芯耀
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在无线通信技术持续迭代的进程中，频谱资源稀缺与通信速率需求激增的矛盾日益凸显。毫米波（如24 GHz、26 GHz、28 GHz、37 GHz、39 GHz）等高频段因具备超大带宽潜力，成为破解这一矛盾的关键方向。据市场研究数据显示，全球毫米波技术市场规模预计到2030年将达到298.5亿美元，2023-2030年复合年增长率高达40.20%。然而，高频信号在传播过程中面临严重的路径损耗、遮挡衰减等问题，极大限制了其应用范围。波束赋形（Beamforming, BF）技术通过对天线阵列信号的幅度与相位进行精准调控，将电磁能量聚焦于目标方向，有效提升信号强度、抑制干扰，成为高频通信系统的核心支撑技术，更是5G网络、卫星通信（SATCOM）、国防航空航天等领域的关键使能技术。
波束赋形的核心目标是通过优化天线阵列的辐射方向图，实现“能量定向传输”，其性能直接取决于架构设计。从技术演进来看，波束赋形架构先后经历了模拟波束赋形、数字波束赋形两个基础阶段，当前正朝着融合两者优势的混合波束赋形方向发展。不同架构在硬件复杂度、成本功耗、灵活性、传输性能等方面存在显著差异，适配不同的应用场景。
今天我们结合Qorvo推出的一份关于波束赋形的白皮书，一起来学习一下。本文将从技术原理、核心组件、工作机制、性能特性、应用场景及技术挑战等维度，对三种主流波束赋形架构进行全面、深入的解析，为相关技术研发与工程实践提供参考。
第一章 波束赋形基础理论铺垫
1.1 波束赋形的核心价值与技术定位
在传统全向天线通信系统中，信号能量向四周均匀辐射，大部分能量未被有效利用，同时易受外界干扰影响。波束赋形技术通过天线阵列的协同工作，将信号能量聚焦成窄波束指向接收端，从根本上解决了这一问题。其核心价值主要体现在三个方面：一是提升链路预算，通过能量聚焦补偿高频段的路径损耗，延长通信距离；二是抑制干扰与噪声，窄波束特性可减少对周边用户的干扰，同时降低外界干扰对接收信号的影响；三是提升空间复用能力，通过多波束形成实现同一频段下多用户、多流的并行传输，大幅提升频谱利用率。
从技术定位来看，波束赋形是智能天线技术的核心组成部分，也是5G及未来6G通信系统的关键技术之一。在5G毫米波通信中，波束赋形与大规模天线阵列（Massive MIMO）技术深度融合，实现了Gbps级的传输速率；在6G太赫兹通信、卫星通信、车联网等场景中，波束赋形技术更是实现超高速率、超低时延、广覆盖通信的核心支撑。
1.2 天线阵列基础与波束形成原理
波束赋形的实现依赖于天线阵列，天线阵列由多个结构相同、性能一致的天线单元按特定方式排列而成（如线性阵列、平面阵列、圆形阵列等）。根据《相控阵天线手册》定义，有源天线（又称相控阵天线或有源电子扫描天线AESA）由多个固定单元组成，通过相干馈电及各单元的可变相位或时延控制，实现波束在空间特定角度的扫描，其核心优势在于无机械运动部件，波束切换可在微秒级完成，且具备“软失效机制”——少量单元失效对整体性能影响极小。天线单元的间距、排列方式直接影响波束的指向精度、副瓣电平、波束宽度等关键指标。在高频段（如毫米波），由于载波频率高，天线单元的物理尺寸较小（通常为半波长λ/2量级），例如28 GHz频段的λ/2仅为5.4 mm，39 GHz频段仅为3.85 mm，易于实现大规模天线阵列，为波束赋形技术的应用提供了硬件基础。同时，紧凑的天线阵列可形成高定向性孔径，有效弥补毫米波频段的高路径损耗。
波束形成的基本原理是通过对每个天线单元的发射/接收信号施加特定的幅度权重和相位权重，使各单元辐射的电磁波在目标方向形成相长干涉，在非目标方向形成相消干涉，从而形成指向性的波束。假设天线阵列为N元线性阵列，第n个天线单元的复数权重为wₙ = Aₙ·e^(jφₙ)（其中Aₙ为幅度权重，φₙ为相位权重），输入信号为s(t)，则第n个单元的输出信号为xₙ(t) = wₙ·s(t)。各单元输出信号经空间传播后，在接收端叠加形成的总信号强度由各单元信号的相位差决定：当各单元信号在接收端同相位时，叠加信号强度最大，形成主瓣；当相位差为π时，叠加信号强度最小，形成零点。
1.3 波束赋形的关键性能指标
评估波束赋形架构性能的关键指标包括：
波束指向精度：指波束主瓣实际指向与目标指向的偏差，直接影响通信链路质量；高频场景下需关注波束倾斜（Beam Squint）效应带来的指向偏移；
副瓣抑制比（SLL）：主瓣峰值与副瓣峰值的比值，副瓣抑制比越高，对周边用户的干扰越小；可通过幅度加权（Taper）技术优化，典型目标为-20 dB至-50 dB；
波束宽度：分为半功率波束宽度（HPBW）和零功率波束宽度（FPBW），波束宽度越窄，能量聚焦能力越强，但波束覆盖范围越小；阵列规模越大波束越窄，遵循“阵列规模翻倍，波束宽度减半”的规律；
波束切换速度：指波束从一个方向切换到另一个方向的时间，有源天线可实现微秒级切换，对车联网等动态场景至关重要；
硬件复杂度：包括射频链路数量、有源器件数量、信号处理模块复杂度等，直接影响系统成本与功耗；高频场景下需重点考虑器件与天线阵列的晶格适配性；
频谱利用率：指系统在单位带宽内的传输速率，与波束赋形的空间复用能力密切相关；高定向波束可实现频率复用，大幅提升容量；
抗波束倾斜能力：在宽频段传输场景下，波束主瓣指向随频率变化的现象（即波束倾斜）会影响通信质量，需通过真时延（TTD）等技术缓解；
1.4 波束赋形的技术分类与演进脉络
