對于NR中的數(shù)據(jù)，至少支持以下基于DMRS的下行MIMO傳輸，

• Scheme?1：閉環(huán)傳輸，其中數(shù)據(jù)和DMRS使用相同的預編碼矩陣傳輸。UE處的數(shù)據(jù)解調(diào)不需要知道發(fā)射機處使用的預編碼矩陣。

• Scheme?2：開環(huán)和半開環(huán)傳輸，其中數(shù)據(jù)和DMRS可能不限于使用相同的預編碼矩陣傳輸。UE處的數(shù)據(jù)解調(diào)可能需要也可能不需要了解DMRS端口和數(shù)據(jù)層之間的關系。

涉及的傳輸方案有SFBC、?Large delay?CDD、層移位、small delay?CDD，DMRS的選擇分為透明和不透明兩種。

針對rank-1開環(huán)和半開環(huán)傳輸，確定了兩個基于DMRS的透明方案和兩個基于DMRS的非透明方案。

方案1：使用透明DMRS的預編碼器循環(huán)

預編碼器在方案1中是透明的，并且需要較少的標準化工作。如何確定預編碼器集和循環(huán)方法是實現(xiàn)問題。與基于非透明DMRS的方案相比，方案1更適合支持更多場景和更多類型的UE。gNB可以針對不同的場景和不同類型的UE選擇不同的預編碼器集或循環(huán)模式，以實現(xiàn)魯棒性和效率之間的權衡。

而CL（Closed Loop）?MIMO已經(jīng)采用了透明DMRS。為了支持方案1，只需要增強PRB綁定，因為可實現(xiàn)的分集順序取決于分配的RB數(shù)量和綁定粒度。此外，由于OL、semi-OL和CL可以基于方案1共享相同的框架，因此方案1提供了所有候選者中最低的UE復雜性。

方案1的另一個缺點是，實現(xiàn)分集增益可能會犧牲DMRS的信道估計性能。另一方面，方案1中的DMRS端口數(shù)通常少于不透明方案中的DMRS端口數(shù)。因此，預計DMRS開銷更少。此外，對于方案1，數(shù)據(jù)所經(jīng)歷的干擾與其相應的DMRS之間沒有不匹配。

方案2：具有透明DMRS的small-delay?CDD

SD-CDD使用寬帶預編碼進行一級虛擬化，在虛擬化天線中引入了SD-CDD。然后在組合后的第二級虛擬化后可以形成DMRS端口。寬帶預編碼器可以通過統(tǒng)計信道信息獲取。由于方案2也是透明的，虛擬化天線之間的SD-CDD實際上是一個實現(xiàn)問題。由于PDSCH和DMRS共享相同的預編碼器，方案2還需要較低的規(guī)范工作量和UE復雜性。

與不透明方案相比，此方案帶來的開銷更少。另一方面，由于頻域聯(lián)合信道估計可以在更大的寬帶范圍內(nèi)進行，因此信道估計性能優(yōu)于方案1。此外，方案2可以避免干擾失配。該方案的主要缺點是，它只能用于信道在較大分配帶寬內(nèi)高度相關的情況。

在某些情況下，需要在大帶寬中循環(huán)足夠的相位狀態(tài)，以實現(xiàn)足夠的分集順序。然而，為了保證信道估計性能，方案2需要在頻域中假設信道相位平坦或緩慢變化。另一方面，如果分配的頻率資源不夠，方案2無法實現(xiàn)顯著的分集增益。如果多個虛擬化天線對應不同的TRP或不同的極化，則需要在頻域相位上有足夠的循環(huán)狀態(tài)來進行虛擬化。因此，方案2需要較大的帶寬以確保足夠的分集增益。相反，如果信道路徑的數(shù)量很大，并且路徑在整個空間中是多樣的，那么實現(xiàn)良好的分集增益和信道估計性能對方案2來說是一個挑戰(zhàn)。

方案3：使用不透明DMRS的預編碼器循環(huán)

對于使用非透明DMRS的預編碼循環(huán)，K個DMRS端口提供了維數(shù)為K的虛擬化信道。然后將非透明預編碼循環(huán)應用于此透明虛擬化信道。通過配置或通過預先定義固定模式或通過UE反饋，gNB和UE都知道預編碼循環(huán)模式。一種典型的方案是在虛擬化DMRS端口上使用rank-1預編碼器。例如，如果兩個DMRS端口中的每一個在每個極化處對應于虛擬化信道，則可以在該不透明預編碼循環(huán)方案的規(guī)范中定義兩個DMRS端口之間的循環(huán)預編碼器。

