隨著移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、機器類型通信等新興信息通信技術(shù)的飛速發(fā)展，信息社會進入了網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)時代?？焖倨占暗闹悄芑苿咏K端應(yīng)用助推了全球移動數(shù)據(jù)流量的大幅度增長。在移動大數(shù)據(jù)時代，海量數(shù)據(jù)、業(yè)務(wù)類型演進、數(shù)據(jù)多樣化、數(shù)據(jù)空-時域分布不均勻等特征給無線網(wǎng)絡(luò)帶來了嚴峻的挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對挑戰(zhàn)，一方面，無線網(wǎng)絡(luò)從新頻譜拓展、傳輸技術(shù)、智能立體化組網(wǎng)等多維度進行演進以滿足大數(shù)據(jù)傳輸與應(yīng)用的需求;另一方面，移動大數(shù)據(jù)作為一種新的生產(chǎn)要素改變著人們認知網(wǎng)絡(luò)的方法，無線網(wǎng)絡(luò)可以充分借鑒互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的理論與方法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的靈活部署、無線資源的優(yōu)化配置和低能耗綠色通信。

當今，移動互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)、機器類型通信等新興信息通信技術(shù)的飛速發(fā)展導致數(shù)據(jù)流量的爆炸式增長和數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)類型的高度復雜化，信息社會進入了網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)(bigdata)時代。宏觀上大數(shù)據(jù)即指海量的數(shù)據(jù);從微觀上定義，大數(shù)據(jù)是指需要通過快速獲取、處理、分析以從中提取有價值的海量、多樣化的交易數(shù)據(jù)、交互數(shù)據(jù)與傳感數(shù)據(jù)等數(shù)據(jù)，其主要特征包括：海量(volume)、類型繁多(variaty)、增長迅速(velocity)、價值巨大(value)等。隨著智能手機、平板電腦等智能化終端的快速普及，移動數(shù)據(jù)流量和信令呈現(xiàn)非線性指數(shù)增長趨勢，將逐漸成為大數(shù)據(jù)的主體，這對無線網(wǎng)絡(luò)的演進與發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。

在移動大數(shù)據(jù)時代下，無線網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)與機遇并存。一方面，未來無線網(wǎng)絡(luò)需具備承載大數(shù)據(jù)的能力;另一方面，有效地利用海量數(shù)據(jù)中的離散信息可充分實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的潛在價值?；谏鲜隹紤]，本文介紹了移動大數(shù)據(jù)的主要特征，分析了其給無線網(wǎng)絡(luò)帶來的主要挑戰(zhàn)和發(fā)展機遇。

1.移動大數(shù)據(jù)的主要特征

1.1 海量數(shù)據(jù)

在信息社會，人、機、物之間的高度融合與互聯(lián)互通激發(fā)了海量數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)。思科統(tǒng)計顯示，到2013年底，全球移動數(shù)據(jù)流量為1.5EB/月，接近2000年全球互聯(lián)網(wǎng)總流量的18倍，預(yù)計到2018年總流量將增長至15.9EB/月(圖1)。同時，快速普及的智能化移動終端應(yīng)用助推了全球移動數(shù)據(jù)流量的大幅度增長。以智能手機為例，截止到2013年底，智能手機的數(shù)量僅占全球在用手機總量的27%，但其產(chǎn)生的流量占全球手機總流量的95%(每部智能手機的移動數(shù)據(jù)流量為529MB/月)。

1.2 業(yè)務(wù)類型演進

隨著移動互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的發(fā)展，傳統(tǒng)蜂窩網(wǎng)絡(luò)所承載的業(yè)務(wù)正在由傳統(tǒng)語音、短信向多樣化的具有互聯(lián)網(wǎng)特征的新業(yè)務(wù)類型拓展。例如，微信等即時通訊類業(yè)務(wù)、社交網(wǎng)站和搜索引擎等交互類業(yè)務(wù)、在線視頻和在線音樂等流媒體業(yè)務(wù)等。新業(yè)務(wù)繼承互聯(lián)網(wǎng)的特征，而傳統(tǒng)無線通信網(wǎng)在通信機制、互聯(lián)互通規(guī)則等方面與互聯(lián)網(wǎng)有完全不同的設(shè)計理念，難以適應(yīng)新業(yè)務(wù)的需求。

