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              通信前沿|通信前沿技術匯總

              來源: 發布時間:2024-10-22

                一、固定通信網絡

                (一)、SDN( Software Defined Network):

                一種新型網絡創新架構,是網絡虛擬化的一種實現方式,其技術OpenFlow通過將網絡設備控制面與數據面分離開來,從而實現了網絡流量的靈活控制,使網絡作為管道變得更加智能。SDN本身就是一種創新網絡架構不是一種具體技術和協議,而是一種新架構。

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                特征:控制/處理分離,軟硬分離,網元虛擬化,網絡可編程。

                技術:SDN/NFV、Open Stack。

                優點:

                集中控制-集在絡資源全局視圖、全局調配和優化;網絡設備集中運維和管控。

                開放編程接口-應用與網絡無縫集成、用戶可編程、加快新業務上線 網絡虛擬化-屏蔽底層差異,實現網絡對應用的透明化。邏輯網可隨業務需要配置、遷移,并支持多租戶共享和按需定制。

                (二)、光通信:

                1、硅光子:

                由于光和電采用分立方式,光子與電子技術遵循各自的發展路線,目前光通信系統在功耗、成本、集成度方面遇到提升瓶頸。硅光子技術利用CMOS微電子工藝實現光子器件的集成制備,該技術結合了CMOS技術的超大規模邏輯、超高精度制造的特性和光子技術超高速率、功耗的優勢。是一種能夠解決長技術演進與成本矛盾的顛覆性技術。目前多項硅光子關鍵技術已被相繼突破,預計在三年內將開始商用。

                2、>100G:

                100G光傳輸難以滿足未來視頻、云計算、大數據、物聯網等新興業務對網絡帶寬的需求。現網平滑升級超100G光收發單元可成倍提升系統容量,具有較高性價比和可行性。超100G將繼承并發揚100G光傳輸設計思想,在保持傳輸距離不變的同時提升光纖頻譜資源的利用率和頻譜效率,引入先進的調制編碼和光電集成技術進一步降低單位比特成本。目前業界積極開展現網實驗,推進超100G商用進程,預計會在數據中心互聯率先展開應用。

                3、多維復用和相干技術:

                互聯網新應用層出不窮,需要更大帶寬支撐井噴式增長的數據需求,政企大客戶、社區用戶將需要獨享波長入戶,以及部分場景下會有長距離高帶寬低時延接入需求。光通信技術中的復用維度包括時分、波分、頻分、碼分、模分等。目前40G PON是采用了時分和波分兩維復用,這也是100G PON的可行方式之一。業界將探索上述更多維度的組合,為用戶提供更大的帶寬。此外,在接收端采用相干接收方式,可在一根光纖承載超過1000個波長,每波長1G/10G,無源傳輸距離達到100km,實現T比特接入。為用戶提供更大帶寬、更低時延的接入服務,為運營商提供高效和低運維成本的網絡。40G TWDM-PON將在五年內啟動商用之旅,更多維復用和相干技術也是研究熱點。

                4、IP與光網絡深度融合:

                當前通信網絡采用多層多域網絡承載業務,設備種類繁多,海量數據的分組處理能力呈指數級別提高,同時對超大容量路由運算能力提出越來越高的要求,導致機房空間緊張、能耗高、效率低。IP與光網絡的融合是解決問題的有效方式之一。 IP與光網絡融合可以通過統一交換內核技術來實現,具有分組/ODUk/VC集中交換功能,從而減少網絡層次、節省網絡投資、降低維護成本,實現網絡節點集約化。通過提高單槽位線卡轉發能力和采用多框集群技術,可以大幅提升單節點轉發能力;通過多核處理器、分布式軟件架構、模塊化管理等技術,可實現千萬級別路由表管理。涵蓋骨干、匯聚和接入網絡的IP與光融合,具有千萬級別路由表項的超大容量路由器,提供全網端到端解決方案,運營商已經展開了試點。

                5、基于CDC-F特性光交叉構建下一代光網絡:

