预编码是一种信号处理技术，可修改无线信号的相位和幅度，以对抗信道失真并优化数据传输的质量和可靠性。它可以支持多输入多输出 （MIMO） 和大规模 MIMO 天线阵列中的波束成形。
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本文回顾了预编码的一些好处，研究了它是如何实现的，简要比较了模拟、线性和非线性预编码，最后讨论了混合预编码。
预编码的好处包括：
信号优化以补偿信道损伤，如干扰和衰落
最大限度地减少附近信号的干扰。
将能量集中在接收器上，并最大限度地提高有效信号强度
提高信噪比 （SNR） 和信干噪比 （SINR），以提高服务质量 （QoS） 和可靠性。
最大限度地提高 MIMO 和大规模 MIMO 天线系统的信道容量和和速率性能
适应通道条件，有时使用动态实时通道状态信息 （CSI） 来保持最佳性能。
预编码从 CSI 估计开始。CSI 是通过从接收器向发射器发送训练序列或飞行员信号来收集的，如下图 1 所示。
接下来，使用 CSI 估计值计算预编码矩阵。多种技术用于预编码，包括模拟、线性、非线性和混合。每个选项都涉及性能、成本和复杂性方面的权衡。
预编码矩阵生成波束成形和数据传输所需的预编码信号。该过程在接收器处相反，并使用预编码矩阵来获取原始数据符号。
可以使用模拟或数字技术实现预编码。数字技术可以细分为线性和非线性方法。
在模拟预编码中，可调移相器控制每个天线元件的信号相位，从而创建所需的辐射方向图。与数字预编码相比，模拟预编码更简单且成本更低，但也不太灵活。
线性数字预编码在复杂性方面紧随其后。使用线性预编码时，传输的信号和接收的信号之间的关系是线性变换，因此计算效率很高。线性预编码的示例包括：
最大传动比 （MRT）。MRT 预编码利用信道的空间分集来最大化接收信号功率。它通常用于噪音受限的环境中。但是，它不会减轻用户间干扰，这可能会显著影响具有多个活动用户和高干扰级别的环境中的性能。
另一方面，强迫零 （ZF） 旨在消除用户之间的干扰。预编码矩阵的结构可消除接收器的干扰。虽然这种技术可以有效地消除干扰，但它也会增强噪声，从而对系统性能产生负面影响。
非线性数字预编码可以支持更高的数据速率和更好的通道容量，但代价是复杂性更高。与应用简单矩阵乘法的线性预编码不同，非线性预编码可能涉及迭代算法或复杂的数学函数，以根据特定信道信息优化信号传输。
脏纸编码 （DPC） 是非线性预编码的常见示例。要实施 DPC，发射机必须完全了解干扰信号，使其能够在编码数据之前减去干扰。因此，它可以向接收器提供无干扰信号。
混合预编码结合了模拟和数字技术。它在大规模 MIMO 系统中特别有用，因为在大规模 MIMO 系统中，需要许多天线来形成窄波束。然而，多个 RF 链的高成本和功耗使得全数字预编码不切实际。在典型实施中，数字预编码先于模拟处理，如图 2 所示：
线性数字预编码器使用 CSI 来消除干扰并优化功率分配。
然后，模拟预编码器使用移相器对光束方向图进行整形。
预编码是 5G 通信系统中的一项重要作。它可以提高信道容量，最大限度地降低功耗，并产生更高的 QoS。根据特定的成本和性能要求，可以使用模拟、数字或混合技术来实现。
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