陽 析,金 石
(東南大學(xué)移動通信國家重點實驗室 南京210096)
隨著移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)種類的日漸豐富,智能終端數(shù)量的持續(xù)爆炸式增長,人們對移動通信數(shù)據(jù)傳輸速率以及服務(wù)質(zhì)量的需求不斷提高。為適應(yīng)寬帶信息服務(wù)向移動終端延展的需要,移動通信系統(tǒng)要求能夠支持高達每秒數(shù)百兆甚至吉比特的高速分組數(shù)據(jù)傳輸,在無線資源日趨緊張的情況下,采用多天線發(fā)送和多天線接收(multiple-input multiple-output,MIMO)的無線傳輸技術(shù),可以充分挖掘利用空間無線資源,提高頻譜利用率和功率效率,因而MIMO無線傳輸技術(shù)成為3GPP LTE(3rd Generation Partnership Project long term evolution,第三代合作伙伴計劃長期演進)的關(guān)鍵技術(shù)[1]。此后,為進一步提高頻譜效率,改善小區(qū)邊緣性能,提升系統(tǒng)容量,3GPP組織在2011年3月發(fā)布的R10版本即LTEAdvanced(以下簡稱LTE-A)中引入了載波聚合和更先進的天線技術(shù),系統(tǒng)在基站側(cè)最多可支持8個天線端口用于數(shù)據(jù)的傳輸[2]。
然而,LTE系統(tǒng)的可達頻譜效率和小區(qū)邊緣頻譜效率仍然較低,并不能滿足迅猛發(fā)展的移動互聯(lián)網(wǎng)和物聯(lián)網(wǎng)市場與業(yè)務(wù)應(yīng)用的需求,由此,對5G移動通信系統(tǒng)的研究應(yīng)運而生。其中,最早由Marzetta提出的采用大規(guī)模天線陣列的大規(guī)模MIMO無線傳輸技術(shù)成為5G無線通信的研究熱點[3]。大規(guī)模MIMO(又名massive MIMO,large-scale antenna system,very large MIMO)是利用基站側(cè)配置的大規(guī)模天線陣列服務(wù)小區(qū)中若干用戶的MIMO系統(tǒng)。參考文獻[3~6]的研究表明:當天線數(shù)目趨于無窮大時,大規(guī)模MIMO能夠有效提高空間分辨率,削弱快衰落、非相關(guān)噪聲的影響,使空間資源能夠進一步劃分,可以采用空分多址(space division multiple access,SDMA)的復(fù)用方式,增加同時調(diào)度與服務(wù)的用戶個數(shù),實現(xiàn)多用戶(multiple user,MU)傳輸,提高系統(tǒng)容量。
通過在基站側(cè)配置大規(guī)模天線陣列,且基站側(cè)天線數(shù)遠多于同時服務(wù)的用戶天線數(shù),相比于傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng),大規(guī)模MIMO系統(tǒng)可獲得以下增益。
·更高的數(shù)據(jù)傳輸速率:一般來說,在傳播環(huán)境良好的情況下,配置的天線數(shù)越多,可同時傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù)越多,可同時服務(wù)的用戶數(shù)也越多,由于基站側(cè)配置了大規(guī)模天線陣列,因而可以支持傳輸更多的數(shù)據(jù)流和服務(wù)更多的用戶,獲得更高的數(shù)據(jù)傳輸速率。
·更高的可靠性:由于基站側(cè)配置了大規(guī)模天線陣列,天線的有效孔徑增大,可以接收到更多從周圍環(huán)境中折射或散射過來的徑,從而增加了接收信號的分集度,通信的可靠性得到加強。
·更高的功率利用率和更少的干擾:大規(guī)模天線陣列的使用可以增強系統(tǒng)的空間分辨力,當基站側(cè)探知目標用戶的大致位置方位時,可以更具有指向性地發(fā)送信號,使得在節(jié)省發(fā)送信號功率的同時減少對其他用戶的干擾。
由上文可知,大規(guī)模MIMO技術(shù)成為下一代無線通信系統(tǒng)最有潛力的無線傳輸技術(shù)之一,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的傳輸方案也被研究者們先后提出,以期最大地獲取由大規(guī)模天線陣列所帶來的系統(tǒng)性能增益。此外,由于在基站側(cè)引入大規(guī)模天線陣列,系統(tǒng)實現(xiàn)的硬件復(fù)雜度與計算復(fù)雜度急劇上升,如何實現(xiàn)大規(guī)模MIMO的原型驗證系統(tǒng)也是一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題。
