5G MASS I VE MIMO 技術(shù)

伍株儀

摘要：本文介紹了5G系統(tǒng)中MassiveMIMO技術(shù)的信道估計、預(yù)編碼技術(shù)、信號檢測算法，研究了不同算法的適用場景，分析.了MassiveMIM0技術(shù)發(fā)展中存在的問題，重點(diǎn)闡述了導(dǎo)頻污染產(chǎn)生的原因并提供了減少導(dǎo)頻污染的思路，分析了信道模型設(shè)計中需要關(guān)注的問題、算法優(yōu)化的方向等。

[關(guān)鍵詞]5GMASSIVEMIMO信道估計信道檢測預(yù)編碼

2018年12月3日，工信部向三家運(yùn)營商頒發(fā)了5G中低頻段試驗網(wǎng)使用許可，其中中國移動獲得2.6GHz和4.9GHz頻段一共260MHz試驗網(wǎng)帶寬，中國電信與中國聯(lián)通分別獲得3.5GHz頻段各100MHz的試驗網(wǎng)帶寬，意味著我國的5G建設(shè)已經(jīng)拉開帷幕，人們將會越來越能夠享受到5G網(wǎng)絡(luò)帶來的便利。5G系統(tǒng)的速率以及時延相對4G系統(tǒng)均有很大的提升和突破，主要因為5G系統(tǒng)中應(yīng)用了的幾個關(guān)鍵技術(shù)，其中高頻段傳輸技術(shù)、Massive MIMO技術(shù)、超密集組網(wǎng)技術(shù)、同時同頻全雙工技術(shù)、新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)等在5G系統(tǒng)中的影響比較大，其中作為5G關(guān)鍵技術(shù)之一的Massive MIMO技術(shù)，不僅可以有效提升覆蓋效果，同時能夠提高頻譜效率、能夠增強(qiáng)數(shù)據(jù)傳輸?shù)姆€(wěn)定性和可靠性，所以不僅僅是在5G，其實在4.5G的發(fā)展中，就已經(jīng)開始對Massive MIMO技術(shù)展開了研究，希望能夠在實際應(yīng)用中最大限度的提升系統(tǒng)性能。

1Massive MIMO技術(shù)

Massive MIMO技術(shù)的特點(diǎn)是在基站側(cè)配置有大規(guī)模天線，依據(jù)大數(shù)定理，當(dāng)天線數(shù)量趨于無窮大時，信道矩陣的列向量之間就會趨于正交，熱噪聲以及小幅衰落的影響將會消失，同時天線數(shù)目的增加會提高空間復(fù)用率，能夠進(jìn)一步提升信道容量。本節(jié)主要介紹MassiveMIMO技術(shù)中的信道估計、預(yù)編碼、信號檢測技術(shù)。

1.1信道估計

無線通信中由于傳播場景的不同，傳播過程中的多徑衰落也不一樣，接收端接收到的信息都是經(jīng)過衰落后的信號，要正確的譯出原始信息，需要對接收到的信號做出合理的估計，通過調(diào)整補(bǔ)償參數(shù)達(dá)到譯碼要求，此過程中信道估計的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵，只有準(zhǔn)確定估算出已有的信道信息才能計算補(bǔ)償參數(shù)。目前主要的信號估計分為三類：非盲估計、盲信道估計、半盲信道估計，在三類估算方法中基于訓(xùn)練序列的非盲估計是較為常用的方法。Massive MIMO系統(tǒng)能夠大規(guī)模提升系統(tǒng)性能和可靠性，很大程度依賴于在小區(qū)基站獲得準(zhǔn)確的上下行信道狀態(tài)信息（CSI），假如不能獲取準(zhǔn)確的CSI，就不能利用預(yù)編碼等技術(shù)來提升系統(tǒng)的可靠性。傳統(tǒng)MIMO中的上行CSI信息可以通過導(dǎo)頻信道估計獲得，下行CSI可以通過用戶反饋獲得，但由于用戶高速移動等特性，準(zhǔn)確的獲取下行CSI比較困難。目前大部分Massive MIMO技術(shù)研究主要基于TDD模式，由于上下行信道具有互易性，可以根據(jù)上行鏈路信道來估計下行鏈路信道，在TDD模式下能夠較優(yōu)的獲取CSI并且較好的提升系統(tǒng)性能。

1.2預(yù)編碼技術(shù)

預(yù)編碼就是在已知CSI的情況下，利用預(yù)先設(shè)計的預(yù)編碼器，通過調(diào)整發(fā)射機(jī)的發(fā)射功率、發(fā)射方向等參數(shù)，讓預(yù)處理過的信號特性與信道特性相匹配，方便接收機(jī)進(jìn)行信號檢測，從而有效提升區(qū)域內(nèi)無線通信系統(tǒng)的平均吞吐量。由于發(fā)射端進(jìn)行過預(yù)處理，不僅可以減少接收端在接收到信號時的解碼時間，還可以通過不同信道功率分配策略的模式提升系統(tǒng)的安全性能。預(yù)編碼技術(shù)可以通過算法將需要發(fā)送的信息流與信道狀態(tài)相結(jié)合，讓信息在特定的信道上面發(fā)送，從而有效抑制導(dǎo)頻污染。

