5G技術與應用

1第1章AIoT技術概論23學習要求了解IoT發展背景及其定義理解AIoT形成與發展過程掌握AIoT的技術特征理解AIoT技術架構與層次結構模型1.1IoT的基本概念1.1.1IoT發展背景社會背景比爾·蓋茨在1995年出版的《未來之路（TheRoadAhead）》中描述了對“物聯網”的設想1998年,MIT的科學家描述了一個基于射頻標簽（RadioFrequencyIdentification，RFID）與產品電子代碼（ElectronicProductCode，EPC）的物聯網概念與原型系統4社會背景2005年，ITU在世界互聯網發展年度會議上發表了題為“物聯網（InternetofThings）”的報告。這份報告向我們描繪了世界上的萬事萬物，小到鑰匙、手表、手機，大到汽車、飛機、樓房，只要嵌入一個微型的RFID芯片或傳感器芯片，就能夠通過互聯網實現物與物之間的信息交互，從而形成一個無所不在的“物聯網”構想5社會背景2009年，在全球金融危機的背景之下，IBM公司向美國政府提出名為“智慧地球（SmartEarth）”的科研與產業發展報告。IBM學者認為：智慧地球=互聯網+物聯網。智慧地球將傳感器嵌入公路、鐵路、橋梁、隧道、建筑、電網、供水系統、油氣管道等各種物體中，并與超級計算機、云數據中心組成物聯網，實現人與物的融合。通過智慧地球技術的實施，人類可以更精細和動態地管理生產與生活，提高資源利用率和生產能力，改善人與自然的關系6技術背景普適計算（PervasiveComputing）又稱為泛在計算或無處不在的計算。1991年，美國Xerox實驗室的MarkWeiser提出了普適計算的概念普適計算的重要特征是“無處不在”與“不可見”。普適計算體現了信息空間與物理空間的融合。普適計算核心是“以人為本”。普適計算重點在于提供面向用戶、統一、自適應的網絡服務普適計算與物聯網從設計目標到工作模式有相似之處，普適計算研究方法與成果，對物聯網技術研究與應用有借鑒作用。物聯網的出現使人類在實現普適計算的道路上前進一大步7技術背景隨著嵌入式計算、無線通信、自動控制與傳感器技術的快速發展，信息物理系統（CyberPhysicalSystems，CPS）研究引起學術界重視CPS是“人-機-物”深度融合的系統，是“計算-通信-控制”深度融合的系統，是“環境感知-嵌入式計算-網絡通信”深度融合的系統。CPS在環境感知基礎上，形成可控、可信與可擴展的智能系統。CPS功能總結為“感、聯、知、控”CPS與IoT沿著不同的路徑發展而來，這兩條路徑之間存在很多交集。CPS研究目標正是物聯網未來發展的方向8IoT形成與發展過程91.1.2IoT的定義國際電信聯盟（ITU）的定義：IoT是信息社會的全球性基礎設施，基于現有及不斷演進、可操作的信息與通信技術，通過物理和虛擬設備的互聯互通來提供更高級的服務電氣與電子工程師協會（IEEE）的定義：IoT能夠將唯一標識的“物（things）”連接到互聯網。這些“物”具有感知/執行能力，同時可能具有一定的可編程能力。利用“物”的唯一標識和感知能力，任何對象可以在任何時刻從任何位置采集相關信息，并且可以改變“物”的狀態10我國的IoT定義2009年，《關于支持無錫建設國家傳感器創新示范區（國家傳感網信息中心）情況的報告》的定義：IoT是以感知為目的，實行人與人、人與物、物與物全面地互聯的網絡。其突出的特征是通過各種感知方式獲取物理世界的各種信息，結合互聯網、移動通信網等進行信息的傳遞與交互，再采用智能計算技術對信息進行分析處理，從而提升人們對物質世界的感知能力，實現智能化的決策與控制。這個定義更符合當前國內技術人員對于IoT的認識水平與研究現狀111.2從IoT到AIoT1.2.1AIoT發展背景社會背景2016年8月，在《“十三五”國家科技創新規劃》中，“新一代信息技術”的“物聯網”專題提出：“開展物聯網系統架構、信息物理系統等基礎理論研究，攻克智能硬件（硬件嵌入式智能）、物聯網低功耗可信泛在接入等關鍵技術，構建物聯網共性技術創新基礎支撐平臺，實現智能感知芯片、軟件以及終端的產品化”。在“重點研究”中提出“基于物聯網的智能工廠”、“健康物聯網”等研究內容，將“提升智能終端和物聯網系統芯片產品市場占有率”的作為發展目標之一12社會背景2017年4月，《物聯網的“十三五”規劃（2016-2020年）》指出：物聯網正進入跨界融合、集成創新和規模化發展的新階段。物聯網將進入萬物互聯發展新階段，智能可穿戴設備、智能家電、智能網聯汽車、智能機器人等數以萬億計的新設備將接入網絡。物聯網智能信息技術將在制造業智能化、網絡化、服務化等轉型升級方面發揮重要作用。車聯網、健康、家居、智能硬件、可穿戴設備等消費市場需求更活躍，驅動物聯網和其它前沿技術不斷融合，人工智能、虛擬現實、自動駕駛、智能機器人等技術取得新突破13社會背景2021年3月，《中華人民共和國國民經濟和社會發展第十四個五年規劃和2035年遠景目標綱要》的第11章第1節“加快建設新型基礎設施”中指出：推動物聯網全面發展，打造支持固移融合、寬窄結合的物聯接入能力。加快構建全國一體化大數據中心體系，強化算力統籌智能調度，建設若干國家樞紐節點和大數據中心集群，建設大型超級計算中心。積極穩妥發展工業互聯網和車聯網。加快交通、能源、市政等傳統基礎設施數字化改造，加強泛在感知、終端聯網、智能調度體系建設。構建基于5G的應用場景和產業生態，在智能交通、智慧物流、智慧能源、智能醫療等重點領域開展試點示范。綱要明確了AIoT在“十四五”期間的建設任務，規劃了2035年的發展遠景目標14技術背景云計算（CloudComputing）不是一個全新概念。早在1961年，JohnMcCarthy預言：未來的計算資源能像公共設施（如水、電）一樣被使用。此后幾十年，學術界和產業界提出了集群計算、網格計算、服務計算等技術，云計算是在這些技術基礎上發展而來云計算作為一種利用網絡技術實現的隨時隨地、按需訪問和共享計算、存儲與軟件資源的計算模式，它具有以下幾個主要技術特征：按需服務、資源池化、泛在接入、高可靠性、降低成本、快速部署云計算平臺可以為物聯網應用系統提供靈活、可控和可擴展的計算、存儲與網絡服務，成為AIoT集成創新的重要信息基礎設施15技術背景邊緣計算（EdgeComputing）的概念出現可以追溯到2000年。邊緣計算的發展與面向數據的計算模式發展是分不開的。在早期的邊緣計算中，“邊緣”僅限于分布在世界各地的CDN緩沖服務器。隨著邊緣計算研究的發展，“邊緣”資源的概念已經從最初的邊緣節點設備，擴展到從數據源到核心云路徑中的任何可利用的計算、存儲與網絡資源2013年，5G研究催生了移動邊緣計算（MobileEdgeComputing，MEC）的發展。MEC是一種在接近移動用戶的無線接入網位置部署，能夠提供計算、存儲與網絡資源的邊緣云或微云，避免端節點直接通過主干網與云計算中心的通信，以便突破云計算服務的限制。2017年3月，ETSI將MEC更名為多接入邊緣計算（Multiple-accessEdgeComputing，MEC），將MEC擴展到其他無線接入網（如Wi-Fi），以滿足物聯網對MEC的應用需求基于MEC的物聯網“端-邊-云”的網絡結構，能夠為超高帶寬、超低延時、高可靠性的AIoT應用提供技術支持16技術背景大數據并不是一個確切的概念。