孫 源,沈文建,倪朋勃,毛 敏,謝雅琪,徐朝農(nóng)*
(1.中法渤海地質(zhì)服務(wù)有限公司,天津 300450;2.中國(guó)石油大學(xué)(北京)信息科學(xué)與工程學(xué)院,北京 102249)
在以油田為代表的大型工業(yè)生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng),為了保證生產(chǎn)的安全順利進(jìn)行,常常需要在現(xiàn)場(chǎng)安裝各種監(jiān)控傳感器。這些傳感器監(jiān)測(cè)生產(chǎn)數(shù)據(jù),并實(shí)時(shí)傳輸給數(shù)據(jù)收集基站。通過(guò)對(duì)這些數(shù)據(jù)的處理,基站可以對(duì)危險(xiǎn)情況加以判斷并實(shí)時(shí)處理,以確保生產(chǎn)的安全順利。
隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步,傳感器的數(shù)目越來(lái)越多,密度越來(lái)越大,出現(xiàn)了所謂的超密超可靠低延遲通信(massive Ultra-Reliable Low-Latency Communication,mURLLC)場(chǎng)景[1-3]。在這種場(chǎng)景下,數(shù)據(jù)傳輸擁擠現(xiàn)象越來(lái)越明顯,實(shí)時(shí)性能越來(lái)越難以保證。
在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(Internet of Thing,IoT)場(chǎng)景下,無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)部分基本都為單跳網(wǎng)絡(luò),此時(shí)網(wǎng)絡(luò)傳輸延遲基本為接入延遲,因此,對(duì)實(shí)時(shí)性能的優(yōu)化基本都聚焦在接入延遲上。多用戶(hù)復(fù)用技術(shù)可用于降低接入延遲,提高網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)性[4-5]。除了傳統(tǒng)的頻分多路(Frequency Division Multiple Access,F(xiàn)DMA)、時(shí)分多路(Time Division Multiple Access,TDMA)、碼分多路(Code Division Multiple Access,CDMA)、正交頻分多路(Orthogonal Frequency Division Multiple Access,OFDMA)之外,基于串行干擾消除(Successive Interference Cancellation,SIC)技術(shù)[6-8]的功率域非正交多址接入(Power Domain NonOrthogonal Multiple Access,PD-NOMA)技術(shù)可以依賴(lài)接收功率的差異實(shí)現(xiàn)多用戶(hù)復(fù)用。考慮到當(dāng)前mURLLC場(chǎng)景下的實(shí)際需求,目前第三代合作伙伴計(jì)劃(3rd Generation Partnership Project,3GPP)將其列為在物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景下的待選接入標(biāo)準(zhǔn),因此研究在PD-NOMA 技術(shù)下如何降低接入延遲顯然具有現(xiàn)實(shí)意義。大多數(shù)研究利用功率控制和用戶(hù)調(diào)度來(lái)實(shí)現(xiàn)低延遲[9]。例如,文獻(xiàn)[10]中通過(guò)聯(lián)合優(yōu)化用戶(hù)調(diào)度和功率分配來(lái)解決基于k-SIC 的無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的最小平均接入延遲問(wèn)題,提出了啟發(fā)式算法,并證明其在2-SIC 和單位流量負(fù)載的情況下是最優(yōu)的。文獻(xiàn)[11]中將延遲最小化問(wèn)題表述為混合整數(shù)非凸規(guī)劃問(wèn)題,該問(wèn)題已被證明是NP-Hard。文獻(xiàn)[12]中針對(duì)多載波場(chǎng)景,研究了上行PD-NOMA 下最大完成時(shí)間的最小化問(wèn)題,證明該問(wèn)題也是NP-Hard,并提出基于最短處理時(shí)間的啟發(fā)式調(diào)度算法。除了調(diào)度式方法外,基于壓縮感知的隨機(jī)接入策略也可以達(dá)到降低接入延遲的目的[13],但這種方法只適合于接入密度不大的場(chǎng)合。
