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    • 一張蜂窩網絡連接千億級終端,關鍵點在無源物聯(lián)網
    • 針對無源物聯(lián)網技術的研發(fā)一直在進行
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徹底拋棄電池,5G支持無源物聯(lián)網,比NB-IoT影響更廣泛的技術要來了?

2021/08/09
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無源物聯(lián)網技術能夠涵蓋千億級物聯(lián)網節(jié)點,業(yè)界針對無源物聯(lián)網的研究一直持續(xù)進行著,不過要在5G這張蜂窩網絡上實現對無源物聯(lián)的支持,卻是一項極具挑戰(zhàn)的課題,同時也將5G連接能力擴展到更大范圍的物理世界中。

近日,在華為中國移動舉辦的5G-Advanced創(chuàng)新產業(yè)峰會上,華為常務董事、ICT產品與解決方案總裁汪濤從6個方面解析了華為在5.5G技術演進的方向,其中第三個方向是“一張網絡支撐全場景物聯(lián),構筑千億物聯(lián)基石”,提出了面向無源物聯(lián)網的技術演進設想。

無源物聯(lián)網技術確實能夠涵蓋千億級物聯(lián)網節(jié)點,業(yè)界針對無源物聯(lián)網的研究一直持續(xù)進行著,不過要在5G這張蜂窩網絡上實現對無源物聯(lián)的支持,卻是一項極具挑戰(zhàn)的課題,同時也將5G連接能力擴展到更大范圍的物理世界中。

一張蜂窩網絡連接千億級終端,關鍵點在無源物聯(lián)網

汪濤在演講中提出:5G網絡也需要持續(xù)增強更好地支撐物聯(lián),滿足未來承載千億連接的需求。這就要求5G網絡能支撐不同速率檔位的物聯(lián)類型,匹配行業(yè)差異化需求;此外,當前大量的物聯(lián)應用基于無源聯(lián)接,如何通過網絡化的技術提升無源物聯(lián)的識別率、覆蓋范圍、定位精度是5G網絡未來的創(chuàng)新方向,這需要產業(yè)合作伙伴共同定義標準并構筑產業(yè)鏈。

各位從業(yè)者非常熟悉的是,蜂窩網絡對于物聯(lián)網的支持,主要分為3個不同速率檔位,即高速物聯(lián)、中速物聯(lián)和窄帶物聯(lián),其中高速物聯(lián)主要通過4G Cat.4+和5G eMBB來承載,中速物聯(lián)目前主要以來4G Cat.1來承載,窄帶物聯(lián)主要由NB-IoT來承載。

針對低速物聯(lián)的NB-IoT,面對的是近百億級的低功耗物聯(lián)網節(jié)點,這一觀點已經深入人心;中速率和高速率蜂窩網絡能夠帶來的物聯(lián)網連接規(guī)模遠低于低速物聯(lián)連接規(guī)模。因此,依靠這3個不同速率檔位的蜂窩網絡技術,僅能支撐起100億級物聯(lián)網連接。在本次峰會上,華為在以上三類蜂窩物聯(lián)網基礎上,提出了無源物聯(lián)這一類別,無源物聯(lián)正是千億級物聯(lián)網連接的主要來源。

眾所周知,NB-IoT針對的是大量僅發(fā)送低頻、小數據包但供電不方便的場景,水氣表、環(huán)境監(jiān)測、消防煙感等都是NB-IoT能夠發(fā)揮作用的場景,不過NB-IoT模組還是需要一個小型的電池來供電,通過低功耗的設計,可以做到數年甚至10年不用更換電池,達到無需值守的目標。然而,還有海量物理終端由于本身條件的限制,可能連小型電池供電的條件都不具備,或者有廉價成本的限制,比如一些快消品、物流包裹、產品外包裝、倉庫貨物盤點等,這些構成了千億級無源物聯(lián)網節(jié)點。例如,每年動輒數百億的服裝鞋帽、快遞包裹,每個都用類似NB-IoT的方案顯然并不現實,需要無源物聯(lián)網方案。

無源物聯(lián)網是從目前大量使用并成熟的RFID標簽中得出的啟發(fā)。在過去十多年時間中,RFID技術得到大范圍普及,在零售、醫(yī)療、物流、制造等行業(yè)廣泛使用,每年可新增百億級連接。英國市場研究公司IDTechEx曾發(fā)布數據顯示,2019年全球RFID標簽的銷售量達到210億個,而2018年這一數字為175億個,銷量大部分增長來自無源RFID標簽。可見,無源RFID標簽很容易達到千億級連接。

當然,RFID本身有一些局限性,例如傳輸距離短、對專用讀寫器的高度依賴等,若能實現蜂窩網絡支持無源物聯(lián),則將打破這些局限,擴大蜂窩網絡對物聯(lián)網的支持。華為在5.5G愿景中提出Passive IoT的方向,就是要將RFID所支持的場景傳輸距離由10米級別擴大到百米級別,砍掉專用的讀寫器,讓終端可以直接回傳給蜂窩網關類節(jié)點。

今年4月,3GPP正式將5G演進的名稱確定為5G-Advanced,并決定5G-Advanced將從R18開始。上月,3GPP組織了R18潛在研究方向討論會,其中有不少關于物聯(lián)網的增強,若Passive IoT能夠納入R18的研究項目中,筆者認為在數年后將產生比NB-IoT更大的社會效應。

