苏ICP备112451047180号-6
未来普及的通信系统的容量大小要得到两到三个数量级的提升，灵活，快速发展和成本低廉/能源效率高的通信系统将彻底改变我们设计与使用无线网络的方式。
从网络基础设施的角度来看，重点是放在“任何时间-任何地点”，通过小的蜂窝网络体系结构和异构蜂窝网络来实现包括在小区边缘在内的，无处不在的、实时数据率高的通信。从普及系统的观点来看，物联网的构想表明计算和无线通信之间的集成即如计算机、传感器和日常用品配备收发器等针对一个可靠的连接的东西无处不在。从回程带宽，网络资源共享和优化的角度来看，基于云计算的处理和无线接入网络虚拟化对平衡实体和虚拟的程度的集中化资源管理提供了一个革命性的方法。
在这篇文章中，我们分析以上三个趋势与当前关键技术的推动因素以及评估合适的性能优点为了在2020年以后无线电变革那个时代而准备。
无线演化趋势和挑战
摘要：所提出的系统概念的核心目标之一就是在显著增加网络密度的同时，尽量保证每个用户的带宽。
在过去的十年里，蜂窝网络已经从无处不在的覆盖语音通信服务提供商进化成一个随时随地可用的访问端口。从在第二代(2 g)通用分组无线服务(GPRS)的几kb/s到最新的长期演进(LTE)系统中的几十Mb/s，高数据速率、网络数据服务使蜂窝网络支持数据的速率在一个层序中实现三个量级的增加。然而因为对移动数据带宽的需求在以前所未有的速度增长，这些第四代(4 g)的数据速率可能很快被证明不够用。最近由全球性组织[1]进行的的市场研究表明，无线电论坛[2]，通信企业[3]还有经营者[4]指出每年移动数据流量翻了一番。由这几个趋势可以证明，预测未来十年，面对这种需求时我们将会遇到所谓相当于现在1000 倍的数据挑战或产能不足：
1.移动设备的数量增加：到2017年预计设备/持有人的平均数量预计达到1.4
2.在未来随着数十亿有着联网及通讯功能的低速数据传输设备部署和投入操作，机器与机器(M2M)之间的相互联系将更加深入。
3.高端便携设备比如平板电脑和智能手机的使用量增加。到2017年，每一部智能手机预测每月将产生超过2.7GB的流量（相对于今天的350 MB /月）。
4.使流量短缺的移动视频业务的转变：当前，视频流量的一半是移动流量，然而在未来五年内，视频流量将在下载流量中占据主导地位，其中大约三分之二是移动流量。
现有的无线接入解决方案，如最新推出的LTE，及其相应的进化版本(LTE-Advanced)，可能无法满足这些要求。尽管国际电信联盟(ITU）期盼，工作项(IMT 2020 +)[5]也建议尽快推出最新方案，然而就现实的频谱效率的水平而言，传统的单链路物理层(PHY)优化技术似乎已经耗尽了他们的潜力[6]。 基于转换概念的多单元多链路跨层[物理层-媒体访问控制(MAC)]技术，如协调多点(CoMP)，或者网络多重输入多路输出(MIMO)[7]，可以将所有的干扰通过合成成为有用的信号来增加系统容量，从而解决目前蜂窝小区边缘用户所承受的可伸缩性的问题。高密度多层异构网络部署或者叫异构网络，被授权[8]在各种领域（频率、时间、空间、动力和代码）运用干涉协调方法来使应用传输正交化。然而这些只是处理产能不足的替代方法，他们缺乏可伸缩性并从根本上限制了可用的带宽资源。现有的基于移动电话的架构只是基于只有有限处理能力和内部通信信号容量的独立工作单位而构思，支持访问节点合作需要复杂的协议和灵活和高效的信令开销设计，因此，与他们的潜在的理论预测相比拟议技术实际的好处是微不足道的[9]。
在本文的以下部分，对2020年及以后无线的基础进化的方向，即异构网络架构、M2M通信和基于云的广播接入网络这三个设想中的系统概念的趋势中的每一个都进行了讨论。市场预期，主要限制因素以及有前途的技术的推动者决定了这里每个系统概念的发展趋势。
