谈一谈5G时代

白天看了@老师好我叫何同学的视频《一看就懂!用水讲明白为什么5G更快》,用水波模拟电磁波进行演示确实十分生动,但更重要的是他在视频中提出5G使用了更高频率的电磁波来传输信息因此极大提高了传输效率,相信大部分人都看懂了这一点。再联想起前两天看过的@小白测评的视频《5G现状大体验 我们离5G到底还有多远》中对“5G为什么不用频率低波长长的频段”这一问题的回答:1.低频率的频段基本都被占用完了;2.低频率带宽低,传输的数据较少。结合他们俩的观点仔细一琢磨,感觉他们都说的好有道理,那我……只能假装突然对5G的频率很感兴趣,站在极不专业的角度来谈一谈了……

就是因为很不专业,所以一开始查资料的时候我就在极力避免那些看上去高大上的专业名词和理论,可最终发现天道好轮回,香农公式是绕不开的,虽然大家可能对它已经很熟悉了,我们还是再来复习一下?C=W*log2(1+S/N),这就是大名鼎鼎的香农公式(或者叫香农定理,在我查资料的过程中发现了另外一个形式C=B*log2(1+S/N),区别在于这个B表示码元速率,尼奎斯特定理指出最大码元速率为B=2W,但是为了下文表示更加方便,这里还是统一采用了W,所以其实我也没搞懂这里W和B的区别),式中C代表信道容量(最大传输速率),单位为bit/s;W代表信道带宽,单位为Hz;S和N分别代表信号功率和噪声功率,单位均为W(瓦),一般习惯把S/N统称为SNR(信噪比,单位为dB)=10 lg(S/N)。从公式中可以很明显地发现,信道容量与带宽和信噪比成正比,但是带宽和信号功率都是有一定限度的,不能无限提升。

香农  信息论和数字通信的奠基者

所以我们需要再引入两个新的概念:信道编码,SISO/MIMO。信道编码用人话说,无线信号在传播过程中易受干扰,再加上覆盖范围不够等问题,发送的数据和接受到的数据有时不一致,因此就需要对传输中的信息进行编码和相应的译码以此来提高信道可靠性和信息完整性,这就是信道编码,我们在这里引入它主要是因为在香农公式中,信道容量受编码技术的影响,不同的编码技术编码效率不同,所以编码技术在通信标准中占据着重要的地位,对于芯片复杂度,终端成本,功耗,以及专利费用都有很大的影响。从1949年最早出现的汉明码到后来的Golay码、RM码和循环码,这些早起的编码技术都属于分组码,分组码主要有两大缺点:一是在译码过程中必须等待整个码字全部接收到之后才能开始进行译码,二是需要精确的帧同步,从而导致时延较大、增益损失大。1955年出现的卷积码改善了分组码的缺点,其中具有代表性的是1967年出现的Viterbi译码算法,它广泛应用于2G、3G及卫星通信中,可是卷积码在应用过程中因为“计算复杂性”的影响始终无法达到香农公式的理论极限,然后,Turbo码在1993年姗姗来迟,使得信道编码效率接近了香农极限。Turbo码因具有两个分量编码器,译码在两个分量译码器之间进行迭代译码,故整个译码过程类似涡轮(turbo)工作而得名,它恰逢其时地被应用到世纪交替之际的3G和4G技术中,但由于Turbo码采用迭代解码,必然会产生时延,所以不能满足5G对超低延时和超高速率的需求,这样故事就自然地来到了我们喜闻乐见的Polar码(极化码)和LDPC码(低密度奇偶校验码)之争了。

