小蜂窩網絡研究綜述*

游 凡，葉先萬，崔海霞

（華南師范大學 物理與電信工程學院，廣東 廣州 510006）

0 引 言

第五代移動通信系統的研究給社會帶來了挑戰與機遇。如今5G 網絡的盛行，給其他的研究領域帶來了更快速的發展，如基于5G 網絡的中國首例遠程外科手術的成功實施和基于5G 網絡的車聯網研究等。普通用戶有機會可以享受5G 網絡帶來的快速數據交換。但是，5G 網絡的發展尚未成熟，還存在很多不足，如頻譜資源稀缺、蜂窩的密集部署導致能耗增加以及能量利用率低下等。所以，在未來的很長一個階段，5G 網絡會和4G 網絡共存，且與其他網絡類型構成異構網絡空間。

在5G 網絡的進一步發展中，縮小蜂窩網絡覆蓋的半徑、增加低功率的節點數量，是確保第五代移動通信網絡可以支持1000 倍數據流量增長的有效措施。在未來無線通信網絡的發展中，小峰窩網絡相關技術對于提高數據流量發揮著重要作用[1]，甚至新6G 網絡的研究也被提上了日程。未來6G 網絡將會進一步滿足用戶對于高速率傳輸的需求，不會出現任何網絡中斷，這同樣需要小蜂窩網絡的支持來實現高速率數據傳輸[2]。

隨著小峰窩的發展以及人們對于能量節約、環境保護的需要，蜂窩網絡的發展更加趨于綠色、環保。人們的需求是網絡質量更加穩定、持久，而資源能效不足等問題促使發展新型綠色小峰窩逐漸成為熱點。本文分別分析蜂窩網絡的發展、蜂窩網絡的興起、小蜂窩相關研究技術的優勢以及發展中遇到的挑戰，最后對小蜂窩網絡的發展前景做簡略的分析。

1 技術背景

1.1 小峰窩網絡

小峰窩網絡作為更加便捷、更加小型、更加低功耗、更加低成本的技術，進一步可以解決宏基站覆蓋范圍內未能充分覆蓋區域的通信問題。小峰窩網絡部署如圖1 所示[3]。由于宏基站覆蓋范圍廣，在蜂窩邊緣由于路徑損耗會導致通信質量降低，若適當部署小峰窩基站則可以有效減輕宏基站負擔。但是，隨著蜂窩網絡的密集化，必然會導致小區之間的干擾增強，同時導致通信服務質量的降低。

圖1 小峰窩網絡部署

根據小峰窩的發射功率不同和覆蓋范圍大小不同進行分類，小峰窩網絡可以分為微蜂窩網絡、微微蜂窩網絡以及毫微微蜂窩網絡[4]。其中，微蜂窩（microcell）的覆蓋面積大概300 m2，發射功率為30 ～37 dB。微微蜂窩（picocell）的覆蓋面積大概100 m2，發射功率為23～30 dB。毫微蜂窩（femtocell）的覆蓋面積大概20 m2，發射功率為10 ～23 dB。這些大致都會利用在數據流量比較密集的商場，或者是小范圍的區域。這樣不但能有效提高網絡的數據交換速率，也可以很好地減輕宏基站的流量負擔。小峰窩與宏蜂窩幾個特性方面的比較見表1。

表1 小峰窩網絡與宏蜂窩網絡比較

1.2 小峰窩網絡研究現狀

小峰窩網絡有自組織性的特點，且基站體積小，易于部署，不用進行繁瑣的網絡規劃過程，維護成本低，其相比于傳統蜂窩更加經濟有效[5]。然而，通信網絡的能耗總量隨著網絡的發展呈快速發展趨勢。每年的電能能耗可以達到數百億度，不僅給三大運營商（中國電信，中國移動，中國聯通）帶來極大的經濟壓力，也給我國實施綠色發展工作帶來了很大挑戰。尤其在5G 網絡盛行的當下，用戶的需求量指數倍增長，基站負荷量越來越大，使得通信領域面對嚴峻的考驗。

當前社會正處于資源有限的發展階段，不管任何行業都在秉持綠色發展理念，通信行業亦是如此。綠色發展是人們生活快速進步的同時所遵循的準則。據悉，綠色無線通信的研究是從21 世紀開始的，但是由于目前對于綠色無線通信的研究并不集中，所以還并沒有一個很嚴格的標準來評判一個蜂窩網絡是否遵循節能減排的理念[6]。提升頻譜利用率、改善蜂窩網絡的架構、節省蜂窩能耗、研發高能效的基站、進一步優化系統的資源分配等，都是有效促使小峰窩網絡的發展更加綠色環保的方法。

