5G移动通信中Massive MIMO容量分析

信息与电脑China Computer&Communication网络与通信技术

5G移动通信中Massive MIMO容量分析

许亚峰 郝双洋 王耀强

（中国联通河南省分公司网络管理中心，河南 郑州 450000）

摘 要：Massive MIMO技术是第五代（5G）移动通信中最关键的技术之一，它采用几十甚至上百根天线来传输信号。笔者根据Massive MIMO的特点，分别对点对点系统和多用户系统的容量进行了详细的分析，并进行数值仿真，发现随着天线数目的增多，单天线系统中小尺度衰落会消失，系统性能得到显著提升。

关键词：Massive MIMO；点对点系统；多用户系统；系统容量

中图分类号：TN919.3 文献标识码：A 文章编号：1003-9767（2017）04-181-02

Massive MIMO Capacity Analysis in 5G Mobile Communication

Xu Yafeng, Hao Shuangyang, Wang Yaoqiang

Abstract: Massive MIMO technology is one of the most critical technologies in the fifth generation (5G) mobile communication.

(Network Management Center, Henan Branch, China Unicom, Zhengzhou Henan 450000, China)

the capacity of point-to-point system and multi-user system respectively, and carries on the numerical simulation. It is found that improved significantly.

Key words: Massive MIMO; point-to-point system; multiuser system; system capacity

It uses dozens or even hundreds of antennas to transmit signals.According to the characteristics of Massive MIMO, the author analyzes

the small scale fading in single antenna system disappears with the increase of the number of antennas, and the system performance is

1 引言

随着无线通信技术的发展和用户需求的飞速增长，对第五代（5G）移动通信提出了更高的要求：更好利用现有的频带资源，大幅提升频谱效率。大规模天线阵列系统（Massive MIMO）技术被认为是5G中最好的传输技术，它利用在发送端和接收端配置多根天线，有效提高系统容量和传输可靠性。

小区的大小之间相互独立，同时，简单的线性信号的处理方法匹配滤波器预编码和检测等，均可在大规模MIMO中使用。下面根据大规模MIMO的特点，对其容量进行相应的分析。2.1 点对点MIMO容量分析

首先分析点对点的Massive MIMO传输系统的容量，设在发送端和接收端分别安装M和N根天线，它们之间的y∈C

传输信道矩阵系数表示为H∈C N×M，接收信号矢量设为

N×1

2 Massive MIMO容量分析

MIMO研究的初期工作主要集中在点对点的MIMO连接上，近来的研究主要集中在多用户MIMO（MU-MIMO）系统上，基站上的多根天线同时服务一组单天线用户，并且用户之间可以共享天线复用增益。同时由于多用户分集，系统的性能受传输环境的影响要比SISO系统小得多。另外，若将基站的天线个数增加到一定数目时，根据随机矩阵理论，不相关噪声和小尺度衰落的影响将消失，单小区的用户数和

，则可以建立式（1）中的系统模型：

（1） ypHxn

N×1N×1

是发送信号矢量，n∈C表示干扰和其中x∈C噪声。

服从均值为0、方差为1的循环对称复高斯变量。这里将信号功率归一化E

x1，即p。标量为发送功率。

2

作者简介：许亚峰（1981-），男，河南郑州人，本科，中级工程师。研究方向：移动核心网分组域。郝双洋（1979-），男，河南郑州人，硕士研究生，中级工程师。研究方向：移动核心网分组域。

王耀强（1981-），男，河南郑州人，本科，中级工程师。研究方向：移动核心网分组域。

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网络与通信技术

信息与电脑China Computer&Communication2017年第4期

H∈C

N×K

为信道增益矩阵，nu∈CN×1是零均值噪声矢量，

服从复高斯分布，其协方差矩阵为单位阵。用xuk表示第k个

u2uuTxx,,x,Ex1。用户的发送符号，则u1Kk当趋近于无穷时，可以得到：

HHHD2GHGD2ND2ID2ND

K

则用户的容量可达：

1

1

1

1

（4）

（5）

从式（5）可以看出，MU-MIMO系统信道容量主要受（2）下行链路：yd∈C K×1是所有K个用户的接收信号矢量，在TDD模式下，下行链路是上行链路的转置，则接

图1 Massive MIMO特性分析

大尺度衰落影响。

收信号矢量可表达为：

ydρñdHTxdnd

若发送信号是独立同分布的高斯信号，且接收端已知信道信息，通过图1的仿真，我们可以看出，随着天线数目的增加，不相关干扰和噪声消失，因此，在接收端SNR为：SNR=p||H||2。

根据香农信息容量的定义，可得信道容量为：

Clog2det(IHHH) （2）

H

当信道传输矩阵H归一化为Tr(HH)MN，根据杰森不等式，容量的上下界可以推出：ρCmin(N,M)log(1log2(1ñN)

2.2 多用户MIMO的容量分析

传输环境较差时，多用户MIMO也能够获得较好的复用增益，考虑单小区的多用户系统，小区内有K个单天线用户，基站配置N根天线，将第k个用户到基站的第l个天线的信道系数记为hk,l，考虑实际传输信道同时受小尺度衰落和大尺度衰落的影响，使其等效于一个小尺度衰落复数因子乘以一个幅度因子hl,k=gl,khk,k,l=1,…,N,k=1,…,K。其中gk,l和dk,k分别代表小尺度和大尺度衰落复系数，则信道传输矩阵可写为：

ρmax(N,M)ñHHH)

M（3）

（6）

K×1

xd∈C

K×1

是从基站发送的信号矢量，nd∈C为额外

噪声，ρd是下行链路的传输功率。为了归一化发送功率，假设Exd1，由于基站通过用户的上行链路导频的传输拥有所有用户的信道状态信息，因此，在基站处进行功率分配来实现传输速率的最大化是可行的，根据功率分配，得：

（7）

2

P是一个正定对角矩阵，其功率分配(p1,…,pK)是其对应的对角元素，并且满足：pk1。

k1K3 结 语

本文分析了5G通信中大规模MIMO技术的容量特性，给出了大规模MIMO下点对点通信与多用户通信系统的系统模型和相应的容量公式，为大规模MIMO技术的使用提供了相应的理论依据。

参考文献

[1]David Tse, PramodViswanath. Fundamentals of Wireless Communication[M].北京:人民邮电出版社,2007.

[2]Rusek F, Persson D, Lau B K, et al. Scaling Up MIMO: Opportunities and Challenges with Very Large Arrays[J]. Signal Processing Magazine IEEE, 2012, 30(1):40-60.

HGD。

g1,11

G中HGD2g1,K12

d1,1gN,1，D。dK,KgN,K（1）上行链路：基站的接收信号矢量记为

是所有用户的信号矢量，

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