СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБЛАСТЕЙ КОГЕРЕНТНОСТИ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ Российский патент 2017 года по МПК H04W72/12 H04B7/04 

Уровень техники.

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

Одна базовая станция WiFi (например, использующая протоколы 2,4 ГГц 802.11b, g или n), присоединенная к широкополосному кабельному интернет-соединению в области, где отсутствуют другие точки доступа WiFi (например, точка доступа WiFi, соединенная с DSL в доме, в сельской местности), представляет собой пример относительно простой многопользовательской беспроводной системы, которая представляет собой систему с одной базовой станцией, совместно используемой одним или больше пользователями, которые находятся в пределах ее дальности передачи. Если пользователь находится в том же помещении, где расположена беспроводная точка доступа, то пользователь обычно получает высокоскоростное соединение с малым количеством прерываний передачи (например, может происходить потеря пакетов из-за источников взаимных помех на частоте 2,4 ГГц, таких как микроволновые печи, но не в результате совместного использования спектра с другими устройствами WiFi), Если пользователь находится на среднем расстоянии, или если небольшое количество препятствий расположено на пути между пользователем и точкой доступа WiFi, то пользователь, вероятно, будет иметь соединение со средней скоростью. Если пользователь приближается к кромке дальности действия точки доступа WiFi, то пользователь, вероятно, будет иметь низкоскоростное соединение, и может происходить периодическая потеря связи, если изменения в канале приведут к падению уровня SNR сигнала ниже используемых уровней. И, в конечном итоге, если пользователь находится за пределами дальности действия базовой станции WiFi, то пользователь не будет иметь соединения вообще.

Когда множество пользователей одновременно получают доступ к базовой станции WiFi, тогда доступная полоса пропускания данных распределяется между ними. Разные пользователи обычно устанавливают разные требования к пропускной способности базовой станции WiFi в заданный момент времени, но время от времени, когда совокупные потребности пропускной способности превышают доступную пропускную способность базовой станции WiFi для пользователей, некоторые или все пользователи получают меньшую пропускную способность данных, чем они хотели бы. В чрезвычайной ситуации, когда точка доступа WiFi совместно используется очень большим количеством пользователей, пропускная способность для каждого пользователя может ухудшаться до очень низкого уровня, и что еще хуже, пропускная способность для каждого пользователя может обеспечиваться в течение коротких периодов, разделенных длительными периодами отсутствия пропускной способности данных вообще, во время которых обслуживаются другие пользователи. Такая ''нарезанная'' доставка данных может нарушить работу определенных приложений, таких как потоковая передача мультимедийных данных.

Добавление дополнительных базовых станций WiFi в ситуациях с большим количеством пользователей помогает только в определенной степени. В пределах полосы пропускания ISM 2,4 ГГц в США, существуют 3 не оказывающих взаимных помех друг другу канала, которые могут использоваться для WiFi, и если 3 базовых станции WiFi в одной и той же области обслуживания сконфигурированы так, что каждая из них использует разный, не оказывающий взаимной помехи друг другу канал, тогда объединенная пропускная способность области обслуживания между многими пользователями увеличивается с коэффициентом 3. Но, помимо этого, добавление большего количества базовых станций WiFi в той же области обслуживания не приведет к увеличению общей пропускной способности, поскольку они начнут совместно распределять один и тот же доступный спектр между собой, фактически используя мультиплексированный доступ с разделением по времени (TDMA), используя спектр ''по очереди''. Такая ситуация часто наблюдается в областях обслуживания с высокой плотностью населения, например, в областях с большим количеством жилых домов. Например, пользователь в большом жилом доме с адаптером WiFi может получить очень плохую пропускную способность, из-за присутствия десятков других создающих взаимные помехи WiFi сетей (например, в других квартирах), обслуживающих других пользователей, которые находятся в той же зоне обслуживания, даже если точка доступа пользователя находится в том же помещении, где расположено устройство - клиент, обращающееся к базовой станции. Хотя качество соединения, вероятно, будет хорошим в этой ситуации, пользователь будет получать взаимные помехи от соседних адаптеров WiFi, работающих в том же частотном диапазоне, что снижает эффективную пропускную способность для пользователя.

Современные многопользовательские беспроводные системы, включающие в себя как нелицензированный спектр, такой как WiFi, так и лицензированный спектр, страдают из-за ряда ограничений. Они включают в себя область обслуживания, скорость данных в нисходящем канале (DL) передачи данных и скорость данных в восходящем канале (UL) передачи. Основные цели беспроводных систем следующего поколения, таких как WiMAX и LTE, представляют собой улучшение области обслуживания и скорости передачи данных DL и UL, благодаря использованию технологии с множеством входов - множеством выходов (MIMO). В MIMO используется множество антенн на стороне передачи и на стороне приема каналов беспроводной связи, для улучшения качества соединения (в результате чего, обеспечивается большая зона охвата) или скорости передачи данных (путем формирования множества не создающих помех друг другу пространственных каналов для каждого пользователя). Однако, если достаточная скорость передачи данных будет доступна для каждого пользователя (следует отметить, что используемые здесь термины ''пользователь'' и ''клиент'' являются взаимозаменяемыми), может быть желательным использовать пространственное разделение каналов для формирования каналов, не создающих взаимных помех для множества пользователей (вместо одного пользователя), в соответствии с технологиями многопользовательского MIMO (MU-MIMO). См., например, следующие ссылочные документы:

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, Aug. 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 К.B. Letaief, ''Performance enhancement of multiuser MIMO wireless communication systems,'' IEEE Trans. Comm., vol. 50, pp.1960-1970, Dec. 2002.

M. Sharif and B. 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), с полосой пропускания 10 МГц, при модуляции 16-QAM и кодировании с прямой коррекцией ошибок (FEC) со скоростью 3/4 (что позволяет получить спектральную эффективность 3 бит/с на Гц), идеально достижимая пиковая скорость передачи данных на физическом уровне для каждого пользователя составляет 4×30 Мбит/с=120 Мбит/с, что намного выше, чем требуется для доставки видеосодержания высокой четкости (для которого может потребоваться только ~10 Мбит/с). В системах MU-MIMO с четырьмя передающими антеннами, четырьмя пользователями и одной антенной на пользователя, в идеальных сценариях (то есть при независимо идентично распределенных, i.i.d., каналах) скорость передачи данных по нисходящему каналу передачи может распределяться между четырьмя пользователями и пространственное разделение канала может использоваться для формирования четырех параллельных соединений для передачи данных со скоростью 30 Мбит/с для пользователей.

Разные 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; and 3GPP, ''Multiplexing and channel coding'', TS 36.212, V8.7.0, May 2009. Однако, эти схемы могут обеспечивать только улучшение вплоть до 2Х при скорости передачи данных DL с четырьмя передающими антеннами. Практическое воплощение этих технологий MU-MIMO в стандарте и в частных сотовых системах, таких компаний, как ArrayComm (см., например., ArrayComm, ''Field-proven results'', http://www.arraycomm.com/serve.php?page=proof) позволили получить вплоть до ~3Х увеличения (с четырьмя передающими антеннами) скорости передачи DL, благодаря множественному доступу с пространственным разделением (SDMA). Основное ограничение схем MU-MIMO в сотовых сетях состоит в отсутствии пространственного разделения на стороне передачи. Пространственное разделение представляет собой функцию разноса антенн и многоканального углового распределения в каналах беспроводной передачи. В сотовых системах, в которых используются технологии MU-MIMO, передающие антенны в базовой станции обычно объединены вместе в кластеры и размещены только на расстоянии одной или двух длин волн друг от друга, из-за ограниченного размера участка в структурах установки антенн (называемых здесь ''башнями'', которые являются физически высокими или не обязательно) и из-за ограничений мест размещения таких башен. Кроме того, многоканальное угловое распределение является малым, поскольку башни в сотах обычно размещены достаточно высоко (10 м или выше) над препятствиями, чтобы обеспечить более широкую зону охвата.

Другие практические проблемы, связанные с развертыванием сотовых систем, включают в себя чрезмерную стоимость и ограниченную доступность мест размещения сотовых антенн (например, из-за муниципальных ограничений по размещению антенн, стоимости недвижимости, физических препятствий и т.д.) и стоимости и/или доступности соединения по сети с передатчиками (здесь называются ''обратные соединения базовой станции с управлением сетью''). Кроме того, в сотовых системах часто возникают трудности с достижением клиентов, расположенных внутри зданий, из-за потерь в стенах, потолках, полах, мебели и других препятствиях.

Действительно, общая концепция сотовой структуры для беспроводных широкомасштабных сетей предполагает довольно фиксированное размещение башен сотовой сети, изменение частот между соседними сотами и частого разделения на сектора для исключения взаимных помех между передатчиками (или базовыми станциями, или пользователями), которые используют одну и ту же частоту. В результате, заданный сектор в определенной ячейке заканчивается как совместно используемый блок спектра DL и UL среди всех пользователей в секторе ячейки, которые затем совместно используются среди этих пользователей, в основном, в только во временной области. Например, сотовые системы на основе множественного доступа с временным разделением (TDMA) и множественного доступа с кодовым разделением каналов (CDMA) обе распределяют общий спектр среди пользователей в области времени. Благодаря взаимному наложению таких сотовых систем с разделением по секторам, возможно достижение 2-3Х преимущества в пространственной области. И затем путем взаимного наложения таких сотовых систем с системой MU-MIMO, таких как описан выше, возможно достижение другого 2-3Х преимущества в пространственно-временной области. Но, учитывая то, что соты и сектора сотовой системы обычно находятся в фиксированных местах положения, которые часто определяются местами расположения башен, даже такие ограниченные преимущества труднодостижимы, если плотность пользователей (или потребности в скорости передачи данных) в заданный момент времени не вполне соответствует размещению башни/сектора. Пользователь сотового смартфона в настоящее время часто испытывает последствие этого, когда пользователь разговаривает по телефону или загружает веб-страницу без каких-либо проблем вообще, и затем после переезда (или даже перехода) в новое местоположение внезапно видит, что качество передачи голоса понижается, или передача веб-страницы сильно замедляется, или даже полностью теряется соединение. Но в другой день для пользователя может происходить совершенно противоположное в каждом из мест положения. То, что, вероятно, происходит с пользователем, предполагая, что условия окружающей среды являются одинаковыми, представляет собой тот факт, что плотность пользователей (или потребности в частоте передачи данных) существенно изменяется, но доступный общий спектр (и, таким образом, общая скорость передачи данных, используя технологии предшествующего уровня техники), который должен быть распределен между пользователями в заданном местоположении, в значительной степени является фиксированным.

Кроме того, сотовые системы предшествующего уровня техники основываются на использовании разных частот в разных соседних сотах, обычно 3 разных частоты. Для заданной величины спектра это снижает доступную скорость передачи данных в 3Х.

Таким образом, суммируя вышесказанное, сотовые системы предшествующего уровня техники могут терять, возможно, до 3Х степени использования спектра, из-за дополнительного разделения на спектры, и могут улучшить степень использования спектра, возможно, до 3Х, в результате использования секторной передачи и, возможно, до 3Х или больше, используя технологии MU-MIMO, в результате чего, получается общая 3*3/3=3Х потенциальная степень использования спектра. Затем такая полоса пропускания обычно разделяется среди множества пользователей в области времени, в зависимости от того, в какой сектор попали пользователи соты в заданный момент времени. Существуют еще другие дополнительные факторы влияния, которые приводят к тому, что потребности скорости передачи данных данного пользователя обычно не зависят от местоположения пользователя, но доступная скорость передачи данных изменяется, в зависимости от качества соединения между пользователем и базовой станцией. Например, пользователь, находящийся дальше от сотовой базовой станции, обычно имеет менее доступную скорость передачи данных, чем пользователь, расположенный ближе к базовой станции. Поскольку скорость передачи данных обычно совместно распределяется между всеми пользователями в заданном секторе соты, в результате этого, на всех пользователей оказывают влияние высокие потребности скорости передачи данных от удаленных пользователей с плохим качеством соединения (например, на кромке соты), поскольку такие пользователи также требуют ту же скорость передачи данных, они потребляют больше совместно используемого спектра для ее получения.

В других предложенных системах совместного использования спектра, таких как используются в WiFi (например, 802.11b, g и n), и те, которые были предложены ''White Spaces Coalition'' («Коалиция белого пространства»), совместно используют спектр очень неэффективно, поскольку одновременные передачи базовыми станциями в пределах дальности для пользователя приводят к возникновению взаимных помех, и, таким образом, системы используют протоколы исключения коллизий и совместного использования. Такие протоколы совместного использования спектра работают в пределах временной области, и, таким образом, когда возникает большое количество создающих взаимные помехи базовых станций и пользователей, независимо от того насколько эффективно каждая базовая станция сама по себе использует спектр, совместно базовые станции ограничены разделением спектра между собой в области времени. Другие системы совместного использования спектра предшествующего уровня техники основаны на аналогичных способах для снижения взаимных помех между базовыми станциями (независимо от того, являются ли они сотовыми базовыми станциями с антеннами на башнях или маломасштабными базовыми станциями, такими как точки доступа (АР) WiFi). Эти способы включают в себя ограничение мощности передачи из базовой станции для ограничения диапазона взаимных помех, формирование луча (синтетическими или физическими средствами) для сужения области взаимных помех, мультиплексирование в области времени спектра и/или применение технологий MU-MIMO с множеством антенн, разделенных на кластеры, по устройствам пользователя, для базовой станции или обоим. И, в случае использования усовершенствованных сотовых систем, размещенных на месте или планируемых в настоящее время, часто эти технологии используются одновременно.

Но, из того факта, что даже передовые сотовые системы могут достичь только приблизительно 3Х повышения степени использования спектра по сравнению с одиночным пользователем, который использует этот спектр, очевидно что во всех этих технологиях мало сделано для увеличения объединенной скорости передачи данных пользователей, совместно использующих ресурсы в данной области охвата. В частности, по мере того как в заданной области охвата увеличивается количество пользователей, становится все более и более трудно масштабировать доступную скорость передачи данных в пределах заданной величины спектра для поддержания соответствия количеству пользователей. Например, в сотовых системах для увеличения объединенной скорости передачи данных в заданной области, обычно соты разделяют на меньшие соты (часто называемые наносотами или фемтосотами). Такие малые соты могут стать чрезвычайно дорогостоящими, учитывая ограничения в местах, где могут быть размещены башни, и требование к этим башням должны быть установлены в виде чрезвычайно разделенной структуры, для обеспечения зоны охвата с минимальным количеством ''мертвых зон'', и при этом с исключением взаимных помех между соседними сотами, использующими одни и те же частоты. По существу, зона охвата должна быть размечена, доступные местоположения для размещения башен или базовых станций должны быть идентифицированы, и затем, учитывая эти ограничения, разработчики сотовой системы должны сделать все возможное. И, конечно, если потребность в скорости передачи данных пользователей растет с течением времени, разработчики сотовой системы должны снова повторно разметить зону охвата, пытаясь найти местоположения для размещения башен или базовых станций, и снова выполнить работу в пределах ограничений, связанных с обстоятельствами. И очень часто просто отсутствует хорошее решение, в результате чего, получаются мертвые зоны или неадекватные способности по обобщенной скорости передачи данных в области охвата. Другими словами, жесткие требования к физическому месту размещения сотовой системы, для исключения взаимных помех между башнями или базовыми станциями, использующими одну и ту же частоту, приводит к существенным трудностям и ограничениям при конструировании сотовой системы, и часто не позволяют удовлетворить потребности в скорости передачи данных пользователя и зоны охвата.

Так называемые ''взаимодействующие'' и ''когнитивные'' радиосистемы предшествующего уровня техники выполнены с возможностью увеличения степени использования спектра в заданной области, используя интеллектуальные алгоритмы с радиоустройствами таким образом, что они могут минимизировать взаимные помехи друг с другом, и/или таким образом, что они могут потенциально ''прослушивать'' использование спектра других устройств, ожидая, пока канал не станет чистым. Такие системы предложены для использования, в частности, в нелицензированном спектре, при попытке увеличить степень использования спектра для такого спектра.

Мобильная специальная сеть (MANET) (см. http://en.wikipedia.org/wiki/Mobile_ad_hoc_network<http://en.wikipedia.org/wiki/%20Mobile_ad_hoc_network>) представляет собой пример взаимодействующей самоконфигурирующейся сети, предназначенной для обеспечения пиринговой передачи данных, и которую можно использовать для установления соединения между радиоустройствами в пределах сотовой инфраструктуры, и которая, при передаче данных с достаточно низкой мощностью, может потенциально уменьшить взаимные помехи между одновременными передачами, которые находятся за пределами дальности действия друг с другом. Огромное количество протоколов маршрутизации было предложено и воплощено для систем MANET (см.<http://en.wikipedia.org/wiki/List_of_ad_hoc_routing_protocols>, где представлен список десятков протоколов маршрутизации в широком диапазоне классов), но общее среди них представляет собой то, что все они представляют собой технологии для маршрутизации (например, повторения) передачи данных таким образом, чтобы минимизировать взаимные помехи передатчика в пределах доступного спектра, с целью выполнения определенных парадигм эффективности или надежности.

Во всех многопользовательских беспроводных системах предшествующего уровня техники стремятся улучшить степень использования спектра в заданной области охвата, используя технологии для обеспечения возможности одновременного использования спектра между базовыми станциями и множеством пользователей. Следует отметить, что во всех таких случаях, технологии, используемые для одновременного использования спектра между базовыми станциями и множеством пользователей, обеспечивают одновременное использование спектра множеством пользователей, путем уменьшения взаимных помех между формами колебаний для множества пользователей. Например, в случае 3 базовых станций, каждая из которых использует разную частоту для передачи одному из 3 пользователей, взаимные помехи уменьшаются, поскольку выполняют 3 передачи на 3 разных частотах. В случае разбиения на секторы от базовой станции 3 для передачи разным пользователям, через каждые 180 градусов относительно базовой станции, взаимные помехи уменьшаются, поскольку формирование лучей предотвращает наложение 3 передач для любого пользователя.

Когда такие технологии дополняются MU-MIMO, и, например, каждая базовая станция имеет 4 антенны, тогда получают потенциал увеличения пропускной способности по нисходящему каналу передачи с коэффициентом 4, путем формирования четырех не создающих взаимные помехи пространственных каналов для пользователей в заданной области охвата. Но все еще сохраняется проблема, когда определенные технологии необходимо использовать для уменьшения взаимных помех между множеством одновременных передач множеством пользователей в разных областях охвата.

И, как описано ранее, такие технологии предшествующего уровня техники (например, разбиение на соты, разбиение на сектора) обычно не только страдают от увеличения стоимости многопользовательской беспроводной системы и/или затрат, связанных с гибкостью развертывания, но они обычно сталкиваются с физическими или практическими ограничениями объединенной пропускной способности в заданной области охвата. Например, в сотовой системе, может быть недостаточно доступных мест расположения, для установки большего количества базовых станций, для формирования сот меньшего размера. И, в системе MU-MIMO, учитывая объединенные в кластеры места размещения антенн в каждом месте размещения базовой станции, ограниченный пространственный разнос приводит к асимптотически уменьшающимся возвратам в пропускной способности, по мере добавления большего количества антенн к базовой станции.

И, кроме того, в случае многопользовательских беспроводных систем, в случае, когда местоположение и плотность пользователя непредсказуемы, получается непредсказуемая (часто с резкими изменениями) пропускная способность, что является неудобным для пользователя и делает некоторые приложения (например, предоставление услуг, требующих прогнозируемой пропускной способности) непрактичными или низкого качества. Таким образом, многопользовательские беспроводные системы предшествующего уровня техники все еще оставляют желать лучшего в смысле их способности обеспечения предсказуемых и/или высококачественных услуг для пользователей.

Несмотря на чрезвычайную изощренность и сложность, которые были развиты в многопользовательских беспроводных системах предшествующего уровня техники за последнее время, существуют общие темы: передачи распределяются между разными базовыми станциями (или специальными приемопередатчиками), и их структурируют, и/или ими управляют, чтобы исключить передачу радиочастотных колебаний из разных базовых станций и/или разных специальных приемопередатчиков, создающих помехи друг другу в приемнике заданного пользователя.

Или, выражаясь иначе, принимают как некую данность, что если пользователь случайно примет передачу больше чем от одной базовой станции или специальных приемопередатчиков одновременно, взаимные помехи от множества одновременных передач приведут к уменьшению SNR и/или полосы пропускания сигнала для пользователя, которые, если будут достаточно сильными, приведут к потере всех или некоторой части потенциальных данных (или аналоговой информации), которые, в противном случае, могли бы быть приняты пользователем.

Таким образом, в многопользовательской беспроводной системе, необходимо использовать один или больше подходов для совместного использования спектра или других подходов для исключения или уменьшения таких взаимных помех для пользователей от множества базовых станций или специальных приемопередатчиков передачи на одной и той же частоте одновременно. Существует огромное количество подходов предшествующего уровня техники для исключения таких взаимных помех, включая в себя управление физическими местами расположения базовых станций (например, разделение на соты), ограничение выходной мощности базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, ограничение дальности передачи), формирование луча/разделение на сектора и мультиплексирование в области времени. Вкратце, все такие системы совместного использования спектра направлены на решение проблем ограничения многопользовательских беспроводных систем, состоящих в том, что когда один и тот же пользователь принимает множество базовых станций и/или специальных приемопередатчиков, передающих одновременно на одной и той же частоте, взаимные помехи уменьшает или разрушают пропускную способность для передачи данных для затронутого пользователя. Если большой процент или все пользователи в многопользовательской беспроводной системе столкнутся с взаимными помехами от множества базовых станций и/или специальных приемопередатчиков (например, в случае неисправности компонента многопользовательской беспроводной системы), это может привести к ситуации, когда объединенная пропускная способность многопользовательской беспроводной системы существенно уменьшится, или даже станет нефункциональной.

