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    車聯(lián)網場景下的6G網絡架構研究

    2023-07-04 00:38:36董秋麗
    信息通信技術 2023年2期
    關鍵詞:架構聯(lián)網節(jié)點

    董秋麗 李 靜

    中國聯(lián)通研究院 北京 100048

    引言

    無線網絡演進的主要驅動力是對更高速率的追求,即對無線容量的持續(xù)增長。但物聯(lián)網的出現(xiàn),使得以數(shù)據速率為中心的增強型移動寬帶服務,向超可靠低時延等新維度的服務范式轉變。未來是否能夠提供智慧城市服務指標仍然存在爭議。這激發(fā)了研究界對6G移動通信網絡的設想。

    胰腺癌具有較高的患病率,且病情進展快速、病灶容易轉移,為提高患者預后質量,臨床需早日對患者的病情進行診斷,以便于臨床進一步有效治療。隨著現(xiàn)代臨床醫(yī)療技術的不斷發(fā)展和完善,臨床診斷胰腺癌的準確率也得到了進一步提升,常規(guī)診斷手段主要有CT、MRI、胰膽管造影技術等,其中臨床比較常見MRI與CT檢查,為臨床診斷胰腺疾病提供了有效手段[1]。本文以80例胰腺癌患者作為觀察對象,特此對照觀察了MRI與CT診斷的效果?,F(xiàn)做如下報道。

    為了克服這些挑戰(zhàn),需要開展對下一代移動通信技術的研究。新的應用場景和新維度的指標驅動6G網絡架構的更新。面對日益擴展更新的業(yè)務需求,傳統(tǒng)網絡架構隨著技術演進變得日益復雜而失去了效率和靈活性。而新的需求如智能內生、安全內生需要網絡根據業(yè)務特性靈活協(xié)調網絡資源,迅速高效地部署新的業(yè)務,這些都對新架構提出了挑戰(zhàn)。也就是說業(yè)務場景及其對應的指標需求成為網絡架構增強演進的主要推動力。

    車聯(lián)網是物聯(lián)網體系中市場需求最明確的領域[1-2],車聯(lián)網技術發(fā)展和服務水平的提升,將催生大量新的產品和業(yè)務。2030年及以后的世界,將有數(shù)百萬人聯(lián)網,自動駕駛的車輛以不同的程度協(xié)調運行,使運輸和物流盡可能高效。

    目前6G研究仍處于愿景與需求以及潛在技術的研究階段,尚未提出明確的網絡架構[3-4]。在6G架構研究初期,摸索技術和需求的多樣性是必經之路,在需求方面,將靈活、高效、多樣性業(yè)務、網絡即服務等作為設計目標。本文通過分析車聯(lián)網場景業(yè)務特征和指標,以及車聯(lián)網對未來網絡的需求,分析6G網絡架構的特征和6G網絡架構的設想,討論了未來6G網絡架構的主要趨勢。

    1 車聯(lián)網場景演進指標分析

    域的自治是通過精心協(xié)調(編排)的閉環(huán)實現(xiàn)的,智能在實現(xiàn)閉環(huán)的部分甚至整個流程方面發(fā)揮著重要作用。閉環(huán)是一種控制機制,它使用反饋信號,即作為輸入返回并創(chuàng)建形成循環(huán)的因果鏈的輸出。閉環(huán)監(jiān)控和調節(jié)自己以實現(xiàn)特定目標,例如最小化能源消耗,或最大化服務吞吐量。在管理系統(tǒng)中,閉環(huán)控制可以通過提供數(shù)據、分析功能、策略、編排工具等的管理功能的組合來實現(xiàn),以創(chuàng)建一個自治系統(tǒng),該系統(tǒng)不斷監(jiān)控和評估網絡并采取糾正措施以滿足指定的目標。

    表1 車聯(lián)網場景關鍵業(yè)務指標

    6G 網絡將以可靠的方式建立蜂窩V2X和車輛到服務器的連接[7]。隨著6G走向更高的光譜(如太赫茲)和更短的波長,理論上可以實現(xiàn)更精確的傳感和定位分辨率。為了應對日益復雜的網絡和網絡管理,將智能(通過計算獲得)嵌入通信網絡的趨勢也越來越明顯。6G移動系統(tǒng)有助于實現(xiàn)跨功能任務,將通信、計算、定位和傳感結合起來,以滿足服務/應用需求,這些新維度需求主要體現(xiàn)在以下方面。

