5G引领时代潮流

本文探讨了5G移动通信技术的七大关键性能指标,包括用户体验速率、连接数密度、端到端延时等,并介绍了5G技术如何应对大数据时代的挑战,支持超高速移动场景和海量设备连接。

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为什么要发展5G
21 世纪初,第四代移动通信技术开始进入人们的生活,在其支撑下的移动数据传输,计算以及多媒体运作方面的应用大大得到了发展,推动了整个世界的发展。然而,随着世界的发展,大数据时代的来临却又对网络技术提出了新的要求,带来了新的挑战。人类急需要一种更强大的新型的移动网络来满足海量数据的传输、处理、运作。于是,第五代移动通信技术-5G 产生了,但是这种新技术还处于研究阶段,所以目前为止并没有非常明确的技术规范。为了促进第五代移动通信技术的发展,盟就推动制定了METI 计划(Mobile and Wireless Communica-tions Enablers for the Twenty-twenty Informa-tion Society),METIS 计划中指出5G网络应该达到的七个关键指标(KPI),包括用户体验速率、连接数密度、端到端延时、移动性、流量密度、用户峰值速率、能源效率。细说5G七大关键性能指标
(1)移动性 移动性历代移动通信系统重要的性能指标,指在满足一定系统性能的前提下,通信双方最大相对移动速度。5G移动通信系统需要支持飞机、高速公路、城市地铁等超高速移动场景,同时也需要支持数据采集、工业控制低速移动或非移动场景。因此,5G移动通信系统的设计需要支持更广泛的移动性。
(2)时延 时延采用OTT或RTT来衡量,前者是指发送端到接收端接收数据之间的间隔,后者是指发送端到发送端数据从发送到确认的时间间隔。在4G时代,网络架构扁平化设计大大提升了系统时延性能。在5G时代,车辆通信、工业控制、增强现实等业务应用场景,对时延提出了更高的要求,最低空口时延要求达到了1ms。在网络架构设计中,时延与网络拓扑结构、网络负荷、业务模型、传输资源等因素密切相关。
(3)用户感知速率5G时代将构建以用户为中心的移动生态信息系统,首次将用户感知速率作为网络性能指标。用户感知速率是指单位时间内用户获得MAC层用户面数据传送量。实际网络应用中,用户感知速率受到众多因素的影响,包括网络覆盖环境、网络负荷、用户规模和分布范围、用户位置、业务应用等因素,一般采用期望平均值和统计方法进行评估分析。
(4)峰值速率 峰值速率是指用户可以获得的最大业务速率,相比4G网络,5G移动通信系统将进一步提升峰值速率,可以达到数十Gbps。
(5)连接数密度 在5G时代存在大量物联网应用需求,网络要求具备超千亿设备连接能力。连接数密度是指单位面积内可以支持的在线设备总和,是衡量5G移动网络对海量规模终端设备的支持能力的重要指标,一般不低于十万/平方公里。
(6)流量密度 流量密度是单位面积内的总流量数,是衡量移动网络在一定区域范围内数据传输能力。在5G时代需要支持一定局部区域的超高数据传输,网络架构应该支持每平方公里能提供数十Tbps的流量。在实际网络中,流量密度与多个因素相关,包括网络拓扑结构、用户分布、业务模型等因素。
能源效率 能源效率是指每消耗单位能量可以传送的数据量。在移动通信系统中,能源消耗主要指基站和移动终端的发送功率,以及整个移动通信系统设备所消耗的功率。在5G移动通信系统架构设计中,为了降低功率消耗,采取了一系列新型接入技术,如低功率基站、D2D技术、流量均衡技术、移动中继等
下面介绍一下5G的具体应用方向
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下面介绍一下5G的关键性技术
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虽然5G很优秀,但是要大力发展还是需要庞大的资金来解决下面这些拦路虎
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BIGmustang
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极化码(Polar Code)是由土耳其科学家Erdal Arıkan在2009年提出的一种新型纠错编码技术。它通过利用信道的极化现象,将虚拟信道分为误码率接近0和接近1/2的两类。在编码设计中,数据被放置在误码率极低的信道上,从而实现高效的数据传输。极化码的主要优势在于其理论编码容量能够达到香农限,并且构造方法较为简单。 MATLAB是一种功能强大的数学计算和编程工具,广泛应用于科学研究和工程领域。在极化码的研究中,MATLAB可用于构建编码和解码算法,模拟数据在不同信道条件下的传输效果,验证理论性能,并优化相关参数。 SC(Successive Cancellation,逐位取消)译码是极化码的基本解码方法。它从最可靠的比特开始,依次解码每个虚拟信道,且每个比特的解码结果会影响后续比特的解码,因为它们之间存在依赖关系。虽然SC译码的实现较为简单,但其计算复杂度较高,随着码长的增加,解码时间会线性增长。 SCL(Successive Cancellation List,逐位取消列表)译码是SC译码的改进版本。它通过引入列表机制,同时处理多个路径,从而增强了错误校正能力,并在一定程度上降低了错误率。与SC译码相比,SCL译码虽然需要消耗更多的计算资源,但能够提供更好的性能。 一个完整的MATLAB仿真资源通常包含以下内容: 编码模块:用于实现极化码的生成,包括码字构造和极化矩阵操作等。 信道模型:用于模拟各种通信信道,例如AWGN(加性高斯白噪声)信道或衰落信道。 SC/SCL译码模块:包含SC译码和SCL译码的算法实现。 误码率(BER)计算:通过比较发送和接收的码字,计算误码率,以评估编码性能。 性能曲线绘制:绘制误码率与信噪比(SNR)之间的关系曲线,展示不同译码策略的性能差异。 使用说明:指导用户如何运行仿真,理解代码结构,以及如何调整参数以进行自定义实验。 代码注
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