2024年6G近場技術白皮書

PAGEPAGE4/131摘要（ExecutiveSummary）5G6G無線網(wǎng)絡的前瞻性研究亦隨之加強。在此背景下，6G網(wǎng)絡被設定了比前代無線網(wǎng)絡更宏偉的目標和更高的性能標準?，F(xiàn)有的無線通（1G6GHz6G（表面（RIS）MIMO、可移動天線、無蜂窩網(wǎng)絡（Cell-free）等技術的引入，使6G6G目錄1.概述 11近場應用場景 14高中低頻傳輸（不同頻段的近場場景） 14高頻段傳輸 15中頻段傳輸 16低頻段傳輸 16超大孔徑使能近場 17智能超表面使能近場 17超大規(guī)模天線陣列使能近場 18無蜂窩近場通信 19可移動天線使能近場通信與感知 20通感一體化 21無線定位 21信能同傳 22物理層安全 23使能海量接入 24片上無線通信 24近場基礎理論 26近場范圍劃分 26近場的電磁物理效應 29近場電磁信號模型 29近場電磁效應 31近場波束特性 32近場自由度理論分析 34近場性能分析與測量 36近場性能分析 36近場測量與近遠場變換 43近場信道測量與建模 45近場信道測量 45近場信道仿真 46近場信道建模 52近場傳輸技術 60近場信道估計 60近場波束賦形 64近場碼本設計 68近場波束訓練 72近場多址技術 74位分多址（LDMA） 74非正交多址（NOMA） 75無用戶標識隨機接入（URA） 76近場系統(tǒng)架構與部署 77標準影響 79近場與其他技術融合 81近場與定位 81近場與定位 81基于RIS的近場定位技術 82基于可控波束偏移的近場定位技術 84近場與通感一體化 86從遠場感知到近場感知 86近場通信感知一體化 90近場與無線傳能 93電磁輻射式WPT 93近遠場SWIPT 96全息SWIPT 97近場物理層安全 98近場物理層安全傳輸設計 98RIS輔助近場物理層安全傳輸設計 100基于近場的OAM 100軌道角動量與渦旋波 101渦旋波的近場調(diào)控 101渦旋波的接收與OAM檢測 102基于AI的近場通信 103基于近場通信的語義通信架構 103基于近場通信的聯(lián)邦學習架構 103基于AI的近場寬帶波束賦形 104近場與片上無線通信 105基于片上天線的片上無線通信 105基于三維堆疊芯片的片上無線通信 107近場與物體材質(zhì)感知 109總結與展望 111參考文獻 112術語和縮略語列表 130圖目錄圖1.1近場應用場景 12圖1.2近場傳播技術體系 13圖2.1 IMT-2030應用場景和關鍵能力指標 14圖2.2未來6G的高、中、低全頻段頻譜 15圖2.3多用戶近場通信朝向每個用戶指向波（a）三維空間遠場設計下的波束轉(zhuǎn)向?qū)е孪嗤嵌壬系挠脩糸g干擾近場設計下的波束聚焦干擾較小[17] 圖2.4 RIS輔助近場應用場景 18圖2.5 近場定位場景模型[23] 18圖2.6不同超大規(guī)模陣列架構類別[24] 19圖2.7可移動天線輔助近場通信與感知 20圖2.8 近場ISAC系統(tǒng)[39] 21圖2.9 近場定位示意圖可以通過超大規(guī)模天線陣列ELAAs,智能超表面RIS和分布式MIMO等多種形式提供近場的高精度定位服務。 圖2.10 近場無線傳能示意圖 23圖2.11 左圖：使用波束轉(zhuǎn)向的遠場安全通信；右圖：使用波束聚焦的近場安全通信23圖2.12 近場多址接入示意圖 24圖2.13 利用天線的片內(nèi)和片間通信 25圖2.14 不同半導體材料的芯片間的無線互聯(lián) 25圖2.15 使用片上無線通信技術的單片多核處理器 25圖3.1 遠場平面波面與近場球面波面及對應物理空間歸一化接收能量 27圖3.2 典型通信場景近場范圍 28圖3.3 近場電磁輻射系統(tǒng)圖 29圖3.4 近場多極化球面波建模 31圖3.5 近場三極化信道容量 31圖3.6 近場波束分裂效應示意圖 32圖3.7 波束增益隨距離的變化趨勢 33圖3.8 信道相關性隨天線變化曲線 33圖3.9 UCA和ULA的波束形成增益比較 34圖3.10 近場額外自由度 34圖3.11 各向同性散射條件下奈奎斯特采樣 35圖3.12 離散孔徑MIMO近場信道的奇異值 35圖3.13 集中式天線與稀疏天線通信速率累計誤差函數(shù)關系[88] 37圖3.14 不同模型下接收信噪比隨天線數(shù)目變化關系[89] 38圖3.15 不同陣列結構和近場模型下的波束聚焦圖[91][92] 38圖3.16模塊化和集中式超大規(guī)模天線陣列可實現(xiàn)和速率隨用戶分布半徑變化關系[92]39圖3.17 尺寸無限大的智能超表面輔助通信系統(tǒng) 39圖3.18 智能超表面輔助通信系統(tǒng)中信號傳播距離對不同鏈路路徑損耗的影響 40圖3.19 HRIS輔助定位性能 41圖3.20 傅立葉平面波展開信道建模 42圖3.21 傅立葉平面波展開信道容量仿真 42圖3.22 近場電磁信道容量極限 43圖3.23 RIS通信應用場景 43圖4.1 時域和頻域的信道測量平臺[109][122] 46圖4.2 (a)基于虛擬陣列的VNA的近場信道測量，(b)陣元上的信道沖激響[124] 46圖4.3 (a)水平極化陣子近場電磁場分布。(b)垂直極化陣子近場電磁場分布 47圖4.4 大規(guī)模天線陣列排布（6GHz，1024單元） 48圖4.5 (a)天線各陣子-第1徑-絕對時延(b)天線各陣子-第2徑-絕對時延 48圖4.6 (a)天線各陣子-第1徑-AOA/AOD/ZOA/ZOD(b)天線各陣子-第2徑-AOA/AOD/ZOA/ZOD 48圖4.7 (a)天線各陣子-第1徑-相對功率(b)天線各陣子-第2徑-相對功率 49圖4.8 (a)天線各陣子-第1徑-相位(b)天線各陣子-第2徑-相位 49圖4.9 PEC球與陣列天線的相對位置，及入射波矢方向 50圖4.10在基站陣列天線各單元陣子處，H極化及V極化饋入波對應的信號強度增益分布 圖4.11在基站陣列天線各單元陣子處，H極化及V極化饋入波對應的信號強度增益分布 圖4.12 近場散射體與陣列天線的相對位置，及入射波矢方向 51圖4.13 在基站陣列天線各單元陣子處，V極化饋入波對應的信號強度增益分布 51圖4.14 在基站陣列天線各單元陣子處，V極化饋入波對應的信號強度增益分布 52圖4.15 具有空間非平穩(wěn)特性的近場球面?zhèn)鞑?53圖4.16 (a)實測結果，(b)信道模型生成 53圖4.17 陣列用戶可視區(qū)域示意圖 54圖4.18 離散陣元信道模型示意圖 56圖4.19 連續(xù)陣元信道模型示意圖 56圖4.20 近場多極化球面波建模 57圖4.21 多極化信道容量 58圖4.22 超大規(guī)模MIMO混合遠近場傳播環(huán)境 58圖5.1 近場信道角度域能量擴散效應 60圖5.2 字典相干性對比圖(a).距離參數(shù)化角域字典，(b).極坐標域字典(同一角度下不同距離變化圖) 圖5.3 聯(lián)合角域-極坐標域采樣 62圖5.4 基于MRDN的信道估計方案 62圖5.5 基于P-MRDN的信道估計方案 62圖5.6 RDN、CMAM和ASPP-RDN系統(tǒng)模型 63圖5.7 陣列用戶可視區(qū)域示意圖 63圖5.8 遠場波束賦形和近場波束賦形 65圖5.9 全連接時延相移波束賦形 65圖5.10 部分連接時延-相移波束賦形 65圖5.11 串行連接時延-相移波束賦形 66圖5.12 CPU和LPU協(xié)同處理的超大規(guī)模多天線系統(tǒng) 67圖5.13 相控陣-RIS兩級波束賦形方案示意圖 68圖5.14 FRFT碼字量化性能示意圖 69圖5.15 角度錯位的近場碼本設計方式 69圖5.16 遠、近場碼本原理和相位分布示意圖 70圖5.17 遠近場碼字覆蓋區(qū)域劃分 71圖5.18 用于近場波束訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡結構 74圖5.19 遠場空分多址與近場位分多址技術 75圖5.20 近場NOMA通信設計示意圖 76圖5.21 超大規(guī)模陣列部署場景（以智能超表面部署為例） 78圖5.22 基于近場中繼的混合通信架構 79圖6.1 近場信號模型和遠場信號模型 81圖6.2近場定位與姿態(tài)感知系統(tǒng)圖 82圖6.3 基于RIS與非均勻時間調(diào)制的二維DOA估計示意圖[197] 83圖6.4 RIS輔助太赫茲多用戶近場定位系統(tǒng)模型 84圖6.5 定位均方誤差隨RIS反射元數(shù)目變化關系 84圖6.6 近場波束偏移軌跡示意圖 