傳統(tǒng)的使用PD-NOMA 技術(shù)來(lái)降低接入延遲的方法基本都基于功率調(diào)節(jié)來(lái)實(shí)現(xiàn)。然而在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景,尤其是一些電能獲取困難的場(chǎng)景下,傳感器端對(duì)功耗極為敏感,一般都存在發(fā)射功率受限的問(wèn)題。這些低功耗的傳感器端的發(fā)射功率往往是不可調(diào)節(jié)的,因此傳統(tǒng)的PD-NOMA 調(diào)度方法并不適用這些場(chǎng)合。如何在嚴(yán)苛限制下實(shí)現(xiàn)接入延遲優(yōu)化成為研究關(guān)鍵。事實(shí)上,對(duì)于PD-NOMA 技術(shù)而言,接收功率是決定能否實(shí)現(xiàn)多用戶(hù)復(fù)用的關(guān)鍵因素:當(dāng)多個(gè)傳感器發(fā)射的信號(hào)在基站處的接收功率滿(mǎn)足一定差異性條件時(shí)可以實(shí)現(xiàn)并行接入,有利于降低接入延遲,而且傳輸復(fù)用越多,平均接入延遲越小。因此,通過(guò)調(diào)節(jié)數(shù)據(jù)收集基站與各個(gè)待接入無(wú)線(xiàn)傳感器的相對(duì)距離,也可以實(shí)現(xiàn)對(duì)接入延遲的優(yōu)化。由于傳感器的位置一般來(lái)說(shuō)是固定的,因此對(duì)數(shù)據(jù)收集基站的合理選址就成為優(yōu)化接入延遲的必然選擇。本文針對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)中接入延遲較大的問(wèn)題,提出一種實(shí)時(shí)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的功率域非正交多址接入基站選址算法,該算法在工業(yè)場(chǎng)景下極具應(yīng)用潛力。
需要注意的是,對(duì)于典型的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)來(lái)說(shuō),系統(tǒng)級(jí)的延遲性能實(shí)際是接入延遲、基站轉(zhuǎn)發(fā)延遲以及應(yīng)用處理延遲等的總和,低的接入延遲是整個(gè)系統(tǒng)達(dá)到低延遲的基礎(chǔ),因而本文只關(guān)注接入延遲。
如圖1 所示,在工作區(qū)域內(nèi)有n個(gè)單天線(xiàn)無(wú)線(xiàn)傳感器用戶(hù)S1,S2,…,Sn,每個(gè)傳感器的發(fā)送功率均為P且保持不變。這n個(gè)傳感器都有數(shù)據(jù)需要上傳,它們的位置已知且固定。以工作區(qū)域中心為原點(diǎn)建立極坐標(biāo)系,對(duì)于傳感器Si,用二元組(xi,yi)來(lái)表示其位置;對(duì)于基站,則用(X,Y)來(lái)表示其位置;di表示基站到傳感器Si的距離,則
根據(jù)工業(yè)防爆的要求,例如基站之類(lèi)的大功率設(shè)備只能安裝在離工作現(xiàn)場(chǎng)一定距離之外,本文限定基站只能安裝在指定的工作區(qū)域D,如圖1 所示。
圖1 問(wèn)題模型Fig.1 Model of problem
無(wú)線(xiàn)信號(hào)經(jīng)過(guò)空間傳輸必定會(huì)發(fā)生衰減,本文用Gi表示用戶(hù)的信道增益。對(duì)于工業(yè)場(chǎng)景,由于無(wú)線(xiàn)傳感器和基站一般不存在移動(dòng)性,因此可以認(rèn)為信號(hào)衰減只與距離有關(guān),對(duì)于無(wú)線(xiàn)傳感器Si,當(dāng)其距離基站的距離為di時(shí),其信道增益為Gi=,接收功率rpi=pGi。其中:α代表信道衰減因子,其典型值區(qū)間為[2,4];rpi代表基站處接收到的Si的信號(hào)功率。
