【技术分享】详解大规模MIMO系统中的预编码技术

2019-06-06 17:46:06 来源:中兴通讯技术
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大规模多输入多输出(MIMO)技术能够大幅度提升系统容量,降低不同用户间的干扰,但因其系统中信道维度高、信道估计和预编码算法复杂等因素,使得系统软硬件开销都会增大。将大规模MIMO系统的预编码算法分为数字、模拟和混合3种类型,并对3类预编码算法进行了归纳对比,总结出不同预编码算法的优缺点和适用场景。将信道估计方案分为训练估计和盲估计,归纳总结了2类方案的优缺点,并指出合理利用大规模MIMO的信道稀疏性能够改善信道估计的质量,减少估计开销。
 
下一代无线通信系统致力于达到每秒吉比特以上的数据吞吐率以支持高速率的多媒体业务。毫米波频段(30~300 GHz)尚存在大量未使用的频谱,可利用的频带宽,信息容量大,成为下一代通信系统中提高数据速率的主要手段。然而,毫米波通信面临的一个主要问题是自由空间路损使得接收端信号产生大幅度衰减。不仅如此,当信号穿过雨、雾或收发两端之间存在障碍物时,衰减会更加严重,甚至会引起信号中断。因此,克服信号传输过程中的衰减和损耗,提升系统容量成为毫米波通信技术研究的主要方向。
 
大规模多进多出(MIMO)技术是在基站端部署大规模阵列,与传统MIMO相比能够有效抵抗不同用户之间的干扰,显著提升系统的容量。毫米波频段的天线尺寸很小,为配备大规模天线阵列提供了可能。基站天线数量可远大于用户数,故系统可以获得很高的复用增益、分集增益和阵列增益。另外,大规模MIMO能够将信号能量聚焦在很窄的波束上,有效地提升了能量效率。在大规模MIMO系统中,预编码技术是下行链路中至关重要的信号处理技术,其利用发送端的信道状态信息(CSI),将调制过的符号流变换成适应当前信道的数据流,将信号能量集中到目标用户附近,有效对抗衰减和损耗,提升了系统性能。因此,研究毫米波大规模MIMO系统中的预编码技术对推进下一代无线通信的发展有重要意义。
 
1、预编码技术概述
预编码技术是在下行链路的发送端利用CSI对发送信号进行预处理,将不同用户及天线之间的干扰最小化,并将信号能量集中到目标用户附近,使接收端获得较好的信噪比(SNR),提高系统信道容量。预编码最关键的2 个挑战是获取CSI和预编码矩阵。由于大规模天线的使用,信道矩阵和预编码矩阵维度增高,算法复杂度、系统硬件成本和实现难度都会增大。已有很多研究工作针对降低系统计算复杂度和开销展开:文献[1]中,作者提出用牛顿和切比雪夫迭代估计信道矩阵的逆,以降低迫零(ZF)预编码方案中求逆的计算量;文献[2]中,作者采用基于统计信道信息的预编码,统计信道状态相较于即时信道状态变化慢,可采用简单的长期反馈方式或信道互易性得到,大大减少了系统开销;文献[3]中,作者采用信漏噪比(SLNR)代替信干噪比(SINR)作为多用户MIMO场景下预编码矩阵求解的优化目标,有效地避免了非确定性多项式(NP)难度的相关问题。
 
根据预编码矩阵作用于基带或射频(RF)可将预编码方案分为数字基带预编码、模拟射频预编码和混合预编码。在数字基带预编码中,传统的线性和非线性预编码都可以直接应用到大规模MIMO系统中,但非线性预编码的计算复杂度过高,线性方案更占优势。模拟预编码能显著减少系统硬件开销,但需要牺牲部分性能。混合预编码作为近年来兴起的方案,能结合数字预编码和模拟预编码的优点,在硬件开销和系统性能之间折中。
 
信道估计根据其是否引入了训练信号可分为训练估计和盲估计,训练估计需要给每个用户设计不同的导频序列。由于小区内存在大量用户,大规模MIMO存在着严重的导频污染。盲估计直接根据接收到的数据估计信道和发送信号,由于基站端部署了大规模天线,估计算法的复杂度和计算量都很高。本文根据以上分类对大规模MIMO系统中现有的预编码算法和信道估计方案进行总结分析,并提出相关建议。
 
2、预编码方案
2.1 数字预编码
数字基带预编码是在数模转换前用矩阵处理调制的符号流。该方案要求RF 链数量和天线数目相同,能达到很好的系统性能。传统MIMO系统中的线性和非线性预编码方案都可以直接应用到大规模MIMO系统中作为数字基带预编码方案,但非线性预编码如脏纸(DPC)等算法复杂度较高,随着天线数增加计算复杂度会激增。此外,GAO X[4]等人做了实际测量,发现在大规模MIMO 系统中,采用低复杂度的线性预编码就可实现DPC 预编码98%的性能。因此,毫米波大规模MIMO中一般采用线性预编码,常见的线性预编码包括最大比传输(MRT)、ZF、最小均方误差(MMSE)和截断多项式展开(TPE)。
 
(1)MRT
MRT 在很多文献中又被称为匹配滤波方案(MF)[5-6],其预编码矩阵和用户端接收信号可表示为:
 
WMRT =βH (1)
 
 (2)
 
其中,β是缩放因子,用来约束信号发送功率。MRT方案的核心思想是最大化目标用户的信号增益[5],[7],但不考虑不同用户间的干扰,仅适用于信道相关度低的场景,在高度相关性信道下,该方案的性能会急剧下降。另外,随着基站天线数的增加,H中的信道矢量趋向于相互正交,使得HHH近似于一个对角阵,MRT方案的性能开始逐渐显现出来[8],因此MRT方案则更适用于基站天线数较多的场景。
 
(2)ZF
MRT方案只关注目标用户的有用信号,忽略了不同用户间的干扰。ZF正好相反,其致力于消除不同用户间的干扰,不考虑噪声的影响,ZF方案预编码矩阵和接收信号向量可表示为:
 
WZF =βH(HHH)-1 (3)
 
 (4)
 
ZF方案在SNR较高的区域能达到很好的系统和速率;在SNR较低的区域,由于其忽略了噪声的影响,系统可达总速率没有MRT方案高[9]。ZF方案需要对K×K 维矩阵进行求逆运算,运算量会随着用户数增长而增加,因此ZF方案适用于用户数较少的场景。
 
(3)正则迫零方案(RZF)
大规模MIMO系统中,RZF被视为最实用并且性能可靠的预编码方案之一[12],其基本思想是最小化接收信号与发射信号之间的均方误差,因此又被称为最小均方误差预编码方案(MMSE)。其预编码矩阵和接收信号计算如下:
 
WRZF =βH(HHH +ξIK )-1 (5)
 
  (6)
 
其中,ξ是正则化系数,与基站总传输功率P及噪声功率σ2相关。RZF预编码结合了ZF和MRT方案的优点,当ξ→0,式(5)成为ZF方案,当ξ→∞时,式(5)演变成MRT方案[10];RZF需要对矩阵求逆,计算复杂度达到3MK2 [11],因此该方案适合用户数量较少的场景。另外,很多文献也提出可以采用复杂度较低的迭代算法代替RZF中的求逆运算[1],[12]。
 
(4)TPE
TPE 是在RZF方案的基础上演变而来的[13],其基本思想是用矩阵多项式逼近RZF方案中矩阵的逆,根据文献[14]中的引理1,可将式(5)通过一系列变换得到TPE预编码矩阵:
 
 (7)
 
 (8)
 
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