CN112889224A

CN112889224A - Mu-mimo***中基于波束的预处理

Info

Publication number: CN112889224A
Application number: CN201880098919.5A
Authority: CN
Inventors: 刘皓; 赵岩; 孙欢
Original assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Networks Oy
Current assignee: Nokia Shanghai Bell Co Ltd; Nokia Oyj
Priority date: 2018-10-23
Filing date: 2018-10-23
Publication date: 2021-06-01
Anticipated expiration: 2038-10-23
Also published as: CN112889224B; WO2020082244A1

Abstract

本公开的实施例提供了一种在多用户多输入多输出(MU‑MIMO)***中用于在发送设备中基于波束的预处理的装置和方法。所述发送设备还包括收发器单元(TRX)阵列和数字预编码模块。所述装置被配置为根据预编码矩阵将TRX阵列的多个TRX映射到数字预编码模块的多个发送端口，其中发送端口的数量小于多个TRX的数量。通过以下步骤来确定所述预编码矩阵：基于在多个接收设备与发送设备之间的信道信息，确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵，对所述信道协方差矩阵执行特征分解操作以导出特征向量矩阵，并从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

Description

MU-MIMO***中基于波束的预处理

技术领域

本公开的非限制性和示例性实施例总体上涉及用于多用户多输入多输出(MU-MIMO)***的预编码解决方案，并且特别地涉及用于在MU-MIMO***中基于波束的预处理预编码的装置和方法。

背景技术

大规模MIMO技术已被确定为5G新无线电(NR)***的关键技术之一。大规模MIMO技术满足5G NR不断增长的性能要求，但是大规模MIMO***(例如MU-MIMO***)中部署的大量天线元件(AE)或收发器单元(TRX)不可避免地带来了巨大的基带处理复杂度、硬件实施成本、信道测量和反馈信令开销等。如何有效解决这些问题是成功保证大规模MIMO应用的关键。

混合预编码是用于大规模MIMO***的低成本高容量解决方案。它可以包括两阶段的预编码，例如图1所示的模拟波束成形130和数字预编码(DP)110。在第一阶段中，可以通过射频(RF)域中的相移网络(PSN)来实现模拟波束成形130。例如，PSN可以包括多个分离器131。通过PSN，可以将多个AE(例如，N个AE)映射到多个收发器单元(TRX)120(例如，S个TRX)，其中，TRX的有限数量远小于AE的数量，即S＜＜N。在第二阶段中，可以在基带域中实现DP 110，以减轻MU干扰，并根据模拟波束成形130加权的有效信道，为MU-MIMO***实现较大的MU复用增益。由于有效信道只有S个TRX，远小于AE的数量N，因此可以大大降低针对数字预编码的基带处理复杂度。以发送预编码的情况为例，DP 110可以通过数字预编码将多个数据流(例如，M个数据流)映射到TRX阵列中的多个TRX 120中。然后，TRX阵列中的数据流可以由模拟波束成形模块130加权，并分别经由多个功率放大器(PA)140和多个AE发送，如图1所示。

然而，在如图1所示的用于现有的混合预编码方案的实际产品实现中，如图1所示，由于用于大规模MIMO的大量TRX(例如，S＝64)，数字预编码仍然面临基带处理复杂度的挑战。如图2所示，所述挑战可能体现在以下几个方面，例如，gNodeB(gNB)201可以为每个共同调度的用户设备(UE)实施基于特征的波束成形(EBB)操作，以确定用于单用户MIMO(SU-MIMO)或MU-MIMO的发送预编码。EBB计算可以包括奇异值分解(SVD)、特征分解(ED)或迫零(ZF)预编码等。假设针对每个UE的信道信息是在gNB中通过上行链路(UL)探测参考信号(SRS)获取的，则EBB计算可以在宽带(WB)、子带(SB)或物理资源块(PRB)级别上进行。EBB处理复杂度取决于信道矩阵的维数(例如TRX的数量，例如S个TRX)和矩阵计算的频率粒度(例如，每PRB的计算)。即，gNB可以在每个PRB中针对每个UE基于S个TRX(例如，S＝64)来实现EBB计算。另外，如图2所示，UE 202可以基于具有例如S个端口(其对应于S TRX，例如，S＝64)的CSI参考信号(RS)来测量信道状态信息(CSI)。因此，UE可以基于每个PRB中的基带中的S-TRX(例如，S＝64)信道信息来执行EBB计算，以确定信道质量指示(CQI)反馈。

