賀 超1,2,3，王汝言1,2,3，譚澤富**

(1.重慶郵電大學(xué) 通信與信息工程學(xué)院，重慶 400065；2.先進(jìn)網(wǎng)絡(luò)與智能互聯(lián)技術(shù)重慶市高校重點(diǎn)實驗室，重慶 400065；3.泛在感知與互聯(lián)重慶市重點(diǎn)實驗室，重慶 400065；4.重慶三峽學(xué)院 電子與信息工程學(xué)院，重慶 404130)

0 引 言

當(dāng)前，云計算、移動互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)應(yīng)用的興起和通信技術(shù)的快速演進(jìn)，共同推動了光骨干傳輸網(wǎng)向大容量、高速率和高可靠發(fā)展。然而，將骨干網(wǎng)與本地用戶網(wǎng)絡(luò)相連接的接入網(wǎng)發(fā)展相對緩慢。因此，現(xiàn)在人們普遍認(rèn)為傳統(tǒng)接入網(wǎng)逐漸成為“最后一公里”無線通信網(wǎng)絡(luò)的瓶頸。鑒于光接入網(wǎng)絡(luò)和無線接入網(wǎng)絡(luò)的潛在優(yōu)勢和互補(bǔ)特點(diǎn)，學(xué)術(shù)界提出了一種高效的光纖無線寬帶接入網(wǎng)架構(gòu)(Fiber Wireless Broadband Access Network,FiWi)，能隨時隨地為終端用戶提供高質(zhì)量的寬帶接入服務(wù)。由于充分利用了光纖回傳的高可靠性、大容量和低時延，以及無線/蜂窩前端的靈活性、泛在性和低成本，F(xiàn)iWi接入網(wǎng)逐漸成為一個潛在的接入網(wǎng)解決方案，不僅可以給移動用戶還能給固定用戶提供高質(zhì)量的寬帶服務(wù)[1-5]。此外，設(shè)想的FiWi接入網(wǎng)可能有助于消除以覆蓋為中心的無線前端網(wǎng)絡(luò)和以容量為中心的光纖回傳網(wǎng)絡(luò)之間的網(wǎng)絡(luò)側(cè)障礙，如高擁塞、長時延、高能耗、低可靠性以及單接入無線模式等。

對于FiWi接入網(wǎng)的現(xiàn)有研究大多集中在架構(gòu)優(yōu)化設(shè)計[2]、網(wǎng)絡(luò)生存性[6]、服務(wù)質(zhì)量保證(Quality of Service，QoS)[7]以及它們在其他關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施的應(yīng)用上(如智能電網(wǎng)[8]和智慧城市[9])。FiWi接入網(wǎng)的能效不僅對延長無線設(shè)備的電池壽命至關(guān)重要，而且對網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商降低運(yùn)營成本和資本支出(Operational and Capital Expenditures,OPEX/CAPEX)也發(fā)揮著重要作用，但當(dāng)前還沒有得到足夠的研究。眾所周知，接入網(wǎng)消耗的能量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于滿足實際流量負(fù)荷所需的能量。目前，單一光纖回傳網(wǎng)絡(luò)[10-11]和無線前端網(wǎng)絡(luò)[12-13]的能量效率解決方案也得到了廣泛的研究，前者采用了自適應(yīng)周期時間(Interleaved Polling with Adaptive Cycle Time,IPACT)作為介質(zhì)訪問控制(Medium Access Control,MAC)方案的交叉輪詢的休眠模式[11]和動態(tài)波長共享機(jī)制[12]。進(jìn)而，用戶設(shè)備(User Equipment,UE)需要將密集性和時延敏感性的計算任務(wù)卸載到遠(yuǎn)端云數(shù)據(jù)中心進(jìn)行處理，然后將計算結(jié)果返回到用戶終端。這一過程引入了附加的時延，對時延敏感型任務(wù)而言是非常不利的。為了解決時延問題，一個新的概念——移動邊緣計算(Mobile Edge Computing,MEC)被成功引入。MEC將計算和存儲資源引入到移動網(wǎng)絡(luò)的邊緣，使其能夠在滿足嚴(yán)格UE時延要求的同時，在MEC服務(wù)器上運(yùn)行更高要求的應(yīng)用[14-16]。

