鄭麗利

（西安理工大學(xué)電氣工程學(xué)院 陜西省西安市 710048）

1 引言

歷經(jīng)三十年的時間，我國通訊技術(shù)從2G發(fā)展到了4G，2G其相對于上一代通訊技術(shù)，在技術(shù)層面加入了更多的多址技術(shù)，包括TDMA（Time Division Multiple Access）和CDM（Code Division Multiple Access），2G的技術(shù)核心是數(shù)字語音傳輸。但由于技術(shù)限制所以無法完成如直接傳送電子郵件、軟件等信息，但在一些條件下，短信類信息可以被傳送，但是其本質(zhì)仍是只具有通話和一些簡單信息如時間日期等信息傳送的手機(jī)通信技術(shù)規(guī)格。2G主要的全球化技術(shù)規(guī)格指標(biāo)為GSM(Global System for Mobile Communication)。但其仍具有網(wǎng)絡(luò)不穩(wěn)定，傳輸速率低，維護(hù)成本高等缺點。第三代通信技術(shù)3G的通信標(biāo)準(zhǔn)于2008年被提出。其中無線、數(shù)據(jù)和電話是其三大關(guān)鍵技術(shù)，擁有3G技術(shù)的手機(jī)可以成功無線通信及互聯(lián)網(wǎng)等技術(shù)，擁有了處理傳輸音頻、圖像等功能，而且擁有了更好更穩(wěn)定的傳輸速率與質(zhì)量。4G通信技術(shù)在相對于前幾代通信技術(shù)除了在通訊速率、兼容性、通信質(zhì)量等基本指標(biāo)上有提升之外，其中添加了OFDM（Orthogonal Frequency Division Multiplexing）、MIMO（Multiple-in Multiple out）、智能天線技術(shù)、軟件無線電技術(shù)、使其無線通信的信號更加穩(wěn)定，然而隨著移動數(shù)據(jù)流量的增長，對于通信系統(tǒng)的耗能也急劇增加，4G通信技術(shù)已經(jīng)難以滿足人們對于通信效率的要求，而5G相對于以往的通信技術(shù)擁有更好的利用效率及能效，在用戶安全、時效性、無線覆蓋能力及信息傳輸質(zhì)量等方面也有著質(zhì)的飛躍。歐盟于2013年2月正式啟動了面向5G的研究項目 METIS (Mobile and wireless communications Enablers for the 2020 information society)，而同年6月，我國的5G技術(shù)研發(fā)也正式啟動，在2015年2月發(fā)布的5G概念白皮書中提出了5G的概念，其中包含著5G的性能指標(biāo)：“Gbps用戶體驗速率”及關(guān)鍵技術(shù)：Massive MIMO技術(shù)、高頻段傳輸技術(shù)、超密集組網(wǎng)、自組織網(wǎng)絡(luò)、內(nèi)容發(fā)布、技術(shù)等。

Massive mimo 技術(shù)作為5G的關(guān)鍵技術(shù)之一是指在mimo技術(shù)的基礎(chǔ)上在通信系統(tǒng)的收發(fā)端設(shè)置多個天線傳輸線路進(jìn)行獨立傳輸，在其基站配置天線數(shù)量較傳統(tǒng)的mimo基站大幅增加[1]。如圖1所示。

使基站充分利用其系統(tǒng)的空間自由度，在同一頻資和功率的前提下服務(wù)于更多用戶，提高其接入網(wǎng)絡(luò)的頻資與信道容量和數(shù)據(jù)傳輸?shù)男?，而且提高了通信鏈路的穩(wěn)定性與安全性，降低了誤碼率。

