CN106664174B - 用于形成re组的方法和mimo发射器 - Google Patents

Abstract

公开一种用于基于多个RE的信道信息测量在多个资源元素(RE)的信道间关系，并且考虑到测量到的信道间关系划分多个RE，从而形成一个或者多个RE组，并且将关于RE组的信息发送到MIMO接收器的通信方法和MIMO发射器。

Description

用于形成RE组的方法和MIMO发射器

技术领域

本发明涉及与在大规模多输入多输出(MIMO)环境中最小化接收器性能劣化的同时减少实现复杂度的方法。

背景技术

多输入多输出(MIMO)系统指的是使用多个发射天线和多个接收天线的无线通信系统。在MIMO系统中，出现在无线电信道中的衰落效应可以经由分集方案被最小化，或者多个流可以经由空间复用被同时发送，从而提升吞吐量。如果发射天线的数目是Nt，并且接收天线的数目是Nr，则在空间复用(SM)方案中可发送的流的最大数是min(Nt，Nr)。尤其是，在高的信噪比(SNR)环境下，众所周知的是通信容量的斜率是min(Nt，Nr)。因为通信容量指的是在给定的信道上理论上可发送的最大信息量，所以当发射和接收天线的数目同时增加的时候，通信容量也增加。

具有大量的发射和接收天线的大规模MIMO系统作为5G技术引起相当大的关注。在许多论文和实验中，大规模MIMO系统包括具有多个天线的一个基站(包括分布式天线系统)和每个具有一个天线的多个用户设备(UE)。在这种情况下，因为UE具有一个天线，但是几个UE从一个基站同时接收服务，因此基站和UE之间的信道可以被理解为MIMO。如果UE的总数是K，则通信容量的斜率在高SNR环境下由min(Nt，K)表示。

理论上，当具有无穷数目的发射天线的基站同时地发送数据给几个UE的时候，基站的最优传输算法是最大比传输(MRT)算法。当一个基站接收从几个UE发送到基站的数据的时候，基站的最优接收算法是最大比合并(MRC)算法。因为MRT和MRC算法没有考虑干扰，所以，如果天线的数目是有限的，则发生性能劣化，但是，如果天线的数目是无限的，则干扰消失。因此，MRT和MRC算法可以变为最优解决方案。

因为基站能够经由天线波束成形产生尖锐的波束尖峰，基站可以在特定UE上集中能量。在这种情况下，相同的信息可以以低功率发送，并且对邻近UE的干扰可以被最小化，从而最小化系统性能劣化。

发明内容

技术问题

被设计以及解决问题的本发明的目的是为了在通过在大规模MIMO环境下使MIMO发射器执行形成RE组的过程来减少多输入多输出(MIMO)接收器的负担的同时最小化性能劣化。

根据本发明的另一目的是使MIMO接收器能够通过使MIMO发射器能够自适应地形成RE组根据通信环境有效地处理信号。

由本发明解决的技术问题不局限于以上所述的技术问题，并且从以下描述，对于本领域技术人员来说，在此处没有描述的其他技术问题将会变得显而易见。

技术方案

通过提供一种在包括多个天线的多输入多输出(MIMO)发射器处执行与MIMO接收器的通信的方法能够实现本发明的目的，包括：基于多个RE的信道信息测量在多个资源元素(RE)的信道之间的相关性；考虑到测量的信道之间的相关性通过分组多个RE形成一个或者多个RE组；以及将关于RE组的信息发送到MIMO接收器。

可以在频率轴和时间轴上排列多个RE，并且可以基于多个RE的数目和形状确定一个或者多个RE组的配置。

形成一个或者多个RE组可以包括：通过将沿着频率轴计算的多个RE的信道之间的相关性与第一阈值进行比较并且将在时间轴上计算的多个RE的信道之间的相关性与第二阈值进行比较形成一个或者多个RE组。

形成RE组可以包括：选择多个RE组中的预先确定的配置中的任意一个，并且发送可以包括发送指示RE组的所选择的配置的索引值。

发送可以包括：发送指示在被形成的RE组和先前形成的RE组之间的关系的索引值。

关系可以是指示先前形成的RE组被保持、扩大、缩小或重置的信息。

发送可以包括：周期性地或者非周期性地或者根据MIMO接收器的请求发送关于RE组的信息，并且在其中没有接收到关于RE组的信息的时段中，MIMO接收器可以基于多个RE的信道信息直接地形成RE组或者继续使用先前形成的RE组的配置。

该方法可以进一步包括：从MIMO接收器接收指示在MIMO接收器处直接地形成RE组的结果的信息并且基于接收到的信息形成新的RE组。

该方法可以进一步包括：发送指示当关于RE组的信息被发送时的时间的控制帧，并且发送关于RE组的信息可以包括：在控制帧中指示的时间发送关于RE组的信息。

在本发明的另一方面中，在此提供一种包括多个天线并且被配置成生成要通过多个天线发送的信号的多输入多输出(MIMO)发射器，包括：发射器、接收器、以及处理器，该处理器被连接到发射器和接收器以生成要被发送的信号，其中处理器基于多个RE的信道信息测量在多个资源元素(RE)的信道之间的相关性，考虑到测量的信道之间的相关性通过分组多个RE形成一个或者多个RE组，并且控制发射器以将关于RE组的信息发送到MIMO接收器。

有益效果

本发明的实施例具有下述效果。

首先，因为对功耗和实现复杂度具有相对小的负担的MIMO发射器形成RE组，所以能够显著地减少MIMO接收器的计算复杂度和存储器需求。

其次，因为RE组被自适应地形成，所以能够在减少MIMO接收器的负担的同时减少整个系统的性能劣化。

本发明的效果不局限于以上描述的效果，并且在此处没有描述的其他效果可以由本领域技术人员从本发明的实施例的以下描述得到。也就是说，本发明未描述的效果可以由本领域技术人员从本发明的实施例得到。

附图说明

附图被包括以提供对本发明进一步的理解，附图图示本发明的实施例，并且与说明书一起用来解释本发明的原理。本发明的技术特征不局限于特定附图，并且在附图中示出的特征被组合以构成新的实施例。附图的附图标记指的是结构单元。

图1是示出在关于本发明的多输入多输出(MIMO)环境下根据接收到的流的数目的计算复杂度的图。

图2是示出在关于本发明的多输入多输出(MIMO)环境下根据接收到的流的数目的存储器需求的图。

图3是示出在关于本发明的MIMO环境下在相同的小区中UE之间干扰的图。

图4是示出在关于本发明的MIMO环境下在邻近的小区之间的干扰的图。

图5是示出关于本发明指配给UE的资源块(RB)结构的图。

图6是示出关于本发明由多个RE形成的资源元素(RE)组的图。

图7是示出关于本发明的传统的MIMO接收器操作过程的图。

图8是示出与本发明有关的MIMO接收器操作过程的图。

图9是示出在与本发明有关的MIMO接收器处检测检测信号的过程的概念的图。

图10是示出在与本发明有关的MIMO接收器处检测检测信号的过程的概念的图。

图11是示出在与本发明有关的MIMO接收器处产生预处理滤波器的示例的图。

图12是示出与本发明的另一MIMO接收器操作过程的图。

图13是示出与本发明有关的另一MIMO接收器操作过程的图。

图14是示出与本发明有关的另一MIMO接收器操作过程的图。

图15是示出在与本发明有关的信号检测过程的计算复杂度之间的比较的曲线图。

图16是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图17是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图18是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图19是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图20是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图21是示出与本发明有关的形成RE组的过程的图。

图22是示出与本发明的一个实施例有关的形成RE组的过程的图。

图23是示出与本发明的一个实施例有关的处理被发送的信号的方法的图。

图24是示出根据本发明的一个实施例的UE和基站的配置的框图。

具体实施方式

虽然在本发明中使用的术语是从通常已知和使用的术语中选择出来的，但在此处使用的术语可以根据在该领域中操作者的意图或者习惯、新技术的出现等等变化。此外，在本发明的描述中提及的一些术语已经由申请人以他的或者她的判断选择，其详细含义在此处说明书的相关部分中描述。此外，所需要的是，不是简单地通过实际使用的术语，而是通过每个术语在其内的含义来理解本发明。

以下的实施例通过根据预先确定的格式合并本发明的构成组件和特征提出。个别的构成组件或者特征在没有额外的注释的条件下应被考虑是可选择的因素。如果需要的话，个别的构成组件或者特征可以不必与其他组件或者特征结合。此外，某些构成组件和/或特征可以被合并以实现本发明的实施例。可以改变在本发明的实施例中公开的操作顺序。一些实施例的某些组件或者特征也可以被包括在其他实施例中，或者可以根据需要以其他实施例中的那些替换。

在描述本发明时，如果确定相关的已知功能或者结构的详细描述使本发明的范围不必要地出现模糊，则其详细描述将被省略。

在整个说明书中，当特定部分“包括或者包含”某个组件的时候，除非另外特别地描述，这指示不排除和可以进一步包括其他组件。在说明书中描述的术语“单元”和“模块”指示用于处理至少一个功能或者操作的单元，其可以通过硬件、软件或者其组合实现。词语“一”、“一个”、“该”和与其相关的词语可用于包括单数表达和复数表达两者，除非描述本发明(特别地，以下的权利要求的上下文)的上下文清楚地另外指示。

在这个文献中，本发明的实施例已经集中在移动站和基站之间的数据发送和接收关系描述。基站可以指的是与移动站直接地执行通信的网络的终端节点。在这个文献中，被描述为由基站执行的特定操作可以由基站的上层节点执行。

即，显而易见，在由包括基站的多个网络节点组成的网络中，针对与移动站通信执行的各种操作可以由基站或者除基站以外的网络节点执行。术语基站可以以术语固定站、节点B、e节点B(eNB)、高级基站(ABS)、接入点(AP)等等替换。

术语移动站(MS)可以以用户设备(UE)、订户站(SS)、移动订户站(MSS)、移动终端、高级移动站(AMS)、终端等等替换。

发射器指的是用于发送数据或者语音服务的固定和/或移动节点，并且接收器指的是用于接收数据或者语音服务的固定和/或移动节点。因此，在上行链路中，移动站变为发射器，并且基站变为接收器。类似地，在下行链路传输中，移动站变为接收器，并且基站变为发射器。

设备与“小区”的通信可以指的是设备向小区的基站发送信号和设备从小区的基站接收信号。也就是说，虽然设备实质上对特定基站发送和接收信号，但为了描述的方便起见，可以使用表述“向由特定基站形成的小区发送信号和从由特定基站形成的小区接收信号”。类似地，术语“宏小区”和/或“小小区”可以不仅指特定覆盖范围，而且指“支持宏小区的宏基站”和/或“支持小小区的小小区基站”。

