5G若干關鍵技術評述

張平，陶運錚，張治

（北京郵電大學信息與通信工程學院，北京 100876）

5G若干關鍵技術評述

張平，陶運錚，張治

（北京郵電大學信息與通信工程學院，北京 100876）

第五代移動通信網絡（5G）目前得到了全球企業、研究院所和高校的廣泛關注和大量研究。詳細介紹和總結了5G的發展歷程和國內外研究進展，分析了基于虛擬化的5G網絡架構。從無線傳輸、無線接入、網絡這3個角度，深入全面地介紹了5G潛在的關鍵技術及最新進展，包括大規模多天線、全雙工、信道建模與信道編碼等，分析了其中一些關鍵技術的優缺點及未來可研究方向。最后，展望了5G未來發展的重點任務及主要方向。

5G；網絡架構；無線傳輸；無線接入；網絡

1 引言

自20世紀70年代以來，移動通信從模擬語音通信發展成為今天能提供高質量移動寬帶服務的技術，終端用戶數據速率達到每秒數兆比特，用戶體驗也在不斷提高。此外，隨著新型移動設備的增加，通信業務不斷增長、網絡流量持續上升，現有的無線技術已無法滿足未來通信的需求。

與前幾代移動通信相比，第五代移動通信技術（5G）的業務提供能力將更加豐富，而且，面對多樣化場景的差異化性能需求，5G很難像以往一樣以某種單一技術為基礎形成針對所有場景的解決方案。我國IMT-2020（5G）推進組發布的5G概念白皮書[1]從5G愿景和需求出發，分析歸納了5G主要技術場景、關鍵挑戰和適用關鍵技術，提取了關鍵能力與核心技術特征并形成5G概念。2015年6月，國際電信聯盟（ITU）將5G正式命名為IMT-2020，并且把移動寬帶、大規模機器通信和高可靠低時延通信定義為5G主要應用場景[2]，如圖1所示。圖2展示了不同應用場景下不同的技術要求[2]。5G不再單純地強調峰值速率，而是綜合考慮8個技術指標：峰值速率、用戶體驗速率、頻譜效率、移動性、時延、連接數密度、網絡能量效率和流量密度。

與現有4G相比，隨著用戶需求的增加，5G網絡應重點關注4G中尚未實現的挑戰，包括容量更高、數據速率更快、端到端時延更低、開銷更低、大規模設備連接和始終如一的用戶體驗質量（QoE）[3]。圖3簡略描述了這些挑戰以及潛在的解決方案和相應的設計原則[3]。隨著這些技術的融入，5G的性能將不斷得到提升。本文第3節從無線傳輸、無線接入、網絡這3個角度詳細介紹分析了5G一些潛在的關鍵技術，闡述了學術界具有代表性的觀點。

圖2 5G關鍵技術指標

早在全球規模部署4G LTE時，5G的研發已成為業界關注的焦點。歐洲METIS計劃提出了支撐移動寬帶、超可靠機器通信、大規模機器通信的關鍵技術，分別是高效系統控制層、動態無線接入網絡、本地內容/業務分流和頻譜工具箱[4]。諾基亞認為網絡架構將在5G中扮演重要角色，5G網絡將會使程序化、軟件驅動以及全面管理、多樣化服務的實現成為可能[5]。愛立信提出的“網絡即服務”的方式，可以非常靈活地根據用戶需求進行資源分配和資源再分配，其關鍵在于將傳統的“一刀切”網絡進一步抽象為網絡切片[6]。華為在5G組網架構、頻譜使用、空口技術等領域提出多種新技術，并在其場外測試中聯合中國移動開通首個大規模多天線基站[7]。中興通訊在4G cloud radio架構的基礎上，發布了基于動態mesh的全新5G接入網架構，并推出了采用簡單非正交碼組設計的多址接入技術[8]。

當前，制定全球統一的5G標準已成為業界共同的呼聲，如圖4所示[1]，ITU在2016年開展5G技術性能需求和評估方法研究，2017年底啟動5G候選方案征集，2020年底完成標準制定。3GPP作為國際移動通信行業的主要標準組織，將承擔5G國際標準技術內容的制定工作。3GPP Rel-14階段被認為是啟動5G標準研究的最佳時機，Rel-15階段可啟動5G標準工作項目，Rel-16及以后將對5G標準進行完善增強。我國也已啟動5G技術研發試驗，在IMT-2020(5G)推進組的組織下，已經完成了第一階段無線測試規范的制定工作。

圖3 5G挑戰、潛在解決方案和設計原則

圖4 5G工作計劃

2 5G網絡架構

5G網絡將融合多類現有或未來的無線接入傳輸技術和功能網絡，包括傳統蜂窩網絡、大規模多天線網絡、認知無線網絡（CR）、無線局域網（Wi-Fi）、無線傳感器網絡（WSN）、小型基站、可見光通信（VLC）和設備直連通信（D2D）等，并通過統一的核心網絡進行管控，以提供超高速率和超低時延的用戶體驗和多場景的一致無縫服務，一個可能的5G系統架構如圖5所示[9]。

為此，對于5G網絡架構，一方面通過引入軟件定義網絡（SDN）和網絡功能虛擬化（NFV）等技術，實現控制功能和轉發功能的分離，以及網元功能和物理實體的解耦，從而實現多類網絡資源的實時感知與調配，以及網絡連接和網絡功能的按需提供和適配；另一方面，進一步增強接入網和核心網的功能，接入網提供多種空口技術，并形成支持多連接、自組織等方式復雜網絡拓撲，核心網則進一步下沉轉發平面、業務存儲和計算能力，更高效實現對差異化業務的按需編排。

在上述技術支撐下，5G網絡架構可大致分為控制、接入和轉發平面，其中，控制平面通過網絡功能重構，實現集中控制功能和無線資源的全局調度；接入平面包含多類基站和無線接入設備，用于實現快速靈活的無線接入協同控制和提高資源利用率；轉發平面包含分布式網關并集成內容緩存和業務流加速等功能，在控制平面的統一管控下實現數據轉發效率和路由靈活性的提升。

3 5G關鍵技術

3.1 無線傳輸技術

圖5 5G網絡架構

3.1.1 大規模多天線

在2010年底，貝爾實驗室的Thomas[10]在《無線通信》中提出了5G中的大規模多天線的概念。大規模多天線（又叫大范圍多入多出技術和大范圍天線系統）是一種多入多出（MIMO, multiple input and multiple output）的通信系統，在系統中基站的天線數遠高于終端的天線數目，通過建立極大數目達到終端的信道實現信號的頑健高速傳輸，并通過大規模天線簡化MAC層設計來最終實現信號的低時延傳輸。在下一代無線通信系統中，大規模多天線的應用場景如圖6所示。在5G的大規模天線場景下，小區為宏蜂窩和微蜂窩2種小區共存，網絡分類可以為同構網絡也可為異構網絡，場景分為室外和室內這2種場景，從相關測試文獻得知，陸地移動通信系統70%的通信來自于室內，因此，大規模天線的信道可以分為宏小區基站對室外用戶、室內用戶，微小區基站對室外用戶、室內用戶，同時微小區也可作為中繼基站進行傳輸，信道也包括從宏小區基站到微小區基站?；咎炀€數可以趨于無限大，同時用戶天線數目也可增大。大規模多天線技術在整個5G系統中會帶來以下的一系列優點。