信道编码示意图  图自搜狐

但是关于那两次3GPP(通讯标准化机构)会议投票的问题大家讨论的实在够多了,珠玉在前我怎么好意思再开口,我们还是先来看看为什么5G为什么会面临编码标准的争议罢。现在大家应该都已经晓得,目前所讨论的5G峰值速率是4G的20倍(4G的峰值速率为1Gbps,而5G的峰值速率高达20Gbps),延时是4G的1/10(4G的用户面时延为5ms,而5G的用户面时延要低至0.5ms),这就意味着5G编码技术需在有限的时延内支持更快的处理速度,比如20Gbps就相当于译码器每秒钟要处理几十亿bit数据,即译码器数据吞吐率比4G高得多。越高的译码器数据吞吐率就意味着硬件实现复杂度越高,处理功耗越大,而译码器是手机基带处理的重要组成部分,占据了近72%的基带处理硬件资源和功耗,因此,要实现5G应用落地,选择高效的信道编码技术非常重要。上文我们已经提到在5G高速率低延迟的特性面前,3G和4G时代采用的Turbo码已经不够用了,新的编码标准呼之欲出,事实上在第86次会议上首次讨论时除了我们后来熟知的那两种方案还出现了第三种提案——由LG、大法、法国电信等7家日本和欧洲企业提出的LDPC+Turbo组合方案,当然它不是这场故事的主角,我们还是假装没看到罢,由三星牵头,高通、诺基亚等29家公司签署了提案的LDPC方案和由华为牵头,中兴、联通等27家公司签署了提案的Polar方案才是接下来的主角。LDPC早在1962年就诞生了,这是最早的逼近香农极限的信道编码,比上文提到的Turbo码早了31年,也正是因为它比别人早了一步,当时的硬件条件无法满足它的需求,所以它被遗忘,直到1996年才重新引起大家的关注,后来被广泛应用在WiFi、深空探测、卫星和地面数字电视及HDD、SSD存储系统等领域,它的优势在于高效的并行译码构架,使得它的译码器在硬件实现复杂度和功耗方面均优于Turbo码。Polar码诞生于2008年,是近年来信息论学术界的一只新秀,同样也是一种理论上可达到香农极限的编码方案,它兼具较低的编码和译码复杂度,不存在错误平层(error floor)现象,误帧率(FER)比Turbo码低得多,Polar码还支持灵活的编码长度和编码速率,各方面证明比Turbo码具备更优的性能。看完了背景,我们就直接来到了结论环节,第86次会议确定了数据信道长码使用LDPC方案,第87次会议确定了数据信道短码使用LDPC方案,而控制信道eMMB场景则采用了Polar方案,总而言之就是数据信道归LDPC,控制信道归Polar。那么问题来了,什么是长码,短码,控制信道,数据信道,eMMB场景?长码和短码是比较容易理解的概念,优化的编码致力于用最短的二进制位数表示一个指令,越短效率越高,所以一般短码代表常用的指令,长码代表不常用的指令。数据信道和控制信道则引用以前看到过的一个栗子:数据信道主要传输指令和同步数据参数等,数据信道主要传输数据,如果把整个数据比作货车,控制信道相当于控制货车行驶系统,通过接受指令控制货车的行进,数据信道相当于货车的车厢负责装载货物数据。最后是eMMB场景,3GPP定义了5G应用场景的三大方向——eMMB(移动宽带增强)、mMTC(大规模物联网,海量机器类通信)和uRLLC(超高可靠低延时通信),这三个概念大家应该是听得比较多了罢,这里就不废话了。最后针对5G的信道编码,网上流行的一个观点是“One code does not fit all”,传说中“一招鲜吃遍天”的时代大概真的已经过去了。

Turbo码译码器示意图  图自搜狐

MIMO这个概念这两年大家应该见得蛮多了,4*4MIMO当年还是一个重要卖点呢,那么这个MIMO还有上文说的SISO又是啥?SISO(single input single output)即单输入单输出系统,它是采用单根发射天线和单根接收天线的通信系统,即为传统的单天线系统,与之相对的是SIMO、MISO和MIMO,即单发送多接收、多发送单接收、多发送多接收。所以为什么我们要在香农公式之后引入SISO/MIMO这个概念?因为香农公式是基于单发射天线、单接收天线的SISO无线信道的,也就是说在一定带宽和信噪比下,SISO无论采用什么样的编码和调制方式,系统容量都不可能超过香农公式极限,而目前广泛使用的Turbo码、LDPC码,使信道容量逼近信道容量极限。这种情况下多加几只天线这种看起来简单粗暴的方式就登场了,单天线仍然遵循香农公式,然后进行加法组合,信道容量瞬间就扩大了好几倍,所以在4G时代,MIMO技术得到了广泛的应用,从1*2,2*2逐渐发展到了2*4和4*4。此外在MIMO技术中,通过智能波束成型,将射频的能量集中在一个方向上,可以提高信号的覆盖范围,这两项特性足以使MIMO成为5G的核心技术之一,而5G时代的MIMO也将进一步发展为Massive MIMO,大规模提高信道容量和覆盖面积。

然后我们还是要回到香农公式本身来谈频率,信道带宽就是我们的下一个目标,这家伙是不是乍看上去和频率差不离?毕竟我们所谓的移动通信是通过电磁波来实现的嘛。上文我们已经说了信道容量与带宽成正比,也就是在同样的编码技术下,信噪比不变时通信频率越高能传输的信息量就越大,然后这里必须要提出一个观点,无线频谱是宝贵的资源,就像我们熟知的卫星轨道一样,必须是要有明确划分的,类似于一山不容二虎,乱来是肯定不行的,而且,在频谱这宝贵的资源库里,并不是所有的频段都那样美好且实用,我们生活在一个充满了电磁波的世界里,但能够用于移动通信的频段却不是我们想象的那样随拿随用的。关于电磁波这个基础的公式大家应该都晓得:c=λf(c为真空光速,约为3×10^8m/s,λ和f分别为电磁波的波长和频率)。可见,在真空光速不变的情况下(暂时不会变),频率越高,波长越短,而在波的传播过程中,通过不同介质时,会发生折射、反射、衍射、散射及吸收等等,波长越长其衰减也越少,电磁波的波长越长也越容易绕过障碍物继续传播。这也就很好地解释了为什么我们一直在说5G信号绕射能力差,需要更多的基站,就像常用WiFi的2.4GHz频段和5GHz频段的差别一样,相信大家都有感觉,隔着几堵墙的话5GHz的WiFi信号强度必然比2.4GHz的WiFi差。同样的道理,频率较低的电磁波,虽然传播距离和信号强度有一定的优势,但是携带的信息量却大大减少了,那么在我们使用的通信频段中,有没有在信道容量和传播距离这两者之间达到平衡的频谱呢?当然有,这时候传说中的700MHz黄金频段就闪亮登场了,特别是在5G时代,700MHz频段因为兼具了较大的信道容量和较强的透射能力两方面的优势所以一直受到各大运营商追捧(国外的700MHz频段拍卖动辄数亿美元),这样另外一个问题就来了,频段这项宝贵资源到底谁来用?

