基于协方差信息的Massive MIMO信道估计算法性能研究

1. 引言

随着移动互联网不断发展，人们对通信的速率和可靠性的要求越来越高[1]。目前第四代移动通信系统已经逐渐商用，研究人员开始着手研究下一代移动通信系统相关技术[2][3]。在下一代移动通信系统中要求下行速率达到10Gbps，这就要求我们使用更先进的技术和更宽的系统带宽。MIMO技术由于可以在不增加系统带宽和功率的前提下，成倍的提升系统容量和可靠性，已经广泛应用于各种无线通信系统中，但仅采用传统的MIMO技术很难实现10Gbps的速率需求，于是Bell实验室于2010年提出了Massive MIMO[4]的概念。Massive MIMO技术在基站侧设置大量天线，同时服务多个用户，其基站侧天线数远大于用户总的天线数，可以极大的提升系统的容量和可靠性[5][6]，被认为是下一代移动通信系统可能的关键技术之一。

然而由于采用大规模的天线阵列，Massive MIMO的信道估计问题较MIMO系统更为突出，尤其是在多小区环境下，导频污染[4][5] [6]被认为是制约Massive MIMO性能的关键因素。因此，研究人员针对Massive MIMO的信道估计问题展开了大量的研究，根据Massive MIMO系统拥有大量多余的空间自由度的特点，提出了一系列对抗导频污染的信道估计算法，其中包括盲信道估计[7]，基于子空间投影的信道估计[8]，基于信道统计信息的信道估计[9][10]。其中基于信道协方差矩阵的信道估计算法[10]的实现相对简单，是本文主要讨论的对象。该算法要求基站拥有精确的本小区用户信道的协方差矩阵和相邻小区干扰用户信道的协方差矩阵，这在实际环境中往往无法得到，本文主要分析带误差的信道协方差矩阵对信道估计算法性能的影响，并提出一种信道的协方差矩阵的训练方法。

本文的结构如下：第2节，给出Massive MIMO的系统模型、信道建模方法以及线性预编码；第3节，给出了基于协方差信息的Massive MIMO信道估计算法以及信道的协方差矩阵的训练方法；第4节，在基站估计的信道协方差矩阵拥有不同大小误差的情况下，对信道估计算法的性能进行仿真，并对仿真结果进行分析；第5节，结论。

2. 系统模型

本文主要考虑在Massive MIMO系统上行链路中，在非视距、瑞利衰落环境下研究信道估计算法的性能。假定基站侧天线响应相关，用户侧天线响应不相干，且信道为平坦衰落，其系统模型如图1所示。

2.1 Massive MIMO系统模型

本文考虑系统中有L个时间同步的小区，即所有用户在同一时刻发送导频序列，并假定导频序列的长度为τ，且小区内的用户导频相互正交，而L个小区共用一组导频序列，则此时进行信道估计时就会受到来自其余L-1小区的导频干扰。同时在基站侧设置M根天线，为了简化分析假设每个小区内只有一个用户，在用户发送导频阶段，第j个小区的基站接收到的信号可以表示为：