增强型CSI支持MU-MIMO

在5G网络中，有两种类型的码本，分别是Type I和Type II，但是Type II太复杂了，如果能进一步降低Type II CSI开销，就能更好的支持MU-MIMO。

在Rel-15 NR-MIMO中，Type II CSI反馈如图1所示，主要用于改善MU-MIMO性能。为了减少码本的反馈负载，引入了具有正交DFT波束基线的线性组合码本来减少空域冗余。其他设计，如差分电平幅度加权、宽带幅度相关量化电平、基于零幅度的开销省略，这有助于减少PMI有效载荷。通常，这些机制仍然基于子带级粒度码本结构。可以观察到，有效载荷大小几乎与子带大小、秩的数量和线性组合波束的数量呈线性增加。

Type II CSI的大负载的另一个问题是gNB难以分配足够的资源。该问题已解决子带级part-2 CSI遗漏。虽然在基站侧重建是可能的，但这种省略仍然会降低Type II CSI性能。

因为可以省略或转换基于子带级的PMI反馈，子带级PMI压缩的关键是识别子带之间组合系数的相关性。为了总结压缩方案的差异，将其分为两种方案

• 方案-1：空间频域压缩

如图2所示，可以基于众所周知的技术（如主成分分析），压缩后的预编码器进一步压缩空间。从空间压缩预编码器的主要特征向量导出频域组合的新基线，并且原始预编码器到新基线的投影成为残余子带反馈分量。

频域压缩CSI的粒度取决于新基线的数量。理想情况下，如果主要的一个或多个分量足够强（只需检查其对应特征值），则可以很好地证明PMI恢复性能。相反，需要通过增加频域组合基线的数量来提高性能。

降低开销的关键在于空间频率压缩矩阵。空间压缩部分可以与Rel-15Type II码本设计共享相同的定义，其中一组正交DFT向量形成矩阵。频率压缩过程计算相关系数的一组主成分，并基于矩阵投影获得一组不相关系数。没有什么是免费的，需要额外的计算，如奇异值分解来计算矩阵和相关的不相关组合系数。在增强型减少开销中也需要考虑UE侧的复杂性增加。

观察1：空间频域压缩通过探索频域中的预编码器相关性来减少II型有效载荷大小。

• 方案-2：空域压缩

与空间频率压缩中指出的“calculated basis”方法不同，将信道或预编码器转换为时域也很直观，其中仅包括有限的tap。这也可以解释为使用“known DFT basis”进行频域压缩。与方案-1相比，压缩基不需要显式反馈，因此可以避免较大的开销。主要挑战是捕获有用tap的位置，以重建信道或预编码器。如果设计正确，方案-2的有效载荷大小应低于方案-1，具有类似或稍低的性能增益。

如图3所示，首先类似于方案-1执行空域压缩。然后，基于DFT运算的时域变换将频域预编码器转换为时域tap。由于UE接收上的物理限制tap，变换后的矩阵自然稀疏。因此，CSI反馈成为稀疏矩阵压缩问题。在稀疏矩阵中，索引和幅度/相位都有可能被压缩。

为了评估开销减少方案的性能，进行了系统级仿真。分别选择两个域基线和两个tap用于空间-频域压缩（SFC：spatial-frequency domain compression）和空间-时域压缩（STC：spatial-time domain compression）。图4显示了与Rel-15 Type II CSI相比的整体性能损失最小。SFC和STC的性能都非常接近。

Rel-15中的Type II CSI首先受到MU-MIMO增强的推动。为了实现良好的性能和开销权衡，设计了Rank 2的码本。由于gNB可以配备更大的天线阵列，例如32个Tx端口，因此高层的MU配对（例如4+4层）可以提高性能。此外，SU-MIMO性能对于某些类型的流量（例如突发流量）也很重要。在SU-MIMO情况下，Rel-15 Type II CSI的性能可能因其Rank 2结构而成为瓶颈，甚至与Type I CSI，尤其是小区中心UE没有竞争力。同时支持SU和MU-MIMO的一种方法是gNB触发两个CSI报告，一个是Type I CSI，另一个是Type II CSI。缺点是在gNB调度中可能浪费一个报告，并且还需要更多的UE端计算。构造混合类型的码本也很直观，这意味着对于Rank<=2的情况选择Type II PMI，对于Rank>=3的情况选择Type I PMI。为了支持这种混合码本，UE仍然需要计算两次以确定秩和PMI。从复杂性的角度来看，这种混合码书结构应该在研究中去优先化。

此外，如果引入Rank Type II CSI，则需要解决开销问题。自Rel-15 Type II码本结构是每层构造的，它可以很容易地扩展到更高的秩，代价是更大的有效负载大小。可以计算出，在最坏的情况下，秩4的最大有效负载大小可以接近2000位。如此巨大的有效载荷大小需要通过Type II CSI开销减少中提供的技术进行压缩。

通过利用UL SRS传输，可以增强Type II CSI捕获。下面的图5显示了4步程序。

在第一步中，UE沿着一定数量的端口在UL上传输SRS。然后，在步骤2中，gNB为每个“Nbasis”W1基集选择“M”个最佳波束子集。可以基于功率最大化或其他指标来选择这些波束。然后，gNB沿着下行上的这些基本波束传输CSI-RS。UE在步骤4中计算Type II CSI。

通过在gNB上使用这种基于互易性的精简，该方法有助于减少与下行上的CSI-RS tone相关的开销。此外，还可以减少用于表示在CSI报告中选择的基本集的位数。

下面的图6显示了初步的模拟结果，比较了在gNB下通过基本波束精简获得的下行频谱效率与未经基本波束精简获得的下行频谱效率，假设CSI-RS为0.5 RE/RB。该模拟针对UE在140 dB总路径损耗下运行。