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  • 迫零预编码不适用于3D波束赋形,需要一种新的算法,例如狼群算法,正在探索当中
  • 基于深度学习的大规模天线阵列混合波束赋形设计
  • 波束赋形

    千次阅读 2019-05-06 23:36:04
    波束赋形是一种基于天线阵列的信号预处理技术,波束赋形通过调整天线阵列中每个阵元的加权系数产生具有指向性的波束,从而能够获得明显的阵列增益。因此,波束赋形技术在扩大覆盖范围、改善边缘吞吐量以及干扰抑止等...


    波束赋形是一种基于天线阵列的信号预处理技术,波束赋形通过调整天线阵列中每个阵元的加权系数产生具有指向性的波束,从而能够获得明显的阵列增益。因此,波束赋形技术在扩大覆盖范围、改善边缘吞吐量以及干扰抑止等方面都有很大的优势。由于波束赋形带来的空间选择性,使得波束赋形与SDMA之间具有紧密的联系。实际系统中应用的波束赋形技术可能具有不同的目标,如侧重链路质量改善(覆盖范围扩展、用户吞吐量提高)或者针对多用户问题(如小区吞吐量与干扰消除/避免)。


    技术背景

    波束赋形的目标是根据系统性能指标,形成对基带(中频)信号的最佳组合或者分配。具体地说,其主要任务是补偿无线传播过程中由空间损耗、多径效应等因素引入的信号衰落与失真,同时降低同信道用户间的干扰。因此,首先需要建立系统模型,描述系统中各处的信号,而后才可能根据系统性能要求,将信号的组合或分配表述为一个数学问题,寻求其最优解。
    关于波束赋形的基本原理,可以首先考虑自由空间中电磁波的远场辐射情况。
    (1)当只存在单个天线振子时,以同极化方向从各个角度对电场振幅进行观测时,信号是各向同性衰减的,即不存在方向选择性。
    (2)如果增加一个同极化方向的振子,且两个振子处于同一位置时,即使两个天线发射信号可能存在一定的相差,但从任何角度观测,两列波的相差并不随观测角度的变化而发生变化,因此信号仍然不存在方向选择性。
    (3)如果增加一个同极化方向的振子,且两个振子保持一定间隔,则两列波之间会发生干涉现象,即某些方向振幅增强,某些方向振幅减弱(振幅增强部分的能量来自于振幅减弱部分)。出现上述现象的原因可由图3-23解释,假设观测点距离天线振子很远,可以认为两列波到达观测点的角度是相同的。此时两列波的相位差将随观测角度的变化而变化,在某些角度两列波同相叠加导致振幅增强,而在某些方向反相叠加导致振幅减小。
    图3-23 图3-23
    因此,如果能够根据信道条件,适当地控制每个阵元的加权系数,就有可能在增强期望方向信号强度的同时,尽可能降低对非期望方向的干扰。
    对于TDD系统,可以方便地利用信道的互易性,通过上行信号估计信道传播向量或DoA(Direction-of-Arrival)并用其计算波束赋形向量。对于FDD系统,也可以通过上行信号估计DoA等长期统计信息并进行下行赋形。
    传统意义上的波束赋形或智能天线特指基于小间距(如阵元间距为波长/2)的单数据流空域预处理过程,而预编码则更多地偏重于基于大间距天线阵的多数据流空间复用预处理过程。实际上,从广义角度考虑,波束赋形和预编码都属于阵列信号的预处理技术,它们所使用的算法可以是完全相同的,而波束赋形技术在无线接入网中也不再仅限于单流传输。在TD-LTE R8和R9中,一般习惯于将基于专用导频进行业务信道解调的传输方式称为波束赋形(如传输模式7和8),而将基于公共导频和下行控制信息中的Precoding Information域进行业务信道解调的传输方式称为预编码。
    波束赋形技术已经在TD-SCDMA系统中得到了成功的应用,在TD-LTE R8中也采用了波束赋形技术。在TD-LTE R8的PDSCH传输模式7中定义了基于单端口专用导频的波束赋形传输方案。TD-LTE R9中则将波束赋形技术扩展到了双流传输方案中,通过新定义的传输模式8引入了双流波束赋形技术,并定义了新的双端口专用导频与相应的控制、反馈机制。

