一种波束赋形的方法及装置与流程

本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种波束赋形的方法及装置。

背景技术：

鉴于多入多出技术(MIMO技术)对于提高峰值速率与系统频谱利用率的重要作用，LTE(Long Term Evolution，长期演进)/LTE-A(LTE-Advanced，LTE的演进)等无线接入技术标准都是以MIMO+OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing，正交频分复用)技术为基础构建起来的。MIMO技术的性能增益来自与多天线系统所能获得的空间自由度，利用空间自由度获得更大的数据传输。因此MIMO技术在标准化过程中的一个最重要的演进方向便是维度的扩展。

为了进一步提升MIMO技术，移动通信系统中引入大规模天线技术。对于全数字化的大规模天线有高达128，256，512个天线振子，以及高达128，256，512个收发信机，每个天线振子连接一个收发信机，具有高达128，256，512个数字天线端口。要充分利用高达128，256，512个数字天线端口的空间自由度。要使得基站在波束赋形时充分利用高达128，256，512个数字天线端口所对应的空间信道信息。对于时分双工TDD模式，则需要利用上行SRS信号测得高达128，256，512个数字天线端口所对应的空间信道信息，并进行特征值分解，以获取波束赋形的赋形向量。但是高达128x128，256x256，512x512维度的协方差矩阵的特征分解的复杂度极高。

目前对于大规模天线而言，在基站侧的利用特征分解的方法计算波束赋形的方法，通常采用整体三维空间信道进行特征分解的方法，此方法可以获得完整的信道特征向量，此完整的信道特征向量不仅包括垂直方向可能的多流，也包括了水平方向可能的多流，但此方法所带来的特征向量分解的复杂度过大，基站在代码实现时难以完成。

技术实现要素：

本发明的目的在于提供一种波束赋形的方法及装置，解决了现有技术中利用特征分解的方法计算波束赋形带来的特征向量分解的复杂度过大，基站在代码实现时难以完成的问题。

为了达到上述目的，本发明实施例提供一种波束赋形的方法，包括：

获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

根据所述三维特征向量进行波束赋形。

其中，所述获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵的步骤包括：

接收用户设备通过所述上行信道发送的探测参考信号：

根据所述探测参考信号，获取所述上行信道的信道矩阵。

其中，所述分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量的步骤包括：

获取所述信道矩阵的第一维的第一特征向量和第二特征向量；

根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取第二维的第三特征向量、第四特征向量、第五特征向量以及第六特征向量。

其中，所述根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量的步骤包括：

比较所述第三特征向量对应的第三特征值、第四特征向量对应的第四特征值、第五特征向量对应的第五特征值以及第六特征向量对应的第六特征值，确定第二维的最大特征值和第二维的次最大特征值；

根据所述第二维的最大特征值和所述第二维的次最大特征值，确定与所述第二维的最大特征值对应的第一维的第一目标特征向量，与所述第二维的次最大特征值对应的第一维的第二目标特征向量、与所述第二维的最大特征值对应的第二维的第三目标特征向量以及与所述第二维的次最大特征值对应的第二维的第四目标特征向量；

根据所述第三目标特征向量和所述第一目标特征向量，确定第一三维特征向量；

根据所述第四目标特征向量和所述第二目标特征向量，确定第二三维特征向量。

其中，所述根据所述三维特征向量进行波束赋形的步骤包括：

根据所述第一三维特征向量，进行单流波束赋形；或者

根据所述第一三维特征向量和所述第二三维特征向量，进行双流波束赋形。

其中，所述获取所述信道矩阵的第一维的第一特征向量和第二特征向量的步骤包括：

获取所述信道矩阵的第一维相关矩阵；

对所述第一维相关矩阵进行特征值分解，得到第一特征向量和第二特征向量，以及与所述第一特征向量对应的第一特征值和与所述第二特征向量对应的第二特征值；其中，所述第一特征值为第一维的最大特征值，所述第二特征值为第一维的次最大特征值。

其中，所述根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取第二维的第三特征向量、第四特征向量、第五特征向量以及第六特征向量的步骤包括：

