5G通信系统中massive-MIMOFBMC技术的结合概述.docx

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1、massiveMIMO-FBMC技术综述摘要为了应对第五代移动通信(5G)中更高数据率与更低时延的需求,大规模MIMO(massivemultiple-inputmultiple-output)技术己经被提出并被广泛研究。大规模MIMO技术能大幅度地提升多用户网络的容量。而在5G中的带宽研究方面,特别就是针对碎片频谱与频谱灵活性问题，现有的正交频分多址(OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing,OFDM)技术不可能应对未来的挑战，新的波形方案需要被设计出来。基于此FBMC(filterbankmulticairier)技术由于具有比OFDM低得多的带外频谱

2、泄露而被受到重视，并已被标准推进组1MT.2O2O列为5G物理层的主要备选方案之一。本文首先回顾了5G中波形设计方案(主要就是FBMC调制)与大规模多天线系统(即massiveMIMO)的现有工作与主要挑战。然后，简要介绍了基于MassiveMIMO的FBMC系统中的自均衡性质，该性质可以用于减少系统所需的子载波数目。同时,FBMC中的盲信道跟踪性质可以用于消除massiveMIMO系统中的导频污染问题。尽管如此,如何将FBMC技术应用于massiveMIMO系统中的误码率、计算复杂度、线性需求等方面仍然不明确，未来更多的研究工作需要在massiveMIMO-FBMC方面展开来。关键词：大规模

3、MIMO;FBMC;自均衡;导频污染;盲均衡AbstractInordertoaddresstherequirementsofhigherdataratesandlowerlatencyinthefifthgenerationmobilecommunicationsystems(5G),massivemultiple-inputmultiple-output(MIMO)hasbeenproposedandiscurrentlyanactiveareaofresearch、Thisisduetothefactthattheycangreatlyincreasethecapacityofmulti

4、usernetworksInthequestforbandwidth,particularchallengesthatneedtobeaddressedinthecontextof5GarefragmentedspectrumandspectrumagilityItisunlikelythatthesechallengescanbesatisfiedusingOrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing(OFDM),andnewwaveformsarerequiredThefilterbankmulticarrier(FBMC)techniquehasbeen

5、listedbyIMT-2020asoneofthekeyphysicallayercandidatesin5G,sincetheFBMChasmuchlowerout-of-bandradiationthantheOFDM、Thisarticlereviewsexistingrelatedworkandidentifiesthemainchallengesinthekey5Gareaattheintersectionofwaveformdesign(especiallyforFBMC)andlarge-scalemultipleantennasystems,alsoknownasMassiv

6、eMIMOThepropertyofself-equalizationisthenintroducedforFBMC-basedMassiveMIMO,whichcanreducethenumberofsubcarriersrequiredbythesystemItisalsoshownthattheblindchanneltrackingpropertyofFBMCcanbeusedtoaddresspilotcontamination-oneofthemainlimitingfactorsofMassiveMIMOsystemsNevertheless,theimplicationsofF

7、BMConerror-rateperformance,computationalcomplexity,andlinearityrequirementsinlarge-scaleMIMOsystemswithpotentiallyhundredsofantennasatthebasestationarestillunclearMoreresearchworkscorrespondtothemassiveMIMO-FBMCsystemareneededinthefutureKeyWords:massiveMIMO;FBMC;self-equalization;pilotcontamination;

8、blindequalization摘要IAbstractII1引言12二32、1massiveMIMO技术32、1、1MassiveMIMO的引入32、1、2点对点MIMO42、1、3多用户MIMO(MU-MIMO)62、2FBMC技术73massiveMIMO-FBMC的结合问题103、1信道均衡问题103、2导频污染问题114结语13参考文献141引言MassiveMIMO（又称largescaleMIMO）技术，就是指基站端采用大规模天线阵列,天线数超过十根甚至上百根，并且在同一时频资源内服务多个用户的多天线技术，该技术由贝尔实验室的Marzetta于2010年首次提出，目前已成为5G无

9、线通信领域最具潜力的研究方向之一“2。与传统的MIMO相比,MassiveMIMO不同之处主要在于，天线趋于很多（无穷）时信道之间趋于正交，这使得系统的很多性能都只与大尺度相关，与小尺度无关。特别就是在TDD大规模MIMO系统中，基站可以通过反向链路的导频序列来估计出下行链路的信道状态信息（CSI）,无需基站间协作，仅采用简单的预处理即可降低小区间与用户间干扰,并且非相关的加性噪声与快衰落随着天线数的无限增加而消失。Marzetta等人在研究massiveMIMO时,均使用OFDM技术将移动用户与基站多天线之间的频率选择性信道变成一系列的平坦衰落信道。传统的OFDM虽然能达到很小的复杂度与非常

