5G多天线增强关键技术研究

摘 要

【关键词】 上行选择发射；多传输点传输增强；多用户MIMO增强；多波束增强

0 引言

为满足当前大数据吞吐量及物联网应用等需求的变化趋势，在此背景下5G技术应运而生，并已实现全球商用。其中我国5G商用频谱如表1所示 ，截至2022年5月累计已建成并投入使用的基站数量已达170万个，在这一基础上移动电话用户总数突破4.28亿大关。这些成果显著地推动了移动通信行业的发展，在具体应用层面也带来了显著的技术进步优势：即通过提升更高的数据传输速率、降低通信时延以及扩大承载容量的同时还能显著改善用户体验质量。随着这些技术设施逐步在矿山、电网、工厂、港口及医疗机构等多个领域得到广泛应用，在推动产业升级方面发挥了不可替代的作用。

近年来，在产业数字化转型的大趋势下

多种天线技术是5G体系的重要组成部分，在新一代网络快速铺署过程中发挥着关键作用。从用户体验的角度来看，多天线技术显著提升了频谱效率、扩大了网络覆盖范围，并有效降低了多用户场景下的多信道干扰[5]。相比之下，R15方案虽然在LTE框架上增加了新的CSI上报机制以及支持波束管理和Type II码本等技术以满足eMBB业务需求[6]，但在多天线码本设计以及网络覆盖方面仍存在诸多不足之处。因此，在下一代标准中引入了基于DFT压缩的增强型Type II码本机制，并支持了Multi-TRP传输模式以及上行满功率发送技术[7]的同时也加强了对多波束操作的支持[8]。当前FR2频段的高速业务需求以及Multi-TRP新用例进一步要求5G网络具备降低延迟和信令开销的能力[9]。此外一些有助于提升覆盖率的功能（如特定面板UL波束选择）仍有待进一步研究和优化

本文研究了3GPP标准化过程中的覆盖能力、组网架构以及容量与精度等方面的提升措施。这些改进的技术不仅能够显著提高网络性能，在实际应用中也展现出较高的可靠性与稳定性。
本节主要阐述了5G现网优化的需求，并对3C标准的发展趋势进行了简要分析；同时指出了未来演进方向。
在本节中，我们深入探讨了5G多天线环境下几种关键技术和其性能分析。具体而言，我们重点分析了上行链路覆盖能力提升、组网架构优化改进以及终端到核心网络（T-S）连接效率的提升策略。
最后部分总结全文的主要内容，并对未来5G网络的发展方向进行了展望。

1 现网需求与标准进展概述

现网部署过程中，在3.5 GHz频段的覆盖效果仍显不足；为了解决上行信号传输效率较低的问题，则可采取上行满功率发射技术来改善这一问题；该技术通过多频协同优化的上行选择发射机制实现对网络容量的有效提升[7]；针对现有系统中不同功率放大器架构对PUSCH信道性能的影响这一关键问题，在后续版本中（如R16）则采用了基于新型码本子集以及天线虚拟化技术的新方案；这种方案引入了一种基于Mode 2单端口设计的全功率传输模式；在进一步升级至R17版本时，则对现有方案进行了优化：通过提升SRS（Sounding Reference Signal）的最大重复次数来满足跳频与非跳频场景下的部分RB级探测需求；此外还增强了Comb 8功能以扩大其在定位方面的适用范围[8]；这些改进措施共同提升了系统在新型业务需求下的整体性能

在5G网络下行覆盖增强过程中，波束成形技术显著提升了覆盖范围和传输性能。为提高效率完成波束操作，在建立波束以及执行波束信息指示和资源配置阶段需要支持移动性及Multi-TRP特性，在此过程中对波束管理流程进行优化至关重要。波束指示通过统一的TCI框架实现，并针对小区间移动性和Multi-TRP场景下的测量与上报过程进行了强化；同时对上行天线面板的选择也进行了优化以进一步提升系统性能。

