從3G到4G再到今天的 5G ，無線網絡的 帶寬 經歷了數萬倍的增長。移動蜂窩網絡環境下的視頻質量越來越高，體驗也越來越流暢。那么究竟什么是帶寬？帶寬的增長又是通過什么方式實現的呢？

當我們提到帶寬的時候，我們究竟在談論什么？

在3GPP（過去20多年推動全球電信行業技術演進的技術標準制定組織）的官方文檔中，帶寬對應的文字表述是「Data Rate」，也就是「 信息 傳輸速率」或者說「 數據 傳輸速率」。

那么，信息/數據的本質是什么？在數據傳輸的過程中，我們到底在傳輸什么？

信息是對現實（或虛構現實）的復刻/記錄/抽象，用于對現實（或虛構現實）的轉述/復現

信息是對現實的抽象，是對現實進行指代的一組符號。這種抽象式記錄的目的，是為了在另一個時間或地點復述/重現最初「被記錄的現實」。以視頻觀看來說，顯示屏只是根據收到的「符號和指示」將整個屏幕上的所有像素點投射出來；而投射出的結果，就是我們看到的各種圖像。對于語音通訊來說也是類似的道理，聽筒/喇叭根據收到的「符號和指示」在發聲器件上安排相應的震動，這些震動通過聲波傳遞給鼓膜和耳蝸，最終形成了我們對聲音的感受。

信息是對現實的復刻/記錄/抽象，這個抽象/記錄的方式，就是一種「編碼方式」；接收之后將這些信息復現為現實的過程就被稱為「解碼」

人類數千年前就開始了編碼活動。發明文字的目的，是為了記錄現實并用于轉述或者回憶/復現。這本身就是一種編碼-解碼過程。確切地說，對事物進行命名或者指代的過程，就是一種「編碼」過程；而依據相關指代關系，從文字聯想到實物的過程，就是一種「解碼」過程。

舉例而言，可以對水果進行「命名」或者「編碼」，比如把一種紅色的薔薇科水果命名/編碼為「蘋果」或者「Apple」。

編碼是一種從具體(實物)到抽象(文字/數字/代碼)建立一一對應關系的過程

在編碼的過程中，不僅可以使用漢字和字母，也可以用數字。比如我們可以把蘋果命名/編碼為101，香蕉編碼為102，橙子編碼為103，把「好吃」這個屬性命名/編碼為36690，那么「香蕉好吃」這個表述，就可以用「102 36690」替代，或者說編碼為「102 36690」（此處的數字是隨機選取的，并沒有特殊含義）。

解碼是一種從抽象(文字/數字/代碼) 中聯想/復現實物的過程

解碼的過程與編碼相反，但遵循著相同的一一對應關系，比如，從剛才提到的「102 36690」中得到「某種黃色芭蕉科植物味道不錯」這一表述的過程，就是一種解碼的過程。

實際上，用數字替代文字，正是在電報、通訊和IT技術中心廣泛使用的編碼方式。常用漢字大約不超過1萬，意味著用一個四位的數字可以對前述漢字一一進行命名或者編碼，比如命名為0001,0002……9999。

一本《史記》約有52萬字的中文書，那么這樣一本書可以被52萬*4=208萬位數字替代，或者說，整本書可以被編碼為208萬個阿拉伯數字；如果采用2進制算法，基本上可以換算為800萬比特，對應為一個容量為1MB的電腦文檔（由于實際常用字只有2000-3000個，同時考慮到二進制與十進制的計數差異，以及可以通過上下文的相關性進一步提高編碼效率，整個文檔的容量可以縮減到約為300KB大小；不過這部分內容超過了本文的范圍，暫不贅述）。

為什么需要將漢字編碼為數字，又為什么要采用二進制（而不是十進制或者十六進制）來記錄呢？這很大程度上是因為：

第一、「二分法」是最小的分類單位——任何一種需要用到分類或者計算的場景，都至少具備一個以上的可能性（如果只有一個可能性/只有一種備選狀態，則沒有分類或者計數的必要），且都可以用二分法或者二分法的變種來計數或者進行分類；也就是說，二進制具備可分類/可編碼的普適性——幾乎所有的信息都可以轉換為二進制編碼；

