0 引言

    無(wú)線移動(dòng)通信的快速發(fā)展導(dǎo)致了移動(dòng)用戶的數(shù)量和相關(guān)產(chǎn)業(yè)規(guī)模呈現(xiàn)出爆炸性增長(zhǎng)，因此無(wú)線通信系統(tǒng)需要滿足更高的數(shù)據(jù)傳輸速率和更高的系統(tǒng)容量，需要通信系統(tǒng)高效地利用帶寬資源，由于現(xiàn)在的頻譜資源相對(duì)缺乏，所以提高系統(tǒng)的頻譜利用率尤為重要，傳統(tǒng)的MIMO技術(shù)可以利用有限的頻譜資源滿足用戶對(duì)系統(tǒng)性能的需求，但是傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)中基站的天線數(shù)目較少，所能提高的系統(tǒng)性能有限，大規(guī)模MIMO作為未來(lái)5G的關(guān)鍵技術(shù)之一，可以滿足未來(lái)無(wú)線通信業(yè)務(wù)的需求，提升通信系統(tǒng)的頻譜效率與信道容量，并且能夠有效提升鏈路可靠性和數(shù)據(jù)傳輸速率^[1]。

1 傳統(tǒng)MIMO技術(shù)

    多輸入多輸出MIMO技術(shù)最早是由Marconi在1908年提出來(lái)的，它通過(guò)發(fā)送端和接收端都配備多根天線來(lái)提高通信系統(tǒng)的容量、系統(tǒng)傳輸數(shù)據(jù)速率以及傳輸可靠性。3GPP LTE Release10已經(jīng)可以支持8個(gè)天線端口進(jìn)行傳輸，也即 8個(gè)單流用戶或者 4個(gè)雙流用戶同時(shí)傳輸。LTE/LTE-A 中的 MIMO 技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程如表1所示。受移動(dòng)終端尺寸、功耗以及外觀的限制，想要進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)的傳輸能力，一個(gè)直觀的方法就是增加并行傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流個(gè)數(shù)或者增加基站天線端口數(shù)目。

2 大規(guī)模MIMO技術(shù)

    2010年，Bell實(shí)驗(yàn)室的科學(xué)家Marzetta在多小區(qū)、TDD場(chǎng)景下，提出了大規(guī)模MIMO的概念^[2]，從而發(fā)現(xiàn)了與單小區(qū)、有限數(shù)量天線時(shí)的一些不同特征。大規(guī)模MIMO技術(shù)是指基站配置了龐大的天線數(shù)量^[3]，通常是一百根或者是幾百根，較現(xiàn)有通信系統(tǒng)中天線數(shù)增加幾個(gè)數(shù)量級(jí)以上，在相同的時(shí)頻資源上同時(shí)服務(wù)多個(gè)用戶，且移動(dòng)終端一般采用單天線接收的通信方式。大規(guī)模MIMO的基本模型如圖1所示。

2.1 大規(guī)模MIMO的技術(shù)優(yōu)勢(shì)

    大規(guī)模MIMO技術(shù)的主要優(yōu)勢(shì)如下：

    （1）根天線消耗的功率極低。理想情況下，在總發(fā)射功率一定的條件下，每根天線所用發(fā)射功率與天線數(shù)量成反比例關(guān)系，并且在發(fā)射信噪比一定的條件下，總的發(fā)射功率也與天線的數(shù)量成反比例關(guān)系。因此，每根天線所需的發(fā)射功率與天線數(shù)量的平方成反比。從而有效降低大規(guī)模MIMO的應(yīng)用中所消耗的功率。

    （2）信道“硬化”。當(dāng)天線數(shù)趨于無(wú)窮大時(shí)，信道矩陣可以采用隨機(jī)矩陣的理論進(jìn)行分析，信道矩陣的奇異值將趨向已知的漸進(jìn)分布^[4]，并且信道向量將會(huì)趨向正交，最簡(jiǎn)單的信號(hào)處理方法是漸進(jìn)最優(yōu)的。

