本發(fā)明概括而言涉及無線通信領域，更具體而言，涉及一種用于mmw信道中的混合模擬/數(shù)字波束成形的信道估計的方法和系統(tǒng)。

背景技術：

近來，在毫米波(millimeter-wave，mmw)頻帶使用寬頻譜已經(jīng)被廣泛接收作為一種支持下一代無線通信的極高數(shù)據(jù)率的重要方式。為了克服高路損的挑戰(zhàn)并在mmw信道中建立具有合理信噪比(snr)的鏈路，需要大的天線陣列來提供高的波束成形增益。mmw射頻硬件的高成本和低功效使得不能夠使用全數(shù)字多天線處理技術，因此混合預編碼成為一種自然的適當?shù)慕鉀Q方案，因為其可以使用比天線數(shù)小的多的射頻(rf)通道并且仍實現(xiàn)全數(shù)字預處理的大多數(shù)增益。

技術實現(xiàn)要素：

為了實現(xiàn)高波束成形增益，發(fā)射機和接收機都需要知道(部分)信道狀態(tài)信息(csi)。傳統(tǒng)的信道估計技術由于嚴重的路損和非常低的snr而在mmw系統(tǒng)中性能很差。為了克服這一問題，mmw系統(tǒng)中的大多數(shù)現(xiàn)有的信道估計方法關注于基于碼本的技術。在這些技術中，通信的每側具有包含碼字的碼本，可以用作發(fā)送或接收波束成形向量。通信的一側使用碼本中的不同碼字發(fā)送導頻，另一側使用碼本中的各個碼字接收導頻。找到具有最大接收功率的導頻并將對應的碼字用作接下來的數(shù)據(jù)傳輸?shù)陌l(fā)送和接收波束成形向量。一旦建立了這種波束對準，兩側將使用圍繞所選擇的碼字的簇 內的碼字來周期性地發(fā)送/接收導頻以跟蹤信道的變化。然而，在這種基于碼本的信道估計技術中，基站(bs)和用戶設備(ue)估計最佳波束成形向量而不是信道信息，其對于單用戶傳輸工作良好，但不能支持先進的多用戶mimo傳輸。

另一個問題是建立可靠連接之后如何保持鏈路質量。為了實現(xiàn)高波束成形增益，在mmw信道中需要窄波束，這增加了波束與由各種原因引起的信道變化的對準的敏感度，如移動電話的位移和旋轉以及周圍環(huán)境的移動。由于信道變化引起的波束失準可能導致鏈路質量嚴重下降。因此，如何快速重新對準波束并恢復可靠連接對于mmw系統(tǒng)來說是至關重要的。

為了解決上述至少一個問題，本發(fā)明提供了一種兩階段信道估計技術用于mmw信道中的混合預編碼，從而即使在非常低的snr環(huán)境中，也能夠以非常低的訓練開銷來提供混合預編碼所需的csi。

進一步地，本發(fā)明還提供了一種波束跟蹤技術，其允許當失準發(fā)生時發(fā)射機和接收機快速重新對準它們的波束(以μs的量級)。

根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了一種用于mmw信道中的混合模擬/數(shù)字波束成形的信道估計的方法。該方法包括空間相關性矩陣估計步驟，其進一步包括：在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側發(fā)送碼本發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側接收碼本來接收所述下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來估計ue側空間相關性矩陣；在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側發(fā)送碼本發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側接收碼本來接收所述上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來估計bs側空間相關性矩陣。

根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，提供了一種用于mmw信道中的混合模擬/數(shù)字波束成形的信道估計的系統(tǒng)，包括空間相關性矩陣估計模塊，其用于使得：在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側發(fā)送碼本發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側接收碼本來接收所述 下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來估計ue側空間相關性矩陣；在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側發(fā)送碼本發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側接收碼本來接收所述上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來估計bs側空間相關性矩陣。

與基于碼本的技術相比，通過估計物理信道的長期統(tǒng)計信息以及等效(后模擬波束成形)信道的短期狀態(tài)信息，本發(fā)明的方案能夠支持先進的多用戶預編碼并且實現(xiàn)更高的復用增益。

附圖說明

通過以下參考下列附圖所給出的本發(fā)明的具體實施方式的描述之后，將更好地理解本發(fā)明，并且本發(fā)明的其他目的、細節(jié)、特點和優(yōu)點將變得更加顯而易見。在附圖中：

圖1示出了一種示例性混合預編碼架構的示意圖；

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的多天線處理的完整操作過程的示意圖；

圖3a和3b分別示出了空間相關性矩陣估計的下行鏈路訓練過程和上行鏈路訓練過程的示意圖；

圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的波束跟蹤操作的流程圖；

圖5示出了圖1所示的混合預編碼架構在l＝1時的特殊情況的示意圖；

圖6示出了利用本發(fā)明的信道估計和跟蹤技術進行混合預編碼的平均總速率的示意圖；以及

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的用于mmw信道中的混合模擬/數(shù)字波束成形的信道估計的系統(tǒng)的示意圖。

具體實施方式

下面將參照附圖更詳細地描述本發(fā)明的優(yōu)選實施方式。雖然附圖中顯示了本發(fā)明的優(yōu)選實施方式，然而應該理解，可以以各種形 式實現(xiàn)本發(fā)明而不應被這里闡述的實施方式所限制。相反，提供這些實施方式是為了使本發(fā)明更加透徹和完整，并且能夠將本發(fā)明的范圍完整的傳達給本領域的技術人員。

圖1示出了一種示例性混合預編碼架構的示意圖。

假設一個下行mimo-ofdm系統(tǒng)包括n^(b)個bs天線，n^(u)個用戶天線和nfft個子載波。使用混合預編碼來同時支持k個用戶。在基站(bs)側，部署了s^(b)個射頻(rf)通道(s^(b)＜n^(b))，在用戶設備(ue)側，部署了s^(u)個rf通道(s^(u)＜n^(u))。假設hk(w)表示bs和第k個用戶通過第w個子載波的n^(u)×n^(b)信道，則bs端的空間相關性矩陣定義為：

