具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。

在本公开的一个具体实施例中考虑如图1所示的时分双工(Time divisionduplex，TDD)全连接混合波束成形架构，其中基站端配置阵子数目为N＝N_x×N_z的二维平面天线阵列，N_x为x轴的阵子数目，N_y为y轴的阵子数目，x轴方向的阵子间距为d_x，z轴方向的阵子间距为d_z，基站处共有N_RF(N_RF≤N)个射频(Radio frequency，RF)链路，N×N_RF个移相器，服务于K个单天线用户。待发送给各用户的数据s₁,…s_K(其中s_k为发送给第k个用户的数据)依次经过数字预编码(对应的数字预编码矩阵为W_BB)和模拟预编码(对应的模拟预编码矩阵为W_RF)后，加载到基站天线端，最终传输给对应的K个用户。

本公开第一方面实施例提出一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准方法，交替工作在如图2所示的探测通信周期的不同阶段。在进入探测通信周期(Explorationand communication cycle，ECC)之前，首先采用大量的探测获得对信道矩阵和移相偏差矩阵的初始估计。完成了初始估计后，进入探测和通信交替进行的模式。在本实施例中，信道和移相器偏差在一个探测通信周期内保持不变，不同ECC之间的信道和移相器偏差可能不同。在每个ECC(包含一个探测阶段和一个通信阶段)的探测阶段，K个用户通过上行信道同时分别发送已知的长为L_s的正交导频序列其中每个用户发送对应的正交导频序列均为q次，s_p,k代表第k个用户发送的正交导频序列。基站共接收q次，每次采用不同的探测波束成形矩阵接收K个用户发送的正交导频序列。在第q次探测结束后，基站基于当前ECC的接收信号以及历史ECC的接收信号，对上行信道矩阵和移相偏差矩阵作出估测。在本实施例中，假设TDD系统上下行信道的互易性已得到了完美的校准，则可利用这种互易性获得下行信道的估测值。在每个ECC的通信阶段，基站基于估测到的移相偏差矩阵进行校准，并利用估测到的下行信道矩阵，设计混合预编码方案，以实现高效的数据传输。

进一步地，在每次探测时，可以针对每个射频链路所连接的移相器进行配置，每个射频链路连接的移相器进行一次配置后便能得到一个探测波束成形矢量，这些探测波束成形矢量可采用导向矢量的形式，且可以对导向矢量形式的探测波束成形矢量进行量化处理。

需要说明的是，毫米波散射效应较弱，信道中仅仅存在一条直射径和少量的反射径。由于角度扩展很小，多径之间的相互干扰相当微弱。因此，可以独立地跟踪多径中的每一径，本实施例重点研究一径的跟踪方法，其它多径可以通过相同的方法进行跟踪。在第m个ECC，要研究的第k个用户的这一径到达波束方向为(θ_m,k,φ_m,k)，其中θ_m,k为到达波束方向的俯仰角，φ_m,k为到达波束方向的方位角。这一径的信道矢量可以表述如下：

h_m,k＝β_m,ka(x_m,k), (1)

其中β_m,k为m个ECC时第k个用户的复信道增益，

为由(θ_m,k,φ_m,k)决定的方向参数矢量(Direction parameter vector，DPV)，a(x_m,k)为2D导向矢量：

其中，下标x和z分别代表x轴方向和z轴方向，上标1和2分别代表DPV的两个维度，为以N_t为参数的关于变量x_t的1D导向矢量，由下式定义：

λ为毫米波波长，代表克罗内克积。

为了接收经过毫米波信道传输后的导频序列，基站需要确定N×N_RF个移相值以配置移相器网络。基站所配置的第r(1≤r≤N_RF)个RF链路上所连接的第n(1≤n≤N)个移相器的增益记为然而，由于器件的非理想性导致的偏差，该移相器的实际增益和存在一定的差别，由下式给出：

其中代表总的移相偏差，代表该移相器的幅度偏差，代表该移相器的相位偏差，不同移相器的幅度和相位偏差建模为独立同分布的，且与移相配置无关，但随时间变化。

根据调研结果，目前并没有关于移相器网络偏差的精确时变模型。观察实际的测量结果，可以发现移相器的幅度偏差和相位偏差均随时间连续随机变化。由于一阶高斯-马尔科夫过程也具有随时间连续随机变化的特性，因此，本实施例采用一阶高斯-马尔科夫过程刻画这些时变偏差，作为对存在时变移相器偏差下毫米波信道跟踪问题的初步尝试。移相器偏差时变模型由下式给出：

