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Massive MIMO技术在5G移动通信中的应用研究
摘要：MIMO技术在LTE中已经得到了广泛应用，但是LTE中4天线、8天线已经不能满足5G的高速率要求，所以必须使用16天线、32天线甚至更多天线的Massive MIMO技术。本文针对Massive MIMO的使用原因做了详细阐述，总结了Massive MIMO技术的优点以及使用场景。给读者对Massive MIMO技术的了解带来帮助。
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Massive MIMO是5G的关键技术之一，是实现5G高速率、大容量接入的关键。Massive MIMO即大规模多输入多输出系统，通过相互独立的子载波波束，将用户在空间进行隔离从而传输不同用户的数据，成倍增加系统的吞吐量。
一、Massive MIMO技术发展
Massive MIMO是在MIMO技术的延伸上发展而来的。在LTE中已经得到了广泛的应用。与LTE中MIMO的最多8根天线相比较，Massive MIMO在5G中则支持16、32、64、128甚至更大规模的天线。
二、弗里斯传输方程对MIMO技术的作用
根据弗里斯传输方程，通过传输功率、天线增益、距离、波长与接收功率可以计算出第一个天线到第二个天线的接收功率。公式如下:
公式1
其中Pt是发射天线功率，Pr是接收天线功率，Gt是发射天线增益，Gr是接收天线增益，λ是工作波长，R为收发天线距离。
通过公式可以得出，理论上想要增大接收功率Pr，则可以增大发射功率Pt;增大发射天线增益Gt;增大接收天线增益Gr;增大工作波长λ以及减小收发天线距离。但是由于功放技术的极限限制以及国家无线管委会的规定，是不能无限制的增大天线发射功率Pt的。同时由于材料发展的瓶颈以及物理规律也不能直接无限提高发射天线增益Gt、接收天线增益Gr。想要减小收发距离，意味着运营商需要多建基站，显然也不可以。只有通过降低频率来增加波长λ，但是低频频段资源极其有限，而且有一些还被2G、3G、4G暂时占用，无法使用。所以直接简单的通过增加Pt、Gt、Gr、λ以及减小R来提高Pr显然不能实现。
三、Massive MIMO背景下的波束赋形
波束赋形就是在MIMO背景下根据不同场景自适应调整天线阵列方向图的一种天线技术。在LTE中已经有所应用。传统单天线通信方式在手机和基站之间建立了一条电磁波的通路，如果不进行物理调节，其天线辐射图是固定的，导致同时同频可服务的用户数量受限。而应用了波束赋形技术后，基站侧拥有更多的天线，便可以自适应调节各个天线上发射信号的相位，使得他们高度相关，在手机接收点形成有多个信号叠加的波束，从而产生更强的信号增益来对抗损耗。通俗讲，这个技术就像生活中发光的小灯泡，它的光是射向四面八方的，所以它的照亮范围极其有限。但是一旦将灯泡装入手电筒，加入反光罩，则光源可以射的更远，便可以增加某一个方向照亮的增益。
在通信系统中，天线数目越多、规模越大，波束赋形能够大会的作用也就越明显。与LTE中波束赋形不同的是，5G中天线从一维多天线增加到二维多天线。所以波束赋形技术也从2D演变为3D，能够同时控制日安县方向图在水平和垂直方向的形状。3D波束赋形使得基站针对不同空间分布的用户，将信号更加精准的指向目标用户。
再来回到弗里斯传输方程，虽然我们没有直接增加Gt来增加Pr，但是通过大规模的波束赋形实质上相当于对多个波束进行“整形”，从而变相提高了发射天线增益Gt。所以最终的Pr的提高还是基于弗里斯传输方程的。
四、Massive MIMO技术优点
(一)更加精准的3D波束赋形，大大提高了接收信号强度
不同的波束都有各自非常集中的聚焦区域，使得用户始终处于小区内的最佳信号区域。
(二)同频同时为更多用户服务，提高网络容量
由于在覆盖空间中对不同用户可形成独立的窄带波束覆盖，从而使得天线可以同时为不同的用户服务，成倍的提高了系统用户容量。
(三)有效减少小区间干扰
由于更加窄的波束，可以更加精准的服务用户，避免信号辐射到邻区，对邻区造成干扰。
(四)更好覆盖远、近端小区
