面向5GMassiveMIMO部署的挑战研究

李艳芬朱雪田中国电信股份有限公司北京研究院Massive MIM0是5G移动通信系统的核心技术之一，利用大规模阵列天线，通过更精确的波束赋形和空分复 用，提升网络容量和频谱效率。由于Massive MIMO软硬件的变化对网络部署、运维提出诸多挑战，因此， 文中从网络规划、网络配置智能化、网络运维智能化的角度分析Massive MIMO面临的问题，为推进Massive MIMO商用部署奠定基础。Massive MIMO 5G波束赋形网络规划□引言随着4G网络的全血部料和推广.各种新兴业务的岀现以

及资费的调整,4G新增用户和业务流城出现爆炸性增长据

如图1所示，对丁-MIMO系统而言,MIMO的信道可

以分解为min（M 个的并行信道，其信道容说3K=min（MM）个孑丰列SISO系统的信道容：it等价，且随着发

统计，中国电信2017年全年净增4G用户6（）17万・“大流戢产

品”用户接近&（）（）（）丿J・4GJ0户月均流ht使用量为2GB针对

射天线和接收天线的数11以K倍线性增K 当M严Mr时，

MIMO系统信道容応的I〔限恰好是SISO系统容量上限的K

倍。采JIJM1MO技术,系统的信道容愦随着天线数量的增大 而线性增长，在不增加帯宽和天线发送功率的情况下，频谱

高流就场景,如校冈,已使用所有4G频带资源，但是PRB利 用率仍然居高不下 同时.面向5G将支持更多应用场杲，需

要为用户提供光纤般的接入速率.“零”时延的使川体验，

超薦流最密度、超高移动性等多场景的一致服务 因此.针 対5G场呆需求，Massive MIMO成为5G|'疔选的核心技术之•利用率可以成倍提高，2.2 Massive MIMO关键技术Massive MIMO绘MIMO技术的扩展和延仲,通过采川 大量天线阵子构成物理天线阵列,提高波束赋形的灵活性豪

Massive MIMO利川大规模|阵列天线,实现更窄、更粘确 的波束赋形,提升网络容量和用户体验.在不增加带宽和传输

功率的情况下,显著提升频谱效率3GPP R13可以视为Massive 满足对覆盖灵活性要求高的场景:利用波束赋形增益和阵列

MIMO技术标准化的笫•个版本，实现了波束在垂山纟隹度和水

平维度两个方向灵活调整,只是下行支持16发射天线端口与8

增益提升小区容量（吞吐最）,提供对高层建筑的三维立体

覆盖能力 Massive MIMO的关键技术包扌舌波束赋形、空分

接收大线端口，支撐的人:线端口数还未达到普遍认为的数応 R13是5G的第一个版木.在这个版本ijiMassive MIMO卜仃眾大 支持16流,上行支持8流,相比传统2流系统提升频谱效率近8

倍 Massive MIMO天线产品支持192阵「排列，最大通道t

复用。波束赋形:发射信号经过加权后,实现波束赋形,形成

极精确的用户级超窄波束，并随用户位置的不同而不同镇将 能右淀向投放到用户位吒 相对传统波束夭线町提高信号覆

rfl于阵列天线尺寸一与天线阵子的数目正相关,更多的天线阵子 导致天慾寸过大,给网络部署和运营带来很大挑战盖，同时降低小区间用户干扰。基于权值能否动态变化，可

以^Massive MIMQ人线波束分为静态波束和动态波束SSB 和CSI-KS通过预先怎义的权值形成静态波束，通过时分扌I

B Massive MIMO概述2.1 MIMO基本原理MIMO系统的提岀是为了进•步提高无线通信系统的容 后，其可以在不用增加系统带宽的情况下改善系统性能，提

描的方式覆盖整个小区针对静态波束支持对应波束管理,

包括波束扫描、波束上报、波束维护等 业务信道是动态波 束，基F下行信道特征通过SRS加权或PM功【1权,改变波束

的形状和方向一空分复用：空分复用包括SU-MIMO和MU-MIMG离数据速率和系统容htwww.ttm.comcn 65»应用与感知SU-MIMO表示单用户MIMO,空间复用的数据流被调度给