根据所述第一特征向量，构建第二维的第一等效信道矩阵；

根据所述第二特征向量，构建第二维的第二等效信道矩阵；

获取所述第二维的第一等效信道矩阵的第一相关矩阵以及所述第二维的第二等效信道矩阵的第二相关矩阵；

对所述第一相关矩阵进行特征值分解，得到第三特征向量和第四特征向量，以及与所述第三特征向量对应的第三特征值和与所述第四特征向量对应的第四特征值；其中，所述第三特征值为第二维的第一等效信道矩阵的最大特征值，所述第四特征值为第二维的第一等效信道矩阵的次最大特征值；

对所述第二相关矩阵进行特征值分解，得到第五特征向量和第六特征向量，以及与所述第五特征向量对应的第五特征值和与所述第六特征向量对应的第六特征值；其中，所述第五特征值为第二维的第二等效信道矩阵的最大特征值，所述第六特征值为第二维的第二等效信道矩阵的次最大特征值。

本发明实施例还提供一种波束赋形的装置，其特征在于，包括：

矩阵获取模块，用于获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

向量获取模块，用于分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

确定模块，用于根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

赋形模块，用于根据所述三维特征向量进行波束赋形。

其中，所述矩阵获取模块包括：

第一矩阵获取子模块，用于接收用户设备通过所述上行信道发送的探测参考信号：

第二矩阵获取子模块，用于根据所述探测参考信号，获取所述上行信道的信道矩阵。

其中，所述向量获取模块包括：

第一向量获取子模块，用于获取所述信道矩阵的第一维的第一特征向量和第二特征向量；

第二向量获取子模块，用于根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取第二维的第三特征向量、第四特征向量、第五特征向量以及第六特征向量。

其中，所述确定模块包括：

第一确定子模块，用于比较所述第三特征向量对应的第三特征值、第四特征向量对应的第四特征值、第五特征向量对应的第五特征值以及第六特征向量对应的第六特征值，确定第二维的最大特征值和第二维的次最大特征值；

第二确定子模块，用于根据所述第二维的最大特征值和所述第二维的次最大特征值，确定与所述第二维的最大特征值对应的第一维的第一目标特征向量，与所述第二维的次最大特征值对应的第一维的第二目标特征向量、与所述第二维的最大特征值对应的第二维的第三目标特征向量以及与所述第二维的次最大特征值对应的第二维的第四目标特征向量；

第三确定子模块，用于根据所述第三目标特征向量和所述第一目标特征向量，确定第一三维特征向量；

第四确定子模块，用于根据所述第四目标特征向量和所述第二目标特征向 量，确定第二三维特征向量。

其中，所述赋形模块包括：

第一赋形子模块，用于根据所述第一三维特征向量，进行单流波束赋形；或者

第二赋形子模块，用于根据所述第一三维特征向量和所述第二三维特征向量，进行双流波束赋形。

其中，所述第一向量获取子模块包括：

第一获取单元，用于获取所述信道矩阵的第一维相关矩阵；

第一分解单元，用于对所述第一维相关矩阵进行特征值分解，得到第一特征向量和第二特征向量，以及与所述第一特征向量对应的第一特征值和与所述第二特征向量对应的第二特征值；其中，所述第一特征值为第一维的最大特征值，所述第二特征值为第一维的次最大特征值。

其中，所述第二向量获取子模块包括：

第一构建单元，用于根据所述第一特征向量，构建第二维的第一等效信道矩阵；

第二构建单元，用于根据所述第二特征向量，构建第二维的第二等效信道矩阵；

第二获取单元，用于获取所述第二维的第一等效信道矩阵的第一相关矩阵以及所述第二维的第二等效信道矩阵的第二相关矩阵；

第二分解单元，用于对所述第一相关矩阵进行特征值分解，得到第三特征向量和第四特征向量，以及与所述第三特征向量对应的第三特征值和与所述第四特征向量对应的第四特征值；其中，所述第三特征值为第二维的第一等效信道矩阵的最大特征值，所述第四特征值为第二维的第一等效信道矩阵的次最大特征值；

