地鐵隧道5G天線布局對MIMO性能的影響

周亦峰

（上海中鐵通信信號測試有限公司，上海 200436）

1 概述

大規模多輸入多輸出（Massive MIMO）技術利用多重收發天線的優點，大大提高信道容量，被廣泛認為是實現5G通信系統應用的關鍵技術。相比于長期演進（Long-Term Evolution，LTE）標準中要求的基站天線數量最多為8個，Massive MIMO系統可以布設大量數目的基站天線，從而提高頻譜利用率。Massive MIMO系統將傳統的MIMO規模擴大了一至兩個量級，往往在一個基站中布設數十個或數百個天線單元，在空間域上，天線陣列中心與邊緣區域的陣元傳播情況具有差異，使得不同幾何布局形式的天線陣列往往表現出不同的傳播性能，從而影響Massive MIMO系統容量等。

為推廣5G系統MIMO技術在地鐵中的應用，本文研究地鐵隧道場景中大規模MIMO信道特性，用射線跟蹤方法仿真4種不同天線布局方式的大規模天線陣列，預測5.6 GHz時大規模MIMO系統的信道容量、平均接收功率與均方根時延擴展。

2 地鐵隧道MIMO信道射線跟蹤仿真模型

2.1 場景描述

信道模型取自上海地鐵7號線直隧道，隧道環境如圖1所示。隧道墻體由鋼筋混凝土制成，隧道橫截面為拱形，高5 m，拱形半徑為2.78 m，底部寬3.4 m，鐵軌高為0.2 m，軌距1.5 m。距離全長為400 m，發射端（Tx）位于隧道起始端中央，接收端（Rx）距離發射端150 m時開始采樣，此后逐漸遠離發射端，采樣間隔為50 m，共有6個采樣點，如圖2所示，收發端天線高度均設置為2.65 m。

圖1 隧道環境與橫截面示意Fig.1 Tunnel environment and cross section diagram

圖2 采樣間隔設置Fig.2 Sampling interval setting

2.2 仿真模型與仿真設置

本文在仿真中使用的信道參數如表1所示。不同的布局方式如圖3所示，天線陣元具體的仿真參數設置如表2所示。

表1 信道參數Tab.1 Channel parameters

表2 仿真中的收發天線參數Tab.2 Receiving and transmitting antenna parameters in simulation

圖3 天線布局設計Fig.3 Antenna layout design

如圖3（a）、（b）所示，對于接收天線，本文設計2種陣列布局，均有32個天線陣元。第一種布局方式命名為T1，為2×8均勻圓柱天線對陣列，陣列共分為8個扇面，每個扇面上分布2個雙極化陣元對，每個陣元對中包含1個垂直極化陣元與1個水平極化陣元，陣元為偶極子天線，陣元對之間的間距為半波長。第二種布局方式采用分布式布局，命名為T2，是雙1×8均勻圓柱天線對陣列構成，對于每一個1×8均勻圓柱陣列，有8個扇面，每個扇面中央分布有1個雙極化陣元對，每個陣元對的設計不變，雙圓柱陣列中心點之間的距離為a。

對于發射天線，同樣設計2種陣列布局，都具有32個陣元。第一種布局方式如圖3（c）中R1，為4×4均勻平面天線對陣列，每個陣元對為垂直水平極化，陣元為定向天線，陣元對之間的間距也為半波長。第二種布局方式如圖3（d）所示，為雙2×4均勻平面天線對陣列，每個陣元對的設計不變，雙平面陣列中心點之間的距離為b。

收發端天線可以兩兩組合，因此共有4種仿真方案，收發天線的陣列組合方式如表3所示。在各仿真方案中，收發天線均位于隧道中央，高2.65 m。

表3 仿真方案設計Tab.3 Simulation scheme design

3 不同天線布局的MIMO系統性能仿真結果

3.1 信道容量

信道容量是衡量MIMO系統性能的重要指標。為便于比較不同MIMO方案下的信道容量，本文對信道矩陣H進行歸一化，并將接收端的平均信噪比設置為一個常數。歸一化信道矩陣Hnor如下。

其中，||H||F為Frobenius范數矩陣；H是信道矩陣；NR是接收天線陣元數量；NT是發射天線陣元數量；hij是信道傳輸系數。MIMO信道容量C計算方法如下：

其中，INR是NR維單位矩陣；ρ是接收端的平均信噪比，本文設置為10 dB；Hnor是歸一化后的信道矩陣；(·)*表示矩陣的Hermitian轉置。

根據公式（3）計算得到整個測試距離內不同天線布局仿真方案下的32×32 MIMO信道容量，發現在整個仿真收發距離上，仿真方案D的32×32信道容量始終高于其他仿真方案，而仿真方案A的信道容量在各個收發距離點上都是最小值，仿真方案B和C的信道容量比較接近，變化趨勢也十分相似，且都大于仿真方案A。這說明天線的布局方式會影響MIMO系統的信道容量，當收發端都采用分布式天線布局時，即使不增大天線陣元的數目，也可以提高MIMO系統的信道容量。整個收發距離上，仿真方案D的平均信道容量最大，為27.09 bit/s/Hz，仿真方案A的平均信道容量最小，為18.68 bit/s/Hz，與實測信道容量比較接近。仿真方案D相較于A，在陣元數目不變的情況下，容量提高了45%。

3.2 均方根時延擴展

公式（4）、（5）為均方根時延擴展計算方法，其中P表示該點接收功率，Pi與ti分別是第i條徑的接收功率與時延。由仿真的CIR數據，根據公式（5），計算得到整個測試距離內4種不同仿真方案下的均方根時延擴展變化，如圖4所示。

圖4 不同仿真方案下的均方根時延擴展Fig.4 RMS delay spread under different simulation schemes

從圖4可以發現，仿真得到的均方根時延擴展整體上要小于實際測試得到均方根時延擴展，這主要是因為實際測試環境比較復雜，反射面變化豐富，且布設有較多的設備，而仿真模型主要還原實測中的隧道場景，忽略其他反射面的影響，因此得到的均方根時延擴展較小。對于4種仿真方案下的均方根時延擴展變化，仿真方案A與B，即不采用分布式天線布局或僅在接收端采用分布式天線布局方式時，均方根時延擴展較大，基本上大于0.5 ns，而仿真方案C和D，即僅在發射端采用分布式天線布局或收發端均采用分布式天線布局方式時，均方根時延擴展較小，基本分布在0.5 ns以下。

4 結論

本文使用射線追蹤法建立32×32（NTx× NRx）大規模MIMO系統，設計4種不同的天線布局方式，仿真預測了隧道場景中大規模MIMO系統在5.6 GHz頻段時的平均接收功率、均方根時延擴展與信道容量。仿真結果表明，不同的天線布局形式下大規模MIMO系統性能也存在差異，在收發端均采用類似于分布式MIMO的天線陣元布局方式時，可以獲得更大的信道容量。這些研究結果可以為未來隧道環境中大規模MIMO系統的設計提供參考。