TWI429216B - 用於基於ofdma之多基地台mimo的連接預編碼器選擇之方法 - Google Patents

Description

用於基於OFDMA之多基地台MIMO的連接預編碼器選擇之方法 相關申請之交叉引用

本申請要求如下優先權：編號為61/247，993，申請日為2009/10/2，名稱為“Concatenating Precoder Selection for OFDMA-Based Multi-BS MIMO”以及編號為61/255，171，申請日為2009/10/27，名稱為“Multi-BS Phase Codebook Design”之美國臨時申請。其主題於此一併作為參考。

本發明揭露之實施例通常有關於無線網路通訊，且特別有關於用於具有多基地台(multi-BS)多輸入多輸出(multiple-input multiple-output，以下簡稱為MIMO)的正交分頻多工存取(orthogonal frequency division multiple access，以下簡稱為OFDMA)系統之預編碼器選擇。

於無線通訊中，MIMO技術包含發送器與接收器兩端的多天線使用，以改善通訊性能。MIMO技術為系統於資料通量(throughput)與鏈接範圍方面提供顯著的增加且不需經由較高頻譜(spectral)效率與鏈接可靠性(reliability)或分集(diversity)之額外頻寬或發送功率。MIMO技術中之常規函數中之一者係預編碼，其為利用空間分集(spatial diversity)之波束形成(beamforming)中之一種。於單層(single-layer)成束中，從每一發送天線發射具有適當相 位及/或增益權重之同一訊號，以使接收器輸入端的訊號功率最大化。波束形成的優點為，藉由將從不同天線發射的訊號按建設性(constructively)相加以提高接收的訊號增益，以及降低多路徑衰落效應(multipath fading effect)。當接收器具有多天線時，單層波束形成不能於所有的接收天線端同時最大化訊號等級，故使用多層波束形成。一般而言，預編碼需要發送器端的通道狀態資訊(channel state information，CSI)知識。於無線通訊系統中，MIMO技術通常與正交頻率部門多工(orthogonal frequency division multiplexing，OFDM)或OFDMA調變相結合。

除空間分集之外，巨集分集(macro-diversity)為另一種使用數個接收器天線及/或發送器天線來傳輸相同訊號之分集策略。利用巨集分集，發送器之間的距離遠大於波長(wavelength)，與發送器之間的距離與波長處於同一量級(in the order)或小於波長之微型分集相反。因此，於蜂巢式網路中，巨集分集意味著天線通常位於不同基地台(base station，以下簡稱為BS)。巨集分集之目的係抵禦衰落以及於基地台之間的相疊位置(即蜂窩邊緣(cell-edge))增加接收的訊號強度與訊號品質。

為改善網路通量，特別係蜂窩邊緣通量，於蜂巢式OFDM/OFDMA網路中支持多基地台MIMO技術。利用多基地台MIMO，所有相鄰基地台彼此合作並使用例如調製與編碼策略(modulation and coding scheme，MCS)級別、MIMO配置、以及其它系統參數之相同配置。這樣來自所有相鄰基地台之天線像一個“大型”MIMO。當每一基地 台使用預編碼以利用空間分集時，位於蜂窩邊緣之移動台藉由多基地台協作(collaborative)預編碼擁有巨集分集。然而，預編碼器選擇仍係多基地台MIMO中之挑戰，因來自不同基地台之訊號並非總是被同向地(coherently)組合的。需尋求方法以補償來自合作基地台的訊號之間的相位(phase)與幅度(amplitude)差，使得接收的訊號強度與品質可最大化。

為基於OFDMA多基地台多輸入多輸出提供一種連接預編碼器選擇之方法。首先蜂窩邊緣的移動台決定用於服務基地台與一個或多個合作基地台之預編碼矩陣索引以優化系統性能。優化標準基於容量最大化、訊號對干擾及雜訊功率比(SINR)最大化、或訊號功率最大化等。然後移動台決定用於每一基地台之對應的多個權重因數，以進一步優化系統性能。移動台將選擇的預編碼矩陣索引(precoding matrix index，以下簡稱為PMI)與權重因數推薦給與至少一合作基地台共用PMI與權重因數之服務基地台。若回饋資訊被基地台採用，則服務基地台與至少一合作基地台利用推薦的PMI與權重因數使用預編碼。

