提供一种方法用来确定在闭环和开环模式之间切换的阈值。在本发明的一个实施例里，描述了一种基于PMI变化概率的阈值确定方法。

第二，描述了用于估计多普勒频率到某个粒度某个精度的资源。对于低多普勒频率，需要一个高粒度的多普勒估计器，因为进行模式切换的阈值是几Hz左右。在本发明的一个实施例里，提出了一种基于探测参考信号(SRS)的多普勒计算方法，用于长期演进技术(LTE)***。

本发明提供一种实用的解决方案，其能够高粒度地估计低多普勒频率，并使用这些信息在闭环模式和开环模式之间进行MIMO模式选择。

本发明的一个方面是高粒度地估计多普勒频率。从而，使得MIMO通信***能够被实施在使用LTE的室内环境里。通常而言，解调参考信号(DMRS)被用于多普勒估计。但是，由于其一些结构属性，DMRS的间隔少于1ms，因此不足以高粒度地估计低多普勒。

在一个实施例里，本发明建议使用探测参考信号(SRS)进行多普勒估计。通常而言，SRS被用于估计上行链路信道质量指标(CQI)。但是，在本发明里，利用SRS良好的结构属性，其被用来高粒度地估计低多普勒频率。其良好的结构属性包括诸如周期性的时间域配置如5ms或10ms，以及恒定的频率域配置。

本发明涉及一种装置，用于在一个MIMO通信***里进行开环模式和闭环模式之间切换。本装置包括一个或多个处理器，其被设置用来选择多个反馈延迟d₁到d_m，其中m是反馈延迟数目，用来获取一个PMI变化概率；对每个多普勒频率f₁到f_n，确定多个PMI变化概率P₁到P_m，其中n是用来获取PMI变化概率的多普勒频率数目；基于一个期望的PMI变化概率，确定一个多普勒频率作为一个多普勒频率阈值；并基于多普勒阈值，控制开环模式和闭环模式之间的切换。

此外，每个多普勒频率f₁到f_n可以被选择在5Hz左右。其中n是整数，可以等于或大于100。从一个PMI参数和另一个反馈延迟之后的PMI参数，能够确定每个PMI变化概率P₁到P_m。

处理器还可以被设置以从用户设备接收一个或多个探测参考信号，并使用探测参考信号来进行信道估计，从而获得一个基于SRS的信道估计。，处理器也可以被设置从两个连续的基于SRS的信道估计确定一个时间相关性数值，也可以通过将多普勒频率的阈值映射到一个信道时间相关性阈值。映射是依照一个U型多普勒频谱建立，假设是处于强散射的信道环境。通过将估计的信道时间相关性数值和从多普勒频率阈值导出的信道时间相关性阈值进行比较，能够控制开环模式和闭环模式之间的切换。

本发明也涉及一种在MIMO通信***里开环模式和闭环模式之间切换的方法。本方法包括选择多个反馈延迟d₁到d_m，其中m是反馈延迟数目，用来获取一个PMI变化概率；对每个多普勒频率f₁到f_n，计算多个PMI变化概率P₁到P_m，其中n是用来获取PMI变化概率的多普勒频率数目；基于一个期望的PMI变化概率，确定一个多普勒频率作为一个多普勒频率阈值；以及基于该多普勒频率阈值，控制开环模式和闭环模式之间的切换。

此外，每个多普勒频率f₁到f_n可以选择在5Hz左右。从一个PMI参数和另一个反馈延迟之后的PMI参数，可以确定每个PMI变化概率。

本方法还包括从用户设备接收一个或多个探测参考信号。本方法还包括使用探测参考信号来进行信道估计，从而获取一个基于SRS的信道估计。本方法还包括从两个连续的基于SRS的信道估计来计算一个时间相关性数值。本方法还包括通过将多普勒频率阈值映射到一个信道时间相关性数值来确定一个信道时间相关性阈值。映射是依照一个U型多普勒频谱而建立。通过将时间相关性数值和由多普勒阈值导出的时间相关性阈值进行比较，控制在开环模式和闭环模式之间的变换。本发明的另一个方面是使用一种基于上行链路(UL)上预编码矩阵指示(PMI)反馈的方法以确定有关用于在开环模式和闭环模式之间转换的多普勒频率的阈值。基于PMI变换速率的仿真结果，可以确定在一个LTE***用于在闭环和开环之间转换的阈值。

