和平精英官网客服电话: 【技術分享】詳解大規模MIMO系統中的預編碼技術

2019-06-06 17:46:06 來源:中興通訊技術
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大規模多輸入多輸出(MIMO)技術能夠大幅度提升系統容量,降低不同用戶間的干擾,但因其系統中信道維度高、信道估計和預編碼算法復雜等因素,使得系統軟硬件開銷都會增大。將大規模MIMO系統的預編碼算法分為數字、模擬和混合3種類型,并對3類預編碼算法進行了歸納對比,總結出不同預編碼算法的優缺點和適用場景。將信道估計方案分為訓練估計和盲估計,歸納總結了2類方案的優缺點,并指出合理利用大規模MIMO的信道稀疏性能夠改善信道估計的質量,減少估計開銷。
 
下一代無線通信系統致力于達到每秒吉比特以上的數據吞吐率以支持高速率的多媒體業務。毫米波頻段(30~300 GHz)尚存在大量未使用的頻譜,可利用的頻帶寬,信息容量大,成為下一代通信系統中提高數據速率的主要手段。然而,毫米波通信面臨的一個主要問題是自由空間路損使得接收端信號產生大幅度衰減。不僅如此,當信號穿過雨、霧或收發兩端之間存在障礙物時,衰減會更加嚴重,甚至會引起信號中斷。因此,克服信號傳輸過程中的衰減和損耗,提升系統容量成為毫米波通信技術研究的主要方向。
 
大規模多進多出(MIMO)技術是在基站端部署大規模陣列,與傳統MIMO相比能夠有效抵抗不同用戶之間的干擾,顯著提升系統的容量。毫米波頻段的天線尺寸很小,為配備大規模天線陣列提供了可能?;咎煜呤靠稍洞笥謨沒?,故系統可以獲得很高的復用增益、分集增益和陣列增益。另外,大規模MIMO能夠將信號能量聚焦在很窄的波束上,有效地提升了能量效率。在大規模MIMO系統中,預編碼技術是下行鏈路中至關重要的信號處理技術,其利用發送端的信道狀態信息(CSI),將調制過的符號流變換成適應當前信道的數據流,將信號能量集中到目標用戶附近,有效對抗衰減和損耗,提升了系統性能。因此,研究毫米波大規模MIMO系統中的預編碼技術對推進下一代無線通信的發展有重要意義。
 
1、預編碼技術概述
預編碼技術是在下行鏈路的發送端利用CSI對發送信號進行預處理,將不同用戶及天線之間的干擾最小化,并將信號能量集中到目標用戶附近,使接收端獲得較好的信噪比(SNR),提高系統信道容量。預編碼最關鍵的2 個挑戰是獲取CSI和預編碼矩陣。由于大規模天線的使用,信道矩陣和預編碼矩陣維度增高,算法復雜度、系統硬件成本和實現難度都會增大。已有很多研究工作針對降低系統計算復雜度和開銷展開:文獻[1]中,作者提出用牛頓和切比雪夫迭代估計信道矩陣的逆,以降低迫零(ZF)預編碼方案中求逆的計算量;文獻[2]中,作者采用基于統計信道信息的預編碼,統計信道狀態相較于即時信道狀態變化慢,可采用簡單的長期反饋方式或信道互易性得到,大大減少了系統開銷;文獻[3]中,作者采用信漏噪比(SLNR)代替信干噪比(SINR)作為多用戶MIMO場景下預編碼矩陣求解的優化目標,有效地避免了非確定性多項式(NP)難度的相關問題。
 
根據預編碼矩陣作用于基帶或射頻(RF)可將預編碼方案分為數字基帶預編碼、模擬射頻預編碼和混合預編碼。在數字基帶預編碼中,傳統的線性和非線性預編碼都可以直接應用到大規模MIMO系統中,但非線性預編碼的計算復雜度過高,線性方案更占優勢。模擬預編碼能顯著減少系統硬件開銷,但需要犧牲部分性能?;旌顯け嗦胱魑昀蔥似鸕姆槳?,能結合數字預編碼和模擬預編碼的優點,在硬件開銷和系統性能之間折中。
 
