一種信道獲取方法及裝置與流程
本發(fā)明涉及無線通信技術領域，尤其涉及一種信道獲取方法及裝置。
背景技術：
TDD(Time Division Duplex，時分雙工)系統(tǒng)是使用全雙工通信技術的一種移動通信系統(tǒng)，在TDD系統(tǒng)中，接收和傳送在同一頻率信道的不同時隙。TDD系統(tǒng)中用戶設備發(fā)送上行導頻信號，如LTE(Long Term Evolution，長期演進)系統(tǒng)的SRS(Sounding Reference Signal，探測參考信號)，用于基站測量上行信道。根據信道互易性，基站可以得到下行信道，從而實現基站的預編碼或波束賦形。隨著用戶終端通信需求的增加，大規(guī)模天線系統(tǒng)(Massive MIMO)中具有非常多的基站天線數目(上百或上千)，設為NT，可以提供更大的網絡容量、更高的可靠性。大規(guī)模MIMO適合用于TDD方式，基站可以根據SRS獲得信道矩陣，降低導頻開銷。由于基站通過SRS測量估計出上行信道后通常要計算下行信道的發(fā)送相關矩陣的特征向量，而發(fā)送相關矩陣是共軛矩陣(Hermite矩陣)，維數是NT×NT。
目前在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，基站根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到用戶設備的三維MIMO信道矩陣，并對該三維MIMO信道矩陣進行特征向量計算。由于在實際實現中，當基站數目NT非常大時，基站獲取的信道矩陣維數非常大，因此基站處理起來復雜度非常高。
因此，如何在降低信道獲取中的計算復雜度是亟待業(yè)界研究和解決的問題。
技術實現要素：
本發(fā)明實施例提供了一種信道獲取方法及裝置，用以降低在信道獲取中的計算復雜度。
本發(fā)明的一個實施例提供的信道獲取方法，包括：
根據用戶設備發(fā)送的探測參考信號SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維多輸入多輸出MIMO信道矩陣；
根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣；
根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。
本發(fā)明的一個實施例提供的裝置，包括：
獲取模塊，根據用戶設備發(fā)送的探測參考信號SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維多輸入多輸出MIMO信道矩陣；
第一確定模塊，根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣；
第二確定模塊，根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。
本發(fā)明的上述實施例中，信道獲取的方法是首先根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到用戶設備的三維MIMO信道矩陣，然后根據用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量分解，將計算結果進行合成，得到用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，最后根據用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。在本發(fā)明的上述實施例中，根據用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，從而得到用戶設備的三維MIMO信道矩陣的等效信道或信道向量，避免了對全部天線信道矩陣的特 征向量EVD分解，從而降低了計算的復雜度。
附圖說明
為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使用的附圖作簡要介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域的普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
圖1為本發(fā)明實施例中大規(guī)模天線MIMO系統(tǒng)的天線陣列以及實際信道矩陣示意圖；
圖2為本發(fā)明實施例提供的信道獲取方法的流程示意圖；
圖3為本發(fā)明實施例在具體應用時的計算復雜度對比示意圖；
圖4為本發(fā)明實施例提供的信道獲取裝置結構示意圖；
圖5為本發(fā)明實施例提供的基站的結構示意圖。
具體實施方式
為了使本發(fā)明的目的、技術方案和優(yōu)點更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明作進一步地詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部份實施例，而不是全部的實施例。基于本發(fā)明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其它實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
在目前的大規(guī)模天線MIMO系統(tǒng)中，基站天線的配置通常采用二維基站天線陣列，可將基站天線陣列的各列天線作為第一維基站天線陣列，基站天線陣列的各行天線作為第二維基站天線陣列，即第一維為垂直維、第二維為水平維，當然，第一維也可以是水平維、第二維為垂直維。
本發(fā)明實施例中，可以將不同極化方向的天線作為不同維的基站天線陣列。設N1為基站天線陣列在第一維上的相同極化方向的天線數目，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，極化方向數為NP＝1,2，基 站天線數目為NT＝N1×N2×NP?；咎炀€陣列中基站天線序號是以一個極化方向按第一維天線優(yōu)先進行編號，然后以另一個極化方向按第一維天線優(yōu)先進行編號。例如，在第一維是垂直維時，即從一個極化方向先列后行編號，然后是另一個極化方向以相同方式編號；在第一維是水平維時，即從一個極化方向先行后列編號，然后是另一個極化方向以相同方式編號。所有第一維基站天線陣列在第二維上的索引為1,2,…,N2NP。
舉例來說，在二維基站天線陣列為垂直地面放置時，基站天線陣列可分為垂直維(第一維)V和水平維(第二維)H。垂直維上有N1＝NV根同極化方向天線數目，水平維上有N2＝NH根同極化方向天線數目，極化方向數為NP＝1,2，基站天線數目NT＝NV×NH×NP?；咎炀€序號按照相同極化方向優(yōu)先按垂直維的方式排列，所有垂直維基站天線陣列在水平維上的索引為1,2,…,NHNP?；咎炀€序號以及它們構成的實際信道矩陣的關系如圖1所示。