    1.1 移動邊緣計算能力

    移動邊緣計算等新技術與車聯(lián)網應用緊密結合,更好支持未來出行體驗。車聯(lián)網業(yè)務中有關駕駛安全類業(yè)務的主要特征是低時延、高可靠。根據Intel的研究報告,2020年,一輛自動駕駛汽車每天使用4 000GB的數(shù)據。相比之下,一個互聯(lián)網用戶每天使用的數(shù)據大約是1.5GB。車輛和道路的數(shù)量龐大且復雜,加之傳感器數(shù)量的增加,由此會帶來的大數(shù)據處理和存儲的難題。借助MEC技術,很多服務可以部署到更加靠近車輛和道路等數(shù)據源的地方,節(jié)省網絡資源并降低延遲。

    剩下的路程里,沈侯沒有再和顏曉晨說話,一直默默地開著車。到了商場,沈侯直接領著顏曉晨去女裝部看職業(yè)套裝,顏曉晨像劉姥姥進大觀園,有些眼花繚亂,不知從何下手。

    1.2 高精度定位融合

    未來車聯(lián)網的高精度定位,需以研發(fā)基于網絡的高精度定位及高精度衛(wèi)星定位為基礎,并將慣性傳感器和激光雷達等多層次定位技術實現(xiàn)可信融合,保障不同應用場景、不同業(yè)務定位需求的一體化定位方法。

    大陸村到古辣鎮(zhèn)上只用40分鐘的車程,交通條件的改善,將為大陸村信息、物資的流通奠定良好的基礎,便于人口的集聚,有利于旅游地產的發(fā)展。

    根據警察禮儀課程特點,在多年教學實踐基礎上,教學團隊應通過多樣化、形象化、具體化的教學手段和方法,使學生在感性、生動的教學氛圍中學習興趣被激發(fā),對所學的禮儀知識理論明確掌握,并能夠實際運用。

    實時獲取車輛的精確位置信息變得不可或缺,這不僅是為了探索無限的基于位置的服務機會,也是為了探索實時等先進的V2X用于構建精確環(huán)境模型的三維映射。此外,準確的位置信息提高了無線通信系統(tǒng)的性能。預計6G將為無線通信網絡提供集成定位和通信的新功能。

    1.3 數(shù)字孿生車聯(lián)網驗證和預測

    為了體現(xiàn)在云和邊緣中享受豐富的計算能力和存儲的好處,又可以減輕骨干網絡上的負載,顯著降低傳輸延遲,未來架構應該形成層級形式的分層網絡,萬物皆為終端,產生的海量數(shù)據通過網絡可以傳遞到云端的數(shù)據中心。借助云計算、大數(shù)據技術,可以對這些數(shù)據進行儲存、分析和計算。還可以引入AI人工智能,通過強大的算法,對數(shù)據進行深度處理,挖掘出更多的價值。同時,云端和AI也可以通過網絡對終端下達指令進行精準控制、協(xié)調管理。

    2 6G車聯(lián)網架構特征

    6G車聯(lián)網架構特征基于上一節(jié)業(yè)務場景指標進行分析,可以看出未來網絡指標將繼續(xù)朝兩個方向演進:一是對5G商用以來受能力限制的傳統(tǒng)連接性指標的增強;二是技術發(fā)展和場景需求驅動的新維度指標的擴展。

    2.1 傳統(tǒng)指標增強

    連接性指標增強架構需求,具體包括速率、移動性、時延等傳統(tǒng)指標較于5G業(yè)務場景有倍數(shù)的提升需求,6G架構應保障無所不在的服務[9]:通過密集型組網、多連接和無小區(qū)架構提供不同類型鏈路的無縫移動和集成、無處不在的3D覆蓋和無縫服務;靈活的部署選項,室外到室內中繼等需求。

