面向5G通信的基站調制性能提升與測試方法

摘要：該文探討了5G基站調制性能的提升策略及其測試方法。提升策略涉及采用更高階的調制方案、改善線性和非線性預失真技術、采用自適應調制和編碼技術以及波束成形與調制技術的協同優化等方面。在測試方法部分，詳細介紹了誤碼率測試、信噪比測試和調制誤差比測試等測試手段，并提出了實時動態測試環境的建立、集成人工智能技術、多維度綜合性能評估及高精度同步技術的應用等改進策略，以適應5G技術的發展需求。這些改進旨在提供更準確、更全面的基站性能評估，確保5G網絡運行的高效與可靠。

關鍵詞：5G基站；調制性能提升；信號處理優化；自適應調制編碼

doi：10.3969/J.ISSN.1672-7274.2024.12.001

中圖分類號：TN 929.5" " " " " " 文獻標志碼：A" " " " " " 文章編碼：1672-7274（2024）12-000-03

Improvement and Testing Methods for Modulation Performance of Base Stations for 5G Communication

KONG Rui

（Ji'nan Radio Monitoring Station， Ji’nan 250000， China）

Abstract： This article explores the strategies and testing methods for improving the modulation performance of 5G base stations. The enhancement strategy involves adopting higher-order modulation schemes， improving linear and nonlinear pre distortion techniques， adopting adaptive modulation and coding techniques， and synergistic optimization of beamforming and modulation techniques. In the testing methods section， detailed testing methods such as bit error rate testing， signal-to-noise ratio testing， and modulation error ratio testing are introduced， and improvement strategies such as establishing a real-time dynamic testing environment， integrating artificial intelligence technology， multi-dimensional comprehensive performance evaluation， and applying high-precision synchronization technology are proposed to meet the development needs of 5G technology. These improvements aim to provide more accurate and comprehensive performance evaluations of base stations， ensuring efficient and reliable operation of 5G networks.

Keywords： 5G base station; modulation performance improvement; signal processing optimization; adaptive modulation coding

1" "5G基站主要調制技術分析

在當今5G技術的快速發展中，基站的調制技術尤為關鍵，它直接關系到網絡的傳輸效率和通信質量。5G網絡所需的高速率和低延遲特性，要求基站調制技術不斷升級以適應這些高標準的需求。目前，5G基站主要采用的調制技術包括高階正交振幅調制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）和正交頻分復用（Orthogonal Frequency Division，OFDM）。以下分析這些技術的應用狀況，并探討它們在實際部署中所面臨的技術挑戰與發展前景。

1.1 高階正交振幅調制

高階QAM技術在5G基站中的應用，主要是因為它能夠在有限的頻譜資源中傳輸更多的數據。隨著技術的發展，從16QAM到64QAM，乃至256QAM都已經開始在實際網絡環境中得到應用。這種調制技術通過改變振幅和相位的組合，有效地增加了每個符號承載的信息位數，從而提升了數據傳輸速率[1]。然而，高階QAM對信號的信噪比要求極高，這在實際應用中可能導致在邊緣覆蓋區域內部分用戶體驗到的數據速率下降。

1.2 正交頻分復用

OFDM技術以其能夠有效抵抗多徑干擾和頻率選擇性衰落的特性，在5G基站調制技術中占據核心地位。它通過將寬頻信號分割成多個窄帶頻道，每個頻道都采用較低速率調制，降低了整體的信號速率，從而減少了信號間干擾。OFDM的這一優勢尤其適合于高速移動環境和密集城市地區的信號傳輸。然而，OFDM系統的同步復雜性和峰均功率比較高是其主要的技術短板。

2" "面向5G通信的基站調制性能提升措施

5G技術的核心之一是提高數據傳輸速率和降低通信延遲，而基站的調制性能直接影響到這兩個參數。因此，提升基站的調制性能是5G網絡優化不可或缺的一環[2]。下面探討幾種針對5G基站調制性能提升的有效措施，包括技術創新、信號處理優化以及算法調整等方面。