根据权重调控的信号域不同，波束赋形技术可分为模拟波束赋形（Analog Beamforming, ABF）、数字波束赋形（Digital Beamforming, DBF）和混合波束赋形（Hybrid Beamforming, HBF）三大类。
技术演进脉络呈现出“从简单到复杂、从低灵活到高灵活、从单一优势到综合优势”的特点：早期为适应简单通信场景，模拟波束赋形因结构简单、成本低廉率先得到应用；随着数字信号处理技术的发展，数字波束赋形凭借高灵活性、高频谱利用率成为高性能通信系统的首选，但受限于硬件成本与功耗，难以在大规模天线阵列场景中普及；混合波束赋形通过融合模拟域与数字域的权重调控，在保证一定性能的前提下，有效降低了硬件复杂度，成为当前大规模天线阵列系统（如5G毫米波基站、6G原型机）的主流架构。
第二章 模拟波束赋形（ABF）架构
2.1 模拟波束赋形的核心定义与架构组成
模拟波束赋形是指在射频（RF）域或中频（IF）域对信号的幅度和相位进行调控，实现波束形成的技术。其核心特征是整个天线阵列共享一条射频链路，权重调控通过模拟器件（如移相器、衰减器）实现，数字信号处理仅在基带完成简单的信号调制/解调，不参与波束权重的精细调控。
典型的模拟波束赋形发射机架构主要由基带处理模块、上变频器、功率放大器（PA）、移相器（Phase Shifter, PS）、衰减器（Attenuator）和天线阵列组成（如图11所示）。基带处理模块生成的基带信号经上变频器转换为射频信号，再由功率放大器放大后，通过功分器分为多路信号，每路信号经移相器和衰减器施加特定的相位和幅度权重，最后馈入对应的天线单元辐射出去。接收机架构与发射机对称，天线单元接收的射频信号经移相器、衰减器调控后，通过合路器汇总为一路信号，经低噪声放大器（LNA）放大、下变频器转换为基带信号，最终由基带处理模块解调。
模拟波束赋形的核心组件包括：
移相器：用于调控信号的相位，是实现波束指向的关键器件。根据工作原理，移相器可分为机械移相器、PIN二极管移相器、GaAs FET移相器、MEMS移相器等；根据相位调控精度，可分为离散移相器（如2位、3位、4位移相器，相位步进分别为90°、45°、22.5°）和连续移相器。
衰减器：用于调控信号的幅度，实现副瓣抑制和波束形状优化。衰减器需具备低插入损耗、高衰减精度、宽工作带宽等特性。
功分器/合路器：发射端功分器将单路射频信号分为多路，接收端合路器将多路射频信号汇总为单路，需保证各路信号的幅度一致性和相位一致性。
射频链路：包括上/下变频器、功率放大器、低噪声放大器等，负责完成信号的频率转换和功率放大，其性能直接影响波束赋形的整体链路质量。
2.2 模拟波束赋形的工作机制与数学建模
2.2.1 基本工作流程
模拟波束赋形的工作流程可分为波束权重计算、权重施加、信号传输/接收三个阶段：
波束权重计算：根据目标通信方向，结合天线阵列参数（如单元数量、间距、排列方式），计算每个天线单元所需的相位权重和幅度权重。权重计算的核心是保证各单元辐射的信号在目标方向同相位叠加。
权重施加：通过移相器和衰减器，将计算得到的相位权重和幅度权重施加到每路射频信号上。对于离散移相器，相位权重只能取特定的离散值，因此波束指向也只能是离散的；连续移相器则可实现相位权重的连续调控，进而实现波束的连续指向。
信号传输/接收：施加权重后的多路信号经天线阵列辐射出去，在空间中叠加形成指向目标方向的窄波束；接收端通过天线阵列接收信号，经权重调控后汇总，实现目标信号的增强接收。
2.2.2 数学建模与波束方向图推导
为简化分析，以N元均匀线性阵列（Uniform Linear Array, ULA）为例进行数学建模。假设天线单元间距为d，载波波长为λ，目标通信方向与阵列法线方向的夹角为θ（即波束指向角）。
当信号从目标方向入射到天线阵列时，相邻两个天线单元接收到的信号存在路径差Δl = d·sinθ，对应的时延差Δt = Δl/c = (d·sinθ)/c（其中c为光速），相位差Δφ = 2π·Δl/λ = (2πd sinθ)/λ。为使各单元接收的信号在汇总时同相位叠加，需要通过移相器为第n个天线单元（n = 0,1,...,N-1）施加补偿相位φₙ = n·Δφ = n·(2πd sinθ)/λ。此时，各单元信号的相位一致性得到保证，叠加后的信号强度最大，形成指向θ方向的主瓣。
天线阵列的辐射方向图（即波束方向图）是描述波束在空间不同方向上的辐射强度分布的函数，其数学表达式为：
其中，wₙ = Aₙ·e^(jφₙ)为第n个单元的复数权重，Aₙ为幅度权重。通过调整Aₙ和φₙ，可以改变波束方向图的主瓣指向、副瓣电平、波束宽度等特性。例如，采用切比雪夫加权可实现极低的副瓣抑制比，采用均匀加权可获得最窄的波束宽度，但副瓣电平较高。
2.2.3 波束倾斜效应及其影响
在宽频段传输场景下，模拟波束赋形存在一个显著的缺陷——波束倾斜（Beam Squint）效应。波束倾斜是指波束主瓣的指向随信号频率的变化而发生偏移的现象，其本质是相位权重与频率相关。相位移相器通过近似时延来实现波束电扫描，仅在中心频率下能完美指向目标方向，在最高工作频率下会出现欠扫描，最低工作频率下出现过扫描。
由相位差公式Δφ = (2πd sinθ)/λ可知，λ = c/f（f为信号频率），因此Δφ = (2πd f sinθ)/c。当信号频率f发生变化时，为保证波束指向θ所需的补偿相位φₙ也会发生变化。若移相器的相位权重固定（即基于某一中心频率计算），则当信号频率偏离中心频率时，各单元信号的相位一致性被破坏，主瓣指向会发生偏移。例如，在30 GHz中心频率下，若波束指向15°，当信号频率降低时，主瓣指向会向更大角度偏移。这种效应在电子战（EW）等超宽瞬时带宽应用或超大阵列场景中尤为明显。
