5G移动通信技术下的物联网时代探究

2019-07-12

探索科学(学术版) 2019年11期

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在5G网络不断发展的强大推动下,人工智能和计算机等技术的应用变得至关重要,有助于提高现实社会和互联网之间的联系性,更加便利于人们的生产生活。基于此,在科学技术的帮助下,有力支撑和保证了物联网时代的出现,物联网的发展速度处于不断增长的发展趋势,显著增强数据传输效率,并将更低的时延优势发挥出来,保证5G优势的充分展现。因此,5G移动通信技术与物联网时代的融合发展是至关重要的,这已经成为了新形势下的一大发展趋势。

一、5G移动通信技术在物联网时代中的应用

(一)网络切片

在5G时代下,移动网络可以对业务种类和终端种类予以支持,这是4G时代所不可比拟的,而且不同业务对网络技术指标的要求也具有一定的差异性,所以传统“一刀切”形式,无法与5G时代行业对网络的需求相符合。

对于网络切片而言,可以对单一物理网络予以合理划分,具体成为多个虚拟网络,加强网络资源的切片处理,使典型的业务场景分成小切片,保证高度的独立性,在切片内针对业务需求,加强网络架构设计,灵活性配置相关性能指标,如时延、带宽等,而且切片之间的相互影响程度比较小,可以与不同业务需求相一致,彰显出个性化优势。多个网络切片共用网络基础设施[1],保证网络资源利用效率的稳步提升。网络切片作为系统化工程之一,具有显著的复杂性,要经过接入网络、核心网络以及服务网络等,网络切片主要基于不同技术群组合而成,如云计算、NFV、分布式云架构等,并非是独立性的技术。

(二)5G新空口技术

在5G时代不断应用过程中,不同应用明确提出了对空口技术的要求,其复杂性更为显著。在构建5GNR方面,主要借助4G来进行,加强现有先进技术的创新,注重资源复用效率的提升,尤其在频域和时域等。对基于OFDM优化的多址技术进行分析,OFDM在4G时代下具有较高的应用价值,借助串并转变,实现高速率数据在相互正交的子载波上的调制,其频谱效率较高,而且数据复杂程度较为低下。在5G时代的影响下,无人驾驶等低时延业务,对时域符号周期予以控制,并对传输时间间隔予以分析,在子载波带宽上保证较宽的频域,而在连接的应用场景中,单个传感器数据量并不高,在频域上,要加强子载波带宽的配置,满足较窄的配置要求,时域上符号周期和传输时间间隔可以进行适当延长。4G的OFDM频域子载带宽和时域符号周期长度的固定性显著,所以在5G时代下要不断进行创新和改进,针对不同类型的业务,加强不同的子载波带宽、符号周期长度的提供,保证高度的智能性,从而使不同业务对5G移动通信系统时域资源需求相符合。

(三)SDN/NFV技术

SDN可以对网络基础设施架构予以优化,而且SDN实现了控制平面和数据平面的解耦,网络设备的构成,在控制设备和转发设备中得到了充分体现,其独立性较高,实现了转发设备的功能的简化,对遵循标准的Openflow协议予以控制和转发[2],有效分离控制层和转发层。在接口上加强应用软件的开发,给予灵活的可编程性一定的保障,实现灵活性在移动网络组成中的融合。

NFV,要求对增值功能的灵活性予以展现,并满足低成本要求,虚拟化技术,在软硬件解耦和功能抽象的应用下,将设备成本保持在合理范围内。对业务需求进行分析,使自动部署和灵活扩展得到保证。通用硬件承载着较多的网络功能,紧密结合云计算虚拟化技术,推动虚拟网络可编程性的落实,将网络升级步骤予以最大程度地优化,将购买新硬件的成本降至最低。

SDN和NFV之间的关系是紧密联系、密不可分的,其互补性较为显著,有助于将5G网络弹性的有效性提升上来,SDN具有较高的集中式管理功能,NFV的业务功能虚拟化较为显著,可以对分布式IOT系统予以协调化管控,不断提高各种数据流和业务流的管理水平。

二、5G移动通信技术下的物联网时代的融合发展

5G网络的架构和技术特点,与物联网所需的基本特征具有高度的一致性,这在高带宽和低时延方面得到了广泛展示,并且有助于能耗的降低,充分发挥出低成本的优势。借助5G时代,物联网在诸多领域中扮演的角色将会越来越突出,如智慧城市、交通以及自动化等。

(一)人工智能

在物联网未来发展过程中,自动化的触觉感知网络至关重要,在5G网络连接的帮助下,借助高速和低延迟等优势,确保实时性人机对话的顺利实现,并不断提高机器和机器之间的交互水平,人和机器在与环境的交互方面,主要借助触摸和视觉反馈来进行,其中,触觉感知网络,有助于定制化产品的制造,对生产人员予以一定的协助,保证配置各种连接工具的安全性[3],比如触摸感应连接手套,有助于避免受伤风险的发生。

(二)车联网和无人驾驶

现阶段,诸多车联网仅仅在导航阶段得到了展示,由于数据传输速率的缺失,对信息实时传递和更新产生了很大的影响。在5G时代出现以后,可以有效解决上述出现的问题,将车联网对驾驶员的促进作用发挥出来。众所周知,5G网络的速率非常高,可以实时化控制车辆,顺应自动驾驶的发展趋势。通过对相关技术的应用,集中整合路况信息和车辆周围情况等,确保智能交通网的构建,保证车辆驾驶员可以对车辆周边情况予以充分掌握,并对道路是否拥堵情况予以明确化,确保自身车速或路线选择的合理性,从而使无人驾驶目标得以顺利实现。