    波束赋形原理

    在发射端,波束赋形器控制每一个发射装置的 相位信号 幅度,从而在发射出的信号波阵中获得需要相长和相消干涉模式。在接收端,不同接收器接收到的信号被以一种恰当的方式组合起来,从而获得期盼中的信号辐射模式。
    以水下 声纳发射为例,我们希望向远处的船只发送一束集中尖锐的声纳信号。如果声纳发射装置的每个声纳发生器同时向一艘船发声纳信号,由于远方船只的方位角度,有的声纳发射器的信号先到达船只,有的声纳发射器的信号后到达船只,无法做到让所有声纳信号发生器的信号同时到达这条船只。有了波束赋形技术,就可以调整不同声纳发生器的信号发射时间(离船远的先发信号,离船近的后发信号),这样,所有的声纳信号就能同时击中船只,获得一个强大的声纳脉冲信号击中船只的效果。
    在被动式声纳系统或者主动式声纳的接收端,波束赋形技术为不同的水下听音器收集到的信号加上不同的 时延(离开目标最近的水下听音器加上最长的时延),这样就能同时听到所有水下听音器的声音,就像声音是来自同一个水下听音器,从而获得最佳的效果。
    1. 系统模型
    根据应用场合的不同,一般可以将波束赋形算法分为上行链路应用以及下行链路应用。无论是哪种情况,总可以用一个时变矢量(MIMO)信道来描述用户端与基站端的信号关系。对于上行链路,多个发射信号实质上是K个用户设备同时发送的信号,基站则使用多个天线单元接收信号,对其进行处理和检测,这时发送端的信号分配仅在各个支路分别进行;对于下行链路,基站仍可能使用多个天线单元向特定用户发射信号,但用户设备使用单天线检测与其有关的信号,这时接收部分降为一维,信号组合也仅对于单路信号进行。
    根据系统模型,就可以描述发送端的原始信号与接收端实际接收信号之间的关系,通常根据研究重点的不同,对于原始信号以及实际接收信号的位置会有不同的定义。对于波束赋形技术,一般其研究的范围从发送端扩谱与调制单元的输出端,到接收端解扩与解调单元的输入端,而研究过程中又常将信号 分配单元输出端到信号组合单元输入端之间的部分合并,统称为无线移动信道,由于无线移动通信环境的极度复杂,无法得到其输入输出关系的确切描述,一般采用大量测量和理论研究相结合的方法,使用有限的参数描述该信道。采用这种方法后,就可以得到受干扰有噪信号与原始信号的关系,并据此在一定程度上恢复信号。因此,波束赋形的一般过程为:
    ⑴根据系统性能指标(如误码率、误帧率)的要求确定优化准则(代价函数),一般这是权重矢量与一些参数的函数;
    ⑵采用一定的方法获得需要的参数;
    ⑶选用一定的算法求解该优化准则下的最佳解,得到权重矢量的值。
    可以发现,由于通信环境复杂,上述过程的每一阶段都可有不同的实现方案,因此产生了大量的波束赋形算法,如何衡量和比较其性能也成为波束赋形技术研究的一个重要方面。

    波束赋形算法的性能

    由于波束赋形技术建立在通信环境模型以及系统模型的基础上,因此在考察波束赋形算法的性能时,要考虑到环境因素的影响以及其对于系统的要求,以便于得到更符合实际需要的性能估计。综合各种因素,一般可以从以下几个方面考察波束赋形算法的性能。
    ⑴算法运算性能:这主要包括算法的收敛速度、复杂程度、精度、稳定性以及对误差的正确判断性等。前四项指标是常见的衡量算法性能的指标,而最后一项在智能天线应用领域有特别的意义。在实际的通信系统中,由于天线规模等实际条件的限制以及移动无线信道复杂情况的影响,对波达方向的测量估计误差较大,因此对于采用基于波达方向估计的波束赋形算法,能否降低其对误差的敏感度就显得十分重要,尤其是在下行链路中,一旦发生较大的指向偏差,不仅会使得目标用户无法获得一定质量的信号,还可能会带来对其他用户的干扰,从而导致系统性能急剧下降。
    ⑵算法的测量要求:主要包括算法需要了解的信道特征参量的种类和数量以及是否需要提供参考信号等。信道特征参量的种类可以包括多普勒频移、入射信号的角度分布以及相应的时延分布等;而数量则是指需要了解的信道的数量,如在了解天线与目标用户间信道的同时是否需要了解天线与其他非目标用户(干扰源)之间的信道参量等。通过预定义的参考信号进行信道估计是一种常用的方法,不同的算法对是否需要参考信号以及对参考信号长度等参数会有不同的要求。⑶算法对系统的其他要求:主要包括达到一定性能需要的天线单元数目、是否有对 传输协议的额外要求(如是否需要反馈链路)、是否对输入信号有一定的要求(如是否为恒包络的调制信号)等。

