Chipsatz-Hersteller führen neue Designs ein. Hersteller von Netzwerk-Equipment richten Netzwerke ein. Betreiber von Mobilfunknetzen beschleunigen Großversuche und kommerzielle Implementierungen. Mit anderen Worten, 5G kommt schnell in Fahrt.

Eckdaten

Heutige Kommunikationssysteme benötigen bedingt durch die hohen Kapazitätsanforderungen von 5G-Systemen Massive MIMO. Aber damit dies auch in der Realität funktioniert, bedarf es Tests unter Realbedingungen um Rauschen, Störungen und andere Faktoren zu messen. Dieser Artikel bietet Grundlagen für die Kanalmodellierung und zeigt, wie sich Massive-MIMO-Leistung testen lässt.

Kommunikationssysteme haben sich erheblich weiterentwickelt, doch die Kapazitätsanforderungen von 5G-Systemen verlangen nach Massive MIMO (Massive Multiple-Input Multiple-Output). Massive MIMO ermöglicht eine dynamische, benutzerorientierte Übertragung und räumliches Mehrbenutzer-MIMO (Multi-User-MIMO, MU-MIMO), eine wesentliche Voraussetzung für die Bereitstellung hoher Datenraten an jedem Ort.

Massive-MIMO-Basisstationen im Sub-6 GHz-Bereich verfügen typischerweise über 16 bis 32 Antennenanschlüsse pro Array, von denen jeder ein Subarray aus mehreren Antennenelementen steuert. Die MU-MIMO-Technologie verwendet MIMO und Beamforming, um die Kapazität der Basisstation über den gesamten 3D-Winkelbereich unter mehreren Benutzern aufzuteilen. Um die Massive-MIMO-Leistung sicherzustellen, müssen Basisstationen unter verschiedenen Situationen und Bedingungen getestet werden.

Die Durchführung von MIMO-Tests unter realen Bedingungen ist für erfolgreiche 5G-Implementierungen von entscheidender Bedeutung. Zu diesen realen Bedingungen gehören Rauschen und Störungen von Nutzern und Zellen, Laufzeitverzögerung, Frequenz und Doppler für die Beweglichkeit, Mehrwege-Fading und räumliche Trennung für die 5G-Zellenkapazität sowie Antennenstrahlen und Polarisation für die räumliche Trennung.

Außerdem ist die Massive-MIMO-Technologie nur dann effektiv, wenn die Antennenanzahl der Basisstationen viel größer ist als die Anzahl der Geräte. Um ihren vollen Nutzen auszuschöpfen, müssen auch die Uplink- und Downlink-Kanalbedingungen gleichwertig sein.

Bild 1: Entwicklung der Kommunikationssysteme.

Bild 1: Entwicklung der Kommunikationssysteme. Keysight

Aber es gibt noch weitere Aspekte: Die Standards des 3rd Generation Partnership Project (3GPP) bieten weder für Anwendergeräte (User Equipment, UE) noch für Basisstationen Beamforming-Tests, obwohl dies eines der neuen Merkmale ist, die die Leistung von Netzen gegenüber der vierten Generation verbessern. 3GPP definiert Kanalmodelle, stellt aber keine Testszenarien zur Verfügung. Wie sollen Entwickler dann die End-To-End-Leistung von Massive-MIMO-UEs und -Basisstationen testen, wenn ein solch wesentlicher Teil der Funktionalität nicht enthalten ist?

Grundlagen der Kanalmodellierung

Ein Funkkanal besteht aus drei Komponenten: einer Sendeantenne, einer Empfangsantenne und dem dazwischen liegenden Ausbreitungskanal. Er wird in vier Bereichen charakterisiert – Zeit, Frequenz, Raum und Polarisation. Bewegliche Mehrwegeausbreitung verursacht Störungen und Zeitvariabilität in allen Bereichen.

Beamforming in einem Funkkanal kann entweder digital, analog oder hybrid erfolgen. Digitales Beamforming umfasst separate HF-Kanäle zu jeder Antenne und Gewichtungen, die direkt auf das übertragene Signal im Basisband moduliert werden. Der Beamformer ist nicht Teil des Antennensystems und somit auch nicht Teil des Funkkanals.