對于用戶設備的下行信道，基站天線為發(fā)射天線，用戶設備天線為接收天線，NT＝N1×N2×NP為基站天線數，NR為用戶設備天線數，通常在大規(guī)模天線MIMO系統(tǒng)中，N1×N2×NP＞＞NR?；就ㄟ^用戶設備發(fā)送的SRS獲得用戶設備的實際三維MIMO信道矩陣后，需要計算每個預編碼顆粒度(即頻域預編碼單元PU，Precoding Unit)上的三維MIMO等效信道向量或矩陣，然后根據用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣計算預編碼向量或矩陣。其中，一個PU可以是一個資源塊RB(Resource Block)、多個RB或整個帶寬。假設一個PU包含個RB，一個RB含有個子載波，則一個PU共包含個子載波。
本發(fā)明實施例提出一種信道獲取方法和裝置，該方法和裝置采用了較為簡單的計算信道特征向量的方法，用以降低信道獲取的計算復雜度。本發(fā)明實施例可應用于TDD系統(tǒng)。
下面結合附圖對本發(fā)明實施例進行詳細描述。
首先對本發(fā)明實施例涉及到的一些參數、數據、運算的表達方式進行說明：
Hc,n為第二維索引為c的第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備所有天線在子載波n上的NR×N1維信道矩陣，為Hc,n的共軛轉置矩陣；
Hr,n為第一維索引為r的第二維抽樣基站天線陣列到用戶設備所有天線在子載波n上的NR×(N2NP)維信道矩陣，為Hr,n的共軛轉置矩陣；
Hn為基站所有發(fā)射天線到用戶設備所有接收天線在子載波n上的三維MIMO信道矩陣；
N1為基站天線陣列在第一維上的相同極化方向的天線數目，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，NR為用戶設備的接收天線數，極化方向數為NP＝1,2；
為N2×N2維的單位陣，為(N2NP)×(N2NP)維的單位陣；其中，N2NP表示N2與NP相乘，以下實施例中的類似表達方式含義與此相同，不再贅述；
Sn為一個PU上的抽樣子載波集合，n∈Sn，S1為第二維抽樣基站天線陣列在第一維上的索引集合，S1中的元素屬于集合{1,2,…,N1}，且N(S1)≤N1，S2為第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP，Sc＝{1,…,N2NP}為第一維抽樣基站天線陣列的集合，Sr＝{1,…,N1}為第二維抽樣基站天線陣列的集合；
N(S)表示集合S中元素的個數；
diag()表示由括號內的元素或矩陣構成的對角陣或塊對角陣，diag(x1,x2,…,xN)N表示由N個向量x1,x2,…,xN構成的塊對角陣；
(·)H表示矩陣或向量的共軛轉置；
為Kronecker積。
以下實施例中的類似表達方式含義與上述相同，不再贅述。
圖2示出了本發(fā)明實施例提供的信道獲取方法的流程示意圖，該流程可由信道獲取裝置執(zhí)行，該裝置可以是基站或者集成在基站內。該流程包括如下步驟：
步驟201：根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維 MIMO信道矩陣。
步驟202：根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
步驟203：根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。
優(yōu)選的，本發(fā)明實施例中，以基站天線為二維天線陣列為例，可以將基站天線陣列的垂直維作為第一維，水平維作為二維；也可以將基站天線陣列的水平維作為第一維，將垂直維作為第二維。
具體地，上述的步驟202，可以通過多種方式實施本步驟所描述的根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，以下給出方式A1和方式A2優(yōu)選實現方式：
方式A1
采用方式A1，則步驟202具體可包括步驟2021至步驟2023(未在附圖中示出)：
步驟2021：確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量。其中，步驟2021的實現過程可包括：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP。具體地，每個第一維抽樣基站天線陣列具有相同極化方向。
計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc：
計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第一維抽樣基站天線陣列的第一維平均發(fā)送相關矩陣R1：
對第一維平均發(fā)送相關矩陣R1進行特征值分解，得到用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第一維特征向量集合中選擇M個第一維特征向量u1,m，其中1≤M≤R1，m＝1,2,…,M，R1為R1的秩。
其中，第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序排序可表示為u1,1，u1,2，…，u1,m…，u1,M，其中u1,1為主特征向量，u1,2為次特征向量，對應的特征值為分別為λ1,1，λ1,2，依次類推。優(yōu)選地，可選擇對應最大特征值λ1,1的垂直維主特征向量u1,1。
步驟2022：確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量。
其中，步驟2022的實現過程可包括：
在基站二維天線陣列上抽取多個第二維的天線陣列，得到第二維抽樣基站天線陣列，第二維抽樣基站天線陣列在第一維上的索引集合為S1，S1中的元素屬于集合{1,2,…,N1}，且N(S1)≤N1。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第二維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的第二維平均發(fā)送相關矩陣Rr：
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第二維抽樣基站天線陣列的第二維平均發(fā)送相關矩陣R2：
對所述第二維平均發(fā)送相關矩陣R2進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇Q個第二維特征向量u2,q，其中1≤Q≤R2，q＝1,2,…,Q，R2為R2的秩。
其中，第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序排序可表示為u2,1，u2,2，…，u2,q，…，u2,Q，其中u2,1為主特征向量，u2,2為次特征向量，對應的特征值為λ2,1，λ2,2，依次類推。優(yōu)選地，可選擇對應最大特征值λ2,1的第二維主特征向量u2,1。
