无人机高清视频传输场景的5G网络优化研究

2019-11-07 11:55:17 移动通信 2019年9期

陈锋 许绍松 陈海 董帝烺

【摘  要】无人机高清视频传输作为当前5G网络的热门应用,由于场景的特殊性,对覆盖、速率、时延有着自身特殊需求。从5G网络对专项场景的优化困难入手,结合优化实例,对人机高清视频传输场景下5G网络的覆盖、速率、时延方面给出优化建议。

【关键词】无人机;5G网络优化;MEC;massive MIMO

doi:10.3969/j.issn.1006-1010.2019.09.007        中图分类号:TN929.5

文献标志码:A        文章编号:1006-1010(2019)09-0034-08

引用格式:陈锋,许绍松,陈海,等. 无人机高清视频传输场景的5G网络优化研究[J]. 移动通信, 2019,43(9): 34-41.

Research on 5G Network Optimization of UAV HD Video Transmission Scene

[Abstract] As a popular application of 5G network, UAV high-definition video transmission has its own special requirements for coverage, speed and delay due to the particularity of the scene. Starting with the difficulty of 5G network optimization for special scenarios, this paper gives some optimization suggestions on coverage, speed and delay of 5G network in HD video transmission scenarios.

[Key words]UAV; 5G network optimization; MEC; massive MIMO

1   引言

5G网络[1]带来了高速率大宽带、低延时高可靠、低功耗大连接的网络环境,可以预见,5G应用将使网络体验更加优化,产业发展提速增效。作为第一个以用例为推动力的移动通信技术,随着5G SA标准的冻结,5G应用即将呈现井喷之势。5G将深刻地影响到娱乐、制造、汽车、能源、医疗、交通、教育、养老等各个行业。目前,不少企业已经推出5G应用的雏形,构建5G应用生态。

无人机高清视频传输做为当前5G网络的热门应用,是5G高速率特色的直观体现。为推动5G网络发展,更好服务于5G用户提升运营商品牌形象,针对无人机高清视频传输应用的优化研究有了迫切需求。

2   无人机高清视频传输场景的5G网络优

化难点

在移动通信的网络覆盖中,空域覆盖一直以来是一个少见的场景。由于无人机飞行空域高度高、业务上行速率要求稳定、时效性要求高等方面的因素,使得无人机高清视频传输场景在5G网络覆盖中存在一些挑战。

2.1  飞行空域高对信号覆盖需求更立体

无人机种类繁多,当前主流民用的是超近程、低空或超低空无人机,活动半径在15 km以内,飞行高度在1 000 m以下。通常无人机高清视频传输场景应用飞行高度为10 m~120 m,个别特殊应用飞行高度为120 m~300 m,飞行空域呈立方体式,这要求无线信号覆盖即需水平宽度也需垂直高度,大大加深了无线信号覆盖难度。图1为无人机飞行示意图:

2.2  上下行速率要求高、业务量需求稳定

随着技术发展,视频业务清晰度更新换代,当前高清视频已由4K向8K迈进,视频带宽要求也与日俱增。无人机高清视频传输即使使用入门级4K技术,也需求至少30 Mbit/s的上行速率需求,而且随着设备的发展、8K视频的普及带宽需求,上行速率需求将向百兆级单位跨进。

同时无人机高清视频传输场景業务存在直播需求,这对5G网络速率的需求提出了极大的挑战。

2.3  视频传输时效要求高

无人机高清视频传输场景为直播类业务,对视频的时效性有一定需求。如图2所示,我们提到直播流程通常为:直播内容采集→处理→编码→封包→推流→传输→转码→分发→解码→播放,每个阶段对直播的延时都会有一定的影响。无人机高清视频传输场景业务一般对画面延迟要求在3 s以内,除去传输、各环节设备性能外,对5G网络的优化也提出了较大挑战。