本发明的实施例可以由在无线接入系统，诸如，IEEE 802.xx系统、第三代合作伙伴计划(3GPP)系统、3GPP长期演进(LTE)系统、和3GPP2系统中的任何一个中公开的标准文献支持。也就是说，没有被描述以便使本发明的技术精神清楚的步骤或者部分可以由以上所述的文献支持。

此外，在本文献中公开的所有术语可以由以上所述的标准文献描述。尤其是，本发明的实施例可以由P802.16-2004、P802.16e-2005、P802.16.1、P802.16p和P802.16.1b文献中的至少一个支持，以上所述是IEEE 802.16系统的标准文献。

在下文中，将会参考附图描述本发明的优选实施例。要理解的是，将会与附图一起公开的详细描述旨在描述本发明的示例性实施例，并且不旨在描述能够实施本发明的唯一的实施例。

应当注意到，在本发明中公开的特定术语是为了便于本发明的描述和更好地理解而提出的，并且这些特定术语的使用可以被改变为本发明的技术范围或者精神内的另一种格式。

1.大规模MIMO接收器

为了建立大规模MIMO系统，必须开发大规模MIMO接收算法。与现有的MIMO系统相比较，在大规模MIMO系统中，就以下的两个方面而言，接收器需要改进。

首先，在大规模MIMO环境下，由接收器同时接收的数据流的数目增加。同时处理的数据流的数目的增加导致计算复杂度和存储器需求增加。这导致系统实现成本和处理时间增加，从而给接收系统带来负担。如图1和2所示，根据现有的MIMO接收算法的接收到的流的数目计算的复杂度和存储器需求指数地增加。

其次，在大规模MIMO环境下，由于干扰源的数目增加，需要具有改进的干扰消除性能的接收算法。在大规模MIMO系统中，当基站同时地发送数据给几十或者数百用户的时候，除发送给其的数据信号之外，每个用户接收几十或者更多的多用户干扰信号。因此，存在对用于有效地消除这样的干扰信号的大规模MIMO接收算法的需要。此外，也需要有效消除从邻近小区或者邻近小区的用户接收的干扰。

为了解决这样的技术问题，考虑以下的技术问题。

首先，将描述在大规模MIMO环境下计算复杂度和存储器需求增加。如果发射器的天线的数目始终大于接收器的天线的数目，则由发射器发送的流的数目与接收器的天线的数目成比例增加。此时，接收器使用接收滤波器以便检测来自接收到的信号的每个流。在LTE系统中，滤波器应在每个子帧中被重新计算。

由于这样的计算过程导致的负荷可以量化为计算复杂度和存储器需求。复杂度和存储器需求与接收的流的数目的平方或者立方成正比。因此，由于接收的流的数目Ns增加，计算复杂度和存储器需求迅速地增加，如图1所示。此外，因为硬件规格由最坏的情况确定，所以，由于流的数目增加，硬件实现成本显著地增加。

在下文中，将描述常规的MIMO接收器的接收算法和/或根据滤波器的计算复杂度和存储器需求。

MRC算法需要最小的计算复杂度

和存储器。但是，MRC算法不考虑流之间的干扰，并且因此，提供低的性能(也就是说，低的接收SINR)。

最小均方误差(MMSE)滤波器在线性检测方法之中提供最好的性能(也就是说，高的接收SINR)。但是，复杂度由

和

表示，需要用于逆矩阵运算的额外的存储器。图1和2分别地示出根据MMSE滤波器的接收的流的数目的复杂度和存储器需求。

对于使用MMSE滤波器的接收，对于信道矩阵的逆矩阵运算是必需的。逆矩阵的大小由接收的流的数目确定，并且，例如，对于高性能现场可编程门阵列(FPGA)，获得15×15逆矩阵需要的时间大约是150μs。这样的时间延迟对应于在LTE信道模型中采用的500μs的相干时间的大约30％。

此外，对于用于MMSE接收的逆矩阵运算，移动所有信道信息到新的存储器的过程是必需的，从而导致很大的延迟。此外，处理器访问用于逆矩阵运算的存储器，从而导致额外的延迟。这样的延迟显著地增加系统处理时间。

最后，干扰消除(IC)滤波器是非线性检测方法，并且能够在D-BLAST接收器(其是IC的示例)中获得对应于最大通信容量的性能。具有低的实现复杂度的V-BLAST接收器以MMSE和SIC混合的形式被配置。尤其是，在MIMO-OFDM环境下，由于信道选择性增加，V-BLAST接收器具有接近于最大通信容量的性能。但是，因为V-BLAST接收器也基于MMSE滤波器，所以需要高于MMSE滤波器的复杂度和存储器需求。

此外，IC方法从接收的信号中消除先前检测的符号和层以控制干扰。因此，如果先前检测到的值具有误差，则会发生检测性能劣化的误差传播现象。已经提出用于解决这样的问题的各种IC算法，但是，与传统的方法相比较已经提高了复杂度。

图3是示出在关于本发明的MIMO环境下，在相同的小区中UE之间干扰的图。图4是示出在关于本发明的MIMO环境下邻近小区之间干扰的图。除了计算复杂度和存储器需求增加之外，在大规模MIMO环境下出现的干扰将参考图3和4描述。

如果基站的天线的数目很大，则一个基站可以同时地支持多个UE。在这种情况下，从基站到UE A发送的信号相对于UE B起干扰的作用，并且发送给UE B的信号相对于UE A起干扰的作用。因为干扰与期望的信号一起由基站发送，所以干扰经历与期望的信号相同的路径损耗。因此，干扰信号的功率类似于期望的信号的功率，并且因此，接收SINR快速降低。为了解决这样的问题，基站可以执行多用户(MU)-MIMO预编码以最小化干扰。但是，即使在这种情况下，由于信道信息误差、迟滞现象和码本大小限制，也很难完全地消除多用户干扰。

在多小区环境下，引起各种小区之中的干扰。典型地，在图4的环境下，UE A受到来自基站B干扰的影响，并且UE B受到来自基站A干扰的影响。尤其是，当UE接近邻近小区之间的边缘的时候，UE从邻近基站接收更强的干扰。此外，当小区之间的间隙由于在小小区(例如，微小区、微微小区、毫微微小区等等)窄的时候，UE从邻近小区接收强的干扰的概率进一步增加。

在采用大规模MIMO方法的密集多小区环境下，需要改善MIMO接收器的干扰消除能力。尤其是，如果造成强的干扰，则需要干扰消除(IC)接收算法，并且现有的IC接收器需要比干扰源的数目更多的天线。例如，接收器需要11个接收天线以便消除10个干扰源。在不能安装足够数目的天线的小型的UE中，需要引入用于解决这样的限制的技术。例如，应用于多用户或者多小区干扰的改进的干扰抑制(IS)技术，或者干扰对齐技术在发射器中被使用以在特定信号空间中对齐干扰，并且，使用限制数目的接收天线，IC接收器被应用于消除来自许多的干扰源的干扰。

随后，将关于以上描述的问题描述传统的MIMO接收器的操作算法。图5是示出关于本发明的指配给UE的资源块(RB)的结构的图。图6是示出关于本发明的由多个RE形成的资源元素(RE)组的图。图7是示出关于本发明的传统的MIMO接收器操作过程的图。

图5示出指配给特定UE的一个RB，并且垂直和水平轴分别表示频率轴和时间轴。一个RB由

个RE组成，并且在每个RE中，接收的信号由以下的等式1表示。

等式1

在等式1中，l表示RE的索引，G_l表示在接收器中经由解调参考信号(DMRS)估计的信道，s_l表示发送的信号，并且I_l表示干扰。w_l表示白噪声，并且w_l的协方差矩阵是

如上所述，接收器可以使用最小均方误差(MMSE)滤波器，以便从接收的信号中消除信道的影响。使用MMSE滤波器从接收信号检测到的发送的信号由以下的等式2表示。

等式2

在等式2中，B_l表示MMSE滤波器，并且

表示经由MMSE滤波器估计的发送的信号。协方差矩阵R_l被定义为

此时，使用MMSE滤波器估算发送的信号所必需的复数的乘法的计算复杂度可以由以下的等式3示意地表示。

等式3

在大规模MIMO的情况下，接收天线的数目Nr很大，并且，在这种情况下，可以接收对应于接收天线最大数的数目Ns的流。在这种情况下，接收器的通信容量可以被提升最大Ns倍，但是，复杂度与流数目的立方

成正例快速增加。因此，如果接收的流的数目很大，则需要能够以低的复杂度执行处理同时最小化性能劣化的接收器。

图6示出图5的RB的一部分，并且示出由几个RE组成的RE组。此时，RE的信道可以具有互相关。尤其是，如果多普勒效应小(接收器缓慢地移动或者固定)，则位于相同的水平轴上的RE之间的相关性大。如果信道的功率延迟扩展低，则位于相同的垂直轴上的RE之间的相关性大。如果多普勒效应小，并且信道的功率延迟扩展低，则在图6示出的所有RE之间的相关性大。在图6中，中心RE和外围RE之间的相关性由阴影的深度示出。也就是说，随着每个RE的阴影的深度增加，与中心RE的相关性增加，并且随着每个RE的阴影的深度减小，与中心RE的相关性减小。

如图7所示，无需考虑RE之间的相关性，传统的MIMO接收器已经将相同的操作应用于RE以检测发送的信号。也就是说，传统的MIMO接收器已经相对于接收到的信号每RE执行从信道信息Gi计算滤波器Bi(710)，以及相对于每个RE检测和解码接收到的信号的过程(720)。但是，当由于在大规模MIMO环境下流数目增加，考虑到计算复杂度和存储器需求增加的时候，传统的接收算法需要改进。

在下文中，提出一种MIMO接收器，该MIMO接收器根据具有较低的复杂度的算法同时使用RE之间的相关性提供与现有的算法相同的性能操作。

2.使用预处理滤波器操作MIMO接收器的方法

图8是示出根据本发明的实施例的使用预处理滤波器操作MIMO接收器的过程的图。

如参考图6所述的，使用预处理滤波器的MIMO接收器将在信道之间具有相对高的相关性的多个RE配置成一个RE组(具有的大小为N)。下面，使用接收信号检测器(例如，MMSE滤波器)从RE组的第l个RE的接收信号检测到的信号

