作者：陶小峰 等
出版社：电子工业出版社
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超密集无线组网试读：
前言
截至2017年4月，我国移动互联网用户数达11.5亿，其中4G用户数约为8.49亿，4月当月移动互联网接入流量达15.8亿GB，人们正在享受4G商用网带来的便利，移动支付、移动办公、移动电子商务等移动互联网业务得到了广泛应用。预计到2020年，数据流量将达到目前的1000倍以上，不断增长的业务量需求使得提升移动通信网络容量的要求更加迫切。
2014年开始，作者牵头国家863 5G超密集无线组网项目——“5G无线密集网络架构与关键技术研发”，与国内20余家优势单位形成项目组开展5G组网理论与关键技术研究，目前网络峰值速率可达12.5 Gbps（万兆）。
结合项目研究成果，将5G组网领域的研究精华汇聚成本书。本书首先概述了5G组网架构、技术和分析方法，给出理论研究依据，随后介绍了无框架网络架构、D2D组网、有源天线组网、动态TDD组网、融合认知组网、密集网络的资源管理与优化、异构小区组网功率控制及移动性管理、无线接入网络安全等5G组网的关键技术及方法。部分理论和技术已在863 5G超密集无线组网项目中得到验证，相关应用成果体现在超密集聚合无线网络原型系统设计与评估、软件定义的接入网与核心网接口、未来无线网络的部署场景及组网应用等章节之中。
本书各章的作者均来自项目组，编写负责人和参与人员如下：
本书作者感谢863 5G超密集无线组网项目组全体成员的倾力合作，感谢清华大学、电子科技大学、华中科技大学、北京科技大学、华北电力大学、上海无线中心等单位在本书成书过程中的鼎力相助，感谢在5G 技术研究和标准化过程中国家有关部门给予的大力支持，以及众多国内外研究机构和厂商的交流与合作。
本书是作者（包括各章作者）近年来对于5G 组网的研究及开发心得，希望能对移动通信领域的学者、研究人员和技术开发人员起到一定的参考作用，同时也能对相关通信类研究生和高年级本科生起到学习借鉴的作用。由于作者水平和时间有限，书中缺点和错误在所难免，望读者批评指正。作者2017年6月
基础篇
第1章 无线网络概述
张平 陶小峰 徐珉在日益繁荣的移动无线业务和快速更新的智能移动终端的驱动下，移动无线网络不断演进并呈现出每十年一更新的现象。至2010年，第四代移动通信（4G）网络成功部署并投入商业使用，学术界和工业界已开始第五代移动通信（5G）系统的研究。本章首先简要介绍移动通信系统的发展，重点对比各代网络的主要参数指标；然后论述了5G未来移动通信的业务需求；最后对5G网络的主要组网架构以及关键技术进行了概述。1.1 移动通信发展概述
20世纪70年代，贝尔实验室（Bell Lab）提出蜂窝小区[1]（Cellular）组网概念，旨在成为可随时随地向公众提供无线通信服务的技术。此后数十年间，移动通信网络及其技术得到了举世瞩目的发展，移动通信技术已经深切融入现代生活的各个方面。20世纪80年代起，基于蜂窝小区概念设计的第一代移动通信（1G）系统可提供10 Kbps量级的传输速率，支持语音通话业务，从而第一次使任意地点的无线通信成为可能。
在随后的移动通信系统发展历程中，蜂窝小区组网架构逐步发展和完善：20世纪90年代起商用的第二代移动通信（2G）系统，采用数字信号处理技术和新型多址技术等，传输速率100 Kbps量级，服务以语音通话为主，可提供简单的图片类媒体传输服务（如彩信），并开始关注信息的保密性；进入21世纪，面对信息技术发展和社会进步带来的多媒体业务需求，第三代移动通信（3G）系统采用更高的通信频率和更宽的传输带宽，传输速率首次跨入1 Mbps 量级，随时随地的视频通话得以实现，数据的保密性亦更加严格；自2010年以来迅速商用的第四代移动通信（4G）系统，提供100 Mbps量级以上传输速率，支持高清视频、在线游戏等多类服务，并提供了更安全的信息加密保障。移动通信系统发展各个阶段的主要特性如表1-1所示。[2]表1-1 移动通信系统各阶段的主要特性
