JP6542300B2 - System and method for coping with the Doppler effect in a distributed input distributed output wireless system - Google Patents
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Description
（関連出願の相互参照）
本出願は、以下の同時係属の米国特許出願の一部継続出願である。
米国特許出願第１２／９１７，２５７号（２０１０年１１月１日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｏ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｉｎ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｖｉａ Ｕｓｅｒ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ」、同第１２／８０２，９８８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈａｎｄｏｆｆ，Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｌｉｎｋ Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ」、同第１２／８０２，９７６号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ＤＩＤＯ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」、現米国発行済み特許第８，１７０，０８１号（２０１２年５月１日発行））、米国特許出願第１２／８０２，９７４号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｉｎｔｅｒ−Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｈａｎｄｏｆｆ Ｏｆ Ｃｌｉｅｎｔｓ Ｗｈｉｃｈ Ｔｒａｖｅｒｓｅ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ＤＩＤＯ Ｃｌｕｓｔｅｒｓ」）、同第１２／８０２，９８９号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｈａｎｄｏｆｆ Ｏｆ Ａ Ｃｌｉｅｎｔ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋｓ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｅｄ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｏｆ Ｔｈｅ Ｃｌｉｅｎｔ」）、同第１２／８０２，９５８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ａｎｔｅｎｎａ Ｇｒｏｕｐｉｎｇ Ｉｎ Ａ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋ」）、同第１２／８０２，９７５号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｌｉｎｋ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ Ｉｎ ＤＩＤＯ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、同第１２／８０２，９３８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ ＤＩＤＯ Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）、同第１２／６３０，６２７号（２００９年１２月３日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ａｎｔｅｎｎａ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）、同第１２／１４３，５０３号（２００８年６月２０日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、現米国発行済み特許第８，１６０，１２１号（２００９年４月１７日発行））、米国特許出願第１１／８９４，３９４号（２００７年８月２０日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、現米国発行済み特許第７，５９９，４２０号（２００９年１０月６日発行））、米国特許出願第１１／８９４，３６２号（２００７年８月２０日、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、現米国発行済み特許第７，６３３，９９４号（２００９年１２月１５日発行））、米国特許出願第１１／８９４，５４０号（２００７年８月２０日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ、現米国発行済み特許第７，６３６，３８１号（２００９年１２月２２日発行））、米国特許出願第１１／２５６，４７８号（２００５年１０月２１日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｓｐａｔｉａｌ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ Ｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｓｃａｔｔｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」、現米国発行済み特許第７，７１１，０３０号（２０１０年５月４日発行））、米国特許出願第１０／８１７，７３１号（２００４年４月２日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｎｅａｒ Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ Ｓｋｙｗａｖｅ（「ＮＶＩＳ」）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ Ｃｏｄｉｎｇ」、現米国発行済み特許第７，８８５，３５４号（２０１１年２月２８日発行）。
(Cross-reference to related applications)
This application is a continuation-in-part of the following co-pending US patent application:
U.S. Patent Application No. 12 / 917,257 (filed November 1, 2010, entitled "Systems and Methods to Coordinate Transmissions In Distributed Wireless Systems Via User Clustering", No. 12/802, 988 (June 16, 2010) Japanese Patent Application No. “Interference Management, Handoff, Power Control and Link Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems”, No. 12/802, 976 (filed on June 16, 2010, Name “System And Method F r Adjusting DIDO Interference Cancellation Based on Signal Strength Measurements, Current U.S. Patent No. 8,170,081 (issued May 1, 2012), U.S. Patent Application No. 12 / 802,974 (June 2010) Filed on 16th, under the designation "System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters", the same as that of the 12/802, 989 (filed on June 16, 2010, under the designation "System And Method For Managing Handoff" Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Networks Based On Detected Velocity Of The Client ", the same as that of the 12/802, 958 (filed on June 16, 2010, entitled" System And Method For Power Control And Antenna Grouping In " A. Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Network), No. 12 / 802,975 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems"), No. 12 / 802, 938 ( June 16, 2010, entitled "System and Method for DIDO Precoding Interpolation in Multicarrier Systems", and the same as December 12, 2009, filed Dec. 3, 2009, entitled "System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications". No. 12 / 143,503 (filed on Jun. 20, 2008, entitled "System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications", currently issued U.S. Patent No. 8,160,121 (2009). April 17))), US Patent Application No. 1 No./894,394 (filed on Aug. 20, 2007, entitled "System and Method for Distributed Input Wireless Communications", and U.S. Patent 7,599,420, issued Oct. 6, 2009) No. 11 / 894,362 (August 20, 2007, entitled "System and method for Distributed Input-Distributed Wireless Communications", and U.S. Pat. No. 7,633,994 issued Dec. 2009. 15)), U.S. Patent Application No. 11 / 894,540, filed August 20, 2007, entitled "System and Metho For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications, now U.S. Patent No. 7,636,381 (Dec. 22, 2009), U.S. Patent Application No. 11 / 256,478, filed October 21, 2005 US Patent Application Serial No. 7,711,030 issued May 4, 2010, US Patent Application Serial No. 10 / 817,731 (2004) entitled "System and Method For Spatial-Multiplexed Tropical Scatter Communications"; Named "System and Method For Enhancing", Near Vertical Incidence Skyw ave ("NVIS") Communication Using Space-Time Coding ", U.S. Patent No. 7,885,354 issued on Feb. 28, 2011.
従来技術のマルチユーザ無線システムは、単一の基地局のみ又はいくつかの基地局を含むことができる。 Prior art multi-user wireless systems may include only a single base station or several base stations.
他に全くＷｉＦｉアクセスポイント（例えば、田舎の一般家庭のＤＳＬに取り付けられたＷｉＦｉアクセスポイント）がないエリア内の広帯域有線インターネット接続部に付設された単一のＷｉＦｉ基地局（例えば、２．４ＧＨｚ ８０２．１１ｂ、ｇ、又はｎプロトコルを利用する）は、その送信範囲にいる１人又はそれよりも多くのユーザによって共用される単一の基地局である比較的単一のマルチユーザ無線システムの例である。ユーザが無線アクセスポイントと同じ部屋にいる場合に、ユーザが受けるのは、典型的には、殆ど通信途絶がない高速リンクである（例えば、電子レンジと同様に、２．４ＧＨｚ干渉からであるが他のＷｉＦｉデバイスと共用するスペクトルからではないパケット損失がある場合がある）。ユーザが中程度の距離を隔てている場合に、又はいくつかの障害物がユーザとＷｉＦｉアクセスポイント間の経路内にあると、ユーザが受けるのは、恐らく中速度のリンクになる。ユーザがＷｉＦｉアクセスポイント範囲の端に接近している場合に、ユーザが受けるのは、恐らく低速リンクになり、チャンネル変更により、結果として、信号ＳＮＲが使用可能なレベルを下回れば周期的なドロップアウトを受けやすくなる場合がある。最後に、ユーザがＷｉＦｉ基地局の範囲を超えている場合に、ユーザには全くリンクがなくなる。 A single WiFi base station (eg 2.4 GHz 802) attached to a broadband wired internet connection in an area where there is no other WiFi access point (eg WiFi access point attached to DSL in a typical rural home) 11b, g, or n) is an example of a relatively single multi-user wireless system, which is a single base station shared by one or more users in its transmission range It is. When the user is in the same room as the wireless access point, it is typically a high speed link with almost no loss of communication (e.g., from 2.4 GHz interference, as with microwave ovens) There may be packet loss not from the spectrum sharing with other WiFi devices). If the user is at a medium distance, or if some obstacles are in the path between the user and the WiFi access point, the user will probably receive a medium speed link. If the user is approaching the end of the WiFi access point range, the user will probably receive a slow link and channel changes will result in periodic dropouts if the signal SNR falls below the available level It may be easier to receive. Finally, if the user is out of range of a WiFi base station, the user has no link at all.
複数のユーザが同時にＷｉＦｉ基地局にアクセスした時に、利用可能なデータ収量は、複数のユーザ間で共用される。ユーザが異なれば、典型的には、所定の時間に異なる収量要求をＷｉＦｉ基地局にすることになるが、総収量要求がＷｉＦｉ基地局からユーザまでの利用可能な収量を上回った時に、一部又は全てのユーザは、受けるデータ収量が求めているものよりも少なくなる。ＷｉＦｉアクセスポイントが非常に多くのユーザ間で共用される極端な状況では、各ユーザへの収量は、速度が遅くなる可能性もあり、更に悪いことに、各ユーザへのデータ収量は、全て、データ収量がない長い期間により分離された短時間バーストで到着する場合があり、その間は、他のユーザへの対応は行われている。媒体ストリーミングと同様に、この「途切れ途切れの」データ配信は、ある一定の用途を損なう場合がある。 When multiple users simultaneously access the WiFi base station, the available data yield is shared among the multiple users. Different users will typically make different yield requests to WiFi base stations at a given time, but in part when the total yield requirement exceeds the available yield from the WiFi base station to the users Or all users receive less data yield than desired. In extreme situations where the WiFi access point is shared among a large number of users, the yield to each user can be slow, and worse, the data yield to each user is all It may arrive in short bursts separated by long periods when there is no data yield, during which other users are addressed. Similar to media streaming, this "broken" data delivery can compromise certain applications.
多くのユーザがいる状況でＷｉＦｉ基地局を更に増設しても、その効果は、単にある一定の点までのものになることになる。米国の２．４ＧＨｚ ＩＳＭ帯域内では、ＷｉＦｉに使用することができる非干渉チャンネルが３つあり、同じカバレージエリア内の３つのＷｉＦｉ基地局が各々異なる非干渉チャンネルを使用するように構成された場合に、複数のユーザ間のカバレージエリアの総収量は、最大３倍まで増大することになる。しかし、それよりも大きいと、同じカバレージエリアでＷｉＦｉ基地局を増設しても、総収量は増大しない。これは、「交替で」スペクトルを使用することによって時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）を利用し、同じ利用可能なスペクトルをＷｉＦｉ基地局間で共用し始めることになるからである。この状況は、集合住宅内のような人口密度が高いカバレージエリアで見られることが多い。例えば、たとえユーザのアクセスポイントが基地局にアクセスしているクライアントデバイスと同じ部屋にあったとしても、ＷｉＦｉアダプタがある大きいアパートにいるユーザは、同じカバレージエリア内にいる他のユーザにサービスを提供する何十もの他の干渉中のＷｉＦｉネットワーク（例えば、他のアパート）のために非常に不良な収量を受ける恐れが十分にある。リンク品質はその状況では良好である可能性が高いが、ユーザは、同じ周波数帯域内で作動している隣接ＷｉＦｉアダプタからの干渉を受けることになり、ユーザへの有効収量が低減する。 Adding more WiFi base stations in the presence of many users, the effect will be only to a certain point. Within the US 2.4 GHz ISM band, there are three non-interference channels available for WiFi, and three WiFi base stations in the same coverage area are configured to each use different non-interference channels In addition, the total yield of coverage area among multiple users will increase up to three times. However, if larger than that, adding a WiFi base station in the same coverage area does not increase the total yield. This is because using "alternate" spectrum will take advantage of time division multiple access (TDMA) and start sharing the same available spectrum between WiFi base stations. This situation is often seen in densely populated coverage areas, such as within apartment buildings. For example, even if the user's access point is in the same room as the client device accessing the base station, a user in a large apartment with a WiFi adapter will serve other users within the same coverage area There is a good risk of receiving very poor yields for dozens of other interfering WiFi networks (eg, other apartments). Although the link quality is likely to be good in that situation, the user will be subject to interference from neighboring WiFi adapters operating in the same frequency band, reducing the effective yield to the user.
ＷｉＦｉのような未認可スペクトル及び認可スペクトルを含む現在のマルチユーザ無線システムには、いくつかの制限がある。これらには、カバレージエリア、ダウンリンク（ＤＬ）データ転送速度、及びアップリンク（ＵＬ）データ転送速度がある。（ＷｉＭａＸ及びＬＴＥのような）次世代無線システムの重要な目標は、多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）技術を通じてカバレージエリア、ＤＬデータ転送速度、及びＵＬデータ転送速度を改善することである。ＭＩＭＯでは、リンク品質（結果として受信可能範囲の拡大）又はデータ転送速度（あらゆるユーザに複数の非干渉空間チャンネルを作成することにより）を改善するために複数のアンテナを無線リンクの送信側及び受信側で使用する。十分なデータ転送速度があらゆるユーザに利用可能な場合（注：「ユーザ」及び「クライアント」という用語を本明細書では交換可能に使用する）、マルチユーザＭＩＭＯ（ＭＵ−ＭＩＭＯ）法に従って複数のユーザ（単一のユーザではなく）に非干渉チャンネルを作成するためにチャンネル空間ダイバーシティを利用することが望ましいであろう。例えば、以下の参考文献を参照されたい。
Ｇ．Ｃａｉｒｅ ａｎｄ Ｓ．Ｓｈａｍａｉ，「Ｏｎ ｔｈｅ ａｃｈｉｅｖａｂｌｅ ｔｈｒｏｕｇｈｐｕｔ ｏｆ ａ ｍｕｌｔｉａｎｔｅｎｎａ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏ．Ｔｈ．，ｖｏｌ．４９，ｐｐ．１６９１〜１７０６，Ｊｕｌｙ ２００３。
Current multi-user wireless systems, including unlicensed and licensed spectrum such as WiFi, have some limitations. These include coverage area, downlink (DL) data rate, and uplink (UL) data rate. An important goal of next-generation wireless systems (such as WiMaX and LTE) is to improve coverage area, DL data rates, and UL data rates through Multiple Input Multiple Output (MIMO) technology. In MIMO, the transmit side of the radio link and the reception of multiple antennas to improve the link quality (resulting in coverage extension) or data rate (by creating multiple non-interference spatial channels for every user) Used by the side. When sufficient data rates are available to every user (note: the terms "user" and "client" are used interchangeably herein), multiple users according to Multi-User MIMO (MU-MIMO) method It would be desirable to utilize channel space diversity to create non-interfering channels (as opposed to single users). See, for example, the following references:
G. Caire and S. Shamai, "On the attainable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel", IEEE Trans. Info. Th. , Vol. 49, pp. 1691-1706, July 2003.
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Ｓ．Ｖｉｓｈｗａｎａｔｈ，Ｎ．Ｊｉｎｄａｌ，ａｎｄ Ａ．Ｇｏｌｄｓｍｉｔｈ，「Ｄｕａｌｉｔｙ，ａｃｈｉｅｖａｂｌｅ ｒａｔｅｓ，ａｎｄ ｓｕｍ−ｒａｔｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ ＭＩＭＯ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏ．Ｔｈ．，ｖｏｌ．４９，ｐｐ．２６５８〜２６６８，Ｏｃｔ．２００３。 S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, "Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels", IEEE Trans. Info. Th. , Vol. 49, pp. 2658-2668, Oct. 2003.
Ｗ．Ｙｕ ａｎｄ Ｊ．Ｃｉｏｆｆｉ，「Ｓｕｍ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ Ｇａｕｓｓｉａｎ ｖｅｃｔｏｒ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏ．Ｔｈ．，ｖｏｌ．５０，ｐｐ．１８７５〜１８９２，Ｓｅｐ．２００４。 W. Yu and J. Cioffi, "Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels", IEEE Trans. Info. Th. , Vol. 50, pp. 1875 to 1892, Sep. 2004.
Ｍ．Ｃｏｓｔａ，「Ｗｒｉｔｉｎｇ ｏｎ ｄｉｒｔｙ ｐａｐｅｒ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓａｃｔｉｏｎｓ ｏｎ Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｔｈｅｏｒｙ，ｖｏｌ．２９，ｐｐ．４３９〜４４１，Ｍａｙ １９８３。 M. Costa, "Writing on dirty paper", IEEE Transactions on Information Theory, vol. 29, pp. 439-441, May 1983.
Ｍ．Ｂｅｎｇｔｓｓｏｎ，「Ａ ｐｒａｇｍａｔｉｃ ａｐｐｒｏａｃｈ ｔｏ ｍｕｌｔｉ−ｕｓｅｒ ｓｐａｔｉａｌ ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ」，Ｐｒｏｃ．ｏｆ Ｓｅｎｓｏｒ Ａｒｒａｙ ａｎｄ Ｍｕｌｔｉｃｈａｎｎｅｌ Ｓｉｇｎ．Ｐｒｏｃ．Ｗｏｒｋｓｈｏｐ，ｐｐ．１３０〜１３４，Ａｕｇ．２００２。 M. Bengtsson, "A pragmatic approach to multi-user spatial multiplexing", Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign. Proc. Workshop, pp. 130-134, Aug. 2002.
Ｋ．−Ｋ．Ｗｏｎｇ，Ｒ．Ｄ．Ｍｕｒｃｈ，ａｎｄ Ｋ．Ｂ．Ｌｅｔａｉｅｆ，「Ｐｅｒｆｏｒｍａｎｃｅ ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ ｏｆ ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ ＭＩＭＯ ｗｉｒｅｌｅｓｓ ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ ｓｙｓｔｅｍｓ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｃｏｍｍ．，ｖｏｌ．５０，ｐｐ．１９６０〜１９７０，Ｄｅｃ．２００２。 K. K. Wong, R.S. D. Murch, and K. B. Letaief, "Performance enhancement of multiuser MIMO wireless communication systems", IEEE Trans. Comm. , Vol. 50, pp. 1960-1970, Dec. 2002.
Ｍ．Ｓｈａｒｉｆ ａｎｄ Ｂ．Ｈａｓｓｉｂｉ，「Ｏｎ ｔｈｅ ｃａｐａｃｉｔｙ ｏｆ ＭＩＭＯ ｂｒｏａｄｃａｓｔ ｃｈａｎｎｅｌ ｗｉｔｈ ｐａｒｔｉａｌ ｓｉｄｅ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ」，ＩＥＥＥ Ｔｒａｎｓ．Ｉｎｆｏ．Ｔｈ．，ｖｏｌ．５１，ｐｐ．５０６〜５２２，Ｆｅｂ．２００５。 M. Sharif and B. Hassibi, "On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information", IEEE Trans. Info. Th. , Vol. 51, pp. 506-522, Feb. 2005.
例えば、ＭＩＭＯ ４×４システム（すなわち、４つの送信アンテナ及び４つの受信アンテナ）、１０ＭＨｚ帯域幅、１６−ＱＡＭ変調、及び速度３／４（３ｂｐｓ／Ｈｚのスペクトル効率が得られる）による及び前進型誤信号訂正（ＦＥＣ）符号化）では、あらゆるユーザに対して物理層で達成可能な理想的なピークデータ転送速度は、４×３０Ｍｂｐｓ＝１２０Ｍｂｐｓであり、これは、高解像度映像コンテンツ（〜１０Ｍｂｐｓのみを必要とすると考えられる）を配信するのに必要とされるピークデータ転送速度より遥かに高い。理想的なシナリオ（すなわち、独立同分布、ｉ．ｉ．ｄ．チャンネル）において４つの送信アンテナ、４人のユーザ、及びユーザ当たりに単一のアンテナを有するＭＵ−ＭＩＭＯシステムでは、ダウンリンクデータ転送速度は、４人のユーザにわたって共用することができ、チャンネル空間ダイバーシティを利用してユーザに４つの並行した３０Ｍｂｐｓのデータリンクを作成することができる。 For example, with a MIMO 4 × 4 system (ie, 4 transmit antennas and 4 receive antennas), 10 MHz bandwidth, 16-QAM modulation, and a rate of 3/4 (a spectral efficiency of 3 bps / Hz is obtained) and progressive With false signal correction (FEC) coding, the ideal peak data transfer rate achievable in the physical layer for all users is 4 × 30 Mbps = 120 Mbps, which means that high resolution video content (̃10 Mbps only) Much higher than the peak data rate required to deliver the For an MU-MIMO system with four transmit antennas, four users, and a single antenna per user in an ideal scenario (ie independent co-distribution, iid channel), downlink data transfer The speed can be shared across four users, and channel space diversity can be used to create four parallel 30 Mbps data links for the users.
例えば、３ＧＰＰ，「Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｉｎｐｕｔ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ Ｏｕｔｐｕｔ ｉｎ ＵＴＲＡ」，３ＧＰＰ ＴＲ ２５．８７６ Ｖ７．０．０，Ｍａｒ．２００７、３ＧＰＰ，「Ｂａｓｅ Ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｎｎｅｌｓ ａｎｄ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ」，ＴＳ ３６．２１１，Ｖ８．７．０，Ｍａｙ ２００９、及び３ＧＰＰ，「Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｉｎｇ ａｎｄ ｃｈａｎｎｅｌ ｃｏｄｉｎｇ」，ＴＳ ３６．２１２，Ｖ８．７．０，Ｍａｙ ２００９に説明されているように、異なるＭＵ−ＭＩＭＯ方式が、ＬＴＥ規格の一部として提案されている。しかし、これらの方式は、ＤＬにおいて、４つの送信アンテナでデータ転送速度は最大２倍までの改善しか得ることができない。ＡｒｒａｙＣｏｍｍなどの企業による標準的かつ固有開発のセルラーシステム内のＭＵ−ＭＩＭＯ法の実際的な例（例えば、ＡｒｒａｙＣｏｍｍ，「Ｆｉｅｌｄ−ｐｒｏｖｅｎ ｒｅｓｕｌｔｓ」，ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ａｒｒａｙｃｏｍｍ．ｃｏｍ／ｓｅｒｖｅ．ｐｈｐ？ｐａｇｅ＝ｐｒｏｏｆを参照）では、空間分割多重アクセス（ＳＤＭＡ）を通じてＤＬデータ転送速度は（４つの送信アンテナで）最大３倍までの増大が得られている。携帯電話ネットワークにおけるＭＵ−ＭＩＭＯ方式の重要な限界は、送信側での空間ダイバーシティの欠如である。空間ダイバーシティは、アンテナ間隔の関数及び無線リンクにおける多経路角度広がりである。ＭＵ−ＭＩＭＯ法を使用するセルラーシステムでは、基地局での送信アンテナは、典型的には、共にクラスター化され、かつアンテナ支持物構造体（物理的に高いか否かに関わらず、本明細書では「塔」と呼ぶ）上の限られた土地建物のために、及び塔を位置付けることができる場所に関する制限のために１つ又は２つの波長のみを隔てて設けられる。更に、多経路角度広がりは低い。これは、携帯電波塔が、典型的には、受信可能範囲の拡大が得られるように障害物よりもかなり高い所（１０メートル以上）で設けられているからである。 For example, 3GPP, "Multiple Input Multiple Output in UTRA", 3GPP TR 25.876 V7.0.0, Mar. 2007, 3GPP, "Base Physical channels and modulation", TS 36.211, V8.7. 0, May 2009, and 3GPP, "Multiplexing and channel coding", TS 36.212, V8.7.0, May 2009 As described, different MU-MIMO schemes have been proposed as part of the LTE standard. However, these schemes can only improve the data transfer rate by up to a factor of 2 with four transmit antennas in the DL. Practical examples of MU-MIMO methods in standard and proprietary cellular systems by companies such as ArrayComm (eg, ArrayComm, "Field-proven results", http://www.arraycomm.com/serve.php? In page = proof), DL data rates are obtained up to 3 times (with 4 transmit antennas) through space division multiple access (SDMA). An important limitation of MU-MIMO schemes in cellular networks is the lack of spatial diversity at the transmit side. Space diversity is a function of antenna spacing and multipath angular spread in the wireless link. In cellular systems using the MU-MIMO method, the transmit antennas at the base station are typically clustered together and the antenna support structure (whether physically high or not, as described herein). In order to have limited land and buildings (called “towers”), and due to restrictions on where the towers can be located, only one or two wavelengths are provided apart. Furthermore, the multipath angular spread is low. This is because the portable radio tower is typically provided at a position (10 meters or more) much higher than the obstacle so as to obtain the expansion of the coverage.
セルラーシステム配置による他の実際的な問題には、セルラーアンテナロケーションに関するロケーションの過剰な経費及び限られた利用可能性（例えば、アンテナ配置、土地建物費、物理的障害物などに関する地方自治体の制限のため）、並びに送信機とのネットワーク接続性（「バックホール」と本明細書で呼ぶ）のコスト及び／又は利用可能性がある。更に、セルラーシステムは、壁、天井、床、備品、及び他の妨害物による損失のために建物の奥にあるクライアントに到達することが困難であることが多い。 Other practical issues with cellular system deployment include excessive cost of location and limited availability with respect to cellular antenna locations (eg, local government restrictions with respect to antenna placement, land and building costs, physical obstacles, etc.) As well as the cost and / or availability of network connectivity with the transmitter (referred to herein as "backhaul"). Furthermore, cellular systems are often difficult to reach clients behind buildings because of losses due to walls, ceilings, floors, fixtures, and other obstructions.
実際、広域ネットワーク無線のためのセル構造の全体的な概念は、携帯電波塔のかなり強固な配置、隣接したセル間の周波数の交替、及び同じ周波数を使用している送信機（基地局又はユーザのいずれか）間の干渉を回避するように頻繁なセクター化を前提とする。その結果、所定のセルの所定のセクターは、セルセクター内のユーザの全ての間のＵＬスペクトル及びＤＬスペクトルのブロックの共用に終わり、セルセクターは、次に、主として時間領域においてこれらのユーザ間で共用される。例えば、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）及び符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）に基づくセルラーシステムは、両方とも、時間領域においてユーザ間にスペクトルを共用する。セクター化でこのようなセルラーシステムを重ね合わせることにより、恐らくは、２〜３倍の空間領域利点をもたらすことができる。次に、上述したようなＭＵ−ＭＩＭＯシステムとこのようなセルラーシステムを重ね合わせることにより、恐らくは、更に２〜３倍の時空間領域の利点をもたらすことができる。しかし、セルラーシステムのセル及びセクターが典型的には塔をどこに設けることができるかにより指定されることが多い固定ロケーションにあることを考慮すると、このような限られた利点でさえも所定の時間のユーザ密度（又はデータ転送速度要求）は、塔／セクター配置に良好に適合しなかった場合は利用し難くなる。携帯スマートフォンユーザは、今日、この影響力を受けることが多く、ユーザは、全くトラブルなく電話で話しているか、又はウェブページをダウンロードしている可能性があり、次に、新しいロケーションに車で（又は歩いて）移動した後に声質が落ちたり、又はウェブページの速度が落ちたり、又は完全に接続を失うことさえ突然に目の当たりにすることになる。しかし、日が変わると、ユーザは、各々のロケーションで正反対のことが発生する可能性がある。環境条件が同じであると仮定し、ユーザが恐らく体験しているのは、ユーザ密度（又はデータ転送速度要求）が非常に変化することである。しかし、所定のロケーションでユーザ間で共用すべき利用可能な全スペクトル（及びそれによって従来技術を使用して全データ転送速度）は、主に固定である。 In fact, the general concept of a cell structure for wide area network radios is a fairly robust arrangement of portable radio towers, alternating frequencies between adjacent cells, and transmitters (base stations or users using the same frequency) Assuming frequent sectorization to avoid interference between As a result, a given sector of a given cell ends with the sharing of blocks of UL and DL spectra between all of the users in the cell sector, which in turn is mainly between these users in the time domain. Shared. For example, cellular systems based on time division multiple access (TDMA) and code division multiple access (CDMA) both share spectrum between users in the time domain. By superimposing such cellular systems in sectoring, perhaps 2-3 times space domain advantage can be provided. Then, by superimposing such a cellular system with a MU-MIMO system as described above, perhaps 2-3 times more space-time advantages can be provided. However, given that the cells and sectors of the cellular system are typically at fixed locations often specified by where the towers can be located, even such limited benefits even for a given time User density (or data transfer rate requirements) would be difficult to use if it did not fit well into the tower / sector arrangement. Mobile smartphone users are often subject to this influence today, and they may be talking on the phone without any problems at all or downloading a web page, and then driving to a new location ( Or, after moving, the voice quality may drop after moving, or the web page may slow down, or even lose connectivity completely. However, as the day changes, the user may experience exactly the opposite at each location. Assuming that the environmental conditions are the same, what the user is likely to experience is that the user density (or data rate requirements) changes significantly. However, the total available spectrum to be shared among users at a given location (and thereby the overall data rate using prior art techniques) is mainly fixed.
更に、従来技術のセルラーシステムは、異なる隣接したセルにおいて異なる周波数、典型的には３つの異なる周波数を使用することに依存する。所定の量のスペクトルに対して、それによって利用可能なデータ転送速度が３倍低減される。 Furthermore, prior art cellular systems rely on using different frequencies, typically three different frequencies, in different adjacent cells. For a given amount of spectrum, this reduces the available data rate by a factor of three.
したがって、要約すると、従来技術のセルラーシステムは、セル化のためにスペクトル利用の恐らく３倍を失う可能性があり、かつセクター化を通じて恐らく３倍、ＭＵ−ＭＩＭＯ法を通じて恐らく更に３倍スペクトル利用を改善することができ、結果として正味３*３／３＝３倍の潜在的なスペクトル利用になる。次に、その帯域幅は、ユーザが所定の時間にどのセルのどのセクターに該当するかに基づいて典型的には時間領域においてユーザ間に分割される。所定のユーザのデータ転送速度要求が典型的にユーザのロケーションとは独立しているために生じる更に別の非効率さえ存在するが、利用可能なデータ転送速度は、ユーザと基地局の間のリンク品質に基づいて変動する。例えば、セルラー基地局から遠いユーザは、典型的に、利用可能なデータ転送速度が基地局に近いユーザよりも少なくなる。データ転送速度は、典型的に所定のセルラーセクター内のユーザの全ての間で共用されるので、この結果、全てのユーザは、不良なリンク品質（例えば、セルの端での）で遠くのユーザからの高いデータ転送速度要求の影響を受ける。これは、このようなユーザが、依然として同量のデータ転送速度を要求することになり、しかも、同量のデータ転送速度を得るために共用スペクトルのより多くの量を消費しているからである。 Thus, in summary, prior art cellular systems may lose perhaps 3 times the spectrum utilization due to cellization, and possibly 3 times through sectoring, and possibly 3 times more spectrum utilization through MU-MIMO methods It can be improved, resulting in net 3 * 3/3 = 3-fold potential spectrum utilization. The bandwidth is then divided among the users, typically in the time domain, based on which sector of which cell the user falls into at a given time. There are even further inefficiencies that arise because the data rate requirements of a given user are typically independent of the user's location, but the available data rate is the link between the user and the base station Varies based on quality. For example, users far from a cellular base station will typically have less available data rate than users close to the base station. Since data rates are typically shared among all of the users in a given cellular sector, this results in all users having far away users with poor link quality (e.g. at the edge of the cell) Affected by high data transfer rate requirements from This is because such users will still request the same amount of data transfer rates, yet consume more of the shared spectrum to get the same amount of data transfer rates .
ユーザの範囲で基地局による同時送信により結果として干渉が発生し、したがって、システムが衝突防止及び共用プロトコルを利用するため、ＷｉＦｉ（例えば、８０２．１１ｂ、ｇ、及びｎ）によって使用されるもの及びホワイトスペース連合により提案されたもののような他の提案されたスペクトル共用システムは、スペクトル共用が非常に非効率的である。これらのスペクトル共用プロトコルは、時間領域内にあり、したがって、多くの干渉中の基地局及びユーザが存在する時に、各基地局自体のスペクトル利用がどのように効率的であろうとも、集合的に、基地局は、互いの間のスペクトルの時間領域共用に限定される。他の従来技術のスペクトル共用システムも、同様に、基地局間の干渉を緩和する類似の方法に依存する（塔上のアンテナを有するセルラー基地局又は小規模基地局（ＷｉＦｉアクセスポイント（ＡＰ）のような）である場合）。これらの方法には、干渉の範囲を制限するように行う基地局からの送信電力の制限、干渉エリアを狭域化するビームフォーミング（合成又は物理手段を通じて）、スペクトルの時間領域多重化、及び／又はユーザデバイス、基地局、若しくは両方の上の複数のクラスター化されたアンテナによるＭＵ−ＭＩＭＯ法がある。そして、すでにあるか又は今日計画されている高度の携帯電話ネットワークの場合には、これらの技術の多くは、一度に使用されることが多い。 The simultaneous transmission by the base station to the extent of the user results in interference and thus the system uses one that is used by WiFi (eg 802.11b, g, and n), as it utilizes anti-collision and sharing protocols Other proposed spectrum sharing systems, such as those proposed by the White Space Association, are very inefficient in spectrum sharing. These spectrum sharing protocols are in the time domain, and thus, collectively, regardless of how efficient each base station's own spectrum utilization is, when there are many interfering base stations and users. , Base stations are limited to time domain sharing of spectrum between each other. Other prior art spectrum sharing systems also rely on similar methods of mitigating interference between base stations (a cellular base station with antennas on towers or a small scale base station (WiFi access point (AP) Like)). These methods include limiting transmit power from the base station to limit the range of interference, beamforming (through combining or physical means) to narrow the area of interference, time domain multiplexing of the spectrum, and / or Or there are MU-MIMO methods with multiple clustered antennas on user devices, base stations, or both. And, in the case of advanced cellular networks already existing or planned today, many of these technologies are often used at one time.
しかし、高度のセルラーシステムでさえも、スペクトルを利用する単一のユーザと比較するとスペクトル利用を約３倍しか増加させることはできないことによって明らかであることは、これらの技術の全ては、受信可能範囲の所定のエリアに向けて共用ユーザ間に総データ転送速度を増大させるのに殆ど役に立っていないという点である。特に、所定のカバレージエリアがユーザの観点から拡大する時に、ユーザの成長と足並みをそろえるために、所定の量のスペクトル内の利用可能なデータ転送速度を拡大することが益々困難になる。例えば、セルラーシステムに関して所定のエリア内の総データ転送速度を増大させるために、典型的には、セルは、より小さいセル（ナノセル又はフェムトセルということが多い）に小分けされる。このような小セルは、「不感帯」が最小限の受信可能範囲をもたらし、更には、同じ周波数を使用する近くのセル間の干渉を回避するように塔を設定することができるロケーションに関する制限、及び塔を公平に構成されたパターンで配置すべきである要件を考慮すると極めて高価になる可能性がある。本質的に、カバレージエリアを細かく計画しなければならず、塔又は基地局を設ける利用可能なロケーションを識別しなければならず、次に、これらの制約を前提として、セルラーシステムの設計者は、自分たちが可能な最良のもので間に合わせなければならない。そして、当然のことながら、ユーザデータ転送速度要求が時間と共に増大するのであれば、セルラーシステムの設計者は、カバレージエリアを再びリマップし、塔又は基地局のロケーションを見つけるように努め、かつもう一度状況の制約に対処すべきである。また、非常に多くの場合に、単に良好な解決法がなく、結果として、不感帯が発生するか、又はカバレージエリア内の総データ転送速度容量が不適切になる。換言すると、同じ周波数を利用する塔又は基地局間の干渉を回避するセルラーシステムの強固な物理配置要件により、セルラーシステム設計において有意な問題点及び制約が生じ、これらの要件は、多くの場合にユーザデータ転送速度及び受信可能範囲要件を満たすことができない。 However, even in advanced cellular systems, it is clear that all these technologies can be received, as evidenced by the fact that spectrum utilization can only be increased by about three times compared to a single user utilizing spectrum It is of little use in increasing the aggregate data transfer rate among shared users towards a given area of the range. In particular, as a given coverage area expands from the user's point of view, it becomes increasingly difficult to expand the available data rates within a given amount of spectrum in order to keep pace with the user's growth. For example, to increase the overall data rate in a given area for a cellular system, cells are typically subdivided into smaller cells, often nanocells or femtocells. Such small cells have limitations on the location where the tower can be configured to provide coverage with the "dead zone" as a minimum and to avoid interference between nearby cells using the same frequency, And can be quite expensive considering the requirements that the towers should be arranged in a fairly structured pattern. Essentially, the coverage area has to be finely planned, the available locations for providing towers or base stations have to be identified, and then, given these constraints, the designer of the cellular system We have to make it with the best we can do. And, of course, if user data rate requirements increase with time, the designer of the cellular system will try to remap the coverage area again to find the location of the tower or base station, and again the situation. Should be addressed. Also, in many cases there is simply no good solution, resulting in dead zones or inadequate total data transfer rate capacity within the coverage area. In other words, the strong physical placement requirements of cellular systems that avoid interference between towers or base stations that use the same frequency create significant problems and limitations in cellular system design, and these requirements are often It can not meet user data transfer rate and coverage requirements.
いわゆる従来技術の「協調」無線システム及び「認識」無線システムは、互いの干渉を最小にすることができるように、及び／又はチャンネルが空くまで待つように、他のスペクトルの使用がないか潜在的に「聴取する」ことができるように無線内で知的アルゴリズムを使用することによって所定のエリア内のスペクトル利用を増大しようとする。このようなスペクトルのスペクトル利用を増大させるように未認可スペクトルで特に使用されるようなシステムが提案されている。 So-called prior art "cooperative" radio systems and "recognition" radio systems have the potential to use other spectrums so that mutual interference can be minimized and / or wait until the channel is free. It tries to increase the spectrum utilization in a given area by using intelligent algorithms in the radio so as to be able to "listen". Systems have been proposed to be used specifically with unlicensed spectra to increase the spectral utilization of such spectra.
