Massive MIMO中的波束算法及方案研究

張宇策，張 果，陳佳麗（.北京西伯爾聯(lián)合網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)有限公司，北京 099；.北京電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司，北京 00048）

1 概述

2010 年貝爾實(shí)驗(yàn)室的Thomas 首次提出了大規(guī)模天線陣列的觀點(diǎn)：基站使用大規(guī)模天線陣列構(gòu)成的通信系統(tǒng)理論上能夠大幅度增加整個(gè)傳輸系統(tǒng)的容量，由此開創(chuàng)了對(duì)大規(guī)模MIMO 技術(shù)的研究［1］。2011 年Hoydis J 等人研究了Massive MIMO 系統(tǒng)中天線個(gè)數(shù)對(duì)系統(tǒng)性能的影響［2］。2013 年Rusek，F(xiàn)redrik 等人對(duì)大規(guī)模陣列天線中互耦對(duì)信道容量的影響進(jìn)行了研究，并提出了相應(yīng)的發(fā)送和接收方案［3］。Larsson E G 從能效、頻譜效率和可靠性等方面對(duì)Massive MIMO 系統(tǒng)進(jìn)行了分析，并指出Massive MIMO 將是未來5G 發(fā)展中的關(guān)鍵技術(shù)［4］。Hoydis J 等人提出了隨著發(fā)射端天線遠(yuǎn)大于基站服務(wù)的用戶數(shù)，多個(gè)信道之間將會(huì)相互正交。在這種情況下無需增加蜂窩小區(qū)數(shù)量，終端也無需做出技術(shù)方面的改變，使用簡單的線性預(yù)編碼器就可以得到近似理想信道［5］。

適用于大規(guī)模陣列天線系統(tǒng)的波束賦形技術(shù)是學(xué)者們近年來研究的主要內(nèi)容。由于采用大規(guī)模有源天線系統(tǒng)（AAS），單個(gè)天線陣列中的振子數(shù)將達(dá)到128 個(gè)以上，帶來的天線互耦和用戶間干擾（Multi-Us?er Interference，MUI）相較于傳統(tǒng)的MIMO 系統(tǒng)將更加嚴(yán)重。預(yù)編碼（Precoding）是MIMO 系統(tǒng)中波束賦形的一種實(shí)現(xiàn)方式，其通過改變數(shù)據(jù)流的權(quán)重來調(diào)整發(fā)射信號(hào)的相位與幅度，波束之間由于干涉效應(yīng)中心處相長疊加，邊緣處相消而抵消，使波束可以指向特定位置。目前基于硬件計(jì)算水平考慮，線性預(yù)編碼將是長期使用的技術(shù)。目前主流的線性預(yù)編碼技術(shù)有迫零（ZF）預(yù)編碼［6］、考慮了一定噪聲影響的最小均方誤差（MMSE）預(yù)編碼［7］和利用信道自由度的奇異值分解（SVD）預(yù)編碼［8］。非線性預(yù)編碼由于在發(fā)射端采取了迭代與取模等非線性計(jì)算方式使計(jì)算復(fù)雜度較線性預(yù)編碼更高，但也可以獲得最接近于理想信道的信道容量，成為目前的研究熱點(diǎn)。傳統(tǒng)的非線性預(yù)編碼技術(shù)有臟紙編碼（Dirty Paper Coding，DPC）［9］及其改進(jìn)的THP（Tomlinson-Harashima Precoding）預(yù)編碼。隨著Massive MIMO 概念的提出，越來越多的學(xué)者開始注重于開發(fā)復(fù)雜度低且保留一定性能的非線性預(yù)編碼，如Mohammed S K 和Larsson E G 于2013 年設(shè)計(jì)了適用于大規(guī)模陣列天線的恒包絡(luò)（Constant-Envelope，CE）預(yù)編碼［10］。