针对现有技术在频谱效率、上下行传输功率效率、信令延迟和开销方面存在的局限性问题，在5G网络领域已有的MIMO技术从单TRP逐步演进到Multi-TRP架构。该技术体系使得终端设备在一个小区内可同时支持多个TRP的服务请求，在保证下行数据传输速率的同时提升了覆盖范围与可靠性。R16版本特别针对下行链路数据信道进行了优化设计，并引入了两种全新的框架方案以应对理想与非理想回程场景的需求。为了进一步提升系统整体的可靠性，在R17版本中对Multi-TRP PDSCH传输模式进行了优化升级，在小区间范围内实现了以下几方面的改进：一是增强了下行链路控制信道的可靠性提升功能；二是强化了上行链路数据传输与上行链路控制通道的可靠性提升能力；三是对Multi-TRP架构的波束管理部分进行了优化改进；四是增加了单频网络环境下高速列车部署时的关键优化功能；五是整合了小区间Multi-TRP传输模式与传统Multi-TRP方案之间的信道状态信息共享机制。

为了优化下行链路频谱效率，在第15版本标准中（R15），Type II CSI反馈机制被引入以便向基站传输高分辨率的下行信道状态信息。然而，在现有技术中这类技术通常被应用于拥有大量用户的小区环境里时会带来显著的上行链路开销问题从而给系统运行带来负担。尽管Type-II码本在R15中引入有助于提升CSI反馈精度促进多用户MIMO（MU-MIMO）性能以及实现量化信道本征矢量反馈进而实现对多个终端的空间复用数据传输优化了MU-MIMO过程但同时也带来了更高的反馈开销与终端复杂性问题。随后在第16版本标准中（R16）通过引入频域压缩技术将所有子带预编码向量进行联合压缩从而降低了频域冗余信息与Type-II码本所需的反馈开销并在此过程中实现了对同样水平下性能上的提升同时实现了对Type-II码本更高阶拓展支持Rank 3及Rank 4级别的 CSI反馈操作。这种更高阶码本的选择方案主要通过eType-II端口选择码本压缩操作移至终端端执行从而进一步降低了终端设备所承受的计算负担同时该方案还具备同时适用于时分 duplex（TDD）与频率 duplex（FDD）的独特优势。最终于第17版本标准中（R17）通过引入角度延迟互易性原理将空间域与频域压缩操作转移至基站点端不仅大幅减轻了终端设备的工作负担而且这一创新方案还具备了良好的普适性特征能够在TDD与FDD两种不同的无线接入模式下均得到应用同时利用基于非DFT信道分解/预编码更高的反馈系数以及更优的PMI间隔等优点实现了对CSI量化结果[9]的高度准确度支持

为了进一步优化无线网络的覆盖与承载能力，在现有频率资源的有效利用方面取得了显著进展，在本研究中我们从多个维度探讨了多天线技术的改进方案。具体而言本研究包括：上行满功率发射智能射频增益（SRS）优化多波束空间操作以及组网架构优化方案等关键技术和策略以实现系统性能的提升策略

2 关键技术

2.1 上下行覆盖增强

（1）全功率发射

全功率发射技术能够明显增强上行覆盖性能。通常情况下，在5G网络中由于设备受限于电池供电特性以及人体最大辐射限制等因素的影响，导致设备的最大发射功率存在较大限制从而影响了上行覆盖效果。具体而言，在实际应用中设备的最大输出功率可通过其预设的功率等级参数进行表征这一参数值与其内部功率放大器（PA）的结构设计密切相关。为了简化设备的设计复杂度NR版本1.5（R15）阶段主要采用了适用于所有设备PA架构的PUSCH功率控制规则以确保基本覆盖性能满足需求然而在实际部署过程中由于不同设备PA架构可能导致其在特定预编码矩阵下的满载PUSCH传输能力存在差异因此在任意一个预编码矩阵下设备具备满载PUSCH传输能力并非绝对状态而是与具体的PA架构相关联如果某类设备仅部分PA模块具备满载传输能力则仅在其对应的预编码矩阵下实现满载PUSCH传输这一结论表明设备的PA架构配置对实现满载PUSCH传输具有决定性影响

