【導(dǎo)讀】5G 部署主要受兩大關(guān)鍵因素驅(qū)動(dòng)，而這兩大因素往往又彼此矛盾：一個(gè)是系統(tǒng)容量（頻譜效率），另一個(gè)是系統(tǒng)成本（能量效率）。頻譜效率描述了能夠提供多少容量，通常以 bps/HZ（比特每秒每赫茲）為單位，而能量效率則描述了在給定容量下運(yùn)營(yíng)網(wǎng)絡(luò)所需的成本。
對(duì)于過(guò)去的移動(dòng)技術(shù)而言，成本幾乎隨著容量的上升等比例增長(zhǎng)，因?yàn)樘峁└叩娜萘恳馕吨罱ǜ嗷净蛟黾泳W(wǎng)絡(luò)內(nèi)的頻譜帶寬。雖然這種方法在過(guò)去得以維持，但如果對(duì) 4G 網(wǎng)絡(luò)容量的需求遞增 10 倍到 100 倍，則這種方法將難以沿用，原因在于消費(fèi)者不太可能愿意支付隨之增長(zhǎng)的費(fèi)用。如圖 1 所示，為了推進(jìn)移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，業(yè)界需要解決如何在提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò)容量的同時(shí)降低網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行成本的難題。
圖 1：5G 商業(yè)案例
蜂窩網(wǎng)絡(luò)需要多少運(yùn)行成本？
盡管基站能量效率在 2G 到 4G 轉(zhuǎn)換期間得到明顯提升，但由于網(wǎng)絡(luò)密集化，隨之增加的容量也導(dǎo)致成本大幅上升（圖 2）。在蜂窩網(wǎng)絡(luò)的搭建和運(yùn)行中，絕大部分支出在于為基站提供空調(diào)遠(yuǎn)程控制及場(chǎng)地租賃（參考文獻(xiàn) 1 和 2）。從初期的資本性支出 (CAPEX) 來(lái)看，空調(diào)成本占比超過(guò) 50%，剩下的則主要為基站設(shè)備成本。類(lèi)似地，從經(jīng)常性運(yùn)營(yíng)支出 (OPEX) 來(lái)看，電力幾乎也占到了支出的 50%。大部分電力用于遠(yuǎn)程分布式空調(diào)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)行，目的在于冷卻基帶處理器（無(wú)線電單元通常采用風(fēng)冷，無(wú)需額外的空調(diào)系統(tǒng)），然而實(shí)際傳輸?shù)哪芰績(jī)H占 OPEX 的 7%。若要部署更多基站，則原本占比 30% 的場(chǎng)地租賃支出也將隨之增加，如此一來(lái)，部署更多基站這種簡(jiǎn)易方案就非理想之選（對(duì)于 5G FR2 來(lái)說(shuō)這是一個(gè)大問(wèn)題，因?yàn)橄噍^于 5G FR1，前者的小區(qū)范圍會(huì)大幅縮?。?/p>
圖 2：蜂窩網(wǎng)絡(luò)的功耗
從功耗分析可以明顯看出，大部分支出來(lái)自于基站中基帶處理部分的分布式部署和空調(diào)的遠(yuǎn)程部署。中國(guó)移動(dòng)提議按照互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)施的類(lèi)似方式集中部署基帶處理。圖 3 展示了基帶系統(tǒng)云架構(gòu)，即基站中的每個(gè)基帶都會(huì)成為云端的一臺(tái)虛擬機(jī) (C-RAN)，甚至傳統(tǒng)式的獨(dú)立網(wǎng)絡(luò)設(shè)備（如網(wǎng)關(guān)）也可以作為虛擬機(jī)集成到云端。通過(guò)集中部署基帶處理，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程空調(diào)控制集中化，從而大幅降低 OPEX 和 CAPEX。此外，當(dāng)分散的基站通過(guò)集中化控制對(duì)移動(dòng)電話進(jìn)行傳輸時(shí)（網(wǎng)絡(luò) MIMO），就更易于實(shí)現(xiàn) CoMP，同時(shí)也能提高頻譜效率。這種系統(tǒng)架構(gòu)獨(dú)立于無(wú)線電接入網(wǎng) (RAN)，并且可用于控制混合蜂窩網(wǎng)絡(luò)。
