5G NR 技术中的多用户多天线干扰管理与智能波束成形

2024-05-04翟炳银

通信电源技术 2024年1期

翟炳银

（中通服咨询设计研究院有限公司，江苏南京 210019）

1 5G NR 技术概述

1.1 5G NR 标准与特性

5G 新空口（New Radio，NR）技术是基于正交频分复用（Orthogonal Frequency Division Multiplexing，OFDM）的全新空口设计的全球性5G 标准，也是下一代非常重要的蜂窝移动技术基础，能够实现超低时延和高可靠性。5G NR 标准不仅提供了更高的峰值数据传输速率，还大幅降低了通信延迟，低至毫秒级别。此外，5G NR 具备大规模设备连接能力，可以支持数百万个设备同时连接至网络，满足物联网和未来车联网等场景的需求。5G NR 不仅支持人与人之间的通信，还支持物与物之间的通信，为智能城市、工业自动化和智能交通等领域带来了无限潜力。

1.2 多用户多天线技术在5G NR 中的应用

多用户多天线技术通过使用多输入多输出系统，允许同时与多个用户建立并行通信连接。这意味着通信设备可以通过不同的天线传输和接收数据，从而大幅提高通信系统的容量和覆盖范围。多输入多输出（Multi-Input Multi-Output，MIMO）技术的应用使通信系统具备更高的信道利用率，支持高速数据传输、更广泛的覆盖和更可靠的通信。此外，多用户多天线系统还具备波束成形的潜力，可以定向传输信号，从而降低干扰水平，提高通信质量，为大规模连接和高速通信提供有力支持。

1.3 干扰管理与波束成形的重要性

在5G NR 的高密度用户和多天线环境中，干扰问题变得尤为突出。干扰不仅降低了通信质量，还限制了网络容量和性能的提升。为了解决干扰问题，干扰管理技术成为必不可少的一部分，主要包括频域干扰抑制方法、时域干扰抑制方法和智能波束成形技术。频域干扰抑制技术通过频谱分隔和子载波分配等方法，帮助不同用户共享频谱资源，减小彼此之间的干扰。时域干扰抑制技术则包括信号处理和时隙分配策略，以降低干扰水平[1]。同时，智能波束成形技术允许发送天线将信号定向传输到特定接收器，从而减小非目标接收器的干扰。

2 多用户多天线干扰管理技术

2.1 多用户多天线通信系统模型

多用户多天线通信系统是5G NR 网络的核心组成部分，其模型描述了在复杂的通信环境中如何有效地管理多个用户和多个天线之间的通信。在多用户多天线通信系统中，通信设备配备多个发射天线和接收天线，因此多个用户设备可以同时访问同一频谱资源[2]。这种复杂性导致了干扰问题，因为信号从多个发射天线传播可能干扰其他用户的信号。多用户多天线通信系统的模型考虑了这些因素，涵盖信道模型、天线布局、用户位置、干扰源以及资源分配策略等要素。

2.2 干扰抑制方法

2.2.1 频域干扰抑制技术

在多用户多天线通信系统中，频域干扰抑制技术起着关键作用。这些技术基于频率选择性信道的特性，通过分配不同的子载波或频带来减小干扰。其中，子载波分配技术可以将不同用户分配到不同的子载波上，从而减少彼此之间的干扰。另一方面，频谱分隔方法将不同用户的信号分配到不同的频带，从而降低频域干扰。

2.2.2 时域干扰抑制技术

时域干扰抑制技术主要在时域内减小或消除干扰。该技术依赖精确的时隙分配和信号处理方法，确保不同用户的信号不会在时间上重叠，从而减小时域干扰。利用时域干扰抑制技术进行资源分配时，不同用户在不同时间片上进行通信，避免碰撞和干扰。此外，信号处理算法，如多用户检测和干扰消除，也可以在时域内降低干扰水平，提高通信质量。时域干扰抑制技术广泛应用于多用户多天线系统，对于实现高效的通信资源分配和降低干扰非常关键。

2.3 多用户干扰协调策略

2.3.1 接入控制与资源分配

在多用户多天线通信系统中，接入控制涉及如何决定哪些用户可以连接到系统和如何控制用户的接入过程。有效的接入控制可以防止不必要的用户接入，从而减少竞争和干扰。此外，资源分配策略涉及如何分配通信资源，如子载波、时间片和功率，以满足不同用户的通信需求。通过动态资源分配，系统可以根据用户需求和通信环境的变化来优化资源的使用，从而降低干扰水平，提高通信质量。

2.3.2 频谱分配与动态频谱共享

频谱管理在多用户多天线通信系统中至关重要，特别是在频域。频谱分配策略决定了如何分配不同频段或子载波给不同用户，以减小频域干扰。其中一种关键技术是动态频谱共享，允许不同用户在不同时间和地点共享相同的频谱资源。通过智能的频谱分配和动态共享，系统可以在不同用户之间实现频谱的高效利用，从而降低干扰。

3 智能波束成形技术

3.1 波束成形原理与基础知识

智能波束成形技术基本原理是通过调节天线阵列中各个天线的相位和幅度，将信号能量聚焦在特定的方向，从而实现定向传输和接收。该技术依赖波束形成器对信号进行相位和幅度调整，使发射信号在空间中形成一个狭窄的波束，将信号聚焦在特定的接收器上。与传统的全向传输相比，波束成形技术可以显著减小非目标接收器的干扰，从而提高通信质量和系统容量。

波束成形的基础知识包括天线阵列的设计和信号处理算法的选择。天线阵列的布局和天线之间的间距决定了波束形成的能力，不同的阵列结构可以实现不同的波束形成效果。此外，信号处理算法的选择也至关重要，不同的算法可以实现不同的波束形成方式，如最大比合并、零阶波束成形和最小均方误差波束成形等。

3.2 5G NR 中的波束成形算法

3.2.1 最大比合并

最大比合并（Maximum Ratio Combining，MRC）是一种常用的波束成形算法，用于最大化接收信号的信噪比。在MRC 中，接收端将各个天线的接收信号功率和信号的相位按一定比例相加。这种相加的方式使接收信号在特定方向上干扰最小，信噪比最大化。MRC 算法适用于多路径传播环境，能够有效抑制多径干扰，提高通信的可靠性和性能。

3.2.2 零阶波束成形

零阶波束成形（Zero Forcing Beam Forming，ZFBF）是一种波束成形算法，其目标是将信号在所选接收器上完全抑制干扰。ZFBF 通过线性变换来选择每个天线上的权重系数，使接收信号在非目标方向上的干扰信号功率为零。这种方式可以有效减小非目标用户的干扰，提高系统的容量和通信质量。然而ZFBF 算法需要精确的信道状态信息，在多用户场景中可能引入噪声放大问题。

3.2.3 最小均方误差波束成形

最小均方误差波束成形（Minimum Mean Square Error Beam Forming，MMSE-BF）是一种基于信噪比最小化的波束成形算法。MMSE-BF 考虑了信号传输中的干扰和噪声，通过权重矩阵的调整来最小化均方误差，从而提高接收信号的质量。与ZFBF 相比，MMSE-BF 能够更好地处理信号传输中的噪声，且在多用户多天线系统中表现更加稳定。与此同时，MMSE-BF 算法的计算复杂度通常较高，需要更多的计算资源。