摘要：新的研究方向将导致未来第五代（5G）蜂窝网络设计的根本变化。本文描述了五种可能导致体系结构和组件破坏性设计改变的技术：以设备为中心的体系结构、毫米波、大规模MIMO、智能设备和机器到机器通信的本地支持。描述了每种技术的关键思想，以及它们对5G的潜在影响和仍然存在的研究挑战。
一、概述
第五代（5G）蜂窝网络即将到来，有哪些技术可以定义它？ 5G是4G的演变，还是推翻以往成熟的蜂窝网络技术？ 本文重点介绍潜在的颠覆性技术及其对5G的影响。
我们利用Henderson-Clark模型对新技术的影响进行了分类，如下所示：
● 在节点和架构级别上的微小变化（例如，引入码本和对更多数量的天线的信令支持）。我们将这些称为设计中的演变。
● 对一类网络节点的设计进行破坏性的改变（例如，引入新的波形）。我们将这些称为组件更改。
● 系统架构的破坏性变化（例如，在现有节点中引入新类型的节点或新功能）。 我们将这些称为架构变更。
● 对节点和体系结构级别都有影响的破坏性更改。 我们将这些视为激进的变化。
我们专注于颠覆性（组件，架构或激进）技术，这是由于我们认为仅仅通过现状的演变就无法实现极高的总数据速率和5G所需的低延迟。 我们认为，以下五种潜在的颠覆性技术可能会导致架构和组件设计的变化，如图1所示。
图1 五种潜在的颠覆性技术
1）以设备为中心的架构：蜂窝系统的基站中心架构可能在5G中发生变化。 可能是时候重新考虑上行链路和下行链路以及控制和数据信道的概念，以更好地将具有不同优先级和目的的信息流路由到网络内的不同节点集。
2) 毫米波：虽然在微波频率下频谱变得稀少，但在毫米波领域却是丰富的。这种光谱“el Dorado”导致了毫米波“淘金热”，其中具有不同背景的研究人员正在研究毫米波传输的不同方面。尽管远未被完全理解，但是毫米波技术已经被标准化用于短距离服务（IEEE 802.11ad），并且被部署用于小单元回程等小众应用。表明毫米波在5G应用中前景广阔。
3) 海量MIMO：海量多输入多输出(MIMO)提出利用大量天线在每个时频资源上为多个设备复用消息，将辐射能量聚焦到预定方向，同时最小化小区内和小区间的干扰。大规模MIMO可能需要重大的架构更改，特别是在宏基站的设计中，并且还可能导致新类型的部署。
4) 智能设备：2G-3G-4G蜂窝网络是在基础设施侧完全控制的设计前提下建立的。我们认为，5G系统应该放弃这种设计假设，在协议栈的不同层中利用设备端的智能，例如，通过允许端到端(D2D)连接或在移动端利用智能缓存。虽然这种设计理念主要要求在节点级别进行更改（组件更改），但它在架构级别也有意义。
5）机器对机器（M2M）通信的原生支持：5G中的原生M2M通信涉及满足与不同类别的低数据速率服务相关的三个根本不同的要求：支持大量低速率设备，几乎在所有情况下都能保持最低的数据速率，以及极低延迟的数据传输。 在5G中满足这些要求需要在组件和架构级别上采用新的方法和技术，这是后续部分的重点。
二、灵活的设备架构
蜂窝网络历来依赖于“蜂窝”作为无线接入网络中的基本单元，在这种设计假设下，基站设备通过所在小区发出的指令建立承载控制和数据业务的下行链路和上行链路连接来获得服务。在过去几年中，不同的趋势表明这种以细胞为中心的结构遭到破坏：
由于异构网络的兴起，基站密度迅速增加。虽然异构网络已经在4G中标准化了，但是该体系结构的本地设计并不支持它们。网络密集化可能需要在5G中做出重大改变。例如，部署具有非常不同的发射功率和覆盖区域的基站要求下行链路和上行链路以允许相应信息流经不同组节点的方式解耦。
