В статье автор представлен обзор сети 5G, чтобы показать основные преимущества ее технологических компонентов с точки зрения производительности и возможностей сети. Предоставляются рекомендации о том, какие функции ожидаются в версиях 5G-Advanced в выпусках 18 и 19, а также объясняется, как 5G-Advanced обеспечивает переход к 6G.
Ключевые слова: 5G, 6G, энергетический спектр, энергоэффективность, искусственный интеллект, машинное обучение.
Введение
Выпуск 18 3GPP (Third Generation Partnership Project — консорциум, разрабатывающий спецификации для мобильной телефонии) знаменует собой начало сети 5G. 5G-Advanced (продвинутая система сети 5G) основывается на базовой версии сети 5G, определенной 3GPP в выпусках 15, 16 и 17. Дальнейшее усовершенствование системы 5G-Advanced ожидается в предстоящей версии 19, которая начнется в 2024 году.
Первоначальные знания были получены на основе коммерческих сетей 5G, которые были развернуты во многих частях мира. В дополнение к этому, необходимость непрерывного развития сетей 5G путем поддержки новых сегментов рынка и вариантов использования побудила 3GPP начать стандартизацию, связанную с системами 5G-Advanced. 5G-Advanced также обеспечивает переход в областях, которые будут иметь важное значение для будущих систем 6G.
В этой статье представлен обзор 5G-Advanced с особым акцентом на его наиболее важные компоненты. В дополнение к будущему направлению 3GPP к 6G обсуждаются основные технологические компоненты и варианты их использования.
После первоначальных исследований стандартизация новой системы 6G может официально начаться с версии 21. На рисунке 1 представлен график 3GPP 5G-Advanced и 6G, указывающий на завершение первой версии 5G Advanced в начале 2024 года и завершение первой (базовой версии) 3GPP. Падение 6G в 2028 году, за которым последует эволюция 6G.
Эволюция технологии 3GPP
С момента своего появления в версии 15 3GPP технология 5G ориентирована на три основных семейства сценариев использования, а именно расширенную мобильную широкополосную связь (eMBB), концепцию подключения всех вещей в мире к интернету (IoT) и массовую концепцию подключения всех вещей в мире к интернету (massive IoT). Необходимость повышения энергоэффективности сети для уменьшения углеродного следа систем 5G (5GS) имеет жизненно важное значение.
Теперь новые варианты использования, такие как расширенная реальность (XR — eXtended Reality), и опыт существующих коммерческих развертываний 5G требуют дальнейшей оптимизации системы 5G. В выпуске 19 эта эволюция продолжается.
5G NR учитывает сценарии использования eMBB, поддерживая различные дуплексные схемы, диапазоны частот, MIMO (Multiple Input Multiple Output) и операции с несколькими несущими. В 5G Advanced производительность eMBB будет еще больше улучшена. Усовершенствования динамического распределения спектра NR (New Radio) и LTE (Long-Term Evolution), появившиеся в версии 18, способствуют более плавному и эффективному переходу с LTE на NR. Благодаря усовершенствованиям MIMO емкость и производительность мобильных устройств улучшаются. Ожидается, что в выпуске 19 в центре внимания будут массивные антенны для дальнейшего улучшения производительности.
Critical IoT (cIoT) относится к случаям использования со строгими требованиями к задержке и надежности. Некоторые из наиболее известных приложений относятся к автоматизации производства и автомобильной промышленности. 5G с самого начала обращался к CIoT, вводя поддержку сверхнадежной связи с малой задержкой (URLLC). В версиях 16/17 добавлена поддержка чувствительных к времени сетей (TSN), а в версии 18 добавлена поддержка детерминированных сетей (DetNet) для обеспечения промышленного Интернета. Выпуск 18 также ориентирован на улучшение поддержки приложений XR, которым требуется сложное сочетание высоких скоростей передачи данных и ограниченной задержки. Ожидается, что значение XR возрастет в версии 19 и последующих версиях.
