5G技术的发展现状

2015年国际电信联盟（International Telecommunications Union，ITU）开始正式启动第五代移动通信系统的研究。ITU定义的5G三大应用场景包括增强型移动宽带（Enhance Mobile Broadband，eMBB）、大规模机器通信（Massive Machine Type Communication，m MTC）、高可靠低时延的通信（Ultra-Reliable and Low Latency Communication，URLLC）。

1.增强型移动宽带eMBB

增强移动宽带是针对现有4G移动通信系统的改进，是指在现有移动宽带业务场景的基础上，对于用户体验等性能的进一步提升，是最贴近人们日常生活的应用场景。此应用场景涵盖了一系列情况，包括广域覆盖和热点区域。对于广域的情况，需要无缝覆盖和高移动性，用户数据传输速率与目前相比有了很大的提高。对于热点地区，支持密集用户区域和超高容量需求，热点区域所能提供的用户数据速率远高于广域覆盖范围，但对用户移动性的支持仅限于行人速度。

2.大规模机器通信m MTC

此场景主要应用于大规模物联网业务，支持大量终端设备接入网络。低功耗海量连接场景主要面向智慧城市、智能农业、森林防火、环境监测等以数据采集和数据观测为目标的应用场景，具有小数据包、低功耗、海量连接等特点。此类终端分布范围广、数量众多，不仅要求网络具备超千亿连接的支持能力，而且还要保证终端的超低功耗和超低成本。

3.高可靠低时延的通信URLLC

URLLC的特点是面向超高可靠性、超低时延、极高可用性的应用场景，主要包括工业应用和控制、智能电网、车与车通信、车与基础设施通信、远程制造、抢险救灾、远程医疗等。URLLC在无人驾驶业务方面拥有很大潜力。此外，这对于安防行业也十分重要。(www.xing528.com)

目前，已初步投入市场使用的5G在4G的基础上引入了一些关键技术：发送端和接收端配置天线阵列，引入大规模MIMO技术；提出空中接口技术，让资源分配更为便捷；考虑非正交多用户（Non-orthogonal Multiple Access，NOMA）技术，使移动通信系统应用于物联网场景；划分分布式网络功能单元和中心网络功能单元；考虑基于云计算的网络虚拟化与切片技术。这些关键技术的引入使通信网络传输信息的可靠性、系统的时间延迟、系统的峰值速率、系统的频谱资源利用效率、连接密度及用户体验等关键性能指标（Key Performance Indicator，KPI）值都有良好的表现，基本上可以实现“增强宽带，万物互联”的目标。5G的主要网络指标和应用场景如表1-2所示。

表1-2　5G的网络指标和应用场景

5G通信系统中引入的各种关键技术需要在各种KPI值之间进行折中与优化。其中，引入的大规模MIMO技术基于传统的MIMO技术，增加基站端和用户端配置的天线个数，充分探索其空间分集特性和空分复用特性，最终使MIMO通信系统容量获得显著增加。然而，发送端和接收端天线数量的增加也会导致一些系统复杂度的问题：第一，发送端和接收端之间传输信道的复杂性增加；第二，接收端的信号检测复杂度增加；第三，接收端的信道估计模块复杂度会急剧增加。这些现象最终都会导致信号恢复的计算复杂度增加。实际通信系统中，信道估计和信号检测算法性能降低的直接后果是系统中信号解调的性能受到冲击，最终会影响整个通信系统的性能。因此，低复杂度、低误码率的信号接收机是通信系统所具备的基本条件。当前，一些准确度高、误码率低的检测算法（如最大似然检测）得到广泛的应用，然而，随着天线数量的增加，信道估计和信号检测的计算复杂度也会增加，从而增加了整个系统的复杂度，因此难以应用于大规模MIMO系统中。另外，也存在一些计算复杂度低的检测算法，如迫零算法，虽然有效降低了计算复杂度，但是因未将噪声考虑在内，导致检测的误码率下降。因此，研究一种可以在信号检测的复杂度和误码率之间得到权衡的信号检测方法是一项重要研究课题。

另外，天线数量的增加除了会引起信道估计与信号检测的复杂度急剧增加外，还会导致信道状态信息反馈的计算复杂度增加。除此之外，通信系统的信道状态信息反馈时所需要的导频开销也会增加。在大规模MIMO通信系统中，基站端需要精准地获取下行无线链路的信道状态信息，供预编码所使用，从而有效地提升通信系统的容量。其中，基站获取信道状态信息的方式在不同的模式中是不同的。第一种是时分双工（Time Division Duplexing，TDD）模式。TDD模式中上行无线链路和下行无线链路之间具备互易的特性。首先基站端估计出上行无线链路的信道信息，然后利用上下行无线信道之间的互易特点，根据获取的上行链路信息计算得到下行链路状态信息。第二种是频分双工（Frequency Multiple Access，FDD）模式。FDD系统中，上行无线链路和下行无线链路之间的特性不同于时分双工模式，不存在信道互易性。因此，首先基站端需要通过下行无线信道发送若干导频信息，然后用户端将根据得到的信号信息通过信道估计模块计算出下行无线链路的信道状态信息，且将其发送至上行无线信道，最终基站端可成功获取下行链路信道信息。然而，大规模MIMO系统中配置过量的天线，使发送端和接收端之间传输信道复杂化，无线系统需要反馈的信道状态信息将会随之增加，从而造成过量的反馈链路开销。因此，研究一种准确度高、反馈开销低的大规模MIMO信道状态信息估计及信息反馈机制是当前亟待解决的问题。

随着智能终端和新兴应用的快速发展，无线数据流量呈爆发式增长。尤其是2020年突发新冠疫情时，以5G为代表的信息通信技术在疫情全面防控、助力复工复产和停课不停学等方面做出了重大支撑，同时也面临稳定性和时效性等方面的考验，显示出现有技术无法完全满足快速增长的需求。为迎接未来的挑战，我国科技部和自然科学基金委已于2019年11月宣布正式启动6G通信技术的研究工作。6G将面临真实与虚拟共存的多样化通信环境，业务速率、系统容量、覆盖范围和移动速度的变化范围将进一步扩大，传输技术将面临性能、复杂度和效率等多重挑战。因此，在移动通信系统中，作为各传输潜能保障的信道信息获取技术将面临巨大的挑战。