AI技術(shù)助力5G網(wǎng)絡(luò)性能提升 無(wú)線空口技術(shù)引領(lǐng)未來(lái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)
年來(lái),隨著人工智能(AI)技術(shù)快速發(fā)展,利用AI技術(shù)提升5G網(wǎng)絡(luò)性能也成為移動(dòng)通信領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。大量研究結(jié)果表明,利用AI技術(shù)可以從多個(gè)層面對(duì)現(xiàn)有5G網(wǎng)絡(luò)中多項(xiàng)設(shè)計(jì)進(jìn)行增強(qiáng),從而達(dá)到提升系統(tǒng)運(yùn)行效率和用戶體驗(yàn)的效果。尤其是多項(xiàng)無(wú)線空口技術(shù)引入基于AI的設(shè)計(jì),將帶來(lái)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的根本性改變,是未來(lái)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)的關(guān)鍵方向。
5G與AI不斷融合的過(guò)程,就是不斷構(gòu)建5G智能維的過(guò)程。5G的智能維是基于5G大數(shù)據(jù)和算力資源,以人工智能技術(shù)為基礎(chǔ)的新資源維度。5G智能維可以被認(rèn)為是與傳統(tǒng)無(wú)線移動(dòng)通信的時(shí)域、頻域和空域并列的一個(gè)新維度。相較于傳統(tǒng)的維度,5G智能維構(gòu)建需要基于三項(xiàng)基本元素:5G大數(shù)據(jù)、算力資源和人工智能技術(shù)。5G大數(shù)據(jù)既包括5G網(wǎng)絡(luò)中原生數(shù)據(jù)也包括5G承載的數(shù)據(jù)。算力資源包括5G終端算力、5G網(wǎng)元算力和云設(shè)備算力。人工智能技術(shù)就是以機(jī)器學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)。構(gòu)建5G智能維可以定義為:利用人工智能技術(shù),合理使用5G大數(shù)據(jù)和算力資源,使5G更加智能、高效,同時(shí)應(yīng)用于5G網(wǎng)絡(luò)智能化適配,實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量的多樣業(yè)務(wù)。
把基于AI的多項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)引入實(shí)際網(wǎng)絡(luò)還面臨從基礎(chǔ)理論到實(shí)際應(yīng)用相關(guān)的一系列關(guān)鍵問(wèn)題急需解決。這些關(guān)鍵問(wèn)題包括關(guān)鍵用例選擇、數(shù)據(jù)集構(gòu)建、模型的管理和算力支撐等。對(duì)于5G大數(shù)據(jù)的挖掘需要借助一系列的AI基礎(chǔ)理論和工具,AI工具及算法對(duì)數(shù)據(jù)和算力有比較明確的需求,在5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)行增強(qiáng)性設(shè)計(jì)既要考慮不同算法的數(shù)據(jù)需求和實(shí)際性能,也要結(jié)合相關(guān)算法對(duì)算力資源進(jìn)行評(píng)估。5G網(wǎng)絡(luò)的強(qiáng)大傳輸能力也將推動(dòng)基于AI的更多應(yīng)用產(chǎn)生。AI相關(guān)應(yīng)用的數(shù)據(jù)收集方式、計(jì)算方式、模型的部署與更新方式都需要考慮和5G網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)結(jié)合,以便提供更好的服務(wù)。
5G國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)開始階段受各方面因素所限并未引入基于AI的設(shè)計(jì)。隨著AI技術(shù)的快速發(fā)展,在5G國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)不斷演進(jìn)的過(guò)程中,也逐步考慮了與AI進(jìn)行融合的設(shè)計(jì)。從R15版本開始至今,5G無(wú)線網(wǎng)和核心網(wǎng)逐步引入了基于AI的相關(guān)設(shè)計(jì),同時(shí)也進(jìn)行了大量對(duì)AI技術(shù)支持相關(guān)的研究。本文結(jié)合5G國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)展對(duì)5G和AI不斷融合的過(guò)程進(jìn)行詳細(xì)的介紹與分析。
基于AI的空口設(shè)計(jì)是構(gòu)建5G智能維度的核心
