第五代新無線（5G NR）通信框架帶來了蜂窩通信的全新方法。得益于更大的帶寬，5G新無線能夠支持可擴展波形、多種接入機制以及業務復用，并且可以在支持現有服務的同時向前兼容將來的需求。

雖然5G無線需要采用比以往的協議更復雜的數據處理，其數據傳輸速度也顯著高于以往的協議，但其成功的關鍵之一在于天線設計。本文回顧了5G用例和5G規范如何改變天線設計，以及這些新設計如何克服實現5G網絡面臨的嚴峻挑戰。

5G新無線規范及其對天線設計的意義

5G在其構想中是一種能實現以下功能的規范：

· 增強型移動寬帶（eMBB）：適用于數據密集型應用，例如增強現實（AR）、3D視頻會議、2D流視頻、固定的無線Internet訪問接入點以及其他高帶寬應用

· 大規模機器類通信（mMTC）：適用于大規模直接物聯網（loT）連接，包括互聯城市和互聯家庭中的高密度傳感器和設備陣列、用于監控復雜全球供應鏈的設備以及高速移動的互聯設備

· 低時延高可靠通信（URLLC）：適用于關鍵任務實時應用，例如工業控制系統、自動駕駛汽車，以及諸如遠程實時手術等需要高帶寬、高可靠性和低延遲的應用

要滿足這些要求，就必須使用新的頻譜。分配給5G通信的新頻譜分為中低頻（6GHz以下）和高頻（24GHz以上的毫米波）兩部分，因而5G天線設計面臨的一項挑戰就是部分設備需要在多個頻帶上運行。另一個問題則源自毫米波信號傳輸的特性，因為在同樣的蜂窩網絡功率下，毫米波相比中低波段而言更容易受到建筑、植物、雨滴的阻礙，導致毫米波通信被限制在視線可及范圍內，因而需要將蜂窩設置得更小，但這樣做會使蜂窩之間的邊緣干擾更容易發生。

此外，天線的體積大小也是一個值得關注的問題。雖然較高頻率的信號只需較小的天線就可以實現相同的增益水平，但天線面積小就意味著捕獲的能量少，其有效的信號覆蓋范圍也會小于使用低頻信號的情況。但是，在天線物理面積固定的情況下，隨著頻率提高、波束寬度減小，其收發增益都會增大。對于各種天線實施方式而言，都需要在尺寸和增益之間做出權衡，才能找出最合適的尺寸。 

5G天線技術和設計

要實現5G新無線的目標，就需要在新的天線設計中采用有源天線陣列，以擴大覆蓋范圍、減少干擾并提高數據承載能力。

適應5G頻率范圍全頻譜

為了能夠在分配給5G通信的所有頻率范圍內運行，5G新無線使用了可擴展框架，該框架可在450MHz至6GHz之間（即頻率范圍1［FR1］）以及24.25GHz至52.6GHz之間（即頻率范圍2［FR2］）運行。

在具體實現上，5G新無線采用可伸縮正交頻分復用（OFDM）波形來實現這一目標。該波形可在子載波信號之間留出不同的間隔，以適應不同頻率范圍提供的各種信道寬度。頻率越高，信道就越寬，子載波間隔就越大；頻率越低，信道就越窄，子載波間隔就越小。將子載波間隔縮放到可用的信道寬度，就可以使5G框架在較寬的頻率范圍內運行，最終便可以在現有的4G長期演進（LTE）網絡中部署5G，并且使5G通信系統可以根據用例或工作負載要求在中低頻和高頻之間切換。

對于天線設計人員，他們則需要面對物理定律帶來的挑戰。FR1中1GHz信號的波長約為30cm；FR2中28GHz信號的波長為1.07mm。這兩種信號不能共用同一天線，因此對運行在FR1和FR2頻帶都有需求的5G設備將至少需要兩組天線。這在大型設備和基站中尚可接受，因為它們有足夠的空間容納多個天線陣列；但對于小型設備和手機而言，這就成為了設計中面臨的一項重大挑戰。高通公司（Qualcomm®）等部分制造商已經開始發布緊湊型射頻（RF）模塊，這些模塊能夠與多個5G頻段的天線陣列一起工作。

適應5G頻率范圍全頻譜

5G規范帶來的一大挑戰，是要在支持更高數據速率聯網設備的同時支持它們以更高的密度連接，這就需要提高蜂窩小區密度，同時更加廣泛地使用4G LTE網絡中已經運用的多輸入多輸出（MIMO）天線技術。MIMO是由多個發射和接收天線組成的天線陣列（目前LTE網絡通常采用8×8天線陣列）。MIMO使用空間復用將信號分解為編碼流，并同時通過陣列中的不同天線進行傳輸；發射和接收設備都具有多個天線以及用于編碼和解碼多路復用信號的信號處理機制。通過該項技術可以做到以下兩點：

· 同時與多個用戶和設備進行通信。

· 以更高的吞吐量進行通信。

MIMO的類型多種多樣，而用于5G的一大重要類型是大規模MIMO（mMIMO）。與以往的MIMO方案相比，該類型MIMO在天線設計上將多得多的天線單元封裝到一個密集的陣列中。低頻天線通常較大，所以在一個大小可接受的低頻MIMO陣列中，能夠容納的天線單元數量存在明顯的實際極限；而毫米波的天線單元往往小得多，因而只需較小的封裝，就可以構建mMIMO陣列。部分制造商已經開始制造包含128個單元的mMIMO天線。通過增加數據流的數量，mMIMO可以在無需增加頻譜的情況下提高信號容量，進而提高數據速率和鏈路可靠性。

