5G 网络绿色通信技术现状研究

方 岚，张晓龙，陈瞿明

（三维通信股份有限公司，浙江 杭州 310000）

0 引 言

随着信息技术的快速发展和移动通信、互联网的广泛普及，社会各界对高速、高质量、低能耗通信网络的需求日益增长。为应对这一需求，5G 移动通信网络应运而生。5G 网络不仅具备超高速的数据传输能力，还具备更低的时延、更高的可靠性和更广的连接密度。然而，随着5G 网络建设和应用的扩大，其能源消耗和碳排放问题日益严峻。因此，研究5G网络的绿色通信技术，以提高网络的能效，降低对环境的影响，具有重要的理论意义和实际价值。

1 5G 网络绿色通信技术的研究现状

5G 网络在全球范围内的快速部署，极大提升了数据传输速度。然而，相较于4G 基站，5G 基站在运营过程中的高能耗问题也日益凸显。根据中国铁塔发布的数据显示，各主流厂商5G 基站单系统的典型功耗远高于4G 系统。例如，华为技术有限公司、中兴通讯股份有限公司、中国大唐集团有限公司的5G 基站功耗分别为3 500 W、3 255 W、4 940 W。而4G 基站的功耗通常在1 300 W 左右，这意味着5G 基站的功耗是4G 的3 ～4 倍。能耗的增加严重影响着运营成本和环境的可持续性发展。因此，绿色通信技术成为研发重点，通过创新降低5G 基站的能源消耗，以优化能效[1]。

在5G 网络绿色通信技术的研究领域，大规模多输入多输出（Massive Multiple Input Multiple Output，Massive MIMO）技术是关键。该技术通过使用多种天线元件来提高频谱效率和能效，尽管可以降低数据的传输功耗，但计算成本较高，会增加基站的总体能耗。因此，需要寻找能够有效平衡高效数据传输和控制计算资源消耗的方法。例如，利用人工智能算法对Massive MIMO 系统进行预测性管理和自适应控制，以便在不牺牲网络性能的情况下实现能源节约[2]。

此外，不同状态下基站的能耗差异也是研究焦点。根据中国通信标准化协会的数据显示，5G 基站空载态和满载态的功耗分别为2.2 ～2.3 kW 和3.7 ～3.9 kW，远超4G 时代。5G 基站即使在传输负载较低时也保持较高的能耗，因此研究者需要开发能够根据实际流量需求动态调整资源配置的技术，如软件定义的网络和网络功能虚拟化技术，使基站能够按需激活和休眠，从而节省能源。

5G 网络基站的室内基带处理单元（Building Baseband Unit，BBU）和有源天线单元（Active Antenna Unit，AAU）的功耗特性促使研究者考虑新的设计与管理方法。由于BBU 的功率相对稳定，而AAU 的功耗会随着业务负荷的增加而大幅提升，因此研究应集中于优化AAU的能效。例如，改善功率放大器的设计、采用新型低损耗材料、开发更精确的负载匹配技术等。随着业务负载的波动，实现BBU 和AAU 之间更灵活的能源共享与协调控制，也是提升基站整体能效的潜在途径[3]。

为应对5G 网络推广带来的能效挑战，需要积极探索并研究绿色通信技术。从硬件到软件，从资源管理到成本控制，相关技术的进步将为建立更加高效、经济和环境友好的5G 生态系统奠定基础。随着5G技术的不断成熟，绿色通信所依托的综合技术创新也将持续推进，为可持续发展的信息社会提供强有力的支撑。

2 5G 网络绿色通信技术应用策略

2.1 网络架构优化

5G 网络架构优化中，可采用软件定义网络（Software Defined Network，SDN）和网络功能虚拟化（Network Functions Virtualization，NFV）技术，以提高网络能效。SDN 技术通过中央控制器来管理网络流量和资源分配，动态调整网络路径和带宽，以满足实时的数据需求，降低能耗。SDN 结构主要分为应用层、控制层、基础设施层3个部分，结构如图1所示。同时，NFV 将传统硬件网络功能转变为虚拟化服务，并运行在通用服务器上，以降低设备成本，提高资源利用率，使网络可根据实际负载情况进行缩放，避免在低峰期浪费资源[4-5]。

图1 SDN 结构

基站部署策略采取能源感知的小区塑造技术，以降低能耗。通过精确预测用户位置和数据需求，可以动态调整小区范围，即在数据需求高峰时自动扩大覆盖范围，在低流量时缩小覆盖范围，以降低辐射功率和基站运行能耗。此外，引入小型基站和边缘计算技术也能进一步降低能耗。小型基站具有小尺寸和低功耗特性，适合部署在用户密集区域，以减轻宏基站的负担。而边缘计算则通过数据处理的本地化，缩短了数据传输距离，从而降低延迟，提升能效。

