上下文感知的6G無線網(wǎng)絡(luò)

孫軍帥，趙蕓，王瑩瑩，李娜，張慧敏，孫欣，閆敏，趙泉，李剛，劉璇，劉光毅

（中國移動通信有限公司研究院，北京100053）

1 引言

ICDT深度融合是無線移動通信演進(jìn)的重要技術(shù)趨勢之一，如何實(shí)現(xiàn)無線網(wǎng)絡(luò)和人工智能（artificial intelligence，AI）技術(shù)的深度融合是無線網(wǎng)絡(luò)中演進(jìn)的重要課題。傳統(tǒng)的AI和無線網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的方式為外掛式。基站把AI需要的信息上報到AI節(jié)點(diǎn)，AI節(jié)點(diǎn)對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理產(chǎn)生策略，并把策略發(fā)送給基站，然后基站根據(jù)該策略產(chǎn)生相應(yīng)的控制。外掛式AI存在如下問題。

根據(jù)文獻(xiàn)[2]中的估計(jì)，將所有數(shù)據(jù)上報到AI節(jié)點(diǎn)進(jìn)行處理將消耗過多的上行鏈路帶寬，給基站和傳輸網(wǎng)絡(luò)帶來了巨大的開銷。為了滿足AI模型訓(xùn)練的需求，基站需要上報測量的數(shù)據(jù)量和頻度超過了基站處理業(yè)務(wù)的運(yùn)算負(fù)荷。

· 大量測量數(shù)據(jù)的上報，導(dǎo)致了基站信息的安全風(fēng)險。為了訓(xùn)練AI模型，需要大量針對用戶的詳細(xì)數(shù)據(jù)，把基站內(nèi)正常的用戶數(shù)據(jù)信息上報到基站外的節(jié)點(diǎn)，造成了數(shù)據(jù)安全風(fēng)險。

· AI產(chǎn)生策略只能是慢速的，比如秒級或者百毫秒級，無法完全適應(yīng)無線網(wǎng)絡(luò)信道變化迅速的需求。

· AI給基站帶來的增益小于基站，為了支撐AI而提供的測量和數(shù)據(jù)處理開銷。

· 無法實(shí)現(xiàn)AI和基站的深度融合。

針對外掛式AI存在的問題，內(nèi)生AI（native AI）通過引入分布式AI體系，實(shí)現(xiàn)了測量和數(shù)據(jù)處理開銷的降低，并實(shí)現(xiàn)了AI和基站功能的深度融合。目前多個行業(yè)組織（ITU、CCSA、6GANA等）開展了基于內(nèi)生AI通信技術(shù)的研究和立項(xiàng)，其中涉及基礎(chǔ)理論、網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、能力開放、典型用例的工作流程等多個方向。本文提出的上下文感知的6G無線網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)6G網(wǎng)絡(luò)的智慧內(nèi)生，符合未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)趨勢。

2 6G上下文感知無線網(wǎng)絡(luò)

內(nèi)生AI的概念被廣泛提及，在無線網(wǎng)絡(luò)中使用AI工具進(jìn)行無線網(wǎng)絡(luò)的無線資源優(yōu)化。下一代無線網(wǎng)絡(luò)面臨更復(fù)雜的應(yīng)用場景，運(yùn)用AI工具能夠更好地服務(wù)用戶，極大地提高用戶體驗(yàn)。面向6G的無線網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)目標(biāo)，需要對使用AI工具驅(qū)動的無線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行 研究。

目前4G/5G的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)主要是面向移動性的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)――集中的核心網(wǎng)、分散的基站、核心網(wǎng)和基站兩級的用戶移動性管理機(jī)制。在當(dāng)下的5G，網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)仍然是傳統(tǒng)的核心網(wǎng)＋基站的架構(gòu)，5G設(shè)想所要支持的業(yè)務(wù)類型和場景已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了傳統(tǒng)移動通信場景。在4G和當(dāng)下5G時代，移動通信面對的仍然是傳統(tǒng)的通話和數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)等移動通信場景，所以5G標(biāo)準(zhǔn)中目前定義的基于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的演進(jìn)架構(gòu)還是能支撐當(dāng)前通信場景需求。下一代移動通信提出了更廣泛和深刻影響社會的需求，在這些需求推動下，傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)已經(jīng)無法支撐這些需求，需要進(jìn)行系統(tǒng)的重新設(shè)計(jì)。

