- 文献综述（或调研报告）：
多天线技术（简称MIMO）是所有先进的蜂窝无线通信系统的核心特征，但是它仍未以与它的真正潜能相称的规模上被利用。这有好几个原因。首先，增加吞吐量的更便宜的选择，比如购买更多的频谱，总是比更贵的、技术上更复杂的方案更先采用。其次，一个点对点的MIMO系统需要昂贵的多天线终端。另外，在信号等级相对于干扰较低的小区的边缘或由于散射导致信号不足以主宰的传播环境，复用增益可能会消失。[1]
多天线技术（简称MIMO）是所有先进的蜂窝无线通信系统的核心特征，但是它仍未以与它的真正潜能相称的规模上被利用。这有好几个原因。首先，增加吞吐量的更便宜的选择，比如购买更多的频谱，总是比更贵的、技术上更复杂的方案更先采用。其次，一个点对点的MIMO系统需要昂贵的多天线终端。另外，在信号等级相对于干扰较低的小区的边缘或由于散射导致信号不足以主宰的传播环境，复用增益可能会消失。
多用户MIMO系统是一种点对点MIMO系统，在这个系统中，一个天线阵同时作为一些自主终端的复合器。这些终端可以很便宜，可以是单天线设备，而且复用吞吐量增益可以通过这些终端共享。一个多用户MIMO系统比一个点对点系统更能容忍传播环境：在直线传播的条件下，点对点系统的可能没有复用增益，但是仍存在于多用户MIMO系统中，并能提供超越瑞利的阵列方案的角度分离。
一个分布式天线（DAS）可以为未来的无限通信提供高数据速率传输。不同于传统的所有天线都在基站或中心单元的同轴天线系统（CASs），DAS中的远程访问单元（RAU）在地理上分布在小区中，并通过光纤或电缆连接到基带处理单元[1]-[4]。由于RAU和移动台（MS）之间的接入距离减小了，DAS可以增加容量，扩大覆盖率，提高能量效率（EE）。
3种DAS不同的设计标准：最大化吞吐量，最小化传输功率，以及最大化EE。DAS可以设计成最大化吞吐量或频谱效率（SE）。两个近似SE的闭合表达式是在和中得出的DAS具有相等的功率分配。利用伽马分布的特性和伽玛随机变量的和的近似，已经推导出在中完全多用户DAS和覆盖多用户DAS传输的近似遍历速率。考虑在最小SE要求和每个RAU的总发射功率的限制下最大化吞吐量。对于这个标准，当MS之间存在干扰时，优化问题是一个信号规划（SP）问题，它是非线性非凸性的，不会导致封闭形式的解。利用几何均值的本质，将SP问题转化为几何规划（GP）问题，然后将其转化为凸问题求解。另一方面，还可以设计一个DAS来降低功耗。提出了一个功率分配算法求得最小化总发射功率。然而，CAS的算法不能直接应用于多用户DAS，因为在这种情况下必须考虑MS和RAU之间的多个信道。据我们所知，没有任何文献讨论过同时保证最低SE要求和总体在多用户DAS中传输每个RAU的功率条件下最小化整体发射功率。考虑最小化总发射功率，同时满足每个RAU的最小SE要求和总发射功率。对于这个标准，优化问题也是一个SP问题。如前所述，可以通过将SP转换成GP问题获得最优的功率分配方案。
如果想要平衡SE和功耗，可以设计一个DAS来优化它的EE。通过运用库恩塔克条件，在中推导出封闭形式的功率分配解决方案，以使下行单小区单用户DAS中的EE最大化。但是，由于MS之间的干扰，这种方法不能扩展到多用户DAS。在以前的工作中，下行多用户DAS提出了一种节能的功率分配算法，其中利用多准则优化方法得到了EE的Pareto最优解。文献[2]提出了一种节能的子载波和功率分配算法。由于MS之间比例公平性SE的约束，目标函数是非凸的。结果，获得了用于正交频分复用（OFDM）DAS的次优功率分配解决方案。和都假设信道是正交的，MS之间没有干扰。考虑MS之间的干扰，并开发一种节能的功率分配算法来最大化EE。通过利用分数编程和GP优化方法[15]，我们可以执行节能的功率分配。由于EE优化问题的非线性非凸性质，获得最优节能功率分配解决方案在计算上是非常复杂的。如文献所述，借助分形编程理论，将非线性非凸目标函数以分数形式转化为等价的目标函数形式，这是一个SP问题。然后，利用几何均值的性质将SP问题转化为GP问题。在此基础上，针对下行多用户DAS开发了一种最优的节能功率分配算法。
大规模多输入多输出（大规模MIMO）时分双工（TDD）系统是一个有以下几点吸引力的新兴的蜂窝网络结构。首先，容量在理论上可以通过简单地在已有小区内添加天线来增加，于是，大规模MIMO提供了一个使小区尺寸收缩的方法，增加网络容量的传统方式。其次，大规模天线阵可以通过相干合并和增加天线缝隙来潜在地减少上行和下行链路传输功率，这个特点不仅关系到一个商业的角度也从环境和健康的角度与移动通信相关。再次，如果考虑到信道相互作用，系统开销相关于与每小区用户终端数K线性相关且与每个基站天线数量N相独立的信道训练规模，结果，额外的天线不会增加反馈系统开销，所以一定更好。第四，如果总天线数量远大于用户数量，最简单的线性预编码器和检测器都是最优的，热噪声、干扰以及信道估计误差消失，而且唯一保留的性能限制是导频污染，也就是残余干扰是由导频序列在相邻小区复用导致的。[2]
通信过程分为两个部分：上行链路导频训练以及数据传输。上行链路导频训练包括用户发射训练导频，基站进行信道估计。数据传输的过程是上行链路中用户发射数据，基站根据每个用户的信道估计进行接收检测；下行链路中基站通过信道的估计对发射给用户的信息进行预编码，然后进行传输。
如果信道参数可以在接收机处估计到以及不同天线对间的路径增益相互独立，多天线的使用将大大提高衰弱信道的可达到速率。达到后者的要求十分容易，而前者相对较难，并且对于不同的通信场景有所调整。信道状态信息（CSI）在多用户MIMO系统中承担重要的作用。前向链路的数据传输需要基站知道前向的信道，而反向链路的数据传输需要基站知道反向的信道。[3]
无线通信之所以成为既富有挑战性又能引起研究人员兴趣的课题，其主要原因有两个，而这两个原因对有线通信来说基本没有影响。首先是衰弱现象：由于大、小尺度衰弱，导致信道的时变特性增强。其次无线用户直接在空间中通信，因此彼此之间存在严重干扰，这个干扰是多元化的。处理上述衰弱和干扰对于无线通信系统的设计是非常重要的。[5]
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