工业大数据时代高速无线通信技术研究综述

陈 猛，姚媛媛

1(中国科学院大学 沈阳计算技术研究所，沈阳 110168)

2(中国科学院大学，北京 100049)E-mail：yoyo185644@163.com

1 引 言

随着大数据、云计算等新兴产业进入到工业领域，以数字化为驱动的工业大数据推动了制造业向新的模式发展.工业大数据的数据量呈井喷式发展，从数据来源来看，工业大数据的主要来源包括三类，信息管理系统数据、机器设备数据和外部数据.近年来，随着全球工业化改革的发展，全球工业大数据的规模不断增加，预计到2020年全球工业大数据的市场规模约为480亿美元，约占大数据总规模的60%.在工业生产中，这些数据的获取和处理速率对实时性有着非常高的要求，其分析和处理时限要求达到毫秒级，并且这个要求随着数据量的增加只会越来越苛刻.有线通信和无线通信是工业领域数据传输的两种主要方式.无线通信出现之初，是为了摆脱电缆的束缚，解决有线通信成本高，便携性差的问题.与有线通信相比，无线通信的信息传递不需要依赖电缆、光缆等媒介，因此在超长距离通信等场合，如卫星通信，无线通信有着不可替代的优势.同样，没有电缆的束缚，无线通信让信息的传输更加自由[1].虽然无线通信技术本身就有很多的优点，如表1所示成本低且更加便捷，不需要铺设电缆，不需要建立物理电路等等；故障诊断更容易，可以通过远程诊断完成，但是在传输速度上却仍然比不上有线通信.

表1 有线通信与无线通信的优劣势比较

随着社会的进步，计算机技术的发展，无线通信技术也进入了一个数字化的时代，出现了各种标准的无线数据传输方式，一种是短距离通信技术，如Wi-Fi、蓝牙、ZigBee等，另一种是低功耗广域网通讯技术(LPWAN)，常用的如LoRa、NB-IoT、Sigfox、HaLow、4G/5G等.不同的无线通讯技术有不同的应用场景.工业大数据时代的到来，对无线通信的数据传输速率的要求越来越高，从表2明显看出Wi-Fi、5G的传输速率远远高于其他的通信技术.本文将对这两种无线通信协议与最新出现的5G与Wi-Fi融合组网技术进行着重分析.

表2 常用无线通信技术传输速率比较

2 高速无线通信技术的发展过程及现状

2.1 Wi-Fi技术

Wi-Fi技术发展至今已有20多年的历史，几乎每过4～5年就会出现一次技术变革，并且在传输速率上的提升幅度很大，如图1所示.2018年10月4日，Wi-Fi联盟正式将下一代的 Wi-Fi技术 802.11ax 改名为 Wi-Fi6，并将前两代的 802.11n 和 802.11ac 更改为 Wi-Fi4 和 Wi-Fi5.

图1 Wi-Fi传输速率变化图

2009年提出的802.11n协议，现在称为Wi-Fi4，是在802.11g和802.11a之上发展起来的一项技术，802.11g和802.11a都采用了正交多载波调制技术OFDM[2]将速率提高到了54Mbps，OFDM 调制技术是将一个物理信道划分为多个正交子信道，调制到每个信道的子载波上进行窄带传输，将高速率的数据流调制成多个并行的较低速率的子数据流.H.Sugimoto等人[3]对OFDM性能进行了评估，证明OFDM不仅减少能子载波之间的相互干扰，还可以提高频谱利用率.OFDM作为高速无线局域网的核心技术，理论上说，只要适当的选择各载波的带宽和采用纠错编码技术，多径衰弱问题是完全可以被解决的，就是说如果没有功率和带宽的限制，OFDM技术可以实现任何速率的传播.然而，实际的带宽并不能支持更高速率的传输.802.11n协议为了在此基础上进一步提高传输速率，提出了MIMO-OFDM技术[4]，MIMO技术可以充分利用空间传播的多径分量，在不增加带宽的同时，提高系统的传输容量，如图2所示，MIMO技术将会是无线通信领域必须采用的关键技术，但是MIMO的频率选择性衰落问题无法避免.MIMO-OFDM技术可以将空间复用的MIMO技术和与抗频率选择性衰落和窄带干扰的OFDM技术的合并，解决了MIMO的频率选择性衰落问题.参考文献[5]指出MIMO-OFDM技术在将传统传输速率54Mbps提高到58.5Mbps的同时也提高了抗干扰性.同时，802.11n采用QAM-64的编码机制将速率提高到65Mbps，又使用Short GI，40MHz绑定等技术，在4条空间流的条件下，将传输速率提高到600Mbps，并且比之前的无线网络传送距离更远.