與傳統(tǒng)MIMO類似，Massive MIMO的預(yù)編碼算法有線性預(yù)編碼和非線性預(yù)編碼，線性預(yù)編碼有迫零（ZF）、正規(guī)化迫零（RZF）、匹配濾波（MF）、最小均方誤差（MMSE）預(yù)編碼等，非線性預(yù)編碼有臟紙編碼（DPC）、恒定包絡(luò)（CE）、THP預(yù)編碼算法等。

1.2.1線性預(yù)編碼

線性預(yù)編碼由于具有復(fù)雜度較低，計算簡單等優(yōu)點(diǎn)，在實際應(yīng)用中是很好的選擇。不同的線性預(yù)編碼間也存在差異：ZF與MMSE的算法原理基本相同，區(qū)別在與MMSE在考慮算法時通過預(yù)編碼對噪聲進(jìn)行了預(yù)處理，從而比特誤碼率性能較優(yōu);RZF算法則與MMSE基本一致，只是噪聲系統(tǒng)等參數(shù)設(shè)置不一樣;MF算法對于干擾消除不如其他RZF和MMSE，但算法復(fù)雜度最低。根據(jù)相關(guān)資料顯示，在Massive MIMO場景下，在用戶數(shù)量很大的情況下優(yōu)先選用MF預(yù)編碼，在用戶數(shù)量較少時優(yōu)先選用RZF編碼，更有利于提高系統(tǒng)性能。

1.2.2非線性預(yù)編碼

雖然線性預(yù)編碼算法的復(fù)雜度較低，但不能有效處理噪聲，無法充分利用系統(tǒng)的容量，為了最大限度的提高系統(tǒng)容量，產(chǎn)生了非線性編碼技術(shù)。DPC編碼主要思路是指在發(fā)射端在信息發(fā)送前已經(jīng)知曉信道的參數(shù)情況，通過信號的預(yù)處理，使接收機(jī)在接收信號時認(rèn)為鏈路不存在干擾，從而增加系統(tǒng)容量;CE預(yù)編碼算法限定了每根天線上面的發(fā)送功率，將功率設(shè)置為一個與信道符號及功率無關(guān)的常數(shù)，通過信號的相位來攜帶符號信息，由于每根天線發(fā)射的信號幅值相同，所以PAPR很低，相對線性預(yù)編碼需求的寬區(qū)間功率放大器要求，硬件相對比較容易實現(xiàn)，此預(yù)編碼方式比較適合Massive MIMO場景。

THP是一種連續(xù)的非線性預(yù)編碼技術(shù)，算法與DPC類似，能夠均衡下行子信道間的干擾，提高系統(tǒng)的比特誤碼率性能，同時由于THP算法中通過模運(yùn)算進(jìn)行了處理，相對DPC算法可以有效降低功率，該預(yù)編碼算法也適合應(yīng)用到Massive MIMO場景中。

1.3信道檢測

信號在傳輸過程中，都會受到不同情況的信號干擾，能否準(zhǔn)確的從干擾信號中獲取有用信息，除了與信號本身有關(guān)之外，還與信號處理方式密切相關(guān)，所以信號檢測在Massive MIMO中的有著至關(guān)重要的地位。信號檢測的主要研究目的，就是在特定場景下，選擇出獲取信息的最優(yōu)處理方式，從而最大化提升系統(tǒng)容量。線性信號檢測的基本原理是用線性濾波器來分離混合的信號，然后將分離的信號矢量與一個特定的矩陣相乘，根據(jù)結(jié)果進(jìn)行數(shù)據(jù)的判決，目前線性檢測的主要算法有迫零（ZF）檢測、最大比合并（MRC）、最小均方誤差檢測（MMSE），非線性檢測算法有球形譯碼（SD），MMSE-SIC算法等。不同的檢測算法適用的場景各不相同，其中MMSE算法復(fù)雜度較高，適用于少量天線數(shù)量場景;ZF算法適用于信噪比較高場景;MRC計算復(fù)雜度較低，適用于天線數(shù)量較多場景;非線性編碼中的SD和MMSE-SIC算法均比較復(fù)雜，適用于天數(shù)數(shù)量較少場景。在5GMassive MIMO中，采用的是與毫米波結(jié)合的大規(guī)模天線陣列，適合用算法復(fù)雜度比較低的算法。

2Massive MIMO發(fā)展存在的挑戰(zhàn)

