而業(yè)內(nèi)公認(rèn)2018年5G將確立統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，這之前將是一場大角力?！霸诂F(xiàn)階段原型化在5G的標(biāo)準(zhǔn)推進(jìn)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(xiàn)！”NI中國區(qū)市場開發(fā)經(jīng)理姚遠(yuǎn)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(chǎn)業(yè)和技術(shù)展望研討會上這樣說道。他從SDR原型挑戰(zhàn)入手，同時結(jié)合5G的高帶寬、爆炸性萬物互連測量需求以及任務(wù)關(guān)鍵性應(yīng)用場景的極低時延Timing要求，詳細(xì)闡述了5G測試趨勢和最先進(jìn)的平臺化方案。

圖1：NI中國區(qū)市場開發(fā)經(jīng)理姚遠(yuǎn)EEVIA年度論壇發(fā)表演講

障礙：開發(fā)語言多樣化的原型階段難題

軟件定義無線電SDR（Software Defined Radio）是目前進(jìn)行原型化的重要手段，IEEE對SDR技術(shù)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(cè)的射頻硬件部分，由于集成度、頻率范圍、可調(diào)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(biāo)準(zhǔn)化可編程射頻收發(fā)器產(chǎn)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(fā)的下圖左側(cè)軟件部分，其重要性也愈發(fā)顯現(xiàn)出來。

但對許多開發(fā)者而言，在SDR系統(tǒng)中，利用軟件代碼去定義硬件前端是一個首要的挑戰(zhàn)。因為可供選擇的開發(fā)語言種類眾多、標(biāo)準(zhǔn)不一。Matlab、C、C++、Assembly、VHDL、Verilog等眾多開發(fā)語言都可以應(yīng)用在5G、SDR等開發(fā)場景與技術(shù)構(gòu)想中。最后實現(xiàn)5G系統(tǒng)的過程中，并不限于某一種語言開發(fā)。開發(fā)者與科研工作者浪費了大量寶貴的時間在學(xué)習(xí)不同的開發(fā)語言與開發(fā)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(xiàn)SDR原型化的工具系列，包含LabVIEW在內(nèi)的開發(fā)工具，提供LTE、WiFi及物理層的一些開源源代碼，開發(fā)者可在此基礎(chǔ)上利用，這一優(yōu)勢毋庸置疑。

搭一個應(yīng)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(shè)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(fā)實驗用的5G概念驗證系統(tǒng)。后續(xù)也利用NI的毫米波信號收發(fā)器系統(tǒng)，開發(fā)了第一代10Gbps可處理流數(shù)據(jù)的毫米波通信鏈路。姚遠(yuǎn)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。

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(gòu)，采用16QAM的調(diào)制方式，在1GHz的帶寬中實現(xiàn)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(gòu)，或采用更復(fù)雜的64QAM調(diào)制方式，分別實現(xiàn)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(jīng)達(dá)到了5G的標(biāo)準(zhǔn)。

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(hù)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(fā)儀（VST）是這一方面的先驅(qū)者產(chǎn)品。早在5年前，NI第一次在中國地區(qū)發(fā)布了第一版的矢量信號收發(fā)儀，作為NI歷史上最成功的硬件產(chǎn)品之一，結(jié)合了RF生成器、RF分析儀、數(shù)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(fā)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(shù)字預(yù)失真（DPD）測試和雷達(dá)、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(dá)到-50dB。用戶可以進(jìn)行軟件自定義是其重要核心。因為NI LabVIEW FPGA模塊擴(kuò)展了LabVIEW系統(tǒng)設(shè)計軟件，以便在可重配置I/O硬件上應(yīng)用FPGA，NI的VST正是其中之一。[pagebreak]

“而我們知道LabVIEW能夠清楚表現(xiàn)并行架構(gòu)和數(shù)據(jù)流的優(yōu)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(yuǎn)指出。

平臺化測量解決方案應(yīng)對IoT時代海量聯(lián)網(wǎng)設(shè)備

在本屆EEVIA年度論壇上，NI的姚遠(yuǎn)引用Gartner在早前的報告中指出，到2020年，接入互聯(lián)網(wǎng)的設(shè)備數(shù)量將超過500億。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用場景中，500億設(shè)備都需聯(lián)網(wǎng)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(lián)網(wǎng)的場景中，對數(shù)據(jù)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(xiàn)大范圍的高精度測量，將是物聯(lián)網(wǎng)場景中不可繞過的挑戰(zhàn)！

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(chǎn)品是恒溫器，在下圖中，我們可以看到Nest恒溫器的內(nèi)部結(jié)構(gòu)，從右往左看，分別有各種各樣的Sensor、OFN模塊、電池、ZigBee、藍(lán)牙、WiFi模塊等部分。它還肩負(fù)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(fā)送一條求救短信?；蛘吲c家里的空調(diào)和加濕器連接，聯(lián)合控制這些家居設(shè)備的開關(guān)。又或者通過WiFi網(wǎng)絡(luò)連接LIFX智能燈泡，再由Nest設(shè)備來判斷用戶的狀態(tài)進(jìn)而調(diào)節(jié)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(shù)據(jù)，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(fù)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(tǒng)為此提供了一種“打破常規(guī)”的解決思路。

圖7：NI提供測試智能設(shè)備的標(biāo)準(zhǔn)平臺

“絕大多數(shù)的傳統(tǒng)儀器都是單通道矢量信號發(fā)射或者分析，少數(shù)儀器可以擴(kuò)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(tǒng)儀器進(jìn)行MIMO測試，遇到的最大困難是，如何讓各個射頻通道進(jìn)行同步相干采集，并針對原始信號做有效解調(diào)及分析。傳統(tǒng)臺式儀器通常是依靠共享同一參考時鐘的方式來進(jìn)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(yōu)勢就顯現(xiàn)出來，由于模塊化儀器其本振，上/下變頻器，數(shù)字化儀以及任意波形發(fā)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(zhǔn)的相位相干多路信號，或者針對MIMO系統(tǒng)的輸出射頻信號進(jìn)行分析。”姚遠(yuǎn)闡述道。

一方面，在成本與體積上，PXI平臺使用現(xiàn)成可用技術(shù)的優(yōu)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(qiáng)大的靈活性與可擴(kuò)展性，不斷支持演進(jìn)的通信標(biāo)準(zhǔn)。如圖中的NI標(biāo)準(zhǔn)化測試儀器，模塊化使其能夠?qū)崿F(xiàn)如VST用于測量WiFi、ZigBee、藍(lán)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(yōu)勢，這在測量上無疑是具有突破性的。

無人駕駛等任務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)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(yīng)用也非常重要。尤其是在無人駕駛、遠(yuǎn)程醫(yī)療這些任務(wù)關(guān)鍵型的應(yīng)用，對于延遲和穩(wěn)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(fā)過程中怎么模擬場景，怎么將場景快速地進(jìn)行仿真，就需要有系統(tǒng)性的解決辦法，可以使用不同技術(shù)來實現(xiàn)。

“如圖8中最上邊的納秒級別的Backplane同步技術(shù)，精確、時延低，但靈活性不高；又比如用于開發(fā)的LabVIEW軟件，其內(nèi)部的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，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(shù)?！币h(yuǎn)指出。

后記

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