多天線終端測試方法的演進、理論與實踐

　　摘要: 多入多出(MIMO，Multi-Input Multi-Output)多天線技術是高速無線通信的發(fā)展趨勢，隨著商用設備的出現(xiàn)，針對多天線技術的測試方法——MIMO OTA 受到了廣泛的關注。目前大部分人對MIMO OTA 的理解停留在觀望階段，由于信道模型的引入，技術的復雜性使得各種測試方案眾說紛紜。本文將從信道模型開始闡述MIMO OTA 的基本概念，分類介紹四種主要的測試方案，通過我們對信道模型的驗證結果，從電波傳播的角度證明了多探頭測試方案的完備性和可行性，最后還描述了多探頭方案的一種折中——單簇法的具體實現(xiàn)，同時指出現(xiàn)在在多探頭實施過程中各部件的屬性及其設置對系統(tǒng)不確定度的影響，建議必須借助信道模型驗證和測試區(qū)域功率驗證等方式，以確保整個系統(tǒng)的有效性。

　　關鍵詞: MIMO OTA 單簇法SCM SCME 信道模型 信道驗證RS-EPRE 驗證SIR 驗證

　　0、引言

　　近年來，在高清電視的多屏合一，客廳娛樂中心等應用場景中，iPad、智能電視、OTT 機頂盒等越來越多地被消費者接受，雖然其業(yè)務形式還在不斷發(fā)生變革和發(fā)展，而用戶的最終接入方式無一例外均偏向于使用無線技術，一般目前比較常見的無線家庭接入技術采用的是WiFi，即IEEE802.11n，如歌華飛視、小米盒子、樂視電視等。最新的Apple MacBook Air 則采用了更先進的IEEE 802.11ac 使之吞吐量達到1Gbps 以上，接入點Airport Time Capsule 更使用了波束賦形技術，以Apple 這兩個本年度力作為代表的下一代無線通訊方案均指向了多入多出多天線技術[1]。在下一代移動通信技術LTE 中，已經明確了多天線MIMO 技術作為其必選項，無獨有偶的是，在廣播電視無線覆蓋中，由于高清、4K等高質量視頻格式所要求的高的傳輸速率，在下一代地面數(shù)字電視廣播標準中，也將MIMO 列為重要的技術方案。

　　MIMO 通過空時編碼等技術，利用傳播信道中非相關性，可以在不額外消耗頻譜與時域資源的同時，成倍地提高通信系統(tǒng)的信道容量，即吞吐量。在傳統(tǒng)的單天線通信系統(tǒng)中，尤其在移動通信系統(tǒng)中，信道中的多徑被看做影響通信質量而需要用特別的技術進行處理，但在MIMO 系統(tǒng)中，這些具有非相關性的子徑則可以在數(shù)學算法的幫助下，得以提高整個系統(tǒng)的性能，換句話說，MIMO 技術利用了傳播環(huán)境中的空域、時域、頻域等維度，將高速無線通信推向了一個新的級別。由于MIMO 終端其算法依賴于信道環(huán)境，也即智能地根據(jù)信道環(huán)境優(yōu)化通信系統(tǒng)的性能，這使得信道模型成為其理論研究與實現(xiàn)的重要參考依據(jù)。

　　隨之而來，對于最終的MIMO 終端性能測試與評估，無論是研發(fā)階段，還是認證階段，都強烈地依賴信道模型。傳統(tǒng)無線終端一般利用空口測試(OTA，Over-The-Air)進行最終性能評估，OTA 是利用電波暗室建立一個無反射的自由空間，以便評估該無線終端的射頻及天線的整體性能;然而，正如前文所述，為了評估多天線終端而提出的所謂MIMOOTA 技術，則必須將信道模型在實驗室中進行真實的復現(xiàn)，使MIMO 終端測試變得真正的可重復、可控制，由于這項技術的實現(xiàn)涉及到電波傳播、信道建模、數(shù)字信號處理、優(yōu)化算法、電磁場與微波等理論，這大大加深了其復雜性和專業(yè)性。