被定义为“检测信号”。在参考图7所述的MIMO接收器的情况下，如果在从接收信号检测该检测信号的过程中层数很大，则发生图1的复杂度问题。为了降低这种复杂度，所提出的MIMO接收器使用数值分析算法(例如，共轭梯度(CG)算法)代替直接计算MMSE滤波器，从而检测RE组的RE的检测信号。

下面，v₁表示基于RE组的第一RE的MIMO信道产生的“预处理滤波器”(或者加速度滤波器)。上述数值分析算法通过迭代计算过程找到一个值，并且随着迭代计算过程进行，该值接近精确值。如果在迭代计算过程中使用预处理滤波器v₁，则MIMO接收器能够以小的迭代数(即以高速度)找到期望值。

然而，产生能够充分地提高速度以便找到上述期望值的预处理滤波器需要高复杂度。因而，为了降低相对于RE组的所有RE获得相应预处理滤波器的情况的计算复杂度，预处理滤波器可以相对于特定RE(例如，第一RE)产生，并且在RE组的其它RE之间共享。也就是说，在相对于RE组的RE检测该检测信号的过程中，数值分析算法使用相同的预处理滤波器。特定RE(或者第一RE)可以被定义为“参考RE”，参考RE被用于计算预处理滤波器，并且不涉及RE组中的RE的排序或者索引。

因而，如果RE之间的信道相关性高，则所提出的MIMO接收器共享从RE组的所有RE中的一个RE产生的预处理滤波器(810)，并且数值分析算法使用预处理滤波器(820、830和840)产生检测信号。因而，能够以比传统MIMO接收器低的复杂度获得相同性能。随着RE组内的第一RE和另一RE之间的信道相关性增大，这样的迭代速度缩短效果提高。

图9和10是示出使用预处理滤波器检测MIMO接收器处的检测信号的过程的概念的图。图9示出检测根据共享接收信号检测器(或者接收滤波器)的方法操作的MIMO接收器的检测信号的过程，并且图10是检测根据共享上述预处理滤波器的方法操作的MIMO接收器的检测信号的过程。在图9和10中，箭头表示数值分析算法的迭代计算过程。

首先，在图9中，圆的中心920表示MIMO接收器的期望值，即精确值。如果检测值与精确值(910)稍微不同，则数值分析算法可以通过几个迭代过程达到精确值(920)。相反，如果检测信号相对接近于精确值(930和940)，则能够以较小迭代数(950)找到精确值(920)。因而，根据接收滤波器共享方法操作的MIMO接收器操作以共享接收滤波器，使得检测信号的初始值变得接近于精确值(即，误差降低)。

相比之下，在图10中，根据预处理滤波器共享方法操作的MIMO接收器操作以降低迭代数，而非使得检测信号的初始值变得接近于期望值(即，圆的中心1020)。也就是说，即使在计算与数值分析算法的期望值1020明显不同的初始值时(1010)，根据所提出的方法的MIMO接收器也能够以与图9相比相对更小的迭代数(1030)找到期望值。换句话说，在图10中，MIMO接收器起快速提高根据数值分析算法的迭代计算的收敛速度的作用，以便降低复杂度。

下面将详细地描述这种MIMO接收器产生预处理滤波器v₁的实施例。

根据第一实施例，可以通过各种算法，诸如雅可比(Jacobi)法、高斯-赛德尔(Gauss-siedel)法、SQR预适应(SQR preconditioning)法和不完全乔莱斯基分解(incomplete Cholesky factorization)法，生成预处理滤波器。

首先，如下列等式4所示，可以基于参考RE(第一RE)的MIMO信道定义任意矩阵A₁。

等式4

由于矩阵A₁为正定矩阵并且为对称的，所以等式4可以被分解为下列等式5。

等式5

在等式5中，L₁表示下三角矩阵，并且D₁表示对角矩阵。在等式5中，根据在上述各种方法之中的三种方法的预处理滤波器V₁可以被定义。

雅可比法：

高斯-赛德尔法：V₁＝(L₁+D₁)^-1

SQR预适应法：V₁＝w(L₁+wD₁)^-1(w为任意常数)

在上述方法中，高斯-赛德尔法和SQR预适应法可以通过计算实际逆矩阵清楚地表达预处理滤波器V₁。然而，为了降低获得逆矩阵的计算复杂度，可以通过根据下列等式6的回代过程计算V₁，而不精确地计算V₁。

等式6

x＝V^-1y→Vx＝y

在等式6中，如果V为下三角矩阵，则可以从等式6的右端等式依次计算作为等式6的值x_。

除了上述三种方法之外，如果不完全乔莱斯基分解法被应用，则如下列等式7中所示，等式5的A₁可以被分解为不完全乔莱斯基因子

是下三角矩阵。

等式7

虽然不完全乔莱斯基分解法可以通过低于完全乔莱斯基分解法的复杂度分解A₁，但是限定了近似的下三角矩阵。在不完全乔莱斯基分解法中，预处理滤波器V₁被定义为下列等式8。

等式8

根据等式8的预处理滤波器V₁可以通过直接计算逆矩阵精确地表达，或者可以通过回代过程计算和表达。

除了上述方法之外，还可以根据各种方法计算和定义根据本发明的实施例的预处理滤波器V₁。例如，对于计算预处理滤波器V₁的过程，可以使用在“Iterative Methods forSparse Linear Systems(用于稀疏线性系统的迭代方法)”中公开的各种方法和算法。

作为产生预处理滤波器的第二实施例，可以使用RE的MIMO信道的特性产生预处理滤波器V₁。为了根据上述第一实施例计算A₁，需要矩阵X矩阵操作过程

为了改善这种操作过程的计算复杂度，在第二实施例中，使用RE的MIMO信道从而以低复杂度计算A₁。

更具体地，在参考RE中，

可以被近似为下列等式9的对角矩阵Z₁。

等式9

当流的数目N_s增大并且信道元素之间的相关性降低时，等式9的近似变得精确。在这种近似中，根据大规模MIMO环境下的信道特性，非对角项可以被近似为0。根据上述近似过程，可以由等式10的对角矩阵定义矩阵A₁。

等式10

A₁＝Z₁+R

之后，由于等式10的A₁可以仅由对角元素表达，所以第一实施例中所述的雅可比法可适用于等式10的A₁从而计算预处理滤波器V₁。在第二实施例中，如果在近似过程中误差大，则数值分析算法的迭代数的衰减量可能不大。也就是说，对期望值的收敛速度可能不增大。

之后，将参考图11描述产生预处理滤波器的第三实施例。图11是示出关于本发明的在MIMO接收器处产生预处理滤波器的示例的图。

在第三实施例中，找到具有与第一实施例的

微小差异的Z₁，并且使用在第二实施例中提出的方法。例如，如果MIMO信道矩阵G₁被近似为具有图11中所示的形状1110、1120和1130的矩阵

则可能显著地降低A₁的计算复杂度。在图11中，黑色元素指示非零值，并且白色元素指示零值。也就是说，信道矩阵的每个元素的值都被与预定阈值比较，以将低于阈值的元素的值近似为0。此时，近似

的秩应等于G₁。

上文已经描述了计算预处理滤波器V₁的三个实施例。下面将描述使用预处理滤波器检测检测信号的数值分析算法。

数值分析算法代替MMSE的逆矩阵运算、迫零算法(ZF)、干扰抑制合并算法(IRC)和BLAST算法，以检测和产生相对于RE组的检测信号。所提出的数值分析算法适用于NAICv1.1.0的TR 36.866中所述的所有MIMO接收器。这种数值分析算法仅代替上述逆矩阵运算，因而具有与传统的MIMO接收器相同或者类似的检测性能，同时改善复杂度。

作为数值分析算法，可以使用共轭梯度(CG)算法、牛顿法算法或者最速下降法算法。在数值分析算法中，通过使用上述预处理滤波器V₁以小迭代数(即以高速)计算值，并且迭代数的降低效果随着用于产生预处理滤波器的参考RE和另一RE之间的相关性增大而增强。

例如，将详细地描述使用图8和CG算法的数值分析算法。CG算法是一种用于迭代地执行操作直到得到预定精确度的收敛算法。随着算法被迭代，得到具有较小误差的结果。

首先，MIMO接收器将具有等于或者大于预定值的相关性的多个RE成组以形成图6中所示的一个RE组。RE组中包括的任何一个RE都变为参考RE(第一RE)，并且MIMO接收器使用参考RE的MIMO信道产生预处理滤波器。虽然RE组的参考RE可以最接近于时间/频率轴上的中心，但是本发明不限于此。

MIMO接收器基于参考RE的预处理滤波器V₁，使用数值分析算法(CG算法)产生相对于RE组的其它RE的检测信号

CG算法可以通过下列等式11的形式实施。

等式11

g⁽⁰⁾＝b-t

d⁽⁰⁾＝V₁g⁽⁰⁾

while||g⁽ⁱ⁾||＞δ||g⁽⁰⁾||do

g⁽ⁱ⁺¹⁾＝g⁽ⁱ⁾-α⁽ⁱ⁾t

d⁽ⁱ⁺¹⁾＝V₁g⁽ⁱ⁺¹⁾+β⁽ⁱ⁺¹⁾d⁽ⁱ⁾

end while

在等式11中，

是数值分析算法的第i次迭代的估计的传输信号。第0次迭代的传输信号，即初始值

被设置成由1，

的所有条目组成的向量，并且b⁽ⁱ⁾表示用于获得值的临时向量，并且f₁,f₂表示用于确定临时向量之间的关系的函数。向量

是梯度向量，并且指示迭代算法在精确值上收敛的最快方向。此时，如果更新向量g⁽ⁱ⁾和初始产生向量g⁽⁰⁾之间的差小于预定阈值，则算法迭代停止。即，通过向量

的大小，可以间接地确定通过直接计算MMSE滤波器获得的结果和辅信号之间的差。如果g⁽ⁱ⁾值为0，则辅信号和使用MMSE获得的结果之间的差为0。

在等式11中，δ确定算法的终止时间，并且可以表示算法的目标精确度。δ可以由系统自动地确定，或者可以根据用户输入确定。随着δ减小，算法迭代数增大，并且结果的精确度增大，并且随着δ增大，算法迭代数减少，并且结果的精确度降低。即，根据δ的水平确定使用CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值之间的可允许误差。MIMO接收器可以控制δ，以在复杂度和性能之间提供平衡。同时，在CG算法中，如果迭代数等于方矩阵的大小，则通过CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值变得彼此相等。

根据一个实施例，MIMO接收器可以限制数值分析算法的迭代数，从而限制检测该检测信号所需的最大时间。如果MIMO接收器检测特定RE的信号所需的时间比检测另一RE所需的时间相对地更长，则系统的总处理时间受影响。为了防止这种问题，检测该检测信号所需的时间可以被限制于特定范围。

