3GPP 5G-Advanced 6G ML DetNet XR 愛立信

行動通訊鋪平6G坦途 5G Advanced多元技術並進

3GPP現正進入制定階段的Release 18象徵5G邁入網路功能更加豐富的第二階段,也稱為5G Advanced。在此階段,5G網路除了持續支援XR和RedCap等新興應用,也將透過AI/ML組成智慧型網路,為未來的6G鋪路。

從3GPP Release 18開始的5G演進稱為5G Advanced,本文將概述5G Advanced技術組成要件和其在網路性能和功能方面的優勢,分析5G Advanced中的具體功能,並解釋這些功能如何增強並豐富已部署的5G網路。

新版無線電接入標準(NR)和5G核心網路(5GC)在3GPP中繼續向5G Advanced演進,以確保5G系統在全球的成功,並透過支援不同的使用案例和垂直領域來擴大3GPP技術應用。除了為延展實境(XR)、輕量版(RedCap)設備和網路能源效率提供支援的其他技術要件外,人工智慧(AI)和機器學習(ML)也將在5G Advanced中發揮重要作用。愛立信(Ericsson)5G網路已經以節能的方式支援人工智慧和機器學習與XR應用要求,但增強5G標準以改善多供應商支援並提供更好的設備和網路合作至關重要。 5G Advanced標準是行動無線接取向6G演進的重要一步。  

3GPP Release 18代表5G Advanced的開端。5G Advanced建立在由3GPP Release 15、16和17所定義的5G基礎之上。5G網路已經在全球多數地區部署,從這些已部署的商用網路營運狀況中,可初步得到有助於後續調整精進的實作經驗。此外,透過支援新的垂直產業和案例來持續發展5G網路需求,也促使3GPP開啟5G Advanced系統相關的標準化作業。最後,5G Advanced中所研討的技術領域預計將成為未來的6G網路系統的基石,藉此銜接5G與6G。 

本文對5G Advanced進行概述,並著重介紹其中幾個關鍵技術領域,藉此指出3GPP未來推動6G演進的方向,6G標準化預計會從Release 21正式開始。圖1顯示愛立信對於3GPP 5G Advanced和6G標準化進程的觀點;其中,3GPP計畫於2024年完成5G Advanced的第一個版本,並於2028年完成6G的第一個版本,隨後則是6G的持續演進。 

圖1 3GPP 5G Advanced和6G標準化時間表
資料來源:3GPP

3GPP技術演進 5G應用場域持續增加

自從Release 15發表以後,5G系統的設計已經鎖定了一些主要應用,例如增強型行動寬頻(eMBB)、關鍵型物聯網(Critical Internet of Things, cIoT)和大規模物聯網(Massive Internet of Things, mIoT)。5G系統在容量和覆蓋方面提供了卓越的網路性能,並且,與前幾代3GPP系統相比,5G系統能支援許多新的應用場景和垂直產業。近年來,產業極為重要的趨勢為減少碳排放量的同時,儘量滿足新應用場景的需求,例如沉浸式通訊和專用網路。 

此外,已經在商轉中的5G網路部署提供了關於網路性能的寶貴經驗。上述新的產業趨勢和從既有商用5G部署中獲取的經驗都對5G系統的進一步優化提出要求。因此,有必要在即將展開標準化工作的3GPP新版本中定義5G Advanced系統。具體來說,Release 18將在強化5G系統架構之餘,預留擴充空間給未來新的區隔市場需求。 

eMBB主要與基於智慧型手機裝置的應用相關,如WEB、APP、電子郵件和影像等依賴網路存取的應用程式;其中一些應用需要大量的資料傳輸,因此對網路容量有很高的要求。5G NR透過支援不同的雙工方案、頻率範圍和多載波操作解決這個問題。無所不在的網路覆蓋和無縫接軌的行動網路服務,以及對多天線系統的支援皆已成為商用行動通訊系統必不可少的組成部分。上述功能已收錄於Release 15中,並在後續版本進行更新與強化。Release 16和17添加更多功能,包括整合的無線接取和回傳(IAB)、在非授權頻譜上部署NR(NR-U)、廣播和多播與非地面網路(NTN)。

借助5G Advanced,與eMBB相關的技術特性也將進一步提升,上行鏈路的資料傳輸速率、容量和覆蓋範圍都有望得到改善。一種創新的雙工方案將會投入研究並支援在同一個分時雙工(TDD)載波上同時進行發送和接收。NR多重跳接方案的增強將會透過對「行動IAB節點」和「網路控制中繼站」的支援來實現。Release 18中對動態頻譜共享(DSS)的增強將著重於提高NR性能,這個做法也考慮到在未來LTE裝置占比隨著市場發展而降低,LTE對DSS載波資源的占用將進一步降低。最後,在Release 18中,移動性也將進一步增強,並且將著重基於底層通訊協定實現更快的跨區切換。 