为增强网络性能，在充分考虑终端PA特性的基础上，优化了码本子集限制和PUSCH功率控制规则，并涵盖如下三种传输方案：

一种高效的通信模式定义如下：对于所有可支持全功放激活（PA）的设备（Type A），系统能够通过任意前向控制矩阵实现全功放激活下的PUSCH信号最大幅度发射。这一功能特性被指定为模式零（Mode 0）。

Mode 1：在部分物理层架构（PA）无法实现全功率传输的情况下，在接收端引入专用码本集合以解决这一技术难题；通过优化空分复用数据流的处理策略，在这些特殊场景中增加了能够实现全功率传输的关键预编码矩阵；这种模式被定义为Mode 1；其中所述的码本集合设计方法适用于所有类型的物理层架构（PA）。

3）Mode 2：针对所有物理层（PA）均无法实现满功放状态的终端设备，在其 Radio Resource Configuration (RRC) 状态中设定新的 SRS 配置策略以及改进后的 PUSCH 功率控制机制。该配置方案支持终端设备通过天线群虚拟化技术或者在部分预编码矩阵下利用具备满功放能力的物理层（PA）来完成 PUSCH 信号的最大功率传输。这一模式定义为Mode 2。

（2）SRS增强

此外，在NR系列中使用SRS是一种高效获取 CSI 的方式。在 NR R16版本 中，默认情况下每个小区最多支持 4 个 SRS 资源配置。然而，在实际部署 中发现很多场景下对多接收天线的支持需求远超 4 个。由于终端设备的发射功率有限，在常规场景下难以满足所有区域的覆盖需求；尤其在 小区边缘区域更是如此。随着技术的发展和应用场景 的复杂化，在后续版本（如 R17）中提出了三种优化方案来提升其性能。

优化SRS的最大允许重复次数，在单个SRS资源的一个时隙时间段内连续应用8、10、12或14个重复符号。

2）部分频率探测：采用分段策略，在小区中心区域实现全带宽检测，在小区边缘区域则采用启用跳频的方式确保SRS信号覆盖。使用跳频技术不仅能够降低单个符号所占用的SRS带宽空间，并且能够提升每个资源元素（RE）的有效发射功率，从而进一步提升整体上SRS信号的覆盖效果。无论选择开启还是关闭跳频技术，都能够显著提升系统承载能力。因此R17标准支持RB级别上的分段式频率探测方案来进一步提升系统承载能力

3）SRS频域资源映射方式Comb 8：该方法通过每隔2/4个子载波进行操作来实现资源分配。相较于其对应的Comb 2/4方案，在这种情况下（即Comb-8），有效时长缩短了，并减少了可利用的循环偏移次数。然而，在实现过程中却能够实现更高的下行数据传输速率。

在实际传输过程中, 可采用 SRS 重复技术和 SRS 跳频技术, 以实现 SRS 周期与覆盖之间的平衡, 进而扩大了对区域的覆盖范围. 具体而言, 在 SRS 重复次数上的增加能够显著提升接收端信号强度; 同时, 减小跳频间隔也能有效减少系统中的能量损耗, 并且还能降低整体信噪比的需求. 图 1 具体展示了三种不同的 SRS 复制-跳频模式: 方案一是仅进行四次复制而不改变频率间隔; 方案二是进行八次复制同样不改变频率间隔; 方案三是同时进行了四次复制并将其频率间隔减半.

