5G下行CSI-RS波束成形全流程

刘孬孬沉迷学习2026-01-08 10:00

5G下行CSI-RS波束细化全流程

好！今天我们聚焦5G NR系统的核心技术------CSI-RS波束细化，从理论到实操完整拆解其实现逻辑。本节课的目标是：掌握波束管理的两阶段流程、理解收发波束赋形的核心原理、能独立梳理代码中的关键技术节点。

一、波束细化的核心意义

在正式拆解代码前，我们先明确两个核心问题：

1. 为什么需要波束管理？

5G采用高频段传输（如FR1的3.5GHz、FR2的28GHz），高频信号路径损耗大、覆盖范围小。通过波束赋形，可将电磁波能量聚焦于目标方向，提升信号增益，解决高频覆盖难题。

2. 波束细化的两阶段逻辑（3GPP协议要求）

P-1 阶段（初始波束对捕获）

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核心动作：发射端（gNB）扫 SSB 宽波束，接收端（UE）扫接收宽波束，双向波束扫描后基于 RSRP 筛选初始宽波束对。
特点：波束宽度大（典型 30°×30°），覆盖范围广，保证 UE 快速接入，但增益低，非数据传输最优解。
参考信号：SSB（同步信号块）。

P-2 阶段（发射端波束细化）

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核心动作：固定接收波束（P-1 阶段筛选的最优接收宽波束），发射端在该接收波束的覆盖角度范围内，用 CSI-RS 窄波束进行扫描，基于 RSRP 筛选最优发射窄波束。
特点：仅优化发射端，接收端波束保持不变，提升下行链路的发射增益。
参考信号：NZP-CSI-RS（下行）、SRS（上行）。

P-3 阶段（接收端波束调整）

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核心动作：固定发射波束（P-2 阶段筛选的最优发射窄波束），接收端在该发射波束的覆盖角度范围内，用窄波束进行扫描，基于 RSRP 筛选最优接收窄波束。
特点：仅优化接收端，进一步提升链路的接收增益，最终形成收发双窄波束的最优波束对，满足高指向性、高增益的单播数据传输需求。
参考信号：NZP-CSI-RS（下行）、SRS（上行）。

本示例重点关注发射机的下行链路波束细化。（对应的P1和P2阶段），对应的实例过程可以参考对应的下面这个图：

二、核心流程总览：从信号到决策的全链路

整个仿真流程严格遵循3GPP协议（TS 38.211/38.215），我们先建立全局认知，再逐步拆解。核心流程如下：

复制代码 
    A[CSI-RS资源配置] --> B[天线阵列与散射体建模]
    B --> C[发射端波束赋形+OFDM调制]
    C --> D[散射MIMO信道+AWGN噪声添加]
    D --> E[时间同步（信号对齐关键）]
    E --> F[OFDM解调+接收波束赋形]
    F --> G[RSRP测量+最优波束筛选]
    G --> H[波束宽度计算+结果验证]

提示：整个流程可理解为"基站发信号→信号过信道→终端收信号→终端选最优波束"的闭环，核心是"波束的生成与筛选"。

三、分模块代码精讲（重点+难点解析）

模块1：CSI-RS资源配置------定义"测量基准"

核心目标：配置用于波束测量的CSI-RS信号参数，确保终端能通过该信号评估波束质量。

复制代码 
% 1. 载波配置（50MHz带宽，30kHz子载波间隔，FR1典型配置）
carrier = nrCarrierConfig;
carrier.NSizeGrid = 133;  % 50MHz对应133个PRB（每个PRB含12个子载波）
carrier.SubcarrierSpacing = 30;
carrier.NSlot = 0;  % 第0时隙
carrier.NFrame = 0; % 第0帧

