本發明涉及無線通信技術領域，特別涉及一種大規模mimo系統的信道跟蹤與混合預編碼方法。

背景技術：

隨著全球無線通信技術和互聯網技術的蓬勃發展，移動用戶數量呈現爆炸式增長，各種移動新業務不斷涌現。未來的5g移動通信系統不僅需要支持語音功能，還必須支持數字、圖像、多媒體等數據傳輸，在傳輸效率和覆蓋范圍等方面較4g提高一個或多個量級滿足10年內移動互聯網流量增加1000倍的發展需求。毫米波頻段(30–300ghz)具有豐富的頻譜資源，毫米波與大規模多輸入多輸出(multipleinputmultipleoutput；mimo)相結合可以帶來巨大的空間增益、能量效率和頻譜效率，毫米波大規模mimo成為了下一代移動通信的關鍵技術。

毫米波大規模mimo系統的性能取決于信道狀態信息的準確度，信道狀態信息的獲取是當前毫米波大規模mimo研究的重點問題。在實際通信中，用戶的持續運動使得大規模mimo信道不斷變化，且對于大規模陣列天線系統而言射頻鏈路的數目往往是有限的，信道時變和射頻鏈路有限給毫米波大規模mimo的理論研究和實際應用帶來了巨大的挑戰。

此外，為了提升傳輸效率、降低功率損耗，在已知信道狀態信息的情況下，通常在發送端對發送的信號做一個預先的處理，以方便接收機進行信號檢測，即預編碼。研究表明，對于毫米波大規模mimo系統而言，傳統簡單的線性預編碼(匹配濾波(matchedfilter；mf)預編碼、迫零(zeroforcing；zf)預編碼)的性能即可以達到非線性預編碼(臟紙編碼(dirtypapercoding；dpc))的性能。然而，這需要每個天線有自己獨自的射頻鏈路，包括模數轉換器,數模轉換器,混頻器和功率放大器等，這對于大規模系統而言，系統成本高昂，無法適用。為降低系統成本，基于數字預編碼和模擬預編碼相結合的混合預編碼引起了人們的廣泛研究。關于混合預編碼的研究主要有兩個方向：基于優化理論的預編碼矩陣設計方法和基于離散傅里葉變換(discretefouriertransform；dft)離散格點方向傳輸的混合預編碼方法。基于優化理論的方法計算復雜度較高，不易于在實際系統中應用；基于dft離散格點方向傳輸的方法存在信道能量泄露的問題，系統性能差。

因此，在有限射頻鏈路條件下，利用毫米波大規模mimo自身的結構特征設計相應的時變信道跟蹤與低復雜度高性能的混合預編碼方法成為毫米波大規模mimo在下一代移動通信中應用的關鍵。

技術實現要素：

為解決現有的信道跟蹤與預編碼方法復雜度較高且性能較差的問題，本發明提供一種信道跟蹤與混合預編碼方法及裝置。

一方面，本發明實施例提供了一種信道狀態信息跟蹤方法，該信道跟蹤方法包括：

根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息；

根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間旋轉信息。

根據所述信道空間旋轉信息，確定信道狀態信息。

另一方面，本發明實施例提供了一種信號的混合預編碼方法，該預編碼方法包括：

根據信道狀態信息，確定模擬預編碼參數和數字預編碼參數；所述信道狀態信息為根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則確定的信息；

根據所述模擬預編碼參數和所述數字預編碼參數，對調度信號集合中的多個調度信號進行混合預編碼。

本發明提供的信道跟蹤與混合預編碼方法，將信道狀態信息分解為信道增益信息和信道角度信息，利用用戶終端的運動規律和非線性無跡卡爾曼濾波，可以提升信道角度信息跟蹤的性能；基于預測和跟蹤的信道角度信息獲得信道增益信息，可以有效降低信道狀態信息獲取的訓練開銷；此外，基于該信道狀態信息對待發送信號進行混合預編碼，將信號傳輸至用戶的真實角度上，可以降低信號傳輸所需的射頻鏈路數目及系統實現的硬件成本，同時避免信道能量泄露對系統性能的影響；并且，利用角分多址和角度域傳輸可以提高通信系統的能量效率和頻譜效率，為毫米波大規模mimo信道跟蹤和信號傳輸提供了一種切實可行的解決方案。

