駕馭空間維度：MIMO、波束成形與多徑傳播的測試藝術

Sonya
2天前
讀畢需時 5 分鐘

在傳統無線通訊中，我們一直在與多徑效應 (Multipath Effect) 作戰，當訊號從建築物反射，以不同的時間到達接收端時，會造成自我干擾（衰落），這曾是射頻工程師的噩夢；然而，現代通訊技術（LTE, 5G, Wi-Fi 6/7）完成了一次華麗的物理學逆轉：我們不再試圖消除多徑，而是利用它。

這就是 MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) 的精髓，透過在發射端和接收端同時使用多根天線，我們開啟了一個全新的通訊維度——空間維度；這引入了兩個常被混淆，但物理機制截然不同的概念：波束成形 (Beamforming) 與 空間複用 (Spatial Multiplexing)。

概念一：波束成形 (Beamforming) — 能量的狙擊手

波束成形相對直觀，它的目標是改善訊噪比 (SNR)，即讓訊號「聽」得更清楚，傳得更遠。

想像一個擁有 64 根天線的 5G 基地台。

無波束成形：就像點亮一顆燈泡，能量向四面八方發散，大部分能量都浪費在沒有用戶的空間裡。
有波束成形：基地台精確控制這 64 根天線發射訊號的「相位」和「幅度」，透過建設性干涉 (Constructive Interference) 原理，讓這些電磁波在特定的方向上疊加增強，而在其他方向上相互抵消。

結果是一道高能量的「射頻波束」被精確地指向了用戶。這不僅補償了高頻訊號的路徑損耗，還減少了對其他方向用戶的干擾。

測試挑戰：這要求我們在 OTA 暗室中，驗證波束是否「指得準」，以及波束的形狀（主瓣寬度、旁瓣電平）是否符合數學模型的預測。

概念二：空間複用 (Spatial Multiplexing) — 平行宇宙的通道

如果說波束成形是「把水管變粗」（提高 SNR），那麼 MIMO 空間複用 就是「鋪設多條水管」（提高容量），這是 MIMO 最神奇的地方。

在 SISO (單輸入單輸出) 系統中，同一時間、同一頻率只能傳輸一個數據流，但在 2x2 MIMO 系統中，我們可以在同一時間、同一頻率上，傳輸兩個完全不同的數據流（Stream 1 和 Stream 2）。

這聽起來違反直覺：兩個發射天線在同一個頻率上同時喊話，接收天線聽到的難道不是一團混亂的噪音嗎？

解密：利用「差異」來分離訊號

接收機之所以能區分這兩個數據流，完全依賴於空間路徑的差異。

天線 A 發出的 Stream 1，經過直射路徑到達接收天線。
天線 B 發出的 Stream 2，經過牆壁反射後到達接收天線。

由於路徑不同，這兩個訊號到達接收天線陣列時，會產生不同的相位差和幅度差，接收機內部的強大數學運算單元，會解一個聯立方程式（矩陣運算），利用這些差異將混在一起的訊號「解開」，還原成兩個獨立的數據流。

關鍵結論：空間複用能使數據傳輸量翻倍（2x2 MIMO 翻倍，4x4 翻四倍），而無需增加任何額外的頻寬或功率，這是頻譜效率的聖杯。

物理的極限：矩陣秩 (Rank) 與條件數 (Condition Number)

既然 MIMO 這麼好，為什麼我們不能無限增加天線（例如 100x100 MIMO）來獲得無限的網速？

因為物理環境限制了方程式的「可解性」。

矩陣秩 (Rank)：通道的有效維度

Rank (秩) 代表了當前無線環境能夠支持的「獨立數據流」的最大數量。

Rank 1：環境太簡單（例如只有一條直射路徑）。所有天線收到的訊號都一模一樣，無法區分。此時系統會自動回退到單流傳輸（Diversity 模式），只提升可靠性，不提升速度。
Rank 4：環境非常複雜（富散射環境, Rich Scattering），有大量獨立的反射路徑。接收機可以輕鬆區分 4 個數據流，速度提升 4 倍。

條件數 (Condition Number)：MIMO 的健康指標

對於測試工程師而言，條件數 (Condition Number) 是評估 MIMO 通道品質最核心的數學指標（以 dB 為單位）。

它描述了通道矩陣「求逆」的難易程度。通俗地說，它衡量了兩個數據流在空間上有多「難以區分」。

低條件數 (e.g., 0-5 dB)：兩條路徑差異巨大（例如一條從左邊來，一條從右邊來）。數學上很容易解開。MIMO 性能極佳，數據流清晰。
高條件數 (e.g., > 20 dB)：兩條路徑非常相似（例如都從同一個方向來，只有微小的角度差）。數學上很難解開，解算過程會放大噪聲。MIMO 性能急劇下降，系統可能被迫降低 Rank。

測試啟示：在實驗室進行 MIMO 性能測試時，如果發現傳輸量上不去，首先要檢查的就是通道的條件數。如果測試設置（如天線擺放）導致條件數過高，那麼再好的晶片也跑不出高網速。