步驟2023：將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在每個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
其中，步驟2023的實現過程可包括：
從用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量集合中選擇一個或多個第一維特征向量，從用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
根據選擇出的第一維特征向量與第二維特征向量，采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量：
或(U1,mu2,q)H………………(5)
其中，u2,q表示第二維特征向量，u1,m表示第一維特征向量，
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
優(yōu)選地，步驟2023中，可從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量集合中選擇第一個第一維特征向量，從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第二維特征向量集合中選擇第一個第二維特征向量，將這兩個向量按照公式(5)計算，得到在該PU上的一個三維MIMO 等效信道向量。
方式A2
采用方式A2，則步驟202具體可包括步驟3021至步驟3024(未在附圖中示出)：
步驟3021：確定用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量。其中，以基站天線為二維天線陣列為例，該步驟的實現過程可包括：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP。具體地，每個第一維抽樣基站天線陣列具有相同極化方向。
計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc：
將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組，1≤K≤N(S2)，每組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合分別為G1,G2,…,Gk,…,GK，k＝1，2，…，K，并且G1∪G2∪…∪Gk∪…∪GK＝S2。
根據每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣R1,Gk：
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維特征向量集合，第k個第一維特征向量集合內按照該集合中第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從第k個第一維特征向量集合中選擇Mk個第一維特征向量其中Mk≥1，mk＝1,2,…,Mk。
步驟3022：根據確定的所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣以及在一個 PU內的第一維特征向量得到等效第二維信道。
其中，以基站天線為二維天線陣列為例，步驟3022的實現過程可包括：
根據K個第一維特征向量集合1≤K≤N(S2)，得到用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組合，共有種U1，m。
舉例來說，假設第二維索引為c的第一維基站天線陣列與Gk組的第一維抽樣基站天線陣列接近，那么m(c)為對應分組Gk內的任意mk。
計算在該PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道
其中，n∈Sn。
具體地，上述將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組的方式可包括多種，下面給出三種優(yōu)選的分組方式：分組方式B1、分組方式B2、分組方式B3：
(1)分組方式B1
分成K＝1組：G1＝S2，所有第一維抽樣基站天線陣列。
在分組方式B1下，步驟3021中，采用分組方式B1將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組后，計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣時，可包括：
根據所述每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有天線列的第一維平均發(fā)送相關 矩陣
其中，K＝1表示將所有第一維抽樣基站天線陣列作為一組，該組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為G1。
相應地，在分組方式B1下，步驟3021中，從第一維特征向量集合中選擇第一維特征向量的過程，可包括：
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第一維平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第一維特征向量集合中選擇M個第一維特征向量其中M≥1，m＝1,2,…,M。
其中，第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序排序可表示為其中為主特征向量，為次特征向量，對應的特征值為分別為依次類推。優(yōu)選地，可選擇對應最大特征值的第一維主特征向量
在分組方式B1下，步驟3022可具體包括以下步驟：
根據第一維特征向量集合K＝1，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組合。
按照公式(8)計算在每個抽樣子載波上等效第二維信道
優(yōu)選的，當所有第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量均取第一維主 特征向量時，即則有此時每個抽樣子載波上等效第二維信道
(2)分組方式B2
分成K＝NP組：通常K＝NP＝2，G1、G2分別對應屬于兩個極化方向(極化方向0和1)的第一維抽樣基站天線陣列。
在分組方式B2下，步驟3021中，采用分組方式B2將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組后，計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣時，可包括：
根據所述每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內基站兩個極化方向的第一維平均發(fā)送相關矩陣和矩陣
