1、the fifth generation mobile communication network Welcome to 5G 汇报人：XXX 小组成员： 2 1G与2G 第1代移动通信系统（1G） 是模拟式通信系统，模拟式 是代表在无线传输采用模拟 式的FM调制，将介于300Hz 到3400Hz的语音转换到高频 的载波频率MHz上。 从1G跨入2G的分水岭则是从 模拟调制进入到数字调制， 相比于第1代移动通信，第二 代移动通信具备高度的保密 性，系统的容量也在增加， 同时能够提高多种业务服务。 从这一代开始手机也可以上 网了。 3G 3G服务能够同时传送声音 及数据信息，速率一般在几 百kb
2、ps以上。3G是指将无 线通信与国际互联网等多媒 体通信结合的新一代移动通 信系统，目前3G存在3种标 准：CDMA2000、WCDMA、 TD-SCDMA。在3G的众多标 准之中，CDMA这个字眼曝 光率最高，CDMA（码分多 址)是第三代移动通信系统 的技术基础。 4G 4G包括TD-LTE和FDD-LTE两 种制式，是集3G与WLAN于 一体，并能够快速传输数据、 高质量、音频、视频和图像 等。4G能够以100Mbps以上 的速度下载。4G移动系统 网络结构可分为三层：物理 网络层、中间环境层、应用 网络层。第四代移动通信系 统主要是以正交频分复用 （OFDM）为技术核心。 3 4 空分
3、复用 智能天线 云RAN 异构网络HetNets 小基站 波束成型 大规模MIMO 空中接口&SDN D2D&M2M 毫米波 01 03 05 07 09 02 04 06 08 10 Prospective network techniques for 5G mobile communication: Asurvey 5 5G 是面向 2020 年以后移动通信需求而发展的新一代移动通信系统. 根据移动通信的发展规律,5G 将具有超高的频谱利用率和能效, 在传输 速率和资源利用率等方面较 4G 移动通信提高一个量级或更高, 其无 线覆盖性能、传输时延、系统安全和用户体验也将得到显著的提高。 5
4、G 移动通信将与其他无线移动通信技术密切结合, 构成新一代无所不 在的移动信息网络, 满足未来 10 年移动互联网流量增加 1000 倍的发 展需求. 5G 移动通信系统的应用领域也将进一步扩展, 对海量传感设 备及机器与机器 (M2M) 通信的支撑能力将成为系统设计的重要指标 之一. 未来 5G 系统还须具备充分的灵活性,具有网络自感知、自调整 等智能化能力, 以应对未来移动信息社会难以预计的快速变化 The increasing growth of data traffic and the popularity of the intelligent terminals lead to th
5、e fact that the fourthgeneration mobile communication network ( 4G) cannot meet the demand in terms of capacity，speed，and the spectrumThereby the fifth generation mobile communication network ( 5G) comes into being 6 根据行业和学术界的不同研究计划，下一代5G系统的8个主要要求： 1)实际网络中1-10GBps的数据速率：这几乎是传统LTE网络的理论峰值数据速率150 Mbps的1
6、0倍。 2)1ms往返行程延迟：从4G的10ms往返时间减少近10倍。 3)单位面积中的高带宽：需要在特定区域中使具有更高带宽的大量连接的设备具有更长 的持续时间。 4)大量的连接设备：为了实现物联网的愿景，新兴的5G网络需要提供连接到成千上万 的设备。 5)99.999的感知可用性：5G设想网络应该实际上总是可用的。 6)几乎100的覆盖“随时随地”连接：5G无线网络需要确保完全覆盖，而不管用户的位 置。 7)能源使用量减少近90：标准机构已经考虑了绿色技术的发展。这对于高数据速率和 5G无线的大规模连接将更加重要。 8)高电池寿命：器件的功耗降低对新兴的5G网络十分重要。 7 8 9 10
