6G通感算一体化网络架构和关键技术研究

面向2030及未来,融合通信、感知和计算的6G网络成为社会数字化转型的基础。目前业界更多的开展通信感知一体化的研究工作,因此从网络系统架构设计和应用部署的角度出发,提出了通感算一体化网络架构设计方案,并介绍了系统功能、无线空口设计、多模态协同感知、算力供给、业务编排、网络调度、安全等关键技术;最后给出了面向通感算一体化服务的网络和服务性能指标体系设计。     

面向6G的通感算融合服务、系统架构与关键技术

5G系统主要面向通信服务而设计,并不是为原生支持通感算融合服务而设计的。6G将原生地支持通信、感知和计算服务,成为支撑未来社会高效可持续发展的网络信息底座,赋能丰富多彩的未来新业务。为此,解释了通感算服务以及服务用例,并定义了不同服务对应的性能指标和效率指标。为满足通感算融合服务及其指标,给出了一种通感算融合的系统架构及其关键特征。感知数据传输和计算数据传输既不同于通信的用户面数据传输,也不同于通信的控制面数据传输,进而提出了面向通感算融合的数据面,以解决通感算融合业务的数据传输需求。进一步地,面向通算融合,给出了6G通算融合基本流程,并给出了6G通算融合方案与算力网络协同的三种选项。面向通感融合,简要介绍了通感一体化的9个关键技术。还对感知和计算的“对外服务”和“对内服务”的逻辑关系进行了阐述。最后,给出了通感算融合的未来研究方向。     

6G算力网络:体系架构与关键技术

随着应用需求的不断拓展和科学技术的高速发展,现有网络逐步形成了较为成熟的无线感知、无线通信和泛在计算等多个功能体系,6G通信、感知、计算(通感算)融合趋势初现。其中,算力作为该融合系统的基石,为未来网络的发展提供了新的挑战和机遇。算力网络(Computing Force Networks,CFN)以“算网深度融合”为指导思想,利用发达的网络触角感知、连接和协同算力,提高算网资源利用率,满足网络智能化和新型业务的需求。首先概述了算力网络的发展历程和研究现状,总结了算力网络架构和关键技术,包括算力度量和建模、算力感知和路由、算力调度等,最后探讨了技术挑战和未来发展方向。     

面向6G的星地融合网络架构

通过对卫星星座的发展和星地融合网络研究的回顾,明确了6G的星地融合网络的发展趋势,提出了智简赋能的6G网络体系架构和弹性可重构的6G星地融合架构,并分析了星地融合网络中的关键技术问题,包括星上轻量化虚拟化技术、星上边缘计算功能以及广播/多播技术。认为6G星地融合网络将通过星地协同实现网络资源和计算资源的统一调度,同时可以根据业务需求和网络状态智能实现网络功能的按需弹性部署。     

面向卫星通信的6G通感算融合架构、技术与挑战

为了适应第六代移动通信(6G)技术在卫星通信领域的发展需求,亟需将感知、通信、计算(通感算)融合一体化,兼顾6G通信对于极低时延、极高带宽、极低功耗和极高算力的要求,发展通感算融合理论和关键技术。卫星通信凭借其覆盖面积大、成本低和算力强的特点,成为6G通感算融合的关键场景,其通过边缘计算、联邦学习等技术构建6G通感算融合网络,设计实现一体化终端功能结构,从而有效提升系统性能。目前面向卫星通信中的通感算融合研究还处于起步阶段,架构与关键技术的相关研究都在加速进行中。基于此,首先对6G通感算背景和研究现状进行介绍;然后提出面向卫星通信的6G通感算架构,概述其系统功能模块构成和关键技术;接着提出基于联邦学习的卫星通感算融合架构,并详细阐述架构组成和性能指标;最后探讨了面向卫星通信的6G通感算融合面临的挑战和未来的发展趋势。     

基于感算通融合的语义认知通信网络

语义通信作为一种旨在传递用户意图和语义信息的全新通信范式,有望成为6G时代构建万物智联网络的创新性解决方案。然而,在实际的部署中,由于语义的多意性、个性化和异构性等特点,语义认知、解析和通信等方面仍面临着业务类型多样且异构、用户性格与习惯各异和需求随机等难题。为此,提出了一种基于感算通融合的语义认知通信网络,旨在通过语义感知、计算和通信多功能的深度融合、协作互惠,实现高效可靠的语义信息传输。初步试验结果显示,相比于传统通信网络,本文所提方案有望在提升网络语义通信效率的同时,还大幅降低了系统的资源占用率。     

