一种用于5G移动终端的双极化多输入多输出天线设计

提出一种用于5G移动终端的8端口多输入多输出(multiple input multiple output,MIMO)缝隙天线阵列。该天线阵列由4个双极化天线单元组成,分别放置在尺寸为150 mm×75 mm的系统基板的4个角落。天线单元顶层由一对正交放置的微带馈线和一对方形不规则金属环组成,该方形不规则环可用来改善天线的隔离度。天线单元底层为一外圆内方的缝隙结构,用于实现天线的宽频带特性。实验结果表明,多输入多输出天线阵列获得了3.3~4.1 GHz的-6 dB阻抗带宽,优于16 dB的隔离度且高于88%的辐射效率。此外,该天线在工作频段内的包络相关系数(ECC,envelope correlation coefficient)远小于0.5。可见,该多输入多输出天线阵列具有宽频带和高辐射效率等特性,适合用于5G移动终端系统。

多输入多输出系统发射天线选择对系统信道容量的影响

针对多输入多输出(MIMO)系统信道矩阵秩亏引起信道容量下降的问题,基于信道容量上限提出了一种发射天线选择方法.该方法利用信道矩阵与发射空间相关矩阵秩相同的特点,重新构建了蕴含模型物理参数的信道模型.在对空间相关矩阵QR分解的基础上,采用随机矩阵理论推导了迫零接收机信噪比的概率密度函数,从而得到了MIMO系统信道容量的上限.该方法不需要已知信道的瞬时状态信息,只取决于衰落的空间相关,计算的复杂度较低,易于实现.仿真结果表明:在低散射环境中,适当地选择发射天线可以使系统的信道容量增加约1 b/s;当接收信噪比大于6.5 dB时,发射端采用均匀圆阵系统的性能要优于采用均匀线阵系统的性能.

改进的基于每天线速率控制机制的多数据流多输入多输出系统收发机结构

每天线速率控制(per-antenna rate control,PARC)技术能有效提高多数据流多输入多输出(multiple-inputmultiple-output,MIMO)系统的吞吐量.然而,在时变信道下,反馈到发射端的信道质量指示(channel quality indicator,CQI)已经过期,这意味着发射端选择的传输机制与实际情况不匹配,从而导致系统性能下降.考虑到信道延迟对CQI反馈的影响,提出一种改进的多数据流PARC收发机结构.该结构使用基于导频符号辅助调制(pilot symbolassisted modulation,PSAM)的最小均方误差(minimum mean square error,MMSE)信道预测器对信道进行预测,补偿了传输延迟带来的性能下降,使发射机可以更准确地通过改变编码调制(modulation and coding set,MCS)方案来进行速率控制.仿真结果表明,该结构能有效提高基于PARC机制的多数据流MIMO系统性能.

5G-R高铁车站场景MIMO天线阵列结构与传输性能研究

面向5G-R高铁车站应用场景,在2155~2165 MHz频段采用射线跟踪仿真技术,对4种不同天线阵列排布方式的MIMO系统多层传输性能进行对比研究。通过研究采取不同收发端天线阵列排布方式时的信道相关性,计算每个接收点位所能达到的MIMO系统最大传输层数,获取各层数对应的信噪比,计算在不同调制方式、不同天线排布方式下每个接收点位的下行峰值传输速率,确定面向5G-R高铁车站场景的MIMO系统最佳传输层数。仿真验证结果表明,面向5G-R频段高铁车站应用场景,基站端采用线阵、车载端采用方阵排列,可取得最佳峰值传输速率。研究结果可为5G-R专网建设中高铁车站部署MIMO系统提供技术积累和理论依据。

