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  • 移动互联网关键技术

    千次阅读 2016-12-06 11:45:38
    因此,尽管许多挑战,HTML5对于提供跨多个平台的应用的机构来说是一个重要的技术。 2.多平台/多架构应用开发工具 大多数机构需要应用开发工具支持未来的“3 x 3”平台与架构,即三个主要平台(Androi
     
    
    1. HTML5
    HTML5对于移动应用便携性意义重大,但是它的分裂性和不成熟会产生许多实施和安全的风险。然而,随着HTML5及其开发工具的成熟,移动网站和混合应用的普及将增长。因此,尽管有许多挑战,HTML5对于提供跨多个平台的应用的机构来说是一个重要的技术。

    2.多平台/多架构应用开发工具
    大多数机构需要应用开发工具支持未来的“3 x 3”平台与架构,即三个主要平台(Android、 iOS和Windows)和三个主要架构(本地、混合和移动Web)。工具选择是一个复杂的平衡行动,权衡许多技术和非技术问题,如生产效率和厂商的稳定性。大多数大新机构将需要一些工具组合提供他们需要的架构和平台。

    3.可穿戴设备
    智能手机将成为个人局域网的中心。个人局域网由身体上的健康医疗传感器、智能首饰、智能手表、显示设备(如谷歌眼镜)和嵌入到服装和鞋中的各种传感器组成。这些技术设备将与移动应用沟通,用新的方式提供信息,在体育、健身、时尚、业余爱好和健康医疗等方面推出广泛的产品和服务。

    4. 高精确度移动定位技术
    知道一个人的精确位置是提供相关位置信息和服务的一个关键因素。利用室内准确定位的应用现在使用Wi-Fi、图像、超声波信号和地磁等技术。可以预期的是,使用新蓝牙智能标准的无线信号的应用将增长。从长远看,智能照明等技术也将变得非常重要。准确室内定位技术 与移动应用的结合将产生新一代非常个性化的服务和信息。

    5. 新的Wi-Fi标准
    新的Wi-Fi标准,如802.11ac、11ad、11aq和11ah,将提高Wi-Fi性能,使Wi-Fi成为遥测等应用更重要的技术部分,并且使Wi-Fi能够提供新的服务。在未来五年里,随着机构中出现更多的具有Wi-Fi功能的设备,随着蜂窝工作量转移更流行,以及定位应用需要密度更大的接入点配置,对于Wi-Fi基础设施的需求将增长。新标准和新应用所需要的性能产生的机会要求许多机构修改或者更换自己的Wi-Fi基础设施。

    6. 高级移动用户体验设计

    领先的移动应用将提供不同寻常的用户体验。这种用户体验是采用各种新技术和方法实现的,如动机设计、“安静的”设计和“好玩的”设计。设计者还创建 能够应对移动挑战的应用,如部分用户关注和中断或者能够利用增强现实等新颖的功能来使用这个技术。领先的消费者应用程序将为用户界面设计制定一个高标准。 所有的机构必须掌握新的技能并且与新的伙伴合作以满足用户日益增长的需求。


    7. 企业移动管理
    企业移动管理(EMM)这个词解释移动管理、安全和技术支持等技术未来的演进和融合。企业移动管理包括移动设备管理、移动应用管理、包装和集装箱化以及企业文件同步化和共享的一些因素。这些工具将成熟,应用范围扩大并且最终解决智能手机、平板电脑和PC上所有流行的操作系统的移动管理需求。

    8. 智能对象
    到2020年,成熟市场的普通富裕家庭都会有数百个智能对象,包括LED灯泡、玩具、家用设备、体育设备、医疗设备以及可控制的电源插座等。这些家庭智能对象将是物联网的一部分,其中多数设备能够以某种方式与智能手机或者平板电脑中的应用沟通。智能手机和平板电脑将执行许多功能,包括遥控器、显示和分析信息、与社交网络配合监视能够发微博或者发帖的“东西”、支付订阅服务费、订购更换耗材和更新对象固件。

    9. 测量与监视工具
    移动设备的多样性使全面的应用测试成为不可能的事情。移动网络不确定的性质和支持移动网络的云服务能够产生很难发现的性能瓶颈。通常叫作“应用性能 监视”的移动测量和监视工具能够帮助解决这个问题。移动应用监视工具能够提供应用行为的可见性、提供使用哪些设备或者操作系统的统计、监视用户行为以便确 定确定成功地利用了哪一个应用程序的性能。

    10.LTE和LTE-A
    LTE和接替它的技术LTE-A是提高频谱效率的蜂窝技术,从理论上可将蜂窝网络的最大上载速度提高到每秒1GB,同时减少延迟。所有的移动用户都将从改善的带宽中受益。优越的性能和LTE广播等新功能将使网络运营商能够提供新的服务。
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  • 实现互联网的五大核心技术