モバイルアドホックネットワーク（ＭＡＮＥＴ）（ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｍｏｂｉｌｅ＿ａｄ＿ｈｏｃ＿ｎｅｔｗｏｒｋを参照）は、ピアツーピア通信をもたらすことを目的とした協調自己構成型ネットワークの例であり、かつ携帯電話インフラなしで無線間の通信を確立するために使用することができ、十分に低電力の通信で、互いの範囲外にある同時送信間の干渉を潜在的に緩和することができる。非常に多くの経路指定プロトコルがＭＡＮＥＴシステムに向けて提案されて実行されたが（広範囲にわたるクラスの何十もの経路指定プロトコルのリストに関しては、ｈｔｔｐ：／／ｅｎ．ｗｉｋｉｐｅｄｉａ．ｏｒｇ／ｗｉｋｉ／Ｌｉｓｔ＿ｏｆ＿ａｄ−ｈｏｃ＿ｒｏｕｔｉｎｇ＿ｐｒｏｔｏｃｏｌｓを参照）、経路指定プロトコルに共通のテーマは、これらが所定の効率又は信頼性パラダイムという目標に向けて利用可能なスペクトル内の送信機干渉を最小にするように送信を経路指定する（例えば、繰り返す）全ての技術であることである。 Mobile Ad Hoc Network (MANET) (see http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_ad_hoc_network) is an example of a collaborative self-configuring network aimed at bringing about peer-to-peer communication, and without a cellular infrastructure It can be used to establish communication between the radios, and with sufficiently low power communication can potentially mitigate interference between simultaneous transmissions that are out of range of each other. A great many routing protocols have been proposed and implemented for MANET systems (see http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ad-for a list of dozens of routing protocols in a wide range of classes). A theme common to routing protocols (see hoc_routing_protocols) routes transmissions such that they minimize available transmitter interference within the spectrum towards the goal of a given efficiency or reliability paradigm (eg , To repeat, is all the technology.
従来技術のマルチユーザ無線システムの全ては、基地局及び複数のユーザ間の同時のスペクトル利用を可能にする技術を利用することによって所定のカバレージエリア内のスペクトル利用を改善しようとする。特に、これらの場合の全てにおいて、基地局及び複数のユーザ間の同時のスペクトル利用に利用される技術は、複数のユーザに対する波形間の干渉を緩和することによって複数のユーザによる同時スペクトル使用をもたらす。例えば、３人のうちの１人に送信するために各々異なる周波数を使用する３つの基地局の場合には、干渉は、３つの送信が３つの異なる周波数であるので緩和される。３人の異なるユーザへの基地局からのセクター化の場合、ビームフォーミングにより、３つの送信がユーザで重なり合うのが防止されるために、基地局に対して各々１８０°間隔で干渉は緩和される。 All of the prior art multi-user wireless systems seek to improve spectrum utilization within a given coverage area by utilizing techniques that allow simultaneous spectrum utilization between the base station and multiple users. In particular, in all these cases, the techniques utilized for simultaneous spectrum utilization between the base station and multiple users result in simultaneous spectrum use by multiple users by mitigating interference between waveforms for multiple users . For example, in the case of three base stations that each use different frequencies to transmit to one of the three, interference is mitigated as the three transmissions are at three different frequencies. For sectoring from the base station to three different users, beamforming mitigates interference at intervals of 180 ° each to the base station as it prevents the three transmissions from overlapping at the user .
このような技術がＭＵ−ＭＩＭＯで増大され、かつ例えば各基地局が４つのアンテナを有する時に、これは、所定のカバレージエリア内のユーザに対して４つの非干渉空間チャンネルを作成することによってダウンリンク収量を４倍に増大させる可能性がある。しかしながら、依然として何らかの技術を利用し、異なるカバレージエリア内の複数のユーザに対する複数の同時送信間の干渉を緩和すべきである。 Such techniques are augmented with MU-MIMO and, for example, when each base station has four antennas, this is down by creating four non-interfering spatial channels for users in a given coverage area. There is a possibility to increase the link yield fourfold. However, some techniques should still be used to mitigate the interference between multiple simultaneous transmissions for multiple users in different coverage areas.
上述のように、このような従来技術（例えば、セル化、セクター化）には、典型的にマルチユーザ無線システムの経費及び／又は配置柔軟性の増大が問題点としてあるのみならず、典型的に所定のカバレージエリア内の総収量の物理的又は実際的な制限が問題点として存在する。例えば、セルラーシステムには、基地局の配置数を増加させて小セル化を行うために利用可能なロケーションが十分ない場合がある。また、ＭＵ−ＭＩＭＯシステムでは、各基地局ロケーションでのクラスター化されたアンテナの間隔を考慮すると、限られた空間ダイバーシティにより、基地局に増設されるアンテナが増加する時に収量の収益が漸近的に減少する。 As mentioned above, such prior art (e.g., cellization, sectorization) typically not only suffer from increased costs and / or deployment flexibility of multi-user wireless systems, but typically Physical or practical limitations of the total yield within a given coverage area exist as problems. For example, in a cellular system, there may be cases where there are not enough available locations for increasing the number of base stations and performing cell reduction. Also, in MU-MIMO systems, given the spacing of clustered antennas at each base station location, limited space diversity asymptotes the yield return as more antennas are added to the base station. Decrease.
更に、ユーザロケーション及び密度を予想できないマルチユーザ無線システムの場合に、（周波数の急激な変化で）収量が予想できない。これは、ユーザには不便であり、一部の用途（例えば、予想可能な収量を必要とするサービスの配信）が非実用的又は低品質になる。したがって、従来技術のマルチユーザ無線システムには、ユーザに予想可能な及び／又は高品質のサービスを提供する機能の観点からまだ不満な点が多い。 Furthermore, in the case of multi-user wireless systems where user location and density can not be predicted, yield can not be predicted (with abrupt changes in frequency). This is inconvenient for the user and makes some applications (eg, delivery of services requiring predictable yields) impractical or poor quality. Thus, the prior art multi-user wireless systems are still unhappy in terms of their ability to provide predictable and / or high quality services to users.
時間をかけて従来技術のマルチユーザ無線システムに向けて開発された驚異的な高度化及び複雑性にも関わらず、送信が、異なる基地局（又はアドホック送受信機）に配信され、かつ異なる基地局及び／又は異なるアドホック送受信機からのＲＦ波形伝送が特定のユーザの受信機で互いに干渉するのを回避するように構成及び／又は制御されるという共通のテーマが存在する。 Despite the tremendous sophistication and complexity developed over time for prior art multi-user wireless systems, transmissions are delivered to different base stations (or ad hoc transceivers) and different base stations There is a common theme that RF waveform transmissions from different ad hoc transceivers are configured and / or controlled to avoid interfering with each other at a particular user's receiver.
あるいは、別の言い方をすると、ユーザが偶然に同時に１つ以上の基地局又はアドホック送受信機から送信を受信したとすると、複数の同時送信からの干渉により、ユーザへの信号のＳＮＲ及び／又は帯域幅の低減が発生することになり、その結果、十分に厳しい場合には、十分に厳しくない場合にユーザによって受信されていたと思われる潜在的なデータ（又はアナログ情報）の全て又は一部の損失が発生することになる。 Or, to put it another way, if the user accidentally receives transmissions simultaneously from one or more base stations or ad hoc transceivers, interference from multiple simultaneous transmissions will cause the SNR and / or bandwidth of the signal to the user to be transmitted. A reduction in width will occur, resulting in loss of all or part of the potential data (or analog information) that may have been received by the user if not severe enough, as the result is severe enough. Will occur.
したがって、マルチユーザ無線システムは、１つ以上のスペクトル共用手法又は別のスペクトル共用手法を利用して同時に同じ周波数で送信する複数の基地局又はアドホック送受信機からのユーザへのこのような干渉を回避又は緩和することが必要である。基地局の物理的位置（例えば、セル化）の制御、基地局及び／又はアドホック送受信機の電力出力の制限（例えば、送信範囲の制限）、ビームフォーミング／セクター化、及び時間領域多重化を含むこのような干渉を回避する従来技術の手法は非常に多い。要するに、これらのスペクトル共用システムの全ては、同時に同じ周波数で送信する複数の基地局及び／又はアドホック送受信機が同じユーザによって受信された時に得られる干渉により影響を受けたユーザに対するデータ収量が低減又は破壊されるマルチユーザ無線システムの限界に対処しようとする。マルチユーザ無線システム内のユーザの殆ど又は全てが複数の基地局及び／又はアドホック送受信機からの干渉を受けた場合（例えば、マルチユーザ無線システムの構成要素の誤作動の場合）に、マルチユーザ無線システムの総収量が激減するか又は機能しなくなる状況が発生する可能性がある。 Thus, the multi-user wireless system avoids such interference to users from multiple base stations or ad hoc transceivers transmitting simultaneously on the same frequency utilizing one or more spectrum sharing techniques or another spectrum sharing technique Or it is necessary to ease. Control of the base station's physical location (eg, cellization), limiting power output of the base station and / or ad hoc transceiver (eg, transmission range limitation), beamforming / sectorization, and time domain multiplexing There are numerous prior art approaches to avoiding such interference. In short, all of these spectrum sharing systems have reduced data yield for affected users due to interference obtained when multiple base stations and / or ad hoc transceivers transmitting simultaneously on the same frequency are received by the same user or Trying to address the limitations of multi-user radio systems being destroyed. Multi-user wireless when most or all of the users in the multi-user wireless system experience interference from multiple base stations and / or ad hoc transceivers (e.g., in the event of a malfunction of a multi-user wireless system component) Situations can occur where the total yield of the system is drastically reduced or nonfunctional.
従来技術のマルチユーザ無線システムは、複雑性を追加し、かつ無線ネットワークへの制限を招き、したがって、多くの場合に、所定のユーザの体験（例えば、利用可能な帯域、待ち時間、予想性、信頼性）がエリア内の他のユーザによるスペクトルの利用により影響を受ける状況が発生する。複数のユーザによって共用される無線スペクトル内の総帯域幅に対する増加する要求、及び所定のユーザに向けてマルチユーザ無線ネットワークの信頼性、予想性、及び短い待ち時間に依存する可能性がある用途の更なる成長を考慮すると、従来技術のマルチユーザ無線技術には多くの制限が問題点としてあることが明らかである。実際、所定のタイプの（例えば、建物の壁を通過する際に効率的である波長での）無線通信に適するスペクトルの限られた利用可能性のために、従来技術の無線技術は、信頼性が高くて、予想可能で、待ち時間が短い帯域幅に対する需要の増大を満たすには不十分であることがある。 Prior art multi-user wireless systems add complexity and introduce limitations to the wireless network, and thus often the experience of a given user (eg, available bandwidth, latency, predictability, Situations occur where reliability is affected by the use of the spectrum by other users in the area. An increasing demand for total bandwidth within the wireless spectrum shared by multiple users, and applications that may depend on the reliability, predictability, and short latency of multi-user wireless networks towards a given user In view of the further growth, it is clear that the prior art multi-user radio technology has many limitations as problems. In fact, because of the limited availability of spectrum suitable for wireless communication of a given type (e.g. at a wavelength that is efficient at passing through the walls of a building), the prior art wireless technology is reliable May be insufficient to meet the increased demand for bandwidth with low, predictable, and low latency.
本発明に関連する従来技術では、マルチユーザシナリオにおいてヌルステアリングのためのビームフォーミングシステム及び方法が説明されている。ビームフォーミングは、本来は、アレイのアンテナに供給される信号の位相及び／又は振幅を動的に調整することによって（すなわち、ビームフォーミング重み）、受信信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を最大にし、したがって、ユーザ方向に向けてエネルギが集中されるように考えられている。マルチユーザシナリオでは、ビームフォーミングを使用し、干渉発生源を抑止して信号対干渉ノイズ比（ＳＩＮＲ）を最大にすることができる。例えば、ビームフォーミングが無線リンクの受信機に使用される時に、重みは、干渉発生源の方向にヌルを生じるように計算される。ビームフォーミングがマルチユーザダウンリンクシナリオで送信機に使用される時に、重みは、ユーザ間干渉を事前に相殺してあらゆるユーザに対してＳＩＮＲを最大にするように計算される。ＢＤ事前符号化などマルチユーザシステムの代替技術では、事前符号化重みを計算してダウンリンクブロードキャストチャンネル内の収量を最大にする。参照することにより本明細書に組み込まれている同時係属出願は、上述の技術を説明している（特定の引用に対しては同時係属出願を参照）。
本発明は、発明を実施するための最良の形態の以下の説明を図面と併せ読むことにより、より良好に理解されると考えられる。
The prior art related to the present invention describes beamforming systems and methods for null steering in multi-user scenarios. Beamforming inherently maximizes the received signal-to-noise ratio (SNR) by dynamically adjusting the phase and / or amplitude of the signals supplied to the antennas of the array (ie, beamforming weights), thus Energy is considered to be concentrated towards the user. In multi-user scenarios, beamforming can be used to suppress interference sources to maximize signal to interference noise ratio (SINR). For example, when beamforming is used at the receiver of the wireless link, weights are calculated to result in nulls in the direction of the interference source. When beamforming is used at the transmitter in a multi-user downlink scenario, weights are calculated to pre-cancel inter-user interference to maximize SINR for any user. In multi-user system alternatives such as BD pre-coding, pre-coding weights are calculated to maximize the yield in the downlink broadcast channel. Co-pending applications, which are incorporated herein by reference, describe the techniques described above (see co-pending applications for specific citations).
The invention is believed to be better understood by reading the following description of the best mode for carrying out the invention in conjunction with the drawings.
上記の従来技術の制限の多くを克服する１つの解決法は、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）技術の実施形態である。ＤＩＤＯ技術は、以下の特許及び特許出願に説明されており、その全ては、本特許の本出願人に譲渡され、かつ参照することにより組み込まれている。本出願は、これらの特許出願の一部継続（ＣＩＰ）である。これらの特許及び出願は、本明細書において集合的に「関連特許及び出願」と呼ぶことがある。 One solution that overcomes many of the above prior art limitations is the implementation of Distributed Input Distributed Output (DIDO) technology. DIDO technology is described in the following patents and patent applications, all of which are assigned to the assignee of this patent and incorporated by reference. This application is a continuation in part of these patent applications (CIP). These patents and applications may be collectively referred to herein as "related patents and applications".
米国特許出願第１３／２３２，９９６号（２０１１年９月１４日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｏ Ｅｘｐｌｏｉｔ Ａｒｅａｓ ｏｆ Ｃｏｈｅｒｅｎｃｅ ｉｎ Ｗｉｒｌｅｓｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。 U.S. Patent Application No. 13 / 232,996 (filed September 14, 2011, entitled "Systems and Methods to Exploit Areas of Coherence in Wirless Systems").
同第１３／２３３，００６号（２０１１年９月１４日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ ｆｏｒ Ｐｌａｎｎｅｄ Ｅｖｏｌｕａｔｉｏｎ ａｎｄ Ｏｂｓｏｌｅｓｃｅｎｃｅ ｏｆ Ｍｕｌｔｉｕｓｅｒ Ｓｐｅｃｔｒｕｍ」）。 No. 13 / 233,006 (filed September 14, 2011, entitled "Systems and Methods for Planned Evolution and Obsolescence of Multiuser Spectrum").
同第１２／９１７，２５７号（２０１０年１１月１日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍｓ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄｓ Ｔｏ Ｃｏｏｒｄｉｎａｔｅ Ｔｒａｎｓｍｉｓｓｉｏｎｓ Ｉｎ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｓｙｓｔｅｍｓ Ｖｉａ Ｕｓｅｒ Ｃｌｕｓｔｅｒｉｎｇ」）。 No. 12 / 917,257 (filed on November 1, 2010, entitled "Systems and Methods to Coordinate Transmissions in Distributed Wireless Systems Via User Clustering").
同第１２／８０２，９８８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｈａｎｄｏｆｆ，Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ｌｉｎｋ Ａｄａｐｔａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。 No. 12/802, 988 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "Interference Management, Handoff, Power Control And Link Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems").
同第１２／８０２，９７６号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ａｄｊｕｓｔｉｎｇ ＤＩＤＯ Ｉｎｔｅｒｆｅｒｅｎｃｅ Ｃａｎｃｅｌｌａｔｉｏｎ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ｓｉｇｎａｌ Ｓｔｒｅｎｇｔｈ Ｍｅａｓｕｒｅｍｅｎｔｓ」）。 No. 12 / 802,976 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On Signal Strength Measurements").
同第１２／８０２，９７４号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｉｎｔｅｒ−Ｃｌｕｓｔｅｒ Ｈａｎｄｏｆｆ Ｏｆ Ｃｌｉｅｎｔｓ Ｗｈｉｃｈ Ｔｒａｖｅｒｓｅ Ｍｕｌｔｉｐｌｅ ＤＩＤＯ Ｃｌｕｓｔｅｒｓ」）。 No. 12 / 802,974 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "System and Method for Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters").
同第１２／８０２，９８９号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｍａｎａｇｉｎｇ Ｈａｎｄｏｆｆ Ｏｆ Ａ Ｃｌｉｅｎｔ Ｂｅｔｗｅｅｎ Ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋｓ Ｂａｓｅｄ Ｏｎ Ｄｅｔｅｃｔｅｄ Ｖｅｌｏｃｉｔｙ Ｏｆ Ｔｈｅ Ｃｌｉｅｎｔ」）。 No. 12/802, 989 (filed on June 16, 2010, entitled "System And Method For Managing Handoff Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Networks Based On Detected Velocity Of The Client"). .
同第１２／８０２，９５８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｐｏｗｅｒ Ｃｏｎｔｒｏｌ Ａｎｄ Ａｎｔｅｎｎａ Ｇｒｏｕｐｉｎｇ Ｉｎ Ａ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ−Ｏｕｔｐｕｔ（ＤＩＤＯ）Ｎｅｔｗｏｒｋ」）。 No. 12/802, 958 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "System And Method For Power Control And Antenna Grouping In A Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Network").
同第１２／８０２，９７５号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｌｉｎｋ ａｄａｐｔａｔｉｏｎ Ｉｎ ＤＩＤＯ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。 No. 12 / 802,975 (filed on June 16, 2010, entitled "System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems").
同第１２／８０２，９３８号（２０１０年６月１６日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ Ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ ＤＩＤＯ Ｐｒｅｃｏｄｉｎｇ Ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ Ｉｎ Ｍｕｌｔｉｃａｒｒｉｅｒ Ｓｙｓｔｅｍｓ」）。 No. 12/802, 938 (filed on Jun. 16, 2010, entitled "System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems").
同第１２／６３０，６２７号（２００９年１２月２日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ａｎｔｅｎｎａ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。 No. 12 / 630,627 (filed on Dec. 2, 2009, entitled "System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications").
米国特許第７，５９９，４２０号（２００７年８月２０日出願、２００９年１０月６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。 U.S. Patent No. 7,599,420 (filed August 20, 2007, issued October 6, 2009, entitled "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication").
同第７，６３３，９９４号（２００７年８月２０日出願、２００９年１２月１５日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。 No. 7,633,994 (filed August 20, 2007, published Dec. 15, 2009, entitled "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication").
同第７，６３６，３８１号（２００７年８月２０日出願、２００９年１２月２２日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。 No. 7,636,381 (filed on August 20, 2007, published on December 22, 2009, entitled "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication").
米国特許出願第１２／１４３，５０３号（２００８年６月２０日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ−Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。 U.S. Patent Application No. 12 / 143,503, filed June 20, 2008, entitled "System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications".
同第１１／２５６，４７８号（２００５年１０月２１日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｓｐａｔｉａｌ−Ｍｕｌｔｉｐｌｅｘｅｄ Ｔｒｏｐｏｓｐｈｅｒｉｃ Ｓｃａｔｔｅｒ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ」）。 No. 11 / 256,478 (filed on October 21, 2005, entitled "System and Method For Spatial-Multiplexed Tropical Scatter Communications").
米国特許第７，４１８，０５３号（２００４年７月３０日出願、２００８年８月２６日発行、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ ｆｏｒ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｉｎｐｕｔ Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｅｄ Ｏｕｔｐｕｔ Ｗｉｒｅｌｅｓｓ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ」）。 U.S. Patent No. 7,418,053 (filed July 30, 2004, issued August 26, 2008, entitled "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication").
米国特許出願第１０／８１７，７３１号（２００４年４月２日出願、名称「Ｓｙｓｔｅｍ ａｎｄ Ｍｅｔｈｏｄ Ｆｏｒ Ｅｎｈａｎｃｉｎｇ Ｎｅａｒ Ｖｅｒｔｉｃａｌ Ｉｎｃｉｄｅｎｃｅ Ｓｋｙｗａｖｅ（「ＮＶＩＳ」）Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎ Ｕｓｉｎｇ Ｓｐａｃｅ−Ｔｉｍｅ Ｃｏｄｉｎｇ」）。 U.S. Patent Application No. 10 / 817,731 (filed April 2, 2004, entitled "System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave (" NVIS ") Communication Using Space-Time Coding").
本特許出願のサイズ及び複雑性を低減するために、関連特許及び出願の一部の開示を以下では明示的に説明してはいない。本開示の完全な詳細説明については関連特許及び出願を参照されたい。 In order to reduce the size and complexity of the present patent application, the disclosure of some of the related patents and applications is not explicitly described below. See the related patents and applications for a full detailed description of the present disclosure.
以下の節Ｉ（関連出願第１２／８０２，９８８号からの開示）では、本出願の出願人に譲渡された従来技術の参考文献及び先行出願を指す固有の１組の巻末の注を利用していることに留意されたい。巻末の引用は、節Ｉの終わり（節ＩＩの見出しの直前）に記載されている。節ＩＩでの引用は、これらの数字による表記が異なる参考文献（節ＩＩの終わりに記載）を識別するとしても、その引用に対して、節Ｉに使用された数字による表記と一致する数字による表記を有する場合がある。したがって、特定の数字により識別される参考文献を数字による表記が使用される節内で識別することができる。 Section I below (disclosure from related application 12/802, 988) utilizes a unique set of end notes pointing to prior art references and prior applications assigned to the applicant of the present application. It should be noted that A citation at the end of the volume is given at the end of Section I (immediately before the heading of Section II). The citations in Section II refer to those references which differ in their numerical representation (as described at the end of Section II), but in respect of the citations in terms of numbers which correspond to the numerical representations used in Section I. May have a notation. Thus, the references identified by a particular number can be identified within the section where the numerical notation is used.
Ｉ．関連出願第１２／８０２，９８８号からの開示
１．クラスター間干渉を除去する方法
ゼロＲＦエネルギを有する空間にロケーションを作成するために複数の分散型送信アンテナを使用する無線高周波（ＲＦ）通信システム及び方法を以下に説明する。Ｍ個の送信アンテナを使用する時に、所定のロケーションにおいてゼロＲＦエネルギの（Ｍ−１）個までの点を作成することができる。本発明の一実施形態において、ゼロＲＦエネルギの点は、無線デバイスであり、送信アンテナは、送信機と受信機との間のチャンネル状態情報（ＣＳＩ）を認識している。一実施形態において、ＣＳＩは、受信機で計算されて送信機にフィードバックされる。別の実施形態において、ＣＳＩは、チャンネル相互関係が利用されると仮定して受信機からトレーニングを通じて送信機で計算される。送信機は、ＣＳＩを利用して、同時に送信される干渉信号を決定することができる。一実施形態において、ブロック対角化（ＢＤ）事前符号化が、ゼロＲＦエネルギの点を生成するために送信アンテナにおいて使用される。
I. Disclosure from Related Application No. 12 / 802,988 Methods of Removing Intercluster Interference A wireless radio frequency (RF) communication system and method that uses multiple distributed transmit antennas to create a location in space with zero RF energy is described below. When using M transmit antennas, up to (M-1) points of zero RF energy can be created at a given location. In one embodiment of the present invention, the point of zero RF energy is a wireless device, and the transmit antenna recognizes channel state information (CSI) between the transmitter and the receiver. In one embodiment, the CSI is calculated at the receiver and fed back to the transmitter. In another embodiment, CSI is calculated at the transmitter through training from the receiver assuming channel reciprocity is utilized. The transmitter can use CSI to determine simultaneously transmitted interference signals. In one embodiment, block diagonalization (BD) precoding is used at the transmit antenna to generate points of zero RF energy.
本明細書に説明するシステム及び方法は、上述の従来の受信／送信ビームフォーミング法と異なっている。実際には、受信ビームフォーミングでは、受信側で干渉を抑止するために重みを計算し（ヌルステアリングを通じて）、一方、本明細書に記載の本発明の一部の実施形態は、結果として「ゼロＲＦエネルギ」を有する空間内の１つ又は複数のロケーションが得られる干渉パターンを作成するために送信側で重みを適用する。それぞれ、あらゆるユーザに対する信号品質（又はＳＩＮＲ）又はダウンリンク収量を最大にするように設計された従来の送信ビームフォーミング又はＢＤ事前符号化と異なり、本明細書に記載のシステム及び方法は、所定の状況下で及び／又は所定の送信機からの信号品質を最小にし、したがって、ゼロＲＦエネルギの点がクライアントデバイス（本明細書で「ユーザ」と呼ぶことがある）で作成される。更に、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システム（本発明者らの関連特許及び出願に説明）という関連では、空間内に分散された送信アンテナにより、異なるユーザに対して複数のゼロＲＦエネルギの点及び／又は最大ＳＩＮＲを作成するために利用することができる自由度の拡大（すなわち、チャンネル空間ダイバーシティの拡大）が得られる。例えば、Ｍ個の送信アンテナでは、ＲＦエネルギの（Ｍ−１）個までの点を作成することができる。これとは対照的に、実際的なビームフォーミング又はＢＤマルチユーザシステムは、典型的には送信側で、あらゆる数の送信アンテナＭが得られるように、無線リンク上で対処することができる同時のユーザの数を制限する密集したアンテナで設計される。 The systems and methods described herein differ from the conventional receive / transmit beamforming methods described above. In fact, in receive beamforming, weights are calculated (through null steering) in order to suppress interference on the receive side, while some embodiments of the invention described herein result in "zero Weights are applied on the transmit side to create an interference pattern that results in one or more locations in space with RF energy. Unlike conventional transmit beamforming or BD precoding designed to maximize signal quality (or SINR) or downlink yield for any user, respectively, the systems and methods described herein are predetermined. Under conditions and / or minimize signal quality from a given transmitter, a point of zero RF energy is thus created at the client device (sometimes referred to herein as a "user"). Furthermore, in the context of a distributed input distributed output (DIDO) system (as described in our related patents and applications), transmit antennas distributed in space allow multiple points of zero RF energy to different users and An increase in the degree of freedom (i.e., an increase in channel space diversity) that can be utilized to create the maximum SINR is obtained. For example, with M transmit antennas, up to (M-1) points of RF energy can be created. In contrast, practical beamforming or BD multi-user systems can typically be addressed on the wireless link, such that any number of transmit antennas M can be obtained, typically at the transmit side. It is designed with dense antennas which limits the number of users.
Ｋ＜ＭでＭ個の送信アンテナ及びＫ人のユーザを有するシステムについて考える。送信機はＭ個の送信アンテナとＫユーザとの間に Consider a system with K transmit antennas and K users, where K <M. The transmitter is between M transmit antennas and K users
Ｈｗ＝０K×1
式中、０K×1は、全てのゼロ入力によるベクトルであり、Ｈは、Ｍ個の送信アンテナからＫ人のユーザまでチャンネルベクトル
Hw = 0 K × 1
Where 0 K × 1 is a vector with all zeros and H is a channel vector from M transmit antennas to K users
一実施形態において、チャンネル行列Ｈの特異値分解（ＳＶＤ）を計算し、事前符号化重みｗをＨのヌル部分空間（０個の単数値により識別）に対応する右特異ベクトルとして定義する。 In one embodiment, singular value decomposition (SVD) of the channel matrix H is calculated, and the precoding weights w are defined as right singular vectors corresponding to null subspaces of H (identified by zero singular values).
送信アンテナは、ｋ番目のユーザで受信される信号を以下の式で示すように、Ｋ人のユーザのロケーションでＫ個のゼロＲＦエネルギの点を作成しながら、ＲＦエネルギを送信するために上記で定義した重みベクトルを使用する。 The transmit antenna transmits the RF energy as described above while creating points of K zero RF energy at the location of the K users, as shown by the following equation for the signal received at the kth user: Use the weight vector defined in.
一実施形態において、チャンネル行列Ｈの特異値分解（ＳＶＤ）を計算し、事前符号化重みＷをＨのヌル部分空間（０個の単数値により識別）に対応する右特異ベクトルとして定義する。 In one embodiment, singular value decomposition (SVD) of the channel matrix H is calculated, and the precoding weights W are defined as right singular vectors corresponding to null subspaces of H (identified by zero singular values).
別の実施形態において、無線システムは、ＤＩＤＯシステムであって、ゼロＲＦエネルギの点は、異なるＤＩＤＯカバレージエリア間にクライアントへの干渉を事前に相殺するために作成される。米国特許出願第１２／６３０，６２７号において、以下を含むＤＩＤＯシステムが説明されている。
・ＤＩＤＯクライアント
・ＤＩＤＯ分散型アンテナ
・ＤＩＤＯ基地送受信機局（ＢＴＳ）
・ＤＩＤＯ基地局ネットワーク（ＢＳＮ）
In another embodiment, the wireless system is a DIDO system, and points of zero RF energy are created to pre-cancel interference to clients between different DIDO coverage areas. In US patent application Ser. No. 12 / 630,627, a DIDO system is described which includes:
・ DIDO client ・ DIDO distributed antenna ・ DIDO base transceiver station (BTS)
・ DIDO base station network (BSN)
どのＢＴＳも、ＤＩＤＯクラスターという所定のカバレージエリア対してサービスを提供する複数の分散型アンテナにＢＳＮを通じて接続される。本特許出願では、隣接ＤＩＤＯクラスター間の干渉を除去するためのシステム及び方法を説明する。図１に示すように、主ＤＩＤＯクラスターは、近傍クラスターからの干渉による影響を受けるクライアント（すなわち、マルチユーザＤＩＤＯシステムによってサービスを提供されるユーザデバイス、つまりターゲットクライアント）にサービスを提供すると仮定する。 Every BTS is connected through the BSN to a plurality of distributed antennas that provide services for a given coverage area called DIDO cluster. This patent application describes systems and methods for eliminating interference between adjacent DIDO clusters. As shown in FIG. 1, it is assumed that the main DIDO cluster provides services to clients that are affected by interference from nearby clusters (ie, user devices served by the multi-user DIDO system, ie, target clients).
一実施形態において、近傍クラスターは、従来のセルラーシステムと類似の周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）法に従って異なる周波数で作動する。例えば、３の周波数再使用係数で、同じキャリア周波数は、図２に示すように３つのＤＩＤＯクラスター毎に繰り返される。図２では、異なるキャリア周波数は、Ｆ1、Ｆ2、及びＦ3として識別される。この実施形態は一部の例に使用することができるが、この解決法により、周波数利用効率の減量が発生する。これは、利用可能なスペクトルが複数のサブバンドに分割され、ＤＩＤＯクラスターの部分集合のみが同じサブバンドにおいて作動するからである。更に、複雑なセル設計により異なる周波数に異なるＤＩＤＯクラスターを関連付ける必要があり、したがって、干渉が防止される。従来技術のセルラーシステムと同様に、このようなセル設計では、同じ周波数を使用するクラスター間の干渉を回避するためにアンテナの所定の配置及び送信電力の制限が必要である。 In one embodiment, neighborhood clusters operate at different frequencies according to frequency division multiple access (FDMA) methods similar to conventional cellular systems. For example, with a frequency reuse factor of 3, the same carrier frequency is repeated every three DIDO clusters as shown in FIG. In FIG. 2, the different carrier frequencies are identified as F 1 , F 2 and F 3 . Although this embodiment can be used in some instances, this solution results in a loss of frequency utilization efficiency. This is because the available spectrum is divided into multiple subbands, and only a subset of DIDO clusters operate in the same subband. Furthermore, complex cell designs need to associate different DIDO clusters to different frequencies, thus preventing interference. Similar to prior art cellular systems, such cell designs require certain placement of antennas and transmission power limitations to avoid interference between clusters using the same frequency.
別の実施形態において、近傍クラスターは、同じ周波数帯域ではあるが、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）法に従って異なる時間スロットで作動する。例えば、図３に示すように、ＤＩＤＯ送信は、図示のように、所定のクラスターに対しては時間スロットＴ1、Ｔ2、及びＴ3においてのみ許可される。時間スロットは、異なるクラスターがラウンドロビンポリシーに従って予定されるように異なるクラスターに等しく割り当てられる。異なるクラスターが異なるデータ転送速度要件を特徴とする場合に（すなわち、受信可能範囲エリア当たりのクライアント数が少ない農村地帯内のクラスターに対して混雑した都市環境のクラスター）、異なる優先度が、データ転送速度要件が大きいほど多くの時間スロットが割り当てられているように異なるクラスターに割り当てられる。上述のようなＴＤＭＡを本発明の一実施形態に使用することができるが、ＴＤＭＡ手法では、異なるクラスターにわたって時間同期を必要とする場合があり、かつ結果として周波数利用効率低下になる場合がある。これは、干渉クラスターは、同時に同じ周波数を使用することができないからである。 In another embodiment, neighboring clusters operate in the same frequency band but at different time slots according to a time division multiple access (TDMA) method. For example, as shown in FIG. 3, DIDO transmission is only allowed in time slots T 1 , T 2 and T 3 for a given cluster, as shown. The time slots are equally assigned to different clusters so that different clusters are scheduled according to the round robin policy. When different clusters are characterized by different data transfer rate requirements (ie clusters of crowded urban environments relative to clusters in rural areas with fewer clients per coverage area), different priorities will be transferred Greater speed requirements may be assigned to different clusters as more time slots are assigned. While TDMA as described above can be used in one embodiment of the present invention, the TDMA approach may require time synchronization across different clusters, and may result in reduced frequency utilization efficiency. This is because interference clusters can not use the same frequency at the same time.
一実施形態において、全ての近傍クラスターは、同じ周波数帯域において同時に送信し、干渉を回避するためにクラスターにわたって空間処理を使用する。この実施形態において、マルチクラスターＤＩＤＯシステムは、（ｉ）複数のクライアントに同じ周波数帯域内で同時非干渉データストリームを送信するために主クラスター内で従来のＤＩＤＯ事前符号化を使用し（例えば、米国特許第７，５９９，４２０号、同第７，６３３，９９４号、同第７，６３６，３８１号、及び米国特許出願第１２／１４３，５０３号を含む関連特許及び出願明細書に記載）、（ｉｉ）ターゲットクライアントのロケーションでゼロ高周波（ＲＦ）エネルギの点を作成することにより、図４において干渉ゾーン８０１０内にあるクライアントに対する干渉を回避するために、近傍クラスターにおいて干渉相殺でＤＩＤＯ事前符号化を使用する。ターゲットクライアントが干渉ゾーン４１０にある場合、主クラスター４１１から、データストリームを含むＲＦの合計を受け取り、干渉クラスター４１２〜４１３から単に主クラスターからのデータストリームを含むＲＦであることになるゼロＲＦエネルギを受け取る。したがって、近傍クラスターは、干渉ゾーン内のターゲットクライアントが干渉を受けることなく同時に同じ周波数を利用することができる。 In one embodiment, all neighboring clusters transmit simultaneously in the same frequency band and use spatial processing across the clusters to avoid interference. In this embodiment, the multi-cluster DIDO system (i) uses conventional DIDO precoding in the main cluster to transmit simultaneous non-interfering data streams to the plurality of clients in the same frequency band (eg, US As described in related patents and applications including: US Pat. Nos. 7,599,420, 7,633,994, 7,636,381, and US patent application Ser. No. 12 / 143,503), (Ii) DIDO precoding with interference cancellation in neighboring clusters to avoid interference to clients in interference zone 8010 in FIG. 4 by creating a point of zero radio frequency (RF) energy at the location of the target client Use If the target client is in the interference zone 410, it receives from the main cluster 411 the sum of the RFs containing the data stream and from the interference clusters 412-413 zero RF energy which will be just an RF containing the data stream from the main cluster receive. Thus, neighboring clusters can simultaneously utilize the same frequency without interference from target clients in the interference zone.
