5G C-RAN部署场景和方式分析

5G C-RAN部署场景和方式分析

 

-  摘自2017/9/5中国移动研究院颁布的《5G C-RAN 无线云网络总体技术报告 v1.0》

 

 

2017年9月5号，第二届C-RAN无线云网络技术研讨会在中国移动研究院举行，同期发布了由中国移动牵头14家单位参与编写的《5G C-RAN 无线云网络总体技术报告 v1.0》。

 

 

该报告本文与2016年发布的《迈向5G C-RAN:需求、架构与挑战》一脉相承，总结了一年多来C-RAN方面的研究成果，也表明了中国移动对C-RAN的信心和努力成果。

 

报告全文138页，共分为四大部分：

 

[1]     第一部分主要针对C-RAN应用场景从几个方面进行了细节分解，并给出了应用建议。

[2]     第二部分重点阐述了无线接入网的网络功能(NF)切分原则，并为支持切片和灵活部署功能，对无线网网络功能做了概要性设计。

[3]     第三部分是对底层平台技术的集中梳理。阐述无线云RAN-NFVI的技术特征和方案建议。

[4]     第四部分是无线网引入 RAN -NFVI基础设施平台后，对编排和管理(MANO)的需求及对应方案。

 

报告中第二章对C-RAN部署方式相关内容进行了全面分析，从业务特点、性能需求、部署场景等方面进行了详尽描述和举例说明，特此摘录，供大家学习参考(注：本文从pdf转录而来，由于无法直接拷贝，部分文字内容较多，以图片方式替代，还请大家阅读原文为好)。

 

 (注：前两章不到报告的1/5，可见报告的内容和分量。关于报告全文，中国移动研究院公众号提供了下载方式，本文最后参考部分有说明，还需读者自行搜索下载)。

 

原文目录

1.    引言

1.1      背景 (摘录)

1.2      总体技术目标 (摘录)

1.3      技术挑战简述（摘录)

2.    无线网云应用场景 (摘录)

2.1      面向客户需求的无线云化网络应用场景

2.1.1       业务驱动的场景

2.1.1.1    增强移动宽带的业务需求

2.1.1.2    垂直行业和机器通信需求

2.1.1.3    低时延高可靠需求

2.1.1.4    基于业务需求的C-RAN总结

2.1.2       应用组网场景

2.1.2.1    高速移动覆盖场景

2.1.2.1.1    高速铁路覆盖场景

2.1.2.1.1.1    高速铁路场景需求

2.1.2.1.1.2   3GPP 典型部署方式

2.1.2.1.2    高速公路覆盖场景

2.1.2.1.2.1    高速公路场景需求

2.1.2.1.2.2   3GPP 典型部署方式

2.1.2.1.3    高速场景下C-RAN的应用

2.1.2.2    超密集网络覆盖场景

2.1.2.2.1    超密集网络场景需求

2.1.2.2.2   3GPP 典型部署方式

2.1.2.2.3    超密集网络覆盖场景下C-RAN 的运用

2.1.2.3    异频和异构部署

2.1.2.3.1    异频和异构场景需求

2.1.2.3.2   3GPP 典型部署方式

2.1.2.3.3   CU 共享和分开使用的优势和对比分析

2.1.3       应用和服务优化场景

2.1.3.1    网络边缘计算

2.2      C-RAN网络规划运维场景

2.2.1       面向网络规划应用场景

2.2.1.1    频谱资源调整

2.2.1.2    处理资源调整

2.2.2       面向网络运维应用场景

2.2.2.1    CU 故障自动恢复

2.2.2.2    CU 节能

2.2.2.3    DU负载均衡及故障救援

2.3      面向应用场景的无线云网络总体需求

 

 

引言

 

1.1    背景 (摘录)

 

2009年，中国移动首次提出C-RAN概念，每隔几年发布一版C-RAN白皮书，并着力推进C-RAN集中化部署和协作化技术在现网中的应用，并研究无线云网络，为最终实现无线通信网的"open&soft_目标而奋斗。

 

LTE前传的压力通过2014年引入的无源波分设备WDM和CPRI压缩技术得到了缓解。2015到2016年开始进行C-RAN规模部署和验证工作，证明了C-RAN在综合厂内根本、无线协作化抗干扰、降低能耗等方面优势明显，且降低了机房配电、空间和可靠性等方面的要求。2015年的4期TD-LTE建设指导意见中，C-RAN已经成为优选建设方式，如今已在全网得到了全面应用。

 