    千次阅读 2012-10-16 13:33:33
    从物联网的定义及各类技术所起的作用来看,物联网的关键核心技术应该是无线传感器网络(WSN)技术,主要原因是:WSN技术贯穿物联网的全部三个层次,是其它层面技术的整合应用,对物联网的发展提纲挈领的作用。...
    从物联网的定义及各类技术所起的作用来看,物联网的关键核心技术应该是无线传感器网络(WSN)技术,主要原因是:WSN技术贯穿物联网的全部三个层次,是其它层面技术的整合应用,对物联网的发展有提纲挈领的作用。WSN技术的发展,能为其它层面的技术提供更明确的方向。

      以下是实现物联网的五大核心技术:

      核心技术之感知层:传感器技术、射频识别技术、二维码技术、微机电系统和GPS技术

      1.传感器技术

      传感技术同计算机技术与通信技术一起被称为信息技术的三大技术。从仿生学观点,如果把计算机看成处理和识别信息的“大脑”,把通信系统看成传递信息的“神经系统”的话,那么传感器就是“感觉器官”。微型无线传感技术以及以此组件的传感网是物联网感知层的重要技术手段。

      2.射频识别(RFID)技术

      射频识别(Radio Frequency Identification,简称RFID)是通过无线电信号识别特定目标并读写相关数据的无线通讯技术。在国内,RFID已经在身份证、电子收费系统和物流管理等领域有了广泛应用。

      RFID技术市场应用成熟,标签成本低廉,但RFID一般不具备数据采集功能,多用来进行物品的甄别和属性的存储,且在金属和液体环境下应用受限,RFID技术属于物联网的信息采集层技术。

      3.微机电系统(MEMS)

      微机电系统是指利用大规模集成电路制造工艺,经过微米级加工,得到的集微型传感器、执行器以及信号处理和控制电路、接口电路、通信和电源于一体的微型机电系统。MEMS技术属于物联网的信息采集层技术。

      4.GPS技术

      GPS技术又称为全球定位系统,是具有海、陆、空全方位实时三维导航与定位能力的新一代卫星导航与定位系统。GPS作为移动感知技术,是物联网延伸到移动物体采集移动物体信息的重要技术,更是物流智能化、智能交通的重要技术。

      核心技术之信息汇聚层:传感网自组网技术、局域网技术及广域网技术

      1.无线传感器网络(WSN)技术

      无线传感器网络(Wireless Sensor Network,简称WSN)的基本功能是将一系列空间分散的传感器单元通过自组织的无线网络进行连接,从而将各自采集的数据通过无线网络进行传输汇总,以实现对空间分散范围内的物理或环境状况的协作监控,并根据这些信息进行相应的分析和处理。

      WSN技术贯穿物联网的三个层面,是结合了计算、通信、传感器三项技术的一门新兴技术,具有较大范围、低成本、高密度、灵活布设、实时采集、全天候工作的优势,且对物联网其他产业具有显著带动作用。

      2.Wi-Fi

      Wi-Fi(Wireless Fidelity,无线保真技术)是一种基于接入点(Access Point)的无线网络结构,目前已有一定规模的布设,在部分应用中与传感器相结合。Wi-Fi技术属于物联网的信息汇总层技术。

      3.GPRS

      GPRS(General Packet Radio Service,通用分组无线服务)是一种基于GSM移动通信网络的数据服务技术。GPRS技术可以充分利用现有GSM网络,目前在很多领域有广泛应用,在物联网领域也有部分应用。GPRS技术属于物联网的信息汇总层技术。
    核心技术之传输层:通信网、互联网、3G网络、GPRS网络、广电网络、NGB

      1.通信网

      通信网是一种使用交换设备、传输设备,将地理上分散用户终端设备互连起来实现通信和信息交换的系统。通信最基本的形式是在点与点之间建立通信系统,但这不能称为通信网,只有将许多的通信系统(传输系统)通过交换系统按一定拓扑结构组合在一起才能称之为通信。也就是说,有了交换系统才能使某一地区内任意两个终端用户相互接续,才能组成通信网。

      2.3G网络

      3G是英文the 3rd Generation的缩写,指第三代移动通信技术。相对第一代模拟制式手机(1G)和第二代GSM、CDMA等数字手机,第三代手机(3G)是指将无线通信与国际互联网等多媒体通信结合的新一代移动通信系统。

      3.GPRS网络

      这是一种基于GSM系统的无线分组交换技术,提供端到端的、广域的无线IP连接。通俗的讲,GPRS是一项高速数据处理的科技,方法是以“分组”的形式传送资料到用户手上。虽然GPRS是作为现有GSM网络向第三代移动通信演变的过渡技术,但是它在许多方面都具有显著的优势。

      4.广电网络

      广电网通常是各地有线电视网络公司(台)负责运营的,通过HFC(光纤+同轴电缆混合网)网向用户提供宽带服务及电视服务网络,宽带可通过CableModem连接到计算机,理论到户最高速率38M,实际速度要视网络情况而定。

      5.NGB广域网络

      中国下一代广播电视网(NGB)是以有线电视数字化和移动多媒体广播(CMMB)的成果为基础,以自主创新的“高性能带宽信息网”核心技术为支撑,构建适合我国国情的、三网融合的、有线无线相结合的、全程全网的下一代广播电视网络。

