3GPP网站上列出了一些正在讨论的话题R18发布早期阶段的工作项。仔细看,作为5G-Advanced的第一个版本,一些新项目非常有趣。来源:https://www.3gpp.org/DynaRepor
3GPP网站上列出了一些正在讨论的话题R18发布早期阶段的工作项。仔细看,作为5G-Advanced的第一个版本,一些新项目非常有趣。
来源:https://www.3gpp.org/DynaReport/GanttChart-Level-2.htm#bm900026
Enhanced Access to and Support of Network Slice
网络切片访问和支持增强
网络切片是5G系统的基本功能,它允许灵活性、网络资源的动态部署和调整,以满足各种需求。在R18中,增强网络切片访问并支持相关功能,包括:一、当存在不同类型的限制时(例如无线资源、频段等)时,支持UE网络切片,并且当网络切片或分配的资源改变时,最小化服务中断的影响;二、支持向第三方公开网络切片控制/等等。服务。
支撑构件:LG Electronics、Vivo、Tencent 、LG Uplus、Futurewei、Nokia、Nokia Shanghai Bell、ETRI、OPPO、 KT、Apple、AT&T、InterDigital、KDDI、KPN、Samsung、KRRI、T-Mobile USA、Deutsche Telekom、NTT Docomo、Intel
5G Timing Resiliency System
5G弹性计时系统
电力、交通、金融垂直行业越来越依赖精确的时钟同步,但是目前使用的GNSS卫星授时存在一定的脆弱性,比如抗干扰能力低、室内可用性差、欺骗、干涉、威胁等。针对这些问题,一些政府和行业正在积极研究它GNSS卫星计时的替代/替代解决方案。5G Timing Resiliency System主要是为了GNSS卫星授时的脆弱性,研究与5G系统的其他一致时钟同步技术为最终用户提供了灵活的时钟源,以作为GNSS卫星时间服务的补充、备份或替换。
支撑构件:Nokia、Nokia Shanghai Bell、AT&T、Deutsche Telekom、Intel、KDDI、KPN、LG Electronics、NextNav、NTT DoCoMo、Thales、Verizon UK Ltd
Ranging-based Services
基于距离的服务
定位算法包括基于测距的 (range-based)定位算法,即基于测距算法测量点对点距离或角度信息。当前,智能家居中基于测距的定位算法、智能城市、智慧交通、智慧零售、工业4.0和其他领域越来越受欢迎。但是不同的垂直行业在距离精度上有不同的应用、角度信息精度、最大测距范围、测距时延等性能指标要求不同。R18将研究测距服务要求的相关规范,涵盖UE之间的测距操作、运营商许可频谱下的测距功能控制、测距的KPI(距离精度和方位精度等)和安全性等。
支撑构件:Xiaomi、CATT、CMCC、China Telecom、Deutsche Telekom、Fudan、Futurewei、Huawei、Lenovo、OPPO、Sharp、Spreadtrum Communications、vivo、ZTE
Low Power High Accuracy Positioning for Industrial IoT Scenarios
工业物联网场景的低功耗高精度定位
低功耗高精度定位对于工业物联网非常重要,一方面,工业物联网设备要实现高精度定位,需要经常获取实时位置信息进行定位,需要消耗更多的电池电量;另一方面,工业物联网设备大多部署在一些“危险的场景”,比如发电厂、化工厂、矿井生产经营区域,频繁更换电池非常不方便,因此,有必要研究增强型低功耗技术来延长电池的使用寿命(可能需1到2年),从而满足工业物联网的高精度定位要求。目前,3GPP低精度定位已定义(定位精度约为10米),但是无论是定位精度还是功耗都无法满足工业物联网场景下低功耗高精度定位的要求。
支撑构件:Huawei、Hisilicon、China Mobile、Spreadtrum、CATT、Vivo、Novamint、EDF、Orange、KPN、Vodafone、Xiaomi、Nokia、Sony、Deutsche Telekom、China Telecom、China Unicom、Philips
Supporting of Railway Smart Station Services
智能火车站服务
智慧火车站可以为乘客提供各种运营服务和增值服务,比如,通过5G网络、平台和AI如集成提供温馨提示、智能疏散、智能检票、智能查询等服务,不仅可以改善火车站服务系统,而且提高了使用效率,降低服务成本。3GPP监控研究站的运行、与铁路智能车站服务相关的用例,如乘客支持服务。
支撑构件:Hansung University、LG Uplus、KT、SK Telecom、ETRI、UIC、LG Electronics
Off-Network for Rail
对外铁路通信
未来铁路通信是铁路运营数字化的重要组成部分。在铁路移动通信领域,除了基于网络的通信,包括网络独立UE与UE之间的直接交流,这就是Off-Network技术。
