毫米波

什么是毫米波?

术语“毫米波”(即 mmWave)指的是大约在 20 GHz 和 100 GHz 之间的无线电频谱部分,其波长非常短。这部分频谱的使用较少,所以最近 3GPP FR2 和 FR3 频段的分配激发了使用毫米波技术增加 5G 和 6G 通信系统的可用带宽和容量的兴趣。

毫米波频率下的系统设计极具挑战性,因为路径损耗会增大、散射降低会限制分集、使用更大的带宽导致噪声效应更明显以及功率预算和发射机线性有限。您需要对毫米波传播信道有很好的了解才能更好地使用创新方法设计天线阵列和射频前端来减轻上述影响。在以下小节中,您将了解有关以下内容的详细信息:

  • 毫米波 MIMO 系统的天线和阵列设计
  • 射频前端和收发机的宽带设计与分析
  • 使用射线追踪方法对毫米波信道建模

毫米波系统的天线和阵列设计

与在 6 GHz 以下范围内工作的相同天线相比,设计为在毫米波频率工作的天线和阵列的谐振频率更高、波长更短。因此,毫米波天线具有较小的几何维度,并且阵列非常紧凑。

毫米波频率天线可以紧凑地组合在一起,形成高度定向的波束成形系统,有效补偿大气吸收造成的较高衰减。因此,大多数毫米波系统采用 MIMO 架构来使其吞吐量与低频系统相当,甚至更高。例如,Otava 使用 MATLAB® 和 Simulink® 进行了 5G 毫米波波束成形器集成电路的开发和建模。

实现 5G 毫米波波束成形器的 Simulink 模型模块图。

Otava 毫米波波束成形器集成电路的 RF Blockset 模型能够精确预测 EVM、ACLR、EIRP 和波束宽度。

在集成毫米波天线阵列时,准确估计天线单元的邻近所引起的互耦和泄漏等效应非常重要。如果接收到的信号高度相关,阵列会像一个大天线一样工作,这使得波束控制的有效性大幅降低,如互耦对 MIMO 通信的影响示例所示。将叠加原理应用于隔离的天线单元(通常在较低工作频率下进行)会忽略耦合,从而造成毫米波阵列建模的不准确,如使用无限阵列分析进行大型阵列中的互耦合建模示例所示。

此外,毫米波前端通常设计为在超大仿真带宽上工作,范围为数百兆赫甚至千兆赫。在设计需在如此大的带宽内工作的天线阵列时,准确地估计整个频率范围内的阻抗和远场辐射方向图就非常重要,就如使用 RF Blockset 中的 Antenna 模块对具有天线阵列的射频系统进行建模示例所示。由于该图的频率依赖性,阵列可能会受到波束斜视的影响。换句话说,波束指向角作为信号频率的函数可能会发生期望外的改变。

截图显示在 60 GHz 下工作的八单元圆形贴片阵列的远场辐射方向图,其 S 参数显示耦合效应。

(左)在 60 GHz 下工作的八单元圆形贴片阵列的远场辐射方向图,(右)及其显示耦合效应的 S 参数。

毫米波频率下射频前端和收发机的设计

由于散度和损耗以及有限的功率预算,毫米波前端和收发机的设计极具挑战性。如本视频所示,为了在实验室原型化之前预测并减轻不良效应,需要精确的毫米波行为模型和专用仿真方法。

射频组件之间的频变阻抗不匹配不容忽视,因为它们很容易将可用功率预算降低若干 dB。阻抗还会影响总噪声容限,进一步降低可用 SNR。由于这些原因,S 参数数据对于射频组件和毫米波组件的建模与分析是必要的。

在毫米波频率下,诸如滤波器匹配馈电网络等无源组件是使用传输线、截线和谐振结构等分布式单元实现的。这些元件的分析需要用电磁方法来估计色散、辐射和效率。

对于如放大器混频器等毫米波组件,对作为频率函数的非线性效应的精确建模是必须的,因为它们可能导致带内频谱再生,或成为其他系统的干扰源。此外,毫米波接收机的大工作带宽和有限的选择性使其更容易受到干扰减敏现象的影响。

色散和记忆效应也会影响在毫米波频率下的功率放大器。记忆和非线性的综合效应可以通过线性化方法(例如 DPD)来缓解。然而,在毫米波下,这些算法很难测试和原型化,因此早期系统仿真需要精确的宽带模型。

 截图显示以工作频率的函数呈现的 Qorvo CMD240 宽带放大器的特性,以及作为具有计算的射频预算的接收机的一部分的 Qorvo CMD240 宽带放大器。

左图显示以工作频率的函数呈现的 Qorvo CMD240 宽带放大器的特性。右图显示同一放大器做为接收机的一部分,并且具有计算的射频预算。

毫米波系统的射线追踪

在毫米波系统中,天线波束宽度非常窄,并且毫米波频率下的信号损失远大于 6 GHz 以下范围的信号损失,这使得毫米波频率的使用对 5G 和 6G 大容量多用户应用很有吸引力。此外,大多数信号路径为视距,多径在毫米波频率下发挥的作用不如在传统蜂窝频率下更重要。由于这些损失的加大,毫米波下的波束成形变得至关重要。除此之外,大规模 MIMO 在这些频率下将必不可少。

射线追踪是毫米波系统的一种重要建模方法。由于此类系统会比 6 GHz 以下的系统产生较少的漫反射多径,射线追踪可比簇时延线模型或抽头时延线模型更好地逼近实际毫米波信道。射线追踪需要对局部环境进行精确建模,包括地形和建筑物。MATLAB 支持使用 OpenStreetMap® 将建筑物轻松导入射频建模场景。使用导入的建筑物数据执行毫米波射线追踪时,指定建筑物材料非常重要,因为不同材料会对辐射波的功率损失和极化产生不同影响。MATLAB 允许您指定各种材料,甚至可以在不明确指定材料的情况下指定材料的电属性。

当在毫米波频率下执行射线追踪时,点对点分析和覆盖范围分析可以分别预测单个链路和网络的性能。点对点分析可以指示视距和反射路径之间的相对衰减。下图显示这种毫米波分析的结果。

连接发射机和接收机的多条射线追踪波束的图。

毫米波传播场景的点对点射线追踪分析。

覆盖范围分析可以预测局部地理区域中通信网络的整体性能。下图显示这种毫米波分析的结果。

表示毫米波发射机接收的功率覆盖范围的热图。

毫米波传播场景的覆盖范围分析,使用 Communications Toolbox 射线追踪引擎创建。

有关支持毫米波建模和仿真的产品的详细信息,请参阅 Communications Toolbox™RF Blockset™RF Toolbox™Antenna Toolbox™RF PCB Toolbox™5G Toolbox™Phased Array System Toolbox™


另请参阅: 信道模型, 射频系统, S 参数, 无线收发机设计, Satellite Communications Toolbox