Im Gegensatz dazu gibt es beim analogen Beamforming nur einen einzigen HF-Kanal, der mehrere Antennenelemente speist und das Signal aufteilt. Die Gewichtung wird auf die Funkfrequenz moduliert. Der Beamformer ist Teil des Antennensystems, was bedeutet, dass der Beamformer ein Teil des Funkkanals ist.

Bild 2: Dimensionen des Funkkanals.

Bild 2: Dimensionen des Funkkanals. Keysight

Hybrides Beamforming ist eine Kombination beider Prinzipien mit digitalen Gewichtungen, die mehrere analoge Beamforming-Arrays steuern.

Kanalmodelle haben im Laufe der Zeit an Komplexität gewonnen, um der Weiterentwicklung der Kommunikationssysteme zu folgen:

  • Feste Verbindungen erforderten lediglich eine Modellierung der empfangenen Leistung oder des Pfadverlusts.
  • 2G brachte mobile Nutzer, was zu Funkkanal-Bedingungen führte, die mit der Zeit variieren und dem Doppler-Effekt unterliegen.
  • Breitbandsysteme brachten zusätzliche Kanalbetrachtungen für Frequenz und Verzögerung mit sich.
  • Durch die Multi-Antennen-Techniken von 4G wurden die Kanalmodelle um Antenneneigenschaften erweitert, darunter räumliche/winkelbezogene und polarimetrische.
  • 5G erhöht die Komplexität der Kanalmodelle weiter, indem diese Aspekte einbezogen und neue hinzugefügt werden, einschließlich Beamforming und Millimeterwellenfrequenzen (mmWave).

Insgesamt lassen sich die Kanalmodelle in drei Kategorien unterteilen. Das geometriebasierte stochastische Kanalmodell (Geometry-based Stochastic Channel Model, GSCM) ist der De-facto-Modellierungsansatz in den 3GPP-Standards. Die Antennen und der Ausbreitungskanal werden separat definiert und mathematisch kombiniert. Der Nutzer spezifiziert sowohl die Sende- als auch die Empfangsantennen, indem er die Antennen-Array-Geometrien und Radiusmuster definiert. Dabei charakterisiert eine Reihe von Parametern den Ausbreitungskanal, welche aus den auf Messungen basierenden Verteilungen stammen und in den Standards spezifiziert sind.

Bild 3: GSCM-Modellbeispiel aus 3GPP TR 38.901.

Bild 3: GSCM-Modellbeispiel aus 3GPP TR 38.901. Keysight

Bei dem kartenbasierten Modell handelt es sich um ein deterministisches Kanalmodell, das auf Raytracing basiert. Zusätzlich dazu geben kartesische Koordinaten Gebäudeecken und -höhen an, wobei rechteckige Flächen Gebäudewände darstellen. Weiterhin enthält die Karte auch Zufallsobjekte. Ray-Tracing wird verwendet, um Pfadwellen zu identifizieren. Zur Berechnung von Reflexions-, Beugungs- und Streukoeffizienten verwendet das Modell Lehrbuchformeln und zudem sind Ausbreitungsparameter und Antennen wie im GSCM-Kanalmodell eingebettet.

Das auf dynamisch-geometrischer Geometrie basierende Kanalmodell (Dynamic Geometry Based Channel Model, DGCM) ist eine Erweiterung des GSCM-Modells und verwendet kartesische Koordinaten, um die Standorte von Basisstationen und Wegpunkten für eine UE-Route zu spezifizieren. Das UE bewegt sich dann durch die angegebenen Standorte.

Um jeden Standort zu definieren, finden verschiedene Parameter Verwendung, darunter:

  • Ausbreitungsparameter wie die Anzahl der Cluster, Cluster-Verzögerung und Cluster-Leistungen.
  • Verbindungsparameter wie Geschwindigkeit und Ausrichtung der UE-Antenne.
  • Andere Phänomene, die zwischen den Wegpunkten auftreten.
Bild 4: Beispiel für das kartenbasierte Modell.