1) 相比于傳統的多入多出系統，大規模多天線多入多出系統的空間分辨率被極大地提升了。大規模多天線技術可以在沒有基站分裂的條件下實現空間資源的深度挖掘。

2) 波束賦形技術能夠讓能量極小的波束集中在一塊小型區域，因此干擾能夠被極大地減少。波束賦形技術可以與小區分裂、小區分簇相結合，并與毫米波高頻段共同應用于無線短距離傳輸系統中，將信號強度集中于特定方向和特定用戶群，實現信號的可靠高速傳輸。

3) 相比于單一天線系統，大規模多天線技術能夠通過不同的維度（空域、時域、頻域、極化域）提升頻譜利用效率和能量利用效率。

因為這些可實現的優點，大規模多天線技術被認為是5G中的一項關鍵可行技術。

作為一種思維的轉變，在重新思考無線通信的理論、系統和實現的過程中，大規模多天線技術是一種結合了通信理論、電磁傳播理論等的全新研究領域。為了實現大規模多天線技術，有一系列的挑戰需要克服，例如導頻污染問題，當小區內采用正交的導頻序列、小區間采用相同的導頻序列組時，存在導頻污染問題。它產生的主要原因是在上行信道估計中，當不同小區的用戶使用同一套訓練序列，或者非正交的訓練序列時，由于相鄰小區的用戶發送的訓練序列非正交，導致基站端進行信道估計的結果并非本地用戶和基站之間的信道，而是被其他小區的用戶發送的訓練序列污染之后的估計。因此，TDD系統和FDD系統存在著很大差別，由于信道互惠策略，大規模天線技術大都應用于TDD系統，同時，導頻污染的存在，使上、下行數據傳輸的信干比(SIR, signal to interference ratio)不能隨著基站天線數增加而增加。對于大規模多天線來說，產業實現上目前重在TDD，往FDD發展需要考慮好信道估計、信息回傳及干擾控制。同時，為了充分地利用潛在的技術優勢，特殊的實際場景下大規模多天線和測試模型的信道測量工作也是需要的。同時，信道估計和信道反饋也是需要大量研究和調查的。另一方面，在基站側部署大規模多天線技術會帶來大量的成本問題，例如大幅度增加的硬件和信號處理開銷[11]。在實際場景中，由于設計和完成大規模多天線需要靈活地適應復雜的無線電環境，因此完成大規模多天線系統的搭建是很難的。

圖6 大規模多天線技術應用場景

總之，大規模多天線技術是一種同時提升系統容量和峰值速率、減少能量消耗和傳輸時延的潛在可行的關鍵技術。在現今的實驗網絡中，常規的多入多出方案已經不再適用于日益增長的通信需求了，尤其是4～128的天線。在5G大規模多天線技術方案中，基站天線數目將極大增長，潛在大規模范圍陣列會從10×10至100×100，甚至更大。直到現在，大規模多天線系統的設計和工程也面臨著上述一系列關鍵技術問題帶來的挑戰。

3.1.2 信道建模

信道建模通過對無線環境的抽象性描述，可用一系列的參數來表征無線環境的物理特征，進而準確刻畫出無線信號的傳播機制，是評估無線技術性能的最有效手段之一。進入4G時代以來，無線信道建模得到了高速發展。由于MIMO技術的應用，信道模型由時—頻2個維度擴展成空—時—頻這3個維度。很多研究機構或組織進行了大量的信道測量與建模工作，如表1所示。

隨著5G技術的發展，信道建模也表現出了如下的新特性。

1) 空間連續性與移動性。一方面，D2D技術的發送端和接收端具有雙移動特性，而傳統的信道模型[19,20]中發送端位置固定，只有接收端移動的建模方式已經不再適用。另一方面，目前的信道模型是基于時間快照（drop based）的，即對每條鏈路而言，散射環境是隨機產生的，使即使距離很近的移動臺所處的散射環境也是獨立的，這明顯也與實際情況不符。許多學者針對上述特性提出了新的信道模型[22,23]。比如Tommi等[22]為了描述D2D信道的雙移動性和空間連續性，提出了一種基于隨機幾何信道模型（GSCM, geometry-based stochastic channel models），討論了陰影衰落、角度、多普勒效應等特性在建模時與傳統 GSCM 的不同。

2) 大規模多天線陣列的信道特性。為了提高信道容量和頻譜利用率，大規模多天線技術將成為 5G的關鍵技術之一，則相應的信道建模也呈現出新的特性。比如要考慮用球面波取代平面波進行建模[24]；信道能量往往集中在有限的空間方向上，不滿足信道是獨立同分布（IID, independent and identically distributed）條件[25]；隨著天線陣列的增大，不同的散射體只對不同的天線單元可見，衰落表現出非靜態特性[26,27]。

3) 高頻段通信的信道特性。未來的短距離無線通信系統需要支持吉比特甚至數十吉比特的數據率，發展毫米波段中大量未被使用的頻譜資源具有很好的應用前景[28]。毫米波信道建模具有很多新的特征，比如高路損、高散射和對動態環境敏感等[29]。大量的學者對此進行了建模研究[29,30]。比如，Bai等[30]提出了在對大尺度參數建模時，采用直射徑和非直射徑的概率分布函數來代替原來的對數距離路徑損耗與陰影衰落，進而，評估了毫米波通信小區下行鏈路的性能。

隨著5G的深入研究，相應的信道模型也表現出了不同的特性，因此，相關新技術的測量與建模工作亟需深入開展。

3.1.3 信道編碼

表1 主要研究機構及信道模型

低密度奇偶校驗（LDPC, low density parity check）碼和極化（polar）碼是5G信道編碼的關鍵候選碼。在LDPC碼發現之初，由于當時硬件技術和LDPC碼編譯碼復雜度的限制，LDPC碼一直沒有得到人們的重視。近年來，隨著集成電路技術的演進，LDPC碼在實際通信系統中的應用逐漸可行，LDPC碼重新進入了人們的視野，并將在深空通信、光纖通信、衛星數字視頻、數字水印、移動和固定無線通信及數字用戶線（DSL, digital subscriber line）中得到廣泛應用。雖然 LDPC碼有很好的抗干擾性能，但是LDPC碼的編譯碼的復雜性一直是LDPC碼應用于實際通信系統的最大障礙。目前，關于LDPC碼的研究主要集中在尋找低復雜度的編碼算法和譯碼算法以及LDPC碼在實際通信系統中的應用。文獻[31～33]提出了幾種LDPC碼的低復雜度的譯碼方案。文獻[34]研究了多元LDPC碼在瑞利衰落信道中的應用，文獻[35]研究了多元 LDPC碼在頻率選擇信道中的應用，文獻[36～38]研究了多元LDPC碼在MIMO信道中的應用。Polar碼是由Arikan提出的一種基于信道極化現象的新型信道編碼方案[39,40]，它是目前唯一一種在理論上被證明了的，在二進制離散無記憶信道（BDMC, binary discrete memoryless channel）中的通信系統容量能夠達到香農極限的編碼方式。

