IMT-2030（6G）推進組 -集中式超大規(guī)模MIMO關(guān)鍵技術(shù)研究報告2023

IMT-2030(6G)推進組3IMT-2030(6G)PromotionGroup1第一章概述 52第二章超大規(guī)模天線信道建模 52.1近場信道建模 52.2遠場信道建模 92.3混合近場/遠場信道建模 3第三章新型天線架構(gòu) 3.1稀布陣 3.2基于RIS的新型天線架構(gòu) 3.3RIS輔助MEGAMIMO 4第四章信道狀態(tài)信息反饋 4.1近場球面波信道的CSI反饋碼本設計 4.2近場非平穩(wěn)信道的CSI反饋設計 204.3面向模塊化天線的CSI反饋優(yōu)化設計 214.4面向RIS的CSI反饋增強 235第五章預處理算法 255.1面向廣義極化MIMO的預處理算法 255.2對抗波束分裂的預編碼碼本設計 286第六章非平穩(wěn)信道下接收機算法設計 296.1算法描述 306.2性能評估 7第七章波束管理 337.1基于RIS的波束管理 337.2分層RIS波束訓練技術(shù) 358第八章總結(jié)及發(fā)展建議 37 378.2研究方向發(fā)展建議 379參考文獻 3710主要貢獻單位 4011縮略語 414IMT-2030(6G)PromotionGroup圖2.1-1電磁波波前示意圖 6圖2.1-2基于幾何的隨機統(tǒng)計的近場信道建模流程 8圖2.2-1遠場平面波傳播示意圖 9圖2.2-2超大規(guī)模天線遠場傳播場景幾何建模示意圖 圖2.2-3超大規(guī)模天線遠場信道建模流程圖 圖3.1-2TypeA用戶分布下的系統(tǒng)吞吐性能CDF曲線 圖3.1-3TypeB用戶分布下的系統(tǒng)吞吐性能CDF曲線 圖3.2-1RIS用作收發(fā)機的設備實物 圖3.3-1RIS輔助MegaMIMO示意圖 圖3.3-2可達吞吐性能隨相控陣天線總發(fā)射功率的變化 圖4.1-1不同方案量化性能比較 20圖4.2-1空間非平穩(wěn)LoS徑信道示意圖 20圖4.2-2空間非平穩(wěn)多徑信道示意圖 21圖4.3-1模塊化天線陣列示意圖 22圖4.3-2兩級碼本示意圖 23圖4.3-3不規(guī)則天線模塊碼本構(gòu)造示意圖 23圖4.4-1基于RIS的無線通信系統(tǒng) 23圖4.4-2RIS示意圖 24圖5.1-1極化編碼-調(diào)制-預編碼的聯(lián)合設計 25圖5.1-2基于廣義極化的MIMO預處理框圖 26圖5.1-3基于廣義極化的MIMIO預處理框圖 26圖5.1-4GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案容量對比 27圖5.1-5不同調(diào)制階數(shù)下GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案的BLER 28 30圖6.2-2PE-EP因子圖模型 31圖6.3-1算法性能分析 33圖6.3-2不同檢測器性能對比 34圖7.1-1RIS接收波束掃描示意圖 34圖7.1-2RIS發(fā)送波束掃描示意圖 35圖7.2-1分層訓練的設計邏輯訓練決策示意圖 36圖7.2-2兩種分層碼本的波束訓練成功率 36表3.3-1兩種RIS輔助MegaMIMO傳輸方案 27表6.3-1計算復雜度對比 325IMT-2030(6G)PromotionGroup在4G、5G中MIMO技術(shù)與大規(guī)模MIMO技術(shù)一直承擔著提高數(shù)據(jù)傳輸速率、頻譜利用效率和覆蓋能力的重任，在6G中超大規(guī)模MIMO技術(shù)將繼續(xù)支撐系統(tǒng)性能指標的進一步提升。然而，隨著天線規(guī)模的持續(xù)增加，超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)在眾多方面展現(xiàn)出了新的特性并遇到了新的技術(shù)挑戰(zhàn)：超大規(guī)模MIMO信道表現(xiàn)出了近場特性、空間非平穩(wěn)特性；超大規(guī)模天線陣列所形成的波束具有更高的空間分辨率，給波束管理帶來新的挑戰(zhàn)；天線數(shù)的大幅增加所帶來的功耗和數(shù)據(jù)處理復雜度的大幅提升、CSI反饋開銷的大幅增加等問題。本報告針對集中式超大規(guī)模MIMO所面臨的挑戰(zhàn)與問題開展研究，提供有效的解決方案，指出當前研究中尚存在的不足，探討超大規(guī)模MIMO未來的發(fā)展方向，以使得超大規(guī)模MIMO能為6G提供更有力的技術(shù)支撐與性能提升。關(guān)于分布式超大規(guī)模MIMO技術(shù)、低功耗以及智能化超大規(guī)模MIMO技術(shù)的研究進展和成果將在《分布式超大規(guī)模MIMO研究報告》和《綠色智能化超大規(guī)模MIMO研究報告》中呈現(xiàn)。本報告主要包含以下研究內(nèi)容：.在信道建模方面，需要新的信道建模方法去刻劃超大規(guī)模MIMO隨天線數(shù)增加所表現(xiàn)出的近場特性與空間非平穩(wěn)特性；.在天線形態(tài)方面，隨著天線規(guī)模的擴大，天線的功耗也將變得不可忽視，需要研究具有低功耗、高能效的新型天線架構(gòu)；.在CSI反饋方面，特別是在基于碼本的CSI反饋方案設計中，需要充分考慮超大規(guī)模信道的近場特性、空間非平穩(wěn)特性、以及新型天線架構(gòu)的影響；.在預處理算法方面，特別是預編碼的設計方面，需要充分考慮超大規(guī)模MIMO的信道特點、高頻段下的大帶寬特性、以及新型天線架構(gòu)的影響；.在接收機算法方面，隨著天線數(shù)的增加，接收機算法的復雜度變得很高，需要設計考慮超大規(guī)模信道特點的低復雜度的接收機算法；.在波束管理方面，需要考慮超大規(guī)模MIMO的高空間分辨率特性，并考慮新型天線架構(gòu)的引入對波束管理的影響。2第二章超大規(guī)模天線信道建模2.1近場信道建模2.1.1近場信道建模的背景與挑戰(zhàn)根據(jù)電磁理論和天線理論，發(fā)射機周圍的場可分為近場和遠場，近場區(qū)可進一步分為反應近場區(qū)域和輻射近場區(qū)域[1]。其中，反應近場區(qū)域僅限于靠近天線的空間，在這6IMT-2030(6G)PromotionGroup一區(qū)域內(nèi)倏逝波占主導地位，電磁場并不以輻射波的形式從天線傳播出去。輻射近場區(qū)域位于距離天線幾個波長以上的區(qū)域，在此區(qū)域內(nèi)，輻射的電磁波還沒有完全發(fā)展成具有遠場特征的平面波，而主要以球形波前的形式進行傳播。遠場區(qū)域包圍著輻射近場區(qū)域，在遠場中電磁波可以近似視為平面波前。由于反應近場區(qū)域通常較小，且倏逝波隨距離呈指數(shù)級衰減，因此在實際的近場通信系統(tǒng)中，通常主要關(guān)注輻射近場區(qū)域內(nèi)的無線通信，即“近場”一般表示輻射近場區(qū)域。近場與遠場區(qū)域并沒有嚴格統(tǒng)一的界限，因此，也有著多種邊界劃分的指標來表征近場與遠場區(qū)域的邊界。從相位誤差角度看，出現(xiàn)了幾種常用的經(jīng)驗法則，包括瑞利距離、夫瑯禾費距離[1]、基于MIMO收發(fā)器和RIS場景的擴展瑞利距離[2]，這些距離主要適用于靠近天線孔徑主軸的場邊界。從信道增益誤差的角度來看，可以對離軸區(qū)域給出更準確的場邊界描述。近場與遠場的邊界不僅取決于天線孔徑大小和波長，還取決于出發(fā)角、到達角和發(fā)射天線形狀[3]。從波束聚焦能力角度，可以基于近場增益和最大波束聚焦距離劃分近場與遠場區(qū)域[4]。從信道容量表征角度，可以結(jié)合信道的秩來評估遠場平面波與近場球面波的適用區(qū)域，通過等秩面給出近場與遠場邊界，可以證明近場范圍會隨著視距和非視距環(huán)境中散射體數(shù)量的增加而增加，且在非視距環(huán)境中增加更為顯著[5]。在諸多近遠場邊界劃分方法中，夫瑯禾費距離(2L2/λ,其中，L表示天線孔徑，λ表示波長)是最為廣泛使用的劃分指標，其主要與表征發(fā)射信號的相位行為有關(guān)。