                當前隨著100G技術的規模部署,超100G技術的蓬勃發展,WDM/OTN系統的傳輸容量提升較快,光層的靈活調度和高效處理成為了光網絡節點的一個重要需求。隨著WSS光模塊集成度的進一步提升,采用WSS光模塊構建的具備CDC-F(Colorless, Directionless, Contentionless, FlexGrid)特性的光交叉組網技術在超大網絡節點應用時,因同時擁有超大交換容量、波長及業務靈活調度、低功耗、低時延等關鍵特性,易于構建靈活、高效的光網絡。具備CDC-F特性的光交叉技術越來越受到全球運營商的重視,目前已有運營商率先部署,預計近期將會展開更大范圍的試點和商用。

                6、中短距離城域高速傳輸直調直檢技術:

                伴隨著大數據和云技術的蓬勃發展,短到芯片片上和片間、長到機柜間和數據中心間的大規模數據交換處理,都渴望高速、穩定、可靠的互聯,常規電纜連接將無法應對。目前看來,芯片間和板間的解決方案可以利用硅基光電集成來有效實現光互聯。機房間互聯、機架間互聯、機框間互聯、機盤間互聯可以利用光電轉換和光傳輸技術取代傳統的電纜,主要解決方案包括硅基的光電集成、高速VCSEL和直調DFB等。其中硅基光電集成方案具有CMOS工藝兼容,集成度高,成本低的優勢。未來幾年,光互聯技術將在芯片內部、芯片間、板間、機柜間、機房間普及應用。

                7、綠色通信,光通信技術:

                隨著人們信息消費的不斷增加,需要光通信提供的帶寬越來越大,消耗的能源越來越多。在能源日趨緊張,如何實現綠色通信成為業界努力的主要方向之一。為了實現綠色通信,一些新的技術正在或將逐漸被采用,如新能源、高集成度芯片、高效率電源模塊、智能風扇、液體制冷、智能流量聚合、硬件休眠、新型材料等技術。 通過上述技術的逐步引入和持續優化,光通信設備的每比特能耗將逐漸降低,與環境更為和諧。

                二、移動通信網絡

                (一)、5G 1、5G演進

                5G將滲透到未來社會的各個領域,以用戶為中心構建的信息生態系統。5G將使信息突破時空限制,提供的交互體驗,為用戶帶來身臨其境的信息盛宴;5G將拉近萬物的距離,通過無縫融合的方式,便捷地實現人與萬物的智能互聯。5G將為用戶提供光纖般的接入速率,“零”時延的使用體驗,千億設備的連接能力,超高流量密度、超高連接數密度和超高移動性等多場景的一致服務,業務及用戶感知的智能優化,同時將為網絡帶來超百倍的能效提升和超百倍的比特成本降低,*終實現“信息隨心至,萬物觸手及”的總體愿景。

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                5G需要具備比4G更高的性能,支持0.1~1Gbps的用戶體驗速率,每平方公里一百萬的連接數密度,毫秒級的端到端時延,每平方公里數十Tbps的流量密度,每小時500Km以上的移動性和數十Gbps的峰值速率。其中,用戶體驗速率、連接數密度和時延為5G*基本的三個性能指標。同時,5G還需要大幅提高網絡部署和運營的效率,相比4G,頻譜效率提升5~15倍,能效和成本效率提升百倍以上。性能需求和效率需求共同定義了5G的關鍵能力,猶如一株綻放的鮮花。紅花綠葉,相輔相成,花瓣了5G的六大性能指標,體現了5G滿足未來多樣化業務與場景需求的能力,其中花瓣頂點是相應指標的值;綠葉是三個效率指標,是實現5G可持續發展的基本保障。

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                2、5G關鍵技術展望

                5G將從頻譜效率的提升,通信頻帶的擴展,新型網絡結構這三個維度來提升系統能力,實現性能需求和效率需求。全球各大5G推進組也在積極開展相關研究工作,三個維度的關鍵技術線*停留在實驗室層面,尚待討論。