權重因數由基於預先定義的量化規則量化以降低移動台(mobile station，以下簡稱為MS)的計算複雜度。權重因數亦被量化以促進從MS到其服務BS的資訊回饋(feedback)。於一實施例中，權重因數由基於預先定義的3位元均勻相位量化規則決定。本發明之連接的預編碼器 獲得更大的性能提升且未引入高計算複雜度。使用本發明之連接的預編碼器，移動台可藉由聯合(joint)優化避免全面(exhaustive)搜索而找到PMI，並使用單獨(individual)優化以降低計算複雜度。然後移動台使用權重因數以調整每一基地台之訊號相位以及使來自合作基地台的訊號被相干地組合以最大化接收的訊號功率。

其它實施例與優點於下文詳細描述。上述內容並非用於定義本發明。本發明藉由申請專利範圍定義。

本發明之實施例將作為詳細參考，其範例結合圖式一起說明。

第1圖係根據本發明一實施例之蜂巢式基於OFDMA之多基地台MIMO系統10之簡化方塊圖。蜂巢式OFDMA系統10包含多個相鄰基地台BS11-BS13以及移動台MS14。基地台BS11-BS13經由骨幹(backbone)連接15-17彼此相連。MS14位於其服務基地台BS12之蜂窩邊緣。對於下行鏈接(downlink，DL)傳輸，訊號從不同基地台發送到移動台MS14。於發送方，每一基地台(例如BS12)包含儲存設備31、處理器32、對MIMO訊號編碼之MIMO編碼器33、預編碼與成束模組34、耦接於天線36之發送器#1 35、耦接於天線38之發送器#2 37。於接收方，MS14包含儲存設備21、處理器22、對MIMO訊號解碼之MIMO解碼器23、成束模組24、耦接於天線26之接收器#1 25、耦接於天線28之接收器#2 27。因MS14位於服務基地台 BS12之蜂窩邊緣，從BS12接收的訊號強度相對較低。故相鄰基地台BS11與BS13用於與服務基地台BS12合作來服務MS14，以經由多基地台MIMO技術提高MS14的服務品質。

利用多基地台MIMO，所有相鄰基地台彼此合作並使用例如調製與編碼策略級別(modulation and coding scheme)、MIMO配置、以及其它系統參數之相同配置。這樣來自所有相鄰基地台之天線像一個“大型”MIMO。結果，從所有相鄰基地台BS11-BS13的不同天線發送相同的訊號，由MS14接收。因此，當每一基地台使用預編碼以實現空間分集時，MS14藉由多基地台協作預編碼擁有巨集分集。理想情況下，對於適當預編碼器選擇，MS14接收的訊號強度與品質可最大化。從總數量為N_BS 的相鄰基地台於第k個子載波(subcarrier)接收的訊號r_k 可由下述訊號模型代表：

其中，H_i,k €(N _r x N _t,i )為MS與第i 個BS之間的通道矩陣，N _r 為MS的天線之數量，N _t,i 為第i 個BS的天線之數量；V_i €(N _t,i x N _s )為第i 個BS的預編碼器矩陣，N _s 為串流的數量，且1 N _s N _r ；s_k 為於第k個子載波之發送訊號；n_k 為於第k個子載波之雜訊。

然而，來自不同基地台之訊號並非總是被建設性地組 合。於某些情景下，來自不同基地台之訊號對彼此破壞(destructive)故導致性能降低。於一實施例中，使用等式(1)之預編碼器選擇包含兩個連接步驟。於第一步驟中，用於每一基地台之預編碼器矩陣V_i (亦被稱為預編碼矩陣索引(PMI))被選擇以充分利用空間分集。於第二步驟中，用於每一基地台之權重矩陣Pi被選擇以最大程度地降低非相干訊號組合之負面效果。然後選擇的PMI與權重因數被回饋到與其它合作基地台共用資訊的服務基地台。若回饋資訊被採用，則基地台基於推薦的PMI與權重因數來應用預編碼。連接預編碼方法下修正的訊號模型變為：

