Massive MIMO系统导频污染下的信道估计

［杨中豪 乔宽］



Massive MIMO系统导频污染下的信道估计

［杨中豪 乔宽］

摘要

大规模MIMO（Multiple-Input-Multiple-Output）目前已成为5G无线通信领域最具潜力的研究方向之一，导频污染成了制约整个大规模MIMO系统性能的“瓶颈”。本文论述了大规模MIMO系统导频污染问题，分析了导频污染下的传统信道估计算法。针对导频污染下最小均方误差（Minimum Mean-Squared Error，MMSE）估计算法需要获取完美的小区间大尺度信道系数，介绍一种改进的多小区大规模MIMO系统信道估计算法，性能接近理想的MMSE算法。

关键词：大规模MIMO MMSE 导频污染

杨中豪

重庆邮电大学通信与信息工程学院。

乔宽

重庆邮电大学通信与信息工程学院。

0 引言

随着现代科学技术的迅猛发展，通信领域也处在不断的进步之中，特别是近些年来，更是突飞猛进。图1为移动通信技术演进示意图，到目前为止，5G还没有一个具体的标准。大规模MIMO无线通信，在基站覆盖区域内配置数十根甚至数百根以上天线，较4G系统中的4（或8）根天线数增加一个量级以上，已经成为下一代通信的关键候选技术，如图1所示。

总体来说，大规模 MIMO能够在未来提供更高的能量效率、频谱效率和更好的安全性、更强的稳健性的无线宽带网络。研究表明，大规模MIMO系统的性能主要受限于导频污染[1]。导频污染的根本原因是不同小区共享频谱，而直接原因是不同小区用户的导频序列是相关的，信道估计过程中包含了小区间干扰。

图1 移动通信技术演进示意图

1 导频污染

大规模MIMO技术主要是应用在 TDD 系统中，而在TDD 系统中根据帧的结构，可知导频序列的长度是有限的，因此每个小区中可用的正交导频序列也是有限的。由于导频序列长度的有限性，而移动通信用户数的巨大性，使得相邻小区之间不得不重复使用相同的导频序列，或是不正交的导频序列。由此导致了在上行传输中，当目标用户发送导频序列对目标信道进行估计时，相邻小区内在相同时频资源块上发送的导频序列，可能会对目标用户发送的导频序列造成干扰，进而影响基站对上行信道进行精确估计[2]。由此可知，导频序列之间的非正交性是导频污染产生的根源，正如图 2 所示。

图2 导频污染图解

从理论上来说可以重新设计通信系统中帧的结构，使相邻小区间的导频发送时隙错开，从而使导频在发送时间上相互正交，以此来避免导频之间的相互干扰。但通信系统中导频传输时隙的增加，意味着用于传输有效数据的资源块数会减少，从而使通信系统的数据吞吐量下降。而现在移动用户对通信速率的要求越来越高，吞吐量的下降显然不是现代通信所期望的。

因此很多文献考虑本小区内用户用来传输导频的时隙，在其他小区中，该时隙用来传输上行的发送数据，正如图 3所示。由此可以在不减少传输有效数据的资源块数的基础上，又保证导频序列之间发送时隙的正交性。

针对导频污染问题，已经有很多文献给出了理论研究和可以减轻的方法。用户在上行链路发送导频信号，基站侧可以基于LS或者MMSE方法对信道进行估计。文献[3]介绍了MMSE信道估计算法随天线M接近无穷时的渐进性能，文中假设小区间和小区内的大尺度衰落系数是完全已知的，这在实际场景中是不可能的。

