Система и способы борьбы с эффектами доплера в беспроводных системах с распределенным входом - распределенным выходом

Изобретение относится к многопользовательским системам беспроводной передачи данных. Многопользовательская многоантенная система содержит: централизованный блок, соединенный для связи с множеством распределенных приемопередающих станций или антенн; сеть, состоящую из проводных или беспроводных линий связи, используемую в качестве канала связи транспортной сети. При этом централизованный блок выполнен с возможностью осуществлять связь с множеством распределенных приемопередающих станций или антенн для адаптивного переконфигурирования одновременной связи в одной полосе частот между распределенными приемопередающими станциями или антеннами и множеством пользователей для уменьшения влияния эффектов Доплера, возникающих из-за перемещений пользователя или изменений в среде распространения данных. Технический результат заключается в возможности компенсировать негативное воздействие эффекта Доплера. 3 н., 32 з.п. ф-лы, 62 ил.

 

Настоящая заявка представляет собой частичное продолжение перечисленных ниже заявок на патенты США, находящихся на одновременном рассмотрении.

Заявка на патент США №12/917,257, поданная 1 ноября 2010 г., «Системы и способы координации передач в распределенных беспроводных системах посредством кластеризации пользователей»; заявка на патент США №12/802,988, поданная 16 июня 2010 г., «Управление помехами, стратегия эстафетной передачи, управление мощностью и адаптация линий связи в системах связи с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO)»; заявка на патент США №12/802,976, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ оптимизации подавления помех в DIDO на основе измерения мощности сигнала», патент US 8,170,081 на которую получен 1 мая 2012 г.; заявка на патент США №12/802,974, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления межкластерными эстафетными передачами клиентов, проходящих через несколько кластеров DIDO»; заявка на патент США №12/802,989, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления эстафетными передачами клиентов между различными сетями с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO) на основе измеренной скорости клиента»; заявка на патент США №12/802,958, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления мощностью и группировки антенн в сетях с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO)»; заявка на патент США №12/802,975, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ адаптации линий связи в системах DIDO с несколькими несущими»; заявка на патент США №12/802,938, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ интерполяции предварительного кодирования в системах DIDO с несколькими несущими»; заявка на патент США №12/630,627, поданная 3 декабря 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенными антеннами»; заявка на патент США №12/143,503, поданная 20 июня 2008 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом», патент US 8,160,121 на которую получен 17 апреля 2009 г.; заявка на патент США №11/894,394, поданная 20 августа 2007 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом», патент US 7,599,420 на которую получен 6 октября 2009 г.; заявка на патент США №11/894,362, поданная 20 августа 2007 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом», патент US 7,633,994 на которую получен 15 декабря 2009 г.; заявка на патент США №11/894,540, поданная 20 августа 2007 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом», патент US 7,636,381 на которую получен 22 декабря 2009 г.; заявка на патент США №11/256,478, поданная 21 октября 2005 г., «Система и способ связи с пространственно-мультиплексированным тропосферным рассеянием», патент US 7,711,030 на которую получен 4 мая 2010 г.; заявка на патент США №10/817,731, поданная 2 апреля 2004 г., «Система и способ улучшения качества связи посредством волн с почти вертикальным ионосферным отражением (NVIS) с применением пространственно-временного кодирования», патент US 7,885,354 на которую получен 28 февраля 2011 г.

Уровень техники

Многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники могут включать в себя только одну базовую станцию или несколько базовых станций.

Одиночная базовая станция WiFi (например, использующая протоколы 2,4 ГГц 802.11b, g или n), подключенная к широкополосному проводному соединению с Интернетом в области, где не существует других точек доступа WiFi (например, точка доступа WiFi, подключенная к DSL внутри сельского дома), представляет собой пример относительно простой многопользовательской беспроводной системы, представляющей собой одиночную базовую станцию, совместно используемую одним или более пользователями, находящимися в пределах дальности ее передачи. Если пользователь находится в том же помещении, что и точка беспроводного доступа, то, как правило, пользователь будет иметь высокоскоростную линию связи с некоторыми нарушениями передачи (например, возможна потеря пакета из-за источников помех на частоте 2,4 ГГц, таких как микроволновые печи, но не из-за использования спектра совместно с другими устройствами WiFi). Если пользователь находится на среднем расстоянии или существует несколько препятствий на пути между пользователем и точкой доступа WiFi, то пользователь, вероятно, будет иметь линию связи со средней скоростью. Если пользователь приблизится к краю дальности передачи точки доступа WiFi, то он, вероятно, заметит низкую скорость линии связи и может испытывать периодические пропадания связи, если изменения в канале влияют на отношение «сигнал-шум» (SNR) сигнала и оно падает ниже допустимых уровней. И наконец, если пользователь находится за пределами дальности передачи базовой станции WiFi, у него вообще не будет подключения.

Когда множество пользователей получают доступ к базовой станции WiFi одновременно, то доступная пропускная способность канала передачи данных делится между ними. В конкретный момент времени разные пользователи, как правило, будут предъявлять разные требования к пропускной способности базовой станции WiFi, но время от времени, когда совокупные требования к пропускной способности превысят доступную для пользователей пропускную способность базовой станции WiFi, некоторые или все пользователи получат меньшую пропускную способность канала передачи данных, чем требуемая ими. В предельной ситуации, когда точку доступа WiFi совместно использует большое количество пользователей, пропускная способность для каждого пользователя может замедлиться до «ползания» и, что еще хуже, пропускная способность передачи данных для каждого пользователя может достигнуть кратковременных интервалов, разделенных длительными периодами полного отсутствия пропускной способности канала передачи данных, в то время, когда обслуживаются другие пользователи. Такая «изменчивая» доставка данных может ухудшать работу некоторых приложений, например передающих медиапоток.

Добавление дополнительных базовых станций WiFi в ситуациях с большим количеством пользователей может помочь только до некоторой степени. В пределах полосы ISM 2,4 ГГц в США существуют 3 не создающих друг другу помех канала, которые можно использовать для WiFi, и если каждая из 3 базовых станций WiFi в одной зоне покрытия выполнена с возможностью использования разных, не создающих друг другу помех каналов, то совокупная пропускная способность зоны покрытия для множества пользователей будет увеличена в 3 раза. Но, кроме этого, добавление большего количества базовых станций WiFi в одной зоне покрытия не увеличит совокупную пропускную способность, так как они начнут делить между собой один и тот же доступный спектр, эффективно применяя мультиплексированный доступ с временным разделением (TDMA), используя спектр по очереди. Подобную ситуацию часто наблюдают в зонах покрытия с высокой плотностью населения, таких как многоквартирные жилые дома. Например, в большом жилом доме пользователь с WiFi-адаптером часто может иметь очень плохую пропускную способность из-за десятков других создающих помехи сетей WiFi (например, в других квартирах), обслуживающих других пользователей, находящихся в той же зоне покрытия, даже если точка доступа пользователя расположена в том же помещении, что и устройство клиента, получающее доступ к базовой станции. Хотя качество линии связи в этой ситуации, вероятно, будет хорошим, пользователь может принимать помехи от соседних WiFi-адаптеров, работающих в том же частотном диапазоне, что снизит эффективную пропускную способность для пользователя.

Существующие многопользовательские беспроводные системы, включающие в себя как нелицензированный спектр (например, WiFi), так и лицензированный спектр, имеют несколько ограничений. Ограничения включают в себя зону покрытия, скорость передачи данных по нисходящему каналу (DL) и скорость передачи данных по восходящему каналу (UL). Главные цели беспроводных систем следующего поколения, таких как WiMAX и LTE, состоят в улучшении зоны покрытия и скорости передачи данных по DL и UL посредством технологии с множественными входами - множественными выходами (MIMO). MIMO выполнена с возможностью использовать множественные антенны на сторонах передачи и принимать беспроводные линии связи для улучшения качества линии связи (что приводит к более широкому покрытию) или скорости передачи данных (путем создания множественных, не создающих друг другу помех пространственных каналов для каждого пользователя). Однако даже если каждому пользователю доступна достаточная скорость передачи данных (следует заметить, что термины «пользователь» и «клиент» используются в настоящем описании взаимозаменяемо), рекомендуют применять пространственное разнесение каналов для получения не создающих друг другу помех каналов для множества пользователей (а не для единственного пользователя) в соответствии с многопользовательскими технологиями MIMO (MU-MIMO). См., например, следующие публикации:

G. Caire and S. Shamai, «On the achievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel», IEEE Trans. Info. Th., том 49, стр. 1691-1706, июль 2003 г.

P. Viswanath and D. Tse, «Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplink-downlink duality», IEEE Trans. Info. Th., том 49, стр. 1912-1921, август 2003 г.

S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, «Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels», IEEE Trans. Info. Th., том 49, стр. 2658-2668, октябрь 2003 г.

W. Yu and J. Cioffi, «Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels», IEEE Trans. Info. Th., том 50, стр. 1875-1892, сентябрь 2004 г.

M. Costa, «Writing on dirty paper», IEEE Transactions on Information Theory, том 29, стр. 439-441, май 1983 г.

М. Bengtsson, «А pragmatic approach to multi-user spatial multiplexing», Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign. Proc. Workshop, стр. 130-134, август 2002 г.

K.-K. Wong, R.D. Murch, and K.B. Letaief, «Performance enhancement of multiuser MIMO wireless communication systems», IEEE Trans. Comm., том 50, стр. 1960-1970, декабрь 2002 г.

М. Sharif and В. Hassibi, «On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information», IEEE Trans. Info. Th., том 51, стр. 506-522, февраль 2005 г.

Например, в системах MIMO 4×4 (т.е. с четырьмя передающими и четырьмя приемными антеннами) с полосой пропускания 10 МГц, модуляцией 16-QAM и кодированием с прямой коррекцией ошибок (FEC) с коэффициентом 3/4 (приведенная спектральная эффективность - 3 бит/с/Гц) идеальная пиковая скорость передачи данных, достижимая на физическом уровне для каждого пользователя, составляет 4×30 Мбит/с = 120 Мбит/с, что намного превышает необходимую скорость для доставки видеоконтента высокой четкости (для чего может потребоваться только ~10 Мбит/с). В системах MU-MIMO с четырьмя передающими антеннами, четырьмя пользователями и одной антенной на каждого пользователя в идеальных сценариях (т.е. с независимыми тождественно распределенными (i.i.d.) каналами) скорость передачи данных по нисходящему каналу могут совместно использовать эти четыре пользователя, а пространственное разнесение каналов можно применять для создания четырех параллельных линий связи для передачи данных пользователям со скоростью 30 Мбит/с.

Различные схемы MU-MIMO предлагали как часть стандарта LTE, как описано, например, в 3GPP, «Multiple Input Multiple Output in UTRA», 3GPP TR 25.876, версия 7.0.0, март 2007 г.; 3GPP, «Base Physical channels and modulation», TS 36.211, версия 8.7.0, май 2009 г.; и 3GPP, «Multiplexing and channel coding», TS 36.212, версия 8.7.0, май 2009 г. Однако эти схемы могут обеспечить только двукратное увеличение скорости передачи данных по DL с четырьмя передающими антеннами. Практические осуществления технологий MU-MIMO в стандартных и частных системах сотовой связи, выполненные такими компаниями, как ArrayComm (см., например, ArrayComm, «Field-proven results», http://www.arraycomm.com/serve.php?page=proof), привели примерно к трехкратному увеличению (с четырьмя передающими антеннами) скорости передачи данных по DL посредством множественного доступа с пространственным разделением (SDMA). Ключевое ограничение схем MU-MIMO в сотовых сетях представляет собой нехватку пространственного разнесения на стороне передачи. Пространственное разнесение представляет собой функцию от разнесения антенн и многолучевого углового распространения в беспроводных линиях связи. В системах сотовой связи, содержащих технологии MU-MIMO, передающие антенны на базовой станции, как правило, группируют вместе и располагают на расстоянии одной или двух длин волны из-за ограниченной полезной площади на опорных конструкциях антенн (упоминаемых в настоящем описании как «башни» независимо от того, высокие они или нет) и из-за ограничений, накладываемых на места расположения этих башен. Кроме того, многолучевое угловое распространение является низким, поскольку башни сотовой связи, как правило, располагают высоко (10 метров или выше) над препятствиями для обеспечения более широкого покрытия.

Прочие практические проблемы, связанные с развертыванием системы сотовой связи, включают в себя чрезмерную стоимость и ограниченную доступность мест для расположения антенн сотовой связи (например, из-за муниципальных ограничений на размещение антенн, стоимости недвижимости, физических препятствий и т.д.), а также стоимость и/или доступность сетевых соединений с передатчиками (упомянутых в настоящем описании как «транспортная сеть связи»). Дополнительно, в системах сотовой связи часто затруднен доступ к клиентам, расположенным глубоко внутри зданий, из-за потерь в стенах, потолках, полах, мебели и других препятствиях.

Конечно, сама концепция сотовой структуры для беспроводной связи в глобальной сети предполагает довольно жесткое размещение башен сотовой связи, чередование частот между смежными ячейками и часто секторизацию во избежание помех между передатчиками (базовыми станциями либо пользователями), использующими одну и ту же частоту. В результате конкретный сектор конкретной ячейки представляет собой блок спектра DL и UL, совместно используемый всеми пользователями в секторе ячейки, который затем эти пользователи совместно используют, в основном, только во временной области. Например, системы сотовой связи, основанные на множественном доступе с временным разделением (TDMA) и множественном доступе с кодовым разделением (CDMA), делят спектр среди пользователей во временной области. Добавляя в такие сотовые системы секторизацию, можно достигнуть двух-трехкратного выигрыша в пространственной области. Дополнительно совмещая такие системы сотовой связи с системой MU-MIMO, такой как описано ранее, можно достигнуть дополнительного двух-трехкратного выигрыша в пространственно-временной области. Но учитывая, что ячейки и сектора системы сотовой связи, как правило, расположены в фиксированных местах (что часто продиктовано возможными местами расположения башен), даже такие ограниченные преимущества трудно использовать, если плотность пользователей (или требования к скорости передачи данных) в конкретное время недостаточно соответствует расположению башни/сектора. Последствия этого эффекта сегодня часто испытывают пользователи смартфонов, например пользователь может говорить по телефону или загружать веб-страницу без какой-либо задержки, а затем после переезда (или даже перехода) в новое место внезапно замечает резкое снижение качества речи, или крайнее замедление загрузки веб-страницы, или даже полное пропадание соединения. Но на другой день пользователь может наблюдать совершенно противоположные явления в тех же местах. Вероятные наблюдения пользователя (предполагая, что условия окружающей среды не изменились) представляют собой следствие того факта, что плотность пользователей (или требования к скорости передачи данных) сильно меняется, а доступный общий спектр (и, таким образом, общая скорость передачи данных при использовании технологий предшествующего уровня техники), совместно используемый пользователями в данном местоположении, по большей части, постоянен.

Дополнительно, системы сотовой связи предшествующего уровня техники опираются на применение разных частот в разных смежных ячейках, как правило, трех разных частот. Для конкретного значения спектра это снижает доступную скорость передачи данных в три раза.

Таким образом, системы сотовой связи предшествующего уровня техники могут терять до трех раз в использовании спектра из-за сотовой структуры и могут улучшить до трех раз использование спектра за счет секторизации и до трех раз за счет технологий MU-MIMO, что в итоге приводит к 3*3/3 = трехкратному увеличению потенциального использования спектра. Далее такой диапазон частот обычно делят между пользователями во временной области в зависимости от того, в какой сектор какой ячейки пользователи попадают в конкретный момент. Существует еще дополнительная неэффективность, приводящая в результате к тому, что требования к скорости передачи данных конкретного пользователя обычно не зависят от его местоположения, но доступная скорость передачи данных зависит от качества линии связи между пользователем и базовой станцией. Например, пользователь, удаленный от сотовой базовой станции, как правило, будет иметь меньшую доступную скорость передачи данных, чем пользователь, находящийся ближе к базовой станции. Поскольку скорость передачи данных, как правило, совместно используют все пользователи в конкретном сотовом секторе, в результате на всех пользователей влияют высокие требования скорости передачи данных от удаленных пользователей с плохим качеством линии связи (например, на краю ячейки), так как такие пользователи продолжают требовать ту же скорость передачи данных и будут больше потреблять совместно используемый спектр, чтобы добиться этой скорости.

Другие предложенные системы разделения спектра, например используемые WiFi (например, 802.11b, g и n) и предложенные организацией White Spaces Coalition, делят спектр очень неэффективно, поскольку одновременные передачи базовыми станциями в пределах диапазона дальности пользователя приводят в результате к помехе, вследствие чего системы применяют протоколы предотвращения столкновений и совместного использования. Такие протоколы совместного использования спектра находятся во временной области и, таким образом, когда существует большое количество мешающих друг другу базовых станций и пользователей, независимо от того, насколько эффективно каждая из базовых станций сама использует спектр, все вместе базовые станции ограничены совместным использованием временной области для используемых друг другом спектров. Другие системы совместного использования спектра предшествующего уровня техники аналогично опираются на подобные способы для подавления помех среди базовых станций (как сотовых базовых станций с антеннами на башнях, так и базовых станций мелкого масштаба, таких как точки доступа (АР) WiFi). Эти способы включают в себя ограничение мощности передачи от базовой станции для ограничения диапазона дальности действия помехи; формирование луча (посредством синтетических или физических средств) для сужения области помехи; мультиплексирование спектра во временной области и/или технологии MU-MIMO с множеством кластеризованных антенн на устройстве пользователя, базовой станции или в обоих местах. В случае усовершенствованных сотовых сетей, уже действующих или планируемых сегодня, часто многие из этих способов применяют одновременно.

Но поскольку даже усовершенствованные системы сотовой связи могут достигнуть только приблизительно трехкратного увеличения использования спектра по сравнению с одиночным пользователем, использующим спектр, очевидно, что все эти технологии почти не увеличивают совокупную скорость передачи данных среди пользователей совместного пользования для конкретной зоны покрытия. В частности, поскольку масштабирование конкретной зоны покрытия зависит от количества пользователей, становится все труднее масштабировать доступную скорость передачи данных в пределах заданной величины спектра, чтобы идти в ногу с растущим числом пользователей. Например, в системах сотовой связи для увеличения совокупной скорости передачи данных в пределах конкретной области ячейки, как правило, разделяют на меньшие ячейки (часто называемые наноячейками или фемтоячейками). Такие мелкие ячейки могут стать чрезвычайно дорогими, учитывая ограничения на места размещения башен и требование расположения башен по должным образом структурированной схеме для обеспечения покрытия с минимумом «мертвых зон» и во избежание помех между соседними ячейками, использующими те же частоты. По существу, требуется спланировать зону покрытия, идентифицировать доступные места расположения для башен или базовых станций, и затем, с учетом этих ограничений, разработчики системы сотовой связи должны добиться наилучшего из возможных вариантов. Конечно, если требования пользователей по скорости передачи данных растут со временем, то разработчики системы сотовой связи должны снова и снова повторно планировать зону покрытия, пытаться найти местоположения для башен или базовых станций и снова учитывать ограничения, создаваемые обстоятельствами. При этом очень часто не существует хорошего решения, что приводит к появлению мертвых зон или несоответствующей совокупной производительности по скорости передачи данных в зоне покрытия. Другими словами, жесткие требования к физическому размещению системы сотовой связи, призванные помочь избежать помех между башнями или базовыми станциями, использующими одну и ту же частоту, приводят в результате к значительным трудностям и ограничениям при проектировании системы сотовой связи, часто неспособной удовлетворить требования пользователя к скорости передачи данных и покрытию.

Так называемые «совместные» и «когнитивные» системы радиосвязи предшествующего уровня техники направлены на повышение использования спектра в заданной области за счет применения интеллектуальных алгоритмов в пределах систем радиосвязи для минимизации взаимных помех и/или возможности «слушать» использование спектра другими, ожидая, пока канал не станет чистым. Такие системы предлагают применять, в частности, в нелицензированном спектре для повышения использования такого спектра.

Мобильная децентрализованная сеть (MANET) (см. http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_ad_hoc_network) представляет собой пример совместной самоорганизующейся сети, предназначенной для обеспечения одноранговой связи, и может применяться для установления связи среди радиосистем без сотовой инфраструктуры, и при достаточно низкой мощности связи может потенциально уменьшить помеху для одновременных передач, находящихся вне диапазона дальности связи друг от друга. Для системы MANET предложили и реализовали огромное количество протоколов маршрутизации (см. http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ad-hoc_routing_protocols, где представлен список десятков протоколов маршрутизации в широком диапазоне классов), но их объединяет то, что все они представляют собой способы маршрутизации (например, ретрансляции) передач, направленные на минимизацию помехи передатчика внутри доступного спектра с целью определенных парадигм эффективности или надежности.

Все многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники направлены на улучшение использования спектра в конкретной зоне покрытия с применением технологий, позволяющих одновременное использование спектра базовыми станциями и множеством пользователей. Примечательно, что во всех этих случаях технологии, применяемые для одновременного использования спектра базовыми станциями и множеством пользователей, достигают одновременного использования спектра множеством пользователей за счет подавления помехи для сигналов многочисленных пользователей. Например, в случае 3 базовых станций, каждая из которых использует разные частоты для передачи одному из 3 пользователей, помеха подавляется, потому что эти 3 передачи проходят на 3 различных частотах. В случае секторизации от базовой станции к 3 различным пользователям при каждом отклонении на 180 градусов относительно базовой станции помеха подавляется, потому что формирование луча препятствует наложению этих 3 передач друг на друга у любого пользователя.

Когда такие технологии подкрепляют применением MU-MIMO и, например, каждая базовая станция имеет 4 антенны, это дает потенциальную возможность повысить пропускную способность нисходящей линии связи в 4 раза за счет создания четырех не создающих друг другу помех пространственных каналов в направлении пользователей в конкретной зоне покрытия. Но это все тот же случай, когда для подавления помехи при многочисленных одновременных передачах множеству пользователей в различных зонах покрытия необходимо применять какую-нибудь технологию.

И, как описано ранее, такие технологии предшествующего уровня техники (например, создание сотовых сетей, секторизация), как правило, не только приводят к увеличению стоимости многопользовательской беспроводной системы и/или снижению гибкости развертывания, но также, как правило, встречают физические или практические ограничения совокупной пропускной способности в конкретной зоне покрытия. Например, в системе сотовой связи может не хватать доступных мест для установки большего количества базовых станций для создания более мелких ячеек. А в системе MU-MIMO, учитывая кластеризированное разнесение антенн в каждом месте расположения базовой станции, ограниченное пространственное разнесение приводит в результате к асимптотически убывающему выигрышу в пропускной способности по мере добавления к базовой станции большего количества антенн.

Дополнительно, в случае многопользовательских беспроводных систем, в которых расположение и плотность пользователей непредсказуемы, это приводит к непредсказуемой (часто с резкими изменениями) пропускной способности, что неудобно для пользователя и делает некоторые приложения (например, предоставление услуг, требующих предсказуемой пропускной способности) непрактичными или снижает их качество. Таким образом, многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники оставляют желать лучшего, с точки зрения возможности предоставлять пользователям предсказуемые и/или высококачественные услуги.

Несмотря на выдающуюся развитость и сложность, которые в течение долгого времени сопутствовали разработке многопользовательских беспроводных систем предшествующего уровня техники, существуют общие темы: передачи распределяют между различными базовыми станциями (или специальными приемопередатчиками) и структурируют и/или управляют так, чтобы на приемнике конкретного пользователя избежать взаимодействия друг с другом передач радиочастотных сигналов от различных базовых станций и/или различных специальных приемопередатчиков.

Иными словами, считают неизбежным, что, если пользователь принимает передачи от более чем одной базовой станции или специального приемопередатчика одновременно, помеха из-за многочисленных одновременных передач приводит к снижению SNR и/или ширины полосы сигнала для пользователя, что, если такое снижение достаточно серьезно, приведет к потере всех или некоторых потенциальных данных (или аналоговой информации), которые в противном случае пользователь должен был принять.

Таким образом, в многопользовательской беспроводной системе необходимо применять один или более подходов к совместному использованию спектра во избежание или для подавления такой помехи для пользователей, создаваемой множеством базовых станций или специальными приемопередатчиками, работающими на одной частоте одновременно. На предшествующем уровне техники было разработано огромное количество подходов во избежание такой помехи, включая управление физическим расположением базовых станций (например, создание сотовых сетей), ограничение выходной мощности базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, ограничение дальности передачи), формирование луча/секторизация и мультиплексирование во временной области. Иными словами, все системы совместного использования спектра направлены на обход ограничений многопользовательских беспроводных систем, состоящих в том, что, когда множество базовых станций и/или специальных приемопередатчиков, ведущих передачу одновременно на одной частоте, принимает один и тот же пользователь, возникающая в результате помеха уменьшает или уничтожает пропускную способность данных для этого пользователя. Если большой процент или все пользователи в многопользовательской беспроводной системе подвержены воздействию помех от множества базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, в случае сбоя в работе компонента многопользовательской беспроводной системы), это может привести к ситуации, когда совокупная пропускная способность многопользовательской беспроводной системы существенно уменьшится или система станет неработоспособной.

Многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники усложняют проблему и вводят ограничения для беспроводных сетей, что часто приводит к ситуации, когда на качество услуг для конкретного пользователя (например, в отношении доступной пропускной способности, задержки, предсказуемости, надежности) влияет использование спектра другими пользователями в зоне покрытия. Учитывая растущий спрос на совокупную ширину полосы в пределах спектра беспроводной связи, совместно используемого множеством пользователей, и увеличивающееся количество приложений, основанных на надежности, предсказуемости и низкой задержке многопользовательской беспроводной сети для конкретного пользователя, очевидно, что многопользовательская технология беспроводной связи предшествующего уровня техники имеет множество ограничений. Действительно, при ограниченной доступности спектра, подходящего для определенных типов беспроводной связи (например, длины волн, эффективно проникающие через стены здания), возможно, беспроводные технологии предшествующего уровня техники будут недостаточны для удовлетворения растущего спроса на пропускную способность, которая должна быть надежной, предсказуемой и обладать низкой задержкой.