実用システムでは、ＤＩＤＯ事前符号化の性能は、チャンネル推定誤差又はドップラー効果（ＤＩＤＯ分散型アンテナで古いチャンネル状態情報が発生する）、マルチキャリアＤＩＤＯシステム内の相互変調歪（ＩＭＤ）、時間又は周波数オフセットのような異なるファクタによる影響を受けている場合がある。これらの影響の結果として、ゼロＲＦエネルギの点をもたらすことは非実用的である場合がある。しかし、干渉クラスターからのターゲットクライアントでのＲＦエネルギが主クラスターからのＲＦエネルギと比較して取るに足りない限り、ターゲットクライアントでの関連性能は、干渉による影響を受けない。例えば、１０-6のターゲットビット誤り率（ＢＥＲ）をもたらすように前進型誤信号訂正（ＦＥＣ）符号化を使用し、４−ＱＡＭ衛星配置を復調するためにクライアントが２０ｄＢの信号対ノイズ比（ＳＮＲ）を必要とすると仮定する。干渉クラスターから受け取られたターゲットクライアントでのＲＦエネルギが、主クラスターから受け取られたＲＦエネルギを２０ｄＢ下回る場合、干渉は取るに足りないものであり、クライアントは、所定のＢＥＲターゲット内で無事にデータを復調することができる。したがって、本明細書で使用する時に「ゼロＲＦエネルギ」という用語は、必ずしも干渉ＲＦ信号からのＲＦエネルギがゼロであることを意味するわけではない。むしろ、ＲＦエネルギは、望ましいＲＦ信号が受信機で受信することができるように望ましいＲＦ信号のＲＦエネルギに対して十分に低いことを意味する。更に、望ましいＲＦエネルギに対する干渉ＲＦエネルギの所定の望ましい閾値を説明しているが、本発明の基本的な原理は、所定の閾値に限定されない。 In practical systems, the performance of DIDO precoding may be channel estimation error or Doppler effect (old channel state information is generated with DIDO distributed antennas), intermodulation distortion (IMD) in multi-carrier DIDO systems, time or frequency offset May be affected by different factors like. As a result of these effects, it may be impractical to provide a point of zero RF energy. However, as long as the RF energy at the target client from the interfering cluster is negligible compared to the RF energy from the main cluster, the associated performance at the target client is not affected by the interference. For example, using forward error correction (FEC) coding to provide a target bit error rate (BER) of 10 -6 , the client has a signal-to-noise ratio of 20 dB to demodulate the 4-QAM constellation. Suppose that we need SNR). If the RF energy at the target client received from the interference cluster is 20 dB below the RF energy received from the main cluster, the interference is insignificant and the client successfully transmits the data within the given BER target It can be demodulated. Thus, the term "zero RF energy" as used herein does not necessarily mean that the RF energy from the interfering RF signal is zero. Rather, RF energy means that the desired RF signal is sufficiently low relative to the RF energy of the desired RF signal to be received at the receiver. Furthermore, while a predetermined desired threshold of interfering RF energy to desired RF energy is described, the basic principles of the present invention are not limited to the predetermined threshold.
図４に示すように異なるタイプの干渉ゾーン８０１０がある。例えば、「タイプＡ」領域（図８０では文字「Ａ」で表示）は、１つの近傍クラスターのみからの干渉による影響を受けており、一方、「タイプＢ」領域（文字「Ｂ」で表示）は、２つ又は複数の近傍クラスターからの干渉に対応する。 There are different types of interference zones 8010 as shown in FIG. For example, the "type A" area (indicated by the letter "A" in FIG. 80) is affected by interference from only one neighboring cluster, while the "type B" area (indicated by the letter "B") Corresponds to the interference from two or more nearby clusters.
図５は、本発明の一実施形態に使用されるフレームワークを示す。点はＤＩＤＯ分散型アンテナを示し、十字記号はＤＩＤＯクライアントを指し、矢印はＲＦエネルギの伝播の方向を示す。主クラスター内のＤＩＤＯアンテナは、そのクラスター内のクライアントＭＣ ５０１に事前符号化データ信号を送信する。同様に、干渉クラスター内のＤＩＤＯアンテナは、従来のＤＩＤＯ事前符号化を通じてそのクラスター内のクライアントＩＣ ５０２にサービスを提供する。緑色十字記号５０３は、干渉ゾーン内のターゲットクライアントＴＣ ５０３を示す。主クラスター５１１内のＤＩＤＯアンテナは、従来のＤＩＤＯ事前符号化を通じてターゲットクライアント（黒色矢印）に事前符号化データ信号を送信する。干渉クラスター５１２内のＤＩＤＯアンテナは、ターゲットクライアント５０３（緑色矢印）の方向に向けてゼロＲＦエネルギを作成するために事前符号化を使用する。 FIG. 5 illustrates the framework used in one embodiment of the present invention. The points indicate DIDO distributed antennas, the crosses indicate DIDO clients, and arrows indicate the direction of propagation of RF energy. The DIDO antenna in the main cluster transmits pre-coded data signals to the client MCs 501 in that cluster. Similarly, the DIDO antenna in the interference cluster serves the client IC 502 in that cluster through conventional DIDO precoding. The green cross 503 indicates the target client TC 503 in the interference zone. The DIDO antennas in the main cluster 511 transmit precoded data signals to target clients (black arrows) through conventional DIDO precoding. The DIDO antenna in the interference cluster 512 uses precoding to create zero RF energy towards the target client 503 (green arrow).
いずれかの干渉ゾーン４１０Ａ（図４のＢ）内のターゲットクライアントｋでの受信信号は、以下の式によって示される。 The received signal at target client k in any of the interference zones 410A (B in FIG. 4) is represented by the following equation:
表記を簡素化し、かつ一般性を失わないようにするために、全てのクライアントがＮ個の受信アンテナを装備し、あらゆるＤＩＤＯクラスターにおいてＭ個のＤＩＤＯ分散型アンテナがあり、 In order to simplify the notation and to avoid loss of generality, all clients are equipped with N receive antennas and there are M DIDO distributed antennas in every DIDO cluster,
ＤＩＤＯ事前符号化重みは、同じＤＩＤＯクラスター内のクライアント間干渉を事前に相殺するために計算される。例えば、米国特許第７，５９９，４２０号、同第７，６３３，９９４号、同第７，６３６，３８１号、及び米国特許出願第１２／１４３，５０３号明細書、及び［７］を含む関連特許及び出願に説明されたブロック対角化（ＢＤ）事前符号化を使用し、以下の条件が主クラスターにおいて満たされるようにクライアント間干渉を除去することができる。 DIDO precoding weights are calculated to pre-cancel inter-client interference in the same DIDO cluster. Examples include U.S. Patent Nos. 7,599,420, 7,633,994, 7,636,381, and U.S. Patent Application Nos. 12 / 143,503, and [7]. The block diagonalization (BD) precoding described in the related patents and applications can be used to remove inter-client interference such that the following conditions are met in the main cluster:
近傍ＤＩＤＯクラスター内の事前符号化重み行列は、以下の条件が満たされるように設計される。 The precoding weight matrix in the neighboring DIDO cluster is designed such that the following conditions are fulfilled:
事前符号化行列Ｗc,iを計算するには、Ｍ個の送信アンテナから干渉クラスター内のｌcクライアントまで並びに干渉ゾーン内のクライアントｋまでのダウンリンクチャンネルが推定され、事前符号化行列が、干渉クラスター内のＤＩＤＯ ＢＴＳにより計算される。干渉クラスターにおいて事前符号化行列を計算するためにＢＤ方法が使用される場合、以下の実効チャンネル行列が、近傍クラスター内のｉ番目のクライアントへの重みを計算するために構成される。 To calculate the precoding matrix W c, i , the downlink channels from the M transmit antennas to l c clients in the interference cluster as well as to client k in the interference zone are estimated, and the precoding matrices are Calculated by DIDO BTS in the interference cluster. If the BD method is used to calculate the precoding matrix in the interference cluster, the following effective channel matrix is configured to calculate the weights to the ith client in the neighboring cluster.
（１）に条件（２）及び（３）を代入し、ターゲットクライアントｋに対して受信したデータストリームを取得し、クラスター内及びクラスター間干渉が除去される。 Substituting conditions (2) and (3) into (1), the received data stream is obtained for the target client k, and intra-cluster and inter-cluster interference is eliminated.
近傍クラスターにおいて計算された（１）内の事前符号化重みＷc,iは、干渉ゾーン内のターゲットクライアントへの干渉を事前に相殺しながら、それらのクラスター内の全てのクライアントに事前符号化データストリームを送信するように設計される。ターゲットクライアントは、その主クラスターからのみ事前符号化データを受信する。異なる実施形態において、同じデータストリームは、ダイバーシティ利得を取得するために、主クラスター及び近傍クラスターからターゲットクライアントに送られる。この場合に、（５）内の信号モデルは、以下のように表される。 The precoding weights W c, i in (1) calculated in the neighboring clusters pre-code the data to all clients in those clusters, while offsetting the interference to the target clients in the interference zone in advance. Designed to send streams. The target client receives precoded data only from its main cluster. In different embodiments, the same data stream is sent from the main cluster and neighboring clusters to the target client to obtain diversity gain. In this case, the signal model in (5) is expressed as follows.
本発明者らは、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）の関数としての符号誤り率（ＳＥＲ）の観点から提案する方法の性能を評価することによって開始する。一般性を失わずに、クライアント当たりの単一のアンテナ及び再定式化（１）を仮定して以下の信号モデルを定義する。 We start by evaluating the performance of the proposed method in terms of code error rate (SER) as a function of signal to noise ratio (SNR). Without loss of generality, the following signal model is defined assuming a single antenna per client and reformulation (1).
図６は、干渉ゾーン内のターゲットクライアントに対してＳＩＲ＝１０ｄＢを仮定したＳＮＲの関数としてのＳＥＲを示す。一般性を失わずに、前方誤り訂正（ＦＥＣ）符号化なしで４−ＱＡＭ及び１６−ＱＡＭに対してＳＥＲを測定した。符号化されていないシステムに対して１％にターゲットＳＥＲを固定する。このターゲットは、変調次数に基づいて、ＳＮＲの異なる値に対応する（すなわち、４−ＱＡＭに対してＳＮＲ＝２０ｄＢ及び１６−ＱＡＭに対してＳＮＲ＝２８ｄＢ）。符号化利得のためにＦＥＣ符号化を使用する時に、より低いＳＥＲターゲットをＳＮＲの同じ値に対して満たすことができる。クラスター当たりの２つのＤＩＤＯアンテナ及び２つのクライアント（各単一のアンテナを装備）で２クラスター（１つの主クラスター及び１つの干渉クラスター）のシナリオを考える。主クラスター内のクライアントの１つは、干渉ゾーン内にある。平坦フェーディング狭帯域チャンネルを仮定するが、以下の結果は、周波数選択マルチキャリア（ＯＦＤＭ）システムに拡張することができ、各サブキャリアは、平坦フェーディングを受ける。２つのシナリオ、すなわち、（ｉ）事前符号化重みシナリオ：事前符号化重みＷc,iが干渉ゾーン内のターゲットクライアントに対応することなく計算されるＤＩＤＯクラスター間干渉（ＩＤＣＩ）を有する一方のシナリオ、及び（ｉｉ）ターゲットクライアントへのＩＤＣＩを除去するために重みＷc,iを計算することによってＩＤＣＩが除去される他方のシナリオを考える。ＩＤＣＩが存在する場合に、ＳＥＲが高くかつ所定のターゲットよりも大きいことが認められる。近傍クラスターでのＩＤＣＩ事前符号化で、ターゲットクライアントへの干渉が除去され、ＳＮＲ＞２０ｄＢが得られるようにＳＥＲターゲットに到達する。 FIG. 6 shows SER as a function of SNR assuming SIR = 10 dB for target clients in the interference zone. Without loss of generality, SER was measured for 4-QAM and 16-QAM without forward error correction (FEC) coding. Fix target SER at 1% for uncoded system. This target corresponds to different values of SNR based on the modulation order (ie, SNR = 20 dB for 4-QAM and SNR = 28 dB for 16-QAM). When using FEC coding for coding gain, lower SER targets can be satisfied for the same value of SNR. Consider a scenario of 2 clusters (1 main cluster and 1 interference cluster) with 2 DIDO antennas and 2 clients (equipped with each single antenna) per cluster. One of the clients in the main cluster is in the interference zone. Although assuming a flat fading narrowband channel, the following results can be extended to a frequency selective multi-carrier (OFDM) system, where each subcarrier is subjected to flat fading. Two scenarios: (i) Pre-coding weight scenario: One scenario with DIDO inter-cluster interference (IDCI) where the pre-coding weight W c, i is calculated without corresponding to the target client in the interference zone And (ii) consider the other scenario where IDCI is removed by computing the weight W c, i to remove the IDCI to the target client. It is noted that when IDCI is present, SER is high and greater than a given target. With IDCI precoding on nearby clusters, the interference to the target client is removed and the SER target is reached such that SNR> 20 dB is obtained.
図６の結果は、（５）の場合と同様にＩＤＣＩ事前符号化を仮定する。近傍クラスターでのＩＤＣＩ事前符号化も（６）の場合と同様に干渉ゾーン内のターゲットクライアントへのデータストリームを事前符号化するのに使用される場合に、更に別のダイバーシティ利得が得られる。図７は、２つの技術、すなわち、（ｉ）（５）内のＩＤＣＩ事前符号化を使用する「方法１」、及び（ｉｉ）近傍クラスターがターゲットクライアントにも事前符号化データストリームを送信する（６）のＩＤＣＩ事前符号化を使用する「方法２」から導出されるＳＥＲを比較している。方法２では、ターゲットクライアントに事前符号化データストリームを送信するのに使用された近傍クラスター内のＤＩＤＯアンテナによって得られる更に別のアレイ利得のために、従来のＩＤＣＩ事前符号化と比較して〜３ｄＢ利得が得られる。より一般的には、方法１を凌ぐ方法２のアレイ利得は、１０*ｌｏｇ１０（Ｃ＋１）に比例しており、式中、Ｃは近傍クラスターの数であり、係数「１」は主クラスターを指す。 The results in FIG. 6 assume IDCI precoding as in (5). As with (6), IDCI precoding on nearby clusters also results in additional diversity gains when used to precode data streams to target clients in the interference zone. FIG. 7 shows two techniques: (Method 1) using IDCI precoding in (i) (5), and (ii) neighboring clusters also transmit precoded data streams to target clients ( 6 compares SERs derived from "Method 2" using IDCI precoding of 6). Method 2 is ~ 3 dB compared to conventional IDCI precoding due to the additional array gain obtained by the DIDO antenna in the neighboring cluster used to transmit the precoded data stream to the target client Gain is obtained. More generally, the array gain of Method 2 over Method 1 is proportional to 10 * log 10 (C + 1), where C is the number of neighboring clusters and the coefficient "1" points to the main cluster .
次に、干渉ゾーンに関するターゲットクライアントのロケーションの関数としての以前の方法の性能を評価する。ターゲットクライアント８４０１が図８に示すように主ＤＩＤＯクラスター８０２から干渉クラスター８０３まで移動する１つの簡単なシナリオを考える。主クラスター８０２内の全てのＤＩＤＯアンテナ８１２が条件（２）を満たすようにクラスター内干渉を除去するためにＢＤ事前符号化を使用すると仮定する。単一の干渉ＤＩＤＯクラスター、クライアントデバイス８０１での単一の受信アンテナ、及び主又は干渉クラスター内の全てのＤＩＤＯアンテナからクライアントまでの等しい伝播損失を仮定する（すなわち、円を示してクライアントの周りに設けられたＤＩＤＯアンテナ）。（一般的な都市環境の場合と同様に）伝播損失指数４を有する１つの簡略化された伝播損失モデル［１１］を使用する。 Next, we evaluate the performance of the previous method as a function of the target client's location with respect to the interference zone. Consider a simple scenario where the target client 8401 moves from the main DIDO cluster 802 to the interference cluster 803 as shown in FIG. Assume that BD precoding is used to remove intra-cluster interference so that all DIDO antennas 812 in the main cluster 802 satisfy the condition (2). Assume equal propagation losses from a single interfering DIDO cluster, a single receive antenna at client device 801, and all DIDO antennas in the main or interfering cluster to the client (ie, show a circle around the client DIDO antenna provided). We use one simplified propagation loss model [11] with a propagation loss index 4 (as in the general urban environment).
これ以降の解析は、伝播損失に適合するように（７）を拡張する以下の簡略化された信号モデルに基づいている。 The subsequent analysis is based on the following simplified signal model that extends (7) to fit the propagation loss.
図９は、Ｄの関数としての信号対干渉ノイズ比（ＳＩＮＲ）を示している（すなわち、ターゲットクライアントが主クラスター８０２から干渉クラスター８４０３内のＤＩＤＯアンテナ８１３の方向に移動する時）。ＳＩＮＲは、信号電源及び干渉の比率プラス（８）内の信号モデルを使用してノイズ電力として導出される。Ｄ＝Ｄoに向けてＤo＝０．１及びＳＮＲ＝５０ｄＢを仮定する。ＩＤＣＩがない場合には、無線リンク性能はノイズだけによる影響を受けており、ＳＩＮＲは伝播損失のために減少する。ＩＤＣＩが存在する場合（すなわち、ＩＤＣＩ事前符号化なしで）近傍クラスター内のＤＩＤＯアンテナからの干渉は、ＳＩＮＲを低減する一因になる。 FIG. 9 shows the signal to interference noise ratio (SINR) as a function of D (ie, when the target client moves from the main cluster 802 towards the DIDO antenna 813 in the interference cluster 8403). SINR is derived as noise power using a signal model within the signal power and interference ratio plus (8). Suppose D o = 0.1 and SNR = 50 dB towards D = D o . In the absence of IDCI, radio link performance is affected only by noise and SINR decreases due to propagation losses. Interference from DIDO antennas in nearby clusters when IDCI is present (ie, without IDCI precoding) contributes to reducing SINR.
図１０は、平坦フェーディング狭帯域チャンネルにおける４ＱＡＭ変調の３つのシナリオにおける符号誤り率（ＳＥＲ）性能を示す。これらのＳＥＲ結果は、図９のＳＩＮＲに対応する。図９のＳＩＮＲ閾値ＳＩＮＲT＝２０ｄＢに対応する符号化されていないシステム（すなわち、ＦＥＣなし）に対して１％のＳＥＲ閾値を仮定する。ＳＩＮＲ閾値は、データ送信に使用される変調次数に依存する。典型的には、同じターゲット誤り率をもたらすために、変調次数が高いほど高いＳＩＮＲTを特徴とする。ＦＥＣで、符号化利得のために同じＳＩＮＲ値に対してより低いターゲットＳＥＲをもたらすことができる。事前符号化なしのＩＤＣＩの場合に、ターゲットＳＥＲは、範囲Ｄ＜０．２５の範囲内でのみ達成される。近傍クラスターでのＩＤＣＩ事前符号化で、ターゲットＳＥＲを満たす範囲は、Ｄ＜０．６まで拡張される。その範囲よりも大きいと、ＳＩＮＲは、伝播損失のために増加してターゲットＳＥＲは満たされない。 FIG. 10 shows the code error rate (SER) performance in three scenarios of 4 QAM modulation in a flat fading narrowband channel. These SER results correspond to the SINRs of FIG. Assume a 1% SER threshold for the uncoded system (ie, no FEC) corresponding to SINR threshold SINR T = 20 dB in FIG. The SINR threshold depends on the modulation order used for data transmission. Typically, higher modulation orders are characterized by higher SINR T to provide the same target error rate. With FEC, it is possible to provide a lower target SER for the same SINR value due to coding gain. In the case of IDCI without precoding, the target SER is achieved only within the range D <0.25. With IDCI precoding at neighboring clusters, the range that satisfies the target SER is extended to D <0.6. Above that range, SINR increases due to propagation losses and the target SER is not met.
ＩＤＣＩ事前符号化方法の一実施形態を図１１に示すが、これは以下の段階から構成される。
・ＳＩＲ推定１１０１：クライアントは、主ＤＩＤＯクラスターからの信号電力（すなわち、受信した事前符号化データに基づいて）及び近傍ＤＩＤＯクラスターからのノイズプラス干渉信号電力を推定する。シングルキャリアＤＩＤＯシステムでは、フレーム構造は、短いサイレンス期間に設計することができる。例えば、サイレンス期間は、チャンネル状態情報（ＣＳＩ）フィードバック中にチャンネル推定のトレーニングと事前符号化データ送信との間に定義することができる。一実施形態において、近傍クラスターからのノイズプラス干渉信号電力は、主クラスター内のＤＩＤＯアンテナからサイレンス期間中に測定される。実用的なＤＩＤＯマルチキャリア（ＯＦＤＭ）システムは、ヌルトーンが、典型的には、送信側及び受信側でのフィルタリングのためにオフセットされる直流（ＤＣ）及び帯域の縁部での減衰を防止するのに使用される。マルチキャリアシステムを使用する別の実施形態において、ノイズプラス干渉信号電力は、ヌルトーンから推定される。補正係数を使用し、帯域の縁部での送信／受信フィルタ減衰を補正することができる。主クラスターからの信号対ノイズプラス干渉電力（ＰS）及び近傍クラスター（ＰIN）からのノイズプラス干渉電力が推定されると、クライアントは、以下のようにＳＩＮＲを計算する。
One embodiment of the IDCI pre-coding method is shown in FIG. 11, which consists of the following steps:
SIR estimation 1101: The client estimates signal power from the main DIDO cluster (ie based on received pre-coded data) and noise plus interference signal power from neighboring DIDO clusters. In single carrier DIDO systems, the frame structure can be designed for short silence periods. For example, a silence period may be defined between channel estimation training and pre-coded data transmission during channel state information (CSI) feedback. In one embodiment, noise plus interference signal power from nearby clusters is measured during silence periods from DIDO antennas in the main cluster. A practical DIDO multi-carrier (OFDM) system prevents attenuation at the edges of the band and direct current (DC) where null tones are typically offset for filtering on the transmit and receive sides. Used for In another embodiment using a multicarrier system, noise plus interference signal power is estimated from the null tone. A correction factor can be used to correct for transmit / receive filter attenuation at the edge of the band. Once the signal to noise plus interference power (P S ) from the main cluster and the noise plus interference power from nearby clusters (P IN ) are estimated, the client calculates SINR as follows.
あるいは、ＳＩＮＲ推定値は、無線信号電力を測定するために、一般的な無線通信システムに使用される受信信号強度表示（ＲＳＳＩ）から導出される。 Alternatively, the SINR estimate is derived from a received signal strength indication (RSSI) used in a typical wireless communication system to measure wireless signal power.
（９）内のメトリックは、ノイズと干渉電力レベルを区別することができないことが認められる。例えば、干渉のない環境のシャドーイングによる影響を受けるクライアント（すなわち、主クラスター内の全てのＤＩＤＯ分散型アンテナからの信号電力を減衰する障害の後方）は、たとえクラスター間干渉による影響を受けていないとしても低いＳＩＮＲを推定することができる。 It is noted that the metrics in (9) can not distinguish between noise and interference power levels. For example, clients affected by shadowing in a non-interference environment (ie, behind a failure that attenuates signal power from all DIDO distributed antennas in the main cluster) are not affected by inter-cluster interference Even low SINR can be estimated.
提案する方法のより信頼性が高いメトリックは、以下のように計算されるＳＩＲである。 The more reliable metric of the proposed method is the SIR calculated as follows:
・近傍クラスター１１０２〜１１０３でのチャンネル推定：（１０）内の推定ＳＩＲが、図１１において８７０２で決定される所定の閾値（ＳＩＲT）よりも小さい場合に、クライアントは、近傍クラスターからのトレーニング信号を聴取し始める。ＳＩＲTは、データ送信に使用される変調及びＦＥＣコード方式（ＭＣＳ）に依存することに留意されたい。異なるＳＩＲターゲットは、クライアントのＭＣＳによって定義される。異なるクラスターのＤＩＤＯ分散型アンテナが時間同期化された（すなわち、同じパルス／秒ＰＰＳ時間基準にロックされた）時に、クライアントは、８７０３で近傍クラスター内のＤＩＤＯアンテナにそのチャンネル推定値を配信するためにトレーニングシーケンスを利用する。近傍クラスター内のチャンネル推定のトレーニングシーケンスは、主クラスターからのトレーニングに直交するように設計される。あるいは、異なるクラスター内のＤＩＤＯアンテナが時間同期化されない時に、直角のシーケンス（良好な相互相関特性を有する）が、異なるＤＩＤＯクラスター内の時間同期に使用される。クライアントが近傍クラスターの時間／周波数基準にロックされた状態で、チャンネル推定が１１０３で実行される。 Channel estimation at neighboring clusters 1102-1103: If the estimated SIR in (10) is smaller than the predetermined threshold (SIR T ) determined at 8702 in FIG. Start listening to Note that SIR T depends on the modulation and FEC coding scheme (MCS) used for data transmission. Different SIR targets are defined by the client's MCS. When the DIDO distributed antennas of different clusters are time synchronized (ie locked to the same pulse / second PPS time reference), the client will deliver its channel estimate to the DIDO antennas in nearby clusters at 8703 Use training sequences. The training sequence for channel estimation in the near cluster is designed to be orthogonal to the training from the main cluster. Alternatively, when DIDO antennas in different clusters are not time synchronized, orthogonal sequences (with good cross-correlation properties) are used for time synchronization in different DIDO clusters. Channel estimation is performed 1103 with the client locked to the time / frequency reference of the nearby cluster.
・ＩＤＣＩ事前符号化１１０４：チャンネル推定値が近傍クラスター内のＤＩＤＯ ＢＴＳで利用可能になると、ＩＤＣＩ事前符号化が、（３）の条件を満たすように計算される。近傍クラスター内のＤＩＤＯアンテナは、図４の干渉ゾーン４１０内のクライアントへの干渉を事前に相殺しながら、クラスター内のクライアントだけに事前符号化データストリームを送信する。クライアントが図４のタイプＢ干渉ゾーン４１０内にある場合に、クライアントへの干渉は、複数のクラスターによって生成され、ＩＤＣＩ事前符号化が、同時に全ての近傍クラスターによって実行されることが認められる。 IDCI precoding 1104: IDCI precoding is calculated to satisfy the condition of (3) when channel estimates are available to DIDO BTSs in neighboring clusters. The DIDO antennas in the neighboring cluster transmit pre-coded data streams only to clients in the cluster, while pre-cancelling interference to clients in the interference zone 410 of FIG. When the client is in the Type B interference zone 410 of FIG. 4, interference to the client is generated by multiple clusters, and it is recognized that IDCI precoding is performed by all neighboring clusters simultaneously.
ハンドオフの方法
これ以降、異なる種類のサービス（すなわち、低移動度サービス又は高移動度サービス）を提供する別々のエリアに位置する分散型アンテナによりポピュレートされたＤＩＤＯクラスターにわたって移動するクライアントに関する異なるハンドオフ方法を説明する。
Handoff method From now on, different handoff methods for clients moving across DIDO clusters populated with distributed antennas located in different areas providing different types of services (ie low mobility services or high mobility services) explain.
ａ．隣接ＤＩＤＯクラスター間のハンドオフ
一実施形態において、上述のクラスター間干渉を除去するＩＤＣＩ−事前符号化器は、ＤＩＤＯシステムにおけるハンドオフ方法の基線として使用される。セルラーシステムにおける従来のハンドオフは、異なる基地局によってサービスを提供されるセルにわたってシームレスに切り換わるクライアントに向けて考慮される。ＤＩＤＯシステムでは、ハンドオフにより、クライアントは、接続を失わずにクラスター間に移動することができる。
a. Handoff Between Adjacent DIDO Clusters In one embodiment, the IDCI-precoder that eliminates inter-cluster interference described above is used as a baseline for handoff methods in DIDO systems. Conventional handoffs in cellular systems are considered towards clients that seamlessly switch over cells served by different base stations. In the DIDO system, handoff allows clients to move between clusters without losing connectivity.
ＤＩＤＯシステムのハンドオフ戦略の一実施形態を示すために、２つのクラスター８０２及び８０３だけによる図８の例を再び考える。クライアント８０１が主クラスター（Ｃ１）８０２から近傍クラスター（Ｃ２）８０３に移動する時に、ハンドオフ方法の一実施形態は、異なるクラスターの信号品質を動的に計算し、クライアントに対して最低誤り率性能が得られるクラスターを選択する。 To illustrate one embodiment of the handoff strategy of the DIDO system, consider again the example of FIG. 8 with only two clusters 802 and 803. When the client 801 moves from the primary cluster (C1) 802 to the neighboring cluster (C2) 803, one embodiment of the handoff method dynamically calculates the signal quality of the different clusters and provides the client with the lowest error rate performance. Select a cluster to be obtained.
図１２は、クラスターＣ１の中心からのクライアントの距離の関数としてのＳＩＮＲ変動を示す。ＦＥＣ符号化のない４−ＱＡＭ変調に対して、ターゲットＳＩＮＲ＝２０ｄＢを考える。円により識別される線は、Ｃ１及びＣ２の両方が干渉相殺なしでＤＩＤＯ事前符号化を使用する時にＣ１内のＤＩＤＯアンテナによってサービスを提供されるターゲットクライアントのＳＩＮＲを表す。近傍クラスターからの伝播損失及び干渉のためにＤの関数としてのＳＩＮＲは減少する。ＩＤＣＩ事前符号化が近傍クラスターで実行された時に、ＳＩＮＲ減量は、（三角形を有する線に示すように）伝播損失によるものに過ぎない。これは、干渉が完全に除去されるからである。クライアントが近傍クラスターからサービスを提供される時に対称的挙動が体験される。ハンドオフ戦略の一実施形態は、クライアントがＣ１からＣ２に移動する時に、アルゴリズムが、所定のターゲットよりも上方にＳＩＮＲを維持する異なるＤＩＤＯ方式間で切り換わるように定義される。 FIG. 12 shows the SINR variation as a function of the client's distance from the center of cluster C1. Consider a target SINR = 20 dB for 4-QAM modulation without FEC coding. The line identified by the circle represents the SINR of the target client served by the DIDO antenna in C1 when both C1 and C2 use DIDO precoding without interference cancellation. SINR as a function of D decreases due to propagation loss and interference from nearby clusters. When IDCI precoding is performed on neighboring clusters, the SINR loss is only due to propagation losses (as indicated by the lines with triangles). This is because the interference is completely eliminated. Symmetrical behavior is experienced when clients are served from nearby clusters. One embodiment of a handoff strategy is defined such that when the client moves from C1 to C2, an algorithm switches between different DIDO schemes that maintain the SINR above a predetermined target.
図１２のプロットから、図１３の４−ＱＡＭ変調のＳＥＲを導出する。異なる事前符号化戦略間で切り換わることにより、ＳＥＲは、所定のターゲット内に維持されたことが認められる。 From the plot of FIG. 12, the SER of 4-QAM modulation of FIG. 13 is derived. By switching between different precoding strategies, it is recognized that SER has been maintained within a given target.
ハンドオフ戦略の一実施形態は、以下の通りである。 One embodiment of the handoff strategy is as follows.
・Ｃ１−ＤＩＤＯ及びＣ２−ＤＩＤＯ事前符号化：クライアントが干渉ゾーンから離れる方向にＣ１内にある時に、クラスターＣ１及びＣ２の両方は、独立して従来のＤＩＤＯ事前符号化で作動する。 C1-DIDO and C2-DIDO precoding: When the client is in C1 in the direction away from the interference zone, both clusters C1 and C2 operate independently with conventional DIDO precoding.
・Ｃ１−ＤＩＤＯ及びＣ２−ＩＤＣＩ事前符号化：クライアントが干渉ゾーンの方向に移動する時に、ＳＩＲ又はＳＩＮＲが劣化する。ターゲットＳＩＮＲT1に到達した時に、ターゲットクライアントは、Ｃ２内の全てのＤＩＤＯアンテナからチャンネルを推定し始めてＣ２のＢＴＳにＣＳＩを供給する。Ｃ２内のＢＴＳは、ＩＤＣＩ事前符号化を計算し、ターゲットクライアントへの干渉を防止しながらＣ２内の全てのクライアントに送信する。ターゲットクライアントが干渉ゾーン内にある限り、Ｃ１及びＣ２の両方にＣＳＩを供給し続ける。 C1-DIDO and C2-IDCI precoding: SIR or SINR degrades when the client moves in the direction of the interference zone. When the target SINR T1 is reached, the target client starts to estimate the channel from all DIDO antennas in C2 and provides CSI to C2's BTS. The BTS in C2 calculates IDCI precoding and sends to all clients in C2 while preventing interference to the target client. As long as the target client is in the interference zone, continue to provide CSI to both C1 and C2.
・Ｃ１−ＩＤＣＩ及びＣ２−ＤＩＤＯ事前符号化：クライアントがＣ２の方向に移動する時に、ＳＩＲ又はＳＩＮＲは、再びターゲットに到達するまで減少し続ける。この時点で、クライアントは、近傍クラスターに切り換わることに決定する。この場合に、Ｃ１は、ＩＤＣＩ事前符号化でその方向に向けてゼロ干渉を作成するためにターゲットクライアントからのＣＳＩを使用し始め、一方、近傍クラスターは、従来のＤＩＤＯ事前符号化に向けてＣＳＩを使用する。一実施形態において、ＳＩＲ推定値がターゲットに接近する時に、クラスターＣ１及びＣ２は、クライアントが両方の場合にはＳＩＲを推定することを可能にするために、代替的にＤＩＤＯ事前符号化及びＩＤＣＩ事前符号化方式の両方を試行する。次に、クライアントは、所定の誤り率特性メトリックを最大にする最良の方式を選択する。本方法が適用される時に、ハンドオフ戦略の交差点が、図１２の三角形及び菱形を有する曲線の交差部で発生する。一実施形態は、（６）に説明した修正されたＩＤＣＩ事前符号化方法を使用し、近傍クラスターも、アレイ利得が得られるようにターゲットクライアントに事前符号化データストリームを送信する。クライアントは、交差点で両方の戦略にＳＩＮＲを推定する必要があるわけではないため、この手法で、ハンドオフ戦略が簡素化される。 C1-IDCI and C2-DIDO precoding: When the client moves in the direction of C2, the SIR or SINR continues to decrease until it reaches the target again. At this point, the client decides to switch to a nearby cluster. In this case, C1 begins to use CSI from the target client to create zero interference towards that direction in IDCI precoding, while neighboring clusters are CSI in favor of conventional DIDO precoding. Use In one embodiment, when the SIR estimate approaches the target, clusters C1 and C2 can alternatively be DIDO pre-coded and IDCI pre-coded to allow the client to estimate the SIR in both cases. Try both encoding methods. The client then selects the best scheme that maximizes the predetermined error rate performance metric. When the method is applied, the handoff strategy intersection occurs at the intersection of the triangle and diamond shaped curves of FIG. One embodiment uses the modified IDCI precoding method described in (6), and the neighboring clusters also transmit the precoded data stream to the target client to obtain array gain. This approach simplifies the handoff strategy because the client does not have to estimate the SINR for both strategies at the intersection.
・Ｃ１−ＤＩＤＯ及びＣ２−ＤＩＤＯ事前符号化：クライアントがＣ２の方向に干渉ゾーンから出た時に、主クラスターＣ１は、ＩＤＣＩ事前符号化を通じてそのターゲットクライアントの方向に干渉を事前に相殺するのを停止し、Ｃ１内に残る全てのクライアントに対する従来のＤＩＤＯ事前符号化に再び切り換わる。ハンドオフ戦略におけるこの最終交差点は、ターゲットクライアントからＣ１への不要なＣＳＩフィードバックを回避するために有用であり、したがって、フィードバックチャネルでのオーバヘッドを低減する。一実施形態において、第２のターゲットＳＩＮＲT2が定義される。ＳＩＮＲ（又はＳＩＲ）がこのターゲットを上回った時に、戦略は、Ｃ１−ＤＩＤＯ及びＣ２−ＤＩＤＯに切り換わる。一実施形態において、クラスターＣ１は、クライアントがＳＩＮＲを推定することを可能にするためにＤＩＤＯ事前符号化とＩＤＣＩ事前符号化との間で交替し続ける。次に、クライアントは、Ｃ１に対して、上からターゲットＳＩＮＲT1により密接に接近する方法を選択する。 C1-DIDO and C2-DIDO precoding: when the client leaves the interference zone in the C2 direction, the main cluster C1 stops pre-canceling interference in the direction of its target client through IDCI precoding Switch back to conventional DIDO precoding for all remaining clients in C1. This final crossing point in the handoff strategy is useful to avoid unnecessary CSI feedback from the target client to C1, thus reducing the overhead on the feedback channel. In one embodiment, a second target SINR T2 is defined. The strategy switches to C1-DIDO and C2-DIDO when SINR (or SIR) exceeds this target. In one embodiment, cluster C1 continues to rotate between DIDO precoding and IDCI precoding to allow clients to estimate SINR. Next, the client selects a method closer to the target SINR T1 from above for C1.
上述の方法は、リアルタイムで異なる方式に向けてＳＩＮＲ又はＳＩＲ推定値を計算し、最適方式を選択するのに使用する。一実施形態において、ハンドオフアルゴリズムは、図１４に示す有限状態機械に基づいて設計される。クライアントは、現状を追跡し、ＳＩＮＲ又はＳＩＲが図１２に示す所定の閾値よりも小さいか又は上回った時に次の状態に切り換わる。上述のように、状態１２０１では、クラスターＣ１及びＣ２の両方は、独立して従来のＤＩＤＯ事前符号化で作動し、クライアントは、クラスターＣ１によってサービスを提供され、状態１２０２では、クライアントは、クラスターＣ１によってサービスを提供され、Ｃ２内のＢＴＳは、ＩＤＣＩ事前符号化を計算し、クラスターＣ１は、従来のＤＩＤＯ事前符号化を使用して作動し、状態１２０３では、クライアントは、クラスターＣ２によってサービスを提供され、Ｃ１内のＢＴＳは、ＩＤＣＩ事前符号化を計算し、クラスターＣ２は、従来のＤＩＤＯ事前符号化を使用して作動し、状態１２０４では、クライアントは、クラスターＣ２によってサービスを提供され、クラスターＣ１及びＣ２の両方は、独立して従来のＤＩＤＯ事前符号化で作動する。 The method described above is used to calculate SINR or SIR estimates for different schemes in real time and to select the optimal scheme. In one embodiment, the handoff algorithm is designed based on the finite state machine shown in FIG. The client tracks the current status, and switches to the next state when SINR or SIR falls below or above the predetermined threshold shown in FIG. As mentioned above, in state 1201 both clusters C1 and C2 operate independently with conventional DIDO pre-coding, the client is served by cluster C1 and in state 1202 the client is operated in cluster C1 Served by, BTS in C2 calculates IDCI precoding, cluster C1 operates using conventional DIDO precoding, and in state 1203 clients are served by cluster C2 And the BTS in C1 calculates IDCI precoding, cluster C2 operates using conventional DIDO precoding, and in state 1204 the client is served by cluster C2 and cluster C1 And C2 both independently have a conventional DIDO precode In to operate.
