《未來移動通信論壇：2025年6G毫米波非對稱大規模陣列架構白皮書（150頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《未來移動通信論壇：2025年6G毫米波非對稱大規模陣列架構白皮書（150頁）.pdf（150頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、 I 摘要摘要 1864 年，英國物理學家麥克斯韋（James Clerk Maxwell）在安培環路定律、法拉第電磁感應定律和高斯定理的基礎上，通過引入位移電流的概念，建立了著名的麥克斯韋方程組，并根據其在自由空間中的解，首次從理論上預測了電磁波的存在。1888 年，德國物理學家赫茲（Heinrich Hertz）通過實驗成功驗證了電磁波的存在，為無線電技術奠定了基礎。1895 年，意大利發明家馬可尼（Guglielmo Marconi）實現了人類歷史上的首次無線電通信，開啟了無線通信的新紀元。20世紀 50 年代至 70 年代是移動通信的起步階段，首批商用無線電話系統開始出現，例如美國的

2、AMPS 系統（Advanced Mobile Phone System，模擬蜂窩系統），該系統于 1973 年首次投入商用，標志著移動通信進入實用化階段。20 世紀 80 年代至今，數字移動通信逐漸成為主流，移動通信技術經歷了從 1G4G 的迭代升級，目前已進入 5G 時代。與此同時，6G 技術的研究與標準制定也在全球范圍內如火如荼地展開。從麥克斯韋的理論預言到赫茲的實驗驗證，再到馬可尼的無線電通信實踐，以及現代移動通信技術的飛速發展，無線通信技術的演進不僅深刻改變了人類的生活方式，也為全球信息化進程提供了強大的技術支撐。通信技術的演進史本質上是多維資源（頻域、時域、空域、碼域）持續開發與整

3、合的過程。在技術代際變遷中，4G 時代成為重要分水嶺：此前無線通信主要采用單輸入單輸出（SISO）架構，而 4G 時代則全面轉向多輸入多輸出（MIMO）技術范式。在 SISO 系統中，信道容量遵循香農定理約束，其提升路徑主要受限于兩大物理瓶頸：一是頻譜資源制約下的帶寬擴展，二是器件工藝限制下的信噪比提升。MIMO 架構突破性地引入了第三維度增益通過多數據流空間復用，在同等頻譜資源條件下實現系統容量數量級躍升。傳統 MIMO 系統的實現基于獨立射頻通道與天線單元，其設計原則強調天線間距盡可能大以降低信號相關性。通過空間信道矩陣實現信號交叉，接收端通過分集合并提升信噪比，或通過空間復用倍增數據流，

4、前者優化傳輸可靠性，后者大幅提升系統容量。5G 引入了大規模 MIMO（Massive MIMO）系統架構。這時，各個射頻通道和天線單元之間不再是獨立的，而是作為一個陣列，天線單元之間的間距通常約為二分之一波長，通過在空間產生多個高增益窄II 波束實現多個高速數據流的傳輸，以大幅提高系統容量。面向 6G 時代 100Gbps+的超高速率需求，技術演進呈現雙軌突破：在頻譜維度向毫米波（mmWave）甚至太赫茲（THz）頻段延伸，突破傳統 sub-6GHz 頻譜的資源瓶頸；在空域維度采用大規模有源一體化陣列，通過同時生成數百個波束實現超大規?？臻g復用。因此，毫米波與太赫茲大規模陣列技術將成為未來無

5、線通信系統的核心使能技術。實現毫米波與太赫茲大規模波束成形陣列的方法有很多，大致可分為三類：模擬波束成形陣列技術、數字波束成形陣列技術和混合波束成形陣列技術。其中模擬波束成形陣列包含無源波束成形陣列和有源波束成形陣列兩類分支，后者又可細化為射頻移相、中頻移相及本振移相等技術路徑。數字波束成形陣列則又可分化出對稱與非對稱全數字陣列架構?；旌喜ㄊ尚侮嚵袆t可衍生出各種細化的陣列架構，典型的如：射頻移相相控子陣與數字域波束成形相結合的混合波束成形陣列架構、無源波束成形網絡與數字域波束成形相結合的混合多波束陣列架構等。目前，5G 毫米波基站采用的主要是射頻移相相控子陣與數字域波束成形相結合的混合波束成

6、形大規模 MIMO 陣列架構，其每個二維毫米波相控子陣連接一路上下變頻器，然后在數字域再進行一次波束成形，這將導致波束調控自由度受限。因此實際部署中常舍棄數字域波束成形環節，以保持每個子陣波束的獨立調控能力，但會導致每個波束僅能獲得子陣增益，無法獲得全口徑增益。值得注意的是，全數字波束成形陣列（含對稱/非對稱架構）具備支撐數十至數百個并發數據流的能力，這將帶來系統容量的數量級提升。盡管從性能上講，對稱全數字波束成形陣列架構是所有波束成形陣列中最佳的陣列架構，但其瓶頸問題有：大量高速 ADC、海量數據的實時處理導致系統成本、功耗和復雜度偏高。為了克服上述對稱全數字大規模波束成形陣列架構的成本、功

7、耗和復雜度等瓶頸問題，東南大學洪偉教授團隊于 2018 年提出了非對稱全數字大規模波束成形陣列架構，在逼近對稱全數字波束成形陣列架構性能的同時，大幅度降低了系統復雜度和成本，是一種次優的大規模波束成形陣列架構，有望成為支撐實現 6G 通信愿景的重要核心技術。本白皮書將介紹毫米波非對稱波束成形陣列架構、關鍵技術和系統驗證方面的研究進展，期望能對從事毫米波與太赫茲技術領域的學者、工程師和學生有所裨益。III 目錄目錄 摘要摘要.I 一、緒論一、緒論.1 二二、毫米波太赫茲大規模毫米波太赫茲大規模波束成形波束成形陣列架構陣列架構.5 2.1 模擬域波束成形陣列.6 2.2 數字域波束成形陣列.7 2

8、.3 混合域波束成形陣列.8 2.4 5G 毫米波混合域波束成形陣列架構.8 2.5 最優和次優波束成形陣列架構25.10 2.5.1 最優波束成形陣列架構對稱全數字波束成形陣列.10 2.5.2 次優波束成形陣列架構非對稱全數字波束成形陣列.11 三、三、毫米波非對稱全數字大規模毫米波非對稱全數字大規模波束成形波束成形陣列陣列.15 3.1 非對稱陣列拓撲結構與原理.15 3.1.1 結構概述.15 3.1.2 原理分析.17 3.2 面向數字波束形成系統的多通道毫米波收發芯片.19 3.2.1 基于 65nm CMOS 工藝的多通道毫米波收發芯片.19 3.2.2 基于 130nm SiG

9、e 工藝的多通道毫米波收發芯片.22 3.2.3 多通道毫米波 GaN 功率放大器芯片.26 3.3 非對稱大規模波束成形陣列的關鍵算法.29 3.3.1 同時多波束成形優化算法.29 3.3.2 非對稱毫米波陣列單元分布方式及 DoA 估計算法.37 3.3.3 多波束干擾抑制技術.44 3.3.4 多波束線性化技術.50 3.4 多波束陣列系統的測量與校準.57 3.4.1 空/頻域行為表征及測量原理.57 3.4.2 多波束陣列系統校準.60 四、四、非對稱毫米波大規模非對稱毫米波大規模波束成形波束成形陣列系統驗證陣列系統驗證.63 4.1 非對稱毫米波大規模波束成形陣列樣機研制.63

10、IV 4.1.1“磚墻式”非對稱毫米波大規模陣列樣機.64 4.1.2“瓦片式”非對稱毫米波大規模陣列樣機.83 4.1.3 非對稱毫米波終端樣機.93 4.2 非對稱毫米波大規模陣列樣機室內驗證.100 4.3 非對稱毫米波大規模陣列樣機室外對比驗證.106 4.4 非對稱毫米波大規模陣列樣機視頻傳輸驗證.109 五、五、太赫茲傳輸關鍵技術與實驗太赫茲傳輸關鍵技術與實驗.112 5.1 太赫茲收發芯片.112 5.1.1 D 波段 ASK 收發機芯片.112 5.1.2 220GHz 滑動中頻超外差收發機芯片51.115 5.1.3 硅基 260GHz 功率放大器芯片52.119 5.1.4

11、 硅基 300GHz 收發機芯片.121 5.2 太赫茲傳輸實驗.124 5.2.1 D 波段系統傳輸試驗.124 5.2.2 220GHz 系統傳輸試驗.126 5.2.3 300GHz 系統傳輸試驗.130 六、六、總結總結.132 參考文獻參考文獻.134 縮略語縮略語.142 致致 謝謝.144 1 一、緒論一、緒論 1864 年，麥克斯韋建立了麥克斯韋方程組并預言了電磁波。1886 年，赫茲實驗驗證了電磁波的存在，為無線電技術奠定了科學基石。1895 年，馬可尼利用火花放電器、感應線圈和電鍵制成了一臺無線電發射機，又用金屬檢波器和天線制成了接收器，完成了 30 米距離的無線通信實驗，

12、首次證明了使用電磁波無線傳輸信號的能力1，標志著無線通信的誕生。此后，移動通信歷經百年演進，逐步構建起連接全球的數字網絡。20 世紀 20 年代至 40 年代，在短波頻段上開發了專用移動通信系統，典型代表如美國底特律市警用車載無線電系統。隨著技術演進，40 年代中期至 60 年代初，移動通信邁入公共服務階段1946 年美國圣路易斯城建成全球首個公用汽車電話網，引發多國對公共移動電話系統的研發熱潮。60 年代中期至 70 年代中期，系統升級實現兩大突破：無線頻道自動化選擇與電話網絡智能接續，顯著提升了通信效率。至 70 年代中期，具有劃時代意義的蜂窩網絡架構投入商用，通過蜂窩小區劃分實現頻譜復用

13、，系統性解決容量瓶頸，推動移動通信全球化部署。從上世紀 80 年代初開始，移動通信正式進入“代際迭代”，幾乎每十年就會出現新一代2。第一代（First Generation,1G）移動通信是基于頻分多址（Frequency Division Multiple Access,FDMA）接入技術的模擬通信，主要支持語音通信3。第二代（Second Generation,2G）完成模擬向數字制式轉型，采用了時分多址（Time Division Multiple Access,TDMA）和碼分多址（Code Division Multiple Access,CDMA）接入技術，新增短信文本傳輸業務4-

14、5。第三代（Third Generation,3G）移動通信采用先進的 CDMA 技術，實現圖像傳輸與移動互聯網接入，開啟多媒體通信時代6。第四代（Fourth Generation,4G）移動通信引入了正交頻分復用（OFDM）和多輸入多輸出（MIMO）技術，將傳輸速率提升至百 Mbps 量級，伴隨智能手機普及重構人類社交與生活方式7-8。第五代（Fifth Generation,5G）移動通信采用的核心技術中最具代表性的就是引入了大規模 MIMO 和毫米波技術9-19。5G 在移動通信基礎設施中首次利用毫米波頻譜，以提供更高的數據速率和極低的時延。目前，第六代（Sixth Generatio

15、n,6G）移動通信正處于核心技術研發和標準研究階段。眾所周知，地球表面約 71%是海洋，約 29%是陸地。2 1G5G 基本上是面向陸地上的移動通信，而 6G 將實現中低軌衛星網與地面移動通信網絡的融合，從而將在移動通信的歷史上首次實現對整個地球表面到近地空間的全覆蓋20-25。一個單輸入單輸出（SISO）通信系統容量可通過如下經典的香農公式來描述 =log2(1+)(1-1)式中：C 代表信道極限容量（單位：bit/s），B 為傳輸帶寬，表示接收端信噪比。該公式揭示了通信系統的本質約束在特定帶寬與噪聲環境中，理論上可達的最大無差錯傳輸速率。香農公式表明，信道的帶寬越大或信道中的信噪比越高，信

16、息的極限傳輸速率就越高。然而，香農公式只是給出了理論上的極限傳輸速率，實際中要達到這個速率是非常困難的，因為在實際通信中總會存在各種損耗和干擾。我們知道，1G3G 移動通信系統是 SISO 系統，上述經典香農公式實際上給出的就是 SISO 系統的容量極限。4G 移動通信引入了 MIMO 技術，假定基站有N 個射頻通道、N 個天線，終端有 M 個射頻通道、M 個天線，則構成一個 的 MIMO 通信系統?？紤]下行情況，這時基站側發射天線數為，終端側接收天線數為，此時，系統容量可通過如下公式計算26 =log2det(I+HH)(1-2)其中，I為單位矩陣，H為信道矩陣，det*表示矩陣的行列式運算

17、，上角標“”表示矩陣共軛轉置，是每個接收天線處的平均信噪比。5G 移動通信又進一步拓展至大規模 MIMO，6G 移動通信甚至在討論超大規模 MIMO 和全數字大規模 MIMO（All-Digital Massive MIMO）陣列技術。這時，參照多波束衛星通信情況27，我們可用下式描述 N 波束系統的容量 =log2(1+)=1 (1-3)其中，為第 n 個波束的信噪比。實際上，對于多波束陣列系統，我們可以理解為 N 個 SISO 系統共享一個陣列前端，但互相之間的干擾會惡化每個波束鏈路的信噪比。近些年，語義通信成為 6G 研究的熱點之一28-30。這時，文獻30中建議將信道容量公式修改為 =

18、log24(1+)=1 (1-4)3 其中，S 表示平均同義時間長度。文獻31中給出了一個三維（3-D）視距信道容量公式，該公式內含了矢量電磁物理特性，并適用于近場和遠場場景。=log2(1+)(1-5)其中假定 N 個本征值近似相等，即1 2 ，以及發射機為每個子信道分配相同的功率。N 個本征值也對應 N 個獨立的子信道。對于廣泛使用的 2KQAM 調制，系統容量與信道帶寬 B、調制階數 K 以及波束或數據流的數量 N 成比例，即 (1-6)由上式可知，增加無線通信系統容量或吞吐率的主要途徑有三：一是增加帶寬，二是提高頻譜利用率或調制階數，三是增加數據流個數。頻譜是受各國政府管控的一種資源，

19、所以增加帶寬會受到政策限制。調制階數越高，對系統的信噪比要求越高，而系統信噪比又受到半導體器件性能的限制。利用 MIMO 技術增加數據流個數是提高系統吞吐率的非常有效的手段，這也是 5G 采用大規模MIMO，6G 可能采用超大規模 MIMO 技術的原因。另一方面，6G 移動通信期望數據傳輸速率能夠達到 100Gbps1Tbps，假設要獲得 100Gbps 的傳輸速率，采用1024QAM 調制，對于 SISO 系統就需要至少 10GHz 的帶寬，這在微波頻段幾乎是不可能的，所以從 5G 開始，無線通信的頻率逐漸向毫米波甚至太赫茲頻段拓展。低頻段 5G（Sub-6GHz）已實現大規模商用，有些基站

20、設備可支持 64T64R，也就是可同時支持 64 個數據流，從而大幅度提高了系統的吞吐率和傳輸速率。對于 5G 毫米波，為了克服路徑衰減和平衡復雜度與成本，采用了混合多波束架構的大規模 MIMO 技術，每個相控子陣支持 1 個（單極化）或 2 個（雙極化）波束或數據流，一般配置 4 個相控子陣，支持 4 個（單極化）或 8 個（雙極化）數據流。由于 5G 毫米波的信道帶寬比低頻段 5G 的信道帶寬寬很多，因此在數據流較少的情況下也可支持高的系統吞吐率和傳輸速率?？梢钥吹?，移動通信從 1G 向 6G 演進的過程中，1G3G 是 SISO 系統，4G開始引入 MIMO 技術，而 5G 則發展為大規

21、模 MIMO，6G 可能進一步向超大規模 MIMO 和全數字多波束陣列系統演進。為了增加帶寬，工作頻率也從 MHz、GHz 頻段逐漸向毫米波以及太赫茲頻段拓展。4 波束成形（Beamforming）陣列技術是現代無線電系統的核心使能技術，其發展歷程貫穿電磁學理論突破、半導體工藝革新和系統體制迭代三個維度。移動通信的演進進一步驅動了波束成形陣列技術的發展，特別地，混合波束成形陣列技術在 5G 3GPP Release 15 標準中被確立為 5G 毫米波通信的關鍵技術之一。為適應未來 6G 通信與感知的需求，毫米波波束成形陣列技術將向超大規模（1000單元）、智能化（AI 賦能）、異構（光電量融合

22、）方向持續演進，為構建泛在智能連接提供核心使能基礎。本白皮書主要介紹面向6G毫米波太赫茲通信的一種性能逼近最優的大規模波束成形陣列架構6G 非對稱毫米波太赫茲大規模波束成形陣列架構。5 二二、毫米波太赫茲大規模毫米波太赫茲大規模波束成形波束成形陣列架構陣列架構 學術界與產業界逐漸形成共識，認為 6G 將推進中低軌衛星網與地面移動通信網絡的融合，構建空天地海一體化的立體通信網絡，實現全球范圍內任意地點、任意時間、任何對象的無縫通信接入32-33，從而將在移動通信的歷史上首次實現對整個地球表面到近地空間的全覆蓋?？梢?，相對于前幾代移動通信網絡，6G 所需的空間覆蓋能力更高，應用場景也將更加豐富多樣

23、。從頻譜演進維度分析，自5G 時代開啟毫米波技術的大規模研究與應用以來，6G 將持續深化這一技術路線，并將工作頻段向太赫茲（THz）頻段延伸。在此背景下，利用大規模天線陣列實現毫米波能量匯聚以補償其顯著路徑損耗的技術方案，已形成產學研各界的普遍共識24,33。然而，傳統的大規模天線陣列所形成的固定窄波束將極大地限制通信系統的空間覆蓋，采用大規模波束成形陣列系統同時產生多個波束從而實現大規模的空間復用是解決此問題的一種重要思路。常見的大規模波束成形陣列主要呈現三種技術范式25：模擬波束成形體系、數字波束成形體系及混合波束成形體系。若按波束生成能力劃分，則可分為單波束陣列與多波束陣列。各技術范式內

24、部存在差異化實現方案（見圖 2.1）。其中模擬波束成形陣列包含無源波束成形陣列和有源波束成形陣列兩類分支，后者又可細化為射頻移相、中頻移相及本振移相等技術路徑。數字波束成形陣列則又可分化出對稱與非對稱全數字波束成形陣列架構?；旌喜ㄊ尚侮嚵袆t可衍生出各種細化的陣列架構，典型的如：射頻移相相控子陣與數字域波束成形相結合的混合波束成形陣列架構、無源波束成形網絡與數字域波束成形相結合的混合多波束陣列架構等。目前，5G 毫米波基站采用的就是射頻移相相控子陣與數字域波束成形相結合的混合波束成形大規模 MIMO 陣列架構35-38，其每個二維射頻子陣連接一路上下變頻器（Up-and-Down Conver

25、ter,UDC），然后在數字域再進行一次波束成形，這將導致數字域波束調控自由度受限。因此實際部署中常舍棄數字波束成形，致使單個波束僅能獲得子陣增益，無法獲得全口徑增益。值得注意的是，全數字波束成形陣列（含對稱/非對稱架構）具備支撐數十至數百個并發數據流的能力，這將帶來系統容量的數量級提升。由此可見，全數字架構必將成為未來移動通信、空間信息網絡、智能感知及雷達系統的核心技術1939-47。6 圖 2.1 大規模波束成形陣列的分類 2.1 模擬域波束成形陣列模擬域波束成形陣列 模擬域波束成形陣列架構如圖 2.2 所示，其中 Ant m 表示第 m（m=1,2,M）個天線單元，(=1,2,)為饋入第

26、 m 個天線單元的信號。假定系統支持 N 個波束，每個波束承載一個數據流，則模擬域波束成形就是在模數轉換器/數模轉換器（ADC/DAC）與天線單元之間插入如下波束成形矩陣 =發射=接收 (2-1)其中 =12,=12,=1112121222 12 (2-2)式中，上角標“T”表示矩陣轉置，為波束成形權系數矩陣，其矩陣元素=|(2-3)調節權系數矩陣元素的相位 (=1,2,;=1,2,)就可實現對各個波束指向、波束形狀以及方向圖零點等的調控，如果同時調節權系數矩陣元素的幅度|(=1,2,;=1,2,)又可控制副瓣電平，實現波束的低副瓣設計。當=1時，就退化為單波束成形陣列，或單波束相控陣。無源波

27、束成形陣列有源波束成形陣列對稱全數字波束成形陣列非對稱全數字波束成形陣列空間維正交混合波束成形陣列空間維非正交混合波束成形陣列模擬域波束成形陣列數字域波束成形陣列混合域波束成形陣列大規模波束成形陣列單波束無源相控陣基于無源波束成形網絡的多波束陣列射頻相移單波束/多波束波束成形陣列中頻相移單波束/多波束波束成形陣列本振相移波束成形陣列液晶相移單波束/多波束波束成形陣列n-bit空饋反射陣n-bit空饋透射陣模擬無源+數字波束成形模擬有源+數字波束成形無源波束成形網絡+數字波束成形相控子陣+數字波束成形(5G毫米波,)多波束無源相控陣7 通過調節權系數矩陣元素的幅度可以降低每個波束的副瓣電平，從而