例如，以即時通信類業(yè)務(wù)為代表的小包持續(xù)性突發(fā)實時在線業(yè)務(wù)類型，其包含頻繁的文本、圖像信息和周期性的pings，這導致無線網(wǎng)絡(luò)在連接和空閑狀態(tài)間進行頻繁的切換，不僅增加設(shè)備的能耗，還造成嚴重的信令開銷，使得資源利用率十分低下。然而，在移動互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務(wù)中，即時通信業(yè)務(wù)的比例日益增高。如圖2所示，截至2014年6月底，我國手機即時通信網(wǎng)民數(shù)為4.59億，比2013年底增長了2842萬，半年增長率達6.6%;手機即時通信使用率為87.1%，比2013年底提升了1個百分點。

1.3 數(shù)據(jù)多樣化

1.4 數(shù)據(jù)的空-時域大動態(tài)變化

用戶的隨機趨同性使得網(wǎng)絡(luò)的業(yè)務(wù)密度分布在空-時域上呈現(xiàn)不均勻的特性，熱點區(qū)域業(yè)務(wù)量占70%。圖3是來自于某移動運營商現(xiàn)網(wǎng)實測話務(wù)數(shù)據(jù)樣本的業(yè)務(wù)分布圖，數(shù)據(jù)流量的密度呈現(xiàn)空-時域非均勻特性。空間域上，城市中心的局部地區(qū)業(yè)務(wù)量超大，而城市邊緣地區(qū)數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)量卻低于平均水平;時間域上，數(shù)據(jù)流量的變化劇烈，工作時間商務(wù)區(qū)數(shù)據(jù)流量大而居民區(qū)數(shù)據(jù)流量小，休息時間則剛好相反。數(shù)據(jù)流量在空-時域上的大動態(tài)變化使得無線網(wǎng)絡(luò)在站點部署、熱點覆蓋、資源分配等問題上的靈活性和智能性需求更加迫切。

2.移動大數(shù)據(jù)對無線網(wǎng)絡(luò)的挑戰(zhàn)

如前所述，移動大數(shù)據(jù)的涌現(xiàn)對無線網(wǎng)絡(luò)提出了更高的需求:海量數(shù)據(jù)要求網(wǎng)絡(luò)具有更大的承載能力;業(yè)務(wù)類型演進和數(shù)據(jù)多樣化要求資源管理策略更加智能高效;數(shù)據(jù)空-時域分布不均勻要求網(wǎng)絡(luò)部署更加合理等。為應(yīng)對移動大數(shù)據(jù)的沖擊，無線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點不再扮演單純轉(zhuǎn)發(fā)的角色，而要同時具備計算、存儲、分析、決策、動態(tài)和智能化的功能。因此，移動大數(shù)據(jù)時代的到來，在網(wǎng)絡(luò)部署、資源管控、移動通信安全、網(wǎng)絡(luò)能耗等多方面對傳統(tǒng)無線網(wǎng)絡(luò)提出了諸多挑戰(zhàn)。

2.1 網(wǎng)絡(luò)部署

移動數(shù)據(jù)流量和信令均呈非線性高速增長，給無線接入網(wǎng)絡(luò)帶來巨大壓力。超密集化的小小區(qū)(smallcell)部署被認為是應(yīng)對海量數(shù)據(jù)增長和數(shù)據(jù)分布不均勻的最有效手段，小小區(qū)增強已成為3GPPLTE-AdvancedRelease12中最重要的候選技術(shù)。

與此同時，受限于低頻范圍內(nèi)寬帶連續(xù)頻譜資源極度匱乏，未來5G網(wǎng)絡(luò)將不得不向更高頻段擴展。由于小小區(qū)部署主要針對室內(nèi)熱點區(qū)域，高頻段無線信號傳播的特征(高損耗、低穿透)恰好可以削弱小小區(qū)與其他小區(qū)之間的干擾。因此，室內(nèi)高頻段小小區(qū)部署將是未來超密集化網(wǎng)絡(luò)部署的關(guān)鍵問題。

嚴重的信號衰落及信號傳播通常在視距范圍內(nèi)，使得室內(nèi)小區(qū)形狀呈現(xiàn)“準”確定性和小區(qū)邊緣銳利化的特征，這對室內(nèi)網(wǎng)絡(luò)覆蓋規(guī)劃引入了難題。室內(nèi)節(jié)點的密集程度主要受建筑物布局的影響，若以最小化室內(nèi)無線節(jié)點為網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃目標，銳利的小小區(qū)邊緣會使問題建模異常復雜。