对附加频谱的需要将不可避免地导致具有完全不同的传播特性的频带在同一系统内共存。在此背景下，提出了将数据和控制平面分开的虚拟单元的概念：控制信息由高功率节点在微波频率下发送，而有效载荷数据由低功率节点在毫米波频率下传送。
与云无线电接入网络概念相关的一个新概念称为集中式基带（C-RAN），其作用是虚拟化节点与被分配来处理与该节点相关联的处理的硬件之间解耦。例如，池中的硬件资源可以根据网络运营商定义的度量动态地分配给不同的节点。
本文稍后描述的新兴服务类可能需要对体系结构进行完整的重新定义。当前的工作着眼于从集中或部分集中（例如，通过聚合器）到完全分发（例如，通过压缩传感和/或多跳）的架构设计。
诸如协作多点（CoMP）或中继之类的合作通信范例虽然缺乏其最初的宣传但仍然是有益的，可能需要重新定义不同节点的功能。 例如，在中继的背景下，无线网络编码的最新发展提出了允许恢复与半双工中继相关的一些损耗的传输原理。 此外，最近的研究指出，在不远的将来，全双工节点用于短距离通信的合理性。
智能设备的使用可能会影响无线接入网络。特别地，D2D和智能缓存都需要重新定义体系结构，其中重心从网络核心移动到外围（设备、本地无线代理、中继）。
基于这些趋势，我们的愿景是，以单元为中心的体系结构应该演变成以设备为中心的体系结构：给定设备（人或机器）应该能够通过交换多个信息流通过多个可能的异构节点集合进行通信。换言之，在特定通信会话中提供到给定设备的连接性以及这些节点功能的一组网络节点应当适合于该特定设备和会话。根据这种设想，应该重新考虑上行链路/下行链路和控制/数据信道的概念（图2）。
图2 设备为中心的体系结构
三、毫米波
微波蜂窝系统具有珍贵的小频谱：目前大约600MHz正在使用，分给了运营商。有两种方法可以获得更多的微波频谱：
重新调整或重新调整频谱。 这种情况已经在世界范围内发生，其中将地面电视频谱重新用于农村宽带接入等应用。 不幸的是，再利用并没有释放出那么多频谱，只有大约80 MHz，而且与移动现有企业相关的成本很高。
共享频谱，例如，利用认知无线电技术。最初人们对认知无线电寄予厚望，但由于现有无线电使用者不完全愿意合作，这是影响二级用户频谱效率的一个主要障碍，这一希望已被浇灭。
总之，在微波频率下，加倍当前的蜂窝带宽似乎是最好的情况。或者，在毫米波频率范围为3到300GHz的情况下，存在大量的频谱。其中许多频段似乎很有前途，其中最迅速的包括28-30 GHz的本地多点分销服务、60GHz的无许可证频段和71-76 GHz、81-86 GHz和92-95 GHz的E-band。可以预见的是，5G可能会有几十兆赫的带宽，这将大大超过目前可用带宽的一个数量级。不用说，需要在频谱策略方面做一些工作，以便将这些频段提供给移动蜂窝。
传播不是一个不可克服的挑战。最近的测量显示了与微波频率相似的一般特征，包括距离相关的路径损耗和非视线通信的可能性。微波和毫米波频率之间的一个主要区别是对阻塞的敏感性:有测试结果显示，对于视线传播，路径损失指数为2，而对于非视线传播，路径损失指数为4(加上额外的功率损失)。毫米波蜂窝研究需要在分析中加入对阻塞和更复杂的通道模型的敏感性，并研究高密度基础设施和继电器等促成因素的影响。另一个促成因素是已经提到的控制和数据平面之间的分离。
天线阵列是毫米波系统的关键特性。 大阵列可用于保持天线孔径恒定，消除了相对于全向天线的路径损耗的频率依赖性（当在链路的一侧使用时）并提供净阵列增益以抵消较大的热噪声带宽（当在 链接的两侧）。 具有窄波束的自适应阵列也减少了干扰的影响，这意味着毫米波系统可能更经常在噪声受限而非干扰受限的条件下运行。 由于有意义的通信可能只有在足够的阵列增益下才会发生，因此需要新的随机访问协议，当发射器只能向特定方向发射，而接收器只能从特定方向接收时，该协议才能工作。需要自适应阵列处理算法，当波束被人阻挡或某些设备天线被用户自身遮挡时，能够快速适应。
