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        5G中大規(guī)模MIMO技術(shù)研究

        2015-03-25 03:30:20天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子技術(shù)系龐雪蓮
        電子世界 2015年14期
        關(guān)鍵詞:導(dǎo)頻波束頻譜

        天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子技術(shù)系 龐雪蓮

        5G中大規(guī)模MIMO技術(shù)研究

        天津電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院電子技術(shù)系 龐雪蓮

        在國(guó)內(nèi)外移動(dòng)通信領(lǐng)域中5G移動(dòng)通信技術(shù)逐漸成為熱門(mén)研究熱點(diǎn),而5G移動(dòng)通信技術(shù)中的核心技術(shù)大規(guī)模MIMO技術(shù)也成為學(xué)術(shù)界研究重點(diǎn)。基于這一點(diǎn),筆者主要分析了Massive MIMO 技術(shù)的技術(shù)原理、產(chǎn)生背景,對(duì)主要技術(shù)及其存在的問(wèn)題進(jìn)行了相關(guān)的介紹。

        5G;信道估計(jì);大規(guī)模MIMO

        1 引言

        作為新一代移動(dòng)通信系統(tǒng)5G己經(jīng)逐步成為新時(shí)代國(guó)內(nèi)外研究的重點(diǎn)。相較于4G移動(dòng)通信而言,5G在傳輸速率資率利用等方面顯然具有更多的優(yōu)勢(shì)。5G上有超高的頻譜利用力及能效。另外5G在無(wú)線覆蓋性能、系統(tǒng)安全、用戶體驗(yàn)等方面也具有明顯的優(yōu)勢(shì)。未來(lái)10年5G移動(dòng)通信將與結(jié)合其它無(wú)線移動(dòng)通信技術(shù)構(gòu)成新一代無(wú)所不在的移動(dòng)信息網(wǎng)絡(luò),其適應(yīng)范圍將不斷擴(kuò)大,機(jī)器M2M、海量傳感設(shè)備等通信將成為5G系統(tǒng)設(shè)計(jì)的重要指標(biāo)。隨著科學(xué)的不斷發(fā)展,為了進(jìn)一步滿足社會(huì)對(duì)移動(dòng)信息的快速變化,5G系統(tǒng)將具備智能化特點(diǎn)。

        無(wú)線傳輸技術(shù)、無(wú)線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)是5G移動(dòng)通信標(biāo)志技術(shù)。特別是大規(guī)模的無(wú)線傳輸技術(shù)MIMO將在4G移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上在提高一個(gè)量級(jí)的頻譜效率、功率效率[1]。

        2 大規(guī)模MIMO技術(shù)

        2.1 概述

        一般情況下大規(guī)模的MIMO基站都配置許多天線,從而保證一個(gè)時(shí)頻資源可以服務(wù)更多的用戶。在天線的配置方式上,MIMO技術(shù)更具靈活性,其可以是集中配置,也要分散配置在各個(gè)節(jié)點(diǎn)上,從而形成大規(guī)模的MIMO。

        大規(guī)模MIMO主要有以下幾方面的優(yōu)勢(shì):

        第一,分辨率增強(qiáng),大規(guī)模的MIMO能夠挖掘出更多的維度資源,從而使一個(gè)頻資源可以滿足多個(gè)用戶共同使用空間自由度與基站同步通信,從而大大提高其頻譜效率,而且在提高效率的同時(shí)不需要另外增加寬帶、基站密度。

        第二,減少干擾,利用大規(guī)模MIMO交波束集中在一定的范圍之內(nèi)。

        第三,可大幅降低發(fā)射功率,從而提高功率效率。

        第四,如果天線數(shù)量足夠大即可保證線性預(yù)編碼、線性檢測(cè)器性能是最好的,同時(shí)其存在的噪音污染等方面也將是最少的。

        總之大規(guī)模MIMO技術(shù)具有很大的優(yōu)勢(shì),而這也是5G能夠成為同內(nèi)外高度研究的一種技術(shù)的主要原因,是5G其別于其它系統(tǒng)的核心技術(shù)。

        2.2 主要技術(shù)

        2.2.1 信道估計(jì)