-个单独的用户,以提升该用户的传输速率和频谱效率;益为lOdBi;天线阵列为8通道X4行,增益为15dEi,因此，

理想情况下可以达到25dBi增益MU-MIMO&小多用户MIMO,彳间复川的数据流被调度给 F扰：TRX的垂直维度为4,邻区用户分担到邻区的多

多个川户，多个用户通过空分方代共享同一时频资源，能够 显著提高整个小区的吞吐屋和容+&对于空间隔离度较大、

相关件较低的川户才能进行波束域配对.达到多用户空间分

个波束，本小区波束受到的邻区干扰减少16TRX只冇一个

垂直维度，上半功率角对准小区边缘，邻区只冇-个垂“维波

束.邻区所有用户部在该波束上，对木小区干扰较大容量:TRX数目增加,可提升配对能力及网络容就

集的增益SU-MIMOfilMU-MIMO对j'UE来说是:不可见

的•但是对于堆站是可见的，由基站在调度时决定是否在同 一时频资源门周度多个UE MU-MIMCM】总如图2所示克观来看，\"TRX垂直只支持一层，TRX耶11支持4层配

对，垂直面自由度配对能力提升，网络容量增大C能耗:射频单元能耗主要由发射功率、功放、芯片组

目Massive MIMO部署挑战和建议3.1网络规划[I前Massive MIMO设备形态匸要包括TRX、32TRX、 16TRX 基J TRX的设备示意如图3所示,天线由8行8列共

成，随若端口数的降低，功放减少.因此，能耗有所区別由于网络覆盖场景的普异，在网络规划阶段需要根据不

同的场景.从性能、成本等方面综合考虑，规划合适的设备

类型。个双极化天线单元组成，整个天线模块分为4组子阵模块，

毎0个天线单兀通过三功分器合成一个射频口，市于是双极 化，内此共计个端口’ 4个天线子阵模块共4个校准端口，

在背板上实现4合1功能输出一个校准口，在小区重建、通道

3.2网络配置智能化基于3G P P标准S u b 6＜；Hz广播波束最多设计8个方向固 定的窄波束，通过在不同时刻发送不同的窄波束完成小IX的 广播波束覆盖。终端通过扫描每个窄波束,在2ms内完成SSB

恢复辱场景下系统会执行校准，保证射频收发通道之间幅度 和相位的一致性：波束扫描，获得最优波束，达到同步和系统消息解调SSB 波束扫描示意如图4所示。从设备形态外观来看，TRX、32TRX、16TRX三种 设备类型完全-样，硬件内部区别为单个TRX关联的阵列

数，如32TRX对应6天线阵子 设备内部结构不同，对应性

能冇很大区別因此，在网络规划阶段需要针对三种设备类

型进行具体分析.按场最需求进行规划、犬线增益：理论上来看，天线物理增益与阵因子增益、

阵列组数有关如TRX天线・1TRX对应3天线阵子的增XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX图3基于TRX的设备示意图1 MIMO系统原理SlotOI OLSlot 1DLSiot2DLSlot3DL ■Slot4UL 1（曾Massive MIMO图2 MU-MIMO示意图4 SSB波束扫描示意66 TELECOMMUNICATIONS TECHNOLCX3Y/2019 ・ 1图5 基于Massive MIMO设备示意波束为静态波束.在网络部#阶段需要针对不同类型

