由於企業網路、無人化工廠、AI智慧醫療等寬頻應用中，透過5G私有網路可以高速且獨立的方式傳輸大量的且具機密性的資料。本文深入探討如何避免5G行動通訊私有網路的同頻干擾管理等問題。

圖一 : 由於5G系統操作在更高頻的頻段，相較於4G LTE網路而言，5G系統需要布建更多的5G基地台，才能夠涵蓋原有的訊號範圍。（source：Transforming Network Infrastructure）

由於無線上網需求增加，對於寬頻應用需求也跟著增加，因此寬頻行動網路消費者對於多使用者、多重存取、雙向網路速度、低延遲的要求也隨之提升，在這種情況下，致使原先的第四代行動通訊（4G）的傳輸頻段（700MHz~2GHz）亦隨著寬頻需求的增加，而逐漸顯露出不夠使用的窘境，而原本更低的頻段已經塞滿各種軍用、商用頻段、民間火腿族的收發器的無線電訊號，因此新世代的行動通訊只能往更高的頻段發展，越高的頻段則可用頻寬越大，所以傳輸速度更快，且因此天線尺寸可以進一步縮小，因此相鄰通道間隙可以增加，而減少了通道間的干擾。

但是在高頻時若電波信號沿著地球表面傳播時，由於地表波的損耗隨著頻率的增加而快速增加，因此電波信號傳播距離會快速減少，也因為高頻路徑耗損、傳輸耗損及低穿牆的特性，使得5G系統操作在更高的頻段時，其基地台的電波涵蓋範圍縮小，因此5G基地台的布建間隔需要減少，才能避免電波訊號有涵蓋上的死角。

5G的無線存取架構是由LTE Evolution（1G-6GHz）和新無線電存取技術（RAT; 6G-100GHz）組成新無線電存取技術（NR）。由於NR操作在1G~100GHz，所以舊版LTE無法相容。在5G NR的技術可以分成FR1和FR2這兩種頻段範圍，FR1是指sub-6，其操作頻率是在6GHz以下；FR2是指6GHz以上，主要是操作在毫米波（mmWave），主要頻率範圍為20GHz~60GHz。

根據3GPP的規範顯示，在台灣目前可以使用的5G NR頻段是n78與n79，n78主要是商用頻段，其頻段範圍是3.3GHz-3.8GHz;而n79頻段則是4.5GHz-5GHz，其中n79的4.8GHz-4.9GHz則是私有網段。

由於企業網路、無人化工廠、AI智慧醫療等寬頻應用中，需要傳輸大量的且具機密性的資料，因此5G私有網路在高保密性的商業應用中變得越來越受到重視，在5G私有網路中可以將機密的、且高商業價值的資料以高速且獨立的方式進行傳輸。

由於在私有網段中存在著許多同頻基地台與操作於同頻的5G CPE，因此在5G相鄰基地台布建間隔減少的情況下，如何避免同頻干擾已是5G行動通訊私有網路所無法避免的問題，也是相當值得探討的研究範疇。

為何需要5G私有網路？

在寬頻行動通訊中，由於傳遞於其間的資料有來自其他基地台所傳過來的資料，也有來自於其他異質網路的資料，如果在公共網路中傳遞的資料，包含私人資訊、商業資訊、娛樂資訊、機密資訊，那將會使得具有商業價值的或是保密性高的資料暴露於危險之中，有鑑於此，則高保密性的5G私有網路應運而生。

5G私有網路即為3GPP在Release16 中所定義的的非公共網路（Non-Public Network；NPN），非公共網路是供給私有且非公共化的組織（例如企業、軍隊或是學校）使用，因此只要是非經授權的裝置，都沒有辦法和非公共網路連接使用，而對於已通過非公共網路授權的裝置，則是除了自身的網路之外就不會存取其他網路，因此將可以形成具有高安全性極高穩定性的封閉內網網路。

5G私有網路又稱為「專頻網路」或「私有網路」，大致上會需要私有網路的不啻為下列幾項原因：

1.依服務等級決定優先權

在5G私有網路，不同的企業與服務應用存在著許多不同的需求，而具有即時且低延遲需求的服務的資料，則具有傳送資料的高優先權，例如即時環境監測及遠端智慧醫療。

2.高保密及高隱私需求

許多高技術門檻即及技術密集的公司，對於資料的流向與控管要求相當高，一旦企業使用5G 私有網路則可以將高機密的資料留在企業內部的5G私有網路進行監控以確保資料部會外流到外部 網路。

3.較低的資料傳輸延遲

在私有網路內傳輸資料可以避免資料在外部資料中心再轉換一次，因此在私有網路內的資料傳輸與交換會有較低的資料傳輸延遲。

4.較高的資料安全性

在私有網路中的使用者必定是經過授權的，因此外部的未經授權的使用者是無法私有網路，因此私有網路有較高的資料安全性。

5.擴展覆蓋範圍

5G私有網路也可應用在偏遠的、非5G網路覆蓋到的地方，例如在防空洞內、在礦坑內、在偏遠山區而沒有5G基地台訊號覆蓋的地區都可以透過建置5G私有網路將5G訊號專有的擴展到這些地區。