多输入多输出广播信道下基于有限反馈的最大输出SINR线性天线合并算法

在基于有限反馈的多天线MIMO广播信道下,由信道量化误差带来的多用户干扰(MUI)会严重地降低系统性能。天线合并技术可以利用多接收天线提供的多维自由度有效地改善系统性能。该文针对最近被证明为最优的反馈资源分配策略,设计了一种线性天线合并算法,该算法在提高反馈精度和增强期望信号增益之间做出合理的折中,可使期望输出信噪干扰比(SINR)最大化。首先导出了线性合并器期望输出SINR的下界闭合表达式,然后利用这个表达式得到使输出SINR最大化的线性合并器。仿真表明该线性合并算法与已有算法相比具有明显的性能提升。

基于新型共面波导的频率可重构MIMO天线设计

设计了一种基于新型共面波导(CPW)频率可重构多输入多输出(MIMO)天线。在天线中使用开关元件,通过控制开关改变CPW的电流长度来实现6.17~9.38 GHz与19.53~25.48 GHz离散频率可调。转换模式不需要额外的匹配电路,使得结构更紧凑。天线单元采用CPW馈电方式,蚀刻在F4B的介质基板上,MIMO配置无需额外的解耦装置便能实现良好的隔离效果。仿真和测试结果表明,单个天线与MIMO天线均可实现频率可重构特性,天线单元之间的隔离度<-20 dB,相关包络系数<0.05,分集增益接近10 dB,满足设计要求。

基于绿色通信的大规模多输入多输出天线选择算法

绿色通信是移动通信系统(例如5G系统)的主要特征之一。在大规模多输入多输出(multiple-input multiple-output, MIMO)系统中如何提高能源效率是一个重要研究课题,天线选择是提高能源效率的有效方法。现有的天线选择算法有些是局部优化,有些是单目标优化,为克服这些缺点,提出了基于博弈论的大规模MIMO天线选择算法。该算法通过系统容量和发射功率构造博弈的效用函数,每进行一次博弈都得到一组天线,在博弈达到均衡时,能源效率取得最大值。文中给出了纳什均衡存在性证明,也推导了纳什均衡点与能源效率之间的等价。仿真结果表明,采用博弈论算法能够克服局部优化,在保持信道容量较高的同时也提高了能源效率,可见该算法在能源效率上的提高有助于实现绿色通信。

用于5G智能手机的宽带高隔离度MIMO天线

提出了一种用于第五代移动通信(5G)智能手机的紧凑型宽带高隔离度多输入多输出(Multiple-Input Multiple-Output,MIMO)天线对,将其在手机两侧边框内表面对称放置,组成相关性低的8元MIMO阵列。采用耦合馈电方式设计了宽带倒F天线(IFA)单元,以零间距镜像对称的方式组成一个结构紧凑的双单元天线对,其-6 dB阻抗带宽为3.3~6.5 GHz(65.3%),完全覆盖了n77/n78/n79和LTE band 46的5G频段,其尺寸仅为26.8 mm×6 mm(0.29λ0×0.07λ0,λ0为3.3 GHz的自由空间波长)。利用差/共模对消理论及加载分布式电容的方法提高了天线对两端口间隔离度,带内隔离度高于11 dB,在n79和LTE band 46频段(4.4~5.925 GHz)隔离度高于15 dB,且在4.9 GHz中心频点处的峰值隔离度能达到40 dB,在整个带内的天线总效率为59%~88.8%。为了提高8元MIMO阵列隔离度,在相邻两天线对之间的接地板上蚀刻矩形缺陷地去耦结构,单元间包络相关系数(Envelope Correlation Coefficient,ECC)均小于0.1。对该天线阵列进行加工实测,仿真和测量结果基本一致。

四元超宽带高隔离MIMO槽天线的设计

提出了一款基于FR4的共面波导(CPW)馈电四元超宽带(UWB)高隔离MIMO天线。该天线由4个单元槽天线组成,天线尺寸为65 mm×65 mm×0.8 mm。通过采用缺陷地结构和切角的方式实现了天线的超宽带特性。单元天线相互垂直放置实现了极化分集,同时在天线中间加载隔离栏栅结构,增加了天线的隔离度。对天线进行加工测试,测试结果能覆盖2.86~11.1 GHz并在频段内隔离度大于20 dB,天线具有高隔离、超宽带和较低的包络相关系数(ECC<0.006)的特点。天线采用(CPW)的馈电形式,更易应用于集成电路中,适用于各种超宽带系统。

