0 引言

    在過(guò)去的數(shù)年內(nèi)，物聯(lián)網(wǎng)這一概念得到了極大的發(fā)展,物聯(lián)網(wǎng)這一新興的概念由于其極大的可擴(kuò)展性和實(shí)用性正受到人們?cè)絹?lái)越多的關(guān)注^[1]。在這種趨勢(shì)下，未來(lái)所有的電子設(shè)備都將被納入統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)中。在這樣的網(wǎng)絡(luò)社會(huì)中，人能夠非常方便地接收外界的各種信息，個(gè)人或組織的生產(chǎn)力也將會(huì)被極大地激發(fā)出來(lái)^[2]。在這樣的環(huán)境中，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)將會(huì)扮演至關(guān)重要的角色，因?yàn)槲锫?lián)網(wǎng)技術(shù)能夠做到機(jī)器與機(jī)器（Machine to Machine，M2M）和機(jī)器與人的連接，可以極大地促進(jìn)人類社會(huì)的發(fā)展。

    目前，有很多技術(shù)可以用于物聯(lián)網(wǎng)信息的傳輸，藍(lán)牙、無(wú)線局域網(wǎng)、紅外等都是常見(jiàn)的成熟的信息傳輸方式，但是在很長(zhǎng)一段時(shí)間，針對(duì)小數(shù)據(jù)、大連接的數(shù)據(jù)傳輸方式卻沒(méi)有受到足夠的重視，而這種傳輸方式在未來(lái)確是十分重要的一種連接，在物聯(lián)網(wǎng)社會(huì)中，包含了幾大應(yīng)用場(chǎng)景，包括智慧城市、工業(yè)自動(dòng)化、智能交通、數(shù)字化醫(yī)療等。這些應(yīng)用場(chǎng)景都需要有非常多數(shù)量的傳感器連接，可能會(huì)比現(xiàn)有的節(jié)點(diǎn)數(shù)量高出2～3個(gè)數(shù)量級(jí)，在大規(guī)模部署時(shí)，單個(gè)節(jié)點(diǎn)的成本將會(huì)成為一種非常重要的考量因素，這也決定了出于成本的原因，物聯(lián)網(wǎng)節(jié)點(diǎn)的運(yùn)算性能、射頻前端都不會(huì)很強(qiáng)大。與此同時(shí)，這些傳感器產(chǎn)生的信息卻是與現(xiàn)有節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的信息有很大不同，最典型的特征是小負(fù)載、周期性或事件驅(qū)動(dòng)的流量。這些原因都導(dǎo)致了在現(xiàn)階段物聯(lián)網(wǎng)的大規(guī)模應(yīng)用存在很大的難度。為了解決以上這些問(wèn)題，3GPP組織專門針對(duì)這些特點(diǎn)發(fā)布了窄帶物聯(lián)網(wǎng)標(biāo)準(zhǔn)，即Rel-13^[3]。

    作為第五代移動(dòng)通信（5G）的關(guān)鍵技術(shù)之一，大規(guī)模多輸入多輸出（Massive Multiple Input Multiple Output，Massive MIMO）技術(shù)正在慢慢變得成熟。有研究表明，當(dāng)基站端天線數(shù)無(wú)限大時(shí)，快衰落和無(wú)關(guān)噪聲產(chǎn)生的影響將會(huì)消失^[4]。這樣可以極大擴(kuò)展整個(gè)小區(qū)可以同時(shí)服務(wù)的終端用戶數(shù)。與單天線系統(tǒng)相比，多天線系統(tǒng)的頻譜效率更高，能夠在不降低數(shù)據(jù)傳輸速率的條件下降低發(fā)射功率，在發(fā)送端就可以使用更小的發(fā)射功率，節(jié)省由射頻發(fā)射帶來(lái)的能量消耗。其次，Massive MIMO對(duì)于發(fā)射節(jié)點(diǎn)的性能要求不嚴(yán)格，將大量的計(jì)算負(fù)載都集中到了基站端進(jìn)行處理，這樣有利于降低設(shè)備成本，有助于整個(gè)物聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的快速發(fā)展。