5G網絡要求將端到端的延遲降到4G網絡的5倍以下，連接的設備數量達到4G網絡的10～100倍，數據速率達到 4G網絡的 10～100倍。因此，這給5G網絡的網絡延遲、能耗、頻帶利用等各方面帶來了嚴峻的挑戰。為了滿足5G網絡的這些高性能要求，本文希望能選擇的編碼方案不僅有很好的抗干擾性能，而且要有很高的能量利用率，低系統延遲和高頻譜利用率，并且能應用于多終端場景下。LDPC碼和 Polar碼作為5G網絡信道編碼的候選碼，在應用于5G網絡時各有優缺點：1）在編譯碼復雜度上，與LDPC碼相比，Polar碼逐漸能達到任意二元對稱離散無記憶信道的信道容量，具有較低的編譯碼復雜度，譯碼算法無需復雜的迭代計算并且能很好地應用于多終端系統中；2）在頻帶利用率方面，Polar碼遠不如多元LDPC碼，此外，Polar碼在中短碼長下的性能也不及多元LDPC碼。由于應用到5G網絡時，LDPC碼和Polar碼各有優缺點，有學者提出了LDPC碼和Polar碼的級聯方案[41]，該方案將LDPC碼作為外碼，將Polar碼作為內碼，實驗證明 LDPC-Polar級聯方案能很好地綜合這 2種編碼方案在不同碼長時的各自優勢。

3.1.4 全雙工

全雙工技術（FD, full duplex）也被稱為同時同頻全雙工技術（CCFD, co-frequency co-time full duplex），被認為是下一代移動通信（5G）關鍵空中接口技術之一。全雙工技術可以使通信終端設備能夠在同一時間同一頻段發送和接收信號，理論上，比傳統的TDD或FDD模式能提高一倍的頻譜效率，同時還能有效降低端到端的傳輸時延和減小信令開銷[42]。當全雙工技術采用收發獨立的天線時，由于收發天線距離較近且收發信號功率差異巨大，在接收天線處，同時同頻信號（自干擾）會對接收信號產生強烈干擾。因此，全雙工技術的核心問題是如何有效地抑制和消除強烈的自干擾。

從目前自干擾消除的研究成果來看，全雙工系統主要采用物理層干擾消除的方法。全雙工系統的自干擾消除技術主要包括天線自干擾消除、模擬電路域自干擾消除以及數字域自干擾消除方法。天線自干擾消除方法主要依靠增加收發天線間損耗包括分隔收發信號[43]、隔離收發天線[44,45]、天線交叉極化[46]、天線調零法[47]等；模擬電路域自干擾消除主要包括環形器隔離[48]，通過模擬電路設計重建自干擾信號并從接收信號中直接減去重建的自干擾信號等[49]；數字域自干擾消除方法主要依靠對自干擾進行參數估計和重建后，從接收信號中減去重建的自干擾來消除殘留的自干擾[50]；全雙工終端自干擾消除方法的原理如圖7所示。目前的研究通過自干擾消除技術的聯合應用，在特定的場景下，能夠消除大部分自干擾（約120 dB[51]），但是研究中的實驗系統基本上是單基站、少天線和小帶寬，并且干擾模型較為簡單，對多小區、多天線、大帶寬和復雜干擾模型下的全雙工系統缺乏深入的理論分析和系統的實驗驗證。因此，在多小區、多天線、大帶寬和復雜干擾模型等背景下，更加實用的自干擾消除技術需要進一步深入研究。

目前，關于全雙工技術的研究除了自干擾消除技術外，還包括很多其他方面的內容，包括：設計低復雜度的物理層干擾消除的算法，研究全雙工系統功率控制與能耗控制問題[52]；將全雙工技術應用于認知無線網中，使次要節點能夠同時感知與使用空閑頻譜，減少次要節點之間的碰撞，提高認知無線網的性能[53]；將全雙工技術應用于異構網絡中，解決無線回傳問題[54]；將全雙工技術同中繼技術相結合，能夠解決當前網絡中隱藏終端問題、擁塞導致吞吐量損失問題以及端到端延時問題等[55]；將全雙工中繼與MIMO技術結合，聯合波束賦形的最優化技術，提高系統端到端的性能和抗干擾能力[56]。

為了使全雙工技術在未來的無線網絡中得到廣泛的實際應用，對于全雙工的研究，仍有很多工作需要完成，不僅需要不斷深入地研究全雙工技術的自干擾消除問題，還需要更加全面地思考全雙工技術所面臨的機遇和挑戰，包括設計低功耗、低成本、小型化的天線來消除自干擾；解決全雙工系統物理層的編碼、調制、功率分配、波束賦形、信道估計、均衡、解碼等問題；設計介質訪問層及更高層的協議，確定全雙工系統中干擾協調策略、網絡資源管理以及全雙工幀結構；全雙工技術與大規模多天線技術的有效結合與系統性能分析等。

近年來隨著診斷及治療水平的提高，EBV-PTLD患者的預后已明顯改善。由于EBV-PTLD的預后危險因素研究大多為回顧性研究，納入的多為近20年的患者，而此期間診斷及治療水平發生很大變化，且EBV-PTLD本身具有一定異質性，使得EBV-PTLD預后危險因素的研究結論各有差異。目前認為高齡、臨床表現較差、節外部位受累、低白蛋白血癥和國際預后指數(IPI)評分是影響EBV-PTLD患者的主要危險因素[29]。研究[13]認為，早期應用利妥昔單抗與較好的預后有關，但尚需進一步驗證。因此，EBV-PTLD的預后風險因素仍須更多的研究確定，進而指導其治療。

圖7 多天線全雙工終端結構示意

3.2 無線接入技術

3.2.1 多址接入

多址技術是現代移動通信系統的關鍵特征，很大程度上來說，多址技術就是每一代移動通信技術的關鍵特點[57]。5G除了支持傳統的OFDMA技術外，還將支持SCMA、NOMA、PDMA、MUSA等多種新型多址技術[58]。新型多址技術通過多用戶的疊加傳輸，不僅可以提升用戶連接數，還可以有效提高系統頻譜效率，通過免調度競爭接入，還可以大幅度降低時延[57]。

非正交多址接入（NOMA）是基于功率域復用的新型多址方案，以增加接收端的復雜度為代價換取更高的頻譜效率[59]。未來設備計算能力將會有大幅度提升，所以該方案具有可行性。NOMA有2種關鍵技術：1) 在用戶接收端，利用連續干擾消除技術進行多用戶檢測[60]；2) 在發送端進行功率域復用，根據相關算法進行功率分配[61,62]。NOMA也面臨一些技術實現的問題。一方面非正交傳輸接收機非常復雜，SIC接收機的設計需要芯片的信號處理技術有大的提升，另一方面，功率域復用技術還在研究階段，后續還有很多工作要做。

稀疏編碼多址接入(SCMA)技術是一種新型基于碼域復用的多址方案，該方案將QAM調制和簽名傳輸過程融合，輸入的比特流直接映射成一個從特定碼本里選出的多維SCMA碼字，然后再以稀疏的方式傳播到物理資源元素上[63]。一組碼字非正交復用，組成一個SCMA塊，由于碼字的數量大于其所占用的資源元素數量，所以可以提供高達 300%的過載率（overloaded）[64]。目前，對于SCMA的研究主要有最佳碼本設計[65]、低復雜度接收算法研究[66]、速率和能效研究[67]以及 SCMA與其他無線技術結合的研究[68]等。

圖樣分割多址接入技術或簡稱圖分多址接入（PDMA）是基于發送端和接收端聯合設計的新型非正交多址接入技術[69]。發送端，在相同的時頻域資源內，將多個用戶信號進行功率域、空域、編碼域單獨或聯合地編碼傳輸，采用易于干擾抵消接收機算法的特征圖樣進行區分；接收端，對多用戶采用低復雜度、高性能的串行干擾抵消接收機算法進行檢測，做到通信系統的整體性能最優。根據目前的研究結果，在上行系統中，PDMA可以提升系統容量的2～3倍，而下行通信系統的頻譜效率可以提高至1.5倍[70]。PDMA的實現要解決的幾大難題，比如如何設計發送端的圖樣才能更容易地區分不同的用戶，如何簡化接收機，如何將 PDMA和MIMO設計融合來設計空間域編碼圖樣。

