贾 磊，李连本

(中国移动通信集团陕西有限公司 网络优化中心，陕西 西安 710077)

第五代移动网络(5th Generation Mobile Networks，5G)将支持更灵活的资源分配方法和更快的无线速率。时分双工技术(Time Division Duplexing，TDD)和大规模天线技术(Massive Multiple Input Multiple Output,Massive-MIMO)是其中比较有效的解决方式。

TDD技术是一种在上下行链路中使用相同的频率资源，但是在时域上交替进行的双工方式。其 可以在不成对的频段上工作，更容易找到频段资源，且上下行链路的数据传输也将更灵活地使用资源[1-2]。在第三代合作伙伴计划(3rd Generation Partnership Project，3GPP) 5G NR系统中，使用了动态的上下行子帧配制技术，实现了在每一帧的传输中上下行链路均可灵活配制传输资源[3-5]。频率资源分配可以提高频谱使用效率，进而提升了小区容量，对运营商来说是很重要的性能指标。目前，常用的资源调度算法有最大吞吐率(Maximum Throughput，MT)和最大加权延迟(Modified-Largest Weighted Delay First ，M-LWDF)是以最大化吞吐率为目标，而公平性(Proportional Fairness，PF)和平均吞吐率(Throughput to Average，TTA)算法则以用户间的公平性为目标[6-7]。这些调度算法通常使用每个终端(User Experience,UE)都能达到的瞬时数据速率作为评估，而资源块组(Resource Block Groups，RBGs)在调度的子帧中完成分配则取决于由UE上报的信道质量指示(Channel Quality Index，CQI)。考虑信令开销的问题，CQI基于整个频段的平均信噪比(Signal to Interference Plus Noise Ratio，SINR)计算，因此，基站侧无法获取不同 RBGs调度之间的信道质量状态。

对于Massive-MIMO系统而言，一方面随着基站天线数的增多，UE上报CQI反馈的开销将大幅增长，另一方面，虽然传统UE上报的CQI结果，其天线间的信道相关性已足以用于构造波束赋形技术(Beamforming)，但是，路径损失的估计以及RBGs间的信道相关性的准确性对于下行调度是十分重要的结果。……