6G智能内生系统架构关键技术探究和展望

面对多类型业务、多领域场景、多维度资源、多方参与的新型应用需求和发展趋势,6G新网络需要能够和人工智能技术深度融合,智能内生作为未来6G新系统的核心特征之一,已在业界基本达成共识。目前研究侧重在6G智能内生的需求、面临的挑战以及应用场景等,对6G智能内生的设计原则、系统架构相关的关键技术还需深入探讨和统一。文章基于业界最新进展,提出并分析阐述6G智能内生的设计原则、系统架构关键技术等方面。     

6G网络架构研究进展及建议

6G网络架构的研究包括组网生态、面向高性能和能效的软硬件联合设计通信架构、云原生/算力网络和服务架构、新能力（可信安全内生和智能内生）架构4个维度。这4个维度与ITU-R IMT-2030(6G)框架文件中的场景和指导原则密切相关。对中国、欧盟、美国三方的主要研究进展分别做了介绍和对比分析，并给出了一些关于中国6G网络架构研究的建议。     

人工智能驱动的6G网络：智慧内生

为了满足智能适配人-机-物深度互联需求,第六代移动通信系统（6G）将基于全频谱、面向全场景、支撑全业务,其核心组成是智慧内生,也是驱动5G演进的趋势。探讨了人工智能驱动的6G智慧内生网络的特征与组成,描述了智慧内生网络的关键技术和产业应用现状,介绍了国内外相关进展和标准化工作,也对未来的挑战进行了展望。     

面向6G的网络智能化研究

智能化网络的研究早在5G时代就已经展开，面向6G，网络将迎来更丰富的应用场景和更严苛的性能要求，需要更加智能化的方式管理、维护网络的运转。首先介绍了 6G 网络的形态和新的应用场景，并从6G智能化标准进展方面分析了当前的研究进展，接着剖析了6G网络智能化当前存在的问题和有关支撑技术，然后提出了6G网络智能化架构，并结合室内定位场景说明网络智能化的应用流程，最后展望了网络智能化的演进需要边缘数据中心支撑。     

6G网络架构和关键技术展望

在6G网络技术的发展进程中，网络架构至关重要，它是移动通信网络的基础和核心中枢，决定了整个系统的效率和能力。分析了全球6G发展现状和5G-A网络架构演进，提出了面向“新网络、新服务、新生态”的6G网络架构设计，并介绍了6G网络发展的潜在关键技术，包括空天地海一体、通感算一体、数字孪生、智能内生等。     

5G专网技术在智能电网中的应用

5G专网是3GPP R16提出来的面向垂直行业应用的局域网技术,例如5G LAN(本地网)、TSN(时间敏感网络)、NPN(非公共网络)等,这些技术各有特点,用于满足垂直行业应用的不同场景需求.针对智能电网中差动保护场景的特点,选择5G LAN和TSN这两种专网技术进行分析,提出了基于5G LAN叠加TSN的差动保护方...     

无线云网络智能化研究与展望

随着5G赋能垂直行业进程加快，多样化、差异化的业务及行业场景对网络性能及部署带来了更高的要求，包括灵活性、定制性、快速更新迭代等，无线网络云化以及智能化成为产业关注和探索的方向。介绍了无线网络云化以及智能化的背景、网络架构，分析了标准、产业现状及其带来的问题挑战，总结了适用的场景。同时，面向网络负载均衡，搭建试验环境进行了智能化辅助网络切换的验证。最后，面向下一代6G移动网络，探讨了无线云网络逐渐迈向边缘智能算网的发展方向。     

网络空间内生安全试验场管理技术

网络靶场(CR)已被广泛认可为一种研究网络攻防技术与网络架构脆弱性的有效途径,网络空间内生安全试验场是一种面向网络空间内生安全技术的网络靶场,近年来受到了高度关注。基于以5G发展为核心的网络空间新形势,提出了面向虚实结合网络环境的试验场管理技术,设计了基于内生安全软件定义网络控制器的试验场管理架构。同时提出了一种内生安全网络控制系统的架构设计,采用中间层转发代理实现数据安全隔离,支持多种异构开源控制器。最后,基于一种试验场组网方案提出试验场场景重构与资源编排方法。     

“5G+MEC”为智能制造赋能的部署应用

MEC是5G网络的关键技术之一,可以将应用本地化,促进网络和业务的深度融合。为实现“5G+MEC”在垂直行业的应用,采用NFV技术部署了服务化架构的5G核心网,并在郑州格力制造园区部署面向智能制造的MEC,采用独立组网方式实现园区5G覆盖,打造了“计算+连接”的5G MEC网络。通过将“5G+MEC”应用在智能制造行业,实现工业制造的网络化、信息化、智能化,使得生产数据在网络边缘处理而不必上传至核心网,降低了网络时延,实现了智能制造的数据闭环。     

智能超表面赋能5G-A/6G网络的思考

未来移动通信网络在满足用户个性化需求的同时将社会福祉作为网络发展的重要方向,基于对移动通信网络业务发展趋势和挑战的分析探讨,面向下一代移动通信网络泛在接入、绿色节能等发展需求,指出智能超表面(Reconfigurable Intelligent Surface, RIS)在5G-Advanced(5G-A)和6G网络典型应用场景,并从技术能力、产业成熟度等多个角度分析RIS在信道侧和收发端等不同场景下的应用价值。面向移动通信网络设备管控需求,提出了基于网络控制、自主调控和终端控制三种RIS管控方案,并分析了三种方案的差异。     

