第2章
大规模天线理论
信道容量及频谱效率分析是通信系统设计的基础，一直是通信领 域的基础性问题。人们对 MIMO 技术的研究始于 Telatar 教授的 MIMO 高斯信道的容量分析[10]。随着 MIMO 技术受到关注，研究者对 MIMO信道容量及MIMO系统的频谱效率进行了广泛的研究。 对 MIMO 信道容量的分析揭示出 MIMO 与收发天线数及信道统计特性的定量关 系，为系统设计提供了理论基础。针对实际系统实现中不同的发送和 接收方案，分析 MIMO 系统的频谱效率，可以为系统传输方案设计提 供理论依据。因此，研究 MIMO 的信道容量及系统频谱效率理论有重 要的理论和实际意义。本章将从信道容量和频谱效率理论入手，给出 大规模天线系统性能分析，从而揭示其性能增益。
| 2.1 Massive MIMO 技术基本原理 |
纵观 MIMO 技术的发展历程，大概是遵照从单用户 MIMO、多用户 MIMO、 多小区多用户 MIMO 到大规模多用户 MIMO。对于单用户 MIMO，众多研究者 利用随机矩阵理论，理论上分析了多天线的分集增益、复用增益和阵列增益。 考虑到用户终端配备天线数有限，为了充分利用基站采用多天线带来的增益， 人们研究了多用户 MIMO，包括下行链路的 MIMO-BC（MIMO-Broadcast Channel）容量和上行 MIMO-MAC（MIMO-Media Access Control）容量，结 果表明多用户 MIMO 可以显著提升系统总容量，为多用户 MIMO 传输奠定了 理论基础[14]。在实际的蜂窝移动通信系统中，MIMO 面临着如何扩展到多小 区应用场景的问题。因此，人们研究了多小区多用户 MIMO，特别是研究了 存在多小区干扰下系统的频谱效率，提出了协作 MIMO 技术，解决多小区干 扰问题。
这些技术目前已经在 4G 移动通信系统中得到应用。然而，在目前 4G 系统 中的典型天线配置和小区设置下，MU-MIMO 和协作 MU-MIMO 出现频谱和功 率效率提升的瓶颈问题。受限于信道信息获取和基站间信息交互的瓶颈，现有4G 系统中 MU-MIMO 的频谱利用率并未达到业界的预期。特别是，由于基站 配置天线较少，空间分辨率有限，受复杂度制约系统无法使用容量可达的 DPC， 使得 4G 系统中 MU-MIMO 的性能增益仍然受限。
2010 年贝尔实验室的 Marzetta 教授[10]提出在基站采用大规模天线阵， 形成多用户 Massive MIMO 无线通信系统（如图 2.1 所示），进一步大幅提 高传输效率和系统容量。理论研究及初步性能评估结果表明，在同频复用的 20MHz 带宽 TDD 系统中，若基站配置 400 根天线，每小区同时同频服务 42 个用户，且小区内用户采用正交导频序列，而小区间无协作，则上行接收/ 下行发送分别采用 MRC/MRT 时，每个小区的平均容量可高达 1800Mbit/s。 而当前 LTE-A（Release 10）只有约 74Mbit/s。也就是说，其容量是 LTE-A （Release 10）的 24 倍。Massive MIMO 的主要理论依据是，随着基站天线个 数趋于无穷大，多天线的空间分辨率增强，多用户信道将趋于准正交。这种 情况下高斯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。
大规模天线信道的空间分辨率显著增强，其新特性值得探索。将已有的多 用户 MIMO 技术直接应用到大规模天线场景，基站需要瞬时信道信息，存在着 两个方面难以克服的问题。其一是导频开销随用户数、移动速度、载波频率线 性增长，信道信息获取存在瓶颈；其二是多用户联合发送/接收涉及矩阵求逆， 复杂度立方增长，实现复杂性高。因此，大规模天线配置使得收发端可获得的 信道信息严重受限，信道容量分析需综合考虑信道特性和实际约束。
本章接下来首先介绍大规模天线技术的基本理论，给出理想信道状态信息下的容量分析。然后，给出导频资源受限的约束下 Masssive MIMO 的上行链路 和下行链路的容量分析。后，考虑实际信道约束和硬件约束，给出了 Masssive MIMO 容量的新研究结果。