毫米波通信中的波束管理标准化现状和发展趋势

邵诗佳 杨 立 高 波

1 中兴通讯股份有限公司 广东 深圳 518057

2 移动网络和移动多媒体技术国家重点实验室 广东 深圳 518057

引言

第三代合作伙伴项目(3GPP)于2018年9月正式冻结第一版5G国际标准(Rel-15 版本)[1]。之后在此基础上又进行了全面增强，完成了Rel-16版本并在2020年6月正式冻结。5G NR系统与4G LTE的一个关键区别是高频毫米波在不同网络部署场景的应用[2-3]。所谓毫米波其实指的是5G系统工作的频段，3GPP在5G无线规范中定义了5G NR的工作频率，分别是FR1和FR2。FR1定义的是450MHz～6000MHz，也就是我们常说的Sub-6GHz。FR2定义的是24250MHz～52600MHz，由于FR2覆盖波段之中多数小于10毫米波长，这部分频段也因此被称为“毫米波”。

毫米波通信具有更高的传播损耗，更复杂的反射和衍射性能等[3]，可以通过部署大规模天线阵列实现高波束赋形增益，从而补偿损耗，保证系统服务覆盖。对于全数字波束赋形的天线阵列，每根天线都要有独立的数字链路通道，考虑到硬件成本、功耗和标准化复杂性等方面，完全利用全数字波束赋形技术是不现实的[4]。因此，5G NR中支持模拟—数字混合波束赋形方式。

5G NR通过大规模天线实现窄波束指向用户，可有效地利用多用户MU-MIMO实现空间复用。此外，利用二维天线阵列还可在方位角和俯仰角域进行波束赋形，实现更多用户的空间分离。文献[5-7]对5G毫米波的波束管理技术进行了概述。其中，文献[6-7]重点比较了5G NR独立模式和非独立模式的波束管理与4G LTE运营商在初始接入方面的差异，但缺少对初始接入后UE连接模式下波束管理过程的细节描述。文献[5]提供了关于5G NR版本15中CSI获取和波束管理的概述。对于版本Rel-16和Rel-17目前还没有关于波束管理方案的系统性介绍[8]，因此本文将重点在这方面进行描述。

1 波束管理流程

本节将系统介绍5G NR MIMO标准化框架下的波束管理过程。波束管理过程包括波束扫描、波束测量、波束上报、波束指示、波束(组)维护和波束恢复，如图1所示。

1.1 波束扫描

5G NR支持以下三种波束扫描过程，示例如图2所示。1)联合收发波束扫描(P1)：基站和UE都进行波束扫描；2)发送波束扫描(P2)：仅基站进行波束扫描；3)接收波束扫描(P3)：仅UE进行波束扫描。

对于下行波束管理，假设TRP(基站)侧有N个发射波束，UE侧有M个接收波束。对于P1，每个发射波束从TRP侧发送M次，从而让UE能够测量M个不同的接收波束。因此，该过程需要N×M次CSI-RS信号传输。对于P2，由于UE使用相同的波束接收TRP侧的N个发射波束，因此只需要N个CSI-RS信号传输。对于P3，只需要M个CSI-RS信号传输就可以完成接收波束的扫描。对于上行链路，和下行波束扫描类似，只需将TRP和UE进行转换。

1.2 波束测量

对于上行传输而言，基站侧通过测量上行参考信号(例如SRS)，得到相应的上行波束质量。对于下行传输而言，UE通过测量每个下行参考信号(例如 CSI-RS、SSB)得到相应的下行波束质量。由于UE侧配置的天线数量远小于基站侧，UE侧的波束宽度通常会更宽。因此，UE侧同一个接收波束，可同时接收多个基站侧的发送波束。当UE支持多个天线面板或者多个射频通路的情况下，同时接收多个发送波束的能力可用于支持高秩数据传输。