類似地，用戶端的空間相關性矩陣定義為：

使用kronecker模型，等效信道矩陣可以表示為：

圖2示出了根據(jù)本發(fā)明的多天線處理的完整操作過程100的示意圖。

如圖2中所示，過程100首先包括空間相關性矩陣估計步驟s10。

具體地，空間相關性矩陣估計包括下行鏈路訓練過程和上行鏈路訓練過程。對于下行鏈路訓練過程來說，在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側發(fā)送碼本發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側接收碼本來接收該下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來估計ue側空間相關性矩陣。對于上行鏈路訓練過程來說，在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側發(fā)送碼本發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側接收碼本來接收該上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來估計bs側空間相關性矩陣。

空間相關性矩陣估計的具體實例將在以下結合圖3a和3b更具體地描述。

在空間相關性矩陣估計之后，過程100分為兩個分支，一個用于數(shù)據(jù)傳輸(例如包括圖2中的步驟s110、s120、s130和s140等)，另一個用于波束跟蹤(例如包括圖2中的步驟s210、s220、s230、s240、s260等)。

接下來，對于數(shù)據(jù)傳輸分支來說，在模擬波束成形步驟s110，分別根據(jù)步驟s10中計算的ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣計算ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣；在等效信道估計步驟s120，根據(jù)ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣估計bs和ue之間的等效信道；在步驟s130，基于所估計的等效矩陣對待傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進行數(shù)字預編碼，并在步驟s140，傳輸預編碼后的數(shù)據(jù)。

這里，步驟s130的數(shù)字預編碼和步驟s140的數(shù)據(jù)傳輸使用現(xiàn)有技術中的方法，因此在本文中不再贅述。

對于波束跟蹤分支來說，接下來，在波束方向初始化步驟s210，bs根據(jù)在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號的平均功率對bs側接收碼本中的每個碼字對應的波束方向進行排序，選擇并保持bs側接收碼本中與接收功率最強的m^(b)個波束方向相對應的碼字的索引所組成的bs側最強索引集合；ue根據(jù)在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號的平均功率對ue側接收碼本中的每個碼字對應的波束方向進行排序，選擇并保持ue側接收碼本中與接收功率最強的m^(u)個波束方向相對應的碼字的索引所組成的ue側最強索引集合。

在波束方向跟蹤步驟s220，將ue側接收碼本分為一個或多個ue側簇，其中每個ue側簇包括ue側接收碼本中圍繞一個中心向量的一組波束成形向量；將bs側接收碼本分為一個或多個bs側簇，其中每個bs側簇包括bs側接收碼本中圍繞一個中心向量的一組波束成形向量；bs使用具有該bs側最強索引集合對應的所有波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用以該ue側最強索引集合中所有波束成形向量為中心向量的簇中的波束成形向量來接收下行導頻 信號，并且找到ue側簇中的接收功率最強的m^(u)個波束方向以更新ue側最強索引集合；ue使用具有ue側最強索引集合對應的所有波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用以bs側最強索引集合中所有波束成形向量為中心向量的簇中的波束成形向量來接收上行導頻信號，并且找到bs側簇中的接收功率最強的m^(b)個波束方向以更新bs側最強索引集合。

接下來，波束跟蹤分支還包括波束重新對準過程，其具體包括：

步驟s230：測量步驟s120中所估計的等效信道的質量；

步驟s240：將所測量的等效信道的質量與預定的信道質量閾值進行比較；

如果在步驟s240中確定等效信道的質量低于預定的信道質量閾值(步驟s240中確定結果為“是”)，則執(zhí)行波束重新對準步驟s260。

具體地，步驟s260包括：更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣，以及根據(jù)更新后的ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣重新計算ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣(步驟s110)。

在一種實現(xiàn)中，更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣進一步包括：在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側最強索引集合中的波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側最強索引集合中的波束成形向量來接收下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來更新ue側空間相關性矩陣；在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側最強索引集合中的波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側最強索引集合中的波束成形向量來接收上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來更新bs側空間相關性矩陣。

換句話說，更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣與步驟s10中執(zhí)行的空間相關性矩陣估計過程幾乎完全相同，不同之處僅僅在于使用最強索引集合中的波束成形向量而不是使用整個 碼本中的波束成形向量來計算空間相關性矩陣。

進一步地，波束重新對準過程還可以包括步驟s250，其在步驟s240之后、步驟s260之前，確定之前執(zhí)行的重新對準的次數(shù)是否小于或等于預定閾值次數(shù)。

當步驟s250的判斷結果為“是”時，才執(zhí)行波束重新對準步驟s260。

反之，當步驟s250的判斷結果為“否”(即，之前執(zhí)行的重新對準的次數(shù)已經(jīng)大于預定閾值次數(shù))時，過程100返回步驟s10重新執(zhí)行空間相關性矩陣估計。

在一種實現(xiàn)中，可以在首次執(zhí)行步驟s10時將重新對準計數(shù)器的計數(shù)值設置為0，并在之后每次執(zhí)行波束重新對準步驟s260之后將該計數(shù)器的計數(shù)值加1。

組合了信道估計(包括步驟s10、s110、s120)、混合預編碼(包括步驟s110、s120、s130)和波束跟蹤(包括步驟s210、s220、s230、s240和s260)。

在過程100中，首先執(zhí)行波束對準(包括步驟s10、s110和s210)以使得能夠在bs和ue之間建立可靠的連接。之后，流程圖被分為兩個分支，一個用于數(shù)據(jù)傳輸(包括步驟s110、s120、s130、s140)，另一個用于波束跟蹤(包括步驟s210、s220、s230、s240和s260)。為了跟蹤等效信道的變化，等效信道估計(步驟s120)和數(shù)字預編碼(步驟s130)應當在短時間內重復。