到底多大的數據是大數據，不同的學科領域、不同的行業有不同的理解。大數據具備“5V”特征：大體量（Volume）、多樣性（Variety）、時效性（Velocity）、準確性（Veracity）和大價值（Value）物聯網中的大數據與一般的大數據研究有共性的一面，也有個性的一面。它們共性的一面首先表現在大數據分析的基本內容上。物聯網數據具有異構性、多樣性、實時性、顆粒性、非結構化、隱私性等特點智能交通、智能工業、智能醫療物聯網中的大量傳感器、RFID標簽、視頻監控器、工業控制系統是造成數據“爆炸”的重要原因之一。物聯網為大數據技術發展提出了重大應用需求，成為大數據技術發展的重要推動力17技術背景隨著物聯網規模的超常規發展，大量物聯網應用系統部署在山區、森林、水域等偏僻地區。很多的物聯網感知與控制節點，密集部署在大樓內部、地下室、地鐵與隧道中，4G網絡已難以適應，只能寄希望于5G技術ITU明確了5G的三大應用場景：增強移動寬帶通信、大規模機器類通信與超可靠低延時通信。其中，大規模機器類通信應用場景面向以人為中心和以機器為中心的通信，面向智慧城市、環境監測、智慧農業等應用，為海量、小數據包、低成本、低功耗的設備提供有效的連接方式。超可靠低延時通信應用主要滿足車聯網、工業控制、移動醫療等行業的特殊應用對超高可靠、超低延時通信場景需求。5G作為物聯網集成創新的通信平臺，有力地推動著AIoT應用的發展18技術背景人工智能（ArtificialIntelligence，AI）是計算機科學、控制論、信息論、神經生理學、心理學、語言學等多學科高度發展、緊密結合、互相滲透而發展起來的交叉學科2006年，以深度學習（DeepLearning）為代表的人工智能進入第三次熱潮。“學習”是人類智能的主要標志，也是人類獲取知識的基本手段。“機器學習”研究計算機如何模擬或實現人類的學習行為，獲取新的知識與技能，不斷提高自身能力的方法。自動知識獲取成為機器學習研究目標物聯網數據是機器學習的“金礦”。物聯網智能數據分析廣泛應用了機器學習方法，它們越來越依賴于大規模數據集和強大計算能力；云計算、大數據、邊緣計算、5G技術的發展，為人工智能與物聯網融合提供了巨大動力19技術背景工業4.0促進了數字孿生的發展。2002年，數字孿生（DigitalTwin）術語出現。傳統的控制理論與方法已不能滿足物聯網復雜大系統的智能控制需求。2019年，隨著“智能+”概念的興起，數字孿生成為了產業界與學術界研究的熱點數字孿生是在物聯網、云計算、大數據與智能技術的支撐下，通過對產品全生命周期“迭代優化”和“以虛控實”方法，徹底改變了傳統的產品設計、制造、運行與維護技術，將極大地豐富智能技術與物聯網技術融合的理論體系，為物聯網的閉環智能控制提供了新的設計理念與方法20技術背景區塊鏈（Blockchain）出現于2009年，起源于虛擬貨幣。區塊鏈作為“去中心化”協作、分布式數據存儲、“點-點”傳輸、共識機制、加密算法、智能合約等技術在網絡信任管理領域的集成，能夠剔除網絡應用中最薄弱環節與最根本缺陷（即人為因素），研究人員認為區塊鏈將成為重新構造社會信任體系的基礎“物聯網+區塊鏈（BIoT）”將成為建立物聯網系統“可信、可用、可靠”的信任體系的理論基礎。目前，區塊鏈已經開始應用到物聯網的智慧城市、智能制造、供應鏈管理、數字資產交易、可信云計算與邊緣計算等領域，并將逐步與實體經濟深度融合21AIoT形成與發展過程221.2.2AIoT的定義維基百科（Wikipedia）的定義：AIoT是人工智能技術與物聯網基礎設施的結合，以實現更高效的物聯網運營，改善人機交互，提高數據管理與分析能力2020年，《中國智能物聯網白皮書》的定義：AIoT是人工智能與物聯網的協同應用，它通過物聯網系統中的傳感器實現實時信息采集，而在終端、邊緣或云中實現智能數據分析，最終形成一個智能化的生態體系231.2.2AIoT的定義維基百科（Wikipedia）的定義：AIoT是人工智能技術與物聯網基礎設施的結合，以實現更高效的物聯網運營，改善人機交互，提高數據管理與分析能力2020年，《中國智能物聯網白皮書》的定義：AIoT是人工智能與物聯網的協同應用，它通過物聯網系統中的傳感器實現實時信息采集，而在終端、邊緣或云中實現智能數據分析，最終形成一個智能化的生態體系24AIoT的新內涵AIoT并不是一種新的物聯網，它是物聯網與智能技術成熟應用、交叉融合的必然產物，標志著物聯網技術、應用與產業進入一個新的發展階段AIoT推進了“物聯網+云計算+邊緣計算+5G+大數據+智能決策+智能控制+區塊鏈”等新技術與各行各業、社會的各個層面的深度融合與集成創新AIoT的核心是智能技術的應用，研究目標是使物聯網最終能達到“感知智能、認知智能與控制智能”的境界251.3AIoT技術特征1.3.1AIoT“物”的特征實體是指物理世界或虛擬世界中的一個對象，能夠被識別和被集成到通信網絡中設備是指必須具有通信功能，并可能具有感知、移動、數據收集、存儲和處理功能的裝置物聯網硬件“設備”與被監測“實體”就變成了物聯網中的一個“感知/執行”節點。在不同應用場景應用的物聯網節點，它們的共同特征是：具有唯一的、可識別的身份標識；具備一定的通信、計算與存儲能力26什么是物聯網中的“物”271.3.1AIoT“網”的特征智能物聯網應用正在從單一設備、單一場景的局部小系統，不斷向大系統、復雜大系統方向演變。無論研究人員將復雜系統劃分成多層結構，或者是劃分為多個功能模塊或功能域，多個層次或多個功能模塊或功能域之間必然要通過網絡技術互聯，通過數據與指令交互實現智能物聯網的服務功能網絡作為支撐智能物聯網應用系統的信息基礎設施，擔負著在不同功能域之間的實現數據通信，以及與外部其他系統實現資源共享和信息交互的作用。互聯網成熟的網絡系統架構設計方法，為智能物聯網系統設計提供可借鑒的成功經驗28IP網與5G網

內網與外網291.3.3AIoT“智”的特征感知智能傳感器、控制器與移動終端正在向智能化、微型化方向發展。智能傳感器是傳感器與智能技術結合，應用機器學習方法，形成具有自動感知、計算、檢測、校正、診斷功能的新一代傳感器與傳統傳感器相比，智能傳感器具有三大能力：自學習、自診斷與自補償能力；復合感知能力；靈活的通信組網能力30智能硬件人機交互采用文字交互、語音交互、視覺交互、虛擬交互、人臉識別、虛擬現實/增強現實等新技術對可穿戴計算設備、智能機器人、自動駕駛汽車、無人機等智能設備，它們在設計、研發、運行中，無處不體現機器學習的應用效果31交互智能32處理智能基于AIoT的智能工業、智能醫療、智能家居、智慧城市等應用系統中大量使用語音識別、圖像識別、自然語言理解、計算機視覺等技術，物聯網數據聚類、分析、挖掘與智能決策成為機器學習/深度學習應用最為成熟的領域之一控制智能傳統的智能控制已不適應大規模AIoT應用的需求。數字孿生引入虛擬空間，建立虛擬空間與物理空間關聯與信息交互，通過數字仿真、基于狀態的監控與機器學習，將“數據”轉變成“知識”，準確地預見未來，實現“虛實融合、以虛控實”的目標1.4AIoT體系結構1.4.1AIoT架構研究2018年，智能物聯網（AIoT）的概念問世。