文献综述（或调研报告）：
近年来,大规模或超大规模多入多出（MIMO）系统无论学术上还是工业上都引起了大家的广泛关注。通过在基站端部署大规模天线阵列（称为集中式大规模MIMO）或者在某区域架设大量的分布式天线（称为分布式大规模MIMO），大规模MIMO获得的空间复用增益远超过传统MIMO。
集中式大规模MIMO架构的所有的服务天线都位于一个紧凑的区域中，具有低回程要求的优点。相比之下，在分布式大规模MIMO系统中，服务天线分布在很大的区域上。由于分布式系统能够更有效地利用分集来对抗阴影衰落，因此在增加回程需求的前提下，分布式系统可能提供比集中式大规模MIMO有更高的覆盖率[2]。回程负载是任何分布式天线系统中都需要解决的关键问题之一。
在蜂窝网络中，一个大的区域被分为几个小区，每个小区中都有一个基站（BS），每个BS仅服务于分布在其小区中的用户。蜂窝网络的瓶颈是小区边缘用户的性能。为了解决这个问题，引入了无小区大规模MIMO。在无小区的大规模MIMO中，没有小区，因此没有边界。网络中的所有用户均通过中央处理器（CPU）由许多接入点（AP）一致地服务。[2][7][9]中都有对无小区大规模MIMO的理解。就像在（蜂窝）集中式大规模MIMO 中一样，当AP的数量很大时，无小区大规模MIMO利用有利的传播和信道强化特性，在相同的时频资源中以用户间较小的干扰来复用许多用户。因此，它可以通过简单的信号处理来提供巨大的频谱效率。更重要的是，在无小区大规模MIMO配置中，服务天线靠近用户，从而产生了高度的宏分集和低路径损耗。因此，可以同时为许多用户提供统一的优质服务。无小区大规模MIMO结合了分布式MIMO和大规模MIMO的概念，因此可以得到两种系统的优点。无小区大规模MIMO可以视为“虚拟MIMO”、“网络MIMO”、“分布式MIMO”、“相干”协作多点联合处理（CoMP）和“分布式天线系统”（DAS）等基本思想的体现。
对于无小区系统的优势，[2]中证明了无小区大规模MIMO系统在吞吐量方面可以显著优于小小区系统。特别是对于阴影衰落，无小区系统的鲁棒性高于小小区系统。具有阴影相关的无小区大容量MIMO系统的95%可能的每用户吞吐量比小小区系统的高一个数量级。而[9]中则证明了与集中式系统相比，无小区大规模MIMO显着提高了系统性能。
然而，回程负载是任何分布式天线系统中都需要解决的关键问题之一。在无小区大规模MIMO系统中，从AP到CPU的容量受限更严重，这是因为AP上的天线数量众多，需要将大量量化信号发送回中央处理单元（CPU）。上行链路回程容量受限的大规模MIMO的实现是一个更为严峻的挑战，因为有限的回程链路将在AP处接收到的信号压缩后发送到CPU，这给CPU处的信号带来额外的自干扰。以足够的精度传输这些量化信号以避免性能损失所需的总数据速率是这些信号支持的总用户数据速率的几倍。
在很多文献里都对假设无限回程容量情况下的无小区大规模MIMO系统进行了分析，然而这样的假设是不现实的。因此，可以合理地假设，回传网络将至少在上行链路方向上承载压缩信号，并且这将影响网络性能[3]。且[3]中利用Max算法和Bussgang分解对最优均匀量化进行建模。 结果表明，通过线性检测和最佳均匀量化的利用，仅几个压缩位就足以接近具有完美回程链路的系统性能。我们对不同线性接收机的性能进行了比较，ZF接收器的性能几乎与MMSE接收器的性能一样好
[5]中假设在不同AP处的压缩器输入信号之间的相关性可以忽略。CPU上只有压缩后的加权信号，考虑到信道估计误差和量化失真的影响，得出了频谱效率的封闭式表达式。CPU使用最大比率组合（MRC）检测。回程链路通过容量有限的无线微波链路建立通信。推导了无小区大规模MIMO的回传率。对于给定的回程容量，证明了无小区大规模MIMO系统中的相对总功耗取决于上行链路导频矢量的长度，信道相干时间和压缩位数的总数。研究了无小区大规模MIMO系统的上行链路能量效率。
[4]和[6]中提出了两种情况，第一种，所有AP将每个用户的信道最小均方误差（MMSE）估计值以及接收信号的压缩后发送回CPU。第二种，每个AP将接收到的信号乘以来自每个用户的估计信道的共轭，然后将该加权信号的压缩后发送回CPU。[6]中得出了得出两种情况的总比特数，并表明在两种情况下都具有相同的前传容量，两种情况的相对性能取决于每个AP的天线数量，AP的总数和信道相干时间。而[4]中得出可实现的用户速率随着第m个AP和CPU之间回程链路的容量而单调增加。第m个AP和CPU之间所需的总回程容量随第m个AP服务的用户总数线性增加，这激发了为每个AP选择适当的活动用户集的需求。
对于回程容量受限问题，[7]中给出了两种压缩机制，分别为估计-前传-压缩及压缩-前传-估计。在估计-前传-压缩机制中，先估计信道系数，然后通过有限的前传将其发送到CPU，在每个AP处对估计的信道进行压缩。此方案的CSI开销与用户数成正比。在压缩-前传-估计机制中，先对导频进行压缩，然后将其发送到CPU以估计信道系数。此方案的CSI开销与导频长度成正比。该文献中研究了两种机制下每个用户在ZF下可达到的速率。并证明了在CPU上使用全局CSI的好处。
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