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浅析辩证法在移动通信领域的体现及应用

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【摘要】文章着力总结了移动通信领域内存在的各种各样的矛盾现象及其所产生的利弊,指出了处理矛盾的方法及矛盾的存在对于推动移动通信行业不断前进的作用。

【关键词】移动通信 辩证法 矛盾 CDMA 容量

辩证法在大千世界可以说无处不在,通信领域也毫无例外地充满了辩证法的影子。本文将通信领域内的各种具有辩证关系的概念加以总结,并指出了辩证思维在研究通信问题中的实际应用。

1 移动通信领域的多对矛盾

任何一个通信系统都是由信源、信道和信宿三部分构成,不管是单就三个组成部分来分析,还是作为一个整体的系统来看,我们都能轻而易举地罗列出若干既对立又统一的辩证实例。下面以CDMA为例主要从整个系统的角度列举诸对矛盾。

1.1 容量VS覆盖

在网络组建初期,处理容量与覆盖这对矛盾是一项必须的工作。运营商考虑到投资的回报,必然会将关注点首先放在用户密度高的区域;所以对于人口密集的城市,运营商不仅会提供足够的覆盖,而且会提供足够的容量。但对于广大的农村地区以及人口密度相对较低的山区来说,覆盖就不是这样了。有些地方可能信号根本就覆盖不到,有些地方即便是信号能覆盖到,运营商也不会提供过多的容量;因为在这些地区用户量本来就有限,对运营商来说,过多的投入会导致效益的降低。

1.2 CDMA的呼吸效应

CDMA系统中的小区覆盖面积不是固定不变的。当一个小区内的用户数量因为时间关系(比方说下班后的工作场所,或上班时的居民小区)减少时,由于总干扰水平降低,基站将允许离它更远的用户接入,这意味着小区覆盖面积增加。反之,当一个小区内的用户数增加时,由于总干扰水平上升,基站将不得不限制原先位于小区边缘的用户接入,这意味着小区覆盖面积减小。这一现象称为CDMA的呼吸效应。呼吸效应体现了容量VS覆盖这对矛盾在CDMA制式下的一种自动平衡。

1.3 容量VS性能

CDMA的容量我们称为软容量。从容量公式K≤fNGa/v(Eb/No)可以很容易看出K(用户数)和Eb/No(权且视为门限)成反比关系,只要降低门限要求,容量就可以适当增加,即以话音质量换取系统容量,这又是一对矛盾。(FDMA和TDMA系统都是硬容量,饱和后将不再允许下一个用户接入。)

1.4 信号VS干扰

我们知道在通信系统中,干扰和噪声是要努力消除的,接收机能不能把信号有效还原出来,主要看信噪比。若噪声降低10倍,要达到同样信噪比,信号功率可以降低10倍。在CDMA中,对一个特定接收机,除了需要解码的信号外,其它信号都被视为干扰,而且是一种伪随机干扰,所有用户序列都是不相关的。

在通信理论中,白噪声是一种随机过程,它的瞬时值是服从正态分布的,其功率谱在极宽范围内是均匀的。如果扩频后的信号具有白噪声性能自然是理想的,然而产生和复制白噪声却也是不现实的。实际工程中,采用逼近白噪声的伪随机序列作为扩频码序列。伪随机序列又称为伪随机码,它是具有类似于随机序列基本特性的确定序列,通常广泛应用二进制序列。可以看出,信号与干扰并没有本质区别,这在实际生活中也有类似的例子。比如汽车的鸣笛,在司机看来是发出信号,而在附近居民看来无疑是噪声干扰。

1.5 软切换的好处及代价

软切换是指当搜寻到一个新的有足够强度的导引信号时,移动台向其原始基站报告此事;然后基站向交换中心报告并记录下来,交换中心就此启动第二个小区基站以同时向此移动台发、收同样的信息。软切换能使移动台在小区间非常平滑地穿过,在移动台从一个小区走向邻近小区前就开始了。同样当第一个小区的信号比第二个弱得多,已不能正确解调和解码时,移动台脱离第一个小区。软切换明显地增加了重负荷多蜂窝系统的容量,或者轻负荷系统中每个小区的覆盖。(不管是增加容量还是加大覆盖,其实都是表面现象,实际上每小区用户数的变化还是由于Eb/No变化导致的。换个角度看,软切换实际上是空间分集的另一种形式。)

软切换的用户对周围2~3个基站都会“贡献”干扰能量,因CDMA系统的容量是干扰受限的,故而获得软切换必须付出降低容量的代价。

1.6 CDMA、SDMA大容量的代价

我们知道,CDMA凭借其频谱共享、噪声受限等优势,理论上讲能取得比传统FDMA和TDMA高出10倍甚至20倍的系统容量,但是其代价是编码复杂度的成倍增加。所幸,这些复杂度完全被与日俱增的数字信号处理(DSP)能力抵消――科技不断进步将会带来通讯系统容量的不断提升。

空分复用(SDMA)可以说早在马可尼时代就有过设想,可是条件的限制使得这一设想在当时只能是空想。随着DSP技术的进步和现代制造业的发展,现在将一个天线阵列集成到手机终端已经可以实现,在个人终端与接入点之间实现多天线高速率接入在很多场合已经不再是梦想。

SDMA用复杂和高成本的阵列天线可以获得最大的增益,最大限度降低干扰从而提高系统的容量。SDMA可以体现在若干个不同的方面:

蜂窝小区出现之前在不同城市共用相同频带,可以讲是频率资源空分复用的最原始的雏形。

蜂窝系统出现使频率资源在同一地区得到了重复应用,极大地提高了系统容量。

进一步,将一个小区分割成三个甚至更多的扇区使得空分复用的概念有了更深入的应用,也使系统容量成倍提升。

当智能天线应运而生时,传统的空分复用可以说做到了极致。在CDMA系统中使用智能天线(即结合SDMA)使得其它用户的干扰进一步降低,令CDMA系统的容量再次大幅度提高。

SDMA的真正施展其魅力还是出现在MIMO和OFDM相结合之后。在基于OFDM的MIMO下,系统容量将随着天线组的数目线性增加,这是一个非常鼓舞人心的结论。

当然,正如我们一直强调的,容量的提升并非没有代价。不过也正是由于需求与性能的矛盾使得通信领域的科研工作者一次次向极限发出挑战,一次又一次地挖掘系统本身的潜力从而将系统容量一次次突破原先的限制。

1.7 衰落的害处及用处

像干扰一样,衰落也是我们所不喜欢的,它会降低信号覆盖范围,因此要保证覆盖必须提高功率。但另一方面,衰落又给通信系统的发展带来了一个独一无二的机会。最早的无线通信系统容量极其有限,形式可能就如同无线广播电视,在一个城市的范围内所有用户共享有限的若干频谱。科学家依据信号能量随距离的衰减规律,构建起了蜂窝小区系统,使得有限频谱在一个小区利用后又可以在不相邻的另一小区重复使用,即衰落使频率的空间复用成为可能。

除了在蜂窝系统中的用处外,在MIMO系统中,衰落也表现出两面性。空间分集技术是通过在多条相互独立的衰落信道上发送多个拷贝信号来克服信道衰落,空间复用是利用衰落来增加吞吐量。对于给定的MIMO信道,可以同时获得分集增益和复用增益,但二者有一个平衡:高分集增益是以低空间复用增益为代价的,反之亦然。

2 对各种矛盾的合理有效利用及带来的启示

2.1 解决矛盾时要权衡利弊、平衡折中

一个信号系统的动态范围被定义成最大不失真电平和噪声电平的差。动态范围越大,信号恢复时越逼真,失真度越小。在时域量化时实际上最早确定了动态范围。由于

抽样率×量化阶=编码速率,

编码速率×用户数(容量)=系统容量(带宽),

所以在带宽已固定的情况下,动态范围越大,用户数就越小。动态范围和容量的矛盾是可靠性VS有效性的又一个例子。从另一个角度看,维持用户数不变,要想提高动态范围,必须得增加带宽,这体现了效果VS代价的关系。

可靠性与有效性这对矛盾之所以紧密联系不可分割,是由于它们本身就是一个事物(信息传递)的两个方面。若一味地追求可靠性而忽略有效性,那么为达到信息可靠传递这一目的,要么得极大地增加带宽,要么得将传递速率降得很低。这样虽然可能可靠地传递信息,但是系统付出的代价可能根本无法接受,或者传输的效率大打折扣,客户最终还是很难满意,反之亦然。

合理解决这对矛盾的唯一办法就是权衡利弊,进行折中。在话音通信时,可能并不需要100%的高保真,由于人耳本身的限制,我们只能听到有限频率内的声音,超声、次声都可以完全滤去,所以每线有限带宽即可。再就是通话双方本身都具有一定的根据上下文纠错能力,这也使得话音传递并不要求100%的高保真。相反,在军事或航空、航天领域,就要不惜代价保证高可靠性了,因为哪怕是百万分之一的失误都会造成无法估量的损失。再如,对于发烧友来讲,他们追求的主要目标就是高保真,这时,宽带器件的代价也就不以为意了。

2.2 技术的不断创新和进步使得解决矛盾的手段越来越丰富、高效

纵观移动通信的发展历程,我们经历了从模拟到数字、从分立电路到集成电路、从简单天线到复杂的天线阵列的变化,现在正经历着从过去独立的通信方式向着全业务融合的通信方式的过渡。所有这些变化全部都依赖于技术的不断创新和进步。从分立电路转变到集成电路使得设备所占空间大大减少也使系统功耗大大降低,从而使得移动电话从过去的大砖头时代变到了掌心时代同时也大大增加了待机时长;天线的阵列化使得分扇区和提供专用覆盖以降低干扰增加容量成为可能;MIMO技术使得系统容量能随天线对数线性增加:这些都说明不断创新的技术令人们有越来越多的方法来解决现有的矛盾。

2.3 新的要求层出不穷,从而为技术甚至理论的创新提出了新的命题

需求与满足这对矛盾如一对孪生兄弟。现有需求得到满足的同时,一定会有新的需求出现,通讯需求与这一需求得到满足这对矛盾是通信行业不断向前发展的动力。

3G通信已经在世界范围内铺开,这必然会衍生出许许多多的新的需求,这些新的需求又会反过来带动创新的发展。如果把需求的不断出现看作是量变,那么由需求刺激的技术进步或理论创新就是质变,这正是唯物辩证法的量变质变规律。事实上,在3G时代到来的同时,我们已经看到了4G的一些雏形,完全可以预言,现在所规划的4G时代绝不是通信业界的终极目标。正如唯物辩证法所讲的,世界是永恒发展的过程,对于通信行业,发展更是永恒的主题,变革将永不停步,而且步伐会越来越快。

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