附圖說明

圖1為本發明實施例提供的信道狀態信息跟蹤方法的流程示意圖；

圖2為本發明一實施例提供的空間旋轉示意圖；

圖3為本發明另一實施例提供的空間旋轉示意圖；

圖4為本發明實施例提供的信道跟蹤的示意圖；

圖5為本發明實施例提供的信道角度跟蹤的示意圖；

圖6為本發明實施例提供的信道跟蹤均方誤差的趨勢圖；

圖7為本發明實施例提供的混合預編碼方法的流程示意圖；

圖8為本發明實施例提供的系統和速率的示意圖；

圖9為本發明實施例提供的單小區毫米波大規模mimo系統的結構示意圖。

具體實施方式

為使本發明實施例的目的、技術方案和優點更加清楚，下面將結合本發明實施例中的附圖，對本發明實施例中的技術方案進行清楚地描述，顯然，所描述的實施例是本發明一部分實施例，而不是全部的實施例。基于本發明中的實施例，本領域普通技術人員在沒有做出創造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發明保護的范圍。

本發明實施例提供的信道狀態信息跟蹤方法是基于“saleh-valenzuela”(s-v)信道模型的，該信道模型認為用戶終端發送的入射信號k與基站間的信道可以表征為：

式中表示入射信號k的直射徑，增益為為入射信號k的非直射徑，增益為l為非直射徑的總數；為大規模等距線陣(uniformlineararray；ula)的導向矢量，其第n個元素可以表示為：

式中為第l條入射徑的角度值，λ為波長，d為天線陣元間距。

基于該s-v信道模型，信道狀態信息由信道角度信息和信道增益信息完全確定。因此，信道跟蹤可以轉換為信道角度信息的跟蹤和信道增益信息的估計。

圖1為本發明實施例提供的信道狀態信息跟蹤(以下簡稱信道跟蹤)方法的流程示意圖。如圖1所示，該方法包括以下步驟：

步驟101、根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息；

步驟102、根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間旋轉信息；

步驟103、根據所述信道空間旋轉信息，確定信道狀態信息。

具體地，首先，根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息；其次，根據該角度狀態預測信息，確定信道空間旋轉信息；最后，根據所述信道空間旋轉信息，確定信道狀態信息。

用戶終端與基站之間的信號，無論是用戶終端發送信號至基站的上行信號，還是基站發送至用戶終端的下行信號，均為入射信號。入射信號的角度值是指從用戶終端發出的信號到達基站的到達角數值；或者從基站發出的信號到達用戶終端的到達角數值。

信道空間旋轉信息是用于描述信道狀態信息的物理量，將在下面的實施例中進行詳細描述，此處不再贅述。

本發明實施例提供的信道跟蹤方法，基于s-v模型，將信道狀態信息的跟蹤轉化為信道角度信息的跟蹤和信道增益信息的估計，從而利用用戶的運動規律和非線性無跡卡爾曼濾波，提升信道角度信息跟蹤的性能，進而得到準確的信道狀態信息，方法簡單。

在上述實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的步驟101：所述根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息，包括：

根據入射信號的角度值，確定角度狀態初始信息；

根據所述角度狀態初始信息，確定角度采樣點；

根據所述角度采樣點和所述預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息。

具體地，首先，根據入射信號的角度值，確定角度狀態初始信息；其次，根據該角度狀態初始信息，確定角度采樣點；之后，根據該角度采樣點和預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息；接下來的步驟與上述實施例相同，最終得到信道狀態信息，此處不再贅述。

角度狀態預測信息可以包括：入射信號的角速度、入射信號的角加速度以及協方差矩陣，該協方差矩陣用于描述當前采樣時刻與前一采樣時刻的角度狀態信息之間的相關性；根據所述角度狀態初始信息，確定角度采樣點，該角度采樣點滿足：當前采樣時刻的角度狀態信息與前一采樣時刻的角度狀態信息具有相同的統計特性，例如相同的協方差。

