基于eMBB、mMTC、uRLLC場景的第五代移動通信方法研究

陳虹旭 李菲 李曉坤 邵娜 鄭永亮 楊磊

摘要：由于極化碼在5G標準化中起到的重要作用，本文基于第五代移動通信在三大場景的關鍵技術方法，研究了系統(tǒng)極化碼在聯(lián)合信源信道編碼中的使用，并通過網絡傳輸，對數據壓縮量進行研究。結果表明，系統(tǒng)極化碼可以實現分布式壓縮，其速率接近理論界限，對于較弱的壓縮和較長的塊長度可以降低誤碼率，同時對于更強的壓縮和更短的塊長度，可以更好地減小傳輸中發(fā)生的錯誤。

關鍵詞：第五代移動通信：eMBB：uRLLC;mMTC;系統(tǒng)極化碼

0引言

隨著通訊需求的日益增長與全球移動通訊技術發(fā)展的日新月異，第四代移動通信已無法滿足人們在工作生活中對于移動網絡通訊的需要。工信部2018年11月底信息記錄，現如今4G用戶達11.5億，寬帶用戶總數達4.05億。用戶數量的增長導致第四代通訊網絡極高負荷，第五代移動通訊應運而生。1TU針對第五代移動通訊定義了三大應用場景：eMBB（enhanced Mobile Broadband）場景、mMTC（Massive Machine Type Communications）場景和uRLLC（Ultra Reliaue Low Latency Communications）場景。本文基于三大場景的第五代移動通信技術，進行其傳輸信道，即高斯信道建模，將高斯信道建模構造成實際現實系統(tǒng)的簡化方案。其中JSCC信源信道聯(lián)合編碼系統(tǒng)基于系統(tǒng)極化碼設計，滿足第五代移動通信（5G）的最新技術。本研究可以投射到網絡環(huán)境中，其中無線傳感器網絡將觀測數據傳輸到中心節(jié)點進行解碼。經過仿真環(huán)境設置，研究結果表明，系統(tǒng)極化碼可以實現分布式壓縮，其速率接近理論界限，對于較弱的壓縮和較長的塊長度可以獲得更低的誤碼率，更強的壓縮和更短的塊長度可以更好抵抗傳輸錯誤。

1第五代移動通信標準

1.1eMBB場景

關于增強的移動寬帶（eMBB），場景的業(yè)務指標，在3GPP的技術文件TR22.891和TR38.913中給出了相應的描述。eMBB旨在顯著改善移動寬帶接人的數據速率、延遲、用戶密度、容量和覆蓋范圍。有助于滿足對更快傳輸數據速度和不斷增長的移動數據量的需求。隨著科技的不斷發(fā)展，應用對于寬帶的要求只會越來越大，也必定會超過當前應用對寬帶的需求。而eMBB將有助于車輛與車輛千兆位連接，數據密集型等較新應用的實現。即使在智能高速公路等較為擁擠的環(huán)境中，也能夠實現AR/VR應用的實時數據流傳輸。這些應用的實現提升了用戶體驗性能，eMBB場景的目標是人與人之間極致的通信體驗?？紤]到人們對于經濟方式的要求，5G網絡也必須用更低的每比特成本傳遞數據。