3   无人机高清视频传输场景的5G网络优化

3.1  5G覆盖特性优化改善无人机空域覆盖

(1)Massive MIMO特性简述

Massive MIMO和波束赋形(BF, Beamforming)是5G的一项关键技术,5G将LTE时期的MIMO进行了扩展和延伸,LTE的MIMO最多8天线,到5G扩增为16/32/64/128天线,所示被称为“大规模”的MIMO。Massive MIMO和波束赋形二者相辅相成,缺一不可。我们甚至可以说大规模MIMO就是大量天线的波束,如果把Massive MIMO比作外在肉体,那波束赋形就是内在灵魂。

Massive MIMO负责在发送端和接收端将越来越多的天线聚合起来;波束赋形负责将每个信号引导到终端接收器的最佳路径上,提高信号强度,避免信号干扰,从而改善通信质量。增益展示如图3所示。

总体来说,Massive MIMO和波束赋形的优点:

1)更精确的3D波束赋形,提升终端接收信号强度[1];

2)同时同频服务更多用户(多用户空分),提高网络容量;

3)有效减少小区间的干扰;

4)更好地覆盖远端和近端的小区。

(2)Massive MIMO特性参数实测效果

目前现网设备通过幅度、相位算法调整可调整Massive MIMO波束的覆盖宽度,依据覆盖情况选定不同水平、垂直波瓣宽度的MIMO设置。当前版本基站Massive MIMO波束有1个默认场景与16种其他非标准设置,分别提供15°、25°、45°、65°、105°、110°的水平半功率波瓣宽度和6°、12°、25°的垂直半功率波瓣宽度设置,适用于不同的应用场景。

5G建网初期,根据实际建设需求出发,选择不同典型场景,挑选相应应用模式模拟测试验证,确认对比覆盖效果,为后期场景差异化覆盖积累相关数据。

1)场景一、小角度水平波瓣角设置信号能量更集中,有利于深度覆盖。

Massive MIMO水平波瓣角特性验证场景如图4所示:

表2为Massive MIMO特性测试结果(一)。

2)场景二、同垂直扫描范围场景下,大水平扫描范围场景设置在测试点有MIMO信号增益,有利于广域覆盖。

Massive MIMO水平波瓣角特性验证场景如图5所示。

表3为Massive MIMO特性测试结果(二):

3)场景三、对于高楼场景设置更宽的垂直波瓣角能有效提升楼宇高层覆盖。

Massive MIMO实际特性验证场景如图6所示:

综上所述,小角度水平波瓣角MASSIVE MIMO设置信号能量更集中,有利于深度覆盖,并且不同覆盖场景采用相应的Massive MIMO波束设置可以带来信号增益。广域覆盖建议用大水平扫描范围Massive MIMO波束设置,针对无人机场景建议采用垂直波束更宽的参数设置,改善无人机飞行空域网络质量。

(3)智慧农场无人机VR园区直播应用Massive MIMO特性应用实例

农业农村的现代化核心关键还要靠科技创新、科技进步。互联网、大数据、人工智能等前沿科技正积极再造农业生产流程。在6月18号第六届世界闽商大会期间,中国-以色列示范农场将使用无人机直播园区以及作物的高清影像。为实现高通量、低时延的信息传输,我方建设5G网络对无人机飞行空域进行立体覆盖。

智慧农场无人机飞行区域如图7所示。

无人机飞行空域为距基站300 m~550 m的矩形范围内,飞行高度为10 m~300 m。网络初期设置默认场景(水平波瓣105°、垂直波瓣6°)未能有效覆盖飞行空域,现场联调存在卡顿情况。经优化调整小区波束扫描范围至水平65°、垂直25°后,无人机飞行演示视频流畅无卡顿。Massive MIMO模式设置的覆盖差异示意图如图8所示:

3.2  5G帧结构与双连接优化改善无人机直播效果

(1)5G时隙配比优化

5G的帧结构与LTE类似,无线帧和子帧的长度固定,能够更好地保证LTE与5G共存,5G帧结构如图9所示[2]。相比较于LTE,5G的时隙于字符长度可以根据子载波之间的间隔进行灵活变化来定义。在LTE中子载波长度被定义为15 kHz,5G中子载波长度也为15 kHz,但是5G的子载波长度是灵活可被扩展的,比如在5G中子载波长度可以为15 kHz、30 kHz、45kHz、60 kHz、120 kHz,也可以是7.5 kHz、3.75kHz等,相当于子载波长度可以为15 kHz×2m,m∈(-2,-1,……,4,5)。具体如表5所示。

eMBB场景下,按照30 kHz子载波间隔,各厂家提出了不同的帧结构,系统可支持其中的一种或多种(静态配置)。目前设备可支持4_1_DDDSU、8_2_DDDDDDDSUU与7_3_DDDSUDDSUU三种配比方式(基站19B版本),随着需求与技术推进,后续将可能推出更高上行时隙比例的系统。

1)4_1_DDDSU

如图9所示,每2.5 ms里面包含3个全下行时隙、一个全上行时隙和一个特殊时隙。特殊时隙配比为10:2:2(可调整),pattern周期为2.5 ms,1个上行子帧,周期较短,有利于降低时延。

2)8_2_DDDDDDDSUU

如图10所示,每10 ms里面包含7个全下行时隙、三个全上行时隙和两个特殊时隙。特殊时隙配比为10:2:2(可调整)。pattern周期为5 ms,上下行转换周期长较利于下行吞吐量。

3)7_3_DDDSUDDSUU

如图11所示,2.5 ms双周期帧结构,每5 ms里面包含5个全下行时隙、三个全上行时隙和两个特殊时隙。Slot3和Slot7为特殊时隙,配比为10:2:2(可调整)。patter周期为2.5 ms,存在连续2个UL slot,可发送长PRACH格式,有利于提升上行覆盖能力。

针对无人机高清视频传输场景的上行高速率需求,调整时隙配比7:3或更高上行时隙比例将有效保障视频直播的流畅性。

(2)5G DC分流優化

DC双连接主要是为了使得用户拥有更高速率和利用宏站与微站之间以提高频谱利用率及负载均衡,通过微站与宏站现有的非理想回传(non-ideal backhaul)X2接口来实现载波聚合[3],使得具有双连接功能的终端能够同时连接两个基站,提高单用户的上下行吞吐率。

NSA Option 3x结构由主基站LTE eNB根据无线算法,决定承载建立为MCG Bearer、SCG Bearer或Split Bearer。分流由gNB根据无线算法动态控制,核心网侧不感知。Option结构如表6所示:

如图12所示,在控制面,Option 3x组网时UE只有一个基于MN的RRC状态(并不是LTE和NR各一个),同时只有一条到核心网的控制面连接。MN和SN都有自己的RRC实体,可以生成要发送给UE的RRC PDU。

在用户面,每一种承载(MCG bearer、SCG bearer、split bearer)的PDCP可以位于MN,也可以位于SN,网络可以为MCG承载配置E-UTRA PDCP或者NR的PDCP;SCG承载和Split承载只能使用NR PDCP。MN和SN通过X2接口连通,MCG bearer由MN发送数据给UE,SCG bearer由SN发送数据给UE;Split bearer指的是将LTE中UE与eNodeB之间的Radio Bearer“Split”。在Split bearer中,NR PDCP用于LTE和NR,且数据流的“Split”是由PDCP完成的。

现网当前采用主流配置,用户默认承载在NR侧(LTE锚点侧设置NSA DC默认承载模式为SCG_SPLIT_BEARER),gNB根据数据分流模式设置决定用户数据走向(当设置SCG bearer时数据单独走SN侧,设置Split bearer时数据同时在SN/MN侧传输)。

如图13、图14所示,实测对比(选择仓山城门海峡西展外侧灯杆进行上下行灌包拉测)数据业务分别向LTE分流(Split bearer模式)与不分流(SCG bearer模式)时对用户体验速率的影响(以RSRP值为-100 dBm作中远临界点)。LTE小区为10 M带宽,总功率为20 W(RS配置15.2),5G NR小区总功率为200 W(功率配置值34.9),效果如下:

1)RSRP值≥100 dBm时,DC分流场景下总平均速率为38 Mbit/s(其中LTE平均速率为12 Mbit/s,NR速率为 26 Mbit/s),增益46%;

2)RSRP<100 dBm时,DC分流场景下总平均速率为11 Mbit/s(其中LTE平均速率为0.7 Mbit/s,NR速率为 8 Mbit/s),增益9%。

下行增益:

1)RSRP值≥100 dBm时,DC分流场景下平均总速率为359 Mbit/s(其中LTE平均速率为44 Mbit/s,NR速率为315 Mbit/s),增益为14%;

2)RSRP<100 dBm时,DC分流场景下平均速率为215 Mbit/s(其中LTE平均速率为14 Mbit/s,NR速率为201 Mbit/s),增益为7%。

在NSA组网结构下,5G站点配置DC分流对用户体验有着较大提升作用,这将有效提升无人机高清视频传输场景的上行速率,助力场景应用发展。

(3)乌龙江无人机河道巡检空口速率优化应用实例

如图15所示,2019年5月福州乌龙江湿地公园河道上空开展无人机河道巡检,乌龙江面开阔宽达1.5 km,河道西侧是大学城,东侧是三环城区,均是用户密集区,江面信号杂乱,优化评估后建设两个5G站点覆盖巡检河段。

站点开通后,联调发现视频画面在空域边缘存在卡顿情况。因无人机巡河业务主要体现在视频实时回传上,对上行速率要求较高,在空域边缘区域覆盖较差上行速率不足。为提升空域边缘上行速率,更好服务于无人机巡河的视频观看感知,调整了时隙配比4:1至7:3,并开启DC分流后。调整后多次飞行,视频直播画面清晰流畅。

3.3  MEC部署优化无人机响应时延

(1)MEC概念

MEC(Multi-access Edge Computing,多接入边缘计算)是ETSI标准组织提出的概念,是一种在相比中心DC(Data Center)更靠近终端用户的边缘位置提供用户所需服务和云端计算功能的网络架构,将应用、内容和MBB核心网部分业务处理和资源调度的功能一同部署到靠近终端用户的网络边缘,通过业务靠近用户处理,以及应用、内容与网络的协同,来提供可靠、极致的业务体验[4]。

通过部署MEC,数据流将不经过互联网直接在MEC网络下传输,去除了中间的边界网关、防火墙、互联网等节点,这有效提升无人机高清视频传输的时延,降低视频画面延迟。普通网络与MEC部署业务数据流情况如图16所示。

(2)江阴港无人机视频巡港MEC部署优化实例

福州港务集团有限公司是国有全资港口企业,是福建省交通运输集团有限责任公司所属全资子公司,拥有交通部指定对台客、货运直航的定点码头,共拥有码头泊位49个,在南翼江阴深水港区主要发展集装箱运输,并为临港工业提供综合物流服务。港口生产环境复杂,除普通探头监控外还需要对港口进行无人机巡查,以更好地应对突发事故,并给出危险预警,业务对时延要求相对较高。

为提升视频时延,通过在港口区域部署了MEC网络,端到端PING时延改善28 ms,视频画面延迟在2 s以内。

江阴港MEC部署组网图如图17所示。

4   结论

目前5G网络无人机高清视频传输主要还处于演示试点,本文结合试点应用过程在5G网络优化过程中的实际应用,探究5G网络在无人机高清视频传输场景下的网络优化,对将来的场景优化提供一些參考建议。

参考文献:

[1] 叶水文,蚁泽纯. 5G关键技术简述[J]. 信息通信, 2017(3): 227-228.

[2] 李兰兰. 一种面向业务的HARQ重传算法[J]. 信息通信,  2018(7): 19-21.

[3] 廖智军,李振廷,石胜林,等. LTE/5G双连接关键技术[J].移动通信, 2018,42(3): 21-26.

[4] 尹东明. MEC构建面向5G网络构架的边缘云[J]. 电信网技术, 2016(11): 43-46. ★