信科，金思年**，陳藝靈，岳殿武，鞠默然

（1.大連海事大學(xué)信息科學(xué)技術(shù)學(xué)院，遼寧 大連 116026；2.大連東軟信息學(xué)院智能與電子工程學(xué)院，遼寧 大連 116023）

0 引言

5G 通信系統(tǒng)可以利用毫米波和大規(guī)模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多輸入多輸出）等關(guān)鍵技術(shù)獲得比4G 通信系統(tǒng)高幾個(gè)數(shù)量級(jí)的傳輸速率，而毫米波和大規(guī)模MIMO 的融合也成為了5G 的關(guān)鍵技術(shù)之一。毫米波通信有著豐富的可利用頻率資源，但由于其視距傳播的特點(diǎn)，使得傳輸?shù)穆窂綋p耗變得十分嚴(yán)重，而大規(guī)模MIMO 通過(guò)在收發(fā)端配置高數(shù)量級(jí)的天線陣列，可以有效緩解路徑損耗的問(wèn)題[1-2]。不過(guò)，毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)通常需要配備大量的射頻鏈路，這導(dǎo)致了硬件成本的提高以及系統(tǒng)的高功耗等問(wèn)題[3]。在6G 時(shí)代，高速率傳輸是必然要求，但綠色通信也是重要理念，而近段時(shí)間興起的IRS（Intelligent Reflecting Surface，智能反射面）不僅可以解決功耗與性能的矛盾，而且可以通過(guò)自身特性改變傳輸環(huán)境，以獲得更高的通信質(zhì)量[4]?；诖?，IRS 與毫米波大規(guī)模MIMO 的融合有望在未來(lái)6G 通信系統(tǒng)中發(fā)揮著不可或缺的作用。

1 毫米波大規(guī)模MIMO

1.1 概述

隨著5G 時(shí)代的到來(lái)，傳統(tǒng)的6 GHz 頻段已無(wú)法滿足不斷攀升的移動(dòng)用戶數(shù)量和通信需求，而毫米波通信的出現(xiàn)為解決該問(wèn)題提供了有力的技術(shù)手段，毫米波通信具備以下三方面優(yōu)勢(shì)[5-6]：

（1）波長(zhǎng)短。毫米波的波長(zhǎng)在1～10 mm 之間，這可以有效縮小收發(fā)端天線陣列的物理尺寸，降低狹小空間內(nèi)集成大量天線的復(fù)雜度；

（2）頻帶資源豐富。毫米波的頻譜范圍在30～300 GHz之間，這使得更多的用戶能夠被分配到帶寬，實(shí)現(xiàn)海量通信設(shè)備的實(shí)時(shí)連接；

（3）抗干擾能力強(qiáng)。毫米波的頻段較高，這可以有效減少同頻信號(hào)的干擾。

盡管毫米波通信技術(shù)有著諸多優(yōu)點(diǎn)，但其缺點(diǎn)也同樣不容忽視。由于信號(hào)的傳播路徑損耗與信系統(tǒng)中，BS（Base Station，基站）集成了大量的天線，并利用毫米波頻段向多個(gè)用戶提供服務(wù)，這也是該系統(tǒng)最為常見(jiàn)的應(yīng)用場(chǎng)景。

1.2 挑戰(zhàn)及相關(guān)研究

毫米波與大規(guī)模MIMO 的結(jié)合最大程度地發(fā)揮了兩者的優(yōu)勢(shì)，彌補(bǔ)了彼此的不足，是5G 的研究熱點(diǎn)之一。相比于傳統(tǒng)的低頻信號(hào)傳輸系統(tǒng)，毫米波大規(guī)模MIMO的優(yōu)勢(shì)明顯，但也面臨著諸多挑戰(zhàn)：

