大規模mimo波束成形演算法研究

Ⅰ MIMO的原理

多輸入多輸出技術（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是指在發射端和接收端分別使用多個發射天線和接收天線，使信號通過發射端與接收端的多個天線傳送和接收，從而改善通信質量。它能充分利用空間資源，通過多個天線實現多發多收，在不增加頻譜資源和天線發射功率的情況下，可以成倍的提高系統信道容量，顯示出明顯的優勢、被視為下一代移動通信的核心技術。
圖1 MIMO系統的一個原理框圖

圖1是MIMO系統的一個原理框圖。發射端通過空時映射將要發送的數據信號映射到多根天線上發送出去，接收端將各根天線接收到的信號進行空時解碼從而恢復出發射端發送的數據信號。根據空時映射方法的不同，MIMO技術大致可以分為兩類：空間分集和空間復用。空間分集是指利用多根發送天線將具有相同信息的信號通過不同的路徑發送出去，同時在接收機端獲得同一個數據符號的多個獨立衰落的信號，從而獲得分集提高的接收可靠性。舉例來說，在慢瑞利衰落信道中，使用一根發射天線n 根接收天線，發送信號通過n 個不同的路徑。如果各個天線之間的衰落是獨立的，可以獲得最大的分集增益為n 。對於發射分集技術來說，同樣是利用多條路徑的增益來提高系統的可靠性。在一個具有m根發射天線n 根接收天線的系統中，如果天線對之間的路徑增益是獨立均勻分布的瑞利衰落，可以獲得的最大分集增益為mn。目前在MIMO系統中常用的空間分集技術主要有空時分組碼（Space Time Block Code，STBC）和波束成形技術。STBC是基於發送分集的一種重要編碼形式，其中最基本的是針對二天線設計的Alamouti方案，具體編碼過程如圖2所示。
圖2Alamouti 編碼過程示意

可以發現STBC方法，其最重要的地方就是使得多根天線上面要傳輸的信號矢量相互正交，如圖2-19中x 1和x 2的內積為0，這時接收端就可以利用發送端信號矢量的正交性恢復出發送的數據信號。使用STBC技術，能夠達到滿分集的效果，即在具有M根發射天線N 根接收天線的系統中採用STBC技術時最大分集增益為MN。波束成形技術是通過不同的發射天線來發送相同的數據，形成指向某些用戶的賦形波束，從而有效提高天線增益。為了能夠最大化指向用戶的波束的信號強度，通常波束成形技術需要計算各個發射天線上發送數據的相位和功率，也稱之威波束成形矢量。常見的波束成形矢量計算方法有最大特徵值向量、MUSIC演算法等。M根發射天線採用波束成形技術可以獲得的最大發送分集增益為M。空間復用技術是將要傳送的數據可以分成幾個數據流，然後在不同的天線上進行傳輸，從而提高系統的傳輸速率。常用的空間復用方法是貝爾實驗室提出的垂直分層空時碼，即V-BLAST技術，如圖3所示。
圖3V-BLAST 系統發送示意

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系統是一項運用於802.11n的核心技術。
802.11n是IEEE繼802.11bag後全新的無線區域網技術，速度可達600Mbps。同時，專有MIMO技術可改進已有802.11a/b/g網路的性能。該技術最早是由Marconi於1908年提出的，它利用多天線來抑制信道衰落。根據收發兩端天線數量，相對於普通的SISO(Single-Input Single-Output)系統，MIMO還可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系統和MISO(Multiple-Input Single-Output)系統。

Ⅱ 濡備綍瑙ｆ瀽5G鏍稿績鎶鏈"娉㈡潫鎴愬艦鈥濓紵

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Ⅲ mimo系統和大規模mimo的區別

大規模MIMO是 T. L. Marzetta在2010年發表的文獻中提出的，他在文章中指出：「by increasing the number of antennas at the base station, we can average out the effects of fading, thermal noise and intra-cell interference.」意思是通過增加基站端的天線，可以平均掉衰落、雜訊、小區內干擾等，在分析方法上體現為大數定理、中心極限定理的應用，這樣帶來的一個好處是：大規模MIMO系統的信號處理方法不需要再採用復雜的非線性設計來避免上述提到的干擾，而只需要簡單的線性設計即可實現較好的系統性能。比如在預編碼方法研究方面（預編碼/波束成形在Martin JIANG的回答中有詳細的介紹）：傳統的MIMO系統中一般研究非線性預編碼方案，比如DPC（dirty-paper coding，臟紙），而大規模MIMO中一般採用線性預編碼，比如MRT（最大比發送）、ZF（迫零）、MMSE（最小均方誤差）。DPC這類演算法的復雜度較高，隨著基站天線數量的增加，若採用非線性預編碼會導致基站的計算復雜度激增，顯然DPC這類方法不再適用於大規模MIMO。此外，Lund University做了一些實際的測量（見文獻「Linear pre-coding performance in measured very-large MIMO channels」），實驗結果表明，在大規模MIMO系統中，採用低復雜度的線性預編碼即可實現DPC預編碼的98%的性能。
由此可見，天線數量的增加直接導致了信號處理方法的不同。相對比MIMO，大規模MIMO中新的問題和挑戰，就是大規模MIMO與傳統MIMO的不同，具體包括一下幾個方面：
1、信道測量和建模。
2、導頻設計以及降低導頻污染研究。
3、FDD模式下，下行信道估計、信號反饋、兩階段預編碼等研究。
4、降低硬體開銷的混合預編碼結構和方法研究。
5、低精度硬體和非完美硬體下的信號處理研究。
6、其他利用空間自由度、統計信道狀態信息、波束選擇、天線選擇等系列研究等。