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    AI 賦能6G 無線接入網(wǎng)技術(shù)研究

    2023-11-05 06:38:18朱曉丹黃慶秋
    科技創(chuàng)新與應(yīng)用 2023年30期
    關(guān)鍵詞:移動(dòng)性信道無線

    朱曉丹,黃慶秋

    (廣東省電信規(guī)劃設(shè)計(jì)院有限公司,廣州 510630)

    人工智能AI(Artificial Intelligence)和6G 是當(dāng)今熱度最高的2 項(xiàng)技術(shù)。AI 技術(shù)與6G 融合,可使網(wǎng)絡(luò)高效智能地完成特定工作/任務(wù),優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和提升用戶感知。6G 網(wǎng)絡(luò)由此可提供比以往更智能的互聯(lián)、更快的速度、更大的容量和更可靠的連接。這2 種技術(shù)的結(jié)合,賦能各種智慧應(yīng)用場景,將迸發(fā)出驚人的社會(huì)發(fā)展驅(qū)動(dòng)力。

    根據(jù)第三代合作伙伴計(jì)劃(3GPP)的計(jì)劃,6G 標(biāo)準(zhǔn)研究將在Rel-20(2025 年)啟動(dòng),AI 技術(shù)會(huì)在6G 深度部署。支持AI 的空中接口已確定作為Rel-18 及后續(xù)版本的RAN 項(xiàng)目之一,將用于性能提升或減少網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性/網(wǎng)絡(luò)開銷。同時(shí),支持AI 的NG RAN 在數(shù)據(jù)收集和信令支持方面的能力可得到增強(qiáng)。以上工作均為了實(shí)現(xiàn)6G 其中一個(gè)技術(shù)愿景:AI4NET(AI for Network)。

    AI 在網(wǎng)絡(luò)側(cè)對(duì)6G RAN 的賦能,是通過AI 分析網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),并基于這些數(shù)據(jù)做出決策,可應(yīng)用于優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能、提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行效率和加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全管理等方面。

    1 AI 賦能6G 背景

    在未來智慧城市中,各類分布式移動(dòng)應(yīng)用諸如物聯(lián)網(wǎng)IoT(Internet of Things)、車聯(lián)網(wǎng)IoV(Internet of Vehicles)、工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)IIoT(Industrial Internet of Things)、機(jī)器人物聯(lián)網(wǎng)IoRT(Internet of Robotic Things)、智慧醫(yī)療IoMT(Internet of Medical Things)和增強(qiáng)/虛擬現(xiàn)實(shí)AR/VR(Augmented Reality/ Virtual Reality)的部署,在服務(wù)質(zhì)量QoS(Quality of Service)和服務(wù)水平協(xié)議SLA(Service Level Agreement)2 方面均對(duì)網(wǎng)絡(luò)有嚴(yán)格的要求,這些都是6G 原始驅(qū)動(dòng)力。

    從移動(dòng)互聯(lián),到萬物互聯(lián),再到萬物智聯(lián),6G 將實(shí)現(xiàn)從服務(wù)于人、人與物,到支撐智能體高效聯(lián)接的躍遷[1]。為了達(dá)到這一水平,與5G 相比,6G 需要配備上下文感知的算法來優(yōu)化其架構(gòu)、協(xié)議和操作。為此,6G 須在其基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)計(jì)中注入AI 技術(shù),使之融合到基站、云計(jì)算和云存儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施中。軟件定義網(wǎng)絡(luò)(SDN)的傳統(tǒng)方法,從分析到?jīng)Q策所需的時(shí)間較長。基于深度學(xué)習(xí)(Deep Learning,DL)/強(qiáng) 化 學(xué)習(xí)(Reinforcement Learning,RL)/ 遷移學(xué)習(xí)(Transfer Learning,TL)等AI/ML(Machine Learning)算法適用于6G RAN 的部署,包括資源、移動(dòng)性、能效等方面的管理。

    2 AI 技術(shù)驅(qū)動(dòng)6G RAN

    2.1 信道估計(jì)