多用戶共享接入（MUSA）是一種基于復數域多元碼的上行非正交多址接入技術，適合免調度的多用戶共享接入方案，有利于實現低成本、低功耗5G海量連接（萬物互聯）[71]。各接入用戶利用基于 SIC 接收機的、具有低相關性的復數域多元碼序列將其調制符號進行擴展，擴展后的符號可以在相同的時頻資源里發送。接收側使用線性處理和碼塊級 SIC來分離各用戶的信息。擴展序列會直接影響 MUSA 的性能和接收機復雜度，是 MUSA 的關鍵部分。MUSA是5G中潛在的多址技術，然而它的實現仍具有一定的挑戰性。比如，傳播序列的映射方式，圖樣選擇的標準以及系統容量如何隨著用戶數量的增加而改變等。

下面給出上述4種多址技術的特點比較[57]，如表2所示。

除了上述多址技術之外，針對5G通信，研究者還提出比特分割多址接入（BMA）、軟件定義多址接入[57](SoDeMA)等?？傊?，5G時代的多址技術的改革和創新，將會使未來移動通信的無線接入技術達到一個新的高度。

3.2.2 動態TDD

5G網絡的關鍵特征將會是超密集小小區部署（小區半徑小于幾米）和不同的從超低時延到千兆速率的需求?；?TDD的空口被提議應用于針對小小區信號小延遲傳播經驗的部署，靈活分配每個子幀上下行傳輸資源。這種在靈活選擇上下行配置的TDD也被稱為動態TDD。在動態TDD上下行配置的情況下，不同的小區能更加靈活適應業務需求，對減小基站能耗也有一定作用[72]。動態 TDD技術一般只在小覆蓋的低功率節點小區中使用，而在大覆蓋的宏基站小區中一般不使用動態 TDD技術[73]。超密集小小區組網和大量的應用將成為 5G無線通信系統的基本內容。一個動態 TDD的部署可能引起上下行子幀交錯干擾和降低系統性能[74]。5G動態TDD的主要挑戰包括更短的TTI、更快的UL/DL切換和MIMO的結合等。為了應對這些挑戰，目前被考慮的解決方案有如下4種：小區分簇干擾緩解（CCIM）、eICIC/FeICIC、功率控制、利用MIMO技術[75]。

CCIM是根據小區間的某個閾值（如耦合損耗，干擾水平）將小區分簇的方法[76]。每個簇可以包含一個或多個小區。每個簇中的全部小區主動傳輸任何子幀或全部子幀的子集中要么都是上行鏈路要么都是下行鏈路，以便在同一簇中的基站—基站之間的干擾與用戶—用戶之間的干擾得到緩解。屬于同一簇的多小區之間的協作是必要的。屬于不同簇小區的傳輸方向在一個子幀中可以不同，通過自由地選擇不同的TDD配置，來獲取基于業務自適應的 TDD上下行鏈路重新配置所帶來的收益。CCIM本質上包括2個功能，即形成小區簇和每個小區簇中的協作傳輸。文獻[77]為了合理地形成小區簇，基站的測量是必要的，而基站測量的目的是評價來自于另一個基站的干擾水平。此外，與基站測量相關的信號和過程都必須被支持。至于小區簇內的協作形成條件需要進一步研究。

eICIC是依靠幾乎空白子幀（ABS）協調宏小區和小小區的層間干擾。然而，eICIC方案并沒有解決小區特定參考信號(CRS)上的干擾控制，為了確保后向兼容性，CSR不能為空白子幀。FeICIC考慮了 CRS干擾，并使用減少功率的幾乎空白子幀（RP-ABS）增加了系統容量。借鑒小區間干擾協調（ICIC）和增強型小區間干擾協調（eICIC）在時間或頻率域上資源分配正交化的思路解決相鄰小區間的干擾。這些基于 ICIC的方案在干擾抑制中也許會造成資源不必要的浪費。FeICIC的主要挑戰是宏小區和小小區之間的智能調度和協調以及如何減少功率。eICIC和FeICIC設計起初是用來解決異構網中下行鏈路干擾問題。在本項目中，基于干擾抑制（IM）方法的干擾協調將會被用在小小區間的干擾抑制中。

在動態 TDD系統中，上行鏈路的性能將會顯著下降。為了提高上行鏈路的性能，業內提出了一些功率控制的方案?；驹瓌t如下所述：減弱造成eNB-eNB干擾的下行子幀傳輸功率、增加受到eNB-eNB干擾的上行子幀傳輸功率。目前的干擾抑制方法主要集中在確定功率的變化范圍以及控制策略這2個方面，比如一些靜態和動態的控制方案。然而，在基于功控的方法中，增加傳輸功率可能會造成額外的干擾，降低基站的功率也將減小小區的覆蓋范圍。在以上方法中，將重點研究功率增強和減弱。

雖然闡述結合大規模多天線實現干擾消除方法的文獻不多，但一些潛在的想法還是值得考慮，比如干擾對齊的方法[78]。干擾對齊技術使 MIMO系統的空間自由度最大化，從而顯著地改善了系統容量。干擾對齊方法的核心思想是將不同來源的干擾調整到一個約束的信號子空間，那么目標信號就能在這個子空間的零空間被接收。創建一個聯合干擾對齊波束成形問題，那么單個波束成形解決方案就能夠處理幾個不同干擾場景下的波束成形問題。

3.3 網絡技術

3.3.1 C-RAN

4G中廣泛采用的還是傳統蜂窩結構式的無線接入網，盡管采用了一些先進的技術，仍然無法滿足不斷增長的用戶和網絡需求，接入網越來越成為嚴重影響用戶體驗的瓶頸。這迫使運營商在下一代移動通信網絡中找到一種顯著提高系統容量、減少網絡擁塞、成本效益較高的接入網架構。結合集中化和云計算，新型的基于云的無線接入網架構（C-RAN）的提出能有效解決上述問題[74,79]。

如圖8所示，C-RAN架構主要包括3個組成部分：由遠端無線射頻單元(RRH)和天線組成的分布式無線網絡；由高帶寬低延遲的光傳輸網絡連接遠端無線射頻單元；由高性能處理器和實時虛擬技術組成的集中式基帶處理池（BBU pool）。分布式的遠端無線射頻單元提供了一個高容量廣覆蓋的無線網絡。高帶寬低延遲的光傳輸網絡需要將所有的基帶處理單元和遠端射頻單元之間連接起來。基帶池由高性能處理器構成，通過實時虛擬技術連接在一起，集合成異常強大的處理能力來為每個虛擬基站提供所需的處理性能需求[80,81]。

圖8 C-RAN架構

集中化的BBU池可以使BBU高效的利用，從而減少調度與運行的消耗。C-RAN的主要優點如下。

1) C-RAN適應非均勻流量。通常一天中業務量峰值負荷是非峰值時段的 10倍多。由于在C-RAN的架構下多個基站的基帶處理是在集中BBU池進行，總體利用率可提高。所需的基帶處理能力的池預計將小于單基站能力的總和[82]。作為基站的布局功能，分析表明，相比傳統的RAN架構，C-RAN架構下BBU的數量可以減少很多[83]。