　　廣播電視規(guī)劃院從2011 年開始介入多天線測試方法的研究，在HWATECH公司的協(xié)助下，于2012 年至2013 年利用搭建的單簇法環(huán)境參加了國際比對測試，由于這個測試系統(tǒng)從軟件到硬件的思路和理論都是由我們自己提出并組織實施的[39][40]，因此對于多天線測試方法原理與實踐的探索，廣播電視規(guī)劃院已深入到了底層。目前，我們所提出的一些驗證方法和測試用例已被國際標準組織部分地采納到其測試方案當中[41][42][14]，結合我們兩年多對多天線終端測試方法的實際經驗及參與國際標準化進程的理解，本文將詳細介紹MIMO OTA 相關的技術背景、測試方法和驗證方法，以及廣播電視規(guī)劃院在此領域的研究進展等內容。

　　1、信道模型

　　1.1、信道建模

　　如前文所述，MIMO 終端的性能，最終被歸結為基帶算法與射頻天線作為一個整體，在終端經歷不同信道時，對時延、多普勒頻移、空間相關性、極化信息的處理能力。這決定了MIMO OTA 的一個核心內容是對現(xiàn)實信道的重建工作。

　　信道建模是一個由來已久的科研領域，出于不同的目的，人們建立了各種各樣的信道模型。圖1 引用了[2] 中對信道模型的歸類，比較全面地概括了信道模型的種類。在MIMO OTA 當中我們一般需要使用基于幾何的隨機信道模型(GSCM，Geometry based Stochastic Channel Model)， 在大量的實際信道測量工作的基礎上而建立的基于幾何的信道模型，如SCM(E)[3][4], WINNER [5]，及IMT-Advanced [6]，經過試驗和理論的驗證，得到了廣泛的認可和使用。

　　圖1、信道模型的分類

　　GSCM 類信道模型的重要特點是可以將天線與傳播環(huán)境分離[8]，與此相反基于相關性矩陣的信道模型則無法將信道與天線特性分離，所以原則上無法用于重建測試終端性能的信道模型——但TGn 模型[7]雖然基于相關性矩陣，其中含有幾何信息的描述，這使得在MIMO OTA 中復現(xiàn)TGn 變?yōu)榭赡?。換句話說，在MIMO OTA 多探頭方法當中，信道的重建是基于各來波特性進行合成，這些來波可以具有各自的時延、多普勒頻移，到達角(AoA)、離開角(AoD)等，合成后將在終端天線單元陣列上體現(xiàn)出信道的空域相關性，及與信道幾何特性相關的多普勒譜——芯片對這些信道特性的辨析與優(yōu)化，最終將影響到終端性能。[3][4][5][6] 均屬于此類信道模型。

　　1.2、SCM 與SCME 模型

　　提到現(xiàn)代MIMO 信道建模，尤其是GSCM 信道模型，我們不得不提到3GPP SCM(Spatial Channel Model)模型[3]及歐洲WINNER(Wireless World INitiative NEw Radio)項目[5]。在2003 年3GPP TR25.996 描述的SCM 模型當中，傳統(tǒng)的TDL(Tap Delay Line)模型被進一步解析為以簇來描述的CDL(Cluster Delay Line)模型。SCM 中定義了6 束來波，每一束被稱為一個簇(Cluster)，每一簇來波由20 個子徑(sub-path)構成，每個簇除了定義了各自的AoD 和AoA 以外，還根據(jù)實際信道測試的結論，定義了水平面上的能量分布，如拉普拉斯分布，即角度功率譜(PAS，Power Azimuth Spectral)，其方差被定義為角度擴展(AS，Angular Spread);同時，每一簇模型具有各自的AoA，AoD，時延，多普勒譜等特性。SCM 比較好地貼近了實測數(shù)據(jù)，并且能夠從時域、頻域、空間域及極化域反映MIMO 信道的特點，圖2 中對SCM 模型的參數(shù)進行了簡介[3]。

　　圖2、3GPP TR 25.996 中信道模型及其參數(shù)

　　在3GPP TR 25.996 中的參數(shù)說明:

　　ΩBS：基站天線陣列的方向, 以地理北為參考方向，定義為其天線陣列的法線與北向的夾角。

　　θBS：基站與移動臺之間的直射徑(LOS，Line Of Sight)出發(fā)角(AoD，Angular of Departure)，定義為直射徑到基站天線陣列法線的夾角。