其中，H_i,k €(N _r x N _t,i )為MS與第i 個BS之間的通道矩陣，N _r 為MS的天線之數量，N _t,i 為第i 個BS的天線之數量；V_i €(N _t,i x N _s )為第i 個BS的預編碼器矩陣，N _s 為串流的數量，且1 N _s N _r ；P_i =α _i 或P_i =diag {α _i,0 ,...,α _i,Ns-1 }為第i 個BS的權重矩陣，權重因數α _i 可為實數或複數(α =ae ^j2πb )；s_k 為於第k個子載波之發送訊號；n_k 為於第k個子載波之雜訊。

第2圖係根據本發明一實施例之連接用於蜂巢式基於OFDMA之閉合迴路(closed-loop)多基地台MIMO之預編碼器選擇之流程圖。對於閉合迴路多基地台MIMO，蜂窩邊緣移動台首先藉由測量導頻(pilot)訊號估計來自所 有合作基地台的通道。於通道估計之後，可獲得MS與每一BS之間的通道矩陣H。用於多基地台MIMO之預編碼器選擇程序的剩餘部分被劃分為四個階段。

於步驟41中(階段1-選擇PMI)，MS經由三個不同優化方法為第i個BS選擇預編碼器矩陣V_i (或PMI)。優化標準係基於系統性能考量，例如容量最大化、訊號對干擾及雜訊功率比(SINR)最大化、訊號功率最大化等。於單獨優化的第一方法中，MS為每一BS單獨挑選最佳PMI。於聯合優化的第二方法中，MS聯合地考慮所有BS之通道並為每一BS找到全局最佳的PMI。於逐步(step-by-step)優化的第三方法中，MS首先挑選第一BS優化其PMI，然後藉由考慮第一BS之PMI挑選第二BS優化其PMI，這樣逐步挑選直到所有BS的PMI都被決定。

於步驟42中(階段2-決定權重因數)，MS為第i個BS決定權重矩陣P_i (或權重因數)。選定權重矩陣P_i 以使得複合(composite)通道可獲得優化的系統性能，例如容量最大化、SINR最大化、訊號功率最大化等。權重矩陣P_i 可經由兩種不同優化方法決定。於聯合優化的第一方法中，MS藉由聯合考慮對應於所有接收天線之通道估計來找到權重因數。於每一天線優化之第二方法中，MS藉由考慮對應於一個接收天線之通道估計來找到權重因數。權重因數為改善性能提供領外的自由度(degrees-of-freedom)。

於步驟43(階段3-回饋資訊)中，MS發送PMI與權重因數至與其它合作BS共用資訊之服務BS。權重因數 由基於預先定義之量化規則量化以促進資訊回饋。最後，於步驟44(階段4-應用預編碼)中，服務BS與其它合作BS決定是否採用MS推薦的PMI與權重因數。若推薦被採用，則所有BS使用最新的PMI與權重因數應用預編碼。連接用於多基地台MIMO之預編碼器選擇之各種範例與實施例將於下文更詳細地描述。

於下文之用於多基地台MIMO之預編碼設計範例中，考慮三個合作BS(N_BS =3)，且一階(rank-1，Ns=1)閉合迴路巨集分集(CL-MD)被用於多基地台MIMO中。於給定所述系統參數後，等式(2)之訊號模型可簡化為：

其中，H_i,k €(N _r x N _t,i )為MS與第i 個BS之間的通道矩陣，N _r 為MS的天線之數量，N _t,i 為第i 個BS的天線之數量；V_i €(N _t,i x 1 )為第i 個BS的預編碼器矩陣；α _i 為第i 個BS的標量(scalar)權重因數，權重因數α _i 可為實數或複數(α =ae ^j2πb )；s_k 為於第k個子載波之發送訊號；n_k 為於第k個子載波之雜訊。