引入网络功能虚拟化(NFV)框架后，带来了无线资源灵活编排的优势，5G中基于集中/分布单元(CU/DU)的两级架构也已经被业界所认可。CU/DU架构与无线云化相结合，构成了5G C-RAN的两个基本要素。

 

1.2  总体技术目标 (摘录)

 

C-RAN 产业推进研究工作，首先需要考虑的就是CU 设备涉及软件功能、虚拟化技术和硬件三个维度。

 

目前确定了四个技术目标：

[1]  梳理 C-RAN 无线云化各组件基本功能切分和可编排力应用场景。

[2]  无线接入网络功能方案确定和软硬件解耦的通用设备硬件定义。

[3]  明确 RAN -VNF 对 NFVI 硬件层和虚拟化层的能力需求，制定针对虚拟化平台的测试方法与衡量标准。

[4]  应对 RAN 新增需求的 MANO 功能拓展与定义，并实现相关接口的标准化。

 

1.3  技术挑战简述 （摘录)

 

未来无线接入网的络功能技术挑战在于既满足基本功能/性能，又要满足多维度的灵活性需求。

RAN-NFVI需要增强网络性能，实时、高精度钟和不同虚拟化技术兼容等。

还需进一步实现硬件层、虚拟化和网络功能软三解耦，得到针对共享统一的虚拟资源共享池。

面向 5G CU 的更高吞吐量需求，通用平台数据分发效率和性能功耗比还有待于进一步提升。

由于现网机房的空间和功耗的约束限制，也还需进一步定义通用设备的硬件形态和规格。

还需研究在RAN NFV化过程中涉及的SDN编排需求和网络管理扩展。

 

2.    无线网云应用场景 (摘录)

 

2.1   面向客户需求的无线云化网络应用场景

 

2.1.1   业务驱动的场景

 

  未来三大类业务，即eMBB、URLLC、mMTC对网络架构的需求差异主要体现在时延、前传和回传的传输能力、业务数据处理的容量等方面。

 

2.1.1.1    增强移动宽带的业务需求

 

对于eMBB，无线方面主要考虑覆盖和容量，数据量高达数百Gbps，时延低至ms量级。

 

采用传统的网络架构，一方面时延要求和底层 I/Q数据传输对前的压力，不利于数据的集中处理；另一方面不利于网络虚拟化，无法有效对基站进行软硬件解耦，无法适应不同无线接入技术的信号处理。

 

因此作为一种通用的网络结构，无线云需要考虑 CU 和 DU 的分离的分离。一般来说， CU 处理非实时的信息，而DU 侧重于处理时延敏感的底层信息。

 

由于 CU 主要处理非实时的信息流和协议栈， CU 可以承载更多小区的管理和控制，同时由于 CU 和 DU 的分离，可以允许不同接入技术单元 DU 连入同一个连入同一个CU , 提高网络部署的灵活性。

 

根据实际网络的部署，下面列举C-RANRAN 网络对于支持eMBB业务的典型用例。

 

1) Case 1: 基于多连接的部署用网络容量和覆盖提升

 

为了有利于支持eMBB 业务的覆盖和容量需求，双连接或者多是一种有效的网络部署和技术实现手段。

 

 

 

 

2) Case 2: 基于基站协同管理的服务与小区间干扰协调和高密度业务的需求

 

当业务的容量需求变高，在密集部署情况下，基于理想前传条件，多个DU 可以聚合部署，形成基带池，优化站资源的利用率，并且可以多个小区协作传输和处理，以提高网络的覆盖和容量。

 

 

 

 

3) Case 3: 基于时延差异性的部署优化

 

对于语音业务，带宽和时延要求不高，实时功能 DU 可以部署在站点侧，非实时功能可以部署在中心机房。而对于大带宽低时延业务如视频或者虚拟现实，一般需要高速传输网络或者光纤直接连RRU 和中心机房，并在中心机房部署缓存服务器，以降低时延并提升用户体验。

 

 

 

2.1.1.2    垂直行业和机器通信需求

 

机器通信的特点：数据量少而且稀疏，数量多，覆盖距离可大小实时性要求不高。

 

在和 CloudCloud RAN 的结合中，可以考虑一个具体的use case :

 

物联网的集中化管控：可以让多个DU 或者 RRU RRU连接到一个CU ，由 CU 进行区域物联网的集中管控。由于业务实时性要求不高，可以将CU 和核心网进行共平台部署，减少无线网和核心的信令交互，减少机房的数量。

 

 