在波束跟蹤分支中，最強波束方向周期性地更新。同時，使用等效信道估計的結果來測量等效信道的質量，并將其與預定的質量閾值進行比較。如果等效信道質量下降到低于閾值，則觸發(fā)波束重新對準。如果在超過閾值次數(shù)的重新對準之后等效信道質量仍然低于該預定的質量閾值，則再次執(zhí)行波束對準，其中bs和ue搜索所有波束方向以恢復連接。

以下，分別結合圖3a-3b和圖4對根據(jù)本發(fā)明的方案中的信道估計和波束跟蹤過程進行描述。

信道估計

同一申請人的發(fā)明專利申請pct/cn2014/079877(國際公開號wo/2015188385a1)中介紹了一種混合預編碼技術，其中多天線處理包括兩個階段：模擬波束成形和數(shù)字預編碼，其中模擬波束成形適合于信道的長期空間相關性矩陣，數(shù)字預編碼適合于模擬波束成形之后的短期等效信道。在本文中將該申請全文引入于此以供參考。

在本發(fā)明中，信道估計也有兩個階段：空間相關性矩陣估計(如圖2中的步驟s10)和等效信道估計(如圖2中的步驟s110和步驟s120)。前者比后者的重復周期更長，因為空間相關性矩陣比等效信道改變地慢的多。

階段1：空間相關性矩陣的估計

在該階段，bs需要一個波束成形碼本，表示為a^(b)，其包括指向不同方向的波束成形向量作為列。每個ue也需要一個波束成形碼本，表示為a^(u)。a^(b)和a^(u)的結構取決于所采用的天線模式，這將在下面更詳細描述。在本文中，為了簡潔起見，假設所有ue的ue側碼本都是相同的。

圖3a和3b分別示出了空間相關性矩陣估計的下行鏈路訓練過程和上行鏈路訓練過程的示意圖。

在下行鏈路訓練過程/周期中，bs使用bs側發(fā)送碼本發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側接收碼本接收該下行導頻信號。注意，ue側接收碼本a^(u,r)必須被設計為酉矩陣。bs側發(fā)送碼本a^(b,t)和ue側接收碼本a^(u,r)又可以被進一步劃分為d^(b,t)和d^(u,r)個子碼本和(d^(b,t)和d^(u,r)將在下面描述)，得到：

下行鏈路訓練過程被劃分為d^(b,t)個循環(huán)，每個循環(huán)包含d^(u,r)個ofdm符號。在第i個循環(huán)的第j個ofdm符號中，bs使用用于該循環(huán)的相應的子碼本來發(fā)送下行導頻信號，uek(k＝1…...k) 使用用于該符號的相應的子碼本來接收該下行導頻信號。因此，uek在第i個循環(huán)的第j個ofdm符號中通過第w個子載波接收到的下行導頻信號可以表示為：

其中j＝1～d^(u,r)，i＝1～d^(b,t)(6)

其中，x^(b)(w)是下行導頻信號的序列，是加性高斯白噪聲(awgn)向量，hk(w)是bs與uek之間的等效信道矩陣(如公式(3)中所示)。

將uek在d^(b,t)個循環(huán)的d^(u,r)個ofdm符號中接收的下行導頻信號作為元素，得到uek通過第w個子載波接收到的下行導頻信號的總矩陣為：

然后ue根據(jù)該下行導頻信號的總矩陣來估計ue側空間相關性矩陣，如公式(8)所示(公式(8)背后的原理將在后面證明)：

相應的，在上行鏈路訓練過程/周期中，uek使用ue側發(fā)送碼本來發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側接收碼本來接收該上行導頻信號。注意，bs側接收碼本a^(b,r)必須被設計為酉矩陣。ue側發(fā)送碼本a^(u,t)和bs側接收碼本a^(b,r)又可以被進一步劃分為d^(u,t)和d^(b,r)個子碼本和(d^(u,t)和d^(b,r)的值將在下面討論)：

與下行鏈路訓練過程類似，上行鏈路訓練過程被劃分為d^(u,t)個循環(huán)，每個循環(huán)包含d^(b,r)個ofdm符號。在第j個循環(huán)的第i個ofdm 符號中，ue使用用于該循環(huán)的相應的子碼本來發(fā)送上行導頻信號，bs使用用于該符號的相應的子碼本來接收該上行導頻信號。因此，考慮到所有循環(huán)中的所有ofdm符號，bs通過第w個子載波從第k個用戶接收到的上行導頻信號的總矩陣(w)為：

其中，

其中j＝1～d^(u,r)，i＝1～d^(b,t)(12)

其中，x^(u)(w)是上行導頻信號的序列，是加性高斯白噪聲(awgn)向量，hk(w)是bs與uek之間的等效信道矩陣(如公式(3)中所示)。

bs然后根據(jù)該上行導頻信號的總矩陣來估計bs側空間相關性矩陣，如公式(13)所示(公式(13)背后的原理將在下面證明)：

階段2：等效信道的估計

在估計了空間相關性矩陣之后，bs和用戶使用同一申請人的發(fā)明專利申請pct/cn2014/079877(國際公開號wo/2015188385a1)中建議的算法來計算它們的模擬波束成形矩陣。設c^(b)和分別是bs和uek使用的模擬波束成形矩陣，則模擬波束成形之后兩端的等效信道被估計為：

等效信道的估計是一個傳統(tǒng)的多天線信道估計問題，可以使用傳統(tǒng)的最小均方誤差(mmse)信道估計器來解決，在此省略其詳 細描述。

討論

如前所述，mmw系統(tǒng)中的信道估計的主要挑戰(zhàn)在于必須工作在非常低的snr環(huán)境中。下面，解釋本發(fā)明所建議的技術如何解決該問題。

