СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ КООРДИНАЦИИ ПЕРЕДАЧ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ ПОСРЕДСТВОМ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ Российский патент 2015 года по МПК H04B7/216 

Уровень техники

Многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники могут иметь в своем составе 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 соединению широковещательной проводной Интернет-сети в области, где не существует других точек доступа WiFi (например, точка доступа WiFi, подключенная к DSL внутри сельского дома), является примером относительно простой многопользовательской беспроводной системы как единственной базовой станции, совместно используемой одним или более пользователями, находящимися в пределах дальности ее передачи. Если пользователь находится в том же самом помещении, что и точка беспроводного доступа, то пользователь будет обычно использовать высокоскоростную линию связи с некоторыми нарушениями передачи (например, возможна потеря пакета из-за помех, создаваемых на частоте 2,4 ГГц, например, микроволновыми печами, но не из-за использования спектра совместно с другими устройствами WiFi). Если пользователь находится на среднем расстоянии удаления или имеет несколько препятствий на пути между пользователем и точкой доступа WiFi, то пользователь, вероятно, будет использовать среднескоростную линию связи. Если пользователь приблизится к краю дальности действия точки доступа WiFi, то ему, вероятно, придется использовать низкоскоростную линию связи и он может подвергаться периодическим пропаданиям связи, если изменения в канале приводят в результате к SNR сигнала, падающему ниже допустимых уровней. И, наконец, если пользователь находится за пределами дальности действия базовой станции WiFi, у пользователя вообще не будет линии связи.

Когда многочисленные пользователи получают доступ к базовой станции WiFi одновременно, то тогда доступная пропускная способность передачи данных делится между ними. Разные пользователи в данный момент обычно будут предъявлять разные требования к пропускной способности базовой станции WiFi, но время от времени, когда совокупные требования к пропускной способности превысят доступную пропускную способность от базовой станции WiFi к пользователям, то тогда некоторые или все пользователи получат меньшую пропускную способность передачи данных, чем та, к которой они стремятся. В предельной ситуации, когда точка доступа WiFi совместно используется очень большим количеством пользователей, пропускная способность для каждого пользователя может замедлиться до "ползания" и хуже, пропускная способность передачи данных для каждого пользователя может достигнуть кратковременных быстрых периодов, разделенных длительными периодами отсутствия пропускной способности передачи данных вообще в то время, когда обслуживаются другие пользователи. Такая "изменчивая" доставка данных может повредить некоторым приложениям, таким как передача медиапотока.

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 могут использоваться для WiFi, и если 3 базовые станции WiFi в одной и той же области покрытия будут конфигурированы каждая для использования другого из не создающих друг другу помех каналов, то совокупная пропускная способность области покрытия для многочисленных пользователей будет увеличена до 3 раз. Но сверх этого, добавление большего количества базовых станций WiFi в одной и той же зоне покрытия не будет увеличивать совокупную пропускную способность, так как они начнут совместно использовать между собой один и тот же доступный спектр, эффективно используя мультиплексированный доступ с временным разделением (TDMA), "набирая обороты" в использовании спектра. Такая ситуация часто наблюдается в областях покрытия с высокой плотностью населения, таких как многоквартирные жилые дома. Например, пользователь в большом жилом доме с модемом WiFi может часто иметь очень плохую пропускную способность из-за десятков других создающих помехи сетей WiFi (например, в других квартирах), обслуживающих других пользователей, которые находятся в той же самой области покрытия, даже если точка доступа пользователя находится в том же самом 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 модемов WiFi, работающих в том же самом частотном диапазоне, снижая эффективную пропускную способность для пользователя.

Существующие многопользовательские беспроводные системы, содержащие как нелицензированный спектр, такие как WiFi, так и лицензированный спектр, страдают несколькими ограничениями. К ним относятся область покрытия, скорость передачи данных по нисходящему каналу (DL) и скорость передачи данных по восходящему каналу (UL). Главные цели беспроводных систем следующего поколения, такие как WiMAX и LTE, состоят в том, чтобы улучшить область покрытия и скорость передачи данных по DL и UL посредством технологии со многими входами-многими выходами (MIMO). MIMO использует многочисленные антенны на сторонах передачи и приема беспроводных линий связи, чтобы улучшить качество линии связи (приводя к более широкому покрытию) или скорость передачи данных (создавая многочисленные не создающие друг другу помех пространственные каналы для каждого пользователя). Если даже каждому пользователю доступна достаточная скорость передачи данных (заметим, что термины "пользователь" и "клиент" используются здесь взаимозаменяемо), однако может потребоваться использовать пространственное разнесение каналов, чтобы создать не создающие друг другу помех каналы для многочисленных пользователей (а не для одного единственного пользователя) в соответствии с многопользовательскими способами MIMO (MU-MIMO). Смотрите, например, следующие ссылки не литературу:

G. Caire and S. Shamai, "On the achievable throughput of a multiantenna Gaussian broadcast channel," IEEE Trans. Info. Th., vol. 49, pp.1691-1706, July 2003.

P. Viswanath and D. Tse, "Sum capacity of the vector Gaussian broadcast channel and uplink-downlink duality," IEEE Trans. Info. Th., vol. 49, pp.1912-1921, July 2003.

S. Vishwanath, N. Jindal, and A. Goldsmith, "Duality, achievable rates, and sum-rate capacity of Gaussian MIMO broadcast channels," IEEE Trans. Info. Th., vol. 49, pp.2658-2668, Oct. 2003.

W. Yu and J. Cioffi, "Sum capacity of Gaussian vector broadcast channels," IEEE Trans. Info. Th., vol. 50, pp.1875-1892, Sep. 2004.

M. Costa, "Writing on dirty paper," IEEE Transactions on Information Theory, vol. 29, pp.439-441, May 1983.

M. Bengtsson, "A pragmatic approach to multi-user spatial multiplexing," Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign. Proc. Workshop, pp.130-134, Aug. 2002.

K.-K. Wong, R.D. Murch, and K.В. Letaief, "Performance enhancement of multiuser MIMO wireless communication systems," IEEE Trans. Comm., vol. 50, pp.1960-1970, Dec. 2002.

M. Sharif and В. Hassibi, "On the capacity of MIMO broadcast channel with partial side information," IEEE Trans. Info. Th., vol. 51, pp.506-522, Feb. 2005.

Например, в системах MIMO 4×4 (то есть четыре передающие и четыре приемные антенны), полоса пропускания 10 МГц, модуляция 16-QAM и кодирование 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 выше, чем необходимо для доставки видеоконтента высокой четкости (который может потребовать только ~10 Мбит/с). В системах MU-MIMO с четырьмя передающими антеннами, четырьмя пользователями и одной антенной на каждого пользователя, в идеальных сценариях (то есть независимые тождественно распределенные (i.i.d.) каналы) скорость передачи данных по нисходящему каналу может совместно использоваться для этих четырех пользователей и пространственное разнесение каналов может быть использовано для создания четырех параллельных каналов передачи данных пользователям со скоростью 30 Мбит/с.

Различные схемы MU-MIMO были предложены как часть стандарта LTE, как описано, например, в 3GPP, "Multiple Input Multiple Output in UTRA", 3GPP TR 25.876 V7.0.0, Mar. 2007; 3GPP, "Base Physical channels and modulation", TS 36.211, V8.7.0, May 2009; и 3GPP, "Multiplexing and channel coding", TS 36.212, V8.7.0, May 2009. Однако эти схемы могут обеспечить только двукратное увеличение скорости передачи данных по DL с четырьмя передающими антеннами. Практические реализации способов MU-MIMO в стандартных и частных системах сотовой связи 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 через множественный доступ с пространственным разделением (SDMA). Ключевым ограничением схем MU-MIMO в сотовых сетях является нехватка пространственного разнесения на стороне передачи. Пространственное разнесение является функцией разнесения антенн и многолучевого углового разброса в беспроводных линиях связи. В системах сотовой связи, использующих способы MU-MIMO, передающие антенны на базовой станции обычно группируются вместе и располагаются на расстоянии одной или двух длин волны из-за ограниченной полезной площади на опорных конструкциях антенн (упоминаемых здесь как "башни", независимо от того, высокие они или нет) и из-за ограничений на то, где эти башни могут быть расположены. Кроме того, многолучевой угловой разброс является низким, поскольку башни сотовой связи обычно располагаются высоко (10 метров или больше) над препятствиями, чтобы получить более широкое покрытие.

Другими практическими проблемами с развертыванием системы сотовой связи являются чрезмерная стоимость и ограниченная доступность мест для расположения антенн сотовой связи (например, из-за муниципальных ограничений на размещение антенн, стоимости недвижимости, физических препятствий и т.д.) и стоимость и/или доступность сетевых соединений с передатчиками (упомянутых здесь как "транспортная сеть связи"). Дополнительно, системы сотовой связи часто испытывают затруднения в доступе к клиентам, расположенным глубоко внутри зданий, из-за потерь в стенах, потолках, полах, мебели и других препятствий.

Конечно, полная концепция сотовой структуры для беспроводной связи в глобальной сети предполагает довольно жесткое размещение башен сотовой связи, чередование частот между смежными ячейками и часто секторизацию, чтобы избежать помех между передатчиками (или базовыми станциями или пользователями), которые используют одну и ту же частоту. В результате данный сектор данной ячейки приходит к совместно используемому блоку спектра для DL и UL среди всех пользователей в секторе ячейки, который затем совместно используется среди этих пользователей прежде всего только во временной области. Например, системы сотовой связи, основанные на множественном доступе с временным разделением (TDMA) и множественном доступе с кодовым разделением (CDMA), обе совместно используют спектр среди пользователей во временной области. Накладывая на такие сотовые системы секторизацию, можно достигнуть двух-трехкратного выигрыша в пространственной области. И затем, накладывая на такие системы сотовой связи систему MU-MIMO, такую как те, которые описаны ранее, можно достигнуть дополнительного двух-трехкратного дополнительного выигрыша в пространственно-временной области. Но, учитывая, что ячейки и сектора системы сотовой связи обычно находятся в неподвижных местах, часто продиктованных тем, где башни могут быть расположены, даже такие ограниченные преимущества трудно использовать, если плотность пользователей (или требования к скорости передачи данных) в данное время не имеет хорошего соответствия расположению башни/сектора. От последствий этого сегодня часто страдают сотовые пользователи смартфонов, когда пользователь может говорить по телефону или загружать веб-страницу без какой-либо проблемы вообще, а затем после переезда (или даже перехода) в новое место внезапно видит пропадание качества речи или веб-страница крайне замедляется или даже соединение пропадает полностью. Но на другой день пользователь в любом месте может иметь совершенно противоположное. То, что пользователь, вероятно, испытывает, предполагая, что условия окружающей среды являются одними и теми же, является результатом того факта, что плотность пользователей (или требования к скорости передачи данных) сильно меняется, а доступный общий спектр (и, таким образом, общая скорость передачи данных, используя способы предшествующего уровня техники) должен использоваться совместно между пользователями в данном местоположении, в значительной степени является постоянным явлением.

Дополнительно, системы сотовой связи предшествующего уровня опираются на использование разных частот в разных соседних ячейках, обычно, трех разных частот. Для заданного значения спектра это снижает доступную скорость передачи данных в три раза.

Итак, в итоге системы сотовой связи предшествующего уровня могут проиграть, возможно, в три раза в использовании спектра из-за сотового построения и могут улучшить использование спектра, возможно, в три раза за счет секторизации и, возможно, в три раза за счет способов MU-MIMO, приводя в итоге к 3*3/3 = трехкратному увеличению потенциального использования спектра. Затем эта ширина полосы обычно делится между пользователями во временной области, основываясь на том, в какой сектор какой ячейки пользователи попадают в данный момент. Существует еще дополнительная неэффективность, приводящая в результате к тому факту, что требования к скорости передачи данных данного пользователя обычно независимы от местоположения пользователя, но доступная скорость передачи данных меняется в зависимости от качества линии связи между пользователем и базовой станцией. Например, пользователь, удаленный от сотовой базовой станции, обычно будет иметь меньшую доступную скорость передачи данных, чем пользователь, находящийся ближе к базовой станции. Так как скорость передачи данных обычно совместно используется между всеми пользователями в данном сотовом секторе, результатом является то, что 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 самую скорость передачи объема данных и они будут больше потреблять совместно используемый спектр, чтобы добиться этой скорости.

Другие предложенные системы совместного использования спектра, такие как те, которые используют WiFi (например, 802.11b, g и n), и те, которые предложены организацией White Spaces Coalition, совместно используют спектр очень неэффективно, поскольку одновременные передачи базовыми станциями в пределах диапазона дальности пользователя приводят в результате к помехе и, по существу, системы пользуются протоколами предотвращения столкновений и совместного использования. Эти протоколы совместного использования спектра являются протоколами использования спектра во временной области, и, таким образом, когда имеется 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 ограничиваются совместным использованием временной области для используемых друг другом спектров. Другие системы совместного использования спектра предшествующего уровня аналогично опираются на подобные способы, чтобы уменьшить помеху среди базовых станций (ими являются сотовые базовые станции с антеннами на башнях или базовые станции мелкого масштаба, такие как точки доступа (AP) WiFi). Эти способы содержат ограничение мощности передачи от базовой станции, так чтобы ограничивать диапазон дальности действия помехи, формирование луча (посредством синтетических или физических средств), чтобы сузить область помехи, мультиплексирование во временной области для спектра и/или способы MU-MIMO с многочисленными кластеризованными антеннами на устройстве пользователя, базовой станции или у обоих. И, в случае усовершенствованных сотовых связей, действующих или планируемых сегодня, часто многие из этих способов используются сразу же.

Но, что является очевидным из-за того факта, что даже усовершенствованные системы сотовой связи могут достигнуть только приблизительно трехкратного увеличения использования спектра по сравнению с одиночным пользователем, использующим спектр, это то, что все эти способы сделали немного, чтобы увеличить совокупную скорость передачи данных среди пользователей совместного пользования для заданной области покрытия. В частности, поскольку заданная область покрытия масштабируется с точки зрения пользователей, становится все труднее масштабировать доступную скорость передачи данных в пределах заданной величины спектра, чтобы идти в ногу с растущим числом пользователей. Например, для систем сотовой связи, чтобы увеличить совокупную скорость передачи данных в пределах заданной области, обычно ячейки подразделяются на меньшие ячейки (часто называемые нано-ячейками или фемто-ячейками). Такие мелкие ячейки могут стать чрезвычайно дорогими, учитывая ограничения на то, где могут быть размещены башни, и требование, чтобы башни располагались по должным образом структурированной схеме, чтобы обеспечить покрытие с минимумом "мертвых зон", избегая при этом помех между соседними ячейками, использующими те же самые частоты. По существу, область покрытия должна планироваться, доступные места расположения для башен или базовых станций должны быть идентифицированы, и затем, с условием этих ограничений, разработчики системы сотовой связи должны суметь сделать лучшее, что они могут. И, конечно, если требования пользователей по скорости передачи данных растут со временем, то разработчики системы сотовой связи должны снова и снова повторно планировать область покрытия, пытаться найти местоположения для башен или базовых станций, и снова разработать в пределах ограничений, создаваемых обстоятельствами. Причем очень часто просто нет никакого хорошего решения, что приводит в результате к мертвым зонам или несоответствующей совокупной производительности по скорости передачи данных в области покрытия. Другими словами, жесткие требования к физическому размещению системы сотовой связи, чтобы 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 и часто неспособны удовлетворить требования пользователя по скорости передачи данных и покрытию.

Так называемые "совместные" и "когнитивные" системы радиосвязи предшествующего уровня техники стремятся повысить использование спектра в заданной области, используя интеллектуальные алгоритмы в пределах систем радиосвязи, так чтобы они могли минимизировать помехи друг другу, и/или так, чтобы они могли потенциально "слушать" использование спектра другими, чтобы выжидать, пока канал станет чистым. Такие системы предлагаются для использования, в частности, в нелицензируемом спектре, чтобы повысить использование такого спектра.

Мобильная оперативная сеть (MANET) (смотрите http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_ad_hoc_network) является примером совместной самоконфигурирующейся сети, предназначенной для обеспечения одноранговой связи, и может использоваться для установления связи среди радиосистем без сотовой инфраструктуры и с достаточно низкой мощностью при связи, может потенциально уменьшить помеху для одновременных передач, которые находятся вне диапазона дальности связи друг от друга. Для системы MANET было предложено и реализовано огромное количество протоколов маршрутизации (смотрите <http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ad-hoc_routing_protocols>, где приводится список десятков протоколов маршрутизации в широком диапазоне классов), но общей темой среди них является то, что все они являются способами маршрутизации (например, ретрансляции) передач таким образом, чтобы минимизировать помеху передатчика внутри доступного спектра с целью определенных парадигм эффективности или надежности.

