Large-scale MIMO, achieving excellent network performance

近期技术发展使得大规模MIMO成为移动网络大规模部署的可行选择。大规模MIMO能够实现最先进的波束成形和多输入多输出（MIMO）技术，这些是提升用户体验、容量和覆盖率的强大工具。因此，大规模MIMO在上行链路（UL）和下行链路（DL）性能上均显著提升。为了在特定网络部署中实现性能提升和成本效益，需要了解阵列天线和多天线特性的特点，以找到最合适的MassiveMIMO变体。 内容 引言 3 关键词 4 什么是大规模MIMO解决方案？5 11 结论16 作者 19 序言 用户需求持续演变[1]，对无线接入网络（RAN）提供更高网络性能提出了高要求。鉴于当前数据使用量增长速度超过相应收入，通信服务提供商（CSPs）必须使RAN演变，以降低每比特成本的同时满足不断提高的用户性能需求。即便作为一项相对较新的技术，大规模MIMO解决方案已在今天的5G中频部署中证明对于满足网络需求至关重要。大多数大规模MIMO解决方案已经经历了几代硬件和软件升级，使其在尺寸、重量、成本、性能、能源效率和部署便利性等方面极具竞争力。 关键字 大规模MIMO无线电 硬件单元，包含天线阵列、无线电链路和基带部分，紧密集成以实现大规模MIMO功能。 大规模MIMO功能 多天线功能（如波束成形和MIMO），可在大规模MIMO无线电中、基带单元中或两者同时执行。 大规模MIMO方案大规模MIMO无线电 + 大规模MIMO特性 传统体系被动天线加由少量（2、4或8）无线电链组成的远程无线电单元 双极化天线单元对一副具有正交极化的两个天线元素，旨在实现分集和空间复用，并使某一特定物理区域内的天线元素数量翻倍 什么是大规模MIMO解决方案？ 大规模MIMO（也称为高级天线系统或AAS）是一种利用大量可控制天线来实施多天线技术，从而提高网络性能的技术。大规模MIMO解决方案是大规模MIMO无线设备和一套大规模MIMO特性的组合，实现了多天线技术。与传统系统相比，大规模MIMO在适应天线辐射模式快速变化的流量和多径无线电传播条件方面提供了更大的灵活性。 多天线技术 多天线技术（在此称为Massive MIMO特性）包括所有类型的波束成形、零形成和MIMO。将Massive MIMO特性应用于Massive MIMO无线电将导致显著的性能提升，这得益于使用大量无线电链和大型天线孔径所提供的高自由度。 波束成形 在传输过程中，波束成形是指通过无线信道将发射功率定向到特定的接收器，参见图1的部分A。通过调整发射信号的相位和幅度，可在用户设备接收器处实现对应信号的叠加，从而增强接收信号强度，从而提高用户吞吐量。同样地，在接收过程中，波束成形是收集来自特定发射器的信号功率的能力。形成的波束会不断适应周围环境，以保证上下行链路（UL和DL）均能实现高性能。 尽管通常非常有效，但仅单向传输电力并不总是提供最佳解决方案。在多径场景中，其中无线信道由多个传播路径组成，从发射器通过绕角衍射和建筑物或其他物体反射到达接收器，发送相同的数据流通过几个不同的路径（方向和/或极化）是有益的，相位和幅度以它们在接收器处产生建设性增加的方式控制，见[2]获取更多详情。这被称为广义波束成形，见图1，部分B。应注意，波束不一定与图中所示的单个方向相对应，而是可以具有任意形状，见[2，第6章]。 无形式化 作为广义波束成形的一部分，也有可能降低对其他终端设备（UE）的干扰，这被称为零点成形。这是通过对发射信号进行控制实现的，使得这些信号在原本会受干扰的UE上相互抵消。 MIMO（多输入多输出）技术 空间复用，在此称为MIMO，是指在同一时间和频率资源下传输多个数据流的能力，其中每个数据流可以采用不同的波束成形技术。MIMO的目的在于提高用户吞吐量和容量。MIMO建立在这样一个基本原则上：当接收到的信号质量较高时，接收多个功率减小的数据流，比接收一个功率全开的单一数据流更为优越。 