在實際應用中，信道狀態信息的獲取是需要跟蹤多個入射信號的，多個入射信號的跟蹤過程是一致的，為了清楚地描述，本發明實施例提供的信道跟蹤方法以跟蹤其中的入射信號k作為舉例。

例如，在通信初始階段，在初始的前三個時刻，基于有限的射頻鏈路使用波束掃描的方法進行波束訓練，得到入射信號k直射徑上的角度值根據角度值可得無跡卡爾曼濾波的角度狀態量為：

式中：為采樣時刻m入射信號k的角度狀態量，為采樣時刻m入射信號k直射徑上的角速度，為采樣時刻m入射信號k直射徑上的角加速度；t為系統采樣時間，為系統能夠同時調度的入射信號的數量，以下稱調度信號的數量。

同時，協方差矩陣設置為：

pk(m)＝0，m＝1，2，3.

然后根據上述角度狀態初始信息：角度狀態量及協方差矩陣，確定角度采樣點；即當m≤4時，基于無跡變換和超球體采樣規則構造角度采樣點，使角度采樣點與前一時刻角度狀態量和協方差矩陣pm-1具有相同的統計特性。

對于i＝0，

對于i＝1，...，μ+1，

式中：μ為角度狀態量的個數，為超球體采樣規則系數，i表示角度采樣點數字排序，從i＝0開始排序。

根據上述角度采樣點，采用預設的角度狀態預測規則，可得預測的角度采樣點為：

根據基于無跡卡爾曼濾波，可得預測的角度狀態量為：

其次，根據預測的角度狀態量可得預測的協方差矩陣為：

式中，wi為無跡卡爾曼濾波系數，t為預設的采樣時間，為系統噪聲。

在上述各實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的步驟102：根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間旋轉信息，包括：

根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間分布信息；

根據所述信道空間分布信息，確定所述信道空間旋轉信息。

具體地，首先，確定角度狀態預測信息；其次，根據該角度狀態信息，確定信道空間分布信息；之后，根據該信道空間分布信息，確定所述信道空間旋轉信息，從而確定信道狀態信息。

空間分布信息是用來描述通過入射信號k所獲得的信道角度信息的物理量，將在下面的實施例中進行詳細描述，此處不再贅述。

由上述實施例可以看出，通過獲取信道空間分布信息，從而得到信道空間旋轉信息，從而用于集中信號能量，如此可降低波束訓練開銷，提高信道跟蹤性能。

在上述實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間分布信息，包括：

根據所述角度狀態預測信息和預設的信道支撐點預測規則，確定信道預測支撐點；

根據所述信道預測支撐點，確定信道空間分布信息。

具體地，首先，確定角度狀態預測信息；其次，根據該角度狀態預測信息和預設的信道支撐點預測規則，確定信道預測支撐點；之后，根據該信道預測支撐點，確定信道空間分布信息；接下來，根據該空間分布信息，確定信道空間旋轉信息，從而確定信道狀態信息。

若已知角度狀態預測信息，利用預設的信道支撐點預測規則獲得下一時間段內用戶的空間分布信息。假設信道是由多個支撐點構成的，當用戶在小區內運動時，信道能量擴散至相鄰的支撐點，每個用戶采用一個支撐點傳輸。事實上，基站僅通過接收數據是無法獲得角度的觀測值的，但是通過角度狀態預測信息可以得到一個預測的空間信息集合，而信道多數能量將分布在此集合中。

例如，已知角度狀態預測信息為：和基于無跡卡爾曼濾波，獲得μ+2個觀測量采樣點

對于i＝0，

對于i＝1，...，μ+1，

式中

根據觀測量采樣點根據預設的信道支撐點預測規則，可得預測的觀測量采樣點為：

觀測量采樣點代表了信道支撐點的可能出現位置，取其均值作為信道預測支撐點，表示為：

根據上述信道預測支撐點和預設的空間信息集合長度bmax,可得信道空間分布信息，本發明實施例中的信道空間分布信息采用一空間信息集合表示：

之后，則根據該空間信息集合，確定信道空間旋轉信息：

首先，確定為波束訓練集合，其中sb，k為用戶終端k的空間信息集合第b個支撐點的導頻符號。基于所有調度的用戶終端的空間信息集合不同，即基于角分多址，支撐點訓練可以采用相同的導頻符號sb，k＝s，且滿足