Поддержка 5G для сценариев massive IoT (mIoT) и устройств низкой сложности была унаследована от 4G в форме LTE-MTC и NB-IoT. Эти треки были созданы в версии 13 и с тех пор развивались. Первые оптимизации на основе NR для устройств меньшей сложности были представлены в версии 17 путем стандартизации поддержки UE NR с ограниченными возможностями (RedCap). RedCap значительно упрощает устройство по сравнению с обычными модемами NR. Тем не менее, устройства RedCap обеспечивают пиковую скорость передачи данных, сравнимую с той, которую предлагают устройства LTE категорий 1–4.
5G расширяет свою поддержку также в области позиционирования, критически важной связи, связи «воздух-земля» и железнодорожной связи. В версии 18 представлена расширенная поддержка 5G для дронов. Железные дороги, критически важные объекты и коммунальные службы поддерживаются системой NR, которая может работать в выделенных диапазонах с полосой пропускания менее 5 МГц.
Некоторые функции NR полезны в разных областях и не связаны только с конкретным вариантом использования. Например, экономичная конструкция NR обеспечивает эффективное использование энергии как на стороне сети, так и на стороне устройства. В то время как экономия энергии UE была увеличена в версиях 5G 16 и 17, в 5G-Advanced основное внимание уделяется дальнейшему энергосбережению сети. Одним из инструментов, который рассматривается в выпуске 18 для повышения энергоэффективности сети, является AI/ML (Artificial Intelligence/Machine Learning).
Гибкость развертывания 5GS и улучшения архитектуры в 5G-Advanced включают, например, улучшения для частных сетей, не наземных сетей (NTN), служб определения местоположения, периферийных вычислений. Кроме того, сервисная архитектура была расширена на услуги телефонии IP-мультимедийной подсистемы (IMS — IP multimedia subsystem). IMS теперь может использовать сервисные интерфейсы для функции управления политикой (PCF — policy control function), домашнего абонентского сервера (HSS — home subscriber server) и от сервера приложений IMS к сетевым функциям, связанным с каналом передачи данных (NFs — network functions).
5GS имеет встроенные функции управления, например, позволяющие виртуально разбивать систему на различные сегменты или собирать различные типы измерений для самооптимизации, которая будет развиваться в 5G-Advanced.
Основы 5G- Advanced
5G-Advanced повысит производительность сети и добавит поддержку новых приложений и вариантов использования. В данной статье основное внимание уделяется следующим четырем важным функциональным областям, в которых 5G-Advanced, как ожидается, принесет значительные улучшения:
1) производительность 5G;
2) поддержка новых сегментов рынка;
3) устойчивые сети;
4) интеллектуальная автоматизация сети.
Производительность 5G
1. MIMO
Поддержка передовых антенных систем и MIMO является частью ДНК 5G. В версии 18 пропускная способность MIMO увеличена как в восходящей, так и в нисходящей линии связи благодаря поддержке улучшенных опорных символов демодуляции. Чтобы улучшить поддержку высоких скоростей передачи данных для мобильных пользователей, структура формирования диаграммы направленности MIMO улучшена, чтобы обеспечить переключение между различными методами формирования диаграммы направленности в зависимости от скорости пользователя.
Рис. 2: Передача и прием с использованием нескольких антенн
Чтобы поддержать последние тенденции к тому, что массивные антенны становятся еще более массивными, в версии 19 необходимо расширение поддерживаемого количества антенных портов для обслуживания большего количества излучающих элементов. Связанные с MIMO улучшения покрытия UL и пропускной способности будут важны как для мобильной широкополосной связи, так и для фиксированного беспроводного доступа (FWA — fixed wireless access). Выпуск 19 также должен содержать усовершенствования, которые позволяют осуществлять реализуемые и экономически эффективные когерентные совместные передачи через множество точек передачи и приема (MTrP) в большем масштабе (с целью создания действительно распределенной системы MIMO). Чтобы улучшить текущие процедуры грубой адаптации канала (LA — link adaptation), необходимы улучшения отчетности о качестве канала для более точного LA. На основе взаимности для массового MIMO уровень шума и помех должен быть предсказан, что приводит к неточному LA и неэффективной работе MIMO. Таким образом, улучшения, должны быть указаны в выпуске 19.