波束倾斜效应会严重影响宽频段通信系统的性能：对于雷达系统，会导致目标定位精度下降；对于通信系统，会导致信号能量无法准确聚焦到接收端，链路质量恶化，甚至出现通信中断。为缓解波束倾斜效应，可采用真时延（True Time Delay, TTD）技术，通过延迟线替代移相器，将相位权重的调控转化为时间延迟的调控。时间延迟Δt = (d sinθ)/c，与频率无关，因此可实现宽频段内波束指向的稳定。但真时延模块的硬件实现复杂度高、成本高，限制了其大规模应用。在多数有源天线应用中，相位移相器仍是首选，因其在精度与电路尺寸的权衡中更具优势。
2.3 模拟波束赋形的技术演进与典型实现
2.3.1 技术演进历程
模拟波束赋形是最早发展的波束赋形技术，其演进历程可分为三个阶段：
机械控制阶段（20世纪60年代前）：早期的模拟波束赋形通过机械结构调整天线阵列的物理指向实现波束控制，波束切换速度慢、精度低，仅适用于静态通信场景（如早期雷达系统）。
电子控制阶段（20世纪60-90年代）：随着半导体技术的发展，PIN二极管移相器、GaAs FET移相器等电子器件逐渐成熟，实现了波束的电子切换。1961年，首款实用化的电子控制模拟波束赋形天线诞生，采用选择性射频开关和固定移相器实现波束调控[7]。这一阶段的模拟波束赋形波束切换速度显著提升，但相位权重仍为离散值，波束指向精度有限。
有源集成阶段（21世纪以来）：随着MMIC（单片微波集成电路）技术的发展，模拟波束赋形架构实现了高度集成化。有源模拟波束赋形天线通过在每个天线单元后集成低噪声放大器（接收端）或功率放大器（发射端），提升了链路增益和信号质量；同时，连续移相器的应用实现了波束的连续指向，进一步提升了波束控制精度。
2.3.2 典型实现方案
当前，模拟波束赋形的典型实现方案主要有两种：
无源模拟波束赋形：仅采用移相器、衰减器等无源器件实现权重调控，结构简单、成本低廉，但链路损耗大，适用于短距离、低速率通信场景（如物联网感知节点）。
有源模拟波束赋形：在每个天线单元后集成有源器件（如LNA、PA），可补偿无源器件的插入损耗，提升链路增益和信号功率，适用于中长距离通信场景（如毫米波短距离通信系统IEEE 802.11ad）。
以IEEE 802.11ad系统为例，其采用有源模拟波束赋形架构，工作在60 GHz毫米波频段，通过4元或8元天线阵列实现波束赋形。系统支持多个离散波束方向，通信前通过波束训练（Beam Training）过程选择最优波束方向，实现Gbps级的短距离传输。
2.4 模拟波束赋形的性能特性与优缺点
2.4.1 优势
硬件复杂度低、成本低廉：整个天线阵列共享一条射频链路，所需的有源器件（如PA、LNA、ADC/DAC）数量少，移相器、衰减器等模拟器件成本相对较低，易于大规模部署；硅基集成技术的发展进一步降低了成本；
功耗低：射频链路数量少，有源器件的功耗总和低，适用于对功耗敏感的场景（如移动终端、物联网设备）；Qorvo的Kinetic Green™技术可通过动态阵列控制进一步降低能耗；
结构简单、集成度高：模拟波束赋形架构的信号处理流程简单，易于通过MMIC（单片微波集成电路）技术实现高度集成化，减小设备体积；可适配毫米波频段的紧凑晶格尺寸；
波束可利用全阵列增益：尽管仅能形成单波束，但该波束可充分利用整个天线阵列的增益，有效补偿高频路径损耗。
2.4.2 缺点
灵活性差：波束权重调控在模拟域完成，难以实现复杂的权重优化算法；离散移相器限制了波束指向的灵活性，无法实现连续、精准的波束调控；同时，整个阵列仅能形成一个波束，无法实现多波束、多流传输；
波束倾斜效应显著：在宽频段传输场景下，波束主瓣指向随频率变化，影响通信质量；采用真时延技术可缓解该问题，但会增加硬件复杂度和成本；
副瓣抑制能力有限：模拟器件的相位和幅度调控精度有限，难以实现复杂的加权算法（如泰勒加权、切比雪夫加权），均匀照明下仅能实现-13 dBc的第一副瓣电平，可能因法规、干扰或隐身需求无法满足应用要求；
难以支持多用户通信：由于仅能形成一个波束，模拟波束赋形无法同时为多个用户提供服务，频谱利用率低；
存在扫描损耗：波束偏离视轴方向（Θ=0）时会出现孔径增益损失，遵循10*log(cosⁿΘ)规律（n通常为1.3），45°扫描时损耗约2 dB，60°扫描时损耗达4 dB，需通过阵列 Oversizing 补偿。
2.5 模拟波束赋形的应用场景
基于其“低成本、低功耗、结构简单”的优势，模拟波束赋形主要适用于以下场景：
短距离毫米波通信系统：如IEEE 802.11ad/ay（WiGig）、IEEE 802.15.3d等，这些系统追求低成本、低功耗，对传输距离和灵活性要求相对较低，模拟波束赋形可满足其基本的波束聚焦需求。
物联网感知节点：物联网感知节点数量庞大，对成本和功耗敏感，模拟波束赋形可通过简单的波束调控实现信号的定向接收，提升感知距离和精度。
早期雷达系统：如气象雷达、航海雷达等静态或低速动态雷达系统，模拟波束赋形的低成本、高可靠性可满足其基本的目标探测需求。
移动终端辅助通信：在移动终端的毫米波通信模块中，受限于体积和功耗，可采用模拟波束赋形实现简单的波束指向调整，配合基站的高性能波束赋形完成通信。
第三章 数字波束赋形（DBF）架构
3.1 数字波束赋形的核心定义与架构组成
数字波束赋形是指在数字基带域对信号的幅度和相位进行精准调控，实现波束形成的技术。其核心特征是每个天线单元都配备独立的射频链路（包括ADC/DAC、上/下变频器、PA/LNA等），信号的权重调控通过数字信号处理（DSP）算法完成，具备极高的灵活性。但在毫米波等高频段，由于天线阵列晶格尺寸极小（如28 GHz为5.4 mm），难以容纳大量独立射频链路的硬件，因此数字波束赋形在高频场景的工程实现难度极大，更适用于S波段等低频段。