      核心技术之运营层:专家系统、云计算、API接口、客户管理、GIS、ERP

      1.企业资源计划(ERP)

      ERP是指建立在信息技术基础上,以系统化的管理思想,为企业决策层及员工提供决策运行手段的管理平台。ERP技术属于物联网的信息处理层技术。

      2.专家系统(Exper System)

      专家系统是一个含有大量的某个领域专家水平的知识与经验,能够利用人类专家的知识和经验来处理该领域问题的智能计算机程序系统。属于信息处理层技术。

      3.云计算

      云计算概念间由Google提出的,这是一个美丽的网络应用模式,是指IT基础设施的交付和使用,通过网络以按需、易扩展的方式获得所需的资源。

      核心技术之应用层:垂直行业应用、系统集成、资源打包

      应用层主要是根据行业特点,借助互联网技术手段,开发各类的行业应用解决方案,将物联网的优势与行业的生产经营、信息化管理、组织调度结合起来,形成各类的物联网解决方案,构建智能化的行业应用。

    如交通行业,涉及的就是智能交通技术;电力行业采用的是智能电网技术;物流行业采用的智慧物流技术等。行业的应用还要更多涉及系统集成技术、资源打包技术等。
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  • 大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术,根据大数据的处理过程,可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。 大数据采集技术 大数...

    大数据本身是一种现象而不是一种技术。大数据技术是一系列使用非传统的工具来对大量的结构化、半结构化和非结构化数据进行处理,从而获得分析和预测结果的数据处理技术。

    大数据价值的完整体现需要多种技术的协同。大数据关键技术涵盖数据存储、处理、应用等多方面的技术,根据大数据的处理过程,可将其分为大数据采集、大数据预处理、大数据存储及管理、大数据处理、大数据分析及挖掘、大数据展示等。

    大数据采集技术

    大数据采集技术是指通过 RFID 数据、传感器数据、社交网络交互数据及移动互联网数据等方式获得各种类型的结构化、半结构化及非结构化的海量数据。

    因为数据源多种多样,数据量大,产生速度快,所以大数据采集技术也面临着许多技术挑战,必须保证数据采集的可靠性和高效性,还要避免重复数据。

    大数据的数据源主要有运营数据库、社交网络和感知设备 3 大类。针对不同的数据源,所采用的数据采集方法也不相同。

    大数据预处理技术

    大数据预处理技术主要是指完成对已接收数据的辨析、抽取、清洗、填补、平滑、合并、规格化及检查一致性等操作。

    因获取的数据可能具有多种结构和类型,数据抽取的主要目的是将这些复杂的数据转化为单一的或者便于处理的结构,以达到快速分析处理的目的。

    通常数据预处理包含 3 个部分:数据清理、数据集成和变换及数据规约。

    1)数据清理

    数据清理主要包含遗漏值处理(缺少感兴趣的属性)、噪音数据处理(数据中存在错误或偏离期望值的数据)和不一致数据处理。

    • 遗漏数据可用全局常量、属性均值、可能值填充或者直接忽略该数据等方法处理。
    • 噪音数据可用分箱(对原始数据进行分组,然后对每一组内的数据进行平滑处理)、聚类、计算机人工检查和回归等方法去除噪音。
    • 对于不一致数据则可进行手动更正。

    2)数据集成

    数据集成是指把多个数据源中的数据整合并存储到一个一致的数据库中。

    这一过程中需要着重解决 3 个问题:模式匹配、数据冗余、数据值冲突检测与处理。

    由于来自多个数据集合的数据在命名上存在差异,因此等价的实体常具有不同的名称。对来自多个实体的不同数据进行匹配是处理数据集成的首要问题。

    数据冗余可能来源于数据属性命名的不一致,可以利用皮尔逊积矩来衡量数值属性,对于离散数据可以利用卡方检验来检测两个属性之间的关联。

    数据值冲突问题主要表现为,来源不同的统一实体具有不同的数据值。数据变换的主要过程有平滑、聚集、数据泛化、规范化及属性构造等。

    数据规约主要包括数据方聚集、维规约、数据压缩、数值规约和概念分层等。

    使用数据规约技术可以实现数据集的规约表示,使得数据集变小的同时仍然近于保持原数据的完整性。

    在规约后的数据集上进行挖掘,依然能够得到与使用原数据集时近乎相同的分析结果。
     

    大数据存储及管理技术

    大数据存储及管理的主要目的是用存储器把采集到的数据存储起来,建立相应的数据库,并进行管理和调用。

    在大数据时代,从多渠道获得的原始数据常常缺乏一致性,数据结构混杂,并且数据不断增长,这造成了单机系统的性能不断下降,即使不断提升硬件配置也难以跟上数据增长的速度。这导致传统的处理和存储技术失去可行性。

