多進多出

多進多出（multiple input multiple output，MIMO）是為極大地提高信道容量，在發送端和接收端都使用多根天線，在收發之間構成多個信道的天線系統。

多進多出是一種相當複雜的天線分集技術。多徑效應會影響信號質量，因此傳統的天線系統都在如何消除多徑效應上動腦筋。而MIMO系統正好相反，它利用多徑效應來改善通信質量。在MIMO系統中，收發雙方使用多副可以同時工作的天線進行通信。MIMO系統通常採用複雜的信號處理技術來顯著增強可靠性、傳輸範圍和吞吐量。發射機採用這些技術同時發送多路射頻信號，接收機再從這些信號中將數據恢復出來。 ^[1] 

要提高系統的吞吐量，一個很好的方法就是提高信道的容量。MIMO可以成倍地提高衰落信道的信道容量。根據信息論最新成果，假定發送天線數為m，接收天線數是n，則在每個天線發送信號能夠被分離的情況下，有如下信道容量公式：

，

，式中SNR是每個接收天線的信噪比。 ^[2] 

根據這個工具，對於採用多天線陣發送和接收技術的系統，在理想情況下信道容量將隨着m線型增加，從而提供了目前其他技術無法達到的容量潛力。其次，由於多天線陣發送和接收技術本質上是空間分集與時間分集技術的結合，有很好的的抗干擾能力；進一步將多天線發送和接收技術與信道編碼技術結合，可以極大地提高系統的性能，這樣導致了空時編碼技術的產生。空時編碼技術真正實現了空分多址，是將來無線通信中必然選擇的技術之一。 ^[2] 

MIMO天線陣列，是一種開環的MIMO技術，m個發送天線，使用編碼重用技術將同樣碼集的每個碼重複使用m次，每個碼用來調製不同的數據子流，這樣在不增加碼資源的基礎上提高了原始數據的傳輸速率。為了分辨m個數據子流，在接收端也要使用多天線和空間信號處理。 ^[2] 

MIMO技術主要有兩種表現形式，即空間複用和空時編碼。這兩種形式在WiMAX技術中都得到了應用。WiMAX技術還給出了同時使用空間複用和空時編碼的形式。目前MIMO技術正在被開發應用到各種高速無線通信系統中。 ^[2] 

為充分利用MIMO的容量，人們提出了不同的空時處理方案。貝爾實驗室提出了一種分層空時結構，它將信源數據分成幾個子數據流，獨立地進行編碼調製，因而它不是基於發射分集的。AT&T在發射延遲分集的基礎上正式提出了基於發射分集的空時編碼。同時，一種簡單的發送分集方案也被提出，並將它進一步推廣提出了空時分組編碼，由於它具有很低的譯碼複雜度，已經被正式列入WCDMA標準中。空時編碼是一種把編碼、調製和空間分集結合起來的新興技術，也成為後3G技術中重要的一部分。 ^[2] 

MIMO無線通信系統是未來移動與無線通信系統的關鍵技術之一。MIMO系統的一個明顯特點就是具有極高的頻譜利用效率，在對現有頻譜資源充分利用的基礎上通過利用空間資源來獲取可靠性與有效性兩方面增益，其代價是增加了發送端與接收端的處理複雜度。

1.MIMO系統信道模型建模

MIMO系統的性能在很大程度上取決於信道模型，儘管目前已經存在標準化的無線傳播模型，並且在大量實測與理論研究工作的基礎上提供了許多種MIMO信道模型，但是至今還沒有被ITU所認可的標準化MIMO信道模型（3GPP已制定出了有關MIMO的信道模型標準）。因此，瞭解和掌握户內和户外環境中無線MIMO信道的特性，建立MIMO信道的靜態模型和特定的動態模型，對選擇合適的系統結構和設計優良的信號處理算法以實現MIMO系統潛在的巨大信道容量、取得預期的性能至關重要。 ^[3] 

2.MIMO系統的容量

相對於傳統的單天線系統，MIMO系統無論在性能還是在數據的傳輸速率上都是有很大的提高，首先對MIMO系統的信道容量進行了深入分析的是Telestar和Foschini，它們分別對高斯噪聲下的MIMO系統容量的研究表明，在假設各天線相互獨立條件下，多天線系統比單天線系統有顯著地提高，考慮M副發送天線、N幅接收天線的無線傳輸系統，在接收端以準確知道信道傳輸特性的情況下，Foschini的研究表明：當M=N時，得到的與N成比例增加的信道容量。在相同發射功率和傳輸寬帶下，該系統比單入單出（SISO）系統的信道容量提高了約40多倍。 ^[3] 

3.MIMO天線陣列的設計

一般情況下，基站天線架設的較高，天線陣列周圍的近場散射相對較為微弱，因而為了在不同陣元上獲取不相關的信號往往需要將陣元間至少保持10倍波長間距。當天線數量較大時，基站線陣列的架設將可能存在障礙。對於移動終端而言，由於近場散射體較為豐富，一般認為天線陣元間距1/2波長以上就可以使信號相關性足夠微弱。極化天線陣可以在同一空間位置利用相互正交的極化狀態實現陣元見得不相關性，因而可相對的減小天線陣列的尺寸。 ^[3] 

4.MIMO系統的信號處理

處於衰落環境中的陣列天線通信系統面臨着同信道干擾和符號間干擾。為了逼近多天線系統的容量需要很好地信號處理技術。高性能、低複雜度的信號檢測方法或聯合檢測方法一直是研究者的熱點內容。 ^[3] 