图2 MIMO技术图

尽管现有的 802.11n 可以支持高达 600Mbps 的传输速率，但当其面对快速增长的高带宽无线数据业务时却常常显得力不从心，为此，IEEE802.11专家组于2013年发布了802.11ac协议，其理论传输速率可达1Gbps.802.11ac协议是在802.11n上的继承和扩展，特别是在5.8GHz频段上进行了改进，较之802.11n技术最大40MHz的频带带宽相比，802.11ac要求至少达到80MHz，最高能实现高达160MHz的频宽.并且与 802.11n 最多支持4个空分流相比，802.11ac支持最多 8 空分流.参考文献[6]通过实验证明802.11ac在多种情况下传输速率都快于802.11n.参考文献[7]指出802.11ac最大传输速率提升到了6900Mbps，其中相当一部分来自MU-MIMO(Multi Users-Multiple Input Multiple Output，即多用户多输入多输出)技术的应用，这意味着单个802.11ac的AP可以向两个或多个设备传送不同的数据流.另一方面，802.11ac 也使用 OFDM 技术调制在无线介质上传输的比特位，除了 QPSK、BPSK、16-QAM这些调制技术之外，还有256-QAM(正交振幅调制)调制技术可供选择.256-QAM 调制将每个子载波所携带的比特从6位提高到8位，传输速率也会因此提高了33%[8].尽管MU-MIMO方案在实际应用中速率已经大大的提高，但是还是仍然远低于DPC(dirty paper coding脏纸编码)[9]所承诺的理论上限.近几年的文献显示很多学者开始从信道利用率[10-12]、MU-MIMO[13，14]、编码方式[15]等方面进行创新，进一步提高传输速率.

参考文献[10]针对802.11ac标准，提出了一种统一信道分解(UCD)的新方案，这种方案使MIMO信道分解成大量的等增益子信道，并且子信道的数量使任意的，不受限于天线和用户的数量，进一步的提高了传输的速率.参考文献[11]认为802.11ac中的信道绑定(CB)技术会使子信道重叠，冲突率增加，会造成严重的干扰，为了解决该问题，提出了动态信道绑定算法(DCB)，是在满足每个AP流量需求的同时将信道动态的分配给AP，通过仿真实验证明DCB算法可以有效提高网络的吞吐量.参考文献[12]提出应该在完成传输之后执行清晰的信道评估(post-CCA)，通过在以太网中模拟冲突可避免的载波感知多址(CSMA/CD)机制增强信道评估能力，并在此基础上提出基于post-CCA的带宽自适应算法(PoBA)，通过一种增强学习的机制来动态改变带宽和信道配置，仿真结果表明，该算法提高了网络的吞吐量、提高了信道的利用率和公平性、降低了网络分组错误的概率.可以看出对信道利用率进一步研究来提高速率将会是Wi-Fi技术发展的一个大的发展趋势.

除了从信道利用率角度出发来提高传输效率，MU-MIMO也是提高传输速率一个重要的研究角度.理论上说，随着用户数量的增加，MU-MIMO将会是很有前景的网络扩容的技术，但是其造价贵、可扩展性差却是一个缺陷，于是参考文献[13]提出了一个大规模MU-MIMO原型—BUSH，集低复杂度、低开销、低干扰于一身，实验证明其吞吐量是传统的802.11ac的2.08倍.参考文献[14]的作者将MU-MIMO与基于有效信噪比度量的快速链路自适应(FLA)技术相结合[16]，可以保持大量的多用户信息增益.

2.2 5G技术

2019年6月6日，工信部正式向中国电信、中国移动、中国联通、中国广电发放5G商用牌照，5G正式登上中国的舞台.5G的出现将会给工业生产带来巨大的变化，无人机物流、智能电网、智能工厂、虚拟现实等场景都能应用5G实现革命性的发展.