シャドーイング効果が存在する場合、信号品質（ＳＩＲ）は、図１５に示すように閾値の周りで変動する場合があり、図１４の連続的状態間の反復的スイッチングが発生する。反復的に状態を変更することは、結果として、伝送方式間のスイッチングを可能にするクライアントとＢＴＳとの間の制御チャンネルに対する有意なオーバヘッドが発生するために望ましくない影響である。図１５は、シャドーイングが存在する場合のハンドオフ戦略の一実施形態を示す。一実施形態において、シャドーイング係数は、分散３［３］を有する対数正規分布に従ってシミュレーションされる。これ以降では、ＤＩＤＯハンドオフ中の反復的スイッチング効果を防止するいくつかの方法を定義する。 If the shadowing effect is present, the signal quality (SIR) may fluctuate around the threshold as shown in FIG. 15, and repetitive switching between successive states of FIG. 14 occurs. Repeatedly changing states is an undesirable effect as it results in significant overhead for the control channel between the client and the BTS that allows switching between transmission schemes. FIG. 15 shows an embodiment of a handoff strategy in the presence of shadowing. In one embodiment, the shadowing coefficients are simulated according to a lognormal distribution with variance 3 [3]. In the following, we define several ways to prevent repetitive switching effects during DIDO handoffs.
本発明の一実施形態は、状態スイッチング効果に対処するためにヒステリシスループを使用する。例えば、図１４の「Ｃ１−ＤＩＤＯ、Ｃ２−ＩＤＣＩ」９３０２と「Ｃ１−ＩＤＣＩ、Ｃ２−ＤＩＤＯ」９３０３（あるいは、その逆もまた同様）の状態間で切り換わる時に、閾値ＳＩＮＲT1を範囲Ａ1内で調整することができる。本方法は、信号品質がＳＩＮＲT1の周りで変動する時に状態間の反復的スイッチングを回避する。例えば、図１６は、図１４の任意の２つの状態間で切り換わる時のヒステリシスループ機構を示す。状態ＢからＡに切り換わるためには、ＳＩＲは、（ＳＩＲT1＋Ａ1／２）より大きくなければならないが、ＡからＢに再び切り換わるためには、ＳＩＲは、（ＳＩＲT1−Ａ1／２）を下回らなければならない。 One embodiment of the present invention uses a hysteresis loop to address state switching effects. For example, when the switching between the state of "C1-DIDO, C2-IDCI" in FIG. 14 9302 as "C1-IDCI, C2-DIDO" 9303 (or versa vice versa), the range A 1 threshold SINR T1 It can be adjusted within. The method avoids repetitive switching between states when the signal quality fluctuates around SINR T1 . For example, FIG. 16 shows the hysteresis loop mechanism when switching between any two states of FIG. To switch to A from state B, SIR is, (SIR T1 + A 1/ 2) than is Nakere should increase, in order switched again from A to B is, SIR is, (SIR T1 -A 1 / It must be less than 2).
異なる実施形態において、閾値ＳＩＮＲT2は、図１４で有限状態機械の第１及び第２の（又は第３及び第４の）状態間の反復的スイッチングを回避するように調整される。例えば、値Ａ2の範囲は、閾値ＳＩＮＲT2がチャンネル状態及びシャドーイング効果に基づいてその範囲で選択されるように定義することができる。 In different embodiments, the threshold SINR T2 is adjusted in FIG. 14 to avoid repetitive switching between the first and second (or third and fourth) states of the finite state machine. For example, ranges of values A 2 may be the threshold SINR T2 is defined to be selected in that range based on the channel conditions and shadowing effects.
一実施形態において、無線リンクにわたって推定されるシャドーイングの分散に基づいて、ＳＩＮＲ閾値は、範囲［ＳＩＮＲT2，ＳＩＮＲT2＋Ａ2］内で動的に調整される。クライアントがその現在のクラスターから近傍クラスターまで移動する時に、受信信号強度（又はＲＳＳＩ）の分散から対数正規分布の分散を推定することができる。 In one embodiment, based on the shadowing variance estimated over the wireless link, the SINR thresholds are dynamically adjusted within the range [SINR T2 , SINR T2 + A 2 ]. The variance of the lognormal distribution can be estimated from the variance of the received signal strength (or RSSI) as the client moves from its current cluster to nearby clusters.
以前の方法は、クライアントがハンドオフ戦略をトリガすると仮定する。一実施形態において、ハンドオフ決定は、複数のＢＴＳにわたる通信が可能にされると仮定してＤＩＤＯ ＢＴＳに任せられる。 The previous method assumes that the client triggers a handoff strategy. In one embodiment, the handoff decision is left to the DIDO BTS, assuming that communication across multiple BTSs is enabled.
簡潔さを期すために、上記の方法は、ＦＥＣ符号化なし及び４−ＱＡＭを仮定して導出される。より一般的には、ＳＩＮＲ又はＳＩＲ閾値は、異なる変調符号化方式（ＭＣＳ）に向けて導出され、ハンドオフ戦略は、干渉ゾーン内の各クライアントに対して、ダウンリンクデータ転送速度を最適化するために、リンクアダプテーションと組合せて設計される（例えば、米国特許第７，６３６，３８１号を参照）。 For the sake of brevity, the above method is derived assuming no FEC coding and 4-QAM. More generally, SINR or SIR thresholds are derived for different modulation and coding schemes (MCS) and handoff strategies are to optimize downlink data rates for each client in the interference zone In conjunction with link adaptation (see, eg, US Pat. No. 7,636,381).
ｂ．低ドップラー及び高ドップラーＤＩＤＯネットワーク間のハンドオフ
ＤＩＤＯシステムは、クローズドループ伝送方式を使用し、ダウンリンクチャンネルにわたってデータストリームを事前符号化する。クローズドループ方式は、フィードバックチャンネルにわたって待ち時間により本質的に抑制される。実用的なＤＩＤＯシステムでは、コンピュータの時間は、高い処理パワーを有する送受信機により低減することができ、待ち時間の殆どは、ＢＴＳから分散型アンテナにＣＳＩ及びベースバンド方式の事前符号化データを配信する時にＤＩＤＯ ＢＳＮにより導入されることが推定される。ＢＳＮは、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ケーブルモデム、ファイバリング、Ｔ１線、光同軸混成（ＨＦＣ）ネットワーク、及び／又は固定無線（例えば、ＷｉＦｉ）を含むがこれらに限定されない様々なネットワーク技術で構成することができる。専用ファイバは、典型的には、帯域幅が非常に大きく、待ち時間が低いが（潜在的にローカル領域で１ミリ秒未満）、ＤＳＬ及びケーブルモデムほどは普及していない。今日、ＤＳＬ及びケーブルモデム接続は、典型的には米国ではラストマイル待ち時間が１０〜２５ｍｓ間に存在するが、非常に普及している。
b. Handoff Between Low-Doppler and High-Doppler DIDO Networks The DIDO system precodes the data stream over the downlink channel using a closed loop transmission scheme. The closed loop scheme is inherently suppressed by latency over the feedback channel. In a practical DIDO system, computer time can be reduced by a transceiver with high processing power, and most of the latency is delivering CSI and baseband precoded data from the BTS to the distributed antenna It is estimated that it will be introduced by DIDO BSN when BSN may be a variety of network technologies including, but not limited to, digital subscriber line (DSL), cable modem, fiber ring, T1 wire, optical fiber hybrid (HFC) network, and / or fixed wireless (eg, WiFi) It can be configured. Dedicated fibers are typically very large in bandwidth and low in latency (potentially less than 1 millisecond in the local area), but are not as popular as DSL and cable modems. Today, DSL and cable modem connections are very popular, although typically in the U.S. last mile latency exists between 10 and 25 ms.
ＢＳＮにわたる最大待ち時間で、ＤＩＤＯ事前符号化の性能劣化なしでＤＩＤＯ無線リンクにわたって許容できる最大ドップラーシフトが決まる。例えば、［１］では、４００ＭＨｚのキャリア周波数で、約１０ミリ秒の待ち時間を有するネットワーク（すなわち、ＤＳＬ）は、最大３．５８ｍ／ｓ（８ｍｐｈ）までのクライアントの速度（稼動速度）を許容することができ、一方、１ミリ秒の待ち時間を有するネットワーク（すなわち、ファイバリング）は、最大３１．３ｍ／ｓ（７０ｍｐｈ）までの速度（すなわち、フリーウェイトラフィック）をサポートすることができることが見出されている。 The maximum latency over BSN determines the maximum Doppler shift that can be tolerated over the DIDO radio link without the performance degradation of DIDO precoding. For example, in [1], at a carrier frequency of 400 MHz, a network with a latency of about 10 ms (ie DSL) allows client speeds (running speeds) up to 3.58 m / s (8 mph) While a network with 1 millisecond latency (ie, a fiber ring) can support speeds up to 31.3 m / s (ie, 70 mph) (ie, freeway traffic). It has been issued.
ＢＳＮにわたって許容できる最大ドップラーシフトに基づいて、２つ又は複数のＤＩＤＯサブネットワークを定義する。例えば、ＤＩＤＯ ＢＴＳと分散型アンテナとの間の待ち時間が長いＤＳＬ接続を有するＢＳＮは、低移動度又は固定無線サービス（すなわち、低ドップラーネットワーク）しか配信することができず、一方、待ち時間が短いファイバリングにわたる待ち時間が短いＢＳＮは、高移動性を許容できる（すなわち、高ドップラーネットワーク）。広帯域ユーザの殆どは、広帯域使用時には移動しておらず、更に、殆どのユーザは、多くの高速物体が通過するエリア（例えば、高速道路の横）の近くに位置する可能性がないことが認められる。これは、このようなロケーションは、典型的には、生活したり、事務所を経営したりするにはより望ましくないロケーションであるためである。しかし、高速で広帯域を使用している（例えば、高速道路を移動する車中）か、又は高速物体近傍（例えば、高速道路の近くに位置する店舗内）にいると思われる広帯域ユーザが存在する。これらの２つの異なるユーザドップラーシナリオに対処するために、一実施形態において、低ドップラーＤＩＤＯネットワークは、広域にわたって比較的低電力（すなわち、１Ｗ〜１００Ｗ、屋内又は屋上配置用）の広がりを有する、典型的には多数のＤＩＤＯアンテナから構成され、一方、高ドップラーネットワークは、高電力送信（すなわち、１００Ｗ、屋上又は塔配置用）を有する、典型的には少数のＤＩＤＯアンテナから構成される。低ドップラーＤＩＤＯネットワークは、典型的には多くの低ドップラーユーザにサービスを提供し、ＤＳＬ及びケーブルモデムのような廉価な待ち時間が長いブロードバンド接続を使用して典型的には低い接続費でサービスを提供することができる。高ドップラーＤＩＤＯネットワークは、典型的には少数の高ドップラーユーザにサービスを提供し、ファイバのような高価な待ち時間が短いブロードバンド接続を使用して典型的に高い接続費でそれを行うことができる。 Define two or more DIDO sub-networks based on the maximum Doppler shift allowable across the BSN. For example, BSNs with DSL connections with high latency between DIDO BTSs and distributed antennas can only deliver low mobility or fixed radio services (ie low Doppler networks) while latency Low latency BSNs over short fiber rings can tolerate high mobility (ie, high Doppler networks). Most broadband users are not moving when using broadband, and furthermore, most users find that they are not likely to be close to the area where many high-speed objects pass (for example, next to the highway) Be This is because such locations are typically less desirable locations to live or run an office. However, there are broadband users that are likely to be using broadband at high speeds (for example, in a car traveling on a highway) or near high-speed objects (for example in a store located near a highway) . In order to address these two different user Doppler scenarios, in one embodiment, the low Doppler DIDO network is typically of relatively low power (i.e., 1 W to 100 W, for indoor or rooftop deployment) spread over a wide area It consists of a large number of DIDO antennas, while the high Doppler network consists of a typically small number of DIDO antennas with high power transmission (i.e. 100 W, for rooftop or tower placement). Low Doppler DIDO networks typically serve many low Doppler users, typically using low latency broadband connections such as DSL and cable modems, but with low connection costs Can be provided. High Doppler DIDO networks typically serve a small number of high Doppler users, which can be typically done at high connection costs using expensive low latency, broadband connections such as fiber .
異なるタイプのＤＩＤＯネットワーク（例えば、低ドップラー及び高ドップラー）にわたる干渉を回避するために、時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）、周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）又は符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）など異なる多重アクセス技術を使用することができる。 Different multiple access techniques such as time division multiple access (TDMA), frequency division multiple access (FDMA) or code division multiple access (CDMA) to avoid interference across different types of DIDO networks (e.g. low Doppler and high Doppler) Can be used.
異なるタイプのＤＩＤＯネットワークにクライアントを割り当てて、その間でハンドオフを可能にする方法を提案する。ネットワーク選択は、各クライアントの移動度のタイプに基づいている。クライアントの速度（ｖ）は、以下の方程式［６］に従って最大ドップラーシフトに比例している。 We propose a method to assign clients to different types of DIDO networks and enable handoff between them. Network selection is based on the type of mobility for each client. The client's velocity (v) is proportional to the maximum Doppler shift according to equation [6] below.
一実施形態において、あらゆるクライアントのドップラーシフトは、ブラインド推定技術を通じて計算される。例えば、ドップラーシフトは、クライアントにＲＦエネルギを送ってドップラーレーダシステムと類似の反射された信号を解析することによって推定することができる。 In one embodiment, the Doppler shift of every client is calculated through blind estimation techniques. For example, the Doppler shift can be estimated by sending RF energy to the client and analyzing the reflected signal similar to a Doppler radar system.
別の実施形態において、１つ又は複数のＤＩＤＯアンテナは、クライアントにトレーニング信号を送る。それらのトレーニング信号に基づいて、クライアントは、チャンネル利得のゼロ交差回数を数えるか、又はスペクトル解析を行うなどの技術を使用してドップラーシフトを推定する。一定の速度ｖ及びクライアントの軌跡に対して、（１１）の角速度ｖ ｓｉｎθは、いずれかのＤＩＤＯアンテナからのクライアントの相対距離に依存する場合があることが認められる。例えば、移動しているクライアントの近くのＤＩＤＯアンテナでは、遠いアンテナより大きい角速度及びドップラーシフトが得られる。一実施形態において、ドップラー速度は、クライアントから異なる距離にある複数のＤＩＤＯアンテナから推定され、平均、重み付き平均又は標準偏差が、クライアントの移動度の指標として使用される。ＤＩＤＯ ＢＴＳは、推定ドップラー指標に基づいて低ドップラー、又は高ドップラーネットワークにクライアントを割り当てるべきであるかを決定する。 In another embodiment, one or more DIDO antennas send training signals to the client. Based on those training signals, the client estimates Doppler shift using techniques such as counting the number of channel gain zero crossings or performing spectral analysis. It will be appreciated that for a constant velocity v and client trajectory, the angular velocity v sin θ of (11) may depend on the relative distance of the client from any DIDO antenna. For example, with DIDO antennas near moving clients, greater angular velocity and Doppler shift may be obtained than with distant antennas. In one embodiment, the Doppler velocity is estimated from multiple DIDO antennas at different distances from the client, and the average, weighted average or standard deviation is used as an indicator of client mobility. The DIDO BTS determines whether to assign clients to the low Doppler or high Doppler network based on the estimated Doppler index.
ドップラー指標は、周期的に全てのクライアントに対してモニタされてＢＴＳに送り返される。１つ又は複数のクライアントがドップラー速度を変更した時に（すなわち、バスに乗っているクライアント対歩行中又は座っているクライアントに）、それらのクライアントは、移動度のレベルを許容できる異なるＤＩＤＯネットワークに動的に再割り当てされる。 The Doppler index is periodically monitored for all clients and sent back to the BTS. When one or more clients change the Doppler speed (ie, on the bus vs. walking or sitting clients), those clients move to different DIDO networks that can tolerate mobility levels. Be reassigned.
低速のクライアントのドップラーが高速物体の近く（例えば、高速道路の近く）にあることによる影響を受ける可能性があるが、ドップラーは、典型的には、それ自体身移動中であるクライアントのドップラーを遥かに下回る。したがって、一実施形態において、クライアントの速度が推定され（例えば、ＧＰＳを使用してクライアント位置をモニタするなどの手段を使用することにより）、速度が低い場合に、クライアントは、低ドップラーネットワークに割り当てられ、速度が高い場合に、クライアントは、高ドップラーネットワークに割り当てられる。 The Doppler of a slow client may be affected by being close to a fast object (e.g. near a freeway), but typically the Doppler of the client that is moving itself is Much less. Thus, in one embodiment, if the velocity of the client is estimated (eg, by using means such as monitoring the client position using GPS) and the velocity is low, then the client is assigned to a low Doppler network If the speed is high, clients are assigned to the high Doppler network.
電力制御及びアンテナグループ分けの方法
電力制御を伴うＤＩＤＯシステムのブロック図を図１７に示す。あらゆるクライアント（１．．．Ｕ）の１つ又は複数のデータストリーム（ｓk）が、ＤＩＤＯ事前符号化ユニットによって生成された重みにより乗算される。事前符号化データストリームには、入力チャンネル品質情報（ＣＱＩ）に基づいて、電力コントローラにより計算される電力スケーリング係数が乗算される。ＣＱＩは、ＤＩＤＯ ＢＴＳにクライアントからフィードバックされるか、アップリンク−ダウンリンクチャンネル相互関係を仮定してアップリンクチャンネルから導出される。次に、異なるクライアントのＵ個の事前符号化ストリームが、Ｍ個のデータストリーム（ｔm）に、Ｍ個の送信アンテナの各々に対して１つに結合及び多重化される。最後に、ストリームｔmが、デジタル／アナログ変換器（ＤＡＣ）ユニット、高周波（ＲＦ）ユニット、電力増幅器（ＰＡ）ユニット、及び最後にアンテナに送られる。
Power Control and Antenna Grouping Method A block diagram of the DIDO system with power control is shown in FIG. One or more data streams (s k ) of every client (1... U) are multiplied by the weights generated by the DIDO precoding unit. The precoded data stream is multiplied by a power scaling factor calculated by the power controller based on input channel quality information (CQI). The CQI may be fed back from the client to the DIDO BTS or may be derived from the uplink channel assuming uplink-downlink channel correlation. Next, U precoded streams of different clients are combined and multiplexed into M data streams (t m ), one for each of the M transmit antennas. Finally, the stream t m is a digital / analog converter (DAC) unit, radio frequency (RF) unit, and sent a power amplifier (PA) unit, and finally to the antenna.
電力制御ユニットは、全てのクライアントに対してＣＱＩを測定する。一実施形態において、ＣＱＩは、平均ＳＮＲ又はＲＳＳＩである。ＣＱＩは、伝播損失又はシャドーイングに基づいて異なるクライアントに対して変動する。電力制御方法は、異なるクライアントに対して伝送電力スケーリング係数Ｐkを調整し、異なるクライアントに対して生成される事前符号化データストリームにより乗算する。クライアントの受信アンテナの数に基づいて、１つ又は複数のデータストリームをあらゆるクライアントに対して生成することができることに留意されたい。 The power control unit measures the CQI for all clients. In one embodiment, the CQI is an average SNR or RSSI. The CQI varies for different clients based on propagation loss or shadowing. The power control method adjusts the transmit power scaling factor P k for different clients and multiplies by the pre-coded data stream generated for the different clients. It should be noted that one or more data streams can be generated for any client based on the number of client receive antennas.
提案する方法の性能を評価するために、伝播損失及び電力制御パラメータを含む（５）に基づいて以下の信号モデルを定義する。 In order to evaluate the performance of the proposed method, the following signal model is defined based on (5) including the propagation loss and power control parameters.
図１８は、異なるシナリオでの４つのＤＩＤＯ送信アンテナ及び４つのクライアントを仮定したＳＥＲ対ＳＮＲを示す。理想的な場合では、全てのクライアントが同じ伝播損失を有し（すなわち、ａ＝０）、全てのクライアントに対してＰk＝１が得られると仮定する。正方形を有するプロットは、クライアントが異なる伝播損失係数を有し、電力制御がでない場合を指す。点を有する曲線は、同じシナリオ（伝播損失あり）から導出され、電力制御係数は、Ｐk＝１／αkであるように選択される。電力制御方法では、より多くの電力が、より高い伝播損失／シャドーイングを受けるクライアントのためのものであるデータストリームに割り当てられ、したがって、（この所定のシナリオに対しては）電力制御がない場合と比較して９ｄＢのＳＮＲ利得が得られる。 FIG. 18 shows SER versus SNR assuming four DIDO transmit antennas and four clients in different scenarios. In the ideal case, assume that all clients have the same propagation loss (i.e., a = 0) and Pk = 1 is obtained for all clients. The plot with squares refers to the case where the clients have different propagation loss factors and there is no power control. The curve with points is derived from the same scenario (with propagation loss) and the power control factor is chosen to be P k = 1 / α k . In the power control method, more power is allocated to the data stream that is for the client experiencing higher propagation loss / shadowing, and thus (for this given scenario) if there is no power control And an SNR gain of 9 dB is obtained.
Ｆｅｄｅｒａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ（ＦＣＣ）（及び他の国際的規制機関）は、電磁（ＥＭ）放射線への人体の露出を制限するために無線デバイスから送信することができる最大電力に関する制約を定義している。２種類の限度［２］、すなわち、ｉ）人々に柵、警告、又はラベルを通じて高周波（ＲＦ）発生源を完全に認識させている「職業／管理環境下限度」、及びｉｉ）露出に対する管理がない「一般大衆／非管理」限度がある。 The Federal Communications Commission (FCC) (and other international regulatory agencies) has defined constraints on the maximum power that can be transmitted from wireless devices to limit human exposure to electromagnetic (EM) radiation. Two limits [2]: i) control over exposure to "professional / management environment lower limit", which allows people to fully recognize radio frequency (RF) sources through fences, warnings, or labels, and ii) control over exposure There is no "general public / unmanaged" limit.
異なる放出レベルが、異なるタイプの無線デバイスに対して定義される。一般的に、屋内／屋外用途に使用されるＤＩＤＯ分散型アンテナは、［２］、つまり「通常、ユーザ又はその近くの人の本体から２０ｃｍ又はそれよりも多くに維持される放射構造と共に使用されると思われる固定ロケーション以外に使用されるように設計された送信デバイス」として定義される「モバイル」デバイスのＦＣＣカテゴリに関する。 Different emission levels are defined for different types of wireless devices. In general, DIDO distributed antennas used for indoor / outdoor applications are used with [2], ie a radiation structure that is usually maintained 20 cm or more from the body of the person at or near the user The FCC category of "mobile" devices, defined as "transmitting devices designed to be used other than fixed locations that may be considered".
「モバイル」デバイスのＥＭ放出は、ｍＷ／ｃｍ2で表される最大許容露出（ＭＰＥ）の観点から測定される。図１９は、７００ＭＨｚのキャリア周波数での送信電力の異なる値に対して、ＲＦ放射線源からの距離の関数としてのＭＰＥ電力密度を示す。典型的には人体から２０ｃｍの域よりも大きいと作動するデバイスに対してＦＣＣ「非管理」限度を満たすべき最大許容送信電力は、１Ｗである。 "Mobile" Device EM release is measured in terms of the maximum permissible exposure (MPE) expressed in mW / cm 2. FIG. 19 shows MPE power density as a function of distance from the RF radiation source for different values of transmit power at a carrier frequency of 700 MHz. Typically, the maximum allowable transmit power to meet the FCC "unmanaged" limit for devices that operate above 20 cm from the human body is 1 W.
制限が緩い電力放出制約は、「一般大衆」から離れた屋上又は建物上に設けられる送信機に対して定義される。これらの「屋上送信機」に対して、ＦＣＣは、実効輻射電力（ＥＲＰ）の観点から測定される１０００Ｗのより緩い放出限度を定義している。 A looser power release constraint is defined for transmitters located on the rooftop or on a building away from the "general public". For these "rooftop transmitters", the FCC has defined a loose emission limit of 1000 W measured in terms of effective radiant power (ERP).
上記のＦＣＣ制約に基づいて、一実施形態において、実用システムに向けて２種類のＤＩＤＯ分散型アンテナを定義する。
・低電力（ＬＰ）送信機：１Ｗ及び５Ｍｂｐｓの消費者等級の広帯域（例えば、ＤＳＬ、ケーブルモデム、ファイバトゥザホーム（ＦＴＴＨ））の最大送信電力で、あらゆる高さにおいてどこにでも（すなわち、屋内、又は屋外）に位置するバックホール接続性。
・高電力（ＨＰ）送信機：１００Ｗ及び市販等級の広帯域（例えば、光ファイバリング）バックホールの送信電力で（ＤＩＤＯ無線リンクにわたって利用可能な収量と比較して有効に「無制限」データ転送速度で）、ほぼ１０メートルの高さにおける屋上又は建物取り付け式アンテナ。
Based on the above FCC constraints, in one embodiment, two DIDO distributed antennas are defined towards a practical system.
Low Power (LP) Transmitter: 1 W and 5 Mbps consumer grade broadband (eg DSL, cable modem, fiber to the home (FTTH)) maximum transmit power, anywhere at any height (ie indoors, Or backhaul connectivity located outdoors).
High Power (HP) Transmitter: 100 W and commercial grade broadband (eg, fiber ring) backhaul transmit power (effectively at "unlimited" data rates compared to the available yield over DIDO wireless links ), Rooftop or building mounted antenna at a height of approximately 10 meters.
クライアントは殆どは固定式であるか又は移動度が低いために、ＤＳＬ又はケーブルモデム接続性を有するＬＰ送信機は、（前節において上述したように）低ドップラーＤＩＤＯネットワークの良好な候補であることに留意されたい。市販のファイバ接続性を有するＨＰ送信機は、クライアントのより高い移動度を許容することができ、かつ高ドップラーＤＩＤＯネットワークに使用することができる。 Because clients are mostly stationary or have low mobility, LP transmitters with DSL or cable modem connectivity are good candidates for low Doppler DIDO networks (as described above in the previous section) Please keep in mind. HP transmitters with commercially available fiber connectivity can tolerate higher mobility of clients and can be used for high Doppler DIDO networks.
異なるタイプのＬＰ／ＨＰ送信機を有するＤＩＤＯシステムの性能に関する実際的な直観力がつくように、Ｐａｌｏ Ａｌｔｏ，ＣＡのダウンタウンでのＤＩＤＯアンテナ配置の実際的な事例を考える。図２０ａは、Ｐａｌｏ Ａｌｔｏ，ＣＡのＮLP＝１００低電力ＤＩＤＯ分散型アンテナのランダム分布を示している。図２０ｂでは、５０個のＬＰアンテナは、ＮHP＝５０個の高電力送信機で置換される。 To get a practical intuition about the performance of DIDO systems with different types of LP / HP transmitters, consider the practical case of DIDO antenna placement in downtown Palo Alto, CA. FIG. 20a shows the random distribution of N LP = 100 low power DIDO distributed antennas in Palo Alto, CA. In FIG. 20b, the 50 LP antennas are replaced with N HP = 50 high power transmitters.
図２０ａ〜図２０ｂのＤＩＤＯアンテナ分布に基づいて、ＤＩＤＯ技術を使用するシステムに向けてＰａｌｏ Ａｌｔｏにおいて受信可能範囲地図を導出する。図２１ａ及び図２１ｂは、それぞれ、図２０ａ及び図２０ｂの構成に対応する２つの電力分布を示している。受電分布（ｄＢｍで表す）は、７００ＭＨｚのキャリア周波数で３ＧＰＰ規格［３］により定義された都市環境に対して伝播損失／シャドーイングモデルを仮定して導出される。ＨＰ送信機の５０％を使用し、選択したエリアの受信可能範囲が改善することが認められる。 Based on the DIDO antenna distribution of FIGS. 20a-20b, a coverage map is derived at Palo Alto for a system using DIDO technology. Figures 21a and 21b show two power distributions corresponding respectively to the configurations of Figures 20a and 20b. The distribution of power reception (expressed in dBm) is derived assuming a propagation loss / shadowing model for the urban environment defined by the 3GPP standard [3] at a carrier frequency of 700 MHz. It is noted that 50% of the HP transmitters are used to improve the coverage of the selected area.
図２２ａ〜図２２ｂは、上記の２つのシナリオの速度分布を示している。収量（Ｍｂｐｓで表記）は、［４、５］で３ＧＰＰロングタームエボリューション（ＬＴＥ）規格において定義された異なる変調符号化方式に対して電力閾値に基づいて導出される。全可のための帯域幅は、７００ＭＨｚのキャリア周波数で１０ＭＨｚに固定される。２つの異なる周波数割当計画、つまり、ｉ）ＬＰ基地局だけに割り当てられる５ＭＨｚのスペクトル、ｉｉ）ＨＰ送信機に９ＭＨｚ及びＬＰ送信機に１ＭＨｚが考慮される。典型的には、収量に限界があるＤＳＬバックホール接続性のためにＬＰ場にはより低い部帯域幅が割り当てられることに留意されたい。図２２ａ〜図２２ｂは、ＨＰ送信機の５０％を使用する時に、図２２ａの２．４Ｍｂｐｓから図２２ｂの３８Ｍｂｐｓまで平均クライアント当たりのデータ転送速度を上げることによって速度分布を有意に増大させることができることを示している。 Figures 22a-b show the velocity distributions of the two scenarios above. The yield (expressed in Mbps) is derived based on the power threshold for the different modulation and coding schemes defined in 3GPP Long Term Evolution (LTE) standard in [4, 5]. The bandwidth for all is fixed at 10 MHz with a carrier frequency of 700 MHz. Two different frequency allocation schemes are considered: i) 5 MHz spectrum assigned to LP base stations only, ii) 9 MHz for HP transmitters and 1 MHz for LP transmitters. Note that typically lower bandwidth is allocated to LP fields due to DSL backhaul connectivity with limited yield. 22a-22b significantly increase the speed distribution by increasing the average data transfer rate per client from 2.4 Mbps in FIG. 22a to 38 Mbps in FIG. 22b when using 50% of HP transmitters It shows what can be done.
次に、より高い電力があらゆる所定の時間に可能になり、したがって、図２２ｂのＤＩＤＯシステムのダウンリンクチャンネルにわたって収量が増大するようにＬＰ基地局の電力送信を制御するアルゴリズムを定義した。電力密度に関するＦＣＣ限度が［２］として経時的な平均に基づいて定義されることが認められる。 Next, an algorithm was defined to control the power transmission of the LP base station such that higher power is possible at any given time, thus increasing the yield over the downlink channel of the DIDO system of FIG. 22b. It is recognized that the FCC limit for power density is defined as an average over time as [2].
「管理」露出では、平均時間は、６分であり、一方、「非管理」露出では、３０分まで増大される。次に、いずれの電源も、（１４）の平均電力密度が「非管理」露出の３０分の平均値に関するＦＣＣ限度を満たす限りＭＰＥ限度より大きい電力レベルで送信することが許容される。
In the "managed" exposure, the average time is 6 minutes, while in the "unmanaged" exposure, it is increased to 30 minutes. Next, any power source is allowed to transmit at a power level greater than the MPE limit as long as the average power density of (14) meets the FCC limit for a 30 minute average of "unmanaged" exposure.
この解析に基づいて、ＤＩＤＯアンテナ当たりの平均電力をＭＰＥ限度未満に維持しながら、瞬間的なアンテナ当たりの送信電力を増大させる適応電力制御方法を定義する。アクティブクライアントよりも多くの送信アンテナを有するＤＩＤＯシステムを考える。これは、ＤＩＤＯアンテナは、廉価な無線デバイス（ＷｉＦｉアクセスポイントと類似）として考えることができ、かつＤＳＬ、ケーブルモデム、光ファイバ又は他のインターネット接続性がある任意の場所に設けることができることを考慮すると適切な仮定である。 Based on this analysis, we define an adaptive power control method that increases instantaneous transmit power per antenna while keeping the average power per DIDO antenna below the MPE limit. Consider a DIDO system with more transmit antennas than active clients. This allows for the DIDO antenna to be considered as an inexpensive wireless device (similar to a WiFi access point) and can be provided anywhere that there is DSL, cable modem, fiber optic or other internet connectivity Then it is an appropriate assumption.
適応アンテナ当たりの電力制御を伴うＤＩＤＯシステムのフレームワークを図２３に示す。マルチプレクサ２３４から現れるデジタル信号の振幅は、ＤＡＣユニット２３５に送られている前に、電力スケーリング係数Ｓ1．．．ＳMで動的に調整される。電力スケーリング係数は、ＣＱＩ ２３３に基づいて電力制御ユニット２３２により計算される。 The framework of a DIDO system with power control per adaptive antenna is shown in FIG. The amplitudes of the digital signals emerging from the multiplexer 234 are scaled by the power scaling factors S 1 . . . It is dynamically adjusted in S M. The power scaling factor is calculated by power control unit 232 based on CQI 233.
一実施形態において、Ｎg個のＤＩＤＯアンテナ群が定義される。あらゆる群は、少なくともアクティブクライアント（Ｋ）の数と同数のＤＩＤＯアンテナを含む。あらゆる所定の時点で、１つの群のみがＭＰＥ限度 In one embodiment, N g DIDO antenna groups are defined. Every group contains at least as many DIDO antennas as there are active clients (K). At any given time, only one group is MPE limit
ラウンドロビン電力割り当てを仮定し、（１４）から、以下のようにあらゆるＤＩＤＯアンテナに対する平均送信電力を導出する。 Assuming round robin power allocation, derive the average transmit power for any DIDO antenna from (14) as follows:
電力制御及びアンテナグループ分けを有するＤＩＤＯシステムにおいて得られたＳＮＲ利得（ｄＢ単位）は、以下のように負荷時間率の関数として表される。 The SNR gain (in dB) obtained in a DIDO system with power control and antenna grouping is expressed as a function of duty time rate as follows:
一般的に、全てのＮg群の全てのＮaからの全送信電力は、以下のように定義される。 In general, the total transmit power from all N a of all N g groups is defined as:
提案する方法の性能に関する何らかの直観力が得られるように、ＤＩＤＯシステムで提供される無線インターネットサービスに登録する所定のカバレージエリア及び４００のクライアント内の４００個のＤＩＤＯ分散型アンテナを考える。あらゆるインターネット接続が常時余す所なく利用されることは考えにくい。クライアントの１０％が任意の所定の時点で無線インターネット接続を能動的に使用すると仮定する。次に、４００個のＤＩＤＯアンテナをそれぞれＮa＝４０アンテナのＮg＝１０個の群に分割することができ、あらゆる群は、負荷時間率ＤＦ＝０．１で任意の所定の時点でＫ＝４０個のアクティブクライアントにサービスを提供する。この送信方式から生じるＳＮＲ利得は、全てのＤＩＤＯアンテナからの１０ｄＢの更に別の送信電力によって供給されたＧdB＝１０ｌｏｇ10（１／ＤＦ）＝１０ｄＢである。しかし、平均的なアンテナ当たりの送信電力は一定であり、かつＭＰＥ限度内であることが認められる。 Given a certain intuition about the performance of the proposed method, consider a given coverage area to register for wireless internet service provided by the DIDO system and 400 DIDO distributed antennas in 400 clients. It is unlikely that every Internet connection will be used all the time. Suppose that 10% of the clients actively use the wireless Internet connection at any given time. The 400 DIDO antennas can then be divided into N g = 10 groups of N a = 40 antennas each, and any group can be K at any given time with a loading time ratio DF = 0.1. Provides service to 40 active clients. The SNR gain resulting from this transmission scheme is G dB = 10 log 10 (1 / DF) = 10 dB provided by 10 dB additional transmit power from all DIDO antennas. However, it is noted that the average per-antenna transmit power is constant and within the MPE limit.
