大规模mimo波束成形算法研究

Ⅰ MIMO的原理

多输入多输出技术（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号通过发射端与接收端的多个天线传送和接收，从而改善通信质量。它能充分利用空间资源，通过多个天线实现多发多收，在不增加频谱资源和天线发射功率的情况下，可以成倍的提高系统信道容量，显示出明显的优势、被视为下一代移动通信的核心技术。
图1 MIMO系统的一个原理框图

图1是MIMO系统的一个原理框图。发射端通过空时映射将要发送的数据信号映射到多根天线上发送出去，接收端将各根天线接收到的信号进行空时译码从而恢复出发射端发送的数据信号。根据空时映射方法的不同，MIMO技术大致可以分为两类：空间分集和空间复用。空间分集是指利用多根发送天线将具有相同信息的信号通过不同的路径发送出去，同时在接收机端获得同一个数据符号的多个独立衰落的信号，从而获得分集提高的接收可靠性。举例来说，在慢瑞利衰落信道中，使用一根发射天线n 根接收天线，发送信号通过n 个不同的路径。如果各个天线之间的衰落是独立的，可以获得最大的分集增益为n 。对于发射分集技术来说，同样是利用多条路径的增益来提高系统的可靠性。在一个具有m根发射天线n 根接收天线的系统中，如果天线对之间的路径增益是独立均匀分布的瑞利衰落，可以获得的最大分集增益为mn。目前在MIMO系统中常用的空间分集技术主要有空时分组码（Space Time Block Code，STBC）和波束成形技术。STBC是基于发送分集的一种重要编码形式，其中最基本的是针对二天线设计的Alamouti方案，具体编码过程如图2所示。
图2Alamouti 编码过程示意

可以发现STBC方法，其最重要的地方就是使得多根天线上面要传输的信号矢量相互正交，如图2-19中x 1和x 2的内积为0，这时接收端就可以利用发送端信号矢量的正交性恢复出发送的数据信号。使用STBC技术，能够达到满分集的效果，即在具有M根发射天线N 根接收天线的系统中采用STBC技术时最大分集增益为MN。波束成形技术是通过不同的发射天线来发送相同的数据，形成指向某些用户的赋形波束，从而有效提高天线增益。为了能够最大化指向用户的波束的信号强度，通常波束成形技术需要计算各个发射天线上发送数据的相位和功率，也称之威波束成形矢量。常见的波束成形矢量计算方法有最大特征值向量、MUSIC算法等。M根发射天线采用波束成形技术可以获得的最大发送分集增益为M。空间复用技术是将要传送的数据可以分成几个数据流，然后在不同的天线上进行传输，从而提高系统的传输速率。常用的空间复用方法是贝尔实验室提出的垂直分层空时码，即V-BLAST技术，如图3所示。
图3V-BLAST 系统发送示意

MIMO(Multiple-Input Multiple-Output)系统是一项运用于802.11n的核心技术。
802.11n是IEEE继802.11bag后全新的无线局域网技术，速度可达600Mbps。同时，专有MIMO技术可改进已有802.11a/b/g网络的性能。该技术最早是由Marconi于1908年提出的，它利用多天线来抑制信道衰落。根据收发两端天线数量，相对于普通的SISO(Single-Input Single-Output)系统，MIMO还可以包括SIMO(Single-Input Multi-ple-Output)系统和MISO(Multiple-Input Single-Output)系统。

Ⅱ 濡备綍瑙ｆ瀽5G镙稿绩鎶链"娉㈡潫鎴愬舰钬濓纻

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Ⅲ mimo系统和大规模mimo的区别

大规模MIMO是 T. L. Marzetta在2010年发表的文献中提出的，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.”意思是通过增加基站端的天线，可以平均掉衰落、噪声、小区内干扰等，在分析方法上体现为大数定理、中心极限定理的应用，这样带来的一个好处是：大规模MIMO系统的信号处理方法不需要再采用复杂的非线性设计来避免上述提到的干扰，而只需要简单的线性设计即可实现较好的系统性能。比如在预编码方法研究方面（预编码/波束成形在Martin JIANG的回答中有详细的介绍）：传统的MIMO系统中一般研究非线性预编码方案，比如DPC（dirty-paper coding，脏纸），而大规模MIMO中一般采用线性预编码，比如MRT（最大比发送）、ZF（迫零）、MMSE（最小均方误差）。DPC这类算法的复杂度较高，随着基站天线数量的增加，若采用非线性预编码会导致基站的计算复杂度激增，显然DPC这类方法不再适用于大规模MIMO。此外，Lund University做了一些实际的测量（见文献“Linear pre-coding performance in measured very-large MIMO channels”），实验结果表明，在大规模MIMO系统中，采用低复杂度的线性预编码即可实现DPC预编码的98%的性能。
由此可见，天线数量的增加直接导致了信号处理方法的不同。相对比MIMO，大规模MIMO中新的问题和挑战，就是大规模MIMO与传统MIMO的不同，具体包括一下几个方面：
1、信道测量和建模。
2、导频设计以及降低导频污染研究。
3、FDD模式下，下行信道估计、信号反馈、两阶段预编码等研究。
4、降低硬件开销的混合预编码结构和方法研究。
5、低精度硬件和非完美硬件下的信号处理研究。
6、其他利用空间自由度、统计信道状态信息、波束选择、天线选择等系列研究等。