來源 |?雷達通信電子戰
智庫 |?云腦智庫(CloudBrain-TT)
云圈?|?進“云腦智庫微信群”,請加微信:15881101905,備注您的研究方向
主要的幾種陣列多波束形成方法包括：數字波束形成、模擬波束形成，以及二者的結合。本文將著重介紹數字波束形成以及近年興起的混合波束形成技術。
對于天線陣列，數字波束形成是實現最優性能的終極手段，其可靈活且高質量地生成多個獨立可控的波束。對一個足夠大的每個陣元都配備了射頻鏈路的陣列而言，通過在數字域為每個陣元設定不同的復數權重(幅度&相位)，可生成任意多的波束。
更先進的數字波束形成策略采用了諸如本征波束形成(eigen- beamforming)等算法，以獲得最優的信號干擾噪聲比(SINR)。在未來的無線通信網絡中，信道容量、延時、數據率、通信安全等是最具挑戰的指標，而全數字波束形成是大型陣列攻克這些挑戰的有效手段。上圖展示了一種高度數字化的接收端波束形成網絡，其天線陣列中的每一個陣元都配備了射頻接收鏈路，這一鏈路包括濾波器、低噪聲放大器、下變頻器、模數轉換器(ADC)。基于此，每個天線單元都對應一條信號鏈路。每條信號鏈路中的信號最終匯總至數字波束形成器中，這一形成器理論上可通過實時信號處理來瞬時生成任意多的波束。然而，這一方法在實際應用中往往成本極高，其成本主要體現在計算資源及射頻器件、ADC、FBGA等硬件設備之中。其中，射頻器件的成本與所需工作帶寬的關系不大，但數字信號處理所需的硬件及計算成本卻幾與帶寬成正比。在系統成本高企的同時，系統運行所需的能量或將是筆更大的開支，大型數字波束形成網絡的功耗可達上百乃至上千瓦特。上述問題表明，對大多數應用場景而言，若欲在未來通過大型全數字陣列來實現超高數據率通信系統所需的全部功能，其成本是不可接受的。不僅如此，在現有的器件工藝下，這一技術在許多5G基站天線陣列中尚且難以應用。這意味著在可預見的未來中，采用數字與模擬聯合的混合波束形成技術或是實現大型多可控波束天線陣列的優選策略。混合波束形成結合了模擬與數字波束形成技術的優點，其能在削減硬件成本和信號處理復雜度的同時逼近全數字系統所能達成的最優的性能。混合波束形成的核心思想是：將整個大陣劃分為多個小子陣，即每個天線單元不再是完全獨立的。其中，每個子陣都是一個模擬波束形成陣列，而劃分出的子陣數決定著整個大陣的波束形成自由度。在5G術語中，這也被稱為子陣陣列(array of subarray, AOSA)。由于模擬波束形成僅需模擬移相器等類似器件即可實現，系統的成本會因所需的完整射頻鏈路數目的減少而大幅降低。然而，相比于全數字波束形成陣列，混合波束形成陣列所能支持的數據流或波束數量也會降低。在實際應用中，該類天線陣列的設計需綜合考慮波束形成能力、系統復雜度、系統預算等，而這些問題都直接受到所需可控波束數目及可接受成本的影響。此外，雖然射頻鏈路數的縮減會降低數據流的數目，混合波束形成系統的單位用戶性能卻可通過合理設計來逼近全數字系統。對近在眼前的毫米波通信系統而言，鑒于該頻段無限電依賴視距傳播且單基站用戶數量減少，混合波束形成是更切合實際的選擇。上圖給出了基于混合波束形成的發射及接收系統的基本架構，其天線陣被劃分為復數個子陣，每個子陣包含N個天線及射頻/中頻單元，其中的器件可基于實際設計進一步被多個天線單元共用。為了便于理解，此處將含有M個子陣及N個子陣天線單元的混合波束形成陣列稱為M×N混合陣。具體而言，對于規模既定的陣列，子陣的規模（即M與N的確定）代表著系統成本與性能間的權衡。例如當N較大時，天線的增益提高且成本較低，但該陣列可支持的用戶數將受限。相鄰子陣中對應單元間的距離稱為子陣間距（subarray spacing），其由所需的多波束性能及可用的陣列物理面積決定。所有子陣信號處理將在基帶處理器中統一進行，在發射陣與接收陣中，子陣與該統一處理器分別通過模數轉換器與數模轉換器連接。
－?The End －
聲明：歡迎轉發本號原創內容，轉載和摘編需經本號授權并標注原作者和信息來源為云腦智庫。本公眾號目前所載內容為本公眾號原創、網絡轉載或根據非密公開性信息資料編輯整理，相關內容僅供參考及學習交流使用。由于部分文字、圖片等來源于互聯網，無法核實真實出處，如涉及相關爭議，請跟我們聯系。我們致力于保護作者知識產權或作品版權，本公眾號所載內容的知識產權或作品版權歸原作者所有。本公眾號擁有對此聲明的最終解釋權。
投稿/招聘/推廣/合作/入群/贊助?請加微信：15881101905，備注關鍵詞
“閱讀是一種習慣，分享是一種美德，我們是一群專業、有態度的知識傳播者.”
↓↓↓?戳“閱讀原文”，加入“知識星球”，發現更多精彩內容.
?分享?? 點贊?? 在看??@以“三連”行動支持優質內容！?