傳統(tǒng)MIMO天線系統(tǒng)中，由于天線數(shù)量較少，天線孔徑較小，天線陣列的近場區(qū)域范圍很小。例如，考慮64端口的2.4GHzMIMO面天線陣列，以每端口對應4個天線單元為例，天線孔徑不足1米，夫瑯禾費距離約為14米。用戶到基站發(fā)射端的距離往往大于夫瑯禾費距離，使用戶處于天線陣列的遠場區(qū)域。此時可認為所有收發(fā)天線對間的信道經(jīng)歷相同的散射體，同一個散射路徑信號到達天線陣列的各天線陣元近似平行，可近似為平面波前。圖2.1-1(a)給出了平面波示意圖。相對于傳統(tǒng)的MIMO天線系統(tǒng)，超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的天線陣列規(guī)模更大。隨著天線陣列尺寸的增加，天線陣列的夫瑯禾費距離也會增大，用戶與基站之間的距離可能不再滿足遠場條件。以1600單元、半波長單元間距、2.4GHz的超大規(guī)模正方形天線陣列為例，夫瑯禾費距離達到約100米。此時，到達天線陣列不同陣元的電磁波會呈現(xiàn)出球面波特性。圖2.1-1(b)所示給出了一個位于近場的終端球面波示意圖。（a）平面波前示意圖（b）球面波前示意圖圖2.1-1電磁波波前示意圖對于超大規(guī)模天線陣列來說，信道不能被看作是平穩(wěn)的。陣列天線的不同部分可能會經(jīng)歷不同的傳播環(huán)境，即陣列天線的每一部分能夠觀察到的反射體（或散射體）可能是不一樣的。因此，從超大規(guī)模天線陣不同空間位置的陣元上發(fā)射的信號在傳播過程中7IMT-2030(6G)PromotionGroup可能由不同的反射體（或散射體）反射（或散射導致信號在不同的收發(fā)天線陣元對之間經(jīng)歷的信道不同，呈現(xiàn)出空間非平穩(wěn)特性。以上近場球面波效應和空間非平穩(wěn)特性是超大規(guī)模MIMO信道建模的重要特征，對系統(tǒng)設計帶來相應的挑戰(zhàn)。當采用球面波假設和隨機幾何特性對超大規(guī)模MIMO的近場效應進行信道建模時，通過對不同的天線收發(fā)對分別建模路損、角度參數(shù)、多普勒頻移等可以更精確地進行信道建模。但天線規(guī)模巨大，意味著子信道增多，信道的建模也將變得非常復雜。找到一種兼顧復雜度和精確度的球面波（近似）建模方法是亟需解決的問題。針對近場信道的空間非平穩(wěn)特性，空間非平穩(wěn)信道的建模方法、非平穩(wěn)信道的關(guān)鍵參數(shù)設計、信道測量方案設計等問題同樣需要解決，不同典型場景下的非平穩(wěn)信道特征也需要進一步探明。2.1.2近場信道建模方法如上文所述，近場超大規(guī)模MIMO信道具備兩個顯著特征：球面波傳播以及空間非平穩(wěn)[6][7]。實際上，這兩種信道特征在以往室內(nèi)場景的大規(guī)模MIMO信道測量中已被廣泛觀測到。例如，在文獻[9]的測量結(jié)果顯示，多徑的離開方位角和離開俯仰角的測量值會隨著檢測區(qū)域在整個陣列的位置變化而變化，這反映了近場超大規(guī)模MIMO信道的球面波傳播特征。此外，大規(guī)模陣列上不同檢測區(qū)域位置提取得到的多徑數(shù)量也不盡相同，且不同的簇（Cluster）具有不同的可視區(qū)域，這反映了近場超大規(guī)模MIMO信道的空間非平穩(wěn)特征。幾何的隨機統(tǒng)計信道建模方法(Geometry-BasedStochasticChannelModel,GBSM)在各大標準模型中廣泛使用。近場信道建?？梢允褂没谖恢玫拇_定性信道建模或者半統(tǒng)計的確定性建模方法。文獻[6]中提出了一種面向多徑信道的半統(tǒng)計的確定性信道建模方法。文獻[6]假設終端和多徑散射體都可能處于近場范圍內(nèi)，分別對端到端的近場直射路徑、近場散射體提供的非直射路徑進行了建模。在收發(fā)兩端是位于同一平面的均勻線陣天線的情況下，直射路徑建模為HLOSn2,n1)Tn2,n1=Tcosθ?d2sinφT2n1Tsin其中，Tn2,n1表示發(fā)射端天線n2與接收端天線n1之間的距離；T表示發(fā)射端天線1與接收端天線1之間的距離，d1和d2分別表示接收天線陣列和發(fā)送天線陣列的天線間隔，θ和φ分別表示接收天線陣列和發(fā)送天線陣列之間的夾角和發(fā)送天線陣列的離開角（AngleofDeparture,AOD）。在非直射路徑建模中，假設近場散射體l與發(fā)送天線陣列/接收天線陣列的距離和角度分別為d,θ}/d,θ}，按照直射路徑建模發(fā)射端與散射體l之間的導向矢量bd,θ)和散射體l與接收端之間的導向矢量bd,θ)?；诮鼒錾⑸潴wl的非直射路徑建模為8IMT-2030(6G)PromotionGroupHHLOS=gl?bd,θ)?bd,θ))（公式2.1-3）H其中g(shù)l為散射體l的路徑增益。近場區(qū)域內(nèi)LOS和NLOS多徑路徑最終建模為LH=HLOS+HLOS（公式2.1-4）在近場超大規(guī)模MIMO信道統(tǒng)計模型中，由于簇內(nèi)子徑的相位與簇到陣列的距離直接相關(guān)，超大規(guī)模天線的近場信道建模需要考慮近場簇（Near-FieldCluster）的空間位置[7]。5GNR所采用的3GPPTR38.901信道模型尚未對近場簇的空間位置進行確定性建模。文獻[8]給出了一種在3GPPTR38.901信道模型的基礎上改進的近場信道建模。該方法基于3GPPTR38.901信道模型的多徑時延、角度參數(shù)，通過幾何關(guān)系確定了首跳散射體（First-BounceScatterer，F(xiàn)BS）簇或末跳散射體（Last-BounceScatterer，LBS）簇在信道坐標系中的確切位置，且簇中的多徑成份（Multi-PathComponent，MPC）到陣列每個陣元的相位都是根據(jù)FBS或LBS與陣元之間的距離獨立計算，這個過程實現(xiàn)了近場信道的球面波建模。對于空間非平穩(wěn)特征建模，關(guān)鍵是需要對信道中簇的可視區(qū)域的大小和位置進行刻畫，可以采用基于概率模型的建模方式，也可以采用基于信道測量的統(tǒng)計性建模方式[9]，或者采用結(jié)合上述兩種方法的混合建模方式。圖2.1-2基于幾何的隨機統(tǒng)計的近場信道建模流程基于GBSM建模超大規(guī)模天線近場信道的流程如圖2.1-2所示。該流程以3GPPTR38.901信道建模流程為基礎，考慮了公式(2.1-1)-公式(2.1-3)中近場球面波對信道衰落建模的影響，生成并采用球面波信道矩陣系數(shù)。超大規(guī)模MIMO近場信道MIMO系統(tǒng)設計主要有以下影響：1)波束賦形時，僅用基站與用戶之間角度信息無法準確對準用戶，需要利用基站和用戶之間的距離信息。2)近場超大規(guī)模MIMO的LoS信道具有豐富的空間自由度能夠提高空間復用增益，從而支持多流傳輸，但需要合理設計預編碼矩陣充分利用空間自由度。92.2遠場信道建模IMT-2030(6G)PromotionGroup相對于近場通信，超大規(guī)模天線遠場通信信道中特定多徑分量角度參數(shù)對于不同天線陣元被認為是一致的。對于超大規(guī)模天線信道，電磁波到達不同陣元的相位差只與特定角度和陣元間隔有關(guān)。圖2.2-1遠場平面波傳播示意圖圖2.2-1為發(fā)射天線遠場傳播平面波示意圖。相對于近場球面波前多徑分量與收發(fā)機之間角度不同，遠場信道中平面波前與收發(fā)機之間的角度是相同的?？紤]收發(fā)端均為超大規(guī)模天線，分別具有LTY×LTz個面陣天線和LRY×LRz個面陣天線。Aq為第p行第q列發(fā)射天線位置矢量，AV為第w行第n列接收天線位置矢量。發(fā)射端導向矢量aTφT,θT和接收端導向矢量aRφR,θR)分別表示為：//--直出發(fā)/到達角度，δT與δR分別表示發(fā)射端與接收端天線的陣元間距。目前，主流的信道建模包括統(tǒng)計性建模、確定性建模以及基于幾何的隨機性建模方法?；趯崪y的統(tǒng)計性建模通過采集實際通信數(shù)據(jù)進行統(tǒng)計分析，提供真實場景下信道特性，但受限于實測數(shù)據(jù)的數(shù)量和覆蓋范圍[10]。