        在大規(guī)模MIMO無(wú)線傳辦輸中信道估計(jì)中有著非常重要的作用,信道估計(jì)是自適應(yīng)傳輸、信號(hào)檢測(cè)的前提條件。

        復(fù)用相鄰小區(qū)頻率會(huì)大大影響小區(qū)的服務(wù)質(zhì)量,對(duì)小區(qū)間的干擾造成一定的影響。在防干擾上大規(guī)模MIMO系統(tǒng)充分利用基站波束技術(shù)、預(yù)編碼技術(shù)等技術(shù)??紤]到貝葉斯協(xié)方差信息能夠減少導(dǎo)頻污染的問(wèn)題,所以文獻(xiàn)[2]提出了低速率協(xié)調(diào)機(jī)制使用信道估計(jì)。從而解決了存在導(dǎo)頻污染多小區(qū)信道干擾的環(huán)境下的系統(tǒng)信道估計(jì)問(wèn)題。文獻(xiàn)[3-7]主要比較了Massive MIMO下行鏈路系統(tǒng)線性預(yù)編碼機(jī)制,同時(shí)鑒于一BS擁有天線數(shù)N,每小區(qū)用戶數(shù)K以相同速度趨于無(wú)窮,推導(dǎo)出不同預(yù)編碼技術(shù)近似可達(dá)速率。文獻(xiàn)[8]則CSI反饋機(jī)制,CSI反饋機(jī)制在Massive-MIMO中可隨機(jī)形成波束成形權(quán)重。首先通過(guò)CSI獲得波束成型權(quán)重,隨機(jī)波束成型權(quán)重與有限目的CSI波束估計(jì)權(quán)重迭代修正。預(yù)計(jì)這一方法的性能與傳統(tǒng)全天線搜索CSI估計(jì)性能一致。在文獻(xiàn)[9]中基于Underlay 模式不僅提出導(dǎo)頻分配方法,同時(shí)設(shè)計(jì)了信道估計(jì)器——魯棒性信道估計(jì)器是基于協(xié)方差信息設(shè)計(jì)的。這一信道估計(jì)器一方面解決了主系統(tǒng)信道估計(jì),另一方面避免了次級(jí)發(fā)射端引起的污染問(wèn)題。由于導(dǎo)頻污染的影響,成為制約信道估計(jì)系統(tǒng)性能的主要原因。就目前的發(fā)展水平來(lái)看,并沒(méi)有什么有效的方法可以完全避免導(dǎo)頻污染。正是因?yàn)檫@樣,所以未來(lái)研究人員的工作將以怎樣消除導(dǎo)頻污染為主。

        2.2.2 信道模型與系統(tǒng)性能分析

        無(wú)線通信系統(tǒng)設(shè)計(jì)的前提是系統(tǒng)性能分析、信道模型分析。在大規(guī)模MIMO無(wú)線通信,基站側(cè)配置了大量的天線,從而進(jìn)一步提高其傳輸信道的空間分辨率,無(wú)線傳輸信道即擁有新的特性,需要深入系統(tǒng)地探討。值得一提的是,雖然當(dāng)前國(guó)際上廣泛關(guān)注大規(guī)模MIMO。但是其相關(guān)的實(shí)測(cè)建模、理論建模等工作還處于起步階段。

        在現(xiàn)有的文獻(xiàn)中[10-11]中經(jīng)常看MIMO信道當(dāng)成IID信道。但是筆者通過(guò)實(shí)測(cè)結(jié)果 發(fā)現(xiàn),實(shí)際的MIMO無(wú)線傳輸信道并不完全等同于II信道,也就是說(shuō)把MIMO信道假設(shè)成IID并不成立。有限的空間方向集中了大量的信道能量,而這也影響了IID信道的分析結(jié)果??偟脕?lái)說(shuō)大規(guī)模MIMO無(wú)線信道需要建設(shè)各種適應(yīng)應(yīng)用場(chǎng)景的實(shí)測(cè)建模、理論建模。

        2.2.3 天線技術(shù)

