量子增强大规模MIMO波束成形：面向6G物联网网络的QAOA优化框架

《IEEE Open Journal of the Communications Society》：Quantum-Enhanced Massive MIMO Beamforming for 6G IoT Networks: A QAOA-Based Optimization Framework

为解决6G网络中大规模MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）波束成形在解质量与计算复杂度之间的根本性权衡问题，研究人员开展了一项基于量子近似优化算法（QAOA）的优化框架研究。该研究将量子解探索与经典参数优化相结合，并整合了3GPP TR 38.901信道模型和异构物联网（IoT）设备特性。研究结果表明，该框架在50次独立信道实现中，相比经典启发式算法，频谱效率提升了10-20%，物联网能耗降低了35-42%，并实现了90-95%的近似最优解质量。在IBM量子平台上的硬件验证证实了其在中等规模系统中的实际可行性，为未来6G网络部署提供了量子增强的优化方案。

　　

在第六代（6G）无线网络时代，我们正朝着太比特每秒的速率、超低延迟和每平方公里连接1000万台设备的目标迈进。为了实现这一宏伟蓝图，大规模多输入多输出（Massive MIMO）系统成为了关键技术，它通过在基站部署数百个天线单元，极大地提升了网络容量和覆盖范围。然而，随着天线数量的激增，一个根本性的难题也随之而来：如何从海量的天线中选出最优的子集进行波束成形？

传统的解决方案面临着两难境地。一方面，穷举搜索法虽然能保证找到最优解，但其计算复杂度随着天线数量呈指数级增长（O(2^M)），对于超过16根天线的系统来说，计算时间将变得无法承受。另一方面，多项式时间复杂度的经典启发式算法（如贪心算法、遗传算法等）虽然计算速度快，但为了追求效率，它们往往牺牲了15%到25%的性能，只能达到最优性能的65%到85%。这种“鱼与熊掌不可兼得”的局面，严重制约了6G网络，特别是集成海量异构物联网（IoT）设备时的性能表现。

为了打破这一僵局，来自加拿大西安大略大学、美国爱达荷州立大学、日本东北大学等机构的Iqra Batool、Mostafa M. Fouda、Muhammad Ismail、Mohamed I. Ibrahem、Zubair Md Fadlullah和Nei Kato等研究人员，将目光投向了量子计算这一前沿领域。他们提出了一种基于量子近似优化算法（QAOA）的优化框架，旨在利用量子计算的并行性，在多项式复杂度内，为6G物联网网络的大规模MIMO波束成形问题找到接近最优的解。这项研究成果发表在《IEEE Open Journal of the Communications Society》上，为量子计算在无线通信领域的应用开辟了新的道路。

为了开展这项研究，研究人员构建了一个综合性的技术框架，其核心是量子-经典混合优化。该研究首先将大规模MIMO天线选择问题建模为一个二次无约束二进制优化（QUBO）问题，该模型不仅考虑了信道增益和用户间干扰，还特别融入了异构物联网设备的服务质量（QoS）和能量效率约束。随后，研究利用量子近似优化算法（QAOA）来求解这个QUBO问题。QAOA通过构建参数化的量子电路，在量子态中并行探索所有可能的天线组合，然后通过经典计算机（如COBYLA优化器）来调整量子电路的参数，最终找到使目标函数最小化的最优解。为了确保研究的现实意义，该框架还整合了3GPP TR 38.901标准中定义的28-60 GHz频段的信道模型，并考虑了硬件损伤（如相位噪声、波束倾斜等）对系统性能的影响。研究还通过IBM量子云平台（如ibm_brisbane和ibm_torino）对算法进行了硬件验证，以评估其在真实噪声环境下的可行性。

系统模型与问题构建

研究人员首先建立了一个6G下行链路大规模MIMO系统模型，其中基站配备M根天线，同时服务K个异构设备，包括传统移动宽带用户（eMBB）、海量机器类通信（mMTC）设备和超可靠低延迟通信（URLLC）设备。系统工作在28-60 GHz的6G频段。为了确保评估的准确性，研究采用了3GPP TR 38.901标准中定义的物理信道模型，该模型涵盖了大规模衰落（路径损耗、阴影衰落）和小尺度衰落（莱斯衰落、瑞利衰落），并考虑了6G硬件损伤（如相位噪声、波束倾斜和天线互耦）的影响。在此基础上，研究将天线选择问题构建为一个混合整数优化问题，其目标是在满足总功率预算、最小信干噪比（SINR）和最大延迟等约束条件下，最大化加权和速率并最小化功耗。