纵观移动通信的发展历程，经济和社会进步所带来的通信需求促使移动通信系统不断演进，电子技术和制造技术的发展带来系统性能的不断提升，呈现每10年更新一代的趋势。当前，随着移动互联网[3]和物联网技术的迅速发展，移动通信业务需求将持续快速增长，人们对未来的移动通信系统更加期待。1.2 第五代移动通信（5G）的需求
自2010年以来，4G网络的广泛商用极大地满足了用户的多媒体业务需求，然而，社会发展的极大进步促使了通信方式和目标的进一步多元化，从而为5G 网络带来了新的挑战：随着智能手机等高计算能力设备的广泛普及，3D视频、增强现实、交互类应用等新兴业务对5G 网络性能（速率和时延等）提出了更高要求；人口流动和用户习惯等带来的潮汐效应，使业务需求在时间、空间、类型等方面呈现较大差异性，要求5G 网络具有极高的业务适应性；伴随着智能化设备发展和自动化生产而出现的物联网技术和应用方兴未艾，要求网络能够承载海量的并发机器类通信需求；此外，由于社交网络的迅速发展和网络扁平化的趋势，数据泄露等安全问题亦日益严峻，需要5G网络提供更为严格的安全保障，等等。
为满足上述需求，全球各国陆续开展针对5G 系统的计划与研究，主要包括欧盟资助研究的 METIS（Mobile and Wireless [4]Communications Enablers for the 2020 Information Society）计划，美国的“国家宽带计划”，以及中国的高技术研究发展计划（863）[5]“第五代移动通信（5G）系统前期研究开发”，等等；并由政府部门推动和企业自发组织，形成了5G技术研究和标准推进组织，包括NGMN（Next Generation Mobile Networks）、5GPPP（5G Public-Private Partnership）、IWPC（The International Wireless Industry Consortium）等，中国工业和信息化部、科技部、发改委等三部委也联合成立了 IMT-2020推进组；更重要的是，国际标准化组织已开展5G标准化进程，3GPP于2012年底开始针对下一代移动通信系统的Release12版本研究，国际电信联盟（ITU,International [6]Telecommunication Union）则于2015年6月发布技术报告，正式确立了5G的名称、愿景和时间表等关键内容。
根据未来移动通信的业务需求，ITU 定义的5G（ITU 称 IMT-2020，下同）三大基本应用场景，包括增强移动宽带、大规模机器通信和超高可靠低时延通信等，如图1-1所示。其中，增强移动宽带场景将提高现有网络性能，同时满足广域覆盖和热点地区高速通信的需求，从而更好地支撑当前已有和未来可能的移动宽带应用，并致力于为用户提供完全无缝的业务体验；大规模机器通信场景包含具有海量连接、小数据包、低时延、低功耗等特点的物联网应用，如环境监测、智慧城市；超高可靠低时延通信场景包含对可连接性、网络延迟等网络性能具有极高要求的特殊应用，如工业生产和制造流程的无线控制、智能电网、安全运输等。
在上述场景中，考虑增强现实、超高清视频、车联网等5G 典型业务，并结合各类业务对网络性能的不同要求，ITU将IMT-2020与已有的IMT-Advanced系统进行对比，总结了5G系统的关键性能指标，如图1-2所示。[6]图1-1 IMT-2020（5G）的应用场景[6]图1-2 ITU定义IMT-2020（5G）系统的关键指标
