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Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理

發(fā)布時間:2018-03-27 來源:Claire Masterson 責(zé)任編輯:wenwei

【導(dǎo)讀】基站包含大量天線,因此,提升基站頻譜效率的一種方案是通過這些同一頻率資源與多臺空間上分離的用戶終端同時通信并利用多徑傳輸,故通過基站提升效率是方案之一。這種技術(shù)常被稱為massive MIMO(大規(guī)模多入多出)。您可能聽到過massive MIMO被描述為大量天線的波束賦形。隨之而來的問題是:何謂波束賦形?
 
簡介
 
我們對高速移動數(shù)據(jù)的渴求是無止境的??墒窃诔鞘协h(huán)境中可用RF頻譜已經(jīng)飽和,顯然需要提高基站收發(fā)數(shù)據(jù)的頻譜利用率。
 
基站包含大量天線,因此,提升基站頻譜效率的一種方案是通過這些同一頻率資源與多臺空間上分離的用戶終端同時通信并利用多徑傳輸,故通過基站提升效率是方案之一。這種技術(shù)常被稱為massive MIMO(大規(guī)模多入多出)。您可能聽到過massive MIMO被描述為大量天線的波束賦形。隨之而來的問題是:何謂波束賦形?
 
波束賦形與Massive MIMO的關(guān)系
 
不同的人對于波束賦形這個詞有著不同的理解。波束賦形是指根據(jù)特定場景自適應(yīng)的調(diào)整天線陣列的輻射圖。在蜂窩通信中,許多人認(rèn)為波束賦形是將天線功率主瓣指向用戶,如圖1所示。調(diào)整各天線收發(fā)單元幅度和相位,使得天線陣列在特定方向上的發(fā)射/接收信號相干疊加,而其他方向的信號則相互抵消。一般不考慮陣列和用戶所處的空間環(huán)境。這是波束賦形,不過只是它的一種特別實現(xiàn)。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖1.傳統(tǒng)波束賦形
 
Massive MIMO可被視為更廣泛意義上的波束賦形的一種形式,不過它與傳統(tǒng)形式相去甚遠(yuǎn)。Massive意指基站天線陣列中的大量天線;MIMO意指天線陣列使用同一時間和頻率資源滿足空間上分離的多位用戶的需求。Massive MIMO也認(rèn)為在實際系統(tǒng)中,天線與用戶終端—以及相反過程—之間傳輸?shù)臄?shù)據(jù)經(jīng)過了周圍環(huán)境的濾波。信號可能會被建筑物和其他障礙物反射,這些反射會有相關(guān)的延遲、衰減和抵達(dá)方向,如圖2所示。天線與用戶終端之間甚至可能沒有直接路徑。人們發(fā)現(xiàn),這些非直接傳輸路徑同樣有利用價值。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖2.天線陣列和用戶之間的多路徑環(huán)境
 
為了利用多路徑,天線元件和用戶終端之間的空間信道需要加以表征。文獻(xiàn)中一般將這種響應(yīng)稱為信道狀態(tài)信息(CSI)。此CSI實質(zhì)上是各天線與各用戶終端之間的空間傳遞函數(shù)的集合。用一個矩陣(H)來收集此空間信息,如圖3所示。下一節(jié)將詳細(xì)討論CSI概念及其收集方法。CSI用于數(shù)字化編碼和解碼天線陣列所收發(fā)的數(shù)據(jù)。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖3.表征massive MIMO系統(tǒng)需要信道狀態(tài)信息
 
表征基站與用戶之間的空間信道
 
不妨考慮一個有趣的類比:一個氣球在某個位置被戳破了,發(fā)出"啪"的一聲,在另一個位置記錄此聲音或脈沖,如圖4所示。在麥克風(fēng)位置記錄的聲音是一個空間脈沖響應(yīng),其包含的信息是周圍環(huán)境中氣球和麥克風(fēng)在該特定位置所獨有的。與直接路徑相比,被障礙物反射的聲音會有衰減和延遲。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖4.通過聲音類比說明信道的空間特性
 
