密集立體覆蓋：未來移動通信的機(jī)遇和挑戰(zhàn)*

陳 巍 ，王東明 ，王家恒 ，高飛飛 ，彭木根

（1.清華大學(xué)電子工程系 北京 100084；2.東南大學(xué)移動通信國家重點(diǎn)實驗室 南京 210096；3.清華大學(xué)自動化系 北京 100084；4.北京郵電大學(xué)泛網(wǎng)無線通信教育部重點(diǎn)實驗室 北京 100876）

1 引言

移動通信網(wǎng)絡(luò)是信息社會的重要基礎(chǔ)架構(gòu)，發(fā)展寬帶無線移動通信是我國的基本戰(zhàn)略需求。我國《國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展十二五規(guī)劃綱要》中明確提出“統(tǒng)籌布局新一代移動通信網(wǎng)”、“引導(dǎo)建設(shè)寬帶無線城市”等發(fā)展需求。目前，移動通信已經(jīng)逐漸實現(xiàn)了人類 “隨時 （anytime）”、“隨地（anywhere）”維系每一個人（anyone）與信息基礎(chǔ)設(shè)施的緊密聯(lián)系，并與其他移動用戶進(jìn)行交互的夢想。隨著各類豐富多彩的移動應(yīng)用的不斷涌現(xiàn)以及智能手機(jī)、平板、筆記本電腦在人群中的逐漸普及，移動用戶的業(yè)務(wù)將呈現(xiàn)多樣化和海量化，移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量幾乎呈指數(shù)增長，即使能夠支撐吉比特的4G系統(tǒng)，也將在21世紀(jì)中葉落后于業(yè)務(wù)需求。這對5G移動通信的頻譜效率提出了更高的要求。

建設(shè)寬帶無線城市所需考慮的另一個重要背景是城鎮(zhèn)化。中國社會科學(xué)研究院《2012年中國社會形勢分析與預(yù)測》指出 “2011年我國城鎮(zhèn)人口所占比重將首次超過50%，并不斷增長”。隨著大型城市人口數(shù)量的不斷攀升，必須依靠高層建筑容納更多的人口。全球建筑調(diào)查機(jī)構(gòu)安波利斯（Emporis）數(shù)據(jù)顯示，我國高層建筑年增長率超過20%。大型都市的平均建筑高度不斷攀升，城市向復(fù)雜立體地域擴(kuò)張，使得單位面積上的移動用戶數(shù)量亦隨之升高，在平面投影上用戶趨于密集化，呈現(xiàn)平面密集效應(yīng)，對于5G系統(tǒng)的單位面積頻譜效率提出了極高的要求。綜合上述兩點(diǎn)，移動通信的頻譜效率問題將成為未來無線城市寬帶化發(fā)展的瓶頸。

回顧移動通信半個多世紀(jì)的發(fā)展，蜂窩系統(tǒng)大致經(jīng)歷了如下階段。在提出伊始，主要以“覆蓋優(yōu)先”，重點(diǎn)在于無縫地提供數(shù)據(jù)接入；隨著移動通信的大范圍普及和推廣，用戶數(shù)量不斷攀升，蜂窩網(wǎng)絡(luò)在設(shè)計中開始關(guān)注單位面積上的頻譜效率，所采用的具體方法就是小區(qū)的分裂和扇區(qū)化，以此提升頻譜的空間復(fù)用度，這種方法所帶來的問題是頻繁的切換和更加復(fù)雜的干擾[1]；近年來，人們開始注意到業(yè)務(wù)需求在空間和時間上分布的不均勻性，并因此將認(rèn)知無線電[2]、基站休眠[3]等新思路引入蜂窩網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步提升能效和頻譜效率的增益。

但是，在用戶密集化、業(yè)務(wù)海量化的趨勢下，未來大型都市中的部分熱點(diǎn)區(qū)域，在空間和時間上將總處于較高的業(yè)務(wù)負(fù)載狀態(tài)，因此必須依靠進(jìn)一步提高網(wǎng)絡(luò)的單位面積頻譜效率予以根本上的解決。然而，由于無線通信的頻譜和能耗等資源嚴(yán)格受限，現(xiàn)有的無線傳輸技術(shù)也已逼近香農(nóng)理論極限，傳統(tǒng)的平面組網(wǎng)技術(shù)已經(jīng)難以支撐城市立體化趨勢下的用戶平面密集效應(yīng)和業(yè)務(wù)多樣海量特征。因此，未來發(fā)展的一個重要機(jī)遇，就是開展立體組網(wǎng)的研究工作，在平面之外的第3個維度上復(fù)用頻譜，依托城市立體化的發(fā)展趨勢，實現(xiàn)立體小區(qū)。這也是本文擬重點(diǎn)討論的內(nèi)容。

