多通道天线阵列是下一代防御和无线通信系统的关键使能器，用于波束转向和多输入多输出(MIMO)架构。它们允许电子战(EW)和消费者系统提供精确、动态分配和健壮的服务水平，支持几年前不可想象的机动业务模式。接近这种新的技术复杂性始于研发，在设计工具和验证方法上的类似突破可以在精简的商业环境中有效地解决相控阵波束形成的挑战。本文展示了一套连接的标准工具如何简化设计过程，同时实现RF和数字波束形成性能的权衡。
波束形成(射频、数字和混合)和大规模MIMO等多天线技术现在是5G和卫星通信系统以及电子战的主要趋势，这要归功于它们能够提供精确、动态分配和健壮的服务水平。这些技术在系统层面解决了不同的问题，并且可以一起使用，在拥挤的区域以更少的干扰每赫兹传输更多比特。是什么使得这些复杂的技术在短短几年内从专门的军事应用发展到低成本、大批量的面向消费者的平台?答案在于半导体技术的改进，这符合摩尔定律，特别是降低了成本、尺寸和功率，提高了带宽和微波性能。消费者需求在推动波束成形和MIMO进入商业领域方面发挥着作用，导致了几年前不可想象的移动商业模式。
尽管这些技术带来了好处，但它们的复杂性也带来了挑战，尤其是在相控阵的设计方面。克服这些挑战以实现最佳系统设计需要一种新的、自上而下的系统级方法，这种方法可以简化设计过程，从评估波束形成策略和系统级场景到系统实现。
相控阵设计挑战
在设计相控阵系统时，必须解决几个设计流程的技术和经济方面的挑战。例如，为了获得经济和服务水平权衡的系统视角，必须考虑实际模拟、电磁(EM)和数字信号处理(DSP)性能的影响。然而，系统视角通常很难实现。其中一个挑战是开发相控阵所需的工程学科数量之多，其中大多数是独立运行的。不同的工具集用于分析天线和EM, RF收发器和歧管(可以采用ic，模块和板的形式)，以及RF，数字和混合波束形成架构的集成-它跨越了基带ASIC/FPGA和RF架构之间的界限。
虽然波束宽度和旁瓣电平是衡量阵列性能的典型指标，但任何相控阵子系统的更大目标都是提供更高的系统级性能。波束形成用于将射频功率集中到特定方向，从而降低了实现给定链路质量(例如数据吞吐量)所需的射频功率。其次，这也减少了对其他用户的干扰，同时提高了他们的链接质量和节省电池寿命。在更高的水平上，阵列的底层射频损伤会影响最终的副瓣电平和波束模式，降低系统级性能。
在相控阵发射机中，不完全形成的波束产生的旁瓣电平可能干扰外部设备或使发射机对对抗措施可见。在雷达系统中，旁瓣还可能导致一种形式的自诱导多径，即同一雷达信号的多个副本从不同的旁瓣方向到达。这些额外的传播路径会夸大地杂波，必须用复杂的DSP算法来消除。退化的射频阵列性能也会误导主波束，使其变宽或降低其指向性。这方面的例子是“斜视”(例如，在每次雷达啁啾期间发生的频率依赖波束失真，如图所示图1)和AM-AM/AM-PM失真。在军事系统中，有效辐射功率(ERP)的降低降低了照亮一个遥远目标的功率和它的探测概率和有效距离。对于通信链路预算，影响是信噪比(SNR)和覆盖面积。
图18 GHz (a)和12 GHz (b)的阵列天线图显示波束斜视和旁瓣变化。
在相控阵接收机中，射频阵列性能差可能会增加噪声。它还可能增加来自不需要的方向、旁瓣和错位零点的接收，或因过载而加宽的波束。这些影响降低了灵敏度和范围，增加了对干扰或干扰器的敏感性，并降低了总体错误向量幅度(EVM)、误码率(BER)和吞吐量(或检测概率)。增益/温度(G/T)是接收机阵列的一种常用测量方法，在接收的球形角度范围内，将几个潜在的退化组合成一个复合的性能系数(类似于信噪比)图2)．该阵列可能被编程为在某个方向上“倾听”，但它如何实现这一目标?