圖 3：集中式基帶處理
網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)男畔㈩?lèi)型也會(huì)對(duì)能量效率產(chǎn)生影響。如圖 2 所示，不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)具有不同的數(shù)據(jù)包與信令包比率 (DSR)。DSR 低代表數(shù)據(jù)傳輸信道利用率較低；例如占全部網(wǎng)絡(luò)流量 60% 的文本消息，其 DSR 介于 1 至 3 之間，而此種情況下照片和視頻需要的信令包較少，因此能量效率更高。5G FR1 通過(guò)調(diào)整子載波間隔，使得不同類(lèi)型的數(shù)據(jù)能夠更加高效地使用可用信道容量，從而解決了這個(gè)難題。
網(wǎng)絡(luò)容量的決定因素和擴(kuò)容方式
20 世紀(jì)初，兩位研究人員分別推導(dǎo)出了一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的公式，堪稱(chēng)通訊行業(yè)中的摩爾定律，即香農(nóng)-哈特利定理。該定理給出了無(wú)線信道上能夠傳輸?shù)男畔⒘可舷?，其中單個(gè)信道容量?jī)H僅取決于兩個(gè)參數(shù)：信道帶寬 (BW) 和信噪比 (SNR)。盡管容量與信道帶寬成線性關(guān)系，但與信噪比之間僅是 log2 的比例關(guān)系：
根據(jù)香農(nóng)-哈特利定理，增加網(wǎng)絡(luò)容量有四種基本方法（圖 4）：
增加信道帶寬：4G 中使用了載波聚合來(lái)增加可用的信號(hào)帶寬，而 5G FR2 則使用毫米波頻率來(lái)獲得更大的容量。
增加信道數(shù)量：MIMO 利用網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部的多徑散射，同時(shí)在多個(gè)信道上進(jìn)行傳輸。與信道帶寬類(lèi)似，網(wǎng)絡(luò)容量也與這一效應(yīng)成線性關(guān)系，但上限卻受限于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的多徑相關(guān)性（或相似性）。5G FR1 借助 MIMO 的優(yōu)化提高數(shù)據(jù)速率。
增加網(wǎng)絡(luò)輸出功率：由于 SNR 中存在噪聲、SNR 的對(duì)數(shù)刻度接近、以及涉及高電磁能量的健康/安全問(wèn)題，這種方式有其局限性。在覆蓋率較低的區(qū)域使用家庭基站 (Femtocell) 是提升整個(gè)網(wǎng)絡(luò) SNR 較為安全的方式之一。但如果在同一區(qū)域中部署了過(guò)多全向天線家庭基站，則家庭基站間就會(huì)存在干擾，這無(wú)疑為網(wǎng)絡(luò)容量增益設(shè)帶來(lái)了上限。然而，如果能夠定向傳輸能量，就可以提高網(wǎng)絡(luò)的能量效率，這種方式又稱(chēng)為“波束賦形”（5G FR1 和 FR2 基站的一種關(guān)鍵技術(shù)）。
圖 4：頻譜效率
利用波束成形提高能量效率
在傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)中，與小區(qū)相關(guān)聯(lián)的基站會(huì)向著相當(dāng)廣泛的區(qū)域傳輸能量（通常是基站前方 120 度角的弧形區(qū)域）。其中一部分能量會(huì)被基站小區(qū)內(nèi)的用戶接收，但絕大多數(shù)能量則被環(huán)境所吸收（建筑、行人、樹(shù)木、汽車(chē)等）。這些耗損就意味著能量效率的降低和網(wǎng)絡(luò) OPEX 的提高（圖 5）。如果將單根基站天線替換為由 120 根天線向各個(gè)用戶定向傳輸能量，那么基站所需的功耗將降低至原輸出功率的 0.1%（參考文獻(xiàn) 3）。然而這個(gè)下降幅度僅僅是理論值，從實(shí)際角度而言，由于基站內(nèi)部射頻元件的效能和損耗，相同容量下的輸出功率只能降低到原功率的 30%。
圖 5：波束成形和能量效率
為了實(shí)現(xiàn)波束賦形，一組指定間隔的天線只需改變天線間的相位差，就可以形成任意方向的波束（圖 6）。最典型的天線陣列間隔是半波長(zhǎng)，這樣波束角 () 就與天線間的相位差直接相關(guān)：) directly related to the phase difference between the antennas: . 盡管波束賦形可以將能量集中在指定方向上，但也無(wú)法避免會(huì)有能量傳至其他方向（旁瓣和后瓣）。這些額外的能量就會(huì)對(duì)基站小區(qū)內(nèi)其他用戶造成干擾。這種效應(yīng)可以通過(guò)確保鄰近用戶處于主波束的零相位，或通過(guò)振幅分布為各個(gè)天線分配加權(quán)，從而降低旁瓣中的能量來(lái)予以緩解（圖 6）。
圖 6：波束成形的原理
波束成形有三種架構(gòu)類(lèi)型，會(huì)直接影響到基站能量效率和 終端（圖 7）：
模擬波束賦形 (ABF)：傳統(tǒng)的波束賦形方式是使用衰減器和移相器作為模擬射頻電路的一部分，其中單個(gè)數(shù)據(jù)流會(huì)分成不同的路徑。這種方法的優(yōu)勢(shì)在于只需要一個(gè)射頻鏈路（PA、LNA、濾波器、交換機(jī)/環(huán)形器），而劣勢(shì)則是級(jí)聯(lián)移相器在高功率下會(huì)產(chǎn)生損耗。
數(shù)字波束成形 (DBF)：數(shù)字波束成形假設(shè)每個(gè)天線單元都有一個(gè)單獨(dú)的射頻鏈路。隨后以矩陣式操作使波束“賦形”，即在基帶中手動(dòng)為振幅和相位加權(quán)。由于射頻鏈路組件的價(jià)格較為低廉，且可以將 MIMO 和波束賦形結(jié)合成單個(gè)陣列，對(duì)于 5G FR1 中 7 GHz 以下的頻率，這一方法往往是最佳選擇。對(duì)于 28 GHz 及以上頻率，標(biāo)準(zhǔn) CMOS 組件的 PA 和 ADC 非常容易損耗，而如果采用砷化鎵和硝酸鎵等稀有材料，雖然損耗會(huì)有所減少，但成本高昂。
混合波束成形 (HBF)：混合波束賦形將數(shù)字波束賦形與模擬波束賦形相結(jié)合，保證了波束賦形與多臺(tái)無(wú)線電收發(fā)的靈活性，同時(shí)降低了波束賦形單元 (BFU) 的支出和損耗。每個(gè)數(shù)據(jù)流都有各自獨(dú)立的模擬 BFU 和一組 M 天線。如果有 N 個(gè)數(shù)據(jù)流，就有 NxM 根天線。由于使用可選波束賦形器（如 Butler 矩陣）來(lái)代替自適應(yīng)移相器，從而可以緩解移相器造成的模擬 BFU 損耗。建議的架構(gòu)是使用數(shù)字 BFU 控制主波束的方向，而模擬 BFU 控制數(shù)字包絡(luò)內(nèi)的波束。
圖 7：波束成形架構(gòu)
理想網(wǎng)絡(luò)：頻譜效率和能量效率
相較于傳統(tǒng)和現(xiàn)行的蜂窩網(wǎng)絡(luò)，C-RAN、MIMO、新頻譜和波束賦形的結(jié)合能夠讓 5G 在擴(kuò)容的同時(shí)降低成本。香農(nóng)-哈特利定理可以優(yōu)化，以便將信道的能量效率納入考量（參考文獻(xiàn) 2）。根據(jù)基站和網(wǎng)絡(luò)性能的約束條件，可以計(jì)算出 2G 和 4G 網(wǎng)絡(luò)聯(lián)合的理想頻譜能量效率，其中 GSM 為 4 bps/Hz，LTE 為 8 bps/Hz。（需要注意的是，在真實(shí)的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，LTE 的頻譜能量效率往往較低，一般在 4 bps/Hz）。