    2.2 新維度新指標擴展

    新維度指標擴展架構需求,如算力、智能、大數(shù)據等,包含DOICT技術的融合,期望6G架構更新,應具備多維異構、服務定制、網絡智能管理等特征。

    1)多維異構:6G網絡將具有更高和更多維的異構性。存在多種類型的網絡設備、網絡和/或服務節(jié)點、協(xié)議、網絡和虛擬網絡功能、多種服務。

    2)服務定制化:差異化的服務體系需要網絡切片進一步增強,用于在給定時間在同一基礎設施上輕松高效地執(zhí)行多種不同類型的服務。

    3)網絡智能管理:隨著虛擬化的普及,網絡將包含大量虛擬化和非虛擬化的組件,這使得6G網絡變得極其復雜。設計6G網絡架構時,需要提升網絡自主管理能力[10]。

    2.發(fā)揮陣地作用,提升工作水平。切實發(fā)揮黨校的培訓作用,邀請外部專家和內部模范講授課程,對黨員、黨員干部進行集中輪訓和專題培訓;成立黨建思想政治工作研究會,不斷提高公司黨建、政研工作水平,推進公司黨建與思想政治工作的理論和實踐創(chuàng)新,提高公司黨建思想政治工作整體水平。

    基于以上分析,通過場景需求推導出的架構設想,對應的使能技術和潛在挑戰(zhàn),如圖1所示。下一節(jié)將進一步細化論述這四種架構,以期給出未來6G架構的一個初步的輪廓。

    本研究局限之處如下:第一,本研究為回顧性研究,可能存在偏倚;第二,由于資料有限,未按官兵遠航次數(shù)及專業(yè)進行亞組分析;第三,納入的人群主要集中在40歲以下人群,而腎結石的高發(fā)年齡在40~60歲[14],這是由于部隊群體的特殊性決定的。

    圖1 業(yè)務需求重塑6G網絡架構

    3 6G車聯(lián)網架構設想

    車聯(lián)網業(yè)務需求需要移動通信網絡向更通用和多樣化的方式轉變。這種轉變包括從當前純連接架構,到虛擬化、人工智能(AI)/機器學習技術、自動化API、以及需要巨大帶寬幾毫秒的端到端延遲。當前階段要準確說明未來的網絡架構是不現(xiàn)實的,基于典型業(yè)務場景即車聯(lián)網,可以對未來網絡架構進行聚焦和階段化整合[11]。6G車聯(lián)網架構是一種端到端的集成、自動化和動態(tài)架構,它結合了連接性、計算和存儲資源?;谲嚶?lián)網場景的需求,從分層智能、服務定制、網絡自治和密集型四個方面來討論6G車聯(lián)網架構,如圖2所示。

    引入霧節(jié)點的網絡架構中,主要有涉及三種協(xié)同組成方式[13]。

    圖2 6G網絡架構設想

    3.1 分層智能

    早期云計算已廣泛應用于車聯(lián)網,但基于云的解決方案本身可能無法滿足V2X網絡中許多對延遲非常敏感的應用[12]。通過利用位于網絡邊緣的邊緣/霧的計算資源,有望為車聯(lián)網提供更低延遲、更大算力的服務。這種類似于分層的網絡架構,結合虛擬化、共享物理資源、資源自動化管理和按需分配,繼續(xù)塑造5G網絡架構的轉型。同時,分層架構作為未來架構需要解決的一個關鍵問題是:在哪里添加計算和人工智能功能。

    借助先進的 6G 支持,利用數(shù)字孿生映射技術,在虛擬仿真試驗環(huán)境的基礎上,可實現(xiàn)虛擬復雜道路環(huán)境下的真實自動駕駛車輛試驗,創(chuàng)建智慧車聯(lián)網數(shù)字孿生,收集傳感器數(shù)據,構建預測模型,作為真實道路環(huán)境的數(shù)字孿生映射,提供邊緣計算服務、控制并支持自動駕駛技術[8]。基于6G系統(tǒng)的實時精確感知、多模態(tài)終端、泛在通用計算、實時預測控制以及多源數(shù)據融合等特性,數(shù)字孿生驅動下的智能交通系統(tǒng)將在新一代信息技術、地理信息技術、仿真建模技術與交通運輸?shù)纳疃热诤舷掠瓉硇碌陌l(fā)展,即利用真實城市交通所構建的全局映射模型,持續(xù)推動數(shù)字化交通設施、可視化交通運行與智能化交通管理建設,實現(xiàn)孿生數(shù)據驅動的智能化交通決策與控制,助力建成數(shù)字交通新形態(tài)。