    波束赋形技术的现状及发展方向

    波束赋形技术发展过程中,出现了大量的具体技术,其命名、分类并不完全统一,加之近年来与其他技术(如联合检测、功率控制等)的结合乃至融合,使得相关的具体技术更显纷繁复杂。通常可以依据的分类有,根据应用场合的不同将波束赋形技术分为上行链路波束赋形和下行链路波束赋形;根据其所使用的信道特征参量的种类,可分为使用信道空域参量的技术和使用信道空时域参量的技术;根据不同的波束赋形技术对于问题采用的描述方法,可分为优化类和自适应滤波器类;根据波束赋形技术计算使用的方法可分为线性算法和非线性算法。
    对于上行链路,由于可以获得可靠的信道实时估计,因此可以采用信道的空时域参量进行波束赋形,以提高上行链路性能。针对移动无线通信系统,尤其是CDMA系统的实际情况,上行链路的波束赋形可以结合信号检测,实现多用户的联合检测。但是应用这一方法存在以下两个问题:算法要求测量所有信道的空时域参数,且测量要求高(除了盲检测算法,大部分算法需要使用训练序列,并要求在获得同步以后进行测量);计算过于复杂难以实现,尤其是针对多用户的方案。实际可采用的方法有:采用性能次优但较为简单的方法;设计便于并行运算的结构,以硬件代价满足运算时间方面的要求;或者结合两种方法。其中,通过有限度降低算法性能提高算法可实现性的具体方法包括:减少计算需要的参量;减少计算的维数(如使用训练序列进行初始化,或者分解全局优化问题变为互不相关的局部优化问题的叠加);选择计算复杂度较低的计算方法等。在保证性能的前提下进一步降低 系统结构的复杂度主要依赖于使用结构较为简单的处理单元,根据传统的均衡和检测领域的研究,非线性的系统结构和算法可以大大降低系统结构的复杂度,目前对判决反馈结构、神经网络技术等在波束赋形领域的应用已有初步研究。
    对于下行链路,由于条件限制很难在下行链路实现对于信道的可靠实时估计。对于TDD模式的系统,在上下行信道间隔时隙很小的条件下,可以近似认为信道未发生变化,从而可以在下行链路使用由上行数据获得的信道空时域参数的估计值,甚至可以直接使用上行波束赋形的数据。但是对于FDD系统,则一般无法满足上下行信道频率间隔足够小的要求使得两者的变化强相关,因此如果不使用反馈回路获取移动站的测量数据,仅可根据上行数据获得一些与频率变化无关或者弱相关的信道参量,这包括信道的空域参量以及空时域参量的平均值等。其中使用空时域参量平均估计值的方法原理上同使用空时域信道参量的方法并无区别,只是由于缺乏对于信道状况的实时跟踪,性能会有所下降。而仅依赖信道空域参量的算法则符合波束赋形的传统含义,即使基站实现下行指向性发射。
    仅依赖信道空域参量的算法需要了解目标移动站与基站的相对位置,为了抑制同信道用户间的干扰可能还需要了解同信道移动站与基站的相对位置。这些信息可以由上行信道数据得到,即根据上行数据对波达方向进行估计,因此这种算法又可称为基于DoA估计的算法,由于使用的信息可以认为与上下行信道载频无关,因此可以适用于TDD或者FDD模式的系统。这类算法的主要局限在于较大的DoA估计误差以及天线单元数限制了算法的性能,因此在实际应用时系统性能并不理想。一般,为了减小天线增益凹陷的指向偏差,必须配合使用凹陷点展宽(Null Broadening)技术,即在计算所得的凹陷点附近形成凹陷区,确保对其他用户的干扰降低到最小的程度。
    目前,由于上行波束赋形技术的发展,下行链路性能成为提高系统性能的瓶颈,因此迫切需要有效的方法。在可以获得可靠的空时域参量的条件下(TDD模式的系统,或者使用反馈链路的系统),可以应用空时处理方法,但是在具体的表述、算法的实现等方面仍需进一步的系统研究。如果无法获得可靠的空时域参量(不采用反馈链路的FDD模式的系统),那么基于DoA估计的算法应该是最终的解决方案,但是目前的估计精度很难满足实际系统的需要,必须发展对估计误差不敏感的波束赋形算法。

    相关技术

    波束赋形直接建立在信道参量的基础上,因此无线移动信道的建模与估计是波束赋形技术的基础,无论是算法描述还是算法 性能分析以及仿真都必须依赖这一基石。另外,根据无线传播理论和对各种通信环境的实际测量建立合理的无线移动信道模型,可以降低波束赋形算法对实时测量的要求,是在较小的系统复杂度下实现性能更优的波束赋形算法的一种途径。
    上行波束赋形与用户信号检测有密切的关系,在基于CDMA的无线移动通信系统中,波束赋形可结合各种信号检测技术,尤其是 多用户检测技术,实现联合检测,这也是波束赋形实用化研究中的一个热点。下行波束赋形与功率分配存在一定的关系,一般希望使用波束赋形实现对于同信道用户的空域(角度域)分辨,而由功率控制技术进一步克服位于同一方向的同信道用户之间的相互干扰,这涉及到上层的控制与分配,并与多种信令过程有关,需要进一步进行研究。
    综上所述,智能天线技术可充分利用无线资源的空间可分隔性,提高无线移动通信系统对于无线资源的利用率,并从根本上提高系统 容量。波束赋形技术作为智能天线 数字信号处理部分的核心,虽然在理论和实际两方面都已进行了大量的研究,但在其表述、数学解法、系统实现以及与其他相关技术的结合使用乃至融合方面仍有大量问题有待解决。但可以肯定,随着信号处理技术的发展以及相关制造技术的进步,智能天线的SDMA方案最终将大大改善实际系统的性能。

    TD-LTE R8中的单流波束赋形技术

    LTE R8中定义了传输模式7用以支持基于专用导频的波束赋形技术。传输过程中,UE需要通过对专用导频的测量来估计波束赋形后的等效信道,并进行相干检测。有别于基于码本的预编码过程,波束赋形采用的算法与对赋形矩阵的选择属于实现性问题,具体的赋形方法并不需要在规范中进行规定。
    图3-24 图3-24
    图3-25中的层映射与预编码都只是简单的一对一的映射,波束赋形的功能体现在逻辑天线到物理天线的映射这一非标准化模块中。而规范中只定义了波束赋形所需的专用导频端口,即端口5。对于TDD系统,可以利用上下行信道的互易性,采用EBB或其他波束赋形算法。当瞬时信道特性的互易性难以得到保障时(如FDD系统),仍然可以利用DoA等长期统计信息实现波束赋形传输。
    图3-25  TD-LTE R8单流波束赋形的处理流程 图3-25 TD-LTE R8单流波束赋形的处理流程
    在传输模式7中采用了基于专用导频的传输与基于公共导频的测量,UE需要根据CRS计算CQI。CRS用于小区内所有UE的下行信道测量,并不能进行任何预处理(扇区赋形除外)。且CRS端口的数量也往往少于用于波束赋形的物理天线数量。在这种情况下,UE既不能通过公共导频获知全部物理天线到其接收天线的信道矩阵,也不能通过下行控制信令确知eNode B使用的波束赋形算法或具体的波束赋形向量。因此,在传输模式7中,当UE计算CQI时无法十分准确地估计波束赋形之后的信道质量。在传输模式7中,UE需要根据CRS测量下行信道,计算CQI时需假设PDSCH采用了与PBCH相同的传输方式(单天线端口或发射分集)。为被调度UE选择MCS时,eNode B需要结合一些其他的信道信息或HARQ等外环控制信息对UE上报的CQI进行修正。