図２５は、アンテナグループ分けによる上記の電力制御の（符号化されていない）ＳＥＲ性能を米国特許第７，６３６，３８１号の従来の固有モード選択と比較する。全ての方式は、それぞれ単一のアンテナが装備された４つのクライアントと共にＢＤ事前符号化を使用する。ＳＮＲは、ノイズ電力に対する送信アンテナ当りの電力の比率（すなわち、アンテナ当りの送信ＳＮＲ）を指す。ＤＩＤＯ ４×４に示す曲線では、４つの送信アンテナ及びＢＤ事前符号化を仮定する。正方形を有する曲線は、固有モード選択での２つの余分の送信アンテナ及びＢＤでのＳＥＲ性能を示し、従来のＢＤ事前符号化を凌いで（１％のＳＥＲターゲットで）１０ｄＢのＳＮＲ利得が得られる。アンテナグループ分け及びＤＦ＝１／１０による電力制御により、同様に同じＳＥＲで１０ｄＢの利得が得られる。固有モード選択によりダイバーシティ利得のためにＳＥＲ曲線の勾配が変わることが認められ、一方、この電力制御方法は、平均送信電力の増大のために（同じ勾配を維持しながら）左にＳＥＲ曲線がずれる。比較のために、より大きい負荷時間率ＤＦ＝１／５０でのＳＥＲでは、ＤＦ＝１／１０と比較して更に別の７ｄＢの利得が得られることが見出される。 FIG. 25 compares the (uncoded) SER performance of the above power control with antenna grouping with the conventional eigenmode selection of US Pat. No. 7,636,381. All schemes use BD precoding with four clients, each equipped with a single antenna. SNR refers to the ratio of power per transmit antenna to noise power (ie, transmit SNR per antenna). The curves shown in DIDO 4 × 4 assume four transmit antennas and BD precoding. The curve with squares shows the SER performance with two extra transmit antennas at eigenmode selection and BD, and a SNR gain of 10 dB is obtained (with 1% SER target) over conventional BD precoding . With antenna grouping and power control with DF = 1/10, a gain of 10 dB is obtained with the same SER as well. It is observed that eigenmode selection changes the slope of the SER curve due to diversity gain, while this power control method shifts the SER curve to the left (while maintaining the same slope) due to the increase in average transmit power . For comparison, it is found that SER with larger duty ratio DF = 1/50 gives an additional 7 dB gain compared to DF = 1/10.
本発明者らの電力制御は、従来の固有モード選択方法よりも複雑性が低くなる場合があることに留意されたい。実際には、Ｋ個のチャンネル推定値のみが任意の所定の時点で必要とされるように、あらゆる群のアンテナＩＤを予め計算し、ルックアップテーブルを通じてＤＩＤＯアンテナとクライアントとの間で共有することができる。固有モード選択に向けて、（Ｋ＋２）個のチャンネル推定値が計算され、全てのクライアントに向けてあらゆる所定の時点でＳＥＲを最小にする固有モードを選択する更に別のコンピュータの処理が必要である。 It should be noted that our power control may be less complex than conventional eigenmode selection methods. In practice, pre-computing all groups of antenna IDs and sharing between DIDO antennas and clients through look-up tables, so that only K channel estimates are required at any given time. Can. Towards eigenmode selection, (K + 2) channel estimates are calculated, and additional computer processing is required to select the eigenmode that minimizes SER at any given time for all clients. .
次に、いくつかの特別なシナリオにおいてＣＳＩフィードバックオーバヘッドを低減するためにＤＩＤＯアンテナグループ分けを伴う別の方法を説明する。図２６ａは、クライアント（点）が、複数のＤＩＤＯ分散型アンテナ（十字記号）の対象になる１つのエリアにおいてランダムに広がっている１つのシナリオを示している。あらゆる送信−受信無線リンクにわたる平均電力は以下のように計算できる。 Next, another method is described with DIDO antenna grouping to reduce CSI feedback overhead in some special scenarios. FIG. 26a shows one scenario in which the client (point) is randomly spread in one area targeted by multiple DIDO distributed antennas (crosses). The average power over any transmit-receive radio link can be calculated as follows.
図２６ａ〜図２６ｃの行列Ａは、１０００個の事例にわたってチャンネル行列を平均化することによって数値的に得られる。２つの代替シナリオをそれぞれ図２６ｂ及び図２６ｃに示すが、クライアントは、ＤＩＤＯアンテナの部分集合の周りでまとめてグループ分けされ、遠くに位置するＤＩＤＯアンテナから取るに足りない電力を受電する。例えば、図２６ｂは、ブロック対角行列Ａが得られるアンテナの２つの群を示す。１つの極端なシナリオは、あらゆるクライアントが１つの送信機だけに非常に近くにあり、全ての他のＤＩＤＯアンテナからの電力が取るに足りないように送信機が互いから遠く離れる方向にある時のものである。この場合に、ＤＩＤＯリンクは複数のＳＩＳＯリンクにおいて劣化し、Ａは、図２６ｃの場合と同様に対角行列である。 The matrix A of FIGS. 26a-c is obtained numerically by averaging the channel matrix over 1000 cases. Two alternative scenarios are shown in FIGS. 26b and 26c, respectively, where the clients are grouped together around a subset of DIDO antennas and receive negligible power from the remotely located DIDO antennas. For example, FIG. 26b shows two groups of antennas from which a block diagonal matrix A is obtained. One extreme scenario is when every client is very close to only one transmitter and the transmitters are far away from each other so that the power from all other DIDO antennas is insignificant It is a thing. In this case, the DIDO link is degraded in multiple SISO links, and A is a diagonal matrix as in FIG. 26c.
上記の３つの全シナリオにおいて、ＢＤ事前符号化では、ＤＩＤＯアンテナとクライアントとの間の無線リンクにわたって異なる電力レベルに適合するように動的に事前符号化重みを調整する。しかし、ＤＩＤＯクラスター内の複数の群を識別して、各群内においてのみＤＩＤＯ事前符号化を操作することが有利である。この提案するグループ分け方法は、以下の利点が得られる。
・計算利得：ＤＩＤＯ事前符号化は、クラスター内のあらゆる群内においてのみ計算される。例えば、例えば、ＢＤ事前符号化が使用される場合に、特異値分解（ＳＶＤ）は複雑性Ｏ（ｎ3）を有し、ｎは、チャンネル行列Ｈの最小次元である。Ｈをブロック対角行列に低減することができる場合、複雑性が低減されたあらゆるブロックに対してＳＶＤが計算される。ｎ＝ｎ1＋ｎ2であるようにチャンネル行列が次元ｎ1及びｎ2２つのブロック行列に分割された場合に、ＳＶＤの複雑性は、Ｏ（ｎ1 3）＋Ｏ（ｎ2 3）＜Ｏ（ｎ3）であるに過ぎない。極端な場合、Ｈが対角行列である場合に、ＤＩＤＯリンクは複数のＳＩＳＯリンクに低減され、ＳＶＤ計算は不要である。
・低減されるＣＳＩフィードバックオーバヘッド：ＤＩＤＯアンテナ及びクライアントが一実施形態において群に分割された時に、ＣＳＩは、同じ群内のみでクライアントからアンテナまで計算される。ＴＤＤシステムは、チャンネル相互関係を仮定することにより、アンテナグループ分けにより、チャンネル行列Ｈを計算すべきチャンネル推定値の数が低減する。ＣＳＩが無線リンク上でフィードバックされるＦＤＤシステムでは、アンテナグループ分けにより、ＤＩＤＯアンテナとクライアントとの間の無線リンクにわたってＣＳＩフィードバックオーバヘッドの低減が更に得られる。
In all three scenarios above, BD precoding dynamically adjusts the precoding weights to accommodate different power levels across the wireless link between the DIDO antenna and the client. However, it is advantageous to identify groups in the DIDO cluster and manipulate DIDO precoding only in each group. The proposed grouping method offers the following advantages.
Calculation gain: DIDO precoding is calculated only within every group in the cluster. For example, if BD precoding is used, then the singular value decomposition (SVD) has complexity O (n 3 ), where n is the smallest dimension of the channel matrix H. If H can be reduced to a block diagonal matrix, SVD is calculated for every block of reduced complexity. If the channel matrix is divided into block matrices of dimensions n 1 and n 2 2 such that n = n 1 + n 2 , then the complexity of the SVD is O (n 1 3 ) + O (n 2 3 ) <O It is only (n 3 ). In the extreme case, if H is a diagonal matrix, DIDO links are reduced to multiple SISO links, and SVD calculations are unnecessary.
Reduced CSI feedback overhead: When DIDO antennas and clients are divided into groups in one embodiment, CSI is calculated from client to antenna only within the same group. In TDD systems, by assuming channel reciprocity, antenna grouping reduces the number of channel estimates for which the channel matrix H is to be calculated. In FDD systems where CSI is fed back over the wireless link, antenna grouping further provides reduced CSI feedback overhead across the wireless link between the DIDO antenna and the client.
ＤＩＤＯアップリンクチャンネルの多重アクセス技術
本発明の一実施形態において、異なる多重アクセス技術が、ＤＩＤＯアップリンクチャンネルに対して定義される。これらの技術は、ＣＳＩをフィードバックするか、又はアップリンクでクライアントからＤＩＤＯアンテナにデータストリームを送信するために使用することができる。これ以降、フィードバックＣＳＩ及びデータストリームをアップリンクストリームと呼ぶ。
・多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）：アップリンクストリームは、オープンループ型ＭＩＭＯ多重化方式を通じてＤＩＤＯアンテナにクライアントから送信される。本方法は、全てのクライアントが時点／周波数同期化されると仮定する。一実施形態において、クライアント間の同期は、ダウンリンクからのトレーニングを通じて達成され、全てのＤＩＤＯアンテナは、同じ時点／周波数基準クロックにロックされると仮定される。異なるクライアントでの遅延広がりの変動により、ＭＩＭＯアップリンク方式の性能に影響を与える可能性がある異なるクライアントのクロック間のジッタが発生する可能性があることに留意されたい。クライアントがＭＩＭＯ多重化方式を通じてアップリンクストリームを送った後に、受信ＤＩＤＯアンテナは、同一チャンネル干渉を除去して個々にアップリンクストリームを復調するために、非線形（すなわち、最大尤度、ＭＬ）又は線形（すなわち、ゼロフォーシング、最小平均二乗誤差）受信機を使用することができる。
・時分割多重アクセス（ＴＤＭＡ）：異なるクライアントは、異なる時間スロットに割り当てられる。あらゆるクライアントは、時間スロットが利用可能な時にアップリンクストリームを送る。
・周波数分割多重アクセス（ＦＤＭＡ）：異なるクライアントは、異なるキャリア周波数に割り当てられる。マルチキャリア（ＯＦＤＭ）システムでは、トーンの部分集合は、同時にアップリンクストリームを送信する異なるクライアントに割り当てられ、したがって、待ち時間が低減する。
・符号分割多重アクセス（ＣＤＭＡ）：あらゆるクライアントは、異なる擬似乱数に割り当てられ、クライアントにわたる直交性は、符号領域において達成される。
DIDO Uplink Channel Multiple Access Techniques In one embodiment of the present invention, different multiple access techniques are defined for DIDO uplink channels. These techniques can be used to feed back CSI or transmit data streams from the client to the DIDO antenna on the uplink. Hereinafter, the feedback CSI and data stream will be referred to as uplink stream.
Multiple Input Multiple Output (MIMO): The uplink stream is transmitted from the client to the DIDO antenna through an open loop MIMO multiplexing scheme. The method assumes that all clients are time / frequency synchronized. In one embodiment, synchronization between clients is achieved through training from the downlink, and it is assumed that all DIDO antennas are locked to the same time / frequency reference clock. It should be noted that variations in delay spread at different clients may cause jitter between clocks of different clients which may affect the performance of the MIMO uplink scheme. After the client sends the uplink stream through the MIMO multiplexing scheme, the receiving DIDO antenna is non-linear (ie maximum likelihood, ML) or linear to remove co-channel interference and demodulate the uplink stream individually. The receiver can be used (ie, zero forcing, minimum mean squared error).
Time Division Multiple Access (TDMA): Different clients are assigned to different time slots. Every client sends an uplink stream when time slots are available.
Frequency Division Multiple Access (FDMA): Different clients are assigned to different carrier frequencies. In multi-carrier (OFDM) systems, subsets of tones are assigned to different clients transmitting uplink streams simultaneously, thus reducing latency.
Code Division Multiple Access (CDMA): Every client is assigned a different pseudo-random number, and orthogonality across clients is achieved in the code domain.
本発明の一実施形態において、クライアントは、ＤＩＤＯアンテナよりも非常に低い電力で送信する無線デバイスである。この場合、ＤＩＤＯ ＢＴＳは、下位群にわたる干渉が最小化されるようにアップリンクＳＮＲ情報に基づいてクライアント下位群を定義する。あらゆる下位群内において、上記の多重アクセス技術では、時間領域、周波数領域、空間定義域、又は符号領域において直交チャンネルを作成するために使用され、したがって、異なるクライアントにわたってアップリンク干渉が回避される。 In one embodiment of the invention, the client is a wireless device that transmits at a much lower power than the DIDO antenna. In this case, the DIDO BTS defines client subgroups based on uplink SNR information such that interference across the subgroups is minimized. Within any subgroup, the multiple access techniques described above are used to create orthogonal channels in the time domain, frequency domain, spatial domain, or code domain, thus avoiding uplink interference across different clients.
別の実施形態において、上述のアップリンク多重アクセス技術は、ＤＩＤＯクラスター内の異なるクライアント群を定義するために、前の節に示したアンテナグループ分け方法と組合せて使用される。 In another embodiment, the uplink multiple access techniques described above are used in combination with the antenna grouping method presented in the previous section to define different clients in a DIDO cluster.
ＤＩＤＯマルチキャリアシステム内のリンクアダプテーションのシステム及び方法
無線チャンネルの時間、周波数、及び空間選択度を利用するＤＩＤＯシステムのリンクアダプテーション方法は、米国特許第７，６３６，３８１号に定義されている。無線チャンネルの時間／周波数選択度を利用するマルチキャリア（ＯＦＤＭ）ＤＩＤＯシステム内のリンクアダプテーションの本発明の実施形態を以下に説明する。
Link adaptation system and method in DIDO multi-carrier system The link adaptation method of DIDO system utilizing time, frequency and spatial selectivity of the wireless channel is defined in US Patent 7,636,381. Embodiments of the present invention of link adaptation in a multi-carrier (OFDM) DIDO system utilizing time / frequency selectivity of the wireless channel are described below.
［９］において指数的に減衰する電力遅延プロフィール（ＰＤＰ）又はＳａｌｅｈ−Ｖａｌｅｎｚｕｅｌａモデルに従ってレイリーフェーディングチャンネルのシミュレーションを提供する。簡潔さを期すために、以下のように定義された多経路ＰＤＰを有する単一のクラスターチャンネルを仮定する。 We provide simulations of Rayleigh fading channels according to the exponentially decaying power delay profile (PDP) or Saleh-Valenzuela model in [9]. For the sake of brevity, assume a single cluster channel with multi-path PDPs defined as follows.
図２７は、ＤＩＤＯ ２×２システムに関する遅延領域又は瞬間的なＰＤＰ（上側プロット）及び周波数領域（下側プロット）にわたる低周波数選択チャンネル（β＝１と仮定）の振幅を示す。第１の下付き文字つきはクライアントを示し、第２の下付き文字は送信アンテナを示す。高周波数選択チャンネル（β＝０．１で）を図２８に示す。 FIG. 27 shows the amplitude of the low frequency selection channel (assuming β = 1) over the delay domain or instantaneous PDP (upper plot) and frequency domain (lower plot) for the DIDO 2 × 2 system. The first subscript indicates the client, and the second subscript indicates the transmit antenna. The high frequency selection channel (with β = 0.1) is shown in FIG.
次に、周波数選択性チャンネルにおけるＤＩＤＯ事前符号化の性能を研究する。（１）内の信号モデルは（２）の条件を満たすと仮定してＢＤを通じたＤＩＤＯ事前符号化重みを計算する。（２）の条件下で、（５）のＤＩＤＯ受信信号モデルを以下のように再公式化する。 Next, we study the performance of DIDO precoding in frequency selective channels. Assuming that the signal model in (1) satisfies the condition of (2), calculate DIDO pre-coding weights through BD. Under the condition of (2), the DIDO received signal model of (5) is reformulated as follows.
本発明者らは、ＡＷＧＮ及びレイリーフェーディングＳＩＳＯチャンネル内の異なるＭＣＳの性能を評価することによって始める。簡潔さを期すために、ＦＥＣ符号化なしと仮定するが、以下のＬＡ方法をＦＥＣを含むシステムに拡張することができる。 We begin by evaluating the performance of different MCSs in AWGN and Rayleigh fading SISO channels. Although for simplicity we assume no FEC coding, the following LA method can be extended to systems that include FEC.
図３０は、異なるＱＡＭ方式（すなわち、４−ＱＡＭ、１６−ＱＡＭ、６４−ＱＡＭ）のＳＥＲを示す。一般性を失わずに、符号化されていないシステムに対して１％のターゲットＳＥＲを仮定する。ＡＷＧＮチャンネルにおいてそのターゲットＳＥＲを満たすべきＳＮＲ閾値は、３つの変調方式に対して、それぞれ、８ｄＢ、１５．５ｄＢ、及び２２ｄＢである。レイリーフェーディングチャンネルでは、上記の変調方式のＳＥＲ性能は、ＡＷＧＮ［１３］よりも不良であることが公知であり、ＳＮＲ閾値は、それぞれ、１８．６ｄＢ、２７．３ｄＢ、及び３４．１ｄＢである。ＤＩＤＯ事前符号化により、マルチユーザダウンリンクチャンネルが１組の平行したＳＩＳＯリンクに変換されることが認められる。したがって、ＳＩＳＯシステムに関する図３０の場合と同じＳＮＲ閾値が、クライアント単位でＤＩＤＯシステムに適用される。更に、瞬間的なＬＡが実行される場合に、ＡＷＧＮチャンネル内の閾値が使用される。 FIG. 30 shows SERs of different QAM schemes (i.e. 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM). Without loss of generality, we assume a target SER of 1% for uncoded systems. The SNR thresholds to satisfy the target SER in the AWGN channel are 8 dB, 15.5 dB and 22 dB for the three modulation schemes, respectively. For Rayleigh fading channels, the SER performance of the above modulation scheme is known to be worse than AWGN [13], and the SNR thresholds are 18.6 dB, 27.3 dB and 34.1 dB, respectively . It is noted that DIDO precoding transforms multi-user downlink channels into a set of parallel SISO links. Thus, the same SNR threshold as in FIG. 30 for the SISO system is applied to the DIDO system on a per-client basis. Furthermore, the threshold in the AWGN channel is used when a momentary LA is performed.
ＤＩＤＯシステムに関して提案するＬＡ方法の重要な考え方は、チャンネルがリンク堅牢性が得られるように時間領域又は周波数領域のディープフェード（図２８に示す）を受けた時に低いＭＣＳの次数を使用することである。これに反して、チャンネルが大きい利得を特徴とする時に、ＬＡ方法は、スペクトル効率を増大させるためにより高いＭＣＳの次数にスイッチングする。米国特許第７，６３６，３８１号と比較した本出願の１つの寄与は、アダプテーションを可能にするメトリックとして（２３）及び図２９において実効チャンネル行列を使用することである。 An important idea of the proposed LA method for DIDO systems is to use a lower MCS order when the channel is subjected to a time domain or frequency domain deep fade (shown in FIG. 28) to obtain link robustness. is there. On the contrary, when the channel is characterized by a large gain, the LA method switches to a higher MCS order to increase the spectral efficiency. One contribution of the present application compared to US Pat. No. 7,636,381 is to use the effective channel matrix in (23) and in FIG. 29 as a metric to enable adaptation.
ＬＡ方法の一般的なフレームワークは、図３１に示すが、以下のように定義される。
・ＣＳＩ推定：３１７１で、ＤＩＤＯ ＢＴＳは、全てのユーザからのＣＳＩを計算する。ユーザは、単一の又は複数の受信アンテナを装備することができる。
・ＤＩＤＯ事前符号化：３１７２で、ＢＴＳは全てのユーザに対してＤＩＤＯ事前符号化重みを計算する。一実施形態において、ＢＤは、これらの重みを計算するために使用される。事前符号化重みは、トーン単位で計算される。
・リンク品質メトリック計算：３１７３で、ＢＴＳは、周波数領域リンク品質メトリックを計算する。ＯＦＤＭシステムにおいては、メトリックはＣＳＩから計算され、ＤＩＤＯ事前符号化重みが、あらゆるトーンに対して計算される。本発明の一実施形態において、リンク品質メトリックは、全てのＯＦＤＭトーンにわたる平均ＳＮＲである。本発明者らは、（平均ＳＮＲ性能に基づいて）ＬＡ１として本方法を定義する。別の実施形態において、リンク品質メトリックは、（２３）の実効チャンネルの周波数応答である。発明者らは、（トーン単位の性能に基づいて周波数ダイバーシティを利用するために）ＬＡ２として本方法を定義する。あらゆるクライアントが単一のアンテナを有する場合、周波数領域実効チャンネルを図２９に示す。クライアントが複数の受信アンテナを有する場合、リンク品質メトリックは、あらゆるトーンに対して実効チャンネル行列のフロベニウスノルムとして定義される。あるいは、複数のリンク品質メトリックは、（２３）の実効チャンネル行列の特異値としてあらゆるクライアントに対して定義される。
・ビットローディングアルゴリズム：３１７４で、リンク品質メトリックに基づいて、ＢＴＳは、異なるクライアント及び異なるＯＦＤＭトーンに対してＭＣＳを決定する。ＬＡ１方法では、同じＭＣＳが、図３０のレイリーフェーディングチャンネルのＳＮＲ閾値に基づいて全てのクライアント及び全てのＯＦＤＭトーンに使用される。ＬＡ２では、異なるＭＣＳが、チャンネル周波数ダイバーシティを利用するために異なるＯＦＤＭトーンに割り当てられる。
・事前符号化データ送信：３１７５で、ＢＴＳは、ビットローディングアルゴリズムから導出されたＭＣＳを使用し、ＤＩＤＯ分散型アンテナからクライアントに事前符号化データストリームを送信する。１つのヘッダは、クライアントに異なるトーンに対してＭＣＳを伝えるために事前符号化データに取り付けられる。例えば、８つのＭＣＳが利用可能であり、かつＯＦＤＭ符号がＮ＝６４トーンで定義された場合に、ｌｏｇ2（８）*Ｎ＝１９２ビットが、いずれかのクライアントに現在のＭＣＳを伝えるために必要とされる。４−ＱＡＭ（２ビット／符号スペクトル効率）がそれらのビットを符号にマップするのに使用されると仮定し、１９２／２／Ｎ＝１．５ ＯＦＤＭ符号のみが、ＭＣＳ情報をマップするのに必要とされる。別の実施形態において、複数のサブキャリア（又はＯＦＤＭトーン）が、サブバンドにグループ分けされ、同じＭＣＳが、制御情報によるオーバヘッドを低減するために同じサブバンド内の全てのトーンに割り当てられる。更に、ＭＣＳは、チャンネル利得（可干渉時間に比例）の時間的変動に基づいて調整される。固定無線チャンネル（低いドップラー効果を特徴とする）において、ＭＣＳがチャンネル可干渉時間の小部分毎に再計算され、したがって、制御情報に必要とされるオーバヘッドが低減される。
The general framework of the LA method is shown in FIG. 31 and is defined as follows.
CSI estimation: At 3171, the DIDO BTS calculates CSI from all users. The user can be equipped with a single or multiple receive antennas.
DIDO Precoding: At 3172, the BTS calculates DIDO precoding weights for all users. In one embodiment, BD is used to calculate these weights. The precoding weights are calculated on a per tone basis.
Link Quality Metric Calculation: At 3173, the BTS calculates a frequency domain link quality metric. In an OFDM system, metrics are calculated from CSI and DIDO precoding weights are calculated for every tone. In one embodiment of the invention, the link quality metric is the average SNR over all OFDM tones. We define the method as LA1 (based on average SNR performance). In another embodiment, the link quality metric is the frequency response of the (23) effective channel. We define this method as LA2 (to exploit frequency diversity based on per-tone performance). If every client has a single antenna, the frequency domain effective channel is shown in FIG. If the client has multiple receive antennas, the link quality metric is defined as the Frobenius norm of the effective channel matrix for every tone. Alternatively, multiple link quality metrics are defined for every client as singular values of the (23) effective channel matrix.
Bit loading algorithm: Based on the link quality metric, at 3174, the BTS determines the MCS for different clients and different OFDM tones. In the LA1 method, the same MCS is used for all clients and all OFDM tones based on the SNR threshold of the Rayleigh fading channel of FIG. In LA2, different MCSs are assigned to different OFDM tones to exploit channel frequency diversity.
Pre-Coded Data Transmission: At 3175, the BTS transmits a pre-coded data stream from the DIDO distributed antenna to the client using the MCS derived from the bit loading algorithm. One header is attached to the pre-coded data to convey the MCS to the client for different tones. For example, if 8 MCSs are available and the OFDM symbol is defined with N = 64 tones, log 2 (8) * N = 192 bits will convey the current MCS to any client Needed. Assuming that 4-QAM (2-bit / code spectral efficiency) is used to map those bits to the code, only 192/2 / N = 1.5 OFDM codes map MCS information. Needed. In another embodiment, multiple subcarriers (or OFDM tones) are grouped into subbands, and the same MCS is assigned to all tones in the same subband to reduce overhead due to control information. Furthermore, the MCS is adjusted based on the temporal variation of channel gain (proportional to the interference time). In the fixed radio channel (characterized by the low Doppler effect), the MCS is recomputed for each small fraction of the channel coherence time, thus reducing the overhead required for control information.
図３２は、上述のＬＡ方法のＳＥＲ性能を示す。比較のために、レイリーフェーディングチャンネル内のＳＥＲ性能は、使用された３つのＱＡＭ方式の各々に対してプロットされている。ＬＡ２方法は、周波数領域内の実効チャンネルの変動にＭＣＳを適合させ、したがって、ＬＡ１と比較し、低いＳＮＲに対してスペクトル効率において１．８ｂｐｓ／Ｈｚの利得（すなわち、ＳＮＲ＝２０ｄＢ）、ＳＮＲにおいて１５ｄＢ利得（ＳＮＲ＞３５ｄＢに向けて）が得られる。 FIG. 32 illustrates the SER performance of the LA method described above. For comparison, SER performance in the Rayleigh fading channel is plotted for each of the three QAM schemes used. The LA2 method adapts the MCS to the variation of the effective channel in the frequency domain, thus a gain of 1.8 bps / Hz in spectral efficiency for low SNR (ie SNR = 20 dB), in SNR compared to LA1 A 15 dB gain (toward SNR> 35 dB) is obtained.
マルチキャリアシステム内のＤＩＤＯ事前符号化補間のシステム及び方法
ＤＩＤＯシステムの計算の複雑性は、殆どは集中型プロセッサ又はＢＴＳに局在化される。最も計算機的に費用のかかる作業は、ＣＳＩからの全てのクライアントに関する事前符号化重みの計算である。ＢＤ事前符号化が使用された時には、ＢＴＳは、システム内のクライアントと同数の特異値分解（ＳＶＤ）作業を実行する必要がある。複雑性を低減する方法は、ＳＶＤがあらゆるクライアントに対して別々のプロセッサの上で計算される並列化された処理によるものである。
Systems and Methods of DIDO Precoding Interpolation in Multi-Carrier Systems The computational complexity of DIDO systems is mostly localized to a centralized processor or BTS. The most computationally expensive task is the calculation of precoding weights for all clients from CSI. When BD precoding is used, the BTS needs to perform as many singular value decomposition (SVD) operations as there are clients in the system. The way to reduce complexity is through parallelized processing where SVD is calculated on separate processors for every client.
マルチキャリアＤＩＤＯシステムにおいて、各サブキャリアは、平坦フェーディングを受け、ＳＶＤが、あらゆるサブキャリアにわたってあらゆるクライアントに対して実行される。システムの複雑性は、明らかにサブキャリアの数と共に線形に増加する。例えば、１ＭＨｚの信号帯域幅を有するＯＦＤＭシステムでは、循環プレフィックス（Ｌ0）は、大きい遅延広がり［３］を有する屋外の都市マクロセル環境において符号間干渉を回避するために少なくとも８つのチャンネルタップ（すなわち、８マイクロ秒の持続時間）がなければならない。ＯＦＤＭ符号を生成するのに使用される高速フーリエ変換（ＦＦＴ）のサイズ（ＮFFT）は、典型的には、データ転送速度の減量を低減するためにＬ0の倍数に設定される。ＮFFT＝６４である場合に、システムの有効スペクトル効率は、係数ＮFFT／（ＮFFT＋Ｌ0）＝８９％により制限される。ＮFFTの値が増大するほど、ＤＩＤＯ事前符号化器でのより高い計算の複雑性の代償として、高いスペクトル効率が得られる。 In a multi-carrier DIDO system, each subcarrier is subject to flat fading and SVD is performed for every client across any subcarrier. The complexity of the system obviously increases linearly with the number of subcarriers. For example, in an OFDM system having a signal bandwidth of 1 MHz, the cyclic prefix (L 0 ) may be at least 8 channel taps (ie, to avoid inter-symbol interference in an outdoor urban macrocell environment with large delay spread [3]) There must be 8 microseconds duration). The size (N FFT ) of the Fast Fourier Transform (FFT) used to generate the OFDM code is typically set to a multiple of L 0 to reduce the data rate reduction. If N FFT = 64, then the effective spectral efficiency of the system is limited by the factor N FFT / (N FFT + L 0 ) = 89%. As the value of N FFT increases, higher spectral efficiency is obtained at the cost of higher computational complexity in the DIDO precoder.
ＤＩＤＯ事前符号化器で計算の複雑性を低減する方法は、トーンの部分集合（パイロットトーンと呼ぶ）にわたってＳＶＤ作業を実行し、補間を通じて残りのトーンに対して事前符号化重みを導出することである。重み補間は、結果としてクライアント間干渉が発生する１つの誤差ファクタである。一実施形態において、最適重み補間法が、クライアント間干渉を低減するために使用され、誤り率性能が改善し、マルチキャリアシステム内の計算の複雑性が低減する。Ｍ個の送信アンテナ、Ｕ個のクライアント、及びクライアント当たりのＮ個の受信アンテナを有するＤＩＤＯシステムでは、他のクライアントｕに対する０干渉を保証するｋ番目のクライアント（Ｗk）の事前符号化重みの条件は、以下のように（２）から導出される。 A method to reduce computational complexity in the DIDO precoder is to perform SVD work over a subset of tones (referred to as pilot tones) and derive precoding weights for the remaining tones through interpolation. is there. Weight interpolation is one error factor that results in inter-client interference. In one embodiment, optimal weight interpolation is used to reduce inter-client interference, improving error rate performance and reducing computational complexity in multi-carrier systems. In a DIDO system with M transmit antennas, U clients, and N receive antennas per client, the k-th client (W k ) precoding weights guarantee zero interference to other clients u The condition is derived from (2) as follows.
本発明の一実施形態において、重み補間法の目的関数は以下のように定義される。 In one embodiment of the present invention, the objective function of the weight interpolation method is defined as follows.
は、行列のフロベニウスノルムを示している。最適化問題は、以下のように公式化される。
Indicates the Frobenius norm of the matrix. The optimization problem is formulated as follows.
（２５）内の目的関数が、１つのＯＦＤＭトーンに対して定義される。本発明の別の実施形態において、目的関数は、補間すべき全てのＯＦＤＭトーンに対して行列の（２５）のフロベニウスノルムの線形結合として定義される。別の実施形態において、ＯＦＤＭスペクトルは、トーンの部分集合に分割され、最適解は、以下によって示される。 The objective function in (25) is defined for one OFDM tone. In another embodiment of the present invention, the objective function is defined as a linear combination of the Frobenius norm of (25) of the matrix for all OFDM tones to be interpolated. In another embodiment, the OFDM spectrum is divided into a subset of tones, the optimal solution being indicated by:
（２５）の重み補間行列Ｗk（θk）は、１組のパラメータθkの関数として表される。最適な１組が（２６）又は（２７）に従って決定されると、最適重み行列が計算される。本発明の一実施形態において、所定のＯＦＤＭトーンｎの重み補間行列は、パイロットトーンの重み行列の線形結合として定義される。単一のクライアントを有するビームフォーミングシステムの重み補間関数の一例は、［１１］において定義されている。ＤＩＤＯマルチクライアントシステムでは、本発明者らは、重み補間行列を以下のように書く。 The weight interpolation matrix W k (θ k ) of (25) is expressed as a function of a set of parameters θ k . Once the optimal set is determined according to (26) or (27), an optimal weighting matrix is calculated. In one embodiment of the present invention, the weight interpolation matrix of a given OFDM tone n is defined as a linear combination of pilot tone weighting matrices. An example of a weight interpolation function for a beamforming system with a single client is defined in [11]. In DIDO multi-client systems, we write the weight interpolation matrix as follows:
本発明者らは、本特許出願の提案するシステム及び方法に対する［１１］のシステム及び方法の重要な差は、目的関数であることを認めている。具体的には、［１１］のシステムは、複数の送信アンテナ及び単一のクライアントを仮定し、したがって、関連の方法は、クライアントに対して受信ＳＮＲを最大にするためにチャンネルによる事前符号化重みの積を最大にするように設計される。しかし、この方法は、補間誤差によるクライアント間干渉が発生するためにマルチクライアントシナリオでは機能しない。これとは対照的に、本出願の方法は、クライアント間干渉を最小化するように設計され、したがって、全てのクライアントに対して誤り率性能が改善する。 We acknowledge that the important difference of the system and method of [11] with respect to the system and method proposed by the present patent application is the objective function. Specifically, the system of [11] assumes multiple transmit antennas and a single client, so the associated method precodes the weight by channel to maximize the received SNR for the client. Are designed to maximize the product of However, this method does not work in multi-client scenarios because inter-client interference due to interpolation errors occurs. In contrast, the method of the present application is designed to minimize inter-client interference, thus improving error rate performance for all clients.
図３３は、ＮFFT＝６４及びＬ0＝８でのＤＩＤＯ ２×２システムに関するＯＦＤＭトーン指数の関数としての方程式（２８）での行列の入力を示す。チャンネルＰＤＰは、β＝１で（２１）のモデルに従って生成され、チャンネルは、８個のチャンネルタップのみから構成される。Ｌ0は、チャンネルタップの数よりも大きいように選択すべきであることが認められる。図３３の実線は、理想的な関数を表す。一方、点線は、補間された関数である。補間された重みは、（２８）の定義に従ってパイロットトーンの理想的な重みに適合する。残りのトーンにわたって計算された重みは、推定誤差のために理想的な場合だけに近似する。 FIG. 33 shows the input of the matrix in equation (28) as a function of OFDM tone index for a DIDO 2 × 2 system with N FFT = 64 and L 0 = 8. The channel PDP is generated according to the model of (21) with β = 1, and the channel consists of only eight channel taps. It will be appreciated that L 0 should be chosen to be greater than the number of channel taps. The solid line in FIG. 33 represents an ideal function. On the other hand, dotted lines are interpolated functions. The interpolated weights fit the ideal weights of the pilot tone according to the definition of (28). The weights calculated over the remaining tones approximate only in the ideal case because of estimation errors.
重み補間法を実行する１つの方法は、（２６）の実現可能集合θkにわたる全数探索を通じたものである。探索の複雑性を低減するために、範囲［０，２π］において均一にＰ個の値に実現可能集合を量子化する。図３４は、Ｌ0＝８、Ｍ＝Ｎt＝２の送信アンテナ及び変数のＰに関するＳＮＲ対ＳＥＲを示している。量子化レベルの数が増加するにつれて、ＳＥＲ性能が改善する。事例Ｐ＝１０は、探索件数の減少によって計算の複雑性が遥かに下回るためにＰ＝１００の性能に接近することが認められる。 One way to implement the weight interpolation method is through an exhaustive search over the (26) feasible set θ k . To reduce the complexity of the search, quantize the feasible set uniformly to P values in the range [0, 2π]. FIG. 34 shows SNR versus SER for a transmit antenna of L 0 = 8, M = N t = 2 and P of variables. SER performance improves as the number of quantization levels increases. Case P = 10 is observed to approach the performance of P = 100 because the computational complexity is much lower due to the reduced number of searches.
図３５は、異なるＤＩＤＯ次数及びＬ0＝１６の補間法のＳＥＲ性能を示す。クライアントの数は、送信アンテナの数と同じであり、あらゆるクライアントは、単一のアンテナを装備すると仮定する。クライアントの数が増加するにつれて、ＳＥＲ性能は、重み補間誤差によって生成されたクライアント間干渉の増加のために低下する。 FIG. 35 shows SER performance of different DIDO orders and L 0 = 16 interpolation methods. It is assumed that the number of clients is the same as the number of transmit antennas, and every client is equipped with a single antenna. As the number of clients increases, SER performance degrades due to the increase in inter-client interference generated by weight interpolation errors.
本発明の別の実施形態において、（２８）の関数以外の重み補間関数が使用される。例えば、線形予想自己回帰モデル［１２］は、チャンネル周波数相関の推定に基づいて異なるＯＦＤＭトーンにわたって重みを補間するのに使用することができる。 In another embodiment of the present invention, a weight interpolation function other than the function of (28) is used. For example, a linear predictive autoregressive model [12] can be used to interpolate weights across different OFDM tones based on channel frequency correlation estimates.