（1）傳輸信號(hào)的頻率高、帶寬大，對(duì)于硬件設(shè)備的要求高；

（2）在傳輸設(shè)備里配置了大型的天線陣列，這使得系統(tǒng)的體積、成本以及功耗相應(yīng)增加。

為了解決這些難題，波束賦形（也稱(chēng)預(yù)編碼）技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生，即利用CSI（Channel State Information,信道狀態(tài)信息）對(duì)信號(hào)進(jìn)行處理的技術(shù)。傳統(tǒng)的波束賦形技術(shù)主要分為兩種：數(shù)字波束賦形和模擬波束賦形，前者是將每根天線均配置一條RF（Radio Frequency，射頻）鏈路，以減小不同信道間的干擾，保證系統(tǒng)性能，但設(shè)備成本和總功耗較高。后者是令所有的天線共用一根RF鏈路，這可以顯著降低成本和功耗，但也導(dǎo)致系統(tǒng)性能比較一般。為了實(shí)現(xiàn)兩種波束賦形方式的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，文獻(xiàn)[9] 提出了將數(shù)字波束賦形與模擬波束賦形相結(jié)合的混合預(yù)編碼技術(shù)，其中信號(hào)先以較低的維數(shù)進(jìn)行數(shù)字預(yù)編碼，然后通過(guò)模擬預(yù)編碼器進(jìn)行處理，最后天線陣列將預(yù)編碼信號(hào)進(jìn)行發(fā)送，如圖1 中的發(fā)送端所示。此外，根據(jù)模擬預(yù)編碼器與天線陣列的連接方式不同，混合預(yù)編碼發(fā)射機(jī)可以分為三種不同的連接結(jié)構(gòu)，如圖2 所示。若每個(gè)RF 鏈連接到所有天線，則為全連接結(jié)構(gòu)；若每個(gè)RF 鏈僅連接到部分互斥的天線子集，則為部分連接結(jié)構(gòu)；若每個(gè)RF 鏈路連接到相互重疊的天線子集，則為混合連接結(jié)構(gòu)。

圖1 多用戶毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)框圖

圖2 混合預(yù)編碼結(jié)構(gòu)

針對(duì)全連接結(jié)構(gòu)，文獻(xiàn)[10] 表明通過(guò)合理地設(shè)計(jì)預(yù)編碼，混合預(yù)編碼系統(tǒng)可以在性能逼近全數(shù)字預(yù)編碼系統(tǒng)的同時(shí)，減少RF 鏈路的使用數(shù)量，降低硬件成本。文獻(xiàn)[11] 利用毫米波信道的稀疏散射結(jié)構(gòu)，提出了一種基于OMP（Orthogonal Matching Pursui，正交匹配追蹤）的預(yù)編碼算法，可以將預(yù)編碼器設(shè)計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為稀疏約束信號(hào)恢復(fù)問(wèn)題，仿真結(jié)果表明該算法能使系統(tǒng)逼近于頻譜效率極限值。文獻(xiàn)[12-13] 提出基于半定松弛的交替優(yōu)化算法，前者從最小化最優(yōu)數(shù)字預(yù)編碼與混合預(yù)編碼之間的歐幾里德距離出發(fā)，可以獲得接近于最優(yōu)的頻譜效率性能，但代價(jià)是極高的計(jì)算復(fù)雜度，而后者針對(duì)部分連接結(jié)構(gòu)，在獲取到數(shù)字預(yù)編碼矩陣后，通過(guò)理論推導(dǎo)獲得模擬預(yù)編碼矩陣的閉式解，仿真結(jié)果表明該算法的頻譜效率性能優(yōu)于基于連續(xù)干擾消除的混合預(yù)編碼算法，但復(fù)雜度同樣較高。為了降低算法的復(fù)雜度，文獻(xiàn)[14]和[15] 分別提出了基于塊狀矩陣求逆和基于順序遞歸最小二乘法的OMP 算法，可以在犧牲部分性能的情況下，顯著降低算法的復(fù)雜度。針對(duì)多用戶場(chǎng)景，文獻(xiàn)[16] 分別使用迫零方式和鳥(niǎo)群算法設(shè)計(jì)了數(shù)字預(yù)編碼和模擬預(yù)編碼。文獻(xiàn)[17] 和[18] 也利用了不同的方式去設(shè)計(jì)混合預(yù)編碼，實(shí)現(xiàn)了頻譜效率最大化。

由于毫米波大規(guī)模MIMO 的收發(fā)端天線數(shù)量較多，這使得直接追蹤物理信道CSI 的難度變得很高，因此如何提高信道估計(jì)的準(zhǔn)確性是該系統(tǒng)的另一個(gè)研究熱點(diǎn)。在現(xiàn)有的毫米波大規(guī)模MIMO 信道估計(jì)研究工作中，對(duì)于寬帶系統(tǒng)[19-21]、角度域[22-23]以及超高分辨率系統(tǒng)[24-25]的信道估計(jì)問(wèn)題的研究均有建樹(shù)。另外，作為處理復(fù)雜通信問(wèn)題的有力工具，深度學(xué)習(xí)在解決信道估計(jì)問(wèn)題上同樣發(fā)揮著重要作用，這對(duì)于進(jìn)一步提升毫米波大規(guī)模MIMO 信道估計(jì)的準(zhǔn)確性起著重大作用[26-28]。