Предшествующий уровень техники, относящийся к настоящему изобретению, описывает системы формирования луча и способы управления положением нуля диаграммы направленности антенны в многопользовательских сценариях. Формирование луча первоначально задумывали для максимизации отношения «сигнал-шум» (SNR) при приеме путем динамической регулировки фазы и/или амплитуды сигналов (т.е. веса при формировании луча), подаваемых к антенным решеткам, фокусируя, таким образом, энергию в направлении пользователя. В многопользовательском сценарии формирование луча можно применять для подавления источников помех и максимизации отношения «сигнал/смесь помехи с шумом» (SINR). Например, когда формирование луча применяют в приемнике беспроводной линии связи, веса вычисляют так, чтобы создать нули в направлении источников помех. Когда формирование луча применяют в передатчике в многопользовательских сценариях для нисходящей линии связи, веса вычисляют так, чтобы заранее подавить межпользовательскую помеху и максимизировать SINR для каждого пользователя. Альтернативные варианты осуществления для многопользовательских систем, такие как предварительное кодирование BD, вычисляют веса предварительного кодирования для максимизации пропускной способности в нисходящем широковещательном канале. Одновременно рассматриваемые заявки, включенные в настоящий документ путем ссылки, описывают упомянутые выше технологии (см. одновременно рассматриваемые заявки для конкретных ссылок).

Краткое описание чертежей

Для наилучшего понимания настоящего изобретения последующее подробное описание необходимо рассматривать в сочетании с описанными ниже чертежами.

На фиг. 1 представлен основной кластер DIDO, окруженный соседними кластерами DIDO в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 2 представлены технологии множественного доступа с частотным разделением (FDMA), применяемые в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 3 представлены технологии множественного доступа с временным разделением (TDMA), применяемые в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 4 представлены различные типы зон, создающих помехи, рассматриваемые в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 5 представлена структура, применяемая в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 6 представлен график SER в зависимости от SNR, принимая SIR=10 дБ, для целевого клиента в зоне, создающей помехи.

На фиг. 7 представлен график SER, полученный двумя способами предварительного кодирования с IDCI.

На фиг. 8 представлен пример сценария, в котором целевой клиент перемещается из основного кластера DIDO в кластер, создающий помехи.

На фиг. 9 представлено отношение «сигнал/смесь помехи с шумом» (SINR) в зависимости от расстояния (D).

На фиг. 10 представлена характеристика частоты появления ошибочных символов (SER) для трех сценариев с модуляцией 4-QAM в узкополосных каналах с неглубоким замиранием.

На фиг. 11 представлен способ предварительного кодирования IDCI в соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 12 представлено изменение SINR в одном варианте осуществления в зависимости от расстояния местоположения клиента от центра основных кластеров DIDO.

На фиг. 13 представлен вариант осуществления, в котором значение SER получают для модуляции 4-QAM.

На фиг. 14 представлен вариант осуществления настоящего изобретения, в котором конечный автомат реализует алгоритм эстафетной передачи.

На фиг. 15 представлен один вариант осуществления стратегии эстафетной передачи при наличии затенения.

На фиг. 16 представлен механизм петли гистерезиса при переключении между любыми двумя состояниями, представленными на фиг. 93.

На фиг. 17 представлен один вариант осуществления системы DIDO с управлением мощностью.

На фиг. 18 представлен график зависимости SER от SNR при предположении наличия четырех передающих антенн DIDO и четырех клиентов в различных сценариях.

На фиг. 19 представлена плотность мощности ПДД в зависимости от расстояния от источника радиочастотного излучения для различных значений мощности передачи в соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 20а-b представлены различные распределения антенн низкой мощности и антенн высокой мощности для распределенных антенн DIDO.

На фиг. 21а-b представлены два распределения мощности, соответствующие конфигурациям, представленным на фиг. 20а и 20b соответственно.

На фиг. 22а-b представлено распределение скорости для двух сценариев, представленных на фиг. 99а и 99b соответственно.

На фиг. 23 представлен один вариант осуществления системы DIDO с управлением мощностью.

На фиг. 24 представлен один вариант осуществления способа, выполняющего итерации по всем группам антенн согласно политике планирования кругового обслуживания для передачи данных.

На фиг. 25 представлено сравнение характеристики некодированного значения SER при управлении мощностью с группированием антенн и стандартного выбора собственной моды в патенте US 7,636,381.

На фиг. 26а-с представлены три сценария, в которых предварительное кодирование BD динамически регулирует веса предварительного кодирования для учета различных уровней мощности в беспроводных линиях связи между антеннами DIDO и клиентами.

На фиг. 27 представлена амплитуда в каналах с низкой частотной избирательностью (полагая β=1) в области задержки или текущего PDP (верхний график) и частотной области (нижний график) для систем DIDO 2×2.

На фиг. 28 представлен один вариант осуществления частотной характеристики канальной матрицы для DIDO 2×2 с одной антенной на каждого клиента.

На фиг. 29 представлен вариант осуществления частотной характеристики канальной матрицы для DIDO 2×2 с одной антенной на каждого клиента для каналов, характеризуемых высокой частотной избирательностью (например, при β=0.1).

На фиг. 30 представлен пример SER для различных схем QAM (т.е. 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM).

На фиг. 31 представлен один вариант осуществления способа, реализующего технологии адаптации линий связи (LA).

На фиг. 32 представлена характеристика SER для одного варианта осуществления технологии адаптации линий связи (LA).

На фиг. 33 представлены элементы матрицы в уравнении (28) в зависимости от индекса тонального сигнала OFDM для системы DIDO 2×2 с N_FFT=64 и L₀=8.

На фиг. 34 представлена зависимость SER от SNR для L₀=8, М=N_t=2 передающих антенн и переменного количества Р.

На фиг. 35 представлена характеристика SER для одного варианта осуществления способа интерполяции для различных порядков DIDO и L₀=16.

На фиг. 36 представлен один вариант осуществления системы, выполненной с возможностью использовать суперкластеры, кластеры DIDO и кластеры пользователей.

На фиг. 37 представлена система с кластерами пользователей, соответствующая одному варианту осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 38а-b представлены пороги метрик качества линии связи, используемые в одном варианте осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 39-41 представлены примеры матриц качества линий связи для организации кластеров пользователей.

На фиг. 42 представлен вариант осуществления, в котором клиент движется через различные кластеры DIDO.

На фиг. 43-46 представлены соотношения между разрешением сферических антенных решеток и их площадью А, в соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения.

На фиг. 47 представлены степени свободы систем МГМО в реальных сценариях распространения в помещении и вне помещения.

На фиг. 48 представлены степени свободы в системах DIDO в зависимости от диаметра решетки.

На фиг. 49 представлен один вариант осуществления настоящего изобретения, включающий в себя множество централизованных процессоров (CP) и распределенные узлы (DN), обменивающиеся информацией с помощью проводной линии связи или беспроводного соединения.

На фиг. 50 представлен один вариант осуществления, в котором CP обмениваются управляющими данными с нелицензированными DN и изменяют их конфигурацию так, чтобы они прекращали работу на частотных диапазонах, зарезервированных для лицензированного применения.

На фиг. 51 представлен один вариант осуществления настоящего изобретения, в котором весь спектр присвоен новой службе, CP используют управляющие данные для отключения всех нелицензированных DN во избежание возникновения помех в лицензированных DN.

На фиг. 52 представлен один вариант осуществления облачной беспроводной системы, включающей в себя множество CP, распределенные узлы и сеть, соединяющую CP и DN.

На фиг. 53-59 представлен один вариант осуществления настоящего изобретения с многопользовательской (MU) многоантенной системой (MAS), адаптивно меняющей конфигурацию параметров для компенсации эффекта Доплера, возникающего вследствие перемещения пользователя или изменений в среде распространения.

На фиг. 60 представлено множество базовых приемопередающих станций (BTS), часть из которых имеет хорошее отношение «сигнал-шум» (SNR), а некоторые имеют низкое доплеровское смещение из-за абонентской аппаратуры.

На фиг. 61 представлен один вариант осуществления матрицы, содержащей значения SNR и доплеровского смещения, зарегистрированные CP для множества связей BTS-UE.

На фиг. 62 представлено усиление канала (или CSI) в различные моменты времени в соответствии с одним вариантом осуществления настоящего изобретения.

Подробное описание

Одним из решений по преодолению многих из упомянутых выше ограничений предшествующего уровня техники является вариант осуществления технологии распределенного входа - распределенного выхода (DIDO). Технология DIDO описана в следующих патентах и патентных заявках, которые все переуступлены правопреемнику настоящего патента и включены сюда посредством ссылки. Данная заявка является частичным продолжением (CIP) перечисленных ниже заявок. Эти патенты и заявки иногда описаны вместе в настоящем документе как «родственные патенты и заявки»:

Заявка на патент США №13/232,996, поданная 14 сентября 2011 г., «Системы и способы обнаружения областей когерентности в беспроводных системах».

Заявка на патент США №13/233,006, поданная 14 сентября 2011 г., «Системы и способы планового развития и устаревания многопользовательского спектра».

Заявка на патент США №12/917,257, поданная 1 ноября 2010 г., «Системы и способы координации передач в распределенных беспроводных системах посредством кластеризации пользователей».

Заявка на патент США №12/802,988, поданная 16 июня 2010 г., «Управление помехами, стратегия эстафетной передачи, управление мощностью и адаптация линий связи в системах связи с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO)».

Заявка на патент США №12/802,976, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ оптимизации подавления помех в DIDO на основе измерения мощности сигнала».

Заявка на патент США №12/802,974, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления межкластерными эстафетными передачами клиентов, проходящими через несколько кластеров DIDO».

Заявка на патент США №12/802,989, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления эстафетными передачами клиентов между различными сетями с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO) на основе измеренной скорости клиента».

Заявка на патент США №12/802,958, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ управления мощностью и группировки антенн в сетях с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO)».

Заявка на патент США №12/802,975, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ адаптации линий связи в системах DIDO с несколькими несущими».

Заявка на патент США №12/802,938, поданная 16 июня 2010 г., «Система и способ интерполяции предварительного кодирования в системах DIDO с несколькими несущими».

Заявка на патент США №12/630,627, поданная 2 декабря 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенными антеннами».

Патент US 7,599,420, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 6 октября 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом».

Патент US 7,633,994, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 15 декабря 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом».

Патент US 7,636,381, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 22 декабря 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом».

Заявка на патент США №12/143,503, поданная 20 июня 2008 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом».

Заявка на патент США №11/256,478, поданная 21 октября 2005 г., «Система и способ связи с пространственно-мультиплексированным тропосферным рассеянием».

Патент US 7,418,053, заявка подана 30 июля 2004 г., выдан 26 августа 2008 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенным входом - распределенным выходом».

Заявка на патент США №10/817,731, поданная 2 апреля 2004 г., «Система и способ улучшения качества связи посредством волн с почти вертикальным ионосферным отражением (NVIS) с применением пространственно-временного кодирования».

В целях уменьшения размера и сложности настоящей патентной заявки некоторые смежные патенты и заявки не раскрываются здесь в явном виде. Для получения подробного описания соответствующих изобретений обратитесь к смежным патентам и заявкам.

Следует заметить, что представленный ниже раздел I (Раскрытие из родственной заявки №12/802,988) использует собственный набор сносок, относящихся к ссылкам предшествующего уровня техники и предшествующим заявкам, переуступленным правопреемнику настоящей заявки. Ссылки в сносках перечислены в конце раздела I (непосредственно перед заголовком раздела II). Ссылки, используемые в разделе II, могут иметь числовые обозначения, частично совпадающие со ссылками, используемыми в разделе I, даже при том, что эти числовые обозначения идентифицируют различные ссылки (перечисленные в конце раздела II). Таким образом, ссылки, идентифицированные определенным числовым обозначением, могут быть идентифицированы в пределах раздела, в котором используется числовое обозначение.

I. Раскрытие из родственной заявки №12/802,988

1. Способы удаления межкластерной помехи

Ниже описаны системы беспроводной радиочастотной (РЧ) связи и способы, содержащие множество распределенных передающих антенн для создания мест в пространстве с нулевой РЧ энергией. При использовании М передающих антенн можно создать до (М-1) точек с нулевой РЧ энергией в предварительно заданных местах. В одном варианте осуществления настоящего изобретения точки с нулевой РЧ энергией представляют собой беспроводные устройства, и передающие антенны получают информацию о состоянии канала (CSI) между передатчиками и приемниками. В одном варианте осуществления приемники вычисляют CSI и возвращают информацию обратно к передатчикам. В другом варианте осуществления передатчики вычисляют CSI через обучающие сигналы от приемников, предполагая использование обратимости каналов. Передатчики могут использовать CSI для определения сигналов помехи, которые будут передаваться одновременно. В одном варианте осуществления в передающих антеннах используют предварительное кодирование блочной диагонализации (BD) для генерирования точек с нулевой РЧ энергией.

Система и способы, описанные в настоящем документе, отличаются от описанных выше стандартных технологий формирования луча при передаче/приеме. Фактически, при формировании луча при приеме вычисляют веса для подавления помехи на приемной стороне (посредством управления положением нуля), тогда как некоторые варианты осуществления настоящего изобретения, описанные в настоящем документе, применяют веса на передающей стороне для создания картин интерференции, приводящих к одному или множеству мест в пространстве с «нулевой РЧ энергией». В отличие от стандартного формирования луча при передаче или предварительного кодирования BD, разработанных для максимизации качества сигнала (или SINR) для каждого пользователя или пропускной способности нисходящей линии связи соответственно, системы и способы, описанные в настоящем документе, минимизируют качество сигнала при определенных условиях и/или от определенных передатчиков, создавая, таким образом, точки с нулевой РЧ энергией в устройствах клиента (иногда упоминаемых здесь как «пользователи»). Кроме того, в контексте систем распределенного входа - распределенного выхода (DIDO) (описанных в родственных патентах и заявках), передающие антенны, распределенные в пространстве, обеспечивают более высокие степени свободы (т.е. более высокое пространственное разнесение каналов), которые можно применять для создания множества точек с нулевой РЧ энергией и/или получения максимального SINR для различных пользователей. Например, с помощью М передающих антенн можно создать до (М-1) точек РЧ энергии. В отличие от этого, на практике формирование луча или многопользовательские системы с BD, как правило, разрабатывают с близко расположенными антеннами на передающей стороне, что ограничивает количество одновременных пользователей, которые могут обслуживаться по беспроводной линии связи, при любом количестве передающих антенн М.

Рассмотрим систему с М передающими антеннами и K пользователями, причем K<М. Мы предполагаем, что передатчик получает CSI (H∈C^K×M) между М передающими антеннами и K пользователями. Для упрощения предполагаем, что каждый пользователь имеет одну антенну, но этот же способ можно распространить на случай множества приемных антенн у каждого пользователя. Веса предварительного кодирования (w∈C^M×1), создающие нулевую РЧ энергию в K мест расположения пользователей, вычисляют, чтобы удовлетворить следующее условие:

Hw=0^K×1,

где 0^K×1 - вектор со всеми нулевыми элементами, а Н представляет собой канальную матрицу, полученную объединением векторов канала (h_k∈C^1×M) от М передающих антенн к K пользователям как:

В одном варианте осуществления вычисляют сингулярное разложение (SVD) канальной матрицы Н, вес w предварительного кодирования определяют как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицируемому нулевым сингулярным значением) для Н.

Передающие антенны используют весовой вектор, определенный выше, для передачи РЧ энергии, в то же время создавая K точек с нулевой РЧ энергией в местах расположения K пользователей, так что сигнал, принятый k-м пользователем, выражается уравнением:

r_k=h_kws_k÷n_k=0÷n_k,

где n_k∈C^1×1 - аддитивный белый гауссов шум (AWGN) у k-го пользователя.

В одном варианте осуществления вычисляют сингулярное разложение (SVD) канальной матрицы Н, вес w предварительного кодирования определяют как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицируемому нулевым сингулярным значением) для Н.

В другом варианте осуществления беспроводная система представляет собой систему DIDO, а точки с нулевой РЧ энергией создают для предварительного подавления помехи для клиентов между различными зонами покрытия DIDO. В заявке на патент США №12/630,627 описана система DIDO, включающая в себя:

- клиентов DIDO;

- распределенные антенны DIDO;

- базовые приемопередающие станции (BTS) DIDO;

- сеть базовых станций (BSN) DIDO.

Каждая BTS соединена посредством BSN с множеством распределенных антенн, обеспечивающих обслуживание в конкретной зоне покрытия, называемой кластером DIDO. В настоящей патентной заявке мы описываем систему и способ подавления помехи между смежными кластерами DIDO. Как показано на фиг. 1, мы предполагаем, что в основном кластере DIDO размещен клиент (т.е. устройство пользователя, обслуживаемое многопользовательской системой DIDO), на которого воздействует помеха (или целевой клиент) со стороны соседних кластеров.

В одном варианте осуществления соседние кластеры работают на различных частотах согласно технологиям множественного доступа с частотным разделением (FDMA) подобно стандартным системам сотовой связи. Например, при коэффициенте повторного использования частоты, равном 3, одну и ту же несущую частоту использует повторно каждый третий кластер DIDO, как показано на фиг. 2. На фиг. 2 другие несущие частоты указаны как F₁, F₂ и F₃. Хотя этот вариант осуществления можно применять в некоторых реализациях, такое решение приводит в итоге к снижению спектральной эффективности, так как доступный спектр разделен на множество поддиапазонов, и только одно подмножество кластеров DIDO работает в одном поддиапазоне. Кроме того, для предотвращения помехи требуется сложное планирование сотовой сети для связи различных кластеров DIDO с различными частотами. Подобно сотовым системам предшествующего уровня техники, такое планирование сотовой связи требует особого размещения антенн и ограничения мощности передачи во избежание помех между кластерами, использующими одну и ту же частоту.

В другом варианте осуществления соседние кластеры работают в одной и той же полосе частот, но в различных временных слотах в соответствии с технологией множественного доступа с временным разделением (TDMA). Например, как показано на фиг. 3, передача DIDO разрешается только в моменты времени T₁, Т₂ и Т₃ для определенных кластеров. Временные слоты можно назначать в равной степени различным кластерам, так что различные кластеры планируются в соответствии с политикой кругового обслуживания. Если различные кластеры характеризуют различные требования к скорости передачи данных (т.е. кластеры в переполненных городских средах в сравнении с кластерами в сельских районах с меньшим количеством клиентов на зону покрытия), то различным кластерам назначают различные приоритеты, так что больше временных слотов назначают кластерам с большими требованиями к скорости передачи данных. Хотя TDMA, как описано выше, можно применять в одном варианте осуществления настоящего изобретения, подход TDMA может потребовать временной синхронизации различных кластеров и может привести к более низкой спектральной эффективности, так как кластеры, создающие помехи, не могут использовать одну и ту же частоту одновременно.

В одном варианте осуществления все соседние кластеры ведут передачу одновременно в одной полосе частот и используют для кластеров пространственную обработку во избежание помех. В настоящем варианте осуществления мультикластерная система DIDO: (i) использует стандартное предварительное кодирование DIDO внутри основного кластера для передачи одновременных, не создающих друг другу помех потоков данных в пределах одной и той же полосы частот множеству клиентов (как описано в родственных патентах и заявках, в числе которых патенты US 7,599,420; 7,633,994; 7,636,381; и заявка №12/143,503); (ii) использует предварительное кодирование DIDO с подавлением помех в соседних кластерах во избежание помех клиентам, находящимся в создающих помехи зонах 8010, как показано на фиг. 4, создавая точки с нулевой радиочастотной (РЧ) энергией в местах расположения целевых клиентов. Если целевой клиент находится в создающей помехи зоне 410, он будет принимать сумму РЧ энергии, содержащей поток данных от основного кластера 411, и нулевой РЧ энергии от создающего помехи кластера 412-413, которая будет представлять собой просто РЧ энергию, содержащую поток данных от основного кластера. Таким образом, смежные кластеры могут использовать одну и ту же частоту одновременно, не имея в создающей помехи зоне целевых клиентов, страдающих от помех.

В реальных системах на производительность предварительного кодирования DIDO могут влиять различные факторы, такие как: ошибка оценки канала или эффекты Доплера (приводящие к устаревшей информации о состоянии канала на распределенных антеннах DIDO); перекрестные искажения (IMD) в системах DIDO с несколькими несущими; смещения по времени или по частоте. В результате влияния этих эффектов достижение точек с нулевой РЧ энергией может оказаться нецелесообразным. Однако, пока РЧ энергия у целевого клиента от кластеров, создающих помехи, незначительна по сравнению с РЧ энергией от основного кластера, помеха не влияет на характеристики линии связи у целевого клиента. Например, предположим, что клиент требует отношение «сигнал-шум» (SNR) в 20 дБ для демодуляции комбинации 4-QAM с использованием кодирования с прямой коррекцией ошибок (FEC), чтобы достигнуть целевого значения частоты появления ошибочных битов (BER), равного 10^-6. Если РЧ энергия у целевого клиента, принятая от создающего помехи кластера, на 20 дБ ниже РЧ энергии, принятой от основного кластера, помеха незначительна и клиент может успешно демодулировать данные в пределах заданного целевого значения BER. Таким образом, термин «нулевая РЧ энергия», используемый в настоящем описании, не обязательно означает, что РЧ энергия РЧ сигналов помехи равна нулю. Скорее это означает, что РЧ энергия достаточно низка относительно РЧ энергии полезного РЧ сигнала, так что приемник может принимать полезный РЧ сигнал. Кроме того, хотя для РЧ энергии помехи описаны определенные желаемые пороговые значения относительно полезной РЧ энергии, основополагающие принципы изобретения не ограничены никакими конкретными пороговыми значениями.

Существуют различные типы создающих помехи зон 8010, как показано на фиг. 4. Например, на зоны «типа А» (на Фиг. 80 обозначены буквой «А») влияет помеха только от одного соседнего кластера, тогда как зоны «типа В» (обозначены буквой «В») учитывают помеху от двух или более соседних кластеров.

На фиг. 5 показана структура, применяемая в одном варианте осуществления настоящего изобретения. Точки обозначают распределенные антенны DIDO, кресты обозначают клиентов DIDO, а стрелки указывают направления распространения РЧ энергии. Антенны DIDO в основном кластере передают сигналы предварительно кодированных данных клиентам МС 501 в этом кластере. Аналогично, антенны DIDO в кластере, создающем помехи, обслуживают клиентов IC 502 в пределах этого кластера посредством стандартного предварительного кодирования DIDO. Зеленый крест 503 обозначает целевого клиента ТС 503 в зоне, создающей помехи. Антенны DIDO в основном кластере 511 передают сигналы предварительно кодированных данных целевому клиенту (черные стрелки) посредством стандартного предварительного кодирования DIDO. Антенны DIDO в создающем помехи кластере 512 используют предварительное кодирование для создания нулевой РЧ энергии в направлении целевого клиента 503 (зеленые стрелки).

Принятый целевым клиентом к сигнал в любой создающей помехи зоне 410А, В на фиг. 4 описан уравнением:

где k=1, …, K, и K - количество клиентов в создающей помехи зоне 8010А, В, U - количество клиентов в основном кластере DIDO, С - количество создающих помехи кластеров 412-413 DIDO и I_c - количество клиентов в создающем помехи кластере с. Кроме того, r_k∈C^N×M представляет собой вектор, содержащий принимаемые потоки данных клиентом k в предположении, что в устройствах клиентов существует М передающих антенн DIDO и N приемных антенн; s_k∈C^N×1 - вектор передаваемых потоков данных клиенту k в основном кластере DIDO; s_u∈C^N×1 - вектор передаваемых потоков данных клиенту и в основном кластере DIDO; s_c,i∈C^N×1 - вектор передаваемых потоков данных клиенту i в с-м создающем помехи кластере DIDO; n_k∈C^N×1 - вектор аддитивного белого гауссова шума (AWGN) в N приемных антеннах клиента k; H_k∈C^N×M - матрица канала DIDO от М передающих антенн DIDO до N приемных антенн у клиента k в основном кластере DIDO; H_c,k∈C^N×M - матрица канала DIDO от М передающих антенн DIDO до N приемных антенн у клиента k в с-м создающем помехи кластере DIDO; W_k∈C^M×N - матрица весов предварительного кодирования DIDO для клиента k в основном кластере DIDO; W_k∈C^M×N - матрица весов предварительного кодирования DIDO для клиента u в основном кластере DIDO; W_c,i∈C^M×N - матрица весов предварительного кодирования DIDO для клиента i в с-м создающем помехи кластере DIDO.

Для упрощения условных обозначений без потери общности мы предполагаем, что все клиенты снабжены N приемными антеннами и в каждом кластере DIDO существует М распределенных антенн DIDO, причем М≥(N⋅U) и М≥(N⋅I_c), ∀c=1, …, С. Если М больше, чем общее количество приемных антенн в кластере, дополнительные передающие антенны применяют для заблаговременного подавления помехи целевым клиентам в зоне, создающей помехи, или улучшения надежности линии связи для клиентов в пределах того же самого кластера через схемы разнесения, описанные в родственных патентах и заявках, в том числе в патентах US 7,599,420; 7,633,994; 7,636,381 и заявке №12/143,503.

