解析Massive MIMO大规模天线原理及实现2.61Gbps 峰值速率

在巴塞罗那举办的世界移动大会上，中兴通讯Pre5G FDD Massive MIMO业务演示，采用8部终端同时接入，实现单小区2.6Gbps峰值速率，频谱效率提升达到8倍。惊闻倍感吃惊，有点措手不及，赶紧翻开资料补补课，于是一个不可救药的技术宅就写了一篇长文。

什么是Massive MIMO？

Massive MIMO就是在基站侧配置远多于现有的系统的大规模天线阵列的MU-MIMO，来同时服务多个用户，也称为Large Scale MIMO。

为什么我们需要Massive MIMO？

先来复习一遍最基础的无线通信知识。假设基站与手机的距离为R，基站天线的发射功率为Ptx，那么，手机天线接收到的信号功率Prx是多少呢？

在自由空间中，信号强度与距离的平方成反比衰减，最简单的公式是这样的...

这个公式告诉我们，基站与手机的距离增大到2倍，手机接收信号强度将衰减4倍。

不过，实际上手机接收到的信号强度还受频率（波长λ）、发射天线增益（Gtx）和接收天线增益（Grx）的影响。譬如频率，从2G到4G，以至5G，移动通信使用的频段越来越高（波长越短），信号覆盖距离也越短。

因此，一个更完整的公式是这样的...

根据这个公式，想一想，如何才能提高手机接收信号强度呢？

答案是：

你会选择哪些选项呢？对于①②③，由于受客观条件限制，只能是理论上的美好想象。我们不能无限增大功率，缩短基站与手机的距离意味着建站花钱，低频段资源是有限的。

只剩下增大天线增益了！

也许我们可以对单天线进行改良设计，不过企图用这种方法来补偿因高频段和距离导致的信号衰减犹如杯水车薪。

唯一的办法是增加天线数量！

想象一下，一大堆天线同时发力，多束信号叠加，不但提升增益，还可降低单天线发射功率，进而平衡能耗和成本，而且在对抗信号衰减上更具稳健性，还可降低时延。而对于衰减更厉害的5G高频段，Massive MIMO更是不可或缺。

讲真，我们辛辛苦苦在物理层上研究费老大的劲也没能提升几个dB增益，还不如直接增加天线，效果立竿见影。Massive MIMO，大有可为！

说完大规模天线，就得讲讲MU-MIMO了。

MU-MIMO

香农定理点对点的信道容量受限于基站发射功率和信噪比。

看看上面的公式，对于点对点单用户，你要想把频谱效率从4bit/s/Hz 提升到8bit/s/Hz，你得增大17倍功率。

我们一直受限于香农定理，直到MIMO出现。它跳出了点对点单用户的框框，将单一点对点信道变换成多个并行信道来处理，以至于频谱效率主要取决于并行信道数量，从而提升了系统容量和频谱效率。MIMO是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，采用空间分集的方法使不同的信号在相同的频率下同时传送。

MIMO技术经历了从SU-MIMO（单用户MIMO）向MU-MIMO（多用户MIMO）的发展过程。

如上图所示，（a）和（b）均属于SU-MIMO，它的特点是只服务单一终端，终端受限于天下数量和设计复杂性，从而限制了进一步发展。

而MU-MIMO将多个终端联合起来空间复用，多个终端的天线同时使用，这样以来，大量的基站天线和终端天线形成一个大规模的虚拟的MIMO信道系统。这是从整个网络的角度更宏观的去思考提升系统容量。

不过，这么多天线引入，信号交叉，必然会导致干扰，这就需要预处理和波束赋形（Beamforming）技术了。

预处理和波束赋形

波束赋形是指，大规模多天线系统可以控制每一个天线单元的发射（或接收）信号的相位和信号幅度，产生具有指向性的波束，消除来自四面八方的干扰，增强波束方向的信号。它可补偿无线传播损耗。

至于3D Beamforming，是指在三维空间（水平和垂直空间）形成传输信号的分离波束。

至于预处理，由于在Massive MIMO下，系统处于"中心基站－分散终端"的工作模式，信号传输发生在基站和各个用户之间，各个用户之间无法通信，单个用户对其它用户的信道情况和发送信息一无所知，所以，基站需要收集所有用户的CSI（Channel States Information，信道状态信息）来进行预编码和调度，将用户信号进行有效分离，从而对抗用户间的干扰。

需要说明的是，Massive MIMO的波束赋形和我们通常理解的波束赋形是不一样的。它并不是波束直线指向用户终端，而是可以从多个不同方向指向终端。信号预处理算法可以为波束安排最佳路由，它也可以在精确协调下将数据流经由障碍物反射路径发送到指定用户。

这里有一个经典的演示。

假设在一个周围建筑物密集的广场边上有一个全向基站（红色圆点），周围不同方向上分布3台终端（红、绿、蓝X）。

未采用Massive MIMO场景