其中，K＝NP＝2表示將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成NP＝2組，該NP組中第一組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為G1，對應極化方向0；第二組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合分別為G2，對應極化方向1。
相應地，在分組方式B2下，步驟3021中，從第一維特征向量集合中選擇第一維特征向量的過程，可包括：
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的兩個極化方向的第一維平均發(fā)送相關矩陣和矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的兩個極化方向上的兩個第一維特征向量集合，每個第一維特征向量集合內按照其第一維特征向量對應的特征值從大到小的 順序，分別從兩個第一維特征向量集合中選擇M1個第一維特征向量M2個第一維特征向量其中M1≥1，M2≥1，m1＝1,2,…,M1，m2＝1,2,…,M2。
其中，極化方向0的第一維特征向量集合按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，可表示為其中為主特征向量，為次特征向量，依次類推；極化方向1的第一維特征向量集合按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，可表示為其中為主特征向量，為次特征向量，依次類推；優(yōu)選地，可選擇極化方向0、1的對應最大特征值的第一維主特征向量
在分組方式B2下，步驟3022可具體包括以下步驟：
根據NP＝2個第一維特征向量集合K＝NP＝2，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組合。
按照公式(8)計算在每個抽樣子載波上等效第二維信道
優(yōu)選的，當極化方向0的所有第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量均取第一維主特征向量時，即且極化方向1的所有第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量均取第一維主特征向量時，即此時每個抽樣子載波上等效第二維信道
(3)分組方式B3
分成K＝N(S2)組：Gk＝{c},c∈S2，每組只有一個第一維抽樣基站天線陣列。
在分組方式B3下，步驟3021中，采用分組方式B3將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組后，計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣時，可包括：
根據所述每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內該組中每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣
其中，K＝N(S2)表示將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成N(S2)組，即每組只有一個第一維抽樣基站天線陣列，每組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合分別為G1,G2,…,Gk,…,GK，k＝1，2，…，N(S2)。
相應地，在分組方式B3下，步驟3021中，從第一維特征向量集合中選擇第一維特征向量的過程，可包括：
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的基站每列天線的第一維平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的N(S2)＝N2NP個第一維特征向量集合，第k個第一維特征向量集合內按照其第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從第k個第一維特征向量集合中選擇Mk個第一維特征向量其中Mk≥1，mk＝1,2,…,Mk。
其中，所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第k個第一維特征向量集合按照其第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，可表示為其中為主特征向量，為次特征向量，依次類推。優(yōu)選地，可選擇對應最大特征值的第一維主特征向量
在分組方式B3下，步驟3022可具體包括以下步驟：
根據N(S2)個第一維特征向量集合K＝N(S2)，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組合。
計算在每個抽樣子載波上等效第二維信道
步驟3023：確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道的第二維特征向量。
其中，步驟3023的實現過程可包括：
計算用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣
其中，表示用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道，為的共軛轉置矩陣。
對用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的Q個第二維特征向量u2,q,m，其中1≤Q≤R2,m，R2,m為的秩。
其中，等效第二維信道的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序排序可表示為u2,1,m，u2,2,m，…，u2,q,m，…，u2,Q,m，u2,1,m為主特征向量，u2,2,m為次特征向量，依次類推。優(yōu)選地，可選擇對應最大特征值的等效第二維信道的第二維主特征向量u2,1,m。
步驟3024：將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及等效第二維信道的第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
其中，步驟2024的實現過程可包括：
從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內由第一維特征向量確定的第一維預編碼矩陣集合中選擇一個或多個第一維預編碼矩陣，從所述選擇的第一維預編碼矩陣對應的等效第二維信道的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量：
(U1,mu2,q,m)H………………(16)