Веса предварительного кодирования DIDO вычисляют для заблаговременного подавления межклиентской помехи в пределах одного кластера DIDO. Например, предварительное кодирование с блочной диагонализацией (BD), описанное в родственных патентах и заявках, в том числе в патентах US 7,599,420; 7,633,994; 7,636,381 и заявке №12/143,503 и [7], можно применять для удаления межклиентской помехи, чтобы в основном кластере выполнялось следующее условие:

Матрицы весов предварительного кодирования в соседних кластерах DIDO проектируют в целях соблюдения следующего условия:

Для вычисления матриц W_c,i предварительного кодирования оценивают нисходящий канал от М передающих антенн к I_c клиентам в создающем помехи кластере, а также клиенту k в создающей помехи зоне, а матрицу предварительного кодирования вычисляют на BTS DIDO в создающем помехи кластере. Если для вычисления матриц предварительного кодирования в создающих помехи кластерах используют способ BD, создается следующая эффективная канальная матрица для вычисления весов для i-го клиента в соседних кластерах:

где - матрица, полученная из матрицы канала для создающего помехи кластера с, где строки, соответствующие i-му клиенту, удалены.

Подставляя условия (2) и (3) в (1), мы получаем принятые потоки данных для целевого клиента k, в которых внутрикластерная и межкластерная помехи удалены.

Веса W_c,i предварительного кодирования в (1), вычисленные в соседних кластерах, рассчитывают с возможностью передавать предварительно кодированные потоки данных всем клиентам в этих кластерах, в то же время заблаговременно подавляя помеху для целевого клиента в создающей помехи зоне. Целевой клиент принимает предварительно кодированные данные только от своего основного кластера. В другом варианте осуществления тот же самый поток данных посылают целевому клиенту как от основного, так и от соседнего кластеров для получения усиления от разнесения. В этом случае модель сигнала в (5) выражают следующим образом:

где W_c,k представляет собой матрицу предварительного кодирования DIDO от передатчиков DIDO в с-м кластере к целевому клиенту k в создающей помехи зоне. Следует заметить, что способ в (6) требует временной синхронизации соседних кластеров, которую может быть трудно достигнуть в больших системах, но, тем не менее, она вполне оправданна, если преимущество усиления при разнесении оправдывает затраты на осуществление.

Мы начинаем с оценки характеристик предложенного способа с точки зрения частоты появления ошибочных символов (SER) в зависимости от отношения «сигнал-шум» (SNR). Без потери общности мы определяем следующую модель сигнала, принимая одну антенну на каждого клиента, и переформулируем (1) следующим образом:

где INR представляет собой отношение «помеха-шум», определяемое как INR=SNR/SIR, a SIR представляет собой отношение «сигнал-помеха».

На фиг. 6 представлена зависимость SER от SNR, принимая SIR=10 дБ, для целевого клиента в создающей помехи зоне. Без потери общности мы измерили SER для 4-QAM и 16-QAM без кодирования с прямой коррекцией ошибок (FEC). Мы получили целевое SER, равное 1% для некодированных систем. Эта целевое значение соответствует различным значениям SNR в зависимости от порядка модуляции (т.е. SNR=20 дБ для 4-QAM и SNR=28 дБ для 16-QAM). Более низкие целевые значения SER могут быть удовлетворены при тех же значениях SNR при использовании кодирования с FEC за счет выигрыша, обеспечиваемого кодированием. Мы рассматриваем сценарий двух кластеров (один основной кластер и один кластер, создающий помехи) с двумя антеннами DIDO и двумя клиентами (каждый из которых оборудован одной антенной) на кластер. Один из клиентов в основном кластере находится в зоне, создающей помехи. Мы рассматриваем узкополосные каналы с неглубоким замиранием, но нижеследующие результаты можно распространить на частотно-избирательные системы с несколькими несущими (OFDM), где каждая поднесущая подвергается неглубокому замиранию. Мы рассматриваем два сценария: (i) один - с помехой между кластерами DIDO (IDCI), где веса w_c,i предварительного кодирования вычисляют, не учитывая целевого клиента в создающей помехи зоне; и (ii) другой, в котором IDCI удаляют, вычисляя веса w_c,i для уничтожения IDCI для целевого клиента. Мы наблюдаем, что в присутствии IDCI значение SER является высоким и превышает заданную цель. При предварительном кодировании с IDCI в соседнем кластере помеха для целевого клиента подавляется, и цели SER достигаются для SNR>20 дБ.

Результаты, представленные на фиг. 6, предполагают предварительное кодирование с IDCI, как в выражении (5). Если предварительное кодирование с IDCI применяют также в соседних кластерах для предварительного кодирования потоков данных для целевого клиента в создающей помехи зоне, как в выражении (6), разнесение обеспечивает дополнительный выигрыш. На фиг. 7 представлено сравнение SER, полученных двумя способами: (i) «Способ 1», в котором используют предварительное кодирование с IDCI согласно (5); (ii) «Способ 2», в котором используют предварительное кодирование с IDCI согласно (6), где соседние кластеры также передают поток предварительно кодированных данных целевому клиенту. Способ 2 дает усиление ~3 дБ по сравнению со стандартным предварительным кодированием с IDCI из-за дополнительного усиления, обеспечиваемого антеннами DIDO в соседнем кластере, используемыми для передачи предварительно кодированного потока данных целевому клиенту. В более общем смысле, выигрыш за счет матрицы в способе 2 относительно способа 1 пропорционален 10*log10 (С+1), где С представляет собой количество соседних кластеров, а коэффициент «1» обозначает основной кластер.

Затем мы оцениваем характеристики упомянутого выше способа в зависимости от расположения целевого клиента относительно зоны, создающей помехи. Мы рассматриваем один простой сценарий, в котором целевой клиент 8401 перемещается из основного кластера 802 DIDO в создающий помехи кластер 803, как показано на фиг. 8. Мы предполагаем, что все антенны 812 DIDO внутри основного кластера 802 используют предварительное кодирование BD для подавления внутрикластерной помехи и удовлетворения условия (2). Мы предполагаем единственный создающий помехи кластер DIDO, единственную приемную антенну в устройстве 801 клиента и равные потери на пути прохождения сигнала от всех антенн DIDO в основном или создающем помехи кластере до клиента (т.е. до антенн DIDO, расположенных по кругу вокруг клиента). Мы применяем упрощенную модель потерь на пути прохождения с экспонентой 4 потерь на пути прохождения (как в типичных городских средах) [11].

Последующий анализ основан на следующей упрощенной модели сигнала, расширяющей (7) для учета потерь на пути прохождения сигнала:

где отношение «сигнал-помеха» (SIR) рассчитывают как SIR=((1-D)/D)⁴. При моделировании IDCI мы рассматриваем три сценария: i) идеальный случай без IDCI; ii) предварительное подавление IDCI посредством предварительного кодирования BD в создающем помехи кластере для выполнения условия (3); iii) с IDCI, без предварительного подавления соседним кластером.

На фиг. 9 представлено отношение «сигнал/смесь помехи с шумом» (SINR) в зависимости от D (т.е. когда целевой клиент перемещается из основного кластера 802 в направлении антенн 813 DIDO в создающем помехи кластере 8403). SINR рассчитывают как отношение мощностей сигнала и смеси помехи и шума, используя модель сигнала, представленную в (8). В отсутствии IDCI на характеристики беспроводной линии связи влияет только шум, и SINR уменьшается за счет потерь на пути прохождения сигнала. При наличии IDCI (т.е. без предварительного кодирования с IDCI) помеха от антенн DIDO в соседнем кластере способствует уменьшению SINR.

На фиг. 10 представлена характеристика частоты появления ошибочных символов (SER) для вышеупомянутых трех сценариев, для модуляции 4-QAM в узкополосных каналах с неглубоким замиранием. Эти результаты SER соответствуют SINR, представленному на фиг. 9. Мы принимаем пороговое значение SER равным 1% для некодированных систем (т.е. без FEC), что соответствует пороговому значению SINR, SINR_T=20 дБ, представленному на фиг. 9. Порог SINR зависит от порядка модуляции, применяемого для передачи данных. Более высокие порядки модуляции обычно характеризует более высокий SINR_T, позволяющий достигнуть той же самой целевой частоты ошибок. При наличии FEC более низкую целевую SER можно достигнуть для того же значения SINR благодаря выигрышу от кодирования. В случае IDCI без предварительного кодирования целевая SER достижима только в пределах диапазона D<0,25. При предварительном кодировании с IDCI в соседнем кластере диапазон, удовлетворяющий целевой SER, расширяется до D<0,6. Сверх этого диапазона SINR растет из-за потерь на пути прохождения сигнала, и целевая SER не достигается.

Один вариант осуществления способа предварительного кодирования с IDCI представлен на фиг. 11 и состоит из следующих стадий.

- Оценка SIR 1101. Клиенты оценивают мощность сигнала от основного кластера DIDO (т.е. основываясь на принятых предварительно кодированных данных) и мощность сигнала «смесь помехи с шумом» от соседних кластеров DIDO. В системах DIDO с одиночной несущей можно разработать структуру кадра с короткими периодами молчания. Например, периоды молчания можно установить между использованием обучающего сигнала для оценки канала и передачами предварительно кодированных данных во время обратной связи для передачи информации о состоянии канала (CSI). В одном варианте осуществления мощность сигнала «смесь помехи с шумом» от соседних кластеров измеряют в течение периодов молчания от антенн DIDO в основном кластере. В реальных системах DIDO с несколькими несущими (OFDM) нулевые тональные сигналы, как правило, применяют для предотвращения смещения постоянного тока (DC) и затухания на краю полосы из-за фильтрации на передающей и приемной сторонах. В другом варианте осуществления, использующем системы с несколькими несущими, мощность сигнала «смесь помехи с шумом» оценивают по нулевым тональным сигналам. Поправочные коэффициенты можно применять для компенсации затухания фильтров передачи/приема на краю полосы. Когда оценивают мощность смеси «сигнал с помехой и шумом» (P_S) от основного кластера и мощность смеси «помехи с шумом» от соседних кластеров (P_IN), клиент вычисляет SINR следующим образом:

В альтернативном варианте осуществления оценку SINR получают из индикации мощности принятого сигнала (RSSI), используемой в типичных системах беспроводной связи для измерения мощности радиосигнала.

Следует заметить, что показатель в (9) не может проводить различие между уровнем мощности шума и уровнем мощности помехи. Например, клиенты, на которых влияет затенение (т.е. находящиеся позади препятствий, ослабляющих мощность сигнала от всех распределенных антенн DIDO в основном кластере) в средах, свободных от помех, могут получить низкое значение SINR даже при отсутствии влияния межкластерной помехи.

Более надежный показатель для предложенного способа представляет собой значение SIR, вычисляемое следующим образом:

где P_N представляет собой мощность шума. В реальных системах OFDM с несколькими несущими мощность шума P_N в (10) оценивают по нулевым тональным сигналам, предполагая, что все антенны DIDO из основного и соседних кластеров используют один и тот же набор нулевых тональных сигналов. Мощность смеси «помеха с шумом» (P_IN) оценивают в период молчания, как упомянуто выше. Наконец, мощность (P_S) смеси «сигнал с помехой и шумом» получают из тональных сигналов данных. По этим оценкам клиент вычисляет значение SIR в выражении (10).

- Оценка канала в соседних кластерах 1102-1103. Если предполагаемое значение SIR в (10) ниже заданного порога (SIR_T), определенного на стадии 8702, представленной на фиг. 11, клиент начинает слушать обучающие сигналы от соседних кластеров. Следует заметить, что значение SIR_T зависит от схемы кодирования модуляции и FEC (MCS), используемой для передачи данных. Различные целевые значения SIR определяют в зависимости от MCS у клиента. Когда распределенные антенны DIDO различных кластеров синхронизированы по времени (т.е. привязаны к одному и тому же импульсу в секунду, PPS, время отсчета), клиент использует контрольную последовательность для передачи своих оценок канала антеннам DIDO в соседних кластерах на стадии 8703. Контрольная последовательность для оценки канала в соседних кластерах спроектирована ортогонально к контрольной последовательности от основного кластера. В альтернативном варианте осуществления, когда антенны DIDO в различных кластерах не синхронизированы по времени, ортогональные последовательности (с хорошими свойствами взаимной корреляции) используют для временной синхронизации в различных кластерах DIDO. Как только клиент привязывается ко времени отсчета/опорной частоте соседних кластеров, на стадии 1103 выполняется оценка канала.

- Предварительное кодирование с IDCI 1104. Как только на BTS DIDO в соседних кластерах доступны оценки канала, вычисляется предварительное кодирование с IDCI для удовлетворения условия в выражении (3). Антенны DIDO в соседних кластерах передают потоки предварительно кодированных данных только клиентам в своем кластере, в то же время заранее подавляя помеху у клиентов в создающей помехи зоне 410, представленной на фиг. 4. Следует заметить, что если клиент находится в создающей помехи зоне 410 типа В, представленной на фиг. 4, помеху у клиента генерируют многочисленные кластеры, и предварительное кодирование с IDCI выполняют все соседние кластеры одновременно.

Способы эстафетной передачи

Далее мы описываем различные способы эстафетной передачи для клиентов, движущихся через кластеры DIDO, заполненные распределенными антеннами, расположенными в отдельных областях или предоставляющими различные виды обслуживания (т.е. низко- или высокомобильные службы).

а. Эстафетная передача между смежными кластерами

DIDO В одном варианте осуществления предварительный кодер IDCI для удаления межкластерной помехи, описанной выше, применяют в качестве исходной точки для способов эстафетной передачи в системах DIDO. Стандартная эстафетная передача в системах сотовой связи придумана для незаметного переключения клиентов между ячейками, обслуживаемыми различными базовыми станциями. В системах, DIDO эстафетная передача позволяет клиентам перемещаться из одного кластера в другой без потери соединения.

Для иллюстрации одного варианта осуществления стратегии эстафетной передачи для систем DIDO мы снова рассмотрим пример на фиг. 8, только с двумя кластерами 802 и 803. По мере того как клиент 801 перемещается от основного кластера (С1) 802 к соседнему кластеру (С2) 803, в одном варианте осуществления способа эстафетной передачи динамически вычисляется качество сигнала в различных кластерах и выбирается кластер, приводящий к самому низкому показателю частоты ошибок для клиента.

На фиг. 12 представлено изменение SINR в зависимости от расстояния между клиентом и центром кластеров С1. Для модуляции 4-QAM без кодирования FEC мы принимаем целевое значение SINR=20 дБ. Линия, показанная окружностями, представляет SINR для целевого клиента, обслуживаемого антеннами DIDO в С1, когда и С1, и С2 используют предварительное кодирование DIDO без подавления помехи. Значение SINR уменьшается в зависимости от D из-за потерь на пути прохождения сигнала и помехи от соседнего кластера. Когда предварительное кодирование с IDCI реализовано в соседнем кластере, снижение SINR происходит только из-за потерь на пути прохождения сигнала (как показано линией с треугольниками), так как помеха полностью удалена. Симметричное поведение имеет место, когда клиента обслуживает соседний кластер. Один вариант осуществления стратегии эстафетной передачи определяют таким образом, что по мере перемещения клиента из С1 в С2 алгоритм осуществляет переключение между различными схемами DIDO для поддержания значения SINR выше заданного целевого значения.

Из графиков на фиг. 12 мы получаем значение SER для модуляции 4-QAM на фиг. 13. Следует заметить, что переключение между различными стратегиями предварительного кодирования поддерживает значение SER в пределах заданного целевого значения.

Один вариант осуществления стратегии эстафетной передачи описан ниже.

- Предварительное кодирование с С1-DIDO и C2-DIDO. Когда клиент находится в пределах С1 вдали от создающей помехи зоны, оба кластера, С1 и С2, работают со стандартным предварительным кодированием DIDO независимо.

- Предварительное кодирование с С1-DIDO и C2-IDCI. По мере движения клиента в направлении создающей помехи зоны значения SIR или SINR ухудшаются. Когда достигается целевое значение SINR_T1, целевой клиент начинает оценивать канал от всех антенн DIDO в С2 и предоставляет CSI на BTS в С2. BTS в С2 вычисляет предварительное кодирование с IDCI и осуществляет передачу всем клиентам в С2, в то же время предотвращая помеху целевому клиенту. Пока целевой клиент находится в создающей помехи зоне, он будет продолжать предоставлять свою CSI и для С1, и для С2.

- Предварительное кодирование с С1-IDCI и C2-DIDO. По мере движения клиента в направлении С2 его значение SIR или SINR продолжает падать, пока снова не достигнет целевого значения. В этот момент клиент решает переключиться на соседний кластер. В этом случае С1 начинает использовать CSI от целевого клиента для создания нулевой помехи в его направлении с помощью предварительного кодирования с IDCI, тогда как соседний кластер использует CSI для стандартного предварительного кодирования DIDO. В одном варианте осуществления, по мере того как оценка SIR приближается к целевому значению, кластеры С1 и С2 альтернативно пробуют схемы предварительного кодирования как DIDO, так и с IDCI, чтобы позволить клиенту оценить SIR для обоих случаев. Затем клиент выбирает лучшую схему для максимизации определенного показателя частоты ошибок. Когда применяют этот способ, точка перехода для стратегии эстафетной передачи приходится на пересечение кривых с треугольниками и ромбами на фиг. 12. Один вариант осуществления выполнен с возможностью использовать модифицированный способ предварительного кодирования с IDCI, описанный в (6), в котором соседний кластер также передает поток предварительно кодированных данных целевому клиенту для обеспечения выигрыша за счет решетки. При таком подходе стратегия эстафетной передачи упрощается, так как клиенту не требуется оценивать SINR для обеих стратегий в точке перехода.

- Предварительное кодирование с С1-DIDO и C2-DIDO. По мере движения клиента из создающей помехи зоны в направлении С2 основной кластер С1 прекращает предварительное подавление помехи в направлении этого целевого клиента посредством предварительного кодирования с IDCI и переключается обратно на стандартное предварительное кодирование DIDO для всех клиентов, остающихся в С1. Эта заключительная точка перехода в нашей стратегии эстафетной передачи подходит для избежания ненужной обратной связи CSI от целевого клиента к С1, что уменьшает непроизводительные затраты в канале обратной связи. В одном варианте осуществления определяют второе целевое значение SINR_T2. Когда значение SINR (или SIR) превышает это целевое значение, стратегия переключается на C1-DIDO и C2-DIDO. В одном варианте осуществления кластер С1 продолжает переключаться между предварительным кодированием DIDO и с IDCI, чтобы позволить клиенту оценить SINR. Затем клиент выбирает способ для С1, наиболее приближенный к целевому значению SINR_T1, указанному выше.

Способ, описанный выше, вычисляет оценки SINR или SIR для различных схем в режиме реального времени и применяет их для выбора оптимальной схемы. В одном варианте осуществления алгоритм эстафетной передачи разработан на основе конечного автомата, представленного на фиг. 14. Клиент отслеживает свое текущее состояние и переключается в следующее состояние, когда значение SINR или SIR проходит ниже или выше заданных пороговых значений, представленных на фиг. 12. Как обсуждалось выше, в состоянии 1201 оба кластера С1 и С2 независимо работают со стандартным предварительным кодированием DIDO, и клиента обслуживает кластер С1; в состоянии 1202 клиента обслуживает кластер C1, BTS в С2 вычисляет предварительное кодирование с IDCI, и кластер С1 работает, используя стандартное предварительное кодирование DIDO; в состоянии 1203 клиента обслуживает кластер С2, BTS в С1 вычисляет предварительное кодирование с IDCI, и кластер С2 работает, используя стандартное предварительное кодирование DIDO; и в состоянии 1204 клиента обслуживает кластер С2, и оба кластера, С1 и С2, независимо работают со стандартным предварительным кодированием DIDO.

При наличии эффектов затенения качество сигнала или SIR может колебаться вокруг порогов, как показано на фиг. 15, вызывая повторяющееся переключение между последовательными состояниями, представленными на фиг. 14. Повторяющееся изменение состояний представляет собой нежелательный эффект, так как оно приводит к значительным непроизводительным затратам по каналам управления между клиентами и BTS, чтобы позволить переключение между схемами передачи. На фиг. 15 представлен пример стратегии эстафетной передачи при наличии затенения. В одном варианте осуществления коэффициент затенения моделируют согласно нормальному логарифмическому распределению с дисперсией 3 [3]. Далее мы определяем некоторые способы предотвращения эффекта повторяющегося переключения во время эстафетной передачи DIDO.

Один вариант осуществления изобретения выполнен с возможностью использовать петлю гистерезиса для борьбы с эффектами переключения состояния. Например, при переключении между состояниями «C1-DIDO, С2-IDCI» 9302 и «С1-IDCI, K2-DIDO» 9303 на фиг. 14 (или наоборот) пороговое значение SINR_T1 можно регулировать в пределах диапазона А₁. Этот способ позволяет избежать повторных переключений между состояниями, когда качество сигнала колеблется вокруг SINR_T1. Например, на фиг. 16 представлен механизм петли гистерезиса при переключении между любыми двумя состояниями, представленными на фиг. 14. Для переключения из состояния B в состояние А значение SIR должно превышать (SIR_T1+A₁/2), но для переключения обратно из состояния А в состояние В значение SIR должно упасть ниже (SIR_T1-A₁/2).

В другом варианте осуществления пороговое значение SINR_T2 регулируют во избежание повторяющегося переключения между первым и вторым (или третьим и четвертым) состояниями конечного автомата, представленного на фиг. 14. Например, диапазон значений А₂ можно определить так, что пороговое значение SINR_T2 выбирают в пределах этого диапазона в зависимости от режима канала и эффектов затенения.

В одном варианте осуществления в зависимости от изменений затенения, ожидаемых в беспроводной линии связи, порог SINR динамически корректируется в пределах диапазона [SINR_T2, SINR_T2+A₂]. Дисперсию логарифмически нормального распределения можно оценить по дисперсии мощности принятого сигнала (или RSSI), по мере того как клиент перемещается из своего текущего кластера в соседний кластер.

Описанные выше способы предполагают, что клиент запустил стратегию эстафетной передачи. В одном варианте осуществления решение об эстафетной передаче перекладывают на станции BTS DIDO в предположении, что связь через многочисленные BTS разрешена.

Для упрощения приведенные выше способы получают без учета кодирования FEC и 4-QAM. В более общем смысле, пороговые значения SINR или SIR получают для различных схем кодирования модуляции (MCS), и стратегию эстафетной передачи разрабатывают в сочетании с адаптацией линии связи (см., например, патент US 7,636,381) для оптимизации скорости передачи данных по нисходящей линии связи каждому клиенту в создающей помехи зоне.

b. Эстафетная передача между сетями DIDO с низким и высоким эффектом Доплера

Системы DIDO выполнены с возможностью использовать схемы передачи с обратной связью для предварительного кодирования потоков данных по нисходящему каналу. Схемам с обратной связью свойственно ограничение, связанное с задержкой в канале обратной связи. В реальных системах DIDO время вычислений можно уменьшить с помощью приемопередатчиков с большой вычислительной мощностью и ожидать, что большая часть задержки вводится за счет BSN DIDO при доставке CSI и предварительно кодированных данных основной полосы от BTS к распределенным антеннам. BSN может содержать различные сетевые технологии, включая без ограничений цифровые абонентские линии (DSL), кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии Т1, гибридные волоконные коаксиальные (HFC) сети и/или фиксированные беспроводные сети (например, WiFi). Выделенные оптоволоконные линии, как правило, имеют очень большую пропускную способность и низкую задержку, потенциально меньше одной миллисекунды в локальной области, но они менее распространены, чем DSL и кабельные модемы. На сегодня DSL и подключения с помощью кабельного модема, как правило, имеют задержку в диапазоне 10-25 мс на «последней миле» в Соединенных Штатах, но они очень широко распространены.

Максимальная задержка в BSN определяет максимальную доплеровскую частоту, допустимую на беспроводной линии связи DIDO без ухудшения характеристик предварительного кодирования DIDO. Например, в [1] мы показали, что на несущей частоте 400 МГц сети с задержкой приблизительно 10 мс (т.е. DSL) могут допустить скорость клиентов до 3,58 м/с (8 миль в час) (скорость при беге), тогда как сети с задержкой 1 мс (т.е. оптоволоконное кольцо) могут поддерживать скорость до 31,3 м/с (70 миль в час) (т.е. трафик автострады).

Мы определяем две или множество подсетей DIDO в зависимости от максимальной доплеровской частоты, допустимой в BSN. Например, BSN с соединениями DSL с высокой задержкой между BTS DIDO и распределенными антеннами могут обеспечивать только низкомобильные услуги или услуги неподвижной беспроводной связи (т.е. низкодоплеровскую сеть), тогда как BSN с низкой задержкой по оптоволоконному кольцу с низкой задержкой могут обеспечивать высокомобильные услуги (т.е. высокодоплеровскую сеть). Мы видим, что большинство пользователей широкополосной связи не перемещаются, когда используют широкополосную связь, и, более того, большинство из них вряд ли будет расположено около областей с множеством объектов, движущихся на высокой скорости (например, рядом со скоростной магистралью), так как такие места обычно менее желательны для проживания или работы офиса. Однако существуют пользователи широкополосной связи, применяющие широкополосную связь на высоких скоростях (например, когда автомобиль едет по скоростной магистрали) или находящиеся вблизи высокоскоростных объектов (например, на складе, расположенном около скоростной магистрали). Для решения ситуации этих двух различающихся сценариев эффекта Доплера для пользователей в одном варианте осуществления низкодоплеровская сеть DIDO обычно состоит из большего числа антенн DIDO с относительно низкой мощностью (т.е. 1-100 Вт для установки внутри помещения или на крыше), расположенных на большой площади, тогда как высокодоплеровская сеть, как правило, состоит из меньшего количества антенн DIDO с передачей высокой мощности (т.е. 100 Вт для установки на крыше или башне). Низкодоплеровская сеть DIDO, как правило, обслуживает большое количество низкодоплеровских пользователей и может делать это, как правило, по более низкой стоимости связи, используя недорогие широкополосные соединения с высокой задержкой, такие как DSL и кабельные модемы. Высокодоплеровская сеть DIDO обслуживает, как правило, меньшее количество высокодоплеровских пользователей и может делать это, как правило, по более высокой стоимости связи, используя более дорогие широкополосные соединения с низкой задержкой, например, оптоволокно.