圖1：傳統(tǒng) MIMO VS Massive MIMO

圖2：小區(qū)用戶頻效比較圖

圖3：不同預(yù)編碼容量比較圖

而massive mimo的關(guān)鍵技術(shù)包括：信道估計技術(shù)、預(yù)編碼技術(shù)、信號檢測技術(shù)以及天線列陣校準(zhǔn)等技術(shù)等。信道估計技術(shù)：對接收到的衰弱后的信號進(jìn)行合理估計以計算出補(bǔ)償參數(shù)，經(jīng)過調(diào)整使其達(dá)到譯碼要求。目前信道估計非盲估計、盲信道估計、半盲信道估計，三種為常用方其中非盲估計最為常用。[2]對于不同系統(tǒng)需要采用不同的信道估計方法，例如對于FDD（Frequency Division Duplexing,）系統(tǒng)，需要對上行信道進(jìn)行集中進(jìn)行估計，而對于下行鏈路則要分步進(jìn)行。而對于TDDT(ime Division Duplexing)系統(tǒng)則需要根據(jù)信道交互性來進(jìn)行道估計。[3]預(yù)編碼技術(shù)：在已知CSI（Channel State Information）的情況下通過一定的技術(shù)進(jìn)行預(yù)處理，改變發(fā)射機(jī)的發(fā)射功率、速度及方向等參數(shù)使信號特征與信道特征相匹配以提高系統(tǒng)性能；其分為線性預(yù)編碼及非線性預(yù)編碼兩個部分，而前者比后者計算難度大，更適合用于實際當(dāng)中[3]，而線性預(yù)編碼當(dāng)中在同一信噪比的情況下MMSE比ZF和BD技術(shù)更為實用[4]。信號檢測技術(shù)：對信號進(jìn)行處理以找出獲取信息的最優(yōu)解，其中分為線性檢測和非線性檢測前者，復(fù)雜度低適用于多天線情況，后者復(fù)雜度高適用于天線數(shù)量較少場景。[2]目前線性檢測的主要算法有迫零（ZF）檢測、最小均方誤差檢測(MMSE,Minimum Mean Square Error)非線性檢測算法有球形譯碼（SD），等。[3]天線陣列校準(zhǔn)技術(shù)根據(jù)其，可分為“路校準(zhǔn)”和“場校準(zhǔn)”兩種校準(zhǔn)方法[5]，而兩者的區(qū)別就是獲取信號的位置的不同，前者的信號來源于傳輸線，通常采用在同軸線或微帶線中設(shè)計定向耦合器的方式來實施，而后者的信號來自于陣列的輻射場，采取在場中設(shè)立天線的方式來進(jìn)行對陣列的校準(zhǔn)。小區(qū)用戶頻效比較圖如圖2所示。

圖4：不同算法BER與天線數(shù)關(guān)系目[7]

圖5：MIMO校準(zhǔn)電路圖[5]

圖6：定向耦合器天線模塊[5]

接下來將對上述的信道估計技術(shù)、預(yù)編碼技術(shù)、信號檢測技術(shù)以及天線列陣校準(zhǔn)技術(shù)進(jìn)行介紹論文接下來在第二章介紹信道估計主要技術(shù)和方法第三章介紹不同種類預(yù)編碼。第四章介紹信號檢測的方法，第五章介紹天線陣列的誤差分析及校準(zhǔn)方法。第六章講Massive MIMO 技術(shù)發(fā)展所面臨的挑戰(zhàn)及總結(jié)。

2 信道估計

為了對所接收到的信號進(jìn)行檢測首先需要獲得SCI，而這個獲取過程就是信道估計。

2.1 無CSI反饋的信道估計

2.1.1 基于TDD系統(tǒng)的信道反饋

基于TDD系統(tǒng)所進(jìn)行的信道估計可以僅依靠信道的交互性來完成對于信道的估計，并不需要CSI的反饋?；驹诮邮盏筋l導(dǎo)經(jīng)過一定的運算處理獲得上行信道的CSI，并以此來計算出下行信道CSI。[6]

2.1.2 最小均方誤差信道估計

目前大部分關(guān)于信道估計的研究都是建立在信道理想化的前提下，即將研究建立在信道獨立的前提上。而在實際應(yīng)用中難以完成理想化，信道之間往往相關(guān)，因此采用最小方均誤差進(jìn)行信道估計可以減小非理想化信道所帶來的影響具體把有限維度信道模型中角域進(jìn)行劃分，之后用數(shù)據(jù)建立對角矩陣，用對角線數(shù)據(jù)對損耗和陰影進(jìn)行模擬，其公式如下：[6]

