[发明专利]多天线系统中信道状态信息的多层量化有效

专利信息
申请号: 200880110137.5 申请日: 2008-09-05
公开(公告)号: CN102084612A 公开(公告)日: 2011-06-01
发明(设计)人: 巴尔托什·米尔扎莱克;维托尔德·A·克日米恩 申请(专利权)人: 维兰有限公司
主分类号: H04B17/00 分类号: H04B17/00;H03M13/01;H04B7/005;H04B7/04;H04L1/20
代理公司: 宜昌市三峡专利事务所 42103 代理人: 成钢
地址: 加拿大*** 国省代码: 加拿大;CA
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摘要:
搜索关键词: 天线 系统 信道 状态 信息 多层 量化
【说明书】:

背景技术

对于高容量无线系统中增强的频谱效率来说,在衰落信道中使用多天线是最有前途的解决方案之一。在这种系统中根本问题在于信道状态信息(CSI)在发送机和接收机中的可用性。一般来说,如果接收机和发射机能使用CSI,系统的吞吐量会显著提高。通常认为在接收机中全部CSI是可用的,但是由于反馈延迟和噪声、信道估计错误和有限的反馈带宽在发射机中可能只有部分CSI是可用的,这使得要在接收机中量化CSI以最小化反馈率。这里描述了在多天线系统中信道状态信息量化的一项改进。

发明内容

为时间相关信道提供了一种多层CSI向量量化器(VQ)。该VQ通过诸如参考当前信道状态信息和前次信道状态量化来进行量化信道状态信息操作。也提供了使用多层CSI向量量化器的系统。还提出了发送机和接收机之间的增强的信号以方便多层CSI量化器的使用。该装置和方法的这些和其他方面在权利要求中陈述,并以引用方式并入本文中。

附图说明

具体实施例将参考附图进行描述,作为示例,附图中相同的附图标记表示相同的元素,其中:

图1是本领域中公知的原则下信道向量空间的示意图;

图2是更精细量化的图1中的信道向量空间的示意图;

图3是多层量化的图2中的信道向量空间的示意图;

图4描述了量化系统的结构;

图5描述设计多层量化器的算法操作;

图6描述多层量化器中使用的一个码本的区和对应的下一个高层码本的对应区;

图7描述了多层量化器操作的示例;

图8为描述多层量化器操作的流程图;

图9描述量化器的操作;

图10描述了典型特征值和奇异值相干时间;

图11描述了对比多层量化器和非多层量化器的仿真结果;

具体实施方式

在如图4所示的多天线系统中,信息通过与多天线36对应的多信道34传输。每个信道34都有会影响该信道上信息传播的状态。多天线系统中在发送机32和一个或多个接收机30之间的多信道34的状态可以表示为向量。当信道状态变化时,该向量在信道向量空间中移动。信道向量空间可以分成区(见图1)。每个区可由一个索引来表示。如果通过某种度量每个区对应于与空间的点集中的特定成员最接近的空间部分,那么上述区就成为Voronoi区20,点成为质心22。为最大化吞吐量,优选将每个索引关联到质心22,来表示Voronoi区20,其中Voronoi区20是空间中比其他区更接近质心22的部分。

多层量化的向量量化器(VQ)是针对有存储器的传输信道,在这些信道中需要减少反馈带宽并允许系统按照信道变化的速率自动调整量化器分辨率。在具有存储器的多输入、多输出(MIM0)信道的多层CSI向量量化器(即质心和Voronoi区的描述)的示范性的设计中,VQ使用多个优化步长。

在典型的CSI VQ中,信道向量空间的量化如图1所示:CSI空间被与表示每个Voronoi区中所有向量实现的质心22对应的Voronoi区20填充(对每个质心来说,对应的Voronoi区是根据某种度量比其他区更接近于质心的点集)。这种区(质心)的数量由可用比特的数量来定义,可用比特数也会影响VQ的量化误差。图1描述了信道CSI被及时关联并且及时遵循某轨迹28的情况。

如果通过在反馈链路中使用更多的比特来提高CSI VQ的分辨率,量化误差会减少。图2描述了与图1同样的信道向量实现的轨迹28,但具有更多的质心22和Voronoi区20A。图1中只有两个不同的质心索引被用来表示信道轨迹,但是在图2中,使用四个这样的索引,从而导致对实际信道变化更精确的表示。这一改进的代价在于更多数量的比特被用于表征必须反馈回发射机的量化CSI索引。

在相同频带中连续传输时刻之间的信道实现是相关的,所以在某种意义上说CSI向量的典型轨迹28是部分可预测的。相关性随着减少的接收机-发射机对之间的相对速率与在可预测的时间内统计的包含在给定Voronoi区中的轨迹净效应配对而增加。时间可以以多种方式进行量化描述,比如使用称为特征值相干时间和奇异值相干时间的时间度量。在CSI VQ方面,相干时间越长,需要报告回发射机的VQ索引变化越不频繁。

多层VQ允许信道相干时间相当长的系统中的反馈率显著降低。设计量化器过程中,Voronoi区按照2、3、4和更多层中选定的任何标准进行最优化,其中连续的Voronoi区嵌套在之前的区中,例如图3所示的2层设计。

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