其中，U1,m表示用于生成等效第二維信道的第一維預編碼矩陣，u2,q,m表示由U1,m生成的等效第二維信道的第二維特征向量。
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
上述圖2所示的流程中，通過步驟202合成得到的三維MIMO等效信道向量或矩陣，在步驟203中可以確定用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。 具體地，Rank L(即秩為L)的三維MIMO等效信道向量或矩陣可由最大L個三維等效信道向量特征值對應的三維等效信道向量確定。
例如，取天線陣列的垂直維作為第一維，水平維作為第二維，按照分組方式B1，且垂直維特征向量取主特征向量uV,1，水平維特征向量取主特征向量uH,1和次特征向量uH,2的情況下：
Rank 2的三維MIMO等效信道矩陣為：
又例如，同樣取天線陣列的垂直維作為第一維，水平維作為第二維，按照分組方式B1，垂直維特征向量取主特征向量uV,1和次特征向量uV,2，水平維特征向量取主特征向量uH,1和次特征向量uH,2的情況下：
Rank 4的三維MIMO等效信道矩陣為：
進一步地，三維信道向量或矩陣的部分行或所有行可用于大規(guī)模三維MIMO的預編碼矩陣計算。
通過以上描述可以看出，本發(fā)明實施例降低了基站實現信道獲取的計算復雜度。在本發(fā)明的上述實施例中，首先根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣，然后根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，最后根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。可以看出，在本發(fā)明的上述實施例采用了根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，從而得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，進而可以確定用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣，同時，在計算過程中可以抽取若干列天線、若干個子載波的信道計算平均發(fā)送相關矩陣。在本發(fā)明實施例中，避免了傳統(tǒng)信道獲取方式中對全部天線信道矩陣的特征向量EVD分解，因此降低了計算的 復雜度。
為了更清楚地理解上述的信道獲取流程能夠降低計算復雜度，下面基于圖2所示的流程，以二維天線陣列中以垂直維作為第一維，水平維作為第二維，天線配置為NHNVNP＝8×8×2的系統(tǒng)為例，在一個PU內分別以傳統(tǒng)方法和本發(fā)明實施例提供方法中的各個方案計算EVD分解的計算復雜度。
一般矩陣AN×N的EVD分解的浮點運算次數(包括乘法和加法)為15N3。在天線配置為NHNVNP＝8×8×2的系統(tǒng)中，根據用戶設備發(fā)送的SRS測量得到實際三維MIMO信道矩陣后，對一個PU內的等效信道向量或矩陣進行計算并根據計算得到的等效信道向量或矩陣計算預編碼向量或矩陣。其中，計算復雜度的結果如圖3所示。
可以看到，通過傳統(tǒng)方法進行EVD分解的計算復雜度為15×1283；本發(fā)明實施例中通過方式A1進行EVD分解的計算復雜度為15×(83+163)；本發(fā)明實施例中通過方式A2中的分組方式B1進行EVD分解的計算復雜度為15×(83+163)；本發(fā)明實施例中通過方式A2中的分組方式B2進行EVD分解的計算復雜度為15×(2×83+163)；本發(fā)明實施例中通過方式A2中的分組方式B3進行EVD分解的計算復雜度為15×(8×83+163)。
通過上述對比可以看出，本發(fā)明實施例提供的各個方案較傳統(tǒng)的EVD分解方法能夠有效的降低計算復雜度。
通過以上描述可以看出，本發(fā)明實施例提供的信道獲取方法是根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣，然后根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，最后根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。由于采取了根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，從而得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣的等效信道或信道向量，并且， 計算過程中也可以抽取若干列天線、若干個子載波的信道計算平均發(fā)送相關矩陣，從而避免了傳統(tǒng)信道獲取方式中對全部天線信道矩陣的特征向量EVD分解中所需的大量計算，降低了信道獲取過程的計算復雜度。
基于相同的技術構思，本發(fā)明實施例還提供了一種裝置。
參見圖4，為本發(fā)明實施例提供的裝置的結構示意圖，該裝置可包括：獲取模塊401，第一確定模塊402，第二確定模塊403，其中：
獲取模塊401，用于根據用戶設備發(fā)送的探測參考信號SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維多輸入多輸出MIMO信道矩陣；
第一確定模塊402，用于根據所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣；
第二確定模塊403，用于根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個頻域預編碼單元PU內的第一維特征向量；
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量；
將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP，其中，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，極化方向數為NP＝1,2，N(S)表示集合S中元 素的個數。具體地，每個第一維抽樣基站天線陣列具有相同極化方向。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算公式可采用公式(1)。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第一維抽樣基站天線陣列的第一維平均發(fā)送相關矩陣，計算公式可采用公式(2)。