蜂窩移動系統(tǒng)的傳輸方案決定了系統(tǒng)最終能達到的最優(yōu)性能。在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,由于基站側(cè)配置了大規(guī)模天線陣列,信道狀態(tài)信息(CSI)的獲取成為影響大規(guī)模MIMO系統(tǒng)傳輸方案性能的核心問題。在頻分雙工(FDD)系統(tǒng)中,傳統(tǒng)傳輸方案為利用下行鏈路的導(dǎo)頻訓(xùn)練和用戶終端反饋來獲取發(fā)送端信道狀態(tài)信息(CSIT);在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,基站側(cè)下行發(fā)送的天線數(shù)巨大,若使用正交導(dǎo)頻,由于導(dǎo)頻長度與發(fā)射天線數(shù)成正比,下行導(dǎo)頻的開銷將不可接受,同時,用戶側(cè)CSIT的反饋量也將是巨大的;在時分雙工(TDD)系統(tǒng)中,利用信道的互易性,先進行上行導(dǎo)頻訓(xùn)練,而后根據(jù)信道互易性,基站獲得下行鏈路的信道信息,導(dǎo)頻開銷與所有用戶的總天線數(shù)成正比,當用戶數(shù)較多、用戶端配置多天線時,導(dǎo)頻開銷依然很大。因而傳統(tǒng)的傳輸方案并不適用于大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。為此,研究者們先后提出了在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下的聯(lián)合空分復(fù)用 (joint spatial division and multiplexing,JSDM)傳輸方案[7]和大規(guī)模多波束空分多址(massive beam-spatial division multiple access,MB-SDMA)傳輸方案[8],分別利用信道二階統(tǒng)計信息對用戶進行分組并將信號轉(zhuǎn)換到波束域中進行空分多址方式的傳輸,在匹配大規(guī)模MIMO系統(tǒng)信道特性的同時,解決由大規(guī)模天線陣列引入的導(dǎo)頻瓶頸問題。本節(jié)將分別對JSDM傳輸方案和MB-SDMA傳輸方案進行簡單介紹。
簡單來說,JSDM傳輸方案就是利用在相鄰或相近位置的用戶往往具有相同(或相似)信道相關(guān)陣的事實,依據(jù)各用戶信道相關(guān)陣的相似性,采用固定量化或傳統(tǒng)聚類的方法對用戶進行合理的分組,使得在同一分組中的用戶終端具有相似的信道相關(guān)陣即地理位置鄰近,而不同分組中的用戶在AOA(angle of arrival,到達角)維度上充分間隔開,然后在組內(nèi)采用適當?shù)挠脩粽{(diào)度算法有效地挑選出調(diào)度的用戶集合進行數(shù)據(jù)傳輸,在充分挖掘空間維度的同時降低每組用戶有效信道的維數(shù)[7~10]。
JSDM傳輸方案如圖1所示。
圖1 JSDM傳輸方案示意
JSDM傳輸方案根據(jù)是否需要對整個系統(tǒng)的有效信道進行估計與整體反饋,又可分為聯(lián)合小組處理(joint group processing,JPG)方案和獨立分組處理(per-group processing,PGP)方案。由于JPG方案所需的反饋量與計算復(fù)雜度較大,因此本文更多地關(guān)注PGP方案。JSDM傳輸方案包含兩個階段的預(yù)編碼,表示為:
其中,B∈CM×b是預(yù)波束成形矩陣,用于匹配信道相關(guān)陣中獲取的方向信息,僅依賴于信道的二階統(tǒng)計量,P∈Cb×S是多用戶MIMO預(yù)編碼矩陣,取決于經(jīng)過預(yù)波束成形矩陣B后的等效信道矩陣,M為基站側(cè)天線數(shù),S為傳輸?shù)臄?shù)據(jù)流數(shù),b為可優(yōu)化參數(shù),且滿足b>S。假設(shè)小區(qū)基站側(cè)配置M根天線,小區(qū)中共有K個單天線用戶,其下行傳輸信道模型為:
其中,x∈CM是基站側(cè)發(fā)送信號,y∈CK是K個用戶接收到的信號,z~CN(0,IK)為高斯白噪聲,hk∈CM為第k個用戶的上行信道向量。設(shè)第gk個用戶的信道向量為hgk,Hg=[hg1…h(huán)gkg]為第g個小組的信道矩陣,Bg表示第g個小組的M×bg維預(yù)波束成形矩陣,H=[H1…HG]為整個系統(tǒng)的信道矩陣,劬BHH為經(jīng)過預(yù)波束成形矩陣B后的等效信道矩陣,因而經(jīng)過兩級預(yù)編碼后的下行傳輸信道模型可寫為:
其中:
在PGP方案中,多用戶MIMO預(yù)編碼矩陣采用塊對角矩陣,即P=diag(P1,…,Pg),其中Pg∈Cbg×Sg,所以式(3)可簡化為:
進一步對分組和預(yù)波束成形矩陣進行設(shè)計,采取特征根波束成形和塊對角化的方法,使得對所有的g′≠g,有式(6)成立:
式(6)即精確對角化,則yg≈HgHPgsg,從而不同用戶組之間的干擾可被消除,同時等效信道的維數(shù)也被降低。此時在第g個小組中,Pg可采用等效信道的正則迫零(regularized zero-forcing,RZF)預(yù)編碼矩陣。其傳輸流程大致如下。
(1)確定相似性度量準則:根據(jù)信道的二階統(tǒng)計量定義用戶與小組之間的相似性度量值。
(2)用戶分組:依據(jù)定義的度量準則對不同的用戶進行分組,使得每個組內(nèi)的用戶具有相同的特征子空間(稱為小組特征空間),而不同小組的特征空間不重疊或正交。
(3)組內(nèi)調(diào)度:在組內(nèi)進行用戶調(diào)度,調(diào)度出的可同時進行傳輸?shù)挠脩粼诮M內(nèi)進行小規(guī)模的CSI反饋,基站側(cè)根據(jù)已知的信道信息利用特征根波束成形和塊對角化的方法獲得預(yù)波束成形矩陣Bg,進而得到多用戶MIMO預(yù)編碼矩陣Pg。
(4)開始上下行數(shù)據(jù)傳輸。
JSDM傳輸方案的主要思想為:在大規(guī)模MIMO場景下,利用信道的二階統(tǒng)計信息對用戶進行分組,從而最大限度地挖掘空間維度,以盡可能地獲取大規(guī)模天線陣列所帶來的增益,但由于需要對小區(qū)內(nèi)所有用戶利用相似度量準則進行用戶分組和計算預(yù)波束成形矩陣以及多用戶MIMO預(yù)編碼矩陣,JSDM方案的計算復(fù)雜度較高,如何在不損失較多性能增益的情況下盡可能地降低計算復(fù)雜度是一個值得研究的課題。
MB-SDMA傳輸方案的核心思想是:通過將信號轉(zhuǎn)換到波束域,利用用戶波束域信道的稀疏性,采取相應(yīng)的用戶調(diào)度方法,使占用不同波束集合的用戶與基站同時進行通信,每個波束集合只接收/發(fā)送單個用戶的信號,從而化繁為簡,將多用戶MIMO傳輸鏈路分解為若干個單用戶MIMO信道鏈路,在降低計算復(fù)雜度的同時也減少了用戶間的干擾。MB-SDMA傳輸方案如圖2所示,基站依據(jù)獲取到的波束域信道統(tǒng)計信息,利用相應(yīng)的用戶調(diào)度算法調(diào)度出3個用戶,為每個用戶分配不同的波束集合使得多個用戶可在同一時頻資源上進行數(shù)據(jù)的傳輸。
圖2 MB-SDMA傳輸方案示意
在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,下行傳輸波束域信道定義為:
(1)獲得統(tǒng)計信道信息:各個用戶分別發(fā)送各自的上行探測信號,基站通過接收到的探測信號估計出各個用戶波束域統(tǒng)計信道信息。
(2)用戶調(diào)度:采用相應(yīng)的用戶調(diào)度準則對各個用戶和各個波束進行調(diào)度,在使不同用戶使用不同波束集合的原則上,可根據(jù)不同的系統(tǒng)目標采取最大和速率準則或比例公平準則。
(3)分解為單用戶MIMO鏈路:通過用戶調(diào)度,不同用戶與基站不同的波束集合進行通信,從而實現(xiàn)將多用戶MIMO鏈路分解為多個單用戶MIMO鏈路為:
其中,skd,l為第k個用戶在第l個子載波上的波束域發(fā)射信號,ρkd,l為其發(fā)射功率,nk,l為高斯白噪聲,Bk為第k個波束集合。
(4)上下行鏈路傳輸:在上行鏈路中,基站估計瞬時信道信息以及干擾的相關(guān)陣,對接收信號進行相干檢測;在下行鏈路中,用戶估計瞬時信道信息以及干擾的相關(guān)陣,對接收信號進行相干檢測。