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ＩＩ．関連出願第１２／９１７，２５７号からの開示
他のユーザに対する干渉を抑止しながら所定のユーザとの無線リンクを作成するために協働して作動する複数の分散型送信アンテナを使用する無線高周波（ＲＦ）通信システム及び方法を以下に説明する。異なる送信アンテナにわたる調整が、ユーザクラスター化を通じて可能になる。ユーザクラスターは、信号が確実に所定のユーザによって検出することができる（すなわち、ノイズ又は干渉レベルよりも大きい受信信号強度である）送信アンテナの部分集合である。システム内のあらゆるユーザが、自分のユーザクラスターを定義する。同じユーザクラスター内の送信アンテナによって送られた波形は、ターゲットユーザのロケーションでＲＦエネルギを作成し、それらのアンテナにより到達可能なあらゆる他のユーザのロケーションでゼロＲＦ干渉の点を作成するためにコヒーレントに結合される。
II. Disclosure from Related Application No. 12 / 917,257 A wireless high frequency radio using multiple distributed transmit antennas operating in concert to create a wireless link with a given user while suppressing interference to other users The (RF) communication system and method are described below. Coordination across different transmit antennas is possible through user clustering. A user cluster is a subset of transmit antennas whose signals can be reliably detected by a given user (ie, received signal strength greater than noise or interference levels). Every user in the system defines his own user cluster. The waveforms sent by the transmit antennas in the same user cluster create RF energy at the location of the target user and coherent to create zero RF interference points at the locations of any other users reachable by those antennas Combined with
Ｋ≦ＭでそれらのＭ個のアンテナにより到達可能な１人のユーザクラスター及びＫ人のユーザ内のＭ個の送信アンテナを有するシステムを考える。送信機はＭ個の送信アンテナとＫユーザとの間に Consider a system with one user cluster reachable by those M antennas with K ≦ M and M transmit antennas in K users. The transmitter is between M transmit antennas and K users
ユーザｋに対するＲＦエネルギ、全ての他のＫ−１ユーザに対するゼロＲＦエネルギを作成する事前符号化重み RF energy for user k, precoding weights to create zero RF energy for all other K-1 users
一実施形態において、無線システムは、ＤＩＤＯシステムであり、ユーザクラスター化は、ユーザクラスター内にあるアンテナにより到達可能な任意の他のユーザに対する干渉を事前に相殺しながら、ターゲットユーザとの無線通信リンクを作成するために使用される。米国特許出願第１２／６３０，６２７号において、以下を含むＤＩＤＯシステムが説明されている。
・ＤＩＤＯクライアント：１つ又は複数のアンテナを装備したユーザ端末。
・ＤＩＤＯ分散型アンテナ：複数のユーザに事前符号化データストリームを送信するために協働して作動し、したがって、ユーザ間干渉が抑止される送受信機基地局。
・ＤＩＤＯ基地送受信機局（ＢＴＳ）：ＤＩＤＯ分散型アンテナに事前符号化された波形を生成する集中型プロセッサ。
・ＤＩＤＯ基地局ネットワーク（ＢＳＮ）：ＤＩＤＯ分散型アンテナ又は他のＢＴＳにＢＴＳを接続する有線バックホール。
ＤＩＤＯ分散型アンテナは、ＢＴＳ又はＤＩＤＯクライアントのロケーションに対する空間分布に応じて異なる部分集合にグループ分けされる。図３６に示すように、３つのタイプのクラスターを定義する。
・スーパークラスター３６４０：全てのＢＴＳとそれぞれのユーザとの間の往復待ち時間がＤＩＤＯ事前符号化ループの制約内であるように、１つ又は複数のＢＴＳに接続したＤＩＤＯ分散型アンテナの組である。
・ＤＩＤＯクラスター３６４１：同じＢＴＳに接続したＤＩＤＯ分散型アンテナの組である。スーパークラスターが１つのＢＴＳのみを含む時に、その定義はＤＩＤＯクラスターと一致する。
・ユーザクラスター３６４２：所定のユーザに協働で事前符号化データを送信するＤＩＤＯ分散型アンテナの組である。
In one embodiment, the wireless system is a DIDO system, and user clustering is a wireless communication link with the target user while pre-canceling interference to any other users reachable by the antennas in the user cluster. Used to create In US patent application Ser. No. 12 / 630,627, a DIDO system is described which includes:
DIDO Client: A user terminal equipped with one or more antennas.
DIDO distributed antenna: A transceiver base station that operates cooperatively to transmit pre-coded data streams to multiple users, thus suppressing inter-user interference.
DIDO base transceiver station (BTS): A centralized processor that produces pre-coded waveforms on DIDO distributed antennas.
DIDO Base Station Network (BSN): A wired backhaul that connects the BTS to a DIDO distributed antenna or other BTS.
DIDO distributed antennas are grouped into different subsets according to the spatial distribution for the locations of BTSs or DIDO clients. Three types of clusters are defined as shown in FIG.
Super Cluster 3640: A set of DIDO distributed antennas connected to one or more BTSs, such that the round trip latency between all BTSs and their respective users is within the constraints of the DIDO precoding loop .
DIDO cluster 3641: A set of DIDO distributed antennas connected to the same BTS. When a super cluster contains only one BTS, its definition matches the DIDO cluster.
User cluster 3642: A set of DIDO distributed antennas that jointly transmit pre-coded data to a given user.
例えば、ＢＴＳは、ＢＳＮを通じて他のＢＴＳ及びＤＩＤＯ分散型アンテナに接続したローカルハブである。ＢＳＮは、デジタル加入者回線（ＤＳＬ）、ＡＤＳＬ、ＶＤＳＬ［６］、ケーブルモデム、ファイバリング、Ｔ１線、光同軸混成（ＨＦＣ）ネットワーク、及び／又は固定無線（例えば、ＷｉＦｉ）を含むがこれらに限定されない様々なネットワーク技術で構成することができる。同じスーパークラスター内の全てのＢＴＳは、往復待ち時間がＤＩＤＯ事前符号化ループ内であるように、ＢＳＮを通じてＤＩＤＯ事前符号化に関する情報を共有する。 For example, a BTS is a local hub connected to other BTSs and DIDO distributed antennas through a BSN. BSNs include digital subscriber lines (DSL), ADSL, VDSL [6], cable modems, fiber rings, T1-wires, optical coaxial hybrid (HFC) networks, and / or fixed wireless (eg, WiFi) It can be configured with various network technologies that are not limited. All BTSs in the same super cluster share information about DIDO precoding through BSN such that the round trip latency is within the DIDO precoding loop.
図３７では、点はＤＩＤＯ分散型アンテナを示し、十字記号はユーザであり、破線は、それぞれ、ユーザＵ１及びＵ８のユーザクラスターを示している。以下に説明する方法は、ユーザクラスターの内側又は外側の任意の他のユーザ（Ｕ２〜Ｕ８）に対してゼロＲＦエネルギの点を作成しながらターゲットユーザＵ１との通信リンクを作成するように設計される。 In FIG. 37, points indicate DIDO distributed antennas, crosses are users, and broken lines indicate user clusters of users U1 and U8, respectively. The method described below is designed to create a communication link with the target user U1 while creating a point of zero RF energy for any other user (U2-U8) inside or outside the user cluster Ru.
本発明者らは、ゼロＲＦエネルギの点がＤＩＤＯクラスター間で重なり合うゾーンの干渉を除去するために作成される類似の方法を［５］で提案した。クラスター間干渉を抑止しながらＤＩＤＯクラスター内のクライアントに信号を送信するために追加のアンテナが必要であった。本出願において提案する方法の実施形態においては、ＤＩＤＯクラスター間干渉を除去しようとはせず、むしろ、クラスターは、クライアント（すなわち、ユーザクラスター）と結びついて、干渉がその隣接内のあらゆる他のクライアントに対して生成されない（又は干渉は取るに足りない）ことを保証すると仮定する。 We proposed in [5] a similar method in which a point of zero RF energy is created to eliminate the interference of overlapping zones between DIDO clusters. An additional antenna was needed to signal the clients in the DIDO cluster while suppressing inter-cluster interference. In the embodiment of the method proposed in the present application, DIDO does not try to eliminate inter-cluster interference, but rather, the cluster is associated with the client (i.e., user cluster), so that the interference does not remove any other clients in its neighbors It is assumed that it guarantees that it is not generated (or interference is negligible).
提案する方法に関連の１つの考え方は、大きい伝播損失のために、ユーザクラスターから十分に遠いユーザは、送信アンテナからの放射線による影響を受けていないことである。ユーザクラスターに近いか又はユーザクラスター内のユーザは、事前符号化のために干渉のない信号を受信する。更に、条件Ｋ≦Ｍが満たされるように、（図３７に示すように）更に別の送信アンテナをユーザクラスターに追加することができる。 One idea associated with the proposed method is that due to the large propagation losses, users far enough from the user cluster are not affected by the radiation from the transmit antenna. Users close to or within the user cluster receive interference free signals for precoding. Furthermore, additional transmit antennas can be added to the user cluster (as shown in FIG. 37) such that the condition K ≦ M is satisfied.
ユーザクラスター化を使用する方法の一実施形態は、以下の段階から構成される。
ａ．リンク品質測定：あらゆるＤＩＤＯ分散型アンテナ及びあらゆるユーザとの間のリンク品質をＢＴＳに報告する。リンク品質メトリックは、信号対ノイズ比（ＳＮＲ）又は信号対干渉ノイズ比（ＳＩＮＲ）から構成される。
One embodiment of a method of using user clustering consists of the following steps:
a. Link Quality Measurement: Report to the BTS the link quality between every DIDO distributed antenna and every user. The link quality metric is composed of signal to noise ratio (SNR) or signal to interference noise ratio (SINR).
一実施形態において、ＤＩＤＯ分散型アンテナは、トレーニング信号を送信し、ユーザは、そのトレーニングに基づいて受信信号品質を推定する。トレーニング信号は、ユーザが異なる送信機にわたって区別することができるように時間領域、周波数領域、又は符号領域において直交であるように設計される。あるいは、ＤＩＤＯアンテナは、１つの所定の周波数（すなわち、ビーコンチャンネル）で狭帯域信号（すなわち、単一のトーン）を送信し、ユーザは、そのビーコン信号に基づいてリンク品質を推定する。１つの閾値は、図３８ａに示すように正常にデータを復調するノイズレベルよりも大きい最小限の信号振幅（又は電力）として定義される。この閾値よりも小さいあらゆるリンク品質メトリック値は、ゼロであると仮定される。リンク品質メトリックは、有限数のビットにわたって量子化され、送信機にフィードバックされる。 In one embodiment, the DIDO distributed antenna transmits a training signal, and the user estimates received signal quality based on the training. The training signals are designed to be orthogonal in the time domain, frequency domain or code domain so that users can distinguish across different transmitters. Alternatively, the DIDO antenna transmits a narrowband signal (ie, a single tone) on one predetermined frequency (ie, beacon channel), and the user estimates link quality based on the beacon signal. One threshold is defined as the minimum signal amplitude (or power) that is greater than the noise level that successfully demodulates the data as shown in FIG. 38a. Any link quality metric value smaller than this threshold is assumed to be zero. The link quality metric is quantized over a finite number of bits and fed back to the transmitter.
異なる実施形態において、トレーニング信号又はビーコンは、ユーザから送られて、リンク品質が、アップリンク（ＵＬ）伝播損失とダウンリンク（ＤＬ）伝播損失との間の相互関係を仮定して（図３８ｂの場合と同様に）ＤＩＤＯ送信アンテナで推定される。伝播損失相互関係は、ＵＬ周波数帯域及びＤＬ周波数帯域が比較的近い時に、（ＵＬ及びＤＬのチャンネルが同じ周波数である状態の）時分割複信（ＴＤＤ）システム及び周波数分割複信（ＦＤＤ）システムでは現実的な仮定であることに留意されたい。 In different embodiments, the training signal or beacon is sent from the user, and the link quality assumes a correlation between uplink (UL) and downlink (DL) propagation losses (FIG. 38 b As with the case) estimated with DIDO transmit antenna. The propagation loss correlation is a time division duplex (TDD) system and a frequency division duplex (FDD) system (with the UL and DL channels at the same frequency) when the UL and DL frequency bands are relatively close. Note that this is a realistic assumption.
リンク品質メトリックに関する情報は、図３７に示すように、全てのＢＴＳが異なるＤＩＤＯクラスターにわたってあらゆるアンテナ／ユーザ間のリンク品質を認識するように、ＢＳＮを通じて異なるＢＴＳにわたって共有される。 Information on link quality metrics are shared across different BTSs through the BSN such that all BTSs recognize link quality between any antenna / user across different DIDO clusters as shown in FIG.
ｂ．ユーザクラスターの定義：ＤＩＤＯクラスター内の全ての無線リンクのリンク品質メトリックは、ＢＳＮを通じて全てのＢＴＳにわたって共有されるリンク品質行列への入力である。図３７のシナリオのリンク品質行列の一例を図３９に示す。 b. User Cluster Definition: The link quality metrics of all radio links in the DIDO cluster are input to the link quality matrix shared across all BTSs through the BSN. An example of the link quality matrix of the scenario of FIG. 37 is shown in FIG.
リンク品質行列は、ユーザクラスターを定義するために使用される。例えば、図３９は、ユーザＵ８に関するユーザクラスターの選択を示している。ユーザＵ８に対する非ゼロリンク品質メトリック（すなわち、アクティブ送信機）を有する送信機の部分集合が最初に識別される。これらの送信機は、ユーザＵ８のユーザクラスターをポピュレートする。
次に、他のユーザへのユーザクラスター内の送信機からの非ゼロ入力を含む部分行列が選択される。リンク品質メトリックは、ユーザクラスターを選択するためにのみ使用されるので、２ビットのみで量子化することができ（すなわち、図３８において閾値よりも大きいか又は下回る状態を識別するために）、したがって、フィードバックオーバヘッドが低減される。
The link quality matrix is used to define user clusters. For example, FIG. 39 shows the selection of a user cluster for user U8. A subset of transmitters having non-zero link quality metrics (i.e., active transmitters) for user U8 is first identified. These transmitters populate the user cluster of user U8.
Next, a submatrix containing non-zero inputs from transmitters in the user cluster to other users is selected. Since the link quality metric is only used to select user clusters, it can be quantized with only 2 bits (ie to identify conditions above or below the threshold in FIG. 38), and thus , Feedback overhead is reduced.
別の例をユーザＵ１に対して図４０に示している。この場合に、アクティブ送信機の数は、部分行列においてユーザの数より低く、したがって、条件Ｋ≦Ｍに違反するものである。したがって、１つ又はそれよりも多くの列がその条件を満たすために部分行列に追加される。送信機の数がユーザの数よりも大きい場合、追加のアンテナをダイバーシティ方式（すなわち、アンテナ又は固有モード選択）に使用することができる。 Another example is shown in FIG. 40 for user U1. In this case, the number of active transmitters is lower than the number of users in the submatrix, thus violating the condition K ≦ M. Thus, one or more columns are added to the submatrix to satisfy the condition. If the number of transmitters is greater than the number of users, additional antennas can be used for the diversity scheme (ie antenna or eigenmode selection).
更に別の例をユーザＵ４に対して図４１に示す。部分行列を２つの部分行列の組合せとして取得することができることが認められる。 Yet another example is shown in FIG. 41 for user U4. It will be appreciated that the submatrix can be obtained as a combination of two submatrices.
ｃ．ＢＴＳへのＣＳＩ報告：ユーザクラスターが選択されると、ユーザクラスター内の全ての送信機からそれらの送信機が到達するあらゆるユーザへのＣＳＩが、全てのＢＴＳに対して利用可能になる。ＣＳＩ情報は、ＢＳＮを通じて全てのＢＴＳにわたって共有される。ＴＤＤシステムは、ＵＬ／ＤＬチャンネル相互関係を利用し、ＵＬチャンネルでＣＳＩをトレーニングから導出することができる。ＦＤＤシステムでは、全てのユーザからのＢＴＳへのフィードバックチャンネルが必要である。フィードバック量を低減するために、リンク品質行列の非ゼロ入力に対応するＣＳＩだけがフィードバックされる。 c. CSI Reporting to BTS: Once user clusters are selected, CSI from every transmitter in the user cluster to every user that those transmitters reach will be available to every BTS. CSI information is shared across all BTSs through the BSN. The TDD system can derive CSI from training on the UL channel using UL / DL channel correlation. In the FDD system, feedback channels from all users to the BTS are required. In order to reduce the amount of feedback, only the CSI corresponding to the non-zero input of the link quality matrix is fed back.
ｄ．ＤＩＤＯ事前符号化：最後に、ＤＩＤＯ事前符号化は、（例えば、関連の米国特許出願に説明されているように）異なるユーザに対応するあらゆるＣＳＩに適用される。 d. DIDO Precoding: Finally, DIDO precoding applies to any CSI corresponding to different users (e.g., as described in the related U.S. patent application).
一実施形態において、実効チャンネル行列 In one embodiment, the effective channel matrix
基本的な線形代数による考察から、行列 From basic linear algebra considerations to matrices
ヌル部分空間の固有値（λ）が既知（すなわち、ゼロ）であることを考慮すると、逆べき乗法では、収束すべき反復は１回しか必要なく、したがって、計算の複雑性が低減される。次に、事前符号化重みベクトルを以下のように書く。 Considering that the eigenvalues (λ) of the null subspace are known (ie, zero), the inverse power method requires only one iteration to converge, thus reducing computational complexity. Next, write the precoding weight vector as follows.
ＤＩＤＯ事前符号化計算に必要とされる行列反転は１回である。Ｓｔｒａｓｓｅｎのアルゴリズム［１］又はＣｏｐｐｅｒｓｍｉｔｈ−Ｗｉｎｏｇｒａｄのアルゴリズム［２、３］のような行列反転の複雑性を低減するいくつかの数値解法がある。Ｃは本質的にエルミート行列であるので、代替解決法は、［４、節１１．４］の方法に従って実数部及び虚数部においてＣを分解して実行列の行列反転を計算することである。 The matrix inversion required for the DIDO precoding calculation is one time. There are several numerical solutions that reduce the complexity of matrix inversion, such as Strassen's algorithm [1] or Coppersmith-Winograd's algorithm [2, 3]. Since C is essentially a Hermitian matrix, an alternative solution is to decompose C in the real and imaginary parts according to the method of [4, section 11.4] to calculate the matrix inversion of the real sequence.
提案する方法及びシステムの別の特徴は、再構成可能性である。クライアントが図４２において異なるＤＩＤＯクラスターを横切る時に、ユーザクラスターはその動きに追随する。換言すると、送信アンテナの部分集合は、クライアントが位置を変えると、絶えず更新され、実効チャンネル行列（及び対応する事前符号化重み）が再計算される。 Another feature of the proposed method and system is reconfigurability. When the client crosses different DIDO clusters in FIG. 42, the user cluster follows its movement. In other words, the subsets of transmit antennas are constantly updated as the client changes position, and the effective channel matrix (and the corresponding precoding weights) are recomputed.
本明細書で提案する方法は、ＢＳＮを通じたＢＴＳ間のリンクが低待ち時間でなければならないため、図３６においてスーパークラスター内で機能する。異なるスーパークラスターの重なり合うゾーンの干渉を抑止するために、ＤＩＤＯクラスター間の干渉ゾーンにおいてゼロＲＦエネルギの点を作成するために追加のアンテナを使用する［５］の方法を使用することができる。 The method proposed herein works in the super cluster in FIG. 36 as the link between BTSs through the BSN should have low latency. The method of [5] can be used using additional antennas to create points of zero RF energy in the interference zone between DIDO clusters in order to suppress the interference of overlapping zones of different superclusters.
用語「ユーザ」及び「クライアント」は、本明細書で交換可能に使用されることに留意すべきである。 It should be noted that the terms "user" and "client" are used interchangeably herein.
参考文献
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ＩＩＩ．無線システム内の可干渉エリアを利用するシステム及び方法
実際的な伝播環境における多重アンテナシステム（ＮＡＳ）の容量は、無線リンクにわたって利用可能な空間ダイバーシティの関数である。空間ダイバーシティは、無線チャンネルにおける散乱物体の分散、並びに送信アンテナアレイ及び受信アンテナアレイの形状によって決定される。
III. Systems and Methods for Utilizing Coherent Areas in Wireless Systems The capacity of a multiple antenna system (NAS) in a practical propagation environment is a function of the spatial diversity available over the wireless link. Spatial diversity is determined by the dispersion of scattered objects in the wireless channel and the shapes of the transmit and receive antenna arrays.
ＭＡＳチャンネルに対する１つの一般的なモデルは、いわゆるクラスター化チャンネルモデルと呼ばれ、これは、送信機及び受信機の周辺に配置されたクラスターとして散乱物体の群を定義する。一般に、より多くのクラスターが存在し、より広範囲にこれらの角度が広がると、無線リンクにわたって利用可能な空間ダイバーシティ及び容量はより高くなる。クラスター化チャンネルモデルは、実用的測定法［１〜２］によって確認されており、これらのモデルの変動は、屋内無線規格（すなわち、ＷＬＡＮ向けのＩＥＥＥ ８０２．１１ｎ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｇｒｏｕｐ［３］）及び屋外無線規格（３Ｇセラーシステム向けの３ＧＰＰ Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｐｅｃｉｆｉｃａｔｉｏｎ Ｇｒｏｕｐｓ［４］）に導入されている。 One common model for MAS channels is called a so-called clustered channel model, which defines a group of scattering objects as clusters arranged around the transmitter and receiver. In general, as more clusters are present and these angles spread more widely, the spatial diversity and capacity available over the wireless link will be higher. Clustered channel models have been identified by practical measurements [1-2], and the variations of these models are for indoor wireless standards (ie, IEEE 802.11n Technical Group for WLAN [3]) and outdoor wireless It is introduced in the standard (3GPP Technical Specification Groups [3] for 3G seller system).
無線チャンネルにおける空間ダイバーシティを決定する他のファクタは、アンテナ要素の間隔［５〜７］、アンテナの数［８〜９］、アレイ開口［１０〜１１］、アレイ構造［５、１２、１３］、偏波及びアンテナパターン［１４〜２８］を含む、アンテナアレイの特徴である。 Other factors that determine spatial diversity in the wireless channel are: antenna element spacing [5-7], number of antennas [8-9], array aperture [10-11], array structure [5, 12, 13], It is a feature of the antenna array, including polarization and antenna patterns [14-28].
アンテナアレイ設計の効果並びに無線リンクの空間ダイバーシティ（又は自由度）での伝播チャンネルの特徴を説明する統合モデルを［２９］に示した。［２９］の受信信号モデルは、以下によって示される。 An integrated model is presented in [29] that describes the effects of antenna array design as well as the characteristics of the propagation channel with spatial diversity (or degrees of freedom) of the wireless link. The received signal model of [29] is shown by:
マクスウェルの方程式及びグリーン関数の遠地項から、アレイ応答は［２９］で近似できる。 The array response can be approximated by [29] from Maxwell's equations and the far term of the Green's function.
非偏波線形アレイ
（波長で正規化された）長さＬの非偏波線形アレイ及びｚ軸に沿って配向され、かつ原点を中心とするアンテナ要素については、積分核は［２９］によって示される。
Non-Polarizing Linear Array (Wavelength-Normalized) For a non-polarizing linear array of length L and antenna elements oriented along the z-axis and centered on the origin, the integrating kernel is shown by [29] Be
上記の方程式を一連の移動ダイアドに拡大して、ｓｉｎｃ関数が１／Ｌの分解能を有し、アレイ制限及びほぼ波数ベクトル制限部分空間の次元（すなわち、自由度）は以下の通りであることを得た。
ＤＦ＝Ｌ｜Ωθ｜
式中、Ωθ＝｛ｃｏｓθ；θ∈Θ｝である。横形アレイは｜Ωθ｜＝｜Θ｜であり、一方、エンドファイアは｜Ωθ｜≒｜Θ｜2／２であることを認める。
Expanding the above equation into a series of mobile dyads, the sinc function has a resolution of 1 / L, and the dimensions (ie, the degrees of freedom) of the array-limited and nearly wavevector-limited subspaces are Obtained.
DF = L | Ω θ |
In the formula, Ω θ = {cos θ; θ∈Θ}. Horizontal array | Ω θ | = | Θ | a and, on the other hand, end-fire is | Omega theta | admission that it is 2/2 | ≒ | Θ.
非偏波球形アレイ
（波長で正規化された）半径Ｒの球形アレイの積分核は、［２９］によって示される。
Non-Polarizing Spherical Array The integral kernel of a spherical array of radius R (wavelength normalized) is given by [29].
ＤF＝Ａ｜Ω｜＝πＲ2｜Ω｜
D F = A | Ω | = πR 2 | Ω |
式中、Ａは球形アレイのエリアであり、 Where A is the area of the spherical array,
無線チャンネルにおける可干渉エリア
球形アレイの分解能とそれらのエリアＡとの関係を図４３に示す。中央の球は、エリアＡの球形アレイである。単位球面へのチャンネルクラスターの投射は、クラスターの角度広がりに比例するサイズの異なる散乱領域を定義する。各クラスター内のサイズ１／Ａのエリア（「可干渉エリア」と呼ぶ）は、アレイの放射界の基底関数の投射を示し、波数ベクトル領域内のアレイの分解能を定義する。
Coherent Areas in Wireless Channels The relationship between the resolution of spherical arrays and their area A is shown in FIG. The central sphere is a spherical array of area A. The projection of channel clusters onto a unit sphere defines different scattering areas of size proportional to the angular spread of the clusters. The area of size 1 / A in each cluster (referred to as the "coherence area") shows the projection of the basis function of the radiation field of the array and defines the resolution of the array in the wave vector region.
図４３を図４４と比較すると、可干渉エリアのサイズがアレイのサイズに反比例して減少することが認められる。実際、より大きいアレイは、より小さいエリアにエネルギを集中させることができ、より大きい数の自由度ＤFが得られる。自由度の総数は、上記の定義に示すように、クラスターの角度広がりにも依存することに留意されたい。 Comparing FIG. 43 with FIG. 44, it can be seen that the size of the coherent area decreases in inverse proportion to the size of the array. In fact, larger arrays can concentrate energy in smaller areas, resulting in a greater number of degrees of freedom DF . It should be noted that the total number of degrees of freedom also depends on the angular spread of the clusters, as indicated in the above definition.
図４５は、アレイサイズが図４４よりも更に大きいエリアを占め、更なる自由度が得られる別の例を示す。ＤＩＤＯシステムでは、アレイ開口は、（アンテナがわずかな波長で隔てられると仮定して）全てのＤＩＤＯ送信機によって占められる総面積で近似できる。
その結果、図４５は、ＤＩＤＯシステムが、空間にアンテナを分散させることにより自由度を増加させることができ、したがって、可干渉エリアのサイズを低減させることを示す。これらの図は、理想的な球形アレイを仮定して生成されることに留意されたい。実際的なシナリオでは、ＤＩＤＯアンテナは広域にわたってランダムに分散し、得られる可干渉エリアの形状は、これらの図に示すように規則的ではないことがある。
FIG. 45 shows another example in which the array size occupies an area larger than that in FIG. 44 and more freedom is obtained. In DIDO systems, the array aperture can be approximated by the total area occupied by all DIDO transmitters (assuming that the antennas are separated by a few wavelengths).
As a result, FIG. 45 shows that the DIDO system can increase the degree of freedom by dispersing antennas in space, thus reducing the size of the coherent area. It should be noted that these figures are generated assuming an ideal spherical array. In practical scenarios, DIDO antennas are randomly distributed over a wide area, and the shape of the resulting coherent area may not be regular as shown in these figures.
図４６は、アレイサイズが増加するにつれて、ＤＩＤＯ送信機間の物体数が増加することにより無線波が散乱するため、無線チャンネル内により多くのクラスターが含まれることを示す。したがって、（放射界にわたる）基底関数の数を増加させて、上記の定義に従って、更なる自由度を得られることが可能である。 FIG. 46 shows that as the array size increases, the radio waves scatter due to the increase in the number of objects between DIDO transmitters, so more clusters are included in the radio channel. Thus, it is possible to increase the number of basis functions (across the radiation field) to gain more freedom according to the above definition.
本特許出願に記載のマルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）は、無線チャンネルの可干渉エリアを利用して、異なるユーザに対して複数の独立した同時非干渉データストリームを作成する。所定のチャンネル状態及びユーザ分布に対して、放射界の基底関数が選択されて、あらゆるユーザが干渉のないリンクを経験するような方法で、異なるユーザに対して独立した同時無線リンクを作成する。ＭＵ−ＭＡＳはあらゆる送信機とあらゆるユーザとの間のチャンネルを認識するため、事前符号化送信はこの情報に基づいて調整されて、異なるユーザに対して別々の可干渉エリアを作成する。 The Multi-User (MU) Multiple Antenna System (MAS) described in the present patent application utilizes the coherent area of the wireless channel to create multiple independent simultaneous non-interfering data streams for different users. For a given channel condition and user distribution, the radiation field basis functions are selected to create independent simultaneous wireless links for different users in such a way that every user experiences a link without interference. As the MU-MAS recognizes the channel between every transmitter and every user, the pre-coded transmission is adjusted based on this information to create separate coherence areas for different users.
本発明の一実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳは、ダーティーペーパー符号化（ＤＰＣ）［３０〜３１］又はＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ（ＴＨ）［３２〜３３］事前符号化など非線形事前符号化を利用する。本発明の別の実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳは、本発明者らの以前の特許出願でのようなブロック対角化（ＢＤ）［０００３〜０００９］又はゼロフォーシングビームフォーミング（ＺＦ−ＢＦ）［３４］など非線形事前符号化を利用する。 In one embodiment of the present invention, MU-MAS utilizes non-linear precoding such as dirty paper coding (DPC) [30-31] or Tomlinson-Harashima (TH) [32-33] precoding. In another embodiment of the present invention, MU-MAS is block diagonalization (BD) [0003-0009] or zero forcing beamforming (ZF-BF) [ZF-BF) as in our previous patent application. 34) etc. use non-linear precoding.
事前符号化を可能にするために、ＭＵ−ＭＡＳはチャネル状態情報（ＣＳＩ）を把握する必要がある。ＣＳＩは、フィードバックチャンネルを介してＭＵ−ＭＡＳで利用可能になるか、時分割複信（ＴＤＤ）システムでアップリンク／ダウンリンクチャンネル相互関係が可能であると仮定してアップリンクチャネル上で推定される。ＣＳＩに必要なフィードバック量を低減する１つの方法は、限定フィードバック法［３５〜３７］を使用することである。一実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳは限定フィードバック法を使用して制御チャンネルのＣＳＩオーバヘッドを低減する。限定フィードバック法においては、コードブック設計が重要である。一実施形態は、送信アレイの放射界にわたる基底関数からコードブックを定義する。 In order to enable precoding, the MU-MAS needs to know channel state information (CSI). CSI can be made available to the MU-MAS via a feedback channel or estimated on the uplink channel assuming that uplink / downlink channel correlation is possible in a time division duplex (TDD) system Ru. One way to reduce the amount of feedback needed for CSI is to use a limited feedback method [35-37]. In one embodiment, MU-MAS uses a limited feedback method to reduce the CSI overhead of the control channel. In the limited feedback method, codebook design is important. One embodiment defines a codebook from basis functions across the emission field of the transmit array.
ユーザが空間を移動するか、移動体（人又は車など）によって伝播環境が時間と共に変化するにつれて、可干渉エリアはそのロケーション及び形状を変化させる。これは、公知の無線通信におけるドップラー効果によるものである。本特許出願に記載のＭＵ−ＭＡＳは、ドップラー効果によって環境が変化するにつれて、事前符号化を調整してあらゆるユーザに対して可干渉エリアを絶えず適合させる。この可干渉エリアのアダプテーションは、異なるユーザに同時非干渉チャンネルを作成するためのものである。 The coherent area changes its location and shape as the user travels through space or as the propagation environment changes with time due to moving objects (such as people or cars). This is due to the Doppler effect in known wireless communications. The MU-MAS described in the present patent application adjusts the precoding to constantly adapt the coherence area to any user as the environment changes due to the Doppler effect. The adaptation of the coherent area is to create simultaneous non-interference channels for different users.
本発明の別の実施形態は、ＭＵ−ＭＡＳシステムのアンテナの部分集合を適応的に選択して異なるサイズの可干渉エリアを作成する。例えば、ユーザが空間にまばらに分散する場合（すなわち、農村地帯又は無線リソースの使用率が低い時刻）、小さい部分集合のアンテナが選択され、可干渉エリアのサイズは、図４３のアレイサイズに対して大きい。あるいは、密度の高いエリア（すなわち、都市部又は無線サービスの使用率がピークの時刻）では、より多くのアンテナが選択されて、互いに直近に存在するユーザに対して可干渉の小さいエリアを作成する。 Another embodiment of the present invention adaptively selects a subset of antennas of the MU-MAS system to create coherent areas of different sizes. For example, if the users are sparsely dispersed in space (i.e., a time when rural areas or radio resource utilization is low), a small subset of antennas may be selected, and the size of the coherent area is as compared to the array size of FIG. Big. Alternatively, in high density areas (ie, when urban areas or wireless service utilization peaks), more antennas are selected to create areas of less interference to users closest to each other .
本発明の一実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳは、以前の特許出願［０００３〜０００９］で説明したようにＤＩＤＯシステムである。ＤＩＤＯシステムは、線形若しくは非線形事前符号化及び／又は限定フィードバック法を使用して、異なるユーザに対して可干渉エリアを作製する。 In one embodiment of the present invention, MU-MAS is a DIDO system as described in the previous patent application [0003-0009]. The DIDO system uses coherent or non-linear precoding and / or limited feedback methods to create coherent areas for different users.
数値結果
アレイサイズの関数として従来の多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）システムにおける自由度数を計算することによって開始する。非偏波線形アレイ及び２種類のチャンネルモデル（ＷｉＦｉシステム向けのＩＥＥＥ ８０２．１１ｎ規格のように屋内及びセラーシステム向けの３ＧＰＰ−ＬＴＥ規格のように屋外）を考える。［３］の屋内チャンネルモードは、範囲内のクラスターの数［２，６］及び範囲内の角度広がり［１５°，４０°］を定義する。都市ミクロ用屋外チャンネルモデルは、約６個のクラスター及び約２０°の基地局における角度広がりを定義する。
Numerical Results We start by calculating the number of degrees of freedom in a conventional Multiple Input Multiple Output (MIMO) system as a function of array size. Consider a non-polarizing linear array and two different channel models (outdoor as in the 3GPP-LTE standard for indoor and cellar systems as in the IEEE 802.11n standard for WiFi systems). The indoor channel mode in [3] defines the number of clusters in the range [2, 6] and the angular spread in the range [15 °, 40 °]. The urban micro outdoor channel model defines an angular spread at about 6 clusters and a base station of about 20 °.
図４７は、実際的な室内及び屋外伝播シナリオにおけるＭＩＭＯシステムの自由度を示す。例えば、１波長を隔てた１０個のアンテナを備える線形アレイを考えると、無線リンク全体で利用可能な最大自由度（又は空間チャンネルの数）は、屋外シナリオの場合に約３、屋内の場合は７に限定される。当然のことながら、室内チャンネルは、角度広がりが大きいため、より多くの自由度を提供する。 FIG. 47 shows the degree of freedom of the MIMO system in practical indoor and outdoor propagation scenarios. For example, considering a linear array with 10 antennas separated by one wavelength, the maximum degree of freedom (or number of spatial channels) available across the wireless link is about 3 for outdoor scenarios, for indoors It is limited to seven. It will be appreciated that indoor channels provide more freedom due to the greater angular spread.
次に、ＤＩＤＯシステムにおける自由度を計算する。ＤＩＤＯアクセスポイントが隣接する建物の異なる階に分布し得るダウンタウン都市シナリオなど、３Ｄ空間にわたってアンテナが分布している場合を考える。したがって、ＤＩＤＯ送信アンテナ（ファイバ又はＤＳＬバックボーンを介して全て互いに接続されている）を球形アレイとしてモデル化する。また、クラスターは立体角にわたって均一に分布していると仮定する。 Next, calculate the degrees of freedom in the DIDO system. Consider the case where antennas are distributed across 3D space, such as a downtown city scenario where DIDO access points may be distributed on different floors of adjacent buildings. Thus, DIDO transmit antennas (all connected together via a fiber or DSL backbone) are modeled as a spherical array. It is also assumed that the clusters are uniformly distributed over solid angles.
図４８は、アレイ直径の関数としてのＤＩＤＯシステムにおける自由度を示す。１０波長に等しい直径については、約１０００自由度がＤＩＤＯシステムで利用可能である。理論上、ユーザに対して最大１０００個の非干渉チャンネルを作成することが可能である。空間に分布するアンテナによって増加した空間ダイバーシティは、従来のＭＩＭＯシステムにわたってＤＩＤＯによって提供される多重化利得にとって重要である。 FIG. 48 shows the degrees of freedom in the DIDO system as a function of array diameter. For a diameter equal to 10 wavelengths, about 1000 degrees of freedom are available in the DIDO system. In theory, it is possible to create up to 1000 non-interference channels for the user. Space diversity, increased by the spatially distributed antennas, is important for the multiplexing gain provided by DIDO over conventional MIMO systems.
比較として、郊外環境においてＤＩＤＯシステムで達成可能な自由度を示す。クラスターは仰角（α，π−α）内に分布していると仮定し、クラスターの立体角を｜Ω｜＝４πｃｏｓαと定義する。例えば、２階建ての建物を含む郊外シナリオにおいて、散乱の仰角はα＝６０°であり得る。この場合、波長の関数としての自由度の数を図４８に示す。 As a comparison, it shows the degrees of freedom achievable with the DIDO system in a suburban environment. The clusters are assumed to be distributed within the elevation angle (α, π-α), and the solid angle of the cluster is defined as | Ω | = 4π cos α. For example, in a suburban scenario involving a two-storey building, the scattering elevation may be α = 60 °. In this case, the number of degrees of freedom as a function of wavelength is shown in FIG.