對於等式(3)之訊號模型，連接的預編碼選擇程序被劃分為四個階段，相對於第2圖如上文所述。於階段1中，蜂窩邊緣移動台為所有合作基地台執行PMI選擇以優化系統性能(即訊號功率最大化)。對於單獨優化，MS找到最大化之V_i ，其中0i2且N_tone 為使用相 同預編碼器之子載波之數量。MS為每一BS單獨地搜索V_i ，不考慮其它BS之影響。對於聯合優化，MS找到最大化之V_i ，其中0i2。MS藉由聯合考慮所有合作BS之影響為每一BS全面地搜索V_i 。對於逐步優化，MS為第一BS找到最大化之V₀ ，其中最佳V₀ 被表示為V_0,optimal 。接著，MS為第二S找到最大化之V₁ ，其中最佳V₁ 被表示為V_1,optimal 。最後，MS為第三S找到最大化之V₂ ，其中最佳V₂ 被表示為V_2,optimal 。上文所述之三種不同優化方法具有不同的複雜度與性能。若使用具有16個編碼元素之碼書，則藉由MS從16個編碼元素中搜索V_i ，以最大化其接收的訊號功率。從複雜度的角度來看，單獨優化方法與逐步優化方法需要16x3=48次搜索，而聯合優化方法需要16x16x16=4096次搜索。而從性能的角度來看，聯合優化產生最佳的優化結果。

於階段2中，MS為每一BS決定權重因數使得(即接收的訊號功率)最大化。權重因數由基於預先定義的量化規則決定以降低MS的計算複雜度。權重因數亦被量化以促進從MS到其服務BS的資訊回饋。第3A-3D圖係決定用於多基地台MIMO之連接的預編碼器中之權重因數之不同量化規則的示意圖。

於第3A圖中，由表明基地台之預編碼功率的實數n代表權重因數α。從每一基地台發送的訊號功率基於n的值調整，以使得來自不同BS的不同訊號更相干地結合以 產生更強的訊號功率。若使用N位元量化來量化從零到一的n的值的範圍，則每一權重因數α_i 具有2^N 個可能的功率值。不同的功率值從α的值推導。如第3A圖所示，對於位元0..00，α_i =n₀ ，對于位元0..01，α_i =n₁ ，...，以及對於位元1..11，α_i =n₂ ^N _-1 。這樣，為實現最大接收的訊號功率，MS需要執行(2^N )³ 次搜索以找到最佳α₀ 、α₁ 、以及α₂ 。

於第3B圖中，由表明基地台之預編碼相位的複數e^j2πb 代表權重因數α。從每一基地台發送的訊號相位基於b的值調整，以使得來自不同BS的不同訊號更相干地結合以產生更強的訊號功率。若使用N位元量化來量化從零到一的b的值的範圍，則每一權重因數α_i 具有2^N 個可能的相位值。不同的相位值從b的值推導。與第3A圖類似，對於位元0..00，α_i =e^j2πb0 且b₀ =0，對于位元0..01，α_i =e^j2πb1 且b₁ =1/2^N ，...，以及對於位元1..11，且b₂ ^N _-1 =(2^N -1)/2^N 。這樣，為實現最大接收的訊號功率，MS需要執行(2^N )³ 次搜索以找到最佳α₀ 、α₁ 、以及α₂ 。

於第3C圖中，由表明基地台之預編碼功率與預編碼相位的複數ae^j2πb 代表權重因數α。從每一基地台發送的訊號功率與訊號相位基於a、b的值調整，以使得來自不同BS的不同訊號更建設性地結合以產生更強的訊號功率。若使用M1位元量化來量化從零到一的a的值的範圍、使用M2位元量化來量化從零到一的b的值的範圍，且M=M1+M2，則每一“a”具有2^M1 個可能的功率值、每一“b”具有2^M2 個可能的功率值，且每一權重因數α_j 具有2^M 個可能的功率值。如第3C圖所示，對於每一α_i ，a的值從n₀ 到選擇，且對於選擇的a的值，每一b進一步從0到(2^M2 -1)/2^M2 選擇。這樣，為實現最大接收的訊號功率，MS需要執行(2^M )³ 次搜索以找到最佳α₀ 、α₁ 、以及α₂ 。