AIoT推進“物聯網+云計算+5G+邊緣計算+大數據+智能+控制”技術的融合創新，對物聯網技術、應用與產業推向一個新的發展階段。如何用一種簡潔的技術架構模型來表述AIoT應用系統的共性特征，并且能夠用這種架構模型指導、規劃、設計AIoT應用系統，這是物聯網研究的重要問題3334AIoT技術架構感知層感知層是物聯網的基礎，實現感知、控制與用戶與系統交互的功能。感知層主要包括：傳感器、執行器與WSN，RFID標簽、讀寫器與EPC網絡，智能手機、GPS終端、智能家電、智能儀器儀表與智能生產設備，以及可穿戴計算設備、機器人、無人機、智能網聯汽車等它們涉及嵌入式計算、可穿戴計算、智能硬件、物聯網芯片、物聯網操作系統、智能人機交互、深度學習及可視化技術35接入層接入層承擔著將海量、多種類型、分布廣泛的物聯網設備接入物聯網應用系統的功能。接入層采用的接入技術包括兩類：有線與無線技術有線接入技術包括：Ethernet、ADSL、HFC、光纖接入、電力線接入、現場總線、工業以太網等無線接入技術包括：Wi-Fi、BLE、ZigBee、WPAN、WBAN、NB-IoT、5GC-RAN等36邊緣層邊緣層又稱為邊緣計算層，它將計算與存儲資源（如微云Cloudlet、微型數據中心、霧計算節點等）部署在更貼近于移動終端設備或傳感器網絡的邊緣，將很多對實時性、帶寬與可靠性有很高需求的計算任務遷移到邊緣云中處理，以減小任務響應延時、滿足實時性應用需求，優化與改善終端用戶體驗邊緣云與遠端核心云之間協同，形成“端-邊-云”的三級結構模式37核心交換層為了提供行業性、專業性的物聯網服務，核心交換層承擔著將接入網與分布在不同地理位置的業務網絡互聯的廣域主干網的功能對網絡安全要求高的核心交換網需要分為內網與外網兩大部分，內網與外網之間通過安全網關來連接構建核心交換網內網可采用IP專網、VPN或5G核心網技術38應用服務層應用服務層為物聯網應用層需要實現的功能提供服務。應用服務層軟件通常運行在云計算平臺之上，這些云平臺既可以是私有云，也可以是公有云、混合云或社區云應用服務層提供的共性服務包括：從物聯網感知數據中挖掘出知識的大數據技術；根據大數據分析結論，向高層用戶提供可視化的輔助決策技術；通過反饋控制指令，實現閉環智能控制技術；區塊鏈為構建物聯網應用系統的信任體系提供了重要手段39應用層應用層包括智能工業、智能農業、智能物流、智能交通、智能電網、智能環保、智能安防、智能醫療、智能家居等行業應用無論是哪類應用，從系統實現的角度來看，都是要將代表系統預期目標的核心功能分解為多個簡單和易于實現的功能。每個功能的實現經歷復雜的信息交互過程，對信息交互過程需要制定一系列通信協議應用層是實現某類行業應用的功能、運行模式與協議的集合。研發人員將依據通信協議，根據任務需要來調用應用服務層的不同服務功能模塊，實現物聯網應用系統的服務功能40網絡安全網絡安全涉及物聯網從感知層到應用層的任何一種網絡，小到傳感器、執行器的接入網的局域網、Wi-Fi、BLE、ZigBee、5G或NB-IoT，大到核心交換網、云計算網絡，都存在網絡安全問題，并且各層之間相互關聯與影響網絡管理從接入網、核心交換網與后端網絡使用大量網絡設備，接入各種感知、執行、計算節點，它們相互連接構成物聯網網絡體系；各層之間都要交換數據與控制指令。因此，網絡管理同樣是涉及各層，并且是各層之間相互關聯與影響的共性問題41跨層共性服務ONS物聯網的ONS功能與互聯網的DNS功能類似。在物聯網中要查詢RFID標簽對應物品詳細信息，需借助ONS服務器、數據庫與服務器體系。為了提高運行效率，在物聯網中建立本地ONS服務器、高層ONS服務器及根ONS服務器，形成覆蓋整個物聯網的ONS服務體系QoS/QoE互聯網關注服務質量（QualityofService，QoS）問題。在物聯網應用中，用戶不僅關心客觀的QoS，還關心增加人為因素的體驗服務質量（QualityofExperience，QoE）。物聯網對數據傳輸的QoS/QoE要求比互聯網更復雜，必須在物聯網體系的各層通過協同工作方式加以保證42跨層共性服務431.4.3AIoT層次結構模型本章總結物聯網的發展具有深厚的社會與技術背景。全球信息化為物聯網的發展提供原動力；計算、通信與感知融合為物聯網的發展奠定理論基礎；普適計算與CPS研究為物聯網技術研究與產業發展指出方向物聯網對科技與社會發展的作用表現在：技術的交叉融合性、產業的帶動性、應用的滲透性等方面物聯網是在互聯網基礎之上發展起來。兩者在網絡體系結構研究方法、網絡核心技術與協議體系、網絡應用實現技術、網絡安全等方面有相通之處44本章總結物聯網提供行業性、專業性與區域性的服務，數據主要是通過自動感知方式獲取，它是虛實結合、可反饋、可控制的閉環系統AIoT不是一種新的物聯網，它是物聯網與云計算、邊緣計算、5G、大數據、人工智能、數字孿生、區塊鏈等新技術融合產物，標志著物聯網技術、應用與產業進入一個新發展階段AIoT層次結構模型由“六個層次”與“四個跨層共性服務”組成，可以用“端-邊-網-云-用”或“端-邊-管-云”或“端-邊-云”表述4546謝謝！

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47第2章5G技術概論4849學習要求掌握5G的基本概念了解5G網絡基本架構理解5G關鍵性能指標了解5G典型應用場景了解5G-Advanced技術演進2.15G的基本概念2.1.15G產生背景移動通信技術從20世紀70年代出現后經過多年發展，已逐步滲透到現代人類社會的各行業，并深刻影響著人類的工作與生活方式在40多年的發展過程中，移動通信系統經歷了從第一代（1G）到第五代（5G）的變遷50基于模擬技術的第一代（1G）移動通信系統僅支持模擬語音業務，采用數字技術的第二代（2G）移動通信系統（例如GSM）開始支持數字語音、短信息等低速率數據業務，第三代（3G）移動通信系統開始將業務范圍擴展到圖像傳輸、視頻傳輸、網頁瀏覽等移動互聯網業務2004年，3GPP開始研究第四代（4G）移動通信系統。2009年，3GPP公布4G第一版技術規范R8。2009年，全球第一個商用LTE網絡在瑞典斯德哥爾摩與挪威奧斯陸建成，開始為用戶提供100Mbps傳輸速率。2014年10月底，全球119個國家與地區建成354個商用LTE網絡。4G網絡的全球大規模部署及手機終端日趨成熟，促進了移動互聯網應用的快速發展511G至4G發展2012年9月，歐盟在第七框架計劃（FP7）下啟動了名為5GNOW的研究課題，由德國、法國、匈牙利等國的6家研究機構共同承擔，該課題的主要研究方向是5G物理層技術2012年11月，歐盟在FP7下啟動了名為METIS的5G研究課題，共有29家參加單位（包括通信設備生產商、電信運營商、汽車生產商、研究機構等），主要針對如何滿足未來移動通信需求開展廣泛研究2014年1月，歐盟正式推出了5GPPP（5GPublic-PrivatePartnership）項目，其成員包括通信設備生產商、電信運營商、研究機構等，計劃在2020年前開發5G技術，到2022年正式投入商業運營52國際5G研究我國政府非常重視5G長遠目標、技術規劃、發展戰略等相關工作。