28、減小波束之間的干擾，但其代價是犧牲一定的陣列增益或系統效率。因此，實際系統中通常采用預編碼或波束干擾抑制算法來解決波束間的干擾問題11-14。圖 2.2 模擬域波束成形架構 2.2 數字域波束成形陣列數字域波束成形陣列 模擬域波束成形陣列，如射頻移相、中頻移相、本振移相相控陣，空饋反射陣、透射陣等，其相位調控都是通過物理硬件實現的。隨著波束數或承載的數據流個數的增加，系統復雜度、成本、功耗等會大幅度增加。因此，實際中采用模擬域波束成形陣列所支持的波束數或承載的數據流個數都很少。為了能同時支撐幾十甚至上百個波束或數據流，從而大幅提高系統容量，如圖 2.3 所示數字域大規模波束成形陣列架構受到越來

29、越多的關注，且有望成為 6G 毫米波與太赫茲的核心技術。圖 2.3 數字域大規模波束成形陣列架構 8 2.3 混合域波束成形陣列混合域波束成形陣列 無論是模擬域移相（射頻移相、中頻移相、本振移相或空饋移相）大規模波束成形陣列，還是全數字大規模波束成形陣列，都面臨成本和復雜度高的問題。因此，在 5G 毫米波基站中采用了射頻移相相控子陣與數字域波束成形相結合的混合域波束成形大規模陣列。雖然與全數字大規模波束成形陣列相比，在波束數或系統容量等方面差距比較大，但不失為一種解決成本與復雜度的過渡性方案。圖 2.4 所示為混合域大規模波束成形陣列架構原理圖，忽略 ADC/DAC 的影響或將其影響歸一化為單

30、位陣，則有 =,發射=,接收 (2-4)其中 =1112121222 12,=1112121222 12(2-5)分別為模擬域和數字域的波束成形權系數矩陣。圖 2.4 混合域波束成形陣列架構 2.4 5G 毫米波混合毫米波混合域域波束成形陣列架構波束成形陣列架構 5G 毫米波網絡主要由核心網（Core Network,CN）、基帶處理單元（Baseband Unit,BBU）和有源天線單元（Active Antenna Unit,AAU）構成35-38，其中 AAU本質上是一個比較復雜的子系統，包括大規模有源相控陣列天線、上下變頻（UDC）單元和數字信號處理部分。除了波束管理等數字信號處理功能

31、外，傳統BB/SP基帶信號處理Ant 1Ant 2Ant M數字域波束形成模擬域波束形成ADC/DACADC/DACADC/DAC9 基站中基帶子系統的部分功能，如信道估計、均衡、調制解調、編解碼和與 BBU通信的接口等功能也集成進了 AAU 中。一個核心網（Core Network,CN）可以連接若干個 BBU，而每一個 BBU 又可連接若干個 AAU，每個 AAU 都包含混合波束成形大規模 MIMO 陣列，用高增益的窄波束對空間進行分割，每個波束內也可同時支持多用戶。通常 5G 毫米波基站 AAU 中的大規模陣列由 4 個二維射頻移相相控子陣組成，如圖 2.5 所示。每個子陣包含 64（8

32、 8）、128（8 16）或 256（16 16）個天線單元，如上所述，單極化情況可產生 4 個波束，承載 4 個數據流，雙極化情況下可產生 8 個波束，承載 8 個數據流。每個子陣產生的波束可以獨立控制，大范圍掃描，但是每個波束都沒有用到全陣列口徑增益，僅是子陣增益，就是說在 4 子陣的情況下，每個波束都損失 6dB 增益。如果在數字域再進行一次波束成形，雖然每個波束都可以實現全口徑增益，但 4 個波束會被捆綁，不能獨立調控，從而失去靈活性。圖 2.5 5G 毫米波 4 相控子陣混合波束成形陣列原理示意圖 對于大部分應用場合，垂直方向不需要很大的覆蓋角度，所以 5G 毫米波基站 AAU 中往

33、往在垂直方向用 2 單元無源子陣作為一個相控陣列天線單元。于是，圖 2.5 所示 256 陣元（每個子陣為8 8的陣列）的大規模陣列就可擴展到 512個天線單元，射頻通道數還是 256 個。這樣做會壓縮垂直方向的掃描范圍，但在相同射頻通道的情況下，天線單元數增加一倍，每個相控子陣的波束增益增加約3dB。圖 2.5 是單極化情況下的示意圖，實際中一般采用雙極化天線，相應地采用LOSWPALNADAC/ADCLOLOSWPALNADAC/ADCLOLOSWPALNADAC/ADCLOLOSWPALNADAC/ADCLO天線單元（位于多層PCB正面）多通道波束成形芯片（位于多層PCB背面）上下變頻(

34、UDC)PALNAPS PALNAPS PALNAPS PALNAPS 4通道波束成形芯片示意圖天線單元10 雙路 8 通道波束成形芯片，兩個極化的功率合成/分配網絡是獨立的，上下變頻通道數量也翻一倍，增加到 8 個 UDC 通道，支持的波束數或數據流個數也從 4增加到 8。這種混合波束成形陣列架構雖然降低了系統的復雜度、成本和功耗，但是以性能受限為代價的。由于不能實現從每個數據流到每個天線單元的所有路徑上獨立相位調控，所以每個數據流對應的波束要么只用一個相控子陣，波束獨立調控，但損失 6dB 增益，要么所有波束捆綁失去獨立調控能力，但每個波束都用到了全口徑增益?；旌洗笠幠２ㄊ尚侮嚵锌梢杂卸?/p>

35、種組合方案，比如在發射機/接收機與天線之間插入無源波束成形網絡，替代上述相控子陣。這樣每個波束都可以用到全口徑增益，但無源波束成形網絡的插損會降低陣列或系統的效率，惡化接收通道的噪聲系數或信噪比。2.5 最優和次優波束成形陣列架構最優和次優波束成形陣列架構25 2.5.1 最優波束成形最優波束成形陣列陣列架構架構對稱全數字波束成形陣列對稱全數字波束成形陣列 全數字波束成形（All Digital Beamforming,DBF）陣列系統能同時在空間形成多個可靈活精準控制的波束，是性能最為理想的波束成形陣列。全數字波束成形陣列架構的優點有：精確的幅度和相位控制、波束數量可靈活擴展、每個波束都可承

36、載一個數據流，通信容量大；每個波束都能夠獲得天線陣列的全口徑增益，且獨立可控、覆蓋范圍寬等5-10。盡管從性能上講，對稱全數字波束成形陣列架構是所有波束成形陣列中最佳的陣列架構，但其瓶頸問題有：大量高速ADC/DAC、海量數據的實時處理導致系統成本、功耗和復雜度偏高。在圖 2.6 所示對稱全數字多波束陣列的數字波束成形模塊中，信號向量 與 之間的關系與式(2-1)相同，但需要指出的是，對于全數字大規模波束成形陣列，波束成形或 =,=的加權過程都在數字域完成。圖中，Ant i 表示第 i 個天線、BPF 表示帶通濾波器、DPX 表示雙工器、SW 表示開關、PA 表示功率放大器、LNA 表示低噪聲

37、放大器、LO 表示本振、BB 表示基帶處理、SP 表示信號處理。11 圖 2.6 對稱全數字多波束陣列架構 2.5.2 次優波束成形陣列架構次優波束成形陣列架構非對非對稱全數字波束成形陣列稱全數字波束成形陣列 為了克服上述對稱全數字大規模波束成形陣列成本、功耗和復雜度等瓶頸問題，東南大學洪偉教授團隊于 2018 年提出了如圖 2.7 所示的非對稱大規模全數字波束成形陣列架構24-2541-42。從圖中可以看到，發射陣列由 N 個天線單元、N 個發射通道和數字域 波束成形矩陣構成，可支持 P 個發射波束，承載 P個數據流。接收陣列由 M 個天線單元、M 個接收通道和數字域 波束成形矩陣構成，可支

38、持 Q 個接收波束，承載 Q 個數據流。設發射陣元數不等于接收陣元數，即 ，也就是收發不對稱，故稱作非對稱陣列架構。對于移動通信基站，我們通常取 ，即，接收陣列規模大于發射陣列規模，以提高分辨率。由于收發不對稱，所以收發波束成形矩陣也不相同，從圖 2.7 可以看到 =,發射 =,接收 (2-6)式中 BB/SP基帶信號處理多通道射頻放大與上下變頻模塊Ant 1BPFLODPX/SWPALNADAC/ADCLOAnt 2BPFLODPX/SWPALNADAC/ADCLOAnt MBPFLODPX/SWPALNADAC/ADCLO數字域波束形成12 =12,=12,=1112121222 12 (

39、2-7)=12,=12,=1112121222 12 (2-8)其中，和 分別為發射和接收波束成形權系數矩陣，其矩陣元素=|,=|(2-9)類似地，調節權系數的相位 (=1,2,;=1,2,)和 (=1,2,;=1,2,)就可分別實現對發射和接收各個波束指向、波束形狀以及方向圖零點等的調控。圖 2.7 非對稱全數字多波束陣列架構 我們知道，對于一個無線通信系統，發射是對已知信息進行處理，計算量小，而且 DAC 的成本、功耗和復雜度比 ADC 要低得多。另一方面，接收是對未知信息進行處理，計算量大，而且 ADC 的成本、功耗和復雜度比 DAC 要高得多。因此，采用規模比較大的發射陣列，規模比較小

40、的接收陣列，可以實現成本、功耗、復雜度與性能之間的良好平衡?；緜?，規模比較大的發射陣列可以支撐幾數字波束形成(發射)PALOAnt 1BPFDACPALOAnt 2BPFDACPALOAnt NBPFDACLNALOAnt 1BPFADCLNALOAnt 2BPFADCLNALOAnt MBPFADCBB/SP基帶信號處理數字波束形成(接收)多通道發射陣列多通道接收陣列13 十甚至上百個波束（數據流），從而實現超高的系統下行吞吐率或系統容量，規模較小的接收陣列可以支撐幾個或幾十個波束（數據流）。眾所周知，移動通信或 Wi-Fi 用戶通常以瀏覽網頁、看短視頻、下載文件為主，也就是用戶習慣導致對

41、無線通信上下行吞吐率的需求是非對稱的，下行流量需求大，上行流量需求相對較小。因此，基于上述非對稱全數字大規模波束成形陣列架構的移動通信系統，正好與用戶的需求相匹配。接收陣列規模小意味著波束增益較低，波束寬度較大。接收波束寬度較大對于計算信號到達角（Direction of Arrival,DoA）有利，但對于移動通信上行鏈路的增益或信噪比有負面影響。對于移動通信基站側，通?？梢匀?=4。這樣可以同 5G 毫米波采用的混合波束成形陣列架構做個對比。目前 5G 毫米波 AAU的陣列通常由 4 個相控子陣構成，單極化時支持 4 個波束，承載 4 個數據流，雙極化時支持 8 個波束，承載 8 個數據流

42、。由于在數字域進行二次波束成形會捆綁波束，失去對每個波束的獨立調控能力，所以實際應用中大多 4 個子陣獨立運行。這樣，每個發射/接收波束都只用到了子陣（總陣列的四分之一）的口徑增益，也就是說，與總陣列增益相比，每個波束都損失了 6dB 增益。如果我們取全數字波束成形接收陣列規模與 5G 毫米波基站混合波束成形陣列的子陣規模一致，則二者上行鏈路增益一致。另一方面，取發射陣列與 5G 毫米波基站總陣列規模一致，則非對稱全數字波束成形陣列發射波束增益比 5G 毫米波混合波束成形陣列發射波束增益高 6dB，從而可以支撐更多的波束和更高的下行吞吐率。這些特性已在國家項目（國家重點研發計劃項目：非對稱毫米

43、波亞毫米波大規模 MIMO關鍵技術研究及系統驗證.2020YFB1804900,2020.7-2023.10,項目負責人：洪偉）的支持下完成了試驗驗證。作為次優毫米波大規模波束成形陣列架構，非對稱全數字波束成形陣列及空間維正交混合域波束成形陣列等相較于性能最優的對稱全數字波束成形陣列在功耗和成本方面有明顯優勢。此外，這些次優波束成形陣列架構可同時實現的波束數量較之其他各類傳統架構也有顯著增加。大規模甚至超大規模波束成形陣列已逐漸成為毫米波以及未來太赫茲移動通信系統的核心使能技術，而實現波束成形陣列的方案又是千變萬化，這一部分內容試圖從最基本的原理出發對大規模波束成形陣列架構進行梳理、歸納，并對

44、一些代表性的陣列架構，如模擬域波束成形、數字域波束成形和模擬域與數字域14 混合波束成形陣列架構作原理性介紹?？梢钥闯?，從性能上講，對稱全數字波束成形陣列架構可以說是終極的最優架構，但相應的系統復雜度和成本偏高。非對稱全數字波束成形陣列架構在逼近對稱全數字波束成形陣列架構性能的同時，大幅度降低了系統復雜度和成本，是一種次優的大規模波束成形陣列架構，有望成為支撐實現 6G 通信愿景的重要核心技術。針對毫米波非對稱全數字波束成形陣列拓撲結構、系列關鍵技術（支持數字波束成形的毫米波多通道芯片、波束成形算法、空口校準方法等），以及系統驗證等內容將在本白皮書后續章節分別進行介紹。15 三、三、毫米波非對

45、稱全數字大規模毫米波非對稱全數字大規模波束成形波束成形陣列陣列 3.1 非對稱陣列拓撲結構與原理非對稱陣列拓撲結構與原理 3.1.1 結構概述結構概述 從傳統收發陣列架構來看，發射機和接收機的天線陣列是互易的。然而，從系統的角度來看，在特定的應用場景中，發射機和接收機可能具有不同的需求和功能。因此，非對稱架構是未來通信系統設計的另一種選擇，可以以更低的成本和復雜性實現效率的有效提高。非對稱毫米波大規模 MIMO 系統的基本原理是將全數字多波束發射和接收陣列進行非對稱設計，即發射陣列和接收陣列規模不同?；緜炔捎幂^大規模的全數字多波束發射陣列和較小規模的全數字多波束接收陣列，進而產生較窄的發射多

46、波束和較寬的接收多波束，終端側可以保持傳統的對稱形式，也可采用非對稱形式。圖 3.1 非對稱全數字大規模 MIMO 收發架構 該架構的優勢在于擺脫傳統對稱系統上下行波束對稱的約束，增加了波束控制的維度，可提升系統效率和傳輸速率。合理配置基站和終端側的收發單元數，上下行的鏈路增益均與全數字架構相同，因此通過優化上下行波束的配置，可以獲得接近于全數字大規模 MIMO 的性能，如實質上的寬波束接收大范圍和全口徑利用的任意多用戶多波束的發射高增益覆蓋，但 AAU 部分的成本、功耗將比全數字大規模 MIMO 大幅降低。與混合多波束的大規模 MIMO 相比，即使在接16 收數字通道數相同的情況下，傳輸速率

47、也能顯著提升，且功耗、成本相當。毫米波多波束陣列技術比較如表 3.1 所示。表 3.1 毫米波多波束陣列技術比較 類型類型 波束掃描波束掃描范圍范圍 波束波束 增益增益 波束管理復波束管理復雜度雜度 波束波束 數量數量 系統系統 容量容量 系系統統 復復雜雜度度 系系統統 成成本本 綜綜合合 性性能能 混合多波束陣列混合多波束陣列（商用架構）（商用架構）高 低 中 中 中 中 中 中 混合多波束陣列混合多波束陣列（共口徑）（共口徑）中 高 高 中 中 中 中 中 對稱全數字波束對稱全數字波束 成形成形陣列陣列 高 高 低 高 高 高 高 高 非對稱全數字波束非對稱全數字波束 成形成形陣列陣列

48、高 發射高 接收中 中 高 高 中 中 高 非對稱大規模波束成形陣列架構具有以下主要特點：（1）發射和接收陣列波束不對稱。非對稱系統充分利用全口徑，實現發射陣列高增益窄波束，接收陣列低增益寬波束，保持鏈路增益一致或更高；（2）波束掃描范圍大。由于非對稱系統仍采用全數字多波束陣列架構，其波束掃描范圍與對稱全數字多波束系統一致，具有較大的波束掃描范圍；（3）波束對準和管理較為容易。由于非對稱系統接收陣列的規模降低，接收波束較寬，這將會大大降低 DoA 計算和波束對準難度以及波束管理的復雜度，尤其適合應用在 6G 空聯網的場景；（4）系統容量高。非對稱大規模 MIMO 陣列系統的波束數量遠多于目前商

49、用混合多波束陣列的波束數量，因而可以支持更多的數據流，增加系統容量；（5）硬件設計復雜度降低。在基站側，接收通道規模大幅度降低，例如，通道數從 64 減少為 16。這將大幅降低硬件成本，尤其是針對寬帶信號的高精度ADC 芯片和射頻通道，同時，這會大幅降低基帶信號的處理量和處理算法的實現難度。（6）前端陣列排布靈活。如圖 3.2 所示，由于非對稱毫米波大規模 MIMO系統的發射和接收陣列無需一體化設計，因此陣列排布既可以采用“鑲嵌式”排布，將接收陣列排布于總陣列中，系統采用射頻開關進行收發切換，與現有 5G 毫米波系統具有良好的兼容性。也可以采用收發陣列分離的排布形式，接收陣列獨立排布在發射陣列

50、旁邊，系統無需射頻開關實現收發切換，減少了插入損耗。17 （7）前端結構簡單。非對稱毫米波陣列采用全數字波束形成，在基帶完成波束形成，因此毫米波前端結構更加簡化集成。發射通道主要由 DAC、調制器、濾波器、放大器和上變頻器構成。由 DAC 產生 IQ 信號，后經 IQ 調制器上調至中頻。調制后的信號通過濾波器由混頻器上變頻到毫米波頻段，最后經 PA 放大后輸送至天線。接收通道主要由 ADC、濾波器、放大器和下變頻器構成。毫米波信號經低噪聲放大器、濾波器后下變頻至中頻，經過中頻濾波和放大后由 ADC直接帶通采樣。L-1MM-112121Q1PML TxPQ Tx&Rx (M,1)(1,1)(2,

51、1)(M-1,1)L:發射單元發射單元:發射與接發射與接收單元收單元:接收單元接收單元 L-1MM-11212ML Tx (M,1)(1,1)(2,1)(M-1,1)L P+Q RxP12233Q1 （a）（b）（c）圖 3.2 非對稱毫米波大規模波束成形陣列架構設計，(a)收發一體，接收陣列排布為矩形陣，(b)收發分離，接收陣列排布為 矩形陣，(c)收發分離，接收陣列排布為非矩形陣。3.1.2 原理分析原理分析 二維平面非對稱全數字波束成形陣列的架構和系統結構分別如圖3.2和圖3.3 所示。具體來說，其中 PQ 個天線單元與發射/接收通道相連接，通過 DAC、ADC 對發射通道和接收通道的信

52、號進行采樣，并將模擬射頻信號轉換為數字基帶信號。陣列中其余 ML 個天線單元僅連接到發射通道，由 DAC 采樣。非對稱陣列中，接收與發射陣列均為全數字陣列，但天線單元與射頻通道數有所不同41。為了使波束形成指向角度為(0,0)，需要為 ml（m=1,2，,M,l=1,2，,L）陣列中的每一個通道（m,l）分配權重 wml。對于全數字陣列而言，這個復數波束形成權值在數字域完成。一般來說，這些權值在 x、y 方向上是獨立的，即wml可以用=|,0|(1)0|,0|(1)0來表示，此處 kx和 ky分別表示波向量 k 在 x 和 y 方向上的分量，可以分別用=sincos和=sinsin來表示。L-

53、1MM-112121Q1PML TxPQ Rx (M,1)(1,1)(2,1)(M-1,1)L18 LMM-112121Q1PML TxPQ Tx&Rx (M,1)(1,1)(2,1)(M-1,1)yxoTx channelTx/Rx channel（a）Tx channel Tx/Rx channel.ADCADCDACDACDACDACDAC.ADCADCDACDACDACDACDAC.ADCADCDACDACDACDACDACzyx oTx Data Stream 1.tWTransmitting Beamforming NetworkTx Data Stream 2Tx Data St

54、ream K.Rx Data Stream 1.rWReceiving Beamforming NetworkRx Data Stream 2Rx Data Stream N.（b）圖 3.3 (a)2D 平面陣列中兩種通道的配置，(b)非對稱 全數字陣列的系統架構 假 設 在x和y方 向 上 的 相 位 梯 度 向 量 分 別 為=1,2,.,(1)和=1,2,.,(1)，其中T表示向量轉置。對于發射波束形成過程而言，發射加權矩陣用 Wt表示。假設陣列中天線單元的方向圖 f(,)相同，且各信道激勵保持一致，利用陣列方向圖相乘法則可得，其波束最大指向角度(0,0)可以表示為(,)=(,)=(,