網(wǎng)絡(luò)功能虛擬化(Network Function Virtualization,NFV)作為電信服務(wù)供應(yīng)的一個重要轉(zhuǎn)變，引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。通過將網(wǎng)絡(luò)功能(Network Function,NF)與它們所運(yùn)行的物理設(shè)備進(jìn)行解耦，NFV有可能顯著降低OPEX/CAPEX，并以更高的敏捷性和更快的價值實現(xiàn)速度促進(jìn)新服務(wù)的部署。NFV范式仍然處于初級階段，研究群體有大量的機(jī)會來開發(fā)新的體系結(jié)構(gòu)、系統(tǒng)和應(yīng)用，并在開發(fā)技術(shù)以成功部署時評估替代方案和權(quán)衡[17-18]。因此，在有限的光纖回傳資源分配下，如何以低能耗、低部署成本來保障時延敏感性任務(wù)的卸載計算、提高網(wǎng)絡(luò)資源利用率以及增強(qiáng)可靠數(shù)據(jù)傳輸成為FiWi接入網(wǎng)的研究熱點(diǎn)，且具有非常重要的研究意義和應(yīng)用價值。

1 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

通用FiWi寬帶接入網(wǎng)架構(gòu)如圖1所示。目前，針對高效節(jié)能FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵技術(shù)和其主要的應(yīng)用場景，國內(nèi)外研究主要集中在FiWi無線反復(fù)重傳、業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)和跨域資源整合。

圖1 通用FiWi寬帶接入網(wǎng)架構(gòu)

1.1 無線反復(fù)重傳

終端用戶由于新型應(yīng)用的出現(xiàn)，使得請求的流量負(fù)荷呈指數(shù)增加，導(dǎo)致接入網(wǎng)的能耗顯著增加。將光纖回傳的光接入網(wǎng)(Optical Access Network,OAN)中的低數(shù)據(jù)負(fù)載的光網(wǎng)絡(luò)單元網(wǎng)狀入口節(jié)點(diǎn)(Optical Network Unit Mesh Portal Point,ONU-MPP)盡可能地轉(zhuǎn)換為休眠狀態(tài)，使承載的剩余流量能夠重新路由到活躍的ONU-MPP，以提高網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的能效(Energy Efficiency,EE)和網(wǎng)絡(luò)資源利用率[19-27]。然而，智能FiWi網(wǎng)絡(luò)的能耗容易受到ONU休眠狀態(tài)周期長短的影響。Togashi等人[21]證明ONU休眠周期越長，數(shù)據(jù)流量的時延越長，進(jìn)而使得能耗越高。

為此，在只考慮ONU休眠的狀況下，最小化FiWi接入網(wǎng)的能耗可以實現(xiàn)，但忽略了無線前端的網(wǎng)絡(luò)器件休眠機(jī)制。如何利用聯(lián)合無線域(如網(wǎng)狀節(jié)點(diǎn)(Mesh Point,MP)無線電接口)和光域(如ONU)功率狀態(tài)調(diào)度進(jìn)行節(jié)能設(shè)計是一個新的難題。文獻(xiàn)[22]提出了ONU休眠和關(guān)閉無線電接口(Radio Interface,RI)相結(jié)合的方法，通過合并無線和光功率狀態(tài)調(diào)度，進(jìn)而實現(xiàn)節(jié)能、QoS保障和高效的流量重路由。當(dāng)光域和無線域的節(jié)能狀態(tài)調(diào)度不同步時，潛在的FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)都會面臨更多的能耗和額外的時延。為了解決這一問題，文獻(xiàn)[23]提出了一種協(xié)同的ONU休眠機(jī)制，通過將ONU休眠與無線基站的節(jié)能模式(Power Saving Mode,PSM)機(jī)制動態(tài)地集成到FiWi網(wǎng)絡(luò)能量調(diào)度中來降低能耗。近年來，隨著接入網(wǎng)的能耗和用戶比特率請求顯著增加，文獻(xiàn)[21]提出了一種綜合的無線基站、MP和ONU的節(jié)能調(diào)度模型，利用時分多址(Time Division Multiple Address,TDMA)技術(shù)同步兩域的節(jié)能調(diào)度策略，并利用M/G/1排隊模型來降低端到端時延。如我們所知，無論是QoS保障策略還是節(jié)能模式在兩域中都存在不匹配現(xiàn)象，導(dǎo)致流量傳輸時延顯著增加。值得注意的是，以覆蓋為中心的無線局域網(wǎng)(Wireless Local Area Network,WLAN)和以容量為中心的無源光網(wǎng)絡(luò)(Passive Optical Network,PON)的節(jié)能模式分別稱為無線基站的PSM和ONU-MPP的休眠，而對應(yīng)的QoS策略分別為混合協(xié)調(diào)函數(shù)控制的通道訪問(Hybrid Coordination Function Controlled Channel Access,HCCA)和動態(tài)頻帶分配(Dynamic Bandwidth Allocation,DBA)。在ONU休眠與無線基站的PSM、DBA策略與HCCA的智能集成上，文獻(xiàn)[25]提出了降低傳輸時延的方案。