В многопользовательских беспроводных системах предшествующего уровня техники повышается сложность и вводятся ограничения для беспроводных сетей, и часто это приводит к ситуации, когда условия работы для данного пользователя (например, доступная полоса пропускания, задержка, прогнозируемость, надежность) будут нарушены в результате использования спектра другими пользователями в этой области. Учитывая повышающуюся потребность в объединенной полосе пропускания с беспроводным спектром, совместно используемым множеством пользователей, и все увеличивающийся рост приложений, которые могут быть основаны на надежности, прогнозируемости и малой задержке многопользовательской беспроводной сети, для заданного пользователя, очевидно, что многопользовательская беспроводная технология предшествующего уровня техники страдает от множества ограничений. Действительно, при ограниченной доступности спектра, пригодного для определенных типов беспроводной передачи данных (например, на длинах волн, которые являются эффективными при проходе через стены домов), это может стать причиной того, что беспроводные технологии предшествующего уровня техники будут недостаточными для удовлетворения все повышающихся потребностей в полосе пропускания, которая была бы надежной, прогнозируемой и имела бы малую задержку.

В предшествующем уровне техники, относящемся к настоящему изобретению, описаны системы формирования лучей и способы управления положением нуля в многопользовательских сценариях. Формирование луча первоначально рассматривалось для обеспечения максимального отношения ''сигнал-шум'' при приеме (SNR) путем динамического регулирования фазы и/или амплитуды сигналов (то есть взвешивание при формировании луча), подаваемых в антенные решетки, фокусируя, таким образом, энергию в направлении пользователя. В многопользовательских сценариях формирование луча можно использовать для подавления источников, составляющих взаимные помехи, и обеспечения максимального отношения ''сигнал - взаимные помехи плюс шум'' (SINR). Например, когда формирование луча используется в приемнике беспроводного соединения, рассчитывают веса для формирования нуля в направлении источника, составляющего помеху. Когда формирование луча используется в передатчике в многопользовательских сценариях по нисходящему каналу передачи данных, веса рассчитывают для предварительной компенсации взаимных помех между пользователями и обеспечения максимального SINR для каждого пользователя. В альтернативных технологиях для многопользовательских систем, таких как предварительное кодирование BD, рассчитывают веса предварительного кодирования для обеспечения максимальной пропускной способности в нисходящем канале широковещательной передачи. В одновременно находящихся на экспертизе заявках, которые представлены здесь по ссылке, описываются предшествующие технологии (см. одновременно находящиеся на экспертизе заявки для конкретного цитирования).

Краткое описание чертежей

Лучшее понимание настоящего изобретения может быть обеспечено из следующего подробного описания изобретения, совместно с чертежами, на которых:

на фиг. 1 показан основной кластер DIDO, окруженный, соседними кластерами DIDO, в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 2 представлена технология множественного доступа с частотным разделением (FDMA), используемая в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 3 представлена технология множественного доступа с временным разделением (TDMA), используемая в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 4 показаны различные типы зон, создающих взаимные помехи, на устранение которых направлен один вариант осуществления изобретения;

на фиг. 5 показана структура, используемая в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 6 показан график, представляющий SER как функцию SNR, принимая SIR=10 дБ, для целевого клиента в зоне взаимных помех;

на фиг. 7 показан график, представляющий SER, выведенное из двух технологий предварительного кодирования IDCI;

на фиг. 8 показан примерный сценарий, в котором целевой клиент перемещается из основного кластера DIDO в кластер с взаимными помехами;

на фиг. 9 показано отношение ''сигнал/взаимная помеха плюс шум'' (SINR) как функция расстояния (D);

на фиг. 10 показана рабочая характеристика частоты ошибки символа (SER) для трех сценариев для 4-QAM модуляции в узкополосных каналах с равномерным затуханием;

на фиг. 11 представлен способ для предварительного кодирования IDCI в соответствии с одним вариантом выполнения изобретения;

на фиг. 12 показано изменение SINR в одном варианте осуществления как функция расстояния клиента от центра основных кластеров DIDO;

на фиг. 13 представлен один вариант осуществления, в котором SER выводят для 4-QAM модуляции;

на фиг. 14 представлен один вариант осуществления изобретения, в котором конечный автомат реализует алгоритм передачи абонента;

на фиг. 15 представлен один вариант осуществления стратегии передачи абонента при наличии затенения;

на фиг. 16 показан механизм петли гистерезиса при переключении между любыми двумя состояниями на фиг. 93;

на фиг. 17 показан один вариант осуществления системы DIDO с управлением мощностью;

на фиг. 18 показана зависимость SER от SNR, если предположить четыре передающие антенны DIDO и четыре клиента в различных сценариях;

на фиг. 19 показана плотность мощности МРЕ как функция расстояния от источника RF излучения для различных значений мощности передачи в соответствии с одним вариантом выполнения изобретения;

на фиг. 20а-b представлены различные варианты распределения распределенных антенн DIDO с малой мощностью и большой мощностью;

на фиг. 21а-b представлены два распределения энергии, соответствующие конфигурациям на фиг. 20а и 20b, соответственно;

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

на фиг. 23 показан один вариант осуществления системы DIDO с управлением мощностью;

на фиг. 24 показан один вариант осуществления способа, который выполняет итерации через все группы антенн в соответствии с политикой последовательного циклического предоставления ресурсов для передачи данных;

на фиг. 25 представлено сравнение не кодированной рабочей характеристика SER управления мощностью с группированием антенн, с обычным выбором собственного вида колебаний в американском патенте №7636381;

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

на фиг. 27 показана амплитуда избирательных каналов низкой частоты (предполагая, что β=1) в области задержки или мгновенное значение PDP (верхний график) и область частот (нижний график) для систем DIDO 2×2;

на фиг. 28 показан один вариант осуществления частотной характеристики матрицы канала для DIDO 2×2, с одной антенной на клиента;

на фиг. 29 показан один вариант осуществления частотной характеристики матрицы канала для DIDO 2×2, с одной антенной на клиента для каналов, характеризуемых высокой избирательностью по частоте (например, для β-0,1);

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

на фиг. 31 показан один вариант осуществления способа для реализации технологий адаптации соединения (LA);

на фиг. 32 показана рабочая характеристика SER одного варианта осуществления технологий адаптации соединения (LA);

на фиг. 33 показаны точки входа матрицы в уравнении (28) как функция индекса тона для систем DIDO 2×2 с N_FFT=64 и L_o=8;

на фиг. 34 показана зависимость SER от SNR для L_o=8, М=N_t=2 передающим антеннам и переменному числу Р;

на фиг. 35 показана рабочая характеристика SER для одного варианта осуществления способа интерполяции для различных порядков DIDO и L_o=16;

на фиг. 36 показан один вариант осуществления системы, в которой используются суперкластеры, кластеры DIDO и кластеры пользователя;

на фиг. 37 показана система с кластерами пользователя в соответствии с одним вариантом выполнения изобретения;

на фиг. 38а-b представлены пороговые значения метрик качества соединения, используемые в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 39-41 поясняются примеры матриц качества соединения для установления кластеров пользователя;

на фиг. 42 показан вариант осуществления, в котором клиент движется через различные кластеры DIDO;

на фиг. 43-46 поясняются взаимосвязи между разрешением сферических массивов и их площадью А в одном варианте осуществления изобретения;

на фиг. 47 показаны степени свободы примерной системы MIMO в практических сценариях распространения внутри помещения и вне помещения;

на фиг. 48 показаны степени свободы в примерной системе DIDO как функция диаметра массива;

на фиг. 49 показано множество централизованных процессоров и распределенных узлов;

на фиг. 50 показана конфигурация как с нелицензированными узлами, так и с лицензированными узлами;

на фиг. 51 показан вариант осуществления, где устаревшие нелицензированные узлы отмечены крестиком;

на фиг. 52 показан один вариант осуществления облачной беспроводной системы, где различные узлы связываются с различными централизованными процессорами.

Подробное описание изобретения

Одно из решений для преодоления многих из описанных выше ограничений предшествующего уровня техники представляет собой воплощение технологии с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO). Технология DIDO описана в следующих патентах и заявках на патент, все из которых переданы правопреемнику настоящего патента и представлены здесь по ссылке. Эти патенты и заявки на патент иногда совместно называются здесь ''родственными патентами и заявками'':

Заявка США, регистрационный №12/917257, поданная 1 ноября, 2010 г., под названием ''Systems And Methods То Coordinate Transmissions In Distributed Wireless Systems Via User Clustering''

Заявка США, регистрационный №12/802988, 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, регистрационный №12/802976, поданная 16 июня, 2010 г., под названием ''System And Method For Adjusting DIDO Interference Cancellation Based On Signal Strength Measurements''

Заявка США, регистрационный №12/802974, поданная 16 июня, 2010 г., под названием ''System And Method For Managing Inter-Cluster Handoff Of Clients Which Traverse Multiple DIDO Clusters''

Заявка США, регистрационный №12/802989, 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, регистрационный №12/802958, 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, регистрационный №12/802975, поданная 16 июня, 2010 г., под названием ''System And Method For Link adaptation In DIDO Multicarrier Systems''

Заявка США, регистрационный №12/802938, поданная 16 июня, 2010 г., под названием ''System And Method For DIDO Precoding Interpolation In Multicarrier Systems''

Заявка США, регистрационный №12/630627, поданная 2 декабря, 2009 г., под названием ''System and Method For Distributed Antenna Wireless Communications''

U.S. Patent No. 7599420, подан 20 августа, 2007, выдан 6 октября, 2009 г., под названием ''System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication'';

U.S. Patent No. 7633 994, подан 20 августа, 2007, выдан 15 декабря, 2009 г., под названием ''System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication'';

U.S. Patent No. 7636381, подан 20 августа, 2007, выдан 22 декабря, 2009 г., под названием ''System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication'';

Заявка США, регистрационный №12/143 503, поданная 20 июня, 2008 entitled, ''System and Method For Distributed Input-Distributed Output Wireless Communications'';

Заявка США, регистрационный №11/256478, поданная 21 октября, 2005 entitled ''System and Method For Spatial-Multiplexed Tropospheric Scatter Communications'';

U.S. Patent No. 7418053, подан 30 июня, 2004, выдан 26 августа, 2008 г., под названием ''System and Method for Distributed Input Distributed Output Wireless Communication'';

Заявка США, регистрационный №10/817731, поданная 2 апреля, 2004 entitled ''System and Method For Enhancing Near Vertical Incidence Skywave (''NVIS'') Communication Using Space-Time Coding.

Для уменьшения размера и сложности настоящей заявки на патент, раскрытие некоторых из родственных патентов и заявок не представлено ниже в явном виде. Для получения подробного описания раскрытия, пожалуйста, обратитесь к родственным патентам и заявкам.

Следует отметить, что в разделе I, представленном ниже (Раскрытие из родственной заявки, регистрационный №12/802988), используется свой собственный набор сносок в конце документа, который относится к документам ссылки предшествующего уровня техники и к предшествующим заявкам, переданным правопреемнику настоящей заявки. Цитирование конечных ссылок представлено в конце раздела I (непосредственно перед заголовком раздела II). При цитировании в разделе II используется множество цифровых обозначений этих цитат, которые перекрываются с теми, которые используются в разделе I, даже если эти цифровые обозначения идентифицируют разные ссылки (список представлен в конце раздела II). Таким образом, ссылки, идентифицированные конкретным цифровым обозначением, могут быть идентифицированы в разделе, в котором используются эти цифровые обозначения.

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

1. Способы устранения взаимных помех между кластерами

Ниже раскрыта беспроводная радиочастотная (RF) система передачи данных и способы, в которых используется множество распределенных передающих антенн для формирования мест в пространстве с нулевой RF энергией. Когда используются М передающих антенн, возможно сформировать вплоть до (М-1) точек с нулевой RF энергией в заданных местах. В одном варианте осуществления изобретения точки с нулевой RF энергией представляют собой беспроводные устройства, и в передающих антеннах имеется информация о состоянии канала (CSI) между передатчиками и приемниками. В одном варианте осуществления CSI рассчитывают в приемниках и передают по каналу обратной связи в передатчики. В другом варианте осуществления CSI рассчитывают в передатчике путем обучения из приемников, предполагая использование свойства взаимности канала. Передатчики могут использовать CSI для определения сигналов, создающих помехи, для одновременной передачи. В одном варианте осуществления используется предварительное кодирования с диагонализацией блока (BD) в передающих антеннах, для генерирования точек с нулевой RF энергией.

Система и способы, описанные здесь, отличаются от обычных технологий формирования приемного/передающего луча, описанных выше. Фактически, при формировании приемного луча, рассчитывают веса для подавления помех на стороне приема (используя управление положением нуля диаграммы направленности), тогда как в некоторых вариантах осуществления, описанных здесь, применяются веса на передающей стороне для формирования структур двойных помех, в результате чего в одном или во множестве мест в пространстве получают ''нулевую RF энергию''. В отличие от обычного формирования передающего луча или предварительного кодирования BD, разработанных для обеспечения максимального качества сигнала (или SINR) для каждого пользователя или пропускной способности нисходящего канала передачи, соответственно, системы и способы, описанные здесь, сводят к минимуму качество сигнала в определенных условиях и/или для определенных передатчиков, формируя, таким образом, точки с нулевой RF энергией в устройствах - клиентах (иногда называются здесь ''пользователями''). Кроме того, в контексте систем с распределенным входом распределенным выходом (DIDO) (описанных в наших связанных патентах и заявках), передающие антенны, распределенные в пространстве, обеспечивают больше степеней свободы (то есть более высокое пространственное разнесение канала), которые можно использовать для формирования множества точек нулевой RF энергии и/или максимального SINR для других пользователей. Например, при использовании М передающих антенн, возможно формировать вплоть до (М-1) точек RF энергии. В отличие от этого, на практике формирующие луч или многопользовательские BD системы обычно разработаны с близко расположенными антеннами на стороне передачи, что ограничивает количество одновременных пользователей, которые могут быть обслуживаться через беспроводный канал передачи, для любого количества передающих антенн М.

Рассмотрим систему с М передающими антеннами и К пользователями, где К<М. Предположим, что в передатчике известна CSI (Н∈C^K×M) между М передающими антеннами и К пользователями. Для простоты, предполагается, что каждый пользователь оборудован одной антенной, но тот же способ можно расширить для множества приемных антенн на каждого пользователя. Веса предварительного кодирования (w∈C^M×1, которые формируют нулевую RF энергию в К местах расположения пользователей, рассчитывают так, чтобы удовлетворялось следующее условие:

Hw=0^K×1

где 0^K×1 представляет собой вектор со всеми нулевыми точками входа, и Н представляет собой матрицу канала, получаемую в результате комбинирования векторов канала (h_k∈С^1×M) из М передающих антенн К пользователей, следующим образом:

В одном варианте осуществления рассчитывают разложение по сингулярным числам (SVD) матрицы Н канала и определяют вес w предварительного кодирования как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицированному нулевым сингулярным значением) Н.

В передающих антеннах используется вектор весов, определенных выше, для передачи RF энергии, формируя, таким образом, К точек нулевой RF энергии в местах положения К пользователей таким образом, что сигнал, принятый k^ым пользователем, определяют следующим образом:

r_k=h_kws_k+n_k=0+n_k,

где n_k∈С^1×1 представляет собой аддитивный белый Гауссов шум (AWGN) в местоположении кого пользователя.

В одном варианте осуществления рассчитывают разложение по сингулярным числам (SVD) матрицы Н канала, и вес предварительного кодирования w определяют как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству (идентифицированному нулевым сингулярным значением) Н.

В другом варианте осуществления беспроводная система представляет собой систему DIDO, и точки нулевой RF энергии формируются для взаимной помехи с предварительной взаимной компенсацией для клиентов между разными областями охвата DIDO. В заявке США, регистрационный №12/630627, описана система DIDO, которая включает в себя:

- Клиенты DIDO

- Распределенные антенны DIDO

- Приемо-передающие станции базовые станции (BTS) DIDO

- Сеть базовой станции (BSN) DIDO

Каждая BTS соединена через BSN с множеством распределенных антенн, которые обеспечивают обслуживание для заданной области охвата, называемой кластером DIDO. В настоящей патентной заявке описаны система и способ для устранения взаимных помех между соседними кластерами DIDO. Как представлено на фиг. 1, предполагается, что в основном кластере DIDO содержится клиент (то есть устройство пользователя, обслуживаемое многопользовательской системой DIDO), на которую влияют помехи (или целевой клиент) из соседних кластеров.

В одном варианте осуществления соседние кластеры работают на разных частотах, в соответствии с технологиями множественного доступа с частотным разделением каналов (FDMA), аналогично обычным сотовым системам. Например, при коэффициенте повторного использования частоты, равном 3, одна и та же несущая частота повторно используется в каждом третьем кластере DIDO, как представлено на фиг. 2. На фиг. 2 разные частоты несущих идентифицируют как F₁, F₂ и F₃. В то время как этот вариант осуществления может использоваться в некоторых вариантах применения, такое решение приводит к потере спектральной эффективности, поскольку доступный спектр разделен на множество подполос, и только поднабор кластеров DIDO работает в одной и той же подполосе. Кроме того, для ассоциирования разных кластеров DIDO разным частотам требуется сложное планирование соты, что, таким образом, предотвращает взаимные помехи. Так же как в сотовых системах предшествующего уровня техники, такое сотовое планирование требует специфичного размещения антенн и ограничения мощности передачи для исключения взаимных помех между кластерами, использующими одну и ту же частоту.

В другом варианте осуществления соседние кластеры работают в том же частотном диапазоне, но в разных временных интервалах, в соответствии с технологией множественного доступа, с временным разделением (TDMA). Например, как показано на фиг. 3, передачи DIDO разрешены только во временных интервалах Т₁, Т₂ и Т₃ для определенных кластеров, как представлено. Временные интервалы могут в равной степени быть назначены разным кластерам, таким образом, что разные кластеры планируют в соответствии с политикой последовательного циклического предоставления ресурсов. Если другие кластеры характеризуются другими требованиями к скорости передачи данных (то есть кластеры в густонаселенной городской среде, в противоположность кластерам в сельских областях, с меньшим количеством клиентов на площадь охвата), разные приоритеты назначают разным кластерам таким образом, что большее количество временных интервалов назначают для кластеров с более высокими требованиями к скорости передачи данных. В то время как TDMA, как описано выше, может использоваться в одном варианте осуществления изобретения, подход TDMA может потребовать синхронизации по времени между разными кластерами и может привести к меньшей спектральной эффективности, из-за того, что создающие друг другу помехи кластеры не могут использовать одну и ту же частоту одновременно.

В одном варианте осуществления все соседние кластеры передают одновременно в одной и той же полосе частот и используют пространственную обработку между кластерами для исключения взаимных помех. В этом варианте осуществления в многокластерной системе DIDO: (i) используются обычные DIDO предварительного кодирования в пределах основного кластера для передачи одновременных, не создающих взаимные помехи потоков данных в одной и той же полосе частот множеству клиентов (так как описано в родственных патентах и заявках, включая в себя 7599420; 7633994; 7636381; и в заявке, регистрационный №12/143503); (ii) используют предварительные кодирование DIDO с компенсацией взаимных помех в соседнем кластере для исключения взаимных помех для клиентов, находящихся в зонах 8010 взаимных помех на фиг. 4, формируя точки нулевой радиочастотной (RF) энергии в местах расположения целевых клиентов. Если целевой клиент находится в зоне 410, создающих взаимные помехи, он будет принимать сумму RF, содержащую поток данных из основного кластера 411 и ноль энергии RF из кластера 412-413, создающего взаимные помехи, который просто представляет собой сигнал RF, содержащий поток данных из основного кластера. Таким образом, соседние кластеры могут использовать одну и ту же частоту одновременно так, что целевые клиенты не страдают от взаимных помех зоне взаимных помех.

В практических системах на характеристики предварительного кодирования DIDO могут влиять разные факторы, такие как: ошибка оценки канала или эффект Доплера (приводящий к устаревшей информации о состоянии канала при использовании распределенных антенн DIDO); искажения взаимной модуляции (IMD) в системах DIDO с множеством несущих; смещения по времени или частоте. В результате этих эффектов может быть непрактичным достигать точек нулевой энергии RF. Однако, когда энергия RF в месте целевого клиента из кластеров, составляющих взаимные помехи, становится пренебрежимо малой по сравнению с энергией RF из основного кластера, на характеристики соединения целевого клиента больше не будут влиять взаимные помехи. Например, предположим, что для клиента требуется отношение ''сигнал-шум'' (SNR) 20 дБ для демодуляции совокупности 4 QAM, используя кодирование прямой коррекции ошибок (FEC), для получения целевой частоты ошибки битов (BER) 10^-6. Если энергия RF в месте целевого клиента, принятая из кластера, составляющего помеху, на 20 дБ ниже, чем энергия RF, принятая из основного кластера, взаимные помехи будут пренебрежимо малыми, и клиент может успешно демодулировать данные с заданным целевым значением BER. Таким образом, термин ''нулевая энергия RF'' используемый здесь, не обязательно означает, что энергия RF от составляющих взаимную помеху сигналов RF, равна нулю. Скорее, это означает, что энергия RF достаточно мала по сравнению с энергией RF требуемого сигнала RF таким образом, что требуемый сигнал RF может быть принят в приемнике. Кроме того, в то время как были описаны определенные требуемые пороговые значения энергии RF, составляющей взаимные помехи, относительно требуемой энергии RF, лежащие в основе принципы изобретения не ограничены какими-либо конкретными пороговыми значениями.