物联网感知的QUBO公式化

为了将上述问题转化为适合量子计算机求解的形式，研究将其重新表述为一个二次无约束二进制优化（QUBO）问题。该QUBO公式的独特之处在于，它专门针对物联网场景进行了增强。公式中不仅包含了传统的信号功率项和干扰项，还引入了物联网设备优先级权重（α_k）和能量效率项。具体而言，URLLC设备被赋予最高优先级（α_URLLC= 10），人类用户为中等优先级（α_human= 5），而mMTC设备则为最低优先级（α_mMTC= 1）。这种设计使得算法能够优先满足高优先级设备（如URLLC）的严格服务质量要求，同时兼顾低优先级设备（如mMTC）的能耗。此外，研究还提出了一种系统化的参数确定方法（Algorithm 1），该方法无需手动调参，仅需通过信道状态信息（CSI）和3GPP服务等级标准即可自动计算QUBO权重，大大提升了部署的实用性。

量子近似优化算法（QAOA）框架

研究采用量子近似优化算法（QAOA）作为核心求解器。该算法是一种量子-经典混合算法，其核心思想是构建一个参数化的量子电路，通过交替应用问题哈密顿量（U_C(γ)）和混合哈密顿量（U_B(β)）来演化量子态。问题哈密顿量编码了前述的物联网感知QUBO目标函数，而混合哈密顿量则用于在解空间中探索。量子电路执行后，通过测量得到候选解，然后利用经典优化器（如COBYLA）来调整量子电路的参数（γ, β），以最小化目标函数的期望值。研究还设计了一种自适应惩罚机制（Algorithm 2），当量子算法找到的解违反约束条件时，会自动增加惩罚权重，并重新进行优化，从而确保最终解满足所有服务质量要求。

性能评估与结果分析

研究通过广泛的仿真和硬件实验对提出的框架进行了全面评估。仿真结果表明，在50次独立信道实现中，该量子增强框架在频谱效率方面比经典启发式算法（如贪心算法、遗传算法）提升了10-20%，在能量效率方面提升了35-42%，并且达到了最优解质量的90-95%，显著优于经典方法的65-85%。统计分析显示，这些性能提升具有高度的统计显著性（p < 0.001, Cohen's d = 1.24）。研究还发现，量子优势随着系统规模的增大而更加明显，在更具挑战性的60 GHz频段和农村宏蜂窝（Rural Macro）场景下，性能提升尤为显著。

硬件验证与可行性分析

为了验证算法的实际可行性，研究在IBM量子云平台（如ibm_brisbane和ibm_torino）上进行了硬件实验。实验结果表明，在M ≤ 16天线的中等规模系统中，该算法在真实量子硬件上能够实现理想性能的89.3%，测量成功率为22%。然而，研究也指出了当前量子硬件的局限性：由于量子门错误和退相干等噪声影响，对于M > 24的大规模系统，成功概率会急剧下降。因此，全尺寸6G网络（M > 100）的部署需要等到2030年以后量子纠错技术成熟才能实现。

研究结论与讨论

这项研究成功地将量子计算技术应用于6G大规模MIMO波束成形优化中，为解决经典算法在解质量与计算复杂度之间的权衡难题提供了新的思路。研究的主要结论和意义可以归纳为以下几点：

1. 1.
   显著的性能提升：该量子增强框架在频谱效率和能量效率方面均实现了对经典启发式算法的显著超越，证明了量子计算在解决无线通信领域复杂优化问题上的巨大潜力。
2. 2.
   现实场景的适用性：研究通过整合3GPP标准信道模型和异构物联网设备特性，证明了该框架在真实6G部署场景下的有效性，为量子计算在通信领域的实际应用迈出了关键一步。
3. 3.
   硬件可行性验证：在IBM量子硬件上的成功验证表明，该算法在中等规模系统（M ≤ 16）中已经具备实际可行性，为近期的量子-经典混合系统部署提供了技术基础。
4. 4.
   明确的技术发展路径：研究清晰地指出了当前量子硬件的局限性，并预测了全尺寸6G网络部署所需的技术演进路径，为未来的研究和产业发展指明了方向。

总而言之，这项研究不仅提出了一个创新的量子优化框架，更重要的是，它通过严谨的理论分析、全面的仿真验证和实际的硬件实验，为量子计算在6G网络中的实际应用奠定了坚实的基础，标志着量子通信技术从理论走向实践的重要一步。