    目前，大部分的研究都是基于LTE網(wǎng)絡(luò)的^[5-7]。但是，LTE網(wǎng)絡(luò)并不能支持?jǐn)?shù)量龐大的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備。為了解決這個(gè)問(wèn)題，本文提出了一種新型的數(shù)據(jù)排列方式，充分利用NB-IoT所需帶寬窄的優(yōu)勢(shì)，不同的設(shè)備節(jié)點(diǎn)使用不同的頻帶，從而降低相互間的干擾。并且應(yīng)用Massive MIMO技術(shù)傳輸NB-IoT數(shù)據(jù)。仿真結(jié)果表明，利用Massive MIMO技術(shù)可以大大提高接收端的信噪比（Signal-to-Noise，SNR），降低所需的發(fā)射功率，提高網(wǎng)絡(luò)覆蓋率，并且能夠延長(zhǎng)電池的使用壽命，降低部署成本。

1 系統(tǒng)模型

    本節(jié)分析基于Massive MIMO的NB-IoT數(shù)據(jù)傳輸?shù)南到y(tǒng)模型，并列出NB-IoT與LTE標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)傳輸?shù)牟煌c(diǎn)。

1.1 NB-IoT標(biāo)準(zhǔn)與LTE標(biāo)準(zhǔn)的不同點(diǎn)

    為了滿足窄帶物聯(lián)網(wǎng)的傳輸需求及特性，3GPP組織在LTE標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上做出了多處改進(jìn)，以適應(yīng)窄帶寬、小數(shù)據(jù)、低頻繁的NB-IoT數(shù)據(jù)傳輸。主要有以下幾點(diǎn)：

    (1)LTE上行包含PUSCH、PUCCH、PRACH，NB-IoT為適應(yīng)窄帶寬做了簡(jiǎn)化，上行僅包含NPUSCH、NPRACH。

    (2)LTE數(shù)據(jù)信道調(diào)制方式可設(shè)置為QPSK、16PSK、64PSK，NB-IoT的調(diào)制方式被固定為BPSK或QPSK。

    (3)LTE系統(tǒng)中最小的資源安排單位為一個(gè)資源塊，NB-IoT中最小的資源單位為一個(gè)子載波。

    (4)LTE中子載波間隔為15 kHz，NB-IoT中子載波間隔可設(shè)置為3.75 kHz和15 kHz。

    (5)LTE中為適應(yīng)窄帶通信引入了節(jié)能模式DRx，NB-IoT采用新的節(jié)能模式eDRx。

1.2 系統(tǒng)整體框圖

　　在本次仿真中，信道模型使用的是瑞利信道，噪聲為白噪聲，強(qiáng)度由設(shè)置的信噪比計(jì)算得到。在接收端接收到信號(hào)后，首先會(huì)進(jìn)行信號(hào)的同步，在信號(hào)傳輸?shù)倪^(guò)程中，不可避免會(huì)出現(xiàn)多徑傳輸、陰影衰落等，導(dǎo)致接收到的信號(hào)不能嚴(yán)格的時(shí)鐘對(duì)齊，為后面的解調(diào)帶來(lái)很大困難，因此在這一階段需要進(jìn)行時(shí)鐘同步以對(duì)齊信號(hào)。在信號(hào)同步后將會(huì)進(jìn)行信號(hào)的FFT運(yùn)算與去除CP，與此同時(shí)，還會(huì)利用接收到的信號(hào)進(jìn)行信道估計(jì)運(yùn)算，計(jì)算出相應(yīng)的信道矩陣，接著將會(huì)利用計(jì)算出的信道矩陣結(jié)合去除CP后的信號(hào)進(jìn)行LMMSE均衡，具體原理可由式(2)表示：

2 鏈路級(jí)仿真

    本節(jié)主要介紹基于Massive MIMO的NB-IoT上行數(shù)據(jù)傳輸?shù)逆溌芳?jí)仿真。

2.1 仿真參數(shù)

    本次仿真所使用的系統(tǒng)和環(huán)境設(shè)置參數(shù)中除發(fā)送數(shù)據(jù)格式外，均與LTE系統(tǒng)中類似,具體的仿真參數(shù)設(shè)置見(jiàn)表1^[9]。在仿真中，LTE系統(tǒng)中的OFDM調(diào)制及導(dǎo)頻設(shè)置均被采用。NB-IoT的時(shí)隙安排示意圖如圖2所示。本次仿真所使用的信道模型為SCM信道模型，該信道的相關(guān)參數(shù)設(shè)置由表2給出。