由于5G中使用的3D波束赋形，波束能够在水平和垂直两个方向连续覆盖，更好的覆盖小区边缘和小区天线下的用户。
五、应用场景
(一)重点区域多用户场景
5G之前演唱会、聚会、体育赛事中，由于信号覆盖范围内用户过多，打电话上网都变得很困难。在5G使用了大规模MI-MO后，可以使用更加精准的波束和独立的波束进行覆盖，从而提升用户感受和系统容量。
(二)高楼覆盖场景
用户大量分布于不同楼栋的不同楼层，传统的基站垂直覆盖分为通常较窄，可能需要部署多个天线才可满足要求，5G移动通信中的3D波束赋形可有效的提升水平和垂直覆盖的能力，从而解决高楼覆盖问题。
六、总结
通过本文旨在让读者了解Massive MIMO技术发展、特点、优点。了解Massive MIMO在5G中发挥重要的作用，是5G速率大幅提升的关键。
魏超.5G移动通信中Massive MIMO技术的研究[J].科技风,2020(16):96.
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在扩频通信系统中，四相相移键控（Quadrature⁃PhaseShiftKeying,QPSK）信号具有误码率低、频谱利用率高等特点[1,2]，应用越来越广。为了提高其抗干扰性，I、Q支路分别调制扩频码，如果载波多普勒动态范围大，不完全解扩I、Q支路上的扩频码情况下，锁相的环路无法直接进行载波捕获[3]。一般的扩频系统中都是先进行FFT运算对载波进行初始捕获，再通过锁相环进行跟踪捕获，可见精确的FFT算法是至关重要的[4]。
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需要解决的问题。典型远程探测场景下，4 000 km处干扰机与弹头之间的角度间隔仅为0.02°～0.05°，导致常规的单站抗主瓣干扰手段力不从心。例如：利用和差波束的主瓣对消方法可以抑制近主瓣干扰（≥1 5波束宽度）[1,2,3]，但对上述场景的目标信干比改善不足5 dB，不满足实际应用需求；盲源分离方法[4,5,6,7,8]利用混合信号相对于源信号统计特性变化找到信号的分离点，从而实现干扰与目标信号的分离。
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显示玻璃破碎机理为玻璃缺陷位置应力集中导致裂纹萌生与扩展，并采用断裂分析技术解析起源位置、裂纹扩展、应力类型、冲击和摩擦方向等，全方位研究了玻璃断裂机理；文献[2]研究表明，显示玻璃强度主要取决于表面及边缘缺陷，并通过表面强度测试[3,4]、边缘强度测试[5,6]和冲击强度测试[7,8]表征玻璃强度；文献[9]基于神经网络算法，通过选取玻璃缺陷图像进行神经网络训练，对常见玻璃缺陷进行精确分类及识别。
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快速傅里叶变换（FFT）是数字信号处理领域应用最广泛的算法，其广泛应用于数字通信、雷达系统、成像系统以及图像处理系统中。随着现代数字信号处理技术的发展，系统对于FFT的数据处理精度有着更高的要求。同时，不同的应用环境需要使用不同点数的FFT，对于当前的数字信号处理系统来说，也存在不同点数FFT动态实时切换的应用场景。因此，需要高精度、点数可配置的FFT处理器。
2024-01-02
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2023-10-23
随着物联网(IoT)应用的大规模部署，室内人体活动检测受到了越来越多的关注。现存的系统大多需要人员携带传感器等外部设备，存在许多的局限性，如百度的“Baidu Eye”,哈工大的可识别手指的字母手套“CyberGlove”等。基于摄像头的活动识别无需携带外部设备但受限于光照和隐私等外部因素。
2023-09-06
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2020-06-08
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