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大規(guī)模天線陣列的原理、挑戰(zhàn)和實現(xiàn)

iIeQ_mwrfnet ? 來源:微波射頻網(wǎng) ? 2020-05-07 16:05 ? 次閱讀

為了更有效挖掘空間自由度、更有效利用發(fā)送端能量、找到更多的分集和復(fù)用增益,現(xiàn)代通信普遍采用多天線系統(tǒng)來提高物理層鏈路性能,我們叫做多輸入多輸出技術(shù)(MIMO)。通常MIMO采用空間預(yù)編碼(Precoding)的方式來補償物理信道,實現(xiàn)空間分集、空分復(fù)用或者空分多址:

· 空間分集在不同的空間信道傳輸相同數(shù)據(jù)使等效信道更加平穩(wěn),從而對抗實際環(huán)境下的信道衰落,使傳輸更加可靠;空間分集的使用方式有很多,可以采用空時聯(lián)合編碼、空頻聯(lián)合編碼等。

· 空分復(fù)用利用不同空間信道的弱相關(guān)性來傳輸不同數(shù)據(jù),提升系統(tǒng)數(shù)據(jù)傳輸速度,使數(shù)據(jù)傳輸更加有效;

· 空分多址則利用多個用戶的空間位置帶來的天然信道弱相關(guān)來分別向不同位置用戶傳輸數(shù)據(jù),提升系統(tǒng)連接數(shù)和容量,這種使用方式也被稱為多用戶MIMO(MU-MIMO)。實際上,空分復(fù)用和空分多址是MIMO系統(tǒng)對空間自由度的不同利用方式,我們可以認為這兩種方式都是在挖掘信道的空間復(fù)用增益。

自從20世紀(jì)80年代以來,MIMO在IEEE 802.11,3GPP 4G LTE/5G NR系統(tǒng)中都得到了廣泛應(yīng)用。802.11ac協(xié)議中的MIMO方法最多可以支持8個發(fā)送和接收天線(8x8 MIMO),而LTE R10/R13/R14則分別支持8/16/32基站側(cè)發(fā)送天線來構(gòu)建MIMO系統(tǒng)。雖然根據(jù)信道互易性(channel reciprocity),不論發(fā)送端和接收端都有能力采用預(yù)編碼來獲得MIMO增益,但是一個非?,F(xiàn)實的問題是,用戶側(cè)計算能力是有限的,所以在比較偏工程的研究里我們通常不同時考慮接收方和發(fā)射方的precoding問題。

大規(guī)模天線陣列(massive MIMO)則是MIMO技術(shù)的天然延伸,通過把原有發(fā)送側(cè)天線數(shù)提高一個數(shù)量級(64或者128),進一步同時提升上述提到的增益;基本上現(xiàn)在實用的massive MIMO都是在基站側(cè)部署M個發(fā)射天線對K個單天線/雙天線用戶進行空分多址(發(fā)射天線數(shù)M要遠遠大于用戶數(shù)K),通過多對一的冗余天線來提升單用戶的分集增益,并通過多個弱相關(guān)的空間信道來提升復(fù)用增益。

這一目標(biāo)通過設(shè)計上述預(yù)編碼矩陣P獲得,基本上是一個凸優(yōu)化問題,在這種凸優(yōu)化問題中,我們非常強烈的需要確保信道已知,才能保證這個凸優(yōu)化問題是確定的而不是隨機優(yōu)化。

理論上,massive MIMO除了可以提供比MIMO更多的空間自由度,也會隨著天線數(shù)的增加帶來其他優(yōu)勢:

· 空間分辨率提升:根據(jù)陣列信號處理,大規(guī)模天線陣列在接收信號過程中可以被當(dāng)做集中式MIMO雷達,可以通過合成虛擬孔徑的方式獲得更多的角度分辨率。同時,發(fā)送側(cè)的mMIMO陣列也可以使信號在復(fù)雜散射環(huán)境中把波束能量匯聚到非常小的一片區(qū)域內(nèi),從而降低對其他扇區(qū)的用戶干擾。更重要的是,因為一維天線部署方式會給電路板設(shè)計帶來類似風(fēng)載、長度等挑戰(zhàn),所以目前mMIMO系統(tǒng)均采用3D陣列部署天線,這不僅僅給了波束朝向更多調(diào)整空間,波束的發(fā)射方向也可以在水平和垂直維度上調(diào)整。此外這種3D結(jié)構(gòu)也給現(xiàn)存的信道建模帶來了挑戰(zhàn),當(dāng)然也是信號處理新場景下的新機會,特別是有關(guān)俯仰角、運動估計等波束對齊問題。

