背景介绍
1.1 前几代移动通信的演进
| 1.2 第五代移动通信系统（5G-NR）的系统要求 |
与前四代不同的是，5G 的应用十分多样化 [4]，峰值速率和平均小区频谱效 率不再是唯一的要求。此外，体验速率、连接数、低时延、高可靠、高能效都 将成为系统设计的重要因素。应用场景也不止有广域覆盖，还有密集热点、机 器间通信、车联网、大型露天集会、地铁等，这也决定了 5G 中的技术是多元的。
1.2.1 主要场景
对于移动互联网用户，未来 5G 的目标是达到类似光纤速度的用户体验。而 对于物联网，5G 系统应该支持多种应用，如交通、医疗、农业、金融、建筑、电网、 环境保护等，其特点是海量接入。图 1-2 所示的是 5G 在移动互联网和物联网 上的一些主要应用。
在物联网中，有关数据采集的服务包括低速率业务（读表）、高速率业务（视 频监控）等。读表业务的特点是海量连接、低成本终端、低功耗和小数据包；而视频监控不仅要求高速率，其部署密度也会很高。控制类有时延敏感的服务 （车联网）和不敏感的服务（家居生活中的各种应用）。
5G 的这些应用大致可以归为三大场景：增强的移动宽带（eMBB）、低时延高 可靠（URLLC）、海量物联网（mMTC）。数据流业务的特点是高速率，延迟可以 在 50 ～ 100 ms 之间；交互业务的时延在 5 ～ 10 ms 之间；现实增强和在线游戏 需要高清视频和几十毫秒的时延。预计到 2020 年，云存储将会汇集 30% 的数字 信息量。这意味着云与终端的无线互联网速率将达到光纤级别。低时延高可靠业务 包括对时延十分敏感的控制类物联网应用。海量物联网则包含众多应用，如低速采 集、高速采集、时延不敏感的控制类物联网等。
宽带移动有多种部署场景，主要有：室内热点（Indoor Hotspot）、密集城 区环境（Dense Urban）、农村（Rural）和城区宏站（Urban Macro）。室内 热点部署主要关心的是，建筑物内高密度分布的用户的高速率体验、追求高的 系统吞吐、一致性的用户体验、每个节点的覆盖范围较小。密集城区部署可以 是同构网或者异构网，对象是城市中心和十分密集的街区。其特点是高的业务 负载、较好的室外和室内外的覆盖。这几种部署场景的特点可以列成如表 1-2 所示的表格。
1.2.2 关键性能指标和评估方法
5G 系统的关键性能指标（KPIs） [4] 包括峰值速率、峰值频谱效率、带宽、控 制面时延、用户面时延、非频发小包的时延、移动中断时间、系统间的移动性、可 靠性、覆盖、电池寿命、终端能效、每个扇区 / 节点的频谱效率、单位面积的业务 容量、用户体验速率、连接密度等。编码作为物理层的基本技术，将对 5G 系统的 各项性能指标起着直接和间接作用。
- 峰值速率是当所有的无线资源分给一个链接，信道条件足以保证误码率 为 0 的条件下，除去同步信号、参考信号、频域保护带、时间保护间隔等开销， 理论上能达到的最高速率。下行的峰值速率指标是 20 Gbit/s，上行的峰值速率 指标是 10 Gbit/s。高的峰值速率要求解码器能在短时间内完成大数据块的译码 过程，这也意味着信道编码的译码算法复杂度不能过高，尤其在大码长、高码率的情形下。
- 峰值频谱效率是峰值速率条件下单位时频资源的频谱效率。在高频段，带 宽可以较宽，但频谱效率较低；而在低频段，带宽可能较窄，但频谱效率较高。 因此，峰值速率并不能直接将峰值频谱效率和带宽相乘而得出。峰值谱效下行 的指标是 30 bit/（s·Hz），上行是 15 bit/（s·Hz）。高的峰值频谱效率要求信道编 码能够支持接近于 1 的码率和高的调制等级。
- 控制面的时延是指从空闲态到连接态传输连续数据这一过程所需的时 间，指标是 10 ms。用户面时延是假设没有非连续接收（DRX）的限制下，协议 层 2/3 的数据包（SDU）从发送侧到接收侧正确传输所需时间。对于低时延高可靠 场景，用户面时延的指标是上行 0.5 ms，下行 0.5 ms。对于无线宽带场景，用户面 时延的指标是上行 4 ms，下行 4 ms。有效的信道译码算法是降低用户面时延的一 项重要手段。
- 可靠性定量是指一个协议层2/3的数据包（SDU）在1 ms的时间内传输的正确率。 信道条件一般是小区边缘。指标是1−10−5（5个9） 。可靠性的保证很大程度取决于信道 译码后的残余错误概率。高可靠性系统要求信道编码有较低的错误平层和较高的重传 冗余信息。
- 电池寿命指在没有充电的情形下能维持的时间。对于海量物联网，电池寿 命需要考虑极端覆盖条件、每天上行传输的比特数、下行传输的比特数和电池 的容量。低复杂度的信道编解码技术可以降低电池功耗，延长电池寿命。
- 对于无线宽带场景，在 Full Buffer 的业务条件下，每个扇区 / 节点的频谱 效率要求是 4G 系统的 3 倍左右，边缘频谱效率要求是 4G 系统的 3 倍。采用合 适的调制编码方式，可以进一步提高系统的频谱效率。
- 连接数密度的定义是在单位面积中，例如，每平方公里范围内，能保证 一定 QoS 条件下的总的终端机器设备数量。QoS 需要考虑业务的到达频度、所 需传输时间以及误码率等。在城市部署场景，连接数密度的指标是每平方公里 100 万个终端机器设备。高的连接密度意味着每个终端的低成本运行，即编码 和解码要有低的复杂度。
用户体验速率、单位面积的业务容量、每个节点的频谱效率和边缘频谱效 率等性能指标一般需要系统仿真。这将在室内热点、密集城区、农村和城区宏 站部署场景中进行评估。连接数密度同样需要系统仿真，在城区宏站和农村部 署场景中进行评估。另外，电池寿命也可用系统仿真进行评估。
可以通过分析的方法进行评估的性能指标包括：用户面时延和控制面时延、 非频发小包的时延、峰值速率和峰值频谱效率、电池寿命等 。
需要由链路级（和系统级）仿真来评估的指标有覆盖和可靠性。
1.2.3 调制编码的性能仿真参数
调制编码的性能评估一般采用单用户的链路级仿真，结果的呈现以误块率 （BLER，Block Error Rate）与信噪比（SNR，Signal-to-Noise Ratio）的曲线为主。 eMBB 和 mMTC/URLLC 的仿真参数有些不同，如表 1-3 所示。在研究的第一阶 段采用较为简单的 AWGN 信道，以便校准仿真结果。第二阶段采用相对实际的快 速衰落信道，来考察信道编码的鲁棒性。这里的侧重点是信道编码，因此调制采 用的是经典的 QPSK，16QAM 和 64QAM，分别对应较低、中等和较高的信噪比 工作点。码块长度方面，eMBB 场景的跨度较大，起点相对高，如 100 bit，反映 eMBB 业务多样性和支持高速率的特点；mMTC/URLLC 的跨度较窄，起点较低， 如最低 20 bit，反映这两类应用支持较低速率和小业务包的特点。码率的范围对比 与码块长度的对比类似。对于 URLLC 场景，BLER 的工作点要低到 10−5（甚至更 低），以便观察错误平层。
