CN105007111B - 具有动态训练设计的大规模mimo系统中的信道估计的方法和设备 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及对大规模多输入多输出(MIMO)信道的估计。在一个实施例中，首先将发射天线划分为天线组，每个所述天线组都包括所述发射天线的子集，以便能够达到预先确定的信道估计精度等级。对于每个天线组，确定用于估计与所述天线组相关的一组信道的训练信号。特别的，基于所述大规模MIMO信道的空间相关性、最多的可允许的训练信号的总数和传输信噪比(SNR)，确定所述天线组的数量、构成所述天线组的所述发射天线的子集以及所述天线组的训练信号，从而可以达到所述预先确定的信道估计精度等级。有利的，在达到所述预先确定的等级的约束下，通过识别天线组的最大数量来确定天线组的数量。
Description
技术领域
本发明总体上涉及大规模多输入多输出(MIMO)通信系统的信道估计。特别的，本发明涉及计算要求降低的该信道估计。
背景技术
由于各种优点，例如，高数据传输速率、高波束形成增益和高空间分辨率，大规模MIMO通信已经在将来应用到移动通信系统方面引起来相当大的兴趣。在大规模MIMO系统中，发射器具有非常多的发射天线，例如，多于100。在估计大规模MIMO信道时，大量的发射天线通常导致在信道估计时计算要求高并且需要大量的训练资源(例如，正交时间/频率资源)。希望在移动通信系统的操作中减少这些要求。
US20130182594公开了一种通过将发射天线进行分组以训练来降低信道估计复杂度的技术。通过每组中用于估计的天线来减少天线的数量，信道估计要求较少的运算。然而，没有考虑利用空间相关性来提高信道估计的精度。因为没有考虑信道相关性，所以US20130272263和US20140254702公开的复杂度降低的技术还存在估计精度问题。US8837621教导了只在天线的子集上传输导频参考信号并且使用空间内插获得其他天线的信道估计。然而，当天线间的空间相关性不够高时，会产生高估计误差。
本领域需要一种具有改进的估计精度同时保持计算和训练资源的低需求的估计大规模MIMO信道的技术。
发明内容
本发明的方面提供一种对具有多个发射天线的第一通信装置与具有单个接收天线的第二通信装置通信的大规模MIMO信道进行估计的方法。所述大规模MIMO信道具有表征所述发射天线之间的空间相关性的信道协方差矩阵。在所述方法中，所述第一通信装置将所述发射天线划分为多个天线组，每个所述天线组都包括所述发射天线的子集，以便能够达到预先确定的信道估计精度等级。对于单个天线组，确定一个或多个训练信号，所述一个或多个训练信号用于估计与属于所述单个天线组的所述发射天线的子集相关的一组信道。特别的，基于所述空间相关性、最多可允许的训练信号的总数和传输信噪比(SNR)，确定所述天线组的数量、构成所述单个天线组的所述发射天线的子集以及用于所述单个天线组的所述一个或多个训练信号，从而能够达到所述预先确定的信道估计精度等级。
优选的，在能够达到所述预先确定的信道估计精度等级的约束下，通过识别天线组的最大数量来确定天线组的数量。识别出的最大数量小于或等于最多可允许的训练信号的总数。
在一个实施例中，所述发射天线的划分包括以下步骤。第一步骤是，计算在不划分所述发射天线时达到的第一信道估计精度等级，由此，所述预先确定的信道估计精度等级可以与所述第一信道估计精度等级相关。第二步骤如下。给定试验数量的天线组，为每个天线组确定所述发射天线的候选子集和所述一个或多个训练信号的候选数量，以便通过将所述发射天线划分为试验数量的天线组计算达到的第二信道估计精度等级。特别的，基于所述空间相关性、所述传输SNR、所述试验数量的天线组、以及每个天线组的一个或多个训练信号的候选数量，计算所述第二信道估计精度。在第三步骤中，对不同的试验数量重复第二步骤，直到通过一个试验数量获得的第二信道估计精度等级优于预先确定的性能等级。将天线组的数量确定为前述的一个试验数量。第四步骤是，对于每个天线组，将构成该天线组的所述发射天线的子集确定为与前述一个试验数量相关的发射天线的候选子集。
在包括多个无线电天线、无线电收发单元和一个或多个处理器的基站中实现本公开的方法。
如下文的实施例所示的公开了本发明的其他方面。
附图说明
图1是示例性地示出本发明公开的方法的流程图。
图2描述了示出执行发射天线的分组的步骤的一个一般流程的流程图。
图3描述了示出根据本发明的一个实施例的划分发射天线的步骤的流程图。
图4描述了根据将发射天线划分为多个天线组，第一通信装置一个接一个的将各组训练信号发送到第二通信装置，由此对大规模MIMO信道进行估计。
具体实施方式
本发明的方面是提供一种估计大规模MIMO信道的方法。基于下述观察提出该方法。