於第3D圖之範例中，權重因數α₀ 、α₁ 、以及α₂ 經由向量量化決定。藉由使用向量量化，每一元素被N位元量化以形成具有(2^N )³ 個搜索點的搜索空間。然而，於(2^N )³ 個搜索點中，僅執行M位元(M<<N)向量量化以大幅縮小搜索空間。如第3D圖所示，對於位元0..00，α₀ =e^j2πb0,0 、α₁ =e^j2πb0,1 、以及α₂ =e^j2πb0,2 ；對于位元0..01，α₀ =e^j2πb1,0 、α₁ =e^j2πb1,1 、以及α₂ =e^j2πb1,2 ；...；以及對於位元1..11，、、以及。這樣，為實現最大接收的訊號功率，MS需要從(2^M )³ 次搜索空間中執行(2^M )³ 次搜索以找到最佳α₀ 、α₁ 、以及α₂ 。向量量化不僅縮小搜索空間，而且減少了用於資訊回饋的位元之數量。

於階段3中，每一權重因數的值以N量化位元的形式從MS回饋到其服務基地台，然後於所有合作BS之間共用。根據第3A-3D圖中所示之不同量化規則，權重因數代表每一相鄰BS之功率及/或相位資訊。於階段4中，每一相鄰BS基於接收的N量化位元應用其預編碼功率及/或相位之微調(fine-tuning)。一般而言，量化位元之數量之選擇係性能與回饋冗餘(overhead)之間的折衷(tradeoff)。第4A-4B圖係用於決定用於多基地台MIMO之連接的預編碼器選擇中之權重因數之相位量化規則之不同範例的示意圖。

於第4A圖所示之範例中，2位元均勻相位量化表用於 量化用於第3B圖中之復權重因數α_i =e^j2πb 之b的值。2位元量化為每一權重因數形成2² =4的相位選擇，其基於α_i =e^j2πb 從b的值推導。舉例而言，對於位元00，b₀ =0表明0度的相位調整；對於位元01，b₁ =1/4表明90度的相位調整；對於位元10，b₂ =1/2表明180度的相位調整；以及對於位元11，b₃ =3/4表明270度的相位調整。因每一權重因數具有四個可能值，故2位元量化為三個權重因數α₀ 、α₁ 、以及α₂ 提供總數量為4x4x4=64的搜索點。

於第4B圖所示之範例中，3位元相位量化表用於量化用於第3B圖中之復數α_i =e^j2πb 之b的值。3位元量化為每一權重因數形成2³ =8的相位選擇，其基於α_i =e^j2πb 從b的值推導。舉例而言，對於位元000，b₀ =0表明0度的相位調整；對於位元001，b₁ =1/8表明45度的相位調整；...；等等直到對於位元111，b₇ =7/8表明315度的相位調整。因每一權重因數具有八個可能值，故3位元量化為三個權重因數α₀ 、α₁ 、以及α₂ 提供總數量為8x8x8=512的搜索點。當量化位元之數量增加時，權重因數為每一BS提供更好的間隔精準度(granularity)以調整其預編碼相位。這樣，系統性能以回饋冗餘為代價獲得提升。基於模擬結果，用於多基地台MIMO之不同預編碼方法之性能如下文所示。

第5圖係基於OFMDA的多基地台MIMO系統中之用於不同預編碼方法之模擬參數的示意圖。用於模擬的系統參數為：快速傅立葉變換(Fast Fourier Transfer，以下簡稱為FFT)大小為512，考慮的合作BS的數量為三，每一 BS的發送天線的數量為四，MS的接收天線的數量為二，使用的通道模型為步行B(pedestrian B，PB)3km/hr，使用的通道估計模型為二維最小均方差(two-dimensional minimum mean-square error，以下簡稱為2D-MMSE)，接收SNR為0dB，接收器類型為最大比結合(maximal ratio combining，以下簡稱為MRC)，用於更新子頻帶PMI與相位之回饋週期為10ms，下行鏈接聯合處理種類為1階CL-MD，以及碼書種類為定義於IEEE 802.16m中之4天線CL單用戶MIMO(single-user MIMO，以下簡稱為SU-MIMO)子集。