Все предшествующие многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня стремятся улучшить использование спектра в заданной области покрытия, используя способы, позволяющие одновременное использование спектра базовыми станциями и многочисленными пользователями. Примечательно, что во всех этих случаях способы, применяемые для одновременного использования спектра базовыми станциями и многочисленными пользователями, достигают одновременного использования спектра многочисленными пользователями, смягчая помехи для сигналов многочисленных пользователей. Например, в случае 3 базовых станций, каждая из которых использует разные частоты для передачи одному из 3 пользователей, помеха уменьшается, потому что эти 3 передачи ведутся на 3 различных частотах. В случае секторизации от базовой станции к 3 различным пользователям, при каждом отклонении на 180 градусов относительно базовой станции помеха уменьшается, потому что формирование луча препятствует тому, чтобы эти 3 передачи накладывались друг на друга у любого пользователя.

Когда такие способы подкрепляются использованием MU-MIMO, и, например, каждая базовая станция имеет 4 антенны, то это дает потенциальную возможность повысить пропускную способность нисходящей линии связи в 4 раза, создавая четыре не создающих друг другу помех пространственных канала в направлении пользователей в заданной области покрытия. Но это все же тот случай, когда для уменьшения помехи при многочисленных одновременных передачах многочисленным пользователям в различных областях покрытия должен быть использован некий способ.

И, как обсуждалось ранее, такие способы предшествующего уровня техники (например, создание сотовых сетей, секторизация) обычно не только страдают увеличением стоимости многопользовательской беспроводной системы и/или недостатком гибкости развертывания, но они обычно сталкиваются с физическими или практическими ограничениями совокупной пропускной способности в заданной области покрытия. Например, в системе сотовой связи может оказаться недостаточно доступных мест для установки большего количества базовых станций, чтобы создать более мелкие ячейки. 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.

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

Несмотря на экстраординарную изощренность и сложность, с которыми в течение долгого времени разрабатывались многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня, существуют общие темы: передачи распределяются между различными базовыми станциями (или специальными приемопередатчиками) и структурируются и/или управляются так, чтобы на приемнике заданного пользователя избежать взаимодействия друг с другом передач радиочастотных сигналов от различных базовых станций и/или различных специальных приемопередатчиков.

Или, выражаясь иначе, принимается как данность, что если пользователю случается принимать 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, должны были бы быть приняты пользователем.

Таким образом, в многопользовательской беспроводной системе необходимо использовать один или более подходов к совместному использованию спектра или что-то другое, чтобы избежать или уменьшить пользователям такую помеху, создаваемую многочисленными базовыми станциями или специальными приемопередатчиками, работающими на одной и той же частоте одновременно. На предшествующем уровне техники было разработано огромное количество подходов к избежанию такой помехи, в том числе управление физическим расположением базовых станций (например, создание сотовых сетей), ограничение выходной мощности базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, ограничение дальности передачи), формирование диаграммы направленности/секторизация и мультиплексирование во временной области. Короче говоря, все эти системы совместного использования спектра стремятся решить проблему ограничения многопользовательских беспроводных систем, состоящую в том, что когда многочисленные базовые станции и/или специальные приемопередатчики, ведущие передачу одновременно на одной и той же частоте, принимаются одним и тем же пользователем, возникающая в результате помеха уменьшает или уничтожает пропускную способность данных для пользователя, на которого она оказывает влияние. Если большой процент или все пользователи в многопользовательской беспроводной системе подвергаются воздействию помехи от многочисленных базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, в случае сбоя в работе компонента многопользовательской беспроводной системы), то это может привести к ситуации, когда совокупная пропускная способность многопользовательской беспроводной системы существенно уменьшится или даже окажется неработоспособной.

Многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники добавляют сложность и вводят ограничения для беспроводных сетей и часто приводят к ситуации, где на опыт работы данного пользователя (например, в отношении доступной пропускной способности, задержки, предсказуемости, надежности) влияет использование спектра другими пользователями в области покрытия. Учитывая растущий спрос на совокупную ширину полосы в пределах спектра беспроводной связи, совместно используемого многочисленными пользователями, и увеличивающееся количество применений, которые могут опираться на надежность, предсказуемость и низкую задержку многопользовательской беспроводной сети для данного пользователя, очевидно, что многопользовательская технология беспроводной связи предшествующего уровня развития техники страдает многими ограничениями. Действительно, при ограниченной доступности спектра, пригодного для определенных типов беспроводной связи, (например, длины волн, которые эффективны для проникновения через стены здания), может иметь место, что беспроводные способы предшествующего уровня техники будут недостаточны для удовлетворения растущего спроса на пропускную способность, которая надежна, предсказуема и обладает низкой задержкой.

Предшествующий уровень техники, связанный с настоящим изобретением, описывает системы формирования диаграммы направленности луча и способы управления нулем в многопользовательских сценариях. Формирование луча первоначально было задумано, чтобы максимизировать отношение сигнал-шум (SNR) при приеме, динамически регулируя фазу и/или амплитуду сигналов (то есть веса при формировании луча), подаваемых к антенным решеткам, фокусируя, таким образом, энергию в направлении пользователя. В многопользовательском сценарии формирование луча может использоваться для подавления источников помех и максимизации отношения "сигнал/смесь помехи с шумом" (SINR). Например, когда формирование луча используется в приемнике беспроводной линии связи, веса вычисляются так, чтобы создать нули в направлении источников помех. Когда формирование луча используется в передатчике в многопользовательских сценариях для нисходящей линии связи, веса вычисляются, чтобы заранее подавить межпользовательскую помеху и максимизировать SINR для каждого пользователя. Альтернативные способы для многопользовательских систем, такие как предварительное кодирование BD, вычисляют веса перед кодированием, чтобы максимизировать пропускную способность в нисходящем широковещательном канале. Одновременно рассматриваемые заявки, которые включаются сюда посредством ссылки, описывают упомянутые выше технологии (смотрите одновременно рассматриваемые заявки для конкретных ссылок).

Краткое описание чертежей

Лучшего понимания настоящего изобретения можно достигнуть, изучая последующее подробное описание в сочетании с чертежами, на которых:

фиг.1 - основной кластер DIDO, окруженный соседними кластерами DIDO в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг.2 - способы множественного доступа с частотным разделением (FDMA), используемые в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг.3 - способы множественного доступа с временным разделением (TDMA), используемые в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг.4 - различные типы помеховых зон, рассматриваемых в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг.5 - структура, используемая в одном из вариантов осуществления изобретения;

фиг.6 - график SER как функции SNR, принимая SIR=10 дБ для целевого клиента в помеховой зоне;

фиг.7 - график SER, полученный двумя способами предварительного кодирования IDCI;

фиг.8 - пример сценария, в котором целевой клиент перемещается из основного кластера DIDO в помеховый кластер;

фиг.9 - отношение "сигнал/смесь помехи с шумом" (SINR) как функция расстояния (D);

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

фиг.11 - способ предварительного кодирования IDCI в соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения;

фиг.12 - изменение SINR в одном из вариантов осуществления как функция расстояния местоположения клиента от центра основных кластеров DIDO;

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

фиг.14 - вариант осуществления изобретения, в котором конечный автомат реализует алгоритм эстафетной передачи;

фиг.15 - вариант осуществления стратегии эстафетной передачи в присутствии затенения;

фиг.16 - механизм гистерезисного цикла при переключении между двумя состояниями, показанными на фиг.14;

фиг.17 - вариант осуществления системы DIDO с управлением мощностью;

фиг.18 - график зависимости SER от SNR, предполагая четыре передающих антенны DIDO и четыре клиента в различных сценариях;

фиг.19 - плотность мощности МРЕ как функция расстояния от источника радиочастотного излучения для различных значений мощности передачи в соответствии с одним из вариантов осуществления изобретения;

фиг.20a-в - различные распределения антенн низкой мощности и антенн высокой мощности для распределенных антенн DIDO;

фиг.21a-в - два распределения мощности, соответствующие конфигурациям, показанным соответственно на фиг.20a и 20в;

фиг.22a-в - распределение частоты для двух сценариев, показанных на фиг.20a и 20в соответственно;

фиг.23 - один из вариантов осуществления системы DIDO с управлением мощностью;

фиг.24 - один из вариантов осуществления способа, который выполняет итерации по всем группам антенн согласно политике планирования кругового обслуживания для передачи данных;

фиг.25 - сравнение характеристики некодированного значения SER при управлении мощностью с группированием антенной с выбором обычной собственной моды в патенте США №7,636,381;

фиг.26a-c - три сценария, в которых предварительное кодирование BD динамически регулирует веса предварительного кодирования, чтобы учесть различные уровни мощности по беспроводным линиям связи между антеннами DIDO и клиентами;

фиг.27 - амплитуда в каналах с низкой частотной селективностью (полагая β=1) в области задержки или мгновенного PDP (верхний график) и частотной области (нижний график) для систем DIDO 2×2;

фиг.28 - один из вариантов осуществления частотной характеристики канальной матрицы для DIDO 2×2 с одной антенной на каждого клиента;

фиг.29 - вариант осуществления частотной характеристики канальной матрицы для DIDO 2×2 с одной антенной на каждого клиента для каналов, характеризуемых высокой частотной селективностью (например, при β=0,1);

фиг.30 - пример SER для различных схем QAM (то есть 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM);

фиг.31 - вариант осуществления способа реализации технологии адаптации линий связи (LA);

фиг.32 - показатель SER для одного из вариантов осуществления технологии адаптации линий связи (LA);

фиг.33 - элементы матрицы в уравнении (28) как функция индекса тонального сигнала FDM для системы DIDO 2×2 с N_FFT=64 и L₀=8;

фиг.34 - зависимость SER от SNR для L₀=8, передающих антенн M=N_t=2 и переменного числа P;

фиг.35 - показатель SER для одного из вариантов осуществления способа интерполяции для различных порядков DIDO и L₀=16,

фиг.36 - вариант осуществления системы, использующей суперкластеры, DIDO-кластеры и кластеры пользователей;

фиг.37 - система с кластерами пользователей, соответствующая одному из вариантов осуществления изобретения;

фиг.38a-в - метрические пороги качества линии связи, используемые в одном из вариантов осуществления изобретения;

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

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

Подробное описание

Одним из решений по преодолению многих из упомянутых выше ограничений предшествующего уровня техники является вариант осуществления технологии распределенного входа-распределенного выхода (Distributed-Input Distributed-Output, DIDO). Технология DIDO описывается в следующих патентах и патентных заявках, которые все переуступлены правопреемнику настоящего патента и включаются сюда посредством ссылки. Эти патенты и заявки иногда здесь упоминаются все вместе как "родственные патенты и заявки":

Заявка США №12/802,988, поданная 16 июня 2010 г., под названием "Interference Management, Handoff, Power Control And Link Adaptation In Distributed-Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems";

Заявка США №12/802,976, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On Signal Strength Measurements";

Заявка США №12/802,974, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters";

Заявка США №12/802,989, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For Managing Handoff Of A Client Between Different Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Networks Based On Detected Velocity Of The Client";

Заявка США №12/802,958, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For Power Control And Antenna Grouping In A Distributed-Input-Distributed-Output (DIDO) Network";

Заявка США №12/802,975, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems";

Заявка США №12/802,938, поданная 16 июня 2010 г., под названием "System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems";

Заявка США №12/630,627, поданная 2 декабря 2009 г., под названием "System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications";

Патент США №7,599,420, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 6 октября 2009 г., под названием "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication";

Патент США №7,633,994, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 15 декабря 2009 г., под названием "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication";

Патент США №7,636,381, заявка подана 20 августа 2007 г., выдан 22 декабря 2009 г., под названием "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication";

Заявка США №12/143,503, поданная 20 июня 2008 г., под названием "System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications";

Заявка США №11/256,478, поданная 21 октября 2005 г., под названием "System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications";

Патент США №7,418,053, заявка подана 30 июля 2004 г., выдан 26 августа 2008 г., под названием "System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication";

Заявка США №10/817,731, поданная 2 апреля 2004 г., под названием "System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave ("NVIS") Communication Using Space-Time Coding".

Чтобы уменьшить размер и сложность настоящей патентной заявки, раскрытие некоторых родственных патентов и заявок не излагается здесь в явном виде. Пожалуйста, смотрите родственные патенты и заявки для полного подробного описания раскрытия.

Заметим, что приведенный ниже раздел I (Раскрытие из родственной заявки №12/802,988) использует его собственный набор примечаний, которые относятся к ссылкам предшествующего уровня и предшествующим заявкам, переуступленным правопреемнику настоящей заявки. Ссылки в примечаниях перечисляются в конце раздела I (непосредственно перед заголовком раздела II). Ссылки, используемые в разделе II, могут иметь числовые обозначения для своих ссылок, которые частично совпадают 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, являющиеся системами беспроводной радиочастотой (RF) связи, и способы, использующие множество распределенных передающих антенн для создания в пространстве мест с нулевой радиочастотной энергией. Когда используются М передающих антенн, можно создать до (M-1) точек с нулевой радиочастотной энергией в заданных местах. В одном из вариантов осуществления изобретения точки с нулевой радиочастотной энергии являются беспроводными устройствами и передающие антенны знают информацию о состоянии канала (CSI) между передатчиками и приемниками. В одном из вариантов осуществления CSI вычисляется на приемниках и возвращается обратно к передатчикам. В другом варианте осуществления CSI вычисляется на передатчике через прохождение контрольных сигналов от приемников, предполагая использование взаимообразности канала. Передатчики могут использовать CSI для определения помеховых сигналы, которые будут передаваться одновременно. В одном из вариантов осуществления предварительное кодирование блочной диагонализации (BD) используется в передающих антеннах для формирования точек с нулевой радиочастотной энергией.

Система и способы, описанные здесь, 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 нулями), тогда как некоторые варианты осуществления изобретения, описанные здесь, применяют веса на передающей стороне, чтобы создать помеховые структуры, которые приводят к одному или множеству мест в пространстве с "нулевой радиочастотной 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 здесь, минимизируют качество сигнала при определенных условиях и/или от определенных передатчиков, создавая, таким образом, точки с нулевой радиочастотной энергией в устройствах клиента (иногда упоминаемых здесь как "пользователи"). Кроме того, в контексте систем распределенного входа-распределенного выхода (DIDO) (описанных в наших родственных патентах и заявках), передающие антенны, распределенные в пространстве, обеспечивают более высокие степени свободы (то есть более высокое пространственное разнесение каналов), которые могут быть использованы для создания многочисленных точек с нулевой радиочастотной энергией и/или получения максимального SINR для различных пользователей. Например, с помощью M передающих антенн можно создать до (M-1) точек радиочастотной энергии. В отличие от этого практическое формирование луча или многопользовательские системы с BD обычно разрабатываются с близко расположенными антеннами на передающей стороне, которые ограничивают количество одновременных пользователей, которые могут быть обслужены по беспроводной линии связи, при любом количестве передающих антенн M.

Рассмотрим систему с M передающих антенн и K пользователями, причем K<M. Мы предполагаем, что передатчик знает CSI (H∈C^K×M) между M передающих антенн и K пользователями. Для упрощения каждый пользователь предполагается имеющим одну антенну, но тот же самый способ может быть распространен на многочисленные приемные антенны у каждого пользователя. Веса предварительного кодирования (), которые создают нулевую радиочастотную энергию в K мест расположения пользователей, вычисляются, чтобы удовлетворить w∈C^M×1 следующее условие

Hw=0^K×1

где 0^K×1 - вектор со всеми нулевыми элементами и H является канальной матрицей, полученной объединением векторов канала (h_k∈C^1×M) от M передающих антенн к K пользователям как

$$H=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ ⋮\\ h_k\\ ⋮\\ h_{н}\end{array}\right]$$

В одном из вариантов осуществления вычисляется разложение (SVD) по сингулярным числам матрицы канала H и вес w предварительного кодирования определяется как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицируемому нулевым сингулярным значением) для H.

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

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 из вариантов осуществления вычисляется разложение (SVD) по сингулярным числам канальной матрицы H и вес w предварительного кодирования определяется как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицируемому нулевым сингулярным значением) для H.

В одном из вариантов осуществления вычисляется сингулярное разложение (SVD) канальной матрицы H и вес перед кодированием w определяется как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицированный нулевым сингулярным значением) H.