確定性建模根據(jù)幾何光學和一致性繞射理論進行建模，可以提供高精度的信道信息，但計算復雜度相對較高[11]?；趲缀蔚碾S機性建模將實際通信場景抽象為幾何模型，通過定義隨機變量和概率分布描述信道特性，具有較低的計算復雜度，廣泛應用于標準化研究中[12][13]。本節(jié)考慮基于幾何原理以及導向矢量建立隨機性信道模型。圖2.2-2為超大規(guī)模天線傳播遠場場景幾何建模示意圖。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖2.2-2超大規(guī)模天線遠場傳播場景幾何建模示意圖信道矩陣Ht,f)是維度大小為LTY×LTz)×LRY×LRz)的復矩陣，具體表示為：Ht,f)=PHLoSt,f+PHLoSt,f(公式2.2-3)HLoSt,f)=aRφ,θ)ej2πfc?f)τt)aφHLoSt,f)=aRφ,θ)ej2πfc?f)τt)aφ,θ)(公式2.2-4)HNLoSt,f=aR,mnφn,θnej2πfc?fτmnt×a,mnφn,θn)(公式2.2-5)其中，M和N分別表示多徑簇和簇內(nèi)子徑的數(shù)目，φ/R和θ/R分別表示LoS徑的水平出發(fā)/到達角度和垂直出發(fā)/到達角度，φR和θR分別表示第m個簇中n條子徑的水平出發(fā)/到達角度和垂直出發(fā)/到達角度。τt和τmnt分別表示時變的LoS徑和NLoS徑時延。aRφ,θ)，aTφ,θ)，aR,mnφn,θn)和aT,mnφn,θn)分別表示LoS和NLoS分量的波導矢量?；谏鲜雒枋?，超大規(guī)模天線遠場信道建模的流程如圖2.2-3所示，涵蓋了大尺度信道參數(shù)、小尺度信道參數(shù)和時變信道參數(shù)的更新過程。與3GPP標準化信道模型不同的是，基于幾何原理進行遠場信道建模時多徑分量的角度、時延等信道參數(shù)的生成更加注重幾何關(guān)系的描述，對實測統(tǒng)計參數(shù)的依賴較低，該建模方式較為準確且復雜度適中。標準化模型中以上參數(shù)的生成通常是基于概率分布和統(tǒng)計參數(shù)等方式生成。圖2.2-3超大規(guī)模天線遠場信道建模流程圖2.3混合近場/遠場信道建模在現(xiàn)有的遠場或近場信道模型中，假設所有散射體都在遠場或近場區(qū)域。實際上，在超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中更容易出現(xiàn)混合場通信環(huán)境，即其中一些散射體位于遠場區(qū)域，而另一些位于近場區(qū)域。換句話說，超大規(guī)模MIMO信道通常由遠場和近場路徑分量共同組成。然而，現(xiàn)有的遠場或近場信道模型與混合場信道特征并不能完全匹配，這使得現(xiàn)有的遠場或近場信道模型無法直接用于精確描述混合近場/遠場信道。為了應對這一挑戰(zhàn)，一種可行的方案是通過對近場和遠場散射體分別建模，將混合場的信道表示成一定比例的近場徑分量和遠場徑分量的加和，其中近場徑經(jīng)由近場散射體反射（或散射采用2.1節(jié)中的近場信道模型，遠場徑經(jīng)由遠場散射體反射（或散射IMT-2030(6G)PromotionGroup采用2.2節(jié)中的遠場信道模型，從而得到混合近場/遠場場景下的多徑信道模型[14]。3第三章新型天線架構(gòu)3.1.1基本原理稀布陣技術(shù)實現(xiàn)的基本原理是，利用子空間的采樣定理，通過優(yōu)化陣元位置、幅度激勵等方法，減少陣元數(shù)/通道數(shù)，且保證天線增益、旁瓣抑制等與半波長間距的均勻陣保持相同。如圖3.1-1所示，稀布陣按照是否網(wǎng)格抽取陣元樣點，可分為稀疏陣列、稀布陣列，前者按格點抽取，后者不限陣元位置，更具靈活性；按照陣列形態(tài)，稀布陣又可分為直線陣、平面陣、圓環(huán)陣。圖3.1-1稀布陣示例3.1.2技術(shù)優(yōu)勢由圖3.1-1可以看出，此時相鄰天線陣元的陣間距不再相同，且不再受半波長的約束，部分陣間距甚至可達到若干個半波長，因此稀布陣具有節(jié)省天線數(shù)、簡化陣列結(jié)構(gòu)、減輕陣列重量、抑制天線間互耦效應等優(yōu)勢。除此之外，相比于基于均勻陣增加天線陣列間距的方式，稀布陣可以通過優(yōu)化位置、激勵振幅等設計達到比相同陣子數(shù)的均勻陣更好的通信效果，實現(xiàn)更高的空間自由度，并有助于達到更好的小區(qū)邊緣性能。3.1.3設計算法天線方向圖綜合是稀布陣設計的核心關(guān)鍵。為了獲得與原均勻陣相當?shù)男阅?，稀布陣天線綜合需要在給定陣列尺寸、最小陣元間距等諸多約束條件下，對天線陣元的位置、激勵幅度等目標參數(shù)進行優(yōu)化設計。由此可見，稀布陣天線綜合是一個多變量的非線性優(yōu)化問題。業(yè)界針對稀布陣天線綜合算法的有效性開展了廣泛的研究，目前應用于稀布陣天線綜合的算法主要有：IMT-2030(6G)PromotionGroup.智能化優(yōu)化算法，包括遺傳算法(geneticalgorithm，GA)[15]、粒子群算法(particleswarmoptimization,PSO)[16]、差分算法(differentialevolution，DE)[17]等，該類算法可在較小天線規(guī)模陣列中應用，而對于大規(guī)模天線陣列，其算法的復雜度顯著增加。.快速傅里葉變換(fastFourierTransform,FFT)[18]、矩陣束(matrixpencilmethod,MPM)[19]、前后向矩陣束(forward-backwardMPM,FBMPM)[20]等算法有效提升了計算效率，使得大規(guī)模天線陣列的稀布綜合成為可能，但這類算法大多需要目標優(yōu)化天線數(shù)作為先驗信息，無法獲取最優(yōu)天線數(shù)。.壓縮感知類算法，例如基于凸優(yōu)化(convexoptimization,CO)[21][22]的算法等，可同時優(yōu)化陣元分布和陣元激勵幅度，同時靈活處理最小陣間距等約束條件，具有較高的自由度?？紤]移動通信環(huán)境下用戶分布不確定性和移動特性，文獻[23]提出了一種聯(lián)合凸優(yōu)化（jointconvexoptimization,JCO）的稀布綜合理論模型，有效抑制天線陣列掃描產(chǎn)生的旁瓣/柵瓣引入的干擾。3.1.4系統(tǒng)級性能評估系統(tǒng)級性能評估基于時分雙工（timedivisionduplexing,TDD）移動通信系統(tǒng)以及宏蜂窩（UrbanMacrocell,UMa）應用場景展開，并根據(jù)3GPPTR38.901[26]構(gòu)建5G信道模型。仿真中，基站將分別配置64-UPA、32-UPA、CO-based32-SPA、JCO-based32-SPA天線陣列對不同的用戶分布模型進行性能對比分析。系統(tǒng)帶寬為100MHz，載頻為2.4GHz，用戶分布模型分為TypeA、TypeB。TypeA：用戶隨機分布在陣列法線方向，波束的輻射方向固定為φ。用于直觀地比較基于CO和基于JCO的合成方法在無波束掃描的情況下的性能差異。TypeB：用戶隨機分布在以面板為中心，半徑為為R的圓上，波束的輻射方向φ沿位置變化。用于驗證基于JCO的合成方法在抑制導致相鄰干涉的光柵波瓣方面的有效性。圖3.1-2給出在TypeA用戶分布模型下，64-UPA、32-UPA、CO-based32-SPA、JCO-based32-SPA四種陣列應用系統(tǒng)的CDF曲線圖。圖3.1-2TypeA用戶分布下的系統(tǒng)吞吐性能CDF曲線在TypeA模型下，對于相同32陣子的面板，JCO-based32-SPA系統(tǒng)的小區(qū)邊緣用戶吞吐量比32-UPA系統(tǒng)高13.36%，并且比CO-based32-SPA系統(tǒng)高9.36%。這是因為SPA的主瓣輻射能力取決于θ方向上的掃描能力，而θ方向與天線元件在垂直方向上的位置有關(guān)。每列中的SPAs上的天線元件的位置不平行于z軸，使SPA擁有比32-UPA更IMT-2030(6G)PromotionGroup高的空間自由度，并有助于達到更好的小區(qū)邊緣性能。此外，在陣子數(shù)減少一半的情況下，JCO-based32-SPA系統(tǒng)的小區(qū)邊緣用戶吞吐量與64-UPA系統(tǒng)接近。