85圖6.7 近場可控波束偏移軌跡示意圖 85圖6.8 超大規(guī)模MIMO雙站近場感知系統(tǒng) 87圖6.9 單站近場感知的角度克拉美羅界 88圖6.10 雙站近場感知的距離克拉美羅界 89圖6.11 遠場速度感知 89圖6.12 近場速度感知 90圖6.13 通信輔助近場感知和感與輔助近場通信示意圖 91圖6.14 近場感知驗證環(huán)境，感知精度與信號帶寬的變化趨勢[213] 93圖6.15 基于可編程超表面的自適應的智能近場充電系統(tǒng)[220] 94圖6.16 基于準貝塞爾波束實現(xiàn)多目標WPT系統(tǒng)的示意圖[224] 94圖6.17 無線能量收集系統(tǒng)框圖 95圖6.18 整流超表面結構示意圖 95圖6.19 基于（a）頻率分集、（b）極化分集的攜能通信系統(tǒng) 96圖6.20 近場SWIPT 97圖6.21 近場物理層安全 99圖6.22 近場波束饒射 100圖6.23 （a）常規(guī)OAM波束與（b）無衍射Bessel渦旋波束電場對比圖[248] 102圖6.24 （a）完整口徑采樣接收方法與（b）部分口徑采樣接收方法示意圖[249] 103圖6.25 基于近場通信的語義通信架構 103圖6.26 基于近場通信的聯(lián)邦學習架構 104圖6.27 近場寬帶智能波束賦形的場景圖（左）與性能對比圖（右） 105圖6.28常用的片上通信系統(tǒng)框圖[252] 105圖6.29 片內(nèi)天線排布[253] 106圖6.30 垂直單極子天線橫截面[257] 106圖6.31 基于GaN工藝的片上天線[258] 107圖6.32 用于無線片對片通信的(a)傳統(tǒng)電感線圈耦合陣列(b)插入屏蔽結構(c)之字形結構 PAGEPAGE10/131圖6.33 三維封裝系統(tǒng)（SiP）中利用玻璃通孔（TGV）集成天線的面內(nèi)/面外/片內(nèi)/片間無線通信示意圖 圖6.34 感知場景示意圖 109概述5G6G無線網(wǎng)絡的探索性研究也隨之日益增強。在這樣的技術進步背景下，6G網(wǎng)絡被賦予了相較于前代無線網(wǎng)絡更加宏大的愿景和更高的性能目標。傳統(tǒng)無線通信網(wǎng)絡（1G5G）6GHz以下，甚至是3GHz6G（智能超表面（RIS）[1][2][3]MIMO[4]、可移動天線[5]、無蜂窩網(wǎng)絡（Cell-free）[6]6G表格1.1典型場景的近場范圍Df2.6GHz(lowband)7GHz(Midband)28GHz(mmWaveband)220GHz(THzband)0.5m4m12m483721.6m60m119m476/3.0m210m420m//6G圖1.1近場應用場景圖1.2近場傳播技術體系近場應用場景202365D（ITU-RWP5D）IMT面20306G典型場景和能力指標體系[8]，2.1所示。6G場景包括沉浸式通信、超大規(guī)模連接、極高可靠低時延、人工智能與通6G95G6相關指標、可持續(xù)性和定位[9]。6G5G-A的基礎上繼續(xù)演進，繼續(xù)增強終端用戶的上網(wǎng)體驗，并為垂直行業(yè)提供支持[10]。圖2.1IMT-2030應用場景和關鍵能力指標IMT-2030IMT-2030更多的應用場景和關鍵性能指標，高中低頻傳輸（不同頻段的近場場景）2G3G4G5G0.2MHz5MHz20MHz100MHz，未來6G需要更大的帶寬。20235月，我國工業(yè)和信息化部發(fā)布新版《中華人民共和國無線電頻率劃分規(guī)定》（62號6425-7125MHz700MHz的帶寬全部5G-A/6G系統(tǒng)[12]12月，國際電信聯(lián)盟（ITU）在阿聯(lián)酋迪拜召開的世界無線電通信大會，完成了對《無線電規(guī)則》新一輪的修訂，為全球大部分國家新劃分了6425-7125MHz700MHz6G頻譜資源[13]2023123GPP5G-AdvancedRel-197-24GHz8個領域[14]。5Gsub-6GHz6G可能會采用的毫米波、太赫茲6G的廣域高容量覆蓋具有非常重要的價值，6G2.2所示。圖2.2未來6G的高、中、低全頻段頻譜6G202266G聯(lián)盟發(fā)布的研究報告“6GTechnologies6G高、中、低頻段研究近場的必要性[15]。高頻段傳輸（mmWave）和太赫茲（THz）據(jù)傳輸速率，是下一代通信系統(tǒng)的關鍵技術之一[16]。為了彌補高頻傳輸?shù)穆窂綋p耗，在這些頻段運行的基站（BaseStation，BS）配備大規(guī)模天線陣列。使用大規(guī)模天線陣列會導致/表面的近場距離也可達幾十米，這意味著在實際距離上對電磁場的遠場平面波假設不再適用，應該使用球面波的近場模型來分析毫米波/太赫茲無線（波束聚焦系統(tǒng)中實（RF）鏈相連。在這種結構5G戰(zhàn)性。為了緩解這一問題，大規(guī)模多輸入多輸出（MIMO）通信通常采用模擬/數(shù)字混合架/接收波束模式進行可編程控制，同時提供先進的模擬信號處理能力，并[17]圖2.3多用戶近場通信，朝向每個用戶指向波束（a）三維空間；（b）遠場設計下的波束轉(zhuǎn)向，導致相同角度上的用戶間干擾；（c）近場設計下的波束聚焦，干擾較小[17]中頻段傳輸10GHz6Gsub-6G頻段具有更小的波長，使得能夠部署和配置超大規(guī)模但較小尺寸的天線。MIMO系統(tǒng)的用戶配對和調(diào)度，潛在的大面板尺寸所帶來的復雜的波束訓練、非平面波信道模型建模，以及近場碼本設計等。低頻段傳輸?shù)皖l段（FR1，Sub-6GHz）定義了蜂窩網(wǎng)絡的基線覆蓋范圍，6G在拓展更高頻段的同時，也將進一步充分利用FR1頻段適合廣泛覆蓋和深度穿透的優(yōu)勢，提高頻譜效率，突破6G系統(tǒng)的譜效和能效。MIMO的主要問題是鐵塔或基站部署對天線外形尺寸的限制。MIMO，以及超表面天線有望克服尺寸限制，通過緊湊天線陣列降低天線單元之間半波長距離的要求。另一方面，基于小區(qū)的傳統(tǒng)部署策略會帶來可行性、MIMO將可能采用多面板、多收發(fā)節(jié)點、超大孔徑使能近場智能超表面使能近場智能超表面（ReconfigurableIntelligentSurface）6G中的關鍵潛在技術之一，它由大量低成本的可重構單元組成[18]RIS[19]RIS技術的典型應用之一是通過數(shù)RISRIS輔助通信鏈路的近場區(qū)域[20]RIS于在發(fā)射機/接收機之間建立直連信道。在遠場區(qū)域，信道的秩通常較小，這制約了信道的往滿秩，可以有效改善系統(tǒng)的復用增益以及空間自由度[21]：當用戶位于輻射近場區(qū)域時，[22]，如2.42.52.4RIS輔助近場應用場景2.5近場定位場景模型[23]超大規(guī)模天線陣列使能近場2.6(a)和(b)列和分布式超大規(guī)模天線陣列[24]為了補充現(xiàn)有集中式和分布式超大規(guī)模天線陣列架構，文獻[25][26]提出了新型模塊化2.6(c)/前程鏈路相關的硬件成本。模塊化超大規(guī)模天線陣列通常對應于非均勻稀疏超大規(guī)模陣列。2.6d)[27]集中式超大規(guī)模天線陣列 （b)分布式超大規(guī)模天線陣列（c）模塊化超大規(guī)模天線陣列 （d）均勻稀疏超大規(guī)模天線陣圖2.6不同超大規(guī)模陣列架構類別[24]無蜂窩近場通信（Cell-Free）通信架構通過分布式部署大量接6G移動通信性能[6]6G的重要應用場景之一?？梢苿犹炀€使能近場通信與感知2.7可移動天線輔助近場通信與感知最近，可移動天線（MovableAntenna,MA）/（位置或旋轉(zhuǎn)以改善無線信道條件和通信性能[28][29][30]。對MIMO[34][35]。在2.7所示。6G6G網(wǎng)6G線系統(tǒng)可以有效地擴大天線口徑，從而增加角度/距離估計精度。對于充分大的天線移動區(qū)6G近場通6G網(wǎng)絡中的全部潛力。通感一體化（integratedsensingandcommunication，ISAC）技術也吸引了學術界與工業(yè)界廣泛的研究興趣[36]例如正交頻分復用（orthogonalfrequency-divisionmultiplexing，OFDM）和正交時頻空間（orthogonaltimefrequencyspace，OTFS）[37][38]，這說明感知功能可以被無縫集成到現(xiàn)有的無線通信網(wǎng)絡中。[39][40]，2.8無線定位