近年來，觸覺互聯(lián)網(wǎng)因其具有極低時延、超高可靠性、人對人(Human-to-Human,H2H)/機(jī)對機(jī)(Machine-to-Machine,M2M)共存、數(shù)據(jù)中心技術(shù)和安全等共同特點(diǎn)而受到了廣泛的研究。在新興FiWi enhanced LTE-A HetNet架構(gòu)上實現(xiàn)M2M通信需求,其中設(shè)計了蜂窩覆蓋前端的非連續(xù)接收(Discontinuous Reception,DRX)機(jī)制和光纖回傳的ONU休眠節(jié)能模式，綜合提高了系統(tǒng)的節(jié)能效果，同時降低了分組時延。針對上述聯(lián)合機(jī)制，前端和回傳分別設(shè)計了半馬爾科夫過程和M/G/1排隊模型以實現(xiàn)兩域的同步[26]。

從FiWi接入網(wǎng)的物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Things,IoT)或H2H流量的角度來考慮能源消耗最小化問題仍然面臨諸多挑戰(zhàn)。然而，在FiWi enhanced LTE-A HetNet上，為了實現(xiàn)能耗最小化，基站(Base Station,BS)被盡可能多地轉(zhuǎn)換為休眠狀態(tài)。另一方面，為了獲得穩(wěn)定的QoS，BS又被盡可能多地切換為活躍狀態(tài)，不可避免地消耗更多的能量。顯然，在能耗最小化和穩(wěn)定的服務(wù)最大化之間必須存在最優(yōu)的活躍BS數(shù)量。為此，文獻(xiàn)[27]通過啟發(fā)式貪婪算法、蠻力算法和滾雪球算法，研究了穩(wěn)定服務(wù)約束下的功耗最小化問題。綜上所述，研究者特別關(guān)注聯(lián)合光域無線域功率狀態(tài)調(diào)度、高效頻帶分配、動態(tài)負(fù)載自適應(yīng)以及服務(wù)類別差異化協(xié)作，實現(xiàn)FiWi架構(gòu)下節(jié)能調(diào)度。有關(guān)現(xiàn)有FiWi節(jié)能方案比較如表1所示。

表1 現(xiàn)有FiWi節(jié)能方案比較

1.2 業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)

近年來，隨著未來的5G移動網(wǎng)絡(luò)向分散化發(fā)展，針對融合云移動邊緣計算光纖無線接入網(wǎng)(Integrated cloud-MEC FiWi,CM-FiWi)架構(gòu)的研究應(yīng)運(yùn)而生[28-33]。在FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上，Rimal等人[28]首先討論了在滿足卸載任務(wù)時延下的MEC機(jī)理，同時論證了任務(wù)響應(yīng)時間效率和電池能量效率方面的當(dāng)前需求和設(shè)計挑戰(zhàn)。文獻(xiàn)[29]提出了一種新穎的基于Cloudlet的計算任務(wù)卸載資源管理方案，該方案可通過兩個TDMA層實現(xiàn)以容量和覆蓋為中心的FiWi網(wǎng)絡(luò)資源分配。文獻(xiàn)[30]在設(shè)想的FiWi增強(qiáng)型LTE-A異構(gòu)中，采用非協(xié)作的三級博弈論方法，提出了分布式移動數(shù)據(jù)卸載網(wǎng)絡(luò)框架。文獻(xiàn)[31]綜合考慮了新穎的兩層TDMA資源管理方案和兩級云-移動邊緣計算分析框架，將MEC使能的FiWi架構(gòu)與集成FiWi接入網(wǎng)絡(luò)上的集中式云計算(Centralized Cloud Computing,CCC)進(jìn)行了比較。