首先看階段1(空間相關性矩陣的估計)。在該階段，本發(fā)明的方案估計的是物理信道的統(tǒng)計空間相關性矩陣，而不是物理信道本身?？臻g相關性矩陣通過在來自不同子載波的多個觀察值上對(公式(8))或(公式(13))進行平均來計算。在這樣的求平均操作之后，如果采樣數(shù)足夠大，awgn的影響收斂到σ²i，并且可以如公式(8)和(13)中所示那樣減去。這一效果將在下面更詳細地描述。因此，即使在非常低的snr環(huán)境中，只要觀察采樣值足夠多，也能夠得到空間相關性矩陣的相對精確的估計。

在階段2(等效信道的估計)，等效信道的估計可以利用bs側和ue側執(zhí)行的模擬波束成形。由于模擬波束成形能夠提供某些波束成形增益，因此與物理信道相比，等效信道的鏈路質量顯著提高，這保證了等效信道的可靠估計。

在說明書的最后部分還將使用仿真結果來表示所建議的技術在非常低snr環(huán)境，例如-20db環(huán)境中的效果。

波束跟蹤

波束跟蹤的目的是跟蹤信道的變化，從而當當前波束成形矩陣過時時，bs和ue可以快速調整波束成形矩陣。圖4示出了根據(jù)本發(fā)明的波束跟蹤操作的流程圖。如圖4中所示，根據(jù)本發(fā)明的波束跟蹤操作包括三個步驟：波束對準(步驟1)、波束方向跟蹤(步驟2)和波束重新對準(步驟3)。下面一個一個地解釋這三個步驟。

步驟1：波束對準

波束對準的目的是允許bs和ue能夠對準它們的波束，從而可以在它們之間建立可靠的通信鏈路。利用混合預編碼，波束對準使用模擬波束成形來實現(xiàn)。

在波束對準步驟，在bs和ue側分別執(zhí)行三個子步驟：空間相關性矩陣的估計、模擬波束成形矩陣的計算和最強波束方向的初始化。

空間相關性矩陣估計如上面結合信道估計過程所描述的(參見圖2的步驟s10)。

之后，bs和ue使用空間相關性矩陣的估計值來計算它們的模擬波束成形矩陣(參見圖2的步驟s110)。

可以使用同一申請人的發(fā)明專利申請pct/cn2014/079877(國際公開號wo/2015188385a1)中建議的波束成形算法。然而，本發(fā)明并不局限于此，根據(jù)空間相關性矩陣來計算模擬波束成形矩陣的方法可以利用現(xiàn)有技術中已知的或未來開發(fā)的各種算法或方案。

使用在空間相關性矩陣估計期間接收的上行/下行導頻信號，bs和ue可以根據(jù)對應的導頻信號的平均功率來對它們的碼本中的對應的波束方向進行排序，以實現(xiàn)最強波束方向的初始化。

具體的，在bs側，a^(b)中的向量(表示為)被重新排序為(其中k＝1～k)，以使得：

如果m＜n(15)

這里，如果則對于屬于a^(b)但不屬于a^(b,r)的向量，它們對應的平均導頻功率假設為0。

然后bs選擇并保持bs側接收碼本中的接收功率最強的前m^(b)個波速方向對應的碼字的索引所組成的bs側最強索引集合

其中k＝1～k,(16)

類似地，ue側的a^(u)中的向量(表示為)被重新排序為(其中k＝1～k)，以使得

如果m＜n(17)

uek選擇并保持ue側接收碼本中與接收功率最強的m^(u)個波束方向對應的碼字的索引所組成的ue側最強索引集合

步驟2：波束方向跟蹤

步驟2例如可以參考圖2的步驟s220。

在該步驟期間，bs(ue)周期性地發(fā)送導頻信號以使得ue(bs)能夠跟蹤最強波束方向并且更新ue側最強索引集合(bs側最強索引集合)。出于波束方向跟蹤的目的，bs側或ue側碼本(a^(b)或a^(u))中的波束成形向量被分組為一個或多個bs側簇或ue側簇。簇被定義為相應的碼本中圍繞一個中心向量的一組波束成形向量。以波束成形向量作為中心向量的簇表示為其中上標“^(x)”可以被替換為“^(b)”(表示bs側)或“^(u)”(表示ue側)。簇的大小可以調節(jié)以在跟蹤準確性和開銷之間獲得折中。

波束方向跟蹤過程也被劃分為下行鏈路跟蹤和上行鏈路跟蹤。

在下行鏈路跟蹤中，bs使用具有bs側最強索引集合中的索引對應的所有波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用以ue側最強索引集合中每個波束成形向量為中心的ue側簇()中的波束成形向量來接收該下行導頻信號。ue然后找到該ue側簇中的接收功率最強的m^(u)個波束方向以更新(覆蓋或替換)ue側最強索引集合

在上行鏈路跟蹤中，ue使用具有ue側最強索引集合中的索引對應的所有波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用以bs側最強索引集合中的每個波束成形向量為中心的bs側簇()中的波束成形向量來接收該上行導頻信號。bs然后找到該bs側簇中的接收功率最強的m^(b)個波束方向以更新(覆蓋或替換)bs側最強索引集合

步驟3：波束重新對準

如果模擬波束成形矩陣和實際物理信道之間的失配變得足夠大，則等效信道的鏈路質量將會嚴重下降。當鏈路質量降低到低于預定的質量閾值時(如圖2中步驟s240判斷為“是”時)，觸發(fā)波束重新對準(參考圖2中步驟s260)。波束重新對準的目的是調整模擬波束成形矩陣以匹配當前信道，使得鏈路質量可以保持在某個 級別之上。

