大规模MIMO系统中信道估计与导频设计研究

The large-scale MIMO system, which is configured with a large number of transmit and receive antennas, is capable of distinctively improving the data rate without modifications to current wireless communication architectures, and therefore meets the demands of future wireless communications. However, the biggest bottleneck of the performance of TDD large-scale MIMO systems is the pilot contamination, which can lead to inter-cell interference and throughput saturation. So our project will focus on the channel estimation and pilot design for the uplink of TDD large-scale MIMO systems, aiming to reduce the pilot contamination. It will explore the inherent sparsity of the wireless channels and take advantages of sparse channel estimation to reduce the pilot overhead. The optimal criterion of pilot design as well as the optimal pilot sequences will be studied so that the pilots are completely optimized. Multi-cell joint channel estimation and the corresponding optimal downlink beamforming will be investigated with limited cooperation of neighboring cells and joint scheduling. Moreover, the asymptotic analysis on inter-cell interference, overall capacity, and transmit power along with the increasing number of transmit antennas and users will be given. Eventually it will not only reduce the pilot contamination, inter-cell interference and system complexities, but also improve the channel estimation performance and increase the overall capacity. Our work will provide the evidence for uplink channel estimation and pilot design in large-scale MIMO systems.

通过配置大量发射天线和接收天线构建大规模MIMO系统，在无需改变现有无线通信架构的情况下，能显著提高数据传输速率，满足未来无线通信需求。而TDD大规模MIMO系统目前最大的性能瓶颈在于导频污染。导频污染能引起小区间干扰，导致系统性能出现饱和。因此，本项目重点研究TDD大规模MIMO系统上行链路的信道估计与导频设计，充分利用无线信道的稀疏性进行稀疏信道估计，减少导频开销；探索最优的导频设计准则及导频序列，优化导频结构；采用多小区协作及联合调度，进行多小区联合信道估计，并研究与之相匹配的下行链路最优波束成型方案，深入分析小区间干扰、系统容量、发射功率随基站天线数目和用户数目增长时的渐进变化规律，从而减少导频污染及小区间干扰，提高信道估计精度、降低运算复杂度、提升大规模MIMO系统总容量。本项目的研究工作将为实际大规模MIMO系统上行链路信道估计及导频设计提供依据。

作为第五代移动通信（5G）无线传输的关键技术之一，大规模MIMO技术备受学术界和工业界的关注。由于基站天线数目扩大了1-2个数量级以上，需要估计的无线信道数目大幅增加，导致导频开销与信道估计复杂度大幅上升，本项目的研究工作意在解决或缓减这一问题。项目主要研究了大规模 MIMO系统的信道估计方法、导频设计准则与导频优化设计、多小区协作与联合调度三方面内容。以稀疏性为主线，通过发掘无线多径信道的稀疏性，基于压缩感知技术进行稀疏信道估计，探索相适的导频设计准则与导频结构，降低导频开销，提高频谱利用率。整理发表SCI论文13篇（其中项目负责人作为第一作者占6篇、作为通讯作者占3篇），受邀撰写大规模MIMO系统研究进展综述论文1篇。特别是项目研究获得的“通过发掘信道联合稀疏性进行大规模MIMO上行信道估计”方面的成果，受到国际关注，项目负责人因此受到国际知名SCI期刊Electronics Letters的人物专访（2014年11月份第50卷23期），该成果首次将结构化压缩感知技术用于大规模MIMO系统的上行信道估计，充分发掘了多个信道的联合稀疏性，将上行信道估计建模为联合稀疏重建问题，提出了一种块状优化正交匹配追踪算法，并证明随着大规模MIMO系统基站天线数目趋向于无穷，稀疏重建性能可以得到大幅提高。另外，项目组积极参加了国内外学术交流，参加了IEEE国际通信年会ICC、IEEE车载技术年会VTC等知名国际会议。项目负责人作为第一发明人申请美国专利1项、欧洲专利1项、WIPO专利3项、中国国家发明专利4项。本项目研究获得的MIMO无线通信技术成果应用于物联网无线传输获得显著效果，项目负责人获2016年度中国轻工业联合会技术进步奖二等奖（排名第三）。本项目的研究工作将有助于为大规模MIMO技术及5G标准化提供参考和依据。