摘要：本文简要讲述了5G关键技术之一的LS-MIMO，别离从导频净化、信道预计、预编码技术、信号检测四个局部动手。

导频净化

现实状况下，时分复用(TDD)零碎中上行链路和上行链路之间各个导频符号之间是互相正交的关系，正是因为这种关系 使接收机在接管到相邻信号的烦扰时，能够将烦扰对消，升高导频净化。然而，在理论的大规模多输出多输入零碎中，互相正交的导频序列数量无限，这会使得相邻小区间必须应用雷同的导频序列，以满足多用户对通信网络的需要，这就不可避免地带来相邻小区间的导频净化，这将间接影响到TDD制式下大规模MIMO零碎的容量，成为一个须要解决的问题。

信道预计

信号传输的有效性依赖于信道状态信息的准确性，但因为基站端天线的大量减少和海量用户对网络的需要，使得信道状态信息的获取变得很简单，如何精确获取信道状态信息是一个钻研的热点问题。

信号检测

接收端信号检测器的次要作用是在MIMO零碎中对上行链路中多传输天线发送的冀望接管估号进行复原。因为大规模MIMO天线数量宏大，信号检测异样简单，设计功率耗费低，计算复杂度低的接收端具备重要的钻研意义，罕用的算法包含最大似然检测、迫零检测、最小均方误差检测等。

这里咱们更关怀的是信道，来让咱们看看信道模型如何用数学语言表达，首先是点对点的信道模型，简要数学形容可表白。

依据主导因素不同，能够做

近似简化，应用通过SVD取得的奇怪矩阵的对角线数来示意雷同的事物。

其次是多用户MIMO信号模型，这意味着同时为2个以上的UE执行MIMO，如下所示。这不是一个新概念。咱们在以后的LTE（TM5）和WLAN（802.11ad）中具备MU-MIMO。然而，MU-MIMO的规模将更大，部署也将更加广泛。据我[链接]所知，我还没有看到TM5真正用于以后LTE直播网络的任何状况。在802.11ad的状况下，与5G网络相比，UE和发射机天线之间的间隔设计得十分短。因而，针对5G的MU-MIMO的真正实现将更具挑战性。

施行MU-MIMO有多大的挑战性？依据许多因素，答案会有所不同。即便具备雷同数量的用户和雷同数量的Tx / Rx天线，也能够有不同的天线分配模式，如下所示。在MU-MIMO实现中能够思考如下几个因素。

  • 应该笼罩多少个UE？
  • 将应用多少Tx天线和Rx天线？
  • 将应用什么样的接收器设计（均衡器设计）？
  • 将应用什么样的预编码算法？

假如BTS具备大量天线并且它们与多个UE通信并且每个UE仅具备一个天线。咱们假如BTS天线的数量与UE的数量相比十分大。咱们也假如这是TDD零碎。

信道矩阵能够示意如下。在TDD中，假如信道互易性成立。如果您有上行链路的信道矩阵，您能够通过转置它来取得上行链路信道模型，反之亦然。

反向链接（上行链路）的容量能够形容如下。

前向链路（上行链路）的容量能够形容如下。

预编码技术

预编码技术次要是在发射端对于传输信号进行解决的过程，其次要目标是优化传输信号，简化接收端复杂程度，晋升零碎容量及抗干扰能力。

线性预编码：匹配滤波器(MF)、迫零预编码(ZF）

非线性预编码：脏纸编码(DPC)、矢量预编码(VP)

线性预编码复杂度低，实现较简略。非线性预编码如脏纸编码计算复杂度较高，但往往会取得更佳的成果。然而，在Massive MIMO零碎中，随着基站侧天线数目的增长，—些线性预编码算法，比方匹配滤波器(MF)、迫零预编码(ZF)等将会取得渐进最优的性能。因而，在理论利用中，采纳低复杂度的线性预编码算法更为事实。

尽管有很多艰难，大规模输入输出技术的商用停顿也是令人欣慰的，在2015年，中兴公司基于TDD的Pre5G Massive MIMO实现产品开发和外场测试，多家运营商开始商用测试和部署。2016年2月，在巴塞罗那举办的MWC 2016世界挪动通信大会上，该产品荣获 “最佳挪动技术冲破”（Best Mobile Technology Breakthrough）以及“CTO之选”（Outstanding overall Mobile Technology-The CTO’s Choice 2016）双料大奖，这可是被业界认可的最高荣誉。

