5G 是一种极速、高度可用和可靠的网络

5G 发展日新月异。从下一代革命性无线技术的模糊概念，到一些可望不可即的目标，再到日趋成熟的用例和技术标准，5G 发展日新月异，目前已具备可实现目标和可实施标准。在这一过程中，5G 展现出与当前蜂窝网络截然不同的特征。

它的用途是什么？

早先，人们经常讨论 5G 将带来的量变： Gbps级带宽、竞争激烈的城市市场中巨大的面密度、出色的能效等。LTE 仍然有其局限性。而 5G 愿景被认为难以实现。许多应用领域的系统架构师认为 5G 是一种极速、高度可用和可靠的网络，将帮助他们摆脱困境。

希望不以任何光纤或铜线开拓固定宽带接入市场？5G 可实现媲美光纤的速度，能够助一臂之力。希望不使用 5 公斤的头盔体验移动增强现实？小菜一碟：通过无缝、始终可用的高带宽连接，5G 将帮助在云中完成所有繁重的计算任务。想要一辆后备箱没有超级计算机的自动驾驶互联汽车？只需一个 5G 调制解调器，云端会带来无与伦比的自动驾驶体验（图1）。希望将物联网 (IoT) 系统的传感器和制动器直接接入互联网？如人们所愿。

图 1.自动驾驶汽车只是一个依赖 5G 技术的应用

这些目标涉及不同领域，在时间和资源充裕的情况下，并非不可实现。毋庸置疑，如需取得进展，标准制定者需要将期望限定在合理范畴。

三个用例

国际电信联盟的国际移动电信 (IMT) 2020 愿景声明将希望清单缩减至三个代表性用例：增强型移动宽带、大规模机器类通信和超可靠低延迟通信。这三个用例将帮助实现 5G 领域的诸多期望（图 2）。

图 2.三个用例满足 5G 网络的各种要求

在这三个用例中，增强型移动宽带可能最接近多数人对下一代手机的设想。在这个用例中，配备先进技术的场所中的静态用户可获得高达 20 Gbps的数据速率，移动用户可获得充足的实际带宽（从 80 到 200 Mbps，具体取决于场所），流畅播放 3D 或超高清视频，在游戏或增强现实等场景中与云应用密切互动。

大规模机器类通信提供了一个完全不同的场景。这里的客户端不是服务器或人员，而是智能城市、工厂、建筑或家庭中的物联网设备。在这个场景中，原始数据速率没那么重要；机器要么提供相对较少的信息 —— 每秒只有几条传感器读数，要么在本地预处理处理，以大幅降低带宽（就像智能监控摄像头一样）。这里的关键不是数据速率，而是连接密度 —— 每平方千米多达一百万个互联设备 —— 和能效 —— 相当于 4G 网络的一百倍。

第三个场景超可靠低延迟通信是一个令人难以置信的全新用例，支持工业自动化、关键任务连接和自动驾驶汽车，可避免驾车途中通话中断的情况。这些应用不仅需要相对较高的数据速率 —— 例如汽车将其摄像头和激光雷达的大量信息流发送至云端进行分析，而且需要与无线网络没什么关系的两个属性：毫秒级延迟和功能安全级可靠性。

解决之道

单个而论，这三个场景中即使最苛刻的要求似乎也可以实现。例如，通过增加通道带宽，几乎可随时提高数据速率。万一失败，可应用经过当前 LTE-Advanced 网络测试的技术，如多个发送和接收天线 (MIMO)、载波聚合等。随着高级半导体制程中晶体管数量的增加，频谱效率仍有进一步改进的空间。可在塔式设备上使用大量 MIMO 天线阵列以实施波束成形，同时为各客户端创建私有无线电波束。在高密度区域，可在微单元上叠加一系列较小的单元。所有这些措施均可提高数据速率。

如需增加特定区域的客户端数量，可利用较小的单元和波束成形。还可对高带宽通道进行多路复用，在多个客户端之间分配带宽。网络协议的变化可改进能效和降低延迟。

如果同时开展所有这些工作，问题就会成倍增加。

例如，如果将现有低于 2 Ghz的 4G 频段中的子载波间距加宽，每个连接就会具有更多带宽。但连接数更少。可采用更高的新频率，如 24.25-29.5 Ghz或 37-43.5 Ghz频段，这些频段支持超过 500 Mhz的间隔。但在从 3 Ghz过渡至毫米波的过程中，传播成为一个问题。当频率达到 28 Ghz，现实世界的许多因素会减弱或阻碍载波。

例如，雨水会对频率造成数十 dB/千米的衰减，春天绿意盎然的叶子可完全吞噬信号。即使是板墙和玻璃等建筑材料也会吸收数十 dB 的信号。尽管毫米波可提供大量带宽，但这些带宽也只在天气干燥且连接未受阻碍、处于较短的可视距离的情况下发挥作用。

当然，可使用多个高带宽通道实现出色的数据速率。可将多个既窄又差的通道进行组合。可动态聚合单个链路的多个通道，或者通过不同天线和不同光束路径及 MIMO 聚合多个链路。借助波束成形和跟踪功能，甚至可以在客户端在高密度城市环境中移动时确保这些链路完整无缺。

遗憾的是，这些技术会妨碍数百万个廉价低功耗物联网设备的需求。毫米波频段中的 MIMO 不可能保持较低成本，尤其在接收器从受损通道中提取高速数据时。复杂的聚合与链路管理不仅会增加处理开销，而且会增加能耗和延迟。

复杂情况难以让人对自动驾驶汽车以每小时 100 千米的速度在林荫大道上行驶的愿景保持乐观。满足极高数据速率、毫秒级延迟和五个九的可靠性等需求并非易事。