2017年12月

摘要

移动通信系统在过去三十年时间里迅猛发展，其主要业务已经从语音通话转向数据通信，移动通信与网络工程之间的差异日渐减小。目前的LTE网络已经能满足移动互联网应用的需求，而下一代移动通信将关注广阔的物联网应用。移动通信系统的改进可以分为无线传输技术和网络技术两个方面，文章着重阐述了网络的支持技术——软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)。此外在计算架构上，中心化的云计算有着向分布式演进的趋势，称为雾计算，文章还介绍了一个异构的雾化接入网实例。

迅猛发展的移动通信史和涌现的新业务

上世纪80年代，第一代商用无线通信系统开始运营，随后商用GSM出现，移动通信终于以社会公共资源的形式走进了寻常公民的生活。通信双方不再需要搭建点对点的无线链路，依托运营商建立的广阔无线覆盖网络，人们就可以使用便携的终端设备随时发起通话。短时间内，无线通信迅猛发展，无论是技术还是业务方面，难以有其他一个行业能与之匹敌。

每一代无线通信技术，都是在特定需求背景下诞生的。为了提高通话质量，数字化的第二代蜂窝网移动通信系统被提出；20世纪末，IP业务和互联网迅速发展，人们的热情逐步从语音通话转移到数据通信上来，第三代移动通信系统营运而生；而随着移动数据业务的进一步增长，人们又期望能获得更高的带宽，4G网络实现了全IP化，并以数据通信作为主要业务，下行速率达到100Mbps，与有线网络接入带宽相差无几的前提下实现移动性支持，已经可以满足大部分网络业务的需求[1]。

同时，每一代移动通信系统的产生，又是超前于具体应用的，新特性为新业务的流行提供了可能。公众移动通信系统是面向普通用户，他们乐于使用现有的技术，但无法对下一代移动通信系统提出需求，但内容提供商有这样的能力。因此，移动通信系统的规划设计需要有长远的眼光，看到未来的需求。事实也是如此，在过去4代移动通信系统标准的制定过程中，当前代的商用时间与下一代的制定时间是重合的。

4G LTE第一次实现了全球范围的标准统一，并以数据通信作为主要业务。LTE下的业务趋势是：1、视频化。3G时代被抑制的视频业务爆发式增长，占据大部分网络流量；2、移动互联网化。移动终端的普及和LTE大带宽特性使得手机上网比固定网络上网更加流行，一半以上的流量将来自于手机；3、智能化。智能化是LTE业务发展的潜在趋势。随着LTE网络的商用部署，普通个人用户、企业用户都将体会到LTE网络对生活的改变[2]。

还有另外一类专用移动通信系统，不是面向公众，而是为政府部门、警署消防、铁路等特定行业设计的，这类系统对可靠性、安全性等指标要求严格。随着社会的发展进步，这些行业对通信系统也显露出对宽带的需求。但因为缺少资本驱动力，行业对系统的更新换代也持谨慎态度，专用移动通信系统的技术远落后于民用系统。专业移动通信的升级也是一项挑战，但本文所讲的移动通信系统不涉及这类系统。

到4G为止，过去近百年积累的理论都已经被使用殆尽，但下一代移动通信系统(5G)仍将在LTE基础上进一步演进，引入新的无线传输技术和网络技术[3]。在无线传输技术方面, 将引入能进一步挖掘频谱效率提升潜力的技术, 如先进的多址接入技术、多天线技术、编码调制技术、新的波形设计技术等; 在无线网络方面, 将采用更灵活、更智能的网络架构和组网技术, 如采用控制与转发分离的软件定义无线网络的架构、统一的自组织网络 (SON)、异构超密集部署等。网络技术将迎来大变革，软件定义、新业务开发、架构优化调整将成为行业接下来的发展重心。

物联网对移动通信系统的挑战

前面已经讲到，现在的无线通信系统主要业务已经从语音转向数据通信，移动通信系统和无线网络系统之间的差异也越来越小。在移动通信中，移动互联网应用浪潮已经出现，同时物联网应用方兴未艾，将会是未来通信网络需要考虑的需求。下一代移动通信的动力正是在于支持这些应用。

物联网本身具有多种形式的网络接入，蜂窝网是其中一种，受益于运营商的大规模部署，这是最易得的一种接入方式，尤其是移动的物联网应用。目前流行的共享自行车就是这样的典型，它完全利用商用蜂窝网进行通信。具备通信功能的电子锁本身的带宽需求很低，但要求持续性的连接，并具备尽可能小的延迟，此外大量的电子锁在密集人群中正常工作，需要小区具有足够的接入容量。另一类物联网应用是智能汽车。智能汽车除了使用专用网络与路侧设施通信外，也接入LTE网络，下载路况信息，云端决策数据等，上传行车视频。据统计，未来一辆自动驾驶的汽车每天将产生4000GB数据[4]，即使本地处理之后，需要联网传输的数据量依旧惊人。大量智能汽车上路后，对通信网络提出了严苛的带宽要求。