5G系統架構的強化包括下列具有代表性的範例:與位置相關的服務、邊緣運算、UE使用者端設備策略和網路切片。此外,Release 18也將基於服務的架構擴展至IMS多媒體電話服務。

針對新的區隔市場,Release 18將會進一步增強非公共網路、空中系統(即NTN)、車聯網,以及廣播和多播等應用。工業網路所需,具確定性的通訊傳輸延遲也將在5G Advanced獲得解決。 

關鍵型物聯網是指對延遲和可靠性有嚴格要求的應用。最具代表性的是與工廠自動化和車聯網有關的應用場景。5G從一開始就透過引入快速調度、穩固傳輸和低延遲回饋/重傳協定等技術來支援這些應用。相關的技術在Release 16和17也得到了進一步強化,例如對時效性網路(TSN)的支援,並且在Release 18透過對確定性網路(DetNet)的支援而持續提升。此外,從Release 16開始導入的NR側鏈使得3GPP可以增加車聯網和與公共安全相關的應用。 

Release 18將為無人機和鐵道運輸提供更好的通訊支援。無人機將從增強型測量/回報以及標準化的飛行裝置識別中受益。對於鐵路和一些公共事業,可以讓NR系統在頻寬小於5MHz的專用頻段運行。Release 18也將有更多對XR的強化支援。5G對mIoT應用場景的支援最初只是繼承來自4G的LTE-MTC和NB-IoT,因為它們已經可以滿足5G mIoT的所有需求。LTE-MTC和NB-IoT從Release 13創建以來就一直持續演進,最新的演進為Release 17中增加LTE-MTC和NB-IoT對NTN的支援。3GPP透過在Release 17對NR RedCap進行標準化,加入了第一個基於NR的mIoT優化,這也視為5G Advanced最重要的特性之一。部分NR的技術特性並不會局限於某個特定場景才能發揮作用,而是對多個不同領域帶來助益。例如,NR採用了極簡的公共通道設計,使得網路和裝置都能有效地減少耗能。在終端設備的節能已經規範於Release 17,Release 18則會著重於網路節能。 

NR具有內建的管理功能,例如,將系統虛擬地劃分為不同的切片或者透過採集各類測量資料進行自我優化;這些都將在5G Advanced持續演進。NR定位在Release 16引入後,在不同的應用場景下發揮作用,並在Release 17和18持續增強。Release 18另一個值得關注的重點技術領域是對人工智慧和機器學習的利用,後文將對其進行更深入的討論。 

5G Advanced代表性技術

5G Advanced將增強網路性能,並增加對新的應用場景的支援。本文將著重介紹以下五個有望在5G Advanced帶來重大改善且具有代表性的技術領域,即智慧網路自動化、XR、RedCap NR、網路能耗降低,以及針對物聯網的確定性網路。

AI/ML智慧網路自動化

隨著網路設計日益複雜,產生許多不同的部署和使用選項,在很多情況下傳統方法將無法提供快速的解決方案。眾所周知,手動重新配置行動通訊系統是曠日費時的工程。 

人工智慧和機器學習能夠利用從無線網路收集的大量資料來解決複雜和非結構化的網路問題。因此,利用基於AI/ML的解決方案來提高網路性能受到許多關注,進而替在網路營運中植入智慧方案提供途徑。

AI模型設計、最佳化和生命週期管理在很大程度上依賴資料,而作為正常營運的一部分,無線網路可以收集大量資料,為設計智慧型網路解決方案提供良好基礎。針對此特性,5G Advanced對資料收集的標準化介面進行優化,同時將自動化功能,例如訓練和推理,留給專用軟體實現,目標為支援網路自動化的充分靈活性。 

.AI/ML賦能RAN 

R17的研究中,有三個案例藉由人工智慧和機器學習技術來提升RAN的表現。這三個案例為網路節能、負載均衡和移動性最佳化,將在R18進入規範階段。

所選案例可以透過增強當前NR介面來支援,在保持5G NR架構的同時,使用RAN的人工智慧和機器學習功能來提高性能,其目標之一是透過導入具體AI模型激勵供應商保持創新精神和競爭力。如圖2所示,對於涉及RAN-OAM的案例,可以採用基於意圖的管理方法。RAN接收意圖、理解意圖並最終觸發某些功能。 

圖2 RAN AI/ML案例概述

.AI/ML賦能實體層

一般預期人工智慧和機器學習功能可以用於提高無線性能,或減少無線介面的複雜性與相關支出。3GPP TSG RAN選擇了三個案例,透過人工智慧和機器學習技術研究潛在的無線介面性能改進,如波束管理、通道狀態資訊回饋增強和不同場景的定位精度增強。

