面向多維立體全場景的6G綠色無線接入網(wǎng)白皮書-2023.10

面向多維立體全場景的6G

綠色無線接入網(wǎng)白皮書參與單位北京郵電大學(xué)電子科技大學(xué)華為技術(shù)有限公司中國移動通信有限公司前

言隨著

5G

網(wǎng)絡(luò)的大規(guī)模商用，人工智能（AI）、云計算、邊緣計算的發(fā)展加速了信息技術(shù)、通信技術(shù)和數(shù)據(jù)技術(shù)（ICDT）的深度融合，同時也推動整個社會走向數(shù)字化、信息化、智能化。目前，6G

研究的序幕已經(jīng)拉開，得到了學(xué)術(shù)界和產(chǎn)業(yè)界的廣泛關(guān)注。6G

將進一步深化現(xiàn)有

5G

的人工智能與無線網(wǎng)絡(luò)的融合，作為一種新型的綜合戰(zhàn)略基礎(chǔ)設(shè)施，推動工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、能源互聯(lián)網(wǎng)、智能交通、智能醫(yī)療等垂直行業(yè)的數(shù)字化和智能化。在未來移動通信向全場景應(yīng)用發(fā)展、ICDT

走向深度融合等重要趨勢下，面向

6G

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的變革與發(fā)展需求，6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)將不再是單純的通信網(wǎng)絡(luò)，而是集通信、感知、計算為一體的信息網(wǎng)絡(luò)，同時空天地等多種接入域、多種網(wǎng)絡(luò)域深度融合，需支持多維立體全場景下不同無線接入方式，固定/移動/衛(wèi)星/無人機（UAV）等多連接類型以及多服務(wù)類型。為使能“萬物智聯(lián)，數(shù)字孿生”，6G

網(wǎng)絡(luò)需要支撐智慧內(nèi)生、泛在連接、多維融合，傳統(tǒng)的集中式智能計算架構(gòu)已經(jīng)不能滿足低延遲高可靠的通信和計算要求，難以高效支撐未來

6G網(wǎng)絡(luò)泛在智能的需求。這些都對

6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計提出了重大挑戰(zhàn)。另外，為了更好地支持

6G

新興無線業(yè)務(wù)，6G

無線接入網(wǎng)還需要動態(tài)、靈活地對用戶需求和時變環(huán)境的智能深度感知，在有限資源、給定網(wǎng)絡(luò)能力下更加輕量化、高效智能地滿足無線網(wǎng)絡(luò)動態(tài)、時變的差異化服務(wù)質(zhì)量（QoS）需求和不同特定場景的業(yè)務(wù)需求。本白皮書將從

6G

無線接入網(wǎng)（RAN）所面臨的全新需求與挑戰(zhàn)出發(fā)，面向

ITU-R

提出的

6G

網(wǎng)絡(luò)愿景，重點介紹

6G

多維立體全場景服務(wù)下的新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括無線接入網(wǎng)側(cè)的新型邏輯功能架構(gòu)及場景部署架構(gòu)。部署架構(gòu)中包含高低頻協(xié)作無線接入、空天地融合無線接入和無線內(nèi)生智能接入三個主要的部署場景。然后介紹該

RAN

架構(gòu)兩方面的關(guān)鍵使能技術(shù)——6G

多網(wǎng)共生融合技術(shù)和

6G

無線接入內(nèi)生智能技術(shù)。最后對

6G

無線接入網(wǎng)在未來的研究和標準化工作進行了展望。本白皮書為國家研發(fā)計劃重點專項“寬帶通信和新型網(wǎng)絡(luò)”項目《6G

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)及關(guān)鍵技術(shù)》（項目編號：2020YFB1806800）資助成果。目錄1

6G

RAN

需求挑戰(zhàn)與技術(shù)趨勢.............................................................................................11.1

需求.............................................................................................................................11.2

挑戰(zhàn).............................................................................................................................31.3

技術(shù)趨勢.....................................................................................................................52

6G

多維立體全場景服務(wù)下新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)..................................................

82.1

設(shè)計理念.....................................................................................................................82.2

邏輯功能架構(gòu).............................................................................................................92.3

場景部署架構(gòu)...........................................................................................................132.4

架構(gòu)特征——綠色、多維、立體和全場景服務(wù)...................................................203

使能技術(shù)——6G

多網(wǎng)共生融合技術(shù)...............................................................................

233.1

UCN

異構(gòu)接入技術(shù)..................................................................................................233.2

高低頻協(xié)作接入技術(shù)...............................................................................................263.3

空天地融合無線接入技術(shù).......................................................................................293.4

多維接入網(wǎng)絡(luò)資源智能編排...................................................................................314

使能技術(shù)——6G

無線接入內(nèi)生智能技術(shù).......................................................................

344.1

無線分布式協(xié)同智能框架.......................................................................................344.2

有中心模型聚合協(xié)同接入技術(shù)...............................................................................384.3

全分布式模型聚合協(xié)同接入技術(shù)...........................................................................394.4

分布式智能框架下的資源管理...............................................................................405

總結(jié)與展望..........................................................................................................................43參考文獻..................................................................................................................................441

6G

RAN

需求挑戰(zhàn)與技術(shù)趨勢1.1

需求5G

網(wǎng)絡(luò)的商用激發(fā)了人們對下一代移動網(wǎng)絡(luò)的想象和期待。6G

在

5G基礎(chǔ)上，將從服務(wù)于人、人與物，進一步拓展到支撐智能體的高效互聯(lián)，將實現(xiàn)由萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的躍遷，將持續(xù)提升人們的生活品質(zhì)，促進社會生產(chǎn)方式的轉(zhuǎn)型升級，并且為人類社會可持續(xù)發(fā)展的終極目標做出貢獻。一方面，新業(yè)務(wù)與新應(yīng)用將被開發(fā)出來，它們需要更高的網(wǎng)絡(luò)性能，如更高的數(shù)據(jù)速率、更低的時延，這些都超出了

5G

無線接入網(wǎng)的能力范圍。另一方面，需要更敏捷的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)能力，尤其是對于

5G

無法高效支撐的

ToB

業(yè)務(wù)，需要滿足其業(yè)務(wù)快速上線需求。再者，新涌現(xiàn)出的業(yè)務(wù)具備明顯的個性化需求，無線接入網(wǎng)需要具備靈活適配業(yè)務(wù)需求的能力，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)功能按需定制，資源按需配置。隨著大數(shù)據(jù)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)和人工智能等新一代技術(shù)和應(yīng)用的發(fā)展，以及

ICDT

的深度融合，6G

社會將逐步走向“數(shù)字孿生，智慧泛在”。6G

RAN

將通過提供物理空間與虛擬空間的通信服務(wù)構(gòu)建人類社會、物理世界和虛擬世界融合交互、緊密連接的網(wǎng)絡(luò)空間，通過數(shù)字化世界創(chuàng)造全新價值，實現(xiàn)“6G

改變世界”的美好愿景。2030

年及以后，在數(shù)字孿生世界和智慧泛在的背景下，移動通信的應(yīng)用場景將會呈現(xiàn)出全新的特點，支持無處不在的無線連接、大數(shù)據(jù)和人工智能等全新的技術(shù)，并催生出智享生活、智賦生產(chǎn)、智煥社會

3

大方面的應(yīng)用場景，包含空天地一體化、通感互聯(lián)、智能交互等。6G

RAN

將不再1僅局限于提供通信的功能，而是隨著感知-通信-計算-AI-安全融合的大趨勢，從傳統(tǒng)單一的功能拓展到提供感知、計算、AI

和安全等新的網(wǎng)絡(luò)能力。國際電信聯(lián)盟無線電通信部門于

2023

年

6

月在第

44

屆

ITU-R

WP

5D會議通過了《IMT

面向

2030

及未來發(fā)展的框架和總體目標建議書》，該建議書對

5G

原有三大應(yīng)用場景進行增強和擴展，包含沉浸式通信、超大規(guī)模連接、極高可靠低時延、人工智能與通信的融合、感知與通信的融合、泛在連接等六大典型場景。沉浸式通信場景涵蓋了為用戶提供豐富的互動視頻（沉浸式）體驗的用例，包括與機器界面的互動；超大規(guī)模連接場景涉及連接大量的設(shè)備或傳感器；極高可靠低時延場景涵蓋了預(yù)計對可靠性和延遲有更嚴格要求的專門用例；人工智能與通信的融合場景將支持分布式計算和人工智能驅(qū)動的應(yīng)用；感知與通信的融合場景促進了需要傳感能力的新應(yīng)用和服務(wù)；泛在連接場景旨在加強連接性，以縮小數(shù)字鴻溝。同時，空天地融合組網(wǎng)也是未來的一大趨勢，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、無人機網(wǎng)絡(luò)等將是地面網(wǎng)絡(luò)的重要補充，實現(xiàn)天基、空基、陸基等各類用戶接入與應(yīng)用，能夠在任何地點、任何時間、以任何方式提供全場景的信息服務(wù)。并且隨著

