3GPP報告人謝芳：R17無線+AI研究初步規(guī)劃關注“兩個重點”

7月9日消息（林想）在今天召開的中國移動研究院“智匯講堂”第十二期“5G R16標準解讀與R17展望”中，3GPP報告人謝芳詳細講述了R16面向網(wǎng)絡運維低成本方面的技術特征。同時在會上，謝芳還進一步透露了R17無線+AI研究的初步規(guī)劃關注“兩個重點”。

R16無線數(shù)據(jù)集采和應用標準化

5G網(wǎng)絡拓補更加復雜、協(xié)議涉及更加靈活，網(wǎng)絡運營的復雜度也將顯著提高，運營商亟需自動化手段降低網(wǎng)絡部署和運維成本，提升性能指標。

網(wǎng)管是網(wǎng)絡自動化和智能化的一個大腦，支撐它的決策是數(shù)據(jù)。有了這些數(shù)據(jù)可以實現(xiàn)移動性能優(yōu)化；負載均衡（MLB，層二測量）；隨機接入性能優(yōu)化；覆蓋和容量優(yōu)化（MDT，層二測量）和基站節(jié)能等典型應用。

為了支撐這些應用，標準化目標也鎖定在數(shù)據(jù)定義方法和數(shù)據(jù)采集上報流程。“要從終端、基站來采集數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)必須是標準化的，各個廠商都能識別和使用；數(shù)據(jù)從哪里來到哪里去這個流程也需要標準化來定義；網(wǎng)元之間的交互內容和流程，包括基站與基站之間，賈占內部的交互都需要在標準化中定義清楚。”

作為R16關鍵技術之一的自組織網(wǎng)絡SON，它本身就是一組技術的集合，包括MRO（移動魯棒性）、MLB（移動負載均衡）還有RACH優(yōu)化。

MRO通過終端上報無線鏈路失敗（RLF）信息以及基站間交互切換報告信息，定位切換問題，調整切換參數(shù)。相比4G，5G RLF可包含波束相關的測量結果，比如BRSRP、BRSRQ，BSINR；

MLB通過定義負荷評估指標以及基站間交互負荷情況以及協(xié)商參數(shù)，達到小區(qū)間、小區(qū)內SSB區(qū)域間負載均衡，提升用戶性能，達到基站節(jié)能目標。借鑒4G經(jīng)驗，引入RRC連接用戶數(shù)、SSB區(qū)域PRB利用率作為指標；

通過終端上報隨機接入（RACH）報告以及基站間交互PRACH配置，以定位RACH資源沖突和RACH參數(shù)不合理問題，降低隨機接入失敗概率。相比4G，5G RACH報告按照波束力度上報。

“通過引入這組技術特性，使能網(wǎng)絡自動化地調整無線參數(shù)和配置，降低過早/過晚/乒乓/非必要切換，減少隨機接入失敗，達到頻段/小區(qū)間負載均衡，提升用戶性能，減少人工成本，增強網(wǎng)絡自動化水平。”

作為R16關鍵技術的最小化路測MDT的技術原理是通過UE上報的輔助信息，幫助網(wǎng)絡側發(fā)現(xiàn)覆蓋漏洞、過覆蓋等問題。

“5G從終端所處的三個狀態(tài)做了增強。”謝芳指出，在空閑/非激活態(tài)的終端因為跟網(wǎng)絡沒有連接，智能記錄它自己測到的數(shù)據(jù)，當它進入連接態(tài)后再報給網(wǎng)絡。除了小區(qū)的一些參數(shù)外，還引入了方位角、氣壓計和速度等數(shù)據(jù)。為了充分挖掘到其中的有用數(shù)據(jù)，我們還引入了只針對特定評點或者特定小區(qū)的測量數(shù)據(jù)記錄，這樣大大提升了數(shù)據(jù)的有效性。

在終端空閑/非激活態(tài)要進入連接態(tài)的過程中，連接建立報告中增加服務小區(qū)的SSB ID，最近48小時內各小區(qū)連接失敗的次數(shù)，同時還會引非激活態(tài)的resume失敗報告。

連接態(tài)的終端受影響的程度非常小，可以上報可獲得的傳感數(shù)據(jù)，例如方位角、氣壓計、速度。由于雙連接MDT比較復雜，R16只支持EN-DC的immediate MDT。

層二測量協(xié)議，制定了一些列基站和終端的測量量，為運營商做SON/MDT、OAM網(wǎng)絡參數(shù)優(yōu)化、無線資源管理提供無線網(wǎng)測量數(shù)據(jù)支持。