第二、大量的自然現象以及思維方法，都可以借用「有或無」、「高或低」、「正或反」、「長或短」、「真或假」的觀念；因而二進制在電路、傳感器等層面具備普遍的可運算性——基于二進制的傳感、運算、存儲和通訊傳輸具備良好且廣泛的物理基礎。

讓我們對這部分內容做一個歸納

1.?所有的語言「包括數學」都是一種編解碼算法。通過語言把頭腦中的意向表達出來，實際上就是用語言將大腦中的信息進行了一次編碼，形成了一串文字或者數字。懂得這種語言「或者說這種編碼方式」的接收方就能夠使用這種語言進行解碼，然后獲取到里面的信息。?

2.?基于二進制的良好屬性，可以將幾乎所有的信息轉換為二進制進行編碼、運算和傳輸。?

3.?在數字通訊系統中傳輸的內容，是以二進制形式存在的、對可直接被人類感受到的信息形式（文字、語音、圖像、視頻、氣味、觸感等）進行的抽象/編碼。比如，一個300KB或者1MB的文檔，里面可能包含著250萬或800萬位的二進制字符，是對一本52萬漢字的《史記》進行編碼的結果。

信息/數據的無線傳輸原理

正如聲音的傳輸需要介質，信息的傳輸也需要載體。

聲音傳輸的介質廣泛存在，幾乎除了真空環境之外，聲音都可以進行傳播；通訊信號的傳播也可以通過多種載體進行，比如常見的雙絞線（雙絞線有很多的子類別，普通的家用網線就是其中一種）、同軸電纜（家用有線電視線也是一種同軸電纜）、光纖和無線電波。

在蜂窩網絡通訊中，數據傳輸速率的瓶頸往往出現在無線側（即手機和基站之間進行的通訊），此處我們也主要介紹無線通訊的部分。

無線通訊的載體是無線電波

無線電波是電磁波的子集，是頻率較低的電磁波。

電磁波是由同相振蕩且互相垂直的電場與磁場在空間中以波的形式移動的電磁場，具有波粒二象性。電磁波在真空中速率固定，速度為光速。

可見光、紅外線、紫外線等都是電磁波，根據頻率的差異，可以對電磁波進行如下分類：

無處不在的電磁波

不同頻率的電磁波廣泛地存在于我們的生活中

收音機、手機、WIFI路由器、微波爐、太陽、人、動物甚至植物，都會發出電磁波…

頻率——即電磁波單位時間內振動的次數，是決定電磁波性質的重要指標；頻率之間的差異巨大（1021倍的差距！），對應的電磁波的屬性也差異巨大：多數情況下電磁波對人體無害，但具備放射性的高頻電磁波對人體非常危險；

通常把頻率介于3KHz和300GHz（每秒震動3000次到3000億次）之間的電磁波稱為無線電波；這部分無線電波已經被廣泛用于廣播、移動通訊、氣象、衛星通信、導航定位、海事通訊、空間和天文研究、軍事通訊等用途，相關頻譜資源也已經被劃分/占用。下面兩張圖描繪了中美兩國的頻譜資源授權情況：

既然無線電波是無線通訊的載體，那么無線電波是如何傳輸信息的呢？

在電影中，主人公有時會有通過某種暗號，比如手電筒的明暗交替、墻上某個掛飾的有無來傳遞信息；在日常生活中，也有司機通過車燈的閃爍來發出信息（例如：閃一下大燈，提示前車前行；閃兩下大燈，是提醒對向行車切換近光燈）。

實際上，無線電波傳輸信息的方式與前面的例子本質上是一致的；區別在于無線電波的頻率極高，在一秒鐘可以「閃爍」數十億次，因而可以在很短的時間內傳遞大量的信息。

假如，我們定義汽車大燈閃爍1次代表漢字「一」、2次代表「二」、連續閃爍11次代表「人」、12次代表「田」……進而把所有的漢字都對應一個閃爍次數，那么我們也可以通過大燈的閃爍來傳遞一本《史記》；如果大燈一秒鐘可以閃爍30億次（對應頻率3G，1G=1Trillion=10億），而傳遞一本《史記》需要閃爍的次數不超過30億次，對應的傳輸時間就不超過1秒。

