面向5G的大规模天线无线传输理论与技术

面向5G的大规模天线无线传输理论与技术摘要为了满足2020年无线通信传输速率达到现有系统千倍的需求，研究学者已开始了5G移动通信系统的研发，相比第四代(4G)，第五代(5G)移动通信需要在无线传输技术上取得突破性创新,以实现频谱效率和功率效率提升10倍的目标.其中,进一步挖掘多天线的空间复用能力是实现5G的关键途径，在接入点配置大规模天线阵列或多个接入点通过光纤互连形成大规模分布式多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)系统，可以大幅提高系统总的频谱效率。本文对大规模MIMO和大规模分布式MIMO的研究进行了综述，包括频谱效率理论分析、信道信息获取、传输理论与技术和资源分配技术。关键词5G大规模MIMO大规模分布式天线系统频谱效率信道信息获取多用户MIMO资源分配1引言近年来,移动数据业务量几乎呈指数增长,到2020年将达到当前的千倍.同时,随着信息技术系统能源消耗所占比例的不断增加,降低移动通信网络系统的能耗已逐渐成为移动通信发展的重要目标.而目前的第四代移动通信系统(fourth-generation,4G),将难以满足未来移动通信对频谱效率和能耗效率的需求.这对第五代移动通信系统(fifth-generation,5G)的频谱效率和能耗效率提出了极大挑战.如何在4G基础上,将无线移动通信的频谱效率和功率效率进一步提升一个量级,是5G的核心所在.5G的发展需要在网络系统结构、组网技术及无线传输技术等方面进行新的变革,从根本上解决移动通信的频谱有效性和功率有效性问题,实现更高频谱效率和绿色无线通信的双重目标.采用多天线发送和多天线接收(multiple-inputmultiple-output,MIMO)技术是挖掘无线空间维度资源、提高频谱效率和功效率的基本途径,近20年来一直是移动通信领域研究开发的主流技术之一.MIMO技术可以提供分集增益、复用增益和功率增益.分集增益可以提高系统的可靠性,复用增益可以支持单用户的空间复用和多用户的空分复用,而功率增益可以通过波束成形提高系统的功率效率.目前,MIMO技术已经被LTE(longtermevolution,LTE),IEEE802.11ac等无线通信标准所采纳.但是,现有4G系统基站配置天线的数目较少,空间分辨率低,性能增益仍然有限.并且在现有系统配置下,逼近多用户MIMO容量的传输方法复杂度仍然较高.分布式天线系统是挖掘空间维度资源的另外一种途径[5].在分布式天线系统中,处于同地理位置的配备多天线的节点,通过高速回程链路连接到基带处理单元,进而在同一时频资源上协作完成与单个或多个移动通信终端的通信.分布式天线系统中,多个节点与用户之间形成分布式MIMO信道,通过节点间的协作,形成协作MIMO.协作MIMO不仅可以获得MIMO的3种增益,并且可以额外获得宏分集以及由于路径损耗降低而带来的功率增益[6∼8].同样,受限于现有标准中节点天线的配置个数,协作MIMO的性能增益受到限制.为了适应移动数据业务量密集化趋势,突破现有蜂窝系统的局限,研究者们提出在热点覆盖区域显著增加协作节点或小区的个数[9,10],或在各节点以大规模阵列天线替代目前采用的多天线[4],由此形成大规模协作无线通信环境(如图1所示),从而深度挖掘利用无线空间维度资源,解决未来移动通信的频谱效率问题及功率效率问题.大规模天线系统的基本特征是:在基站覆盖区域内配置数十根甚至数百根以上天线,较4G系统中的4(或8)根天线数增加一个量级以上.这些天线可分散在小区内(称为大规模分布式MIMO,即Large-scaleDistributedMIMO),或以大规模天线阵列方式集中放置(称为大规模MIMO,即MassiveMIMO),如图1所示.理论研究及初步性能评估结果表明[4,10],随着基站天线个数(或分布式节点总天线数目)趋于无穷大,多用户信道间将趋于正交.