MU-MIMO的产生背景及模型

多输入多输出(MIMO)技术已经成为下一代无线通信系统的关键技术之一。已经有不少关于点对点的单用户MIMO系统的研究。长期以来，这一领域的研究还主要着眼于单用户点对点多天线通信系统，而不考虑多用户之间的共信道干扰。在实际应用中，系统往往需要一个基站(BS)同时和多个移动台(MS)进行通信，比如最常见的蜂窝系统和无线局域网(WLAN)等。因此，有关点对多点的多用户MIMO(Multi-user MIMO)系统的研究也就应运而生，它比单用户MIMO更加复杂。

多用户MIMO与单用户MIMO的区别主要在于：在多用户MIMO系统中，用户组的数据占用相同的时频资源，即用户组的数据在相同的子载波上传输。因此，多用户MIMO能有效提高系统吞吐量。但随之而来的问题是多用户MIMO系统中如何消除用户之间的共信道干扰。

多用户MIMO上行链路通常被称作多址接入信道(MAC)，下行链路则为广播信道(BC)。在上行链路中，所有用户工作在相同的频段上，向同一个基站发送信号，然后基站通过适当的方法来区分用户数据，主要问题是基站如何针对不同的多址接入方式采用阵列处理、多用户检测(MUD)或者其他有效方法来分离各个用户的数据。下行链路中，基站将通过处理的数据串并转换成多个数据流，每一路数据流经脉冲成形、调制，然后通过多根天线同时发送到无线空间，每一个接收天线接收到的是基站发送给所有通信用户的信号与干扰噪声的叠加，主要问题是如何消除由此带来的多址干扰(MAI)。

由于多用户MIMO系统中各用户的信道彼此独立，因此，用户一般能够知道自己的信道状态信息，却很难获得其他用户的信道信息，而获得其他用户信道信息需要付出很大的代价。也就是说用户之间很难进行协作。与此相反，基站有条件获得所有通信用户的信道状态信息，对于时分双工系统(TDD)，这可由基站接收的上行链路的训练或者导频序列来获得，对于频分双工(FDD)系统则可以通过反馈获得。另外，基站的处理能力也要比移动台(MS)强得多，因此一般都是由基站在发射信号前做信号预处理(比如波束成形)，以消除、抑制干扰或者在接收到信号之后进行后处理来区分用户。与单用户MIMO不同的是，多用户MIMO系统的容量是一个多维的区域。假设总的发送功率一定，对于不同用户有可能分配不同的功率，从而产生许多不同的信息速率，结果就形成了以用户数目为维数的信道容量区域。例如，对于K个用户，信道容量区域则用K维的容量来表示.

虽然多用户通信的传统领域已经被充分研究过了，但在无线网络中引入多天线之后，问题又变得复杂起来了。多用户MIMO具有很多优点，比如利用多天线的复用增益来扩大系统的吞吐量，利用多天线的分集增益来提高系统性能，利用天线的方向性增益来区分用户而消除用户间的干扰等等。然而，如果联系实际应用的实现问题，则必须把算法实现的复杂度也考虑进来，需要在性能和复杂度之间找一个折衷点。复杂度可以说是多用户MIMO技术所带来的众多优点所必需付出的代价。前面提到的空时处理方法和网络调度都面临着同样的问题。以空时处理为例。线性的空时处理方法复杂度比较低，但是性能较差，进一步迫近多用户信道的总容量，我们必须找到一种更好的处理方法，从这方面来说，DPC是个不错的选择，不过其编码复杂度又太高，实现起来不容易。再加上如果将高斯信道扩展到更加符合实际的时间和频率选择性信道，处理的复杂度也就更加高了。另外，多用户MIMO信道的大部分处理方法都是假设发射端和接收端完全知道信道状态信息(CSI)，由于系统会有一定的处理时延，当信道变化剧烈的时候这实际上是很难得到的，因此还必须考虑得到的信道状态信息不够准确(ICSI)的情况。