    （3）熱噪聲和小尺度衰落的影響消除。采用線性信號(hào)處理方法，熱噪聲和小尺度衰落對(duì)系統(tǒng)性能的影響會(huì)隨著天線數(shù)量的增加而減小，并且熱噪聲和小尺度衰落的影響與小區(qū)間的干擾相比可以忽略不計(jì)。

    （4）空間分辨率提升。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中隨著基站天線數(shù)的增多，波束形成能夠把所傳輸?shù)男盘?hào)集中到空間的一個(gè)點(diǎn)上，即基站能夠精確分辨每一個(gè)用戶，從而提高了空間分辨能力。

2.2 大規(guī)模MIMO與傳統(tǒng)MIMO性能對(duì)比

    在3GPP中，MIMO技術(shù)總體上是沿著單用戶MIMO、多用戶MIMO到網(wǎng)絡(luò)MIMO的發(fā)展進(jìn)行演進(jìn)的，相比傳統(tǒng)MIMO技術(shù)，大規(guī)模MIMO技術(shù)的性能體現(xiàn)在諸多方面，表2中給出了傳統(tǒng)MIMO與大規(guī)模MIMO之間性能對(duì)比。

2.3 大規(guī)模MIMO應(yīng)用場(chǎng)景

    大規(guī)模的多天線MIMO技術(shù)在第五代移動(dòng)通信系統(tǒng)中的應(yīng)用場(chǎng)景如圖2所示，宏蜂窩和微蜂窩兩種小區(qū)在5G大規(guī)模天線陣列應(yīng)用場(chǎng)景下共存，網(wǎng)絡(luò)主要分為同構(gòu)與異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)兩類，而場(chǎng)景則分成室內(nèi)場(chǎng)景和室外場(chǎng)景，由測(cè)試的相關(guān)性文獻(xiàn)知，陸地上有約70%的移動(dòng)通信系統(tǒng)的通信是出自室內(nèi)，所以可以將大規(guī)模的MIMO信道分為微小區(qū)基站對(duì)室內(nèi)或室外用戶，宏小區(qū)基站對(duì)室內(nèi)或室外用戶，同時(shí)也可以將微小區(qū)作為中繼基站傳輸信息，信道也可以分為宏小區(qū)基站和微小區(qū)基站。基站的天線數(shù)可無(wú)限增大，并且小區(qū)內(nèi)的移動(dòng)用戶天線數(shù)也可以增加。

3 大規(guī)模MIMO信道的測(cè)量與建模

    當(dāng)無(wú)線傳播條件理想時(shí)，由于大規(guī)模的MIMO系統(tǒng)天線數(shù)的增加，發(fā)射機(jī)和接收機(jī)間信道向量逐漸正交。下面主要研究并分析大規(guī)模MIMO的信道測(cè)量和建模。

3.1 大規(guī)模MIMO信道的測(cè)量

    通過(guò)實(shí)際無(wú)線傳播環(huán)境下的信道測(cè)量可以有效地驗(yàn)證大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的理論信道模型，經(jīng)測(cè)量實(shí)際的信道提高整個(gè)通信系統(tǒng)的性能^[5]。

    （1）測(cè)量2.6 GHz微蜂窩條件下分布式MIMO信道。測(cè)量的方法主要是在分布式MIMO下使用3個(gè)基站分別配備4組天線單元，令其空間的高度滿足同向極化條件，再用最后一個(gè)基站去配置一個(gè)天線單元，由圓柱形均勻陣列配置為64組雙極化天線單元組成的移動(dòng)臺(tái)，經(jīng)分析不同基站間通信鏈路大尺度衰落的互相關(guān)性求出不同位置大尺度的信道衰落值。