% 2. CSI-RS核心配置（12个NZP-CSI-RS资源，单端口用于RSRP测量）
numNZPRes = 12;  % 12个资源对应12个发射波束
csirs = nrCSIRSConfig;
csirs.CSIRSType = repmat({'nzp'},1,numNZPRes);  % 非零功率CSI-RS（测量用）
csirs.CSIRSPeriod = 'on';                       % 时隙内持续发射
csirs.Density = repmat({'one'},1,numNZPRes);    % 时频域分布密度
csirs.RowNumber = repmat(2,1,numNZPRes);        % 单端口配置（RSRP测量要求）
csirs.SymbolLocations = {0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11};  % 时域分布式部署
csirs.SubcarrierLocations = repmat({0},1,numNZPRes);
csirs.NumRB = 25;  % CSI-RS占用25个PRB带宽

% 3. 验证配置+获取激活资源
validateCSIRSPorts(csirs);  % 校验是否为单端口（RSRP测量硬性要求）
csirsTransmitted = getActiveCSIRSRes(carrier,csirs);  % 激活资源二进制向量
powerCSIRS = 0;  % CSI-RS功率缩放（0dB表示无额外增益/衰减）

关键讲解：

  • 单端口CSI-RS：3GPP TS 38.215明确要求，RSRP测量需使用单端口CSI-RS，否则测量结果无效；
  • 12个资源=12个波束：后续每个CSI-RS资源对应一个独立发射波束，实现空间扫描；
  • 分布式部署：SymbolLocations配置0~11个符号，适配30kHz子载波间隔下的7个有效符号，避免时域冲突。

模块2：天线阵列与散射体建模------模拟真实通信场景

核心目标：构建基站（发射端）、终端（接收端）和散射体的空间模型，为波束赋形提供物理基础。

复制代码 
% 1. 基础物理参数
fc = 3.5e9;  % 载波频率3.5GHz（FR1）
c = physconst('LightSpeed');  % 光速
lambda = c/fc;  % 波长（用于计算天线间距）

% 2. 天线阵列配置（基站大规模MIMO vs 终端小规模阵列）
txArySize = [8 8];  % 基站8×8 URA阵列（64根天线，大规模MIMO）
rxArySize = [2 2];  % 终端2×2 URA阵列（4根天线，兼顾性能与成本）
nTx = prod(txArySize);  % 发射天线数：64
nRx = prod(rxArySize);  % 接收天线数：4

% 3. 空间位置配置（三维笛卡尔坐标）
txArrayPos = [0;0;0];    % 基站位于原点（x=0,y=0,z=0）
rxArrayPos = [100;50;0]; % 终端位于(100,50,0)，与基站同一水平面
toRxRange = rangeangle(txArrayPos,rxArrayPos);  % 收发直线距离（≈111.8m）
spLoss = fspl(toRxRange,lambda);  % 自由空间路径损耗

% 4. 天线阵列对象创建（URA/ULA自动判断）
txAntenna = phased.IsotropicAntennaElement('BackBaffled',true);  % 基站天线背腔（避免反向辐射）
rxAntenna = phased.IsotropicAntennaElement('BackBaffled',false); % 终端天线全向接收
txArray = phased.URA('Element',txAntenna,'Size',txArySize,'ElementSpacing',lambda/2);  % 基站URA阵列
rxArray = phased.URA('Element',rxAntenna,'Size',rxArySize,'ElementSpacing',lambda/2);  % 终端URA阵列

% 5. 散射体配置（单散射体模拟NLOS场景）
fixedScatMode = true;
if fixedScatMode
    numScat = 1;
    scatPos = [60;10;15];  % 散射体坐标(60,10,15)，位于收发之间高空
else
    % 随机散射体模式
    ...
end

关键讲解：

  • 天线间距：lambda/2（半波长）是MIMO阵列的标准配置，可最大化空间分集增益；
  • 散射体的作用：模拟非视距（NLOS）场景------信号需经散射体反射才能到达终端，因此波束必须对准散射体；
  • 背腔配置：基站天线开启背腔（BackBaffled=true），避免能量向反向辐射；终端天线关闭背腔，保证全向捕获信号。