Существуют разные типы зон 8010, составляющих взаимную помеху, как показано на фиг. 4. Например, на зоны ''типа А'' (как обозначены буквой ''А'' на фиг. 80) влияют взаимные помехи только от одного соседнего кластера, тогда как на зоны ''типа В'' (как обозначены буквой ''В'') влияют взаимные помехи из двух или множества соседних кластеров.

На фиг. 5 показана общая структура, используемая в одном варианте осуществления изобретения. Точками обозначены распределенные антенны DIDO, крестики обозначают клиентов DIDO, и стрелки обозначают направления распространения энергии RF. Антенны DIDO в основном кластере передают предварительно кодированные сигналы данных клиентам МС 501 в этом кластере. Аналогично, антенны DIDO в кластере, составляющем взаимную помеху, используют IC 502 клиентов в этом кластере путем обычного предварительного кодирования DIDO. Зеленым крестиком 503 обозначен целевой клиент ТС 503 в зоне, представляющей взаимную помеху. Антенны DIDO в основном кластере 511 передают предварительно кодированные сигналы данных в целевой клиент (черные стрелки), используя обычное предварительное кодирование DIDO. Антенны DIDO в кластере 512, составляющем взаимную помеху, используют предварительное кодирование для формирования нулевой RF энергии в направлении целевого клиента 503 (зеленые стрелки).

Принятый сигнал в целевом клиенте k, в любой зоне 410А, В, представляющей взаимную помеху, на фиг. 4 определяют следующим образом:

где k=1, …, К, при этом К представляет собой количество клиентов в зоне 8010А, В, представляющей взаимную помеху, U представляет собой количество клиентов в основном кластере DIDO, С представляет собой количество кластеров 412-413 DIDO, представляющих взаимную помеху, и I_c представляет собой количество клиентов в кластере с, представляющем взаимную помеху. Кроме того, r_k∈C^N×M представляет собой вектор, содержащий потоки данных приема в клиенте k, если предположить наличие М передающих антенн DIDO и N приемных антенн в устройствах - клиентах; s_k∈C^N×1 представляет собой вектор потоков данных передачи в клиент к в основном кластере DIDO; S_u∈C^N×1 представляет собой вектор потоков данных передачи в клиент u в основном кластере DIDO; s_c,i∈C^N×1 представляет собой вектор потоков данных передачи в клиент i в c^том кластере DIDO, составляющем взаимную помеху; n_k∈C^N×1 представляет собой вектор аддитивного белого Гауссова шума (AWGN) в N приемных антеннах клиента k; H_k∈^N×М представляет собой матрицу канала DIDO из М передающих антенн DIDO в N приемных антенн в клиенте k в основном кластере DIDO; H_c,k∈C^N×M представляет собой матрицу канала DIDO из М передающих антенн DIDO в N приемных антенн t клиента k в c^том кластере DIDO, представляющем помеху; W_k∈C^M×N представляет собой матрицу весов предварительного кодирования DIDO для клиента k в основном кластере DIDO; W_k∈C^M×N представляет собой матрицу весов предварительного кодирования DIDO в клиенте и в основном кластере DIDO; w_c,i∈C^M×N представляет собой матрицу весов предварительного кодирования DIDO для клиента i в c^том кластере DIDO, составляющем помеху.

Для упрощения обозначения и без потери общности, предположим, что все клиенты оборудованы N приемными антеннами, и что имеется М распределенных антенн DIDO в каждом кластере DIDO при этом М≥(N⋅U) и М≥(N⋅I_c), . Если М больше, чем общее количество приемных антенн в кластере, дополнительные передающие антенны используются для предварительной компенсации взаимных помех для целевых клиентов в зоне, составляющей взаимные помехи, или для улучшения надежности соединения для клиентов в том же кластере, используя схемы разнесения, описанные в родственных патентах и приложениях, включая в себя 7599420; 7633994; 7636381; и заявку, регистрационный №12/143503.

Веса предварительного кодирования DIDO рассчитывают для предварительной компенсации взаимных помех между клиентами в пределах одного и того же кластера DIDO. Например, предварительное кодирование типа диагонализации блока (BD), описанное в родственных патентах и заявках, включая в себя 7599420; 7633994; 7636381; и заявке, регистрационный №12/143503 и [7] можно использовать для удаления взаимных помех между клиентами, таким образом, что удовлетворяется следующее условие в основном кластере

Матрицы весов предварительного кодирования в соседних кластерах DIDO разработаны таким образом, что удовлетворяется следующее условие

Для расчета матриц w_c,i предварительного кодирования канала нисходящей передачи данных из М передающих антенн в I_c клиентов в кластере, составляющем взаимную помеху, а также в клиент к в зоне, составляющей взаимную помеху, оценивают, и рассчитывают матрицу предварительного кодирования по DIDO BTS в кластере, составляющем взаимную помеху. Если используется способ BD, для расчета матриц предварительного кодирования в кластерах, составляющих взаимную помеху, строят следующую матрицу эффективного канала, для расчета весов для i^ого клиента в соседних кластерах:

где представляет собой матрицу, полученную из матрицы канала Hc∈C^(N⋅Ic)×M для кластера c, представляющего взаимную помеху, где ряды, соответствующие i^ому клиенту, удалены.

Подставляя условия (2) и (3) в (1), получим принятые потоки данных для целевого клиента к, где были удалены взаимные помехи внутри кластера и между кластерами

Веса W_c,iW_c,i предварительного кодирования в (1), рассчитанные в соседних кластерах, разработаны для передачи предварительно кодированных потоков данных для всех клиентов в этих кластерах, используя при этом предварительную компенсацию взаимных помех для целевого клиента в зоне взаимных помех. Целевой клиент принимает предварительно кодированные данные только из своего основного кластера. В другом варианте осуществления тот же поток данных передают в целевой клиент как из основного, так и из соседних кластеров для получения усиления из-за разнесения. В этом случае, модель сигнала в уравнении (5) выражается следующим образом:

где W_c,k представляет собой матрицу предварительного кодирования DIDO из передатчиков DIDO в c^тый и кластер для целевого клиента k в зоне взаимных помех. Следует отметить, что способ в уравнении (6) требует синхронизации по времени с соседними кластерами, что может быть труднодостижимым в больших системах, но, тем не менее, вполне выполнимо, если преимущество усиления, благодаря разнесению оправдывает затраты на воплощение.

Начнем путем оценки характеристик предложенного способа в отношении частоты ошибки символа (SER) как функции отношения ''сигнал-шум'' (SNR). Без потери общности определим следующую модель сигнала, предполагая по одной антенне на клиент, и переформулируем (1) следующим образом:

где INR представляет собой отношение взаимных помех к шумам, определенная как INR=SNR/SIR, и SIR представляет собой отношение ''сигнал/взаимная помеха''.

На фиг. 6 показано SER как функция SNR, предполагая SIR=10 дБ для целевого клиента в зоне взаимных помех. Без потери общности измерили SER для 4-QAM и 16-QAM без кодирования с прямой коррекцией ошибок (FEC). Целевое значение SER фиксируется на уровне 1% для некодированных систем. Эта цель соответствует разным 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 удовлетворяться для тех же значений SNR, когда используется кодирование FEC, из-за усиления кодирования. Здесь рассматривается сценарий из двух кластеров (один основной кластер и один кластер, составляющий помеху) с двумя антеннами DIDO и двумя клиентами (каждый из которых оборудован одной антенной) на кластер. Один из клиентов в основном кластере находится в зоне взаимной помехи. Предположим узкополосные каналы с равномерным затуханием, но следующие результаты могут быть расширены на частотно-избирательное системы с множеством носителей (OFDM), где каждая из поднесущих подвергается равномерному затуханию. Рассмотрим два сценария: (i) один со взаимными помехами между кластерами DIDO (IDCI), где веса w_c,i предварительного кодирования рассчитывают, без учета целевого клиента в зоне, составляющей помеху; и (ii) другой, где IDCI удаляют путем расчета весов w_c,i, для компенсации IDCI для целевого клиента. Наблюдали, что в присутствии IDCI SER имеет высокое значение и выше заданного целевого значения. При использовании предварительного кодирования IDCI в соседнем кластере взаимная помеха для целевого клиента устраняется, и цели SET достигаются для SNR>20 дБ.

Результаты на фиг. 6 предполагают предварительное кодирование IDCI, как в (5). Если предварительное кодирование IDCI в соседних кластерах также используется для предварительного кодирования потоков данных для целевого клиента в зоне взаимной помехи, как в (6), получают дополнительное усиление, благодаря разнесению. На фиг. 7 представлено сравнение SER, полученного из двух технологий: (i) ''Способ 1'', используя предварительное кодирование IDCI в (5); (ii) ''Способ 2'', используя предварительное кодирование IDCI в (6), где соседние кластеры также передают предварительно кодированный поток данных в целевой клиент. Способ 2 позволяет получить усиление ~3дБ по сравнению с обычным предварительным кодированием IDCI, благодаря дополнительному усилению решетки, получаемому из антенн DIDO в соседнем кластере, используемых для передачи потока предварительно кодированных данных в целевой клиент. В более общем смысле, усиление решетки в соответствии со Способом 2 по сравнению со Способом 1 пропорционально 10*logl0(C+1), где С представляет собой количество соседних кластеров, и коэффициент ''1'' относится к основному кластеру.

Далее оценили рабочие характеристики описанного выше способа как функцию местоположения целевого клиента в отношении зоны, составляющей помехи. Рассмотрели один простой сценарий, где целевой клиент 8401 движется от основного кластера 802 DIDO к кластеру 803, составляющему взаимную помеху, как представлено на фиг. 8. Предположили, что все антенны 812 DIDO в пределах основного кластера 802 используют предварительное кодирование BD для компенсации взаимных помех внутри кластера, для удовлетворения условию (2). Предположили один кластер DIDO, составляющий помеху, одну приемную антенну в устройстве - клиенте 801 и равные потери на пути распространения от всех антенн DIDO в основном кластере или кластере, составляющем помеху, в клиент (то есть антенны DIDO, расположенные по кругу вокруг клиента). Использовали одну упрощенную модель потерь на пути распространения с экспонентой 4 на пути распространения (как в типичной городской окружающей среде) [11].

Следующий анализ основан на следующей упрощенной модели сигнала, которая расширяет (7) для учета потерь на пути распространения:

где отношение сигнал шум (SIR) выводят как SIR=(1-d)/D)⁴. При моделировании IDCI рассматривали три сценария: i) идеальный случай без IDCI; ii) предварительно компенсированные IDCI в результате предварительного кодирования BD в кластере, представляющем взаимную помеху, для удовлетворения условия (3); iii) с IDCI, которые не были предварительно компенсированы соседним кластером.

На фиг. 9 показано отношение ''сигнал/взаимные помехи плюс шум'' (SINR) как функция D (то есть по мере того как целевой клиент движется из основного кластера 802 в направлении антенн 813 DIDO в кластере 8403, составляющем взаимную помеху). SINR выведен как отношение мощности сигнала к мощности взаимных помех плюс мощности шума, используя модель сигнала в (8). Предположим, что D_o=0,1 и SNR=50 дБ для D=D_o. В отсутствие IDCI, на рабочие характеристики беспроводного соединения влияет только шум, и SINR уменьшается из-за потерь на пути распространения. В присутствие IDCI (то есть без предварительного кодирования IDCI) взаимные помехи от антенн DIDO в соседнем кластере способствуют уменьшению SINR.

На фиг. 10 показана рабочая характеристика частоты ошибок символа (SER) для трех сценариев, описанных выше для модуляции 4-QAM в узкополосных каналах с равномерным затуханием. Эти результаты SER соответствуют SINR на фиг. 9. Было принято пороговое значение SER 1% для некодированных систем (то есть без FEC), соответствующее пороговому значению SINR, такому как SINR_T=20дБ на фиг. 9. Пороговое значение SINR зависит от порядка модуляции, используемой для передачи данных. Более высокие порядки модуляции обычно характеризуются более высоким SINR_T для достижения той же целевой частоты ошибок. При FEC нижнее целевое значение SER может быть достигнуто для того же значения SINR, благодаря усилению в результате кодирования. В случае IDCI без предварительного кодирования, целевое значение SER достигается только в пределах диапазона D≤0,25. При предварительном кодировании IDCI в соседнем кластере, расстояние, на котором удовлетворяется целевое значение SER, расширяется вплоть до D<0,6. За пределами этого расстояния SINR увеличивается из-за потерь на пути распространения и целевое значение SER не удовлетворяется.

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

- Оценка SIR 1101: Клиенты выполняют оценку мощности сигнала из основного кластера DIDO (то есть на основе принятых предварительно кодированных данных) и мощности сигнала взаимных помех плюс шумов из соседних кластеров DIDO. В системах DIDO с одной несущей структура фрейма может быть разработана с короткими периодами молчания. Например, периоды молчания могут быть определены между обучением для получения оценки канала и передачей предварительно кодированных данных во время передачи по каналу обратной связи информации о состоянии канала (CSI). В одном варианте осуществления мощность сигналов взаимных помех плюс шумов из соседних кластеров измеряют во время периодов молчания из антенн DIDO в основном кластере. В практических системах DIDO с множеством несущих (OFDM) нулевые тона обычно используют для предотвращения смещения постоянного тока (DC) и затухания на кромке полосы пропускания из-за фильтрации на сторонах передачи и приема. В другом варианте осуществления, в котором используются системы с множеством несущих, мощность сигнала взаимных помех плюс шумов оценивают по нулевым тонам. Коэффициенты коррекции можно использовать для компенсации аттенюации фильтра передачи/приема на кромке полосы. После получения оценки мощности ''сигнала плюс взаимных помех и шумов'' (P_S) из основного кластера и мощности взаимных помех и шумов от соседних кластеров (P_IN), клиент вычисляет SINR как

В качестве альтернативы, оценку SINR выводят из показателя силы принятого сигнала (RSSI), используемого в типичных системах беспроводной передачи данных для измерения мощности радиосигнала.

При этом наблюдали, что измерения в (9) не позволяют различать шумы и уровень мощности взаимных помех. Например, клиенты, на которых влияет затенение (то есть находящиеся позади препятствий, которые приводят к затуханию мощность сигнала от всех распределенных антенн DIDO в основном кластере) в окружающей среде, в которой отсутствуют взаимные помехи, могут оценивать низкое значение SINR, даже если на них не влияют взаимные помехи между кластерами.

Более надежный результат измерения для предложенного способа представляют собой значение SIR, рассчитанное как:

где P_N представляет собой мощность шумов. В практических системах OFDM с множеством несущих мощность P_N шумов в (10) оценивают по нулевым тонам, предполагая, что все антенны DIDO из основного и соседних кластеров используют один и тот же набор нулевых тонов. Мощность (P_IN) взаимных помех плюс шумов оценивают в период молчания, как упомянуто выше. В конечном итоге, мощность (P_S) ''сигнала плюс взаимных помех и шумов'' выводят из тонов данных. По этим оценкам клиент рассчитывает SIR в (10).

- Оценка канала в соседних кластерах 1102-1103: Если полученная оценка SIR в (10) будет ниже заданного порогового значения (SIR_T), определенного в 8702 на фиг. 11, клиент начинает прослушивать сигналы обучения из соседних кластеров. Следует отметить, что SIR_T зависит от модуляции и схемы кодирования FEC (MCS), используемой для передачи данных. Разные целевые значения SIR определены в зависимости от MCS клиента. Когда распределенные антенны DIDO из разных кластеров синхронизированы по времени (то есть синхронизированы по одним и тем же импульсам в секунду, PPS, опорному времени), клиент использует последовательность обучения для передачи ее оценки канала в антенны DIDO в соседних кластерах в 8703. Последовательность обучения для оценки канала в соседних кластерах разработана так, чтобы она была ортогональной обучению из основного кластера. В качестве альтернативы, когда антенны DIDO в других кластерах не синхронизированы по времени, используются ортогональные последовательности (с хорошими свойствами взаимной корреляции) для синхронизации по времени в разных кластерах DIDO. После синхронизации клиента по опорному сигналу времени/частоте соседних кластеров, выполняют оценку канала в 1103.

- Предварительное кодирование IDCI 1104: После того как оценки канала будут доступны в DIDO BTS в соседних кластерах, вычисляют предварительное кодирование IDCI для удовлетворения условия в (3). Антенны DIDO в соседних кластерах передают предварительно кодированные потоки данных только клиентам в своем кластере, в то время как выполняется предварительная компенсация взаимной помехи для клиентов в зоне 410, составляющей взаимную помеху на фиг. 4. При этом наблюдали, что если клиент находится в зоне 410 взаимной помехи типа В на фиг. 4, взаимные помехи для клиента генерируются множеством кластеров, и предварительное кодирование IDCI выполняют всеми соседними кластерами одновременно.

Способы передачи абонента

Далее будут описаны разные способы передачи абонента для клиентов, которые движутся через кластеры DIDO, заполненные распределенными антеннами, которые расположены в отдельных областях или которые предоставляют разного вида услуги (то есть услуги низкой или высокой мобильности).

а. Передача абонента между соседними кластерами DIDO

В одном варианте осуществления используется описанный выше предварительный кодер IDCI для удаления взаимных помех между кластерами как основная линия для способов передачи клиентов в системах DIDO. Обычная передача абонента в сотовых системах рассматривается для обеспечения возможности переключения клиентов без стыков между сотами, обслуживаемыми разными базовыми станциями. В системах DIDO передача абонентов позволяет клиентам перемещаться из одного кластера в другой без потери соединения.

Для иллюстрации одного варианта осуществления стратегии передачи абонентов для систем DIDO, снова рассмотрим пример на фиг.8 только с двумя кластерами 802 и 803. По мере того как клиент 801 движется из основного кластера (С1) 802 в соседний кластер (С2) 803, в одном варианте осуществления способа передачи абонента динамически рассчитывают качество сигнала в разных кластерах и выбирают кластер, который обеспечивает характеристики с наименьшей частотой ошибок для клиента.

На фиг. 12 показана вариация SINR как функция расстояния клиента от центра кластеров С1. Для модуляции 4-QAM без кодирования FEC рассматривается целевое значение SINR=20дБ. Линия, обозначенная кружками, представляет SINR для целевого клиента, обслуживаемого DIDO в С1, в то время как оба С1 и С2 используют предварительное кодирование DIDO без компенсации взаимных помех. SINR уменьшается как функция D из-за потерь на пути распространения и взаимных помех от соседнего кластера. Когда воплощено предварительное кодирование IDCI в соседнем кластере, снижение SINR происходит только из-за потерь на пути распространения (как показано линией с треугольниками), поскольку взаимные помехи полностью устранены. Симметричное поведение получается, когда клиент обслуживается из соседнего кластера. Один вариант осуществления стратегии передачи абонента определен таким образом, что по мере того как клиент движется из С1 в С2, алгоритм переключается между различными схемами DIDO для поддержания SINR выше заданного целевого значения.

По графикам, показанным на фиг. 12, вывели значение SER для 4-QAM модуляции на фиг. 13. Наблюдали, что в результате переключения между разными стратегиями предварительного кодирования, SER поддерживается в пределах заданного целевого значения.

Один вариант осуществления стратегии передачи абонента состоит в следующем.

- Предварительное кодирование C1-DIDO и C2-DIDO: Когда клиент находится в пределах С1, за пределами зоны взаимных помех, оба кластера С1 и С2 работают независимо с обычным предварительным кодированием DIDO.

- Предварительное кодирование C1-DIDO и C2-IDCI: Когда клиент движется в направлении зоны взаимных помех, его значения SIR или SINR деградируют. Когда достигается целевое значение SINR_T1, целевой клиент начинает выполнять оценку канала из всех антенн DIDO в С2 и предоставляет CSI в BTS С2. BTS в С2 рассчитывает предварительное кодирование IDCI и передает во все клиенты в С2, предотвращая взаимные помехи для целевого клиента. До тех пор, пока целевой клиент находится в пределах зоны взаимных помех, он продолжает предоставлять свой CSI как в С1, так и в С2.

- Предварительное кодирование C1-IDCI и C2-DIDO: По мере того как клиент движется в направлении С2, его SIR или SINR продолжает уменьшаться, до тех пор, пока оно снова не достигнет целевого значения. В этот момент клиент принимает решение переключиться на соседний кластер. В этом случае, С1 начинает использовать CSI из целевого клиента, для формирования нулевой взаимной помехи в направлении его предварительного кодирования IDCI, тогда как в соседнем кластере используется CSI для обычного предварительного кодирования DIDO. В одном варианте осуществления, по мере того как оценка SIR достигает целевого значения, кластеры С1 и С2 пытаются поочередно выполнять схемы предварительного кодирования DIDO и предварительного кодирования IDCI для обеспечения для клиента возможности оценки SIR в обоих случаях. Затем клиент выбирает наилучшую схему для максимизации определенных метрик характеристики частоты ошибок. Когда применятся этот способ, для стратегии передачи абонента возникает точка пересечения в месте пересечения кривых с треугольниками и ромбами на фиг. 12. В одном варианте осуществления используется модифицированный способ предварительного кодирования IDCI, описанный в позиции (6), в то время как соседний кластер также передает предварительно кодированный поток данных в целевой клиент, для обеспечения усиления в антенной решетке. При таком подходе стратегия передачи абонента упрощается, поскольку клиенту не требуется выполнять оценку SINR для обеих стратегий в точке передачи абонентов.

- Предварительное кодирование C1-DIDO и C2-DIDO: По мере того как клиент движется за пределы зоны взаимных помех в направлении С2, основной кластер С1 прекращает предварительную компенсацию взаимных помех в направлении целевого клиента через предварительное кодирование IDCI, и переключается снова на обычное предварительное кодирование DIDO для всех клиентов, оставшихся в С1. Такая конечная точка передачи абонента в данной стратегии передачи абонента является полезной для исключения ненужной передачи данных CSI по каналу обратной связи из целевого клиента в С1, уменьшая, таким образом, количество служебных сигналов, передаваемых по каналу обратной связи. В одном варианте осуществления определено второе целевое значение SINR_T2. Когда SINR (или SIR) увеличивается выше этого целевого значения, стратегия переключается на С1-DIDO и C2-DIDO. В одном варианте осуществления кластер С1 продолжает поочередно переключаться между предварительным кодированием DIDO и IDCI, что обеспечивает для клиента возможность оценки SINR. Затем клиент выбирает способ для С1, который в наибольшей степени приближается к целевому значению SINR_T1 сверху.

