5G和毫米波发展现状及挑战----论文综述阅读报告

目录

一、5G的挑战与关键技术

超密集组网

新型多址接入技术

同频全双工技术又称为同频同时全双工(Co．frequency Co．time Full Duplex)技术

机会波束形成Opportunistic beamforming（也应用于毫米波通信）

Massive MIMO（二、毫米波无线通信）

数模混合预编码技术（也应用于毫米波通信）

二、毫米波无线通信

天线阵列

波束赋形

信道状态信息（channel state information，CSI）获取

基带信号处理技术

首先要声明一下，5G频段包括一部分毫米波频段，所以5G的关键技术包括毫米波通信。
通常认为毫米波频率范围为频段在 30 ~300 GHz，对应的波长在 0.1~1 cm。
5G有2个频段：FR1：450-6000MHZ（现已试点部署的）、FR2：24250-52600MHZ（称为毫米波频段）。
另外，Massive MIMO也应用在于毫米波通信中。

一、5G的挑战与关键技术

超密集组网

问题：这使得移动蜂窝小区里的用户越来越密集，简单的和单一的通信网络架构不足以支撑非常密集和业务多样化的蜂窝小区的用户需求。

现有的方法：因此提出了一个异构网络架构的超密集组网（ultra dense network，UDN），

亟待解决的问题：微小区的微基站部署受周边环境和当地人流的影响。不仅如此，微小区的网络也呈现自组织性不同层的网络架构之间也可能需要协作和补偿，所以微小区的网络部署是超密集组网研究的难点和热点。尽可能降低能耗，从而得到较高的能耗比。因此需要网络能够提供更高的单位面积的频谱利用率，更灵活的自适应资源调度策略。

新型多址接入技术

问题：仅利用正交多址接入（orthogonal multiple access，OMA）技术远远不能满足 5G大连接、超密集的愿景。所以5G还需要开发出新型的多址技术。

现有的方法1：非正交多址接入（non-orthogonal multiple access，NOMA）在同一资源块对不同的用户提供服务，即把多用户的信息进行叠加传输，这样不仅可以有效提高系统频谱效率，还可以提高基站服务的用户数，

亟待解决的问题：虽然 NOMA 的吞吐量相比 OMA 提升了，但其是以牺牲误码性能换取的，即 NOMA 相比OMA 增加了功率复用组内用户间干扰。所以在组内功率分配时，怎样分配使得吞吐量和误码性能达到一个权衡；同时对于复用用户之间怎样分组聚类，也是一个难点问题。

现有的方法2：华为提出的稀疏码多址接入（sparse code multiple access，SCMA），并认为 SCMA 可以看作低密度扩频（low density spreading，LDS）CDMA 的扩展和推广。在 SCMA 系统中，正交振幅调制（quadrature amplitude modulation，QAM）映射和扩频的过程融合在一起，形成一个 SCMA 码本，为 SCMA 编码过程带来成形增益

亟待解决的问题：SCMA 的接收问题一直是该领域中热门的研究方向

同频全双工技术又称为同频同时全双工(Co．frequency Co．time Full Duplex)技术

同频全双工无线通信技术被视为5G通信中可以进一步挖掘频谱资源潜力的技术，具有良好的应用前景。不同于传统的FDD或TDD双工方式，同频全双工技术旨在能够实现在同一时间、相同频率上发射和接收无线信号，因此同频全双工技术理论上可以使得无线通信链路的吞吐量和频谱效率提高一倍。此外同频全双工技术还能对无线网络的物理层设计带来极大的便利。同频全双工技术所要解决的核心问题在于同频段同时收发信号时发射端产生的较强的白干扰，因此自干扰抵消是同频全双工技术的核心部分。  
现有的方法：目前，白干扰抵消可以通过三个方面的技术手段进行，分别是射频域白干扰抵消、数字域自干扰抵消和天线抵消。通过同时采用这三种抵消，可以使同频全双工通信成为可能。
亟待解决的问题：此外，对MIMO系统的支持是同频全双工技术所要面临的另一个挑战，对于多天线系统，白干扰抵消的复杂度将随着系统天线数目增加而急剧增加，导致系统设计面临巨大困难。

机会波束形成Opportunistic beamforming（也应用于毫米波通信）

随着用户数目和天线数目的增加，信道估计技术的复杂性呈指数倍增加。在无法获得完美信道信息的状况下，传统波束成形的系统性能会有大幅度的下降。而机会波束成形可以在无法获得完美信道信息的状况下，依然保持一定的系统性能。

亟待解决的问题：基站总是选择反馈信噪比最大的用户进行服务，公平性和用户服务的实时性很难得到保障，因此未来可以研究，用户公平性问题，并提出一个基于用户实时性服务的改进机会波束成形系统。而且对于用户数目较少的情况，机会波束成形技术与传统的波束成形技术相比，并没有较大的性能优势。因此针对低用户数目情况下，如何提高机会波束成形系统性能也是未来研究机会波束成形技术的一个研究热点。