其次，基于上述波束訓練集合，假設基站接收的信號為y^u(m)，并且該信號可以表示為：

式中：為用戶終端k的訓練功率約束，w(m)為噪聲向量滿足分布y^u(m)為基站接收到的用戶終端k采樣時刻m發送的信號數據。

根據上式可知，信道跟蹤的基本原理如下：已知信號y^u(m)、噪聲及波束訓練集合s，可以確定信道狀態信息hk(m)。

但是，基于傳統的波束訓練集合s確定信道狀態信息的方法，由于一個用戶終端就需要多個(大于個)信道支撐點來傳輸數據，而信道跟蹤時，上面也提到過，需要跟蹤多個入射信號，這些入射信號均需要重復波束訓練的過程，因此造成訓練開銷極大。

所以，本發明則通過第一次空間旋轉，將每個用戶終端的射頻鏈路均降至個支撐點，從而降低訓練開銷。

基于上述步驟確定的信道空間分布信息，確定第一空間旋轉參數，此時需要用到空間旋轉規則：

并確定第一空間旋轉矩陣如下：

其中：為上述實施例中根據角度采樣點確定的角度狀態量該第一空間旋轉參數分布在范圍內；表示信道支撐點，又可稱為信道預測支撐點，如果信道預測支撐點的幅值不為零，則又稱為信道有效支撐點。

在本實施例中，空間旋轉信息用上述第一空間旋轉矩陣表示。根據該空間旋轉信息，從而確定信道狀態信息。

在上述各實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的步驟103：根據所述信道空間旋轉信息，確定信道狀態信息，包括：

根據所述信道空間旋轉信息，確定信道有效支撐點和信道增益信息；

根據所述信道有效支撐點和所述信道增益信息，確定所述信道狀態信息。

具體地，首先，確定角度狀態預測信息；其次根據該角度狀態預測信息，確定信道空間旋轉信息；根據該空間旋轉信息，確定信道有效支撐點和信道增益信息，從而得到信道狀態信息。

例如，已知空間旋轉信息，即空間旋轉矩陣為并且基站接收到的信號為y^u(m)，則可以根據下式獲得空間信息集合第j個支撐點的增益信息為：

其中：為導頻污染，在角分多址機制下其取值較小可以忽略。

因此，空間信息集合的增益信息為：

由于，信道多數能量分布于空間信息集合內，因此上述空間信息集合的增益信息就等價于信道增益信息，則信道可以重建為：

可選地，為了得到更準確地信道狀態信息并且降低訓練開銷，根據重建信道z，可通過第二次空間旋轉將信道能量集中于一個幅值最大的信道有效支撐點：

式中：是第二次空間旋轉參數，分布在范圍內，可以通過在上述分布范圍內搜索得到。

根據該幅值最大的有效支撐點由下式獲得該支撐點的信道增益信息：

最后，根據該有效支撐點和該信道增益信息可得信道狀態信息為：

本發明實施例提供的信道跟蹤方法，利用用戶的運動規律實現對入射信號角度的跟蹤，基于少量導頻實現對信道的跟蹤，避免了傳統基于信道協方差矩陣信道估計的時間開銷和能量開銷，極大地降低了訓練開銷。

本發明實施例中的空間旋轉是指將信道hk轉換為空間旋轉信道

式中：為空間旋轉矩陣，φk為空間旋轉參數且分布在范圍內；u為傅里葉變換dft矩陣。

圖2為本發明實施例提供的空間旋轉示意圖。如圖2所示，一個射頻鏈路可以看作是一個信道支撐點。空間旋轉前，一個用戶終端需要多個支撐點進行信號傳輸；空間旋轉后，一個用戶終端僅需要一個支撐點就足夠了，即通過空間旋轉，基站可以將待發送信號發送至用戶終端的真實角度上，使得每個用戶終端需要的射頻鏈路降至1，極大地提高了射頻鏈路的利用率。

