基于小数据的5G资源云化技术分析

左 军

（广东达安项目管理股份有限公司，广州 510510）

1 引言

5G时代的到来，将给通信用户带来革命性网络体验。但与此同时，基础网络承载网也将面临较大的挑战，即需解决海量小数据业务的通信问题。而运营5G资源云化技术，可实现不可再生网络资源共享，从而使海量小数据业务得到高效传输。因此，还应加强对基于小数据的5G资源云化技术的分析，以便更好的推动网络通信技术的发展。

2 小数据业务通信问题分析

在网络通信方面，所谓的小数据即为低速率、低带宽、低功耗的个体化数据。开展小数据业务，由于数据体积较小，所以业务成本较低。在4G向5G演进阶段，包含传感器、表类设备等在内的通信装置的运用会带来大量小数据业务，从而导致网络通信中的小数据呈爆发性增长。因为在5G时代，网络通信采取的是“万物互联”商业应用模式，将带来海量物联网业务、超低时延业务、增强移动宽带等各种业务，致使网络移动数据流量增长500-1000倍，用户数据速率则将由10倍提升至100倍。在这些业务中，存在有大量小数据业务，其所需带宽和频谱较小，可达到最小调度时间颗粒不超过1ms，信道带宽占用不超出200kHz，数据传输速率不超出250kbit/s。这类数据大多可以利用半双工模式通信，缺乏对时延的敏感性，需要的功耗和成本较低，并且具有较强的覆盖性，能够实现大连接。所以在环境监测、公共通信等方面，小数据业务将得到大量开展。而在小数据业务的影响下，主流无线通信业务的资源将被大量抢占[1]。在无线通信资源中，时域、频域和功率域的资源有限，其中大量资源被小数据业务侵占，将导致整个通信网络的功耗增加，造成整个5G网络负载不均，继而给5G网络的建设运行带来阻碍。因此，在5G时代到来的背景下，伴随着各种业务数量的不断增长，还要寻求途径加强对小数据业务资源的高效利用，以解决网络资源匮乏问题，继而更好的推动5G网络的建设发展。

3 基于小数据的5G资源云化技术

3.1 时域资源云化

在5G网络中，核心频段为6GHz以下频段，包含有2.4GHz、916MHz等频段，各频段传输性能良好。考虑到多数频段被3G等落后制式占用，现有网络只能进行相应频谱绑定。如果直接进行频谱重耕，则将导致原本频谱受到严重无线干扰。为解决这一问题，还要使小数据业务使用落后业务频段频点进行数据通信，以确保时域上的制式资源能够得到云化共享。为达成这一目标，可利用“子制式载波”概念完成频点资源云化处理，即对同一频点不同时段进行落后网络制式和小数据业务的交错分配，以实现频点制式共享，使网络频谱使用效率得到提升（如图1所示）。在各子制式载波间，需插入时间周期间隔，以免产生传输干扰。而在同频点实现各子制式载波时分复用，将导致原制式业务带宽及时延受到影响，所以还应针对不敏感制式实现时域资源云化，如用户数量不断减少的GSM业务等。完成云化处理后，应在子制式载波工作周期完成后进行子制式载波传送。在实际传输业务时，应在5G核心网资源池中完成授权频段配置，并对区域内用户业务子制式时隙时间长度进行分析，完成整段工作频点分割，从而通过时分复用处理得到分割方案，用于实现子制式交替传输。

图1 “子制式载波”

3.2 频域资源云化

针对现有主流无线制式频率，则应通过实现频域资源云化实现复用处理。具体来讲，就是利用传统GSM等制式实现物联网小数据业务传输，即通过完成保护带部署、带内部署或实现无线制式频率复用达到频域云化的目的。实现保护带部署，需对主流网络边缘保护频带中不超出200kHz带宽资源进行正交频分多址调制，对前后一定频段保护带进行保留，并使各子载波保持一定间隔，以确保频谱资源能够得到最大化利用。实现带内部署，可对主流网络载波中各种PRB频段进行部署。但实际采用小数据部署方案，用于同步和广播信道的PRB将无法得到使用，并且会遭遇频率扫描格栅问题[2]。例如针对10MHz带宽网络，想要使栅格100kMz要求得到满足，同时不对广播信道进行占用，则只能进行4、9、14等PRB部署，确保终端搜索频率扫描栅格偏差不超出7.5kHz，以确保终端网络同步（如图2所示）。因此，针对带宽不超出1.4MHz的网络，无法进行频域资源共享。此外，采用频率复用技术，可通过频段重耕完成独立频段部署，以达到为小数据频段带宽提供空间的目的。

图2 10MHz带宽PRB部署

3.3 功率域资源云化

在5G网络建设的过程中，大规模无线传感异构网络将得到建设。伴随着大量基站的建设，基站发射功率将得到降低，所以还要完成基站功率域资源云化处理。而小数据节点在簇头生成阶段，无法完成融合设备功率分配情况的有效判断，所以在异构节点增长时无法实现能量分布量化处理，导致网络功率空闲节点无法得到有效调度。针对这一问题，还要使云服务器采用添加空闲能量因子的算法进行簇头选取，使服务器结合小数据节点上传的节点数量、基站距离等状态信息判断簇头选举轮数能否满足规定次数，满足可直接进行簇头选取，不满足需对其他状态信息等进行考量[3]。采取该种算法，可以使后期簇头选取拥有更大剩余功率多的节点因子，所以能够使各节点簇头形成全网全局簇头，确保小数据节点能够实现最大的功率效率，从而使来自小数据设备的海量数据得到高效处理。

4 结束语

通过分析可以发现，伴随着5G时代的到来，小数据业务数量也将不断增加，从而给基础网络的承载网带来较大运行压力。为加快5G网络建设，还要解决小数据业务通信传输问题，实现5G核心网中小数据业务时域、频域和功率域资源的云化处理，以确保各种网络资源能够得到充分利用，继而更好的推动5G技术的发展。

[1] 李光，赵福川，王延松.5G承载网的需求、架构和解决方案[J].中兴通讯术，2017，（09）：1-7.

[2] 黄海峰，鲁义轩.中国移动C-RAN迈向第八年 明确5G云化路线 MEC亟待杀手应用[J].通信世界，2016，（31）：50.

[3] 朱达贤.浅谈核心网虚拟化技术及应用[J].信息通信，2016，（07）：264-266.