频段拍卖这类的新闻我们应该经常看到,5G时代的更使得频段争夺愈发激烈,我们也都知道国内的频段是由工信部为四大运营商合理分配的,当然3GPP在制订标准的同时,就已经对会用到的频段进行了统一规定。相信很多人还对当年所谓的6模43频全球全网通有印象,这就是因为4G时代频段划分后不同国家不同运营商选择了不同频段之后产生的,当然也和硬件基带的支持有关。我们来看看5G标准中关于频段的详细划分,其中FR1频率范围(450 MHz - 6000 MHz),FR2频率范围(24250 MHz - 52600 MHz)。

图自5G通信

图自5G通信

图自5G通信

图中,TDD为时分双工模式,FDD为频分双工模式,SDL 为补充下行链路,SUL为补充上行链路,这里解释一下TDD和FDD(其它两个没搞懂),这两个名词相信大家也并不陌生,4G时代TDD—LTE和FDD—LTE这两个可算是高频词了。在TDD模式的移动通信系统中,接收和传送在同一频率载波的不同时隙,用保证时间来分离接收和传送信道,而在FDD则是在分离(上下行频率间隔190MHz)的两个对称频率信道上,系统进行接收和传送,用保护频段来分离接收和传送信道,它们都是通信中使用的双工技术之一,也各有优劣,这里就不深入讨论了。我们回到频段上,早在2018年底,工信部就已经为三大运营商划分了5G实验频段,中国电信获得3400MHz-3500MHz共100MHz带宽的5G试验频率资源,中国联通获得3500MHz-3600MHz共100MHz带宽的5G试验频率资源,中国移动获得2515MHz-2675MHz、4800MHz-4900MHz频段的5G试验频率资源,最终在今年6月6日发证时三家的频段并没有太大变化,倒是中国广电成功拿到了传说中的黄金频段让人羡慕。整体来看,无论是政策倾向还是产业发展,3.5GHz频段具有更大的优势,移动所占据的2.6GHz频段则需要进一步深耕,任重而道远。

从频段划分图出发还有一个重要的概念需要谈一谈——毫米波。从c=λf公式出发,我们得到的毫米波的频率范围大概是30GHz—300GHz,因为其带宽大,波束窄等特性被广泛应用于雷达、遥感等领域,而5G时代的到来更意味着它的特性可以在通信技术上发挥更大的作用,目前中兴已经完成了26GHz频段的相关5G基站实验。

到这里技术层面上其实还有很多想讲的,因为作为一个完全的门外汉看到一个个术语都会觉得很新鲜,核心的OFDMA多址技术,自包含集成子帧,频谱共享等都还未提及,涉及应用的D2D和M2M都很有意思,更不用说被反复提及的云游戏及万物互联……

站在全民5G时代即将到来的节点,我常会想起两个故事:2010年上海世博会时现场有4G技术的展示,当时现场的专家接受采访时说中国的3G才开始普及,4G要大规模应用估计要等到10年后了,我是没有经历过3G时代的,于我而言当时信息极为鼻塞,所以我无从判断专家所言,可是现在,在可预见的明年,5G必将在全国范围内大规模铺开,甚至很多机构都已经开始了6G的预研,那么再过10年呢?小时候写作文有一个题材很受欢迎——未来的生活,那时候总是在作文中畅想2020年或者2025年时家中全是智能机器人和家具,机器人管家会为我安排好生活中的一切,马路上的车全是自动驾驶而且水陆空三栖的,一言不合就上天下水,对于相当一部分人来说,当年幻想的那些其实有很多都已经出现在了我们身边,那么再过20年呢?大概再博学的人也无法精确预测明天会发生什么,更不用说10年甚至20年之后了,但是我们亲身体会到的这些变化却让我们对未来充满了期待和信心……

引用:

1.【何同学】一看就懂!用水讲明白为什么5G更快(https://b23.tv/AV66210564)

2.「小白测评」5G现状大体验 我们离5G到底还有多远(https://b23.tv/AV65141563)

3.5G的关键技术是什么?一文全读懂!(https://zhuanlan.zhihu.com/p/57133255)

4.5G将用到哪些频段?就这一篇给你全部说清楚!(https://sohu.com/a/252684277_246493)

5.“Polar码投票”闹剧,考虑过信道编码的感受吗?(https://sohu.com/a/231410837_120921)

6.频段和信号那些事:浅谈LTE的MIMO多天线技术(https://www.ithome.com/0/417/678.htm)

7.IT之家科普:5G移动网络标准是如何出炉的(https://www.ithome.com/html/it/359546.htm)

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