考虑具有N个发射天线的第一通信装置与具有单个接收天线的第二通信装置通信的大规模MIMO信道。令h为大规模MIMO信道的N×1的复合信道增益向量，R为由R＝E{hhH}给出的信道协方差矩阵，其中，(·)H表示复共轭转置。假设R是第一和第二通信装置已知的，并且其长时间保持大致不变。另外，在执行h的估计的较短期间内，h保持不变。通常将该期间称为信道相干时间。希望通过从N个发射天线向第二通信装置发送一个或多个训练符号来估计h。
下述文献给出了估计h的已知技术：L.Choi等，“用于FDD大规模MIMO系统的下行培训技术：有记忆的开环和闭环训练(Downlink training techniques for FDD massiveMIMO systems:open-loop and closed-loop training with memory)”IEEE Journal ofSelected Topics in Signal Processing，第5期，第8卷，802-814页，2014年10月，通过引用的方式将其公开合并到本文中。首先，通过下式对R执行特征分解：
R＝QΛQH (1)
其中，Λ是具有作为对角元素的R的特征值的对角矩阵。Q是包含R的特征向量的矩阵。认为m个训练信号用于估计h，其中，m<N。表示为N×m的矩阵S的最佳训练信号为：
其中，γ是传输信噪比(SNR)，Q(1:m)是由对应于R的m个最大特征值的m个特征向量构成的矩阵。第二通信装置接收到的信号表示为m×1的矩阵y，由下式给出：
y＝SHh+n (3)
其中，n是m×1的噪声向量。基于最小均方误差(MMSE)估计方法的估计产生h的估计，该估计表示为由下式给出：
其中，Im是m×m的单位矩阵。估计的信道协方差矩阵为：
估计的均方误差(MSE)η由下式给出：
其中，
其中，λi是R的第i个最大特征值。显而易见的是，由(4)得到的需要执行(1)的特征分解操作，然后执行(4)中的矩阵逆操作运算。这两个操作中的每一个的复杂度都是N3级。由此可见，执行信道估计的总复杂度是O(N3)，从而导致在N可以非常大甚至大于100的大规模MIMO系统所需的运算量巨大。
本发明人已经进行了形成提出本发明的基础的以下观察。如果将N个发射天线划分成G组相邻天线，并且如果忽视任何两个天线组之间的相关性，则可以通过对每个天线组独立地执行信道估计来实现大规模MIMO的信道估计。执行大规模MIMO的信道估计的总复杂度仅约为O(N3/G3)。如果将N个发射天线划分成的天线组的数量较大，则可显著地降低计算要求。因此希望G尽可能大。然而，由于忽略了G个天线组之间的互相关性，所以G值较大会导致估计误差增加。本发明已经观察到，由于大量的发射天线，大规模MIMO系统的发射天线之间的天线间隔远小于用于使用较少数量的发射天线的移动通信系统(例如，现今的长期演进(LTE)系统通常使用8个发射天线)的天线间隔。不足的天线间隔和无线传播期间的有限散射都会导致相对高的空间相关性。与低空间相关性的情况相比，高空间相关性使得最大特征值比其他的特征值更突出，从而导致在m值相同的情况下更加准确的进行信道估计。该观察对以下的天线分组设计来说是有用的。利用预先确定的性能中可容忍的损失值(例如，MSE增加5％)，在给定m值的情况下，确定并选择G的最大值，以便得到的性能损失处于该可容忍的损失内。本发明采用了该方法。
令Ng为第g个天线组中的相邻天线的数量，mg为该天线组的信道估计中使用的训练信号的数量，其中，1≤g≤G并且Ng≥mg。需要满足以下约束条件：
以及
来自第g个天线组的Ng个发射天线的信号到达第二通信装置。接收到的信号表示为mg×1的矩阵yg，由下式给出：
其中，hg是Ng个发射天线的Ng×1复合信道增益向量，ng是mg×1的噪声矩阵，Sg是表示第g个天线组的训练信号的Ng×mg矩阵，其由下式给出。获得从R提取出的信道协方差子矩阵并随后得到：
其中，Λg是具有作为对角元素的Rg的特征值的对角矩阵，并且Qg是包含Rg的特征向量的矩阵。则Sg由下式给出：
其中，Qg(1:mg)由对应于Rg的mg个最大特征值的mg个特征向量构成。根据下式计算通过yg对hg的估计：
其中，是hg的估计。从获得的h的估计表示为1≤g≤G，由下式给出：
的MSE表示为ηG，通过下式得到：
其中，其中，因此，其中，并且
其中，λg,i是Rg的第i个最大特征值。
基于前述观察，本发明阐述如下。
本发明提供了一种对大规模MIMO信道进行估计的方法，具有多个发射天线的第一通信装置与具有单个接收天线的第二通信装置在该大规模MIMO信道上通信。在移动通信系统中，第一通信装置通常是基站(BS)，而第二通信装置可以是用户设备(UE)，例如，移动电话或具有无线通信能力的平板电脑。然而，本文使用的第一或第二通信装置并不仅限于BS或UE。大规模MIMO信道具有表征发射天线之间的空间相关性的信道协方差矩阵。
图1是示例性的示出如从上文描述的实施例概括出的方法中使用的流程步骤的流程图。
