5G中大规模MIMO技术研究

天津电子信息职业技术学院电子技术系 庞雪莲

5G中大规模MIMO技术研究

天津电子信息职业技术学院电子技术系 庞雪莲

在国内外移动通信领域中5G移动通信技术逐渐成为热门研究热点，而5G移动通信技术中的核心技术大规模MIMO技术也成为学术界研究重点。基于这一点，笔者主要分析了Massive MIMO 技术的技术原理、产生背景，对主要技术及其存在的问题进行了相关的介绍。

5G；信道估计；大规模MIMO

1 引言

作为新一代移动通信系统5G己经逐步成为新时代国内外研究的重点。相较于4G移动通信而言,5G在传输速率资率利用等方面显然具有更多的优势。5G上有超高的频谱利用力及能效。另外5G在无线覆盖性能、系统安全、用户体验等方面也具有明显的优势。未来10年5G移动通信将与结合其它无线移动通信技术构成新一代无所不在的移动信息网络,其适应范围将不断扩大,机器M2M、海量传感设备等通信将成为5G系统设计的重要指标。随着科学的不断发展,为了进一步满足社会对移动信息的快速变化,5G系统将具备智能化特点。

无线传输技术、无线网络技术是5G移动通信标志技术。特别是大规模的无线传输技术MIMO将在4G移动网络的基础上在提高一个量级的频谱效率、功率效率［1］。

2 大规模MIMO技术

2.1 概述

一般情况下大规模的MIMO基站都配置许多天线,从而保证一个时频资源可以服务更多的用户。在天线的配置方式上,MIMO技术更具灵活性,其可以是集中配置,也要分散配置在各个节点上,从而形成大规模的MIMO。

大规模MIMO主要有以下几方面的优势：

第一,分辨率增强,大规模的MIMO能够挖掘出更多的维度资源,从而使一个频资源可以满足多个用户共同使用空间自由度与基站同步通信,从而大大提高其频谱效率,而且在提高效率的同时不需要另外增加宽带、基站密度。

第二,减少干扰,利用大规模MIMO交波束集中在一定的范围之内。

第三,可大幅降低发射功率,从而提高功率效率。

第四,如果天线数量足够大即可保证线性预编码、线性检测器性能是最好的,同时其存在的噪音污染等方面也将是最少的。

总之大规模MIMO技术具有很大的优势,而这也是5G能够成为同内外高度研究的一种技术的主要原因,是5G其别于其它系统的核心技术。

2.2 主要技术

2．2．1 信道估计

在大规模MIMO无线传办输中信道估计中有着非常重要的作用,信道估计是自适应传输、信号检测的前提条件。

复用相邻小区频率会大大影响小区的服务质量,对小区间的干扰造成一定的影响。在防干扰上大规模MIMO系统充分利用基站波束技术、预编码技术等技术。考虑到贝叶斯协方差信息能够减少导频污染的问题,所以文献［2］提出了低速率协调机制使用信道估计。从而解决了存在导频污染多小区信道干扰的环境下的系统信道估计问题。文献［3-7］主要比较了Massive MIMO下行链路系统线性预编码机制,同时鉴于一BS拥有天线数N,每小区用户数K以相同速度趋于无穷,推导出不同预编码技术近似可达速率。文献［8］则CSI反馈机制,CSI反馈机制在Massive-MIMO中可随机形成波束成形权重。首先通过CSI获得波束成型权重,随机波束成型权重与有限目的CSI波束估计权重迭代修正。预计这一方法的性能与传统全天线搜索CSI估计性能一致。在文献［9］中基于Underlay 模式不仅提出导频分配方法,同时设计了信道估计器——鲁棒性信道估计器是基于协方差信息设计的。这一信道估计器一方面解决了主系统信道估计,另一方面避免了次级发射端引起的污染问题。由于导频污染的影响,成为制约信道估计系统性能的主要原因。就目前的发展水平来看,并没有什么有效的方法可以完全避免导频污染。正是因为这样,所以未来研究人员的工作将以怎样消除导频污染为主。

2．2．2 信道模型与系统性能分析

无线通信系统设计的前提是系统性能分析、信道模型分析。在大规模MIMO无线通信,基站侧配置了大量的天线,从而进一步提高其传输信道的空间分辨率,无线传输信道即拥有新的特性,需要深入系统地探讨。值得一提的是,虽然当前国际上广泛关注大规模MIMO。但是其相关的实测建模、理论建模等工作还处于起步阶段。

在现有的文献中［10-11］中经常看MIMO信道当成IID信道。但是笔者通过实测结果 发现,实际的MIMO无线传输信道并不完全等同于II信道,也就是说把MIMO信道假设成IID并不成立。有限的空间方向集中了大量的信道能量,而这也影响了IID信道的分析结果。总得来说大规模MIMO无线信道需要建设各种适应应用场景的实测建模、理论建模。