圖2.8近場ISAC系統(tǒng)[39]2.9所6G移動通信中的高精度定位[44]。圖2.9近場定位示意圖，可以通過超大規(guī)模天線陣列ELAAs,智能超表面RIS和分布式MIMO等多種形式提供近場的高精度定位服務。近場通信系統(tǒng)的定位過程與傳統(tǒng)的遠場通信系統(tǒng)在信號系統(tǒng)、信道模型和定位原理等方[45][46]。異構定位網(wǎng)絡的融合依賴于定位精度估計算法的實現(xiàn)[47][48]。對于包括近場通信系統(tǒng)在內(nèi)的區(qū)域定位系統(tǒng)，定位精度算法可以發(fā)展為可用性估算[49]信能同傳近場通信中能夠?qū)崿F(xiàn)匯聚的高指向性點波束，將波束的目標區(qū)域集中在目標設備附近，（SimultaneousWirelessInformationandPowerSWIPT物理層安全

圖2.10近場無線傳能示意圖波束具有強大的位置聚焦性[53]。這一性質(zhì)使得發(fā)送信號的能量可以聚集在合法用戶的位置圖2.11左圖：使用波束轉(zhuǎn)向的遠場安全通信；右圖：使用波束聚焦的近場安全通信使能海量接入5G大規(guī)模MIMO（spatialdivisionmultipleaccess,SDMA）利用角度域的正交資源實現(xiàn)了不同用戶的區(qū)分；非正交多址接入（Non-OrthogonalMultipleAccess,NOMA）技術則進一步允許多個用戶復用相同的資源塊，并從功率域或碼域消除用戶干擾；而無用戶標識隨機接入通過接入資源（如碼字）的競爭機制，節(jié)約了大規(guī)模機器類通信（massivemachine-typecommunications,mMTC）中用戶短包隨機接入所需的資源開銷。與空分多址等技術中所采用的遠場傳輸模型相比，近場傳輸模型具有“角度-距離”二片上無線通信

圖2.12近場多址接入示意圖片上無線通信（On-chipWirelessCommunications）是指利用片上天線或近場耦合等無（LoT）/太赫茲頻段，片上天線尺寸大大縮小，芯片面積也大為減??；且收此外，片上無線通信對于系統(tǒng)級芯片不同芯粒（Chiplet）之間的信號傳遞有重要作用。2.14所示，通過異質(zhì)異構集成形成片上系統(tǒng)（System-on-a-chip，SoC）時，由于結構圖2.13利用天線的片內(nèi)和片間通信圖2.14不同半導體材料的芯片間的無線互聯(lián)2.15所示[57]。圖2.15使用片上無線通信技術的單片多核處理器6G，可降6G無線通信系統(tǒng)、太赫茲集成電路以及芯片間通信互聯(lián)提供了可行方案。近場基礎理論5G6G通信的技術演進，為了進一步提高波束賦形效果和通信速率，未來通信近場范圍劃分3.1（小于菲涅爾距離，在現(xiàn)有研究中，有多種視角和經(jīng)驗法則來表征近場與遠場區(qū)域的邊界，主要包括相位差、功率差和信道容量三個角度。相位差角度的近場范圍劃分從相位差角度，近場與遠場之間的經(jīng)典邊界被稱為夫瑯禾費（Fraunhofer）距離或瑞利（Rayleigh）距離[59]（考慮最大相位差不超過?/8），表示為2?2，其中?表示天線的最大孔?徑，?代表載波波長。如果用戶與基站之間的距離大于瑞利距離時，可以認為用戶處于遠場圖3.1遠場平面波面與近場球面波面及對應物理空間歸一化接收能量確推導，它是天線指數(shù)的非線性函數(shù)。BS和UE之間每條路徑的入射角和距離信息都包瑞利距離的主要建立思想如下[58]。電磁波的真實相位必須根據(jù)精確的球面波模型和BS天線位置計算。在遠場情況下，這一相位通常是通過基于平面波面模型的一階泰勒展開BS和UE天線之間的最大相位差達到?8時，BS陣列中心和UE陣列中心之間的距離被定?8遠場近似變得不準確，因此需要利用近場傳播模型。和多輸入多輸出（MIMO）3.2所示，SIMO/MISO場景的近場范圍由經(jīng)典的瑞利距離精確決定，而瑞利距離與BS陣列孔徑的平方成正比。對于MIMO場景，由于在BS-UEBSUE陣列孔徑都對瑞利距BSUE陣列孔徑之和的平方成正比。對于RISBS-RIS-UEBS-RISRIS-UEBS-RISRIS-UE求和后計算?8最大相位差，RISBS-RISRIS-UE3.23.2可以進一步看出，只要這兩個距離中的任何一個短于瑞利距離，RIS輔助通信就在近場區(qū)域內(nèi)運行。因此，RIS系統(tǒng)中[60]。圖3.2典型通信場景近場范圍功率差角度的近場范圍劃分在使用最佳的最大比合并（MRC）時，來自不同天線單元的信號相位可以完全對齊，從而消除相位差對接收功率的影響。然而，受限于不完美的信道估計，MRC可能難以完全中和相位差異。因此，考慮實際系統(tǒng)中的功率損失，文獻[62]對傳統(tǒng)瑞利距離進行了修正，提出了有效瑞利距離來表征近場范圍的邊界。MRC[63]和[64]CriticalCritical距離只與天線孔徑相關，主要刻畫了靠近天線孔徑主軸的場邊界；均勻從另一視角，考慮平面波信道模型與球面波信道模型下的接收功率差異，文獻[65]分別基于均勻線性天線陣列ULA和均勻圓形平面陣列UCPA結構，推導了近場區(qū)域的等功率線/面，刻畫了近場范圍。信道容量角度的近場范圍劃分??[66][67][68][68][69]提出了有效復用距離的指標?(?)m??近場的電磁物理效應近場電磁信號模型圖3.3近場電磁輻射系統(tǒng)圖3.3，在笛卡爾坐標系中，考慮發(fā)射天線位于點ptxtytzt

，具有電t J(p，在源區(qū)域RR3化方向矢量?tx?ty?tz?（?、?、?為三個基向量）t prxr,yr,0?？紤]標量電場模型，該標量電場從收發(fā)能量關系出發(fā)，是E(r的坡印廷矢量的一個分s量，該分量垂直于觀察平面XOY平面)[71][72]E(r)s

Es(r)expjk0r,其中，沿應

pp E(r)2=E(r)2r ts=E2

1

rptzt 1

tx

t

2

t

t

2

(3.1)in 2

r r2

yr,t

xr,t

(,)M

自由空間衰減能量映射系數(shù)

一般性的極化損耗

{(z,x),(z,y)}，xxr,t，yyr,t，zzt，xr,txrxt，yr,tyryt。E 0Iinin 2特別地，當發(fā)射天線朝向正Y軸極化時，有??，這時(3.2 1

x2z2E (r)

2

rt t

(3.2)rr

2

2自由空間衰減能量映射系數(shù)Y方向極化損耗

tyt

0和zt=1，這時(3.2)化簡為：r2 1 x2z2E (r)