圖3.1-3給出TypeB用戶分布模型下，64-UPA、32-UPA、CO-based32-SPA、JCO-based32-SPA四種陣列應用系統(tǒng)的CDF曲線圖。其中(a)表示半徑R=ISD/6，(b)表示R=ISD/2。(a)半徑R=ISD/6(b)半徑R=ISD/2圖3.1-3TypeB用戶分布下的系統(tǒng)吞吐性能CDF曲線在TypeB模型下，對于32陣子的面板，隨著半徑R增大，JCO-based32-SPA系統(tǒng)、CO-based32-SPA系統(tǒng)、32-UPA系統(tǒng)之間的性能差距進一步擴大。這是因為較小的R表示UE位于基站附近，因此系統(tǒng)可以提供更好的服務。但對于較大的R，其他扇區(qū)的潛在干擾的可能性增加。當R達到ISD/2時，JCO-based的32-SPA系統(tǒng)的小區(qū)邊緣用戶吞吐量比32-UPA系統(tǒng)高28.17%，并且比CO-based的32-SPA體系高17.86%。與預期相同，JCO-based的32-SPA系統(tǒng)得益于波束成形和聯(lián)合方向圖，受到的干擾比CO-based32-SPA更小，尤其是當UE位于小區(qū)邊緣時。此外，在陣子數(shù)減少一半的情況下，JCO-based32-SPA系統(tǒng)的每個用戶的凈吞吐量接近64-UPA系統(tǒng)。結(jié)合上述分析，可獲得以下結(jié)論：陣子數(shù)相同時，JCO-based32-SPA系統(tǒng)優(yōu)于32-UPA系統(tǒng)和CO-based32-SPA系統(tǒng)。特別在面對鄰區(qū)干擾時，JCO-based32-SPA系統(tǒng)魯棒性更強。此外，當天線單元的數(shù)量減少近50%時，基于JCO的32-SPA系統(tǒng)的性能接近64-UPA系統(tǒng)，這對于未來B5G和6G移動通信的實際部署具有吸引力。3.1.5預編碼方案設計當稀布陣技術(shù)應用考慮基于碼本的預編碼方案時，由于現(xiàn)有標準僅支持特定天線數(shù)（2的冪次方）的均勻陣預編碼碼本，并不支持稀布陣對應的預編碼碼本，因此系統(tǒng)采用稀布陣進行數(shù)據(jù)傳輸時，UE無法向基站反饋基于稀布陣天線數(shù)規(guī)格的預編碼矩陣指示（PrecodingMatrixIndicator,PMI）信息。此外，由于稀布陣的天線數(shù)量、天線間距與應用場景、稀布綜合算法有關(guān)，因此未來稀布陣的陣列形式一定是多樣化的，對稀布陣預編碼碼本進行標準化難度較大。針對這個技術(shù)難題，需要對PMI信息反饋方面進行優(yōu)化設計，設計思路可以從基站側(cè)或終端側(cè)兩個方面開展：對于基站側(cè)，可以考慮通過某IMT-2030(6G)PromotionGroup種技術(shù)手段將天線激活信息和碼本信息進行顯示或隱示的指示，同時考慮復用現(xiàn)有的均勻陣碼本，并在其基礎上通過預處理的方式得到適配的稀布陣碼本；對于終端側(cè)，可以考慮設計基于測量信息主動上報的方式，協(xié)助基站側(cè)進行預編碼矩陣的選擇。3.1.6小結(jié)總的來說，在實際移動通信環(huán)境中，稀布陣可在小幅性能損失的情況下，大幅降低天線數(shù)/射頻通道數(shù)（可高達50%），進而大幅降低整機成本和系統(tǒng)復雜度，因此實際部署可綜合權(quán)衡性能下降和天線數(shù)降低兩者之間的關(guān)系。面向未來B5G和6G移動通信網(wǎng)絡，稀布陣技術(shù)未來有望在以下方向得到廣泛研究與應用：.高頻段（例如毫米波）應用：高頻段波長小，天線尺寸可進一步壓縮，因此面板空間相對于天線陣子更大，這也意味著每個天線單元有更大的排布空間，有利于相同規(guī)模陣元數(shù)在更大的陣面空間進行自由排布，進而降低陣元間耦合效應。因此該技術(shù)有可能成為未來全數(shù)字毫米波提升系統(tǒng)性能的可行解決方案。.用戶特定分布下的應用：面向未來高容量場景，大量用戶有可能集中分布在某個方向（例如寫字樓等），因此，未來移動通信系統(tǒng)可根據(jù)這些特定方向進行陣列優(yōu)化，降低整機成本的同時滿足上述方向用戶獲得較好的服務體驗的需求，從而提升系統(tǒng)整體性能。3.2基于RIS的新型天線架構(gòu)3.2.1基本原理RIS(ReconfigurableIntelligentSurfaces)技術(shù)是一種基于可調(diào)控超材料的新型天線架構(gòu)。通過簡單的改變有源器件兩端的電壓，即可改變RIS超單元的反射系數(shù)，進而影響反射電磁波的幅度和相位。對于無源RIS來說，為盡可能減小損耗，在設計上一般不做幅值調(diào)控，因此無源RIS主要通過調(diào)相來對電磁波進行調(diào)控。3.2.2技術(shù)優(yōu)勢從結(jié)構(gòu)上來說，基于RIS的新天線架構(gòu)基于超材料原理，可以實現(xiàn)遠小于半波長的單元間距，因此在調(diào)控電磁波的精細程度上相對傳統(tǒng)相控陣具有明顯優(yōu)勢。接近于連續(xù)表面的RIS類器件能夠?qū)崿F(xiàn)更好的空間分辨率和更細的調(diào)控顆粒度。從成本上來說，基于RIS的新天線架構(gòu)大部分采用成熟的PCB工藝，且無需采用能耗高的RFchain和相移器，因此在功耗上具有明顯優(yōu)勢。同時RIS單個單元的工業(yè)化制造成本也相對較低，能夠輕易地在低成本的情況下實現(xiàn)超大規(guī)模MIMO。從部署上來說，基于RIS的新天線架構(gòu)能夠低成本地任意部署在靠近基站側(cè)、靠近終端側(cè)作為中繼，部署在建筑物、裝飾物、玻璃等的表面，具有改變電磁環(huán)境的能力。3.2.3傳輸方案IMT-2030(6G)PromotionGroup對于無源RIS和大部分有源RIS天線架構(gòu)來說，其至少存在基站饋源到RIS，RIS到用戶的兩段級聯(lián)信道。此時，傳輸方案可以總結(jié)為在發(fā)端的數(shù)字波束賦形（或混合波束賦形）與在RIS側(cè)的模擬波束賦形的綜合系統(tǒng)。當RIS用作發(fā)射機的模擬天線陣列時，基站使用純數(shù)字天線陣列將發(fā)射信號發(fā)射到一個RIS陣面上，信號經(jīng)由RIS陣面反射后達到UE。此時RIS相當于基站的模擬天線陣列。與傳統(tǒng)的天線陣列的區(qū)別在于RIS陣面天線無法直接通過電路與基站的射頻電路相連。RIS用作發(fā)射機的模擬天線陣列時，基站發(fā)射天線與RIS距離較近，可以考慮不定義新的接口。圖3.2-1RIS用作收發(fā)機的設備實物將RIS面板用作發(fā)射機模擬天線陣列的一種實現(xiàn)結(jié)構(gòu)如圖3.2-1所示。圖3.2-1所示收發(fā)機支持的數(shù)據(jù)流數(shù)為Ns=2。將發(fā)送信號表示為S=s1,s2,…,sNsT，數(shù)據(jù)流經(jīng)過維度為NRF×Ns的數(shù)字預編碼矩陣FB，輸出NRF路數(shù)據(jù)X=x1,x2,…,xNRFT=FBS。NRF路數(shù)據(jù)通過射頻鏈連接的NRF個饋源天線發(fā)出，傳播到包含NRIS個單元的RIS(相移矩陣為Φ)面板，經(jīng)由RIS進行模擬波束賦形以后發(fā)射出去。理想情況下RIS的調(diào)控矩陣為Φ,從饋源到RIS的信道為HT；RIS到UE的信道矩陣為HR。饋源信號不經(jīng)過RIS直接到UE的信道表示為g，噪聲為n0。則在完全已知信道信息的情況下UE側(cè)的接收信號為y=(HRΦHT+g)x+n0（公式3.3-2）在實際場景下，由于工藝的誤差和信道測量反饋的損失，不可避免地會引入一些非理想因素。這些非理想因素可以建模為相位誤差和信道估計誤差。相位誤差模型可以建模為Φ'=Φ+ΔΦ（公式3.3-3）其中ΔΦ作為相位誤差。對于RIS的兩段信道來說，由于RIS無源的特性，其信道估計存在的誤差以及發(fā)端和收端的噪聲nT和nR導致的綜合影響可以體現(xiàn)在最終估計的信道，即（公式3.3-3）中的理想信道估計HT和HR需要被替換為--IMT-2030(6G)PromotionGroup此時的傳輸方案轉(zhuǎn)化為，在考慮誤差情況下，保證系統(tǒng)的指標（如接收信噪比）能夠最大概率地滿足要求。