В другом варианте осуществления беспроводная система является системой DIDO, и точки с нулевой радиочастотной энергией создаются, чтобы предварительно исключить помеху для клиентов между различными областями покрытия DIDO. В заявке США №12/630,627 описывается система DIDO, содержащая:

- Клиенты DIDO

- Распределенные антенны DIDO

- Базовые приемопередающие станции (BTS) DIDO

- Сеть базовых станций (BSN) DIDO

Каждая BTS соединяется через BSN с многочисленными распределенными антеннами, которые обеспечивают обслуживание в заданной области, называемой кластер 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 размещается клиент (то есть устройство пользователя, обслуживаемое многопользовательской системой DIDO), на которого воздействует помеха (или целевой клиент) со стороны соседних кластеров.

В одном из вариантов осуществления соседние кластеры работают на различных частотах согласно способам множественного доступа с частотным разделением (FDMA) подобно стандартным системам сотовой связи. Например, при коэффициенте повторного использования частоты, равном 3, одна и та же несущая частота используется повторно каждым третьим кластером DIDO, как показано на фиг.2. На фиг.2 различные несущие частоты идентифицируются как F₁, F₂ и F₃. Хотя этот вариант осуществления может использоваться в некоторых реализациях, такое решение приводит в итоге к снижению спектральной эффективности, так как доступный спектр делится на многочисленные поддиапазоны, и только один поднабор кластеров DIDO работает в одном и том же поддиапазоне. Кроме того, это требует сложного планирования сотовой связи, чтобы связать различные кластеры DIDO с различными частотами, предотвращая, таким образом, действие помехи. Подобно сотовым системам предшествующего уровня техники, такое планирование сотовой связи требует особого размещения антенн и ограничения мощности передачи, чтобы избежать 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 со способом множественного доступа с временным разделением (TDMA). Например, как показано на фиг.3, передача DIDO разрешается только в моменты времени T₁, T₂ и T₃ для определенных кластеров, как показано на чертеже. Временные слоты могут назначаться в равной степени различным кластерам, так что различные кластеры планируются в соответствии с политикой кругового обслуживания. Если различные кластеры характеризуются различными требованиями к скорости передачи данных (то есть кластеры в переполненных городских средах в отличие от кластеров в сельских районах с меньшим количеством клиентов на область покрытия), то различным кластерам назначаются различные приоритеты, так что больше временных слотов назначаются кластерам с большими требованиями к скорости передачи данных. Хотя TDMA, как описано выше, может использоваться в одном из вариантов осуществления изобретения, подход TDMA может потребовать синхронизации во времени для различных кластеров и может привести к более низкой спектральной эффективности, так как помеховые кластеры не могут использовать одну и ту же частоту одновременно.

В одном из вариантов осуществления все соседние кластеры ведут передачу одновременно в одной и той же полосе частот и используют для кластеров пространственную обработку, чтобы избежать помех. В этом варианте осуществления мультикластерная система DIDO: (i) использует стандартное предварительное кодирование DIDO внутри основного кластера, чтобы передать одновременные, не создающие помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот многочисленным клиентам (как описано в родственных патентах и заявках, в числе которых №№7599420; 7633994; 7636381; и заявке №12/143,503); (ii) использует предварительное кодирование DIDO с подавлением помех в соседних кластерах, чтобы избежать помех клиентам, находящимся в помеховых зонах 8010, как показано на фиг.4, создавая точки с нулевой радиочастотной (RF) энергией в местах расположения целевых клиентов. Если целевой клиент находится в помеховой зоне 410, он будет принимать сумму радиочастотной энергии, содержащей поток данных от основного кластера 411, и нулевой радиочастотной энергии от помехового кластера 412-413, которая будет просто радиочастотной энергией, содержащей поток данных от основного кластера. Таким образом, смежные кластеры могут использовать одну и ту же частоту одновременно, не имея в помеховой зоне целевых клиентов, страдающих от помех.

В практических системах на характеристики 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 мультинесущей; смещения по времени или по частоте. В результате этих эффектов может оказаться нецелесообразным добиваться достижения точек с нулевой радиочастотной энергией. Однако, пока радиочастотная энергия у целевого клиента от помеховых кластеров незначительна по сравнению с радиочастотной энергией от основного кластера, характеристики линии связи у целевого клиента помехой не затрагиваются. Например, предположим, что клиент требует отношение сигнал-шум 20 дБ (SNR), чтобы демодулировать комбинацию 4-QAM, используя кодирование с прямым исправлением ошибок (FEC), чтобы достигнуть целевого значения частоты появления ошибочных битов (BER) 10^-6. Если радиочастотная энергия у целевого клиента, принятая от помехового кластера, на 20 дБ ниже радиочастотной энергии, принятой от основного кластера, помеха незначительна и клиент может успешно демодулировать данные в пределах заданного целевого значения BER. Таким образом, термин "нулевая радиочастотная энергия", как он используется здесь, не обязательно означает, что радиочастотная энергия помеховых радиочастотных сигналов равна нулю. Скорее это означает, что радиочастотная энергия является достаточно низкой относительно радиочастотной энергии полезного радиочастотного сигнала, так что полезный радиочастотный сигнал может быть принят в приемнике. Кроме того, хотя для помеховой радиочастотной энергии описываются определенные желаемые пороговые значения относительно полезной радиочастотной энергии, основополагающие принципы изобретения не ограничиваются никакими определенными пороговыми значениями.

Существуют различные типы помеховых зон 8010, как показано на фиг.4. Например, на зоны "типа A" (как обозначено буквой "A") влияет помеха только от одного соседнего кластера, тогда как зоны "типа B" (как обозначено буквой "B") учитывают помеху от двух или более соседних кластеров.

На фиг.5 показана структура, используемая в одном из вариантов осуществления изобретения. Точки обозначают распределенные антенны DIDO, кресты относятся к клиентам DIDO, и стрелки указывают направления распространения радиочастотной энергии. Антенны DIDO в основном кластере передают сигналы предварительно кодированных данных клиентам МС 501 в этом кластере. Аналогично, антенны DIDO в помеховом кластере обслуживают клиентов IC 502 в пределах этого кластера посредством стандартного предварительного кодирования DIDO. Зеленый крест 503 обозначает целевого клиента TC 503 в помеховой зоне. Антенны DIDO в основном кластере 511 передают сигналы предварительно кодированных данных целевому клиенту (черные стрелки) посредством стандартного предварительного кодирования DIDO. Антенны DIDO в помеховом кластере 512 используют предварительное кодирование для создания нулевой радиочастотной энергии в направлении целевого клиента 503 (зеленые стрелки).

Принятый сигнал у целевого клиента k в любой помеховой зоне 410A, B на фиг.4 описывается как

$$r_k=H_k{W}_k{s}_k+H_k{\displaystyle {\sum }_{\begin{array}{l}u=1\\ u\ne k\end{array}}^U{W}_u{s}_u}+{\displaystyle {\sum }_{c=1}^C{H}_{c,k}}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{I_C}{W}_{c,i}{s}_{c,i}+n_k}\left(1\right)$$

где k=1, …, K и K - количество клиентов в помеховой зоне 8010А, В, U - количество клиентов в основном кластере DIDO, C - количество помеховых кластеров DIDO 412-413 и I_c - количество клиентов в помеховом кластере c. Кроме того, r_k∈C^N×M - вектор, содержащий принимаемые потоки данных у клиента k, принимая M передающих антенн DIDO и N приемных антенн в устройствах клиентов; s_k∈C^N×1 - вектор передаваемых потоков данных клиенту k в основном кластере DIDO; s_c,i∈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 c-ом помеховом кластере DIDO; n_k⊂C^N×1 - вектор аддитивного белого гауссова шума (AWGN) в N приемных антеннах клиента k; H_k⊂C^N×M - канальная матрица DIDO от M передающих антенн DIDO до N приемных антенн у клиента k в основном кластере DIDO; H_c,k∈C^N×M - канальная матрица DIDO от M передающих антенн DIDO до N приемных антенн у клиента k в c-м помеховом 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 и в основном кластере DIDO; W_c,i∈C^M×N - матрица весов предварительного кодирования DIDO для клиента i в c-м помеховом кластере DIDO.

Чтобы упростить условные обозначения и без потери общности, мы предполагаем, что все клиенты снабжены N приемными антеннами и имеется M распределенных антенн DIDO в каждом кластере DIDO, причем M≥(N·U) и M≥(N·I_c), ∀_c=1, …, C. Если M больше, чем общее количество приемных антенн в кластере, дополнительные передающие антенны используются, чтобы заранее уничтожить помеху целевым клиентам в помеховой зоне или улучшить устойчивость линии связи для клиентов в пределах того же самого кластера через схемы разнесения, описанные в родственных патентах и заявках, в том числе в патентах 7599420; 7633994; 7636381 и заявке №12/143,503.

Веса предварительного кодирования DIDO вычисляются, чтобы заранее подавить межклиентскую помеху в пределах одного и того же кластера DIDO. Например, предварительное кодирование с блочной диагонализацией (BD), описанное в родственных патентах и заявках, в том числе в патентах 7599420; 7633994; 7636381; и заявке №12/143,503 и [7], может использоваться для удаления межклиентской помехи, так что в основном кластере удовлетворяется следующее условие:

$$H_k{W}_u=O^{N\times N};\forall u=1,\dots ,U;приu\ne k\left(2\right)$$

Весовые матрицы предварительного кодирования в соседних кластерах DIDO проектируются таким образом, что удовлетворяется следующее условие:

$$H_{c,k}{W}_{c.i}=O^{N\times N};\forall c=1,\dots ,C;и{\forall }_c=1,\dots ,C\left(3\right)$$

Чтобы вычислить матрицы W_c.i предварительного кодирования, нисходящий канал от M передающих антенн к I_c клиентам в помеховом кластере, а также клиенту k в помеховой зоне оценивается и матрица предварительного кодирования вычисляется на BTS DIDO в помеховом кластере. Если для вычисления матриц предварительного кодирования в помеховых кластерах используется способ BD, следующая эффективная канальная матрица создается, чтобы вычислить веса для i-го клиента в соседних кластерах

$${\overline{H}}_{c,i}=\left[\begin{array}{c}{H}_{c,k}\\ H_{c,i}\end{array}\right]\left(4\right)$$

где $${\tilde{H}}_{c,i}$$ является матрицей, полученной из матрицы канала H_G∈C^(N-IC)×M для помехового кластера c, где строки, соответствующие i-му клиенту, удаляются.

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

$$r_k=H_k{W}_k{s}_k+n_k\left(5\right)$$

Веса W_c.i предварительного кодирования в (1), вычисленные в соседних кластерах, разрабатываются так, чтобы передавать предварительно кодированные потоки данных всем клиентам в этих кластерах, в то же время заранее уничтожая помеху для целевого клиента в помеховой зоне. Целевой клиент принимает предварительно кодированные данные только от своего основного кластера. В другом варианте осуществления тот же самый поток данных посылается целевому клиенту как от основного, так и от соседних кластеров, чтобы получить выигрыш от разнесения. В этом случае, модель сигнала в (5) выражается следующим образом:

$$r_k=\left(H_k{W}_k+{\displaystyle {\sum }_{c=1}^c{H}_{c,k}{W}_{c,k}}\right)s_k+n_k\left(6\right)$$

где W_c,k является матрицей предварительного кодирования DIDO от передатчиков DIDO в c-м кластере к целевому клиенту k в помеховой зоне. Заметим, что способ в (6) требует синхронизации во времени для соседних кластеров, которую может быть трудно достигнуть в больших системах, но тем не менее она вполне осуществима, если преимущество выигрыша при разнесении оправдывает затраты на реализацию.

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

$$r_k=\sqrt{SNR}{h}_k{w}_k{s}_k+\sqrt{INR}{h}_{c,k}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^I{w}_{c,i}{s}_{c,i}}+n_k\left(7\right)$$

где INR является отношением "помеха-шум", определяемым как INR=SNR/SIR и SIR является отношением "сигнал-помеха".

На фиг.6 показано SER как функция SNR, принимая SIR=10 дБ для целевого клиента в помеховой зоне. Без потери общности, мы измеряли SER для 4-QAM и 16-QAM без кодирования с прямым исправлением ошибок (FEC). Мы получили целевое SER равным 1% для некодированных систем. Эта цель соответствует различным значениям SNR в зависимости от порядка модуляции (то есть SNR=20 дБ для 4-QAM и SNR=28 дБ для 16-QAM). Более низкие целевые значения SER могут быть удовлетворены при тех же самых значениях SNR, используя кодирование с FEC за счет выигрыша, даваемого кодированием. Мы рассматриваем сценарий двух кластеров (один основной кластер и один помеховый кластер) с двумя антеннами DIDO и двумя клиентами (каждый из которых оборудован одной антенной) на кластер. Один из клиентов в основном кластере находится в помеховой зоне. Мы предполагаем узкополосные каналы с неглубоким замиранием, но нижеследующие результаты могут быть распространены на частотно-селективные системы с мультинесущей (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 вычисляются, не учитывая целевого клиента в помеховой зоне; и (ii) другой, где IDCI удаляется, вычисляя веса W_c,i, чтобы уничтожить IDCI для целевого клиента. Мы видим, что в присутствии IDCI SER является высоким и выше заданной цели. При предварительном кодировании с IDCI в соседнем кластере помеха для целевого клиента подавляется и цели SER достигаются для SNR>20 дБ.

Результаты, показанные на фиг.6, предполагают предварительное кодирование с IDCI, как в выражении (5). Если предварительное кодирование с IDCI используется также в соседних кластерах, чтобы предварительно кодировать потоки данных для целевого клиента в помеховой зоне, в выражении (6), при разнесении получается дополнительный выигрыш. На фиг.7 показано сравнение SER, полученного двумя способами: (i) "Способ 1", использующий предварительное кодирование с IDCI согласно (5); (ii) "Способ 2", использующий предварительное кодирование с IDCI согласно (6), где соседние кластеры также передают поток предварительно кодированных данных целевому клиенту. Способ 2 приносит выигрыш ~3 дБ по сравнению со стандартным предварительным кодированием с IDCI из-за дополнительного выигрыша, даваемого матрицей, обеспечиваемой 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 (C+1), где C - количество соседних кластеров и коэффициент "1" относится к основному кластеру.

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

Анализ после этого основан на следующей упрощенной модели сигнала, которая расширяет (7) для учета потерь на пути прохождения сигнала

$$\begin{array}{l}{r}_k=\sqrt{\frac{SNR\cdot D_o^4}{D^4}}{h}_k{w}_k{s}_k+\sqrt{\frac{SNR\cdot D_o^4}{{\left(1-D\right)}^4}}{h}_{c,k}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^I{w}_{c,i}{s}_{c,i}+}\hfill \\ n_k\left(\text{8}\right)\hfill \end{array}$$

где отношение сигнал-помеха (SIR) получается 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 помеховом кластере, чтобы удовлетворить условие (3); iii) с IDCI, без предварительного подавления соседним кластером.

На фиг.9 показано отношение сигнал-смесь помехи с шумом (SINR) как функция D (то есть когда целевой клиент перемещается из основного кластера 802 в направлении антенн DIDO 813 в помеховом кластере 8403). SINR получается как отношение мощностей сигнала и смеси помехи и шума, используя модель сигнала, приведенную в (8). Мы предполагаем, что D_o=0,1 и SNR=50 дБ для D=D_o. В отсутствие IDCI на характеристики беспроводной линии связи влияет только шум и SINR уменьшается за счет потерь на пути прохождения сигнала. В присутствии IDCI (то есть без предварительного кодирования с IDCI) помеха от антенн DIDO в соседнем кластере способствует уменьшению SINR.

На фиг.10 показана характеристика частоты появления ошибочных символов (SER) для этих трех сценариев, представленных выше, для модуляции 4-QAM в узкополосных каналах с неглубоким замиранием. Эти результаты SER соответствуют SINR на фиг.9. Мы принимаем порог SER равным 1% для некодированных систем (то есть без FEC), соответствующий порогу SINR SINR_T=20 дБ на фиг.9. Порог SINR зависит от порядка модуляции, используемого для передачи данных. Более высокие порядки модуляции обычно характеризуются более высоким SINR_T, чтобы достигнуть той же самой целевой частоты ошибок. При наличии FEC более низкая целевая SER может быть достигнута для того же самого значения SINR благодаря выигрышу от кодирования. В случае IDCI без предварительного кодирования целевая SER достигается только в пределах диапазона D<0,25. При предварительном кодировании с IDCI в соседнем кластере диапазон, который удовлетворяет целевой SER, расширяется до D<0,6. Сверх этого диапазона SINR увеличивается из-за потерь на пути прохождения сигнала и целевая SER не удовлетворяется.

