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都說2020年是5G商用元年。而在剛剛過去的2016年里，HUAWEI、Nokia、Ericsson、Qualcomm、AT&T、Optus、CMCC等設備商與運營商積極合作測試5G，早已蠢蠢欲動；ITU也很及時地公布了5G時間表等重要消息，憧憬萬物互聯應用巨大市場的業界對5G可說更是期待萬分。

而業內公認2018年5G將確立統一標準，這之前將是一場大角力。“在現階段原型化在5G的標準推進過程中是非常重要的一個步驟，可以推動5G從概念到落地實現！”NI中國區市場開發經理姚遠先生在不久前召開的第六屆EEVIA年度中國ICT媒體論壇暨2017產業和技術展望研討會上這樣說道。他從SDR原型挑戰入手，同時結合5G的高帶寬、爆炸性萬物互連測量需求以及任務關鍵性應用場景的極低時延Timing要求，詳細闡述了5G測試趨勢和最先進的平臺化方案。

圖1：NI中國區市場開發經理姚遠EEVIA年度論壇發表演講。

如何克服開發語言多樣化的原型階段障礙

軟件定義無線電SDR（Software Defined Radio）是目前進行原型化的重要手段，IEEE對SDR技術的定義是“部分或者全部物理層功能通過軟件定義完成”，簡易框圖如下圖所示。右側的射頻硬件部分，由于集成度、頻率范圍、可調帶寬以及功耗等方面的局限性，在過去是一個瓶頸。但近幾年，一些頂尖廠商推出了高集成度、高頻率范圍和高通道帶寬的標準化可編程射頻收發器產品，在很大程度上解決了這個問題。所以，存在于CPU、GPP、DSP、FPGA中待開發的下圖左側軟件部分，其重要性也愈發顯現出來。

圖2：軟件定義無線電架構。

但對許多開發者而言，在SDR系統中，利用軟件代碼去定義硬件前端是一個首要的挑戰。因為可供選擇的開發語言種類眾多、標準不一。Matlab、C、C++、Assembly、VHDL、Verilog等眾多開發語言都可以應用在5G、SDR等開發場景與技術構想中。最后實現5G系統的過程中，并不限于某一種語言開發。開發者與科研工作者浪費了大量寶貴的時間在學習不同的開發語言與開發工具上，這顯然不是一個高效率的做法。目前，NI可提供一整套完整的實現SDR原型化的工具系列，包含LabVIEW在內的開發工具，提供LTE、WiFi及物理層的一些開源源代碼，開發者可在此基礎上利用，這一優勢毋庸置疑。

圖3：NI可提供完整的無線快速原型化的革命性平臺工具。

搭一個應對5G高頻高帶寬的高精度超級儀器！

如前邊提及到的，很多設備廠商在測試5G，比如Nokia在2014年就使用NI LabVIEW和PXI基帶模塊來開發實驗用的5G概念驗證系統。后續也利用NI的毫米波信號收發器系統，開發了第一代10Gbps可處理流數據的毫米波通信鏈路。姚遠在演講中，介紹了Nokia在幾個重要場合展示的基于NI平臺方案的5G峰值速率等測試。

圖4：Nokia與NI合作進行的5G峰值速率等測試

同樣是使用73GHz頻段的信號，Nokia在2014年的測試展示中，通過one-by-one的單入單出架構，采用16QAM的調制方式，在1GHz的帶寬中實現了2.3Gbps的峰值速率。而在2015年和2016年的實驗中，通過MIMO的二乘二架構，或采用更復雜的64QAM調制方式，分別實現了10Gbps和14.5Gbps的峰值速率。請注意，這是傳輸碼元的速率。單論峰值速率這一點，已經達到了5G的標準。

速率的突破是5G勢如破竹的利劍，而高效精確的測試測量方案則是5G保駕護航的盾牌！對于科研工作者而言，如何去測試這些高頻率范圍、高通道帶寬的通訊信號呢？NI公司推出的矢量信號收發儀（VST）是這一方面的先驅者產品。早在5年前，NI第一次在中國地區發布了第一版的矢量信號收發儀，作為NI歷史上最成功的硬件產品之一，結合了RF生成器、RF分析儀、數字I/O以及可使用LabVIEW編程的Xilinx FPGA。

圖5：NI的第二代VST(矢量信號收發儀)。

VST 2.0將Xilinx FPGA升級為Virtex-7，具有1GHz的及時帶寬，可用于高級數字預失真（DPD）測試和雷達、LTE-Advanced Pro和5G等高寬帶信號；其高測量精度，該儀器的誤差矢量幅度（EVM）可以達到-50dB。用戶可以進行軟件自定義是其重要核心。因為NI LabVIEW FPGA模塊擴展了LabVIEW系統設計軟件，以便在可重配置I/O硬件上應用FPGA，NI的VST正是其中之一。