55、)()=(,)(,)(3-1)其中H和 tr()分別表示一個矩陣的 Hermitian 變換和跡運算，A(,)=ayaxT19 為陣列的導向矢量。與之相對應，對于接收波束而言，接收波束最大指向角(0,0)可以表示為(,)=(,)(,)(3-2)其中，Wr表示接收加權矩陣。在傳統全數字陣列中，WtCML，WrCML，Wr=WtH。發射波束與接收波束之間的關系滿足|Ft(,)|=|Fr(,)|，即發射與接收為對稱互易結構。而在本白皮書所給出的非對稱全數字波束形成方案中，WtCML，WrCPQ(PM,QL)。顯然，發射波束與接收波束的增益與波束形狀有所不同，是非互易的。從鏈路預算角度來看，非對稱架構

56、可以同時應用于基站端和移動終端。設 i為基站的第 i 個接收波束，j 為移動終端的第 j 個發射波束，則基站在上行通信中的接收功率可表示為：=+(3-3)其中，為移動終端發射功率，為移動終端第 j 個發射波束的增益，為基站端第 i 個接收波束的增益，為傳輸路徑損耗?？梢钥闯?，通過增加移動終端的等效各向同性輻射功率（EIRP）或提高基站的接收增益可以保持無線通信中的上行鏈路增益。3.2 面向面向數字波束形成數字波束形成系統的多通道毫米波收發芯片系統的多通道毫米波收發芯片 非對稱毫米波大規模 MIMO 陣列的高度集成化離不開多通道毫米波收發芯片，借助多通道收發芯片可以極大縮小射頻前端尺寸，降低由過

57、長傳輸線引起的傳輸損耗。以下是兩款多通道毫米波收發芯片的設計與測試情況，分別采用了65nm CMOS 工藝以及 130nm SiGe 工藝。3.2.1 基于基于 65nm CMOS 工藝的多通道毫米波收發芯片工藝的多通道毫米波收發芯片 多通道硅基毫米波收發芯片包含了 4 通道硅基毫米波發射機芯片和 4 通道硅基毫米波接收機芯片，其架構如圖 3.4 所示。發射機芯片集成了四個發射通道和一個本振驅放功分網絡，其中每個發射通道均由功率放大器、鏡像抑制濾波器、上混頻器及中頻放大器等組成，本振驅動放大功分網絡由驅動放大器和一分四功分器組成；接收機芯片集成了四個接收通道和一個本振驅動放大功分網絡，其中20

58、 每個接收通道均由低噪聲放大器、鏡像抑制濾波器、下混頻器及中頻放大器等組成，本振驅放功分網絡由驅動放大器和一分四功分器組成。（a）（b）圖 3.4 多通道硅基毫米波收發芯片架構方案示意圖,(a)多通道硅基毫米波發射機芯片結構示意圖，(b)多通道硅基毫米波接收機芯片結構示意圖。為便于在大規模 MIMO 陣列中的擴展使用，四通道收發芯片布局采用左右各兩個通道的布局方式，此時四個射頻信號在左側（左上、左下）和右側（右上、右下）兩個方向，對應的四路中頻信號則在上方（上左、上右）和下方（下左、下右）兩個方向，本振驅動信號從芯片的上方中間位置輸入。這種布局方式非常適合于后續封裝后與功率放大器或毫米波天線進

59、行連接以及前端通信系統使用。四通道硅基毫米波收發芯片采用 65nm CMOS 工藝加工實現，包含焊盤的芯片整體面積均為 3 mm1.65 mm，如圖 3.5 所示。對于四通道硅基毫米波發射機芯片，在 24.2527.5GHz 工作頻率范圍，輸入中頻頻率為 5GHz 時，測試實現發射輸出 1dB 壓縮功率 OP1dB15.4dBm，轉換增益大于 30dB，鏡像信號抑制大于 30dB，如圖 3.6 和圖 3.7 所示。21 （a）（b）圖 3.5 四通道硅基毫米波收發芯片照片,(a)多通道硅基毫米波接收機芯片 結構示意圖，(b)四通道接收機照片。圖 3.6 四通道硅基毫米波發射機芯片特性（各通道）

60、（a）轉換增益特性 （b）OP1dB 特性 圖 3.7 四通道硅基毫米波發射機芯片特性（CG 和 IRR）,(a)轉換增益特性，(b)OP1dB 特性。對于四通道硅基毫米波接收機芯片，在輸入工作頻率為 24.2527.5GHz，輸出中頻頻率為 5GHz 時，測試實現接收噪聲系數/通道6.2dB，轉換增益大于 33dB，鏡像信號抑制大于 45dB，如圖 3.8 和圖 3.9 所示。22 圖 3.8 四通道硅基毫米波接收機芯片特性（各通道）（a）（b）圖 3.9 四通道硅基毫米波接收機芯片特性（a）CG，（b）IRR。3.2.2 基于基于 130nm SiGe 工藝的多通道毫米波收發芯片工藝的多通

61、道毫米波收發芯片 支持全數字波束成形陣列的 22 毫米波收發芯片將發射機和接收機分別設計，避免采用收發切換開關，可以提高發射機的功率和效率，同時降低接收機的噪聲系數，提升發射通道與接收通道之間的隔離度，可以通過采用更少的通道來實現相同的鏈路信噪比。下面分別介紹發射芯片和接收芯片。圖 3.10 給出了工作在 24 29.5GHz 頻段的 22 通道發射機芯片的系統框圖，發射機芯片包含四個上變頻通道，一個 2 倍頻鏈和一個 1 分 4 功分器，每個單邊帶混頻器中均集成了尺寸緊湊的 90立體耦合器，以有效地生成中頻正交信號。每個上變頻通道包括單邊帶上混頻器、5 位可變衰減器、帶通濾波器和功率放大器。

62、此外，發射機芯片還配備了 SPI 用于芯片控制，一個 2 位芯片地址以便多片級聯，和一個外部開關引腳用于快速切換。圖 3.11 展示了該 4 通道發射機芯片的顯微圖，該芯片采用了 130nm SiGe 工藝制造，芯片尺寸為 3.65.2 mm2，采用 WLCSP 工藝封裝，在不引入額外走線23 情況下降低封裝對芯片整體性能的影響。每個芯片包含 89 個焊球，球間距為400m，接地焊球陣列同時為多通道提供了內置屏蔽腔和散熱。2 ChainPAI/Q Mixer5-bit Att.BPFPAI/Q Mixer5-bit Att.BPFPAI/Q Mixer5-bit Att.BPFPAI/Q Mi

63、xer5-bit Att.BPF IFin2IFin1IFin3IFin4發射通道1發射通道4發射通道2發射通道3功分器功分器功分器SPIFast SWLDOBand Gap DA2DALO 圖 3.10 22 24 29.5GHz 發射機芯片系統框圖 圖 3.11 多通道 24 29.5GHz 發射機芯片演示板 封裝芯片采用倒扣方式安裝在 PCB 板上，測試結果如圖 3.12 所示，每個通道在24 30 GHz 頻段內最大中頻到射頻轉換增益為21dB，增益波動小于2.5dB。在15.5dB的幅度調諧范圍內，幅度RMS誤差為0.17dB28GHz。實測最大OP1dB和 OIP3 分別為 21d

64、Bm 和 28dBm，平均值為 20dBm 和 27.5dBm。中頻頻率為 4 GHz 時，在 24 29.5GHz 頻段內鏡像抑制大于 35dBc。在 24GHz 載頻處，EVM 低于-30dB 時，發射機的輸出功率可達到 10.1dBm。隨輸出功率升高，發射機進入增益壓縮區域，該區域的 AM-AM 和 AM-PM 性能會隨之下降，EVM 隨之惡化。24 242628303250510152025轉換增益/dB頻率/GHz0.00.51.01.52.02.53.0RMS幅度誤差/dB0.17 dB 222426283032161820222426OP1dB/dBm頻率/GHz ch.0 ch

65、.1 ch.2 ch.3202224262830OIP3/dBm（a）（b）20222426283032010203040506070鏡像抑制/dBc頻率/GHz CH.0 CH.1 CH.2 CH.3IF:4GHzLO:8-14GHz 24GHz 26GHz 28GHz 29.5GHz0510152003691215EVM/%輸出功率/dBm-30.6dB/2.96%Pout=10.1dBm-30.5dB/2.97%Pout=8.7dBm-30.5dB/2.97%Pout=9.7dBm-30.6dB/2.94%Pout=8.6dBm24 GHz26 GHz28 GHz29.5 GHz（c）（

66、d）圖 3.12 通道 24 29.5GHz 發射機芯片測試結果，(a)幅度調控范圍和 對應的均方根誤差，(b)OP1dB 和 OIP3，(c)鏡像抑制，(d)5G NR FR2 調制信號模式下的實測 EVM。圖 3.13 給出了 24 29.5GHz 的 22 通道接收機芯片系統框圖，芯片包括四個相同的下變頻通道，一個二倍頻鏈和一個一分四功分器。為了便于多波束陣列擴展，芯片中的鏡像抑制混頻器中都集成了尺寸緊湊的 90立體耦合器，以合成中頻正交信號。每個下變頻通道包括一個鏡像抑制混頻器、5 位可變衰減器、帶通濾波器、平衡式驅動放大器和低噪聲放大器。此外，接收機芯片配備了 SPI，2 位地址以支

67、持級聯，以及一個外部開關用于快速切換。圖 3.14 左側為 4 通道接收機芯片顯微圖，在系統布局方面，電路被布置在BGA 焊盤之間或下方以確?？煽啃阅芎途o湊的布局，芯片四個射頻端口對稱分布在左右兩側。通過使用緊湊的 90立體耦合器，八路中頻走線合為四路，避免了邊緣引腳資源緊張和 PCB 級開發板布線難的問題，四個中頻端口對稱地排列在芯片頂部和底部，本振輸入端口位于下邊緣中間位置。25 2 Chain IFout2IFout1IFout3IFout4功分器功分器功分器SPIFast SWLDOBand GapLNAI/Q Mixer5-bit Att.BPF接收通道4LNAI/Q Mixer5-

68、bit Att.BPF接收通道1LNAI/Q Mixer5-bit Att.BPF接收通道2LNAI/Q Mixer5-bit Att.BPF接收通道3DA2DA LO 圖 3.13 22 24 29.5GHz 接收機芯片架構 圖 3.14 多通道 24 29.5GHz 接收機芯片測試板 測試結果如圖 3.15 所示，實測接收機芯片的峰值轉換增益為 19.5dB，3dB帶寬為 22.2 31.2GHz 每個射頻通道提供 15.5dB 的幅度調諧范圍，分辨率 5bit。測得噪聲系數為 3.4 3.9dB。在射頻頻率為 26GHz，中頻頻率為 4 7GHz 時，鏡像抑制優于 45dBc，在 3 7

69、GHz 中頻下鏡像抑制優于 26dBc。隨中頻頻率升高，鏡像信號遠離芯片工作頻段，鏡像信號進一步被接收機鏈路器件的頻率選擇特性抑制，在中頻為 7 GHz 頻點處鏡像抑制達到了 70dBc。單個接機通道的 IP1dB 和 IIP3 分別優于-19.5dBm 和-10.5dBm，在輸入功率-24dBm 時的實測EVM 低于-30dB。26 222426283032-10-505101520轉換增益/dB頻率/GHz-0.50.00.51.01.52.02.5RMS幅度誤差/dB0.1dB Ch.0 Ch.1 Ch.2 Ch.322242628303234567噪聲系數/dB射頻頻率/GHz2345

70、67020406080鏡像抑制/dBc中頻頻率/GHz（a）（b）242526272829201816141210IP1dB/dBm頻率/GHz Ch.0 Ch.1 Ch.2 Ch.318161412108IIP3/dBm 24GHz 26GHz 28GHz 29.5GHz3530252015036912EVM/%輸入功率/dBm-30.5dB/3.0%24 GHzPin=-23.5dBm26 GHz-30.1dB/3.1%Pin=-23.8dBm28 GHz-30.1dB/3.1%Pin=-20.4dBm29.5 GHz-30.5dB/3.0%Pin=-20.4dBm（c）（d）圖 3.15

71、 4 通道 24 29.5GHz 接收機芯片測試結果,(a)接收機幅度 控制范圍和均方根誤差，(b)噪聲系數和鏡像抑制，(c)輸入 1 dB 功率壓縮點和輸入三階交調，(d)EVM。3.2.3 多通道毫米波多通道毫米波 GaN 功率放大器芯片功率放大器芯片 為了應對毫米波空間損耗高、電尺寸小的問題，進一步提高非對稱毫米波大規模陣列的輸出功率，采用多通道毫米波 GaN 功率放大器芯片，結合多通道硅基收發芯片，實現高集成度、高效率的非對稱大規模陣列系統。多通道毫米波 GaN 功率放大器芯片照片如圖 3.16 所示。該芯片具有高集成度、高線性度、高效率的特點，芯片具體測試結果如圖 3.17-圖 3.

72、21 所示。27 圖 3.16 多通道毫米波 GaN 功放芯片照片 （a）（b）圖 3.17(a)四通道飽和輸出功率測試曲線，(b)四通道 功率附加效率測試曲線。（a）（b）（c）圖 3.18 四通道三階交調測試曲線,(a)25GHz，(b)26GHz，(c)27GHz。28 24.024.525.025.526.026.527.027.52627282930313233343536 高溫 常溫 低溫Vd=20V，Vg=-2.7V，Pin=17dBm，CW Pout(dBm)Freq(GHz)24.024.525.025.526.026.527.027.51214161820222426283

73、03234363840Vd=20V，Vg=-2.7V，Pin=17dBm，CW 高溫 常溫 低溫 PAE(%)Freq(GHz)（a）（b）圖 3.19(a)三溫飽和輸出功率測試曲線圖，(b)三溫功率附加效率測試曲線。圖 3.20 調制信號相鄰頻道泄漏比 圖 3.21 調制信號矢量誤差幅度（EVM=1.75%）29 3.3 非對稱大規模非對稱大規模波束成形波束成形陣列的關鍵算法陣列的關鍵算法 3.3.1 同時多波束同時多波束成形成形優化算法優化算法 在多個用戶分布在基站的不同方位的場景下，多波束天線陣列產生多個加載不同數據信息的波束，并分別指向不同用戶，從而實現同時多用戶通信。然而，不同用戶間

74、存在干擾，降低了通信質量。在方向圖中表現為當前用戶波束的主瓣區域內存在其他用戶波束的副瓣功率，該部分功率信號與當前波束的有用信號頻率相同，且帶寬內功率分布均勻，與有用信號不相干，可視為噪聲。通過降低方向圖的副瓣水平可以降低用戶間的干擾。在經典的波束賦形方法中給出了有效降低副瓣的幅度分布形式，如切比雪夫分布、泰勒分布，可實現將所有副瓣水平都抑制到低于某一門限，能有效降低副瓣功率，但這樣產生幅度分布上的錐削，且所要求的副瓣抑制水平越高，幅度上的錐削越劇烈，將導致陣列方向性系數 D 和陣列輸出功率 P 嚴重退化，使得 EIRP 下降。因此提出采用遺傳算法將 EIRP 和SIR 同時作為優化目標，兼顧

75、兩個指標，達到同時增強。進一步，針對非對稱大規模 MIMO 架構的上下行非互易信道條件，可以采用全數字同時多波束賦形優化算法，降低波束間干擾，有效提高等效輻射功率（EIRP），獲得遠高于傳統低副瓣賦形算法（泰勒分布和切比雪夫分布等）波束間干擾抑制性能59。（1）多波束場景下的方向圖及波束指向的精確控制多波束場景下的方向圖及波束指向的精確控制 考慮一個 M 行 N 列單元矩形柵格排布的平面陣列，單元位置分別為=,，其中=1,2,=1,2,。陣列產生 L 個波束，波束指向 為(,)，對 應 的 激 勵 為=，其 中 =1,2,。=(1,1)(),(1,2)(),.,(,)()為復激勵矢量，同理，=

76、(1,1)(),(1,2)(),.,(,)()和=(1,1)(),(1,2)(),.,(,)()為幅度和相位矢量。假設天線單元為理想各向同性單元，則陣列的遠場方向圖可以表示為：()(;)=()=1=1 （3-4）其 中，=1，=2/為 自 由 空 間 中 的 波 數，為 工 作 波 長。=(sincos,sinsin,cos)=(,cos)為指向遠場方向(,)的單位矢量。由此，第 l 個波束的等效全向輻射功率 EIRP 可以表示為：()=()()（3-5）30 ()=()=1=1|()|2=1=1 （3-6）()=()=4|()|2|()(;)|2 （3-7）其中，()為陣列輸出功率，()為增

77、益，e 為效率，()為方向性系數，()為方向圖的最大值。信干比 SIR 可以表示為：()=（）（）=1,=|（）(;)|2|（）(;)|2=1,（3-8）其中，()代表第 l 個波束 3dB 主瓣區域內的功率，()為第 i 個波束在第 l 個波束的 3dB 主瓣區域內的功率。圖 3.22(a)幅度分布圖，(b)等幅分布方向圖，(c)泰勒-20db 方向圖，(d)切比雪夫-40db 方向圖。設想一個由理想各向同性單元組成的具有 4 個波束的 88 單元矩形柵格排布 的 平 面 天 線 陣 列，波 束 的 俯 仰 角 和 水 平 角 指 向 分 別 為(,)=(15,15),(15,15),(15

78、,15),(15,15),其中，為波束指向矢量在xoz 平面的投影與 x 軸正方向的夾角，波束指向矢量在 yoz 平面的投影與 y 軸負方向的夾角。圖 3.22 展示了分別使用等幅激勵和經典低副瓣分布激勵的情況下的幅度分布與波束圖。注意，假設每個單元的最大輸出功率為 0dbm，幅度分布按照中心單元進行歸一化處理，方向圖未進行歸一化處理?？梢钥闯?，隨著幅度錐削程度的增大，方向圖中副瓣抑制水平增強，但同時主瓣內的能量強度減弱。31 使用公式（3-48）計算所得的三種幅度分布下的 EIRP 和 SIR 分別為 37.42dBm、35.16dBm、30.16dBm，15.77dB、19.81dB、29

79、.20dB。波束間干擾 EIRP 和 SIR 是一對相互制約的指標。因此，在進行算法設計時，需要兼顧 EIRP 和 SIR 兩個指標進行優化?？紤]陣列中第 l 個波束的俯仰角和水平角指向分別為(),()，事實上，實際應用中波束指向并不是永遠指向陣列的法向方向。為了實現波束指向偏轉，可以給陣列中每個單元的相位激勵添加一個偏移項，可表示為：()=+（3-9）=()（3-10）=()（3-11）其中，(,)代表單元在陣列中的位置，和分別為水平方向和垂直方向的相位差，和為陣列水平方向和垂直方向的單元間距。然而，在隨機優化過程中，由于相位激勵值也是自變量之一，因此在每一次迭代中，相位值均有可能發生變化，

80、從而導致波束主瓣指向發生變化。因此，需要施加額外的約束，以保證波束指向預設的角度?？梢詫⑾辔患罘纸鉃閮刹糠?，在每次迭代中分別進行處理，從而實現只校正波束偏移誤差而不影響方向圖形狀的目的。具體的步驟如下：.根據當前波束的激勵計算方向圖()(;);.計算方向圖()(;)中的波束指向角度();();.將();()帶入公式（27-4），計算當前指向對應的偏移相位();.計算賦形相位()=()();.根據目標波束指向();()計算需要補償的偏移相位();.計算補償后的相位()=()+().根據上文所述流程，相位激勵可以看作由于()和()兩部分線性疊加而成，前者控制波束的方向圖形狀，而后者控制波束的主瓣

81、指向。在整個校正流程中，前者保持不變，僅對后者進行了補償，由此實現了校正波束主瓣指向的同時不影響方向圖的形狀分布。（2）多波束方向圖綜合算法多波束方向圖綜合算法 32 利用多目標遺傳優化算法，兼顧 EIRP 和 SIR 兩個指標進行優化。對于每個波束，只抑制落在其他波束主瓣區域的功率，而對非其他波束主瓣區域的副瓣不做限制。相比經典波束賦形方法的結果，可以在相同的 EIRP（SIR）情況下可以實現更高的 SIR（EIRP），或兩者均高于經典方法。通過激勵量化和波束壓縮兩個方面降低樣本空間的規模。第一，結合實際場景中的波束賦形器件可實現的分辨率，對幅度和相位激勵進行量化。在遺傳算法中，需要通過量化

