1、在當(dāng)今無線頻譜資源日趨緊缺的背景下，毫米波頻段巨量的帶寬為第五代（5G）移動(dòng)通信系統(tǒng)要求的吉比特級(jí)別的高速數(shù)字通信帶來了福音。毫米波在無線空間中傳播時(shí)極高的衰減率是毫米波系統(tǒng)在室外無線通信應(yīng)用中面臨的最大障礙。幸運(yùn)的是，毫米波的波長較小，允許在不增加現(xiàn)有通信設(shè)備體積的情況下安裝大量的天線，形成的大規(guī)模天線陣可以提供很高的波束成形增益，從而獲得充足的鏈路余量。
　　波束成形技術(shù)在MIMO系統(tǒng)中可以用于克服路徑損耗，改善接收信噪比，提

2、升系統(tǒng)容量等，其關(guān)鍵是獲得在當(dāng)前信道狀態(tài)下收發(fā)端的滿足設(shè)定準(zhǔn)則的最優(yōu)陣列信號(hào)加權(quán)向量。在容量最優(yōu)準(zhǔn)則下，收發(fā)端的波束成形加權(quán)向量是通過信道矩陣的奇異值分解（SVD）而得到的奇異向量，這需要估計(jì)信道狀態(tài)信息（CSI）。
　　在時(shí)分雙工（TDD）系統(tǒng)中，利用上下行信道互易性可以不用直接估計(jì) CSI而通過迭代得到收發(fā)端加權(quán)向量。而在頻分雙工（FDD）系統(tǒng)中，則需要先估計(jì)出CSI，然后通過對信道進(jìn)行SVD的方法獲得收發(fā)端加權(quán)向量。無論在T

3、DD還是FDD系統(tǒng)中，意欲獲得最優(yōu)加權(quán)向量，都是通過發(fā)送訓(xùn)練序列的方式實(shí)現(xiàn)的。訓(xùn)練開銷如果過大，無疑會(huì)對系統(tǒng)性能造成嚴(yán)重的影響。毫米波系統(tǒng)的信道相干時(shí)間較小，而當(dāng)陣列天線數(shù)目很大時(shí)，采用傳統(tǒng)的訓(xùn)練方法的開銷是無法承受的。另外，可用于訓(xùn)練的獨(dú)立符號(hào)數(shù)量也是有限的，天線數(shù)太多了，會(huì)導(dǎo)致訓(xùn)練符號(hào)不夠用。所以在毫米波系統(tǒng)中，需要尋求新的波束成形方法來降低訓(xùn)練開銷。毫米波信道的空間稀疏性為利用壓縮感知技術(shù)大規(guī)模降低訓(xùn)練開銷提供了方便。
　　

4、本文分析了裝備有大規(guī)模天線陣列的毫米波MIMO系統(tǒng)的信道特點(diǎn)，利用空間稀疏的多徑幾何模型描述毫米波信道。然后分TDD和 FDD兩種場景對該系統(tǒng)的波束成形問題進(jìn)行了研究。在TDD系統(tǒng)中，針對大規(guī)模天線陣下進(jìn)行SVD波束成形面臨的困難，利用毫米波信道的兩個(gè)特性：信道互易性和空間稀疏性，分別引入兩個(gè)數(shù)學(xué)工具，即冪迭代（Power Iteration，PWI）和壓縮感知（Compressive Sensing，CS）來利用這兩個(gè)特性，避免了復(fù)雜

5、的信道估計(jì)和分解，降低了訓(xùn)練開銷。其思路簡單概括為，在冪迭代波束成形的基礎(chǔ)上，利用毫米波信道到達(dá)路徑的稀疏性，引入壓縮感知算法估計(jì)接收信號(hào)向量，從而大大減少了傳統(tǒng)的冪迭代方法的訓(xùn)練序列發(fā)送次數(shù)，使得SVD波束成形在具有大規(guī)模天線陣和射頻鏈路數(shù)有限的毫米波系統(tǒng)中可行。該方法還繼承了冪迭代方法的優(yōu)勢，即不需要估計(jì)詳細(xì)的信道狀態(tài)信息，避免了大規(guī)模天線陣下復(fù)雜的信道估計(jì)和矩陣分解運(yùn)算，直接得到波束成形向量。在 FDD系統(tǒng)中，研究了毫米波蜂窩系統(tǒng)

6、中多用戶大規(guī)模MIMO信道估計(jì)的問題，利用多用戶大規(guī)模MIMO用戶信道的結(jié)構(gòu)性稀疏，引入壓縮感知中的多測量向量（MMV）模型，并針對多用戶MIMO信道的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)進(jìn)行了適應(yīng)性改造，設(shè)計(jì)了多用戶信道的聯(lián)合估計(jì)算法。通過壓縮感知算法降低單鏈路訓(xùn)練開銷的同時(shí)，利用用戶信道之間的相關(guān)性進(jìn)一步降低開銷，提升性能。
　　仿真表明，引入了壓縮感知的波束成形方法能夠極大地減少毫米波MIMO波束成形的開銷，使得基于訓(xùn)練序列的波束成形技術(shù)在毫米波MIM