第6A-6B圖係基於OFMDA的多基地台MIMO系統中之不同預編碼方法之模擬結果的示意圖。於第6A圖與第6B圖中，X軸代表每一音調(tone)的平均SNR，以及Y軸代表累積分佈函數(cumulative distribution function，以下簡稱為CDF)，其表示超出特定SNR值之資料音調的百分比。第6A圖示出三種預編碼方法的三條性能曲線。虛線代表使用基於每一BS的搜索(單獨優化)的PMI選擇之預編碼器之性能；點線代表使用全面搜索(聯合優化)的PMI選擇之預編碼器之性能；以及實線代表PMI與權重因數選擇之連接的預編碼器之性能，其中PMI選擇使用單獨優化且權重因數選擇使用第4A圖中所示之2位元均勻相位量化表。對於基於每一BS的搜索的預編碼方法，MS經由來自16x3=48個組合的搜索分別為每一BS挑選最佳預編碼器。對於全面搜索的預編碼方法，MS需要嘗試16x16x16=4096個組合以找到最佳預編碼器。可以看出， 單獨優化的預編碼器具有最小的計算複雜度與最低的系統性能。另一方面，聯合優化的預編碼器以計算複雜度為代價獲得優秀的系統性能。

對於連接的預編碼方法(PMI加上2位元權重因數)，MS經由用於PMI選擇的來自16x3=48個組合的搜索分別為每一BS挑選最佳預編碼器，然後從(2² )³ =64個搜索點決定兩個權重因數。當第4A圖中之2位元均勻相位量化表用於b的值時，其對應相位調整資訊從e^j2πb 推導。可以看出，本發明之連接的預編碼方法相較於每一BS搜索的預編碼方法極大地提升了性能。

類似地，第6B圖亦示出三種預編碼方法的三條性能曲線。第6B圖中之虛線與點線與第6A圖中之虛線與點線相同，而第6B圖中之實線與第6A圖中之實線類似，除了第6B圖中之實線選擇第4B圖中所示之3位元均勻相位量化。對於本連接的預編碼方法(PMI加上3位元權重因數)，MS經由用於PMI選擇的來自16x3=48個組合的搜索分別為每一BS挑選最佳預編碼器，然後從(2³ )³ =512個搜索點決定兩個權重因數。可以看出，當量化位元的數量從兩位元增加到三位元時，本發明之連接的預編碼方法更進一步地提升性能。事實上，使用本3位元均勻相位量化的連接的預編碼方法之每一音調之平均SNR已經超過使用全面搜索的預編碼之每一音調之平均SNR。另外，相較於全面搜索方法，本發明之計算複雜度保持較低。

對於本發明之連接的預編碼器，MS可藉由聯合地考慮所有合作BS而避免全面搜索來找到PMI。相反，MS可 使用單獨或逐步優化來降低計算複雜度。然後MS使用權重因數以調整每一BS之訊號相位並使來自合作BS之訊號建設性地結合。因權重因數基於系統需求被量化，故搜索空間將不會很大。另外，因當前碼書可重新用於下一步的性能提升，而不需新的多基地台碼書。亦請注意，雖然聯合優化方法以計算複雜度為代價獲得優秀的性能，但是其仍然無法保證MS端的相干訊號結合，因PMI無法完全匹配每一通道。另一方面，權重因數為每一相鄰BS以合理的回饋冗餘為性能提升提供額外自由度。

