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《无线蜂窝研究的下一个时代继续展开》

  • 来源专题：新一代信息技术
  • 编译者： 袁晨
  • 发布时间：2023-11-29

  • 新的5G美洲白皮书概述了最新的全球下一代无线计划，并研究了三种关键技术:全双工、联合通信和传感(JCAS)和智能表面。

    BELLEVUE, Wash.  – 2023年9.13日: 更快的数据速度、改进的延迟、先进的人工智能集成和革命性的连接将成为全球无线通信下一个前沿的一部分。今天，5G美洲，在美洲的5G之声，推出了一份名为“移动网络演进状态”的白皮书，提供了全双工，JCAS和智能表面等下一代无线技术的全球举措和进展的最新情况。

    5G美洲总裁Chris Pearson表示:“在这十年中，5G和5G- advanced在创新方面仍有很长的路要走，即使下一代工作已经建立。我们正在见证下一代无线技术研究的新篇章，由世界各地的主要机构勾勒出来。”

    “移动网络发展现状”深入探讨了全双工通信的发展，从静态到动态TDD，再到子频段全双工的创新。它探讨了效率和频谱使用的增强，详细介绍了设计目标、挑战和关键技术催化剂。该文件还强调了3GPP在5G-Advanced演进及其迈向6G的过程中的作用。

    论文进一步探讨了JCAS，将网络从“听-说”发展为“看-感觉”，开启了新的服务。它涵盖了应用程序、定位、设计目标、挑战和技术支持。此外，它还涵盖了通过环境操纵、解决使用动机、实际用例、设计、挑战和技术催化剂来增强无线信道的智能表面。

    最新的5G美洲白皮书涵盖的主要主题包括:

    主要国家和地区倡议概述(美国、加拿大、中国、日本、欧洲、韩国)

    全双工通信的发展进展

    联合通信与传感(JCAS)

    智能表面

    爱立信高级技术顾问兼白皮书联合负责人Ali Khayrallah表示:“随着新的6G研究的展开，5G继续取得重大进展。随着围绕国际电联和3GPP 6G核心活动的重大区域和国家举措，下一代无线技术的广阔前景正逐渐成为人们关注的焦点，这些举措预示着从研究转向标准、工业化以及服务和产品的最终成果。”

    高通技术公司首席工程师、5G美洲项目工作组联合负责人Yi Huang表示:“下一代无线技术对于为消费者解锁新体验和为行业提供新服务至关重要。5G先进技术将为全新的互联未来铺平道路，并最终实现6G创新。”




  • 原文来源：https://www.5gamericas.org/the-next-era-of-wireless-cellular-research-continues-to-unfold/
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相关报告