在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,由于在基站側(cè)引入大規(guī)模天線陣列,系統(tǒng)實現(xiàn)的硬件復(fù)雜度與計算復(fù)雜度隨著天線數(shù)的增加急劇上升,如何實現(xiàn)大規(guī)模MIMO的原型驗證系統(tǒng)是一個非常具有挑戰(zhàn)性的問題。目前所知正在構(gòu)建的大規(guī)模MIMO的原型驗證平臺主要有美國萊斯大學(xué)(Rice University)和Bell實驗室合作搭建的Argos[11,12]以及瑞典隆德大學(xué)(Lund University)和美國國家儀器公司(National Instruments,NI)合作實現(xiàn)的LuMaMi[13]。
Argos是一款用于大規(guī)模天線多用戶波束成形的原型驗證系統(tǒng),可同時服務(wù)多個用戶,它采取了層次式和模塊化的設(shè)計,使得系統(tǒng)更具有可擴展性。2012年Argos V1實現(xiàn)了在基站側(cè)配置64根天線,在室內(nèi)的環(huán)境下,可同時服務(wù)15個單天線用戶。2013年,Argos V2在Argos V1的基礎(chǔ)上將基站側(cè)天線擴展到96根,可同時支持32個數(shù)據(jù)流的傳輸。
圖3 Argos平臺邏輯結(jié)構(gòu)
構(gòu)成Argos系統(tǒng)的主要組件有:WARP(wireless open access research platform,無線開放接入研究平臺)模塊、時鐘分發(fā)板、中央控制器、以太網(wǎng)交換機,其邏輯結(jié)構(gòu)[11]如圖3所示。每個WARP模塊由一塊母板和一塊子板組成,包含4個射頻端口與1塊FPGA(field-programmable gate array,現(xiàn)場可編程門陣列),主要將數(shù)字信號轉(zhuǎn)換為射頻信號或者將射頻信號轉(zhuǎn)換為數(shù)字信號;時鐘分發(fā)板的功能為實現(xiàn)各個組件之間的時鐘同步;中央控制器負責(zé)對基帶的數(shù)據(jù)進行處理和分析;以太網(wǎng)交換機負責(zé)匯聚從各個射頻前端采集到的信號并轉(zhuǎn)發(fā)給中央控制器進行基帶處理。
Argos的設(shè)計特點為:采用了層次式和模塊化的設(shè)計,使得系統(tǒng)具有良好的可擴展性,例如若想增加基站側(cè)發(fā)送天線數(shù),只需在Argos交換機處增加WARP模塊即可實現(xiàn)系統(tǒng)硬件的擴展;Argos將整體的計算任務(wù)在多個模塊間進行層次化分配,在下行傳輸中,利用改進的波束成形算法將數(shù)據(jù)的波束成形加權(quán)計算在各個天線所屬的模塊本地進行,將計算量均分到各個模塊從而減輕中央處理器的計算復(fù)雜度;為校正通道的一致性,Argos提出了一種通道校準算法,通過采用內(nèi)部校正過程使CSI估計開銷與天線數(shù)目無關(guān)。
圖4 Argos V2實物
Argos V2實物如圖4所示。每個機柜放置12個WARP模塊,兩個機柜共放置24個WARP模塊、96根天線[12]。
LuMaMi是由瑞典隆德大學(xué)的Ove Edfors教授和Fredrik Tufvesson教授與美國國家儀器公司合作,使用美國國家儀器公司的大規(guī)模MIMO應(yīng)用程序框架和硬件平臺開發(fā)出的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)。該系統(tǒng)主要由SDR(software defined radio,軟件定義無線電)節(jié)點(USRP-RIO系列)、時鐘分發(fā)板、中央控制器和PXI Express機箱組成,其結(jié)構(gòu)如圖5所示。
整個系統(tǒng)的框架由PXIe-1085機箱搭建而成,采用層次化設(shè)計,數(shù)據(jù)由USRP-RIO采集后經(jīng)PXIe-8262接口匯聚到各個子PXIe-1085機箱,每個子PXIe-1085機箱最多可連 接16個USRP-RIO即 構(gòu) 成32×32的MIMO,各 個 子PXIe-1085機箱再通過PXIe-8384和PXIe-8381匯聚到主PXIe-1085機箱,主PXIe-1085機箱上除配置PXIe-8135高性能嵌入式控制器外,還搭載了PXIe-7976的FPGA協(xié)處理器以用于提高數(shù)據(jù)的處理能力。此外,系統(tǒng)時鐘模塊采用的是PXIe-6674T,可實現(xiàn)系統(tǒng)的定時和多機箱同步。在此硬件架構(gòu)的基礎(chǔ)上,由瑞典隆德大學(xué)和美國國家儀器公司合作構(gòu)建的LuMaMi系統(tǒng)邏輯架構(gòu)[13]如圖6所示。