    大数据存储及管理技术重点研究复杂结构化、半结构化和非结构化大数据管理与处理技术,解决大数据的可存储、可表示、可处理、可靠性及有效传输等几个关键问题。

    具体来讲需要解决以下几个问题:海量文件的存储与管理,海量小文件的存储、索引和管理,海量大文件的分块与存储,系统可扩展性与可靠性。

    面对海量的 Web 数据,为了满足大数据的存储和管理,如果你对大数据开发感兴趣,想系统学习大数据的话,可以加入大数据技术学习交流扣群:458数字345数字782获取学习资源,Google 自行研发了一系列大数据技术和工具用于内部各种大数据应用,并将这些技术以论文的形式逐步公开,从而使得以 GFS、MapReduce、BigTable 为代表的一系列大数据处理技术被广泛了解并得到应用,同时还催生出以 Hadoop 为代表的一系列大数据开源工具。

    从功能上划分,这些工具可以分为分布式文件系统、NoSQL数据库系统和数据仓库系统。这 3 类系统分别用来存储和管理非结构化、半结构化和结构化数据,如图 1 所示。

    典型大数据存储与管理系统及其分类
    图 1  典型大数据存储与管理系统及其分类


    Hadoop HDFS分布式文件系统》教程和《NoSQL非关系型数据库》教程分别对分布式文件系统和 NoSQL 数据库系统进行详细介绍。

    大数据处理

    大数据的应用类型很多,主要的处理模式可以分为流处理模式和批处理模式两种。批处理是先存储后处理,而流处理则是直接处理。

    1. 批处理模式

    Google 公司在 2004 年提出的 MapReduce 编程模型是最具代表性的批处理模式。

    MapReduce 模型首先将用户的原始数据源进行分块,然后分别交给不同的 Map 任务去处理。

    Map 任务从输入中解析出 key/value 对集合,然后对这些集合执行用户自行定义的 Map 函数以得到中间结果,并将该结果写入本地硬盘。

    Reduce 任务从硬盘上读取数据之后,会根据 key 值进行排序,将具有相同 key 值的数据组织在一起。最后,用户自定义的 Reduce 函数会作用于这些排好序的结果并输出最终结果。

    MapReduce 的核心设计思想有两点。

    • 将问题分而治之,把待处理的数据分成多个模块分别交给多个 Map 任务去并发处理。
    • 把计算推到数据而不是把数据推到计算,从而有效地避免数据传输过程中产生的大量通信开销。

    2. 流处理模式

    流处理模式的基本理念是,数据的价值会随着时间的流逝而不断减少。因此,尽可能快地对最新的数据做出分析并给出结果是所有流处理模式的主要目标。

    需要采用流处理模式的大数据应用场景主要有网页点击数的实时统计,传感器网络,金融中的高频交易等。

    流处理模式将数据视为流,将源源不断的数据组成数据流。当新的数据到来时就立刻处理并返回所需的结果。

    数据的实时处理是一个很有挑战性的工作,数据流本身具有持续到达、速度快、规模巨大等特点,因此,通常不会对所有的数据进行永久化存储,同时,由于数据环境处在不断的变化之中,系统很难准确掌握整个数据的全貌。

    由于响应时间的要求,流处理的过程基本在内存中完成,其处理方式更多地依赖于在内存中设计巧妙的概要数据结构。内存容量是限制流处理模式的一个主要瓶颈。

    Hadoop MapReduce概述》教程和《Spark简介》《Spark Streaming简介》教程会分别对批处理模式和流处理模式进行详细介绍。

    大数据分析及挖掘技术

    大数据处理的核心就是对大数据进行分析,只有通过分析才能获取很多智能的、深入的、有价值的信息。

    越来越多的应用涉及大数据,这些大数据的属性,包括数量、速度、多样性等都引发了大数据不断增长的复杂性,所以,大数据的分析方法在大数据领域就显得尤为重要,可以说是决定最终信息是否有价值的决定性因素。

    利用数据挖掘进行数据分析的常用方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则等,它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

    1) 分类

    分类是找岀数据库中一组数据对象的共同特点并按照分类模式将其划分为不同的类。

    其目的是通过分类模型,将数据库中的数据项映射到某个给定的类别。它可以应用到客户的分类、客户的属性和特征分析、客户满意度分析、客户的购买趋势预测等。

    2) 回归分析

    回归分析方法反映的是事务数据库中属性值在时间上的特征。

    该方法可产生一个将数据项映射到一个实值预测变量的函数,发现变量或属性间的依赖关系,其主要研究问题包括数据序列的趋势特征、数据序列的预测及数据间的相关关系等。

    它可以应用到市场营销的各个方面,如客户寻求、保持和预防客户流失活动、产品生命周期分析、销售趋势预测及有针对性的促销活动等。

    3) 聚类

    聚类是把一组数据按照相似性和差异性分为几个类别。

    其目的是使得属于同一类别的数据间的相似性尽可能大,不同类别中的数据间的相似性尽可能小。它可以应用于客户群体的分类、客户背景分析、客户购买趋势预测、市场的细分等。

    4) 关联规则

    关联规则是描述数据库中数据项之间所存在的关系的规则。

    即根据一个事务中某些项的出现可推导岀另一些项在同一事务中也会出现,即隐藏在数据间的关联或相互关系。

    在客户关系管理中,通过对企业的客户数据库里的大量数据进行挖掘,可以从大量的记录中发现有趣的关联关系,找出影响市场营销效果的关键因素,为产品定位、定价,客户寻求、细分与保持,市场营销与推销,营销风险评估和诈骗预测等决策支持提供参考依据。
     