AI

技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)的智能也將在網(wǎng)絡(luò)運維、資源編排、空口調(diào)度等方面釋放出更大的潛力，為智慧社區(qū)、醫(yī)院、工廠等不同用戶場景下的多維度異構(gòu)業(yè)務(wù)需求提供通信、感知、計算、存儲等一系列能力的按需服務(wù)，真正實現(xiàn)

AI

不再是“外掛式”的存在，而是內(nèi)生于網(wǎng)絡(luò)，從而更好的為網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)。因此為了滿足未來業(yè)務(wù)和應(yīng)用發(fā)展的需求，6G

RAN

的設(shè)計需考慮新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，以在更多維度上取得網(wǎng)絡(luò)能力的突破，實現(xiàn)極致的性能追求。21.2

挑戰(zhàn)5G

技術(shù)滿足了人們對大寬帶、高數(shù)據(jù)速率、大連接密度、低延時的通信需求。在未來

6G

系統(tǒng)中，上述技術(shù)將會繼續(xù)得到增強，并擴展更多的應(yīng)用場景。面向

2030

年，6G

業(yè)務(wù)和應(yīng)用將朝著需求的多樣化、覆蓋的立體化、交互形式與內(nèi)容的多樣化、業(yè)務(wù)的開放化和定制化、以及通信計算、AI

和安全的融合化的方向發(fā)展。然而，當(dāng)前無線接入網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計、組網(wǎng)模式和資源管理上存在不靈活智能、融合網(wǎng)絡(luò)之間信息交互復(fù)雜、開銷大且低效能等問題，無線接入網(wǎng)絡(luò)由

5G

向

6G

的演進中將面臨諸多的挑戰(zhàn)。1.

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計不夠靈活現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)主要采用一體化的結(jié)構(gòu)，這導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)完全是按覆蓋的要求進行規(guī)劃和建設(shè)，基站形態(tài)單一，網(wǎng)絡(luò)管理和維護的方法比較傳統(tǒng)，網(wǎng)絡(luò)運維效率較低，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)單一固化，這些特點導(dǎo)致了網(wǎng)絡(luò)部署的高成本和高功耗問題。另外，由于現(xiàn)網(wǎng)支持

2G/3G/4G/5G

多網(wǎng)共存與互操作，在提供更高吞吐量和更好的業(yè)務(wù)連續(xù)性保障的同時也增加了更多的網(wǎng)絡(luò)功能、交互流程、管理策略和異常因素，使得網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與管理更加復(fù)雜。因此需要

6G

及其后續(xù)網(wǎng)絡(luò)在網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計方面發(fā)展自我演進能力，以智能地利用資源，降低運營成本，并保證高服務(wù)質(zhì)量。2.

組網(wǎng)模式難以支撐多元化演進6G

網(wǎng)絡(luò)頻段將要由目前的

700MHz

~

2.6GHz

等擴展至毫米波甚至太赫茲和可見光等頻段，覆蓋將由地面覆蓋到立體覆蓋，實現(xiàn)星地一體融合組網(wǎng)。但由于非地面網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)動態(tài)變化以及運行環(huán)境的不同，3地面網(wǎng)絡(luò)所采用的組網(wǎng)技術(shù)不能直接應(yīng)用于非地面場景，需研究空天地一體化網(wǎng)絡(luò)中的新型組網(wǎng)技術(shù)，考慮新的立體組網(wǎng)模式。另一方面，隨著分布式邊緣計算以及智能網(wǎng)絡(luò)節(jié)點大量部署，計算和存儲等資源下沉至邊緣節(jié)點，6G

需要中心化集中管理的蜂窩組網(wǎng)與分布式協(xié)作的云邊融合組網(wǎng)共同支持多樣化場景的業(yè)務(wù)需求，滿足用戶的差異化需求。3.

多維資源管理不夠智能化5G

網(wǎng)絡(luò)引入了網(wǎng)絡(luò)切片技術(shù)，但切片在無線側(cè)和核心網(wǎng)的融合設(shè)計和優(yōu)化仍需進一步驗證和完善，并且在使用網(wǎng)絡(luò)和托管資源時，除了對切片進行獨立管理導(dǎo)致更高的運營成本之外，還存在效率較低的風(fēng)險。因此，6G

將發(fā)展無線資源的智能靈活編排技術(shù)。6G

要服務(wù)于各行各業(yè)新涌現(xiàn)的個性化業(yè)務(wù)，就需要對各種資源，包括通信、計算、數(shù)據(jù)等維度，進行更智能化的管理編排，使之具備靈活適配業(yè)務(wù)差異化需求的能力。同時，由于分布在不同地理位置的無線節(jié)點的可用資源是泛在化、異構(gòu)化的，需要6G

網(wǎng)絡(luò)通過模型函數(shù)將不同類型的多維資源映射轉(zhuǎn)換，形成業(yè)務(wù)層可理解、可閱讀的資源池，為網(wǎng)絡(luò)的資源匹配調(diào)度提供基礎(chǔ)保障。在數(shù)據(jù)維度，6G

需要借助于信息和學(xué)習(xí)理論對從物理世界中采集的大量數(shù)據(jù)進行管理編排和有效地利用，構(gòu)建一個數(shù)字世界。在通信維度，6G

系統(tǒng)設(shè)計將編排使用盡可能少的帶寬資源實現(xiàn)海量大數(shù)據(jù)的有效傳輸，降低通信成本。在計算維度，需要在

6G

網(wǎng)絡(luò)中最優(yōu)化計算資源的分布，以最大限度地編排利用移動邊緣的計算能力。4.

融合網(wǎng)絡(luò)之間的信息交互復(fù)雜傳統(tǒng)網(wǎng)元之間采用專用接口進行通信，需要進行相應(yīng)的接口建立。為4了保證特定業(yè)務(wù)或服務(wù)需求，3GPP

定義了一系列協(xié)議，如用于

D2D

發(fā)現(xiàn)/通信的

ProSe/PC5

Signalling

協(xié)議、用于定位的

LPP/NRPPa

協(xié)議、用于實現(xiàn)

QoS

flow

到

DRB

映射的

SDAP

協(xié)議、用于回傳的

BAP

協(xié)議等。這些協(xié)議功能的引入不僅增加了標準化工作量和實現(xiàn)難度，還增加了測試與運維的復(fù)雜度。此外，5G

無線網(wǎng)絡(luò)采用分層結(jié)構(gòu)，每一層功能處理都會引入時延，信令面與用戶面和協(xié)議棧功能之間也存在一定的耦合，妨礙了網(wǎng)絡(luò)功能的靈活按需部署。6G

在

5G

基礎(chǔ)上，將從服務(wù)于人與物，進一步拓展到支撐智能體的高效互聯(lián)，將實現(xiàn)由萬物互聯(lián)到萬物智聯(lián)的躍遷。新業(yè)務(wù)與新應(yīng)用將被開發(fā)出來，它們需要更高的網(wǎng)絡(luò)性能，如更高的數(shù)據(jù)速率、更低的時延，這些都超出了

5G

系統(tǒng)的能力范圍。另一方面，網(wǎng)絡(luò)需要更敏捷的服務(wù)能力，尤其是對于

5G

無法高效支撐的

ToB

業(yè)務(wù)，需要滿足其業(yè)務(wù)快速上線需求。這要求

6G

具有智簡統(tǒng)一的協(xié)議和網(wǎng)絡(luò)體系，以降低支撐各類業(yè)務(wù)之間的邏輯約束，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)服務(wù)即插即用。上述存在的問題和挑戰(zhàn)將成為6G網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的重要驅(qū)動力和創(chuàng)新目標。1.3

技術(shù)趨勢ITU-R

在《IMT

面向

2030

及未來發(fā)展的框架和總體目標建議書》中從全面的視角闡述了未來

6G

網(wǎng)絡(luò)將是一個具有包容性、安全性、自治性、可持續(xù)性的泛連接綠色網(wǎng)絡(luò)，并要求

6G

RAN

側(cè)完成新技術(shù)的突破以應(yīng)對未來

6G

通信中更為嚴峻的挑戰(zhàn)。結(jié)合

6G

RAN

未來業(yè)務(wù)和應(yīng)用發(fā)展的需求，新興的技術(shù)趨勢可能包括以下方面：51.

通信與

AI

融合提升底層空口傳輸性能研究在未來大規(guī)模甚至超大規(guī)模

MIMO

場景下，研究基于

AI

的空口側(cè)技術(shù)增強，應(yīng)對由于密集天線陣列所帶來的更復(fù)雜

CSI

反饋、波束形成和接收機設(shè)計等挑戰(zhàn)，達成更可靠的空口傳輸，提升空口性能，并實現(xiàn)在空口側(cè)進行網(wǎng)絡(luò)的自我監(jiān)控、自我組織、自我優(yōu)化、自我修復(fù)和自我管理。2.

