text: 基于CSI准确性、有效性及稳定性的MU-MIMO网络的数据传输方法与流程
  最新的标准802.11ac协议引入多用户多输入多输出(Multi-user Multiple Input Multiple Output，MU-MIMO)技术，以提升无线网络的信道性能。
  在MU-MIMO系统中，接收端(Receiver)会接收到来自多个发送端(Transmitter)发送的混合信号，为了无干扰地解码出每个用户的数据，需要借助信道状态信息(Channel State Information，CSI)。
  CSI是对不同路径信号产生的能量衰减和相位时延的综合度量，反映了不同信道之间的差异性。
  在同一时刻同一频带下与多个用户同时进行并发通信时，无线访问接入点(Access Point，AP)之所以能够在下行链路(Down Link，DL)发送数据前进行准确的混合数据预编码，或在上行链路(Up Link，UL)接收数据后进行准确的混合数据解码，完全依赖于有效的CSI计算。
  一旦有CSI计算出现问题，接收端将无法准确地解码相应数据，特别在UL中，一个用户的CSI计算错误就会导致所有用户的数据解码错误，从而导致无线网络数据传输效率越发低下。
  因此，CSI的准确性和获取成本都会直接影响到MU-MIMO网络的传输性能。
  为维护MU-MIMO网络性能，目前基于CSI的数据传输改善工作主要集中于两个方面。
  一方面，在数据传输前，根据CSI反馈的具体过程和反馈帧的特征，压缩CSI的反馈容量和反馈次数，又或者根据多用户信道竞争匹配机制，自适应地进行用户分布式选择调整以节省信道争用时间，从而减少数据传输过程中的CSI反馈时间开销，如AFC、OPUS和Signpost等方案。
  另一方面，当数据传输故障发生后，根据CSI准确性、有效性及其相关指标，进行相应地智能数据恢复或部分重传，又或者通过改变功率分配来尝试性地对CSI进行恢复，以恢复信道数据传输能力，如PPR、SOFT和SMR等方案。
  但不幸的是，这两者都只针对特定问题采取部分改善措施，不曾对信道准确性、有效性和稳定性进行综合性和系统性的预判，更没能做出合理的和长远的数据传输规划，在复杂的数据传输条件下难以有效地广泛运用。
  如果在数据传输前不对CSI的准确性、有效性和稳定性进行预评估，整个数据传输过程的吞吐率、误码率甚至信道有效与否都无法得到保证。
  首先，当信道的背景噪声始终很大且无法消除，即信道信噪比(Signal Noise Ratio，SNR)很低时，进行数据传输的代价将会大大增加，频繁地请求数据重传或恢复是极不明智的，而盲目地减少CSI反馈开销也于事无补，甚至会进一步降低本就无法忍受的SNR。
  其次，当设备处于大幅度运动状态时，实时CSI值会出现明显变化，信道SNR也会随之改变，从而导致CSI的有效期(即相干时间，Coherent Time)大幅缩短，此时利用过期的CSI再进行数据传输无疑是不现实的。
  再者，当设备周围环境存在强烈干扰时，如其他设备或者其他物体运动等带来的信号干扰和多径效应将使得当前信道的CSI发生严重波动，从而使数据传输包括数据恢复和重传都受到阻塞。
  最后，当信道的CSI一旦无效且短期内无法通过一定措施得到有效改善时，在当前的MU-MIMO无线网络下，设备便不再具备数据传输能力，其他任何形式的CSI反馈压缩、信道自适应修正和数据恢复或重传都将是毫无意义的。
  因此，在下一次数据传输前，对所得CSI进行有效性、稳定和稳定性进行综合性和系统性的预估，避免低效的和无效的数据传输或重传，并选择合理的数据传输模式，给出长远的数据传输规划是极为必要的，故急需要一种数据传输方法，该数据传输方法能够基于CSI准确性、有效性及稳定性进行MU-MIMO无线网络中数据的传输。
  本发明的目的在于克服上述现有技术的缺点，提供了一种基于CSI准确性、有效性及稳定性的MU-MIMO网络的数据传输方法，该方法能够基于CSI准确性、有效性及稳定性进行MU-MIMO无线网络中数据的传输。
  为达到上述目的，本发明所述的基于CSI准确性、有效性及稳定性的MU-MIMO网络的数据传输方法包括以下步骤:
  1)AP端向用户依次广播NDPA及NDP包，用户通过NDP包中前导字符的VHT-LTF字段计算其与AP端之间的CSI值H，并将该CSI值H封装到数据帧字段，再以数据包的形式反馈给AP端;
