专题:面向B5G/6G的智能边缘计算网络技术

随着我国5G网络的规模化部署与商用,目前是开展B5G/6G研究的关键阶段。面向未来B5G/6G的主要可能应用场景,例如车联网、工业互联网、空天地海一体化等网络的业务特征,形成了通信-计算-感知一体化融合、通信网络与人工智能融合等新趋势,构建智能边缘计算网络平台与架构,解决智能资源管理与调度、低时延与高可靠传输技术等关键科学问题和技术,对推动移动通信网络朝着6G演进,保持国家在该领域的领先地位,并促进数字经济发展具有重要意义。     

面向6G的URLLC需求与关键技术分析

智能体交互与虚实空间互动将成为未来垂直应用的重要新场景。分析了新场景对通信网络URLLC、确定性传输和定位能力的新需求,在总结了5G URLLC技术方案的基础上,提出计算-通信-控制的一体化设计架构。该架构融合了同步网、确定性传输网、通信-感知-定位一体化无线接入网,为URLLC性能增强提供了解决思路。     

6G联邦边缘学习新范式：基于任务导向的资源管理策略

综述了面向6G的联邦边缘学习技术,能够充分利用分布在网络边缘的丰富数据使之服务于人工智能模型训练,以联邦边缘学习为代表的边缘智能技术应运而生,其中无线资源管理策略将以最优化任务学习性能为导向,例如优化模型训练时间、学习收敛性等,从而实现从通信导向到任务导向的设计范式变革。首先,概述了联邦边缘学习基本概念、典型应用场景及其在无线资源管理中的关键问题。然后,以联邦边缘学习中带宽资源分配和用户调度策略为典型的资源管理案例,深入阐述了基于任务导向的设计范式思想。最后,对联邦边缘学习的未来潜在研究方向进行了展望,包括与无线空中计算、通信感知一体化等全新技术的融合赋能。     

无人机辅助智能边缘网络技术综述

简要介绍了无人机作为空基信息平台的主要应用场景,结合6G多接入网络和用户为中心网络架构,讨论了无人机在构建智能边缘网络中的重要作用。结合无人机平台在不同场景下的通、感、算能力特点,介绍无人机自组网、无人机通感一体化、无人机边缘计算等无人机辅助智能边缘网络关键技术。最后,围绕无人机在构建智能边缘网络过程中与无线接入网新技术结合时产生的新问题,探讨无人机通信信道建模、三维立体部署与路径规划、携能有限与续航问题、无人机网络安全、无人机集群异构网络融合等关键技术挑战和未来研究方向。     

无线感知通信一体化关键技术分析

无线感知通信一体化是基于软硬件资源共享或信息共享实现感知与通信功能协同的新型信息处理技术,是6G热点技术之一。在讨论传统无线感知技术方式基础上,重点分析资源一体化、功能一体化和资源功能一体化3种无线感知通信一体化技术模式,并简要阐述了3种技术场景。围绕设备形态和作用距离等关键要素,对不同频段中一体化方案可行性进行了简要分析,并给出了统一的收发机结构设计思路。最后,针对智能体交互场景需求介绍了一体化应用思路。     

基于强化学习的基站多维度资源协同分配方案

算网融合是未来移动通信网络的发展趋势,面向未来更高实时性的业务需求,6G无线网络需要实现通信与计算的深度融合。一种可能的模式是基站内部具有计算资源,并高效协同调配通信与计算资源。随着基站部署规模的增大、计算业务量的逐步增加,计算资源的能耗问题将成为6G无线网络节能的潜在问题。调研发现,目前无线通信网络的节能方案大多针对通信业务,对计算资源的节能方案研究相对较少,未来6G无线网络则需要同时考虑通信业务与计算业务,将能效作为基站进行通算资源协同分配的优化目标之一。考虑到方案具有动作空间较大、动作输出为离散确定值的特性,提出了一种基于强化学习的6G基站通算资源协同分配方案,并对系统能耗进行了建模,方案奖励由业务特征、基站接入用户情况等信息确定,同时对比了智能模型的迭代优化频次对方案性能的影响。在多小区通信环境下进行了仿真,结果表明,该方案可以在满足业务性能需求(含基站执行业务的时延、RSRP等)的前提下,将系统能耗节约46.98%,并且,所采用的智能模型通过高频样本提供和迭代优化可以获得更优的性能。     

5G边缘计算节点部署方法研究

随着5G商用的到来,基于5G三大应用场景的业务需求,现有核心网集中式部署不能满足新的需求,网络随业务流向边缘迁移是产业发展趋势。移动边缘计算靠近用户侧部署,能提供更短时延和保护隐私等功能。本文通过分析移动边缘计算面向的重点行业和重点领域等业务发展需求,协同构建客户的业务、无线和局房资源视图,匹配出移动边缘计算部署机房位置及资源储备。     

面向边缘智能的空中计算

边缘智能模型训练中的无线通信开销已成为系统性能瓶颈,空中计算是解决该问题的重要技术。利用无线多址接入信道的信号叠加特性,空中计算技术能够在多终端无线信号传输的同时,对参数汇总计算,从而实现通信计算一体化设计,降低无线通信开销,提高边缘智能系统性能。通过实例介绍了空中计算的基本原理及其在边缘智能中的应用,并展望了未来研究方向。     

6G技术挑战、创新与展望

梳理了全球6G技术研究现状,初步预估了6G需求、技术与标准研究工作路标,分析了面向6G网络的未来业务发展趋势和典型服务用例,构建了6G网络服务愿景、基本性能需求,以及基于架构、链路、空域、流域、推理与计算维度的6G使能技术框架。认为6G潜在使能技术包括自治自动网络、智能三维连接、智能大规模天线阵、按需网络拓扑与计算、超硅计算与通信。重点介绍了中兴通讯服务架构无线接入网络(SBA-RAN)、平滑虚拟小区技术(SVC)、智能反射表面多输入多输出技术(IRS-MIMO)与增强多用户共享接入(eMUSA)等6G创新技术实例,揭示了6G相对5G是"演进"还是"革命"网络的决定要素是维持摩尔定律可持续发展的超硅计算技术,并展望了5G演进网络中将广泛应用的Pre6G创新技术。     

基于5G的MEC网络架构与部署策略

多接入边缘计算(MEC)为5G网络必不可少的网元,实现本地化泄流与云服务提供,解决现有网络垂直封闭烟囱式架构不能满足低时延、高带宽等业务需求问题,降低网络传输投资。基于ETSI与3GPP的5G网络进展,提出MEC网络架构与传统无线接入、传输、承载等网络架构融合,使业务面下沉本地化不同场景部署。结合广州实际情况,对本地化MEC网络架构进行部署,有效降低网络回传时延、增强吞吐量等,从而推进5G智能化MEC边缘计算在2B行业应用。