通算一体驱动的算力内生网络技术与应用

全球通信业均开展6G潜在技术架构与关键技术的研究与探索,其中通过通算一体更好地赋能各项6G网络新技术和新业务,从而进一步实现6G智能普惠愿景已成为业界共识。因此,如何实现通信与计算的深度融合与实时协同,以满足动态复杂网络环境下的新业务超低时延与算力实时响应等需求,成为通算一体的挑战与关键。提出一种通算一体驱动的算力内生网络,其通过算力时分复用与智能通算调度技术实现了基站的通信与计算算力解耦、算力池化与算力智能调度,从而实现基站同时支持通信与计算业务。该技术已经过验证并试点应用,实验与试点结果表明,算力内生网络技术可有效提升无线网络的算力效率,并实现基站同时支持通信与计算业务,助力6G通算一体演进。     

6G网络架构探讨

作为6G纲领性文件,《IMT面向2030及未来发展的框架和总体目标建议书》描绘了6G的目标和趋势,提出了6G的典型应用场景及能力指标体系,为未来6G技术的发展指明了方向。阐述了6G网络架构的演进方向,介绍了满足这些场景需求的关键技术手段。此外,还介绍了正在研究制定的5G增强标准的重点课题和相关标准工作进展,反映5G增强标准在向6G迈进的过程中起到的承上启下的作用。     

6G通感算深度融合导读

随着智慧城市、无人机、自动驾驶、沉浸式扩展现实和工业互联网等新兴业务的不断涌现,为满足数据驱动的多样化智能服务与应用多维极致性能需求,第六代移动通信系统(6G)需要实现大数据、人工智能、区块链等技术交叉融合,通信、感知、计算(通感算)深度融合的研究迫在眉睫。具体而言,传统射频感知将和无线通信深度融合甚至一体化,同时融合广泛分布的分布式边缘算力进行协同处理,从而实现智能化、融合化、低碳化、高效能化,显著提升6G网络容量、能效和可靠性.     

新兴技术对6G网络架构的潜在影响

为了探讨6G网络架构的设计方案,基于对移动网络演进发展趋势的研究,结合新兴技术对6G潜在影响的研究,重点讨论AI技术、云网融合技术以及区块链等新兴技术对6G网络架构可能产生的影响,并提出了"三层三扇"的6G网络架构愿景,阐述了6G网络将具有全面云化设计、嵌入式分层化智能、支持按需分布式部署的技术特征.     

算力网络的概念与体系架构探讨

数字化智慧社会的三要素是“数据+算力+算法”,计算正由云计算代表的“中心计算”向“云+边+端”统一协同的泛在计算发展,算力网络通过构建“云+边+端”的协同计算体系,旨在打造“算力即服务”。首先阐述了算力网络的概念,介绍了算力芯片种类,然后探讨了算力网络的体系架构,最后对云网融合向算网融合的演进进行了深入思考。     

任务为中心的6G网络AI架构

5G通信系统采用了NWDAF的叠加方式支持人工智能(Artificial Intelligence,AI),其效率和性能较差,6G通信系统迫切需要从架构层面考虑对AI的高效支持。基于此需求,提出了一种以任务为中心的6G网络AI架构,使能6G网络原生支持AI。介绍了6G网络AI的驱动力、场景需求等背景,其中AI驱动力包括三个类别的智能:网元智能、网络智能和业务智能。重点阐述从会话为中心到任务为中心的架构变化,以及任务为中心的架构面临的技术问题。其中,架构变化包括从会话管控到任务管控,从通信QoS到任务QoS,从通信数据到任务数据等。基于以上所述6G架构变化和对应技术问题,提出了一种以任务为中心的无线网络架构。首先,通过统一架构来提供AI4NET、NET4AI、AIaaS的服务;其次,针对无线网络分布式系统的固有特征,提出了任务管控的三层逻辑架构,从而满足实时和灵活的任务部署需求;并进一步提出了在无线接入网域和核心网域独立部署任务锚点TA和任务调度器TS,从而实现不同域内任务的独立部署和各域自治;然后,通过控制信令的方式实现任务控制功能,给出了具体的接口、协议框架和流程设计,并给出针对任务执行期间的任务QoS保障、AI用例自生成和任务应用实例等;最后给出了下一步的研究方向建议。     

6G智能内生网络架构及关键技术分析

智能内生已成为6G网络的重要特征之一,也是当前业界关注的重点。首先解析了6G智能内生网络（IEN）的概念和特征,并对分层分面设计理念和典型架构进行了分析。之后,总结和展望了6G IEN架构的标准化进展。结合这些研究和进展,总结6G IEN面临的挑战,从知识表征与构建、意图驱动、分布式人工智能（AI）和AI可解释性4个角度分析了6G IEN的关键技术,为6G IEN架构的进一步演进提供了参考依据。     