    在LTE中，20 MHz帶寬被分為1 200個(gè)子載波，每個(gè)子載波的間隔是15 kHz，而在NB-IoT標(biāo)準(zhǔn)中，帶寬被大幅降低至180 kHz（不包含保護(hù)頻帶），在子載波間隔15 kHz的情況下為12個(gè)子載波，因此在理論上LTE的帶寬可供100個(gè)NB-IoT設(shè)備同時(shí)接入。在本次仿真中，設(shè)置NB-IoT設(shè)備數(shù)量為100。

2.2 鏈路級(jí)仿真流程

    在LTE中，20 MHz帶寬會(huì)被分為1 200個(gè)子載波，每個(gè)子載波的頻率間隔為15 kHz，在NB-IoT標(biāo)準(zhǔn)中，帶寬被大幅降低至180 kHz，即12個(gè)子載波，因此理論上一個(gè)LTE用戶的信道資源可供100個(gè)NB-IoT用戶使用。在仿真中使用圖2中的數(shù)據(jù)排列方式，利用這種方式，各NB-IoT節(jié)點(diǎn)都可使用相互正交的頻譜資源，大大降低相互間的干擾。

    根據(jù)上述的參數(shù)和系統(tǒng)設(shè)置，基于Massive MIMO的NB-IoT上行鏈路傳輸原型的信號(hào)流程圖如圖3所示。

    在NB-IoT信號(hào)上行傳輸仿真中，首先由各個(gè)節(jié)點(diǎn)根據(jù)事先設(shè)定的調(diào)制方式產(chǎn)生二進(jìn)制隨機(jī)數(shù)據(jù)，在NB-IoT標(biāo)準(zhǔn)中，規(guī)定調(diào)制方式只能為BPSK或QPSK，本次仿真使用的是BPSK調(diào)制方式，生成的隨機(jī)數(shù)據(jù)加入導(dǎo)頻后成為實(shí)際需要傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)BPSK調(diào)制后的數(shù)據(jù)會(huì)根據(jù)圖所示的時(shí)頻資源安排方式插入相應(yīng)的時(shí)頻單元格，在OFDM調(diào)制過(guò)程中，進(jìn)行的是IFFT和加入循環(huán)前綴（CP），接著信號(hào)將被傳送至射頻前端進(jìn)行發(fā)送，在經(jīng)過(guò)SCM信道后被接收端的天線陣列接收，在OFDM解調(diào)流程中，實(shí)現(xiàn)的是信號(hào)的FFT變換和去CP。在利用接收到的導(dǎo)頻信息進(jìn)行LS信道估計(jì)并使用估計(jì)出的信道矩陣對(duì)信號(hào)進(jìn)行LMMSE信道均衡恢復(fù)出發(fā)送信號(hào)，最后再經(jīng)過(guò)BPSK解調(diào)即可得到各節(jié)點(diǎn)產(chǎn)生的原始信號(hào)。在本次仿真中，使用的是判決門限的方式度信號(hào)進(jìn)行0/1判決并計(jì)算相應(yīng)的誤碼率。

3 仿真結(jié)果及分析

    本節(jié)給出基于Massive MIMO的NB-IoT上行數(shù)據(jù)傳輸鏈路級(jí)仿真的實(shí)驗(yàn)結(jié)果及相應(yīng)的分析，包括接收端天線數(shù)相同時(shí)、LTE和NB-IoT用戶數(shù)不同時(shí)的接收信號(hào)誤碼率，NB-IoT用戶數(shù)確定、接收天線數(shù)不同時(shí)的接收端誤碼率，以及接收端天線數(shù)相同、NB-IoT用戶數(shù)的不同對(duì)誤碼率造成的影響。

    圖4所示的是在接收端包含16根天線、小區(qū)內(nèi)用戶數(shù)為20時(shí)，用戶種類對(duì)誤碼率的影響。由仿真可知，當(dāng)接收端天線數(shù)相同且發(fā)送端用戶數(shù)也相同時(shí)，由于NB-IoT節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)要遠(yuǎn)遠(yuǎn)小于LTE節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)臄?shù)據(jù)，且在發(fā)送時(shí)采用不同的頻帶，各頻帶之間兩兩互不重疊，對(duì)于其他用戶的干擾也大幅降低，導(dǎo)致NB-IoT的平均誤碼率遠(yuǎn)低于LTE用戶的平均誤碼率。

