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基于大数据的5G规划方法分析

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赵栋

引言：

每一次移动通信的发展都是为了解决当时存在的通信需求问题，而在通信业务和传输应用多元化发展的背景下，智能终端的数量也急速增加，5G需要为用户制定全面的信息化系统，不断满足用户需求。

一、5G网络的关键技术

1.1超密集组网技术

信息时代的快速发展对通信传输和网络覆盖提出了更高的要求，也对5G关键技术提出了挑战，为满足移动业务流量的增长，5G将提高频谱效率，扩展频谱资源，并覆盖到更多的小区。在信息化时代的背景下，伴随着各种智能终端的广泛应用，数据流量也呈现井喷式、扩散式的发展格局，数据业务将大量集中在通信热点地区，5G网络也需要针对这种现象进行布局。

超密集组网就是实现5G规划的答案之一。超密集组网可以改善现有的网络覆盖情况，其还具有更灵活、更高效的频率复用能力，可以大幅度提升网络容量。5G时代中微基站将会发挥其实力，尤其是人口密集区域，微基站虽然对移动业务帮助较小，但可以满足当前用户网络通信的大量需求，在上传下载速率提供关键辅助效果，这就更需要微基站去实现。

1.2大规模阵列天线技术

大规模阵列天线技术（MassiveMIMO）是5G实现规划设计目标的关键组成部分。从物理层面来看，5G必须要提高目标速率，才能提升频谱效率，可以通过扩大带宽、增加小区数量的方式实现，而大規模阵列天线技术就成为5G提高频谱利用效率的必然选择。

传统阵列天线子系统多是2、4、8个，在实际信号覆盖时只能在水平方向移动，信号发射趋于一个平面。而大规模阵列天线的子系统可以达到64、128甚至256个，与传统阵列天线相比，可以使网络性能提高数倍并能够为更多用户提供服务。而且大规模阵列天线在水平维度空间的基础上引入垂直维度的运用概念，实现垂直方向的波束赋形，其可以根据用户位置和信道状态计算出最优的权重向量，为用户提供相匹配的波速方向，还能够对产生干扰的方向形成零陷，降低区域内的信号干扰[1]。

二、5G规划难中的点

2.1网络规划难点

5G可以实现在网络环境中的高效数据传输，提高现有的网络传输速率。不过从实际网络规划来看，5G网络会受到不同网络层面的限制。例如在数据信息跨层传输时，不同网络层面对数据信息的映射情况不同，难免会造成数据空间定位的偏差情况。而在数据传输过程中，4G升级为5G必然会出现分歧。这是因为在网络技术中，SA、NSA的组网模式不同，大多数5G规划都是由NSA向SA拓展的，使NSA成为过渡内容，从而造成4G与5G处理信息时产生数据耦合性，进而造成站址约束问题。若在实际组网规划中既要区分4G与5G，又要符合高密度组网的需求，提升信号传输质量，将会大量增加工作难度与经济成本。

2.2空间利用难点

相比较4G网络空间利用，5G基站的设计与安装对场地空间的要求更高。这是因为在超密集组网技术与大规模阵列天线技术的应用情况下，传统3G、4G的RRU网络结构无法在5G结构中通用，需要建立AAU网路结构来容纳更多数据流量，以此达到数据业务的传输要求。正常来看AAU网络结构的布局是对原有RRU结构的优化，但实际建设中两者属于独立的系统，不能兼容，若在现有的4G网络上增添5G网络必然会造成空间利用基础不足的现象，从而影响基站资源的使用率。并且5G天线设备、射频装置的系统更为精密，施工难度也有所增加。

2.3基站系统难点

为降低建设成本，提高资源利用率，5G基站多是建立在原有的网络系统之上，这就面临着原有3G、4G网络系统的使用限制，受空间格局和安装技术的限制，需要额外为5G添加架设需求，必然会占据原有的空间资源，这就需要在保持原有基站空间不变的基础上，为5G提供一定的系统资源，很容易造成整个基站系统拓展性不足。此外，为支持5G基站的运行驱动，还需要投入一定量的电能，供电机制和供电网络也要同时进行扩容处理。

三、基于大数据的5G规划方法

3.1基于大数据的5G规划准备

为了使5G网络能够达到设计要求，应当在前期就做好对规划区域的数据信息收集，并根据准确的信息预测与计算，后续的建设标准。例如区域内的用户基数就是容量规划和覆盖规划的基础，根据用户分布情况制定相应的策略，从而确定建网规模。5G规划可分为资料收集和业务需求预测两方面。先是规划区域内的资料收集工作，可以利用大数据技术收集城市规划区域的各类信息，这些信息涉及城市区域特点、通信站址、社会资源、建筑交通情况、人口密度等，是5G网络规划应该收集的信息。然后是对规划区域的用户预测。用户预测多使用时间序列预测方法，顾名思义，这类方法会以时间为对象呈现出某种上升或下降趋势，且没有明显的波动，不过传统人为收集数据很容易受到发展趋势的影响，导致预测出现偏差。而利用大数据技术可以站在客观实际的角度对用户未来发展趋势进行定量的估计，保证5G规划的合理性和科学性。