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ＩＶ．マルチユーザスペクトルの計画的進化及び廃用化のためのシステム及び方法
高速無線サービスに対する高まる需要及び携帯電話加入者数の増加は、初期のアナログ音声サービス（ＡＭＰＳ［１〜２］）からデジタル音声（ＧＳＭ［３〜４］、ＩＳ−９５ ＣＤＭＡ［５］）、データトラフィック（ＥＤＧＥ［６］、ＥＶ−ＤＯ［７］）、及びインターネットブラウジング（ＷｉＦｉ［８〜９］、ＷｉＭＡＸ［１０〜１１］、３Ｇ［１２〜１３］、４Ｇ［１４〜１５］）をサポートする規格まで、過去３０年間にわたり無線産業において抜本的な技術革新をもたらしている。この３０年間にわたる無線技術の成長は、以下の２つの主要な取り組みによって可能になっている。
ｉ）Ｆｅｄｅｒａｌ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｃｏｍｍｉｓｓｉｏｎ（ＦＣＣ）［１６］は、新たに現れた規格をサポートするために新しいスペクトルを割り当てている。例えば、ＡＭＰＳシステムの第１世代において、ＦＣＣによって割り当てられたチャンネルの数は１９８３年の当初３３３から１９８０年代後半の４１６へと増加して、セルラークライアント数の増加を支えた。より最近では、Ｗｉ−Ｆｉ、Ｂｌｕｅｔｏｏｔｈ、及びＺｉｇＢｅｅなど技術の製品化は、かつて１９８５年にＦＣＣによって割り当てられた未認可ＩＳＭバンドの使用により可能になっている［１７］。
ｉｉ）無線産業は、限られた利用可能なスペクトルをより効率的に利用して、より高いデータ速度リンク及び加入者数の増加を支える、新たな技術を生み出してきた。無線の世界における１つの大きな革新は、１９９０年代におけるアナログＡＭＰＳシステムからデジタルＤ−ＡＭＰＳ及びＧＳＭへの移行であった。これにより、スペクトル効率が向上したために所定の周波数帯域に対してはるかに高い通話ボリュームが可能になった。別の根本的な変化は、以前の無線ネットワークのデータ速度を４倍向上させ、異なる規格で導入された（すなわち、Ｗｉ−ＦｉでＩＥＥＥ ８０２．１１ｎ、ＷｉＭＡＸではＩＥＥＥ ８０２．１６、４Ｇ−ＬＴＥでは３ＧＰＰ）、多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）など空間処理技術によって２０００年代前半にもたらされた。
IV. System and method for planned evolution and decommissioning of multi-user spectrum The growing demand for high-speed wireless services and the increasing number of mobile subscribers are increasing from the initial analog voice services (AMPS [1-2]) to digital voice (AMPS [1-2]). GSM [3-4], IS-95 CDMA [5], data traffic (EDGE [6], EV-DO [7]), and Internet browsing (WiFi [8-9], WiMAX [10-11], The standards that support 3G [12-13], 4G [14-15]) have brought about drastic technological innovation in the wireless industry over the last 30 years. The growth of wireless technology over the last 30 years is made possible by two major initiatives:
i) The Federal Communications Commission (FCC) [16] has assigned new spectra to support emerging standards. For example, in the first generation of AMPS systems, the number of channels allocated by the FCC increased from initial 333 in 1983 to 416 in the late 1980's to support the increase in the number of cellular clients. More recently, commercialization of technologies such as Wi-Fi, Bluetooth and ZigBee is made possible by the use of the unlicensed ISM band, which was assigned by the FCC in 1985 [17].
ii) The wireless industry has created new technologies to more efficiently utilize the limited available spectrum to support higher data rate links and increased subscriber numbers. One major innovation in the wireless world has been the transition from analog AMPS systems to digital D-AMPS and GSM in the 1990's. This allows for much higher call volume for a given frequency band due to improved spectral efficiency. Another fundamental change quadrupled the data rate of the previous wireless network and was introduced in different standards (ie IEEE 802.11n for Wi-Fi, IEEE 802.16 for WiMAX, 4G-LTE It was introduced in the early 2000's by spatial processing techniques such as 3GPP), Multiple Input Multiple Output (MIMO).
高速無線接続の解決法を提供しようとする取り組みにも関わらず、無線産業は、高解像度（ＨＤ）ビデオストリーミングを提供して、ゲームなどのサービスに対して高まる需要を満たし、あらゆる場所（無線バックボーンの構築に費用がかかり、非現実的である農村地帯を含む）で無線カバレージを提供するという新たな課題に直面している。現在、最先端の無線規格システム（すなわち、４Ｇ−ＬＴＥ）は、ＨＤストリーミングサービスをサポートするデータ速度要件及び待ち時間制約を提供することができない。これは、特にネットワークが大量の同時リンクで過負荷の場合に該当する。ここにおいても、主な欠点は、限定的なスペクトル可用性であり、データ速度を真に向上し、完全なカバレージを提供できる、スペクトル的に効率の良い技術の欠如であった。 Despite efforts to provide a high-speed wireless connectivity solution, the wireless industry provides high-definition (HD) video streaming to meet the growing demand for services such as games, anywhere Facing the new challenges of providing wireless coverage in rural areas (including rural areas that are expensive and impractical). Currently, state-of-the-art wireless standard systems (i.e. 4G-LTE) can not provide data rate requirements and latency constraints to support HD streaming services. This is especially true if the network is overloaded with a large number of simultaneous links. Again, the main drawback was the limited spectral availability, the lack of spectrally efficient techniques that could truly improve the data rate and provide complete coverage.
近年、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）［１８〜２１］と呼ばれ、発明者らの以前の特許出願［０００２〜０００９］に記載されている新技術が出現した。ＤＩＤＯ技術では、スペクトル効率の数桁の増加が約束され、過負荷ネットワークにおけるＨＤ無線ストリーミングサービスを可能にする。 In recent years, a new technology has emerged, called Distributed Input Distributed Output (DIDO) [18-21] and described in our previous patent application [0002-0009]. DIDO technology promises orders of magnitude increase in spectral efficiency, enabling HD wireless streaming services in overloaded networks.
同時に、米国政府は今後１０年間にわたって５００ＭＨｚのスペクトルを開放する計画を進めることによりスペクトルの問題に対処している。この計画は、２０１０年６月２８日に発表され、新たな無線技術が新周波数帯域で作動し、都市部及び農村地帯で高速無線カバレッジを提供できるようにすることを目標とする［２２］。この計画の一環として、ＦＣＣは、２０１０年９月２３日に「ホワイトスペース」と呼ばれる約２００ＭＨｚのＶＨＦ及びＵＨＦスペクトルを未認可使用向けに開放した［２３］。これらの周波数帯域で作動するための１つの制約は、同じ帯域で作動している既存のワイヤレスマイクデバイスとの有害な干渉を生じさせてはいけないことである。したがって、２０１１年７月２２日に、ＩＥＥＥ ８０２．２２ワーキンググループは、スペクトルを動的にモニタし、使用可能な帯域で作動することにより共存する無線デバイスとの有害な干渉を回避することを主な特徴とする、コグニティブ無線技術（又はスペクトル検知）を使用する新たな無線システムの規格をまとめた［２４］。ごく最近になって、ホワイトスペースの一部を認可使用に割り当てて、周波数オークションに従ってこのホワイトスペースを開放するという議論がなされている［２５］。 At the same time, the U.S. government is addressing the spectrum issue by planning to open up the 500 MHz spectrum over the next decade. The plan, announced on June 28, 2010, aims to enable new wireless technologies to operate in new frequency bands and provide high speed wireless coverage in urban and rural areas [22]. As part of this program, the FCC released the approximately 200 MHz VHF and UHF spectra, called "White Space" on September 23, 2010, for unlicensed use [23]. One limitation to operating in these frequency bands is that they must not cause harmful interference with existing wireless microphone devices operating in the same band. Thus, on July 22, 2011, the IEEE 802.22 working group will monitor the spectrum dynamically and work primarily in the usable bands to avoid harmful interference with co-existing wireless devices The new wireless system standards that use cognitive radio technology (or spectrum detection) are summarized [24]. More recently, arguments have been made to allocate part of the white space for licensed use and open this white space according to a frequency auction [25].
同一周波数帯域内での未認可デバイスの共存及び未認可使用対認可使用のスペクトル競合は、ＦＣＣスペクトル割り当て計画にとって何年間にもわたる２つの重要課題であった。例えば、ホワイトスペースでは、ワイヤレスマイクと無線通信デバイスとの共存は、コグニティブ無線技術を通じて可能となっている。しかし、コグニティブ無線は、ＤＩＤＯなど空間処理を使用する他の技術のスペクトル効率のごく一部しか提供しない。同様に、Ｗｉ−Ｆｉシステムの性能は、アクセスポイント数及び同一未認可ＩＳＭバンドで作動し、未制御干渉をもたらすＢｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＺｉｇＢｅｅデバイスの使用の増加により、過去１０年にわたって著しく劣化している。未認可スペクトルの欠点の１つは、今後数年間にわたって汚染し続けるであろう、ＲＦデバイスの無秩序な使用である。ＲＦ汚染は、未認可スペクトルが将来の認可作動に使用されることも阻止する。したがって、無線広帯域商用サービス及びスペクトルオークションの重要な市場機会を制限する。 Coexistence of unlicensed devices within the same frequency band and spectrum competition of unlicensed use vs. licensed use have been two important issues for the FCC spectrum allocation plan over the years. For example, in white space, the coexistence of wireless microphones and wireless communication devices is enabled through cognitive radio technology. However, cognitive radio provides only a fraction of the spectral efficiency of other technologies that use spatial processing such as DIDO. Similarly, the performance of the Wi-Fi system has degraded significantly over the past decade due to the increase in the number of access points and the use of Bluetooth / ZigBee devices operating in the same unlicensed ISM band and leading to uncontrolled interference. One of the disadvantages of the unlicensed spectrum is the chaotic use of RF devices that will continue to contaminate over the next few years. RF contamination also prevents unauthorized spectrum from being used for future licensed operation. Thus, it limits key market opportunities for wireless broadband commercial services and spectrum auctions.
本発明者らは、無線スペクトルを動的に割り当てて、異なるサービス及び規格の共存及び進化を可能にする新しいシステム及び方法を提案する。この方法の一実施形態は、スペクトルの特定部分で作動する資格をＲＦ送受信機に動的に割り当て、同一ＲＦデバイスを廃用化させて以下のことを実現できる。
ｉ）新しいタイプの無線操作（即ち、認可対未認可）を可能にする、及び／又は新たなＲＦ電力放出制限を満たすためのスペクトルの再構成可能性。この特徴により、認可スペクトル対未認可スペクトルの使用を事前に計画する必要なく、必要に応じてスペクトルオークションを開催できる。また、送信電力レベルを調整して、ＦＣＣから課せられる新電力放出レベルを満たすことができる。
ｉｉ）既存技術との干渉を回避しつつ、新技術の登場時に帯域を動的に再割り当てできるように、同一帯域内で作動する異なる技術（すなわち、ホワイトスペースと、ワイヤレスマイク、ＷｉＦｉ、及びＢｌｕｅｔｏｏｔｈ／ＺｉｇＢｅｅと）の共存。
ｉｉｉ）より高いスペクトル効率、より良好なカバレージ、及び向上した性能を提供して、より高いＱｏＳを要求する新しいタイプのサービス（すなわち、ＨＤビデオストリーミング）をサポートするより高度な技術へのシステムの移行時の無線インフラストラクチャのシームレスな進化。
We propose new systems and methods that dynamically assign the radio spectrum to enable the coexistence and evolution of different services and standards. One embodiment of this method can dynamically assign RF transceivers the qualifications that operate on a particular part of the spectrum, and abolish the same RF device to achieve the following:
i) Reconfigurability of the spectrum to enable new types of wireless operation (i.e. licensed vs. unlicensed) and / or to meet new RF power emission limitations. This feature allows a spectrum auction to be held on an as-needed basis without the need to pre-plan the use of licensed versus unlicensed spectrum. Also, the transmit power level can be adjusted to meet the new power emission levels imposed by the FCC.
ii) Different technologies that operate within the same band (ie white space, wireless microphone, WiFi, and Bluetooth) so that bands can be dynamically reallocated when new technologies emerge while avoiding interference with existing technologies Coexistence with / ZigBee).
iii) Transitioning systems to more advanced technologies that support new types of services (ie HD video streaming) that require higher QoS, providing higher spectrum efficiency, better coverage, and improved performance Seamless evolution of wireless infrastructure at times.
これ以降、マルチユーザスペクトルの計画的進化及び廃用化のためのシステム及び方法を説明する。システムの一実施形態は、図４９に示すように、１つ又は複数の集中型プロセッサ（ＣＰ）４９０１〜４９０４と、有線又は無線接続を介して通信する１つ又は複数の分散ノード（ＤＮ）４９１１〜４９１３と、からなる。例えば、４Ｇ−ＬＴＥネットワーク［２６］の関連では、集中型プロセッサはいくつかのＮｏｄｅ Ｂ送受信機に接続されたアクセスコアゲートウェイ（ＡＣＧＷ）である。Ｗｉ−Ｆｉの関連では、集中型プロセッサはインターネットサービスプロバイダ（ＩＳＰ）であり、分散ノードは、モデム又はケーブル若しくはＤＳＬへの直接接続を通じてＩＳＰに接続されたＷｉ−Ｆｉアクセスポイントである。本発明の別の実施形態において、システムは、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システム［０００２〜０００９］であり、１つの集中型プロセッサ（又はＢＴＳ）と、ＤＩＤＯアクセスポイント（又はＢＳＮを通じてＢＴＳに接続されたＤＩＤＯ分散型アンテナ）である分散ノードと、を備える。 Hereinafter, systems and methods for planned evolution and decommissioning of multi-user spectra are described. One embodiment of the system, as shown in FIG. 49, is one or more distributed nodes (DN) 4911 communicating with one or more centralized processors (CPs) 4901-4904 via a wired or wireless connection. ~ 4913, and consists of. For example, in the context of a 4G-LTE network [26], the centralized processor is an Access Core Gateway (ACGW) connected to several Node B transceivers. In the Wi-Fi context, the centralized processor is an Internet Service Provider (ISP), and the distributed node is a Wi-Fi access point connected to the ISP through a direct connection to a modem or cable or DSL. In another embodiment of the present invention, the system is a distributed input distributed output (DIDO) system [0002-0009] and is connected to the BTS through one centralized processor (or BTS) and a DIDO access point (or BSN). A distributed node, which is a DIDO distributed antenna).
ＤＮ ４９１１〜４９１３は、ＣＰ ４９０１〜４９０４と通信する。ＤＮからＣＰへと交換された情報を使用して、ネットワークアーキテクチャの発展的設計に合わせてノードの構成を動的に調整する。一実施形態では、ＤＮ ４９１１〜４９１３はＣＰと識別番号を共有する。ＣＰは、ネットワークを介して接続されている全てのＤＮの識別番号をルックアップテーブル又は共有テーブルに格納する。これらのルックアップテーブル又はデータベースは、他のＣＰと共有することができ、この情報は、全てのＣＰがネットワーク上の全てのＤＮに関する最新情報に常にアクセスできるように同期化される。 The DNs 4911 to 4913 communicate with CPs 4901 to 4904. The information exchanged from DN to CP is used to dynamically adjust the configuration of the nodes to the evolving design of the network architecture. In one embodiment, the DNs 4911 to 4913 share an identification number with the CP. The CP stores the identification numbers of all DNs connected via the network in a look-up table or a shared table. These look-up tables or databases can be shared with other CPs, and this information is synchronized so that all CPs can always access the latest information about all DNs on the network.
例えば、ＦＣＣは特定部分のスペクトルを未認可使用に割り当てることを決定することがあるが、提案されるシステムはそのスペクトル内で作動されるように設計できる。スペクトルが不足しているため、今後、ＦＣＣが、これらのスペクトルの一部を商業キャリア（すなわち、ＡＴ＆Ｔ、Ｖｅｒｉｚｏｎ、又はＳｐｒｉｎｔ）、防衛、又は公衆安全用途の認可使用に割り当てる必要があり得る。従来の無線システムでは、未認可帯域で作動する無線デバイスは、認可を受けたＲＦ送受信機に対して有害な干渉を生じさせるため、この共存は不可能である。本発明者らの提案するシステムでは、分散ノードがＣＰ ４９０１〜４９０３と制御情報を交換して、ＲＦ送信を発展的帯域計画に適合させる。一実施形態において、ＤＮ ４９１１〜４９１３は、本来、利用可能スペクトル内の異なる周波数帯域にわたって作動するように設計された。ＦＣＣがこのスペクトルの一部又は複数部分を認可操作に割り当てると、ＣＰは未認可ＤＮと制御情報を交換し、未認可ＤＮが認可ＤＮと干渉しないように、これらを再構成して認可使用向け周波数帯域を停止させる。このシナリオは図５０に示されており、未認可ノード（例えば、５００２）は黒丸で示され、認可ノード（例えば、５００１）は白丸で示される。別の実施形態において、スペクトル全体が新しい認可サービスに割り当てられることができ、制御情報は、ＣＰが全ての未認可ＤＮを停止させ、認可ＤＮとの干渉を回避するために使用される。このシナリオは図５１に示されており、廃用化された未認可ノードは十字記号で覆われる。 For example, while the FCC may decide to assign particular parts of the spectrum for unauthorized use, the proposed system can be designed to operate within that spectrum. Due to the lack of spectra, it may be necessary from now on to allocate a portion of these spectra for commercial carriers (ie, AT & T, Verizon, or Sprint), for authorized use in defense or public safety applications. In conventional wireless systems, this coexistence is not possible because wireless devices operating in the unlicensed band cause harmful interference to licensed RF transceivers. In our proposed system, distributed nodes exchange control information with CP 4901-4903 to adapt RF transmissions to evolutionary band planning. In one embodiment, the DNs 4911 to 4913 were originally designed to operate over different frequency bands within the available spectrum. When the FCC assigns part or parts of this spectrum to the authorized operation, the CP exchanges control information with the unauthorized DN and reconfigures them for unauthorized use so that the unauthorized DN does not interfere with the authorized DN. Stop the frequency band. This scenario is illustrated in FIG. 50, where unlicensed nodes (eg, 5002) are shown as filled circles and authorized nodes (eg, 5001) are shown as open circles. In another embodiment, the entire spectrum can be assigned to a new licensed service, and control information is used by the CP to shut down all unauthorized DNs and avoid interference with the licensed DN. This scenario is illustrated in FIG. 51, where the disused unlicensed nodes are covered with a cross.
別の例として、ＦＣＣ露出制限［２７］を満たすために所定の周波数で作動する特定デバイスに関して電源放出を制限することが必要であり得る。例えば、無線システムは、本来、屋外屋上送受信機アンテナに接続されたＤＮ ４９１１〜４９１３との固定無線リンク用に設計され得る。後に、同一のシステムが、屋内ポータブルアンテナを含むＤＮをサポートしてより良好な屋内カバレッジを提供するように更新されてよい。携帯デバイスのＦＣＣ露出制限は、人体により近接する可能性があるため、屋上送信機よりも厳しい。この場合、屋外用途に設計された旧式のＤＮは、送信電力設定が調整される限り、屋内用途に再利用できる。本発明の一実施形態において、ＤＮは所定の複数組の送信電力レベルで設計され、ＣＰ ４９０１〜４９０３はＤＮ ４９１１〜４９１３に制御情報を送信して、システムのアップグレード時に新しい電力レベルを選択し、これにより、ＦＣＣ露出制限を満たす。別の実施形態において、ＤＮは１つの電力放出設定のみで製造され、新しい電力放出レベルを超えるこれらのＤＮはＣＰによってリモートで停止される。 As another example, it may be necessary to limit power supply emissions for certain devices operating at a predetermined frequency to meet FCC exposure limits [27]. For example, the wireless system may be designed for a fixed wireless link with DN 4911 to 4913 originally connected to the outdoor rooftop transceiver antenna. Later, the same system may be updated to support DNs including indoor portable antennas to provide better indoor coverage. The FCC exposure limits of portable devices are more stringent than rooftop transmitters because they may be closer to the human body. In this case, old style DNs designed for outdoor applications can be reused for indoor applications as long as the transmit power settings are adjusted. In one embodiment of the present invention, DNs are designed with a predetermined set of transmit power levels, and CPs 4901-4903 send control information to DNs 4911-4913 to select new power levels at system upgrade; This meets FCC exposure limits. In another embodiment, the DNs are manufactured with only one power release setting, and those DNs that exceed the new power release level are remotely stopped by the CP.
一実施形態において、ＣＰ ４９０１〜４９０３はネットワーク内の全てのＤＮ ４９１１〜４９１３を定期的にモニタして、特定の規格に従ってＲＦ送受信機として作動する資格を定義する。最新ではないこれらのＤＮは、廃止と表示され、ネットワークから除去され得る。例えば、現在の電力制限及び周波数帯域内で作動するＤＮはネットワーク内でアクティブのままであり、他の全ては停止される。ＣＰによって制御されるＤＮパラメータは電力放出及び周波数帯域に限定されるものではなく、ＤＮとクライアントデバイスとの間の無線リンクを定義する任意のパラメータであり得ることに留意されたい。 In one embodiment, CPs 4901-4903 periodically monitor all DNs 4911-4913 in the network to define entitlements to operate as RF transceivers according to a specific standard. Those DNs that are not up-to-date may be marked obsolete and removed from the network. For example, current power limits and DNs operating in frequency bands remain active in the network, all others are shut off. It should be noted that the CP parameters controlled DN parameters are not limited to power emission and frequency bands, but may be any parameters that define the wireless link between the DN and the client device.
本発明の別の実施形態において、ＤＮ ４９１１〜４９１３は再構成されて、同一スペクトル内での異なる規格のシステムを共存を可能にすることができる。例えば、ＷＬＡＮの関連で作動する特定のＤＮの電力放出、周波数帯域、又は他の構成パラメータは、有害な干渉を回避しつつ、ＷＰＡＮ用途に設計された新たなＤＮの導入に適合するように調整されることができる。 In another embodiment of the present invention, DNs 4911 to 4913 can be reconfigured to allow coexistence of systems of different standards within the same spectrum. For example, the power emission, frequency band, or other configuration parameters of a particular DN operating in the context of WLAN are tailored to accommodate the introduction of a new DN designed for WPAN applications while avoiding harmful interference It can be done.
無線ネットワーク内でのデータ速度及びカバレッジを向上させるために新しい無線規格が定められると、ＤＮ ４９１１〜４９１３はこれらの規格をサポートするように更新され得る。一実施形態において、ＤＮは、ベースバンド信号処理用アルゴリズムを実行するＦＰＧＡ、ＤＳＰ、ＣＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＧＰＧＰＵなどプログラム可能な計算機能を備えるソフトウェア無線（ＳＤＲ）である。規格がアップグレードされた場合、新しいベースバンドアルゴリズムがＣＰからＤＮにリモートでアップロードされて新しい規格を反映する。例えば、一実施形態において、最初の規格がＣＤＭＡベースであり、続いて、その代わりにＯＦＤＭ技術が使用されるようになり、異なるタイプのシステムをサポートする。同様に、サンプルレート、電力、及び他のパラメータがＤＮにリモートで更新され得る。このＤＮのＳＤＲ機能により、新技術の開発時にネットワークを継続的にアップグレードして、システム性能全体を向上できる。 As new wireless standards are defined to improve data rates and coverage within the wireless network, DNs 4911 to 4913 can be updated to support these standards. In one embodiment, the DN is a Software Defined Radio (SDR) with programmable computing functionality such as an FPGA, DSP, CPU, GPU and / or GPGPU that executes an algorithm for baseband signal processing. When the standard is upgraded, new baseband algorithms are remotely uploaded from the CP to the DN to reflect the new standard. For example, in one embodiment, the first standard is CDMA based, and subsequently, OFDM technology will be used instead to support different types of systems. Similarly, sample rates, power, and other parameters may be remotely updated on the DN. The DN's SDR feature allows the network to be continuously upgraded as new technologies are developed to improve overall system performance.
別の実施形態において、本明細書に記載のシステムは、複数のＣＰと、分散ノードと、ＣＰをＤＮに相互接続するネットワークと、からなるクラウド無線システムである。図５２は、クラウド無線システムの一例を示しており、黒丸で識別されるノード（例えば、５２０３）がＣＰ ５２０６と通信し、白丸で識別されるノードがＣＰ ５２０５と通信し、ＣＰ ５２０５〜５２０６は、ネットワーク５２０１を通してずっと互いに通信する。本発明の一実施形態において、クラウド無線システムはＤＩＤＯシステムであり、ＤＮはＣＰに接続されており、情報を交換してシステムパラメータを定期的に、又は直ちにシステムパラメータを再構成し、動的に調整して無線アーキテクチャの変化する状態に合わせる。ＤＩＤＯシステムにおいて、ＣＰはＤＩＤＯ ＢＴＳであり、分散ノードはＤＩＤＯ分散型アンテナであり、ネットワークはＢＳＮであり、複数のＢＴＳは本発明者らの以前の特許出願［０００２〜０００９］で説明したようにＤＩＤＯ集中型プロセッサを介して互いに相互接続されている。 In another embodiment, the system described herein is a cloud wireless system consisting of multiple CPs, distributed nodes, and a network interconnecting CPs to DNs. FIG. 52 shows an example of a cloud wireless system in which a node (eg, 5203) identified by a black circle communicates with CP 5206, a node identified by white circle communicates with CP 5205, and CPs 5205-5206 , Communicate with each other through the network 5201. In one embodiment of the present invention, the cloud wireless system is a DIDO system and the DN is connected to the CP, exchanging information and periodically or immediately reconfiguring system parameters, dynamically Coordinate to the changing state of the wireless architecture. In the DIDO system, CP is DIDO BTS, distributed node is DIDO distributed antenna, network is BSN, and multiple BTSs as described in our previous patent application [0002-0009] They are interconnected with one another via a DIDO centralized processor.
クラウド無線システム内の全てのＤＮ ５２０２〜５２０３は異なる組にグループ分けできる。これらの組のＤＮは、各組が異なる多重アクセス技術（例えば、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＣＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ、及び／又はＳＤＭＡ）、異なる変調（例えば、ＱＡＭ、ＯＦＤＭ）、及び／又は符号化方式（例えば、畳み込み符号化、ＬＤＰＣ、ターボ符号）をサポートしつつ、多数のクライアントデバイスに対して非干渉無線リンクを同時に作成できる。同様に、あらゆるクライアントは、異なる多重アクセス技術及び／又は異なる変調／符号化方式でサービスを供給されてよい。ＣＰ ５２０５〜５２０６は、システム内のアクティブクライアント及びこれらが無線リンクに導入する規格に基づいて、これらの規格をサポートでき、クライアントデバイスの範囲内であるＤＮの部分集合を動的に選択する。 All DNs 5202-5203 in the cloud wireless system can be grouped into different sets. These sets of DNs may be multiple access technologies (eg, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA, and / or SDMA), different modulations (eg, QAM, OFDM), and / or coding schemes (eg, A non-interfering radio link can be created simultaneously for multiple client devices while supporting convolutional coding, LDPC, turbo coding). Similarly, every client may be serviced with different multiple access technologies and / or different modulation / coding schemes. The CPs 5205-5206 can support these standards based on the active clients in the system and the standards they introduce to the wireless link and dynamically select a subset of DNs that are within the scope of the client device.
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ｈｔｔｐ：／／ｒｅｐｕｂｌｉｃａｎｓ．ｅｎｅｒｇｙｃｏｍｍｅｒｃｅ．ｈｏｕｓｅ．ｇｏｖ／Ｍｅｄｉａ／ｆｉｌｅ／Ｈｅａｒｉｎｇｓ／Ｔｅｌｅｃｏｍ／０７１５１１／ＤｉｓｃｕｓｓｉｏｎＤｒａｆｔ．ｐｄｆ
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［２６］Ｈ．Ｅｋｓｔｒｏｍ，Ａ．Ｆｕｒｕｓｋａｒ，Ｊ．Ｋａｒｌｓｓｏｎ，Ｍ．Ｍｅｙｅｒ，Ｓ．Ｐａｒｋｖａｌｌ，Ｊ．Ｔｏｒｓｎｅｒ，ａｎｄ Ｍ．Ｗａｈｌｑｖｉｓｔ「Ｔｅｃｈｎｉｃａｌ Ｓｏｌｕｔｉｏｎｓ ｆｏｒ ｔｈｅ ３Ｇ Ｌｏｎｇ−Ｔｅｒｍ Ｅｖｏｌｕｔｉｏｎ」，ＩＥＥＥ Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｍａｇａｚｉｎｅ，ｐｐ．３８〜４５，Ｍａｒ．２００６ [26] H. Ekstrom, A .; Furuskar, J.J. Karlsson, M .; Meyer, S .; Parkvall, J.J. Torsner, and M. Wahlqvist "Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution", IEEE Communications Magazine, pp. 38-45, Mar. 2006
［２７］ＦＣＣ，「Ｅｖａｌｕａｔｉｎｇ ｃｏｍｐｌｉａｎｃｅ ｗｉｔｈ ＦＣＣ ｇｕｉｄｅｌｉｎｅｓ ｆｏｒ ｈｕｍａｎ ｅｘｐｏｓｕｒｅ ｔｏ ｒａｄｉｏｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｅｌｅｃｔｒｏｍａｇｎｅｔｉｃ ｆｉｅｌｄｓ」，ＯＥＴ Ｂｕｌｌｅｔｉｎ ６５，Ｅｄｉｔｉｏｎ ９７−０１，Ａｕｇ．１９９７ [27] FCC, "Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields", OET Bulletin 65, Edition 97-01, Aug. 1997
Ｖ．分散入力分散出力無線システムにおけるドップラー効果を補正するためのシステム及び方法
この部分の発明を実施するための最良の形態においては、適応的にそのパラメータを再構成して、ユーザ移動性又は伝播環境の変化によるドップラー効果を補正するマルチユーザ無線送信のためのマルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）を説明する。
一実施形態において、ＭＡＳは、同時係属の特許出願［０００２〜００１６］で説明し、図５３に示すように、分散入力分散出力（ＤＩＤＯ）システムである。一実施形態のＤＩＤＯシステムは、以下の構成要素を含む。
・ユーザ機器（ＵＥ）：一実施形態のＵＥ ５３０１は、ダウンリンク（ＤＬ）チャンネル上でＤＩＤＯバックホールからデータストリームを受信し、アップリンク（ＵＬ）チャンネルを介してＤＩＤＯバックホールにデータを送信する、固定又はモバイルクライアント用ＲＦ送受信機を含む。
・基地送受信機局（ＢＴＳ）：一実施形態のＢＴＳ ５３１０〜５３１４は、ＤＩＤＯバックホール及び無線チャンネルのインタフェースとなる。ＢＴＳ ５３１０〜５３１４は、ベースバンド信号をＲＦに変換する、ＤＡＣ／ＡＤＣ及び高周波（ＲＦ）チェーンからなるアクセスポイントである。場合によっては、ＢＴＳは、電力増幅器／アンテナを備える単純なＲＦ送受信機であり、ＲＦ信号は、本発明者らの特許出願で説明するようにＲＦ−ｏｖｅｒ−ｆｉｂｅｒ技術を通じてＢＴＳに伝送される。
・コントローラ（ＣＴＲ）：一実施形態におけるＣＴＲ ５３２０は、ＢＴＳ及び／又はＵＥの時間／周波数同期用トレーニング信号の送信、ＵＥに対する制御信号の送受信、ＵＥからのチャンネル状態情報（ＣＳＩ）又はチャンネル品質情報の受信など特定の専用機能向けに設計された、ある特定タイプのＢＴＳである。
・集中型プロセッサ（ＣＰ）：一実施形態のＣＰ ５３４０は、インターネット又は他のタイプの外部ネットワーク５３５０及びＤＩＤＯバックホールのインタフェースとなる、ＤＩＤＯサーバである。ＣＰは、ＤＩＤＯベースバンド処理を計算し、ＤＬ送信のために分散型ＢＴＳに波形を送信する。
・基地局ネットワーク（ＢＳＮ）：一実施形態のＢＳＮ ５３３０は、ＤＬチャンネル又はＵＬチャンネルのいずれかのために情報を伝送する分散型ＢＴＳにＣＰを接続するネットワークである。ＢＳＮは、有線ネットワーク、無線ネットワーク、又はこれら２つの組合せである。例えば、ＢＳＮは、ＤＳＬ、ケーブル、光ファイバネットワーク、又はｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ若しくはｎｏｎ−ｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ無線リンクである。更に、ＢＳＮは固有ネットワーク、又はローカルエリアネットワーク、又はインターネットである。
V. System and method for correcting the Doppler effect in a distributed input distributed output wireless system In the best mode for carrying out the invention of this part, the parameters are adaptively reconfigured to achieve user mobility or propagation environment A multi-user (MU) multiple antenna system (MAS) for multi-user wireless transmission that compensates for Doppler effects due to changes is described.
In one embodiment, the MAS is a Distributed Input Distributed Output (DIDO) system, as described in co-pending patent applications [0002-0016] and shown in FIG. The DIDO system of an embodiment includes the following components.
User Equipment (UE): The UE 5301 of an embodiment receives a data stream from the DIDO backhaul on the downlink (DL) channel and transmits data to the DIDO backhaul via the uplink (UL) channel , RF transceivers for fixed or mobile clients.
Base Transceiver Station (BTS): The BTSs 5310-5314 of an embodiment interface with DIDO backhaul and radio channels. The BTSs 5310 to 5314 are access points consisting of a DAC / ADC and a radio frequency (RF) chain, which convert baseband signals to RF. In some cases, the BTS is a simple RF transceiver with a power amplifier / antenna, and RF signals are transmitted to the BTS through RF-over-fiber technology as described in our patent application.
Controller (CTR): In one embodiment, the CTR 5320 transmits the training signal for time / frequency synchronization of the BTS and / or the UE, transmits / receives the control signal to the UE, channel state information (CSI) from the UE or channel quality information A specific type of BTS designed for a specific dedicated function, such as reception of
Centralized Processor (CP): The CP 5340 in one embodiment is a DIDO server that interfaces the Internet or other type of external network 5350 and DIDO backhaul. The CP calculates DIDO baseband processing and sends the waveform to the distributed BTS for DL transmission.
Base Station Network (BSN): The BSN 5330 in one embodiment is a network that connects CPs to a distributed BTS that transmits information for either DL or UL channels. The BSN is a wired network, a wireless network, or a combination of the two. For example, the BSN is a DSL, cable, fiber optic network, or line-of-sight or non-line-of-sight radio link. Furthermore, the BSN is a proprietary network, or a local area network, or the Internet.
同時係属出願に記載するように、ＤＩＤＯシステムは、各ユーザが干渉のないチャンネルを受信できるように複数のユーザに対して独立したチャンネルを作成する。ＤＩＤＯシステムでは、分散型アンテナ又はＢＴＳを使用して空間ダイバーシティを利用することにより達成される。一実施形態において、ＤＩＤＯシステムは、空間ダイバーシティ、偏波ダイバーシティ、及び／又はパターンダイバーシティを使用して各チャンネル内の自由度を増加させる。無線リンクの増加した自由度は、増加した数のＵＥ（すなわち、多重化利得）への独立したデータストリームの送信及び／又はカバレージ（すなわち、ダイバーシティ利得）の向上に使用される。 As described in the co-pending application, the DIDO system creates independent channels for multiple users so that each user can receive a channel without interference. In DIDO systems, this is achieved by exploiting spatial diversity using distributed antennas or BTSs. In one embodiment, the DIDO system uses space diversity, polarization diversity, and / or pattern diversity to increase the degree of freedom in each channel. The increased freedom of the wireless link is used to improve transmission and / or coverage (ie, diversity gain) of independent data streams to an increased number of UEs (ie, multiplexing gains).
ＢＴＳ ５３１０〜５３１４は、インターネット又はＢＳＮへのアクセスが存在する便利な任意の場所に配置される。本発明の一実施形態において、ＵＥ ５３０１〜５３０５は、図５４に示すように、ＢＴＳ又は分散型アンテナの間、これらの周囲、及び／又はこれらに囲まれるようにランダムに配置される。 The BTSs 5310-5314 may be located at any convenient location where access to the Internet or BSN exists. In one embodiment of the present invention, UEs 5301 to 5305 are randomly arranged to be surrounded by, surrounded by, and / or surrounded by BTSs or distributed antennas, as shown in FIG.
