1、先说说什么是毫米波？

毫米波（Millimeter Wave，mmWave）通常指波长在10毫米到1毫米之间的无线电波，就是以往常说的超高频段（Extremely High Frequency，EHF）或极高频段（Very High Frequency，VHF）。利用公式：频率(f) = 波速(c) / 波长(λ)，可以得到频率在30GHz到300GHz之间的无线电波为毫米波。

2、毫米波为什么得到了广泛的关注？

首先我们看下香农定理： R=W*log2(1+S/N)，其中W表示通信带宽，S/N表示信噪比，R表示信道信息传送速率的上限，也就是信道容量。从公式可以直观地看到信道容量与通信带宽成正比，可见挖掘更大的传输带宽对提升无线通信容量至关重要。

然而，目前无线通信广泛使用的是6GHz以下的中、低频段，尤其是2.9GHz以下频段，但此类频段上的无线电业务越来越繁多，可用的频谱资源日益匮乏。此外，静态的频谱划分规则又导致可用频谱呈现严重的碎片化和零散化，使得通信带宽严重受限。为了拓展通信带宽，学术界和工业界逐渐将研究的重点放在毫米波频段。超高的通信带宽可助力5G通信实现10 Gbps的高速宽带通信。

3、毫米波是否被过度宣传，实用价值有多大？

若想拓展通信带宽，利用毫米波频段似乎成了唯一的途径。但是毫米波也具有一定局限性，例如该频段的吸收率较大，会遭受严重的大气衰减，甚至会被空气中的水蒸气吸收，雨水、潮湿的空气等都会影响信号强度，导致该频段的信号传输距离极为有限，并且由于该频段的绕射能力较弱，容易被障碍物阻挡。因此，毫米波通常只适应于视距传输的场景，例如近距离点到点通信。5G中辐射范围较广的信号传输仍然需要6GHz以下频段完成，所以未来通信需要毫米波和6GHz以下频段配合实现。

目前，毫米波频段已经得到了初步的应用，如802.11ad的WiFi标准便采用了57和66GHz之间的毫米波频段。当前的无线局域网（WLAN）Wi-Fi标准仅限于2.4和5.8GHz，802.11ad标准下的数据吞吐量最高为4600Mbps，相比802.11ac提升了4倍（标准中规定的通常为峰值速率或吞吐量，但由于复杂的通信环境等多方面原因，实际吞吐量要远远低于该指标）。802.11ad标准下的WiFi覆盖范围约10米，最适合室内应用，例如：传输大容量多媒体文件、4K素材、游戏应用等。

毫米波信号衰减大的特性导致毫米波的应用受阻，不过5G中的大规模MIMO技术却能和毫米波技术相互成全：大规模MIMO可以提供超高的信号增益，弥补毫米波的信号衰减；毫米波可以降低天线阵列尺寸，使得大规模MIMO的部署成为可能。所以，毫米波和大规模MIMO这两个技术相辅相成，是5G物理层的两个关键技术。

我们先在Google scholar上搜下毫米波：

第一篇广泛引用的文章便是 It will work! 文章是一篇magazine，阅读门槛低，感兴趣的可以去浏览下。

4、毫米波中的关键技术和问题

我们用“millimeter wave”and “MIMO” 在IEEE xplore和Google Scholar里搜一下，便能大概了解到学术界对毫米波中关键技术的关注点。绝大部分工作均集中在hybrid混合模数域结构，楼上的刘大神已经把模数混合预编码方面的技术细节介绍的非常详细了，我在此从不同角度进行归纳和补充，其他方面的关键技术也会做简单介绍。

1） 混合模数收发结构/预编码

在传统MIMO收发结构中，每根天线均需要利用一个射频（Radio Frequency, RF）链路与基带单元连接。在该结构下，系统通常采用全数字域预编码技术在基带对发射信号进行预处理，可以充分利用用户的信道信息。然而，RF链路造价高昂，尤其是适用于毫米波频段的RF链路更为昂贵，为了降低系统对RF链路数量的需求，学术界提出混合模数域硬件收发结构。在这种结构下，系统将预编码设计拆分成一个低维的数字域预编码器和一个高维的模拟域预编码器，两者之间只需要通过少量的RF链路连接，由此，降低系统中RF链路数，有效控制系统硬件成本。

目前研究较多的模数混合收发结构有全连接结构、部分连接结构、基于离散透镜天线阵列的Beamspace结构等。由于系统收发结构发生了变化，会引发相应的一系列信号处理问题，比如特有的混合预编码设计、信道状态信息获取、导频设计、波束选择等问题。在混合预编码设计方面的研究问题大体包括：

a. 由于利用了降维信道，混合预编码相比全数字域预编码会有部分损失，所以混合预编码的设计目标是获取与全数字预编码相近系统性能，如频谱效率，系统总速率等。相关研究通常利用毫米波信道的稀疏性，比如利用压缩感知技术，典型的有OMP等。

b. 混合预编码的复杂度。除了利用毫米波信道的稀疏性，统计信道状态信息（statistical CSI）也会被用于构造混合预编码。

c. 能量效率。

d. 利用机器学习（machine learning，ML）来做系列研究。现在无线通信中的很多问题都开始考虑用ML来解决了，尤其是卷积神经网络、深度学习等，感兴趣的可以关注东南大学金石老师的成果。

（感谢学弟提供信息）

2）另一个重要的研究是毫米波与其他技术的结合，如NOMA，全双工，低精度ADC等

3）信道建模：准确的信道模型是研究的基础

毫米波信道具有稀疏特性和视距传输特性，使得很多传统的信号处理方式得以简化，同时也可以利用该特性设计复杂度更低、更advanced的算法，主要研究集中在：

4） 信道估计：如稀疏子空间分解法（sparse subspace decomposition）等

5）到达角（DoA）估计和追踪

6）用户定位

7）另一个重要的挑战是如何使毫米波支持高移动性场景（严重的多普勒频移）

来源：知乎 www.zhihu.com

作者：邱双

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延伸阅读：
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