图2一个T/R模块的G/T分析，显示了旁瓣和方向性。
虽然MIMO技术与波束形成有关，但它们与串扰和相关形式存在微妙的不同问题。根据架构的不同，这些技术可以在同一个平台上串联使用。MIMO提高了密集移动环境下通信链路的鲁棒性，同时提高了频谱效率。由于MIMO要求每个“流”都有单独可寻址的信号路径，因此数模转换器和模数转换器(DAC和ADC)以及专用信号处理的成本和功率大大增加了阵列子系统的尺寸、重量和功率(SWaP)。从功能上讲，与多功能阵列中来自多个用户的单个数据流相比，分析来自单个用户(MIMO)的多个数据流要求在更高的系统级别上访问阵列及其缺陷。
在混合波束形成(HBF)和由多个单一功能子阵列组成的复合阵列中，自干扰的可能性增加。HBF在5G社区越来越受欢迎，因为它允许在模拟波束形成(ABF)和数字波开云体育双赢彩票束形成(DBF)之间进行成本效益交易。在HBF中，仍然有多个不同的基带信号，但它们在射频波束形成水平上驱动成群的子阵列;这些子阵列在发射载波频率执行相移。从射频asic、adc和dac中分离功能以较低的成本和功率实现方向性(波束形成)和吞吐量(MIMO)。
最后一个问题是，物理上不完美的阵列在其微波或毫米波载波频率和传播环境下是否真的能在其预期带宽上工作。直到最近，一组分离的模拟工具都很难预测这一点，这需要依赖于硬件原型。每个工程团队都有自己的工具链和方法，很难跨学科结合。将工程更改回注到系统级别也很困难。
总的来说，用于构建和验证相控阵的工具集的数量是令人生畏的，需要进行大量的研究和改进。考虑到这些挑战，可预测的系统级设计流程可以大大减少迭代，减少硬件验证、室内/室外天线范围和飞行时间的需求。
除了这些设计流程挑战之外，还有更软的设计流程风险需要考虑:在某些环境中，知识产权(IP)集中在人而不是工具身上。保存和重用设计经验和项目IP是一个战略问题。诸如控制未分配给合同的研发“开销”成本、技术周转、部署时间和高技能要求等问题增加了对跨多个领域的精简基于模型的工程(MBE)的需求。
应对挑战
Keysight等公司已建立的电子设计自动化(EDA)工具链正在扩展，以提高使用相控阵和波束成形系统的覆盖范围。这些扩展的工具链有助于解决由于使用脱节的设计流而产生的几个问题:
选择正确的抽象层次。找到正确的模拟抽象级别，特别是在RF设计流程中，是很困难的。如果模型对速度过于理想化，那么模拟就不会准确。这会增加硬件验证和成本。另一方面，如果包含过多的物理细节，那么庞大的模拟将会太慢，无法验证“测试计划”中有意义的部分，并且在超过100个元素数组的情况下也不能很好地扩展。幸运的是，有一个中间立场。行为建模平衡了多用户5G和雷达系统场景之间的多个仿真数量级，包括主动信号、波束形成算法、非线性RF T/R模块和EM求解器物理设计细节。关于“组合10的哪个次方”的智能选择可以使流程扩展到数千个数组元素，并团结团队，同时仍然保持基本的准确性。
扩大规模。找到正确的抽象级别后，下一步是将其应用到更大的数组(>1000个元素)。虽然电子表格经常用于架构研究，但它们放弃了太多的灵活性，并且没有考虑噪声、非线性、x参数®、组件变化和统计数据、频率依赖性、不匹配或其他因素。电路级工具可以“强行”用于阵列分析，但这在可用性和速度方面付出了巨大的代价。相反，可以使用中间建模级别，其中非线性、多阶段数组使用简单使用模型在几秒钟内建模，保留“预测”精度的思想(即，模拟将告诉您一些您不知道的事情)。
验证渲染的光束(基带与真实RF)。从前面的步骤中，使用真实的基带波束形成算法来驱动准确的RF阵列模型的能力，对于在一系列3D阵列配置、扫描角度、窗口锥度、子阵列分区、工作频率和其他条件下验证阵列的波束完整性是必要的。MATLAB算法本身并不能节省设计迭代，除非从实际设计过程中获得一定程度的RF精度。相反，如果没有复杂的算法行为和基带校正，静态射频模型的优点只能在阵列子系统中推断出来。这两个领域必须一起工作，以预测整个子系统的性能，并降低原型和测试的成本。
处理动态的系统级场景。阵列子系统旨在提供一定水平的系统性能，无论是5G、电子战还是新兴的卫星平台。给定的阵列子系统必须在动态场景中使用符合格式的信令和接收机处理进行验证，以确保它符合已发布的标准，在指定条件下可与其他设备互操作，并满足其他最低性能要求。大多数组织都要等到可操作的硬件原型可用时才进行验证，这通常需要访问室内和室外测试范围、飞行时间和其他昂贵的资产。这将导致在试运行生产阶段后期发现和排除架构缺陷。一个连接的、自顶向下的系统级设计流程可以在需要更严格的测试之前诊断和快速解决“可预防的”错误;昂贵的资产只有在最后才会被需要。就客户自己交付的性能而言，“建议”与“最终设计”的连接，使得这一步值得拉进研发阶段，作为软的、基于模拟的测试计划的一部分。
最后一点有很大的经济回报。然而，实现统一相控阵工作流的好处需要以下三个功能:
- 交换设计信息——从MBE的角度来看，团队在单一学科内从上到下工作，例如将波束形成算法从浮点移动到工作的fpga或asic。从系统的角度来看，跨规程维护这种MBE方法需要额外的工具连接性，而这并不常见。人类成为设计流程的桥梁，通常使用文字处理器和电子表格来代替设计文件;然而，这需要在过程中插入风险的解释。在较低级别的技术(或材料)变更发生时，设计信息的直接交换可以更快地交叉验证和反向传播到系统架构师的工程变更。设计信息格式包括MATLAB模型、System C/ c++、VHDL和Verilog、S-和x参数、SysParameters、3DEM远场图文件和波形文件。
- 用于形式化交叉验证的外部脚本和自动化——像Keysight的SystemVue这样的环境可以用来组装有意义的基带- rf联合验证场景。这些场景通过外部应用程序实现自动化，以运行自动验证的常规回归工具，例如用于夜间构建过程。从第一天开始持续交叉验证项目的能力提高了透明度，实现了更好的项目管理并降低了风险。
- 与测试集成——最后，设计模拟是有帮助的，但它经常与现实世界的集成、变化和结果分离。能够将EDA世界直接连接到宽带、多通道测试和测量，并支持实时原型和仪器特性，这意味着从方案到硬件，可以使用一致的方法在封闭的建模循环中保存设计见解。将模拟与通用的软件定义度量平台相结合，允许更早的架构验证，并支持灵活的验证策略，从而降低项目成本并提高测试资产的利用率。
通过将多个领域的工具和参考IP连接到一个开放流程的设计流程，可以实现上述每个领域的进展。例如，Keysight SystemVue提供了相控阵设计个性，还可以作为协同验证背板使用。下面的案例研究展示了相控阵的统一、基于模型的设计方法如何在现实世界中工作。
电子战数组
考虑一个基本的电子战场景，在该场景中，一个中央单站雷达波束以“跟踪”模式形成，以跟踪雷达横截面(RCS)目标，例如飞机，因为它在城市周围的路径上飞行，使用纬度、经度、高度航路点。当RCS目标的位置移动时，发射器和接收器阵列都被操纵跟随它的方向。该阵列是每个25 × 25均匀矩形与泰勒锥度，其复杂的权重是动态更新的系统级使用自适应算法。这些阵列可以是纯行为的，也可以包含来自射频仿真领域中建模的T/R模块链的一些影响。在图3，在系统级别上显示距离-多普勒箱，以及波束质量。
图3使用多个平台进行系统分析，从射频组件到最终使用场景。
在射频阵列中，可以考虑组件的x参数，在ADS中设计或在工作台上测量。也可以考虑噪声、非线性、失配和频率响应，以及量化相位、延迟或振幅状态的使用。基于真实EM模拟的阵列元素之间的耦合，以及辐射元素的实际远场模式，可以在最终的工作光束模式中考虑在内。当阵列扫描到更极端的角度时，扫描损耗和光栅垂瓣降低了性能。如果故障排除需要最高的精度，一些关键的射频部件可以直接与ADS电路包络线/托勒密模拟器联合模拟——尽管对于更大的阵列，全面的联合模拟方法可能不切实际。对于基带，如果FPGA算法被共同验证，关键算法可以与HDL模拟器、运行在硬件在环(HIL)模式下的Xilinx Virtex 7 FPGA板或甚至仪器共同模拟。为了考虑大气褪色和地形，SystemVue可以通过脚本连接Analytical Graphics Inc. (AGI)的STK软件。这使得关键的时变量，如距离延迟、多普勒频移和传播损失，可以通过精确的、全编码的雷达信号来呈现。
有了这个验证背板，就可以设计相控阵，并在有意义的脚本场景中使用它，验证一系列条件、统计变化或对策。通过这种方式，整个组织可以将文件和IP贡献给一个公共工具，并一直交叉验证到测试平台。
5 g数组
一个可能的5G场景包括在基站(即eNodeB)的平面4 × 4阵列和用户设备(UE)的4 × 1阵列之间的宽频带28 GHz MIMO OFDM链路。使用混合波束形成动态操纵波束(参见图4)．这种联系是通过基于纽约大学5G研究的毫米波3D MIMO衰落模型消退的。发射机和接收机的基带参考设计在灵活的水平上提供了OFDM分帧和资源映射;这些设计超越了LTE-A，并包括接收机同步和解调回数据有效载荷。这个复杂的误码率/吞吐量示例包括阵列、波束形成精度和行业标准衰落模型的影响。随着更多的ue和干扰的加入，自适应波束形成算法，调制和编码策略，以及射频架构可以评估。在这种情况下，进行系统级研究的灵活性，同时使用实际的射频基础来执行建模，允许系统架构师评估需要多大的阵列，所需的性能和公司的风险。
图428ghz 5G OFDM链路(a)和动量模型中4 × 1接收阵列(b)的链路分析。
结论
相控阵子系统设计的实际设计挑战超出了与单个射频组件设计相关的简单技术性能问题。子系统的性能视图可以直接评估基带和射频的总体性能边际，并帮助设计人员在提供实际性能的同时，在域之间进行权衡。关键能力是将电路模拟器、波束形成和DSP算法、天线模式、系统场景、FPGA实现和测试设备捆绑在一个统一的基于模型的设计流程中。这可以使用像SystemVue这样的电子系统级平台来完成。由此产生的标准工具连接套件有助于显著简化设计过程。增加相控阵波束形成个性增加了更多的力量，解锁跨功能的洞察力。
5G App
更多信息，请访问http://literature.cdn.keysight.com/litweb/pdf/5992-1448EN.pdf