Off-Network这是铁路通信领域的一个新名词,已在3GPP MCX标准简介。当网络出现故障时,或者偏远山区没有网络覆盖的时候,铁路通信可以采用Off-Network来交流。3GPP MCX在规范中定义,即使网络可用,铁路通信也可以Off-Network。
除了语音通信之外,未来Off-Network通信将应用于自动列车保护、自动列车运行、实时视频、虚拟数据通信等关键任务的数据通信。在R18中,3GPP这项研究将基于Off-Network基于的未来铁路移动通信系统新用例,以及QoS、优先级、UE ID和位置识别、多播/广播/单播、通信范围、潜在频谱和其他相关技术。
支撑构件:UIC、Nokia、Nokia Shanghai Bell、Hansung University、ETRI、KT Corp、LG Uplus、FirstNet、BDBOS
supporting tactile and multi-modality communication services
支持触觉和多模式通信服务
以及触觉和多模式通信,指的是视频、音频、环境感知、例如对用户体验的触觉效果,结合超低时间延迟、高可靠性和安全性等网络能力,以实现真正沉浸式的用户体验。其中,环境感知是指传感器对亮度的感知、温度、等湿度信息;触觉数据包括触摸物体表面时的反馈压力、纹理、振动、相等温度感测数据,和重力、拉力、等位置传感数据。这项技术可以应用于远程人机交互、遥控、机器人社交网络、工业物联网服务等领域。
比如,在实时远程VR服务中,VR用户将使用多个独立的设备来分别收集音频、视频、和环境触觉数据,同时从多个应用服务器接收音频、视频、和环境触觉反馈。在这种情况下,用户将佩戴它VR接收图像和声音的眼镜,并通过触觉手套接收触觉信息,通过摄像机、麦克风、可佩戴的传感器等向相对的用户提供触觉和环境信息。
为支持触觉和多模式通信服务,5G系统需要满足不同数据流的不同网速、时间延迟和可靠性要求,还需要实现并行多数据流的同步,因此,对5G网络能力是个很大的挑战。R18将研究涉及以及触觉和多模式通信技术的新用例,以及与这些用例相关的网络可靠性、可用性、安全性、私密性、数据率、时延、传输间隔等技术指标。
支撑构件:China Mobile、Huawei、Spreadtrum Communications、Futurewei、ZTE、Tencent、VIVO、OPPO、CATT、China Telecom、China Unicom、CAICT、InterDigital、Verizon UK、CEPRI、Xiaomi、KPN、ABS、Orange
Vehicle-Mounted Relays
车载5G中继
随着5G不断发展,对网络覆盖和容量的要求正在增加,需要部署越来越密集的基站,但问题是,城市中的场地资源是有限的,定位基站越来越困难,场地租金成本越来越高。为此,R18研究将通过部署在车辆上进行5G中继站的扩展方式5G网络覆盖,充分利用城市中的大量车辆作为“网站资源”。5G中继站5G作为宏基站的捐赠基地,并通过5G无线回程连接5G宏基站,无需部署光纤,具有很强的部署灵活性。
城市里的车辆通常以低速行驶,与此同时,公交车、电车和其他交通工具有固定的路线,而且大部分公交站周围都是人口密集区,通过安装在车辆上5G中继站模式,不仅可以提供给车辆外部的周围环境5G覆盖,也可以提供给车上的乘客5G服务。
支撑构件:Qualcomm Incorporated、Sony、SHARP、InterDigital、OPPO、AT&T、FIRSTNET、Verizon UK Ltd、LG Electronics、Xiaomi、ZTE Corporation、Telstra、vivo Mobile Communications Ltd、SyncTechno、ETRI、DENSO、Robert Bosch、Volkswagen AG
5G Smart Energy and Infrastructure
5G智能电网通信基础设施
创造高效率、安全稳定的智能电网已经成为各国电力行业的发展目标,通信基础设施对智能电网的成功实现至关重要。包括发电、输电、以及电力分配和电力消耗,每一个环节都需要通过通信基础设施与能源管理系统、配电管理系统与其他平台的集成,实现电网的数据采集、监视、分析和控制,最终实现信息化、数字化、自动化、交互式智能电网。5G智能电网通信基础设施将支持微电网分布式发电、安全高效的转换和传输、可靠的配电、绿色电力消费、网络安全性和灵活性等。
在5G智能电网领域,我国相关企业在推动标准制定方面做出了巨大贡献。国家电网等企业联合发布《5G网络切片支持智能电网》和南方电网《5G智能电网应用白皮书》中,有些已经被定义了5G智能电网的服务和要求,比如通过探索和实践,针对电网自动配电系统中的继电保护、遥测、遥控、差动保护等,确定网络延迟、时钟同步、抖动、可靠性、连接密度、业务隔离等相关指标。R18将对5G智能电网潜在服务需求研究,包括研究满意度5G智能电网服务能力、时延、可靠性、端到端QoS、和灵活性等,研究分布式供电系统、配电自动化、高精度电力负载监控、仪表自动化等用例,微电网分布式发电研究5G无线电KPI和服务需求,等等。