    大数据展示技术

    在大数据时代下,数据井喷似地增长,分析人员将这些庞大的数据汇总并进行分析,而分析出的成果如果是密密麻麻的文字,那么就没有几个人能理解,所以我们就需要将数据可视化。

    图表甚至动态图的形式可将数据更加直观地展现给用户,从而减少用户的阅读和思考时间,以便很好地做出决策。图 1 可以清晰地展示人物之间的关系。

    “人立方”展示人物关系图
    图 1“人立方”展示人物关系图


    可视化技术是最佳的结果展示方式之一,其通过清晰的图形图像展示直观地反映出最终结果。

    数据可视化是将数据以不同的视觉表现形式展现在不同系统中,包括相应信息单位的各种属性和变量。

    数据可视化技术主要指的是技术上较为高级的技术方法,这些技术方法通过表达、建模,以及对立体、表面、属性、动画的显示,对数据加以可视化解释。

    传统的数据可视化工具仅仅将数据加以组合,通过不同的展现方式提供给用户,用于发现数据之间的关联信息。

    随着大数据时代的来临,数据可视化产品已经不再满足于使用传统的数据可视化工具来对数据仓库中的数据进行抽取、归纳及简单的展现。

    新型的数据可视化产品必须满足互联网上爆发的大数据需求,必须快速收集、筛选、分析、归纳、展现决策者所需要的信息,并根据新增的数据进行实时更新。因此,在大数据时代,数据可视化工具必须具有以下特性。

    1)实时性

    数据可视化工具必须适应大数据时代数据量的爆炸式增长需求,必须快速收集分析数据,并对数据信息进行实时更新。

    2)操作简单

    数据可视化工具满足快速开发、易于操作的特性,能满足互联网时代信息多变的特点。

    3)更丰富的展现

    数据可视化工具需要具有更丰富的展现方式,能充分满足数据展现的多维度要求。

    4)多种数据集成支持方式

    数据的来源不仅仅局限于数据库,数据可视化工具将支持团队协作数据、数据仓库、文本等多种方式,并能够通过互联网进行展现。

    数据可视化技术是一个新兴领域,有许多新的发展。

    企业获取数据可视化功能主要通过编程和非编程两类工具实现。

    主流编程工具包括 3 种类型:从艺术的角度创作的数据可视化工具,比较典型的工具是 Processing.js,它是为艺术家提供的编程语言。

    从统计和数据处理的角度创作的数据可视化工具,R 语言是一款典型的工具,它本身既可以做数据分析,又可以做图形处理。

    介于两者之间的工具,既要兼顾数据处理,又要兼顾展现效果,D3.js 是一个不错的选择,像 D3.js 这种基于 JavaScript的数据可视化工具更适合在互联网上互动式展示数据。

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  • 5G无线接入网架构及关键技术

    千次阅读 2019-10-19 17:19:54
    移动互联网与物联网将成为移动通信两大驱动力,5G将是以人为中心的通信和机器类通信共存的时代。 超高的速度体验:以虚拟办公为例,办公区95%以上用户体验速率>1Gbit/s,20%以上用户体验速率>5Gbit/s。 超高...

    一、5G网络需求与架构特征

    1、5G应用场景与性能指标

    ITU正式命名5G为IMT-2020,确定了其三大应用场景。移动互联网与物联网将成为移动通信两大驱动力,5G将是以人为中心的通信和机器类通信共存的时代。

    • 超高的速度体验:以虚拟办公为例,办公区95%以上用户体验速率>1Gbit/s,20%以上用户体验速率>5Gbit/s。
    • 超高用户密度:以大型赛事为例,预计忙时段每用户数据量>9GB/h,保证用户体验速率>0.3~20Mbit/s。
    • 超高速移动场景:对于移动速度>500km/h用户,上行>100Mbit/s,下行>20Mbit/s,端到端低于100ms时延。
    • 低时延超可靠连接:对于智能交通系统,与车辆间信息交互时延<5ms,还有虚拟现实等,需要5G网支持1ms时延。
    • 海量终端连接:以大量传感器部署为例,移动网每个小区需提供30万设备连接。

     表1 5G的主要能力指标

    名称 定义 ITU指标 峰值速率 网络中用户能够达到的最大数据速率 20 Gbit/s 用户体验速率 覆盖范围内凡在可达的最低数据速率 100 Mbit/s 连接密度 单位面积上处于连接状态或者可接入的设备数目 10^{6} 设备/km^{2} 流量密度 单位地理面积上的总业务吞吐量 10 Mbit/(s·m^{2}) 能效 网络单位能耗所能传输的信息量及手持终端设备和无线传感器所能延长的电池使用时间 100 倍 频谱效率 单位频谱上的数据吞吐量 3 倍 时延 数据进入网络中某点之后到用户可以获取之前的时间 1 ms 移动性 不同移动速度条件下达到某种QoS的能力 500 km/h