如果擴(kuò)大該類比以模擬天線陣列/用戶終端場景,那么需要更多氣球,如圖5所示。注意,為了表征各氣球與麥克風(fēng)之間的信道,我們需要在不同時間戳破各氣球,使得麥克風(fēng)記錄的不同氣球的反射不會重疊。另一方向也需要表征,如圖6所示。本例中,可以在用戶終端位置的氣球戳破時同時完成所有錄音。這樣所花的時間要少得多!
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖5.通過聲音類比下行鏈路信道表征
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖6.通過聲音類比上行鏈路信道表征
 
RF領(lǐng)域利用導(dǎo)頻信號表征空間信道。天線與用戶終端之間的空中傳輸信道是互易的,即該信道在兩個方向是相同的。這與系統(tǒng)工作在時分復(fù)用(TDD)模式還是頻分復(fù)用(FDD)模式有關(guān)。在TDD模式下,上行鏈路和下行鏈路傳輸使用相同頻率資源?;ヒ仔约僭O(shè)意味著只需要在一個方向上表征信道即可,上行鏈路信道是顯而易見的選擇,因為只需要將一個導(dǎo)頻信號從用戶終端發(fā)送,并由所有天線元件接收。信道估計的復(fù)雜度與用戶終端數(shù)成比例,而非與陣列中的天線數(shù)成正比。這點非常重要,因為用戶終端可能在移動,故信道估計需要頻繁進(jìn)行。基于上行鏈路表征還有一個重要優(yōu)勢,那就是所有繁重的信道估計和信號處理任務(wù)皆在基站完成,而非在用戶端完成。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖7.每個用戶終端發(fā)射正交導(dǎo)頻符號
 
現(xiàn)在,收集CSI的概念既已建立,那么如何將此信息應(yīng)用于數(shù)據(jù)信號以支持空間復(fù)用呢?濾波基于CSI而設(shè)計,以對天線陣列傳輸?shù)臄?shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)編碼,使得多路徑信號會在用戶終端位置相干疊加。這種濾波還可以用來線性組合天線陣列RF路徑收到的數(shù)據(jù),從而檢測來自不同用戶的數(shù)據(jù)流。下一節(jié)更詳細(xì)討論這個問題。
 
支持Massive MIMO的信號處理
 
上一節(jié)介紹了如何估計CSI(用矩陣H表示)。檢測和預(yù)編碼矩陣基于H計算。這種矩陣有多種計算方法。本文重點討論線性方案。線性預(yù)編碼/檢測方法的例子有最大比率(MR)、迫零(ZF)和最小均方誤差(MMSE)。本文未提供從CSI導(dǎo)出預(yù)編碼/檢測濾波器的全過程,但討論了其優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)及每種方法的優(yōu)缺點。關(guān)于這些話題的更詳細(xì)介紹,請參閱文末給出的參考文獻(xiàn)1, 2, 3。
 
對于上述三種線性方法,圖8和圖9分別顯示了上行和下行鏈路中信號處理的工作方式。針對預(yù)編碼,可能還有某種縮放矩陣,用以歸一化陣列上為簡單起見而忽略的功率。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖8.上行鏈路信號處理H表示共軛轉(zhuǎn)置。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖9.下行鏈路信號處理T表示轉(zhuǎn)置。* 表示共軛。
 
顧名思義,最大比率濾波旨在最大程度提高信噪比(SNR)。從信號處理角度看,這是最簡單的方法,因為檢測/預(yù)編碼矩陣剛好是CSI矩陣H的共軛轉(zhuǎn)置或轉(zhuǎn)置。其最大缺點是忽略了用戶間干擾。
 
迫零預(yù)編碼試圖解決用戶間干擾問題,通過設(shè)計優(yōu)化標(biāo)準(zhǔn)來使其最小。檢測/預(yù)編碼矩陣是CSI矩陣的偽逆。偽逆的計算開銷高于MR情況中的復(fù)共軛。然而,由于太注重降低干擾,用戶的接收功率會受影響。
 