В способе, описанном выше, рассчитывают оценки SINR или SIR для различных схем в режиме реального времени и используют их для выбора оптимальной схемы. В одном варианте осуществления алгоритм передачи абонента, разработанный на основе конечного автомата, представлен на фиг. 14. Клиент отслеживает его текущее состояние и переключается в его следующее состояние, когда SINR или SIR падает ниже или поднимается выше заданных пороговых значений, показанных на фиг. 12. Как описано выше, в состоянии 1201, оба кластера С1 и С2 независимо оперируют с обычным предварительным кодированием DIDO, и клиент обслуживается кластером С1; в состоянии 1202 клиент обслуживается кластером CI, BTS в С2 рассчитывает предварительное кодирование IDCI, и кластер С1 работает, используя обычное предварительное кодирование DIDO; в состоянии 1203 клиент обслуживается кластером С2, BTS в С1 рассчитывает предварительное кодирование IDCI и кластер С2 работает, используя обычное предварительное кодирование DIDO; и в состоянии 1204 клиент, обслуживается кластером С2, и оба кластера С1 и С2 независимо работают с обычным предварительным кодированием DIDO.

В присутствии эффектов затенения, могут возникать флуктуации качества сигнала или SIR вокруг пороговых значений, как показано на фиг. 15, приводя к повторному переключению между последовательными состояниями, как показано на фиг. 14. Многократное изменение состояний представляет собой нежелательный эффект, поскольку это приводит к существенному объему служебных данных, передаваемых по каналам управления между клиентами и BTS, для обеспечения возможности переключения между схемами передачи. На фиг. 15 представлен один пример стратегии передачи абонентов в присутствии затенения. В одном варианте осуществления коэффициент затенения моделируют в соответствии с логарифмическим нормальным распределением с дисперсией 3 [3]. Далее определим некоторые способы предотвращения эффекта многократного переключения во время передачи абонента DIDO.

В одном варианте осуществления изобретения используется петля гистерезиса для того, чтобы исключить эффект переключения состояния. Например, когда происходит переключение между состояниями ''С1-DIDO, C2-IDCI'' 9302 и состояниями ''С1-IDCI, C2-DIDO'' 9303 на фиг. 14 (или наоборот) пороговое значение SINR_T1 можно регулировать в пределах диапазона А₁. Этот способ предотвращает многократное переключение между состояниями, когда качество сигнала колеблется вокруг SINR_T1. Например, на фиг. 16 показан механизм петли гистерезиса при переключении между любыми двумя состояниями на фиг. 14. Для переключения из состояния В в состояние A, SIR должно быть больше, чем (SIR_T1+A₁/2), но при переключении обратно из состояния А в состояние В SIR должно понизиться ниже (SIR_T1-A₁/2).

В другом варианте осуществления пороговое значение SINR_T2 регулируют с тем, чтобы исключить многократные переключения между первым и вторым (или третьим и четвертым) состояниями конечного автомата по фиг. 14. Например, диапазон значений А₂ может быть определен таким образом, что пороговое значение SINR_T2 выбирают в пределах этого диапазона, в зависимости от состояния канала и эффектов затенения.

В одном варианте осуществления, в зависимости от дисперсии затенения, ожидаемой в беспроводном канале передачи, пороговое значение SINR динамически регулируют в диапазоне [SINR_T2, SINR_T2+A₂]. Может быть получена оценка дисперсии логарифмического нормального распределения из дисперсии принятой силы сигнала (или RSSI), по мере того как клиент движется из его текущего кластера в соседний кластер.

В описанных выше способах предполагается, что клиент переключает стратегию передачи абонента. В одном варианте осуществления решение о передаче клиента задерживают до DIDO BTS, предполагая, что разрешена передача данных через множество BTS.

Для простоты способы, описанные выше, выводят, предполагая отсутствие кодирования FEC и 4-QAM. В более общем случае, пороговые значения SINR или SIR выводят для разных схем кодирования модуляции (MCS), и разрабатывают стратегию передачи абонента в комбинации с адаптацией соединения (см., например, патент США №7636381) для оптимизации скорости передачи данных по нисходящему каналу в каждый клиент в зоне, оказывающей взаимные помехи.

b. Передача абонента между сетями DIDO с низким и высоким значением доплеровского смещения

В системах DIDO используются схемы передачи с замкнутым контуром для предварительного кодирования потоков данных по нисходящему каналу. Схемы с замкнутым контуром, по своей сути, ограничены задержкой в канале обратной связи. В практических системах DIDO время расчета может быть уменьшено с помощью приемопередатчиков с высокой мощностью обработки, и при этом ожидается, что большая часть задержки вводится DIDO BSN, при подаче CSI и предварительно кодированных данных в полосе пропускания из BTS в распределенные антенны. В BSN могут быть воплощены различные сетевые технологии, включающие в себя, но без ограничений, цифровые абонентские линии (DSL), кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии Т1, комбинированные оптоволоконные коаксиальные кабельные (HFC) сети, и/или фиксированные беспроводные соединения (например, WiFi). Специализированные оптоволоконные кабели обычно имеют очень большую полосу пропускания и малую задержку, потенциально меньше, чем миллисекунда, в локальной области, но их реже разворачивают, чем DSL и кабельные модемы. В настоящее время соединения через DSL и кабельный модем обычно имеют задержку на последней миле от 10 до 25 мс в Соединенных Штатах Америки, но они очень широко используются.

Максимальная задержка через BSN определяет максимальную доплеровскую частоту, с которой возможна работа в беспроводном соединении DIDO, без деградации рабочих характеристик предварительного кодирования DIDO. Например, в публикации [1] было показано, что на несущей частоте 400 МГц, сети с задержкой приблизительно 10 мс (то есть DSL) могут работать при скорости клиентов вплоть до 8 миль в час (скорость бега), тогда как сети с задержкой 1 мс (то есть оптоволоконное кольцо) могут поддерживать связь на скорости вплоть до 70 миль в час (то есть движение на автомагистрали).

Определили две или больше подсетей DIDO в зависимости от максимальной доплеровской частоты, с которой можно работать через BSN. Например, BSN соединения DSL с большой задержкой между BTS DIDO и распределенными антеннами могут предоставлять только малую мобильность или фиксированные услуги беспроводной связи (то есть сеть с низким значением доплеровского смещения), тогда как BSN с малой задержкой через оптоволоконный замкнутый контур с малой задержкой может работать с более высокой мобильностью (то есть сеть с большим значением доплеровского смещения). Наблюдали, что большая часть широкополосных пользователей не движутся, когда они используют широкую полосу пропускания, и, кроме того, большинство из них вряд ли располагается возле областей с множеством объектов, движущихся с высокой скоростью (например, рядом с автомагистралью), поскольку такие места расположения обычно являются менее желательными местами для жизни или работы в офисе. Однако существуют пользователи широкой полосы, которые будут использовать широкую полосу на высоких скоростях (например, в то время как автомобиль движется по автомагистрали), или которые находятся рядом с объектами, движущимися с высокой скоростью (например, в магазине, расположенном рядом с автомагистралью). Для решения этих двух разных сценариев доплеровского смещения для пользователя, в одном варианте осуществления, сеть DIDO с низким значением доплеровской частоты состоит из обычно большого количества антенн DIDO с относительно малой мощностью (то есть от 1 Вт до 100 Вт, для установки внутри помещения или на крыше), распределенных в широкой области, тогда как сеть с большим значением доплеровского смещения обычно состоит из меньшего количества антенн DIDO с более высокой мощностью передачи (то есть 100 Вт для установки на крыше или для установки на башне). Сеть DIDO с малым значением доплеровской частоты обычно обслуживает большее количество пользователей с малым значением доплеровской частоты и может выполнять это при обычно меньших значениях затратах на обеспечение соединения, используя недорогостоящие широкополосные соединения с большой степенью задержки, такие как DSL и кабельные модемы. Сеть DIDO с высоким значением доплеровской частоты обычно обслуживает меньшее количество пользователей с большим значением доплеровской частоты и может выполнять это обычно при более высоких затратах на соединение, используя более дорогостоящие широкополосные соединения с малой задержкой, такие как оптоволокно.

Для исключения взаимных помех через сети DIDO разных типов (например, с малым значением доплеровской частоты и большим значением доплеровской частоты), могут использоваться различные технологии множественного доступа, такие как: множественный доступ с временным разделением (TDMA), множественный доступ с частотным разделением каналов (FDMA), или множественный доступ с кодовым разделением каналов (CDMA).

Далее, были предложены способы назначения клиентов для различных типов сетей DIDO и обеспечения возможности передачи абонента между ними. Выбор сети основан на типе мобильности каждого клиента. Скорость (v) клиента пропорциональна максимальному доплеровскому сдвигу, в соответствии со следующим уравнением [6]:

где f_d представляет собой максимальный доплеровский сдвиг λ представляет собой длину волны, соответствующую частоте несущей, и θ представляет собой угол между вектором, обозначающим направление передатчик - клиент, и вектором скорости.

В одном варианте осуществления доплеровский сдвиг каждого клиента рассчитывают, используя технологии слепой оценки. Например, доплеровский сдвиг может быть оценен путем передачи RF энергии в клиент и анализа отраженного сигнала, аналогично доплеровским радиолокационным системам.

В другом варианте осуществления одна или больше антенн DIDO передают сигналы обучения в клиент. Основываясь на этих сигналах обучения, клиент выполняет оценку доплеровского сдвига, используя такие технологии, как подсчет частоты пересечения нуля в канале усиления, или выполняя спектральный анализ. Наблюдали, что для фиксированной скорости ν и траектории клиентов, угловая скорость νsinθ в (11) может зависеть от относительного расстояния клиента от каждой антенны DIDO. Например, антенны DIDO в непосредственной близости к движущемуся клиенту приводят к получению большей угловой скорости и доплеровскому сдвигу, чем антенны, расположенные далеко от него. В одном варианте осуществления доплеровскую скорость оценивают по сигналам из множества антенн DIDO, поскольку разные расстояния от клиента и среднее значение, и взвешенное значение отклонения или среднеквадратическое отклонение используют в качестве индикатора мобильности клиента. На основе оценки доплеровского индикатора, DIDO BTS определяет, следует ли назначить клиента для сетей с низким или высоким доплеровским значением.

Показатель доплеровского сдвига периодически отслеживают для всех клиентов и передают обратно в BTS. Когда один или множество клиентов меняют свою доплеровскую скорость (то есть клиент едет в автобусе, в отличие от идущего или сидящего клиента), этих клиентов периодически переназначают для другой сети DIDO, которая может поддерживать их уровень мобильности.

Хотя на доплеровский сдвиг клиентов низкой частоты можно повлиять, находясь в непосредственной близости к объектам, движущихся с высокой скоростью (например, рядом с магистралью), доплеровский сдвиг обычно получается гораздо меньшим, чем доплеровский сдвиг клиентов, которые сами находятся в движении. Также, в одном варианте осуществления выполняют оценку скорости клиента (например, используя средство, такое как отслеживание положения клиента с помощью GPS), и если скорость низкая, клиента назначают для сети с малым значением доплеровского смещения, и если скорость высокая, клиента назначают для сети с высоким значением доплеровского смещения.

Способы управления мощностью для двух антенн

Блок-схема системы DIDO с управлением мощностью представлена на фиг. 17. Один или множество потоков (S_k) данных для каждого клиента (1, …, U) вначале умножают на веса, генерируемые модулем предварительного кодирования DIDO. Предварительно кодированные потоки данных умножают на коэффициент масштабирования мощности, выводимый модулем управления мощностью, на основе информации о качестве входного канала (CQI). CQI либо передают по цепи обратной связи от клиентов в DIDO BTS или выводят из восходящего канала, предполагая взаимность восходящего - нисходящего каналов. U предварительно кодированных потоков для разных клиентов затем комбинируют и мультиплексируют в М потоков данных (ТМ), по одному для каждой из М передающих антенн. В конечном итоге, потоки ТМ передают в модуль цифро-аналогового преобразователя (DAC), модуль радиочастоты (RF), модуль усилителя мощности (РА) и, наконец, в антенны.

Модуль управления мощностью измеряет CQI для всех клиентов. В одном варианте осуществления CQI представляет собой среднее значение SNR или RSSI. CQI изменяется для разных клиентов, в зависимости от потерь в канале передачи или степени затенения. В нашем способе управления мощностью регулирует коэффициенты P_k масштабирования мощности передачи для разных клиентов и умножают их на потоки предварительно кодированных данных, генерируемых для разных клиентов. Следует отметить, что один или множество потоков данных могут быть сгенерированы для каждого клиента, в зависимости от количества приемных антенн клиентов.

Для оценки рабочих характеристик предложенного способа определили следующую модель сигнала на основе (5), включающую в себя потери на пути распространения и параметры управления мощностью:

где k=1, …, U, U представляет собой количество клиентов, SNR=P_o/N_o, при этом Р_o представляет собой среднюю мощность передачи, N0 представляет собой мощность шумов, и α_kα_k представляет собой коэффициент потерь на пути распространения/затенения. Для моделирования потерь на пути распространения/затенения, использовали следующую упрощенную модель:

где а=4 представляет собой экспоненту потерь на пути распространения, и предположили, что потери на пути распространения увеличиваются с показателем клиентов (то есть клиенты расположены на увеличивающемся расстоянии от антенн DIDO).

На фиг. 18 показано SER в зависимости от SNR, предполагая четыре передающие антенны DIDO и четыре клиента в разных сценариях. В идеальном случае предполагается, что все клиенты имеют одинаковые потери на пути распространения (то есть а=0), в результате чего, P_k=1 для всех клиентов. График с квадратами относится к случаю, когда клиенты имеют разные коэффициенты на пути распространения и без управления мощностью. Кривая, отмеченная точками, выведена из того же сценария (с потерями на пути распространения), где коэффициенты управления мощностью выбраны так, что . В соответствии со способом управления мощностью большую мощность назначают для потоков данных, предназначенных для клиентов, у которых возникают большие потери на распространение/затенение, в результате получая усиление SNR на 9 дБ (для данного конкретного сценария) по сравнению со случаем без управления мощностью.

Федеральная комиссия по связи (FCC) (и другие международные регулирующие агентства) определяет ограничения для максимальной мощности, которая может быть передана из беспроводных устройств, для ограничения экспозиции тела человека электромагнитному (ЕМ) излучению. Существуют два типа пределов [2]: i) ''профессиональный/контролируемый'' предел, где люди полностью осведомлено об источнике радиочастоты (RF), используя ограждение, предупреждения или метки; ii) ''общее население/неконтролируемый'' предел, где отсутствует какой-либо контроль над экспозицией.

Различные уровни излучения определены для разных типов беспроводных устройств. В общем, распределенные антенны DIDO, предназначенные для применения внутри помещения/за пределами помещения, квалифицируют как категория FCC ''мобильные'' устройства, определенные следующим образом [2]:

''передающие устройства, разработанные для использования в других, кроме стационарных, местах размещения, которые обычно могли бы использоваться с излучающими структурами, удерживаемыми на расстоянии 20 см или больше от тела пользователя или от расположенных рядом людей''.

Эмиссию ЕМ ''мобильных'' устройств измеряют в виде максимально разрешенной экспозиции (МРЕ), выраженной в мВт/см². На фиг. 19 показана плотность мощности МРЕ как функция расстояния от источника излучения RF для разных значений мощности передачи при частоте несущей 700 МГц. Максимально допустимая мощность передачи, которая удовлетворяет ''неконтролируемому'' пределу FCC для устройств, которые обычно работают на расстоянии больше 20 см от тела человека, составляет Шт.

Меньшие ограничения по мощности излучения определены для передатчиков, установленных на крышах или на зданиях, на расстоянии от ''общего населения''. Для таких ''передатчиков, установленных на крыше'', FCC определяет более свободный предел излучения 1000 Вт, измеренный как эффективная излучаемая мощность (ERP).

На основе представленных выше ограничений FCC, в одном варианте осуществления, определили два типа распределенных антенн DIDO для практических систем:

- Передатчики малой мощности (LP): расположенные в любом месте (то есть внутри помещения или снаружи) на любой высоте, с максимальной мощностью передачи 1 Вт и полосой пропускания, предназначенной для обычного потребителя, шириной 5 Мбит/с обратного соединения базовой станции с управлением сетью (например, DSL, кабельный модем, гибридная оптоволоконная телекоммуникационная кабельная сеть (FTTH)).

- Передатчики большой мощности (HP): установленные на крыше или на зданиях антенны высотой приблизительно 10 м, с мощностью передачи 100 Вт и с обратным соединением базовой станции с управлением сетью с широкой полосой пропускания для коммерческого использования (например, оптоволоконным) (с эффективно ''неограниченной'' скоростью передачи данных по сравнению с пропускной способностью, доступной через беспроводные соединения DIDO).

Следует отметить, что LP передатчики с DSL или соединения по кабельному модему представляют собой хорошие кандидаты для сетей DIDO с малым значением доплеровского сдвига (как описано в предыдущем разделе), поскольку их клиенты, в основном, являются стационарными или имеют низкую мобильность. Передатчики HP с коммерческим оптоволоконным соединением могут поддерживать более высокую мобильность клиента и могут использоваться в сетях DIDO с большим значением доплеровского смещения.

Интуитивно, для применения на практике, в отношении рабочих характеристик систем DIDO с разными типами передатчиков LP/HP рассмотрели практический случай установки антенны DIDO в центральной части города Пало-Альто, Калифорния. На фиг. 20а показано случайное распределение N_LP=100 распределенных антенн DIDO с малой мощностью в Пало-Альто. На фиг. 20b 50 антенн LP заменены передатчиками большой мощности N_HP=50.

На основе распределения антенн DIDO на фиг. 20а-b вывели карту зоны охвата в Пало-Альто для систем, используя технологию DIDO. На фиг. 21а и 2lb представлены два распределения мощности, соответствующие конфигурациям, показанным на фиг. 20а и фиг. 20b, соответственно. Распределение принимаемой мощности (выраженное в дБм) выведено на основе предположения модели потерь на пути передачи/затенения для городской окружающей среды, определенной в стандарте 3GPP [3] на частоте несущей 700 МГц. Наблюдали, что использование 50% передатчиков большой мощности позволяет получить лучшую зону охвата в выбранной области.

На фиг. 22а-b представлено распределение скорости для двух представленных выше сценариев. Пропускная способность (выраженная в Мбит/с) выведена на основе пороговых значений мощности для разных схем кодирования модуляции, определенных в стандарте 3GPP долгосрочного развития (LTE) в [4,5]. Общая доступная полоса пропускания была фиксирована на 10 МГц при частоте несущей 700 МГц. Рассматриваются два разных размещения частоты: спектр 5 МГц i) выделенный только для станций LP (малой мощности); ii) 9 МГц для передатчиков HP (большой мощности) и 1 МГц для передатчиков LP. Следует отметить, что нижнюю полосу пропускания обычно выделяют для станций LP, из-за возможности обратного соединения базовой станции с управлением сетью по DSL с ограниченной пропускной способностью. На фиг. 22а-b показано, что при использовании 50% передатчиков HP возможно существенно повысить распределение скорости передачи, что приводит к средней скорости передачи данных клиента от 2,4 Мбит/с на фиг. 22а до 38 Мбит/с на фиг. 22b.

Затем были определены алгоритмы для управления мощностью передачи станций LP таким образом, что более высокая мощность разрешена в любое заданное время, что, таким образом, повышает пропускную способность через нисходящий канал передачи в систему DIDO на фиг. 22b. Наблюдали, что пределы FCC для плотности мощности определены на основе среднего значения во времени, следующим образом [2]:

где представляет собой временное усреднение МРЕ, t_n представляет собой период времени экспозиции для излучения с плотностью мощности S_n. Для ''контролируемой'' экспозиции среднее время составляло 6 минут, тогда как для ''неконтролируемой'' экспозиции оно увеличивалось вплоть до 30 минут. Затем любому источнику питания было разрешено передавать при более высоких уровнях мощности, чем предельное значение МРЕ, если только среднее значение мощности в (14) удовлетворяло пределу FCC в течение в среднем 30 минут для ''неконтролируемой'' экспозиции.

На основе этого анализа определили адаптивные способы управления мощностью для повышения мгновенной мощности передачи на каждую антенну, при поддержании средней мощности на антенну DIDO ниже пределов МРЕ. Здесь рассматривали системы DIDO с большим количество передающих антенн, чем у активных клиентов. Такое предположение было обоснованным, учитывая, что антенны DIDO можно рассматривать как недорогостоящие беспроводные устройства (аналогичные точкам доступа WiFi), они и могут быть размещены в любом месте, где присутствует DSL, кабельный модем, оптоволокно или другая возможность подключения к Интернету.

Общая схема систем DIDO с адаптивным управлением мощностью для каждой антенны представлена на фиг. 23. Амплитуда цифрового сигнала, поступающего из мультиплексора 234, динамически регулируется коэффициентами S₁, …, S_M масштабирования мощности перед их отправкой в модули 235 DAC. Коэффициенты масштабирования мощности рассчитывают в модуле 232 управления мощностью на основе CQI233.