2.2 資源管控

新型業(yè)務(wù)類型的不斷涌現(xiàn)，數(shù)據(jù)多樣化和流量空-時域大動態(tài)變化給傳統(tǒng)資源管理體系帶來了新的難題。目前的資源管控策略是既定且自發(fā)的，資源分配方式依賴于網(wǎng)絡(luò)的當前負載和擁塞狀態(tài)、終端業(yè)務(wù)請求等，使得全局的資源管控效率較低：從資源管控的目標看，以網(wǎng)絡(luò)吞吐量為主體的優(yōu)化目標無法實現(xiàn)基于大數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)歸類的差異化控制目標，導致管控策略靈活性低，用戶體驗差;從資源管控的約束條件分析，數(shù)據(jù)多樣化和需求異質(zhì)化導致資源管控的維度增加且各維度間不對稱，資源管控優(yōu)化策略的制定和優(yōu)化目標的求解變得異常復雜。其次，對于繼承了互聯(lián)網(wǎng)設(shè)計理念的新業(yè)務(wù)類型(QQ、微信等)，在當前的移動網(wǎng)絡(luò)中針對各種不同業(yè)務(wù)(如不同的傳輸速率、業(yè)務(wù)達到間隔、時延等)只設(shè)計了一種面向連接的信令/控制機制，對于突發(fā)性業(yè)務(wù)會導致相對較高的信令開銷;同時，相對于移動互聯(lián)網(wǎng)新業(yè)務(wù)的不斷創(chuàng)新，資源管控的智能化進程滯后，使得用戶附著度較低。最后，傳統(tǒng)移動網(wǎng)絡(luò)資源管控主要是基于以小區(qū)為中心的均勻設(shè)計理念，且總是針對網(wǎng)絡(luò)最差的狀態(tài)進行宏觀的資源配置，這與實際系統(tǒng)中海量業(yè)務(wù)空-時域的不均勻分布特征不符，網(wǎng)絡(luò)資源管理須從以小區(qū)為中心向以用戶體驗為中心、以數(shù)據(jù)為中心轉(zhuǎn)變。

2.3 數(shù)據(jù)安全性

數(shù)據(jù)安全一直是無線網(wǎng)絡(luò)中備受關(guān)注的核心問題。在移動大數(shù)據(jù)時代，用戶接入更加頻繁、靈活。當用戶在QQ，F(xiàn)acebook等社交網(wǎng)絡(luò)上分享信息時，大量個人信息不僅存儲在終端里，也分散在互聯(lián)網(wǎng)上。惡意用戶利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)處理這些海量數(shù)據(jù)，更容易竊取他人隱私，甚至可以針對用戶進行全景觀察，通過對用戶所有數(shù)據(jù)的分析了解各因素之間的關(guān)系，判斷用戶的狀態(tài)、預(yù)測用戶行為。除了用戶隱私安全之外，數(shù)據(jù)的訪問控制和可信度也面臨挑戰(zhàn)。用戶屬性和訪問需求的多樣化使保密權(quán)限設(shè)置更加困難。數(shù)據(jù)源偽造(偽基站、釣魚WiFi等)、數(shù)據(jù)篡改、數(shù)據(jù)竊聽和數(shù)據(jù)失真造成數(shù)據(jù)可信度降低。

與有線通信相比，無線通信固有的廣播特性和傳輸媒介的開放性使其更易受到竊聽等安全攻擊。而且，未來無線網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)扁平化、信息交互IP化、異構(gòu)融合等趨勢，一方面為無線通信帶來更多來自無線網(wǎng)絡(luò)以及互聯(lián)網(wǎng)的安全威脅，另一方面，安全攻擊更容易擴散并產(chǎn)生較大影響。隨著大數(shù)據(jù)分析能力的增強，單純依賴高層安全措施已不足以保障無線通信安全，特別是網(wǎng)絡(luò)節(jié)點數(shù)目增多、隨機性增強使高層安全措施的部署愈發(fā)復雜和困難。因此，應(yīng)充分結(jié)合無線通信的基本特征，利用信道編碼、信號處理等技術(shù)從物理層入手搭建無線通信的第一道安全屏障，即物理層安全。該技術(shù)利用多天線、人工噪聲、多點協(xié)作、等措施保障無線傳輸安全，但是，將消耗部分網(wǎng)絡(luò)資源，犧牲系統(tǒng)容量、能效性能。因此，安全性與其他性能指標的合理折中也是亟待考慮的問題。

2.4 高能耗

在全球能源匱乏和建設(shè)資源節(jié)約型社會的背景下，高能耗問題已經(jīng)成為制約信息通信行業(yè)發(fā)展的瓶頸問題之一。移動網(wǎng)絡(luò)的能耗主要分為兩部分：網(wǎng)絡(luò)側(cè)能耗(圖4)和移動終端能耗。其中，前者所占比重較大，其能耗在不同層面的分布比例如圖4所示，基站是最主要的耗能部分，其能耗占總能耗的一半以上。據(jù)統(tǒng)計，中國通信網(wǎng)基站的年消耗電量超過200億度，2012年中國聯(lián)通繳納的電費超過了其員工薪酬及福利開支的1/3)。