1.3 小結(jié)

綜上所述，合理的混合預(yù)編碼以及信道估計(jì)技術(shù)可以有效優(yōu)化毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)的性能及功耗，具有較高的研究?jī)r(jià)值。近年來(lái)的深度學(xué)習(xí)與無(wú)線通信技術(shù)的密切結(jié)合，給毫米波大規(guī)模MIMO 的性能增強(qiáng)帶來(lái)了更進(jìn)一步的可能性，同時(shí)也在啟示著如何利用新興技術(shù)來(lái)提升當(dāng)前通信系統(tǒng)性能是具有前景的研究方向。

2 智能反射面輔助的毫米波大規(guī)模MIMO

2.1 概述

盡管毫米波大規(guī)模MIMO 能夠有效地改善毫米波傳輸距離短的弊端，并且顯著提升毫米波無(wú)線通信系統(tǒng)的數(shù)據(jù)吞吐量，但其所要求的高復(fù)雜度、高能耗和高硬件成本仍然在實(shí)際應(yīng)用中難以實(shí)現(xiàn)。不過(guò)，IRS 的出現(xiàn)為解決上述問(wèn)題提供了一個(gè)重要的技術(shù)方案。IRS 具體是指一種由大量低成本、幾乎無(wú)源的反射元所構(gòu)成的智能表面，每個(gè)反射元都能夠在IRS 控制器的指令下獨(dú)立地改變?nèi)肷湫盘?hào)的幅度和/ 或相移，從而靈活地控制發(fā)射機(jī)和接收機(jī)之間的無(wú)線信道，以期實(shí)現(xiàn)理想的無(wú)線信道環(huán)境。對(duì)于IRS 的實(shí)現(xiàn)來(lái)說(shuō)，其具備以下幾點(diǎn)吸引人的優(yōu)勢(shì)。首先，IRS 成本低廉且重量輕便，這使得它能夠靈活地部署在各種場(chǎng)景，如建筑內(nèi)外墻、路邊廣告牌、天花板甚至車(chē)輛等。另外，IRS 能夠通過(guò)利用無(wú)源反射元件而非射頻鏈路控制反射信號(hào)的相移，這使得IRS 相比傳統(tǒng)的中繼設(shè)備更加節(jié)能環(huán)保，更符合6G 綠色通信的目標(biāo)。最后，將IRS 部署至移動(dòng)通信系統(tǒng)對(duì)于用戶來(lái)說(shuō)是透明的，這使得原有的移動(dòng)通信系統(tǒng)的標(biāo)準(zhǔn)以及硬件實(shí)現(xiàn)無(wú)需改變，提供了完美的兼容性。因此，IRS 已經(jīng)被廣泛應(yīng)用在無(wú)線通信系統(tǒng)中，并在提高無(wú)線網(wǎng)絡(luò)的覆蓋率[29]、頻譜效率[30]、能量效率[31]、物理層安全性[32]及無(wú)線攜能通信[33]和降低發(fā)送功耗[34]等方面發(fā)揮著重要的作用?；谏鲜霰尘?，將毫米波大規(guī)模MIMO 和IRS 進(jìn)行結(jié)合應(yīng)用，可以起到提升系統(tǒng)性能、降低硬件成本和功耗的作用。如圖3 所示，這種系統(tǒng)被稱(chēng)為IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)，針對(duì)它的研究將對(duì)促進(jìn)6G 基礎(chǔ)理論及關(guān)鍵技術(shù)的發(fā)展起著重要作用。