  2)AP端接收用户反馈回来的数据包，再根据该数据包的前导字符计算即时CSI值当AP端在发送过NDP/Poll请求后收到该数据包时，则转至步骤3);否则，转至步骤5);
  用户通过AP端广播的NDP包中前导字符的VHT-LTF帧计算用户与AP端之间信道的CSI值H，并将用户与AP端之间信道的CSI值H封装到数据帧字段中，再以数据包的形式反馈给AP端，AP端在收到反馈数据包后，先通过该数据包中前导字符的VHT-LTF字段计算出即时CSI值再利用即时CSI值对反馈的数据包中的用户与AP端之间信道的CSI值H进行恢复，然后将用户与AP端之间信道的CSI值H及即时CSI值作为数据信号映射到16QAM星座图中，再根据用户与AP端之间信道的CSI值H及即时CSI值在16QAM星座图中映射符号之间的距离，近似估算解码的误码率其中dM表示不同调制方式下的决策边界值，当解码的误码率满足其中为环境噪音的误差上界，阈值β为预设误码率上限，则认为当前CSI值H是准确的;否则，则转至步骤4)。
  步骤4)中AP端利用基于信噪比变的CSI稳定性量化统计算法，计算即时CSI值的信噪比变SNRV的具体操作为:
  AP端根据历史记录的SNR与当前数据包所反映的SNR计算即时CSI值的信噪比变SNRV。
  步骤5)中AP端利用基于PDP相似度、ToF估算及驻波场测速的AP端设备状态监测算法，对即时CSI值进行信道状态影响因素进行分析的具体操作为:
  AP端利用PDP相似度来刻画MU-MIMO网络中的信道多径效应，以区分当前用户所处的静止、转动/小幅度运动和大幅度运动/环境变化/噪声影响的三类状态;通过利用ToF估算描述用户与AP端之间的距离变化，以区分当前用户处于大幅度运动状态，还是受环境变化或噪声影响，同时根据ToF是否稳定增减来确定用户的运动方向;通过利用WiFi信号在运动用户中产生的驻波场效应，近似估算当前用户运动的速度;通过分析用户信道所处状态，AP端确定当前用户的CSI相干时间，并根据当前用户的CSI相干时间制定用户的服务时间。
  设每个用户可以获得的最大连续服务时长Tc,l为用户在当前时刻下的信道相干时长，Tmax为AP端CSI矩阵列表中最大的信道相干时间，在AP端获得PDP、用户状态及服务时间后，根据AP端的最强路径能量PSP确定是否请求更新当前CSI值，当相邻数据包的PSP变化超过阈值ThrP或者服务时间耗尽时，AP端则请求更新CSI;否则，继续原有数据传输过程，并进行相应的计算评估。
  步骤7)中AP端利用基于下行链路波束赋形技术的CSI修正算法，重新进行发送功率的分配的具体操作过程中，AP端通过CSI准确性评估算法、有效期预测算法及稳定性评估算法选出需要进行CSI修正用户集Λ，设每个用户的最小发送功率为当AP端的总发送功率大于等于时，则AP端一次性修改用户集Λ中所有用户的CSI，否则，则分批次对该用户集Λ中的用户进行CSI的修正。
  本发明所述的基于CSI准确性、有效性及稳定性的MU-MIMO网络的数据传输方法在具体操作时，利用基于星座图分布距离的AP端误码率极大似然估计算法，实时评估当前CSI的准确性，避免因不准确的CSI而造成数据传输故障;另外，采用基于信噪比变的CSI稳定性量化统计算法，实时反应当前信道的稳定性，进一步明确较为长远的且合理的数据传输模式，保证短期内数据传输的可靠性;同时采用基于PDP相似度、ToF估算和驻波场测速的设备状态监测算法，从所得CSI信息中有效区分当前用户设备所处的静止、转动/小幅度运动、大幅度运动及运动速度和环境/噪声变化影响等状态，确定当前设备的CSI相干时间;另外，采用基于相干时长的最大时间片服务算法，通过设定平衡机制，有效避免CSI生命周期长的用户过分占据信道而其他信道得不到有效服务的恶性竞争问题，同时结合相邻数据包的PSP变化，进一步明确AP端是否需要请求更新CSI的问题;最后采用基于下行链路波束赋形技术的CSI修正算法，针对CSI受噪声/环境变化影响的情况，对CSI进行一定程度的合理修复，为尝试恢复正常通信提供了可能;需要说明的是，本发明基于现有的标准802.11ac协议，只对AP端程序做略微修改即可，针对当前用户的即时CSI进行了综合性及系统性的评判和预估，考虑因素全面，实用性及适用性较强。
  图1为典型MU-MIMO无线网络结构示意图;
  图2a为AP广播的NDP帧格式图;
  图2b为用户发送的封装了CSI向量的数据包帧格式图;
  图4为AP端所获的CSI在16QAM调制星座图中的映射示意图;