2 rt t

(3.3)s,Y,v

in 2

2rr自由空間衰減Y方向極化損耗x2z2當yy，即r,t t，這時沒有極化損耗，(3.3)化簡為：t r r

2 2(r)E(r)E

1 。4r2自由空間衰減

(3.4)公式(3.4)就是經(jīng)典的Friis公式。下面，我們給出經(jīng)典的遠場信號公式： in 2r in 2rpo

xxyyEfar(r)

expjk0rt rt

(3.5)

rpo

x2+yx2+y2t t t

，相位項使用了二階的泰勒展開。進一步地，(3.5)可以化簡為：2rpo2rpo

Ein

expjk0

(3.6)從近場信號模型(3.1)-(3.4)和遠場信號模型(3.5)-(3.6)，我們可以看出：Green函數(shù)模型進行刻畫[73]。近場電磁效應[73]中作者通過矢量格林函數(shù)同時考慮了近場球面波信道和多極3.4所示。圖3.4近場多極化球面波建模（圖.。圖3.5近場三極化信道容量RIS中，基于移相器的波束成形器能夠產(chǎn)生對準特定位置的聚焦波束，從而提供波束聚焦增益。這種波束成形器在窄帶系統(tǒng)中效果良好。然而，CSI獲取，實現(xiàn)快速波束訓練或波束跟蹤。傳統(tǒng)遠場通信中對這個問題的研究主要分為兩類工作：第一類技術希望減輕遠場波束分裂造成的陣列增益損失，在波束成形結構中引入時延電路，CSI。3.6圖3.6近場波束分裂效應示意圖文獻[74]（Time近場波束特性首先，針對近場距離域聚焦特性，[75]中計算了聚焦深度（DF，depth-of-focus）當使用匹配濾波對距離為F的發(fā)射機進行聚焦時，DF為：?∈[????,????] (3.7)???+10?????10?其中dFAN3.7時，近場波束賦形的深度是有限的。圖3.7波束增益隨距離的變化趨勢??+???[130]??+????????≈

(3.8)N2d21?θ21?12λr 其中β= ，這意味著當陣列天N2d21?θ21?12λr 窮大，fnear趨于0。如圖3.8所示，隨著天線數(shù)增大，同角度不同距離的兩個陣列響應矢量之間的相關性趨于0。漸近正交漸近正交天線數(shù)圖3.8信道相關性隨天線變化曲線以上兩個波束特性是線形陣列（Uniformlineararray，ULA）下的情況，接下來針對環(huán)形陣列（Uniformcirculararray，UCA）闡述其距離域聚焦特性[76]。UCA場景下的波束聚3.9可以看出，ULA波束賦形增益隨距離減小UCAUCA能夠在更小的范圍內(nèi)聚焦信號功率，減輕功率泄漏。圖3.9UCA和ULA的波束形成增益比較近場自由度理論分析中作者3.10所示，在典型反30%增益。左圖中白色波數(shù)點對應遠場通信可用的平面波，綠色波數(shù)點對應近場通信額外可用的倏逝波波數(shù)，紅色點為衰減太大而不可用的倏逝波波數(shù)。圖3.10近場額外自由度文獻[42]（13%圖3.11各向同性散射條件下奈奎斯特采樣LoSMIMOH來刻畫。對于離散孔徑MIMOH非零奇異值的總數(shù)或相關矩陣HHH的秩。MIMO信道矩陣近似為一個滿秩矩陣，對應的自由度MIMO信道的復用增益。由于自由度受限于天線的數(shù)量，增加天線數(shù)可以有效改進自由度[78]。3.12MIMO近場信道的奇異值σ1≥σ2≥?σNHn較小時，σnnn達到某個臨03.12所示[78]沒有閉合表達式。但通過假設σ1≈σ2≈?≈σe?σe+1≈?σN≈0，可以對有效自由度進行估計，即：e≈tr2HHH/

HHH

2[79]。此外，從圖3.12可以看出，近場信道有效自F由度隨著傳輸距離的減少而增加。需要注意的是，tr2HHH/

HHH

2原本是于本世紀初被FVerdú提出用于刻畫低信噪比香農(nóng)容量隨比特信噪比變化的包絡[80]。只是近年來有研究者發(fā)現(xiàn)在信道奇異值滿足σ1≈σ2≈?≈σe?σe+1≈?σN≈0的前提下，這一公式也可用來估計系統(tǒng)的有效自由度。MIMO系統(tǒng)而言，天線之間的間距可以被視為無窮小，這是離散孔徑MIMO的一種極限情況。由于此時收發(fā)機的天線數(shù)可以被視為無窮大，系統(tǒng)的自由度也是MIMO信道的奇異值也呈現(xiàn)3.12所示的“兩階段”變化趨勢[81]MIMO信道而言，系MIMOMIMO信[81]。為了估計連續(xù)孔徑MIMO的近場自由度，可以將公式e≈tr2HHH/

HHH

2中的信道矩陣HF替換為格林函數(shù)[79]近場性能分析與測量近場性能分析5G6G超大規(guī)模陣列通信的演變，不僅僅涉及天線數(shù)量或陣列尺[82]-[84]在傳統(tǒng)遠場模型中，均勻平面陣列的等效信道增益隨著陣列尺寸線性/二次（平方）增[82]-[84]與文獻[85][86]分別針對超大規(guī)模有源陣列和超大規(guī)模無源陣列提出了新的近場球面波傳播模型，并考慮了有源/無源陣列尺寸趨于無窮大時的漸進性能。在基于近場通信的球面波模型中，等效信道增益隨著有源天線/無源單元數(shù)量的增加而呈現(xiàn)出非線性增長，受控于角跨距這個新參數(shù)[87]，且當有源天線/無源單元數(shù)目趨于無窮大時收斂至一個定值[82]-[86]。除了集中式超大規(guī)模有源陣列，稀疏超大規(guī)模天線陣列具有更大的物理孔徑，其近場特[88]3.133.13展示了集中式與均勻稀疏超大規(guī)模天線陣列通信速率的累計誤差函數(shù)，可以看出稀疏陣列有望實現(xiàn)四倍的通信速率提升。圖3.13集中式天線與稀疏天線通信速率累計誤差函數(shù)關系[88][89]-[92],進一步揭示了其信噪比縮放定律和漸進性能，以及與傳統(tǒng)遠場均勻平面波模型結果的差異性。從3.14可以看出，當模塊數(shù)趨[91]針對模塊化陣列結構特點，提出了簡化的基于子陣非共角/共角均勻球面波模型，并分析其近場波束聚焦圖。從3.15中可以看出，與具有相同天線數(shù)量的集中式陣列結構相比，模塊MIMO3.16中可以看出，MIMO可顯著提升通信性能。圖3.14不同模型下接收信噪比隨天線數(shù)目變化關系[89]近場波束聚焦圖隨空間頻率差的變化關系近場波束聚焦圖隨距離差的變化關系圖3.15不同陣列結構和近場模型下的波束聚焦圖[91][92]圖3.16模塊化和集中式超大規(guī)模天線陣列可實現(xiàn)和速率隨用戶分布半徑變化關系[92]（有源陣列（無源陣列（如3.17所示），用戶到智能超表面和到基站的距離可視為近似相等，而且當智[93][94]。若圖3.17尺寸無限大的智能超表面輔助通信系統(tǒng)此外，已有的傳播模型表明，傳播路徑損耗隨距離的增加呈現(xiàn)出最小損耗因子α2（自由空間損耗模型[94]α3.18的仿真結果印證了這一結論。MIMOWide-SenseStationarity）。然而在近場非均勻球面波模型下，空間相LocationSpectrum）。此時，近場空間相關性不再呈現(xiàn)廣義空間平穩(wěn)特性[97]。進一步地，[98]。除了近場通信，超大規(guī)模多輸入多輸出（Multiple-Input-Multiple-OutputMIMO）的超MIMO雷達角度估計的克拉美羅界（Cramer-RaoBoundCRB）不再無限制減小，而是趨于一個定值[100]。圖3.18智能超表面輔助通信系統(tǒng)中信號傳播距離對不同鏈路路徑損耗的影響為了研究擬議系統(tǒng)定位精度的基本極限，[101]作者在考慮到天線輻射模式的情況下，獲得了費雪信息矩陣（FIM）和克拉梅羅下限（CRLB）。分析結果表明，費雪信息矩陣隨HRIS的大小呈二次方增長(圖3.19)。圖3.19HRIS輔助定位性能PizzoMarzetta等學者在文獻[102]-[104]中提出在波數(shù)域中對近場大規(guī)模天線陣列對應HMIMO3.20所示。與時域和頻域之間的傅里葉變換類似，空間域和波數(shù)域之間的關系也由傅里葉變換描述，空間域信道可以通過波數(shù)域信道的傅里葉變換來表征，表示為