增强LTE以及5G解决这些问题的方法是采用异构的多种无线接入方式，提供以下特性5：1）窄带运营；2）低功耗和增强覆盖；3）终端节能；4）负载和拥塞控制。为了支持这些特性，在无线接入技术(RAT)方面引入中继技术以增强覆盖；使用毫米波技术提升容量；使用D2D通信赋予设备点到点通信自主权。在无线接入网(RAN)方面，解耦合上下行链路；许可辅助接入技术(LLA)用执照频段作为控制信道，而大量数据在开放频段上传输；无线接入网即服务RANaS将集中化的管理转变为分布式，利用RAN上虚拟化的资源提供多样的服务。网络支持技术方面则引入软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)。

SDN & NFV:下一代通信系统的支撑技术

SDN(software-defined networking)是2006年斯坦福大学在校园网络环境试验中提出的概念。为了协议在硬件设备上的部署方便，以及网络的切片，他们借鉴了传统计算机系统的抽象结构，将网络结构虚拟化和抽象化。其最明显的特点是将传统网络设备中的控制层和数据层解耦合，并且通过软件编程的形式，在通用硬件平台（交换机、标准服务器、存储服务器等）上实现控制和数据功能。正是因为解耦合、软件定义这两个特性，SDN能够提供灵活的网络功能配置，具备快速的服务部署能力和充分的硬件利用率。

NFV(network functions virtualization)是在2012年提出的，与SDN互为补充。AT&T、BT、DT等电信运营商在德国的SDN会议上，以ETSI(欧洲电信标准协会)名义发布了网络功能虚拟化的白皮书[6]。NFV的思想是解耦和网络功能与基础设施硬件，并引入网络功能软件定义的概念。即通信设施完全使用通用服务器而非专有硬件，并且网络功能也是完全由软件定义的。白皮书中描述的NFV架构分为4个部分：网络功能NF, NFV基础设施(NFVI), 运营/业务支持系统(OSS/BSS), 管理和编排器(MANO). NFVI在硬件平台上对资源虚拟化(利用VM或者容器技术), 形成统一、虚拟的计算、存储、网络资源，NF部署在其之上，每个NF实现特定的功能，并受EM的管控。MANO中，编排器根据实际需要，生成NF的服务图(Service Chaining Graph), 管理器负责该图的实现。OSS/BSS是面向用户或管理员的接口。

31 NFV参考架构

有人认为，SDN和NFV是5G网络中的必要部分，而不是可选部分。目前的LTE网络中，扁平化的组织结构给系统性能带来了较大提升，但LTE的核心——EPC中存在着两种耦合：1.控制平面和用户平面的耦合2.硬件和软件的耦合。如图3-2，MME和HSS承担纯粹的控制功能，但SGW和PGW承担了控制面和用户面的功能，前者负责数据包路由和转发，将接收到的用户数据转发给指定的PGW，后者负责为接入的用户分配IP地址以及进行用户平面QoS的管理。这就限制了EPC的灵活性，并且在硬件部署上也有局限性[7]。

图 32 EPC中的耦合

在5G中架构中，提议控制和数据的解耦合，并且使用软件实现具体功能，尽量减少物理实体的使用，如图3-3所示。

图 33网络架构的提议

SDN和NFV的使用，实现了控制面和数据面的解耦合、网络功能的软件定义。在此之下，系统的持续升级扩展，新业务的部署尝试等将会易如反掌，真正实现移动通信系统的"可长期演进"。

对于运营商而言，引入SDN和NFV可以获得以下利益：

降低资本支出(Capital Expenditure ,Capex). 相比于专用设备，通用硬件的成本更低，并且可以随着业务增长逐步采购。网络功能由软件实现，业务退市后硬件可以再利用。
降低运营成本(Operational Expenditure , Opex). 降低了设备的空间、功耗和散热要求，简化了网络业务的管理。
加快上市时间。通过缩短网络规划，采购，调试的周期，减少了部署新型网络业务的时间。在不断变化的业务需求中有利于抓住新的市场机遇，提高新业务的投资回报，同时也降低了推出新服务的风险，使供应商乐于尝试和发展新业务。
更加敏捷和灵活。面对不断变化的负载，可以快速增减硬件资源；任何标准化服务器都可以被用于网络的构建。动态扩展能力意味着无需为峰值流量部署冗余的资源。

从云到雾：架构的进化

架构是从网络的部署上来说的，也就是使用何种组件，放在什么位置。谷歌在2006年搜索引擎大会(SES San Jose 2006)上首次提出"云计算"概念，其后十年见证了云计算的繁荣。云计算在数据中心维护近乎无穷大的资源池，这些资源包括计算、存储和网络，任何用户都可以通过网络获取到这些资源。云计算降低了维护成本，管理灵活，安全可靠。