在無線介面方面,基於AI/ML的方法可能比傳統方法更有優勢。目前面臨的挑戰是如何透過基地台(gNB)和使用者端設備(UE)之間不同層次的協作,得到充分的人工智慧和機器學習模型特徵,為無線介面定義一個統一的人工智慧和機器學習框架。 

.AI/ML助力5G核心網路

5G Advanced將進一步增強分析架構和ML模型生命週期管理,例如提高模型的正確性。分析和資料收集架構的發展為不同網路功能(NF)開發基於人工智慧和機器學習的案例奠定了良好基礎。5G Advanced將研究其他應用案例,網路功能利用分析功能來支援其決策,例如網路資料分析功能(NWDAF)協助UE網路切片策略生成。 

延展實境

5G把通訊延遲限定在某個特定範圍的能力支援不少新的應用場景,其中包括XR;具體來說,XR是虛擬實境 (Virtual Reality,  VR) 、擴增實境 (Augmented Reality,  AR) 和混合實境 (Merging Reality,  MR)的總稱。在AR中,透過使用對應的設備(通常是智慧型手機或AR 眼鏡上的鏡頭),把虛擬資訊(包括資料、圖像等數位化元素)疊加在現實世界的圖景裡;VR是指使用者沉浸式體驗脫離現實完全虛擬的世界;新的MR技術則考慮現實世界和虛擬世界的融合。在XR和雲端遊戲(CG)中,人機互動或者人與人之間的通訊將透過手持和穿戴式裝置完成。 在大眾媒體、遠端控制和工業自動化領域等許多新興的XR應用,將受益於5G網路支援低延遲通訊上的能力。電信商可以將XR推廣給消費者、企業和政府機關,透過創新方法重新定義和改善娛樂、培訓、教育、社交和通訊等領域中的XR應用。 

XR和雲端遊戲皆具備「高資料傳輸速率」需求,因為這兩類應用都需要上下行鏈路的影像傳輸。相應的,其終端設備通常具有可移動性及小尺寸特性,限制設備的電池續航力。此外,「低延遲」和「有給定界限的端到端延遲」是替這些應用提供通訊服務的另一項挑戰。Release 17對「基於5G網路來運行的XR應用」進行了廣泛的性能評估,著重資料傳輸速率和延遲等關鍵性能參數。XR多包含多種資料流程,如影像、音訊和控制;這些資料流程基本上具有週期性,但每個資料流程都有不同的週期和不同的封包大小。為了擁有令人滿意的XR體驗,在提供高資料傳輸速率的同時確保低延遲和有給定界限的延遲,對於通訊網路十分重要。除了低延遲,若應用同樣重視低損耗,則可使用能讓傳輸量靈活伸縮的低延遲低損耗可擴充傳輸量(L4S)技術,其可在網路發生壅塞時優先確保低延遲。終端設備的節電也是一項挑戰,需要更強大的終端節電方案來解決。在Release 18,無線接取與XR特定資料傳輸處理對XR的感知、節電增強和容量提升都將成為討論的重點。隨著新的AR/VR設備問世,業界對XR產生濃厚興趣;因此,XR被視為是5G Advanced的關鍵應用之一。 

RedCap NR設備

RedCap設備的標準化工作始於Release 17,並將在Release 18中持續演進,以期把對5G Advanced IoT的支援提升到新的水準。RedCap技術為寬頻IoT應用提供解決方案,並且可為娛樂和交通等IoT區隔市場提供實惠的網路連接。與早期基於4G的IoT技術相比,受益於5G前所未有的廣泛頻率範圍,RedCap技術在具備5G NR優勢的同時提供高部署靈活性。 

根據Release 17規範裡面對於RedCap的定義,藉著降低數據機的複雜度,其成本將顯著降低。具體來說,對於運行於頻率範圍1(FR1)的RedCap設備而言,最大的可支援頻寬為20MHz,可以只配備單個接收和發送射頻通道,並在分頻雙工(FDD)形式下支援半雙工操作。相反,常規FR1 NR設備最大可支援100MHz頻寬,並支援多達四個接收射頻通道,在FD形式下支援全雙工操作。對於運行於頻率範圍2(FR2)的RedCap來說,可實現將最大可支援頻寬從200MHz降為100MHz之類的設計簡化。Release 17還對處於RRC閒置狀態和非啟動狀態的RedCap定義了對「擴展型非連續接收(eDRX)」的支援。eDRX可以顯著延長所配置的呼叫週期,使RedCap設備長時間處於低功耗睡眠狀態,進而提升節電效率。 

5G Advanced計畫進一步降低RedCap數據機的複雜度,以更精簡的訊號處理流程優化功耗。此外,透過降低所支援的峰值資料傳輸速率,對協定堆疊緩衝容量的要求有望得到緩解;Release 18將利用「傳輸區塊大小伸縮」這種簡單而有效的途徑來降低峰值速率。 