其中ρ_ι,ρ_ξ分别代表相邻ECC幅度偏差和相位偏差的时变系数，分别代表稳态条件下幅度偏差和相位偏差的方差。在本实施例中，幅度和相位偏差的时变特性相互独立。

在探测阶段，各用户采用正交导频序列，即其中为导频矩阵，J_n代表n维单位阵，代表每个导频序列的能量。在第m个ECC的第i(i＝1,…,q)次探测时，基站采用一个无源的模拟波束成形矩阵(本实施例中又将其称为探测波束成形矩阵)接收导频序列，其中为第r个RF链路连接的移相器所对应的模拟波束成形矢量(这里又将其称为探测波束成形矢量)，的各个元素具有相同的幅度第m个ECC内移相偏差矩阵记为Υ_m，其中 代表第r个RF链路所对应的移相偏差矢量。经过模拟波束成形处理后，在RF链路入口处接收到的序列为：

其中为第m个ECC进行第i次探测时在RF链路入口处引入的独立同分布的高斯噪声矩阵，表示第m个ECC的信道矩阵，代表哈达玛积。

采用导频序列s_p,k对接收矩阵进行匹配滤波，则在第i次探测后接收到的关于第k个用户的观测矢量由下式给出：

其中为在第m个ECC进行第i次探测时针对第k个用户引入的加性高斯噪声矢量。因此，每次探测后，关于每个用户可以得到N_RF个复观测值。

在进行q次探测后，令 和分别表示第m个ECC所采用的总探测波束成形矩阵、引入的总移相偏差矩阵、针对第k个用户的总观测矢量以及针对第k个用户的总噪声矢量，则可将式(7)重新整理如下：

目前已经存在许多精确的毫米波信道估计算法和移相偏差估计算法，因此在图3中的初始信道估计阶段，可以获得较为精确的信道矩阵初始估值和移相偏差矩阵估值跟踪过程便从这些初始的估值出发去获得更为精确的时变信道估计和移相偏差估计，以服务于校准和多用户通信。

令Y_m＝[y_m,1,…,y_m,K]和Z_m＝[z_m,1,…,z_m,K]分别代表第m个ECC的观测矩阵和噪声矩阵。在第m个ECC的探测阶段，基站需要基于历史的观测结果Y₁,…,Y_m-1以及相应的探测波束成形矩阵W₁,…,W_m-1，确定一个新的探测波束成形矩阵W_m，应用该探测波束成形矩阵，便能获得一个新的观测矩阵Y_m。然后基于当前所能得到的全部观测结果Y₁,…,Y_m以及相应的探测波束成形矩阵W₁,…,W_m，获得信道矩阵H_m的估值以及移相偏差矩阵Υ_m的估值

本公开的一个具体实施例提出一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准算法，整体流程如图3所示，包括以下步骤：

1)设置探测通信周期ECC的总数M以及每个探测通信周期内的迭代次数上限N_it；

2)初始信道估计，获得信道矩阵的初始估计值和移相偏差矩阵的初始估计值；

3)设置探测通信周期编号m＝1；

4)对m进行判定：若m≤M，则令m＝m+1，然后进入步骤5)；

若m＞M，则校准结束；

5)设置第m个ECC中迭代次数n_it的初始值为1；

6)对n_it进行判定：若n_it≤N_it，则进入步骤7)；否则，得到第m个ECC的移相偏差矩阵和信道矩阵的估计结果，然后进入步骤11)；

7)在第m个ECC的探测阶段进行探测；具体方法如下：

为了保证系统支持尽可能多的用户通信，这里采用K＝N_RF设计探测方向，每个ECC内的探测阶段进行q＝3次探测。

针对第k个用户的第i次探测方向设计如下：

其中代表第m个ECC，针对第k个用户的第i次探测偏移，由一个固定的探测偏移Δ_s旋转得到：

其中Δ_s＝[0.52,0]^T，第m个ECC中第i次探测偏移的旋转角度设置为最终形成的第m个ECC的探测波束成形矩阵由下式给出：

经过匹配滤波后，可由式(8)获得第k个用户的观测矢量：

其中，代表哈达玛积，代表每个导频序列的能量，为第m个ECC引入的总移相偏差矩阵，Υ_m为第m个ECC内移相偏差矩阵，h_m,k为第m个ECC中第k个用户的信道矢量，为第m个ECC中第k个用户的总噪声矢量，为在第m个ECC进行第i次探测时针对第k个用户引入的加性高斯噪声矢量，W_m为第m个ECC的探测波束成形矩阵。

