對無線數據的無線需求不斷促使研發人員尋找新的技術來擴大無線數據容量和網絡能力。業界專家們普遍認為，即使當前和規劃中的基礎設施全面展開，數據需求仍然會繼續超過現有的能力，辯論已經從這“是否”會發生轉為“何時”發生。無線服務提供商紛紛計劃將網絡升級到4G LTE、LTEAdvanced（LTE-A），以及更先進的技術，推出微蜂窩覆蓋、異構網絡、載波聚合、3GPP路線圖等創新方案。然而很明顯，當前技術軌跡產生的容量斜坡仍然比需求線平坦。面對此挑戰，3GPP 標準實體近來提出了數據容量“到2020 年增長1000 倍”的目標，以滿足演進性或革命性創意的需要。

這種概念要求基站部署極大規模的天線陣列，可能包含成百上千的收發器。此概念稱為大規模MIMO。的確，大規模MIMO 脫離了當前的網絡拓補，可能是解決我們所面對的無線數據挑戰的關鍵；然而，在認知大規模MIMO 廣泛部署的效能和/ 或可行性的過程中，出現了一個值得關注的問題，有人會創建一個原型，只為確定它是否真正行之有效嗎？畢竟，創建一個具有上千天線的原型會帶來若干工程上的挑戰，另外還有其他不可忽視的問題，即成本和時間。

圖1天線MIMO 收發器。

MIMO背景

MIMO 依賴多路來提高無線數據鏈路的可靠性以及有效數據率，通常使用數根獨立天線獲得多個數據流。多路傳播是通信系統面臨的巨大挑戰，實踐中采用MIMO，運用空間- 時間編碼和/ 或空間分集等多種技術。4G 移動通信標準LTE-A 規定MIMO 組態最多使用8 根天線。IEEE 802.11n/ac 標準以及這些標準的實際商業化均普遍使用MIMO。

基本上，更多天線會給傳播通道帶來更高的自由度，從而在數據率和/ 或鏈路可靠性方面擁有更高的性能。然而，總體數據率仍然受到香農理論的限制。在多個用戶組成的網絡中，增大總體網絡吞吐量的一種方法是多用戶MIMO（MU-MIMO），其中，多個用戶可以同時訪問同一時頻資源，但是通過多根天線產生的多“空間維度”實現隔離。

更多天線，更大容量，更高的可靠性

增大MU-MIMO 的規模， 稱為大規模MIMO，可以提供更大的網絡容量、更高的可靠性，并通過降低一個蜂窩或服務地區的總發射功率而提高大規模MIMO 基站的能量效率。理論上，每根天線的發射功率能夠低于以相同數據率為指定蜂窩或者地區服務的單根天線的發射功率。即，總功率為：

PTotMM ~ PT NT

其中，PTotMM 是每個地區的總傳輸功率，PT 是每根天線的功率，NT 是發射天線的數目。其中，PTotMM 低于單天線系統的PTot。與單天線系統相比，為了達到相同的可靠性和/ 或吞吐量，由于大規模MIMO 基站能夠憑借其更高的自由度而將發射的能量聚焦于目標用戶，所以大規模MIMO 蜂窩拓補能夠降低分區地域的總發射功率。另外，當使用多根天線時，從發射器至接收器的正確位發射概率會增大，因為鏈路中斷概率~ 1 / SNR NT NR。

其中，SNR 是信噪比，NR 是接收天線的數目，NT 是發射天線的數目。由于此關系，當系統中的天線數目增加時，鏈路中斷概率會降低，從而提高了通信鏈路可靠性。［1］

大規模MIMO 天線陣列基于這里所述的基本概念，按照理論，數百倍規模的天線部署將獲得比當前MIMO 點對點部署更高的效率。具體來說，憑借數百根天線，天線孔徑和部署網格均有精細的多的分辨率。配合波束成形，能夠更加精細地控制天線波瓣，以降低通道中的能量。

大規模MIMO 系統也有其挑戰。一個挑戰是尋找從接收器到發射器的通道狀態信息通信方法，以進行預編碼。鑒于有數百根天線，通過導頻信號來推論通道狀態在實踐中是不可行的。因此，目前實現的大規模MIMO只能實際使用依賴于通道互易的時分雙工（TDD）系統，然而要確定此方法的可行性，還需要進行更多研究。另外，一些初步研究提出，系統中的熱噪聲對于如此之多的天線來說不必過于關注，并且干擾器的影響成為更大的問題。這些挑戰以及其他挑戰，可以在開發出有效的原型之后使用實際波形來進行研究。

圖2. M 用戶N 天線大規模MIMO 系統

圖3. 典型1x1 軟件定義無線電體系結構。

大規模MIMO系統的原型制作

制作大規模MIMO 系統的原型需要預先進行許多工作，以便仔細、恰當地設計實際運作系統。大多數研究人員會發現，甚至制作只有2 天線的最低組態MIMO 收發器系統也是極具挑戰性的（參見圖1）。為設計大規模MIMO 原型，首先繪制系統草圖（參見圖2）。在本練習中，基站處的天線數目N 為128，從而獲得128×128 MIMO 組態。組態假設M個移動用戶使用SISO 天線。