    2、5G网络部署及运营维护需求

    3GPP增加网络运营方面的要求,降低网络建设成本,提升网络能效,高效利用各类频谱。提供灵活、开放、网络适配与编程能力。

    3、5G网络架构特征

    1.高数据流量和用户体验

    先进的无线传输技术:其中大规模无线技术,利用空间自由度通信提升频谱效率,波束集中降低干扰,发射功率降低,巨大的天线数目令线性预测编码与线性选择器趋于最优,与高阶调制编码技术结合使用提升频谱效率。

    无线频谱:高频段、超高频段(如毫米波频段)开发,大规模天线波束成形增益解决覆盖问题。

    小区加密:无线接入系统中,小区分裂难以进行,部署低功率小基站,形成超密集网络(UDN)。超密集网络降低热噪声影响,但迫切需要干扰消除、基于簇化的集中控制进行干扰协调。控制面数据面分离实现覆盖与容量单独优化。D2D缩短收发距离,实现数据流量分流。核心网架构中,传统LTE控制面(SGW、PGW复杂)、数据面分割不彻底,数据面(边界PGW瓶颈)功能过于集中。需数据面下沉本地分流、控制面集中化,软硬件解耦灵活化。

    2.低时延

    1ms时延,物理层<100\mu s,广义频分复用(GFDM)成潜在物理层技术,内容缓存(未来或支持基站间合作缓存)及D2D技术。

    3.海量终端连接

    提升整体容量,用户分簇化管理以及中继将控制信令与数据汇聚传输,接入层和非接入层协议优化合并,潜在技术协议栈简化处理,可编程协议栈差异化定制。

    4.更低成本

    减少基站功能,基于通用硬件平台实现软硬件解耦,多虚拟运营商提供差异服务。

    5.更高能效

    MTC类终端待机增长,统一协调提升容量小区的开关。

    6.5G网络架构特征总结

    接入网侧控制面与数据面分离,通过簇化集中控制协调;核心网侧控制面与数据面分离,控制面集中实现本地分流、灵活路由;软硬件解耦与上述结合。

    二、5G网络总体架构

    1、METIS 5G架构

    功能架构由四个高层构件组成,中心管理实体(CME)、无线节点管理(RNM)、空中接口(AI)、可靠业务构件。

    以业务为导向的拓扑管理器(STM)运营环境信息来决定通过FA/功能池要求部署数据面还是用户层。

    以服务为导向的处理器(SPM)将STM中定义的数据面与控制面的功能实体化

    5G-SDN控制器根据配置组合来建立物理层上的服务链。

    5G编排器不运行控制面功能,而是组合优化逻辑拓扑和相关物理网络资源。

    2、NGMN 5G架构

    1. 5G设计原则

    无线设计原则:利用频谱、低阶高密度部署,干扰协调消除、支持动态无线拓扑

    核心网设计原则:移动性宽带优化

    端到端设计原则:灵活的功能和能力、支持创造新价值、安全和保密

    运维和管理设计原则:自动化、监视能力、大数据预测与主动操作

    2. 5G架构

    利用硬件和软件的结构分离以及SDN和NFV提供的可编程能力

    3. 网络切片

    支持以一种特定方式处理控制面和用户面来实现特定类型的通信业务,简洁、灵活

    4. 5G系统组件

    5G无线接入技术族(5G RAT family,5GRF)、5G无线接入技术(5G RAT,5GR)、5G网络功能(5GF)、5G基础设施(5GI)、5G端到端管理和编排实体(5GMOE)、5G网络、5G终端设备(5GD)、5G系统(5GSYS)、5G切片(5GSL)

    3、中国IMT-2020 5G网络架构

    1.三朵云

    控制云 集中控制核心,多个虚拟化网络控制功能模块组成,集中或分散部署,技术上覆盖全部控制功能,可根据业务场景定制化裁剪。其中,能力开放模块是5G移动通信网与网络需求方的接口,网络资源编排模块/MANO提供了可管、可控、可运营的服务。

    接入云(smart RAN)包含多种部署场景,未来5G接入网基于分簇化集中控制的功能体现在集中式的资源协调管理、无线网络虚拟化以及以用户为中心的虚拟小区

    转发云 包括单纯高速转发单元以及各种业务使能单元

    网络功能虚拟化 “三朵云”网络架构支持按照场景用例在公共网络基础设施上实现网络功能的虚拟化,这样虚拟虚拟端到端网络可以称为网络切片。

    2.系统参考架构

    3.部署架构(整体)