1.2mMTC場景

海量機器類型通信（mMTC），又稱大規(guī)模物聯(lián)網，是指跨越大量設備的服務。mMTC實現了設備裝置或技術在數量上盡可能多的參與到物聯(lián)網中，滿足人們對于覆蓋區(qū)域，連接支持，功耗成本，網絡帶寬等一系列因素的需求，保證大量相鄰設備同時享受順暢的通信連接。例如，傳感器這種設備，盡管每個傳感器產生的數據量通常非常小，對移動通信網絡的總體流量所具有的影響也非常微弱?？梢坏┎渴饠蛋偃f甚至數十億個傳感器，就會產生重大影響。就技術要求而言，mMTC并沒有過高的要求非常低的延遲。雖然制動器的成本同樣有限，但其可能具有不同的能量，范圍從非常低到中等的能量消耗。然而，連接設備的絕對數量嚴重挑戰(zhàn)了網絡提供信令和連接管理的能力。為了解決這個問題，同時滿足不損害設備所需的安全功能。移動網絡可通過短程無線電接人技術提供設備連接，例如Wi-Fi、藍牙、6LoWPAN等。連接設備后，移動網絡經由網關提供超出本地區(qū)域的無線連接，從而實現盡可能多處理不同的應用。mMTC與現有網絡共存，更加側重人與物之間的信息交互。具有廣覆蓋、多連接、大速率、低成本、低功耗、優(yōu)架構等特點。使得許多設備支持嵌入式高速傳感器、停車傳感器和智能電表等應用。

1.3uRLLC場景

超可靠和低延遲通信（uRLLC）將有助于支持關鍵任務應用程序，使用戶和設備能夠以最低延遲與其它設備進行雙向通信，同時保證高網絡可用性。與當前移動通信系統(tǒng)相比，一些設想的5G用例，例如交通安全、關鍵基礎設施、行業(yè)過程的控制，可能需要更低的延遲。雖然傳輸到設備和從設備傳輸的數據的平均量不大，但是更大的瞬時帶寬將有助于滿足對于容量和延遲要求。由于應用程序級框架的要求和媒體編解碼器限制可能會導致實際應用中更高的延遲，而為了支持這種對延遲至關重要的應用程序，5G允許應用程序端到端延遲1毫秒。uRLLC主要體現物與物之間的通信需求。因許多服務將在靠近空中接口的地方分配計算容量和存儲，這將為實時通信創(chuàng)造新功能，并將在娛樂、自動駕駛車輛、工業(yè)過程控制等各種場景中實現超高的服務可靠性。

2三大場景關鍵技術

2.1編碼技術

2.1.1極化碼基礎

極化碼是由Arikan教授在2008ISlT國際信息大會上提出，是目前唯一一種可以證明達到信道容量極限的信道編碼方法。分為系統(tǒng)極化碼與非系統(tǒng)極化碼，是一種新的高效編碼技術。具體實現過程為N個信道組合和分離，獲得相關性，當N接近無窮大時，子信道發(fā)生信道極化，一部分的信道容量趨近于1并且另一個子信道的容量趨近于0。

針對極化碼編碼結構的解碼方案，Arikan提出了連續(xù)消除（SC）解碼算法，另一種就是置信傳播方法，但二者相比，前者擁有較低的復雜度，

本文將應用系統(tǒng)極化碼以及系統(tǒng)極性譯碼器算法進行模擬仿真。

2.1.2香農極限

極化碼與Turbo碼、LDPC碼相比，具有更好的性能和更低的復雜度，與香農極限相近。

Claude Elwood Shannon于1948年首次提出香農定理，該定理是在信號處理等領域的研究中，計算信號在白噪聲干擾信道中，經過一段距離，信號衰減后得出的公式：

其中，Rmax為最大傳輸速率bit/s;B為頻譜寬帶;S為信號功率（W）;V為信息速率（bit/s）;n₀為噪聲功率譜密度;N為噪聲功率（W）;S/N為信噪比（dB）。

香農定理表明，如果V≤Rmax.則理論上存在一種方法使得信息以一種任意小的錯誤概率通過該信道。

如果信息速率V>Rmax.理論上信息無法通過該信道，或者此信息以50%錯誤概率通過該信道。

由香農公式可得出信噪比與信道帶寬的關系，以及信道寬帶對傳輸速度的限制。由于現代寬帶無線制式不同，導致信道容量極限不同，而信道容量也不僅取決于信息信噪比，還取決于編碼技術?；谙戕r定理，極化碼編碼技術可在通信領域中實現高效、可靠的大信道容量通信傳輸。