2013年2月，我國的科技部、工信部與國家發改委等三部委聯合組織成立了IMT-2020（5G）推進組，其成員包括通信設備生產商、電信運營商、高等院校、研究機構等，致力于打造聚合我國產學研用力量、推動我國5G技術研究與開展國際交流合作的平臺我國“863”計劃分別于2013年6月與2014年3月啟動5G重大項目一期與二期研發課題，前瞻性部署5G需求、技術、標準、頻譜、知識產權等方面的研究任務。在2020年前，上述兩個“863”課題全面開展5G關鍵技術研究，包括體系結構、無線傳輸與組網、新型天線與射頻、新頻譜開發與利用等53我國5G研究2019年6月，我國的工信部正式向中國電信、中國移動、中國聯通、中國廣電網絡等公司頒發了基礎電信業務經營許可證，批準這四家電信運營商經營“第五代數字蜂窩移動通信業務”，這標志著中國的5G時代正式拉開帷幕經過4年的快速發展，我國5G網絡建設取得了巨大的成果。根據中國互聯網絡信息中心（CNNIC）發布的《第53次中國互聯網絡發展狀況統計報告》的統計數據，截至2023年12月，我國5G基站數量達到337.7萬個，5G通信用戶數量達到8.05億人54我國5G建設2.1.25G發展目標555G發展目標是構建以用戶為中心的全方位信息服務系統，最終實現任何人或任何物體之間在任何時間、任何地點的信息共享服務2014年5月，IMT-2020（5G）推進組發布了《5G愿景與需求》白皮書，其中展望了未來5G的整體愿景，并且討論了5G網絡的性能指標5G將面對以人為中心與以機器為中心的通信共存，以及各類具有差異化特征的移動互聯網應用、物聯網應用共存的局面，這樣就對5G網絡帶來巨大挑戰：超高的用戶體驗速率；超低的傳輸延時；超高的用戶密度；超高的移動速度；海量的終端連接未來5G的整體愿景562.1.35G的定義增強移動寬帶不斷增長的業務需求對移動寬帶提出更高的要求，這樣促進增強移動寬帶（enhanceMobileBroadband，eMBB）出現。eMBB應用場景在現有移動寬帶業務的基礎上增加新的應用領域，同時也進一步提升性能與提供無縫用戶體驗。eMBB應用場景主要面向以人為中心的通信eMBB應用場景分為兩類場景：廣覆蓋場景和熱點場景。其中，廣覆蓋場景是移動通信的廣域覆蓋模式，致力于提供更高的移動性、無縫的用戶體驗，但對傳輸速率的要求低于熱點場景；熱點場景滿足局部區域內大量用戶接入與高速傳輸需求，致力于提供更高的用戶密度、更大的業務容量，但對移動性的要求低于廣覆蓋場景57大規模機器類通信大規模機器類通信（massiveMachineTypeofCommunication，mMTC）是5G新拓展的應用場景，涵蓋了以人為中心的通信和以機器為中心的通信。其中，以人為中心的通信主要是3D游戲、觸覺互聯網等，這類應用的特點是低延時與超高數據傳輸速率以機器為中心的通信主要面向智慧城市、環境監測、智慧農業等領域，為海量接入、小數據包、低成本、低能耗設備提供有效連接方式。mMTC應用場景關注接入密度、覆蓋范圍、設備能耗、部署成本等方面的指標58超可靠低延時通信超可靠低延時通信（ultra-ReliableLowLatencyCommunication，uRLLC）是以機器為中心的通信，主要用于滿足車聯網、工業控制、智能醫療等行業的特殊應用對超高可靠性、超低延時的通信需求超低延時與超高可靠性指標同等重要，例如車聯網應用中的傳感器監測到道路危險情況，如果傳感器數據或控制指令的消息傳輸延時過長，或控制指令在處理或傳輸過程中丟失，有可能導致車輛無法及時做出制動等控制動作，進而釀成車毀人亡的重大交通事故595G主要應用的分布情況602.1.45G性能指標61從用戶角度對5G關鍵指標的感性認知622.1.55G技術特征63大規模天線技術大規模天線技術是在現有多天線技術的基礎上，通過增加天線數量來提高無線信道的空間分辨率，使多個用戶可以在同一頻率資源上與基站進行通信，在不增加基站密度與信道帶寬的同時，能夠大幅度提升無線信道的頻譜效率大規模天線技術還具有兩個優點：一是將波束集中在很窄范圍內，有效降低干擾；二是大幅度降低發射功率，有效減少設備能耗無線頻譜技術由于3GHz以下頻段具有良好的信號傳播能力，因此當前已有的移動通信網主要工作在該頻段范圍內為了適應未來移動通信對無線頻段的要求，5G網絡需要利用高頻段（如厘米波頻段）甚至超高頻段（如毫米波頻段）。由于高頻段具有較高的路徑傳播損耗，因此它更適用于視距范圍內的短距離通信低頻段的深入利用、離散頻段的聚合與非授權頻段的使用，這些方案也可以用于滿足頻譜資源需求64超密集組網技術在提升移動通信網的系統容量時，最有效的方案是減小小區半徑從而增加頻譜資源復用傳統移動通信網通常采用分裂小區來減小小區半徑，但是隨著小區覆蓋范圍的進一步縮小，小區分裂將很難執行，需要在熱點區域部署低功率小基站（包括小小區基站、微小區基站、微微小區基站等），這樣形成了超密集網絡（UltraDenseNetwork，UDN）在超密集網絡環境中，系統容量隨著小區密度增加而呈線性增長。超密集網絡縮短了基站與移動終端之間距離，有助于緩解高頻段傳輸損耗較高的問題652.25G網絡架構2.2.1歐盟METIS架構歐盟的“構建2020信息社會的移動與無線通信（METIS）”是早期典型的5G網絡架構，給出了未來5G網絡的整體邏輯架構及一些相關的概念METIS功能架構定義了4個高層組件：中心管理實體、無線節點管理組件、空口管理組件與可靠性業務組件中心管理實體負責提供5G網絡的主要功能，包括上下文管理、頻譜管理、新網絡接口端點等模塊。無線節點管理組件負責提供無線節點管理功能，包括移動性管理、無線資源優化分配、干擾識別與預測、D2D設備發現等。空口管理組件提供對各類節點或業務的空口管理功能，包括普通終端、MN節點、M2M節點、D2D節點、UDN業務等662.2.2NGMN的5G架構下一代移動網絡（NGMN）是以電信運營商為主導的國際組織，致力于推動5G技術的應用與產業發展。2015年2月，NGMN對外發布了《NGMN5G白皮書》，詳細闡述了5G設計原則與5G網絡架構。其中，5G設計原則主要涉及4個方面：無線、核心網、端到端以及運維管理NGMN的5G網絡架構包括三個層次（基礎設施資源層、業務使能層與業務應用層）與一個實體（端到端管理與編排）。其中，基礎設施資源層包括網絡設備（如移動通信網的接入節點、云節點等）、終端設備（如智能手機、可穿戴計算設備、物聯網終端、CPE等）、通信鏈路等。業務使能層包括支持5G應用或服務的各種功能模塊，例如CP功能、UP功能、RAT配置、統計信息等。業務應用層包括5G網絡提供的具體應用及服務，它們可來自電信運營商、服務提供商、軟件開發商或第三方672.2.3IMT-2020的5G架構2015年2月，IMT-2020（5G）推進組發布了《5G概念白皮書》，其中給出5G網絡概念框架。這種5G架構包括接入云、控制云與轉發云等三個域，它通常被稱為“三朵云”架構。中國電信提出“三朵云”架構原型及系統實現與部署方面考慮接入云支持多種無線制式的接入手段，融合集中式與分布式無線接入網架構，適應多種類型的回傳鏈路，實現靈活組網部署與高效資源管理。