與上述透明方案相比，方案3可以提供更大的分集增益，因為可以實現(xiàn)RE-level預編碼器循環(huán)。同時，由于方案3不需要大的帶寬來確保分集增益，因此信道估計性能不會降低。與數(shù)據(jù)相比，它可以在DMRS資源上應用更多捆綁，從而改進信道估計。此外，與方案4相比，方案3可以更好地適應各種天線配置，因為它對端口/資源的數(shù)量沒有特定的要求。它也是一種支持不同程度的半開環(huán)的好方案。它可以提供比其他方案更高的QCL精度。

該方案的缺點可能具有DMRS開銷（取決于維度K），并且可能會造成對相鄰小區(qū)的干擾不匹配。雖然它需要比透明方案更高的UE復雜性，但其復雜性預計將低于方案4。與方案4相比，如果允許設置可配置的預編碼器循環(huán)集，則它比方案4具有更高的靈活性。然后，可以使用該方案為不同的場景和UE類型配置不同的預編碼器循環(huán)集。

使用非透明DMRS進行預編碼器循環(huán)的另一種方法是根據(jù)數(shù)據(jù)寄存器進行端口級預編碼器循環(huán)。在該方案中，rank-1預編碼器用于虛擬化DMRS端口，并且每個DMRS端口與PRB中的一個REG相關聯(lián)，即該REG中的數(shù)據(jù)使用與關聯(lián)DMRS端口相同的預編碼器。這種方法可以獲得與典型的不透明預編碼器循環(huán)類似的分集增益。對于每個REG，DMRS和數(shù)據(jù)共享相同的預編碼器，這意味著此方案在每個REG及其相應的DMRS端口之間實際上是透明的。因此，這種方法的UE復雜性不大。然而，與典型的不透明預編碼器循環(huán)相比，該方案可能會導致更大的DMRS開銷。例如，如果需要在一個PRB內(nèi)循環(huán)所有四個cross-pol?co-phasing?

，則需要四個DMRS端口。因此，當循環(huán)的預編碼器的數(shù)量不是很大時，例如cross-pol時，可以考慮此端口級預編碼器循環(huán)。

方案4：基于DMRS的SFBC

對于天線數(shù)量較少的情況（例如2個），SFBC可以在所有候選天線中獲得良好的分集增益。然而，由于SFBC只能用于兩個端口，因此需要將信道虛擬化為兩個端口，以便在天線數(shù)量增加時使用SFBC。虛擬化可以是固定波束或預編碼器循環(huán)。然后，性能會下降，因為虛擬化可能不是信道的最佳選擇。對于rank>1分集傳輸，SFBC不能簡單地擴展。因此，SFBC帶來了更多的UE復雜性和規(guī)范工作。

由于SFBC是純OL傳輸，因此對于獨立的DMRS端口，它可以獲得最佳性能。由于兩個DMRS端口之間的關系存在部分CSI，SFBC可能不是最好的。此外，SFBC還存在干擾失配問題。使用方案1的相鄰小區(qū)中的UE的性能可能會受到影響。

而對于rank＞1的情況，基于分集的下行傳輸模式有哪些方案？

• 方案1：使用透明DMRS?的預編碼器循環(huán)

• 方案2：具有透明DMRS的small-delay?CDD

與rank-1類似，這些方案需要更低的規(guī)范工作和UE復雜性以及更靈活的預編碼器。因此，它們應該在NR階段I中得到支持。然而，它們的缺點是性能較低，尤其是對于高MCS和較少分配的資源。它們可以進一步增強。

基于非透明DMRS的方案包括

• 方案3：使用不透明DMRS的預編碼器循環(huán)

• 方案4：layer shifting

• 方案5：帶不透明DMRS的large-delay?CDD

一般來說，方案4和方案5是方案3的特例。例如，對于rank-2，方案4和方案5的循環(huán)預編碼器集分別為

在上述基于DMRS的不透明方案中，方案4使用了最簡單的預編碼集，預編碼數(shù)量很少。UE可以直接使用DMRS進行信道估計，而不從DMRS合成有效信道。然而，其性能受到限制，因為可以循環(huán)的預編碼器數(shù)量很少。此外，如果目標是支持低分集階數(shù)，則透明方案就足夠了。如果對碼字執(zhí)行交織，則layer shifting 可能不是有益的。

方案5采用更復雜的預編碼器集設計，具有更多的預編碼器、更高的分集增益和更高的復雜性。然而，方案5對于較低級別缺乏靈活性。并非所有用例都需要復雜的預編碼器集設計，尤其是對于rank-2，因為分集增益可能來自不同的偏振或不同的波束。因此，方案5的主要用例是具有兩個以上等級的豐富散射環(huán)境。