本发明的其它方面将同样通过以下实施例的描述进行披露。

【附图说明】

本发明的其它目的、方面和实施例将其后参照以下附图进行详细描述，其中：

图1A显示一个模式变换***的典型实施例。

图1B显示在一个LTE***的FDD模式下的一个SRS配置的实施例。

图1C显示在一个LTE***的TDD模式下的一个SRS配置的实施例。

图2A显示在一个实施例里对应反馈延迟的PMI变化概率的仿真结果示意图。

图2B显示在一个典型实施例里基站和用户设备如何相互作用。

图2C显示依照本发明一个实施例一个BS接收器和发射器的结构示意图。

图3描述一个SRS结构和DMRS结构的典型实施例。

图4显示在一个实施例里一种确定多普勒频率阈值的方法的流程图。

图5显示在一个实施例里估计多普勒频率并进行开环/闭环模式转换的流程图。

图6显示在一个实施例里如何估计信道时间相关性的流程图。

【发明详述】

为了进一步理解本发明，以下将简要描述多普勒估计。

多普勒估计是用来估计一个多普勒频率。对于移动射频，通常是多路径传播，各个移动射频之间的相位关系发生变化，因此接收器上的信号就被扩频了。这种扩频被称为多普勒扩频(Doppler Spread)。当没有多路径传播情况下出现相对运动时，仅有一个接收到的信号，并且接收到的信号有一个频移，但接收到的信号不会扩频。这种现象被称为多普勒频移(Doppler Shift)。

本发明适用于任何方式的信道时间变化，包括但不限于多普勒扩频和多普勒频移。在本实施例里，将研究多普勒扩频的情形，而不是多普勒频移。多普勒频率被定义为多普勒扩频的最高多普勒偏移，或多普勒频谱的上边缘。假定估计的多普勒频率是f_D，通过以下等式计算出多普勒扩频f_Spread：

f_Spread＝2f_D              (1)

图1A描述一个模式转换***的典型实施例。在一个实施例里，接收器如用户终端，其也被称作用户设备(UE)110，接收一个从发射器发射的下行链路信号。发射器的例子是基站(BS)120(也被称作LTE***里的e-nodeB)。

在UE 110，接收到的下行链路信号被UE 110的一个均衡器111进行均衡。下行链路信号包含一个导频(训练)信号。通过使用一个信道估计器112，导频信号被UE 110用来估计信道特性。根据信道估计器112的信道估计结果，UE 110确定预编码矩阵指示(PMI)，并通过一个专用上行链路反馈信道(例如在LTE***里专用的物理上行链路控制信道(PUCCH))反馈PMI到BS 120。PMI是基于各种准则得以确定。其中一个准则是选择能最大化信道容量的预编码矩阵。在BS 120，接收到一个上行链路信号。上行链路信号包含一个导频信号，其也被称为参考信号或上行链路参考信号。导频信号被BS 120的多普勒频率估计器122用来估计多普勒频率。SRS被用来作为导频信号，并被多普勒频率估计器122用来估计多普勒频率。BS 120的传输模式控制器123确定一个预编码器121的传输模式，例如，是开环传输模式还是闭环传输模式。传输模式是根据两个参数得以确定，即PMI反馈130和估计的多普勒频率。

图1B显示LTE***的FDD模式下一个SRS结构的实施例。在该典型实施例里，每个无线帧(radio frame)161是10ms长，并由子帧162组成，其中每个子帧162的长度是1ms。每5ms提供一个SRS 163作为一个子帧162的最后一个符号。

图1C显示LTE***的TDD模式里一个SRS结构的实施例。在该典型实施例里，每个无线帧164是10ms长，并由子帧165组成，其中每个子帧165的长度是1ms。每5ms提供一个特定子帧166，其包含一个SRS 167作为最后一个符号。

图2A显示在一个实施例里对应反馈延迟的PMI变化概率的仿真结果示意图。从UE反馈PMI信号到BS有一个时间延迟。图2A示意图的x轴是以ms为单位的时间延迟。图2A示意图的y轴是当前PMI反馈不同于之前PMI反馈的概率，其由以下等式确定：

y_axis＝Pr{PMI(n)≠PMI(n-1)}        (2)

其中指数n是当前反馈指数。

PMI是根据估计的下行链路信道响应由UE计算出来的。一种可行的计算PMI的方法可以是通过寻找所有可能的PMI来最大化信道容量。

仿真是在各种信道条件下进行的，包括EPA5、EVA5和ETU18.5。EPA5表示5Hz多普勒频率的扩展步行A信道，其被用来仿真LTE的一个室内情景。EVA5表示5Hz多普勒频率的扩展车载A信道，其被用来仿真一个室外情景。ETU 18.5表示18.5Hz多普勒频率的扩展典型城市，其被用来仿真一个室外信道。曲线所示的信噪比(SNR)包括10dB、14dB和18dB。在本发明的典型仿真里，假设发射天线的数目是2，接收天线的数目是2，并且使用的资源区块(resource block)数目等于50。

如图2A示意图所示，对一个10ms的反馈延迟，一个EPA5信道的PMI变化概率大约是0.2，一个EVA5信道的大约是0.3，而一个ETU18.5信道的大约是0.65。对于闭环MIMO运作，需要一个稳定的信道条件，所以需要一个低的PMI变化概率。根据本仿真，可以观察到，需要一个低的多普勒频率，以便能够提供一个低的PMI变化概率和一个稳定的信道条件用于闭环MIMO运作。因此，当多普勒频率被采纳作为阈值用在开环和闭环运作之间切换时，那么阈值被设置为几个Hz，如5Hz。