  • 《AI/ML与无线蜂窝网络的协同发展》
    • 来源专题：新一代信息技术
    • 编译者：isticzz2022
    • 发布时间：2024-04-09
    •        美国5G总裁Chris Pearson（2024年3月）-我们生活在人工智能和机器学习的时代，它正在触及每个行业和平台。似乎无论你走到哪里，AI/ML都会出现在每一次对话和新闻文章中。这是在巴塞罗那举行的2024年世界移动通信大会上的一个主要故事情节，我预计它将在今年及以后继续成为更多的头条新闻。        这是一个巨大的新兴话题，我将这个博客系列分解为几篇文章，我们将在接下来的几周内发表这些文章。第一部分重点关注我们在5G网络中使用人工智能的情况，以及Generative AI与其他AI/ML过程有何根本不同。        AI/ML的使用对无线蜂窝网络来说并不是一件新鲜事。这项工作已经进行了几年，美国5G已经在我们的许多白皮书中记录了它的演变。最近，我们在一些关键白皮书中介绍了AI/ML，包括：3GPP技术趋势、移动通信网络的能源效率和可持续性，以及移动网络的发展现状。        事实上，第三代合作伙伴计划（3GPP）一直在努力建立规范，以进一步将AI/ML集成到5G（以及很快的5G高级）网络中。随着无线蜂窝网络准备利用人工智能的一些最新进展，出色的工作仍在继续完成。当谈到AI/ML在无线蜂窝网络中的传统用途时，人们的工作往往集中在智能分类和回归有用的几个关键领域，包括： 利用自组织网络（SON）进行网络优化，AI算法可以实时动态调整网络参数，提高性能和效率。此外，人工智能已被用于预测性维护，它可以预测设备故障或在问题出现之前确定何时需要维护，最大限度地减少停机时间并提高服务可靠性。在管理编排与自动化方面，5G Americas探索了在无线蜂窝网络的自动化和管理中使用AI/ML。 通过流量预测和管理增强性能，其中ML模型分析流量模式以预测需求激增并相应地调整网络资源。然后，它通过将带宽和其他网络资源动态分配到最需要的位置来自动分配资源，优化流媒体、游戏和虚拟现实等高需求应用程序的性能。在5G边缘自动化和智能中，我们研究了ML模型如何帮助提高5G边缘网络的性能。 通过异常检测提高了安全性，人工智能可以实时监控网络流量，以检测和响应可能表明安全威胁的异常模式，如DDoS攻击或未经授权的访问尝试。此外，人工智能和ML可以增强安全协议，包括开发更安全的生物特征认证方法和检测网络基础设施中的漏洞。 人工智能可以帮助网络切片，因为这种网络功能允许运营商在单个物理基础设施上创建具有不同特征的多个虚拟网络。这对于支持广泛的应用至关重要，从低数据需求的物联网设备到4K视频流等高带宽应用，以及它们对延迟、速度和可靠性的特定要求。在5G网络切片商业化中，5G Americas详细介绍了如何使用AI/ML来改进网络切片技术，并将其应用于商业用例。 增强的用户体验。即使没有网络切片，人工智能也有可能用于分析网络条件和用户行为，以动态调整服务质量（QoS）设置，确保各种应用程序和服务的最佳服务级别。人工智能与预测分析一起用于评估用户行为和设备性能的数据，以帮助预测用户需求并相应地调整服务，增强用户体验。        但随着Generative AI的出现，机器智能的应用已经发生了翻天覆地的变化。人工智能正在席卷整个行业。但首先，什么是Generative AI？它与“常规”人工智能和机器学习有何不同？        生成人工智能与传统人工智能/ML的区别在于，它专注于创建模仿人类生成数据的新的原创内容，而不仅仅是根据现有数据进行解释或预测。利用生成对抗性网络（GANs）、变分自动编码器（VAE）和变换器等模型，生成人工智能学习数据的潜在分布，以产生新的实例，这些实例可能是原始数据集的一部分。这与传统的AI/ML形成了鲜明对比，后者主要对分类和回归等任务使用判别模型，专注于理解模式并根据输入数据做出决策。因此，Generative AI在内容创建、数据增强和模拟方面实现了创新应用，拓展了人工智能技术的创造性和实用性。        Ian Goodfellow和他的同事于2014年推出的生成对抗性网络（GANs）代表了人工智能系统生成真实图像能力的重大突破。GANs由两个神经网络组成，一个生成器和一个鉴别器，通过对抗性过程同时训练，以产生高度逼真的图像或其他类型的数据。        大约在GANs的同时，变分自动编码器（VAE）被开发为另一种生成数据的方法。VAE基于编码和解码数据的原理，为学习深度潜变量模型和生成新的数据样本提供了一个框架。Vaswani等人在2017年引入了transformer模型，为用于自然语言处理的Generative AI的重大进步铺平了道路。