    TD-LTE R9中的双流波束赋形技术

    TD-LTE R9中将波束赋形扩展到了双流传输,实现了波束赋形与空间复用技术的结合。为了支持双流波束赋形,LTE R9中定义了新的双端口专用导频(端口7与8),并引入了新的控制信令。传输模式8可以采用非PMI或PMI两种反馈方式。
    在双流赋形中,UE基于对专用导频的测量估计波束赋形后的等效信道,其中Precoding模块并不进行任何预处理操作。
    对于TDD系统,更适合利用信道的互易性并采用非PMI的反馈方式实现双流波束赋形。eNode B通过对SRS的测量获得CSI并计算每个流的波束赋形向量。对于非PMI反馈方式,传输模式8仍然沿用了传输模式7的CQI计算方法,UE假设PDSCH使用了与PBCH相同的传输方式(单端口或发射分集)并基于对CRS的测量来计算CQI。由于基于DRS的业务数据传输与基于CRS的测量之间存在差异,eNode B仍然需要对UE上报的CQI进行一定的修正。TDD系统中,eNode B可以充分利用信道互易性,对全部阵元的赋形系数进行联合优化,因而能够获得较好的性能。
    假设UE可以通过天线切换的方式在两个发射天线上轮流发送SRS,此时eNode B能够获得完整的信道矩阵。eNode B进而可以对多个RB上的信道协方差矩阵进行平均,并通过特征值分解得到的非零特征值以及UE上报的CQI判断信道所能支持的并行传输流数量以及每个数据流的传输能力,而非零特征值所对应的特征向量可以作为赋形向量。即使UE的传输能力无法支持上行天线切换发送,eNode B仍然可以对单个天线发送的SRS的测量,通过多个RB的平均估算信道的协方差矩阵,并在此基础上计算每个数据流的赋形向量。如果eNode B能够获得完整的CSI,就可以通过对全部物理天线的全局优化计算出最优的赋形向量。即使只由SRS能获得部分CSI,利用频域平均得到的CSI进行双流赋形仍然能够获得较好的性能。
    当eNode B天线阵采用较多的阵元时,一般会采用极化分组的天线形式。此时,通常会将两个CRS端口分别映射到两个极化方向的子阵上。UE通过2个极化方向对应的CRS端口可以测量得到2×2的等效信道矩阵。对于FDD系统,一般认为eNode B只能利用互易性获得类似DoA等长期统计信息。这种情况下,eNode B往往只能利用较为有限的DoA信息,通过两个极化方向的子阵分别向UE赋形,此时适宜采用PMI反馈方式。对于PMI反馈方式,UE通过CRS测量信道,并按照闭环空间复用(传输模式4)的方式计算能够获得最佳性能的PMI和RI,并计算eNode B使用其所推荐的PMI之后所能获得的信道质量。由于CRS中不能反映出业务信道波束赋形的影响,UE可以根据高层信令通知的偏移量,在CQI的计算过程中近似地补偿一定的赋形增益。
    一般来讲,由于2CRS端口时的码本大小十分有限,可用于闭环空间复用的预编码矩阵只有两个,因此分组赋形加PMI时的预编码增益较低。同时,由于分组赋形不能对全部可用的物理天线进行联合优化,因此其赋形增益也较为有限。
    实际上,在R8传输模式7的基础上,eNode B可以采用“透明”方式将两个或多个UE调度在同样的时—频资源上,从而构成MU-MIMO传输。但是,由于R8中只定义了一个专用导频端口,基于传输模式7构成透明MU-MIMO时,共同调度的UE的专用导频在时频—资源上也完全重叠,只是各个配对UE的专用导频的扰码有所区别。由于波束赋形颗粒度、SRS估计误差与时延等因素的影响,即使eNode B能够获得完整的信道状态信息,也不能在发送端侧完全消除UE间的干扰。因此这种方式并不能保证基于专用导频的信道估计乃至MU传输的性能。R9中定义了两个专用导频端口,eNode B可以通过下行控制信令指示两个Rank1传输的UE分别占用相互正交的一对专用导频端口,这样可以避免用户间干扰对专用导频信道估计的影响,在此基础上MU-MIMO的传输质量能够得到更好的保障。为了能够在MU-MIMO中支持更多的UE,R9中还引入了小区专用导频扰码初始化ID。通过这一配置可以支持最多4个Rank1 UE或两个Rank2 UE的MU-MIMO。图3-26给出了基于双流赋形的单用户和多用户MIMO传输方式。
    图3-26  双流波束赋形 图3-26 双流波束赋形

    展开全文
  • 这个论文详细描述了 波束赋形技术及其MATLAB仿真结果,可以用来分析波形分辨率等信息,对初学者有帮助
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  • 这是一篇关于”波束赋形“的笔记。可以说波束赋形是到目前贯穿我专业研究的一条线。当初本科上天线课时其实对就天线方向图很感兴趣,但当时的老师上课比较迷,要不然我可能是天线方向的博士了。后来读博机缘巧合选择...