Один из вариантов осуществления способа предварительного кодирования с IDCI показан на фиг.11 и состоит из следующих этапов:

- Оценка SIR на этапе 1101: Клиенты оценивают мощность сигнала от основного кластера DIDO (то есть основываясь на принятых предварительно кодированных данных) и мощность смеси сигнала помехи и шума от соседних кластеров DIDO. В системах DIDO с одиночной несущей структура кадра может быть разработана с короткими периодами молчания. Например, периоды молчания могут быть определены между использованием контрольного сигнала для оценки канала и передачами предварительно кодированных данных во время обратной связи для передачи информации о состоянии канала (CSI). В одном из вариантов осуществления мощность смеси сигнала помехи и шума от соседних кластеров измеряется в течение периодов молчания от антенн DIDO в основном кластере. В практических системах DIDO с мультинесущей (OFDM) нулевые тональные сигналы обычно используются 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 мультинесущей, мощность смеси сигнала и шума оценивается по нулевым тональным сигналам. Поправочные коэффициенты могут использоваться для компенсации затухания фильтров передачи/приема на краю полосы. Когда оценивается мощность смеси сигнала помехи и шума (PS) от основного кластера и мощность смеси помехи и шума от соседних кластеров (PIN), клиент вычисляет SINR следующим образом:

$$SINR=\frac{P_S-P_{IN}}{P_{IN}}.\left(9\right)$$

Альтернативно, оценка SINR получается из индикации мощности принятого сигнала (RSSI), используемой в типичных системах беспроводной связи для измерения мощности радиосигнала.

Заметим, что показатель в (9) не может делать различие между уровнем мощности шума и уровнем мощности помехи. Например, клиенты, на которые влияет затенение (то есть находящиеся позади препятствий, которые ослабляют мощность сигнала от всех распределенных антенн DIDO в основном кластере) в средах, свободных от помех, могут получить низкое значение SINR даже при том, что на них не влияет межкластерная помеха. Более надежным показателем для предложенного способа является значение SIR, вычисляемое следующим образом:

$$SIR=\frac{P_S-P_{IN}}{P_{IN}-P_N}\left(10\right)$$

где P_N является мощностью шума. В практических системах OFDM с мультинесущей мощность шума PN в (10) оценивается 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 помехи и шума (PIN) оценивается в период молчания, как упомянуто выше. Наконец, мощность (PS) сигнала смеси помехи и шума получается из тональных сигналов данных. Из этих оценок клиент вычисляет значение SIR в выражении (10).

- Оценка канала в соседних кластерах на этапах 1102-1103: Если предполагаемое значение SIR в (10) ниже заданного порога (SIRT), определенного на этапе 8702 на фиг.11, клиент начинает слушать контрольные сигналы от соседних кластеров. Заметим, что значение SIRT зависит от модуляции и схемы кодирования FEC (MCS), используемых для передачи данных. Различные целевые значения SIR определяются в зависимости от MCS у клиента. Когда распределенные антенны DIDO различных кластеров синхронизируются во времени (то есть привязываются к одному и тому же импульсу за секунду, PPS, время отсчета), клиент использует контрольную последовательность, чтобы передать свои оценки канала антеннам DIDO в соседних кластерах на этапе 8703. Контрольная последовательность для оценки канала в соседних кластерах спроектирована так, чтобы быть ортогональной к контрольной последовательности от основного кластера. Альтернативно, когда антенны DIDO в различных кластерах не синхронизируются во времени, ортогональные последовательности (с хорошими свойствами взаимной корреляции) используются для синхронизации во времени в различных кластерах DIDO. Как только клиент привязывается ко времени отсчета/опорной частоте соседних кластеров, на этапе 1103 выполняется оценка канала.

- Предварительное кодирование с IDCI на этапе 1104: Как только на BTS DIDO в соседних кластерах доступны оценки канала, вычисляется предварительное кодирование с IDCI, чтобы удовлетворить условие в выражении (3). Антенны DIDO в соседних кластерах передают потоки предварительно кодированных данных только клиентам в своем кластере, в то же время предварительно подавляя помеху у клиентов в помеховой зоне 410 на фиг.4. Заметим, что, если клиент находится в помеховой зоне 410 типа B на фиг.4, помеха у клиента формируется многочисленными кластерами и предварительное кодирование с IDCI выполняется всеми соседними кластерами одновременно.

Способы эстафетной передачи

Здесь далее мы описываем различные способы эстафетной передачи для клиентов, которые движутся через кластеры DIDO, заполненные распределенными антеннами, расположенные в отдельных областях или которые предоставляют различные виды обслуживания (то есть низко- или высокомобильные службы).

a. Эстафетная передача между смежными кластерами DIDO

В одном из вариантов осуществления предварительный кодер IDCI для удаления межкластерной помехи, описанной выше, используется в качестве исходной точки для способов эстафетной передачи в системах DIDO. Стандартная эстафетная передача в системах сотовой связи придумана для клиентов, чтобы незаметно переключаться через ячейки, обслуживаемые различными базовыми станциями. В системах DIDO эстафетная передача позволяет клиентам перемещаться из одного кластера в другой без потери соединения.

Чтобы иллюстрировать один из вариантов 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 (C1) 802 к соседнему кластеру (C2) 803, в одном из вариантов 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 показано изменение SINR как функция расстояния между клиентом и центром кластеров C1. 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 C1, когда как C1, так и C2 используют предварительное кодирование DIDO без подавления помехи. Значение SINR уменьшается как функция D из-за потерь на пути прохождения сигнала и помехи от соседнего кластера. Когда предварительное кодирование с IDCI реализуется 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 клиент обслуживается из соседнего кластера. Один из вариантов осуществления стратегии эстафетной передачи определяется таким образом, что по мере того, как клиент перемещается из C1 в C2, алгоритм осуществляет переключение между различными схемами DIDO, чтобы поддерживать значение SINR выше заданного целевого значения.

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

Один из вариантов осуществления стратегии эстафетной передачи является следующим.

- Предварительное кодирование C1-DIDO и C2-DIDO: Когда клиент находится в пределах C1 вдали от помеховой зоны, оба кластера, C1 и C2, работают со стандартным предварительным кодированием DIDO независимо.

- Предварительное кодирование C1-DIDO и C2-IDCI: По мере того как клиент движется в направлении помеховой зоны, его значения SIR или SINR ухудшаются. Когда достигается целевое значение SINR_T1, целевой клиент начинает оценивать канал от всех антенн DIDO в C2 и предоставляет CSI на BTS в C2. BTS в C2 вычисляет предварительное кодирование IDCI и осуществляет передачу всем клиентам в C2, в то же время предотвращая помеху целевому клиенту. Пока целевой клиент находится в помеховой зоне, он будет продолжать предоставлять свою CSI и для C1 и для C2.

- Предварительное кодирование C1-IDCI и C2-DIDO: По мере того как клиент движется в направлении C2, его значение SIR или SINR продолжает уменьшаться, пока снова не достигнет целевого значения. В этой точке клиент решает переключиться на соседний кластер. В этом случае C1 начинает использовать CSI от целевого клиента, чтобы создать нулевую помеху в его направлении с помощью предварительного кодирования IDCI, тогда как соседний кластер использует CSI для стандартного предварительного кодирования DIDO. В одном из вариантов осуществления, по мере того как оценка SIR приближается к целевому значению, кластеры C1 и C2 альтернативно пробуют схемы предварительного кодирования DIDO и IDCI, чтобы позволить клиенту оценить SIR для обоих случаев. Затем клиент выбирает лучшую схему, чтобы максимизировать определенный показатель частоты ошибок. Когда применяется этот способ, точка перехода для стратегии эстафетной передачи приходится на пересечение кривых с треугольниками и ромбами на фиг.12. Один из вариантов осуществления использует модифицированный способ предварительного кодирования IDCI, описанный в (6), где соседний кластер также передает поток предварительно кодированных данных целевому клиенту, чтобы обеспечить выигрыш 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 C1-DIDO и C2-DIDO: По мере того как клиент движется из помеховой зоны в направлении C2, основной кластер C1 прекращает предварительное подавление помехи в направлении этого целевого клиента через предварительное кодирование IDCI и переключается обратно на стандартное предварительное кодирование DIDO для всех клиентов, остающихся в C1. Эта заключительная точка перехода в нашей стратегии эстафетной передачи полезна, чтобы избежать ненужной обратной связи CSI от целевого клиента к C1, уменьшая, таким образом, непроизводительные потери по каналу обратной связи. В одном из вариантов осуществления определяется второе целевое значение SINR_T2. Когда значение SINR (или SIR) увеличивается выше этого целевого значения, стратегия переключается на C1-DIDO и C2-DIDO. В одном из вариантов осуществления кластер C1 продолжает переключаться между предварительным кодированием DIDO и IDCI, чтобы позволить клиенту оценить SINR. Затем клиент выбирает способ для C1, который из приведенных выше наиболее близко приближается к целевому значению SINR_T1.

Способ, описанный выше, вычисляет оценки SINR или SIR для различных схем в режиме реального времени и использует их для выбора оптимальной схемы. В одном из вариантов осуществления алгоритм эстафетной передачи разработан на основе конечного автомата, показанного 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, показанных на фиг.12. Как обсуждалось выше, в состоянии 1201 оба кластера, C1 и C2, работают со стандартным предварительным кодированием DIDO независимо и клиент обслуживается кластером C1; в состоянии 1202 клиент обслуживается кластером C1, BTS в C2 вычисляет предварительное кодирование IDCI и кластер C1 работает, используя стандартное предварительное кодирование DIDO; в состоянии 1203 клиент обслуживается кластером C2, BTS в C1 вычисляет предварительное кодирование IDCI и кластер C2 работает, используя стандартное предварительное кодирование DIDO; и в состоянии 1204 клиент обслуживается кластером C2 и оба кластера, C1 и C2, независимо работают со стандартным предварительным кодированием DIDO.

В присутствии эффектов затенения качество сигнала или SIR могут флюктуировать вокруг порогов, как показано на фиг.15, вызывая повторяющееся переключение между последовательными состояниями, показанными на фиг.14. Повторяющееся изменение состояний является нежелательным эффектом, так как оно приводит к значительным непроизводительным издержкам по каналам управления между клиентами и BTS, чтобы позволить переключение между схемами передачи. На фиг.15 показан пример стратегии эстафетной передачи в присутствии затенения. В одном из вариантов осуществления коэффициент затенения моделируется согласно нормальному логарифмическому распределению с дисперсией 3 [3]. Здесь далее, мы определяем некоторые способы предотвращения эффекта повторяющегося переключения во время эстафетной передачи DIDO.

Один из вариантов осуществления изобретения использует гистерезисный цикл, чтобы справляться с эффектами переключения состояния. Например, при переключении между "C1-DIDO, C2-IDCI" 9302 и "C1-IDCI, K2-DIDO" 9303 состояния на фиг.14 (или наоборот) пороговое значение SINR_T1 может регулироваться в пределах диапазона A₁. Этот способ позволяет избежать повторных переключений между состояниями по мере того, как качество сигнала колеблется вокруг SINR_T1. Например, на фиг.16 показан гистерезисный механизм цикла при переключении между любыми двумя состояниями, показанными на фиг.14. Чтобы переключиться из состояния B в состояние A, значение SIR должно быть больше (SIR_T1+A₁/2), но для переключения обратно из состояния B в состояние A значение SIR должно упасть ниже (SIR_T1-A₁/2).

В другом варианте осуществления порог SINR_T2 регулируется, чтобы избежать повторяющегося переключения между первым и вторым (или третьим и четвертым) состояниями конечного автомата, показанного на фиг.14. Например, диапазон значений A₂ может быть определен так, что порог SINR_T2 выбирается в пределах этого диапазона в зависимости от состояния канала и эффектов затенения.

В одном из вариантов осуществления, в зависимости от изменений затенения, ожидаемых на беспроводной линии связи, порог SINR динамически корректируется в пределах диапазона [SINR_T2, SINR_T2+A₂]. Дисперсия нормального логарифмического распределения может быть оценена по дисперсии принятой мощности сигнала (или RSSI) по мере того, как клиент перемещается из своего текущего кластера в соседний кластер.

Описанные выше способы предполагают, что клиент инициировал стратегию эстафетной передачи. В одном из вариантов осуществления решение об эстафетной передаче перекладывается на станции BTS DIDO, предполагая, что связь через многочисленные BTS разрешена.

Для простоты приведенные выше способы получают без учета кодирования FEC и 4-QAM. В более общем смысле, пороги SINR или SIR получаются для различных схем кодирования модуляции (MCS), и стратегия эстафетной передачи разрабатывается в комбинации с адаптацией линии связи (смотрите, например, патент США №7636381), чтобы оптимизировать скорость передачи данных по нисходящей линии связи каждому клиенту в помеховой зоне.

b. Эстафетная передача между сетями DIDO с низким и высоким доплером

Системы DIDO используют схемы передачи с обратной связью для предварительного кодирования потоков данных по нисходящему каналу. Схемам с обратной связью свойственно ограничение, связанное с задержкой по каналу обратной связи. В практических системах DIDO время вычислений может быть уменьшено с помощью приемопередатчиков с большой вычислительной мощностью и ожидается, что большая часть задержки будет вводиться за счет BSN DIDO при доставке CSI и предварительно кодированных данных об основной полосе от BTS к распределенным антеннам. BSN может содержать различные сетевые технологии, в том числе, в частности, цифровые абонентские линии (DSL), кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии T1, гибридные волоконные (HFC) коаксиальные сети и/или фиксированные беспроводные сети (например, WiFi). Выделенные волоконные линии обычно имеют очень большую пропускную способность и низкую задержку, потенциально меньше одной миллисекунды в локальной области, но они менее широко распространены, чем DSL и кабельные модемы. На сегодня, DSL и соединения кабельного модема обычно имеют задержку между 10-25 мс на последней миле в Соединенных Штатах, но они очень широко распространены.

Максимальная задержка по BSN определяет максимальную доплеровскую частоту, которая может быть допущена на беспроводной линии связи DIDO без ухудшения характеристик предварительного кодирования DIDO. Например, в [1] показано, что на несущей частоте 400 МГц сети с задержкой приблизительно 10 мс (то есть DSL) можно допустить скорость клиентов до 8 миль в час (скорость при беге), тогда как сети с задержкой 1 мс (то есть оптоволоконное кольцо) могут поддерживать скорость до 70 миль в час (то есть график автострады).

Мы определяем две или более подсети DIDO в зависимости от максимальной доплеровской частоты, которая может быть допустима по BSN. Например, BSN с соединениями DSL с высокой задержкой между BTS DIDO и распределенными антеннами могут допускать только низкую мобильность или услуги неподвижной беспроводной связи (то есть низкодоплеровская сеть), тогда как BSN с низкой задержкой по оптоволоконному кольцу с низкой задержки может допускать высокую мобильность (то есть высокодоплеровская сеть). Мы видим, что большинство пользователей широкополосной связи не перемещаются, когда используют широкополосную связь, и дополнительно, 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 жизни или работы офиса. Однако существуют пользователи широкополосной связи, которые будут использовать широкополосную связь на высоких скоростях (например, когда автомобиль едет по скоростной магистрали) или будут находиться вблизи высокоскоростных объектов (например, на складе, расположенном около скоростной магистрали). Чтобы решить ситуацию этих двух различающихся доплеровских сценариев для пользователей, в одном из вариантов осуществления низкодоплеровская сеть DIDO обычно состоит из большего числа антенн DIDO с относительно низкой мощностью (то есть 1-100 Вт для установки внутри помещения или на крыше), расположенных на большой площади, тогда как высокодоплеровская сеть обычно состоит из меньшего количества антенн DIDO с передачей высокой мощности (то есть 100 Вт для установки на крыше или башне). Низкодоплеровская сеть DIDO обычно обслуживает большое количество низкодоплеровских пользователей и может делать это обычно по более низкой стоимости связи, используя недорогие широкополосные соединения с высокой задержкой, такие как DSL и кабельные модемы. Высокодоплеровская сеть DIDO обслуживает обычно меньшее количество высокодоплеровских пользователей и может делать это обычно по более высокой стоимости связи, используя более дорогие широкополосные соединения с низкой задержкой такие как оптоволокно.

Чтобы избежать помех среди различных типов сетей DIDO (например, низкодоплеровская и высокодоплеровская), могут использоваться различные способы множественного доступа, такие как множественный доступ с временным разделением (TDMA), множественный доступ с частотным разделением (FDMA) или множественный доступ с кодовым разделением (CDMA).

Здесь 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 (v) пропорциональна максимальному доплеровскому сдвигу согласно следующему уравнению [6]:

$$f_d=\frac{\nu }{\lambda }\sin \theta \left(11\right)$$

где f_d - максимальный доплеровский сдвиг, λ - длина волны, соответствующая несущей частоте, и θ - угол между вектором, указывающим направление клиент-передатчик и вектором скорости.