面向计算网络融合的下一代网络架构

以工业互联网为代表的产业互联网的大发展，促进未来网络从以信息传输为核心的信息基础设施，向以融合感知、传输、存储、计算、处理为一体的智能化信息基础设施发生转变 。从应用、网络技术、计算技术等的发展趋势分析，推导出未来数据网络需要从计算、网络和存储融合重新设计网络架构，以满足未来新业务和新场景的需求。     

面向算网一体化演进的算力网络技术

随着一体化算力网络国家枢纽节点的建设和“东数西算”工程的加快实施,计算和网络的融合走向深水区。面向新兴业务对于网络和计算融合发展的需求,如何协调分布式、多样化算力资源,业务应用和网络资源满足业务需求成为亟待解决的问题。为了解决计算和网络相互感知、协同、调度问题,从算力网络阶段化发展、算力感知技术架构、算力度量与标识、算力路由等多个技术展开探索和研究,并提出算力网络多种部署模式,为算力网络后续技术研究和产业发展提供参考。     

算力网络场景需求及算网融合调度机制探讨

随着数字经济战略和数据要素改革的深化,计算需求持续爆发式增长,由此引发的能源消耗急剧增加,为“碳中和”“碳达峰”带来巨大挑战。“东数西算”通过对跨地理空间的计算网络资源进行协同调度,解决计算需求与资源供给不平衡问题,对网络带来了前所未有的挑战和演进动力。文章分析检索查询类、渲染交互类、深度学习类和区块共识类等四种算力需求场景,归纳总结算力网络场景特性及其路由资源需求模型,借鉴工业界和学术界在跨地理空间的计算资源协同调度方案,遵循以网络为中心且对现有网络协议改动最小的原则,探讨应用层算力任务预配分解,网络层路由优化和报文复制消除相结合的算网融合统一调度机制,并设计算力资源发布、算力任务预配和算网融合调度的协议流程,以平衡算力网络负载与算力服务质量。     

星算网络——空天地一体化算力融合网络新发展

面对不断增长的算力和网络需求,6G空天地一体化网络通过网络集群优势突破单点算力和传统网络传输的极限,形成以算为中心,以网为根基,云、边、端、网、数、算深度融合的新型空天地一体化算力融合网络。首先介绍了算力网络和空天地一体化网络的发展现状,并结合6G空天地一体化算力融合网络的需求提出了星算网络的概念。其次,对星算网络的分层系统架构中的空基网络、天基网络和地面网络进行描述,并提出由算网资源层、算网抽象层和算网编排层组成的逻辑架构。之后,针对未来星算网络面临的算存问题、可信传输问题、天基算力编址寻址和高移动性算力路由问题提出对应关键使能技术。最后,对星算网络的典型应用场景进行了讨论和展望。     

面向算网融合的边缘计算网络任务卸载策略优化方法

为了解决传统网络任务卸载策略存在的任务平均能耗较高的不足,本文面向算网融合,针对边缘计算网络任务卸载策略优化方法展开研究。转换算力资源的地址属性得到网络时延,判断用户使用时的位置方向,加载训练阶段的网络参数,得到卸载所需最大功率;对用户进行信道分配,制定卸载策略,降低信道间干扰对卸载策略的影响,合理分配移动设备传输功率使其达到最优;对非线性规划设备进行能耗运算,改善边界分支范围划定,二次剪枝快速搜寻最优值,将局部最优解累加得到问题最优解从而实现网络任务卸载策略优化。实验结果表明,运用本文方法平均耗能最低,提升计算速率,完成计算机网络任务的高效卸载。     

5G Mec在算力网络中的应用

阐述5G MEC是CT侧和IT侧融合的新产物,算力网是5G+MEC的衍生体,将泛在的算力和泛在的网络结合,组合成一张能够承载和调度大数据能力的网络。探讨算力网与5G+MEC的构建模式,以及MEC在算力网环境中的应用价值。     

基于云、网、边融合的边缘计算新方案:算力网络

边缘计算已经成为5G时代重要的创新型业务模式,尤其是其低时延特性,被认为是传统方案所不具备的,因此边缘计算能够提供更多的服务能力且具有更为广泛的应用场景。但边缘计算与处于中心位置的云计算之间的算力协同成为新的技术难题,即需要在边缘计算、云计算以及网络之间实现云网协同、云边协同,甚至边边协同,才能实现资源利用的最优化。在研究边缘计算算力分配和调度需求的基础上,提出了基于云、网、边深度融合的算力网络方案,并针对AI类应用给出了一个典型实施系统,该方案能够有效应对未来业务对计算、存储、网络甚至算法资源的多级部署以及在各级节点之间的灵活调度。