转换器模型，如OpenAI于2018年推出的GPT（生成预训练转换器）及其后续迭代，显示出生成连贯和上下文相关文本的非凡能力，使其成为现代生成人工智能在自然语言领域的基石。         生成人工智能，特别是通过大型语言模型（LLM），通过实现复杂的自然语言处理能力，为无线蜂窝网络运营商提供了变革潜力。例如，无线蜂窝网络运营商可以利用LLM创建高级聊天机器人，为客户提供支持，从而显著增强用户体验。这些聊天机器人可以用自然语言理解和处理客户的查询，提供即时、准确的回复和解决方案。一种情况可能看起来像这样：            场景1：客户的移动设备出现连接问题。            用户：“我的手机上网有问题。”            聊天机器人：“我是来帮忙的。让我们试试几个步骤。你能先检查一下你的移动数据是否打开了吗？                                你可以在“连接”下的设置中找到这个。”            用户：“开着，但还是没用。”            聊天机器人：“明白了。请试着打开然后关闭‘飞行模式’。这有时会刷新你的连接。”            用户：“很管用，谢谢！”        另一个不太明显但可能更强大的例子涉及大型语言模型（LLM），它极大地改变了无线蜂窝网络运营商管理和重新编程网络运营的方式。通过集成自然语言处理能力，这些模型可以解释人工命令或查询，并将其转换为可操作的技术指令或配置。以下是它如何在重新编程网络操作的背景下工作：            场景2：网络运营商需要重新配置部分网络，以提高性能、解决拥塞问题或部署新服务。            命令输入：网络运营商以自然语言提供命令，例如“在高峰时段将区域51的带宽分配增加20%，以适应增加的                             使用量。”            解释和翻译：LLM解释命令的意图，并将其翻译成网络管理系统可以理解的一组特定的网络配置命令或脚本。            自动执行：这些命令在相关网络元件上自动执行，根据指示调整配置，无需手动干预。            确认和反馈：系统通过LLM生成自然语言的确认消息，例如“在高峰时段，51区的带宽分配已成功增加20%。”        这两个例子只是触及了Generative AI为当今无线蜂窝网络所能做的事情的表面。在博客系列的下一部分中，我将探讨Generative AI对5G和未来无线蜂窝网络的潜在影响，因为它们与网络规划和部署、无线电接入网（RAN）配置和频谱管理有关。
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  • 《适合下一代蜂窝网络的优化芯片解决方案》
    • 来源专题：智能制造
    • 编译者：icad
    • 发布时间：2023-04-26
    • 随着 5G 时代的到来，网络正朝着开放化的方向发展演化。移动网络运营商（MNO）和通信服务提供商（CSP）正在寻求能减少成本和加快部署的解决方案，以满足未来几年苛刻的网络覆盖和容量目标。这使得蜂窝设备供应商在提供4G、5G、双模、宏基站以及室内外小基站等设备时在成本和性能的平衡上面临巨大挑战。因此，设备供应商转向 芯片 厂商，寻求具有实现灵活度、低成本、低功耗，并可以支持例如开放式接入网络（RAN）和行业标准接口的芯片解决方案。 　　5G RAN和分布式网络 　　在过去的3-4年里，开放式无线接入网络因能为 蜂窝网络 供应链提供多样化的解决方案，允许新厂商与日趋集中的现有头部厂家展开竞争，从而成为行业组织和政府部门广泛讨论的一个热门话题。运营商的成本压力、对网络安全的需求以及对设备供应商多元化的期望促使设备商去寻求既能满足严格要求又能获得最佳实践的方案。 　　除了3GPP定义的核心网络和RAN设备之间的接口，以及小基站论坛（Small Cell Forum，SCF）定义的MAC和PHY之间的FAPI接口外，O-RAN联盟等运营商领导的组织也一直在为分布式网络的开放式前传接口标准进行开发和集成工作。这种RAN的拆分架构包括中央单元（CU）、分布式单元（DU）和无线单元（RU），使得来自多个供应商的RAN设备能够互联互通，通过引入行业竞争来降低成本。这种架构还提供了额外的网络扩展能力以满足运营商提高容量和覆盖范围的需求。 　　分布式网络（Disaggregated networks）是在LTE（4G）时代提出的一个概念，它使用云化的RAN来作为网络的一种拆分方式，并且现在变得逐渐盛行起来，其中一些RAN处理可以卸载到现成的商用（Commercial off-the-shelf，COTS）服务器或基于X86处理器的服务器上，然后通过标准化接口连接到低成本的无线单元。