    这是一篇关于”波束赋形“的笔记。可以说波束赋形是到目前贯穿我专业研究的一条线。当初本科上天线课时其实对就天线方向图很感兴趣,但当时的老师上课比较迷,要不然我可能是天线方向的博士了。后来读博机缘巧合选择了波束赋形(偏预编码)这个课题,在联培期间因波束赋形的一些概念问题与外导交流被气得敲桌子,好在坚持出好的论文。再后来博士论文答辩又与评委组长就波束赋形概念发生争执。虽然都是波束赋形,但是概念不同,当一些概念被根深蒂固,怎么也解释不清楚。当前的工作又涉及阵列信号处理,也是在学习与理解过程中渐渐发现了各类波束赋形技术的区别。

    基本概念:

    回归正题,下面是自己对波束赋形理解性的描述,不会太专业性。首先还是要解释下一般波束赋形的概念:波束赋形(也称波束形成、波束成形、自适应滤波、空域滤波等,但英文是beamforming)是通过调整多天线信号的幅相以产生干涉效应,使最终辐射的信号集中朝着某个方向传播或者接收(一般专业词汇的定义总让人看不懂,但却又是本质意思)。网上给出一种科普例子,手电筒将灯光集中某个方向形成强光束就是种光的波束赋形。其实从数学的角度讲,从多天线辐射的射频信号就是很多正弦信号的和,在调整每个正弦信号的福相之后,这些信号和的功率在一些位置会变为零(相消干涉),在另一些位置功率最大(相长干涉)。

    技术分类:

    基于当前的理解,波束赋形技术可分为三类,即智能天线领域的波束赋形(AKA:BF1),阵列信号处理领域的波束赋形(AKA:BF2)以及通信编码领域的波束赋形(AKA:BF3)。其实还有用透镜天线和开关阵列等方式实现波束赋形的,这里归到了智能天线领域没做细分。

    BF1:智能天线领域的波束赋形,会偏重从天线合成方向图的角度设计波束,一般是通过设计天线阵元来调整其方向图,设计时强调波束指向、波束形状、波束宽度与波束覆盖范围等指标。下图给出在通信应用中的示例,基站通过波束赋形覆盖一定区域的用户。这里方向图可理解为电场强度相对空间二维角的函数,图2给出8*8面阵在球坐标下的波束合成方向图。(这个BF1就是当时答辩组组长说的波束赋形。)

     

     

    通信应用中波束覆盖用户示例

    8*8面阵的波束合成方向图示例

    BF2:阵列信号处理领域的波束赋形,在考虑抗干扰设计时也称自适应波束赋形,BF2也是主要强调波束指向性设计,以及对干扰来向的抑制设计,这类波束赋形一般会利用已知的阵列流型、信号与干扰信号导向矢量来建立数学优化问题(信噪比最大化等准则),通过优化每天线的权重最大化目标函数,以使得在信号方向形成强波束,在干扰方向形成零陷。有时因特殊需要(如波束测向)也会考虑主波束形状、旁瓣功率等问题。图3是与图1对应的BF2通信场景的示例,主要区别是每个波束指向一个用户。图4给出自适应波束赋形的一个示例。图中在-20度与40度认为是干扰来向,形成了-80dB的干扰抑制。另外这类波束赋形画出的波束图其实类似阵列天线合成方向图,但与BF1主要区别在于假设每个天线阵元是全向天线。

    通信应用中波束覆盖用户示例

    自适应波束赋形示例

    BF3:基于信道信息的波束赋形,有时也称预编码,这种波束赋形不一定偏重指向性,而且根据信道状态信息设计优化问题(如信噪比最大化)来获得最优的波束权重。这种优化结果得到的波束很可能不是指向性的波束,因为优化问题设计充分利用空间的信道信息以使得目标函数最大化(如接收收信号功率最大化)。这类波束赋形相比指向性的波束其实是最理想或者最优的方法,只是实际实现时完整的信道信息难以获得。在通信过程中精确的信道估计会占用太多时间、功率资源,导致整体吞吐量下降,得不偿失。至于为什么不一定是强指向性波束设计,稍后在比较的内容中解释。图5为通信中典型应用场景,波束增益只在用户天线处增强。图6为BF3的一个示例,为没有一个强指向性的主波束情况特例。

    通信应用中波束覆盖用户示例

    非指向性波束方向图

    技术比较

    BF1VSBF3:这个问题就是当初答辩时被问到的问题,BF1设计偏重实际信号的指向与覆盖范围,覆盖区域里每个用户获得的信号功率增益相近。而BF3会根据每个用户与基站间的信道信息设计,只会使得实际通信用户接收天线处的信号增益最大,其他位置信号会很小,不是偏重从指向性功率设计。换句话说,BF1设计强调主波束的显式设计,而BF3设计是抽象的波束设计,BF3一定想要画出主波束概念图,则坐标不是空间坐标,而是通过信道信息转化的等效空间坐标。

    BF2 VS BF3:这两种波束赋形设计有很强的相似性,都是可以通过求解数学优化问题(信噪比最大化,信干噪比最大化等)得到最优加权。BF2的波束权重是导向矢量的函数,而BF3的是信道信息的函数。其实BF3中的信息信息中是含有导向矢量信息的,也就是BF3的设计时是把导向矢量考虑在内的,且阵元间距可任意,但空间信道信息更丰富,完整空间信道信息可在理论上实现信号无失真接收。而BF2设计需要阵列天线间间距是半波长级别的,这也是实现阵列信号处理的前提。一般情况下区别于BF3,BF2也是强调波束指向性,但在室外开阔无遮挡无反射等场景下,BF3的结果会与BF2近似,也是指向性波束了。