通過考慮誤差的問題轉(zhuǎn)化及其魯棒波束賦形方法，可以使得系統(tǒng)的穩(wěn)定性大大提升，系統(tǒng)的和速率在高信噪比情況下提升50%，在優(yōu)化目標為中斷概率的問題中，系統(tǒng)的中斷概率顯著降低（在一些場景下可從80%降低到20%）[25]。3.3RIS輔助MegaMIMO100GHz以上的sub-THz頻段可以提供足夠的帶寬，用于滿足6G系統(tǒng)100Gbps以上的極致吞吐需求。為彌補sub-THz信道的高路損，可以在基站（BS）應用基于可重構(gòu)智能表面（RIS）的大尺寸陣列天線，降低成本和功耗。此外，Sub-THz無線信道具有以視線（LoS）傳播為主的“準光”特性，進而影響傳統(tǒng)MIMO系統(tǒng)的空間復用能力和頻譜效率。一種解決方式是利用大孔徑陣列的近場效應。近場中LoS信道具有較高的自由度，因此可以利用近場MIMO技術(shù)提升LoS場景中的空間復用增益。例如，LoS-MIMO技術(shù)已經(jīng)應用于微波回傳鏈路[26]。但傳統(tǒng)LoS-MIMO技術(shù)中天線陣列固定不變，導致用于接入鏈路時，天線排布非理想，性能下降。本文介紹一種基于RIS輔助的新型MIMO架構(gòu)，可以針對用戶位置和姿態(tài)進行自適應孔徑調(diào)節(jié)，以保障LoS-MIMO用于接入鏈路時的傳輸性能[27]。3.3.1基本原理圖3.3-1所示為RIS輔助MegaMIMO示意圖?；荆˙S）天線采用相控陣-RIS兩重波束賦形天線架構(gòu)。其中相控陣作為RIS的饋源，用于對RIS饋電；透射式RIS用于將入射波向用戶設備（UE）傳輸。具體來說，各相控陣子陣將已預編碼的數(shù)據(jù)流經(jīng)過波束賦形向RIS傳輸。當RIS尺寸足夠大時，可以通過控制相控陣波束調(diào)整RIS上入射波功率分布，從而選擇性激活特定位置的RIS陣元。本方案中，為了降低饋電損耗并在傳輸方案設計中提高信道正交性，相控陣波束設計考慮聚焦波束。下一步，通過調(diào)控被激活的RIS陣元的相位使RIS波束指向UE方向，達到相干的波束賦形傳輸。而UE側(cè)使用傳統(tǒng)相控陣天線接收。圖3.3-1RIS輔助MegaMIMO示意圖上述相控陣-RIS兩重波束賦形天線架構(gòu)可以在BS天線物理位置不變的條件下，等效的實現(xiàn)自適應孔徑調(diào)節(jié)。從UE側(cè)看，被激活的部分RIS陣元替代了相控陣天線，成為BS的等效發(fā)射天線。由于被激活的RIS陣元的的位置可以通過控制相控陣波束方向進行調(diào)整，因此等效的實現(xiàn)了自適應孔徑調(diào)節(jié)。這是本方案與傳統(tǒng)空饋相控陣的區(qū)別。3.3.2技術(shù)優(yōu)勢IMT-2030(6G)PromotionGroup首先，RIS輔助MegaMIMO在LoS傳播為主的高頻信道中可以獲得較高的空間復用增益和傳輸性能。自適應孔徑調(diào)節(jié)能針對用戶位置和姿態(tài)將BS等效發(fā)射天線調(diào)整到最優(yōu)位置[27]。此時，等效MIMO信道近似滿足規(guī)范正交性（orthonormality即等效MIMO信道不僅正交，而且各特征值也相等，從而可以提高傳輸性能。相比基于傳統(tǒng)相控陣的混合波束賦形（HBF可以獲得1.5倍~2倍的增益。其次，RIS輔助MegaMIMO可以降低BS天線的成本和功耗，提高能量效率。BS可以利用較小尺寸的相控陣對RIS饋電，降低成本和功耗。通過相控陣波束的合理設計，還可以達到較低的饋電損耗。盡管需要使用較大尺寸的RIS，但僅有少數(shù)RIS陣元被激活用于傳輸，其它RIS陣元可以配置為功耗較低的關(guān)閉或隨機散射模式，同時降低計算和控制復雜度。此外，RIS輔助MegaMIMO可以極大簡化收發(fā)方案設計，實現(xiàn)不依賴發(fā)端信道狀態(tài)信息（CSIT）的傳輸。具體傳輸方案將在下一小結(jié)中介紹。3.3.3傳輸方案由于RIS輔助MegaMIMO可以借助自適應孔徑調(diào)節(jié)實現(xiàn)規(guī)范正交的等效MIMO信道，收發(fā)方案可以稱為基于自適應孔徑的規(guī)范正交空間復用（OrthonormalSpatialMultiplexingwithAdaptiveAperture,OSMA2）。理想情況下，當BS已知用戶的精確位置和姿態(tài)時，可以據(jù)此進行孔徑調(diào)節(jié)和波束賦形，并且可以使用DFT矩陣對數(shù)據(jù)流進行數(shù)字預編碼。由于等效MIMO信道各特征值相等，等功率分配即為最優(yōu)功率分配。此時各接收天線可以接收到無流間串擾的數(shù)據(jù)流并直接解調(diào)，不再需要空域合并。當存在定位誤差時，BS可以根據(jù)有誤差的用戶位置和姿態(tài)進行孔徑調(diào)節(jié)和波束賦形。各數(shù)據(jù)流可以不經(jīng)數(shù)字預編碼直接傳輸。此時只需要接收機基于收端CSI估計進行復雜度較低的匹配濾波（matchedfilter，MF）即可獲得接近最優(yōu)的性能。兩種收發(fā)方案對比見表3.3-1。表3.3-1兩種RIS輔助MegaMIMO傳輸方案方案1方案2BS側(cè)（發(fā)端）信息精確用戶位置和姿態(tài)有誤差的用戶位置和姿態(tài)數(shù)字預編碼DFT矩陣無（各子陣發(fā)射獨立數(shù)據(jù)流）空域接收機無（各接收天線信號獨立解調(diào)）基于CSIRS估計的MF圖3.3-2展示了本方案（OSMA2）在100GHz載頻和6.4GHz帶寬下的可達吞吐性200~800Gbps的吞吐，是傳統(tǒng)HBF的1.5倍~2倍。而且即使存在50cm的定位誤差，方案性能下降仍小于10%。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖3.3-2可達吞吐性能隨相控陣天線總發(fā)射功率的變化4第四章信道狀態(tài)信息反饋4.1近場球面波信道的CSI反饋碼本設計隨著天線陣列向更大規(guī)模演進，如超大孔徑天線陣列(ExtremelyLargeApertureArray,ELAA)、可重構(gòu)智能超表面(RIS)技術(shù)等，用戶會以更大概率出現(xiàn)在近場。以工作在100GHz、單元數(shù)256*256、半波長間距的陣列為例，根據(jù)經(jīng)典理論，其近場范圍為200m以內(nèi)。已有CSI反饋方案基于用戶位于遠場假設，將電磁波視為平面波，基于此設計的CSI反饋碼本具有1D/2D-DFT向量形式。然而，近場信道體現(xiàn)出球面波特性，將已有CSI反饋方案直接應用在近場會導致系統(tǒng)性能下降，例如波束賦形增益損失。因此，需要設計適配近場球面波信道的CSI反饋方案。4.1.1碼本設計從宏觀角度分析，平面波導向矢量僅包含俯仰角和水平角兩個維度的信息，現(xiàn)有碼本反饋方案即對兩個維度的信息進行量化，通過克羅內(nèi)克積得到碼字構(gòu)造的基本單元。值得注意的是，反饋變量并非分別對應俯仰角和水平角維度信息，而是經(jīng)由兩個維度進行組合變換。近場的CSI反饋碼本設計仍然可以沿用遠場研究的思路。根據(jù)近場球面波模型特性，假設用戶球坐標為(T,θ,φ)，均勻線性陣（UniformLinearAntenna,ULA）以及均勻平面陣（UniformPlaantn,為：Tn≈T?sinθyn+ybT,θ,φ=e?jkT1,1?T),…,e?jkT1,N?T),e?jkT2,1?T),…,e?jkTN,N?T)T（公式（公式（公式IMT-2030(6G)PromotionGroup（公式iφcosIMT-2030(6G)PromotionGroup（公式是平面。因此，平面波模型可以視作球面波模型的特例，可以推斷出依據(jù)球面波導向矢量bT,θ)以及b(T,θ,φ)設計的反饋碼本能夠兼容已有遠場方案。另一點需要注意的是，在遠場平面波近似中，Tm,n可以解耦合為關(guān)于xm以及yn的兩項，因此已有遠場UPA碼本可以表示為ULA碼本克羅內(nèi)克積的形式。