5G中基于AI的物理層設(shè)計(jì)涉及空口及高層的設(shè)計(jì)�;贏I的高層設(shè)計(jì)先于空口開始了研究,重點(diǎn)關(guān)注基站節(jié)能和移動(dòng)性管理等用例�?湛谠O(shè)計(jì)主要對(duì)無(wú)線AI相關(guān)的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行研究與標(biāo)準(zhǔn)化。其中,基于AI的空口設(shè)計(jì)是整個(gè)基于AI設(shè)計(jì)的核心�,F(xiàn)有研究表明,基于AI的空口設(shè)計(jì)是構(gòu)建5G智能維度的核心,將有潛力開啟全新的系統(tǒng)設(shè)計(jì)方式,并奠定6G的設(shè)計(jì)基礎(chǔ),也是各公司國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化爭(zhēng)奪的焦點(diǎn)。
基于AI的高層相關(guān)設(shè)計(jì)在3GPP R17版本中開始研究,其名稱是數(shù)據(jù)收集增強(qiáng)的項(xiàng)目。該項(xiàng)目研究了基于AI的基站節(jié)能和移動(dòng)性管理相關(guān)的數(shù)據(jù)收集內(nèi)容與收集過(guò)程,以及AI模型在5G網(wǎng)絡(luò)中的運(yùn)行機(jī)制�;赗17的研究成果,R18版本重點(diǎn)關(guān)注基站網(wǎng)元間的信號(hào)傳遞和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)上需要的修改,進(jìn)行了相關(guān)用例標(biāo)準(zhǔn)化工作。在R19版本中,除了持續(xù)完善現(xiàn)有用例的性能,基于AI的高層設(shè)計(jì)還將考慮對(duì)基于AI的智能切片等新業(yè)務(wù)的支持。
基于AI的空口設(shè)計(jì)在R18中進(jìn)行了研究項(xiàng)目的立項(xiàng)。該項(xiàng)目是5G演進(jìn)中最受各公司關(guān)注的項(xiàng)目,也是無(wú)線AI技術(shù)在5G中首次進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化。項(xiàng)目重點(diǎn)關(guān)注引入基于AI的設(shè)計(jì)對(duì)5G整體框架的影響,并研究一些典型用例的性能及標(biāo)準(zhǔn)化影響。在項(xiàng)目開展過(guò)程中定義了AI相關(guān)基礎(chǔ)概念、基礎(chǔ)仿真驗(yàn)證方法論、基站終端合作方式,并針對(duì)模型/功能注冊(cè)、數(shù)據(jù)傳輸、模型傳輸、模型/功能選擇、模型/功能激活去激活等生命周期管理過(guò)程進(jìn)行了詳細(xì)的研究。在用例方面,R18版本對(duì)信道信息反饋、定位、波束管理等關(guān)鍵用例進(jìn)行了系統(tǒng)的研究。其中基于AI的定位和波束管理技術(shù)得到各方認(rèn)可,將在R19版本中進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化,而基于AI的信道信息反饋由于涉及雙邊模型的標(biāo)準(zhǔn)化,還有較多的問(wèn)題沒(méi)有得到很好的解決,在R19版本中將繼續(xù)進(jìn)行研究。此外,數(shù)據(jù)集傳輸和模型傳輸也是R18研究的熱點(diǎn),考慮到數(shù)據(jù)集和模型傳輸?shù)臐撛陂_銷,R18版本的研究還需要在R19版本和信道信息反饋一起繼續(xù)進(jìn)行研究。
持續(xù)推進(jìn)核心網(wǎng)側(cè)智能化
3GPP啟動(dòng)核心網(wǎng)側(cè)智能化的研究及標(biāo)準(zhǔn)化已有幾個(gè)版本。在R15階段,3GPP在5G網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中引入了NWDAF(Network Data Analytics Function,網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能網(wǎng)元)。NWDAF用于網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)采集、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析,以及向其他的網(wǎng)絡(luò)功能網(wǎng)元提供網(wǎng)絡(luò)切片實(shí)例負(fù)載等的分析信息。
在R16階段,3GPP專門成立了使能5G網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化(enabler of Network Automation for 5G,eNA)的立項(xiàng),對(duì)R15NWDAF功能進(jìn)行了補(bǔ)充和增強(qiáng),定義了基于單實(shí)例集中式的智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和能力。同時(shí),也梳理了業(yè)務(wù)體驗(yàn)、網(wǎng)元負(fù)載、網(wǎng)絡(luò)性能、UE移動(dòng)性、UE交互性、終端異常行為等應(yīng)用場(chǎng)景以及涉及的關(guān)鍵技術(shù)。