7、 新兴的毫米波频率提出了许多移动无线通信的新挑战。 主要的挑战是任何标准信道模型的不可 用性。 对信道行为的技术理解提出了新的架构技术，不同的多址和空中接口的新方法。 此外， 毫米波频率的生物安全性也在审查。 还分析了安全问题的毫米波的非电离和热特性。 1)传播损耗：其中LFSL主要考虑毫米波的传输损耗，d表示发射机 - 接收机距离，f是载波频 率。看来，在较高频率下损耗突出。然而，只有在特定频率的路径损耗插入两个各向同性 天线。较短的波长使得在较小的区域中较小天线的密集封装，从而对未来5G网络的各向同 性天线的使用提出挑战。与自由空间损失相关的研究工作表明，对于相同的天线孔径面积， 与其较长
8、的对应物相比，较短的波长不应该遭受任何主要的缺点。此外，mm波链路能够 铸造非常窄的波束。例如，70 GHz链路比18 GHz链路窄四倍。此外，最近的研究还表明， 窄波束定向传输减少了干扰，提高了蜂窝应用的空间复用能力。然而，毫米波束性能取决 于许多其他因素，如节点之间的距离、无线电链路余量和多径分集。 11 2)穿透和LOS(可视)通信：对于有效的系统设计，迫切需要理解在不同环境中的毫米波传播。 为了理解室内和室外环境中的传播特性，就必须确定传播信号在一般结构、树叶和人类周围 的传播行为。 理解在不同环境下的毫米波的衍射，穿透，散射和反射，为5G网络部署奠定 了基础。 研究团队对信号中断调查
9、和建筑材料反射系数比较，如彩色玻璃，透明玻璃，干墙，门，立 方体和金属电梯，他的团队发现，普通室外建筑材料对mm波具有高穿透阻力。此外，室内 环境结构，如干墙，白板，杂波和网眼玻璃也被发现显着影响衰减，多径分量和自由空间路 径损耗。 室内信道脉冲响应证实，人体对毫米波传播造成了相当大的阻碍。人们的运动产 生阴影效应，这可以通过更大的天线波束宽度和角度多样性的引入来减轻。从可用的传播结 果，我们可以得出结论，户外mm波信号大多被确定为室外，很少的信号穿透室内通过玻璃 门。室内 - 室外隔离强调了不同节点对不同覆盖位置的需要。然而，隔离的特性有助于在预 期区域中配置能量。 12 此外，室内和室外交
10、通的分离减轻了与无线电资源分 配和发射功率消耗相关的开销。开销通过灵活的聚类， 有效的用户选择和自适应反馈压缩进一步显着降低。 有趣的是，小型蜂窝结构已经在密集的城市地区部署。 例如，在日本城市，BS间距离只有200米。因此，在 小型小区环境中应用LOS传播有望成为毫米波通信的 前景。确保LTE需要大规模的天线部署，没有任何预 定的模式。网络特定的随机部署预计将因情况而异。 随机，密集和现场特定LOS通信的示例图如图所示。 与LOS通信相关的挑战自动需要调查非视线(NLOS)传 播和所需的基本支持。 大规模部署 13 3)多径和NLOS：在无线通信中，多径是天线中信号接收的影 响多于一个路径。
11、根据SMARAD卓越中心的Sylvain Ranvier 和Mikko Kyro，通过选择延迟扩展作为验证参数，很好地描 述了通道的多径特性。功率延迟特性(PDP)的均方根(RMS)有 助于探测毫米波通信中的多径效应。了解多径可能使NLOS 问题减轻。 LOS链路在动态室外环境中不一定可行。因此， 探索部分阻塞LOS和NLOS链路的可能性是很重要的。 测量 了平均雨衰，雨中短期信号电平，植被衰减，玻璃和宽带功 率延迟分布。与清晰，干燥的天气条件相比，在雨中检测到 更多的多径分量。在不同的指向角下的许多多径分量可以用 于链路改进。建立角落，边缘和人类活动可能不总是完全削 弱LOS链接。相反，这些
12、往往造成阴影。不同表面的反射系 数表明阴影区域有合理的信号电平的可能性。还观察到较宽 的波束宽度天线给出接收信号的准确估计。另一方面，较小 的波束宽度天线具有空间方向性的优点。波束拓宽技术的适 当组合探讨了在小区域中变化特性的优点。 此外，天线角度的最佳组合也使系统具有高信噪比和低均方根延迟扩展。在NLOS路径中的通信需要均衡器， 这引入了高延迟，增加的功耗和低数据速率的新挑战。多径统计的知识有助于设计均衡器和选择调制技术。 现有和当前信道统计的适当组合有助于解决大多数NLOS传播挑战。如图所示。建议在延迟域信道模型，采用 任意放置散射反射信号的点对点扩展。 信号屏蔽 反射信号 14 毫米波虽