模块3：发射端波束赋形------从宽波束到窄波束

核心目标：生成SSB初始宽波束和CSI-RS精细窄波束，完成"粗对准→精对准"的过渡。这是本节课的核心难点。

复制代码 
% 1. 导向矢量计算器创建（波束赋形的核心工具）
txArrayStv = phased.SteeringVector('SensorArray',txArray,'PropagationSpeed',c);

% 2. P-1阶段：SSB宽波束对准散射体
[~,scatAng] = rangeangle(scatPos(:,1),txArrayPos);  % 散射体相对基站的角度（方位角+俯仰角）
azTxBeamWidth = 30;  % SSB方位波束宽度30°
elTxBeamWidth = 30;  % SSB俯仰波束宽度30°
ssbTxAng = getInitialBeamDir(scatAng,azTxBeamWidth,elTxBeamWidth);  % SSB波束指向（对准散射体）

% 3. P-2阶段：CSI-RS窄波束扫描（SSB范围内）
numBeams = sum(csirsTransmitted);  % 激活波束数=12
% 扫描范围：以SSB波束为中心，覆盖SSB的30°范围
azSweepRange = [ssbTxAng(1) - azTxBeamWidth/2 ssbTxAng(1) + azTxBeamWidth/2];
elSweepRange = [ssbTxAng(2) - elTxBeamWidth/2 ssbTxAng(2) + elTxBeamWidth/2];
% 计算单波束固有宽度（用于均匀扫描）
azBW = beamwidth(txArray,fc,'Cut','Azimuth');  % 方位角固有波束宽度
elBW = beamwidth(txArray,fc,'Cut','Elevation'); % 俯仰角固有波束宽度
% 生成12个CSI-RS波束的精准指向角度
csirsBeamAng = hGetBeamSweepAngles(numBeams,azSweepRange,elSweepRange,azBW,elBW);

% 4. 计算预编码矩阵wT（64×12，每列对应一个波束的加权系数）
wT = zeros(nTx,numBeams);
for beamIdx = 1:numBeams
    tempW = txArrayStv(fc,csirsBeamAng(:,beamIdx));  % 计算导向矢量
    wT(:,beamIdx) = tempW;
end

% 5. 应用波束赋形（信号加权）
bfGrid = nrResourceGrid(carrier,nTx);  % 初始化发射时频网格
activeRes = find(logical(csirsTransmitted));  % 激活资源索引
for resIdx = 1:numNZPRes
    txSlotGrid = nrResourceGrid(carrier,ports);  % 单资源空网格
    txSlotGrid(csirsInd{resIdx}) = db2mag(powerCSIRS)*csirsSym{resIdx};  % 填充CSI-RS符号
    reshapedSymb = reshape(txSlotGrid,[],ports);  % 展平信号
    beamIdx = find(activeRes == resIdx);
    if ~isempty(beamIdx)
        bfSymb = reshapedSymb * wT(:,beamIdx)';  % 应用预编码（核心操作）
        bfGrid = bfGrid + reshape(bfSymb,size(bfGrid));  % 叠加到总网格
    end
end

% 6. OFDM调制（时频域转换）
[tbfWaveform,ofdmInfo] = nrOFDMModulate(carrier,bfGrid);
tbfWaveform = tbfWaveform/sqrt(nTx);  % 功率归一化

关键讲解：

  1. 导向矢量（Steering Vector）：
    • 作用：将"波束方向"转换为"天线加权系数"，让多天线信号在目标方向相位叠加增强；
    • 举例：wT的某一列是[0.1+0.2j, 0.3-0.1j, ...]（64个复数），每个元素对应一根天线的相位/幅度权重。
  2. 预编码矩阵wT：
    • 维度64×12：64根发射天线，12个波束，每列对应一个波束的加权策略；
    • 核心操作bfSymb = reshapedSymb * wT(:,beamIdx)'：将单端口CSI-RS信号（1×N）与加权系数（64×1）相乘，得到64根天线的定向发射信号。
  3. 宽→窄波束过渡：
    • SSB波束30°：覆盖广，用于初始捕获；
    • CSI-RS波束≈5°：覆盖窄，增益高，用于精细优化。