2 密集立體覆蓋：機(jī)遇和挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)依托二維平面進(jìn)行部署，這導(dǎo)致其單位面積上的頻譜效率嚴(yán)格受限。與此同時，隨著城市立體化的發(fā)展，單位面積上的用戶數(shù)量隨樓層的高度呈現(xiàn)近似的線性增長態(tài)勢。二者的內(nèi)在矛盾導(dǎo)致了平面網(wǎng)絡(luò)難以適應(yīng)未來立體化城市發(fā)展的趨勢。

通信理論也很好地支持了上述結(jié)論。從2000年起，Kumar等人[4]從信息論角度，提出了無線網(wǎng)絡(luò)容量極限的漸進(jìn)分析方法。參考文獻(xiàn)[4]指出，即使采用最佳的中繼、路由等方法，無線網(wǎng)絡(luò)的單位用戶容量也將隨著用戶數(shù)量的增加而趨近于0。后續(xù)的研究工作[5,6]雖然努力減小用戶平均容量趨近于0的速度，但也從電磁理論基礎(chǔ)角度說明，無線網(wǎng)絡(luò)容量的可擴(kuò)展性受制于物理學(xué)極限。以Gupta和Kumar的經(jīng)典結(jié)論[4]為例，單位用戶容量隨著用戶數(shù)n趨近于0的近似速度為姨。若給定用戶的分布密度，傳統(tǒng)平面城市中覆蓋范圍為l的小區(qū)的用戶數(shù)量近似為n~l2，而立體化城市中每個小區(qū)的用戶數(shù)量近似為n~l3，立體城市中用戶數(shù)量隨小區(qū)覆蓋范圍的增加而迅速增加。例如，北京CBD核心區(qū)域的平均樓高超過50m，日間每平方米投影人數(shù)超過10人。當(dāng)采用如圖1所示的平面小區(qū)覆蓋立體用戶方式時，由于單位投影面積內(nèi)用戶數(shù)量激增，立體城市中每個用戶的容量將隨小區(qū)覆蓋范圍的增加而迅速趨近于0；若采用增加帶寬的方法保證QoS（服務(wù)質(zhì)量），其帶來的帶寬增加是頻譜資源和認(rèn)知無線電技術(shù)不可承受的。

圖1 平面小區(qū)覆蓋立體用戶方式

城市立體化對于移動通信是一把雙刃劍，既帶來了如前所述的用戶平面密集效應(yīng)，使得傳統(tǒng)平面覆蓋方式難以保障密集用戶的QoS；也提供了依托城市形態(tài)，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)立體化部署的潛在機(jī)遇。通過移動通信網(wǎng)絡(luò)本身的立體化，可在平面之外的第3個維度 （即高度上復(fù)用頻譜）進(jìn)一步提升平面投影上的頻譜效率。參考文獻(xiàn)[7]表明，立體網(wǎng)絡(luò)中每用戶的容量隨用戶數(shù)趨近于0的近似速度為，這一速度在參考文獻(xiàn)[8]中獲得了進(jìn)一步的優(yōu)化。上述理論結(jié)果印證了立體化網(wǎng)絡(luò)部署對于密集覆蓋的潛在機(jī)遇。

如圖2所示，立體覆蓋依托于高層建筑，可以在不同高度上部署不同的蜂窩。由于無線信號的功率隨著距離的增加而衰減，因此可以在垂直維度上重復(fù)利用頻譜資源，從而用同頻的接入點(diǎn)覆蓋不同樓層的用戶，提升單位面積的頻譜使用效率。城市立體化對于密集覆蓋所帶來的另一種機(jī)遇在于，可以基于高層建筑架設(shè)俯視天線，引入傳統(tǒng)衛(wèi)星通信中的立體點(diǎn)波束覆蓋，這種覆蓋方式相對于平面網(wǎng)絡(luò)所采用的分扇區(qū)覆蓋，能夠獲得更高的頻譜復(fù)用效率。由于無線信號在空間中的輻射是三維的，網(wǎng)絡(luò)空間部署會帶來一些全新的機(jī)遇。天線在空間的立體分布，可以在同樣的天線密度（取決于天線間隔）下部署更多的天線，因此立體部署的分布式天線可以更加有效地支持大規(guī)模天線協(xié)同，實現(xiàn)密集的空分復(fù)用，提升頻譜效率，這一優(yōu)勢也可體現(xiàn)在三維點(diǎn)波束覆蓋上。

圖2 立體部署的移動通信網(wǎng)絡(luò)