        在一些路徑損耗、實(shí)際信道相干時(shí)間、相干帶寬中大規(guī)模MIMO系統(tǒng)其增受受維數(shù)的影響,當(dāng)然了頻譜效率相對(duì)較高。文獻(xiàn)[12-13]的提出了MIMOTOO架構(gòu),這一架構(gòu)的頻譜效率與Massive-MIMO差不多,減少每一個(gè)活躍用戶所需發(fā)射天線數(shù)——每個(gè)小區(qū)每個(gè)活躍用戶需要的天線數(shù)大約在50-500之間。文獻(xiàn)[14-15]由主要考慮實(shí)際系統(tǒng)模型如導(dǎo)頻污染、CSI、路徑衰落及非合作蜂窩時(shí)雙工系統(tǒng)上上鏈路,并且假定每個(gè)基站的天線數(shù)N和每個(gè)蜂窩的用戶終端數(shù)K很大。

        在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中大量的天線緊密排列在有限的尺寸中,這樣很容易引起天線元之間的耦合效應(yīng)、空間相關(guān)性等問(wèn)題。而在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,無(wú)線元的耦合、空間相關(guān)性等因素又會(huì)影響到基站內(nèi)最大的天線數(shù),從而影響其頻譜的效率。鑒于此文獻(xiàn)[16]中考慮了補(bǔ)丁、偶極子天線等天線元素。天線陣列的全波仿真用于確定耦合與空間相關(guān),而不需要解析表達(dá)式,這在大多數(shù)實(shí)際場(chǎng)景中是不適用的。在實(shí)際場(chǎng)景中使用半波長(zhǎng)偶極子線性天線陣列,因?yàn)樗鼈兊目臻g相關(guān)性和相互耦合效應(yīng)的的解析表達(dá)式是己知的。

        2.2.4 多用戶傳輸技術(shù)

        由于大規(guī)模的MIMO無(wú)線通信系統(tǒng)中用戶端與基站側(cè)的用戶都很難獲得完整的信瞬時(shí)狀態(tài)信息。這也就說(shuō)明現(xiàn)有的MIMO傳輸技術(shù)與MIMO傳輸技術(shù)還是具有很大的區(qū)別的。當(dāng)前貝爾實(shí)驗(yàn)室提出的方案仍是大部分相關(guān)報(bào)道中的基本傳輸方案?;緜?cè)通過(guò)TDD系統(tǒng)、鏈路正交導(dǎo)頻即可獲得信道參數(shù)估計(jì)值。

        在上述傳輸方案中,信道估計(jì)值做為真實(shí)值進(jìn)行上下行傳輸,無(wú)法保證傳輸?shù)聂敯粜?由于單個(gè)有用戶只配置了單根天線,因此如果系統(tǒng)的用戶過(guò)少,頻譜的效率也會(huì)變低;系統(tǒng)進(jìn)行信號(hào)檢測(cè)、預(yù)編碼傳輸、高維矩陣求運(yùn)算的難度高;對(duì)FDD系統(tǒng)有適用性要求,用戶獲得信道信息較難等等,這些問(wèn)題都是大規(guī)模MIMO無(wú)線傳輸急需解決的問(wèn)題。

        3 總結(jié)與展望

        總而言之在5G無(wú)線通信領(lǐng)域中大規(guī)模MIMO無(wú)線通信具有提高功率利用率、系統(tǒng)頻譜利用率等優(yōu)勢(shì),因此大規(guī)模MIMO無(wú)線通信也將成為21世紀(jì)最具研究?jī)r(jià)值的方向。但不可否認(rèn)的是當(dāng)前大規(guī)模MIMO無(wú)線通信技術(shù)仍處于起步階段。

        本文介紹了大規(guī)模MIMO的思想,并綜合匯總了大規(guī)模MIMO的主要技術(shù)及存在的問(wèn)題。學(xué)術(shù)界對(duì)這一高起步的技術(shù)仍要加大研究。比如信道容量、波束成形、空時(shí)編碼等信息方面的研究等等都是值得未來(lái)關(guān)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.

        龐雪蓮(1980—),女,講師,主要從事光纖通信、移動(dòng)通信、融合通信等方面的教學(xué)研究工作。

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