2??,?=2

???,?????,??,??,?????,????????????? (3.9)其中??????????表示波數(shù)域信道，????表示接收波矢量，????表示波矢量，???1????,??,κ?,κ?=?2??,??,κ?,κ????,??,κ?,κ? (3.10)其中波數(shù)域信道可以用與散射環(huán)境和天線布置相關的信道譜密度???,??,??,???????????3.20傅立葉平面波展開信道建模3.21Rayleigh衰落模型已經(jīng)Clarke模型相吻合。圖3.21傅立葉平面波展開信道容量仿真文獻[105]探討了近場條件下基于電磁傳播信道的通信理論容量極限。基于麥克斯韋方程組及刻畫電磁波傳播特性的亥姆霍茲方程，文獻[105]依托矢量格林函數(shù)建立了單極化天圖3.22近場電磁信道容量極限文獻[106]對目前HMIMO陣列近場通信的原理、技術從軟件和硬件層面進行了全面的總結綜述，有利于充分了解RIS近場通信的原理、技術演進和發(fā)展方向。近場測量與近遠場變換

圖3.23RIS通信應用場景[107][108]。根據(jù)測試距離不同，可將分為遠場測量、緊縮場測量和近場測量。R≥2d2/λ，（d為測試波長室內(nèi)近場是近幾十年發(fā)展起來的一種測試方式。近場指的是測試距離小于經(jīng)典遠場條件（R<2d2/λ）的測量環(huán)境。室內(nèi)近場測試并不滿足遠場條件，所測數(shù)據(jù)與散射截面積的物理（GeneralDynamics）LaHaier研究的基于合成孔徑成像的近遠場變換算法，以其實現(xiàn)簡單、變換精度高、去噪功能好等特點，成為業(yè)內(nèi)專家關注的熱點。[90]量中的近遠場變換常用球面波環(huán)式散射外推技術（CircularNear-fieldtoFar-FieldTransformation,CNFFFT）。CNFFFTLaHaie團隊提出[91][92][96][97][98]，是一種精度較高且工程應用廣泛的近遠場變換算法。近場信道測量與建模在5GMIMO[109][110]。目前，新中頻吸引了產(chǎn)業(yè)界和學術界的廣泛關注[111]。2023年12月，引領全球移動通信業(yè)（以下簡稱確定了Rel-19首批16個RAN7-24GHz信道模型研究部分包括了近場和空間非平穩(wěn)的信道測量和建(ExtremelyLargeApertureArrayELAA)近場信道測量信道測量設備用于獲取鏈路端收發(fā)端天線的信道脈沖響應(ChannelImpulseResponse,CIR)4.1統(tǒng)動態(tài)范圍有限，收發(fā)端之間的同步復雜[114][115][116]?；谑噶烤W(wǎng)絡分析儀(VectorNetworkAnalyzer,VNA)的信道測量平臺屬于頻域信道探測系統(tǒng)，優(yōu)點是工作頻率和帶寬可[117][118]。VNAMIMO（Multiple-Input-Multiple-Output）信道的測量，更應該關注信道空間域的測量能力，因為如何更好地利用空間維度是近場MIMO技術的關鍵任務。為了實現(xiàn)近場信道的測量，目前已有幾種采集信道空間分布特征的方案，包括真實天個天線單元(或者小型天線陣則是多個天線陣元)，通過機械移動虛擬形成一個大型天線陣[109][119][120][121]MIMO信道測量中是最常用的。然而，由于機械運動緩慢，虛擬天線陣的測量場景受限于準靜態(tài)場景。(a)時域測量 (b)頻域測量4.1時域和頻域的信道測量平臺[109][122]4.2VNAVNA6.5m。在收發(fā)天線之間放置了一塊金屬板作Rx03600.5m的虛擬均勻圓形陣0.15240095GHz~105GHz。從結果S”MIMO信道中存在近場和空間非平穩(wěn)特性。文獻[123]3.5GHz頻段開展了視距(LOS)和非視距(NLOS)條件下2564.2(a)VNA的近場信道測量，(b)陣元上的信道沖激響[124]近場信道仿真（Fresnel（Fraunhofer對于收發(fā)天線單元之間的距離也為近場的情況下，相關仿真仿真結果如圖4.3所示。圖4.3(a)水平極化陣子近場電磁場分布。(b)垂直極化陣子近場電磁場分布如4.3所示，分別是水平極化電流源與垂直極化電流源在近場電場及磁場極化的分布LOS/NLOS狀態(tài)保持一致的情況，需要基于收NLOS徑以鏡面反射為主且無信道生滅等非平穩(wěn)特征時，可以基于雙移動空間一致性模型推導出收發(fā)天線任意兩對單元之間的信道狀態(tài)。6GHz1024的大規(guī)模天線陣列近場信道（4.4）的陣子間空間一致性仿真結果如4.5-4.8（假設終端天線為單陣子的場景）。圖4.4大規(guī)模天線陣列排布（6GHz，1024單元）圖4.5(a)天線各陣子-第1徑-絕對時延(b)天線各陣子-第2徑-絕對時延圖4.6(a)天線各陣子-第1徑-AOA/AOD/ZOA/ZOD(b)天線各陣子-第2徑-AOA/AOD/ZOA/ZOD圖4.7(a)天線各陣子-第1徑-相對功率(b)天線各陣子-第2徑-相對功率圖4.8(a)天線各陣子-第1徑-相位(b)天線各陣子-第2徑-相位（如4.9PEC入射波被散射體遮擋及反、衍射后，在陣列各單元的幅度及絕對相位仿真結果見4.10~圖4.11。圖4.9PEC球與陣列天線的相對位置，及入射波矢方向H-POL 信號強度增益(dB)圖4.10在基站陣列天線各單元陣子處，H極化及V極化饋入波對應的信號強度增益分布H-POL 絕對相位(rad)圖4.11在基站陣列天線各單元陣子處，H極化及V極化饋入波對應的信號強度增益分布4.12所示，為隨機粗超散射體在大規(guī)模陣列附近，平面波入射波矢如圖中藍色線4.13~圖4.14。圖4.12近場散射體與陣列天線的相對位置，及入射波矢方向信號強度增益（dB）圖4.13在基站陣列天線各單元陣子處，V極化饋入波對應的信號強度增益分布絕對相位（rad）圖4.14在基站陣列天線各單元陣子處，V極化饋入波對應的信號強度增益分布近場信道建模MIMO信道建模工作。對于確定性信道建模，METIS項目[125]MIMOCOST2100模型[126]首次提MIMO天線的空間非平穩(wěn)信道，將移動端的簇限制在一個有限的區(qū)域內(nèi)。在[127]MIMO天線陣列。具體來說，可見區(qū)域的概念，在[128]中利用陣列軸上的生滅過程對空間非平穩(wěn)特性進行統(tǒng)計表征。為了驗證模型，對統(tǒng)計特性進行了數(shù)值分析，如相關性、陣元上簇的平均壽命。在[129]中，基于信道特性研究了超大規(guī)模陣列上的平穩(wěn)區(qū)間劃分方法。在[130]中提出一種應用于射線在[122]MIMO平穩(wěn)特性。通過球面波傳播和物理多徑傳播機制捕獲具有近場和空間非平穩(wěn)特性的大規(guī)模MIMO信道。基于信道測量和模型的驗證證明了其有效性，下文簡要介紹。4.15具有空間非平穩(wěn)特性的近場球面?zhèn)鞑ゼ僭O在Tx陣列和Rx之間存在K條空間非平穩(wěn)球面?zhèn)鞑ヂ窂?。頻率?下的大規(guī)模MIMO信道可以建模為陣列上K條路徑的信道頻率響應的疊加，可以簡潔地表達為：?????=?⊙?(?)??(?) ?M?????CM×1f[??,??]Sf)CK×1K條路徑中?處的信道頻率響應：H(f)[aejf1,,aejfk,,aejfKT

(4.2)1 k Kk條路徑的復振幅和傳播延遲。A(f)∈CM×K表示球面波傳播的第(m,k)am,km個天線陣元相對于參考點的傳播差表示，即：am,k

(f)dk d

jdmdm,kdk

(4.3)m,k其中，cdkk條傳播路徑的第一散射dm,km個天線陣元指向散射源點的矢量。(a)(b)圖4.16(a)實測結果，(b)信道模型生成圖4.16顯示了驗證結果。模型生成的信道如圖4.16所示，捕獲了測量中觀察到的所有聚焦超大規(guī)模MIMO[131]在3GPP信道模型的基礎上提出了一種MIMO現(xiàn)了具備近場空間非平穩(wěn)特性的大規(guī)模MIMO信道系數(shù)的準確生成，該工作依托于6G信道仿真器BUPTCMCCCMG-IMT2030完成（/dataset-public/home）。MIMO上，這部分信道能量集中的陣列被稱為可視區(qū)域（visibilityregion,VR）[132][133]。文獻[134][135]VR[136][137][138]VR定義為用戶-散射體簇之間的可視區(qū)域UC和散射體簇-陣列之間的可視區(qū)域CAUC與CA分別表示用戶可視散射體簇及散射體簇可視天線，如圖4.17所示。圖4.17陣列用戶可視區(qū)域示意圖MIMO的非平穩(wěn)特性使其與傳統(tǒng)的信道模型相比，MIMOk的空間非平穩(wěn)有限徑信道模型表示為Schkβc,sac,scΦUC,ks1

