爱立信5G-Ready无线解决方案

责任编辑:甄清岚 2018.12.28 14:21 来源:通信世界全媒体

通信世界网消息(CWW)随着首个5G标准的成功冻结,全球5G部署拉开序幕,新频谱、新制式将为运营商的无线网络演进提供新的澎湃动力。但在5G逐步成熟的过程中,运营商依然需要直面5G投资回报的压力与网络日益复杂的挑战。比如,4G用户/业务量依然高速增长,运营商在5G初期如何持续补强4G网络,同时提升4G的盈利能力?5G需要高低频协同组网节省站址需求,运营商如何保证低频5G底层网的低成本引入?5G无线网络将承载更多的业务需求与使用场景,运营商如何获得更加丰富灵活的产品方案组合?5G网络运维包括自身的规划优化与相应的IRAT互操作,运营商如何引入人工智能提升效率?

爱立信5G平滑升级方案具备四大特点

爱立信充分了解无线通信产业的需求,将研发投入聚焦在网络产品解决方案(2017年的研发费用达到300亿元人民币),旨在“协助运营商应对已经或即将面临的诸多挑战”,陆续推出的软硬件功能模块共同组成了创新的5G平滑升级解决方案(如图1所示)。

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图1  爱立信创新的5G平滑升级解决方案

爱立信创新的5G平滑升级解决方案具备四大特点。

持续强化4G网络:除了引入VoLTE、Massive-IoT、网络切片等新业务,爱立信更加关注将5G的新技术、新能力提前应用到4G网络,从而提升用户体验,并创造更多新业务。

降低5G覆盖成本:将4G低频谱重耕至5G,是实现5G全覆盖的关键。爱立信推出的创新动态频谱共享方案,能够复用4G现网的射频与天面设施,在4G投资保值、增值的同时降低5G成本。

面向未来多场景部署:爱立信在产品方案的规划中更具前瞻性,不断丰富与加强5G无线产品系列,满足5G长期的灵活部署,以应对高容量、低时延、虚拟化等诸多新技术需求。

高效率多层网运维:人工智能及机器学习将在5G网络中发挥重要作用,将帮助运营商获得更高效的运维效率,从而助力运营商获得最优的网络性能。

下文将对上述4个方面进行更为深入的介绍。

5G插件

为了更好地迎接5G,运营商开始提前准备现网向5G网络的演进。为了满足运营商的需求,爱立信将5G关键技术提前移植到4G网络,这些关键技术均基于软件升级,不需要现网硬件改造,为运营商的部署带来更大的灵活性。

爱立信5G插件包括以下内容。

大规模智能天线Massive MIMO插件。Massive MIMO支持波束赋型的多输入多输出天线,该插件也可以应用在4G FDD和TDD现网,致力于提高网络的覆盖和容量,同时提高用户感知(如图2所示)。

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图2  大规模智能天线Massive MIMO插件

多用户MIMO插件。多用户MIMO是通过协调的波束赋型把相同的时间和频率资源分配给多个用户而提高容量。多用户MIMO同样能够提高用户感知,增强网络容量和覆盖,减少干扰(如图3所示)。

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图3  多用户MIMO插件

无线虚拟化插件。爱立信的无线虚拟化4G和5G使用相同的虚拟化平台,传统的基带板分离成一个虚拟化集中控制器和分布式处理单元。虚拟化集中控制器可同时支持4G和5G,提高网络效率和性能。

智能连接插件。5G用户的数据流可以根据需求分别或同时在4G和5G传输,这种选择是智能的,能够根据应用需求和网络资源灵活地实现路由到网络。

低延迟插件。5G的一个重要应用是实时低延迟业务,比如智能车辆,此类业务在爱立信的4G网络通过软件升级也可以实现。低延迟插件能够缩短接入过程延迟,修改帧结构,实现立即网络接入和重复传输数据(如图4所示)。

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图4  低延迟插件

据相关统计,4G移动话务量的40%是在爱立信提供设备的网络上承载。在这些网络上,运营商通过5G插件,能够迅速启动和验证5G的早期技术,实现5G早期应用,早日争取5G市场份额。尤其值得注意的是,爱立信的5G插件在2017年就已经商用。

低频频谱动态共享

5G插件可使5G功能提前在4G网络实现,而爱立信的另外一个功能4G和5G频谱共享则能实现5G快速部署覆盖。

5G速率跃进一个主要原因是其应用新的、丰富的中高频资源,而提升覆盖最有效的方式是低频部署。但是,运营商的低频资源通常已经被传统技术2G/3G和4G占用,这些传统网络的话务量逐步迁移到5G,还需要若干年时间。这时需要有一种技术能够在低频段部署5G覆盖的同时,又能保证传统网络的用户感知不受影响,爱立信的低频频谱共享方案能帮助运营商实现这个愿望(如图5所示)。

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图5  爱立信的低频频谱共享方案

爱立信的频谱共享方案是一个采用独特智能调度算法的软件解决方案。运营商使用这个方案可以智能、灵活、快速地在各种需要提升5G覆盖的场景(譬如室内、街道、郊区等)甚至全国范围内部署5G。智能调度算法基于话务量的变化,使应用可以动态共享频谱资源,并且频谱资源在4G和5G之间的切换可以达到动态毫秒级的颗粒度,这样在保证最佳用户感知的同时又不浪费频谱资源。