2.1導(dǎo)頻污染

在理論研究中，TDD中的上下行導(dǎo)頻符號是互相正交的，這種正交性可以讓不同用戶之間的信號不會互相產(chǎn)生干擾，但在實際Massive MIMO中，由于區(qū)域內(nèi)用戶的增加，相互正交的導(dǎo)頻序列不能完全滿足區(qū)域內(nèi)所有用戶的需求，所以不同小區(qū)用戶間可能采用非正交的導(dǎo)頻訓(xùn)練序列，而基站在獲取本小區(qū)終端信道信息的同時也有可能獲取其他小區(qū)終端的信道信息，從而導(dǎo)致基站對本小區(qū)信道的估計疊加了其他終端的信息，使導(dǎo)頻信息收到污染，得到的下行CSI不準(zhǔn)確，并且進(jìn)一步的影響上行導(dǎo)頻數(shù)據(jù)，這些導(dǎo)頻污染會使基站對信號的處理出現(xiàn)偏差，使小區(qū)間產(chǎn)生干擾，嚴(yán)重限制了系統(tǒng)性能的提升，所以如何減少導(dǎo)頻污染問題，也是需要重點(diǎn)研究的課題。

減少導(dǎo)頻污染問題，可以從污染產(chǎn)生的源頭分析，導(dǎo)頻污染主要是因為使用非正交或者重復(fù)使用相同導(dǎo)頻序列，在導(dǎo)頻設(shè)計時要盡量避免此類情況的出現(xiàn)?？梢詮囊韵氯齻€方面思考：

（1）通過合理的導(dǎo)頻設(shè)計減少導(dǎo)頻污染，在相鄰小區(qū)邊緣之間通過算法分配不同的導(dǎo)頻，減輕導(dǎo)頻的相干程度;

（2）采用導(dǎo)頻移位的方式，在相鄰小區(qū)

間共用同一組導(dǎo)頻序列時采用不同的時隙來發(fā)送導(dǎo)頻信息;

（3）在特定干擾區(qū)域分配足夠多的導(dǎo)頻序列，使區(qū)域內(nèi)的導(dǎo)頻信息是正交性的，從而減輕干擾。

同時可以通過選擇合適的信道估計以及預(yù)編碼技術(shù)來減輕干擾，提升系統(tǒng)性能。

2.2信道模型設(shè)計

在理論研究中，Massive MIMO技術(shù)需要在站點(diǎn)安裝大量的天線，但在實際應(yīng)用中，由于場地限制以及居民環(huán)保意識的提高，不可能安裝太多的物理天線，只能考慮將天線集成起來形成天線陣列，由于頻率與波長成反比關(guān)系，頻率越高，波長越短，所以天線的尺寸也可以隨著頻率的變高而縮小，在毫米波段，將64個以及更多的天線陣列集成在一個物理天線從理論上來說是可行的，但由于Massive MIMO技術(shù)需要很高的空間分辨率，需要讓波束的覆蓋方向精準(zhǔn)的指向用戶端，這就要利用空間信道的相關(guān)性以及波的干涉技術(shù)，通過調(diào)整天線陣列的輸出，提高信道的接收信噪比，達(dá)到提升系統(tǒng)性能的目的。在實際中，信號在傳播過程中會受到建筑物、雨霧等的阻擋，不同頻段、不同場景、不同天線布局情況下的傳播特性各異，相應(yīng)的傳播模型也各異，因此，在使用Massive MIMO技術(shù)時，實際建模的算法比較復(fù)雜，并且理論研究與實際應(yīng)用中會因為天線工藝等影響，往往達(dá)不到理論研究的效果。

2.3算法優(yōu)化.

在5GMassive MIMO中，需要在基站側(cè)配置大規(guī)模的天線陣列，在硬件上面需要大量的功放單元，這些功放單元集中在一個物理天線里面，每個端口都間距比較近，在進(jìn)行射頻信號和電磁波信號轉(zhuǎn)換時有可能互相影響，造成系統(tǒng)性能下降，這就要求調(diào)制的信號有較低的均峰比，需要用到比較優(yōu)化的調(diào)制算法，而隨著天線數(shù)量的增加，算法的復(fù)雜度也增加了。在前面提到的信道估計、預(yù)編碼技術(shù)、信道檢測技術(shù)等都依賴于算法，而在5G應(yīng)用中，將會有大量不同類型、不同速率、不同頻率的數(shù)據(jù)需求在同一小區(qū)中，這些需求將會對射頻以及基帶處理等提出更高的要求，情況越復(fù)雜算法越難以實現(xiàn)，而簡單的算法意味著實現(xiàn)的復(fù)雜度較低，所以研究5GMassive MIMO中比較適合信道估計、預(yù)編碼、信道檢測、資源分配等的低復(fù)雜度算法也成為了Massive MIMO研究需要突破的問題。

3結(jié)束語

本文介紹了5G系統(tǒng)中Massive MIMO技術(shù)的信道估計、預(yù)編碼技術(shù)、信號檢測算法，研究了不同算法的適用場景，分析了Massive MIMO技術(shù)發(fā)展中存在的問題，重點(diǎn)闡述了導(dǎo)頻污染產(chǎn)生的原因并提供了減少導(dǎo)頻污染的思路，分析了信道模型設(shè)計中需要關(guān)注的問題、算法優(yōu)化的方向等。

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