(4.4)βc,scs產(chǎn)生的路徑的復系數(shù)，也表示該路徑在參考天線上的響應，c,sa NVR，則有限徑信道模型轉(zhuǎn)化為c,sSchkcscscΦUC,ks1

(4.5)pc

n0,n0,

ifnCA,celse

(4.6)c其中p{0,1}N1指示散射簇c的可見天線。cMIMOVR

N

S

表示陣列側和散射體側的協(xié)方差矩陣，此時基于信道協(xié)方差矩陣的多天線信道模型為：1 1hkR2HR2h

(4.7)A wsH

N

h 其中表示散射體個數(shù)， w

和為小尺度衰落系數(shù)矩陣由于不同散射體簇具有不同的VR，在空間非平穩(wěn)場景下，用戶k與基站之間的信道表示為：1sh1,,CR2,kk (4.8)s1GD R2

NSc

(4.9)c CA,cCA,c w,c其中，Gc表示陣列與簇c之間的信道，C表示散射體簇的數(shù)量，Sc表示散射體簇c中的散射體數(shù)量，滿足

CSc1cS

S CA,cH， wH

C,k

為小尺度衰落系數(shù)矩陣，和RCA,cD和

AcA,NA

是可見區(qū)域CA,c內(nèi)的天線協(xié)方差矩陣，

DUC,k

,SC,kCA,c

分別表示用戶k可見的散射簇和簇c可見的天線。如圖4.18所示，對于天線陣列或基于離散單元的智能反射面（RIS），其產(chǎn)生的近場信之間所有遠場信道的復值求和。這種信道模型被稱為非均勻球面波（NUSW）模型[140]。通過這種方式，天線陣列間的近MIMO信道模型在大多數(shù)情況下在精確性和復雜性之間達到了適當?shù)钠胶狻?.18離散陣元信道模型示意圖(近似)成具有超高的空間分辨率[140]。對于連續(xù)孔徑天線的情況，近場信道建模可以依賴于格林函數(shù)方法[141]。具體來說，在這種模型中，格林函數(shù)可以被視為連續(xù)陣元發(fā)射器與近場接4.19（即發(fā)射器有效體積到接收器有效體積圖4.19連續(xù)陣元信道模型示意圖[142]。目前比較有效的近場建模方式從MIMO通信的場傳播模型。4.20圖4.20近場多極化球面波建模發(fā)送端HMIMO在位置的接收電場可以表示為：第n個發(fā)送端HMIMO天線在某個接收點處的信道可以表示為：

(4.10)(4.11)(4.12)HMIMO的尺寸通常要比發(fā)送端的小，因此可以合理地假設每個接收端HMIMO天線功率正比于接收端天線尺寸因此則第n個發(fā)送端HMIMOmHMIMO天線之前的信道可以表示為：(4.13)其中， 。因此整個信道矩陣可以表示為：其中信道子矩陣

表示p極化方向的發(fā)送端分量到q極化相比于雙極化HMIMO和傳統(tǒng)的單極化HMIMO，三極化HMIMO的信道容量要更高[143]。4.21多極化信道容量現(xiàn)有研究中的信道模型通常假設散射簇都位于近場，或者都位于遠場，然而實際中超MIMOMIMO信道通常由遠場和近場路徑分量共同組成?，F(xiàn)有近場或遠場信道模近場與遠場的界限劃分對無線通信系統(tǒng)的很多方面都有影響，如陣列天線表征、傳播信道、感知等[144]。為建立混合遠近場信道模型，我們首先討論遠場與近場的界限劃分。MISO/SIMO，MIMOMISO/SIMO（Rayleighdistance），2?2/?D表示陣列孔徑，?表示載波波長。MIMOMIMO2????其中??，??分別表示接收機和發(fā)射機的最大陣列孔徑。圖4.22超大規(guī)模MIMO混合遠近場傳播環(huán)境如4.22MIMO系統(tǒng)存在兩種不同的散射簇，遠離基站的簇位于遠場區(qū)，為了描述信道中遠近場混合的特征，表示混合場信道模型公式如下：hhybridfield

LNL laNL

1Llbl

,l其中，L

0,1

lf

f f n n nln1

(4.15)是可調(diào)節(jié)參數(shù)用于控制近場簇和遠場簇的比例， f和 是可調(diào)節(jié)參數(shù)用于控制近場簇和遠場簇的比例， f和 f分別表示第lfalf

) l是與 l

有關的遠場陣列導向矢量，l l l ln

bl,l)

n，n和n分別表示第

n n是與 n和n有關的近場陣列導向矢量。當1時，該混合場模型成為遠場模型，當0時，該模型成近場傳輸技術近場信道估計精確的信道狀態(tài)信息是設計6G網(wǎng)絡信號處理的基礎保障，是實現(xiàn)6G超高頻譜效率的關鍵因素。然而，由于輻射近場的新特性，給精確的信道估計帶來了挑戰(zhàn)。5G（OrthogonalMatchingPursuit，OMP）等稀疏信號重構方法精確重構角度域信道。然而，遠場低開銷信道由于超大規(guī)模陣列的近場信道由球面波構成，近場球面波傳播特性將導致如5.1所示的圖5.1近場信道角度域能量擴散效應[145]。文獻[146]利用給定觀測信號時球面波傳播角度和距離的耦合性，構建距離參數(shù)化角域5.2所示?？紤]到極坐標域方法在字典構建上存在的困難，[147]中進一步提出基于模型的深度學習近場信道估迭代收縮閾值算法實現(xiàn)信道參數(shù)的稀疏恢復。圖5.2字典相干性對比圖(a).距離參數(shù)化角域字典，(b).極坐標域字典(同一角度下不同距離變化圖)除了構建近場極坐標域的碼本來保證近場信道的稀疏性，[148]中通過構建一個波前轉(zhuǎn)圖5.3聯(lián)合角域-極坐標域采樣為了消除功率擴散帶來的信道估計精度損失，[149]中提出了面向功率擴散消除的遠近場信道估計方法。其對近遠場信道進行聯(lián)合角域-極化域變換：即壓縮感知的變換字典同時5.3OMP方法檢測得到基于輻射近場信道在極化域的稀疏性和深度學習算法在信道估計方面的高性能表現(xiàn)，[150]中提出了兩種信道估計方案，即基于極化域多重殘差密集網(wǎng)絡（polar-domainmultipleresidualdensenetwork，P-MRDN）和極化域多尺度殘差密集網(wǎng)絡（polar-domainmulti-scaleresidualdensenetwork，P-MSRDN）交匹配追蹤算法（polar-domainorthogonalmatchingpursuit，P-OMP）對比[145]，分析了信道稀疏性對傳統(tǒng)算法和深度學習算法性能的影響。圖5.4基于MRDN的信道估計方案圖5.5基于P-MRDN的信道估計方案5.4MRDN[151]的信道估計方案。該方案旨在通過快速傅里葉變MRDN5.65.5P-MRDN的信道估計方案采樣極化域變換（polar-domaintransform，PT）將接收信號轉(zhuǎn)換到極化域中，MRDNP-MRDN的信道估計方案之間的關鍵區(qū)別在于它MRDN的信道估計方案將信道轉(zhuǎn)換到角度域中，P-MRDN的信道估計方案將信道轉(zhuǎn)換到極化域中，ASPP和RDNASPPspatialpyramidpooling-basedresidualdensenetwork，ASPP-RDN），5.6ASPPP-MRDN中，新的信道估計方案可以實現(xiàn)更高的歸一化均方誤差（normalizedmean-square性能。圖5.6RDN、CMAM和ASPP-RDN系統(tǒng)模型圖5.7陣列用戶可視區(qū)域示意圖（visibility[152]5.7可定義為用戶-散射體之間的可視區(qū)域和散射體-VRVRVR中，直接獲取每個天線單元對應的接收信號功率難度較大。為此，[154]考慮了基站采用子VRVRRISMIMO系統(tǒng)RIS的使用同樣會引入近場空間非平穩(wěn)特性。為此[155]考慮了RISVR識別問題：首先估計得到用戶-RIS-VRVRVRVR作為一地理上的區(qū)域，且與陣列上的特定天線單元集合相對應，即當用戶位于VRVR區(qū)域時，信號可以被陣列上的其他特定天線單元集合接收到。文獻[156]VR信VRVR。（方向一個維度上控制信號傳（波束聚焦）技術能夠?qū)⑿盘柲芰烤劢乖诳臻g特定位置上，實現(xiàn)在角度和距離兩個維度上控制信號傳播[157][158]。近場波束賦形（波束聚焦）提供了一種新型的多用戶干擾控制機制。 圖5.8遠場波束賦形和近場波束賦形CSIMIMO波束賦形設計方法，比如最大比率傳輸（MaximumRatio）、迫零傳輸（Zero-Forcing）和最小均方差傳輸（Minimum-MeanSquare5.8所示，在遠場環(huán)境中，不同用戶的信道隨[159]。因此，在近場情況下，波束賦形能夠同時將波束聚焦圖5.9全連接時延-相移波束賦形圖5.10部分連接時延-相移波束賦形圖5.11串行連接時延-相移波束賦形分復用技術（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing，OFDM）。空間寬帶效應則使不[159]和[160]提出了一種全連接時延-相移混合波束賦形架構，如圖5.9所示。這一架構通過引入適量的真實時延器，輔助實現(xiàn)隨頻率變化的波束，有效克服了波束斜視和波束分裂問題。[161]和[162]分別提出了部分連接和串行連接時延-（5.105.11所示部分連接時延-相移波束賦形[161]：在此架構中，每個射頻鏈通過真時延器和相移串行連接時延-相移波束賦形[162]：這種架構仍然采用全連接方式，但真時延器不VRVR相比于整個超大規(guī)模陣列能夠具有顯著低的天線數(shù)目，基于VR設計的預編碼能夠顯著降低算法求逆運算等操作的復雜度。文獻[105]提出可基于近場信道表達式，計算各子陣列的接收功率閉式表達式，從而找VRVR對應VRVR能夠接收到絕大VR在降低近場預編碼復雜度上仍然存在潛在的利用空間。超大規(guī)模陣列具有服務大量用戶的能力，VR。VRVR重疊的用戶組之間僅存在[105]。同時，[163]中也提出了一種通過利用有效利用基站通過信道估計獲得的用戶可視區(qū)域分布randomizedKaczmarz(rKA)算法設計的低復雜度接收機能夠?qū)崿F(xiàn)性能和復雜度的折中。圖5.12CPU和LPU協(xié)同處理的超大規(guī)模多天線系統(tǒng)文獻[164]設計了相控陣-RIS5.13RISRISRIS用于將入射波向裝備傳統(tǒng)天線陣列的用戶傳輸。具RISRIS尺寸足夠大時，RIS上的入射波功率分布，從而選擇性激活特定位置的RISRISRIS相干的波束賦形傳輸。上述相控陣-RIS兩級波束賦形方案在發(fā)射天線物理位置不變的條件LoSMIMO信道正交化，以獲得較高的空間復用