波束成形、方向性和用戶設備跟蹤

波束成形是一種通過對傳輸進行整形，從而創建出針對特定接收天線并且界限清晰的天線方向圖的方法。這一功能是通過調整等距天線陣列中不同天線單元的相位和振幅傳輸來完成的。波束成形可用于減少干擾，還可通過集中波束能量來擴大信號覆蓋范圍。初期的中頻5G部署采用4×4或8×8的MIMO天線，通過與運行中的LTE網絡類似的方式實現波束成形；而高頻（毫米波）5G部署將采用更大的mMIMO天線來獲得自適應陣列的優勢，這種天線中的天線單元更多，并能夠實現更緊密的波束成形和實時控制。

5G波束成形的效果取決于發射設備確定的到達對應接收設備的最佳信號路徑。在確定此路徑的過程中，發射設備分析收發雙方之間發送的探測參考信號（SRS），然后評估這些信號以得出信道狀態。隨后發射設備基于信道狀態信息（CSI）應用波束成形算法，在接收效果最好的最佳調度期間向最合適的方向發射成形處理后的無線電模式。如果該路徑是通往接收設備的最佳路徑，則波束成形可以讓信號通過建筑物的反射到達接收設備。在許多設備都使用相同mMIMO信道的環境中，算法將對數據包進行計時，以避免數據包沖突，最大程度減少信號干擾。

為了避免出現干擾和信號中斷，發射設備需要不斷跟蹤接收設備并重新計算最佳數據路徑。這樣一來，當5G設備（如車輛或手機）發生移動或者有物體擋住最佳信號路徑時，就可以實時調整傳輸，確保數據連接一致、不中斷。波束成形是一項計算密集型過程，需要信號處理能力強大的有源MIMO天線。

對上下行鏈路的要求

在給定的使用情況下，5G規范可使最大下行鏈路數據速率達到上行鏈路數據速率的兩倍。在頻率低于2.6GHz的當前部署階段，5G至少需要采用4×4下行鏈路MIMO，并且建議至少采用2x2上行鏈路MIMO。

針對不同用例的天線設計

部署5G網絡，需要采用許多適用于室內和室外的天線封裝，以小蜂窩廣覆蓋的方式組網，同時還需要各種類型的終端設備。以下是基于幾種常見部署情況的一些5G天線設計注意事項。

基站

當今大多數手機信號塔的網絡資源都非常擁擠。為此，構建集成高低頻的緊湊型5G天線是最具成本效益的解決方案。此外，要通過將天線放置在路燈桿和建筑物拐角處以實現小蜂窩覆蓋，也離不開更緊湊的設計。目前，多家電信運營商已開始部署小型4G蜂窩，以解決帶寬和延遲問題。在早期5G部署中，需要在現有4G LTE天線旁放置5G天線，或者將現有天線更換為可同時用作4G LTE天線和低頻5G天線的單元。

最終，不同的頻率范圍將會用于不同的應用實現。例如，部分現在使用700MHz頻率范圍的室外大蜂窩和小蜂窩實現將使用3GHz至5GHz頻率范圍；高帶寬的室內和室外應用可能會采用微蜂窩架構，這種架構使用的是分布式天線系統。隨著更高頻率的5G推出，帶有許多天線單元的mMIMO陣列將有助于減少網絡擁塞并增加基站容量。

用戶和終端設備

數據、通信要求、工作頻率和設備的設計將決定各種5G應用所采用的的天線設計。5G連接的傳感器和控制設備有許多用途，它們尤其有望在制造業、基礎設施監視和控制、農業和固定的無線Internet接入點中取代電纜連接。針對低數據速率和低延遲優化的傳感器和控制器需要在特定頻率下運行。固定的無線Internet接入點可能會結合使用6GHz以下頻率和毫米波頻率，前者用于控制平面信號，后者用于為最終用戶設備提供高吞吐量和低延遲。其他應用，例如自動駕駛汽車，則會提出更加復雜的要求，諸如「車聯萬物」（V2X）通信之類的技術就需要實現低延遲控制功能和高帶寬。對于車輛而言，天線陣列可以靈活地嵌入到車體中。

手機

手機本身就已經裝有天線，因此要通過增加天線來支持全部5G頻率，這會是一個不小的挑戰。許多手機的內部空間即為有限，但它們需要采用MIMO天線來實現高性能，并且需要將天線放在邊緣和角落的位置，因為只有這些位置才能補償阻擋毫米波的物體，例如用戶的手，從而實現波束成形。

5G天線設計面臨的挑戰

5G天線在5G通信的正常工作中起著關鍵作用，但它們也帶來了工程上的挑戰。天線設計人員通常是從天線仿真軟件開始的，這些軟件可以根據某些假設條件投射信號場。但這只是設計天線的第一步。

在5G天線設計中，天線測試是一項重大挑戰。5G天線并不是靜態的全向設備；它們是活動的，并且會將信號傳輸到特定設備。將5G天線放在測試室中進行靜態測試，并不能展示其在嘈雜RF環境中與上千臺不斷移動的設備同時通信的性能。大多數天線設計人員并不確定通過怎樣的方法才能最有效地測試使用mMIMO陣列的設備或驗證其性能。一些測試方法還可能涉及基于場景的自動化測試。

5G天線的設計很大程度上仍然是一項未竟的事業。初期的5G部署才剛剛開始，涉及安裝低頻5G以與4G LTE協同工作。只有在現在進行更多的試驗，才能實現需要更復雜天線的未來部署。

文章來源：貿澤電子

作者：David Talbott

David Talbott是Mighty Guides的IT和技術分析師，專注于各種新興技術，包括深度學習、云計算和邊緣計算以及泛在網絡，同時還關注如何將這些技術融合，以創建強大的自學系統。