毫米波系统也有明显的硬件限制。一个主要原因是混合信号分量的高功耗，主要是模数转换器(ADC)和数模转换器(DAC)。因此，如果没有半导体技术的巨大飞跃，将每个天线连接到高速ADC/DAC的传统微波架构不太可能适用于毫米波。一种替代方案是混合架构，其中在RF处以模拟方式执行波束成形，并且多组波束成形器连接到少量ADC或DACS；在此替代方案中，需要信号处理算法来操纵模拟波束成形权重。另一种选择是将每个RF链连接到1位ADC/DAC，具有非常低的功率要求；在这种情况下，波束成形将以数字方式但是在非常嘈杂的数据上执行。在优化不同的收发器策略、分析它们的容量、结合多用户能力以及利用信道特性（如稀疏性）方面，存在丰富的研究挑战。
对于某些模拟设置，在平均值和5％中断率方面，图3中提供了技术之间的数据速率比较。 与两种不同的微波系统相比，MmWave操作被认为提供了非常高的速率。 由于增强的信号功率和减少的干扰，增益超过了10倍的频谱增加，这得益于发射机和接收机的定向波束形成。
图3 两种技术数据数率比较
通过以上讨论，并再次参考Henderson-Clark模型，我们得出结论，毫米波需要对系统进行彻底的改变，因为它在组件和体系结构设计方面都有很强的影响。因此，我们认为毫米波是5G颠覆性技术，如果能够应对上述挑战，它可能导致无与伦比的数据速率和完全不同的用户体验。
四、海量MIMO技术
Massive MIMO(也称为“大型MIMO”或“大型天线系统”)是多用户MIMO的一种形式，其中基站的天线数量远远大于每个信令资源[14]的设备数量。由于基站天线比设备多，使得不同设备的信道具有准正交性，且空间复用/反复用过程非常简单，是准最优的。大数定律的良好作用消除了信道中的频率依赖性，总的来说，可以获得光谱效率的巨大提高(图4)。
在Henderson-Clark框架下，我们认为大规模MIMO对5G具有颠覆性的潜力:
在节点级别，它是一种可扩展的技术。这与4G相反，4G在许多方面都不可扩展：其中的进一步扇区化是不可行的，因为一方面用于庞大的方位角定向天线的空间有限，另一方面传播不可避免地存在角度扩展；反过来，单用户MIMO受限于能够适合某些移动设备的有限数量的天线。相比之下，如果时分双工用于通过上行链路导频实现信道估计，则海量MIMO中的基站天线的数量几乎没有限制。
它支持新的部署和体系结构。 虽然可以设想用低增益谐振天线阵列直接替换宏基站，但是其他部署也是可能的，例如摩天大楼立面上的共形阵列或农村地区水箱面上的阵列。 此外，管理并置天线阵列使用的相同大规模MIMO原则也适用于分布式部署，其中大学校园或整个城市可以覆盖多个分布式天线，这些天线共同服务于许多用户（在此框架中， 前面提出的集中式基带概念是一个重要的架构推动者）。
尽管前景看好，但大规模MIMO仍然面临许多研究挑战。信道估计至关重要，目前是主要的限制因素。用户运动强加了有限的相干间隔，在此期间必须获得和利用信道知识，因此有有限数量的正交导频序列可以分配给设备。重复使用导频序列会导致导频污染和相干干扰，这些干扰会随着天线数量的增加而增长，其速度与所需信号的速度相同。减轻先导污染是一个十分活跃的研究课题。尽管目前的实验支持了信道准正交性的假设，但是对于大规模MIMO的传播仍然有很多需要了解的地方。从实现的角度来看，大规模MIMO可以通过模块化低成本低功耗硬件来实现，每个天线都是半自主运行的，但是仍然需要大量的开发工作来证明这种解决方案的成本效益。注意，在本节所考虑的微波频率下，ADC/DAC的成本和能量消耗明显低于毫米波频率。