MIMO技术作为一种提高频谱利用率和可靠传输的有效手段在Wi-Fi技术中得到了广泛的应用.根据信息论，MIMO的信道容量会随着发射天线和接收天线数量增大而增大，因此，采用大量的天线 可以大幅度提高系统的容量，进而5G提出了大规模MIMO(Massive MIMO)的概念[17，18]，在一个基站上配置更多的天线，可以在同一个时频资源上同时服务若干个用户，从而在不增加基站密度和带宽的情况下大幅度提高频谱利用率[19-21].并且大规模的MIMO可以将波束集中在很窄的范围内，从而大幅度降低干扰，实现快速可靠传输[22].Massive MIMO分为TDD(time division duplexing 时分复用)Massive MIMO和FDD(frequency division duplexing 频分复用)Massive MIMO，由于TDD网络具有信道互易性，相对于FDD网络更容易获得下行的信道信息，所以MIMO技术在TDD网络中的发展一直快于FDD.近几年来，国内外学者一直在对FDD Massive MIMO如何更好的商用进行研究[23-25]，这也将是MIMO技术进一步发展的一个趋势.对于TDD、FDD的方式，如果不能实现同时、同频的双向通信，理论上将会浪费一半的频率和时间.对此5G提出了全双工通信技术[26-28]，可以同时同频的进行双向通信，可以提高一倍以上的频谱利用率，是5G进一步提高传输速率、减少延迟的重要研究方向.

虽然说在蜂窝网络下的全双工技术是5G时代的关键技术，但由于频谱复用，在使用全双工技术时移动终端处的自干扰是无法避免的，为了降低自干扰对传输速率的影响，参考文献[26]提出将全双工技术与设备到设备(D2D)通信相结合，分别使用凸优化算法和匈牙利算法优化能源效率.参考文献[29]设计了一个适用于全双工的自干扰抑制的毫米波中继天线.与文献[29]想法相似，参考文献[30]提出了一个空间可调的近场矢量传感器来模拟5G收发器中的自干扰消除模块.这些方法都能够在一定程度上有效的抑制自干扰，提高传输效率.

除此之外，作为5G多载波方案的最佳选择的FBMC(filter-bank based multicarrier 基于滤波器的多载波)技术也吸引了研究者的兴趣[31-34]，参考文献[31，32]作者分别通过实验将FBMC与UFMC[31]、OFBM[32]进行对比，结果表明FBMC 技术在抑制码间干扰(ISI)和降低总噪声功率方面都优于UFMC技术，并且性能比OFBM更好.因此发展符合5G要求的FBMC技术也将是一个重要的研究内容.

在工业大数据时代，5G网络的数据传输速率果然不负众望，远远高于以前的蜂窝网络，最高可达10 Gbps，比当前的有线通信方式要快，并且是先前4G的 100倍，如表3所示.并且在实际操作中，5G网络的传输速度也不容小觑，可以实现比4G快10到20倍的数据传输速率.也就是说，1分钟左右可以传输3G左右的工业数据.而我们谈论的还是基于现有4G 网络搭建的5G网络，仅仅是第一代5G调制解调器，未来的5G芯片，很可能会更快.5G的超大带宽传输能力来应对未来海量的工业大数据.但是凡事都有两面性，由于5G采用的是超高频频谱，虽然能够提供超高传输速率，但是这种电磁波的传输距离很短，很容易被障碍物阻拦，为此运营商需要建设更多的基站，在每栋大楼甚至每个房间都建立基站，于此同时还要增加与之配备的系统.必须要承认的是，在高楼林立的城市，5G实现信号无缝覆盖确实是个挑战.