Massive MIMO（二、毫米波无线通信）

MIMO技术是一种在无线通信系统的发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，使信号同时通过这些天线进行发射和接收的技术。当MIMO系统用于与多个终端同时通信，即为多用户MIMO系统，又称为MU．MIMO。在移动通信系统中，MU-MIMO可以带来以下几点提高：(1)数据速率提高：(2)传输稳定性提高；(3)能量效率提高；(4)干扰减少。大规模MIMO技术顾名思义，通过提高基站端配备天线的数量级，来获取更大的MIMO效益。
相比传统MIMO系统，大规模MIMO系统有显著的优势：
可以将系统容量提高10倍以上，同时将辐射能量效率提升为原先的100倍以上；
可以由价格低廉、功耗低的器件实现；
可以大幅降低无线接入技术的延迟：
可以简化多址接入层：
可以提高系统对干扰的健壮性。

亟待解决的问题：大规模 MIMO 通信技术是指基站或者移动终端安置数百或数千根天线，大规模 MIMO 通信技术是指基站或者移动终端安置数百或数千根天线。每根天线连接一个 DA、AD、混合器等不是获得低成本的有效方案。因此，利用低成本天线和有限数量的昂贵基带链路设计大规模毫米波MIMO收发机成为毫米波通信的关键所在。

大规模MIMO技术还存在信道互易性、导频污染等需要考虑的问题。

数模混合预编码技术（也应用于毫米波通信）

以提高通信系统的频谱利用率和信道容量

问题：大规模MIMO系统在同一时频资源内支持大量数据流，导致它是一个严重的自扰系统，由此产生了非常严重的导频污染。

现有的方法：干扰抵销法、预编码方法、盲估计方法、基于传输协议的方法等。预编码技术，随着大规模MIMO系统天线数的增加，其信道之间趋近正交，简单的线性预编码算法就可以达到减轻导频污染目的。全数字预编码方案对多用户干扰进行控制，如全数字迫零（zero-force，ZF）和全数字匹配滤波（matched filter，MF）。全模拟预编码方案却存在旁瓣干扰，致使性能较差。

亟待解决的问题：提出了在全数字与全模拟预编码方案之间取了一个折中的混合预编码，混合预编码由数字预编码和模拟预编码两部分组成。是目前的大规模 MIMO 研究热点。探索更加低复杂度、易于实现的线性预编码算法，也是当前研究人员对大规模MIMO系统的主要研究方向之一。

二、毫米波无线通信

毫米波频段具有以下优势：
(1)可以分配更大的带宽，意味着可以达到更高的数据速率；
(2)信道容量随带宽增大而提高，从而极大地降低数据流量的延迟；
(3)毫米波段上不同频段的相对距离更近，使得不同的频段更具有同质性：
(4)波长更小，可以利用极化和新的空间处理技术，例如大规模MIMO技术和自适应波束赋形技术。 

问题：毫米波容易受到大气和雨水等外界环境的影响，路径损耗较大

天线阵列

毫米波大规模 MIMO 系统的信道模型具有很强的视距路径分量。
毫米波大规模MIMO波束成形技术可以分成两种：基于透镜天线阵列和基于射频天线阵列的波束成形技术，适的波束选择算法可以在保证一定系统性能的情况下，使得需要工作的辐射器数量骤减，从而大大减少所需的射频链路数。因此，当前基于透镜天线阵列的波束成形技术的主要研究方向就是设计合适的波束选择算法，目前已经有大量的算法被提出。
透镜天线生产效率低，不易构造，限制了透镜天线的使用。
普通的射频天线则没有这种缺点，且由其组成的大规模天线阵列可以拥有较小的旁瓣和后瓣，因此，基于射频天线阵列的波束成形技术引起了研究者的广泛关注。

波束赋形

现有的方法：波束成形（BF,Beam Forming）技术，多天线阵元接收到的各路信号进行加权合成，让信号集中在指定的方向传输，相当于形成了具体指向上的波束，从而提高了信号的抗干扰能力，解决路径损耗较大的问题。

亟待解决的问题：波束成形带来的问题。（毫米波无线通信发展趋势及技术挑战，东南大学）

如何将波束快速地对准用户及初始接入，如何有效设计高效地兼容覆盖与传输质量的同步波束训练、移动用户接入波束训练成为无线通信研究的重点方向。
如何在高效初始波束对准的基础上，研究适应收发机移动环境下的波束追踪对准算法也成为极需要解决的毫米波通信关键技术。

信道状态信息（channel state information，CSI）获取

对于如何获得准确的信道状态信息，目前大多数研究都是基于时分双工（time division duplex，TDD）系统，利用上行信道与下行信道在相关时间内信道状态的互易性原理来获得期望。信道测量分析表明毫米波信道具有明显空域稀疏性或者角度域稀疏性，基于这一特性，人们可以利用经典的压缩感知理论研究毫米波信道状态信息的获取问题。结合模拟域的波束成形问题，探索研究获取模拟域等效信道状态信息也是一种有效方案，而且可以有效降低信道系数估计的复杂度及基带信号处理难度。

基带信号处理技术

问题：高效的基带信号处理技术，毫米波通信系统基带信号处理面临着单位时间内需要处理海量数据的问题，特别是针对数模混合天线系统架构下其基带采样数据量将更加不可估量。如何设计高效的基带信号处理算法是毫米波基带信号处理需要研究解决的关键问题。

亟待解决的问题：

需要从高性能计算角度研究可以并行化处理的基带信号处理算法，如同步算法、信道估计算法、数据均衡解调算法等的并行硬件实现架构。

后记

出现了问题，引入解决问题的方法时，会引入新的问题，例如此方法本身的缺点等。

一个方法可对多个问题/方面的解决有利。

人们往往倾向于用过去的知识与方法解决新的问题。

参考资料