2. Мобильность
Мобильность, как и MIMO, является ключевым компонентом 5G. Было замечено, что в 5G-Advanced есть возможности для улучшения непрерывности обслуживания для мобильных пользователей. Новая процедура переключения мобильности, запускаемая на уровне L1/L2 (LTM), сократит время прерывания переключения.
Как упоминалось ранее, 5G-Advanced исследует искусственный интеллект и машинное обучение как инструмент повышения мобильности. Областями интереса являются, например, использование AI/ML для прогнозирования луча или прогнозирования мобильности устройства. Путь к повышению производительности с помощью AI/ML только начался, и в версии 19 и последующих версиях, вероятно, будет улучшено больше вариантов использования.
Поддержка новых сегментов рынка
5G-Advanced обеспечивает расширенную поддержку нескольких новых сегментов рынка. К ним относятся, среди прочего, облачные игры, иммерсивная реальность, позиционирование в помещении и промышленные сенсорные сети.
1. Расширенная реальность
Коммуникационные возможности 5G с ограниченной задержкой позволят усовершенствовать широкий спектр новых приложений, включая облачные игры (CG) и расширенную реальность, которые относятся ко всему — от виртуальной реальности и дополненной реальности до смешанной реальности. В дополненной реальности цифровые элементы добавляются к просмотру в реальном времени, обычно с помощью камеры на смартфоне или очков дополненной реальности. С помощью виртуальной реальности человек покидает физический мир и испытывает полное виртуальное погружение. Смешанная реальность включает в себя взаимодействие как реальных, так и цифровых объектов. В облачных играх с помощью портативных и носимых устройств осуществляется взаимодействие как между человеком и машиной, так и между людьми.
Существует множество новых применений в средствах массовой информации, дистанционном управлении и промышленной автоматизации, которые выиграют от критически важных по времени возможностей сетей 5G. Поставщики услуг мобильной связи могут внедрять потребителям, предприятиям и государственным учреждениям для определения новых практик в таких областях, как развлечения, обучение, просвещение, социальные взаимодействия и коммуникации [1].
Сценарии использования расширенной реальности и облачных игр требуют высоких скоростей передачи данных. Обычно ожидается, что устройства будут мобильными и будут иметь небольшой форм-фактор, что накладывает ограничения на их доступные ресурсы питания. Более того, низкая и ограниченная сквозная задержка является еще одной проблемой, когда речь идет о покрытии этих приложений, как описано в [2]. В выпуске 18 производительность сервисов расширенной реальности повышается за счет поддержки 5GC (5G Core) для адаптации скорости приложений с использованием системы с малой задержкой и низкими потерями для функции масштабируемой пропускной способности (L4S — low latency low loss system). Информация приложения расширенной реальности, касающаяся периодичности пакетов, джиттера, размера и требований к задержке, будет передаваться от 5GC в RAN, чтобы RAN знала о расширенной реальности и позволяла обрабатывать трафик, специфичный для расширенной реальности, для повышения энергоэффективности, задержки и емкости. Выпуск 18 также обеспечивает улучшенное управление буфером, информируя RAN о наборе пакетов, составляющих мультимедийный блок, позволяя активному управлению очередями (AQM — Active Que Management) отбрасывать весь мультимедийный блок вместо отдельных пакетов, если требуется удаление пакета.
В выпуске 19 ожидается дальнейшая работа по улучшению задержки и пропускной способности расширенной реальности. Важно рассмотреть возможность расширения системы осведомленности расширенной реальности для поддержки сервисов расширенной реальности, не рассмотренных в версии 18.