    （2）128單元線性陣列的測(cè)量方法。文獻(xiàn)[6]描述了工作在2.6 GHz條件下，不同的視距下進(jìn)行傳播的26個(gè)用戶，非視距情況下進(jìn)行傳播的10個(gè)用戶，并且部署128單元陣列天線于基站端，同時(shí)設(shè)定半個(gè)波長(zhǎng)為天線間距，7.3 m作為天線陣列的長(zhǎng)度，通過(guò)驗(yàn)證上述配置下的大規(guī)模MIMO信道可知當(dāng)一些不可見(jiàn)的散射或變化較大的散射功率值存在時(shí)大規(guī)模天線陣列是無(wú)線傳播的信道，不能看成是廣義的平穩(wěn)過(guò)程，不過(guò)因?yàn)樘炀€陣列非平穩(wěn)性與近場(chǎng)的效應(yīng)可以去除用戶間的相關(guān)性，以此來(lái)提供一個(gè)相對(duì)穩(wěn)定與低干擾的信道環(huán)境。

3.2 大規(guī)模MIMO信道建模

    由于5G技術(shù)的飛速發(fā)展，使得大規(guī)模MIMO信道建模表現(xiàn)出了一些新特性。例如在基站端大規(guī)模陣列天線部署時(shí)需用球面波替換為平面波^[7]，將信道能量集中于有限的空間。信道不再獨(dú)立同分布。隨著不斷增大的基站端天線陣列使得只有不同的天線單元可以看見(jiàn)不同的散射體，用非靜態(tài)特性來(lái)表征衰落^[8]。

4 信道狀態(tài)信息獲取技術(shù)

    貝爾實(shí)驗(yàn)室提出了大規(guī)模的MIMO系統(tǒng)TDD模式的傳輸方案，其在蜂窩網(wǎng)絡(luò)中的移動(dòng)用戶（一般設(shè)定為單天線）傳輸互為正交的導(dǎo)頻信號(hào)到基站端，通過(guò)接收導(dǎo)頻信號(hào)到目標(biāo)基站，根據(jù)信道估計(jì)的上行鏈路CSI的值，使用TDD系統(tǒng)的上下行鏈路互易性，用上行鏈路CSI的共軛轉(zhuǎn)置表征下行鏈路的CSI。從而傳輸上行信號(hào)的檢測(cè)和下行的預(yù)編碼，在小區(qū)用戶的數(shù)目變多時(shí)，信道估計(jì)的導(dǎo)頻開(kāi)銷也會(huì)增加，尤其是在中高速移動(dòng)通信的情況下，導(dǎo)頻開(kāi)銷會(huì)占據(jù)絕大部分的時(shí)頻資源，所以在TDD傳輸模式導(dǎo)頻受限時(shí)研究大規(guī)模MIMO的CSI技術(shù)具有很大實(shí)用性的價(jià)值。相比于FDD模式，TDD模式可以提供更理想的獲取CSI的方法。

5 大規(guī)模MIMO預(yù)編碼技術(shù)

    已經(jīng)有研究表明在突破系統(tǒng)下行容量的瓶頸上大規(guī)模的MIMO預(yù)編碼技術(shù)發(fā)揮了至關(guān)緊要的作用。現(xiàn)如今在大規(guī)模的MIMO下行傳輸[9]中大量地用發(fā)射機(jī)信號(hào)處理的技術(shù)目的就是為了把大規(guī)模的MIMO系統(tǒng)復(fù)雜度從終端側(cè)轉(zhuǎn)換為基站側(cè)，目前主要有線性和非線性的預(yù)編碼算法，線性由ZF，MF預(yù)編碼以及塊對(duì)角化(Block Diagonalization，BD)組成，而非線性則含有臟紙編碼(Dirty Paper Coding，)DPC、輔助網(wǎng)格法、矢量微擾法(Vector Perturbation，VP)等等。

5.1 線性預(yù)編碼

    目前的線性與非線性預(yù)編碼技術(shù)已經(jīng)取得了廣泛的研究，使得大規(guī)模的MIMO預(yù)編碼技術(shù)能夠減輕系統(tǒng)性能受到導(dǎo)頻污染的影響，下面將會(huì)著重介紹典型線性預(yù)編碼算法。