2.1.1.3    低时延高可靠需求

 

对于此类业务，可靠性和实时的主要技术需求容量并不高，因而面向这一业务， C-RAN 系统需要考虑时延的敏感性和传输可靠，对于效率没有严格求。

 

因此，针对这种业务需要考虑的前传理想输以保证时延，同时可采用多个小区信号的联合发送和接收以保证信号可靠性。

 

 

 

2.1.1.4    基于业务需求的C-RAN总结

 

在前面几节针对不同业务做了单独的分析，实际应用中需要考虑对混合业务的支持，需要考虑网络切片的应用。

 

典型方式有两种：

无线业务资源的静态或半静态共享

无线资源的动态共享

 

 

2.1.2   应用组网场景

 

2.1.2.1   高速移动覆盖场景

 

2.1.2.1.1   高速铁路覆盖场景

 

 2.1.2.1.1.1   高速铁路场景需求

 

针对高速铁路场景， 3GPP GPP在 TR 22 .891 的 5.10 章节中给出了性能要求，其建议的高速铁路场景下的性能目标为：

–       用户体验速率： 100 Mbps

–       用户移动速度： 500 km /h

–       高速移动场景下的用户密度：500用户同时在线

 

2.1.2.1.1.2   3GPP 典型部署方式

 

针对高速铁路场景，3GPP GPP在 5G接入网需求研究报告TR 38.913 的6.1.5章节中给出了两种待评估的网络部署方式。

–       方式 1：在铁路沿线部署宏小区，并直接向车内用户提供服务。

–       方式 2：在铁路沿线部署宏小区，宏小区与车顶的relay节点通信，而relay节点向车内用户提供服务。

 

2.1.2.1.2   高速公路覆盖场景

 

2.1.2.1.2.1   高速公路场景需求

 

 

2.1.2.1.2.2   3GPP 典型部署方式

 

 

2.1.2.1.3    高速场景下C-RAN的应用

 

 

 

 

 

 

 

 

 

在图2.1.2-11 中，车辆与交通安全服务器间的信息交互属于URLLC 类型，对业务时延和可靠性均有较高要求，而车辆中乘客使用的则普遍是普通的eMBB 类型业务。为了在同一个区域内（e.g.一个DU 内）同时提供两种不同类型的业务，C-RAN 的网络部署需要具备更高的灵活性。注：图中Local GW 的部署为示意图，在实际中也可能部署在靠近CU 侧。

 

 

2.1.2.2    超密集网络覆盖场景

 

2.1.2.2.1超密集网络场景需求

 

   在用户集中的室内热点区域，数据流量需求将呈现出爆发式的增长。针对该场景，3GPP在5G TR 22.891 的5.5 章节中，给出了超密集网络下的性能要求，其建议的性能目标为：

 

–       用户体验速率：可达Gbps

–       用户峰值速率：数十Gbps（e.g. 20Gbps）

–       区域总体吞吐量：可达Tbps/km2

–       极低的传输时延

 

2.1.2.2.2 3GPP 典型部署方式

 

针对超密集网络部署的情况，3GPP 在5G 接入网需求研究报告 TR 38.913 的6.1.1 章节中给出了一种典型网络部署方式供评估。

 

2.1.2.2.3    超密集网络覆盖场景下C-RAN 的运用

 

为了满足室内用户密集区域超大数据流量的需求，一个主要解决途径是针对此类区域部署大量微蜂窝小区（small cell），以提升网络的网络容量和频谱效率以满足热点区域的需求。在超密集网络中，C-RAN 的主要运用方式为: 将CU 集中部署，而将DU 作为微蜂窝基站进行密集部署（如2.1.2-13 所示）。

 

 

 

相对于传统网络架构（i.e. 非C-RAN 架构），采用C-RAN 架构除了可以降低无线接入网部署成本和能耗外，在干扰协调及移动性方面也有明显的优势。

 

2.1.2.3    异频和异构部署

 

2.1.2.3.1异频和异构场景需求

 

   在密集城区等人群聚集且业务负载较大的区域，对网络覆盖连续性及网络容量都有较高要求。在LTE 中，为了应对此类场景，提出了宏蜂窝小区与微蜂窝小区混合组网的异频异构组网方式，如图2.1.2-14 所示。

 

 

 在异构组网中，微蜂窝节点覆盖范围小主要用于分流；而宏蜂窝小区覆盖范数据流量；而宏蜂窝小区覆盖范围较大，主要用于提供覆盖的连续性。宏蜂窝与微协同部署可以在保证网络连续覆盖的基础上，实现系统容量、频谱效率的大幅度提升。