圖3 IRS輔助的毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)模型

2.2 相關(guān)研究

對(duì)于IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)，目前的研究工作主要集中在波束賦形和信道估計(jì)兩個(gè)方面。首先對(duì)于波束賦形方面，當(dāng)發(fā)送端和接收端配置了大規(guī)模的天線時(shí)，文獻(xiàn)[35]推導(dǎo)了系統(tǒng)的可達(dá)速率閉合表達(dá)式，并將可達(dá)速率作為優(yōu)化目標(biāo)，設(shè)計(jì)了一種基于功率分配、混合預(yù)編碼和IRS 無(wú)源波束賦形的優(yōu)化方案，仿真結(jié)果驗(yàn)證了所提算法的有效性。文獻(xiàn)[36] 提出了一種基于幾何平均分解的波束賦形方案，通過(guò)聯(lián)合調(diào)節(jié)基站、用戶以及IRS 的可調(diào)節(jié)參數(shù)，該方案能夠獲得比傳統(tǒng)的基于奇異值分解的波束賦形方案更優(yōu)良的誤碼率性能。文獻(xiàn)[37]設(shè)計(jì)了一種流形優(yōu)化算法，該算法能夠利用毫米波信道的固有結(jié)構(gòu)，靈活調(diào)整IRS 的無(wú)源波束賦形和基站（用戶）端的混合預(yù)編碼，有效增強(qiáng)了系統(tǒng)的頻譜效率性能。當(dāng)所有的用戶滿足一定信干噪比約束時(shí)，文獻(xiàn)[38] 提出了一種序貫優(yōu)化方案，該方案能夠通過(guò)調(diào)整基站端的混合波束賦形和IRS 的無(wú)源波束賦形，顯著降低基站端的發(fā)送功率。文獻(xiàn)[39] 設(shè)計(jì)了基于IRS 無(wú)源波束賦形和X 碼（或X 預(yù)編碼器）的聯(lián)合優(yōu)化算法，該算法能夠有效降低錯(cuò)詞率。針對(duì)窄帶和寬帶場(chǎng)景下IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO系統(tǒng)，文獻(xiàn)[40] 首先借助稀疏散射結(jié)構(gòu)和毫米波信道的大尺寸特性，提出了針對(duì)窄帶系統(tǒng)的波束賦形聯(lián)合設(shè)計(jì)方案，然后利用毫米波信道的稀疏性，將所提出的方案推廣到寬帶場(chǎng)景，有效地增強(qiáng)了系統(tǒng)的頻譜效率性能。上述研究工作（即文獻(xiàn)[35-40]）都只關(guān)注了單IRS 的場(chǎng)景，為進(jìn)一步擴(kuò)大毫米波通信系統(tǒng)的高頻覆蓋范圍，文獻(xiàn)[41]將研究目光擴(kuò)展至雙IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)上，提出了一種基于雙級(jí)聯(lián)IRS 的無(wú)源波束賦形和BS混合預(yù)編碼的設(shè)計(jì)方案，有效地提升系統(tǒng)的頻譜效率性能。

針對(duì)IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)的信道估計(jì)問(wèn)題，文獻(xiàn)[42] 利用毫米波信道的稀疏性特性，將信道估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為固定秩約束的非凸優(yōu)化問(wèn)題，并提出了一種基于交替優(yōu)化和流行優(yōu)化的算法，實(shí)現(xiàn)了單用戶場(chǎng)景的信道估計(jì)。此外，文獻(xiàn)[43] 將文獻(xiàn)[42] 的研究工作擴(kuò)展至多用戶場(chǎng)景，利用信道的稀疏性和最小二乘準(zhǔn)則，將多用戶場(chǎng)景下的信道估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)換為多耦合復(fù)固定秩矩陣優(yōu)化問(wèn)題，并提出了一種基于交替優(yōu)化和流行優(yōu)化的信道估計(jì)方案，實(shí)現(xiàn)了多用戶場(chǎng)景的信道估計(jì)。文獻(xiàn)[44] 研究了寬帶場(chǎng)景下的信道估計(jì)問(wèn)題，提出了一種分布式正交匹配追蹤算法，設(shè)計(jì)了一種能夠?qū)构β市孤兜娜哂嘧值?，顯著地增強(qiáng)了信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。此外，為了從不同角度尋找出合適的信道估計(jì)方案，文獻(xiàn)[45-47] 也考慮了利用深度學(xué)習(xí)來(lái)解決信道估計(jì)問(wèn)題。比如，文獻(xiàn)[45]提出了一種基于深度學(xué)習(xí)框架的信道估計(jì)方案，該方案設(shè)計(jì)了一種雙層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將接收到的導(dǎo)頻信號(hào)作為反饋，對(duì)直連信道和級(jí)聯(lián)信道進(jìn)行估計(jì)，通過(guò)與傳統(tǒng)方案如最小二乘法進(jìn)行比較，可以發(fā)現(xiàn)所提方案有著更準(zhǔn)確的信道估計(jì)性能。文獻(xiàn)[46] 考慮了上行鏈路的信道估計(jì)問(wèn)題，通過(guò)利用級(jí)聯(lián)角度信道的準(zhǔn)稀疏結(jié)構(gòu)，可以將上行鏈路的級(jí)聯(lián)信道估計(jì)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為壓縮感知問(wèn)題，并設(shè)計(jì)了一種殘差網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)來(lái)改善壓縮感知重構(gòu)過(guò)程中的性能受損問(wèn)題，有效地提升了信道估計(jì)的準(zhǔn)確性。文獻(xiàn)[47] 中將級(jí)聯(lián)信道估計(jì)問(wèn)題表述為基于壓縮感知的稀疏性恢復(fù)問(wèn)題，可以顯著減少訓(xùn)練開(kāi)銷(xiāo)，并提出了一種混合多目標(biāo)進(jìn)化范式以實(shí)現(xiàn)高分辨率信道估計(jì)。