信道估計根據其是否引入了訓練信號可分為訓練估計和盲估計,訓練估計需要給每個用戶設計不同的導頻序列。由于小區內存在大量用戶,大規模MIMO存在著嚴重的導頻污染。盲估計直接根據接收到的數據估計信道和發送信號,由于基站端部署了大規模天線,估計算法的復雜度和計算量都很高。本文根據以上分類對大規模MIMO系統中現有的預編碼算法和信道估計方案進行總結分析,并提出相關建議。
 
2、預編碼方案
2.1 數字預編碼
數字基帶預編碼是在數模轉換前用矩陣處理調制的符號流。該方案要求RF 鏈數量和天線數目相同,能達到很好的系統性能。傳統MIMO系統中的線性和非線性預編碼方案都可以直接應用到大規模MIMO系統中作為數字基帶預編碼方案,但非線性預編碼如臟紙(DPC)等算法復雜度較高,隨著天線數增加計算復雜度會激增。此外,GAO X[4]等人做了實際測量,發現在大規模MIMO 系統中,采用低復雜度的線性預編碼就可實現DPC 預編碼98%的性能。因此,毫米波大規模MIMO中一般采用線性預編碼,常見的線性預編碼包括最大比傳輸(MRT)、ZF、最小均方誤差(MMSE)和截斷多項式展開(TPE)。
 
(1)MRT
MRT 在很多文獻中又被稱為匹配濾波方案(MF)[5-6],其預編碼矩陣和用戶端接收信號可表示為:
 
WMRT =βH (1)
 
 (2)
 
其中,β是縮放因子,用來約束信號發送功率。MRT方案的核心思想是最大化目標用戶的信號增益[5],[7],但不考慮不同用戶間的干擾,僅適用于信道相關度低的場景,在高度相關性信道下,該方案的性能會急劇下降。另外,隨著基站天線數的增加,H中的信道矢量趨向于相互正交,使得HHH近似于一個對角陣,MRT方案的性能開始逐漸顯現出來[8],因此MRT方案則更適用于基站天線數較多的場景。
 
(2)ZF
MRT方案只關注目標用戶的有用信號,忽略了不同用戶間的干擾。ZF正好相反,其致力于消除不同用戶間的干擾,不考慮噪聲的影響,ZF方案預編碼矩陣和接收信號向量可表示為:
 
WZF =βH(HHH)-1 (3)
 
 (4)
 
ZF方案在SNR較高的區域能達到很好的系統和速率;在SNR較低的區域,由于其忽略了噪聲的影響,系統可達總速率沒有MRT方案高[9]。ZF方案需要對K×K 維矩陣進行求逆運算,運算量會隨著用戶數增長而增加,因此ZF方案適用于用戶數較少的場景。
 
(3)正則迫零方案(RZF)
大規模MIMO系統中,RZF被視為最實用并且性能可靠的預編碼方案之一[12],其基本思想是最小化接收信號與發射信號之間的均方誤差,因此又被稱為最小均方誤差預編碼方案(MMSE)。其預編碼矩陣和接收信號計算如下:
 
WRZF =βH(HHH +ξIK )-1 (5)
 
  (6)
 
其中,ξ是正則化系數,與基站總傳輸功率P及噪聲功率σ2相關。RZF預編碼結合了ZF和MRT方案的優點,當ξ→0,式(5)成為ZF方案,當ξ→∞時,式(5)演變成MRT方案[10];RZF需要對矩陣求逆,計算復雜度達到3MK2 [11],因此該方案適合用戶數量較少的場景。另外,很多文獻也提出可以采用復雜度較低的迭代算法代替RZF中的求逆運算[1],[12]。
 
(4)TPE
TPE 是在RZF方案的基礎上演變而來的[13],其基本思想是用矩陣多項式逼近RZF方案中矩陣的逆,根據文獻[14]中的引理1,可將式(5)通過一系列變換得到TPE預編碼矩陣:
 
 (7)
 
 (8)
 
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