模块4：信道传输与时间同步------模拟真实链路+信号对齐

核心目标：模拟信号在真实信道中的传输损耗，完成接收端时间同步（关键预处理步骤）。

复制代码 
% 1. 散射MIMO信道建模
chan = phased.ScatteringMIMOChannel;
chan.PropagationSpeed = c;
chan.CarrierFrequency = fc;
chan.SimulateDirectPath = false;  % 关闭视距路径（NLOS场景）
chan.ScattererPosition = scatPos;  % 绑定散射体
% 补偿信道时延（添加零后缀）
[~,~,tau] = chan(complex(randn(chan.SampleRate*1e-3,nTx),randn(chan.SampleRate*1e-3,nTx)));
maxChDelay = ceil(max(tau)*chan.SampleRate);
tbfWaveform = [tbfWaveform; zeros(maxChDelay,nTx)];
% 信号过信道
fadWave = chan(tbfWaveform);

% 2. 添加AWGN噪声（模拟真实链路噪声）
rxGain = 10.^((spLoss)/20);  % 接收增益（补偿路径损耗）
fadWaveG = fadWave*rxGain;
SNRdB = 20;  % 信噪比20dB
SNR = 10^(SNRdB/10);
N0 = 1/sqrt(2.0*nRx*double(ofdmInfo.Nfft)*SNR);
noise = N0*complex(randn(size(fadWaveG)),randn(size(fadWaveG)));
rxWaveform = fadWaveG + noise;

% 3. 时间同步（核心预处理，避免解调失真）
refSym = nrCSIRS(carrier,csirs);  % 本地生成CSI-RS参考符号
refInd = nrCSIRSIndices(carrier,csirs);  % 参考符号时频索引
offset = nrTimingEstimate(carrier,rxWaveform,refInd,refSym);  % 估计时延偏移
syncTdWaveform = rxWaveform(1+offset:end,:);  % 补偿时延，得到同步后波形

关键讲解：

  • 信道建模：关闭视距路径（SimulateDirectPath=false），严格模拟NLOS场景，信号必须经散射体反射；
  • 时间同步的意义：信道时延会导致接收信号与本地参考信号错位，若不同步，后续OFDM解调会出现严重的子载波间干扰（ICI）；
  • 同步原理：通过本地CSI-RS符号与接收信号的互相关，找到峰值位置，确定时延偏移并补偿。

模块5：接收端处理与波束决策------筛选最优波束

核心目标：完成接收波束赋形，测量各CSI-RS波束的RSRP，筛选最优波束并验证细化效果。

复制代码 
% 1. OFDM解调（时域→时频域）
rxGrid = nrOFDMDemodulate(carrier,syncTdWaveform);

% 2. 接收波束赋形（定向接收散射体方向信号）
rxArrayStv = phased.SteeringVector('SensorArray',rxArray,'PropagationSpeed',c);
[~,scatRxAng] = rangeangle(scatPos(:,1),rxArrayPos);  % 散射体相对终端的角度
azRxBeamWidth = 30; elRxBeamWidth = 30;  % 初始接收宽波束（与SSB匹配）
rxAng = getInitialBeamDir(scatRxAng,azRxBeamWidth,elRxBeamWidth);  % 接收波束指向
wR = rxArrayStv(fc,rxAng);  % 接收波束加权系数（4×1）