頻譜共享和動態(tài)頻譜分配技術(shù)提升頻譜利用率研究頻譜是無線通信中有限且稀缺的資源，但目前很多已分配的頻譜資源長時間處于閑置狀態(tài)，利用率低下，嚴重浪費珍貴的頻譜資源。研究基于動態(tài)頻譜共享協(xié)議或者規(guī)則，動態(tài)分配資源，合理規(guī)劃并有效利用閑置頻譜，提升頻譜的整體利用率。3.

基于分布式

AI

技術(shù)提升網(wǎng)絡(luò)側(cè)通信能力研究隨著硬件性能的提升，無線終端側(cè)擁有更加強大的計算能力，這為分布式

AI

的實現(xiàn)提供了算力基礎(chǔ)。同時廣泛分布的終端物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備感知與存儲為分布式

AI

的實現(xiàn)提供了數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。研究基于分布式

AI

的未來

6G

網(wǎng)絡(luò)，促進

AI

與通信融合，賦能邊緣智能，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的智能內(nèi)生和泛在

AI。4.

基于內(nèi)生智能的無線網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能服務(wù)研究支持智能服務(wù)（如智能數(shù)據(jù)感知、按需能力供應(yīng)等）的無線網(wǎng)絡(luò)將是IMT

技術(shù)設(shè)計的基礎(chǔ)，通過應(yīng)用各種人工智能程序增強網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的智能化能力。該研究包括按需上行/側(cè)鏈路為中心、深度邊緣和包括聯(lián)邦學(xué)習(xí)在內(nèi)的分布式機器學(xué)習(xí)。5.

高低頻協(xié)作組網(wǎng)增強網(wǎng)絡(luò)覆蓋研究未來

6G

網(wǎng)絡(luò)將采用更高頻段（如亞太赫茲、太赫茲等）的信號以獲6取更大的傳輸容量，但其帶來了基站覆蓋能力顯著下降的影響。研究高低頻異構(gòu)組網(wǎng)技術(shù)，通過分離用戶面和控制面，實現(xiàn)傳統(tǒng)基站拆分為廣域覆蓋的控制基站和可密集部署的數(shù)據(jù)基站，從而有效提升通信傳輸水平和網(wǎng)絡(luò)的可拓展性。6.

基于衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)實現(xiàn)廣域泛在連接研究地面網(wǎng)絡(luò)和非地面網(wǎng)絡(luò)互通是

6G

目標之一。衛(wèi)星互聯(lián)網(wǎng)是非地面網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，其由一系列通信衛(wèi)星組成的星座構(gòu)成，其間以星間鏈路進行通信，實現(xiàn)數(shù)據(jù)中轉(zhuǎn)和路由，為用戶提供隨處可及的通信連接服務(wù)，并伴隨著衛(wèi)星硬件性能發(fā)展，有望在衛(wèi)星上提供計算甚至是智能服務(wù)。72

6G

多維立體全場景服務(wù)下新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)2.1

設(shè)計理念針對上述

6G

RAN

面臨的關(guān)鍵需求、挑戰(zhàn)及技術(shù)趨勢，亟需設(shè)計

6G網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)指導(dǎo)下的新型

6G

RAN

架構(gòu)。6G

網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)的核心理念包括“分布式、內(nèi)生智能、一體至簡、空天地泛在接入”。其中，“分布式”是指泛在海量動態(tài)連接，解決密度百倍、千萬量級基站的靈活動態(tài)組織問題；“內(nèi)生智能”是指網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)在初始設(shè)計即考慮智慧的內(nèi)生式設(shè)計，解決智能外掛式設(shè)計無法滿足網(wǎng)絡(luò)自治需求的問題；“一體至簡”是指智能化簡化、同構(gòu)化簡化、協(xié)議一體化簡化，解決網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計、組網(wǎng)模式和資源管理上不靈活智能、融合網(wǎng)絡(luò)之間信息交互復(fù)雜、開銷大且低效能的問題；“空天地泛在接入”是指多維立體全場景下多種接入域、多種網(wǎng)絡(luò)域的深度融合，解決固定/移動/衛(wèi)星/UAV

等多連接類型以及多服務(wù)類型的異構(gòu)泛在接入管控復(fù)雜且效率低的問題。圍繞上述

6G

網(wǎng)絡(luò)總體架構(gòu)的核心理念，針對

6G

無線接入網(wǎng)多維立體全場景深度智慧接入與多網(wǎng)共生綠色融合的科學(xué)問題，面向

6G

空天地全場景泛在連接、多維立體按需服務(wù)和大動態(tài)差異化業(yè)務(wù)等需求，本白皮書提出了

6G

新型無線接入網(wǎng)架構(gòu)的兩個設(shè)計原則，即“綠色無線分布式內(nèi)生智能設(shè)計”和“泛在連接的一體智簡設(shè)計”，并形成了

6G

多維立體全場景服務(wù)下新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。“綠色”包含兩方面的含義，一是指架構(gòu)本身在設(shè)計之初就做到至簡，即協(xié)議、流程、組網(wǎng)模式等等的設(shè)計簡單、靈活、高效，多維融合網(wǎng)絡(luò)之8間的信息交互的智能化簡化；二是指架構(gòu)支持網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)節(jié)能減排，即通過數(shù)字化、智能化、服務(wù)化的方式實現(xiàn)彈性、自適應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)資源智能管理和智慧運維，提升網(wǎng)絡(luò)利用率，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的綠色低碳?！岸嗑S”包含三方面的含義，一是指多維網(wǎng)絡(luò)，即架構(gòu)支持異構(gòu)多網(wǎng)融合、高低頻及多制式網(wǎng)絡(luò)協(xié)作組網(wǎng)；二是指多維業(yè)務(wù)，即架構(gòu)支持連接業(yè)務(wù)、算力業(yè)務(wù)、數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)、AI

業(yè)務(wù)等多類型、差異化的用戶業(yè)務(wù)；三是指多維資源，即架構(gòu)能夠?qū)β?、空時頻等傳統(tǒng)無線通信資源以及存儲、數(shù)據(jù)、算力、算法、模型等多維度新型資源進行智能編排?！傲Ⅲw”主要是指“空天地一體化”，6G

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力從地面二維向全空間三維覆蓋演進，架構(gòu)支持的組網(wǎng)模式及業(yè)務(wù)類型包含空地融合和星地融合，可實現(xiàn)廣域智慧連接，滿足全球泛在無縫接入需求?！叭珗鼍胺?wù)”主要是指

6G

網(wǎng)絡(luò)支持全類型場景的全類型服務(wù)，即在

5G

eMBB、mMTC、uRLLC

三大典型場景的基礎(chǔ)上，架構(gòu)進一步支持沉浸式通信、超大規(guī)模連接、超可靠低時延通信等通信增強擴展場景，空天地泛在連接的覆蓋增強新增場景，以及通信感知一體化、通信

AI

一體化等業(yè)務(wù)擴展新增場景。并且在一切皆服務(wù)（X

as

a

Service/Everything

as

aService，XaaS）的趨勢下，支持全行業(yè)、全生態(tài)的通信、計算、數(shù)據(jù)、存儲、AI

等全類型服務(wù)。2.2

邏輯功能架構(gòu)6G

無線接入網(wǎng)從所提供功能和資源的角度，可以分為三層：RAN

資源層、RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層、RAN

服務(wù)層。9RAN

資源層：是指在

RAN

內(nèi)提供資源，通用資源池中包括多層頻段的頻譜資源、多類型的存儲資源、分布式的算力資源以及空天地海的全場景全覆蓋接入設(shè)施、感知設(shè)施、各類型終端等網(wǎng)絡(luò)資源等等。RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層：是指

6G

RAN

網(wǎng)元邏輯功能架構(gòu)，可存在

2

種架構(gòu)設(shè)計方式。在功能架構(gòu)

Option

1

中，通過新型網(wǎng)絡(luò)智能功能模塊（Network

AI

Function，NWAIF）在傳統(tǒng)通信面的基礎(chǔ)上高效協(xié)同計算面、數(shù)據(jù)面

的網(wǎng)元功

能。在功能

架構(gòu)

Option

2

中，通

過增強型

控制面（enhanced-Control

Plane，e-CP）和增強型用戶面（enhanced-UserPlane，e-UP），在承載傳統(tǒng)業(yè)務(wù)連接控制和數(shù)據(jù)傳輸?shù)幕A(chǔ)上，進一步承載

AI

業(yè)務(wù)的連接控制和數(shù)據(jù)傳輸，同時與計算面、數(shù)據(jù)面的網(wǎng)元功能協(xié)同處理

AI

業(yè)務(wù)。在架構(gòu)層面利用

RAN

資源層提供的各類分布式異構(gòu)資源，從而提供超越連接的新型

AI

功能，并通過

RAN

服務(wù)層為網(wǎng)絡(luò)用戶提供算力、數(shù)據(jù)、連接、感知、智能等服務(wù)。RAN

服務(wù)層：是指

RAN

功能開放和服務(wù)提供。通過

RAN

功能層所構(gòu)建的內(nèi)生集成和融合多維異構(gòu)資源的協(xié)同能力，實現(xiàn)多類型資源和多節(jié)點的資源協(xié)同和業(yè)務(wù)服務(wù)等級協(xié)議（Service

Level

Agreement，SLA）保障，從而進一步豐富

6G

網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用場景，如沉浸式通信、超高可靠低時延通信、超大規(guī)模連接、泛在連接、通信

AI

一體化、通感一體化等等。10圖

1.