13、然具有很大的带宽，但是却不能穿透建筑等介质（频率越高，就越贴近直线传 播），甚至会被植物跟雨水吸收（传播过程中衰减很明显），为了解决这个问题，我们 提出了采用微型基站的方法。 目前，信号传输时通过一个大型高功率基站进行传输，为了不被介质影响，所以通过大 功率传输覆盖更多的设备。如果是毫米波的话，只要你跟基站之间有介质格挡，你就接 收不到信号，我们的解决方法就是用上千个低功耗小型基站，进行收发信号来代替现在 的大型基站。这种技术特别适用于城市，当你被障碍物挡住了信号的时候，手机会自动 切换到另一个小基站来保证稳定的连接。但是，如果让运营商在城市中，布置那么庞大 数量的小基站，成本过高，高通提出了
14、毫米波的移动化，也就是客户端在移动的时候依 旧能提供服务，需要波束搜索和波束追踪算法，等等 15 随着在传统无线频谱中亚毫秒等待时间和带宽限制 的要求，准备打破以基站（BS）为中心网络范式。 图描绘了从BS中心到设备中心网络的这种逐渐移 动。 5G网络建议使用更高的频率进行通信。 在室外环 境中，毫米波信号的传播和穿透是相当有限的。 因此，节点布局不能遵循传统的蜂窝设计或其他任 何定义模式。 Rappaport和他的团队提出了5G无线电网络设计 的场地特定节点布局。 例如，超密集部署在需要 高数据速率的地区是必要的，例如地铁站，商场和 办公室。 我们尽量选择LOS通信。 或者，反射， 散射和衍
15、射信号仍然可能具有足够的能量，这需要 在LOS被完全阻挡时被探测 16 5G蜂窝技术需要与大量用户，各种设备和多样 化的服务一起工作。因此，主要关注的是5G BS 与传统蜂窝网络的集成。 三星提出了不同的配 置，如毫米波BS网格系统，毫米波与4G系统和 毫米波独立系统集成。大波束成形增益扩展了覆 盖范围，同时减少了干扰并提高了小区边缘的链 路质量。这个特性使得毫米波BS网格可以提供低 延迟和成本效益的解决方案。 图(A)示出了mm波(5G)和传统4G网络的混合系 统。它提出了一个双模式调制解调器，使用户能 够在两个网络之间切换更好的体验。或者，mm 波频谱也可以仅用于数据通信，而控制和系统信
16、息可以通过使用传统的4G网络传输。另一方面， 在图(B)中，独立的5G系统仅在毫米波上工作。 这样的系统设想对回程和无线接入链路使用相同 的毫米波频谱。 17 毫米波传播的小无线电波长需要小的天线尺寸。 这使得能够使用大量较小的天线。 使用阵列天线控 制信号的相位和幅度有助于增强所需方向的电磁波， 同时在所有其他方向消除。 这需要引入定向空气界 面。右图示出了空中接口从单向传输到定向传输的这 种改变。 可以通过使用自适应波束成形技术来保证 高定向辐射模式，从而引入空分多址(SDMA)。 有效 的SDMA改进了在发射机和接收机的波束成形天线的 频率复用。 全方向天线 天线元素阵列 方向型的天线
17、18 有三种经典的频谱复用方法：即时分复用（典型应用：中国移动2G）、频分复用（典型应用：中国联通 3G）和码分复用（典型应用：中国联通3G）。 可以用一个例子来说明时分复用、频分复用和码分复用的区别。在一个屋子里有许多人要彼此进行通话， 为了避免相互干扰，可以采用以下方法： 1) 讲话的人按照顺序轮流进行发言（时分复用）。 2) 讲话的人可以同时发言，但每个人说话的音调不同（频分复用）。 3) 讲话的人采用不同的语言进行交流，只有懂同一种语言的人才能够相互理解（码分复用）。 当然，这三种方法相互结合，比如不同的人可以按照顺序用不同的语言交流（即中国移动3G的TD- SCDMA）。然而，这三种
18、经典的复用方式都无法充分利用频谱资源，它们要么无法多用户同时间通讯(TDMA)， 要么无法使用全部频谱资源(FDMA)，要么需要多比特码元才能传递1比特数据(CDMA)。 19 那么，有没有一种方法可以克服以上多路方式的缺点，让多个用户同 时使用全部频谱通讯呢？让我们先来思考一下，如果在一个房间里大家同 时用同一种音调同一种语言说话会发生什么？ 很显然，在这种情况下会发生互相干扰。这是因为信号会向着四面八 方传播，所以一个人会听到多个人说话的声音从而无法有效通讯。但是， 如果我们让每个说话的人都用传声筒，让声音只在特定方向传播，这样便 不会互相干扰了。 在无线通讯中，也可以设法使电磁波按特定方