圖5.13相控陣-RIS兩級波束賦形方案示意圖5GNRCSI（PrecodingMatrixIndicator，PMI）DFT向量作為構造碼字的基本單元，可以視作對角度域的均勻量化。當考慮用戶位于近場的場景，可以采用分數(shù)傅里葉變換（FractionalFourierTransform，F(xiàn)RFT）向量作為基本碼字構造單元[165]。具體來說，如5.14ULA場景中，碼字為對(sinθcos2θ/r)FRFTUPA場景對應(sinθcosΦsinθsinΦ1/r)0時，F(xiàn)RFTDFT碼字，PMI碼本方案的兼容性。通過分析近場導向向量與碼字的相關性可以發(fā)現(xiàn)，對1~35.15證和均勻采樣相同的量化性能，但碼本大小僅僅是對比方案的77%。圖5.14FRFT碼字量化性能示意圖圖5.15角度錯位的近場碼本設計方式5GNR基于離散傅里葉變換(DFT)5.16(a)DFTfocusing)可以形成近場信道的最佳相干波束賦形器，如5.16(d)對常見的均勻矩形面陣的兩個維度以克羅內(nèi)克積的形式分別描述。因此，應考慮為大孔徑MIMO天線陣列設計新的近場碼本。圖5.16遠、近場碼本原理和相位分布示意圖工業(yè)界提出了兩種適用于近場波束賦形的碼本。第一種稱為兩步波束賦形(two-stepbeamforming)[166]MIMO天線陣列劃分為若干較小的子DFTDFT波束；第二步再將每個子陣的子波束依codebookDFTDFT碼本?；谟脩粝鄬﹃嚵袇⒖键c的距離信息，DFT向量將第一層形成的聚焦波束沿焦平面偏轉(zhuǎn)一定角度指向傳統(tǒng)碼本通常僅針對遠場區(qū)域進行設計，隨著天線口徑不斷擴大，近場區(qū)域隨之擴張，用戶將會隨機分布在近場或遠場區(qū)域[168]。由于電磁波在遠場和近場中的傳播特性不同，傳統(tǒng)的遠場碼本或近場碼本不再適用于此類近遠場混合分布的場景[169]。為在用戶分布未[170]。碼字覆蓋區(qū)域劃分：5.17所示，首先基于電磁波傳播特性分析，將發(fā)射機覆蓋范P個區(qū)域。射機至各區(qū)域的等效信道。0圖5.17遠近場碼字覆蓋區(qū)域劃分針對多普勒頻移的估計算法可以遷移至近場問題中來估計不同位置的天線看到的近場信道結合以上分析，未來近場碼本設計可以從以下幾個思路展開：法等方法可以用來輔助形成近場碼本。近場波束訓練XL-MIMOBS的近場無線通信系統(tǒng)波束增益更大、波束寬度更窄、指向性更強，但這同時也對近DFT的遠場碼本用于練不MIMO近場波束訓練需要在角度域和距離域兩個維度上進行波束搜索。文獻[145]提出了一種新的極化極化域碼本，其中每個波束碼字指向具有目標角度和距然而，這將導致過高的波束訓練開銷；為降低窮舉搜索的訓練導頻開銷，[171]提出一DFT波束碼本掃描時，在一（稱為顯著角度區(qū)域DFT練導頻開銷為，較之二維窮舉搜索方案顯著降低；此外，[172]提出一種高效的近場分層波N成正比，進一步地降低波束訓練導頻開銷；[173]中創(chuàng)新性地出一種DFT碼本的聯(lián)合角度與距離波束訓練方案。傳統(tǒng)的波束訓練方法是根據(jù)用戶的最大接DFT碼本掃描的近場波束訓練設計，并首次提出新的有效方案來為了設計開銷最小的高效波束訓練方案，[174]提出了一種近場二維(2D)分層波束訓練Gerchberg-Saxton(GS)GSXL-MIMO系統(tǒng)中實-廣泛的關注，研究表明深度學習的方法應用于近場波束訓練能夠大幅度地降低導頻開銷[175][176]。利用遠場寬波束對應的接收信號來估計最佳近場波束，具體提出了兩種訓練方5.18所示。圖5.18用于近場波束訓練的神經(jīng)網(wǎng)絡結構近場多址技術位分多址（LDMA）無線通信系統(tǒng)設計的主要目標之一，是不斷提高傳輸速率。在一定的帶寬資源條件下，5GMIMO系統(tǒng)譜效的提升主要通（spatialdivisionmultipleaccess,5G大規(guī)模MIMO系統(tǒng)主要通過大規(guī)模陣列天線生成高增益的指向性波束，利用指向性波束可將無線通過利用近場波束“角度-5GSDMA利-（locationdivisionmultipleaccess,LDMA）技術，為提升頻譜效率提供了新的技術路徑[177]。具體而言，如圖5.19所示，不同于遠場波束僅具備角度域的一維匯聚特性，近場波束具備“角度-距離”域的二維聚焦特性，即近場波束可以將無線信號聚焦于特定角度與特定距離（即某一位置）?；诮鼒霾ㄊ亩S聚焦特性，類似于遠場波束的角度域漸近正交性，[177]中率先證明了SDMALDMASDMA只能同時服務不同角度的用戶，LDMA可以利用近場波束的二維聚焦特性同時服務相同角度、不同距離的用戶。LDMASDMA主要依靠增加天線數(shù)來提升頻譜效率的基本思路，圖5.19遠場空分多址與近場位分多址技術非正交多址（NOMA）[178]；另一方接入（OrthogonalMultipleAccess,OMA）技術，其最大可支持用戶數(shù)量受限于射頻鏈路的（Non-OrthogonalMultipleAccess,技術允許多個用戶復用相同的無線資源塊(如時隙、子載波、空間波束等)并在功率域或碼字域上區(qū)分各個用戶，NOMA通信是一個極具潛力的解NOMA通信帶了一系列新的設計思5.20所示，具體如下：“從遠到近”（SuccessiveInterferenceCancellation相比遠場NOMA通信，通過利用近場波束聚焦功能，遠離基站的用戶（遠用戶）可以獲得比靠近基（近用戶NOMA能夠?qū)崿F(xiàn)“從遠到近”SIC解碼順序設計[179]NOMA強用戶先解碼并消除近用戶（NOMA弱用戶）NOMA通信中這幾乎是不能實現(xiàn)的。NOMA用戶分簇：NOMA的角度域用戶分簇，利用近場波NOMA中可以將在同一角度上的用戶進一步劃分成若干NOMA用戶簇，以顯著減少用戶間干擾[179]。NOMANOMA技術服務額外的遠場用戶，以進一步增強網(wǎng)絡的用戶接入能力[180]。圖5.20近場NOMA通信設計示意圖無用戶標識隨機接入（URA）些用戶具有極低的激活概率，且通過短數(shù)據(jù)包進行上行傳輸。無用戶標識隨機接入（unsourcedrandomaccess,URA）[181][182]是一類高效的大規(guī)模隨機接入方案：它為所有MIMO部署導致的近場距離增加，可預見將有相當數(shù)量的用戶位于近場URA方案值得進一步探索?？