密集立體覆蓋不僅面臨著物理層的機(jī)遇和挑戰(zhàn)，還對網(wǎng)絡(luò)層架構(gòu)帶來了根本性的變革。由于新型網(wǎng)絡(luò)依托于城市形態(tài)而構(gòu)建，天線的分布、輻射特性、蜂窩覆蓋范圍、最佳接入方式、調(diào)度策略等都與所部署的環(huán)境密切相關(guān)，不適宜采用相同的架構(gòu)，因此在同一地理位置上將會層疊多個高度異構(gòu)的多制式子網(wǎng)[9]。多層次的異構(gòu)覆蓋，將會在“物理立體”的模式之外，產(chǎn)生虛擬的“邏輯”立體覆蓋。如圖3所示，立體分布式天線系統(tǒng)、三維波束、Wi-Fi、femto cell等多種網(wǎng)絡(luò)制式層疊覆蓋相同的平面區(qū)域，以發(fā)揮各自的協(xié)同優(yōu)勢。子網(wǎng)的立體分布，還會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)之間具有更強(qiáng)的相互耦合與干擾，增大子網(wǎng)異構(gòu)協(xié)同的規(guī)模和范圍，帶來全新的網(wǎng)絡(luò)頂層設(shè)計和實時管理、控制的優(yōu)化機(jī)遇。

圖3 邏輯立體的多層次、多制式覆蓋方式

為實現(xiàn)密集立體覆蓋中天線、節(jié)點(diǎn)和子網(wǎng)之間的高度異構(gòu)特性和密集協(xié)同，本文提出一種全新的頂層設(shè)計理念——“可控自治框架”。

3 密集立體覆蓋的可控自治框架

如前所述，密集立體覆蓋的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)高度依賴于城市形態(tài)，包括建筑和地形形態(tài)等。因此，密集立體覆蓋移動通信具有天然的高度異構(gòu)特性。在相同地理位置的不同高度、甚至是相同高度上，都可能存在相互干擾與耦合的多制式網(wǎng)絡(luò)模式。這一特色給網(wǎng)絡(luò)的頂層設(shè)計帶來了一個根本問題，即采用何種方式對網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行規(guī)劃、設(shè)計、管理和控制。

對密集立體覆蓋中所包含的子網(wǎng)做一個簡單的分類，其中既有蜂窩子網(wǎng)等集中可控的子網(wǎng)，也有AdHoc、中繼、終端直通（D2D）等分布自治的子網(wǎng)。這兩種子網(wǎng)分別具有不同的頂層設(shè)計特征，即“可控”和“自治”。一般來說，可控子網(wǎng)具有整體性能最佳的優(yōu)勢，但也存在信令復(fù)雜度相對較高、需要全局信息的問題；與此同時，分布式子網(wǎng)則具有無需全局信息、信令復(fù)雜度低的優(yōu)勢，但其性能往往難以實現(xiàn)全局最優(yōu)。在密集立體覆蓋中，由于這兩種子網(wǎng)相互重疊，共享頻譜資源，同時又緊密耦合，因此采用單一的控制模式會導(dǎo)致全網(wǎng)性能下降或信令復(fù)雜度過高的問題。因此，密集立體覆蓋需要“可控”和“自治”兩種管控理念的有機(jī)融合。

密集立體覆蓋的可控自治框架基于全新的信息理論模型與分析，呈現(xiàn)全新的信息論特征?；仡欬c(diǎn)到點(diǎn)衰落信道的容量理論，對信道狀態(tài)信息的不同認(rèn)知程度將會導(dǎo)致不同的通信容量和最佳傳輸策略[10]。對于僅接收機(jī)具有信道狀態(tài)信息（CSIR）的情況，發(fā)射機(jī)無法進(jìn)行功率自適應(yīng)，最佳的傳輸策略是多級調(diào)制方式，可以達(dá)到無功率自適應(yīng)下的遍歷容量；若收發(fā)雙方同時具有信道狀態(tài)信息（CSIT&CSIR），則可以采用“時域注水”的功率分配方法，以獲得更高的容量。對于密集立體覆蓋移動通信的方式，集中控制模塊或平面具有全局的狀態(tài)信息，但由于信令反饋的限制，其精確性較低；而分布式自治單元具有較為精確的本地狀態(tài)信息，但缺乏全局的視角。因此，基于全局非精確狀態(tài)信息的控制，結(jié)合基于本地精確狀態(tài)信息的自治，構(gòu)成了密集立體覆蓋移動通信的網(wǎng)絡(luò)信息理論的基本元素，如圖4所示。