    BF1 vs BF 2:这两种都是偏重强指向性的波束赋形设计,一个主要的区别BF1本质在于阵元本身设计,而BF2本质是加权设计。在通信领域,有时候波束赋形设计也是两者的结合,波束是阵列合成方向图(后边有解释),从移动通信演进角度讲,波束赋形被用在更高的频段,而天线阵列基本使用贴片天线,在针对不同场景研究时,贴片阵元的方向图就已经固定了。

    通过上面的比较,对于波束赋形设计的效率来说有这样的关系:BF1<BF2<BF3。

    特别举例

    很多人会认为,BF3设计结果也应该是强指向性的波束,为了更好的解释,给出下面的例子,简单说就是当点对点通信存在多条路径时,信号依据路径的增益从多条路径传输比只从最强路径传输得到的接收功率更高。

    假设有A站向B站发送信号,因为强反射空间中存在三条路径,且每条路径的增益分别为 h, 2h,3h,假设A站发射功率是P,则如何分配三条路径的功率使得B站接收信号功率最大? (注:假设通过波束赋形可以实现信号的传输路径选择。)

     

    解答:为了清楚分析,这里从数学角度给出分析过程。

    1、假设只从最强增益路径发信号,则接收功率为

    P *(3h)^2 = 9Ph^2;

    2、假设从三条路径等功率发信号,则接收功率为

    (sqrt(1/3*P)*h + sqrt(1/3*P)*2h +sqrt(1/3*P)*3h)^2 = 12Ph^2;

    3、假设从弱到强三条路径发射功率分别为1/14P、4/14P、9/14P,则接收功率为

    (sqrt(1/14*P)*h + sqrt(4/14*P)*2h +sqrt(9/14*P)*3h)^2 = 14Ph^2 。

    从上面三个情况发现,信号从三条路径传输接收功率会更大,其实第三种方法是最大传输结果,对应通信中的最大比值传输方法(MRT),显然多条路径的信号和比从单路径传输有更高接收信号增益。也就说明了BF3方法利用空间信道信息更够实现功率最大化传输,显然大于BF1或BF2的单路径传输。

    这里只是从接收功率角度讲,此外对于多用户通信场景时,总传输功率不变通过分配多用户传输功率使得用户总通信速率最大化是一个常见通信资源分配问题,对应常见的解决方法是“注水法”(water filling),也是从另一个角度说明多路径的利用效用更大。

    预编码与波束赋形

    无论学术界还是产业界,在波束赋形技术这一概念上的混用,也导致了预编码与波束赋形这两个概念的混淆不清。实际上预编码设计偏重编码设计,通过编码可以利用空间复用实现多流(多层,就是多路信号)同时传输,而且也分为线性与非线性预编码,简单线性预编码设计中单层信号传输时的预编码其实就是BF3。通信里包括3GPP标准里,如果是从数字域利用信道信息对信号进行加权设计,其实还是偏重预编码,波束的概念比较抽象,而在毫米波的模拟波束,因是指向性设计就偏重波束赋形。

    模拟与数字波束赋形

    模拟波束赋形是指通过天线端的移相器与增益控制器实现对射频信号的加权(通过信号延迟也可以),从而实现波束赋形。数字波束赋形则是在基带数字域对信号加权实现波束赋形。除了实现条件的差异外,模拟波束由于一个天线只能有一个加权,所以阵列一次只有一个波束,或者说只能单流传输。数字域的波束赋形则通过编码设计可以对不同信号进行不同的加权,一种加权信号和对应一个天线发送出去,以实现多波束,即多流信号的同时传输。

    毫米波混合波束赋形

    在无线通信领域,其实在LTE中已经涉及了波束赋形,但由于sub-6GHz对波束赋形需求不强,这点不同于WIFI领域波束赋形的利用(这点后边说明)。到了5G时代,为了更高速率传输, 开始探索毫米波频段,但是这个频段信道衰减实在太快,需要通过收发波束赋形提高信号传输增益,即使这样毫米波基站的信号覆盖范围还是缩减不少。实现波束赋形前提之一有多天线阵列,一般在雷达或者通信宏站,实现波束赋形需要多天线阵列中每一个阵元都有链接一个RF链路,这样对于雷达可以更好实现更复杂的波束设计,对于通信则可以实现复杂的预编码,况且每个天线对应的信道也方便估计。但到了毫米波频段,硬件效率太低、实现太复杂,对于普通微站,在对成本与性能衡量之后折中选择了混合波束赋形的实现方式,即数字加模拟波束赋形,一般情况下可实现的是一个射频链同时接阵列的部分天线阵元。由于属于一个射频链的多个阵元无法做更细粒度的信道估计,难以通过信道信息方式设计模拟权重,另一点模拟波束赋形一般也只有移相器没有可控增益,导致最终只能通过波束扫描的方式,在恒模的码本(如DFT码本)里搜索,通过接收端的接收功率上报选择最合适的模拟波束。

    DFT波束码本

    对于模拟波束扫描里,波束可能的加权集合形成一个码本,在某种规则下根据阵列流型设计的波束码本所组成的矩阵与发送信号相乘的结果正好等价于这个信号的DFT变换,因此这个码本被称为DFT码本。

    WiFi波束赋形

    在WiFi领域,在802.11ac标准就开始支持波束赋形了,在802.11n标准有了提升。不过使用的波束赋形技术并没有具体规定,其不是基于相控阵的原理,更多是通过DSP芯片对多路信号的幅相加权的形式最终形成一定的波束赋形能力,使得覆盖范围变小,但速率有明显的提升。WiFi在sub 6GHz可以更好利用波束赋形原因之一是WiFi通信属于近距离慢移动的通信,一般用户在WiFi覆盖下可以等效静止,这样WIFI可以通过一点点波束扫描,直到信号增益最大从而实现高速率传输。