由于工作在同頻同時(shí),功率域非正交多址接入會(huì)引入用戶(hù)間的大的干擾,一般并不適合很大程度的用戶(hù)復(fù)用;因此,本文考慮迭代式SIC 接收機(jī)[14],即基站最多同時(shí)可解的用戶(hù)無(wú)上限。在基站端,若用戶(hù)想要被成功解碼,則必須滿(mǎn)足:
其中:I為其他用戶(hù)對(duì)Si的干擾;n0代表高斯白噪聲;γ為接收機(jī)的接收信噪比閾值,常見(jiàn)值在2 dB 以上,對(duì)確知的解碼方式,其值是已知的。
在長(zhǎng)期演進(jìn)(Long Term Evolution,LTE)中,用戶(hù)終端(User Equipment,UE)通過(guò)物理上行控制信道上報(bào)自己的數(shù)據(jù)傳輸請(qǐng)求,然后由基站根據(jù)傳輸請(qǐng)求決定調(diào)度策略,并在物理上行共享信道中進(jìn)行上行數(shù)據(jù)傳輸。與LTE 一致,假設(shè)一個(gè)時(shí)幀由多個(gè)時(shí)槽組成。根據(jù)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的特點(diǎn),為了保證傳輸公平性,每個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器將在一個(gè)時(shí)幀內(nèi)僅被調(diào)用一次,這樣接入延遲就是時(shí)幀長(zhǎng)度??梢悦鞔_的是:在最差的情況下,即每個(gè)時(shí)槽只被一個(gè)用戶(hù)獨(dú)占,也就是一個(gè)時(shí)幀最長(zhǎng)不會(huì)超過(guò)n個(gè)時(shí)槽。
基于1.1 節(jié)的網(wǎng)絡(luò)模型,本文的目的為最小化平均接入延遲,采用的基本手段是通過(guò)利用PD-NOMA 的并行接入能力,讓更多的無(wú)線(xiàn)傳感器并行傳輸。具體的手段為聯(lián)合數(shù)據(jù)收集基站的位置設(shè)置(X,Y)和傳感器傳輸時(shí)刻配置{Nij}。
其中:式(4)中的Nij是調(diào)度決策,用于保證一個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器在一幀里只能傳輸一次,Nij=1 表示無(wú)線(xiàn)傳感器Si在時(shí)槽j時(shí)被調(diào)度傳輸;式(5)~(6)用于保證用戶(hù)可以被SIC 接收機(jī)基站解碼;式(7)為信道增益模型;式(8)則確?;咎幱诎踩陌惭b位置。優(yōu)化目標(biāo)為最小化對(duì)應(yīng)策略的幀長(zhǎng)。顯然,上述優(yōu)化式的控制變量為基站的位置和調(diào)度決策。
根據(jù)1.2 節(jié),該問(wèn)題是一個(gè)組合優(yōu)化問(wèn)題,因此尋找低復(fù)雜度的算法相對(duì)困難,需要設(shè)計(jì)啟發(fā)式的搜索算法。有序合理的搜索會(huì)在很大程度上降低實(shí)際的復(fù)雜度,這就需要尋找一個(gè)合理的啟發(fā)式策略[14]。本文的思路是:在可行區(qū)域內(nèi),選擇出有限個(gè)相較于其他區(qū)域可支持更多的用戶(hù)復(fù)用的候選區(qū)域;然后對(duì)每個(gè)候選區(qū)域,給出其最佳傳輸調(diào)度策略;最后通過(guò)簡(jiǎn)單比較得出幀長(zhǎng)最短的調(diào)度策略所對(duì)應(yīng)的候選區(qū)域,即為最佳基站位置。
根據(jù)文獻(xiàn)[10,15],上述問(wèn)題很可能是一個(gè)NP 完全問(wèn)題[14],難以找到最優(yōu)解;而其主要難點(diǎn)在于式(5),式(5)中的n0造成并行用戶(hù)的接收功率不能成比例,會(huì)給后面的解析推導(dǎo)帶來(lái)困難,這也是在定理1 中提出縮放的根本原因。為了能夠快速求出一個(gè)近似解,本文并沒(méi)有采用如文獻(xiàn)[16]的搜索算法,而是按照定理1 中的條件對(duì)約束式(2)進(jìn)行了適度的收緊。需要注意的是,這種收緊并不能保證得到最優(yōu)解,而可能得到次優(yōu)解;因此這個(gè)低復(fù)雜度的解法本質(zhì)上是一個(gè)啟發(fā)式算法[15]。在仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看到,這種稍微的約束收緊對(duì)算法性能影響極其有限。
