大规模MIMO通信系统的发射端采用混合波束成形附Matlab代码

最新推荐文章于 2026-01-08 13:38:07 发布

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🔥 内容介绍

在第五代（5G）及后续移动通信系统中，大规模多输入多输出（Massive MIMO）技术凭借其能显著提升频谱效率、能量效率和系统容量的优势，成为核心关键技术之一。发射端波束成形作为大规模MIMO系统的核心环节，其设计直接决定了系统性能的发挥。混合波束成形（Hybrid Beamforming, HBF）方案通过结合数字波束成形（Digital Beamforming, DBF）的灵活性与模拟波束成形（Analog Beamforming, ABF）的低复杂度优势，有效解决了全数字波束成形在大规模天线阵列场景下硬件成本过高、功耗过大的瓶颈问题，成为大规模MIMO发射端的主流实现方案。

一、混合波束成形的核心定位与优势

大规模MIMO系统的发射端若采用全数字波束成形，需为每根天线配备独立的射频链路（包括数模转换器DAC、功率放大器等）。当天线数量达到数十甚至上百根时，射频链路的硬件成本和功耗会呈指数级增长，超出实际工程应用的承受范围。而全模拟波束成形虽仅需一套射频链路，通过移相器等模拟器件实现波束调控，但无法灵活支持多用户、多流传输，频谱效率受限。

混合波束成形通过“模拟域粗调+数字域精调”的协同工作模式，兼顾了性能与成本的平衡。其核心优势主要体现在三个方面：一是大幅降低硬件复杂度，仅需部署少量射频链路，无需为每根天线单独配置DAC等器件，显著降低了系统成本和功耗；二是灵活支持多流传输，数字域可实现高精度的预编码和多用户调度，模拟域则完成波束的方向性增强，保障多用户场景下的通信质量；三是适配宽频段通信需求，模拟波束成形可在较宽的频率范围内保持波束指向稳定性，配合数字域的自适应调整，能更好地应对复杂信道环境下的频率选择性衰落。

二、发射端混合波束成形的典型架构

大规模MIMO发射端混合波束成形的架构设计需根据射频链路与天线阵列的连接方式、波束调控的实现层级划分，主流架构可分为两类：串联架构（也称为“数字预编码+模拟波束成形”架构）和并联架构（也称为“模拟波束成形+数字预编码”架构），其中串联架构因实现简单、性能稳定，应用更为广泛。

在串联架构中，信号处理流程依次为：基带数字信号首先经过数字预编码器进行精调，完成多用户流的分离、预编码加权等操作，输出与射频链路数量相等的数字信号流；随后，每路数字信号通过对应的射频链路完成数模转换（DAC）、上变频和功率放大；最后，通过模拟波束成形网络（由移相器、功分器等组成）将射频信号分配至各个天线单元，通过移相器调整每路信号的相位，实现模拟域的波束指向调控，使信号能量聚焦于目标用户方向。

从硬件组成来看，该架构主要包含基带处理单元、射频链路单元和模拟波束成形网络三部分：基带处理单元负责数字预编码算法的实现，是保证多用户适配和频谱效率的核心；射频链路单元的数量远小于天线数量，通常为天线数量的1/4~1/2，核心器件为DAC和功率放大器，决定了信号的传输质量；模拟波束成形网络的核心是移相器，其相位调整精度直接影响模拟波束的指向精度和旁瓣抑制能力。

三、发射端混合波束成形的关键技术环节

混合波束成形的性能提升依赖于数字预编码与模拟波束成形的协同优化，核心技术环节包括信道状态信息获取、波束选择与权重优化、多用户干扰抑制等。

1. 信道状态信息（CSI）获取

信道状态信息是波束成形设计的基础，准确的CSI能使发射端精准调整波束指向，提升信号传输效率。在大规模MIMO系统中，由于天线数量多、信道维度高，CSI获取面临开销大、延迟高的挑战。混合波束成形场景下，通常采用“下行训练+上行反馈”的方式获取CSI：发射端通过天线阵列发送训练序列，接收端根据接收信号估计信道矩阵，随后将压缩后的信道信息反馈至发射端。为降低反馈开销，可采用基于码本的信道反馈方案，即接收端从预设的码本中选择最优波束向量索引反馈，发射端根据索引调用对应的波束权重。

2. 波束权重优化算法

混合波束成形的核心是求解最优的数字预编码矩阵（W_D）和模拟波束成形矩阵（W_A），使得系统的频谱效率最大化或均方误差最小化。由于W_A受模拟器件（如移相器）的量化精度限制（通常为2~6比特），且W_D的维度由射频链路数量决定，该优化问题属于带约束的非凸优化问题，求解难度较大。

目前主流的优化算法可分为两类：一类是基于交替优化的算法，即固定其中一个矩阵（如W_A），求解另一个矩阵（如W_D）的最优解，然后交替迭代直至收敛，该方法计算复杂度较低，易于工程实现；另一类是基于深度学习的算法，通过构建神经网络模型，利用海量信道数据训练模型，直接输出最优的W_D和W_A，该方法能更好地应对复杂信道环境，提升优化精度，但需要大量的训练数据和较高的计算资源。

3. 多用户干扰抑制

在多用户大规模MIMO系统中，不同用户的波束之间会产生干扰，影响通信质量。混合波束成形通过数字预编码和模拟波束成形的协同设计，实现多用户干扰抑制。在数字域，可采用块对角化（BD）、迫零（ZF）、最小均方误差（MMSE）等预编码算法，将信号定向传输至目标用户，降低对其他用户的干扰；在模拟域，通过精准的波束指向控制，使波束主瓣对准目标用户，同时抑制旁瓣能量，减少跨用户的波束重叠。此外，通过用户调度算法合理分配信道资源，避免用户在同一时频资源块上产生强干扰，也是提升系统性能的重要手段。

四、应用场景与发展趋势

发射端混合波束成形技术已广泛应用于5G大规模MIMO系统的宏基站、微基站等场景，尤其适用于城市密集城区、交通枢纽等用户密集、频谱资源紧张的区域，能通过波束赋形提升信号覆盖质量和系统容量。随着6G技术的发展，大规模MIMO将向超大规模天线阵列（Ultra-Massive MIMO）、太赫兹通信等方向演进，混合波束成形技术也将面临新的挑战与升级。

未来发展趋势主要包括：一是更高精度的模拟波束调控，通过采用连续相位调整的移相器或基于超表面的波束成形技术，提升模拟波束的指向精度和灵活性；二是智能协同优化，结合人工智能、机器学习技术，实现信道估计、波束选择、干扰抑制的端到端优化，提升系统的自适应能力；三是多维度波束成形融合，将混合波束成形与空间调制、轨道角动量等技术结合，进一步提升频谱效率和系统传输能力。

五、总结

大规模MIMO通信系统发射端采用混合波束成形方案，是平衡系统性能、硬件成本和功耗的最优选择。其通过数字域与模拟域的协同波束调控，既保留了全数字波束成形的灵活调度能力，又继承了全模拟波束成形的低复杂度优势。随着信道估计、权重优化、干扰抑制等关键技术的不断突破，混合波束成形将在未来移动通信系统中发挥更加重要的作用，为实现更高速率、更低延迟、更广覆盖的通信需求提供核心支撑。