    三、5G无线接入网络架构

    1、各种应用场景

    典型应用场景

      载波频率 聚合系统带宽 拓扑 站间距 基站天线单元 UE天线单元 用户分布和UE速度 室内热点场景               密集城区场景               城区宏覆盖场景               郊区场景               荒野场景(广覆盖和最小服务)               荒野场景(超广覆盖)               大规模连接城区覆盖               高速路场景               车联网场景              

    2、5G无线接入网需求分析

    1.性能要求

    传统移动性能(用户峰值速率、移动性、延时性)提升,关注用户体验速率、流量密度、和连接数,还需关注能源效率(bit/J)、成本和可靠性指标

    2.功能要求

    灵活扩展与定制、控制与承载分离、融合资源协同管理、跨制式系统深度融合、边缘计算与无线能力开放、灵活本地路由、新型无线接入技术

    3、5G无线网络关键技术

    1.无线控制承载与分离

    将原有无线网络控制面与用户面相分离,分别由不同网络节点承载,控制面传输将针对控制信令对可靠性与覆盖的要求,采取低频大功率传输以及低阶调制编码等方式,用户面传输将针对数据承载对不同业务质量与特性要求,采取相适应的无线传输带宽,动态调整传输方式适应不同用户需求。按照承载的对象与提供网络的功能划分为 信令基站、数据基站、虚拟宏基站控制器等,他们属于功能逻辑概念,可共存于一个物理实体或独立部署。

    RRC过程:对于空闲状态(RRC-idle)用户,可以仅驻留在控制网络层,对于连接状态(RRC-connected)用户,可同时与控制网络层与数据网络层保持链接,

    宏微异构组网场景:宏基站作为信令基站担任无线网控制面功能,微基站作为数据基站接受宏基站的无线资源管理并承担精细化的用户面处理。宏基站还需根据实际部署情况作为数据基站提供微基站未覆盖区域用户面的数据承载,但如果宏、微基站间不存在理想回传链路条件(交互时延>5ms),需要多连接技术实现UE与宏微多个无线节点的同时连接。3GPP标准化组织给出双链接方式的控制面与用户面方案(1A、3C)。宏微异构网络小小区的引入使得网络结构不规则,传统移动性管理转变为在宏小区的统一RRC连接控制下不同小小区的添加删除,包括MeNB不变、SeNB切换和SeNB不变、MeNB切换。未来5G网若大量采用小小区密集组网,宏基站负荷压力进一步增大,基站数据中心方案将宏小区微基站用户面集中构建基站数据中心(适用于1A方案),簇数据中心将宏小区内微基站用户面按簇集中(适用于3C),本地数据中心方案将宏基站的控制面与用户面彻底分离。连接增强技术针对不同连接的性能差异进行合理利用或对性能相对偏差的连接进行增强,控制面可以采用RRC分集技术在控制面连接性能下降区域(宏小区边缘)利用多个节点对UE提供双重RRC连接;用户面可以采用灵活的多用户数据流量控制机制优化宏微基站用户面数据缓存,优化下行间不平衡,通过分离用户面的上下行连接,合理设计RLC状态报告传输源,优化上下行间不平衡。

    微-微组网场景:亟待解决超密集网络的无线干扰和频繁切换等问题,无线网络虚拟化技术可以实现单物理层下的多连接通信。通过虚拟层覆盖扩展技术,对于多个微基站同时通过相同空口资源下发下行控制信息情况,分集接收来自多个微基站下发的虚拟宏基站信息,合并提高增益,虚拟宏基站对各个微基站发送的上行信息进行分集接受,获得分集合并增益。多系统下的控制与承载分离架构需要增加跨系统协同管理模块。

    2.无线网络虚拟化

    网络切片、共享、隔离

    基站功能虚拟化:实现无线资源“云”化,在“池”层面分配平台资源和无线网络资源,按需分配,动态调整基带处理单元(BBU),同时需要解决实时处理关键技术。

    软件定义RAN拓扑和协议栈:首先通过业务感知和预测确定网络覆盖范围的边界,架设相应的节点形成网络拓扑,再在节点上分配时频等资源,最后配置业务等协议栈,信息反馈对网络结点和拓扑进行流量优化和智能调整。软件定义协议栈通过协议栈解耦,实现无线网络开放性和可编程性,快速部署精准适配。动态组织RAN架构以网络功能虚拟化(NFV)为核心基础,以网络部署场景和业务时空特性需求为中心,支持灵活、动态组织形式,部署管理各网络节点和网络功能分布。无线网络资源虚拟化对无线资源灵活切片和共享。

    3.增强C-RAN

    将所有或部分基带处理资源进行集中,形成基带资源池,统一分配管理,在提升资源利用率、降低能耗同时提升网络性能。

    4.移动边缘计算(MEC)

    在无线接入侧部署提供IT和云计算能力的通用服务器,业务本地化、低时延高带宽、无线网络上下文信息感知功能,节省回传带宽。

    5.多制式协作与融合

    重点关注将控制面统一为融合的多制式管理和控制面,将业务流自适应地调配到合适接入网上承载分流,实现接入网和核心网的解耦,可以集中式、分布式部署。多接入管理(MRM)是一种多无线接入技术(RAT)集中控制解决方案,实现无线接入网(RAN)和核心网(CN)解耦。