面向下一代移動通信的需求，網(wǎng)絡(luò)需要感知服務(wù)的每一個用戶，并能夠?qū)τ脩暨M(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)算，歸納總結(jié)用戶特征，形成對一類用戶行為的準(zhǔn)確判決和控制，并針對每一個用戶量身定做對其的控制和數(shù)據(jù)收發(fā)方案，稱為上下文感知無線網(wǎng)絡(luò)（context-aware wireless network，CAWN）。在CAWN中，網(wǎng)絡(luò)需要感知終端的一切，包括位置、業(yè)務(wù)、終端本身運(yùn)行狀態(tài)、控制需求、移動狀態(tài)和潛在的行為等，網(wǎng)絡(luò)側(cè)（network side）通過終端通過上報各種測量全面掌握其狀態(tài)；終端為“笨終端”，不承擔(dān)任何復(fù)雜計(jì)算，以節(jié)約功耗，將計(jì)算能力部署在用戶的應(yīng)用層，網(wǎng)絡(luò)側(cè)提供無線領(lǐng)域的控制和數(shù)據(jù)傳輸方案。CAWN的特征如下。

· 集中的大數(shù)據(jù)處理中心，提供統(tǒng)一的用戶行為和網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行狀態(tài)分析，并集中控制核心網(wǎng)（core network，CN）、傳輸網(wǎng)絡(luò)（transport network，TN）和無線電接入網(wǎng)（radio access network，RAN）。

對于角度色散X射線衍射(ADXRD)實(shí)驗(yàn)，晶胞參數(shù)由GSAS軟件[18]的Le-Bail精修得到.軸向衍射實(shí)驗(yàn)的P-V壓縮曲線見圖4，作為比較，早期的軸向XRD數(shù)據(jù)[3-4]也被放到圖4中.

· 各個網(wǎng)絡(luò)功能實(shí)體具有自生自洽能力（self-consistent capability）。

· 網(wǎng)絡(luò)是多層級的，各層級之間具有靈活的耦合性（與目前嚴(yán)格的CN+RAN+TN分工架構(gòu)不同），各層級之間的功能根據(jù)用戶的實(shí)際需要進(jìn)行遠(yuǎn)離空口或者靠近空口定義。定義層級的目的是為了實(shí)現(xiàn)用戶更好的移動性管理。

CAWN核心思想是：去除傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中核心網(wǎng)（CN）和無線電接入網(wǎng)（RAN）之間在用戶控制和數(shù)據(jù)處理等功能方面的分割，實(shí)現(xiàn)相應(yīng)功能根據(jù)用戶位置進(jìn)行靈活定義；對于運(yùn)營商的計(jì)費(fèi)或者其他管理功能不進(jìn)行靈活定義。這些功能的靈活定義通過集中的大數(shù)據(jù)計(jì)算控制點(diǎn)進(jìn)行大尺度粗調(diào)控制，然后各個功能實(shí)體再進(jìn)行小尺度精確控制，二者結(jié)合完成精確控制。

CAWN功能如圖1所示，CAWN把服務(wù)于無線通信的傳輸網(wǎng)部分、高層協(xié)議部分和低層協(xié)議部分（空口協(xié)議部分，比如層1/層2）按照一個整體進(jìn)行控制和協(xié)調(diào)。由集中數(shù)據(jù)單元（central data unit，CDU）、網(wǎng)絡(luò)側(cè)高層（high layer of NS，HL）、傳輸網(wǎng)絡(luò)（transport network，TN）和網(wǎng)絡(luò)側(cè)低層（lower layer of NS，LL）4個部分組成。在網(wǎng)絡(luò)側(cè)的外部，連接高層用戶面（UP of high layer，UPHL）。

圖1 CAWN功能示意圖

UPHL主要是層3及以上的層，包括TCP/UDP以及IP層，主要聚焦于用戶的數(shù)據(jù)處理功能。其中UDP/TCP/IP代表著CAWN包含的協(xié)議層的上層協(xié)議，負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)包在不同CAWN側(cè)實(shí)體之間完成數(shù)據(jù)的分發(fā)。

CDU為集中數(shù)據(jù)單元，負(fù)責(zé)CAWN的數(shù)據(jù)收集和處理，并產(chǎn)生控制網(wǎng)絡(luò)側(cè)的HL、TN和LL的命令，控制HL、TN和LL各個實(shí)體的自生自治能力。