该方法包括步骤120，由第一通信装置将发射天线划分为多个天线组，每个天线组都包括发射天线的子集，以便能够达到预先确定的信道估计精度等级。在上文使用的一个可选项中，将预先确定的信道估计等级设置为值βμ。然后，在步骤130，第一通信装置为单个天线组确定用于估计与属于该单个天线组的发射天线的子集相关的一组信道的一个或多个训练信号。在步骤120和130，基于空间相关性、训练信号的最多可允许的总数和传输SNR，确定天线组的数量、用于构成单个天线组的发射天线的子集以及用于单个天线组的一个或多个训练信号，以便可以达到预先确定的信道估计精度等级。在上文使用的一个可选项中，空间相关性由R反映，训练信号的最多可允许的总数由m给出，传输SNR由计算时使用的γ给出。
优选的，在可达到预定的信道估计精度等级的约束条件下，通过识别天线组的最大数量来确定天线组的数量。识别出的最大数量小于或等于训练信号的最多可允许的总数。
该方法还包括步骤140，第一通信装置将单个天线组的一个或多个训练信号发送到第二通信装置，以便第二通信装置接收到该一个或多个训练信号之后，可估计属于该单个天线组的发射天线的子集的复合信道增益。优选的，通过MMSE估计器估计这些复合信道增益。在步骤150，在组合所有天线组的估计结果之后，得到所有发射天线的复合信道增益，从而得到全部信道估计。
在执行划分发射天线的步骤120之前，在步骤110，第一或第二通信装置估计信道协方差矩阵是可能的。在本领域中，本领域技术人员可以使用各种现有技术来估计移动通信系统中的信道协方差矩阵。
图2描述了示出如下所述的根据本发明的一个实施例的执行发射天线的划分的流程步骤的流程图。得到了训练信号的动态设计。
·步骤210。确定在不划分发射天线的情况下达到的第一信道估计精度等级。然后可以根据第一信道估计精度等级计算预定的信道估计精度等级。作为一个例子，第一信道估计精度等级可以选择为μ，并且可以根据βμ计算预定等级，其中，β是小于一整数的数。在另一个例子中，可以使用MSEη作为第一信道估计精度等级。
·步骤220。计算每个可能划分方式的第二信道估计精度等级。给定试验数量的天线组，确定为每个天线组确定的发射天线的候选子集和一个或多个训练信号的候选数量，以便计算通过将发射天线划分为试验数量的天线组达到的第二信道估计精度等级。特别的，基于空间相关性、传输SNR、试验数量的天线组、以及用于每个天线组的该一个或多个训练信号的候选数量，计算第二信道估计精度。在一个例子中，一个或多个训练信号的候选数量和第二信道估计精度等级分别对应于mg和在步骤220的一个实施方式中，选择所有天线组中发射天线的数量近似相同，每个天线组中的候选子集具有选择为彼此邻近或物理上靠近的发射天线，并且选择每个天线组的一个或多个信号的候选数量，以使得发射天线的数量与用于一个天线组的该一个或多个信号的候选数量之比近似等于发射天线的数量与用于另一天线组的该一个或多个信号的候选数量之比。
·步骤230。选择具有最多数量的天线组并且其第二信道估计精度等级位于预定的信道估计等级内的一个划分方式。
另外，在一个实施例中，发射天线的划分可实现如下。
通过如图3描述的流程图所示出的搜索过程，有利地确定G、Ng和mg的值。为了方便地示出该过程，变量G、Ng和mg表示计算期间的工作变量。
在第一初始化步骤310，将G设置为G＝1，并且通过(2)计算S。在第二初始化步骤320，通过(7)计算μ。在没有使用天线组的情况下，计算的μ值对应于MSEη，并且当存在天线组时，计算的μ值作为与进行比较的参考性能指示符、性能指示符。可替换的，可以使用η作为替代的与ηG进行比较的参考性能指示符。因为如式(15)证明的，的较高值对应于ηG的较低MSE，所以希望找到G的最大值，以使得性能损失位于可容限值内。示例性的，在大于μ的一定比例β的情况下，确定G的最大值。可以根据需要的信道估计精度选择预先确定的小于一的β值。例如，可以选择β为0.95或0.98。
为了尽可能的减少在信道估计中产生的计算要求，希望找到尽可能大的G值。通过包括测试不同的G试验值的步骤340、350、355、370和375的循环，执行对该最高G值的搜索。该循环的每次执行包括：对于一个G试验值来说，估计性能测量值该循环使用在步骤330设置的初始试验值G＝m。步骤340包括确定Ng和mg的候选值，其中，1≤g≤G，以便满足(8)和(9)。如上所述，在给定mg值情况下，在存在较高的空间相关性的情况下得到更精确的信道估计。随后在mg值相同的情况下，如果已知为R的对应的Rg指示高空间相关性，则优选的选择较高的Ng值。在步骤350，随后计算通过(16)给出的性能测量在计算之后，在步骤355，测试第一测试条件如果不满足第一测试条件，则当前的G试验值产生被认为不可接受的性能损失。随后在步骤370，G试验值减1，并且对于更新的G试验值再次执行循环，直到该更新值已经为1。
G′、N′g和m′g分别表示在搜索过程结束时得到的G、Ng和mg的最终值。N′g×m′g矩阵Sg′集合表示标识第g个天线组的m′g个训练信号。