5.MIMO系統的複雜度問題

由於MIMO系統中信號被擴展至空時二維中，與單天線系統相比，其信道估計、信道均衡、譯碼、檢測環節的複雜度都將隨着天線數量或者信號調製階數的增長而急劇增加，而算法計算量又將直接影響到處理時延、設備功耗以及待機時間。同時，在實際應用中，限制MIMO系統的一個關鍵因素就是多個射頻鏈路所帶來的的昂貴成本。對於降低“軟件”的計算複雜度，為MIMO系統提供更為簡單而且有效的信號處理方法和各種空時編、譯碼方案層出不窮。對於降低“硬件”成本，天線選擇則是一項非常關鍵的技術，其可在保持MIMO技術優點的同時，大幅度降低處理複雜度和硬件成本，是將MIMO系統推向實用化的一個研究重點。

6.MIMO系統的分集與複用

MIMO系統的本質是提供分集增益和複用增益。前者保證系統的傳輸可靠性，後者提高系統的傳輸速率。早期文獻大多數集中在發送分集和空間複用單獨使用或單獨與編碼結合使用，研究表明，多天線系統能同時提供分集和空間複用，兩者之間存在折衷關係。通過合理利用MIMO系統分集和複用兩種模式來最大限度獲得系統增益是非常值得探討的。

7.（多小區）多用户MIMO系統

從理論上講，多用户MIMO系統的容量域已經得到解決，但是如何讓容量域滿足各種用户對傳輸速率的要求，仍然沒有很好地解決。再者，在廣播信道中，由於MIMO系統存在天線間和用户間干擾，如何設計發送向量以消除用户間的共信道干擾，如何使功率受限時系統的容量和每個用户特定QoS的功率控制最優化的問題，以及存在多小區多用户系統時的相關技術仍是研究重點。 ^[3] 

MIMO技術指在發射端和接收端分別使用多個發射天線和接收天線，使信號通過發射端與接收端的多個天線傳送和接收，從而改善通信質量。它能充分利用空間資源，通過多個天線實現多發多收，在不增加頻譜資源和天線發射功率的情況下，可以成倍的提高系統信道容量，顯示出明顯的優勢、被視為下一代移動通信的核心技術。MIMO技術的實質是為系統提供空間分集增益與空間複用增益。 ^[3] 

發射端通過空時映射將要發送的數據信號映射到多根天線上發送出去，接收端將各根天線接收到的信號進行空時譯碼從而恢復出發射端發送的數據信號。根據空時映射方法的不同，MIMO技術大致可以分為兩類：空間分集和空間複用。空間分集是指利用多根發送天線將具有相同信息的信號通過不同的路徑發送出去，同時在接收機端獲得同一個數據符號的多個獨立衰落的信號，從而獲得分集提高的接收可靠性。舉例來説，在慢瑞利衰落信道中，使用一根發射天線n 根接收天線，發送信號通過n 個不同的路徑。如果各個天線之間的衰落是獨立的，可以獲得最大的分集增益為n 。對於發射分集技術來説，同樣是利用多條路徑的增益來提高系統的可靠性。在一個具有m根發射天線n 根接收天線的系統中，如果天線對之間的路徑增益是獨立均勻分佈的瑞利衰落，可以獲得的最大分集增益為mn。目前在MIMO系統中常用的空間分集技術主要有空時分組碼（Space Time Block Code，STBC）和波束成形技術。STBC是基於發送分集的一種重要編碼形式，其中最基本的是針對二天線設計的Alamouti方案。

STBC方法，其最重要的地方就是使得多根天線上面要傳輸的信號矢量相互正交。使用STBC技術，能夠達到滿分集的效果，即在具有M根發射天線N 根接收天線的系統中採用STBC技術時最大分集增益為MN。波束成形技術是通過不同的發射天線來發送相同的數據，形成指向某些用户的賦形波束，從而有效提高天線增益。為了能夠最大化指向用户的波束的信號強度，通常波束成形技術需要計算各個發射天線上發送數據的相位和功率，也稱之威波束成形矢量。常見的波束成形矢量計算方法有最大特徵值向量、MUSIC算法等。M根發射天線採用波束成形技術可以獲得的最大發送分集增益為M。空間複用技術是將要傳送的數據可以分成幾個數據流，然後在不同的天線上進行傳輸，從而提高系統的傳輸速率。常用的空間複用方法是貝爾實驗室提出的垂直分層空時碼，即V-BLAST技術。

智能終端迅速普及將移動數據業務需求推到一個更高的水平上，從而導致了頻譜資源的嚴重短缺。大規模技術主要挑戰包括導頻污染、波束賦型、預編碼和高性能信號檢測等。 ^[4] 

大規模MIMO技術採用大量天線來服務數量相對較少的用户，可以有效提高頻譜效率。國內外研究機構圍繞吞吐量、傳輸功率效率、預編碼和接收端設計等方面對大規模技術進行了深入研究。另一方面，能耗效率是又一關鍵性能指標。大規模MIMO不僅能夠有效提高系統信道容量，同時還能顯著改善無線系統的能耗效率。 ^[4] 

大規模MIMO與傳統MIMO相比具有諸多特點。導頻污染成為大規模MIMO技術的關鍵性限制因素，這是因為隨着基站天線數量的增加，相鄰小區的用户在上行道估計中使用同一組（或非正交的）訓練序列，從而導致基站端信道估計結果並非本地用户和基站間的信道，而是被其他小區用户發送的訓練序列所污染的估計。此外，信道測量、建模與估計、波束賦型/預編碼與檢測設計、硬件複雜度等問題也將限制大規模MIMO系統的實現。 ^[4]