典型的数字波束赋形发射机架构主要由基带处理模块、ADC/DAC、上变频器、功率放大器和天线阵列组成（如图7所示）。基带处理模块通过数字信号处理算法计算每个天线单元的复数权重，将基带信号与权重相乘后，经DAC转换为模拟信号，再由上变频器转换为射频信号、功率放大器放大后，通过对应的天线单元辐射出去。接收机架构与发射机对称，每个天线单元接收的射频信号经低噪声放大器放大、下变频器转换为中频信号、ADC转换为数字信号后，送入基带处理模块与对应的权重相乘，再通过叠加汇总得到增强后的基带信号，最终完成解调。
数字波束赋形的核心组件包括：
ADC/DAC：模数/数模转换器，是连接模拟域和数字域的关键器件。ADC的采样率、位数直接影响数字信号的精度和带宽；DAC的转换精度、输出带宽直接影响模拟信号的质量。在数字波束赋形架构中，每个射频链路都需要配备独立的ADC/DAC，对其性能和成本提出了很高要求。
基带信号处理模块：核心是数字信号处理器（DSP）或现场可编程门阵列（FPGA），负责完成波束权重计算、信号加权、多用户检测、信道估计等复杂算法。基带信号处理模块的运算能力直接决定了数字波束赋形的性能和灵活性。
独立射频链路：每个天线单元配备一条独立的射频链路，包括上/下变频器、PA、LNA等，确保各单元信号的独立调控。射频链路的一致性（幅度一致性、相位一致性）对数字波束赋形的性能至关重要。
天线阵列：通常为大规模天线阵列，通过多个天线单元的协同工作实现高增益、窄波束的形成。数字波束赋形对天线阵列的单元间距、排列方式的一致性要求较高。
3.2 数字波束赋形的工作机制与数学建模
3.2.1 基本工作流程
数字波束赋形的工作流程可分为信道估计、权重计算、信号加权与传输/接收三个核心阶段：
信道估计：接收端通过接收导频信号，估计每个天线单元与目标用户之间的信道状态信息（CSI），包括信道增益、相位偏移、时延等。信道估计的精度直接影响权重计算的准确性，进而影响波束赋形性能。
权重计算：基带处理模块根据信道估计结果，结合预设的优化目标（如最大化信噪比、最小化干扰、最大化频谱利用率等），通过特定的算法（如迫零算法、最小均方误差算法、最大比合并算法等）计算每个天线单元的复数权重。
信号加权与传输/接收：发射端将基带信号与计算得到的权重相乘，经数模转换、频率转换和功率放大后，通过天线阵列辐射出去；接收端将每个天线单元接收的信号经放大、频率转换和模数转换后，与对应的权重相乘，再叠加汇总得到增强后的信号，完成解调。
3.2.2 数学建模与波束优化
以N元均匀线性阵列、K个用户的多用户MIMO系统为例进行数学建模。假设发射端天线阵列的复数权重矩阵为W ∈ C^(N×K)（其中W的第k列对应第k个用户的权重向量），发射信号矩阵为S ∈ C^(K×1)，则发射端的输出信号矩阵为X = W·S ∈ C^(N×1)。
信号经无线信道传输后，接收端天线阵列接收到的信号矩阵为Y ∈ C^(M×1)（M为接收端天线数量），其表达式为：
其中，H ∈ C^(M×N)为信道矩阵，N ∈ C^(M×1)为高斯白噪声矩阵。
数字波束赋形的权重优化目标是通过设计权重矩阵W，使接收端的信噪比（SNR）最大化或干扰最小化。例如，最大比合并（MRC）算法的权重向量为信道矩阵的共轭转置，即W = H^H，可实现接收信号的最大增益；迫零（ZF）算法的权重向量为W = H^H·(H·H^H)^(-1)，可有效抑制多用户干扰。
数字波束赋形的波束方向图与模拟波束赋形类似，其数学表达式为：
但与模拟波束赋形不同的是，数字波束赋形的权重wₙ由数字信号处理算法精准计算，可实现连续、灵活的调控，因此能够形成任意形状的波束方向图，具备优异的副瓣抑制能力和波束指向精度。
3.2.3 抗波束倾斜能力分析
数字波束赋形从根本上解决了模拟波束赋形的波束倾斜问题。由于权重调控在数字基带域完成，基带信号处理模块可根据信号频率的变化，实时调整每个天线单元的权重。例如，在宽频段传输场景下，基带处理模块可针对不同频率分量分别计算最优权重，确保每个频率分量的波束主瓣都精准指向目标方向，从而实现宽频段内波束指向的稳定。
此外，数字波束赋形还可通过自适应信号处理算法，动态补偿信道变化、器件误差等因素对波束形成的影响，进一步提升波束的稳定性和可靠性。
3.3 数字波束赋形的技术演进与典型实现
3.3.1 技术演进历程
数字波束赋形的发展与数字信号处理技术、半导体技术的进步密切相关，其演进历程可分为三个阶段：
理论探索阶段（20世纪70-80年代）：数字波束赋形的概念最早于20世纪70年代提出，早期主要用于雷达系统。这一阶段，数字信号处理技术尚不成熟，ADC/DAC的性能有限，数字波束赋形仅处于理论探索和小规模试验阶段。
初步应用阶段（20世纪90年代-21世纪初）：随着DSP和FPGA技术的发展，数字波束赋形开始进入实际应用。例如，在军事雷达、卫星通信等领域，数字波束赋形凭借其高灵活性和高性能得到了初步应用。但受限于ADC/DAC的成本和功耗，数字波束赋形的天线阵列规模较小。
大规模应用阶段（21世纪10年代以来）：随着5G通信技术的发展，大规模天线阵列（Massive MIMO）成为核心技术之一，数字波束赋形作为Massive MIMO的核心支撑技术，得到了广泛的研究和应用。同时，半导体技术的进步使得ADC/DAC的成本和功耗大幅降低，性能显著提升，为数字波束赋形的大规模应用提供了硬件基础。
3.3.2 典型实现方案
当前，数字波束赋形的典型实现方案主要有两种：