6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)功能架構(gòu)圖——Option

1.具體而言，對于功能架構(gòu)

Option

1，6G

RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層的網(wǎng)元邏輯功能架構(gòu)中，通信面包含負責(zé)傳統(tǒng)通信業(yè)務(wù)連接控制的控制面和負責(zé)傳統(tǒng)通信業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸?shù)挠脩裘?，并與核心網(wǎng)網(wǎng)元功能以及運營商數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)（Data

Network，DN）進行連接。不同于僅存在通信面的

5G

網(wǎng)絡(luò)，6G

RAN網(wǎng)絡(luò)功能層中加入了計算面和數(shù)據(jù)面的功能。其中，計算面包含算力感知、算力路由、算力調(diào)度、優(yōu)化模型管理、算力管理、計算能力開放等功能；數(shù)據(jù)面包含數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)訪問授權(quán)等功能。另外，6G

RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層中的

NWAIF

包含

AI

業(yè)務(wù)連接控制、AI

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸、AI

模型管理、AI

分析與決策、QoAIS

解釋器等功能，在

RAN側(cè)高效協(xié)同計算面、數(shù)據(jù)面和通信面的網(wǎng)元功能以支持智能相關(guān)功能，可以賦能部署在

RAN

側(cè)的管理編排體、數(shù)字孿生體。同時與核心網(wǎng)側(cè)負責(zé)智能和數(shù)據(jù)相關(guān)功能的網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析功能（Network

Data

AnalyticsFunction，

NWDAF）相連，共同支持

6G

網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)生智能。11圖

2.

6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)功能架構(gòu)圖——Option

2.對于功能架構(gòu)

Option

2，6G

RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層的網(wǎng)元邏輯功能架構(gòu)中，通信面包含增強型控制面和增強型用戶面，其中的增強型控制面不僅可以進行傳統(tǒng)通信業(yè)務(wù)的信令承載，還擴展支持

AI

業(yè)務(wù)的信令承載，實現(xiàn)

AI業(yè)務(wù)的連接控制；增強型用戶面不僅可以進行傳統(tǒng)通信業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)承載，還擴展支持

AI

業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)承載，實現(xiàn)

AI

業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)傳輸。Option

2

的網(wǎng)絡(luò)功能層中同樣加入了計算面和數(shù)據(jù)面的功能。其中，計算面包含算力感知、算力路由、算力調(diào)度、優(yōu)化模型管理、算力管理、計算能力開放等功能，也包含

Option

1

中原本由

NWAIF

所包含的

AI

分析與決策、AI

模型管理、QoAIS

解釋器等功能；數(shù)據(jù)面包含數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)訪問授權(quán)等功能。計算面和數(shù)據(jù)面直接與核心網(wǎng)側(cè)

NWDAF

相連，通信面中的

AI

業(yè)務(wù)連接控制和AI

業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)傳輸兩個網(wǎng)元功能與計算面、數(shù)據(jù)面的網(wǎng)元功能高效協(xié)同，共同處理

AI

業(yè)務(wù)。122.3

場景部署架構(gòu)圖

3.

6G

綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)場景部署圖.面向多維度全場景的

6G

綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)場景部署圖包含三個主要的接入部署場景，分別為高低頻協(xié)作無線接入部署場景、空天地融合無線接入部署場景和無線內(nèi)生智能接入部署場景。高低頻協(xié)作無線接入部署場景中將傳統(tǒng)基站解耦為信令基站和數(shù)據(jù)基站，其中信令基站采用低頻信號滿足廣域覆蓋傳播的要求，如一般用于廣播的

700M

頻段；數(shù)據(jù)基站則采用高頻信號實現(xiàn)熱點容量的增強，所使用的頻段除典型的

Sub-6G

外，還涵蓋毫米波、太赫茲、可見光、智能反射面等

6G

可能新引入的超高頻段?？仗斓厝诤辖尤氩渴饒鼍爸泻w地基、天基和空基網(wǎng)絡(luò)，除傳統(tǒng)的地基網(wǎng)絡(luò)（即傳統(tǒng)的通信網(wǎng)絡(luò)）外，空基網(wǎng)絡(luò)由無人機平臺和高空平臺組成，13天基網(wǎng)絡(luò)涵蓋低軌和中高軌的衛(wèi)星系統(tǒng)，三者立體分層組網(wǎng)，是實現(xiàn)

6G泛在連接愿景的關(guān)鍵解決方案。無線內(nèi)生智能接入部署場景在經(jīng)典的集中式云計算場景中補充演進分布式邊緣智能學(xué)習(xí)，混合協(xié)同進行智能服務(wù)，并為其提供連接、數(shù)據(jù)、算力和算法的四要素支持。下面將分別展開介紹這三個主要的接入部署場景。（1）高低頻協(xié)作無線接入部署場景圖

4.

高低頻協(xié)作無線接入部署場景示意圖.6G

將是一個低、中、高多頻段協(xié)同的全頻譜接入系統(tǒng)，無線覆蓋以10GHz

以下為主，毫米波通信將主要用于超大業(yè)務(wù)流量區(qū)域的熱點覆蓋、產(chǎn)業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、固定無線寬帶接入等場景，可見光和太赫茲通信將用于特定場景提供超高速率和感知探測等能力。因此，6G

網(wǎng)絡(luò)將實現(xiàn)控制信令和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)的全面解耦，由低頻段控制基站提供廣域的統(tǒng)一信令的播發(fā)，由高容量、按需開啟的高頻段數(shù)據(jù)基站提供數(shù)據(jù)和少量必要的信令的傳輸，以數(shù)據(jù)基站和控制基站間協(xié)作優(yōu)化資源調(diào)度為思路提供按需服務(wù)。區(qū)別于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，6G

高低頻協(xié)作無線接入架構(gòu)下，信令廣域覆蓋14打破以服務(wù)基站為中心的靜態(tài)設(shè)計理念，將基站緊耦合的信令與數(shù)據(jù)功能進一步分離，由低頻信令站點（10

GHz

以下為主）提供廣域的統(tǒng)一信令覆蓋，負責(zé)無線資源控制（Radio

Resource

Control，

RRC）消息、物理層信令等控制信令的播發(fā)，保證可靠的連接與移動；高頻數(shù)據(jù)站點（如毫米波、可見光等）按需開啟提供高速數(shù)據(jù)傳輸，感知探測等能力，從而大幅提升網(wǎng)絡(luò)整體能量效率，從組網(wǎng)角度創(chuàng)建一套可提供廣域覆蓋和按需服務(wù)的先進網(wǎng)絡(luò)。在高低頻協(xié)作組網(wǎng)場景中，區(qū)域內(nèi)控制基站廣域覆蓋，數(shù)據(jù)基站密集部署。6G

RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層可分為通信面、計算面和數(shù)據(jù)面。數(shù)據(jù)基站具備常規(guī)的通信數(shù)據(jù)服務(wù)功能?？刂苹静粌H可以支持小區(qū)選擇、移動性管理等常規(guī)控制業(yè)務(wù)，還可通過計算面、數(shù)據(jù)面以及

NWAIF

的功能，完成全生命周期的

AI/ML

相關(guān)任務(wù)。目前已有的關(guān)鍵技術(shù)方案也基本圍繞這個理念，例如高頻數(shù)據(jù)基站動態(tài)開關(guān)智能控制這一關(guān)鍵技術(shù)問題，引入基于用戶的移動性預(yù)測，在數(shù)據(jù)基站側(cè)通過數(shù)據(jù)面功能完成用戶軌跡數(shù)據(jù)收集、存儲與預(yù)處理，以及用戶移動性預(yù)測模型的本地訓(xùn)練，通過在控制基站側(cè)執(zhí)行模型參數(shù)聚合，利用

NWAIF

進行用戶移動性預(yù)測模型的推理與決策，為數(shù)據(jù)基站配置小區(qū)激活相關(guān)的觸發(fā)條件等，實現(xiàn)可以按需啟閉的數(shù)據(jù)小區(qū)激活機制，保證網(wǎng)絡(luò)能耗的降低。對于低頻覆蓋小區(qū)，通過重新設(shè)計信令流程，基于區(qū)域進行系統(tǒng)信息的廣播，避免用戶設(shè)備（User

Equipment，UE）對于系統(tǒng)信息的重復(fù)接收，同時保證系統(tǒng)信息的可重用性，減少不必要的控制信令開銷，充分考慮多元化服務(wù)的引入，奠定可按需開啟且具備智能性和靈活性的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)基礎(chǔ)。15（2）空天地融合無線接入部署場景圖

5.