当K＜N_RF时，由于每个ECC内基站可以探测qN_RF个方向，则到第m个ECC时，前m个ECC的mqN_RF个探测方向将按照的顺序设计，其中由式(9)给出。

8)时变信道的跟踪

本公开的实施例采用随机牛顿法，可得第k个用户的波束方向估值更新方式如下：

其中b_m为跟踪步长，为方向更新矢量。该更新矢量是观测矢量y_m,k以及波束方向最新估值的函数，定义如下：

其中为费雪信息矩阵，μ_m,k为存在移相偏差时的梯度函数，两者的计算方式如下：

其中p＝1,2；s＝1,2，为第k个用户信道增益β_m,k的方差，f_m,k,和由下式给出：

其中是第m个ECC对总移相偏差矩阵Υ_q,m的最新估值。

基于跟踪到的DPV可采用最小均方误差估计(Minimum mean square error，MMSE)算法得到第m个ECC中第k个用户的信道增益的估值

其中定义如下：

结合估计到的DPV和信道增益可得第m个ECC中第k个用户的信道矢量的估值如下：

9)移相偏差矩阵的跟踪

令表示在第m个ECC时，第r个RF链路所对应的移相偏差状态矢量。根据式(5)，状态更新方程由下式给出：

其中为状态更新矩阵，

接下来考虑关于偏差状态矢量的观测方程。根据式(8)和定义Y_m＝[y_m,1,…,y_m,K],Z_m＝[z_m,1,…,z_m,K]，可以发现矩阵Y_m和Z_m的第((i-1)N_RF+r)行分别表示在第m个ECC进行第i次探测时，通过第r个RF链路所能得到的观测值和对应的观测噪声。因此，在第m个ECC进行第i次探测时，通过第r个RF链路所能得到的观测矢量如下：

其中(·)^*表示共轭操作，为第i次探测时第r个RF链路的接收噪声矢量。定义和分别为第m个ECC通过第r个RF链路所能得到的总观测矢量和总噪声矢量，则可将式(21)重新整理如下：

其中为针对第r个RF链路的移相偏差状态矢量的测量矩阵，定义如下：

接下来，对观测方程进行进一步的刻画。针对一个一般的偏差状态矢量定义函数b(ζ)如下：

其中为幅度偏差矢量，为相位偏差矢量，则b(ζ)为由幅度偏差矢量ι和相位偏差矢量ξ生成的复移相偏差矢量。根据式(24)，可得

此时，式(22)可以重新整理为：

此处的核心目标是根据式(20)中的线性状态更新方程和式(25)中的非线性观测方程来估计移相偏差矢量扩展卡尔曼滤波算法是解决这类问题的有效方式，采用扩展卡尔曼滤波算法，本问题的迭代过程由下式给出：

其中在初始化阶段得到，T₀＝0，为无噪测量方程的梯度函数，由下式给出：

式(28)和式(31)中的计算需要测量矩阵而根据式(23)，该测量矩阵又依赖于信道矩阵H_m。在实际的跟踪过程中，通过用最新的信道矩阵估值代替式(23)中的H_m，可得测量矩阵的估值用代替式(31)中的即可进行计算。

通过扩展卡尔曼滤波算法得到了偏差状态矢量的估值之后，可根据式(24)获得即为移相偏差矢量的估值：

移相偏差矩阵的跟踪过程中需要获取第m个ECC信道矩阵的最新估值而在进行信道跟踪时，式(16)的计算需要用到移相偏差矩阵的最新估值。因此，在第m个ECC，可以迭代进行多次时变信道跟踪和移相偏差矩阵跟踪，以降低信道估计误差和移相偏差矩阵的估计误差。

10)更新n_it＝n_it+1，然后重新返回步骤6)；

11)根据第m个ECC的移相偏差矩阵和信道矩阵的估计结果，可基于移相偏差矩阵估值进行校准，然后，再利用得到的信道矩阵估值，采用设计的混合预编码方案(本公开的一些实施例中采用正则化信道对角化的预编码方法)实现第m个ECC中数据的传输，然后令m＝m+1，重新返回步骤4)。

仿真性能评估

在本公开的一个具体实施例中，信道跟踪方面，所有的对比算法均采用递归的波束跟踪算法，这些对比算法的不同之处在于移相器网络校准方面，共有三种方式：

i)仅进行信道跟踪，不校准移相器网络。

ii)在初始时刻采用MMSE算法估计移相偏差矩阵。

iii)在初始时刻采用幺模二次规划算法估计移相偏差矩阵。

后两种对比算法仅在初始化阶段对移相偏差进行估计，在后续的跟踪过程中认为移相偏差保持不变，而已有文献并无其它动态地跟踪时变移相偏差的算法。

基于本实施例中的信道模型，基本参数设置如下：天线阵子数目N_x＝N_z＝8，天线阵子间距RF链路数目N_RF＝16，用户数目K＝16。导频序列长度L_s＝K，发射信噪比在-10dB到30dB的范围内变化，步长设置为b_m＝0.7。