但是云计算的缺陷在于连接客户机与云的网络。云计算中心即使有再强大的网络规划，从云端到客户这部分的网络环境确实不受控制的，因此，在带宽需求高、延迟敏感的应用环境下，云计算有着难以克服的缺陷。2011年思科提出了雾计算的概念。雾计算与边缘计算的概念类似，是将计算资源部署到靠近用户的网络边缘，但雾计算还涵盖了云计算，雾作为作为云的延伸，在物与云之间构建起完整的统一体。雾计算特征在于支持低时延和位置感知，广泛地理分布，移动应用适用性。

雾化的无线接入网：

在LTE中，云计算体现在对无线基带信号的处理上[8]，利用资源池可以为基带处理提供强大的性能，但问题是延迟大，回传链路负担重，雾计算架构则可以解决这一问题。

相比于4G，5G要求提供1000倍的系统容量，同时具备10倍的能量效率(EE). 5G通信系统的接入网RAN主要需要提供以下功能模块：

无线接入点。负责接入终端设备，其形式可以是大功率的接入点high power nodes (HPNs)，也可以是位于远端的射频头remote radio heads (RRHs).
BBU(Baseband Unit)，负责基带信号的处理，包括射频信号处理(Radio Signal Processing), 无线资源管理(Radio Resource Management)等。

为了实现5G的指标，首先基于云的RAN (C-RAN) 被提出，在C-RAN中，BBU放置于云端，好处在于可以提供强大的计算能力和是实现较高的能量效率，但前传和回传链路负荷巨大，带宽和延时要求难以满足。

对C-RAN进行改进，就提出了混合的云RAN(H-CRANs).在该体系中，控制面和用户面解耦，数量较少覆盖范围大的HPN提供控制功能，而远端射频接入点(RRH)只提供包流量的传输，RRH受HPN控制。相比于C-RAN，H-CRAN将控制功能从中心云移到了HPN. 解决了一部分延迟的问题。但这样的结构中，中心化的功能仍然占据较大部分，大量基于地理位置的应用流量会造成回传的冗余，而且还有许多边缘资源没有利用到。这样的下移是不彻底的。

基于雾的无线接入网F–RAN应运而生。F-RAN是将RSP和RRM功能部署到HPN、RRH甚至UE上。具备了计算存储功能的RRH演变为F-AP。雾的引入，减轻了回传链路的负担，减少了时延。

上述三种不同形式的RA N如下图所示。

图 4.1 三种RAN的架构对比

在F-RAN中，定义了4种类型的云：1.全局中心化的通信和存储云，2.中心化的控制云，3.分布式逻辑通信云，4.分布式逻辑存储云。前两种与CRAN中的类似，而后2种分布部署在F-AP 和F-UE上。

更详细的F-RAN结构如下所示。终端层和接入层共同构成了雾计算层。RRH接入到HRN中，以获得全部的系统信息。RRH通过前传链路连接到BBU, HPN通过后传链路连接到BBU。RRH中完成了一部分RSP和RRM的功能，因此可以减轻前传链路负担。此外，UE之间还存在D2D的通信。

图 4.2 F-RAN的系统模型

对于UE来说，根据速度、距离、位置、QoS要求等不同，可以有4种传输模式供选择，分别是：D2D和中继模式，本地分布式协调模式、全局C-RAN模式和HPN模式。

总结

商用移动通信系统发展至今，移动网和互联网之间的界限越来越小，数据通信已经成为移动通信的主要业务。LTE实现了对移动互联网应用的支持，下一代移动通信系统向着大带宽、大连接、低延迟、高速移动方向发展，实现万物的连接。其演进技术可以分为无线传输和网络两大方面，而SDN和NFV是网络技术的关键支持。通过控制和数据平面的解耦合，具体功能的软件实现，下一代移动通信系统将具备灵活可升级的特性，真正支持连续长期演进。计算架构的转变也将体现在下一代通信系统中，在高密度的接入和灵活的业务配置背景下，云计算转变为雾计算，中心化转向分布式，借助于软件虚拟化基础，无线接入网具备通用计算存储资源，并向外提供服务，在此之上部署灵活多样的应用业务。

参考文献

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张海峰, 张杰. TD-LTE数据业务发展趋势[J]. 互联网天地, 2013(4):12-14.
尤肖虎, 潘志文, 高西奇, 等. 5G 移动通信发展趋势与若干关键技术. 中国科学: 信息科学, 2014, 44: 551{563, doi:10.1360/N112014-00032
5G: The Communications Key to Autonomous Driving，https://iq.intel.com/5g-communications-key-autonomous-driving/
Internet of Things in the 5G Era: Enablers,Architecture, and Business Models
Chiosi M, Clarke D, Willis P, et al. Network functions virtualisation: An introduction, benefits, enablers, challenges and call for action[C]//SDN and OpenFlow World Congress. 2012: 22-24.
Akyildiz I F, Lin S C, Wang P. Wireless software-defined networks (W-SDNs) and network function virtualization (NFV) for 5G cellular systems[M]. Elsevier North-Holland, Inc. 2015.

Peng M, Yan S, Wang C, et al. Fog-computing-based radio access networks: issues and challenges[J]. IEEE Network, 2015, 30(4):46-53.

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