圖3為本發明另一實施例提供的空間旋轉示意圖。如圖3所示，空間旋轉前，信道能量集中分布在大約5個信道支撐點上；空間旋轉后，信道能量的93％集中分布在一個信道有效支撐點上，即通過空間旋轉可以集中信道能量，從而得到更加準確的信道狀態信息。

根據上述實施例可以看到，該信道跟蹤方法基于預測和跟蹤的信道角度信息進行波束訓練和兩次空間旋轉，獲得信道增益信息，有效降低信道狀態信息獲取的訓練開銷。

圖4為本發明實施例提供的信道跟蹤的示意圖。如圖4所示，該圖中示意了兩個用戶終端：用戶1和用戶2；兩個用戶終端之間有角度保護間隔(guardinterval)。兩個用戶終端的信道跟蹤過程是相同的，下面以用戶1的信道跟蹤作為舉例說明。圖中所示的波束跟蹤與訓練、信道增益計算、數據傳輸、預測及空間旋轉分別表示信道跟蹤過程中的操作步驟。

波束跟蹤與訓練：根據入射信號的角度值，確定角度初始狀態信息；根據所述角度狀態初始信息、預設的角度狀態預測規則，確定角度狀態預測信息；根據所述角度狀態預測信息，確定信道空間分布信息，即圖中所示和

信道增益計算：根據信道空間分布信息，利用波束訓練和空間旋轉獲得信道增益信息。

數據傳輸：獲得完整的信道信息后，利用角度域混合預編碼進行數據傳輸。

在上述各實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的預設的角度狀態預測規則為：

ψk(m)＝φψk(m-1)+ωk(m)，

其中，ψk(m)、ψk(m-1)表示入射信號k在當前采樣時刻m及其前一采樣時刻m-1的角度狀態量，ωk(m)為當前采樣時刻m伴隨入射信號k的系統噪聲，其中t為預設的采樣時間。

在上述各實施例的基礎上，該信道跟蹤方法中的所述預設的信道支撐點預測規則包括：

信道支撐點第一預測規則

及信道支撐點第二預測規則：

其中，表示信道預測支撐點，φk(m)為空間旋轉參數，為當前采樣時刻m入射信號k直射徑上的角度值，uk(m)為當前采樣時刻m伴隨入射信號k的量測噪聲，λ為波長，n為天線數，d為天線陣元間距。

圖5為本發明實施例提供的信道角度跟蹤的示意圖。如圖5所示，橫軸為時間塊索引，縱軸為角度誤差。圖中分別示出了線性運動和非線性運動下不同空間信息集合長度下的角度信息的準確率的變化趨勢。可以看出，在空間信息集合長度相同的情況下，無論是線性運動還是非線性運動，角度誤差均較小；并且隨著空間信息集合長度的增加，角度誤差越來越小。

圖6為本發明實施例提供的信道跟蹤均方誤差的趨勢圖。如圖6所示，橫軸為信噪比，縱軸為信道平均誤差。圖中示出了不同空間信息集合長度下的信道平均誤差的變化趨勢。可以看出，在信噪比相同的情況下，空間信息集合長度越大，信道平均誤差越小，即獲取的信道狀態信息則越準確。

圖7為本發明實施例提供的混合預編碼方法的流程示意圖。如圖7所示，該混合預編碼方法包括以下步驟：

步驟701、根據信道狀態信息，確定模擬預編碼參數和數字預編碼參數；所述信道狀態信息為根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則確定的信息；

步驟702、根據所述模擬預編碼參數和所述數字預編碼參數，對調度信號集合中的多個調度信號進行混合預編碼。

具體地，首先，基于信道狀態信息，確定模擬預編碼參數和數字預編碼參數；該信道狀態信息為根據入射信號的角度值和預設的角度狀態預測規則確定的信息，即基于上述信道跟蹤方法確定的信道狀態信息。之后，基于上述兩種預編碼參數，對調度信號集合中的多個調度信號進行混合預編碼。

基于該信道跟蹤方法獲得信道狀態信息，進行混合預編碼，與傳統的預編碼方法相比，由于簡化了每個調度信號的信道矩陣，從而降低了預編碼的復雜度；并且通過集中信號能量，降低了能量泄露，提高了系統傳輸數據的性能。