然而，對于近場球面波信道，Tm,n中存在關(guān)于xmyn的交叉項，因此UPA碼本無法簡單設計為ULA碼本的克羅內(nèi)克積。基于上述分析，ULA和UPA的近場CSI反饋碼本的基本碼字構(gòu)造單元設計如下：2ci(n)=exp?jkmixm+iyn+0.51?m)nix+0.51?niy?miinixm))（公式4.1-5）（公式4.1-6）其中mi，i以及ni均是根據(jù)PMI確定的碼字生成參數(shù)，其余變量均為配置好的已知變量。對于ULA，mi和ni可以理解為對sinθ以及cos2θ/2T其中mi，i以及ni均是根據(jù)PMI確定的碼字生成參數(shù)，其余變量均為配置好的已知變量。和ni可以理解為對sinθcosφ,sinθsinφ以及1/T的均勻量化。當ni=0時，上述碼字構(gòu)造單元退化為DFT向量形式，保持了對已有遠場方案的兼容性。4.1.2性能評估為了評估所述近場反饋碼本性能，仿真考慮16*16大小的UPA，工作頻率為3GHz，重點關(guān)注基本碼字構(gòu)造單元的量化性能，即碼字與LoS信道向量相關(guān)性為了說明近場CSI需要設計與之匹配的碼本，假設用戶分布在T∈[1,5]的區(qū)域。在保持反饋總比特相同的情況下，對比方案包括：.方案1：傳統(tǒng)2D-DFT碼本，不考慮距離維度信息；.方案2：對T,θ,φ分別進行均勻量化；.方案3：對θ,φ分別進行均勻量化，對1/T進行均勻量化；.方案4：和所述方案區(qū)別僅在于對T進行均勻量化。圖4.1-1展示了基本碼字單元對近場信道的量化性能，圖例中的數(shù)字分別表示T,θ,φ三個維度的反饋開銷?？梢钥吹剑岱桨笇崿F(xiàn)了幾乎最好的量化性能。此外，在有限的反饋開銷限制下，應平衡角度維度以及距離維度的反饋開銷。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4.1-1不同方案量化性能比較4.2近場非平穩(wěn)信道的CSI反饋設計隨著通信頻率的提高和越來越大的天線陣列，近場區(qū)域的范圍也逐漸變得不可忽視，由于陣列尺寸的增大和用戶的近場分布，陣列不同區(qū)域的天線單元經(jīng)歷不同的傳播環(huán)境，信道更容易呈現(xiàn)空域非平穩(wěn)特性[28]。在信道非平穩(wěn)的近場通信場景中，由于球面波傳輸距離和角度的影響，LoS和多徑信號的能量主要由基站天線陣列的一部分提供或接收[29]，即對于一個大規(guī)模天線陣列，環(huán)境中某些散射體的反射（或散射）信號可能只能被陣列某個局部區(qū)域內(nèi)的天線接收到；反之亦然，只有陣列某個局部區(qū)域內(nèi)的天線發(fā)送信號才能被環(huán)境中某些散射體反射（或散射）。這會導致不同用戶可能會映射到天線陣列的不同區(qū)域，對信道測量和波束賦形都提出了更多的挑戰(zhàn)。對于一個大規(guī)模天線陣列，LoS徑上的用戶和反射徑上的每個散射體都對應著一個天線陣列上一個能接收到信號的局部區(qū)域，該局部區(qū)域稱為（多徑在陣列上的）可視區(qū)域（VisibilityRegion，VR）[29]。基于基站天線陣列的子陣列分組情況，可視區(qū)域也可以用子陣列集合的形式表示。例如，圖4.2-1所示為LoS徑上終端用戶對應的可視區(qū)域；圖4.2-2所示為空間非平穩(wěn)的多徑信道，其中“遠場cluster1”的可視區(qū)域為“可視區(qū)域1”，“近場cluster1”的可視區(qū)域為“可視區(qū)域2”。圖4.2-1空間非平穩(wěn)LoS徑信道示意圖IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4.2-2空間非平穩(wěn)多徑信道示意圖考慮最簡單的多用戶LOS場景下的上行信道測量過程[29]，終端發(fā)送上行參考信號x=[x1,…,xK]，其中xk表示終端k發(fā)送的上行參考信號，網(wǎng)絡側(cè)接收到的信號y可以表示為y=PHx+n，其中H表示信道矩陣，n表示噪聲?；镜拇笠?guī)模天線陣列沿著水平和垂直方向分割成s=sa×sb個子陣列，其中水平方向分成了sa份、垂直方向分成了sb份。針對每個終端k∈[]1,K，基站根據(jù)每個子陣列(sa,sb)的位置和范圍信息，利用最大比合并等方法分別檢測來自終端k的接收功率pk,sa,sb并排序，從高到低依次將接收功率最高的子陣列加入終端k的可視區(qū)域，直到滿足總接收功率門限。考慮終端k的可視區(qū)域為?k，表示基站天線陣列上滿足總接收功率門限的子陣列集合，那么終端k只需要由可視區(qū)域中的子陣列服務，那么只需要考慮終端用戶與其基站側(cè)可視區(qū)域之間的信道Hk,VR?；诮鼒鲂诺婪瞧椒€(wěn)特性的可視區(qū)域反饋，可以在網(wǎng)絡性能損失很小的情況下，將信號處理復雜度大幅度降低（例如，在網(wǎng)絡和速率損失低于5%的情況下，可以將信號處理復雜度降低90%以上[29]）。另外，上述過程也可以擴展到下行信道測量，或者進一步擴展到多徑場景下的信道測量中。根據(jù)不同的近場信道狀態(tài)測量方案，近場信道狀態(tài)信息反饋需要考慮增加相應的測量結(jié)果，例如多徑散射體的距離/角度信息、天線子陣列的分組選擇信息等。基于近場信道的非平穩(wěn)特性，可以考慮將天線選擇的思想應用于近場多用戶信道測量中，基于基站天線各個子陣的信道測量信息來確定近場多用戶或者各個散射體的信號能量集中的子陣列分組，并基于子陣列分組結(jié)果進行波束賦形和組內(nèi)干擾協(xié)調(diào)，有助于降低終端的信號處理復雜度，并降低網(wǎng)絡信號傳輸?shù)馁Y源開銷。4.3面向模塊化天線的CSI反饋優(yōu)化設計在超大規(guī)模天線技術(shù)研究中，通常將天線陣列形態(tài)劃分為集中式和分布式兩大類。在集中式天線陣列方面，全部天線位于同一個一維或二維面板中。集中式天線陣列的問題是信號源位置單一，導致覆蓋范圍容易受障礙物遮擋而出現(xiàn)空洞。此外，由于天線元件之間需要半波長距離，因此在實際可行的天線尺寸上能夠集成的天線元件數(shù)量在低頻段受到很大限制。在分布式天線陣列方面，要求環(huán)境中部署大量分布式接入點，每個接入點具有各自的天線陣列。分布式天線陣列的一項重要技術(shù)為聯(lián)合傳輸，即利用多個接入點進行數(shù)據(jù)傳輸。IMT-2030(6G)PromotionGroup本節(jié)主要研究一種介于集中式與分布式之間的模塊化天線形態(tài)。該陣列形態(tài)需要首先預定義基本的天線模塊，再根據(jù)部署場景將多個天線模塊靈活地連接在一起形成完整的多天線系統(tǒng)，從而能夠靈活設計陣列形態(tài)，并且可以降低安裝維護難度。其中，每個天線模塊由多個天線構(gòu)成，且不同模塊的天線形態(tài)可以不同。每個模塊可以獨立進行波束賦形，也可以實現(xiàn)多個天線模塊之間的聯(lián)合傳輸。模塊化天線示意圖如圖4.3-1所示。為了更好的匹配建筑物的角落或彎曲的建筑表面，天線模塊可以為不規(guī)則形狀。圖4.3-1模塊化天線陣列示意圖模塊化天線的概念在學術(shù)界已經(jīng)有了一定的研究，例如在文獻[30]中提出了模塊化天線的概念，其重點是研究分布式計算復雜度的問題。在預編碼方面，該文獻僅僅采用簡單的ZF預編碼，并未針對CSI反饋進行特殊設計。在文獻[31]中提出了大規(guī)模MIMO系統(tǒng)的模塊化概念，并作為一種構(gòu)建具有較小天線模塊的單個大型FD-MIMO天線面板的方法。本章節(jié)重點關(guān)注分布式模塊化天線的CSI反饋方案，通過對分布式模塊化天線的反饋碼本設計，輔助基站利用多個天線模塊進行用戶調(diào)度。在信道測量方面，基站向終端配置并發(fā)送用于信道狀態(tài)信息測量的參考信號。終端接收參考信號并進行信道估計，獲得每個天線模塊的信道狀態(tài)信息。在反饋方面，終端基于每個天線模塊的信道狀態(tài)信息，計算每個天線模塊的子碼本并進行聯(lián)合上報，碼本結(jié)構(gòu)如圖4.3-2所示。其中，W為多個天線模塊的預編碼矩陣，W1和W2分別為每個天線模塊的預編碼子矩陣。