总之，大量的TRX配置显著增加了CSI-RS信令开销和gNB和UE侧的基带处理复杂度。如何解决此问题也成为5G NR中大规模MIMO应用的一个日益关注的问题。

发明内容

本公开将通过提出用于MU-MIMO***中的发送设备中的基于波束的预处理(BPP)的装置来解决上述问题，以便降低CSI-RS信令开销和在发送和接收双侧中的基带处理复杂度。本公开的实施例的其他特征和优点将从以下对具体实施例的描述中被理解，附图以示例方式示出本公开实施例的原理。

在本公开的第一方面，提供了一种在MU-MIMO***中用于在发送设备中基于波束的预处理(BPP)的装置。所述发送设备还包括TRX阵列和数字预编码模块。所述装置被配置为根据预编码矩阵，将所述TRX阵列的多个TRX映射到所述数字预编码模块的多个发送端口，其中，所述发送端口的数量小于所述多个TRX的数量。通过以下来确定所述预编码矩阵：基于在多个接收设备和所述发送设备之间的信道信息确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵；对所述信道协方差矩阵进行特征分解操作以导出特征向量矩阵；以及从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

在一个实施例中，从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量可以包括：从所述特征向量矩阵中选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

在一个实施例中，每个发送端口可以连接到所述多个TRX中的所有TRX。确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵可以包括：计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；以及对所述多个接收设备的信道协方差矩阵求和，以得到用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵，并且其中所选择的特征向量的数量等于所述数字预编码模块的发送端口的数量。

在一个实施例中，上述多个TRX和多个发送端口被划分为多个组。所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口。每个组中的每个发送端口都可以连接到相同组中的所有TRX。确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵可以包括：针对每个组中的TRX计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；以及针对每个组中的TRX对多个接收设备的信道协方差矩阵求和，以得到针对每个组的信道协方差矩阵。执行特征分解操作可以包括：对针对每个组的信道协方差矩阵执行特征分解操作，以导出针对每个组的特征向量矩阵。从特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量可以包括：从针对每个组的特征向量矩阵中选择特征向量作为子块的列向量，其中多个子块沿着预编码矩阵的对角线排列，并且针对每个组所选择的特征向量的数量等于相同组中的数字预编码模块的发送端口的数量。

在一个实施例中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组。所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口。每个组中的每个发送端口可以连接到相同组中的所有TRX。确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵可以包括：针对每个组中的TRX计算多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；计算在多个组上的信道协方差矩阵的平均；以及对所述多个接收设备的平均信道协方差矩阵求和，得到针对所述多个接收设备的信道协方差矩阵。从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量可以包括：选择特征向量作为沿着预编码矩阵的对角线的所有子块的列向量，其中所选择的特征向量的数量等于每个组中数字预编码模块的发送端口的数量。

在一个实施例中，可以基于极化方向对多个组进行分组。

在一个实施例中，用于TRX的信道信息可以基于上行链路探测参考信号来获得。

在一实施例中，可以周期性地调整预编码矩阵。

在一个实施例中，预编码矩阵的调整周期可以等于或大于数字预编码模块的调整周期。

在本公开的第二方面，提供了一种在MU-MIMO***中的发送设备。所述发送设备包括数字预编码模块和收发器单元(TRX)阵列，所述收发器单元(TRX)阵列包括用于发送所述数字预编码模块的输出数据信号的多个TRX。所述发送设备还包括根据本公开的第一方面的用于基于波束的预处理的装置。

在本公开的第三方面，提供了一种用于在MU-MIMO***中配置用于在发送设备中基于波束的预处理的装置的方法。所述发送设备还包括TRX阵列和数字预编码模块。所述方法包括根据预编码矩阵将所述TRX阵列的多个TRX映射到所述数字预编码模块的多个发送端口，其中，发送端口的数量小于多个TRX的数量。所述预编码矩阵通过以下方式来确定：基于多个接收设备和发送设备之间的信道信息确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵；对所述信道协方差矩阵进行特征分解操作，以导出特征向量矩阵；以及从特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

在一个实施例中，从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量的步骤可以包括：从所述特征向量矩阵中选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

在一个实施例中，每个发送端口可以连接到所述多个TRX中的所有TRX。确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵的步骤可以包括：计算多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；以及对所述多个接收设备的信道协方差矩阵求和，以得到用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵，并且其中所选择的特征向量的数量等于所述数字预编码模块的发送端口的数量。

在一实施例中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组。所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口。每个组中的每个发送端口都可以连接到相同组中的所有TRX。确定所述多个接收设备的所述信道协方差矩阵的步骤可以包括：针对每个组中的TRX计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；以及针对每个组中的TRX对所述多个接收设备的信道协方差矩阵求和，以得到针对每个组的信道协方差矩阵。执行特征分解操作的步骤可以包括：对针对每个组的信道协方差矩阵执行特征分解操作，以导出每个组的特征向量矩阵。从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为预编码矩阵的列向量的步骤可以包括：从针对每个组的特征向量矩阵中选择特征向量作为子块的列向量，其中多个子块沿着预编码矩阵的对角线排列，并且针对每个组所选择的特征向量的数量等于相同组中的数字预编码模块的发送端口的数量。

