6G超大规模天线信道波束域传播特性分析_冯瑞.pdf
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1、冯瑞,王承祥,郑一,等.6G 超大规模天线信道波束域传播特性分析J.电波科学学报,2023,38(1):35-43.DOI:10.12265/j.cjors.2022174FENG R,WANG C X,ZHENG Y,et al.Beam domain propagation characteristics analysis of 6G ultra-massive MIMO channelsJ.Chinese journal of radioscience,2023,38(1):35-43.(in Chinese).DOI:10.12265/j.cjors.20221746G 超大规模天线信
2、道波束域传播特性分析冯瑞1,2王承祥2,1*郑一2,1黄杰2,1(1.网络通信与安全紫金山实验室,南京 211111;2.东南大学信息科学与工程学院 移动通信国家重点实验室,南京 210096)摘要 为了探明 6G 超大规模天线信道在波束域的信道传播特性,重点开展了无线信道测量实验与测量数据分析.首先,在典型城市场景下,开展了 sub-6 GHz 频段配置超大规模均匀线阵的视距(light-of-sight,LoS)和非视距(non-LoS,NLoS)信道测量实验;其次,划分若干子阵列,并分别使用高分辨率参数提取算法估计多径幅度、时延和角度;然后,根据不同的子阵列角度分辨率构建虚拟波束,将对应
3、不同虚拟波束角度的多径进行分组及叠加.通过比较不同子阵列在相同角度对应的虚拟波束系数,发现传统天线域的空间非平稳特性在波束域表现不明显.通过分析不同虚拟波束的信道系数,可观察到波束域稀疏特性,并且 LoS 场景的稀疏特性更加明显.针对不同场景下各虚拟波束的多径数目、功率和均方根时延扩展进行拟合分析,可知分别服从高斯分布、高斯分布、均匀分布.此外,分析发现 LoS 场景下虚拟波束间相关性较低,而 NLoS 场景下虚拟波束间相关性随波束分辨率提高而增大.关键词6G;超大规模天线;波束域;信道测量;非平稳特性中图分类号TN928文献标志码A文章编号1005-0388(2023)01-0035-09D
4、OI 10.12265/j.cjors.2022174Beam domain propagation characteristics analysis of 6Gultra-massive MIMO channelsFENG Rui1,2WANG Chengxiang2,1*ZHENG Yi2,1HUANG Jie2,1(1.Purple Mountain Laboratories,Nanjing 211111,China;2.National Mobile Communication Research Laboratory,School ofInformation Science and E
5、ngineering,Southeast University,Nanjing 210096,China)AbstractIn order to fully explore the beam domain channel propagation characteristics,channel measurementsand data analyses are conducted for the sixth-generation(6G)ultra-massive multiple-input multiple-output(MIMO)wireless channel.First,the line
6、-of-sight(LoS)and non-LoS(NLoS)channel measurements in an urban scenario areconducted at sub-6 GHz frequency band with ultra-massive uniform linear array(ULA).Second,the ultra-massive ULAis divided into several sub-arrays.Multipath parameters including amplitude,delay,and angle of arrival,are estima