19、向传播，从而在不同空 间方向的用户可以同时使用全部频谱资源不间断地进行通讯，也即空分复 用(space-division multiple access，SDMA)。 SDMA还有另一重好处，即可以减少信号能量的浪费：当无线信号在 空间中向全方向辐射时，只有一小部分信号能量被接收机收到成为有用信 号。大部分信号并没有被相应的接收机收到，而是辐射到了其它的接收机 成为了干扰信号。 空分复用技术是唯一能够实现频谱效率数倍提升的技术。因为它可以 使系统在同一时间、同一频段、同一宏观物理空间上进行多路通信而且互 不干扰，让有限的频谱资源得到最大化的利用。 20 “波束”这个词看上去有些陌生，但是“光束
20、”大家一定都很熟悉。当一 束光的方向都相同时，就成了光束，类似手电筒发出的光。反之，如果 光向四面八方辐射（如电灯泡发出的光），则不能形成光束。和光束一 样，当所有波的传播方向都一致时，即形成了波束。 光束实现很简单，只要用不透明的材料把其它方向的光遮住即可。 这是因为可见光近似沿直线传播，衍射能力很弱。然而，在无线通讯系 统中，信号以衍射能力很强的电磁波的形式存在，所以无法使用生成光 束的方法来实现波束成型，而必须使用其他方法。 波束形成原理: 阵列输出选取一个适当的加权向量以补偿各个阵元的传播时延，从 而使得在某一个期望方向上阵列输出可以同向叠加，进而使得阵列在该 方向上产生一个主瓣波束；
21、并在可以某个方向上对干扰进行一定程度的 抑制。自适应波束形成是在某种最优准则下通过自适应算法来实现权集 寻优，自适应波束形成能适应各种环境的变化，实时的将权集调整到最 佳位置附近。 21 无线通讯电磁波的信号能量在发射机由天线辐射进入空气， 并在接收端由天线接收。因此，电磁波的辐射方向由天线的特 性决定。天线的方向特性可以由辐射方向图（即天线发射的信 号在空间不同方向的幅度）来描述。 普通的天线的辐射方向图方向性很弱（即每个方向的辐射强度 都差不多，类似电灯泡），而最基本的形成波束的方法则是使 用辐射方向性很强的天线（即瞄准一个方向辐射，类似手电 筒）。 然而，此类天线往往体积较大，很难安装到
22、移动终端上 （想象一下iPhone上安了一个锅盖天线会是什么样子）。另外， 波束成形需要可以随着接收端和发射端之间的相对位置而改变 波束的方向。传统使用单一天线形成波束的方法需要转动天线 才能改变波束的方向，而这在手机上显然不可能。因此，实用 的波束成形方案使用的是智能天线阵列 22 人们研究智能天线的最初动机是，在频谱资源日益拥挤的情况下考虑如何将自适应波束形成应用于蜂 窝小区的基站（BS），以便能更有效地增加系统容量和提高频谱利用率。智能天线的基本思想是：天线以 多个高增益窄波束动态地跟踪多个期望用户，接收模式下，来自窄波来之外的信号被抑制，发射模式下， 能使期望用户接收的信号功率最大，同
23、时使窄波束照射范围以外的非期望用户受到的干扰最小。智能天线 是利用用户空间位置的不同来区分不同用户。 23 垂直平面子阵列通过改变与子阵列单元相关 联的权重来在水平面中操纵波束。子阵列配置对 于波束控制至关重要。图展示了布置天线子阵列 的三种不同的可能性：(i)圆形，(ii)平面和(iii)分割。 圆形子阵列有更好的覆盖使其更适合无线通信。 虽然平面配置具有更好的方向性，曲率允许更宽 的光束转向，但限制了扫描角范围。除了圆形或 平面，简单的分段配置也可以仔细设计，以实现 所需的方向性和扫描范围的水平。通常，喇叭天 线具有比所有其它天线更高的增益。角天线阵列 提供BS 所需的高功率输出。空间，大
24、小和功率是 移动设备处的约束。因此，更简单的贴片天线适 用于设备。 24 智能天线阵列原理并不复杂。当由两个波源产生的两列波互相 干涉时，有的方向两列波互相增强，而有的方向两列波正好抵消。 在波束成形中，我们有许多个波源（即天线阵列），通过仔细控制波 源发射的波之间的相对延时和幅度我们可以做到电磁波辐射的能量都 集中在一个方向上（即接收机所在的位置），而在其他地方电磁波辐 射能量很小（即减少了对其他接收机的干扰）。 此外天线辐射的方向可以通过改变波源之间的相对延时和幅度来实现， 可以轻松跟踪发射端和接收端之间相对位置的改变。 25 想要发挥所有天线的潜力，基站端需要精确的信道信息， 直观理解即
