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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。
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