В одном из вариантов осуществления доплеровский сдвиг каждого клиента вычисляется посредством способов слепой оценки. Например, доплеровский сдвиг может быть оценен, посылая радиочастотную энергию клиенту и анализируя отраженный сигнал, подобно доплеровским радиолокационным системам.

В другом варианте осуществления, одна или множество антенн DIDO посылают клиенту контрольные сигналы. На основе этих контрольных сигналов клиент оценивает доплеровский сдвиг, используя такие способы, как подсчет пересечений нулевого уровня усиления канала или выполнение спектрального анализа. Замечено, что для фиксированной скорости ν и траектории клиента угловая скорость ν sinθ в (11) может зависеть от относительного расстояния клиента до каждой антенны DIDO. Например, антенны DIDO вблизи движущегося клиента приводят к большей угловой скорости и доплеровскому сдвигу, чем удаленные антенны. В одном из вариантов осуществления доплеровская скорость оценивается из множества антенн DIDO на различных расстояниях от клиента и среднего значения, взвешенного среднего значения или стандартного отклонения, которые используются в качестве индикатора мобильности клиента. На основе оцененного в доплеровском индикаторе BTS DIDO решает, назначить ли клиента низкодоплеровской или высокодоплеровской сети.

Доплеровский индикатор периодически контролируется для всех клиентов, и его данные отсылаются обратно к BTS. Когда один или много клиентов изменяют свою доплеровскую скорость (то есть клиент, едущий в автобусе относительно клиента, идущий пешком или стоящий), эти клиенты динамически переназначаются другой сети DIDO, которая может допускать их уровень мобильности.

Хотя на доплеровский сдвиг для низкоскоростных клиентов могут влиять находящиеся поблизости высокоскоростные объекты (например, вблизи скоростной магистрали), доплеровский сдвиг обычно гораздо меньше, чем доплеровский сдвиг у клиентов, которые находятся в самостоятельном движении. Также в одном из вариантов осуществления скорость клиента оценивается (например, используя такие средства, как контроль положения клиента, используя GPS), и если скорость низкая, клиент назначается низкодоплеровской сети, а если скорость высокая, клиент назначается высокодоплеровской сети.

Способы управления мощностью и группирования антенн

Блок-схема систем DIDO с управлением мощностью показана на фиг.17. Один или более потоков (s_k) данных для каждого клиента (1, …, U) сначала умножаются на веса, формируемые блоком предварительного кодирования DIDO. Предварительно кодированные потоки данных умножаются на масштабный коэффициент мощности, вычисленный блоком управления мощностью, основываясь на входной информации о качестве канала (CQI). CQI либо возвращается от клиентов к BTS DIDO, либо извлекается из восходящего канала, допускающего взаимообразность восходящего-нисходящего канала. U предварительно кодированных потоков для различных клиентов затем объединяются и мультиплексируются в M потоков данных (t_m), по одному для каждой из M передающих антенн. Наконец, потоки t_m посылаются на блок цифроаналогового преобразователя (DAC), радиочастотный (RF) блок, блок (PA) усилителя мощности и, наконец, к антеннам.

Блок управления мощностью измеряет CQI для всех клиентов. В одном из вариантов осуществления CQI является средним значением 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, сформированные для различных клиентов. Заметим, что один или множество потоков данных могут быть сформированы для каждого клиента, в зависимости от количества приемных антенн клиентов.

Чтобы оценить характеристики предложенного способа, мы определили следующую модель сигнала, основанную на выражении (5), содержащую потери на пути прохождения сигнала и параметры управления мощностью:

$$r_k=\sqrt{SNR{P}_k{\alpha }_k}{H}_k{w}_k{s}_k+n_k\left(12\right)$$

где k=1, …, U, U - количество клиентов, SNR=P_o/N_o, где Р_о - 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:

$${\alpha }_k=e^{-a\frac{k-1}{U}}\left(13\right)$$

где a=4 - экспонента потерь при прохождении сигнала, и мы принимаем, что потери при прохождении сигнала увеличиваются с увеличением индекса клиента (то есть клиенты располагаются на увеличивающемся расстоянии от антенн DIDO).

На фиг.18 показаны значения SER в зависимости от SNR, предполагая четыре передающие антенны DIDO и четыре клиента в различных сценариях. Идеальный случай предполагает, что все клиенты имеют одни и те же потери на пути прохождения сигнала (то есть a=0), приводя к P_k=1 для всех клиентов. График с квадратами относится к случаю, когда клиенты имеют различные потери на пути прохождения сигнала и управление мощностью отсутствует. Кривая с точками получается из того же самого сценария (с потерями на пути прохождения сигнала), где коэффициенты управления мощностью выбираются так, что P_k=1/α_k. При применении способа управления мощностью большая мощность назначается потокам данных, предназначенным клиентам, которые испытывают более высокие потери при прохождении сигнала/затенении, приводя к выигрышу в значении SNR на 9 дБ (для этого конкретного сценария) по сравнению со случаем без управления мощностью.

Федеральная комиссия по связи (FCC) (и другие международные регулирующие органы) определяет ограничения на максимальную мощность, которая может передаваться от беспроводных устройств, чтобы ограничить воздействие электромагнитного (EM) излучения на человеческий организм. Существуют два типа предельных значений [2]: i) "профессиональное/управляемое" предельное значение, когда люди полностью осведомлены об источнике радиочастотного (RF) излучения посредством ограждений, предупреждений или объявлений; ii) предельное значение для "обычного населения/неуправляемое", когда нет никакого управления воздействием.

Для различных типов беспроводных устройств определяются различные уровни излучения. В целом, распределенные антенны DIDO, используемые для внутренних/наружных применений, квалифицируются по категории FCC как "мобильные" устройства, определяемые согласно [2] как:

"передающие устройства, предназначенные для использования в местах, отличных от неподвижных местоположений, которые обычно могут использоваться с излучающими структурами, удерживаемыми на расстоянии 20 см или больше от тела пользователя или соседних людей".

EM-излучение "мобильных" устройств измеряется с точки зрения максимального допустимого воздействия (МРЕ), выраженного в мВт/см². На фиг.19 показана плотность мощности МРЕ как функция расстояния от источника радиочастотного излучения для различных значений мощности передачи на несущей частоте 700 МГц. Максимально допустимая мощность, чтобы удовлетворять "неуправляемому" предельному значению FCC для устройств, которые обычно работают дальше 20 см от человеческого тела, составляет 1 Вт.

Менее жесткие ограничения по излучаемой мощности определяются для передатчиков, установленных на крышах или зданиях, далеко от "обычного населения". Для этих "передатчиков на крышах" FCC определяет менее жесткое предельное значение излучения 1000 Вт, измеренное с точки зрения эффективно излучаемой мощности (ERP).

На основе упомянутых выше ограничений FCC, в одном из вариантов осуществления мы определяем два типа распределенных антенн DIDO для практических систем:

- Маломощные (LP) передатчики: расположенные в любом месте (то есть на открытом воздухе или внутри 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 To The Home (FTTH)).

- Мощные (HP) передатчики: антенны, монтируемые на крыше здания или на здании на высоте приблизительно 10 метров, с мощностью передачи 100 Вт и широкополосная коммерческого класса связь транспортная сеть связи (например, оптоволоконное кольцо) рейс (с эффективно "неограниченной" скоростью передачи данных по сравнению с пропускной способностью, доступной по беспроводным линиям связи DIDO).

Заметим, что LP-передатчики с возможностью связи с DSL или кабельным модемом являются хорошими кандидатами 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.

Чтобы получить практическое знание по характеристикам систем DIDO с различными типами LP/HP-передатчиков, мы рассматриваем практический случай установки антенны DIDO в центре города Пало-Альто, Калифорния. На фиг.20a показано случайное распределение N_LP=100 маломощных распределенных антенн DIDO в Пало-Альто. На фиг.20в, 50 LP-антенн заменяются N_HP=50 мощными передатчиками.

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

На фиг.22a-в показано распределение скорости для двух сценариев, описанных выше. Пропускная способность (выраженная в Мбит/с) получается на основе порогов мощности для различных схем кодирования модуляции, определенных в стандарте долгосрочного развития 3GPP (LTE) в [4, 5]. Общая доступная полоса пропускания устанавливается равной 10 МГц на несущей частоте 700 МГц. Рассматриваются два различных плана выделения частот: i) спектр 5 МГц выделяется только LP-станциям; ii) 9 МГц выделяется HP-передатчикам и 1 МГц к LP-передатчикам. Заметим, что меньшая полоса пропускания обычно выделяется LP-станциям из-за их способности соединения транспортной сети связи с ограниченной пропускной способностью с DSL. Фиг.22a-в показывают, что при использовании 50% HP-передатчиков возможно значительно увеличить распределение скоростей, повышая среднюю скорость передачи для каждого клиента с 2,4 Мбит/с на фиг.22a до 38 Мбит/с на фиг.22в.

Затем, мы определили алгоритмы управления мощностью передачи LP-станций, так что более высокая мощность разрешается в любой момент времени, увеличивая, таким образом, пропускную способность по нисходящему каналу систем DIDO, как показано на фиг.22в. Мы видим, что предельные значения FCC по плотности мощности определяются, основываясь на среднем значении во времени, следующим образом [2]:

$$S=\frac{{\displaystyle {\sum }_{n=1}^N{s}_n{t}_n}}{T_{MPE}}\left(14\right)$$

где $$T_{MPE}={\displaystyle {\sum }_{n=1}^N{t}_n}$$ - время усреднения MPE, 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 разрешается вести передачу при больших уровнях мощности, чем предельные значения MPE, пока средняя плотность мощности в (14) удовлетворяет предельному значению FCC для 30-минутного усреднения при "неуправляемом" воздействии.

Основываясь на этом анализе, мы определяем адаптивные способы управления мощностью, чтобы увеличивать мгновенную мощность передачи на каждую антенну, в то же время поддерживая среднюю мощность на каждую антенну DIDO ниже предельных значений MPE. Мы рассматриваем системы DIDO с количеством передающих антенн, большим, чем количество активных клиентов. Это обоснованное предположение при условии, что антенны DIDO могут представляться как недорогие беспроводные устройства (подобные точкам доступа WiFi) и могут быть установлены где угодно, где существует DSL, кабельный модем, оптоволокно или другая возможность подключения к Интернету.

Структура систем DIDO с адаптивным управлением мощности для каждой антенны показана 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 DAC. Коэффициенты масштабирования мощности вычисляются блоком 232 управления мощностью, основываясь на CQI 233.

В одном из вариантов осуществления определяются N_g групп антенн DIDO. Каждая группа содержит, по меньшей мере, столько антенн DIDO, сколько имеется активных клиентов (K). В любое заданное время, только одна группа имеет Na>K активных антенн DIDO, ведущих передачу клиентам на большем уровне мощности (S_o), чем предельное значение MPE(). При одном из способов выполняются итерации по всем группам антенн согласно политике планирования кругового обслуживания, показанной на фиг.24. В другом $$\overline{MPE}$$ варианте осуществления различные способы планирования (то есть пропорционально-справедливое планирование [8]) используются для выбора кластера, чтобы оптимизировать частоту ошибок или характеристики пропускной способности.

Принимая планирование выделения мощности по принципу кругового обслуживания, из выражения (14) мы получаем среднюю мощность передачи для каждой антенны DIDO как

$$S=S_o\begin{array}{c}{t}_o\\ T_{MPE}\end{array}\le \overline{MPE}\left(15\right)$$

где t₀ - промежуток времени, в котором группа антенн активна, и T_MPE=30 мин является средним временем, определенным руководствами FCC [2]. Отношение в выражении (15) является коэффициентом использования (DF) групп, определенным так, что средняя мощность передачи от каждой антенны DIDO удовлетворяет предельному значению MPE (). Коэффициент использования зависит от количества активных клиентов, $$\overline{MPE}$$ количества групп и активных антенн на группу в соответствии со следующим определением:

DF $$\frac{K}{N_g{N}_a}=\frac{t_o}{T_{MPE}}\left(16\right)$$

Выигрыш в SNR (в дБ), полученный в системах DIDO с управлением мощностью и группировкой антенн, выражается как функция коэффициента использования:

$$G_{dB}=10{\log }_{10}\left(\frac{1}{DF}\right).\left(17\right)$$

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

В целом, общая мощность передачи от всех N_a из всех N_g групп определяется как

$$\overline{P}={\displaystyle {\sum }_{j=1}^{N_g}{\displaystyle {\sum }_{i=1}^{N_a}{P}_{ij}}}\left(18\right)$$

где P_ij является средним значением мощности передачи на антенну, определяемым выражением

$$P_{ij}=\frac{1}{T_{MPE}}{\displaystyle {\int }_O^{T_{MPE}}{S}_{ij}\left(t\right)}dt\le \overline{MPE}\left(19\right)$$

и S_ij(t) является спектральной плотностью мощности для i-й передающей антенны в пределах j-й группы. В одном из вариантов осуществления спектральная плотность мощности в (19) предназначена для каждой антенны, чтобы оптимизировать частоту ошибок или характеристику пропускной способности.

Для получения некоторого знания о характеристиках предложенного способа рассмотрим 400 распределенных антенн DIDO в заданной области покрытия и 400 клиентов, подписавшихся на услугу беспроводного Интернета, предложенную через системы DIDO. Маловероятно, что каждое Интернет-соединение будет полностью использоваться все время. Давайте предполагать, что 10% клиентов будут активно использовать соединение беспроводного Интернета в любой момент времени. Тогда 400 антенн DIDO могут быть разделены на N_g=10 групп антенн по N_a=40 антенн в каждой, каждая группа обслуживает K=40 активных клиентов в любой момент времени с коэффициентом использования DF=0.1. Выигрыш в SNR в результате такой схемы передачи составляет G_dB=10log₁₀ (1/DF)=10 дБ, обеспечиваемый дополнительной мощностью передачи 10 дБ от всех антенн DIDO. Мы видим, однако, что средняя мощность передачи на каждую антенну является постоянной и находится в рамках предельного значения МРЕ.

На фиг.25 сравниваются (некодированная) характеристика SER вышеупомянутого управления мощностью с группированием антенн и стандартный выбор собственной моды в патенте США №7636381. Все схемы используют предварительное кодирование BD с четырьмя клиентами, каждый клиент снабжен одной антенной. SNR относится к отношению мощности передачи на одну антенну к мощности шума (то есть SNR передачи на одну антенну). Кривая, обозначенная как DIDO 4×4, предполагает четыре передающие антенны и предварительное кодирование BD. Кривая с квадратами обозначает показатель SER с двумя дополнительными передающими антеннами и BD с выбором собственной моды, приводя к выигрышу SNR на 10 дБ (при целевом значении SER 1%) над стандартным предварительным кодированием BD. Управление мощностью с группированием антенн и DF=1/10 также приводит к выигрышу 10 дБ при том же самом 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, который обеспечивает дополнительный выигрыш на 7 дБ по сравнению с DF=1/10.

Заметим, что наше управление мощностью может быть менее сложным, чем стандартные способы выбора собственной моды. Фактически, антенны ID каждой группы могут быть предварительно вычислены и совместно использованы среди антенн DIDO и клиентов посредством таблиц поиска, так что только K оценок канала требуется в любое заданное время. Для выбора собственной моды вычисляются (K+2) оценок канала и требуется дополнительная вычислительная обработка, чтобы выбрать собственную моду, которая минимизирует SER в любой момент времени для всех клиентов.

Затем мы описываем другой способ, содержащий группирование антенн DIDO для уменьшения непроизводительных издержек обратной связи CSI в некоторых специальных сценариях. На фиг.26a показан один сценарий, где клиенты (точки) рассеяны в произвольном порядке в одной области, покрытой многочисленными распределенными антеннами DIDO (кресты). Средняя мощность по каждой беспроводной линии связи передачи-приема может быть вычислена как

$$A=\left\{{\left|H\right|}^2\right\}\left(20\right)$$

где H является матрицей оценки канала, доступной на станции BTS DIDO.

Матрицы A на фиг.26a-c получаются в цифровой форме, усредняя канальные матрицы для 1000 случаев. На фиг.26в и 26c показаны два альтернативных сценария соответственно, где клиенты группируются вокруг подмножества антенн DIDO и принимают пренебрежимо малую мощность от антенн DIDO, расположенных далеко. Например, фиг.26в показывает две группы антенн, образующих блочную диагональную матрицу A. Одним крайним сценарием является то, 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 ухудшается до многочисленных линий связи SISO и A является диагональной матрицей, как на фиг.26c.

