5G通信系统无线侧可靠性分析

【摘 要】首先着重研究了无线侧通信的可靠性问题，分析了通过拆分合并编码组合信息可以影响无线侧通信的可靠性，引入HARQ技术也可以提升系统的可靠性。随后通过理论分析证明采用合适的组合信息编码可以提高可靠性，但增加了用户功耗;使用HARQ机制可以提高无线侧通信的可靠性。最后提出了一些影响无线侧通信可靠性的因素，并逐一分析，提出了解决方法。

【关键词】5g 可靠性 HARQ 无线网络技术

doi：10.3969/j.issn.1006-1010.2016.01.003 中图分类号：TN91 文献标识码：A 文章编号：1006-1010（2016）01-0018-04

引用格式：殷锡亮，郭士增，谭学治. 5G通信系统无线侧可靠性分析[J]. 移动通信， 2016，40（1）： 18-21.

Analysis on Reliability of 5G Wireless Communication Systems

YIN Xi-liang1， 2， GUO Shi-zeng1， TAN Xue-zhi1

（1. Communication Research Center， Harbin Institute of Technology， Harbin 150080， China;

2. Harbin Vocational & Technical College， Harbin 150081， China）

[Abstract] The reliability of wireless communication side was researched in depth firstly. As the reliability of wireless communication side can be affected by separating and combining coding information， HARQ technique was introduced to enhance the reliability of the system. Then， by means of theoretical analysis， it was proved that appropriate combination information coding can improve reliability， but the user power consumption increased; the application of HARQ technique can augment the reliability of wireless communication side. Finally， some factors having impact on the reliability of wireless communication side were presented， analyzed on by one and corresponding solutions were put forward.

[Key words]5G reliability HARQ wireless network technology

1 引言

从2G到今天的4G，无线蜂窝网络的通信速率一直在持续提升，在5G网络中这种趋势将延续下来，但是由于5G网络所提供的众多服务特性，因此需要5G网络除了保证通信速率外还应具有足够的可靠性。对比专用通信网络如军用或警用通信网络，商用通信网络之前没有过多地强调可靠性，但当5G应用场景扩展到V2V、工业控制领域后，可靠性问题就凸显出来[1-2]。比如V2V，在未来的应用场景中车辆将可以自主通过无线技术联网进行数据通信，当经过一个十字路口时无需交通灯的指挥，车辆可以通过自主协商的方式通过，这就要求很高的可靠性;再比如工业控制领域，在投放了大量的无线传感器后，在大多数时间内它都在低带宽条件下传输重要性极低的冗余数据，但在某种条件下，发生极为重要的事件时（工业设备运行故障导致的极端情况），需要极高的可靠性。上述两种场景描述了未来5G通信所能提供的服务所需的可靠性保障，对比通信速率，一个网络不可能为所有终端设备在超过99%的服务时间内都提供一个固定的速率，也不可能为所有服务都提供一样的可靠性保障[5-7]。

2 可靠性通信原理

2.1 无线通信分析

香农定理表明，在加性高斯白噪声（AGWN）信道上，信道带宽为W，信噪比SNR为γ，则接收两端的最大数据传输速率接近信道容量[4]：

（1）

假设一条信道带宽为W，传输时间为，使用n条信道进行传输，数据误码率为Pe，d，总数据量是D，在n相当大的情况下，可以近似认为Pe，d趋近于0，那么有如下关系：

（2）

假设发送端首先要发送H bit控制信息，通常，使用m条信道，控制信息的误码率为Pe，h，则数据的正确接收率为（1-Pe，h）（1-Pe，d），有效载荷为：

（3）

在高速无线传输网络中，首要考虑的是较高的数据吞吐量，由此需要考虑的情况是和，为保证控制信息的正确传达，一般选用较低的编码速率，保证Pe，hPe，d，使得Pe，h近似为0。

2.2 功率代价

为了得到高可靠性，另一种方法可以考虑将控制信息与数据信息混合编码，通过条信道传输的误码率为Qe，d，使得整个通信系统的正确接收率为1-Qe，d，（1-Qe，d）>（1-Pe，h）（1-Pe，d），提高了可靠性。但是使用混合编码引发了一个问题：假如接收端为两个实体，采用控制信息与数据信息混合编码时，接收端必须将全部数据接收完毕并解码后才能区分数据是否为发送端发送到目的端，因此提高传输可靠性的代价是增加了功率消耗，这是功耗与可靠性间的一个矛盾。

2.3 时延代价

另外一个提升可靠性的方法可以从牺牲时延为代价的均衡中找到，假设用户最大下行速率为100Mbps，考虑单一用户情况，在QoE指标较好的情况下，传输100M bit数据所用时间最大可为2s。那么在此QoE指标下整包数据最大重传次数可以达到1次，单包数据的误码率为Pe，连续两包数据出现错误的误码率为P2e，使得误码率指标呈指数级别递减。但随着重传次数的增加，传输时间的增加会导致QoE指标急剧下降。QoE指标的计算可以用如下公式得到：

（4）

式中为业务比重;N为某个业务的KQI维度;为该KQI维度的权值;为该维度的KPI主观评价得分[8]。某项业务的QoE及QoS KPI评价得分如表1所示：

3 提升可靠性方法

3.1 可靠服务组合

一个通信系统最终的设计目的是在可靠数据传输的基础上支持某些应用或服务，如果需要建立一个简单的标准来评判这个系统是否达到设计指标，那么转换到数字层面就是在99%的传输次数中以小于L秒、延迟D秒内传输B byte数据。但是当可靠性没有达到指标时，却难以将这次服务评判为失败。在具体业务中，可能有些业务就可以评判为成功，可靠服务组合（RSC，Reliable Service Composition）可以根据不同业务类型的QoE指标对应不同的可靠性指标，以此来代替二元服务指标“服务可用或服务不可用”。可靠组合的目的是针对不同的业务类型设计出不同等级的可靠性要求，而不是用一个可靠性指标来代替所有的业务可靠性要求，如图1所示：