图2B显示在一个典型实施例里基站如何与用户设备相互作用。基站(BS)251在下行链路共享信道传输期间发送信息到一个或多个用户设备(UE)252。一旦接收到来自基站251的信息，用户设备252进行下行链路信道估计，并产生参数如预编码矩阵指示(PMI)和秩指示(RI)。用户设备252在一个或多个特定子帧里发送SRS以及在上行链路控制信道内发送PMI和RI到基站251。基站251使用接收到的SRS进行SRS信道估计，并用此信道估计进行时间相关性估计，其实际上是信道时间相关性的估计。在通过下行链路共享信道传输发送信息到一个或多个用户设备252之前，根据IIR滤波信道时间相关性估计以及PMI和RI反馈，基站251的上层确定下行链路的传输模式。

图2C显示本发明一个实施例的一个BS接收器和发射器结构的示意图。在基站，接收器模块261能够执行射频前端接收。为了从射频前端接收的信号获取信息，信号处理模块262执行多个功能，如SC-FDMA符号解调和资源粒子逆映射(resource element demapping)。估计模块263进行SRS的信道估计。根据信道估计的结果，多普勒估计器功能模块264进行SRS信道估计的时间相关性计算。换言之，多普勒估计器功能模块264接收上行链路SRS的信道估计，并输出时间域相关性以便传输模式控制模块能够控制下行链路传输。

基站(BS)的上层模块265执行IIR滤波，并决定下行链路传输模式，例如下行链路传输模式是开环模式还是闭环模式。在经由一个或多个发射器268的射频前端传输而发送模式选择结果到一个或多个用户设备之前，信号处理模块266进行层映射和预编码，信号处理模块267进行资源粒子映射和OFDM符号产生。

图3描述了一个SRS结构和一个DMRS结构的典型实施例。举个例子，有两个用户。对于SRS，每个用户有一个SRS导频信号，第一SRS导频信号310给第一用户，第二SRS导频信号315给第二用户。SRS导频信号是时域周期性的，并有恒定的频率分配。在两个连续SRS导频信号之间有一个时间间隔，如10ms或20ms。如果采用10ms的时间间隔，假设多普勒频率是5Hz，相应的时间域相关性是0.98。如果时间间隔是20ms并且多普勒频率是5Hz，对应的时间域相关性是0.90。为了估计低多普勒频率，两个连续的SRS符号已经足够。多普勒估计器估计在两个连续SRS符号之间的信道时间相关性。然后将这个相关性与阈值进行比较以确定多普勒范围。只要相关性数值是已知的，并不需要确切的多普勒数值，因此无需进行估计。

对于DMRS，每个用户有一个导频信号，第一导频信号320给第一用户，第二导频信号325给第二用户。在两个连续导频信号之间有一个时间间隔，如0.5ms。如果多普勒频率是5Hz，对应的信道时间相关性大于0.99。对每个用户，导频信号的时间位置是非周期性的，并且频率分配是变化的。因此，DMRS仅适用于中和高多普勒频率估计，而不适用于低多普勒频率估计。

图4是一个实施例的确定多普勒频率阈值的方法流程图。在一个实施例里，在初始化410期间，***仿真参数首先被初始化。***仿真参数包括信道模式参数和收发器参数(即频率-时间域资源区块配置、发射天线的数目和接收天线的数目等)。

在设置412期间，预先选择不同的多普勒频率和反馈延迟。多普勒频率和反馈延迟的各个数值是根据LTE***说明书的限制和***实施的物理信道条件而进行选择。对于多普勒频率，5Hz多普勒是一个室内信道的参数，从而选择在5Hz左右的频率f₁到f_n，其中n是用来获取PMI变化概率的多普勒频率的数目。对于每个多普勒频率，选择反馈延迟d₁到d_m，其中m是反馈延迟的数目。对于每个反馈延迟，计算一个PMI变化概率。在选择反馈延迟时，在一个实施例里使用一个高达80ms的反馈延迟进行仿真，因为帧长度是10ms，并且PMI反馈可以延迟数帧。对于n个多普勒频率中的每个多普勒频率，在计算415和418期间确定m个PMI变化概率。给定反馈延迟和多普勒频率，根据来自UE的多个PMI估计，而计算PMI变化概率。PMI估计是通过穷举法，也就是用所有可行的PMI矩阵来计算每个PMI矩阵所对应的信道容量，选取能达到最大信道容量的PMI。通过反复计算415和418直到有足够的PMI估计，即m个PMI估计。根据连续PMI估计的变化统计，计算PMI变化概率Pc，如以下等式：

$P_C=\frac{1}{m-1}\underset{i=1}{\overset{m-1}{a}}\mathrm{diff}({\mathrm{PMI}}_i,{\mathrm{PMI}}_{i+1})---\left(3\right)$

