5G通信系统中massive MIMO-FBMC技术的结合概述

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。

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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。

2.1.1Massive 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y??M?1可以表示为

y?Hx?n

(2-1)

其中x??K?1，H??M?K，n??M?1表示均值为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

y?1MHHy?1MHHHx?1MHHn

(2-2)

上式中x的系数可以被表示为

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?h12??M?hHh1H?21HH??MM????hHKh1??MHh1h2Mh2M2HhKh2MHh1hK???M?Hh2hK??M? ????2hK???M?2(2-3)

根据大数定律可知，当发送天线M趋近于无穷大时，hi/M趋近于1，而

hiHhj/M趋近于0，于是

1HM??Hy?????x M(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

?K?1?y?pdH?K?M??M?1??K?1?x?n

(2-5)

其中pd表示下行的传输功率，方差为1的独立同分布AWGN。n表示均值为0、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

M>K时的系统容量为

pHSNR?dN02?pdH

2(2-6)

C?log2det(IK?pdHHH)M?K M(2-7)

M?K时的系统容量为

4

CM??K?log2det(IK?

pdHHH)?log2det(IK?pdIK)M??1?pd0?0? ????log2det??0?0??Klog2(1?pd)????0?01?pd??K?K???(2-8)

具体推导过程如下：

|???h1??? |11???hH?hH?HHH??K???1MM?? |???hK????? |?H?h12h1h2? ?h1hHK??2H?h21?h2h1 ???M?????hhHhhH?h2?K2K?K1???(2-9)

ih其中hi???11?Mii?h2?hM?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

hi?MhihHj2ih1i???hM22M1?M?Var?h???E?h???1 ????????102(2-10)

??ij*ij*ij*?h1h1?h2h2???hMhM????????M?i?j?GaussianGaussianGaussian??g?g2???gM ?1M ?E?g??E?h??02(2-11)

将hi/M和hihHj/M?i?j?的值代入

1HHH的表达式，很容易得到 M(2-12)

1HHH?IK M然后将此式直接代入容量CM??K的表达式，证明完毕。类似的，亦可证明当

K?M时的系统容量为

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