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什么是5G?它如何改变未来的气象行业?
发布时间:2019-03-15     来源:中国气象报社 作者:段昊书      字体:T T T
  什么是5G?
 
  大多数人会回答,5G是一种无线通信技术。
 
  数据传输,要么通过实体传输,如光纤、电缆、网线,这就是有线通信;要么则是在空中通过电磁波传输,即无线通信,而无线通信是移动互联网技术的基础。
 
  想象一下,数据是货物,传输介质是交通工具。实体传输就像是铁路运输,载货量大,但必须依赖有型的铁轨;无线通信就如同用飞机运输,受到的制约较多。在有线介质上传播数据,想要高速很容易;但在空中进行无线传播,数据传输速度一直是其发展瓶颈。
 
  5G与4G、3G、2G的区别,最简单来说,就是数据传输能力和速度的不同。无线通信依赖的介质是电磁波,它包括电波和光波。光波通信,如LiFi,现今也是前沿技术之一;但应用历史最久、范围最广的,还是电波通信。电波虽然无形,但它的频率资源是有限的。频率就好比给高速公路划分车道,为的是,让在上面“奔跑”的数据不会相互干扰。
 
  不同频率的电波有着不同用途。譬如潜艇通信一般用的是“甚低频”,频率为3至30KHz(千赫兹);海事卫星电话用的是“特高频”,频率为3至30GHz(千兆赫兹/吉赫兹)。电波的频率越高,频段就越宽,数据传输的速度就越快。我们可以把频段看作高速公路的宽度,车道越宽,就越不容易堵车。
 
  5G的频段是多少呢?目前,国际上主要使用28GHz进行试验。我国给三大运营商的频段在2.6GHz到4.9GHz,当然,较低的频段也有好处。
 
  为什么过去不用高频率?
 
  原因很简单——用不起!
 
  电波有一个显著特点,频率越高,越趋近于直线传播,绕射能力(即绕过障碍物的能力)越差。
 
  5G最大的问题是,它的覆盖能力会大幅减弱。要用5G覆盖同一个区域,所要的基站数量将大大超过4G。4G时代,因为电波覆盖能力较强、传播距离较远(但同样逊色于3G),基站体积较大,形如高塔或旗杆。这种基站,我们可以将其称作“宏基站”,建一个可以覆盖一大片。然而,我们毕竟不能为了追求无线通信的高速快感去让城市插满“大铁柱”。因此,5G技术想要真正实现运用,绕不开一个“神器”——微基站!
 
  如果要想让5G通信覆盖全城,则需要建设遍布城市、覆盖建筑物各个角落的微基站。它们可能只有一个探照灯、鞋盒大小,但可以有多种造型,与周围环境相互融合。
 
  我们现在常常能在新闻中看到,某活动开设了5G试验专区、运用了5G传输通道。但其实, 5G绝不单单是对3G、4G的“高速率进化”。
 
  真正能改变人们生活的,是基于微基站网络,5G技术所带来的“超低时延”和“超大规模连接”。增强移动宽带(eMBB)、低时延高可靠(URLLC)、低功耗大连接(mMTC),并称5G的“三大应用场景”。尤其后两者,是开启未来智能化、万物互联等“科幻场景”的基石。
 
  可以讲,抛开5G基础设施网络以及其覆盖范围,去单聊“5G通信”,那是一本正经地玩概念。
 
  5G改变数据的传输模式
 
  在目前的通信网络中,即使是两个人面对面拨打对方的手机、传输照片,数据都要通过基站进行中转,包括控制信令和数据包。
 
  而在5G时代,数据传输可以实现“D2D”(Device to Device)。在同一基站下的两个用户,如果互相进行通信,他们的数据将不再通过基站转发,而是直接从一个移动终端到另一个终端。
 
  源于这一特点,5G技术可以开启真正的“万物互联”时代。
 
  譬如,对于无人驾驶来说,在5G时代,举目可见的微基站,可以让前后车之间的数据传输时延降至几乎为“0”。车载控制电脑之间的互联更为流畅,无限逼近信息的“无缝沟通”;海量站点则让数据没有“死角”。无人驾驶的“安全性”这一根本需求,将实现突破。
 
  此外,目前很多大城市正基于大数据、物联网技术打造“智慧城市”。
 
  雄安新区建设中,已率先使用诸如智慧泊车、智慧路灯等技术。而若要实现更高水准的智慧交通、智慧健康,就需要5G的超高速数据传输,并依托遍布全城的5G微基站所织的“信息管理网络”进行海量数据点的大规模连接。
 
  对于智慧城市来说,智能化防灾减灾是极其重要一环。借助于万物互联以及高速信息传输,气象灾害预警信息发布、突发灾害事件多部门多单位联动、远程救助等,都会在时效上得到显著提升。
 
  如果畅想得更为长远,5G环境下的气象数据采集,甚至预报业务都可能发生改变——
 
  密布城市各处的5G微基站通过搭载一些仪器,化身一个能够采集基本气象要素的自动站并非难事。
 
  眼下,多地气象部门与铁塔公司在气象监测站点建设、观测数据采集传输等方面都有着密切合作。未来,如果每一个5G微基站都能成为一个自动气象站,那么城市气象数据的丰富程度将不可想象。不仅数据将极大丰富,站点间的数据也可以实现高速交换和本地运算,天气预报的精细化程度和准确率水平会迎来颠覆性的提升。
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