對所述第一維平均發(fā)送相關矩陣R1進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第一維特征向量集合中選擇M個第一維特征向量u1,m，其中1≤M≤R1，m＝1,2,…,M，R1為R1的秩。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第二維的天線陣列，得到第二維抽樣基站天線陣列，第二維抽樣基站天線陣列在第一維上的索引集合為S1，S1中的元素屬于集合{1,2,…,N1}，且N(S1)≤N1，其中，N1為基站天線陣列在第一維上的相同極化方向的天線數目，N(S)表示集合S中元素的個數。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第二維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的第二維平均發(fā)送相關矩陣Rr，計算公式可采用公式(3)。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第二維抽樣基站天線陣列的第二維平均發(fā)送相關矩陣R2，計算公式可采用公式(4)。
對所述第二維平均發(fā)送相關矩陣R2進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇Q個第二維特征向量u2,q，其中1≤Q≤R2，q＝1,2,…,Q，R2為R2的秩。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量集 合中選擇一個或多個第一維特征向量，從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
根據選擇出的第一維特征向量與第二維特征向量，采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量，計算公式可采用公式(5)。其中，u2,q表示第二維特征向量，u1,m表示第一維特征向量，
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量；
根據確定的所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣以及在一個PU內的第一維特征向量得到等效第二維信道；
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道的第二維特征向量；
將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及等效第二維信道的第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP，其中，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，極化方向數為NP＝1,2，N(S)表示集合S中元素的個數。具體地，每個第一維抽樣基站天線陣列具有相同極化方向。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc， 計算公式可采用公式(6)。
將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組，1≤K≤N(S2)，每組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合分別為G1,G2,…,Gk,…,GK，k＝1，2，…，K，并且G1∪G2∪…∪Gk∪…∪GK＝S2。
根據所述每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣計算公式可采用公式(7)。
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維特征向量集合，第k個第一維特征向量集合內按照該集合中第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從第k個第一維特征向量集合中選擇Mk個第一維特征向量其中Mk≥1，mk＝1,2,…,Mk。
優(yōu)選地，分組的方式包括：
分成K＝1組：G1＝S2，所有第一維抽樣基站天線陣列。
分成K＝NP組：NP＝2時，G1、G2分別對應屬于兩個極化方向的第一維抽樣基站天線陣列。
分成K＝N(S2)組：Gk＝{c},c∈S2，每組只有一個第一維抽樣基站天線陣列。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
根據K個第一維特征向量集合1≤K≤N(S2)，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組 合，共有Mk種U1,m。
計算在該PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道計算公式可采用公式(8)。其中，n∈Sn。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣計算公式可采用公式(15)。其中，表示所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道，為的共軛轉置矩陣。
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的Q個第二維特征向量u2,q,m，其中1≤Q≤R2,m，R2,m為的秩。
優(yōu)選地，第一確定模塊402，具體用于：
從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內由第一維特征向量確定的第一維預編碼矩陣集合中選擇一個或多個第一維預編碼矩陣，從所述選擇的第一維預編碼矩陣對應的等效第二維信道的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量，計算公式可采用公式(16)。
其中，U1,m表示用于生成等效第二維信道的第一維預編碼矩陣，u2,q,m表示由U1,m生成的等效第二維信道的第二維特征向量。
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
優(yōu)選地，所述第一維為垂直維，所述第二維為水平維；或者，所述第一維為水平維，所述第二維為垂直維。
基于相同的技術構思，本發(fā)明實施例還提供了一種基站，該基站可實現前述實施例描述的在基站側實現的信道獲取流程。
參見圖5，為本發(fā)明實施例提供的基站的結構示意圖，該基站可包括：處理器501、存儲器502、收發(fā)機503以及總線接口。
處理器501負責管理總線架構和通常的處理，存儲器502可以存儲處理器501在執(zhí)行操作時所使用的數據。收發(fā)機503用于在處理器501的控制下接收和發(fā)送數據。
總線架構可以包括任意數量的互聯的總線和橋，具體由處理器501代表的一個或多個處理器和存儲器502代表的存儲器的各種電路鏈接在一起?？偩€架構還可以將諸如外圍設備、穩(wěn)壓器和功率管理電路等之類的各種其他電路鏈接在一起，這些都是本領域所公知的，因此，本文不再對其進行進一步描述。總線接口提供接口。收發(fā)機503可以是多個元件，即包括發(fā)送機和收發(fā)機，提供用于在傳輸介質上與各種其他裝置通信的單元。處理器501負責管理總線架構和通常的處理，存儲器502可以存儲處理器501在執(zhí)行操作時所使用的數據。