2.2非正交多址技術

非正交多址技術（NOMA）為第五代移動通信三大場景中至關重要的傳輸技術。在發(fā)送端，采用非正交傳輸并主動引入干擾信息：在接收端，通過串行干擾刪除實現正確調節(jié)。與傳統(tǒng)的正交多址接入相比，無線電允許多用戶在同一時間，同一頻率傳輸信號和接收信號，非正交多址技術可以提高頻譜利用效率，擴大吞吐量，具有低延遲，高可靠性，同時也可以支持更大規(guī)模的設備與其進行連接。因此，非正交多址接入技術成為第五代移動通信的核心技術之一。

NOMA的2種主要類型是：電源域和代碼域。電源域NOMA的關鍵特性是允許不同的用戶共享相同的時間、頻率和代碼，但具有不同的功率級別。在代碼域NOMA中，將不同的擴頻碼分配給不同的用戶，然后在相同的時頻資源上復用。另外，在功率域NOMA中，現如今主要采用串行干擾刪除技術來大幅的減少多址的干擾等問題。

串行干擾消除技術的主要思想是逐步消除干擾。在接收信息一端采用具有串行干擾消除技術的接收機來消除干擾。接收信號中對用戶逐一進行解碼，完全解碼后，在接收信號中減去這個用戶信號帶來的多址干擾，然后對其余用戶根據一定順序再次進行循環(huán)解碼，循環(huán)多次消除同一時刻同一頻率所有的多址干擾。NOMA基本模型如圖1所示。

2.3D2D

D2D終端直通技術是第五代移動通信中三大場景的重要技術，支持不占用頻譜資源的直接通信。在本文仿真實驗中，應用D2D技術通過復用通信網絡資源，實現終端與終端之間交換信息。從蜂窩網絡覆蓋范圍來看，D2D通信可分為基于蜂窩網覆蓋下的D2D連接和無蜂窩網覆蓋下的D2D連接?；诜涓C網覆蓋下的D2D連接又可分為全部覆蓋與部分覆蓋。當全部覆蓋時，首先通過基站搜索D2D設備，然后進行連接，在成功進行資源的管理、調度、分配等一系列操作后，實現用戶之間通訊。當部分覆蓋時，因其網絡復雜度遠低于全覆蓋下的D2D連接，無需進行資源調度即可通過基站成功引導D2D設備連接，實現用戶之間通過D2D技術的通訊。無蜂窩網覆蓋連接時，用戶與用戶可直接通訊。

根據隨機幾何理論，BS基站空間分布可利用泊松點分布建立強度為h8s的網絡模型。

其中，ψ（A）為計數測度，|A|為勒貝格測度。將用戶建模分為兩組，一組為D2D傳輸Ue.建立強度為λ_tx，的泊松點分布模型，另一組為D2D接收Ue.建立強度為λ_rx的泊松點分布模型。其中UE為用戶設備。

假定D2D模型的選擇基于蜂窩網連接和D2D連接的下行信號強度DL。因下行信號通過UE的測量結果可經首層與末層進行平均，所以只考慮下載信號強度路徑損耗即可，通常根據冪法則，可得下行信號強度。

其中，x為傳輸信號位置;y為接收信號位置;i為蜂窩網連接與D2D連接;|x-y|為輸入信號與輸出信號之間的距離;P_I為傳輸能量效率;G_I為天線增益;ηi為信號傳播路徑損耗;A_i為信號傳播常數。

移動模型代表移動用戶的移動，可以用來預測用戶的未來位置。在一個新的移動adhoc網絡協(xié)議的研究中，模擬協(xié)議及評價其性能非常重要，移動模型是協(xié)議模擬的關鍵參數之一。隨機路點移動模型為移動模型的一種，其用戶軌跡可用其無限的四重序列表示：