这种情况下,Gauss噪声以及互不相关的小区间干扰将趋于消失,而用户发送功率可以任意低.此时,单个用户的容量仅受限于其他小区中采用相同导频序列的用户的干扰.大规模MIMO和大规模分布式MIMO的出发点是一致的,即通过显著增加基站侧配天线的个数,以深度挖掘无线空间维度资源,显著提升频谱效率和功率效率,因而它们所涉及的基本通信问题4中国科学:信息科学第46卷第1期也是一致的1).节点个数、节点配备的天线数目以及空分用户数的大规模增加,使得从传统MIMO及协作MIMO到大规模天线系统的演变,是一个从量变到质变的过程.因此,大规模天线系统的无线通信理论方法研究与传统MIMO系统也存在较大的差异.这也为研究者们提出了新的更具挑战性的基础理论和关键技术问题,包括大规模天线系统的容量分析、信道信息获取、无线传输技术资源分配技术等.本文给出了大规模天线系统中无线传输理论与技术方面的最新研究成果:首先介绍了非理想信道信息下大规模天线系统的频谱效率理论研究;然后介绍了大规模MIMO的瓶颈技术,即信道信息获取技术,包括导频设计、信道参数估计、互易性获取方法;接着介绍了大规模天线系统的传输技术,包括大规模天线系统的多用户预编码、大规模天线系统的接收机;最后介绍了大规模天线系统的资源分配方法.本文所使用的符号定义如下.矢量用粗体小写字母表示,x.矩阵用粗体大写字母表示,A.I表示单位阵.[A]ij表示矩阵A第i行第j列元素.(·)∗,(·)T和(·)H分别表示矩阵的共轭、转置和共轭转置.⊗表示Kronecker乘积.Tr(A)和det(A)分别表示矩阵的迹和行列式.diag(x)表示将向量x转化为对角矩阵，diag[A1···An]表示生成对角块矩阵.2大规模天线系统的频谱效率理论信道容量分析是系统设计和性能评估的基础.随着MIMO多天线技术的提出,许多研究学者重新发展了随机矩阵理论,包括Wishart矩阵及其特征值的统计特性[11]、大维随机矩阵的渐近统计特性[11],自由概率理论[12]以及确定性等同方法[13].利用这些数学工具,研究学者对不同MIMO信道环境(包括多用户MIMO,分布式多用户MIMO)的信道容量进行了大量的研究.在理想信道信息下,这些方法同样适用于大规模天线系统的容量分析，然而,大规模天线系统也为研究者们提出了新的更具挑战性的理论问题。首先,多用户大规模天线系统中,随着用户数和天线数目(或协作节点个数)大规模增加,信道信息的获取是系统实现的瓶颈.因此,必须研究导频资源受限下的信息理论.文献[14]研究了大规模MIMO的上、下行传输的频谱效率和能耗效率.由于导频污染严重影响大规模MIMO的性能,文献[14]还考虑了信道估计对系统频谱效率的影响.文献[15]给出了同时考虑信道估计、导频污染、路径损耗和天线相关时,采用不同接收机下大规模MIMO的频谱效率,并揭示出每用户需要的基站天线个数与接收机技术之间的关系.其次,大规模MIMO为蜂窝移动通信提出了更具挑战的问题,即多小区多用户蜂窝移动通信系统容量的极限问题.系统级的容量是在多小区多用户容量分析的基础上,进一步考虑基站节点分布和用户分布,对整个蜂窝系统的容量评估,它对蜂窝系统的设计具有重要的指导意义.下面我们以多小区多用户分布式天线系统为例(大规模MIMO是其特例),考虑导频复用,对非理想信道信息下系统进行建模,然后给出了系统的渐近容量的闭合表达式.考虑非理想信道信息时,系统级频谱效率分析的结果还很少见,我们给出了一些可以进一步深入研究的方向.3大规模天线系统的信道信息获取在大规模天线系统中,随着基站天线个数的增加以及空分用户数的增加,信道信息获取成为系统实现的瓶颈.对于上行链路,采用正交导频时,导频开销随着参与空分传输的用户总天线个数线性增加.同时,对于下行链路,导频开销随基站侧天线总数线性增加.发送端已知下行链路信道信息是实现下行多用户预编码,多天线空分复用的必要手段.当基站侧天线数目远远大于用户总天线个数时,下行链路信道信息的获取成为大规模天线系统的瓶颈.