《AI時代系列(5)：掌握AI + 6G無線行動通訊網路 —— 超高速、零延遲、智慧城市全攻略 🌐》
36/100 📌 第 4 周：無線接取網 RAN - 基地台＋無線鏈路，連接用戶與核心網。
36. Massive MIMO 📡
數百根天線齊上陣，容量翻倍提升！
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🎯 單元導讀
在 4G 時代，我們已經用過 MIMO（Multiple-Input Multiple-Output，多輸入多輸出） 技術，利用多根天線同時發射/接收訊號，提升頻譜效率。
但進入 5G，需求更高：更大的頻寬、更低的延遲、更廣的連接數。
於是，Massive MIMO（大規模多天線） 應運而生。
它的核心就是：
👉 把天線數量從幾根，提升到數十根、甚至上百根，讓基站同時服務更多用戶，並且能用「波束賦形（Beamforming）」精準傳輸。
換句話說，Massive MIMO 就像從「單兵作戰」升級成「大軍陣列」，讓網路容量直接翻倍。
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🧠 一、Massive MIMO 的核心概念
1️⃣ 多天線擴展
• 傳統 MIMO：2×2、4×4、8×8。
• Massive MIMO：64×64、128×128，甚至上百天線。
2️⃣ 波束賦形（Beamforming）
• 讓訊號不再四散，而是形成「定向光束」，專門對準使用者。
• 好處：訊號強、干擾低、效率高。
3️⃣ 多用戶 MIMO（MU-MIMO）
• 允許基站同時服務多個用戶，各用戶都獲得專屬的空間通道。
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🧠 二、Massive MIMO 的優勢
• 容量翻倍：同樣的頻譜能容納更多用戶。
• 頻譜效率提升：bps/Hz 大幅提高。
• 覆蓋更廣：波束定向，訊號更集中，改善邊緣用戶體驗。
• 抗干擾能力強：定向傳輸減少跨小區干擾。
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💻 三、ASCII 示意圖
Massive MIMO 基站
📡📡📡📡📡📡📡📡 (數十～上百天線)
|
┌───────┴────────┐
v v
👤 User A 👤 User B
<──專屬波束──> <──專屬波束──>
這張示意圖展示的是 5G Massive MIMO（多輸入多輸出）基站的運作原理。在此架構中，基地台配備數十到上百根天線，可同時向多位用戶（如 User A、User B）發射各自專屬的「波束（Beam）」訊號。透過波束成形（Beamforming） 技術，基地台能精準地將能量集中在特定方向，減少干擾並提升訊號強度，使每位用戶都能獲得獨立、高速、穩定的無線連線。簡言之，Massive MIMO 讓 5G 基地台能同時服務多用戶、提升頻譜效率與容量，是 5G 高速與大連線能力的核心關鍵技術。
👉 說明：每個用戶都獲得專屬「定向光束」，互不干擾，容量倍增。
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🧩 四、模擬題
1.專業題
請說明 Massive MIMO 與傳統 MIMO 在天線數量與波束控制上的差異。
傳統 MIMO（Multiple Input Multiple Output） 系統一般使用 2×2、4×4 或 8×8 天線組合，
主要依靠空間多工技術（Spatial Multiplexing）與波束成形（Beamforming）來提升頻譜效率。
而 Massive MIMO（大規模多輸入多輸出） 則是將天線數量擴展到數十甚至上百根（例如 64T64R、128T128R），
藉由精細的波束控制在空間上同時服務多個使用者。
它的關鍵差異在於：
• 天線規模：由小型矩陣變成「巨量陣列」，能精準塑造窄波束（Narrow Beam）。
• 波束控制精度：可動態追蹤使用者位置，形成「空間分割（Spatial Division）」的多使用者傳輸。
• 干擾抑制能力：由於波束極窄，干擾顯著減少，整體容量與能效提升數倍。
簡言之，Massive MIMO 是「從量變到質變」的飛躍，使天線不僅多、更聰明。
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2. 應用題
假設要在大車站這種高人流區部署 5G，為什麼必須使用 Massive MIMO？
大車站是人流密集、裝置密集、流量爆發的「超高密度場域（Hotspot Environment）」。
在這種環境下，若仍採用傳統 MIMO，基地台容易出現：
• 頻譜共享造成干擾嚴重、
• 多用戶同時上傳/下載導致壅塞、
• 網速不穩、延遲增加。
而 Massive MIMO 透過**多用戶波束成形（MU-Beamforming）**可同時向不同方向發送獨立訊號，
讓每位使用者彷彿擁有「專屬通道」。
其優點包括：
• 大幅提升容量（Capacity）與使用者吞吐量；
• 減少干擾、穩定連線品質；
• 提升頻譜利用率，支撐 5G eMBB（增強型行動寬頻）需求。
因此，在像大車站這樣的場域中，Massive MIMO 是確保5G體驗的必要技術。
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3. 情境題
如果 Massive MIMO 的波束在高速移動用戶（如高鐵上）容易失準，你會如何改善？（提示：結合波束追蹤與 AI 演算法）
高速移動下，使用者位置與角度變化極快，導致波束方向（Beam Direction）無法即時追隨，造成訊號衰減或斷線。
為改善此問題，可採以下策略：
1️⃣ 動態波束追蹤（Beam Tracking）：
透過即時量測 UE 的 CSI（Channel State Information）與角度變化，
eNodeB/gNodeB 動態調整波束方向，使其「鎖定」目標用戶。
2️⃣ AI/ML 預測模型（AI-based Prediction）：
利用歷史移動軌跡、速度、方向等特徵，
建立機器學習模型（如 RNN、LSTM），預測下一時刻 UE 位置，
提前調整波束角度，降低延遲與失配。
3️⃣ 混合波束成形（Hybrid Beamforming）：
結合類比與數位波束技術，讓系統可同時覆蓋廣區域與精準追蹤重點目標，
避免因單一窄波束追蹤失準造成瞬斷。
✅ 總結：
在高速移動環境下，「AI 輔助的波束預測與即時追蹤」
是解決 Massive MIMO 波束失準的最佳策略，
能讓用戶即使以 300 公里時速移動，仍保持穩定 5G 連線品質。
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✅ 五、小結與啟示
• Massive MIMO = 5G 的核心技術，靠「天線數量大幅提升 + 波束賦形」。
• 優點：容量提升、覆蓋更廣、效率更高。
• 是 5G 在 高頻段（如毫米波） 能真正落地的關鍵。
• 也為 6G 的 超大規模天線陣列（Ultra-Massive MIMO） 奠定基礎。
👉 一句話總結：Massive MIMO 讓 5G 基站變成「百人合唱團」，訊號更集中、更高效，讓高速上網成為可能。