圖4 密集立體覆蓋可控自治架構(gòu)的信息論抽象模型

在信息論的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步介紹密集立體覆蓋中可控自治的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。在立體空間中，特別是“邏輯立體”多制式多層次異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)重疊覆蓋的情況下，子網(wǎng)之間的相互干擾更加復(fù)雜而密集。在密集立體覆蓋中，提升協(xié)同子網(wǎng)的規(guī)模，能夠有效地保證QoS，同時全面提升網(wǎng)絡(luò)效用。但大規(guī)模網(wǎng)絡(luò)協(xié)同面臨著用戶數(shù)目巨大、業(yè)務(wù)需求頻繁多樣、同信道干擾復(fù)雜、通信環(huán)境高度動態(tài)、認(rèn)知信息量大等問題，對無線資源管理提出了極大的挑戰(zhàn)。

從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的角度看，資源的最優(yōu)配置需要實時地認(rèn)知用戶、業(yè)務(wù)、信道和網(wǎng)絡(luò)等信息，并匯集到中心處理節(jié)點(diǎn)，進(jìn)行全局統(tǒng)籌優(yōu)化。這樣雖然能得到全局最優(yōu)的性能，卻需要傳遞和處理所有認(rèn)知信息，在密集動態(tài)環(huán)境中意味著海量的信息收集、匯聚、處理和反饋，因此完整精確的網(wǎng)絡(luò)認(rèn)知信息幾乎無法獲得，由此帶來的巨額運(yùn)算量也使得傳統(tǒng)的集中式資源管理很難做出快速有效的響應(yīng)。因此，完全集中式的優(yōu)化的信令復(fù)雜度高，響應(yīng)遲緩。

另一方面，在密集立體覆蓋中如果完全采用分布式的優(yōu)化，難以收斂到全局最優(yōu)。在密集耦合的子網(wǎng)中，用戶或網(wǎng)絡(luò)之間本質(zhì)上是對有限資源的競爭關(guān)系，表現(xiàn)為信道的排他性占用或相互干擾，這一矛盾在密集立體環(huán)境中更為突出。具備認(rèn)知能力的用戶設(shè)備能夠較為精確地感知通信環(huán)境，并利用自身的處理能力快速做出響應(yīng)。理論上，用戶或者網(wǎng)絡(luò)可以通過本地信息，在競爭中實現(xiàn)自治的資源共享，但由于缺乏全局觀，這種自治通常會造成資源的低效利用。因此，在密集立體覆蓋的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)頂層設(shè)計中將采用“可控自治”的理論和方法，其網(wǎng)絡(luò)形態(tài)如圖5所示，目標(biāo)是綜合考慮局部競爭和全局優(yōu)化的優(yōu)缺點(diǎn)，通過受控博弈的手段，使得本地競爭有序化，無線資源博弈向著全局最優(yōu)系統(tǒng)性能逼近，實現(xiàn)空分、時分、頻分、碼分等多維無線資源的高效、合理、公平分配和管理。具體的實現(xiàn)方法就是引入“受控博弈、有序競爭”。

圖5 可控自治架構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)形態(tài)

“受控博弈、有序競爭”源于博弈與變分不等式（variationalinequality）理論，在密集立體覆蓋中能夠?qū)f(xié)同的深度和規(guī)模進(jìn)行模塊化的重組和柔性的調(diào)節(jié)，在多種網(wǎng)絡(luò)對相同區(qū)域進(jìn)行重疊覆蓋時，提升協(xié)同的規(guī)模和深度，有效折中復(fù)雜性和吞吐量，實現(xiàn)整體性能的最優(yōu)化。

采用博弈的方法分析無線網(wǎng)絡(luò)并設(shè)計分布式的無線資源共享機(jī)制，受到廣泛關(guān)注。比較普遍的方法是采用（純策略或混合策略）非協(xié)作博弈，遵照用戶完全利己性原則，最大化用戶各自的性能，以網(wǎng)絡(luò)達(dá)到納什均衡為目標(biāo)。因為納什均衡通常不具備帕累托最優(yōu)（Paretooptimal）或全局最優(yōu)性，這種無序競爭方法雖然能以本地認(rèn)知信息獲得最大限度的分布式資源分配方案，但極其容易造成網(wǎng)絡(luò)整體性能低下，同時也很難保證單一用戶的通信質(zhì)量；在博弈中引入適當(dāng)協(xié)作，采用納什議價（Nashbargaining）或斯坦克爾伯格博弈（Stackelberggame）等方法進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。這些方法雖然可以提高網(wǎng)絡(luò)的整體性能，卻通常導(dǎo)致完全集中式處理，失去了利用本地信息形成自治的分布式特性。