 

2.1.2.3.2 3GPP 典型部署方式

 

3GPP 在5G接入网需求研究报告TR 38 .913 的 6.1.2章节中针对密集城区场景给出了以异构组网为基础的待评估部署方式。

 

2.1.2.3.3CU 共享和分开使用的优势和对比分析

 

在宏蜂窝小区、微蜂窝小区并存的异构网络部署中，C-RAN 的运用有以下两种方式。方式1 如图2.1.2-15 所示，其中宏蜂窝与微蜂窝分别归属于不同的CU，两个CU 间以Ideal 或Non-ideal backhaul 相连。

 

 

在图2.1.2-15 所示的网络部署方式下，将CU 集中部署可以有效降低部署成本及能耗。

   通过在微蜂窝网络中使用CU/DU 分离的部署方式， CU 对微蜂窝小区的集中控制可以提供更好的小区间的干扰协调及移动性性能，避免了UE 移动所导致的微蜂窝基站CU 频繁改变，从而减少移动性相关信令及对核心网的影响。（具体干扰协调及移动性优化方式与CU/DU 切分方案有关）。

 

 

 

   方式2 如图2.1.2-16 所示，在方式2 中依然采用CU/DU 分离的部署方式，但与方式一不同，方式二中宏蜂窝小区与微蜂窝小区共享CU。

 

与方式1类似，在图2.1.2-16 所示的网络部署方式下， CU集中部署，可以有效降低集中部署成本及能耗。同时，宏、微小区进行CU 共享实现宏、微小区的集中控制，可以提供更好的小区间的干扰协调及移动性能。此外，相对于方式1，由于宏、微小区共享 CU，可实现宏微小区间的灵活处理，方式 2在某些 CU /DU 拆分方式下可以提供更加灵活的资源调度，以及更加平滑的移动性过程。

 

2.1.3       应用和服务优化场景

 

2.1.3.1    网络边缘计算

 

   边缘计算（edge computing, EC）通过将云服务环境，计算和存储功能部署到网络边缘，可实现应用与无线网络更紧密的结合引入 EC 的 CRAN 系统应具备低时延、高带宽，位置感知及网络信息开放等特点。

 

EC 的部署方法与C-RAN部署紧密相关，考虑到低时延是EC 最主要的特点，为实现该性， EC 的主要部署方式如表 2.1.3-6所示。

 

 

2.2  C-RAN网络规划运维场景

 

2.2.1  面向网络规划应用场景

 

2.2.1.1  频谱资源调整

 

随着 LTE LTE的进一步部署以及5G研究进度的推进，未来可能需要对现有频谱规划重新调整。通过频谱的重新调整，可实现与业务需求匹配，进而达到运营商频谱高效利用的目的。基于NFV/SDN 的C-RAN 无线云网络应根据业务负载检测情况，通过预置策略自动化地完成适合不同区域的频谱资源（含频点及小区标识类资源）规划及调整。

 

2.2.1.2    处理资源调整

 

对于无线接入网络，处理资源的调整包括虚拟和物理资源两类。基于NFV /SDN的C-RAN 无线云网络应根据业务负载检测情况，通过预置策略自动化地完成适合不同制式的处理资源规划及调整。

 

2.2.2       面向网络运维应用场景

 

2.2.2.1    CU 故障自动恢复

 

即当CU处理设备故障或者CU /DU间网络故障时，需要有信息上报，以及对应自动恢复功能使得业务中断时间尽量短。

 

2.2.2.2    CU节能

 

在CU部署时和CU运行中，需要有负载监测，当CU负载低时自动缩减CU占用的处理资源，使得 CU占用尽量少的物理服务器，其它空闲服可关闭节电。

 

2.2.2.3    DU负载均衡及故障救援

 

当 CU监测到某些DU负载过重且临近具有与其存在重叠覆盖的DU时，可通过调整接入优先级等无线资源管理手段来开展负载均衡。此外，当CU监测到某些DU发生故障无法开展业务且一时难以恢复时，还可以通过提升临近 DU所属 RRU的发射功率、波束成型等手段来开展紧急救援。

 

2.3  面向应用场景的无线云网络总体需求

 

C-RAN需求和能力优化主要来源于以下几个方面：

 

业务的多样性

应用部署的多样性

网络资源管理和运维的便捷性

 

根据以上分析，不同的需求要求 C-RAN 的架构和技术必须满足通用性、灵活性和开放性。