表3 4G与5G参数对比

3 5G与Wi-Fi融合组网技术

Wi-Fi和5G技术/蜂窝技术已经是速率最快的两种无线通讯技术，这两项技术在不同应用场景下可以实现优势互补，然而随着社会越来越依赖于“快速可靠”的数据传输，2019年1月25日下一代移动通信网络联盟(NGMN)、无线宽带联盟(WBA)宣布：联手推动5G、Wi-Fi无线技术与核心网络的融合.Wi-Fi组网灵活、移动性强、传输速率高、成本低廉等优点都是促使5G与Wi-Fi融合组网的关键因素.5G有三个标准，分别是LTE(授权频道)、LTE-U(非授权频道)和NB-IoT(授权频道).在公网中，LTE-U主要应用在2.4GHz和5GHz这两个频段，与Wi-Fi工作在同一个频段，LTE-U与Wi-Fi的共存性问题[35，37-40]以及如何在未授权频段更好的实现融合[41-43]成为近年来一直被研究的热点问题.LTE-U在传输前不知道感知信道，Wi-Fi设备在传输前可以感知信道，如果发现信道被占用就不会传输，在Wi-Fi和LTE之间实现公平共存并能表现出优异的性能确实是个挑战.只有实现Wi-Fi和5G更好的融合才能真正实现Wi-Fi和5G无缝切换的高速传输.

2014年高通公司提出载波感知自适应传输(Carrier Sense Adaptive Transmission CSAT)[35]，对于CAST机制，其定义了一个发送循环周期，LTE-U使用其中一部分时间进行数据的传输，如图3中，LTE-U ON的时间为进行LTE-U传输，LTE-U OFF的时间为Wi-Fi传输，LTE-U ON和LTE-U OFF的占空比是根据Wi-Fi基站传感介质的活动情况决定的.根据LTE-U论坛规定，当LTE-U基站发现空闲信道时，最多可以传输20ms，而仅关闭其传输1ms，最大占空比为95%.然而参考文献[35]通过实验验证，当以最大占空比95%进行传输时，将会严重影响Wi-Fi共享信道的能力，Wi-Fi站点将在相当长的时间内无法连接，相反将LTE-U的信道占空比缩减到80%时，Wi-Fi更容易接通，对传输速率的影响更小.

图3 CSAT原理图

为了更加高效的进行实现信道共享，参考文献[36]在CSAT基础上提出了“LBT Enhanced CSAT”方案，即将CSAT与通信前监听(LBT)结合来解决共存问题.在该方案中，采用了一个LTE PeNB(LTE Pico Evolved NodeBs)在进入LTE-U ON传输数据时开始感知信道，如果在LIFS时间间隔内监测到信道空闲，则LTE PeNB将在下一个LTE帧开始传输，一直传输到LTE-U时间结束，如果LTE-U在开始时处于空闲状态，可以通过降低LIFS时间间隔来降低与Wi-Fi传输冲突的几率，当LTE信道忙时，将等待当前的Wi-Fi传输完成，继续等待LIFS，然后开始传输.这样减少LTE-U和Wi-Fi在LTE-U开始阶段发生碰撞，在碰撞上浪费的时间减少，传输速率也会有所提高.

参考文献[37]指出CSAT技术需要感知较长时间来确定其他信道的使用信息，并且CSAT只能在用户的使用不怎么变化的情况下有效，而实际应用中Wi-Fi的使用是不断变化的，该技术不能获取用户使用情况的准确信息，应该需要根据Wi-Fi的实际使用情况来调整占空比，这样频谱的利用率才能最大化.为此，文献[37]提出了一种实现LTE-U与Wi-Fi之间公平性共存模型，该模型基于Wi-Fi AP与LTE base station(eNB)之间的直接通信，通过Wi-Fi AP将将其使用信息共享给eNB，eNB再根据Wi-Fi使用信息动态调整其空占比来实现共存.

与文献[37]思想相似，参考文献[38]为了更好的实现Wi-Fi和5G的共存，提出了一个动态频谱协调框架，这个框架在网络的不同实体之间传输控制消息，使用功率控制和信道接入时间共享两种方法来共同优化Wi-Fi和LTE-U网络间的频谱共享.

上述文献都是在LTE-U和Wi-Fi公平共存策略上做了不同的改进，参考文献[31]则采用数学方法-随机几何框架来评估Wi-Fi和LTE网络的共存性能，根据LTE所采用的机制对介质访问概率、信噪比覆盖概率、成功传输密度和速率覆盖率进行研究，结果表明LTE采用更短的传输占空比、更低的信道访问优先级、更敏感的CCA阈值(clear channel accessment)，可以提高Wi-Fi的成功传输密度和速率覆盖率，能够保证接收端的数据速率.采用数学方法对Wi-Fi和5G的公平性进行评估也是近几年的重要的研究方向.

