[发明专利]波束赋形的方法和装置有效
申请号: | 201110460711.3 | 申请日: | 2011-12-31 |
公开(公告)号: | CN102546138A | 公开(公告)日: | 2012-07-04 |
发明(设计)人: | 吴凯;李琼 | 申请(专利权)人: | 电信科学技术研究院 |
主分类号: | H04L5/00 | 分类号: | H04L5/00;H04L25/02;H04B7/06 |
代理公司: | 北京同达信恒知识产权代理有限公司 11291 | 代理人: | 孔凡红 |
地址: | 100191*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 波束 赋形 方法 装置 | ||
技术领域
本发明涉及无线通信领域,尤其涉及一种波束赋形的方法和装置。
背景技术
目前在多天线系统中采用的波束赋形技术广泛采用的是基于特征值分解的波束赋形算法(Eigenvalue Based Beamforming,EBB)。
根据EBB算法,在接收用户设备(UE)发送的探测参考信号(SRS)的子帧时刻,根据接收到的SRS进行信道估计,得到信道相关矩阵,根据信道相关矩阵计算出发出该SRS的UE的赋形向量,在此后的SRS周期内的各下行子帧向UE发送下行数据前,需要使用该UE的赋形向量对需要发送的下行数据进行波束赋形,然后再发送波束赋形后的下行数据。
EBB算法中计算的赋形向量是信道相关矩阵的最大特征值对应的特征向量。该特征向量需要通过信道相关矩阵的特征值分解获得,在实际系统中,计算赋形向量采用的都是迭代搜索的方法,如乘幂法,雅克比法和子空间迭代法。这些算法的实现的复杂度都比较高。
在实现本发明的过程中,发明人发现现有技术中存在以下技术问题:
信道相关矩阵的特征值分解的计算复杂度很高。而在时分双工长期演进(TDD-LTE)系统中,为了节省上行传输资源,通常将SRS配置在特殊子帧中进行发送,这样就会导致:基站在特殊子帧时刻需要为小区内所有采用波束赋形传输方式的UE计算赋形向量,从而导致基站在SRS接收时刻的计算资源负荷过重的问题。
发明内容
本发明实施例提供一种波束赋形方法和装置,用于避免在SRS接收时刻基站的计算资源负荷过重的问题。
一种波束赋形方法,该方法包括:
基站在当前子帧时刻接收多个用户设备发送的探测参考信号SRS,对于接收到的每个SRS,根据该SRS进行信道估计,得到发送该SRS的用户设备的信道估计结果;
基站确定计算赋形向量所在的至少两个子帧时刻;针对该至少两个子帧时刻中的各子帧时刻,为该子帧时刻从所述多个用户设备中的使用波束赋形传输方式的用户设备中选取部分用户设备,根据选取的用户设备的信道估计结果在该子帧时刻计算该用户设备的赋形向量,并根据该赋形向量对需要发送给该用户设备的下行数据进行波束赋形。
一种波束赋形装置,该装置包括:
信号接收单元,用于在当前子帧时刻接收多个用户设备发送的探测参考信号SRS;
信道估计单元,用于对于接收到的每个SRS,根据该SRS进行信道估计,得到发送该SRS的用户设备的信道估计结果;
波束赋形单元,用于确定计算赋形向量所在的至少两个子帧时刻;针对该至少两个子帧时刻中的各子帧时刻,为该子帧时刻从所述多个用户设备中的使用波束赋形传输方式的用户设备中选取部分用户设备,根据选取的用户设备的信道估计结果在该子帧时刻计算该用户设备的赋形向量,并根据该赋形向量对需要发送给该用户设备的下行数据进行波束赋形。
一种基站,该基站包括所述波束赋形装置。
本方案中,基站在当前子帧时刻接收到多个用户设备发送的SRS后,不会在当前子帧时刻计算多个用户设备中使用波束赋形传输方式的所有用户设备的赋形向量,而是选取至少两个子帧时刻,在每个子帧时刻计算一部分用户设备的赋形向量,从而避免了在当前子帧时刻计算所有用户设备的赋形向量所导致的基站在当前子帧时刻的计算资源负荷过重的问题。
附图说明
图1为本发明实施例提供的方法流程示意图;
图2A为本发明实施例中赋形向量计算时刻调整的示意图;
图2B为本发明实施例中根据用户的CQI选择赋形向量计算时刻的实现示意图;
图3为本发明实施例提供的装置结构示意图。
具体实施方式
为了避免在SRS接收时刻基站的计算资源负荷过重的问题,本发明实施例提供一种波束赋形方法,本方法中,基站在当前子帧时刻接收到多个用户设备发送的SRS后,不会在当前子帧时刻计算多个用户设备中使用波束赋形传输方式的所有用户设备的赋形向量,而是选取至少两个子帧时刻,在每个子帧时刻计算一部分用户设备的赋形向量。
参见图1,本发明实施例提供的波束赋形方法,包括以下步骤:
步骤10:基站在当前子帧时刻接收多个用户设备发送的SRS,对于接收到的每个SRS,根据该SRS进行信道估计,得到发送该SRS的用户设备的信道估计结果;
这里,信道估计结果包括用于计算信道相关矩阵的相关信息等。在计算用户设备的赋形向量时,首先根据该用户设备的信道估计结果计算信道相关矩阵,再对相关矩阵进行特征值分解获得赋形向量。
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