Во избежание помех среди различных типов сетей DIDO (например, низкодоплеровской или высокодоплеровской) можно применять различные технологии множественного доступа, такие как множественный доступ с временным разделением (TDMA), множественный доступ с частотным разделением (FDMA) или множественный доступ с кодовым разделением (CDMA).

Далее мы предлагаем способы назначения клиентов различным типам сетей DIDO и разрешения эстафетной передачи между ними. Выбор сети основан на типе мобильности каждого клиента. Скорость клиента (ν) пропорциональна максимальному доплеровскому смещению согласно следующему уравнению [6]:

где f_d - максимальное доплеровское смещение, λ - длина волны, соответствующая несущей частоте, а θ - угол между вектором, указывающим направление клиент-передатчик, и вектором скорости.

В одном варианте осуществления доплеровское смещение каждого клиента вычисляют посредством способов слепой оценки. Например, доплеровское смещение можно оценить, посылая РЧ энергию клиенту и анализируя отраженный сигнал, аналогично доплеровским радиолокационным системам.

В другом варианте осуществления одна или множество антенн DIDO посылают клиенту обучающие сигналы. На основе этих обучающих сигналов клиент оценивает доплеровское смещение, используя такие технологии, как подсчет пересечений нулевого уровня усиления канала или выполнение спектрального анализа. Следует заметить, что для фиксированных скорости ν и траектории клиента угловая скорость υ sin θ в (11) может зависеть от относительного расстояния клиента до каждой антенны DIDO. Например, антенны DIDO вблизи движущегося клиента приводят к большим угловой скорости и доплеровскому сдвигу, чем удаленные антенны. В одном варианте осуществления доплеровскую скорость оценивают по множеству антенн DIDO на различных расстояниях от клиента, а среднее значение, взвешенное среднее значение или стандартное отклонение применяют в качестве индикатора мобильности клиента. На основе оцененного доплеровского индикатора BTS DIDO решает, назначить ли клиента низко доплеровской или высокодоплеровской сети.

Доплеровский индикатор периодически контролируется для всех клиентов, и его данные отсылаются обратно к BTS. Когда один или множество клиентов изменяют свою доплеровскую скорость (т.е. клиент, едущий в автобусе, или клиент, идущий пешком или стоящий на месте), этих клиентов динамически переназначают другой сети DIDO, способной поддержать их уровень мобильности.

Хотя на доплеровское смещение для низкоскоростных клиентов могут влиять находящиеся поблизости высокоскоростные объекты (например, вблизи скоростной магистрали), доплеровское смещение, как правило, гораздо меньше, чем доплеровское смещение у клиентов, находящихся в самостоятельном движении. В связи с этим, в одном варианте осуществления оценивают скорость клиента (например, используя такие средства, как контроль положения клиента при помощи GPS), и, если скорость низкая, клиента назначают низкодоплеровской сети, а если скорость высокая, клиента назначают высокодоплеровской сети.

Способы управления мощностью и группирования антенн

Блок-схема систем DIDO с управлением мощностью представлена на фиг. 17. Один или множество потоков (s_k) данных для каждого клиента (1, …, U) сначала умножают на веса, генерируемые блоком предварительного кодирования DIDO. Предварительно кодированные потоки данных умножают на масштабный коэффициент мощности, вычисленный блоком управления мощностью на основе входной информации о качестве канала (CQI). CQI либо возвращается от клиентов к BTS DIDO, либо извлекается из восходящего канала, допускающего обратимость восходящего-нисходящего канала. Наконец, потоки t_m посылают на блок цифро-аналогового преобразователя (ЦАП), радиочастотный (РЧ) блок, блок усилителя мощности (РА) и, наконец, к антеннам.

Блок управления мощностью измеряет CQI для всех клиентов. В одном варианте осуществления CQI представляет собой среднее значение SNR или RSSI. CQI изменяется для различных клиентов в зависимости от потерь на пути прохождения сигнала или затенения. Наш способ управления мощностью регулирует масштабные коэффициенты мощности P_k передачи для различных клиентов и умножает их на предварительно кодированные потоки данных, сгенерированные для различных клиентов. Следует заметить, что один или множество потоков данных можно сгенерировать для каждого клиента в зависимости от количества приемных антенн клиентов.

Для оценки характеристик предложенного способа мы определили следующую модель сигнала, основанную на выражении (5), включающую потери на пути прохождения сигнала и параметры управления мощностью:

где k=1, …, U, U - количество клиентов, SNR=P_o/N_o, где P_o - средняя мощность передачи, N_o - мощность шума и α_k - коэффициент потерь при прохождении сигнала/затенении. Для моделирования потерь при прохождении сигнала/затенении мы используем следующую упрощенную модель:

где а=4 - экспонента потерь при прохождении сигнала, и мы полагаем, что потери при прохождении сигнала растут с увеличением индекса клиента (т.е. клиенты располагаются на увеличивающемся расстоянии от антенн DIDO).

На фиг. 18 представлены значения SER в зависимости от SNR, предполагая наличие четырех передающих антенн DIDO и четырех клиентов в различных сценариях. Идеальный случай предполагает, что все клиенты имеют одни и те же потери на пути прохождения сигнала (т.е. а=0), что приводит к Pk=1 для всех клиентов. График с квадратами относится к случаю, когда клиенты имеют различные коэффициенты потери на пути прохождения сигнала и отсутствует управление мощностью. Кривая с точками получается из того же сценария (с потерями на пути прохождения сигнала), в котором коэффициенты управления мощностью выбирают так, что P_k=1/α_k. При применении способа управления мощностью большую мощность назначают потокам данных, предназначенным клиентам, испытывающим более высокие потери при прохождении сигнала/затенении, что приводит к усилению значения SNR на 9 дБ (для этого конкретного сценария) по сравнению со случаем без управления мощностью.

Федеральная комиссия по связи США (FCC) (и другие международные регулирующие органы) определяет ограничения на максимальную мощность, передаваемую от беспроводных устройств, для ограничения воздействия электромагнитного (ЭМ) излучения на человеческий организм. Существуют два типа предельных значений [2]: i) «профессиональное/управляемое» предельное значение, когда люди полностью осведомлены об источнике радиочастотного (РЧ) излучения посредством ограждений, предупреждений или объявлений; ii) предельное значение для «обычного населения/неуправляемое», когда нет никакого управления воздействием.

Для различных типов беспроводных устройств определены различные уровни излучения. В целом распределенные антенны DIDO, применяемые внутри/вне помещений, квалифицируют по категории FCC как «мобильные» устройства, определяемые согласно [2] как «передающие устройства, выполненные с возможностью применения в местах, отличных от неподвижных местоположений, которые обычно используют с излучающими структурами, удерживаемыми на расстоянии 20 см или больше от тела пользователя или находящихся поблизости людей».

ЭМ-излучение «мобильных» устройств измеряют с точки зрения предельно допустимой дозы (ПДД), выражаемой в мВт/см². На фиг. 19 представлена плотность мощности ПДД в зависимости от расстояния от источника радиочастотного излучения для различных значений мощности передачи на несущей частоте 700 МГц. Максимально допустимая мощность, необходимая для удовлетворения «неуправляемого» предельного значения FCC для устройств, работающих, как правило, на расстоянии более 20 см от человеческого тела, составляет 1 Вт.

Менее жесткие ограничения по излучаемой мощности определены для передатчиков, установленных на крышах или зданиях, вдали от «обычного населения». Для этих «передатчиков на крышах» FCC определяет менее жесткое предельное значение излучения в 1000 Вт, измеренное с точки зрения эффективной мощности излучения (ERP).

На основе упомянутых выше ограничений FCC в одном варианте осуществления мы определяем два типа распределенных антенн DIDO для реальных систем.

- Маломощные (LP) передатчики: расположенные в любом месте (т.е. внутри или вне помещения) на любой высоте, с максимальной мощностью передачи 1 Вт и возможностью соединения с широкополосной транспортной сетью связи потребительского класса со скоростью 5 Мбит/с (например, DSL, кабельный модем, Fibe То The Home (FTTH)).

- Высокомощные (НР) передатчики: антенны, монтируемые на крышах или на зданиях на высоте приблизительно 10 метров, с мощностью передачи 100 Вт и транспортной сетью связи широкополосного коммерческого класса (например, оптоволоконное кольцо) с эффективно «неограниченной» скоростью передачи данных по сравнению с пропускной способностью, доступной по беспроводным линиям связи DIDO.

Следует заметить, что LP-передатчики с возможностью связи с DSL или кабельным модемом представляют собой хороших кандидатов на низкодоплеровские сети DIDO (как описано в предыдущем разделе), так как их клиенты, главным образом, неподвижны или обладают низкой мобильностью. HP-передатчики с возможностью соединения с коммерческой оптоволоконной линией связи могут допускать более высокую мобильность клиента и могут использоваться в высокодоплеровских сетях DIDO.

Для получения практических знаний о характеристиках систем DIDO с различными типами LP/HP-передатчиков мы рассматриваем реальный случай установки антенны DIDO в центре г. Пало-Альто, штат Калифорния. На фиг. 20а представлено случайное распределение N_LP=100 маломощных распределенных антенн DIDO в г. Пало-Альто. На фиг. 20b 50 LP-антенн заменены N_HP=50 высокомощными передатчиками.

Основываясь на распределениях антенн DIDO на фиг. 20а-b, мы получаем карты покрытия в г. Пало-Альто для систем, использующих технологию DIDO. На фиг. 21а и 21b представлены два распределения мощности, соответствующие конфигурациям, представленным на фиг. 20а и фиг. 20b соответственно. Распределение принимаемой мощности (выраженной в дБм) получают, принимая модель потерь на пути прохождения сигнала/затенения для городских сред, определенную стандартом 3GPP [3], на несущей частоте 700 МГц. Мы видим, что применение 50% HP-передатчиков приводит к лучшему покрытию выбранной области.

На фиг. 22а-b представлено распределение скорости для двух сценариев, описанных выше. Пропускную способность (выраженную в Мбит/с) получают на основе пороговых значений мощности для различных схем кодирования модуляции, определенных в стандарте долгосрочного развития 3GPP (LTE) в [4, 5]. Общую доступную полосу пропускания устанавливают равной 10 МГц на несущей частоте 700 МГц. Рассматривают два различных плана выделения частот: i) спектр 5 МГц выделяют только LP-станциям; ii) 9 МГц выделяют HP-передатчикам, и 1 МГц выделяют LP-передатчикам. Следует заметить, что меньшую полосу пропускания обычно выделяют LP-станциям из-за их возможности подключения к транспортной сети связи с ограниченной пропускной способностью с DSL. На фиг. 22а-b показано, что при использовании 50% НР-передатчиков можно значительно увеличить распределение скоростей, повышая среднюю скорость передачи для каждого клиента с 2,4 Мбит/с на фиг. 22а до 38 Мбит/с на фиг. 22b.

Затем мы определили алгоритмы управления мощностью передачи LP-станций, так что более высокая мощность разрешена в любой момент времени, что увеличивает пропускную способность по нисходящему каналу систем DIDO, как показано на фиг. 22b. Мы видим, что предельные значения FCC по плотности мощности определяют на основе среднего значения во времени следующим образом [2]:

где - время усреднения ПДД, t_n - период времени воздействия излучения с плотностью мощности S_n. Для «управляемого» воздействия время усреднения составляет 6 минут, тогда как для «неуправляемого» воздействия оно увеличивается до 30 минут. Затем любому источнику мощности разрешают вести передачу при больших уровнях мощности, чем предельные значения ПДД, пока средняя плотность мощности в (14) удовлетворяет предельному значению FCC для 30-минутного усреднения при «неуправляемом» воздействии.

На основе этого анализа мы определяем адаптивные способы управления мощностью для увеличения текущей мощности передачи на каждую антенну, в то же время поддерживая среднюю мощность на каждую антенну DIDO ниже предельных значений ПДД. Мы рассматриваем системы DIDO с количеством передающих антенн большим, чем количество активных клиентов. Это обоснованное предположение при условии, что антенны DIDO можно разрабатывать как недорогие беспроводные устройства (подобные точкам доступа WiFi) и устанавливать в любых местах, где есть DSL, кабельный модем, оптоволокно или другая возможность подключения к Интернету.

Структура систем DIDO с адаптивным управлением мощностью для каждой антенны представлена на фиг. 23. Амплитуда цифрового сигнала, приходящего от мультиплексора 234, динамически регулируется с масштабными коэффициентами мощности S₁, …, S_M, прежде чем посылается на блоки 235 ЦАП. Коэффициенты масштабирования мощности вычисляет блок 232 управления мощностью, основываясь на CQI 233.

Каждая группа содержит по меньшей мере столько антенн DIDO, сколько существует активных клиентов (K). В любое конкретное время только одна группа имеет N_a>K активных антенн DIDO, ведущих передачу клиентам на большем уровне мощности (S_o), чем предельное значение ПДД . В одном из способов выполняют итерации по всем группам антенн согласно политике планирования кругового обслуживания, представленной на фиг. 24. В другом варианте осуществления различные способы планирования (т.е. пропорционально-справедливое планирование [8]) используют для выбора кластера для оптимизации частоты ошибок или характеристики пропускной способности.

Учитывая планирование выделения мощности по принципу кругового обслуживания, из выражения (14) мы получаем среднюю мощность передачи для каждой антенны DIDO в виде:

где t₀ - промежуток времени, в течение которого группа антенн активна, и Т_ПДД=30 мин - среднее время, определенное руководствами FCC [2]. Отношение в выражении (15) представляет собой коэффициент использования (DF) групп, определенный так, что средняя мощность передачи от каждой антенны DIDO удовлетворяет предельному значению ПДД . Коэффициент использования зависит от количества активных клиентов, количества групп и активных антенн на группу в соответствии со следующим определением:

Усиление SNR (в дБ), полученное в системах DIDO с управлением мощностью и группировкой антенн, выражают как функцию коэффициента использования:

Мы видим, что усиления в (17) достигают за счет дополнительной мощности передачи G_dB через все антенны DIDO.

По существу, общая мощность передачи от всех N_a из всех групп N_g определяется как

где P_ij представляет собой среднее значение мощности передачи на антенну, определяемое выражением:

и S_ij(t) является спектральной плотностью мощности для i-ой передающей антенны в пределах j-ой группы. В одном варианте осуществления спектральная плотность мощности в (19) предназначена для оптимизации частоты ошибок или характеристики пропускной способности каждой антенны.

Для получения некоторого знания о характеристиках предложенного способа рассмотрим 400 распределенных антенн DIDO в конкретной зоне покрытия и 400 клиентов, подписавшихся на услугу беспроводного Интернета, предложенную через системы DIDO. Маловероятно, что каждое интернет-соединение будет полностью использоваться все время. Предположим, что 10% клиентов будут активно использовать соединение беспроводного Интернета в любой момент времени. Усиление SNR в результате такой схемы передачи составляет G_dB=10log₁₀ (1/DF)=10 дБ, обеспечиваемое дополнительной мощностью передачи 10 дБ от всех антенн DIDO. Мы видим, однако, что средняя мощность передачи на каждую антенну постоянна и находится в рамках предельного значения ПДД.

На фиг. 25 представлено сравнение (некодированной) характеристики SER вышеупомянутого управления мощностью с группированием антенн и стандартного выбора собственной моды в патенте US 7,636,381. Все схемы применяют предварительное кодирование BD для четырех клиентов, каждый клиент снабжен одной антенной. SNR относится к соотношению мощности передачи на одну антенну к мощности шума (т.е. SNR передачи на одну антенну). Кривая, обозначенная как DIDO 4×4, предполагает использование четырех передающих антенн и предварительного кодирования BD. Кривая с квадратами обозначает характеристику SER с двумя дополнительными передающими антеннами и BD с выбором собственной моды, что приводит к усилению SNR на 10 дБ (при целевом значении SER 1%) по сравнению со стандартным предварительным кодированием BD. Управление мощностью с группированием антенн и DF=1/10 также приводит к усилению 10 дБ при том же целевом значении SER. Мы видим, что выбор собственной моды изменяет наклон кривой SER благодаря выигрышу при разнесении, тогда как наш способ управления мощностью смещает кривую SER влево (поддерживая тот же самый наклон) благодаря увеличенной средней мощности передачи. Для сравнения показано значение SER с большим коэффициентом использования DF=1/50, обеспечивающим дополнительное усиление на 7 дБ по сравнению с DF=1/10.

Следует заметить, что наше управление мощностью может иметь меньшую сложность, чем стандартные способы выбора собственной моды. Фактически, идентификатор антенны в каждой группе можно предварительно вычислить и совместно использовать среди антенн DIDO и клиентов посредством таблиц поиска, так что в любое заданное время требуется только K оценок канала. Для выбора собственной моды вычисляют (K+2) оценок канала, и требуется дополнительная вычислительная обработка для выбора собственной моды, минимизирующей SER в любой момент времени для всех клиентов.

Затем мы описываем другой способ, содержащий группирование антенн DIDO для уменьшения непроизводительных затрат обратной связи CSI в некоторых специальных сценариях. На фиг. 26а представлен один сценарий, в котором клиенты (точки) рассеяны в произвольном порядке в одной области, покрытой множеством распределенных антенн DIDO (кресты). Среднюю мощность в каждой беспроводной линии связи передачи-приема можно вычислить как:

где Н представляет собой матрицу оценки канала, доступную в BTS DIDO.

Матрицы А, представленные на фиг. 26а-с, получают в цифровой форме путем усреднения канальных матриц для 1000 случаев. На фиг. 26b и 26с представлены два альтернативных сценария соответственно, в которых клиенты сгруппированы вокруг подмножества антенн DIDO и принимают пренебрежимо малую мощность от антенн DIDO, расположенных далеко. Например, на фиг. 26b представлены две группы антенн, образующих блочную диагональную матрицу А. Один крайний сценарий представляет собой случай, когда каждый клиент находится очень близко только к одному передатчику, а передатчики находятся далеко друг от друга, так что мощность от всех других антенн DIDO незначительна. В этом случае линия связи DIDO распадается на множество линий связи SISO, и А представляет собой диагональную матрицу, как показано на фиг. 26с.

Во всех трех сценариях, приведенных выше, предварительное кодирование BD динамически регулирует веса предварительного кодирования для учета различных уровней мощности на беспроводных линиях связи между антеннами DIDO и клиентами. Однако иногда удобно идентифицировать многочисленные группы в пределах кластера DIDO и управлять предварительным кодированием DIDO только в пределах каждой группы. Предложенный нами способ группирования приводит к следующим преимуществам.

- Выигрыш в вычислениях. Предварительное кодирование DIDO вычисляют только в пределах каждой группы в кластере. Например, если используют предварительное кодирование BD, сингулярное разложение (SVD) обладает сложностью O(n₃), где n представляет собой минимальную размерность канальной матрицы Н. Если Н можно уменьшить до блочной диагональной матрицы, SVD вычисляют для каждого блока с пониженной сложностью. Фактически, если канальная матрица делится на две блочные матрицы с размерностями n₁ и n₂ так, что n=n₁+n₂, сложность SVD составляет только O(n₁³)+O(n₂³)<O(n³). В предельном случае, если Н представляет собой диагональную матрицу, линия связи DIDO распадается на множество линий связи SISO и никакое вычисление SVD не требуется.

- Пониженные непроизводительные затраты обратной связи CSI. Когда антенны DIDO и клиенты разделены на группы, в одном варианте осуществления CSI вычисляют от клиентов к антеннам только в пределах одной группы. В системах TDD, предполагающих обратимость каналов, группирование антенн сокращает количество оценок канала для вычисления канальной матрицы Н. В системах FDD, где CSI возвращается по беспроводной линии связи, группирование антенн дает дополнительное снижение непроизводительных затрат обратной связи CSI по беспроводным линиям связи между антеннами DIDO и клиентами.

Технологии множественного доступа для восходящего канала DIDO

В одном варианте осуществления настоящего изобретения различные технологии множественного доступа определены для восходящего канала DIDO. Эти технологии можно применять для обратной связи CSI или для передачи потоков данных от клиентов к антеннам DIDO по восходящему каналу. Далее мы обозначаем обратную связь CSI и потоки данных как «восходящие потоки».

- Множественные входы - множественные выходы (MIMO). Восходящие потоки передаются от клиента к антеннам DIDO через схемы мультиплексирования МГМО с разомкнутым циклом. Этот способ предполагает, что все клиенты синхронизированы по времени/частоте. В одном варианте осуществления синхронизации между клиентами достигают посредством передачи обучающего сигнала от нисходящего канала, и все антенны DIDO предполагают синхронизированными с одним и тем же опорным тактовым сигналом времени/частоты. Следует заметить, что изменения в распространении задержки у различных клиентов могут генерировать нарушение синхронизации между тактовыми сигналами различных клиентов, что может повлиять на характеристики схемы MIMO восходящего канала. После того как клиенты отправили восходящие потоки через схемы мультиплексирования MIMO, приемные антенны DIDO могут использовать нелинейные (т.е. с максимальной вероятностью, ML) или линейные (т.е. с обнулением незначащих коэффициентов, минимальная среднеквадратичная ошибка) приемники для подавления помех от соседних каналов и независимой демодуляции восходящих потоков.

- Множественный доступ с временным разделением (TDMA). Различным клиентам назначают различные временные слоты. Каждый клиент отправляет свой восходящий поток, когда доступен его временной слот.

- Множественный доступ с частотным разделением (FDMA). Различным клиентам назначают различные несущие частоты. В системах с несколькими несущими (OFDM) подмножество тональных частот назначают различным клиентам, одновременно передающим восходящие потоки, уменьшая, таким образом, задержку.

- Множественный доступ с кодовым разделением (CDMA). Каждому клиенту назначают различную псевдослучайную последовательность, и ортогональности между клиентами достигают в кодовой области.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения клиенты представляют собой беспроводные устройства, ведущие передачу при намного более низкой мощности, чем антенны DIDO. В этом случае BTS DIDO определяет клиентские подгруппы на основе восходящей информации о SNR для минимизации помехи по подгруппам. В пределах каждой подгруппы упомянутые выше технологии множественного доступа применяют для создания ортогональных каналов во временной, частотной, пространственной или кодовой областях, избегая таким образом помех по восходящему каналу для различных клиентов.

В другом варианте осуществления технологии множественного доступа по восходящему каналу, описанные выше, применяют в сочетании со способами группирования антенн, представленными в предыдущем разделе, для определения различных клиентских групп в пределах кластера DIDO.

Система и способ адаптации линий связи в системах DIDO с несколькими несущими

Способы адаптации линий связи для систем DIDO, использующих временную, частотную и пространственную избирательность беспроводных каналов, определены в патенте US 7,636,381. Нижеследующее описание представляет собой варианты осуществления настоящего изобретения для адаптации линий связи в системах DIDO с несколькими несущими (OFDM), использующих временную/частотную избирательность беспроводных каналов.

Мы моделируем каналы с рэлеевским замиранием, соответствующие экспоненциально затухающему профилю задержки мощности (PDP) или модели Салеха-Валенсуэлы в [9]. Для упрощения мы рассматриваем однокластерный канал с многопутевым PDP, определяемый как:

где n=0, …, L-1 - индекс ответвления канала, L - количество ответвлений канала и - экспонента PDP, представляющая собой показатель когерентной полосы пропускания канала, обратно пропорциональный разбросу задержки канала (σ_DS). Низкие значения β дают в результате каналы с равномерной частотной характеристикой, тогда как высокие значения β создают частотно-избирательные каналы. PDP в (21) нормализуют так, что полная средняя мощность для всех ответвлений канала L унитарно равна:

На фиг. 27 представлена амплитуда в каналах с низкой частотной избирательностью (полагая β=1) в области задержки или текущего PDP (верхний график) и частотной области (нижний график) для систем DIDO 2×2. Первый подстрочный индекс указывает клиента, второй подстрочный индекс указывает передающую антенну. Каналы с высокой частотной селективностью (с β=0.1) показаны на Фиг. 28.

Далее мы изучаем характеристики предварительного кодирования DIDO в частотно-избирательных каналах. Мы вычисляем веса предварительного кодирования DIDO посредством BD, принимая модель сигнала в (1), удовлетворяющую условию в (2). Мы переформулируем модель принимаемого сигнала DIDO в (5) с условием, содержащимся в (2), как:

где - эффективная матрица канала для пользователя k. Для DIDO 2×2 с одной антенной на клиента эффективная канальная матрица уменьшается до одного значения с частотной характеристикой, представленной на фиг. 29, а для каналов, характеризующихся высокой частотной избирательностью (например, β=0.1), - на фиг. 28. Непрерывная линия на фиг. 29 обозначает клиента 1, а линия с точками обозначает клиента 2. На основе показателей качества канала на фиг. 29 мы определяем способы адаптации линий связи (LA) во временной/частотной области, динамически регулирующие MCS в зависимости от меняющихся режимов канала.

Мы начинаем с оценки характеристик различных MCS в AWGN и каналах SISO с рэлеевским замиранием. Для упрощения принимаем, что кодирование FEC отсутствует, но нижеследующие способы LA можно распространить на системы, содержащие FEC.