第三分解单元，用于对所述第二相关矩阵进行特征值分解，得到第五特征向量和第六特征向量，以及与所述第五特征向量对应的第五特征值和与所述第六特征向量对应的第六特征值；其中，所述第五特征值为第二维的第二等效信道矩阵的最大特征值，所述第六特征值为第二维的第二等效信道矩阵的次最大特征值。

本发明实施例还提供一种波束赋形的装置，包括：处理器；以及通过总线接口与所述处理器相连接的存储器，所述存储器用于存储所述处理器在执行操作时所使用的程序和数据，当处理器调用并执行所述存储器中所存储的程序和数据时，实现如下的功能模块：

矩阵获取模块，用于获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

向量获取模块，用于分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

确定模块，用于根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

赋形模块，用于根据所述三维特征向量进行波束赋形。

本发明的上述技术方案至少具有如下有益效果：

本发明实施例的波束赋形的方法及装置中，通过垂直维和水平维的两级特征分解，获得包括完整三维信道信息的波束赋形向量，实现更精确的3D波束传输；同时解决了大维度信道相关矩阵的特征分解的复杂度。

附图说明

图1表示本发明的第一实施例提供的波束赋形的方法的基本流程图；

图2表示本发明的第二实施例提供的波束赋形的装置的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明要解决的技术问题、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图及具体实施例进行详细描述。

第一实施例

如图1所示，本发明的第一实施例提供一种波束赋形的方法，包括：

步骤11，获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

步骤12，分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

步骤13，根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

步骤14，根据所述三维特征向量进行波束赋形。

本发明的上述实施例中，上述上行信道为用户设备UE发射探测参考信号(SRS信号)的信道，则通过上述SRS信号能够计算得到该上行信道的信道矩阵。对该信道矩阵直接进行特征分解的复杂度较大，很难实现，故本发明的第一实施例中从两个维度对信道矩阵进行分析，得到第一维特征向量和第二维特征向量，从而分别对第一维特征向量和第二维特征向量进行特征分解，实现两级特征分解，降低特征分解的难度；进而得到三维特征向量，该三为特征向量为包括保证三维信道信息的波束赋形向量，最后根据得到的三维特征向量进行波束赋形，实现更精确的3D波束传输。

需要说明的是，本发明实施例中，第一维为垂直维或水平维，相应的，第二维为水平维或垂直维。为了更清楚的描述本申请的内容，以下以第一维为垂直维，第二维为水平维来进行具体描述。但是对于第一维为水平维，第二维为垂直维的场景仍属于本申请的保护范围。

同时由于从水平维和垂直维两方面对信道矩阵进行分析，使得该波束赋形的方法不仅可利用水平维角度扩展，也可利用垂直维角度扩展，灵活自适应，进一步解决了垂直方向所有天线端口的覆盖角度范围不足完整3D赋形传输的问题。

具体的，本发明的第一实施例中步骤11包括：

步骤111，接收用户设备通过所述上行信道发送的探测参考信号：

步骤112，根据所述探测参考信号，获取所述上行信道的信道矩阵。

用户设备UE发射SRS信号(探测参考信号)，基站根据所述SRS信号发送该SRS信号的上行信道的信道矩阵。即假设基站接收K_SRS个用户的P_SRS个天线端口所发射的SRS信号，通过SRS信号计算出第K_SRS(k_SRS＝0,…,K_SRS-1)个用户的第P_SRS(p_SRS＝0,…,P_SRS-1)个SRS端口的第个子载波上的基站天线上行信道是一个N_V×N_H矩阵。其中，N_V对应大规模天线在垂直方向的N_V行，N_H对应大规模天线在水平方向的N_H列，N_RB是系统带宽内的RB(resource block，资源块)数，是一个资源块RB内的子载波数。

进一步的，本发明的第一实施例中步骤12包括：

步骤121，获取所述信道矩阵的第一维的第一特征向量和第二特征向量；

步骤122，根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取第二维的第三 特征向量、第四特征向量、第五特征向量以及第六特征向量。

且步骤121包括：

步骤1211，获取所述信道矩阵的第一维相关矩阵；

步骤1212，对所述第一维相关矩阵进行特征值分解，得到第一特征向量和第二特征向量，以及与所述第一特征向量对应的第一特征值和与所述第二特征向量对应的第二特征值；其中，所述第一特征值为第一维的最大特征值，所述第二特征值为第一维的次最大特征值。