　　δn,AoD：第n(n = 1 …N) 徑出發(fā)角AoD ，定義為與其與LOS AoD 的夾角。

　　Δn,m,AoD：第n 徑的第m(m = 1 …M) 條子徑相對δn,AoD的偏移量。

　　θn,m,AoD：第n 徑的第m 條子徑的絕對AoD，定義為其與基站天線陣列法線夾角。

　　ΩMS：移動臺天線陣列的方向, 以地理北為參考方向，定義為其天線陣列的法線與北向的夾角。

　　θMS：基站與移動臺LOS 與移動臺天線陣列法線方向的夾角。

　　δn,AoA：第n(n = 1 …N) 徑到達角AoA (Angular ofArrival)，定義為與其與LOS AoA 的夾角 。

　　Δn,m,AoA：第n 徑的第m(m = 1 …M) 條子徑相對δn,AoA的偏移量。

　　θn,m,AoA：第n 徑的第m 條子徑的絕對AoA，定義為其與移動臺天線陣列法線夾角。

　　v ：移動臺的移動速度矢量。

　　θν ：速度矢量角，定義為移動臺運動方向與天線陣列法線方向的夾角：θν=arg(v)。

　　隨著通信技術的不斷發(fā)展，帶寬的增大提升了系統(tǒng)對信道時延的解析度，從而引起頻域相關性的變化，原3GPP SCM模型中針對5MHz 帶寬的CDMA 系統(tǒng)在2GHz 工作頻率建立的信道模型顯得有所不足，也就是說，對于帶寬的提升，需要進行一些改進使得在信道模型中能夠體現(xiàn)出帶寬變化對信道相關性的影響。2005 年，由來自瑞士、德國、芬蘭的信道研究者在[9] 中提出了向前兼容SCM 模型的擴展模型SCME，比較好地適應了新技術帶來的對信道模型的要求。一般來說，系統(tǒng)的帶寬越寬，可以看做其可辨識的時延徑數(shù)越多，即信道模型中默認同一徑所經歷的是平衰落(Flat Fading)，因此，對于SCM 模型定義的5MHz帶寬下的6 徑模型，SCME 模型通過將每一徑擴展為三個徑(Mid-Path)，使得更寬帶寬系統(tǒng)的信道模型能夠體現(xiàn)出頻率選擇性衰落，或者說，增大了每根徑的時延擴展。SCM、SCME 及WINNER 信道模型之間的比較，可以參考文獻[10]。

　　參考圖2 的參數(shù)定義，SCM 模型信道沖擊響應(CIR，Channel Impulse Response)在數(shù)學上可以如下推導，類似MIT老教授R.G. Gallager 在參考文獻[11] 及David Tse 在參考文獻[12] 中的闡述，一般來說，一個線性時變系統(tǒng)MIMO 信道的傳輸矩陣(沖擊響應)可以描述為l 條徑的沖擊響應之和，即：

　　它是由收發(fā)天線陣列的響應矩陣Frx(RX)，F(xiàn)tx(TX) 及沖擊響應矩陣hl 組成：

　　考慮到雙極化，第l 徑的信道沖擊響應是一個2 ×2 的極化矩陣：

　　當我們使用到CDL 模型時，(3)式中的第l 徑會以第n 簇中第m 條子徑替代[8]，進一步地，將第n 簇第m 條子徑的發(fā)射天線單元s 到接收天線單元u 之間的信道建模表述為(4)式：

　　1963 年Bello 在[20] 中， 針對廣義平穩(wěn)非相關環(huán)境(WSSUS)前提下的時變沖擊響應及傳輸函數(shù)、信道相關性函數(shù)之間的轉換關系進行了研究，成為信道測量與驗證的理論基礎。

　　1.3、MIMO 信道參數(shù)

　　在本節(jié)中我們基于幾何的隨機信道模型的概念，介紹用于描述MIMO 信道特點的主要參數(shù)，它們是時延特性(PDP，Power Delay Profile)，多普勒譜，空間相關性(Spatial Correlation)，及信道的交叉極化比(XPR，Cross-Polarization Ratio)。由于這四個參數(shù)刻畫了MIMO 系統(tǒng)在信道的頻域、時域、空域及極化域的重要特性，被認為代表或涵蓋了MIMO信道的主要特征，因此它們也被CTIA 及3GPP 采納作為MIMO OTA 系統(tǒng)驗證的四個主要參數(shù)[13][14][15]。

　　1.3.1、時延特性(PDP，Power Delay Profile)

　　對于一個線性時變的信道來說，信道的沖擊響應雖然可以由其自相關函數(shù)來描述，但出于簡化的目的，在大量的MIMO 信道測量過程中，常以時延功率譜來描述信號不同時延的能量分布，圖3 是一個標準的SCM 城市宏小區(qū)(UMa, Urban Macro)信道模型的PDP譜。

