对5G技术可实现性的分析

本文选取了5G中的几个热点技术，从可实现性角度，对各种技术进行比较，认为大多数技术都用解析方法替代了统计方法，通过成倍复杂性提升，换取一定的性能提升。TDD模式的MassiveMIMO在实现上需要考虑对称性校正。...

向际鹰中兴通讯首席科学家

摘要  ID：angmobile

本文选取了5G中的几个热点技术，从可实现性角度，对各种技术进行比较，认为大多数技术都用解析方法替代了统计方法，通过成倍复杂性提升，换取一定的性能提升。对于Massive MIMO，天线数并非越多越好，TDD模式的Massive MIMO具有技术上的优势，但在实现上需要考虑对称性校正。MUSA（多用户共享接入）、FB-OFDM技术较好地兼顾了性能和复杂度。

用解析方法替代统计方法，用巨大的复杂性换取微小的性能提升，将成5G常态

解决问题的方法分为两大类：统计方法和解析方法。统计方法是用大量历史数据（大数据）和一系列粗放的规律性来预测未来的事件。而解析方法则是在准确地测量相关输入条件的基础上，通过精确的规律（解析式），计算出未来的事件。

“统计方法”和“解析方法”都是对事物进行数学建模。“统计方法”是在较少输入情况下的简单近似建模，是一种次优解。而“解析方法”则是在大量输入情况下的最优解。“统计方法”和“解析方法”都有理论极限，但解析方法理论极限更高，性能更好。这是其原理所决定的。

对于通信容量，单信道容量已接近香农限，而在同样的频段、同样的时间段、同样的无线传播空间下，如果能够构建出多个独立的、互不干扰的等效信道（即空分复用SDMA），容量可大幅度上升。

“统计方法”从原理上无法实现上述空分复用，而“解析方法”则可实现空分复用。把信号用复数描述，具有幅度和相位，利用瞬时相位的正交性，可构建出独立的逻辑空间。

“解析方法”需要首先解决“信号随机不可测”的问题，首先，“随机”并非绝对的，而是相对的，某个事件相对于方法A是“不可测量的随机事件”，但同一事件相对于方法B完全可能变为“确知可测的解析事件”。

例如，以往认为瑞利衰落是“随机不可测”的“异动敏感事件”。但是，如果采用相干方法（多天线联合均衡本质上是一种空域相干方法），那么瑞利衰落就变成可精确测量的解析事件了。因此简单地统计上规避瑞利衰落，演变为人为制造瑞利衰落，形成零陷，成倍提升容量。

对于当前的无线通信系统（仍工作于经典波动理论下），大部分事件都是可以“解析化”的，但需要付出复杂的实现代价。5G就是在复杂度和性能间寻求平衡，在合适的时间把合适的事件解析化，从而在合适的代价下实现性能最大化。

随着通信潜力的一步一步被挖尽，理论极限一步一步被逼近，需要付出更多复杂性的代价，更多地采用解析方法，以达到性能最优的目的。

5G空分复用、抗干扰，就是用复杂的解析计算去提升容量。而5G Massive IOT中的非正交通信技术，也是用复杂的计算换取远近效应的改善和接入数量的提升。而FBMC则是以人为引入符号间干扰，再消除干扰的方法来降低频域的泄露。上述计算非常复杂，复杂度提升超过线性，甚至达到平方、立方的关系。

“用巨大的、不成比例的解析计算，换取哪怕一小点容量提升”，将成为5G技术推进过程中的常态。



Massive MIMO的容量并非线性增长

采用多天线技术可以实现空分复用（Massive MIMO），虽然理论上看，单站最大容量和天线数成正比，比如64天线应该有64倍容量，但很多因素使实际组网容量远低于线性，例如，噪声的存在、空间信道非理想、测量的误差等，都会使实际容量偏离理论值，尤其是天线过多时，非理想因素会淹没天线增加的收益。所以，Massive MIMO天线数并非越多越好，而是结合实现代价，有一个最佳性价比区间。

TDD具有上下行对称性，因此，Massive MIMO可在TDD中首先获得应用，甚至做到标准透明化（手机无感），且具有性能优势。

然而，TDD多天线也存在一些问题，为了利用对称性，它对校正的精度要求非常高，例如2.6G载波，10度左右的相位差对应大约1/300ns的精度。任何器件都无法直接满足这一要求（例如GPS只能达到几个ns）。因此必须采用两级校准机制。未来随着设备向5G演进，存在两个方面的挑战，一是天线越多精度要求越高，二是频段越高，绝对精度要求越高。

TDD多天线需要解决的另一个问题是终端发射通道数量的问题，由于终端对成本功耗敏感，因此，终端往往采用多天线接收，少天线发射，甚至单天线发射。这在一定程度上破坏了对称性。当前，用轮发或减少单用户流数来规避。



非正交通信技术需要控制接收机复杂性

MUSA（Multi User Shared Access）是中兴通讯提出的一项5G非正交技术。传统的通信技术（例如4G），都是采用“正交”的方法区分用户，两个用户不能共享同一自由度。而MUSA则为每个用户分配一个码序列，然后把这些用户分配到同一个自由度上（时间、子载波或空间）。需要借助于连续干扰取消（SIC）接收技术来区分用户，解决远近效应问题，提升接入用户数量。

MUSA可采用SIC接收，这种接收机相对简单，并能显著提升性能。此外由于MUSA码能量分布比较均匀，因此在同样的情况下覆盖比较好。

另外，由于MUSA可用码资源丰富，即使在扩展码长很小（例如4）的情况下，仍然有上千条码资源（9值复数码），因此，比较容易实现“免调度”，基站即使通过盲检去识别用户，复杂度也可控。这对物联网意义重大，因为这样可大幅度增加待机，使钮扣电池供电工作数年成为可能。



基于滤波的5G新波形技术FBMC

传统的OFDM（正交频分复用）虽然较巧妙地解决了时域和频域正交性问题，但从原理上存在严重的带外泄漏问题，因此与其他系统之间必须留有足够大的保护带：在时域上，OFDM每个符号周期内部都是等功率发送，时域上完成正交，矩形波的频谱是SINC函数，具有振荡性，因此相邻系统间的干扰较难控制。

5G提出通过改变滤波器的形状来改善频域特性，称为“广义的FBMC”。

“时域”和“频域”是对同一个信号的两种数学描述，两种描述最终是等效的。在能量守恒的约束下，时域响应越“紧致”，则频域上越“松散”（带外泄漏严重）。因此，从理论上，不可能找到时域上无穷紧致，频域上也无穷紧致的方法。

目前，研究者提出多种新滤波方法，大致的差异是：

（1）时域上加窗，然后跨符号卷积，频域上每个子载波收窄；

（2）时域上卷积，频域上相当于在整个带宽上加滤波器。

除时域上的区别外，根据滤波函数的不同分为复数域滤波和实数域滤波两种。

从复杂性上看，由于所有方法都引入了时域上的互干扰（ISI），因此复杂性都高于OFDM。另外同等情况下，实数域滤波复杂度高于复数域滤波。

除抑制效果外，还需要综合考虑接收机复杂性，以及所带来的延迟。总之，需要在时域和频域间作一个平衡。中兴通讯提出的FB-OFDM，采用时域加窗，复数域滤波。这种方法可适于所有带宽，所有子载波数量的情况。而且对近端的抑制效果好，接收机简单，是一种比较均衡的滤波方法。



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