当接收信号质量高时，潜力很大，并且携带数据流的波束被设计成不会相互干扰。MIMO在上行链路（UL）和下行链路（DL）中都适用，但为了简化，下面的描述将基于下行链路。更多详情请参阅[2，第6章]。 单用户MIMO（SU-MIMO）是指从单个发射阵列向单个用户传输一个或多个数据流，也称为层的能力。可支持的层数，称为秩，取决于无线电信道和每侧所需的最小天线数量。为了区分下行链路层，用户终端设备（UE）必须至少拥有与层数相同数量的接收天线。 SU-MIMO可以通过在同一方向发送不同极化的不同层来实现。在多径环境下，SU-MIMO也可以实现，即Massive MIMO无线电与UE之间存在许多强度相似的电波传播路径，通过在不同的传播路径上发送不同的层，如图1部分C所示。 在多用户MIMO（MU-MIMO）中，图1部分D，不同的层在同一时间和频率资源下被发送到不同的用户，从而提高了网络容量。要使用MU-MIMO，系统需要找到两个或更多需要在同一时间传输或接收数据的用户。此外，为了高效实现MU-MIMO，用户间的干扰相对于噪声和小区间干扰应该保持较低。这可以通过使用广义波束成形和零点形成来实现，使得当一个层被发送到一个用户时，在同时用户的方向上形成零点。 MU-MIMO的可实现容量增益取决于接收每个层时良好的信噪比（SINR）。与SU-MIMO一样，总下行链路功率在层之间共享，因此随着同时MU-MIMO用户数量的增加，每个用户的功率（从而SINR）会减少。此外，随着用户数量的增加，由于用户之间的相互干扰，SINR将进一步恶化。因此，网络容量通常随着MIMO层数量的增加而提高，直到功率共享和用户之间的干扰导致增益减少，甚至最终导致损失。 获得大规模MIMO的信道知识 了解用户天线和基站天线之间的无线电频道是波束成形和MIMO的关键推动因素，既适用于上行链路接收也适用于下行链路传输。这使大规模MIMO解决方案能够调整层数并确定如何进行波束成形。 对于上行链路（UL）的数据信号接收，可以从已接收到的上行链路传输的已知信号中确定信道估计。信道估计可用于确定如何组合接收到的信号，以提高所需信号的功率并减轻来自其他小区或同一小区内的干扰信号的干扰。 下行链路传输，另一方面，通常比上行链路接收更具挑战性，因为传输前需要具备信道知识。而基本波束成形对所需信道知识的要求相对较低，而广义波束成形则要求更高，因为需要更多关于多径传播的细节。此外，通过使用零形成来减轻MU-MIMO的干扰更加困难，因为通常需要以高粒度和精度表征信道的更多细节。获取下行链路信道知识的基本方法有两种：用户设备反馈和上行链路信道估计。 为了根据用户设备（UE）的反馈获取下行链路（DL）信道知识，基站传输已知信号，用户设备可以使用这些信号进行信道估计。然后从信道估计中提取相关信道信息，并将其反馈给基站。 根据上行链路通道估计（也称为上行链路音测）可以获得的DL通道知识类型，取决于使用时分双工（TDD）还是频分双工（FDD）。在TDD中，上行和下行传输使用相同的频率。由于无线电通道是互易的（在上行和下行链路中相同），因此可以从已知信号的上行传输中获取详细的短期通道估计来确定下行传输的波束。这被称为基于互易性的波束成形。为了进行完整的通道估计，应从每个终端用户的天线和所有频率发送信号。 对于FDD，上行链路（UL）和下行链路（DL）使用不同频率时，信道并非完全互易。然而，通过适当的平均上行链路信道估计统计数据，可以获得长期信道知识（如主导方向）。所使用的合适信道知识方案取决于上行链路覆盖范围和用户设备（UE）能力。在上行链路覆盖受限的情况下，UE反馈可能提供更稳健的操作，而在覆盖良好的场景中，则适用完整的上行链路信道估计。简而言之，需要互易性和基于UE反馈的波束成形。 可实现的性能提升取决于信道估计。特别是，MU-MIMO的提升（见上文）依赖于多用户对准确及时的信道知识的掌握，这在实践中对于下行链路通常对突发性强（频繁交互）的流量更具挑战性。