在R17階段,3GPP進(jìn)一步成立了eNA_phase2立項(xiàng),繼續(xù)研究網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的進(jìn)一步增強(qiáng)包括NWDAF功能分解、數(shù)據(jù)收集效率提升、UE數(shù)據(jù)收集,定義了基于多實(shí)例分布式的智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和能力。同時(shí)進(jìn)一步梳理了業(yè)務(wù)分布分析、WLAN性能、會(huì)話管理?yè)砣刂企w驗(yàn)、DN性能等典型應(yīng)用場(chǎng)景以及涉及的關(guān)鍵技術(shù)。
在R18階段,3GPP進(jìn)一步成立了eNA_phase3立項(xiàng),重點(diǎn)研究數(shù)據(jù)收集性能提升、模型性能監(jiān)控、跨廠商模型共享、聯(lián)邦學(xué)習(xí)、漫游數(shù)據(jù)共享、如何和定位系統(tǒng)協(xié)同以及如何和網(wǎng)管協(xié)同等。R19階段,由于跨廠商模型共享、聯(lián)邦學(xué)習(xí)比較復(fù)雜、涉及內(nèi)容也較多,R18只定義基本框架,在R19還將進(jìn)一步研究。另外,由于核心網(wǎng)智能化在R18版本及之前沒(méi)有和RAN進(jìn)行聯(lián)動(dòng),在R19版本還將研究如何支持核心網(wǎng)和RAN聯(lián)合智能化。
5G與AI融合持續(xù)推進(jìn)
5G對(duì)于AI算法的支持也有所討論。在R17版本中,主要針對(duì)AI模型的相關(guān)特征進(jìn)行了分析,尤其是AI模型的大小及運(yùn)行方式。這部分內(nèi)容在核心網(wǎng)需求組(SA1)的AI模型分析項(xiàng)目中開展。項(xiàng)目對(duì)模型分割、模型下載、分發(fā)和共享,以及聯(lián)邦學(xué)習(xí)和分布式學(xué)習(xí)涉及的典型模型和運(yùn)作方式進(jìn)行了非常詳細(xì)的說(shuō)明。R18版本持續(xù)在核心網(wǎng)架構(gòu)組(SA2)中考慮模型傳輸方面的需求和解決方案。總體而言,相對(duì)于基于AI的無(wú)線和核心網(wǎng)側(cè)設(shè)計(jì),5G網(wǎng)絡(luò)對(duì)于AI算法的支持目前僅停留在研究層面,并未進(jìn)行過(guò)多標(biāo)準(zhǔn)化支持。
5G與AI的融合是一個(gè)逐步探索與完善的過(guò)程。標(biāo)準(zhǔn)化是5G網(wǎng)絡(luò)演進(jìn)的最關(guān)鍵一環(huán),標(biāo)準(zhǔn)化的過(guò)程也是5G與AI融合持續(xù)研究與達(dá)成共識(shí)的過(guò)程,5G智能維的構(gòu)建需要與標(biāo)準(zhǔn)化工作進(jìn)行緊密結(jié)合。5G與AI融合的標(biāo)準(zhǔn)化工作是系統(tǒng)工程,標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容與產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)整體路線圖進(jìn)行有機(jī)結(jié)合,循序漸進(jìn)地實(shí)現(xiàn)。與5G網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的標(biāo)準(zhǔn)化工作還將在3GPP持續(xù)進(jìn)行,基于AI的5G網(wǎng)絡(luò)相關(guān)用例可以根據(jù)實(shí)現(xiàn)所需網(wǎng)元在3GPP的核心網(wǎng)側(cè)和無(wú)線側(cè)進(jìn)行不斷標(biāo)準(zhǔn)化,而5G網(wǎng)絡(luò)對(duì)于AI技術(shù)和應(yīng)用的支持增強(qiáng)需要根據(jù)AI各種應(yīng)用的特點(diǎn)和需求進(jìn)行對(duì)應(yīng)的增強(qiáng)。
5G與AI融合也為未來(lái)6G的AI原生性設(shè)計(jì)奠定基礎(chǔ)。3GPP的一個(gè)好傳統(tǒng)是,對(duì)于任何重要的新功能,研究都應(yīng)該提前至少兩個(gè)版本進(jìn)行,以使整個(gè)行業(yè)對(duì)新技術(shù)有充分的了解。例如,大規(guī)模MIMO的研究已經(jīng)在4G Advanced開始,支持大規(guī)模MIMO的產(chǎn)品在5G推出。無(wú)線AI是一種歷史水平的新技術(shù),對(duì)無(wú)線系統(tǒng)來(lái)說(shuō),長(zhǎng)時(shí)間的研究是必不可少的。5G已經(jīng)研究和標(biāo)準(zhǔn)化的用例也將在未來(lái)6G的AI原生性設(shè)計(jì)中得到支持。同時(shí),沿著5G已有的標(biāo)準(zhǔn)化過(guò)程,更多用例也將實(shí)現(xiàn)不斷的研究和標(biāo)準(zhǔn)化。
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