需要说明的是，本发明实施例中，第一维为垂直维或水平维，相应的，第二维为水平维或垂直维。为了更清楚的描述本申请的内容，以下以第一维为垂直维，第二维为水平维来进行具体描述。但是对于第一维为水平维，第二维为垂直维的场景仍属于本申请的保护范围，以下不再进行重复说明。

具体的，步骤1211中，获取第一维(例如第一维为垂直维)相关矩阵的具体步骤为：

计算垂直维相关矩阵，为第q^BfB(q^BfB＝0,1,…,Q^BfB-1)赋形块计算计算垂直维相关矩阵。其中，将系统带宽内个子载波分为Q^BfB个赋形块(BfB)，每个赋形块内有个子载波，每个赋形块子载波采用个抽样子载波计算垂直维相关矩阵，则抽样的间隔为这时子载波编号n与第q^BfB(q^BfB＝0,1,…,Q^BfB-1)个赋形块内第个抽样子载波之间关系表示为：

从而计算第k_SRS个用户第q^BfB赋形块的垂直维相关矩阵：

其中，

是N_V×1维矩阵

q^BfB＝0,1,…,Q^BfB-1

较佳的，步骤1212中对垂直维相关矩阵进行特征值分解的具体步骤为：

计算垂直维特征向量：进行EVD分解得到计算第k_SRS个用户的第q^BfB个赋形块的的两个垂直维主特征向量，即第一特征向量和第二特征向量以及相应的两个特征值，即第一特征值和第二特征值其中第一特征值和第二特征值分别对应最大和次最大的两个特征值；则第一特征向量和第二特征向量是最大和次最大的两个特征值和所对应的特征向量。其中，和分别是N_V×1矩阵。

在步骤121获得第一特征向量和第二特征向量的基础上，本发明的第一实施例中步骤122包括：

步骤1221，根据所述第一特征向量，构建第二维的第一等效信道矩阵；

步骤1222，根据所述第二特征向量，构建第二维的第二等效信道矩阵；

即形成2个水平维等效信道，计算第k_SRS个用户第q^BfB赋形块内第个抽样子载波的水平维等效信道和其中，和分别是一个1×N_H矩阵。

且第一等效信道矩阵：

第二等效信道矩阵：

其中，

q^BfB＝0,1,…,Q^BfB-1

步骤1223，获取所述第二维的第一等效信道矩阵的第一相关矩阵以及所述第二维的第二等效信道矩阵的第二相关矩阵；

即分别计算两个水平维等效信道的相关矩阵。计算第k_SRS个用户第q^BfB赋形块的第一水平等效信道和第二水平等效信道的相关矩阵：

则第一相关矩阵：

第二相关矩阵：

其中，

是1×N_H维矩阵

是1×N_H维矩阵

q^BfB＝0,1,…,Q^BfB-1

步骤1224，对所述第一相关矩阵进行特征值分解，得到第三特征向量和第四特征向量，以及与所述第三特征向量对应的第三特征值和与所述第四特征向量对应的第四特征值；其中，所述第三特征值为第二维的第一等效信道矩阵的最大特征值，所述第四特征值为第二维的第一等效信道矩阵的次最大特征值；

步骤1225，对所述第二相关矩阵进行特征值分解，得到第五特征向量和第六特征向量，以及与所述第五特征向量对应的第五特征值和与所述第六特征向量对应的第六特征值；其中，所述第五特征值为第二维的第二等效信道矩阵的最大特征值，所述第六特征值为第二维的第二等效信道矩阵的次最大特征值。

即计算水平维特征向量：分别对第一相关矩阵和第二相关矩阵进行EVD分解，进行EVD分解和

对进行特征分解，得到计算第k_SRS个用户的第q^BfB个赋形块的的两个垂直维主特征向量为第三特征向量和第四特征向量以及相应的两个特征值，第三特征值和第四特征值其中第三特征值和第四特征值分别对应最大和次最大的两个特征值。则第三特征向量和第四特征向量是最大和次最大的两个特征值和所对应的特征向量。其中，第三特征向量和第四特征向量分别是N_H×1矩阵。

