目录

1、 MIMO

2、Massive MIMO

3、Massive MIMO,与  distributed Massive MIMO有什么区别?

4、分布式Massive MIMO

4.1 Distributed MIMO

4.2分布式MIMO派生出无蜂窝组网架构,和传统的蜂窝系统对比

5、小结

1、 MIMO

多输入多输出(MIMO)无线传输技术开启了移动通信系统空间资源开发利用的新纪元。 扩展香农信息论从“标量”---->"向量“   ,克服“时频”二维限制的系统设计资源转型为开发利用“时空频”三维资源。

2、Massive MIMO

Massive MIMO是MIMO技术的延伸,将原有发送侧天线数提高一个数量级(64/128),进一步提升增益。基本上现在用的Massive MIMO基站侧的天线数远远大于用户数,通过多对一的冗余天线来提升单用户的分集增益,并通过多个弱相关的空间信道来提升复用增益。

当基站天线个数趋于无穷时,一些随机的情况变得趋于稳定,因此小尺度衰落系数可以被平均化;基站和用户之间的随机信道矢量变得渐进正交;在基站,通过简单的匹配滤波器处理,不相关噪声和小区内的干扰可以完全消除;在不影响系统性能的情况下,减少发射功率

Massive MIMO优势及发展潜能:

(1)大规模MIMO系统可提升系统容量10倍以上,同时能量可以集中在空间中很小的区域,提升能量效率100倍以上。

(2)由于用户间信道趋近正交,大规模MIMO系统中的多种线性MIMO空间处理方法[包括MRC/MRT,迫零(Zero Forcing,ZF),最小均方误差(Minimum Mean Square Error,MMSE)]的性能趋于一致,采用最简单的线性处理方法就可以达到良好性能,从而大大降低了大规模天线带来的基带信号处理的复杂度,使得现有基带芯片可以有能力去实时处理几百个天线单元采集的信号。

(3)大规模MIMO技术可大幅度降低基站的功耗和成本,使其商用化成为可能。Massive MIMO 可以通过廉价的,低功率的部件组成,(减少了对每个放大器和射频链路准确性和线性的限制)。当基站天线个数趋于无穷时,若基站具有准确信道状态信息时,每个用户的发射功率可以减少为原来的1/M ;若基站需要估计出信道状态信息时,每个用户的发射功率减少为原来的1/sqrt(M)。

(4)大规模MIMO可以明显的减少空中接口的延迟。影响无线通信系统性能的主要因素是衰落,当基站发送的信号通过多条路径到达接收端之前,多条路径的波形会产生相消干涉,因此,接收信号的强度在某些时候会特别的小。大规模MIMO依赖于大量的天线和波束成形以避免衰减,因此衰落不再限制延迟。

(5)大规模MIMO增加对无意的人为干扰和故意干扰的鲁棒性。由于带宽的安全性,通过频率传播信号不是可行的,所以唯一的提升无线通信系统鲁棒性的方式就是使用多个天线

(6)当多天线系统趋于大型化时,一些基本的系统特性也将会发生变化。首先,随机矩阵理论的渐近性将会更加明显。传统多天线系统中的随机性将在大规模MIMO系统中变得确定。此外,高矩阵或扁矩阵的条件数(最大奇异值与最小奇异值之比)将得到大大改善。当维数较大时,一些矩阵操作,如矩阵求逆等,都可以通过级数展开等技术得以快速实现。随着多天线系统维度的增加,系统热噪声将被平均掉,从而系统将主要受限于来自终端间的干扰。其次,随着阵列孔径的增加,系统的分辨率将会大大提升。阵列的通信性能对传播信道实际统计特性的依赖将逐渐减弱,转而更加依赖于信道的聚集特性。大规模MIMO系统能够同时服务的终端数量不再受限于天线的个数,而是受限于终端数量较大时信道状态信息获取的能力

Massive MIMO 的限制因素:

在无限个天线的极限情况下,特别是不相关噪声和快衰落影响的消失,吞吐量和终端个数独立于小区的大小,频谱效率独立于带宽,每比特所需的传输的能量消失。唯一剩下的损害就是由在别的小区重复使用的导频序列而产生的小区间干扰(ie.导频污染),并不会随着天线数目的无限多而消失。

3、Massive MIMO,与  distributed Massive MIMO有什么区别?

