[发明专利]一种数据处理的方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种数据处理的方法及装置，用以实现通信数据的高效降维。该方法中，AAU将从RRU中接收的N个天线中每个天线对应的M个数据点的数据组成数据矩阵，将数据矩阵拆成P个子数据矩阵，确定每个子数据矩阵对应的码本矩阵；AAU针对任一个子数据矩阵执行以下步骤：将目标子数据矩阵的码本矩阵分为T个子码本矩阵，将目标子数据矩阵分别与各码本矩阵相乘得到T个结果矩阵，再组合得到合并矩阵；对合并矩阵中的每列包含的数据进行缩减处理，得到目标矩阵；AAU向BBU发送目标矩阵中的数据。通过该方法实现了对数据的降维，使得AAU向BBU传输的数据量大幅度降低，节省了数据传输的硬件成本，且该方法的适用性较广。

技术领域

本申请涉及通信技术领域，尤其涉及一种数据处理的方法及装置。

背景技术

通信系统中，基站需要与终端设备进行数据传输，随着通信系统的传输带宽的增加(例如传输带宽达到100M以上)时，基站的数据吞吐量也会增加。在第五代(5th-Generation，5G)通信系统中，基站包含有源天线单元(Active Antenna Unit，AAU)和基带处理单元(base band unite，BBU)，其中，AAU中包含射频拉远单元(Remote Radio Unit，RRU)。

基站内部的AAU是基于多输入多输出(multiple input multiple output，MIMO)技术实现数据的接收和发送的。随着MIMO技术的进步，其天线数量随之成倍增加，而每增加一根天线，需要接收和发送的数据量也会随之线性增长，这就导致基站的数据传输效率降低，以及基站的硬件成本的提高。

目前，基站可通过降维方式保留有用信息数据，减少传输的数据量，以降低基站的硬件成本。以类型为格式0(FORMAT0)的物理随机接入信道(Physical Random AccessChannel，PRACH)的数据来举例说明：设定基站的传输天线数量为N，每根天线的时域数据按照122880个点/1ms，且每个点数据量为32bit的数据量来计算的话，那么AAU中的RRU每ms获取的总数据量为32bit*122880*N。经过快速傅里叶转换和频域数据处理之后，每根天线传输的数据量降为32bit*839，因此，在PRACH上，AAU需要向BBU发送的总数据量可以降为32bit*839*N。

然而，当基站中的AAU采用上述方案中的降维方式向BBU传输数据时，当在传输的数据量较大且传输时间有限情况下，AAU需要传输的数据量依然很大，这就对需要采用昂贵的高速光纤模块来实现。另外，由于传输的数据量较大时，BBU进行频域处理和时域处理时间较长，使得后级处理器(Advanced RISC Machine，ARM)处理的时间较少，因此导致数据容错率较低，容易出现超窗情况。

发明内容

本申请提供了一种数据处理的方法及装置，用以实现基站内部通信数据的高效降维，以降低数据传输上的成本。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理的方法及装置，该方法具体包括以下步骤：

有源天线单元AAU将从RRU中接收的N个天线中每个天线对应的M个数据点的数据组成数据矩阵，其中，所述数据矩阵的维度为M*N，M和N为大于1的整数；

将所述数据矩阵拆分成P个子数据矩阵，其中，每个子数据矩阵的维度为M*(N/P)，其中，P为大于1的整数；

确定所述P个子数据矩阵中每个子数据矩阵对应的码本矩阵，其中，任一个子数据矩阵对应的码本矩阵的维度为(N/P)*(N/P)；

所述AAU针对所述P个子数据矩阵中目标子数据矩阵执行以下步骤，其中所述目标子数据矩阵为所述P个子数据矩阵中的任一个子数据矩阵：

将所述目标子数据矩阵对应的码本矩阵拆分为T个子码本矩阵，其中，每个子码本矩阵维度为(N/P)*(N/(P*T))，T为2的整数倍；