本發(fā)明實施例揭示的基站側的信道獲取流程，可以應用于處理器501中，或者由處理器501實現。在實現過程中，信道獲取流程的各步驟可以通過處理器501中的硬件的集成邏輯電路或者軟件形式的指令完成。處理器501可以是通用處理器、數字信號處理器、專用集成電路、現場可編程門陣列或者其他可編程邏輯器件、分立門或者晶體管邏輯器件、分立硬件組件，可以實現或者執(zhí)行本發(fā)明實施例中的公開的各方法、步驟及邏輯框圖。通用處理器可以是微處理器或者任何常規(guī)的處理器等。結合本發(fā)明實施例所公開的方法的步驟可以直接體現為硬件處理器執(zhí)行完成，或者用處理器中的硬件及軟件模塊組合執(zhí)行完成。軟件模塊可以位于隨機存儲器，閃存、只讀存儲器，可編程只讀存儲器或者電可擦寫可編程存儲器、寄存器等本領域成熟的存儲介質中。該存儲介質位 于存儲器502，處理器501讀取存儲器502中的信息，結合其硬件完成信道獲取流程的步驟。
具體地，處理器501，用于讀取存儲器502中的程序，可執(zhí)行下列過程：
根據用戶設備發(fā)送的探測參考信號SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣；
根據用戶設備的三維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣；
根據用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣。
優(yōu)選地，所述處理器501可以選取垂直維作為第一維，水平維作為第二維；或者，選取水平維作為第一維，垂直維作為第二維。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個頻域預編碼單元PU內的第一維特征向量；
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量；
將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP，其中，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，極化方向數為NP＝1,2，N(S)表示集合S中元素的個數。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣 列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算公式可采用公式(1)。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第一維抽樣基站天線陣列的第一維平均發(fā)送相關矩陣R1，計算公式可采用公式(2)。
對所述第一維平均發(fā)送相關矩陣R1進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第一維特征向量集合，按照第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第一維特征向量集合中選擇M個第一維特征向量u1,m，其中1≤M≤R1，m＝1,2,…,M，R1為R1的秩。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第二維的天線陣列，得到第二維抽樣基站天線陣列，第二維抽樣基站天線陣列在第一維上的索引集合為S1，S1中的元素屬于集合{1,2,…,N1}，且N(S1)≤N1，其中，N1為基站天線陣列在第一維上的相同極化方向的天線數目，N(S)表示集合S中元素的個數。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第二維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的第二維平均發(fā)送相關矩陣Rr，計算公式可采用公式(3)。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內所有第二維抽樣基站天線陣列的第二維平均發(fā)送相關矩陣R2，計算公式可采用公式(4)。
對所述第二維平均發(fā)送相關矩陣R2進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇Q個第二維特征向量u2,q，其中1≤Q≤R2，q＝1,2,…,Q，R2為R2的秩。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量集合中選擇一個或多個第一維特征向量，從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
根據選擇出的第一維特征向量與第二維特征向量，采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量，計算公式可采用公式(5)。其中，u2,q表示第二維特征向量，u1,m表示第一維特征向量，
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量；
根據確定的所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣以及在一個PU內的第一維特征向量得到等效第二維信道；
確定所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道的第二維特征向量；
將所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的第一維特征向量以及等效第二維信道的第二維特征向量進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU上的三維MIMO等效信道向量或矩陣。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
在基站二維天線陣列上抽取多個第一維的天線陣列，得到第一維抽樣基站天線陣列，第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合為S2，S2中的元素屬于集合{1,2,…,N2NP}，且N(S2)≤N2NP，其中，N2為基站天線陣列在第二維上的相同極化方向的天線數目，極化方向數為NP＝1,2，N(S)表示集合S中元素的個數。
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣中每個第一維抽樣基站天線陣列到用戶設備天線在一個PU內的所有抽樣子載波上的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算公式可采用公式(6)。