汽車大燈的例子是一個非常簡化的模型；但實際的信號傳輸過程并沒有這么簡單。 仍然以《史記》為例：

首先可以把這本書里面的全部52萬字轉換成（二進制下的）數字編碼

再將這些編碼序列負載到無線電波中（這個過程叫做調制），并發射出去

接收端的天線接收相關無線電波，并將無線電波中的信息還原為二進制的數字編碼（這個過程叫做解調）

手機/電腦將解調之后的二進制數字編碼轉換為漢字

調制：將二進制數字編碼嵌入/加載到無線電波中

二進制下的數字編碼只有0，1兩種狀態，而無線電波的形態是無數的峰谷起伏，因此很容易建立起峰、谷與0、1之間的「某種」對應關系。基于這種對應關系，我們可以將「1001」轉換為無線電波的「峰谷谷峰」的狀態，同時也可根據這個「峰谷谷峰」的狀態，還原出「1001」的原始數值。這只是一個不嚴謹的簡化框架，下面我們正式介紹兩種「調制」方法——AM和FM。沒錯，這里的AM和FM就是我們在收音機上看到的那兩個英文字母。大約100年前，這兩種調制方法就被用于廣播。

?Amplitude Modulation（AM），振幅調制?

AM這一調制方式于上世紀初出現，最初被用于語音傳輸。Amplitude意思是振幅，也就是說在這種模式下，可以通過調整載波（Carrier）的波幅（在圖形中，振幅體現為波形的高度，波幅越大=>高度越高）使其能夠體現原始信息的特征（將原始信息的圖形特征附加到載波中，以使調制后的圖形與原始信息呈現相似的圖形特征）；

▲?Amplitude Modulation 示意圖

（其中，第一行是原始信息，第二行是載波，第三行是調制之后的AM信號；調制后，AM信號的外廓與原始信號呈現相似的形態）

?Frequency Modulation（FM），頻率調制?

FM出現的時間比AM略晚，由一位無線電廣播愛好者發明。所謂Frequency Modulation是指可以通過調整載波（Carrier）的頻率（在圖形中，頻率體現為波峰波谷的密度，密度越高=>頻率越高）使其能夠體現原始信息的特征（將原始信息的圖形特征附加到載波中，以使調制后的圖形與原始信息呈現相似的圖形特征）。

與AM不同的是，在振幅調制模式下，調制后的波形與原始信息在呈現相似的「形狀」（如下圖中的黑色原始信息與AM轉換之后的紅色波形圖），但是在頻率調制中，調制后的圖形振幅保持不變，但在原始信息波峰的位置表現出更高的頻率/密度，在原始信息波谷的的位置表現為更低的頻率/更稀疏——這里用波形的密集和稀疏來對應原始信息的波峰和波谷（如下圖中的黑色原始信息與FM轉換之后的藍色波形圖）。

AM和FM是離我們生活最接近，原理也較簡單的調制方式。在AM和FM之后，還有非常多的調制方法被發明，但核心思想是類似的。

從3G到4G和5G，信息速率的提升靠什么？

我們已經知道，無線電波是無線通訊的載體，那么無線通訊的速率——也就是所謂「帶寬」，究竟是由什么因素決定的呢？

之前我們提到，中國和美國的無線電頻率，都已經被劃分給特定的用途和用戶使用。之所以需要進行這樣的劃分，是因為頻譜資源的使用是排他的，在特定的時空中，一個頻率如果被A用途使用，就不能同時被B用途使用，否則就會發生干擾。這種性質，類似于高速公路上的車道，也類似于信箋紙上面的一行一行空間，在一個給定時間段/對應一個給定位置，一條車道只能分派給一輛汽車使用，否則容易發生交通事故；一行信箋紙，在給定的位置只能寫一個字，否則兩三個字疊在一起就容易模糊看不清楚，這就是「干擾」。