其中，X_n-1為初步位置;X_n為結束位置;V_n為速度;S_n為到達航點暫停時間。給定當前的航點X_n-1，得出一個密度為λ₁同質泊松點分布ψ_i（n），選擇距離ψ₁（n）最近的點作為下一個航點。

由此可知，變化長度呈瑞利分布。

D2D模型的選擇基于蜂窩網連接和D2D連接下行信號的強度DL。一般來說，2種選擇之間無明確界限，本文中給出一種方式，當用戶超出D2D范圍時，給出模式選擇界限，其中D2D以用戶設備為中心，通信范圍由等待偏置的DL的邊界來界定。對于傳統(tǒng)的D2D傳輸Ue.邊界由BS和D2D傳輸UE的相同DL邊界平面點來界定。

其中，γ_c和γ_d為蜂窩網連接和D2D連接的數據流量減負偏差，根據D2D傳輸UE時選擇模式的多種情況，D2D接收UE將選擇最先接觸DL邊界的用戶設備，

一般情況下假定BSl_BS位于起點，由D2D傳輸UE位于x_t（d.0），由D2D接收UE位于（x.y）∈r.其中，D2D接收UE到BSl_BS的距離為：

當D2D模式轉換速率提高時，傳輸UE通信模式的頻率也將提高，這直接有助于系統(tǒng)指令開銷。對于傳輸UE運行軌跡L^′，可將強度為λ_t的隨機路點移動模型分為無限個移動小區(qū)間。因此，D2D模式轉換是在一個移動區(qū)間內的轉換。

其中，E_N為預期數量，E_T預期時段時間。對于傳輸Ue.在第n個移動區(qū)間執(zhí)行D2D模式轉換的概率可表示為接收UE位于areal和area2的概率，即：

求整個概率空間上的平均值，計算出傳輸UE的預期D2D模式轉換數：

為了得到DL邊界圓半徑的概率密度函數，需得出BS輸出UE與D2D輸出UE之間的距離d的概率密度函數X_t2b。X_t2b>r事件等同于以半徑為r輸出UE的圓內沒有部署B(yǎng)S的事件，因此，X_t2b>r的概率為：

平均變化時間可以通過使用預期變化長度和平均速度的比來求導出，即：

2.4系統(tǒng)極性譯碼器算法

本文設計了一種高效、低復雜度的算法來執(zhí)行系統(tǒng)的極坐標編碼，適用于任意選擇的凍結位索引（不一定是極坐標）。其具體過程如下：

功能編碼器A（y.x）

INPUT：y.x with unfilled bits（variables of x=可得：

系統(tǒng)極性碼中消息向量被映射到碼字，使得消息比特顯示可見?？紤]碼字X中消息位的索引顯示，可以選擇與信息位索引i的集合相等的集合。在該集合中，消息位顯示為第k位。

其中，x和y是未知數且二者之間有N個未知量，很容易看出得到的x是一個重新排列的線性方程組。且F^×n是一個上三角矩陣，可以直接用高斯消去法求解方程。

2.5實驗系統(tǒng)模型

基于三大場景第五代移動通信關鍵技術的無線傳感器網絡背景，將常規(guī)的信息源數據傳輸到中央基站進行解碼，如圖2所示。傳感器1使用系統(tǒng)極性編碼器獨立編碼得其數據X。在系統(tǒng)極性編碼器的輸出端，當通過噪聲信道時，將系統(tǒng)位d.丟棄，將奇偶校驗位d_p發(fā)送到基站。當奇偶校驗位的數量不超過系統(tǒng)位數時，則進行壓縮。傳感器2采用信源編碼與信道編碼技術來傳輸其觀察到的信號數據y.在基站處具有相應的常規(guī)解碼器。在接收端，系統(tǒng)極性譯碼器使用解碼后的數據Y（近似為Y）作為解碼X所需的系統(tǒng)數據的噪聲。