其中当两个参数不同时，diff(PMI_i,PMI_i+1)＝1，否则等于0。

对数目m，如果期望PMI变化概率是0.1左右，那么至少应该估计100个PMI参数以获取稳定的统计结果。

在再次计算422期间，对从n个多普勒频率中选择的其他多普勒频率，重复计算415和418。如果期望更多的多普勒频率候选或反馈延迟候选，将重复计算415和418以获得其它结果。

如果多普勒频率或反馈延迟不再有候选，在绘图步骤425，对多个多普勒频率，获取PMI变化概率对应反馈延迟的曲线。在阈值确定步骤428，给定一个可接受的PMI变化概率，通过检查在曲线上对应可接收PMI变化概率的多普勒频率，确定用于开环/闭切换的多普勒频率阈值。

本发明实际上将直观估计确定多普勒频率阈值的问题变成一种根据什么样的PMI变化概率适用于开环/闭环模式切换的分析工程技术。例如，如果选择的PMI变化概率阈值大约是20-30％，从曲线图可以确定阈值。因此，能够分析确定用于模式切换的多普勒频率阈值。本发明的一个优点是基于分析工程实践将确定多普勒频率阈值的问题变得更加可行，并且更加容易理解。

图5显示一个实施例的估计多普勒频率并进行开环/闭环模式切换的流程图。在信道估计510，信道估计是根据当前SRS估计信道响应以获取基于SRS的信道估计。根据随后时间上的其他随后的SRS进行信道估计，获取更多的基于SRS的信道估计。然后在存储512，信道估计被存储在存储器里以便下一次计算使用。

可选地，可以简化存储512。***可以仅存储信道响应系数估计的实数和虚数部分的符号，而不是存储信道系数估计本身。这种简化能够有效地降低硬件复杂性，而不会大幅降低其性能。

在时间相关性515，时间相关性数值是根据任何两个连续的基于SRS的信道估计而确定。在一个实施例里，使用当前的信道估计和之前的在上一SRS时间内存储的信道估计，能够计算出时间相关性。如上所述根据对不同多普勒频率的反馈延迟对应PMI变化概率的示意图而确定的多普勒520的阈值，通过映射522被转换成一个信道时间相关性阈值。使用Clarke/Jakes自相关函数，按照以下等式(4)，多普勒阈值被映射到信道时间相关性阈值：

R＝J₀(2pf_dt)         (4)

其中J₀(x)是第一类0阶贝塞尔Bessel函数，f_d是多普勒数值，而t是延迟。Clarke/Jakes模型假设一个强散射环境(rich-scatteringenvironment)。换言之，接收器是由散射器包围，使得信号被接收器全向接收。通常而言，室内环境和城市环境是强散射环境的示例。

因此，依照以下等式，信道时间相关性也可以被映射到一个多普勒频率，使得多普勒频率是基于强散射环境的假设进行估计：

ρ(T_SRS)＝J₀(2πf_dT_SRS)         (4a)

其中T_SRS是在两个基于SRS的信道估计之间的时间差。

本实施例的优点是信道时间相关性阈值是通过分析确定，而不是通过简单的估计。如果信道时间相关性高于阈值，***慢慢变化，就应该使用闭环模式。如果时间相关性低于时间相关性阈值，那么使用开环模式。通过将由时间相关性步骤515上基于连续SRS的信道估计获取的信道时间相关性数值与信道时间相关性阈值进行比较，根据比较结果，在控制518上执行开环/闭环模式的模式切换。所以，根据多普勒频率阈值，可以控制开环模式和闭环模式之间的变换。

图6显示一个实施例的如何计算信道时间相关性的流程图。通常情况下，信道变化速率越大，信道时间相关性将越低。因此，根据信道变化速率和信道时间相关性之间的逆比例关系(inversely proportionalrelationship)，能够根据信道时间相关性来估计信道变化速率，反之亦然。为了确定信道时间相关性，多普勒估计器功能模块600使用一对或多对信道估计。每个信道估计是一组信道响应系数的估计。多普勒估计器功能模块600检查在每对信道估计之间的时间周期以计算相关性。在本发明的典型实施例里，使用基于SRS的信道估计，其是通过LTE***里多个SRS符号进行估计。

用户设备的SRS配置可以被动态设置，以便于估计信道时间相关性。例如，参照其对应描述，可以使用如图1B和图1C所示的配置。

多普勒估计器功能模块600使用在不同时期的基于SRS的信道估计，例如在第l_SRS和第l_SRS-1SRS周期之间，其中表示在第l_SRS SRS期间第j个用户、第i个天线、第k个子载波的基于SRS的信道估计；而表示在第l_SRS-1SRS期间第j个用户、第i个天线、第k个子载波的基于SRS的信道估计，在相关系数计算610期间，计算第i个天线的估计总接收功率以及第i个天线和第j个用户的估计信道相关性