的覆盖场景（如密集城区场景、高楼场景、大型场馆等）,

人IM态选择一组权值来覆盖不同场景但是,由于实际实

现对于,sb波束权值设计离达m余种•人匸配置存在很大的主

观性,无法将网络覆盖场景与］（）余种权值做到精准匹配,达 到Massive MIMO价值最大化：因此,在网络运维阶段,如何

选择最优配遗也是面临的一项挑战网络自动化、智能化将成为5G时代移动网络配进的刚

需 针对5G的不同部署场景,通过经典的机器学习/深度学习

/强化学习等领域的算法应用,将AlfilMassive MIMO的配逍结

合起來，替代人工配逍，实现智能权值配谊 因此•以「MR

等数据获取终端用户分布,运用机器学习分类算法，训练模型

识別部署场景 通过聖能估算和迭代.估算最优权值 随着覆

盖区域用丿勺数的变化，进行场景监控I'I学习,不断提高模型性 能•实现在各种场杲下达到最优的覆盖效果和性能增益3.3网络运维智能化天线匸程参数是网络运营维护的基准.对于提升运维

效率、降低成本具冇电要意义.4G阶段通过基于AISG电调

LI实现远程获取，大人捉升了运维科能化 Massive MIMO

天线相对T传统基站天线，其形态差异为阵列数量栢常大,

采用RRU和天线集成的方案,在带来高增益和高性能的闕

时.设备重量和体积也远远高于普通天线 因此.对网络运 营维护方面提岀了H大挑战，对于无线网络工程参数的远程

读取将随之发生改变外置方式:只需针对Massive MIMO天线的有源RRU

部分预留AISG端口，在Massive MIMO天线外部增加工程参 数感知单元,立接与RRU预留的AISG端口相连。如图5所

于.该方式市于是外代・I】程参数感知单兀可以与Massive

MIMOX线属于不同厂1布内H方式:内St方式通常会考虑将工程参数感知单元 设计在Massive MIMOX线顶端,这会増加Massive MIMO大 线顶端的耳度，增大Massive MIMO大纟讪勺体积 市于丁用

参数感知单元堀・人纨阵兀町能会存在耦合作用,导致互 凋，上旁瓣抑制指标恶化.产生干扰 因此,针对内置方式

需要在结构上进行优化设汁ill J'Massive MIMO天纟戋的一体化设计.成本相比LTE

增加数倍.「•程参数感知单元相比天线，总成本等同于其川

一个冬部件 因此「觀江程参数感知中兀功能、徹本等的

综合険匸程参数感知作为网络运维智能化的基础，将很

可能在5G网络部署;中得到普-及应用□结束语以上从网络规划、网络配进智能化、网络运维智1能化介绍

T面临的挑战利健议,为Massive MIMO商用部署奠定了基础＜ 伴随5G技术标准的完幷・以及全球5G预商川测试的深入开展，

5G网络部署的步伐正在全球范圉内加快：M.issive MIMO因为在

网络容绘、频谱效率、覆盖等性能方面的优势,被业界公认为

5G最先商用的技术。Massive MIMO天线单元数量的增多,有源

化、集成化的设计给网络部署带来诸多问题.参考文献[1 ] IMT-2020: IMT-2020需求[Z] .2014[2] Afif Osseiran,Jose F Moserrat.Patrick Marsch.5G移动无线通信技术匕京:人

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3GPP TS 3&211 .NR.PhysiaJ diamels and rmdJa-tKn.V15.2.O[Z].2O18⑸ 3GPP TS 38.213.NR PhyacaJ layer procedres for control V15.2.0[Z].2018(12如对本文内容有任何观点或评论，请发E-mail至ttm@bjxintong.com.cn作者简介李艳芬现就职F中国电信股份右限合司北京研究院网络技术与规

划部,I用师.卞要研究方向为3G通信系? •〔技术、

Massive MIMO.车联网朱雪田现任屮国电信股份有限公同北京研究院网络技术与规划部匸

任.教授级萬级工程师，匸要研究方向为5G通信系统及关键

技术、MEC.以及其他新型网络技术和无线技术www.ttm.com.cn 67