面向工業物聯網的無小區巨連接大規模MIMO研究

王志敏，宋榮方，2

（1.南京郵電大學通信與信息工程學院；2.南京郵電大學江蘇省通信與網絡技術工程研究中心，江蘇南京 210003）

0 引言

隨著工業物聯網（Industrial Internet of Things，IIoT）設備數量的迅猛增加，構建強大的IIoT網絡連接各種IIoT設備才能保護相關大數據。巨量設備的大規模連通性是目前無線網絡面臨的巨大挑戰，為了支持這種大規模連接，數據中心需要一個強大通用的數據處理單元，大規模多輸入多輸出（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）技術因為能夠明顯提高頻譜效率（spectral efficiency，SE）以及其可靠性而被廣泛關注。文獻［5-11］闡述了利用大規模MIMO技術來支持IIoT設備的可行性。在典型的情況下，大規模MIMO的服務天線數量比用戶實體數多很多，一個顯著特點是通道硬化效應，這種效應使得快速變化的信道收斂到恒定的信道，從而簡化了網絡操作。但是，在IIoT網絡中使用大規模MIMO來支持大規模連接，用戶終端的數量會遠大于服務天線的數量，這將和傳統情況大不相同。

研究表明，大規模MIMO可以很好地適用于蜂窩網絡。在蜂窩網絡中，每個基站服務于一組專屬的用戶設備，這種網絡拓撲已經使用了幾十年，應用于IIoT方面的研究也非常豐富。如文獻［14］研究了單小區中基于巨連接大規模MIMO的IIoT網絡上行鏈路性能，并研究了有效支持大量IIoT設備的方法，提出一個由單小區巨連接大規模MIMO支持的具有經濟效益的IIoT網絡；文獻［15-16］考慮了一種可以替代蜂窩網絡的網絡基礎設施，命名為無小區大規模MIMO，如圖1所示。在網絡中部署大量的分布式接入點（Access Points，AP），這些AP共同連接到中央處理單元（Central Processing Unit，CPU）服務于所有的用戶終端，沒有單元邊界，提倡在每個AP局部使用最大比（maximum-ratio，MR）處理；文獻［16-17］則認為，在CPU上部分或完全集中式處理可以獲得更高的SE；文獻［18］中將AP間的合作程度分為4個等級，并比較了無小區MIMO和傳統小區MIMO的性能。但上述文獻沒有考慮到用戶設備數量非常大的情況，因此不能應用于IIoT具有龐大設備數量場景。

Fig.1 Cell-freemassive MIMO network圖1無小區大規模MIMO網絡

鑒于IIoT需要中等的數據速率和較低的成本，本文集中研究了一個以成本為中心的系統，即將無小區巨連接的大規模MIMO應用于IIoT網絡場景，研究有效支持大量IIoT設備的方法。與傳統的大規模MIMO不同，巨連接的大規模MIMO系統中用戶設備數量龐大，大于AP天線數。采用最小化均方誤差（Minimum mean-square error，MMSE）處理及MR處理，將AP間的合作等級分為完全集中式處理以及分布式處理。完全集中式處理是將每個AP接收到的導頻信號和數據信號通過前傳鏈路發送到CPU上，執行信道估計和數據檢測；分布式處理是在每個AP局部估計信道并應用一個任意的接收組合器來獲得終端數據的局部估計，然后在CPU上收集這些數據并取局部估計的平均值來執行檢測。只有信道統計信息可以被CPU利用，因為導頻信號沒有在前傳鏈路上被共享。同文獻［14］相同，本文假設服務天線數小于用戶終端的天線數，對比不同AP合作方式時不同數據處理方法下系統的SE和SINR，并將本文提出的面向IIoT的無小區巨連接大規模MIMO方案同文獻［14］中單小區方案進行比較。仿真結果表明，集中式MR處理的無小區巨連接大規模MIMO技術可同時支持大量低復雜度和低延遲的IIoT設備，并且比單小區方案更有優勢。因此，本文提出的方案可以應用于需要中等數據速率和低成本的IIoT網絡。