接着，通过补偿估计620，多普勒估计器功能模块600结合和对第j个用户在第l_SRS SRS期间计算一个补偿估计随后，通过一个长期IIR滤波630，利用一个具有可设置遗忘因子(forgettingfactor)γ的IIR滤波器(无限脉冲响应滤波器)，将每个用户j的平均，以在第l_SRS SRS期间获取第j个用户的一个信道时间相关性的平均估计。从以下列出的推导公式，能够清楚地知道计算过程：

从每个用户的当前和之前接收到的SRS符号，估计当前SRS周期(大约在第l_SRS SRS周期的时间)的相关性系数。由于每个用户的多普勒估计是独立执行的，为简化起见，用户标记j将被忽略。数量yi为：

$y_i=\frac{\left|E\right\{{\hat{H}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\·{\hat{H}}_i^{*}(l_{\mathrm{SRS}}-1)\left\}\right|}{\sqrt{E\left\{{\left|{\hat{H}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\right|}^2\right\}}\·\sqrt{E\{{\left|{\hat{H}}_i^{*}(l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2}\}}$ 其中l_SRS＝0,1,2,…   (5)

其中是第l_SRS SRS期间的信道估计，而N(l_SRS)是用户的功率为P_N的0均值独立同分布(i.i.d)估计误差。所以，数量y_i被重新写成：

$y_i=\frac{\left|E\right\{H\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\·H^{*}(l_{\mathrm{SRS}}-1)\left\}\right|}{\sqrt{E\left\{\right|H\left(l_{\mathrm{SRS}}\right){|}^2\}+P_N}\·\sqrt{E\left\{{\left|H(l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2\right\}+P_N}}---\left(6\right)$

假设P_S＝E{|H^(j)(l_SRS)|²}＝E{|H^(j)(l_SRS-1)|²}是信道功率，并且信道功率是不随时间变化的，则数量y_i为：

$\begin{array}{c}{y}_i=\frac{P_S}{(P_S+P_N)}\frac{\left|E\right\{H_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\·H_i^{*}(l_{\mathrm{SRS}}-1)\left\}\right|}{\sqrt{E\left\{{\left|H_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\right|}^2\right\}}\·\sqrt{E\left\{{\left|H_i(l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2\right\}}}\\ =\frac{P_S}{(P_S+P_N)}\·{\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ideal}}\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\end{array}---\left(7\right)$

因此，

${\mathrm{\ρ}}_{\mathrm{ideal}}\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)=(1+\frac{P_N}{P_S})\·y_i---\left(8\right)$

观察数量y_i的表达式，第i个天线的无偏信道时间相关性系数可以被选择作为：

$\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)=(1+\frac{{\hat{P}}_{N,i}}{{\hat{P}}_{S,i}})\frac{\left|\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\right[{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\·{\hat{H}}_i^{*}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\left]\right|}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}\·\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2}}\\ =(1+\frac{{\hat{P}}_{N,i}}{{\hat{P}}_{S,i}})\left|\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\right[\frac{{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}\·\frac{{\hat{H}}_i^{*}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2}}]\end{array}$

$\left(9\right)$

并且接收天线的相关性输出被平均化以获取当前SRS流的最终输出，其中和是在第i个天线上用户的信道信号功率和信道估计误差功率的估计。当信噪比(SNR)很低时，问题产生了，补偿因子的误差可能导致因此，以上等式(9)被修改成以下等式(10)：

${\widehat{\mathrm{\ρ}}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)=\min \left((1+\frac{{\hat{P}}_{N,i}}{{\hat{P}}_{S,i}})\right|\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}[\frac{{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}\·\frac{{\hat{H}}_i^{*}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right|}^2}}]|,1)---\left(10\right)$

然而，鉴于大型存储器的要求，可以采纳如[0064]里提及的简化，其中相关性可以依照如下等式(11)进行估计：

$\begin{array}{c}{\widehat{\mathrm{\ρ}}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)\frac{1}{G_{\mathrm{Bussgang}}}\min ((1+\frac{{\hat{P}}_{N,i}}{{\hat{P}}_{S,i}})\·\max (\frac{1}{M_{\mathrm{s\; c}}^{\mathrm{SRS}}}\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SR\; S}}-1}{\mathrm{\Σ}}}\left.\begin{array}{c}\frac{\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)\frac{\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_{\mathrm{sgn},u}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right)}{\sqrt{2}}}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}+\\ \frac{\mathrm{Im}{\hat{H}}_i(k,I_{\mathrm{SRS}}))\frac{\mathrm{Im}\left({\hat{H}}_{\mathrm{sgn},i}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right)}{\sqrt{2}}}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}\end{array}\right],0),1)\\ =\frac{1}{G_{\mathrm{Bussgang}}\sqrt{2}}\min \left((1+\frac{{\hat{P}}_{N,i}}{{\hat{P}}_{S,i}})\·\max \frac{1}{S_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}}\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}(\left[\begin{array}{c}\frac{\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_{\mathrm{Sgn},i}(k,l_{\mathrm{SRS}}-1)\right)}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}+\\ \frac{\mathrm{Im}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)\mathrm{Im}\left({\hat{H}}_{\mathrm{Sgn},i}(k,I_{\mathrm{SRS}}-1)\right)}{\sqrt{\underset{k=0}{\overset{M_{\mathrm{sc}}^{\mathrm{SRS}}-1}{\mathrm{\Σ}}}{\left|{\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right|}^2}}\end{array}\right],0),1\right)\end{array}---\left(11\right)$

