5G 通信网络中的能效优化策略研究

马远航

（日海恒联通信技术有限公司，河南 郑州 450000）

0 引 言

随着5G 商用化的快速推进，其高速率和海量连接特性给网络基础设施带来了较大的能耗压力。在保障用户体验的同时，如何有效提升5G 通信网络的能效，实现绿色通信的目标，已成为行业急需解决的问题。文章针对5G 通信网络面临的能效管理难题，探讨网络节能与效率提升的技术策略，为构建节能高效的5G 网络体系提供参考。

1 5G 通信网络能效管理问题分析

5G 通信网络中现有的能效管理面临诸多问题。从硬件设备层面看，5G 基站采用大规模多输入多输出（Multiple Input Multiple Output，MIMO）和毫米波技术，其天线数量级与4G 相比增加了数十倍，天线开关、射频器件及基带处理器等硬件的能耗迅速上升。以64T64R 为例，其传输功率约为40 W，而相应的系统功耗高达8 kW。此外，5G 核心网采用网络切片技术进行业务分流，1 个网络切片实例包含大量的控制平面和用户平面功能实体，导致核心网能效与4G 网络相比降低超过15%。

从网络架构与管理层面来看，5G 通信网络采用更密集的小基站来提升容量，这导致基站数量急剧增加，整体能耗大幅提升。此外，5G 通信网络还支持海量物联网设备接入，上行业务呈现爆炸式增长，资源调度与管理难度加大，传统可用的睡眠策略效果有限，基站开销能耗明显增加。5G 通信网络功能实体分布复杂，控制信令与数据传输路径较长，传输过程中的能耗较大。5G 主要功能实体的典型功耗参数如表1 所示。

表1 5G 主要功能实体功耗参数

2 5G 通信网络能效优化策略

2.1 硬件设备节能优化

首先，采用更高效的电路与器件。应用最新的微米级硅锗制造射频器件，这类器件能够实现数百兆赫兹的工作带宽，且损耗功率不超过200 mW[1]。同时，使用低损耗的氮化镓（GaN）类功率放大器，它在3.5 GHz 频段工作时的背景噪声小于2 dB，功率增益大于15 dB，可以有效减少信号放大过程中的能量损耗。在基带处理方面，采用7 nm 工艺制造的专用集成电路（Application Specific Integrated Circuit，ASIC）基带芯片，并结合时钟门控和电源管理优化策略，降低系统功耗。其次，5G 基站可以使用先进的直接液冷散热技术，降低设备功耗。直接液冷散热技术的应用不仅有助于提升基站的运行效率，还能在一定程度上延长设备的使用寿命。再次，合理配置天线数量。根据实际的业务需求和组网情况，设计支持租用子波束的柔性天线阵列。这种阵列允许运营商租用天线阵列中的部分子波束资源，按需打开天线射频链路。当用户数较少时，控制射频器件和数模转换设备进入低功耗的睡眠模式[2]。最后，通过提高硬件设备的使用率来达到节能的目的。基站内的主设备可以考虑设计成允许远程或本地共享的服务化架构，同时不同生产商之间通过开放接口互联，有助于提升服务器、存储器等硬件资源的利用效率，避免发生设备空转的现象。

2.2 网络架构与资源调度优化

2.2.1 网络拓扑与功能部署的优化

采用将媒体面功能集中而信令控制面功能分散的部署思路，即媒体面功能集中放置于核心网机房，而智能化控制类功能实体分布在网络边缘，靠近终端和接入网。网络切片的引入可以显著提高资源利用率，将硬件与软件资源虚拟化、池化后供切片弹性调用，与传统专用部署相比，能降低28%的资源损耗[3]。

2.2.2 无线接入网的资源优化配置

根据业务时空分布特性，可以采用动时隙资源动态分配技术。结合时分双工机制与频率屏蔽进行动态分配，可以使实时业务无线资源利用率提升19%[4]。此外，基于用户关联与负载特征的综合考量进行基站睡眠控制，选择开启负载和覆盖性能最优的基站集合，可以使无负载基站的睡眠比例达到72%，总的基站供电量降低超过15%，实现有效节能。

