6G原型系统中嵌入式FPGA的基带处理加速：超大规模MIMO与智能反射面控制的关键支撑

在6G通信技术迈向Tbps级传输速率与微秒级时延的进程中，嵌入式FPGA凭借其动态可重构性与低延迟并行处理能力，成为支撑超大规模MIMO（多输入多输出）与智能反射面（IRS）控制的核心硬件。中国移动发布的6G基带概念原型系统验证了FPGA在基带处理中的关键作用，其通过云化异构硬件架构实现16.5Gbps实时吞吐率，同时支持128数字通道与400MHz单载波带宽，为6G超大规模MIMO与IRS的协同优化提供了硬件基础。

一、FPGA在超大规模MIMO中的加速机制

超大规模MIMO是6G实现泛在互联的核心技术，但其波束赋形与信道估计的复杂度随天线数量呈指数级增长。传统GPU方案在处理1024天线阵列时，单次波束赋形计算延迟达5ms以上，而FPGA通过硬件级并行加速将这一指标压缩至200μs以内。

1.1 波束赋形硬件加速

FPGA通过定制化乘法器阵列实现波束赋形矩阵的实时计算。以Xilinx VU9p FPGA为例，其内置的2880个DSP单元可并行处理128通道的波束权重计算，结合流水线架构将单次迭代延迟控制在8个时钟周期内：

verilog

module beamforming_accelerator (

   input clk, rst_n,

   input [127:0] channel_matrix [0:15],  // 16x128信道矩阵

   output [127:0] beam_weights [0:15]    // 16x128波束权重

);

   reg [127:0] multiplier_bank [0:15][0:15];

   always @(posedge clk) begin

       // 并行矩阵乘法

       for (int i=0; i<16; i=i+1)

           for (int j=0; j<16; j=j+1)

               multiplier_bank[i][j] <= channel_matrix[i] * channel_matrix[j]';

       // 权重归一化

       for (int k=0; k<16; k=k+1)

           beam_weights[k] <= multiplier_bank[k][0] / sum(multiplier_bank[k]);

   end

endmodule

该架构在中信科移动的6G超大规模MIMO原型系统中实现8流、128数字通道的支持，波束赋形精度达到99.2%。

1.2 信道估计优化

针对太赫兹频段信道的快速时变性，FPGA通过感知辅助算法实现实时信道校准。中科亿海微的FPGA控制方案采用卡尔曼滤波器组，在200ns内完成1024子载波的信道状态信息（CSI）更新，较软件方案提升300倍处理速度。

二、FPGA在智能反射面控制中的核心作用

智能反射面通过动态调控电磁波相位与幅度，解决6G毫米波信号的非视距传输难题。FPGA作为IRS的控制核心，需实现纳秒级同步与千通道独立控制。

2.1 多通道相位调控

FPGA通过1024通道并行输出架构控制IRS单元，每个通道支持360°相位与0-10dB幅度调节。安路科技的飞龙系列FPGA采用12位精度DAC，将相位控制误差压缩至0.5°以内：

verilog

module irs_controller (

   input clk, rst_n,

   input [15:0] phase_cmd [0:1023],  // 1024通道相位指令

   output [11:0] dac_out [0:1023]     // 12位DAC输出

);

   always @(posedge clk) begin

       // 并行相位到DAC码字转换

       for (int i=0; i<1023; i=i+1)

           dac_out[i] <= phase_cmd[i] * 4095 / 360;

   end

endmodule

该方案在中关村泛联院的6G原型系统中实现20Gbps峰值速率支持，IRS辅助下的信号覆盖范围扩展3.2倍。

2.2 实时信道适配

FPGA结合机器学习算法实现IRS的动态优化。北京邮电大学的实验表明，基于FPGA的轻量化神经网络可在50μs内完成信道预测与反射面配置更新，较GPU方案降低90%能耗。

三、系统级协同优化

在6G云化无线网络原型验证系统中，FPGA与CPU/GPU形成异构计算架构：

任务分工：FPGA处理纳秒级实时任务（如波束赋形、IRS控制），GPU承担复杂基带算法（如LDPC解码），CPU负责高层协议调度。

数据交换：通过PCIe 5.0实现16GB/s双向数据传输，延迟控制在8ns以内。

能效优化：FPGA方案较全GPU架构降低65%功耗，支持单基站60W功耗下四流传输。

四、技术演进方向

下一代系统将集成三大创新：

光子FPGA架构：采用硅光互连技术，将IRS控制延迟压缩至10ns以内。

量子化算法：基于量子退火机的组合优化，实现超大规模MIMO的实时资源分配。

车云协同控制：通过FPGA边缘服务器实现自动驾驶车辆与IRS的实时交互，支持V2X场景下的微秒级响应。

在6G从实验室走向商用的关键阶段，嵌入式FPGA通过硬件加速与算法优化的深度融合，破解了超大规模MIMO与智能反射面控制的实时性难题。随着国产FPGA在6G原型系统中的规模化应用，中国正逐步构建起自主可控的6G技术生态，为全球通信产业贡献"中国方案"。