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                >頻譜效率

                (1)大規模陣列天線

                大規模陣列天線(Massive MIMO)已經被公認為5G的關鍵技術之一,它采用有源天線陣列技術,將現有的2D天線陣列拓展成為3D天線陣列,形成極精確的用戶級超窄波束,將能量定向投放到用戶位置,可以改善網絡的覆蓋能力,降低無線網絡能耗,特別是在中高頻段組網的情況下尤為明顯。目前,基站側可支持的協作天線數量將達到128根。

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                在城市CBD辦公區,會場等熱點地區,用戶數量較多且分布密集,大規模陣列天線技術可以在水平面和垂直面均可實現波束賦形。多個用戶級波束在空間上三維賦型,可避免相互之間的干擾,提升系統級容量。

                大規模陣列天線技術也受到了業界的重點關注,中國移動和華為在Massive MIMO技術上的合作研究已超過兩年時間,與2014年9月份完成了全球TD-LTEMassive MIMO多天線預商用產品演示,這既是對5G先進技術的驗證,也可幫助中國移動提升TD-LTE中高頻組網的覆蓋水平和系統容量。雙方將會繼續緊密合作,推進大規模陣列天線的成熟與商用。

                (2)全雙工技術

                全雙工技術是指在相同的頻譜上,通信的收發雙方同時發射和接收信號。相對與傳統的FDD,TDD半雙工模式,全雙工技術突破了頻譜資源使用限制,使系統可用頻譜資源提升1倍,是未來有可能改變移動通信傳統工作模式的性技術方向。全雙工技術需要具備極高的干擾消除能力以消除來自發送天線的自干擾信號,華為、中國移動研究院聯合北京大學等科研單位共同致力于全雙工技術的開發,現已成功實現500m點對點全雙工通信。目前,將全雙工技術應用于多天線系統以及全雙工組網是全雙工技術在實際系統中應用需要重要點研究的問題。傳統的蜂窩通信系統的組網方式是以基站為中心實現小區覆蓋,而基站及中繼站無法移動,其網絡結構在靈活度上有一定的限制。隨著無線多媒體業務不斷增多,傳統的以基站為中心的業務提供方式已無法滿足海量用戶在不同環境下的業務需求。

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               (3)D2D(Device to Device)通信

                D2D技術無需借助基站的幫助就能夠實現通信終端之間的直接通信,拓展網絡連接和接入方式。由于短距離直接通信,信道質量高,D2D能夠實現較高的數據速率、較低的時延和較低的功耗;通過分布的終端,能夠改善覆蓋,實現頻譜資源的高效利用,支持更靈活的網絡架構和連接方法,提升鏈路靈活性和網絡可靠性。目前,D2D采用廣播、組播和單播技術方案,未來將發展其增強技術,包括基于D2D的中繼技術、多天線技術和聯合編碼技術等。移動通信傳統工作頻段主要集中在3GHz以下,這段頻譜資源十分擁擠,潛力已經開發殆盡。而在高頻段(如毫米波、厘米波頻段)可用頻譜資源豐富,能夠有效緩解頻譜資源緊張的現狀,可以實現極高速短距離通信,支持5G容量和傳輸速率等方面的需求。IMT-2020計劃開發6G以下的頻段供5G使用,隨著射頻技術趨于成熟,再逐步開發6G以上的高頻段。

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                >頻段擴展

                目前,監測中心目前正在積極開展高頻段需求研究以及潛在候選頻段的遴選工作。高頻段資源雖然目前較為豐富,但是仍需要進行科學規劃,統籌兼顧,從而使寶貴的頻譜資源得到配置。

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                高頻段在移動通信中的應用是未來的發展趨勢,業界對此高度關注。高頻通信存在傳輸距離短、穿透和繞射能力差、容易受氣候環境影響等缺點。考慮到未來的5G網絡是高密度性網絡,覆蓋面積*小的微小區和熱點*需達到50米以下的覆蓋范圍。高頻段頻譜資源用于微小區的小型化高增益天線和設備中,可實現很高的通信速率。