深度学习算法的引入也为5G 网络架构的绿色优化提供了新的思路。通过对网络状态、用户行为和环境变量的深度学习，系统可以更好地预测网络负载，并做出智能决策，如自动开启或关闭相应的网络功能和基站单元、调整信号的发送功率，以达到降低整体网络能耗的目的。深度学习算法的实时优化机制能够确保网络在满足服务质量的前提下，尽可能降低能源消耗。此外，可采用灵活的频率复用技术，如非正交多址接入（Non-Orthgonal Multiple Access，NOMA）技术，能够提高频谱利用效率。该技术允许多个用户在同样的时间、频率资源上进行数据传输，因此能够显著提升单位能耗的数据吞吐量。同时，通过使用更高效的编码和调制方案，如低密度奇偶校验（Low Density Parity Check Code，LDPC）码和高阶正交振幅调制（Quadrature Amplitude Modulation，QAM）方案，可以在不增加额外能源消耗的情况下，提高数据传输速率。

此外，可使用具有低传导损耗和开关损耗的新型半导体材料，如氮化镓（GaN）和碳化硅（SiC）等。在电力放大器中使用这些材料，可以降低基站硬件的能耗。同时，采用高效的散热设计和能源回收技术，如液冷系统和热力发电，可以进一步提升基站设备的能源利用率，减少因散热而产生的能量浪费。

2.2 网络部署优化

5G 网络的绿色通信技术在部署优化方面重点关注提升能源利用率和减少不必要的功耗。例如，运用小区休眠策略能够显著降低网络空闲时段的能耗。通过实时监测用户的数据需求和流量模式，网络可以智能地关闭或使暂时不活跃的小区转入低功耗状态，从而节约电能。此外，通过精确预测用户行为模式与位置，可以提前准备网络资源，从而避免在高峰时段因突发流量导致资源过度分配。

将可再生能源系统（如太阳能和风能）深度整合在5G 基站中，是进一步推进绿色通信的策略之一。设计并安装合适的光伏板和小型风力发电设备，可以为基站供应所需的部分或全部电力。随着可再生能源技术成本的持续下降，这种整合方式变得越来越经济实用。同时，采用智能能源管理系统能够自动调节能源供给与消耗，确保最大化利用可再生能源，并根据能源生成情况和网络负载动态调控能源流。此外，针对5G 频段的特性，设计更加高效的波束成形技术和MIMO 配置可以提升信号传输效率，从而减少功率的损失。通过及时更新天线材料，如采用更轻、更小、散热性能更好的材料，有助于减轻结构负担，降低能耗。

通过部署密集的边缘计算节点，以降低数据传输的延迟和能源消耗。在网络边缘进行数据处理和存储，可以减少长距离数据传输的需求，从而减轻核心网络的压力。通过本地处理大量数据，边缘计算使得能源消耗更多地集中在用户附近，而非远程的数据中心。此外，可采用超导或低阻材料，以改善连接线路和电子元件的导电能力，降低能耗。这类材料可以减少电流传输过程中的能量损失，进而提高整个系统的能效。

由于5G基站高速运行产生的热量比4G基站要多，因此需要采取更有效的散热解决方案，确保设备运行在最佳温度，减少由过热造成的能源浪费。例如，可采用先进的液冷或风冷系统，甚至是相变材料来吸收和分散热能。

2.3 资源调度优化

在5G 网络的资源调度优化中，必须综合考虑用户需求、服务质量（Quality of Service，QoS）和能耗。首先，实现高效的资源分配是减少能耗的基础。这可以通过使用基于预测的资源分配算法来完成，如利用机器学习技术预测用户行为和服务需求；利用历史数据和实时分析等方法，为高速移动用户和静态用户分配不同的时间频率资源，从而降低功耗，提高信号质量。这种预测模型可以有效减少资源空闲所导致的浪费，并在用户需求增加时迅速响应，保证服务质量。其次，采用动态波束成形技术。例如，Massive MIMO系统中的波束成形技术可以将信号聚焦在特定用户上，缩小辐射区域，从而减少功耗。通过实时调整波束形状和方向，以适应用户位置和需求变化，优化资源使用。此外，利用能源收集技术，即允许基站利用环境能源（如太阳能、风能等）进行自我供电。结合能耗预测模型，基站可以根据能量收集效率和网络负载情况智能调度传输功率和运营状态，如在能量收集高效时段内扩大服务范围或提供更高质量的连接，而在效率低下时段采取节能措施。再次，为不同服务类型创建专属的网络切片，并针对每个切片优化其资源配置，以平衡服务的最优性能与最低能耗。例如，对于高吞吐量的视频流服务和低延迟的紧急服务，可以分别采用不同的资源配置策略，以实现能效与服务质量的双重优化。最后，协同通信也是降低能耗的重要方法。多个基站或接入点之间相互合作，共享信息和资源，以避免信号重复覆盖和干扰，从而降低功耗。例如，用户设备位于多个基站重叠覆盖区域时，选择最佳基站提供服务，并降低其他基站的发射功率，以降低总体能耗。

3 结 论

绿色通信技术在5G 网络中的研究和应用是当前通信领域的热点和挑战之一。通过优化网络架构、设计低功耗的终端设备、改进功率控制策略等手段，可以有效降低5G 网络的能耗和碳排放。但目前仍存在一些技术和经济上的限制，需要进一步研究和探索解决方案。因此，未来的研究工作应聚焦于绿色通信技术的创新与应用，以推动5G 网络朝着更加环保、高效的方向发展。