2.3 未來(lái)展望

盡管對(duì)于IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 的研究已經(jīng)逐漸成熟，但是仍存在一些值得深入研究的難題，如非理想硬件、信道估計(jì)以及多個(gè)IRS 的協(xié)作等問(wèn)題，因此需要研究新理論、新技術(shù)來(lái)充分發(fā)揮該系統(tǒng)的性能潛力，為下一代移動(dòng)通信提供更多的可能性。

（1）非理想硬件的影響：目前大部分的研究均假定BS、IRS 和用戶配置了理想硬件。然而，在實(shí)際場(chǎng)景中，大多采用非理想硬件，相位噪聲、量化噪聲以及放大器的非線性等硬件損傷因素不可忽略，這些硬件損傷將在一定程度上影響系統(tǒng)性能。盡管一些補(bǔ)償算法可以消除部分硬件損傷導(dǎo)致的性能損失，但殘余的硬件損傷仍然存在。因此，針對(duì)非理想硬件條件下IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)，如何科學(xué)合理地設(shè)計(jì)系統(tǒng)中的可調(diào)節(jié)參數(shù)，以降低硬件損傷對(duì)于系統(tǒng)通信性能的影響，是值得重視的問(wèn)題。

（2）信道估計(jì)問(wèn)題：在此前的研究中，信道估計(jì)性能有所提升，但仍需要進(jìn)一步研究低復(fù)雜度和低開(kāi)銷(xiāo)的信道估計(jì)方案。考慮到真實(shí)場(chǎng)景下用戶數(shù)目的增多以及移動(dòng)性增強(qiáng)帶來(lái)的頻繁波束訓(xùn)練及信道估計(jì)操作，系統(tǒng)訓(xùn)練開(kāi)銷(xiāo)問(wèn)題將進(jìn)一步加劇，因此面向更為一般化的多用戶移動(dòng)性增強(qiáng)場(chǎng)景，如何設(shè)計(jì)更匹配的信道估計(jì)方案，對(duì)于推動(dòng)IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)的發(fā)展是十分必要的。

（3）多個(gè)IRS 的協(xié)作：盡管單個(gè)IRS 已經(jīng)能夠?yàn)橥ㄐ畔到y(tǒng)提供一定的性能增益，但單個(gè)IRS 的覆蓋范圍畢竟是有限的，這使得同時(shí)部署多個(gè)的IRS 以保證通信系統(tǒng)性能成為一種必然選擇。因此，針對(duì)多IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)，多個(gè)IRS 之間如何進(jìn)行協(xié)作部署、協(xié)同優(yōu)化以及信道估計(jì)有望成為未來(lái)研究的重點(diǎn)。

2.4 小結(jié)

本節(jié)中首先介紹了IRS 與毫米波大規(guī)模MIMO 通信技術(shù)結(jié)合的優(yōu)勢(shì)以及系統(tǒng)應(yīng)用模型，然后討論了現(xiàn)階段IRS 輔助毫米波MIMO 系統(tǒng)中兩個(gè)主流研究方向的進(jìn)展，主要包括波束賦型以及信道估計(jì)兩部分，最后對(duì)未來(lái)的研究方向做出了展望。

3 結(jié)束語(yǔ)

未來(lái)6G 相較于現(xiàn)階段的通信系統(tǒng)不僅各項(xiàng)性能會(huì)有質(zhì)的提升，也會(huì)更加注重綠色可持續(xù)的環(huán)保理念。作為6G 中的關(guān)鍵技術(shù)，無(wú)源的IRS 以及IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)成為了研究熱點(diǎn)。本文分析了毫米波大規(guī)模MIMO 以及IRS 輔助的毫米波大規(guī)模MIMO 系統(tǒng)的基本概念、優(yōu)勢(shì)特點(diǎn)、國(guó)內(nèi)外研究發(fā)展現(xiàn)狀，并進(jìn)一步討論了未來(lái)的研究熱點(diǎn)以及有待解決的問(wèn)題。