随后，在仿真中对比分析了三种SRS模式的性能特征。其中全带宽设定为48个RB块、半带宽分配为每跳24个RB块的情况下进行性能评估。研究发现下行链路信噪比（SINR）在SRS架构下的表现优于传统方法，并且具体表现在以下几点：第一、与传统方法相比整体系统效率提升了约9dB；第二、通过动态调整参数组合能够获得更好的系统响应特性；第三、同时，在仿真过程中对各方案进行了功率优化处理以进一步提升系统效率。如图2所示，在仿真中对比分析了两种方案的效果后发现：增加数据块重复次数能够有效提升系统的吞吐量；同时，在两种方案中发现增加数据块重复次数的效果与减少跳频间隔的效果具有相似性[11]。

（3）多波束增强

1）信令开销和时延优化

如图所示

2）基于L1-SINR的波束测量

在终端处在空闲状态与连通状态下必须执行波束管理操作。其中，在终端处在空闲状态下必须执行对基站扫描波束的测量以实现初始接入；同时，在基台处于连通状态下必须执行对发送端基带单元（SBS）发送基带信号的测量以实现精细调整。具体而言，在这种情况下网络设备将根据所接收信号的质量参数值选择合适的参考信号来优化天线方向图特性从而确保通信质量得到保障

此外，在3GPP Release 15（R15）中遵循基于L1-RSRP的技术架构来实现通信参数测量功能。相较于 Release 3（R3）中的滤波过程而言,L1-RSRP测控机制能够实现更快捷地完成单个波扇区内的所有波束信息收集与上报流程。然而,目前这种测控方式仅能提供单个子扇区接收端的有效信号功率数据,无法直接获得信干比相关的关键参数信息。随着 Release 16（R16）版本的到来,基于 L1-SINR 的测控方法被引入用于提升单个子扇区内的测控精度（其中,L1-SINR 指标定义为有用信号功率与底噪声及干扰信号功率之和的比例）。通过这一新型测控手段,基站不仅能够实时掌握各子扇区接收端的信干比数据,还可以据此采取更加科学合理的资源分配策略以优化网络性能

2.2 组网架构增强

采用 Multi-TRP 技术后，在同一个载波或服务小区内可允许多个 TRP 同时为同一终端提供服务；这将显著提升下行链路的数据传输速率、信号覆盖范围以及系统可靠性。然而由于各 TRP 的部署环境、信道损耗以及频率偏移等因素存在差异；在现有技术中使用 Multi-TRP 进行相干信号传递及联合信号处理较为复杂；而 NCJT 技术无需各 TRP 间进行协调配合完成信号处理任务；每个 TRP 独立完成前向链路的编码处理过程；这种设计使得每台设备都能自主完成相关操作而不必依赖整体协调；因此在实际系统中 Multi-TRPs 已逐步实现 deployment 和部署工作

在** ideal backhaul场景下, TRP间的交互时延极低；无需考虑 interaction latency影响；在 non-ideal backhaul情况下, ** TRP间的交互时延范围控制在2至5毫秒之间。早期的** Multi-TRP Tx仅适用于 ideal backhaul场景,未支持基于 ideal backhaul**的动态点选择,也缺乏可靠的稳健传输方案。针对这一问题,R16版本提供了以下三种增强方案:

（1）Single-DCI的NCJT：如图4（a）所示 ，该方案

主要适用于理想的回传环境，在这种情况下，可以通过单一的 Physical Downlink Control Channel (PDCCH) 来实现对单一 Physical Downlink Shared Channel (PDSCH) 的控制。一个 Common DCI 能够处理来自多个 TRU（Transmitter）的 PDSCH 调度请求。由于所有的 DCI 都是由同一 TRU 发送的，在这种架构下完成动态数据量分配所需的条件是所有 TRU之间必须进行实时的信息交互以完成动态调整。此外，在这种架构下还要求动态的数据量与每个 TRU 的数量之间存在一一对应的关系。

（2）Multi-DCI的NCJT：如图4（b）所示 ，该方案通过支持非理想回传环境下的Multi-TRP传输机制来优化系统性能。具体而言，多个 TRP 可以各自独立地调度终端设备，并且每个 TRP 都拥有独立的 PDCCH 和 DCI 来负责调度其相应的 PDSCH 数据链路。这种设计使得无需 TRPs 之间进行紧密协作即可实现高效的资源分配与信令管理。值得注意的是，在一个终端节点被两个不同的 TRPs 进行调度时，则需要解调对应的两个 PDSCH 数据链路才能完成完整的通信过程。