MMSE試圖在放大信號與降低干擾之間取得平衡。這種整體觀需付出的代價是信號處理復(fù)雜度較高。MMSE方法給優(yōu)化引入了一個正則項—在圖8和圖9中表示為β—利用它可以找到噪聲協(xié)方差與發(fā)射功率的平衡點。此方法在文獻(xiàn)中有時也被稱為正則化迫零(RZF)。
 
以上并未囊括所有預(yù)編碼/檢測技術(shù),只是簡單介紹了主要線性方法。另外還有非線性信號處理技術(shù),例如臟紙編碼和連續(xù)干擾消除便可用來解決此問題。這些方法可提供最優(yōu)容量,但實現(xiàn)起來非常復(fù)雜。上述線性方法對massive MIMO而言一般是足夠的,天線數(shù)目可以很大。預(yù)編碼/檢測技術(shù)的選擇取決于計算資源、天線數(shù)目、用戶數(shù)目和系統(tǒng)所處環(huán)境的多樣性。對于天線數(shù)目遠(yuǎn)大于用戶數(shù)目的大天線陣列,最大比率方法可能足以滿足需要。
 
現(xiàn)實系統(tǒng)向Massive MIMO提出的實際挑戰(zhàn)
 
在現(xiàn)實場景中實現(xiàn)massive MIMO時,還有其他實際問題需要考慮。舉個例子,假設(shè)一個天線陣列有32個發(fā)射(Tx)信道和32個接收(Rx)信道,工作在3.5 GHz頻段。那么需要放置64個RF信號鏈,在給定工作頻率下,天線間距約為4.2 cm。這說明,有大量硬件需裝入一個很小的空間中。它還意味著會耗散大量功率,不可避免會帶來溫度問題。ADI公司的集成收發(fā)器為此類問題提供了高效解決方案。下一節(jié)將詳細(xì)討論AD9371 。
 
上文討論了利用系統(tǒng)的互易性來大幅削減信道估計和信號處理開銷。圖10顯示了一個實際系統(tǒng)中的下行鏈路信道。它分為三個部分:空中信道(H)、基站發(fā)射RF路徑的硬件響應(yīng)(TBS)和用戶接收RF路徑的硬件響應(yīng)(RUE)。上行鏈路與此相反,RBS表征基站接收硬件RF路徑,TUE表征用戶發(fā)射硬件RF路徑?;ヒ仔约僭O(shè)雖然對空中接口成立,但對硬件路徑不成立。由于跡線不匹配、RF路徑間同步不佳和溫度相關(guān)的相位漂移,RF信號鏈會給系統(tǒng)帶來誤差。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖10.實際下行鏈路信道
 
對RF路徑中的所有LO(本振)PLL使用同一同步參考時鐘,并對基帶數(shù)字 JESD204B 信號使用同步SYSREF,有助于解決RF路徑間的延遲問題。但在系統(tǒng)啟動時,RF路徑之間仍會有通道間的相位失配,由溫度引起的相位漂移會進(jìn)一步擴(kuò)大此問題。因此很顯然,系統(tǒng)在啟動時需要需要初始化校準(zhǔn),此后運行中需要周期性校準(zhǔn)。通過校準(zhǔn)可實現(xiàn)互易性優(yōu)勢,使信號處理復(fù)雜度維持在基站,并且只需要表征上行鏈路信道。這樣可獲得一般意義上的簡化,從而僅需要考慮基站RF路徑(TBS和RBS)。
 