在一个实施例中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组。多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口。每个组中的每个发送端口可以连接到相同组中的所有TRX。确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵的步骤可以包括：针对每个组中的TRX计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；计算在多个组上的信道协方差矩阵的平均；以及对所述多个接收设备的平均信道协方差矩阵求和，以得到所述多个接收设备的信道协方差矩阵。从特征向量矩阵中选择多个特征向量作为预编码矩阵的列向量的步骤可以包括：选择所述特征向量作为沿着预编码矩阵的对角线的所有子块的列向量，其中所选择的特征向量的数量等于每个组中数字预编码模块的发送端口的数量。

在一个实施例中，可以基于极化方向对所述多个组进行分组。

在一个实施例中，用于所述TRX的信道信息可以基于上行链路探测参考信号来获得。

在一个实施例中，可以周期性地调整所述预编码矩阵。

在一个实施例中，所述预编码矩阵的调整周期可以等于或大于所述数字预编码模块的调整周期。

在本公开的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，在其上存储了计算机可执行指令。当计算机可执行指令在至少一个处理器上执行时，使至少一个处理器执行根据本公开的第三方面的方法。

根据如上所述的各个方面和实施例，可以解决大规模MIMO***中的BPP预编码的问题。

附图说明

通过示例的方式，从下面参考附图的详细描述中，本公开的各个实施例的上述和其他方面、特征和益处将变得更加明显，在附图中，类似的附图标记或字母用于表示相似或等同的元素。图示的附图是为了促进更好地理解本公开的实施例，并且不一定按比例绘制，其中：

图1示出了用于MU-MIMO***的现有的混合预编码方案100的框图；

图2示意性地示出了对于如图1所示的现有混合预编码方案的基带处理的挑战；

图3示出了根据本发明实施例的包括BPP模块的发送设备的框图；

图4A和图4B分别示出了全连接模式和分层全连接模式下的BPP预编码；

图5示出了根据本公开实施例的包括BPP模块的混合预编码方案500的框图；

图6示出了根据本公开实施例的用于配置BPP模块的方法600的流程图；

图7示出了根据本公开的实施例的用于确定用于BPP模块的预编码矩阵的过程700的流程图；

图8示出了根据本公开的实施例的用于确定用于BPP模块的预编码矩阵的过程800的流程图；

图9示出了根据本公开的实施例的用于确定用于BPP模块的预编码矩阵的过程900的流程图；

图10示出了BPP预编码的益处；以及

图11示出了根据本公开的实施例的装置的简化框图。

具体实施方式

在下文中，将参照说明性实施例描述本公开的原理和精神。应当理解，所有这些实施例仅是为了使本领域的技术人员更好地理解和进一步实践本发明而给出的，而不是用于限制本发明的范围。例如，作为一个实施例的一部分示出或描述的特征可以与另一实施例一起使用以产生又一实施例。为了清楚起见，在本说明书中没有描述实际实施方式的所有特征。

在说明书中对“一个实施例”、“实施例”、“示例实施例”等的引用表示所描述的实施例可以包括特定的特征、结构或特性，但是并非每个实施例都必须包括特定的特征、结构或特性。而且，这样的短语不一定指同一实施例。此外，当结合实施例描述特定的特征、结构或特性时，无论是否明确描述，都认为结合其他实施例来影响这种特征、结构或特性是在本领域技术人员的知识范围内的。

在以下描述和权利要求中，除非另有定义，否则本文中使用的所有技术和科学术语具有与本公开所属领域的普通技术人员通常所理解的相同含义。例如，在此使用的术语“发送装置”可以指具有无线通信能力的任何装置，包括但不限于基站装置、终端设备或用户设备(UE)。这里使用的术语“接收装置”可以指具有无线通信能力的任何装置，包括但不限于基站装置、终端设备或UE。终端设备或UE可以是移动电话、蜂窝电话、智能电话或个人数字助理(PDA)、便携式计算机等。此外，非移动的用户设备也可以容易地采用本发明的实施例。在下面的描述中，术语“用户设备”，“UE”和“终端设备”可以互换使用。类似地，术语“基站装置”可以表示基站(BS)、节点B(NodeB或NB)、演进型NodeB(eNodeB或eNB)、gNodeB(gNB)和中继节点(RN)等。

为了说明的目的，将在NR MU MIMO***的背景下描述本公开的几个实施例。然而，本领域技术人员将理解，本公开的几个实施例的概念和原理可以更普遍地适用于其他无线网络，例如第三代长期演进(3G-LTE)网络、第五代(4G)网络、4.5G LTE或未来的网络(例如5G网络)。