对进行特征分解，得到计算第k_SRS个用户的第q^BfB个赋形块的的两个垂直维主特征向量为第五特征向量和第六特征向量以及相应的两个特征值，第五特征值和第六特征值其中第五特征值和第六特征值分别对应最大和次最大的两个特征值。第五特征向量和第六特征向量是最大和次最大的两个特征值和所对应的特征向量。其中，第五特征向量和第六特征向量分别是N_H×1矩阵。

进一步的，本发明的第一实施例中确定第一特征向量至第六特征向量后，步骤13包括：

步骤131，比较所述第三特征向量对应的第三特征值、第四特征向量对应的第四特征值、第五特征向量对应的第五特征值以及第六特征向量对应的第六特征值，确定第二维的最大特征值和第二维的次最大特征值；

步骤132，根据所述第二维的最大特征值和所述第二维的次最大特征值，确定与所述第二维的最大特征值对应的第一维的第一目标特征向量，与所述第二维的次最大特征值对应的第一维的第二目标特征向量、与所述第二维的最大特征值对应的第二维的第三目标特征向量以及与所述第二维的次最大特征值对应的第二维的第四目标特征向量；

步骤133，根据所述第三目标特征向量和所述第一目标特征向量，确定第一三维特征向量；

步骤134，根据所述第四目标特征向量和所述第二目标特征向量，确定第二三维特征向量。

即步骤13的目的为搜索最大和次最大的两个赋形特征向量，从而确定三维特征向量。具体的，比较和找到其中最大和次大特征值所对应的最大和次最大的两个特征值的编号和其中，和根据最大和次最大的两个特征值的编号和可以得到计算第k_SRS个用户第q^BfB赋形块的两个水平维主特征向量为第一目标特征向量和第二目标特征向量并通过和找到其垂直维特征向量第三目标特征向量和第四目标特征向量将两个水平维主特征向量分别与两个垂直维特征向量合成三维特征向量。

其中为Kronecker积(克罗内克积)，和分别是N_V×N_H矩阵。

进一步的，本发明的第一实施例中得到三维特征向量之后其步骤14包括：

步骤141，根据所述第一三维特征向量，进行单流波束赋形；或者

步骤142，根据所述第一三维特征向量和所述第二三维特征向量，进行双流波束赋形。

将第k_SRS个用户第q^BfB赋形块的两个三维特征向量和用于波束赋形，如果是单流则使用如果是双流则使用和共包括SU-MIMO(单用户MIMO)和MU-MIMO(多用户MIMO)。

如果是SU-MIMO单流，则使用进行波束赋形，如果单用户双流则使用和进行波束赋形，

如果是MU-MIMO，则采用和进行流数配对，选取成功配对所对应的特征向量进行MU-MIMO波束赋形。流数配对方法可采用ZF方法。

综上，本发明实施例提供的波束赋形的方法中，通过两级特征分解，解决了大维度信道相关矩阵的特征分解的复杂度，获得了包括完整三维信道信息的波束赋形向量；同时由于从水平维和垂直维两方面对信道矩阵进行分析，使得该波束赋形的方法不仅可利用水平维角度扩展，也可利用垂直维角度扩展，灵活自适应，进一步解决了垂直方向所有天线端口的覆盖角度范围不足完整3D赋形传输的问题，实现更精确的3D波束传输。

为了更好的实现上述目的，如图2所示，本发明的第二实施例提供一种波束赋形的装置，包括：

矩阵获取模块21，用于获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

向量获取模块22，用于分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

确定模块23，用于根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

赋形模块24，用于根据所述三维特征向量进行波束赋形。

具体的，本发明的第二实施例中，所述矩阵获取模块21包括：

第一矩阵获取子模块，用于接收用户设备通过所述上行信道发送的探测参考信号：

第二矩阵获取子模块，用于根据所述探测参考信号，获取所述上行信道的信道矩阵。

具体的，本发明的第二实施例中，所述向量获取模块22包括：

第一向量获取子模块，用于获取所述信道矩阵的镀钛维的第一特征向量和第二特征向量；

第二向量获取子模块，用于根据所述第一特征向量和所述第二特征向量，获取第二维的第三特征向量、第四特征向量、第五特征向量以及第六特征向量。

具体的，本发明的第二实施例中，所述确定模块23包括：

第一确定子模块，用于比较所述第三特征向量对应的第三特征值、第四特征向量对应的第四特征值、第五特征向量对应的第五特征值以及第六特征向量对应的第六特征值，确定第二维的最大特征值和第二维的次最大特征值；

