在相關衰落通道上的海量MIMO：多蜂巢MMSE處理、導頻分配和功率控制

核心概念

本文研究了在相關衰落通道下，採用多蜂巢MMSE處理、導頻分配和功率控制的海量MIMO系統性能。

摘要

本論文研究了在相關衰落通道下，採用多蜂巢最小均方誤差（M-MMSE）處理、導頻分配和功率控制的海量多輸入多輸出（MIMO）系統。作者推導了上行鏈路信干噪比（SINR）的大規模近似值，並基於此設計了導頻分配和功率控制方案，以最小化導頻污染並最大化系統譜效率。
主要貢獻

推導了相關衰落通道下上行鏈路SINR的大規模近似值。 與先前研究不同，該近似值考慮了空間相關性，並在大型系統限制下漸近嚴格。
提出了一種低複雜度的多蜂巢導頻分配（PA）方案。 該方案利用所有用戶的通道空間相關矩陣，通過有效地利用通道空間相關矩陣來最小化來自導頻共享用戶的導頻污染。
設計了導頻和數據功率分配方案。 這些方案基於加權和和最大最小譜效率（SE）指標，與平均功率分配相比，可實現顯著的SE增益，並在用戶之間保持良好的公平性。
系統模型

考慮一個具有 L 個蜂巢的多蜂巢海量 MIMO 系統，每個蜂巢都有一個配備 M 個天線的基地台（BS），並在相同的時頻資源上同時服務 K 個單天線用戶。
採用標準的塊衰落通道模型，其中通道在每個一致性塊上保持恆定，並且跨塊的通道是獨立且相同分佈的（i.i.d.）。
假設系統基於時分雙工（TDD）協議運行，並利用通道互易性來估計每個 BS 處的下行鏈路通道，並使用這些通道估計值來處理接收到的上行鏈路和發送的下行鏈路數據信號。
導頻污染和導頻分配

導頻污染是由於導頻資源有限，相鄰蜂巢中導頻的重複使用而導致的，即使 BS 天線數量增加，導頻污染仍然存在，這已成為多蜂巢海量 MIMO 系統中公認的性能瓶頸。
本文提出了一種多蜂巢 PA 方案，旨在通過有效地利用網絡中所有用戶的通道協方差矩陣來最小化來自導頻共享用戶的干擾。
該方案需要 BS 之間最少的信息交換，並且導頻開銷較低。
功率控制

導頻功率控制： 在給定 PA 的情況下，尋找所有用戶之間的最佳導頻功率分配，以在平均發射功率受限的情況下，最小化網絡中所有通道估計誤差協方差矩陣的加權和。
數據功率控制： 利用推導出的 SINR 近似值來優化上行鏈路數據功率分配。此外，利用上行鏈路-下行鏈路對偶性，確定最佳下行鏈路數據功率，以在滿足每個用戶平均能量約束的同時，最大化加權和和最大最小 SE 指標。
模擬結果

模擬結果表明，與現有方案相比，所提出的多蜂巢 PA 方案具有更高的譜效率和更低的導頻開銷。
所提出的功率分配方案還可以在用戶之間實現良好的公平性。

統計資料

從以下內容提煉的關鍵洞見

Massive MIMO over Correlated Fading Channels: Multi-Cell MMSE Processing, Pilot Assignment and Power Control

by Masoud Elyas... 於 arxiv.org 11-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.02061.pdf

深入探究

在毫米波頻段等更高頻率下，所提出的方案的性能如何？

在毫米波頻段等更高頻率下，所提出的方案的性能會受到一些因素的影響，例如：

**更嚴重的路徑損耗：**毫米波頻段的訊號衰減更快，導致更嚴重的路徑損耗，這會降低訊號強度，並可能影響通道估計和數據傳輸的準確性。
**更高的空間相關性：**由於毫米波頻段的波長較短，天線陣列的間距也需要更小，這會導致更高的空間相關性，進而影響通道估計和多用戶分波束形的性能。
**更少的散射體：**毫米波頻段的訊號更容易被障礙物阻擋，導致更少的散射體，這會降低通道的秩，並可能影響多用戶分波束形的性能。
然而，毫米波頻段也提供了一些優勢，例如：