2) 能量和成本節約。采用C-RAN使電力成本減少，如在C-RAN的BBU數量相比傳統無線接入網減少了。在低流量期間(夜間)，池中的一些BBU可以關掉，不影響整體的網絡覆蓋。此外，RRH是懸掛在桅桿上或樓宇的墻壁上，能夠自然冷卻[84]，從而減少電量消耗。

3) 增加吞吐量，減少延遲。BBU池的設計使基帶資源集中化，網絡可以自適應地均衡處理，同時可以對大片區域內的無線資源進行聯合調度和干擾協調，從而提高頻譜利用率和網絡容量。文獻[85]提出了一種下行鏈路天線選擇優化方案基于C-RAN表明比傳統的天線選擇方案的優點多。時延方面，由于切換是在 BBU池中進行的而不是基站之間進行的，這樣可以減少切換時間。

4) 緩解網絡升級和維護。C-RAN產生的失敗可能因 BBU池自動吸收重組，因此減少了對人為干預的需要，而且每當有硬件故障和升級需要時，人為干預也只需要在少數的幾個 BBU池進行，這剛好與傳統無線接入網相反。由于硬件通常需要放在幾個集中的地點，C-RAN與虛擬BBU池提出能夠使新的標準方式平穩引入。

目前，C-RAN的研究和挑戰有如下3個方向。

1) 基于光網絡的無線信號傳輸。由于 C-RAN構架是由分布式RRH和集中式BBU組成的，因此，如何實現低成本、高帶寬、低延遲的光傳輸網絡成為C-RAN的一個挑戰。

2) 動態無線資源分配和協作式無線處理。C-RAN系統的一個主要目標是顯著提高系統頻譜效率，并提高小區邊緣用戶吞吐量。C-RAN將采用有效的多小區聯合資源分配和協作式的多點傳輸技術，可以提高系統頻譜效率[86]。

3) 云計算應用于虛擬化技術。通信硬件和軟件的虛擬化都會為通信網絡和協議帶來新的挑戰，特別是在大規模協作信號處理和云計算中。目前，致力于無線接入虛擬化方面的云計算得到的關注較少，包括物理層的信號處理，介質訪問控制（MAC）層的調度和資源分配以及網絡層的自組織無線資源管理等。因此，將云計算運用于無線接入虛擬化將是未來一個重要的研究方向[87]。

3.3.2 D2D

隨著科學技術的快速發展，智能終端設備的種類越來越多，如智能手環、智能手表、智能手機、可穿戴設備等，并且這些設備具有很強的無線通信能力，通過 Wi-Fi、藍牙蜂窩網絡通信技術實現終端設備間的直接通信[59]；另外，未來網絡將會面臨移動數據流量的爆炸性增長、海量的終端設備急需連接以及頻譜資源瀕臨匱乏等問題[88]。由于設備到設備通信（D2D, device-to-device communication）具有潛在的減輕基站壓力、提升系統網絡性能、降低端到端的傳輸時延、提高頻效率的潛力[89～91]。因此，D2D是未來下一代網絡（5G）中的關鍵技術之一。

D2D通信，顧名思義是2個終端設備不借助于其他設備直接進行通信的新型技術。由于其優越的特點以及結合未來網絡發展的需求和趨勢，人們已經開始研究了比較多可考慮的 D2D通信的應用場景，比如將 D2D通信應用于未來車輛中，未來車聯網需要車車、車路、車人（V2V、V2I、V2P，統稱V2X）的頻繁交互的短程通信，通過D2D通信技術可以提供短時延、短距離、高可靠的 V2X通信[92]；還有基于多跳D2D組建ad hoc網絡，如果通信網絡基礎設施被破壞，終端之間仍然能夠建立連接，保證終端之間的正常通信[93,94]；此外，就是蜂窩與D2D異構網絡，如圖9所示，在系統基站的控制下，D2D通信復用蜂窩小區用戶的無線資源，保證 D2D帶給小區的干擾在可接受的范圍內，終端之間直接進行通信，這樣能夠減輕基站壓力，提高頻譜效率[95]。

圖9 蜂窩與D2D異構網絡

為了能夠很好地應用 D2D通信技術，人們需要重點解決D2D通信潛在的技術難點。首先，D2D發現技術，需要檢測和識別鄰近 D2D終端用戶，進而建立D2D通信鏈路[96]。由于蜂窩網絡中的D2D通信技術勢必會對蜂窩通信帶來額外干擾，所以高效的無線資源分配和干擾管理方案是至關重要的，通過高效的調度和管理無線資源以及控制 D2D用戶的發射功率等方法，降低 D2D通信對蜂窩小區帶來的干擾[97]。最后，通信模式切換也是人們特別關注的研究點之一，因為它將決定著是否能夠提高系統的頻譜效率，并且影響蜂窩用戶和 D2D用戶之間的干擾程度[95]。現在人們已經考慮 D2D用戶之間的干擾、路徑損耗、信道質量和距離等因素，制定用戶通信模式切換準則[98,99]。

由于 D2D通信技術具有提升網絡性能、優化未來網路架構等優點，已經引起了研究人員的廣泛關注，并且針對一些關鍵性問題展開了研究，取得了一些成果，但是，對于D2D通信技術的研究，還存在一些問題和挑戰未被解決，比如在通信模式切換方面，大多數文獻都沒有考慮用戶的移動性[100,101]，而在實際中，用戶處于移動狀態，這樣會對通信模式切換產生比較大的影響；還有在資源分配和干擾管理方面，人們比較趨向于 D2D通信鏈路固定地復用上行鏈路或者下行鏈路，而沒有考慮根據蜂窩上下行鏈路的情況動態地決定 D2D通信鏈路復用何種蜂窩通信鏈路[95]，此外，對于潛在的基于D2D通信技術的網絡場景還需進一步設計，而新型的網絡場景中會引進新的資源分配問題和干擾問題，因此，新型的資源分配和干擾管理方案也值得深入研究。

4 未來展望

目前，世界各國針對未來5G移動通信網絡在技術的可行性研究、標準化以及產品發展方面進行了大量的投入，5G的發展需要在統一的框架下進行全球范圍內的協調。同時，在5G通信系統中，大規模多天線和信道建模等的不斷研究和創新，不僅能夠有效改善無線頻譜的利用效率，而且加快了無線數據傳輸速率并支持更多終端的接入。為了應對未來信息社會高速發展的趨勢，網絡應具備智能化的自感知和自調整能力，C-RAN、D2D等技術的研究正是出于這一目的，并且高度的靈活性也將成為未來5G網絡必不可少的特性之一。同時，綠色節能也將成為5G發展的重要方向，網絡的功能不再以能源的大量消耗為代價，實現無線移動通信的可持續發展。

未來的 10年，移動通信將發生翻天覆地的變化，目前，4G剛剛部署不久，還將持續很長的一段時間用于商用。作為面向 2020年之后產業發展的新一代移動通信技術，5G在提高大帶寬、解決萬物互連、實現更可靠和更低時延通信方面具有重要影響。2016年，5G技術發展將進入中期，3GPP已經在2016年開始了5G標準的預研，后續5G技術方案征集、標準化工作等也會緊鑼密鼓地開展。

5G是一個融合的網絡，也是一個更加復雜和密集的網絡。5G的支持遠超3G、4G網絡所滿足的場景、數據量及設備接入量，實現這一網絡需要技術的不斷發展和創新。此外，5G也將更全方位地注重用戶體驗，將根據不同用戶的個性化需求智能部署，實現用戶在任何時間、任何地點都能夠方便、快捷地接入。同時，5G技術的未來不僅在于數據傳輸速度的進一步提升，更在于它是人類能力的延伸，周圍的一切物體都處于實時聯網狀態，能夠互相感知交互。

