NR中Massive MIMO的CSI捕获框架

虽然在LTE Rel-13中开发了EB/FD-MIMO，但是只研究了用于MIMO传输的多达64个天线元件，不支持超过16个天线端口，并且最多8层用于多用户（MU：multi-user）空间复用。因此，使用超过16个TXRU的大规模MIMO的好处无法完全实现。

本文讨论了NR下下行massive-MIMO潜在的CSI捕获框架，包括传输模式和CSI捕获、数据传输的预编码方案、信道测量的CSI-RS、干扰测量和CSI反馈。

在LTE中，在Rel-13之前，已经指定了多达10种传输模式。因此，针对CSI-RS进程和CSI-RS资源设计了过多的CSI-RS配置信息，并设计了大量具有重叠功能的CSI反馈模式来处理如此多的传输模式。例如，PUCCH反馈模式1-0、2-0与传输模式1～3相关联，并且PUCCH 1-1、2-1与传输模式4～6相关联。因此，MIMO传输模式或传输方案的配置/重配置是不可避免的，以接近不同SINR区域、移动性场景或可靠性要求的香浓边界。此外，LTE MIMO传输模式通过高层RRC信令半静态配置。

为了减少大量的传输模式，同时保留必要的多天线传输方案。应简化具有不同CSI-RS过程和CSI-RS资源配置/重配的相关反馈模式，以有效地支持CSI捕获。在这种情况下，应该在NR中建立一个简化和精简的CSI捕获框架。

为了充分利用大型天线阵的空间自由度，需要尽可能多的天线端口来测量CSI。然而，仅仅增加天线端口的数量，就需要增强相应的CSI-RS和CSI报告，从而导致复杂性和开销问题。因此，端口号的选择应考虑性能和复杂性/开销之间的权衡。

一般来说，天线端口的数量应该是有限的，并且远小于TXRU MTXRU的数量（单位：NR）。在低于6GHz的频带上的大规模MIMO通常与更多的TXRU一起部署。在TXRU虚拟化中可以采用模拟波束赋形（ABF：Analog beamforming ）来实现垂直波束赋形增益，这可以像LTE Rel-13中那样假设为静态的。在图1中，针对数据传输提出了一种考虑空间维数降低的两阶段预编码方案，其中预编码矩阵具有以下形式

所提议的预编码方案需要两级CSI-RS配置，每一级对应于两个预编码阶段中的一个：

1）一级CSI-RS配置和CSI报告

TRP在宽带和长期信道统计信息上配置CSI-RS测量，然后UE估计并报告相应的显式CSI，如信道协方差矩阵。

2）二级CSI-RS配置和CSI报告

TRP基于DSDR在子带/短时瞬时信道上配置CSI-RS测量，然后UE以隐式或显式反馈的方式估计并报告相应的CSI。

LTE Rel-13中支持的CSI-RS配置分为两种类型，非预编码CSI-RS和波束赋形CSI-RS。为了在大量TXRU的大规模MIMO中获得足够的性能优势，非预编码CSI-RS需要支持大量的天线端口，导致巨大的复杂性和开销。因此，波束赋形的CSI-RS能更有效地保持适当的天线端口数，因此可以用于NR中的大规模MIMO。

根据两级预编码方案，用于sub6GHz的混合CSI-RS配置，通过使用非预编码CSI-RS用于第一级CSI-RS配置和波束赋形CSI-RS，和用于第二级CSI-RS配置。

对于6GHz以上，由于链路预算问题随着频率的增加而逐渐恶化，因此不再需要非预编码CSI-RS。在这种情况下，波束赋形CSI-RS更有利于减轻波束训练/跟踪的显著路径损耗。

干扰测量对调度和链路自适应质量至关重要。它是CSI捕获框架的重要组成部分，对于基于互易性的CSI捕获来说也是如此，因为下行干扰知识只能在UE端获取。对于NR中的大规模MIMO，MU-MIMO可以是适合于广泛的使用/场景的主要传输模式。因此，用户间干扰的测量直接影响到信道状态信息的准确性，这将极大地限制大规模MIMO技术带来的好处。

LTE-A中广泛讨论了CSI反馈类型，以有效地支持下行MIMO和CoMP操作。基于TR36.814中的定义，人们普遍认为将MIMO反馈类型分为隐式反馈和显式反馈两类。显式反馈可以定义为接收端观察到的CSI报告，而不需要假设任何传输或接收策略。另一方面，隐式反馈则在CSI报告时对传输或接收策略做出假设。在LTE中，假设自LTE Rel-8以来一直使用SU-MIMO，则隐式反馈（即CQI/PMI/RI）。

显式反馈范式包括直接信道反馈、压缩信道反馈、信道特征向量反馈或协方差矩阵反馈。在不受隐式反馈中SU-MIMO约束的情况下，在TRP端，通过显式反馈，可以准确地获得全信道信息，这对MU-MIMO性能有着特别有利的作用。