Во всех трех сценариях, приведенных выше, предварительное кодирование BD динамически регулирует веса перед кодированием, чтобы учесть различные уровни мощности на беспроводных линиях связи между антеннами DIDO и клиентами. Удобно, однако, идентифицировать многочисленные группы в пределах кластера DIDO и управлять предварительным кодированием DIDO только в пределах каждой группы. Наш предложенный способ группирования приводит к следующим преимуществам:

- Выигрыш в вычислениях: предварительное кодирование DIDO вычисляется только в пределах каждой группы в кластере. Например, если используется предварительное кодирование BD, сингулярное разложение (SVD) обладает сложностью O(n³), где n является минимальной размерностью канальной матрицы H. Если H может быть уменьшена до блочной диагональной матрицы, SVD вычисляется 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 $$O(n_1^3)+O(n_2^3)<O(n^3)$$ . В предельном случае, если Н является диагональной матрицей, линия связи DIDO уменьшается до многочисленных линий связи SISO и никакое вычисление SVD не требуется.

- Пониженные непроизводительные издержки обратной связи CSI: Когда антенны DIDO и клиенты делятся на группы, в одном из вариантов осуществления, CSI вычисляется от клиентов к антеннам только в пределах одной и той же группы. В системах TDD, предполагающих взаимообразность канала, группирование антенн сокращает количество оценок канала для вычисления канальной матрицы H. В системах FDD, где CSI возвращается по беспроводной линии связи, группирование антенн дает дополнительное снижение непроизводительных издержек обратной связи CSI по беспроводным линиям связи между антеннами DIDO и клиентами.

Способы множественного доступа для восходящего канала DIDO

В одном из вариантов осуществления изобретения различные способы множественного доступа определяются для восходящего канала DIDO. Эти способы могут использоваться для обратной связи CSI или для передачи потоков данных от клиентов к антеннам DIDO по восходящему каналу. Здесь далее мы обращаемся к обратной связи CSI и к потокам данных как к восходящим потокам.

- Система со многими входами и многими выходами (MIMO): восходящие потоки передаются от клиента к антеннам DIDO через схемы мультиплексирования MIMO с разомкнутым циклом. Этот способ предполагает, что все клиенты синхронизированы по времени/частоте. В одном из вариантов осуществления синхронизация между клиентами достигается посредством передачи контрольного сигнала от нисходящего канала и все антенны DIDO предполагаются находящимися в синхронизме с одним и тем же опорным тактовым сигналом времени/частоты. Заметим, что изменения в распространении задержки у различных клиентов могут формировать дрожание фазы между тактовыми сигналами различных клиентов, которые могут влиять на характеристики схемы MIMO восходящего канала. После того как клиенты послали восходящие потоки через схемы мультиплексирования MIMO, приемные антенны DIDO могут использовать нелинейные (то есть с максимальной вероятностью, ML) или линейные (то есть обращающие в нуль незначащие коэффициенты, минимальная среднеквадратичная ошибка) приемники, чтобы подавить помехи от соседних каналов и индивидуально демодулировать восходящие потоки.

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

- Множественный доступ с частотным разделением (FDMA): Различным клиентам назначаются различные несущие частоты. В системах с мультинесущей (OFDM) подмножество тональных частот назначается различным клиентам, которые одновременно передают восходящие потоки, уменьшая, таким образом, задержку.

- Множественный доступ с кодовым разделением (CDMA): Каждому клиенту назначается различная псевдослучайная последовательность, и ортогональность между клиентами клиенты достигается в кодовой области.

В одном из вариантов осуществления изобретения клиенты являются беспроводными устройствами, которые ведут передачу при намного более низкой мощности, чем антенны DIDO. В этом случае, BTS DIDO определяет клиентские подгруппы, основываясь на восходящей информации о SNR, так, что помеха по подгруппам минимизируется. Внутри каждой подгруппы упомянутые выше способы множественного доступа используются, чтобы создать ортогональные каналы во временной, частотной, пространственной или кодовой областях, избегая, таким образом, помех по восходящему каналу для различных клиентов.

В другом варианте осуществления восходящие способы множественного доступа по восходящему каналу, описанные выше, используются в комбинации с способами группирования антенн, представленными в предыдущем разделе, чтобы определить различные клиентские группы внутри кластера DIDO.

Система и способ адаптации линий связи в системах DIDO с мультинесущей

Способы адаптации линий связи для систем DIDO, использующих временную, частотную и пространственную селективность беспроводных каналов, были определены в патенте США №7636381. Описанное ниже является вариантами осуществления изобретения для адаптации линий связи в системах DIDO с мультинесущей (OFDM), которые используют временную/частотную избирательность беспроводных каналов.

Мы моделируем каналы с рэлеевскими замираниями, соответствующими экспоненциально затухающему профилю задержки мощности (PDP) или модели Салеха-Вэлензуелы в [9]. Для простоты мы принимаем однокластерный канал с многопутевым PDP, определяемым как

$$P_n=e^{-\beta n}\left(21\right)$$

где n=0, …, L-1 - индекс ответвления канала, L - количество ответвлений канала и β=1/σ_DS - экспонента PDP, которая является показателем когерентной полосы пропускания канала, инверсии, пропорциональной 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) нормализуется так, что полная средняя мощность для всех ответвлений канала L унитарно равна

$${\overline{P}}_n=\frac{P_n}{{\displaystyle {\sum }_{i=0}^{L-1}{P}_i}}.\left(22\right)$$

На фиг.27 показана амплитуда низкочастотных селективных каналов (полагая β=1) в области задержки или мгновенного PDP (верхний график) и частотной области (нижний график) для системы DIDO 2×2. Первый нижний индекс указывает клиента, второй нижний индекс указывает передающую антенну. Каналы с высокой частотной селективностью (β=0,1) показаны на фиг.28.

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

$$rk=H_{ek}{s}_k+n_k\left(23\right)$$

где H_ek=H_kW_k - эффективная канальная матрица для пользователя k. Для DIDO 2×2, с одной антенной на клиента эффективная канальная матрица уменьшается до одного значения с частотной характеристикой, показанной на фиг.29, а для каналов, характеризующихся высокой частотной селективностью (например, β=0,1), - на фиг.28. Непрерывная линия на фиг.29 относится к клиенту 1, а линия с точками относится к клиенту 2. На основе показателей качества канала на фиг.29 мы определяем способы адаптации линий связи (LA) во временной/частотной области, которые динамически регулируют MCS в зависимости от меняющихся состояний канала.

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

На фиг.30 показано значение SER для различных схем QAM (то есть 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM). Без потери общности, принимаем целевое значение SER равным 1% для некодированных систем. Пороговые значения SNR для удовлетворения этого целевого значения SER в каналах AWGN 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. Видно, что предварительное кодирование DIDO преобразует многопользовательский нисходящий канал в ряд параллельных линий связи SISO. Следовательно, те же самые пороговые значения SNR, что и на фиг.30 для систем SISO, сохраняются для систем DIDO на основе клиент-клиент. Кроме того, если выполняется мгновенная LA, используются пороги в каналах AWGN.

Ключевая идея предложенного способа LA для систем DIDO состоит в использовании MCS низкого порядка, когда канал подвергается глубоким замираниям во временной области или частотной области (показано на фиг.28), чтобы обеспечить устойчивость линии связи. Напротив, когда канал характеризуется большим усилением, способ LA переключается на MCS более высокого порядка, чтобы увеличить спектральную эффективность. Одним из достижений настоящей заявки по сравнению с патентном США №7636381 должно быть использование эффективной матрицы канала в (23) и на фиг.29 в качестве показателя для разрешения адаптации.

Общая структура способов LA показана на фиг.31 и определяется следующим образом:

- Оценка CSI: На этапе 3171 BTS DIDO вычисляет CSI от всех пользователей. Пользователи могут быть снабжены одиночной или многочисленными приемными антеннами.

- Предварительное кодирование DIDO: На этапе 3172 BTS вычисляет веса предварительного кодирования DIDO для всех пользователей. В одном из вариантов осуществления BD используется для вычисления этих весов. Веса предварительного кодирования вычисляются на основе следующих друг за другом тональных сигналов.

- Вычисление качества линии связи: На этапе 3173 BTS вычисляет показатели качества линий связи в частотной области. В системах OFDM показатели вычисляются из весов предварительного кодирования DIDO и CSI для каждого тонального сигнала. В одном из вариантов осуществления изобретения показателем качества линии связи является среднее значение SNR по всем тональным сигналам OFDM. Мы определяем этот способ как LA1 (основанный на характеристике среднего значения SNR). В другом варианте осуществления показателем качества линии связи является частотная характеристика 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 показан на фиг.29. Если клиенты имеют многочисленные приемные антенны, показатель качества линии связи определяется как норма Фробениуса для матрицы эффективного канала для каждого тонального сигнала. Альтернативно, многочисленные показатели качества линий связи определяются для каждого клиента как сингулярные значения матрицы эффективного канала в (23).

- Алгоритм битовой загрузки: На этапе 3174, основанном на показателе качества линии связи, BTS определяет MCS для различных клиентов и различных тональных сигналов OFDM. Для способа LA1 одна и та же MCS используется для всех клиентов и всех тональных сигналов OFDM, основываясь на пороговых значения SNR для каналов с рэлеевскими замираниями, как показано на фиг.30. Для LA2 различные MCS назначаются различным тональным сигналам OFDM, чтобы использовать частотное разнесение каналов.

- Передача предварительно кодированных данных: На этапе 3175 BTS передает предварительно кодированные потоки данных от распределенных антенн DIDO клиентам, использующим MCS, полученную из алгоритма битовой загрузки. К предварительно кодированным данным присоединяется заголовок, чтобы сообщить клиентам разные MCS для различных тональных сигналов. Например, если доступны восемь MCS и символы OFDM определяются с помощью N=64 тональных сигналов, log₂ (8) *N=192 битов требуются, чтобы сообщить текущую MCS каждому клиенту. Принимая, что используется схема 4-QAM (спектральная эффективность 2 бита/символ), чтобы отобразить эти биты в символах, всего 192/2/N=1,5 символов OFDM требуются для отображения информации об MCS. В другом варианте осуществления многочисленные поднесущие (или тональные сигналы OFDM) группируются по поддиапазонам и одна и та же MCS назначается всем тональным сигналам в одном и том же поддиапазоне, чтобы уменьшить непроизводительные издержки за счет управляющей информации. Кроме того, MCS регулируются на основе временных изменений усиления канала (пропорционально времени когерентности). В неподвижном беспроводном канале (характеризуемом низким эффектом Доплера) MCS повторно вычисляются на каждой части времени когерентности канала, уменьшая, таким образом, непроизводительные издержки, требующиеся для управляющей информации.

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

Система и способ интерполяции предварительного кодирования DIDO в системах с мультинесущей

Вычислительная сложность систем DIDO локализована главным образом в централизованном процессоре или BTS. Наиболее вычислительно дорогостоящей операцией является вычисление весов предварительного кодирования для всех клиентов из их CSI. Когда используется предварительное кодирование BD, BTS должна выполнить столько операций сингулярного разложения (SVD), сколько имеется клиентов в системе. Одним из способов уменьшения сложности является параллелизированная обработка, когда SVD вычисляется на отдельном процессоре для каждого клиента.

В системах DIDO с мультинесущей каждая поднесущая использует канал с неглубоким замиранием и SVD выполняется 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 (то есть продолжительность 8 микросекунд), чтобы избежать межсимвольных помех во внешних городских средах с макроячейками с большим разбросом задержки [3]. Размер (NFFT) быстрого преобразования Фурье (FFT), используемый для формирования символов OFDM, обычно устанавливается кратным L₀, чтобы уменьшить потерю скорости передачи данных. Если NFFT=64, то действенная спектральная эффективность системы ограничивается с коэффициентом NFFT/(NFFT+L₀)=89%. Большие значения NFFT приводят к более высокой спектральной эффективности за счет более высокой вычислительной сложности в предварительном кодере DIDO.

Одним из способов уменьшения вычислительной сложности в предварительном кодере DIDO является выполнение операции SVD для подмножества тональных сигналов (которые мы называем экспериментальными тональными сигналами) и получение весов предварительного кодирования для остальных тональных сигналов посредством интерполяции. Интерполяция весов является одним из источников ошибки, которая приводит к межклиентской помехе. В одном из вариантов осуществления используются оптимальные способы интерполяции весов, чтобы уменьшить межклиентскую помеху, приводя к улучшенному показателю частоты ошибок и пониженной вычислительной сложности в системах с мультинесущей. В системах DIDO с M передающих антенн, U клиентами и N приемными антеннами на клиента, условием для весов предварительного кодирования k-го клиента (Wk), которое гарантирует нулевую помеху другим клиентам и получается из (2) следующим образом:

$$H_u{W}_k=O^{N\times N};\forall u=1,\dots ,U;приu\ne k\left(24\right)$$

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

В одном из вариантов осуществления изобретения целевая функция способа интерполяции весов определяется как

$$f\left({\theta }_k\right)={{\displaystyle {\sum }_{\begin{array}{l}u=1\\ u\ne k\end{array}}^U\Vert H_u{\widehat{W}}_k\left({\theta }_k\right)\Vert }}_F\left(25\right)$$

где θ_k - набор параметров, которые будут оптимизированы для пользователя k, $${\tilde{w}}_k\left(0_k\right)$$ - матрица интерполяции веса и $${\Vert \cdot \Vert }_F$$ - норма Фробениуса для матрицы. Проблема оптимизации формулируется как

$${\theta }_{k,opt}=\arg {\min }_{{\theta }_k\in {\Theta }_k}f\left({\theta }_k\right)\left(26\right)$$

где θ_k - осуществимый набор проблемы оптимизации и θ_k,opt - оптимальное решение.

Целевая функция в (25) определяется для одного тонального сигнала OFDM. В другом варианте осуществления изобретения целевая функция определяется как линейная комбинация нормы Фробениуса в (25) матриц для всех тональных сигналов OFDM, которые должны интерполироваться. В другом варианте осуществления спектр OFDM делится на подмножества тональных сигналов и оптимальным решением является:

$${\theta }_{k,opt}=\arg {\min }_{{\theta }_k\in {\Theta }_k}{\max }_{n\in A}f\left(n,{\theta }_k\right)\left(27\right)$$

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

Матрица W_k(θ_k) интерполяции весов в (25) выражается как функция набора θ_k параметров. Когда оптимальный набор определен согласно (26) или (27), вычисляется оптимальная матрица весов. В одном из вариантов осуществления изобретения матрица интерполяции весов для заданного тонального сигнала n OFDM определяется как линейная комбинация матриц весов контрольных тональных сигналов. Один из примеров функции интерполяции весов для систем формирования луча с одиночным клиентом был определен в [11]. В мультиклиентских системах DIDO мы записываем матрицу интерполяции весов как

$${\widehat{W}}_k\left(l{N}_o+n,{\theta }_k\right)=\left(1-c_n\right)\cdot W\left(l\right)+c_n{e}^{j\theta k}\cdot W\left(l+1\right)\left(28\right)$$

где 0≤l≤(L₀-1), L₀ - количество контрольных тональных сигналов и c_n=(n-1)/N₀ при N₀=N_FFT/L₀. Матрица весов в (28) затем нормализуется, так что $${\Vert {\widehat{W}}_k\Vert }_F=\sqrt{NM}$$ , чтобы гарантировать унитарную передачу мощности от каждой антенны. Если N=1 (одна приемная антенна на клиента), матрица в (28) становится вектором, который нормализован относительно его нормы. В одном из вариантов осуществления изобретения контрольные тональные сигналы выбираются единообразно в пределах диапазона тональных сигналов OFDM. В другом варианте осуществления контрольные тональные сигналы выбираются адаптивно, основываясь на CSI, чтобы минимизировать ошибку интерполяции.

Мы видим, что одним из главных отличий системы и способа в [11] от тех, которые предложены в настоящей патентной заявке, является целевая функция. В частности, системы в [11] предполагают многочисленные передающие антенны и одного клиента, так что соответствующий способ разрабатывается таким образом, чтобы максимизировать произведение весов предварительного кодирования на канал, чтобы максимизировать значение 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, чтобы минимизировать межклиентскую помеху, улучшая, таким образом, показатель частоты ошибок для всех клиентов.

На фиг.33 показаны элементы матрицы в (28) как функция индекса тонального сигнала OFDM для системы DIDO 2×2 с N_FFT=64 L₀=8. Канал PDP формируется согласно модели в (21) β=1 и канал состоит только из восьми отведений канала. Мы видим, что L₀ должно быть выбрано большим, чем количество отведений канала. Сплошные линии на фиг.33 представляют идеальные функции, тогда как пунктирные линии являются интерполированными функциями. Интерполированные веса совпадают с идеальными для контрольных тональных сигналов, согласно определению, данному в (28). Веса, вычисленные для остальных тональных сигналов, только приближаются к идеальному случаю из-за ошибки оценки.