利用傳統(tǒng)編碼技術，Y可以被壓縮到接近其極限熵H（Y）的速率并且可被解碼器正確恢復Y′=r.使用任何合適的熵編碼方案都可以實現向前糾錯碼。如前所述，通過在解碼器處利用X和Y之間的相關性，可將J的速率壓縮接近條件H（X/Y），因H（X）≥H（X/Y），所以與H（X）相比，采用Y來解碼x.不能夠實現最大強度壓縮。對于i（n.K）系統(tǒng)極性編碼器，當N<2K時實現壓縮，并且Z的壓縮率為：

根據離散無記憶信源z.‘0與‘1符號可能性相等的情況。為了模擬數據之間的相關性，使用虛擬通道在其輸入處得到x.并在其輸出處得到Y。由于Y不一定是離散的，因此考慮到高斯相關模型，可以簡化系統(tǒng)模型，如圖3所示。

其中關聯(lián)模型被模擬為高斯模型。二進制數據X被反饋到二進制脈沖幅度調制器（B-PAM），其輸出矩形脈沖幅度為±E_b^1/2，持續(xù)時間為T_b，然后添加高斯隨機變量（RV），對信道輸出進行采樣以獲得數據Y。該信道關聯(lián)模型借鑒于通信理論，其中E_b表示比特能量，加性高斯RV表示功率譜密度為N₀/2的零均值加性高斯白噪聲（AWGN）。X和Y之間的相關性可以通過比特能量與噪聲密度比E_b/N₀來測量，比率越高，相關程度越大。根據Slepian-Wolf定理，只的下限是H（X/Y），壓縮界限可表示為：

公式中E_b是平均比特能量。通常情況下一個Bit是由很多個chip組成的，所以其能量=N*E_c。No是Noise的縮寫，指白噪聲的功率譜密度，其單位是W/Hz。

E_c/N_o定義為：每個調制比特的能量與噪聲功率之比。RSSI接收信號強度指示（接受信號功率/整個信道帶寬內的接收功率），相應信道帶寬內的寬帶接收功率，測量在UTRAN下行載波上進行。

實際上，可實現的速率（取決于代碼設計）與理論界限之間始終存在差距。在JSCC系統(tǒng)模型下，需要額外的冗余位來克服信道損耗，因此與H（X/Y）之間的差距進一步增加。

本研究中，對于（N，K）碼，選擇輸出第N個比特位（系統(tǒng)位加上奇偶校驗位）為2的冪（N=2ⁿ，n=8.10.12.14.16.18）。而對于給定的N值，通過改變輸入數據位的數量及來改變壓縮率。

在系統(tǒng)極性編碼器中，輸出碼由系統(tǒng)位和奇偶校驗位組成，使得：

其中，系統(tǒng)位部分是d_s=d_{i}=x_{i}，奇偶校驗位部分是d_p=d_{i}c。系統(tǒng)極性編碼器中的系統(tǒng)位不是輸出碼字中的前K個位，類似于系統(tǒng)線性分組編碼，但它們出現在系統(tǒng)極性編碼器輸出的信息位索引處，因此，奇偶校驗位被置于d中的凍結位索引處。給定信息向量x.系統(tǒng)極性編碼器的輸出碼d為：

3實驗結果與分析

本文研究了在三大場景中第五代移動通信關鍵技術的無線傳感器網絡背景下，系統(tǒng)極化碼在聯(lián)合信源信道編碼中的應用。使用高斯模型來表示源相關，采用高斯信道進行傳輸。模擬了兩個簡單場景。研究表明，利用較弱的壓縮和較長的塊可以降低錯誤率，然而更強的壓縮和更短的塊長度可以更好的降低傳輸錯誤。

在模擬中，首先考慮DSC分析法的情況，其中沒有噪聲作用于奇偶校驗位。差距在可達到的壓縮率與理論壓縮界限之間，目標誤碼率（BER）在1E-6時，使用不同n∈{8.10.12.14.16.18}值的系統(tǒng)極性譯碼器，得到結果如圖4所示。