2 小蜂窩網絡主要實現途徑

有研究表明，5G 基站的能耗可能會比4G 基站高出好幾倍，但是5G 是趨勢。隨著無線通信領域的發展，新一代的移動通信網絡全面覆蓋指日可待，只是解決能耗這一問題對于國家和運營商都是較大的挑戰。所以，開發更加有效的蜂窩網絡迫在眉睫。更高效的小蜂窩網絡不僅需要降低能耗，也需要有效的配置資源。本節將從以下幾個角度分析實現高效小蜂窩網絡通信的幾種有效途徑。

2.1 資源配置角度

合理配置資源是實現小蜂窩網絡綠色發展的重要手段之一。要想得到更優的資源分配，在滿足物理條件的情況下，尋找更好的數學算法進行優化是必不可少的步驟。

2.1.1 凸優化算法

凸優化算法在通信領域中的應用非常廣泛，目的是找到一個最優解使得目標函數最優。然而，在實際無線通信領域，很多問題本身都是非凸問題，需要經過一系列轉變，如松弛變量等方法轉換為更好求解的凸優化問題。求解的方法有捆集法、次梯度法以及內點法。在無線通信系統中，通過尋找最好的資源分配方法，使得最后系統能效最優。

比如，文獻[7]從天線單元和用戶角度研究最佳的天線單元負載，有效提高了系統吞吐量。文獻[8]提出一種改進的虛擬博弈算法，通過可實現的速率的加權和衡量其性能，它的穩定點是給定博弈的純納什均衡，目標是設計一個非合作博弈的效用函數，使得所有的純納什均衡都接近最優全局性能，也使得算法接近最優，同時不需要用戶之間的通信。結果表明，在用戶足夠多和干擾較強的情況下，這個博弈存在許多不良的均衡。而后做了優化，使每個用戶的效用受人為限制，最終實現在任何干擾情形下甚至在相關信道上，最壞的平衡點也具有漸近最優的加權和率。可見，這些相關文獻強有力證明了博弈論的納什均衡在信道合理分配中應用的優勢。

2.1.2 機器學習算法

將機器學習與小蜂窩網絡技術相結合也是未來的研究方向。由于今后的蜂窩網絡必然會更加的智能化，蜂窩內的用戶自優化能力也也會得到很大的提高。并且在用戶處于高速動態的蜂窩網絡中，自適應能力無疑是解決這些問題的方法之一，而想要達到自適應，自優化的要求，結合機器學習不妨是一種可行的方法，于是可以在用戶終端和基礎設施上集成機器學習的方法來完成這一設想。

而機器學習應用于蜂窩網絡主要是兩個方面：一、蜂窩網絡對環境識別并且通過網絡環境來對客戶終端和網絡的資源進行分配和管理；二、采用網絡現有數據對于網絡之后的狀態實行預測，達到優化網絡性能的目的[9]。在實際應用中，基站進行緩存內容也成為了減輕回程流量和提高網絡質量的有效方法[10]。而由于緩存效率問題是一個比較難解決的隨機問題，因此，采用基于機器學習的方法，從挖掘移動流量潛力的角度來看數據，相較于目前已有相關算法有著巨大的優勢。在不確定的環境下，強化學習方法能夠做出有效而準確的決策。在不知道網絡和信道模型的前提下，采用強化學習的算法能夠有效的減少小區間干擾以及節省能耗[11]。所以，利用機器學習的算法與小蜂窩網絡技術的結合，從而達到智能化、高實時性、移動性的資源分配管理具有很高的研究價值。

2.2 新能源角度

未來小峰窩網絡可以進一步減輕基站的硬件負擔，通過搭建更好的硬件平臺，進一步優化蜂窩網絡的體積和成本，使得網絡更加綠色經濟。有研究表明，太陽能和風能的結合是給小蜂窩網絡提供能源的一種很好選擇。實際上，混合太陽能及風能基站在業界引起了廣泛關注。設備供應商華為對于這種采用太陽能和風能的基站產生了很大的興趣。特別是有的廠家設計的可再生能源（風能）基站，使得無線網絡完全依靠太陽能和風能高效運行成為現實[12]，并且達到了99.89%的可靠性。

