AI赋能6G无线接入网技术研究.pdf
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1、2023 年 30 期创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and ApplicationAI 赋能 6G 无线接入网技术研究朱晓丹,黄庆秋(广东省电信规划设计院有限公司,广州 510630)人工智能 AI(Artificial Intelligence)和 6G 是当今热度最高的 2 项技术。AI 技术与 6G 融合,可使网络高效智能地完成特定工作/任务,优化网络性能和提升用户感知。6G 网络由此可提供比以往更智能的互联、更快的速度、更大的容量和更可靠的连接。这 2 种技术的结合,赋能各种智慧应用场景,将迸发出惊人的社会发展驱动力。根据第三代合作伙伴计划(3GPP
2、)的计划,6G 标准研究将在 Rel-20(2025 年)启动,AI 技术会在 6G 深度部署。支持 AI 的空中接口已确定作为 Rel-18 及后续版本的 RAN 项目之一,将用于性能提升或减少网络复杂性/网络开销。同时,支持 AI 的 NG RAN 在数据收集和信令支持方面的能力可得到增强。以上工作均为了实现 6G 其中一个技术愿景:AI4NET(AI for Net原work)。AI 在网络侧对 6G RAN 的赋能,是通过 AI 分析网络数据,并基于这些数据做出决策,可应用于优化网络性能、提升网络运行效率和加强网络安全管理等方面。1AI赋能6G背景在未来智慧城市中,各类分布式移动应用诸
3、如物联网 IoT(Internet of Things)、车联网 IoV(Internet ofVehicles)、工业物联网 IIoT(Industrial Internet ofThings)、机器人物联网 IoRT(Internet of RoboticThings)、智慧医疗 IoMT(Internet of Medical Things)和增强/虚拟现实 AR/VR(Augmented Reality/VirtualReality)的部署,在服务质量 QoS(Quality of Service)和服务水平协议 SLA(Service Level Agreement)2 方面均对网络
4、有严格的要求,这些都是 6G 原始驱动力。从移动互联,到万物互联,再到万物智联,6G 将实现从服务于人、人与物,到支撑智能体高效联接的跃迁1。为了达到这一水平,与 5G 相比,6G 需要配备上下文感知的算法来优化其架构、协议和操作。为此,6G 须在其基摘要:未来 6G 网络的发展,将具备超密集大规模连接、多层次多维度网络一体化、系统高感知智能化和极致多样化性能等特性。6G 网络需要支持无缝连接和保证数量庞大的设备的不同 QoS 要求,以及处理来自物理环境的超大量数据。具有强大分析能力、学习能力、优化能力和智能识别能力的人工智能 AI 技术,将被应用到 6G 网络中,智能地进行性能优化、知识发现
5、、复杂学习、结构组织和复杂决策。该文通过对 AI 赋能 6G RAN 的技术探讨,为后续 AI4NET 的 6G 内生智能标准化及网络实践提供参考。关键词:6G;人工智能;机器学习;深度学习;强化学习;迁移学习中图分类号院TN929.5文献标志码院A文章编号院2095-2945渊2023冤30-0014-04Abstract院 The future 6G network,which will feature ultra-dense and massive connectivity,multi-level and multi-dimensionalnetwork integration,high
6、 system awareness and intelligence,and extreme diverse performance,will need to support seamless con鄄nectivity and guarantee different QoS requirements for a huge number of devices,as well as handle ultra-high volumes of datafrom the physical environment.AI technologies with powerful analysis,learni
7、ng,optimization,and intelligent recognition capabilitieswill be applied to 6G networks to intelligently perform performance optimization,knowledge discovery,complex learning,structuralorganization,and complex decision making.The article explores the technology of AI-enabled 6G RAN to provide a refer
8、ence forsubsequent 6G endogenous intelligence standardization as well as AI4NET network practice.Keywords院 6G;artificial intelligence;machine learning;deep learning;reinforcement learning;transfer learning第一作者简介院朱晓丹(1978-),男,高级工程师。研究方向为 5G/6G 网络、新技术融合基础设施等的技术研究与规划设计。DOI:10.19981/j.CN23-1581/G3.2023.
9、30.00414-创新前沿科技创新与应用Technology Innovation and Application2023 年 30 期础架构设计中注入 AI 技术,使之融合到基站、云计算和云存储等基础设施中。软件定义网络(SDN)的传统方法,从分析到决策所需的时间较长。基于深度学习(DeepLearning,DL)/强 化 学 习(ReinforcementLearning,RL)/迁移学习(Transfer Learning,TL)等AI/ML(Machine Learning)算法适用于 6G RAN 的部署,包括资源、移动性、能效等方面的管理。2AI技术驱动6G RAN2.1信道估计为
10、了满足智慧城市应用在高数据率(Tbps)、低延迟(0.11 毫秒级)和高可靠性(99.999 99%)方面的苛刻要求,许多新技术将在 6G RAN 得以应用,如太赫兹通信、可见光通信、超大规模 MIMO 和智能超表面技术等1。这些技术将增加无线信道的复杂性,给使用传统方法的信道估计带来极大挑战。在无线信号传输过程中,无线信道相位偏移会减弱,传输的信息会衰减及噪声会增加,信道估计就是估计信道的特性以从信道效应中恢复传输信息的过程。为了提高 6G 通信的性能和容量,精确和实时的信道估计变得至关重要。深度学习 DL 可为精确信道估计提供有效的支持2。图 1 显示了一个基于 DL 的信道估计过程。原始
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