从需求到实践：6G超大规模天线的技术演进

中 国 移 动金 婧2 0 2 3年9月2 6日 16G新需求 目录 2集中式MIMO演进之路 3分布式MIMO演进之路 新业务、新场景驱动新的需求体验 沉浸式云XR、全息通信、数字孪生等6G新业务的出现对网络性能指标提出了更高的要求如100Gbps级别的峰值速率、10~100Gbps的用户体验速率、相比5G有2~3倍的谱效提升等，MIMO技术如何演进才能适配上述的极致性能需求？ 16G新需求 目录 2集中式MIMO演进之路 3分布式MIMO演进之路 集中式MIMO的发展现状 从3G到5G时代，天线规模发生了显著的变化，5G超大规模天线技术具有许多优势，但面向6G的极致性能要求还需持续演进 现网宏站对密集场景及室内覆盖场景仍有性能瓶颈，尤其是FR2频段的应用并不理想，面向未来6G的极致性能要求还需持续演进 【减成本降功耗】新形态阵列和架构设计 考虑新材料、工艺的引入，设计新型阵列形态和MIMO架构，实现更低的成本、功耗 面向商用化的高性价比天线架构设计 p高性价比MIMO系统架构，包括：射频与通道连接方式、数模混合架构向全数字架构演进、近场模型影响等p达成性能-成本-复杂度的折中 p把天线阵元在一定孔径上稀疏布置，用较少的天线数达到与均匀阵类似的性能p均匀阵天线数越多，可稀疏的比例越高，可达50%+，而性能可以达到接近均匀阵的水平p优势：简化结构，降低造价 【减成本降功耗】新形态阵列和架构设计 考虑新材料、工艺的引入，设计新型阵列形态和MIMO架构，实现更低的成本、功耗 p将原有自然不可控电磁传播环境变为人为可控的电磁传播环境p潜在应用场景：小区边缘覆盖提升，上行增强，室内覆盖增强，小区容量增强/热点增流等p优势：低成本、低功耗、易部署 p通过减小天线间距，提升天线口径效率p初步仿真结果表明：小规模阵列（4天线、8天线）可以以更小的阵列尺寸达到与传统MIMO相近的信道容量p优势：体积小，能效高，可应用于终端、小站 【提性能扩覆盖】中低频段超大规模MIMO 6-7GHz频段作为未来6G网络的主要工作频段，其信道特性对超大规模MIMO组网提出新挑战 覆盖问题 随天线规模提升而出现边际效应 随着部署频段的不断升高，基站覆盖距离越来越小，如何在相同站址数，基站能耗不明显增加的情况下，尽可能保证和5G相同的覆盖性能 天线数与谱效关系非线性，单纯增加天线数无法有效提高频谱效率，同时还要考虑实际现网中对面板尺寸的要求 •2.6GHz，BW=100M，ISD = 500m 【提性能扩覆盖】中低频段超大规模MIMO 超大规模天线下波束赋型管理、近场的测量与码本设计增强 探究超大规模天线更灵活的部署方案，包括集中式与分布式的融合、传统天线与新型天线的融合、多频段融合等 AI使能低功效高谱效融合设计、简化信道反馈方案，提升MIMO信道反馈方案的多场景泛化性能 【提性能扩覆盖】毫米波频段大规模MIMO 面向FR2频段的毫米波组网，5G时代的实践经验并不成熟 5G商用性能有很大提升空间 问题和挑战 国外商用5G毫米波的可用性偏低，产业发展并不成熟，毫米波商用之路仍有很大挑战 n信道条件苛刻：高频段信道除路径损耗本身较大之外，还需额外考虑人体损耗、氧气及雨水影响n组网成本高：覆盖范围相对受限，同时硬件设备成本相对较高，对组网部署及网规网优提出更大挑战n考虑大带宽色散现象、近场模型等对系统设计的影响 【提性能扩覆盖】毫米波频段超大规模MIMO 设计高性能超大规模收发架构及传输方案，提升系统谱效，利用弥补信道损失 设计高频多用户调度方案，实现低复杂度MU-MIMO传输方案优化，克服单用户信道不满秩带来的性能限制 对抗色散效应的预编码设计和调度方案，解决波束分裂带来的性能损失 16G新需求 目录 2集中式MIMO演进之路 3分布式MIMO演进之路 6G分布式MIMO演进 面向热点高容量场景，6G分布式MIMO将以用户为中心，通过多节点智慧交互与协作提升用户一致性体验 6G分布式MIMO的演进目标 n协作MIMO以用户为中心，以多节点间智慧交互与智能协作为基础，融合多频段传输特性，使得无边界用户体验在6G网络下成为可能。 