在大數(shù)據(jù)背景下，用戶在享受QQ、微信、社交網(wǎng)站、搜索引擎、在線視頻等新業(yè)務(wù)的同時，無論在網(wǎng)絡(luò)側(cè)還是終端側(cè)均需要消耗更多的計算、存儲、能量等資源。在無線接入網(wǎng)絡(luò)側(cè)，超密集化的網(wǎng)絡(luò)站點部署會顯著加劇高能耗問題。在終端側(cè)，由于終端能耗在總耗能中的比例較低，在過去的幾十年，終端能耗不被重視，終端節(jié)能技術(shù)主要考慮如何延長其待機時間。然而，隨著智能終端的迅速增長，今天已步入后摩爾時代，多樣化的業(yè)務(wù)應(yīng)用增加了智能終端負載與日平均使用率，這導致移動終端能耗成為迫切解決的關(guān)鍵難題。

3.移動大數(shù)據(jù)對無線網(wǎng)絡(luò)帶來的機遇

為了應(yīng)對移動大數(shù)據(jù)給無線網(wǎng)絡(luò)帶來的前述挑戰(zhàn)，無線網(wǎng)絡(luò)將從資源、傳輸、組網(wǎng)3個方面不斷演進，以滿足用戶對傳輸速率和業(yè)務(wù)質(zhì)量的更高要求。例如，挖掘毫米波頻段、通過認知的方式提高頻譜資源的利用率;引入新的傳輸技術(shù)，通過大規(guī)模天線、同時同頻全雙工及新型編碼調(diào)制方案等提高系統(tǒng)的傳輸速率;組建智能立體化網(wǎng)絡(luò)，實現(xiàn)不同應(yīng)用場景下的人與人、人與物、物與物的立體化接入。

與此同時，快速地從價值密度低的海量數(shù)據(jù)中分析提煉出有效信息能進一步優(yōu)化無線網(wǎng)絡(luò)。初期的無線網(wǎng)絡(luò)演進，以提升網(wǎng)絡(luò)整體的容量為目標，是一種以網(wǎng)絡(luò)為中心的演進思路;隨著移動通信的發(fā)展，用戶的主觀體驗成為移動網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的主要目標，網(wǎng)絡(luò)將從以網(wǎng)絡(luò)為中心向以用戶為中心演進;而隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，海量數(shù)據(jù)已經(jīng)成為移動網(wǎng)絡(luò)的核心財富，使得無線網(wǎng)絡(luò)向著以數(shù)據(jù)為中心的方向發(fā)展。

3.1 基于大數(shù)據(jù)挖掘的網(wǎng)絡(luò)部署

如前所述，海量的移動數(shù)據(jù)具備較高的空-時變化特征，傳統(tǒng)固定的移動網(wǎng)絡(luò)部署無法有效匹配某一特定區(qū)域內(nèi)的流量與負載特征，超密集化的小小區(qū)部署也無法實時適配業(yè)務(wù)需求的動態(tài)變化，從廣義角度而言，移動大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)需要無線網(wǎng)絡(luò)部署由靜態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)閯討B(tài)、由固定配置轉(zhuǎn)變?yōu)殪`活配置。為解決此問題，中國移動提出了CRAN(centralized，co-operative，cloud-RAN)架構(gòu)，將多個基帶匯聚形成大覆蓋下的“大基站”，多個覆蓋區(qū)域內(nèi)的無線射頻單元共享基帶設(shè)備和資源，可實現(xiàn)計算資源的按需有效分配。這在一定程度上體現(xiàn)了以數(shù)據(jù)為中心進行網(wǎng)絡(luò)部署的思想。進一步地，以SDN(softwaredefinednetwork)和NFV(networkfunctionvirtualiza-tion)為代表的無線虛擬化技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)基于業(yè)務(wù)特征的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議動態(tài)部署，通過對網(wǎng)絡(luò)節(jié)點抽象和統(tǒng)一調(diào)配，網(wǎng)絡(luò)的部署和管控更加靈活。