　　圖3、3GPP SCM UMa 時延特性

　　PDP 體現(xiàn)了信號經過不同傳播路徑后到達接收機端時，接收機能辨析出的不同時延情況，同時其時延擴展反映了信道的頻率選擇性衰落帶寬，或者說決定了信道的相關性帶寬。

　　1.3.2、多普勒譜

　　多普勒頻移反映了因接收機相對于來波的移動方向與速度對所接收信號在時域衰落過程中受到的影響。1968 年R.H.Clarke 在參考文獻[16] 對此有詳細的闡述。所謂經典多普勒譜，即指Clarke 模型的“U”型譜。而在MIMO 信道模型中，由于每一徑是由多根子徑(Sub-Path)構成，每根子徑都會對接收機信號的多普勒譜有所貢獻，最終信道的多普勒譜將與各徑到達角及其角度擴展有關。

　　信道模型中的多普勒譜實際上還反映了信道衰落的快慢，即快衰落或慢衰落，描述了信道的在時域的演進特性，同時決定了信道的相關性時間。

　　1.3.3 空間相關性

　　空間相關性集中體現(xiàn)了接收端天線單元之間的相關性，這種空域相關性在CDL 中描述的更為具體。在大多數(shù)基于簇的CDL 信道模型當中，每根徑實際上已被簇替代，每一簇都具有獨立統(tǒng)一的到達角(AoA)，而每一簇中各子徑具有細微不同的到達角偏移，如前文所述，子徑在統(tǒng)計上的不同到達角的概率分布效應由信道模型中的角度功率譜PAS 來體現(xiàn)，依據(jù)實際測試的結果，PAS 的形狀一般是靠近該簇AoA 時的能量(或說概率)大，遠離AoA 時則小，SCM 模型中一種廣為使用的分布模型是拉普拉斯分布，意味著各子徑到達角在統(tǒng)計上的能量分布是以AoA 為中心對稱的雙邊指數(shù)衰落。

　　參考[17] 基于PAS 與子徑的到達角，Spirent 的Doug Reed 在參考文獻[18] 中給出了一個關于兩個虛擬接收天線單元之間空間相關性的數(shù)學表達式是：

　　而出于不同的描述目的，參考[19]，Anite 的Pekka 在參考文獻[8] 中也給出了空間相關性的數(shù)學表達式：

　　MIMO 多天線技術突出地利用空域非相關性以提高系統(tǒng)性能，因此，要評估MIMO 終端的性能，空間相關性的驗證對于信道模型和MIMO OTA 來說都顯得尤為重要。

　　1.3.4、信道交叉極化比

　　交叉極化比有很多種定義，比如有發(fā)射天線的XPR，也有接收天線的XPR，但目前在信道模型中使用的XPR 主要指的是純信道的參數(shù)，也即3GPP37.977 中描述的：

　　其中：

　　SVV 是因信道的散射或反射得到的V 極化功率與入射時V極化功率之間的系數(shù);

　　SVH 是因信道的散射或反射得到的V 極化功率與入射時H極化功率之間的系數(shù);

　　SHV 是因信道的散射或反射得到的H 極化功率與入射時V極化功率之間的系數(shù);

　　SHH 是因信道的散射或反射得到的H 極化功率與入射時H極化功率之間的系數(shù)。

　　XPR 與信道特性直接相關，同時也會受到信道模型中離開角AoD 的影響而不同，一般來說不會為1。在不同的信道模型下通常XPR 也不一樣，如SCM UMa 中XPR 為8.31dB，而SCM UMi 中XPR 則為0.83dB，在WINNERII 不同場景的XPR 都不一樣，反映了各種信道環(huán)境的特性。在終端的天線設計和基帶算法設計當中，需要利用XPR 的不同做一些系統(tǒng)性能的優(yōu)化。

　　在終端的狹小空間下要設計出非相關性較好的天線單元對，利用極化比是主要手段之一，從這個意義上說，用于MIMO OTA 的信道模型和測試方法應能控制信道的XPR，否則對于評估終端的性能將缺失重要的考量依據(jù)。Tommi 在參考文獻[21] 中闡述了作為多探頭MIMO OTA 測試方案，如何在測試區(qū)域中產生信道模型中需要的XPR。