支撑构件:Alibaba、CATT、CEPRI-China、China Mobile、China Southern Power Grid、China Telecom、China Unicom、Fudan University、Futurewei、Huawei、Huawei Device、Novamint、OPPO、Orange、Samsung、Sequans、SONY、Spreadtrum、Thales、Telefonica 、Tencent、Telus、Xiaomi、ZTE
Enhancements for Residential 5G
住宅5G提高
有线和无线集成,固定网络和移动网络的融合,这是一个大趋势。一方面,运营商可以通过家庭宽带与移动套餐捆绑,来扩大用户,增加用户粘性;另一方面,人们下班后总是在家看视频、玩游戏,这是一个家庭高流量的场景,也是运营商的高价值场景,但由于5G高频带,信号很难从室外穿透到室内,家庭场景也是5G弱覆盖区或覆盖盲区,通过与固定网络的集成,在家中部署5G微站,以改善家庭网络覆盖,增加运营商的收入来源。
但问题是,固定网络和移动网络属于不同的系统,如何将两者完美融合?在移动网络中,终端移动核心网络是已知的、可承认的,这可以为不同的终端提供定制、差异化服务,有利于提高服务水平,而且有利于网络管理和运营。但是那些通过固定网络连接的终端,对于移动核心网络是未知的、不可承认的。住宅5G这种增强将基于固定移动融合的趋势,无线接入网和固定接入网的统一接入5G核心网,让核心网也能识别和管理固网家庭网关下的终端,并且将增强固定融合、增强型固定网络LAN和5G LAN融合、增强型室内微站等。
支撑构件:KPN、TNO、Deutsche Telekom、T-Mobile USA、Orange、Telefonica、Convida Wireless、China Telecom、InterDigital、Huawei、Vodafone、Philips、Intel
Personal IoT Networks
个人网络
个人网络(PIoT),指围绕个人和家庭场景的物联网,它的终端设备包括家中的门感、照明开关、烤箱、电视、空调、洗衣机、冰箱、语音助手等家电,和个人周围的摄像机、耳机、手表、汽车、等待自行车设备,通信距离在几十米以内。3GPP开发了一个工业物联网系统NB-IoT和eMTC标准,但还没有关注个人网络领域。
目前,个人网络领域采用的通信技术多种多样,例如,在智能家居场景中,PIoT在网络中可用Z-Wave、Zigbee、蓝牙、NFC和WLAN各种各样的指责3GPP无线技术,同时,PIoT在网络之外,家中的智能网关需要通过互联网或移动通信网络与云端或手机连接,从而对智能家居进行远程监控和管理,这给个人网络带来了连接复杂、配置繁琐等,还有网络不稳定的隐患,例如,尽最大努力的互联网连接本身是不稳定的。为了解决这些问题,R18加强研究5G系统用于PIoT的支持,例如,通过当地的研究RAN网关PIoT网络与5G核心之间的连接,研究基于5G系统支持PIoT网络的相关用例及技术指标要求等。
支撑构件:vivo Mobile Communications Ltd、China Mobile、China Telecom、China Unicom、Convida Wireless、Huawei、Huawei Device、InterDigital、KPN、NOVAMINT、Philips、Qualcomm Incorporated、Sony、Xiaomi
traffic characteristics and performance requirements for AI/ML model transfer in 5GS
在5G系统传输AI/ML基于模型的流量特性和性能要求研究
5G时代,AI将分布在云中、边、管、结束每个链接,云边缘用于协作AI处理的方法,比如,云负责模型训练,然后将生成的模型发送到边缘/终端推理和分析;再比如,受限于终端的计算能力和功耗,终端会向边缘发送数据进行推理,并从边缘执行命令;同时,因为集中训练会给云带来巨大的计算负担,结合数据隐私保护的原因,有些场景不允许将本地数据上传到云中进行训练,还会出现云和本地结合的联邦学习和分布式学习模式。
这样,AI/ML模型、训练数据将成为一种新的流量类型5G网络传输,因此,需要在中学习5G网络传输的AI/ML模型的流量特征和性能要求。R18将研究AI/ML模型上传/下载所需费用、时延、可靠性、覆盖、容量和其他网络性能要求,研究拆分类型AI/ML操作、AI/ML模型和数据的分发和共享、联合学习和分布式学习等场景中的流量特征识别和性能要求,等等,以便更好地支持图像识别、语音识别、机器人、智能汽车等AI/ML(机器学习)业务。
支撑构件:OPPO 、China Mobile、China Telecom、China Unicom、Telstra、Verizon UK Ltd、Qualcomm、LG Electronics、Sony、Huawei、FutureWei、Alibaba、CATT、ZTE、Peking University、BUPT
一个接一个,R18到能源、交通、制造、媒体、医疗垂直领域持续推进。
这篇文章指的是:SP-210210、SP-210211、SP-210212、SP-210216、SP-190838、SP-200572、SP-201039、SP-200798、SP-200574、SP-200576、SP-200592、SP-191040等3GPP工作项描述
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