控制云實現全局或局部的會話控制、移動性管理與QoS保證，并構建面向業務的網絡能力開放接口，滿足業務的差異化需求與提升業務的部署效率。轉發云基于通用網絡硬件平臺，在控制云提供的網絡控制與資源調度下，實現海量業務數據的高可靠、低延時傳輸68IMT-2020的5G網絡概念框架692.2.44G與5G架構的區別4G網絡的整體架構完全由3GPP定義，主要支持智能手機的寬帶移動互聯網應用。4G架構是網絡概念與技術演進過程，從以語音為主的電話交換網過渡到數據交換的全IP網，同時網絡架構也在向扁平化的方向發展5G網絡的業務多樣性遠超過4G網絡，5G網絡需要一個比4G更靈活、高效的新型架構。在業務需求與技術發展的推動下，5G網絡架構采用了SDN與NFV的設計原則。在不同國家、研究機構提出的5G架構中，不約而同都采納軟件定義的設計思想702.35G接入網技術2.3.1無線接入網發展1G/2G/3G網絡多數采用非協作型結構，每個小區核心是一個基站（BaseStation，BS）4G網絡開始將小區的主基站稱為宏基站，將小基站、微基站、微微基站、家庭基站、分布式天線系統等各種低功率節點部署在宏基站覆蓋范圍內，構成分層的異構無線網（HeterogeneousNetwork，HetNet），這種部署方式被稱為協作型結構傳統的宏基站負責滿足基本通信需求，而低功率節點主要用于覆蓋盲區及滿足熱點區域的高速傳輸需求71云無線接入網2009年，中國移動提出了云無線接入網（CloudRadioAccessNetwork，C-RAN）架構方案。C-RAN在架構設計時就重視4個內涵：節能減排、集中處理、協作式無線電與采用云技術的軟硬件平臺隨著5G技術的逐步成熟與廣泛應用，研究人員開始認識到：只有采用NFVSDN的基本思路，并將無線接入與云計算、邊緣計算相融合，才能解決5G面對物聯網應用的大規模接入，以及低延時、低能耗、高擴展的需求近年來，中國移動在C-RAN方案的基礎上，進一步提出異構云無線接入網（Heterogeneous-CRAN，H-CRAN）的組網方案72基站（BaseStation，BS）是無線接入網的組成部分，由基帶處理單元（BaseBandUnit，BBU）、遠端射頻單元（RemoteRadioUnit，RRU）與天線組成。每個基站連接多個扇區的天線，每個天線覆蓋一片區域732.3.2基站技術發展基站的分類宏基站（MacroBS）是電信運營商的主基站，信號全向覆蓋，發射功率較大，傳輸距離較遠，一般在35km左右，適用于郊區業務分散的地區小基站（MetroBS）、微基站（MicroBS）多用于市區熱點區域，信號定向覆蓋，發射功率較小，傳輸距離較近，一般小于2km微微基站（PicoBS）多用于填補市區熱點區域的盲區，信號定向覆蓋，發射功率很小，傳輸距離很近，一般小于500m家庭基站（FemtoBS）多用于家庭或辦公室，信號定向覆蓋，發射功率極小，傳輸距離很近，一般小于50m742.3.3云無線接入網C-RANC-RAN借鑒了云計算的虛擬化技術，以具有高性能計算與存儲能力的計算機構成虛擬基站集群，實現了無線接入網的結構重構云計算為SDN/NFV重構網絡提供了容器與資源池。經過重構后的網絡性能獲得提升，為云計算快速、靈活的用戶接入及廣泛的服務，提供了更好的運行環境C-RAN的設計思想：通過無線通信實現各類基站的靈活部署與協同工作，利用云計算與SDN/NFV的協同與融合，為虛擬基站集群提供計算、存儲與網絡服務，構建一個開放與可擴展的無線接入網架構75C-RAN架構的優點當網絡覆蓋范圍需要擴大時，運營商僅需在遠端中增加新的RRU，就可以迅速部署并擴大覆蓋范圍當網絡負載增大時，運營商僅需在基帶池中增加新的BBU，就可以迅速部署實現網絡擴容與升級當空中接口標準需要更新時，通過軟件升級方式就可以實現通過密集部署RRU，縮短RRU到用戶的距離，從而降低用戶側的發射功率，節約用戶設備的能耗，延長用戶設備的使用時間基帶池中的計算資源被所有虛擬基站共享，通過動態調用方式解決移動通信網“潮汐”效應，使通信網容量利用達到最優76C-RAN網絡架構772.4華為5G應用場景2.4.1華為5G白皮書2019年2月，華為公司發表了“5G十大應用場景白皮書”該白皮書的引言中有一段話：“與2G萌生數據、3G催生數據、4G發展數據不同，5G是跨時代的技術。5G除了更極致的體驗和更大的容量，還將開啟物聯網時代，并滲透進至各個行業。5G將和大數據、云計算、人工智能等共同迎來信息通信時代的黃金10年”78最能體現5G能力的十大應用場景及示例云VR/AR（實時計算機圖像渲染和建模）車聯網（遠控駕駛、編隊行駛、自動駕駛）智能制造（無線機器人云端控制）智慧能源（饋線自動化）無線醫療（具備力反饋的遠程診斷）無線家庭娛樂（超高清8K視頻和云游戲）聯網無人機（專業巡檢和安防）社交網絡（超高清/全景直播）個人AI輔助（AI輔助智能頭盔）智慧城市（AI使能的視頻監控）792.4.25G應用場景分析云VR/AR虛擬現實（VR）與增強現實（AR）是顛覆人機交互方法的變革性技術。這種變革不僅體現在視頻、游戲、教育等消費應用領域，也開始更多地出現在辦公、安防、廣告等商業或企業應用領域VR/AR業務需要大量網絡帶寬及存儲與計算能力。當前4G網絡的峰值速率為100Mbps，足以支持初級VR/AR應用（本地VR、移動VR、2DAR等），基本支持中級VR/AR應用（云輔助VR、3DAR、MR等），但是難以滿足高級VR/AR應用（云VR、云MR等）8081VR/AR應用對5G的性能需求車聯網自動駕駛是指由駕駛員決定駕駛行為，可以自己駕駛車輛，也可以啟動車輛的自動駕駛功能。無人駕駛比自動駕駛高一個級別。無人駕駛又稱為自主駕駛或完全自動駕駛，例如谷歌、百度、優步等公司的智能網聯汽車編隊行駛又稱為隊列行駛。貨車的自動編隊行駛有更好的靈活性，車輛駛入高速公路時自動編隊，離開高速公路時自動解散。對于運輸企業，編隊行駛可降低駕駛員勞動強度、降低油耗、減少安全事故，進而節約運輸成本、提高運輸效率遠控駕駛是指車輛由遠程控制中心的司機，而不是由車輛中的人駕駛。遠控駕駛可提供高級禮賓服務，使乘客在行駛途中工作或參加會議；遠控駕駛可提供出租車服務，也適用于駕駛員生病、醉酒等不適合開車的情況82車聯網應用對5G的性能需求83工業機器人是面向工業領域的多關節機械手與多自由度機器人，通常用于在機械、汽車、造船、航空制造業中代替人完成大批量、繁重、高質量要求的工作。工業機器人被視為實現智能工業、智能制造的重要工具之一“無線機器人云端控制”模式可以減小機器人的體積、減少機器人與云端之間的數據通信量，同時也有助于提高機器人的功能與性能。根據對傳輸實時性的要求不同，“無線機器人云端控制”模式可分為不同級別：軟實時、硬實時與同步實時84智能制造無線機器人控制對5G的性能需求85智能電網通過自動檢測裝置實時監控電力設備的運行狀態，及時發現運行過程的異常，快速隔離故障，具有自愈能力，防止電網大規模崩潰，減少供電中斷電力公司研發輸電線路巡檢與絕緣子檢測機器人，通過各種傳感器（溫度、濕度、振動、傾斜、距離、應力、紅外、視頻傳感器等），檢測輸電線路與桿塔覆冰、振動、弧垂、風偏、傾斜，甚至是人為破壞饋線自動化系統的數據傳輸對網絡延時、可靠性等有很高要求。