集中式数字波束赋形：所有天线单元的信号都集中到一个基带处理模块进行权重计算和信号处理，结构简单、易于实现，但基带处理模块的运算压力大，适用于中小规模天线阵列。
分布式数字波束赋形：将天线阵列分为多个子阵列，每个子阵列配备独立的基带处理模块，完成局部的权重计算和信号处理，再通过光纤等高速链路实现子阵列之间的协同。分布式数字波束赋形可降低单个基带处理模块的运算压力，适用于超大规模天线阵列（如6G中的超大规模MIMO系统）。
以5G基站为例，其采用集中式数字波束赋形架构，通过64元或128元平面天线阵列实现大规模MIMO。基站通过信道估计获取用户的信道状态信息，利用数字信号处理算法计算最优权重，实现多用户、多流的并行传输，频谱利用率较4G系统提升数倍。
3.4 数字波束赋形的性能特性与优缺点
3.4.1 优势
灵活性极高：权重调控在数字域完成，可通过软件算法实现任意复杂的权重优化，支持连续、精准的波束指向调整；同时，可实现多波束、多流传输，支持多用户并行通信，大幅提升频谱利用率。
抗干扰能力强：通过精准的权重调控，可形成极低的副瓣电平，有效抑制对周边用户的干扰；同时，可通过自适应波束形成算法，动态调整波束方向图，规避外界干扰。
无波束倾斜效应：可根据信号频率的变化实时调整权重，确保宽频段内波束指向的稳定，适用于大带宽通信场景（如5G毫米波、6G太赫兹通信）。
支持复杂信号处理算法：可与多用户检测、信道编码、调制解调等算法深度融合，进一步提升系统性能；同时，可通过机器学习、深度学习等人工智能算法优化权重计算，提升波束赋形的自适应能力。
3.4.2 缺点
硬件复杂度高、成本昂贵：每个天线单元都需要配备独立的射频链路和ADC/DAC，随着天线阵列规模的增大，有源器件的数量呈线性增长，导致硬件成本大幅上升；同时，大规模天线阵列的校准和测试难度也显著增加；高频段晶格空间不足，进一步限制了其应用；
功耗高：独立射频链路和ADC/DAC的数量多，其功耗总和高，对系统的电源设计提出了很高要求；此外，基带处理模块的运算压力大，也会产生较高的功耗；
体积大：大量的射频链路和有源器件需要占用较大的空间，难以集成到体积受限的设备（如移动终端）中；
信号处理复杂度高：多用户、多流场景下的权重计算、信道估计、多用户检测等算法的运算复杂度高，对基带处理模块的运算能力要求极高；同时存在I/Q信号路由复杂、本振（LO）信号阵列内分布困难等问题。
3.5 数字波束赋形的应用场景
基于其“高灵活性、高性能、抗干扰能力强”的优势，数字波束赋形主要适用于以下场景：
5G/6G基站：5G基站的大规模MIMO系统、6G基站的超大规模MIMO系统均采用数字波束赋形技术，通过多用户、多流并行传输提升频谱利用率，实现超高速率、广覆盖通信。
军事通信与雷达系统：军事通信对抗干扰能力、通信安全性要求极高，数字波束赋形可通过自适应波束形成规避敌方干扰；军事雷达对目标定位精度、抗杂波能力要求高，数字波束赋形可实现精准的目标探测和跟踪。
卫星通信系统：卫星通信的信道环境复杂，存在严重的路径损耗和干扰，数字波束赋形可通过多波束形成实现对地面不同区域的精准覆盖，提升通信质量和频谱利用率。
超高速率有线-无线融合通信：如数据中心间的毫米波无线回传、光纤-无线融合接入系统，数字波束赋形可实现大带宽、低时延的信号传输，满足超高速率通信需求。
第四章 混合波束赋形（HBF）架构
4.1 混合波束赋形的核心定义与架构组成
混合波束赋形是一种融合模拟波束赋形和数字波束赋形优势的折中方案，通过在模拟域和数字域分别进行权重调控，实现“性能接近数字波束赋形、成本和功耗接近模拟波束赋形”的目标。其核心特征是射频链路数量少于天线单元数量，通过模拟波束赋形实现波束的粗调控，通过数字波束赋形实现波束的精调控，两者协同工作完成波束形成。
典型的混合波束赋形发射机架构主要由基带处理模块、数字权重网络、ADC/DAC、射频链路、模拟权重网络（移相器、衰减器）和天线阵列组成。基带处理模块生成的基带信号经数字权重网络施加数字权重（精调控）后，分配到多条射频链路；每条射频链路的信号经DAC转换为模拟信号、上变频器转换为射频信号、功率放大器放大后，送入模拟权重网络；模拟权重网络通过移相器和衰减器为多路天线单元施加模拟权重（粗调控），最终由天线阵列辐射出去。接收机架构与发射机对称，天线单元接收的信号经模拟权重网络调控后，汇总到射频链路，经低噪声放大器放大、下变频器转换为中频信号、ADC转换为数字信号后，送入数字权重网络调控，再由基带处理模块解调。其核心优势在于将阵列划分为子阵列，通过模拟子阵列波束实现粗聚焦，数字波束在模拟波束范围内实现精调控，可在毫米波等高频段的紧凑晶格中实现，无需复杂的I/Q信号路由和阵列内LO分布。
混合波束赋形的核心组件包括：
数字权重网络：由基带处理模块和数字信号处理器组成，负责实现数字域的权重精调控，支持多流信号的生成和处理。
模拟权重网络：由移相器、衰减器、功分器/合路器组成，负责实现模拟域的权重粗调控，将每条射频链路的信号分配到多个天线单元。
射频链路：数量介于天线单元数量和1之间，每条射频链路配备独立的ADC/DAC、上/下变频器、PA/LNA等，是连接数字域和模拟域的关键。
天线阵列：通常为大规模天线阵列，通过模拟权重网络和数字权重网络的协同调控，实现多波束、多流传输。
根据模拟权重网络的连接方式，混合波束赋形可分为两类：一是连接型混合波束赋形（Connected HBF），每条射频链路通过功分器连接到多个天线单元，每个天线单元仅连接一条射频链路；二是全连接型混合波束赋形（Fully Connected HBF），每条射频链路通过功分器连接到所有天线单元，每个天线单元也连接到所有射频链路。全连接型混合波束赋形的性能更接近数字波束赋形，但硬件复杂度更高；连接型混合波束赋形的硬件复杂度更低，但性能相对较差。