当在步骤355测试的第一测试条件给出的答案为“是”时，则当前的G试验值满足信道估计精度要求，而比当前试验值大1的具有G值的先前的G实验值不满足信道估计精度要求。由此可知，当前的G试验值是满足信道估计精度要求的最大可能值。在步骤360，将当前G值赋予G′，同时，将在步骤340确定的Ng试验值赋予N′g，并且将确定的mg试验值赋予m′g。在步骤360，将Sg′确定为在确定的mg试验值的情况下通过(12)计算的Sg。
在步骤375，利用第二测试条件G＝1测试下一个G试验值。如上所述，如果第二测试条件给出的答案为“否”，则对该下一个试验值再次执行循环。如果答案是“是”，则没有可能的天线组配置满足信道估计精度要求。就这方面而言，将值G′、N′g和m′g标识为没有进行分组情况下的那些值，并且执行步骤380。在步骤380，分别将G′、N′g和m′g赋予值1、N的值和m的值。
根据上述对G′、N′g和m′g的确定，可以将图2示出的步骤230进一步阐述如下。
·对于按照降序排列并且从训练信号的最多可允许的总数开始的不同试验数量，重复步骤220，直到通过某个试验数量获得的第二信道估计精度等级优于预先确定的性能等级。那么确定的天线组的数量就是前述的某个试验数量。
·对于每个天线组来说，将构成该天线组的发射天线的子集确定为涉及前述的一个试验号的发射天线的候选子集。
注意，通过图3描述的方法对发射天线的划分基于有顺序的搜索方法。可替换的，可以通过一般的方法实现对发射天线的划分。其通过将步骤230分为下述子步骤来实现。
·对不同的试验数量重复骤220。
·识别在步骤220使用的所有试验数量的子集，以便该子集中的每个试验数量都具有优于预先确定的性能等级的第二信道估计精度等级。
·将天线组的数量确定为该试验数量的子集中的最高试验数量。
·对于每个天线组，将构成该天线组的发射天线的子集确定为与最高试验数量相关的发射天线的候选子集。
图4描述可以实现本公开的方法的硬件。希望第一通信装置410(例如BS)估计与第二通信装置420(例如，UE)通信的大规模MIMO信道440。第一通信装置410包括多个无线电天线412、耦合到无线电天线412的第一无线电收发单元415、和一个或多个第一处理器417，当无线电天线412被配置为发射天线并且当第二通信装置420具有被配置为接收天线的一个天线422时，所述一个或多个第一处理器417被配置为执行用于估计的大规模MIMO信道的过程。优选但没有严格要求的，因为第一通信装置410通常比第二通信装置420具有更多的计算资源，所以在第一通信装置410的该一个或多个第一处理器417执行对发射天线412的划分和每个天线组的训练信号的确定。将发射天线分为多个天线组(例如413a-c)。对于第一天线组413a来说，一个或多个第一处理器417命令第一无线电收发单元415产生通过第一天线组413a的发射天线在大规模MIMO信道440上传输的第一组训练信号441a。接收天线422捕获该训练信号441a的组合。然后，由第二通信装置420的第二无线电收发单元425接收组合的接收信号。可以在第二通信装置420的一个或多个第二处理器427计算与第一天线组413a的发射天线相关的大规模MIMO信道440的估计。可替换的，可以通过返回信道450将组合的接收信号的数字版发送回第一通信装置410，以便第一通信装置410的一个或多个第一处理器417执行估计。对于所有的其他天线组(例如，413b和413c)，继续从第一通信装置410向第二通信装置420发送训练信号，从而完整地估计大规模MIMO信道440。
本文公开的实施例可使用通用或专用计算装置，计算机处理器或包括但不限于数字信号处理器(DSP)、专用集成电路(ASIC)、现场可编程门阵列(FPGA)的电子电路系统，或根据本公开的教导配置或编程的其他可编程逻辑装置来实现。
在不背离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以实现为其他具体形式。因此，从示例性的而不是限制性的所有方面考虑本实施例。本发明的范围由所附的权利要求书而不是以上的描述来指出，从而旨在将在权利要求的等效意义和范围内的所有改变都包含在本发明的范围内。
Claims (19)
1.一种对大规模MIMO信道进行估计的方法，具有多个发射天线的第一通信装置与具有单个接收天线的第二通信装置在该大规模MIMO信道上通信，所述大规模MIMO信道具有表征所述发射天线之间的空间相关性的信道协方差矩阵，所述方法包括：
由所述第一通信装置将所述发射天线划分为多个天线组，每个所述天线组都包括所述发射天线的子集，以便达到预先确定的信道估计精度等级；以及
对于单个天线组，由所述第一通信装置确定一个或多个训练信号，所述一个或多个训练信号用于估计与属于所述单个天线组的所述发射天线的子集相关的一组信道；
其中，基于所述空间相关性、训练信号的最多可允许的总数和传输信噪比(SNR)，确定所述天线组的数量、构成所述单个天线组的所述发射天线的子集以及所述单个天线组的一个或多个训练信号，从而达到所述预先确定的信道估计精度等级。
2.根据权利要求1所述的方法，其中，在能够达到所述预先确定的信道估计精度等级的约束条件下，通过识别天线组的最大数量来确定天线组的数量，其中，识别出的最大数量小于或等于训练信号的最多可允许的总数。