在上述實施例的基礎上，該預編碼方法中的所述調度信號集合根據下式確定：

其中，表示入射信號，θm和θl分別表示入射徑m和l上的入射信號的角度值，ω表示預設的角度保護間隔。

具體地，每個調度信號對應一個唯一的角度值；不同的調度信號之間具有一個角度保護間隔，用來防止信號間的干擾。

在上述實施例的基礎上，該混合預編碼方法中的模擬預編碼根據下式確定：

其中：u為傅里葉變換矩陣，為空間旋轉矩陣；為調度信號的數量，及為信道狀態信息，λ為波長，n為天線數，d為天線陣元間距。

具體地，基于信道狀態信息設計模擬預編碼參數和數字預編碼參數。根據角分多址機制，模擬預編碼參數設置為：

在實際應用中，模擬預編碼矩陣的每一列代表每一個用戶終端入射信號的角度方向矢量，可以由個移相器實現。

根據角分多址機制，利用數字預編碼參數消除用戶間干擾，數字預編碼參數設置為：

式中：用以滿足功率限制，為角度域等效信道。

基于上述模擬預編碼參數和模擬預編碼參數，將調度信號進行混合預編碼，從而將調度信號傳輸至用戶終端的真實角度方向上。因此，用戶終端的接收信號可以表示為：

式中：為根據上述信道跟蹤方法獲取的信道狀態信息，s是個用戶的維信號向量，即調度信號，滿足是加性白噪聲向量。

系統和速率根據下式確定：

其中，sinrk表示調度信號的信干噪比，為通信網絡中所有入射信號的總能量，表示入射信號，為調度信號的數量。

具體地，通過統計通信網絡中所有入射信號，可以獲取入射信號的總能量p；基于角分多址，基站能夠同時調度的入射信號是有限的，即表示調度信號的數量。

基于上述模擬預編碼和數字預編碼，系統的信干噪比的表達式為：

式中：pi為數字預編碼矩陣p的第i列，γk為信噪比。

圖8為本發明實施例提供的系統和速率的示意圖。如圖8所示，橫軸為信噪比，縱軸為系統和速率。圖中分別示出了三種信道預編碼方法下的系統和速率的變化趨勢。由圖8可知，本發明的混合預編碼方法具有良好的能量效率，系統的和速率遠高于現有的基于波束選擇的混合預編碼方法，并且基本接近全數字預編碼方法。

由上述實施例可以看到，基站通過空間旋轉將信號傳輸至用戶終端的真實角度上，降低了信號傳輸所需的射頻鏈路數目，從而降低了系統實現的硬件成本，同時避免了信道能量泄露對系統性能的影響；另外，利用角分多址和角度域傳輸信號提高了系統的能量效率和頻譜效率。

圖9為本發明實施例提供的單小區毫米波大規模mimo系統的結構示意圖。為了與傳統mimo系統進行區分，用“基站”表示本發明實施例提供的大規模mimo系統。

如圖9所示，基站配置了大規模等距線陣(uniformlineararray；ula)，天線陣元數量為n，小區內隨機均勻地分布著k個單天線用戶終端，該基站的射頻鏈路(radiofrequencychains；rfchains)模塊由模數轉換器(digital-analogconverter；dac)、混頻器(mixer)及濾波器(filter)組成，射頻鏈路數目為nrf，且nrf＜＜n；射頻鏈路的前端為數字預編碼模塊，s(1)至s(k)表示入射信號；射頻鏈路的后端為模擬預編碼模塊。

需要說明的是，本發明實施例提供的mimo系統是用來實現上述信道跟蹤和混合預編碼方法的，具體功能可參考上述方法實施例，此處不再贅述。

最后應說明的是：以上實施例僅用以說明本發明的技術方案，而非對其限制；盡管參照前述實施例對本發明進行了詳細的說明，本領域的普通技術人員應當理解：其依然可以對前述各實施例所記載的技術方案進行修改，或者對其中部分技術特征進行等同替換；而這些修改或者替換，并不使相應技術方案的本質脫離本發明各實施例技術方案的精神和范圍。