1.3 波束上报

经过波束扫描和测量后，UE通过上行资源进行波束相关信息的上报，上报内容包括下行波束的索引信息和相应的信道质量。如果UE被指示为波束分组上报，UE将以波束组为单位进行上报。

基于分组的报告方案主要服务于下行多波束同时传输数据的场景。例如,在multi-TRP场景下，single-DCI方案下PDSCH被配置多传输配置指示(Transmission Configuration Indication，TCI)状态的传输，和multi-DCI方案下触发多个PDSCH传输的情况。

在3GPP Rel-16版本中，基于分组的波束报告支持M=2，即UE最多可报告同时接收的两个下行波束。为了支持UE多面板接收和上报更多候选波束，在3GPP Rel-17版本中对波束上报进一步标准化。UE可以报告N≥1组波束，每组内包含M＞1个波束，每组内的不同波束可以被UE同时接收。

1.4 波束指示

通过波束扫描、波束测量和波束报告，基站端可掌握具有良好性能的传输波束信息。对于基站而言，最直接的方案是使用UE推荐的下行发送波束。然而，考虑到多用户传输、干扰协调和信道互易性等多方面的影响，基站需要利用波束指示来通知UE哪些波束用于数据传输。

为了提升波束指示的灵活性，Rel-15中通过RRC、MAC-CE和DCI信令进行联合波束指示，以PDSCH波束指示为例，如图3所示。

PDSCH波束多层联合指示流程分为3步，具体流程如下：

1)RRC高层参数配置一组TCI状态索引值，该组最多包含128个TCI状态；

2)MAC-CE在上述TCI状态中，激活8个TCI码点(codepoint)，每个码点可以包含1个或2个TCI状态索引值；

3)DCI中TCI域用于指示MAC-CE激活的8个TCI码点中的1个。

对于上行波束管理，与下行波束管理的主要区别在于：基站完成上行发送波束、上行接收波束或者收发波束对的测量后，无需将测量结果通知给UE。在后续的上行传输过程中，基站直接为UE配置上行发送波束。

对于非周期SRS，NR Rel-15仅支持基于RRC的上行波束指示，在Rel-16为了增强指示灵活度，又引入了RRC+MAC-CE的上行波束指示方法。此外在Rel-17，为了统一上下行波束的指示方法，实现更低信令开销和低时延的波束更新，引入了Unified TCI框架的概念。通过DCI指示的Unified TCI可对上行和下行发送波束分别指示，或通过一次指示同时更新上行和下行发送波束。

1.5 波束维护

波束维护(包括波束跟踪和细化)用于解决UE移动而引起的波束失准问题，并支持从宽波束到窄波束的波束细化过程。波束跟踪的常用策略就是利用上述P-2和P-3过程对相邻波束组合进行扫描搜索和测量。通过探测相邻波束，波束跟踪可有效地跟踪和补偿最优传输波束的变化。此外，波束细化可基于从P-1选择的宽波束，在选定的宽波束角度范围内进一步配置多个信号资源，以进行更精细的波束搜索扫描。

1.6 波束恢复

由于波束赋型带来的定向通信限制了多个物理路径的分集，导致传输链路对信道抖动十分敏感。如果波束受到遮挡，将很容易造成通信中断[9]。UE的移动和旋转，也将导致收发端的波束不对齐，如果波束不能及时调整，就会产生波束失效的问题。

面向主服务小区PCell的波束失效问题，Rel-15引入了UE端主动进行波束失败上报的流程。通过检测PCell所关联的参考信号的BLER/RSRP性能，当它比预设波束失效门限更差，UE将认定该波束失效。如果发现了新的可选波束性能优于门限时，将会触发波束失败恢复流程。为了加速波束失败恢复流程和确保波束恢复信息传输的鲁棒性，非竞争物理随机接入信道(PRACH)被用于承载波束失败恢复请求消息。当基站接收到UE上报的波束失败指示以及新的候选波束后，基站将使用新的候选波束发送下行控制信令，作为基站的响应。

