5G 通信網絡中的能效優化策略研究

馬遠航

（日海恒聯通信技術有限公司，河南 鄭州 450000）

0 引 言

隨著5G 商用化的快速推進，其高速率和海量連接特性給網絡基礎設施帶來了較大的能耗壓力。在保障用戶體驗的同時，如何有效提升5G 通信網絡的能效，實現綠色通信的目標，已成為行業急需解決的問題。文章針對5G 通信網絡面臨的能效管理難題，探討網絡節能與效率提升的技術策略，為構建節能高效的5G 網絡體系提供參考。

1 5G 通信網絡能效管理問題分析

5G 通信網絡中現有的能效管理面臨諸多問題。從硬件設備層面看，5G 基站采用大規模多輸入多輸出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）和毫米波技術，其天線數量級與4G 相比增加了數十倍，天線開關、射頻器件及基帶處理器等硬件的能耗迅速上升。以64T64R 為例，其傳輸功率約為40 W，而相應的系統功耗高達8 kW。此外，5G 核心網采用網絡切片技術進行業務分流，1 個網絡切片實例包含大量的控制平面和用戶平面功能實體，導致核心網能效與4G 網絡相比降低超過15%。

從網絡架構與管理層面來看，5G 通信網絡采用更密集的小基站來提升容量，這導致基站數量急劇增加，整體能耗大幅提升。此外，5G 通信網絡還支持海量物聯網設備接入，上行業務呈現爆炸式增長，資源調度與管理難度加大，傳統可用的睡眠策略效果有限，基站開銷能耗明顯增加。5G 通信網絡功能實體分布復雜，控制信令與數據傳輸路徑較長，傳輸過程中的能耗較大。5G 主要功能實體的典型功耗參數如表1 所示。

表1 5G 主要功能實體功耗參數

2 5G 通信網絡能效優化策略

2.1 硬件設備節能優化

首先，采用更高效的電路與器件。應用最新的微米級硅鍺制造射頻器件，這類器件能夠實現數百兆赫茲的工作帶寬，且損耗功率不超過200 mW[1]。同時，使用低損耗的氮化鎵（GaN）類功率放大器，它在3.5 GHz 頻段工作時的背景噪聲小于2 dB，功率增益大于15 dB，可以有效減少信號放大過程中的能量損耗。在基帶處理方面，采用7 nm 工藝制造的專用集成電路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）基帶芯片，并結合時鐘門控和電源管理優化策略，降低系統功耗。其次，5G 基站可以使用先進的直接液冷散熱技術，降低設備功耗。直接液冷散熱技術的應用不僅有助于提升基站的運行效率，還能在一定程度上延長設備的使用壽命。再次，合理配置天線數量。根據實際的業務需求和組網情況，設計支持租用子波束的柔性天線陣列。這種陣列允許運營商租用天線陣列中的部分子波束資源，按需打開天線射頻鏈路。當用戶數較少時，控制射頻器件和數模轉換設備進入低功耗的睡眠模式[2]。最后，通過提高硬件設備的使用率來達到節能的目的。基站內的主設備可以考慮設計成允許遠程或本地共享的服務化架構，同時不同生產商之間通過開放接口互聯，有助于提升服務器、存儲器等硬件資源的利用效率，避免發生設備空轉的現象。

2.2 網絡架構與資源調度優化

2.2.1 網絡拓撲與功能部署的優化

采用將媒體面功能集中而信令控制面功能分散的部署思路，即媒體面功能集中放置于核心網機房，而智能化控制類功能實體分布在網絡邊緣，靠近終端和接入網。網絡切片的引入可以顯著提高資源利用率，將硬件與軟件資源虛擬化、池化后供切片彈性調用，與傳統專用部署相比，能降低28%的資源損耗[3]。

2.2.2 無線接入網的資源優化配置

根據業務時空分布特性，可以采用動時隙資源動態分配技術。結合時分雙工機制與頻率屏蔽進行動態分配，可以使實時業務無線資源利用率提升19%[4]。此外，基于用戶關聯與負載特征的綜合考量進行基站睡眠控制，選擇開啟負載和覆蓋性能最優的基站集合，可以使無負載基站的睡眠比例達到72%，總的基站供電量降低超過15%，實現有效節能。

