【IBE】智慧城市的智能无线接入网络和系统

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0 引言

智慧城市领域的研究，主要是为了提高城市发展的可持续性和宜居性，缓解政府压力，同时提高公共服务质量。而要通过先进的通信和网络技术实现这一愿景，首要任务是保持决策者、利益关系人、公民三者对城市信息的不断收集与更新。为了完成这项任务，新一代的城市建设，将会由数十亿的异构设备组成，从可以与周围环境、远程系统交互的微型通信设备（如执行器、传感器、追踪器等）到可以处理复杂操作和庞大数据的高端节点（如数据中心、工作站等）。

在未来的生活场景中，智能手机、平板电脑和其他便携式设备将会与使用者绑定，使其成为强大的信息消费者。事实上，智能手机的作用还远不止于此，通过其处理、通信和传感能力的展现，可以说它是一种功能非常强大的设备。最近，就有不少技术专家提议，利用手机的这些功能来帮助收集和更新信息数据。此外，通过转发来自周围设备的数据信息，智能手机还能用于通信基础设施的建设。

针对某些特殊问题，需要收集一些涉及解决突出问题的新算法、方法论或试验的高质量研究文章，特别是关于如何构建一个全市范围的网络工作站，使其能够有效保证未来智慧城市生态系统的通信，以方便管理复杂繁多的异构设备和各类接入技术，并保障其在城市环境中的稳定性、普遍性和连接安全性。同时，除了对全市基础设施的建设外，特殊问题的解决还意在调查技术增强的条件下用户终端设备（如智能手机、平板电脑）的潜在能力，以使其成为智慧城市生态系统组成中的一部分，而不只是单纯的终端连接。像这样的潜在能力包括能够扩展网络接入的普遍可行性、提供专业的数据服务，以及通过设备间的协作和直接沟通有助于“集体智慧”行为的出现。

1 系统架构

通过对相关文章的评审，可以获知，为了研究开发智慧城市领域的新技术，几乎世界各地都在讨论各种新概念和方法。其中，本文主要针对3类问题进行介绍，包括针对机器类型通信问题、针对数据分配及获取问题、针对协同应用问题。

1.1 针对机器类型通信问题

在Condoluci等人写的“5G系统中对能量感知的MTC访问下的虚拟码资源分配”文章中，提到机器类型通信（MTC）的最大流量超过5G会加剧网络接入的局限性，而相关机器由于存在不同的剩余电池能量，当进一步考虑到环保时，通信交流会变得异常艰难。针对这一问题，该文中的作者提出了一种通过延伸代码扩展的虚拟码资源分配（VCRA）方法，以支持大量设备可以同时访问系统。经大量仿真实验证明，在负载很大的情况下，该方法能够降低相关机器间的碰撞概率。

Amin Azari在“蜂窝网络上机器类型通信的联合调度和分组”的文章中，创新性地考虑到了机器节点间的合作和小组代表节点额外能量消耗的“补偿”，提出了一种基于调度的协作激励方法，用于创建可与基站通信的机器节点组。实验证明，在长期演进（Long Term Evolution, LTE）背景下，该方法对网络生命周期的延长产生了积极影响。

在Zhou等人写的“智慧城市中小基站网络的规划与部署”文章中，提出了一种基于现行交通模式规划小基站的节能策略。介于小基站是目前接入5G的最有前景的技术之一，尤其是能够提供更多的连接点和支持众多设备随时随地无线接入，其在智慧城市的蜂窝网络开发中有着至关重要的作用。为了充分利用小基站技术，应该实施智能单元规划，但实施过程中存在密集小基站的动态交通需求和同信道间的干扰严重等问题，只有解决这些挑战才能保证连通性和所有终端节点的性能。大量实验结果表明，该方案策略能够在不影响服务质量（QoS）的前提下，满足小基站对动态交通需求的优化部署，提高系统的能源效率。

1.2 针对数据分配及获取问题

在Bracciale 写的“智慧城市中的机会通信：以小型出租车为数据载体的实验验证”文章中，提出通过试验出租车在不受市政府或其他管理部门控制的情况下，在城市周围尚未规划的道路上行驶，调查了一种在智慧城市下以出租车作为“未知的”数据骡进行信息收集的可能性。该调查主要依赖于车辆和数据生产者/消费者（如传感器节点）之间的机会通信来获得/推导数据。为此，这些实验车辆配备了具有通信和存储能力的设备，还能够任意访问指定的互联网链接。

而最终的绩效评估是基于现实世界的行驶路线进行的，320辆出租车在罗马市行驶了6个月之久。结果表明，以这种方式进行数据收集的可能性几乎为零，因为在24h之内完成80%的覆盖率（8km×8km）是不可能实现的。

Wang等人在“在有限预算下对移动群体感知的可信度和能量感知研究”的文章中主要研究了移动群体感知技术，并为其提出了一种解决方案，用于提高数据检索质量，正确分配参与者之间的感知任务。在文中，作者特别描述了两个概念：“生存质量（QoI）满意度”和“任务难度（DoT）”。前者根据数据质量、粒度和数量来量化收集的感知数据有多少能够满足多维任务的需求，后者用于辅助参与者，为其挑选适当的任务以最大限度地提高回报。并基于此提出了一个多目标优化问题和一种启发式算法。经模拟验证，该解决方案有效。

1.3 针对协同应用问题

Lee等人在“基于车辆自组网的交叉口出行路径建议与时间估计方法”的文章中，利用协同思维理念提出了一种车程时间估计（TTE）方法和城市网络下的路径建议。实验结果显示，相比实际的出租车行驶，基于新TTE方法的平均绝对百分比误差（MAPE）是13.6%，表明方案建议路径行驶顺利，可大大减少车程时间。

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