在設計大規模MIMO 系統時，需要考慮許多事項，包括發射功率、相鄰通道干擾、頻譜罩等RF 系統參數。然而，大規模MIMO 系統需要考慮的一個關鍵參數是每根天線的數字數據吞吐量。從圖中可知，系統最具挑戰性的一個方面是將所有接收到的樣本聚合到公共處理子系統內。與使用SISO 無線電的簡單發射和接收通信不同，大規模MIMO 要求發射和接收元件之間擁有高速數據吞吐，以及高基帶，并且其數量級高于目前部署的系統。

可以選擇在靠近天線處的節點，以分布方式處理數據流，但是為了恢復從不同用戶處收到的信號，或者有效地為不同用戶進行信號預編碼，必須將從各個天線接收到的數據流聚集在一個公共位置，以獲得最優性能。通過仔細觀察吞吐量和數據要求，我們將系統分成基本元件。這樣，我們就可以在原型的實際構建中量化數據率，并在系統設計、集成、功率和成本之間取得平衡。

基線系統參數

典型SISO 無線電如圖3 所示。在該圖中，RF 信號下變頻或混合，濾波，放大，然后轉化為數字數據。發射過程的次序則相反。大規模MIMO系統包含數百個這種基本SISO 元。為了使用現貨供應設備，以降低成本和加快原型開發，假設每個同相正交樣本均為16 位。位數決定了動態范圍，實際上對于原型來說過好了。減少分辨率位數會顯著降低數據吞吐量，特別是在聚集極多通道的時候。雖然16 位會增加數據路徑，并最終增加數據吞吐量要求——位數更多會導致數據路徑加寬和數據吞吐量要求增加——然而，現貨供應組件和編程體系結構不需要進行自定義就能夠輕

松處理16 位樣本

接下來考慮采樣率。接收鏈中的每個模數轉換器（ADC）均必須以高于尼奎斯特通道帶寬的速率對下變頻波形進行采樣。本例以LTE 作為基線，普通移動通信場景，每個轉換器均以30.72 MS/s 的采樣率對接收到的波形進行采樣。實際上，轉換器可以對信號進行過采樣，以提高分辨率，但是這會增加信號處理量，以便將數據率轉換到標準信號處理模塊可以接受的數據流。數據吞吐量使用下述方程得到：（2 個樣本）（16 位/ 樣本或者2字節/ 秒）（采樣率）

對于上例：

（2 個樣本）（2 字節/ 秒）（30.72）= 122.88 MB/s對于上例系統，一個通道的聚集數據吞吐量等于122.88 MB/s。為擴大到大規模MIMO 系統，可以按照下文所述計算有效速率：總系統吞吐量（TST）=（吞吐率/ 通道）（天線數目）TST =（122.88 MB/s）（128）TST = 15.7 GB/s

這樣，如果所有通道均同時發射或接收，那么中央處理系統的數據吞吐量將為15.7 GB/s。另外，將所有這些數據聚集到中央處理系統中，還要求處理引擎能夠接受此龐大的數據量，并且能夠進一步處理數據，以便生成通信鏈路。上述簡要分析揭示了兩個挑戰。首先，極少（如果有的話）低成本市售技術能夠滿足這些要求。其次，原型的數據量要求開發備選信號處理鏈分割技術，包括分布式實現和并行實現。

通過審查可用的原型制作技術，我們提出了一種可以用作大規模MIMO 原型構建數據框架的高速串行總線的簡要研究。

表1 概述了目前的一些市售高速總線技術。當然還有其他總線，然而上表提供的是目前常用的許多標準而非專有總線技術的指南。另外，這些總線技術已經用于許多模塊化體系結構，例如PXIe，基本上基于PCIe 標準。應該考慮的一個規格是潛伏時間。潛伏時間是指發射與接收操作之間的周轉時間。如果原型是用于單向鏈路，那么潛伏時間不是特別重要。然而，對于真正的TDD 大規模MIMO 原型，必須考慮潛伏時間，因為周期時間比無線通道的相干時間更短，從而下行鏈路預編碼不是基于已經過時的通道信息，這是至關重要的。上文給出的潛伏時間規格為近似值。然而，一般來說，以太網的潛伏時間并非決定性的，可能會發生極大的變化。另一方面，以太網的實現一般成本較低。

應該指出，PCIe Gen 3 實現剛剛在市場上出現，實際吞吐數據測量值并不可用。另外應該指出，雖然基本提供了最大/ 峰值數據率，然而由于成本、IP 核的尺寸，以及功率等原因，實際實現了總線的典型實現是不同的。所提供的典型數目僅供參考，因為極少的（如果有的話）實現達到了所發布的最大速率。

圖4 所示是一個使用PXIe 的系統配置實例

在此組態中，總共使用了10 塊底板來實現128 根天線的大規模MIMO 系統。系統用2 塊“主”底板來聚集數據，用8 塊底板來安裝128 個能夠在蜂窩帶進行發射和接收的收發器（NI 5791 RF 收發器）。數據基干使用PCI Express Gen 2 ×8，通過合適的分割輕松采集和發射20MHz RF 帶寬數據。