7、tedusing the high-resolution algorithm.Then,virtual beams are constructed according to the angular resolution of sub-array.Multipaths that belong to different beam angles are grouped and added up.The channel coefficients of differentsub-arrays in the same beam direction are compared to show that the
8、 non-stationary characteristics in antenna domainare less obvious in beam domain.By analyzing channel coefficients of different beams,obvious sparsity can beobserved.The sparsity is more obvious in LoS scenario than that in NLoS scenario.Multipath numbers,powers,androot mean square delay spread(DS)o
9、f different virtual beams are also computed and fitted with Gaussian,Gaussian,and uniform distributions respectively.In addition,it is found that the cross-correlation coefficients of different virtualbeams in LoS scenario are lower than those in NLoS scenario.The virtual beam resolution has great i
10、mpact on the 收稿日期:2022-08-03资助项目:国家重点研发计划(2020YFB1804901);国家自然科学基金(61901109);江苏省重点研发计划(产业前瞻与关键核心技术)(BE2022067,BE2022067-1);中国博士后科学基金面上项目(2021M690628);山东省自然科学基金(ZR2019PF010)通信作者:王承祥 E-mail: 第 38 卷第 1 期电波科学学报Vol.38,No.12023 年 2 月CHINESE JOURNAL OF RADIO SCIENCEFebruary,2023 cross-correlation coefficie
11、nts of different virtual beams in NLoS scenario.Keywords6G;ultra-massive array;beam domain;channel measurement;non-stationarity 引言随着 5G 移动通信系统的大规模商用,在用户和网络需求的持续驱动下,6G 移动通信的研究已如火如荼地展开.6G 将集成人工智能、边缘计算、超材料等先进技术,致力于开启万物智联的新时代1-2.其中,超材料的小型化和宽带化为超大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)的配置带来极大便利3.然而
12、,作为无线通信系统仿真和性能研究的重要基础,超大规模 MIMO 无线信道建模将面临着信道传播特性变化以及模型复杂度急剧增加的问题.为获得超大规模 MIMO 无线信道模型精确度与复杂度的更好折中,本文探索将传统天线域信道特性分析与建模转换至波束域的可行性.一般地,超大规模 MIMO 信道特性分析与建模工作是在传统天线域进行4-7.已有一些研究者开展了典型场景下的超大规模 MIMO 信道测量工作,分析验证了球面波、空间非平稳以及多用户信道硬化等特性8.针对传统天线域信道建模,主要包括确定性信道模型,如射线追踪,以及随机性信道模型.随机性信道模型又包括相关随机信道模型和几何随机信道模型,前者主要依赖
