Multi-user massive multiple-input multiple-output (MU M-MIMO) system employs array of hundred (or thousand) antennas and precoding/equalization capability at the base station (BS) has been adopted in recent 5G new radio (5G NR) standards. By taking advantage of the multiplexing, diversity and antenna gain inherited from this versatile system configuration, unprecedented enhancement in capacity, spectral efficiency and signal integrity can be realized. While many MU M-MIMO system related issues such as pilot contamination, channel estimation and precoding/detection algorithms have been extensively examined by research communities, the investigation of a low-complexity, effective precoding scheme aims to address performance degradation due to spatial correlation (i.e., packing vast number of antennas in a limited physical space) remained scarce. In this paper, an iterative precoding scheme based on Chebyshev acceleration is proposed for one-sided Kronecker model (i.e., Rayleigh flat fading channel with transmit (Tx) antenna correlation), often encountered in uniform linear array (ULA) configuration. From the asymptotic eigenvalue probability density function (AEPDF) constructed for the non-commutative Kronecker channel, near-optimal recurrence coefficients, initial and final estimates of the proposed Chebyshev iterative method can be obtained free from expensive eigenvalue computation. Simulation shows that the proposed algorithm achieves outstanding BER in all correlation scenarios (i.e., from low to high) while exhibiting much lower complexity compared to other state-of-the-art precoding schemes.

多用户大规模多输入多输出（MU M-MIMO）系统采用数百个（或数千个）天线阵列，并且在最近的5G新型无线电（5G NR）中已经采用了基站（BS）的预编码/均衡功能标准。通过利用这种通用系统配置所继承的复用，分集和天线增益，可以实现容量，频谱效率和信号完整性的空前增强。尽管研究社区已广泛研究了许多与MU M-MIMO系统相关的问题，如导频污染，信道估计和预编码/检测算法，但对低复杂度，有效预编码方案的研究旨在解决由于空间相关性而导致的性能下降（即在有限的物理空间中包装大量天线）仍然稀缺。在本文中，针对单线Kronecker模型（即具有发射（Tx）天线相关性的瑞利平坦衰落信道）提出了一种基于Chebyshev加速度的迭代预编码方案，该方案经常在均匀线性阵列（ULA）配置中遇到。从为非交换Kronecker通道构造的渐近特征值概率密度函数（AEPDF），可以从昂贵的特征值计算中获得拟议的Chebyshev迭代方法的近似最佳递归系数，初始和最终估计。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。针对单线Kronecker模型（即具有发射（Tx）天线相关性的瑞利平坦衰落信道），提出了一种基于Chebyshev加速度的迭代预编码方案，该方案经常在统一线性阵列（ULA）配置中遇到。从为非交换Kronecker通道构造的渐近特征值概率密度函数（AEPDF），可以从昂贵的特征值计算中获得拟议的Chebyshev迭代方法的近似最佳递归系数，初始和最终估计。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。针对单线Kronecker模型（即具有发射（Tx）天线相关性的瑞利平坦衰落信道），提出了一种基于Chebyshev加速度的迭代预编码方案，该方案经常在统一线性阵列（ULA）配置中遇到。从为非交换Kronecker通道构造的渐近特征值概率密度函数（AEPDF），可以从昂贵的特征值计算中获得拟议的Chebyshev迭代方法的近似最佳递归系数，初始和最终估计。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。通常在统一线性阵列（ULA）配置中遇到。从为非交换Kronecker通道构造的渐近特征值概率密度函数（AEPDF），可以从昂贵的特征值计算中获得拟议的Chebyshev迭代方法的近似最佳递归系数，初始和最终估计。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。通常在统一线性阵列（ULA）配置中遇到。从为非交换Kronecker通道构造的渐近特征值概率密度函数（AEPDF），可以从昂贵的特征值计算中获得拟议的Chebyshev迭代方法的近似最佳递归系数，初始和最终估计。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。无需昂贵的特征值计算，即可获得拟议的Chebyshev迭代方法的初始和最终估计值。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。无需昂贵的特征值计算，即可获得拟议的Chebyshev迭代方法的初始和最终估计值。仿真表明，与其他最新的预编码方案相比，所提出的算法在所有相关情况下（即从低到高）均实现了出色的BER，同时展现出低得多的复杂度。