2 Massive MIMO中的預(yù)編碼技術(shù)

2.1 預(yù)編碼原理

預(yù)編碼是波束賦形的一種實(shí)現(xiàn)方式。通過對(duì)發(fā)送信號(hào)以一定準(zhǔn)則進(jìn)行信號(hào)處理，如完全消除信道間干擾、使接收端的信干噪比提升或者最大化利用信道間的空間增益，經(jīng)過這種處理后信道將會(huì)獲得相應(yīng)方面的增益，即通過對(duì)發(fā)送信號(hào)幅度和相位的調(diào)制，在發(fā)送天線處使波束形態(tài)改變從而指向接收端，獲得波束賦形的增益，如圖1所示。

圖1 對(duì)發(fā)送信號(hào)的預(yù)編碼

圖1中，s表示基站為UE 所配置的發(fā)送信號(hào)，預(yù)編碼矩陣W為一大小與傳輸層數(shù)和TRx數(shù)有關(guān)的矩陣，x為經(jīng)過預(yù)編碼處理后的發(fā)送信號(hào)，H為信道矩陣，p為基站的平均發(fā)射功率。此時(shí)有：

假設(shè)為一單小區(qū)多用戶系統(tǒng)，小區(qū)內(nèi)存在k個(gè)UE等待基站服務(wù)，則第k個(gè)UE 所接收到的信號(hào)可以表示如下：

其中nk為用戶間干擾、信道間干擾以及信道本身所帶來的噪聲。

2.2 線性預(yù)編碼算法

2.2.1 迫零（ZF）預(yù)編碼

ZF［6］預(yù)編碼的主要目的是完全消除信道之間的干擾，即單個(gè)UE 收到的信號(hào)不包含基站發(fā)送給其他UE信號(hào)帶來的干擾。其對(duì)發(fā)射信號(hào)的具體處理方法如下：

式中：

HH——矩陣的共軛轉(zhuǎn)置

將式（3）帶入y=Hx+n有：

此時(shí)HHH(HHH)-1結(jié)果為一單位矩陣，即發(fā)送信號(hào)s經(jīng)過該信道后都只發(fā)送至對(duì)應(yīng)的UE，H的各個(gè)子信道之間沒有任何干擾。在ZF預(yù)編碼處理之后，信道矩陣可以等同于理想的傳輸信道矩陣。同時(shí)為了使發(fā)送端的發(fā)送總功率恒定，引入一個(gè)歸一化因子β：

trace(·)表示矩陣的跡，此時(shí)ZF 預(yù)編碼矩陣W如下：

引入歸一化因子后第k個(gè)UE接收到的信號(hào)：

由此可見UE 接收到的信號(hào)被成功解耦，UE 處只需要提取下行信道狀態(tài)信息中的信道矩陣H就能正確提取出原始數(shù)據(jù)。

2.2.2 最小均方誤差（MMSE）預(yù)編碼

MMSE 預(yù)編碼［7］在迫零基礎(chǔ)之上考慮了噪聲所帶來的影響，具體操作如下：

如式（8）所示，MMSE 預(yù)編碼與ZF 預(yù)編碼的區(qū)別為在求逆操作之前加上一個(gè)考慮了噪聲影響的加權(quán)單位陣，在以最小接收信號(hào)和發(fā)送信號(hào)的均方誤差為準(zhǔn)則時(shí)，，即發(fā)射信號(hào)s功率與噪聲功率的比值。同時(shí)MMSE預(yù)編碼也需要引入一個(gè)歸一化因子β：

此處的歸一化因子與ZF預(yù)編碼中稍有不同，根式中分母使用(WWH)-1的跡，在消除信道間干擾的同時(shí)減弱了噪聲帶來的影響，將預(yù)編碼處理時(shí)對(duì)噪聲功率的控制作為基站發(fā)送端總功率恒定的參考標(biāo)準(zhǔn)之一。經(jīng)過預(yù)編碼處理后第k個(gè)UE的接收信號(hào)如下：