    霧和邊緣計算設備將通過在靠近終端設備的位置執(zhí)行計算來減輕云服務器的負載,從而改善計算延遲。霧節(jié)點設備將智能地整合所有可用設備的空閑/備用資源,以進一步提高網絡效率。霧節(jié)點設備、邊緣設備和其他可用設備的計算資源將是滿足未來高要求應用的關鍵。研究人員提出了三層架構,即云層、霧層和邊緣層。這些層中的資源是分層分布的,云服務器擁有最多的資源,霧節(jié)點擁有類似于云層擴展的中等資源,邊緣設備擁有最少的資源。

    簡析:通過對比實驗來驗證時,關鍵是控制實驗條件,本實驗中必須控制氯化鈉溶液中氯離子的濃度跟前實驗中氯化亞鐵中氯離子濃度相等。

    血常規(guī)檢測是非常重要的檢測指標,給患者進行血常規(guī)檢查的時候,血細胞檢測儀是非常重要的設備,能夠讓患者短時間內獲得較準確的結果[1]。血涂片分析使用和研究當前并沒得到足夠的重視,臨床中誤檢和漏檢的問題仍然存在。血常規(guī)檢驗是可以對早期病變進行發(fā)現(xiàn)的一種有效的檢測方式,對骨髓造血、血循環(huán)等等問題可以盡早的發(fā)現(xiàn)。部分儀器會將小型粒細胞判斷為中間細胞,把大淋巴細胞當成粒細胞,因此而引發(fā)了檢驗的結果偏差。因此臨床中對于血常規(guī)檢測的重視度必須足夠高,尤其是血涂片分析,能夠對血細胞指標進行觀察,此次我院就血常規(guī)檢驗中使用血涂片檢驗的臨床價值進行探討分析,現(xiàn)根據研究開展以下報道。

    未來網絡架構由許多異構設備組成,具有不同的計算、存儲和電源資源,由不同的所有者擁有。在保持能效的同時,設備之間的公平負荷不僅對于網絡的可持續(xù)性,而且對于霧節(jié)點所有者能夠繼續(xù)共享資源都具有重大意義。然而,公平是以增加延誤為代價的。因此,需要在公平性和延遲之間進行權衡,以確保在給定的時間限制內完成任務。

    2) 霧節(jié)點與集中控制器的協(xié)同

    普遍認為霧節(jié)點協(xié)作中霧節(jié)點將使用其所有算力處理大量的任務,并且所有霧節(jié)點都愿意接受來自其相鄰設備的大量任務。但是,一部分霧節(jié)點可能不愿意共享其資源,并且可能希望應用不同的資源分配策略來控制其計算、存儲和電源資源。

    需要將任務分配的公平性和霧節(jié)點的合作意愿結合起來。霧節(jié)點所有者決定在每個負載分配任務中共享資源量,在霧節(jié)點之間創(chuàng)建一個互利的共享環(huán)境,在這個環(huán)境中,霧節(jié)點所有者通過以下方式鼓勵參與者進行共享并投入最大的資源。

    為了支持6G設備生成的大量數(shù)據,需要智能學習算法來有效利用可用的計算資源,進行大規(guī)模計算。為了降低感知任務的學習算法的復雜性,每個霧節(jié)點可以基于本地數(shù)據(如傳入任務數(shù)量、任務大小、任務到達率和霧節(jié)點的能量消耗)開發(fā)一個模型。霧節(jié)點可以與集中控制器共享本地學習模型,以找到更準確的全局學習模型。這種技術稱為聯(lián)邦學習,它提供了安全性、協(xié)作數(shù)據共享、降低復雜性和更精確的全局模型等好處。在這種情況下,霧節(jié)點將通過運行不太復雜的算法和更準確的能效感知任務來有效地節(jié)約能源。將聯(lián)邦學習用于感知任務的一個關鍵挑戰(zhàn)是,使用在不同數(shù)據集上訓練的局部模型,找到一個全局學習模型。