双频段MIMO印刷偶极子天线设计

该文设计一款双频段MIMO印刷偶极子天线系统,由2个天线单元组成,每个辐射单元由2个不同尺寸的微带开口环组成。通过在地板上开方形栅格,减少了2个天线单元之间的耦合,提高天线端口间的隔离度,在2个工作频段内隔离度均高于25 dB。

用于大规模多输入多输出系统的波束收缩偶极子天线

为满足第五代(Fifth Generation,5G)通信系统中大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)基站进一步小型化的需求,本文提出了单个偶极子天线替代原有1×2子阵的方法.为实现等效替代,单个偶极子天线的波宽应压缩到原来的二分之一.因此,作者在传统的偶极子上方放置了具有相位梯度特性的两层超表面以聚焦偶极子的能量.加载了该超表面的偶极子的半功率波瓣宽度(Half Power Beam Width,HPBW)的仿真值减小到37°,增益仿真值提高到14.1 dBi,主瓣平均交叉极化鉴别度(Cross Polarization Discrimination,XPD)提高了3.3 dB至8.5 dB.为了验证天线设计,作者制作并测试了样机,仿真结果与实测结果较为吻合.综上所述,添加超表面的单个偶极子可以替代普通的1×2子阵,相当于在后续组阵过程中可以缩小一半的尺寸.这一方案在第五代通信系统大规模多输入多输出天线系统中具有重要应用价值.

一种基于中和线去耦结构的高隔离度WLAN 天线设计分析

笔者设计了一种通过中和线去耦结构来改善笔记本电脑的高隔离度WLAN天线,天线覆盖2.4GHz/5GHz/WiFi-6E频段。天线整体尺寸为90mm*9.2mm*0.4mm,并且MIMO单元天线形式为一种PIFA形式。仿真表明,通过在MIMO单元天线之间增加带有两个寄生枝节的中和线去耦结构能够有效地提高MIMO单元天线之间的隔离度。单元天线端口之间在2.4~2.484GHz和5.15~7.125GHz频段内具有较高的隔离度(S21<20 dB)。同时,天线结构简单,成本低,能够应用在实际的笔记本终端产品。

小型化MIMO天线设计在增强型移动宽带中的应用分析

根据无线通信技术快速发展的需求,针对性提出小型化多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)天线的设计,阐述在紧凑空间内实现多个天线元素布局的原理与技术挑战,评估小型化MIMO天线在增强型移动宽带应用中的性能。通过采用先进的隔离技术、优化辐射效率及带宽性能的方法,提高无线通信系统效率,并扩大系统容量。此外,介绍多频带操作和智能可重构天线技术在提升网络性能方面的应用,展示小型化MIMO天线在现代通信网络中的关键作用。

利用科赫分形解耦的四端口紧凑型QSC UWB MIMO天线

提出一种利用共面波导(Coplanar Waveguide,CPW)馈电的四端口紧凑型准自互补(Quasi-self-complementary,QSC)超宽带(Ultra-Wideband,UWB)多输入多输出(Multiple-input Multiple-output,MIMO)天线。此UWB MIMO天线的整体尺寸为40 mm×30 mm×0.8 mm,由4个六边形准自互补辐射单元对称排列而成,印刷在介质板的一侧。介质板另一侧印刷科赫分形解耦枝节和新型正六边形双开口谐振环(double-split ring resonator,DSRR)阵列,分别提升低频和高频处天线单元间的隔离度。实验与测试结果表明,此天线的工作带宽为3.1 GHz~15.5 GHz,在大部分工作频段内,隔离度达到20 dB以上。此外,天线在整个工作频带内具有良好的辐射特性和稳定的增益。包络相关系数小于0.04,表明该天线能够很好地满足极化分集特性,可用于便携式UWB MIMO无线通信系统。