    （1）ZF迫零式預(yù)編碼。在文獻(xiàn)[10]中提出了ZF預(yù)編碼采用由偽逆矩陣替換的信道參數(shù)。在文獻(xiàn)[11]中，當(dāng)滿足基站天線數(shù)M與終端數(shù)K的比值α恒定時(shí)，通過(guò)同時(shí)增加M和K，可以將矩陣Trace{(G^HG)^-1}收斂于1/(α-1)，其中A^H代表矩陣A的Hermite共軛轉(zhuǎn)置。

    (2)MF匹配濾波。在ZF預(yù)編碼中對(duì)k×k維的矩陣求逆運(yùn)算，將增加算法計(jì)算的復(fù)雜度，在大規(guī)模的MIMO中，G^HG/M逐漸趨近于單位矩陣，通過(guò)簡(jiǎn)化該矩陣求逆運(yùn)算，使ZF預(yù)編碼的性能趨于MF預(yù)編碼性能，在天線陣列的擴(kuò)大情況下，MF預(yù)編碼矩陣將無(wú)限接近于ZF。

    (3)基于MMSE的預(yù)編碼。在多小區(qū)大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中設(shè)計(jì)預(yù)編碼方案時(shí)需要考慮訓(xùn)練序列的分配問(wèn)題，在文獻(xiàn)[12]中提出的MMSE預(yù)編碼方案能減輕導(dǎo)頻的污染，相比于單小區(qū)的場(chǎng)景MMSE預(yù)編碼矩陣由目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解求得，其中主要由同一小區(qū)用戶所接收的信號(hào)均方誤差和交叉小區(qū)的用戶之間所發(fā)生的均方干擾建立目標(biāo)函數(shù)。

5.2 非線性預(yù)編碼

    非線性的預(yù)編碼是由向量擾動(dòng)（VP）^[13]、DPC以及輔助網(wǎng)絡(luò)方法[14]等構(gòu)成，在蜂窩小區(qū)中M和K不是特別大時(shí)，非線性預(yù)編碼能夠表現(xiàn)出一定優(yōu)勢(shì)，在文獻(xiàn)[15]中提到帶有完整CSI的VP中SNR近似的表達(dá)式。

6 大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信號(hào)檢測(cè)算法

    基站將時(shí)頻的資源分給不同的用戶，向大量的用戶來(lái)提供服務(wù)，在多小區(qū)多用戶的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中在小區(qū)的終端把傳輸?shù)男盘?hào)發(fā)送到小區(qū)基站的同時(shí)，基站能由空間簽名把接收到的上行信號(hào)用于檢測(cè)。

6.1 線性檢測(cè)

    當(dāng)小區(qū)內(nèi)基站配備了大規(guī)模的天線陣列時(shí)，如果能夠滿足信干噪比（SINR）比較低的條件，那么MRC 接收機(jī)的性能能夠達(dá)到最佳線性接收機(jī)(OLR)性能，不過(guò)當(dāng)處于高SINR條件下低于OLR；在干擾比較大的情況下，OLR性能相比于典型 MMSE 接收機(jī)系統(tǒng)的性能將有所優(yōu)化。

6.2 非線性檢測(cè)

    （1）基于樹形結(jié)構(gòu)（TB）的算法。球解碼（SD）^[16]可以說(shuō)是典型的非線性檢測(cè)的算法，SD其實(shí)是一個(gè)極大似然(ML)的解碼器。SD算法的缺點(diǎn)是僅僅考慮到特定半徑內(nèi)的點(diǎn)，為了找到任意的信令點(diǎn)，要擴(kuò)大半徑范圍，在已有的低復(fù)雜度的TB中只增加最有價(jià)值的節(jié)點(diǎn)部分便能有效地降低搜索的復(fù)雜度。

    （2）隨機(jī)步長(zhǎng)(Random Step，RS)法。該算法原理為：選取一個(gè)初始的向量，評(píng)估其周邊矢量N_Neigh需要MSE為條件，以此選取MSE為最小向量，將上述過(guò)程重復(fù)N_iter次。

7 結(jié)束語(yǔ)