通过以上讨论，我们得出结论，对于5G采用大规模MIMO可以代表在系统和组件设计方面相对于当今技术的重大飞跃。为了证明这些主要改变的合理性，大量的MIMO支持者应该进一步致力于解决上面强调的挑战，并通过理论研究、仿真活动和试验台实验展示实际的性能改进。
五、更智能的设备
早期的蜂窝系统是建立在对基础设施具有完全控制的设计前提之上的。在本节中，我们将讨论一些允许设备发挥更积极作用的可能性，以及5G的设计应该如何解释设备智能程度的提高。我们关注三种不同的技术示例，这些技术可以集成到更智能的设备中:设备到设备(D2D)、本地缓存和高级干扰抑制。
1. 设备到设备（D2D）
在以语音为中心的系统中，人们隐含地承认，愿意建立呼叫的两方不会很接近。在数据时代，这个前提可能不再成立，并且一些共处的设备想要无线共享内容（例如，数字图片）或交互（例如，视频游戏或社交网络）的情况可能很常见。简单地通过网络连接来处理这些通信场景导致效率低下:
利用多个无线跳频来实现基本上需要单跳的内容。这导致信令资源的多重浪费以及更高的延迟。
消耗一小部分上行链路下行链路的发射功率，以实现基本上需要几毫瓦的发射功率。这反过来又导致不必要的电池损耗水平以及对占用其他地方相同信令资源的所有其他设备的干扰。
考虑到到可能遥远的基站的路径损耗比直接链路损耗强得多，相应的频谱效率也较低。
虽然很明显D2D具有更有效地处理本地通信的潜力，但本地高数据速率交换也可以通过蓝牙或WiFi直接等其他无线接入技术来处理。 需要混合使用本地和非本地内容或混合使用低延迟和高数据速率约束（例如，通过增强现实的用户之间的交互）的用例可能代表使用D2D的更有说服力的理由。 特别是，我们将D2D视为需要低延迟的应用的重要推动因素，尤其是在未来使用基带集中化和无线电虚拟化的网络部署中。从研究角度来看，D2D通信提出了相关的挑战：
量化D2D的真正机会。 本地通信多久发生一次？ D2D的主要用例是什么：快速本地交换，低延迟应用或节能？
D2D模式与上行链路/下行链路双工结构的集成。
通过在PHY和媒体访问控制（MAC）层提供所需的灵活性，从硬件和协议的角度设计支持D2D的设备。
评估与D2D模式相关的真实净增益，考虑控制和信道估计可能产生的额外开销。
最后，请注意虽然D2D已经在第三代合作伙伴计划（3GPP）中作为4G附加组件进行了研究，但目前研究的主要焦点是公共安全的接近度检测。 我们在这里讨论的是在5G中本身支持D2D维度。
2. 本地缓存
当前云计算的范例是数据存储和数据传输之间平衡的逐步转变的结果：信息在最方便和最便宜的地方被存储和处理，因为传输信息的边际成本已经可以忽略不计，至少在有线网络上。然而，对于无线设备来说，这种成本并不总是可以忽略的。人们认识到移动用户在一系列的剥夺中经常出现零星的连通性，这种并不是什么新鲜事，自20世纪90年代以来，机会性地利用前者来缓解后者的自然观念受到了欢迎。然而，这种在无线跳转之前在有线网络边缘缓存大量数据的想法仅适用于延迟容忍的业务，因此在以语音为中心的系统中没有什么意义。缓存可能最终在以数据为中心的系统中是有意义的。
展望未来，我们很容易想象出拥有海量内存的移动设备。在这种假设下，并且假定无线地传播的数据的很大一部分对应于在给定时间流行的最流行的音频/视频/社会内容，通过单播传输这样的内容显然是低效的，但是令人沮丧的是，由于需求是异步的，所以不可能采用多播。因此，我们认为本地缓存是无线接入网络边缘（例如，在小小区）和移动设备上的一个重要替代方案，这还归功于诸如毫米波和D2D之类的启用程序。
3.高级干扰抑制
