基于角度域信号处理的大规模多天线系统关键技术研究

The main challenge in the application of massive multiple-input multiple-output (MIMO) systems lies in the high dimensionality of channels. Nowadays, low-rank channel approximation has become a widely adopted method, which directly assumes the sparsity property of channels without carefully corroborating it. This project is to uncover the essential reason behind the sparsity embedded in the massive MIMO channels from a new perspective of angle domain, and together formulate a novel massive MIMO transmission scheme by exploiting angle domain signal processing technologies. We first reduce the effective dimensions of channel parameters by utilizing the characteristics of large-scale antenna arrays as well as the propagation of electromagnetic waves, and then propose a unified bidirectional channel estimation strategy for both TDD and FDD massive MIMO systems with the aid of the angle reciprocity in the angle domain. Meanwhile, considering the time-varying channels and user mobility, we further investigate the angle domain parameter tracking algorithms to mitigate the overwhelming overhead in the time-varying scenarios. Furthermore, to unify the user scheduling algorithms in channel estimation stages and data transmission stage, we are going to devise an angle-division-multiple-access based multiuser scheduling scheme and promote a novel amorphous cell coverage strategy with the cooperation among multiple base stations. This project will significantly reduce the involved complexity and resource overhead for the application of conventional signal processing techniques in massive MIMO systems and thus provide theoretical basis and technical support for the practical application of massive MIMO systems..

大规模MIMO通信系统实用化的主要困难之一是信道的维度过高。目前通用的解决方法是降维处理，其直接假设信道具有一定的稀疏特征但没有深入论证这样假设的合理性。本项目旨在从角度域出发揭示大规模MIMO信道稀疏的真实成因，并通过角度域信号处理技术设计一套新颖、有效、实用的大规模MIMO传输方案。我们首先利用大规模阵列结构特性和电磁波传播特性，在角度域充分降低信道参数维度；进而利用角度域互易特性设计一种同时适用于TDD和FDD模式的上下行信道估计机制；考虑到信道的时变性和用户的移动性，我们将设计角度域信道跟踪方法，减少信道估计在时变场景下的反复开销；在此基础上，提出一种基于角分多址的用户调度机制，统一信道估计与数据传输阶段所需的用户调度算法，并提出多基站无定型覆盖理念。本项目将极大地降低传统信号处理方式在大规模MIMO通信中的复杂度和资源开销，为大规模MIMO的实用化提供理论依据和技术支撑。

本项目旨在从角度域出发研究大规模MIMO系统各个模块面临的难题与挑战，并通过角度域信号处理技术设计一套新颖、有效、实用的大规模MIMO传输方案。我们首先利用大规模阵列结构特性和电磁波传播特性，在角度域充分降低信道参数维度，提出了基于阵列信号处理的大规模MIMO信道建模方法，进而设计了基于压缩感知的角度域宽带毫米波大规模MIMO信道估计方法，在此基础上，利用角度域互易特性设计一种同时适用于TDD和FDD模式的上下行信道估计机制，统一了TDD和FDD的信道估计方式。考虑到大规模MIMO面临的硬件能力受限问题，我们仍然从角度域出发，设计了一比特量化器件下的毫米波大规模MIMO信道估计方法。与此同时，考虑到移动通信中信道的时变性和用户的移动性，我们设计了基于空时二维基展开模型的时变信道跟踪算法，减少信道估计在时变场景下的反复开销；另一方面，我们也设计了基于窗函数的角度域大规模MIMO的功率泄露消除方法，并从角度域出发研究了宽带大规模MIMO混合波束赋形方法，提高了波束对用户服务的能效。最终我们提出一种基于角分多址的用户调度机制，统一了信道估计与数据传输阶段所需的用户调度算法，提高了多用户传输效率。本项目的研究成果极大地降低了传统信号处理方式在大规模MIMO通信中的复杂度和资源开销，为大规模MIMO的实用化提供理论依据和技术支撑。 .本项目最终形成了与角度大规模MIMO技术相关的SCI期刊论文46篇，会议论文3篇，专利5项。研究成果受到了产业界的广泛关注，课题组已在IMT2020，IMT2030工作组上提交关于角度域大规模MIMO的提案2篇。并与华为、中兴、大唐在相关领域建立了产学研合作。项目执行期间，培养博士生4人，硕士生3人。