4.2 混合波束赋形的工作机制与数学建模
4.2.1 基本工作流程
混合波束赋形的工作流程可分为信道估计、权重分解与计算、模拟权重调控、数字权重调控、信号传输/接收五个阶段：
信道估计：与数字波束赋形类似，接收端通过导频信号估计信道状态信息，为权重计算提供依据。
权重分解与计算：根据信道估计结果，结合系统的硬件约束（如射频链路数量、移相器精度），将理想的数字波束赋形权重矩阵分解为数字权重矩阵和模拟权重矩阵的乘积。权重分解是混合波束赋形的核心技术，直接影响系统性能。
模拟权重调控：通过模拟权重网络，将计算得到的模拟权重施加到对应的天线单元，实现波束的粗调控，将信号能量聚焦到目标方向的大致范围。
数字权重调控：通过数字权重网络，将计算得到的数字权重施加到对应的射频链路，实现波束的精调控，进一步优化波束方向图，抑制干扰。
信号传输/接收：施加权重后的信号经天线阵列辐射出去，在接收端经模拟权重调控和数字权重调控后，汇总得到增强后的信号，完成解调。
4.2.2 数学建模与权重分解
以N元天线阵列、M条射频链路、K个用户的混合波束赋形系统为例进行数学建模。假设理想的数字波束赋形权重矩阵为W_ideal ∈ C^(N×K)，混合波束赋形的权重矩阵可表示为W = W_analog · W_digital，其中W_analog ∈ C^(N×M)为模拟权重矩阵，W_digital ∈ C^(M×K)为数字权重矩阵。
系统的输出信号矩阵为X = W · S = W_analog · W_digital · S，其中S为发射信号矩阵。接收端的信号矩阵为：
混合波束赋形的核心是权重分解，即寻找最优的W_analog和W_digital，使W_analog · W_digital尽可能接近W_ideal，从而保证系统性能接近理想的数字波束赋形。权重分解的难点在于模拟权重矩阵W_analog受硬件约束（如移相器的离散相位、衰减器的离散幅度），无法像数字权重矩阵那样灵活调控。
常用的权重分解算法包括：基于矩阵分解的算法（如奇异值分解SVD、特征值分解EVD）、基于贪婪算法的算法（如正交匹配追踪OMP）、基于机器学习的算法（如神经网络、强化学习）等。例如，通过SVD分解将信道矩阵H分解为H = U · Σ · V^H，其中U和V分别为左奇异矩阵和右奇异矩阵，Σ为奇异值矩阵。此时，理想的数字权重矩阵W_ideal = V的前K列，混合波束赋形的权重分解可通过将V的前K列分解为W_analog · W_digital实现。
4.2.3 抗波束倾斜能力分析
混合波束赋形的抗波束倾斜能力介于模拟波束赋形和数字波束赋形之间。由于存在数字权重调控环节，可通过数字信号处理算法对模拟权重调控引入的波束倾斜进行补偿，从而缓解宽频段传输场景下的波束倾斜效应。例如，在基带处理模块中，可针对不同频率分量调整数字权重，补偿模拟权重随频率变化带来的波束偏移，使波束主瓣在宽频段内保持相对稳定。
相较于模拟波束赋形，混合波束赋形的抗波束倾斜能力显著提升；相较于数字波束赋形，由于存在模拟权重调控环节，其抗波束倾斜能力略有下降，但通过合理的权重分解算法，可将波束倾斜的影响控制在可接受范围内。
4.3 混合波束赋形的技术演进与典型实现
4.3.1 技术演进历程
混合波束赋形是在模拟波束赋形和数字波束赋形的基础上发展而来的，其演进历程可分为三个阶段：
概念提出阶段（20世纪90年代-21世纪初）：随着数字波束赋形技术的发展，其高成本、高功耗的问题逐渐凸显，研究人员开始探索折中方案。20世纪90年代，混合波束赋形的概念被提出，早期主要用于卫星通信和雷达系统。
算法优化阶段（21世纪10年代）：随着5G毫米波通信技术的兴起，混合波束赋形成为解决大规模天线阵列成本和功耗问题的关键技术，研究重点集中在权重分解算法的优化。这一阶段，提出了多种权重分解算法，如SVD分解、贪婪算法等，显著提升了混合波束赋形的性能。
工程实现阶段（2020年代以来）：随着MMIC技术的发展，混合波束赋形的硬件集成度显著提升，开始进入工程实现阶段。例如，5G毫米波基站、6G原型机等均采用混合波束赋形架构，实现了性能与成本的平衡。
4.3.2 典型实现方案
当前，混合波束赋形的典型实现方案主要有两种：
连接型混合波束赋形：每条射频链路连接多个天线单元（如4个、8个），形成子阵列。每个子阵列通过模拟波束赋形实现粗调控，多个子阵列通过数字波束赋形实现精调控和协同工作。连接型混合波束赋形的硬件复杂度低、易于实现，是当前5G毫米波基站的主流方案。
全连接型混合波束赋形：每条射频链路连接所有天线单元，通过模拟权重网络实现全维度的波束粗调控，数字权重网络实现精调控。全连接型混合波束赋形的波束灵活性更高、性能更优，但硬件复杂度和成本更高，适用于对性能要求较高的场景（如6G太赫兹通信）。
以5G毫米波基站为例，其采用连接型混合波束赋形架构，配备16条射频链路和64元天线阵列（每个子阵列4个天线单元）。通过模拟波束赋形实现子阵列级的粗波束调控，通过数字波束赋形实现子阵列间的精波束调控和多用户协同，在保证Gbps级传输速率的前提下，有效降低了硬件成本和功耗。
4.4 混合波束赋形的性能特性与优缺点
4.4.1 优势
性能与成本的平衡：融合了模拟波束赋形和数字波束赋形的优势，性能接近数字波束赋形，可支持多波束、多流传输，频谱利用率较高；同时，射频链路数量少于天线单元数量，硬件复杂度和成本显著低于数字波束赋形；
功耗适中：相较于数字波束赋形，射频链路和ADC/DAC的数量减少，功耗大幅降低；相较于模拟波束赋形，功耗略有增加，但性能提升显著；Qorvo的硅基集成方案进一步优化了功耗表现；
