[论文解读] Near-Field Beam Management for Extremely Large-Scale Array Communications

Changsheng You, Yunpu Zhang+6 more|arXiv (Cornell University)|Jun 28, 2023

Antenna Design and Optimization被引用 15

一句话总结

本文综述了面向超大规模阵列的近场波束管理，涵盖波束训练、跟踪和调度，并提出分层/极坐标域代码本与方法，以降低开销并提升多用户性能。

ABSTRACT

Extremely large-scale arrays (XL-arrays) have emerged as a promising technology to achieve super-high spectral efficiency and spatial resolution in future wireless systems. The large aperture of XL-arrays means that spherical rather than planar wavefronts must be considered, and a paradigm shift from far-field to near-field communications is necessary. Unlike existing works that have mainly considered far-field beam management, we study the new near-field beam management for XL-arrays. We first provide an overview of near-field communications and introduce various applications of XL-arrays in both outdoor and indoor scenarios. Then, three typical near-field beam management methods for XL-arrays are discussed: near-field beam training, beam tracking, and beam scheduling. We point out their main design issues and propose promising solutions to address them. Moreover, other important directions in near-field communications are also highlighted to motivate future research.

研究动机与目标

• 在6G时代的高频系统中，推动从远场建模向近场建模在XL-arrays中的转变。
• 介绍近场 XL-array 通信的实际应用与挑战。
• 综述近场波束管理的三个核心任务：训练、跟踪与调度，并提出有前景的解决方案。
• 凸显信道建模、基于机器学习的设计以及硬件感知实现方面的开放问题与未来方向。

提出的方法

• 讨论近场能量扩散与极坐标域（角度-距离）代码本的必要性。
• 提出基于二维代码本的二维近场波束训练，并开发分层代码本以降低训练开销。
• 给出快速近场波束训练方法，包括两阶段和两级分层方法，以实现低开销。
• 描述使用真时延（TTD）的宽带近场波束训练，以缓解束分效应。
• 概述近场波束跟踪方法，包括单阵列与多阵列协作，基于 EKF/UKF 的预测以及辅以侧信息的预测。
• 解释近-/混合场波束调度，介绍 LDMA，以及距离-角度维在多用户访问和混合场干扰中的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何设计高效的近场代码本和波束训练程序，以在 XL-阵列中考虑球波前？
• RQ2 在高移动性和大的极坐标域代码本下，近场波束跟踪如何保持可靠链路？
• RQ3 在 XL 阵列系统中，调度与功率分配应如何利用距离域（LDMA）及近场/远场混合场场景？
• RQ4 在近场 XL 阵列波束管理中，硬件、ML 集成以及 ISAC/IRS 集成的实际考虑因素是什么？

主要发现

• 两阶段近场波束训练在开销显著降低的同时，能够实现接近穷举搜索的高成功率（518 与 3072 符号对比）。
• 两阶段分层近场训练显著降低开销（24 个符号），与穷举搜索相比仅有较小的性能损失。
• 由于近场信道中的模型不匹配，远场分层训练的性能较差。
• 近场波束聚焦使 LDMA 成为可能，利用距离信息实现对具有相似角度的多个用户的同时服务，混合场调度在混合场景中显示出平衡干扰与性能的潜力。
• 多 XL 阵列的协同近场跟踪可以通过组合来自多个阵列的角度估计来定位用户，从而避免显式的距离跟踪。