LuMaMi采用OFDM無線傳輸技術(shù),系統(tǒng)帶寬為20 MHz,基站側(cè)最多可配置128根天線,可支持10個用戶同時傳輸。由于基站側(cè)配置天線數(shù)較多,系統(tǒng)帶寬較寬,假設(shè)采樣速率為30.72 MHz,ADC(analog to digital converter,模數(shù)轉(zhuǎn)換)的轉(zhuǎn)換精度為16 bit,一個射頻通道的數(shù)據(jù)吞吐量將為122.88 Mbit/s(包含I、Q兩路數(shù)據(jù)),128根天線的數(shù)據(jù)吞吐量為15.36 Gbit/s,若將數(shù)據(jù)集中傳輸?shù)交鶐нM行處理,不僅系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸壓力較大,基帶的數(shù)據(jù)處理能力也會面臨嚴峻的挑戰(zhàn),因而LuMaMi考慮將整個系統(tǒng)劃分為8個子帶系統(tǒng),每個子帶系統(tǒng)負責(zé)處理1.5 MHz帶寬的數(shù)據(jù)。每個子帶系統(tǒng)又由8個模塊組成,分別是天線合并(antenna combiner)模 塊、帶 寬 拆 分(bandwidth splitter)模塊、信 道 估 計 (channel estimation)模 塊、MIMO檢 測(MIMO detector)模 塊、接 收 校 正(rec calibration)模 塊、MIMO預(yù)編碼(MIMO precoder)模塊、帶寬合并(bandwidth combiner)模塊和天線拆分(antenna splitter)模塊。其中,天線合并模塊和天線拆分模塊分別負責(zé)匯聚來自各個天線的數(shù)據(jù)并將數(shù)據(jù)分發(fā)至各個物理天線,帶寬拆分模塊負責(zé)將該子系統(tǒng)中整帶寬的數(shù)據(jù)劃分成不同子帶并分配至其他子系統(tǒng),帶寬合并模塊負責(zé)匯聚其他子系統(tǒng)傳輸過來的子帶的數(shù)據(jù),MIMO檢測模塊和MIMO預(yù)編碼模塊則分別負責(zé)對該子系統(tǒng)所負責(zé)的子帶數(shù)據(jù)進行檢測譯碼和預(yù)編碼。
相比于Argos,由于LuMaMi有美國國家儀器公司的產(chǎn)品支持,開發(fā)更具備可復(fù)制性。首先,在硬件上,采用成熟的軟件無線電節(jié)點即USRP-RIO系列和PXIe機箱的LuMaMi,在硬件設(shè)備的連接與穩(wěn)定性方面更為可靠;其次,在軟件上,大規(guī)模MIMO應(yīng)用程序框架的開發(fā)也可在美國國家儀器公司提供的統(tǒng)一的軟件平臺——NI LabVIEW上進行,從而有利于對整個原型驗證平臺的設(shè)計布局和調(diào)試進行控制。值得一提的是,在大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中,當天線數(shù)量較多時,若將數(shù)據(jù)進行集中處理會給系統(tǒng)的數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)處理帶來較大壓力,因而Argos中提出的將波束成形加權(quán)計算在各個天線所屬的模塊本地進行以及通過采用內(nèi)部校正過程校準通道使CSI估計開銷與天線數(shù)目無關(guān)等處理方法,對于系統(tǒng)的實現(xiàn)很有借鑒意義。
大規(guī)模MIMO技術(shù)是下一代無線通信系統(tǒng)最有潛力的無線傳輸技術(shù)之一。本文主要介紹了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)下兩種傳輸方案,即JSDM傳輸方案和MB-SDMA傳輸方案,簡要敘述了方案的原理和傳輸過程;此外,還對當前幾種大規(guī)模MIMO的原型驗證系統(tǒng)Argos和LuMaMi進行了簡單介紹。大規(guī)模MIMO無線通信技術(shù)已成為國內(nèi)外的研究熱點,但相關(guān)研究工作尚處在起步階段,還有大量課題需要進行研究,如大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中的導(dǎo)頻污染、射頻通道的一致性校準、FDD下的大規(guī)模MIMO系統(tǒng)方案等。
1 3rd Generation Partnership Project.TR 25.913-900.Requirements for Evolved UTRA(E-UTRA)and Evolved UTRAN(E-UTRAN),2009