其中：

$\mathrm{Re}\left({\hat{H}}_{\mathrm{Sgn},i}(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)=\left\{\begin{array}{ccc}1& \mathrm{if}& \mathrm{Re}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)\&GreaterEqual;0\\ -1& \mathrm{if}& \mathrm{Re}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)<0\end{array}\right.---\left(12\right)$

$\mathrm{Im}\left({\hat{H}}_{\mathrm{Sgn},i}(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)=\left\{\begin{array}{ccc}1& \mathrm{if}& \mathrm{Im}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)\&GreaterEqual;0\\ -1& \mathrm{if}& \mathrm{Im}\left({\hat{H}}_i(k,l_{\mathrm{SRS}})\right)<0\end{array}\right.---\left(13\right)$

G_Bussgang＝0.787         (14)

这样，仅需要存储当前信道系数估计的符号以便处理下一个SRS，并且G_Bussgang是修改的自相关函数对初始自相关函数的比率。这种简化是基于Bussgang原理，并且被验证是有效的，而没有引起大的性能损失。

因此，总体信道时间相关性是由以下等式(15)获取：

$\widehat{\mathrm{\&rho;}}\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)=\frac{1}{N_{\mathrm{Rx}}}\underset{i=1}{\overset{N_{\mathrm{Rx}}}{\mathrm{\&Sigma;}}}{\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_i\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)---\left(15\right)$

对每个天线需要单独确定相关性系数的理由是因为每个天线有不同的功率补偿因子。

为了进行长期平均，一个一阶IIR滤波器被应用到相关性估计。其可以被写成以下等式(16)：

${\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_{\mathrm{av}}\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)=(1-\mathrm{\&gamma;}){\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_{\mathrm{av}}(l_{\mathrm{SRS}}-1)+\mathrm{\&gamma;}\&CenterDot;{\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_{\mathrm{curr}}\left(l_{\mathrm{SRS}}\right)---\left(16\right)$

其中γ是用来控制遗忘因子。长期平均可以通过上层或通过物理层来执行。

物理层负责计算连续SRS之间的信道时间相关性。可以由上层来决定如何进行长期平均，并且上层也可以决定收敛时间(convergencetime)，使得在收敛时间之后，长期平均的输出是可信赖的。例如，在具有多普勒扩频的强散射环境里，信道时间相关性阈值对应f_d＝5Hz的多普勒频率阈值，并且在两个连续UpPTS(上行链路导频时间间隔)之间的周期包含来自同一用户的SRS，T_{SRS_period}＝20ms。

补偿因子计算

每个天线有不同的功率补偿因子，并且需要对每个天线单独计算功率补偿因子。计算出的数值和将被用于等式(9)、(10)、(11)以补偿时间相关性：

1)对其被定义为，第i个接收天线的SRS信道估计误差功率估计。

2)对其被定义为信道信号功率的估计，P_S,i＝E{|H_i(l_SRS)|²}。信道信号功率是由以下等式(17)进行估计：

${\hat{P}}_{S,i}={\hat{P}}_{R,i}-{\hat{P}}_{N,i}---\left(17\right)$

其中是从SRS信道估计获取。但是，和的估计误差可能提供的一个较差的估计(poor estimate)。因此，等式被修改成以下等式(18)：

${\hat{P}}_{S,i}=\max ({\hat{P}}_{R,i}-{\hat{P}}_{N,i},{\hat{P}}_{N,i})---\left(18\right)$

信道信号功率的下界是SRS信道估计误差功率估计因为如果信道信号功率比小很多，那么可能不再能够准确估计信道信号功率如果太小，那么补偿因子将会有过大推动的问题(over-boosting problem)。

对于第一次迭代，即l_SRS＝0，不可能计算出当前相关性系数因为没有之前的信道估计也不可能计算出长期平均相关性系数在本发明的一个实施例里，

对于第二次迭代，即l_SRS＝1，当前相关性系数可以计算，并且假设 ${\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_{\mathrm{av}}\left(1\right)={\widehat{\mathrm{\&rho;}}}_{\mathrm{curr}}\left(1\right).$

以上已经描述了在计算期间使用(信道估计的实数和虚数部分的符号)而不是(整个复数的信道估计)。这跟图5内存储步骤512的实施例有关，该方法用来存储之前和当前SRS周期(第l_SRS-1周期)的信道估计。在本实施例里，仅存储之前SRS周期的信道估计的实数和虚数部分的符号，这能够大大降低存储要求。