                >網絡架構

                隨著各種智能終端的普及,數據流量將出現井噴式的增長。未來數據業務將主要分布在室內和熱點地區,這使得超密集網絡成為實現未來5G的1000倍流量需求的主要手段之一。超密集網絡能夠改善網絡覆蓋,大幅度提升系統容量,并且對業務進行分流,具有更靈活的網絡部署和更高效的頻率復用。5G通信系統將采用更加密集的網絡方案,部署更多小小區來滿足局部熱點地區的大容量需求,同時可以起到為宏站和微站分流的效果。

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                在無線接入技術上,5G可能采用C-RAN(Cloud-Radio Access Network)接入網架構。C-RAN的基本思想是通過充分利用低成本高速光傳輸網絡,直接在遠端天線和集中化的中心節點間傳送無線信號,以構建覆蓋上百個基站服務區域,甚至上百平方公里的無線接入系統。C-RAN架構適于采用協同技術,能夠減小干擾,降低功耗,提升頻譜效率,同時便于實現動態使用的智能化組網,集中處理有利于降低成本,便于維護,減少運營支出。各種新型高速無線局域網接入點和蜂窩小基站共同構成立體的超密集的組網方式,形成一張超級帶寬能力網絡。愈發密集的網絡部署也使得網絡拓撲更加復雜,小區間干擾已經成為制約系統容量增長的主要因素,極大地降低了網絡能效。干擾協調與管理、密集小區間協作、基于終端能力提升的移動性增強方案等,都是目前密集網絡方面的研究熱點。

               (二)、Wi-Fi與LTE融合

                Wi-Fi的優勢在于,它是在未授權的頻譜上運行的,任何人都可以部署Wi-Fi網絡,而且能夠支持人們能想到的幾乎所有智能手持設備或物聯網設備。Wi-Fi*適合的是大容量、高密度且低移動性的室內應用。另一方面,蜂窩技術具備無處不在的室外覆蓋、無縫的移動等優點,更完美支持語音和流媒體等實時應用。兩項技術的結合將為整個行業帶來巨大的希望。

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                各行各業不斷嘗試Wi-Fi/蜂窩網絡融合,隨著各個技術的不斷推進,了解這些不同方法之間的區別非常重要,其實答案并沒有正確或錯誤之分,只是選擇不同而已(具體取決于用戶的參考架構),預計在2020年前,Wi-Fi 和LTE小蜂窩基站技術仍將繼續融合,帶來始終保持連接的使用體驗。LTE-U、LTE-LAA、LWA和多鏈路TCP都是融合這兩大無線技術的選擇,市場會決定*終在什么時間采用什么方法。

                三、云計算、大數據 (一)、云計算:

                云計算(Cloud Computing)是由分布式計算(Distributed Computing)、并行處理(ParallelComputing)、網格計算(Grid Computing)發展來的,其*基本的概念,是透過網絡將龐大的計算處理程序自動分拆成無數個較小的子程序,再交由多部服務器所組成的龐大系統經搜尋、計算分析之后將處理結果回傳給用戶。透過這項技術,網絡服務提供者可以在數秒之內,達成處理數以千萬計甚至億計的信息,達到和“超級計算機”同樣強大效能的網絡服務,是一種新興的商業計算模型。 云計算系統運用了許多技術,其中以編程模型、數據管理技術、數據存儲技術、虛擬化技術、云計算平臺管理技術*為關鍵。

                1、編程模型

                MapReduce是Google開發的java、Python、C++編程模型,它是一種簡化的分布式編程模型和高效的任務調度模型,用于大規模數據集(大于1TB)的并行運算。嚴格的編程模型使云計算環境下的編程十分簡單。MapReduce模式的思想是將要執行的問題分解成Map(映射)和Reduce(化簡)的方式,先通過Map程序將數據切割成不相關的區塊,分配(調度)給大量計算機處理,達到分布式運算的效果,再通過Reduce程序將結果匯整輸出。