Одним из путей реализовать способ интерполяции весов является исчерпывающий поиск по осуществимому набору θ_k в (26). Чтобы уменьшить сложность поиска, мы квантуем осуществимый набор на значения P равномерно в диапазоне [0, 2π]. На фиг.34 показана зависимость SER от SNR для L₀=8, M=N_t=2 передающих антенн и переменного числа P. По мере увеличения количества уровней квантования характеристика SER улучшается. Мы видим случай, когда P=10 приближается к показателю P=100 при намного меньшей вычислительной сложности за счет сокращения количества поисков.

На фиг.35 показана характеристика SER способа интерполяции для различных порядков DIDO и L₀=16. Мы предполагаем количество клиентов таким же, как количество передающих антенн, и каждый клиент обеспечивается одной антенной. По мере увеличения количества клиентов характеристика SER ухудшается за счет увеличения межклиентской помехи, создаваемой ошибкой интерполяции весов.

В другом варианте осуществления изобретения используются функции интерполяции весов, отличные от показанных в (28). Например, авторегрессивные модели [12] линейного предсказания могут использоваться 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", U.S. Application Serial No. 12/630,627, filed December 2, 2009, entitled "System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications".

2. FCC, "Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields," OET Bulletin 65, Ed. 97-01, Aug. 1997.

3. 3GPP, "Spatial Channel Model AHG (Combined ad-hoc from 3GPP & 3GPP2)", SCM Text V6.0, April 22, 2003.

4. 3GPP TR 25.912, "Feasibility Study for Evolved UTRA and UTRAN", V9.0.0 (2009-10).

5. 3GPP TR 25.913, "Requirements for Evolved UTRA (E-UTRA) and Evolved UTRAN (E-UTRAN)", V8.0.0 (2009-01).

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

7. K.K. Wong, et al., "A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems," IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 2, pp.773-786, July 2003.

8. P. Viswanath, et al., "Opportunistic beamforming using dump antennas," IEEE Trans. On Inform. Theory, vol. 48, pp.1277-1294, June 2002.

9. A.A. M. Saleh, et al., "A statistical model for indoor multipath propagation," IEEE Jour. Select. Areas in Comm., vol. 195 SAC-5, no. 2, pp.128-137, Feb. 1987.

10. A. Paulraj, et al., Introduction to Space-Time Wireless Communications, Cambridge University Press, 40 West 20th Street, New York, NY, USA, 2003.

11. J. Choi, et al., "Interpolation Based Transmit Beamforming for MIMO-OFDM with Limited Feedback," IEEE Trans. on Signal Processing, vol. 53, no. 11, pp.4125-4135, Nov. 2005.

12. I. Wong, et al., "Long Range Channel Prediction for Adaptive OFDM Systems," Proc. of the IEEE Asilomar Conf. on Signals, Systems, and Computers, vol.1, pp.723-736, Pacific Grove, CA, USA, Nov. 7-10, 2004.

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

14. B.D. Van Veen, et al., "Beamforming: a versatile approach to spatial filtering," IEEE ASSP Magazine, Apr. 1988.

15. R.G. Vaughan, "On optimum combining at the mobile," IEEE Trans. On Vehic. Tech., vol 37, n.4, pp.181-188, Nov. 1988.

16. F. Qian, "Partially adaptive beamforming for correlated interference rejection," IEEE Trans. On Sign. Proc., vol.43, n.2, pp.506-515, Feb. 1995.

17. H. Krim, et. al., "Two decades of array signal processing research," IEEE Signal Proc. Magazine, pp.67-94, July 1996.

19. W.R. Remley, "Digital beamforming system", US Patent N. 4,003,016, Jan. 1977.

18. R.J. Masak, "Beamforming/null-steering adaptive array", US Patent N. 4,771,289, Sep. 1988.

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", US Patent 5,600,326, Feb. 1997.

21. H. Boche, et al., "Analysis of different precoding/decoding strategies for multiuser beamforming", IEEE Vehic. Tech. Conf, vol.1, Apr. 2003.

22. M. Schubert, et al., "Joint 'dirty paper' pre-coding and downlink beamforming," vol.2, pp.536-540. Dec. 2002.

23. H. Boche, et al." A general duality theory for uplink and downlink beamformingc", vol.1, pp.87-91, Dec. 2002.

24. K.K. Wong, R.D. Murch, and K.В. Letaief, "A joint channel diagonalization for multiuser MIMO antenna systems," IEEE Trans. Wireless Comm., vol. 2, pp.773-786, Jul 2003.

25. Q.H. Spencer, A.L. Swindlehurst, and M. Haardt, "Zero forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels," IEEE Trans. Sig. Proc., vol. 52, pp.461-471, Feb. 2004.

II. Раскрытие настоящей заявки

Ниже описываются системы и способы беспроводной радиочастотной (RF) связи, использующие 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 разрешается через кластеризацию пользователей. Кластер пользователей является подмножеством передающих антенн, сигнал которых может быть надежно обнаружен данным пользователем (то есть мощность принятого сигнала выше уровня шума или уровня помех). Каждый пользователь в системе определяет свой собственный кластер пользователей. Сигналы, посылаемые передающими антеннами в пределах одного и того же пользовательского кластера, когерентно объединяются, чтобы создать радиочастотную энергию в месте расположения целевого пользователя и точки с нулевой радиочастотной помехой в расположении любого другого пользователя, доступного для этих антенн.

Рассмотрим систему с M передающих антенн в пределах одного пользовательского кластера и K пользователями, доступными для этих М антенн, с K≤M. Предположим, что передатчики знают CSI () между M передающих антенн и K пользователями. Для H∈C^K×M упрощения каждый пользователь, как предполагается, снабжен одной антенной, но тот же самый способ может быть распространен на множество приемных антенн, приходящихся на одного пользователя. Рассмотрим h_k∈C^1×M матрицу H канала, полученную объединением векторов () каналов от M передающих антенн к K пользователям, как

$$H=\left[\begin{array}{c}{h}_1\\ ⋮\\ h_k\\ ⋮\\ h_K\end{array}\right]$$

Веса (w_k∈C^M×1) предварительного кодирования, которые создают радиочастотную энергию для пользователя k и сводят к нулю радиочастотную энергию для всех других K-1 пользователей, вычисляются, чтобы удовлетворить следующее условие:

$${\tilde{H}}_k$$ w_k=O^K×1

где $${\tilde{H}}_k$$ - эффективная канальная матрица пользователя k, полученная удалением k-й строки матрицы H, и O^K×1 - вектор со всеми нулевыми элементами.

В одном из вариантов осуществления беспроводная система является системой DIDO и кластеризация пользователей используется для создания беспроводной линии связи к целевому пользователю, предварительно подавляя помеху любому другому пользователю, доступному антеннам, лежащим в пределах пользовательского кластера. В патенте США №12/630,627 описывается система DIDO, содержащая:

- Клиенты DIDO: терминалы пользователей, снабженные одной или множеством антенн;

- Распределенные антенны DIDO: станции приемопередатчиков, работающие совместно для передачи потоков предварительно кодированных данных многочисленным пользователям, подавляя, таким образом, межпользовательскую помеху;

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

- Сеть базовых станций DIDO (BSN): проводная транспортная сеть связи, соединяющая BTS с распределенными антеннами DIDO или другими BTS.

Распределенные антенны DIDO группируются 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:

- Суперкластер 3640: набор распределенных антенн DIDO, соединенных с одной или множеством BTS, так что задержка туда и обратно между всеми BTS и соответствующими пользователями находится в пределах ограничения цикла предварительного кодирования для DIDO;

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

- Кластер пользователей 3642: набор распределенных антенн DIDO, которые совместно передают предварительно кодированные данные заданному пользователю.

Например, станции BTS являются локальными концентраторами, соединенными с другими BTS и распределенными антеннами DIDO через BSN. BSN может содержать различные сетевые технологии, в том числе, в частности, цифровые абонентские линии (DSL), ADSL, VDSL [6], кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии T1, гибридные оптоволоконные коаксиальные сети (HFC) и/или неподвижную беспроводную связь (например, WiFi). Все BTS в пределах одного и того же суперкластера совместно используют информацию о предварительном кодировании DIDO через BSN, так что задержка туда и обратно находится в пределах цикла предварительного кодирования DIDO.

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

Мы предложили подобный способ в [5], где точки нулевой радиочастотной энергии были созданы, чтобы удалить помеху в перекрывающихся областях между кластерами DIDO. Для передачи сигнала клиентам в пределах кластера DIDO, подавляя межкластерную помеху, понадобились дополнительные антенны. Один из вариантов осуществления способа, предложенного в настоящей заявке, не пытается удалить межкластерную помеху для кластеров DIDO; скорее предполагается, что кластер связан с клиентом (то есть, кластером пользователей) и гарантирует, что никакая помеха (или незначительная помеха) не создается 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 за счет предварительного кодирования. Кроме того, к пользовательскому кластеру могут быть добавлены дополнительные передающие антенны (как показано на фиг.37), так что условие K≤M удовлетворяется.

Один вариантов осуществления способа, использующего кластеризацию пользователей, состоит из следующих шагов:

a. Измерения качества линии связи: качество линии связи между каждой распределенной антенной DIDO и каждым пользователем сообщается на BTS. Показателем качества линии связи является отношение "сигнал-шум" (SNR) или отношение "сигнал-смесь помехи с шумом" (SINR).

В одном из вариантов осуществления распределенные антенны DIDO передают контрольные сигналы и пользователи оценивают качество принятого сигнала на основе этих контрольных сигналов. Контрольные сигналы разработаны как ортогональные во временной, частотной или кодовой области, так чтобы пользователи могли различаться разными передатчиками. Альтернативно, антенны DIDO передают узкополосные сигналы (то есть единственный тональный сигнал) на одной определенной частоте (то есть канал маяка), и пользователи оценивают качество линии связи, основываясь на этом сигнале маяка. Одно пороговое значение определяется как минимальная амплитуда сигнала (или мощность) выше уровня шума, чтобы успешно демодулировать данные, как показано на фиг.38а. Любой показатель качества линии связи ниже этого порогового значения, как предполагается, является нулем. Показатель качества линии связи квантуется по конечному числу битов и возвращается к передатчику.

В другом варианте осуществления контрольные сигналы или маяки передаются от пользователей и качество линии связи оценивается на передающих антеннах DIDO (как на фиг.38в), предполагая взаимообразность потерь на пути прохождения сигнала между восходящим каналом (UL) и нисходящим каналом (DL). Заметим, что взаимообразность потерь на пути прохождения сигнала является реальным предположением 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.

Информацией о показателях качества линий связи используется совместно различными BTS через BSN, как показано на фиг.37, так что все BTS знают о качестве линии связи между каждой парой антенна/пользователь через различные кластеры DIDO.

b. Определение кластеров пользователей: показатели качества линий связи всех беспроводных ссылок в кластерах DIDO являются элементами в матрице качества линии связи, совместно используемой всеми BTS через BSN. Один из примеров матрицы качества линии связи для сценария на фиг.37 показан на фиг.39.

Матрица качества ссылки используется для определения кластеров пользователей. Например, на фиг.39 показан выбор пользовательского кластера для пользователя U8. Сначала идентифицируется подмножество передатчиков с ненулевыми показателями качества линий связи (то есть активных передатчиков) для пользователя U8. Эти передатчики заполняют кластер пользователей для пользователя U8. Затем выбирается субматрица, содержащая ненулевые элементы, вводимые от передатчиков внутри пользовательского кластера к другим пользователям. Заметим, что поскольку показатели качества линий связи используются, только чтобы выбрать кластер пользователей, они могут быть квантованы только двумя битами (то есть, чтобы идентифицировать состояние выше или ниже порогов на фиг.38), снижая, таким образом, непроизводительные издержки.

Другой пример показан на фиг.40 для пользователя U1. В этом случае количество активных передатчиков ниже, чем количество пользователей в субматрице, нарушая, таким образом, условие K≤M. Поэтому к субматрице добавляются один или более столбцов, чтобы удовлетворить это условие. Если количество передатчиков превышает количество пользователей, для схем разнесения могут использоваться дополнительные антенны (то есть на выбор, антенна или собственная мода).

Еще один пример показан на фиг.41 для пользователя U4. Мы видим, что субматрица может быть получена как объединение двух субматриц.

c. Сообщение CSI на BTS: Как только кластеры пользователей выбраны, CSI от всех передатчиков в пределах пользовательского кластера для каждого пользователя, достигаемого этими передатчиками, делается доступным для всех BTS. Информация CSI используется совместно всеми BTS через BSN. В системах TDD взаимообразность каналов UL и DL может быть использована для получения CSI при прохождении контрольного сигнала по каналу UL. В системах FDD требуются каналы обратной связи от всех пользователей к BTS. Чтобы уменьшить объем обратной связи, только CSI, соответствующая ненулевым элементам матрицы качества линии связи, подается в качестве обратной связи.

d. Предварительное кодирование DIDO: Наконец, предварительное кодирование DIDO применяется к каждой субматрице CSI, соответствующей различным кластерам пользователей (как описано, например, в родственных патентных заявках США).

В одном из вариантов осуществления $${\tilde{H}}_k$$ вычисляется сингулярное разложение (SVD) эффективной матрицы канала и вес W_k предварительного кодирования для пользователя k определяется как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству. Альтернативно, если M>K и SVD разлагает эффективную матрицу канала как $${\tilde{H}}_k-V_k{\Sigma }_k{U}_k^H$$ , предварительно кодированный вес DIDO для пользователя k задается выражением

$$w_k=U_0\left(U_0^H\cdot h_k^T\right)$$

где U₀ - матрица со столбцами, являющимися сингулярными векторами нулевого подпространства.

Исходя из основных соображений линейной алгебры, мы видим, что правый сингулярный вектор в нулевом подпространстве матрицы $$\tilde{H}$$ равен собственному вектору C, соответствующему нулевому собственному значению

$$C={\tilde{H}}^H\tilde{H}={\left(V\Sigma U^H\right)}^H\left(V\Sigma U^H\right)=U{\Sigma }^2{U}^H$$

где эффективная канальная матрица разлагается как $$\tilde{H}=V\Sigma U^H$$ согласно SVD. Далее, одной альтернативой вычислениям SVD для $${\tilde{H}}_k$$ должно быть вычисление разложения собственного значения C. Есть несколько способов вычисления разложения собственного значения, такое как способ мощности. Так как мы интересуемся только собственным вектором, соответствующим нулевому подпространству C, мы используем способ инверсной мощности, описанный итерацией

$$u_{i+1}=\frac{{\left(C-\lambda I\right)}^{-1}{u}_i}{\Vert {\left(C-\lambda I\right)}^{-1}{u}_i\Vert }$$

где вектор (u_i) при первой итерации является случайным вектором.

Учитывая, что собственное значение (λ) нулевого подпространства известно (то есть ноль), способ итерации мощности требует, чтобы сходилась только одна итерация, уменьшая, таким образом, вычислительную сложность. Затем мы записываем вектор веса предварительного кодирования как

w=C^-1u₁

где вектор u₁ с реальными элементами, равными 1 (то есть вектор веса предварительного кодирования является суммой столбцов C^-1).

Вычисление предварительного кодирования DIDO требует одной матричной инверсии. Существуют несколько числовых решений для уменьшения сложности матричных инверсий, такие как алгоритм Стрэссена [1] или алгоритм Копперсмита-Виноградова [2, 3]. Так как C является эрмитовой матрицей по определению, альтернативное решение состоит в разложении C на ее действительную и мнимую составляющие и вычислении на матричную инверсию действительной матрицы согласно способу, изложенному в [4, Раздел 11.4].

Другим признаком предложенных способа и системы является их переконфигурируемость. По мере того как клиент перемещается через различные кластеры DIDO, как показано на фиг.42, кластер пользователей 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 здесь, работает в пределах суперкластера, показанного на фиг.36, так как линии связи между BTS через BSN должны обладать низкой задержкой. Чтобы подавить помеху в области перекрытия различных суперкластеров, возможно применить наш способ, приведенный в [5], который использует дополнительные антенны для создания точек нулевой радиочастотной энергии в помеховых областях между кластерами DIDO.

Нужно отметить, что термины "пользователь" и "клиент" используются здесь взаимозаменяемо.

Литература

1. S. Robinson, "Toward an Optimal Algorithm for Matrix Multiplication", SIAM News, Volume 38, Number 9, November 2005.

2. D. Coppersmith and S. Winograd, "Matrix Multiplication via Arithmetic Progression", J. Symb. Comp. vol.9, p.251-280, 1990.