可以通过限制数值分析算法的迭代数限制检测信号。即，由于数值分析算法的迭代所需的时间恒定，所以MIMO接收器可以通过限制迭代数控制迭代时间。限制迭代数可能增大通过CG算法获得的值和使用MMSE滤波器获得的值之间的误差。这是性能劣化和处理时间之间的权衡。

图12是示出使用预处理滤波器的另一实施例的MIMO接收器操作过程的图。在图12中将描述产生预处理滤波器V₁的另一实施例。

在图12中，使用RE组的所有RE的信道计算预处理滤波器V₁。例如，可以基于在下列等式图12中计算的G_A产生V₁。

等式12

在等式12中，N表示RE组中的RE数，并且w_l表示每个信道矩阵的权重。在w_l＝1的情况下，G_A被定义为所有信道矩阵的平均值。MIMO接收器基于在等式12中计算的信道矩阵G_A计算将在RE组中共享的预处理滤波器V₁(1210)。之后，MIMO接收器使用预处理滤波器V₁检测每个RE的检测信号(1220、1230和1240)。

已经参考图8至12描述了其中MIMO接收器产生预处理滤波器V₁的实施例和其中使用V₁产生检测信号的实施例。下面，除了其中预处理滤波器被在RE组中共享的实施例之外，还将参考图13至15描述其中接收滤波器被在RE组中共享的实施例。

图13是示出使用预处理滤波器的另一实施例的MIMO接收器操作过程的视图。在图13中，与图8不同，MIMO接收器基于RE组的参考RE的信道G₁产生预处理滤波器V₁和接收滤波器B₁(1310)。V₁和B₁在RE组的所有RE之间共享，并且MIMO接收器使用接收滤波器B₁检测来自接收信号的主信号(1320和1330)。之后，MIMO接收器基于每个RE的独特信道，使用预处理滤波器V₁和数值分析算法通过主信号的补偿过程检测辅信号(1340、1350和1360)。

将参考下列等式13详细地描述上述过程。

等式13

g⁽⁰⁾＝b-t

d⁽⁰⁾＝V₁g⁽⁰⁾

while||g⁽ⁱ⁾||＞δ||g⁽⁰⁾||do

g⁽ⁱ⁺¹⁾＝g⁽ⁱ⁾-α⁽ⁱ⁾t

d⁽ⁱ⁺¹⁾＝V₁g⁽ⁱ⁺¹⁾+β⁽ⁱ⁺¹⁾d⁽ⁱ⁾

end while

在等式13中，

表示使用基于参考RE的信道产生的接收滤波器B₁从第1个RE的接收信号检测的主信号。等式13的数值分析算法使用从参考RE产生的预处理滤波器V₁补偿主信号，从而产生辅信号

如果参考RE和RE组的另一RE之间的相关性高，则使用公共接收滤波器B₁检测的主信号类似于使用MMSE滤波器直接获得的值，并且更快速地执行在数值分析算法中使用预处理滤波器V₁补偿主信号以检测辅信号的过程。相反，如果相关性小，则主信号和使用MMSE滤波器直接获得的值之间的误差大，并且检测辅信号的过程与不使用预处理滤波器的情况稍微不同。

下面将描述获得图13的实施例中的预处理滤波器V₁的实施例。在图13中，与图8中不同，由于计算了在RE组中共享的公共接收滤波器B₁，所以计算预处理滤波器V₁的过程可以与图8的过程不同。

首先，基于等式14中所示的参考RE的信道定义任意矩阵A₁。

等式14

在等式14中，A₁具有与公共接收滤波器B₁的逆矩阵关系

MIMO接收器可以根据下列三个实施例，基于矩阵A₁定义预处理滤波器V₁。

首先，预处理滤波器V₁可以是公共接收滤波器B₁的逆矩阵。即，公共接收滤波器B₁可以是预处理滤波器V₁。该实施例被表达为如等式15中所示，并且如果计算了公共接收滤波器B₁，则MIMO接收器使用公共接收滤波器B₁作为预处理滤波器。由于公共接收滤波器和预处理滤波器相同，所以MIMO接收器不需要进一步计算V₁，并且不需要用于计算和存储V₁的存储器。

等式15

第二，MIMO接收器可以根据完全乔莱斯基分解法分解A₁，以计算预处理滤波器V₁。通过根据下列顺序的三个步骤执行这种过程。

i)

(L₁是下三角矩阵)

ii)

iii)

如果使用回代过程，则可以省略步骤ii)中的获得下三角矩阵L₁的逆矩阵的过程。也就是说，在第二方法中，当应用B₁和V₁时，能够使用回代过程降低复杂度。在这种情况下，产生预处理滤波器V₁和公共接收滤波器B₁的过程的主要复杂度发生在步骤i)中。

步骤iii)是通过

的近似产生稀疏预处理滤波器(其主要元素为0的矩阵)的步骤。在这种过程中，如果预处理滤波器是稀疏滤波器，则计算复杂度在数值分析算法的每次叠代中都被显著降低。

在第三方法中，可以根据不完全乔莱斯基分解法计算预处理滤波器V₁。通过根据下列顺序的三个步骤执行这种过程。

i)

(

是下三角矩阵)

ii)

iii)

在第二实施例中，产生预处理滤波器V₁和公共接收滤波器B₁的过程的主要复杂度发生在步骤i)中。因而，在第三实施例中，代替在步骤i)中使用完全乔莱斯基分解，使用不完全乔莱斯基分解计算

如果基于

计算预处理滤波器V₁和公共接收滤波器B₁，则与第二实施例中不同，甚至应通过补偿过程计算参考RE的辅信号。这是因为B₁是近似逆矩阵，因而可能在参考RE中出现误差。结果，第三实施例需要在产生公共接收滤波器和预处理滤波器时需要最低复杂度，但是在补偿过程中需要最大迭代数。

上述实施例仅是示例性的，并且除了上述方法之外，还可以根据各种方法定义预处理滤波器和公共接收滤波器。

与参考图13所述的实施例不同，根据RE之间的信道相关性，可以省略使用RE的独特信道和预处理滤波器的补偿过程1340和1350。也就是说，如果参考RE和另一RE之间的相关性足够高，则使用公共接收滤波器B₁检测的主信号的误差相对小。如果预测RE的主信号的误差对最终结果性能的影响低，则补偿主信号的过程被省略，并且主信号被立即输入至解码器1370。也就是说，可能降低补偿过程必需的计算复杂度和存储器需求。

图14是示出使用预处理滤波器的另一MIMO接收器操作过程的图。图14与图13类似之处在于使用公共接收滤波器B₁。然而，在图14的实施例中，不基于参考RE的信道计算预处理滤波器V₁，而是使用RE组的每个RE的独特信道计算每个RE的预处理滤波器。使用基于每个RE的独特信道产生的预处理滤波器，代替V₁，执行对主信号的补偿过程。

更具体地，MIMO接收器基于参考RE的信道计算公共接收滤波器B₁(1410)。B₁在RE组的RE之间被共享，并且被用于产生主信号(1430)。在补偿主信号的过程之前，MIMO接收器基于每个RE的独特信道产生预处理过滤器(1440和1460)。也就是说，V₂是基于相对于第二RE的G₂计算的(1440)，并且V_N是基于相对于第N个RE的G_N计算的。

参考图8至13所述的实施例适用于每个RE的独特预处理滤波器的过程。之后，MIMO接收器使用相对于每个RE产生的独特预处理滤波器，基于数值分析算法执行补偿过程(1450和1470)。通过补偿过程产生的辅助信号(1480)被输入至解码器1490，并且在解码器1490中处理。

根据图14的实施例，由于每个RE都产生预处理滤波器，所以需要另外的复杂度。然而，如果RE之间的信道相关性低，则补偿过程的迭代数在其中根据图8至13的方法共享预处理滤波器的实施例中增大。如图14中所示地使用独特预处理滤波器的实施例在降低计算过程所需的复杂度和时间方面更高效。

此外，如果根据采取回代过程的雅可比法、高斯-赛德尔法和SQR预适应法产生预处理滤波器，则在计算预处理滤波器的过程中增加的复杂度被最小化，并且对MIMO接收器没有施加大的负担。如果具有大小为N的下三角矩阵经过回代过程，则复杂度低于N²。

图15是示出现有技术的计算复杂度和应用预处理滤波器的情况之间的比较的图。

在图15的图中，矩形指示的曲线示出当使用相应MMSE滤波器相对于RE组的所有RE检测信号时的计算复杂度。星形指示的曲线示出预处理滤波器V₁在RE组中共享的情况，并且三角形表示的曲线示出V₁不在RE组中共享，并且公共接收滤波器B₁被共享从而执行计算过程的情况。在图15中，能够看出上面提出的MIMO接收器随着接收流的数目增大而具有更高复杂度增益。

根据上述实施例，如果RE组的所有RE之间的相关性为1，则每个RE的接收滤波器B_l变为等于参考RE的接收滤波器B₁。因而，即使仅使用B₁，也可以在性能没有劣化的情况下将主信号输入至解码器。因此，由于相对于RE组仅获得一个接收滤波器，所以总计算复杂度被降为1/N(N为RE组的RE的数目)。

如果RE组的RE之间的相关性小于1，则使用预处理滤波器V₁补偿使用公共接收滤波器B₁计算的主信号的误差。随着RE之间的相关性增大，快速地执行使用预处理滤波器的数值分析算法的补偿过程(即，迭代数减小)。此时，使用预处理滤波器的补偿过程与不使用预处理滤波器的补偿过程相比具有较高计算复杂度，但是与不使用预处理滤波器的计算过程相比具有明显更低的迭代数。作为结果，所提出的MIMO接收器使得RE之间的相关性最佳，由此在最小化性能劣化的同时降低复杂度。

MIMO接收器还能够以牺牲由于使用预处理滤波器的补偿过程中的误差导致的性能劣化为代价进一步降低计算复杂度，由此在计算复杂度和性能之间提供折衷。

另外，根据上文所提供的方法，除了参考RE之外，相对于RE不直接地计算逆矩阵，并且通过矩阵X向量操作执行所有操作。分布处理方法不易于应用于逆矩阵运算，但是由于易于平行化而易于应用于矩阵X向量操作。因此，能够快速地降低整体处理时间。