本公开的非限制性和示例性实施例涉及用于MU-MIMO***的混合预编码方案。如上所述，由于大量的TRX，传统的混合预编码方案仍然需要实现大量的EBB计算。没有提出解决该问题的方案。本公开的非限制性和示例性实施例提出了一种用于在MU-MIMO***中的发送设备中基于波束的预处理的装置。本发明的主要概念在图3中示出。提出了一种基带域的BPP预编码方案，在该方案中可以执行动态预编码技术，以减少实际发送端口的数量，并降低用于数字预编码的信令开销和基带处理复杂度。如图3所示，BPP模块340可以嵌入在混合预编码结构中，特别是在发送设备300中。发送设备300还包括TRX阵列和DP模块330。BPP模块340可以位于TRX阵列和DP模块330之间。BPP模块340可以被配置为根据预编码矩阵将TRX阵列的多个TRX 310映射到DP模块330的多个发送端口(TP)320，其中TP的数量小于多个TRX的数量。假设在TRX阵列中有S个TRX，并且在DP模块330中有T个TP。通过BPP预编码，可以将S个TRX映射到T个TP，其中T＜S。因此，对于数字预编码，基带处理的复杂度可以随着TP数量T的减少而降低。

为了确保最佳配置，可以基于特征分解操作来确定预编码矩阵。图6示出了根据本公开实施例的用于配置BPP模块的方法600的流程图。如图6中的步骤620所示，预编码矩阵可以通过以下步骤来确定：基于多个接收设备(例如，UE)与发送设备300之间的信道信息，来确定6201针对所述多个接收设备的信道协方差矩阵；对所述信道协方差矩阵执行特征分解操作6202，以导出特征向量矩阵；从所述特征向量矩阵中选择6203多个特征向量作为预编码矩阵的列向量。

现在，将关于一些特定实施例描述这些步骤的细节。在进一步的实施例中，可以选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为预编码矩阵的列向量。在特定实施例中，可以基于上行链路探测参考信号(UL SRS)获得用于TRX的信道信息。在另一个特定实施例中，可以周期性地调整预编码矩阵。例如，预编码矩阵的调整周期可以等于或大于DP模块的调整周期。应当理解，附加于或替换于以上实现方案，可以基于以类似方式导出的其他预编码矩阵来配置BPP模块。此外，可以基于其他类似的、可用的操作和步骤来设计预编码矩阵。

下面阐述用于BPP模块的两种实现方案，例如全连接模式和分层全连接模式：

全连接模式下的BPP预编码

图4a显示了全连接模式下的BPP预编码。假设在MU-MIMO***中的提议的发送设备中存在用于DP模块的提议的BPP模块410a、S个TRX 420a、N个TP 430a。如图4a所示，可以通过在基带中使用自适应预编码技术来实现全连接模式下的BPP预编码，以将每个TP连接到所有S TRX。

可以在宽带级别利用所有接收设备(例如所有UE)的S-TRX信道信息来确定全连接模式下的BPP预编码，该信道信息可以通过UL SRS传输在gNB中获取。这种BPP预编码可以通过以下步骤实现，如图7所示：

步骤710：计算在多个活动子载波中接收设备(例如UE)的信道协方差矩阵。例如，计算用户设备k的信道协方差矩阵：

其中H_k(w)是在子载波w中维度为N_r×S的UE k的信道矩阵，N_r是UE侧的天线端口数量，N_sc是带宽中活动子载波的总数，因此R_k维度为S×S。

步骤720：对所有UE的信道协方差矩阵求和，以得到所有UE的信道协方差矩阵：

R＝∑_k R_k 2)

其中R的维度为S×S。

步骤730：对协方差矩阵R执行特征分解(ED)运算，以导出特征向量矩阵U：

R＝U∑U^H 3)

其中特征向量矩阵U可以由特征向量形成，并且特征值矩阵∑可以由沿着主对角线的特征值组成。例如，U＝[u₁ … u_S]和

步骤740：从特征向量矩阵U中选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为BPP预编码矩阵的列向量。即，BPP预编码矩阵可以由来自具有最大的多个特征值的特征向量矩阵U的T个主导特征向量形成。例如，BPP预编码矩阵W可以写为：

W＝[u₁ … u_T] 4)

其中u_t(t＝1，…，T)是从特征向量矩阵U中选择的特征向量，并且对应的特征值满足入₁＞…＞λ_T。

在全连接模式下，BPP预编码可能会在宽带级别引入可忽略不计的EBB计算复杂度，因为可以基于在宽带中针对所有UE的S个TRX实施仅仅单个EBB计算以确定BPP预编码。但由于在BPP预编码后等效信道的维度减小到T＜S，因此可以显著降低数字预编码的复杂度。

