廖勇，王帅，孙宁

（重庆大学微电子与通信工程学院，重庆 400044）

1 引言

大规模多输入多输出（MIMO,multiple-input multiple-output）作为新一代无线通信的重要组成部分，具有系统容量大、频率效谱高等诸多优点[1]。在频分复用（FDD,frequency division duplex）大规模MIMO 系统中，基站（BS,base station）需要获取实时下行信道状态信息（CSI,channel state information）进行下行波束成形以减少用户间干扰，提高系统的信道容量，因此精确的CSI 反馈至关重要。在快时变场景下，CSI 矩阵间存在严重的多普勒频移影响。若BS 不能精确地对接收到的CSI 矩阵进行恢复，系统则无法为用户提供超高可靠与低时延的通信保障，因为在高速移动情况下，多普勒频移会导致严重的子载波间干扰（ICI,inter-carrier interference），进而对通信系统的性能造成严重的影响。在FDD 大规模MIMO 系统中，BS 端使用大规模密集排列的天线阵列，反馈CSI 的比特数随着发射天线数量急剧增加[2]。因此，亟须研究CSI 反馈方法来降低FDD 模式下的反馈开销，提高快时变场景中CSI 重构的精度。

为了解决FDD 大规模MIMO 系统中由于多天线导致反馈信息量急剧增加从而使系统资源消耗严重的问题，一些学者提出了基于码本[3]和基于压缩感知（CS,compressed sensing）[4-6]的CSI 反馈方法。基于码本的CSI 反馈方法需要预先确定码本中的码字索引，码本的大小与天线数成正比，在大规模MIMO 系统中天线数量急剧增加，码本会给通信系统带来巨大的资源开销。文献[4]提出了离散余弦变换（DCT,discrete cosine transform）和卡洛南−洛伊变换（KLT,Karhunen-Loeve transform）2 种自适应算法对MIMO 信道进行压缩变换，但是在快时变场景中信道变化较快，BS 无法及时获取信道相关信息，导致通信质量下降。……