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。     

6G通算融合网络架构

边缘计算在物理位置上部署在通信网络内,但是在逻辑上计算与通信拥有彼此独立的管控体系,协同是非实时的,在应对超低时延业务场景下用户信道状态、用户移动性等的动态变化时,存在技术挑战。因此,6G网络架构在设计之初,就需要原生的支持通信与计算的深度融合机制,基于此,提出了一种在无线网络内通信资源与分布式计算资源实时协同的计算面方案,来实现6G网络业务适配能力上的突破,提升综合资源能效。在终端和基站联合模型拆分推理场景下,通过仿真对比了控制面融合和管理面融合技术方案,验证了控制面融合方案能更好地应对终端空口连接带宽发生的变化,大幅降低业务时延抖动。     

基于强化学习的基站多维度资源协同分配方案

算网融合是未来移动通信网络的发展趋势,面向未来更高实时性的业务需求,6G无线网络需要实现通信与计算的深度融合。一种可能的模式是基站内部具有计算资源,并高效协同调配通信与计算资源。随着基站部署规模的增大、计算业务量的逐步增加,计算资源的能耗问题将成为6G无线网络节能的潜在问题。调研发现,目前无线通信网络的节能方案大多针对通信业务,对计算资源的节能方案研究相对较少,未来6G无线网络则需要同时考虑通信业务与计算业务,将能效作为基站进行通算资源协同分配的优化目标之一。考虑到方案具有动作空间较大、动作输出为离散确定值的特性,提出了一种基于强化学习的6G基站通算资源协同分配方案,并对系统能耗进行了建模,方案奖励由业务特征、基站接入用户情况等信息确定,同时对比了智能模型的迭代优化频次对方案性能的影响。在多小区通信环境下进行了仿真,结果表明,该方案可以在满足业务性能需求(含基站执行业务的时延、RSRP等)的前提下,将系统能耗节约46.98%,并且,所采用的智能模型通过高频样本提供和迭代优化可以获得更优的性能。     

6G通感智算一体化无线网络技术研究

6G将实现真实物理世界与虚拟数字世界的深度融合。为满足业务应用“智慧化、沉浸化、全域化”的发展趋势,未来网络发展需将网络世界、数字世界与物理世界无缝融合,构建通感智算一体化网络架构体系。通过研究6G通感智算一体化的技术需求、架构及方案等,提出了更具体的通感智算一体化无线网络演进方向和技术,分析了在通感智算一体化无线网络基础上的智能节能、智能编排、物理层智能等应用案例。     

6G通感算深度融合导读

<正>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，     

融合组网背景下全业务保护方案分析

基于传输网络、全业务网络及城域数据网络的定位和演进思路,提出依据业务发展进行演进的各专业融合组网演进模型,并重点研究在各个演进模型下,业务的保护特别是OLT上联业务的协同保护方案。     

MEC或成5G“试金石”为运营商业务添彩

MEC (Mobile Edge Computing,移动边缘计算)由国际标准组织ETSI(欧洲电信标准协会)提出,是基于5G演进架构、将基站与互联网业务深度融合的技术.经过几年的推进,目前关于MEC业界已经形成共识:MEC将是建设5G网络边缘云的普遍模式,或将成为5G业务发展的“试金石”.     

四网协同场景下的核心网互操作方案

本文以四网协同组网场景下的互操作方案为切入点,通过核心网的深度融合,从实际业务连续性保障的需求出发,探讨分析了终端在2G/3G/LTE和WLAN之间的无缝漫游及互操作流程,实现业务连续性体验,往四网协同发展的目标演进.     

激发运营商管道价值华为Service Anchor提供助力

在5G标准化组织提出的基站演进目标中,网络功能边缘化将成为未来发展的方向.同际标准组织ETSI提出了MEC (Mobile Edge Computing,移动边缘计算)技术,有望将基站与互联网业务进行深度融合,发挥边缘网络的更多价值.     

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。     

5G NSA接入专线方案探讨

利用5G大带宽、低时延的网络特性,从现有NSA网络入手,探索利用5G无线网络、核心网、传输网、移动边缘计算实现5G入云专线接入,将专线由传统固定网络接入拓展为5G无线接入方式.基于当前运营商的网络架构,实现了在不同网络层次对专线流量进行解析分流,并通过对比不同方案下专线流量的传输带宽、时延等服务指标,分析了影响业务性能...     