而在此之前，IMT-2020推进组亦提出了旨在描述5G系统性能指[3]标的“5G之花”，如图 1-3 所示。通过比较可知，国内和国外业界对 5G 系统指标的认识是趋同的，包括峰值速率、用户体验速率、流量密度、连接数密度、时延、移动性、频谱效率和能量效率等，不同的是，“5G之花”还提及成本效率指标，作为构建可持续无线网络的度量。[3]图1-3 IMT-2020推进组定义5G系统的关键指标
应当注意到的是：①ITU和IMT-2020推进组所定义的不同应用场景对网络性能的要求也不尽相同，因此与各关键指标的相关性会存在差别，相应地，未来5G 系统设计原则亦需满足灵活性和多样性。而从可持续无线网络的角度考虑，5G系统需要具有较强的自适应性来应对不同场景需求，避免网络部署和无线资源的浪费。②ITU和IMT-2020推进组指出的应用场景和关键指标中都没有涉及安全问题，而安全是未来无线通信系统中不可忽略的关键问题。2G～4G 安全机制主要基于对称加密的密码学技术，如身份保密、安全连接建立之前的信息保护、密集网络中的密钥管理等问题。未来无线网络由于多种无线通信技术共存融合，造成密钥分配与管理等更加困难、不同业务的安全要求不同及不同网络的安全承载能力不同等诸多问题，造成5G 无线通信网络不能仅靠加密方法保障信息通信安全，5G无线网络应兼容、继承、增强4G的安全功能，并在此基础上引入物理层安全等新型安全技术，从信息传输的各个层次入手，建立立体化、全方位的安全体系架构。1.3 第五代移动通信（5G）的组网架构与技术
移动通信系统从1G演进到4G，是蜂窝小区的组网架构得以逐步发展和完善的过程。在此过程中，基于蜂窝架构的移动通信系统主要通过提高工作频率以获取更宽的传输带宽和更高的传输速率，并以固定的基站位置、带宽分配和服务质量（QoS,Quality of Service）指标来提供恒定的、均匀的传输能力。然而，该演进方式业已遭遇瓶颈：第一，由于电磁波的传输特性，更高的工作频率意味着更短的传输距离，在蜂窝组网架构下，小区半径将进一步变小，导致网络向超密集化发展，带来严重的频繁切换和小区间干扰问题，极大地影响网络性能和用户体验；第二，移动无线业务在空间和时间上呈现出非均匀特性，导致未来无线通信系统中组网及资源管理更加复杂，如何自适应地分配资源以满足不同地域、各个时间段的业务需求非常重要；第三，当前可分配的无线频谱资源已面临枯竭，寻找支持未来通信需求的新频谱面临技术和政策的双重压力；最后，传统的通信资源分配和使用方式，在承载不同种类业务（如OTT（over-the-top）业务）时存在严[7]重的资源浪费问题。
综上所述，如何在超密集组网的趋势下，利用有限的无线通信资源，适应未来无线业务的空-时非均匀性和 OTT 等业务多样化的需求，成为5G 组网面临的最大技术挑战。因此，5G网络需要创新组网架构变革和技术应用，而学界和业界已陆续开展研究和开发：在组网架构[8][9][10]方面，异构组网、云接入架构、超密集组网等概念先后被提出；在关键技术方面，软件定义网络（SDN,Software Defined Network）[11][12]、内容分发网络（CDN,Content Delivery Network）、认知无线[13][14]网络（Cognitive Network）、虚拟资源池（Resource Pool）、[15]D2D（device-to-device）等技术得到广泛关注和探讨。
当前，虽然5G 的技术规范和标准尚未完全明确，但是通过分析业务需求、应用场景和性能指标，结合移动通信系统发展的历程，5G 的技术路线仍可见端倪。笔者认为，5G网络需要一个区别于传统固定式蜂窝网络的、聚合各类无线网络的、具有高度灵活性和自适应性的组网架构，从而满足不同业务、不同场景下各自的性能指标和应用需求；同时，区别于1G至4G演进中以提升频率和小区变小为主的方式，5G网络需要采用尽可能多的先进管理和调度技术来大幅提高频率、时隙、空间、天线、基站等多维资源的利用效率，从而以有限的资源获取更好的网络性能；另外，区别于传统依赖密钥和协议的安全机制，5G网络需要进行完整的网络安全架构设计和提供更多层次的安全机制，以满足互联网金融等安全要求极高的应用环境。5G聚合网络的概念图如图1-4所示。图1-4 5G聚合网络概念图1.4 章节安排和内容梗概