3.形成MIMO接收器的RE组的方法

上文已经描述了使用预处理滤波器在MIMO接收器处理接收信号的过程。下面将描述在MIMO接收器形成作为处理接收信号的单元的RE组的过程。

首先将描述RE组、参考RE和正常RE的概念。图16至20是示出根据本发明的实施例的形成RE组的过程的视图。图16至20中所示的矩形指示RE，并且带阴影、带图案或者带颜色的矩形表示RE组的参考RE。一个或者更多RE形成RE组，并且RE组中所包括的RE共享基于参考RE的信道信息产生的接收滤波器和/或预处理滤波器。即，直接从接收信号(例如，使用MMSE滤波器)计算参考RE的接收滤波器和/或预处理滤波器。下面，除了RE组的参考RE之外的RE被称为“正常RE”。

例如，在图16中，RE组#1 1610包括11*6＝66个RE，并且RE组#1 1610由位于其中心的一个参考RE和65个正常RE组成。类似地，RE组#2 1620由一个参考RE和65个正常RE组成。从参考RE至每个正常RE的距离由{频率轴，时间轴}的坐标值定义，并且例如位于RE组#11610中的A处的正常RE可以由{0,2}表达。位于B、C和D处的正常RE可以分别由{0,5}、{-3,0}和{-3,5}表达。通过确定作为仅为示例性的频率/时间轴增大方向的RE组的向右和向上方向获得这些坐标值。

在图16中，两个RE组1610和1620每个都包括66个RE，并且两个RE组1610和1620中所包括的所有RE都被称为“母组”。即，下文的术语“母组”是用于处理多个RE，以在MIMO发射器处形成RE组的单元。在图16中，母组是包括11*12＝132个RE的一个资源块(RB)(在图16中，MIMO接收器处理作为母组的RB以形成两个RE组)。

在图16至20中所示的实施例中，根据不同方法划分相同的母组从而形成RE组。母组不限于图16至20的实施，并且作为对RB的代替，可以在LTE/LTE-A中的时隙、子帧、子带或者帧单元中定义母组。

如上所述，MIMO接收器基于参考RE的信道信息产生将在RE组中共享的接收滤波器和预处理滤波器，并且在正常RE之间共享所产生的滤波器，从而从接收信号产生检测信号。此时，接收滤波器、预处理滤波器和数据检测所需的参考RE的复杂度被表达为如下列等式16所示。

等式16

另外，正常RE的复杂度被表达为如下列等式17所示。

等式17

通过等式17能够看出，产生检测信号所需的复杂度可能受算法的迭代数的影响。另外，通过等式16和17，处理一个母组所需的总复杂度被表达为如下列等式18所示。

等式18

在等式18中，N_{RE_DMMSE}表示位于母组中的参考RE的数目，并且N_{RE_Proposed}(iter)表示数值分析算法的迭代数在母组中为“iter”的正常RE的数目。

在图16的RE组#1 1610中，位于B处的正常RE的迭代数可以大于位于A处的正常RE的迭代数。这是因为在RE组中共享的接收滤波器和/或预处理滤波器的效率随着与参考RE的距离增大和用于找到值的数值分析算法的迭代数增大而减小。另外，随着信道变化增大(如果功率时延扩展分布大或者多普勒效应大)，共享滤波器的效率快速降低。因而，对于远离参考RE的正常RE，如果信道变化大，则算法的迭代数显著增大，显著地降低产生检测信号所需的总复杂度Cpx_Total。

下面将通过描述其中MIMO接收器形成来自母组的RE组的各种实施例而提出一种甚至是在产生检测信号所需的复杂度增大时也最小化复杂度的方法。

首先，如果MIMO接收器使用图16中所示的RE组#1和#2 1610和1620，并且RE之间的信道相关性非常高(例如，如果功率时延扩展分布的长度短并且多普勒效应具有小的值，则为步行信道(3km/h))，在RE组中共享的接收滤波器和预处理滤波器的效率非常高。因而，RE组的所有RE的数值分析算法的迭代数可以为1，并且处理母组所需的计算复杂度Cpx_Total能够被最小化。

相反，如果RE之间的信道相关性低，则数值分析算法需要对远离参考RE的正常RE进行迭代。例如，假定位于A、B、C和D处的RE的迭代数分别为1、2、3和4。增大具有大迭代数的正常RE的数目提高RE组的计算复杂度。

为了解决具有大迭代数的正常RE的数目增大的问题，例如，采用图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740。由于图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740在母组方面与图16的实施例相等，所以包括数目上等于两个RE组1610和1620的RE数的RE。然而，在图17中所示的四个RE组1710、1720、1730和1740中，从参考RE至每个RE组中的最远正常RE的距离更短。因而，对于一些正常RE的迭代数能够被降低。

例如，在图16中，位于A和B处的正常RE和参考RE之间的距离分别为{0,2}和{0,5}，而在图17中，位于A和B处的正常RE和参考RE之间的距离分别被降低为{0,1}和{0,2}。在这种情况下，位于A、B、C和D处的任意RE的迭代数能够被降低。

结果，虽然在图17中的参考RE的总数目从2增大至4，但是与图16相比，处理母组所需的总复杂度降低。

从上述实施例，参考RE的数目和RE组的配置被确定以便最小化Cpx_Total，即处理母组中所包括的所有RE所需的计算复杂度。RE组的“配置”表示RE组的大小和形状。图17和20在于RE组的数目上是相同为4，并且在其形状上是不同的。因而，RE组的配置彼此不同。

存在形成RE组的各种方法。下面将描述其中形成RE组以便最小化母组的计算复杂度的实施例。

首先，RE组中的参考RE位于距正常RE的距离被最小化的位置处。换句话说，参考RE应位于RE组中，使得参考RE与最远正常RE的距离(即最大距离)被最小化。

如上所述，可以通过使用包括频率轴和时间轴的两个元素{频率轴，时间轴}表达RE组中的RE之间的距离。产生远离参考RE的正常RE的检测信号所需的迭代数等于或者大于接近于参考RE的正常RE。因而，如果根据所提出的方法布置参考RE，则能够防止特定正常RE的迭代数快速增大。

在图16的RE组#1 1610中，参考RE和正常RE之间的最大距离为{3,5}。甚至在RE组#1 1610的任何其它RE被选为参考RE时，这种最大距离也不能够被降低。相反，在图18中，参考RE位于每个RE组的角处，并且最大距离为{5,10}。因而，与位于图16的相同位置A的正常RE相比，位于图18的A处的正常RE需要更大的迭代数。此外，随着RE组中的RE之间的信道相关性降低，迭代数显著增大，需要大迭代数的正常RE的数目快速地增大，并且总复杂度Cpx_Total增大。总而言之，如上所述，参考RE应位于其中与参考RE的最大距离被最小化的位置。

接下来，MIMO接收器可以基于RE之间的信道相关性确定RE组的配置。如上所述，RE组的信道相关性对产生正常RE的检测信号所需的迭代数有影响。例如，如果RE之间的信道相关性高，则对于MIMO接收器检测正常RE的数据所需的迭代数小。相反，如果RE之间的信道相关性低，则MIMO接收器在相同条件下检测来自正常RE的数据所需的迭代数大。这是因为MIMO接收器使用接收滤波器和预处理滤波器检测RE组的数据，并且随着信道相关性增大，共享滤波器的效果提高。

更具体地，MIMO接收器提前知晓所有RE的信道信息，并且可以基于RE的信道信息根据等式19计算RE之间的信道相关性。

等式19

在等式19中，

指示根据弗罗贝尼乌斯(Frobenius)法的弗罗贝尼乌斯范数。另外，函数diag(B)指示通过仅提取矩阵B的对角元素获得的对角矩阵。C和|C|指示被用作用于分别计算RE组中的信道相关性和索引集合的大小的参考RE的任意RE的索引集合。例如，在图16的实施例中，C可以指示RE组#1 1610和RE组#2 1620的两个参考RE的索引，或者不是参考RE的两个任意RE的索引。另外，|C|为2。

在图16中，如果RE组#2 1620的参考RE的信道为G_l,l∈C，则

指示位于在频率轴上分别与参考RE隔开距离为1和-1的E和F处的正常RE的信道。类似地，

指示位于在时间轴上分别与参考RE隔开距离为1和-1的G和H处的正常RE的信道。

同时，

指示参考REG_l,l∈C和在频率轴上与参考RE隔开为k的正常

之间的信道相关性。如果G_l和

的信道相同，则

为1，否则小于1。MIMO接收器可以基于等式19的

计算沿频率轴的RE之间的信道相关性，并且根据所计算的信道相关性和下列等式20确定RE组中的频率轴上的最大距离。

等式20

k＝k+1

compute

end while

在等式20中，

表示频率轴上的最大距离，γ表示作为频率轴上的RE之间的信道相关性并且具有小于1的值的

的最小阈值。在等式20中，如果

小于γ，则在频率轴上与参考RE的最大距离为k-1，即

等式20表示直至就在与参考RE的信道相关性变为最小阈值之前的RE被确定为其中共享接收/预处理滤波器的RE组。根据等式20确定频率轴上的RE组的两端。

在等式19中，时间轴上的RE之间的信道相关性可以被计算为

并且也通过类似于等式20的方法确定时间轴上的最大距离。因而，可以确定时间轴上的RE组的两端，并且当确定两个轴上的最大距离时，最终确定RE组的配置(即形状和大小)。即，接收/预处理滤波器被共享到其中与参考RE的相关性变为等于或者大于频率上和时间轴上的阈值的距离。

作为另一实施例，MIMO接收器可以使用公共参考信号(CRS)预测信道的功率时延扩展分布。这种功率时延扩展分布至少对时域中的信道的脉冲响应，随着其长度增大，频率轴上的信道变化增大。MIMO接收器可以从信道的功率时延扩展分布计算等式20中所述的最大距离。

更具体地，如果信道时延分布非常长，则等式20的最大距离

可以变为1。相反，如果信道时延分布短，则频率轴上的所有信道变为相等，并且最大距离可以被设为6。即，MIMO接收器可以使用信道时延分布确定频率轴上的参考RE和正常RE之间的最大距离。

另外，支持LTE/LTE-A的MIMO接收器可以测量多普勒效应，并且与上述功率时延扩展分布类似地使用多普勒效应确定时间轴上的最大距离。结果，MIMO接收器可以使用功率时延扩展分布和多普勒效应确定RE组的配置。

根据另一实施例，MIMO接收器可以基于接收信号的信噪比(SNR)/信号干扰比(SIR)/信号与干扰加噪声比(SINR)确定数值分析算法的误差可允许系数，并且确定RE组的配置。数值分析算法的误差可允许系数已在等式11中描述，并且指示数值分析算法的计算结果值的误差可允许范围。

