[发明专利]削波信号的重构

说明书

使用被包含在来自模数(ADC)转换的削波样本中的信息来提高接收机性能，例如通过减少ADC由于其数据分辨率限制而导致的削波失真。这提供了优于已有解决方案的优势，由于已有解决方案丢弃了削波样本中的信息，因此已有解决方案执行效果欠佳。

技术领域

公开了与削波信号的重构(包括大规模多输入多输出(MIMO)系统中削波信号的重构)相关的实施例。

背景技术

削波是一种失真形式，其限制高于或低于特定阈值的信号值。在实际中，由于系统限制(例如，为了避免过调制音频发射机)，削波可能是必需的。在离散系统中，它可能是由于数据分辨率限制而无意引起的(例如当样本超过可以表示的最大值时)，或者当对信号值受限的过程进行仿真时有意地引起的。

削波是非线性操作，并且引入了原始信号中不存在的频率分量。在数字域中，当这些新的分量的频率超过奈奎斯特极限时，这些分量被反映到基带中，从而导致混叠。

大规模MIMO系统现在是一种成熟的技术，其形成了第五代(5G)3GPP移动网络的骨干。在使用大规模MIMO的情况下，基站(BS)的天线数量与传统多天线系统相比增加了几个数量级，其目标是实现显著的增益，例如，更高的容量和能效。

在传统的多天线BS中，每个射频(RF)端口都连接到一对高分辨率模数转换器(ADC)(通常，同相和正交信号分量以超过10比特的分辨率被量化)。将这种架构扩展到具有数百或数千个有源天线元件的大规模MIMO将导致令人望而却步的高功耗和硬件成本。ADC的硬件复杂性和功耗在量化比特数方面大致呈指数增长。因此，将功耗和系统成本保持在理想限度内的有效解决方案是降低ADC的精度(例如，高到8比特)。降低所采用的ADC的分辨率的附加动机是限制必须通过连接RF组件(也称为无线电单元(RU))和基带处理单元(BBU)的链路所传输的数据量，基带处理单元(BBU)可以位于远离RU的地方。

ADC可以被建模为两个过程：采样和量化。采样将连续的时变电压信号转换为离散时间信号——即，实数序列。量化将每个实数替换为来自离散值的有限集范围的近似值，并在输入超出支持范围时执行削波，以将输出限制在该范围。由这种削波引入的误差被称为过载失真。在支持范围的极限内，量化器的可选输出值之间的间距量被称为其粒度，并且由该间距引入的误差被称为粒度失真。量化器的设计通常要确定粒度失真和过载失真之间的适当平衡。对于给定支持数量的可能输出值，减少平均粒度失真可能涉及增加平均过载失真，反之亦然。

发明内容

存在某些挑战。例如，过载失真会通过破坏数字信号所代表的数据来严重影响数字信号的质量。事实上，即使是非常低百分比的削波样本也会导致显著的过载失真。在多用户MIMO(MU-MIMO)系统中，过载失真会导致不准确的信道状态信息(CSI)，并且其恶化了BS处和/或由BS提供网络接入的用户设备(UE)处的数据估计。

本公开提出利用被包含在来自ADC转换的削波样本中的信息来提高接收机性能，例如通过减少ADC由于其数据分辨率限制而导致的削波失真。这提供了优于已有解决方案的优势，由于已有解决方案丢弃了削波样本中的信息，因此已有解决方案执行效果欠佳。

因此，在一个方面中，提供了一种用于通过利用削波样本和未削波样本之间的相关性来重构削波样本并因此减少过载失真的方法。在一个实施例中，该方法包括：接收信号y，并对y进行采样，从而产生样本集。该方法还包括：量化样本集中的每个样本，以产生量化接收信号r，其中，量化样本集中的每个样本包括对样本中的至少M个样本进行削波，其中，M＞0，使得r包括M个削波样本。该方法还包括：获取表示削波样本和未削波样本的信息，以及使用y的概率密度函数和表示削波样本和未削波样本的信息来获取y中未知样本的概率密度函数G(x)，该未知样本已经以量化的接收向量r为条件进行了削波。该方法还包括：通过针对r中的每个削波样本值将削波样本值替换为与该削波样本值相对应的期望值来修改r，其中，该期望值基于G(x)，从而产生经重构的接收信号。