10、高的带宽效率,但在应用到更复杂的动态或多用户网络中时，却存在难以实现严格同步（移动环境下的多普勒效应）与非连续频带的传输（谱泄漏严重）两大主要问题，而滤波器组多载波（FilterBankMulticarrier,FBMC）技术通过使用时频聚焦性良好的滤波器解决了上述问题叫与OFDM技术不同,FBMC中：1）原型滤波器的冲击响应与频率响应可以根据需要进行设计,各载波之间不再必须就是正交的,不需要插入循环前缀，从而获得了更高的带宽效率；2）能实现各子载波带宽设置、各子载波之间的交叠程度的灵活控制，从而可灵活控制相邻子载波之间的干扰，并且便于使用一些零散的频谱资源；3）各子载波之间不需要同步,同步、

11、信道估计、检测等可在各子载波上单独进行处理，因此尤其适合于难以实现各用户之间严格同步的上行链路。FBMC作为OFDM的备选技术之一，已被证明能很好的适用于认知无线电通信、双色散信道通信、数字用户线（DSLs）与电力线通信（PLC）以具有较强的发展潜力，但关于将FBMC作为MassiveMIMO系统调制方案的研究才刚刚开始。本文主要对massiveMIMO-FBMC现有技术进行调研，旨在为未来massiveMIMO-FBMC的研究提供思路。2技术背景简介2、1massiveMIMO技术大规模MIMO技术就是指基站端采用大规模天线阵列,天线数超过十根甚至上百根，并且在同一时频资源内服务多个用户的多

12、天线技术。与传统的MIMO相比,大规模MIMO不同之处主要在于,天线趋于很多(无穷)时信道之间趋于正交,这使得系统的很多性能都只与大尺度相关，与小尺度无关。并且，在TDD大规模MIMO系统中，基站可以通过反向链路的导频序列来估计出下行链路的信道状态信息(CSI),无需基站间协作，仅采用简单的预处理即可降低小区间与用户间干扰。同时，非相关的加性噪声与快衰落随着天线数的无限增加而消失。2、1、1MassiveMIMO的引入假设在一个传统MIMO系统下，基站天线数与用户天线数分别为M、K,则基站处的接收信号向量ymw可以表示为y=Hx+n(2-1)其中xCKx,HeCWxneC”外表示均值为0、方差

13、为1的独立同分布加性高斯白噪声(AWGN)。当接收端采用匹配滤波器时有yHHy=HhHx+Hwn(2-2)MMM上式中x的系数可以被表示为HhH=M|h,2也MMiih2irM(2-3)根据大数定律可知，当发送天线M趋近于无穷大时，h,I”趋近于1,而h?h/M趋近于0,于就是F(2-4)MT9即可以直接在接收端恢复出发送数据。因此，在基站天线数趋近于无穷时,可以忽略通常严重影响通信系统性能的热噪声与不相干的小区间干扰，并且最简单的波束成型，比如最大比合并接收机(MRCreceiver)可以达到最优。2、1、2点对点MIMO假设各信道的衰落就是独立同分布的，且服从单位方差的循环对称复高斯分布，

14、则点对点MIMO中可以将接收信号表示为y=Hx+n(2-5)向VM河网其中p.表示下行的传输功率,n表示均值为0、方差为1的独立同分布AWGN。假设独立同分布的高斯传输信号及接收端已知完美的信道状态信息CSI,则有接收端信噪比为SNR=呼L=Pd|h|2(2-6)MK时的系统容量为C=log2det(lK+5HH”)MK(2-7)时的系统容量为GwK=log2det(I+区HH”=log2det1+Pd00001+P”(2-8)KxK7具体推导过程如下:HHhM=Klog2(l+p)(2-9)h&hyI1AZ其中h,=彳抬鹰分别表示基站天线与不同接收用户之间的信道矢ixA/L量。对于一个均值为0方差为1的独立同分布复高斯信道,将上述矩阵中的每一个元素进行分解得到片2Var川+(1)2=1(2-10)h,h；M(他厂+她产+儿好GaussianGaussianGaussian/(2-11)(2-12)=g+g2+g，WMEg=Eh=0将阿/M与h,h：/%劭)的值代入，HH的表达式，很容易得到HHh认MK然后将此式直接代入容量Gwk的表达式，证明完毕。类似的，亦可证明当时的系统容量为。“晦de,+会叱log2det(Iw+IjW)