Bild 4: Beispiel für das kartenbasierte Modell. Keysight

All diese Aspekte werden linear über die Zeit interpoliert, um glatte, dynamische, sich entwickelnde Funkkanalbedingungen zu erzeugen, wodurch sich dieses Modell gut für Beamforming und Multi-User-Tests eignet.

Wie man die Massive-MIMO-Leistung testet

Für die Prüfung von 5G-Massive-MIMO-UE und -Basisstationen wurden eine Reihe neuer Methoden vorgeschlagen. Zu den neuen und bestehenden Ansätzen gehören die Verwendung eines Fading-Emulators, die Kombination von HF-Phasenschiebern mit Kanalemulatoren, Over-the-Air- (OTA-) Tests, die Integration der Kanalemulation in den Basisband-Fader des UE-Emulators und der Anschluss an die Basisstation über eine digitale Schnittstelle.

Mit einigen dieser Methoden sind jedoch besondere Herausforderungen verbunden. So sind etwa OTA-Tests im Frequenzbereich 1 (FR1) aufgrund der großen Kammern nicht praktikabel. Es gibt keine gemeinsame oder offene digitale Schnittstellenspezifikation für den digitalen Anschluss an Basisstationen. Darüber hinaus erfordern alle Methoden den Anschluss einer hohen Anzahl von Antennenanschlüssen an das Testsystem. Die Minimierung der Komplexität des Testaufbaus ist eine große Herausforderung.

Bei Massive-MIMO FR1 hilft ein Kanalemulator, den Testaufbau erheblich zu vereinfachen. Er fasst die Antennen- und Kanalmodelle in einer einzigen Einheit zusammen, die alle Geräte miteinander verbindet und das Signal-Routing übernimmt. Die simulierte Umgebung, die innerhalb des Kanalemulators läuft, ahmt dann die realen Funkausbreitungsbedingungen zwischen allen angeschlossenen Geräten nach.

Bild 5: Prinzip des DGCM-Modells.

Bild 5: Prinzip des DGCM-Modells. Keysight

Für spezifische Anwendungen lassen sich auch vereinfachte Methoden implementieren. Allerdings ist für die Prüfung des kompletten Arrays einer Basisstation die vollständige Abtastung aller HF-Leitungen von der Basisstation und den UEs erforderlich. Um die Kapazität der Testumgebung zu erhöhen und die erforderliche Anzahl von HF-Leitungen im Kanalemulator zu verringern, werden nur Teile der Leitungen abgetastet, was zu einer vereinfachten Methode für Massive-MIMO-Tests führt. Anwendungen, wie etwa das Testen von Funkzugangsnetzen mit mehreren Zellen und das Testen von Massive-MIMO-IoT und Leistungstests von Geräten, können eine solche Umgebung ohne größere Nachteile nutzen. In der Praxis besteht die vereinfachte Umgebung aus einer Antennen-Schnittstelleneinheit zwischen der Basisstation und dem Kanalemulator, um Teile der HF-Leitungen zu einer einzigen Leitung zusammenzufassen.

Bild 7: Der 5G-Massive-MIMO-Testaufbau für FR1 verwendet einen Kanalemulator, der Antennen- und Kanalmodelle nutzt.

Bild 7: Der 5G-Massive-MIMO-Testaufbau für FR1 verwendet einen Kanalemulator, der Antennen- und Kanalmodelle nutzt. Keysight

Für FR2-Interoperabilitätstests zwischen der Basisstation und den UEs umfasst der Testaufbau reflexionsarme Räume für beide Enden. Der Kanalemulator verbindet die Kammern und alle Signalwege zwischen den Geräten miteinander. Bei OTA-Tests stellt der Kanalemulator die reale Ausbreitungsumgebung zwischen den miteinander verbundenen Geräten vor.

Bild 9: Aufbau für 5G-Millimeterwellen-End-to-End-Leistungstests.

Bild 9: Aufbau für 5G-Millimeterwellen-End-to-End-Leistungstests. Keysight