根据天线阵列内天线间距的大小和部署方式,Massive MIMO 技术通常分 为分布式Massive MIMO和集中式Massive MIMO技术。

分布式Massive MIMO 通常指大规模天线的多根天线在地理位置上距离比较大(远远大于 10 个波长 距离),天线间相关性较弱,通过形成大规模多天线阵列的单用户空分复用方式来提升系统传输速率和容量。

而集中式 Massive MIMO 技术通过将大数量天线间密集排列(如 0.5 波长左右),从而形成小间距的天线阵列形式。通过这种集中式 Massive MIMO 天线,能够产生空间分辨能力更强的窄细波束,从而能够利用多个波束的空分多址方式,在空域实现更多用户的并行传输,以及大幅度提升系统容量。因此,集中式 Massive MIMO 也被称为大规模天线波束赋形技术(简称大规模天线)。基于大规模天线系统进行波束赋形被认为是 Massive MIMO 技术的主要实现形式。

4、分布式Massive MIMO

为了进一步增加无线通信系统的容量,适应超密集用户场景(ultra dense user scenarios)下的巨大容量需求===>D-MIMO

当接入点数量和配备的天线数量大幅增加时,D-MIMO将会形成===>大规模D-MIMO,和相应的无蜂窝的大规模D-MIMO系统

4.1 Distributed MIMO

分布式(Distributed-MIMO)是在经典的MIMO无线传输的基础上发展起来的,结合了MIMO分布式天线技术的优点, 提高了频谱资源的利用率且增大无线覆盖范围。

1)与经典MIMO不同,D-MIMO的天线单元位于不同的地理位置不仅可以应用于单蜂窝基站系统,还可以取代多蜂窝基站,以分布式多用户MIMO (MU-MIMO)的形式形成无蜂窝的移动通信系统

(所谓的无蜂窝大规模MIMO,它是一种分布式mMIMO实现,具有以用户为中心的设计,克服了cell间干扰限制)。

2)D-MIMO可以进一步演变为更复杂的无线组网方式。传统移动通信系统的无线上行链路和下行链路采用相互独立或正交的设计方式。为适应无线资源动态分配的需求,已经发展出了灵活双工、全双工等新的无线资源复用方式。这时,上下行无线链路呈现出一种相互耦合的形式,系统模型可以演变为上下行链路耦合的D-MIMO及无蜂窝无线组网方式。

3)D-MIMO是业界流行的多种无线组网方式的简化形式,比如:无线中继和超密集网络(或small cell)。对于无线网址网络:如果使用带外中继,无线中继相当于D-MIMO;反之,如果使用带内中继,D-MIMO的容量就是无线中继性能的上限。   对于超密集网络,如果每个节点独立发送和接收信号,则D-MIMO相当于一个超密集网络。

两个结论:from书籍《distributed MIMO and Cell-free Mobile Communication》chap4:

1:在中心区域,集中式MIMO信道平均容量大于分布式MIMO。但随着移动用户逐渐远离中心区域,集中式MIMO信道平均容量迅速下降;相对而言,分布式MIMO的信道容量变化相对较小,在覆盖范围内相对平均。

2:在多小区环境下,分布式MIMO的小区边沿效应要明显优于集中式MIMO。

>将传统蜂窝移动系统架构中引入分布式MIMO,可以显著的改善系统覆盖的均匀性。提升移动用户的服务质量。

4.2分布式MIMO派生出无蜂窝组网架构,和传统的蜂窝系统对比

--->相同点:都采用一组天线实现移动用户所在区域的无线覆盖。

--->不同点:

分布式MIMO采用RAU联合处理,可以通过求解线性方程消除天线之间的串扰。(具体点就是说,分布式MIMO构成资源动态配置的移动通信系统,用户覆盖区域内的每个天线单元可以采用相同的频率分配,且干扰可以通过联合处理的方式消除)

而传统的蜂窝系统由于基站不具备联合处理能力,只能通过分配不同的频率资源来消除天线之间的干扰。(具体点就是:不同的频谱资源被分配给一群相邻小区,以避免相邻小区(或扇区)之间的干扰,同时增加系统容量。这种静态频率资源分配方法极大地简化了蜂窝移动通信系统的设计,但在资源分配上失去了灵活性。例如,当相邻小区通信流量不平衡时,传统的蜂窝系统无法对相邻小区的频率资源进行调度,从而实现频谱资源的动态分配。)

优点: 传统密集蜂窝网络的系统容量是有限的,随着蜂窝半径的减小,系统容量具有显著的性能拐点。相比之下,分布式MIMO的系统容量仅受功率限制,并且可以随着分布式天线或节点密度的增加而增加,分布式MIMO为新一代密集网络移动通信系统提供了一种技术可能性,可大大提高系统容量。