為適應(yīng)密集立體覆蓋的需求，“受控博弈、有序競爭”[11]的設(shè)計思路通過將網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的效用框架分解為多個子優(yōu)化問題，實現(xiàn)基于本地優(yōu)化的自治，而同時，本地優(yōu)化中的代價或定價則通過全局反饋的方式獲得，并由此實現(xiàn)全網(wǎng)的控制。定價的反饋量將決定信令復(fù)雜度和整體性能最優(yōu)性之間的折中，如圖6所示。

圖6 “受控博弈、有序競爭”模型示意

有別于經(jīng)典博弈方法，在密集立體覆蓋中引入受控博弈的理論和方法，在局部范圍控制和引導(dǎo)用戶之間進(jìn)行資源博弈，使得局部達(dá)成的自治向整體網(wǎng)絡(luò)性能最優(yōu)的方向逼近，從而享有分布式處理、交互信息少、響應(yīng)迅速、逼近全局最優(yōu)等優(yōu)點(diǎn)。實現(xiàn)受控博弈的難點(diǎn)是控制機(jī)制的合理設(shè)計，特別是定價與懲罰措施的系統(tǒng)和解析優(yōu)化方法。密集立體覆蓋的資源管理和子網(wǎng)管控中引入了變分不等式方法，這種優(yōu)化、博弈、非線性方程、不動點(diǎn)等綜合交叉的數(shù)學(xué)理論，使相同地理位置上多制式重疊覆蓋的子網(wǎng)只用本地認(rèn)知信息和少量交互信息即能實現(xiàn)預(yù)期的可控自治[12]。

4 基于大規(guī)模天線協(xié)同的密集空分復(fù)用

大規(guī)模天線協(xié)同是提升頻譜效率的物理層關(guān)鍵技術(shù)。近年來，隨著CoMP技術(shù)的興起，基站間相互協(xié)同程度逐步提升，蜂窩的概念亦被逐漸打破，取而代之的是分布式天線系統(tǒng)。如圖7所示，在密集立體覆蓋中，由于蜂窩的立體部署，三維立體空間中可以相互協(xié)同的天線數(shù)量將遠(yuǎn)多于二維平面網(wǎng)絡(luò)，從而進(jìn)一步提升了天線協(xié)同的規(guī)模。

圖7 立體空間中的大規(guī)模天線協(xié)同

大規(guī)模天線協(xié)同可以換取更高的空間分辨率[13,14]，實現(xiàn)密集空分復(fù)用，有效提升頻譜效率，然而隨著協(xié)同天線數(shù)量的提升，信令和計算復(fù)雜度激增，其信道估計和反饋將消耗大量的時頻資源，而預(yù)編碼矩陣的全局優(yōu)化也會產(chǎn)生較高的復(fù)雜度。針對信道估計與反饋問題，優(yōu)化的信道狀態(tài)碼本設(shè)計有助于減少反饋開銷和時延，拓展協(xié)同范圍[15]。而塊狀對角化技術(shù)則有助于在吞吐量性能和復(fù)雜性之間獲得一個較好的折中[16]。

為使讀者對于大規(guī)模立體天線協(xié)同的傳輸體制有一個更直觀的了解，以東南大學(xué)正在設(shè)計的大規(guī)模立體天線協(xié)同方案為例，其上行和下行均采用OFDM傳輸技術(shù)。對于上行鏈路傳輸，系統(tǒng)導(dǎo)頻開銷僅與用戶個數(shù)K成正比，與基站天線個數(shù)無關(guān)；系統(tǒng)可支持的最大多普勒頻移（或相干時間）限制了系統(tǒng)中可支持的用戶數(shù)；采用與LTE相似的時隙結(jié)構(gòu)，即一個時隙有7個OFDM符號，一個資源塊（resourceblock，RB）有 7×12 個 RE（resourceelement）。假設(shè)1個OFDM符號用于信令開銷，K個RE作為導(dǎo)頻，在最極端的情況下，每個時隙均有K個解調(diào)導(dǎo)頻存在。圖8給出了一種導(dǎo)頻圖案，其中深灰色區(qū)域的RE表示信令開銷，白色RE表示導(dǎo)頻，共有36個RE，可以同時支持36個用戶實現(xiàn) SDMA（spacedivisionmultipleaccess），淺灰色 RE表示數(shù)據(jù)。導(dǎo)頻序列可以采用時頻正交，也可以采用碼分正交，或它們的混合方案。而對于下行鏈路來說，由于大規(guī)模立體天線協(xié)同的天線數(shù)目較多，無法采用每個天線使用獨(dú)立導(dǎo)頻的模式，可通過導(dǎo)頻的隨機(jī)化處理，降低導(dǎo)頻之間的干擾和污染。