    為了滿足智慧城市應(yīng)用在高數(shù)據(jù)率(Tbps)、低延遲(0.1~1 毫秒級(jí))和高可靠性(99.999 99%)方面的苛刻要求,許多新技術(shù)將在6G RAN 得以應(yīng)用,如太赫茲通信、可見光通信、超大規(guī)模MIMO 和智能超表面技術(shù)等[1]。這些技術(shù)將增加無線信道的復(fù)雜性,給使用傳統(tǒng)方法的信道估計(jì)帶來極大挑戰(zhàn)。

    在無線信號(hào)傳輸過程中,無線信道相位偏移會(huì)減弱,傳輸?shù)男畔?huì)衰減及噪聲會(huì)增加,信道估計(jì)就是估計(jì)信道的特性以從信道效應(yīng)中恢復(fù)傳輸信息的過程。為了提高6G 通信的性能和容量,精確和實(shí)時(shí)的信道估計(jì)變得至關(guān)重要。深度學(xué)習(xí)DL 可為精確信道估計(jì)提供有效的支持[2]。圖1 顯示了一個(gè)基于DL 的信道估計(jì)過程。原始信息首先與Pilot 信號(hào)一起傳輸,然后提取信道的變化對(duì)Pilot 信號(hào)的影響,最后用插值信道的DL 法來得到信道特性的估計(jì)。

    圖1 基于深度學(xué)習(xí)DL 的信道估計(jì)

    圖1 展示的是一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的方法,用于正交頻分復(fù)用(OFDM)中的信道估計(jì)和符號(hào)檢測(cè)。DNN 模型通過使用不同信道條件下產(chǎn)生的OFDM 樣本進(jìn)行離線訓(xùn)練,然后該模型用于恢復(fù)傳輸信息,無須估計(jì)信道特性。

    2.2 調(diào)制識(shí)別

    調(diào)制識(shí)別的目的是識(shí)別出噪聲干擾環(huán)境下的信號(hào)調(diào)制信息,調(diào)制識(shí)別有助于信號(hào)解調(diào)和解碼的應(yīng)用,如干擾識(shí)別、頻譜監(jiān)測(cè)、認(rèn)知無線電、威脅評(píng)估和信號(hào)識(shí)別。

    6G 網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)流量幾何級(jí)地增加,傳統(tǒng)的判決理論方法和統(tǒng)計(jì)模式識(shí)別方法在效率上不能完全滿足要求。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolution Neural Network,CNN)和長短時(shí)記憶(Long-Short Term Memory,LSTM)可在調(diào)制識(shí)別中適用,前者適合于空間數(shù)據(jù)的自動(dòng)特征提取,而后者則適用于調(diào)制識(shí)別[3]。如圖2 所示,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 的應(yīng)用,可以提高調(diào)制識(shí)別的準(zhǔn)確性和效率。

    圖2 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的調(diào)制識(shí)別

    卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信號(hào)分類的方式為:將接收到的信號(hào)作為輸入,通過卷積層(Convolutional Layer)提取信號(hào)的特征,然后通過全連接層(Dense Layer)將提取的特征映射到不同的調(diào)制方式上,最終實(shí)現(xiàn)對(duì)信號(hào)的識(shí)別。

    長短時(shí)記憶LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過輸入信號(hào)的時(shí)序信息,學(xué)習(xí)信號(hào)的特征并進(jìn)行分類。LSTM 模型如圖3所示,LSTM 基于xt和ht-1來計(jì)算ht,內(nèi)部通過輸入門it、遺忘門ft及輸出門ot三個(gè)門和一個(gè)內(nèi)部記憶單元ct。利用LSTM 調(diào)制識(shí)別是將信號(hào)的時(shí)域或頻域表示作為LSTM 的輸入,通過多個(gè)LSTM 層提取信號(hào)的高級(jí)特征,最后通過全連接層輸出信號(hào)的分類結(jié)果。