“而我們知道LabVIEW能夠清楚表現并行架構和數據流的優勢，使其非常適用于FPGA程序的編寫。甚至你腦洞大開，嘗試把四塊VST拼在一起，你將會看到一個超過3.5GHz帶寬的超級儀器！“姚遠指出。

圖6：四塊VST拼在一起的超過3.5GHz帶寬的超級儀器。

平臺化測量解決方案應對IoT時代海量聯網設備

在本屆EEVIA年度論壇上，NI的姚遠引用Gartner在早前的報告中指出，到2020年，接入互聯網的設備數量將超過500億。在物聯網的應用場景中，500億設備都需聯網與測量；采用低效率的一對一測量方式顯然是無法滿足需求的。而物聯網的場景中，對數據的采集與分析又是不可或缺的。如何在需求與效率中尋求平衡，實現大范圍的高精度測量，將是物聯網場景中不可繞過的挑戰！

他說：“舉一個簡單的例子，Google收購的Nest公司最為人們熟知的產品是恒溫器，在下圖中，我們可以看到Nest恒溫器的內部結構，從右往左看，分別有各種各樣的Sensor、OFN模塊、電池、ZigBee、藍牙、WiFi模塊等部分。它還肩負了一些其他功能,如煙霧探測器支持IFTTT（功能），在探測到有害煙霧之后向用戶的鄰居發送一條求救短信。或者與家里的空調和加濕器連接，聯合控制這些家居設備的開關。又或者通過WiFi網絡連接LIFX智能燈泡，再由Nest設備來判斷用戶的狀態進而調節亮度等等。它的角色更像智能家居的大腦，兼顧處理著多種數據，而這一切都是無線連接的。不難想象，未來我們面對這樣的無線場景將是“家常便飯”。所以問題來了，面對這樣復雜的多路通訊，怎么去高效地測量這些信號呢？NI公司基于PXI平臺的模塊化儀器系統為此提供了一種“打破常規”的解決思路。

圖7：NI提供測試智能設備的標準平臺.

“絕大多數的傳統儀器都是單通道矢量信號發射或者分析，少數儀器可以擴展成雙通道矢量信號分析，也都是獨立射頻信道，理論上無異于使用兩臺獨立的臺式儀器。使用獨立的傳統儀器進行MIMO測試，遇到的最大困難是，如何讓各個射頻通道進行同步相干采集，并針對原始信號做有效解調及分析。傳統臺式儀器通常是依靠共享同一參考時鐘的方式來進行同步，其相位精度很難得到保證。這時，基于PXI平臺的模塊化儀器的優勢就顯現出來，由于模塊化儀器其本振，上/下變頻器，數字化儀以及任意波形發生器是分開的，我們可以很容易的將同一個本振信號共享給多個上/下變頻器，獲得一個更加精準的相位相干多路信號，或者針對MIMO系統的輸出射頻信號進行分析。“姚遠闡述道。

一方面，在成本與體積上，PXI平臺使用現成可用技術的優勢顯而易見；另一方面，這是一種軟件定義的模塊化解決方案，其具有非常強大的靈活性與可擴展性，不斷支持演進的通信標準。如圖中的NI標準化測試儀器，模塊化使其能夠實現如VST用于測量WiFi、ZigBee、藍牙等信號，SMU用于測量電池，DAQ則用于測量各種各樣的Sensor，再搭配LabVIEW圖像化編程的優勢，這在測量上無疑是具有突破性的。

無人駕駛等任務關鍵型應用的極低時延仿真探討

除了帶寬之外，Timing時延對未來很多前景應用也非常重要。尤其是在無人駕駛、遠程醫療這些任務關鍵型的應用，對于延遲和穩定性有非常高的要求。如無人駕駛，需要分辨人和樹。緊急情況下，車可以選擇撞樹、但絕對不能去撞人。那么在開發過程中怎么模擬場景，怎么將場景快速地進行仿真，就需要有系統性的解決辦法，可以使用不同技術來實現。

圖8：兼顧低時延與靈活性的技術選擇。

“如圖8中最上邊的納秒級別的Backplane同步技術，精確、時延低，但靈活性不高；又比如用于開發的LabVIEW軟件，其內部的數據結構，特點是較高的延遲，卻有很好的靈活性。我們需要針對不同的Timing場景，選擇利用不同的技術。”姚遠指出。

后記

測試測量的模塊化架構最早由NI提出，其在這一領域也有超過10年的積累。產品的豐富性、多樣性、以及與軟件無縫結合的特點都是其強大的優勢。無論如何，在IMT-2020（5G）推進組的組織下，5G研發與測試正在按照規劃的時間周期進行中，相信在2020年的奧運會上，5G就會綻放耀眼的光彩！