然后,對(duì)任意一個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器有序?qū)?,現(xiàn)在求其基站可解碼區(qū)域。顯然,如果有n個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器,最多可以找到n(n-1)個(gè)基站可解碼區(qū)域,這些基站可解碼區(qū)域都是圓形。由于凸集間的交集仍是凸集,因此多個(gè)基站可解碼區(qū)域相交形成的區(qū)域必定為凸區(qū)域,且凸區(qū)域最多不會(huì)超過(guò)n(n-1)個(gè)。相較于其他區(qū)域,基站位于這些區(qū)域時(shí)將會(huì)支持更多的傳輸復(fù)用(這些區(qū)域被稱(chēng)為基站候選區(qū)域),這就為下一步的實(shí)時(shí)調(diào)度策略留下了更大的優(yōu)化空間。如圖2 所示,該網(wǎng)絡(luò)包含了3 個(gè)無(wú)線(xiàn)傳感器S1、S2、S3和1 個(gè)NOMA 數(shù)據(jù)收集基站,通過(guò)畫(huà)出6 個(gè)有序的節(jié)點(diǎn)對(duì)對(duì)應(yīng)形成的基站可解碼區(qū)域?yàn)椋▓D2 中的白色區(qū)域);求取這些區(qū)域的最小相交凸區(qū)域,從而得到了2 個(gè)基站候選區(qū)域 :和(圖2 中的深色區(qū)域)。
圖2 基站可解碼區(qū)域與基站候選區(qū)域示例Fig.2 Example of decodable area and candidate area of sink
對(duì)于每個(gè)基站候選區(qū)域,為了使當(dāng)把數(shù)據(jù)收集基站放在該區(qū)域時(shí)的幀長(zhǎng)最短,可采用具體方法如下:對(duì)于每一個(gè)候選區(qū)域,建立一個(gè)生成圖G=,它是一個(gè)頂點(diǎn)集為V={S1,S2,…,Sn}的有向無(wú)環(huán)圖,其中n為無(wú)線(xiàn)傳感器的個(gè)數(shù)。對(duì)于圖中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)Si、Sk,若基站處于該候選區(qū)域內(nèi)時(shí)對(duì)Si的接收功率rpi和對(duì)Sk的接收功率rpk滿(mǎn)足rpirpk≥1+γ,則E中對(duì)應(yīng)有一條由Si到Sk的有向邊。進(jìn)而,尋找最短幀長(zhǎng)問(wèn)題就等價(jià)于生成圖的最小鏈劃分問(wèn)題。定理2 說(shuō)明了它們之間的等價(jià)性。
定理2生成圖上的每條有向鏈對(duì)應(yīng)著一組可解碼序列。
證明 由定理1 可知,若一組無(wú)線(xiàn)傳感器的接收功率rp1,rp2,…,rpm滿(mǎn)足rpirpi+1≥1+γ(i=1,2,…,m-1),此時(shí)所有傳感器可在基站端同時(shí)解碼。由生成圖的構(gòu)造過(guò)程可知,生成圖中的每一條有向邊(如SiSk),當(dāng)基站處于候選區(qū)域內(nèi)時(shí)都會(huì)滿(mǎn)足rpirpk≥1+γ。因此對(duì)于生成圖的任意一條有向鏈來(lái)說(shuō),由于傳遞性的原因,其上的所有無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn)在基站處的接收功率一定滿(mǎn)足定理1 的條件。從而,它們形成了一條可解碼序列。證畢。
圖3 生成圖的有向鏈與可解碼序列的對(duì)應(yīng)Fig.3 Correspondence between directed chain of generation graph and decodable sequence
鑒于一條可解碼序列將占用一個(gè)時(shí)槽,為了得到在確定基站位置下的最短調(diào)度,顯然要尋找生成圖的最小鏈劃分。最短幀長(zhǎng)則為最小鏈劃分?jǐn)?shù)。
定義1有向圖的最小鏈劃分。在有向無(wú)環(huán)圖G中,選擇若干條無(wú)公共點(diǎn)的有向鏈,使得這些鏈覆蓋所有節(jié)點(diǎn),且鏈的條數(shù)最小。
