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大规模天线阵列的工作原理和应该如何实现的说明
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为了更有效挖掘空间自由度、更有效利用发送端能量、找到更多的分集和复用增益，现代通信普遍采用多天线系统来提高物理层链路性能，我们叫做多输入多输出技术（MIMO）。通常MIMO采用空间预编码（Precoding）的方式来补偿物理信道，实现空间分集、空分复用或者空分多址： · 空间分集在不同的空间信道传输相同数据使等效信道更加平稳，从而对抗实际环境下的信道衰落，使传输更加可靠；空间分集的使用方式有很多，可以采用空时联合编码、空频联合编码等。 · 空分复用利用不同空间信道的弱相关性来传输不同数据，提升系统数据传输速度，使数据传输更加有效； · 空分多址则利用多个用户的空间位置带来的天然信道弱相关来分别向不同位置用户传输数据，提升系统连接数和容量，这种使用方式也被称为多用户MIMO（MU-MIMO）。实际上，空分复用和空分多址是MIMO系统对空间自由度的不同利用方式，我们可以认为这两种方式都是在挖掘信道的空间复用增益。自从20世纪80年代以来，MIMO在IEEE 802.11，3GPP 4G LTE/5G NR系统中都得到了广泛应用。802.11ac协议中的MIMO方法最多可以支持8个发送和接收天线（8x8 MIMO），而LTE R10/R13/R14则分别支持8/16/32基站侧发送天线来构建MIMO系统。虽然根据信道互易性（channel reciprocity），不论发送端和接收端都有能力采用预编码来获得MIMO增益，但是一个非常现实的问题是，用户侧计算能力是有限的，所以在比较偏工程的研究里我们通常不同时考虑接收方和发射方的precoding问题。
大规模天线阵列（massive MIMO）则是MIMO技术的天然延伸，通过把原有发送侧天线数提高一个数量级（64或者128），进一步同时提升上述提到的增益；基本上现在实用的massive MIMO都是在基站侧部署M个发射天线对K个单天线/双天线用户进行空分多址（发射天线数M要远远大于用户数K），通过多对一的冗余天线来提升单用户的分集增益，并通过多个弱相关的空间信道来提升复用增益。这一目标通过设计上述预编码矩阵P获得，基本上是一个凸优化问题，在这种凸优化问题中，我们非常强烈的需要确保信道已知，才能保证这个凸优化问题是确定的而不是随机优化。理论上，massive MIMO除了可以提供比MIMO更多的空间自由度，也会随着天线数的增加带来其他优势： · 空间分辨率提升：根据阵列信号处理，大规模天线阵列在接收信号过程中可以被当做集中式MIMO雷达，可以通过合成虚拟孔径的方式获得更多的角度分辨率。同时，发送侧的mMIMO阵列也可以使信号在复杂散射环境中把波束能量汇聚到非常小的一片区域内，从而降低对其他扇区的用户干扰。更重要的是，因为一维天线部署方式会给电路板设计带来类似风载、长度等挑战，所以目前mMIMO系统均采用3D阵列部署天线，这不仅仅给了波束朝向更多调整空间，波束的发射方向也可以在水平和垂直维度上调整。此外这种3D结构也给现存的信道建模带来了挑战，当然也是信号处理新场景下的新机会，特别是有关俯仰角、运动估计等波束对齐问题。
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