现在，5G网络曾经实现了较为广大的笼罩，咱们也曾经应用上了5G手机。

（1） 准确的3D波束赋形，进步终端接管信号强度。不同的波束都有各自十分小的聚焦区域，保障用户始终处于最佳信号区域。

（2） 同时同频服务更多用户，数十倍晋升零碎吞吐量，进步网络容量。

（3） 无效缩小区域间的烦扰。

（4） 更好笼罩远端和近端的区域。

相比于第四代挪动通信，实用场景更加宽泛，用户体验更好。

（1） 重点区域的多用户场景，特地是演唱会、团聚等人群密集场合，可显著晋升用户体验。

（2） 高楼笼罩场景

不得不说的是大规模多输出多输入技术曾经胜利利用到现实生活中，并施展了微小的作用，但还面临着许多挑战，咱们简略来介绍一下。

（1） 如何搁置天线。
面对泛滥的天线，零碎该如何安顿以达到最佳性能。

（2） 如何建设3D频道。

（3） 如何利用到频分双工。

为了执行最佳波束成形，须要取得一直变动的通道的精确（具体）信息。为了取得此类信息，须要从UE获取无关上行链路信道品质的报告。为此，须要为上行链路参考信号调配大量资源，这将导致重大的资源节约。在频分双工中，咱们没有任何好主见在不应用基于参考信号的这种信道品质报告的状况下取得信道信息。

然而，在时候双工中，咱们能够应用一些可能不须要这种UE报告的代替技术。在时候双工中，咱们对上行链路和上行链路应用雷同的频带。因而，如果网络能够从UE传输信号预计上行链路信道品质，则能够将该信息用作上行链路信道品质。因而，在时候双工中，您能够创立十分优化的波束，而无需从UE取得明确的信道品质报告。

当然，从上行链路信号导出的预计可能与上行链路信号不完全相同，因为上行链路和上行链路的时隙是不同的。因而，在某个时隙的UL的信道预计可能与上行链路时隙不完全相同。然而，这是目前最常被承受和实际的想法。

因为这个起因，大多数大规模多输出多输入技术实现都是在时候双工模式下实现的。

（4）如何从大阵列生成宽光束。
大规模多输出多输入技术的要害思维之一是通过将单个波束的多个天线输入建设性地相加来减少天线增益，并且通过该过程，所得波束的宽度趋于变窄。咱们能够说这种窄光束在能量密度方面是好的，但它也意味着光束笼罩的区域将十分窄。这意味着波束成形和疏导应该十分疾速和精确以适当地聚焦在指标UE上，然而这并不总是简略且容易的，尤其是当UE处于疾速挪动状态时。

因而，有必要在不就义大规模多输出多输入技术的太多性能的状况下加宽波束宽度。

（5）如何校准天线零碎。
设计/测试的复杂性和难度会随着信号门路的减少呈指数级增长。即便假如设计正确实现，您也必须确保所有信号门路和天线都通过适当校准，以便天线零碎按预期工作。校准那些微小数量的天线门路相对是一项具备挑战性的工作。

（6）解决调度和预编码的复杂性

大规模输入输出技术最大能源是减少指定指标设施的方向性和增益。另一个动机（或由波束造成引起的要求）是实现MU-MIMO（多用户MIMO）。然而，随着应用更多天线并且更多用户被瞄准，调度和预编码将变得更简单。如何解决这种状况将是一个大问题，这须要用奇妙的数学方法来解决。

LS-MIMO零碎的概念能够看作是无线通信和信号处理畛域的一个范例转变。在这个大维度的环境中，MIMO检测问题变得更加具备挑战性和重要。在这里，咱们简要探讨了不同类型LS-MIMO零碎的不同检测策略，并总结了LS-MIMO检测的最新进展。从小/中尺度MIMO检测的丰盛遗产中提取了相干的见解和教训。咱们留神到，当思考LS-MIMO探测器的设计时，有必要首先确定思考的是哪种类型的LS-MIMO零碎。具体地说，应用几种风行的MIMO检测器(例如基于SD的MIMO检测器)在Type-I中可能变得不可行。一些低复杂度线性MIMO探测器能够在ii型LS-MIMO零碎中取得靠近最佳性能。此外，据报道，在LS-MIMO上下文中，基于部分邻域搜寻的元启发式、基于贝叶斯的消息传递办法以及基于凸优化的办法都有可能在性能和复杂度之间获得折衷。

将来钻研的方向应该是关注以下几个方面：

（1） 满足将来高速率通信的目标，这对硬件设施要求更高，功率耗费更大，因为研发绿色通信是很有必要的。

（2） 导频净化是一个问题，如何无效升高导频净化对信号传输的影响是很要害的。

（3） 迫切需要高性价比的非线性与编码器实现信号的预处理，特地是在简单的理论利用场景下。

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