此時(shí)UE 所接收到的信號(hào)為原始信號(hào)混合一定串?dāng)_后的信號(hào)，即不能做到像ZF預(yù)編碼完全消除信道間干擾，但是會(huì)對(duì)噪聲進(jìn)行抑制，增加接收端的SINR。

2.2.3 奇異值分解（SVD）預(yù)編碼

SVD 預(yù)編碼［8］額外利用了MIMO 系統(tǒng)所帶來的多路復(fù)用增益，可以將信道轉(zhuǎn)化為多個(gè)獨(dú)立的并行子信道來最大化利用信道自由度。

直接對(duì)信道矩陣H進(jìn)行奇異值分解：

式中：

H——大小為M×K的信道矩陣

U——M×M的酉矩陣

V——K×K的酉矩陣

M為基站處的發(fā)射天線數(shù)，K為UE 端總接收天線數(shù)。Σ 為大小M×K的半正定矩陣，對(duì)角元素大于0，非對(duì)角元素值為0，Σ的對(duì)角元素是信道矩陣H的奇異值，即可以描述H的特征信息。對(duì)角線元素的平方可以描述HHH其特征信息。通過奇異值分解可以將信道矩陣降維并簡化UE端的接收處理。

令預(yù)編碼矩陣W=V，由于V具有酉矩陣特性，即VVH=E，即預(yù)編碼處理后的接收信號(hào)如下：

此時(shí)，需要在UE側(cè)對(duì)信號(hào)進(jìn)行預(yù)均衡：

在這里再次利用了U的酉矩陣特性，即在進(jìn)行信號(hào)處理時(shí)不會(huì)改變信號(hào)本身的特性。經(jīng)過預(yù)均衡處理后的接收信號(hào)只包含了奇異值矩陣Σ，相當(dāng)于s在多個(gè)并行的子信道之上傳輸，達(dá)到了消除干擾的目的。

2.3 仿真與分析

本節(jié)對(duì)2.2 節(jié)介紹的幾種線性預(yù)編碼通過Matlab進(jìn)行仿真與分析，具體流程如圖2所示。

圖2 預(yù)編碼仿真流程

首先根據(jù)UE 數(shù)和每UE 流數(shù)生成隨機(jī)發(fā)射數(shù)據(jù)組成的矩陣，并進(jìn)行QPSK 調(diào)制。之后根據(jù)基站發(fā)射天線數(shù)、UE數(shù)和UE處接收天線數(shù)生成瑞利衰落信道，并根據(jù)信道矩陣計(jì)算預(yù)編碼矩陣。然后對(duì)調(diào)制信號(hào)進(jìn)行預(yù)編碼操作，并讓其通過加上高斯白噪聲的瑞利衰落信道。經(jīng)過信道傳輸后，UE根據(jù)采用的預(yù)編碼算法進(jìn)行相干檢測（SVD 預(yù)編碼在接收端的檢測所用參數(shù)是由對(duì)信道矩陣進(jìn)行SVD 分解后獲得的），解調(diào)后得到接收信號(hào)，與原始發(fā)送信號(hào)進(jìn)行比對(duì)可以計(jì)算得到誤碼率，并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)的容量進(jìn)行記錄。至此模擬了一次預(yù)編碼流程，進(jìn)入下一次循環(huán)，循環(huán)多次后對(duì)速率與誤碼率取平均值減小誤差。

如圖3 所示，ZF 預(yù)編碼在對(duì)抗干擾時(shí)忽略了噪聲，低信噪比的情況下將噪聲放大，誤碼率明顯更高，隨著信噪比升高，噪聲對(duì)接收信號(hào)的影響減小，誤碼率逐漸降低。而MMSE預(yù)編碼由于有意地控制了噪聲對(duì)接收信號(hào)的干擾，在低信噪比的情況下誤碼率要低于ZF預(yù)編碼，但是在高信躁比的情況下對(duì)噪聲多余的處理產(chǎn)生串?dāng)_，導(dǎo)致MMSE 預(yù)編碼的性能下降。SVD預(yù)編碼相較ZF 預(yù)編碼與MMSE 預(yù)編碼采取了折中的方式，因此誤碼率在低信噪比的情況下優(yōu)于ZF預(yù)編碼而差于MMSE 預(yù)編碼。高信噪比情況下優(yōu)于MMSE 預(yù)編碼而差于ZF預(yù)編碼。