关于反馈机制，有两种主要的反馈机制，包括基于信道互易性的方法（例如上行探测）和基于下行RS测量的方法（例如量化反馈和模拟反馈）。

在TDD系统中，由于下行信道和上行信道共享同一频带，因此可以利用互易性在TRP侧进行下行CSI捕获。然而，NR系统在利用互易性进行CSI捕获时面临着巨大的挑战。

首先，对于UE配备的接收天线多于发射天线的情况，只能获得部分下行链路信道信息。

其次，对于高频率的大量天线和RF链，校准可能需要太多额外的电路或过多的系统开销来利用互易性。

第三，基于SRS的测量精度会受到UE发射功率限制的影响。

考虑到NR的大带宽和高传输损耗，特别是对于功率受限的UE，宽带SRS传输是不可行的。为了保证足够的信道估计精度，必须使用子带SRS传输来保证高的功率谱密度。为了捕获整个带宽的信道特性以帮助TRP进行频率选择性调度，通常由TRP配置SRS跳频。然而，根据LTE机制，刷取所有带宽需要较长的时间，使得TRP很难有效捕获瞬时信道。因此，需要一种新的基于SRS的NR测量机制。

另一种反馈机制是首先从一组下行链路RS在UE侧进行信道测量，然后在上行链路物理信道上反馈信道信息，包括量化反馈和非量化反馈。

量化反馈，也称为基于码本的反馈，通常对低信噪比具有鲁棒性。然而，基于码书反馈的MIMO性能对量化精度非常敏感。LTE Rel-13中引入了DFT向量和Kronecker积码本特征，提高了反馈精度。改进的反馈精度还意味着设计更大的码本、更多的上行链路反馈比特和更大的UE CQI/PMI/PI推导复杂度。

此外，LTE（DFT码本）中最先进的矢量量化技术仍然是在简化“一簇one cluster”传播信道模型的假设下进行设计和优化的。实验结果表明，DFT矢量和KP结构码本能够保持信道的相关特性，有利于一簇信道假设下的反馈分解。然而，通常需要多个簇来反映具有角度和时延扩展的真实信道，这意味着DFT码本的精度进一步受到粗糙的单簇模型本身的限制。换言之，当DFT码本中的过采样率高于某个阈值时，随着码本大小的增加，DFT码本的简单过采样不能再提高MIMO性能。

因此，为了更好地反映具有多个簇的真实传播信道，一种基于多波束组合的鲁棒码本结构需引入NR，它可以适应各种天线配置和信道特性。

与量化反馈不同，模拟反馈的内容是非量化和非编码的。UE基于下行链路CSI-RS估计下行链路信道，然后将下行链路CSI（例如特征向量）调制到特定序列上。TRP检测这些序列并获得下行链路CSI。模拟反馈对于传统的MU-MIMO系统和MIMO干扰信道是一种可行的策略。

此外，上述多波束的组合可以将信道信息（例如特征向量）映射成多个基本波束的加权和，其中包含一些最佳波束。在这种情况下，所选择的波束的权重包括振幅和相位，这是CSI的一种模拟内容，可以以模拟方式直接反馈。这对于多用户MIMO系统和MIMO干扰信道是一种可行的策略。主要的好处是，反馈精度可以稳步提高，而许多传输有效载荷显着减少。

对于NR大规模MIMO系统，随着天线数量、用户数量和可用带宽资源的增加，CSI信息的可靠高效传输变得至关重要。

在当前3GPP LTE中，典型的PUCCH format2允许在11个信息比特上定期报告CSI，其中具有（20，A）块编码和QPSK调制，即仅需发送10个QPSK符号。这种有限的资源和固定调制/编码方案显然不能支持较大的天线端口，以满足NR大规模MIMO系统中高分辨率CSI反馈的要求。对于通过PUSCH进行CSI报告，有以下限制

1） QPSK，16QAM，64QAM

2） （32，O）块编码，（1/3）跟踪卷编码

虽然对天线数量、用户数量和带宽资源相对有限的当前系统施加上述限制是合理的，但NR Massive MIMO系统根本不可能将具有高度多样化能力、部署场景和CSI分辨率要求的用户限制为如此单调反馈信道传输配置的选择。

为了方便NR Massive MIMO系统的高分辨率CSI反馈，应支持专用上行反馈信道设计，其特点是编码调制、天线阵列接收大、非正交训练等灵活配置。

因此，在TRP处可以获得显著的增益，从而改进上行链路信道估计，以及改进用于高分辨率CSI反馈的上行链路传输的操作点。因此，这有利于上述反馈方法，因为1）非量化和未编码模拟传输的质量很大程度上依赖于上行链路信道估计的准确性，2）采用适当选择的编码调制方案，也可显著提高基于码本的量化编码数字传输的频谱效率和可靠性。