3. H. Cohn, R. Kleinberg, В. Szegedy, С. Umans, "Group-theoretic Algorithms for Matrix Multiplication", p.379-388, Nov. 2005.

4. W.H. Press, S.A. Teukolsky, W.T. Vetterling, B.P. Flannery "NUMERICAL RECIPES IN C: THE ART OF SCIENTIFIC COMPUTING", Cambridge University Press, 1992.

5. A. Forenza and S.G. Perlman, "Interference Management, Handoff, Power Control and Link Adaptation in Distributed-Input Distributed-Output (DIDO) Communication Systems", Patent Application Serial No. 12/802,988, filed June 16, 2010.

6. Per-Erik Eriksson and Björn Odenhammar, "VDSL2: Next important broadband technology", Ericsson Review No. 1, 2006.

Варианты осуществления изобретения могут содержать различные этапы, как указано выше. Этапы могут быть реализованы в исполняемых компьютером командах, которые заставляют универсальный процессор или специализированный процессор выполнять определенные этапы. Например, различные компоненты внутри базовых станций/AP и устройств клиента, описанные выше, могут быть реализованы как программное обеспечение, исполняемое на универсальном процессоре или на специализированном процессоре. Чтобы не заслонять относящиеся к делу аспекты изобретения, различные известные компоненты персонального компьютера, такие как устройство памяти компьютера, жесткий диск, устройства ввода данных и т.д., на чертежах не показывались.

Альтернативно, в одном из вариантов осуществления различные функциональные модули, показанные здесь, и сопутствующие этапы могут быть выполнены специальными аппаратными компонентами, которые содержат аппаратно реализованную логику для выполнения этапов, такими как специализированная прикладная интегральная схема ("ASIC") или любой комбинацией запрограммированных компьютерных компонентов и заказных компонент аппаратного обеспечения.

В одном из вариантов осуществления определенные модули, такие как модули 903 кодирования, модуляции и логической обработки сигналов, описанные выше, могут быть реализованы на программируемом цифровом сигнальном процессоре ("DSP") (или группе DSP), таком как DSP, использующем архитектуру Texas Instruments TMS320x (например, TMS320C6000, TMS320C5000 … и т.д.). DSP в этом варианте осуществления может быть встроен в плату расширения для персонального компьютера, такую как, например, плата PCI. Конечно, может использоваться множество различных архитектур DSP, выполняя в то же время основополагающие принципы изобретения.

Элементы настоящего изобретения могут также быть обеспечены как компьютерно-читаемый носитель для хранения исполняемых компьютером команд. Компьютерно-читаемый носитель может быть, в частности, флэш-памятью, оптическим диском, CD-ROM, DVD ROM, RAM, EPROM, EEPROM, магнитными или оптическими картами, носителями для распространения или другим типом компьютерночитаемых носителей, пригодных для хранения электронных команд. Например, настоящее изобретение может быть загружено как компьютерная программа, которая может быть передана 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).

Повсюду в приведенном описании для целей объяснения были приведены многочисленные конкретные подробности, чтобы обеспечить полное понимание представленных системы и способа. Специалистам в данной области техники, очевидно, должно быть понятно, что система и способ могут быть реализованы без некоторых из этих конкретных подробностей. Соответственно, объем и сущность настоящего изобретения должны рассматриваться с точки зрения формулы изобретения, приведенной далее.

Кроме того, повсеместно в приведенном выше описании были процитированы многочисленные публикации, чтобы обеспечить более полное понимание настоящего изобретения. Все эти процитированные ссылки включаются в настоящую заявку посредством ссылки.

Изобретение относится к распределенным беспроводным системам связи и раскрывает координацию передач в распределенных беспроводных системах посредством кластеризации пользователей, в частности способ, который содержит этапы: измеряют качество линии связи между целевым пользователем и множеством распределенных антенн с распределенным входом и распределенным выходом (DIDO) базовых приемопередающих станций (BTS); используют результаты измерения качества линии связи для определения кластера пользователей; измеряют информацию о состоянии канала (CSI) между каждым пользователем и каждой антенной DIDO в пределах определенного кластера пользователей; и выполняют предварительное кодирование передач данных между каждой антенной DIDO и каждым пользователем в кластере пользователей на основе измеренной CSI. 24 з.п. ф-лы, 48 ил.

1. Многопользовательская (MU) мультиантенная система (MU-MAS), содержащая:
один или более централизованных блоков, посредством средств связи связанных с многочисленными распределенными приемопередающими станциями через сеть;
сеть, состоящую из проводных или беспроводных линий связи или комбинации их обоих, используемую как канал сети транспортной связи;
централизованный блок, преобразующий N потоков данных в М потоков предварительно кодированных данных, причем каждый поток предварительно кодированных данных является комбинацией нескольких или всех потоков данных;
M потоков предварительно кодированных данных, посылаемых по сети на распределенные приемопередающие станции;
распределенные приемопередающие станции, одновременно посылающие потоки предварительно кодированных данных по беспроводным линиям связи по меньшей мере к одному устройству клиента, так что по меньшей мере одно устройство клиента принимает по меньшей мере один из первоначальных N потоков данных.

2. Система по п.1, в которой множество распределенных антенн передают радиочастотные сигналы, чтобы создать места в пространстве с нулевой радиочастотной энергией.

3. Система по п.1, в которой MU-MAS подавляет помехи между соседними кластерами и содержит:
первый кластер MU-MAS для связи с первым устройством клиента по каналу связи MU-MAS;
первое устройство клиента для обнаружения мощности сигнала от первого кластера MU-MAS;
второй кластер MU-MAS для формирования сигналов, взаимодействующих с каналом связи MU-MAS, в котором первое устройство клиента обнаруживает мощность сигнала помехи от второго кластера MU-MAS;
если мощность сигнала от первого кластера MU-MAS достигает указанного значения относительно значения мощности сигнала помехи от второго кластера MU-MAS, то тогда первое устройство клиента формирует информацию о состоянии канала (CSI), определяющую состояние канала между одной или более антеннами первого устройства клиента и одной или более антеннами второго кластера MU-MAS, и передает CSI на базовую приемопередающую станцию (BTS) во втором кластере MU-MAS; и
BTS, реализующую предварительное кодирование MU-MAS с подавлением межкластерной помехи MU-MAS (IMCI), чтобы избежать радиочастотной помехи у первого пользователя.

4. Система по п.1, в которой MU-MAS регулирует связь с первым устройством клиента по мере того, как первое устройство клиента перемещается от первого кластера MU-MAS ко второму кластеру MU-MAS, причем упомянутая система содержит:
первое устройство клиента, обнаруживающее мощность ("S1") сигнала между первым устройством клиента и первым кластером MU-MAS и мощность ("S2") сигнала между первым устройством клиента и вторым кластером MU-MAS;
когда первое устройство клиента находится в пределах первой заданной зоны, в которой S2 достаточно низкая относительно S1, то осуществляют предварительное кодирование MU-MAS по меньшей мере на одной из базовых приемопередающих станций (BTS) в первом кластере MU-MAS, чтобы передать одновременные не создающие друг другу помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот к первому множеству устройств клиента, содержащему первого пользователя, и осуществляют стандартное предварительное кодирование MU-MAS на станциях BTS во втором кластере MU-MAS, чтобы передать одновременные не создающие друг другу помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот ко второму множеству устройств клиента, не содержащих первого пользователя;
когда первое устройство клиента находится в пределах второй заданной зоны, в которой S2 увеличилась относительно S1 и/или S1 уменьшилась относительно S2, так что относительные значения S2 и S1 привели в результате к достижению первого порогового значения, то затем формируют информацию о состоянии канала (CSI), определяющую состояние канала между одной или более антеннами первого устройства клиента и одной или более антеннами второго кластера MU-MAS, в котором BTS второго кластера MU-MAS использует CSI, чтобы осуществить предварительное кодирование MU-MAS с подавлением межкластерной помехи MU-MAS (IMCI) для подавления радиочастотной помехи у первого пользователя;
когда первое устройство клиента находится в пределах третьей заданной зоны, в которой S2 увеличилась относительно S1 и/или S1 уменьшилась относительно S2, так что относительные значения S2 и S1 привели в результате к достижению второго порогового значения, то затем осуществляют стандартное предварительное кодирование MU-MAS на станциях BTS во втором кластере MU-MAS, чтобы передать одновременные не создающие друг другу помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот ко второму множеству устройств клиента, содержащему первое устройство клиента, и формируют информацию о состоянии канала (CSI), определяющую состояние канала между одной или более антеннами первого устройства клиента и одной или более антеннами первого кластера MU-MAS, в которой BTS первого кластера MU-MAS использует CSI, чтобы осуществить предварительное кодирование MU-MAS с подавлением межкластерной помехи MU-MAS (IMCI), чтобы избежать радиочастотной помехи у первого пользователя; и
когда первое устройство клиента находится в пределах четвертой заданной зоны, в которой S2 увеличилась относительно S1 и/или S1 уменьшилась относительно S2, так что относительные значения S2 и S1 привели в результате к достижению третьего порогового значения, то затем осуществляют стандартное предварительное кодирование MU-MAS по меньшей мере на одной из базовых приемопередающих станций (BTS) во втором кластере MU-MAS, чтобы передать одновременные не создающие друг другу помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот ко второму множеству устройств клиента, содержащему первого пользователя, и осуществляют стандартное предварительное кодирование MU-MAS на станциях BTS в первом кластере MU-MAS, чтобы передать одновременные не создающие друг другу помех потоки данных в пределах одной и той же полосы частот первому множеству устройств клиента, не содержащему первого пользователя.

5. Система по п.1, в которой MU-MAS регулирует связь с первым устройством клиента и содержит:
сеть MU-MAS, имеющую множество антенн, посылающих радиочастотную энергию пользователю;
устройство клиента и/или один или более приемопередатчиков базовой станции (BTS) сети MU-MAS, оценивающее текущую скорость движения пользователя; и
одну или более станций BTS, назначающих устройство клиента конкретной сети MU-MAS, основываясь на оцененной скорости движения пользователя.

6. Система по п.1, в которой MU-MAS регулирует связь с первым устройством клиента и содержит:
применение весов MU-MAS к одному или более потокам данных, чтобы сформировать один или более предварительно кодированных потоков данных MU-MAS;
прием информации о качестве входного канала (CQI) и/или информации о состоянии канала (CSI), относящейся к каналам связи, по которым должны передаваться предварительно кодированные потоки данных MU-MAS;
определение коэффициента масштабирования мощности, основываясь на CQI и/или CSI; и
применение коэффициента масштабирования мощности к каждому из предварительно кодированных потоков данных MU-MAS.

7. Система по п.1, в которой MU-MAS регулирует связь с первым устройством клиента и содержит:
прием информации о состоянии канала (CSI) и/или информации о качестве канала (CQI);
выбор групп антенн MU-MAS в пределах одного и того же кластера, основываясь на CSI или CQI; и
применение весов MU-MAS для формирования одного или более предварительно кодированных потоков данных MU-MAS в пределах каждой группы, основываясь на CSI и/или CQI.

8. Система по п.1, в которой MU-MAS осуществляет связь с множеством устройств клиента и содержит:
определение информации о состоянии канала (CSI), определяющее состояние канала между каждой из первого множества антенн MU-MAS и каждым устройством клиента;
использование CSI для определения весов предварительного кодирования MU-MAS для каждого из каналов между каждой из первого множества антенн MU-MAS и антеннами каждого из устройств клиента;
использование CSI и весов предварительного кодирования MU-MAS для определения показателей качества канала, определяющих качество канала между каждой из первого множества антенн MU-MAS и антеннами каждого из устройств клиента;
использование показателей качества линии связи для определения схем кодирования модуляции (MCS) для различных устройств клиента; и
передачу предварительно кодированных потоков данных от каждой из первого множества антенн MU-MAS к каждому из отдельных устройств клиента, используя MCS, определенные для этих устройств клиента.

9. Система по п.1, в которой MU-MAS выполняет интерполяцию предварительного кодирования и использует ортогональное мультиплексирование с частотным разделением (OFDM) и предварительное кодирование MU-MAS для осуществления связи с множеством устройств клиента, причем система содержит процессор для обработки управляющей программы для выполнения следующих операций:
выбор первого подмножества тональных сигналов ODFM для определения первого подмножества весов предварительного кодирования;
получение второго подмножества весов предварительного кодирования для второго подмножества тональных сигналов ODFM посредством интерполяции между первым подмножеством весов предварительного кодирования; и
использование сочетания первого подмножества весов предварительного кодирования и второго подмножества весов предварительного кодирования для выполнения предварительного кодирования потока данных перед передачей потока данных пользователю.

10. Система по п.1, в которой MU-MAS содержит:
множество беспроводных устройств клиента;
множество базовых приемопередающих станций (BTS), имеющих множество антенн MU-MAS для установления многочисленных параллельных каналов связи со множеством устройств клиента;
в которой любая BTS и/или любое беспроводное устройство клиента измеряет качество линий связи для каналов связи между ними и использует результаты измерения качества лини связи для определения кластера пользователя;
BTS и/или беспроводные устройства клиента дополнительно посредством измерения получают информацию о состоянии канала (CSI) между каждым устройством клиента и каждой антенной MU-MAS в пределах определенного кластера пользователя и предварительно кодируют передачи данных между антеннами MU-MAS в пределах кластера пользователя и устройствами клиента, доступными для этих антенн MU-MAS, основываясь на измеренной CSI.

11. Система по п.1, использующая предварительное кодирование блочной диагонализации.

12. Система по п.2, в которой M распределенных передающих антенн создают до (M-1) точек с нулевой радиочастотной энергией,

13. Система по п.2, в которой точки с нулевой радиочастотной энергией создаются для подавления помехи между соседними кластерами MU-MAS.

14. Система по п.3, в которой обнаружение мощности сигнала помехи в первом устройстве клиента от второго кластера MU-MAS содержит измерение мощности сигнала во время назначенных периодов молчания от антенн MU-MAS первого кластера MU-MAS.

15. Система по п.4, дополнительно содержащая:
первое устройство клиента и/или BTS, вычисляющие отношение сигнал-смесь помехи с шумом (SINR) и/или отношение сигнал-помеха (SIR) для S1 и S2; и
определение первого, второго и третьего пороговых значений, основываясь на значениях SIR и/или SINR.

16. Система по п.4, дополнительно содержащая:
первое устройство клиента и/или BTS, динамически регулирующие каждое первое-третье пороговые значения, чтобы осуществить гистерезисный цикл в ответ на перемещение первого устройства клиента между зонами для недопущения периодически повторяющихся переключений между зонами, основываясь на относительных значениях S1 и S2.

17. Система по п.5, в которой радиочастотная энергия используется для оценки текущей скорости движения для устройства клиента, оценивая доплеровский сдвиг.

18. Система по п.5, в которой, если скорость движения пользователя превышает заданное пороговое значение, устройство клиента назначается первой сети MU-MAS, способной осуществлять связь с высокоскоростными устройствами клиента, а если скорость пользователя ниже заданного порогового значения, то устройство клиента назначается второй сети MU-MAS.

19. Система по п.6, в которой коэффициент масштабирования мощности применяется к каждому из потоков данных, посланных каждой антенне MU-MAS, и динамически регулируется так, что мгновенная мощность передачи на каждую антенну MU-MAS может подниматься выше заданного максимально допустимого воздействия (МРЕ), но средняя мощность в каждой антенне MU-MAS поддерживается ниже предельных значений МРЕ.

20. Система по п.8 в которой система, использующая ортогональное мультиплексирование с разделением частот (OFDM), дополнительно содержит: определение на основе показателей качества канала, различных тональных сигналов OFDM, которые должны использоваться для связи с каждым из различных устройств клиента.

21. Система по п.8, дополнительно содержащая регулирование MCS на основе обнаруженных временных изменений усиления канала.

22. Система по п.1, в которой антеннам MU-MAS известна информация о состоянии канала между передатчиками и приемниками и передатчики используют информацию о состоянии канала для определения сигналов помехи, которые должны передавать одновременно.

23. Система по п.10, в которой качество канала измеряется как отношение сигнал-шум (SNR) или отношение сигнал-смесь помехи с шумом (SINR).

24. Система по п.10, в которой использование результатов измерений качества линии связи для определения кластера пользователя содержит идентификацию подмножества антенн, имеющих ненулевые показатели качества линии связи для целевого пользователя.

25. Система по п.10, в которой взаимообразность восходящего/нисходящего (UL/DL) канала используется для получения CSI из использования контрольного сигнала по каналу UL для дуплексных систем с временным разделением (TDD).