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5G无线网节能关键技术

5G小区带宽是4G的5倍以上，且室外主要使用复杂度较高的64/32通道Massive MIMO设备，导致5G基站功耗极高。数据显示，2019年初5G基站功耗约为4G基站的2~3倍，高功耗是运营商大规模部署5G面临的棘手问题。从5G基站节能的需求、目标出发，聚焦于软硬件节能技术的研究发展，硬件部分主要从功耗分布分析和硬件方案研究展开，软件部分主要包括亚帧静默、通道静默、浅层休眠和深度休眠等节能关键技术，最后根据试验结果提出相应的技术需求和应用场景建议，以降低基站功耗，实现更加绿色、高效、可持续发展的5G网络，满足5G发展的需求。

  • 2021-11-30
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未来移动通信频谱兼容共存研究方法浅析

移动通信赖以生存与发展的根本——无线电频谱资源是有限、宝贵的国家资源。面对未来移动通信网络承载能力要求不断提高的趋势，寻找可用、好用的频谱资源愈加困难。“兵马未动，粮草先行”，频谱研究是移动通信可持续发展需开展的首要工作之一。其中，开展频谱兼容共存研究，寻找业务间共用的技术边界，是非常关键的环节。

  • 2021-12-01
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面向6G的非正交多址接入关键技术

非正交多址接入技术凭借其良好的过载性能被认为是满足下一代移动通信（6G）超大连接、超低时延和高可靠性需求的关键技术之一，但目前相关理论研究尚不充分，且其应用仍面临着接收机实现复杂度过高等问题。首先提出了复杂度受限下NOMA设计理论模型，接着给出了NOMA系统的发送端理论分析和接收端方案设计，进一步提出了一种基于可靠性的期望值传播算法，仿真结果表明在性能损失可接受范围内，复杂度较EP接收机降低了约35%，最后，将NOMA与多入多出技术相结合，进一步提升系统的性能，为低复杂度、逼近容量界的NOMA方案设计提供了理论和关键技术支撑。

  • 2021-12-01
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6G定位的潜力与挑战

在部署5G网络的同时，6G技术进入了研究起步阶段。围绕6G与无线定位技术，首先从直接和间接定位的角度对定位技术进行总结，并分析5G定位增强以及存在的不足。然后提出面向6G定位技术展望，重点分析了太赫兹通信技术、SM-MIMO超大规模天线阵列、融合定位、人工智能等6G技术发展对定位技术的影响。最后分析了6G技术应用于无线定位存在的挑战。

  • 2021-12-01
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面向未来的陆海空天融合通信网络架构

为了实现全球化的无缝网络覆盖，陆、海、空、天四位一体化融合通信已成为未来6G通信的发展趋势。对陆海空天一体化通信的网络架构及对应的关键技术进行综合分析与设计，并进行一项平流层通信试验案例分析。首先，简要回顾陆海空天融合通信的的发展背景；其次，详细讨论陆海空天融合通信系统的三项关键技术：3D网络建模、频率规划以及移动性管理，特别地，强调一种基于Binomial-Delaunay四面体的新型网络模型；基于该模型，进一步讨论了频率规划方案和节点综合移动模型；然后，扼要讨论3D网络中的无人机信道建模、动态频谱资源共享、干扰管理和基于AI的网络设计等四项关键技术；最后，作为空间网络架构演进中的一环，提出一种分层、异构式融合通信网络架构，并展示一个近期完成的平流层通信试验。

  • 2021-12-01
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面向空天地一体多接入的融合6G网络架构展望

空天地一体网络架构是6G的核心方向之一，被ITU列为七大关键网络需求之一[1]。6G的空天地一体网络架构将以地面蜂窝移动网络为基础，结合宽带卫星通信的广覆盖、灵活部署、高效广播的特点，通过多种异构网络的深度融合来实现海陆空全覆盖，将为海洋、机载、跨国、天地融合等市场带来新的机遇。国内外产业已经开始积极布局，美国SpaceX公司正在积极储备太空能力、欧洲也在积极开展OneWeb等项目，希望打造规模巨大、覆盖全球的低轨卫星互联网，以抢占卫星网络的运营先机。

  • 2021-12-01
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未来6G网络内生智能的探讨与分析

将机器学习技术应用到未来6G网络使其具备内生智能，是未来移动通信系统发展的重要趋势之一。对将机器学习技术引入到6G网络的必要性、可行性进行分析，并给出了一种网络内生智能的方式。同时对网络内生智能所引发的机器学习建模问题、模型部署/更新问题、如何应用强化学习的问题、以及标准化问题进行了探讨。这些问题需要在无线网络内生智能化进程中被关注和进一步研究。

  • 2021-12-01
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多接入边缘计算MEC技术及业务发展策略

随着互联网视频的高清化、万物互联的泛在化、互联网+行业的智能化发展，集约化的云计算模式难以完全满足客户和业务的需求，边缘计算兴起。欧洲电信标准协会ETSI在2014年成立移动边缘计算（MEC, Mobile Edge Computing）工作组并推动相关标准化工作，在2016年，ETSI将此概念从移动通信网络延伸至其他无线接入网络（如Wi-Fi），拓展为多接入边缘计算（Multi-access Edge Computing）[1]。3GPP标准组织在5G架构中亦考虑了网络边缘的接入和分流，5G核心网中设计了用户面的分布式边缘下沉网元UPF[2-3]。思科公司等提出雾计算，卡内基梅隆大学提出微云/云朵Cloudlet计算架构[4]，Linux基金会发起EdgeX Foundry项目[5]和Akraino Edge Stack[6]，AWS、Azure、阿里云等均发布了边云协同的边缘计算产品如AWS的Greengrass[7]。这些概念、方案和计算架构面对的问题和解决思路类似，只是在边缘计算点的部署位置、具体的服务对象、技术实现上有所不同，实际上从数据源到云计算中心路径之间任意节点均可定义为“边缘”，各类提供商基于自身优势和面对的应用场景选择各自的切入点，提供了多样化的边缘计算产品和服务。本文重点探讨电信通信网络中的多接入边缘计算MEC。

  • 2021-12-02
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