由圖4可以觀察到：隨著X和Y之間的相關性E_b/N₀的增加，H（X/Y）減小。這些曲線表明，對于所需的壓縮比，當n減小時，需要更大的能量與相關噪聲比，以實現所需的誤碼率性能。

在圖5中，以0.6的壓縮率獲得的不同n值的誤碼率，繪制了不同系統(tǒng)極性編碼器獲得的誤碼率（BER）作為條件熵的函數。對于這種壓縮率，n=18所顯示的誤碼率最低，因此n=18在這種情況下的壓縮率表現最佳。

在圖6中，H（X|Y）固定為0.085.并且針對不同的壓縮率測量誤碼率。已知，無論n為何值，更強的壓縮都會導致誤碼率的增加。通過觀察較大n值（n=14.16.18）的數據情況，可以注意到，當壓縮率<0.4時，誤碼率隨n增加而增加。在壓縮率>0.4情況下，誤碼率隨n值的增加而急劇下降并減小。這是因為在具有非常大的N的（N，K）系統(tǒng)極性編碼器中壓縮率接近零時不能實現低的誤碼率，這與在信道編碼應用中使用的極化碼的情況不同?？赏ㄟ^增加N來獲得更好的性能，但其最大值受物理條件約束，

在評估了DSC系統(tǒng)之后，接下來研究了JSCC系統(tǒng)的情況，即傳輸信道誤差對系統(tǒng)性能的影響。如在JSCC場景描述中所提到的，假設Y在解碼器處成功恢復（使用傳統(tǒng)的源和信道編碼技術），而SPE共同用于壓縮和前向糾錯，用于源X的傳輸和重建。相關信道與DSC相同，而符號能量與噪聲密度比E_b/N_o在傳輸信道（即奇偶校驗位的信道）上變化，以便在誤碼率方面分析JSCC系統(tǒng)性能。考慮壓縮率為0.45和0.64時誤碼率的情況。如圖5所示，由于傳輸源的不確定性由噪聲的傳輸而增加，造成H（X/Y）的差異。因此，本文中將誤碼率曲線繪制為相關參數E_b/N_o的函數。

通過分析圖7到圖lO可以得出2個主要結論。

（1）針對于較弱的壓縮和較長的塊長度，可以獲得更低的誤碼率見表1。

通過比較可得結論，在相同壓縮率時，較長的塊長（n=16）度擁有更低的誤碼率見表2。

通過比較可得結論，在相同塊長度時，較弱的壓縮（壓縮率=0.64時）擁有更低的誤碼率。

（2）更強的壓縮和更短的塊長度可以更好抵抗傳輸錯誤。例如，計算E_c/N_o在同一E_b/N_o下的平均誤碼率，塊長度從n=12增加到n=16.壓縮比為0.45時，塊長度誤碼率從1245倍增加到21087倍，增加約16.93倍。當壓縮比為0.64時，誤碼率從134.4倍增加到2330倍，增加約17.33倍。則可得出結論，在0.45.n=12時，誤碼率增加倍數更少，系統(tǒng)抗噪聲能力越強，能夠更好地抵抗傳輸錯誤。

4結束語

本文研究了在基于三大場景的第五代移動通信關鍵技術的無線傳感器網絡背景下，系統(tǒng)極化碼在聯(lián)合信源信道編碼中的應用。利用高斯模型來表示源相關，采用高斯信道進行傳輸，模擬了2個相關源的簡單場景。研究表明，利用較弱的壓縮和較長的塊長度可以降低錯誤率，更強的壓縮和更短的塊長度允許更好抵抗傳輸錯誤。本文結合第五代移動技術三大場景，對三大場景的關鍵技術分別進行了解析，證明了通過應用系統(tǒng)極化碼仿真得到的通信性能更好、可靠性更強，更符合現如今信息技術的發(fā)展需要。