對于每個預編碼子矩陣，可以通過引入空域基矢量來實現(xiàn)兩級碼本結(jié)構(gòu)。例如W1可以細分為矩陣W1,1和W1,2的乘積。其中W1,1為空域基矢量構(gòu)成的矩陣，W1,2為空域基矢量之間的線性加權(quán)系數(shù)構(gòu)成的矩陣。終端將空域基向量索引及其線性加權(quán)系數(shù)向基站進行反饋，用于基站恢復多個天線模塊的預編碼矩陣。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖4.3-2兩級碼本示意圖當天線模塊為不規(guī)則形態(tài)時，一種可行的方式是在不規(guī)則天線模塊中選擇一個一維或二維規(guī)則天線子陣列用于碼本構(gòu)造，如圖4.3-3（a）所示。此外，為了充分利用不規(guī)則天線模塊中的全部天線，也可以將不規(guī)則天線模塊進一步細分為多個一維或二維規(guī)則天線子陣列用于碼本構(gòu)造，如圖4.3-3（b）所示。其中，選擇天線子陣列的方式有多種，例如優(yōu)先選擇天線數(shù)量最多的天線子陣列、垂直方向天線數(shù)量最多的天線子陣列或水平方向天線數(shù)量最多的天線子陣列等。（ab）（a）選擇一個子陣列（b）選擇多個子陣列圖4.3-3不規(guī)則天線模塊碼本構(gòu)造示意圖4.4面向RIS的CSI反饋增強在基于RIS構(gòu)建的無線通信系統(tǒng)中，信道估計和CSI反饋不僅用于確定調(diào)度信息、波束賦形與預編碼矩陣等，還要用于對RIS進行狀態(tài)調(diào)控。隨著陣列規(guī)模的增大，信道估計與CSI反饋的復雜度與開銷也愈發(fā)增大，而RIS的無源特性也進一步增加了信道信息獲取的復雜度。本節(jié)考慮對基于RIS構(gòu)建的無線通信系統(tǒng)的信道狀態(tài)信息獲取方法進行增強。在如圖4.4-1所示基于RIS構(gòu)建的無線通信系統(tǒng)，基站到UE之間的信道包括基站-RIS、RIS-UE這兩段信道。為了調(diào)整RIS的狀態(tài)，最理想的方式是可以獲取RIS-UE這段信道的信道狀態(tài)，并基于該段信道的信道狀態(tài)確定RIS的狀態(tài)。為了獲得基站側(cè)發(fā)射機的波束賦形和預編碼矩陣，則需要獲取基站-RIS或基站到UE的信道信息。假設基站到RIS段的信道為H1，RIS到UE段的信道為H2。圖4.4-1基于RIS的無線通信系統(tǒng)現(xiàn)有的數(shù)?；旌喜ㄊx形架構(gòu)下的波束賦形方案，是先確定模擬賦形，在固定的模擬賦形基礎下，進行信道估計獲得數(shù)字賦形。在加入RIS的通信系統(tǒng)中，也可以使用類似的方案，通過波束掃描確定RIS的相移矩陣，然后在確定的RIS相移矩陣下，進行信道測量，獲得信道估計，用于基站側(cè)的波束賦形。該方案包括兩個過程：波束掃描過程和信道信息獲取過程。IMT-2030(6G)PromotionGroup波束掃描過程中，基站需要向UE發(fā)送導頻信號，進行波束測量。測量過程包含基站波束和RIS波束。假設基站有N個波束，RIS有L個波束，則需要進行N*L個導頻信號測量。其中，基站波束指基站發(fā)射波束，RIS波束指RIS相移矩陣，一個RIS相移矩陣對應一對RIS接收波束與RIS發(fā)送波束對。UE在接收到導頻信號后，會將測量結(jié)果上報基站?；靖鶕?jù)UE上報的測量結(jié)果確定基站發(fā)送波束和RIS相移矩陣。信道信息獲取過程中，基站根據(jù)波束掃描過程中確定的發(fā)送波束和RIS相移矩陣，在對應的基站波束和RIS波束上發(fā)送導頻信號，進行信道測量。UE接收導頻信號獲得信道估計信息并上報給基站?；纠肬E上報的信道信息進行調(diào)度。在信道信息獲取過程過程中，RIS的相移矩陣保持不變，直至基站基于UE反饋的信道信息發(fā)送數(shù)據(jù)。該方案導頻開銷較大。隨著頻段增高，RIS的規(guī)模增大，RIS波束變窄，覆蓋服務區(qū)域所需的波束數(shù)量增多，信道信息獲取的難度會大增，對于測量開銷與時間也會增加。為了降低復雜度和開銷，考慮將RIS陣列劃分為多個子陣，僅對部分RIS子陣進行信道測量，然后通過空域插值獲得完整RIS陣列的信道。該方法假設在RIS子陣單獨控制，可獨立開關(guān)。以圖4.4-2所示的RIS陣列為例，將RIS陣列分為5×9個RIS子陣，其中藍色高亮的6個子陣具備簡單信號發(fā)射功能，發(fā)送用于RIS-UE段信道測量的測量信號。通過對圖中藍色高亮的6個子陣的進行獨立測量，獲得6個子陣對應的信道信息。然后通過對6個子陣進行空域插值獲得完整RIS陣列對應的信道信息。圖4.4-2RIS示意圖根據(jù)圖4.4-1所示鏈路，經(jīng)過UE接收到RIS反射的信號為：y=H2ΦH1x+n（公式4.4-1）其中，x為基站發(fā)出的信號，H1為BS-RIS段信道，H2為RIS-UE段信道，Φ為RIS的調(diào)控矩陣。而當UE接收的是RIS發(fā)出的信號時，該信號可以表示為y'=H2s+n（公式4.4-2）整個測量過程分為兩部分：.RIS-UE測量過程：逐一打開高亮RIS子陣的發(fā)射模塊，發(fā)射測量信號，UE接收測量信號獲取每個高亮子陣的RIS-UE段的信道信息，根據(jù)所獲得的6組信道信息的空域插值結(jié)果獲得RIS-UE的完整信道信息H2。.BS-RIS-UE測量過程，關(guān)閉RIS子陣的發(fā)射模塊，基站發(fā)射導頻信號，經(jīng)過RIS轉(zhuǎn)發(fā)給UE，UE測量獲得BS-RIS-UE的等效信道H=H2ΦH1的信道信息。最后，利用測量得到的H2和H，以及已知的Φ,獲得BS-RIS段的信道H1的信息，進而確定基站的波束賦形。這一過程，相較傳統(tǒng)的波束掃描方案，大大降低了波束掃描過程波束掃描過程中的波束測量開銷與波束掃描時間。無需多次掃描與測量即可確定基站IMT-2030(6G)PromotionGroup和RIS處的波束。但是，根據(jù)對空域插值的精度要求，在計算H1的信息時，可能存在一定的計算復雜度。在基于RIS-UE的信道信息確定RIS調(diào)控矩陣時，也可以選擇多個可能的RIS調(diào)控矩陣，在第二階段測量過程中進行選擇或校正，降低RIS-UE的信道信息精度損失可能帶來的影響。5第五章預處理算法5.1面向廣義極化MIMO的預處理算法在信道衰落獨立同分布和碼長無限100bit）假設下，基于經(jīng)典香農(nóng)信息論的MIMO信道容量限為mlog2(1+SNR)，與空間信道的自由度m成正比。然而，經(jīng)典的容量限沒有考慮到信道編碼在有限碼長條件下的影響。尤其當碼長降低到一定程度（例如低于100比特MIMO系統(tǒng)的可達速率會發(fā)生嚴重惡化[32]。因此，亟需開展有限碼長條件下的MIMO傳輸方案設計，提升MIMO系統(tǒng)的可達傳輸速率。當前MIMO系統(tǒng)預處理方案設計主要是在無限碼長條件下以系統(tǒng)容量、最大似然和用戶信干噪比等為準則，旨在實現(xiàn)系統(tǒng)容量、用戶公平性等指標的最優(yōu)。在有限碼長條件下，信道編碼方案也將對MIMO系統(tǒng)的傳輸速率產(chǎn)生重要影響，開展信道編碼與MIMO傳輸方案的聯(lián)合設計對于提升MIMO系統(tǒng)在未來低時延、高可靠場景下的傳輸性能顯得尤為重要。圖5.1-1極化編碼-調(diào)制-預編碼的聯(lián)合設計Polar碼是基于信道極化理論提出的一種線性分組碼，相比于4G的Turbo碼和5G數(shù)據(jù)信道的LDPC編碼，Polar碼在短碼條件下具有明顯的性能優(yōu)勢，是目前唯一數(shù)學證明可以達到香容量農(nóng)限的編碼方案，被確定為5G控制信道編碼方案。信道極化現(xiàn)象已經(jīng)被發(fā)現(xiàn)廣泛地存在于很多其他信號處理的過程中。如圖5.1-1所示，通過將比特域的極化編碼擴展到調(diào)制和預編碼，可以實現(xiàn)比特、符號和數(shù)據(jù)流的聯(lián)合設計，使極化效果可以逐級累加，從而增大極化深度、提升MIMO預處理方案的傳輸性能。5.1.1算法描述如圖5.1-2所示為基于廣義極化的MIMO預處理框圖。