於一個或多個實施例中，描述的函數可實現於硬體、軟體、韌体、或其任意組合。若實現於軟體，上述函數可作為電腦可讀(處理器可讀)媒體上之一個或多個指令或代碼而儲存或發送。電腦可讀媒體既包含電腦儲存媒體，又包含促進電腦程式從一個地方傳輸到另一地方的任意媒體的通訊媒體。儲存媒體可為電腦可存取之任意可用媒體。作為範例而並非限定，上述電腦可讀媒體可包含RAM、ROM、EEPROM、CD-ROM或其它光碟儲存設備、磁碟儲存設備或其它磁儲存設備，或可用於以指令或資料結構的形式攜帶或儲存所需程式碼並可由電腦存取之任意其它媒體。並且，任意連接被正確地稱為電腦可讀媒體。舉例而言，若軟體自網頁、服務者、或其它使用同軸電纜(coaxial cable)、光纖電纜(fiber optic cable)、雙絞線(twisted pair)、數位訂購線路(digital subscriber line，DSL)、或例如紅外、無線電以及微波之無線技術之遠程源，則同軸電纜、光纖電纜、雙絞線、數位訂購線路、或 例如紅外、無線電以及微波之無線技術都包含於媒體之定義中。這裡使用的磁碟(disk)與光碟(disc)，包含壓縮光碟(compact disc，CD)、激光碟、光學光碟、數位多功能光碟(digital versatile disc，DVD)、軟碟(floppy disk)、以及藍光碟(blue-ray disc)，其中磁碟通常以磁的方式複製資料，而光碟使用激光以光的方式複製資料。上述組合亦屬於電腦可讀媒體之範疇。

雖然本發明係以特定實施例來說明，其並非用於限制本發明之範疇。舉例而言，雖然示例的連接的預編碼方法主要基於具有三個相鄰BS之1階CL-MD多基地台MIMO，其亦可應用於具有多於一個傳輸階與多於三個相鄰BS之其它基於OFDMA無線通訊系統。因此，舉凡熟悉本案之人士援依本發明之精神所做之等效變化與修飾，皆應涵蓋於後附之申請專利範圍內。

10‧‧‧蜂巢式OFDMA系統

11、12、13‧‧‧BS

14‧‧‧MS

15、16、17‧‧‧骨幹連接

21、31‧‧‧儲存設備

22、32‧‧‧處理器

23‧‧‧MIMO解碼器

24‧‧‧成束模組

25‧‧‧接收器#1

26、28、36、38‧‧‧天線

27‧‧‧接收器#2

33‧‧‧MIMO編碼器

34‧‧‧預編碼與成束模組

35‧‧‧發送器#1

37‧‧‧發送器#2

41~44‧‧‧步驟

第1圖係根據本發明一實施例之蜂巢式基於OFDMA之多基地台MIMO系統之簡化方塊圖。

第2圖係根據本發明一實施例之連接用於蜂巢式OFDMA系統中之多基地台MIMO之預編碼器選擇之流程圖。

第3A-3D圖係決定用於多基地台MIMO之連接的預編碼中之權重因數之不同量化規則的示意圖。

第4A-4B圖係用於決定用於多基地台MIMO之連接的預編碼中之權重因數之均勻相位量化規則之不同範例的示 意圖。

第5圖係多基地台MIMO系統中之不同預編碼方法之模擬(simulation)參數的示意圖。

第6A-6B圖係多基地台MIMO系統中之不同預編碼方法之模擬結果的示意圖。

10‧‧‧蜂巢式OFDMA系統

11、12、13‧‧‧BS

14‧‧‧MS

15、16、17‧‧‧骨幹連接

21、31‧‧‧儲存設備

22、32‧‧‧處理器

23‧‧‧MIMO解碼器

24‧‧‧成束模組

25‧‧‧接收器#1

26、28、36、38‧‧‧天線

27‧‧‧接收器#2

33‧‧‧MIMO編碼器

34‧‧‧預編碼與成束模組

35‧‧‧發送器#1

37‧‧‧發送器#2

Claims (20)