對(duì)比 LTE 網(wǎng)絡(luò)，在 MIMO 和數(shù)字波束賦形相結(jié)合的 5G FR1 中，容量可以增加 3 倍以上，同時(shí)成本降低 10 倍（假設(shè)每個(gè)用戶對(duì)應(yīng) 8 臺(tái)帶有波束賦形功能的收發(fā)器）。5G FR1 可用的頻譜有限，而 5G FR2 使用的是 24 GHz 以上的大量頻譜。5G FR2 的頻譜效率（假設(shè)混合波束賦形采用了每個(gè)天線陣列對(duì)應(yīng) 8 臺(tái)收發(fā)器的配置）與 10 bps/Hz 下的 LTE 相當(dāng)，但能量效率較 LTE 更高（參考文獻(xiàn) 4）。
圖 8：網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化：頻譜效率和能量效率
綜上所述，頻譜效率和能量效率的結(jié)合能夠使運(yùn)營(yíng)商在部署新網(wǎng)絡(luò)時(shí)，既提高容量，又降低OPEX。未來(lái)能夠?qū)?FR1 和 FR2 的不同解決方案集成到單一網(wǎng)絡(luò)中，在廣域網(wǎng)中具有建筑穿透力的FR1提供高速率，而 FR2 則用于數(shù)據(jù)卸載、熱點(diǎn)和極端網(wǎng)絡(luò)密度。這種網(wǎng)絡(luò)部署不僅會(huì)影響消費(fèi)者和設(shè)備供應(yīng)商，更會(huì)對(duì)整個(gè)測(cè)試測(cè)量 (T&M) 行業(yè)產(chǎn)生決定性影響。
對(duì)測(cè)試測(cè)量行業(yè)的影響
5G 對(duì)新基站的需求催生出了一種新的測(cè)量模式，即天線和收發(fā)器都采用空口測(cè)試(OTA)。
5G 基站架構(gòu)
將波束賦形和 MIMO 結(jié)合成一個(gè)單一陣列會(huì)產(chǎn)生一個(gè)龐大的 MIMO 基站，原因在于波束賦形（每根天線需要相同的數(shù)據(jù)向量）和 MIMO（每組波束賦形天線需要不同的數(shù)據(jù)向量）均需要多組天線。設(shè)計(jì)能夠同時(shí)提高頻譜效率和能量效率的基站非常復(fù)雜，需要對(duì)所有組件進(jìn)行非常緊密的集成（圖 9）：
波束賦形架構(gòu)：取決于組件在損耗（能量效率）和成本兩個(gè)方面的實(shí)用性。
寬帶功率放大器和濾波器組：隨著頻段數(shù)量的增加，寬頻段上的載波聚合將需要大量的濾波器和功率放大器。功率放大器將需要通過(guò)預(yù)失真或稀有材料才能提高工作效率。
天線互耦：如果僅僅是在空間中裝入更多天線反而會(huì)減少基站容量并增加損耗。
時(shí)鐘同步：對(duì)于龐大的 MIMO 陣列而言，各個(gè) PCB 板上的時(shí)鐘都需要同步。時(shí)鐘漂移會(huì)導(dǎo)致天線間不確定的相位改變（原因在于頻率漂移），并影響波束賦形的效果。
自適應(yīng)式校準(zhǔn)：由于大量的組件、芯片組、時(shí)鐘和放大器，加之相位對(duì)基站內(nèi)溫度條件的依賴性，每根天線的輸出相位可能會(huì)與期望值相去甚遠(yuǎn)。因此，需要通過(guò)自適應(yīng)式校準(zhǔn)電路測(cè)量每個(gè)信號(hào)的相位和振幅偏移，然后進(jìn)行預(yù)失真，從而實(shí)現(xiàn)效果極佳的波束賦形。