灵活性较高：通过数字权重调控实现波束的精调控，可支持复杂的信号处理算法，具备一定的自适应能力；同时，通过模拟权重调控实现波束的粗调控，简化了数字信号处理的复杂度；
适用于大规模天线阵列：在大规模天线阵列场景下，混合波束赋形可有效解决数字波束赋形的成本和功耗问题，是当前大规模天线阵列系统的最优折中方案；尤其适配毫米波频段的紧凑晶格，可通过四元硅基IC等方案实现高度集成；
工程可行性高：无需复杂的I/Q信号路由和阵列内LO分布，硬件集成难度低于数字波束赋形；可利用成熟的MMIC、LTCC等集成技术实现微型化。
4.4.2 缺点
权重分解算法复杂：混合波束赋形的性能依赖于权重分解算法，如何在硬件约束下实现最优的权重分解，是当前面临的核心技术挑战；同时，权重分解算法的运算复杂度较高，对基带处理模块的运算能力有一定要求。
硬件集成难度大：模拟权重网络和数字权重网络需要协同工作，对射频链路的一致性、模拟器件的精度提出了很高要求；同时，大规模天线阵列的校准和测试难度也较大。
抗波束倾斜能力有限：尽管可通过数字权重调控补偿波束倾斜，但由于存在模拟权重调控环节，其抗波束倾斜能力仍低于数字波束赋形，在超宽频段场景下的性能会受到一定影响。
4.5 混合波束赋形的应用场景
基于其“性能与成本平衡”的优势，混合波束赋形是当前和未来无线通信系统的主流架构，主要适用于以下场景：
5G毫米波基站与终端：5G毫米波通信需要大规模天线阵列实现波束聚焦，混合波束赋形可在保证传输速率的前提下，降低基站和终端的成本与功耗，是5G毫米波通信的核心技术。例如，高通骁龙X65调制解调器就集成了混合波束赋形功能，支持6GHz以上毫米波频段的Gbps级传输，适配手机、AR/VR等移动终端设备。
6G太赫兹通信系统：6G太赫兹通信频段更高、带宽更大，对波束赋形的性能和成本提出了更高要求。混合波束赋形可通过全连接型架构实现高灵活性的波束调控，同时控制成本和功耗，是6G太赫兹通信的关键技术。太赫兹频段的路径损耗比毫米波更严重，混合波束赋形通过模拟域粗聚焦与数字域精调控的协同，能有效补偿路径损耗，实现超高速率、短距离的通信，适用于未来全息通信、车联网超高速数据交互等场景。
卫星通信系统：低轨卫星通信网络需要实现对地面的广覆盖与高容量接入，混合波束赋形可通过多波束形成技术，将卫星功率精准分配到不同地面用户区域，提升频谱利用率。同时，相较于数字波束赋形，混合波束赋形能降低卫星载荷的重量、成本和功耗，适配卫星平台的资源约束，是下一代低轨卫星通信系统的核心候选技术。
车联网（V2X）通信场景：车联网需要支持高速移动下的低时延、高可靠通信，混合波束赋形的快速波束切换能力和适中的功耗特性，能适配车辆的动态移动场景。通过混合波束赋形，可实现车辆与车辆、车辆与路侧单元之间的定向通信，提升链路稳定性，同时降低车载通信模块的成本和能耗，助力自动驾驶技术的落地应用。
工业互联网无线接入场景：工业互联网对通信的可靠性、实时性和覆盖范围有严格要求，混合波束赋形可通过灵活的波束调控，适配工业车间内复杂的遮挡环境，实现对关键设备的精准通信覆盖。同时，其低成本、低功耗的优势适合大规模工业设备的部署，支撑工业4.0的智能化升级。
第五章 三种波束赋形架构的对比与未来发展趋势
5.1 三种波束赋形架构核心特性对比
模拟波束赋形、数字波束赋形和混合波束赋形在硬件结构、性能表现、成本功耗等方面存在显著差异，各自适配不同的应用场景。下表从核心维度对三种架构进行全面对比：
| 对比维度 | 模拟波束赋形（ABF） | 数字波束赋形（DBF） | 混合波束赋形（HBF） |
| 权重调控域 | 射频/中频模拟域 | 数字基带域 | 模拟域+数字域（粗调+精调） |
| 射频链路数量 | 1条（全阵列共享） | 与天线单元数量相等 | 介于1与天线单元数量之间 |
| ADC/DAC数量 | 1套 | 与天线单元数量相等 | 与射频链路数量相等 |
| 硬件复杂度 | 低（仅需移相器、衰减器等简单模拟器件，可适配高频晶格） | 高（大量独立射频链路+高性能信号处理模块，高频晶格适配困难） | 中（模拟权重网络+少量射频链路，适配高频紧凑晶格） |
| 成本 | 低（硅基集成后成本进一步降低） | 高（器件数量多，高频场景工程成本极高） | 中（平衡性能与成本，规模化后具备成本优势） |
| 功耗 | 低（单链路功耗，支持动态节能技术） | 高（多链路+高运算功耗） | 中（少链路+适度运算功耗） |
| 波束灵活性 | 低（仅支持单波束，离散指向为主，副瓣抑制有限） | 高（支持多波束、多流，连续精准指向，优异副瓣抑制） | 中（支持多波束、多流，精度介于两者之间，可通过算法优化副瓣） |
| 抗波束倾斜能力 | 弱（宽频段下波束偏移明显，需真时延补偿，超宽频应用受限） | 强（数字域实时调整权重，无波束倾斜，适配超宽频） | 中（数字权重补偿模拟域偏移，宽频段性能可控，满足多数高频应用） |
| 频谱利用率 | 低（单用户、单流传输，频率复用能力弱） | 高（多用户、多流并行传输，频率复用能力强） | 中（支持多流，流数少于数字波束赋形，可通过多维度调控提升利用率） |
| 核心优势 | 低成本、低功耗、结构简单、易集成、适配高频晶格 | 高灵活性、高性能、抗干扰强、适配宽频段、无扫描损耗影响 | 性能与成本平衡，适配大规模天线阵列与高频场景，工程可行性高 |
| 核心局限 | 灵活性差、无法多用户通信、宽频段性能差、存在扫描损耗 | 高成本、高功耗、体积大、难集成于终端、高频晶格适配困难 | 权重分解算法复杂、硬件集成要求高、性能受子阵列划分影响 |