3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
由所述第一通信装置将所述单个天线组的所述一个或多个训练信号发送到所述第二通信装置，由此，在所述第二通信装置接收到所述一个或多个训练信号之后，能够估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的复合信道增益；
对于所有天线组，逐个地进行发送单个天线组的该一个或多个训练信号，以便能够获得所有所述发射天线的复合信道增益；以及
通过组合所有天线组的估计结果获得完整的信道估计。
4.根据权利要求3所述的方法，其中，由最小均方误差(MMSE)估计器估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的复合信道增益。
5.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：
在执行所述发射天线的分组之前，由所述第一或第二通信装置估计所述信道协方差矩阵。
6.根据权利要求1所述的方法，其中，所述发射天线的划分包括以下步骤：
(a)计算在不划分所述发射天线的情况下达到的第一信道估计精度等级，由此，通过所述第一信道估计精度等级计算所述预先确定的信道估计精度等级；
(b)给定试验数量的天线组，为每个天线组确定所述发射天线的候选子集和所述一个或多个训练信号的候选数量，以便计算通过将所述发射天线划分为试验数量的天线组达到的第二信道估计精度等级，其中，基于所述空间相关性、所述传输信噪比、所述试验数量的天线组、以及每个天线组的一个或多个训练信号的候选数量，计算所述第二信道估计精度；
(c)对不同的试验数量重复步骤(b)；
(d)识别在步骤(c)使用的所述试验数量的子集，以便该子集中的每个试验数量都具有优于预先确定的性能等级的第二信道估计精度等级；
(e)将天线组的数量确定为所述试验数量的子集中的最高试验数量；以及
(f)对于每个天线组，将构成该天线组的所述发射天线的子集确定为与所述最高试验数量相关的发射天线的候选子集。
7.根据权利要求1所述的方法，其中，所述发射天线的划分包括以下步骤：
(a)计算在不划分所述发射天线的情况下达到的第一信道估计精度等级，由此，通过所述第一信道估计精度等级计算所述预先确定的信道估计精度等级；
(b)给定试验数量的天线组，为每个天线组确定所述发射天线的候选子集和所述一个或多个训练信号的候选数量，以便计算通过将所述发射天线划分为试验数量的天线组达到的第二信道估计精度等级，其中，基于所述空间相关性、所述传输信噪比、所述试验数量的天线组、以及每个天线组的一个或多个训练信号的候选数量，计算所述第二信道估计精度；
(c)对于按照降序排列并且从最多允许的训练信号的总数开始的不同试验数量，重复步骤(b)，直到通过一个试验数量获得的第二信道估计精度等级优于预先确定的性能等级，由此，确定的天线组的数量是前述的一个试验数量；以及
(d)对于每个天线组，将构成该天线组的所述发射天线的子集确定为与前述一个试验数量相关的发射天线的候选子集。
8.根据权利要求7所述的方法，其中，根据下式计算所述第一信道估计精度等级μ：
<mrow>
<mi>&mu;</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
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<mi>m</mi>
</munderover>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
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<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
根据下式计算在步骤(b)获得的所述第二信道估计精度等级
<mrow>
<mover>
<mi>&mu;</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>G</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<msub>
<mi>m</mi>
<mi>g</mi>
</msub>
</munderover>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
并且通过β×μ给出所述预先确定的信道估计精度等级，其中：
β是预先确定的小于一的数字；
m是训练信号的最多可允许的总数；
γ是传输信噪比；
λi是R的第i个最大特征值，R为所述信道协方差矩阵；
G是天线分组的试验数量；
mg是第g个天线组的该一个或多个训练信号的候选数量；以及