В одном варианте осуществления определено N_g группы антенн DIDO. Каждая группа содержит, по меньшей мере, такое количество антенн DIDO, каково количество активных клиентов (К). В любое заданное время, только одна группа имеет Na>К активных антенн DIDO, передающих в клиенты с более высокими уровнями (S_o) мощности, чем предел МРЕ . в одном из способов выполняют итерацию по всем группам антенн, в соответствии с политикой планирования с циклическим предоставлением ресурсов, как показано на фиг. 24. В другом варианте осуществления используют другие технологии планирования (то есть пропорционально справедливое планирование [8]) для выбора кластера, для оптимизации частоты ошибок или характеристики пропускной способности.

Предполагая выделение мощности в соответствии с последовательным циклическим предоставлением ресурсов из (14) вывели среднюю мощность передачи для каждой антенны DIDO следующим образом:

где t_o представляет собой период времени, в течение которого группа антенн является активной, и ТМРЕ=30 мин представляет собой среднее время, определенное в наставлениях FCC [2]. Отношение в (15) представляет собой коэффициент заполнения (DF) групп, определенный таким образом, что средняя мощность передачи каждой антенны DIDO, удовлетворяет пределу МРЕ . Коэффициент использования зависит от количества активных клиентов, количества групп и активных антенн на группу, в соответствии со следующим определением

Усиление SNR (в дБ), получаемое в системах DIDO при управлении мощностью и при группировании антенн, выражается как функция коэффициента заполнения следующим образом:

Наблюдали, что усиление в (17) достигалось за счет дополнительной мощности передачи во всех антеннах DIDO.

В общем, общая мощность передачи из всех Na для групп Ng определена следующим образом:

где P_ij представляет собой среднее значение мощности передачи на антенну, определенное следующим образом:

и S_ij (t) представляет собой спектральную плотность мощности для i0H передающей антенны в пределах j^ой группы. В одном варианте осуществления спектральную плотность мощности в (19) разрабатывают для каждой антенны, так, чтобы оптимизировать частоту ошибок или характеристики пропускной способности.

Интуитивно, для определенной оценки рабочих характеристик предложенного способа, рассмотрели 400 распределенных антенн DIDO в заданной зоне охвата и 400 клиентов - абонентов услуги беспроводного Интернета, предложенной в системах DIDO. Маловероятно, что каждое интернет-соединение будет полностью постоянно использоваться. Предположим, что 10% клиентов активно используют беспроводное интернет-соединение в любой заданный момент времени. Затем 400 антенн DIDO можно разделить на N_g=10 групп по Na=40 антенн в каждой, каждая группа обслуживает К=40 активных клиентов в любой момент времени с коэффициентом заполнения DF=0,1. Усиление SNR, в результате такой схемы преобразования составляет G_дБ=101og₁₀ (1/DF)=10 дБ, которые предоставляют 10 дБ дополнительной мощности передачи от всех антенн DIDO. Однако при этом наблюдали, что средняя мощность передачи на антенну является постоянной и находится в пределах МРЕ.

На фиг. 25 представлено сравнение (некодированной) характеристики SER для описанного выше управления мощностью с группированием антенн, по сравнению с обычным выбором собственного вида колебаний в соответствии с патентом США №7636381. Во всех схемах используются предварительное кодирование BD с четырьмя клиентами, каждый клиент оборудован одной антенной. SNR относится к отношению мощности ''на передающую антенну'' к мощности шумов (то есть SNR передачи для каждой антенны). Кривая, обозначенная DIDO 4×4, предполагает четыре передающие антенны и предварительное кодирование BD. Кривая с квадратами обозначает характеристику SNR с двумя дополнительными передающими антеннами и BD с выбором собственного вида колебаний, что приводит к усилению SNR на 10 дБ (при целевом значении SER 1%) по сравнению с обычным предварительным кодированием BD. Управление мощностью с группированием антенн и DF=1/10 также позволяет получить усиление на 10 дБ при том же целевом значении SER. Наблюдали, что выбор собственного режима изменяет наклон кривой SER, из-за усиления за счет разноса, тогда как наш способ управления мощностью сдвигает кривую SER влево (при поддержании того же наклона), из-за увеличенной средней мощности передачи. Для сравнения показано, что SER с большим коэффициентом заполнения DF=1/50 обеспечивает дополнительное усиление на 7 дБ по сравнению с DF=1/10.

Следует отметить, что наше управление мощностью может быть менее сложным при выполнении, чем обычные способы выбора собственного вида колебаний. Фактически, ID антенны для каждой группы может быть предварительно рассчитан и может совместно использоваться среди антенн DIDO и клиентов через справочные таблицы, таким образом, что только оценки по К каналам требуются в любой момент времени. Для выбора собственного вида колебаний, рассчитывают оценки (К+2) канала, и дополнительная расчетная обработка требуется для выбора собственного вида колебаний, который сводит к минимуму SER в любой момент времени для всех клиентов.

Далее будет описан другой способ, в котором используется группирование антенн DIDO, для уменьшения количества служебных сигналов, передаваемых по каналу обратной связи CSI в некоторых специальных сценариях. На фиг. 26а показан один сценарий, где клиенты (точки) равномерно распределены в одной области, охваченной множеством распределенных антенн DIDO (крестики). Средняя мощность для каждого беспроводного канала передачи - приема может быть рассчитана следующим образом:

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

Матрицы на фиг. 26а-с получают в цифровом виде путем соединения матриц канала по, в среднем, более чем 1000 случаям. Два альтернативных сценария представлены на фиг. 26b и фиг. 26с, соответственно, где клиенты сгруппированы вокруг поднабора антенн DIDO и принимают несущественную мощность из антенн DIDO, расположенных далеко от них. Например, на фиг. 26b показаны две группы антенн, которые приводят к получению блочной диагональной матрицы А. В одном экстремальном сценарии каждый клиент расположен очень близко только к одному передатчику, и передатчики расположены далеко друг от друга, таким образом, что мощность от всех других антенн DIDO является пренебрежимо малой. В этом случае соединение DIDO вырождается во множество соединений SISO, и А представляет собой диагональную матрицу, как на фиг. 26с.

Во всех трех описанных выше сценариях предварительное кодирование BD динамически регулирует веса предварительного кодирования для учета разных уровней мощности по беспроводным каналам передачи данных между антеннами DIDO и клиентами. Однако удобно идентифицировать множество групп в пределах кластеров DIDO и управлять предварительным кодированием DIDO только в пределах каждой группы. Предложенный нами способ группирования приводит к следующим преимуществам:

- Уменьшение объема расчетов: предварительное кодирование DIDO рассчитывают только в пределах каждой группы в кластере. Например, если используются предварительное кодирование BD, разложение сингулярного значения (SVD) имеет сложность О(n³), где n представляет собой минимальный размер матрицы Н канала. Если Н можно уменьшить до блочной диагональной матрицы, SVD рассчитывают для каждого блока с уменьшенной сложностью. Фактически, если матрицу канала разделить на две блочные матрицы с размерами n₁ и n₂ таким образом, что n=n₁+n₂, сложность SVD составляет только . В экстремальном случае, если Н представляет собой диагональную матрицу, соединение DIDO уменьшается до множества соединений SISO и при этом не требуется выполнять расчет SVD.

- Уменьшенное количество служебных сигналов, передаваемых по каналам обратной связи CSI: Когда антенны DIDO и клиенты разделены на группы, в одном варианте осуществления, CSI рассчитывают из клиентов в антенны только в пределах одной и той же группы. В системах TDD, предполагая взаимность соответствия канала, группирование антенн уменьшает количество оценок канала для расчета матрицы Н канала. В системах FDD, когда CSI передают обратно по каналу обратной связи через беспроводный канал передачи данных, группирование антенн дополнительно приводит к уменьшению количества служебных сигналов, передаваемых по каналу обратной связи CSI через беспроводные соединения между антеннами DIDO и клиентами.

Технологии множественного доступа для восходящего канала передачи DIDO

В одном варианте осуществления изобретения определены разные технологии множественного доступа для восходящего канала передачи DIDO. Эти технологии можно использовать для передачи по каналам обратной связи CSI или передачи потоков данных от клиентов в антенны DIDO по восходящему каналу передачи. Ниже CSI обратной связи и потоки данных называются потоками восходящего канала передачи.

- Множество входов, множество выходов (MIMO): восходящие потоки передают от клиента в антенны DIDO через схемы мультиплексирования MIMO с открытым контуром. Этот способ предполагает, что все клиенты синхронизованы по времени/частоте. В одном варианте осуществления синхронизация между клиентами достигается путем обучения из нисходящего канала передачи данных и предполагается, что все антенны DIDO синхронизированы по одним и тем же опорным часам времени/частоты. Следует отметить, что вариации задержки, распределенные в разных клиентах, могут генерировать дрожание между часами в разных клиентах, что может влиять на характеристики схемы восходящей передачи MIMO. После того как клиенты передадут восходящие потоки через схемы мультиплексирования MIMO, приемные антенны DIDO могут использовать нелинейные (то есть максимальные вероятности, ML) или линейные (то есть минимальная среднеквадратическая ошибка с обращением в нуль незначащих коэффициентов) приемники, для компенсации взаимных помех из соседнего канала и индивидуальной демодуляции восходящих потоков.

- Множественный доступ с временным разделением (TDMA): Разным клиентам назначают разные временные интервалы. Каждый клиент передает свой восходящий поток, когда его временной интервал доступен.

- Множественный доступ с частотным разделением каналов (FDMA): Разным клиентам назначают разные несущие частоты. В системах с множеством несущих (OFDM) поднаборы тонов назначают для разных клиентов, которые одновременно передают восходящие потоки, уменьшая, таким образом, задержку.

- Множественный доступ с кодовым разделением каналов (CDMA): Каждому клиенту назначают разную псевдослучайную последовательность, и ортогональность между клиентами достигается в области кодов.

В одном варианте осуществления изобретения клиенты представляют собой беспроводные устройства, которые передают с гораздо меньшей мощностью, чем антенны DIDO. В этом случае, DIDO BTS определяет подгруппы клиентов на основе информации SNR по восходящему каналу передачи, таким образом, что взаимные помехи между подгруппами сводятся к минимуму. В пределах каждой подгруппы описанные выше технологии множественного доступа используют для формирования ортогональных каналов в области времени, частоты, пространства или кода, исключая, таким образом, взаимные помехи в восходящем канале передачи между разными клиентами.

В другом варианте осуществления технологии множественного доступа по восходящему каналу передачи, описанные выше, используются в комбинации со способами группирования антенн, представленными в предыдущем разделе, для определения разных групп клиентов в пределах кластера DIDO.

Система и способ адаптации соединения в системах с множеством несущих DIDO

Способы адаптации соединения для систем DIDO, в которых используется избирательность по времени, частоте и пространственная избирательность беспроводных каналов, были определены в патенте США №7636381. Ниже описаны варианты осуществления изобретения для адаптации соединения в системах DIDO с множеством несущих (OFDM), в которых используется избирательность по времени/частоте беспроводных каналов.

Имитировали каналы затухания Рейли в соответствии с экспоненциально затухающим профилем задержки мощности (PDP) или моделью Салеха-Вэлензуела в [9]. Для простоты предположим, что канал одного кластера с многолучевым распространением PDP, определен следующим образом:

где n=0, …, L-1, представляет собой индекс отвода канала, L представляет собой количество отводов канала И представляет собой экспоненту PDP, которая представляет собой индикатор полосы пропускания когерентности канала, обратно пропорциональный распространению (σ_DS) с задержкой канала. Малые значения β приводят к однородным по частоте каналам, в то время как при высоких значениях β получают частотно-избирательные каналы. PDP в (21) нормализован таким образом, что общая средняя мощность всех отводов L канала является единичной:

На фиг. 27 представлена амплитуда низкочастотных избирательных каналов (если принять β=1) в области задержки или мгновенных PDP (верхний график) и область частоты (нижний график) для системы DIDO 2×2. Первый нижний индекс обозначает клиента, второй нижний индекс - передающую антенну. Высокочастотные избирательные каналы (при β=0.1) показаны на фиг. 28.

Затем изучили рабочие характеристики предварительного кодирования DIDO в частотно-избирательных каналах. Рассчитали веса предварительного кодирования DIDO через BD, предполагая модель сигнала в (1), которая удовлетворяет условию в (2). Переформулировали модель приемного сигнала DIDO в (5), с условием, представленным в (2), следующим образом:

где H_ek=H_kW_k представляет собой эффективную матрицу канала для пользователя k. Для DIDO 2×2, с одной антенной на клиент, эффективная матрица канала уменьшается до одного значения с частотным откликом, показанным на фиг. 29, и для каналов, характеризуемых высокой избирательностью по частоте (например, при β=0.1 β=0.1) на фиг. 28. Непрерывная линия на фиг. 29 относится к клиенту 1, тогда как линия с точками относится к клиенту 2. На основе результатов измерения качества канала на фиг. 29 определили способы адаптации соединения (LA) в области времени/частоты, которые динамически регулируют MCS, в зависимости от изменяющихся условий канала.

Начали с оценки рабочих характеристики разных MCS в AWGN и каналах SISO затухания Рейли. Для простоты предполагали отсутствие кодирования FEC, но следующие способы LA могут быть расширены на системы, которые включают в себя FEC.

На фиг. 30 показано SER для разных схем QAM (то есть 4-QAM, 16-QAM, 64-QAM). Без потери общности предположили, что целевое значение SER равно 1% для систем без кодирования. Пороговые значения SNR для удовлетворения целевым значениям SER в каналах AWGN составляют 8 дБ, 15,5 дБ и 22 дБ для трех схем модуляции, соответственно. В каналах затухания Рейли хорошо известно, что характеристика SER описанных выше схем модуляции хуже, чем AWGN [13], и пороговые значения SNR составляют: 18,6 дБ, 27,3 дБ и 34,1 дБ, соответственно. Наблюдали, что предварительное кодирование DIDO преобразует многопользовательский канал нисходящей передачи в набор параллельных соединений SISO. Следовательно, пороговые значения SNR, как и на фиг. 30 для систем SISO, использовались для систем DIDO на основе клиент за клиентом. Кроме того, если выполняется мгновенный LA, используются пороговые значения в каналах AWGN.

Основная идея предложенного способа LA для систем DIDO состоит в использовании низких порядков MCS, когда в канале происходит глубокое затухание в области времени или в области частоты (представлено на фиг. 28) для обеспечения надежности соединения. И, наоборот, когда канал характеризуется большим усилением, способ LA переключается на более высокие порядки MCS для повышения спектральной эффективности. Один вклад настоящей заявки по сравнению с патентом США №7636381 состоит в использовании эффективной матрицы канала в (23) и на фиг.29, как измеряемая величина, для обеспечения возможности адаптации.

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

- Оценка CSI: В 3171 DIDO BTS рассчитывает CSI от всех пользователей. Пользователи могут быть оборудованы одной или множеством приемных антенн.

- Предварительное кодирование DIDO: В позиции 3172, BTS рассчитывает веса предварительного кодирования DIDO для всех пользователей. В одном варианте осуществления BD используется для расчета этих весов. Веса предварительного кодирования рассчитывают на основе от тона к тону.

- Расчет результатов измерения качества канала: В позиции 3173 BTS рассчитывает метрики качества соединения в области частоты. В системах OFDM метрики рассчитывают по весам предварительного кодирования CSI и DIDO для каждого тона. В одном варианте осуществления изобретения метрика качества соединения представляет собой среднее значение SNR по всем тонам OFDM. Мы определяем этот способ как LA1 (на основе средней рабочей характеристики SNR). В другом варианте осуществления метрика качества соединения представляет собой частотный отклик эффективного канала в (23). Мы определяем этот способ как LA2 (на основе рабочей характеристики от тона к тону, для использования разноса по частотам). Если каждый клиент имеет одну антенну, эффективный канал области частот показан на фиг. 29. Если клиенты имеют множество приемных антенн, метрика качества соединения определена как норма Фробениуса эффективной матрицы канала для каждого тона. В качестве альтернативы, множество метрик качества каналы определены для каждого клиента как единственные значения эффективной матрицы канала в (23).

- Алгоритм нагрузки бита: В позиции 3174, на основе метрик качества соединения, BTS определяет MCS для разных клиентов и разных тонов OFDM. Для способа LA1 одна и та же MCS используется для всех клиентов, и всех тонов OFDM на основе пороговых значений SNR для каналов с затуханием Релея на фиг. 30. Для LA2 назначают разные MCS для разных тонов OFDM для использования частотного разноса канала.

- Передача предварительно кодированных данных: В позиции 3175, BTS передает предварительно кодированные потоки данных из распределенных антенн DIDO в клиенты, используя MCSs, выведенные из алгоритма настройки битов. Один заголовок установлен для предварительно кодированных данных, предназначенных для передачи данных из MCS по разным тонам в клиенты. Например, если доступны восемь MCS, и символы OFDM определены при тоне N=64, log₂(8)*N=192 битов требуются для связи текущей MCS с каждым клиентом. Предполагая, что используется 4-QAM (спектральная эффективность 2 бита/символ) для отображения этих битов на символы, только 192/2/N=1,5 символов OFDM требуются для отображения информации MCS. В другом варианте осуществления множество поднесущих (или тонов OFDM) группируют в подполосы, и один и тот же MCS назначают для всех тонов в одной и той же подполосе для уменьшения общего количества служебных сигналов, передаваемых как информация управления. Кроме того, MCS регулируют на основе временных вариаций усиления канала (пропорционально времени когерентности). В фиксированном беспроводном канале (который характеризуется низким эффектом Доплера) MCS пересчитывают для каждой фракции времени когерентности канала, уменьшая, таким образом, количество служебных данных, требуемых для передачи информации управления.

На фиг. 32 показана рабочая характеристика SER для способов LA, описанных выше. Для сравнения рабочая характеристика SER в каналах затухания Релея представлена на графике для каждой из трех используемых схем QAM. Способ LA2 адаптирует MCS к флуктуациям эффективного канала в области частоты, обеспечивая, таким образом, усиление 1,8 бит⋅с/Гц по спектральной эффективности для низкого значения SNR (то есть SNR=20дБ) и усиление SNR на 15 дБ (для SNR>35 дБ) по сравнению с LA1.

Система и способ для интерполяции предварительного кодирования DIDO в системах с множеством несущих

Расчетная сложность систем DIDO, в основном, локализуется в централизованном процессоре или BTS. Большинство операций с объемными вычислениями составляют расчет весов предварительного кодирования для всех клиентов из их CSI. Когда используются предварительное кодирование BD, BTS должна выполнять такое же количество операций разложения сингулярного значения (SVD), каково количество клиентов в системе. Один из способов уменьшения сложности состоит в параллельной обработке, где SVD рассчитывают в отдельном процессоре для каждого клиента.

В системах DIDO с множеством несущих каждая поднесущая проходит через канал с равномерным затуханием, и SVD выполняют для каждого клиента по каждой поднесущей. Очевидно, что сложность системы линейно увеличивается с количеством поднесущих. Например, в системах OFDM с полосой пропускания сигнала 1 МГц, циклический префикс (L₀) должен иметь, по меньшей мере, восемь отводов канала (то есть длительностью 8 микросекунд), для исключения взаимных помех между символами вне помещения в окружающей среде макроячейки с большим распространением задержки [3]. Размер (N_FFT) быстрого преобразования Фурье (FFT), используемый для генерирования символов OFDM, обычно устанавливают как кратное L₀ для уменьшения потерь скорости передачи данных. Если N_FFT=64, эффективная спектральная эффективность системы ограничена коэффициентом N_FFT/(N_FFT+L₀)=89%. Большие значения N_FFT приводят к большей спектральной эффективности за счет большей сложности расчетов в предварительном кодере DIDO.

Один из способов уменьшения сложности расчетов в предварительном кодере DIDO состоит в выполнении операции SVD для поднабора тонов (который мы называем пилотными тонами) и выводе весов предварительного кодирования для остальных тонов путем интерполяции. Интерполяция весов представляет собой один из источников ошибок, в результате которых возникает взаимная помеха между клиентами. В одном варианте осуществления оптимальные технологии интерполяции весов используют для уменьшения взаимных помех между клиентами, что позволяет получить улучшенные характеристики частоты ошибок и снизить сложность расчетов в системах с множеством несущих. В системах DIDO с М передающими антеннами, U клиентами и TV приемными антеннами на клиент условие для предварительного кодирования весов k^ого клиента (W_k), которое гарантирует нулевые взаимные помехи с другими клиентами и, выводят из уравнения (2) следующим образом:

где H_u представляет собой матрицы канала, соответствующие другим клиентам DIDO в системе.

В одном варианте осуществления изобретения объективная функция способа интерполяции веса определена следующим образом:

где θ_k представляет собой набор параметров, которые должны быть оптимизированы для пользователя k, представляет собой матрицу интерполяции весов и обозначает норму Фробениуса для матрицы. Задача оптимизации формулируется следующим образом:

где Θ_k представляет собой реально выполняемый набор задач оптимизации, и θ_k,opt представляет собой оптимальное решение.

Объективную функцию в (25) определяют для одного тона OFDM. В другом варианте осуществления изобретения объективная функция определена как линейная комбинация нормы Фробениуса в (25) для матриц всех тонов OFDM, которые должны быть интерполированы. В другом варианте осуществления спектр OFDM разделяют на поднаборы тонов, и оптимальное решение определяется следующим:

где n представляет собой индекс тона OFDM, и А представляет собой поднабор тонов.

Матрица W_k(θ_k) интерполяции весов в уравнении (25) выражена как функция набора параметров θ_k. После того как оптимальный набор будет определен в соответствии с (26) или (27), рассчитывают матрицу оптимальных весов. В одном варианте осуществления изобретения матрицу интерполяции веса заданного тона n OFDM определяют как линейную комбинацию матриц весов пилотных тонов. Один пример функции интерполяции веса для систем формирования луча с одиночным клиентом был определен в [11]. В системах с множеством клиентов DIDO матрицу интерполяции весов записывают следующим образом:

где , L₀ представляет собой количество пилотных тонов и при . Матрицу весов в (28) затем нормализуют таким образом, что , для гарантирования передачи единичной мощности из каждой антенны.