波束重新對準包括兩個子步驟：更新空間相關性矩陣和使用更新的空間相關性矩陣重新計算模擬波束成形矩陣。使用與上面介紹的空間相關性矩陣估計相同的過程來更新空間相關性矩陣，不同之處僅在于bs和ue可以僅使用相應的最強索引集合對應的波束而不是使用所有波束來發(fā)送和接收導頻信號，這是由于波束方向跟蹤操作大大降低了訓練開銷。

具體地，在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs可以使用具有bs側最強索引集合中的索引的波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue可以使用具有ue側最強索引集合中的索引的波束成形向量來接收該下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來更新ue側空間相關性矩陣。

在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue可以使用具有ue側最強索引集合中的索引的波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs可以使用具有bs側最強索引集合中的索引的波束成形向量來接收該上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來更新bs側空間相關性矩陣。

接下來，根據(jù)更新后的ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣重新計算ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣。

可以看出，本發(fā)明的方案相對于現(xiàn)有技術至少具有如下優(yōu)點：

本發(fā)明的至少一個方面的方案解決了mmw中的混合預編碼中的csi獲取和波束跟蹤問題。

與基于碼本的技術相比，本發(fā)明的至少一個方面的方案可以支持更加先進的多用戶處理并且實現(xiàn)更高的復用增益。

本發(fā)明的至少一個方面的方案可以以非常低的snr提供相對準確的csi，其還能夠快速跟蹤信道變化以保持變化信道中的可靠連接。

仿真結果顯示利用所建議的技術，混合預編碼能夠在低至 -20db的snr環(huán)境中以非常低的訓練開銷實現(xiàn)良好的性能，如下所示。

實例：

在本發(fā)明的一個實例中，使用圖1所示的混合預編碼架構，其中l(wèi)＝1。

在該實例中，bs和ue都采用圖5中所示的混合預編碼架構，其中移相器網(wǎng)絡是一個全連接網(wǎng)絡。圖5示出了圖1所示的混合預編碼架構在l＝1時的特殊情況的示意圖，表示移相器網(wǎng)絡的最復雜的實現(xiàn)。假設兩側都使用單一平面天線(unitaryplanarantenna，upa)陣列，并且n^(b,h)(n^(b,v))和n^(u,h)(n^(u,v))分別是bs和ue側的水平(垂直)天線的數(shù)量。

信道估計

碼本設計

在兩端都使用upa，可以將bs和ue的碼本設計如下：

其中，

在公式(20)中，和被定義為：

其中，

其中n＝1～n^(b,v)(22a)

其中n＝1～n^(b,h)(22b)

其中，α^(b,v)和α^(b,h)分別是垂直和水平域上對傳播波長歸一化后的的天線間距。ue側的碼本類似地設計，除了將公式(19)～(22)中的上標“^(b)”替換為“^(u)”。

階段1：空間相關性矩陣的估計

下行鏈路訓練：

在下行鏈路訓練過程中，設其中是從1:n^(b,v)上的離散均勻分布提取的隨機整數(shù)，是從1:n^(b,h)上的離散均勻分布提取的隨機整數(shù)。因此，a^(b,t)是一個n^(b)×(n^(b,h)+n^(b,v))矩陣。利用圖5中所示的全連接移相器網(wǎng)絡架構，bs處的不同rf通道可以使用a^(b,t)中的不同波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號。為了避免來自不同rf通道的下行導頻信號之間的干擾，即，避免具有不同波束成形向量的下行導頻信號之間的干擾，不同的rf通道必須使用不同子載波來發(fā)送下行導頻信號。設是bs處的第s個rf通道用來發(fā)送下行導頻信號的子載波的索引集合，用表示的尺寸。最多，有min(nfft/w^(b),s^(b))個rf通道可被允許同時發(fā)送下行導頻信號，因此總共需要個循環(huán)來遍歷a^(b,t)中的所有波束成形向量。因此，將a^(b,t)劃分為d^(b,t)個子載波，每個子矩陣用于一個循環(huán)。

在ue側，設其中是從1:n^(u,v)上的離散均勻分布提取的隨機整數(shù)，是從1:n^(u,h)上的離散均勻分布提取的隨機整數(shù)。因此，a^(u,r)是一個n^(u)×(n^(u,h)+n^(u,v))矩陣。利用圖5中所示的全連接移相器網(wǎng)絡架構，ue側的每個rf通道可以使用a^(u,r)中的不同波束成形向量來接收下行導頻信號，因此在一個ofdm符號中可以實現(xiàn)s^(u)個波束成形向量，在每個循環(huán)中總共需要個ofdm符號來遍歷a^(u,r)中的所有波束成形向量。因此，將a^(u,r)劃分為d^(u,r)個子載波，每個子矩陣用于一個ofdm符號。

在第i個循環(huán)的第j個ofdm符號，uek通過第w個子載波接收的下行導頻信號可以表示為：

其中x(w)是下行導頻信號的序列，其第s個元素為

考慮所有d^(b,t)個循環(huán)中的所有d^(u,r)個ofdm符號，得到：

其中，可以劃分為兩個部分，為：

其中，

然后uek將水平和垂直域的空間相關性矩陣估計為：

公式(28)的原理如下證明。設

可以看出，

其中，

β^(b)＝|b^(b)|²(32)

在公式(30)中，近似取值是由于觀察采樣值不足時算數(shù)平均值和集合平均值之間的差引起的。從公式(20)中可以知道a^(u,h)是酉矩陣。將公式(30)代入(28a)，得到

與公式(30)類似，可以看出：

其中，

將公式(35)代入(28b)，得到(公式(20)中的a^(u,v)是一個酉矩陣)：

從公式(34)和(37)可以看出，利用足夠的觀察采樣值，使用公式(28)產(chǎn)生的估計值和足夠接近和另一觀察是：β^(b)、γ^(u,v)和γ^(u,h)的值越大，將提高信號功率，從而更好地抵抗awgn的影響。因此和的值可以小心選擇以使得β^(b)、γ^(u,v)和γ^(u,h)最大化。