· 信道「硬化」:理論上講,當(dāng)mMIMO發(fā)射天線足夠多(趨于無窮)時,隨機矩陣?yán)碚摰囊恍┨匦钥梢缘玫綉?yīng)用,比如如果天線數(shù)目足夠(趨于無窮),信道參數(shù)將會從原有的具有隨機性變?yōu)橹饾u變?yōu)榇_定性,信道的相干時間也可能會隨之延長,快衰落(快時間)的影響會逐漸變小,這里我們稱之為信道「硬化」。這種特性可以保證基站側(cè)使用簡單的線性預(yù)編碼來替代復(fù)雜的非線性預(yù)編碼和實時預(yù)編碼,但是目前信道硬化理論受限于實際中的mMIMO天線陣子數(shù)不夠多和模擬器件的非理想性問題,無法得到廣泛應(yīng)用。

· 單天線低發(fā)送功率:發(fā)送側(cè)的天線數(shù)目從1增加到M時,如果發(fā)送總功率不變,那么每個天線的實際發(fā)送功率可以變?yōu)?/M2。當(dāng)然實際上講,這么低的發(fā)送功率是不可能的,而且為了保證在高頻譜的覆蓋范圍和多天線權(quán)重分配所帶來的計算復(fù)雜度,目前即使是拉遠的分布式射頻單元的發(fā)射功率也要高于原本基站。

massive MIMO是否能成功,依賴于幾個非常重要的因素,包括下行信道狀態(tài)信息CSI)是否能在信道相干時間內(nèi)及時獲得、massive MIMO所帶來的計算復(fù)雜度提升、下行鏈路信道參數(shù)是否估計準(zhǔn)確、發(fā)送接收端的器件是否能夠校準(zhǔn)和TDD、OFDM所帶來的時間同步問題等:

· massive MIMO的信道狀態(tài)信息:由于信道狀態(tài)通常在接收方估計,而需要在預(yù)編碼矩陣設(shè)計時在發(fā)送方用到,所以目前有兩種解決方案:

○ 一種是通過反饋把接收端估計的CSI矩陣傳輸給發(fā)送端(也就是基站),但是這種方案的問題是當(dāng)基站獲得CSI的時候會經(jīng)過一段電磁波傳輸延遲,也就是通常獲得的會是delayed CSI,不可避免的會帶有誤差,甚至當(dāng)信道相干時間很短時,比如終端存在移動性時可能完全不可用;

○ 另外一種方案是目前NR中所采用的TDD傳輸,利用時分雙工和信道互易性所帶來的等效假設(shè),在TDD傳輸過程中,基站所接收到的手機導(dǎo)頻可以被當(dāng)做下行鏈路的等效CSI,從而減輕了上行鏈路CSI反饋;目前在實際過程中兩種方案都有使用。

· massive MIMO所帶來的計算復(fù)雜度:在LTE系統(tǒng)中,通常采用基于碼本的預(yù)編碼矩陣計算,即接收端根據(jù)估計所得的CSI進行量化后,發(fā)送對應(yīng)的碼本信息,幫助基站選擇場景。如果直接反饋未量化過的CSI或者基于TDD的CSI估計,這樣獲得的預(yù)編碼矩陣會更加精確,但是也面臨更多計算復(fù)雜度問題。

比如假設(shè)我們有N路并行數(shù)據(jù)流的OFDM系統(tǒng),即存在N個子載波,M個獨立的空間信道,準(zhǔn)備服務(wù)K個用戶,那么總的信道參數(shù)是NMK。實際中,假設(shè)高階mMIMO天線數(shù)M=128,采用N=1024的OFDM子載波,單扇區(qū)服務(wù)K=40個用戶,那么總的信道參數(shù)是5,242,880,估計是524萬個。

同時考慮因為移動性所帶來的信道變化,在3.5GHz頻段步行時,我們可以采用Takes衰落環(huán)境信道相關(guān)性下降到90%時更新CSI。CSI的更新頻率也需要每秒100次左右,那么結(jié)果就是,如果我們不考慮計算復(fù)雜度問題,massive MIMO所帶來的計算可能是每秒5.2億個信道參數(shù)。