將所有第一維抽樣基站天線陣列在第二維上分成K組，1≤K≤N(S2)，每 組第一維抽樣基站天線陣列在第二維上的索引集合分別為G1,G2,…,Gk,…,GK，k＝1，2，…，K，并且G1∪G2∪…∪Gk∪…∪GK＝S2。
根據所述每個第一維抽樣基站天線陣列的平均發(fā)送相關矩陣Rc，計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每組的第一維平均發(fā)送相關矩陣計算公式可采用公式(7)。
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內的K個第一維特征向量集合，第k個第一維特征向量集合內按照該集合中第一維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從第k個第一維特征向量集合中選擇Mk個第一維特征向量其中Mk≥1，mk＝1,2,…,Mk。
優(yōu)選地，分組的方式包括：
分成K＝1組：G1＝S2，所有第一維抽樣基站天線陣列。
分成K＝NP組：NP＝2時，G1、G2分別對應屬于兩個極化方向的第一維抽樣基站天線陣列。
分成K＝N(S2)組：Gk＝{c},c∈S2，每組只有一個第一維抽樣基站天線陣列。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
根據K個第一維特征向量集合1≤K≤N(S2)，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內每個抽樣子載波的所有N2NP個第一維基站天線陣列的第一維特征向量，每個第一維基站天線陣列的第一維特征向量取自與該第一維特征向量最接近的相同極化方向的第一維抽樣基站天線陣列所屬的分組對應的第一維特征向量集合，確定(N1N2NP)×(N2NP)維的第一維預編碼矩陣為其中為第二維索引為c的第一維基站天線陣列對應的第一維特征向量，用表示一種取值組合，共有種U1,m。
計算在該PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道 計算公式可采用公式(8)。其中，n∈Sn。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
計算所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內所有抽樣子載波上對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣計算公式可采用公式(15)。
其中，表示所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內的等效第二維信道，為的共軛轉置矩陣。
對所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在該PU內對應每種U1,m的等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣進行特征值分解，得到所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的第二維特征向量集合，按照第二維特征向量對應的特征值從大到小的順序，從所述第二維特征向量集合中選擇所述等效第二維信道平均發(fā)送相關矩陣的Q個第二維特征向量u2,q,m，其中1≤Q≤R2,m，R2,m為的秩。
優(yōu)選地，處理器501，具體用于：
從所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣在一個PU內由第一維特征向量確定的第一維預編碼矩陣集合中選擇一個或多個第一維預編碼矩陣，從所述選擇的第一維預編碼矩陣對應的等效第二維信道的第二維特征向量集合中選擇一個或多個第二維特征向量。
采用以下公式生成得到在該PU上的一個或多個三維MIMO等效信道向量，計算公式可采用公式(16)。
其中，U1,m表示用于生成等效第二維信道的第一維預編碼矩陣，u2,q,m表示由U1,m生成的等效第二維信道的第二維特征向量。
將多個三維MIMO等效信道向量作為矩陣的行構成三維MIMO等效信道矩陣。
綜上所述，本發(fā)明的上述實施例中，首先根據用戶設備發(fā)送的SRS進行測量，得到所述用戶設備的三維MIMO信道矩陣，然后根據所述用戶設備的三 維MIMO信道矩陣分別計算第一維和第二維特征向量，將計算結果進行合成，得到所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，最后根據所述用戶設備的三維MIMO等效信道向量或矩陣，確定所述用戶設備的下行信道的預編碼向量或矩陣?？梢钥闯觯景l(fā)明的實施例避免了傳統(tǒng)信道獲取方式中對全部天線信道矩陣的特征向量EVD分解，降低了計算的復雜度。
本發(fā)明是參照根據本發(fā)明實施例的方法、設備(系統(tǒng))、和計算機程序產品的流程圖和/或方框圖來描述的。應理解可由計算機程序指令實現流程圖和/或方框圖中的每一流程和/或方框、以及流程圖和/或方框圖中的流程和/或方框的結合?？商峁┻@些計算機程序指令到通用計算機、專用計算機、嵌入式處理機或其他可編程數據處理設備的處理器以產生一個機器，使得通過計算機或其他可編程數據處理設備的處理器執(zhí)行的指令產生用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的裝置。
這些計算機程序指令也可存儲在能引導計算機或其他可編程數據處理設備以特定方式工作的計算機可讀存儲器中，使得存儲在該計算機可讀存儲器中的指令產生包括指令裝置的制造品，該指令裝置實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能。
這些計算機程序指令也可裝載到計算機或其他可編程數據處理設備上，使得在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行一系列操作步驟以產生計算機實現的處理，從而在計算機或其他可編程設備上執(zhí)行的指令提供用于實現在流程圖一個流程或多個流程和/或方框圖一個方框或多個方框中指定的功能的步驟。
盡管已描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，但本領域內的技術人員一旦得知了基本創(chuàng)造性概念，則可對這些實施例作出另外的變更和修改。所以，所附權利要求意欲解釋為包括優(yōu)選實施例以及落入本發(fā)明范圍的所有變更和修改。
顯然，本領域的技術人員可以對本發(fā)明進行各種改動和變型而不脫離本發(fā)明的精神和范圍。這樣，倘若本發(fā)明的這些修改和變型屬于本發(fā)明權利要求及其等同技術的范圍之內，則本發(fā)明也意圖包含這些改動和變型在內。
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