上行鏈路訓練

上行鏈路訓練過程與上面介紹的下行鏈路訓練過程類似，差別在于上標“(b)”和“(u)”互換，因此下面僅簡單介紹上行鏈路訓練的過程。

設其中是最強垂直(水平)波束的索引，其可以在下行鏈路訓練中確定，是從1:n^(b,v)(1:n^(b,h))上的離散均勻分布提取的隨機整數(shù)。設是ue處的第s個rf通道用來發(fā)送上行導頻信號的子載波的索引集合，上行鏈路訓練過程被劃分為 個循環(huán)，每個包含個ofdm符號。設在第j個循環(huán)的第i個ofdm符號中，bs通過第w個子載波從uek接收的上行導頻信號可以表示為：

其中，x^(u)(w)是上行導頻信號的序列，其第s個元素為：

考慮所有d^(u,t)循環(huán)中的所有d^(b,r)個ofdm符號，得到：

其中，可以劃分為：

其中

然后bs將水平和垂直域的空間相關性矩陣估計為：

可以看出，

其中，

β^(u)＝|b^(u)|²(45)

注意，公式(20)中的a^(b,h)和a^(b,^v)都是酉矩陣。將公式(44)代入公式(43)，得到

當有足夠的觀察采樣值時，使用公式(43)產(chǎn)生的估計值和將足夠接近和和的值應當小心選擇以使得β^(b)、γ^(u,v)和γ^(u,h)最大化以更好地抵抗awgn的影響。

階段2：等效信道的估計

在空間相關性矩陣估計之后，bs和ue計算用于數(shù)據(jù)傳輸?shù)哪M波束成形矩陣。使用同一申請人的發(fā)明專利申請pct/cn2014/079877(國際公開號wo/2015188385a1)中建議的算法來作為一個例子。在bs側，使用所有k個ue的bs端空間相關性矩陣之和來計算模擬波束成形矩陣(表示為c^(b))：

c^(b)＝u^(b)(:,1:s^(b))(51)

其中，u^(b)是由通過svd得到的r^(b)的本征向量構成的矩陣：

r^(b)＝u^(b)λ^(b)(u^(b))^h(52)

其中

在ue側，uek的模擬波束成形矩陣(表示為其中k＝1～k)計算為：

其中

模擬波束成形之后兩端的等效矩陣定義為：

等效信道的估計是一個傳統(tǒng)的多天線信道估計問題，可以利用傳統(tǒng)的mmse信道估計器來解決，因此省略其細節(jié)。

等效信道受益于通過模擬波束成形提供的波束成形增益，因此與物理信道的鏈路質量相比，等效信道的鏈路質量顯著提高，從而傳統(tǒng)的信道估計算法能夠實現(xiàn)相對好的準確性。

波束跟蹤

步驟1：波束對準

在波束對準步驟，需要執(zhí)行三個功能：空間相關性矩陣的估計、模擬波束成形矩陣的計算和最強波束方向的初始化。

上面在信道估計中已經(jīng)介紹了空間相關性矩陣估計。之后，bs和ue使用空間相關性矩陣的估計值來計算它們的模擬波束成形矩陣。各種算法可以用于模擬波束成形。使用同一申請人的發(fā)明專利申請pct/cn2014/079877(國際公開號wo/2015188385a1)中建議的算法，可以分別使用公式(51)和(54)產(chǎn)生bs側和ue側模擬波束成形矩陣。兩端的最強波束方向可以使用空間相關性估計期間接收的導頻信號來確定。使用公式(15)-(18)引入的符號，bs可以找到其與uek之間的m^(b)個最強波束方向，并將其索引保存在集合中。類似的，每個uek找到m^(u)個最強波束方向并將其索引保存在集合中。

m^(b)和m^(u)的值可以適當選擇以在重新對準的準確性和訓練開銷之間取得折中。在一種優(yōu)選實現(xiàn)中，m^(b)＝m^(u)＝2提供了性能和開銷之間的最佳平衡。

步驟2：波束方向跟蹤

在該步驟期間，bs(ue)周期性地發(fā)送導頻以允許另一方跟蹤最強波束方向并從而更新整個跟蹤過程劃分為下行鏈路跟蹤和上行鏈路跟蹤。

在下行鏈路跟蹤中，bs使用中的波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用中的波束成形向量來接收該下行導頻信號。在bs側，每個rf通道使用不同的波束成 形向量來發(fā)送下行導頻信號并且需要個循環(huán)來遍歷中的所有波束成形向量。在ue側，每個rf通道使用不同的波束成形向量來接收該下行導頻信號，在每個循環(huán)中需要個ofdm符號來遍歷中的所有波束成形向量，其中c^(u)是ue側的簇大小。

使用中的第i個波束成形向量發(fā)送并且使用中的第j個波束成形向量接收的導頻信號可以表示為：

其中i＝1～m^(b)，j＝1～m^(u)c^(u)(57)

其中，是的第j列，上標“(x)”可以替換為“(u,r)”和“(b,t)”。ue將中的每個波束方向的平均接收功率測量為：

其中j＝1～m^(u)c^(u)(58)

并且找到m^(u)個最強的以更新

在上行鏈路跟蹤中，ue使用中的波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用中的波束成形向量來接收該上行導頻信號。在ue側，每個rf通道使用不同的波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，總共需要個循環(huán)來遍歷中的所有波束成形向量。在bs側，每個rf通道使用不同的波束成形向量來接收該上行導頻信號，并且每個循環(huán)中需要個ofdm符號來遍歷中的所有波束成形向量，其中c^(b)是bs側的簇大小。使用中的第j個波束成形向量發(fā)送并且使用中的第i個波束成形向量接收的上行導頻信號可以表示為：

其中j＝1～m^(u)，i＝1～m^(b)c^(b)(59)

bs將中的每個波束方向的平均接收功率測量為：

其中i＝1～m^(b)c^(b)(60)

