郑添月，凌泰炀，姚志伟，王闻今，李 潇，金 石

(东南大学 信息科学与工程学院，江苏 南京 211100)

0 引言

大规模多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)技术与正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)技术的结合被认为是B5G和6G的关键技术之一[1]。OFDM技术由于能够在频率选择性衰落信道中减轻时延扩展的影响而得到广泛应用[2]。而大规模MIMO技术，通过使用多个发射和多个接收天线，使得系统能够在不扩展额外带宽的情况下显著增加信道容量[3]。在大规模MIMO-OFDM系统中，获得可靠的信道状态信息(Channel State Information，CSI)尤为重要。例如，大规模MIMO多用户下行链路传输需要在基站(Base Station,BS)端基于CSI进行预编码以消除用户侧的同信道干扰[4]；大规模MIMO系统通常基于CSI的自适应传输在时变信道中选择最佳的调制与编码方式以提高吞吐量[5]。然而，在移动环境下，由于基站和用户的相对移动以及信道时变特性，通过信道估计获得CSI往往会过时，严重影响大规模MIMO系统的性能[6]。

信道预测是一种有效解决移动环境下CSI过时问题的技术。通过利用CSI的时间相关性，信道预测能够利用过去时刻的信道信息预测当前时刻的信道信息，从而有效解决CSI过时的问题。在时分双工(Time Division Duplex,TDD)系统中，上行链路CSI是通过上行探测导频获得的。例如，在5G标准中，上行探测导频是在TDD系统中承载大量MIMO导频的主要候选信号[7]。在TDD系统中，利用上行链路和下行链路的信道互易性[8]，发射机能够将估计的上行链路CSI作为时不变信道中所需的下行链路的CSI进行信道预测，而无需通过用户端反馈获得下行链路的CSI。……