《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/
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。
  • 《高通是中国下一个目标吗?》

    • 来源专题:宽带移动通信
    • 编译者:gaof
    • 发布时间:2015-11-28
    • 近期的一些事件和财务业绩已经开始使高通在应用程序处理器供应商的领先地位看起来像一杯毒酒(貌似诱人实则有害)。高通公司会受野心勃勃的中国投资人的伤害吗? 把高通放在中国投资框架的两个主要的预示为: 高通财务业绩最近暴跌的事实; 以及 中国政府控制的半导体投资媒介清华紫光称有470亿美元主要投资在美国的事实(查看报道:中国470亿美元的芯片基金集中于美国企业并购) 作为最初的CDMA蜂窝通信的开发者和一套基本专利的持有者,这些帮助促进高通成为半导体公司的领导者并且高通一直处于领先地位,但是它对快速发展的消费市场的依赖也使它更脆弱。一些观察家认为智能手机和平板电脑正在迅速加入个人电脑成为半导体市场的驱动者。2014年,高通在HIS对半导体供应商的排名中排在第三位,它的年芯片销售额为193亿美元。距离市场领先者因特尔和三星还有很大的差距,但是领先其他中国潜在的目标,存储器制造商海力士半导体和光美科技。 回顾一下高通最近的业绩,该公司报告上一财政季度(截止2015年9月27日)收入为55亿美元,比去年同期减少18%,从财政年度来看,高通报道财政年度销售额为253亿美元,比去年减少5%,利润减少34%。 当然这不是决定性的,但是还有一些其他的预示。 1) 其中之一就是清华紫光先前已经表示了对探讨它管控的***公司合并交易的兴趣,展信通讯和锐迪科微电子以及联发科。 但是,台湾法律禁止中国大陆在芯片设计公司投资,清华紫光的赵伟国说,清华紫光470亿美元基金很可能投资在美国的公司,如果联发科是一个目前不方便得到的合适的目标,那么为什么不追寻高通呢? 2) 赵伟国董事长在与路透社的采访中透露,清华紫光已经与美国主要的芯片公司在交流,但是由于美国的敏感,可能不会涉及到多数股权。 美国主要芯片公司有中国少量股权将会改变行业格局,当涉及到中国的半导体贸易平衡时,会减少中国经济赤字。 毫无疑问的是,光美科技将会是帮助中国建立在闪存制造领先地位的公司,但是也可能是高通吗?而且光美管理层已经排除了清华紫光对他们公司的接管。 3) 中国已经非常熟悉高通已经处在一场暴风雨中,这场暴风雨将暂停公司先前飞速的进步。 中国国家发改委(NDRC)花费两年时间进行了“反垄断调查”,调查结果是罚款9.75亿美元和明显的对中国手机厂商索取的专利费税率的减少(大概减少三分之一)。(查看中国减少高通公司的专利税) 4) 创始人雅各布斯家族正在远离高通,这更可能是文化审视而不是一个艰难的预示,尽管如此,即使很难评价这件事,我仍然比较严肃对待次事。 高通公司于1985年由欧文•雅各布斯、安德鲁•维特比和一些人创立,雅各布斯在2009年辞职并支持他儿子保罗•雅各布斯之前很多年都是CEO和董事长,保罗•雅各布斯在2005年7月到2014年3月之间是CEO,此后一直担任执行主席。 我们可以这样推断,高通公司作为个人移动手机通信激增的驱动者和受益者,已经笑对这些来自学术通信协议不入流的实验者的故事,移动通信的形成已经有30年的历史了,是时候来一个交易了,可能是合并、全球化和中国影响力新秩序的一部分。 但可能只是一个少数交易!