基于SDN的移动互联网业务感知监测的解决方案

随着移动互联网应用的蓬勃发展和普及,其业务感知体验已经成为普通用户衡量运营商网络质量的重要因素,实现网络可”自我感知”应用业务质量将变得十分重要。SDN(Software-defined network,软件定义网络)技术未来将在5G网络中,特别是在IP Ran(IP Radio Access Network,IP 无线接入网)网络演进中将扮演重要角色。本文基于此背景,对如何利用SDN技术来实现移动业务感知采集和监测进行了分析讨论,并提出技术方案。通过本方案对移动互联网流量的采集与分析,可以及时定位故障,侦测资源使用情况,合理调度资源,提高资源利用率,进而增加投入产出比。     

基于物联网的新型算力平台与网络连接

5G+AI是构建新型算力平台的重要条件,其需要以稳定的网络连接形式,实现对网络资源的合理使用,通过算力促进网络的正常应用。基于此,文中分析了新型算力平台的价值,确保算力平台的应用指标;再从设计思路、基本框架、资源模型、功能模块等出发,对算力平台进行实现,保障算力资源得到有效调用;最后,分析了新型算力平台的网络连接,对网络环境进行切片化,确保了网络资源的正常使用。     

5G Mobile Virtual Reality Optimization Solution for Communication and Computing Integration

5G network is an inevitable trend in the development of mobile communications. Mobile cloud computing is a more promising technology for 5G networks. This paper proposes a hierarchical distributed cloud service network model, which is composed of three layers: “access cloud + distributed micro cloud + core cloud”. On the basis of access to the cloud, a distributed micro cloud system is deployed to migrate the service capabilities of the remote core cloud server to the local area. This paper proposes a task offloading assignment algorithm in a small cell cloud scenario. This algorithm establishes a SCC (Small Cell Cloud) based on the channel quality between small cells and the remaining available computing resources, and allocates the load to each small cell in the SCC according to the channel quality and the remaining available computing resources. Simulation results show that this solution can improve the utilization of wireless and computing resources in the small cell cloud computing scenario, and improve the user QoE (Quality of Experience). In order to make the system operate normally under heavy load, this paper proposes a feedback adaptive random access strategy based on the adaptive random access model. This can ensure that the throughput rate does not decrease under heavy load conditions, and at the same time, the average access delay of the existing system is reduced. When the arrival rate of user requests gradually increases, the throughput rate of RA-RACH access will continue to decrease due to collisions until it approaches below 0.1. In the state where the number of users is low and the load is lighter, both RA-RACH, AC-RACH, and FC-RACH have a higher access success rate. But as the load continues to increase, RA-RACH will quickly drop to 0.

     

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

The application of the artificial intelligence(AI) technology in the 5 th generation mobile communication system(5 G) 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...     

5G行业专网组网方案和关键技术研究

5G通信技术具有大规模互联、低时延、高性能等特征,其与AI、边缘计算等技术的结合,有利于促进工业互联网的智能化发展。基于此,文中从工业系统构造改革着手,结合5G通信技术和工业互联网,全面分析了5G工业专网融合网络架构,如算力分布式、未来无线化、异构接入等,并提出了以业务感知层、网络资源层、网业协同层等构成的完整的网络逻辑架构。同时,文中研究了5G行业专网的组网方案和关键技术,对现阶段存在的一些问题进行了讨论,为相关领域提供了借鉴。研究发现,结合了5G通信技术和工业专网的组网方案,能提高5G行业专网组网方案的应用效果,促进工业结构的数字化转型,实现相关企业的可持续发展。     

电信运营商信息服务科技能力助力数字政府建设思路

数字政府是数字中国的重要组成部分，引领驱动数字经济、数字社会、数字生态、数字文化全方位协同发展。近年来，我国数字政府建设取得了显著成就，服务效能显著提升。电信运营商坚持主动服务国家战略和经济社会发展需要，具备雄厚的技术、管理、人才等资源优势，可借鉴国外发达国家数字政府建设经验，针对我国数字政府热点问题与发展趋势，从提供咨询设计等专家智力支撑；依托信息基础设施构筑5G、算力网络、人工智能等数字政府能力底座；发挥属地化服务资源优势；推进信令等大数据应用四个方面助力我国数字政府建设工作。     

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。     

Edge-driven ubiquitous wireless communication for robust cluster intelligent piano presentation platform considering system security

With the popularization of 6G-driven wireless access networks and the development of edge computing, the connection between piano performance and artificial intelligence algorithms is getting closer and closer. 6G was first used to solve large-capacity, short-latency communication problems, and research results in this field abound. However, in practical applications, the deployment of 6G high-frequency network is a major problem faced by the industry. This paper mainly studies the artificial robust cluster piano demonstration platform from the perspective of the fusion of 6G and edge computing. We firstly consider that the edge computing is a technology in which artificial intelligence algorithms are transplanted to edge devices and chips. The vision of the 6G network is to realize ubiquitous wireless intelligence, which includes three dimensions: mobile ultra-broadband, super Internet of Things, and artificial intelligence, and realizes the conversion of piano scores into digital signals. Artificial Robust Clustering is a comprehensive technique that incorporates many disciplines, including phonetics, artificial intelligence, computer science, and more. This paper analyzes the fusion technology of 6G and edge computing and studies the robust cluster intelligent piano demonstration platform. The mentioned technologies are combined together to make the designed efficient.