5 結束語

本文詳細介紹和總結了5G的發展歷程和國內外研究進展，分析了基于虛擬化的5G蜂窩網絡架構。從無線傳輸、無線接入、網絡這3個角度，深入全面地介紹了5G潛在的關鍵技術及最新進展，分析了一些關鍵技術的優缺點及未來可研究方向。最后，展望了5G未來發展的重點任務及主要方向。未來的5G網絡將更加開放、智能、靈活。為滿足移動通信的發展及需求，5G預計在2020年成為主要的移動通信系統。相比現今廣為流行的4G移動通信，5G在資源利用率、傳輸速率以及頻譜利用率等方面都有明顯優勢，而且在用戶體驗、傳輸時延、無線網絡的覆蓋性能等方面也會得到大幅度的提高?？傮w來說，目前，5G的研究處于關鍵發展階段，各技術研究進展迅速，而未來圍繞用戶需求、規模性、成本能耗等因素進行的標準化和技術評估等，仍有大量工作亟待完成。

[1] IMT-2020. 5G Concept[EB/OL]. http：//www.imt-2020.org.cn/zh/documents/listByQuery?currentPage=1&content.

[2] ITU-R M 2083-0. IMT vision, framework and overall objectives of the future development of IMT for 2020 and beyond[S]. ITU-R, Document 5/199-E, 2015.

[3] AGYAPONG P, IWAMURA M, STAEHLE D, et al. Design considerations for a 5G network architecture[J]. Communications Magazine,IEEE, 2014, 52(11)： 65-75.

[4] TULLBERG H, POPOVSKI P, GOZALVEZ-SERRANO D, et al.METIS system concept： the shape of 5G to come[J]. IEEE Communications Magazine, 2015.

[5] Nokia. 5G masterplan [EB/OL]. http：//networks.nokia.com/innovation/5g.

[6] Ericsson 5G systems-enabling industry and society transformation[EB/OL].http：//www.ericsson.com/res/docs/whitepapers/what-is-a-5g-system.pdf.

[7] 華為. 華為4.5G榮獲兩項GTI年度大獎：杰出貢獻推動TDD+全速 發 展 [EB/OL]. http：//www.huawei.com/cn/news/2016/2/rong-huo-2xiang-GTI-2015niandu-da-jiang, 2016.HUAWEI. Huawei 4.5G won two GTI award of the year： outstanding contributions to promote TDD+ development at full speed[EB/OL].http：//www.huawei.com/cn/news/2016/2/rong-huo-2xiang-GTI-2015ni andu-da-jiang, 2016.

[8] 中興通訊. Pre5G,用技術創新勾畫5G藍圖[J].通信產業報,2014(34).ZTE. Pre5G, draw 5G blueprint by technical innovation [J]. Communications Weekly, 2014(34).

[9] GUPTA A, JHA R K. A survey of 5G network： architecture and emerging technologies[J]. IEEE Access,2015, 3：1206-1232.

[10] MARZETTA T L. Non-cooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2010, 9(11)： 3590-3600.

[11] ZENG Y, ZHANG R, CHEN Z N. Electromagnetic lens-focusing antenna enabled massive MIMO： performance improvement and cost reduction[C]//IEEE/CIC International Conference on Communication in China, c2014： 454-459.

[12] MOISCH A F, ASPLUND H, HEDDERGOTT R, et al. The COST259 directional channel model-part I： overview and methodology[J]. IEEE Transactions On Wireless Communications,2007,5(12)：3421-3433.

[13] CZINK N, OESTGES C. The COST273 MIMO channel model： there kinds of clusters[C]//IEEE 10th International Symposium on Spread Spectrum Techniques and Applications. c2008：282-286.

[14] LIU L, OESTGES C, POUTANEN J, et al. The COST2100 MIMO channel model[J]. IEEE Journals & Magazines,2012,19(6)：92-99.

[15] 3GPP. Spatial channel model for multiple input multiple output(MIMO) simulations[S]. 3GPP TR 25.996 version 12.0.0 Release 12,2014.

[16] 3GPP. Further advancements for E-UTRA physical layer aspects[S].3GPP TR 36.814 Release 9, 2010.

[17] 3GPP. Study on 3D channel model for LTE[S]. 3GPP TR 36.873, 2015.

[18] BAUM D S, HANSEN J, SALO J. An interim channel model for beyond-3G systems： extending the 3GPP spatial channel model(SCM)[C]//IEEE 61st Vehicular Technology Conference, c2005：3132-3136.

[19] KYOSTI P, MEINILA J, HENTILA L, et al. WINNER II Channel Models part II Radio Channel Measurement and Analysis Results[S].2007.

[20] ITU-R. Guidelines for evaluation of radio interface technologies for IMT-Advanced[S]. ITU-RM 2135, 2008.

[21] NURMEL A V, KARTTUNEN A, ROIVAINEN A, et al. Initial channel models based on measurements[S]. Deliverable D1, METIS. 2015.[22] TOMMI J, PEKKA K. Device-to-device extension to geometry-based stochastic channel models[C]//IEEE European Conference on Antennas and Propagation(EuCAP). c2015：1-4.

[23] LI Y, WANG Q, ZHONG Z D, et al. Three-dimensional modeling,simulation and evaluation of Device-to-Device channels[C]//IEEE International Symposium on Antennas and Propagation & USNC/URSI National Radio Science Meeting. c2015：1808-1809.

[24] ZHOU Z, GAO X, FANG J, et al. Spherical wave channel and analysis for large linear array in LOS conditions[C]//IEEE Globecom Workshop. c2015：1-6.

[25] GAO X, TUFVESSON F, EDFORS O, et al. Measured propagation characteristics for very-large MIMO at 2.6 GHz[C]//IEEE Conference Record of the Forty Sixth Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers(ASILOMAR). c2012：295-299.

[26] WU S, WANG C X, AGGOUNE E H M, et al. A non-stationary 3-D wideband twin-cluster model for 5g massive MIMO channels[J]. IEEE Journal & Magazines, 2014, 32(6)：1207-1218.

[27] GAO X, TUFVESSON F, EDFORS O. Massive MIMO channels-measurements and models[C]//IEEE Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. c2013： 280-284.

[28] RAPPAPORT T S, SUN S, MAYZUS R, et al. Millimeter wave mobile communications for 5G cellular： it will work![J]. IEEE Journals &Magazines, 2013,1(1)：335-349.

[29] LI Q, SHIRANI-MEHR H, BALERCIA T, et al. Millimeter wave channel model and system design considerations[C]//IEEE International Conference on Communication Workshop(ICCW). c2015：1214-1219.

[30] BAI T Y, DESAI V, ROBERT W, et al. Millimeter wave cellular channel models for system evaluation[C]//IEEE International Conference on Computing, Networking and Communications(ICNC). c2014：178-182.

[31] FOSSORIER, MARC P C, MIODRAG M, et al. Reduced complexity iterative decoding of low-density parity check codes based on belief propagation[J]. IEEE Transactions on Communications, 1999,47(5)：673-680.

[32] YAZDANI, MOHAMMAD R, SAIED H, et al. Improving belief propagation on graphs with cycles[J]. Communications Letters,IEEE,2004,8(1)：57-59.