具有高隔离度的紧凑型三陷波UWB-MIMO天线设计

提出了一种具有高隔离度的紧凑型三陷波超宽带(ultra-wideband,UWB)多输入多输出(multiple-input multiple-output,MIMO)天线,整体尺寸为38 mm×26 mm×1.2 mm.通过对辐射贴片底部两侧进行多切角,实现了宽带化;通过在接地板上加载改进的波纹T型去耦结构,并刻蚀倒“π”型槽缝隙,实现了较高隔离度;通过在辐射贴片上刻蚀“U”型缝隙、在馈线上刻蚀类“H”型缝隙以及在右侧引入倒“C”型寄生枝节,实现了WiMAX(3.3~3.6 GHz)、WLAN(5.15~5.85 GHz)和X波段(7.25~7.75 GHz)3个频段的陷波.仿真与测试结果表明,该天线工作频段为2.9~11.3 GHz(相对带宽达到118.31%),隔离度小于-22.6 dB,包络相关系数小于0.01,辐射效率高,辐射特性良好,可以广泛应用于无线通信系统领域中.

面向5G应用的四元MIMO毫米波天线

为了有效缓解低频段频谱拥挤的现状,提出了一种用于5G通信的毫米波矩形微带天线。在偶极子宽带毫米波单元天线的基础上,设计了一种四元多输入多输出(MIMO)天线,天线尺寸为10.1 mm×12 mm×0.508 mm,工作频率为28 GHz,工作带宽为24~68.6 GHz,完全覆盖24.25~27.5 GHz和37~42.5 GHz的5G毫米波频谱范围,且每个单元天线单元端口之间的隔离度均低于-19 dB,可以保证天线的正常工作。

基于天线选择的大规模MIMO系统能效优化算法

针对多用户大规模MIMO下行链路系统,考虑用户QoS需求和功耗要求,以最大化系统能效下界为准则建立能效优化模型。区别于传统单一优化天线数目或天线子集的方法,首先采用朗伯函数推导出最佳发射功率和最优发射天线数的闭式表达式;其次提出一种将多天线选择算法与系统能效联合优化的方法,并采用凸优化方法求解最佳发射天线子集,以此提出一种迭代的多用户最大化能效优化算法。仿真结果表明,当用户数为6时,所提算法与最优能效算法相比,系统能效提高了6.5%。

毫米波大规模MIMO系统混合连接天线结构的混合预编码算法研究

在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,混合连接天线结构结合全连接和部分连接的结构优势,能更好地平衡频谱效率和能量效率。但是当前该结构的混合预编码算法繁杂。针对这一问题,研究混合连接天线结构的低复杂度混合预编码算法设计。为了简化该结构的混合预编码算法,将信道矩阵划分成一系列子信道矩阵,分别对每一个子信道矩阵采用交替迭代矩阵分解(Alternating Iterative Matrix Decomposition,Alt-IMD)算法求解最优混合预编码矩阵。通过理论分析该算法复杂度,并且通过仿真实验分别对全连接天线结构、部分连接天线结构混合预编码算法、混合预编码算法的频谱效率和能量效率进行对比。结果表明:与当前混合预编码算法相比,该算法能获得更高的频谱效率和能量效率。

一种利用机器学习优化MIMO窃听信道天线选择的方法

为保障多输入多输出窃听信道系统中信息传输的保密性,提出了一种基于机器学习的天线选择方案。首先利用机器学习解决分类问题准确率高、处理大数据高效这一优势,设计了基于奇异值分解的特征值提取、基于信干噪比的标签赋值方案,建立了k最近邻分类器和逻辑回归分类器选择最优天线最大化保密性能(可达保密速率和保密中断概率)。与传统天线选择方案相比,所提方案获得了几乎一致的保密性能,并且大幅降低了系统的选择复杂度和误比特率。