针对前文所述5G 网络的基本概念和技术路线，本书将从理论分析、组网技术和试验验证三部分，针对5G超密集组网展开阐述与探讨。各部分和章节安排如下：
理论分析部分，以第2章为主体，介绍无线网络中的干扰和容量分析，包括随机几何等一些数学分析方法，作为后续章节的理论基础。
组网技术部分，包括第3～10章，分别从组网架构、关键技术和安全保障技术等方面介绍主流组网技术，具体章节安排如下：
● 第3章引入一种新型的以用户为中心的无框架网络架构 [15～17]FNA（Frameless Network Architecture），介绍其基本概念和部署场景。在此基础上，进一步描述了一种灵活自适应的网络架构：基于FNA的SDN组网架构。[18～21]
● 第4章介绍D2D技术。D2D技术具有高速率、高频谱效率、低时延、低功耗等特征。本章分析了D2D中存在的技术问题，包括D2D的建模、资源分配以及协议设计等。[22～24]
● 第5章介绍AAS（Active Antenna System）技术。AAS以先进的波束成型技术和小区分割技术为特征，可以提供灵活的小区网络部署。本章分析了AAS提高网络容量和覆盖的作用，并讨论了多类AAS的共存问题。[25～27]
● 第6章介绍动态TDD技术。该技术可灵活分配上下行时隙，以适应服务的动态性和非对称性。本章介绍了动态TDD系统可能存在的技术问题，并提出了相应的解决方案。[28～30]
● 第7章介绍信息融和认知网络。该技术通过将认知引入异构网络环境，有效提高频谱利用率。本章归纳了信息融合认知网络领域的多类技术并做了详细介绍。[31～34]
● 第8章介绍超密集组网下的无线资源管理。超密集组网使得无线资源管理和优化更加复杂，致使资源灵活分配和动态调整尤为重要。本章着重分析超密集组网下的资源管理策略，如接入控制、信道分配和功率控制等。[35～37]
● 第9章介绍异构组网的干扰管理。在异构组网环境下，多种干扰共存导致无线传播环境愈加复杂。本章基于博弈论分析了功率控制策略，并介绍了利用用户的位置来进行移动性管理的方法。[38～40]
● 第10章介绍无线网络安全。由于无线信号的广播特性和无线网络架构扁平化等问题，安全保障之于移动通信网络愈发重要。本章首先介绍安全的挑战和需求以及关键的安全技术，重点分析了基于物理层安全的安全通信。
试验验证部分，包括第13～15章，主要介绍了未来超密集组网的试验系统的设计和测试，并分析了核心网和接入网间的接口，以及未来无线网络的部署场景和应用等。1.5 参考文献
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第2章 无线网络组网分析
陶小峰 吴慧慈无线网络的建模与分析是研究无线网络性能与优化的基础。随着无线应用的繁荣以及移动终端的不断推陈出新，现有无线网络架构将不能满足持续增长的业务需求，超密集异构无线网络被认为是能解决海量接入与爆炸增长业务的无线网络架构。然而，超密集异构网络也存在许多问题，大量的基站和接入节点在相同或相近的空间内同时同频工作或共享频谱资源，使得干扰增加，电磁环境恶化，从而严重降低超密集异构无线网的性能。因此，为了优化超密集网络，对超密集无线网络的建模与分析至关重要。
另一方面，安全问题一直是无线通信系统中的一个重要问题，随着无线网络环境的复杂化以及通信设备计算能力的不断提升，未来无线通信网的安全问题更加严重。传统的基于加密算法的计算安全保障措施已不能保证超密集异构网络的安全。物理层由于能提供不依赖于计算复杂度的“绝对安全”而被学术界和业界所重视。安全容量是衡量物理层安全的一个重要指标，因此，安全容量的分析对于未来无线网络性能的提升也非常重要。2.1 聚合网络干扰及容量分析