除了D2D能力和海量内存之外，未来的移动设备可能还有各种各样的形状因素。在一些实例中，这些设备可以容纳多个天线，从而有机会在其中抑制有源干扰，以及波束成形和空间复用。发射机和接收机处理的联合设计，以及适当的控制和导频信号，是允许高级干扰抑制的关键。作为示例，在图5中，我们显示了通过将非线性和簇内和簇间干扰感知的影响合并到一个、两个和四个天线的设备中而获得的增益。
图5非线性和簇内和簇间干扰感知的影响
虽然本节主要侧重于分析智能设备在组件级别的影响，但在上一节中我们讨论了无线接入网络架构级别的影响。 我们认为智能设备具有5G的颠覆性技术的所有特征，因此我们鼓励研究人员进一步探索这一方向。
五、机器对机器之间的互联
无线通信正在成为一种商品，就像电或水一样[13]。 反过来，这种商品化正在产生一大类具有新类型要求的新兴服务。我们指向一些具有代表性的此类需求，每个需求通过一个典型服务进行示例。
大量连接设备：当前系统通常每个基站最多运行几百个设备，而某些M2M服务可能需要超过104个连接设备。 示例包括计量，传感器，智能电网组件以及针对广域覆盖的其他服务推动因素。
极高的链路可靠性：面向关键控制，安全或生产的系统主要由有线连接主导，因为无线链路不能提供相同的置信度。 随着这些系统从有线线路过渡到无线线路，无线链路必须始终可靠地运行。
低延迟和实时操作：这可能是比上述要求更严格的要求，因为它要求在给定的时间间隔内可靠地传输数据。 典型的例子是车辆到X的连接，通过及时传递关键消息（例如，警报和控制）可以改善交通安全。
图6通过绘制数据速率与设备总体大小的关系，提供了对M2M要求的透视图。 该图说明了当前系统的位置以及研究工作如何扩展它们。 区域R1反映了当今系统的运行范围，概述了设备数据速率随着人口增长而降低的事实。 反过来，R2是反映当前旨在提高频谱效率的研究的区域。 最后，R5表示由于基本物理和信息理论限制而无法操作的区域。
图6 数据速率与设备总体大小的关系
区域R3和R4对应于本节中讨论的新兴服务：
•R3指的是大规模M2M通信，其中每个连接的机器或传感器偶尔传输小数据块。 当前系统不是设计用于同时服务从大量此类设备产生的聚合流量。 例如，当前系统可以容易地以2Mb / s的速率为5个设备提供服务，但不能为每个需要1kb / s的10,000个设备提供服务。
•R4标志着需要高可靠性和/或低延迟的系统的运行，但每个设备的平均速率相对较低。 该区域的完整描述需要与可靠性和延迟相关的额外维度。
有一些服务同时提出以上多个需求，但共同之处在于每个传输的数据大小都很小，只有几个字节。这深刻地改变了通信范式，原因如下：
依赖长码字的现有编码方法不适用于非常短的数据块。
短数据块还会加剧与控制和信道估计开销相关的低效。目前，控制平面是健壮的，但不是最优的，因为它只代表少量的有效载荷数据;最复杂的信号处理是为有效载荷数据传输预留的。优化设计应以数据与控制平面之间更紧密的耦合为目标。
体系结构需要重新设计，查看新类型的节点。在系统级别，4G的核心基于帧的方法需要重新考虑，以满足对大量设备的延迟和资源灵活分配的要求。
从上面的讨论，以及之前的相关架构考虑，并最后一次引用Henderson-Clark模型，我们得出结论，5G中对M2M的原生支持需要在节点和架构级别进行彻底的改变。 为提出在5G系统内实现M2M的具体和互通解决方案，仍有大量研究工作要做。
六、总结
本文讨论了五个可能导致蜂窝网络设计发生根本变化的破坏性研究方向。我们专注于那些可能导致架构和组件设计改变的技术：以设备为中心的体系结构、毫米波、大规模MIMO、更智能的设备以及M2M的本地支持。
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