分层全连接模式下的BPP预编码

图4b显示了分层完全连接模式下的BPP预编码。假设在MU-MIMO***中的提议的发送设备中存在用于DP模块的提议的BPP模块410b、S个TRX 420b、N个TP 430b。为了在分层全连接模式下得到BPP预编码，将S个TRX和N个TP分为多个组(也称为“层”)，其中多个组中的每一个都包括两个或更多个TRX以及两个或更多个发送端口。也就是说，S个TRX 420b中的两个或更多个TRX可以与N个TP 430b中的两个或更多个被分组在一起以形成组。该多个组可以是基于极化方向而成组的。应当理解，在替代实施例中，该多个组可以是基于任何其他相似的特征参数而成组的。每个组中的每个TP 430b可以连接到同一组中的所有TRX 420b。图4b中的分层全连接模式下的BPP预编码是两层结构，例如，其中一个组(也称为“层”或“极”)对应于极化方向。如图4b所示，组440可以由T/2个TP和S/2个TRX组成。通过使用基带中的自适应波束成形，每个TP可以连接到同一组(即属于共同极性)中的所有S/2个TRX。

分层全连接模式下的BPP预编码可以在宽带级别利用所有接收设备(例如所有UE)的S-TRX信道信息来确定，这些信息可以在gNB中通过UL SRS传输获取。这种BPP预编码可以通过以下步骤中的方法来实现，如图8所示：

步骤810：针对每个组中的TRX，计算在多个活动子载波中的接收设备(例如，UE)的信道协方差矩阵，其计算可以与等式1相似。

步骤820：针对每个组中的TRX对所有UE的信道协方差矩阵求和，以得到针对每个组的信道协方差矩阵，其计算可以与公式2)相似。

步骤830：针对每个组对的信道协方差矩阵执行ED运算，以导出针对每个组的特征向量矩阵，计算可以与等式3)类似。

步骤840：从针对每个组的特征向量矩阵中选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为子块的列向量，以形成所有子块(例如，图4b中针对2个组的2个子块)，这些子块可以沿BPP预编码矩阵的对角线排列。可以将针对子块的每个子矩阵写为类似于公式4)。

作为替代实施例，分层全连接模式下的BPP预编码可以通过以下步骤中的另一种方法来实现，如图9所示：

步骤910：针对每个组中的TRX，计算多个活动子载波中的接收设备(例如，UE)的信道协方差矩阵，计算公式可以与等式1相似。

步骤920：计算所有组(例如，图4b中的2个组)的信道协方差矩阵的平均值。例如，计算组i中UEk的信道协方差矩阵：

其中H_k，i(w)是维度为N_r×S/2的在子载波w中UEk的信道矩阵，N_r是UE侧天线端口的数量，N_sc是该带宽中活动子载波的总数，因此R_k的维度为S/2×S/2。

步骤930：对所有UE的平均信道协方差矩阵求和，得到针对所有UE的信道协方差矩阵：

R＝∑_k R_k 6)

其中R的维度为S/2×S/2。

步骤940：对协方差矩阵R进行ED运算，以导出特征向量矩阵U：

R＝U∑U^H 7)

其中特征向量矩阵U可以由特征向量形成，而特征值矩阵∑可以由沿着主对角线的特征值组成。例如，U＝[u₁ … u_S/2]和

步骤950：从特征向量矩阵U中选择与最大的多个特征值相对应的特征向量作为所有子块的所有列向量(例如，图4b中针对2组的2个子块)，这些子块可以沿着BPP预编码矩阵的对角线。即，可以通过来自具有最大的多个特征值的特征向量矩阵U的T/2个主要特征向量来形成针对每个组的BPP预编码矩阵。例如，对于2个组，BPP预编码矩阵W可以写为块对角线形式：

其中u_t (t＝1，…，T/2)是从特征向量矩阵U中选择的特征向量，并且对于两个组都是共同的，并且对应的特征值满足λ₁＞…＞λ_T/2。

与全连接模式相比，分层全连接模式下的BPP预编码可以进一步将BPP预编码中EBB的计算复杂度从维度S降低到S/2，同时，它还可以降低BPP预编码后的数字预编码的复杂度。

图5示出了根据本公开的实施例的包括BPP模块的混合预编码方案500的框图。如图5所示，要注意的是，BPP预编码可以在模拟波束成形540和DP模块530之间引入附加的预编码模块510以进行混合预编码。应当认识到，所提出的基于BPP的混合预编码可以针对gNB中的MU预编码和UE中的CQI反馈将EBB计算复杂度降低一半，并且与常规的混合预编码方案相比，可能只需要CSI-RS信令开销的一半，而基于BPP的混合预编码可能只会为BPP预编码引入可忽略的EBB计算复杂度，如图10所示。