Если N=1 (одна приемная антенна на клиент), матрица в уравнении (28) становятся вектором, который нормализуют в отношении его нормы. В одном варианте осуществления изобретения пилотные тона выбирают равномерно в пределах диапазона тонов OFDM. В другом варианте осуществления пилотные тона адаптивно выбирают на основе CSI для минимизации ошибки интерполяции.

Наблюдали, что одно ключевое отличие в системе и в способе в [11] от предложенного в данной заявке на патент, представляет собой целевую функцию. В частности, в системе в [11] предполагается множество передающих антенн и один клиент, таким образом, соответствующий способ разрабатывают для обеспечения максимального произведения веса предварительного кодирования на канал, для обеспечения максимального SNR приема для клиента. Этот способ, однако, не работает в сценариях с множеством клиентов, поскольку он приводит к взаимным помехам между клиентами, из-за ошибки интерполяции. В отличие от этого, наш способ разработан для минимизации взаимных помех между клиентами, улучшая, таким образом, характеристики частоты ошибок для всех клиентов.

На фиг. 33 показаны входы в матрицу в (28) как функция индекса тона OFDM для систем DIDO 2×2 с N_FFT=64 и L₀=8. PDP канала генерируют в соответствии с моделью в (21) при β=1, и канал состоит только из восьми отводов канала. Мы наблюдали, что L₀ необходимо выбирать так, чтобы оно было больше, чем количество отводов канала. Сплошными линиями на фиг. 33 представлены идеальные функции, тогда как пунктирными линиями показаны интерполированные функции. Интерполированные веса соответствуют идеальным значениям для пилотных тонов, в соответствии с определением в (28). Веса, рассчитанные по остальным тонам, являются только аппроксимацией к идеальному случаю, из-за ошибки оценки.

Один из способов воплощения способа интерполяции весов представляет собой использование исчерпывающего поиска по всему реализуемому набору Θ_k в (26). Для уменьшения сложности поиска выполняют однородное квантование реально реализуемого набора в Р значений в диапазоне [0]. На фиг. 34 показано SER в зависимости от SNR для L₀=8, M=N_t=2 передающих антенн и переменного количества Р. По мере того как количество уровней квантования увеличивается, характеристики SER улучшаются. Мы наблюдали, что случай Р=10 приближается к рабочей характеристике Р=100 с гораздо меньшей сложностью расчетов из-за уменьшенного количества поисков.

На фиг. 35 показаны рабочие характеристики SER способа интерполяции для разных порядков DIDO и L₀=16. Предположили, что количество клиентов является таким же, как и количество передающих антенн, и у каждого клиента установлена одна антенна. Поскольку количество клиентов увеличилось, рабочие характеристики SER ухудшаются из-за увеличения взаимных помех между клиентами, формируемых ошибками интерполяции веса.

В другом варианте осуществления изобретения применяются другие функции интерполяции веса, чем представлены в (28). Например, могут использоваться авторегрессионные модели линейного прогнозирования [12] для интерполяции весов по J разным тонам OFDM на основе оценок корреляции частоты канала.

Список литературы

[1] A. Forenza and S.G. Perlman, ''System and method for distributed antenna wireless communications'', U.S. Application Serial No. 12/630627, 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.C. Jakes, Microwave Mobile Communications, IEEE Press, 1974.

[7] К.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. 4003016, Jan. 1977.

[18] R.J. Masak, ''Beamforming/null-steering adaptive array'', US Patent N. 4771289, 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 5600326, 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] К.K. Wong, R.D. Murch, and К.B. 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 РОДСТВЕННОЙ ЗАЯВКИ РЕГИСТРАЦИОННЫЙ №12/917257

Ниже описаны системы беспроводной радиочастотной (RP) передачи данных и способы, в которых используется множество распределенных передающих антенн, работающих во взаимодействии для формирования беспроводных каналов для заданных пользователей при подавлении взаимных помех для других пользователей. Координация между разными передающими антеннами обеспечивается через кластеризацию пользователя. Кластер пользователя представляет собой набор передающих антенн, сигнал которых может быть надежно детектирован заданным пользователем (то есть принимаемая сила сигнала выше уровня шумов или взаимных помех). Каждый пользователь в системе определяет свой собственной кластер пользователя. Формы колебаний, передаваемые передающими антеннами в одном и том же кластере пользователя, когерентно комбинируют для формирования RF энергии в местоположении целевого пользователя и точки нулевых RF взаимных помех в местоположении каждого из пользователей могут быть получены с помощью этих антенн.

Рассмотрим систему с М передающими антеннами в пределах одного кластера пользователя и К пользователями, связь с которыми обеспечивается через эти М антенн, при К≤М. Предположим, что в передатчиках известно CSI(Н∈C^K×M) между М передающими антеннами и К пользователями. Для простоты предполагается, что каждый пользователь оборудован одной антенной, но тот же способ может быть рассчитан для множества приемных антенн на пользователя. Рассмотрим матрицу Н канала, получаемую путем комбинирования векторов (h_k∈С^1×M)канала из М передающих антенн для К пользователей как:

Веса (w_k∈C^M×1) предварительного кодирования, которые формируют RF энергию для пользователя k и нулевую RF энергию для всех других К-1 пользователей, рассчитывают так, чтобы они удовлетворяли следующему условию:

,

где представляет собой эффективную матрицу канала пользователя k, получаемую путем удаления k-ого ряда, такого как матрицы H и 0^K×1 представляет собой вектор со всеми нулевыми входами.

В одном варианте осуществления беспроводная система представляет собой систему DIDO, и кластеризацию пользователя используют для формирования беспроводного канала передачи данных для целевого пользователя, выполняя предварительную компенсацию взаимных помех для любого другого пользователя, связь с которым может поддерживаться с помощью антенн, находящихся в кластере пользователя. В заявке США, регистрационный №12/630627, описана система DIDO, которая включает в себя:

- Клиенты DIDO: терминалы пользователя, оборудованные одной или множеством антенн;

- Распределенные антенны DIDO: станции приемопередатчика, работающие совместно для передачи предварительно кодированных потоков данных для множества пользователей, подавляя, таким образом, взаимные помехи между пользователями;

- Базовые приемо-передающие станции (BTS) DIDO: централизованный процессор, генерирующий предварительно кодированные формы колебаний для распределенных антенн DIDO;

- Сеть базовой станции (BSN) DIDO: кабельное обратное соединение базовой станции с управлением сетью, соединяющее BTS с распределенными антеннами DIDO или с другими BTS.

Распределенные антенны DIDO сгруппированы в разные поднаборы, в зависимости от их пространственного распределения относительно места расположения BTS или клиентов DIDO. Были определены три типа кластеров, как представлено на фиг. 36:

- Суперкластер 3640: представляет собой набор распределенных антенн DIDO, соединенных с одной или множеством BTS таким образом, что задержка на передачу сигнала туда и обратно между всеми BTS и соответствующими пользователями находится в пределах ограничений контура предварительного кодирования DIDO;

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

- Кластер пользователя 3642: представляет собой набор распределенных антенн DIDO, которые во взаимодействии передают предварительно кодированные данные для заданного пользователя.

Например, BTS представляют собой локальные концентраторы, соединенные с другими BTS и с распределенными антеннами DIDO через BSN. BSN могут быть построены на основе различных сетевых технологий, включающих в себя, но без ограничений, цифровые абонентские линии (DSL), ADSL, VDSL [6], кабельные модемы, оптоволоконные кольца, линии Т1, гибридные оптоволоконные коаксиальные (HFC) сети и/или фиксированные беспроводные сети (например, WiFi). Все BTS в пределах одного и того же суперкластера совместно используют информацию о предварительном кодировании DIDO через BSN таким образом, что задержка на передачу сигнала туда и обратно находится в пределах контура предварительного кодирования DIDO.

На фиг. 37 точками обозначены распределенные антенны DIDO, крестиками обозначены пользователи, и пунктирные линии обозначают кластеры пользователя для пользователей U1 и U8, соответственно. Способ, описанный здесь, разработан для формирования соединения для передачи данных с целевым пользователем U1, формируя точки нулевой RF энергии для любого другого пользователя (U2-U8) внутри или за пределами кластера пользователя.

Аналогичный способ был предложен в [5], где точки нулевой RF энергии формировали для устранения взаимных помех в наложенных областях между кластерами DIDO. Дополнительные антенны потребовались для передачи сигнала в клиенты в пределах кластера DIDO при подавлении взаимных помех между кластерами. В одном варианте осуществления способа, предложенного в настоящей заявке, не пытаются устранить взаимные помехи внутри кластера DIDO; скорее, предполагается, что кластер связан с клиентом (то есть пользователь - кластер) и гарантирует, что взаимные помехи не будут генерироваться (или будут генерироваться пренебрежимо малые помехи) для одного клиента, находящегося по соседству.

Одна идея, ассоциированная с предложенным способом, состоит в том, что на пользователей, расположенных достаточно далеко от пользователя кластера, не влияет излучение от передающих антенн, из-за больших потерь на пути распространения. Пользователи, расположенные рядом или в пределах кластера пользователя, принимают сигнал, не содержащий взаимные помехи, из-за предварительного кодирования. Кроме того, дополнительные передающие антенны могут быть добавлены в кластер пользователя (как показано на фиг. 37) таким образом, что удовлетворяется условие К≤М.

Один вариант осуществления способа, в котором используется разделение пользователей на кластеры, состоит в выполнении следующих этапов:

а. Измерение качества соединения: качество соединения между каждой распределенной антенной DIDO, и каждым пользователем передают как отчет BTS. Метрика качества соединения состоит из отношения ''сигнал - шум'' (SNR) или отношения ''сигнал - взаимная помеха - плюс - шум'' (SINR).

В одном варианте осуществления распределенные антенны DIDO передают обучающие сигналы, и пользователи выполняют оценку качества принятого сигнала на основе этого обучения. Обучающие сигналы разрабатывают так, чтобы они были ортогональны в областях времени, частоты или кода таким образом, чтобы пользователи могли различать разные передатчики. В качестве альтернативы, антенны DIDO передают узкополосные сигналы (то есть отдельный тон) на определенной частоте (то есть канал маяка), и пользователи выполняют оценку качества соединения на основе этого сигнала маяка. Одно пороговое значение определено как минимальная амплитуда сигнала (или мощность) выше уровня шумов для последующей демодуляции данных, как показано на фиг. 38а. Любое значение метрики качества соединения ниже этого порогового значения предполагается равным нулю. Метрику качества соединения квантуют по конечному количеству битов и передают обратно по каналу обратной связи в передатчик.

В другом варианте осуществления сигналы обучения или сигналы маяка передают от пользователей, и получают оценку качества соединения в передающих антеннах DIDO, (как на фиг. 38b), предполагая взаимную идентичность между восходящим каналом (UL) и нисходящим каналом (DL) передачи для потерь в канале передачи. Следует отметить, что взаимная идентичность потерь в канале передачи представляет собой реалистичное предположение в системах дуплексирования с разделением по времени (TDD) (с каналами UL и DL на одной и той же частоте) и в системах дуплексирования с частотным разделением (FDD), когда полосы частот UL и DL относительно близки.

Информация о метриках качества канала совместно распределяется между разными BTS через BSN, как представлено на фиг. 37, таким образом, что все BTS имеют информацию о качестве соединения между каждой парой антенна/пользователь в разных кластерах DIDO.

b. Определение кластеров пользователя: метрики качества соединения всех беспроводных соединений в кластерах DIDO представляет собой входы в матрицу качества соединения, совместно используемую всеми BTS через BSN. Один пример матрицы качества канала для сценария на фиг. 37 представлен на фиг. 39.

Матрицу качества канала используют для определения кластеров пользователя. Например, на фиг. 39 показан выбор кластера пользователя для пользователя U8. Поднабор передатчиков с ненулевыми метриками качества соединения (то есть активными передатчиками) для пользователя U8, будет определен первым. Этими передатчиками заполняют кластер пользователя для пользователя U8. Затем выбирают подматрицу, содержащую ненулевые входы из передатчиков в кластере пользователя для других пользователей. Следует отметить, что поскольку метрики качества соединения используются только для выбора кластера пользователя, они могут быть квантованы только двумя битами (то есть для идентификации состояния выше или ниже пороговых значений на фиг. 38), уменьшая, таким образом, объем служебных сигналов, передаваемых по каналу обратной связи.

Другой пример представлен на фиг. 40 для пользователя U1. В этом случае количество активных передатчиков ниже, чем количество пользователей в подматрице, что, таким образом, нарушает условие К≤М К≤М. Поэтому, один или больше столбцов добавляют к подматрице, для удовлетворения этого условия. Если количество передатчиков превышает количество пользователей, дополнительное количество антенн можно использовать для схем разделения (то есть выбора антенны или собственного вида колебаний).

Еще один, другой пример, показан на фиг. 41 для пользователя U4. Здесь наблюдали, что подматрица может быть получена как комбинация двух подматриц.

c. Отчет CSI для BTS: после того как кластеры пользователя будут выбраны, CSI из всех передатчиков в пределах кластера пользователя для каждого пользователя, с которым могут связываться эти передатчики, делают доступными для всех BTS. Информацией CSI совместно используется между всеми BTS через BSN. В системах TDD взаимное соответствие канала UL/DL можно использовать для определения CSI по обучению через канал UL. В системах FDD требуются каналы обратной связи от всех пользователей в BTS. Для уменьшения объема данных, передаваемых по каналам обратной связи, передают только CSI, соответствующие ненулевым входам матрицы качества соединения, по каналам обратной связи.

d. Предварительное кодирование DIDO: В конечном итоге, применяют предварительное кодирование DIDO для каждой подматрицы CSI, соответствующей разным кластерам пользователя (как описано, например, в родственных заявках на патент США).

В одном варианте осуществления рассчитывают разложение сингулярного значения (SVD) эффективной матрицы канала и определяют вес w_k предварительного кодирования для пользователя k как правый сингулярный вектор, соответствующий нулевому подпространству . В качестве альтернативы, если М>К и SVD разделяет эффективную матрицу канала как , вес предварительного кодирования DIDO для пользователя k определяется следующим образом:

где U₀ представляет собой матрицу со столбцами, которые представляют собой сингулярные вектора в нулевом подпространстве .

На основе основной линейной алгебры наблюдали, что правый сингулярный вектор в нулевом подпространстве матрицы равен собственному вектору С, соответствующему нулевому собственному значению:

где эффективную матрицу канала раскладывают как , в соответствии с SVD. Затем одна из альтернатив для расчета SVD для представляет собой расчет разложения собственного значения для С. Существует несколько способов расчета разложения собственного значения, таких как способ мощности. Поскольку мы заинтересованы только в собственном векторе, соответствующему нулевому подпространству С, используется обратный способ мощности, описанный итерацией:

где вектор , в первой итерации представляет собой случайный вектор.

Учитывая, что собственное значение (λλ) нулевого подпространства известно (то есть равно нулю), обратный способ мощности требует только одной итерации для схождения, уменьшая, таким образом, сложность расчетов. Затем можно записать вектор веса предварительного кодирования следующим образом:

w=С^-1u₁,

где u₁ представляет собой вектор с реальными входами, равными 1 (то есть вектор веса предварительного кодирования представляет собой сумму столбцов С^-1).

Расчет предварительного кодирования DIDO требует одной инверсии матрицы. Существует несколько цифровых решений для уменьшения сложности инверсий матрицы, таких как алгоритм Штрассена [1] или алгоритм Копперсмита-Винограда [2, 3]. Поскольку С представляет собой эрмитову матрицу по определению, альтернативное решение состоит в разложении С на его действительный и мнимый компоненты, и расчета инверсии матрицы для действительной матрицы, в соответствии со способом, описанным в [4, раздел 11.4].

Другое свойство предложенного способа и системы состоит в возможности изменения их конфигурации. По мере того как клиент преодолевает различные кластеры DIDO, как на фиг. 42, пользователь кластера отслеживает его движение. Другими словами, поднабор передающих антенны постоянно обновляется, по мере того как клиент изменяет свое положение и выполняет повторный расчет матрицы эффективного канала (и соответствующих весов предварительного кодирования).

Предложенный здесь способ работает в пределах суперкластера на фиг. 36, поскольку соединения между BTS через BSN должны иметь малую задержку. Для подавления взаимных помех в областях наложения разных суперкластеров, возможно использовать наш способ, описанный в [5], в котором используются дополнительные антенны для формирования точек нулевой RF энергии в областях, создающих взаимные помехи между кластерами DIDO.

Следует, однако, отметить, что термины ''пользователь'' и ''клиент'' используются здесь взаимозаменяемо.

Список литературы

[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, B. Szegedy, C. 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. 12/802988, filed June 16, 2010.

[6] Per-Erik Eriksson and Bjorn Odenhammar, ''VDSL2: Next important broadband technology'', Ericsson Review No. 1, 2006.

III. СИСТЕМЫ И СПОСОБЫ ДЛЯ ЭКСПЛУАТАЦИИ ОБЛАСТЕЙ КОГЕРЕНТНОСТИ В БЕСПРОВОДНЫХ СИСТЕМАХ

Пропускная способность систем с множеством антенн (MAS) в практических средах распространения представляет собой функцию пространственного разнесения, доступного по беспроводному каналу передачи. Пространственное разнесение определяется распределением объектов рассеяния в беспроводном канале, а также геометрией передающих и приемных антенных решеток.

Одна популярная модель для каналов MAS представляет собой, так называемую, модель кластерного канала, которая определяет группу рассеивателей как кластеры, расположенные вокруг передатчиков и приемников. В общем, чем больше кластеров, и чем большее их угловое распределение, тем выше пространственное разнесение и пропускная способность, достигаемая по беспроводным каналам передачи. Кластерные модели канала были проверены при практических измерениях [1-2], и вариации этих моделей были приняты в различных стандартах беспроводной связи как внутри помещения (то есть IEEE 802.1 In Technical Group [3] для WLAN), так и вне помещения (3GPP Technical Specification Group для сотовых систем 3G [4]).

Другие факторы, которые определяют пространственное разнесение в беспроводных каналах, представляют собой характеристики антенных решеток, включающие в себя: промежуток между антенными элементами [5-7], количество антенн [8-9], апертуру решетки [10-11], геометрию решетки [5, 12, 13], поляризацию и структуру антенны [14-28].

Объединенная модель, описывающая эффекты конструкции антенной решетки, а также характеристики канала распространения на пространственный разнос (или степень свободы) беспроводных соединений, была представлена в [29]. Модель принятого сигнала в [29] определяется следующим образом:

где x(p)∈C³ представляет собой поляризованный вектор, описывающий передаваемый сигнал, p,q∈R³ представляет собой положения поляризованного вектора, описывающие передающие и приемные решетки, соответственно, и C(⋅,⋅)∈С^3×3 представляет собой матрицу, описывающую отклик системы между положениями передающего и приемного векторов, определяемыми следующим образом:

где A_t(⋅,⋅), A_r(⋅,⋅)∈С^3×3 представляет собой отклики передающей и приемной антенных решеток, соответственно, и представляет собой матрицу отклика канала с входами, которые представляют собой комплексные коэффициенты усиления между направлением передачи направлением приема. В системах DIDO устройства пользователя могут иметь одну или множество антенн. Для простоты предположим приемники с одной антенной, с идеальной изотропной структурой и перепишем матрицу отклика системы следующим образом:

где учитывается только структура передающей антенны.

Из уравнений Максвелла и учитывая член дальнего поля функции Грина, отклик антенной решетки может быть аппроксимирован следующим образом [29]:

где p∈Р, Р представляет собой пространство, которое определяет антенную решетку, и где

при . Для неполяризированных антенн изучение отклика антенны эквивалентно изучению представленного выше интегрального ядра. Далее будут представлены закрытые выражения интегральных ядер для разных типов антенных решеток.

Неполяризованные линейные антенные решетки

Для неполяризированных линейных антенных решеток длиной L (нормализованных по длине волны) и антенных элементов, ориентированных вдоль оси Z и сцентрированных в точке происхождения, интегральное ядро определяется следующим образом [29]:

a(cosθ,p_z)=exp(-j2πp_zcosθ).

При расширении описанных выше уравнений на последовательность диад со сдвигом, получили, что функция синхронизации имеет разрешение 1/L, и размер подпространства, ограниченного антенной решеткой и приблизительно ограниченного волновым вектором (то есть степени свободы) представляет собой:

D_F=LΩ

где Ω_θ={cosθ:θ∈Θ}. Это наблюдали для антенных решеток на широкой стороне , тогда как для антенной решетки осевого излучения .

Неполяризованные сферические решетки

Интегральное ядро для сферической решетки радиусом R (нормализованным по длине волны) задано следующей формулой [29]:

.

Если разложить представленную выше функцию на сумму сферических функций Бесселя первого типа, получим разрешение сферических решеток, 1/(πR²), и степени свободы определяются следующим образом:

D_F=AΩ=πR_Ω,

где А представляет собой область сферической антенной решетки и

.

Области когерентности в беспроводных каналах

Соотношение между разрешением сферических областей и их площадью А представлено на фиг. 43. Сфера в центре представляет собой сферическую решетку с площадью А. Проекция кластеров канала на единичную сферу определяет разные области рассеивания с размером, пропорциональным угловому распределению кластеров. Область размером 1/А в каждом кластере, которую мы называем ''областью когерентности'', обозначает проекцию функций основания излучаемого поля антенной решетки и определяет разрешение антенной решетки в области волнового вектора.

