緊耦合和松耦合：面向差異化需求的5G-A通感融合網絡架構

3月20日消息（九九）無線通信感知融合是5G-A的關鍵技術之一，可廣泛用于智慧交通、智慧低空、智慧生活、智慧網絡等典型應用場景，這要求對當前5G網絡進行轉型升級實現網絡無線感知能力。

為此，IMT-2020（5G）推進組發(fā)布5G-A通感融合網絡架構研究報告（第二版），根據5G-A通感融合典型應用場景和需求，系統(tǒng)性地分析了無線網絡端到端實現感知能力所要面對的關鍵問題和所要滿足的技術需求。面對感知應用的差異化需求，報告提出多種不同的通感網絡架構，并分別從架構、接口、協議、功能、端到端業(yè)務流程等方面展開詳細研究設計。

報告指出，通感技術利用無線信號感知周圍環(huán)境的目標或狀態(tài)，無線側終端或基站采集信號強度、時延、相位變化、多普勒頻移等信息，經計算處理后輸出結果，如目標大小、位置、速度等。該過程中，網絡需按照業(yè)務需求觸發(fā)、修改或結束感知流程、調度無線資源、處理數據、開放結果。此外，由于感知可能涉及用戶隱私安全，核心網需執(zhí)行鑒權或授權，處理敏感的感知測量數據。因此，5G-A網絡需支持控制感知流程，并對感知測量數據進行處理，同時將感知結果開放給第三方平臺或終端。

報告進一步指出，蜂窩網通信感知能力可應用于未來生產生活中的多種不同場景，其中的感知需求方、感知執(zhí)行方、感知粒度、感知要求等都存在差異，這就要求5G-A通感網絡架構的設計需兼顧功能性、通用性和兼容性。此外，架構設計還需考慮使能端到端感知能力的基礎功能，包括感知業(yè)務的觸發(fā)、感知控制的管理、感知測量數據的處理以及感知結果的開放與策略更新等。

考慮到感知功能與5GC（5G Core Network，5G核心網）中現有功能模塊的耦合程度，可以將通感網絡架構大致分為兩種類型：緊耦合和松耦合。此外，由于感知業(yè)務的測量數據量較大，且有些業(yè)務存在較高的業(yè)務實時性，這將帶來計算資源的需求，未來感知系統(tǒng)可以考慮和算力系統(tǒng)交互獲取相應的計算資源。

緊耦合架構中，感知功能將與現有5GC架構深度融合，盡可能依托現有5GC功能、接口和協議來實現感知能力的使能和對外開放，包括面向感知業(yè)務的鑒權/授權、移動性管理、會話管理，能力開放和計費等功能，能夠支持面向區(qū)域、面向目標感知，也能支持基站感知、終端感知、端站協作感知，故可作為廣域通用架構。考慮到感知功能可以拆分為CP（Control Plane，控制面）和UP（User Plane，用戶面）兩個子功能，即感知控制面功能和感知用戶面功能，而這兩種子功能可以考慮分離或集中實現在兩個或者一個網元中。

感知松耦合架構與現有5GC相對獨立，感知網元無需與5GC交互或只執(zhí)行較少交互，可用于局域場景或專網場景。對于只存在特定區(qū)域內感知需求的場景或只存在感知需求的場景，松耦合架構可以實現在無需5GC控制或只需部分網元參與控制的情況下提供感知業(yè)務，還可以通過SF本地化部署實現感知測量數據或感知結果不出園區(qū)，從而滿足企業(yè)對感知測量數據或感知結果安全隱私的需求，還可降低感知時延。該架構簡單、靈活高效、傳輸節(jié)點少、易部署，可選支持UE相關的感知需求，按需考慮授權、移動性管理和計費等功能的實現方案。

報告提到，目前，5G-A主要基于當前5G網絡系統(tǒng)疊加感知能力，通過劃分專用感知資源、增強現有通信信號、增加感知控制和計算網元、擴展現有網絡接口協議來實現網絡感知能力，可以服務于基礎的感知應用。未來階段可以考慮在新波形、新頻段（如太赫茲頻段）、新網絡架構上系統(tǒng)性地對網絡感知和通信能力進行全新設計，做到更深度無縫的融合，具備物理-數字空間感知、通信感知計算融合、智能化感知交互和協同、廣義多維感知協作等特性，以服務于未來更多樣更復雜更高精的通信感知場景。

從網絡架構角度，未來網絡需要滿足極低時延、極高可靠、極高精度、極高分辨率、超大帶寬、海量接入等方面的通信感知需求，因此需要對網絡架構進行方位的升級，或者設計新的通感架構和接口協議。該網絡內的各網元設備可以通過通信、感知、計算、AI等軟硬件資源和邏輯處理能力，進行感知測量數據的共享、按需傳輸、協同處理，從而實現終端基站融合、多維感知融合、通信感知融合、通信計算融合、物體感知和網絡狀態(tài)感知的融合，打造一個通感算智能化無線網絡。

附報告原文下載鏈接：http://m.ygpos.cn/uploadfile/2024/0320/2024032012001793G.html

生成海報

免責聲明：本網站內容主要來自原創(chuàng)、合作伙伴供稿和第三方自媒體作者投稿，凡在本網站出現的信息，均僅供參考。本網站將盡力確保所提供信息的準確性及可靠性，但不保證有關資料的準確性及可靠性，讀者在使用前請進一步核實，并對任何自主決定的行為負責。本網站對有關資料所引致的錯誤、不確或遺漏，概不負任何法律責任。任何單位或個人認為本網站中的網頁或鏈接內容可能涉嫌侵犯其知識產權或存在不實內容時，應及時向本網站提出書面權利通知或不實情況說明，并提供身份證明、權屬證明及詳細侵權或不實情況證明。本網站在收到上述法律文件后，將會依法盡快聯系相關文章源頭核實，溝通刪除相關內容或斷開相關鏈接。