聚合网络是由多种不同制式的系统共同存在、相互影响的一种异构网络架构，是未来5G网络的最主要特性。聚合网络预期能显著提高网络容量、增大网络接入等，但多种网络的共存必定导致干扰更加严重、资源利用复杂化等诸多问题。因此为了能更有效、更彻底地了解聚合网络的性能，对其干扰的分析至关重要。另一方面，容量是衡量一个系统的重要参数，分析聚合网络的容量能为网络优化提供方向和目标，因此，聚合网络的容量分析也是一项重要的任务。
本节首先介绍网络建模与分析中最主要的数学模型——泊松（Poisson）点过程；然后对网络干扰的分析与建模进行详细概述；最后，针对网络容量的分析，分别对同构网络和异构网络的分析进行阐述。2.1.1 泊松点过程
点是组成几何图形的最基本元素，也是随机几何中的一个至关重要的成分。点过程为不规则分布的点提供了数学模型。本章从数学角度阐述随机几何中的最简单、也是最重要的一类随机点过程——泊松点过程。d
d维欧几里得空间R中的点过程是随机的、有限的或可数无限的点的集合，而且所有的点不重叠。一个点过程Φ 的任意一次实现φ可d12以看成是空间的一个离散子集φ={x,x，…}⊂R或者随机计数测度。d对于R空间的任意一个有界Borel子集A,φ（A）表示在集合A内所有φ的点的随机个数。点过程Φ可以看成是一个随机过程，1k其分布完全可以由一系列有限维分布{Φ（A），…,Φ（A）}刻画，其d1k中A，…,A是R上的有界子集。1.定义及性质
令λ为泊松点过程的特征参数，表示单位空间的点的平均个数，即密度。下面给出泊松点过程的具体定义。i
定义1：对k=1,2,…以及所有有界的、互不相交的集合A,i=1,…,k，参数为λ的泊松点过程由其有限维分布定义：dd
其中，ν（·）表示R上的Lebesgue测度（容量）。
λ为常数的泊松点过程又称为齐次泊松点过程。从泊松点过程的定义可以得到一些显而易见的性质。（1）一个有界 Borel 集合内的点的数量是服从泊松分布的，且对di1k所有有界的、互不相交的集合A⊂R,i=1,…,k,{Φ（A）,…,Φ（A）}是d1dk一组独立的泊松随机变量，其参数分别为λν（A）,…,λν（A）；（2）假设有界集合W中有n个点，则这些点在W内根据独立1kij同分布，即将W分割成互不相交的独立子集 A,…,A: A∩A=∅,i≠ j 且iiii∪A=W，若 Φ（W）=n 且Φ（A）=n,i=1,…,k，那么
由这两条性质得知，泊松点过程的密度参数λ唯一确定一个泊松点过程。
如果P{对所有x,Φ（{x}）=0或1}=1，则此点过程称为简单点过程，即所有的点都是完全不同的。[1]
定理1：假设Φ为简单点过程，则Φ是泊松点过程当且仅当对任意子集A有：
证明：必要性可以由泊松点过程的定义得到，充分性详细证明见参考文献[1]。
式（2-3）也称为点过程的空概率（void-probabilities）。dii
当对所有的x∈R，点过程Φ={x}与其转换过程Φ={x+x}有相同的i分布时，Φ称为是平稳的。令r为绕原点的旋转，则如果点过程Φ={x}i与其任意旋转过程rΦ={rx}有相同分布时，Φ称为是各向同性的。[1]
定理2：参数为λ的齐次泊松点过程是平稳、各向同性的。2.阶矩测度及相关特性
正如通常采用均值或方差来刻画随机变量一样，也需要刻画任意点过程或者泊松点过程的参数。但是从一个随机变量到一个随机点过程的转变是非常复杂的，随机变量的阶距是实数，而点过程的阶距是测度（measures）。本小节将描述齐次泊松点过程的一些具体测度。[2,3]
1）均值、方差、协方差d
齐次泊松点过程Φ可以看成是R空间Borel集合上的随机测度。若A是一个Borel集合，则Φ（A）是一个随机变量，且其一阶矩或均值为：