    20%甘露醇經MMC可以安全輸注。與中心靜脈置管比較,能節(jié)約置管時間,與外周留置針相比,避免了反復穿刺給患者帶來的痛苦,及時為患者建立有效的靜脈通路,保證腦卒中顱內壓增高患者綠色通道順利實施,且能節(jié)約醫(yī)療成本,避免不必要的浪費。

    閉環(huán)控制用于使自治系統(tǒng)能夠調整其行為以響應用戶需求、業(yè)務目標或環(huán)境條件的變化。閉環(huán)控制是自治系統(tǒng)中的一種機制,它在任務執(zhí)行期間無需人工參與即可完成任務。

    能源合作將是基于6G的霧計算的關鍵組成部分,以節(jié)約霧節(jié)點和物聯(lián)網節(jié)點的能源[14]。未來6G設備將從太陽能、射頻等多種來源獲取能量。因此,物聯(lián)網和霧節(jié)點之間需要能源合作,以滿足大規(guī)模計算需求。可用能量較高的節(jié)點可以代替能量較低的節(jié)點執(zhí)行任務。此外,還將開發(fā)智能頻譜利用技術,以實現(xiàn)6G通信和計算。能源合作面臨的一個重大挑戰(zhàn)是開發(fā)激勵機制,以激勵設備之間公平、誠實的共享。

    基于上述協(xié)同方式,圖3展示未來可能的分層智能網絡架構的實現(xiàn)方式。

    圖3 基于霧節(jié)點的6G網絡架構

    3.2 原生切片

    未來全球通信網絡的發(fā)展方向是隨時為無處不在的用戶提供快速、集成的個性化按需的豐富多樣的服務。車聯(lián)網應用的QoS面臨著諸多挑戰(zhàn)[15]。6G網絡需要多種無線技術,在網絡實現(xiàn)時需要考慮靈活利用不同技術特性的解決方案。另一方面,車聯(lián)網本身存在多種不同的服務,通信系統(tǒng)和駕駛環(huán)境的上下文感知和跨層設計至關重要,需要考慮靈活的資源管理技術以應對不同的服務需求。

    為了實現(xiàn)多樣化的服務定制,突破面向服務的未來網絡體系架構與基礎理論,滿足不同業(yè)務的服務質量需求,需要在未來網絡中實現(xiàn)服務的定制化,即網絡切片。網絡切片技術具有很多優(yōu)勢,一是多個租戶、虛擬運營商可以共享同一個物理網絡,從而有效減少網絡部署的成本;二是實現(xiàn)服務定制化,根據不同服務的要求定制不同的網絡切片,從而實現(xiàn)服務的差異化,通過有效的資源管理完成不同需求;三是提高網絡的靈活性。

    “外語+”人才培養(yǎng)模式應用需結合本學科、專業(yè)人才培養(yǎng)實際,不考慮自身所在學科和專業(yè)特點、社會職業(yè)需求和教學資源保障,“外語+”戰(zhàn)略的實施將大打折扣。在反復研討、不斷學習和摸索中,酒店管理專業(yè)明確了專業(yè)和英語的“魚水關系”[2],并采用了“外語+”戰(zhàn)略中“專業(yè)+英語+二外輔修”這一人才培養(yǎng)模式,借學校將基礎知識教學、外語教學和跨學科交叉教學資源整合的東風,構建了基于“+英語”的酒店管理課程體系,大膽改革教學方法,并在應用型復合人才應具備的知識結構上洗削更革,并初見成效。

    切片將是6G架構變革的關鍵驅動因素,與切片特定的專用軟件堆棧和專用硬件加速相結合。模塊化微服務的靈活組合,用于特定切片的實現(xiàn),并根據硬件需求(例如,視頻壓縮或一般LLF的硬件加速)靈活放置功能,這將實現(xiàn)粒度用例實例化和服務級別保證,并具有最小的資源消耗和最大的能源效率。

