毫米波大规模 MIMO 系统中联合信道估计和波束成形研究

Millimeter-wave（mmWave）massive MIMO is considered a key technique for the fifth generation (5G) mobile communications, since it can provide the high data rate transmission. Due to the low signal-to-noise ratio, the larger Doppler effect, and the use of hybrid beamforming architecture, how to design the effective channel estimation and beamforming for such a system is challenging. By balancing the system throughput, power consumption, and hardware cost, the optimal resolution of analog-to-digital converters (ADCs) and radio frequency (RF) phase shift network (PSN) in mmWave massive MIMO is studied, which can provide the significant theoretical guidance for the research of follow-up key technical solutions. Furthermore, to ensure reliable data transmission during the establishment of the communication link, a joint channel estimation and beamforming scheme over frequency selective fading channels is proposed to effectively combat the inter-cell interference and support multi-user and multi-stream transmission. Finally, a low-cost and low-complexity channel prediction and beam tracking scheme is proposed to support the data transmission for low-speed mobile terminals with the speed of 3km/h ~ 36km/h. Through the basic theory and key technical solutions investigated, this project is expected to enhance the competition for China in the standardization of 5G mmWave massive MIMO technique.

毫米波大规模MIMO技术因其可提供高数据率的传输被认为是5G移动通信的关键技术。由于较低的信噪比，更明显的多普勒效应及采用的混合波束成型结构，如何设计该系统有效的信道估计和波束成形是挑战性难题。在理论研究方面，本项目将综合考虑系统性能，功耗及硬件成本研究毫米波大规模MIMO中模拟数字转换器和射频移相网络的最佳分辨率问题，为后续关键技术的解决提供理论指导。进而，为确保通信链路建立阶段可靠的数据传输，提出了联合信道估计和波束成形方案，可有效对抗小区间干扰、获得频率选择性衰落信道下的信道估计和波束成形、并支持多用户且每用户多数据流传输；最后，提出了快时变信道下低开销、低复杂度的信道预测和波束追踪方案，以支持3km/h~36km/h的低速移动终端的数据传输。通过对上述基础理论和关键技术上的解决，本项目将为我国参与5G毫米波大规模MIMO技术标准化竞争提供重要的理论指导和关键技术解决方案。

毫米波频段具有丰富的频谱资源，可以极大提供系统的吞吐量，同时，大规模MIMO技术可以提供大的阵列增益，因此，毫米波大规模MIMO技术被广泛认为是下一代移动通信中的关键技术。为了充分挖掘和利用毫米波大规模MIMO技术的优势，可靠的信道估计和波束成形是一个先决条件，此外，考虑实际系统部署的非理想因素，本项目主要开展混合波束赋形架构下毫米波大规模MIMO信道估计和波束成形的研究。首先，本项目提出了基于过采样码本的最小均方误差和准则以及基于主成分分析的两种混合波束成形设计方案，可以有效提升频谱有效性和误码率性能。其次，本项目提出了一种基于阵列信号处理理论的闭环稀疏宽带信道估计方案，通过估计毫米波信道的少量信道参数来降低训练开销同时提高信道估计的准确性。上述信道估计与波束赋形方案可以在非理想硬件条件和不完美信道状态信息可靠工作，并据此反推非理想硬件合适的分辨率精度。此外，本项目进行了一些补充工作，第一，提出了基于透镜天线阵列的毫米波全维MIMO信道估计方案，有效解决庞大移相器网络带来的硬件复杂度和系统功率消耗等问题；第二，开展可重构智能表面和毫米波大规模MIMO系统的融合研究，提出了基于压缩感知理论的信道估计方案和基于几何均值分解的混合波束成形方案；第三，提出了基于深度学习技术的毫米波大规模MIMO信道估计方案，对智能化通信提供研究思路；第四，提出了基于压缩感知理论的大规模MIMO系统巨维多址接入和信道估计研究方案，考虑免授权的多址接入协议，能够自适应地调整接入时延来实现可靠的巨维多址接入和信道估计。综上，本项目开展的研究工作获得了较好的研究效果，达到预期目标，为我国参与毫米波大规模MIMO技术标准化竞争提供相应的理论指导和技术解决方案。