空天地融合無線接入部署場景示意圖.由于地理環(huán)境的限制，現(xiàn)有移動通信網(wǎng)絡(luò)僅僅覆蓋了地球表面陸地約20%的區(qū)域，廣闊的海洋和空域沒有網(wǎng)絡(luò)覆蓋；又由于經(jīng)濟成本因素的影響，偏遠山區(qū)、高原、邊境等人煙稀少地區(qū)無線覆蓋能力較弱，僅靠地面的互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)絡(luò)等傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)難以滿足人們?nèi)找嬖鲩L的空天地海全域覆蓋需求。因此

6G

網(wǎng)絡(luò)的覆蓋能力將從地面二維向全空間三維覆蓋演進，空天地融合的通信系統(tǒng)將成為

6G

的一種重要部署場景，被

ITU

列為下一代網(wǎng)絡(luò)七大關(guān)鍵需求之一，本白皮書將從物理架構(gòu)與邏輯功能架構(gòu)方面設(shè)計面向

6G

的空天地融合的無線接入網(wǎng)絡(luò)部署方案，通過統(tǒng)一的空口技術(shù)、統(tǒng)一的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和統(tǒng)一的智能管控實現(xiàn)廣域智慧連接和全球泛在無縫接入需求。在物理架構(gòu)上，空天地融合一體架構(gòu)將是以地面網(wǎng)絡(luò)為依托、以天基網(wǎng)絡(luò)和空基網(wǎng)絡(luò)為拓展的立體分層、融合協(xié)作的網(wǎng)絡(luò)，為廣域空間范圍內(nèi)16的各種網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用提供泛在、智能、協(xié)同、高效的信息保障的基礎(chǔ)設(shè)施。其中地基網(wǎng)絡(luò)主要由地面互聯(lián)網(wǎng)、移動通信網(wǎng)組成，負責(zé)業(yè)務(wù)密集區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)；空基網(wǎng)絡(luò)由高空通信平臺、無人機自組網(wǎng)絡(luò)等組成，具有覆蓋較強、使能邊緣服務(wù)和靈活網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)等作用；天基網(wǎng)絡(luò)由各種衛(wèi)星系統(tǒng)構(gòu)成天基骨干網(wǎng)和天基接入網(wǎng)，實現(xiàn)全球覆蓋、泛在連接、寬帶接入等功能。在邏輯架構(gòu)上，空天地融合無線接入網(wǎng)絡(luò)將支持上述

6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)邏輯功能。具體來說，接入網(wǎng)由各層非地面網(wǎng)絡(luò)節(jié)點和地面蜂窩接入節(jié)點組成，形成覆蓋全球的無線接入網(wǎng)絡(luò)，異構(gòu)的節(jié)點將在邏輯功能上分為RAN

資源層、RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層和

RAN

服務(wù)層?？仗斓厝诤系?/p>

RAN

服務(wù)層主要是指在廣域范圍內(nèi)能夠為用戶以及用戶設(shè)備提供的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)，包括傳統(tǒng)的通信連接業(yè)務(wù)以及新興的感知、智能計算等服務(wù)?？仗斓厝诤系腞AN

資源層主要通過資源虛擬化的技術(shù)將節(jié)點間的異構(gòu)網(wǎng)算資源抽象成為資源池，以供不同服務(wù)和功能進行統(tǒng)一調(diào)度，應(yīng)對處于高時空動態(tài)條件下空中節(jié)點資源分布高動態(tài)且不均勻?qū)е沦Y源利用率低的問題。RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層中的計算面、數(shù)據(jù)面以及通信面可以由不同類型的節(jié)點承擔(dān)。算力充足的節(jié)點可以組成計算面，承擔(dān)智能業(yè)務(wù)中計算能力開放、算力管理等功能；存儲空間大的節(jié)點可以承擔(dān)數(shù)據(jù)面的功能，執(zhí)行數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)存儲等功能；超低軌道衛(wèi)星節(jié)點或無人機節(jié)點等可以組成通信面承擔(dān)傳統(tǒng)的通信連接業(yè)務(wù)。同時在多層異構(gòu)的節(jié)點中將部署大量的專用NWAIF

網(wǎng)元節(jié)點，以對執(zhí)行計算面、數(shù)據(jù)面、通信面功能的節(jié)點進行數(shù)據(jù)互通、功能合作，支持空天地融合網(wǎng)絡(luò)由

5G

的覆蓋融合和業(yè)務(wù)融合逐漸向用戶融合、體制融合以及系統(tǒng)融合發(fā)展。17（3）無線內(nèi)生智能接入部署場景6G

無線內(nèi)生智能將包含集中式和分布式兩種智能學(xué)習(xí)范式，混合協(xié)同，是一種自適應(yīng)分層分簇的學(xué)習(xí)邏輯架構(gòu)。其將在

6G

網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)內(nèi)部提供數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練、模型推理、模型評估等

AI

工作流全生命周期的完整運行環(huán)境，將

AI

服務(wù)所需的算力、數(shù)據(jù)、算法、連接與網(wǎng)絡(luò)功能、協(xié)議和流程進行深度融合設(shè)計。圖

6.

無線內(nèi)生智能接入部署場景示意圖.無線內(nèi)生智能接入子架構(gòu)采用集中/分布式協(xié)同式模型訓(xùn)練的混合邏輯架構(gòu)，使能

6G

無線接入內(nèi)生智能。通過對

AI

業(yè)務(wù)特征進行分析識別，實現(xiàn)數(shù)據(jù)獲取、模型訓(xùn)練、模型監(jiān)測及模型部署等功能，通過服務(wù)功能鏈和所需微服務(wù)構(gòu)建微服務(wù)功能鏈，根據(jù)

AI

用例對多維資源與服務(wù)體驗的要求，將業(yè)務(wù)所涉及的微服務(wù)部署到合適節(jié)點上以提供

AI

服務(wù)。對于無需多節(jié)點/多域協(xié)同的

AI

用例，可以采用集中式的方式進行部署。RAN

以及UE

作為集中式

AI

節(jié)點，負責(zé)本地可完成的

AI

服務(wù)。其中，對于實時性18要求高、算力要求低、數(shù)據(jù)覆蓋范圍小的服務(wù)，可直接由

RAN

甚至

UE提供

AI

服務(wù)；而對于實時性要求低、算力要求高、數(shù)據(jù)覆蓋范圍大的用例，無線網(wǎng)絡(luò)側(cè)將配合由核心網(wǎng)提供服務(wù)。對于需要多節(jié)點/多域協(xié)同的

AI

服務(wù)，如智能小區(qū)切換，則需要使用分布式

AI

的方式提供服務(wù)。對于分布式

AI

實現(xiàn)架構(gòu)，從網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的角度可分為中央-本地協(xié)同和完全去心化兩種方式。目前最常用的聯(lián)邦學(xué)習(xí)屬于中央-本地協(xié)同方式，群體學(xué)習(xí)是完全去中心化的方式，而遷移學(xué)習(xí)與元學(xué)習(xí)則主要通過模型參數(shù)在多節(jié)點間的共享來輔助學(xué)習(xí)，可能需要中心節(jié)點的協(xié)調(diào)。還可利用云原生容器框架、大數(shù)據(jù)計算引擎、分布式計算和機器學(xué)習(xí)框架等，通過內(nèi)置數(shù)據(jù)管理、模型開發(fā)、微服務(wù)部署等功能模塊，加快內(nèi)生

AI

服務(wù)的開發(fā)與部署；通過

API

開放接口，對外提供

AI

服務(wù)。該平臺統(tǒng)一調(diào)度網(wǎng)絡(luò)、計算和存儲資源，并用微服務(wù)的方式來實現(xiàn)

AI

服務(wù)的各個功能模塊，使

AI

服務(wù)輕量、靈活、可擴展且易于部署和管理，最后通過自動化管理工具來實現(xiàn)對

AI

服務(wù)的自動化部署和管理。上述場景部署架構(gòu)分別側(cè)重于實現(xiàn)控制信令和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)全面解耦、空天地融合接入以及對網(wǎng)絡(luò)智能業(yè)務(wù)的內(nèi)生支持，并作為一個整體支持完整的網(wǎng)元邏輯功能架構(gòu)，通過部署

RAN

網(wǎng)絡(luò)功能層實現(xiàn)對

RAN

資源層無線資源的智能管理，進而支持

RAN

服務(wù)層的功能開放和服務(wù)提供。由于

6G網(wǎng)絡(luò)的多元化應(yīng)用場景，需要不同的部署場景之間交集協(xié)同，因此三個部署場景之間共存互利，協(xié)調(diào)合作。以

IMT-2030

中沉浸式通信的全息通信應(yīng)用舉例，需要以時間同步方19式支持視頻、音頻和其他環(huán)境數(shù)據(jù)的混合流量傳輸，就要求采用無線內(nèi)生智能部署場景中多模態(tài)數(shù)據(jù)感知與處理技術(shù)，并以高低頻協(xié)作接入部署場景中高頻數(shù)據(jù)基站提升傳輸容量，甚至可以以空天地融合接入場景中衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)輔助，達到更高可靠的傳輸。在