HL為CAWN的高層功能，為層3及層2的功能，主要由高層網(wǎng)絡(luò)自治控制（network autonomous control of high layer，NAC-H）和高層控制面和用戶面（control plane and user plane of high layer，CP-H/UP-H）兩大邏輯功能實(shí)體組成。NAC-H的主要功能是在CDU的統(tǒng)一控制下，結(jié)合CP-H/UP-H產(chǎn)生的各種參數(shù)，產(chǎn)生針對CP-H/UP-H的自治控制，包括與TN和低層的交互、功能控制等。

TN為CAWN的傳輸網(wǎng)絡(luò)功能，主要由傳輸網(wǎng)絡(luò)自治控制（network autonomous control of transport network，NAC-T）和軟件定義的傳輸網(wǎng)絡(luò)層（software defined transport network，SDTN）兩大邏輯功能實(shí)體組成。NAC-T的主要功能是在CDU的統(tǒng)一控制下，結(jié)合SDTN產(chǎn)生的各種參數(shù)，產(chǎn)生支撐HL和LL的數(shù)據(jù)傳輸?shù)母鞣N傳輸通道和QoS保障能力。

LL為CAWN的低層功能，為層2及層1的功能，主要由低層網(wǎng)絡(luò)自治控制（network autonomous control of lower layer，NAC-L）和低層控制面和用戶面（control plane and user plane of lower layer，CP-L/UP-L）兩大邏輯功能實(shí)體組成。NAC-L的主要功能是在CDU的統(tǒng)一控制，結(jié)合CP-L/UP-L產(chǎn)生的各種參數(shù)，完成空口數(shù)據(jù)的控制和傳輸。

3 CAWN中一種智能控制的部署

在無線資源管理（radio resource management，RRM）中引入內(nèi)生AI工具，形成智能控制器智能化無線資源管理（AI-driven RRM），完成智能無線資源管理的控制器，在大數(shù)據(jù)和人工智能的驅(qū)動下，實(shí)現(xiàn)對無線資源的智能化管理。該部署方案把智能控制器按照功能進(jìn)行部署，并支持動態(tài)的功能伸/縮，并讓其部署獨(dú)立于基站之外以實(shí)現(xiàn)硬件成本最小化。

智能控制器部署分成兩個部分進(jìn)行部署：一部分部署在基站上，另一部分部署在新增加的云平臺上。部署在基站上的功能按照如下原則進(jìn)行定義。

· 實(shí)時性要求低于某一門限值，記為TC（time constraint），如10 ms。“實(shí)時性要求”是指，功能或者算法從收到響應(yīng)的測量或者監(jiān)測數(shù)據(jù)，經(jīng)過計(jì)算，到產(chǎn)生最后的決策時間限制要求。

· 計(jì)算能力要求低于某一個門限值，記為CC（computing capability），如10萬個Cycle（周期），或者處理器主頻等“計(jì)算能力”是指功能或者算法對硬件的要求。當(dāng)超過該門限時，功能或者算法進(jìn)行適當(dāng)?shù)那懈睿褜τ?jì)算能力要求高的非核心部分分離，把要求低的核心部分放到基站上，分解到計(jì)算能力需求的原子層之后（即功能或者算法的功能已經(jīng)無法再進(jìn)行分割），再放到基站上面，以實(shí)現(xiàn)基站成本的可控。

· 存儲空間需求，記為BR（buffer request）。存儲空間的管理和使用不僅僅是成本的問題，還涉及功耗的問題。為存儲空間的使用需求設(shè)置一個門限，如1 GB，超過這個門限的數(shù)據(jù)就要放到基站外面的存儲上去。

· 數(shù)據(jù)被使用的頻度，記為UF（used frequency）。按照數(shù)據(jù)被調(diào)入內(nèi)容使用的頻段進(jìn)行劃分，設(shè)置一門限，如1 000次/s。頻度越高的數(shù)據(jù)盡量放到基站中，頻度越低的數(shù)據(jù)放到基站之外。

對上述4個參數(shù)進(jìn)行擬合得到分布部署的特征值如下。

其中，k1+k2+k3+k4=1，TC、CC、BR、UF需要進(jìn)行歸一化，或者可以預(yù)定義四者的一致性映射表。對于RSplit≥Threshold，則把該部分功能或者算法放到基站之外，否則放到基站之內(nèi)。

基于上述分割方法和原則，把智能控制器分成兩部分，一部分部署在基站之外的云平臺上（記為Part1），另一部分部署在基站上（記為Part2），兩部分通過私有接口（proprietary interface）進(jìn)行連接，如圖2和圖3所示。

