URLLC关键技术和网络适应性分析

URLLC作为5G三大场景之一,具有超低时延和超高可靠的特性,成为传统通信切入垂直行业的重要突破口。首先分析了URLLC的低时延关键技术和高可靠关键技术,以及URLLC增强的相关技术,再以中国电信和中国联通的3.5 GHz网络为例,分析了URLLC在TDD网络的适应性。     

URLLC技术研究及其在智能网联行业的应用探讨

URLLC其低时延高可靠的特性为智能网联业务的实现提供了强有力的支撑。首先简要概括URLLC技术研究的背景,随后针对URLLC实现的重点关键技术进行描述,最后给出基于URLLC技术的智能网联应用的网络架构和部署建议。     

URLLC应用场景及未来发展研究

URLLC是5G的三大应用场景之一,URLLC具备高可靠、低时延、极高的可用性等全新特性。为了推动URLLC在典型应用中的落地实施,分析了垂直行业中三大典型应用的技术指标及URLLC在典型应用中的应用挑战,同时从部署和策略两个方面设计了URLLC切片的解决方案,深入讨论了URLLC应用在未来可能遇到的问题和挑战。     

5G URLLC技术应用

低时延高可靠通信(URLLC)技术的标准化工作已基本完成,而实现从标准到落地应用对产业界提出了更高的要求。基于URLLC场景需求,总结了3GPP组织标准化的低时延类技术和高可靠类技术;研究了在5G网络实际部署中,URLLC技术与网络切片、与传统e MBB业务协同实现机制;面向对低时延高可靠指标需求迫切的工业场景,研究了基于5G与TSN融合架构的部署方案,最后探讨了URLLC技术协同保障工业确定性业务的端到端实现方案。     

5G URLLC标准化关键技术分析

URLLC是5G三大应用场景之一,但5G现网全面支持URLLC业务仍存在一些问题。首先分析了URLLC R15版本支持低时延和高可靠的标准化关键技术,然后分析了R16版本支持TSN确定性需求技术方案和超高可靠性增强方案,为5G商用URLLC明确了需要引入的增强功能和面临的挑战。     

基于车辆行为分析的车联网超可靠低时延通信关键技术

为解决车辆高速移动性导致的车联网超可靠低时延通信(URLLC)性能下降问题,提出了大数据驱动的车辆行为分析技术,并阐述了基于车辆行为分析的移动管理技术、资源分配技术和信息安全技术。认为车辆行为分析技术是实现URLLC的基础,移动管理技术是提高通信可靠性的重要手段,资源分配技术是降低通信时延的有效方法,信息安全技术是实现URLLC的前提和保障。     

URLLC超低时延解决方案和关键技术

介绍了5G URLLC超低时延解决方案架构,提出了URLLC超低时延的边缘计算、最优路径协同、用户面加速、端到端时延监控等关键技术,并分析了5G应用对超低时延的具体要求,最后结合5G各类应用的特点提出了URLLC网络的分阶段部署建议。     

5G URLLC应用场景中低时延、高可靠关键技术分析

文章在概述5G网络端到端传输时延类型及URLLC业务时延要求的基础上,对传输网URLLC关键技术和核心网URLLC关键技术展开分析,面向不同的URLLC业务应用场景,制定不同的技术组合方案,以优化5GURLLC网络应用,为运营商降低5G网络时延和提高可靠性提供技术参考。     

面向5G URLLC业务的无线超低时延技术方案探讨

文章基于5G网络中URLLC业务所具备的低时延高可靠特性以及所带来的新的挑战,对空口时延的概念以及URLLC标准进展展开分析,并从减少传输时延间隔、优化资源调度方案等方面对5G无线超低时延技术方案和技术部署展开分析探讨,结果表明,为有效解决时延问题,3GPPR15标准中已经从优化资源调度和缩短传输时间间隔等方面提出可行思路,可为5G网络部署初期低时延业务提供技术支持。     

URLLC低时延的技术研究及业务应用

分析了URLLC技术指标要求和工业互联网应用的要求,介绍了4G用户面时延情况和减少4G时延的技术演进,研究和分析了5G实现URLLC低时延的灵活的帧结构、动态HARQ、MEC,mini slot、自包含帧、免授权调度等技术,实现了URLLC低时延在工业控制和远程手术的业务应用。     

面向电网业务质量保障的5G高可靠低时延通信资源调度方法

该文研究面向电网业务质量保障的5G 高可靠低时延通信(URLLC)的资源调度机制,以高效利用低频段蜂窝通信系统内有限的频谱和功率资源来兼顾电力终端传输速率和调度时延、调度公平性,保障不同电力业务的通信质量（QoS）。首先,基于URLLC的高可靠低时延传输特性,建立电力终端多小区下行传输模型。然后,提出面向系统下行吞吐量最大化的资源分配问题模型并对其进行分步求解,分别提出基于定价机制与非合作博弈的功率分配算法和基于调度时延要求的改进比例公平算法（DPF）动态调度信道资源。仿真结果表明,提出的资源调度方法能在保证一定传输可靠性和公平性的条件下降低电力终端调度时延,满足不同业务等级的QoS需求,与已知算法对比有一定的优越性。     

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。     

基于SPN的专线业务承载方案

5G时代,垂直行业专线业务是一片尚待开发的蓝海,是未来运营商利润来源的新引擎,但现网PTN只能提供业务间的软隔离,无法满足uRLLC场景的业务承载需求。首先描述了现有承载技术难以满足低时延、高可靠业务需求的现状,然后分别对普通分组、确定性分组,以及Sub-5G三种承载方案进行了对比,在时延抖动、带宽灵活性、业务数量、标准成熟度等方面进行了分析,最后得出结论:切片技术能够为专线业务提供质量保障,其中TSN技术可以作为切片内软隔离的技术使用。     

车联网极低时延与高可靠通信:现状与展望

随着第五代移动通信技术的不断发展,智能交通系统的建设已成为智慧城市建设进程中非常重要的环节,车联网又是智能交通系统中必不可少的组成部分。目前全球汽车使用量急剧上升,为提升人们出行体验,实现车、路、人以及基础设施之间的信息交互,需要一个具备高速大带宽以及高可靠低时延的通信（Ultra-Reliable Low-Latency Communication ,URLLC）网络支撑。而目前基于LTE技术的车联网不能满足URLLC的性能需求,因此提升车联网URLLC的性能成为车联网技术研究的重点。本论文回顾了车联网技术标准的发展历程,对URLLC在车联网应用场景的性能需求进行分析,并对提升车联网高可靠性和极低时延的研究方法进行总结。      

Resource Allocations for Ultra-Reliable Low-Latency Communications

Ultra-reliable low-latency communications (URLLC) is a new feature to be considered for the fifth generation (5G) cellular systems. This feature is essential for the support of envisioned mission-critical applications, particularly in the realm of machine-type communications. These applications require that the messages, which are generally short-length packets, to be exchanged between a source and a destination with the high level of reliability and within a short period of time. The characteristics of URLLC do not fit directly in the conventional communication models. For instance, most of the existing communication models are developed considering moderate levels of reliability, neglecting the small effects of the feedback errors. However, even such small errors cannot be ignored for URLLC. This paper proposes a communication model for URLLC considering the reliabilities of both data and control channels. Then, the optimal and sub-optimal resource allocations are derived. We show that the proposed sub-optimal resource allocations have lower computational complexities with a negligible performance degradations compared to that of the optimal solutions. The results reveal that the possibility of performing only one retransmission can significantly reduce the required radio resources needed for data delivery compared to the case of performing a single transmission round.