2.2 帶CSI反饋的信道估計

其中最為常見的就是基于FDD系統(tǒng)的信道估計，因為FDD系統(tǒng)的上下頻帶不同所以上下兩個鏈路所產(chǎn)生的SCI也不同，因此對于上下兩個鏈路需要采取不同的方法進(jìn)行信道估計，首先由系統(tǒng)用戶向基站發(fā)出頻道序列，基站接收后對于上行信道的特殊序列進(jìn)行集中的信道估計，而對于下鏈路所接受的CSI則需要基站先向用戶發(fā)送頻道序列后經(jīng)過用戶的反饋，再次發(fā)送回基站。因為其需要反饋的特性所以，基于FDD的信道估計的方法所需要的時間與基站天線數(shù)目有關(guān)，且成正比關(guān)系。因此，雖然信道估計技術(shù)本身并不受基站天線數(shù)量的影響，但是需要進(jìn)行CSI反饋的信道估計方法并不適用于天線數(shù)量過于龐大的場景。

3 預(yù)編碼

預(yù)編碼是對于所接收的信號進(jìn)行處理以降低用戶之間相互的影響和環(huán)境中噪聲所產(chǎn)生的影響，以此來消除頻導(dǎo)污染。而預(yù)編碼有主要分為線性和非線性兩大類別。

3.1 線性預(yù)編碼

線性預(yù)編碼有迫零（ZF, Zero Forcing）、匹配濾波（MF）、最小均方誤差。預(yù)編碼等線性預(yù)編碼由于具有復(fù)雜度較低，計算簡單等優(yōu)點，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。

3.1.1 MMSE預(yù)編碼

在多小區(qū)系統(tǒng)中，導(dǎo)頻污染的主要來源是非正交序列，所以在設(shè)計預(yù)編碼方案時，必須考慮訓(xùn)練序列的分配，而MMSE 預(yù)編碼則可以有效地減少頻導(dǎo)污染，與單小區(qū)場景的區(qū)別在于，該方法可以通過求解目標(biāo)函數(shù)的最優(yōu)解得到，其中目標(biāo)函數(shù)——多單元 MMSE 預(yù)編碼矩陣的主要作用是計算同一小區(qū)用戶接收信號的均方誤差和交叉小區(qū)用戶間發(fā)生的均方干擾。

基于 MMSE 的預(yù)編碼器可以降低小區(qū)間和小區(qū)內(nèi)的干擾，從而得到特定單小區(qū)預(yù)編碼方案下的性能增益，此外，MMSE 的信道估計適用于前向鏈路，其估計值滿足[6]

3.1.2 ZF預(yù)編碼

圖7：“輔助單元法”應(yīng)用于陣列校準(zhǔn)[5]

圖8：“自校準(zhǔn)法”應(yīng)用于陣列校準(zhǔn)[5]

ZF與MMSE的算法原理基本相同，區(qū)別在于MMSE在考慮算法時通過預(yù)編碼對噪聲進(jìn)行了預(yù)處理，從而比較誤碼率性能較優(yōu)；ZF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。

3.1.3 BD線性預(yù)編碼

當(dāng)用戶配備天線數(shù)為多天線時，ZF 預(yù)編碼不再適用，由此引入 BD預(yù)編碼。它的關(guān)鍵技術(shù)是收發(fā)端協(xié)調(diào)波束成形技術(shù)。為了可以達(dá)到消除用戶之間的相互影響的目的，其主要是將下行信道分解為多個獨立的平行或正交的單用戶 MIMO 信道。