2. Позиционирование внутри помещения
Применение AI/ML в качестве инструмента в конкретных сценариях открывает новые возможности. Многообещающим примером является применение AI/ML для позиционирования внутри помещений, например, на заводе, складе или в офисе. В таких условиях покрытие GNSS (Global Navigation Satellite System) может быть недоступно, а позиционирование в помещении на основе 5G является ценным дополнением к услугам GNSS на открытом воздухе. В версии 18 было показано, что точность хорошо зарекомендовавших себя методов сотового позиционирования можно значительно повысить с помощью функций AI/ML, как упоминалось в разделе об AI/ML для улучшений физического уровня.
3. Internet of Things
В выпуске 17 представлен NR RedCap для поддержки промышленных беспроводных сенсорных сетей, носимых устройств и беспроводных камер. В версии 18 указана поддержка RedCap для позиционирования и дальнейшего снижения сложности устройства. Снижение пиковой скорости передачи данных до 10 Мбит/с позволит обеспечить уровень сложности RedCap на уровне устройств LTE Cat-1. В версии 19 должна быть представлена поддержка спутниковой связи RedCap, чтобы обеспечить действительно повсеместное покрытие NR IoT.
Industrial и Critical IoT с самого начала был важной темой 5G. Одним из примеров промышленного использования IoT является производство и доставка мультимедиа, для которой требуется ограниченная IP-связь с малой задержкой. Была определена структура функциональных возможностей для чувствительной ко времени связи 5G (TSC — time-sensitive networking), поддерживающей как Ethernet, так и IP, включая, среди прочего, связь между устройствами посредством функции плоскости пользователя (UPF — user plane function), синхронизацию по времени и интеграцию чувствительных к времени сетей 5G.
Однако существует потребность в поддержке детерминированных сетей (DetNet) для областей приложений, требующих не только ограниченной низкой задержки для IP, но также малого изменения задержки и чрезвычайно низких потерь. В 5G-Advanced добавлена поддержка IP-потоков DetNet в версии 18 на основе структуры TSC, определенной в версии 17 (см. также рисунок 3, где 5GS действует как логический маршрутизатор DetNet в сети IP DetNet). Решение для резервирования IP-адресов DetNet является кандидатом на выпуск 19.
Рис. 3. Детерминированная сеть с использованием IP для Интернета вещей (принципы и сопоставление с 5GS)
Устойчивые сети
С самого начала 5G был разработан для удовлетворения растущих потребностей в трафике при одновременном ограничении энергопотребления мобильных сетей. С появлением 5G-Advanced акцент на экономии энергии в сети становится еще более очевидным. Растущее энергопотребление мобильных сетей не является устойчивым ни с точки зрения затрат, ни с экологической точки зрения. Нарушение энергетической кривой является обязанностью отрасли [3].
Энергоэффективность всегда была важной частью соображений 3GPP, поскольку она позволяла использовать интеллектуальные спящие режимы для мобильных устройств и использовать более низкие диапазоны для расширения зоны покрытия, одновременно увеличивая пропускную способность и скорость за счет объединения операторов более высоких диапазонов. В выпуске 18 3GPP было проведено специальное исследование по экономии сетевой энергии. Определены ключевые показатели эффективности, модели энергопотребления и методологии оценки. Были изучены основные направления, потенциальные методы и функции, позволяющие экономить энергию в сети. Ранее аналогичная работа была выполнена для экономии энергии пользовательского оборудования в версиях 16 и 17. Для экономии сетевой энергии на системном уровне были изучены балансировка нагрузки трафика и спящие режимы для gNB для городских микро- и макросценариев с массовым MIMO. Результатом исследования стала поддержка функций сетевого энергосбережения в четырех ключевых областях: сокращение широковещательных передач gNB, прерывистая передача и прием gNB, динамическая мощность gNB и адаптация антенного порта. Адаптация антенного порта, например, полезна вместе с радиостанциями, ориентированными на массовый MIMO.
