5G关键技术：大规模多天线技术现状及研究点

与传统的MIMO相比，Massive MIMO的不同之处主要在于，天线趋于很多（无穷）时，信道之间趋于正交。系统的很多性能都只与大尺度相关，与小尺度无关。基站几百根天线的导频设计需要 耗费大量时频资源，所以基于导频的信道估计方式不可取。具体的实施方案，包括TDD和FDD两种模式，其中TDD有天然的优势，这是因为随着天线数的增 多，CSI-RS的开销增大，而TDD可以利用信道的互易性进行信道估计，不需要导频进行信道估计，TDD的方式是首选；FDD覆盖面广，普及面高，采用 较小开销的码本来进行信道系数的估计和反馈也是可以的，信道反馈时可以考虑CS（Compressive Sensing）等算法，所以FDD下的信道检测、估计和反馈也是不可忽视的一部分。

天线数增多后，业务信道的覆盖通常能满足要求，而控制信道的能力并不会随着天线数增多而增强，因此控制信道的覆盖将会成为系统性能的瓶颈。

Massive MIMO的MAC研究的方向主要包括：MU-MIMO配对算法、用户调度和资源分配策略。

Massive MIMO由于天线数较多，多用户之间的信道趋于正交，此时可以使用相同的时频资源对用户进行数据的传输。当使用MU-MIMO时，由于基站侧同时给多个用 户发送数据，每个用户能获得的实际发送功率会等比减小，众所周知，功率降低，就会带来性能的损失。那么，判断哪些用户适合配对、怎样配对对系统的性能最 优，在Massive MIMO中是非常重要的。

由于Massive MIMO天线数众多，相隔较远的天线之间的间距较大，为了充分使用天线，以达到提高系统容量的目的，用户分块使用天线，一部分天线给A用户，一部分天线给B用户。这就是用户天线资源的分配策略。

同时，发送天线可以同时给多个用户发送，也可以只给某一个用户发送，这就是RB资源的分配策略。目前可以采用跟传统资源分配一样的方式进行，此时还需要考虑配对用户重传时的策略。

此外，Massive MIMO还可以跟其他组网技术相结合，如LTE系统中的CoMP技术等。

综上所述，在5G中，Massive MIMO是非常关键的技术，其核心问题的解决主要在PHY层和MAC层。Massive MIMO中重要的研究课题环环相扣，我们首先要确定Massive MIMO的天线形态、频段；选择合适的方法进行信道建模以完成后续的研究；合理的预编码设计，快速有效的信道检测与估计；提升控制信道性能；根据场景和应 用，选择合适的MU配对算法和天线分块或者分布式的天线分配方法，进行物理资源的调度和资源分配；最终达到提升系统性能的目的。