（3）Multi-TRP分集方案：分别在频域、时域和空域进行多端点同步传输，在提高传输可靠性的同时降低了通信延迟，并以满足超大规模接入_low latency通信（URLLC）业务的需求

在小区边缘区域应用Multi-TRP传输技术，在根据不同场景设计的技术方案（如表3所示）下进行优化。具体而言，在理想的传输条件下采用一种多点同频信道资源共享的方式来进行空闲信道接入，在非理想的环境下则采取单元TRP独立管理的方式以确保服务质量。这种灵活的信道调度策略不仅能够显著提高系统的吞吐量和可靠性水平，并且能够在保证网络性能的同时有效改善用户体验。

R17版本重点针对高速传输场景下的单频网络（Single Frequency Network, SFN）进行优化升级。高速列车作为5G网络（第五代移动通信系统）部署的重要场景之一，在该领域具有突出的应用价值。其主要需求包括确保乘客体验一致、实现大规模数据传输以及提高网络可靠性等关键指标。因此，在这一应用场景下，SFN的技术优化将是提升5G NR（New Radio）技术性能的关键要素之一。在高速列车运行环境中，SFN传输机制面临的主要挑战在于终端设备需要同时处理来自多个TRP（Transmitter Receive Point, 接收端发射点）的多普勒频移影响。如图5所示 ，当列车速度达到500 km/h时，在3.5 GHz频段的最大多普勒偏移可达1.6 kHz。当列车运行至两个TRP之间的中点位置时，乘客会感受到来自两个TRP的+1.6 kHz和-1.6 kHz多普勒偏移效应叠加的影响这一特性会对网络的整体性能产生显著影响

为了补偿高速传输单频网络场景中的频率偏移问题, 可采用以下两种方案: 一种是基于终端实现的解决方案; 另一种是基于TRP机制设计的优化方法.

（1）基于终端的补偿方案：TRP通过多工频段附加参考信号向终端传输以增强频偏补偿的效果。在非单一频率网络下的TRS配置过程中，DCI和MAC信令负责完成配置步骤，并通过两个TCI状态来指示给终端具体的配置参数。其中所采用的两个TCI状态不仅包含了TRP本身的TRS参考信息

（2）基于TRP的补偿：该方案主要通过网络侧的频率偏移预估与补偿实现性能提升。具体而言，在每个 TRP 基础上，基于上行信号（如 SRS）估计下行链路特性，并在传输前完成对下行链路的补偿工作。在非单一频率接入方式下，在两个特定控制信息指示周期内向终端发送TRS信息，并根据相邻 TRP 之间的频率偏移量进行 PDCCH 和 PDSCH 的前向优化处理。

为了解决高速无线接入传输中的系统干扰问题，在部署高速传输型同步控制信道（SFN）时，建议采用基于三角测量点（TRP）的频率偏移预处理方法。这种技术手段能够有效减少终端端口数量和通信链路数，并且使得终端端只需要关注接收一个同步参考信号（TRS）即可完成频率偏移追踪。

2.3 容量与精度增强

通过预编码技术建立层与天线端口间的对应关系，在通信系统设计中占据重要地位的是码本这一关键概念。码本由预编码矩阵构成，在Type I码本中，所有矩阵均为预先配置好的；而在Type II码本中，则采用了更为复杂的构造方式：每个子带的预编码向量均采用空域DFT基向量以线性组合的方式构造，在相应的矩阵公式中代入实时参数后可显著提升反馈精度，并且这种设计非常适合MU-MIMO场景下的应用；然而该方案也存在以下三点局限性：其一，在实际应用过程中会遇到计算开销过大难以满足实时需求的问题；其二由于其数据存储需求过高导致系统维护复杂；其三无法有效支持大规模接入终端设备的情况。

信息反馈负担较重：Type II码本通过每个子信道块的累计互信息（PMI）和信道质量指示（CQI）进行信息反馈，在子带划分数量增长的情况下会伴随较高的信息反馈负担水平。该编码方案在实现时可达到数百比特/块水平的信息反馈效率。