因此，要完成一個通訊過程，首先我們需要對應的頻率資源，也就是「頻段」，或者說是一條車道；而帶寬，就可以被理解為在單位時間內傳輸的信息/通過的車輛的多少。這樣一來，帶寬的問題就轉化為：1.?提高通行效率（提升單個汽車的載荷）；在通訊中，這被稱為頻譜效率（Spectral Efficiency，以bps/Hz來衡量）。2.?拓寬車道寬度。

更高效的調制方法可以提升頻譜效率

上面我們提到，在AM和FM之外，工程師們發明了非常多的方法，來提升無線電波中的每個「振動」傳輸的數據量/單個汽車的載重量（bps/Hz）。其中，Quadrature Amplitude Modulation（QAM正交振幅調制）技術是自3.5G以來頻譜效率提升的重要途徑，并在5G時代發揮了重要的作用。

之前我們提到調制的目標是將原始信息（二進制編碼）負載到無線電波，比如用無線電波的「峰谷谷峰」的狀態來代表「1001」；此處，為了提高傳輸的效率，工程師們用更高級的調制算法，使得一個「峰谷谷峰」的振動周期，能夠代表更多的原始信息（意即代表更多位數的二進制編碼，比如用一個周期來代表「0110010111010001」）

讓我們回到漢字的例子：假設最常用的漢字是1024個，那么每次傳輸過程中只要把每個漢字對應的編碼（從1到1024）用類似汽車大燈閃爍的方式表示出來即可；當每個信號包含16個狀態點（16QAM）時，最大需要64個信號才能完成一個漢字的傳輸(64*16=1024，對應最多需要閃爍1024下)，但當每個信號包含1024個狀態點（1024QAM）時，每一個信號就能代表一個漢字，因而大大提高了傳輸效率。

新技術的應用解鎖更多頻譜資源

通過拓寬車道寬度來提升帶寬是更容易想到的辦法，但實現起來也是很有難度的。如頻譜劃分圖所示，現有的可用頻譜資源已經被分配殆盡；未被占用的頻率，往往位于高頻區域，這部分頻譜資源類似于農業中的鹽堿地，是利用難度更大的頻段。直觀一點來說，當汽車時速越高，高速公路調度管理的難度就越大，稍有不慎就有可能造成車道偏離/出軌或者釀成交通事故。類似的，高頻頻段的使用也殊非易事。通過Beamforming（波束賦形）和Massive MIMO（Multiple Input Multiple Output，多入多出）等技術，之前無法使用的高頻波段現在也可用于蜂窩無線通信，新的頻譜資源隨之解鎖。在高頻的毫米波波段，單個子載波(Component Carrier)的頻寬可以達到400MHz甚至1GHz，比上一代技術有數十倍的提升。

通過同時建立多個連接提升數據傳輸速率

在拓寬車道寬度和提升車輛載荷之外，工程師們發現，還可以通過提高車輛層高來進一步提升通行效率，這是MIMO的另一重性能優勢。MIMO通過使用多個發射和接收天線在同時發送和接收多個數據流，相當于為同一個終端設備（比如說手機），建立了多個通信鏈接，這自然能夠成倍地提升手機的通訊速率。2X2 MIMO意味著在基站有兩個發射天線，在手機上有兩個接收天線，理論速率翻倍；而4X4 MIMO則意味著4X理論速率。

不同蜂窩無線網絡的帶寬比較?

藍色代表理論值、綠色代表典型用戶體驗值

讓我們最后再來劃一次重點

1.?信息的本質，是對現實世界的抽象；這個抽象的結果，就體現為一套符號系統（比如語言文字，比如數字）

2.?所有的符號系統，都可以轉換為二進制數字

3.?二進制編碼和無線電波的頻率特征結合起來，可以在短時間內傳輸大量的信息

4.?頻譜資源和頻譜效率，是決定無線傳輸速率（帶寬）的主要因素

5.?在3G、4G和5G的發展過程中，技術的突破解鎖了更多的頻譜資源，調解方式的進步大大提高了頻譜效率，MIMO技術為終端用戶建立了多個通道，從而使用戶側的帶寬得到了數萬倍的提升

本文已標注來源和出處，版權歸原作者所有，如有侵權，請聯系我們。