massive

MassiveMIMO

正常情况下，基站的发射功率Ptx，UE的接收功率是Prx，两者相隔距离是R，

如图：

在理想情况下，两个功率之间的关系是

但现实情况是，电波在传输过程中存在路损、有天线的增益、使用频率等情况，

公式变化为如下：

最最最关键的是，在5G中使用更高的频率（意味着更短的波长）信号，这意味

着接收功率将远低于当前的通信系统。例如，如果我们在当前通信中使用2GHz

频率，并且我们将在5G中使用20GHz频率，则20GHz中的波长比2GHz的波长短

10倍。这意味着20ghz的接收功率将比2ghz的接收功率低100倍。

通过这个数学公式可知，要达到UE接收功率增大，可提升的参数很多，但悲剧

的是Ptx、R、频率都被限制死了，可做工具的就剩下接收和发送增益了。

MassiveMIMO的潜力（优势）描述如下：

MassiveMIMO可以同时将容量提高10倍以上，使辐射能量效率提高100倍左

右。

MassiveMIMO可以用廉价的低功耗来构建

MassiveMIMO能够显著减少空中接口的延迟（由于对衰落的鲁棒性）

MassiveMIMO简化了多址接入层

MassiveMIMO增强了对非故意人为干扰和有意干扰的鲁棒性。

如果假设我们使用的是相对于波长的固定天线尺寸（例如，1/4波长、1/2波长

等的尺寸），则随着载频的升高，路径损耗增加。

这意味着天线的绝对物理尺寸随着载频的升高而变小。这意味着我们可以把更多

的天线放在同一个区域，在更高的载频。基于这一事实，我们可以在不增加天线

阵列总尺寸的情况下，通过增加天线来补偿高载频下的高路径损耗。

当载波频率增加超过大约10ghz时，衍射将不再是主要的传播机制。在这个频率

范围内，反射和散射将是非视线传播链路最重要的传播机制。

随着载频的增加，传播到建筑物中的穿透损失趋于增大。这将使室内覆盖不适用

于部署在室外的基站

利用大规模MIMO（即在阵列中使用多个天线），我们可以实现高增益自适应波束

形成，这将产生增加覆盖的效果，并在系统中产生较少的干扰（因为波束宽度变

得非常窄）。

多天线空间聚焦

MassiveMIMO和天线阵列强相关，天线阵发射的能量大部分集中在很窄的区域。

这意味着当你使用更多的天线时，波束宽度变得更窄。这种影响会同时造成有利

和不利的后果。建议是，对于不同的用户，波束之间的干扰会更小，因为每个光

束都会聚焦在非常小的区域，缺点是必须实现非常复杂的算法来找到用户的准确

位置，并以高精度将光束定向到用户。

MassiveMIMO信道模式

场景1：技术构成部分1：大量阵列近场通信

该模型给出了一个（通常）单小区天线阵列庞大，同时覆盖多个用户的情况。因

此，对于不同的用户来说，可能存在很高的干扰信号的可能性。但是，不考虑来

自相邻小区的信号的干扰。这可能是我们可以实现最大吞吐量的情况。

在这种情况下，您可能需要在通道模型中考虑以下因素。

MUMIMO(Multi-UrMIMO)

BeamForming

IntracellInterference

场景2：低速率和简单协作

网络重叠覆盖较大，UE速率低，网络试着通过多点协作传播

场景3：球面波建模，线性预编码

在大多数信道模型中，我们假设到达接收天线的波前是平面的，这意味着阵列中

每个发射天线与接收天线之间的距离是相同的，或者波长倍数的差异是不同的。

如果阵列中的Tx天线的数目不是很大，这个假设是有效的。但是，如果阵列中

的发射天线数目很大，则发射天线和接收天线之间的差异是不容忽视的。在这种

情况下，我们必须假设到达接收天线的波前是球形的。

这个通道模型应该考虑球面波前。

场景4：MU-MIMO

在大规模MIMO中，对每个天线端口进行校准是非常重要和具有挑战性的（如果

校准不当，波束形成的结果将达不到预期的UE）。在该模型中，我们将研究在UE

帮助下的校准过程。

该模型将考虑以下因素。

预编码方案

CQI报告中的链路自适应和干扰

场景5：信道预编码

场景6：快速移动下的鲁棒性

场景7：基于CSI测量的高频段

场景8：IntegratingaMassive-MIMOmacronetworkwithadenlayerof

smallcells(SCs)–twotierdeployment

场景9：多小区MU-MIMO最大化加权和速率

当一个网络同时与一个小区中的多个用户通信时，该信号将受到来自同一小区内

的其他ue的各种类型的干扰和来自相邻小区的干扰。我们需要找出每个ue的最

佳配置（Tx功率、资源分配），以最大化小区的总吞吐量。

场景10：Multi-cellMUMIMO,decentralizedtransceiverdesign

场景11：HeterogeneousMulti-cell,MUMassive-MIMO,massiveSDMA

以上都是基站侧的一些内容，那在接收端（UE）该用什么方式来体现呢？那种情

况最合适？（红色A64天线，蓝色B128天线）

MRC(MaximumRatioCombining),ZF(ZeroForce)andMMSE(MinimizedMean

SquareError)

下图都是32天线，In(A),itusacombinedalgorithmofZFandMRC

andin(B),,you

onlyhavetoeMMSE+MRC(B)showsbetterperformancethanZF+MRC(A).

Thetwocasareusingthesamenumberofantenna(128)butusing

differentrecieveralgorithm((A)=MRC,(B)=MMSE).Youwoulde

thatthecurve(B)showsmuchbetterperformance.

下面这张图都是32天线，(A)=MRC+MMSE,(B)=MMSE，当然，B的性能表现

更好，如果考虑功耗和复杂度，A应该更好。