深度解读pCell技术.docx

深度解读pCell技术.docx

《深度解读pCell技术.docx》由会员分享，可在线阅读，更多相关《深度解读pCell技术.docx（9页珍藏版）》请在冰豆网上搜索。

深度解读pCell技术

深度解读pCell技术

有人说pCell技术是无线产业的一次颠覆，也有人说，它是5G技术的替代。

甚至，有人说，它突破了香农极限！

好吧，那我们就从香农理论说起。

香农理论是这样描述的：

C<=Blog2（1+S/N）

C=信道容量（bit每秒）

B=带宽（HZ）

S/N=信号和噪声比（SNR）

信道越好，SNR就越高。

举个例子，当SNR为20DB，log2（1+100）=6.6。

也就是说，SNR越高，信道容量越高；反之亦然。

通信技术一直受限于香农极限，直到像MU-MIMO这样的多用户传输技术出现。

说到多用户传输技术，我们先来理解一下MIMO。

提升频谱效率，这是通信宅们矢志不渝的终极目标。

直到有一天，他们发现采用大量天线可以提升频谱效率，于是，MIMO技术（Multiple-InputMultiple-Output，多输入多输出技术）就诞生了。

什么是MIMO技术？

MIMO是指在发射端和接收端分别使用多个发射天线和接收天线，采用空间分集的方法使不同的信号在相同的频率下同时传送。

采用多天线的MIMO技术可以提升系统容量，提高频谱效率。

如下图所示，MIMO技术是利用了无线电波在传输路径中受建筑物或地面反射的特点。

广义上讲，MIMO技术分为三种类型：

全向传送（a）、赋形波束（Beamforming）传送（b）和多用户MIMO（MultiuserMIMO，MU-MIMO）（c），如下图所示：

全向传送型（a）是最基本的MIMO方法，其需要在接收端移除干扰，需要终端采用复杂的信号处理机制来提升性能。

赋形波束传送（b），天线方向由赋形波束控制，减少了终端负担，这种类型MIMO的重点是如何有效完成波束赋形。

最后一种类型是MU-MIMO（MultiuserMIMO，多用户MIMO）。

区别于多用户MIMO，我们通常把前面两种类型统称为SU-MIMO（单用户MIMO）。

MU-MIMO可以将多个终端联合起来进行空间复用，不但可以有效提升系统容量，还能保持终端处理简单化。

不过，从类型a到c，技术的门槛越来越高，要实现MU-MIMO，有很多问题需要解决。

对于SU-MIMO（单用户MIMO），即使基站侧可以不受限于天线数量，但在移动终端侧，由于成本和终端尺寸的原因，受限于天线数量，从而限制了MIMO的发展。

对于MU-MIMO系统，多个用户终端的天线同时使用，多个用户终端同时交换信息，这样一来，基于大量的基站和用户终端天线，形成了一个大规模的虚拟的MIMO信道系统。

所以，较之SU-MIMO，我们就需要从整个网络的角度更宏观的去思考如何使用MU-MIMO来提升系统容量。

MU-MIMO是未来要实现的目标，它到底有多强？

来自NTT网络创新实验室的实验结果给出了答案。

NTT网络创新实验室部署了一个16*16天线的MU-MIMO无线传播测试环境。

如下图：

该实验环境由16阵元基站天线和带4阵元天线的4个终端用户组成，实验结果测出的速率可达43.5至50bits/s/Hz（平均SNR为31-36dB），这就意味着，当我们使用20MHZ无线带宽时，峰值速率可达到870Mbps至1Gbps，而这一峰值速率会随着天线数量的增加而上升。

然而，目前LTE20M带宽峰值理论最高下载速率仅为150Mbps。

实验结果表明，即使终端仅采用2或4个天线阵元，MU-MIMO的速率也远远高出单用户MIMO，其对比结果如下图，有兴趣可以看看：

在MIMO的三种类型图中，我们看到，MU-MIMO需要在基站侧进行资源分配，所以，预编码技术（Precoding）和调度技术（scheduling）就尤其重要，前者可以提升空间分集和空间复用增益，而后者可以提升多用户分集增益。

通常认为，采用闭环控制的预编码技术比开环控制的预编码技术可获得更高的系统性能，因为闭环控制可以在发射端通过CSI（信道状态信息）来优化信号发射。

不管是SU-MIMO还是MU-MIMO，它们都被LTE标准采纳。

SU-MIMO的目标是提升小区最大频谱效率和小区边缘性能，但是，它无法提升多用户分集增益。

由于MU-MIMO实现多个用户在空间上复用，它比SU-MIMO提供了更自由的空间维度，所以MU-MIMO的目标也更高级，它致力于提升小区平均频谱效率，这一技术实现的难点在于，如何在有限的信道反馈环境下提升小区平均频谱效率？

如何部署可以支持SDMA（SpaceDivisionMultipleAccess）的预编码技术？

如何通过更低的计算复杂性来完成调度？

尽管MU-MIMO还没实现，不过通信人总是高瞻远瞩，试想一下，随着移动数据流量的不断上升，小区覆盖半径必然越来越小，对于频率复用因子为1的LTE网络，小区间的干扰必将越来越严重。

如何在有限频率资源下，进一步提升小区边缘性能和小区平均容量？

于是，有人提出了Co-MIMO（协作式MIMO）技术。

Co-MIMO技术实现多个发射机间协作预编码和调度，这一技术在多个发射机之间高速共享信道信息。

我们把共同协作完成预编码和调度的区域叫协作区域，这一区域通常由一个基站和多个RRE（RemoteRadioEquipments，射频拉远设备）组成。

协作区域里有多个小区，协作区域之间不会相交。

那么Co-MIMO技术是怎样完成调度的呢？

移动终端测量来自多个RRE的SINR（SignaltoInter-ferenceplusNoiseRatio），移动终端识别最好SINR的RRE为主站，在根据一定的范围值筛选较差的SINR的RRH为从站，移动终端会将这些从站的信道信息上报给主站。

当每一个RRE都接收到了来自每个移动终端的反馈信息后，它将此信息报告给基站，基站将综合这些信道信息进行该协作区域内的预编码和调度。

看起来确实是个不错的方案，不过Co-MIMO这一技术面临的挑战是减少反馈信息和减小预编码/调度的计算复杂性。

好了，墨迹了这么久MIMO技术，我们该回到pCell的DIDO技术上来了！

pCell技术的关键是需要将“个人小区”连接到同一个“DIDODataCenter”。

需要发送的信息，首先传输到“DataCenter“，由“DataCenter”处理之后，每个“个人小区”协同发送信号。

在WIFI环境下，网络服务器的数据是直接发到相应的AP，再由AP无线发射到接收终端，而PCELL技术多了一个DIDODataCenter，数据不是直接发给相应AP，而是先发送到DIDODataCenter进行处理后再协同发送。

这个DIDODataCenter是关键，在这里实现了无线协同发射、编码集中处理和抗干扰技术。

关于DIDO技术的具体细节，该公司并没有过多提及。

查阅其技术白皮书，里面有这样一段话：

"测量目标用户与基站的多个DIDO分布式天线之间的链路质量，使用链路质量测量值来定义用户群集；测量定义的用户群集内的每一用户与每一DIDO天线之间的信道状态信息CSI；基于该测量的CSI对用户群集内的每一DIDO天线与每一用户之间的数据发射进行预编码。

"

再看看pCell网络结构（右）：

你是不是看到了MU-MIMO和Co-MIMU的影子？

当然，pCell技术还加入了一些软件定义无线电、虚拟化、以及C-RAN组网概念，这些概念其实也是未来通信的趋势。