由圖3可知，在Massive MIMO場景下，由于線性預(yù)編碼算法不能有效處理系統(tǒng)噪聲，因此僅適用于信噪比較高的場景。

3.2 非線性預(yù)編碼

3.2.1 DPC（Dirty Paper Coding）預(yù)編碼

臟紙編碼是非線性預(yù)編碼的代表，其原理就是用白紙上的墨點來比喻在信息傳輸?shù)倪^程中產(chǎn)生的信號干擾，在已知，墨點位置和大小信息的情況下，就可以知道當(dāng)墨點不存在時紙張上的信息，也就是當(dāng)已知干擾信號信息使，就可以對信號干擾進(jìn)行消除，但這種方法由于計算量過大，所以在非理想狀態(tài)下即在現(xiàn)實中難以應(yīng)用。

3.2.2 THP（Tomlinson-Harashima Precoding）預(yù)編碼

THP預(yù)編碼最初用以 減少（ISIInter Symbol Interference)，后來在MIMO系統(tǒng)中來消除多用戶所造成的干擾。主要原理是通過串行方式，用后反饋的用戶信息來消除先前反饋的用戶之間的干擾，以此來提高預(yù)編碼性能。[2]

4 信號檢測

因為在傳輸?shù)倪^程中會產(chǎn)生信號干擾，為了在所接受的信號中盡最大可能獲得最準(zhǔn)確的信息，對于所接收信號的處理及檢測方式就極為重要。而檢測的計算方法會隨著基站中天線數(shù)量不斷增加，所以傳統(tǒng)的信號檢測方法在Massive MIMO 中并不適用，所以為了保證獲取信息的準(zhǔn)確性又要盡可能降低計算難度，對于Massive MIMO 的信號檢測主要分為線性檢測和非線性檢測。[1]

4.1 線性檢測

線性檢測是指在接收信號端將信號用線性濾波器進(jìn)行信號分離，而根據(jù)其算法不同所需要的線性檢測器也不同，主要分為ZF、MMSE、MRC（Maximum Ratio Consolidation），不同的方法主要是根據(jù)其應(yīng)用場景的天線數(shù)量、信噪大小以及方法應(yīng)用的復(fù)雜度來選擇。其相關(guān)表格如表1所示。

表1：不同線性信號檢測算法比較表

ZF算法的核心是通過信道矩陣的偽逆矩陣的線性變換對于接收量進(jìn)行線性變換，但由ZF算法去除干擾時會增加噪聲的特性，所欲在噪聲占比較高時ZF算法性能優(yōu)于其他算法。[8]

MMSE算法的核心是通過矩陣轉(zhuǎn)換將信號發(fā)送的矢量與其濾波器輸出的矢量之間的均方誤差最小化，但由公式（2）可知此算法與其他算法不同：其在運用時需要知道噪聲方差。[8]

MRC是線性檢測中最簡單的算法，但其要求進(jìn)行計算的矩陣具有良好的正交性，但只有在天線數(shù)量較低時才能獲得較低的誤碼率。[7]數(shù)據(jù)如圖4所示。

4.2 非線性檢測

由于線性檢測所需要的理想條件——信道具有正交性和天線數(shù)目無限趨近于無窮，難以實現(xiàn)。所以在massive MIMO 的信號檢測技術(shù)中，非線性檢測是熱點研究技術(shù)之一。其中最大似然法(ML, Maximum Likelihood)最為適合在MIMO系統(tǒng)中應(yīng)用，其核心是通過概率模型使從樣本中抽取的觀測值概率最大。

SD(Sphere Decoding)算法是常用算法，SD算法是基于TB(Tree Based)，算法，[6]其本質(zhì)就是一個ML解碼器。因為SD算法本身具有極高的復(fù)雜度，所以只適用于天線數(shù)目較低的場景但是因其只考慮特定半徑范圍內(nèi)的點，為了找到任意信令點，需要增大球半徑，在現(xiàn)有低復(fù)雜度 TB 算法中，如果只擴(kuò)大最有價值樹節(jié)點部分，就可以有效降低搜索復(fù)雜度。[9]

5 天線陣列校準(zhǔn)