4 未来发展方向

本文的第二、三节主要通过对Wi-Fi技术、5G技术和5G与Wi-Fi融合组网技术速率发展过程的技术进行了总结.5G超高速低覆盖，Wi-Fi高速高覆盖，用Wi-Fi的高覆盖弥补5G覆盖率低的不足，5G网络技术更加强大，Wi-Fi技术构建成本低，两者融合组网既能能够有效提高移动网络对盲区的覆盖，也能保证高速传输速率.显然5G和Wi-Fi的融合通信技术仍然将会是工业大数据时代的一个大的发展趋势，当然5G和Wi-Fi融合通信传输速率的提高也离不开5G和Wi-Fi各自速率的提高.

高速传输将会成为工业大数据时代得以不断发展的前提和基础，但是随着数据量的急剧增加，传统的提速方法不能灵活的适应数据量的剧增，如何能保证数据量剧增时传输速率的稳定和快速是一个需要研究的难点.随着其他领域新兴技术的出现，无线通信技术必然在未来会受到其他领域新兴技术的启发，并在此基础上发展.结合已有的工作，就提高传输速率展望了未来的5G与Wi-Fi融合组网技术可能会出现以下几个方面的研究方向.

与机器学习算法结合.机器学习是如今计算机领域的热点研究课题之一.机器学习算法可以通过自身的训练学习来获得一个最优解，这种方法对数据产生的变化具有更好的适应性，并且准确率更高.就Wi-Fi而言，如何提高信道的利用率，优化信道的配置，就可以使用机器学习算法去解决[11].从5G和Wi-Fi的融合角度而言，融合技术寻求的是最优最公平的融合方式，如何平衡5G和Wi-Fi在LTE-U频段上公平共存来实现5G与Wi-Fi进一步深入融合，可以通过与机器学习算法结合更好的实现公平性共存，比如可以通过机器学习中的Q-learing算法[44，45]对LTE-U进行自适应动态无线环境的变化的训练，获取最优参数，从而实现与Wi-Fi公平共存.该方法的优越性也表明机器学习算法在公平性组网上的应用将会是一个重要的研究方向.

与博弈论结合.事实上，博弈论已经运用在很多领域，比如生物学、经济学、计算机学等.当研究的物体双方出现竞争性、制约性的适合，就可以使用博弈论研究问题的最优策略.就5G而言，可以将5G的覆盖范围和能源效率建模成一个博弈论问题[46]，用基站的加权能效作为主要的性能指标，其最佳的策略便是既能提高能源效率又能确保覆盖范围的稳定.另一方面，LTE-U和Wi-Fi的融合技术也可以与数学领域的博弈论知识相结合[47，48]，当研究LTE-U和Wi-Fi之间有效的共存机制时，既要满足用户的服务质量(QOS)，同时又要保护多个Wi-Fi接入点(WAP)的性能，在这两个约束条件下以LTE-U的传输速率作为基准，可以使用博弈论解决了LTE-U总速率最大化的问题.

虽然说5G和Wi-Fi的融合技术重要的发展还是集中在LTE-U和Wi-Fi的融合，主要是因为LTE-U和Wi-Fi都在2.4GHz和5GHz工作，随着Wi-Fi技术和移动蜂窝技术的发展，不排除未来的融合技术会在更高的频段上共存的可能.

5 总 结

本文首先从工业大数据的发展现状引出工业无线通信技术，从传输速率角度着重对Wi-Fi技术、5G技术和5G与Wi-Fi融合组网技术的关键技术进行分析，得出未来5G和Wi-Fi融合组网技术才是能够满足工业大数据时代需求的无线通信技术.但是目前5G和Wi-Fi的融合技术也处在一个起步阶段，随着数据量的增加，为了更好的满足用户对于数据传输速率的诉求，5G需要和Wi-Fi更深入的融合，从技术方面讲，可以将机器学习和博弈论与之结合，保证其能够更好的适应数据量的剧增，保证传输速率快速和稳定.