2.3 綠色通信技術的應用

在通信系統架構上，采用融合改進的父子站解耦架構，即采用集中化的室內基帶處理單元（Building Baseband Unit，BBU）池統一處理多個無線遠端單元（Radio Remote Unit，RRU）的基帶調制信號。該方案充分復用基帶處理資源，可以顯著減少基帶芯片數量[5]。優化稀疏碼多址接入（Sparse Code Multiple Access，SCMA）技術通過使用高效的多域稀疏碼本來構造碼本矩陣，能夠提高解碼性能和錯誤糾正能力，同時確保業務的可靠性。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技術的引入為提高編碼效率提供了新的可能。通過構建循環神經網絡（Recurrent Neural Network，RNN），可以實時優化調制參數，進一步推動綠色通信技術的發展。

3 仿真與實驗驗證

3.1 仿真環境搭建及實驗設計

為驗證所提5G 網絡能效優化策略與技術方案的有效性，構建面向能效管理的網絡仿真平臺，主要包括軟硬件環境搭建、仿真場景設計及評估指標確定3個關鍵環節。在硬件環境上，仿真測試平臺以8 核EPYC 服務器作為主機，內存為96 GB，同時配置顯存為8 GB 的RTX 3090 顯卡。在軟件環境上，主機搭建Docker 容器，部署Ubuntu 18.04 64 位系統。容器內配置針對網絡仿真優化的OpenStack 開源軟件，并在Python 3.7 框架上利用Tensorflow 庫開發額外的仿真程序與評估工具包。該測試環境支持大規模5G 基站設備和復雜場景下海量用戶組網接入。在仿真場景上，主要從宏觀和微觀2 個層面構建。宏觀上設置城域范圍內的5G 模擬網絡，包含超過16 個地區、150個室外基站，室內分布超過80 個小基站，用戶數達到300 000 個，場景范圍達到25 km2。微觀上精確仿真包括服務器集群機房的電力供配系統，精確還原電力轉換與配送每個細節環節的耗損模型。此外，在用戶面構建虛擬現實（Virtual Reality，VR）視頻組播、高清直播、智能駕駛等典型5G 應用驅動的業務流量，測試網絡在復雜負載下的能效水平。

在確定評估指標時，重點考量3 項核心指標。一是節能技術改進前后的網絡能效比，通過量化改進方案的絕對節能獲得。二是系統處理能效比，反映單位運算處理庫存數據的平均能耗水平。三是網絡綠色率，評估網絡傳輸容量產出的單位能耗基準，以衡量不同網絡的綠色容量級別。此外，設定一組誤碼率、訪問成功率等指標控制約束網絡性能，該仿真設計可以全面驗證所提5G 節能策略方案的效果。

3.2 實驗結果分析與討論

通過仿真實驗平臺測試所設計的5G 網絡能效優化策略，主要從硬件節能、網絡優化及綠色技術3 個角度進行分析，結果如表2 所示。

表2 網絡能效優化測試結果對比

在硬件節能方案驗證中，采用新型GaN 功放、7 nm 工藝數字基帶處理及直接液冷技術，5G 基站總體輸入功率由原來的8.2 kW 下降至6.03 kW。特別是作為主耗功器件的數字處理基帶板卡，其效率由原來的28.6 GOPS/W 提升到37.5 GOPS/W。這說明采用新的器件材料工藝和先進的熱管理技術，能獲得顯著的單節點節能增益。在網絡架構與資源調度優化的測試中，結果顯示采用MEC 服務器遷移、基于用戶關聯與業務負載特征的動態基站睡眠技術時，整體核心網的節能比達到18.3%。在應用綠色通信技術方面，主要驗證高效SCMA 技術和人工智能輔助編碼調制的成效，仿真結果表明系統平均能效比提升35%。

綜上所述，應用文章提出的5G 通信網絡能效優化策略可以獲得顯著的節能增益，在一定程度上實現網絡技術的綠色化。

4 結 論

文章通過分析5G 通信網絡中的能效管理問題，指出當前網絡能效水平與不斷增長的能量需求之間存在明顯的缺口。從硬件節能、網絡架構調整以及綠色技術創新3 個層面，系統地闡述了5G 網絡實現節能與效率提升的技術策略與方法。通過仿真平臺測試驗證了所提方案的效果，研究成果為構建節能高效的可持續發展5G 網絡體系提供了關鍵技術支撐。