На фиг. 30 представлен пример SER для различных схем QAM (т.е. 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM). Без потери общности принимаем целевое значение SER равным 1% для некодированных систем. Для соответствия этому целевому значению SER в каналах AWGN пороговые значения SNR составляют 8 дБ, 15,5 дБ и 22 дБ для трех схем модуляции соответственно. Для каналов с рэлеевским замиранием известно, что характеристики SER для упомянутых выше схем модуляции хуже, чем AWGN [13], и пороговые значения SNR составляют: 18,6 дБ, 27,3 дБ и 34,1 дБ соответственно. Мы видим, что предварительное кодирование DIDO преобразует многопользовательский нисходящий канал в ряд параллельных линий связи SISO. Следовательно, те же самые пороговые значения SNR, представленные на фиг. 30 для систем SISO, сохраняются для систем DIDO для каждого клиента на индивидуальной основе. Кроме того, если выполняется текущая LA, используются пороговые значения в каналах AWGN.

Ключевая идея предложенного способа LA для систем DIDO состоит в использовании MCS низкого порядка, когда канал подвержен глубоким замираниям во временной или частотной области (представлено на фиг. 28) для обеспечения надежности линии связи. Напротив, когда канал характеризует большое усиление, способ LA переключается на MCS более высокого порядка для увеличения спектральной эффективности. Одно из достижений настоящей заявки по сравнению с патентном US 7,636,381 представляет собой применение эффективной канальной матрицы в (23) и на фиг. 29 в качестве показателя для разрешения адаптации.

Общая структура способов LA представлена на фиг. 31 и определена следующим образом.

- Оценка CSI. На стадии 3171 BTS DIDO вычисляет CSI от всех пользователей. Пользователи могут оснащаться одиночной или множеством приемных антенн.

- Предварительное кодирование DIDO. На стадии 3172 BTS вычисляет веса предварительного кодирования DIDO для всех пользователей. В одном варианте осуществления для вычисления этих весов используют BD. Веса предварительного кодирования вычисляют по принципу «тон за тоном».

- Вычисление качества линии связи. На стадии 3173 BTS вычисляет показатели качества линий связи в частотной области. В системах OFDM показатели вычисляют из весов предварительного кодирования DIDO и CSI для каждого тонального сигнала. В одном варианте осуществления настоящего изобретения показатель качества линии связи представляет собой среднее значение SNR по всем тональным сигналам OFDM. Мы определяем этот способ как LA1 (основанный на характеристике среднего значения SNR). В другом варианте осуществления показатель качества линии связи представляет собой частотную характеристику эффективного канала в (23). Мы определяем этот способ как LA2 (основанный на характеристике для каждого тонального сигнала для использования разнесения частот). Если каждый клиент имеет одну антенну, эффективный канал в частотной области представлен на фиг. 29. Если клиенты имеют множество приемных антенн, показатель качества линии связи определяют как норму Фробениуса для эффективной канальной матрицы для каждого тонального сигнала. В альтернативном варианте осуществления множество показателей качества линий связи определяют для каждого клиента как сингулярные значения эффективной канальной матрицы в (23).

- Алгоритм битовой загрузки. На стадии 3174, основанной на показателях качества линии связи, BTS определяет MCS для различных клиентов и различных тональных сигналов OFDM. В способе LA1 одну и ту же MCS используют для всех клиентов и всех тональных сигналов OFDM, основываясь на пороговых значениях SNR для каналов с рэлеевскими замираниями, как представлено на фиг. 30. В LA2 различные MCS назначают различным тональным сигналам OFDM для использования частотного разнесения каналов.

- Передача предварительно кодированных данных. На стадии 3175 BTS передает предварительно кодированные потоки данных от распределенных антенн DIDO клиентам, использующим MCS, полученные из алгоритма битовой загрузки. К предварительно кодированным данным добавляют заголовок для сообщения клиентам разных MCS для различных тональных сигналов. Например, если доступны восемь MCS и символы OFDM определяют с помощью N=64 тональных сигналов, требуются log₂(8)*N=192 бита, для того чтобы сообщить текущую MCS каждому клиенту. Предполагая, что применяют схему 4-QAM (спектральная эффективность 2 бита/символ) для отображения этих битов в символах, всего 192/2/N=1,5 символов OFDM необходимо для отображения информации об MCS. В другом варианте осуществления множество поднесущих (или тональных сигналов OFDM) группируют по поддиапазонам, и одну и ту же MCS назначают всем тональным сигналам в одном и том же поддиапазоне для уменьшения непроизводительных затрат за счет управляющей информации. Кроме того, MCS регулируют на основе временных изменений усиления канала (пропорционально времени когерентности). В неподвижном беспроводном канале (характеризуемом низким эффектом Доплера) MCS повторно вычисляют на каждой части времени когерентности канала, уменьшая, таким образом, непроизводительные затраты, требующиеся для управляющей информации.

На фиг. 32 представлена характеристика SER способов LA, описанных выше. Для сравнения характеристика SER в каналах с рэлеевским замиранием графически изображена для каждой из трех используемых схем QAM. Способ LA2 адаптирует MCS к колебаниям эффективного канала в частотной области, обеспечивая, таким образом, выигрыш 1,8 бит/с/Гц в спектральной эффективности для низкого значения SNR (т.е. SNR=20 дБ) и усиление SNR на 15 дБ (для SNR>35 дБ) по сравнению с LA1.

Система и способ интерполяции предварительного кодирования DIDO в системах с несколькими несущими

Вычислительная сложность систем DIDO локализована, главным образом, в централизованном процессоре или BTS. Наиболее вычислительно дорогостоящую операцию представляет собой вычисление весов предварительного кодирования для всех клиентов по их CSI. При использовании предварительного кодирования BD BTS должна выполнить столько операций сингулярного разложения (SVD), сколько существует клиентов в системе. Один из способов уменьшения сложности представляет собой распараллеленную обработку, когда SVD вычисляют на отдельном процессоре для каждого клиента.

В системах DIDO с несколькими несущими каждая поднесущая использует канал с неглубоким замиранием, и SVD выполняют для каждого клиента по каждой поднесущей. Ясно, что сложность системы увеличивается линейно с увеличением количества поднесущих. Например, в системах OFDM с шириной полосы сигнала 1 МГц циклический префикс (L₀) должен иметь по меньшей мере восемь ответвлений канала (т.е. продолжительность 8 микросекунд) во избежание возникновения межсимвольных помех в уличных городских условиях с макроячейками с большим разбросом задержки [3]. Размер (N_БПФ) быстрого преобразования Фурье (БПФ), используемый для генерирования символов OFDM, как правило, устанавливают кратным L₀ для уменьшения потери скорости передачи данных. Если N_БПФ=64, то действенная спектральная эффективность системы ограничена коэффициентом N_БПФ/(N_БПФ+L₀)=89%. Большие значения N_БПФ приводят к более высокой спектральной эффективности за счет более высокой вычислительной сложности в предварительном кодере DIDO.

Один из способов уменьшения вычислительной сложности в предварительном кодере DIDO представляет собой выполнение операции SVD для подмножества тональных сигналов (называемых нами экспериментальными тональными сигналами) и получение весов предварительного кодирования для остальных тональных сигналов посредством интерполяции. Интерполяция весов представляет собой один из источников ошибки, приводящей к межклиентской помехе. В одном варианте осуществления используют оптимальные способы интерполяции весов для уменьшения межклиентской помехи, что приводит к улучшению показателя частоты ошибок и понижению вычислительной сложности в системах с несколькими несущими. В системах DIDO с М передающими антеннами, U клиентами и N приемными антеннами на клиента условие для весов предварительного кодирования k-то клиента (W_k), гарантирующее нулевую помеху другим клиентам и, получают из (2) следующим образом:

где H_u - канальные матрицы, соответствующие другим клиентам DIDO в системе.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения целевая функция способа интерполяции весов определяется как:

где θ_k - набор параметров, которые будут оптимизированы для пользователя k, - матрица интерполяции веса и - норма Фробениуса для матрицы. Проблему оптимизации формулируют как:

где Θ_k - осуществимое множество проблемы оптимизации, a θ_k,opt - оптимальное решение.

Целевую функцию в (25) определяют для одного тонального сигнала OFDM. В другом варианте осуществления настоящего изобретения целевую функцию определяют как линейную комбинацию нормы Фробениуса в (25) матриц для всех тональных сигналов OFDM, которые нужно интерполировать. В другом варианте осуществления спектр OFDM делят на подмножества тональных сигналов, и оптимальное решение представляет собой:

где n является индексом тонального сигнала OFDM, и А является подмножеством тональных сигналов.

Матрицу W_k(θ_k) интерполяции весов в (25) выражают как функцию множества θ_k параметров. Когда оптимальное множество определено согласно (26) или (27), вычисляют оптимальную матрицу весов. В одном варианте осуществления настоящего изобретения матрицу интерполяции весов для заданного тонального сигнала n OFDM определяют как линейную комбинацию матриц весов экспериментальных тональных сигналов. Один из примеров функции интерполяции весов для систем формирования луча с одиночным клиентом определили в [11]. В мультиклиентских системах DIDO мы записываем матрицу интерполяции весов как:

где 0≤l≤(L₀-1), L₀ - количество экспериментальных тональных сигналов и c_n=(n-1)/N₀ при N₀=N_FFT/L₀. Матрицу весов в (28) затем нормализуют так, чтобы для обеспечения унитарной передачи мощности от каждой антенны. Если N=1 (одна приемная антенна на клиента), матрица в (28) становится вектором, нормализованным относительно его нормы. В одном варианте осуществления настоящего изобретения экспериментальные тональные сигналы выбирают единообразно в пределах диапазона тональных сигналов OFDM. В другом варианте осуществления экспериментальные тональные сигналы выбирают адаптивно, основываясь на CSI, для минимизации ошибки интерполяции.

Мы видим, что одно из главных отличий системы и способа в [11] от предложенных в настоящей патентной заявке представляет собой целевая функция. В частности, системы в [11] предполагают множество передающих антенн и одного клиента, так что соответствующий способ разрабатывают с возможностью максимизации произведения весов предварительного кодирования на канал для максимизации значения SNR при приеме для клиента. Этот способ, однако, не работает в мультиклиентских сценариях, так как он приводит к межклиентской помехе из-за ошибки интерполяции. В отличие от этого, наш способ разработан для минимизации межклиентской помехи и улучшения, таким образом, показателя частоты ошибок для всех клиентов.

На фиг. 33 представлены элементы матрицы в (28) в зависимости от индекса тонального сигнала OFDM для системы DIDO 2×2 с N_FFT=64 и L₀=8. PDP канала генерируют согласно модели в (21) с β=1, и канал состоит только из восьми ответвлений. Мы видим, что L₀ должно превышать количество ответвлений канала. Сплошные линии на фиг. 33 представляют идеальные функции, тогда как пунктирные линии представляют собой интерполированные функции. Интерполированные веса совпадают с идеальными для экспериментальных тональных сигналов согласно определению, данному в (28). Веса, вычисленные для остальных тональных сигналов только приближаются к идеальному случаю из-за ошибки оценки.

Один из путей реализации способа интерполяции весов представляет собой исчерпывающий поиск по осуществимому множеству Θ_k в (26). Для уменьшения сложности поиска мы квантуем осуществимое множество на значения Р равномерно в диапазоне [0,2π]. На фиг. 34 представлена зависимость SER от SNR для L₀=8, М=Nt=2 передающих антенн и переменного количества Р. По мере увеличения количества уровней квантования характеристика SER улучшается. Мы наблюдаем случай, когда Р=10 приближается к показателю Р=100 при намного меньшей вычислительной сложности за счет сокращения количества поисков.

На фиг. 35 представлена характеристика SER способа интерполяции для различных порядков DIDO и L₀=16. Мы предполагаем, что количество клиентов равно количеству передающих антенн и каждый клиент снабжен одной антенной. По мере увеличения количества клиентов характеристика SER ухудшается за счет увеличения межклиентской помехи, создаваемой ошибкой интерполяции весов.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения применяют функции интерполяции весов, отличные от представленных в (28). Например, авторегрессивные модели [12] линейного предсказания могут применять для интерполяции весов посредством различных тональных сигналов OFDM, основываясь на оценках корреляции частоты каналов.

Литература

[1] A. Forenza and S.G. Perlman, «System and method for distributed antenna wireless communications», заявка на патент США №12/630,627, поданная 2 декабря 2009 г., «Система и способ беспроводной связи с распределенными антеннами».

[2] FCC, «Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields», OET Bulletin 65, ред. 97-01, август 1997 г.

[3] 3GPP, «Spatial Channel Model AHG (Combined ad-hoc from 3GPP & 3GPP2)», SCM Text, версия 6.0, 22 апреля 2003 г.

[4] 3GPP TR 25.912, «Feasibility Study for Evolved UTRA and UTRAN», версия 9.0.0 (октябрь 2009 г.).

[5] 3GPP TR 25.913, «Requirements for Evolved UTRA (E-UTRA) and Evolved UTRAN (E-UTRAN)», версия 8.0.0 (январь 2009 г.).

[6] W.С. Jakes, Microwave Mobile Communications, IEEE Press, 1974 г.

[7] K.K. Wong, et al., «A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems», IEEE Trans. Wireless Comm., том 2, стр. 773-786, июль 2003 г.

[8] P. Viswanath, et al., «Opportunistic beamforming using dump antennas», IEEE Trans. On Inform. Theory, том 48, стр. 1277-1294, июнь 2002 г.

[9] А.А.М. Saleh, et al., «А statistical model for indoor multipath propagation», IEEE Jour. Select. Areas in Comm., том 195 SAC-5, №2, стр. 128-137, февраль 1987 г.

[10] A. Paulraj, et al., Introduction to Space-Time Wireless Communications, Cambridge University Press, 40 West 20th Street, г. Нью-Йорк, штат Нью-Йорк, США, 2003 г.

[11] J. Choi, et al., «Interpolation Based Transmit Beamforming for MIMO-OFDM with Limited Feedback», IEEE Trans, on Signal Processing, том 53, №11, стр. 4125-4135, ноябрь 2005 г.

[12] I. Wong, et al., «Long Range Channel Prediction for Adaptive OFDM Systems», Proc. of the IEEE Asilomar Conf. on Signals, Systems, and Computers, том 1, стр. 723-736, г. Пасифик Гров, штат Калифорния, США, ноябрь 2004 г.

[13] J.G. Proakis, Communication System Engineering, Prentice Hall, 1994 г.

[14] B.D. Van Veen, et al., «Beamforming: a versatile approach to spatial filtering», IEEE ASSP Magazine, апрель 1988 г.

[15] R.G. Vaughan, «On optimum combining at the mobile», IEEE Trans. On Vehic. Tech., том 37, №4, стр. 181-188, ноябрь 1988 г.

[16] F. Qian, «Partially adaptive beamforming for correlated interference rejection», IEEE Trans. On Sign. Proc., том 43, №2, стр. 506-515, февраль 1995 г.

[17] H. Krim, et. al., «Two decades of array signal processing research», IEEE Signal Proc. Magazine, стр. 67-94, июль 1996 г.

[19] W.R. Remley, «Digital beamforming system», патент US 4,003,016, январь 1977 г.

[18] R.J. Masak, «Beamforming/null-steering adaptive array», патент US 4,771,289, сентябрь 1988 г.

[20] K.-B. Yu, et. al., «Adaptive digital beamforming architecture and algorithm for nulling mainlobe and multiple sidelobe radar jammers while preserving monopulse ratio angle estimation accuracy», патент US 5,600,326, февраль 1997 г.

[21] H. Boche, et al., «Analysis of different precoding/decoding strategies for multiuser beamforming», IEEE Vehic. Tech. Conf., том 1, апрель 2003 г.

[22] M. Schubert, et al., «Joint «dirty рарег» pre-coding and downlink beamforming», том 2, стр. 536-540, декабрь 2002 г.

[23] H. Boche, et al. «A general duality theory for uplink and downlink beamformingc, том 1, стр 87-91, декабрь 2002 г.

[24] K.K. Wong, R.D. Murch, and K.B. Letaief, «A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems», IEEE Trans. Wireless Comm., том 2, стр. 773-786, июль 2003 г.

[25] Q.Н. Spencer, A.L. Swindlehurst, and M. Haardt, «Zero forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels», IEEE Trans. Sig. Proc., том 52, стр. 461-471, февраль 2004 г.

II. Раскрытие из родственной заявки №12/917,257

Ниже описаны системы и способы беспроводной радиочастотной (РЧ) связи, содержащие множество распределенных передающих антенн, работающих совместно для создания беспроводных линий связи к заданным пользователям, в то же время подавляя помеху другим пользователям. Координация через различные передающие антенны разрешена посредством кластеризации пользователей. Пользовательский кластер представляет собой подмножество передающих антенн, сигнал которых может надежно обнаружить данный пользователь (т.е. мощность принятого сигнала выше уровня шума или уровня помех). Каждый пользователь в системе образует свой собственный пользовательский кластер. Сигналы, посылаемые передающими антеннами в пределах одного и того же пользовательского кластера когерентно объединяются для создания РЧ энергии в месте расположения целевого пользователя и точки с нулевой РЧ помехой в месте расположения любого другого пользователя, доступного для этих антенн.

Рассмотрим систему с М передающими антеннами в пределах одного пользовательского кластера и K пользователями, доступными для этих М антенн, при K≤М. Предположим, что передатчики получают CSI (H∈C^K×M) между М передающими антеннами и К пользователями. Для упрощения предполагаем, что каждый пользователь снабжен одной антенной, но этот способ можно распространить на множество приемных антенн, приходящихся на одного пользователя. Рассмотрим канальную матрицу Н, полученную объединением векторов (h_k∈C^1×M) каналов от М передающих антенн к K пользователям, в виде:

Веса (w_k∈C^M×1) предварительного кодирования, создающие РЧ энергию для пользователя k и сводящие к нулю РЧ энергию для всех других K-1 пользователей, вычисляют для удовлетворения следующего условия:

где - эффективная канальная матрица пользователя k, полученная удалением k-й строки матрицы Н, а 0^K×1 - вектор со всеми нулевыми элементами.

В одном варианте осуществления беспроводная система представляет собой систему DIDO, и кластеризацию пользователей применяют для создания беспроводной линии связи к целевому пользователю, предварительно подавляя помеху любому другому пользователю, доступному антеннам, лежащим в пределах пользовательского кластера. В заявке на патент США №12/630,627 описана система DIDO, включающая в себя:

- Клиентов DIDO: терминалы пользователей, снабженные одной или множеством антенн.

- Распределенные антенны DIDO: приемопередающие станции, работающие совместно для передачи потоков предварительно кодированных данных множеству пользователей, подавляя, таким образом, межпользовательскую помеху.

- Базовые приемопередающие станции (BTS) DIDO: централизованный процессор, формирующий предварительно кодированные сигналы для распределенных антенн DIDO.

- Сеть базовых станций (BSN) DIDO: проводную транспортную сеть связи, соединяющую BTS с распределенными антеннами DIDO или другими BTS.

Распределенные антенны DIDO группируют в различные подмножества в зависимости от их пространственного распределения относительно расположения клиентов DIDO или BTS. Мы определяем три типа кластеров, как показано на фиг. 36.

- Супер кластер 3640: множество распределенных антенн DIDO, соединенных с одной или множеством BTS, так что двухсторонняя задержка между всеми BTS и соответствующими пользователями находится в пределах ограничения цикла предварительного кодирования для DIDO.

- Кластер DIDO 3641: множество распределенных антенн DIDO, соединенных с одной и той же BTS. Когда суперкластер содержит только одну BTS, его определение совпадает с кластером DIDO.

- Кластер пользователей 3642: множество распределенных антенн DIDO, совместно передающих предварительно кодированные данные конкретному пользователю.

Например, станции BTS представляют собой локальные концентраторы, соединенные с другими BTS и распределенными антеннами DIDO посредством BSN. BSN может содержать различные сетевые технологии, включая без ограничений цифровые абонентские линии (DSL), ADSL, VDSL [6], кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии Т1, гибридные оптоволоконные коаксиальные (HFC) сети и/или неподвижную беспроводную связь (например, WiFi). Все BTS в пределах одного суперкластера совместно используют информацию о предварительном кодировании DIDO через BSN, так что двухсторонняя задержка находится в пределах цикла предварительного кодирования DIDO.

На фиг. 37 точки обозначают распределенные антенны DIDO, кресты обозначают пользователей, а пунктирные линии указывают пользовательские кластеры для пользователей U1 и U8 соответственно. Способ, описанный ниже, предназначен для создания линии связи к целевому пользователю U1, создавая точки нулевой РЧ энергии для любого другого пользователя (U2-U8) внутри или вне пользовательского кластера.

Мы предложили подобный способ в [5], где точки нулевой РЧ энергии создавали для удаления помехи в перекрывающихся областях между кластерами DIDO. Понадобились дополнительные антенны для передачи сигнала клиентам в пределах кластера DIDO с одновременным подавлением межкластерной помехи. Один вариант осуществления способа, предложенного в настоящей заявке, не подразумевает удаление межкластерной помехи для кластеров DIDO; скорее предполагается, что кластер связан с клиентом (т.е. пользовательским кластером) и гарантирует, что никакая помеха (или незначительная помеха) не генерируется никакому другому клиенту в его окружении.

Одна идея, связанная с предложенным способом, состоит в том, что на пользователей, достаточно удаленных от пользовательского кластера, не влияет излучение от передающих антенн из-за больших потерь на пути прохождения сигнала. Пользователи, находящиеся вблизи или внутри пользовательского кластера, принимают не создающий помех сигнал благодаря предварительному кодированию. Кроме того, к пользовательскому кластеру можно добавить дополнительные передающие антенны (как показано на фиг. 37), так что условие K≤М соблюдается.

Один вариант осуществления способа, применяющего кластеризацию пользователей, состоит из следующих стадий.

а. Измерение качества линии связи: качество линии связи между каждой распределенной антенной DIDO и каждым пользователем передается на BTS. Показатель качества линии связи представляет собой отношение «сигнал-шум» (SNR) или отношение «сигнал/смесь помехи с шумом» (SINR).

В одном варианте осуществления распределенные антенны DIDO передают обучающие сигналы, а пользователи оценивают качество принятого сигнала на основе этих обучающих сигналов. Обучающие сигналы разработаны как ортогональные во временной, частотной или кодовой области, чтобы пользователи могли различать разные передатчики. В альтернативном варианте осуществления антенны DIDO передают узкополосные сигналы (т.е. единственный тональный сигнал) на одной определенной частоте (т.е. канал маяка), а пользователи оценивают качество линии связи на основе этого сигнала маяка. Одно пороговое значение определяют как минимальную амплитуду сигнала (или мощность) выше уровня шума для успешной демодуляции данных, как показано на фиг. 38а. Любой показатель качества линии связи ниже этого порогового значения принимают равным нулю. Показатель качества линии связи квантуется по конечному числу битов и возвращается к передатчику.

В другом варианте осуществления обучающие сигналы или маяки передаются от пользователей, и качество линии связи оценивается на передающих антеннах DIDO (как на фиг. 38b) с учетом обратимости потерь на пути прохождения сигнала между восходящим каналом (UL) и нисходящим каналом (DL). Следует заметить, что обратимость потерь на пути прохождения сигнала представляет собой реалистичное предположение в дуплексных системах с временным разделением (TDD) (с каналами UL и DL на одной и той же частоте) и дуплексных системах с частотным разделением (FDD), когда полосы частот UL и DL относительно близки.

Информацию о показателях качества линий связи совместно используют различные BTS через BSN, как показано на фиг. 37, так что все BTS имеют информацию о качестве линии связи между каждой парой антенна/пользователь в различных кластерах DIDO.

b. Определение пользовательских кластеров: показатели качества линий связи всех беспроводных линий связи в кластерах DIDO представляют собой элементы в матрице качества линии связи, совместно используемой всеми BTS посредством BSN. Один из примеров матрицы качества линии связи для сценария на фиг. 37 представлен на фиг. 39.

Матрицу качества линии связи используют для определения пользовательских кластеров. Например, на фиг. 39 представлен выбор пользовательского кластера для пользователя U8. Сначала идентифицируют подмножество передатчиков с ненулевыми показателями качества линий связи (т.е. активных передатчиков) для пользователя U8. Эти передатчики заполняют пользовательский кластер для пользователя U8. Затем выбирают подматрицу, содержащую ненулевые элементы, вводимые передатчиками внутри пользовательского кластера к другим пользователям. Следует заметить, что, поскольку показатели качества линий связи применяют только для выбора пользовательского кластера, они могут квантоваться только двумя битами (т.е. для идентификации состояния выше или ниже пороговых значений на фиг. 38), снижая, таким образом, непроизводительные затраты обратной связи.

Другой пример представлен на фиг. 40 для пользователя U1. В этом случае количество активных передатчиков ниже, чем количество пользователей в подматрице, что нарушает условие K≤М. Поэтому к подматрице добавляют один или несколько столбцов для выполнения этого условия. Если количество передатчиков превышает количество пользователей, для схем разнесения можно применять дополнительные антенны (т.е. либо антенна, либо выбор собственной моды).

Еще один пример представлен на фиг. 41 для пользователя U4. Мы видим, что подматрицу можно получить как комбинацию двух подматриц.

c. Сообщение CSI на BTS. После выбора пользовательских кластеров CSI от всех передатчиков в пределах пользовательского кластера для каждого пользователя, достигаемого этими передатчиками, станет доступным для всех BTS. Информацию CSI совместно используют все BTS посредством BSN. В системах TDD обратимость каналов UL и DL можно использовать для получения CSI при прохождении обучающего сигнала по каналу UL. В системах FDD требуются каналы обратной связи от всех пользователей к BTS. Для уменьшения объема обратной связи только CSI, соответствующая ненулевым элементам матрицы качества линии связи, посылается в качестве обратной связи.

d. Предварительное кодирование DIDO. Наконец, предварительное кодирование DIDO применяют к каждой подматрице CSI, соответствующей различным пользовательским кластерам (как описано, например, в родственных заявках на патент США).

