5G迈向6G：过去、现在和未来

楼市 2024-10-27 10:07 重庆

“5G - Advanced Toward 6G: Past, Present, and Future”全面介绍了3GPP 5G - Advanced的发展，探讨了相关技术，并展望了未来6G的发展方向。

### 1. 引言

- **5G的发展历程**

- 3GPP自2005年开始LTE标准化，经历了多个版本的演进，包括对不同应用场景和频谱类型的支持。5G从Release 15开始，引入了坚实的基线，包括非独立（NSA）和独立（SA）网络，其标准化考虑了不同的性能要求，频谱分为FR1和FR2两个频段。Releases 16和17在5G基础上进行了增强，增加了对机器类型通信（MTC）、非授权和共享频谱、非地面网络（NTN）等垂直领域的支持。

- 5G - Advanced是5G标准化的第二阶段，基于3GPP Releases 15、16和17的5G基线，将进一步扩展5G的能力和应用场景，同时为6G技术发展搭建桥梁。目前全球已有多个6G研究倡议。

### 2. 5G - Advanced关键技术

- **Release 18的主要特性分类**

- **增强移动宽带（eMBB）相关**：包括MIMO演进（上下行）、进一步的NR覆盖增强、动态频谱共享增强、NR网络控制中继器、多载波增强、NR移动性增强、双发射/接收多用户识别模块（MUSIM）、NR和多无线电双连接（MR - DC）的设备内共存增强、NR移动终止小数据传输、移动集成接入和回传（IAB）、自组织网络数据收集增强和最小化路测（MDT）、NR体验质量（QoE）管理和优化等。

- **非eMBB相关**：如NR sidelink中继增强、NR sidelink演进、扩展和改进的NR定位、NR RedCap UE复杂度降低、扩展现实（XR）的无线电增强、NR NTN增强、物联网NTN增强、NR多播和广播服务增强、NR对FR1中小于5MHz带宽的专用频谱支持、NR对无人机（UAV）支持等。

- **新领域相关**：包含NR空口的人工智能/机器学习（AI/ML）研究、NG - RAN的AI/ML研究、NR双工操作演进研究、网络节能研究、低功耗唤醒信号/接收器增强研究、gNB - 中央单元（gNB - CU）弹性增强研究等。

### 3. 大规模MIMO演进

- **3GPP标准中的演进**

- 5G NR采用大规模MIMO技术，通过二维阵列实现波束成形和空间复用。在不同版本中，3GPP对MIMO功能进行了多方面的增强，如Release 16减少了CSI反馈开销，增强了波束管理；Release 17进一步增强了多发射和接收点（TRP）操作等。Release 18则强调了上行MIMO增强，包括针对非智能手机类型设备的改进，以及对CSI报告、多TRP操作等方面的进一步优化。

- **MU - MIMO操作与AI/ML使能的MIMO**

- MU - MIMO调度是实现蜂窝网络中小区平均吞吐量和小区边缘吞吐量平衡的关键。传统调度算法存在局限性，AI/ML的成功促使其应用于MU - MIMO调度，可将问题转化为马尔可夫决策过程（MDP）的最优控制问题，通过深度强化学习（DRL）等方法求解。同时，AI/ML也应用于MU - MIMO预编码，以减轻计算负担。此外，AI/ML还用于MIMO信道估计和符号检测等操作。

- **未来演进方向**

- 包括毫米波大规模MIMO、模块化大规模MIMO、极大规模MIMO和全息MIMO等。毫米波大规模MIMO面临波束斜视等挑战，有模拟、数字和混合波束成形三种架构；模块化大规模MIMO可解决低频段大规模MIMO的难题，但需解决异步接收等关键问题；极大规模MIMO利用大量天线元件，面临计算复杂度等挑战；全息MIMO的元素间距更小，可实现高效近场功率传输，但需准确理解其物理特性。

### 4. 定位演进

- **5G定位服务**

- 5G定位服务旨在支持高精度定位，满足垂直行业和应用需求，可结合多种定位技术，其定位架构包括核心网络和UE中的相关功能实体以及不同接口间的定位信令传输。

- **NR定位方法**

- 主要包括增强小区ID（E - CID）、下行到达时间差（DL - TDOA）、上行到达时间差（UL - TDOA）、多往返时间（multi - RTT）、下行出发角（DL - AoD）和上行到达角（UL - AoA）等定位方法，不同方法基于不同测量和计算方式，NR定位参考信号（PRS）是定位测量的基础。Release 18继续推进NR定位演进，包括研究sidelink定位、RedCap设备定位支持以及提高定位精度、完整性和功率效率的解决方案。

- **未来演进方向**

- 利用多种定位技术和信号组合，如卫星信号、通信信号等；大天线阵列可提供高空间分辨率，提高定位精度；可重构智能表面（RISs）可用于定位；太赫兹（THz）技术具有潜在优势；同步技术的进一步发展对高精度定位至关重要；AI/ML - 基于指纹或射线追踪的定位方法可克服传统几何定位方法在非视距（NLOS）环境下的困难；数据通信和定位的集成将更加紧密。