25、需事先知道不同目标客户的位置。如何将与用户间 的这一信道信息精准地告诉每一根天线是一件很棘手的事情。 传统通信系统通过手机监测基站发送的导频 (导频，即基站和手 机端共同知晓的一段序列)，估计其信道并反馈给基站的做法在 大规模天线中并不可行，因为基站天线数量众多，手机在向基 站反馈时所需消耗的上行链路资源过于庞大。目前，最可行的 方案是基于时分双工(TDD)的上行和下行链路的信道对称性，即 通过手机向基站发送导频，在基站端监测上行链路，基于信道 对称性，推断基站到手机端的下行链路信息。 其次，为了获得上行链路信息，手机终端需向基站发送导 频，可是导频数量总是有限的，这样不可避免地需要在不同小
26、区复用，从而会导致导频干扰。理论推导表明，导频干扰是限 制大规模天线一剑破天的最终屏障。 另外，很多大规模天线波束成形的算法基于矩阵求逆运算， 其复杂度随天线数量和其同时服务的用户数量上升而快速增加， 导致硬件不能实时完成波束成形算法。快速矩阵求逆算法是攻 克这一难题的一条途径。 26 目前波束成形已经被使用在带有多天线的WiFi路由器中。 然而，手机上不可能像路由器一样安装WiFi频段的多根天线， 因为天线尺寸太大了。 天线的尺寸是由电磁波信号的波长决定的，WiFi和当前手 机频段的电磁波波长可达十几厘米，因此很难将如此大的天线 集成在手机上。为了解决这个问题，我们可以把波束成形和毫 米波技
27、术结合在一起。 毫米波波段的波长大约是WiFi和手机频段波长的十分之一 左右，因此可以把多个毫米波天线集成到手机上，实现毫米波 频段的波束成形。波束成形和毫米波技术可谓是天作之合，使 用毫米波可以给信号传输带来更大的带宽，波束成形则能解决 频谱利用问题，使得5G通讯如虎添翼。 27 5G网络的成功部署取决于有效的天线阵列设计。这利用了空中 接口变化的优点。应使用多波束智能天线阵列系统来实现SDMA 能力。智能天线有助于干扰减轻，同时保持最佳的覆盖区域和同 时传输移动手持机和BS 的功率降低。此外，对于相同的物理孔 径尺寸，更多的能量可以通过使用窄波束在较高频率传输。智能 天线实现使得相同的信道
28、可以被不同的波束使用。这减少了无线 通信的主要问题之一：同信道干扰。波束形成天线的使用中与小 数负载系数，进一步稀释了共信道干扰的问题。高度定向的波束 的应用不一定需要任何分数负载。基础设施费用和复杂操作阻碍 了对定向天线的不加区别的使用。然而，甚至更少复杂的天线能 够提供相当大的容量增益。 28 在单天线对单天线的传输系统中，由于环境的复杂性，电磁波在空气中经过多条路径传播后在接收点可能相 位相反，互相削弱，此时信道很有可能陷于很强的衰落，影响用户接收到的信号质量。而当基站天线数量增多时， 相对于用户的几百根天线就拥有了几百个信道，他们相互独立，同时陷入衰落的概率便大大减小，这对于通信系 统
29、而言变得简单而易于处理。 大规模天线有哪些好处? 第一，当然是大幅度提高网 络容量。第二，因为有一堆天线同时发力，由波速成形形 成的信号叠加增益将使得每根天线只需以小功率发射信号， 从而避免使用昂贵的大动态范围功率放大器，减少了硬件 成本。第三，大数定律造就的平坦衰落信道使得低延时通 信成为可能。传统通信系统为了对抗信道的深度衰落，需 要使用信道编码和交织器，将由深度衰落引起的连续突发 错误分散到各个不同的时间段上 (交织器的目的即将不同 时间段的信号揉杂, 从而分散某一短时间内的连续错误)， 而这种揉杂过程导致接收机需完整接受所有数据才能获得 信息，造成时延。在大规模天线下，得益于大数定理而
30、产 生的衰落消失，信道变得良好，对抗深度衰弱的过程可以 大大简化，因此时延也可以大幅降低。 29 大规模天线阵列正是基于多用户波束成形的原理，在基站 端布置几百根天线，对几十个目标接收机调制各自的波束，通 过空间信号隔离，在同一频率资源上同时传输几十条信号。这 种对空间资源的充分挖掘，可以有效利用宝贵而稀缺的频带资 源，并且成几十倍地提升网络容量。 通过使用简单的线性信号处理技术，大规模MIMO为BS提 供了大量的天线。图示出了大量的MIMO使能的BS。天线网格 能够引导水平和垂直波束。大规模MIMO显着提高了光谱和能 量效率。每个单个天线被定位以实现传输中的方向性。波前的 相干叠加是大规模M