                2、海量數據分布存儲技術

                云計算系統由大量服務器組成,同時為大量用戶服務,因此云計算系統采用分布式存儲的方式存儲數據,用冗余存儲的方式保證數據的可靠性。云計算系統中**使用的數據存儲系統是Google的GFS和Hadoop團隊開發的GFS的開源實現HDFS。GFS即Google文件系統(Google File System),是一個可擴展的分布式文件系統,用于大型的、分布式的、對大量數據進行訪問的應用。GFS的設計思想不同于傳統的文件系統,是針對大規模數據處理和Google應用特性而設計的。它運行于廉價的普通硬件上,但可以提供容錯功能。它可以給大量的用戶提供總體性能較高的服務。 一個GFS集群由一個主服務器(master)和大量的塊服務器(chunkserver)構成,并被許多客戶(Client)訪問。主服務器存儲文件系統所以的元數據,包括名字空間、訪問控制信息、從文件到塊的映射以及塊的當前位置。它也控制系統范圍的活動,如塊租約(lease)管理,孤兒塊的垃圾收集,塊服務器間的塊遷移。主服務器定期通過HeartBeat消息與每一個塊服務器通信,給塊服務器傳遞指令并收集它的狀態。GFS中的文件被切分為64MB的塊并以冗余存儲,每份數據在系統中保存3個以上備份。 客戶與主服務器的交換只限于對元數據的操作,所有數據方面的通信都直接和塊服務器聯系,這**提高了系統的效率,防止主服務器負載過重。

                3、海量數據管理技術

                云計算需要對分布的、海量的數據進行處理、分析,因此,數據管理技術必需能夠高效的管理大量的數據。云計算系統中的數據管理技術主要是Google的BT(BigTable)數據管理技術和Hadoop團隊開發的開源數據管理模塊HBase。

                BT是建立在GFS,Scheduler, Lock Service和MapReduce之上的一個大型的分布式數據庫,與傳統的關系數據庫不同,它把所有數據都作為對象來處理,形成一個巨大的表格,用來分布存儲大規模結構化數據。 Google的很多項目使用BT來存儲數據,包括網頁查詢,Google earth和Google金融。這些應用程序對BT的要求各不相同:數據大小(從URL到網頁到衛星圖象)不同,反應速度不同(從后端的大批處理到實時數據服務)。對于不同的要求,BT都成功的提供了靈活高效的服務。

               4、虛擬化技術

                通過虛擬化技術可實現軟件應用與底層硬件相隔離,它包括將單個資源劃分成多個虛擬資源的裂分模式,也包括將多個資源整合成一個虛擬資源的聚合模式。虛擬化技術根據對象可分成存儲虛擬化、計算虛擬化、網絡虛擬化等,計算虛擬化又分為系統級虛擬化、應用級虛擬化和桌面虛擬化。

                5、云計算平臺管理技術

                云計算資源規模龐大,服務器數量眾多并分布在不同的地點,同時運行著數百種應用,如何有效的管理這些服務器,保證整個系統提供不間斷的服務是巨大的挑戰。 云計算系統的平臺管理技術能夠使大量的服務器協同工作,方便的進行業務部署和開通,快速發現和恢復系統故障,通過自動化、智能化的手段實現大規模系統的可靠運營。

                (二)、大數據:

                “大數據”是需要新處理模式才能具有更強的決策力、洞察發現力和流程優化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產。大數據處理關鍵技術一般包括:大數據采集、大數據預處理、大數據存儲及管理、大數據分析及挖掘、大數據展現和應用(大數據檢索、大數據可視化、大數據應用、大數據安全等)。

                1、Hadoop

                是開源大數據項目的總稱,是一個由Apache基金會所開發的分布式系統基礎架構,主要是由HDFS和MapReduce組成,HDFS為海量的數據提供了存儲,則MapReduce為海量的數據提供了計算。 MapReduce是處理大量半結構化數據**的編程模型。編程模型是一種處理并結構化特定問題的方式。例如,在一個關系數據庫中,使用一種**語言執行查詢,如SQL。告訴語言想要的結果,并將它提交給系統來計算出如何產生計算。還可以用更傳統的語言(C++,Java),一步步地來解決問題。這是兩種不同的編程模型,MapReduce就是另外一種。