Сравнивая фиг. 43 с фиг. 44, можно видеть, что размер области когерентности уменьшается как обратная величина размера решетки. Фактически, большего размеры антенные решетки могут фокусировать энергию в меньшей области, приводя к большему количеству степеней свободы D_F. Следует отметить, что общее количество степеней свободы зависит также от углового распространения кластера, как показано в представленном выше определении.

На фиг. 45 представлен другой пример, где размер решетки охватывает даже большую область, чем на фиг. 44, приводя к дополнительным степеням свободы. В системах DIDO апертура решетки может быть аппроксимирована общей областью, охватываемой всеми передатчиками DIDO (предполагая, что антенны размещены друг от друга на расстоянии, составляющем фракции длины волны). Затем на фиг. 45 показано, что система DIDO позволяет достичь увеличенного количества степеней свободы путем распределения антенн в пространстве, уменьшая, таким образом, размер областей когерентности. Следует отметить, что фигуры составлены на основе предположения идеальных сферических решеток. В практических сценариях антенны DIDO распространяются случайным образом по широким областям, и получаемая в результате форма областей когерентности может не быть такой же регулярной, как на чертежах.

На фиг. 46 показано, что, по мере увеличения размера решетки, большее количество кластеров включено в пределы беспроводного канала, по мере того как радиоволны отсеиваются, в результате увеличения количества объектов между передатчиками DIDO. Следовательно, становится возможным возбуждать увеличенное количество базовых функций (которые охватывают поле облучения), получая дополнительные степени свободы, в соответствии с представленным выше определением.

В системах с множеством антенн (MAS) для множества пользователей (MU), описанных в этой заявке на патент, используется область когерентности беспроводных каналов для формирования множества одновременных независимых, не создающих взаимные помехи потоков данных для разных пользователей. Для заданных условий канала и распределения пользователей, базовые функции излучаемого поля выбирают для формирования независимых и одновременных беспроводных соединений для разных пользователей таким образом, что каждый пользователь получает соединения, свободные от взаимных помех. Поскольку MU-MAS знает о существовании канала между каждым передатчиком и каждым пользователем, передачу с предварительным кодированием регулируют на основе этой информации, для формирования отдельных областей когерентности для разных пользователей.

В одном варианте осуществления изобретения в MU-MAS используется нелинейное предварительное кодирование, такое как кодирование типа ''грязная бумага'' (DPC) [30-31] или предварительное кодирование Томлинсона-Харашима (ТН) [32-33]. В другом варианте осуществления изобретения MU-MAS использует нелинейное предварительное кодирование, такое как диагонализация блока (BD), как в наших предыдущих патентных заявках [0003-0009], или при формировании луча с принудительной установкой нулевой энергии взаимных помех (ZF-BF) [34].

Для обеспечения возможности предварительного кодирования, MU-MAS требуется знание информации о состоянии канала (CSI). CSI делают доступной для MU-MAS через канал обратной связи или оценивают через канал восходящей передачи, предполагая возможной идентичности восходящего/нисходящего канала передачи в дуплексных системах с разделением по времени (TDD). Один из способов уменьшения количества данных, передаваемых по каналу обратной связи для CSI, представляет собой использование ограниченных технологий обратной связи [35-37]. В одном варианте осуществления в MU-MAS используются ограниченные технологии обратной связи для уменьшения объема служебных сигналов CSI, передаваемых по каналу управления.

Конструкция кодовой книги является критичной в технологиях с ограниченной обратной связью. Один вариант осуществления определяет кодовую книгу из базовых функций, которые охватывают поле облучения передающей антенной решетки.

По мере того как пользователи передвигаются в пространстве, или по мере того как окружающая среда распространения изменяется с течением времени, из-за мобильности объектов (таких как люди или автомобили), области когерентности меняют свои местоположения и форму. Это происходит из-за хорошо известного эффекта Доплера при беспроводной передаче данных. MU-MAS, описанный в этой патентной заявке, регулирует предварительное кодирование, для постоянной адаптации к области когерентности для каждого пользователя по мере изменения окружающей среды, из-за эффектов Доплера. Такая адаптация областей когерентности выполняется таким образом, чтобы одновременно сформировать каналы без взаимных помех для разных пользователей.

В другом варианте осуществления изобретения адаптивно выбирают поднабор антенн системы MU-MAS для формирования областей когерентности разных размеров. Например, если пользователи не густо распределены в пространстве (например, в сельской местности или во время суток с малой степенью использования беспроводных ресурсов), выбирают только малый поднабор антенн, и размер области когерентности будет большим относительно размера области, показанной на фиг. 43. В качестве альтернативы, в плотно населенных областях (то есть городские территории или во время суток с пиковым использованием услуг беспроводной связи) выбирают большее количество антенн для формирования меньших областей когерентности для пользователей, находящихся в непосредственной близости друг к другу.

В одном варианте осуществления изобретения MU-MAS представляет собой систему DIDO, как описано в предыдущих заявках на патент [0003-0009]. В системе DIDO используется линейное или нелинейное предварительное кодирование и/или ограниченные технологии обратной связи для формирования области когерентности для разных пользователей.

Цифровые результаты

Мы начали путем расчета количества степеней свободы в обычных системах с множеством входов, множеством выходов (MIMO), как функции размера решетки. Мы учитывали неполяризованные линейные антенные решетки и два типа моделей канала: как внутри помещения, как в стандарте ШЕЕ 802.11n для систем WiFi, так и вне помещения, как в стандарте 3GPP-LTE для систем сотовой связи. Режим канала внутри помещения в [3] определяет количество кластеров в зоне действия [2, 6] и при угловом распределении в диапазоне [15°, 40°]. Модель канала для применения за пределами помещения для городских микросот определяет приблизительно 6 кластеров и угловое распределение в базовой станции приблизительно 20°.

На фиг. 47 представлены степени свободы систем MIMO в практических сценариях распространения внутри помещения и за пределами помещения. Например, рассматривая линейные массивы с десятью антеннами, размещенные на расстоянии одной длины волны друг от друга, максимальное количество степеней свободы (или количество пространственных каналов) доступное для каждого беспроводного соединения ограничено приблизительно 3 сценариями для применения за пределами помещения и 7 для применения внутри помещения. Конечно, каналы, применяемые внутри помещения, обеспечивают большую степень свободы, из-за большего углового распределения.

Далее рассчитали степени свободы в системах DIDO. Рассмотрели случай, когда антенны, распределены в 3-D пространстве, например, как в сценариях в центре города, где точки доступа DIDO могут быть распределены на разных этажах соседних зданий. При этом моделировали передающие антенны DIDO, (все соединенные друг с другом через оптоволокно или основную сеть соединений DSL) как сферическую решетку. Кроме того, предположили, что кластеры равномерно распределены в пределах пространственного угла.

На фиг. 48 показаны степени свободы в системах DIDO как функция диаметра антенной решетки. Наблюдали, что для диаметра, равного десяти длинам волн, доступны приблизительно 1000 степеней свободы в системе DIDO. В теории возможно сформировать вплоть до 1000 не создающих взаимные помехи каналов для пользователей. Повышенный пространственный разнос, из-за применения распределенных в пространстве антенн, представляет собой ключевой момент для мультиплексирования усиления, обеспечиваемого DIDO, по сравнению с обычными системами MIMO.

Для сравнения, показали степени свободы, достигаемые в окружающей среде пригорода с системами DIDO. Здесь предполагалось, что кластеры распределены в пределах угла возвышения [α,π-α], и определили телесный угол для кластеров как . Например, в сценариях для пригорода с двухэтажными зданиями, угол подъема рассеивателей может составлять α=60°. В этом случае количество степеней свободы как функция длины волны, показано на фиг. 48.

IV. СИСТЕМА И СПОСОБЫ ДЛЯ ПЛАНИРОВАННОЙ РАЗВИТИЯ И ПОСТЕПЕННОГО УСТАРЕВАНИЯ СПЕКТРА ДЛЯ МНОЖЕСТВА ПОЛЬЗОВАТЕЛЕЙ

Растущий спрос на высокоскоростные беспроводные услуги и повышенное количество абонентов сотовых телефонов привели к радикальной революции в технологии в отрасли беспроводной связи в течение последних трех десятилетий от исходных аналоговых голосовых услуг (AMPS [1-2]) до стандартов, которые поддерживают цифровую передачу голоса (GSM [3-4], IS 95 CDMA [5]), передачу потока данных (EDGE [6], EV-DO [7]) и возможность просмотра интернет-страниц (WiFi [8-9], WiMAX [10-11], 3G [12-13], 4G [14-15]). Этот рост беспроводной технологии в последние годы был обеспечен двумя основными усилиями:

i) Федеральная комиссия по связи (FCC) [16] выделяла новый спектр для поддержки новых возникающих стандартов. Например, в системах AMPS первого поколения количество каналов, выделенных FCC, выросло от исходных 333 в 1983 до 416 в конце 1980-ых для поддержки увеличивающегося количества клиентов сотовой связи. В более позднее время коммерциализация технологий, таких как Wi-Fi, Bluetooth и ZigBee, стала возможна при использовании нелицензированной полосы ISM, выделенной FCC в 1985 г [17].

ii) Отрасль беспроводной передачи данных сформировала новые технологии, в которых более эффективно используются ограниченный доступный спектр для поддержания соединений с более высокой скоростью передачи данных и увеличения количества абонентов. Одна большая революция в мире беспроводной передачи данных представила собой миграцию от аналоговых систем AMPS в цифровые DAMPS и GSM в 1990-ые годы, которая обеспечивала гораздо больший объем вызовов для заданной полосы частот, из-за улучшенной спектральной эффективности. Другой радикальный сдвиг был произведен в начале 2000-ых гг., используя технологии пространственной обработки, такие как множество входов-множество выходов (МГМО), что привело к 4-кратному увеличению скорости передачи данных по сравнению с предыдущими беспроводными сетями передачи данных, и которые были приняты разными стандартами (то есть IEEE 802.11n для Wi-Fi, IEEE 802.16 для WiMAX, 3GPP для LTE 4G).

Несмотря на попытки обеспечения решений для высокоскоростной беспроводной передачи данных, промышленность беспроводной передачи данных сталкивается с новыми трудностями: для того чтобы предложить потоковую передачу видеоданных высокой четкости (HD), для удовлетворения растущего спроса на услуги, такие как игровые услуги и для повсеместного обеспечения беспроводной зоны охвата (включая в себя сельские области, где строительство кабельной магистральной линии передачи является дорогостоящим и непрактичным). В настоящее время наиболее передовые системы беспроводных стандартов (то есть 4G-LTE) не могут обеспечить требования по скорости передачи данных и ограничения по задержке для поддержания услуг потоковой передачи HD, в частности, когда сеть перегружена большим объемом конкурирующих соединений. И снова, основной недостаток был в ограниченной доступности спектра и нехватке эффективных спектральных технологий, которые могли бы действительно улучшить скорость передачи данных и обеспечить полную зону охвата.

В последние годы появилась новая технология, называемая распределенным входом-распределенным выходом (DIDO) [18-21], и которая описана в наших предыдущих патентных заявках [0002-0009]. Технология DIDO обещает повышение на порядки спектральной эффективности, что делает услуги потоковой беспроводной передачи HD возможными в перегруженных сетях.

В то же время, правительство США старается решить проблему недостаточности спектра, запустив план, который высвободит 500 МГц спектра в течение следующих 10 лет. Этот план был выпущен 28-ого июня 2010 г. с целью обеспечения возможности работы вновь появляющихся технологий беспроводной связи в новых частотных диапазонах и обеспечения области охвата высокоскоростной беспроводной связи в городских и сельских областях [22]. Как часть этого плана, 23-го сентября 2010 г. FCC открыла приблизительно 200 МГц спектра VHF и UHF для нелицензированного использования, называемого ''белым пространством'' [23]. Одно из ограничений для работы в этих частотных диапазонах состоит в том, что не следует создавать значительные взаимные помехи для существующих устройств беспроводных микрофонов, работающих в том же диапазоне. Также, 22-ого июля 2011 г. рабочая группа IEEE 802.22 завершила работу над стандартом новой беспроводной системы, в которой используется когнитивная радиотехнология (или определение спектра) с ключевым свойством динамичного мониторинга спектра и работы в доступных полосах, исключая, таким образом, значительные взаимные помехи с одновременно существующими беспроводными устройствами [24]. Только в последнее время были проведены дебаты для выделения части белых пространств для лицензированного использования и открытия их для аукциона спектра [25].

Одновременное существование нелицензированных устройств с одинаковым полосами частот и конфликты при попытках одновременно использовать спектр для нелицензированного и лицензированного использования представляли собой две основные проблемы для планов выделения спектра FCC в течение последних лет.

Например, в белых пространствах взаимное существование беспроводных микрофонов и устройств беспроводной передачи данных обеспечивалось с помощью когнитивной радио-технологии. Когнитивное радио, однако, может обеспечивать только часть эффективности по сравнению с другими технологиями, в которых используется пространственная обработка, такими как DIDO. Аналогично, рабочие характеристики систем Wi-Fi существенно деградировали за последние десятилетия из-за увеличения количества точек доступа и использования устройств Bluetooth/ZigBee, которые работают в том же нелицензированном диапазоне ISM и генерируют неконтролируемые помехи. Один из недостатков нелицензированного спектра представляет собой нерегулируемое использование RF устройств, которые продолжат загрязнять спектр в течение многих последующих лет. RF загрязнение также предотвращает возможность использования нелицензированного спектра для будущих лицензированных операций, ограничивая, таким образом, важные рыночные возможности для коммерческих услуг беспроводной широкополосной передачи данных и аукционов спектра.

Мы предложили новую систему и способы, которые позволяют выполнять динамическое выделение беспроводного спектра для обеспечения возможности одновременного существования и развития различных услуг и стандартов. В одном варианте осуществления нашего способа динамически назначают права для RF приемопередатчиков для работы в определенной части спектра и обеспечивают возможность устаревания тех же RF устройств для обеспечения:

i) Возможности переконфигурирования спектра для обеспечения беспроводных операций новых типов (то есть лицензированных по сравнению с нелицензированными) и/или удовлетворения новых пределов мощности RF излучения. Это свойство позволяет проводить аукционы спектра всякий раз, когда требуется, без необходимости предварительного планирования использовать лицензированный спектр, в отличие от нелицензированного спектра. Это также позволяет регулировать уровни мощности передачи так, чтобы они удовлетворяли новым уровням мощности эмиссии, установленным FCC.

ii) Одновременное существование различных технологий, работающих в одном и том же диапазоне (то есть белые пространства и беспроводные микрофоны, WiFi и Bluetooth/ZigBee) таким образом, что полоса может динамически быть повторно выделена, по мере создания новых технологий, исключая взаимные помехи с существующими технологиями.

iii) Развитие без стыков беспроводной инфраструктуры по мере миграции системы к более усовершенствованным технологиям, которые могут предложить более высокую эффективность спектра, лучшую зону охвата и улучшенные рабочие характеристики для поддержания новых типов услуг, для которых требуется более высокое значение QoS (то есть в виде потоковой передачи видеоданных HD).

Далее будут описаны система и способ для планируемого развития и устаревания многопользовательского спектра. Один вариант осуществления системы состоит из одного или множества централизованных процессоров (CP) 4901-4904 и одного или множества распределенных узлов (DN) 4911-4913, которые сообщаются друг с другом через проводные или беспроводные соединения, как представлено на фиг. 49. Например, в контексте сетей [26] 4G LTE, централизованный процессор представляет собой шлюз к ядру доступа (ACGW), соединенному с несколькими приемопередатчиками Узла В. В контексте Wi-Fi централизованный процессор представляет собой провайдера интернет-услуги (ISP), и распределенные узлы представляют собой точки доступа Wi-Fi, соединенные с ISP через модемы или непосредственно соединенные с кабелем или DSL. В другом варианте осуществления, в соответствии с изобретением, система представляет собой систему с распределенным входом - распределенным выходом (DIDO) [0002-0009] с одним централизованным процессором (или BTS), и распределенные узлы представляют собой точки доступа DIDO (или распределенные антенны DIDO, соединенные с BTS через BSN).

DN 4911-4913 связываются с CP 4901-4904. Информация, обмен которой выполняют из DN в CP, используется для динамического регулирования конфигурации узлов для разворачиваемой конструкции сетевой архитектуры. В одном варианте осуществления DN 4911-4913 совместно используют свой идентификационный номер с СР. CP сохраняет идентификационные номера всех DN, соединенных через сеть, в справочной таблице или в совместно используемой базе данных. Справочные таблицы или база данных могут совместно использоваться другими CP, и эта информация синхронизируется таким образом, что все CP могут всегда получить доступ к наиболее обновленной информации обо всех DN в сети.

Например, FCC может определить выделить определенную часть спектра для нелицензированного использования, и предложенная система может быть разработана с возможностью работы в пределах этого спектра. Из-за нехватки спектра, FCC может впоследствии потребоваться выделять часть спектра, предназначенного для лицензированного использования, для коммерческих несущих (то есть AT&T, Verizon или Sprint), обороны или общественной безопасности. В обычных беспроводных системах такое взаимное существование было бы невозможным, поскольку существующие беспроводные устройства, работающие в нелицензированном диапазоне, создавали бы опасные взаимные помехи для лицензированных RF приемопередатчиков. В нашей предложенной системе распределенные узлы выполняют обмен информацией управления с CP 4901-4903 для адаптации своей RF передачи с планом разворачивающейся полосы пропускания. В одном варианте осуществления DN 4911-4913 были первоначально разработаны для работы в разных частотных диапазонах в пределах доступного спектра. По мере того как FCC выделяет один или множество участков этого спектра для лицензированной работы, CP выполняет обмен информацией управления с нелицензированными DN, и реконфигурирует их так, чтобы отключить частотные диапазоны для лицензированного использования, таким образом, чтобы нелицензированные DN не создавали помеху лицензированным DN. Этот сценарий представлен на фиг. 50, где нелицензированные узлы (например, 5002) обозначены затушеванными кружками, и лицензированные узлы обозначены пустыми кружками (например, 5001). В другом варианте осуществления весь спектр может быть выделен для новой лицензированной услуги, и информация управления использует CP для отключения всех нелицензированных DN для исключения взаимных помех с лицензированными DN. Этот сценарий показан на фиг. 51, где устаревшие нелицензированные узлы отмечены крестиком.

В качестве другого примера, может потребоваться ограничить мощность излучения для определенных устройств, работающих в заданной полосе частот, для удовлетворения пределам экспонирования FCC [27]. Например, беспроводная система может первоначально быть разработана для фиксированных беспроводных соединений с DN 4911-4913, соединенной с наружными антеннами, установленными на крыше приемо-передающими антеннами. Следовательно, одна и та же система может быть обновлена, для поддержки DN с портативными антеннами для работы внутри помещения, для того, чтобы предложить лучшую зону охвата внутри помещения. Пределы экспонирования FCC портативных устройств являются более ограничивающими, чем для передатчиков, устанавливаемых на крыше, из-за возможности непосредственной близости к телу человека. В этом случае, старые DN, разработанные для применения за пределами помещения, могут повторно использоваться для применения внутри помещения, если только будут урегулированы установки мощности передачи. В одном варианте осуществления изобретения DN разработаны с заданными наборами уровней мощности передачи, и CP 4901-4903 передают информацию управления DN 4911-4913 для выбора новых уровней мощности, по мере обновления системы, удовлетворяя, таким образом, пределы экспонирования FCC. В другом варианте осуществления DN изготавливают только с одной установкой излучения мощности, и те DN, которые превышают новые уровни излучения мощности, дистанционно отключают с помощью СР.

В одном варианте осуществления, CP 4901-4903 периодически отслеживают все DN 4911-4913 в сети, для определения их назначения для работы в качестве приемопередатчиков RF, в соответствии с определенным стандартом. Те DN, которые не являются современными, могут быть помечены как устаревшие и могут быть исключены из сети. Например, DN, которые работают с текущим пределом мощности и полосой частот, поддерживаются активными в сети, и все другие отключают. Следует отметить, что параметры DN, управляемые CP, не ограничены излучением мощности и полосой частот; при этом параметр может определять беспроводное соединение между DN и устройствами - клиентами.

В другом варианте осуществления изобретения DN 4911-4913 могут быть реконфигурированы, для обеспечения одновременного существования систем разных стандартов в одном и том же спектре. Например, мощность излучения, полоса частот или другие параметры конфигурации определенных DN, работающих в контексте WLAN, могут быть отрегулированы для того, чтобы они соответствовали принятию новых DN, разработанных для применения WPAN, исключая, при этом, вредные взаимные помехи.

По мере того как новые беспроводные стандарты разрабатывают для улучшения скорости передачи данных и зоны охвата в сети беспроводной передачи, DN 4911-4913 могут быть обновлены для поддержки этих стандартов. В одном варианте осуществления DN представляют собой радиоустройства определенные программными средствами (SDR), оборудованные программируемой пропускной способностью расчетов, такие как, например, FPGA, DSP, ЦПУ, GPU и/или GPGPU, в которых работают алгоритмы для обработки сигнала в основной полосе пропускания. Если стандарты будут обновлены, новые алгоритмы в основной полосе пропускания могут быть дистанционно загружены из CP в DN для отражения нового стандарта. Например, в одном варианте осуществления первый стандарт основан на CDMA, и, следовательно, его заменяют технологией OFDM, для поддержки разных типов систем. Аналогично, частота выборки, мощность и другие параметры могут быть обновлены дистанционно для DN. Такой свойство SDR DN позволяет выполнять непрерывные обновления сети, по мере разработки новых технологий для улучшений общих характеристик системы.