當通信網的端-端延時小于10ms時，整個饋線自動化系統可在100ms內隔離故障區域，這樣將會大幅度降低整個輸電網的能源浪費86智慧能源饋線自動化對5G的性能需求87遠程醫療監控可持續監測老人、兒童、慢性病患者等群體的人體生理參數，附著在人體的便攜式醫療監控設備可以將被監控對象的心率、血壓等數據實時傳送給醫生。醫生可以隨時了解被監護對象的身體狀況，及時做出健康指導、緊急救護等醫療行為在遠程診斷方案中，邊遠地區醫院的超聲波（B超）機器人將掃描圖像遠程傳送到專科醫院，由醫學專家來提出臨床診斷意見，有利于提高醫療效果與降低就醫成本。目前，遠程超聲波、內窺鏡機器人等智能醫療設備已達到可商用程度88無線醫療無線醫療對5G的性能需求89智慧城市擁有競爭優勢，因為它可以主動而不是被動地應對城市居民和企業的需求。為了成為一個智慧城市，市政當局不僅需要感知城市脈搏的數據傳感器，還需要用于監控交通流量和社區安全的視頻攝像頭城市視頻監控是一個有價值的工具，它不僅提高了安全性，而且大大提高了企業和機構的工作效率。在成本可接受的前提下，攝像頭數據收集和分析技術進一步推動了視頻監控需求的增長90智慧城市912.4.3AIoT與5G的關系隨著物聯網的人與物、物與物互聯的范圍擴大，智能家居、智能工業、智能環保、智能醫療、智能交通應用的發展，數以億計的感知與控制設備、智能機器人、可穿戴計算設備、智能網聯汽車、無人機接入物聯網AIoT涵蓋智能工業、智能農業、智能交通、智能醫療、智能電網等各個行業，特點是業務類型多、業務需求差異大。在智能工業的工業機器人與工業控制系統中，各節點之間的感知數據與控制指令傳輸必須可靠，延時必須控制在ms量級，否則會造成工業生產事故922.55G-Advanced演進2.5.15G-Advanced發展背景2020年11月，華為公司在第11屆移動寬帶論壇（MBBF）上提出5G持續演進的倡議，期待與產業界面向新的需求共同定義5G持續演進愿景在傳統5G三大場景基礎上，繼續探索三個新場景：上行超寬帶通信（UplinkCentricBroadbandCommunication，UCBC）、實時寬帶通信（Real-TimeBroadbandCommunication，RTBC）與通信感知融合（HarmonizedCommunicationandSensing，HCS）932.5.25G-Advanced關鍵技術廣域確定性網絡有限頻率資源、信道時變性及業務到達隨機性，導致5G網絡難以有效保障這些應用的確定性QoS需求。確定性網絡通過對數據傳輸精細化控制，保障確定性、低延時、低抖動、大帶寬、高可靠等QoS指標，以達到可預期、可規劃的通信服務質量大上行網絡對于智慧車聯、有源物聯等應用場景，其對上行業務容量與覆蓋提出了巨大挑戰。實現大上行網絡的主要技術包括：上行智選頻譜接入、基站聯合解算與多頻超寬帶（AAU）94通感一體通感一體是5G-Advanced階段的新發展方向，涉及無人機監控、智慧交通、智慧工廠等場景。通感融合能夠實現通信與感知的共設備、共頻譜、共空口與共站址部署，為5G網絡衍生出具有競爭力的感知能力無源物聯無源物聯技術可支持終端免電池工作，是未來蜂窩物聯網達成千億規模使能技術，在工業、電力、物流、醫療等行業數字化領域有良好應用前景。為了支持終端通過環境能量采集供電，無源物聯終端的工作功耗比現有LPWA終端降低100倍，達到1毫瓦以下95全頻譜融合與解耦全頻譜融合與解耦技術能夠將不同頻段的多個載波從物理與邏輯上變成一個載波，實現基于全頻段的極簡化、大容量、高體驗的5G網絡更大規模天線陣列對于5G網絡的大規模多輸入多輸出天線（MassiveMIMO，MM），其覆蓋能力已經難以在高頻段達到邊緣用戶的體驗速率目標。5G-Advanced將走向超大規模天線陣列（ExtremelyLargeApertureArrayMassiveMIMO，ELAA-MM），實現10dB+的上行、下行覆蓋能力提升96綠色節能綠色節能是大幅降低5G部署與運維成本，支撐可持續發展戰略的關鍵技術之一。根據通信業務在時域、頻域、空域、功率等維度的分布特征，以及5G網絡負載狀態變化的實際情況，在保證預定的網絡性能指標的前提下，利用性能接近無損的多維度智能化節能（MxE）機制，實現5G-Advanced能耗增幅遠低于業務量增幅的發展目標靈活雙工靈活雙工能夠突破傳統TDD與FDD雙工技術的邊界，融合兩種技術優勢，柔性分配上行、下行空口資源，提升上行覆蓋與降低空口延時本章總結5G三大應用場景包括：增強移動寬帶通信（eMBB）、大規模機器類通信（mMTC）與超可靠低延時通信（uRLLC）5G關鍵性能指標主要包括：用戶體驗速率、峰值速率、延時、移動性、連接密度、流量密度、設備能耗、頻譜效率等IMT-2020的5G架構包括接入云、控制云與轉發云等三個域，它是基于SDN、NFV與云計算技術，并且更智能、靈活與開放的移動通信網97本章總結云無線接入網（C-RAN）體現了采用SDN、NFV與云計算技術改造無線接入網架構的技術路線AIoT超高帶寬、超高可靠性與超低延時的實時性應用需要5G技術的支持5G-Advanced將支撐5G應用規模增長與數字化創新，保護已有的5G投資，通過持續豐富業務場景與增強能力將5G推進到新階段9899謝謝！

wuying@5G技術與應用

100第3章MEC技術概論101102學習要求理解邊緣計算的基本概念了解AIoT對MEC的需求理解MEC技術架構理解MEC、Cloudlet與霧計算的區別了解5GMEC的部署策略了解MEC開源平臺及軟件3.1邊緣計算的基本概念3.1.1從云計算到移動云計算云計算（CloudComputing，CC）是一種分布式計算技術。2006年，Google公司在搜索引擎大會（SES）首次提出了云計算的概念從網絡的角度，云計算是一種提供計算資源的網絡，用戶可隨時獲取“云”上的資源，按需求量付費使用，并且這些資源可看成無限擴展的根據NIST的定義：云計算是一種按使用量付費的運營模式，提供支持泛在接入、按需使用、靈活配置的計算資源池103規模龐大：大型云平臺可能有數百萬臺服務器，企業的私有云通常有幾千臺服務器，為用戶提供強大計算和存儲能力高可靠性：云平臺是基于分布式服務器集群結構，引入多副本策略和節點同構互換的容錯機制，確保云平臺高可靠性高可擴展性：云平臺可根據用戶需求分配資源。