下面提供了针对BPP预编码方案的进一步详细的复杂度统计和性能比较。根据以上算法描述，如图10所示，可以看出基于BPP的混合预编码方案与常规的混合预编码方案相比，可以大大降低用于gNB中的MU预编码的以及UE中的CQI反馈的EBB复杂度和CSI-RS信令开销，而它可能只会带来对于BPP预编码的微不足道的EBB计算复杂度。表1中显示了详细的复杂度统计信息和比较。

表1：不同混合预编码方案的复杂度统计

假设如图3、4a和4b所示，在BPP预编码之后，TRX的数目S为64，而TP的数目T为32。对于数字预编码和CQI反馈，在每个PRB中执行EBB计算，总共50个PRB。10个UE位于一个小区中。

对于表1中所示的gNB中的数字预编码，基线混合预编码方案可能需要基于信道矩阵的EBB操作，针对每个UE在每个PRB中具有64个TRX，因此它可能在gNB中具有采用维度64的50×10＝500个EBB操作。然而，基于BPP的混合预编码可以利用减少的TP数量(例如T＝32)来计算基带中EBB。基于BPP的混合预编码可以针对数字预编码执行维度仅为32的500个EBB操作，因此与普通的混合预编码方案相比，它可以将基带处理复杂度大大降低一半。

对于UE中的CQI反馈，如表1所示，基线混合预编码方案可能需要在每个PRB中基于具有64个TRX的信道矩阵的EBB操作，因此UE可以执行维度为64的50次EBB操作以确定CQI反馈。但是，基于BPP的混合预编码可以利用减少的TP数量(例如T＝32)在基带中计算EBB。基于BPP的混合预编码可以针对CQI反馈执行维度仅为32的50个EBB操作，因此与常规混合预编码方案相比，它也可以将基带处理复杂度大大降低一半。

对于表1所示的CSI-RS测量，基线混合预编码方案可能需要具有64端口的CSI-RS信令，而基于BPP的混合预编码可以利用减少的TP数量(例如T＝32)来测量CSI，因此可以将CSI-RS信令开销节省一半。

对于表1中的第三列，BPP可以引入用于混合预编码的附加预编码模块，但是BPP预编码可以基于宽带上所有UE的总方差矩阵来仅执行单个EBB计算，这可能仅花费数字预编码中EBB计算量的1/500＝0.2％。因此，BPP预编码可能只会带来针对混合预编码的可忽略的EBB计算复杂度。此外，与全连接模式相比，分层全连接模式可能只需要EBB计算复杂度的一半。

综上所述，基于BPP的混合预编码可以将用于gNB中的MU预编码和UE中的CQI反馈的EBB计算复杂度大大降低一半，并且与常规的混合预编码方案相比，它可能只需要CSI-RS信令开销的一半，基于BPP的混合预编码可能仅针对混合预编码引入可忽略的EBB计算复杂度。

可以评估所提出的用于MU-MIMO的BPP预编码方案的性能，并将其与现有解决方案进行比较。为了进行混合预编码方案的性能评估，在LTE 3D UMa场景中进行全缓冲区***级评估，并且在用户调度过程中考虑SU和MU-MIMO之间的动态切换。分别针对采用水平和垂直维度的(N1，N2)＝(8，4)的64个天线端口提供结果。表2列出了相关的仿真参数。图1中的常规混合预编码方案用作性能参考。仿真结果如表3所示。

表2：***级评估的仿真假设

表3：不同混合预编码方案的***级评估

如表3所示，BPP可以达到与常规混合预编码接近的***性能，例如损失高达4％～15％，同时可以显著降低基带处理的复杂度和CSI-RS信令开销。分层全连接模式下的BPP可能比全连接模式下的BPP***性能差2％～13％左右，但它可能会进一步降低BPP预编码的复杂度。

因此，由于BPP预编码可显著降低基带处理复杂度和信令开销，同时***性能损失非常有限，因此可以推荐其作为5G NR中混合预编码应用的有前途的解决方案。

现在参考图11，其示出了根据本公开的一些实施例的装置1100的简化框图。该装置可以被体现在MIMO***中的基站中/作为基站，该基站可以同时与多个UE进行通信。例如，该基站可以是在MU-MIMO***中操作的gNB。在另一个实施例中，装置1100可以被体现在用户侧的另一个实体中/作为该另一个实体(例如UE)，其可以通信地连接到基站。装置1100可操作以执行参考图6、7、8和/或9描述的示例性方法600、700、800和/或900，并且可能执行任何其他过程或方法。还应理解，方法600、700、800和/或900中的任何一种不一定由装置1100完全执行。方法600、700、800和/或900的一些步骤可以由一个或多个其他实体执行。