然而，值得注意的是，通過適應(yīng)非協(xié)作計算卸載解決方案，輪詢周期中的多個智能移動設(shè)備僅與WLAN覆蓋范圍中的ONU-AP或蜂窩覆蓋范圍中的ONU-eNB相關(guān)聯(lián)。此外，采用移動云計算(Mobile Cloud Computation,MCC)的計算任務(wù)卸載范例因跨越廣域網(wǎng)(Wide Area Network,WAN)而引發(fā)了更長的時延，并且由于集中式云計算具有強(qiáng)大的計算能力而忽略了遠(yuǎn)端任務(wù)響應(yīng)時延。另一方面，單獨(dú) MEC的計算分流具有有限的計算和存儲功能的缺點(diǎn)。因此，直到最近，為了緩解FiWi架構(gòu)上MEC和MCC之間的差距，新興的范例所需的協(xié)作計算卸載方案以及最終的CM-FiWi接入網(wǎng)才被認(rèn)為是解決上述瓶頸的最適宜機(jī)制。文獻(xiàn)[32-33]提出了三種實用的解決方案，即達(dá)到最優(yōu)解的集中式最優(yōu)枚舉協(xié)作計算卸載方案、達(dá)到近似最優(yōu)解的集中式近似協(xié)作計算卸載算法和分布式博弈論協(xié)同計算卸載方案，實現(xiàn)了近乎最優(yōu)的解決方案，以解決云-MEC協(xié)作卸載的NP-Hard問題，適度降低總設(shè)備能耗和任務(wù)總響應(yīng)時間。盡管上述研究足夠詳細(xì)地概述了智能移動設(shè)備、MEC服務(wù)器和MCC服務(wù)器之間的協(xié)作計算分流，但未充分考慮到擴(kuò)展中央處理器(Center Processing Unit,CPU)周期計算能力、可變設(shè)備發(fā)射功率和剩余電池容量率，可以進(jìn)一步擴(kuò)展到云-MEC使能的協(xié)作任務(wù)卸載問題中。然而，聯(lián)合考慮擴(kuò)展計算頻率、可變發(fā)射功率以及剩余電池容量的任務(wù)卸載決策尚未在CM-FiWi 接入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行探索，減輕任務(wù)卸載開銷和實現(xiàn)最優(yōu)任務(wù)卸載決策需要進(jìn)一步研究。

1.3 跨域資源整合

從互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)提供商(Internet Service Provider,ISP)的角度來看，F(xiàn)iWi網(wǎng)絡(luò)雖然具有容量大、靈活性強(qiáng)的優(yōu)點(diǎn)，但是光纖子網(wǎng)絡(luò)與無線子網(wǎng)絡(luò)之間仍存在很大的不協(xié)調(diào)性，這是光纖子網(wǎng)絡(luò)和無線子網(wǎng)絡(luò)協(xié)議轉(zhuǎn)換的必然結(jié)果。從技術(shù)上講，當(dāng)前實現(xiàn)FiWi網(wǎng)絡(luò)的無縫組網(wǎng)仍然很困難。文獻(xiàn)[34-39]使用網(wǎng)絡(luò)虛擬化(Network Virtualization,NV)技術(shù)來緩解光纖網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)之間的差異性，用于解決FiWi接入網(wǎng)的跨域資源整合問題。因為，虛擬網(wǎng)絡(luò)(Virtual Network,VN)是建立在統(tǒng)一的虛擬資源上，而不是直接建立在物理結(jié)構(gòu)上，節(jié)省了協(xié)議轉(zhuǎn)換的時間。其中，ISP被分為兩個獨(dú)立的實體：基礎(chǔ)設(shè)施提供者(Infrastructure Provider,InP)和服務(wù)提供者(Service Provider,SP)。將定制的物理資源出租給SP的過程稱為虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入(Virtual Network Embedding,VNE)，其中InP將從SP獲得收益。此外，研究者們還提出了FiWi接入網(wǎng)虛擬化的通用模型[34]。該模型將應(yīng)用程序從基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)中分離出來，并允許SP向用戶提供由粒度VN承載的服務(wù)，而粒度VN是由InP分配的虛擬資源組成的。由于NV的應(yīng)用，消除了FiWi網(wǎng)絡(luò)中跨域物理資源的差異，使FiWi網(wǎng)絡(luò)成為更緊密的接入網(wǎng)。