圖8 上下行導(dǎo)頻（下行采用預(yù)編碼導(dǎo)頻）

在導(dǎo)頻設(shè)計的基礎(chǔ)上，對上行和下行傳輸系統(tǒng)進(jìn)行進(jìn)一步詳細(xì)描述。對于上行鏈路傳輸，每個小區(qū)的每個用戶的信息比特經(jīng)過糾錯編碼、交織、調(diào)制，調(diào)制信號連同導(dǎo)頻信號映射到OFDM的時頻資源塊上。在基站側(cè)，首先進(jìn)行信道估計，得到信道矩陣的估計值。為了逼近大規(guī)模立體天線協(xié)同的上行聯(lián)合接收的性能極限，可采用迭代接收機(jī)。根據(jù)估計的信道參數(shù)進(jìn)行低復(fù)雜度的軟輸入軟輸出（softinputsoftoutput，SISO）多用戶檢測，再進(jìn)行 SISO 譯碼，并進(jìn)行如圖9(a)所示的迭代接收。在大規(guī)模立體天線協(xié)同中，由于存在嚴(yán)重的小區(qū)間干擾，在進(jìn)行聯(lián)合接收時，需要進(jìn)行干擾估計并抑制小區(qū)間干擾。因此，干擾估計模塊是接收機(jī)檢測器的一個重要模塊，該模塊可以嵌入迭代接收機(jī)中，進(jìn)行干擾協(xié)方差重構(gòu)。下行多用戶傳輸示意由圖9（b）給出，各個用戶的數(shù)據(jù)信息經(jīng)過糾錯編碼、交織、調(diào)制后，進(jìn)行多用戶聯(lián)合預(yù)編碼。為了節(jié)約開銷，下行導(dǎo)頻采用預(yù)編碼導(dǎo)頻，因此導(dǎo)頻開銷與上行相同。對于TDD（時分雙工）系統(tǒng)，下行波束成形可以采用復(fù)雜度較低的最大比發(fā)送，也可以采用復(fù)雜度較高的多小區(qū)MMSE波束成形；對于FDD（頻分雙工）系統(tǒng)，為降低系統(tǒng)開銷，可利用相關(guān)矩陣的互易性，僅使用統(tǒng)計信道信息進(jìn)行立體波束成形，這在相關(guān)性很強(qiáng)的大規(guī)模立體多天線信道下是比較有效的。

圖9 上行和下行傳輸系統(tǒng)模型

5 面向密集立體覆蓋的多情境智能認(rèn)知

從上述密集立體覆蓋移動通信框架中不難看出，無論是宏觀層面的全局控制，還是微觀層面的本地自治，都需要通信單元和子網(wǎng)充分獲取、認(rèn)知、分析和學(xué)習(xí)信道、網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)、用戶等多維度狀態(tài)信息。有效地認(rèn)知和學(xué)習(xí)時，各個模塊和功能層之間互相協(xié)作，是提升頻譜和能量效率的基礎(chǔ)。

在過去的十多年中，人們已經(jīng)充分認(rèn)識到認(rèn)知無線電對于提升頻譜使用效率的重要作用[2]。然而，傳統(tǒng)認(rèn)知無線電的認(rèn)知主要停留在頻譜感知層面，即發(fā)掘和利用未被使用的空閑頻率進(jìn)行業(yè)務(wù)傳輸，以此提升次級系統(tǒng)的吞吐量。這一方法的不足之處在于，對熱點(diǎn)區(qū)域的頻譜效率提升程度有限。由于熱點(diǎn)區(qū)域整個頻段的繁忙占用，空閑頻譜本身所能提供的容量增益非常有限，需要從其他維度挖掘提升容量的潛力。

在密集立體覆蓋移動通信中，對于信號的檢測將被進(jìn)一步升級到對于信息的發(fā)掘、認(rèn)知、理解和學(xué)習(xí)，實現(xiàn)真正意義上的認(rèn)知，這一趨勢也在認(rèn)知無線電的演進(jìn)中逐漸體現(xiàn)[17]。由于新興的移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)為網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化帶來了許多全新視角，用戶的位置、使用模式、業(yè)務(wù)種類等相關(guān)信息以及需求的異化、相同地理位置上重疊多制式子網(wǎng)與移動用戶的匹配等，都有助于提升無線資源的使用效率。為此，密集立體覆蓋引入多情境認(rèn)知的全新思路，基于通信與模式識別學(xué)科的交叉，引入模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等方法，充分發(fā)掘網(wǎng)絡(luò)中多種參數(shù)之間的內(nèi)在關(guān)聯(lián)，將認(rèn)知的對象由單純的頻譜占用檢測拓展到對于多維傳輸參數(shù)、用戶及其業(yè)務(wù)的識別和預(yù)測，為立體協(xié)同提供好的認(rèn)知基礎(chǔ)，如圖10所示。