一実施形態において、ＢＴＳ ５３１０〜５３１４は、図５５に示すように、ＤＬチャンネル上でトレーニング信号及び／又は独立したデータストリームをＵＥ ５３０１に送信する。トレーニング信号は、ＵＥが、時間／周波数同期、チャンネル推定、及び／又はチャンネル状態情報（ＣＳＩ）の推定など異なる目的で使用する。本発明の一実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳ ＤＬは、ダーティーペーパー符号化（ＤＰＣ）［１〜２］又はＴｏｍｌｉｎｓｏｎ−Ｈａｒａｓｈｉｍａ（ＴＨ）［３〜４］事前符号化など非線形事前符号化を利用する。本発明の別の実施形態において、ＭＵ−ＭＡＳ ＤＬは、本発明者らの同時係属特許出願に記載するようなブロック対角化（ＢＤ）［０００３〜０００９］又はゼロフォーシングビームフォーミング（ＺＦ−ＢＦ）［５］など非線形事前符号化を利用する。ＢＴＳの数がＵＥよりも大きい場合、追加のＢＴＳが使用されて、［０００２〜００１６］に記載のアンテナ選択又は固有モード選択などダイバーシティ方式を通じてあらゆるＵＥに対するリンク品質を増加する。ＢＴＳの数がＵＥよりも小さい場合、追加のＵＥが、従来の多重化技術（例えば、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＣＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ）を通じて他のＵＥと無線リンクを共有する。 In one embodiment, the BTSs 5310-5314 transmit the training signal and / or the independent data stream to the UE 5301 on the DL channel as shown in FIG. The training signal is used by the UE for different purposes, such as time / frequency synchronization, channel estimation, and / or channel state information (CSI) estimation. In one embodiment of the present invention, MU-MAS DL utilizes non-linear precoding such as dirty paper coding (DPC) [1-2] or Tomlinson-Harashima (TH) [3-4] precoding. In another embodiment of the present invention, MU-MAS DL is block diagonalization (BD) [0003-0009] or zero forcing beamforming (ZF-BF) as described in our co-pending patent application. Use nonlinear precoding such as [5]. If the number of BTSs is larger than the UEs, additional BTSs are used to increase the link quality for every UE through diversity schemes such as antenna selection or eigenmode selection as described in [0002-0016]. If the number of BTSs is smaller than the UEs, additional UEs share the radio link with other UEs through conventional multiplexing techniques (eg, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA).
ＵＬチャンネルは、ＵＥ ５３０１からＣＰ ５３４０へのデータ送信、及び／又はＤＩＤＯ事前符号化器によって使用されるＣＳＩ（又はチャンネル品質情報）の送信に使用される。一実施形態において、ＵＥからのＵＬチャンネルは、従来の多重化技術（例えば、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＣＤＭＡ、ＯＦＤＭＡ）を通じて、図５６に示すようにＣＴＲに、又は最も近いＢＴＳに多重化される。本発明の別の実施形態において、図５７に示すように、空間処理技術が使用されて、ＵＥ ５３０１からのＵＬチャンネルを分散型ＢＴＳ ５３１０〜５３１４に分離させる。例えば、ＵＬストリームは、多重入力多重出力（ＭＩＭＯ）多重化方式を通じてＤＩＤＯアンテナにクライアントから送信される。ＭＩＭＯ多重化方式は、クライアントからの独立したデータストリームの送信と、ＤＩＤＯアンテナにおける線形又は非線形受信機の使用による同一チャンネル干渉の排除と、を含む。別の実施形態において、ＵＬ／ＤＬチャンネル相互関係が持続され、チャンネルは、ドップラー効果によりＤＬ送信とＵＬ送信との間であまり大幅に変化しないと仮定して、ダウンリンク重みをアップリンクにわたって使用して、アップリンクストリームを復調させる。別の実施形態において、ＵＬチャンネル上で最大比合成（ＭＲＣ）受信機が使用されて、ＤＩＤＯアンテナにおいてあらゆるクライアントからの信号品質を増加させる。 The UL channel is used for data transmission from UE 5301 to CP 5340 and / or transmission of CSI (or channel quality information) used by DIDO precoder. In one embodiment, the UL channel from the UE is multiplexed to the CTR as shown in FIG. 56 or to the closest BTS through conventional multiplexing techniques (eg, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA). In another embodiment of the present invention, as shown in FIG. 57, spatial processing techniques are used to separate the UL channel from UE 5301 into distributed BTSs 5310-5314. For example, the UL stream is transmitted from the client to the DIDO antenna through a Multiple Input Multiple Output (MIMO) multiplexing scheme. A MIMO multiplexing scheme involves the transmission of independent data streams from clients and the elimination of co-channel interference by the use of linear or non-linear receivers in DIDO antennas. In another embodiment, the UL / DL channel correlation is sustained and the channel uses downlink weights across the uplink, assuming that the Doppler effect does not change significantly between DL and UL transmissions. And demodulate the uplink stream. In another embodiment, a maximum ratio combining (MRC) receiver is used on the UL channel to increase the signal quality from any client at the DIDO antenna.
ＤＬ／ＵＬチャンネル上で送信されるデータ、制御情報、及びＣＳＩは、ＢＳＮ ５３３０を介してＣＰ ５３４０とＢＴＳ ５３１０〜５３１４との間で共有される。ＤＬチャンネルの既知のトレーニング信号はＢＴＳ ５３１０〜５３１４においてメモリに保存されて、ＢＳＮ ５３３０上のオーバヘッドを低減することができる。ネットワークのタイプに応じて（すなわち、無線対有線、ＤＳＬ対ケーブル又は光ファイバ）、ＣＰ ５３４０とＢＴＳ ５３１０〜５３１４との間で情報を交換するために利用可能なデータ速度がＢＳＮ ５３３０上で十分ではないことがあり得る（特に、ベースバンド信号がＢＴＳに送達される場合）。例えば、ＢＴＳが、５ＭＨｚ帯域幅上であらゆるＵＥに１０Ｍｂｐｓの独立したデータストリームを送信する（無線リンク上で使用されるデジタル変調及びＦＥＣ符号化方式に応じて）と仮定する。実数部に１６ビットの量子化が使用され、虚数部に１６が使用される場合、ベースバンド信号には、ＢＳＮ上でＣＰからＢＴＳまで１６０Ｍｂｐｓのデータ収量が必要である。一実施形態において、ＣＰ及びＢＴＳには、ＢＳＮ上で送信された情報を圧縮するための符号化器及びこれらの情報を解凍するための復号化器が装備されている。送信リンクでは、ＣＰからＢＴＳに送信された事前符号化ベースバンドデータが圧縮されて、ＢＳＮ上で送信されるビット量及びオーバヘッドを低減する。同様に、逆方向リンクでは、ＢＴＳからＣＰへとＢＳＮ上で送信される前に、ＣＳＩ並びにデータ（ＵＥからＢＴＳへとアップリンクチャンネル上で送信される）が圧縮される。ＢＳＮ上で送信されるビット量及びオーバヘッドを低減するために、無損失技術及び／又は損失技術［６］が含まれるが、これらに限定されない異なる圧縮アルゴリズムが使用される。 Data, control information and CSI transmitted on the DL / UL channel are shared between CP 5340 and BTSs 5310-5314 via BSN 5330. The known training signals of the DL channel can be stored in memory at the BTSs 5310-5314 to reduce overhead on the BSN 5330. Depending on the type of network (ie wireless to wired, DSL to cable or optical fiber), available data rates on BSN 5330 are sufficient to exchange information between CP 5340 and BTS 5310 to 5314. There may not be (especially when baseband signals are delivered to the BTS). For example, assume that the BTS transmits 10 Mbps independent data stream to every UE on 5 MHz bandwidth (depending on the digital modulation and FEC coding scheme used on the radio link). If 16-bit quantization is used for the real part and 16 is used for the imaginary part, then the baseband signal needs a data yield of 160 Mbps from CP to BTS on the BSN. In one embodiment, the CP and the BTS are equipped with an encoder for compressing the information transmitted on the BSN and a decoder for decompressing the information. On the transmission link, the precoded baseband data sent from the CP to the BTS is compressed to reduce the amount of bits and overhead sent on the BSN. Similarly, on the reverse link, CSI as well as data (sent on the uplink channel from UE to BTS) are compressed before being transmitted on BTS from CP to CP. In order to reduce the amount of bits and overhead transmitted on the BSN, different compression algorithms are used, including but not limited to lossless and / or loss techniques [6].
一実施形態において使用されるＤＩＤＯシステムの１つの特徴は、ＣＰ ５３４０に全てのＢＴＳ ５３１０５３１４とＵＥ ５３０１との間のＣＳＩ又はチャンネル品質情報を認識させて事前符号化を可能にすることである。説明したように、ＤＩＤＯの性能は、無線リンクの変化率に対してＣＳＩがＣＰに送達される速度に依存する。チャンネル複素利得の変動は、ＵＥ移動度及び／又はドップラー効果を引き起こす伝播環境の変化によるものであることが公知である。チャンネルの変化率は、最大ドップラーシフトに反比例するチャンネル可干渉時間（Ｔc）の観点から測定される。ＤＩＤＯ送信を確実に実行するためには、ＣＳＩフィードバックによる待ち時間がチャンネル可干渉時間に対してわずか（例えば、１／１０以下）である必要がある。一実施形態において、ＣＳＩフィードバックループでの待ち時間は、図５８に示すように、ＣＳＩトレーニングの送信時間と、事前符号化データのＵＥ側での復調時間との差の時間として測定される。 One feature of the DIDO system used in one embodiment is to allow CP 5340 to recognize CSI or channel quality information between all BTSs 53105 314 and UE 5301 to enable pre-coding. As explained, the performance of DIDO depends on the rate at which CSI is delivered to the CP for the rate of change of the wireless link. It is known that variations in channel complex gain are due to changes in the propagation environment that cause UE mobility and / or Doppler effects. The rate of change of the channel is measured in terms of the channel coherence time ( Tc ), which is inversely proportional to the maximum Doppler shift. In order to ensure DIDO transmission, the latency due to CSI feedback needs to be small (eg, 1/10 or less) with respect to the channel coherence time. In one embodiment, the latency in the CSI feedback loop is measured as the difference between the CSI training transmission time and the UE-side demodulation time of pre-coded data, as shown in FIG.
周波数分割複信（ＦＤＤ）ＤＩＤＯシステムにおいては、ＢＴＳ ５３１０〜５３１４はＣＳＩトレーニングをＵＥ ５３０１に送信し、ＵＥ ５３０１はＣＳＩを推定し、ＢＴＳにフィードバックする。次に、ＢＴＳはＢＳＮを介してＣＳＩをＣＰ ５３４０に送信し、ＣＰ ５３４０は、ＤＩＤＯ事前符号化データストリームを計算し、ＢＳＮ ５３３０を介してこれらをＢＴＳに戻す。最後に、ＢＴＳは、データを復調するＵＥに事前符号化ストリームを送信する。図５８を参照すると、ＤＩＤＯフィードバックの総待ち時間は以下によって示される。
２*ＴDL＋ＴUL＋ＴBSN＋ＴCP
式中、ＴDLは、ダウンリンクフレームの構築、送信、及び処理を行う時間を含み、ＴULは、アップリンクフレームの構築、送信、及び処理を行う時間を含み、ＴBSNは、ＢＳＮ上での往復待ち時間であり、ＴCPは、ＣＰがＣＳＩを処理し、ＵＥのために事前符号化データストリームを生成し、現在の送信に関して異なるＵＥの予定を決定するためにかかる時間である。この場合、ＴDLは、トレーニング信号時間（ＢＴＳからＵＥへ）及びフィードバック信号時間（ＵＥからＢＴＳへ）に相当させるために２を乗じる。時分割複信（ＴＤＤ）では、チャンネル相互関係が利用可能な場合、ＵＥは、ＣＳＩを計算し、それをＣＰに送信するＢＴＳにＣＳＩトレーニングを送信するため、最初の段階が省略される（すなわち、ＢＴＳからＵＥにＣＳＩトレーニング信号を送信する）。したがって、この実施形態において、ＤＩＤＯフィードバックループの総待ち時間は、以下の通りである。
ＴDL＋ＴUL＋ＴBSN＋ＴCP
In a frequency division duplex (FDD) DIDO system, BTSs 5310-5314 send CSI training to UE 5301, which estimates CSI and feeds it back to the BTS. The BTS then sends CSI to CP 5340 via BSN, which calculates DIDO pre-encoded data streams and returns them to BTS via BSN 5330. Finally, the BTS sends a precoded stream to the UE that demodulates the data. Referring to FIG. 58, the total latency of DIDO feedback is shown by:
2 * T DL + T UL + T BSN + T CP
Where T DL includes the time to construct, transmit and process downlink frames, T UL includes the time to construct, transmit and process uplink frames, and T BSN is on BSN T CP is the time it takes for the CP to process the CSI, generate a precoded data stream for the UEs, and schedule different UEs for the current transmission. In this case, T DL is multiplied by 2 to correspond to the training signal time (BTS to UE) and feedback signal time (UE to BTS). In time division duplex (TDD), when channel reciprocity is available, the UE calculates CSI and sends CSI training to the BTS transmitting it to CP, so the first step is skipped (ie , Transmit CSI training signal from BTS to UE). Thus, in this embodiment, the total latency of the DIDO feedback loop is as follows.
T DL + T UL + T BSN + T CP
待ち時間ＴBSNは、ＢＳＮのタイプ（専用ケーブル、ＤＳＬ、光ファイバ接続、又は一般インターネットかどうか）に依存する。典型的な値は、１ｍｓｅｃの何分のいくつかと５０ｍｓｅｃとの間で変化し得る。ＣＰでの計算時間は、ＤＩＤＯ処理がＣＰにおいてＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、ＤＳＰ、ＣＰＵ、ＧＰＵ及び／又はＧＰＧＰＵなど専用プロセッサで実行される場合、短縮できる。更に、ＢＴＳ ５３１０〜５３１４の数がＵＥ ５３０１の数を超える場合、全てのＵＥは、マルチユーザ予定決定により同一時間にサービスが提供され、それにより待ち時間を除去することができる。したがって、待ち時間ＴCPはＴBSNと比較して取るに足りないものである。最終的に、ＤＬ及びＵＬの送信処理及び受信処理は、典型的には、取るに足らない計算時間でＡＳＩＣ、ＦＰＧＡ、又はＤＳＰで実行され、信号帯域幅が比較的大きい（例えば、１ＭＨｚ超）場合には、フレーム時間を非常に小さく（すなわち、１ｍｓｅｃ未満）にすることができる。したがって、ＴDL及びＴULもまた、ＴBSNと比較して取るに足りないものである。 The latency TBSN depends on the type of BSN (whether dedicated cable, DSL, fiber optic connection or general internet). Typical values can vary between a few tenths of a millisecond and 50 msec. The computation time in CP can be reduced if DIDO processing is executed in CP with a dedicated processor such as ASIC, FPGA, DSP, CPU, GPU and / or GPGPU. Furthermore, if the number of BTSs 5310-5314 exceeds the number of UEs 5301, all UEs can be served at the same time by multi-user scheduling, thereby eliminating latency. Thus, the waiting time T CP is negligible compared to T BSN . Finally, DL and UL transmit and receive processing is typically performed on ASICs, FPGAs, or DSPs with negligible computation time, and the signal bandwidth is relatively large (eg,> 1 MHz) In the case, the frame time can be made very small (ie less than 1 msec). Thus, T DL and T UL are also insignificant compared to T BSN .
本発明の一実施形態において、ＣＰ ５３４０は全てのＵＥ ５３０１のドップラー速度を追跡し、ＢＴＳ ５３１０〜５３１４を最低のＴBSNでより高いドップラーのＵＥに動的に割り当てる。このアダプテーションは、以下の異なる基準に基づいている。
・ＢＳＮのタイプ：例えば、専用光ファイバリンクは、典型的には、ケーブルモデム又はＤＳＬよりも低い待ち時間を経験する。その結果、より低い待ち時間のＢＳＮは高移動度ＵＥ（例えば、高速道路上の自動車、電車）に使用されるが、より高い待ち時間のＢＳＮは、固定無線又は低移動度ＵＥ（例えば、宅内機器、歩行者、住宅地域の自動車）に使用される。
・ＱｏＳのタイプ：例えば、ＢＳＮは異なるタイプのＤＩＤＯトラフィック又は非ＤＩＤＯトラフィックをサポートできる。異なるタイプのトラフィックに対して異なる優先度でサービス品質（ＱｏＳ）を定義することが可能である。例えば、ＢＳＮは、ＤＩＤＯトラフィックに高優先度を割り当て、非ＤＩＤＯトラフィックには低優先度を割り当てる。あるいは、高優先度のＱｏＳは高移動度ＵＥのトラフィックに割り当てられ、低優先度のＱｏＳは低移動度のＵＥに割り当てられる。
・長期統計：例えば、ＢＳＮ上のトラフィックは、時刻に応じて著しく変化することがある（例えば、家庭の夜間使用及び事務所の日中使用）。より高いトラフィック負荷は、より高い待ち時間をもたらし得る。その結果、異なる時刻において、高トラフィックのＢＳＮは、より高い待ち時間をもたらす場合、低移動度ＵＥに使用されるが、低トラフィックのＢＳＮは、より低い待ち時間をもたらす場合、高移動度ＵＥに使用される。
・短期統計：例えば、いずれのＢＳＮもより高い待ち時間をもたらし得る一時的なネットワークの輻輳の影響を受けることがある。その結果、輻輳がより高い待ち時間をもたらす場合は低移動度ＵＥ及び残りのＢＳＮのために、これらがより低い待ち時間の場合には高移動度ＵＥのために、ＣＰは、輻輳が発生したＢＳＮから適応的にＢＴＳを選択することができる。
In one embodiment of the present invention, CP 5340 tracks the Doppler velocity of all UE 5301, dynamically assigned to a higher Doppler UE to BTS from 5,310 to 5,314 with the lowest T BSN. This adaptation is based on the following different criteria:
BSN type: For example, a dedicated fiber optic link typically experiences lower latency than a cable modem or DSL. As a result, lower latency BSNs are used for high mobility UEs (eg, cars, trains on highways) while higher latency BSNs are fixed radio or low mobility UEs (eg, in-home) Used for equipment, pedestrians and cars in residential areas).
• Type of QoS: For example, the BSN can support different types of DIDO traffic or non-DIDO traffic. It is possible to define quality of service (QoS) with different priorities for different types of traffic. For example, the BSN assigns high priority to DIDO traffic and low priority to non-DIDO traffic. Alternatively, high priority QoS may be assigned to high mobility UE traffic and low priority QoS may be assigned to low mobility UEs.
Long-term statistics: For example, traffic on the BSN can change significantly depending on the time of day (eg, home night use and office day use). Higher traffic loads can result in higher latency. As a result, at different times, high traffic BSNs are used for low mobility UEs if they provide higher latency, but low traffic BSNs may be used for high mobility UEs if they provide lower latency. used.
Short-term statistics: For example, any BSN may be subject to transient network congestion which may result in higher latency. As a result, CP has generated congestion for low mobility UEs and remaining BSNs if congestion leads to higher latency, and for high mobility UEs if they have lower latency. It is possible to adaptively select a BTS from the BSN.
本発明の別の実施形態において、ＢＴＳ ５３１０〜５３１４は、個々のＢＴＳ−ＵＥリンクで経験されたドップラーに基づいて選択される。例えば、図５９のｌｉｎｅ−ｏｆ−ｓｉｇｈｔ（ＬＯＳ）リンクＢでは、最大ドップラーシフトは、以下の公知の方程式に従って、ＢＴＳ−ＵＥリンクと車速（ｖ）との角度（φ）の関数である。 In another embodiment of the present invention, BTSs 5310-5314 are selected based on the Doppler experienced at the respective BTS-UE links. For example, in line-of-sight (LOS) link B of FIG. 59, the maximum Doppler shift is a function of the angle (φ) between the BTS-UE link and the vehicle speed (v) according to the following known equation.
一実施形態において、ＣＰは、あらゆるＢＴＳ−ＵＥリンク上でドップラー速度を追跡し、あらゆるＵＥに関して最低のドップラー効果を有するリンクのみを選択する。本明細書に記載の技術と同様に、ＣＰ ５３４０は、あらゆるＵＥ ５３０１に対して「ユーザクラスター」を定義する。ユーザクラスターは、図６０に示すように、ＵＥに対して良好なリンク品質（特定の信号対雑音比、ＳＮＲ、閾値に基づいて定義される）及び低ドップラー（例えば、所定のドップラー閾値に基づいて定義される）を有するＢＴＳの組である。図６０では、ＢＴＳ ５〜１０の全てがＵＥ１に対して良好なＳＮＲを有するが、ＢＴＳ ６〜９のみが低ドップラー効果（例えば、指定閾値未満）を経験する。 In one embodiment, the CP tracks the Doppler velocity on every BTS-UE link and selects only the link with the lowest Doppler effect for every UE. Similar to the techniques described herein, CP 5340 defines a "user cluster" for every UE 5301. The user cluster is based on good link quality (defined based on specific signal to noise ratio, SNR, threshold) and low Doppler (eg, predetermined Doppler threshold) for the UE, as shown in FIG. 60. A set of BTSs with In FIG. 60, all of BTSs 5-10 have good SNR for UE1, but only BTSs 6-9 experience low Doppler effects (e.g., below a designated threshold).
この実施形態のＣＰは、あらゆるＢＴＳ−ＵＥリンクのＳＮＲ及びドップラーの値の全てを行列に記録し、ＳＮＲ閾値及びドップラー閾値を満たす部分行列を選択する。図６１に示す例において、部分行列は、Ｃ2,6、Ｃ2,7、Ｃ3,9、Ｃ4,7、Ｃ4,8、Ｃ4,9、及びＣ5,6を囲む緑色の点線で識別される。ＤＩＤＯ事前符号化重みは、該当する部分行列に基づいて該当するＵＥに対して計算される。ＢＴＳ ５及び１０は、図６１に示すようにＵＥ ２、３、４、５、及び７によって到達可能であることに留意されたい。その結果、これらの他のＵＥへの送信時にＵＥ１への干渉を回避するために、ＢＴＳ ５及び１０のいずれかは、切り替えられるか、ＴＤＭＡ、ＦＤＭＡ、ＣＤＭＡ、又はＯＦＤＭＡなど従来の多重化技術に基づいて異なる直交チャンネルに割り当てられる必要がある。 The CP in this embodiment records all of the SNR and Doppler values of any BTS-UE link in a matrix, and selects a submatrix that meets the SNR threshold and the Doppler threshold. In the example shown in FIG. 61, submatrix, C 2,6, C 2,7, C 3,9, C 4,7, C 4,8, green surrounding the C 4, 9, and C 5, 6 Identified by dotted lines. DIDO precoding weights are calculated for the corresponding UE based on the corresponding submatrix. It should be noted that BTSs 5 and 10 are reachable by UEs 2, 3, 4, 5 and 7 as shown in FIG. As a result, in order to avoid interference to UE1 when transmitting to these other UEs, either of BTSs 5 and 10 may be switched or to a conventional multiplexing technique such as TDMA, FDMA, CDMA or OFDMA. It needs to be assigned to different orthogonal channels based on it.
別の実施形態において、ＤＩＤＯ事前符号化システムの性能に対するドップラー効果の悪影響は、過去のチャンネル推定に基づいて将来の複素チャンネル係数を予想する１つの技術である線形予想によって低減される。制約を意図するのではなく、例として、単入力単出力（ＳＩＳＯ）及びＯＦＤＭ無線システムの異なる予想アルゴリズムが［７〜１１］で提案された。将来のチャンネル複素係数を把握していれば、古いＣＳＩによる誤差を低減することが可能である。例えば、図６２は、異なる時間、すなわち、ｉ）ｔCTRは、図５８のＣＴＲがＦＤＤシステムにおいてＵＥからＣＳＩを受信する（又は、同時に、ＢＴＳがＴＤＤシステムにおいてＤＬ／ＵＬ相互関係を使用するＵＬチャンネルからＣＳＩを推定する）時間であり、ｉｉ）ｔCPは、ＣＳＩがＢＳＮを介してＣＰに送達される時間であり、ｉｉｉ）ｔBTSは、ＣＳＩが無線リンク上で事前符号化に使用される時間である、におけるチャネル利得（又はＣＳＩ）を示す。図６２では、待ち時間ＴBSN（図５８にも示す）のために、時間ｔCTRで推定されたＣＳＩは、時間ｔBTSにおいてＤＬチャンネル上での無線送信に使用する時点までには、古くなるであろう（すなわち、複素チャンネル利得が変化した）ことが認められる。ドップラーによるこの効果を回避する１つの方法は、ＣＰにおいて予想方法を実行することである。ｔCTRにおいて使用可能なＣＳＩ推定は、ＣＴＲからＣＰへの遅延によってＴBSN／２遅れ、図６２の時間ｔ0におけるチャンネル利得に対応する。その結果、ＣＰは、時間ｔ0以前に予想されたＣＳＩの全て又は一部を使用し、メモリに格納して、時間ｔ0＋ＴBSN＝ｔCPにおいて将来のチャンネル係数を予想する。予想アルゴリズムが最小の誤り伝播を有する場合、時間ｔCPにおいて予想されたＣＳＩは、将来のチャンネル利得を確実に再現する。予想されたＣＳＩと現在のＣＳＩとの時間差は予想範囲と呼ばれ、ＳＩＳＯシステムにおいて、典型的には、チャンネル可干渉時間に対応する。 In another embodiment, the adverse effect of the Doppler effect on the performance of the DIDO precoding system is reduced by linear prediction, which is one technique for predicting future complex channel coefficients based on past channel estimates. Not intended for constraints, as an example, different prediction algorithms for single-in-single-out (SISO) and OFDM wireless systems have been proposed in [7-11]. Knowing the future channel complex coefficients, it is possible to reduce the error due to old CSI. For example, FIG. 62 illustrates that different times, i) t CTR , the CTR of FIG. 58 receives CSI from the UE in the FDD system (or simultaneously, the BTS uses the DL / UL correlation in the TDD system) Time) to estimate CSI from the channel, ii) t CP is the time when CSI is delivered to CP via BSN, iii) t BTS is CSI used for precoding on the radio link Channel gain (or CSI), which is In FIG. 62, due to latency TBSN (also shown in FIG. 58), the CSI estimated at time t CTR becomes stale by the time used for radio transmission on the DL channel at time t BTS . It will be appreciated that (ie, the complex channel gain has changed). One way to avoid this effect by Doppler is to perform a prediction method at the CP. The CSI estimation available at t CTR corresponds to the channel gain at time t 0 in FIG. 62, with T BSN / 2 delayed by the CTR to CP delay. As a result, the CP uses all or part of the CSI expected before time t 0 and stores it in memory to predict future channel coefficients at time t 0 + T BSN = t CP . If the prediction algorithm has minimal error propagation, then the predicted CSI at time t CP reliably reproduces the future channel gain. The time difference between the expected CSI and the current CSI is called the expected range, which typically corresponds to the channel coherence time in the SISO system.
ＤＩＤＯシステムにおいては、予想アルゴリズムが時間領域及び空間領域の両方で将来のチャンネル係数を推定するため、より複雑である。ＭＩＭＯ無線チャンネルの時間空間的（spatio-temporal）特性を利用する線形予想アルゴリズムが［１２〜１３］に記載された。［１３］では、ＭＩＭＯシステムにおける予想アルゴリズムの性能（平均２乗誤差（ＭＳＥ）で測定）が、より高いチャンネル可干渉時間（すなわち、ドップラー効果の低減）及び（より低い空間相関による）より低いチャンネル可干渉距離へと改善することが示された。したがって、時間空間的方法の予想範囲（秒で示す）は、チャンネル可干渉時間に正比例し、チャンネル可干渉距離に反比例する。ＤＩＤＯシステムでは、分散型アンテナによってもたらされる高空間選択性により、可干渉距離は低い。 In DIDO systems, the prediction algorithm is more complicated because it estimates future channel coefficients in both the time domain and the spatial domain. A linear prediction algorithm has been described in [12-13] that exploits the spatio-temporal properties of the MIMO radio channel. In [13], the performance of the prediction algorithm in MIMO systems (as measured by mean squared error (MSE)) is lower than higher channel coherence time (ie reduced Doppler effect) and lower (by lower spatial correlation) It has been shown to improve to the coherence length. Thus, the expected range (in seconds) of the spatio-temporal method is directly proportional to the channel coherence time and inversely proportional to the channel coherence distance. In DIDO systems, the coherence length is low due to the high spatial selectivity provided by the distributed antennas.
本明細書では、ＤＩＤＯシステムの時間空間的ダイバーシティを利用して将来のべクトルチャンネル（すなわち、ＢＴＳからＵＥへのＣＳＩ）を予想する予想技術が説明される。これらの実施形態は、無線チャンネルで使用可能な空間ダイバーシティを利用して、取るに足りないＣＳＩ予想誤差及び任意の既存のＳＩＳＯ及びＭＩＭＯ予想アルゴリズムよりも拡大された予想範囲を得る。これらの技術の１つの重要な特徴は、分散型ＵＥから無相関の複素チャンネル係数を受信することを考慮して、分散型アンテナを利用することである。 A prediction technique is described herein that utilizes the spatial-temporal diversity of the DIDO system to predict future vector channels (ie, BTS to UE CSI). These embodiments take advantage of the spatial diversity available on the wireless channel to obtain a poorer CSI prediction error and an extended prediction range over any existing SISO and MIMO prediction algorithms. One important feature of these techniques is the use of distributed antennas in view of receiving uncorrelated complex channel coefficients from the distributed UEs.
本発明の一実施形態において、空間時間的予想因子が周波数領域の推定量と組み合わされて、ＯＦＤＭシステムなどシステム内の使用可能な副搬送波の全てにわたるＣＳＩ予想を可能にする。本発明の別の実施形態において、（ＣＳＩではなく）ＤＩＤＯ事前符号化重みが、ＤＩＤＯ重みの以前の推定値に基づいて予想される。 In one embodiment of the present invention, spatiotemporal prediction factors are combined with frequency domain estimators to enable CSI prediction over all available subcarriers in a system such as an OFDM system. In another embodiment of the present invention, DIDO precoding weights (as opposed to CSI) are predicted based on previous estimates of DIDO weights.
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本発明の実施形態は、上記のような様々な段階を含むことができる。これらの段階は、汎用プロセッサ又は専用プロセッサにある一定の段階を行わせる機械実行可能命令で実施することができる。例えば、基地局／ＡＰ内の様々な構成要素及び上記のクライアントデバイスは、汎用プロセッサ又は専用プロセッサ上で実行されるソフトウェアとして実行することができる。本発明の関連する面を不明瞭にすることを回避するために、コンピュータメモリ、ハードドライブ、入力デバイスなど様々な公知のパーソナルコンピュータ構成要素は図から割愛した。 Embodiments of the invention can include various steps as described above. These steps can be implemented with machine-executable instructions that cause a general purpose processor or special purpose processor to perform certain steps. For example, the various components in the base station / AP and the client devices described above can be implemented as software running on a general purpose processor or a dedicated processor. Various known personal computer components, such as computer memory, hard drives, input devices, etc., have been omitted from the figures in order to avoid obscuring the relevant aspects of the present invention.
代わりに、一実施形態において、本明細書に示す様々な機能モジュール及び関連の段階は、特定用途向け集積回路（「ＡＳＩＣ」）など段階を実行するハードワイヤード論理回路を含む所定のハードウエア構成要素により、又はプログラムされたコンピュータ構成要素及びカスタムハードウエア構成要素のあらゆる組合せによって実行することができる。 Instead, in one embodiment, the various functional modules and associated stages shown herein comprise predetermined hardware components including hard-wired logic circuitry to perform the stages, such as an application specific integrated circuit ("ASIC"). Or any combination of programmed computer components and custom hardware components.
一実施形態において、上記の符号化、変調、及び信号処理論理回路９０３など所定のモジュールは、Ｔｅｘａｓ ＩｎｓｔｒｕｍｅｎｔｓのＴＭＳ３２０ｘアーキテクチャ（例えば、ＴＭＳ３２０Ｃ６０００、ＴＭＳ３２０Ｃ５０００．．．など）を使用してデジタル信号プロセッサ（「ＤＳＰ」）などプログラム可能なＤＳＰ（又はＤＳＰの群）上で実行することができる。この実施形態におけるＤＳＰは、例えば、ＰＣＩカードなどパーソナルコンピュータへのアドオンカード内に埋め込むことができる。当然ながら、依然として本発明の根本的な原理を遵守しつつ、様々な異なるＤＳＰアーキテクチャを使用することができる。 In one embodiment, certain modules such as the above encoding, modulation and signal processing logic 903 are digital signal processors ("DSP") using Texas Instruments' TMS320x architecture (eg, TMS320C6000, TMS320C5000, etc.) Etc.) can be run on a programmable DSP (or a group of DSPs). The DSP in this embodiment can, for example, be embedded in an add-on card to a personal computer such as a PCI card. Of course, a variety of different DSP architectures can be used while still adhering to the underlying principles of the present invention.
本発明の様々な実施形態は、機械実行可能命令を格納する機械可読媒体として提供することができる。機械可読媒体は、フラッシュメモリ、光ディスク、ＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ ＲＯＭ、ＲＡＭ、ＥＰＲＯＭ、ＥＥＰＲＯＭ、磁気カード、光学カード、又は電子命令の格納に好適なあらゆる他のタイプの機械可読媒体を含むことができるがこれらに限定されない。例えば、本発明は、通信リンク（例えば、モデム又はネットワーク接続）を通じて搬送波又は他の伝播媒体内で実施されるデータ信号として、リモートコンピュータ（例えば、サーバ）から要求側コンピュータ（例えば、クライアント）に転送することができるコンピュータプログラムとしてダウンロードすることができる。 Various embodiments of the present invention may be provided as a machine readable medium storing machine executable instructions. The machine readable medium may include flash memory, optical disc, CD-ROM, DVD ROM, RAM, EPROM, EEPROM, magnetic card, optical card, or any other type of machine readable medium suitable for storing electronic instructions. Is not limited to these. For example, the present invention transfers from a remote computer (eg, a server) to a requesting computer (eg, a client) as a data signal implemented in a carrier wave or other propagation medium through a communication link (eg, modem or network connection) It can be downloaded as a computer program that can.
以上の説明を通じて、解説を目的として本システム及び方法を完全に理解することができるように多くの詳細を示した。しかし、これらの特定の詳細の一部がなくてもシステム及び方法を実施することができることは当業者には明らかであろう。したがって、本発明の範囲及び精神は、以下の特許請求の範囲に関連して判断すべきである。 Throughout the foregoing description, numerous details were set forth to provide a thorough understanding of the present system and method for purposes of illustration. However, it will be apparent to one skilled in the art that the systems and methods may be practiced without some of these specific details. Accordingly, the scope and spirit of the present invention should be determined in conjunction with the following claims.
更に、以上の説明を通じて、本発明をより完全に理解することができるように多くの文献を引用した。これらの引用文献の全ては、その引用により本出願に組み込まれている。 Additionally, throughout the foregoing description, numerous references have been cited so as to provide a more thorough understanding of the present invention. All of these references are incorporated into the present application by reference.
Claims (9)
複数のユーザと、
前記ユーザと複数の同時非干渉データリンクを作成するように複数のデータストリームを協調的に事前符号化する複数の分散型送受信機局又はアンテナと、
ネットワークを通じて前記複数の分散型送受信機局又はアンテナに通信可能に接続される１つ以上の集中型ユニットと、
を含み、
前記ネットワークが、バックホール通信チャンネルとして使用される有線リンク、無線リンク、又は両方の組合せからなり、
前記１つ以上の集中型ユニットが、前記ネットワークを通じて前記複数の分散型送受信機局又はアンテナと通信して、前記複数の分散型送受信機局又はアンテナと前記ユーザとの間の通信を適応的に再構成して、ユーザ移動性又は伝播環境の変化によるドップラー効果を補正する、マルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）。 A multi-user (MU) multiple antenna system (MAS),
With multiple users,
A plurality of distributed transceiver stations or antennas cooperatively precoding a plurality of data streams to create a plurality of simultaneous non-interfering data links with the user ;
One or more centralized units communicatively connected to the plurality of distributed transceiver stations or antennas through a network;
Including
The network consists of wired links, wireless links, or a combination of both used as backhaul communication channels,
The one or more centralized units communicate with the plurality of distributed transceiver stations or antennas through the network to adaptively communicate between the plurality of distributed transceiver stations or antennas and the user A Multi-User (MU) Multiple Antenna System (MAS) that reconfigures to correct for Doppler effects due to user mobility or changes in the propagation environment.
前記ユーザと複数の同時非干渉データリンクを作成するように複数のデータストリームを協調的に事前符号化する複数の分散型送受信機局又はアンテナと、
ネットワークを通じて前記複数の分散型送受信機局又はアンテナに通信可能に接続される１つ以上の集中型ユニットと、
を含み、
前記ネットワークが、バックホール通信チャンネルとして使用される有線リンク、無線リンク、又は両方の組合せからなる、マルチユーザ（ＭＵ）多重アンテナシステム（ＭＡＳ）、内で実施される方法であって、
前記１つ以上の集中型ユニットが、前記ネットワークを通じて前記複数の分散型送受信機局又はアンテナと通信して、前記複数の分散型送受信機局又はアンテナと前記ユーザとの間の通信を適応的に再構成して、ユーザ移動性又は伝播環境の変化によるドップラー効果を補正する、方法。 With multiple users,
A plurality of distributed transceiver stations or antennas cooperatively precoding a plurality of data streams to create a plurality of simultaneous non-interfering data links with the user ;
One or more centralized units communicatively connected to the plurality of distributed transceiver stations or antennas through a network;
Including
The method implemented in a Multi-User (MU) Multiple Antenna System (MAS), wherein the network comprises a wired link, a wireless link, or a combination of both used as a backhaul communication channel,
The one or more centralized units communicate with the plurality of distributed transceiver stations or antennas through the network to adaptively communicate between the plurality of distributed transceiver stations or antennas and the user A method of reconfiguring to compensate for Doppler effects due to changes in user mobility or propagation environment.
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