  图6a为AP端随用户设备运动时接收到的WiFi信号中CSI振幅值的二维展示图;
  图6b为AP端随用户设备运动时接收到的WiFi信号中CSI振幅值的三维展示图;
  图7为不同运动速度下的设备CSI相干时间对比示意图。
  本发明所述的基于CSI准确性、有效性及稳定性的MU-MIMO网络的数据传输方法包括以下步骤:
  2)AP端接收用户反馈回来的数据包，再根据该数据包的前导字符计算即时CSI值当AP端是在发送过NDP/Poll请求后收到该数据包时，则转至步骤3);否则，转至步骤5);
  具体的，本发明是基于MU-MIMO模式，在该MU-MIMO模式下，有Nt根天线的发送端发送的数据和有Nr根天线的接收端接收的数据之间的关系满足
  从而产生一定的估算方差D(H)，其中，
  所以CSI受信道运动、背景噪声及环境变换等因素影响明显，在数据传输前，对CSI准确性、有效性及稳定性进行评估是极为必要的。
  以下将对本发明中应用的算法进行具体的介绍
  1、一种基于星座图分布距离的AP端误码率极大似然估计算法
  请参考图2a、图2b、图3及图4，在对当前CSI进行准确性评估时，用户通过AP端广播空数据包(Null Data Packet，NDP，如图2a所示)中的VHT长训练帧(Very High Throughput-Long Training Field，VHT-LTF)计算用户与AP端之间信道的CSI矩阵H，并将该CSI值封装到数据帧字段后中反馈给AP端，如图2b所示，由于用户反馈数据包的前导字符中同样包含VHT-LTF，AP端在收到反馈数据帧后，可以按照同样的方式通过前导字符计算当前信道的CSI矩阵而AP端广播NDP与用户反馈H之间的时间间隔很短，故可近似认为因此AP端便能利用对反馈数据包中的数据帧字段H进行信号的恢复，并将两者视为数据信号映射到星座图中，如图4所示，此时根据和H在星座图中映射符号(Symbol)之间的距离，AP端即可近似估算解码的误码率。
  如图4所示，所有接收符号被映射到一个16QAM星座图中，对于一个原始的发送符号A(0000)，在经过信道传输之后的可能映射结果为A1到AN。
  设dM表示不同调制方式下的决策边界值，通过切比雪夫不等式得符号映射出错概率为:
  用代替σ 2 即得其上限值，经过大量实验后可设置一个阈值β，如果说明当前的CSI准确性较好，可被AP端用于解码并发数据包;相反，AP端将对该用户l的CSI序列进行分析，判断影响信道CSI准确性的原因，并考虑执行CSI修正算法，用于校准该用户的CSI值。
  2、一种基于信噪比变的CSI稳定性量化统计算法
  参考图3，在对当前CSI进行稳定性评估时，设定信噪比变(SNR variation，SNRV)为:
  大量实验表明，静止和转动的设备的信噪比变要比大幅运动的小1dB左右;当反馈间隔δ从1 ms到100 ms时，静止状态下的信噪比变比大幅运动小3dB;此外，由于周围环境开阔带来的多径反射干扰小，信噪比的波动范围比室内环境下小;稳定的信噪比意味着当前的信道状态较为稳定，之前的信道SNR和当前的信道SNR差异较小，此时若再基于MU-MIMO网络使用CSI发送及解析数据，便不会造成大幅度吞吐量下滑和大量数据解析失败等恶性数据传输故障。
  可以考虑设置阈值ThrV，来确定AP端是否在当前条件下使用MU-MIMO模式进行传输数据，建议阈值ThrV为5 dB。
  当前CSI的信噪比变SNRVi,l>ThrV，则表明当前信道状态很差，短期内无法恢复，直接放弃使用MU-MIMO模式，改用其它数据传输模式。
  3、一种基于PDP相似度、ToF估算和驻波场测速的设备状态监测算法
  参考图3、图5、图6a、图6b和图7，在对当前CSI进行有效期预测时，利用PDP相似度(Power Delay Profile Similarity)来刻画MU-MIMO网络中的信道多径效应，能够有效区分当前设备所处的静止、转动/小幅度运动及大幅度运动/环境变化/噪声影响的三类状态;通过利用ToF估算(Time of Flight)来描述用户与AP端的距离变化，能够明确地区分当前用户是处于大幅度运动状态，还是受环境变化或噪声影响，同时能够根据ToF是否稳定增减来确定用户的运动方向(远离/靠近AP端);进一步地，通过利用WiFi信号在运动用户中产生的驻波场效应，近似估算当前用户运动的速度，最终，在完成分析用户信道所处状态后，AP端便能够根据用户在各状态下的相干时间统计值，确定当前用户的CSI相干时间，从而有效地为用户制定合理的服务时间。