    波束测向

    通过波束指向来进行测向是在雷达领域很早就开始应用的方法,而且测向精度非常高,但在移动通信领域,受限于阵元数量、发射功率、信号灵敏度、硬件损伤等因素,利用波束测向可能会面临很多要解决的问题。

    天线阵列合成方向图

    每个天线单元都有一个方向图,代表该天线向空间辐射的电场强度,对于点源来说其辐射的方向图是一个球面,对于其他类型的天线则形状各异。而阵列的合成方向图则是阵元的归一化方向图与阵列的归一化阵因子的乘积,其中阵因子就是导向矢量与加权的点乘(内积)。通过研究发现基于这样的原理,对于贴片阵列在大角度形成波束时,受限于阵元数量与阵元方向图形状,波束设置的指向与波束增益最大方向有偏离,阵元数越少或者信号方向与阵列方向夹角越大,则偏离越严重。不过好在这不影响通过波束扫描或者和差波束等方法的测向结果,也不影响用DBF的方式的DOA估计结果。但是说明的一个问题是,在大角度波束增益并不能得到充分利用。

    小结

    虽然涉猎波束赋形概念已有很长时间,但受限于理论学习与仿真,仍有太多细节不了解,以上的总结仅是到目前为止的理解,另外实践出真知,要走的路还很长。

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  • beamforming,波束赋形,波束形成
  • 3D波束赋形仿真

    2015-04-24 09:03:34
    关于用户分布的3D波束赋形方案的研究,基于3GPP标准,编译可过
  • 类似于ieee 802.11.ad里面N相位码本设计,在802.15.3c协议里面,提出了室内60GHz的毫米波通信过程中波束赋形的码本设计方案,即为3c码本设计,其实质就是N相位码本中的N为简单较小整数的情况
  • 波束赋形MATLAB源代码 2016-08-23 1 0 0 4.0分 其他 1积分下载 如何获取积分?% ALGRITHEM_DATABASE M-file for algrithem_database.fig% ALGRITHEM_DATABASE, by itself, creates a new ALGRITHEM_DATABASE or ...

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    %      ALGRITHEM_DATABASE('Property','Value',...) creates a new ALGRITHEM_DATABASE or raises the

    %      existing singleton*.  Starting from the left, property value pairs are

    %      app

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  • 5G怎样实现波束赋形

    千次阅读 多人点赞 2020-05-31 11:44:33
    波束赋形,作为5G的核心技术之一,总是伴随着AAU,大规模MIMO等概念出现,这一切看似如此地天经地义。 然而,这简单的四个字背后却隐藏着诸多玄机,默默驱动着5G车轮的飞速运转。 下面,蜉蝣君将尝试抽丝剥茧,...

    波束赋形,作为5G的核心技术之一,总是伴随着AAU,大规模MIMO等概念出现,这一切看似如此地天经地义。

    然而,这简单的四个字背后却隐藏着诸多玄机,默默驱动着5G车轮的飞速运转。

    下面,蜉蝣君将尝试抽丝剥茧,丝丝入扣地揭开波束赋形的神秘面纱。

    看完本文,你将会了解到:

    • 什么是波束赋形?

    • 波束赋形的基本原理是什么?

    • 5G怎样实现波束赋形?

    1、什么是波束赋形?

    波束赋形”这个概念可以拆分成“波束”和“赋形”这两个词来理解。

    “波束”里的波字可以认为是电磁波,束字的本意是“捆绑”,因此波束的含义是捆绑在一起集中传播的电磁波;而赋形可以简单地理解为“赋予一定的形状”。

    合起来,波束赋形的意思就是赋予一定形状集中传播的电磁波。

    其实,我们常见的光也是一种电磁波,灯泡作为一个点光源,发出的光没有方向性,只能不断向四周耗散;而手电筒则可以把光集中到一个方向发射,能量更为聚焦,从而照地更远。

    无线基站也是同理,如下图所示,如果天线的信号全向发射的话,这几个手机只能收到有限的信号,大部分能量都浪费掉了。

    而如果能通过波束赋形把信号聚焦成几个波束,专门指向各个手机发射的话,承载信号的电磁能量就能传播地更远,而且手机收到的信号也就会更强。

    因此,波束赋形在无线通信中大有可为。

    2、波束赋形的基本原理是什么?

    波束赋形的物理学原理,其实就是波的干涉现象。百度百科上定义如下:

    频率相同的两列波叠加,使某些区域的振动加强,某些区域的振动减弱,而且振动加强的区域和振动减弱的区域相互隔开。

    想象一下,在湖边漫步时,你和女朋友在相距很近的两点激起水波,两朵涟漪不断散开,然后交叠起来,形成了下面的图样。

    可以看出,有的地方水波增强,有的地方则减弱,并且增强和减弱的地方间隔分布,在最中间的狭窄区域最为明显。

    如果波峰和波峰,或者波谷和波谷相遇,则能量相加,波峰更高,波谷更深。这种情况叫做相长干涉。

    反之,如果波峰和波谷相遇,两者则相互抵消,震动归于静寂。这种情况叫做相消干涉。

    如果把这个现象抽象一下,可以得到下图:

    在两个馈源正中间的地方由于相长干涉,能量最强,可以认为形成了一个定向的波束,也叫做主瓣;两边则由于相消干涉能量抵消,形成了零陷,再往两边又是相长干涉,但弱于最中间,因此称作旁瓣。

    如果我们能继续增强正中央主瓣的能量,使其宽度更窄,并抑制两边的旁瓣,就可以得到干净利落的波束了。

    其实,普通天线一直在做这样的事情。

    天线内部排布着一系列的电磁波源,称作振子,或者天线单元。这些天线单元也利用干涉原理来形成定向的波束。

    由上图可以看出,纵向排列的天线单元越多,最中间的可集中的能量也就越多,波束也就越窄。

    但这只是一个垂直截面而已,其实完整的波束在空间是三维的,水平和垂直的宽度可能截然不同。

    下图是一个天线的振子排列,以及辐射能量三维分布图。

    可以看出,上述天线内振源的排布方式为纵向,横向的数量很少,因此其波束在垂直方向的能量集中,而水平方向的角度还是比较宽的,像一个薄薄的大饼。

    这种传统的天线水平方向的辐射角度多为60度,进行大面积的地面信号覆盖是一把好手,但要垂直覆盖高楼就有些力不从心了,称作“波束赋形”还是不够格。

    如果我们把这些天线单元的排布改成矩形,电磁波辐射能量将在最中央形成一个很粗的主瓣,周边是一圈的旁瓣,这就有点波束赋形的意思了。

    为了让波束更窄能量更集中,天线单元还需要更多更密,水平和垂直两个维度也都要兼顾,原本的天线就变成了大规模天线阵列。

    这下,生成的波束就犀利多了,用大规模天线阵列来支持波束赋形,稳了!

    但是这样还有问题,那就是这个最大波束位于正中央,且其传播方向和天线阵列垂直,而手机是一直随着用户移动的,所在的位置完全不确定,主波束虽然犀利,但照射不到手机上也是白搭。

    那么,能不能让波束偏移一定的角度,对准手机来发射呢?

    首先我们看看中央的主波束的形成过程:多列波的相位相同,也就是波峰和波谷在同一时间是对齐的,则它们到达手机时,就可以相长干涉,信号通过叠加得以增强。

    如果手机和天线阵列有一定的夹角,则各列波到达手机时,相位难以对齐,可能是波峰和波谷相遇,也可能是在其他相位进行叠加,难以达到相长干涉,信号叠加的效果。

    这可咋办?总不能通过旋转天线来让波束跟随手机吧?

    其实,周期性是波最大的特点,不同的相位总是周期性的出现,错过了这个波峰,还有下一个波峰要来,因此相位是可以调整的。

    通过调整不同天线单元发射信号的振幅和相位(权值),即使它们的传播路径各不相同,只要在到达手机的时候相位相同,就可以达到信号叠加增强的结果,相当于天线阵列把信号对准了手机。

    下图是一个示例,可以看出天线阵列通过调整发射信号的相位,让波束偏移了θ度,从而可以精确对准手机发射信号。

    3、5G怎样实现波束赋形?

    由此可见,波束赋形的关键在于天线单元相位的管控,也就是天线权值的处理。

    根据波束赋形处理位置和方式的不同,可分为数字波束赋形,模拟波束赋形,以及混合波束赋形这三种。

    所谓模拟波束赋形,就是通过处理射频信号权值,通过移相器来完成天线相位的调整,处理的位置相对靠后。

    模拟波束赋形的特点是基带处理的通道数量远小于天线单元的数量,因此容量上受到限制,并且天线的赋形完全是靠硬件搭建的,还会受到器件精度的影响,使性能受到一定的制约。

    数字波束赋形则在基带模块的时候就进行了天线权值的处理,基带处理的通道数和天线单元的数量相等,因此需要为每路数据配置一套射频链路。

    数字波束赋形的优点是赋形精度高,实现灵活,天线权值变换响应及时;缺点是基带处理能力要求高,系统复杂,设备体积大,成本较高。

    Sub6G频段,作为当前5G容量的主力军,载波带宽可达100MHz,一般采用采用数字波束赋形,通过64通道发射来实现小区内时频资源的多用户复用,下行最大可同时发射24路独立信号,上行独立接收12路数据,扛起了5G超高速率的大旗。

    在毫米波mmWave频段,由于频谱资源非常充沛,一个5G载波的带宽可达400MHz,如果单个AAU支持两个载波的话,带宽就达到了惊人的800MHz!

    如果还要像Sub6G频段的设备一样支持数字波束赋形的话,对基带处理能力要求太高,并且射频部分功放的数量也要数倍增加,实现成本过高,功耗更是大得吓人。

    因此,业界将数字波束赋形和模拟波束赋形结合起来,使在模拟端可调幅调相的波束赋形,结合基带的数字波束赋形,称之为混合波束赋形。

    混合波束赋形数字和模拟融合了两者的优点,基带处理的通道数目明显小于模拟天线单元的数量,复杂度大幅下降,成本降低,系统性能接近全数字波束赋形,非常适用于高频系统。

    这样一来,毫米波频段的设备基带处理的通道数较少,一般为4T4R,但天线单元众多,可达512个,其容量的主要来源是超大带宽和波束赋形。

    在波束赋形和Massive MIMO的加成之下,5G在Sub6G频谱下单载波最多可达7Gbps的小区峰值速率,在毫米波频谱下单载波也最多达到了约4.8Gbps的小区峰值速率。

    5G,也因此拥有了灵魂。

    本文来自微信公众号:无线深海

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