在估计信道时间相关性之后，能够确定通信模式。估计的信道时间相关性与一个或多个阈值进行比较。在本发明实施例里，一旦使用阈值，并且当估计的信道时间相关性高于该阈值时，选择使用闭环MIMO通信模式。

本发明实施例可以以软件、硬件、应用逻辑或软硬件和应用逻辑组合的方式实施。软件、应用逻辑和/或硬件可以嵌入到集成电路芯片、模块或存储器中。如果需要的话，部分软件、硬件和/或应用逻辑可以嵌入到集成电路芯片中，部分软件、硬件和/或应用逻辑可以嵌入到模块上，部分软件、硬件和/或应用逻辑可以嵌入到存储器上。在一个典型实施例里，应用逻辑、软件或指令集合被保留在任何一种传统非暂时性的计算机可读媒介上。

说明书里描述的过程和逻辑流程可以通过一个或多个可编程处理器执行一个或多个计算机程序，以运行输入数据并产生输出来执行功能。过程和逻辑流程也可以通过专用逻辑电路如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)执行。

说明书里描述的装置或设备可以通过可编程处理器、计算机、***单晶片、或其组合来实施，通过运行输入数据并产生输出。装置或设备可能包括专用逻辑电路，如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)。除硬件之外，装置或设备也可能包括建立计算机编程执行环境的代码，如构成处理器固件、协议堆栈、数据库管理***、运行***、交互平台运行时间环境如虚拟机器或其任意组合的代码。

在此使用的“处理器”广义上是关于响应并处理指令的逻辑电路。适合本发明的处理器包括诸如通用和专用处理器如微处理器，以及任何类型数字计算机的任何一个或多个处理器。通常，处理器将接收来自一个或多个存储设备如只读存储器、随机访问存储器、非暂时性计算机可读媒介、或其任何组合的指令和数据。或者，处理器可以包括专用逻辑电路，如FPGA(现场可编程门阵列)或ASIC(专用集成电路)，其被设置以执行上述功能。当处理器是一台计算机时，元件通常包括用来运行或执行指令的一个或多个微处理器，以及用来存储指令和数据的一个或多个存储器设备。

能够存储说明书里所述本发明过程的数据和指令的计算机可读媒介可以是能够包含、存储、传送、传播或传输所用指令或与指令执行***、装置、或设备如计算机相连的任何媒介或装置。计算机可读媒介可以包括计算机可读存储媒介，其可以是能够包含或存储所用指令或与指令执行***、装置、或设备如计算机相连的任何媒介或装置。计算机可读媒介可以包括所有形式的非易失性存储器、媒介和存储器装置，包括典型半导体存储器装置如EPROM、EEPROM、和闪存装置；磁碟如内部硬盘或可移动硬盘；光磁碟；以及CD-ROM和DVD-ROM磁碟。

计算机程序(也被称为程序、软件、软件应用程序、脚本或代码)可以用任何编程语言编写，包括编译或解释语言、陈述或过程语言，并且其可以以任何形式实施，包括独立程序或模块、组成部分、子程序、对象、或适合在计算环境里使用的其它单元。计算机程序可以在单台计算机执行，也可以在位于单个地点或分布在多个地点并由通信网络互连的多台计算机上执行。

说明书所述的实施例和/或特征可以在一个计算***里实施，其包括一个后端组件如数据服务器、或包括一个中间件组件如应用程序服务器、或包括一个前端组件如具有图形用户界面或Web浏览器的客户计算机，由此用户能够与说明书所述的实施例互动，或与一个或多个该后端、中间件、或前端组件的任何组合互动。本***的组件可以通过数字数据通信的任何形式或媒介互连，如通信网络。通信网络的例子包括一个局域网(LAN)和一个广域网(WAN)如互联网。

计算***可以包括客户机和服务器。客户机和服务器通常相距较远，并通常通过通信网络互动。凭借在各个计算机上运行的计算机程序，产生客户机和服务器的关系，从而形成相互之间有一种客户机-服务器关系。

整个说明书包含许多特定实施细节。这些特定实施细节并不意在被看作本发明范围或所述权利要求的限制，而是专为本发明特定实施例的特征描述。

各个实施例上下文所述的某些特征也可以组合并实施为单个实施例。反之，单个实施例上下文所述的不同特征也可以分别实施在多个实施例里或任何合适的子组合里。而且，尽管在某些组合里甚至在权利要求描述了一些特征，但是某些情况下，一个组合或一个权利要求组合里的一个或多个特征可以从该组合里排除，该权利要求组合可以是一个子组合或一个子组合的变化。尽管本发明的各个方面都在独立权利要求里有陈述，但是本发明的其他方面包括实施例里特征的其他组合，和/或具有独立权利要求里特征的附属权利要求里特征的其他组合，以及不仅仅是权利要求里清晰陈述的那些组合。