分布式MIMO物理层技术挑战 面向商用网络的分布式MIMO，如何在性能与算力寻求折中方案仍有多重挑战 面向商用网络的分布式MIMO，需解决高性能、低复杂度与高灵活性之间的矛盾 大规模协作节点范围导致MIMO预编码复杂度的急剧提升，并且在算力约束下的容量增益有限。 大规模节点的时频同步和校准工作是实现协作传输的必要条件。 终端如何快速接入网络并选择合适的节点进行协作传输；用户的移动性影响如何实现无感切换 BBU/AAU/RRU之间可能引入交叉前传链路导致前传架构不灵活 分布式MIMO-算力 低复杂度协作预编码方案： 调度与分簇： •簇内CJT预编码：有限交互的低复杂度预编码(BD, MMSEchannen inversion)•簇间传输方案：结合布网，前传时延等因素确定，Ø独立传输，Ø协同干扰抑制ØCJT传输 •调度：低复杂度多TRP联合调度，资源分配算法•动态分簇：综合考虑UE QoS需求,干扰抑制和算力的动态分簇算法，协作站点和UE双向选择。•多节点协作下的联合SSB/CSI-RS/SRS参考信号设计 分布式MIMO-校准与同步 考虑实际系统同步和校准问题，需寻求鲁棒性解决方案 校准： •异站RRU间天线校准-站间收发校准信号•异站RRU间天线校准-UE辅助的校准方法•RRU内残留误差校准，TDD上下行天线校准•不同TRP间的频偏/时延校准 基站侧RRU自校准的特殊时隙配置方法： •RRU组1特殊时隙的第5、6个符号处于发送校准参考信号（CAlibrationReference Signal，CARS）时，RRU组2处于GP和接收状态，反之亦然(符号7/8)•RRU之间互相发送校准信号•实际验证中，发现高频的校准要求较高，也在提一些鲁棒性的方案 同步： •灵活部署，多TRP CJT传输时的精准定时同步。•TA联合测量上报，校准信令增强：RAR，MAC-CE... 分布式MIMO-接入与前传 优化终端快速接入和小区切换流程，降低前传数据开销，可有效提升网络灵活性 接入： •按照协作TRP构建协作同步信号。•终端测量不同的测量同步信号进行上报和接入，直接接入协作网络•实现接入即协作 切换： •测量阶段：测量对象分为非协作节点和协作簇的参考信号•通过L1/L2信令进行测量上报和切换指示，避免通过L3 RRM流程的复杂信令和长时延。•切换环节：节点/协作簇间通过前传交互协作请求和确认信息 •新型分布式MIMO架构导致BBU/AAU/RRU之间可能引入交叉前传链路•动态簇灵活变化导致前传接口吞吐量增加•更加智能的预编码，调度算法降低前传数据开销。 分布式MIMO与网络协作通感 依托分布式MIMO网络架构优势，构建全域通感算智融合网络，丰富6G业务类型 技术原理 感知信号融合算法： “软”融合：•联合处理原始感知信号后，获取目标感知信息•传输数据量大，需判断各节点信号关联性“硬”融合：•各节点计算获得各自感知结果后，再进行联合处理•传输数据量较小，需判断各节点结果可靠性 网络协作感知的优势: •多节点协作感知可提升感知定位精度•利用灵活节点布置提升感知信号强度，处理能力，避免通信/感知信号干扰。 分布式MIMO-样机验证 依托东南载体协作项目，构建6G分布式实验MIMO系统，实现48数据流高谱效并行传输 •基于中国移动商用低成本RRU构建6G无蜂窝分布式MIMO试验系统 •首次实现支持5G商用终端无蜂窝分布式MIMO，验证空口校准、上下行的相干多用户传输等关键技术； •实现48数据流并行传输，频谱效率达到0.2Kbps/Hz，技术指标国际领先 •综合试验平台可支撑低时延高可靠、无蜂窝毫米波系统、通感一体化等6G技术验证 THANKS