1 系統模型

一個無小區巨連接大規模MIMO系統，

M

個AP和

K

個用戶都配有一個天線，隨機分布在一個很大的區域（如圖1所示），所有的AP通過前傳鏈路連接到CPU，假設

M

個AP同時服務于同一時頻資源中的

K

個用戶。在典型的IIoT場景中，設備數量龐大，同時處于活動狀態的設備數量也非常大，所以與傳統的大規模MIMO不同，這里的

K

可以比

M

大得多，即

K＞M

，因此用于信道估計的導頻會被復用。本文考慮上行鏈路，相干間隔為

τ

，分為信道估計和上行數據傳輸兩個階段。用戶

k

與第

m

個AP間的信道系數用

g

表示，

g

建模如下：

1.1 信道估計

第

m

個接入點接收到的導頻信號為：

使用最小化均方誤差準則進行信道估計，則信道系數的估計為：

其中：

1.2 上行鏈路數據傳輸

在無小區巨連接大規模MIMO的上行鏈路傳輸階段，所有的IIOT設備在同一時頻資源上將數據信號經過功率控制系數

η

加權后分別發送給每個接入點。本文采用全功率發送，即

η

=1，令上行數據符號向量為

q

∈C，第

l

組的第

j

個用戶發送的符號為

q

。假設

q

為零均值方差為1且不相關的向量，即E(

qq

)=

I

，則接入點

m

接到的信號為：

式（9）中，

p

是用戶上行鏈路發射功率，這里假設所有用戶采用相同的發射功率，w～CN(0，1)是第

m

個接入點處的附加噪聲矢量。

2 性能分析

2.1 集中式處理

所有的

M

個接入點將接收到的導頻信號和數據信號都發送到CPU，由CPU進行導頻估計和信號檢測，接入點可以看成是中繼器。在一個相干塊內，每個接入點發送

τ

個復標量的導頻信號和

τ

-

τ

個復標量的數據信號，

M

個接入點總計

τM

個，并且假設在CPU處已知信道信息，則在CPU處的接收信號為：

由得到的導頻信號和信道信息計算出信道估計，這些估計可以單獨計算且不失最佳性，為：

估計的均方誤差為：

采用文獻［18］相同的證明方法可得用戶的瞬時有效SINR為：

分子是通過估計信道接收到的期望信號功率，分母是干擾加上噪聲。計算用戶的SE為：

當為MMSE合并時，合并向量為：

MMSE處理計算復雜度很高，但系統的CPU具有很強的計算能力，所以可以考慮實施。

2.2 分布式處理

和集中式處理不同，分布式處理不需要所有的AP將接收到的導頻信號和數據信號都發送給CPU，而是在每個AP處進行各自的本地信道估計，再利用信道信息進行數據預處理，最終將處理得到的數據發送給CPU進行最終解碼。本文選擇一種簡單易行的方法，即CPU直接將接收到的每個AP發送來的用戶預處理信號進行平均，不需要任何統計參數。在一個相干塊里，每個AP需要發送(

ττ

)

K

個復標量給CPU，總計(

τ

-

τ

)

KM

個。數據信號的局部估計為：

經過CPU處理后得到最終的信號估計值為：

用戶的瞬時有效SINR為：

用戶的SE為：

當選擇MMSE合并時，合并向量為：

3 系統仿真

3.1 仿真場景和參數設置

式（23）中，

γ

為第

k

個用戶到第

m

個接入點的距離。

3.2 仿真結果

圖2（彩圖掃OSID碼可見，下同）展示了使用MR處理時，不同相干時間下SE隨用戶數的變化。由圖2可知，集中式處理性能先優于分布式處理，后隨著用戶數的不斷增加，兩者性能逐漸趨于一致，在

T

≥1

ms

情況下，即使用戶數大于總服務天線數時，系統的SE依然隨著

K

或者

L

的增加而增加，直至一個特定點之后下降，這說明本文考慮的無小區巨連接大規模MIMO系統可以支持大量IIoT設備，而SE損耗或者宕機的情況很少。

Fig.2 Spectral efficiency（bit/s/Hz）changing with the number of users K when using MR processing圖2 MR處理時頻譜效率（bit/s/HZ）隨用戶數K的變化情況

圖3展示了使用MMSE處理時，不同相干時間下SE隨用戶數的變化。圖3中采用MMSE方法集中處理的性能優勢巨大，在用戶數等于兩倍服務天線數時性能優勢也非常明顯。由前面的分析可知，集中式需要的前向信令數為

τ

M

，分布式需要的前向信令數為(

τ

-

τ

)

KM

，由于：

Fig.3 Spectral efficiency（bit/s/Hz）changing with the number of users K when using MMSE processing圖3 MMSE處理時頻譜效率（bit/s/HZ）隨用戶數K的變化情況

Fig.4 Cumulativedistribution function of SNR圖4 信干噪比的累計分布函數

在

T

=1ms，

M=

40的情況下，將本文提出的支持IIoT場景的無小區巨連接大規模MIMO集中式MR處理方案與文獻［14］的單小區巨連接大規模MIMO方案進行對比，可以看出本文提出的方案具有一定優勢，如圖5所示。

Fig.5 Comparison between centralized cell-free missive MIMO and single-cell missive MIMO when using MR processing圖5 無小區集中式MR處理與單小區MR處理對比

4 結語

本文研究了無小區巨連接大規模MIMO用于支持大量設備的IIoT場景可行性。首先，將接入點的合作程度分為集中式和分布式處理兩種，然后對比MR和MMSE處理后系統的頻譜效率和信干噪比，最后考慮計算復雜度、需要的前向信令數及系統性能，提出采用集中式MR處理的無小區巨連接大規模MIMO技術來支持大量IIoT設備的方案。與文獻［14］提出的單小區方案進行對比，本文方案具有一定優勢。因為IIoT需要中等的數據速率和較低的成本，因此該方案可以成功應用于IIoT網絡中。后續將對AP不同的合作方式進行研究。