找到m^(b)個最強的以更新

步驟3：波束重新對準

如上所述，空間相關性矩陣的估計在一個長的時間刻度上重復，從而模擬預編碼矩陣長時間保持不變。隨著信道變化，模擬預編碼矩陣和信道之間的失配逐漸增加，使得等效信道的鏈路質量下降。當?shù)刃诺赖逆溌焚|量降低到低于給定閾值時，需要波束重新對準來更新空間相關性矩陣和模擬預編碼矩陣以保持鏈路質量的穩(wěn)定。

重新對準操作包括兩個子步驟：更新空間相關性矩陣和使用更新的空間相關性矩陣重新計算模擬波束成形矩陣?？臻g相關性矩陣的更新非常類似于前面介紹的空間相關性矩陣的估計，不同之處僅在于bs和ue僅使用幾個最強的波束成形向量來發(fā)送和接收導頻信號，例如那些具有或中的索引的導頻信號。這樣，訓練開銷可以極大地降低。

之后使用例如公式51和54基于更新的空間相關性矩陣的估計值來重新計算模擬波束成形矩陣。

仿真結果

下面，利用該實例中的設置，使用仿真結果來說明所建議的方案的性能?？紤]具有nfft＝2048個子載波的mimoofdm系統(tǒng)的下行傳輸。bs部署有以16*8平面陣列排列的n^(b)＝128個天線，每個ue部署有以4*2平面陣列排列的n^(u)＝8個天線，總共有k＝4個用戶需要服務。在兩端使用圖1中所示的混合預編碼架構，其中l(wèi)＝1，其中bs端rf通道的數(shù)量被設置為s^(b)＝16，ue端rf通道的數(shù)量被設置為s^(u)＝2。bs和ue端維持的最強波束方向的數(shù)量被設置為m^(b)＝m^(u)＝2，bs和ue端的簇大小被分別設置為c^(b)＝12和c^(u)＝3。

使用參考文獻[1]中提供的信道參數(shù)，計算mmw系統(tǒng)在500mhz帶寬的28ghz載波頻率的鏈路預算。發(fā)射功率被設置為30dbm，覆蓋范圍被設置為50m?？梢钥闯?，兩端沒有天線陣列提供的波束成形增益的情況下，60％以上用戶將是非視距(nlos)用戶，它們的鏈路預算大約是-15db。其他用戶將是視距(los)用戶， 具有大于10db的高得多的鏈路預算。因此，在仿真中，將snr設置為-20db到0db。

在仿真中，首先執(zhí)行波束對準，然后是每10ms重復一次波束方向跟蹤和波束重新對準。所需要的訓練開銷在表1中列出，可以看出，波束對準需要15個ofdm符號，方向跟蹤和波束重新對準僅占用5個ofdm符號。由于在通信開始執(zhí)行波束對準，然后在非常大的時間周期后才重復(即只有波束重新對準失敗時)，因此其開銷可以忽略。在仿真中將方向跟蹤和重新對準每10ms執(zhí)行一次。對于500mhz帶寬和2048個子載波，ofdm符號長度大約是3.7μs，因此波束跟蹤的開銷是每10ms僅僅18.5μs，即，小于0.2％。

圖6示出了利用本發(fā)明的信道估計和跟蹤技術進行混合預編碼的平均總速率的示意圖，其中總的時間周期為100ms，每10ms執(zhí)行一次方向跟蹤和重新對準。作為對比，還示出了在bs和ue端具有理想csi的混合預編碼的平均總速率，其作為所建議的技術的上限?？梢钥闯?，所建議的技術可以實現(xiàn)與理想csi情況非常接近的性能，即使在非常低的-20db的snr下。結合圖6和表1，在具有非常差的鏈路預算的mmw信道中，所建議的信道估計和波束跟蹤算法可以以非常低的訓練開銷提供相對準確的csi。

表1本發(fā)明的信道估計和跟蹤算法的訓練開銷

圖7示出了根據(jù)本發(fā)明的用于mmw信道中的混合模擬/數(shù)字波束成形的信道估計的系統(tǒng)700的示意圖。注意，圖7的系統(tǒng)中的各個模塊是從功能或邏輯角度劃分的，根據(jù)實際需要，一個模塊可以實現(xiàn)在bs中或ue中，或者可以由bs和ue聯(lián)合實現(xiàn)。

如圖7中所示，系統(tǒng)700包括空間相關性矩陣估計模塊710，其用于使得：在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側發(fā)送碼本發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側接收碼本來接收該下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來估計ue側空間相關性矩陣；在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側發(fā)送碼本發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側接收碼本來接收該上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期 的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來估計bs側空間相關性矩陣。

在一種實現(xiàn)中，系統(tǒng)700還包括模擬波束成形模塊720，其用于使得：分別根據(jù)ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣計算ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣。

在一種實現(xiàn)中，系統(tǒng)700還包括等效信道估計模塊730，其用于使得：根據(jù)ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣估計bs和ue之間的等效信道。

在一種實現(xiàn)中，系統(tǒng)700還包括波束方向初始化模塊740，其用于使得：bs根據(jù)在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號的平均功率對bs側接收碼本中的每個碼字對應的波束方向進行排序，選擇并保持bs側接收碼本中與接收功率最強的m^(b)個波束方向相對應的碼字的索引所組成的bs側最強索引集合ue根據(jù)在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號的平均功率對ue側接收碼本中的每個碼字對應的波束方向進行排序，選擇并保持ue側接收碼本中與接收功率最強的m^(u)個波束方向相對應的碼字的索引所組成的ue側最強索引集合

