對具有空間相關性的 高維信道狀態(tài)信息進行降維處理的過程中，高維信道狀態(tài)信息一般可用2至3個主成份濃 縮表示，降低壓縮比。相關仿真結果表明，主成份的貢獻率可達95%以上。另外，對降維后 信道狀態(tài)信息的反饋是基于低維度量化碼本的有限反饋方式，接收端只需反饋相應的碼字 序號，無需發(fā)送SRS探測信號，減小接收端負擔。發(fā)送端在接收到低維信道狀態(tài)信息后，只 需要進行矩陣乘法操作即可還原出高維信道狀態(tài)信息，無需求解復雜的優(yōu)化問題，減小發(fā) 送端的處理復雜度。
【附圖說明】
[0043] 為了更清楚地說明本申請實施例中的技術方案，下面將對實施例描述中所需要使 用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實施例，對于 本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其 他的附圖。
[0044] 圖1為本發(fā)明實施例提供的時間資源示意圖；
[0045] 圖2為本發(fā)明實施例一提供的一種大規(guī)模天線系統(tǒng)的有限反饋方法的流程圖；
[0046]圖3為本發(fā)明實施例二提供的一種大規(guī)模天線系統(tǒng)的有限反饋裝置的結構示意 圖。
【具體實施方式】
[0047] 下面將結合本申請實施例中的附圖，對本申請實施例中的技術方案進行清楚、完 整地描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本申請一部分實施例，而不是全部的實施例?；?本申請中的實施例，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他 實施例，都屬于本申請保護的范圍。
[0048] 本發(fā)明實施例基于大規(guī)模天線系統(tǒng)，接收端（UE)通過有限反饋方式向發(fā)射端（基 站）反饋下行信道狀態(tài)信息。所假設的場景是單小區(qū)、多用戶，基站部署大規(guī)模天線陣列， 發(fā)射天線數(shù)是N t，而用戶配備單天線。對于某個用戶來說，在時刻t進行信道估計得到的信 道矩陣是一個隊維行向量，g卩/a〇€citA^。
[0049] 本發(fā)明實施例提出了一種大規(guī)模天線系統(tǒng)的有限反饋方法。在本發(fā)明中，對不同 類型的信息使用不同的反饋周期。下面對本發(fā)明實施例中對長、短周期的設置做詳細說明。
[0050] 長周期：本發(fā)明中UE利用主成份分析法可以將具有空間相關性的高維信道信息 用少數(shù)幾個主成份濃縮表示，即降維處理成低維信道信息，并通過上行鏈路反饋給基站。為 了基站能還原出高維信道狀態(tài)信息，UE還需反饋通過主成份分析法得到的降維矩陣。不同 于低維信道信息的實時反饋，降維矩陣由于是在對信道狀態(tài)進行持續(xù)估計的基礎上得到一 種統(tǒng)計信息，不必實時反饋，可以適當拉長反饋周期。本發(fā)明對通過主成份分析法得到的降 維矩陣使用長周期反饋。
[0051] 短周期：本發(fā)明中對利用主成份分析法得到的低維信道狀態(tài)信息使用短周期反 饋，這種低維信道狀態(tài)信息是高維信道狀態(tài)信息的濃縮表示，UE需要實時反饋給基站，便于 基站及時了解信道狀態(tài)做出相應處理。
[0052] 如圖1所示，時間資源被劃分為以短周期為單位的基本單元，每個短周期包含若 干TTI (Transmit Time Interval)，特別地，每個TTI就是一個短周期。在每個短周期中， UE都向基站反饋利用主成份分析法得到的低維信道狀態(tài)信息。若干個短周期構成一個長周 期，每個長周期里，UE持續(xù)進行信道估計，并利用主成份分析法得到降維矩陣，降維矩陣的 反饋以長周期進行。所以，在每個長周期的最后一個短周期中，UE不僅要反饋低維信道狀 態(tài)信息，還要反饋降維矩陣。
[0053]另外，從圖1可以看出，UE在當前長周期對高維信道狀態(tài)信息進行降維處理所用 到的降維矩陣，以及基站在當前長周期還原高維信道狀態(tài)信息用到的恢復矩陣，都是由UE 在前一個長周期利用主成份分析法得到的。