В другом варианте осуществления система, описанная здесь, представляет собой облачную беспроводную систему, состоящую из множества CP, распределенных узлов и сетей, взаимно соединяющих CP с DN. На фиг. 52 показан один пример облачной беспроводной системы, где узлы, обозначенные заштрихованными кружками (например, 5203), сообщаются с CP 5206, узлы, обозначенные пустыми кружками, сообщаются с CP 5205, и CP 5205-5206 сообщаются друг с другом через сеть 5201. В одном варианте осуществления изобретения облачная беспроводная система представляет собой систему DIDO, и DN соединены с CP и выполняют обмен информацией для периодического реконфигурирования или получения мгновенных параметров системы, и динамического регулирования изменяющихся состояний беспроводной архитектуры. В системе DIDO CP представляет собой DIDO BTS, распределенные узлы представляют собой распределенные антенны DIDO, сеть представляет собой BSN и множество BTS взаимно соединены друг с другом через централизованный процессор DIDO, как описано в наших предыдущих заявках на патент [0002-0009].

Все DN 5202-5203 в пределах облачной беспроводной системы могут быть сгруппированы в разных наборах. Эти наборы DN могут одновременно формировать не создающие взаимные помехи беспроводные каналы передачи для множества устройств - клиентов, в то время как каждый набор поддерживает разные технологии множественного доступа (например, TDMA, FDMA, CDMA, OFDMA и/или SDMA), разные модуляции (например, QAM, OFDM) и/или схемы кодирования (например, кодирование свертки, LDPC, турбо-коды). Аналогично, каждый клиент может обслуживаться разным множеством технологий доступа и/или разными схемами модуляции/кодирования. На основе активных клиентов в системе и стандарта, который применяется для их беспроводных соединений, CP 5205-5206 динамически выбирает поднабор DN, который может поддерживать эти стандарты и который находится в пределах дальности для устройств - клиентов.

Список литературы

[1] Wikipedia, ''Advanced Mobile Phone System''

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

[2] AT&T, ''1946: First Mobile Telephone Call''

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

[3] GSMA, ''GSM technology''

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

[4] ETSI, ''Mobile technologies GSM''

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

[5] Wikipedia, ''IS-95''

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

[6] Ericsson, ''The evolution of EDGE''

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

[7] Q. Bi (2004-03). ''A Forward Link Performance Study of the 1xEV-DO Rel. 0 System Using Field Measurements and Simulations'' (PDF). Lucent Technologies.

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

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

[9] Wi-Fi alliance, ''Wi-Fi certified makes it Wi-Fi''

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

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

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

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

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

[13] H. Ekstrom, A. Furuskar, J. Karlsson, M. Meyer, S. Parkvall, J. Torsner, and M. Wahlqvist ''Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution'', IEEE Communications Magazine, pp.38-45, Mar. 2006

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

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

[16] Federal Communications Commission, ''Authorization of Spread Spectrum Systems Under Parts 15 and 90 of the FCC Rules and Regulations'', June 1985.

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

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

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

[19] Bloomberg Businessweek, ''Steve Perlman's Wireless Fix'', July 27, 2011

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

[20] Wired, ''Has OnLive's Steve Perlman Discovered Holy Grail of Wireless?'', June 30, 2011

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

[21] The Wall Street Journal ''Silicon Valley Inventor's Radical Rewrite of Wireless'', July 28, 2011

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

[22] The White House, ''Presidential Memorandum: Unleashing the Wireless Broadband Revolution'', June 28, 2010

http://www.whitehouse.gov/the-press-office/presidential-memorandum-unleashingwireless-broadband-revolution

[23] FCC, ''Open commission meeting'', Sept. 23rd, 2010

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

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

[25] ''A bill'', 112th congress, 1st session, July 12, 2011

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

[26] H. Ekstrom, A. Furuskar, J. Karlsson, M. Meyer, S. Parkvall, J. Torsner, and M. Wahlqvist ''Technical Solutions for the 3G Long-Term Evolution'', IEEE Communications Magazine, pp.38-45, Mar. 2006

[27] FCC, ''Evaluating compliance with FCC guidelines for human exposure to radiofrequency electromagnetic fields,'' OET Bulletin 65, Edition 97-01, Aug. 1997.

Варианты осуществления изобретения могут включать в себя различные этапы, как упомянуто выше. Эти этапы могут быть воплощены в виде исполняемых устройством инструкций, которые обеспечивают выполнение процессором общего назначения или процессором специального назначения определенных этапов. Например, различные компоненты в пределах базовых станций/АР и устройств-клиентов, описанных выше, могут быть воплощены, как программное обеспечение, исполняемое в процессоре общего назначение или специального назначения. Для исключения усложнения относящихся к делу аспектов изобретения, различные хорошо известные компоненты персонального компьютера, такие как запоминающее устройство компьютера, привод жесткого диска, устройства ввода данных и т.д., не были показаны на чертежах.

В качестве альтернативы, в одном варианте осуществления, различные функциональные модули, представленные здесь, и соответствующие этапы, могут быть выполнены с использованием конкретных аппаратных компонентов, которые содержат аппаратную логику для выполнения этих этапов, такие как специализированная интегральная схема (''ASIC'') или с использованием любой комбинации программируемых компьютерных компонентов и специально выполненных аппаратных компонентов.

В одном варианте осуществления, определенные модули, такие как Логика 903 кодирования, модуляции и обработки сигналов, описанная выше, может быть воплощена в программируемом цифровом сигнальном процессоре (''DSP'') (или в группе DSP), таком как DSP, в котором используется архитектура Texas Instruments TMS320x (например, TMS320C6000, TMS320C5000 … и т.д.). DSP в этом варианте осуществления может быть воплощен в добавляемой карте для персонального компьютера, такой как, например, карта PCI. Конечно, можно использовать множество различных архитектур DSP так, чтобы они все еще соответствовали лежащим в основе принципам изобретения.

Элементы настоящего изобретения также могут быть представлены, как считываемый устройством носитель информации для сохранения исполняемых устройством инструкций. Считываемый устройством носитель информации может включать в себя, но не ограничен этим, запоминающее устройство типа флэш, оптические диски, CD-ROM, DVD ROM, RAM, EPROM, EEPROM, магнитные или оптические карты, среды распространения или другие типы считываемых устройством носителей информации, пригодных для сохранения электронных инструкций. Например, настоящее изобретение может быть загружено, как компьютерная программа, которая может быть передана из удаленного компьютера (например, сервера) в запрашивающий компьютер (например, клиент) с помощью сигналов данных, воплощенных в несущей волне или в другой среде распространения через канал передачи данных (например, модем или сетевое соединение).

Во всем предшествующем описании, с целью пояснения, различные конкретные детали были представлены в порядке, предназначенном для обеспечения полного понимания настоящей системы и способа. Однако, для специалиста в данной области техники будет понятно, что система и способ могут быть выполнены на практике без некоторых из этих конкретных деталей. В соответствии с этим, объем и сущность настоящего изобретения следует определять на основе формулы изобретения, которая следует ниже.

Кроме того, во всем предыдущем описании, различные публикации цитировались для предоставления более полного понимания настоящего изобретения. Все эти цитируемые ссылочные документы представлены в настоящей заявке по ссылке.

Список литературы

[1] А.А.М. Saleh and R.A. Valenzuela, ''A statistical model for indoor multipath propagation,'' IEEE Jour. Select. Areas in Comm., vol. 195 SAC-5, no. 2, pp.128-137, Feb. 1987.

[2] J.W. Wallace and M.A. Jensen, ''Statistical characteristics of measured MIMO wireless channel data and comparison to conventional models,'' Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., vol. 2, no. 7-11, pp.1078-1082, Oct. 2001.

[3] V. Erceg et al., ''TGn channel models,'' IEEE 802.11-03/940r4, May 2004.

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

[5-16] D. - S. Shiu, G.J. Foschini, M.J. Gans, and J.M. Kahn, ''Fading correlation and its effect on the capacity of multielement antenna systems,'' IEEE Trans. Comm., vol. 48, no. 3, pp.502-513, Mar. 2000.

[6-17] V. Pohl, V. Jungnickel, T. Haustein, and C. von Helmolt, ''Antenna spacing in MIMO indoor channels,'' Proc. IEEE Veh. Technol. Conf., vol. 2, pp.749-753, May 2002.

[7-18] M. Stoytchev, H. Safar, A.L. Moustakas, and S. Simon, ''Compact antenna arrays for MIMO applications,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 3, pp.708-711, July 2001.

[8-19] K. Sulonen, P. Suvikunnas, L. Vuokko, J. Kivinen, and P. Vainikainen, ''Comparison of MIMO antenna configurations in picocell and microcell environments,'' IEEE Jour. Select. Areas in Comm., vol. 21, pp.703-712, June 2003.

[9-20] Shuangqing Wei, D.L. Goeckel, and R. Janaswamy, ''On the asymptotic capacity of MIMO systems with fixed length linear antenna arrays,'' Proc. IEEE Int. Conf. on Comm., vol. 4, pp.2633-2637, 2003.

[10-21] T.S. Pollock, T.D. Abhayapala, and R.A. Kennedy, ''Antenna saturation effects on MIMO capacity,'' Proc. IEEE Int. Conf. on Comm., 192 vol. 4, pp.2301-2305, May 2003.

[11-22] M.L. Morris and M.A. Jensen, ''The impact of array configuration on MIMO wireless channel capacity,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 3, pp.214-217, June 2002.

[12-23] Liang Xiao, Lin Dal, Hairuo Zhuang, Shidong Zhou, and Yan Yao, ''A comparative study of MIMO capacity with different antenna topologies,'' IEEE ICCS'02, vol. 1, pp.431-435, Nov. 2002.

[13-24] A. Forenza and R.W. Heath Jr., ''Impact of antenna geometry on MIMO communication in indoor clustered channels,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 2, pp.1700-1703, June 2004.

[14] M.R. Andrews, P.P. Mitra, and R. deCarvalho, ''Tripling the capacity of wireless communications using electromagnetic polarization,'' Nature, vol. 409, pp.316-318, Jan. 2001.

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

[16] T. Svantesson, ''On capacity and correlation of multi-antenna systems employing multiple polarizations,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 3, pp.202-205, June 2002.

[17] C. Degen and W. Keusgen, ''Performance evaluation of MIMO systems using dual-polarized antennas,'' Proc. IEEE Int. Conf. on Telecommun., vol. 2, pp.1520-1525, Feb. 2003.

[18] R. Vaughan, ''Switched parasitic elements for antenna diversity,'' IEEE Trans.

Antennas Propagat., vol. 47, pp.399-405, Feb. 1999.

[19] P. Mattheijssen, M.H. A.J. Herben, G. Dolmans, and L. Leyten, ''Antenna-pattern diversity versus space diversity for use at handhelds,'' IEEE Trans, on Veh. Technol., vol. 53, pp.1035-1042, July 2004.

[20] L. Dong, H. Ling, and R.W. Heath Jr., ''Multiple-input multiple-output wireless communication systems using antenna pattern diversity,'' Proc. IEEE Glob. Telecom. Conf., vol. 1, pp.997-1001, Nov. 2002.

[21] J.B. Andersen and B.N. Getu, ''The MIMO cube-a compact MIMO antenna,'' IEEE Proc. of Wireless Personal Multimedia Communications Int. Symp., vol. 1, pp.112-114, Oct. 2002.

[22] C. Waldschmidt, C. Kuhnert, S. Schulteis, and W. Wiesbeck, ''Compact MIMO-arrays based on polarisation-diversity,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 2, pp.499-502, June 2003.

[23] С.B. Dietrich Jr, K. Dietze, J.R. Nealy, and W.L. Stutzman, ''Spatial, polarization, and pattern diversity for wireless handheld terminals,'' Proc. IEEE Antennas and Prop. Symp., vol. 49, pp.1271-1281, Sep.2001.

[24] S. Visuri and D.T. Slock, ''Colocated antenna arrays: design desiderata for wireless communications,'' Proc. of Sensor Array and Multichannel Sign. Proc. Workshop, pp.580-584, Aug. 2002.

[25] A. Forenza and R.W. Heath Jr., ''Benefit of pattern diversity via 2-element array of circular patch antennas in indoor clustered MIMO channels,'' IEEE Trans, on Communications, vol. 54, no. 5, pp.943-954, May 2006.

[26] A. Forenza and R.W. Heath, Jr., ''Optimization Methodology for Designing 2-CPAs Exploiting Pattern Diversity in Clustered MIMO Channels'', IEEE Trans, on Communications, Vol. 56, no. 10, pp.1748-1759, Oct. 2008.

[27] D. Piazza, N.J. Kirsch, A. Forenza, R.W. Heath, Jr., and K.R. Dandekar, ''Design and Evaluation of a Reconfigurable Antenna Array for MIMO Systems,'' IEEE Transactions on Antennas and Propagation, vol. 56, no. 3, pp.869-881, March 2008.

[28] R. Bhagavatula, R.W. Heath, Jr., A. Forenza, and S. Vishwanath, ''Sizing up MIMO Arrays,'' IEEE Vehicular Technology Magazine, vol. 3, no. 4, pp.31-38, Dec. 2008.

[29] Ada Poon, R. Brodersen and D. Tse, ''Degrees of Freedom in Multiple Antenna Channels: A Signal Space Approach'', IEEE Transactions on Information Theory, vol. 51(2), Feb. 2005, pp.523-536.

[30] M. Costa, ''Writing on dirty paper,'' IEEE Transactions on Information Theory, Vol. 29, No. 3, Page(s):439-441, May 1983.

[31] U. Erez, S. Shamai (Shitz), and R. Zamir, ''Capacity lattice-strategies for cancelling known interference,'' Proceedings of International Symposium on Information Theory, Honolulu, Hawaii, Nov. 2000.

[32] M. Tomlinson, ''New automatic equalizer employing modulo arithmetic,'' Electronics Letters, Page(s):138-139, March 1971.

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

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

[35] T. Yoo, N. Jindal, and A. Goldsmith, ''Multi-antenna broadcast channels with limited feedback and user selection,'' IEEE Journal on Sel. Areas in Communications, vol. 25, pp.1478-91, July 2007.

[36] P. Ding, D.J. Love, and M.D. Zoltowski, ''On the sum rate of channel subspace feedback for multi-antenna broadcast channels,'' in Proc, IEEE Globecom, vol. 5, pp.2699-2703, November 2005.

[37] N. Jindal, ''MIMO broadcast channels with finite-rate feedback,'' IEEE Trans, on Info. Theory, vol. 52, pp.5045-60, November 2006.

Изобретение относится к беспроводной связи. Технический результат – улучшение качества соединения и повышение скорости передачи данных путем формирования множества не создающих помех друг другу пространственных каналов для каждого пользователя. Для этого в многопользовательской системе (MU) с множеством антенн (MAS) используются области когерентности в беспроводных каналах для формирования множества не создающих взаимные помехи потоков данных для различных пользователей. В одном варианте осуществления используется нелинейное или линейное предварительное кодирование для формирования отдельных областей когерентности для разных пользователей. В качестве примера нелинейное предварительное кодирование может содержать кодирование типа ''грязная бумага'' (DPC) или предварительное кодирование Томлинсона-Харашимы, и линейное предварительное кодирование может содержать диагонализацию блока (BD) или формирование луча с принудительной установкой в ноль энергии взаимных помех (ZF-BF). Технологию с ограниченной обратной связью также можно использовать для передачи информации о состоянии канала (CSI) от множества пользователей в MU-MAS. 4 н. и 30 з.п. ф-лы, 58 ил.

1. Система с множеством пользователей (MU), представляющая собой систему с множеством антенн (MAS), содержащая множество распределенных беспроводных приемо-передающих станций и множество устройств пользователей, при этом MU-MAS формирует объемы когерентных сигналов вокруг устройств пользователей в беспроводных каналах для генерирования множества не создающих взаимных помех каналов данных между беспроводными приемопередающими станциями и устройствами пользователей.

2. Система по п. 1, в которой предварительное кодирование используется для формирования отдельных объемов когерентных сигналов для множества устройств пользователей.

3. Система по п. 2, в которой используется нелинейное предварительное кодирование или линейное предварительное кодирование для формирования не создающих взаимных помех потоков данных для множества устройств пользователей.

4. Система по п. 3, в которой нелинейное предварительное кодирование содержит кодирование типа "грязная бумага" (DPC) или предварительное кодирование Томлинсона-Харашимы, и линейное предварительное кодирование содержат диагонализацию блока (BD) или формирование луча с принудительной установкой нулевой энергии взаимных помех (ZF-BF).

5. Система по п. 2, в которой предварительное кодирование вычисляется из информации о состоянии канала (CSI) между устройствами пользователей и беспроводными приемо-передающими станциями.

6. Система по п. 4, в которой предварительное кодирование использует ограниченные технологии обратной связи.

7. Система по п. 2, в которой предварительное кодирование постоянно обновляют для формирования не создающих взаимные помехи объемы когерентных сигналов для устройств пользователей по мере изменения беспроводных каналов из-за эффекта Доплера.

8. Система по п. 2, в которой размер объемов когерентных сигналов динамически регулируют в зависимости от распределения устройств пользователей.

9. Система по п. 1, в которой система представляет собой систему с распределенным входом, распределенным выходом (DIDO).

10. Способ генерирования множества не создающих взаимных помех каналов данных, содержащий:

формируют объемы когерентных сигналов вокруг устройств пользователей в беспроводных каналах в системе с множеством пользователей (MU) - множеством антенн (MAS), содержащей множество распределенных беспроводных приемо-передающих станций и множество устройств пользователей и предназначенной для генерирования множества не создающих взаимных помех каналов данных между беспроводными приемо-передающими станциями и устройствами пользователей.

11. Способ по п. 10, дополнительно содержащий:

предварительно кодируют потоки данных перед передачей для формирования отдельных объемов когерентных сигналов для множества устройств пользователей.

12. Способ по п. 11, в котором нелинейное предварительное кодирование или линейное предварительное кодирование используют для формирования не создающих взаимных помех потоков данных для множества устройств пользователей.

13. Способ по п. 12, в котором нелинейное предварительное кодирование содержит кодирование типа "грязная бумага" (DPC) или предварительное кодирование Томлинсона-Харашимы, и линейное предварительное кодирование содержит диагонализацию блока (BD) или формирование луча с принудительной установкой нулевой энергии взаимных помех (ZF-BF).

14. Способ по п. 11, в котором предварительное кодирование вычисляется из информации о состоянии канала (CSI) между устройствами пользователей и беспроводными приемо-передающими станциями.

15. Способ по п. 13, в котором предварительное кодирование использует ограниченные технологии обратной связи.

16. Способ по п. 13, дополнительно содержащий:

постоянно обновляют предварительное кодирование для формирования не создающих взаимных помех объемов когерентных сигналов для устройств пользователей по мере изменения беспроводных каналов из-за эффекта Доплера.

17. Способ по п. 11, дополнительно содержащий:

динамически регулируют размер объемов когерентных сигналов в зависимости от распределения устройств пользователей.

18. Способ по п. 10, в котором система MU-MAS представляет собой систему с распределенным входом, распределенным выходом (DIDO).

19. Система регулирования конфигурации распределенных узлов, в которой обеспечивается возможность запланированного развития и устаревания беспроводного спектра для множества пользователя, содержащая:

один или множество централизованных процессоров, соединенных друг с другом с

возможностью обмена данными; и

один или множество распределенных узлов, соединенных с возможностью обмена данными с централизованными процессорами (CP) через проводные или беспроводные соединения, причем CP динамически регулируют конфигурацию распределенных узлов, в соответствии с появляющимися конструкциями сетевой архитектуры.

20. Система по п. 19, в которой распределенные узлы совместно используют их идентификационные номера и другие реконфигурируемые параметры системы с централизованным процессором.

21. Система по п. 20, в которой информация обо всех распределенных узлах содержится в базе данных, которая совместно используется всеми централизованными процессорами.

22. Система по п. 20, в которой реконфигурируемые системные параметры содержат мощность излучения, полосу частот, схему модуляции/кодирования.

23. Система по п. 19, в которой распределенные узлы представляют собой программно-определенные радиоустройства.

24. Система по п. 23, в которой программно-определенное радиоустройство содержит FPGA, DSP, GPU и/или GPCPU, в которых работают алгоритмы для обработки сигнала в основной полосе пропускания.

25. Система по п. 24, в которой программно-определенные радиоустройства реконфигурируют дистанционно с помощью централизованного процессора.

26. Система по п. 19, в которой распределенные узлы реконфигурируют периодически или постоянно как облачную беспроводную систему для регулирования возникающих беспроводных архитектур.

27. Способ регулирования конфигурации распределенных узлов, который обеспечивает возможность планируемого развития и устаревания беспроводного спектра для множества пользователей, содержащий:

соединение с возможностью обмена данными одного или множества централизованных процессоров друг с другом; и

соединение с возможностью обмена данными одного или множества распределенных узлов с централизованными процессорами (CP) по проводной линии передачи данных или по беспроводным соединениям, причем CP динамически регулируют конфигурацию распределенных узлов, в соответствии с возникающими конструкциями сетевой архитектуры.

28. Способ по п. 27, в котором распределенные узлы совместно используют свои идентификационные номера и другие реконфигурируемые параметры системы с централизованным процессором.

29. Способ по п. 28, в котором информация обо всех распределенных узлах хранится в базе данных, которая совместно используется всеми централизованными процессорами.

30. Способ по п. 28, в котором реконфигурируемые системные параметры содержат мощность излучения, полосу частот, схему модуляции/кодирования.

31. Способ по п. 27, в котором распределенные узлы представляют собой программно-определенные радиоустройства.

32. Способ по п. 31, в котором программно-определенное радиоустройство содержит FPGA, DSP, GPU и/или GPCPU, в которых работают алгоритмы для обработки сигнала в основной полосе пропускания.

33. Способ по п. 32, в котором программно-определенные радиоустройства реконфигурируют дистанционно с помощью централизованного процессора.

34. Способ по п. 27, в котором распределенные узлы реконфигурируют периодически или постоянно как облачную беспроводную систему для регулирования появляющихся беспроводных архитектур.