  PDP相似度为信道频域响应的时域变换，由频域的CSI经过逆傅里叶变换得到，设CSI为H(f)，即前导字符中提取的CSI值则对应的PDP相似度h(t)为:
  其中，为第i个数据包的PDP平均范数。
  5、ToF估算
  ToF为在信号AP和移动设备之间的往返传播时间，一般来说，用户设备距离AP端越远，则往返传播时间也越长。
  商用网卡可以估计发送数据包时物理信号发送到空中的时刻，称为ToD(Time-of-Departure)。
  可移动设备在收到数据包后等待一个SIFS的固定时间，然后开始向AP端反馈ACK帧应答，表示当前数据包已被成功接收。
  同样商用网卡可以估算用户反馈的ACK帧到达的时间，称为ToA(Time-of-Arrival)。
  参考图5，ToD和ToA之间的差值包含ToF，即:
  tToF=tToA-tToD-tSIFS
  设置一定的时间窗口来观察ToF值，当ToF值呈现出稳定的上升或者下降趋势时，可以判断用户处于大幅运动状态，否则认为用户的PDP相似度小于阈值是由于周围环境变化或者噪声影响引起的。
  进一步地，还可通过ToF值的变化趋势预测用户运动的方向，ToF值的稳定增加意味着用户正在远离AP运动，反之亦然。
  6、WiFi驻波场测速
  参考6a及图6b，WiFi驻波场是驻波的一种，WiFi驻波场兼具驻波及WiFi信号两者的性质。
  静止时，接收到的WiFi信号中的CSI信息无法表现出驻波现象;对运动过程中接收到WiFi信号中的CSI进行提取，即可发现均匀条纹状的WiFi驻波，室内WiFi信号所形成驻波的波长是其原始信号的波长λ的一半，因此通过估算驻波信号频率fo，可以得到用户设备运动速度υ为:
  其中，为各子载波下CSI驻波频率的期望。
  由于在用户设备沿着与信号源相连的直线方向运动时，观察到的WiFi驻波相对较为明显，因此可以考虑使用两个及以上不同位置的AP端来对用户进行驻波测速，以避免用户切向运动时产生测量盲点。
  7、一种基于相干时长的最大时间片服务算法
  针对用户竞争信道的公平性问题，在先前的算法中，用户在CSI有效期内只向AP端反馈ACK帧，虽然可以极大减少反馈开销，却也带来用户服务的公平性问题。
  参考图7，通过统计不同运动速度下该用户设备对应CSI的相干时间，可以发现，当用户设备处于静止状态时，其CSI相干时间超过250ms，而即使移动速度为1m/s，相干时间也远远大于802.11ac协议规定的最大分组传输时间。
  理论上讲，拥有越大信道相干时间的用户将得到更多的传输时间，但静止场景下的用户信道相干时间会远大于移动场景下的用户，进而导致各用户间的吞吐率分配严重地不均衡。
  参考图3，为了在用户吞吐量公平性和网络全局吞吐量之间做权衡，每个用户l的具体服务时间可以修改为:
  特别地，当用户设备静止时，可以考虑设置Tl=200ms;当用户设备转动或小幅度运动时，可以考虑设置Tl=100ms。
  参考图3，AP端获得PDP、用户设备状态及服务时间后，即可计算最强路径能量(Power of Strongest Path，PSP)。
  其中，fi(k)为第i个数据包PDP中第k个多路径分量的信号强度，K为多径成分的总数;当相邻数据包的PSP变化大于ThrP或者服务时间耗尽时，AP端就要请求更新CSI;否则，继续原有数据传输过程，并进行相应的计算评估。
  特别地，当连续3次及以上申请CSI更新都无法解决问题，则认为当前信道状态很差，不适合使用MU-MIMO模式，改用其它数据传输模式。
  8、一种基于下行链路波束赋形技术的CSI修正算法
  在对CSI进行校准时，当AP端接收到用户反馈的CSI后，AP端通过CSI准确性评估算法、有效期预测算法和稳定性评估算法选出需要进行CSI修正的用户，假设被挑选出的用户集为Λ={Λ1,Λ2,…,Λn}，且AP端通过DL-BF的方式对这些用户再次发送含有VHT-LDF的NDP协议帧，由于DL-BF可以将信号能量集中于用户所在方向，因此可以有效地提高信号能量及信道SNR，由于信道SNR满足:
  结合用户l计算的CSI满足准确性评估要求的条件，得:
  因此，AP端针对每个用户的最小发送功率为如果要一次修正用户集Λ中所有用户的CSI，那么AP端的总发送功率需要大于如果AP端的总功率不足，则可分批次对用户集Λ中的用户进行CSI的修正。