6.提供較穩定的資料傳輸

由於外部5G公共網路是由許多不同子網路串起的，因此5G私有網路能夠提供穩定的內網傳輸以避免外部網路的不穩定造成資料傳輸受到干擾。

5G NR私有網路高密度基地台干擾

如前所述，由於5G系統操作在更高頻的頻段，因此相較於4G LTE網路而言，5G系統需要布建更多的5G基地台，才能夠涵蓋原有的訊號範圍。

5G基地台有好幾種形式，如圖一所示，例如家庭基站（Femto Cell）、微型基地台（Pico Cell）、小型基地台（Micro Cell），這些小型基地台的訊號涵蓋範圍遠小於5G大型基地台（Macro Cell），並且傳輸功率較小，因此為了因應傳輸範圍較小以及提升系統頻寬、增加頻譜使用率這三個目的，各種5G基地台的布建密度有相當大的可能會高於使用者密度，對於5G私有網路而言將會造成以下的幾個影響：

1.5G訊號涵蓋死角變少；

2.各種小型基地台數量上升，提升頻譜使用率；

3.鄰近基地台干擾增加。

因此，如何有效的抑制由於小型5G基地台增加而導致的鄰近基地台干擾，藉以提升系統效能，將是5G私有網路的一個重要的探討議題。

5G NR私有網路高密度基地台干擾協調機制層次

在5G NR私有網路中的高密度基地台干擾協調機制，主要有三個層次：1.初始基地台建置管理；2.基地台間干擾協調；3.動態調整管理。

首先，基地台的訊號發射功率、覆蓋範圍、天線波束方向性，都是決定基地台建置的重要考量因素。

私有網路在都會區中是以商辦、工廠、醫院、學校等組織最有可能建置，若是在商辦高度密集區中則很有可能會有好幾個私有網路覆蓋範圍重複。因此，通常在初期都是以覆蓋與容量最佳化（Coverage and Capacity Optimization；CCO），以讓基地台服務範圍內的使用者資料吞吐量（Throughput）最大化為前提，藉由透過調整基地台發射功率大小，並且也需要同時考慮減少造成其他基地台使用者所造成的干擾來達成初期基地台建置管理的目的。

再者，如圖二所示，在5G私有網路中同樣也存在著大型基地台與小型基地台共存的異質網路，大型基地台的訊號範圍將覆蓋了大片區域內的最完整涵蓋範圍，而小型基地台則被用來提升小型區域內的使用者資料吞吐量不足的狀況以及彌補大型基地台的訊號覆蓋不足的區域，但是這將會造成一個較嚴重的問題:小型基地台如何抑制來自功率較大的大型基地台的干擾? 因此這就需要探討到基地台間干擾協調的議題。

圖二 : 5G基地台訊號涵蓋示意圖

5G UDN（ultra dense small cell networks；超密度小細胞網路）是目前探討5G細胞間干擾抑制的主流技術之一，在5G異質網路中有3GPP提出的演進細胞間干擾控制（enhanced inter-cell interference；eICIC）以及超演進細胞間干擾控制（further enhanced inter-cell interference；feICIC）來抑制細胞間的干擾。

在大型基地台（Macro Cell）中在下行鏈路（Downlink）中傳送多個子資訊框（sub-frame）時，若讓一部分的子資訊框保持空白或是關閉，即為幾乎空白的子資訊框（Almost Blank Subframe；ABS）。

大型基地台在幾乎空白的子資訊框中不傳送下行鏈路資料，給大型基地台涵蓋範圍內的資訊接收者，而大型基地台涵蓋範圍內的小型基地台仍然可以選擇是否在這些幾乎空白的子資訊框中去傳送下行鏈路資料，因此可以讓大型基地台與小型基地台的使用者接收到的干擾減少。

因此，可以再根據：

1. 5G私有網路使用者的平均資料吞吐量，以分析出最佳的近乎空白子訊框（ABS）／低功率子資訊框比例（LPSF）的比值，以及降低功率比例，這將能找出最大的系統效用函式。特別的是，在5G UDN網路下的每一個基地台，都有機會成為ABS/LPSF的候選提供者。

2. 相鄰5G私有網路的基地台，若為同頻雙工且不同步，則需要拉開兩個5G私有網路的基地台的間隔距離，才能避免干擾。因此需要判定相鄰5G私有網路的候選基地台，是否為同頻雙工且同步或不同步，加以確認候選基地台是否能在發揮最大系統效用的情況下，同時也兼顧干擾最小化。

（本文作者王冠雄為台灣立訊網通射頻硬體研發副理、陳偉鑫為台灣立訊網通研發總監）

參考資料

[1] 高一弘，超密度小細胞網路下小細胞間干擾消除之方法（未出版碩士論文） ，國立陽明交通大學，新竹市，2018。

[2] 高浩軒，5G專用網路同頻干擾與共存距離之研究（未出版碩士論文），國立中山大學，高雄市，2022。

[3] Wang, X., Teng, Y., Song, M., Wang, X., Xing, A., “Joint optimization of coverage and capacity in heterogeneous cellular networks,” in IEEE PIMRC, pp. 1788–1792, 2015.

[4] K. Mahmoud, H. Walaa, and Y. Amr, “Ultra-dense networks: A survey,” IEEE Commun. Surv. Tuts., vol. 18, no. 4, pp. 2522–2545, Oct.–Dec. 2016.