82、將參數取值轉化為染色體的二進制編碼，較大的量化位數對應較小分辨率，有助于實現更好的優化結果。但考慮到目前波束賦形器件分辨率有限，對于毫米波頻段的賦形器，功率和相位的分辨率通常為 6-7bit，因此更精細參數下優化得到的結果不具有現實的可行性。此外，對優化后的激勵添加了隨機噪聲以模擬實際場景下射頻通道間由于硬件制造、校準以及器件老化引起的誤差，以進一步驗證有效性和實用性。第二，根據陣列激勵與方向圖存在的對稱映射關系，將多個波束的激勵參數進行壓縮。假設兩組波束激勵和產生的方向圖分別為(,)和(,)，若=()，則(,)=(,)，其中代表矩陣沿某一維度的翻轉運算，即波束的單元激勵沿某一維度的翻轉，所產

83、生的波束方向圖也沿此維度翻轉。由此，利用此特性將具有對稱性的波束激勵合并，壓縮多波束激勵的樣本空間；此外，這樣的映射操作可以保證對稱波束的 SIR 和EIRP 指標趨近一致，壓縮了優化中的目標項的數量。詳細算法流程如下：.輸入陣列單元行列數目 M 和 N、單元行列間距和、幅度和相位量化比特數和、波束數目 L、波束指向(),()參數。.設定遺傳算法參數，種群規模、選擇概率、變異概率、迭代次數 K。.生成 I 組不相同的波束激勵（）(0)(=1,2,)，并轉化為編碼以構成初始種群(0)。.設定=1，(0)=。.選擇操作。從(1)中隨機選出 數量的個體構成親本()，若(1)中個體數目不足，則從原種群

84、中隨機選擇個體以補足數量。.交叉操作。在親本()中隨機選擇個體交叉生成子代()，直到子代數量達到（1 ）。親本和子代共同構成新種群()=()()。33 .變異操作。對于()中的個體依次按照概率決定是否執行變異操作，單次變異操作只對單個單元的幅度或相位激勵進行隨機的重新賦值。.根據.B 部分的敘述，對()中個體的波束指向進行修正。.由種群()依次計算每個個體代表的激勵（）()，并根據對稱性得出所有波束激勵()(=1,2,.,)，計算波束方向圖(),)以及所對應的目標值矩陣(,)()。.對(,)()(,)(1)進行非支配排序，提取出 Pareto 前鋒(,)()所對應的個體組成的集合()。.判斷

85、k 是否等于 K。若是，則向下執行；若否，則 k=k+1，回到步驟（5）。.將()中的編碼轉化為陣列激勵l，并與(,)()起輸出。以上算法也可以進一步將天線單元方向圖納入考慮。由于單元的互耦效應，處于陣列中不同位置的天線單元的方向圖有所不同，但在優化過程中使用單一的單元方向圖代表陣列中所有單元是一種常見的手段，這樣雖然會引入誤差，但可以大幅降低陣列方向圖的計算復雜度。此外，采用合適的單元方向圖選取方式，如使用在陣列環境下全波仿真所得到的方向圖，或對陣列單元的有源激勵方向圖取平均值，可以降低誤差，實現較好的效果。當考慮單元方向圖時，僅需要在算法 1 的技術上稍作改動，將原算法流程中計算所得方向圖

86、乘以單元方向圖進行修正，即 ()(,)=(,)()(,)（3-12）其中()(,)和()(,)分別為修正前后的陣列方向圖，(,)為單元方向圖，代表哈達瑪積。3.數值分析結果數值分析結果 為了驗證所提出的算法，在 4 波束的 88 陣列中，選取了不同波束指向進行優化，分別為(,)=(15,15),(15,15),(15,15),(15,15)、(,)=(30,30),(30,30),(30,30),(30,30)和(,)=(45,45),(45,45),(45,45),(45,45)。簡略起見，在下文中分別簡稱為15、30和45。表 3.2 中總結了所提的低波束間干擾的全數字同時多波束賦形算法的

87、結果與經典切比雪夫和泰勒方法結果的 EIRP 和 SIR 數據，圖 3.23展示了部分方法下第二個波束的方向圖。由于 4 個波束指向具有對稱關系，波束34 的 EIRP 和 SIR 指標數值相等且方向圖具有對稱性，故而只陳列了單波束的數據和方向圖。表 3.2 4 波束的 88 陣列數據對比表 方向 指標 切比雪夫 泰勒 同時多波束賦形算法 同時多波束賦形算法（加噪）合成 增強 合成 增強 15 R0（dB）17.0 33.0 16.0 34.5 NA NA NA NA EIRP（dBm）37.56 32.51 37.71 32.45 37.79 +5.27 37.79 -0.00 SIR（dB

88、）17.04 31.51a 17.75 31.80a 32.31 +14.56 31.83 -0.48 30 R0（dB）17.0 36.5 16.0 38.5 NA NA NA NA EIRP（dBm）36.70 30.64 36.74 30.46 36.92 +6.28 36.92 -0.00 SIR（dB）16.27 35.73 19.24 35.91 35.93 +16.69 35.14 -0.79 45 R0（dB）15.0 32.5 14.0 34.0 NA NA NA NA EIRP（dBm）36.10 29.72 36.04 29.67 36.24 +6.52 36.24 -0

89、.00 SIR（dB）14.45 31.25 17.83 31.20 31.35 +13.52 31.11 -0.24 *在15指向下，切比雪夫和泰勒算法可以實現最佳 SIR 性能?？梢钥闯?，所提的方法得到的結果相比經典方法具有顯著優勢。對于15、30和45波束，在具有接近的 EIRP的情況下，相比經典方法具有大于 14.35dB、15.95dB、15.62dB 的 SIR 的提升；在具有接近的 SIR 的情況下，相比經典方法具有大于 5.78dB、6.75dB、5.63dB 的 EIRP 的提升。以上再一次證明，所提方法可以實現了 EIRP 和 SIR 的同時提升，并且在不同的波束指向條件下

90、，均具有可觀的收益。雖然兩項指標隨著波束角度變化有一些波動，但仍在可接受的范圍內。35 圖 3.23 4 波束的 88 陣列方向圖 表 3.3 4 波束的 88 陣列數據對比表 貼片天線 切比雪夫 泰勒 合成 增強 R0（dB）18.5 37.5 18.5 39.0 EIRP（dBm）39.22 33.85 39.04 33.76 39.18 +5.33 SIR（dB）17.75 36.63 19.72 36.39 36.73 +17.01 端射天線 切比雪夫 泰勒 合成 增強 R0（dB）16.0 33.0 15.0 35.0 EIRP（dBm）39.99 34.33 40.03 34.19

91、 40.19 +5.86 SIR（dB）15.12 32.06 18.71 31.96 32.20 +13.49 此外，進一步考慮其實用性，利用對單元的幅度和相位添加隨機誤差模擬，即在陣列校準后也無法完全消除的真實存在的射頻通道間誤差，并計算加噪后的EIRP 和 SIR 指標。表 3.2 中展示了 10 次獨立加噪操作后的指標平均值，其中幅15 30 45 36 度誤差和相位誤差分別服從(0,0.12)和(0,1.52)的正態分布，意味著誤差的標準差分別為 0.1dB 和 1.5?？梢钥闯?，加噪后兩項指標并沒有明顯退化，三個角度下 EIRP 退化均小于 0.5dB，SIR 退化均小于 1dB，

92、可見所提算法得到的結果對射頻通道間誤差不敏感。圖 3.24（a）天線單元方向圖，（b）與全波仿真結果對比。圖 3.25 4 波束的 88 陣列方向圖 采用兩種不同類型的天線，貼片天線和金屬漸變縫隙天線，作為 88 陣列的單元，4 波束的指向被設定為30。表 3.3 中總結了兩種類型天線下，所提的低波束間干擾的全數字同時多波束賦形算法的結果與經典切比雪夫和泰勒方法結果的 EIRP 和 SIR 數據，圖 3.24 展示了兩種天線的單元方向圖，圖 3.25 展示了陣列的第二個波束的方向圖?？梢钥闯?，對于兩種天線陣列均有 EIRP 和 SIR 的提升，相比經典方法。對于貼片天線陣列，在具有接近的 EI

93、RP 的情況下，所提方法的結果相比經典方法具有大于 16.10dB 的 SIR 的提升；在具有接近的 SIR 的情況下，所提方法的結果相比經典方法具有大于 5.64dB 的 EIRP 的提升。而對于金屬漸變縫隙天線陣列，SIR 和 EIRP 的提升則分別為 6.31dB 和 14.20dB。37 3.3.2 非對稱毫米波陣列單元分布方非對稱毫米波陣列單元分布方式及式及 DoA 估計算法估計算法 1.研究背景研究背景 對于非對稱全數字多波束陣列系統，由于收發天線單元的數量不再相等，收發波束的方向圖不再具有互易性，需要對上下行鏈路分別進行信道估計。在系統中，收發通道和陣列數目是不對稱的。接收通道和

94、天線單元數量大幅度降低，既節省了能耗，又提高了效率。接收通道的減少降低了信號處理的復雜性。但是，通道和天線單元的減少，必然對系統性能造成影響?？紤]系統的成本及計算的復雜度，毫米波非對稱全數字收發陣列采用64T16R 的通道數，16 個接收單元的排布方式可以參考通信和雷達系統中廣泛使用的陣列模型?；谶@些陣列模型，如何利用少量輻射單元和少量接收通道，通過最佳拓撲結構，實現最佳的通信性能，是非對稱毫米波大規模陣列必須要解決的核心問題。2.陣列陣列拓撲結構拓撲結構 陣列通信系統的性能與陣列拓撲結構息息相關，采用非對稱架構的全數字多波束陣列與目前 5G 商用毫米波混合多波束架構相比，可以用更少的 TR

95、 通道數實現相同的鏈路預算，接收陣列的排布也更加靈活。通信和雷達系統中廣泛使用的陣列模型如示意圖 3.26 所示，可以采用均勻 L 陣、面陣、方形陣、十字陣、環形陣、三角陣和八邊形陣等。針對非對稱毫米波大規模 MIMO 陣列，L 型陣在波束掃描、陣元排布方面具有較大優勢，以下將詳細介紹 L 型陣的相關分析。圖 3.27 展示了均勻 L 陣的 x-y 平面模型。均勻 L 陣在 x 方向和 y 方向均有8 個陣元，總陣元數=15?；ベ| L 陣的 x-y 平面陣列模型如圖 3.28 所示，互質 L 陣可看作由兩個均勻L 陣組成，分別為子陣 1 與子陣 2。子陣 1 和子陣 2 在圖 3.28 中以不

96、同的顏色區分，子陣 1 在 x 軸與 y 軸上均有 M 個陣元，陣元間距為1=，子陣 2 在 x軸與 y 軸上均有 N 個陣元，陣元間距為2=。子陣 1 與子陣 2 共用位于原點位置的陣元，因此互質 L 陣的總陣元數為=2+2 3，當取=5，=4時互質 L 陣的總陣元數=15。38 （a）(b)(c)(d)(e)圖 3.26 陣列拓撲模型示意圖，(a)L 型陣，(b)面陣，(c)十字型陣，(d)方陣，(e)環形陣 圖 3.27 均勻 L 陣 x-y 平面模型示意圖 互質 L 陣可使用解模糊算法進行 DoA 估計，這種算法首先利用互質 L 陣的兩個子陣分別進行 DoA 估計，之后利用陣元位置的互

97、質特性對比子陣的估計結果，兩個子陣 DoA 估計空間譜均為峰值的空間坐標即認為是互質 L 陣 DoA 估計的信號源空間坐標。采用這類算法時需要利用互質陣陣元位置的互質關系，對于陣元位置的擺放精度要求較高，在實際陣元安裝過程中陣元位置的偏移將會降低DoA 的估計性能?？紤]到均勻 L 陣在均勻陣中 DoA 估計的優越性以及稀疏陣相較于均勻陣列(a)(b)(c)(d)(e)ddxydddddddd39 在 DoA 估計方面的優越性，將兩者結合的稀疏 L 陣在 DoA 估計方面也應具有優越的性能。假設一種稀疏 L 陣的陣元間距以某一常數增加，這種增加一方面可以增大陣列孔徑并減小陣元間互耦造成的影響，另

98、一方面過大的陣元間距將造成DoA 估計模糊的產生，選擇合適的常數可以改善 DoA 估計性能。選擇 L 型陣的陣元間距以/10增加，即 L 陣陣元間距滿足1=0.5,2=0.6，陣元間距由/2依次遞增固定長度/10，陣元間距滿足遞增關系，陣元位置可以由向量表示為=1,2,=1,2,其中=(0.12+0.7 0.8)，陣元位置呈現二階關系，稱為二階 L 陣。二階 L 陣的 x-y 平面陣列模型如圖 3.29 所示，該陣列在 x 方向和 y 方向均有 8 個陣元，總陣元數為 15。圖 3.28 互質 L 陣 x-y 平面模型示意圖 圖 3.29 二階 L 陣 x-y 面模型示意圖 不同陣列拓撲結構在

99、方向圖、覆蓋性能、波達方向估計、收發信號信噪比、解調質量、多波束多目標誤碼率等系統通信性能指標方面具有不同的優勢。例如MdNdxyd1d2dixy40 在波達方向（DoA）估計中，由于均勻天線陣列具有規則化結構和與信號模型相適配的成熟算法，因此大多數 DoA 估計算法都是基于均勻陣列對信號進行處理。在分析不同陣列特性時，可以利用二維 DoA 估計性能并使用一種最大似然算法，可以計算得到不同陣列的克拉美 羅界(CRB)。通過比較可以得到 CRB 最低的陣元分布方式。研究陣列性能指標與拓撲結構的內在聯系，重點之一是找到陣列信號處理算法與通信信號處理方法之間的泛函聯系。在通信系統中，信號處理通?；?/p>

100、時域信號的采樣理論，由于奈奎斯特采樣定理的限制，為了能夠從采樣信號中恢復原始信號所包含的全部信息，采樣頻率必須不小于原始信號最高頻率的兩倍。對應到陣列拓撲結構研究中，陣列信號處理通常利用空域采樣，則要求陣列中相鄰陣元的間距小于或等于入射信號的半波長。而信號的半波長又與信號工作頻率直接相關。另外，陣列天線單元的位置排布，直接與天線間互耦效應密切相關，而天線間信號的互耦又與陣列系統信號吞吐性能相關。所以對于面向下一代通信的非對稱陣列，波束形成技術承載的超大吞吐率已將時分、頻分和空分深度融合。陣列單元的空間分布方式與信號的調制方式、采樣率、編碼方式 等深度綁定和互相影響。通過深入理論分析與推導，結合

101、仿真手段，可以得到陣列通信性能與陣列單元位置的理論聯系。3.基于二階基于二階 L 型陣列的波達型陣列的波達方向估計仿真方向估計仿真57 常用的 DoA 估計算法可大致分為兩類，一類是基于波束成形的 DoA 估計算法，代表算法有 DBF 和 Capon 算法等，另一類為基于子空間的 DoA 估計算法，代表算法有 MUSIC 和 ESPRIT 算法等?；诓ㄊ尚蔚?DoA 估計算法實質是通過對各陣元加權進行空域濾波，達到增強期望信號、抑制干擾的目的。對于一個形狀固定的陣列，基于波束成形的 DoA 估計算法的分辨率被稱為瑞利限，取決于陣列孔徑大小，即基于波束成形的 DoA 估計算法受到瑞利限的限制

102、。而基于子空間的 DoA 估計算法不受瑞利限的影響，分辨率高于基于波束成形的 DoA 估計算法，但基于子空間的算法需要使用特征值分解建立子空間，計算復雜度往往高于基于波束成形的 DoA 估計算法。表 3.4 比較了不同 DoA 估計算法的計算復雜度、適用陣列以及估計性能。41 表 3.4 不同 DoA 估計算法的對比 算法類型算法類型 DBF 算法算法 Capon 算法算法 MUSIC 算法算法 PM 算法算法 空間譜搜索空間譜搜索 需要 需要 需要 需要 協方差矩陣特征分解協方差矩陣特征分解 不需要 不需要 需要 不需要 陣列排布陣列排布 任意 任意 任意 任意 估計性能估計性能 較差 一般

103、 好 一般 使用經典 DoA 估計算法仿真陣列的 DoA 估計精度，DoA 估計精度通過計算目標角度估計的均方根誤差（RMSE）度量。使用 MATLAB 軟件仿真陣列的DoA 估計性能，仿真中的信號源為空間中兩個不同位置入射的非相干窄帶平面波，信號傳輸過程中的噪聲假設為服從2(0,)N分布的加性高斯白噪聲，將信道模型簡化為視線傳播（line of sight,LOS），不考慮多徑造成的影響。為了使仿真結果更加客觀，使用 Monte Carlo 模擬多次仿真并對每次計算得到的目標角度估計的 RMSE 取平均值得到最終的估計誤差。目標角度估計的RMSE 由下式計算得到 =11(,)2+(,)2=1

104、=1 （3-13）式中(,)表示第 m 次 Monte-Carlo 模擬中第 k 個目標的估計角度，Mon 為Monte Carlo 模擬的次數。由于 CRB 為任意無偏估計量方差的下界，通過計算不同陣列的 CRB，可以為不同陣列的 DoA 估計性能提供參考標準。CRB 根據以下公式計算：=22 1 （3-14）式 中為 Hadamard 積，=,=/,=/，=()1，=1()()=1。圖 3.30 為二階 L 型陣列 DoA 估計的 RMSE 隨信噪比變化的仿真結果，仿真中信號的入射角度設置為(,)=(20,15),(60,50)，快拍數設置為 L=100，Monte Carlo 模擬次數設

105、置為 Mon=500，采用的 DoA 估計算法包含 Capon 算法，MUSIC 算法以及 PM 算法。從仿真結果可以得到，陣列 DoA 估計的 RMSE 均隨42 著信噪比增大而減小。對于二階 L 陣，在使用 MUSIC 算法時 RMSE 可達到最低。圖 3.30 二階 L 型陣列 DoA 估計 RMSE 與信噪比關系圖 圖 3.31 二階 L 陣空間譜 圖 3.31 為二階 L 陣多目標仿真的空間譜，從二階 L 陣的空間譜可以得到二階 L 陣可以估計出六個目標的位置，這意味著當入射信號源的數目接近陣列的自由度時，陣列的估計性能將顯著下降。4.波束方向圖仿真波束方向圖仿真 為了驗證陣列排布的

106、數字多波束覆蓋范圍，仿真了二階 L 陣陣列的方向圖。陣列方向圖可分解為單元方向圖與陣因子的乘積。在仿真中假設天線單元為理想全向天線，即各個方向的輻射強度相同，則陣列的方向圖僅受陣因子影響。仿真了不同陣列在 x-z 平面的多波束方向圖，由于一個 N 通道的數字多波束系統最多可同時產生1N 個波束，在仿真中設置波束指向分別為-50、-40、-30、-20、-10、0、10、20、30、40和 50，共十一個波束。L 形陣采用兩個一維子陣分別波束成形并在空間疊加的方法在實現空域多51015202530102101100101RMSE()SNR(dB)ULA with Capon ULA with M

107、USIC ULA with PM ULA with RDMUSIC CRB of ULA51015202530101100RMSE()SNR(dB)Cross array with Capon Cross array with MUSIC Cross array with PM CRB of cross array51015202530101100RMSE()SNR(dB)Square array with Capon Square array with MUSIC Square array with PM CRB of square array51015202530102101100RMSE

108、()SNR(dB)Octagon array with Capon Octagon array with MUSIC Octagon array with PM CRB of octagon array51015202530102101100RMSE()SNR(dB)CLA with Capon CLA with MUSIC CLA with PM CRB of CLA51015202530102101100RMSE()SNR(dB)SLA with Capon SLA with MUSIC SLA with PM CRB of SLA51015202530102101100101RMSE()

109、SNR(dB)Planar array with Capon Planar array with MUSIC Planar array with PM CRB of planar array(a)(b)(c)(d)(e)(f)(g)(a)(c)(b)43 波束，其原理如圖 3.32 所示。圖 3.32 中 L 形陣在 x-z 平面與 y-z 平面分別形成刀片狀的窄波束，兩個相互正交的窄波束在空域疊加并在重疊方向功率最大，形成指向該空間方向(,)的波束。二階 L 陣在 x-z 平面的多波束方向圖仿真結果如圖 3.33 所示。圖 3.33 為二階 L 陣的多波束仿真結果，二階 L 陣陣元間距略大于

110、半波長，邊射時的 3dB 波束寬度約為 8，當波束偏離邊射方向較遠時旁瓣電平較高，二階 L 陣在50范圍內歸一化旁瓣小于-5dB。圖 3.32 L 型陣波束成形原理圖 圖 3.33 二階 L 型陣列波束覆蓋范圍仿真結果 分析互耦對陣列波束覆蓋范圍的影響，圖 3.34 為二階 L 型陣在 26GHz 時的掃描方向圖仿真結果，天線單元為平面準八木天線。從掃描方向圖仿真結果可得考慮互耦影響的二階 L 型陣列在 E 面與 H 面增益波動約為 3dB 時均能覆蓋50的范圍。Azimuth plane()Elevation plane()Target Angle(a)(b)(c)44 （a）（b）圖 3.