    大規(guī)模MIMO技術(shù)被業(yè)界認(rèn)為是未來(lái)5G中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)，它對(duì)無(wú)線通信系統(tǒng)的信道容量、能量效率和頻譜效率等有顯著提高作用，本文詳細(xì)分析了MIMO技術(shù)的標(biāo)準(zhǔn)化進(jìn)程，大規(guī)模MIMO與傳統(tǒng)MIMO相比的性能優(yōu)勢(shì)，分析比較了大規(guī)模MIMO的應(yīng)用場(chǎng)景、信道測(cè)量和信道建模，并且分析了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的信道估計(jì)技術(shù)，預(yù)編碼技術(shù)以及信號(hào)檢測(cè)技術(shù)，在未來(lái)，由于大規(guī)模MIMO對(duì)硬件復(fù)雜度的要求更高，導(dǎo)頻污染的存在限制了系統(tǒng)性能的提升，仍有許多的挑戰(zhàn)亟待完成。

參考文獻(xiàn)

[1] HUH H，CAIRE G，PAPADOPOULOS H C，et al.Achieving"massive mimo" spectral efficiency with a Not-so-Large Number of Antennas[J].IEEE Transactions on Wireless Communications，2011，11(9)；3226-3239.

[2] MARZETTA T L.Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas[J].IEEE Transactions on Wireless Communications，2010，9(11)：3590-3600.

[3] 邱玲.多用戶、多小區(qū)MIMO通信技術(shù)[M].北京：人民郵電出版社，2011.

[4] TULINO A M，VERDU S.Random matrix theory and wireless communications[J].Communications & Information Theory，2004，1(1)：1-182.

[5] GAO X，EDFORS O，RUSEK F，et al.Linear pre-coding performance in measured very-large mimo channels[C].Vehicular Technology Conference，2011 IEEE.

[6] PAYAMI S，TUFVESSON F.Channel measurements and analysis for very large array systems at 2.6 GHz[C]//European Conference on Antennas and Propagation.2012：433-437.

[7] ZHOU Z，GAO X，F(xiàn)ANG J，et al.Spherical wave channel and analysis for large linear array in LoS conditions[C]//IEEE GLOBECOM Workshops.IEEE，2015.

[8] GAO X，TUFVESSON F，EDFORS O.Massive MIMO channels—Measurements and models[C]//Asilomar Conference on Signals，Systems and Computers，2013：280-284.

[9] HARASHIMA H，MIYAKAWA H.Matched-transmission technique for channels with intersymbol interference[J].IEEE Transactions on Communications，1972，20(4)：774-780.

[10] LI H，LEUNG V C M.Low complexity zero-forcing beamforming for distributed massive MIMO systems in large public venues[J].Journal of Communications & Networks，2013，15(4)：370-382.

[11] HOCHWALD B，VISHWANATH S.Space-time multiple access：linear growth in the sum rate[J].Proc.annual Allerton Conf.communications Control & Computing，2003.

[12] JOSE J，ASHIKHMIN A，MARZETTA T L，et al.Pilot contamination and precoding in multi-cell TDD systems[J].IEEE Transactions on Wireless Communications，2011，10(8)：2640-2651.

[13] HOCHWALD B M，PEEL C B，SWINDLEHURST A L.A vector-perturbation technique for near-capacity multiantenna multiuser communication-part II: perturbation[J].IEEE Transactions on Communications，2005，53(1)：195-202.

[14] WINDPASSINGER C，F(xiàn)ISCHER R F H，HUBER J B.Lattice-reduction-aided broadcast precoding[J].IEEE Transactions on Communications，2005，52(12)：2057-2060.

[15] RYAN D J，COLLINGS I B，CLARKSON I V L，et al.Performance of vector perturbation multiuser MIMO systems with limited feedback[J].Communications IEEE Transactions on，2009，57(9)：2633-2644.

[16] LARSSON E G.MIMO Detection methods：how they work[Lecture Notes][J].IEEE Signal Processing Magazine，2009，26(3)：91-95.

作者信息：

王茜竹，邱聰聰，黃德玲

（重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶400065）