| 典型应用场景 | 物联网感知节点、IEEE 802.11ad短距通信、早期雷达、低成本毫米波设备 | 5G/6G基站（低频段）、军事雷达、卫星通信（地面站）、数据中心回传 | 5G毫米波终端/基站、6G太赫兹通信、低轨卫星、车联网、SATCOM平板天线 |
5.2 波束赋形技术的演进规律与核心驱动力
从模拟波束赋形到数字波束赋形，再到混合波束赋形的技术演进，并非简单的替代关系，而是围绕“性能提升”与“工程可行性”的平衡不断优化的过程，其核心驱动力主要包括三个方面：
通信速率需求的持续攀升：随着5G、6G技术的发展，用户对传输速率的需求从Gbps级向Tbps级跨越，要求波束赋形技术具备更高的空间复用能力和频谱利用率，推动技术从单波束的模拟架构向多波束的数字、混合架构演进。
高频段通信的技术适配：毫米波、太赫兹等高频段成为提升带宽的核心载体，但路径损耗严重的问题要求波束赋形具备更强的能量聚焦能力，大规模天线阵列成为必然选择，而数字波束赋形的高成本问题推动了混合架构的发展。
工程实现的资源约束：移动终端、卫星等场景对成本、功耗、体积有严格限制，无法承受数字波束赋形的高复杂度，因此需要在性能与资源消耗之间寻找折中，混合波束赋形成为最优解。
总体来看，波束赋形技术的演进规律呈现“简单→复杂→精准折中”的路径：早期以低成本为核心目标，选择模拟波束赋形；中期以高性能为核心目标，发展数字波束赋形；当前以“大规模部署可行性”为核心目标，聚焦混合波束赋形的优化与落地。
5.3 未来发展趋势与技术挑战
5.3.1 核心发展趋势
未来，波束赋形技术将朝着“更智能、更集成、更高效”的方向发展，核心趋势包括：
人工智能与波束赋形的深度融合：利用深度学习、强化学习等算法优化权重计算与分解过程，提升波束指向精度、抗干扰能力和自适应调整速度。例如，通过神经网络实现信道状态的精准预测，提前优化波束权重，降低时延；基于强化学习实现动态场景下的波束切换，适配车联网、无人机通信等高速移动场景。
超大规模混合波束赋形架构的优化：随着6G太赫兹通信的发展，天线阵列规模将从百单元级向千单元级甚至万单元级跨越，需要进一步优化混合波束赋形的链路架构（如分布式混合架构）和权重分解算法，在保证性能的前提下，降低硬件复杂度和功耗。
多维度波束赋形技术的突破：传统波束赋形主要基于空间维度的调控，未来将向“空间-频率-极化”多维度融合调控发展。通过极化分集、频率选择性波束成形等技术，进一步提升频谱利用率和链路可靠性，适配超宽频段、复杂信道环境的通信需求。
硬件集成技术的革新：依托MMIC（单片微波集成电路）、LTCC（低温共烧陶瓷）等先进集成技术，实现混合波束赋形模块的高度微型化、轻量化，推动其在移动终端、无人机、卫星载荷等小型化设备中的广泛应用。同时，新型模拟器件（如高性能MEMS移相器、可编程衰减器）的研发将进一步提升模拟权重调控的精度和灵活性。Qorvo等企业的四元硅基IC架构（如AWMF-0108、AWMF-0144）实现了多天线单元与波束赋形功能的高度集成，适配毫米波频段的紧凑晶格，为大规模商业化提供了可能；此外，多层PCB技术（辐射单元与IC分置两侧）可利用成熟消费电子制造工艺降低成本。
5.3.2 面临的技术挑战
尽管波束赋形技术已取得显著进展，但未来发展仍面临诸多挑战：
复杂场景下的信道估计与权重优化：在高速移动、多径传播、遮挡频繁的复杂场景（如车联网、城市密集区通信）中，信道状态变化剧烈，如何实现精准、实时的信道估计，并快速优化波束权重，是保障通信质量的关键挑战。
混合波束赋形的权重分解算法优化：现有权重分解算法多基于理想信道假设，在实际硬件约束（如移相器离散相位、器件噪声）下性能会下降，且运算复杂度较高。如何设计低复杂度、抗干扰的权重分解算法，是混合波束赋形大规模应用的核心瓶颈。
超大规模天线阵列的校准与测试：超大规模天线阵列的单元数量庞大，各单元的幅度、相位一致性难以保证，需要高效的校准技术消除器件误差和阵列误差。同时，超大规模阵列的波束赋形性能测试需要复杂的测试环境和设备，测试成本高、难度大。
能耗与散热问题：即使是混合波束赋形，在超大规模天线阵列场景下，有源器件的总功耗仍较高，如何通过架构优化、器件选型、散热设计等方式降低能耗，是保障设备长期稳定运行的重要挑战。
5.4 总结
模拟波束赋形、数字波束赋形和混合波束赋形三种架构各有优劣，分别适配不同的应用场景和资源约束：模拟波束赋形以低成本、低功耗为核心优势，适用于简单、低速率的通信场景及对成本敏感的高频设备；数字波束赋形以高灵活性、高性能为核心优势，适用于对性能要求极高的低频段基站、军事等场景；混合波束赋形通过融合两者优势，实现了性能与成本的平衡，尤其适配毫米波、太赫兹等高频段的紧凑晶格需求，成为当前大规模天线阵列系统的主流选择，也是未来6G等新一代通信技术的核心支撑。从工程实现来看，硅基集成技术的发展（如Qorvo的四元BFIC架构）大幅降低了混合波束赋形的成本与体积，推动其在5G毫米波、SATCOM等领域的规模化应用。
未来，随着人工智能、集成电路、高频通信等技术的发展，波束赋形技术将不断突破现有瓶颈，在多维度调控、智能优化、微型化集成等方面实现革新，为超高速率、超低时延、广覆盖的下一代无线通信系统提供核心技术保障。同时，技术研发需聚焦工程实现中的实际挑战，如高频晶格适配、超大规模阵列校准、权重分解算法优化等，通过算法优化与硬件革新的协同，推动波束赋形技术从理论走向大规模商业化应用。企业层面，跨市场技术融合（如国防与商用技术复用）将加速创新，进一步提升波束赋形系统的性能与成本竞争力。
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