В одном варианте осуществления вычисляют сингулярное разложение (SVD) эффективной канальной матрицы , а вес w_k предварительного кодирования для пользователя k определяют как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству . В альтернативном варианте осуществления, если М>K и SVD разлагает эффективную канальную матрицу как , предварительно кодированный вес DIDO для пользователя k определяет выражение:

где U_o - матрица, столбцы которой представляют собой сингулярные векторы нулевого подпространства .

Исходя из основных соображений линейной алгебры, мы видим, что правый сингулярный вектор в нулевом подпространстве матрицы равен собственному вектору С, соответствующему нулевому собственному значению:

где эффективная канальная матрица разлагается как , согласно SVD. Далее, альтернативу вычислениям SVD для представляет собой вычисление разложения собственного значения С. Есть несколько способов вычисления разложения собственного значения, например способ мощности. Поскольку нас интересует только собственный вектор, соответствующий нулевому подпространству С, мы используем обратный степенной метод, описанный итерацией:

где вектор (u_i) при первой итерации представляет собой случайный вектор.

Учитывая, что собственное значение (λ) нулевого подпространства известно (т.е. ноль), обратный степенной метод требует, чтобы сходилась только одна итерация, что уменьшает вычислительную сложность. Затем мы записываем вектор веса предварительного кодирования как:

где u₁ - вектор с реальными элементами, равными 1 (т.е. вектор веса предварительного кодирования представляет собой сумму столбцов С^-1).

Вычисление предварительного кодирования DIDO требует одного обращения матрицы. Существует несколько числовых решений для уменьшения сложности обращений матрицы, таких как алгоритм Штрассена [1] или алгоритм Копперсмита-Винограда [2, 3]. Поскольку С представляет собой эрмитову матрицу по определению, альтернативное решение состоит в разложении С на действительную и мнимую составляющие и вычислении матричной инверсии действительной матрицы согласно способу, изложенному в [4, Раздел 11.4].

Другую отличительную особенность предложенных способа и системы представляет собой их переконфигурируемость. По мере перемещения клиента через различные кластеры DIDO, как показано на фиг. 42, пользовательский кластер следует за его перемещениями. Другими словами, подмножество передающих антенн постоянно обновляется, поскольку клиент изменяет свое положение, и эффективная канальная матрица (и соответствующие веса предварительного кодирования) вычисляются повторно.

Способ, предложенный в настоящем описании, работает в пределах суперкластера, представленного на фиг. 36, так как линии связи между BTS через BSN должны обладать низкой задержкой. Для подавления помехи в области перекрытия различных суперкластеров можно применить наш способ, приведенный в [5], использующий дополнительные антенны для создания точек нулевой РЧ энергии в создающих помехи областях между кластерами DIDO.

Следует отметить, что термины «пользователь» и «клиент» используются здесь взаимозаменяемо.

Литература

[1] S. Robinson, «Toward an Optimal Algorithm for Matrix Multiplication», SIAM News, том 38, №9, ноябрь 2005 г.

[2] D. Coppersmith and S. Winograd, «Matrix Multiplication via Arithmetic Progression», J. Symb. Сотр., том 9, стр. 251-280, 1990 г.

[3] Н. Cohn, R. Kleinberg, В. Szegedy, С. Umans, «Group-theoretic Algorithms for Matrix Multiplication», стр. 379-388, ноябрь 2005 г.

[4] W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flarmery «NUMEPJCAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING», Cambridge University Press, 1992 г.

[5] A. Forenza and S.G. Perlman, «Управление помехами, стратегия эстафетной передачи, управление мощностью и адаптация линий связи в системах связи с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO)», заявка на патент №12/802,988, поданная 16 июня 2010 г.

[6] Per-Erik Eriksson and Bjorn Odenhammar, «VDSL2: Next important broadband techno logy», Ericsson Review №. 1, 2006 г.

III. Системы и способы использования областей когерентности в беспроводных системах

Пропускная способность многоантенных систем (MAS) в реальных условиях распространения представляет собой функцию от пространственного разнесения, доступного для беспроводной линии связи. Пространственное разнесение определяют через распределение рассеивающих объектов в беспроводном канале, а также геометрию передающей и принимающей антенных решеток.

Одна из популярных моделей MAS представляет собой так называемую модель с кластерными каналами, определяющую группы рассеивателей как кластеры, расположенные вокруг передатчиков и приемников. В общем случае, чем больше кластеров и чем больше их угловое расхождение, тем выше пространственное разнесение и пропускная способность, достижимая для беспроводных линий связи. Модели с кластерными каналами признаны действенными на основе множества фактических измерений [1-2], и вариации таких моделей приняты различными стандартами для беспроводных соединений внутри помещений (например, IEEE 802.11n Technical Group [3] для WLAN) и вне помещений (3GPP Technical Specification Group для сотовых систем 3G [4]).

Другие факторы, определяющие пространственное разнесение в беспроводных каналах, представляют собой параметры антенных решеток, включая: расстояние между антенными элементами [5-7], количество антенн [8-9], апертуру решетки [10-11], геометрию решетки [5, 12, 13], поляризацию и диаграмму направленности антенны [14-28].

Единая модель, описывающая влияние устройства антенной решетки и параметров канала распространения на пространственное разнесение (или степени свободы) беспроводной линии связи, представлена в [29]. Модель принятого сигнала в [29] описывают уравнением:

где x(p)∈C³ - поляризованный вектор, описывающий передаваемый сигнал, p, q∈R³ - элементы поляризованного вектора, описывающие передающую и приемную антенные решетки соответственно, и - матрица, описывающая отклик системы между элементами передающего и приемного вектора и имеющая вид:

где - характеристики передающей и приемной антенных решеток соответственно, а - матрица отклика канала, где элементы матрицы представляют собой комплексное усиление между направлением передачи и направлением приема . В системах DIDO устройства пользователя могут иметь одну или множество антенн. Для упрощения примем, что мы имеем дело с приемником с единственной антенной и идеальной изотропной диаграммой. Приведем матрицу отклика системы к следующему виду:

где учтена только диаграмма передающей антенны .

На основе уравнений Максвелла и ограничения дальней зоны функции Грина отклик решетки можно приближенно выразить как [29]:

при p∈P, причем P представляет собой пространство, определяющее антенную решетку, и где:

при . Для неполяризованных антенн изучение отклика решетки равноценно изучению ядра интеграла, представленного выше. Далее мы показываем конечный вид выражения для ядер интеграла для различных типов решеток.

Неполяризованные линейные антенные решетки

Для неполяризованных линейных решеток длиной L (нормализованных длиной волны) и антенных элементов, ориентированных вдоль оси z и с центром в начале координат, ядро интеграла имеет вид [29]:

a(cosθ,p_z)=exp(-j2πp_zcosθ).

Расширив данное выражение до ряда сдвинутых диад, мы получим, что функция sinc имеет разрешение 1/L, а размерность подпространства, ограниченного решеткой и приблизительно ограниченного волновым вектором (т.е. степени свободы), имеет вид:

где . Мы рассматриваем это для поперечно-направленных антенных решеток , поскольку для продольно-направленных антенн .

Неполяризованные сферические антенные решетки

Ядро интеграла для сферической решетки радиуса R (нормализованное длиной волны) имеет вид [29]:

Разложив вышеупомянутую функцию на сумму сферических функций Бесселя первого рода, мы получим разрешение сферической решетки в виде 1/(πR²), а число степеней свободы в виде:

где А - площадь сферической решетки и .

Области когерентности в беспроводных каналах

Зависимость между разрешением сферических антенных решеток и их площадью А представлена на фиг. 43. Сфера в центре представляет собой сферическую решетку площадью А. Проекция кластеров каналов на единичную сферу определяет различные области рассеяния с размерами, пропорциональными угловому расхождению кластеров. Область размера 1/А внутри каждого кластера, называемая «областью когерентности», обозначает проекцию базисных функций поля излучения решетки и определяет разрешение решетки в пространстве волновых векторов.

Сравнивая фиг. 43 и фиг. 44, мы наблюдаем, что размер области когерентности уменьшается обратно пропорционально размеру решетки. В действительности, большие решетки могут фокусировать энергию на меньших площадях, что в итоге дает большее число степеней свободы DF. Следует заметить, что общее количество степеней свободы также зависит от углового расхождения кластера, как указано в определении выше.

На фиг. 45 представлен другой пример, в котором размер решетки покрывает еще большую площадь, чем на фиг. 44, что приводит к появлению дополнительных степеней свободы. В системах DIDO апертуру решетки можно приблизительно вычислить по общей площади, покрытой всеми передатчиками DIDO (предполагая, что антенны разнесены между собой на расстояние длины волны). Далее, на фиг. 45 показано, что в системах DIDO можно добиться увеличения количества степеней свободы путем распределения антенн в пространстве, что уменьшает размер областей когерентности. Следует заметить, что все фигуры сгенерированы в предположении, что решетки имеют идеальную сферическую форму. На практике антенны DIDO размещены в хаотичном порядке на довольно больших площадях, и результирующая форма областей когерентности может не иметь такой идеальной формы, как изображено на фигурах.

На фиг. 46 показано, что при увеличении размера решетки беспроводные каналы включают в себя больше кластеров, так как радиоволны рассеивает большее количество объектов, находящихся между передатчиками DIDO. Вследствие этого возможно получить большее количество базисных функций (охватывающих поле излучения), что приведет к появлению дополнительных степеней свобод в соответствии с вышеупомянутым определением.

Многопользовательские (MU) многоантенные системы (MAS), описанные в настоящей заявке на патент, используют область когерентности беспроводного канала для создания множества одновременных, независимых, не создающих друг другу помех потоков данных для разных пользователей. Для заданных условий канала и распределения пользователей базисные функции поля излучения решетки выбирают для создания независимых одновременных беспроводных линий связи для разных пользователей таким способом, чтобы у каждого пользователя в линии связи не возникали помехи. Когда MU-MAS известны каналы между каждым передатчиком и каждым пользователем, передача предварительного кодирования регулируется на основе этой информации для создания отдельных областей когерентности для различных пользователей.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения MU-MAS выполнена с возможностью использовать предварительное нелинейное кодирование, например, кодирование «dirty-paper coding» (DPC) [30-31] или предварительное кодирование Томлинсона-Харашимы (ТН) [32-33]. В другом варианте осуществления настоящего изобретения MU-MAS выполнена с возможностью использовать нелинейное предварительное кодирование, например предварительное кодирование с блочной диагонализацией (BD), как описано в наших предыдущих заявках на патент [0003-0009], или формирование луча с управляемым положением нуля (ZF-BF) [34].

Для запуска предварительного кодирования MU-MAS необходимо иметь информацию о состоянии канала (CSI). CSI доступна для MU-MAS посредством передачи по каналу обратной связи или при оценке через восходящий канал в предположении, что обратимость восходящего/нисходящего каналов возможна в дуплексных системах с временным разделением (TDD). Один из способов ограничения объема обратной связи, необходимой CSI, представляет собой применение способов ограниченной обратной связи [35-37]. В одном варианте осуществления MU-MAS выполнена с возможностью использовать способы ограниченной обратной связи для уменьшения непроизводительных затрат CSI в канале управления. Разработка кодировочной книги очень важна для способов ограниченной обратной связи. В одном варианте осуществления кодировочную книгу создают из базисных функций, охватывающих поле излучения передающей решетки.

Если пользователи перемещаются в пространстве или среда передачи данных со временем изменяется из-за передвигающихся объектов (таких как люди или машины), области когерентности меняют свое местоположение и форму. Это возникает из-за известного эффекта Доплера в беспроводных связях. MU-MAS, описанная в настоящей заявке на патент, регулирует предварительное кодирование для постоянной адаптации области когерентности для каждого пользователя, когда из-за эффекта Доплера изменяется среда. Такая адаптация областей когерентности создает для различных пользователей одновременные, не вызывающие друг в друге помехи каналы.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения применяют адаптивный выбор подмножества антенн системы MU-MAS для создания областей когерентности различных размеров. Например, если расположение абонентов сильно разнесено в пространстве (например, в пригороде, или в такое время суток, в которое используется мало беспроводных ресурсов), выбирают только небольшое подмножество антенн, а размер области когерентности сильно зависит от размера решетки, как показано на фиг. 43. В альтернативном варианте осуществления в сильно населенных областях (например, в городских районах, или в такое время суток, на которое приходится пиковое использование беспроводных услуг), выбирают большее количество антенн для создания небольших областей когерентности для пользователей в непосредственной близости друг от друга.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения MU-MAS представляет собой систему DIDO, как описано в предыдущих патентных заявках [0003-0009]. В системах DIDO для создания области когерентности для разных пользователей используют линейное или нелинейное предварительное кодирование и/или способы ограниченной обратной связи.

Численные результаты

Начнем с вычисления количества степеней свободы в обычных системах с множественными входами - множественными выходами (MIMO) в зависимости от размера решетки. Рассмотрим неполяризованные линейные антенные решетки и два типа моделей канала: находящиеся в помещении, как в стандарте для WiFi IEEE 802.11n, и вне помещения, как в стандарте для систем сотовой связи 3GPP-LTE. Модель канала внутри помещения в [3] определяет количество кластеров в диапазоне [2, 6] и угловое расхождение в диапазоне [15°, 40°]. Модель канала вне помещения в условиях маленького городского района определяет около 6 кластеров и угловое расхождение базовой станции приблизительно в 20°.

На фиг. 47 представлены степени свободы систем MIMO в реальных сценариях распространения в помещении и вне помещения. Например, в случае линейных решеток с десятью антеннами, расположенными на расстоянии длины волны друг от друга, максимальное количество степеней свободы (или количество пространственных каналов), доступных для беспроводной линии связи, ограничено примерно тремя для сценариев вне помещения и семью внутри помещения. Конечно, каналы внутри помещения обеспечивают большее количество степеней свободы вследствие большего углового расхождения.

Далее посчитаем степени свободы в системах DIDO. Рассмотрим случай, в котором антенны размещены в трехмерном пространстве, например, в сценарии для центра города, где точки доступа DIDO могут располагаться на разных этажах соседних зданий. В этом случае в модели мы рассматриваем сферические решетки передающих антенн DIDO (соединенных между собой посредством оптоволокна или магистральной сети DSL). Также мы предполагаем, что кластеры равномерно размещены под пространственным углом.

На фиг. 48 представлены степени свободы в системах DIDO в зависимости от диаметра решетки. Мы видим, что для диаметра, соответствующего десяти длинам волн, в системах DIDO доступно приблизительно 1000 степеней свободы. В теории для пользователей можно создать 1000 не создающих друг в друге помех каналов. Увеличение пространственного разнесения вследствие распределенных в пространстве антенн представляет собой ключевой момент в увеличении выигрыша в системах DIDO по сравнению с системами MIMO.

Для сравнения покажем степени свободы, достижимые в пригородной среде с системами DIDO. Принимаем, что кластеры разнесены в пределах вертикальных углов [α,π-α], и определяем пространственный угол кластеров как . Например, для сценария с двухэтажными зданиями в пригородной зоне вертикальный угол рассеивателей может составлять α=60°. Количество степеней свободы для данного случая в зависимости от длины волны представлено на фиг. 48.

Литература

[1] А.А.М. Saleh and R.A. Valenzuela, «А statistical model for indoor multipath propagation», IEEE Jour. Select. Areas in Comm., том 195 SAC-5, №2, стр. 128-137, февраль 1987 г.

[2] J.W. Wallace and M.A. Jensen, «Statistical characteristics of measured MIMO wireless channel data and comparison to conventional models», Proc. IEEE Veh. Technol. Conf, том 2, №7-11, стр. 1078-1082, октябрь 2001 г.

[3] V. Erceg et al., «TGn channel models», IEEE 802.11-03/940r4, май 2004 г.

[4] 3GPP Technical Specification Group, «Spatial channel model, SCM-134 text V6.0», Spatial Channel Model AHG (Combined ad-hoc from 3GPP and 3GPP2), апрель 2003 г.

[5] D.-S. Shiu, G.J. Foschini, M.J. Gans, and J.M. Kahn, «Fading correlation and its effect on the capacity of multielement antenna systems», IEEE Trans. Comm., том 48, №3, стр. 502-513, март 2000 г.

[6] V. Pohl, V. Jungnickel, Т. Haustein, and С. von Helmolt, «Antenna spacing in MIMO indoor channels», Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., том 2, стр. 749-753, май 2002 г.

[7] М. Stoytchev, Н. Safar, A.L. Moustakas, and S. Simon, «Compact antenna arrays for MIMO applications», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 3, стр. 708-711, июль 2001 г.

[8] K. Sulonen, P. Suvikunnas, L. Vuokko, J. Kivinen, and P. Vainikainen, «Comparison of MIMO antenna configurations in picocell and microcell environments», IEEE Jour. Select. Areas in Comm., том 21, стр. 703-712, июнь 2003 г.

[9] Shuangqing Wei, D.L. Goeckel, and R. Janaswamy, «On the asymptoticcapacity of MIMO systems with fixed length linear antenna arrays», Proc. IEEE Int. Conf. on Comm., том 4, стр. 2633-2637, 2003 г.

[10] Т.S. Pollock, Т.D. Abhayapala, and R.A. Kennedy, «Antenna saturation effects on MIMO capacity», Proc. IEEE Int. Conf. on Comm., 192 том 4, стр. 2301-2305, май 2003 г.

[11] М.L. Morris and М.A. Jensen, «The impact of array configuration on MIMO wireless channel capacity», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 3, стр. 214-217, июнь 2002 г.

[12] Liang Xiao, Lin Dal, Hairuo Zhuang, Shidong Zhou, and Yan Yao, «A comparative study of MIMO capacity with different antenna topologies», IEEE ICCS'02, том 1, стр. 431-435, ноябрь 2002 г.

[13] A. Forenza and R.W. Heath Jr., «Impact of antenna geometry on MIMO communication in indoor clustered channels», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 2, стр. 1700-1703, июнь 2004 г.

[14] M.R. Andrews, P.P. Mitra, and R. deCarvalho, «Tripling the capacity of wireless communications using electromagnetic polarization», Nature, том 409, стр. 316-318, январь 2001 г.

[15] D.D. Stancil, A. Berson, J.P. Van't Hof, R. Negi, S. Sheth, and P. Patel, «Doubling wireless channel capacity using co-polarised, co-located electric and magnetic dipoles», Electronics Letters, том 38, стр. 746-747, июль 2002 г.

[16] Т. Svantesson, «On capacity and correlation of multi-antenna systems employing multiple polarizations», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 3, стр. 202-205, июнь 2002 г.

[17] С. Degen and W. Keusgen, «Performance evaluation of MIMO systems using dual-polarized antennas», Proc. IEEE Int. Conf. on Telecommun., том 2, стр. 1520-1525, февраль 2003 г.

[18] R. Vaughan, «Switched parasitic elements for antenna diversity», IEEE Trans. Antennas Propagat., том 47, стр. 399-405, февраль 1999 г.

[19] P. Mattheijssen, M.H.A.J. Herben, G. Dolmans, and L. Leyten, «Antenna-pattern diversity versus space diversity for use at handhelds», IEEE Trans, on Veh. Technol., том 53, стр. 1035-1042, июль 2004 г.

[20] L. Dong, H. Ling, and R.W. Heath Jr., «Multiple-input multiple-output wireless communication systems using antenna pattern diversity», Proc. IEEE Glob. Telecom. Conf., том 1, стр. 997-1001, ноябрь 2002 г.

[21] J.В. Andersen and В.N. Getu, «The MIMO cube-a compact MIMO antenna», IEEE Proc. of Wireless Personal Multimedia Communications Int. Symp., том 1, стр. 112-114, октябрь 2002 г.

[22] С. Waldschmidt, С. Kuhnert, S. Schulteis, and W. Wiesbeck, «Compact MIMO-arrays based on polarisation-diversity», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 2, стр. 499-502, июнь 2003 г.

[23] С.В. Dietrich Jr, K. Dietze, J.R. Nealy, and W.L. Stutzman, «Spatial, polarization, and pattern diversity for wireless handheld terminals», Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., том 49, стр. 1271-1281, сентябрь 2001 г.

[24] S. Visuri and D.T. Slock, «Colocated antenna arrays: design desiderata for wireless communications», Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign. Proc. Workshop, стр. 580-584, август 2002 г.

[25] A. Forenza and R.W. Heath Jr., «Benefit of pattern diversity via 2-element array of circular patch antennas in indoor clustered MIMO channels», IEEE Trans, on Communications, том 54, №5, стр. 943-954, май 2006 г.

[26] A. Forenza and R.W. Heath, Jr., «Optimization Methodology for Designing 2-CPAs Exploiting Pattern Diversity in Clustered MIMO Channels», IEEE Trans, on Communications, том 56, №10, стр. 1748-1759, октябрь 2008 г.

[27] D. Piazza, N.J. Kirsch, A. Forenza, R.W. Heath, Jr., and K.R. Dandekar, «Design and Evaluation of a Reconfigurable Antenna Array for MIMO Systems», IEEE Transactions on Antennas and Propagation, том 56, №3, стр 869-881, март 2008 г.

[28] R. Bhagavatula, R.W. Heath, Jr., A. Forenza, and S. Vishwanath, «Sizing up MIMO Arrays», IEEE Vehicular Technology Magazine, том 3, №4, стр. 31-38, декабрь 2008 г.

[29] Ada Poon, R. Brodersen and D. Tse, «Degrees of Freedom in Multiple Antenna Channels: A Signal Space Approach», IEEE Transactions on Information Theory, том 51(2), февраль 2005 г., стр. 523-536.

[30] М. Costa, «Writing on dirty paper», IEEE Transactions on Information Theory, том 29, №3, стр. 439-441, май 1983 г.

[31] U. Erez, S. Shamai (Shitz), and R. Zamir, «Capacity and lattice-strategies for cancelling known interference», Proceedings of International Symposium on Information Theory, г. Гонолулу, Гавайи, ноябрь 2000 г.

[32] М. Tomlinson, «New automatic equalizer employing modulo arithmetic», Electronics Letters, стр. 138-139, март 1971 г.

[33] H. Miyakawa and H. Harashima, «A method of code conversion for digital communication channels with intersymbol interference», Transactions of the Institute of Electronic

[34] R.A. Monziano and T.W. Miller, Introduction to Adaptive Arrays, New York: Wiley, 1980 г.

[35] T. Yoo, N. Jindal, and A. Goldsmith, «Multi-antenna broadcast channels with limited feedback and user selection», IEEE Journal on Sel. Areas in Communications, том 25, стр. 1478-91, июль 2007 г.

[36] P. Ding, D.J. Love, and M.D. Zoltowski, «On the sum rate of channel subspace feedback for multi-antenna broadcast channels», in Proc., IEEE Globecom, том 5, стр. 2699-2703, ноябрь 2005 г.

[37] N. Jindal, «MIMO broadcast channels with finite-rate feedback», IEEE Trans, on Info. Theory, том 52, стр. 5045-60, ноябрь 2006 г.

IV. Системы и способы запланированного развития и устаревания многопользовательского спектра

Увеличивающаяся потребность в высокоскоростных беспроводных услугах и растущее число абонентов сотовой связи вызвали радикальную техническую революцию в индустрии беспроводных технологий за последние три десятилетия, от изначальных голосовых служб (AMPS [1-2]) до стандартов, поддерживающих цифровую речь (GSM [3-4], IS-95 CDMA [5]), поток данных (EDGE [6], EV-DO [7]) и просмотр данных в Интернете (WiFi [8-9], WiMAX [10-11], 3G [12-13], 4G [14-15]). Рост беспроводных технологий в течение последних лет обеспечили два важных достижения.

i) Федеральная комиссия по связи США (FCC) [16] выделила новый спектр для поддержания новых стандартов. Например, в системах AMPS первого поколения количество каналов, распределенных FCC, выросло от изначальных 333 в 1983 г. до 416 в конце 1980-х годов для поддержки увеличивающегося количества абонентов сотовой связи. В последние годы коммерциализация таких технологий как Wi-Fi, Bluetooth и ZigBee стала возможной благодаря использованию нелицензированной полосы ISM, выделенной FCC в 1985 г. [17].

ii) Индустрия беспроводных технологий создает новые способы, более эффективно использующие доступный ограниченный спектр для поддержки линий связи с большей скоростью передачи данных и увеличившегося числа клиентов. Значительной революцией в мире беспроводных технологий стал переход от аналоговых систем AMPS к цифровым D-AMPS и GSM в 1990-е годы, что позволило увеличить объем вызовов на заданной полосе частот вследствие увеличенной спектральной эффективности. Другую радикальную перемену принесло создание технологий пространственной обработки в начале 2000-х годов, таких как технология с множественными входами - множественными выходами (MIMO), что привело к четырехкратному увеличению скорости передачи данных по сравнению с предыдущими беспроводными сетями, а также их применение в различных стандартах (например, IEEE 802.11n для Wi-Fi, IEEE 802.16 для WiMAX, 3GPP для 4G-LTE).