對(duì)于給定的有向圖來(lái)說(shuō),最小鏈劃分問(wèn)題可通過(guò)Dilworth 定理求解,該算法的復(fù)雜度為O(|V||E|)。圖4 給出了一個(gè)生成圖的最小鏈劃分,以及該鏈劃分對(duì)應(yīng)的調(diào)度策略。
圖4 中,對(duì)于給定的有向無(wú)環(huán)圖,通過(guò)Dilworth 定理找到其最小鏈劃分:S1-S3-S6-S8、S4-S6-S9、S2-S5-S10,從而表示S1、S3、S6、S8可安排在同一個(gè)時(shí)槽發(fā)送,S4、S7、S9可安排在同一個(gè)時(shí)槽發(fā)送,S2、S5、S10可安排在同一個(gè)時(shí)槽發(fā)送,因此最小幀長(zhǎng)為3。
圖4 最小鏈劃分及其對(duì)應(yīng)的調(diào)度策略Fig.4 Minimum chain partitioning and corresponding scheduling strategy
在2.2 節(jié),當(dāng)基站處于某個(gè)候選區(qū)域時(shí),可以尋找到此情況下的最短調(diào)度策略。本節(jié)中,對(duì)于所有的候選區(qū)域的最短調(diào)度策略,通過(guò)直接比較它們的最短調(diào)度策略的幀長(zhǎng)并選取幀長(zhǎng)最小的調(diào)度策略就是最優(yōu)的調(diào)度策略,其對(duì)應(yīng)的基站候選區(qū)域即為最優(yōu)基站位置。問(wèn)題求解算法可描述如下。
對(duì)上述算法做簡(jiǎn)要描述:在初始化以后,算法2)~4)行求出所有的基站可解碼區(qū)域;第5)行由基站可解碼區(qū)域集得到基站候選區(qū)域集;第6)~7)行為每個(gè)基站候選區(qū)域建立生成圖,并基于二部圖匹配算法求出在該基站候選區(qū)域下的最優(yōu)調(diào)度策略;第8)行在上述所有的生成策略中選擇幀長(zhǎng)最短的調(diào)度策略,該策略對(duì)應(yīng)的基站候選區(qū)域則為基站的最優(yōu)位置。
對(duì)每個(gè)候選位置計(jì)算調(diào)度策略的時(shí)間復(fù)雜度是O(nE),其中E為生成圖的邊數(shù),由于候選位置個(gè)數(shù)不超過(guò)n(n-1)個(gè),所以算法的復(fù)雜度為O(n3E)。
需要說(shuō)明的是,如果基站可解碼區(qū)域集為空,則表示傳感器之間無(wú)法利用PD-NOMA。此時(shí),基站只要能保證和每個(gè)傳感器能通信即可,此時(shí)實(shí)時(shí)性最強(qiáng)的傳輸方案就是TDMA。
在100 m × 100 m 的正方形工作區(qū)域內(nèi)隨機(jī)放置一定數(shù)量(10 到30 不等,具體數(shù)量根據(jù)實(shí)驗(yàn)設(shè)置)的無(wú)線(xiàn)傳感器節(jié)點(diǎn),傳感器的發(fā)送功率設(shè)為2 dBm,通信帶寬為180 kHz。接收機(jī)噪聲為加性高斯白噪聲,其功率譜密度為-169 dBm/Hz,因此噪聲的平均功率為-117 dBm,不再考慮其他干擾源。接收機(jī)解碼閾值范圍設(shè)為[3,6] dB。信道衰減因子為[2,4]。基站允許的建造區(qū)域是一個(gè)400 m × 400 m 的正方形區(qū)域,其中心點(diǎn)與工作區(qū)域的中心點(diǎn)重合。每次實(shí)驗(yàn)重復(fù)算法100 次。
實(shí)驗(yàn)1 研究平均幀長(zhǎng)度和信道衰減因子、解碼閾值的關(guān)系。實(shí)驗(yàn)1 的結(jié)果見(jiàn)圖5,可以看出平均幀長(zhǎng)度隨著信道衰減因子的增加而呈近似線(xiàn)性的減小。這是因?yàn)楣π诺浪p因子增加時(shí),接收到的用戶(hù)之間的功率差也會(huì)增大;因此兩個(gè)用戶(hù)的可解碼區(qū)域面積增加,圓形區(qū)域之間交叉的可能性也增加,從而導(dǎo)致生成圖中出現(xiàn)更多的邊,使得幀長(zhǎng)減小。
圖5 平均幀長(zhǎng)度和衰減因子與解碼閾值的關(guān)系Fig.5 Relationship between average frame length,decay factor and decoding threshold