13、于空间协方差矩阵,能够提供简洁的数学表达式,方便进行系统性能分析;后者假设散射体随机分布,通过收发端与散射体的几何关系,推导构建信道冲激响应,具备更高的精确度和灵活性,但复杂度也相应增加.近几年,研究者们为了寻求较低复杂度的信道模型,方便进一步进行信号处理和系统性能分析,将目光转向了波束域信道特性分析与建模.波束域信道模型源于 A.M.Sayeed 提出的虚拟信道表示9.根据天线阵列维度对应的角度分辨率,该建模方法将传播空间划分为若干虚拟角度区间,亦称为虚拟波束;然后,针对收发端虚拟波束对之间的信道进行建模,推导得出的波束域信道模型与天线域信道模型直接存在傅里叶(酉矩阵)变换关系.依赖于二者之
14、间的转换关系,目前已有研究者在几何随机信道模型的基础上,通过酉变换得到了多个场景下的波束域信道模型,并通过仿真研究波束域信道特性及验证模型的准确性10-13.然而,目前仍缺少针对实际传播环境的波束域特性分析,尤其缺少超大规模MIMO 信道特性在波束域的描述.此外,如何减小波束域信道模型对于几何随机信道模型等的依赖,能够实现基于波束域信道特性的波束域信道建模是亟需解决的问题.本文基于典型城市场景下的超大规模 MIMO信道测量实验开展波束域信道特性分析工作,重点分析已知的超大规模 MIMO 天线域信道特性在波束域的描述以及波束内与波束间的新信道特性,为更加简洁的波束域信道建模提供思路,从而为进一步
15、的系统性能分析奠定重要基础.1 波束域无线信道及其统计特性 1.1 传统天线域几何随机信道模型以几何随机信道模型为例,如图 1 所示,传统天线域信道模型是对发射端与接收端每个天线对之间的信道进行建模.每个天线对之间的模型均需考虑对应信道中的所有多径.随着阵列尺寸的增加,在几何随机信道建模中,需要考虑不同天线对之间的多径数目以及参数变化.在超大规模 MIMO 信道中,已知的信道特性包括球面波及空域非平稳特性.文献14 提出了一种基于几何随机的 6G 普适信道模型(6G pervasive channel model,6GPCM).该模型可实现对 sub-6 GHz 到可见光的全频段场景,以及超大
16、规模 MIMO 和工业物联网等全应用场景的信道建模.基于该 6GPCM 模型,可实现对不同频段使用不同阵列尺寸的信道特性分析.在该模型中,同时考虑了超大规模 MIMO 信道的球面波和空域非平稳特性.此外,当天线数较少时,模型复杂度较低;但当天线数大幅增加时,矩阵维度也急剧增加,再考虑新信道特性也会给闭合表达式的推导、计算的复杂度带来更大的挑战.发射端接收端近场散射体远场散射体(全部可见)远场散射体(部分可见).图 1 传统天线域超大规模天线信道Fig.1 Ultra-massive antenna channel in traditional arraydomain 1.2 波束域信道模型波束
17、域信道模型描述的是每个虚拟波束对之间的信道.如图 2 所示,这里每个波束对应的是具有相 36电波科学学报第 38 卷近来波角度的虚拟簇.当天线数趋于无穷大时,波束域信道模型与天线域信道模型的角度分辨率近似.然而,虽然此时波束对个数与天线对个数相同,但波束对相应的信道存在稀疏特性,利用这一特点,模型的复杂度将大大降低.发射端虚拟波束接收端虚拟波束虚拟散射体图 2 虚拟波束域超大规模天线信道Fig.2 Ultra-massive antenna channel in virtual beam domain 以接收端为例,我们首先介绍窄带空域平稳信道下虚拟波束的区间划分及建模.假设接收天线为均匀线阵
18、,阵元数为 MR(为了以下表达方便,设为奇数),则多径响应矢量可表示为c(R)=1,ej2R,ej2(MR1)RT.(1)R=1dsin RdRRdR/2,/2)R1/2,1/2)?MR=(MR1)/2式中,为波长,为相邻阵元间距,为多径方位到达角度.由于的周期性变化,为避免相位模糊问题,一般令 等于半波长.那么,当时,的 取 值 范 围 为.令,按照天线数将角度空间进行划分,可得到 MR个虚拟波束的方向如下:R,q=qMR,?MR q?MR.(2)BR,q将其代入式(1),则得到对应各个虚拟波束方向的固定响应值.如图 2 所示,接下来按照多径角度,分别将 L 条多径划分到对应角度的虚拟波束.
19、假设为接收端第 q 个波束中路径的集合9,表达式为BR,q=l:12MR R,lmod 1qMR12MR.(3)R,lR1/(2MR)BR,q式中,为第 l 路径对应的值,当其距离第 q 个波束中心角度小于时,则将第 l 条路径划分至集合中.类似地,发射端第 p 个波束中路径的集合为BT,p=l:12MT T,lmod 1pMT12MT.(4)T=1dsin TT式中:MT为发射端阵元数;,为多径方位离开角度.则波束中路径与所有 L 条路径的关系可表示如下9:qBR,q=pBT,p=p,qBR,qBT,p=1,L.(5)(p,q)将各波束内路径的复幅度叠加,可得第个波束的系数为9HB,p,q=