根據(jù)LTE網(wǎng)優(yōu)經(jīng)驗，繼承并修正LTE測量量應用于5G；根據(jù)NR的切片/波束等新特性涉及測量量，并適用于NSA/SA網(wǎng)絡架構；面向垂直行業(yè)，設計更精細的端到端分段時延的測量。

謝芳指出，有了這三大塊的測量量之后，它可以支撐網(wǎng)管做網(wǎng)絡參數(shù)的優(yōu)化，還可以支撐我們無線測自己做網(wǎng)網(wǎng)絡側的無線資源管理的優(yōu)化，是非常有用和寶貴的信息。

R17無線+AI研究初步規(guī)劃

5G網(wǎng)絡復雜，無線數(shù)據(jù)豐富，傳統(tǒng)網(wǎng)規(guī)網(wǎng)優(yōu)復雜易錯，AI可助力無線網(wǎng)絡智能化。由中國移動主導相關的郵件討論，歷時近半年時間，于6月全會立項成功。

在會上，謝芳透露了R17無線+AI研究的初步規(guī)劃：

第一個是明確RAN+AI的工作原則。3GPP不研究AI模型和算法，只定義網(wǎng)元實體、接口、輸入/輸出數(shù)據(jù)格式等，且各網(wǎng)元對數(shù)據(jù)的理解一致（異廠商）；確保數(shù)據(jù)的保密性、完整性和隱私。

第二個是RAN+AI的用例。AI為5G網(wǎng)絡優(yōu)化服務（高優(yōu)先級）：如AI使能降低OPEX，無線資源管理優(yōu)化，物理層及協(xié)議流程優(yōu)化等；5G網(wǎng)絡服務于基于AI的業(yè)務和應用優(yōu)化（低優(yōu)先級）。

5G遠端基站干擾管理

在春夏、夏秋之交的內陸地區(qū)，或冬季的沿海地區(qū)，容易發(fā)生大氣波導現(xiàn)象。對流層中存在逆溫或水汽隨高度急劇變小的層次，稱為波導層，大部分無線電波輻射都將被限制在該層中，以較低的路徑損耗進行超遠距傳播。

大氣波導干擾是TDD系統(tǒng)上下行時分復用，通過設置保護間隔避免下行干擾上行。大氣波導發(fā)生時，遠端基站的下行信號經(jīng)數(shù)十或數(shù)百公里的超遠距離傳輸后仍具有較高強度，信號傳播時延超過GP長度，落入近端基站上行接收窗內，造成嚴重的上行干擾，導致網(wǎng)絡KPI下降。

4G網(wǎng)絡大氣波導干擾存在干擾強、范圍廣、影響大、頻次高、時間長，嚴重影響網(wǎng)絡質量。所以4G時代就提出了一些解決方案。“目前4G網(wǎng)絡中，基站發(fā)送包含基站ID信息的特征序列，受擾站檢測后實現(xiàn)干擾源定位，針對干擾從時域、頻域、空域分布精確實施，規(guī)模應用后重點省份高干擾時長下降80%。”

4G方案因為根據(jù)現(xiàn)網(wǎng)問題臨時提出的解決方案，有四大待提升的地方。

自動化程度不足，現(xiàn)有方案中OAM決策主要依賴專家經(jīng)驗，耗時耗力；干擾回退手段有限，現(xiàn)有方案中采用時域回退手段，“932”回退“392”對系統(tǒng)性能有影響；存在安全風險，現(xiàn)有方案RIM-RS序列固定不變，易被攻擊者竊取、偽造并發(fā)起惡意攻擊；方案影響力有限，現(xiàn)有方案對其他運營商缺乏約束力，無法協(xié)調跨運營商和跨國遠端基站干擾。

“5G全球使用同一的TDD網(wǎng)絡，遠端干擾問題將困擾全球運營商迫切需要全球性標準解決方案。”謝芳表示，針對這些問題，5G就進一步做了升級，并在R16做了具體標準化的工作。

技術原理上以4G遠端干擾企標方案為基礎，在流程自動化、干擾抑制手段、網(wǎng)絡安全性方面進一步增強。

純空口框架（FW1）受擾站和施擾站空口互發(fā)參考信號，識別干擾并實現(xiàn)遠端干擾抑制；基站間回傳框架（FW2-1）空口發(fā)送參考信號與backhaul信令回傳相結合抑制遠端干擾。

從技術效果上看，這些方案是無需后臺人工參與，降低人力維護成本；是對于受到大氣波導影響的基站，預期相比4G方案帶來高達11%新增流量。

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