由于業(yè)務(wù)的復(fù)雜性和多樣性，F(xiàn)iWi接入網(wǎng)在資源分配和優(yōu)化方面面臨著巨大挑戰(zhàn)。雖然NV是一種很有前途的解決方案，它允許異構(gòu)的VN共存于共享的底層網(wǎng)絡(luò)中，但以往的研究工作忽略了VN對QoS的各種需求和底層FiWi接入網(wǎng)資源重新配置的靈活性。Han等人[35]提出了一種基于QoS滿意度和網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的FiWi-VNE框架，通過為每個VN配備一個特定的QoS滿足要求，從更實際的角度來表述VN的需求特征。此外，利用底層網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)帶寬分配和虛擬網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)來實現(xiàn)InP收益的最大化。

FiWi接入網(wǎng)能夠給高帶寬接入提供泛在性和移動性，但是傳統(tǒng)的單路徑傳輸由于業(yè)務(wù)的多樣化，已經(jīng)不能滿足人們對網(wǎng)絡(luò)性能的需求。針對網(wǎng)絡(luò)擁塞問題，人們提出了多路徑算法。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的多路徑算法在異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)中存在一定的局限性。Meng等人[36]提出了一種改進(jìn)的基于FiWi網(wǎng)絡(luò)虛擬化模型的改進(jìn)加權(quán)循環(huán)算法,具體的調(diào)度方案將根據(jù)服務(wù)請求的質(zhì)量和通過控制平面全局視圖的鏈路狀態(tài)來分配。為了充分利用底層網(wǎng)絡(luò)資源，實現(xiàn)較高的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求(Virtual Network Request,VNR)接收率、InP收益和資源利用率，還提出了一種包含三種子機(jī)制的FiWi虛擬資源嵌入方法。同時，該機(jī)制還考慮了負(fù)載均衡和優(yōu)先級[37]。

在現(xiàn)有邊緣計算使能的FiWi網(wǎng)絡(luò)上IoT的研究中，仍然面臨著幾個重要挑戰(zhàn)，如帶寬飽和、能量約束、低延遲傳輸以及數(shù)據(jù)安全和隱私。為了全面理解IoT和云計算支持的邊緣計算，即物聯(lián)云(Cloud of Things,CoT)，Ning等人[38]首先討論了CoT在邊緣計算方面的一些獨(dú)特的研究方向，考慮到CoT中邊緣部署的可持續(xù)性和高能效的重要性，提出了一種綠色、可持續(xù)的合作邊緣計算虛擬網(wǎng)絡(luò)嵌入框架——具體來說，利用可靠性函數(shù)來確定備份邊緣設(shè)備的數(shù)量，并將VN嵌入到CoT中合適的邊緣設(shè)備上；最后，討論了一些研究挑戰(zhàn)和有待解決的問題。Gong等人[39]利用NV來支持計算和網(wǎng)絡(luò)資源的協(xié)調(diào)，描述了VN與計算任務(wù)需求之間的關(guān)系：首先，采用圖形切割算法將盡可能多的VN嵌入到前端WMN的公共網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中，以最小化總發(fā)射功率為目標(biāo)；另一方面，將不可能嵌入的VN轉(zhuǎn)換成新的網(wǎng)絡(luò)，這些網(wǎng)絡(luò)必須通過PON光纖回傳進(jìn)行處理，從而優(yōu)化系統(tǒng)中的波長消耗數(shù)。

2 目前存在的問題

下一代無縫融合FiWi接入網(wǎng)憑借其在無線前端的低成本、泛在性以及移動性和光纖回傳的高頻帶、大容量以及高可靠等方面的優(yōu)勢，成為了5G寬帶接入網(wǎng)發(fā)展的可行解決方案。然而，在綠色FiWi接入網(wǎng)演進(jìn)過程中仍然存在諸如無線反復(fù)重傳、業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)和跨域資源整合等問題。