                四、物聯網

                (一)、工業以太網:

                工業控制網絡從*初的計算機集成控制系統CCS到集散控制系統DCS,發展到現場總線控制系統。近年來,以太網進入工業控制領域,出現了大量基于以太網的工業控制網絡。同時,隨著無線技術的發展,基于無線的工業控制網絡的研究也已開展。

                現場總線:**應用于連接現場設備,如控制器、傳感器與執行器等,采用全數字通信,結構簡單,節約線纜。現場總線是綜合運用微處理技術、網絡技術、通信技術和自動控制技術的產物,他在現場控制設備和測量儀器中嵌入微處理器,使他們具有數字計算和數字通信的能力,構成能**承擔某些控制、通信任務的網絡節點。

                工業以太網:隨著應用需求的提高,現場總線的高成本、低速率、難于選擇以及難于互連、互通、互操作等問題逐漸顯露。以太網具有傳輸速度高、易于安裝和兼容性好等優勢,因此基于以太網的工業控制網絡是發展的趨勢,將以太網應用于工業控制領域 ,構成工業以太網。

                工業無線網:無線通信技術逐漸進入工業控制網絡領域,為工業控制帶來了諸如降低安裝復雜度以及減少線纜等好處,同時其配置靈活,使用方便。目前,無線通信在工業自動化領域的研究主要有以下幾類:無線總線 RFiel dbus、無線傳感器與執行器網絡 WSAN、基于 I EEE 802.11 的無線局域網WL AN以及基于I EEE 802 . 15的無線個域網 WPAN 等。

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                (二)、車聯網:

                1、ADAS:

                先進駕駛員輔助系統(Advanced Driver Assistant System),簡稱ADAS,是利用安裝于車上的各式各樣的傳感器,在**時間收集車內外的環境數據, 進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理,從而能夠讓駕駛者在*快的時間察覺可能發生的危險, 以引起注意和提高安全性的主動安全技術。ADAS 采用的傳感器主要有攝像頭、雷達、激光和超聲波等,可以探測光、熱、壓力或其它用于監測汽車狀態的變量,通常位于車輛的前后保險杠、側視鏡、駕駛桿內部或者擋風玻璃上。早期的ADAS 技術主要以被動式報警為主,當車輛檢測到潛在危險時,會發出警報提醒駕車者注意異常的車輛或道路情況。對于**的ADAS技術來說,主動式干預也很常見。

                ADAS的兩個關鍵技術是處理器和傳感器,雖然ADAS應用系統越來越復雜,但隨著器件性能升高成本降低,ADAS的應用正在從豪華**汽車向中低檔汽車中普及。例如,自適應巡航控制、盲點監測、車道偏離警告、夜視、車道保持輔助和碰撞警告系統,具有自動轉向和制動干預功能的主動ADAS系統也已開始在更廣闊的市場上得以應用。

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                2、自動駕駛:

                無人駕駛汽車通過環境感知模塊來辨別自身周圍的環境信息,為其行為決策提供信息支持。汽車配備了立體多功能攝像頭、車載雷達、超聲波傳感器。通過攝像機和雷達探測信息的疊加,可以獲得周圍路況信息,包括車輛精確位置,速度,障礙物形狀和體積。2014年5月谷歌發布無人汽車,軟件和傳感裝置取代了方向盤、油門、剎車燈傳統汽車配置。奔馳公司的Intelligent Drive2013年9月發布,順利完成了長達100公里的無人駕駛試驗之旅,成功實現城市內及跨城之間的無人駕駛。特斯拉于2014年10月發布其P85D四驅智能駕駛版車型,增設的雷達和攝像頭可以識別行人和路標,實現自動泊車、高速公路自動駕駛,堵車自動跟隨等功能。2014年07月24日,百度啟動“百度無人駕駛汽車”研發計劃。中國汽車行業在智能汽車領域起步較晚,包括一汽、吉利等在內的自主品牌車企均表示要大力研發智能汽車,積極備戰智能汽車市場爭霸賽。

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