在超低成本的无线单元和基带单元（BBU）之间会使用CPRI接口；但是CPRI接口存在较多私有内容，需要对这部分进行标准化以实现设备供应商的多样化。 　　采用前传或回传基础设施架构的另一个因素是，在这种架构下企业专网发展和全新的部署网络都可受益于核心网络、基带和无线设备之间的光纤投资。这样可以在DU和RU之间实现高传输带宽和低延迟的前传连接，允许在DU中进行更多的RAN处理，并使RU变得更简单。对于前传基础设施是“非理想”的铜缆情况，较好的部署方式是使用完全集成的RAN，或是赋予无线单元更多的处理能力的拆分形式为split 2或split 6的架构。 　　在不同的应用场景中，与RAN架构和规范一起发挥作用的还有各种部署用例，包括： 　　·提供广域网络覆盖的大型室外基站：往往采用具有多达64根天线的大规模多路输入多路输出（mMIMO）模式，以提供高能效的定向波束。 　　·低频段的室外微蜂窝基站：提供最高可达4T4R或8T8R的覆盖能力，并对能效有较高要求的解决方案。 　　·室内企业级应用的无线单元：发射功率会因为需要以太网供电（PoE），以及安装在墙壁或天花板使用时仅能用散热器来散热而受到严格限制。 　　·中立网络服务提供商的无线单元：采用多载波解决方案，带宽需要比100MHz FR1宽2-3倍。 　　·服务于多样化频谱的解决方案：由于全球5G NR的频谱多样性比LTE更显著，因此对信道频段、带宽和载波聚合有非常多的挑战，这导致众多客户特制的射频前端设计和灵活的基带解决方案，并且客户寻求芯片厂商提供支持这类解决方案的芯片设计。 　　·低时迟应用：诸如视频点播等需要边缘服务器来实现最高的性能和效率。 　　·双模5G/LTE无线单元、非独立接入（Non-Standalone Access，NSA）和支持频谱重耕的应用：要求在同一个无线单元内同时支持5G和LTE，或能通过软件升级进行灵活切换，以最大限度降低运营商的物料清单（BOM）成本。 　　5G带来挑战，开放性的RAN提供解决方案 　　全新的5G网络给设备商带来了无数挑战：一，由于环境保护政策的限制和用电成本的经济性考虑，运营商必须确保所部署的5G基础设施是低功耗的、能满足可持续性目标的解决方案，这对5G的实施和成功部署至关重要。此外，无线单元需要在没有主动散热的情况下运行，并且在许多情况下需要在PoE供电功率限制范围内运行。二，由3GPP、O-RAN联盟和SCF定义的下一代开放接口，例如O-RAN联盟的开放前传，正在进一步优化和发展标准过程中。现有成熟且经过优化的系统级芯片（SoC）即使包括了eCPRI等接口，也需要具备扩展性支持实现进一步演进的标准。三，运营商、私有网络服务商和中立第三方网络提供商等不同类型客户的需求，需要灵活的RAN来满足多样化的频谱要求和载波带宽，但现有的第一代解决方案不太理想，根源在于此类方案通常基于昂贵且耗电的服务器、加速卡和现场可编程逻辑门阵列（FPGA）实现。 　　虽然Open RAN等5G标准不是万能的解决方案，但它们可以（也确实）解决了其中一些挑战，并为5G设备商和运营商提供了一条更快、更具成本效益的设备/服务的上市路径。运营商正在以更低的物料（BOM）成本为目标，希望通过优化的芯片解决方案来实现批量部署。在Open RAN等生态系统中，设备商的多元化将促进竞争，从而降低成本。诸如比科奇等芯片供应商已经形成了高性能基带SoC产品和以降低系统功耗的产品路线图。硬化的基带/RFIC中的数字预失真（Digital Pre-Distortion，DPD）算法有助于提高射频功率效率。设备商、运营商以及诸如O-RAN联盟和电信基础设施项目（TIP）等组织都设立了开放性RAN实验室，正在不断测试开放性RAN接口的互操作性。 　　结论 　　未来的网络必须以开放、灵活、优化和可互操作的芯片为基础，并由业内一流设备商来组成的多样化生态系统。为了竞争，作为挑战者的开放性RAN设备商需要获得支持Open RAN等5G标准的芯片，并且他们可以在公开市场上购买到这些芯片，以便与传统供应商竞争。PC802是业界首款专为5G NR/LTE小基站的分布式和一体化RAN架构而设计的PHY SoC；凭借PC802 SoC，比科奇通过赋能设备制造商中的新加入者和挑战者企业，使其能够在开放性RAN设备市场上竞争，也为Open RAN等新的5G标准的发展做出贡献。 更多精彩内容欢迎点击==>> 电子技术应用-AET << .
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