λg,i是Rg的第i个最大特征值，Rg是对应于第g个天线组的发射天线的候选子集的R的子矩阵。
9.根据权利要求8所述的方法，其中，确定用于估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的一个或多个训练信号包括：在获得确定数量的天线组之后，计算：
<mrow>
<msubsup>
<mi>S</mi>
<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
<msqrt>
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<msub>
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<mo>:</mo>
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<mi>m</mi>
<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
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<mo>,</mo>
</msub>
<mn>1</mn>
<mo>&le;</mo>
<mi>g</mi>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>G</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中：
S′g是表示第g个天线组的一个或多个训练信号的N′g×m′g矩阵；
G′是确定的天线组的数量；
m′g是确定的第g个天线组的一个或多个训练信号的数量；
N′g是确定的属于第g个天线组的发射天线的数量；
Qg(1:m′g)由对应于R′g的m′g个最大特征值的m′g个特征向量构成，R′g是对应于确定的第g个天线组的发射天线的子集的R的子矩阵。
10.根据权利要求9所述的方法，进一步包括：
由所述第一通信装置将用于所述第g个天线组的该一个或多个训练信号从所述第一通信装置发送到所述第二通信装置，由此，所述第二通信装置接收由m′g×1矩阵yg表示的信号；
由所述第一通信装置或第二通信装置通过下式估计属于所述第g个天线组的发射天线的子集的复合信道增益：
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>h</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>g</mi>
</msub>
<mo>=</mo>
<msubsup>
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<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<msubsup>
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<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
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<mo>(</mo>
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<msub>
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<mi>g</mi>
</msub>
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<mo>+</mo>
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<mi>g</mi>
<mrow>
<mo>&prime;</mo>
<mi>H</mi>
</mrow>
</msubsup>
<msubsup>
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<mi>g</mi>
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<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
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</mrow>
<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>g</mi>
</msub>
</mrow>
其中，是估计的复合信道增益；以及