31、IMO技术的基本原理。发射的波前在所期 望的位置建设性地增加并且降低其他地方的强度。因此，在大 规模MIMO启用的BS的空间复用容量增加几个量级。 30 架构和空中接口的变化强调小小区和增加的天线数 量。在如此密集的5G部署中，许多服务器和路由器的配 置和维护是一个复杂的挑战。软件设计网络(SDN)为这 一复杂挑战提供了一个简化的解决方案。 SDN考虑控制 平面和数据平面之间的分割，从而在5G网络中引入快速 和灵活性。图9描绘了用户和控制信号的分离。因此， 用户平面容量的增加变得独立于控制平面资源。这使得 5G网络在所需位置具有高数据，而不会招致控制平面开 销。 SDN通过使用软件组件来解耦数
32、据和控制平面。这 些软件组件负责管理控制平面，从而减少硬件限制。两 个平面之间的交互通过使用开放接口实现，如 OpenFlow 。它还便于在不同配置之间切换。 31 归结以上问题，实际上是网络缺乏统一的归结以上问题，实际上是网络缺乏统一的 大脑大脑 。一直以来，网络的工作方式是：网络节点之间通过各种交互机制，独立的学习整个网。一直以来，网络的工作方式是：网络节点之间通过各种交互机制，独立的学习整个网 络拓扑，自行决定与其他节点的交互方式；当流量过来时，根据节点间交互做出的决策，独立的转发相应报文；当网络中节点发生变化络拓扑，自行决定与其他节点的交互方式；当流量过来时，根据节点间交互做出的决策，
33、独立的转发相应报文；当网络中节点发生变化 时，其他节点感知变化重新计算路径。网络设备的这种分散决策的特点，在此前很长一段时间内满足了互联互通的需要，但由于这种分时，其他节点感知变化重新计算路径。网络设备的这种分散决策的特点，在此前很长一段时间内满足了互联互通的需要，但由于这种分 散决策机制缺少全局掌控，在需要流量精细化控制管理的今天，表现出越来越多的问题。散决策机制缺少全局掌控，在需要流量精细化控制管理的今天，表现出越来越多的问题。在此背景之下，在此背景之下，SDNSDN应运而生。应运而生。 传统的网络的运作模式是静态的，网络中的设备是决定性的因 素，控制单位和转发单位紧密耦合。网络设备的连接
34、产生了不同的 拓扑结构，不同厂商的交换机模型也各不相同，导致目前的网络非 常复杂。网络设备所依赖的协议由于历史原因，存在多样化、不统 一、静态控制和缺少共性的问题，这进一步加大了网络的复杂性。 在网络中增删一台中心设备是非常复杂的，往往需要多台交换机、 路由器、Web 认证门户等等。这些因素都导致传统的通信网络适合 于一种静态的、不需要管理者太多干预的状态。大数据应用依赖于 两点，即海量数据处理和预先定义好的计算模式，分布式的数据中 心和集中式的控制中心，必然导致大量的数据批量传输及相关的聚 合划分操作，这对网络的性能提出了非常高的要求，为了更好的利 用网络资源，大数据应用需要按需调动网络资源
35、。 32 SDN可以跨越OSI层来重新建模网络以实现完全自动化管理。 冗 余接口由控制器减少，控制器将策略分配给路由器用于监控功能。 应 用于无线接入网络(RAN)的SDN本身表现为SON解决方案。 SON算法 通过控制平面协调在粗粒度上优化RAN，同时保持精细的粒度数据平 面不受影响。 虽然SON提供高增益，但是数据平面的改进需要多个 BS的协作来进行数据传输。 协调多点(CoMP)传输有助于以非常精细 的时间尺度进行协作数据传输。 Cloud RAN还通过分散数据平面提 供了一个可行的解决方案。 数据和控制信号可以通过不同的节点，不 同的频谱甚至不同的技术路由，以管理网络密度和多样性。 S
36、ON(Self-Organized Networks) 是在LTE的网络的标准化阶段由移动运营商主导提出的概念，其主要思路是实 现无线网络的一些自主功能（自配置、自优化、自愈三大功能），减少人工参与，降低运营成本。 CoMP:该技术的核心思想是通过处于不同地理位置的多个传输点之间的合作来避免相邻基站之间的干扰或将干 扰转换为对用户有用信号，以合作的方式实现用户性能的改善。 33 如今，移动运营商正面临着激烈的竞争环境，用于建设、运营、 升级无线接入网的支出不断增加，而收入却未必以同样的速度增加。 移动互联网业务的流量迅速上升，由于竞争的缘故，单用户的ARPU 值却增长缓慢，甚至在慢慢减少，这些
37、因素严重地削弱了移动运营商 的盈利能力。为了保持持续盈利和长期增长，移动运营商必须寻找低 成本地为用户提供无线业务的方法。 无线接入网(RAN)是移动运营商赖以生存的重要资产，通过无线 接入网可以向用户提供7x24小时不间断、高质量的数据服务。传统的 无线接入网具有以下特点：第一，每个基站连接若干固定数量的扇区 天线，并覆盖小片区域，每个基站只能处理本小区收发信号；第二， 系统的容量是干扰受限，各个基站独立工作已经很难增加频谱效率； 第三，基站通常都是基于专有平台开发的“垂直解决方案”。这些特点 带来了以下挑战：数量巨大的基站意味着高额的建设投资、站址配套、 站址租赁以及维护费用，建设更多的基
