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1、massive MIMO-FBMC技术综述摘 要为了应对第五代移动通信（5G）中更高数据率和更低时延的需求，大规模MIMO（massive multiple-input multiple-output）技术已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，特别是针对碎片频谱和频谱灵活性问题，现有的正交频分多址（Orthogonal Frequency Division Multiplexing, 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（filter bank multicarrier）技术由于具有比OF
2、DM低得多的带外频谱泄露而被受到重视，并已被标准推进组IMT-2020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（主要是FBMC调制）和大规模多天线系统（即massive MIMO）的现有工作和主要挑战。然后，简要介绍了基于Massive MIMO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massive MIMO系统中的导频污染问题。尽管如此，如何将FBMC技术应用于massive MIMO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massive MIMO-FBM
3、C方面展开来。关键词：大规模MIMO；FBMC；自均衡；导频污染；盲均衡AbstractIn order to address the requirements of higher data rates and lower latency in the fifth generation mobile communication systems (5G), massive multiple-input multiple-output (MIMO) has been proposed and is currently an active area of research. This is due
4、to the fact that they can greatly increase the capacity of multiuser networks. In the quest for bandwidth, particular challenges that need to be addressed in the context of 5G are fragmented spectrum and spectrum agility. It is unlikely that these challenges can be satisfied using Orthogonal Frequen
5、cy Division Multiplexing (OFDM), and new waveforms are required. The filter bank multicarrier (FBMC) technique has been listed by IMT-2020 as one of the key physical layer candidates in 5G, since the FBMC has much lower out-of-band radiation than the OFDM.This article reviews existing related work a
6、nd identifies the main challenges in the key 5G area at the intersection of waveform design (especially for FBMC) and large-scale multiple antenna systems, also known as Massive MIMO. The property of self-equalization is then introduced for FBMC-based Massive MIMO, which can reduce the number of sub
7、carriers required by the system. It is also shown that the blind channel tracking property of FBMC can be used to address pilot contamination - one of the main limiting factors of Massive MIMO systems. Nevertheless, the implications of FBMC on error-rate performance, computational complexity, and li
8、nearity requirements in large-scale MIMO systems with potentially hundreds of antennas at the base station are still unclear. More research works correspond to the massive MIMO-FBMC system are needed in the future.Key Words: massive MIMO; FBMC; self-equalization; pilot contamination; blind equalizat
9、ion目 录摘 要IAbstractII1 引言12 技术背景简介32.1 massive MIMO技术32.1.1 Massive MIMO的引入32.1.2 点对点MIMO42.1.3 多用户MIMO(MU-MIMO)62.2 FBMC技术73 massive MIMO-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14171 引言Massive MIMO（又称large scale MIMO）技术，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
10、年首次提出，目前已成为5G无线通信领域最具潜力的研究方向之一1,2。与传统的MIMO相比，Massive 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。特别是在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和用户间干扰，并且非相关的加性噪声和快衰落随着天线数的无限增加而消失3。Marzetta等人在研究massive MIMO时，均使用OFDM技术将移动用户和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O
11、FDM虽然能达到很小的复杂度和非常高的带宽效率，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）和非连续频带的传输（谱泄漏严重）两大主要问题，而滤波器组多载波（Filter Bank Multicarrier，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4。与OFDM技术不同，FBMC中：1）原型滤波器的冲击响应和频率响应可以根据需要进行设计，各载波之间不再必须是正交的，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
12、源；3）各子载波之间不需要同步，同步、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）和电力线通信（PLC）5，具有较强的发展潜力，但关于将FBMC作为Massive MIMO系统调制方案的研究才刚刚开始6。本文主要对massive MIMO-FBMC现有技术进行调研，旨在为未来massive MIMO-FBMC的研究提供思路。2 技术背景简介2.1 massive MIMO技术大规模MIMO技术是指基站端采用大规模天线阵列，天线数超过
13、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。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和用户间干扰。同时，非相关的加性噪声和快衰落随着天线数的无限增加而消失。2.1.1 Massive MIMO的引入假设在一个传统MIMO系统下，基站天线数和用户天线数分别为M、K，则基站处的接收信号向量可以表示为(2-1)其中，表示均值
14、为0、方差为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(2-2)上式中的系数可以被表示为(2-3)根据大数定律可知，当发送天线M趋近于无穷大时，趋近于1，而趋近于0，于是(2-4)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和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(MRC receiver)可以达到最优。2.1.2 点对点MIMO假设各信道的衰落是独立同分布的，且服从单位方差的循环对称复高斯分布，则点对点MIMO中可以将接收信号表示为(2-5)其中表示下行的传输功率，表示均值为0、方
15、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(2-6)MK时的系统容量为(2-7)时的系统容量为(2-8)具体推导过程如下：(2-9)其中分别表示基站天线与不同接收用户之间的信道矢量。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(2-10)(2-11)将和 的值代入的表达式，很容易得到(2-12)然后将此式直接代入容量的表达式，证明完毕。类似的，亦可证明当时的系统容量为(2-13)2.1.3 多用户MIMO(MU-MIMO)相对于单用户MIMO，多用户MIMO可以通过多用户复用策略来得到多址接入增益。并且，众多限制单用户MIMO性能的因素对多用户MIMO并没有多大影响，比如天线相关性较高或视线距离(LOS)传播造成的信道矩阵秩的缺失，从而导致单用户复用增益的降低。对于多用户MIMO而言，如果多用户分集增益可以被提取出来，信道矩阵秩的减少并不能造成太大危害。在上行链路中，假设每个基站天线数为M，单天线用户数为K，则信道传输矩阵G可以表示为(2-14)其中H、D分别表示小尺度衰落和大尺度衰落。根据上一小节的推导可知(2-15)对于上行信号传输，基站接收信号可以表示为(2-16)MU-MIMO上行信道的容量为