    圖5所示的是接收端天線數(shù)不同時(shí)對(duì)接收端誤碼率的影響?？梢园l(fā)現(xiàn)當(dāng)設(shè)備節(jié)點(diǎn)數(shù)一定時(shí)，接收端天線越多，則能得到的誤碼率就越低，這就體現(xiàn)出來(lái)多天線的優(yōu)勢(shì)，當(dāng)接收天線數(shù)上升時(shí)，非相干噪聲的影響就會(huì)降低^[10]。從方面來(lái)看，當(dāng)在接收端要求的誤碼率一定時(shí)，應(yīng)用Massive MIMO技術(shù)后，發(fā)射端就可以減小發(fā)射功率以降低能耗。并且，隨著B(niǎo)S天線數(shù)量的增加，接收誤碼率呈現(xiàn)加速下降的趨勢(shì)，這是因?yàn)榻邮斩颂炀€數(shù)量的增加會(huì)使對(duì)信道的估計(jì)更加準(zhǔn)確。

    圖6所示的是接收天線數(shù)為64時(shí)，不同NB-IoT節(jié)點(diǎn)數(shù)對(duì)接收誤碼率的影響。由仿真可知，NB-IoT用戶接近接收端天線數(shù)兩倍時(shí)，雖然誤碼率性能有所下降，但在接收信噪比很差時(shí)仍然低于10-2，在某些場(chǎng)景中依然有應(yīng)用的可能性，相比在LTE系統(tǒng)中大大增加了可接入的用戶數(shù)。

4 結(jié)論

    本文驗(yàn)證了利用Massive MIMO技術(shù)傳輸NB-IoT數(shù)據(jù)的可行性。BS端天線陣列最多支持64根天線，用戶側(cè)最多支持100個(gè)單天線NB-IoT用戶。為更好地理解本文的設(shè)計(jì)意圖，提供了該仿真的系統(tǒng)模型。鏈路級(jí)仿真信號(hào)流程圖及參數(shù)設(shè)定的細(xì)節(jié)也都給出了。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，NB-IoT數(shù)據(jù)完全可以使用Massive MIMO技術(shù)進(jìn)行傳輸，并且還能夠充分發(fā)揮Massive MIMO空分復(fù)用、對(duì)節(jié)點(diǎn)性能要求低的特點(diǎn)，可以支持大量的NB-IoT節(jié)點(diǎn)同時(shí)接入，并且還能在滿足接收信噪比的條件下降低發(fā)射功率，延長(zhǎng)節(jié)點(diǎn)使用壽命。

參考文獻(xiàn)

[1] ADAME T，BEL A，BELLALTA B，et al.IEEE 802.11AH：the WiFi approach for M2M communications[J].IEEE Wireless Communications，2015，21(6)：144-152.

[2] JIAO C，ZHANG Z，ZHONG C.Impact of mobility on the sum rate of an NB-OFDMA based mobile IoT networks[C].IEEE International Conference on Communications.IEEE，2016：1-6.

[3] ERICSSON.Cellular networks for massive IoT[EB/OL].(2016-06-06)[2017-06-21].https://www.ericsson.com/res/docs/whitepapers/wp iot.pdf.

[4] MARZETTA T L.How much training is required for multiuser mimo?[C].Signals，Systems and Computers，2006.ACSSC′06.Fortieth Asilomar Conference on.IEEE，2007：359-363.

[5] PERSIA S，REA L.Next generation M2M Cellular Networks；LTE-MTC and NB-IoT capacity analysis for Smart Grids applications[C].Aeit International Conference.IEEE，2017.

[6] WANG Y，WU Z.A coexistence analysis method to apply ACLR and ACS between NB-IoT and LTE for stand-alone case[C].International Conference on Instrumentation & Measurement.IEEE，2016.

[7] LAURIDSEN M，KOVACS I Z，MOGENSEN P，et al.Coverage and capacity analysis of LTE-M and NB-IoT in a rural area[C].Vehicular Technology Conference.IEEE，2017.

[8] JI F，YANG X，QIAO D，et al.Link-level simulation of TDD-based massive MIMO system[C].International Conference on Wireless Communications & Signal Processing.IEEE，2016：1-6.

[9] WANG Y P E，LIN X，ADHIKARY A，et al.A primer on 3GPP narrowband Internet of Things[J].IEEE Communications Magazine，2017，55(3)：117-123.

[10] MARZETTA T L.Noncooperative cellular wireless with unlimited numbers of base station antennas[J].IEEE Transactions on Wireless Communications，2010，9(11)：3590-3600.

作者信息：

張昌偉1，2，祁家榕1，郭永安2

（1.南京郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，江蘇 南京210000；2.江蘇省無(wú)線通信重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇 南京210003）