20、lBR,qBT,pl.(6)则无线信道可在波束域表示为HB=?MRq=?MR?MTp=?MTHB,p,qcR(R,q)cHT(T,p).(7)cT(T,p)T式中,与式(1)类似,表示发射端对应多径离开角的导向矢量.注意,由于这里的导向矢量对应的是确定角度,即为固定值,因此该表达式是在角度域的线性表示,方便应用于进一步的数据处理与系统性能分析.另外,高频段丰富的频谱资源可提供更大的带宽,增大信道容量,配置超大规模 MIMO,可以降低阵列尺寸.由于大带宽带来的时延分辨率提高,使得相同散射体簇中具有相近时延的多径可以被分辨出来.那么式(6)和(7)可以分别改写为:HB,p,q(t,)=lBR,qB
21、T,pl(tl);(8)HB(t,)=?MRq=?MR?MTp=?MTHB,p,q(t,)cR(R,q)cHT(T,p).(9)若将式(8)在频域进行表示,则可同时在时延域划分虚拟波束,本文暂仅考虑角度域虚拟波束.1.3 波束域信道统计特性1)波束功率与信道功率各波束功率为处于该波束内所有多径功率的叠加,即B,p,q=lBR,qBT,p|l|2.(10)则信道总功率为=?MRq=?MR?MTp=?MTB,p,q.(11)2)波束内均方根时延扩展(RMS DS)各虚拟波束内的均方根时延扩展(root meansquare delay spread,RMS DS)计算如下:,p,q=|+|HB,p
22、,q(t,)|22d+|HB,p,q(t,)|2d2B,p,q.(12)3)波束间相关函数为了描述波束间的相关程度,计算其相关函数如下:第 1 期冯瑞,等:6G 超大规模天线信道波束域传播特性分析37 RHB(p,q;p,q)=EHB,p,q(t,)HB,p,q(t,).(13)需要说明的是,在处理实际测量数据时,这里的波束域信道冲激响应可根据多径参数通过信号重构得到.或者可使用高分辨率期望最大化算法中的期望 E 步骤得到:根据估计得到的多径参数,计算除该波束内多径之外的其他多径贡献,然后使用接收端收到的数据减去该部分,则得到波束内多径对该波束的贡献.本文使用的是第一种信号重构方法.1.4 传
23、统天线域与波束域信道模型的关系如图 3 所示,考虑到传统天线域和波束域信道模型均是对真实信道的表征,已有一些研究者通过酉变换得到波束域信道模型15.然而,由于超大规模MIMO 信道的新特性,二者之间并不总能通过简洁的酉矩阵进行变换.假设几何随机信道模型与波束域信道模型均能准确地描述无线信道.当天线数较少时,将几何随机信道模型通过酉变换后,得到的在指定角度方向的波束宽度较大,旁瓣明显.当天线数趋于无穷时,则可通过酉变换得到指向不同方向的尖锐波束.此时,波束域构造的虚拟波束分辨率也较高.亦即,当天线数趋于无穷时,天线域模型通过酉变换可实现此时波束域信道模型对相同信道的表征.传统天线域几何随机信道模
24、型波束域信道模型酉变换?真实信道 H图 3 传统天线域与波束域信道模型的转换关系Fig.3 Transformation between traditional array domain andbeam domain channel models 若要得到波束域信道模型的简洁表达式,并提高波束域信道模型的准确度,需要通过开展大量信道测量,深度挖掘波束域信道的新特性,并进行准确描述.2 典型城市场景下 sub-6 GHz 超大规模阵列信道测量 2.1 信道测量系统及参数配置搭建的信道测量系统由发射端和接收端构成.其中,发射端由发射天线、功率放大器、开关控制系统、GPS 铷钟、矢量信号收发仪等设备
25、组成,生成基带信号并进行调制、上变频,由发射天线发射无线信号;接收端由超大规模天线阵列、GPS 铷钟、低噪声放大器、矢量信号收发仪等设备组成,接收天线接收信号,并进行下变频、解调等处理16.测量中心频率为 5.3 GHz,带宽为 160 MHz.接收端配置 128 超大规模天线阵列,相邻单元天线间距为 0.595 5 倍波长,长度为 4.313 6 m.在发射端配置8 根全向天线,相邻天线间隔为 5 cm.2.2 信道测量场景简介针对典型城市场景下的超大规模 MIMO 信道测量,选取的测量地点位于中国无线谷.发射端选取两个位置点 Tx1 和 Tx2,如图 4 所示,分别表示视距(light-o
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