在异构网络架构中的分层合作和协调
基于一个永远致密接入点(AP)部署这个概念的小区分层结构 (HCS)，比如微型的中继单元和机械化的集群，提供了重要的容量的增益，这时一个主要缺陷出现了：小区边缘用户占有更高的比例。随着用户/设备的数量增加,运营商增加小区的密度，这意味着小区边缘用户的比例相应增加。这个问题通常导致随着设备的增加每个用户可用容量的减少。HCS原本预计将提供更灵活的部署和更大的容量，但是在网络中越来愈多的信息交流使得越来越多的网络元素用于维持一定的服务质量(QOS)。
合作与协调
摘要： 通常协调可以假设成一个集中控制器，它观察在环境中所涉及到的众多元素的变化并作出决定，这个集中控制器使元素分立或联合,调整诸元素的行动，在一定的约束条件下，使单个元素以及元素集体性能优势最大化。
从管理不断提升的干扰等级的角度来看，伴随着新技术上的挑战，可以在宏单元网络中部署大量的小型蜂窝小区来作为一个覆盖。信息理论和无线通信网络上的最新研究已经表明有两个备用技术能够克服干扰的障碍。
1） 协同，顾名思义，就是一个元素对另一个网络的元素资源的利用。举例来说，协作式的中继转发器,由于它们有很多优势包括提高覆盖率，降低传输能量和提高网络的吞吐量，从而引起了相当大的关注。然而由于相比非协作式[10]，协作式有额外的传输，它也可能增加整体干扰水平，因此仔细的考量是需要的。协作涉及到的信息交换基本上都在数据平面，因此，无法控制的协作很容易提高系统整体噪声水平。
2） 通常协调可以假设成一个集中控制器，它观察在环境中所涉及到的众多元素的变化并作出决定，这个集中控制器使元素分立或联合,调整诸元素的行动，在一定的约束条件下，使单个元素以及元素集体性能优势最大化。
3） 在第三代合作伙伴计划(3GPP)，CoMP中描绘了许多协作/协调的途径，在数据量上的变化，有收发器节点通过回程网分享的控制信息，而且到多大程度上的协作也已经被应用（例如，完全的网络协作与以集群为基础的方法相抗衡）[11]–[15]。在最近的一次基于干扰对齐的方法(IA)[16]，在不需要的用户接收空间的情况下，干扰发射机预编码它们的信号来匹配，来让这些接受机抵御更多的干扰以防其他可能的发生，当信号传送器超出它们自己链接最大化的性能以及允许其他用户抵御干扰时，这可以被视为一种合作的方法。
多等级体系层系统的概念
为了满足的在未来无线网络中的可扩展性和自适应性这种具有挑战性的性能需求，我们需要引入一种多等级体系层协调与合作系统概念，同时最大限度地减少所需的信息层间交换。如此系统概念的核心目标之一就是在网络密度的急剧增加的同时保持每个用户的信道容量，与此形成对照的传统网络则是随着网络密度的增加每个用户的信道容量减少。见图1：
在不论网络密度保持每个用户的信道容量是一个雄心勃勃的目标，最近关于协作式多输入多输出的研究已经提供了至少在特定的理想条件下[17]，这一目标可以能够实现的证据。研究表明,在特定的场景中，通过运用协作技术，该系统容量可以与设备的数量呈线性比例关系。利用协作式多输入多输出的收益，分布全球的多输入多输出协作得以实现，而且通过这种方法可以完全避免成为一种限制的干扰。容量可能会进一步增加，如果通过协调，在同一时间在集群/节点中的多个传输是可能的。以次为例，这意味着通信双方彼此都互不干扰。当每个集群都可以不断被细分为更多的集群，则上面的拓扑将延长至一个新的层次。
在信令开销的限制下以最优容量比例为目标
因为在未来无线网络[18]中分布式多输入多输出（D-MIMO)网络（也以网络MIMO而被知晓）的潜力能够满足高数据速率的要求从而引起人们研究的兴趣。通用系统模型是由许多的沟通着大量的客户（服务节点）的分布式接入点构成，它形成一个虚拟的模仿了传统托管式的MIMO系统的MIMO天线阵列。根据接入点的数量和客户数量之间比率关系，网络元素之间的共享的信息种类，几种针对抑制干扰的与众不同的技术被提出，这其中包括间接寻址，暗文件编码，多用户联合波束成型。