圖3 基站8天線、4UE、每UE 2天線2流時(shí)誤碼率隨信噪比變化

如圖4 所示，在低信噪比時(shí)采用MMSE 預(yù)編碼的系統(tǒng)容量要整體優(yōu)于ZF 預(yù)編碼。當(dāng)信道環(huán)境逐漸改善時(shí)，采用ZF 預(yù)編碼的系統(tǒng)容量逐漸與采用MMSE 預(yù)編碼的系統(tǒng)相當(dāng)。SVD預(yù)編碼可以額外利用多信道通信時(shí)的自由度，最大化利用多信道帶來的增益，系統(tǒng)容量相比其他2種預(yù)編碼更高。

圖4 基站8天線、4UE、每UE 2天線2流時(shí)系統(tǒng)容量隨信噪比變化

如圖5 和圖6 所示，將信噪比大小設(shè)置為5 dB，發(fā)射天線數(shù)從8 個(gè)開始增加至16、32、64、128，可以看到隨著發(fā)射天線數(shù)的增加，子信道之間逐漸趨于正交，3種預(yù)編碼的誤碼率都大幅降低，在發(fā)射端增加至64根天線時(shí)已經(jīng)沒有誤碼。說明當(dāng)有限UE 和低SNR 時(shí)，可以增加發(fā)射天線的數(shù)量以抵抗由噪聲引起的干擾。系統(tǒng)容量方面仍然是SVD預(yù)編碼更好。

圖5 誤碼率隨發(fā)射天線數(shù)變化，4UE、每UE2天線

圖6 系統(tǒng)容量隨發(fā)射天線數(shù)變化，4UE、每UE2天線

如圖7所示，當(dāng)UE 數(shù)量隨發(fā)射天線數(shù)逐漸增加時(shí)（分別為2UE、4UE、8UE、16UE 和32UE），由于SVD 預(yù)編碼充分利用了多信道自由度的增益，采用SVD 預(yù)編碼的系統(tǒng)所能達(dá)到的系統(tǒng)容量是ZF 與MMSE 預(yù)編碼的2倍以上。

圖7 系統(tǒng)容量隨天線數(shù)變化，UE成比例增加

綜上，SVD預(yù)編碼的表現(xiàn)在三者之中最好，可以利用多信道傳輸本身的特性獲得最優(yōu)的性能。并且在信道矩陣維度很大時(shí)，ZF 與MMSE 預(yù)編碼需要在UE 端進(jìn)行很大計(jì)算量的信號(hào)檢測，加大了UE 端的計(jì)算負(fù)擔(dān)，而SVD 預(yù)編碼在檢測時(shí)只需要簡單地將接收信號(hào)與信道奇異值分解后得到的酉矩陣相乘即可。

3 5G系統(tǒng)中的波束賦形方案研究

3.1 建立連接

5G 系統(tǒng)中，基站與UE 通過參考信號(hào)來獲得上下行鏈路的信道環(huán)境，從而進(jìn)行預(yù)編碼，調(diào)整發(fā)送信號(hào)的幅度、相位和功率來實(shí)現(xiàn)波束賦形。不同的參考信號(hào)對(duì)應(yīng)了不同的天線邏輯端口，5G 下行參考信號(hào)中為DM-RS 分配的邏輯端口為1000～1011共12個(gè)端口，為CSI-RS分配的端口為3000～3031共32個(gè)［11-14］。

如圖8 所示，由于DM-RS 端口的數(shù)量與CSI-RS的端口數(shù)量不一致，想要將傳輸數(shù)據(jù)與其信道狀態(tài)信息對(duì)應(yīng)需要進(jìn)行映射。