2.1 技術創新：采用更高階的調制方案

在5G基站調制技術的演進中，采用更高階的調制方案是關鍵的技術創新之一。隨著通信系統對數據傳輸速率的需求日益增加，傳統的調制技術已不能滿足新的網絡性能標準。高階調制技術如1024QAM，相較于常用的256QAM，提供了更高的數據密度，使得在相同的頻譜資源下能傳輸更多的數據。然而，這也對信號的信噪比和線性度提出了更高的要求，因此，這種技術的實施需要精確的系統設計和優化。例如，接收機必須具備更高的靈敏度和解調能力，以精確區分相鄰的調制信號，從而減少誤碼率。此外，采用更高階調制方案還需考慮實際應用中的環境影響，如多徑效應和頻率選擇性衰落等問題。為了在實際網絡環境中實現這一技術，可能需要進一步的信號處理支持和先進的糾錯編碼技術，以確保高數據傳輸的可靠性。

2.2 信號處理優化：改善線性和非線性預失 真技術

在提升基站調制性能的過程中，信號處理技術尤為重要。線性和非線性預失真技術是改善傳輸信號質量、優化調制性能的關鍵技術。預失真技術通過在信號發送前對其進行特定的處理，以補償由于信道傳輸特性及硬件限制（如功率放大器的非線性特性）引起的信號失真。線性預失真技術主要針對功率放大器的幅度和相位不均勻性進行校正。這種技術利用逆信道的概念，預先調整信號的幅度和相位，以便在通過放大器和傳輸過程中，信號能夠盡可能地恢復到其原始狀態。這樣可以顯著提高信號的整體質量和接收端的解調性能。非線性預失真技術可進一步處理功率放大器引入的非線性失真，如交調失真和諧波失真等。通過精確建模放大器的非線性響應并逆向應用這一模型于信號上，可以有效減少非線性失真的影響。這一技術的應用，尤其在高階調制方案中，是保證信號質量和提升系統性能的重要手段。

2.3 算法調整：采用自適應調制和編碼技術

自適應調制和編碼（Adaptive Modulation and Coding，AMC）技術在現代通信系統中扮演著核心角色，尤其是在5G網絡中，其對于優化調制性能具有決定性的影響。AMC技術通過實時監測無線信道的質量變化，動態調整調制方案和編碼率，以適應信道條件的波動，從而最大化數據傳輸的吞吐量，同時保證錯誤率在可接受的范圍內[3]。

在5G應用中，AMC技術的應用依賴于精確而復雜的算法，這些算法需要實時計算最優的調制和編碼策略。例如，當信道條件良好時，系統可能選擇256QAM或更高階的調制方式以提高數據傳輸速率；反之，在信道條件較差時，則降低調制階數，如采用數字頻帶傳輸，以確保信號的可靠傳輸。此外，編碼策略的選擇也需根據信道的即時狀態來調整，如在高誤碼環境下增加編碼的冗余度，以增強信號的抗干擾能力。為了實現AMC技術的最優運用，不斷優化的算法是必不可少的。這包括利用機器學習技術來預測信道條件的變化，以及開發更高效的算法以減少計算延遲，確保調制和編碼策略能夠快速響應信道狀況的變動。這種算法的不斷進化是提升基站調制性能的關鍵，它直接關聯到網絡的整體性能和用戶體驗。

2.4 綜合策略：波束成形與調制技術的協同優化

波束成形技術是5G通信中的一項創新，通過控制基站天線陣列的發射方向，集中信號能量向特定的用戶或方向發射，顯著提高信號的接收質量和系統的頻譜效率。當波束成形與高階調制技術結合使用時，可以在維持高傳輸率的同時，擴展信號的覆蓋范圍并減少干擾。波束成形的優化需要精細的算法支持，以確保波束的精確指向和調制參數的匹配。這包括動態調整波束的寬度和方向，根據用戶的移動性和信道環境的變化來優化。此外，調制技術的選擇也需與波束成形策略相協調，確保在特定的波束覆蓋區域內，調制方案能夠最大限度地利用信道的傳輸能力。為了實現波束成形與調制技術的協同優化，可以采用多輸入多輸出（Multiple-In Multiple-Out，MIMO）技術的進階形式，如大規模MIMO（Massive MIMO），即大量天線的波束賦形（詳見圖1），這不僅能夠提升信號的處理能力，還可以增強網絡對復雜環境的適應性。此種綜合策略通過精確控制信號的傳輸和接收，極大地優化了5G基站的調制性能，推動網絡向更高效率和更廣覆蓋的方向發展。