針對無源物聯(lián)網技術的研發(fā)一直在進行

通過5G蜂窩網絡支持無源物聯(lián),一個難點是無源終端節(jié)點如何獲取能量,另一個難點在于如何實現長距離回傳,尤其是后者的難度更大。因為無源終端通過各種方式獲得的能量是非常微弱的,回傳路徑過長,信號會快速衰減。實際上,過去幾年中業(yè)界對此進行了大量研究,并取得很多成果,因此也讓5G蜂窩網絡支持無源物聯(lián)具有可能性。其中具有代表性的包括:

(1)基于藍牙的無源物聯(lián)網

筆者在上周的《這家獲得軟銀/高通/三星青睞的初創(chuàng)企業(yè),能顛覆傳統(tǒng)RFID市場么?》一文中就詳細介紹了一家名為Wiliot的初創(chuàng)公司,該公司最為典型的產品是一款無源藍牙低功耗傳感器標簽,標簽最大的亮點是不需要供電,完成感知、存儲和通信的能量來自于收集周圍的無線射頻能量來為其供電,并使用該能量發(fā)送標簽唯一標識碼的數據以及傳感器讀數。也正是采用這一設計,該標簽不需要電池,因此其尺寸可以設計成郵票大小,并能便捷地粘貼在各種物品之上。

不僅僅藍牙射頻信號可以作為Wiliot標簽能量來源,而且WiFi、蜂窩、LoRa等無線射頻信號均可驅動其自供電,其技術完成了無源節(jié)點獲取能量的難點,而其傳輸距離為3米,未來將實現10米的傳輸距離,這是因為Wiliot回傳主要是通過低功耗藍牙方式,因此無法解決長距離回傳的問題。

(2)基于WiFi的無源物聯(lián)網

美國華盛頓大學電子工程學院的研究人員提出了通過對射頻信號的反射調制技術來實現無源設備供電和傳輸數據。早在2016年,該學院的研究人員就研發(fā)出一種全新的WiFi技術,稱之為Passive WiFi,它的設計原理類似于RFID芯片,利用的是射頻信號的后向反射通信技術,當附近WiFi路由器發(fā)射功率相對較高的射頻信號后,無源物聯(lián)網節(jié)點吸收射頻信號并調制天線反射系數,將傳感器信息傳遞出去。

Passive WiFi無源節(jié)點傳輸1Mbps和11Mbps所消耗的電量分別僅為14.5µW和59.2µW,這只有正常WiFi節(jié)點電量消耗的萬分之一和藍牙、Zigbee節(jié)點電量消耗的千分之一,而且能夠實現30米的回傳距離,甚至有一定的穿墻能力。因此,此類技術在很大程度上能夠將無源WiFi擴展到數十倍原有WiFi無法覆蓋的場景中。

(3)基于LoRa的廣域無源物聯(lián)網

如果說以上兩類技術更多集中在短距離通信技術的無源物聯(lián)接入研究上,那么在長距離通信技術的無源物聯(lián)接入研究則對于蜂窩物聯(lián)網支持無源通信更有參考意義。

2017年,美國華盛頓大學電子工程學院的研究團隊在一篇論文中闡述了其將反射調制技術擴展到遠距離傳輸的系統(tǒng)中。如果要進行長距離傳輸,那么需要克服的一個最大困難就是無源節(jié)點回傳信號弱的問題,因為回傳信號與射頻發(fā)射源到節(jié)點距離和節(jié)點到接收距離的平方成反比,當距離足夠遠時,通過反射調制后需要傳輸的信號比射頻源頭傳輸給它的信號甚至弱一百萬倍。

研究人員采用線性擴頻技術,提升無源標簽回傳能力,并與商用的LoRa設備兼容,形成基于LoRa的反射調制系統(tǒng)。在測試中,研究人員成功地從射頻源和接收器之間相隔475米的任何位置可以實現無源節(jié)點反射調制,成功回傳傳感器信息;將無源節(jié)點與射頻源位于同一位置時,接收器最遠可達2.8公里,實現了遠距離的傳輸。在這個過程中,節(jié)點消耗的電量僅為10µW級別,而這套系統(tǒng)批量生產時,估計每一節(jié)點標簽的成本僅為10-20美分。

在無源蜂窩物聯(lián)網支持方面,也已有一些探索,如2018年電子科技大學一篇文論《無源蜂窩物聯(lián)網協(xié)議技術研究》,就是從蜂窩物聯(lián)網基站和無源終端出發(fā),基于反射調制對超高頻RFID與蜂窩網絡兼容進行研究,提出了無源蜂窩物聯(lián)網系統(tǒng)的設計方案,包括蜂窩物聯(lián)網基站、無源終端軟硬件架構以及主流效益的兼容等。雖然還是理論的研究,但可以看出,蜂窩網絡支持無源物聯(lián)網的研究也已經提上議程,5G支持無源物聯(lián)接入的研究方向也有一定的基礎。

在物聯(lián)網過去發(fā)展過程中,無源物聯(lián)網似乎與蜂窩網絡不會有交集。而如今,讓5G承載千億級物聯(lián)網接入的愿景,對無源物聯(lián)網支持必不可少,在這一目標驅動下,蜂窩移動通信網絡首次和無源物聯(lián)網緊密結合起來,而且成為未來5G連接中規(guī)模最大的群體。

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