**更大的頻寬：**毫米波頻段擁有更大的可用頻寬，可以支持更高的數據速率。
**更小的天線尺寸：**由於波長較短，毫米波頻段的天線尺寸可以更小，這使得在基站上部署大量天線成為可能。
為了應對毫米波頻段的挑戰，可以考慮以下方法來改進所提出的方案：

**採用混合波束賦形技術：**混合波束賦形技術可以利用少量的射頻鏈來控制大量的天線，從而降低硬件成本和功耗。
**開發更精確的通道估計算法：**針對毫米波頻段的通道特性，開發更精確的通道估計算法，以提高通道估計的準確性。
**利用多用戶分集：**通過多用戶分集技術，可以利用多個用戶的通道差異來提高系統性能。
總之，在毫米波頻段等更高頻率下，所提出的方案仍然具有潛力，但需要針對毫米波頻段的特性進行適當的調整和改進。

如果考慮更實際的場景，例如用戶移動性和非理想硬件，則所提出的方案的性能將如何受到影響？

考慮更實際的場景，例如用戶移動性和非理想硬件，所提出的方案的性能將受到以下影響：

**用戶移動性：**用戶移動性會導致通道快速變化，這會降低通道估計的準確性，並增加導頻污染的影響。為了應對用戶移動性，可以考慮以下方法：

**採用更短的導頻序列：**更短的導頻序列可以減少通道估計的時間，從而提高通道估計的準確性。
**開發基於預測的通道估計算法：**基於預測的通道估計算法可以利用過去的通道信息來預測未來的通道狀態，從而提高通道估計的準確性。

**非理想硬件：**非理想硬件，例如放大器非線性、相位噪聲和量化誤差，會引入額外的噪聲和失真，這會降低系統性能。為了應對非理想硬件，可以考慮以下方法：

**採用更先進的硬件：**更先進的硬件可以提供更好的性能，但成本也更高。
**開發魯棒的訊號處理算法：**魯棒的訊號處理算法可以減輕非理想硬件的影響。
此外，在實際場景中，還需要考慮其他因素，例如：

**有限的反饋開銷：**在實際系統中，反饋通道的容量是有限的，這會限制通道狀態信息的精度和更新頻率。
**計算複雜度：**所提出的方案需要進行複雜的矩陣運算，這會增加基站的計算負擔。
為了在實際場景中部署所提出的方案，需要仔細考慮上述因素，並進行適當的調整和優化。

如何將所提出的方案擴展到更複雜的海量 MIMO 系統，例如具有多用戶 MIMO 或非正交多址接入（NOMA）的系統？

將所提出的方案擴展到更複雜的海量 MIMO 系統，例如具有多用戶 MIMO 或非正交多址接入（NOMA）的系統，需要克服一些挑戰：

**多用戶 MIMO：**在多用戶 MIMO 系統中，每個用戶都配備了多根天線，這會增加通道估計和訊號處理的複雜度。為了應對這一挑戰，可以考慮以下方法：

**採用基於張量的訊號處理技術：**基於張量的訊號處理技術可以有效地處理多維數據，例如多用戶 MIMO 系統中的通道矩陣。
**開發低複雜度的訊號處理算法：**針對多用戶 MIMO 系統的特性，開發低複雜度的訊號處理算法，以降低基站的計算負擔。

**非正交多址接入（NOMA）：**在 NOMA 系統中，多個用戶在相同的時間和頻率資源上進行傳輸，這會導致更嚴重的用戶間干擾。為了應對這一挑戰，可以考慮以下方法：

**採用先進的功率控制和干擾消除技術：**先進的功率控制和干擾消除技術可以有效地減輕 NOMA 系統中的用戶間干擾。
**結合多用戶 MIMO 技術：**將 NOMA 技術與多用戶 MIMO 技術相結合，可以利用空間分集來提高系統性能。
此外，在擴展所提出的方案時，還需要考慮以下因素：

**系統架構：**不同的系統架構，例如分佈式 MIMO 和雲無線接入網（C-RAN），需要不同的訊號處理方案。
**通道模型：**不同的通道模型，例如毫米波通道和太赫茲通道，需要不同的通道估計和訊號處理算法。
總之，將所提出的方案擴展到更複雜的海量 MIMO 系統需要克服一些挑戰，但通過採用適當的技術和算法，可以有效地提高系統性能。