有多種方法可校準(zhǔn)這些系統(tǒng)。一種是在天線陣列前面放置一個校準(zhǔn)天線,利用此校準(zhǔn)天線來校準(zhǔn)接收和發(fā)射RF信道。以這種在陣列前方放置一根天線的方式是否滿足實際系統(tǒng)校準(zhǔn)的需求,是有疑問的。另一種方法是利用陣列中現(xiàn)有天線之間的互藕作為校準(zhǔn)機(jī)制,這有很高的可行性。最簡單直接的方法或許是在基站中的天線之前增加一些無源耦合路徑。這會增加硬件復(fù)雜性,但應(yīng)能提供一個魯棒的校準(zhǔn)機(jī)制。為了全面校準(zhǔn)系統(tǒng),從一個指定校準(zhǔn)發(fā)射信道發(fā)送一個信號,所有RF接收路徑通過無源耦合連接接收該信號。然后,每個發(fā)射RF路徑依次發(fā)送一個信號,該信號在各天線的耦合點被接收,被傳回到一個合路器,再被送至指定校準(zhǔn)接收路徑。溫度相關(guān)效應(yīng)的變化一般很慢,故與信道特性不同,無需頻繁執(zhí)行溫度相關(guān)校準(zhǔn)。
 
ADI公司收發(fā)器和Massive MIMO
 
ADI公司的集成收發(fā)器產(chǎn)品系列特別適合需要高密度RF信號鏈的應(yīng)用。AD9371具有2個發(fā)射路徑、2個接收路徑和一個觀測接收機(jī),并有3個小數(shù)N分頻PLL用于RF LO生成,采用12 mm × 12 mm封裝。這一無與倫比的集成度使得制造商能夠及時且經(jīng)濟(jì)高效地創(chuàng)建復(fù)雜系統(tǒng)。
 
圖11顯示了一個使用多個AD9371收發(fā)器的可能系統(tǒng)實現(xiàn)。該系統(tǒng)有32個發(fā)射信道和32個接收信道,采用16個AD9371收發(fā)器。三個 AD9528 時鐘發(fā)生器為系統(tǒng)提供PLL參考時鐘和JESD204B SYSREF。AD9528是一款雙級PLL,提供14路LVDS/HSTL輸出,集成JESD204B SYSREF發(fā)生器,可用于多器件同步。AD9528排列成扇出緩沖配置,其中一個用作主器件,它的一些輸出用于驅(qū)動時鐘輸入和從器件的SYSREF輸入。圖中包括一個可能的無源校準(zhǔn)機(jī)制—如綠色和橙色部分所示—一個專用發(fā)射和接收信道通過分相器/合相器校準(zhǔn)所有接收和發(fā)射信號路徑,正如上一節(jié)所述。
 
Massive MIMO和波束賦形:5G流行詞背后的信號處理
圖11.采用ADI公司AD9371收發(fā)器的32 Tx、32 Rx massive MIMO射頻頭框圖
 
結(jié)語
 
Massive MIMO空間復(fù)用有望成為蜂窩通信領(lǐng)域的革命性技術(shù),其支持在高流量城市區(qū)域?qū)崿F(xiàn)更高的蜂窩容量和效率。它利用了多路徑傳播所帶來的分集性,允許基站與多位用戶之間使用同一時間和頻率資源進(jìn)行數(shù)據(jù)傳輸?;咎炀€與用戶之間的信道具有互易性,故所有復(fù)雜的信號處理可以保留在基站進(jìn)行,信道表征可以在上行鏈路中完成。ADI公司的RadioVerse™系列集成收發(fā)器產(chǎn)品支持在小的空間中實現(xiàn)多通路的RF路徑,因此非常適合massive MIMO應(yīng)用。
 
參考電路
 
1. Xiang Gao. 實際傳播環(huán)境中的Massive MIMO. Lund University, 2016.
 
2. Michael Joham, Josef A. Nossek, and Wolfgang Utschick. ? MIMO通信系統(tǒng)中的線性發(fā)射處理. ?  IEEE信號處理論文集,第53卷第8期,2005年8月。
 
3. Hien Quoc Ngo. Massive MIMO:基本原理和系統(tǒng)設(shè)計. Linköping University, 2015年.
 
 
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