对于时分双工(timedivisionduplex,TDD)系统,利用空中信道的上下行互易性,在相干时间内基站可以利用上行信道估计信息来进行下行预编码的设计,进而减少下行导频以及用户端信道状态信息(channelstateinformation,CSI)反馈的开销.而对于频分双工(frequencydivisionduplex,FDD)系统,缺乏上下行信道互易性,是应用大规模天线的主要障碍.总的来说,大规模天线系统的信道信息获取面临如下问题.导频开销仍然随用户总天线个数线性增加,如何降低导频开销,有效利用导频资源,提高信道信息获取的精度,需要深入研究,这包括导频信号的设计、导频复用方法和先进的信道估计方法.另外,对于TDD系统,虽然空中信道满足上下行互易性,但是考虑到射频电路等影响,上下行整体信道是不互易的.因此,互易性校准对TDD大规模天线系统的实现至关重要.3.1导频设计参考信号设计一直是移动通信系统设计的一项关键技术,它直接影响系统的传输效率和可靠性.目前4G系统的实现中可将参考信号按照功能分为用于获取信道质量的参考信号(CSIreferencesignal,CSI-RS)和用于解调数据的参考信号(demodulationRS,DM-RS).CSI-RS通常采用全向发送,在时频域较稀疏,占用的资源较少,它可以用于信道质量测试,信道统计信息获取等功能.而DM-RS主要用于解调数据,为了降低开销,它通常采用预编码导频导频设计时通常分为正交导频和非正交导频.正交导频分为时分正交(TDM)、频分正交(FDM)和码分正交(CDM)导频以及TDM或FDM与CDM的混合使用.这些技术已经被4G标准所采纳,其优点是干扰小,缺点是开销大.特别地,在多小区大规模天线系统中,随着用户及天线数增加,无论是CSI-RS还是.DM-RS,开销大大增加.如何设计导频信号并降低导频开销是我们面临的一个严峻的问题.为了降低多小区大规模天线系统的导频开销,研究学者们提出了非正交导频设计,主要包括两种,一种是将导频叠加在数据上,另一种是导频复用,前者会产生导频和数据间的干扰,而后者会产生严重的导频污染现象.文献[30]提出将多小区上行导频在时间上错开(time-shifted),利用干扰抵消去除导频与数据之间的相互干扰.文献[30]的结果表明,当基站侧天线个数趋于无穷大时,时间偏移导频方案可以降低导频污染.但是,当空分用户数目较大时,采用时间偏移导频的系统,基站需要增加更多的天线,以获取比同步导频更好的性能.文献[31]结合串行干扰抵消辅助的信道估计方法,提出一种半正交导频设计,该半正交导频设计允许基站已经获得相应信道估计值的用户同时传输上行链路数据,极大提高用于传输有效数据的资源,降低导频资源开销导频复用是最早提出大规模MIMO理论时所采用的方法[4].仅根据大尺度衰落信息,以最大化和速率为目标,文献[32]进一步提出了贪婪算法,Tabu搜索算法以及贪婪Tabu搜索算法的导频分配方法.随着对大规模MIMO信道研究的深入,研究学者发现当天线大规模增加时,信道在空间角度域具有稀疏性,而当带宽增加时,在时延域具有稀疏性.利用大规模MIMO信道稀疏性的特点,进行导频分配可以有效降低导频污染.在空间域,文献[33]证明,当复用相同导频的用户的信道到达角区间互不重叠时,信道估计的均方误差之和可以达到最小.因此,当信道角度域稀疏时空间相关大规模MIMO信道下的导频复用是可行的.文献[32∼34]分别提出了基于信道二阶统计信息的导频分配方法,保证使用相同导频的用户的信道相关矩阵相互正交.在时延域,利用宽带MIMO信道的稀疏特性,也可以进行导频污染抑制在大规模分布式MIMO中,信道在功率域具有稀疏性.当我们已知用户的地理位置,构建用户之间的干扰矩阵,对用户之间的导频干扰进行量化,给予干扰较大的用户较大的权重,使他们优先使用正交导频,从而大大降低导频干扰.从这点上看,导频分配与频率分配有相似之处.采用类似频率分配的方法,例如分数倍频率复用或先进的染色