38、站意味着更多的资本开支和运 营开支。此外，现有基站的实际利用率还是很低，网络的平均负载一 般来说大大低于忙时负载，而不同的基站之间不能共享处理能力，也 很难提高频谱效率。最后，专有的平台意味着移动运营商需要维护多 个不兼容的平台，在扩容或者升级的时候也需要更高的成本。 34 在传统的蜂窝网络中，互联网协议，多协议功能和以 太网一直延伸到远程蜂窝站点。图示出了典型的C-RAN 架构，其中来自许多远程站点的基带单元(BBU)集中在虚 拟BBU池。这导致统计复用增益，能量效率操作和资源节 约。虚拟BBU池进一步促进可扩展性，成本降低，不同服 务的集成和减少现场试验的时间消耗。远程射频头(RRH) 包
39、括变压器组件，放大器和双工器，可实现数字处理，模 数转换，功率放大和滤波。 RRH通过高于1Gbps的单模数 据速率连接到BBU池。这种简化的BS架构为密集的5G部 署铺平了道路，使其价格适中，灵活和高效。强大的云计 算能力可以轻松处理所有复杂的控制过程。 基带池 前向回传 光分配网络 35 C-RAN中的C既可以指“集中式”无线接入网络（RAN），也可以指“云”无线接入网。这两个概念是相关 的，都与蜂窝基站网络设备的新架构有关。 C-RAN依然是一个相当新的趋势，只是在几年前才由中国移动开始。但是世界各地的其他网络运营商正 在积极地部署集中式RAN网络，以希望在市场成熟时能够更多地承担责任。
40、 在传统的分布式蜂窝网络，RAN是我们所认为的蜂窝基站网络的一部分，其设备在蜂窝基站塔的顶端和塔下。 其主要的组件是基带单元（BBU），这是一个无线电设备，每小时处理数十亿比特的信息，并将最终用户连 接到核心网络。 C-RAN提供了一种崭新而高效的替代方案。 通过利用光纤用于前传的巨大的信号承载能力，运营商们 能够将多个BBU集中到一个地点，它可以在一个蜂窝基站，也可以在一个集中式的BBU池。将多个BBU集中 起来精简了每个蜂窝基站所需的设备数量，并且能够提供更低延迟等其他各种优势。 虽然C-RAN的最终归宿是云RAN，那时网络的一些功能开始在“云端”虚拟化。一旦BBU集中化以后，商用的 现成
41、服务器就能够完成大部分的日常处理。这意味着BBU可以重新设计和进行缩减以专门进行复杂或专有的 处理。借助云RAN处理的集中式基站简化了网络的管理，并且使资源池和无线资源得以协调。 36 在众多的技术方案中，超密集无线异构网络被公认为是解决上述挑战最富有前景的网络技术之一，具体而 言，超密集无线异构网络融合多种无线接入技术（如 5G、4G、Wi-Fi 等），由覆盖不同范围、承担不同功能 的大/小基站在空间中以极度密集部署的方式组合而成的一种全新的网络形态。在超密集无线异构网络中，如图 所示，多种无线接入技术共存，大/小基站多层覆盖，既有负责基础覆盖的在传统蜂窝网络中所使用的宏基站, 也有承担热点
42、覆盖的低功率小基站，如 micro、pico、femto 等。为了解决 1 000 倍容量挑战，为用户提供极 致化的业务体验，未来实际部署的超密集无线异构网络会远远超出现网的布设密度和规模。据预测, 在未来无 线网络中，在宏基站的覆盖区域中，各种无线传输技术的各类低功率节点的部署密度将达到现有站点部署密度 的 10 倍以上，站点之间的距离将降至 10 m 甚至更小，支持高达 25 000 个用户/km2，甚至将来激活用户数和 站点数的比例达到 1:1，即每个激活的用户都将有一个服务节点。 37 D2D通信技术是指两个对等的用户节点之间直接进行通信的 一种通信方式。在由D2D通信用户组成的分布式
43、网络中，每个用 户节点都能发送和接收信号，并具有自动路由(转发消息)的功能。 网络的参与者共享它们所拥有的一部分硬件资源，包括信息处理、 存储以及网络连接能力等。这些共享资源向网络提供服务和资源， 能被其它用户直接访问而不需要经过中间实体。在D2D通信网络 中，用户节点同时扮演服务器和客户端的角色，用户能够意识到 彼此的存在，自组织地构成一个虚拟或者实际的群体。 38 M2M是指多种不同类型的通信技术有机的结合在一起：机 器之间通信；机器控制通信；人机交互通信；移动互联通信。 M2M让机器，设备，应用处理过程与后台信息系统共享信息， 并与操作者共享信息。它提供了设备实时地在系统之间、远程 设备
