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      5G时代的哪些无线技术值得我们去关注

      作者:?张民 更新时间:?2019年12月30日 17:50:09 游览量:?113

      简述:

      5G通过扩展频谱带宽提高了系统容量,带宽范围从4G时代的3 GHz以下扩展到毫米波,单载波带宽从20 MHz增加到100 MHz以上。但是频带越高,基站的覆盖范围越小,运营商就必须建立更多的

      5G通过扩展频谱带宽提高了系统容量,带宽范围从4G时代的3 GHz以下扩展到毫米波,单载波带宽从20 MHz增加到100 MHz以上。但是频带越高,基站的覆盖范围越小,运营商就必须建立更多的基站。今天,主流的5G部署在5G波段,这是在容量和覆盖之间的一种折衷,同时考虑到室外和室内覆盖,并通过无源MIMO技术进一步提高小区容量和覆盖范围,以便运营商能够在现有4G站点地址的基础上建立广泛覆盖的5G网络。

      因此,载波必须扩展到毫米波波段,但毫米波信号只能覆盖1到200米,这是不可能的,这给网络建设投资带来了前所未有的压力。通过技术创新,可以不断提高频谱效率,使每个赫兹都能携带更多的能量,使5G部署尽可能好,经济尽可能好。今天,我们将介绍一些在后5g甚至6-g时代备受关注的无线技术。在移动通信领域,我们一直致力于通过无线电波的正交性来提高频谱效率。我们采用了多种正交方法,如频率法、时分法、空间法、码法等,但当正交空间耗尽时,该怎么办呢?诺玛该出来了。非正交多址接入是一种适用于5G(R16)的多址接入技术。它可以显著提高移动通信网络的频谱利用率。众所周知,4G和5G目前使用OFDMA(正交频分多址)。

      每个用户占用的时频资源是相互独立和正交的.由于正交约束,每个UE分配一定的子载波,每个UE占用部分频率资源。与ofdma不同,noma是基于非正交设计的,每个UE都可以使用所有的资源,noma和ofma之间的问题是noma如何避免多个用户之间的相互干扰。NAMA的基本思想是在发送端叠加多个UE信号,占用所有时频资源,通过空中接口进行传输,接收端根据多用户检测和串行干扰抵消技术对信号进行逐个解码,提取有用信号。NAMA主要有两种方式:基于码和基于功率的码域,每个用户被分配基于功率域的非正交扩频码,即在发射机上,每个用户信号被叠加在不同的功率电平上。

      5G时代的哪些无线技术值得我们去关注

      以基于功率域的NMA方案为例,其工作原理如下:如上所述,三个ue信号被分配不同的功率级别?;咀罱腢E1信道最好,最小功率被分配,离基站最远的UE3被分配到最高功率,中间位置的ue2被分配为中等功率。在基站的发送端,UE1、UE2和UE3都占用相同的时间频率资源。在UE接收机中,sc首先以最强的接收信号强度解码信号,因为分配给它的功率比UE3低得多,它可以首先解码UE3信号,并通过MA签名确定它是否是自己的有用信号。如果没有,请删除UE3信号并重复它,直到找到有用的信号为止。

      对于UE3,由于分配给它的功率高于u1和ue2分配的功率,第一个解码信号可能是它自己的有用信号,因此可以直接解码。由于nma将所有的空中接口资源分配给所有用户,因此可以提高频谱效率,特别是在小区边缘,由于无线环境差,采用正交多址接入的5G网络必须使用稀疏调制和编码来克服信道损坏,从而造成pb资源的“浪费”。然而,在NOMA中,所有用户都使用小区中心或边缘的所有pb资源来提高频谱效率,值得一提的是,noma也可以与被动mimo一起使用。在大规模MIMO环境中,物理扇区可以在广播波束范围内划分为多个虚拟扇区。虚拟扇区服务的用户使用nma,因为虚拟扇区是正交的,这将使系统的容量进一步增加一倍。

      同时,由于全双工同时发送和接收数据,可以在发送数据后接收反馈信息,也可以缩短传输延迟。但是全双工的最大挑战是所发射的信号从所接收的信号产生强烈的自干扰,例如在蜂窝网络中,发射功率可以高达几十瓦,而接收功率仅为几瓦,这意味着所发射的干扰信号可能比接收的有用信号要强数十亿倍,并且无线发射机将很快饱和以接收它。如上文所示,由于双工泄漏、天线反射、多径反射等因素,发射信号被掺杂到接收信号中,造成很强的自干扰。幸运的是,由于所发送的信号是已知的,所以所发送的信号可以用作消除自干扰的参考。然而,参考信号在数字域中很容易获得。

      带有OAM的电磁波的相位旋转结构称为OAM模式。不同OAM模式的无线电波相互正交,互不干扰,使不同OAM模式上的信号在同一频率点上传输,提高了频谱效率..理论上,有几十种不同的OAM调制无线信号,可以有效地提高频谱效率。然而,OAM复用原理的实际演示仅限于近场应用.大气湍流会扭曲无线电波的OAM畸变,引起串扰。因此,OAM将应用于蜂窝网络,大量的机器学习机器学习可以用于优化5G空端口以提高频谱效率?;餮翱梢杂呕? GNR的所有层,例如机器学习可以优化物理层、功率控制和波束形成调制,机器学习可以优化第二层调度、HARQ和流量控制,机器学习还可以优化移动性管理、负载管理和第三层的连接管理等。
             (责任编辑:fqj)

      文章链接:http://www.englekyss.com/5g/7246.html

      文章标题:5G时代的哪些无线技术值得我们去关注

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