在说明书里所述的某些函数可以按不同次序和/或并行执行。而且，如果需要的话，一个或多个上述函数可以是可选的或可以组合。

以上描述提供了本发明的典型实施例，但不应该被看作是限制本发明。此外，可以对其做出各种变化和修改，而没有脱离由所附权利要求定义的本发明范围。

使用通过依照本发明披露的教义编程的通用或专用计算机或微处理器，可以实施本发明。基于本发明披露的教义，在通用或专用计算机或微处理器上运行的计算机指令或软件代码可以由软件领域普通技术人员准备。

在一些实施例里，本发明包括计算机存储媒介，其存储有计算机指令或软件代码，可被用来编译计算机或微处理器以执行本发明的过程。存储媒介可以包括但不限于软盘、光盘、蓝光光盘、DVD、CD-ROM、和光磁盘、ROM、RAM、闪存装置、或适合存储指令、代码和/或数据的任何类型的媒介或装置。

以上对本发明的描述是用于描述和陈述的目的。并不是穷尽性的或用于将本发明限制于所披露的特定形式。对本领域普通技术人员，许多修改或变化是显而易见的。

为了更好地解释本发明原理及其实际应用，选择了实施例进行描述，由此，使本领域普通技术人员能够理解本发明的各种实施例及其适合特定使用的各种修改。本发明的范围是由所附权利要求及其等同物确定

Claims (9)

1.一种估计信道时间相关性或信道变化速率以确定MIMO通信***里通信模式的方法，包括：

通过一个或多个处理器，对多个快照(snapshot)中的每个快照，计算一对信道响应快照的信道响应系数之间的相关性；其中每个快照是一组信道响应系数；以及

处理在每对快照之间的时间差的信息；

将估计的信道时间相关性和信道时间相关性阈值进行比较，或将估计的信道变化速率和信道变化速率阈值进行比较，从而当所述估计的信道时间相关性高于所述信道时间相关性阈值时，或当所述估计的信道变化速率低于所述信道变化速率阈值时，确定通信模式为闭环MIMO传输模式。

2.如权利要求1所述的方法，还包括；

在LTE***里使用一个或多个探测参考信号(SRS)符号，估计信道响应快照。

3.如权利要求2所述的方法，还包括：

设置LTE***里来自一个或多个用户设备的SRS符号以便于估计所述信道时间相关性。

4.如权利要求1所述的方法，其中：

所述信道时间相关性阈值或所述信道变化速率阈值是由以下确定：

选择多个反馈延迟d₁到d_m，其中m是反馈延迟的数目，用来获得一个多普勒频率数值所对应的一个预编码矩阵指示(PMI)变化概率集合；

确定多个多普勒频率f₁到f_n所对应的多个PMI变化概率集合，其中n是用来获得PMI变化概率集合的多普勒频率的数目；

基于所述PMI变化概率集合，确定一个多普勒频率和一个信道时间相关性阈值；以及

基于假设的强散射环境，将所述多普勒频率映射到一个信道时间相关性，使得

ρ(T_SRS)＝J₀(2πf_dT_SRS)

其中J₀是第一类的0阶Bessel函数，T_SRS是在两个基于SRS的信道估计之间的时间差。

5.如权利要求4所述的方法，还包括：

在计算每个快照的一对信道响应快照之间的相关性时，将一个较早信道响应快照的信道响应系数更换为该信道响应系数的实数和虚数部分的符号；以及

存储一个当前快照的信道响应系数的实数和虚数部分的符号，而不是信道响应系数本身，用来计算一个将来快照的信道时间相关性，从而降低实现的复杂性。

6.如权利要求1所述的方法，还包括：

当计算每个快照的一对信道响应快照之间的相关性时，将一对信道响应快照内一个或两个快照的信道响应系数更换为该信道响应系数的实数和虚数部分的符号。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

基于假设的强散射环境，通过将一个信道时间相关性映射到一个多普勒频率以估计一个多普勒频率，即：

ρ(T_SRS)＝J₀(2πf_dT_SRS)

其中J₀是第一类的0阶Bessel函数，T_SRS是在两个基于SRS的信道估计之间的时间差。

8.如权利要求6所述的方法，还包括：

基于假设的强散射环境，通过将一个信道时间相关性映射到一个多普勒频率以估计一个多普勒频率，即：

ρ(T_SRS)＝J₀(2πf_dT_SRS)

其中J₀是第一类的0阶Bessel函数，T_SRS是在两个基于SRS的信道估计之间的时间差。

9.如权利要求2所述的方法，还包括：

当计算每个快照的一对信道响应快照之间的相关性时，将在该信道响应快照对里一个或两个快照的信道响应系数更换为该信道响应系数的实数和虚数部分的符号；

其中当计算每个快照的一对信道响应快照之间的相关性时，一个较早的信道响应快照的信道响应系数被更换为该信道响应系数的实数和虚数部分的符号；以及

存储一个当前快照的信道响应系数的实数和虚数部分的符号，而不是信道响应系数本身，以便计算一个将来快照的信道时间相关性，从而降低实现的复杂性。