2.3 休眠角度

小蜂窩網絡有效采用休眠期可以節省功率。綠色功率控制方案不僅可以在休眠基站上節約功率，而且催生了基于平均小區和用戶吞吐量來定義綠色小區的想法。綠色小區和用戶的吞吐量可以通過其獨特的最佳小區負載來優化。

有研究表明，在蜂窩無線通信網絡中約有80%的能量消耗被基站所消耗[13]。于是，有學者和專家提出了基站睡眠策略來降低小蜂窩能耗。睡眠模式在最早期是被提議為802.11b[14]（這是一種在早期制定的無線局域網標準，規定使用2.4 GHz 的頻帶，并且傳輸速率能夠根據應用的環境以及其他因素進行適當調整）。它主要是為了非實時性的通信，減少鏈路層的能耗。但是，在睡眠模式中，最值得考慮的是，當蜂窩基站處于休眠期間，它周圍的用戶如何保持有效的服務質量是關鍵。小峰窩網絡處于密集部署狀態，可以適當通過提高相鄰基站的發射功率來補給用戶的需求。但是，基于睡眠模式下的用戶的服務質量和基站能耗之間的權衡以及優化仍然是一個挑戰，需要進一步研究和解決。現在有的研究轉變為找到宏基站和小基站之間最優的睡眠模式，達到能耗最少的狀態。未來，這項工作可能會同時優化多個層次的睡眠模式或者是這種睡眠模式應用會更加廣泛[15]，也可以在任何異構網絡中應用，達到最好的協作關系。

3 小蜂窩網絡發展應用環境

小峰窩網絡的發展必然會朝著更加可靠、實時性、智能化以及高適應性的方向演進，且在很長一段時間內，異構蜂窩網絡會成為無線通信系統中的主流。異構蜂窩網絡為用戶雙連接（Dual Connectivity）甚至多連接不同類型的網絡成為可能[16]。對于雙連接而言，可以一方負責傳輸控制信息，一方保證數據信息的傳送；或者雙方同時負責控制信息和數據信息，這樣用戶獲得的是兩個傳輸速率之和，使得用戶得到更好的通信服務質量（Quality of Service，QoS）。此外，小蜂窩面臨的應用場景將是更加廣泛、更加異構的技術融合。

3.1 電視空白頻段認知復用

現在的電視網絡已經越來越數字化，所以有大量的電視頻段在某些時間段是比較空閑的。相比于低頻蜂窩頻帶，無線電視的傳輸信道具有更好的傳輸特性，但是電視空白頻段的有效性會受到電視發射機的發射功率以及位置的影響[17]。不過，在頻率資源有限的情況下，可以考慮利用電視空白頻段進行工作，通過更好地部署其位置和調整小蜂窩發射機的功率來減小損耗，提升性能。

3.2 無線局域網頻譜共享

WiFi 網絡的使用用戶越來越多，而WiFi 使用的是未授權頻段，與小蜂窩網絡互相并不干擾。有研究表明，小蜂窩網絡的高峰階段和無線局域網的高峰時段是正交的[18]，所以人們會想到在WiFi 網絡非擁擠時段讓蜂窩網絡使用非授權頻段給用戶提供服務。這樣可以增加小蜂窩網絡可以利用的頻率資源，以提升數據傳輸速率和用戶吞吐量，也可以更加節能。因此，小蜂窩網絡可以和WiFi 網絡共享頻段，共同為用戶服務。

3.3 小峰窩網絡與D2D 結合

D2D 網絡還可以被稱為終端直通，被視為5G網絡發展的關鍵候選技術之一。如今，對于D2D 技術的研究越來越深入。圖2 為D2D 系統模型[19]。

圖2 D2D 系統模型

D2D 技術不用通過基站直接通過兩個終端直接相連進行數據交換，以達到相互通信的效果。同時，D2D 通信技術很大程度上減少了使用頻帶資源，增加了有限資源的利用率。在未來，高速率、大規模、大數據、超大寬帶的數據處理能力的無線通信網絡中，D2D 技術將在5G 移動通信中彰顯自身的優勢，無需通過基站獲取數據，非常有利地減輕了蜂窩網絡下行傳輸數據的負擔。

