預(yù)計(jì)在不久的將來(lái)，一個(gè)完全互聯(lián)的社會(huì)將帶來(lái)互聯(lián)性、業(yè)務(wù)量和使用場(chǎng)景多樣化的巨大增長(zhǎng)。這需要在頻譜、能源、部署等方面提高系統(tǒng)效率。為了在不久的將來(lái)更好地滿足這樣一個(gè)完全互聯(lián)和網(wǎng)絡(luò)化的社會(huì)的需要，在發(fā)展中國(guó)家和發(fā)達(dá)國(guó)家都存在一些典型使用場(chǎng)景，包括eMBB（enhanced Mobile Broadband）、mMTC（massive Machine Type Communications）和URLLC（Ultra-Reliable and Low Latency Communications）。

有一個(gè)重點(diǎn)場(chǎng)景是“低密度地區(qū)的超長(zhǎng)距離覆蓋（Extreme long distance coverage in low density areas）”。該場(chǎng)景的特點(diǎn)是針對(duì)低用戶密度區(qū)域的遠(yuǎn)程（~100 km）宏小區(qū)。與此使用場(chǎng)景相關(guān)的5G技術(shù)可能會(huì)導(dǎo)致連接設(shè)備數(shù)量的增長(zhǎng)，從而導(dǎo)致數(shù)據(jù)流量的增加。為了充分描述該場(chǎng)景，與用戶和流量分布相關(guān)的模型非常重要。

在本文中，Facebook利用了人口密度數(shù)據(jù)，提供了全球人口密度分布的高分辨率視圖。（這些結(jié)果和數(shù)據(jù)是通過(guò)在高分辨率衛(wèi)星圖像上應(yīng)用最先進(jìn)的計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)并結(jié)合現(xiàn)有普查數(shù)據(jù)獲得的。這一龐大的數(shù)據(jù)集覆蓋了世界上20多個(gè)國(guó)家）。

Facebook進(jìn)行了嚴(yán)格的用戶分布模型案例研究，重點(diǎn)放在特定地區(qū)。使用該模型的子集來(lái)評(píng)估先前提出的模型和規(guī)范的準(zhǔn)確性。使用的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)提供了幾個(gè)區(qū)域的人口分布，這些區(qū)域的規(guī)模大致大于與上述重點(diǎn)場(chǎng)景相關(guān)的未來(lái)宏小區(qū)所涵蓋的規(guī)模。分析這些數(shù)據(jù)以了解與該地區(qū)相關(guān)的業(yè)務(wù)分布。

人口統(tǒng)計(jì)學(xué)和地形學(xué)數(shù)據(jù)的分析

為了獲得超長(zhǎng)距離場(chǎng)景下的高保真用戶和流量分布，Facebook對(duì)南非的兩個(gè)地區(qū)進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)部署案例研究：一個(gè)在Bloemfontein 周?chē)?，另一個(gè)在Durban周?chē)?。這些區(qū)域被劃分為尺寸為30 m x 30 m的網(wǎng)格單元。獲得了每個(gè)網(wǎng)格單元的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，圖1（a）和圖2（a）分別顯示了Durban和Bloemfontein 的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。作為視覺(jué)輔助，圖1（b）和圖2（b）中顯示了這些區(qū)域的人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)的二維圖像。通過(guò)將所有網(wǎng)格中的非零總體替換為1，獲得二維圖像。這有助于可視化與人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)相關(guān)的地理位置方面。還獲得了這些區(qū)域的地形數(shù)據(jù)，如圖3所示。