圖10 面向密集立體覆蓋的多情境認(rèn)知層次

下面，以清華大學(xué)自動化系模式識別與智能系統(tǒng)學(xué)科正在開展的物理層多維參數(shù)認(rèn)知方法為例，相對具體地說明多情境智能認(rèn)知。如前所述，在密集立體覆蓋網(wǎng)絡(luò)中，由于頻譜資源有限，用戶坐標(biāo)重疊，因此存在嚴(yán)重的傳輸干擾問題。為了降低子網(wǎng)和用戶間的干擾，必須為通信節(jié)點(diǎn)提供全面準(zhǔn)確的參數(shù)認(rèn)知能力，識別周邊傳輸環(huán)境以及其他用戶的傳輸策略與方案，為“受控自治”提供環(huán)境信息基礎(chǔ)。然而傳統(tǒng)認(rèn)知無線電技術(shù)僅檢測頻譜占用情況，無法獲取用戶傳輸?shù)臓顟B(tài)信息，如傳輸電平、傳輸星座圖、傳輸幀長等，因此也就無法滿足上述需求。密集立體覆蓋模型則設(shè)計了全新的認(rèn)知方式，盡可能多地獲取周邊環(huán)境的參數(shù)信息，包括頻譜空洞、用戶調(diào)制、用戶功率、正交空譜等多維無線資源。事實上，用戶的狀態(tài)信息相對于頻譜信息更多地反映了用戶本身的行為規(guī)律。對于多狀態(tài)的識別、學(xué)習(xí)和智能理解將是一種優(yōu)于頻譜感知的認(rèn)知方式。傳統(tǒng)的頻譜感知僅在{0,1}二元假設(shè)下對用戶頻譜的占用進(jìn)行判決。然而實際用戶傳輸?shù)臓顟B(tài)可以被描述為集合{S1，…，SM}。因此可以基于有限長度的接收序列{d1，…，dN}，利用多元假設(shè)檢測構(gòu)造最大后驗概率Pr{Sm|d1，…，dN}，以此判斷用戶的最大可能狀態(tài)。在此基礎(chǔ)上，可以利用概率統(tǒng)計的知識求解狀態(tài)錯判概率Pr{Sm|Sn}，由此設(shè)計性能折中的資源調(diào)度或資源分配算法。然而，完全判斷用戶的傳輸狀態(tài)并針對每一種狀態(tài)設(shè)計一種策略的思路，將帶來很高的復(fù)雜度。

在大多數(shù)情況下，可以考慮將“相似”的用戶狀態(tài)集合聚類在一起，相似度可以根據(jù)實際傳輸需求以及傳輸策略進(jìn)行具體定義，采用模式識別中的聚類算法將用戶的各種狀態(tài)分成形如{{S1}，{S2，S3}，…，{SM-1，SM-2，SM}}的聚類形式，并利用模式識別技巧在接收序列{d1，…，dN}的條件下對用戶的狀態(tài)類別進(jìn)行判斷。在識別了用戶傳輸狀態(tài)后，可采用機(jī)器學(xué)習(xí)或增強(qiáng)型學(xué)習(xí)等方式對用戶的深層行為進(jìn)行研究，掌握用戶行為規(guī)律，分析用戶行為模式，最后利用數(shù)據(jù)挖掘技巧對用戶的未來行為進(jìn)行預(yù)測，以設(shè)計相應(yīng)的資源調(diào)度算法，提高用戶體驗。

可以看到，上述多情境智能認(rèn)知方法能夠很好地服務(wù)于“可控自治”的頂層設(shè)計思路，通過智能識別、學(xué)習(xí)和推斷，提升全局控制平面的信息精確性和局部自治模塊的信息全面性，進(jìn)而服務(wù)于密集立體覆蓋中的智能協(xié)同。