3" "面向5G通信的基站調制性能的測試方法

3.1 現有測試方法

3.1.1 誤碼率測試

誤碼率測試是衡量基站調制性能的基石，它通過計算在已知數據傳輸量中錯誤位的比例來評估信號的質量。誤碼率是反映通信系統整體性能的直接指標，特別是在高速數據傳輸中，誤碼率的低值是達到高可靠性通信的前提。此測試通常在不同的信噪比條件下進行，以模擬各種通信環境，從而確保基站在各種環境下都能維持穩定的性能。

3.1.2 信噪比測試

信噪比測試衡量的是信號強度與背景噪聲強度的比例，這一指標直接反映接收信號的清晰度和質量。在5G通信中，由于高速率和低延遲的要求，保持一個高的信噪比尤為重要。信噪比測試不僅能幫助工程師評估信號傳輸的效率，還是調制性能改進的重要反饋工具。通過這些測試，可以識別可能導致性能降低的因素，并據此進行優化。

3.1.3 調制誤差比測試

調制誤差比測試評估的是理想信號與實際接收信號之間的相似度，是通過分析調制過程中的誤差來衡量信號質量的[4]。調制誤差比較高意味著信號的保真度較好，調制過程中引起的誤差較小。這一測試對于高階調制技術尤為重要，因為該技術對信號的精確度有更高的要求。通過調制誤差比測試，工程師可以細致地了解調制系統的性能，從而有針對性地進行調整和優化。

這些現有測試方法為5G基站的調制性能提供了全面的評估框架。然而，隨著技術的不斷發展和網絡環境的日益復雜，這些測試方法本身也需要不斷的改進，以適應新的挑戰。

3.2 測試改進方法

3.2.1 實時動態測試環境的建立

當前的測試方法大多在靜態或半靜態的環境下進行，這可能無法完全復制5G網絡在動態變化環境中的表現。建立一個實時動態的測試環境，能模擬真實世界中的網絡條件變化，如設備移動性、信道質量波動和多用戶干擾等。通過這種環境的測試，可以更準確地評估基站在實際運行中的調制性能。

3.2.2 集成機器學習與人工智能

利用機器學習和人工智能技術對測試數據進行深入分析，能夠識別出影響性能的模式和關聯因素[5]。這些技術可以自動調整測試參數，預測性能瓶頸，并提出優化建議。例如，AI可以基于歷史數據預測信道的行為，從而指導調制方案的選擇和調整，以適應預期的網絡條件。

3.2.3 多維度和綜合性能評估

引入更多維度的測試指標，如頻譜效率、能效、用戶體驗評分和服務質量指標，能提供更全面的性能視角。這些綜合性的評估方法不僅保證了測試的全面性，也更符合5G網絡服務導向的特性。

3.2.4 高精度同步技術的應用

5G網絡的測試準確性在很大程度上依賴于高精度的時間同步技術，特別是在進行端到端的性能評估時。改進的同步技術可以減少時間誤差帶來的影響，確保測試結果的準確性。利用更精確的時間源和同步算法，可以提高測試的時間分辨率，更精確地捕捉和評估信號的瞬時性能。

4" "結束語

本文系統性地分析了5G基站調制性能的提升策略及其測試方法，探討了如何通過技術創新和優化測試手段來滿足現代通信網絡的需求。隨著5G技術的不斷成熟，未來的研究可望在幾個關鍵領域取得更多的進展。首先，隨著新材料和更高級半導體技術的發展，基站調制技術將朝著更高效率和更低能耗的方向優化。這將直接提升網絡的性能和經濟性，特別是在數據密集型的應用場景中。其次，隨著人工智能技術進一步應用于信號處理和網絡管理，自動化水平將顯著提高，從而使網絡管理更加高效和響應更快。此外，隨著量子通信技術的逐步成熟，未來的基站可能會集成量子加密和量子傳輸技術，從而大幅提升通信的安全性和可靠性。

參考文獻

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[4] 劉曉龍，魏貴明，張翔．5G大規模天線基站下的多用戶性能測試技術[J]．移動通信，2020，44（4）：50-53．

[5] 喻春，王成宇，胡波．5G基站天線一體化空口性能測試場適用性分析[J]．電子制作，2024，32（4）：38-40，31．