IMT-2030

大規(guī)模通信的智慧農(nóng)業(yè)用例中，大規(guī)模物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以考慮以空天地融合接入場景中無人機組網(wǎng)技術(shù)實現(xiàn)廣域連接，并采用無線內(nèi)生智能部署場景中分布式學(xué)習(xí)的新范式實現(xiàn)智能管理。又例如在流量大容量需求的體育館賽事直播場景，除了采用高低頻協(xié)作接入部署場景中數(shù)據(jù)基站提升信息容量外，還可以用天基網(wǎng)絡(luò)中無人機組網(wǎng)輔助通信，從多維度上滿足特定場景下的通信要求。再者如要求高可靠通信的車輛自動駕駛場景，除了以無線內(nèi)生智能部署中

AI

服務(wù)技術(shù)來保證模型性能外，額外引入無人機組網(wǎng)連接可以進一步保證通信連接的穩(wěn)定與可靠性，達成自動駕駛的愿景。2.4

架構(gòu)特征——綠色、多維、立體和全場景服務(wù)本白皮書提出的

6G

新型

RAN

架構(gòu)設(shè)計關(guān)鍵特征包括“綠色”、“多維”、“立體”和“全場景服務(wù)”。針對“綠色”，面向

6G

RAN

架構(gòu)設(shè)計至簡、靈活、高效、節(jié)能的需求，本白皮書提出了信令廣域覆蓋架構(gòu)設(shè)計，能夠有效降低整網(wǎng)信令開銷、小區(qū)管理復(fù)雜度和網(wǎng)絡(luò)能耗；提出了高效準確的小區(qū)選擇機制，避免不必要的小區(qū)重選同時降低信令開銷，能夠有效提高用戶接入服務(wù)的可靠性和質(zhì)量，構(gòu)建信令流程高效、網(wǎng)絡(luò)部署能耗低的綠色網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)；提出了高低20頻組網(wǎng)架構(gòu)下的靈活接入機制，減少接入流程中的資源浪費，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的綠色低碳；設(shè)計了基于聯(lián)邦學(xué)習(xí)（Federated

Learning，F(xiàn)L）的綠色無線分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，能夠以較小的學(xué)習(xí)精度損失為代價，獲得理想的整體網(wǎng)絡(luò)能耗降低；提出了邊緣計算網(wǎng)絡(luò)低能耗網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)技術(shù)，能夠顯著降低物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的時間平均能耗。針對“多維”，面向

6G

RAN

中的多維網(wǎng)絡(luò)、多維業(yè)務(wù)和多維資源，本白皮書設(shè)計了分層聚合和異構(gòu)選擇的

FL

智能部署框架，在保證模型性能的同時減少時延和降低能耗，實現(xiàn)

FL

在無線網(wǎng)絡(luò)中更為高效的部署，可以有效解決多維異構(gòu)性帶來的不利影響；提出了基于用戶行為預(yù)測的動態(tài)切片資源管理技術(shù)，運行中的網(wǎng)絡(luò)切片需要有實時感知預(yù)測并主動響應(yīng)用戶需求的能力，實現(xiàn)

RAN

切片資源的實時、動態(tài)管理，及時滿足用戶差異化的

QoS

需求；設(shè)計了動態(tài)智能

RAN

切片配置方案以最大限度地提高頻譜利用率，既可以適用于動態(tài)場景，又可以避免頻繁的切片重配置，能夠較好實現(xiàn)不同的粒度下

RAN

切片的動態(tài)重配置。針對“立體”，面向

6G

RAN

空天地一體化的趨勢，本白皮書給出了基于隨機幾何理論的三維立體異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的性能分析，對于由地面基站和空中基站組成的三維立體網(wǎng)絡(luò)，揭示了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對于平均速率的影響；設(shè)計了星上高效輕量的批量接入流程和解決方案，針對基站部署情況及業(yè)務(wù)密集程度，使用不同的匯聚節(jié)點及批量處理時間，能夠在最大化全局

QoS的同時最大化衛(wèi)星資源利用率；提出了

LEO

衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)合作計算卸載技術(shù)，通過聯(lián)合考慮移動用戶、LEO

衛(wèi)星和云服務(wù)器之間的合作，有效降低了任務(wù)處理的延遲和能耗；提出了無人機/衛(wèi)星通信與計算資源統(tǒng)一管理技術(shù)，21通過優(yōu)化卸載決策以及資源分配，能夠在保證總時延的同時有效降低能耗。針對“全場景服務(wù)”，面向

6G

RAN

支持全類型場景全類型服務(wù)的需求，本白皮書提出了面向分布式移動群智感知的通感算聯(lián)合優(yōu)化技術(shù)，通過從數(shù)據(jù)感知、數(shù)據(jù)傳輸和數(shù)據(jù)計算三個角度進行建模仿真，為感知-計算-傳輸策略與資源消耗之間的折衷關(guān)系提供理論指導(dǎo)，并且還可擴展到其他相關(guān)場景，如多個

MCS

系統(tǒng)合作、通感算聯(lián)合優(yōu)化框架下資源管理等；提出主動式網(wǎng)絡(luò)低時延無線接入技術(shù)，能在保障開環(huán)傳輸結(jié)構(gòu)最小化時延的情況下，使傳輸可靠性保持在

95%以上，滿足了未來無線網(wǎng)絡(luò)超低時延高可靠場景的需求。后面將重點介紹

6G

多維立體全場景服務(wù)下新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)鍵使能技術(shù)。RAN

架構(gòu)與關(guān)鍵使能技術(shù)之間的關(guān)系如下圖所示。圖

7.

RAN

架構(gòu)與關(guān)鍵使能技術(shù)之間關(guān)系圖.223

使能技術(shù)——6G

多網(wǎng)共生融合技術(shù)未來

6G

網(wǎng)絡(luò)將是移動通信網(wǎng)絡(luò)、衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)、物聯(lián)網(wǎng)等多網(wǎng)異構(gòu)互聯(lián)、多場景并存，且萬物互聯(lián)的需求各異、能力各異。在

6G

多維立體全場景服務(wù)下新型綠色無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下，將打破當(dāng)前多種無線接入制式異構(gòu)共存、垂直獨立的現(xiàn)狀，通過

6G

多網(wǎng)共生融合技術(shù)實現(xiàn)

RAN

的集中/分布式混合、橫向多層、縱向多面、跨域協(xié)作、分級部署、統(tǒng)一接入，具備異構(gòu)分層、高低頻協(xié)作、空天地融合統(tǒng)一接入等典型特征，從而支撐多維立體全場景泛在接入和高效組網(wǎng)。3.1

UCN

異構(gòu)接入技術(shù)隨著網(wǎng)絡(luò)的更新?lián)Q代，不同制式的網(wǎng)絡(luò)中異構(gòu)設(shè)備的共存成為了亟需處理的問題，為了提升網(wǎng)絡(luò)容量和用戶體驗，4G、5G

的異構(gòu)接入技術(shù)得到了飛速發(fā)展。3GPP

Release12

提出了雙連接技術(shù)，開始是為了讓宏站和微站實現(xiàn)載波聚合，進入

5G

時代之后，雙連接技術(shù)被用作

LTE

和

NR的非獨立組網(wǎng)中，并演變成了多連接技術(shù)，為了盡可能提高數(shù)據(jù)流量以及服務(wù)多種不同應(yīng)用場景，多連接技術(shù)進一步演變成了宏微分層的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下超密集異構(gòu)組網(wǎng)的技術(shù)。但是現(xiàn)有異構(gòu)接入技術(shù)仍然存在諸多不足：例如，現(xiàn)有的異構(gòu)接入技術(shù)不能很好地滿足

6G

用戶對高速、低延遲、大帶寬的需求，存在資源浪費和分配不均的問題，此外，當(dāng)用戶從一個網(wǎng)絡(luò)環(huán)境移動到另一個環(huán)境時，需要進行網(wǎng)絡(luò)切換。此時可能會出現(xiàn)連接中斷、延遲升高等問題。在

6G網(wǎng)絡(luò)中，用戶數(shù)量將大幅增加，并且用戶對網(wǎng)絡(luò)性能和服務(wù)質(zhì)量的要求會23變得更加苛刻，現(xiàn)有的異構(gòu)接入技術(shù)并不能完全滿足

6G

網(wǎng)絡(luò)的要求，因此需要更加靈活、智能、可靠的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和技術(shù)手段。用戶中心網(wǎng)絡(luò)（User-Centric

Networks，

UCN）作為一種以用戶為中心的全新網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，可以通過深度學(xué)習(xí)和人工智能等技術(shù)手段實現(xiàn)更加靈活、智能、可靠的網(wǎng)絡(luò)服務(wù)?？梢愿玫貪M足

6G

對于高速、低延遲、大帶寬和安全連接的要求，提高用戶體驗和網(wǎng)絡(luò)性能，降低運營成本。用戶中心網(wǎng)絡(luò)以用戶終端為中心提供服務(wù)，各種業(yè)務(wù)圍繞用戶個性化/定制化提供，滿足用戶的動態(tài)需求。以用戶為中心的網(wǎng)絡(luò)模式可以很大程度上提高用戶主觀體驗（QoE），并且節(jié)約基站的時頻資源。主動式接入技術(shù)可看作是實現(xiàn)

UCN

異構(gòu)接入的一類關(guān)鍵技術(shù)，主動式接入網(wǎng)絡(luò)中采用開環(huán)

one-shot

傳輸模式，丟棄了調(diào)度請求、上行授權(quán)和HARQ

反饋/重傳等閉環(huán)控制機制從而避免大量控制信令交互，極致化壓縮通信延遲至

1

個

TTI

時間（mini-slot

模式下可達微秒級）；并通過同時關(guān)聯(lián)多個接入點（Access

Point，AP）進行多徑傳輸，利用空間分集增益保障網(wǎng)絡(luò)可靠性。圖

8.