對于D2D 網絡來說，最重要的是要選取最優的緩存策略和卸載策略。但是，要想真正實施D2D 通信技術，就要全面升級小蜂窩網絡，這將帶來巨大的技術挑戰和經濟挑戰。同時，D2D 與蜂窩網絡的結合，也會因為頻譜資源共享而帶來干擾。小峰窩網絡與D2D技術的結合有著很好的前景，但同時面臨挑戰。

4 面臨的關鍵技術難題

據最新報道，5G 的全面覆蓋將需要幾年的時間。中國工業經濟聯合會長李毅中表示，5G 網絡建設需要約600 萬基站，基站的成本將在1.2 萬億到1.5 萬億元。面對這樣龐大的數據和極大的成本開銷，反映了無線通信領域的發展還面臨著很多問題。本節將在以下幾個方面探討小蜂窩發展需要面臨的主要挑戰。

4.1 網絡同構/異構干擾

密集部署的小蜂窩之間必將帶來小區間干擾或小區內干擾[20]，而干擾勢必會影響網絡的綠色發展。在小蜂窩網絡中，上行鏈路和下行鏈路的干擾都是存在的，其中由于基站的發射功率相對減少，各基站之間距離縮短，在下行鏈路中必然會產生很大的噪聲，而這些干擾噪聲一般來自于基站到用戶之間。同時，當用戶向基站請求數據時，上行鏈路必然也會影響整個網絡的內部性能。當然，除了網絡內部干擾，三大運營商之間的競爭越來越大。2019 年5G 剛剛推出商用的時候，三大運營商紛紛發布自己的5G 套餐。其實，每個運營商之間的網絡部署都有差異，且運營商之間相近的頻譜利用造成了網絡間的干擾。

異構蜂窩網絡（如圖3 所示）[21]的發展一定是大勢所趨。在異構蜂窩網絡中，各種不同的無線通信系統相互之間取長補短，以達到更好的服務質量。但是，對于異構網絡來說，不論是宏基站和小基站之間的同頻干擾，還是小基站與小基站之間的干擾，都影響整個異構網絡的工作效率。

小區間干擾協調（Inter Cell Interference Coordination，ICIC）通過劃分頻率的方式，即將相鄰的兩個小區中重疊部分分成兩個不同的頻段，減少小區間的干擾。還有研究表明，采用小區干擾協調（ICIC）來避免干擾的主要方法是利用優化理論在小區中構造ICIC 問題[22]。

圖3 異構網絡結構

但是，在當下異構網絡復雜的情況下，ICIC 已經不再適用。于是，專家學者研究的eICIC（增強的小區間干擾協調）在當下研究中備受關注。eICIC相對于傳統的ICIC，加入了對于時間維度的重新定義[23]，目的是希望可以達到不同小區的信號在時間上針對部分用戶是正交的。eICIC 依賴于幾乎空白子幀或者是功率降低的幾乎空白子幀來管理宏蜂窩層和小型蜂窩網絡之間的干擾[24]。相比于ICIC而言，eICIC 不僅僅針對業務信道，而且能夠降低不同小區間控制信道的干擾。簡單來說，ICIC 只是通過功率和頻率控制的方法針對傳輸信道的小區間干擾進行協調，而eICIC 不僅具有ICIC 采用的協調方法，還增加了時域分析的方式進行小區間干擾協調。比如，文獻[25]提出使用eICIC 技術并采用用戶的偏置關聯技術的相關算法，使得在宏基站靜默期階段，小峰窩基站的傳輸更加不受干擾，使得小峰窩網絡利用率更高。作者在以實際數據為基礎的前提下，得到了更加自優化的異構蜂窩網絡的仿真圖。

雖然各種新興技術不斷出現，但是干擾問題依然是嚴重影響綠色小蜂窩網絡性能的關鍵難題之一。秉持綠色蜂窩網絡發展理念，進一步減少干擾，甚至有效利用干擾，可能是未來進一步研究的方向。

4.2 高速移動終端設備的業務隨機性

由于小峰窩網絡的盛行，今后對于移動管理性問題將會更加引人關注。文獻[26]的結果表明，增加小區密度可以適當減少宏小區的負載，同時文獻的結論還可以擴展到研究密集異構蜂窩網絡中的移動性管理問題，可以估計用戶接入設備的速度。引入移動性管理目的是讓小峰窩網絡中的用戶得到連續的服務，同時可以在必要的時候減少蜂窩負擔。面對此問題，就是要解決如何達到無縫切換數據和如何有一個合理的鏈路預算。