对于1≤g≤G′，继续发送该一个或多个训练信号并且继续估计复合信道增益，以便获得所有发射天线的复合信道增益。
11.一种与用户设备(UE)通信的基站(BS)，所述基站包括多个无线电天线、耦合到所述无线电天线的无线电收发单元和一个或多个处理器，当所述无线电天线被配置为发射天线以使所述基站能够与所述用户设备通信并且当所述用户设备被配置具有一个接收天线时，所述一个或多个处理器被配置为执行用于估计大规模多输入多输出(MIMO)信道的过程，所述过程包括：
将所述发射天线划分为多个天线组，每个所述天线组都包括所述发射天线的子集，以便达到预先确定的信道估计精度等级；以及
对于单个天线组，确定一个或多个训练信号，所述一个或多个训练信号用于估计与属于所述单个天线组的所述发射天线的子集相关的一组信道；
其中，基于发射天线的空间相关性、训练信号的最多可允许的总数和传输信噪比(SNR)，确定所述天线组的数量、构成所述单个天线组的所述发射天线的子集以及所述单个天线组的一个或多个训练信号，从而达到所述预先确定的信道估计精度等级。
12.根据权利要求11所述的基站，其中，在能够达到所述预先确定的信道估计精度等级的约束条件下，通过识别天线组的最大数量来确定天线组的数量，其中，识别出的最大数量小于或等于训练信号的最多可允许的总数。
13.根据权利要求11所述的基站，其中，所述无线电收发单元被配置为：
将所述单个天线组的所述一个或多个训练信号发送到所述用户设备，由此，在所述用户设备接收到所述一个或多个训练信号之后，所述基站能够估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的复合信道增益；以及
对于所有天线组，逐个地进行发送单个天线组的该一个或多个训练信号，以便所述基站获得所有所述发射天线的复合信道增益。
14.根据权利要求13所述的基站，其中，所述过程进一步包括：由最小均方误差(MMSE)估计器估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的复合信道增益。
15.根据权利要求11所述的基站，其中，所述发射天线的划分包括以下步骤：
(a)计算在不划分所述发射天线的情况下达到的第一信道估计精度等级，由此，通过所述第一信道估计精度等级计算所述预先确定的信道估计精度等级；
(b)给定试验数量的天线组，为每个天线组确定所述发射天线的候选子集和所述一个或多个训练信号的候选数量，以便计算通过将所述发射天线划分为试验数量的天线组达到的第二信道估计精度等级，其中，基于所述空间相关性、所述传输信噪比、所述试验数量的天线组、以及每个天线组的一个或多个训练信号的候选数量，计算所述第二信道估计精度；
(c)对不同的试验数量重复步骤(b)；
(d)识别在步骤(c)使用的所述试验数量的子集，以便该子集中的每个试验数量都具有优于预先确定的性能等级的第二信道估计精度等级；
(e)将天线组的数量确定为所述试验数量的子集中的最高试验数量；以及
(f)对于每个天线组，将构成该天线组的所述发射天线的子集确定为与所述最高试验数量相关的发射天线的候选子集。
16.根据权利要求11所述的基站，其中，所述发射天线的划分包括以下步骤：
(a)计算在不划分所述发射天线的情况下的第一信道估计精度等级，由此，通过所述第一信道估计精度等级计算所述预先确定的信道估计精度等级；
(b)给定试验数量的天线组，为每个天线组确定所述发射天线的候选子集和所述一个或多个训练信号的候选数量，以便计算通过将所述发射天线划分为试验数量的天线组达到的第二信道估计精度等级，其中，基于所述空间相关性、所述传输信噪比、所述试验数量的天线组、以及每个天线组的一个或多个训练信号的候选数量，计算所述第二信道估计精度；
(c)对于按照降序排列并且从训练信号的最多可允许的总数开始的不同试验数量，重复步骤(b)，直到通过一个试验数量获得的第二信道估计精度等级优于预先确定的性能等级，由此，确定的天线组的数量是前述的一个试验数量；以及
(d)对于每个天线组，将构成该天线组的所述发射天线的子集确定为与前述一个试验数量相关的发射天线的候选子集。
17.根据权利要求16所述的基站，其中，根据下式计算所述第一信道估计精度等级μ：
<mrow>
<mi>&mu;</mi>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
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<mi>m</mi>
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<mrow>
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<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mi>i</mi>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