图3 导频偏移的帧结构

2 信道估计

考虑一个多小区系统，其中有L个小区，每个小区中有一个配置M 个天线的基站BS和K个单天线用户，用户随机分配在小区中。假设信道为频率平坦衰落，用户以及天线间相互独立。用gilkm表示小区l 中的用户k 到小区i 中的第m 条天线的信道增益。，其中为大尺度系数，hilkm为多径瑞利衰落的小尺度系数，服从CN（0,1）分布。Gil表示M× K的信道矩阵，其中第k 列表示小区中的用户k 到小区i 的信道增益。在估计过程中我们假定是确定的。我们考虑一个典型的大规模MIMO场景，不同小区中的用户同时发送相同的导频序列，导频复用因子为1。 K 个用户导频信号用K× τ矩阵ΦH来表示，其正交特性。基站i接收的导频信号为M× τ的矩阵

Ni是服从CN(0, 1)独立同分布的M× τ噪声矩阵。用φk表示Φ的第k列。在基站i 处信道giik进行估计，充分统计量

2.1 LS信道估计

LS估计中每个天线的均方误差MSE为

2.2 MMSE信道估计

MMSE信道估计器需要获取估计参数的统计信息，包括噪声和干扰等。很多基于MMSE的估计需要获取信道信息，假设完美的大尺度衰落信息，然而在实际场景中是不可能的[4]。当有完美的大尺度衰落系数时，理想的MMSE估计器为。可以写成，由于高斯模式下 MMSE的特性，和估计误差是相互独立的。理想的MMSE估计情况下，每个天线的均方误差MSE可以写成

2.3 改进的算法

这种信道估计方法，不需要获知小区间的大尺度衰落系数。主要思想是不用获得各自的信道系数，而是使用一个有效的参数，此参数是各自衰落系数的总和再加上归一化的噪声方差。改进的方法可以估计有效参数，然后将之代入到MMSE估计器公式中，同时可以得到改进算法的MSE分析表达式。

3 仿真与结果分析

图4

图4可以看出信道估计MSE随SNR的变化曲线。此时a=0.05，M=30。随着SNR的增大，3种信道估计算法的MSE值都逐渐减小。由于导频污染的存在，3种算法都会到达性能极限。在较低的SNR时，改进的算法的均方差非常接近理想的MMSE信道估计，然而LS算法与理想的MMSE算法相差较大，如图2所示。

图5

图5中，在当a=0.05,SNR q=10dB的情况下。可以看出，随着天线M的增大，改进的信道估计算法的性能趋近理想MMSE算法的性能，而LS算法性能不变。

4 结论

Massive MIMO作为传统MIMO技术的延伸，是下一代无线通信的一个重要研究方向。它通过大量增加通信的天线数，采用时分双工的通信模式，使系统性能达到空前的高度，而导频污染成了制约整个大规模MIMO系统性能的阻碍[6]。本文探讨了大规模MIMO的导频污染问题，同时介绍了一种改进的信道估计算法，在规模MIMO导频污染的情况下，这种更为简易的估计方法不用获取额外的系统开销，其MSE性能十分接近理想的最小均方误差估计算法。

参考文献

1Marzetta T L, Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of BS antennas.IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010, 9(11): 3590-3600

2叶贤洪. TDD宏MIMO的上行信道估计研究[D].成都：电子科技大学，2013

3Choi, Jun Won; Lee, Byungju; Shim, Byonghyo; Kang, Insung, "Low complexity detection and precoding for massive MIMO systems," in Wireless Communications and Networking Conference (WCNC), 2013 IEEE , vol., no., pp.2857-2861, 7-10 April 2013

4multiuser MIMO uplink with very large antenna arrays and a finite-dimensional channel," IEEE Trans. Commun., vol. 61, no. 6, pp. 2350–2361,Jun. 2013

5Khansefid, A.; Hlaing Minn, "On Channel Estimation for Massive MIMO With Pilot Contamination," in Communications Letters, IEEE , vol.19, no.9, pp.1660-1663, Sept. 2015

6"Mitigating pilot contamination in massive MIMO system —5G: An overview," in Control Conference (ASCC), 2015 10th Asian , vol., no., pp.1-6, May 31 2015-June 3 2015

简讯

百家运营商采用爱立信无线点系统增强室内应用覆盖

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收稿日期：（2015-12-30）