44、之间、或和个人之间建立无线连接，传输数据的手段。 M2M技 术综合了数据采集、GPS，远程监控、电信、信息技术， 是计算机、网络、设备、传感器、人类等的生态系统，能够使 业务流程自动化，集成公司资讯科技 (IT)系统和非IT设备的实时 状态，并创造增值服务。这一平台可在安全监测、自动抄表、 机械服务和维修业务、自动售货机、公共交通系统、车队管理、 工业 流程自动化、电动机械、城市信息化等环境中运行并提供 广泛的应用和解决方案。 39 如图所示，物联网设想数百万个同时连接，涉及各种设 备，连接的家庭，智能电网和智能交通系统。这个愿景最终 只有随着高带宽5G无线网络的出现才能实现。物联网使许多 智
45、能对象和应用程序的互联网连接和数据互操作性成为可能。 IoT的六个独特挑战包括(i)自动传感器配置，(ii)上下文检测， (iii)采集，建模和推理(iv)在“传感即服务”模型中选择传感器(v) 安全 - 隐私 - 信任和(vi)上下文共享。物联网的实施是复杂的， 因为它包括在各种粒度和抽象级别的大规模，分布式，自主 和异构组件之间的合作。云的概念，提供大存储，计算和网 络功能，可以与各种支持物联网的设备集成。 40 除了上述应用，金融业随着企业和客户的增加，需要强大的计算和数据处理。 基于5G的 未来移动网络具有巨大的潜力转变不同的金融服务，如银行，支付，个人金融管理，社会支 付，点对点交易
46、和本地商业。 传感，通信和控制提高了电网的效率和可靠性，从而使其现代化为智能电网(SG)。 SG使 用无线网络进行能量数据收集，电力监测，保护和需求/响应管理。智能信息和智能通信子系 统是智能电网的一部分。 智能电网无缝链接物理组件和代表大规模网络物理系统的无线通信。 无线技术已经被用于有效的实时需求响应(DR)管理。 预计提出的5G的高带宽和低延迟将解决 与SG需求响应相关的许多挑战。 同样，以自动化，嵌入式系统，娱乐，电器，效率和安全为根基的智能家居是一个积极 的技术研究领域。 智能城市，可持续发展的基本要素正处于增长势头。 物联网，M2M，云计 算，与5G集成的主要概念在这些研究领域非常
47、有说服力。 41 而当网络发生拥塞的时候，所有的数据流都有可能被丢弃；为满足用户对不同应用不同服务 质量的要求，就需要网络能根据用户的要求分配和调度资源，对不同的数据流提供不同的服务质 量：对实时性强且重要的数据报文优先处理；对于实时性不强的普通数据报文，提供较低的处理 优先级，网络拥塞时甚至丢弃。QoS应运而生。支持QoS功能的设备，能够提供传输品质服务； 针对某种类别的数据流，可以为它赋予某个级别的传输优先级，来标识它的相对重要性，并使用 设备所提供的各种优先级转发策略、拥塞避免等机制为这些数据流提供特殊的传输服务。配置了 QoS的网络环境，增加了网络性能的可预知性，并能够有效地分配网络带
48、宽，更加合理地利用网 络资源。 传统的QoS模型和参数可能不足以解决新兴5G应用和服务带来的新挑战。调查新的QoS度量 和延迟边界模型将加强5G移动无线网络。研究人员通过精确的传播分析和合适的对策技术来提出 QoS感知多媒体调度方案，以满足mm波框架中的QoS要求。研究人员提出一个基于客户端的QoS 监控架构，以克服服务器端QoS监控的障碍。诸如带宽，错误率，信号强度等度量与传统RTT延迟 一起使用以确定所提供的QoS。 42 体验质量（Quality of Experience，QoE）是指用户对设备、网络和系统、应用或业务的质量和 性能的主观感受。QoE指的是用户感受到的完成整个过程的难易程度。 5G时代的性能指标高度集中于QoE 。订阅，基于广 告的商业模式和内容交付的增长正在推动互联网上视频 传输的几乎指数增长。不久以来，互联网上的视频预计 在观众数量方面超过电视。然而，互联网视频生态系统 缺乏正规的质量测量技术。传统的QoS度量，包括丢包， 丢失率，网络延迟，PSNR和往返时间，现在被认为对视 频移动互联网无效。另一方面，QoE强调用户的感知满 意度。对于整体用户体验，QoS的技术条件仍然至关重 要，但不够充分。图给出了QoS和QoE之间的关系。