这种误差表示使用正常RE的MMSE滤波器的直接计算结果和根据所提出的方法的共享接收/预处理滤波器的计算结果之间的差。因而，随着误差可允许系数δ增大，计算结果的误差增大的概率增大，因而所提出的MIMO接收器的性能劣化。然而，如果SNR/SIR/SINR低，则是噪声或者干扰而非误差主要影响性能。因而，在这种情况下，虽然误差可允许系数大，但是接收器的性能劣化相对地低。如果误差可允许系数增大，则数值分析算法的迭代数可能降低，由此降低产生检测信号所需的计算复杂度。如果误差可允许系数大，则与其中误差可允许系数小的情况相比，每个RE的数值分析算法的迭代数可以减小，并且可以形成更大的RE组。

更具体地，例如，在图16中位于D处的RE的情况下，如果δ＝0.0001，则数值分析算法所需的迭代数为4。相反，如果δ＝0.01，则迭代数可以降为2。因而，如果不考虑SNR/SIR/SINR，则MIMO接收器应以图17中所示的而非图16的配置形成RE组，以便防止迭代数变为4。相反，如果考虑SNR/SIR/SINR，则如果SNR/SIR/SINR低，则MIMO接收器可以增大误差可允许系数δ，从而以图16中所示的配置形成RE组。

此外，MIMO接收器可以确定每个母组的平均SINR，并且如等式21中所示，基于平均SINR确定母组的误差可允许系数。

等式21

δ＝10^-SINR/5

例如，图21的矩形指示母组2110。母组2111、2112、2113、2114、2114和2116每个都可以由多个RE组成(例如，图16至20的RB)，并且在每个母组中，RE组都可以通过图16至20的配置形成。

在图21中，作为处理母组#1 2111的结果，SINR可以为10dB。在这种情况下，MIMO接收器相对于母组#1 2111确定δ＝0.01，并且以图17中所示的配置形成RE组。之后，如果作为处理母组#2 2112的结果，SINR为15dB，则MIMO接收器可以确定δ＝0.001，并且以图19的配置形成较小的RE组。之后，如果作为处理母组#3 2113的结果，SINR为5dB，则MIMO接收器可以确定δ＝0.1，并且以图16的配置形成RE组。作为结果，MIMO接收器可以根据每个母组测量的SINR主动地确定RE组的配置，由此另外地降低处理接收信号所需的计算复杂度。

作为使用SNR/SIR/SINR的另一实施例，MIMO接收器可以考虑SNR/SIR/SINR确定信道相关性的最小阈值γ。最小阈值γ表示RE满足的最小相关性，以便如等式20中所述，基于参考RE共享接收/预处理滤波器。

如果SNR/SIR/SINR低，则MIMO接收器可以降低信道相关性的最小阈值。在这种情况下，等式20的算法可以选择与参考RE的更大最大距离

由此形成更大的RE组。相反，如果SNR/SIR/SINR高，则MIMO接收器可以增大最小阈值。等式20的算法选择较小最大距离，由此形成较小RE组。

作为另一示例，如果母组为RB，则MIMO接收器可以在RB单元中确定RE组，并且考虑到先前RB的迭代数形成RE组。如果数值分析算法的迭代数在产生先前RB的检测信号的过程中超过特定阈值，则MIMO接收器可以形成相对于下一RB每个都具有低于被应用于先前RB的RE组的大小的RE组。

更具体地，数值分析算法的迭代数的特定阈值为χ。例如，如图16中所示，当相对于于RB形成两个RE组时，可以考虑在产生位于图16的D处的正常RE的检测信号的过程中，数值分析算法的迭代数超过阈值χ的情况。此时，MIMO接收器相对于下一RB以图17中所示的配置形成较小RE组。当形成较小RE组时，位于D的正常RE和参考RE之间的距离从{3,5}降为{3,2}，并且数值分析算法的迭代数减小。

相反，如果在产生图16中所示的RE组的检测信号的过程中，迭代数不超过阈值χ，则具有图16中所示的配置的RE组可继续应用于下一RB。作为结果，MIMO接收器可以取决于先前RB的数值分析算法的迭代数在RB单元中形成RE组的过程中是否超过阈值而减小RE组。

减小RE组的意思可以是频率轴方向的减小、时间轴方向的减小以及频率和时间轴方向的减小任何一个。在图16的实施例中，如果位于图16的D处的正常RE的迭代数超过阈值χ，则MIMO接收器可以比较位于C处的正常RE的收敛速度(其中不使用公共滤波器的情况的误差)与位于B处的正常RE的收敛速度。如果位于C处的正常RE的收敛速度高于位于B处的正常RE(即，误差低)，则参考RE和位于C处的RE之间的信道相关性比参考RE和位于B处的RE之间的信道相关性更大。

因此，MIMO接收器可以形成具有图17中所示的配置的RE组，其中相对于下一RB在时间轴方向中进一步提供参考RE(从而在更接近B的位置提供参考RE)。相反，如果位于C处的正常RE的收敛速度较低(即，误差更高)，则参考RE和位于C处的RE之间的信道相关性低于参考RE和位于B处的RE之间的信道相关性。因此，MIMO接收器可以相对于下一RB形成具有图20中所示的配置的RE组(从而在更接近C的位置提供参考RE)。

考虑收敛速度控制RE组的配置的方法可以被理解为考虑数值分析算法的迭代数。同时，高收敛速度(降低每个迭代数的误差的较高速度)表示产生检测信号所需的迭代数小。

可以通过计算等式11中所述的数值分析算法的while||g⁽ⁱ⁾||＞δ||g⁽⁰⁾||do的||g⁽ⁱ⁾||(即，梯度)确认收敛速度(即，其中不使用公共滤波器的情况的误差)。换句话说，随着||g⁽ⁱ⁾||相对于相同迭代数i减小，收敛速度增大(即，误差减小)。因此，通过比较位于C处的RE的||g⁽ⁱ⁾||和位于D处的RE的||g⁽ⁱ⁾||，可以比较两个RE的收敛速度。

上文已经描述了其中MIMO接收器比较数值分析算法的迭代数和误差从而确定下一RE组的配置的实施例。下面，除了上述说明之外，将描述其中MIMO接收器使用RE之间的信道相关性预先确定下一RE组的配置的实施例。

使用等式19描述了在MIMO接收器处测量频率轴和时间轴的信道相关性的过程。如果频率轴方向中的信道相关性低于时间轴方向(即，频率轴方向中的频道变化更大)，则可以选择其中频率轴方向的最大距离减小的RE组。相反，如果时间轴方向中的信道相关性低于频率轴方向(即，如果时间轴方向的信道变化更大)，则可以选择其中时间轴方向的最大距离减小的RE组。根据这种实施例，通过减小其中数值分析算法的迭代数由于低信道相关性而大的轴方向的最大距离，可能降低相对于下一RE的所有RE组的计算复杂度。

例如，如果在使用具有图16中所示的配置的RE时，在数值分析算法的迭代数超过χ时满足

则MIMO接收器可以相对于下一RB形成具有图17中所示的配置的RE组。相反，如果满足

则可以形成具有图20中所示的配置的RE组。

可以如下改变其中MIMO接收器比较最大迭代数和阈值χ的实施例。

与RE组减小的实施例相反，如果在检测先前RB的数据的过程中，数值分析算法的最大迭代数小于特定阈值，则MIMO接收器可以相对于下一RB扩大RE组。也就是说，如果信道相关性充分好，则甚至在RE组被扩大时，数值分析算法的迭代数没有显著增大。因此，MIMO接收器可以扩大RE组，以便降低参考RE的计算复杂度。

此外，如果先前RB的数值分析算法的最大迭代数低于特定阈值，则MIMO接收器比较频率轴方向的收敛速度和时间轴方向的收敛速度，从而确定将被扩大的RE组的配置。另外，MIMO接收器可以比较频率轴和时间轴上的信道相关性，以确定将被扩大的RE组的配置。其中RE组被扩大的实施例类似地适用于RE组被减小的实施例，因而将省略其详细说明。

如果考虑先前RB的迭代数扩大RE组，则MIMO接收器可以扩大RE组以返回到未减小RE组。即，如果MIMO接收器已经考虑到RB的迭代数减小了RE组，则扩大RE组可以表示RE组被返回到未减小RE组。

图21是示出根据本发明的实施例的形成RE组的过程的图。在图21中，每个矩形指示RB，并且每个RB包括图16至20中所示的多个RE，并且由一个或者更多RE组组成。参考图16至20所述的一个或者更多实施例被组合并且可应用，因而MIMO接收器能够最小化每个RB的计算复杂度。

例如，首先，MIMO接收器考虑根据相对于RB#1 2111的频率轴和时间轴的信道相关性确定RE组的配置。当RB#1 2111的数据检测结束时，MIMO接收器可以基于RB#1 2111的数值分析算法的收敛速度和迭代数预先确定将在RB#2 2112中使用的RB组的配置。类似地，可以基于RB#2 2112的数值分析算法的结果确定RB#3 2113的RE组的配置。

即，可以基于收敛速度确定将在下一RB中使用的RE组的配置，并且可以考虑RE之间的信道相关性和/或SNR/SIR/SINR确定先前RB和第一RB的RE组的数值分析算法的迭代数。除了RB单元之外，MIMO接收器还可以在子帧和时隙单元中形成RE组。

如上所述，MIMO可以考虑RE之间的信道相关性、SNR/SIR/SINR和先前操作历史自适应地确定RE组的配置。由于RE组被自适应地确定，所以MIMO接收器能够在没有性能劣化的情况下降低处理所有RB所需的计算复杂度。

4.所提出的操作MIMO发射器的方法

在上面已经描述了在MIMO接收器处形成RE组以处理接收到的信号的过程。在下文中，将会参考图22和图23描述其中MIMO发射器从母组形成RE组的实施例。在下文中，MIMO发射器可以意指在本说明书的开始描述的基站或者发射器并且可以执行与MIMO接收器的通信。

首先，考虑到在时间轴上的多个RE当中的信道相关性和在频率轴上的多个RE当中的信道相关性MIMO发射器确定来自于母组的RE组的配置。即，MIMO发射器可以直接地确定RE组(即，RE组的配置)以被用于MIMO接收器生成检测信号。随后，MIMO发射器将关于RE组的配置信息发送给MIMO接收器，MIMO接收器基于这样的信息处理接收到的信号以生成检测信号。在下文中，将会详细地描述在MIMO发射器处形成RE组的过程。