實(shí)驗(yàn)2 研究平均幀長(zhǎng)度和傳感器數(shù)目(用戶(hù)數(shù))的關(guān)系。圖6 比較了不同用戶(hù)數(shù)下的算法性能。參數(shù)設(shè)置如下:傳感器數(shù)目為[10,30],功率衰減因子為2,所有用戶(hù)隨機(jī)分布。事實(shí)上,實(shí)驗(yàn)所得到的最短幀長(zhǎng)度與用戶(hù)數(shù)的比值基本上是固定的,換句話(huà)說(shuō),每個(gè)用戶(hù)的延遲基本上不受用戶(hù)數(shù)的影響。這可以從一定程度上說(shuō)明調(diào)度策略已經(jīng)非常接近最優(yōu),沒(méi)有進(jìn)一步優(yōu)化的空間了。從圖6 也可以看出平均幀長(zhǎng)度隨著解碼閾值的增加而呈近似線(xiàn)性的減小,其原因與實(shí)驗(yàn)1 是類(lèi)似的。
圖6 平均幀長(zhǎng)度與傳感器數(shù)量的關(guān)系Fig.6 Relationship between average frame length and number of sensors
實(shí)驗(yàn)3 研究平均幀長(zhǎng)度和拓?fù)浞绞降年P(guān)系。實(shí)驗(yàn)3 進(jìn)一步探討了傳感器的位置分布對(duì)幀長(zhǎng)度的影響,實(shí)驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)圖7。除了隨機(jī)布設(shè)之外,本文還設(shè)計(jì)了幾種不同的傳感器位置分布。圖例中的n是用戶(hù)數(shù),3×10 表示用戶(hù)按等間隔排列為3 行和10 列,以此類(lèi)推。顯然,不同的傳感器布設(shè)方式對(duì)于平均幀長(zhǎng)度是有影響的;并且當(dāng)用戶(hù)以等間隔的線(xiàn)性排列時(shí),最小幀長(zhǎng)度比在隨機(jī)布設(shè)的情況下短;此外,在該等間隔線(xiàn)性排列下,基站的最優(yōu)位置是在線(xiàn)性排列的兩端附近。造成此現(xiàn)象的原因是:當(dāng)基站處于線(xiàn)性排列的兩端時(shí),基站接收到的無(wú)線(xiàn)傳感器的接收功率與其他拓?fù)湎啾炔町惛鼮轱@著,傳感器傳輸之間的組合靈活性大幅增加。因此本文算法可以更靈活地組合不同的傳輸,從而帶來(lái)更低的延遲性能。
圖7 平均幀長(zhǎng)度和傳感器布設(shè)方式的關(guān)系Fig.7 Relationship between average frame length and layout of sensors
以隨機(jī)拓?fù)錇榇?,由圖7 可知,當(dāng)解碼閾值為2,n為30 時(shí),最少需要11 個(gè)時(shí)槽(因?yàn)楦咚拱自肼暤姆讲钍请S機(jī)的,因此會(huì)出現(xiàn)不為整數(shù)的情況),也就是說(shuō),接入延遲降低為T(mén)DMA 時(shí)的36.7%;n為20 時(shí),最少需要7 個(gè)時(shí)槽,接入延遲降低為T(mén)DMA 時(shí)的35%,接入延遲性能顯著提升。
PD-NOMA 技術(shù)支持多路并行接入,因此對(duì)于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的延遲性能有重大影響,可能會(huì)成為未來(lái)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的物理層標(biāo)準(zhǔn)。在此技術(shù)平臺(tái)下,針對(duì)接入延遲最小化進(jìn)行了研究,提出了基于基站選址方法來(lái)降低接入延遲。該方法能夠應(yīng)用在很多實(shí)際場(chǎng)合,具有現(xiàn)實(shí)的意義。隨著未來(lái)第五代移動(dòng)通信技術(shù)(5th Generation mobile communication technology,5G)R17 標(biāo)準(zhǔn)的不斷發(fā)展和mURLLC 應(yīng)用場(chǎng)景的不斷發(fā)掘,對(duì)于低延遲的需求以及相應(yīng)的技術(shù)和算法必將越來(lái)越迫切,必將是未來(lái)的研究重點(diǎn)之一。