圖8 DM-RS與CSI-RS的映射關(guān)系

3.2 單流波束賦形

如圖9 所示，由于是單流傳輸，因此對(duì)應(yīng)的DMRS端口只有1個(gè)，相應(yīng)的傳輸層數(shù)和碼字?jǐn)?shù)、傳輸塊數(shù)都為1。單個(gè)邏輯端口被映射到相同極化角度的TRx上，由于是在三維對(duì)波束進(jìn)行賦形，水平與垂直方向上的TRx 必須大于1，具體的TRx 數(shù)根據(jù)UE 反饋回的CSI 進(jìn)行分配。相同的數(shù)據(jù)通過多個(gè)TRx 同時(shí)發(fā)送至UE，實(shí)現(xiàn)了傳輸分集，提高了信號(hào)的傳輸質(zhì)量。

圖9 單流波束賦形

3.3 雙流波束賦形

如圖10 所示，單個(gè)碼字映射到2 個(gè)傳輸層，對(duì)應(yīng)了2 個(gè)獨(dú)立的數(shù)據(jù)流，再經(jīng)過預(yù)編碼映射至邏輯端口1000與1001。雙流波束賦形能夠通過空間區(qū)分相同的頻帶，并且可以同時(shí)發(fā)送2個(gè)數(shù)據(jù)流，即實(shí)現(xiàn)空分復(fù)用。不同端口上的數(shù)據(jù)利用了雙極化天線的波束正交性，不同極化角度的天線之間可以視為非相關(guān)。并且DM-RS 端口之間通過不同的正交覆蓋碼（Orthogo?nal Cover Code，OCC）進(jìn)行定義，使UE可以對(duì)不同端口上傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行區(qū)分，防止了波束重疊對(duì)UE 解調(diào)數(shù)據(jù)的干擾，如圖11所示。

圖10 單UE雙流波束賦形

圖11 雙流波束賦形端口與TRx之間的對(duì)應(yīng)

相比單流波束賦形，雙流波束賦形利用了同頻段下的空間增益，下行傳輸可以獲得更高的傳輸速率。

3.4 多流波束賦形

如圖12所示，多流波束賦形的目的是在同一時(shí)間內(nèi)對(duì)多個(gè)UE 進(jìn)行通信。以同時(shí)通信2 個(gè)UE，每UE 雙流的情況為例，每個(gè)UE 分配單個(gè)碼字，由于是雙流傳輸，因此每個(gè)UE 的碼字都被映射到2 個(gè)傳輸層上，通過預(yù)編碼再映射到2 個(gè)邏輯端口。不同UE 的相同傳輸層被映射至同一個(gè)邏輯端口，相同UE 的不同傳輸層被映射至不同的邏輯端口。不同端口上的數(shù)據(jù)可以通過OCC 進(jìn)行區(qū)分，但是在這種方式下會(huì)使不同UE的數(shù)據(jù)同時(shí)經(jīng)過一個(gè)邏輯端口而無法區(qū)分，因此單個(gè)端口的不同UE 數(shù)據(jù)通過一個(gè)1 bit 的擾碼標(biāo)識(shí)（SCID）分別定義，nSCID=0,1，即一個(gè)邏輯端口可以復(fù)用2 個(gè)UE。與雙流波束賦形類似，多流波束賦形也是根據(jù)通道的極化角度分配邏輯端口，如圖13所示。

圖12 2個(gè)UE多流波束賦形

圖13 多流波束賦形端口與TRx之間的對(duì)應(yīng)

多流波束賦形在實(shí)現(xiàn)MU-MIMO 的同時(shí)，還為單個(gè)UE 實(shí)現(xiàn)了空分復(fù)用，因此相比單流和雙流波束賦形，其能為基站的下行傳輸帶來更多的吞吐量。