    1) 霧節(jié)點共享

    不同于5G時代,網絡切片技術將在6G實現(xiàn)進一步的突破。一方面,新一代移動通信技術利用其融合多種技術的趨勢,切片也將融合其他先進技術如人工智能、邊緣計算等技術更好地提供服務;另一方面,6G的網絡切片將彌補5G網絡切片技術的不足,特別是在無線方面,將模塊化或者基于服務的網絡架構應用于無線領域,實現(xiàn)無線側的深度網絡切片,如上下文感知和跨層設計構建先進的資源分配方案。根據QoS反饋和上下文自適應地調整分配,適應快速變化的網絡條件。

    基于服務化定制的網絡切片的6G架構如圖4所示,該體系由兩部分組成:智能切片層和網絡功能設施層。智能切片層為服務化定制提供保障,網絡功能設施層通過虛擬化技術來實現(xiàn)資源的模塊化,利于資源的靈活編排。

    圖4 原生切片使能的6G網絡架構

    3.3 自治網絡

    車聯(lián)網通信包括車與車V2V、車與路V2I、車與人V2P、車與網絡V2N等,具有低時延、高可靠等特殊嚴苛的通信要求。通過V2X將人、車、路、云等交通參與要素有機地聯(lián)系在一起。因其豐富的應用和不同的服務需求,需要網絡必須更加靈活和健壯,同時帶來了管理的復雜性呈指數(shù)級增長。這就需要廣泛采用網絡自動化功能,最大限度地減少人工干預的需求,實現(xiàn)高效的網絡管理。實現(xiàn)網絡自治轉型的關鍵技術有:閉環(huán)控制、意圖驅動的接口、智能驅動的決策[16-17]。

    6G需要滿足更嚴格的車輛連接KPI,無論何時何地,都可以實現(xiàn)海量即時訪問;極高的吞吐量,可處理大量數(shù)據,實現(xiàn)全自動化。智能車聯(lián)網更新迭代較慢,這要求現(xiàn)有通信技術的需求具有前瞻性研究,因此未來6G網絡應滿足當前對車聯(lián)網的基本需求,并為未來車聯(lián)網技術擴展進一部增強。該需求在3GPP業(yè)務工作組進行了討論和定義,將車聯(lián)網增強應用分為車輛編隊行駛、高級駕駛、傳感器擴展以及遠程駕駛四大類,如表1所示[5-6]。

    The SNDR versus power-supply voltage curves (signal reference/swing fixed) is shown in Fig. 10. From 0.6 to 0.8 V, the sigma–delta modulator maintains a high SNDR unaffected by the supply voltage variation.

    3)能源合作

    開環(huán)控制是人類操作員在任務執(zhí)行期間啟動、停止或更改與任務相關的目標或約束的地方。 從控制理論來看,開環(huán)控制系統(tǒng)沒有反饋回路,因此不能自我校正。

    閉環(huán)控制將一組豐富的概念聯(lián)系在一起。圖5顯示了如何通過具有既定期望或目標的意圖表達式來驅動控制循環(huán)機制。

    圖5 網絡自治閉環(huán)機制

    意圖處理是指將意圖所有者的意圖表達轉化為可能影響以下一組或多組任務(即感知、分析、決策和執(zhí)行)的詳細操作和/或策略的一組任務。

    “中國特色社會主義進入新時代,我們黨一定要有新氣象新作為。”[1]21推進高校黨建標準化,將標準化理念引入高校黨建工作中,借助標準化“不斷循環(huán)與螺旋式上升”的內生運動機制[2]10,全力推動高校黨建的有序發(fā)展,既是對黨建工作機制作出的重大改革創(chuàng)新,也是黨在新時代的新?lián)敚瑢θ嫣嵘咝|h建水平、提升高校理想信念教育實效有重要意義。

    1)感知:包括網絡和業(yè)務數(shù)據(如配置數(shù)據、性能數(shù)據、告警數(shù)據等)收集和必要的數(shù)據預處理(如數(shù)據清理、過濾、統(tǒng)計等)的一組任務。監(jiān)控網絡和服務信息(包括網絡和服務性能、網絡和服務異常、網絡和服務事件等)的目的。