即，在MIMO接收器处理接收到的信号之前MIMO发射器可以执行确定RE组的配置的过程。当通过MIMO发射器确定RE组的配置时，从将信息从MIMO发射器发送到MIMO接收器。关于通过MIMO发射器发送的RE组的信息可以通过物理层下行链路控制信道(PDCCH)被发送到MIMO接收器。根据上述过程，因为MIMO接收器可以省略确定RE组的配置的过程，所以能够改进UE的实现复杂度并且减少UE的功耗。

如果在MIMO发射器和MIM接收器在时分双工(TDD)系统中相互通信，则MIMO发射器可以事先获知有效的信道。在这样的情况下，MIMO发射器可以根据在等式20中描述的过程执行在多个RE当中的计算信道相关性的过程。通过等式20，MIMO发射器可以确定频率轴

上的最大距离和在时间轴

上的最大距离。即，如果频率和时间轴上的最大距离被确定，则MIMO发射器确定RE组的配置。关于形成的RE组的信息(例如，RE组的配置)被发送到MIMO接收器。

相反地，如果MIMO发射器和MIMO接收器在频分双工(FDD)系统中相互通信，则对于MIMO发射器来说难以直接地获知有效的信道。在这样的情况下，MIMO发射器可以接收关于在频率和时间轴上的RE之间的信道相关性的信息或者关于通过MIMO接收器反馈的多普勒效应和功率延迟扩散分布的信息。换言之，MIMO发射器可以接收用于形成通过MIMO接收器反馈的RE组的参数值并且使用接收到的信息形成RE组。反馈的信息的示例包括关于是特定频域的特性值的多普勒效应、功率延迟扩展分布、相干性时间、以及相干带宽的信息并且可以包括关于MIMO接收器的偏好频域的索引、偏爱频域的顺序以及各个频域的偏好的信息作为根据时间/频率相关性的频域的偏好信息。MIMO发射器基于反馈的信息中的至少一个形成RE组。

随后，将会描述其中MIMO发射器形成来自于一个母组的RE组并且然后将关于RE组的信息发送到MIMO接收器的实施例。

首先，可以共享在MIMO发射器和MIMO接收器之间预先确定的RE组的配置。即，MIMO发射器可以选择RE组的预先确定的配置中的任意一个并且将所选择的RE组作为索引值发送到MIMO接收器。因为MIMO接收器具有关于RE组的配置的信息，所以能够确定其中使用从MIMO发射器接收到的索引值形成RE组的配置。

参考图22，MIMO发射器和MIMO接收器共享指示RE组的配置是集合#1 2210、集合#22220、集合#3 2230以及集合#4 2240中的任意一个的信息。这时，各个集合示出一个母组包括具有特定配置的RE组。根据上述实施例，MIMO发射器基于

和

选择预先确定的四个集合中的任意一个并且将关于所选择的集合的信息发送到MIMO接收器。在图22中，假定四个集合的母组是相同的。这时，虽然在此描述中形成一个母组的单元(例如，一个RB)在LTE/LTE-A中是RB，但是形成一个母组的单元不限于此并且可以通过在新的通信系统中定义的子帧、时隙或者单元实现。

在图22中示出的数字指示在母组中的RE组的索引。在下文中，为了方便描述，通过{集合索引，RE组索引}表达集合中的特定集合和特定RE组。即，{3,1}意指通过集合3中的“3”表示的第三RE组(2230)。

其次，MIMO发射器可以基于先前选择的集合的索引值用信号发送新选择的集合的索引值。即，在上述实施例中，MIMO发射器直接地发送指示RE组的配置的索引值。可替选地，MIMO发射器可以将最新形成的RE组的配置与先前形成的RE组的配置进行比较并且仅将比较的结果发送到MIMO接收器。

更加具体地，通过长期统计要素(例如，功率延迟扩散分布或者多普勒效应)确定在时间/频率轴上的RE之间的信道相关性。通过UE的移动速度和载波选择显著地影响这样的长期统计要素。因此，如果UE使用相同的载波并且其移动性低，则信道相关性随着时间而缓慢地改变。在这样的情况下，先前选择的RE组的配置和新选择的RE组的配置很有可能是相似的。即，MIMO发射器仅发送与先前的RE组的配置的比较的结果，从而最小化被发送到MIMO接收器的信息的开销。

例如，如果事先已知在MIMO发射器和MIMO接收器之间先前选择的RE组的配置，则MIMO发射器可以仅使用如在下面的表1中所示的1比特信息通知MIMO接收器先前选择的RE组的配置是否被重用。

表1

索引	信息
		0	保持
1	重置

如果MIMO发射器发送“1”，则MIMO接收器不再使用先前使用的RE组的配置。而是，MIMO发射器将指示新的RE组的配置的索引值发送到MIMO接收器。相反地，如果MIMO发射器发送“0”，则MIMO接收器可以识别先前使用的RE组的配置被继续使用。

作为另一示例，MIMO发射器可以使用2比特信息用信号发送作为相关值新选择的RE的配置，如在下面的表2中所示。

表2

索引	信息
		00	保持
01	-1(扩大)
		10	+1(缩小)
11	重置或者被保留

在表2中，如果在MIMO发射器和MIMO接收器之间事先选择的RE组的配置是集合#32230并且新选择的RE组的配置是集合#4 2240，则MIMO发射器发送“10”。当接收“10”时，MIMO接收器可以识别设置的索引增加了1并且RE组的配置被实质地减少。如果新选择的RE组的配置是集合#2 2220，则MIMO发射器发送“01”。如果信道状态被快速地改变并且因此集合#1 2210被重新选择，则MIMO发射器发送“11”并且直接地通知MIMO接收器集合#1 2110的索引值。可替选地，MIMO发射器发送“11”并且没有通知MIMO接收器新选择的集合的索引值。而是，已经接收到“11”的MIMO接收器根据上述实施例直接地形成RE组。这时，MIMO发射器隐式地估计MIMO接收器已经选择集合#1。随后，MIMO发射器基于隐式地选择的集合#1使用表2通知MIMO接收器RE组的配置。

根据在表1和表2中描述的实施例，如果信道状态被快速地改变以重置RE组信息，则MIMO发射器应快速地发送指示新的RE组集合的索引值。为了减轻这样的负担，MIMO发射器可以仅将关于信道相关性中的变化的信息发送到MIMO接收器，如在下面的表3中所示。

表3

索引	信息
		0	信道相关性减少。
1	信道相关性增加。

当接收到根据表3的信息时，考虑到先前使用的RE组的配置和信道相关性的变化MIMO接收器确定要被重新使用的RE组的配置。例如，将会描述MIMO接收器从MIMO发射器接收“0”同时选择和使用图22的集合#3 2230的情况。能够看到用于生成特定RE的检测信号的数值分析算法的迭代数超过阈值同时MIMO接收器优选地应用集合#3 2230以通知RE组并且处理接收到的信号。在这样的情况下，MIMO接收器将集合#3 2230应用于RE属于的RE组，以形成RE组并且将集合#4 2240应用于其后续的RE组以形成RE组。即，如果被要求生成检测信号的迭代数超过阈值同时MIMO接收器处理{3,2}的RE，则在处理{3,3}的RE和其后续的RE时选择集合#4 2240以在{4,5}和{4,6}的配置中形成RE组。随后，MIMO接收器可以相对于剩余的RE选择集合#4 2240以在{4,7}和{4,8}的配置中处理接收到的信号。相反地，当MIMO接收器从MIMO发射器接收“1”时，可以基于现有的集合形成RE组以处理接收到的信号。这时，如果处理接收到的信号的过程的迭代数显著减少，则MIMO接收器可以将集合#3变成集合#2并且处理接收到的信号。例如，如果在{3,2}中此情形发生，{3,3}和{3,4}的RE组可以变成{2,2}的配置并且然后被处理。

第三，MIMO发射器可以周期性地或者非周期性地通知MIMO接收器关于RE组的信息。上述第二实施例的MIMO发射器将关于通过与先前选择的RE组的配置(即，集合)的关系表达的新RE组的配置的信息发送到MIMO发射器。在本实施例中，MIMO发射器周期性地或者非周期性地直接地通知MIMO接收器关于RE组的配置的信息。因此，MIMO接收器可以在其中关于RE组的信息没有被接收的时段中根据在章节3中描述的实施例通知RE组。

对于非周期性的传输，MIMO发射器可以在下述情况下将关于RE组的信息发送到MIMO接收器：例如，如果MIMO发射器首先将数据发送到MIMO接收器，如果层的数目或者秩被改变，如果服务的载波或者RB被改变，如果MIMO接收器通过触发消息直接地请求关于RE组的信息等等。如果MIMO接收器通过触发消息请求关于RE组的信息，则触发消息可以通过物理上行链路控制信道(PUCCH)被发送。

MIMO发射器可以使用控制帧以将关于RE组的信息发送到MIMO接收器。控制帧指示当发送关于RE组的信息时的时间并且可以被周期性地或者非周期性地发送到MIMO接收器。如果控制帧被周期性地发送，则发送关于RE组的信息的时间被固定在时段内。相反地，如果控制帧被非周期性地发送，则直到新的控制帧被发送，发送关于RE组的信息的时间被固定。这时，当MIMO发射器改变关于RE组的信息被发送的时间时可以使用后者。

下面的等式22是配置控制帧的示例并且CF₁、CF₂和CF₃表示不同的控制帧。在控制帧中，各个元素意指一个母组处理单元(例如，RB、帧、子帧、时隙等等)，“1”意指MIMO发射器直接地发送母组的分组信，并且“0”意指MIMO发射器没有发送分组信息并且因此MIMO接收器直接地形成RE组。这时，在没有直接地形成RE组的情况下，MIMO接收器使用通过MIMO发射器先前确定的分组信息。

等式22

CF₁＝{1,0,1,0,1,0,1,0,1}

CF₂＝{1,0,0,0,1,0,0,0,1}

CF₃＝{1,0,0,0,0,0,0,0,0}

如果信道相关性被快速地改变则MIMO发射器发送CF₁以将关于RE组的信息更加频繁地发送到MIMO接收器，并且如果信道相关性被缓慢地改变则发送CF₃以不将关于RE组的信息频繁地发送到MIMO接收器。

迄今为止，已经描述其中MIMO发射器将关于RE组的信息发送到MIMO接收器的实施例。即使在所提出的实施例中，MIMO接收器可以直接地形成RE组。在这样的情况下，MIMO接收器可以忽略关于RE组的接收到的信息并且自发地形成RE组。如果MIMO接收器在不同于通过MIMO发射器指示的配置中形成RE组，MIMO接收器将这样的信息反馈到MIMO发射器。