切換工作是否進行取決于基站。但是，在這個過程中，用戶終端和基站都是一起參與的。切換工作的檢測和判決來源于移動中斷，且是給交換中心進行控制與工作的[27]。在進行無縫切換的過程中，遇到不同的情況采取不同的措施進行切換，是達到更高速率的關鍵。正常切換情況下，主要是由于用戶從一個區域轉移到另一個區域而為了維持正常持續的電話通信而采取的措施。異常切換可以分為緊急切換、連續切換與切換失敗等。緊急切換主要是即將面臨通信中斷的情況下才會采取的措施，但是一般最好不要經常用到緊急切換。同時，在緊急切換過程中可能會有乒乓切換的情況，會產生連續切換的情況導致異常。一般來說，異常切換的產生主要是由于硬件問題而導致的，或者是由于小區間擁堵，小區間小區內干擾頻繁，或者是由于沒有一個主導的服務小區等因素造成的。所以，要想很好地解決移動性問題，首先要解決好如何做到最好的無縫切換[28]。面對此問題，華為早在2006 年便提出了有關緊急切換中的相關算法。華為的切換算法還設置了優先級進行工作，不僅可以區分小區的層次，也可以在單個小區內進行優先級的判定。

在移動性管理問題中，還有一個值得關注的就是鏈路預測。鏈路預測的目的是通過已知的節點連接預測未連接的兩個節點之間連接的可能性[29]。對于移動用戶來說，采用這樣的技術執行更優的網絡切換。所以，在小峰窩網絡部署密集的情況下，適應網絡結構的鏈路預測值得進一步研究。文獻[30]提出了一種適應網絡結構的鏈路預算和機器學習相結合的算法，其基于非監督的機器學習，針對不同網絡結構進行索引，提高了鏈路預測的精確性。將不一樣的預測指標當作未連接的數據，采用聚類分析使得預測轉換為分類。仿真結果顯示，通過綜合考慮，提出的算法可適應不同的網絡結構，且有良好的預測結果。在今后的研究中，可以繼續考慮與機器學習相結合的方法，得到可以自優化自適應的鏈路預測算法，進而增強系統的移動管理。

事實上，要想用戶得到好的體驗度，會要求移動終端具有很好的無縫切換網絡的能力。但是，在實際情況中，切換必然會帶來延時甚至在切換過程中有丟包的情況[31]，嚴重影響用戶體驗的系統性能。因此，對于小蜂窩網絡中的用戶移動性管理方面，今后還有很大的空間需要進行探究。

4.3 小蜂窩網絡的安全問題

如今社會的電信詐騙案例越來越多，人們對于信息安全問題的關注度也越來越高。但是，科技是一個雙刃劍。社會逐漸發達的同時，不法分子也會有機可乘地利用技術竊取信息。所以，網絡安全也是需要進一步優化和解決的問題。而對于小蜂窩網絡來說，最大的信息安全問題莫過于信息泄露。蜂窩網絡中的信息通過開放式無線電傳輸，容易造成非法空中截獲信息，是無線通信中安全方面最劣勢的方面。相關研究表明，蜂窩網絡中的用戶能夠采取非法手段竊聽蜂窩網絡中其他用戶的信息，表明在蜂窩網絡中存在嚴重的安全問題。文獻[32]設計了一種自適應的功率控制和訪問控制方案，有效提高了蜂窩網絡中的用戶保密能力。小峰窩網絡的密集部署加快了數據之間的交換，也大大增加了流量消耗。為了防止黑客和不法盜取信息的人攻破網絡的安全網，發展安全綠色的小峰窩必定是無線通信網絡中的一大挑戰。目前，密鑰管理成為一種進行信息安全維護的很好方式[33]。但是，科技的發展也帶來了很多的可乘之機，所以今后必定會開發出更好的算法或者更好的管理方式，使得網絡通信更加安全可靠。

5 結 語

未來無線通信領域的發展一定會更加趨于自優化、自適應的方向，小峰窩網絡技術的應用也將會更加廣泛。但是，如何讓小峰窩網絡更加綠色可持續、更加智能化、更加安全高效，是未來通信領域非常重要的研究課題。目前，對于蜂窩網絡的研究無論是國內還是國外都非常熱誠且充滿挑戰，相信隨著5G 網絡的全面部署，經過專家與學者更加深度的研究，小蜂窩網絡的發展一定會越來越成熟。