第二确定子模块，用于根据所述第二维的最大特征值和所述第二维的次最大特征值，确定与所述第二维的最大特征值对应的第一维的第一目标特征向量，与所述第二维的次最大特征值对应的第一维的第二目标特征向量、与所述第二维的最大特征值对应的第二维的第三目标特征向量以及与所述第二维的次最大特征值对应的第二维的第四目标特征向量；

第三确定子模块，用于根据所述第三目标特征向量和所述第一目标特征向量，确定第一三维特征向量；

第四确定子模块，用于根据所述第四目标特征向量和所述第二目标特征向量，确定第二三维特征向量。

具体的，本发明的第二实施例中，所述赋形模块24包括：

第一赋形子模块，用于根据所述第一三维特征向量，进行单流波束赋形；或者

第二赋形子模块，用于根据所述第一三维特征向量和所述第二三维特征向量，进行双流波束赋形。

具体的，本发明的第二实施例中，所述第一向量获取子模块包括：

第一获取单元，用于获取所述信道矩阵的第一维相关矩阵；

第一分解单元，用于对所述第一维相关矩阵进行特征值分解，得到第一特征向量和第二特征向量，以及与所述第一特征向量对应的第一特征值和与所述第二特征向量对应的第二特征值；其中，所述第一特征值为第一维的最大特征值，所述第二特征值为第一维的次最大特征值。

具体的，本发明的第二实施例中，所述第二向量获取子模块包括：

第一构建单元，用于根据所述第一特征向量，构建第二维的第一等效信道矩阵；

第二构建单元，用于根据所述第二特征向量，构建第二维的第二等效信道矩阵；

第二获取单元，用于获取所述第二维的第一等效信道矩阵的第一相关矩阵以及所述第二维的第二等效信道矩阵的第二相关矩阵；

第二分解单元，用于对所述第一相关矩阵进行特征值分解，得到第三特征向量和第四特征向量，以及与所述第三特征向量对应的第三特征值和与所述第四特征向量对应的第四特征值；其中，所述第三特征值为第二维的第一等效信道矩阵的最大特征值，所述第四特征值为第二维的第一等效信道矩阵的次最大特征值；

第三分解单元，用于对所述第二相关矩阵进行特征值分解，得到第五特征向量和第六特征向量，以及与所述第五特征向量对应的第五特征值和与所述第六特征向量对应的第六特征值；其中，所述第五特征值为第二维的第二等效信道矩阵的最大特征值，所述第六特征值为第二维的第二等效信道矩阵的次最大特征值。

需要说明的是，本发明第二实施例提供的波束赋形的装置是应用上述波束赋形的方法的装置，则上述波束赋形的方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。

为了更好的实现上述目的，本发明的第三实施例还提供一种波束赋形的装置，其特征在于，包括：处理器；以及通过总线接口与所述处理器相连接的存储器，所述存储器用于存储所述处理器在执行操作时所使用的程序和数据，当 处理器调用并执行所述存储器中所存储的程序和数据时，实现如下的功能模块：

矩阵获取模块，用于获取用户设备发射探测参考信号的上行信道的信道矩阵；

向量获取模块，用于分别获取所述信道矩阵的第一维特征向量和第二维特征向量；

确定模块，用于根据所述第一维特征向量和第二维特征向量，确定三维特征向量；

赋形模块，用于根据所述三维特征向量进行波束赋形。

需要说明的是，本发明第三实施例提供的波束赋形的装置是应用上述波束赋形的方法的装置，则上述波束赋形的方法的所有实施例均适用于该装置，且均能达到相同或相似的有益效果。

以上所述是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明所述原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。