[0054] 實施例一
[0055] 本發(fā)明實施例一提供了一種大規(guī)模天線系統(tǒng)的有限反饋方法，基于大規(guī)模天線系 統(tǒng)，大規(guī)模天線系統(tǒng)包括接收端和發(fā)射端，如圖2所示，方法包括：
[0056] 步驟S201，接收端在每個短周期中向發(fā)射端反饋利用主成份分析法得到的低維信 道狀態(tài)信息；
[0057] 步驟S202,接收端在每個長周期中，持續(xù)進行信道估計，并利用主成份分析法獲得 降維矩陣，并向發(fā)射端反饋降維矩陣；
[0058] 步驟S203,發(fā)射端在每個長周期的開始接收到接收端反饋的降維矩陣，將降維矩 陣的轉置和低維信道信息相乘，還原出高維狀態(tài)信息；
[0059] 步驟S204,發(fā)射端每個短周期都接收接收端反饋的低維信道狀態(tài)信息。
[0060] 具體的，在步驟S201中，接收端在每個短周期中向發(fā)射端反饋利用主成份分析法 得到的低維信道狀態(tài)信息包括：
[0061] 短周期操作在每個長周期內(nèi)重復進行L次，具體步驟如下：
[0062] 對下行信道進行信道估計，得到高維信道狀態(tài)信息MOeC1# i = 1，2. . . L ;
[0063] 利用接收端前一個長周期得到的降維矩陣對高維信道狀態(tài)信息h(i)作降維處 理，得到低維信道狀態(tài)信息e(cltA/. ，
[0064] 基于碼本量化低維信道狀態(tài)信息h (i)'，碼本的大小取決于h (i)'的維數(shù)，相對 于現(xiàn)有技術來說，可以降低碼本大小，減小接收端（UE)碼本搜索復雜度和反饋量。同時，免 去了發(fā)送上行探測參考信號（SRS)的負擔；
[0065] 反饋相應的碼字序號給發(fā)送端。
[0066] 在步驟S202中，接收端在每個長周期中，持續(xù)進行信道估計，并利用主成份分析 法獲得降維矩陣，并向發(fā)射端反饋降維矩陣具體包括：
[0067] 在長周期內(nèi)持續(xù)進行信道估計，得到大量高維信道狀態(tài)信息樣本；
[0068] 對得到的大量高維信道狀態(tài)信息樣本使用主成份分析法，求出降維矩陣 ，供接收端在下一個長周期作降維處理使用，以及發(fā)送端在下一個長周期還原高 維信道狀態(tài)信息使用；
[0069] 基于碼本量化降維矩陣；
[0070] 將量化信息反饋給發(fā)送端。
[0071] 在步驟S203中，發(fā)射端在每個長周期的開始接收到接收端反饋的降維矩陣，具體 包括：
[0072] 在每個長周期的開始接收到來自接收端反饋的降維矩陣& ;
[0073] 對U '求偽逆，得到用于還原高維信道狀態(tài)信息的恢復矩陣： G= (u'hxU'\\u'h 在當前長周期使用。
[0074] 在步驟S204中，發(fā)射端在每個長周期的開始接收到接收端反饋的降維矩陣，將降 維矩陣的轉置和低維信道信息相乘，還原出高維狀態(tài)信息，具體包括：
[0075] 在每個短周期都接收來自接收端反饋的低維信道狀態(tài)信息以0'. 9
[0076] 利用矩陣乘法操作將/；(//還原成高維信道狀態(tài)信息：
[0077] /^) =Z(/fxG。
[0078] 可以看出，發(fā)送端（基站）只需進行矩陣乘法即可還原出高維信道狀態(tài)信息，并不 需要像壓縮感知技術中求解一個復雜的優(yōu)化問題，減少了發(fā)送端（基站）的處理復雜度。
[0079] 在本發(fā)明實施例中，主成份分析法主要包括：
[0080] 持續(xù)觀測L個短周期（每個短周期s個TTI)，得到L*s個信道向量樣本hn-h ls， h21...h2s...hL1...h Ls;
[0081] 令片=為嚴心產(chǎn)...C廣e ，并求其協(xié)方差矩陣： c = [h ~^{h))h -{h-^(h)) 9
[0082] 對協(xié)方差矩陣C進行特征分解：C = UDUh;
[0083] 其中D是將特征值從大到小排列構成的對角陣，U是相應的特征向量構成的酉矩 陣；
[0084] 選取U中前M列構成降維矩陣W中的列向量為主特征向量；
[0085]利用降維矩陣對高維信道狀態(tài)信息進行降維處理：h' =hU'，將h在主