2.1 無線反復(fù)重傳

一個融合的FiWi接入網(wǎng)可以通過將一些低負(fù)載、長空閑的網(wǎng)絡(luò)器件切換成休眠狀態(tài)，以便節(jié)省更多的電能，要么關(guān)注的是無線/蜂窩前端，要么側(cè)重點(diǎn)是OAN回傳。特別地，對于以WiFi覆蓋的IEEE 802.11家族而言，無線基站采用PSM機(jī)制。同時，MP切換到休眠狀態(tài)。此外，UE最大限度地利用了4G/5G蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋中超時驅(qū)動的DRX/不連續(xù)傳輸(Discontinuous Transmission,DTX)機(jī)制。對于后者，時分復(fù)用無源光網(wǎng)絡(luò)(Time Division Multiplexed Passive Optical Network,TDM-PON)和時分波分復(fù)用無源光網(wǎng)絡(luò)(Time and Wavelength Division Multiplexed PON,TWDM-PON)中分別采用單個ONU休眠機(jī)制或者聯(lián)合OLT與ONU協(xié)作休眠模式?，F(xiàn)有文獻(xiàn)研究主要集中在綠色FiWi接入網(wǎng)方面，主要包括以下幾個方面:一是網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計，通過優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)設(shè)備部署數(shù)量，周期性實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲貥?gòu)，使得無線路由器(Wireless Router,WR)和ONU部署成本最小化;二是高效頻帶分配機(jī)制，整合無線前端和光纖回傳的功率調(diào)度，缺點(diǎn)是復(fù)雜的計算和資源分配的差異性;三是動態(tài)自適應(yīng)機(jī)制，根據(jù)動態(tài)流量分布圖調(diào)整ONU的功率狀態(tài)，缺點(diǎn)是單一的PON的節(jié)能設(shè)計;四是在FiWi Enhanced LTE-A HetNet中考慮UE連接約束，使得BS的能耗最小化，以犧牲設(shè)備的成功連接數(shù)為代價，也就是在一定的接入比下實現(xiàn)節(jié)能的目的;五是基于服務(wù)類別的節(jié)能機(jī)制，WiMAX和LTE-A分別擁有5個和8個服務(wù)類別，PON由3個服務(wù)類別構(gòu)成，通過將服務(wù)類別差異化融入到節(jié)能機(jī)制中。

現(xiàn)有方法從網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的優(yōu)化部署、前端回傳協(xié)作節(jié)能機(jī)制、ONU功率狀態(tài)調(diào)度策略、降低用戶成功訪問比例、基于可達(dá)性和流量分配的相關(guān)性節(jié)能機(jī)制、服務(wù)類別差異整合等方面入手，實現(xiàn)FiWi網(wǎng)絡(luò)的節(jié)能。然而，為所有ONU-MPP提供外部電源將涉及到很高的能耗成本，特別是在缺乏外部電源的地方部署ONU-MPP，如偏遠(yuǎn)山區(qū)、軍事上的機(jī)動通信等。為此，利用光載電能傳輸(Power over Fiber,PoF)的PON被認(rèn)為是關(guān)鍵的供能技術(shù)。然而，對具有發(fā)展前景的FiWi接入網(wǎng)的PoF供能技術(shù)的研究還處于起步階段。

2.2 業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)

為了實現(xiàn)超低時延、低能耗、業(yè)務(wù)本地化處理、可定制、高可靠性等目標(biāo)，近年來，ETSI提出的MEC技術(shù)受到了廣泛關(guān)注。將遠(yuǎn)端云數(shù)據(jù)中心的功能，如移動計算、網(wǎng)絡(luò)控制和存儲下放到網(wǎng)絡(luò)邊緣，在資源受限的智能移動設(shè)備(Smart Mobile Device,SMD)實現(xiàn)計算密集型和時延敏感型應(yīng)用。需要注意的是，為了支持更多的接入模式，需要將MEC升級到多訪問邊緣計算。由于先前無線光寬帶接入網(wǎng)(Wireless Optical Broadband Access Network,WOBAN)架構(gòu)面臨著WMN和網(wǎng)關(guān)瓶頸，將云與WOBAN架構(gòu)進(jìn)行融合可以優(yōu)化資源利用率，同時提供更好的服務(wù)和更高的可擴(kuò)展性，這就產(chǎn)生了云通用網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。為了充分利用兩級云-微云架構(gòu)，Rimal等人[29]設(shè)計了傳統(tǒng)云與新興微云在FiWi網(wǎng)絡(luò)上共存的架構(gòu)。此外，一些現(xiàn)有研究詳細(xì)考慮了MEC 支持協(xié)同計算卸載策略,給CM-FiWi 網(wǎng)絡(luò)中具有多個計算任務(wù)的協(xié)同計算卸載范式提供了深刻的見解,并且提出了一個有前景的博弈論解決方案，進(jìn)而延長了SMD 的電池壽命。