（2）性能待提升：Type II编码方案需要更为细致地进行PMI（Position Matching Indicator）的反馈。为了在降低计算复杂度的同时减少数据传输开销，在实际应用中采用有限精度量化策略以限制测量复杂度和数据传输开销。

仅能提供Rank 1至2的反馈信息：该编码方案受限于现有技术架构，在实现过程中无法对高精度的Rank 3和4进行优化，在实际应用中也面临技术瓶颈。

为此，R16版本从以下三个角度对Type II码本进行增强：

（1）空频双域压缩技术：将每个层的不同子带编码向量拼接起来构成一个空频矩阵；该矩阵具有两个维度：一个是天线的数量；另一个是子带的数量；通过利用空间基底向量和频率基底向量对这个矩阵进行双重降维处理。

（2）反馈性能得到显著提升。通过对子带划分进行细化处理，在最多32端口的支持下，可实现的最大空域基向量数目为6个；相位系数的量化精度从8PSK升级至16PSK。

（3）支持Rank1-4：涵盖秩值1至4的情况。其中秩值为1时，在各传输层上每个码本最多可分配K_0个比特；对于秩值2、3及4的情况，在每个传输层中各码本最多可分配K_0个比特。所有码本在各传输层上的总比特数不得超过2 K_0。

该增强型Type II码本方案通过频域信道相关性特性降低了上行链路开销，在此基础上基于网络参数设置实现了上行链路开销与系统性能之间的权衡优化。在频域中，基向量用于压缩冗余信息并减少经压缩后的线性加权系数数量显著减少的同时相应地降低了反馈开销大幅降低[13]。此外该技术不仅降低了反馈负担还能在相同反馈开销条件下提升了系统性能并通过细化子带粒度划分策略在PMI反馈精度方面取得了显著进展 Rank2至4码本类别的最大可报告系数数量一致

为了在每个子带上计算PMI（奇异值分解）所需的信息。
两种Type II码本方案对终端实现子带报告提出了更高的复杂度需求。
在R16版本中，通过将空间域和频域压缩操作转移至gNB来减少终端计算负担及CSI反馈开销。
由于最小频率粒度和端口选择受到限制——例如信道信息的最小粒度必须等于子带长度或其一半——最大可选端口号不超过8。
这些限制导致了频域与空间域中的CSI精度下降，并影响了理想反馈下的最佳性能达成。

通过优化终端复杂度与CSI报告开销之间的权衡关系,R17版本通过结合角度互易性和延迟互易性的特性来提升Type II端口选择码本的效果。传统的Type II码本设计需依次对各子带执行信道奇异值分解（SVD）操作,并从候选频率基矩阵中筛选最优频率基。改进后的方案使得终端只需针对特定时延位置计算相应的线性组合系数,通过简单的加法累积得到综合信号后再执行宽带范围内的SVD处理,从而显著降低了 CSI 报告的开销并提升了系统性能。该过程可由下述公式表示:

图7

3 结束语

无线网络中,MIMO技术在提升网络覆盖范围与数据传输容量方面发挥着重要作用.为了满足下一代移动通信系统对业务需求的增长,采用全功率上行发射、支持SRS技术和多波束增强手段,则能有效优化网络覆盖问题.借助Multi-TRP/Panel传输技术的应用，则能够显著提升组网架构的灵活性.采用MU-MIMO CSI增强技术，则可有效扩展网络数据传输容量.展望无线通信的新发展阶段，在5G时代,MIMO技术将朝着满足新型业务需求与实现更加灵活高效的网络架构方向演进.随着技术创新不断深化,MIMO方案的表现将持续提升, 5G网络系统的能效效率将进一步优化, 网络架构也将更加灵活高效地部署. 在优化资源配置方面取得显著成效的同时, 5G赋能工业互联网能够在保障服务质量的同时推动整体产业生态向更高层次发展.