111、34 二階 L 形陣列掃描方向圖仿真結果,(a)E 面，(b)H 面 3.3.3 多波束干擾抑制技術多波束干擾抑制技術 在現有的 MIMO 和 Massive MIMO 技術中，較為成熟的是預編碼技術和波束賦形技術。預編碼技術主要面向非視距應用場景，通過已知的信道矩陣和噪聲信息求解編碼矩陣，從而降低空間信道和其他干擾信號對通信性能的影響，對信道估計的依賴性較高，算法性能主要依賴信道矩陣估算的精度和基帶的信號處理能力。而波束賦形技術主要面向視距通信，依據一定的最佳準則，對基帶信號進行靈活加權處理，從而改變陣列的主瓣、零深位置等方向圖特性，波束賦形技術可以預設或者自適應的抑制某些方向上的干擾信號，

112、充分發揮數字多波束的共口徑特性，在接收陣列中得到了大量應用。在設計波束指向時，必須考慮主瓣、旁瓣、零深等方向圖參數，每個波束的主瓣方向都需要位于其他波束的零深上，否則波束間將出現嚴重的同時同頻干擾。數字多波束的波束賦形算法可以根據信號的統計特性計算波束權重矩陣，控制波束主瓣、旁瓣、零深的位置，使波束更加靈活可控。常見的波束賦形算法有 LMS 算法、RLS 算法、MVDR 算法等，這些算法在接收端的應用較為成熟。但由于涉及矩陣求逆和自相關函數的計算，且對于毫米波頻段的非對稱多波束陣列，要求信號全頻率復用，隨著波束數量的增加，波束的旁瓣、零深設計將會變得越來越困難，波束間的能量混疊難以避免。當多個

113、波束的數據流同時同頻的在數字多波束陣列發射時，降低波束之間信號干擾是影響接收信號質量的關鍵問題。圖 3.35 給出的是數字多波束系統，同時多波束通信示意圖。圖 3.36 給出的是同時多波束發射的方向圖和干擾造成的信號質量惡化示意。-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-

114、pol-10 Co-pol-10 Cross-pol-20 Co-pol-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-pol-10

115、Co-pol-10 Cross-pol-20 Co-pol-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-pol-10 Co-pol-

116、10 Cross-pol-20 Co-pol-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-pol-10 Co-pol-10 Cros

117、s-pol-20 Co-pol-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-pol-10 Co-pol-10 Cross-pol-2

118、0 Co-pol-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50-90-60-300306090-1010-20020Gain(dB)Degree()Cross-pol 0 Co-pol 0 Cross-pol 10 Co-pol 10 Cross-pol 20 Co-pol 20 Cross-pol 30 Co-pol 30 Cross-pol 40 Co-pol 40 Cross-pol 50 Co-pol 50 Cross-pol-10 Co-pol-10 Cross-pol-20 Co-po

119、l-20 Cross-pol-30 Co-pol-30 Cross-pol-40 Co-pol-40 Cross-pol-50 Co-pol-50(a)(c)(d)(b)(e)(f)45 圖 3.35 數字多波束系統同時多波束示意圖 （a）（b）（c）（d）圖 3.36 數字多波束系統單波束和 2 波束間干擾示意圖,(a)單波束方向圖，(b)單波束發射信號的星座圖，(c)2 波束方向圖，(d)2 波束中發射信號的星座圖。（1）基于發射數字多波束形成的去耦方法 數字波束形成技術是一種以數字信號的形式來實現在某個指定方向或多個不同方向形成波束的技術。該技術通過使用軟件來控制權向量，從而更容易地改變

120、波束的指向，并利用數字處理方式的優勢，提高了波束的分辨率和低副瓣的性能，同時提高波束的抗干擾能力。DBF 技術一開始主要運用在雷達系統的接收46 端。傳統的波束賦形算法也是在接收端較為成熟。而非對稱毫米波大規模 MIMO陣列系統應用中，由于面向下一代通信，發射端的同時數字多波束賦形直接關系到波束間干擾和波束能量匯聚，對通信系統性能異常重要。圖 3.37 給出了波束間隔離和干擾示意圖。圖 3.37 多波束系統波束間隔離和干擾示意圖 圖 3.38 非對稱數字多波束陣列系統的基本架構 如圖 3.38 所示，非對稱數字陣列系統主要由陣列天線、全數字構架的毫米波 T/R 組件、多波束發射信號處理模塊、接

121、收信號處理模塊、數據處理模塊及控制單元等幾個部分組成。其中多波束發射信號模塊根據通信多目標多波束，多數據流的需求，使用不同的波束形成算法來計算或查表得到多波束發射的權值，再結合基帶信號得到各發射通道需要的多波束發射信號，然后通過全數字構架的 T/R 組件通過陣列天線將信號發射出去。由于多數據流信號在空中形成了對應承載的波束向不同方向同時輻射，每個 T/R 組件和天線單元同時承載了多數據流，多個波束之間的混疊和干擾對系統每個波束支撐的調制階數或承載速率影響巨47 大?？梢圆捎玫陌l射多波束成形的方法主要有：1）基于數字配相法。主要是根據陣列流形和波束指向來計算多組權向量，且每組權向量會形成一個指向

122、為（k，k）k=1,2,K 的波束，即每個權向量wk 等價于指向為（k，k）的導向矢量 a(k，k)，然后在基帶分別對發射信號進行幅度和相位加權以實現陣元相位補償，若想進一步降低副瓣可以通過使用加窗函數的方法來控制權向量的幅度。數字配相法可根據不同需求在空間形成單個波束或者同時形成多個波束指向不同且波束形狀可不相同的波束，從而實現發射數字多波束形成?；跀底峙湎喾ǖ陌l射多波束形成只要已知陣列的結構和信號對應的陣列導向矢量，就可以輕易計算出每組權向量的值。該方法使用的是靜態權向量，所以該方法更適合發射信號之間相互獨立的情況，此時各個波束之間是相互獨立的關系。對于發射信號是相同信號時，此時多波束形

123、成的多個權向量疊加作為單一信號的新權向量。數字配相法是一種窄帶波束成形方法，信號之間會產生一定的干擾。2）為了盡可能抑制信號之間的互干擾分量，可以對非對稱毫米波大規模MIMO 陣列采用正交投影法計算權向量的發射同時數字多波束成形算法和實現進行研究。該算法可以在期望方向形成主瓣的同時能對其他任意方向進行置零，從而抑制其他方向對主瓣方向的干擾，進一步提高了波束之間的抗干擾能力，對于發射多波束來說，每個權向量還可以對其他波束的指向進行置零，目的是為了減少波束之間的疊加分量，從而增加各發射波束之間的隔離度。利用正交投影法計算權向量的發射同時數字多波束形成算法，在一定程度上提高了形成波束的干擾抑制能力，

124、并且通過對其他波束指向置零來增加波束間隔離度。因此使用正交投影法計算權向量的發射同時數字多波束形成算法適用于波束需求較少時的同時多波束發射場景。這種方法依然基于導向矢量，故也是窄帶信號條件下的波束成形方法。而應用于非對稱毫米波大規模MIMO系統中時，信號帶寬大于1GHz，對系統承載帶寬有較苛刻需求，可以將正交投影法計算權向量方法與寬帶波束成形方法相結合，形成具有寬帶干擾抑制能力的波束成形算法。3）陣列副瓣帶來的波束間干擾幅度較大，為了解決這一問題?？梢圆捎没谕顾沙诘暮隳Ｙx形波束形成算法。其主要是為了獲得最大化主瓣增益的同時適當抑制旁瓣而提出的優化問題。這種波束成形方法可以只計算一個權向量，這

125、個48 權向量不僅能在期望方向形成波束，而且能夠抑制旁瓣，也可以求多個權向量實現發射多波束，每一個權向量不僅可以在其他任意方向形成深零陷，而且信號之間也可以相互抑制，增加了信號的隔離度，此時可用于帶干擾抑制的發射多波束形成。與前面方法類似，進一步可以將該算法與寬帶波束成形算法結合，通過仿真獲得全新的具有寬帶干擾抑制能力的波束成形算法，并進行比較和優化。4）基于 OFDM 信號的寬帶波束形成方法。窄帶的波束形成方法根據中心頻點計算加權矩陣，補償陣元間的傳播時延。當信號帶寬增加時，在距中心頻點較遠的頻率上接收信號的相位偏差超過容限，就會出現相位失真。寬帶波束賦形能夠使得可以使得寬帶方向圖的主瓣內響

126、應不隨頻率變化而變化，即具有頻率不變性，對于全數字寬帶通信系統至關重要。對于 OFDM 信號，子載波移相的寬帶波束形成架構如圖 3.39 所示。圖 3.39 OFDM 系統寬帶波束成形方案示意圖 5）假設寬帶 OFDM 信號使用的子載波個數為 R，通過對子載波進行窄帶的對應的權向量加權，使得合成波束實現寬帶波束成形特性。這種方法適用于通信系統，并容易與前面提到的三種方法相結合研究，可以形成一種具有波束間干擾抑制能力的寬帶波束成形方法。6）基于有限脈沖響應(Finite Impulse Response,FIR)濾波器的時域處理波束成形方法。利用了 FIR 濾波器結構和陣列結構的對稱性來設計 F

127、IR 濾波器系數，49 從而得到陣列加權系數。這種方法主要針對寬帶方向圖的主瓣內陣列響應進行控制，如需要對波束間干擾抑制，還需要對寬帶方向圖旁瓣賦形進行深入研究。需要提出一種穩健有效的寬帶波束賦形技術，可以設置多個寬零點或者獨立零點來消除干擾，并對干擾附近的旁瓣電平值做到精確控制。（2）與預編碼、波束編碼、信道估計等手段相結合的干擾抑制方法 在非對稱毫米波大規模 MIMO 陣列中，需要承載海量的數據流和形成大量不同指向的波束，波束的旁瓣、零深設計等計算方法會愈趨復雜，計算量將指數級升高。并且到一定數量以后，波束零深度已達不到隔離干擾的作用。各波束間的能量互相疊加，信噪比將顯著惡化。所以單純通過

128、波束成形方法進行波束間干擾抑制將難以適用于非對稱毫米波大規模 MIMO 系統的應用。通過增加承載波束間信號流的正交性，可以進一步提高波束間干擾抑制。首先，利用擴頻通信手段，將信號編碼技術應用到多波束陣列中。即對各波束的信息序列進行正交擴頻變換，經過擴頻的新信息序列之間具有正交特性，接收時對接收的各個波束疊加后的信號進行去耦，恢復出各個波束的原始信息序列。其次，改進所采用的波束正交碼本方案，例如 Walsh-Hadamard 編碼等。使在兩個波束夾角很小甚至完全重合的情況下，經過去耦后的波束依然可以保證較好的定向性。因此采用這種架構的對正交碼本設計具有極高要求。這種編碼預計可以使全數字多波束陣列

129、有效提高接收信號的質量，體現在兩個方面：一方面波束正交碼在零時延處具有理想正交特性，可以濾除其他波束信號對期望波束信號的干擾，另一方面由于擴頻碼分集增益的特性，可以提高和優化可以優化系統的噪聲性能。再次，對波束干擾抑制的最優化設計。當特征碼階數較高時，波束編碼方案可以有效降低其他波束和噪聲對有效信號的干擾，但由于擴頻變換的引入，系統的信號處理負擔增大，頻譜利用率將降低，導致通信速率下降。由于在全數字多波束陣列架構中，波束間的耦合程度與方向圖特性密切相關，對于空間中耦合較小的波束，可以共用同一特征碼來降低擴頻變換的階數。通過編碼等方法與波束成形干擾抑制的方法相結合，研究對波束間干擾造成的信噪比惡

130、化及波束編碼造成的系統頻譜利用率降低之間的牽制關系，可以形成一種可靠、高效，有實用價值的干擾抑制方案。最終實現最高吞吐速率的全數字非對稱毫米波大規模寬帶 MIMO陣列系統。50 3.3.4 多波束線性化技術多波束線性化技術 在大規模多輸入多輸出（MIMO）陣列系統中，多個 PA 的非線性將會導致整個系統嚴重的非線性。此外，除了功放帶來的非線性，還需要考慮由于大規模天線陣帶來的耦合問題，多個波束帶來的波束之間的干擾問題?？偟膩碚f，毫米波亞毫米波非對稱陣列具有更嚴重的非線性，更復雜的系統架構，需要更專業更有效的線性化方式去解決。但總的來說，針對大規模陣列非線性行為建模依然基于單個 PA 的非線性模

131、型，差距在于由于架構的復雜性帶來的天線耦合，多波束之間的串擾，以及建模信號的提取。1.大帶寬場景下的非對稱陣列的高精度行為建模大帶寬場景下的非對稱陣列的高精度行為建模 針對小規模全數字陣列，MIMO 技術的應用主要體現在空間分集上，因而帶來的變化主要是線性化目標從一個 PA 變成了多個 PA。線性化陣列的關鍵點主要在于耦合的相關問題上，為了解決耦合的問題，可以采用以下幾種模型，比如說一種交叉數字預失真模型（CO-DPD）。該模型可以同時處理功率放大器引起的非線性串擾和天線引起的線性串擾，但是無法解決信號之間的交叉效應，當耦合較強時線性化效果就會變差；還有一種增強的交叉數字預失真模型（A-COM

132、PM）模型被提出用來解決該問題，并且基于合理的假設減少了模型的復雜度；此外，還有一種交叉耦合取消數字預失真模型（CTC-DPD）將非線性耦合和線性耦合分開處理并獲得了良好的效果；實際上，在大規模陣列中功率放大器輸出端也存在非線性串擾，因此有了一種雙輸入模型代替多輸入模型來解決這一問題；在此基礎上一種利用分段線性函數的方式提高了建模精度。伴隨著陣列技術的出現，針對各種架構下出現的新問題亟待解決，比如，在5G 的背景下，傳輸信號大帶寬的問題。因此，線性化陣列的預失真模型會進一步考慮高帶寬的情況。針對陣列發射機復雜、動態特性的建模與線性化，機器學習的方法論同樣也適用。針對陣列發射機建模與線性化中的復

133、雜特性以及動態特性問題，有很多基于機器學習的技術被提出。比如說基于異構神經網絡的 MIMO發射機建模技術，能夠對具有多個狀態變化自由度的發射機復雜行為級特性進行有效地建模?；蛘呤腔跀祿垲惖?MIMO 發射機線性化技術，能夠對發射機大量的、復雜的非線性特性進行有效地聚類，并顯著降低線性化系統的復雜度。為了進一步提高通信系統的吞吐量、最大程度地利用頻譜資源，將相控陣發51 射機和共發多帶、超寬帶傳輸相結合，產生了共發多寬帶相控陣發射機。為了實現發射機的線性化，非線性行為建模技術面臨著多重挑戰，具體需要考慮以下幾點：a.每一子帶內，功放非線性特性導致的增益失衡和記憶效應。b.子帶間交叉調制導致的

134、失真；c.可利用的處理帶寬有限；d.相控陣發射機的特殊性主要關注調制帶寬內的失真。針對以上的復雜帶寬問題，一種 I-B 數字預失真模型被提出來（如圖 3.40 所示），它基于并行處理和線性分段思想，利用有限的處理帶寬，對不同角度的共發雙寬帶波束進行補償，可以實現發射機的高精度建模和線性化，同時削減了基帶、發射通路、反饋回路三部分的處理帶寬。圖 3.40 傳統的數字預失真系統架構 2.非對稱全數字毫米波亞毫米波多波束陣列的線性化方法非對稱全數字毫米波亞毫米波多波束陣列的線性化方法 全數字架構的特點是波束成形網絡完全在數字域實現，即全部在 DAC 之前完成，通常一個射頻通道對應一個天線單元。全數字

135、架構可以用于產生單個波束或者多個波束，如果只輸入一個數據流到波束成形網絡，那么波束成形網絡只完成簡單的幅度和相位配置，例如相鄰通道之間的相位差以及每個通道的幅度。所有通道傳輸同一個信號，只有整體幅度和相位上的差別，進而合成一個波束。如果多個數據流輸入到波束成形網絡，那么波束成形網絡完成波束成形算法所需的幅度和相位配置，每個通道傳輸的信號是多個數據流的混合信號，然后通過天線陣列輻射到空間中去，進而合成多個波束。波束成形發射機的線性化技術可以從波束數量的角度分為兩類，一類是單波束 DPD，另一類是多波束 DPD 方案。單波束 DPD 主要研究發射機中多個 PA 的非線性帶來的波束的非線性問題。而多

136、波束在解決 PA 和波束的非線性問題的同52 時，還需要考慮由多波束帶來波束串擾問題。在大規模陣列中，線性化目標主要有兩種選擇，第一種是面向波束（圖3.41），第二種是面向功率放大器（圖 3.42）。面向波束指將整個發射機看作一個整體的PA 架構，將發射出的主波束信號作為該 PA 的輸出，在大規模發射機中，需要傳輸的數據流（波束）一般都遠遠小于發射機中的鏈路數量，也就是 PA 數量，因此，一般來說面向波束的線性化優勢在于可以減少線性化的目標。但是與此同時由于將發射機整體作為一個 PA 去線性化，該 PA 與傳統的單個 PA 相比往往具備更強烈的非線性。因此，面向波束的線性化難度在于對陣列系統的

137、分析來準確獲得建模的輸出信號以及對于預失真模型進行優化。第二種面向 PA 的方法，它的特點是通過在陣列中的每個鏈路上的 PA 前面加上一個預失真模塊，這樣每個鏈路上的由 PA 引起的非線性將會被消除，以此來實現整體陣列發射機架構的線性化。該方式的難點主要在于在大規模陣列中發射鏈路一般會非常多，因此，消除每一個 PA 的非線性往往具備很大的工作量。所以目前很多面向 PA 的研究在于如何減少該方法的工作量?？梢圆捎迷诿總€ PA 前加上一個調諧盒子來實現所有鏈路 PA 特性的一致性，這樣可以通過線性化一個 PA 來實現對鏈路上所有 PA的線性化。圖 3.41 一種面向波束的預失真架構 圖 3.42

138、一種面向 PA 的預失真架構 53 隨著通信業務和應用場景的多樣化，對頻譜效率、通信速率以及延時提出了更高的要求，大規模陣列技術應運而生，其通過放置規模龐大的天線陣列來獲得更高的性能。波束成形技術同樣基于大規模的天線陣列產生具有高指向性的波束，能夠很大程度地匯聚能量，兩者結合可以使通信系統獲得更好的物理特性和性能優勢，例如：信道或波束呈現漸進正交特性而降低干擾，陣列增益大大提升而降低發射端的功耗。通常來說，大規模陣列系統同時產生多個波束來服務于不同用戶，因此，線性化波束成為新的關注點。針對這一場景，面向波束的線性化方法（BO-DPD）被提出，通過采集每個功率放大器的輸出信號來預測主瓣信號，并以

139、此來提取數字預失真系數最終實現主瓣的線性化。這種方法由于只放置一個數字預失真模塊，因而大大降低了復雜度，但是它只能實現主瓣方向上的線性化，而在其他方向上非線性失真依然存在。此外，隨著陣列規模的變大，系統的集成度也快速提升，反饋回路問題也亟需解決，即從哪里采集信號來提取數字預失真參數。針對這一問題，也有很多解決方案，有一種方案是將所有的功率放大器的輸出混合形成單個反饋回路來線性化 MIMO 發射機；還有一種方案是根據陣列中某一個功率放大器來提取數字預失真系數來線性化整個陣列，這種方法只有在陣列中所有功率放大器特性比較相似時才可以取得好的線性化性能；特別的，有一種方法是用一個位置固定的天線接收空間

140、中信號，然后重建每個 PA 的輸出信號并估計主瓣信號來提取對應的數字預失真參數。3.基于帶限數字預失真非對稱全數字陣列架構研究基于帶限數字預失真非對稱全數字陣列架構研究 傳統的數字預失真技術一般需要通信系統帶寬數倍于輸入信號帶寬。當下常用的 5G NR 信號帶寬高達 400MHz，按照傳統的 DPD 技術，這意味這需要 2GHz的線性化帶寬，這大大增加了 MIMO 系統的設計難度。它所需要的高速的數據轉換器以及超寬帶的發送和接受鏈路，大大增加了 DPD 的成本。此外，即使系統帶寬足夠，我們也不必要將 PA 線性化到 2G 的帶寬下，我們完全可以只消除輸入信號中心頻段內的一部分失真。超出該頻帶的