这可能会导致MU-MIMO在实际情况中能实现的实际收益依赖于流量模式。 天线阵列结构 如图2的A部分所示，使用矩形天线阵列的目的是为了实现高增益波束，并使其能够在水平和垂直方向上的多个角度范围内进行波束指向控制。在上行链路（UL）和下行链路（DL）中，增益是通过将来自多个天线单元的信号进行相干叠加来实现的。通常，天线单元越多，增益越高。波束指向控制是通过独立控制天线阵列中较小部分的幅度和相位来实现的。这通常通过将天线阵列划分为子阵列（非重叠的天线单元对组，如图2的C部分所示），并为每个子阵列配置两个专用的无线电链（每个子阵列一个，分别对应一种极化方式，如图2的D部分所示）来实现，从而实现控制。通过这种方式，可以控制形成的波束的特性。 A.：AB. 保密C.D. 图2：典型天线阵列（A）由多个单个双极化天线元件对（B）的行和列组成。天线阵列可以分成子阵列（C），每个子阵列（D）连接到两条无线电链路，通常是每个极化一条。 以下展示了子数组数组的一些关键特性。为了简化，考虑的是线性天线阵列（仅一个维度）。 阵列增益是指在所有子阵列信号相加（同相）时获得的增益。阵列增益的大小，相对于一个子阵列的增益，取决于子阵列的数量——例如，两个子阵列提供阵列增益为2（即3 dB）。通过以某种方式改变子阵列信号的相位，可以在任何方向上实现这种增益，见图3，部分A。 每个子阵列都有一定的辐射模式，描述了不同方向上的增益。增益和波束宽度取决于子阵列的大小和单个天线单元的性质。子阵列增益和波束宽度之间存在权衡。 - 子阵列越大，增益越高，波束宽度越窄，如图3部分B所示。总天线增益是阵列增益与子阵列增益的乘积，如图3部分C所示。单元总数决定最大增益，而子阵列分区使得可以在不同角度范围内引导高增益波束。此外，子阵列辐射模式决定了窄波束的范围（图3部分C中虚线所示形状）。这对如何在满足特定覆盖要求的具体部署场景中，选择天线阵列结构有着影响。由于每个子阵列通常连接两个无线电链路，每个无线电链路都与额外的组件成本相关联，因此，在选择具有成本效益的阵列结构时，考虑额外的引导性能的益处至关重要。 光谱方面 总的传播损耗随着载波频率的增加而增加。为了在增加载波频率时保持覆盖范围，一种可能性是增加天线增益。由于天线尺寸通常与波长成正比，随着频率的增加，可以放入给定物理尺寸中的更多元素。例如，通过将载波频率加倍，平面天线阵列中可以容纳四倍的天线元素，从而增加6分贝的天线增益。然而，在大多数情况下，当增加载波频率时，传播损耗超过了固定物理尺寸的天线提供的额外增益，因此需要更大的物理尺寸的天线来完全补偿传播损耗。另一种选择是依靠频率互操作，让较低频率的频段处理覆盖较差的用户。为了在添加更多天线元素时保持天线在波束成形灵活性方面的相似特性，需要相应地增加无线电链的数量。这种增加是不可持续的，需要新的建筑实践，可能包括数字和模拟波束成形混合架构。对于毫米波（24-52 GHz；3GPP中的FR2），仅基于模拟波束成形的应用非常常见。 部署场景 确定适用于特定部署场景的最合适的、成本效益最高的Massive MIMO配置需要结合对场景、可能的站点限制以及可用的Massive MIMO特性的了解，特别是需要对波束垂直指向性的需求、基于互易性的波束成形的预期性能以及MU-MIMO的增益。值得注意的是，由于用户通常在水平方向上分布，因此在所有场景中水平波束成形都能提供很大的增益。因此，在所有场景下拥有许多天线列是有益的。 三个典型用例被选中来展示大规模MIMO部署的不同方面：农村/郊区、城市低层和密集城市高层。图4中描述了这些场景，包括相关特征、适合的大规模MIMO配置以及性能潜力。有关使用大规模MIMO可达到的性能的更详细评估，请参阅[2]和[3]。 部署场景#1：密集都市高层 密集的城市高层建筑场景，见图4部分A，其特征是高楼林立，相邻建筑间距（ISD）为200-500米，交通流量大，用户密度高，垂直方