圖3 智能控制器的部署方案二

在圖2中，對于Part1部分，可以部署到云平臺上，通過IT技術(shù)解決大存儲、大計(jì)算量的需求，通過云平臺的分布式硬件功能實(shí)現(xiàn)Part1的規(guī)模可控?cái)U(kuò)展，從而實(shí)現(xiàn)了Part1部分的靈活擴(kuò)展和計(jì)算能力、存儲能力的靈活增長。對于Part2部分，聚焦于基站最核心的無線資源管理功能，基本上基于目前基站已有的硬件和計(jì)算資源部署即可。把大量的計(jì)算和存儲需求盡可能放到Part1部分。對于私有接口，傳遞Part1和Part2兩部分功能之間切分后的私有信息或者參數(shù)的交互，以確保廠商算法的完整性和專屬權(quán)。該私有接口可以通過專用的物理連接通道，如專門的光纖。Part2和協(xié)議棧之間通過標(biāo)準(zhǔn)、開放的E2接口與協(xié)議棧互聯(lián)。

圖2 智能控制器的部署方案一

在圖3中，Part1部分為大集中部分，部署在云平臺上。Part2為小集中部分，部署在小范圍的基站之外，管理較少的基站。這樣基站主要專注于協(xié)議棧功能。Part1和Par2之間的私有接口與圖2的定義相同。Part2與協(xié)議棧之間通過E2接口互聯(lián)。

兩種方案中，Part1和Part2之間都是通過私有接口進(jìn)行互聯(lián)，私有接口確保了整個智能控制器的一致性和統(tǒng)一性，即整個智能控制器出自一個產(chǎn)品提供商，通過標(biāo)準(zhǔn)開放的E2接口與標(biāo)準(zhǔn)的協(xié)議棧互聯(lián)，從而實(shí)現(xiàn)了在E2接口上的能力開放（把基站的能力暴露給運(yùn)營商），同時實(shí)現(xiàn)了廠商利益的最大化。

4 結(jié)束語

6G網(wǎng)絡(luò)邏輯架構(gòu)由“三層四面”構(gòu)成。三層分別是分布式資源層、網(wǎng)絡(luò)功能層和應(yīng)用與服務(wù)層，四面分別是數(shù)據(jù)感知面、智能面、安全面和共享與協(xié)作面。資源層向其他層提供資源（如無線頻率資源、存儲與計(jì)算資源）。網(wǎng)絡(luò)功能層編排底層資源并執(zhí)行必要的網(wǎng)絡(luò)功能，以更好地支持上層應(yīng)用與服務(wù)層的數(shù)據(jù)收發(fā)。數(shù)據(jù)感知面采集、處理和存儲用戶及智慧網(wǎng)元的全域數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)可以被智能面訂閱以用于模型訓(xùn)練、算法優(yōu)化或者為其他網(wǎng)絡(luò)功能提供數(shù)據(jù)分析服務(wù)。智能面為其他“層”和“面”按需提供AI能力。安全面使網(wǎng)絡(luò)具備內(nèi)生安全的能力，為網(wǎng)元、服務(wù)與應(yīng)用提供更強(qiáng)大的安全保護(hù)。共享與協(xié)作面實(shí)現(xiàn)各“面”各“層”的多方共享，解決數(shù)據(jù)孤島、異構(gòu)系統(tǒng)安全性等問題。

6G網(wǎng)絡(luò)具備“按需服務(wù)、架構(gòu)至簡、服務(wù)化的RAN、智慧內(nèi)生、數(shù)字孿生”的特征。本文提出的6G上下文感知的無線網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了6G網(wǎng)絡(luò)的按需服務(wù)和智慧內(nèi)生，可以感知其所服務(wù)的每一個用戶，并能夠?qū)τ脩暨M(jìn)行大數(shù)據(jù)運(yùn)算，歸納總結(jié)用戶特征，形成對一類用戶行為的準(zhǔn)確判決和控制，并針對每一個用戶量身定做對其的控制和數(shù)據(jù)收發(fā)方案，實(shí)現(xiàn)按需地為用戶服務(wù)。同時，基于內(nèi)生AI的方法和部署，充分利用了AI面的功能，使得AI和無線網(wǎng)絡(luò)功能深度融合，符合未來網(wǎng)絡(luò)技術(shù)趨勢。