1. 一種連接預編碼器選擇之方法，用於基於正交分頻多工存取之多基地台多輸入多輸出，該連接預編碼器選擇之方法包含：藉由一移動台決定用於一服務基地台與一個或多個合作基地台之一預編碼矩陣索引，以優化用於一蜂巢式正交分頻多工存取系統中之多基地台多輸入多輸出的系統性能；基於一預先定義的量化規則決定用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之對應的多個權重因數，以進一步優化系統性能，其中每一權重因數係藉由數字代表；以及將該預編碼矩陣索引與該多個權重因數發送至該服務基地台，其中於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之至少一者之間共用該預編碼矩陣索引與該多個權重因數。
2. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中，用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之該預編碼矩陣索引被單獨地決定，以及其中每一預編碼權重從基於通道狀態資訊之一預先定義的碼書中選擇。
3. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中每一權重因數係藉由數字代表之一實數，以及其中該實數表明一基地台之一預編碼功率。
4. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之 方法，其中每一權重因數係藉由數字代表之一複數，以及其中該複數表明一基地台之一預編碼相位。
5. 如申請專利範圍第4項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中，該數字之數量等於三。
6. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中每一權重因數係一實數乘以一複數，以及其中該實數由第一數量的數字代表以及該複數由第二數量的數字代表。
7. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中，該多個權重因數由基於具有第一數量的數字之一預先定義的量化規則決定，其中每一權重因數為由第二數量的數字代表之一複數，以及其中該第二數量實質上小於該第一數量。
8. 如申請專利範圍第1項所述之連接預編碼器選擇之方法，其中，系統性能基於容量最大化、訊號對干擾及雜訊功率比最大化、以及訊號功率最大化中之至少一者而優化。
9. 一種移動台，用於基於正交分頻多工存取之多基地台多輸入多輸出，該移動台包含：一預編碼器，基於一預先定義的量化規則決定用於一服務基地台與一個或多個合作基地台之一預編碼矩陣索引，以優化用於一蜂巢式正交分頻多工存取系統中之多基地台多輸入多輸出的系統性能，其中該預編碼器亦決定用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之對應的多個權重因數，以進一步優化系統性能，其中每一 權重因數係藉由數字代表；以及一發送器，將該預編碼矩陣索引與該多個權重因數發送至該服務基地台，其中於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之至少一者之間共用該預編碼矩陣索引與該多個權重因數。
10. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中，用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之該預編碼矩陣索引被單獨地決定，以及其中每一預編碼權重從基於通道狀態資訊之一預先定義的碼書中選擇。
11. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中每一權重因數係藉由數字代表之一實數，以及其中該實數表明一基地台之一預編碼功率。
12. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中每一權重因數係藉由數字代表之一複數，以及其中該複數表明一基地台之一預編碼相位。
13. 如申請專利範圍第12項所述之移動台，其中，該數字之數量等於三。
14. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中每一權重因數係一實數乘以一複數，以及其中該實數由第一數量的數字代表以及該複數由第二數量的數字代表。
15. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中，該多個權重因數由基於具有第一數量的數字之一預先定義的量化規則決定，其中每一權重因數為由第二數量的數字代表之一複數，以及其中該第二數量實質上小於該第一數量。
16. 如申請專利範圍第9項所述之移動台，其中，系統 性能基於容量最大化、訊號對干擾及雜訊功率比最大化、以及訊號功率最大化中之至少一者而優化。
17. 一種電腦可讀媒體，儲存當由一處理器執行時使該處理器執行一方法之指令，該方法包含：藉由一移動台決定用於一服務基地台與一個或多個合作基地台之一預編碼矩陣索引，以優化用於一蜂巢式正交分頻多工存取系統中之多基地台多輸入多輸出的系統性能；基於一預先定義的量化規則決定用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之對應的多個權重因數，以進一步優化系統性能，其中每一權重因數係藉由數字代表；以及將該預編碼矩陣索引與該多個權重因數發送至該服務基地台，其中於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之至少一者之間共用該預編碼矩陣索引與該多個權重因數。
18. 如申請專利範圍第17項所述之電腦可讀媒體，其中，用於該服務基地台與該一個或多個合作基地台中之每一者之該預編碼矩陣索引被單獨地決定，以及其中每一預編碼權重從基於通道狀態資訊之一預先定義的碼書中選擇。
19. 如申請專利範圍第17項所述之電腦可讀媒體，其中每一權重因數係藉由若干數字代表之一複數，以及其中該複數表明一基地台之一預編碼相位。
20. 如申請專利範圍第17項所述之電腦可讀媒體，其 中，基於容量最大化、訊號對干擾及雜訊功率比最大化、以及訊號功率最大化中之至少一者優化系統性能。