141、部分可以通過濾波器消除掉。因此，在 MIMO 系統中使用帶限技術是有意義的。圖 3.43 是一種基于帶限預失真的全數字多波束系統線性化方案：54 圖 3.43 基于帶限預失真的全數字多波束系統架構 該系統包括數字波束成形網絡、預失真模塊、全數字多波束陣列發射機、天線陣列、OTA 接收鏈路。全數字多波束系統中，最終接收到的波束因為通道上功率放大器的非線性和其他波束的干擾會產生最終接收到的波束的失真；在全數字多波束系統中，有多個通道，對于單通道，原始信號經過數字波束成形網絡、預失真模塊、全數字多波束陣列發射機，通過天線陣列輻射到空間中，再經 OTA 接收鏈路接收信號，形成反饋回路，構造了單通道的預

142、失真；在依次完成所有通道的預失真以后，開啟所有通道，將數字波束成形后的信號且已經預失真的信號以基帶信號形式把基帶信號發射進入各自通道，經過全數字多波束陣列發射機和天線陣列，將多個波束輻射到空間；最終通過 OTA 接收鏈路接收波束，經過分離算法，分解得到線性化后的目標波束；其中，預失真模塊中的單通道預失真使用了帶限模型。該全數字多波束系統，其波束成形完全在數字域實現，原始的個波束為1,2,，通過數字波束成形網絡的輸出信號為1,2,其中，=12(1)（3-15）其中，表示天線單元的距離，表示波長，表示第個波束發射的方向，令=2sin，此時=1(1)（3-16）數字波束成形網絡的輸出信號1,2,經過

143、全數字多波束系統中的功率放大器會產生非線性失真，在全數字多波束系統中，由功率放大器產生的失真為：當信號通過第個通道上的功率放大器之后，信號會被放大，放大后的信號為=（3-17）55 其中，表示第個通道上功率放大器的特性，即非線性增益。帶限預失真是在傳統的 Volterra 模型中，在 Volterra 算子中加入了一個數字濾波器以靈活控制預失真帶寬，在一個廣義記憶多項式模型中，傳統的廣義記憶多項式模型為：()()()()()()()aabbbccckGMPklk K l Lkklmk K l L m Mkklmk K l L m Myna x nl x nlbx nl x nlmcx nl x

144、 nlm=+（3-18）其中，()、()表示輸入、輸出，是對齊項記憶多項式的非線性階數和記憶深度，分別為滯后項的非線性階數，記憶深度以及滯后階數；，分別為超前項的非線性階數，記憶深度，超前階數。，分別是對齊項記憶多項式，滯后項，超前項的系數；引入帶限濾波器的頻率相應，為卷積運算，于是有帶限-廣義記憶多項式模型：()()()*()()()*()()()*()aabbbccckBL GMPklk K l Lkklmk K l L m Mkklmk K l L m Myna x nl x nlnbx nl x nlmncx nl x nlmn=+（3-19）有了帶限-廣義記憶多項式模型，就能在有限的

145、帶寬下實現對全數字多波束系統每個通道的預失真。最終接收到的波束的失真不僅僅因為通道上的功率放大器，還存在除該波束以外的其他所有波束的干擾，放大后的信號為記為；最終，1,2,?經過各自的天線單元輻射到空間上，因此，在遠場方向角度 上接收到的信號為：2sin2(1)sin122sin2(1)sin11222(1)sin1 jdjKdRXKjdjKdKKjkdKkkkyUU eU eH uH u eHueH u e=+=+=（3-20）其中代表由天線陣引起的相移，表示為：()=2(1)sin；此時：56 (1)(1)(1)211121()()jkjkjkKKRXkkkkKkNkkyH upHx ex

146、 ex ep=+（3-21）經過上述的帶限預失真之后：=1(1)1+2(1)2+(1)(1)(1)(1)21(1)1(1)2(1)12112111()()()()jkjkjkKjkjkjkKKRXNkkKKkkkkKNkkyG x ex ex epGx epGx epGx ep=+=+（3-22）其中表示線性化之后的功放特性，即線性增益；假設此時接收信號的角度 是波束1的發射方向。即：(1)1()=(1)12(1)=1 （3-23）此時(1)(1)2(1)(1)2121111211()()()()jkjkKjkjkKKKKRXkNkkkkKKkNkkkyGxGx epGx epKGxGx ep

147、Gx ep=+=+（3-24）從上式中，可以發現盡管此時是在波束1的方向接收信號，接收的信號不僅僅只有波束1的主瓣，還包含了其他波束的旁瓣信號。接收波束信號時，在一個目標波束的主瓣方向上，接收到的不僅僅是該目標波束的主瓣信號，還有除該目標波束以外的其他所有波束的旁瓣信號，這種目標波束會受到除它本身以外的其他所有波束的干擾，可以通過線性的方式去除。以兩個波束的場景為例，在波束 1 的主瓣方向上接收到的信號：22(1)112111(1)1211()()KKj kRXkkkKj kkkyGxGx epkGxGx ep=+=+（3-25）在波束 2 的主瓣方向上接收到的信號：57 11(1)21221

148、1(1)1221()()KKj kRXkkkKj kkkyGx epGxGx epKGx=+=+（3-26）其中，是兩個波束的接收角度。=12 （3-27）=12 （3-28）=(1)2(1)=1(1)1(2)=1 （3-29）把上式寫為=，其中，表示轉置，為了分解出想要的波束，需要一個矩陣:=00 （3-30）即 =00 （3-31）所以 =100 （3-32）根據公式，矩陣可以用 LS 算法求得:=()(1)（3-33）H表示共軛轉置操作；基于以上，分離出線性化之后的波束。3.4 多波束陣列系統的測量與校準多波束陣列系統的測量與校準 3.4.1 空空/頻域行為表征及測量原理頻域行為表征及測

149、量原理 數字多波束陣列集成了天線、射頻收發信機、ADC/DAC、基帶處理子系統等，其接收過程的波束是在數字域合成的。另一方面，數字多波束陣列具有同時產生多個波束的能力。因此，表征數字多波束陣列的相關射頻指標與傳統描述射頻收發信機的指標將有不同74。在傳統的陣列測量或鏈路計算中，等效全向輻射功率（EIRP）一直被用作表征陣列在特定指向下的有效發射功率，其理論上等于系統發射功率與陣列天線增益的乘積。3GPP 對于 5G 基站射頻一致性測試做出了相應的規范。其中，等效58 全向輻射功率為基站定向性指標測試中的一項，其測試流程可以簡述為：在測試基站等效全向輻射功率指標時，首先設備商需要對要測試的波束（

150、Declared Beam）進行波束鎖定（Beam Locked），在波束鎖定的情況下對該波束進行相應的射頻指標項測試，如 EIRP、總輻射功率、發射信號質量等。而對于全數字多波束發射陣列，其具有同時多波束產生的能力，且波束數量可以按照需求做相應的變動。實際中，每個波束的等效全向輻射功率與波束數量相關，且隨著同時多波束數量的增加，不同波束之間的發射信號存在著相互干擾的現象。這樣，在同時多波束情況下測得的射頻指標項就會與在單波束鎖定情況下測得的結果存在差異。所以，在 3GPP 規范所涉及的 OTA 射頻指標項的基礎上，需要提出一些新的基于波束的指標項，從而滿足多波束系統的測試需求。在全數字多波束

151、發射系統中，假設基站要同時使用 Nb個波束分發 Nb個數據流，因這些波束利用的都是整個天線陣列的增益，所以理論上它們的波束增益應該相等，記為 Gt dB。而對于信號來說，因陣列總的發射功率是固定的，所以每條數據流所得到的能量會隨著數據流數量的增加而減少，故而每個波束下的等效全向輻射功率將不盡相同。對于鏈路計算來說，應該針對不同的數據流分別計算，故而我們提出用波束等效全向輻射功率（Beam Effective Isotropic Power，BEIRP）來表征設備在發射多波束情況下不同波束所具備的定向輻射能力。例如，在設備總輻射功率為 Ptotal dBm、每個數據流將總發射功率均分情況下的各波

152、束 BEIRP的理論值應為：=+10 log （dBm）（3-34）可以看到，波束的 BEIRP 值與同時多波束的產生數量有關，波束數量越多，上述情況下的 BEIRP 值越小。例如，同時產生兩波束情況下的 BEIRP 值比單波束下的BEIRP 值小 3dB，同時產生四波束情況下的 BEIRP 值比單波束下的 BEIRP 值小6dB，其示意圖如圖 3.44 所示。實際中，天線波束增益隨著波束指向的不同略有差別，且根據終端用戶分布位置不同，不同數據流下的發射信號能量可以靈活得改變，所以 BEIRP 應該是關于空間角度的函數，即可表示為 BEIRP（，）。對于全數字陣列同時多波束情況下的BEIRP

153、指標測量，為了實現基站射頻一致性測試，建議在基站波束“滿配”情況下，將發射總功率平分到每個數據流上進行測試。59 圖 3.44 不同波束數量下的 BEIRP 示意圖 對于 BEIRP 的測量，可以借助于多探頭暗室系統，并借鑒天線增益測試方法中的“比較法”，分兩步完成。如圖 3.45 所示，在多探頭系統中，標準雙極化探頭天線緊密分布于半徑為 R 的球面上，R 為測試區域中心到探頭的距離。由于基站一般建在建筑物的高處，因建筑物造成的信號散射較小，基站發射的能量集中于其覆蓋區域內，所以在多探頭暗室中，只需要在基站覆蓋的區域布置雙極化探頭即可。在此多探頭環境中，BEIRP 的測量分兩步進行:(a)(b

154、)圖 3.45 BEIRP 的測量步驟（a）第一步，（b）第二步。第一步:將一個已知增益為 Gt的標準喇叭天線放置于測試區域的中心，通過激光定位裝置，將喇叭天線的中心與多探頭天線陣面中位于 =0，=0方向的探頭中心對齊。喇叭天線與 5G 信號發生器 通過損耗為 Ls 的射頻線纜相連接。信號發生器發射標定功率為 Pt的 5G 標準 NR（New Radio）測試信號，通過有耗電纜傳輸給喇叭天線，此時 =0，=0方向探頭接收到的信號功率值記為0。由于每個接收探頭到測試中心的距離相等，可以認為待測設備到每個探60 頭有相同的路徑損耗。第二步:將待測毫米波大規模 MIMO 陣列替換原來的標準喇叭天線，

155、并使得整個系統處于滿功率發射狀態，發射與第一步調制方式相同的 5G 測試信號。通過預編碼，生成波束指向為 =j，=j方向的波束。此時 =j，=j方向探頭接收到的信號功率大小為。則此波束指向下的 BEIRP值可以用式(3-35)計算:=0+（3-35）這種“比較法”測量方式既可以用于單波束 BEIRP 值的測量，又可以用于多波束發射狀態下各個波束的 BEIRP 值測量。圖 3.46 是實測得到的一個發射系統同時多波束情況下的相對 BEIRP 值（按單個波束的 BEIRP 值進行歸一化）。（a）（b）圖 3.46 實測得到的同時多波束情況下相對 BEIRP 值(a)單波束，(b)兩波束。3.4.2

156、 多波束陣列系統校準多波束陣列系統校準 多波束陣列系統的校準同樣也是一個需要面臨的嚴峻問題。針對接收模式的數字多波束陣列天線系統的校準，可采用單點遠場校準法。顧名思義，在遠場暗室中，將標準饋源天線放置在正對數字多波束陣列中心且距離足夠遠的位置，使其發射的電磁波信號垂直入射在數字多波束陣列上來進行校準測試。如圖3.47，在遠場條件下，入射至陣列口徑面的電磁波近似均勻平面波，所以可以近似認為每個天線單元接收到的電磁波幅度和相位均相等。61 圖 3.47 接收數字多波束陣列遠場校準方法示意圖 校準中，選用數字多波束陣列中的一個通道作為參考通道，例如采用位于陣列中心的天線單元通道作為標準參考通道。首先

157、通過配置射頻電路的放大和衰減器，使每一路射頻通道的增益接近相等來粗略補償幅度差異，然后在數據域進行相位校準。通過如圖 3.48 所示的算法步驟得到的相位和幅度差異補償值稱為校準系數，可以用njneG表示，n 代表通道編號，Gn是幅度系數，n 是相位系數。數字多波束陣列天線的每一路通道信號必須乘以相應的校準系數后再進行后續的波束成形等算法處理。以一個 16 通道數字多波束接收陣列為例，由于 16 通道數字多波束陣列為線陣，所以只需要將陣列從-90到 90旋轉，采集各通道的瞬時幅度即可以得到各通道的實測方向圖，從而進行多波束綜合。圖 3.48 接收數字多波束陣列遠場校準算法流程 與接收數字多波束陣

158、列校準方式與方向圖測試方式不同，由于發射多波束陣列的方向圖是在空間中同時生成的，每個射頻通道其實包含了所有數據流的信息，不同波束在空間中會有交疊，其方向圖的表現形式需要研究。62 圖 3.49 陣列發射通道校準與測試示意圖 （a）幅度 （b）相位 圖 3.50 陣列發射通道相對于參考的校準結果（a）幅度，（b）相位。與接收數字多波束陣測試步驟相同，發射多波束陣列測試的第一步是完成發射通道的校準，而發射通道的校準方法比較多樣。這里提出一種引入參考通道的發射數字多波束陣列通道校準方法。通過額外引入參考信號的方法實現發射陣列的校準，這種方法實現起來較為簡單，且需要的校準步驟較少。其校準示意圖如圖 3

159、.49 所示。參考信號的產生可已通過對多通道數字產生系統中的一路信號進行耦合得到，該參考信號通過射頻線纜與暗室另一端的 ADC 采樣模塊相連。同時，同一側的另一路 ADC 采樣模塊對從標準增益天線接收到的信號進行采樣，該接收信號來自陣列中待校準發射通道中的一路，其通過空間傳播被標準增益天線接收。在實際中，接收信號通過下變頻將接收到的射頻信號變為中頻送給 ADC 模塊，且兩 ADC 模塊具有同步采樣功能。這樣，只要依次激勵陣列所有發射通道，并將接收到的信號與參考信號進行比較，就能獲知所有發射通道之間的相對幅度、相位關系，從而完成陣列發射通道的校準。圖 3.50 給出了 64 單元數字多波波束陣列

160、發射通道相對于參考的幅度、相位校準結果。63 四、四、非對稱毫米波大規模非對稱毫米波大規模波束成形波束成形陣列系統驗證陣列系統驗證 4.1 非對稱毫米波大規模非對稱毫米波大規模波束成形波束成形陣列樣機研制陣列樣機研制 非對稱毫米波全數字大規模波束成形陣列收發系統樣機主要包括數字處理模塊和非對稱毫米波前端，其中，數字處理模塊包括 FPGA 模塊及中頻模塊兩部分，發射端由 8 個 1U 機箱組成，接收端由 2 個 1U 機箱組成。毫米波前端分別采用“磚墻式”和“瓦片式”堆疊架構，其通道規模均為 64 發 16 收。非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統樣機如圖 4.1 所示。圖 4.1 非對稱

161、毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統樣機示意圖 非對稱毫米波全數字MIMO陣列系統射頻前端陣列設計中，主要有“磚墻式”和“瓦片式”兩種結構的系統陣面，具體結構示意圖在圖 4.2 給出。圖 4.2 “磚墻式”式及“瓦片式”陣面結構示意圖 在“磚墻式”物理結構中，天線采用端射天線，每個天線單元伴隨一路毫米波通道。采用這種結構易于大陣面的制作，天線陣面可以在 X 軸和 Z 軸兩個維度64 無限擴展，毫米波電路占用 Y 軸空間，與陣面拓展空間互不干擾。而在“瓦片式”物理結構中，天線采用平面天線，通過板間通孔連接天線與射頻通道。采用這種結構可以實現更小尺寸、更高集成度的陣面制作，但由于毫米波頻段電尺寸較

162、小，因此對射頻通道集成度要求較高，通常采用多通道射頻芯片實現設計?！按u墻式”結構整體集成度相對較低，但易于實際制作實現?！巴咂健苯Y構主要依賴于高集成度芯片，集成度較高，體積較小。4.1.1“磚墻式磚墻式”非對稱毫米波大規模陣列樣機非對稱毫米波大規模陣列樣機“磚墻式”非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列樣機由數據處理模塊及非對稱射頻收發前端兩部分組成。圖 4.3 非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統框圖 65 數字處理模塊包括發射端（8 個 1U 機箱）和接收端（2 個 1U 機箱），均包含 FPGA 模塊和中頻模塊。毫米波前端采用“磚墻式”架構堆疊進行研制，其通道規?？偣舶?64 個發

163、射通道和 16 個接收通道。其中射頻部分每 8 個通道構成一個射頻子陣，中頻部分每 4 個通道構成一個中頻子陣（中頻部分與基帶部分相對應，每個基帶板包括 4 個 ADC/DAC 通道），中頻信號直接通過 DAC 輸出或ADC 采樣。除此之外，系統還包括本振模塊，非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統框圖如圖 4.3 所示?！按u墻式”非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列樣機陣列采用階梯脊天線架構設計，尺寸較小，滿足大角度波束掃描需求，易于與射頻前端電路集成，非對稱陣列結構示意圖如圖 4.4 所示。圖 4.4 非對稱陣列結構示意圖 毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統信號互連框圖如圖 4.5 所

164、示，毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統控制連接框圖如圖 4.6 所示。各部分功能電路均采用模塊化設計，基帶、中頻、本振以及射頻模塊間的信號傳輸接頭主要采用小尺寸的 SMP 接頭，控制信號主要采用扁平排針接頭，可以有效縮小尺寸，提高集成度。另外，各模塊接口連接器均采用框圖對應的接頭進行電路設計，有助于后續整機互聯時模塊連接便利可靠。66 DACSMP-SMP線纜64TX中頻模塊16SMP接頭416SMP側插接頭416SMP-SMP線纜64TX變頻模塊8RX變頻模塊2本振模塊RX中頻模塊4ADC100M參考輸入SMP-SMP線纜8SMP穿墻頭8SMP穿墻頭8SMP-SMP線纜2SMP穿墻頭2SM

165、P穿墻頭2SMA線纜1SMA穿墻接頭1SMP-SMP線纜16SMP接頭44SMP側插接頭44SMP-SMP線纜64 圖 4.5 毫米波全數字 MIMO 陣列收發系統信號互連框圖 DACTX中頻模塊16TX變頻模塊8RX變頻模塊2本振模塊RX中頻模塊4ADC100M參考輸入控制接口(2.54mm排針)：SPI+UART+GND+電源開關FPGAFPGA控制接口(2.54mm排針)：SPI+UART+GND+電源開關總控模塊JP HX254ISP排線8控制接口(HX254)：UART+GNDISP排線2控制接口(扁平排線)：SPI+UART+GND+電源開關 圖 4.6 毫米波全數字 MIMO 陣

166、列收發系統控制連接框圖 4.1.1.1 射頻天線一體化陣列設計射頻天線一體化陣列設計 1.階梯脊天線單元及陣列階梯脊天線單元及陣列58 在“磚墻式”物理結構中，天線采用端射天線，每個天線單元伴隨一路毫米波通道。采用這種結構易于大陣面的制作，天線陣面可以在 X 軸和 Z 軸兩個維度無限擴展，毫米波電路占用 Y 軸空間，與陣面拓展空間互不干擾。為了提高非對稱毫米波全數字 MIMO 系統波束覆蓋能力（方位角 120 度，俯仰角 80 度），天67 線陣列應在 E 平面和 H 平面都具有大角度掃描能力。因此，擁有小型化寬波束的端射天線單元及其相關陣列是一項研究重點。錐形槽天線（TSA）是最常見的端射天

167、線形式，但其用于輻射的“兩臂”寬度往往超過了半個波長，使其在沿著“兩臂”方向組陣后在大掃描角度會出現柵瓣?；诖?，將對其進行小型化處理。根據鏡像原理，將 TSA 的一個臂轉換為地平面，這樣就可以縮減天線單元在“兩臂”方向的尺寸，達到組陣時抑制柵瓣的目的。另外，為了降低加工難度，將脊結構從漸變脊改為階梯脊的形式。整個變換過程如圖 4.7 所示。圖 4.7 TSA 天線變換過程 天線陣面采用最常見的矩形陣面，該種陣面已經有完備的研究和設計理論。系統的工作頻率為 26GHz，對應的半波長間距為 5.7mm。在實際應用中，方位角需要進行大角度波束掃描，因此天線橫向間距定位 5.7mm，從而滿足無柵瓣條

168、件?？紤]到毫米波電路裝配后的厚度以及俯仰角度掃描需求，縱向間距尺寸定為7mm 約為 0.6 個波長。在該間距下無柵瓣掃描角度為41.8。經過優化后最終的天線單元以及天線陣面如圖 4.8 所示。圖 4.8 端射天線平面陣列和階梯脊天線單元 68 天線單元由一個 SIW 饋電網絡和兩個金屬結構件組成。兩種金屬結構包括單臂階梯脊結構和地結構，其中階梯脊共分圍三段。為了提升 Z 軸方向天線單元間隔離度，在地結構上增加了一條金屬缺口。該金屬缺口與相鄰單元的階梯脊構成了隔離槽結構，它可以起到扼流的作用?？梢酝ㄟ^調整隔離槽的深度來提高天線單元之間的隔離度。SIW 采用厚度為 0.254mm 的 RO3003