<mo>,</mo>
</mrow>
根据下式计算在步骤(b)获得的所述第二信道估计精度等级
<mrow>
<mover>
<mi>&mu;</mi>
<mo>~</mo>
</mover>
<mo>=</mo>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<mi>G</mi>
</munderover>
<munderover>
<mo>&Sigma;</mo>
<mrow>
<mi>i</mi>
<mo>=</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
<msub>
<mi>m</mi>
<mi>g</mi>
</msub>
</munderover>
<mfrac>
<mrow>
<msubsup>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
</mrow>
<mn>2</mn>
</msubsup>
</mrow>
<mrow>
<msub>
<mi>&gamma;&lambda;</mi>
<mrow>
<mi>g</mi>
<mo>,</mo>
<mi>i</mi>
</mrow>
</msub>
<mo>+</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</mfrac>
</mrow>
并且通过β×μ给出所述预先确定的信道估计精度等级，其中：
β是预先确定的小于一的数字；
m是训练信号的最多可允许的总数；
γ是传输信噪比；
λi是R的第i个最大特征值，R为所述信道协方差矩阵；
G是天线分组的试验数量；
mg是第g个天线组的该一个或多个训练信号的候选数量；以及
λg,i是Rg的第i个最大特征值，Rg是对应于第g个天线组的发射天线的候选子集的R的子矩阵。
18.根据权利要求17所述的基站，其中，确定用于估计属于所述单个天线组的所述发射天线的子集的一个或多个训练信号包括：在获得确定数量的天线组之后，计算：
<mrow>
<msubsup>
<mi>S</mi>
<mi>g</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msubsup>
<mo>=</mo>
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<mn>1</mn>
<mo>&le;</mo>
<mi>g</mi>
<mo>&le;</mo>
<msup>
<mi>G</mi>
<mo>&prime;</mo>
</msup>
<mo>,</mo>
</mrow>
其中：
S′g是表示第g个天线组的该一个或多个训练信号的N′g×m′g矩阵；
G′是确定的天线组的数量；
m′g是确定的第g个天线组的该一个或多个训练信号的数量；
N′g是确定的属于第g个天线组的发射天线的数量；
Qg(1:m′g)由对应于R′g的m′g个最大特征值的m′g个特征向量构成，R′g是对应于确定的第g个天线组的发射天线的子集的R的子矩阵。
19.根据权利要求18所述的基站，其中，所述过程进一步包括：
将所述无线电收发单元配置为将所述第g个天线组的该一个或多个训练信号发送到所述用户设备，由此，所述用户设备接收由m′g×1矩阵yg表示的信号；
在所述基站从所述用户设备接收到yg之后，通过下式估计属于所述第g个天线组的发射天线的子集的复合信道增益：
<mrow>
<msub>
<mover>
<mi>h</mi>
<mo>^</mo>
</mover>
<mi>g</mi>
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<mo>=</mo>
<msubsup>
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<mo>+</mo>
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<mrow>
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<mi>R</mi>
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<mrow>
<mo>-</mo>
<mn>1</mn>
</mrow>
</msup>
<msub>
<mi>y</mi>
<mi>g</mi>
</msub>
</mrow>
其中，是估计的复合信道增益；以及
对于1≤g≤G′，重复对所述无线电收发单元的配置和对复合信道增益的估计，以便获得所有发射天线的复合信道增益。
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