2 3rd Generation Partnership Project.TR 36.912-900.Feasibility Study for Further aAdvancements for E-UTRA(LTE-Advanced),2011
3 Marzetta L T.Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas.IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,9(11):3590~3600
4 Rusek F,Persson D,Lau B K,et al.Scaling up MIMO:opportunities and challenges with very large arrays.Signal Processing Magazine,2013,30(1):40~60
5 Lu L,Li G Y,Swindlehurst L A,et al.An overview of massive MIMO:benefits and challenges.IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2014,8(5):742~758
6 Larsson G E,Edfors O,Tufvesson F,et al.Massive MIMO for next generation wireless systems.IEEE Communications Magazine,2014,52(2):186~195
7 Adhikary A,Nam J,Ahn J,et al.Joint spatial division and multiplexing-the large-scale array regime.IEEE Transactions on Information Theory,2013,59(10):6441~6463
8 Sun C,Gao X Q,Jin S,et al.Beam division multiple access transmission for massive MIMO.IEEE Transactions on Communications,revised
9 Nam J,Ahn J,Adhikary A,et al.Joint spatial division and multiplexing:realizing massive MIMO gains with limited channel state information.Proceedings of Information Sciences and Systems(CISS),Princeton,New Jersey,USA,2012:1~6
10 Nam J,Adhikary A,Ahn J,et al.Joint spatial division and multiplexing:opportunistic beamforming,user grouping and simplified downlink scheduling.IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing,2014,8(5):876~890
11 Shepard C,Yu H,Anand N,et al.Argos:practical many-antenna base stations.Proceedings of Annual International Conference on Mobile Computing & Networking,Istanbul,Turkey,2012,11(1):53~64
12 Shepard C,Yu H,Zhong L.ArgosV2:a flexible many-antenna research platform.Proceedings of Annual International Conference on Mobile Computing & Networking,Miami,USA,2013:163~166
13 Vieira J,Malkowsky S,Nieman K,et al.A flexible 100-antenna testbed for massive MIMO.Proceedings of IEEE Globecom 2014 Workshop-Massive MIMO:from Theory to Practice,Texas,USA,2014