2．2．3 天线技术

在一些路径损耗、实际信道相干时间、相干带宽中大规模MIMO系统其增受受维数的影响,当然了频谱效率相对较高。文献［12-13］的提出了MIMOTOO架构,这一架构的频谱效率与Massive-MIMO差不多,减少每一个活跃用户所需发射天线数——每个小区每个活跃用户需要的天线数大约在50-500之间。文献［14-15］由主要考虑实际系统模型如导频污染、CSI、路径衰落及非合作蜂窝时双工系统上上链路,并且假定每个基站的天线数N和每个蜂窝的用户终端数K很大。

在大规模MIMO系统中大量的天线紧密排列在有限的尺寸中,这样很容易引起天线元之间的耦合效应、空间相关性等问题。而在大规模MIMO系统中,无线元的耦合、空间相关性等因素又会影响到基站内最大的天线数,从而影响其频谱的效率。鉴于此文献［16］中考虑了补丁、偶极子天线等天线元素。天线阵列的全波仿真用于确定耦合与空间相关,而不需要解析表达式,这在大多数实际场景中是不适用的。在实际场景中使用半波长偶极子线性天线阵列,因为它们的空间相关性和相互耦合效应的的解析表达式是己知的。

2．2．4 多用户传输技术

由于大规模的MIMO无线通信系统中用户端与基站侧的用户都很难获得完整的信瞬时状态信息。这也就说明现有的MIMO传输技术与MIMO传输技术还是具有很大的区别的。当前贝尔实验室提出的方案仍是大部分相关报道中的基本传输方案。基站侧通过TDD系统、链路正交导频即可获得信道参数估计值。

在上述传输方案中,信道估计值做为真实值进行上下行传输,无法保证传输的鲁棒性,由于单个有用户只配置了单根天线,因此如果系统的用户过少,频谱的效率也会变低;系统进行信号检测、预编码传输、高维矩阵求运算的难度高;对FDD系统有适用性要求,用户获得信道信息较难等等,这些问题都是大规模MIMO无线传输急需解决的问题。

3 总结与展望

总而言之在5G无线通信领域中大规模MIMO无线通信具有提高功率利用率、系统频谱利用率等优势,因此大规模MIMO无线通信也将成为21世纪最具研究价值的方向。但不可否认的是当前大规模MIMO无线通信技术仍处于起步阶段。

本文介绍了大规模MIMO的思想,并综合汇总了大规模MIMO的主要技术及存在的问题。学术界对这一高起步的技术仍要加大研究。比如信道容量、波束成形、空时编码等信息方面的研究等等都是值得未来关注的。

[1]DEMESTICHAS P,GEORGAKOPOULOS A, KARVOUNAS D, et al．5G on the Horizon:Key Challenges for the Radio-Access Network[J]．IEEE vehicular technology Magazine,2013,8(3):47-53．

[2]A Compressed Analog Feedback Strategy for Spatially Correlated Massive MIMO Systems．

[3]Mohammed S K,Larsson E G．Per-antenna constant envelope precoding for large multi-user MIMO systems．IEEE Trans Commun,2013,61:1059-1071．

[4]A Compressed Analog Feedback Strategy for Spatially Correlated Massive MIMO Systems．

[5]METIS．Mobile and wireless communications enablers for the 2020 information society．In:EU 7th Framework Programme Project, https://www．metis2020．com．

[6]Rusek F Persson D,Lan B K et al． Scaling up MIMO: Oppor-tunities and challenges with very large arrays． IEEE Signal Processing Magazine,2013,30(1):40-60．

[7]Comparison of Linear Precoding Schemes for Downlink Massive MIMO．

[8]CSI Estimation Method Based on Random Beamforming for Massive Number of Transmit．

[9]Decontaminating pilots in cognitive massive MIMO networks．

[10]MARZETTA T L． Noncooperative cellularwireless with unlimited numbers of basestation antennas[J]． IEEE Transactions onWireless Communications,2010, 9(11):3590-3600． doi: 10．1109/TWC．2010．092810．091092．

[11]NGO H Q, LARSSON E G, MARZETTA T L．Energy and spectral efficiency of very largemultiuser MIMO systems[J]．IEEETransactions on Communications, 2013, 61(4):1436-1449．doi:10．1109/TCOMM．2013．020413．110848．

[12]Achieving“Massive MIMO”Spectral Efficiency with a Not-so-Large Number of Antennas．

[13]Achieving Large Spectral Efficiency with TDD and Not-so-Many Base-Station Antennas．

[14]Massive MIMO: How many antennas do we need?

[15]Massive MIMO in the UL/DL of Cellular Networks: How Many Antennas Do We Need?

[16]Mutual Coupling Effects in Multi-User Massive MIMO Base Stations．

庞雪莲（1980—），女，讲师，主要从事光纤通信、移动通信、融合通信等方面的教学研究工作。