169、 制作，其中，金屬過孔直徑和間距分別為 0.4mm 和 0.6mm。天線單元的具體尺寸在表 4.1 中給出。表 4.1 端射天線平面陣列和階梯脊天線單元 參數 H1 H2 H3 H4 H5 L1 L2 L3 L4 WSIW WANT Warm 值（mm）1.82 1.49 1.41 1 1 3 3.21 2.59 4.04 4.7 5.7 2 階梯脊天線單元在陣列環境中最終的優化結果如圖 4.9 所示。從仿真結果可以看出天線單元在 24-28GHz 時|S11|均小于-15dB，并且陣面邊緣處的單元與陣面中心處的單元有幾乎相同的|S11|曲線。在 24-28GHz 內，天線端口間隔離度在 E面

170、（YOZ 平面）和 H 面（XOZ 平面）分別優于 16dB 和 29dB。在圖 4.9（b）中給出了隔離槽對天線端口間隔離度的具體影響。（a）（b）圖 4.9 階梯脊天線單元仿真結果,(a)天線單元 S 參數仿真結果，(b)有無隔離槽對比仿真結果。以 26GHz 隔離度參數為例，當沒有添加隔離槽時，E 面和 H 面隔離度分別為 12dB 和 21dB。隔離槽結構加入以后，E 面和 H 面天線端口隔離度均有所提升，對于 26GHz 頻段處 E 面和 H 面分別提升 8.7dB 和 9dB。從而證明隔離槽結69 構對天線單元間隔離度性能有明顯改善。為了驗證設計的正確性，對階梯脊端射天線單元以及

171、18 端射天線線陣進行了實物加工和測試。其中階梯脊端射天線單元實物以及其饋電電路如圖 4.10所示，階梯脊天線通過金屬螺絲固定在介質基板上，其中 GCPW 到 SIW 過渡結構采用漸變過渡方案。（a）（b）圖 4.10 階梯脊天線單元實物,(a)天線單元實物照片，(b)天線饋電結構。由于天線單元為獨立測試，因此其結果與陣列中單元結構有一定區別。圖 4.11（a）給出了天線單元的|S11|測試結果和單元增益測試結果。該天線具有寬帶特性，在以 26GHz 為頻率中心的 4GHz 以上的帶寬范圍內|S11|-10 dB，在工作頻帶內具有良好的阻抗匹配，可以滿足實際工程應用要求。測量得到的天線增益約為

172、 5 dBi，由于饋電電路引起了插入損耗損耗，導致實際測得的增益比仿真增益略低。圖 4.11（b）和（c）給出了天線單元的 H 面和 E 面輻射方向圖仿真與測試結果，可以看到天線的交叉極化低于-20dB，方向圖的實測結果與仿真結果吻合度良好。（a）70 （b）（c）圖 4.11 階梯脊天線單元測試結果,(a)天線單元駐波增益測試結果，(b)天線 H 面方向圖測試結果，(c)天線 H 面方向圖測試結果 18 端射天線線陣及其饋電電路如圖 4.12 所示，饋電電路由威爾金森功分器和延時線組成，功分器周圍打孔可以實現有效的信號隔離，饋電電路通過不同長度的延時線實現對每個單元饋電相位的控制。（a）（b

173、）圖 4.12 18 階梯脊天線線陣實物,(a)天線陣列實物照片，(b)天線陣列饋電結構。18 端射天線線陣的測試在微波暗室中進行，測試環境及其波束掃描測試結果如圖 4.13。從測試結果可以看出，該陣列達到了60掃描的能力，能夠滿足非對稱毫米波大規模陣列對于波束掃描、波束指向的相應需求?！按u墻式”結構天線采用端射形式，將二維的天線陣列劃分為一維的線陣，然后再通過結構件將一維的線陣沿著法向的方向組合成二維的陣列。結構堆疊簡單，71 可靠性較高。（a）（b）圖 4.13 18 階梯脊天線線陣測試結果,(a)天線陣列測試環境，(b)天線陣列測試結果。2.射頻收發前端組件射頻收發前端組件 非對稱毫米波

174、全數字MIMO射頻發射前端電路主要由混頻器、中頻放大器、供電模塊及控制模塊組成。由于采用非對稱架構，從而每個天線對應于一路發射通道或一路接收通道。每個射頻發射子陣共 8 個通道，采用兩片四通道混頻器芯片。中頻部分使用一片固定放大器來提供增益，從而保證能夠達到最大的功率輸出。外部輸入本振信號經過 1:2 功分器后輸入至兩片上變頻芯片。在射頻 24.2527.5GHz 的范圍內，考慮信號帶寬為 500MHz，則射頻載波范圍為 24.527.25GHz，由于混頻器芯片中內置二倍頻倍頻器，從而計算出外部輸入本振信號頻率范圍為 10.5 11.875GHz，功率要求約為+6dBm。射頻子陣由板上集成的

175、MCU 控制，每個子陣對外提供一組 UART 接口。相對應地，每個射頻接收子陣同樣是共 8 個通道，使用兩片四通道下變頻芯片，并在中頻添加了一個固定增益的低噪聲放大器提供一定的增益并控制噪聲系數。射頻接收子陣由板上集成的 MCU 控制，每個子陣對外提供一組 UART 接口。收發子陣示意圖如圖 4.14 所示。圖 4.15 展示了射頻子陣的 PCB 疊層結構，共使用 6 層金屬完成設計。通過不同介質板材壓合，在控制成本的同時保證信號傳輸過程中不會出現較大的損耗。72 4G IFAMPAMPAMPAMP4通道上變頻芯片 2AMPAMPAMPAMP 2LO4G IF4G IF4G IF4G IF4G

176、 IF4G IF4G IF功分器4通道上變頻芯片 4G IFAMPAMPAMPAMP4通道下變頻芯片 2AMPAMPAMPAMP 2LO4G IF4G IF4G IF4G IF4G IF4G IF4G IF功分器4通道下變頻芯片 （a）（b）圖 4.14 射頻子陣示意圖,(a)發射子陣，(b)接收子陣。M1M2M3M4M6FR4RO3003 FR4FR4RO4350B0.254mm0.1mm0.254mm0.1mm0.254mmM5 圖 4.15 射頻子陣 PCB 疊層示意圖 最終設計完成的毫米波 8 通道射頻子陣的 PCB 版圖如圖 4.16(a)、(b)所示，其中，SIW 天線饋線部分采用

177、臺階板工藝制作，僅保留 M1-M2 層。圖 4.16(c)則展示了加工并裝配完成后的子陣實物照片，子陣的主體部分尺寸為 93mm 85mm，在主體部分外，還增加了 50mm 42mm 大小的垂直風道用于安裝 4cm 4cm 大小的標準風扇以實現主動散熱。圖 4.17 給出了非對稱毫米波全數字 MIMO 收發前端整機圖。收發前端擁有緊湊的結構，每一層選用收發模塊可以靈活配置。整體結構可以向上進行堆疊。毫米波收發機與本振功分電路共用垂直風道散熱系統，控制電路位于系統底側。73 （a）（b）（c）圖 4.16 (a)毫米波一體化陣列發射子陣 PCB 版圖，(b)毫米波一體化 陣列接收子陣 PCB 版

178、圖，(c)發射/接收子陣實物照片。圖 4.17 非對稱毫米波全數字 MIMO 收發前端陣列 74 毫米波射頻前端電路的性能指標直接影響整個MIMO收發系統的最終性能，由于整個毫米波陣列的天線與電路部分完全集成，因此測試采用 OTA 的形式，在微波暗室中進行測試。測試分兩次進行，分別同時生成 6 個波束和 15 個波束，對應 6 個終端和 15 個終端設備，測試指標為 EVM，可以全面地評估陣列前端在系統中的性能。測試結果如圖 4.18 和圖 4.19 所示。（a）（b）圖 4.18 非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端 EVM 測試結果（下行 6 波束）,(a)單波束 EVM，(b)6 波束

179、 EVM 75 （a）（b）圖 4.19 非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端 EVM 測試結果（下行 15 波束）,(a)單波束 EVM，(b)15 波束 EVM 由測試結果可以看到，非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端發射陣列在多個波束同時工作的情況下，在系統中可以達到的 EVM 平均小于 5%，信噪比大于 26dB，滿足非對稱全數字系統下行的需求。非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端接收陣列也采用 OTA 測試，由終端產生測試信號，由非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端接收陣列接收、變頻后，由數字處理模塊采樣和處理，得到實際的性能指標。測試結果如圖 4.20 所示。76 圖 4.

180、20 非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列前端 EVM 測試結果（上行）4.1.1.2 基帶數據收發系統基帶數據收發系統 非對稱架構下，接收和發送的通道數量不再相等，這意味著對應的數字處理單元的規模也不再相等。同樣，與射頻部分做相似的考慮，在數字處理單元部分采用收發分離的架構可以提高靈活性，以適配射頻部分。非對稱毫米波全數字MIMO 陣列的數字基帶處理系統，包括數字接收部分、數字發射部分等，原理框圖如圖 4.21 所示。圖 4.21 非對稱毫米波全數字 MIMO 數字處理單元架構 數字發射系統負責支持非對稱毫米波全數字 MIMO 陣列系統、完成發射機基帶數據的生成和預編碼、輸出中頻信號供射頻部分

181、使用以及實現陣列的波束管理及資源調度算法。圖 4.22 展示了數字發射系統的結構框圖，數字發射系統由光接口子系統、現場可編程邏輯門陣列（Field Programmable Gate Array,FPGA）子系統、數字模擬轉換器（Digital-to-Analog Converter,DAC）子系統、時鐘子系77 統以及電源子系統構成。圖 4.22 四通道數字發射系統架構圖 光接口子系統負責與上位機之間的通信，接收來自上位機的數據，并將其轉換為電信號送至 FPGA 進行處理。FPGA 子系統負責處理來自于上位機的數據，對數據進行調制、完成波束成形和預編碼處理，并將數據映射到不同的 DAC 通道

182、上。DAC 子系統負責完成基帶數據的數模轉換，將數字信號轉換為模擬中頻信號，并對信號進行濾波處理，提供給后級射頻系統。時鐘子系統負責為四通道數字發射系統中的其他子系統提供時鐘信號，實現各個子系統之間的同步，并降低可能存在的時延和抖動，同時提供與外部信號同步的接口，以實現與其他系統之間的同步。電源子系統負責提供干凈可靠的電源軌，此處不做詳述。需要說明的是，光接口子系統與FPGA子系統間使用Aurora協議進行通信，FPGA 子系統與 DAC 子系統之間使用 JESD204B 協議進行通信。Aurora 是一個用于點對點串行鏈路間移動數據的可擴展輕量級鏈路層協議。這為物理層提供透明接口，讓專有協議

183、或業界標準協議上層能方便地使用高速收發器。雖然使用的邏輯資源非常少，但 Aurora 能提供低延遲高帶寬和高度可配置的特性集。數字基帶收發系統基于 ZCU106 平臺+ADC/DAC 進行研制，其中每個子板集成四個通道，圖 4.23 給出了數字發射系統和數字接收系統的結構框圖。78 圖 4.23 結構框圖,(a)數字發射系統，(b)數字接收系統 1.數字處理模塊數字處理模塊 數字處理模塊采用了 XCVU9P FPGA 芯片和 Zynq-7000 系列 SOC 作為主要數字基帶處理模塊，每個基帶處理模塊連接一個 4 通道 DAC 或 ADC 子板，整體結構框圖如圖4.24所示。每個數字處理模塊支

184、持4通道收發，帶寬為400 MHz。支持 4 個 QSFP 光口，4 個 SFP28 接口和 2 個 Firefly 接口，接口豐富，可擴展性強?；鶐幚砟K布線圖如圖 4.25 所示，實物照片如圖 4.26 所示。圖 4.24 數字處理模塊結構框圖 79 圖 4.25 基帶處理模塊布線圖 圖 4.26 基帶處理模塊實物照片 2.數字中頻發射機數字中頻發射機 數字基帶收發系統中的發射機包含若干個 4 通道的數字中頻基帶發射模塊，其框圖如圖 4.27，主要由 FPGA 板（ZCU106）和 2 片高速 RF DAC AD9173 組成。高速 RF DAC 基帶板 PCB 實物圖如圖 4.28。圖

185、 4.27 四通道的數字中頻基帶發射模塊 80 圖 4.28 四通道 RF DAC PCB 實物圖 為了簡化中頻電路設計并提高信號質量，采用 RF 直接合成的架構，數字基帶信號使用 DAC 內部的 NCO 在數字域變頻到中頻后再由 DAC 播放直接產生中頻信號，可以有效地避免零中頻方案帶來的本征泄露和 IQ 失配等問題，減少了本振和 IQ 信號校準的過程。關于中頻頻率的選取，為了減輕后級的毫米波變頻模塊的壓力，在保證信號質量的前提下盡可能提高。3.數字中頻接收機數字中頻接收機 數字基帶收發系統中的基帶接收機包含若干個 4 通道的數字中頻基帶接收模塊，其框圖如圖 4.29，主要由 FPGA 板（

186、ZCU106）和 2 片高速 RF ADC AD6688組成。四通道高速 ADC 基帶板 PCB 實物圖如圖 4.30。圖 4.29 四通道的數字中頻基帶接收模塊 圖 4.30 四通道 RF ADC PCB 實物圖 81 為了避免零中頻的方案固有的本振泄露和 IQ 失配，接收通道使用 RF 直接采樣架構直接采樣中頻信號在數字域經過下變頻抽取濾波后得到基帶信號。4.數字基帶板同步數字基帶板同步 多塊基帶板的同步主要基于 JESD204B subclass1 確定性時延實現，通過使多塊基帶板的 SYSREF 信號同步達到系統同步的目的。同步方案如圖 4.31 所示。圖 4.31 數字基帶板同步示意

187、框圖 多塊基帶板的同步需要一塊單獨的時鐘同步板，其框圖由圖 4.32 所示。主要由兩路低延時時鐘分配器分別輸出同步的時鐘和觸發信號給相應的基帶板，使所有的基帶板有同步的參考時鐘和同步觸發信號達到系統同步的目的。圖 4.32 時鐘同步板框圖 82 5.基帶數據收發系統性能測試基帶數據收發系統性能測試 對于發射系統，基于 ZCU106 平臺和自制基帶板進行了測試。其中 DAC 使用了 Mode3 雙 link 模式，基帶數據速率為 580 MSPS，DAC 使用 18 倍插值，插值后速率為 10.44GSPS，Lane 速率為 10.6 Gbps。分別采用 10 KHz 單音和 5GNR-400M

188、-TM3.1 信號進行了測試，在測試過程中，把兩種測試信號重采樣至 580 MSPS，然后按照幅度最大值定點化后使用 DAC 播放，分別測試 DAC NCO 設置在不同頻點時的信號功率和解調后的 EVM，測試結果如表 4.2 所示。表 4.2 數字發射系統測試 NCO 中頻（GHz）2.4 3.4 3.8 4.2 單音信號功率（dBm）4.62 2.18 0.53 0.07 NR 信號功率（Bm）-8.70-11.32-12.69-13.40 NR 解調 EVM（%）1.12 1.30 1.47 1.85 對于接收系統，使用 ADI ADS7V2 和 AD6688 評估板進行了測試。其中，AD

189、C 采樣率配置為 2.32 GSPS，基帶配置為 580 MSPS 數據速率和 4 倍抽取模式，DDC 采用 Fs/4 中頻復數模式。測試信號采用 5G NR-400M-TM3.1，使用信號源播放不同功率和頻率的 NR 信號使用 ADC 捕獲后上傳到 PC,下載到信號源播放并使用頻譜儀測試解調后 EVM，測試結果如表 4.3 所示，其中，原始 NR信號經頻譜儀解調的 EVM 為 0.59%。表 4.3 數字接收系統測試 EVM 信號功率（dBm）中頻頻率（GHz）0-10-20 2.9（5/4 Fs）0.86%1.08%2.32%4.06（7/4 Fs）0.84%1.07%2.57%對于發射系

190、統的 DAC 同步也進行了測試，測試基于兩套 ZCU106+自制基帶板的平臺進行，其結構框圖如圖 4.33 所示。83 圖 4.33 數字發射系統的 DAC 同步測試結構框圖 同步機制使用 JESD204B subclass1 確定性時延，使用外部 SYNC 觸發產生one-shot 模式的 SYSREF 信號用于多器件同步，目前測試結果，同一塊基帶板的4 個通道同步誤差0.4 ns，兩塊基帶板的同步誤差100 個），有潛力成為 6G 核心方案。在波束成形技術方面，全數字控制實現精準多波束，結合遺傳算法優化權值矩陣，平衡等效輻射功率（EIRP）與信干比（SIR），較傳統切比雪夫分布提升 SIR

191、 14dB 以上，并通過帶限預失真模型降低多通道非線性串擾，使誤差矢量幅度（EVM）控制在 5%以內。此外，遠場比較法與空口 OTA 測試的引入，實現了波束等效全向輻射功率（BEIRP）的高精度標定，為系統性能評估提供可靠依據。在系統驗證方面，白皮書展示了“磚墻式”與“瓦片式”兩種樣機架構的研制成果?！按u墻式”架構采用端射天線與模塊化射頻前端，支持 64 發 16 收通道，實測 EVM 低于 2.6%；“瓦片式”架構集成硅基多通道芯片與平面天線，陣列密度提升 50%，尺寸大幅縮減。室內外試驗驗證表明，非對稱架構在 15 波束并行傳輸時系統容量達 31.92Gbps，外場 6 波束傳輸速率較對稱

192、混合波束架構提升133 50%，每比特能耗降低 53.8%，滿足綠色通信需求。多路 4K 視頻實時傳輸的成功演示，進一步驗證了該架構在高清通信、工業互聯網等場景的商用潛力。太赫茲頻段作為 6G 的重要拓展方向，其芯片與傳輸技術取得顯著突破。D波段（110170GHz）OOK 調制芯片通過金絲鍵合直連實現 32Gbps 數據傳輸，轉換增益達38.5dB；220GHz滑動中頻收發機支持42GHz帶寬，輸出功率8.7dBm，單波束傳輸速率可達50Gbps以上；硅基260GHz功放芯片飽和功率達14.7dBm，功率附加效率（PAE）提升至 3.13%；300GHz 四通道系統結合本振移相與硅透鏡技術，

193、為太赫茲 MIMO 應用奠定基礎。傳輸實驗中，D 波段空口測試展現清晰眼圖，300G 太赫茲鏈路通過硅透鏡技術提升等效全向輻射功率（EIRP），220G太赫茲鏈路傳輸距離突破百米級，為未來超高速無線通信提供了技術儲備。展望未來，非對稱毫米波太赫茲大規模陣列架構將推動 6G 向超高速率、全域覆蓋邁進。然而，仍需在器件集成化、智能波束管理、標準化與生態構建等領域持續突破。通過 CMOS/SiGe 工藝優化降低太赫茲芯片成本，結合 AI 算法實現動態波束優化，并推動空口協議與產業生態協同發展，將成為下一階段的研究重點。6G 時代，這一技術將賦能移動通信網絡，賦能智慧城市、全息通信、遠程醫療等新興應用

194、，開啟泛在智能連接的新紀元。134 參考文獻參考文獻 1 G.Falciasecca,“Marconis Early Experiments in Wireless Telegraphy,1895,”IEEE Antennas and Propagation Magazine,vol.52,no.6,pp.220-221,Dec.2010.2 J.A.del Peral-Rosado,R.Raulefs,J.A.Lpez-Salcedo and G.Seco-Granados,“Survey of Cellular Mobile Radio Localization Methods:From

195、1G to 5G,”IEEE Communications Surveys&Tutorials,vol.20,no.2,pp.1124-1148,Secondquarter 2018.3 T.Farley,“Mobile telephone history,”Telektronikk,vol.101,no.34,pp.2234,2005.4 GSM Memorandum of Understanding,Copenhagen,Denmark,Eur.CEPT,Sep.1987.5 F.Hillebrand,“The creation of standards for global mobile

196、 communication:GSM and UMTS standardization from 1982 to 2000,”IEEE Wireless Communications,vol.20,no.5,pp.24-33,October 2013.6 H.Holma and A.Toskala,“WCDMA for UMTS:Radio Access for Third Generation Mobile Communications,”Chichester:Wiley,2000.7 S.Abeta,M.Tanno,and M.Iwamura,“Standardization trends

197、 in LTE enhancement,”NTT DOCOMO Technical Journal,vol.12,no.1,pp.4244,2010.8 C.Hoymann et al.,“LTE release 14 outlook,”IEEE Communications Magazine,vol.54,no.6,pp.44-49,June 2016.9 T.S.Rappaport et al.,“Millimeter Wave Mobile Communications for 5G Cellular:It Will Work!,”IEEE Access,vol.1,pp.335-349