% 3. FR1/FR2差异化波束赋形
temp = rxGrid;
if strcmpi(freqRange,'FR1')
    % FR1：加权不合并（分集接收）
    rbfGrid = reshape(reshape(temp,[],nRx).*wR',size(temp,1),size(temp,2),[]);
else
    % FR2：加权+合并（提升增益，毫米波场景）
    rbfGrid = reshape(reshape(temp,[],nRx)*conj(wR),size(temp,1),size(temp,2),[]);
end

% 4. RSRP测量（评估波束质量）
meas = nrCSIRSMeasurements(carrier,csirs,rbfGrid);  % 按协议测量RSRP
RSRPdBm = max(meas.RSRPPerAntenna,[],1);  % 提取各波束最优RSRP（dBm）
disp(['RSRP measurements of all CSI-RS resources (in dBm):' 13 num2str(RSRPdBm)]);

% 5. 筛选最优波束
[~,maxRSRPIdx] = max(RSRPdBm(logical(csirsTransmitted)));  % 激活资源中最优波束索引
[~,maxRSRPResIdx] = max(RSRPdBm);  % 全局最优资源索引

% 6. 计算最优波束宽度（验证细化效果）
if numBeams == 0
    disp('无CSI-RS发射，未完成波束细化');
else
    refBeamWts = wT(:,maxRSRPIdx);  % 最优波束加权系数
    % 计算方位/俯仰波束宽度
    csirsAzBeamWidth = beamwidth(txArray,fc,'PropagationSpeed',c,'Weights',refBeamWts,'CutAngle',csirsBeamAng(2,maxRSRPIdx));
    csirsElBeamWidth = beamwidth(txArray,fc,'PropagationSpeed',c,'Weights',refBeamWts,'Cut','Elevation','CutAngle',csirsBeamAng(1,maxRSRPIdx));
    % 输出对比结果
    disp(['初始SSB波束宽度（方位/俯仰）：' num2str(azTxBeamWidth) '°/' num2str(elTxBeamWidth) '°']);
    disp(['细化后波束宽度（方位/俯仰）：' num2str(csirsAzBeamWidth) '°/' num2str(csirsElBeamWidth) '°']);
end

关键讲解：

  1. 接收波束赋形差异（FR1 vs FR2）：
    • FR1（Sub-6GHz）：加权不合并，保留多天线信号维度，后续可做分集均衡；
    • FR2（毫米波）：加权+合并，通过多天线合并提升信噪比，抵消毫米波大路径损耗。
  2. RSRP测量：
    • 核心指标：RSRP值越大（dBm越接近0），波束质量越好；
    • 举例：RSRP=-68dBm优于-82dBm，对应波束对准效果更好。
  3. 波束细化效果验证：
    • 输出结果典型值：初始30°×30°，细化后5°×5°；
    • 增益提升：波束宽度缩小，增益提升~10dB，链路质量显著优化。

四、关键知识点总结

前面定义的CSI-RS根据激活的数量来进行波束的发送，实例中是12个CSI-RS，对应发射12个波束，接收端对应接收最好的（RPSP最好的了），下面是运行示例得到的结果图。

关键点1：发射端的波束赋形

这里包括两个对应的p1和p2的操作。

对应的P1是基于SSB的初始化阶段，对应的初始化波束方向是分别30°（可以设定成对应的（方位角-1515），（俯仰角-1515））。值得注意的是，我在学习这个一块的时候，因为第一次接触对应的波束成形，一开始没搞清楚这两个角度分别是什么样子，对应的就是方位角和俯仰角 。后面找的一个图，很形象的说明了这个问题。

对应的在xy轴的这个就是方位角，对应沿着Z轴的这个，其实就算是对应的俯仰角了。这样一看其实还是蛮清晰明了的。

P2是在P1的基础上进行的，对应的精细化测量每一个波束的角度，因为前面的操作试镜时将波束固定在一个大致范围内，后面操作要测量每一个发射波束的精准角度对（方位角 + 俯仰角）。