紤]到共享碼本中的碼字個數(shù)隨消息長度呈指數(shù)級增長，URA通常采用多段編碼傳輸另一方面，近場信道在“角度-距離”兩個維度的特征，可作為用戶隱含的“身份”信[183]，無需添加冗余校驗比特，有助于提升編碼速率與頻譜效率。近場系統(tǒng)架構與部署3.1，傳統(tǒng)上采用瑞利距離來區(qū)分近場和遠場區(qū)域，該距離會隨著陣列物理尺6G6G候選技術需要大幅增加有源天線/無源6G（包含超大規(guī)模有源/無源陣列）。此外，超大規(guī)模有源/無源陣列的部署方式對近場通信關鍵技[184]5.21所示）。其中，將超大規(guī)模陣列部署于基站或中繼側在實際中較為容易實現(xiàn)。對于超大規(guī)模有源陣列，將其直接部署在基站/中繼處可以顯著提升基站/中繼的通信系統(tǒng)容量和通信覆蓋范圍，此時由于部分用戶處于基站/中繼的輻射近場區(qū)域，系統(tǒng)的設計需要考慮混合遠近場效應以及遠場與近場用戶之間的干擾。對于超大規(guī)模無源陣列（如智能超表面），當其部署在基站/中//（有源）天線數(shù)量。此外，無源陣列引發(fā)的乘性路徑損耗也將隨著超大規(guī)模無源陣列與基站/中繼之間距離的減小而削減，此時，系統(tǒng)的設計不僅需要考慮前述的混合遠近場效應和干擾問題，還需要考慮基站/中繼與超大規(guī)模無源陣列之間的近場效應。另一方面，由于成本和能耗的（無源陣列具備低成本和（包含超大規(guī)模有源/無源陣列部署可以分為集中式部署和分布式部署。對于給定數(shù)量的有源天線/無源單元，這兩種部署方式有著/單（多用戶共享（1）部署在基站側 （2）部署在中繼側（3）部署在用戶側 （4）部署在基站和用戶圖5.21超大規(guī)模陣列部署場景（以智能超表面部署為例）部署優(yōu)化目標的角度[188]圖5.22基于近場中繼的混合通信架構標準影響MIMO以及高頻技術在通感中的應用，使通感技術在近場中工作成為可能，RIS技術中大面板的應用也會使用戶以更大概率處于近場，因此在通感、RIS技術標準化過程中也需要考慮近場影響。近場潛在標準化工作方向包括：TR38.901中的信道模型[189]基于幾何的隨機信道模型（Geometry-basedStochasticChannelModel，GBSM）架構簡潔，（Map-BasedHybridChannelModel，MHCM）包含一定確定性信息分量和隨機統(tǒng)計分量，有一定準確性且計算（如射線追蹤方法點，構建平衡準確性與計算復雜度的信道模型。202312月，第三代合作伙伴計劃（3rdGeneraonarnershproec,3GP在AN#102724GHz[14]5GRel-19TR38.901中的信道模5G信道模型標準的局限性，以覆蓋現(xiàn)有及未來可能的近場應用評估需求。在通感、RIS標準化過程中需要考慮近場影響。包括建立通感、RIS技術在近場區(qū)域的RISRIS近場區(qū)域中的波束賦形、信道估計、碼本設計等技術方案。近場與其他技術融合近場與定位6G時代中的重要技術。近場與定位圖6.1近場信號模型和遠場信號模型號模型由球面波前表征。右側子圖給出了考慮近場的電磁物理效應的更精確的近場信號模型)圖6.1給出了近場信號模型和遠場信號模型。根據(jù)圖6.1，我們來解釋近場傳播的球面波前特性有助于提高定位精度的原因：（1）遠場信號的平面波前建模導致不同接收天線元件獲得的到達角（AOA）是相同的，所以遠場的平面波前建模只能估計到達角。如果要估圖6.2近場定位與姿態(tài)感知系統(tǒng)圖在文獻[190]中，對于無噪聲情況，作者提出了相位模糊距離和間距約束距離去精確地其次，對于帶噪的情況，聯(lián)合定位和姿態(tài)估計需要應用信號估計理論進行。文獻[191][192]中，作者開發(fā)了聯(lián)合定位和姿態(tài)估計器Ziv-ZakaiCramér-Rao下界，Ziv-Zakai下界在低信噪比區(qū)域也能Ziv-Zakai0.1級（估計誤差范圍為0.1）。值得注意的是，源定位主要估計用戶的兩個位置參數(shù)：信源相對于基站的角度和距離。（AngleofArrival，AOA）獲得角度估計；通過到達時間（TimeofArrival，TOA）獲得距離估計。然而，上述聯(lián)合估計需要精確的同步和/或多個接入點參與，并且與直接定位相比，通常定位性能為次優(yōu)。當無[193]（CurvatureofArrival，COA）直接計算用戶的位置，實現(xiàn)單陣列同時確定距離和方向，而不是像遠場DOATOA估計，在提升定位估計精度的同時顯著降低實現(xiàn)復雜度[194]。RIS的近場定位技術MIMO技術的近場通信和定位，需要大量的天線單元和射頻通道，其中包括移相器、混頻器、ADCRIS的近場定位可以充分RIS陣列中大量的周期排布單元可以獲取豐富的飛行時間(ToF)和空間譜信息，從而有望對信源位置進行精確的RISd和方位(θ,φ)圖6.3基于RIS與非均勻時間調(diào)制的二維DOA估計示意圖[197][198]，將多維的RISDOA估計減少為6.3RISRIS的近場區(qū)域，近場球面波傳RIS反射元的接收信號具有不同的到達角（AngleofArrival,AoA）從而使RIS輔助多用戶太赫茲系統(tǒng)的近場聯(lián)合信道估計與定位（nearfieldjointchannelestimationandlocalizationNF-JCEL）方法[199]6.4RIS中心反射元的到達角、距離RISLS估計可能引起的噪Toeplitz圖6.4RIS輔助太赫茲多用戶近場定位系統(tǒng)模型6.5RIS各RIS有效提高角度分辨力。圖6.5定位均方誤差隨RIS反射元數(shù)目變化關系基于可控波束偏移的近場定位技術寬帶大規(guī)模MIMO系統(tǒng)使用移相器結構對OFDM信號進行波束賦形時會發(fā)生波束偏移效應，其中，遠場波束偏移效應使得不同頻率的子載波波束的角度方向指向發(fā)生了偏移6.6M+1個子載波，隨著子載波頻率的增加，0M6.6f0=(10m60°)36GHz，其近場波束賦形偏移至(22.99m46.19°)處。由此可見，近場波束偏移現(xiàn)象在寬帶系統(tǒng)中是不可忽視的。圖6.6近場波束偏移軌跡示意圖圖6.7近場可控波束偏移軌跡示意圖6.7所示，考慮在基站鏈路中為每個移相器級聯(lián)一個真時延線，通過精心設置移相6.7展示了若干近場可控波束偏移軌跡的示例，2048T1T2T1T2T3T4在角度上呈現(xiàn)對稱趨T5T6在一個較小的區(qū)域內(nèi)偏移，這有