由于实质性的信息的数量必须在互联网元素之间分享以执行各种操作随着接入点和客户的数量增加，信令开销显著增加，例如信道状态信息(CSI)估计，时间/ 频率同步，以及数据共享。从这层意义上来说，当所有的发射机在框架的数据部分中交流，有效的和速率，也就是，广义上实际的传播信息比特率与信息理论上的总速率[19]相比由一个不可忽视的因素而减少。在[21]，是这样显示的，这样的系统的限制因素不仅是其复杂性和骨干有线网络上的信令开销，而且还有信道估计量的内在局限性。
一个D-MIMO的最优分区（图2） 在最大有效和速率方面进行了研究，通过制定分区优化问题作为简洁的渐缩问题并且计算其精确解。
在图片3中，描述了在理想情况下接入点的数量与规范化和速度(NSR)之间的函数，且不考虑开销连同有效的NSR的实现与提出的最优分区不同信噪比(SNR)和通道一致性时间(CCT)值。（也就是通道随着时间的推移的变化程度）
最优容量比例是SNR与CCT的一项功能。随着接入点数量的增加，由于在上面的信令开销的增加，容量拓展一般并不与之保持线性关系。虽然如此，性能依然大大提高，并且随着CCT的增加越来越接近理想情况。
新的多址概念 机器对机器通信
在蜂窝网络上的M2M通信引起许多技术挑战，主要是由于它需要支持大量的设备和小数据传输，它有着各种各样的QoS要求及其广泛的应用范围。
绝大多数现有的M2M应用程序（如：短消息服务）使用GPRS，因为它为M2M的部署提供了一个可管理的，有成本效益的方法，只要设备的数量保持相对较小。GPRS对于手持终端用户的数据采用数据包打包分组的原则，比如互联网协议信息到达GPRS终端及（或）外部网络或者从它们那里出发。GPRS是为猝发性的传输而设计的，其典型的传输是由几个M2M 应用程序生成的。用GPRS支持M2M 应用程序和服务的选择让提供即时M2M业务项目的供应商和服务提供商的进一步认为，它具有低成本和部署方便，无处不在以及国际可操作性的优势，它拥有开放化和标准化的优点，能在移动运营商之间自由漫游，这些优点都已经通过测试而得到证实。虽然如此，GPRS也因为未来M2M应用程序的场地适用性导致一些局限性引起了严重的关切。
一个GPRS小区的频谱效率一般不超过100–150 kb/s/小区/MHz。如果用户的声音被认为是活跃的，支持数据的用户数量则变得有限（30<)。因此，显而易见的是，GPRS的容量并不适合支持设想的每小区有成千上万设备的M2M应用程序和服务。
在LTE上支持M2M的限制
摘要：为了满足未来的无线网络可扩展性和自适应性这种具有挑战性的性能要求，我们需要引入一种多层次层级协调与协作系统概念。
相比如高速数据包访问(HSPA)技术之类的第三代分组数据服务，，LTE提供更大的容量和更灵活的广播资源管理。但是LTE一直为宽带应用程序而设计的，然而大多数M2M 应用程序发送和接收少量的数据，这导致有效载荷与所需要的控制信息以及可行的传输协议之间的比率不合理。重要的方面，比如对低能耗设备或更低的延迟的需求，为了M2M通信必须被考虑进去。为了满足这些需求3GPP引进了大量的机械化通信研究和工作项目。