主動式網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)架構(gòu).24與目前廣泛部署的各類網(wǎng)絡(luò)相比，該架構(gòu)下用戶所有的決策行為具備完全的“主動性”。在動態(tài)網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中，用戶自主接入選擇無線資源塊傳輸數(shù)據(jù)。然而，由于缺乏信道先驗知識，近乎于盲選無線信道進行數(shù)據(jù)發(fā)送會引發(fā)數(shù)據(jù)包丟失或者解碼失敗導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)可靠性急劇下降。針對上述問題，提出一種基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與強化學(xué)習(xí)結(jié)合輔助主動式網(wǎng)絡(luò)的方案，該方案可將用戶主動接入的傳輸可靠性達到

86.2%，進一步引入路徑排列碼等空時編碼預(yù)處理技術(shù)提升糾錯和差錯控制能力，網(wǎng)絡(luò)在不增加額外時延開銷時傳輸可靠性可實現(xiàn)

99.999%的目標。另一種支持

UCN

異構(gòu)接入技術(shù)的方案是邊緣計算網(wǎng)絡(luò)低能耗網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)研究，本白皮書針對物聯(lián)網(wǎng)移動設(shè)備的低能耗需求，以多邊緣服務(wù)器網(wǎng)絡(luò)為支撐，提出移動邊緣計算低能耗網(wǎng)絡(luò)接入策略?？紤]邊緣服務(wù)器與設(shè)備間信道質(zhì)量、計算能力和連接容量存在時空動態(tài)差異，建立了系統(tǒng)模型并構(gòu)建混合整數(shù)規(guī)劃優(yōu)化問題，設(shè)計單時隙在線優(yōu)化算法方案將原始問題轉(zhuǎn)化為單時隙確定性優(yōu)化問題，基于最小費用最大流的方法實現(xiàn)了單時隙網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)與資源分配。進一步將單時隙在線學(xué)習(xí)方法擴展為兩時間尺度的網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)與資源分配在線優(yōu)化方法，實現(xiàn)了漸近最優(yōu)能耗性能。該方案兼顧多邊緣服務(wù)器、網(wǎng)絡(luò)時空動態(tài)性以及設(shè)備公平性三方面因素，將兩時間尺度優(yōu)化策略與等分配策略、基于優(yōu)先級的分配策略和單時隙優(yōu)化策略進行仿真對比，來驗證提出的兩時間尺度的低能耗網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)與資源分配算法的有效性。該方案提出了基于李雅普諾夫優(yōu)化和雙時間尺度網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)與任務(wù)卸載方法，該方法能夠顯著降低物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的時間平均能耗，同時保證設(shè)備間任務(wù)卸載的公平性。253.2

高低頻協(xié)作接入技術(shù)圍繞信令廣域覆蓋架構(gòu)設(shè)計，進一步降低整網(wǎng)信令開銷、小區(qū)管理復(fù)雜度和網(wǎng)絡(luò)能耗，可以從三個方向展開，即以低頻覆蓋高頻小區(qū)按需開啟作為實現(xiàn)廣域覆蓋的基礎(chǔ)，以適度分離緊密耦合的控制面和用戶面功能作為柔性覆蓋的核心，以基站和小區(qū)間協(xié)作優(yōu)化資源調(diào)度為思路提供按需服務(wù)。該設(shè)計有效簡化小區(qū)管理流程，降低整網(wǎng)功耗。目前已有的關(guān)鍵技術(shù)方案也基本圍繞這些理念，但仍然存在一些問題亟待解決，包括：高頻數(shù)據(jù)基站動態(tài)開關(guān)智能控制策略、高低頻小區(qū)選擇/重選智能控制機制、高低頻協(xié)作組網(wǎng)隨機競爭接入策略、高低頻協(xié)作組網(wǎng)干擾管理機制、高低頻協(xié)同的信令廣域覆蓋機制、控制基站/數(shù)據(jù)基站之間的握手機制等問題。對于低頻覆蓋小區(qū)，為避免系統(tǒng)信息冗余播發(fā)，可以基于區(qū)域進行系統(tǒng)信息的廣播，避免

UE

對于系統(tǒng)信息的重復(fù)接收，同時保證系統(tǒng)信息的可重用性，降低

UE

功耗。圖

9.

基于區(qū)域的系統(tǒng)信息廣播機制.小區(qū)選擇是保證用戶接入服務(wù)的重要環(huán)節(jié)。準確高效的小區(qū)選擇策略26可以有效提高用戶服務(wù)質(zhì)量。然而，在高低頻混合組網(wǎng)架構(gòu)下，由于數(shù)據(jù)基站的瞬時關(guān)斷，可能導(dǎo)致用戶駐留小區(qū)失敗。因此，針對廣覆蓋控制小區(qū)，突破傳統(tǒng)重選機制中僅計算一個

RSRP

和

RSRQ

值的局限，引入小區(qū)內(nèi)頻率優(yōu)先級概念。本白皮書提出了基于深度強化學(xué)習(xí)（

DeepReinforcement

Learning，DRL）的小區(qū)選擇智能控制策略。該策略采取了用戶側(cè)小區(qū)選擇決策權(quán)上交控制基站的方式，數(shù)據(jù)基站只有在獲得控制基站業(yè)務(wù)信令后才會開啟用戶駐留服務(wù)，避免全天候下發(fā)參考信號。該方案能夠?qū)崿F(xiàn)高效準確的小區(qū)選擇，避免不必要的小區(qū)重選同時降低小區(qū)添加/刪除/激活、測量等的信令開銷，并且有效地提高了用戶接入服務(wù)的可靠性和質(zhì)量，構(gòu)建信令流程高效、網(wǎng)絡(luò)部署能耗低的綠色網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。圖

10.

多頻帶服務(wù)小區(qū)示意圖.高頻數(shù)據(jù)基站的動態(tài)開關(guān)是高低頻協(xié)作組網(wǎng)中非常關(guān)鍵的一種節(jié)能方案，然而，現(xiàn)有的基站控制方法難以靈活控制基站的啟閉。通過引入基于用戶的移動性預(yù)測，再根據(jù)用戶個體流量需求，在小尺度上對流量預(yù)測進行修正，可以實現(xiàn)基于雙尺度流量預(yù)測的基站動態(tài)開關(guān)智能控制方法。一方面通過大尺度流量預(yù)測保證預(yù)測的全局性和平穩(wěn)性，另一方面結(jié)合用戶移動位置預(yù)測，得到小尺度流量需求，提高預(yù)測準確性，進而動態(tài)控制數(shù)據(jù)基站的開關(guān)。該方案實現(xiàn)了高頻數(shù)據(jù)基站的自適應(yīng)啟閉，在提升網(wǎng)絡(luò)智能管理和智慧運維能力的同時大大降低網(wǎng)絡(luò)能耗，實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的運行節(jié)能化、27綠色化。圖

11.