    6.融合资源协同管理

    综合考虑多种回传条件,自适应资源协同与管理。基于基带资源池融合资源协同管理策略,对集中基带处理资源灵活划分,即对BBU和射频拉远单元(RRU)之间的功能划分重定义,相关接口重新设计,基于簇化集中控制的融合资源协同管理策略将无线控制功能抽取和集中,解决干扰问题。

    7.灵活移动性

    包括空闲无移动性管理、连接态无移动性管理、完整空闲无移动性管理、完整连接态无移动性管理。同时面对频繁切换和大量无线接入点导致信令负荷增加降低用户体验的问题,可以采用虚拟小区技术,虚拟多个小区为一个虚拟宏小区进行多小区簇的移动集中性管理和资源协同控制管理。宏微基站增强连接实现微小区控制面用户面分离。

    8.网路频谱共享

    独占授权式频谱分配造成频谱闲置、利用不充分等问题,动态式频谱分配解决上述问题。共存式频谱共享以功率区分,只适用于短距离通信(WiFi,蓝牙),覆盖式频谱适合于长距离通信,分为机会式和协作式。

    认知无线电系统(CRS)核心技术之一为频谱感知,认知无线电频谱检测技术主要分为基于发射机的检测,合作检测(能达到高的检测概率)、和基于接收机的检测,基于发射机的检测分为匹配滤波法(匹配确知信号)、能量检测(不适合低信噪比)、循环平稳特性检测(通过循环谱密度函数特征,运算复杂)。频谱共享池将频谱区域划分为黑色区域、灰色区域、白色区域,对特定频谱或子信道进行精准归类(如多抽头奇异值分解),分为集中式和分布式。功率控制主要采协作机制方法,还存在竞争,有对策论、信息论作为解决问题的主要技术。

    授权的频谱共享(LSA)方式下,每一个要使用频谱共享频段的用户必须获得授权,主要由频谱资源数据库和频谱共享控制器两个功能模块组成。

    9.邻近服务

    能使位置相邻的终端用户在网络控制或不控制的情况下直接通信,增强网络覆盖、联合发送接收。

    D2D通信技术,分簇化集中控制的5G网D2D通信分为集中式和分布式,其无线资源管理包括D2D通信设备发现、模式选择、功率控制、资源分配,复用模式下三者要相结合。

    10.无线mesh

    未来,回传资源多样化,微基站位置难以预测,需要支持各种不同特性的业务。5G无线回程管理与优化技术包括回传网关优化与管理、拓扑管理和优化、回传网络资源管理和调度。

    4、5G无线接入网设计原则与网络架构

    1. 5G无线网络设计原则

    融合、灵活、智能、高效

    2. 5G无线网络逻辑架构

    5G无线网络功能选择 包括通用网络功能和专用网络功能,综合考虑计算复杂度与性能提升、集中功能与分布功能、慢速控制与快速控制、信令负荷与性能提升之间的均衡问题。

    逻辑架构分为集中式逻辑架构与分布式逻辑架构。

    3. 5G无线网络部署架构

    未来5G无线物理网络将是一个多拓扑形态、多层次类型、动态变化的网络,具有平台连接多样化、承载方式多样化和拓扑结构多样化的特点。

    部署综合考虑业务应用属性、网络功能时延要求、特殊业务属性、网络环境条件等多重因素。

    5、典型场景下5G无线接入网部署策略

    1.热点高容量场景下5G智能无线网络部署策略

    需要解决系统干扰问题、移动信令负荷和系统顽健性、系统成本与能耗、低功率基站即插即用、轻量级用户小基站。

    网络设计部署方面遵循无线网络功能部署总体原则,充分结合实际网络环境和设备平台条件。

    2. 低时延高可靠场景下5G智能无线网络

    提供1ms空口时延、毫秒级端到端时延和接近100%的业务保证

    对现有蜂窝架构进一步扁平化,充分利用新模型优势,除了提升单RAT单孔口传输可靠性、还应充分利用未来异构网络特点,充分利用多空口在频率、空间上的多样性,提升传输可靠性。

    四、5G无线接入网多协同与技术融合技术

    1、移动网络与WLAN核心网侧互操作

    WLAN接入EPC,WLAN分为非可信与可信网络接入

    用户在移动网络接入和WLAN接入间进行业务切换时,分为无缝分流和非无缝分流。接入网发现和选择功能(ANDSF)是一个重要的网元功能模块

    2、移动网络与WLAN无线网侧互操作

    3、移动网络与WLAN无线网侧PDCP层融合

    按照LTE与WLAN之间的回传场景分为LTE/WLAN共站部署场景和LTE/WLAN不共站部署场景

    4、基于IPSec隧道的LTE/WLAN无线集成

    5、基于MP-TCP的多连接技术

    MP-TCP技术将传统TCP协议层分为MP-TCP子层和Subflow(TCP)子层构成,具有高度灵活性。

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