### 5. 拓扑演进

- **3GPP标准中的拓扑演进**

- **IAB演进**：IAB节点支持在Release 16中引入，旨在提供光纤或微波链路回传的替代方案，Release 17进行了增强，Release 18则聚焦于移动IAB节点的操作。

- **中继器演进**：传统RF中继器在TDD频段使用存在局限，Release 18将支持网络控制中继器，通过网络向中继器提供控制信息来优化其操作。

- **UAV相关演进**：Release 18对连接的UAV进行了多方面研究，包括UAV向网络报告信息、UAV识别、考虑UAV对网络的影响以及优化UAV操作等。

- **NTN演进**：3GPP一直在推进非地面拓扑演进以支持卫星通信，NTN在Release 17中引入，解决了传输系统、接入和资源管理、移动性管理等方面的挑战，Release 18则关注NR覆盖增强解决方案对NTN的适用性，未来卫星通信可能集成到6G系统中。

- **未来通过RIS的拓扑演进**：RIS可通过反射和折射信号定制传播环境，具有多种优势，与中继相比有不同特点，其性能受相位移量化限制。部分研究人员提出混合中继 - RIS（HR - RIS）架构，此外还有同时发射和反射RIS（STAR - RIS）等部署方式。尽管RIS有潜力，但在实际应用中面临一些挑战，如宽带通信中的相位偏移不一致、无源RIS的信道估计和反馈开销等。

### 6. XR演进

- **XR特定服务要求**：XR包括增强现实（AR）、虚拟现实（VR）等应用，作为一种服务，它对延迟和数据率有特殊要求，需要频繁的控制或姿态更新信令传输，并且不同XR应用可能有不同的详细定时特性。

- **3GPP中对XR的支持关键考虑因素**：包括识别XR流量、根据XR服务的定时特性调整调度功能、在VR应用中权衡延迟和最大数据率、考虑UE的节能以及确保XR应用的移动性性能等。3GPP已建立了XR评估的流量模型和评估假设，并在研究XR交付的潜在改进，Release 18中正在指定相关改进。

- **3GPP外的XR相关进展**：XR在研究和商业化方面都受到广泛关注，无线连接的XR设备可利用先进无线技术提升用户体验。5G NR相比LTE网络更能提升VR/AR体验，同时还有许多研究方向和挑战涉及XR的不同方面，如缓存、短程无线通信等。

### 7. sidelink演进

- **3GPP标准中的sidelink演进**：从LTE Release 12开始研究并标准化，经历了D2D到V2X的发展过程，在不同版本中不断增强，包括D2D的发现、通信增强，V2X在不同频段的支持以及不同方面的改进，如Release 16中对5G NR V2X的设计改进，Release 17中的功率节省和资源分配增强等。Release 18将进一步增强NR sidelink，包括载波聚合、在非授权频谱中的操作、增强FR2授权频谱中的操作、LTE sidelink和NR sidelink同信道共存机制、sidelink中继增强以及sidelink定位和测距等。

- **C - V2X的安全应用**：C - V2X可支持多种安全应用，通过不同类型的消息（如周期性和事件驱动的V2V、V2I、V2P、V2N消息）实现，包括车辆间的碰撞预警、行人与车辆的碰撞预警、基础设施相关的预警等。相关研究和解决方案不断涌现，同时也存在一些技术局限性，如Release 14 LTE中PC5模式4接口配置的局限性，在后续版本中得到了改进。

- **未来演进方向**：5G NR - 基于sidelink的UE - 网络和UE - UE中继可提升网络性能，未来6G中sidelink可能扩展现有C - V2X能力，支持新的应用场景，如空中网络，并可能实现多跳路由/组网，形成 mesh网络，同时可结合UAV和NTN节点构建多层mesh网络，针对mesh网络的路由和资源分配问题，可采用AI/ML进行优化。

### 8. AI/ML演进

- **管理系统和数据分析**：5G的关键特性之一是支持网络切片，3GPP定义了5G管理系统来部署、编排和管理网络切片，包括网络切片子网（NSS）及其管理功能、网络功能虚拟化（NFV）相关的管理和编排等。Release - 17管理和编排架构框架还引入了基于服务的管理架构（SBMA），包括管理功能（MFs）提供多种管理服务（MnS），其中管理数据分析功能（MDAF）负责提供分析服务，驱动网络切片的生命周期管理和资源编排决策。

- **5G无线接入网络中的AI/ML**：数据驱动技术如AI/ML可解决5G RAN的复杂问题。Release 17对RAN智能的功能框架进行了研究，确定了一些高级原则，并研究了网络节能、负载平衡、移动性优化等用例。Release 18继续相关规范工作，包括指定数据收集增强和信令支持，同时研究AI/ML对NR空口的性能提升，涉及CSI反馈增强、波束管理和定位精度增强等用例。