如果用戶需求增大，隨時增加資源；如果用戶需求減小，隨時釋放資源虛擬化：云平臺通過虛擬化技術將計算、存儲資源整合成統一的共享資源池，實現統一調度和部署，為用戶提供服務網云一體：網絡能力與云平臺資源深度融合，利用SDN/NFV將網絡、應用、云計算與用戶連接，提供靈活網云一體服務104云計算的特點105云計算系統結構基礎設施即服務（Infrastructure-as-a-Service，IaaS）：用戶僅租用云平臺提供的基礎設施，用戶自己在云中安裝操作系統、數據庫系統等基礎軟件，自己開發應用軟件并在云中運行，對外提供某種網絡服務平臺即服務（Platform-as-a-Service，PaaS）：用戶租用云平臺的基礎設施，云平臺為用戶在云中安裝好操作系統、數據庫系統等基礎軟件，用戶自己開發應用軟件并在云中運行，對外提供某種網絡服務軟件即服務（Software-as-a-Service，SaaS）：用戶租用云平臺的基礎設施，云平臺為用戶在云中安裝好操作系統、數據庫系統等基礎軟件，按客戶要求開發應用軟件并在云中運行，對外提供某種網絡服務106云平臺的服務模式從提供服務范圍的角度，云平臺可以分為4種類型：對普通公眾提供服務的公有云，僅對企業內部用戶提供服務的私有云，用于滿足特定行業需求的社區云，以及涉及多種云服務共用的混合云從提供服務類型的角度，云平臺可以分為3種類型：以數據處理業務為主的計算云，以數據存儲業務為主的存儲云，以及兼顧計算與存儲業務的綜合云107云平臺的不同類型移動云計算的概念108移動云計算是移動網絡與云計算技術相互融合的產物，它是云計算應用模式在移動網絡中的自然延伸和發展移動云計算的定義：移動終端設備通過無線網絡訪問遠程的云計算中心，基于按需使用、易于擴展的原則，從云端獲取所需的計算、存儲、軟件等資源的服務模式移動終端設備可看成云計算中心的瘦客戶端，數據從移動終端遷移到云端完成計算與存儲，這樣就形成“端-云”的兩級結構移動云計算系統結構109傳感器移動云

計算系統結構1103.1.2從邊緣計算到移動邊緣計算隨著智能工業、智能網聯汽車、虛擬現實/增強現實等實時性應用出現，它們提出了超高帶寬、超低延時、超高可靠性等要求。在這樣的背景下，邊緣計算（EdgeComputing，EC）的概念應運而生邊緣計算最早可追溯至1998年Akamai公司提出內容分發網絡（ContentDeliveryNetwork，CDN），它是一種基于互聯網的緩存網絡，依靠部署在各地的緩存服務器，通過中心平臺的負載均衡、內容分發、調度模塊，將用戶訪問指向距離最近的緩存服務器，以降低網絡擁塞，提高用戶訪問響應速度與命中率111邊緣計算的概念邊緣計算是一種將計算、存儲資源節點部署在靠近移動終端或無線傳感器網邊緣的計算模式邊緣計算中的“邊緣”是相對的，泛指從數據源經過核心交換網到遠端的云計算中心路徑中的任意一個或多個計算、存儲與網絡資源節點邊緣計算的核心思想是“計算應該更靠近數據源，更貼近用戶”。因此，邊緣計算中的“邊緣”是相對于互聯網中的云計算中心而言邊緣計算中的“貼近”表示數據源與邊緣計算節點的“網絡距離”近。這樣就可以在小的網絡環境中，保證網絡帶寬、延時與延時抖動等不穩定因素的可控112移動邊緣計算的概念1132013年，移動邊緣計算（MobileEdgeComputing，MEC）的概念出現。當時，IBM與NokiaSiemens公司共同推出一款計算平臺，在無線基站內運行應用程序向移動用戶提供業務2015年，歐洲電信標準協會（ETSI）發布邊緣計算白皮書“MobileEdgeComputing–IntroductionTechnicalWhitePaper”，介紹邊緣計算概念與相關市場驅動因素，并討論該技術提供的業務、消費者、技術價值及收益2017年，ETSI將MEC擴展為多接入邊緣計算（Multi-AccessEdgeComputing，MEC），將邊緣計算從蜂窩移動通信網延伸到其他無線接入網（例如Wi-Fi）移動邊緣計算系統結構1143.1.3移動邊緣計算的應用場景智能網聯汽車與自動駕駛智慧城市與公共安全監控工業物聯網虛擬現實與增強現實智能家居應用1153.2MEC技術架構3.2.1MEC標準化工作2014年10月，ETSI成立了MEC行業規范工作組，開始關注MEC方面的研究工作2015年9月，ETSI發布了“MEC技術介紹白皮書”，主要涉及MEC定義、場景應用、平臺架構、使能技術、部署方案等內容。此后，ETSI正式啟動了MEC技術標準化工作。2017年3月，ETSI提出將移動邊緣計算擴展為多接入邊緣計算，并將相關工作組改名為多接入邊緣計算，以便滿足MEC的應用需求和相關標準制定116其他MEC標準化組織2015年11月，普林斯頓大學、Cisco、ARM、Intel、Microsoft等成立了開放霧（openfog）聯盟，致力于推進霧技術與應用場景在邊緣的結合2018年12月，開放霧聯盟并入了工業互聯網聯盟（IndustrialInternetConsortium，IIC）2016年11月，華為公司、中國科學院沈陽自動化研究所、中國信息通信研究所、Intel、ARM等成立了邊緣計算產業聯盟（EdgeComputingConsortium，ECC），致力于推動“政產學研用”各方產業資源合作，引領邊緣計算產業的健康可持續發展1173.2.2ETSI的MEC架構2015年，ETSI發起了MEC技術標準化工作。2016年，ETSI發布了3份MEC相關的技術規范。其中，第1份規范GSMEC-001主要針對MEC術語進行規范化，涵蓋了MEC的概念、架構、功能單元的相關術語；第2份規范GSMEC-002給出了MEC在平臺互通與部署方面的技術要求及用例；第3份規范GSMEC-003提供了MEC參考架構、接口、功能單元與模塊。另外，ETSI還定義了MEC服務場景（GSMEC-004）、MEC概念驗證框架（GSMEC-005）、MEC性能指標指南（GSMEC-006）、MEC平臺應用實現（GSMEC-011）、MEC網絡信息服務API（GSMEC-012）等。2017年底，MEC標準化第1階段任務完成；2018年9月，MEC標準化第2階段任務完成118ETSI的MEC參考架構1193.2.33GPP的MEC架構第三代合作伙伴計劃（3rdGenerationPartnershipProject，3GPP）作為當前影響力最大的電信標準化組織，也將MEC列入未來5G時代的關鍵技術。在3GPP系統架構（SystemArchitecture，SA）的標準化進程中，將MEC的需求作為重要設計因素2016年4月，3GPP的SA2工作組在R15中接受MEC成為5G網絡架構的關鍵議題。2017年4月，SA2工作組在R14中定義了基于控制面與用戶面分離的5G服務化架構，并給出了針對MEC的流量疏導方案與業務連續性方案1205G網絡架構的改進5G會將4G核心網中固化在同一網元內的不同功能剝離，重組成專注于特定功能的不同模塊4G核心網由移動管理實體（MobilityManagementEntity，MME）、服務網關（ServingGateway，S-GW）、分組數據網關（PacketDataNetworkGateway，P-GW）等網元組成5G核心網將MME分解為會話管理功能（SessionManagementFunction，SMF）、接入與移動性管理功能（AccessandMobilityManagementFunction，AMF）等。5G核心網以用戶面功能（UserPlaneFunction，UPF）代替S-GW與P-GW承擔路由功能1214G到5G網絡架構的變化1223GPP的MEC參考架構1233.3MEC關鍵技術3.3.1虛擬化技術虛擬化技術通過軟件方式將計算機資源分割成多個獨立、相互隔離的實體，稱為虛擬機（VirtualMachine，VM），每個虛擬機都具有一個特定操作系統的特征一臺運行虛擬化軟件的主機能夠在一個硬件平臺上同時運行多個操作系統，而在每個操作系統上又能夠同時運行多個應用程序124虛擬機系統的基本結構125硬件輔助虛擬化：在硬件芯片上支持虛擬化的模式，將虛擬機管理器嵌入硬件電路中，通過在主機中創建硬件虛擬機來仿真所需的硬件。