關於對碼本(codebook)和預編碼(precoding)這兩物理層概念的認識，分享給大家，要理解這兩個概念，先要從mimo說起。
lte網路中採用mimo技術增加系統容量，提公升吞吐率，從理論上來看,多天線的空分復用能成倍增加系統容量。但實際上並非如此,如，2*2mimo的容量c（容量）=2*2mimo 小於兩倍的siso容量c（容量）=2siso，這是因為容量增加了，干擾增大了，干擾主要是由於通道矩陣中通道的相關性造成的，為了消除通道相關性造成影響，需要在接收端對h進行評估，並做線性均衡，最大化mimo通道矩陣h的容量。
此處存在兩個問題，乙個是，為了獲取更高的mimo容量，接收機側需要對mimo的發射矩陣h中的每個通道都進行均衡處理，消除通道間的影響，這樣增加接收機的實現複雜度。如siso模式，接收機需要線性均衡處理乙個通道，而對於乙個2*2mimo模式，接收機需要處理評估4個通道；其次，接收端若將h矩陣中的多個通道相關性評估結果反饋給發射機，這會增加系統開銷。另乙個是，若通過增加天線空間來消除通道間的影響，但天線近處的雜散環境使實現難度增加。於是提出了通過技術改進解決，這個方法就是預編碼（precoding）。
因此，預編碼（precoding）的目的是降低接收機消除通道間影響實現的複雜度，同時減少系統開銷，最大提公升mimo的系統容量。
當然，消除mimo通道間的影響，可以在接收機側實現，也可以通過改變發射機的發射方式，對發射訊號進行預處理，輔助接收機消除通道間的影響，這種發射方式的改變就是通過預編碼實現的。
為了識別mimo矩陣h中有用的通道，需要把多個通道（如2*2mimo h11\h12\h21\h22)轉化成類似於siso的一對一模式，實現傳送訊號s1對應接收訊號r1，s2對應接收訊號r2，也就是將多個mimo交叉通道轉換成多個平行的一對一通道。這個過程通過通道矩陣svd（奇異值分解）實現。如r=h*s+n，變換為r=uς(v*)t*s+n，經過接收端的處理=σ(v*)t*s+uhn，從結果可以發現發射端不再需要知道mimo通道矩陣h，而知道v（共軛轉置矩陣，又叫酉矩陣）即可，此處的v即碼本（codebook），3gpp定義了一系列v矩陣，enodeb和ue側均可獲得，應用時根據pmi選擇乙個可以使通道矩陣h容量最大的v。到這裡，預編碼就很好理解了，實際上就是在發射端對發射訊號s乘以v，
與後面svd過程匹配，這樣在接收端需要處理的複雜性與開銷大大減少了。
以2tx發射為例，碼本如圖：
當碼本選擇4、0、1、2時，對應的發射訊號。
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