图1中数据仅作为V2V服务的示例，在基础的数据传输中可以使用95%的传输可靠性指标，这些数据仅包括一些数据包比较小的安全或告警信息;当V2V服务需要传输一些低级别确认或者授权消息时，系统需要提供98%的数据传输指标;最终当V2V服务涉及到安全决策，需要传输全部的授权或确认消息时，系统需要提供99.999%的可靠性指标。

以一个V2V数据传输流程为基础模式-增强模式-安全模式为例，假设各模式下信噪比门限分别为γ1、γ2、γ3，根据业务流程所需时间，规定基础模式下占用时间为T1，增强模式下占用时间为T2，安全模式下为T3，则V2V服务过程的通信中断的概率为：

（5）

根据上式可以看出各服务阶段所占用过程的时间长度以及各过程的最低信噪比门限是影响系统中断的重要因素。

使RSC具有实际操作性的重要因素是如何确定一个关键指标，使其在给定时间内可以用来评定业务需要系统提供何种可靠组合，因此如何使用编码技术降低信噪比门限是一个值得研究的课题。

3.2 使用markov过程决策的RSC

由上节的RSC组合可知，假设每个状态的可靠度为Rsi，则由不同状态转换到其他状态的转移概率矩阵为：

（6）

其中α为RSC基础模式转换为增强模式的概率;β为RSC增强模式转换为安全模式的概率;κ为安全模式转换到增强模式的概率。切换图如图2所示：

当状态转换策略集S、行动集Ai为有限集时，采用折扣指标和平均指标模型，存在最优的确定性平稳策略。本文采用平均可靠度作为衡量指标，对于基础模式直接跳跃到安全模式的路径可靠度为（1-α）×Rs2，基础模式-增强模式-安全模式的路径可靠度为α×Rs1+β×Rs2，最优策略为选取max（（1-α）Rs2 ， αRs1+βRs2）的路径。

4 影响无线侧通信可靠性的因素

（1）信号衰减

信号的衰减主要是由信号传播的机制导致的，如传播损耗、阴影效应以及衰落[3]、对抗这些因素，可以在接收端根据先验信息选择合适的编码与调制方式，如帧同步序列、preamble码、训练码等来提高可靠性。

（2）非受控性干扰

非受控性干扰一般出现在非授权频段，而授权频段由于其昂贵的使用费用，一般可以避免这种干扰，然而在5G网络中极有可能出现授权频段内不可预见性的干扰，比如微蜂窝小区在有限协调条件下的超高密度部署和D2D通信，这种非受控性干扰可以通过动态频谱分配或者认知频谱分配技术来解决。

（3）系统资源耗竭

资源耗竭在某个层面类似于非受控性干扰，但是这里主要提出的是对于大量终端同时尝试接入系统带来的系统资源问题。对于V2V场景，当大量车辆需要联网进行高可靠性通信时，所有车辆都在尝试使用相同的无线资源连接其他车辆进行无线通信，这跟D2D场景类似，目前大多数的D2D通信使用的都是非授权频段，5G系统把V2V、D2D场景整合后，将使用系统进行决策的方式来提升系统效率以及可靠性。

（4）设备故障

设备故障一般出现在灾难或紧急场景中，当通信系统的一部分基础设施受到损毁，不能提供正常的通信服务时，可以通过使用Ad hoc网络技术、D2D通信技术进行弥补[9]。

（5）超密集组网

由于小区半径的减少，空间复用带来的频谱利用效率会有很大的提升，目前通信系统中小区半径的减少是通过小区分裂来实现的，但进一步的分裂难以进行，只能通过增加低功率节点的方式来实现小区半径的减少。根据预测，未来无线网络中低功率节点部署的密度将达到现有密度的10倍以上，激活用户数与站点的比例可能会达到1：1，形成一个超密度异构网络[10]。

虽然网络的密集化使终端节点与网络节点距离更小，带来了功率、频谱效率以及可靠性的提升，但由于邻近节点的传输损耗差别不大，可能存在多个强度相近的干扰源，导致更严重的干扰。现有的面向单个干扰源的干扰协调算法不能直接适用于超密集异构网络，因此在不同QoE要求下，寻求到最优的干扰协调算法是解决问题的关键。

另外由于小区边界更多，更不规则，导致更频繁、更为复杂的切换，会影响移动性能，因此寻找一个合理的移动性管理算法是一个值得研究的方向。

5 结论

可靠性将是5G通信系统很重要的一个指标，通过分析可以预见在未来的某些应用场景中，对于可靠性的要求将非常高。本文首先从无线数字通信的理论层面分析了可能提升可靠性指标的因素，在功率以及传输时延的均衡中找到了两种提升可靠性的方法，接着介绍了可靠服务组合（RSC），提出了一种基于markov过程的RSC切换算法，如何使RSC具有动态的自适应功能将是未来可靠性研究的重点。最后列举了5种会造成降低可靠性的因素，并逐一分析，提出了解决方法。如果一个系统需要达到极高的可靠性，需要综合多方面的因素仔细建模并加以分析。

参考文献：

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[11] Sattiraju R， Chakraborty P， Schotten H D. Reliability Analysis of a Wireless Transmission as a Repairable system[J]. Globecom Workshops， 2014： 1397-1401.