Несмотря на попытки создать решения для высокоскоростных беспроводных подключений, индустрия беспроводных технологий столкнулась с новыми задачами: необходимость обеспечить возможность потоковой передачи высококачественного (HD) видео для удовлетворения растущих потребностей таких сервисов, как игровая индустрия, а также обеспечить повсюду беспроводное покрытие (включая сельскую местность, где прокладка кабельных магистралей очень дорога и непрактична). В настоящее время самые продвинутые системы беспроводных стандартов (например, 4G-LTE) не могут обеспечить требования к скорости передачи данных и соответствовать ограничениям по времени задержки для сервисов с потоковой передачей данных высокого качества, особенно там, где сеть перегружена большим объемом одновременно действующих линий связи. И снова главными недостатками являются ограниченная доступность спектра и отсутствие спектрально эффективных технологий, которые могут по-настоящему увеличить скорость передачи данных и обеспечить полное покрытие.

В последние годы была разработана новая технология, называемая технологией с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO) [18-21] и описанная в наших предыдущих патентных заявках [0002-0009]. Технология DIDO обещает увеличение эффективного использования спектра в несколько раз, что позволит сервисам с потоковой передачей данных работать в перегруженных сетях.

Одновременно с этим правительство США решает вопросы недостатка спектра путем запуска программы действий, которая освободит 500 МГц спектра в ближайшие 10 лет. Эту программу предложили 28 июня 2010 г., и ее цель представляет собой обеспечение возможности работы беспроводных технологий в новых полосах частот, а также предоставление полного высокоскоростного покрытия в городской и пригородных зонах [22]. В рамках этого проекта 23 сентября 2010 г. FCC предоставила доступ к почти 200 МГц сверхвысоких (VHF) и ультравысоких (UHF) частот спектра для нелицензированного использования, называемых «неиспользуемым спектром» [23]. Единственное ограничение при работе с данными полосами частот представляет собой запрет на создание опасных помех, поскольку в этой же полосе уже работают существующие беспроводные микрофонные устройства. В связи с этим 22 июля 2011 г. рабочая группа IEEE 802.22 закончила разработку стандарта для новых беспроводных систем, использующего технологию когнитивного радио (или «понимания спектра»), ключевой особенностью которой является динамическое отслеживание спектра и работа на доступных частотах, что позволяет избежать возникновения опасных помех сосуществующим беспроводным устройствам [24]. Недавно прошли дебаты о назначении части неиспользуемого спектра для лицензированного использования и выставлении этой части спектра на аукцион [25].

Сосуществование нелицензированных устройств в пределах одних частотных полос и разногласия по поводу нелицензированного или лицензированного использования спектра представляют собой две большие проблемы, возникающие при разработке программ о назначении спектра FCC на протяжении нескольких лет. Например, в неиспользуемом спектре сосуществование беспроводных микрофонов и беспроводных устройств связи возможно благодаря технологии когнитивного радио. Однако, по сравнению с другими технологиями, использующими пространственную обработку (например, DIDO), когнитивное радио может обеспечить только часть эффективности использования спектра. Аналогичным образом, качество работы систем WiFi за последние несколько десятилетий значительно ухудшилось из-за увеличения количества точек доступа, а также из-за того, что устройства Bluetooth/ZigBee, работающие в той же нелицензированной полосе ISM, генерируют неконтролируемые помехи. Один из недостатков нелицензированного спектра представляет собой нерегулируемое использование РЧ устройств, которые в последующие годы продолжат засорять спектр. РЧ засорение также предотвращает будущее применение нелицензированного спектра в лицензированной эксплуатации, что ограничит важные рыночные возможности беспроводных широкополосных коммерческих сервисов и аукционы спектра.

Мы предлагаем новую систему и способы, позволяющие динамически распределять беспроводной спектр, а также позволяющие различным сервисам и стандартам сосуществовать и развиваться. Один вариант осуществления нашего способа динамически назначает РЧ приемопередатчикам права использования определенных частей спектра и позволяет постепенное устаревание этих же радиочастотных устройств, что обеспечит следующие возможности.

i) Регулирование спектра для осуществления новых типов беспроводных операций (т.е. лицензированных или нелицензированных) и/или соответствия новым ограничениям по излучаемой РЧ мощности. Эта особенность позволяет проводить аукционы спектра всякий раз, когда в этом возникает необходимость, при этом не обязательно заранее решать, использовать ли его как нелицензированный или лицензированный спектр. Это также позволяет настраивать уровни мощности передачи в соответствии с новыми уровнями излучаемой мощности, назначенными FCC.

ii) Сосуществование различных технологий, работающих в одной полосе (т.е. неиспользуемый спектр и беспроводные микрофоны, WiFi и Bluetooth/ZigBee), таким образом, что полосы можно динамически переназначать при появлении новых технологий, при этом избегая возникновения помех в уже существующих технологиях.

iii) Комплексное развитие беспроводной инфраструктуры при переходе систем на более продвинутые технологии, обеспечивающие более высокую спектральную эффективность, большее покрытие и лучшее качество работы для поддержки новых типов сервисов, требующих более высокое QoS (т.е. потоковую передачу высококачественного видео).

Далее мы описываем систему и способ запланированного развития и устаревания многопользовательского спектра. Один вариант осуществления системы включает в себя один или множество централизованных процессоров (CP) 4901-4904 и один или множество распределенных узлов (DN) 4911-4913, взаимодействующих посредством проводного или беспроводного соединения, как показано на фиг. 49. Например, в контексте сетей 4G-LTE [26] централизованный процессор представляет собой внутренний шлюз доступа (ACGW), подключенный к нескольким приемопередатчикам узла B. В контексте WiFi централизованный процессор представляет собой провайдер интернет-услуг (ISP), а распределенные узлы - точки доступа WiFi, подключенные к ISP посредством модемов или прямого соединения кабелем или DSL. В другом варианте осуществления настоящего изобретения система представляет собой систему с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO) [0002-0009] с одним централизованным процессором (или BTS) и распределенными узлами, представляющими собой точки доступа DIDO (или распределенные антенны DIDO, подключенные к BTS посредством BSN).

DN 4911-4913 взаимодействуют с CP 4901-4904. Информация, которой DN обмениваются с CP, используется для динамического регулирования конфигурации узлов под развивающуюся конфигурацию сетевой архитектуры. В одном варианте осуществления DN 4911-4913 сообщают свои идентификационные номера СР. CP хранят идентификационные номера всех DN, подключенных через сеть, в таблице поиска или в совместно используемой базе данных. Такие таблицы поиска или базы данных могут совместно использовать другие CP, и эти данные синхронизируются таким способом, что все CP имеют доступ к самой новой информации о всех DN в сети.

Например, FCC может решить распределить определенную часть спектра для нелицензированного использования, и предлагаемую систему можно выполнить с возможностью эксплуатации в пределах этого спектра. Из-за ограниченности спектра FCC может впоследствии назначить часть этого спектра для лицензированного использования коммерческими носителями (т.е. AT&T, Verizon, или Sprint), органами обороны или государственной безопасности. В стандартных беспроводных системах такое сосуществование невозможно, так как существующие беспроводные устройства, работающие в нелицензированной полосе частот, могут создавать опасные помехи в лицензированных РЧ приемопередатчиках. В предлагаемой нами системе распределенные узлы обмениваются контрольной информацией с CP 4901-4903 для адаптации своей РЧ передачи к изменяющейся схеме частотных полос. В одном варианте осуществления DN 4911-4913 первоначально выполнили с возможностью эксплуатации в различных полосах частот в пределах доступного спектра. Когда FCC назначает одну или множество частей такого спектра для лицензированной эксплуатации, CP обмениваются контрольной информацией с нелицензированными DN и перенастраивают их для закрытия частотных полос, предназначенных для лицензированного использования, чтобы нелицензированные DN не вызывали помех в лицензированных DN. Этот сценарий представлен на фиг. 50, где нелицензированные узлы (например, 5002) показаны закрашенными кружками, а лицензированные - пустыми (например, 5001). В другом варианте осуществления весь спектр назначен новому лицензированному сервису, и CP используют контрольную информацию для отключения всех нелицензированных DN во избежание возникновения помех в лицензированных DN. Этот сценарий представлен на фиг. 51, где устаревшие нелицензированные узлы зачеркнуты крестиками.

В другом примере, возможно, возникнет необходимость ограничения излучаемой мощности для определенных устройств, работающих на определенной полосе частот, для соответствия ограничениям на воздействие, установленным FCC [27]. Например, беспроводную систему изначально можно разработать для фиксированных беспроводных линий связи, где DN 4911-4913 подключены к наружным приемопередающим антеннам на крыше. В дальнейшем эту же систему можно обновить для поддержки DN с комнатными портативными антеннами для обеспечения лучшего покрытия внутри помещений. Ограничения на воздействия портативных устройств, принятые FCC, являются более жесткими, чем ограничения на передатчики, установленные на крышах, из-за непосредственной близости таких устройств к телу человека. В таком случае старые DN, разработанные для эксплуатации вне помещений, можно заново использовать для эксплуатации в помещениях при условии регулировки настроек мощности передачи. В одном варианте осуществления настоящего изобретения DN разработаны с предустановленными множествами уровней мощности передачи, и CP 4901-4903 посылают контрольную информацию к DN 4911-4913 для выбора новых уровней мощности в случае обновления системы, таким образом соответствуя ограничениям на воздействия, установленным FCC. В другом варианте осуществления DN изготовлены только с одной настройкой излучаемой мощности, и такие DN, превышающие новые уровни излучаемой мощности, удаленно отключаются СР.

В одном варианте осуществления CP 4901-4903 периодически проверяют все DN 4911-4913 в сети для определения их права на работу в качестве РЧ приемопередатчиков в соответствии с конкретным стандартом. Необновленные DN могут отмечаться как устаревшие и удаляться из сети. Например, DN, работающие в рамках текущих предела мощности и полосы частот, продолжают оставаться активными в сети, а все другие выключаются. Следует заметить, что параметры DN управляются CP и не ограничиваются излучаемой мощностью и полосой частот; в эти параметры могут входить любые другие, определяющие беспроводную линию связи между DN и устройством клиента.

В другом варианте осуществления DN 4911-4913 можно перенастроить так, чтобы позволить сосуществование систем, работающих по различным стандартам, в пределах одного и того же спектра. Например, излучаемую мощность, полосу частот или другие параметры настройки определенного DN, работающего в контексте WLAN, можно регулировать, чтобы приспособить его к принятию новых DN, разработанных для работы с WPAN, и при этом избежать возникновения опасных помех.

Когда разработают новые беспроводные стандарты, направленные на увеличение скорости передачи данных и покрытия в беспроводных сетях, DN 4911-4913 можно будет обновить для поддержки этих стандартов. В одном варианте осуществления DN представляют собой программно-определяемые радиосистемы (SDR), оборудованные программируемой вычислительной функциональной возможностью, такой как ПЛИС, ЦСП, ЦП, GPU и/или GPGPU, запускающей алгоритмы обработки сигнала в основной полосе частот. Если стандарт обновлен, новые алгоритмы для основной полосы частот можно удаленно загрузить из CP в DN для соответствия этому стандарту. Например, в одном варианте осуществления первый стандарт основан на CDMA, а затем его заменяют на технологию OFDM для поддержки различных типов систем. Аналогично, шаг дискретизации, мощность и другие параметры в DN можно обновлять удаленно. Элемент SDR в DN позволяет непрерывно обновлять сеть по мере разработки новых технологий и, таким образом, улучшать общую производительность системы.

В другом варианте осуществления описанная система представляет собой облачную беспроводную систему, содержащую множество CP, распределяемые узлы и сеть, соединяющую CP и DN. На фиг. 52 представлен один пример облачной беспроводной системы, в которой узлы, обозначенные закрашенными кружками (например, 5203), взаимодействуют с CP 5206, узлы, обозначенные пустыми кружками, взаимодействуют с CP 5205, a CP 5205-5206 взаимодействуют друг с другом через сеть 5201. В одном варианте осуществления настоящего изобретения облачная беспроводная система представляет собой систему DIDO, a DN подключены к CP и обмениваются информацией для периодического или мгновенного изменения параметров системы и динамической подстройки к изменяющимся условиям беспроводной архитектуры. В системе DIDO CP представляют собой BTS DIDO, распределенные узлы представляют собой распределенные антенны DIDO, сеть - BSN, а множество BTS соединены между собой посредством централизованного процессора DIDO, как описано в наших предыдущих заявках на патенты [0002-0009].

Все DN 5202-5203 в облачной беспроводной системе можно сгруппировать в разные множества. Такие множества DN могут одновременно создавать не вызывающие друг в друге помех беспроводные линии связи для большого числа клиентских устройств, причем каждое множество поддерживает различные технологии множественного доступа (например, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA и/или SDMA), различные схемы модуляции (например, QAM, OFDM) и/или кодирования (например, сверточное кодирование, код с малой плотностью проверок на четность (LDPC), турбо-коды). Аналогично, каждого клиента можно обслуживать с помощью различных технологий множественного доступа и/или различных схем модуляции/кодирования. На основе активных клиентов в системе и стандартов, применяемых ими для беспроводных линий связи, CP 5205-5206 динамически выбирают подмножество DN, поддерживающее эти стандарты и находящееся в диапазоне клиентских устройств.

Литература

[1] Wikipedia, «Advanced Mobile Phone System»

http://en.wikipedia.org/wiki/Advanced_Mobile_Phone_System

[2] AT&T, «1946: First Mobile Telephone Call»

http://www.corp.att.com/attlabs/reputation/timeline/46mobile.html

[3] GSMA, «GSM technology»

http://www.gsmworld.com/technology/index.htm

[4] ETSI, «Mobile technologies GSM»

http://www.etsi.org/WebSite/Technologies/gsm.aspx

[5] Wikipedia, «IS-95»

http://en.wikipedia.org/wiki/IS-95

[6] Ericsson, «The evolution of EDGE»

http://www.ericsson.com/res/docs/whitepapers/evolution_to_edge.pdf

[7] Q. Bi (март 2004 г.). «A Forward Link Performance Study of the 1×EV-DO Rel. 0 System Using Field Measurements and Simulations» (PDF). Lucent Technologies.

http://www.cdg.org/resources/white_papers/files/Lucent%201×EV-DO%20Rev%20O%20Mar%2004.pdf

[8] Wi-Fi alliance, http://www.wi-fi.org/

[9] Wi-Fi alliance, «Wi-Fi certified makes it Wi-Fi»

http://www.wi-fi.org/files/WFA_Certification_Overview_WP_en.pdf

[10] WiMAX forum, http://www.wimaxforum.org/

[11] С. Eklund, R.В. Marks, K.L. Stanwood and S. Wang, «IEEE Standard 802.16: A Technical Overview of the WirelessMAN™Air Interface for Broadband Wireless Access»

http://ieee802.org/16/docs/02/C80216-02_05.pdf

[12] 3GPP, «UMTS», http://www.3gpp.org/article/umts

[13] H. Ekström, A. Furuskär, J. Karlsson, M. Meyer, S. Parkvall, J. Torsner, and M. Wahlqvist «Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution», IEEE Communications Magazine, стр. 38-45, март 2006 г.

[14] 3GPP, «LTE», http://www.3gpp.org/LTE

[15] Motorola, «Long Term Evolution (LTE): A Technical Overview», http:business.motorola.com/experiencelte/pdf/LTETechnicalOverview.pdf

[16] Federal Communications Commission, «Authorization of Spread Spectrum Systems Under Parts 15 and 90 of the FCC Rules and Regulations», июнь 1985 г.

[17] ITU, «ISM band» http://www.itu.int/ITU-R/terrestrial/faq/index.html#g013

[18] S. Perlman and A. Forenza «Distributed-input distributed-output (DIDO) wireless technology: a new approach to multiuser wireless», август 2011 г.

http://www.rearden.com/DIDO/DIDO_White_Paper_110727.pdf

[19] Bloomberg Businessweek, «Steve Perlman's Wireless Fix», 27 июля 2011 г.

http://www.businessweek.com/magazine/the-edison-of-silicon-valley-07272011.html

[20] Wired, «Has OnLive's Steve Perlman Discovered Holy Grail of Wireless?», 30 июня 2011 г.

http://www.wired.com/epicenter/2011/06/perlman-holy-grail-wireless/

[21] The Wall Street Journal «Silicon Valley Inventor's Radical Rewrite of Wireless», 28 июля 2011 г.

http://blogs.wsj.corn/digits/2011/07/28/silicon-valley-inventors-radical-rewrite-of-wireless/

[22] The White House, «Presidential Memorandum: Unleashing the Wireless Broadband Revolution», 28 июня 2010 г.

http://www.whitehouse.gov/me-press-office/presidential-memorandum-unleashing-wireless-broadband-revolution

[23] FCC, «Open commission meeting», 23 сентября 2010 г.

http://reboot.fcc.gov/open-meetings/2010/september

[24] IEEE 802.22, «IEEE 802.22 Working Group on Wireless Regional Area Networks», http://www.ieee802.org/22/

[25] «A bill», 112th congress, 1^st session, 12 июля 2011 г.

http://republicans.energycommerce.house.gov/Media/file/Hearings/Telecom/071511/Disc ussionDraft.pdf

[26] H. Ekström, A. Furuskär, J. Karlsson, M. Meyer, S. Parkvall, J. Torsner, and M. Wahlqvist «Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution», IEEE Communications Magazine, стр. 38-45, март 2006 г.

[27] FCC, «Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields», OET Bulletin 65, редакция 97-01, август 1997 г.

V. Системы и способы борьбы с эффектами доплера в беспроводных системах с распределенным входом - распределенным выходом

В этой части детального описания мы рассматриваем многопользовательские (MU) многоантенные системы (MAS) для многопользовательской беспроводной передачи, адаптивно меняющие конфигурацию параметров для компенсации эффекта Доплера, возникающего вследствие перемещения пользователя или изменений в среде распространения. В одном варианте осуществления MAS. представляет собой систему DIDO, описанную в совместно рассматриваемых заявках на патенты [0002-0016] и представленную на фиг. 53. Система DIDO в одном варианте осуществления включает в себя следующие компоненты.

- Пользовательское оборудование (UE). В одном варианте осуществления UE 5301 включает в себя РЧ приемник для неподвижных или мобильных клиентов, получающих потоки данных через нисходящий (DL) канал транспортной сети связи DIDO и отправляющих данные через восходящий (UL) канал транспортной сети связи DIDO.

- Базовая приемопередающая станция (BTS). BTS 5310-5314 в одном варианте осуществления взаимодействуют с транспортной линией связи DIDO через беспроводной канал. BTS 5310-5314 представляют собой точки доступа, содержащие ЦАП/АЦП и радиочастотную (РЧ) цепочку для преобразования модулирующего сигнала в РЧ. В некоторых случаях BTS представляет собой простой РЧ приемопередатчик, оснащенный усилителем мощности/антенной, а РЧ сигнал передается к BTS посредством технологии «РЧ канал по оптоволокну», как описано в нашей патентной заявке.

- Контроллер (CTR). CTR 5320 в одном варианте осуществления представляет собой определенный тип BTS, разработанный для выполнения специальных функций, таких как передача обучающих сигналов для синхронизации BTS и/или UE по времени/частоте, получение/передача управляющей информации из/к UE, получение информации о состоянии канала (CSI) или информации о качестве канала из UE.

- Централизованный процессор (CP). CP 5340 в одном варианте осуществления представляет собой сервер DIDO, взаимодействующий с Интернетом или другими видами внешних сетей 5350 через транспортную сеть связи DIDO. CP вычисляет обработку информации в основной полосе частот DIDO и посылает сигналы распределенным BTS для передачи DL.

- Сеть базовых станций (BSN). BSN 5330 в одном варианте осуществления представляет собой сеть, соединяющую CP и распределенные BTS, передающую данные либо для канала DL, либо для канала UL. BSN представляет собой проводную сеть, беспроводную сеть или их сочетание. Например, BSN представляет собой DSL, кабель, оптоволоконную сеть или беспроводную линию связи в пределах или вне пределов прямой видимости. Дополнительно, BSN представляет собой частную сеть, локальную вычислительную сеть или Интернет.

Как описано в совместно рассматриваемых заявках, система DIDO создает независимые каналы для множества пользователей так, что каждый пользователь получает свободные от помех каналы. В системах DIDO это достигают за счет применения распределенных антенн или BTS для использования пространственного разнесения. В одном варианте осуществления система DIDO выполнена с возможностью использовать пространственное, поляризационное и/или диаграммное разнесение для увеличения количества степеней свободы в каждом из каналов. Большее количество степеней свободы в беспроводной линии связи используют для передачи независимых потоков данных большему числу UE (т.е. для увеличения мультиплексирования), и/или улучшения покрытия (т.е. для увеличения разнесения).

BTS 5310-5314 расположены в удобных местах, где есть доступ к Интернету или BSN. В одном варианте осуществления настоящего изобретения UE 5301-5305 расположены в произвольном порядке между, вокруг и/или в окружении BTS или распределенных антенн, как показано на фиг. 54.

В одном варианте осуществления BTS 5310-5314 передают обучающий сигнал и/или независимые потоки данных к UE 5301 через канал DL, как показано на фиг. 55. UE используют обучающий сигнал для различных целей, таких как синхронизация по времени/частоте, оценка каналов и/или оценка информации о состоянии канала (CSI). В одном варианте осуществления настоящего изобретения DL в MU-MAS выполнен с возможностью использовать предварительное нелинейное кодирование, например кодирование «dirty-paper coding» (DPC) [1-2] или предварительное кодирование Томлинсона-Харашимы (ТН) [3-4]. В другом варианте осуществления настоящего изобретения DL в MU-MAS выполнен с возможностью использовать предварительное нелинейное кодирование, например предварительное кодирование с блочной диагонализацией (BD), как описано в совместно рассматриваемых заявках на патенты [0003-0009], или формирование луча с управлением положением нуля (ZF-BF) [5]. Если количество BTS больше количества UE, применяют дополнительные BTS для увеличения качества линии связи для каждого UE посредством схем разнесения, например, выбора антенны или выбора собственной моды, описанных в [0002-0016]. Если количество BTS меньше количества UE, дополнительные UE совместно используют беспроводные линии связи с другими UE посредством стандартных технологий мультиплексирования (например, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA).

Канал UL используют для передачи данных от UE 5301 к CP 5340 и/или CSI (или информации о качестве канала), используемых устройством предварительного кодирования DIDO. В одном варианте осуществления каналы UL от UE мультиплексируют посредством стандартных технологий мультиплексирования (например, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA) к CTR, как показано на фиг. 56, или к ближайшей BTS. В другом варианте осуществления настоящего изобретения технологии пространственной обработки используют для отделения каналов UL от UE 5301 к распределенным BTS 5310-5314, как показано на фиг. 57. Например, потоки UL передают от клиента к антеннам DIDO посредством схем мультиплексирования с множественными входами - множественными выходами (MIMO). Схемы мультиплексирования MIMO включают в себя передаваемые клиентами независимые потоки данных и используют линейные или нелинейные приемники на антеннах DIDO для устранения помех между каналами. В другом варианте осуществления для демодуляции восходящих потоков применяют нисходящие веса в восходящем канале при условии обратимости каналов UL/DL и того, что канал не сильно изменяется между передачей DL и UL из-за эффекта Доплера. В другом варианте осуществления в нисходящем канале используют приемник оптимального сложения (MRC) для увеличения в антеннах DIDO качества сигнала, поступающего от каждого клиента.

Данные, контрольная информация и CSI, посылаемые через каналы DL/UL, совместно используют CP 5340 и BTS 5310-5314 посредством BSN 5330. Известные обучающие сигналы для канала DL можно хранить в памяти BTS 5310-5314 для уменьшения непроизводительных затрат в BSN 5330. В зависимости от типа сети (т.е. беспроводная или проводная, DSL, кабельная или оптоволоконная), скорости передачи данных через BSN 5330 может не хватать для обмена информацией между CP 5340 и BTS 5310-5314, особенно когда сигнал основной полосы частот посылается в BTS. Например, предположим, что BTS передают независимые потоки данных каждому UE со скоростью 10 Мбит/с через полосу 5 МГц (что обусловлено цифровой модуляцией и схемой кодирования FEC, используемых в беспроводной линии связи). Если 16 бит квантования применяют для вещественной составляющей, а 16 - для мнимой, сигнал основной полосы частот требует 160 Мбит/сек пропускной способности от CP к BTS через BSN. В одном варианте осуществления CP и BTS оборудованы кодирующими и декодирующими устройствами для сжатия и распаковки информации, посланной через BSN. В прямом канале линии связи предварительно закодированные данные основной полосы, отправленные от CP к BTS, сжаты для уменьшения количества бит и непроизводительных затрат в BSN. Аналогично, в обратном канале CSI и данные (пересылаемые через восходящий канал от UE к BTS) сжимают перед передачей от BTS к CP через BSN. Различные алгоритмы сжатия применяют для уменьшения количества бит и непроизводительных затрат в BSN, включая без ограничений способы без потерь и/или с потерями [6].

Одна особенность систем DIDO, используемая в одном варианте осуществления, представляет собой получение CP 5340 CSI или информации о качестве канала между всеми BTS 5310-5314 и UE 5301, что позволяет осуществить предварительное кодирование. Как объяснено в [0006], производительность DIDO зависит от скорости, с которой CSI передается в CP, относительно скорости изменения беспроводных линий связи. Хорошо известно, что колебания комплексного усиления канала происходят из-за мобильности UE и/или изменений в среде распространения, вызывающих возникновение эффекта Доплера. Скорость изменения в канале измеряют в единицах времени когерентности канала (Т_с), обратно пропорциональных максимальному смещению Доплера. Для того чтобы передачи DIDO проходили успешно, задержка вследствие обратной связи CSI должна составлять дробную часть (например, 1/10 или менее) от времени когерентности канала. В одном варианте осуществления задержку в контуре обратной связи CSI измеряют как длительность между моментом отправки обучающего сигнала CSI и моментом демодуляции предварительно закодированных данных на стороне UE, как показано на фиг. 58.