后面要基于这些角度对，来生成发送端的预编码矩阵WT（可以理解成发送端的预编码，也可以叫对应的波束赋形的矩阵），这个矩阵后续要与信号相乘来指导信号的波束方向。对应的知道波束方向，实际就是对应的方向操控，因为每一个矩阵都是复数，对应的包括幅度和相位，通过相位的叠加增强，给信号加 "方向权重"，从而实现：相位叠加增强目标方向、抵消其他方向"------ 典型的数字波束赋形！

按照本实例来说的话：

复制代码 
% 维度变化（以 64 发射天线为例）：
% 原始信号：reshapedSymb（11172×1）→ 单端口的 CSI-RS 信号向量；
% 预编码向量：wT(:,beamIdx)'（1×64）→ 该波束的 64 天线加权系数；
% 赋形后信号：bfSymb（11172×64）→ 每个时频点的信号都被分配到 64 个天线，且每个天线的信号都带 "相位 / 幅度权重"；
% 物理意义：这一步就是让 64 个天线单元发射的信号 "相位叠加增强目标方向、抵消其他方向"------ 典型的数字波束赋形！

关键点2：信道散射体的定义

这个关键点其实是写给我自己的，哈哈。因为第一次接触这种信道的建模仿真方式，觉得很有意思，他对应的将

复制代码 
发送端BS,
散射体（就比如树林高楼，这种障碍物叫做散射体）
接收端UE

都把它放在对应的三维度坐标系下，给出对应的坐标位置，这个挺有意思的。

还有就是对应信道最大时间延迟的，在波形期间必须找出来，然后进行截断，这个点之前也没太注意，这次仿真学习的时候发现学习了一下，发现对应的% 计算信道最大时延 不同散射体到发射 / 接收端的距离不同 → 信号传播时间不同（时延不同）；这些不同时延的信号，会在接收端 "叠加"------ 形成 "时延拖尾"。所以要对应的进行截断。

关键点3：接收波束赋形

因为发送端这么多波束发送过来，接收端一般UE，对应部署的天线数目其实是不多的，所以对应的如何进行接收，选择哪个波束接收也是需要研究的。

因为NR目前规定了高频段和低频段两个频段，分别对应的是FR1和FR2的频段。一般来说，对应的是

复制代码 
% FR1 频段：无合并的接收波束赋形
% FR1 频段波长较长，终端多采用分集接收（不合并天线），
% 保留多天线信号维度，后续可做分集合并 / 均衡，因此用 "逐元素加权" 而非 "矩阵合并"。
% FR2 频段：带合并的接收波束赋形
% FR2 频段路径损耗大，必须通过 "多天线加权合并" 提升信噪比（波束增益），
% 且毫米波终端多为小规模阵列（2/4 天线），合并后单路信号足够满足解调需求。

对应的FR2，需要对应的接受端的矩阵WR。

复制代码 
% wR 的本质：接收端 "空间滤波 / 波束成形"
% 接收端没有 "预编码" 的说法，wR 的核心作用是 "空间滤波"------ 把多根接收天线的信号，按 wR 的共轭转置加权后合并成单路信号，是 "多对一" 的合并（4 路天线信号→1 路有效信号）
% 预编码（wT）：发射端 "拆分信号到多天线"，目标是 "定向发射"；
% 接收波束（wR）：接收端 "合并多天线信号到单路"，目标是 "定向接收"。
% 发射端的预编码 = 发射波束成形；
% 接收端的空间滤波 = 接收波束成形；

终端通过测量不同 CSI-RS 资源（对应不同发射波束）的 RSRP（参考信号接收功率）， 筛选出信号质量最优的发射波束，计算其波束宽度，并对比初始 SSB 宽波束，完成 "初始粗波束→精细窄波束" 的波束细化。

参考文献

https://ww2.mathworks.cn/help/5g/ug/nr-downlink-transmit-end-beam-refinement-using-csi-rs.html?s_tid=srchtitle_site_search_8_CSI

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