分组调度在保证QoS 要求的时候是优化系统资源利用率一个关键的RRM机制。在LTE中，为了实现物理资源块对用户设备（UEs）及（或）MTC设备的最优分配，调度器应当在很快的时间内利用信道以及传输信息，因此，携带着信道质量、传输和配置信息的相关的上行(UL)和下行信号通道是必需的。然而，M2M传输有其独特的特征，比如大量的设备和低数据负载性质，调度困扰既复杂度和信令在引人注目的增加。根据3GPP规定，达到十个UE（或MTCD）可以支持一个单独的子帧。因此，支持成百上千的MTCD需要同步访问共享渠道，作为未来M2M前景的设想是不可行的。LTE在下行链路还提供了一种随机存取的可能携带下行链路调度请求的传输通道。这是做的方法是通过一个竞争机制提供一个通往每个小区64个可用正交序列之一的通道。如果更多的信息需要传播，冲突可能会发生。
除了支持大量的(通常是小数据)M2M设备的需求，另一个主要的技术难题是M2M 的QoS特性的动态范围过大。已经在3GPP中规定下以及基于资源类型[保证比特率(GBR)/non-GBR]的服务分类（或无线电承载网络）,优先的顺序，封包延迟预算，和丢包率的特点一组有九个等级的QoS。然而，在M2M中调度实体不得不处理极其多样化QoS标准，例如，延迟的公差可能从几十毫秒（冲突观测）到几分钟(环境监测），另外公差的错误率可能会有相应的规模。
在无限世界2020年使M2M实现
数种方法已经被提出以应对现有系统的缺陷，来支持设想的M2M通信境况，包括基于群组的调度来减少开销的信号与变量时间间隔的半持久性调度。
由于人们必须仔细选择每一层级的数量与范围来匹配不同的通信特征，所以对于采用和实现M2M的愿望是最重要的是MTCD的 QoS类定义的问题和引入新的MTCD-QoS 类标识符(QCIs)。鉴于一开始并不能知道M-TCD的拓扑和个体特性[24]，与当前的策略相反，根据特定的应用程序情形构造一个动态的QoS层级，可能更合适M2M通信。
一个关于调度周期，提供的话务负载和QoS的要求，分组延迟和掉包率的分析模型被提出。该模型可以用于优化调度决策以满足概率QoS 目标，估算最小的带宽预先留着来为了不同的M2M加载。
在图4，延迟停机的表现说明固定的情况下定期调度M2M设备，考虑到排队意识，决定提出简单计划扩展。这显示了排队意识能够降低调度周期（免费资源块）以牺牲的信号分配来报告缓冲区状态。
在未来无线系统中启用M2M可能需要考虑两个进化的路径，针对减少额外信令开销以及构造动态的QoS的阶层，和一个革命性的途径，强调在后物联网时代反思我们设计无线网络思路的需求。结合基于竞争和通道预定的优点实现聚合多数据流从各种设备到一个资源模块的新的物理层解决方案以及新的混合多址方案必须被开发。以前要求设计数据结构和资源管理策略要有灵活性和自适应性。后者要求引入混合协议，它决定基于预期的吞吐量和协议的复杂性之间权衡要使用的访问模式。这种混合竞争/预订协议被提出了，这个预计吞吐量将通过一个基于排队理论的分析框架预测。
基于云计算的无线访问架构使一个新的无小区系统概念得以实现
摘要：新的物理层解决方案要得以实现，必须结合竞争机制和预定通道的优点，发展从各种设备到一个资源块的多个数据流的聚合以及新的混合多址方案。
合作与协调技术的应用范围和采用M2M在未来无线通信的可行性似乎天生的被以基本小区为中心且主要依靠有限的处理和信号功能的独立的工作单位为设计原则的系统概念限制住。在服务节点的数量日益增长的时候保持每个用户容量这一雄心勃勃的目标需要通过有效的干预，而且还要求有一个已经基于无小区网络架构且被一个超核心实体控制的革命性的系统概念。在这种情况下，小区边界崩塌和大量廉价的通道提供的基础设施单位几乎被部署的无处不在。这些单位通过回程网络连接到基于云的基础设施，在那里D-MIMO通信处理得以进行。新系统概念的内容包括：
1）大量的基础设施访问节点，且至少与服务设备的数量一样多
2）全球化的且集中的数据通信处理
3）通过大量的空间自由度来实现以用户为中心的优化
4）由一个共同设计和优化的实体与虚拟的基质构成的一个新的系统架构； 物理基质包括所有无线物理实体，然而虚拟基质涉及驻留在云中的所有处 理模块的管理，而物理基质元素被动态映射到虚拟基质上。