天线单元从移动通信系统中分离出来,称为远程天线单元(RAU)。RAU与BBU之间通过光纤连接;联合信号处理可以在BBU上执行,允许多个用户在相同的时频资源上支持。

RAU :remote antenna unit 远程天线单元

(备注:RAU在有些论文里被解释为remote access unit,远程接入单元

BBU: baseband unit 基带单元,如果BBU具有足够大的处理能力,无线覆盖范围可以任意大。

(备注:所有分布式的RAU连接到一个中央处理单元)

5、小结

回到最初的问题,书籍《distributed MIMO and Cell-free Mobile Communication》里提到的分布式大规模MIMO,集中式大规模MIMO之间的对比

  • 系统结构上区别

系统覆盖区域内共有N个远程天线单元(RAUs)和K个单天线用户设备(UEs),每个RAU配备L型天线,N*L>>k==>分布式大规模MIMO

作为特例,当N = 1时,系统==>单基站、单个蜂窝小区的大规模MIMO (集中式大规模)

优点:分布式大规模MIMO将传统的集中部署方式拓展至分布式部署,在多个分布式节点之间引入智能协作,实现资源的联合调度和数据的联合发送。通过分布式部署以及智能协作,一方面有效消除干扰,增强信号接收质量;另一方面有效增强覆盖,为用户带来无边界性能体验。

此外,业界已从理论上论证分布式MIMO在提升信道容量方面的优势。理论分析表明,在天线总数、发射总功率及覆盖范围相同条件下,分布式MIMO系统中由于始终存在更接近用户的分布式节点,同时利用调度和赋形的智能协作,其性能较之集中式MIMO更为均匀,特别是对于边缘用户性能增益更为显著。

  • 导频污染条件下,上行多用户传输性能上的区别

将在相同天线总数和相同覆盖范围的配置下,比较大规模MIMOsmall cell (小型小区)大规模D-MIMO的性能。假设基站总的天线数NL>>K

(1)系统参数设置为K(用户数) = 32, P(系统总的正交的导频数) = 8, L (每个RAU配备的天线数)= 8, Q (同一导频复用的次数)= 4。注:因K>P,多用户会使用相同的导频,存在导频污染和信道估计精度恶化的问题。为了简化问题让K=P*Q

有了MRC接收机,大规模D-MIMO的性能仍然明显优于small cell和大规模MIMO。samll cell比大规模C-MIMO性能好,因为在i.i.d. Rayleigh衰落信道下,小型采用随机导频复用,而大规模C-MIMO的性能受到导频污染的严重限制。在大规模的C-MIMO中,MRC接收机的性能比MMSE接收机差很多。

(2)L = 8, N = 512, and P = 4

        ==>右边的图针对D-MIMO: 当导频数量固定时,随着用户数量的增加,系统频谱效率线性增加,这是因为用户数量的增加可以充分利用大量分布式天线带来的空间复用增益。

===> 左边:导频数量固定,随着用户数的增加,大规模C-MIMO的空间多路复用能力受到导频污染的限制,无法完全实现。small cell和大规模D-MIMO由于大规模衰落的不同,在一定程度上降低了重复使用相同导频信号的用户之间的信道相关性。此外,由于small cell和大规模D-MIMO具有更密集的接入点和更低的路径损耗,其性能优势显著。但,在实际应用中,大规模C-MIMO信道表现出空间相关性和时频稀疏性,这可以减少导频复用带来的导频污染,进一步提高系统性能。

参考文献

书籍《分布式MIMO与无蜂窝移动通信》

Massive MIMO简介相关推荐

  1. 华为持续引领,开辟5G Massive MIMO绿色新赛道

    今日,在华为举办的无线首届媒体沙龙暨MBBF2021预沟通会上,华为无线产品线首席营销官甘斌发表了"华为持续引领,开辟5G Massive MIMO绿色新赛道"的主题发言,分享了M ...

  2. 5G NR — Massive MIMO 与波束赋形

    目录 文章目录 目录 全向天线 定向天线 智能天线 MIMO 传输分集 空间复用 Massive MIMO 有源天线 波束赋型 全向天线 在移动通信最早期的 1G 时代,基站所使用的几乎都是全向天线. ...