[33] SONG H X, CRUZ J. R. Reduced-complexity decoding of Q-ary LDPC codes for magnetic recording[J]. IEEE Transactions on Magnetics, 2003. 39(2)： 1081-1087.

[34] PENG R, CHEN R R. Application of non-binary LDPC codes for communication over fading channels using higher order modulations[C]//IEEE Global Telecommunications Conference (GLOBECOM’06). c2006.

[35] BOUTROS J, GHAITH A, WU Y Y. Non-binary adaptive LDPC codes for frequency selective channels： code construction and iterative decoding[C]//IEEE Information Theory Workshop. c2006：184-188.

[36] BYERS G J, TAKAWIRA F. Non-binary and concatenated LDPC codes for multiple-antenna transmission[C]//7th AFRICON Conference in Africa. c2004： 83-88.

[37] GUO F, HANZO L. Low complexity non-binary LDPC and modulation schemes communicating over MIMO channels[C]//IEEE Vehicular Technology Conference (VTC’04). c2004：1294-1298.

[38] PENG R, CHEN R R. Design of non-binary LDPC codes over GF(q)for multiple-antenna transmission[C]//IEEE Military Comm Conf(MILCOM’06). c2006：1-7.

[39] ARIKAN, E. Channel polarization： a method for constructing capacity-achieving codes for symmetric binary-input memoryless channels[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2009, 55(7)：3051-3073.

[40] ARIKAN E. On the origin of polar coding[C]//arXiv preprint arXiv：1511.04838 (2015).

[41] ESLAMI, ALI, HOSSEIN P N. A practical approach to polar codes[C]//2011 IEEE International Symposium on Information Theory Proceedings (ISIT), IEEE, c2011.

[42] SABHARWAL A, SCHNITER P, GUO D, et al. In-band full-duplex wireless： challenges and opportunities[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2014, 32(9)： 1637-1652.

[43] BHARADIA D, MCMILIN E, KATTI S. Full duplex radios[J]. ACM SIGCOMM Computer Communication Review, ACM, 2013, 43(4)：375-386.

[44] EVERETT E, SABHARWAL A. Spatial self-interference isolation for in-band full-duplex wireless： a degrees-of-freedom analysis[J]. arXiv preprint arXiv：1506.03394, 2015.

[45] EVERETT E, SAHAI A, SABHARWAL A. Passive self-interference suppression for full-duplex infrastructure nodes[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2014, 13(2)： 680-694.

[46] JOHNSTON S E, FIORE P D. Full-duplex communication via adaptive nulling[C]// 2013 Asilomar Conference on Signals, Systems and Computers. IEEE, c2013： 1628-1631.

[47] FOROOZANFARD E, FRANEK O, TATOMIRESCU A, et al.Full-duplex MIMO system based on antenna cancellation technique[J].Electronics Letters, 2014, 50(16)： 1116-1117.

[48] LAUGHLIN L, BEACH M A, MORRIS K A, et al. Optimum single antenna full duplex using hybrid junctions[J]. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 2014, 32(9)： 1653-1661.

[49] ASKAR R, KAISER T, SCHUBERT B, et al. Active self-interference cancellation mechanism for full-duplex wireless transceivers[C]// 2014 9th International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM). IEEE, c2014：539-544.

[50] CHUNG M K, SIM M S, KIM J, et al. Prototyping real-time full duplex radios[J]. Communications Magazine, IEEE, 2015, 53(9)： 56-63.[51] WANG J, ZHAO H, TANG Y. A RF adaptive least mean square algorithm for self-interference cancellation in co-frequency co-time full duplex systems[C]//2014 IEEE International Conference on Communications (ICC). IEEE, c2014： 5622-5627.

[52] ZHOU M, SONG L, LI Y, et al. Simultaneous bidirectional link selection in full duplex MIMO systems[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2015, 14(7)： 4052-4062.

[53] LIAO Y, WANG T, SONG L, et al. Listen-and-talk： protocol design and analysis for full-duplex cognitive radio networks[J]. arXiv preprint arXiv：1602.07579, 2016.

[54] SHARMA A, GANTI R K, MILLETH J K. Joint backhaul-access analysis of full duplex self-backhauling heterogeneous networks[J].arXiv preprint arXiv：1601.01858, 2016.

[55] KIEU T N, DO D T, XUAN X N, et al. Wireless information and power transfer for full duplex relaying networks： performance analysis[M]//AETA 2015： Recent Advances in Electrical Engineering and Related Sciences. Springer International Publishing, 2016： 53-62.

[56] ZHENG G. Joint beamforming optimization and power control for full-duplex mimo two-way relay channel[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2015, 63(3)： 555-566.

[57] TAO Y, LIU L, LIU S, et al. A survey： several technologies of non-orthogonal transmission for 5G[J]. China Communications, 2015,121(10)： 1-15.

[58] DAI L, WANG B, YUAN Y, et al. Non-orthogonal multiple access for 5G： solutions, challenges, opportunities, and future research trends[J].IEEE Communications Magazine, 2015, 53(9)： 74-81.

[59] IMT-2020(5G) Promotion Group. 5G無線技術架構白皮書[R]. 2015.IMT-2020(5G) Promotion Group. white paper, wireless technology architecture for 5G[R]. 2015.

[60] HIGUCHI K, KISHIYAMA Y. Non-orthogonal access with successive interference cancellation for future radio access[C]//APWCS2012, c2012.

[61] AL-IMARI M, XIAO P, IMRAN M A, et al. Uplink non-orthogonal multiple access for 5G wireless networks[C]//Wireless Communications Systems (ISWCS), 2014 11th International Symposium on Barcelona.IEEE, c2014： 781-785.

[62] AL-IMARI M, XIAO P, IMRAN M A, et al. Uplink non-orthogonal multiple access for 5G wireless networks[C]//2014 11th International Symposium on Wireless Communications Systems (ISWCS). c2014：781-785.

[63] NIKOPOUR H, BALIGH H. Sparse code multiple access[C]//IEEE 24th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC). c2013：332-336.

[64] LU L, CHEN Y, GUO W, et al. Prototype for 5G new air interface technology SCMA and performance evaluation[J]. China Communications. c2015：38-48.

[65] TAHERZADEH M, NIKOPOUR H, BAYESTEH A, et al. SCMA Codebook Design[C]//2014 IEEE 80th Vehicular Technology Conference (VTC2014-Fall). Vancouver, BC, c2014：1-5.

[66] WU Y, ZHANG S, CHEN Y. Iterative multiuser receiver in sparse code multiple access systems[C]//2015 IEEE International Conference on Communications (ICC). c2015： 2918-2923.

[67] ZHAI D, SHENG M, WANG X, et al. Rate and energy maximization in SCMA networks with wireless information and power transfer[J].IEEE Communications Letters, 2016, 20(2)： 360-363.

[68] LIU T, LI X, QIU L. Capacity for downlink massive MIMO MU-SCMA system[C]//Wireless Communications & Signal Processing (WCSP). c2015：1-5.

[69] Datang Telecom Technology & Industry Group. Spectrum-efficiency enhancing techniques for 5G[R]. IMT-2020 Promotion Group 5G Summit, Beijing, China, 2014.

[70] 康紹莉, 戴曉明, 任斌. 面向5G的PDMA圖樣分割多址接入技術[J].電信網技術，2015(5)： 43-47.KANG S L, DAI X M, REN B. Pattern division multiple access for 5G[J]. Telecommunication Network Technology, 2015(5)： 43-47.

[71] YUAN Z, YU G, LI W. Multi-user shared access for 5G[C]//Telecommun, Network Technology. c2015：28-30.

