5G的未来场景、技术体系及难点

在高宽带收发系统、可见光通信、调制解调器、移动终端、大规模天线、云后台服务等诸多环节都需要芯片支撑，而且比4G的性能要求更高、尺寸更小。

云服务安全、可靠并形成中心式云后台，利用量子密码学进行实现5G安全的实现，可以有效的避免不必要的资源浪费，并且可以降低物理层面的存储支出，有效缩减第三方的存储器代理提供的费用。

在云后台技术的支撑下，覆盖增强技术由密集异构组网组成。缩小覆盖半径，以频谱资源的空间复用，提高频谱效率，从而提高业务量。在 5G 的超密集异构网络中，利用宏站和低功率小型基站进行覆盖，包括4G、Wi-Fi、LTE 等多种异构网络，通过增加站点密度减少节点间的距离，使网络节点距离终端更近，令频谱效率以及系统容量得到大幅度的提升。

一是MIMO (Multiple-Input Multiple-Output)天线技术。该技术是在接收端及发送端使用多个天线进行接收和发送，大规模的增加天线数量，在不增加频谱资源或总功率耗损的条件下提高信道容量、吞吐量及传送距离，从而改善通信质量。

频谱扩展技术是当今最先进的无线通信技术，包括认知无线电、毫米波、可见光通信等技术。一是认知无线电，是伴随移动通信领域快速发展的无线电通信频谱利用率的新技术，认知功能的无线通信有效地利用时间和空间上的空闲频谱资源来提供无线通信务，全动态利用“频谱空穴”，并在此资源基础上利用空间、时间适时调整功率、频率、调制及其它动态参数获取最佳的频带利用效果。二是毫米波，采用毫米波通信能够很有效的缓解频谱资源紧张的状态也可以提升通信容量。由于 5G的超密集异构网络，毫米波具有波束集中，提高能效 ；方向性好，受干扰影响小 ；波束窄的特点，具有很强的抗干扰能力提高通信的可靠性。三是可见光通信，可见光通信具有广泛性、高速率性、宽频谱、低成本、高保密性、实用性等特点，在物联网、移动通信等领域获得广泛认同新技术，其应用渗透到航空、军事、地铁、通信等领域，并在未来 5G 通信中占有一席之地。

一是多域协同无线资源管理，主要是业务域话音、非实时数据、实时数据、多媒体及广播和用户域协同合作利用，并在充分配合码域、时域、空域、频域及能量域的资源域共同完成多域协同资源的管理；二是多协同可以实现跨层资源的联合调度，在跨网优化中实现协同通信，促进交流、增加合作，跨网资源联合优化配置。  

国外高通、英特尔等企业领先国内华为、中兴。在2017年世界互联网大会上，高通基于面向移动终端的5G调制解调器芯片组成功实现全球首个正式发布5G数据连接。英特尔推出了首个支持5GNR的多模商用调制解调器家族——英特尔XMM8000系列。其中XMM8060为英特尔首款多模、全频段的商用5G调制解调器，预计于2019年中用于5G商用客户设备。我国华为、展讯等企业也相继推出了5G芯片，但是在基带技术上与英特尔、高通有着不小的差距。根据不久前展讯展示的芯片技术路线图，将会在2019年底前推出基于3GPP R15标准的5G基带芯片，可以估测其技术与世界领先水平还有3-5年的差距。虽然在2017世界互联网大会上，华为获得“3GPP 5G预商用系统”科技成果奖，但仅显示华为在网络侧的实力。华为发布的5G芯片组，体积比较大，并不适合于移动终端对尺度、功能和衔接速率的完美需求。高通X50芯片的体积和50分欧元硬币差不多大，充分显示其技术实力和领先地位。从深层次来看，国内外芯片方面的主要差距表现在：

5G 网络是由大型服务器组成的云计算平台，主要通过具有数据减缓功能的路由器和交换机网络来连接基站，采用宏基站能够实现云存储功能，通过云计算处理时效性强的数据、处理多样化的业务、产生功能多样化的连接方式，全面实现信息通信技术的智能化。5G 的云化趋势包括 ：基带处理能力的云化( 云架构的RAN， 即 C-RAN)、 采 用 移 动 边 缘 内 容 与 计 算 (mobile ed gecontent and computing，MECC)、终端云化 。C-RAN 是将多个基带处理单元（baseband unit， BBU）集中起来，通过大规模的基带处理池为成百上千个远端射频单元(remote radio unit，RRH)服务。 此时，基带处理能力是云化的虚拟资源。5G 将采用 MECC， 即在靠近移动用户的位置上提供IT 服务环境和云计算能力，使应用、服务和内容部署在分布式移动环境中，针对图像、视频、制图等，将计算和存储卸载到无线接入网，从而降低了对通信带宽的开销，并提高了实时性。

一是现有的干扰协调算法已不再适用。在 5G 移动通信网络中，干扰是一个必须解决的问题。网络中的干扰主要有:同频干扰，共享频谱资源干扰，不同覆盖层次间的干扰等。现有通信系统的干扰协调算法只能解决单个干扰源问题，而在 5G 网络中，相邻节点的传输损耗一般差别不大，这将导致多个干扰源强度相近，进一步恶化网络性能，使得现有协调算法难以应对。