  3. 8个问题全面了解5G关键技术Massive MIMO

    本文转自 1 什么是Massive MIMO Massive MIMO(大规模天线技术,亦称为Large Scale MIMO)是第五代移动通信(5G)中提高系统容量和频谱利用率的关键技术.它最早由美 ...

  4. 软银宣布启动5G Project:全球首家商用Massive MIMO技术

    据国外媒体报道,日本软银(SoftBank)和旗下的Wireless City Planning昨日下午召开新闻发布会,宣布面向下一代高速通信标准5G的项目"5G Project" ...

  5. 混合波束成形| 部分连接系统 :Hybrid Precoding for mmWave Massive MIMO Systems With Partially-Connected Structure

    文章目录 问题背景 系统模型 PCS-HP设计的分析 PCS-HP的分阶段设计 模拟precoding的设计 情况一 情况二 结论 相关阅读 <Hybrid Precoding for mmWa ...

  6. Optimal Design of Energy-Efficient Multi-User MIMO Systems: Is Massive MIMO the Answer?笔记

    Optimal Design of Energy-Efficient Multi-User MIMO Systems: Is Massive MIMO the Answer? MIMO系统能量利用率受 ...

  7. Deep Learning for Massive MIMO CSI Feedback-学习笔记

    文章学习资源:https://sci-hub.do/10.1109/lwc.2018.2818160 学习笔记,不完全翻译,上下文大致理解,大家多多提意见. Abstract: In frequenc ...

  8. Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback:

    Convolutional Neural Network based Multiple-Rate Compressive Sensing for Massive MIMO CSI Feedback: ...

  9. 5G Massive MIMO的基础知识

    1.什么是振子? 天线最基本的作用是进行能量传播方式的转换. 对于基站发射的信号来说,天线把发射机的高频振荡电流转换为可以在自由空间传播的电磁波. 天线往外发射电磁波是通过内部的振子来完成的.单个振子 ...

  10. Deep Learning for Massive MIMO CSI Feedback

    这篇文章是自己之前学习论文的一点心得,是源于AI+无线通信这个比赛. 论文百度搜这个,去IEEE官网就可以下载了.[C. Wen, W. Shih and S. Jin, "Deep Lea ...

最新文章

  1. AngularJS-Basic(一)
  2. 【C 语言】动态库封装与设计 ( Windows 动态库简介 | Visual Studio 调用动态库 )
  3. photoshop切片的取消操作
  4. 多个Spring Boot项目部署在一个Tomcat容器无法启动
  5. MySQL事务处理与事务隔离(锁机制)
  6. 循环给对象创建属性名和属性值
  7. 敏捷开发 —— TDD(测试驱动开发)
  8. c语言遗传算法在求解tsp问题,C语言遗传算法在求解TSP问题设计.doc
  9. 【数字信号调制】Matlab实现PCM编码和QAM调制
  10. linux ftp命令大全,linux ftp命令详解
  11. 紫书——Repeating Decimals UVA - 202
  12. 【译】PCL官网教程翻译(20):惯性矩和偏心距描述符 - Moment of inertia and eccentricity based descriptors
  13. 考虑储能削峰填谷的含DG配电网可靠性评估
  14. MATLAB矩阵与阵列
  15. 停车还能360全方位影像_新款途锐2.0版、3.0版均能升级的原厂360全景影像及盲点辅助系统...
  16. nodejs和java对比_nodejs与java的区别是什么?
  17. 怎么找回xmind意外关机的文件_xmind文件突然损坏
  18. oracle强制关闭用户连接
  19. el-button自定义图片显示
  20. 计算机怎么审单流程,通关一体化的具体流程「详细」

热门文章

  1. 二十一、常见股票和量化投资策略
  2. [论文笔记] 视频广告理解的多模态框架
  3. 大学物理-热学-教学总结
  4. python queue put阻塞_python queue length_queue length_python queue put
  5. dis的前缀单词有哪些_dis前缀的英语单词
  6. 【leetcode-贪心】加油站/柠檬水找零/分发糖果/跳跃游戏/分发饼干/种花问题/非递减数列
  7. 计算机应用程序无响应,电脑的程序未响应是什么原因
  8. R语言使用timeROC包计算存在竞争风险情况下的生存资料多时间AUC值、使用cox模型、并添加协变量、R语言使用timeROC包的plotAUCcurve函数可视化多时间生存资料的AUC曲线
  9. Blender2.8以及2.9版本 摄像机设置方式笔记
  10. HR告诉你,怎么回答“为什么从上家公司离职?