3.2 基于大數(shù)據(jù)挖掘的無線網(wǎng)絡(luò)資源精準投放

海量數(shù)據(jù)在空-時域分布不均勻的特性對無線網(wǎng)絡(luò)中的資源調(diào)度與分配提出了更高的要求，對大數(shù)據(jù)中蘊含的抽象信息進行分析和歸納，挖掘規(guī)律性并預(yù)測業(yè)務(wù)走勢，有針對性地進行資源分配，能為未來無線網(wǎng)絡(luò)提供新的發(fā)展契機。

首先，基于數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析能有效完成相同特性的小區(qū)聚類，便于針對不同特性的小區(qū)進行特定的資源分配，如基于經(jīng)緯度、網(wǎng)絡(luò)覆蓋和業(yè)務(wù)分布特征進行小區(qū)聚類，從而指導資源精準投放和業(yè)務(wù)推送。

其次，隨著移動數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)用戶數(shù)量的增多和需求的差異化，用戶出現(xiàn)等級分化，無線網(wǎng)絡(luò)中的策略控制與計費(PCC)方式需進一步考慮用戶的匹配性，從而制定更合理的資源分配方式以適配不同層級的用戶體驗。大數(shù)據(jù)可以應(yīng)用于PCC，通過分析用戶特性、業(yè)務(wù)特性以及對用戶的行為習慣進行預(yù)測，從而對資源進行合理的分配與控制，提高PCC的效率，提供差異化服務(wù)，提升無線網(wǎng)絡(luò)智能管控水平。

再次，海量數(shù)據(jù)挖掘能夠?qū)崿F(xiàn)以用戶體驗(QoE)為導向的資源精準投放。未來無線網(wǎng)絡(luò)對QoE的研究需兼顧環(huán)境因素、用戶因素及服務(wù)因素，考慮混合多業(yè)務(wù)場景下的個性化資源分配和管理。對QoE的評價方法也不僅僅限于客觀評價或主觀評價，偽主觀評價因既有主觀評價與用戶感知一致的特點，又有客觀評價方法簡便、可實時應(yīng)用、可移植的優(yōu)勢，從而成為更貼合用戶需求的評價方法，但其所需要的數(shù)據(jù)量遠高于前兩種。基于大數(shù)據(jù)的海量數(shù)據(jù)分析能為有效評價用戶體驗提供充分的信息，從而有力支撐偽主觀評價的QoE評價體系。

3.3 基于大數(shù)據(jù)挖掘的低能耗綠色通信

通過對移動大數(shù)據(jù)的分析，可以獲取用戶行為習慣、業(yè)務(wù)特征、移動性等相關(guān)信息，并在此基礎(chǔ)上對用戶行為趨勢做出預(yù)測，從而為無線網(wǎng)絡(luò)低能耗的綠色通信提供重要參考依據(jù)。

基于大數(shù)據(jù)的分析結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)側(cè)可以更精準地掌握不同地理區(qū)域的用戶分布及業(yè)務(wù)需求，完成多樣化基站的智能部署，從而有效實現(xiàn)匹配用戶業(yè)務(wù)需求的動態(tài)資源分配;結(jié)合用戶的移動性等信息(如位置信息、移動速度、移動方向等)實現(xiàn)超密集異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中不同層級基站的動態(tài)激活與休眠、資源共享、協(xié)作傳輸?shù)?，從而降低網(wǎng)絡(luò)整體能耗，提高傳輸效率。

與此同時，終端側(cè)可以基于自身業(yè)務(wù)特性和行為習慣，選擇合適的接入網(wǎng)絡(luò)，輔助優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)間協(xié)作;針對具有相似特征的業(yè)務(wù)需求或地理位置臨近的終端組，還可以通過終端間直接通信(D2D)的方式完成信息交互與推送，從而節(jié)省網(wǎng)絡(luò)資源，降低發(fā)射功率，實現(xiàn)低能耗通信。

4.結(jié)論

 移動大數(shù)據(jù)時代，無線網(wǎng)絡(luò)在資源管控、數(shù)據(jù)安全、網(wǎng)絡(luò)能耗方面面臨著新的挑戰(zhàn)。但移動大數(shù)據(jù)是友好可控的，是無線通信發(fā)展的助推劑，給無線通信帶來了新的發(fā)展機遇。無線網(wǎng)絡(luò)可以充分借鑒互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)挖掘的理論與方法，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的靈活部署、無線資源的優(yōu)化配置和低能耗綠色通信。同時，移動運營商可充分利用自身的數(shù)據(jù)優(yōu)勢，充分挖掘大數(shù)據(jù)的隱性價值，不斷提升業(yè)務(wù)營銷水平和服務(wù)質(zhì)量，實現(xiàn)跨領(lǐng)域融合，更多的服務(wù)于科技進步和國家政策等方面。