    2)分析:分析獲得的信息或現(xiàn)有歷史信息以進一步預測業(yè)務、服務或資源實體的未來變化趨勢,并提出決策建議的任務組。

    3)決策:評估和決定執(zhí)行所需操作的一組任務,例如網絡配置或調整。

    4)執(zhí)行:執(zhí)行操作的任務組。

    3.4 無縫網絡

    6G使能技術包括毫米波、太赫茲、可見光等,通過使用更高的頻帶資源上提高系統(tǒng)能力。高頻資源可以實現(xiàn)車聯(lián)網通信的高數(shù)據速率和低延遲特性。然而高頻波段存在過度傳播損耗和易受障礙物堵塞的問題,并且因為頻率資源提高而使小區(qū)變得更小,造成頻繁的切換和系統(tǒng)成本的增加。這些問題均促使未來6G網絡綜合考慮Sub-6G Hz、毫米波或太赫茲等多無線接入技術,設計以用戶為中心的網絡,組織一個動態(tài)子網來無縫地服務于每個用戶,建立以用戶為中心的無小區(qū)連接方法[18]。

    ①由BP2=AP2+CP2你聯(lián)想到什么?(AP、BP、CP是同一個直角三角形三邊的長,其中BP是斜邊的長)

    在這種情況下,網絡將智能地識別用戶的無線通信環(huán)境,然后靈活地組織所需的APG和資源為用戶服務。密集拓撲需要極高的部署和協(xié)調成本。將進一步增加網絡密集化來實現(xiàn)更高效的空間重用,不僅可以提高網絡容量,而且可以顯著改善高頻段的網絡覆蓋,提升傳輸速率和可靠性。

    5G NSA架構采用雙連接的部署方式,設備連接到LTE和NR小區(qū)。在高可靠要求的推動下,NR-NR雙連接也可能被部署。在雙連接中,設備不是與單個小區(qū)關聯(lián),而是與主小區(qū)和輔小區(qū)同時關聯(lián)。同時,IAB已標準化,以擴展高頻段無線連接的范圍。IAB式第2層節(jié)點,只是用來存儲和轉發(fā)來自主節(jié)點的數(shù)據包,本身不維護任何控制面或用戶面狀態(tài)。為IAB節(jié)點和終端設備啟用雙連接將產生真正的網狀(Mesh)連接,其中設備可用通過多個路由連接到網絡。通過在每一跳擴展雙連接到多連接可以實現(xiàn)更高密度的網狀(Mesh)連接。此外,通過云實現(xiàn)6G CP和UP功能,等效于CU-CP、CU-UP以及DU的高層功能,設別可以變得無小區(qū)(Cell-Free),狀態(tài)僅在邊緣云的CP和UP錨點維護。

    當設備同時連接到衛(wèi)星和地面網絡時是具備備用路徑的。因此6G架構應設計原生支持網狀連接,這可以通過在云中放置用戶平面和控制平面錨點來實現(xiàn),與無線小區(qū)分離,以促進此類網絡的移動性。如圖6所示,借助車聯(lián)網互為補充的密集部署網絡架構,可以通過車載傳感器,將車輛轉化為動態(tài)網絡,全面、高效地監(jiān)測城市環(huán)境。6G基站部署密集,需要巨大的投資,并且不能靈活地響應蜂窩網絡流量模式的快速時空變化。

    圖6 無縫網絡框架

    4 結束語

    本文討論了6G車聯(lián)網架構,目的是提供一種靈活架構以集成不同技術從而滿足車聯(lián)網場景的需求。首先描述業(yè)務場景概覽和未來愿景,得出車聯(lián)網場景的指標需求;接著結合未來潛在使能技術,從傳統(tǒng)連接性指標和新增的新維度指標兩個方面分析得到該指標體系所期待的6G車聯(lián)網架構的特征。最后,以架構特征為基礎提出了6G車聯(lián)網架構的設想,包括分層智能、原生切片、自治網絡、無縫網絡四個部分。

    網絡架構的變革牽一發(fā)而動全身,需要在考慮新技術元素如何引入的同時,也要考慮與現(xiàn)有網絡的共存共生問題。隨著業(yè)界對6G技術研究的深入,6G網絡架構也會越來越趨于明確。未來的6G網絡架構一方面需要支撐其關鍵技術的演進,另一方面也是對端到端網絡體系架構重新設計的機會。多種技術的融合將在未來技術演進的道路上循序漸進地進行。

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