装置1100可以包括至少一个处理器1101，例如数据处理器(DP)和耦合到处理器1101的至少一个存储器(MEM)1102。装置1100可以进一步包括耦合到处理器1101的发送器TX和接收器RX 1103。MEM 1102存储程序(PROG)1104。PROG 1104可以包括指令，该指令当在关联的处理器1101上执行时使装置1100能够根据本公开的实施例进行操作，例如执行方法600、700、800或900。至少一个处理器1101和至少一个MEM 1102的组合可以形成适于实现本公开的各种实施例的处理模块1105。

本公开的各种实施例可以由处理器1101可执行的计算机程序、软件、固件、硬件或其组合来实现。作为非限制性示例，处理器1101可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且可以包括通用计算机、专用计算机、微处理器、数字信号处理器DSP和基于多核处理器架构的处理器中的一个或多个。作为非限制性示例，MEM 1102可以是适合于本地技术环境的任何类型，并且可以使用任何适当的数据存储技术来实现，例如基于半导体的存储设备、磁存储设备和***、光学存储设备和***、固定存储器和可移动存储器。

发送器TX和接收器RX 1103可以具有多个天线，这些天线利用各种传输分集方案来支持MU-MIMO技术。例如，装置1100可以包括支持波束成形的两个发送天线或四个发送天线。

另外，本公开还可以提供一种包含如上所述的计算机程序的载体，其中载体是电信号、光信号、无线电信号或计算机可读存储介质之一。计算机可读存储介质可以是例如光盘或诸如RAM(随机存取存储器)、ROM(只读存储器)、闪存、磁带、CD-ROM、DVD、蓝光光盘等电子存储设备。

这里描述的技术可以通过各种手段来实现，以使得实现用实施例描述的对应装置的一个或多个功能的装置不仅包括现有技术的手段，还包括用于实现用实施例中所描述的装置的一个或多个功能的模块，并且它还包括用于每个单独功能的单独模块，或者可以被配置为执行两个或更多个功能的模块。例如，这些技术可以以硬件(一个或多个装置)、固件(一个或多个装置)、软件(一个或多个模块)或其组合来实现。对于固件或软件，可以通过模块(例如，过程、功能等)来执行本文描述的功能。

上面已经参考方法和装置的框图和流程图图示描述了本文的示例性实施例。应当理解，框图和流程图的每个方框以及框图和流程图的各个方框的组合可以分别通过包括计算机程序指令在内的各种手段来实现。这些计算机程序指令可以被加载到通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理设备上以产生机器，使得在计算机或其他可编程数据处理装置上执行的指令创建用于实现流程图块中或多个块中指定功能的模块。

此外，尽管以特定顺序描述了操作，但这不应该理解为要求以所示的特定顺序或以连续的顺序执行这样的操作，或者执行所有示出的操作以实现期望的结果。在某些情况下，多任务和并行处理可能是有利的。同样，尽管以上讨论中包含几个具体的实现细节，但是这些不应该被解释为对本文所述主题的范围的限制，而应被解释为对可能特定实施例的特征的描述。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征也可以在单个实施例中组合实现。相反，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以分别在多个实施例中或以任何合适的子组合中实现。

对于本领域技术人员而言显而易见的是，随着技术的进步，本发明的概念可以以各种方式来实现。给出上述实施例用于描述而不是限制本公开，并且应当理解，如本领域技术人员容易理解的，可以在不脱离本公开的精神和范围的情况下进行修改和变化。这样的修改和变化被认为在本公开和所附权利要求的范围内。本公开的保护范围由所附权利要求限定。

Claims

1.一种在多用户多输入多输出(MU-MIMO)***中用于在发送设备中基于波束的预处理的装置，所述发送设备还包括收发器单元(TRX)阵列以及数字预编码模块，所述装置被配置为：

根据预编码矩阵，将所述TRX阵列的多个TRX映射到所述数字预编码模块的多个发送端口，其中，所述发送端口的数量小于所述多个TRX的数量；

其中，所述预编码矩阵通过以下来确定：

基于在多个接收设备与所述发送设备之间的信道信息，确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵；

对所述信道协方差矩阵执行特征分解操作以导出特征向量矩阵；以及

从所述特征向量矩阵中选择多个特征向量作为所述预编码矩阵的列向量。

2.根据权利要求1所述的装置，其中选择多个特征向量包括选择与最大的多个特征值对应的特征向量。

3.根据权利要求2所述的装置，其中，每个发送端口都连接到所述多个TRX中的所有TRX，并且确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵包括：

计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；

对所述多个接收设备的信道协方差矩阵求和以得到用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵，

并且其中，所选择的特征向量的数量等于所述数字预编码模块的发送端口的数量。

4.根据权利要求2所述的装置，其中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组，其中，所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口，并且每个组中的每个发送端口连接到相同组中的所有TRX，并且