在5G Advanced,除了讓處於RRC非啟動狀態的RedCap支援更長的eDRX週期,其還可支援兼顧節電和低延遲的喚醒訊號(WUS)。採用WUS和利用一個具輔助作用的單獨喚醒接收機,無須延長睡眠週期就能夠以超低功耗來監聽呼叫的訊息。5G Advanced中,RedCap也開始支援一些新應用場景,如定位。為確保低複雜度,RedCap定位預計將奠基於既有的5G定位方法。 

網路節能

5G從一開始就把重點放在同時滿足日益成長的流量需求與抑制行動通訊網路的功耗攀升,5G Advanced也對網路節能給予特別關注。無論是從成本還是環境的角度來看,行動通訊網路呈上升趨勢的耗能曲線都是亟待解決的問題。打破耗能曲線的上升趨勢不僅是一種選擇,更是一種產業責任。

3GPP一直認為能源使用效率是系統設計很重要的面向,其規範中已針對行動設備的智慧睡眠模式進行定義,讓同時使用載波聚合提升容量時,借助較低頻的頻段在不提高發射功率的前提下擴展覆蓋範圍。Release 18將針對網路節能進行專門的研究,定義基地台耗能模型、基地台耗能評估方法和關鍵性能指標,並研究有助達成網路節能的重要技術領域和潛在技術特性。在此之前的Releases 16和17已針對終端設備的節能展開類似工作。從系統級的角度來考慮網路節能時,基地台的負載均衡和睡眠模式將會是配置大規模陣列天線的大或小型場景所注重的要素。 

物聯網應用的確定性網路

工業和關鍵任務型物聯網從一開始就是5G的重要議題。一個工業物聯網的例子是基於IP通訊的媒體製作和傳遞,需要有限的低延遲。5G已經定義了一個功能框架,支援基於乙太網路和IP的5G時間敏感型通訊(TSC),其中包括透過UPF進行的UE到UE通訊、時間同步和5G TSN整合。後者使5G系統能夠作為一個或多個可管理乙太網路交換器。

然而,有些應用需要確定性網路支援,應用領域不僅需要有限的IP低延遲,還需要低延遲變化和極低損耗率。5G Advanced將在Release 18基於Release 17定義的TSC框架增加對DetNet IP串流的支援。圖3中,頂部為DetNet原理,底部為5G系統作為邏輯DetNet節點映射到DetNet。 

圖3 物聯網基於IP的DetNet

5G系統目前正在快速部署,為廣泛服務提供高速率低延遲的連結。毫無疑問,正在進行的轉型將帶來5G和5G-Advanced無法應對的挑戰。與日俱增的期望為產業和學界設定了一個明確的目標——6G應該透過智慧通訊為一個高效、人性化、永續的社會做出貢獻,而上述討論的許多5G-Advanced技術可視為建構6G某些技術模組的前導應用。例如,XR將逐漸演變為人機互動的沉浸式通訊,這可能會對6G提出新的要求,以提供更好的體驗。在機器型通訊方面,零耗能設備對RedCap也是一種補充,其為從周圍環境中收集能源的一款設備。此外,人工智慧和機器學習也將在6G的全資料驅動架構和未來的智慧型網路平台中發揮重要作用。 

5G Advanced推進技術邁向6G

從Release 18開始的5G演進被業界稱為5G Advanced。由於5G Advanced建立在由Release 15、16和17所定義的5G基礎版本之上,這個新名稱是5G自2018年及以後的演進所累計的價值。Release 18將針對網路架構的進行強化,並具有新區隔市場中其它的加值功能。5G系統目前正在快速部署,並且正在為範圍廣泛的服務提供高速率、低延遲的通訊連結,對網路性能有更高期望的XR等新服務也將引入。5G對RedCap的支援將拓寬機器型通訊的應用範圍,而基於IP即時組網的應用將受益於能夠提供具有給定界限的低延遲、穩定的延遲數值和極低損耗率的確定性網路。為了高效地滿足這些需求,行動通訊服務提供者將增加對人工智慧、機器學習和網路自動化的使用,同時降低耗能。

在行動通訊服務提供者已經躍躍欲試,準備好在未來充分利用5G Advanced的優勢時,3GPP有必要在5G Advanced的標準研議制定程序中,把重點放在這些關鍵領域。針對這些技術特性的相關研究、討論也將成為6G構成要素的重要基礎。 

(免責聲明:本文內容由台灣愛立信授權新通訊雜誌刊載,部分內容來自愛立信白皮書5G Advanced: Evolution towards 6G。本文由愛立信專家針對5G Advanced發展和朝6G演進的概況提出綜合評析,不代表愛立信對任何單一市場的看法。)

本站使用cookie及相關技術分析來改善使用者體驗。瞭解更多

我知道了!