统一资源管理：当物理层和介质访问控制边界崩溃
在未来的无线网络打破干扰屏障不能仅仅依靠单个无线创新，比如分区D-MIMO的采用，由于两个重要的因素：
1）所涉及到的信令开销的数量限制
2）随着节点数量的急剧增加所涉及的处理的复杂度
无小区无线视点引进了一个以用户为中心的系统观念，在那里每个服务节点普遍地享受仿佛在网络中只有他们自己的可用性带宽，他们被给予足够的自由度，足够的回程带宽,四周充斥着CSI的信号，和在实时支持D-MIMO的处理能力。获得足够的可用的空间自由度依赖的设想的超高密度网络的部署，在那里有大量的AP，至少和被服务的节点的数量一样多，还有潜在的低复杂度和高能量效率。协调与合作最适合用来最大程度提升性能和最大限度地减少回程和反馈信号的开销。为了跟上大规模的MIMO处理以及涉及到的优化，无线工程需要包括和合成两个关键科学/技术概念：
1.集中式处理基于云计算的虚拟无线电访问网络体系结构
2.大型复杂系统的优化
成功集成这些基于云计算的未来无线系统架构的重要的支柱取决于两种不同类型的映射：有效的实体（无线)到虚拟(云) 资源的映射，和通过大型复杂系统的约束条件，准确制定与表达无线网络设定。
从无线工程视角来看，寻址统一资源管理(阶层)，也就是说一组（副）服务和服务节点的选择以及通过基于云计算的处理方法合作与协调计划被实施，和大系统优化，在一个超高密度部署景境中，那里的AP节点至少和服务节点一样多，这涉及到三个重要的研究挑战：
1.信号-干扰-噪声比率（信干躁比）分布随着网络密度增长而增长。
2.最优分区的D-MIMO问题涉及到为了优化有效吞吐量
3.动态和阶层的问题自适应的解决方法
仅有协调的情况下的URM
了解一些URM所收获的基本益处和预期表现，第一个对只协调(不合作)的情况进行了研究。大量的服务节点，至少与被服务节点的数量一样多，被考虑进一个无小区的情境中。URM的目标是去选择最优的服务—被服务节点对来分享所有的网络资源（时间、频率......）通过利用可用的空间自由度和最优分配发射功率。最优性需要考虑而不仅仅是考率总网络速率和每个节点的速率，也要考率这些方面：回程，信号，和计算复杂度
在图6，描述了URM的性能协调收益越来越多的服务的节点在两种不同情况下：固定的功率分配和通用动力优化。在这两种情况下，连接对选择是基于一个简单的最好的服务节点通道的标准，URM利用多个服务节点多样性的收益。预计，在大型系统优化的进展与云计算应用的虚拟化将改善这个比例。
无线世界2020-展望与挑战
在这篇文章中已经呈现了最重要的无线接口的挑战和预计能在2020年以后有前途的塑造无线未来的技术推动者。一方面，维持每用户/服务节点容量的要求，随着节点数量的增加而提高，伴随着永久致密的小型小区和HCS网络的出现，支持数十亿机械式通信的需求，探寻最优(线性)扩展能力的引进。另一方面，最优容量扩展是可能实现的但只能在在合理的回程带宽才能有意义，信令开销，和计算复杂度的假设。
实现这一愿景可能涉及三个范式变化,导致新型无线系统的概念：
1）依赖有效的协调和合作的结合来实现最优的扩展能力的一个多个层次层系 统的概念。
2）灵活和自适应多址接入方案来支持大量的有着多种QoS要求的机械，依 靠预定安排和随机访问原则的有效结合
3）一个无小区系统概念，其中物理层和媒体访问控制边界崩溃在一个用户中 枢的方法由网络MIMO集成，大型复杂系统的优化，和基于云的无线接入网 络虚拟化来实现。
鸣谢
作者希望感谢她的研究集团的成员，Antonis Gotsis博士，Athanasios Lioumpas博士，和Petros Bithas博士，为了他们提供的一些模拟结果也为了许多鼓舞人心的讨论。