在現(xiàn)有的CM-FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，主要從兩個方面進(jìn)行考慮：一是CM-FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計和網(wǎng)絡(luò)資源管理。為了進(jìn)一步降低微云部署成本，需要優(yōu)化混合微云部署策略。二是CM-FiWi網(wǎng)絡(luò)的協(xié)作計算卸載。但是，本地SMD在計算能力和發(fā)送功率固定的基礎(chǔ)上仍然消耗了較多的能量。為進(jìn)一步降低任務(wù)卸載響應(yīng)時間和能耗，可從計算頻率擴(kuò)展和發(fā)射功率分配的角度出發(fā)，對CM-FiWi接入網(wǎng)中協(xié)作任務(wù)計算卸載進(jìn)行深入研究。

2.3 跨域資源整合

FiWi網(wǎng)絡(luò)上已經(jīng)加載了多個數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)流類型，如語音、視頻和數(shù)據(jù)，它們各有特點(diǎn)，有的對時延敏感，有的對丟包率敏感，等等。通常，數(shù)字多媒體流占FiWi網(wǎng)絡(luò)上所有業(yè)務(wù)的很大比例。在FiWi網(wǎng)絡(luò)中，所有的業(yè)務(wù)在沒有系統(tǒng)管理的情況下運(yùn)行，導(dǎo)致了混亂的局面。與此同時，NV所帶來的理論性能和技術(shù)能力方面并沒有什么新東西，而是一種組織網(wǎng)絡(luò)的新思路，它使得解決現(xiàn)存FiWi接入網(wǎng)絡(luò)中存在的一些實際問題成為可能。異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)雖然在實現(xiàn)廣覆蓋和大網(wǎng)絡(luò)容量方面表現(xiàn)優(yōu)異，但是也面臨著回傳瓶頸的挑戰(zhàn)，如有限的回傳容量、忽略的時延和可靠性。與此同時，F(xiàn)iWi enhanced LTE-A HetNet有望成為解決回程瓶頸的可行方案。

另一方面，以往的研究大多只是通過優(yōu)化VN的嵌入來提高InP收益，而忽略了實際的流量需求和底層FiWi接入網(wǎng)的特點(diǎn)。例如，假設(shè)InP為每個被接受的VN提供所有必需的資源。在實際通信中，VN具有不同的QoS需求，這反映了VN具有不同的QoS滿足要求。此外，信道重分配不僅會導(dǎo)致底層物理網(wǎng)絡(luò)頻繁切換，使得無線接口信道面臨高代價的挑戰(zhàn)，而且對CPU或帶寬資源要求較高的VN也很難找到可行的嵌入解決方案。因此，為了更好地實現(xiàn)全局資源優(yōu)化，需要進(jìn)行靈活的網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)。例如，通過優(yōu)化某個時間窗口內(nèi)到達(dá)的VN的嵌入順序，在不重新分配信道的情況下重新配置現(xiàn)有VN的嵌入，可以提高VN的接納率。為了實現(xiàn)無縫組網(wǎng)，緩解頻帶緊張，避免節(jié)點(diǎn)或者鏈路故障，利用網(wǎng)絡(luò)虛擬化來彌補(bǔ)FiWi各子網(wǎng)絡(luò)之間的差異。然而,現(xiàn)有工作沒有考慮FiWi enhanced LTE-A HetNet虛擬化,同時忽略了用戶設(shè)備約束下的虛擬網(wǎng)絡(luò)請求和集群本地虛擬資源分配算法,未能進(jìn)一步提高InP 的收益和降低網(wǎng)絡(luò)能耗。

3 未來展望

綜合以上分析，針對融合FiWi接入網(wǎng)中無線反復(fù)重傳、業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)以及跨域資源整合引發(fā)的高能耗問題，應(yīng)以高效頻帶分配、協(xié)作計算卸載以及網(wǎng)絡(luò)虛擬化為解決方案，進(jìn)一步降低FiWi接入網(wǎng)中的能耗。圖2描述了總體技術(shù)路線圖。