光纖收發(fā)器：一般而言，大規(guī)模 MIMO 基站的輸出是基帶數(shù)據(jù)，基帶數(shù)據(jù)通過(guò)光纖傳輸?shù)奖镜鼗鶐卧蜻M(jìn)入 C-RAN。因此，需要實(shí)時(shí)的現(xiàn)場(chǎng)可編程邏輯門(mén)陣列 (FPGA) 將 RFIC 輸出的基帶數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)譯成光纖的基帶協(xié)議。
散熱：在一個(gè)密閉空間內(nèi)集成多達(dá)數(shù)百根天線、數(shù)千個(gè)組件和數(shù)十個(gè) RFIC/FPGA 會(huì)導(dǎo)致嚴(yán)重的熱量和高溫問(wèn)題。由于這些單元部署在溫差較大的區(qū)域，如果在沒(méi)有提供外部風(fēng)冷的情況下，則需要采用大型散熱器，如此一來(lái)，大規(guī)模 MIMO 單元的重量也會(huì)明顯增加。
圖 9：大規(guī)模 MIMO 架構(gòu)
5G 基站和設(shè)備的測(cè)試測(cè)量
傳統(tǒng)意義上來(lái)說(shuō)，基站的性能是除天線以外的射頻收發(fā)器的性能。射頻收發(fā)器的性能可以通過(guò)射頻測(cè)試端口和測(cè)量?jī)x器（即矢量信號(hào)分析儀和信號(hào)發(fā)生器）相連后直接測(cè)量。通常使用矢量網(wǎng)絡(luò)分析儀以 OTA（ CW 波）方式來(lái)測(cè)量天線性能。
由于大規(guī)模 MIMO 基站是高度集成化的架構(gòu)，因此無(wú)法再直接接入各個(gè)射頻路徑。這意味著測(cè)量方式將發(fā)生實(shí)質(zhì)性變化，從原本對(duì)射頻收發(fā)器高度可預(yù)測(cè)的傳導(dǎo)測(cè)量轉(zhuǎn)向不確定性的OTA 測(cè)量（圖 10）。
圖 10：5G 全新測(cè)量范式
由于被測(cè)設(shè)備 (DUT) 近場(chǎng)和遠(yuǎn)場(chǎng)區(qū)域輻射場(chǎng)（圖 11）的物理特性不同，OTA 測(cè)量明顯要比電纜測(cè)量更為復(fù)雜。由于調(diào)制后信號(hào)的時(shí)變和空變特性，因此測(cè)量必須在 DUT 的遠(yuǎn)場(chǎng)（平面波）中進(jìn)行，導(dǎo)致只能使用巨大的天線電波暗室，或是間接遠(yuǎn)場(chǎng)暗室，如平面波轉(zhuǎn)換器 (PWC) 或緊縮場(chǎng) (CATR)。CATR 采用反射器將球面波轉(zhuǎn)換為反射器近場(chǎng)中的平面波分布，而 PWC 則使用陣列天線在近場(chǎng)中生成平面波分布（圖 12）。
圖 11：天線電磁場(chǎng)
圖 12：平面波轉(zhuǎn)換器和 CATR
由于消除了射頻測(cè)試端口以及毫米波段頻率的使用，OTA 有望成為測(cè)試基站性能的一種重要工具，不僅適用于大規(guī)模有源 MIMO 陣列天線，同時(shí)還適用于內(nèi)部射頻收發(fā)器。由于上述原因，OTA 暗室和測(cè)量設(shè)備的需求將出現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，不僅可以用于有關(guān)天線輻射特性的嚴(yán)苛測(cè)量，還能夠取代傳統(tǒng)的傳導(dǎo)射頻收發(fā)器測(cè)量。在電波暗室和測(cè)量設(shè)備等領(lǐng)域，羅德與施瓦茨擁有豐富的專(zhuān)業(yè)經(jīng)驗(yàn)。為了滿足客戶的未來(lái)需求，羅德與施瓦茨已經(jīng)做好充分準(zhǔn)備，能夠隨時(shí)提供完備的解決方案（參考文獻(xiàn) 5）。
參考文獻(xiàn)
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5. Antenna Array Testing White Paper: 1MA286, 2016
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