式(5)中的幅度和相位偏差矢量的相关系数设置为ρ_ι＝ρ_ξ＝ρ＝0.99。至于移相器幅度和相位偏差的稳态方差，现有的移相器已能实现幅度偏差的均方根小于0.1，相位偏差的均方根小于0.1rad。因此，这里在仿真中设置δ_ι,DV＝0.1,δ_ξ,DV＝0.1rad。

各用户的初始AoA(θ_0,k,φ_0,k)在φ_0,k∈[0,π)范围内均匀随机选取。AoA(θ_m,k,φ_m,k)的变化被建模为带折返的随机游走,也即角速度参数设置为δ_θ,AV＝δ_φ,AV＝δ_AV＝0.01rad/ECC；表示旋转方向，其取值要确保θ_m,k在φ_m,k在[0,π]中变化。式(1)中的信道增益β_m,k建模为莱斯因子为κ＝15dB的莱斯衰落，且不同用户、不同ECC的β_m,k独立同分布。

在图3所示的初始信道估计阶段，用N个正交的波束进行扫描，首先利用正交匹配跟踪(Orthogonal Matching Pursuit,OMP)算法和MMSE算法。获得各个用户的初始DPV估值和初始信道增益估值接下来，基于估计到的初始信道，采用MMSE算法或者基于幺模二次规划的算法，获得移相偏差矩阵的初始估值

在每个ECC的通信阶段，利用移相偏差矩阵初始估值进行校准，然后以估计到的信道矩阵为基础，采用正则信道对角化混合预编码方案进行数据传输。

每次系统实现时，跟踪的过程持续1000个ECC，最终呈现的结果经过100次平均后得到。

首先确定所设计的联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准方法所需的迭代次数N_it。图4显示了不同算法的校准误差随信噪比(Signal-to-noise ratio,SNR)变化的曲线，其中最下方的两条线分别表示采用N_it＝1和N_it＝2时本发明实现的校准误差。可以看到，两者高度接近。因此，通过1次迭代，本发明中的方法已经收敛。在后续的仿真中设置N_it＝1。

如图4所示，相比已有算法，所提出的联合信道跟踪和移相偏差实时校准算法能实现更高的校准精度，表明联合跟踪时变信道和时变移相器偏差的必要性和优越性。

图5显示了不同算法的频谱效率随SNR变化的曲线。可以看到，在存在时变移相偏差的条件下，如果不校准或者仅在初始化阶段进行校准，频谱效率会有极大的损失。如果采用本发明提出的算法，则大部分频谱效率的损失可以得到有效弥补。

接下来评估移相器量化精度的影响，考虑一个Q-bit均匀量化的移相器网络，其移相值在如下集合中选择：

令代表在第m个ECC时，第r个RF链路上连接的第n个移相器所配置的未量化移相值，则量化后的移相值由下式给出：

将本发明中探测阶段和通信阶段所有配置的移相值按上式进行量化处理，以此来评估算法在量化移相器下的性能。图6显示了在给定SNR＝20dB时，所提算法的频谱效率随量化比特数Q变化的曲线。可以看到，当量化精度不小于4bit时，采用量化移相器和无量化移相器所实现的频谱效率已经高度接近。因此，在实际系统中，采用4bit的移相器量化，即可实现时变移相偏差条件下时变信道的跟踪及高效的数据传输。

为实现上述实施例，本公开第二方面实施例提出一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准装置，包括：

探测模块，用于在每个探测通信周期的探测阶段，通过配置移相器网络多次探测各用户设备发送的正交导频序列得到当前观测结果；

信道矩阵和移相偏差矩阵估计模块，用于利用所述当前观测结果和历史观测结果，得到信道矩阵的估计值和移相偏差矩阵的估计值；

通信模块，用于在所述每个探测通信周期的通信阶段，根据所述移相偏差矩阵的估计值对所述移相器网络进行校准，基于所述信道矩阵的估计值，采用预设的混合预编码方案实现数据传输。

为实现上述实施例，本公开第三方面实施例提出一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；

其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准方法。

为实现上述实施例，本公开第四方面实施例提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准方法。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备执行上述实施例的一种联合时变信道跟踪与移相器网络实时校准方法。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。在本申请的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。