3.5 仿真與分析

具體仿真流程如圖14 所示，首先頻域以子載波（子載波間隔30 MHz），時(shí)域以O(shè)FDM 符號(hào)為單位生成資源元素（RE），即初始信號(hào)。資源網(wǎng)格由RE組成，時(shí)域?qū)?yīng)一個(gè)子幀，同一時(shí)域內(nèi)的12 個(gè)RE 構(gòu)成一個(gè)資源塊（RB），多個(gè)RB 調(diào)度、組合、16QAM 調(diào)制編碼后成為分配給UE 的TB。之后對(duì)PDSCH 進(jìn)行配置，具體包括TB 到CW 的處理、傳輸層數(shù)配置、DM-RS 端口分配及DM-RS在RE上的映射。接下來根據(jù)對(duì)下行信道的信道估計(jì)獲得下行信道矩陣，進(jìn)行預(yù)編碼矩陣的計(jì)算，使用SVD預(yù)編碼。經(jīng)OFDM調(diào)制后在3D信道模型中傳輸，選用的是簇延遲線（Clustered Delay Line，CDL）信道模型［15］，并附加高斯白噪聲。

圖14 仿真流程

在接收端對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行OFDM 解調(diào)，并通過對(duì)下行信道的信道估計(jì)和與數(shù)據(jù)一同傳輸?shù)腄M-RS 來對(duì)PDSCH 進(jìn)行解碼，恢復(fù)出接收到的CW。再對(duì)CW 進(jìn)行解碼得到初始信號(hào)，并返回用于計(jì)算吞吐量的循環(huán)冗余校驗(yàn)碼（Cyclic Redundancy Check，CRC）錯(cuò)誤數(shù)。通過CRC 比對(duì)判斷接收到的信號(hào)是否與初始信號(hào)相同，如果不相同則會(huì)保留正確的部分并向基站請(qǐng)求重新發(fā)送數(shù)據(jù)，基站收到反饋將錯(cuò)誤部分重新發(fā)送直到UE 端的接收信號(hào)與初始信號(hào)一致并生成新的初始信號(hào)向UE 發(fā)送。如果經(jīng)過一定次數(shù)的重傳后UE 仍沒有得到接收信號(hào)則放棄重傳，同樣生成新的初始信號(hào)向UE發(fā)送。

圖15 和圖16 模擬了各波束賦形方案下100 幀的下行鏈路吞吐量（%）與吞吐量（Mbit/s）隨信噪比變化的曲線。其中基站發(fā)射通道設(shè)置為8 個(gè)，單流波束賦形方案中服務(wù)的UE 數(shù)為1，DM-RS 端口數(shù)1；雙流波束賦形方案中服務(wù)的UE 數(shù)為1，DM-RS 端口數(shù)2；多流波束賦形中服務(wù)的UE 數(shù)為2，DM-RS 端口數(shù)為2。上述波束賦形方案中UE均有2根天線用于接收。

圖15 不同SNR下的吞吐量與最高吞吐量比值

圖16 不同SNR下的吞吐量

從圖15 和圖16 可以看出，多流波束賦形在高SNR 即信道質(zhì)量良好時(shí)擁有最大的下行吞吐量，但是在低SNR 情況下性能很差，因?yàn)槎嘈诺啦⑿袀鬏斣谛诺蕾|(zhì)量不佳時(shí)會(huì)帶來嚴(yán)重的干擾。而單流波束賦形應(yīng)用的是傳輸分集技術(shù)，即以傳輸質(zhì)量為首要目標(biāo)，在低SNR 的場景也能獲得接近于最大吞吐量的性能，保證了信道質(zhì)量較差時(shí)的下行傳輸速率。雙流波束賦形應(yīng)用了SU-MIMO，相較于另2 種方案性能有所折中，最大吞吐量高于單流波束賦形，低SNR 情況下性能要高于多流波束賦形。