Rel-16还对辅服务小区SCell下的波束恢复方案进行了增强。其流程与上文描述的PCell波束失败恢复流程区别在于，波束恢复请求消息通过PUCCH-BFR和MAC-CE信令承载，而非PRACH。因为SCell波束失败恢复场景下，PCell很可能还存在有效的上下行链路，因此可通过MAC-CE信令来承载波束恢复请求消息，具有更好的上行资源利用率和实效性。另外，SCell波束失败恢复允许UE端在未发现新的可选波束的情况下，执行SCell波束恢复请求上报，此时UE可上报一个未发现任何可用波束的标识。

2 5G-Advanced波束管理未来发展趋势

5G-Advanced波束管理增强需面向灰度扩展的更多应用场景和用例，例如：大带宽且同时超高可靠低延迟通信[10]、毫米波MU-MIMO增强、提升用户小微数据包无损传输且省电节能的通信体验[11]，以及面向垂直行业网络端到端切片化增强[12]、面向空天地一体化卫星覆盖增强[13]等。为了支持上述应用场景，波束管理增强变得更加重要。本章节将阐述波束管理增强的若干关键技术，具体包括：上行和下行多面板同时传输和MUMIMO场景下的干扰感知的波束管理，基于人工智能(AI)的波束管理以及基于MTRP的波束管理。

2.1 UL多面板同时发送(STxMP)

天线面板是标准中描述天线子阵列或天线波束成形模块的通用术语。Rel-15主要是面向单个激活天线面板场景的，这意味着，在给定时刻，仅有一个上行或下行波束可被传输。在这种情况下，传输的灵活性被大幅度限制，然而在多传输节点(Multiple Transmission and Reception Point，multi-TRP)场景下的同时传输是重要应用要求。因此，在UE支持多天线面板的情况下，上行和下行多面板同时传输仍然是5G-Advanced波束管理增强的重要方向。为了实现面向下行多面板的多波束同时传输的增强，Rel-16引入了基于分组的波束上报。这样即使在高频通信下存在波束遮挡，基站也可利用不同TRP或者相同TRP的多个天线面板发送不同波束以承载PDSCH，从而提高PDSCH的传输可靠性。为了充分利用UE多面板的配置，后续还会对PDCCH、PUSCH以及PUCCH的多波束同时传输进行标准化增强。

针对PDCCH可靠性的增强，为了获得波束分集增益，Rel-17考虑使用多个具有不同TCI states 的PDCCH调度相同的PDSCH或者PUSCH，如图4所示。即使其中某个PDCCH没被UE正确接收，UE仍然可以顺利解调出DCI以进行PDSCH接收或者PUSCH发送。为了UE能够识别出两个DCI是重复发送的，对相应的PDCCH建立关联关系。

为了获得波束分集增益，还会考虑支持PUSCH重复传输和波束分集。如图5(a)图所示，基于S-DCI的结构，多个PUSCH面向不同TRP重复发送。为了解决UE到两个TRP的信道条件不同的问题，Rel-17对PUSCH传输预编码矩阵指示(Transmit Precoding Matrix Indicator，TPMI)的指示进行标准化，同意使用两个TPMI域分别指示PDSCH的传输层数以及与编码信息，值得注意的是，第二个TRMI域的大小要取决于第一个TPMI域的指示情况。如图5(b)所示，基于M-DCI的结构，2个DCI分别调度同一个TB的不同PUSCH资源，因此可以直接配置不同的TPMI，从而解决了TPMI不匹配的问题。如果UE具有多面板同时传输的能力，PUSCH0和PUSCH1频分复用传输也将作为Rel-18后续的增强点。

