近日，由中国科学院沈阳自动化研究所团队与以色列魏茨曼科学院 (Weizmann Institute of Science) 研究团队，联合提出了针对多输入多输出 (Multiple-Input Multiple-Output, MIMO) 无线通信系统的射频链路压缩理论与算法，并搭建了相应的硬件原型系统。该成果获《IEEE系统杂志》刊载。 

　　近年来，为提升无线通信系统容量，缓解频谱资源紧缺以及提升通信数据传输速率，配备大量天线阵列的大规模MIMO技术与利用高频段频谱资源的毫米波通信技术逐渐成为第五代移动通信 (5G) 的重要使能手段。然而传统大规模MIMO技术采用每根天线配备一条射频链路的技术方案在其工作在毫米波频段时会面临巨大功耗和高昂成本等问题。因此，研究毫米波大规模MIMO射频链路压缩技术对部署5G无线通信系统具有重要意义。然而目前已有的方案只考虑了利用瞬时信道信息，导致配置频繁复杂度极高，且受无线信道量化精度影响，使得性能损失较大。 

　　沈阳自动化所工业通信与片上系统（iComSoC）团队与魏茨曼科学院SAMPL实验室针对上述关键问题，提出了利用信道二阶特性的全连接硬件网络方案来实现压缩射频链路，进而极大地降低了硬件网络配置的复杂度。以信道估计为优化准则，科研团队给出了噪声条件下的全连接复增益硬件网络配置的理论最优解，并通过提出多自由度的交替迭代优化算法，实现了逼近理论最优解的高性能全连接移相器硬件网络配置。科研团队进一步搭建了实现相关理论与算法的硬件原型系统，在实际环境下验证了提出理论与算法的正确性。 

　　该成果为5G无线通信系统的部署提供了有效方案，并以RF Chain Reduction for MIMO Systems: A Hardware Prototype为题发表学术论文。 

　　DOI: 10.1109/JSYST.2020.2975653