3.6 實(shí)測數(shù)據(jù)分析

5G 基站下行最大覆蓋距離與天線陣列的通道數(shù)有直接關(guān)系，因?yàn)橥ǖ罃?shù)決定了垂直面波束的覆蓋角度，即不同通道數(shù)基站下行最大覆蓋距離：64TRx>32Trx>16TRx。5G的高頻特性使得信號(hào)在傳輸時(shí)隨距離急劇衰減，因此為不同位置的UE 分配合理的波束賦形方案至關(guān)重要。

在近場區(qū)，UE 數(shù)量多且信道質(zhì)量良好，因此應(yīng)利用多流波束賦形的優(yōu)勢(shì)使下行吞吐量達(dá)到最大，保證多UE 情況下的傳輸速率。在中場區(qū)，信道質(zhì)量變差，持續(xù)采用多流波束賦形反而會(huì)導(dǎo)致下行吞吐量降低，此處應(yīng)以雙流波束賦形為主，并且根據(jù)實(shí)際的CSI 動(dòng)態(tài)切換多流/單流波束賦形。采用雙流波束賦形雖然降低了基站的總下行吞吐量，但是可以保證單個(gè)UE的下行傳輸速率。在遠(yuǎn)場區(qū)即小區(qū)邊緣，波束的強(qiáng)度優(yōu)先級(jí)已經(jīng)超過了傳輸速率，采用單流波束賦形可以保證在小區(qū)邊緣的UE也能獲得較好的傳輸速率。

圖17 為4G/5G 單小區(qū)，單UE 外場測試下行覆蓋對(duì)比，由于為單UE 測試，多流波束賦形使用4 個(gè)DMRS 端口即4 流波束賦形。在距基站600 m 范圍內(nèi)，信道質(zhì)量良好，多流波束賦形使下行吞吐量提升明顯。隨著UE 與基站間距離的增大，信道質(zhì)量降低，此時(shí)根據(jù)信道環(huán)境動(dòng)態(tài)采用多流與雙流波束賦形維持下行吞吐量的穩(wěn)定。當(dāng)UE 逐漸接近小區(qū)邊緣時(shí)，較差的信道質(zhì)量已經(jīng)不適合繼續(xù)使用多流波束賦形，因此根據(jù)信道環(huán)境動(dòng)態(tài)采用雙流與單流波束賦形。在小區(qū)邊緣時(shí)，信號(hào)的穩(wěn)定性優(yōu)先級(jí)最高，因此持續(xù)采用單流波束賦形直到UE 脫離該小區(qū)覆蓋?？梢钥吹讲捎昧薓assive MIMO 技術(shù)的5G 基站下行平均吞吐量在近場區(qū)是4G 的5 倍左右，在全覆蓋范圍是4G 的10 倍左右，下行覆蓋范圍也要比4G 更遠(yuǎn)。Massive MIMO 的高增益與高容量特性使5G在多UE場景下的下行吞吐量明顯優(yōu)于4G。

圖17 4G/5G下行吞吐量對(duì)比

4 結(jié)束語

本文對(duì)預(yù)編碼的基本原理進(jìn)行了說明，隨后對(duì)3種線性預(yù)編碼進(jìn)行了研究，分析了各自的特點(diǎn)。通過建立仿真模型對(duì)3 種線性預(yù)編碼的性能進(jìn)行仿真分析，得出SVD 預(yù)編碼的性能相比ZF、MMSE 更加出色的結(jié)論。隨后對(duì)5G 中的波束賦形方案進(jìn)行了研究分析，對(duì)下行參考信號(hào)進(jìn)行了詳細(xì)研究，并給出CSI-RS與DM-RS 的工作流程及其映射關(guān)系。之后對(duì)3 種波束賦形方案原理進(jìn)行了詳細(xì)的說明，最后建立嚴(yán)謹(jǐn)?shù)姆抡婺Ｐ蛯?duì)3 種波束賦形方案進(jìn)行仿真分析，總結(jié)出各自的優(yōu)勢(shì)與劣勢(shì)。