發(fā)送端的原始比特經(jīng)過極化編碼與調(diào)制后生成符號流。經(jīng)過層映射和預編碼，最終通過MIMO信道傳輸?shù)浇邮斩?。系統(tǒng)的第一級進行層信道極化分解，第二級和第三級分別完成調(diào)制和比特極化分解最終得到比特極化信道，實現(xiàn)數(shù)據(jù)流、調(diào)制符號、比特的廣義極化編碼。IMT-2030(6G)PromotionGroup圖5.1-2基于廣義極化的MIMO預處理框圖圖5.1-3基于廣義極化的MIMIO預處理框圖針對第一級，需要通過極化編碼與多天線預處理的聯(lián)合設計，增強數(shù)據(jù)流間的極化效果進而提升系統(tǒng)整體的極化增益。如圖5.1-3所示，預編碼矩陣F需要在系統(tǒng)容量最大的前提下，增大數(shù)據(jù)流間的極化效果（可靠度差異）。因此，將預編碼矩陣F定義為兩個子矩陣的乘積：F=WQ（公式5.1-1）其中，子矩陣W可以由二維DFT向量采用兩級碼本W(wǎng)1和W2的乘積構(gòu)造：W=W1W2；子矩陣Q為極化增強矩陣，可以增大數(shù)據(jù)流之間容量差異[33]，維度為L×L，L表示數(shù)據(jù)流（Layer）數(shù)。相應地，子矩陣Q需要滿足：Q=QagQmaxIi?2（公式5.1-2）i=1利用酉矩陣W具有WWH=I的特性，不失一般性地，利用酉矩陣的排序和旋轉(zhuǎn)可以構(gòu)造極化增強矩陣Q，數(shù)學公示表式為：Q=QFTPL（公式5.1-3）其中，l=0,…,N-1為旋轉(zhuǎn)角度參數(shù)，PL為L×L的排序矩陣，由單位陣IL按照數(shù)據(jù)流的一定排序r=r1,r2,...,rL)經(jīng)過初等變換得到，即PL=E(r)。r=r1,r2,...,rL)可以通過量化排序索引的方式，利用log2(L!)比特進行反饋。QDFT為旋轉(zhuǎn)基矩陣，數(shù)學公式表示QDFT=1e?j2π/Ne?j2(L?1)/N（公式5.1-4）其中，N為固定常數(shù)，用于定義旋轉(zhuǎn)角的量化精度。為了確定最優(yōu)的排序和旋轉(zhuǎn)角度，IMT-2030(6G)PromotionGroup可以建立容量約束下的極化效果最大化問題并進行求解，確定最優(yōu)的極化增強預編碼矩陣[33]：maxi,l（公式5.1-5）Imaxi,l（公式5.1-5）n=1S.t.QR=HF(l,i)，F(xiàn)(l,i)=VHPtaPTm，l=1,...,L，i=1,...,N!5.1.2性能評估表5.1-1仿真參數(shù)參數(shù)數(shù)值信道時隙（N）256碼率（R）{0.25,0.5}調(diào)制階數(shù)（m）{2,4,6}流數(shù)（L）{4,6}參照表5.1-1中的參數(shù)設置，對基于排序和旋轉(zhuǎn)的極化增強MIMO方案（GP-RP）的誤塊率（BLER）進行仿真。在仿真中主要考慮兩種對比方案：一是QR分解的極化MIMO方案（PC-MIMO-QR二是將H特征分解矩陣ⅤH和DFT矩陣旋轉(zhuǎn)結(jié)合的預編碼方案（DFT-QR）。圖5.1-4GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案容量對比圖5.1-4首先比較了GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案中不同數(shù)據(jù)流的信道容量方差。仿真中將碼率設置為0.5，數(shù)據(jù)流數(shù)目為4，分別采用16-QAM和64QAM調(diào)制，隨機對信道矩陣H進行100次實現(xiàn)并取平均。從圖中可以發(fā)現(xiàn)，GP-RP方案數(shù)據(jù)流間的信道容量方差均高于PC-MIMO-QR和DFT-QR方案。從而說明采用矩陣的排序和旋轉(zhuǎn)后，GP-RP方案能夠?qū)崿F(xiàn)更大的極化效果。圖5.1-5在數(shù)據(jù)流數(shù)為4的情況下，比較了GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案采用不同調(diào)制階數(shù)的BLER性能。由圖5.1-5可以發(fā)現(xiàn)，在QPSK、16-QAM和64-QAM配置下，GP-RP的BLER性能均能夠優(yōu)于PC-MIMO-QR和DFT-QR方案，這是由于GP-RP方案能夠?qū)崿F(xiàn)更大的極化深度，從而提升了傳輸性能。例如對于QPSK，當BLER達到10-2時，GP-RP所需的信噪比相比于PC-MIMO-QR和DFT-QR方案分別獲得了1.2dB和0.6dB增益。并且當采用更高階的調(diào)制方式時，GP-RP的信噪比增益可以進一步增大。例如，采用16-QAM調(diào)制后PC-MIMO-QR與GP-RP方案的差距縮小到約1dB。這是由IMT-2030(6G)PromotionGroup于在相同信道數(shù)N的條件下，采用高階調(diào)制能夠增大碼長，從而也說明了Polar更適用于短碼場景下的傳輸要求。圖5.1-5不同調(diào)制階數(shù)下GP-RP、PC-MIMO-QR和DFT-QR方案的BLER廣義極化MIMO預處理方案改變了傳統(tǒng)通信系統(tǒng)各個模塊“分離設計”的范式，實現(xiàn)Polar碼與MIMO預編碼的聯(lián)合設計，有利于滿足未來6G場景中高可靠、低時延條件下的大容量通信需求。在超大規(guī)模MIMO系統(tǒng)中，可以利用天線規(guī)模的增大進一步獲取更多極化編碼增益，提升傳輸性能，最終實現(xiàn)時延、可靠性、系統(tǒng)譜效的優(yōu)化折衷。5.2對抗波束分裂的預編碼碼本設計在毫米波頻段和太赫茲頻段，系統(tǒng)帶寬可能達到幾個GHz或幾百GHz，此時使用傳統(tǒng)的混合模擬數(shù)字波束賦形，將會導致嚴重的波束分裂（beamsquint）現(xiàn)象，即波束像光的色散一樣偏離瞄準線而擴散到其他方向，而且波束偏離瞄準線的角度隨著信號頻率的變化而變化。波束分裂會降低終端接收信號的功率，降低通信系統(tǒng)的傳輸速率。因此，有必要設計一種能夠解決超大規(guī)模天線在超大帶寬下波束分裂的有效方案。本節(jié)通過將大帶寬的信號分解成多個子帶，分別針對每個子帶單獨設計數(shù)字波束賦形碼本，將模擬波束賦形所導致的波束分裂，按照子帶補償回來，以降低降低波束分裂帶來的性能損失。本節(jié)基于的信號模型為：假設寬帶信號的中心頻率為fc，帶寬為B，帶寬范圍為（fc-B/2,fc+B/2基站有NT根發(fā)送天線，有NRF個射頻鏈，流數(shù)為Ns，終端有NR根接收天線，設FRF為模擬波束賦形矩陣，維度為NT×NRF，設FBB為數(shù)字預編碼矩陣，維度為NRF×Ns，待發(fā)送的符號向量為S，其維度為Ns×1，則基站發(fā)送的信號X的表達式為X=FRFFBBS（公式5.2-1）模擬波束賦形矩陣的設計過程包括：基站將系統(tǒng)帶寬B均勻劃分為M個子帶，其時的方向角θw與預設的中心方向角θ0之間的角度差θd=θw?θ時的方向角θw與預設的中心方向角θ0之間的角度差θd=θw?θ0小于預設的門限值θT。基站針對每個子帶m的中心頻率fm，設計等效的模擬波束賦形矩陣wm，使得頻率fm在預設角度方向θ0處的天線陣列的增益最大。IMT-2030(6G)PromotionGroup數(shù)字波束賦形矩陣的設計過程包括：假設移相器不變，其所生成的模擬波束賦形矩陣為FRF是針對全帶寬的，為實現(xiàn)分子帶的等效模擬波束賦形矩陣wm，需要在FRF的后面乘以一個補償?shù)木仃嘑。F的設計原則是使得FRFF盡量接近wm，且為了保證發(fā)送功率不變，F(xiàn)應該是一個酉矩陣，即應滿足以下條件：FRFF?wmF，s.t.F)HF=I（公式5.2-2）其中?F表示矩陣的F范數(shù)，上述最優(yōu)化問題為典型的Procrustes正交問題，其最優(yōu)解為以下閉式解：F=ⅤUH（公式5.2-3）其中U和Ⅴ是矩陣wFRF進行奇異值分解得到的酉矩陣，即wFRF=UΣⅤH。雖然F是為了逼近分子帶的模擬波束賦形矩陣而