与PUSCH重复传输类似，关于PUCCH的增强同样可考虑重复传输和波束分集。但与PUSCH不同的是，PUCCH的波束是由DCI指示的PUCCH资源间接指示的。这就出现了两种为PUCCH配置多波束的方法：1)基站通过DCI指示多个PUCCH资源，每个资源包含一个波束；2)基站通过DCI指示1个PUCCH资源，每个资源包含多个波束。对于方法2，只需要修改MAC-CE为PUCCH资源配置波束的限制，即一个PUCCH资源一个时刻可以激活多个波束。而对于方法1来说，如何利用一个DCI指示多个PUCCH资源还有很多问题需要考虑，例如DCI中PRI域的设计，PUCCH资源的配置问题。因此，目前Rel-17暂时只同意了方法2。

2.2 基于干扰感知的波束管理

在5G NR系统中，UE端可以报告N个发送波束(或者M组发送波束)相应的L1-RSRP测量结果。根据波束测量报告，基站端将从可选的波束集合中选择一个或多个波束用于之后的数据传输。但从数据传输的角度看，因为RSRP只能表示对应的接收功率，而不考虑干扰和噪声的影响，所以这种基于RSRP的选择准则可能并不能真实反映选择波束的实际信道质量。尤其是在支持分组上报的场景中，UE仅根据RSRP值选择最优的一组进行上报，并没有考虑到多波束同时传输的场景下，波束间的干扰问题，这可能会导致上报的波束组由于波束间的相互干扰导致传输性能大打折扣。因此在后续版本中会进一步考虑波束间干扰的问题。

Rel-16版本引入了支持来自UE的层1 SINR报告功能，该功能为基站提供了一种考虑波束间干扰影响的方法。然而，关于干扰和干扰波束指示信息尚未标准化，因此利用已有的SINR报告功能帮助基站识别波束间的相互干扰水平是最直接的方法。但是上报SINR信息也面临着问题，尤其是在分组上报的情况下，UE如何知道利用哪一个参考信号进行其他波束的干扰测量。例如在配置了一个资源设置(Resource Setting)的情况下，UE需要知道用于信道质量的参考信号配对情况；在配置了两个Resource Setting的情况下，UE需要知道用于干扰测量的参考信号和用于信道测量的参考信号的关联情况。

2.3 基于人工智能(AI)的波束管理增强

基于机器学习的人工智能(AI)算法在整个通信领域已引起了非常广泛的关注，而且已出现将AI算法引入到5G的趋势，因此基于AI的波束管理也成为了Rel-18的重要议题。对于波束管理而言，AI算法可以应用到如下两个领域。

波束训练[14-15]：考虑到毫米波信道的稀疏特性[14]，可用于传输的波束对数量远远少于候选波束对的总数，因此使用机器学习完成大规模波束训练是必然趋势。此外，当在密集毫米波网络下执行多用户波束管理时，系统需要有效平衡各种性能指标(例如，平均吞吐率、边缘用户吞吐率、小区内以及小区间的干扰消除和协同)。基于深度学习的波束管理可成为降低无线资源管理问题复杂度的有力工具。

波束跟踪[16]：波束跟踪是一种用于解决UE移动性问题的方法。通过探测相邻的可选波束，波束追踪可有效追踪和补偿通信波束的改变。但在没有先验信息的前提下，UE的移动速度和方向等是不确定的。因此考虑到方向、速度和位置等因素，提前确定波束跟踪所需要探测波束的数量和范围是非常重要的。可以通过AI算法对实时收集UE的移动行为进行训练，获取相应的波束切换。

在3GPP标准中对基于AI的波束管理的标准化支持主要是为了定义信令框架，以便实现基于AI的波束管理。

2.4 基于MTRP的波束管理

Rel-17以及Rel-18增强支持的一个重要场景就是高铁。高铁运行速度很快，当TRP间回传不理想时，很难通过TRP间的通信快速完成TRP间的新波束发现与切换，这个时候可以考虑基于UE上报的TRP切换以及Single-TRP和Multi-TRP之间的切换。

