【天线】毫米波波束空间MIMO系统的天线倾斜设计Matlab实现

最新推荐文章于 2025-12-05 17:36:32 发布

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🔥 内容介绍

在无线通信领域，对 “空间自由度” 的挖掘始终是提升信道利用率的核心方向 —— 从传统固定天线的方向调整，到毫米波波束空间 MIMO 的波束聚焦，技术演进的本质都是更灵活地适配无线信道的空间变化。而六维可移动天线（6DMA）技术的出现，将这种灵活性推向了新高度：通过允许收发端天线在三维（3D）位置与三维旋转角度上的自由调整，6DMA 能充分利用无线信道的空间差异性，为复杂场景下的通信性能提升提供了全新解决方案。本文将聚焦 6DMA 使能通信系统的实用化低复杂度设计，从传输协议、统计信道信息（SCI）获取，到基于 SCI 的天线位置与旋转联合优化，全面拆解其技术细节与性能优势。

一、6DMA 技术：突破传统天线的 “空间自由度” 限制

要理解 6DMA 的价值，首先需对比其与传统天线设计的核心差异：

传统天线（含毫米波 MIMO 倾斜设计）：仅能通过 “倾斜角度”（本质是二维方向调整）或固定位置的波束赋形优化信号覆盖，空间调整维度有限，难以适配信道的动态空间变化（如用户移动、多径传播环境改变）；

6DMA 天线：具备 “三维位置 + 三维旋转” 的六维调整能力 —— 位置上可在 x/y/z 轴自由移动（如从基站顶部调整至侧面），旋转上可实现滚转（Roll）、俯仰（Pitch）、偏航（Yaw）的精准控制。这种全维度调整能力，使其能 “主动适配” 信道而非 “被动适应”，例如：当某一方向因遮挡出现信道衰落时，6DMA 可通过调整位置避开遮挡，或通过旋转优化波束指向，最大化接收信号强度。

在实际应用场景中，6DMA 的优势尤为显著：

密集城区：高楼遮挡导致信道空间分布不均，6DMA 可通过位置移动与旋转，为不同楼层、不同街道的用户 “定制” 波束覆盖；

室内场馆：用户密集且动态移动（如体育馆、商场），6DMA 能实时调整空间姿态，跟踪用户位置变化，避免传统固定天线的覆盖盲区；

工业场景：厂房内设备遮挡多、信道环境复杂，6DMA 可通过灵活调整，为不同工位的物联网设备提供稳定的低时延通信链路。

二、6DMA 使能系统的低复杂度设计核心：从 SCI 获取到优化策略

6DMA 的全维度调整能力虽强，但也带来了新的挑战：若对所有可能的 “位置 - 旋转组合” 进行信道测量与优化，会产生极高的计算复杂度与测量开销，难以实用化。因此，低复杂度设计成为 6DMA 落地的关键，主要包含三个核心环节：

（一）传输协议：适配 6DMA 的 “测量 - 优化 - 传输” 闭环

为平衡性能与复杂度，6DMA 使能系统需设计专用的传输协议，分为三个阶段：

测量阶段：选取 6DMA 天线的 “小子集位置 - 旋转组合” 进行信道测量 —— 无需遍历所有可能组合，仅通过代表性样本（如覆盖关键用户区域的 10%-20% 组合）获取初始信道数据；

SCI 获取阶段：基于测量数据估计所有可能 “位置 - 旋转组合” 的统计信道信息（SCI）——SCI 包含信道的均值、方差等统计特性，相比瞬时信道信息（CSI）更具稳定性，可大幅减少后续优化的更新频率；

优化与传输阶段：基于 SCI 优化 6DMA 的位置与旋转参数，确定最优配置后进入数据传输阶段，直至信道环境发生显著变化（如用户大规模移动）再触发下一轮优化。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

SNR = para.SNR;

r_ref = para.r_ref;

lambda = para.lambda;

region_size = para.region_size;

iter = opt.iter;

%% AO main funcation

initial_val = get_obj_val([],u,c_est,f_est,r_ref,lambda,SNR,type,region_size);

value_per_iter = zeros(1,iter);

for t = 1:iter

[d_u,Fx] = get_d_u(q,u,SNR,c_est,f_est,lambda,r_ref,type,region_size);

f_d = d_u;

if(isempty(f_d))

break;

end

if(norm(f_d)>0)

f_d = f_d/norm(f_d);

end

tau = find_stepsize_u(q,u,SNR,c_est,f_est,f_d,f_d,Fx,lambda,r_ref,type,region_size);

if(tau == 0)

break;

end

u = u + tau * f_d;

value_per_iter(t) = get_obj_val(q,u,c_est,f_est,r_ref,lambda,SNR,type,region_size);

end

q_opt = reshape(q,3,[]);

u_opt = reshape(u,3,[]);

end

function [d_u,E_C] = get_d_u(q,u,SNR,c_est,f_est,lambda,r_ref,type,region_size)

B = numel(u)/3;

delta = 2^(-16);

d_u = zeros(3*B,1);

E_C = get_obj_val(q,u,c_est,f_est,r_ref,lambda,SNR,type,region_size);

for i = 1:3 * B

delta_u = zeros(3*B,1);

delta_u(i) = delta;

u_next = u + delta_u;

d_u(i) = (get_obj_val(q,u_next,c_est,f_est,r_ref,lambda,SNR,type,region_size) - E_C)/delta;

end

function alpha_ = find_stepsize_u(q,u,SNR,c_est,f_est,d_k_u,f_d_u,F_x,lambda,r_ref,type,region_size)

sigma = 10^(-2);

beta = 0.5;

s = 1;

m = 0;

u_ini = u;

while(1)

alpha_ = beta^m * s;

u = u_ini + alpha_ * f_d_u;

if((get_obj_val(q,u,c_est,f_est,r_ref,lambda,SNR,type,region_size) - ...

F_x >= sigma * beta^m * s * d_k_u' * f_d_u))

break;

end

if(m>20)

alpha_ = 0;

break;

end

m = m+1;

end

🔗 参考文献

Qijun Jiang, Xiaodan Shao, and Rui Zhang, "Statistical Channel Based Low-Complexity Rotation and Position Optimization for 6D Movable Antennas Enabled Wireless Communication," arXiv preprint arXiv:2504.20618, 2025: https://arxiv.org/abs/2504.20618