Выпуск 19 должен основываться на работе, проделанной в выпуске 18, и внедрять дополнительные функции энергосбережения. В частности, для вторичных ячеек (SCells — secondary cells) дополнительная оптимизация передачи блока сигналов синхронизации (SSB — Synchronization Signal Block), включая версию по требованию, может еще больше снизить энергопотребление.
В дополнение к конкретному пункту, касающемуся энергосбережения в сети, в области AI/ML проводится дальнейшая работа по поддержке энергосбережения в сети, такая как определение сигналов прогнозирования энергоэффективности между узлами с использованием данных, собранных на интерфейсах RAN с помощью процедур AI/ML.
Интеллектуальная автоматизация сети
Например, с увеличением сложности проектирования сети, появлением множества различных вариантов развертывания и использования, традиционные подходы во многих случаях не смогут обеспечить быстрые решения. Хорошо известно, что перенастройка систем сотовой связи вручную неэффективна и дорогостояща.
Искусственный интеллект и машинное обучение способны решать сложные и неструктурированные сетевые задачи, используя большой объем данных, собранных из беспроводных сетей. Таким образом, в последнее время большое внимание уделяется использованию решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения для повышения производительности сети и, следовательно, предоставления возможностей для автоматизации и внедрения интеллекта в сетевые операции.
Проектирование моделей искусственного интеллекта, оптимизация и управление жизненным циклом в значительной степени зависят от данных. Беспроводная сеть может собирать большие объемы данных в ходе своей обычной работы. Это обеспечивает хорошую базу для разработки интеллектуальных сетевых решений. В 5G-Advanced рассматривается, как оптимизировать стандартизированные интерфейсы для сбора данных, оставляя при этом функции автоматизации, например, обучение и логический вывод, за счет собственной реализации для обеспечения полной инновационной гибкости в автоматизации сети.
1. Архитектурные усовершенствования 5GS
5G Advanced предоставляет усовершенствования архитектуры для поддержки интеллектуальной автоматизации сети, включая управление RAN, аналитику и управление жизненным циклом моделей AI/ML, например, для повышения корректности моделей. 5G Advanced также поддерживает управление на основе намерений для упрощения управления сетью.
Достижения в архитектуре 5GC для аналитики и сбора данных служат хорошей основой для принятия решений на основе искусственного интеллекта и машинного обучения в национальных федерациях 5GC. В выпуске 18 добавлена, например, генерация политики UE с помощью функции анализа сетевых данных (NWDAF) для разделения сети, где функция управления политикой (PCF — Policy Control Function) поддерживается аналитикой нагрузки среза, позволяя PCF корректировать выбор маршрута UE. Правила политики (URSP). Выпуск 18 также расширил возможности аналитики, добавив возможность предоставлять ее в более детализированном виде, чем в ячейке.
2. AI/ML для усовершенствований RAN
В версии 18 поддерживаются энергосбережение сети на основе искусственного интеллекта, балансировка нагрузки и оптимизация мобильности.
Выбранные варианты использования поддерживаются усовершенствованиями сигнализации в текущих интерфейсах NR, таких как радиоинтерфейс UE-gNB и интерфейс Xn между gNB. Целевое повышение производительности достигается за счет функциональности AI/ML, реализованной в RAN. Благодаря тому, что внедрение модели искусственного интеллекта зависит от стимулов поставщиков, обеспечиваются инновации и конкурентоспособность.
Для версии 19 работа будет продолжена с добавлением новых вариантов использования и потенциально завершающих аспектов, которые не были завершены в версии 18. Примером нового потенциального варианта использования является динамическое формирование ячеек с помощью искусственного интеллекта.
На рис. 4 показана поддержка 5GS функций искусственного интеллекта и машинного обучения, включая подход к управлению, основанный на намерениях. Намерение будет получено RAN от OAM и предпринято действие для поддержки настроенного намерения.