所以齐次泊松点过程的一阶矩测度或密度测度Λ是 Lebesgue 测度的常数倍数且此倍数由泊松过程的密度给定。1212
对于两个Borel集A和A，则Φ（A）和Φ（A）是两个随机变量且其非中心协方差为：12
将A和A分解成不相交的子集：1121221221
A=（A∩A）∪（A\A）A=（A∩A）∪（A\A）[2]
则由性质（2）以及Φ是随机测度，可以得到：121
由泊松点过程的性质，Φ（A∩A）是均值和方差都是Λ（A∩2A）的泊松变量。因此非中心协方差可表示为：（2）
Λ和μ是随机变量的阶距，但是依赖于Borel集合A或Borel集合12的乘积A×A。这一依赖特性是σ−加性的，所以它们都可以表示成测度。12
因此，Borel集A、A和A的方差和协方差可以直接由二阶矩测度（μ2）表示。[2,3]
2）拉普拉斯泛函（Laplace Functional）
随机测度里的拉普拉斯函数与随机变量中的拉普拉斯转换一样有dΦΦ着至关重要的作用。R上的每一个点过程Φ都与一个函数L关联。Ld是定义在一个由所有定义在R上的有界非负可测函数 f 组成的集合F上的函数。其定义如下：d
定义2：设 f 为R上的所有有界非负可测函数，则一个点过程的拉普拉斯函数定义为：Φ
注意，0＜L（f）≤1且拉普拉斯函数唯一确定一个点过程的分布。1k1k实际上，对于有界Borel集合A,…,A以及s,…,s≥0，令，那1kΦ么随机向量（Φ（A）,…,Φ（A））的拉普拉斯变换可以由L得到：1212
若Φ和Φ是两个独立的点过程，那么点过程的叠加Φ=Φ+Φ的Φ拉普拉斯泛函L为：
现在，我们考虑泊松点过程的拉普拉斯函数。[3]
命题1：密度测度为Λ的泊松点过程的拉普拉斯函数是：
其中第二个等式是齐次泊松点过程的拉氏函数。[3]
证明：对于任意一个给定的非负函数 f（x）和有界 Borel 集A，构造函数u（x）=f（x）1（x∈A），有：k
此证明是考虑有界集合A的递增序列以及利用单调收敛定理。
令 f（x）=sg（x），其中s≥0且g（·）≥0，式（2-12）对s求导并令s=0，可以得到以下等式：
3）Reduced Campbell测度[2]d
定义3：对于R上的 Borel 集合A以及某一性质Γ,Campbell 测度和 Reduced Campbell测度定义为：x
其中，δ是狄拉克函数（Dirac measure），对集合A，若x∈A则xxδ（A）=1，否则δ（A）=0。
Reduced Campbell 测度是均值（式（2-4））的细化，给出了集合A上点过程Φ的平均点个数（当移除Φ上的一个特定点后依然满足性质Γ）。3.Palm定理[2]
定义4：一个有局部有限平均测度的点过程Φ，一个位置在x∈dR上的点，定义Reduced Palm 分布为：表示点过程Φ 去除点 x后依然满足性质Γ 的概率。对于平稳点过程，P（Φ−x∈Γ|x）=P（（Φ−x）\o∈Γ|{o}）（{o}为原点）。[3]
定理3（Slivnyak–Mecke Theorem）：令Φ为密度测度为Λ的dPoisson点过程，则对所有x∈R有：
即Poisson点过程的Reduced Palm 分布等于它的原始分布。
证明：详细证明见参考文献[3]。
由此定理以及泊松点过程的平稳性可以得到：
P（Φ∈Γ||o）=P（Φ∪o∈Γ）
1）叠加4.泊松点过程的运算i
多个点过程Φ的叠加定义为，是所有点的总和。Φ同样也是一个点测度，但可能不是局部有限的。若是局部有限测度，那么Φ是一个点过程。[3]ii
命题2：密度测度为Λ,i=1,2,…的独立泊松点过程Φ的叠加是一个参数为的泊松点过程，当且仅当Φ是局部有限测度。
证明：必要性：由定义可知。
充分性：Φ是局部有限测度，则Φ是一个点过程，其拉普拉斯函数为：
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