本书由北京交通大学和中兴通讯相关研究团队成员合作编写，兼具学术性和工程性的特点。本书阐述了多天线（Multiple-Input Multiple-Output，MIMO）技术的基本概念和未来发展方向，从基础理论、关键技术、工程问题等方面阐述了面向5G-Advanced和6G的大规模MIMO（Massive MIMO）、去蜂窝大规模MIMO（Cell-Free Massive MIMO）和智能超表面（Reconfigurable Intelligent Surface，RIS）技术。
本书深入浅出、概念清晰，可作为去蜂窝大规模MIMO及RIS技术研究人员的参考资料，也可以作为6G研究同行的技术指导资料，还可以作为对6G感兴趣读者的技术读物以及高年级硕士生和博士生的学习资料，并为未来6G商用的技术选择和决策提供参考。

第1章 绪论
1.1 引言
1.2 从多天线技术演进到全新智能超表面技术
1.3 内容概述及章节结构
第2章 蜂窝大规模MIMO技术
2.1 序言
2.1.1 MIMO技术的发送和接收
2.1.2 MIMO参考信号设计
2.1.3 信道信息获取方式
2.2 基础理论
2.2.1 蜂窝大规模MIMO空间复用技术
2.2.2 蜂窝大规模MIMO空间复用模型
2.2.3 蜂窝大规模MIMO信道状态测量
2.3 蜂窝大规模MIMO设计
2.4 蜂窝大规模天线多用户复用技术
2.4.1 多用户数据传输问题
2.5 波束管理
2.5.1 多用户MIMO中在获知干扰情况下的波束管理
2.5.2 以人工智能为基础的波束管理
2.6 虚拟扇区化
第3章 蜂窝大规模MIMO技术挑战与应用
3.1 多小区协作机制
3.2 蜂窝大规模MIMO技术对网络架构的影响
3.2.1 蜂窝大规模MIMO天线阵列配置的位置
3.2.2 异构网络下同频与异频方案
3.2.3 异构网络下双工方式选择
3.3 降低信道测量开销技术
3.3.1 利用压缩感知降低开销技术
3.3.2 分维反馈降低开销技术
3.4 非信道互易场景的大规模MIMO技术
3.4.1 非信道互易性问题分析
3.4.2 非信道互易场景下大规模MIMO技术应用分析
3.4.3 接收端MIMO技术应用
3.5 蜂窝大规模MIMO有源阵列应用
3.6 蜂窝大规模天线MIMO技术与高频段传输的结合
3.7 本章小结
第4章 去蜂窝大规模MIMO技术
4.1 序言
4.2 去蜂窝大规模MIMO的发展
4.3 基础理论
4.3.1 系统架构与特点
4.3.2 用户为中心的系统模型
4.3.3 信道模型
4.3.4 信道硬化和信道正交
4.4 本章小结
第5章 去蜂窝大规模MIMO关键技术
5.1 导频分配策略
5.1.1 基于图染色理论的导频分配
5.1.2 基于禁忌搜索的导频分配
5.2 信道估计方法
5.2.1 基于导频训练的信道估计
5.2.2 基于深度学习的信道估计
5.3 联合信号检测
5.3.1 大尺度衰落解码
5.3.2 全导频迫零接收机
5.3.3 部分全导频迫零接收机
5.3.4 保护弱用户的部分全导频迫零接收机
5.3.5 分布式正则化迫零接收机
5.3.6 局部大尺度衰落解码
5.3.7 最优双线性均衡器
5.4 功率控制算法
5.4.1 启发式功率控制
5.4.2 基于凸优化方法的功率控制
5.4.3 基于深度学习的功率控制
5.4.4 功率控制算法对比
5.5 本章小结
第6章 去蜂窝大规模MIMO系统的工程问题
6.1 前传容量压缩
6.1.1 基于前传链路受限的传输机制
6.1.2 基于低精度ADC的前传容量压缩
6.1.3 基于深度学习的前传容量压缩
6.2 基于相位噪声的系统性能分析
6.3 基于硬件损伤的系统性能分析
6.4 基于NOMA的去蜂窝大规模MIMO系统分析
6.5 基于联邦学习的去蜂窝大规模MIMO系统
6.6 基于可扩展性的去蜂窝系统设计
6.7 基于分布式空间部署的同步问题
6.8 去蜂窝大规模MIMO技术展望
6.9 本章小结
第7章 智能超表面技术
7.1 概述
7.2 RIS优势与应用分析
7.3 信道模型分析
7.4 信道模型分析
7.5 波束赋形设计
7.6 RIS与多种技术结合分析
7.6.1 物理层安全
7.6.2 感知定位
7.6.3 基于NOMA的RIS辅助通信系统
7.7 未来挑战分析
7.8 拓展阅读：RIS标准与产业推动进展
参考文献