- **AI - 原生空口**：朝着6G及以后发展，AI - 原生空口将依赖AI/ML模型和工具设计网络组件或端到端通信系统。在物理层，研究主要集中在接收端，如利用AI/ML技术克服非线性失真等问题，也有一些端到端物理层设计的研究。在MAC层，由于任务复杂，利用AI/ML解决问题具有潜力，但真正的“AI - 原生”MAC设计仍需要大量工作，包括提高样本效率和收敛率等。

### 9. 双工演进

- **3GPP标准中的双工演进**

- **FDD与TDD**：FDD和TDD是3GPP标准中采用的两种双工技术，FDD适用于上下行对称业务，TDD适用于非对称业务且频谱灵活。在实际TDD蜂窝系统中，为避免交叉链路干扰，通常采用固定的DL - UL资源分区。随着移动流量的变化，对TDD操作中DL和UL分配的动态适应变得更加重要。

- **LTE增强干扰缓解和流量适应（eIMTA）**：LTE Release 12中实现了每10 ms帧时长内DL和UL子帧配置的适应，同时采取措施处理交叉链路干扰，但也带来了一些问题，如SINR波动，为此引入了单独的CSI测量和UL功率控制增强。

- **NR动态TDD**：5G NR标准中指定了动态TDD特征，相比LTE eIMTA支持更频繁和灵活的DL和UL方向切换。Release 16中还指定了相关UE测量用于处理交叉链路干扰。

- **5G - Advanced中的双工演进**：Release 18对NR TDD操作进行研究，包括增强动态TDD以解决gNB - gNB交叉链路干扰，以及研究允许同时存在DL和UL（全双工）的可行性。全双工操作面临自干扰和交叉链路干扰问题，研究假设在gNB侧采用非重叠的DL和UL子带分配，同时UE采用常规TDD操作，并探讨了相应的干扰抑制方法。

- **3GPP外的全双工研究**：全双工（也称为带内全双工，IBFD）在多个领域有应用，同时也面临诸多挑战，如自干扰和节点间干扰抑制/消除。文献中对IBFD进行了大量研究，包括其技术综述、不同拓扑结构、自干扰消除技术等方面的研究。

### 10. 能量效率演进向绿色网络发展

- **UE侧功耗**

- 3GPP关注UE功耗，5G NR支持多种UE类型，不同类型UE对功耗有不同要求。对于电池供电的终端设备，3GPP为不同操作状态（空闲和连接状态）标准化了多种节能技术，包括空闲不连续接收（I - DRX）、连接状态DRX（C - DRX）等。同时，能量收集对于更可持续的UE操作可能有益，尤其是对于一些特定用例。

- **网络侧功耗**

- 为实现绿色网络，网络侧功耗的降低至关重要。5G相比3G和4G在网络能量效率方面已有改进，3GPP 5G - Advanced研究中包括建立网络能量消耗模型，通过关闭基站、优化活动频率和天线端口数量等方式实现节能，AI/ML控制可作为关键使能技术。Release 18对网络侧的改进包括在特定情况下增加无同步信号块（SSB）操作、增强小区不连续传输（DTX）/DRX机制、调整空间和功率域相关参数以及增强条件切换等。此外，网络调度解决方案和异构网络的使用也是研究的方向，同时需要考虑AI/ML训练和推断的能量成本。

### 11. 其他6G方面

- **频谱演进**

- 6G提出全频谱概念，包括sub - 7 GHz、7 - 20 GHz、毫米波、太赫兹和光频段。sub - 7 GHz频段在6G中仍将发挥重要作用，7 - 20 GHz和毫米波频段有望提供更高数据率和不同程度的覆盖，太赫兹频段具有很大潜力，但面临一些技术挑战，光纤和可见光频谱也可能在6G中有所应用。

- **联合通信和传感（JCS）**

- JCS是6G的一个前瞻性领域，旨在通过软硬件资源共享或信息共享实现通信和传感的协调。其发展面临多方面技术挑战，包括建立基本理论、信号处理和协议及系统架构设计等。JCS可能经历共存、相互协助和互利三个阶段，不同阶段有不同的重点和技术探索方向。

- **超分布式、创新服务**

- 关键任务和时间敏感型服务对社会和经济发展至关重要，6G将面临设计和部署超分布式服务、实现智能服务以及采用语义方法等挑战。在这些服务中，机器学习的可持续应用是关键，同时需要考虑用户体验以及媒体应用的特殊需求。

### 12. 结论

- 过去几年见证了5G网络的快速部署，3GPP Release 18开启了5G - Advanced阶段，将显著提升5G性能并满足新的应用场景。6G研究已经展开，预计2025年左右在3GPP开始标准化。5G - Advanced中的创新技术是6G的重要基础，6G将在网络计算连续体边缘需要更多数据处理，面临系统设计挑战的同时，也为应用和网络传输层的紧密协作提供了机会，有望在未来十年改善生活、促进产业发展和改变社会。

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