198、,2013.10 S.Chen and J.Zhao,“The requirements,challenges,and technologies for 5G of terrestrial mobile telecommunication,”IEEE Communications Magazine,vol.52,no.5,pp.36-43,May 2014.11 T.S.Rappaport,Y.Xing,G.R.MacCartney,A.F.Molisch,E.Mellios and J.Zhang,“Overview of Millimeter Wave Communications for

199、 Fifth-Generation(5G)135 Wireless NetworksWith a Focus on Propagation Models,”IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.65,no.12,pp.6213-6230,Dec.2017.12 A.Osseiran et al.,“Scenarios for 5G mobile and wireless communications:the vision of the METIS project,”IEEE Communications Magazine,vol.5

200、2,no.5,pp.26-35,May 2014.13 E.Dahlman et al.,“5G wireless access:requirements and realization,”IEEE Communications Magazine,vol.52,no.12,pp.42-47,December 2014.14 F.Boccardi,R.W.Heath,A.Lozano,T.L.Marzetta and P.Popovski,“Five disruptive technology directions for 5G,”IEEE Communications Magazine,vol

201、.52,no.2,pp.74-80,February 2014.15 C.-X.Wang et al.,“Cellular architecture and key technologies for 5G wireless communication networks,”IEEE Communications Magazine,vol.52,no.2,pp.122-130,February 2014.16 J.Qiao,X.S.Shen,J.W.Mark,Q.Shen,Y.He and L.Lei,“Enabling device-to-device communications in mil

202、limeter-wave 5G cellular networks,”IEEE Communications Magazine,vol.53,no.1,pp.209-215,January 2015.17 NR;Base Station(BS)Radio Transmission and Reception(Release 16),document 3GPP TS 38.104,2019.18 J.Lee et al.,“Spectrum for 5G:Global Status,Challenges,and Enabling Technologies,”IEEE Communications

203、 Magazine,vol.56,no.3,pp.12-18,March 2018.19 W.Hong et al.,“Multibeam Antenna Technologies for 5G Wireless Communications,”IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.65,no.12,pp.6231-6249,Dec.2017.20 J.Liu,Y.Shi,Z.M.Fadlullah and N.Kato,“Space-Air-Ground Integrated Network:A Survey,”IEEE Comm

204、unications Surveys&Tutorials,vol.20,no.4,pp.2714-2741,Fourthquarter 2018.21 T.S.Rappaport et al.,“Wireless Communications and Applications Above 100 GHz:Opportunities and Challenges for 6G and Beyond,”IEEE Access,vol.7,pp.78729-78757,2019.136 22 J.Foust,“SpaceXs space-Internet woes:Despite technical

205、 glitches,the company plans to launch the first of nearly 12,000 satellites in 2019,”IEEE Spectrum,vol.56,no.1,pp.50-51,Jan.2019.23 I.del Portillo,B.Cameron,and E.F.Crawley,“A technical comparison of three low earth orbit satellite constellation systems to provide global broadband,”Acta Astronautica

206、,vol.159,pp.123135,2019.24 W.Hong et al.,“The Role of Millimeter-Wave Technologies in 5G/6G Wireless Communications,”IEEE Journal of Microwaves,vol.1,no.1,pp.101-122,Jan.2021.25 洪偉,徐俊,陳繼新,郝張成,周健義,于志強,楊廣琦,蔣之浩,余超,胡云,侯德彬,朱曉維,陳喆,周培根.面向6G的最優和次優毫米波大規模波束成形陣列架構J.電子與信息學報.doi:10.11999/JEIT250109 26 G.J.Foschi

207、ni and M.J.Gans,“On limits of wireless communications in a fading environment when using multiple antennas,”Wireless Personal Communications,vol.6,pp.311335,1998.27 D.O.Reudink,A.S.Acampora and Yu-Shuan Yeh,“The transmission capacity of multibeam communication satellites,”Proceedings of the IEEE,vol

208、.69,no.2,pp.209-225,Feb.1981.28 P.Zhang,W.J.Xu,H.Gao et al.,“Toward wisdom-evolutionary and primitive-concise 6G:A new paradigm of semantic communication networks,”Engineering,vol.8,no.1,pp.6073,2022.29 W.Yang et al.,“Semantic Communications for Future Internet:Fundamentals,Applications,and Challeng

209、es,”IEEE Communications Surveys&Tutorials,vol.25,no.1,pp.213-250,Firstquarter 2023.30 H.Barka,G.Kaddoum,M.Sahabul Alam,B.Selim and M.Au,“Beyond Shannon Capacity:Deep Semantic Communication for Enhanced Performance in Impulsive Noise Environments,”IEEE Wireless Communications Letters,vol.14,no.1,pp.1

210、48-152,Jan.2025.31 H.Xu,J.W.Wu,Z.J.Qi,et al.“A physical-based perspective for understanding and utilizing spatial resources of wireless channels,”ArXiv,2024,abs/2410.06115.137 32 X.-H.You,C.-X.Wang,J.Huang,et al.,“Towards 6G wireless communication networks:Vision,enabling technologies,and new paradi

211、gm shifts,”Science China(Information Sciences),vol.64,no.1,pp.174,Jan.2020.33 N.Ge,C.X.Jiang,J.H.Lu.“A Systematic Perspective on Communication Innovations Toward 6G,”Engineering,2023,31(12):19-24.34 張海君,夏清悅,馬旭,等.6G低空通信場景下的無人機部署優化研究J.航空報,2025,在線出版,1-27.http:/ 王映民,孫韶輝,高秋彬等.5G傳輸關鍵技術M.北京:電子工業出版社,2016:12

212、-13.36 張傳福,趙立英,張宇.5G移動通信系統及關鍵技術M.北京:電子工業出版社，2018:25-30.37 尤肖虎、潘志文、高西奇等編著.5G移動通信系統設計與標準詳解M.北京:人民郵電出版社,2020:1-4.38 張平，王衛東著.5G 毫米波通信技術與應用M.北京：電子工業出版社，2021:33-35.39 B.Yang,Z.Yu,J.Lan,R.Zhang,J.Zhou and W.Hong,“Digital Beamforming-Based Massive MIMO Transceiver for 5G Millimeter-Wave Communications,”IEEE

213、 Transactions on Microwave Theory and Techniques,vol.66,no.7,pp.3403-3418,July 2018.40 L.Kuai et al.,“A N260 Band 64 Channel Millimeter Wave Full-Digital Multi-Beam Array for 5G Massive MIMO Applications,”IEEE Access,vol.8,pp.47640-47653,2020.41 C.Guo et al.,“Design and Implementation of a Full-Digi

214、tal Beamforming Array With Nonreciprocal Tx/Rx Beam Patterns,”IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters,vol.19,no.11,pp.1978-1982,Nov.2020.42 Q.Q.Lin,J.Xu,K.Chen,et al.“A Single-Board Integrated Millimeter-Wave Asymmetric Full-Digital Beamforming Array for B5G/6G Applications,”Engineering,2024,

215、41(10):35-50.138 43 X.Gao,L.Dai,S.Han,C.-L.I and R.W.Heath,“Energy-Efficient Hybrid Analog and Digital Precoding for MmWave MIMO Systems With Large Antenna Arrays,”IEEE Journal on Selected Areas in Communications,vol.34,no.4,pp.998-1009,April 2016.44 V.Venkateswaran,F.Pivit and L.Guan,“Hybrid RF and

216、 Digital Beamformer for Cellular Networks:Algorithms,Microwave Architectures,and Measurements,”IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,vol.64,no.7,pp.2226-2243,July 2016.45 S.A.Busari,K.M.S.Huq,S.Mumtaz,L.Dai and J.Rodriguez,“Millimeter-Wave Massive MIMO Communication for Future Wireles

217、s Systems:A Survey,”IEEE Communications Surveys&Tutorials,vol.20,no.2,pp.836-869,Secondquarter 2018.46 A.N.Uwaechia and N.M.Mahyuddin,“A Comprehensive Survey on Millimeter Wave Communications for Fifth-Generation Wireless Networks:Feasibility and Challenges,”IEEE Access,vol.8,pp.62367-62414,2020.47

218、T.Kebede,Y.Wondie,J.Steinbrunn,H.B.Kassa and K.T.Kornegay,“Precoding and Beamforming Techniques in mmWave-Massive MIMO:Performance Assessment,”IEEE Access,vol.10,pp.16365-16387,2022.48 D.Tang et al.,“24.1 A 90-to-180GHz APD-Integrated Transmitter Achieving 18dBm Psat in 28nm CMOS,”2024 IEEE Internat

219、ional Solid-State Circuits Conference(ISSCC),San Francisco,CA,USA,2024,pp.411-413.49 R.Zhang et al.,“A D-Band OOK Transmitter With 50-GHz Bandwidth Achieving 32-Gbps Data Rate in 28-nm CMOS,”IEEE Journal of Solid-State Circuits,vol.59,no.8,pp.2347-2361,Aug.2024.50 D.Tang et al.,“A Compact 90180 GHz,

220、1518 dBm Power Amplifier With Novel Self-Shielding Load-Open Balun and Broadband Fourth-Order LC Ladder Power Combiner in 28-nm CMOS,”IEEE Journal of Solid-State Circuits,Early Access,pp.1 14.51 Z.Li,J.Chen,H.Li,J.Yu,Y.Lu,R.Zhou,Z.Chen,W.Hong,“A 220-GHz Sliding-IF Quadrature Transmitter and Receiver

221、 Chipset for High Data Rate 139 Communication in 0.13-m SiGe BiCMOS,”IEEE Journal of Solid-State Circuits,vol.58,no.7,2023,pp.1913 1927.52 J.Yu,J.Chen,P.Zhou,H.Li,Z.Wang,Z.Li,Z.Chen,P.Yan,D.Hou,H.Gao,and W.Hong,“A 211-to-263-GHz Dual-LC-Tank-Based Broadband Power Amplifier With 14.7-dBm PSAT and 16.

222、4-dB Peak Gain in 130-nm SiGe BiCMOS,”IEEE Journal of Solid-State Circuits,vol.58,no.2,2023,pp.1 13.53 H.Li,J.Chen,D.Hou,Z.Li,R.Zhou,Z.Chen,P.Yan,and W.Hong,“W-band Scalable 2 2 Phased-Array Transmitter and Receiver Chipsets in SiGe BiCMOS for High Data-Rate Communication,”IEEE Journal of Solid-Stat

223、e Circuits,vol.57,no.9,2022,pp.2685 2701.54 S.Yang,Z.Yu and J.Zhou,“A Low-Loss Broadband Planar Transition from Ground Coplanar Waveguide to Substrate-Integrated Coaxial Line,”IEEE Microwave and Wireless Components Letters,vol.31,no.11,pp.1191-1194,Nov.2021.55 S.Yang and J.Zhou,“A Miniaturized End-f

224、ire Antenna Planar Array with Wide-angle Scanning Performance for Base-Station Applications”2021 IEEE International Symposium on Antennas and Propagation and USNC-URSI Radio Science Meeting,Singapore,2021.56 L.Zhu et al.,“A Design Method to Realize Manufacture-Friendly Millimeter-Wave Folded Substra

225、te Integrated Waveguide Bandpass Filters,”IEEE Transactions on Circuits and Systems II:Express Briefs,2022.57 許志偉.非對稱架構毫米波數字多波束接收陣列關鍵技術研究D.東南大學,2023.DOI:10.27014/ki.gdnau.2023.002217.58 楊仕林.未來移動通信射頻關鍵技術研究：大頻比結構復用與非對稱射頻模組D.東南大學,2022.DOI:10.27014/ki.gdnau.2022.000179.59 Z.Wang,J.Xu,L.Qian,Z.Yu,J.Zhou

226、and W.Hong,“Beam Pattern Synthesis for Both Low Interbeam Interference and Enhanced EIRP in Millimeter-Wave Multibeam Phased Arrays,”IEEE Antennas and Wireless Propagation Letters,vol.23,no.11,pp.3614-3618,Nov.2024.140 60 J.Guo,Y.Hu,and W.Hong,“A 45Polarized Wideband and Wide-Coverage Patch Antenna

227、Array for Millimeter-Wave Communication,”IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.70,no.3,pp.1919-1930,March 2022.61 S.D.Zheng,Z.K.Li,P.G.Zhou,W.Hong,et al,“A 300-GHz Upconverter with 0-dBm Psat and 44-GHz Bandwidth in 130-nm SiGe BiCMOS,”in IEEE Microwave and Wireless Technology Letters,vo

228、l.33,no.12,pp.1646-1649,Dec.2023.62 Z.Jiang et al.,“A Trigger-Free Multi-Active-Probe Anechoic Chamber System for 5G/6G Millimeter Wave OTA Test,”IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,vol.71,no.10,pp.4449-4458,Oct.2023.63 L.Wen et al.,“A Dual-Polarized Aperture-Sharing Phased-Array An

229、tenna for 5G(3.5,26)GHz Communication,”IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.71,no.5,pp.3785-3796,May 2023.64 L.Wen,Z.Yu,C.Chen,L.Zhu,J.Zhou,and W.Hong,“Design of Evanescent Quad-ridge Antenna with Compact Transition for 5G Millimeter-Wave Phased-Array Applications,”IEEE Antennas and Wir

230、eless Propagation Letters,vol.22,no.10,pp.2532-2536,Oct.2023.65 W.Chen,Z.Yu,J.Zhou and W.Hong,“Design of Coupler-Switch Network and Interference Cancellation Scheme for Highly Scalable Self-Calibration Beamforming Systems,”IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques.66 X.-L.Yang,X.-W.Zhu an

231、d X.Wang,“Dual-Band Substrate Integrated Waveguide Filters Based on Multi-Mode Resonator Overlapping Mode Control,”IEEE Transactions on Circuits and Systems II:Express Briefs,vol.70,no.6,pp.1971-1975,June 2023.67 L.Zhu et al.,“An Efficient OTA Calibration and Pattern Estimation Method for 5G mmWave

232、Large-Scale Arrays,”IEEE Transactions on Antennas and Propagation,vol.70,no.9,pp.8440-8451,Sept.2022.68 W.Kong,Y.Hu,J.Li,L.Zhang and W.Hong,“2-D Orthogonal Multibeam Antenna Arrays for 5G Millimeter-Wave Applications,”IEEE Transactions on Microwave Theory and Techniques,vol.70,no.5,pp.2815-2824,May

233、2022.141 69 P.G.Zhou,J.X.Chen,D.B.Hou,W.Hong,et al,“A Broadband Power Amplifier in 130-nm SiGe BiCMOS Technology”IEEE Solid-State Circuits Letters,vol,4.2021.70 Jincai Wen,Meng Yu.“A reconfigurable dual-band low noise amplifier for 5G in 65nm CMOS,”Electronics letters,vol.59,no.11,pp.1-3,June 2023.7

234、1 Y.W.Zhou,M.H.Mi,M.Yang,Y.T.Han,P.F.Wang,Y.L.Chen,J.L.Liu,C.Gong,Y.W.Lu,M.Zhang,Q.Zhu,X.H.Ma,and Y.Hao,“High performance millimeter-wave InAlN/GaN HEMT for low voltage RF applications via regrown Ohmic contact with contact ledge structure”Applied Physics Letters,vol.120,no.6,pp.062104,Feb.2022.72 P

235、.F.Wang,M.H.Mi,M.Zhang,J.J.Zhu,Y.W.Zhou,J.L.Liu,S.J.Liu,L.Yang,B.Hou,X.H.Ma,and Y.Hao,“High linearity AlGaN/GaN HEMT with double-th coupling for millimeter-wave applications”Chinese Physics B,vol.31,no.2,pp.027103,Sep.2021.73 Z.H.Chen,M.H.Mi,J.L.Liu,P.F.Wang,Y.W.Zhou,M.Zhang,X.H.Ma,and Y.Hao,“A nove

236、l Si-rich SiN bilayer passivation with thin-barrier AlGaN/GaN HEMTs for high performance millimeter-wave applications”Chinese Physics B,vol.31,no.11,pp.117105,Sep.2022.74 郭翀,胡云,蔣政波,等.5G毫米波基站的OTA校準與測試方法研究J.微波學報,2019,35(06):72-76+96.DOI:10.14183/ki.1005-6122.201906014.142 縮略語縮略語 1G The 1st Generation

237、第一代移動通信 2G The 2nd Generation 第二代移動通信 3G The 3rd Generation 第三代移動通信 3GPP The 3rd Generation Partnership Project 第三代合作伙伴項目 4G The 4th Generation 第四代移動通信 5G The 5th Generation 第五代移動通信 6G The 6th Generation 第六代移動通信 AAU Active Antenna Unit 有源天線單元 ADC Analog to Digital Converter 模數轉換器 BBU Base Band Unit

238、基帶處理單元 BEIRP Beam Effective Isotropic Radiated Power 等效全向輻射功率 BGA Ball Grid Array Package 球柵陣列封裝 CDMA Code Division Multiple Access 碼分多址 CN Core Network 核心網 CPW Coplanar Waveguide 共面波導 CRB Cramr-Rao Bound 克拉美-羅界 DAC Digital to Analog Converter 數模轉換器 DBF Digital Beamforming 數字波束成形 DoA Direction Of Ar

239、rival 波達方向 DPD Digital Pre-Distortion 數字預失真 EIRP Effective Isotropic Radiated Power 等效全向輻射功率 EVM Error Vector Magnitude 誤差矢量幅度 FDD Frequency-division Duplex 頻分雙工模式 FDMA Frequency Division Multiple Access 頻分多址 FPGA Field-Programmable Gate Array 現場可編程門陣列 GCPW Ground Coplanar Waveguide 接地共面波導 GSG Groun

240、d-Signal-Ground 地-信號-地 143 ISS Impedance Standard Substrate 阻抗標準襯底 LNA Low Noise Amplifier 低噪聲放大器 LO Local Oscillator 本地振蕩器 LOS Line of Sight 視線傳播 MCU Microcontroller Unit 微控制單元 MIMO Multiple-Input Multiple-Output 多輸入多輸出 OFDM Orthogonal Frequency Division Multiplexing 正交頻分復用 OOK On-Off Keying 開關鍵控 O

241、TA Over-The-Air 空中下載技術 PA Power Amplifier 功率放大器 PAM Pulse Amplitude Modulation 脈沖調制 QAM Quadrature Amplitude Modulation 正交振幅調制 RMS Root Mean Square 均方根 RMSE Root Mean Square Error 均方根誤差 SICL Substrate Integrated Coaxial Line 基片集成同軸線 SIR Signal to Interference Ratio 信號干擾比 SISO Single-Input Single-Out

242、put 單輸入單輸出 SIW Substrate Integrated Waveguide 基片集成波導 SPI Serial Peripheral Interface 串行外設接口 TDMA Time Division Multiple Access 時分多址 TSA Tapered Slot Antenna 錐形槽天線 UDC Up-and-Down Converter 上下變頻器 UE User Equipment 用戶終端設備 144 致致 謝謝 誠摯感謝如下人員對本白皮書做出的貢獻：總編輯：洪偉，東南大學 貢獻單位與人員：東南大學 朱曉維、郝張成、陳繼新、周健義、蔣政波、王海明、陳喆

243、、于志強、張彥、楊廣琦、周培根、徐俊、王承祥、楊綠溪、蔣之浩、余超、黃永明、樊祥寧、李連鳴、余晨、無奇、黃杰、張鋮、俞菲、徐琴珍、鞏奕、郭翀、王兆億、許志偉、朱立宇、楊仕林、林慶慶、史一童、楊獻龍、黃冬藝、王龍、李澤坤、于佳陽、嚴錚、唐思遠、謝峰、唐大偉、齊玥、李耕余、楊龍安、趙仁榮、張琳瑩等 杭州電子科技大學 孫玲玲、文進才等 西安電子科技大學 宓珉瀚、王鵬飛、周雨威、杜翔等 上海交通大學 周亮、張成瑞等 北京交通大學 談振輝、劉留、周濤、趙友平等 北京理工大學 張焱、何遵文、張萬成等 南京郵電大學 張軍、呂文俊等 電子科技大學 康凱、魏寧、趙晨曦、張青風、余益明、劉輝華、吳韻秋等 北京郵電大學 田磊、唐盼、張宇翔等 浙江大學 李旻、劉永城等 清華大學 戴凌龍、張雷、譚競博、蘇若塵等 145 哈爾濱工業大學（深圳）鄭福春、蔣宇飛、陳梓浩等 紫金山實驗室 胡云、張潁松等 中國電子科技集團公司第五十五研究所 黎明、藺蘭峰、鄭權、蔡利康、賈東銘等 中興通訊股份有限公司 段向陽、別業楠、劉建利、段亞娟等 大唐移動通信設備有限公司 王蒙軍等 廣東省新一代通信與網絡 創新研究院 沈陽、馮葉青、李偉丹等