[72] Samsung. Performance evaluation of dynamic TDD reconfiguration[S].3GPP R1-120196, 2012.

[73] Huawei. Evaluation of TDD traffic adaptive DL-UL reconfiguration in isolated cell scenario[S]. 3GPP R1-120059, HiSilicon, 2012.

[74] DEMESTICHAS P, GEORGAKOPOULOS A, KARVOUNAS D, et al.5G on the horizon： key challenges for the radio access network[J].IEEE Communications Magazine, 2013, 8(3)： 47-53.

[75] SHEN Z, KHORYAEV A, ERIKSSON E, et al. Dynamic uplinkdownlinkconfiguration and interference management in TD-LTE[J].IEEE Communications Magazine, 2012, 50(11)：51-59.

[76] Further enhancements to LTE TDD for DL-UL interference management and traffic adaption[S]. 3GPP TR 36.828, 2012.

[77] Evaluation on TDD UL/DL reconfiguration with interference mitigation in multi-cell Pico scenario[S]. 3GPP R1-122209, 2012.

[78] CADAMBE V R, JAFAR S A. Interference alignment and degrees of freedom of the k-user interference channel[J]. IEEE Transactions on Information Theory, 2008,54(8)： 3425-3441.

[79] ROST P, BERNARDOS C J, DOMENICO A D, et al. Cloud technologies for flexible 5G radio access networks[J]. IEEE Communications Magazine, 2014, 52(5)： 68-76.

[80] CHECKO A, CHRISTIANSEN H L, YAN Y, et al. Cloud RAN for mobile networks—a technology overview[J]. IEEE Communications Surveys & Tutorial, 2015,17(1)： 405-426.

[81] ANGER F. Smart mobile broadband[C]//RAN Evolution to the Cloud Workshop, c2013.

[82] China Mobile. C-RAN the road towards green ran[R]. China Mobile Research Institute, 2011.

[83] NAMBA S, MATSUNAKA T, WARABINO T, et al. Colony-RAN architecture for future cellular network[C]//FutureNetw Mobile Summit. c2012：1-8.

[84] C-RAN the road towards green ran[R]. China Mobile Research Institute, 2011.

[85] LIU A, LAU V. Joint power and antenna selection optimization for energy-efficient large distributed MIMO networks[C]//IEEE ICCS.c2012：230-234.

[86] LIU L, YANG F, WANG R, et al. Analysis of handover performance improvement in cloudRAN architecture[C]//7th Int ICST Conf CHINACOM. c2012： 850-855.

[87] SPENCER Q H, SWINDLEHURST A L, HAARDT M. Zero-forcing methods for downlink spatial multiplexing in multiuser MIMO channels[J]. IEEE Transactions on Signal Processing, 2004, 52(2)： 461-471.

[88] 5G vision and requirements[Z]. China IMT-2020 (5G) Promotion Group Whiter Paper, 2014.

[89] YU C H, DOPPLER K, RIBEIRO C B, et al. Resource sharing optimization for device-to-device communication underlaying cellular networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2011,10(8)： 2752-2763.

[90] ZHAO W, WANG S. Resource sharing scheme for device-to-device communication underlaying cellular networks[J]. IEEE Transactions on Communications, 2015, 63(12)： 4838-4848.

[91] XING H, RENFORS M. Resource management schemes for network assisted device-to-device communication for an integrated OFDMA cellular system[C]// 2015 IEEE 26th Annual International Symposium on Personal, Indoor, and Mobile Radio Communications (PIMRC).IEEE, c2015： 1520-1525.

[92] REN Y, LIU F, LIU Z, et al. Power control in D2D-based vehicular communication networks[J]. IEEE Transactions on Vehicular Technology, 2015, 64(12)： 5547-5562.

[93] JUNG Y, FESTIJO E, PERADILLA M. Joint operation of routing control and group key management for 5G ad hoc D2D networks[C]//2014 International Conference on Privacy and Security in Mobile Systems (PRISMS). IEEE, c2014： 1-8.

[94] WANG J, ZHANG X. Adaptive power control for maximizing channel capacity over Full-Duplex D2D Q-OFDMA ad hoc networks[C]//2015 IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM). IEEE,c2015： 1-6.

[95] MACH P, BECVAR Z, VANEK T. In-band device-to-device communication in OFDMA cellular networks： a survey and challenges[J].Communications Surveys & Tutorials, IEEE, 2015, 17(4)： 1885-1922.[96] LEI L, ZHONG Z, LIN C, et al. Operator controlled device-to-device communications in LTE-advanced networks[J]. IEEE Wireless Communications, 2012, 19(3)： 96.

[97] ZULHASNINE M, HUANG C, SRINIVASAN A. Efficient resource allocation for device-to-device communication underlaying LTE network[C]// 2010 IEEE 6th International Conference on Wireless and Mobile Computing, Networking and Communications (WiMob). IEEE,c2010： 368-375.

[98] ELSAWY H, HOSSAIN E, ALOUINI M S. Analytical modeling of mode selection and power control for underlay D2D communication in cellular networks[J]. IEEE Transactions on Communications, 2014,62(11)： 4147-4161.

[99] CHO B, KOUFOS K, JANTTI R. Spectrum allocation and mode selection for overlay D2D using carrier sensing threshold[C]// 2014 9th International Conference on Cognitive Radio Oriented Wireless Networks and Communications (CROWNCOM). IEEE, c2014： 26-31.

[100] HAN M H, KIM B G, LEE J W. Subchannel and transmission mode scheduling for D2D communication in OFDMA networks[C]// Vehicular Technology Conference (VTC Fall). 2012 IEEE, c2012： 1-5.

[101] LEI L, SHEN X, DOHLER M, et al. Queuing models with applications to mode selection in device-to-device communications underlaying cellular networks[J]. IEEE Transactions on Wireless Communications, 2014, 13(12)： 6697-6715.

Survey of several key technologies for 5G

ZHANG Ping, TAO Yun-zheng, ZHANG Zhi
(School of Information and Communication Engineering, Beijing University of Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)

The fifth-generation (5G) mobile communications system has got extensive attention and research by enterprises, research institutes and universities of the world at present. The development history and domestic and abroad research progresses of 5G were described and summarized in detail. 5G network architecture based on virtualization were analyzed. From wireless transmission, wireless access and network perspectives, the potential key technologies of 5G, including massive MIMO, full-duplex, channel modeling, channel coding, etc. and their latest progress are introduced comprehensively and thoroughly. Some advantages, disadvantages and future research directions of some key technologies are analyzed. At last, key tasks and main directions of the future development of 5G are prospected.

5G, network architecture, wireless transmission, wireless access, network

s: The National Natural Science Foundation for Creative Research Groups of China (No.61421061), Huawei Innovation Research Program

TN929

A

10.11959/j.issn.1000-436x.2016130

2016-04-29；

2016-07-01

陶運錚，yunzhengtao@163.com

國家自然科學基金創新研究群體基金資助項目（No.61421061）；華為開放課題基金資助項目

張平（1959-），男，陜西漢中人，北京郵電大學教授、博士生導師，主要研究方向為無線通信、認知無線網絡、TD-LTE、OFDM。

陶運錚（1989-），男，江蘇無錫人，北京郵電大學博士生，主要研究方向為基于能量收集的下一代無線網絡、認知無線網絡。

張治（1977-），男，北京人，博士，北京郵電大學副教授，主要研究方向為信道編碼、射頻測試技術、無線資源管理。