這其中存在大規(guī)模的因為迫零算法所帶來的矩陣求逆和矩陣乘法運算。

當(dāng)然,針對這種情況我們有算法側(cè)和計算側(cè)、硬件側(cè)的簡化計算方式可以使用,比如采用gradient decent或者采用遺傳算法來獲得快速但非全局最優(yōu)解,或者采用機器學(xué)習(xí)算法來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),直接對CSI做出輸出等等;目前華為有采用隨機森林算法簡化計算。

目前采用的基站虛擬分區(qū)CSI-RS測量也是一種簡化的基于虛擬扇區(qū)波束的CSI測量方案,根據(jù)CSI選擇最優(yōu)波束。此外,在采用碼本的massive MIMO方案中,如何在盡量降低上行反饋開銷的同時設(shè)計碼本也是一個比較困難的問題,目前的一種思路是分別設(shè)計水平和垂直碼本,然后通過kronecker乘積來形成大規(guī)模預(yù)編碼結(jié)構(gòu);另外一種思路是通過信道稀疏性假設(shè)來完成對大尺度precoder的構(gòu)建,不過這種場景要求比較高。

· 下行鏈路的信道估計準(zhǔn)確度問題:

○ 目前普遍認為混合波束賦形可以減少硬件成本,因此massive MIMO的硬件中存在大量的模擬元器件,但是大量使用模擬元器件必然會帶來非理想失真,包括頻偏、ADC/DAC的量化噪聲等等。這些非理想失真在發(fā)送側(cè)和接收側(cè)是不均衡的,所以會對信道互易性假設(shè)帶來嚴(yán)重的挑戰(zhàn),尤其是當(dāng)基站天線數(shù)目大于100時,模擬器件的非理想性會嚴(yán)重影響massive MIMO所帶來的自由度提升,甚至可以說此時繼續(xù)增加天線所帶來的增益微乎其微。模擬元器件的使用帶來了massive MIMO增益上界。即使是在天線數(shù)小于100時,我們依然需要考慮對模擬元器件進行非理想性建模,稱之為TDD的非理想性校準(zhǔn)。

○ 另外一個需要注意的問題是一直以來都存在的導(dǎo)頻污染。雖然說massive MIMO所帶來的波束高方向性可以降低部分來自其他小區(qū)的導(dǎo)頻污染問題,但是因為信道估計在massive MIMO中的重要性,所以對導(dǎo)頻污染的重視程度可能需要提升。

○ 以及其他原本MIMO系統(tǒng)就存在的信道估計問題,在NR系統(tǒng)中依然存在,甚至更多。

· massive MIMO系統(tǒng)的時間同步。因為massive MIMO采用TDD系統(tǒng)來降低CSI估計難度,在TDD OFDM系統(tǒng)中,所有無線電設(shè)備必須保證頻率和相位的時間同步,這個同步精度要達到ADC/DAC的一個樣本周期之內(nèi),大約是微秒級;目前一般采用現(xiàn)成的GPS定時振蕩器來同步多個設(shè)備,不過在初始同步時需要經(jīng)歷校準(zhǔn);當(dāng)然也可以設(shè)定現(xiàn)成的共享事件觸發(fā)器作為觸發(fā),在出廠時校準(zhǔn)。

· massive MIMO系統(tǒng)的最優(yōu)化precoder設(shè)計。這個就太多了...不多解釋了....

目前sub 6G部分massive MIMO的RF處理鏈路的基帶部分一般包括信號同步、非理想性補償和ADC、增加循環(huán)前綴、FFT串并處理、增加保護子載波、添加導(dǎo)頻、資源塊映射、混合預(yù)編碼(可以拆分為數(shù)字預(yù)編碼和模擬預(yù)編碼)這幾步。通常情況下,混合預(yù)編碼部分需要CSI輸入,而考慮到massive MIMO的高速數(shù)據(jù)輸出,通常會采用12bit的ADC/DAC進行量化。

另外需要注意的一點是,同樣是massive MIMO,毫米波頻段的massive MIMO更多會考慮波束設(shè)計所帶來的增益,而不是全數(shù)字beamforming所帶來的復(fù)用增益。當(dāng)然我更愿意把模擬beamforming(相位控制)稱為beamforming,把數(shù)字beamforming(功率、相位控制)稱為precoding。

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原文標(biāo)題:大規(guī)模天線陣列的原理、挑戰(zhàn)和實現(xiàn)

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