與傳統的MIMO技術相比，massive MIMO技術仍然是一項新興技術，研究人員在技術商業化過程中遇到了許多挑戰。

一、信道估計

信道估計在通信系統中占據重要地位，估計準確與否，會對系統性能產生深刻影響，尤其是在信道譯碼器無法抵抗由于信道估計誤差過大帶來的影響。首先，massive MIMO系統具有大規模天線陣列，對應的信道響應符合一定的大數定律(LLN)。其次，目前massive MIMO采用的是TDD技術。該技術不同于FDD技術，具有信道互易特性。TDD技術的研究仍然具有挑戰性。最后，massive MIMO系統的導頻污染問題仍未解決。當在一個小區中使用正交導頻序列，而在小區之間使用相同的導頻序列組時，就會出現這個問題。產生這個問題的主要原因是，當用戶使用同一組訓練序列或非正交訓練序列時，相鄰小區的用戶發送的訓練序列是非正交的。因此，基站估計的信道不是本地用戶與基站之間使用的信道，而是被其他小區用戶發送的訓練序列污染的信道。圖1顯示了因多小區造成的導頻污染的場景。

圖1 導頻污染圖例
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二、信道建模

在massive MIMO系統中，基站配備了大量天線，從而顯著提高了MIMO傳輸的空間分辨率。無線傳輸信道具有新的特性，需要系統地討論適用于大規模MIMO系統的信道模型。在給定的信道模型和發射功率下，準確表征信道支持的最大傳輸速率(即信道容量)，從而揭示各種信道特性對信道容量的影響，為傳輸系統的優化設計提供重要依據。以及頻譜效率和能源效率等性能評估。一種3D基站天線模型，如圖2所示。

圖2 3D基站天線模型
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三、信號檢測

Massive MIMO系統中的信號檢測技術對系統的整體性能有著至關重要的影響。與現有的MIMO系統相比，massive MIMO系統中的基站配備了大量天線，因此會產生大量的數據，這對射頻和基帶處理算法提出了更高的要求。期望MIMO檢測算法具有實用性，在低復雜度和高并行度之間取得平衡，具有硬件可實現性和低功耗。一種基于MMSE的信道檢測器設計，如圖3所示。圖4顯示了用于5G通信系統的256QAM調制星座圖。

圖3 MMSE檢測器
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圖4 256QAM調制星座圖
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四、CSI獲取

在5G高可靠性、低延遲的要求下，CSI的估計必須實時、準確。CSI在以后的信道建模和通信中起到了支持和保證的作用。如果不能快速、準確地捕獲CSI，則傳輸過程將受到嚴重干擾和限制。根據現有的研究結果，如果在massive MIMO系統中引入一個快衰落模塊，系統的CSI將會隨著時間緩慢變化。此外，系統服務的并發用戶數與基站天線數量無關，受系統獲取CSI能力的限制。圖5顯示了NR中的CSI框架。

圖5 NR中的CSI框架
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五、大規模天線陣列器件設計

眾所周知，天線之間的空間過小會導致相互干擾，因此如何在有限的空間內有效地部署大量天線成為一個新的挑戰。上述問題的研究面臨著許多挑戰。隨著研究的深入，研究人員對massive MIMO技術在5G中的應用寄予了厚望。可以預見，massive MIMO技術將成為5G區別于現有系統的核心技術之一。圖6給出了一種基于ADRES的MIMO檢測器芯片設計架構。

圖6 基于ADRES的MIMO檢測器芯片架構
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衡量任何通信信道性能的一個重要指標是信息理論容量。在一個SU-MIMO信道中，容量是在傳輸功率受限的情況下，作為可用帶寬可以傳輸的最大信息量的函數。在SU-MIMO信道中，通常假設所有發射天線之間分配的總功率是有限的。對于多用戶MIMO信道，這個問題有點復雜。給定總發射功率的約束條件，可以將總發射功率的不同分數分配給網絡中的不同用戶。因此，對于總功率的任何值，都會得到不同的信息速率。圖7顯示了信息速率于天線數量之間的關系。

圖7 信息速率與天線數量


審核編輯：劉清