确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵包括：

针对每个组中的TRX计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；

针对每个组中的TRX对多个接收设备的信道协方差矩阵求和，以得到针对每个组的信道协方差矩阵；

执行特征分解操作包括：

对针对每个组的信道协方差矩阵执行特征分解操作，以导出针对每个组的特征向量矩阵；并且

选择多个特征向量包括：

从针对每个组的特征向量矩阵中选择特征向量作为子块的列向量，其中多个子块沿所述预编码矩阵的对角线排列，并且针对每个组所选择的特征向量的数量等于相同组中的数字预编码模块的发送端口的数量。

5.根据权利要求2所述的装置，其中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组，其中，所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口，并且每个组中的每个发送端口连接到相同组中的所有TRX，并且

确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵包括：

计算在多个组上的信道协方差矩阵的平均；

对所述多个接收设备的平均信道协方差矩阵求和，以得到针对所述多个接收设备的信道协方差矩阵；并且

选择多个特征向量包括：

选择特征向量作为沿着预编码矩阵对角线的所有子块的列向量，其中，所选择的特征向量的数量等于每个组中数字预编码模块的发送端口的数量。

6.根据权利要求4或5所述的装置，其中，所述多个组是基于极化方向被分组的。

7.根据权利要求1所述的装置，其中，用于所述TRX的信道信息是基于上行链路探测参考信号获得的。

8.根据权利要求1所述的装置，其中，所述预编码矩阵被周期性地调整。

9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述预编码矩阵的调整周期等于或大于所述数字预编码模块的调整周期。

10.一种在多用户多输入多输出(MU-MIMO)***中的发送设备，所述发送设备包括：

数字预编码模块；

收发器单元(TRX)阵列，其包括用于发送所述数字预编码模块的输出数据信号的多个TRX；

模拟波束成形模块，用于加权所述TRX阵列中的数据信号；并且

所述发送设备还包括根据权利要求1至9中任一项所述的用于基于波束的预处理的装置。

11.一种用于在多用户多输入多输出(MU-MIMO)***中配置用于在发送设备中基于波束的预处理的装置的方法，所述发送设备还包括收发器单元(TRX)阵列和数字预编码模块，并且所述方法包括：

根据预编码矩阵，将所述TRX阵列的多个TRX映射到所述数字预编码模块的多个发送端口，其中所述发送端口的数量小于所述多个TRX的数量；

其中，所述预编码矩阵通过以下方式来确定：

对所述信道协方差矩阵进行特征分解操作以得到特征向量矩阵；以及

12.根据权利要求11所述的方法，其中选择多个特征向量的步骤包括选择与最大的多个特征值对应的特征向量。

13.根据权利要求12所述的方法，其中，每个发送端口都连接到所述多个TRX中的所有TRX，并且确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵的步骤包括：

计算多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；

14.根据权利要求12所述的方法，其中所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组，其中所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口，并且每个组中的每个发送端口连接到相同组中的所有TRX，并且

确定用于所述多个接收设备的信道协方差矩阵的步骤包括：

针对每个组中TRX计算在多个活动子载波中的接收设备的信道协方差矩阵；

执行特征分解操作的步骤包括：

选择多个特征向量的步骤包括：

从针对每个组的特征向量矩阵中选择特征向量作为子块的列向量，其中多个子块沿预编码矩阵的对角线排列，并且针对每个组所选择的特征向量的数量等于相同组中的数字预编码模块的发送端口的数量。

15.根据权利要求12所述的方法，其中，所述多个TRX和所述多个发送端口被划分为多个组，其中，所述多个组中的每一个包括两个或更多个TRX和两个或更多个发送端口，并且每个组中的每个发送端口连接到相同组中的所有TRX，并且

确定用于多个接收设备的信道协方差矩阵的步骤包括：

计算在多个组上的信道协方差矩阵的平均；

选择多个特征向量的步骤包括：

选择所述特征向量作为沿着预编码矩阵对角线的所有子块的列向量，其中，所选择的特征向量的数量等于每个组中数字预编码模块的发送端口的数量。

16.根据权利要求14或15所述的方法，其中，所述多个组是基于极化方向被分组的。

17.根据权利要求11所述的方法，其中，用于所述TRX的信道信息基于上行链路探测参考信号获得的。

18.根据权利要求11所述的方法，其中，所述预编码矩阵被周期性地调整。

19.根据权利要求18所述的方法，其中，所述预编码矩阵的调整周期等于或大于所述数字预编码模块的调整周期。

20.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在由至少一个处理器执行时引起执行根据权利要求11-19中的任一项所述的方法。