2.3 绿色通信技术的应用

在通信系统架构上，采用融合改进的父子站解耦架构，即采用集中化的室内基带处理单元（Building Baseband Unit，BBU）池统一处理多个无线远端单元（Radio Remote Unit，RRU）的基带调制信号。该方案充分复用基带处理资源，可以显著减少基带芯片数量[5]。优化稀疏码多址接入（Sparse Code Multiple Access，SCMA）技术通过使用高效的多域稀疏码本来构造码本矩阵，能够提高解码性能和错误纠正能力，同时确保业务的可靠性。人工智能（Artificial Intelligence，AI）技术的引入为提高编码效率提供了新的可能。通过构建循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），可以实时优化调制参数，进一步推动绿色通信技术的发展。

3 仿真与实验验证

3.1 仿真环境搭建及实验设计

为验证所提5G 网络能效优化策略与技术方案的有效性，构建面向能效管理的网络仿真平台，主要包括软硬件环境搭建、仿真场景设计及评估指标确定3个关键环节。在硬件环境上，仿真测试平台以8 核EPYC 服务器作为主机，内存为96 GB，同时配置显存为8 GB 的RTX 3090 显卡。在软件环境上，主机搭建Docker 容器，部署Ubuntu 18.04 64 位系统。容器内配置针对网络仿真优化的OpenStack 开源软件，并在Python 3.7 框架上利用Tensorflow 库开发额外的仿真程序与评估工具包。该测试环境支持大规模5G 基站设备和复杂场景下海量用户组网接入。在仿真场景上，主要从宏观和微观2 个层面构建。宏观上设置城域范围内的5G 模拟网络，包含超过16 个地区、150个室外基站，室内分布超过80 个小基站，用户数达到300 000 个，场景范围达到25 km2。微观上精确仿真包括服务器集群机房的电力供配系统，精确还原电力转换与配送每个细节环节的耗损模型。此外，在用户面构建虚拟现实（Virtual Reality，VR）视频组播、高清直播、智能驾驶等典型5G 应用驱动的业务流量，测试网络在复杂负载下的能效水平。

在确定评估指标时，重点考量3 项核心指标。一是节能技术改进前后的网络能效比，通过量化改进方案的绝对节能获得。二是系统处理能效比，反映单位运算处理库存数据的平均能耗水平。三是网络绿色率，评估网络传输容量产出的单位能耗基准，以衡量不同网络的绿色容量级别。此外，设定一组误码率、访问成功率等指标控制约束网络性能，该仿真设计可以全面验证所提5G 节能策略方案的效果。

3.2 实验结果分析与讨论

通过仿真实验平台测试所设计的5G 网络能效优化策略，主要从硬件节能、网络优化及绿色技术3 个角度进行分析，结果如表2 所示。

表2 网络能效优化测试结果对比

在硬件节能方案验证中，采用新型GaN 功放、7 nm 工艺数字基带处理及直接液冷技术，5G 基站总体输入功率由原来的8.2 kW 下降至6.03 kW。特别是作为主耗功器件的数字处理基带板卡，其效率由原来的28.6 GOPS/W 提升到37.5 GOPS/W。这说明采用新的器件材料工艺和先进的热管理技术，能获得显著的单节点节能增益。在网络架构与资源调度优化的测试中，结果显示采用MEC 服务器迁移、基于用户关联与业务负载特征的动态基站睡眠技术时，整体核心网的节能比达到18.3%。在应用绿色通信技术方面，主要验证高效SCMA 技术和人工智能辅助编码调制的成效，仿真结果表明系统平均能效比提升35%。

综上所述，应用文章提出的5G 通信网络能效优化策略可以获得显著的节能增益，在一定程度上实现网络技术的绿色化。

4 结 论

文章通过分析5G 通信网络中的能效管理问题，指出当前网络能效水平与不断增长的能量需求之间存在明显的缺口。从硬件节能、网络架构调整以及绿色技术创新3 个层面，系统地阐述了5G 网络实现节能与效率提升的技术策略与方法。通过仿真平台测试验证了所提方案的效果，研究成果为构建节能高效的可持续发展5G 网络体系提供了关键技术支撑。