6G网络下的全息技术发展及业务趋势

6G的研究已经在全球范围内展开,聚焦于6G网络下全息交互类业务,通过研究全息交互类场景和业务,分析了对未来网络性能的要求,进而为6G网络的设计研究和技术演进提供业务需求方面的基础。研究了全息技术与应用现状、全息通信与全息交互类场景以及场景业务的技术指标和网络性能需求。定义了全息技术的发展阶段、发展成熟度、5G下的全息产业链、全息技术应用领域分布。构建了全息类场景池、场景特征,并基于特征形成六大类应用场景。通过技术指标测算,提出了全息人像传输的带宽性能要求。     

6G愿景需求、网络架构和关键技术展望

全球范围内5G在商业化的同时,学术界和工业界已经按计划开展了6G研究。聚焦移动通信系统在覆盖范围、容量、用户数据速率、移动速度等方面的挑战,对6G进行了较全面的讨论,提出6G愿景,并描述了6G网络的使用场景和要求。提出了集成空天地海的3D智能网络体系结构,以提供无处不在的无线智能连接。通过广泛调研分析,梳理了包括空天地海一体化、人工智能、太赫兹等12项6G网络潜在关键技术及其与使用场景、性能要求间的关系。     

5G毫米波无线网络架构及部署场景研究

5G需要满足不同场景下的应用需求,提供高带宽、大连接、低时延的能力,未来毫米波将作为5G低频段的补充,满足5G在热点区域极高的系统容量需求。本文首先分析了介绍了基于5G毫米波的发展情况及传输性能,然后分析了5G毫米波通信的三种网络架构,再结合未来可能的应用需求,提出了5G毫米波通信的主要部署场景及应用案例。     

5G网络对远程医疗的影响

随着第五代移动通信网络(5G)规模性建设的完成,我国正在大力发掘5G网络的实际应用场景。5G网络的低延迟、高速率特性,刚好符合远程医疗发展的技术需求,文中通过分析5G网络的特征及其在远程医疗中的应用,总结了5G网络在远程医疗中遇到的挑战,并提出了解决方案。     

AI在5G行业专网的应用场景和使能技术

行业专网是5G网络的重要组成部分,电信运营商通过AI与行业专网应用场景结合实现业务SLA保障和网络优化.面向数字化、智能化的新一代行业专网发展目标,基于行业用户的体验保障和网络安全需求探讨了AI在5G行业专网典型应用场景,分析了基于AI的5G行业专网应用的关键使能技术,包括算力网络、自适应优化AI算法、意图驱动的网络织...     

Native intelligence for 6G mobile network: technical challenges,architecture and key features

The application of the artificial intelligence (AI) technology in the 5th generation mobile communication system (5G) networks promotes the development of the mobile communication network and its application in vertical industries, however, the application models of "patching" and "plug-in" have hindered the effect of AI applications. Meanwhile, the application of AI in all walks of life puts forward requirements for new capabilities of the future network, such as distributed training, real-time collaborative inference, local data processing, etc. , which require "native intelligence design” in future networks. This paper discusses the requirements of native intelligence in the 6th generation mobile communication system (6G) networks from the perspectives of 5G intelligent network challenges and the “ubiquitous intelligence” vision of 6G, and analyzes the technical challenges of the AI workflows in its lifecycle and the AI as a service (AIaaS) in cloud network. The progress and deficiencies of the current research on AI functional architecture in various industry organizations are summarized. The end-to-end functional architecture for native AI for 6G network and its three key technical characteristics are proposed: quality of AI services (QoAIS) based AI service orchestration for its full lifecycle, deep integration of native AI computing and communication, and integration of native AI and digital twin network. The directions of future research are also prospected.     

基于可重构智能表面的6G通信技术

可重构智能表面技术是面向下一代6G无线通信网络的关键技术之一。通过在天线阵列上集成大量无源反射超材料的天线元件, 可重构智能表面能动态调整入射信号相位,重构信号的传播环境,实现人工可控的无线电磁环境。然而,可重构智能表面的引入也使无线通信系统的设计变得复杂,传统技术面临诸多新挑战。针对可重构智能表面的特性与6G新应用场景,需要创新设计新的传输技术,充分发挥可重构智能表面的优势。本文基于可重构智能表面6G通信技术,首先对其基本技术原理与常见应用场景展开介绍。接着,从信道建模与信道估计、混合波束赋形,以及与基于人工智能的融合设计三个方面阐述技术的研究现状,探讨了当前面临的技术瓶颈。最后,对该技术的未来发展进行了展望。      

6G网络的一些思考

业务需求的不断演进促使移动通信网络做出相应转变。6G网络将成为一个能实现服务资源动态调整、计算资源合理分配、业务与网络深度协同的融合型网络。从5G网络发展和6G业务特征的角度阐述6G网络的发展趋势。预期6G网络将以网络与计算的深度融合为引擎,向着云、网、边、端、用协同与融合的方向发展和演进,实现全频域、全场景、全业务的灵活适配与资源协同。     

5G URLLC无线网络部署方案分析

URLLC场景是5G的典型应用场景之一,也是体现5G技术先进性的重要场景。随着URLLC增强技术标准化工作的完成,运营商需要明确5G URLLC网络下承载的典型业务,推动URLLC无线网络的部署。根据3GPP对不同业务网络指标需求的分析,结合ITU对URLLC场景时延与可靠性指标的要求,分析URLLC场景下潜在的应用,探讨了5G URLLC无线网络的部署方案。