6 結(jié)束語

在城市立體化、用戶密集化、業(yè)務(wù)海量化的趨勢下，如何在點(diǎn)到點(diǎn)傳輸逐漸逼近香農(nóng)極限的情況下，進(jìn)一步提升單位面積的頻譜效率，是無線與移動通信領(lǐng)域亟待解決的重要問題。本文分析了這種趨勢下一種可有效提升頻譜效率的全新的網(wǎng)絡(luò)模式和架構(gòu)——密集立體覆蓋，該架構(gòu)可依托于城市形態(tài)進(jìn)行“物理”和“邏輯”立體組網(wǎng)，從而利用平面之外的第3個維度復(fù)用頻譜。由于密集立體覆蓋移動通信高度依賴城市建筑形態(tài)，因此會衍生出多層次、多體制異構(gòu)重疊覆蓋的組網(wǎng)形式，為了靈活地優(yōu)化系統(tǒng)的復(fù)雜性和通信性能，提出了一種全新管理、控制和優(yōu)化思路——“可控自治”，并給出了基于“受控博弈，有序競爭”的通用數(shù)學(xué)框架；論述了密集立體覆蓋中大規(guī)模立體天線協(xié)同的優(yōu)勢、挑戰(zhàn)和技術(shù)難點(diǎn)；提出了基于模式識別、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的多情境認(rèn)知的認(rèn)知理論與技術(shù)，使密集立體覆蓋成為傳統(tǒng)認(rèn)知無線網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的全新應(yīng)用場景和學(xué)科交叉生長點(diǎn)。

密集立體覆蓋為移動通信向著5G的發(fā)展和演進(jìn)提供了一種全新的解決思路和方向。其相關(guān)研究尚處于起步階段，存在大量的科學(xué)問題和創(chuàng)新空間，其研究涉及無線通信與多學(xué)科，包括博弈論、模式識別、人工智能、數(shù)值計算乃至地理信息系統(tǒng)等。對密集立體覆蓋移動通信基礎(chǔ)理論與關(guān)鍵技術(shù)的深入研究，必將推動大容量、多制式、智能化寬帶移動通信網(wǎng)絡(luò)的源頭創(chuàng)新，為未來寬帶無線城市的建設(shè)提供信息基礎(chǔ)設(shè)施關(guān)鍵技術(shù)。

1 TseD,ViswanathP.FundamentalsofWirelessCommunication.CambridgeUniversityPress,2005

1 Tse D,Viswanath P.Fundamentals of Wireless Communication.Cambridge University Press,2005

2 Haykin S. Cognitive radio: brain-empowered wireless communications. IEEE Journal on Selected Areas in Communications,2005,23(2):201~220

3 Zhou S,Gong J,Yang Z,et al.Green mobile access network with dynamic base station energy saving.ACM MobiCom,2009,9(262):10~12

4 Gupta P,Kumar P R.The capacity of wireless networks.IEEE Transactions on Information Theory,2000,46(2):388~404

5 Andrews J,Shakkottai S,Heath R,et al.Rethinking information theory for mobile Ad Hoc networks.Communications Magazine,IEEE,2008,46(12):94~101

6 Franceschetti M,Migliore M D,Minero P.The capacity of wireless networks:information-theoretic and physical limits.IEEE Transactions on Information Theory,2009,55(8):3413~3424

7 Gupta P,Kumar P R.Internets in the sky:capacity of 3D wireless networks.Proceedings of the 39th IEEE Conference on Decision and Control,IEEE,2000(3):2290~2295

8 Li P,Pan M,Fang Y.The capacity of three-dimensional wireless Ad Hoc networks.INFOCOM,Shanghai,China,2011:1485~1493

9 Peng M,Liang D,Wei Y,et al.Self-configuration and self-optimization in LTE-Advanced heterogeneous networks.IEEE Communications Magazine,2013,51(5):36~45

10 Goldsmith A J,Varaiya P P.Capacity of fading channels with channel side information.IEEE Transactions on Information Theory,1997,43(6):1986~1992

11 Wang J H,Scutari G,Palomar D P.Robust MIMO cognitive radio via game theory.IEEE Transactions on Signal Processing,2011,59(3):1183~1201

12 Scutari G,Palomar D P,Pang J S,et al.Convex optimization,game theory,and variational inequality theory.IEEE Signal Processing Magazine,2010,27(3):35~49

13 Marzetta T L.Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas.IEEE Transactions on Wireless Communications,2010,9(11):3590~3600

14 Rusek F,Persson D,Lau B K,et al.Scaling up MIMO:opportunities and challenges with very large arrays.IEEE Signal Processing Magazine,2013,30(1):40~60

15 Love D J,Heath R W,Santipach W,et al.What is the value of limited feedback for MIMO channels.Communications Magazine,IEEE,2004,42(10):54~59

16 Stankovic V,Haardt M.Generalized design of multi-user MIMO precoding matrices. IEEE Transactions on Wireless Communications,2008,7(3):953~961

17 He A,Bae K K,Newman T R,et al.A survey of artificial intelligence for cognitive radios.IEEE Transactions on Vehicular Technology,2010,59(4):1578~1592