圖2 總體技術(shù)路線圖

3.1 高效頻帶分配

ONU的休眠階段被分成幾個時隙，ONU休眠和活躍狀態(tài)所消耗的電功率僅由OLT通過PoF技術(shù)提供。因此，移動網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營商可以允許ONU-MPP無需外部電源即可正常運(yùn)行。在能耗最小化FiWi 網(wǎng)絡(luò)中, OLT 與ONU-MPP 進(jìn)行聯(lián)合休眠。但是,無線前端的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備沒有考慮其節(jié)能機(jī)制。光纖回傳網(wǎng)絡(luò)不僅考慮了在輪詢周期時間內(nèi)聚合ONU-MPP 的高效頻帶分配和休眠調(diào)度機(jī)制,而且還考慮了光用戶單元(Optical Subscriber Unit, OSU)的PoF 技術(shù)以及OLT 與集成的ONU- MPP 在專用波長上的數(shù)據(jù)通信。應(yīng)從感知節(jié)能控制的角度出發(fā)，深入研究FiWi網(wǎng)絡(luò)的高效節(jié)能機(jī)制，運(yùn)用動態(tài)頻帶分配、網(wǎng)絡(luò)器件協(xié)同休眠機(jī)制、排隊論及PoF等基礎(chǔ)理論，采用能量感知的節(jié)能機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)營運(yùn)商的收益最大化。

3.2 協(xié)作計算卸載協(xié)作計算卸載

應(yīng)從MEC計算的角度出發(fā)，深入研究CM-FiWi網(wǎng)絡(luò)的高效協(xié)作計算任務(wù)卸載機(jī)制，運(yùn)用流量共存理論、協(xié)作計算遷移理論、排隊論及迭代搜索算法等基礎(chǔ)理論研究SMD的能耗最小化問題。在CM-FiWi寬帶接入網(wǎng)上，形成具有多種計算任務(wù)的能量感知協(xié)同計算卸載問題。為了進(jìn)一步降低能耗，延長SMD的壽命，協(xié)同計算卸載模式的迭代搜索算法(Iterative Searching Algorithm for Collaborative Computation Offloading Paradigm,ISA-CCO)獲得了廣泛的關(guān)注。該算法綜合考慮了計算頻率擴(kuò)展、可變發(fā)射功率和剩余電池容量因素對任務(wù)卸載決策的影響,最終得到了能耗最小化的任務(wù)卸載分布。

3.3 網(wǎng)絡(luò)虛擬化

在現(xiàn)有FiWi網(wǎng)絡(luò)虛擬化研究中，絕大多數(shù)考慮的虛擬資源是頻帶、計算能力以及存儲空間等，而忽略了底層網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)特征。換句話說，并沒有明確優(yōu)先考慮本地網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，即本地?zé)o線光網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)關(guān)?？梢栽O(shè)計一種簡單而有效的虛擬資源分配算法，用于將WMN組織成在不同無線電信道上操作的區(qū)域，研究一個或多個簇頭將通信業(yè)務(wù)由一個區(qū)域或從該區(qū)域路由到另一個區(qū)域的影響。同時, 從局部路由的有效性出發(fā)，該路由優(yōu)先將本地網(wǎng)關(guān)傳輸?shù)焦饩W(wǎng)絡(luò)，并避免了不包含報文源或目的區(qū)域的無線分組傳輸。

4 結(jié)束語

因支持大規(guī)模移動數(shù)據(jù)傳輸,FiWi 網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是未來移動寬帶接入網(wǎng)的潛在解決方案。但是，目前FiWi 接入網(wǎng)的演進(jìn)并沒有取得重大突破，特別是綠色通信需求下的無線反復(fù)重傳、業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)以及跨域資源整合。FiWi網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在增強(qiáng)現(xiàn)實/虛擬現(xiàn)實、智能視頻加速、人臉識別、車聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、觸碰網(wǎng)以及智能家居和智能電網(wǎng)的新興運(yùn)用場景中，獲得了越來越多的關(guān)注,但同時，研究者對有關(guān)基礎(chǔ)理論和關(guān)鍵技術(shù)的認(rèn)知還處于初級階段，仍需要進(jìn)行大量、有效的研究與探索。應(yīng)充分考慮FiWi接入網(wǎng)的高效頻帶分配、協(xié)作計算卸載以及網(wǎng)絡(luò)虛擬化，并以此為研究方向，進(jìn)一步降低無線反復(fù)重傳、業(yè)務(wù)共存轉(zhuǎn)發(fā)和跨域資源整合所導(dǎo)致的高能耗，以增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)能效為目標(biāo)，著力構(gòu)建具有綠色通信的下一代FiWi寬帶接入網(wǎng)。