前瞻性的产品规划

2015年,爱立信推出与5G兼容的爱立信无线系统ERS。

2016年,爱立信推出Gigabit LTE,使运营商能够在4G网络上提供极具竞争力的移动宽带数据速率。

2017年,爱立信推出5G平台,为运营商顺利演进到5G做好准备。

2018年,爱立信推出5G软件,并极大扩展了爱立信无线系统内的无线产品组合,进一步增强了运营商灵活部署5G的能力。

从上面的产品发布中,我们可以清楚地看到,爱立信一直积极帮助运营商为5G系统做好准备,既满足现有4G网络的需求,又具备平稳向5G演进的能力。

以5G毫米波产品为例,在大城市,运营商面临着进一步增加网络容量并且要找到合适的站点部署的挑战。这推动爱立信在网络模型和产品规划中引入一个新的概念——街道宏层(如图6所示)。街道宏层通常位于城市环境中高于微站层但低于楼顶宏站层的位置,对应的产品结合了宏基站的高输出功率和微基站产品的易于部署等优势。完整的爱立信5G毫米波街道宏站解决方案将帮助运营商以更高的效率发展都市网络。

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图6  爱立信5G毫米波街道宏站解决方案

爱立信另一个突出的案例是对应现有BBU产品的演进规划。众所周知,运营商网络的演进对RAN系统的处理与计算提出更高的要求:

以更小的产品形态获得更高的容量,用以满足流量的快速增长;

在网络中创建定制的解决方案,为运营商提供创建新服务的灵活性;

开发敏捷体系结构,提升效率水平以达到总拥有成本最低。

为了实现以上目标,爱立信决定重新定义无线接入网络中的处理领域,并引入了一个全新概念——“RAN Compute”(替换BBU的传统概念)。读者可以先看下面的示例,以便了解RAN Compute这个新领域和所需的定制解决方案。

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图7  多种示例图

第一个例子(见图7中MBB)展示了当今大多数MBB网络的构建方式,爱立信RAN软件的所有处理功能都运行在一个单元中。

第二个例子(见图7中eMBB+FWA)展示了eMBB和固定无线接入,为了支持引入Massive MIMO天线技术,因此需要接近天线的高计算能力,即可以处理最大化频谱效率的复杂波束赋形算法。

第三个例子(见图7中Massive IoT),当网络中激活了大量连接的物联设备时,Massive IoT会成为计算功能集中化的驱动,使分组处理和无线控制集中在云端以获得较低的扩容成本。

第四个例子(见图7中Critical IoT),在关键IoT用例中,RAN和云化处理能力需要放置在靠近天线的地方,以便获得最短的时延用以操纵关键过程,比如工厂中的机器人。

RAN Compute产品与分布式和集中式云基础设施紧密合作,以确保最佳的无线网络性能,允许运营商更好地借助开放接口提供当前和未来的移动用例。展望未来,爱立信的无线系统软件将在无线设备、RAN Compute和云基础设施上运行。

爱立信机器智能系统

机器智能涵盖了人工智能和机器学习的概念,可以帮助网络实现高度自动化,以此应对日益复杂的网络,并优化网络性能。

纵观全球,诸多移动运营商已经开始为部署5G无线网络做准备。与现今使用的无线网络比较,5G提供了更高的速率、更低的时延、高效的信令交互,支持更多的频谱、先进技术,以实现最大化的网络使用效率并降低成本。同时,5G网络中的连接终端数目激增,包括传感器、无人机、车联网和图像摄影机等新型终端。而新型终端的大量引入,大大增加了人工管理无线网络的难度。引入机器智能可以辅助运营商布局5G网络。运营商越来越多的策略是利用现网的无线测量海量数据,而这些数据是基于机器学习算法提供的。

如图8所示,根据数据获取和服务对象的不同,爱立信机器智能系统可以分布式地引入机器智能能力,包括在本地化(靠近数据产生地)和全局化(数据集中处理地)的引入。

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图8  爱立信机器智能系统

在RAN侧引入机器智能分析,可以将这种能力看成是简化网络和提高网络性能的进一步演进,使得网络具备从手工配置网络、基于经验的参数配置建议、自动化网络功能(SON)到适配网络环境的自动化软件功能。爱立信一直致力于帮助运营商简化网络运维,同时改善网络性能。机器智能正是这个趋势的必然演进(如图9所示)。

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图9  机器智能必然演进趋势

将机器学习算法内嵌于基站,基于现网数据,实时适配现网变化,进而提供更多的应用案例。这一点是在其他层次引入机器智能分析所不具有的优势。这种边缘化的机器智能分析,既可以提高现有的无线功能(例如它可以增强常规的智能通道关断功能),也可以解决常规设计所不能解决的问题(例如基于机器学习预测小区边界,保证选择最优的小区及波束)。

常规的智能通道关断功能,即监测一段时间内的小区业务量,若满足预设判决条件,即可触发通道关断实现节能目的。但是常规的智能通道关断功能是通过参数静态配置来判决门限,不是动态变化的,而且在监测的时间周期内,基站不进行通道关断操作。而引入机器智能分析后,该系统可以利用实时小区业务量预测,判断是否触发节能转化,从而达到更好的节能效果。

此外,还可以在5G网络服务及网络优化中引入机器智能。如今,机器智能已经应用到4G网络服务及网络优化中。比如,在日本软银的弹性无线网络规划中,就有基于机器学习的社区检测算法,用以实现基站簇设计的最优化,进而实现载波聚合最大化使用。

综上可见,爱立信创新的5G平滑升级解决方案,全方位服务于运营商4G向5G的过渡阶段,以及5G不断走向成熟的发展阶段,致力于帮助运营商提升服务与盈利能力、降低建设与运营成本。在全球范围内,该方案正在被广泛使用,并为面向网络社会的演进打下坚实基础。


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