在高铁场景下，当UE驶离当前连接的TRP时，路径损耗和波束变化将影响TRP和UE之间的信道质量。本文将RSRP(参考信号接收功率)用作信道质量评估指标。RSRP的变化如图6所示。

图中虚线对应UE接收TRP1数据的RSRP。当UE移动时，TRP 1的RSRP在开始时逐渐增大然后逐渐减小。与此同时TRP2相应的RSRP逐渐增加并超过TRP1的RSRP。因此，为了保证通信质量，这时应由UE进行上报建议进行TRP切换。

在配置了M T R P 联合传输场景，即U E 同时和TRP1、TRP2建立波束连接，UE可上报通知基站当前联合传输的信道状态以及各个TRP独立传输的信道状态，基站根据上报信息确定是否需要进行single-TRP和multi-TRP之间的切换。对于M-TRP联合传输，如果协作的TRP归属于不同的小区，两个TRP传输的PDSCH的QCL源需要分别对应来自于不同TRP的TRS或者CSIRS。对于TRP1和TRP2发送的TRS1和TRS2来说，需要配置SSB作为TRS的QCL源。在NR Rel-15和Rel-16中，一个TCI state包含的QCL源对应的SSB默认是来自于服务小区的。如果需要将邻小区的SSB当作TRS的QCL源，需要额外通知UE邻小区的配置信息，例如物理小区ID或者其他配置信息。这也将是下一步标准化需要进一步考虑的重点。

针对MTRP场景的另一个重要研究方向就是关于波束失败恢复的解决，Rel-15和Rel-16都是针对单TRP进行的波束失败恢复，尽管在Rel-16中增加了SCell的波束失败恢复流程，但还没对多个TRP下的波束失败恢复流程进行标准化，Rel-17的增强方向如下：

1)波束失效检测：对于MTRP，为了识别是哪个TRP发生了波束失效，每个TRP都需要独立配置用于波束失效检测的参考信号集，参考信号集中的参考信号可为显式或隐式；

2)新的可选波束识别：同样的，每个TRP都需要独立配置用于新波束发现的备选波束集合，每个集合与波束失效检测的参考信号集进行关联；

3)波束恢复请求消息：针对MTRP场景下的请求信息上报，当只有一个TRP发生波束失效或者两个TRP都在SCell上发生波束失效，可以借鉴Rel-16中引入的Scell上报方法，波束恢复请求消息通过PUCCHBFR+MAC-CE信令承载。当两个TRP均在SCell上发生失效时，基于PRACH的波束恢复流程才会被触发。

3 结论和展望

本文综述了5G NR中支持波束管理和CSI获取的标准化框架，并结合Rel-15和Rel-16版本演进，系统介绍了包括波束扫描、波束测量、波束报告、波束指示、波束维护和波束失效恢复的基本波束管理流程。本文还讨论了高频波束管理5G-Advanced演进的挑战和未来发展趋势，首先介绍了针对UE多面板配置的增强方向，包括对后续上下行信道的可靠性增强，鉴于下行数据信道的增强已经被纳入Rel-16协议中，其他信道的增强也将会在后续版本进行讨论；然后本文根据当前已支持的分组上报的波束管理方法，进一步考虑UE侧多波束间的相互干扰问题，使上报波束组更加合理也是下一版本的增强方向；其次，随着大规模波束训练的需求，考虑到导频开销和硬件成本，引入AI的波束管理已经成为必然趋势，针对这一场景本文给出可能的应用模式；最后考虑高铁场景下对TRP快速切换的需求，给出基于UE上报的multi-TRP切换增强方案。

总体来说，对于未来的发展方向除了对目前技术的进一步补充完善，包括对多传输节点和高铁场景下传输可靠性的增强，最重要的一部分就是人工智能的引入。随着未来对波束管理技术的更高要求，在较短的时间内完成对未来的预测或者通过更少的先验信息获得估计结果，这将是未来Rel-18的重要增强方向。