3. AI/ML для улучшения физического уровня
В выпуске 18 3GPP провел исследование, чтобы выяснить, как можно использовать AI/ML для улучшения функциональности физического уровня 5G (PHY — physical layer). Целью работы является определение структуры поддержки AI/ML на PHY, включая такие аспекты, как управление жизненным циклом (LCM — Life Cycle Management), включая мониторинг производительности и тестирование. В выпуске 18 были изучены улучшения обратной связи с информацией о состоянии канала и улучшения точности позиционирования, чтобы получить хорошее представление о том, как стандартизировать поддержку искусственного интеллекта. Среди этих вариантов использования наиболее многообещающие результаты дает применение искусственного интеллекта и машинного обучения для позиционирования, за которым следует управление лучами. Таким образом, в версии 19 определение поддержки этих двух вариантов использования должно быть приоритетным. Потенциально, 3GPP может в версии 19 продолжить изучение улучшения обратной связи с информацией о состоянии канала и изучить некоторые новые варианты использования.
Ступенька на пути к 6G
Системы 5G в настоящее время развертываются быстрыми темпами, обеспечивая высокоскоростное соединение с малой задержкой для широкого спектра услуг. Нет сомнений в том, что продолжающаяся трансформация поставит перед собой новые задачи, с которыми не смогут справиться 5G и 5G-Advanced. Растущие ожидания ставят перед представителями промышленности и исследовательского сообщества четкую цель: 6G должен способствовать созданию эффективного, дружелюбного к человеку и устойчивого общества посредством постоянно присутствующей интеллектуальной связи [4]. Тем не менее, некоторые из рассмотренных выше компонентов передовой технологии 5G можно рассматривать как предшественники некоторых строительных блоков 6G. Например, XR постепенно превратится в иммерсивную коммуникацию для взаимодействия человека и машины, что может предъявить новые требования к 6G, чтобы обеспечить еще лучший опыт. В области машинной связи RedCap может быть дополнен устройствами с нулевым энергопотреблением — классом устройств, собирающих энергию из окружающей среды и предоставляющих входные данные для цифровых двойников. AI/ML также будет играть важную роль в полностью управляемой данными архитектуре 6G и интеллектуальной сетевой платформе будущего.
Заключение
Эволюция 5G, начиная с версии 18, называется 5G-Advanced. Поскольку 5G-Advanced основывается на базовом уровне, определенном в версиях 15, 16 и 17, этот новый маркер указывает совокупную ценность эволюции 5G с 2018 года и далее. В версии 18 присутствуют как усовершенствования архитектуры, так и дополнительные возможности для новых сегментов рынка. Системы 5G в настоящее время развертываются быстрыми темпами, обеспечивая высокоскоростное соединение с малой задержкой для широкого спектра услуг. Будут представлены новые услуги, например, расширенные услуги XR, которые еще больше повысят ожидания в отношении производительности сети. Поддержка RedCap расширит диапазон машинной связи. Приложения, которым требуется работа в сети в реальном времени с использованием IP, выиграют от детерминированной сети, обеспечивающей ограниченную низкую задержку, малое изменение задержки и чрезвычайно низкие потери. Чтобы эффективно удовлетворить все эти требования, поставщики услуг будут активнее использовать AI/ML и сетевую автоматизацию, продолжая при этом путь к дальнейшему снижению энергопотребления. Поэтому для 3GPP важно сосредоточиться на этих областях в рамках работы над 5G-Advanced, в то время как поставщики услуг готовятся использовать преимущества систем 5G-Advanced. Эти технологические компоненты также являются важными предшественниками нескольких строительных блоков 6G.
Литература:
- Ericsson Technology Review, August 2021, XR and 5G: Extended reality at scale with time-critical communication
- Ericsson, May 2023, Network evolution to support extended reality applications available at: https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/ericsson-technology-review/articles/network-evolution-to-support-xr-apps
- Ericsson Technology Review, August 2020, Breaking the energy curve
- Ericsson, February 2022, 6G — Connecting a cyber-physical world, available at: https://www.ericsson.com/en/reports-and-papers/white-papers/a-research-outlook-towards-6g
