1084-5G为什么需要Massive MIMO

5G为什么需要Massive MIMO
对更好的移动宽带体验的需求的持续增长推动了无线通信技术的发展。

5G作为新一代无线网络的设想是实现显著更快的数据速度、超低时延和数十亿连接设备的目标。

5G使用场景涵盖了一系列情况，包括广域覆盖和热点，每种情况都有其不同的需求。

此外，还包括从低于6GHz到100GHz的新频谱，以应对数据量爆炸性增长的挑战。

MIMO和协调多点（CoMP：coordinated multi-point）传输技术在LTE/LTE-A中发挥着重要作用。

在5G NR时代，大规模MIMO对于满足市场和移动通信社会对数据速率和频谱效率的不断增长的要求，尤其是针对更广泛的频谱和各种场景，具有持续重要的意义。

此外，与LTE/LTE-A不同，当UE移动时，网络侧可以动态确定跟随UE的最优服务TRP集。

大规模MIMO和多TRP协调的结合正成为解决TRP协调问题和改善NR中用户体验的关键技术。

NR eMBB的典型部署场景包括室内热点、密集城市、农村、城区和高速。

对于不同的场景，还确定了数据速率、频谱效率和覆盖率方面的KPI。

使用大规模MIMO，性能提升和增强包括：
●数据速率增强
在NR的典型情况下（即密集的城市、城区），通常需要非常高的区域业务容量。

使用大量天线阵列实现大规模MIMO是一种能够通过SU MIMO和MU MIMO的方式提高容量的技术。

城区场景通常是丰富的分散环境，当在TRP和UE中部署大规模天线阵列时，SU MIMO的空域流数量可以增加。

因此，可以提高SU MIMO吞吐量性能（即峰值数据速率和峰值频谱效率）。

另一方面，由于密集场景中UE的密度非常高，因此增加MU MIMO维度有利于充分利用空间复用能力。

然而，当UE密集分布时，在空域中区分UE并增加MU配对用户的数量将是具有挑战性的。

大规模MIMO可以提高空域分辨率，因为较窄的波束为MU配对提供了更多的自由度。

●覆盖范围增强
特别是当载波频率增加时，覆盖增强是非常需要的。

初步链路预算分析表明，2GHz和4GHz之间在覆盖范围方面存在较大差距，例如，接收信号强度的差异约为26dB。

大规模MIMO可以利用大规模天线阵列提供波束赋形增益来补偿传播损耗，以提高覆盖率。

●能源效率
几十年来，在无线通信系统的设计中一直追求频谱效率（SE：Spectral efficiency）。

然而，运营商更注重能源效率，以降低运营成本。

能量效率（EE：Energy efficiency）定义为总数据速率除以发射功率。

基于极低成本和低功率RF放大器的大规模MIMO系统预计将更节能，因为由于阵列增益和多用户复用增益大，发射功率可以显著降低。

对于配备M个天线的TRP，为了实现与单个天线系统相同的总速率，如果TRP完美CSI可用，则发射功率按比例降低至TRP所需功率的1/M。

因此，从能量效率的角度来看，大规模MIMO系统是有益的。

TRP处的大规模MIMO可设计为具有多达256个天线元件，以实现高波束赋形增益和复用增益。

前者提高了信令/数据面覆盖率，后者提高了数据吞吐量。

对于数据面，大规模MIMO有两个关键过程：一个是影响TRP可用空间维度程度的信道测量过程；另一个是确定从TRP到UE的数据传输能力的数据传输和解调过程。

因此，与大规模MIMO尺寸相关的以下方面，如CSI测量的天线端口数、MU-MIMO的传输层总数和SU-MIMO传输层数，都是重要的规范方面。

还期望增加UE接收天线数量以改善接收SINR和空间复用的程度。

随着硬件技术的发展，最小UE 接收天线数为4的情况越来越流行。

作为5G终端，在设计新的空口时应考虑更多的UE接收天线。

在全数字波束赋形中，每个天线单元都需要一个不同的射频链。

然而，对于大规模MIMO，它将
导致高昂的成本和功耗。

混合波束赋形结构可以减少RF链的数量，以节省成本和功耗。

混合波束赋形的总体架构包括使用移相器的模拟RF波束赋形和减小尺寸的基带数字波束赋形。

模拟波束赋形需要波束切换操作的斜坡下降时间，在模拟波束切换时间期间，数据传输和接收不可用。

帧结构设计应考虑到这一点：需要空CP或保护时间。

这也将影响数据通道中的数据速率匹配。

为了充分利用大规模MIMO的空分复用增益和阵列增益，了解发射机的信道状态信息至关重要。

在TDD系统中，CSI可以通过使用sounding来利用信道互易性来获得。

在FDD系统中，CSI必须通过UE测量和报告获得。

与传统的MIMO系统相比，由于信道尺寸巨大，在大规模MIMO中，信道捕获问题更具挑战性。

如LTE中所知，为了充分利用大规模MIMO系统的空间自由度，CSI测量的天线端口数量应尽可能多。

然而，仅仅增加天线端口的数量就需要相应的RS和CSI报告设计，从而导致高复杂性和开销问题。

因此，天线端口数量的选择应考虑性能和复杂度/开销之间的权衡，有效降低空间维数的传输策略需要进一步研究。

为了支持适度数量的天线端口，波束赋形RS是大规模MIMO的一种自然演进路径。

此外，混合非预编码和波束赋形RS可能是另一种有前途的方法，也是值得研究的。

CSI的准确度显著影响了从大量天线中可以真正获得多少好处。

因此，码本的设计应该考虑性能和反馈开销。

例如，可以采用基扩展的概念以具有鲁棒的码本设计。

就码本大小而言，毫无疑问，最好尽可能大，然而，存储、搜索大规模码本以及巨大的反馈开销使其不可行。

为了降低这些要求，可以考虑使用高级矢量量化方法来搜索最佳CSI量化。

另一个值得研究的方面是干扰测量。

为了实现比LTE更好的链路自适应，可以在5G中研究特定的UE行为和适当的干扰测量参考信号。

分布式大规模MIMO的目标是获得传统分布式MIMO在更大范围内的所有好处。

作为一种分布式MIMO技术，CoMP被引入到LTE-A中，作为一种工具，用于提高高数据速率的覆盖率、小区边缘吞吐量，以及提高系统吞吐量。

对于Rel-11 下行CoMP，范围[-0.5，2]内的定时偏移的UE性能要求目前是该范围外传输点之间可行协调的限制因素。

由于各种部署场景、信道状态等，定时偏移很可能超出所需范围。

随着UE接收能力的增强，这种限制可能会被放宽甚至不需要。

通过这种灵活性，预计可以以协调的方式利用更多的分布式TP，并形成分布式大规模MIMO，共同带来数据速率和系统吞吐量的巨大改善。

此外，在大规模MIMO系统中，波束宽度变得更窄，从而提供更精细的波束赋形。

在这种情况下，多点协调演变为一种波束定向协调。

通过这种传输，小区中任何地方的UE，甚至对于那些小区边缘UE，都可以由来自不同TP的多个定向波束来服务，并体验无处不在的高数据速率。

此外，波束间干扰将成为需要关注的一个重要问题，因为它会影响波束定向协调传输真正能够实现的性能增益。

因此，如何协调和调度大量的分布式波束以抑制波束间干扰是一个值得研究的问题。