В дуплексных системах с частотным разделением (FDD) DIDO BTS 5310-5314 посылают обучающие сигналы CSI к UE 5301, выполненным с возможностью оценивать CSI и посылать обратную связь до BTS. Затем BTS посылают CSI посредством BSN к CP 5340, обрабатывающему предварительно закодированные потоки данных DIDO и отсылающему их обратно к BTS посредством BSN 5330. Наконец, BTS отсылают предварительно закодированные потоки к UE, демодулирующим данные. В случае, представленном на фиг. 58, общая задержка в контуре обратной связи DIDO имеет вид:

2*T_DL+T_UL+T_BSN+T_CP,

где T_DL и T_UL включают в себя время на создание, отправку и обработку нисходящей и восходящей групп данных соответственно, T_BSN представляет собой задержку прохождения сигнала туда и обратно по BSN, а T_CP представляет собой время, затраченное C_P на обработку CSI, генерирование предварительно кодированных потоков данных для UE и планирование различных UE на настоящую передачу. В этом случае T_DL умножают на 2 для учета времени прохождения обучающего сигнала (от BTS до UE) и прохождения сигнала обратной связи (от UE до BTS). В дуплексной системе с временным разделением (TDD), если возможно использование обратимости каналов, первую стадию пропускают (т.е. передачу обучающего сигнала CSI от BSI к UE), так как UE посыпают обучающий сигнал CSI к BTS, вычисляющим CSI и отправляющим его к СР. Следовательно, в таком варианте осуществления общая задержка доставки данных по контуру обратной связи DIDO составляет:

T_DL+T_UL+T_BSN+T_CP.

Задержка передачи данных T_BSN зависит от типа BSN: используют ли выделенный кабель, DSL, оптоволоконное подключение или обычный Интернет. Обычно значения варьируются в пределах от 1 до 50 мс. Время вычисления в CP можно сократить, если выполнять обработку DIDO в CP на специализированных процессорах, таких как ASIC, ПЛИС, ЦСП, ЦП, GPU и/или GPGPU. Более того, если количество BTS 5310-5314 превышает количество UE 5301, то все UE можно обслуживать в одно время, что приведет к удалению задержки, возникающей при многопользовательском распределении. Следовательно, задержка T_CP ничтожно мала по сравнению с T_BSN. Итак, обработку передачи и приема в нисходящем и восходящем каналах обычно выполняют на ASIC, ПЛИС или ЦСП, имеющих незначительное время вычисления, и если полоса частот сигнала относительно велика (например, больше 1 МГц), длительность кадра может быть очень мала (т.е. менее 1 мс). Следовательно, T_DL и T_UL также малы по сравнению с T_BSN.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения CP 5340 отслеживает доплеровские скорости всех UE 5301 и динамически назначает BTS 5310-5314 с наименьшим T_BSN для UE с наибольшей доплеровской скоростью. Такая настройка основана на различных критериях.

- Тип BSN. Например, выделенные оптоволоконные линии связи, как правило, имеют меньшую задержку, чем кабельные модемы или DSL. В таком случае BSN с более низкой задержкой используют для высокомобильных UE (например, машин на автострадах, поездов), тогда как BSN с более высокой задержкой используют для неподвижных беспроводных или низкомобильных UE (например, домашнего оборудования, пешеходов, машин в жилых районах).

- Тип QoS. Например, BSN может поддерживать различные типы трафика DIDO или не-DIDO. Можно определить качество услуг (QoS) с различными приоритетами для различных видов трафика. Например, BSN назначает высокий приоритет трафику DIDO и низкий приоритет трафику не-DIDO. В альтернативном варианте осуществления высокоприоритетное QoS назначают трафику для высокомобильных UE, а низкоприоритетное QoS - для низкомобильных UE.

- Долгосрочные статистические данные. Например, трафик, передаваемый по BSN, может значительно изменяться в зависимости от времени суток (например, ночью в жилых домах и днем в офисах). Более высокая нагрузка трафика может привести к большей задержке. В этом случае в разное время суток BSN с большим трафиком, если это приводит к высокой задержке, используют для низкомобильных UE, тогда как BSN с меньшим трафиком, если это приводит к низкой задержке, используют для высокомобильных UE.

- Краткосрочные статистические данные. Например, на каждую BSN может воздействовать временная перегрузка сети, что может привести к высокой задержке. В таком случае CP может адаптивно выбирать BTS из перегруженных BSN, если перегруз вызывает большую задержку, для низкомобильных UE, а из оставшихся BSN, если они обладают меньшей задержкой, для высокомобильных UE.

В другом варианте осуществления настоящего изобретения BTS 5310-5314 выбирают на основе возникшего доплеровского смещения в каждой отдельной линии связи BTS-UE. Например, в линии связи в пределах прямой видимости (LOS) В на фиг. 59, максимальное доплеровское смещение представляет собой функцию от угла (φ) между

линией связи BTS-UE и транспортной скоростью (v) в соответствии с известным уравнением:

где λ представляет собой длину волны, соответствующую несущей частоте. Таким образом, в каналах LOS доплеровское смещение максимально для линии связи А и почти равно нулю для линии связи С на фиг. 59. В не-LOS системах (NLOS) максимальное доплеровское смещение зависит от направления мульти-трактов вокруг UE, но, в основном, из-за того что BTS в системах DIDO распределены, некоторые BTS будут иметь более высокое доплеровское смещение для заданного UE (например, BTS 5312), в то время как другие BTS будут иметь более низкое доплеровское смещение для заданного UE (например, BTS 5314).

В одном варианте осуществления CP отслеживает доплеровскую скорость в каждой линии связи BTS-UE и выбирает только линии с наиболее низким эффектом Доплера для каждого UE. Аналогично технологиям, описанным ранее в документе, CP 5340 назначает «пользовательский кластер» для каждого UE 5301. Пользовательский кластер представляет собой множество BTS с хорошим качеством связи (определяемое на основе конкретного порогового значения отношения «сигнал-шум», SNR) к UE и с низким доплеровским смещением (определяемым, например, на основе предварительно заданного порогового значения), как показано на фиг. 60. На фиг. 60 BTS с 5 по 10 имеют хорошее SNR к UE1, но только BTS с 6 по 9 имеют маленький эффект Доплера (т.е. меньше заданного порогового значения).

CP в настоящем варианте осуществления регистрирует все значения SNR и доплеровского смещения для каждой линии связи BTS-UE в матрице, и для каждого UE выбирает подматрицу, удовлетворяющую пороговым значениям SNR и доплеровского смещения. На примере, представленном на фиг. 61, подматрица выделена зеленой пунктирной линией, окружающей С_2,6, С_2,7, С_3,9, C_4,7, C_4,8, С_4,9, и C_5,6. Веса предварительного кодирования DIDO вычисляют для такого UE на основе такой подматрицы. Следует заметить, что BTS с 5 по 10 доступны UE 2, 3, 4, 5 и 7, как показано в таблице на фиг. 61. Далее во избежание возникновения помех в UE1 при передаче другим UE BTS с 5 по 10 либо должны быть выключены, либо назначены другим ортогональным каналам на основе стандартных технологий мультиплексирования, таких как TDMA, FDMA, CDMA или OFDMA.

В другом варианте осуществления негативное воздействие эффекта Доплера на характеристики предварительно кодирующих систем DIDO уменьшают посредством линейного предсказания, технологии, оценивающей будущие комплексные коэффициенты канала на основе предыдущих оценок. В качестве примера (но не в качестве ограничения) различные алгоритмы предсказаний для беспроводных систем с единым входом - единым выходом (SISO) и систем OFDM предлагали в [7-11]. Зная будущие комплексные коэффициенты канала, можно уменьшить ошибку, возникающую из-за устаревшей CSI. Например, на фиг. 62 представлено усиление канала (или CSI) в различные моменты времени: i) t_CTR - момент времени, в который CTR на фиг. 58 получает CSI из UE в системах FDD (или, аналогично, BTS выполнены с возможностью оценивать CSI в канале UL, используя обратимость DL/UL в системах TDD); ii) t_CP - момент времени, в который CSI доставляется в CP посредством BSN; iii) T_BTS - момент времени, в который CSI используется для предварительного кодирования в беспроводной линии связи. На фиг. 62 видно, что из-за задержки T_BSN (также показано на фиг. 58), CSI, оцененная в момент времени t_CTR, будет устаревшей (т.е. комплексное усиление канала изменилось) к моменту ее использования в беспроводной передаче по каналу DL в момент времени t_BTS. Один из способов избежать такого эффекта, возникающего из-за доплеровского смещения, представляет собой запуск способа предсказания на СР. Оценки CSI, доступные в CP в момент времени t_CTR, имеют задержку T_BSN/2 вследствие задержки CTR к CP и соответствуют усилению канала в момент времени t₀ на фиг. 62. Далее CP использует часть или всю CSI, оцененную перед моментом t₀ и хранящуюся в памяти для предсказания будущих коэффициентов канала в момент времени t₀+T_BSN=t_CP. Если алгоритм предсказания имеет минимальное распространение ошибки, предсказанная CSI в момент времени t_CP надежно отражает усиление канала в будущем. Разницу во времени между предсказанной CSI и настоящей CSI называют «горизонтом предсказания» и в системах SISO обычно масштабируют с помощью времени когерентности канала.

В системах DIDO алгоритм предсказания более сложный, так как он выполнен с возможностью оценивать будущие коэффициенты канала и во временной, и в пространственной областях. Алгоритмы линейного предсказания используют пространственно-временные характеристики беспроводных каналов MIMO, описанные в [12-13]. В [13] показано, что производительность алгоритмов предсказания в системах MIMO (измеряется среднеквадратичной ошибкой, СКО) улучшается при высоком времени когерентности канала (т.е. при уменьшенном эффекте Доплера) и низкой длине когерентности канала (из-за более низкой пространственной корреляции). Следовательно, горизонт предсказания (выраженный в секундах) пространственно-временных способов прямо пропорционален времени когерентности канала и обратно пропорционален длине когерентности канала. В системах DIDO длина когерентности низка вследствие высокой пространственной избирательности, формируемой распределенными антеннами.

Описанные в настоящем документе способы предсказания используют временное и пространственное разнесение систем DIDO для предсказания будущего вектора канала (т.е. CSI от BTS к UE). Настоящие варианты осуществления используют пространственное разнесение, доступное в беспроводных каналах, для получения малой ошибки предсказания CSI и расширенного горизонта предсказания при использовании существующих алгоритмов предсказания SISO и MIMO. Одну из важных особенностей этих способов представляет собой использование распределенных антенн с учетом получения ими некореллированых комплексных коэффициентов канала от распределенных UE.

В одном варианте осуществления настоящего изобретения пространственное и временное предсказывающее устройство комбинируют с устройством оценки в частотной области, что позволяет осуществить предсказание CSI на всех доступных поднесущих в системе, такой как системы OFDM. В другом варианте осуществления настоящего изобретения веса предварительного кодирования DIDO (а не CSI) предсказываются на основе предыдущих оценок весов DIDO.

Литература

[1] М. Costa, «Writing on dirty paper», IEEE Transactions on Information Theory, том 29, №3, стр. 439-441, май 1983 г.

[2] U. Erez, S. Shamai (Shitz), and R. Zamir, «Capacity and lattice-strategies for cancelling known interference», Proceedings of International Symposium on Information Theory, г. Гонолулу, Гавайи, ноябрь 2000 г.

[3] М. Tomlinson, «New automatic equalizer employing modulo arithmetic», Electronics Letters, стр. 138-139, март 1971 г.

[4] H. Miyakawa and H. Harashima, «A method of code conversion for digital communication channels with intersymbol interference», Transactions of the Institute of Electronic

[5] R.A. Monziano and T.W. Miller, Introduction to Adaptive Arrays, New York: Wiley, 1980 г.

[6] Guy E. Blelloch, introduction to Data Compression», Carnegie Mellon University Tech. Report, сентябрь 2010 г.

[7] A. Duel-Hallen, S. Hu, and H. Hallen, «Long-Range Prediction of Fading Signals», IEEE Signal Processing Mag., том 17, №3, стр. 62-75, май 2000 г.

[8] A. Forenza and R.W. Heath, Jr., «Link Adaptation and Channel Prediction in Wireless OFDM Systems», in Proc. IEEE Midwest Symp. on Circuits and Sys., август 2002 г., стр. 211-214.

[9] M. Sternad and D. Aronsson, «Channel estimation and prediction for adaptive OFDM downlinks [vehicular applications]», in Proc. IEEE Vehicular Technology Conference, том 2, октябрь 2003 г., стр. 1283-1287.

[10] D. Schafhuber and G. Matz, «MMSE and Adaptive Prediction of Time-Varying Channels for OFDM Systems», IEEE Trans. Wireless Commun., том 4, №2, стр. 593-602, март 2005 г.

[11] I.С. Wong and В.L. Evans, «Joint Channel Estimation and Prediction for OFDM Systems», in Proc. IEEE Global Telecommunications Conference, г. Сент-Луис, штат Миссури, декабрь 2005 г.

[12] M. Guillaud and D. Slock, «A specular approach to MIMO frequencyselective channel tracking and prediction», in Proc. IEEE Signal Processing Advances in Wireless Communications, июль 2004 г., стр. 59-63.

[13] Wong, I.C. Evans, B.L., «Exploiting Spatio-Temporal Correlations in MIMO Wireless Channel Prediction», IEEE Globecom Conf., стр. 1-5, декабрь 2006 г.

Варианты осуществления настоящего изобретения могут включать в себя различные стадии, как указано выше. Такие стадии можно реализовать в исполняемых компьютером командах, заставляющих универсальный или специализированный процессоры выполнять определенные стадии. Например, различные компоненты внутри базовых станций/АР и устройств клиента, описанные выше, можно реализовать как программное обеспечение, исполняемое в универсальном или на специализированном процессорах. Для того чтобы не затруднять понимание относящихся к настоящему изобретению аспектов, различные известные компоненты персонального компьютера, такие как устройство памяти компьютера, жесткий диск, устройства ввода данных и т.д., не представлены на фигурах.

В альтернативном варианте осуществления различные функциональные модули, показанные в настоящем документе, и сопутствующие стадии можно выполнять специальными аппаратными компонентами, содержащими аппаратно реализованную логику для выполнения стадий, такими как специализированная прикладная интегральная схема («ASIC»), или любой комбинацией запрограммированных компьютерных компонентов и заказных компонентов аппаратного обеспечения.

В одном варианте осуществления определенные модули, такие как модули 903 кодирования, модуляции и логической обработки сигналов, описанные выше, можно реализовать на программируемом цифровом сигнальном процессоре («ЦСП») (или группе ЦСП), таком как ЦСП, использующий архитектуру Texas Instruments TMS320x (например, TMS320C6000, TMS320C5000, … и т.д.). ЦСП в таком варианте осуществления можно встроить в плату расширения для персонального компьютера, например плату PCI. Конечно, можно применять множество различных архитектур ЦСП, если они соответствуют основополагающим принципам настоящего изобретения.

Элементы настоящего изобретения можно также выполнить как машиночитаемый носитель для хранения исполняемых компьютером команд. Такие машиночитаемые носители могут включать в себя без ограничений флэш-память, оптические диски, CD-ROM, DVD-ROM, RAM, EPROM, EEPROM, магнитную или оптическую карту, носитель для распространения или другой тип машиночитаемых носителей, пригодных для хранения электронных команд. Например, настоящее изобретение можно загружать как компьютерную программу, передаваемую от удаленного компьютера (например, сервера) к запрашивающему компьютеру (например, клиенту) посредством сигналов данных, реализованных в виде несущей волны или другой среды распространения через линию связи (например, модем или сетевое соединение).

В представленном описании для целей объяснения были приведены многочисленные конкретные подробности для обеспечения полного понимания представленных системы и способа. Специалисты в данной области техники должны понимать, что систему и способ можно реализовать без некоторых из этих конкретных подробностей. Соответственно, объем и сущность настоящего изобретения необходимо рассматривать с точки зрения формулы изобретения, приведенной далее.

Кроме того, повсеместно в приведенном выше описании цитировались многочисленные публикации для обеспечения более полного понимания настоящего изобретения. Все эти процитированные публикации включены в настоящую заявку путем ссылки.

1. Многопользовательская (MU) многоантенная система (MAS), содержащая:

один или более централизованных блоков, соединенных для связи с множеством распределенных приемопередающих станций или антенн посредством сети;

сеть, состоящую из проводных или беспроводных линий связи или их сочетания, используемую в качестве канала связи транспортной сети;

при этом один или более централизованных блоков выполнены с возможностью осуществлять связь с множеством распределенных приемопередающих станций или антенн для адаптивного переконфигурирования одновременной связи в одной полосе частот между распределенными приемопередающими станциями или антеннами и множеством пользователей для уменьшения влияния эффектов Доплера, возникающих из-за перемещений пользователя или изменений в среде распространения данных.

2. Система по п. 1, в которой система MU-MAS содержит один или более наборов пользовательского оборудования (UE), базовых приемопередающих станций (BTS), контроллеров (CTR), централизованных процессоров (CP) и сетей базовых станций (BSN).

3. Система по п. 1, содержащая распределенные антенны, использующие пространственное, поляризационное и/или диаграммное разнесение для увеличения скорости передачи данных и/или покрытия для одного или множества пользователей в беспроводных системах.

4. Система по п. 1, в которой UE размещены вокруг или между распределенными антеннами или окружены распределенными антеннами.

5. Система по п. 1, в которой MU-MAS выполнена с возможностью использовать комплексные веса в приемнике восходящего канала для демодуляции независимых потоков (например, данных или CSI) от UE.

6. Система по п. 5, в которой комплексные веса приемника восходящего канала получены из предварительно кодированных весов нисходящего канала или вычислены посредством приемника оптимального сложения.

7. Система по п. 2, в которой CP и BTS оборудованы кодирующими/декодирующими устройствами для сжатия/распаковки информации, которой они обмениваются через BSN.

8. Система по п. 7, в которой предварительно закодированные потоки данных основной полосы частот сжаты перед передачей от/к BTS к/от распределенных антенн MU-MAS для уменьшения непроизводительных затрат в BSN.

9. Система по п. 2, в которой CP выполнен с возможностью на основе задержки в BSN адаптивно выбирать BTS, подлежащие использованию для низко- или высокомобильных UE.

10. Система по п. 9, в которой адаптация основана на типе (высоком или низком) скорости передачи данных в BSN, или QoS, или средней статистике трафика (например, использовании различных сетей в дневное или ночное время), или текущей статистике трафика (например, временная перегрузка сети) в BSN.

11. Система по п. 2, в которой CP выполнен с возможностью на основе доплеровских скоростей в каждой линии связи BTS-UE адаптивно выбирать BTS, подлежащие использованию для низко- или высокомобильных UE.

12. Система по п. 2, характеризующаяся тем, что выполнена с возможностью применения линейного предсказания для оценки CSI или весов предварительного кодирования MU-MAS, тем самым устраняя неблагоприятный эффект Доплера, влияющий на производительность системы MU-MAS.

13. Система по п. 12, характеризующаяся тем, что выполнена с возможностью применения предсказания во временной, частотной и/или пространственной областях.

14. Способ уменьшения влияния эффектов Доплера, реализуемый для многопользовательской (MU) многоантенной системы (MAS), причем система MU-MAS содержит по меньшей мере один централизованный блок, соединенный для связи с множеством распределенных приемопередающих станций (BTS) или антенн, при этом способ содержит этапы, на которых:

измеряют доплеровскую скорость первого мобильного пользователя относительно множества BTS; и

осуществляют связь централизованного блока с множеством BTS по сети для адаптивного переконфигурирования одновременной связи в одной полосе частот между множеством BTS и множеством пользователей, при этом на этапе адаптивного переконфигурирования динамически назначают первого мобильного пользователя первой BTS или первому набору BTS из множества BTS на основе измеренной доплеровской скорости для первой BTS относительно других BTS.

15. Способ по п. 14, в котором, если измеренная доплеровская скорость первого мобильного пользователя относительно выше измеренной доплеровской скорости второго мобильного пользователя, то динамическое назначение включает в себя назначение первого мобильного пользователя первой BTS или первому набору BTS и назначение второго мобильного пользователя второй BTS или второму набору BTS, причем первая BTS или первый набор BTS имеет относительно более низкую связанную с ними задержку, чем вторая BTS или второй набор BTS.

16. Способ по п. 15, в котором задержка включает в себя: время на передачу первого обучающего сигнала от первого мобильного пользователя к BTS, двухстороннюю задержку в сети базовых станций (BSN), соединяющей BTS и централизованный процессор (CP), и время, потраченное CP на обработку информации о состоянии канала (CSI) в беспроводном канале между BTS и первым мобильным пользователем, генерирование предварительно кодированных потоков данных для первого мобильного пользователя на основе CSI и планирование передач различным мобильным пользователям, включая первого пользователя для текущей передачи.

17. Способ по п. 16, в котором задержка дополнительно включает в себя время на передачу первому мобильному пользователю второго обучающего сигнала от BTS.

18. Способ по п. 14, в котором на этапе динамического назначения дополнительно выполняют назначение на основе сочетания качества линии связи в канале связи между каждой BTS и первым мобильным пользователем и измеренной доплеровской скорости, связанной с каждой BTS, относительно первого пользователя.

19. Способ по п. 18, в котором для заданной доплеровской скорости выбрана BTS с относительно более высоким качеством линии связи.

20. Способ по п. 18, в котором для заданного качества линии связи выбрана BTS с относительно более низкой доплеровской скоростью.

21. Способ по п. 14, дополнительно содержащий этап, на котором:

выполняют оценку будущих комплексных коэффициентов канала на основе предыдущих комплексных коэффициентов канала для компенсации негативного воздействия эффекта Доплера на связь между BTS и первым мобильным пользователем.

22. Способ по п. 21, в котором для оценки используется линейное предсказание.

23. Способ по п. 14, в котором первый мобильный пользователь динамически назначен первой BTS или первому набору BTS на основе доплеровской скорости и информации о состоянии канала (CSI), определяющей качество каналов связи между мобильным пользователем и каждой BTS из множества BTS.

24. Способ по п. 23, дополнительно содержащий этапы, на которых:

строят матрицу из значений доплеровских скоростей и качества линий связи для каждой BTS из множества BTS относительно первого мобильного пользователя; и

выбирают BTS, доплеровская скорость которой ниже заданного порогового значения, а качество линии связи выше заданного порогового значения.

25. Многопользовательская (MU) многоантенная система (MAS) для уменьшения влияния эффектов Доплера, содержащая:

множество базовых приемопередающих станций (BTS);

сеть, соединяющую множество BTS по меньшей мере с одним централизованным процессором (CP);

первого мобильного пользователя, устанавливающего линию связи с каждой из BTS;

причем централизованный процессор (CP) выполнен с возможностью осуществления связи с множеством BTS по сети для адаптивного переконфигурирования одновременной связи в одной полосе частот между множеством BTS и множеством пользователей, при этом адаптивное переконфигурирование включает в себя измерение доплеровской скорости первого мобильного пользователя относительно каждой BTS из множества BTS и динамического назначения первого мобильного пользователя первой BTS из множества BTS на основе измеренной доплеровской скорости для первой BTS относительно других BTS.

26. Система по п. 25, в которой, если измеренная доплеровская скорость первого мобильного пользователя относительно выше измеренной доплеровской скорости второго мобильного пользователя, то динамическое назначение включает в себя назначение первого мобильного пользователя первой BTS и назначение второго мобильного пользователя второй BTS, причем первая BTS имеет относительно более низкую связанную с ней задержку, чем вторая BTS.

27. Система по п. 26, в которой задержка включает в себя: время на передачу первого обучающего сигнала от первого мобильного пользователя к BTS, двухстороннюю задержку в сети базовых станций (BSN), соединяющей BTS и централизованный процессор (CP), и время, требуемое CP на обработку информации о состоянии канала (CSI) для беспроводного канала между BTS и первым мобильным пользователем, генерирование предварительно кодированных потоков данных для первого мобильного пользователя на основе CSI и планирование передач различным мобильным пользователям, включая первого пользователя для текущей передачи.

28. Система по п. 27, в которой задержка дополнительно включает в себя время на передачу первому мобильному пользователю второго обучающего сигнала от BTS.

29. Система по п. 25, в которой динамическое назначение дополнительно содержит назначение на основе сочетания качества линии связи в канале связи между каждой BTS и первым мобильным пользователем и измеренной доплеровской скорости, связанной с каждой BTS, относительно первого пользователя.

30. Система по п. 29, в которой для заданной доплеровской скорости выбрана BTS с относительно более высоким качеством линии связи.

31. Система по п. 29, в которой для заданного качества линии связи выбрана BTS с относительно более низкой доплеровской скоростью.

32. Система по п. 25, в которой CP выполнен с возможностью оценивать будущие комплексные коэффициенты канала на основе предыдущих комплексных коэффициентов канала для компенсации негативного воздействия эффекта Доплера на связь между BTS и первым мобильным пользователем.

33. Система по п. 32, в которой для оценки используется линейное предсказание.

34. Система по п. 25, в которой первый мобильный пользователь динамически назначен первой BTS на основе доплеровской скорости и информации о состоянии канала (CSI), определяющей качество канала связи между мобильным пользователем и каждой BTS из множества BTS.

35. Система по п. 34, в которой CP выполнен с возможностью выполнения дополнительных действий:

по построению матрицы из значений доплеровских скоростей и качества линий связи для каждой BTS из множества BTS относительно первого мобильного пользователя; и

по выбору BTS, доплеровская скорость которой ниже заданного порогового значения, а качество линии связи выше заданного порогового значения.