即，MIMO接收器可以感测在根据通过MIMO发射器指示的RE组的配置生成检测信号的过程中用于一些RE的数字分析算法的迭代数超过阈值。在这样的情况下，MIMO接收器确定通过MIMO发射器指示的RE组的配置是不合适的并且根据章节3中提出的方法直接地形成RE组。随后，MIMO接收器将关于形成的RE组的配置的信息发送到MIMO发射器使得MIMO发射器确认形成新的RE组的过程。可以通过物理上行链路控制信道(PUCCH)递送这样的反馈信息。

例如，假定通过MIMO接收器允许的数字分析算法的迭代数的阈值是2。在MIMO接收器处根据从MIMO发射器接收到的信息形成RE组并且检测数据的过程中，一些RE的结果值可能不满足可允许的错误范围。

在这样的情况下，MIMO接收器可以另外或者迭代地执行数字分析算法以检测数据直到获取在可容许的错误范围内的结果值。MIMO接收器可以累积没有获取可容许的错误范围内的结果值的RE的数目，并且如果累积的数字超过任意的数字则直接地形成RE组。可替选地，当在可容许的错误范围内的结果值没有被获取时，MIMO接收器可以将这样的信息直接地反馈给MIMO发射器。这样的反馈信息被示出，如在下面的表4中所示。

表4

索引	信息
		00	保持
01	频率
		10	时间
11	频率/时间

即，作为根据通过MIMO发射器发送的RE组的配置检测数据的结果，如果在错误范围内检测信号，则MIMO接收器发送“00”。相反地，如果在频率轴或者时间轴上需要扩大RE组作为生成MIMO接收器的检测信号的结果，则MIMO接收器可以发送“01”或者“10”。如果在两个轴上需要扩大RE组，则可以保持“11”。

基于通过MIMO接收器反馈的信息，MIMO发射器可以确定要被重新形成的RE组的配置。例如，假定MIMO发射器选择图22的集合#3 2230并且通知MIMO接收器集合#3 2230并且MIMO接收器反馈“01”。在这样的情况下，考虑到MIMO接收器的反馈在选择下一个集合时MIMO发射器可以通知MIMO接收器集合#4 2240，即使当集合#3 2230被选择时。

图23是图示在时间序列中MIMO发射器的RE组形成方法的流程图。因此，尽管在图23中省略详细描述，本领域的技术人员可以容易地理解同等地或者相似地应用上面的描述。

首先，MIMO发射器获取MIMO信道信息(S2310)。在TDD系统中，MIMO发射器可以直接地获知信道信息。在FDD系统中，MIMO发射器可以通过分析通过MIMO接收器反馈的信息获取信道信息。

随后，MIMO发射器确定RE组的配置(S2320)。即，MIMO发射器确定RE组的配置以被用于生成检测信号。在确定RE组的过程中，在RE之间的信道相关性可以被使用。考虑到在S2310中获取的信道信息可以计算信道相关性。

当确定RE组的配置时，MIMO发射器将关于RE组的配置的信息发送到MIMO接收器(S2330)。发送关于RE组的信息的方法包括发送先前确定的RE组的配置的索引值的方法和发送指示与如上所述的先前的RE组的配置的关系的索引值的方法。可以周期性地或者非周期性地执行这样的传输过程。

已经接收关于RE组的信息的MIMO接收器基于信息处理接收到的信号以生成检测信号(S2340)。如果RE组的配置需要在生成检测信号的过程中被调节，这样的信息被反馈到MIMO发射器。

根据上面提出的实施例，MIMO发射器基于RE之间的信道相关性自适应地确定RE组的配置并且向MIMO接收器通知RE组的配置。MIMO接收器基于接收到的信息形成RE组以处理接收到的信号，从而省略形成RE组的过程。

5.装置配置

图24是示出根据本发明的一个实施例的UE和基站配置的框图。

在图24中，UE 100和基站200可以分别地包括射频(RF)单元110和210、处理器120和220以及存储器130和230。虽然在图24中示出UE 100和基站200之间的1:1通信环境，但通信环境可以在多个UE和基站200之间建立。此外，在图24中示出的基站200适用于宏小区基站和小小区基站。

RF单元110和210可以分别包括发射器112和212以及接收器114和214。UE 100的发射器112和接收器114被配置为向基站200和其他UE发送信号和从基站200和其他UE接收信号，并且处理器120被功能地连接到发射器112和接收器114以在发射器112和接收器114处控制向其他装置发送信号和从其他装置接收信号的过程。处理器120处理要发送的信号、将处理的信号发送给发射器112，并且处理由接收器114接收的信号。

必要时，处理器120可以在存储器130中存储被包括在交换的消息中的信息。通过这种结构，UE 100可以执行本发明的各种实施例的方法。

基站200的发射器212和接收器214被配置为向另一个基站和UE发送信号和从另一个基站和UE接收信号，并且处理器220被功能地连接到发射器212和接收器214以在发射器212和接收器214上控制向其他装置发送信号和从其他装置接收信号的过程。处理器220处理要发送的信号、将处理的信号发送给发射器212，并且处理由接收器214接收的信号。必要时，处理器220可以在存储器230中存储被包括在交换的消息中的信息。通过这种结构，基站200可以执行本发明的各种实施例的方法。

UE 100和基站200的处理器120和220分别地指示(例如，控制、调整或者管理)UE100和基站200的操作。处理器120和220可以分别地被连接到用于存储程序代码和数据的存储器130和180。存储器130和180分别地被连接到处理器120和220以便存储操作系统、应用和一般文件。

本发明的处理器120和220可以被称作控制器、微控制器、微处理器、微型计算机等等。处理器120和220可以由硬件、固件、软件或者其组合实现。如果本发明的实施例由硬件实现，专用集成电路(ASIC)、数字信号处理器(DSP)、数字信号处理设备(DSPD)、可编程逻辑器件(PLD)、现场可编程门阵列(FPGA)等等可以被包括在处理器120和220中。

而且，上述方法可以被编写为计算机程序，并且可以在使用计算机可读存储介质执行程序的通用数字计算机中实施。并且，用于上述方法的数据结构能够通过计算机可读介质中的各种方式被记录。可用于解释存储设置的程序存储设备，包括配置为执行本发明的各种方法的可执行计算机代码，不应当被理解为包括诸如载波或信号的临时对象的设备。计算机可读介质包括诸如磁存储介质(例如，ROM、软盘、硬盘等)和光读取介质(例如，CD-ROM、DVD等)的存储介质。

对于那些本领域技术人员来说显而易见，不脱离本发明的精神或者范围，可以在本发明中进行各种修改和变化。因此，本发明意欲覆盖本发明的修改和变化，只要它们落入所附的权利要求和其等效范围之内。

Claims (18)

1.一种在包括多个天线的多输入多输出(MIMO)发射器处执行与MIMO接收器的通信的方法，所述方法包括：

基于多个资源元素(RE)的信道信息测量在所述多个RE的信道之间的相关性；

考虑到测量的所述信道之间的相关性，通过分组所述多个RE形成一个或者多个RE组；以及

将关于所述RE组的信息发送到所述MIMO接收器。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在频率轴和时间轴上排列所述多个RE，并且基于所述多个RE的数目和形状确定所述一个或者多个RE组的配置。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，形成所述一个或者多个RE组包括：通过将沿着频率轴计算的所述多个RE的信道之间的相关性与第一阈值进行比较，并且将在时间轴上计算的所述多个RE的信道之间的相关性与第二阈值进行比较，形成所述一个或者多个RE组。

4.根据权利要求1所述的方法，

其中，形成所述RE组包括：选择所述多个RE组中的预先确定的配置中的任意一个，并且

其中，所述发送包括：发送指示所述RE组的所选择的配置的索引值。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述发送包括：发送指示在形成的RE组和先前形成的RE组之间的关系的索引值。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述关系是指示所述先前形成的RE组被保持、扩大、缩小或重置的信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述发送包括：周期性地或者非周期性地或者根据所述MIMO接收器的请求发送关于所述RE组的信息，

其中，在其中没有接收到关于所述RE组的信息的时段中，所述MIMO接收器基于所述多个RE的信道信息直接形成所述RE组，或者继续使用先前形成的RE组的配置。

8.根据权利要求7所述的方法，进一步包括：

从所述MIMO接收器接收指示在所述MIMO接收器处直接形成所述RE组的结果的信息，并且

基于接收到的信息形成新的RE组。

9.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：发送指示关于所述RE组的信息被发送的时间的控制帧，

其中，发送关于所述RE组的信息包括：在所述控制帧中指示的时间处发送关于所述RE组的信息。

10.一种包括多个天线并且被配置成生成要通过所述多个天线发送的信号的多输入多输出(MIMO)发射器，所述MIMO发射器包括：

发射器；

接收器；以及

处理器，所述处理器被连接到所述发射器和所述接收器以生成要被发送的信号，

其中，所述处理器：

基于多个资源元素(RE)的信道信息测量在所述多个RE的信道之间的相关性；

考虑到测量的所述信道之间的相关性，通过分组所述多个RE形成一个或者多个RE组；并且

控制所述发射器以将关于所述RE组的信息发送到所述MIMO接收器。

11.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中，在频率轴和时间轴上排列所述多个RE，并且基于所述多个RE的数目和形状确定所述一个或者多个RE组的配置。

12.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中，所述处理器通过将沿着频率轴计算的所述多个RE的信道之间的相关性与第一阈值进行比较，并且将沿着时间轴计算的所述多个RE的信道之间的相关性与第二阈值进行比较，形成所述一个或者多个RE组。

13.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中，所述处理器选择所述多个RE组中的预先确定的配置中的任意一个，并且控制所述发射器以发送指示所述RE组的所选择的配置的索引值。

14.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中，所述处理器控制所述发射器以发送指示在形成的RE组和先前形成的RE组之间的关系的索引值。

15.根据权利要求14所述的MIMO发射器，其中，所述关系是指示所述先前形成的RE组被保持、扩大、缩小或重置的信息。

16.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中：

所述处理器控制所述发射器以周期性地或者非周期性地或者根据所述MIMO接收器的请求发送关于所述RE组的信息，并且

在其中没有接收到关于所述RE组的信息的时段中，所述MIMO接收器基于所述多个RE的信道信息直接形成所述RE组，或者继续使用先前形成的RE组的配置。

17.根据权利要求16所述的MIMO发射器，其中，所述处理器控制所述接收器以从所述MIMO接收器接收指示在所述MIMO接收器处直接形成所述RE组的结果的信息。

18.根据权利要求10所述的MIMO发射器，其中，所述处理器控制所述发射器以发送指示关于所述RE组的信息被发送的时间的控制帧，并且控制所述发射器以在所述控制帧中指示的时间发送关于所述RE组的信息。

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