    圖3 長短時(shí)記憶LSTM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

    2.3 移動(dòng)性管理

    6G 網(wǎng)絡(luò)需要實(shí)現(xiàn)低延遲和高可靠性的業(yè)務(wù)如IoV、IoRT 和IoMT。為了保證這些應(yīng)用的QoS,同時(shí)改善資源利用率和網(wǎng)絡(luò)瓶頸,學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)用戶的移動(dòng)變得至關(guān)重要,基于DRL 的方法可作為可選方案,提高移動(dòng)性管理的效率[4]。

    如圖4 所示,可通過結(jié)合LSTM 和DRL 預(yù)測(cè)移動(dòng)用戶軌跡,LSTM 被用來預(yù)測(cè)移動(dòng)用戶的軌跡,而DRL 則用于改善LSTM 的模型訓(xùn)練時(shí)間。DRL 的目的是改善LSTM的模型訓(xùn)練時(shí)間,不需要人工干預(yù)。該方法基于算法預(yù)判,在時(shí)間效率上優(yōu)于傳統(tǒng)的3GPP 移動(dòng)性管理,如基于位置區(qū)域(Location Area)、跟蹤區(qū)域(Tracking Area)的方法,在6G 中結(jié)合使用將有效提高移動(dòng)性管理的效率。

    圖4 基于DRL 的網(wǎng)絡(luò)終端移動(dòng)性管理

    2.4 能效管理

    遷移學(xué)習(xí)TL 是指將已經(jīng)訓(xùn)練好的模型應(yīng)用于新的任務(wù)或領(lǐng)域中,以加快模型的訓(xùn)練速度和提高模型的性能。6G 的RAN 設(shè)計(jì)中,可以利用遷移學(xué)習(xí)TL 結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL 來提高網(wǎng)絡(luò)效率。具體來說,6G 網(wǎng)絡(luò)用例在執(zhí)行各種任務(wù)時(shí)可以共享時(shí)空特征及網(wǎng)絡(luò)配置信息,可以實(shí)時(shí)使用其他用例中訓(xùn)練好的模型來初始化6G RAN 參數(shù),經(jīng)過調(diào)整后形成資源分配與控制策略并應(yīng)用[5]。

    6G RAN 能效管理,重點(diǎn)可放在無線接入的資源分配(RA-Resource Allocation)、能源效率(EE-Energy Efficiency)和準(zhǔn)入控制(AC-Admission Control)三方面。如圖5 所示,無線接入網(wǎng)RAN1 和無線接入網(wǎng)RAN2 作為統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)中2 個(gè)應(yīng)用的場景,源是RAN1,目標(biāo)是RAN2,這2 個(gè)場景的應(yīng)用部署具有相似性。場景的特點(diǎn)決定了整體的資源配置,假設(shè)需要QoS 優(yōu)先,則資源分配規(guī)則上需安排更多的資源,或者如果目標(biāo)是要降低整體能耗,那么能效效率管理(EE)則可釋放部分資源降低網(wǎng)絡(luò)能耗。RAN1 的資源分配、能源效率、準(zhǔn)入控制等資源分配與控制策略,可以通過TL/RL算法平移到RAN2 中調(diào)整后應(yīng)用,以提升網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行能效。

    圖5 基于TL/RL 的網(wǎng)絡(luò)資源分配管理

    3 結(jié)束語

    具備敏捷、靈活和自學(xué)習(xí)能力的內(nèi)生智能6G 網(wǎng)絡(luò),將為未來分布式、動(dòng)態(tài)和智能的智慧城市應(yīng)用提供基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)能力。而AI 技術(shù)將在6G 和智慧城市中發(fā)揮關(guān)鍵作用。通過探討幾種AI 技術(shù)在6G RAN 的信道估計(jì)、調(diào)制識(shí)別、移動(dòng)性管理和效能管理等方面的應(yīng)用,旨在推動(dòng)6G 與AI 的融合,6G RAN 領(lǐng)域內(nèi)生智能關(guān)鍵技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)方面的探索。

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