這種模式的優點是系統運行效率高，缺點是嚴重依賴于硬件芯片完全虛擬化：對物理主機硬件進行完全虛擬化的模式，在虛擬機與底層硬件之間建立一個虛擬層，負責協調虛擬機對底層硬件資源的訪問。這種模式不需要修改操作系統，其典型代表是hypervisor準虛擬化技術：對物理主機硬件進行準虛擬化的模式，在虛擬機與底層硬件之間建立一個準虛擬層，負責協調虛擬機對底層硬件資源的訪問。這種模式需要修改操作系統，其典型代表是Xen126虛擬化技術的類型容器虛擬化：對應用程序運行環境進行虛擬化的模式，通常是在操作系統內核之上劃分出相互隔離的容器，不同應用程序運行在不同容器中。容器虛擬化不是直接模擬物理主機，而是所有容器化的應用程序共享操作系統內核。相對于其他虛擬化方式，容器更小與更輕量級，其典型代表是Kubernetes應用虛擬化：將應用程序與操作系統運行環境解耦，為每個應用程序提供虛擬運行環境的虛擬化模式。這種模式采用類似于虛擬終端的技術，將應用程序的人機交互與計算邏輯加以隔離127虛擬化技術的類型3.3.2軟件定義技術云計算的主要特征是對傳統IT的“軟件定義”，它必然將會帶來部署、運維及業務服務模式的巨大變革軟件定義技術主要涉及2種技術：軟件定義網絡（SoftwareDefinedNetwork，SDN）與網絡功能虛擬化（NetworkFunctionsVirtualization，NFV）云計算是實現網絡重構的基礎，它為SDN/NFV重構網絡提供了容器與資源池。利用SDN/NFV技術形成的網絡基礎設施，也需要通過云計算方式來完成部署。網絡重構之后帶來的網絡性能提升，也為云計算的廣泛應用提供更好的運行環境128SDN概念開放網絡研究中心（ONRC）給出的定義是：SDN是一種存在邏輯上集中控制的新型網絡結構，主要特征是數據平面與控制平面分離，數據平面與控制平面之間通過標準的開放接口OpenFlow實現信息交互開放網絡基金會（ONF）給出的定義是：SDN是一種支持動態、彈性管理，實現高帶寬、動態網絡的理想結構，將網絡的控制平面與數據平面分離，抽象出數據平面網絡資源，并支持通過統一的接口對網絡進行編程控制129SDN工作原理SDN不是一種協議，而是一種開放的網絡體系結構。SDN通過將傳統封閉的網絡設備的數據平面與控制平面分離，實現網絡硬件與控制軟件分離，并制定開放的標準接口，允許網絡軟件開發者與網絡管理員通過編程來控制網絡，將傳統的專用網絡設備轉變為可通過編程定義的標準化通用網絡設備可編程性是SDN的核心。編程人員只要掌握網絡控制器API的編程方法，就可以編寫控制各種網絡設備（例如路由器、交換機、網關、防火墻）程序，而無需知道設備配置命令的具體語法與語義。控制器負責將控制程序的運行結果轉化成指令控制網絡設備130SDN網絡體系結構131NFV概念ETSI給出的定義：NFV致力于改變網絡運營者構建網絡方式，通過虛擬化技術將各種網絡組成單元變為獨立應用，可靈活部署在基于標準的服務器、存儲、交換機構建的統一平臺上，實現在數據中心、網絡節點和用戶端等各個位置的部署與配置。NFV可以將網絡功能軟件化，以便在業界標準的服務器上運行，軟件化的功能模塊可遷移或部署在網絡中的多個位置而無需安裝新的設備OpenStack基金會給出的定義：NFV是通過軟件與自動化代替專用的網絡設備來定義、創建和管理網絡的新方式132NFV功能結構1333.3.3計算卸載技術計算卸載作為移動邊緣計算的關鍵技術之一，用于終端設備將全部或部分計算任務傳送到云平臺執行對于計算密集型、延時敏感型的網絡應用來說，計算卸載將應用所需的資源提供給資源受限的移動設備，以加快應用程序的執行速度并節約能量消耗，從而緩解移動設備在計算、存儲能力及電池能量方面的不足134計算卸載體系邊緣計算將計算任務放在靠近應用來源的位置，減少執行應用的延時與提高用戶體驗邊緣計算通常采用的體系結構是三層結構，它由中心云、邊緣云（或邊緣節點）、移動設備構成。計算卸載是將計算量大的任務卸載到資源充足的節點執行，然后從執行節點取回計算結果的過程根據實現技術與硬件類型不同，邊緣節點可分為以下幾種類型：微型數據中心、Cloudlet、基站，以及其他節點135136MEC計算卸載體系結構卸載決策在基于MEC的計算卸載系統中，移動設備由代碼解析器、系統解析器與決策引擎組成，執行卸載決策通常分為3個步驟：代碼解析器負責確定卸載什么，卸載內容取決于應用程序類型與代碼數據；系統解析器負責監控各種參數，例如可用帶寬、卸載的數據大小或執行程序耗費的電量；決策引擎負責確定是否卸載根據程序劃分粒度不同，卸載決策分為2類：細粒度卸載與粗粒度卸載。其中，細粒度卸載是指基于進程或功能函數劃分的卸載決策；粗粒度卸載是指基于應用程序或VM劃分的卸載決策。根據卸載部分確定方式，卸載決策分為2類：動態卸載與靜態卸載。其中，靜態卸載是指在執行卸載之前已確定需卸載的所有程序部分；動態卸載是指根據卸載過程中的實際影響因素來動態地規劃需卸載的部分137移動設備的卸載決策結果138卸載決策方案的對比139資源分配計算卸載相關的資源分配通常關注計算與網絡資源。移動設備在計算能力方面存在局限性，隨著各種計算密集型的網絡應用出現，急需靠近設備的邊緣節點提供計算能力但是，邊緣節點的計算能力不如云計算中心強，它必然也存在計算能力方面的限制。如果邊緣節點的計算能力達不到任務的需求，則合理分配計算資源將有助于提高性能140資源分配方案的對比1413.4MEC系統實現3.4.1Cloudlet技術2009年，美國的CMU提出了Cloudlet的概念。Cloudlet是一個可信并且資源豐富的主機或主機集群，它被部署在網絡邊緣（即接入網與核心網之間），能夠為接入的移動設備提供計算、存儲與網絡服務Cloudlet是比較成熟的一種MEC系統，將移動計算2層“端-云”架構轉變為邊緣計算3層“端-邊-云”架構。Cloudlet是邊緣計算與移動云計算結合的產物。Cloudlet可以像云平臺一樣為移動用戶提供服務，它又稱為“微型數據中心（DataCenterinaBox）”或“微云”、“薄云”、“小云”142143Cloudlet計算卸載系統2011年，霧計算（FogComputing，FC）概念出現。2012年，Cisco公司首次給出霧計算的定義：霧是由虛擬化組件構成的分布在網絡邊緣資源池，能夠為大規模傳感器網、智能網格等應用場景，提供分布式資源以存儲與處理數據霧計算的權威定義：霧計算通過在移動設備與云之間引入中間層來擴展云結構，而中間層是部署在網絡邊緣的霧服務器組成的“霧層”。霧計算避免用戶與云計算中心之間直接通信，有助于減小主干網的帶寬消耗與云端的計算負載。霧服務器可以與云計算中心互連，并使用云計算中心強大的計算能力2015年11月，Cisco、ARM、Intel、Microsoft、CMU等公司及研究機構成立了開放霧聯盟（OpenFogConsortium，OFC），通過開發開放式架構、分布式計算、聯網與存儲等核心技術，推動霧計算加快投入實際應用1