在一種實現(xiàn)中，系統(tǒng)700還包括波束方向跟蹤模塊750，其用于使得：將ue側接收碼本分為一個或多個ue側簇，其中每個ue側簇包括ue側接收碼本中圍繞一個中心向量的一組波束成形向量；將bs側接收碼本分為一個或多個bs側簇，其中每個bs側簇包括bs側接收碼本中圍繞一個中心向量的一組波束成形向量；bs使用具有bs側最強索引集合中的索引對應的所有波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用以ue側最強索引集合中每個波束成形向量為中心向量的ue側簇中的波束成形向量來接收下行導頻信號，并且找到ue側簇中的接收功率最強的m^(u)個波束方向以更新ue側最強索引集合ue使用具有ue側最強索引集合中的索引對應的所有波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用以bs側最強索引集合中每個波束成形向量為中心向量的bs側簇中的波束成形向量來接收上行導頻信號，并且找到bs側簇中的接收功率最強的m^(b)個波束 方向以更新bs側最強索引集合

在一種實現(xiàn)中，系統(tǒng)700還包括波束重新對準模塊760，其用于：測量等效信道的質量；將等效信道的質量與預定的信道質量閾值進行比較；如果等效信道的質量低于預定的信道質量閾值，則更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣；并且根據(jù)更新后的ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣重新計算ue側模擬波束成形矩陣和bs側模擬波束成形矩陣。

在一種實現(xiàn)中，波束重新對準模塊760進一步用于使得：在下行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，bs使用bs側最強索引集合中的波束成形向量來發(fā)送下行導頻信號，ue使用ue側最強索引集合中的波束成形向量來接收下行導頻信號，并且根據(jù)ue在下行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的下行導頻信號來更新ue側空間相關性矩陣；在上行鏈路訓練周期的每個循環(huán)中，ue使用ue側最強索引集合中的波束成形向量來發(fā)送上行導頻信號，bs使用bs側最強索引集合中的波束成形向量來接收所述上行導頻信號，并且根據(jù)bs在上行鏈路訓練周期的所有循環(huán)中接收的上行導頻信號來更新bs側空間相關性矩陣。

在一種實現(xiàn)中，波束重新對準模塊760還用于使得：在更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣之前，確定之前執(zhí)行的重新對準的次數(shù)是否小于或等于預定閾值次數(shù)，當確定之前執(zhí)行的重新對準的次數(shù)小于或等于預定閾值次數(shù)時，更新ue側空間相關性矩陣和bs側空間相關性矩陣，或者當確定之前執(zhí)行的重新對準的次數(shù)大于預定閾值次數(shù)時，重新運行空間相關性矩陣估計模塊。

在一個或多個示例性設計中，可以用硬件、軟件、固件或它們的任意組合來實現(xiàn)本申請所述的功能。如果用軟件來實現(xiàn)，則可以將所述功能作為一個或多個指令或代碼存儲在計算機可讀介質上，或者作為計算機可讀介質上的一個或多個指令或代碼來傳輸。計算機可讀介質包括計算機存儲介質和通信介質，其中通信介質包括有助于計算機程序從一個地方傳遞到另一個地方的任意介質。存儲介 質可以是通用或專用計算機可訪問的任意可用介質。這種計算機可讀介質可以包括，例如但不限于，ram、rom、eeprom、cd-rom或其它光盤存儲設備、磁盤存儲設備或其它磁存儲設備，或者可用于以通用或專用計算機或者通用或專用處理器可訪問的指令或數(shù)據(jù)結構的形式來攜帶或存儲希望的程序代碼模塊的任意其它介質。并且，任意連接也可以被稱為是計算機可讀介質。例如，如果軟件是使用同軸電纜、光纖光纜、雙絞線、數(shù)字用戶線(dsl)或諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術來從網(wǎng)站、服務器或其它遠程源傳輸?shù)模敲赐S電纜、光纖光纜、雙絞線、dsl或諸如紅外線、無線電和微波之類的無線技術也包括在介質的定義中。

可以用通用處理器、數(shù)字信號處理器(dsp)、專用集成電路(asic)、現(xiàn)場可編程門陣列(fpga)或其它可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯、分立硬件組件或用于執(zhí)行本文所述的功能的任意組合來實現(xiàn)或執(zhí)行結合本公開所描述的各種示例性的邏輯塊、模塊和電路。通用處理器可以是微處理器，或者，處理器也可以是任何普通的處理器、控制器、微控制器或者狀態(tài)機。處理器也可以實現(xiàn)為計算設備的組合，例如，dsp和微處理器的組合、多個微處理器、一個或多個微處理器與dsp內核的結合，或者任何其它此種結構。

本領域普通技術人員還應當理解，結合本申請的實施例描述的各種示例性的邏輯塊、模塊、電路和算法步驟可以實現(xiàn)成電子硬件、計算機軟件或二者的組合。為了清楚地表示硬件和軟件之間的這種可互換性，上文對各種示例性的部件、塊、模塊、電路和步驟均圍繞其功能進行了一般性描述。至于這種功能是實現(xiàn)成硬件還是實現(xiàn)成軟件，取決于特定的應用和施加在整個系統(tǒng)上的設計約束條件。本領域技術人員可以針對每種特定應用，以變通的方式實現(xiàn)所描述的功能，但是，這種實現(xiàn)決策不應解釋為背離本發(fā)明的保護范圍。

本公開的以上描述用于使本領域的任何普通技術人員能夠實現(xiàn)或使用本發(fā)明。對于本領域普通技術人員來說，本公開的各種修 改都是顯而易見的，并且本文定義的一般性原理也可以在不脫離本發(fā)明的精神和保護范圍的情況下應用于其它變形。因此，本發(fā)明并不限于本文所述的實例和設計，而是與本文公開的原理和新穎性特性的最廣范圍相一致。

參考文獻：

[1]rappaport,g.r.maccartney,m.k.samimi,ands.sun,“widebandmillimeter-wavepropagationmeasurementsandchannelmodelsforfuturewirelesscommunicationsystemdesign(invited)”,ieeetrans.oncommuns.,vol.63,pp.3029-3056,2015.