Massive MIMO 天線中包含源模塊和天線陣列高度集成，其發(fā)送和接收過程中還就會包含誤。為了減小誤差對天線陣列性能所造成的影響，天線陣列校準(zhǔn)有著不可或缺的意義。

5.1 誤差分析

誤差主要包含時變誤差和非時變誤差[5]，其中時變誤差主要包括在T/R通道的各項因素（時間、溫度、工作頻率）改變時，放大器、混頻器、濾波器以及I/Q通道所產(chǎn)生的相應(yīng)改變所造成的誤差。非時變誤差是指在陣列加工、安裝、分配網(wǎng)絡(luò)等過程中產(chǎn)生的誤差。

5.2 校準(zhǔn)方法

我們可以根據(jù)獲取校準(zhǔn)信號位置的區(qū)別，將校準(zhǔn)方法分為路校準(zhǔn)和場校準(zhǔn)。路校準(zhǔn)通過傳輸射頻信號的傳輸線來獲取傳輸信號；場校準(zhǔn)則是通過自陣列的輻射場來獲取信號。

5.2.1 路校準(zhǔn)方法

在對于Massive MIMO 的天線進(jìn)行路校準(zhǔn)時，我們需要首先設(shè)計一個等功率分配器，其分配數(shù)目與天線的頻射模塊數(shù)目相同。分配器末端須與定向耦合器相連，通過記錄其端口傳輸值以修正端口通道誤差，而在實際應(yīng)用中，由于定向耦合器并非理想儀器所以其加工過程中以及連接處的阻抗都會產(chǎn)生誤差。電路圖示如圖5和圖6所示。

5.2.2 場校準(zhǔn)方法

場校準(zhǔn)主要包括“輔助單元法”和“自校準(zhǔn)法”。

“輔助單元法”因為需要提前獲取有源模塊與輔助單元的傳輸系數(shù)，所以在天線內(nèi)部先設(shè)置一些輔助單元。在運行過程中，需要實時監(jiān)測輔傳輸系數(shù)，并于初始系數(shù)做對比，以此實現(xiàn)誤差修正。示意圖如圖7所示。

如圖8所示，“自校準(zhǔn)法”是通過旋轉(zhuǎn)矢量法對通道間的誤差進(jìn)行求解，通過調(diào)整各個單元的相位，就可以獲得每個單元對校準(zhǔn)通道的傳輸系數(shù)，實現(xiàn)通道誤差修正。

6 后續(xù)發(fā)展及總結(jié)

面對5G及后續(xù)發(fā)展的通信系統(tǒng)的需求Massive MIMO技術(shù)仍然具有很多待解決的問題以及需要面臨的挑戰(zhàn)。[10]

頻導(dǎo)污染當(dāng)相近的小區(qū)在同一時間使用了相同的頻導(dǎo)序列時所產(chǎn)生的干擾就是頻導(dǎo)污染，由于Massive MIMO 相較于傳統(tǒng)MIMO擁有更多的小區(qū)，其頻導(dǎo)污染的嚴(yán)重性也隨之增加。頻導(dǎo)污染問題是Massive MIMO 發(fā)展面臨的主要問題之一。信道模型因為無線通信系統(tǒng)的評估與比對是基于系統(tǒng)模型上的，但Massive MIMO系統(tǒng)具有多天線的特性有要求具有很高的空間分辨率。而在實際應(yīng)用中那個天氣環(huán)境等問題也會產(chǎn)生影響，所以Massive MIMO 實際建模算法較為復(fù)雜，而工藝問題也會對建模產(chǎn)生影響，所以其信道模型的建設(shè)也是未來發(fā)展面對的主要問題。

本文介紹了5G通信技術(shù)中的關(guān)鍵技術(shù)，Massive MIMO 技術(shù)中的核心技術(shù)：信道估計、預(yù)編碼、信號檢測和天線陣列校準(zhǔn)技術(shù)，分析和比較了各關(guān)鍵技術(shù)中不同方法的應(yīng)用原理以及適用場景。簡單闡述了Massive MIMO技術(shù)發(fā)展所面臨的問題與挑戰(zhàn)。