雙尺度流量預(yù)測的基站動態(tài)開關(guān)智能控制示意圖.高低頻基站解耦的機制便于密集部署的數(shù)據(jù)基站在一定條件下關(guān)閉或進入低功耗模式，降低網(wǎng)絡(luò)能耗。但是基站的開啟/關(guān)閉和無線網(wǎng)絡(luò)的干擾之間存在耦合關(guān)系，因此基站啟閉時，新的用戶連接關(guān)系、干擾情況的變化使環(huán)境過渡到一個新的狀態(tài)。通過引入基于智能模塊的高低頻協(xié)作組網(wǎng)干擾協(xié)調(diào)機制，在未有數(shù)據(jù)基站啟閉的情況下，每個數(shù)據(jù)基站上部署的智能干擾協(xié)調(diào)模型，可以執(zhí)行干擾協(xié)調(diào)決策。該方案保證了高低頻網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下用戶服務(wù)的可靠性與連續(xù)性，通過提升干擾協(xié)調(diào)性能進而提升網(wǎng)絡(luò)整體性能，同時實現(xiàn)了高頻數(shù)據(jù)基站與低頻控制基站之間信息交互的智能化與簡化。綜上，6G

設(shè)計全新的高低頻小區(qū)協(xié)作技術(shù)，可通過信令的優(yōu)化構(gòu)建分布式控制面系統(tǒng)，減少不必要的控制信令設(shè)計和資源開銷，同時在用戶面設(shè)計方案中充分考慮多元化服務(wù)的引入，為提升用戶面按需開啟、智能性、靈活性奠定基礎(chǔ)。283.3

空天地融合無線接入技術(shù)空天地融合無線接入是本白皮書所提新型無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的重要部署場景，承載著

6G

對全域范圍實現(xiàn)無縫覆蓋的需求?？仗斓厝诤蠠o線接入的實現(xiàn)需要地面網(wǎng)絡(luò)、空中節(jié)點網(wǎng)絡(luò)以及衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)共生融合技術(shù)的支持，本白皮書針對各層網(wǎng)絡(luò)具備的特點以及異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)共生融合技術(shù)實現(xiàn)過程中存在的問題展開介紹。相比于傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)節(jié)點，UAV、高空平臺（High

Altitude

Platform

，HAP）具有靈活部署、造價低、使用方便等優(yōu)勢，可以作為空中可靠的訪問和中繼節(jié)點。然而與地面網(wǎng)絡(luò)節(jié)點相比，空中基站的工作環(huán)境更加惡劣，且由于載荷、能源有限，其自身的功能也受到限制，這將對整體的空地網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)部署帶來挑戰(zhàn)。首先，由于空中基站本身能源有限，并且一般工作在信道環(huán)境較差的區(qū)域，如何保證空中基站與地面基站能夠建立長時間穩(wěn)定的連接是一個需要解決的關(guān)鍵問題。其次，由于空地通信系統(tǒng)本身具有三維立體特性，相比于傳統(tǒng)地面網(wǎng)絡(luò)的二維結(jié)構(gòu)在網(wǎng)絡(luò)的性能分析上需要考慮更多的因素。因此，如何完成對空地通信系統(tǒng)中立體組網(wǎng)的性能分析也是需要解決的問題。另一方面，衛(wèi)星網(wǎng)絡(luò)具有多層立體、終端多樣化、空間節(jié)點高度動態(tài)、空間節(jié)點資源受限、拓撲結(jié)構(gòu)時變、衛(wèi)星鏈路傳播時延高、衛(wèi)星廣播傳輸鏈路易受攻擊等特點，在傳輸效率、干擾管理、移動性管理、以及安全和隱私等方面都面臨巨大的挑戰(zhàn)。29圖

12.

空地融合網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)模型圖.為了解決上述問題，本白皮書提出了一些可供參考的解決方案。如，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)性能分析結(jié)主要是針對二維網(wǎng)絡(luò)，難以適用多維立體的空地融合網(wǎng)絡(luò)，本白皮書基于隨機幾何理論開展了無人機和地面基站組成的三維立體異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)的性能分析，分析了基于

MISR

增益方法逼近典型

TUE

和

UUE平均速率的準確性，揭示了網(wǎng)絡(luò)參數(shù)對于平均速率的影響。圖

13.

星地協(xié)同接入系統(tǒng)模型.為了實現(xiàn)星地?zé)o縫接入應(yīng)對全域覆蓋需求，衛(wèi)星通信需要與地面通信融合發(fā)展，然而傳統(tǒng)接入算法并不適用于星地融合網(wǎng)絡(luò)。本白皮書設(shè)計了一種星上高效輕量的批量接入流程和解決方案，最大化全局

QoS

的同時30最大化衛(wèi)星資源利用率。與基準相比，新指標在頻譜效率和全局

QoS

之間取得了更好的平衡。通過地面蜂窩和衛(wèi)星的協(xié)同和互補，可實現(xiàn)對城區(qū)熱點大規(guī)模接入的輕量高效接入控制。在不額外增加設(shè)備，盡量不改變現(xiàn)網(wǎng)結(jié)構(gòu)前提下，提供可靠、低時延的用戶接入體驗。3.4

多維接入網(wǎng)絡(luò)資源智能編排6G

網(wǎng)絡(luò)在支持日益繁雜的業(yè)務(wù)時，面臨著資源稀缺且異構(gòu)、無線環(huán)境動態(tài)時變、用戶需求隨機多樣、QoS

要求更嚴苛動態(tài)等挑戰(zhàn)?，F(xiàn)有的無線資源管理方案缺乏對用戶需求和時變環(huán)境的智能深度感知，不夠動態(tài)、靈活，被動且存在大量的資源浪費。本白皮書開展面向深度智慧、泛在連接的無線資源智能管理研究。網(wǎng)絡(luò)通?？梢酝ㄟ^大數(shù)據(jù)分析、預(yù)測技術(shù)獲取下一時刻業(yè)務(wù)的流量水平及負載分布，以高效保證用戶的業(yè)務(wù)體驗。隨著可用歷史數(shù)據(jù)體量的不斷增長，計算能力的不斷提升，基于

AI

的預(yù)測比傳統(tǒng)基于統(tǒng)計學(xué)的方法具有更優(yōu)越的性能?；诹髁款A(yù)測結(jié)果，網(wǎng)絡(luò)在調(diào)度開始前，綜合考慮業(yè)務(wù)類型和用戶的優(yōu)先級來為業(yè)務(wù)動態(tài)配置多維資源。為了提高資源利用率，需要縮小資源預(yù)留粒度，使得更多的未使用資源被空出，從而能滿足更多業(yè)務(wù)的資源請求。在資源管理和調(diào)度環(huán)節(jié)中，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)用戶行為對預(yù)留資源進一步配置，以最大化吞吐量、收益或降低時延、丟包率等。為了實現(xiàn)

RAN

切片資源的實時、動態(tài)管理，及時滿足用戶差異化的QoS

需求，運行中的網(wǎng)絡(luò)切片需要有實時感知預(yù)測并主動響應(yīng)用戶需求的能力?；诖耍景灼_展基于用戶行為預(yù)測的動態(tài)切片資源管理的研31究?？紤]一個雙層異構(gòu)網(wǎng)絡(luò)（Heterogeneous

Network，HetNet）的場景，如下圖所示。宏基站（Macro

Base

Station，MBS）作為中心控制單元，根據(jù)用戶行為的預(yù)測結(jié)果，做出

RAN

切片接入選擇和資源調(diào)度方案的集中決策，并向微基站（Small

Base

Station，SBS）下發(fā)控制信令。其中，接入選擇策略包括用戶對接入點

SBS

和切片的選擇，資源分配考慮的是SBS

上帶寬資源切分。圖

14.

HetNet

場景下的

RAN

切片.在實際場景中，由于網(wǎng)絡(luò)切片之間相互隔離，用戶數(shù)據(jù)在地理上分散，且為了規(guī)避用戶數(shù)據(jù)隱私問題，減小集中式訓(xùn)練帶來的通信開銷和時延，該方案使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機制對用戶行為預(yù)測模型進行分布式訓(xùn)練。該方案使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)機制對用戶行為預(yù)測模型進行分布式訓(xùn)練。假設(shè)用戶的行為特征數(shù)據(jù)（例如流量使用習(xí)慣、移動軌跡等）存儲在用戶本地，每個

UE

上訓(xùn)練本地長短期記憶（Long

Short

Term

Memory，LSTM）預(yù)測模型，對用戶行為進行局部預(yù)測。相比與上傳所有數(shù)據(jù)的集中式預(yù)測方法，此方案可有效減少用戶上傳信息，在一定程度上保護用戶隱私和減小通信開銷?；谏鲜鲅芯糠桨福瑢?/p>

FL

的切片用戶流量預(yù)測進行了仿真分析，結(jié)果顯示在切片間相互隔離、用戶數(shù)據(jù)地理上分散的場景下，基32于

FL

的用戶行為預(yù)測可以減小通信開銷，優(yōu)化整體的預(yù)測性能，實現(xiàn)對用戶需求的精準把控，進而指導(dǎo)切片資源的實時調(diào)度決策。另一方面，隨著智能移動終端設(shè)備的大量普及和嵌入式傳感技術(shù)的迅速發(fā)展，移動群智感知（Mobile

Crowd

Sensing

,

MCS），引起了工業(yè)界和學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注。相比于傳統(tǒng)感知模式，MCS

具有感知范圍廣、感知數(shù)據(jù)種類多、部署成本低、可擴展性高等優(yōu)勢。但是在無線邊緣網(wǎng)絡(luò)中，由于有限的通信資源和不穩(wěn)定的無線信道，MCS

部署于無線邊緣網(wǎng)絡(luò)時面臨新挑戰(zhàn)?；诖耍景灼岱桨冈诙嗑S網(wǎng)絡(luò)資源限制條件下，聯(lián)合考慮感知任務(wù)實施過程中涉及的感知、通信與計算策略，從而最優(yōu)化MCS

系統(tǒng)的性能。該方案所提出的通感算聯(lián)合優(yōu)化算法優(yōu)于現(xiàn)有的其他算法。研究結(jié)果為感知-計算-傳輸策略與資源消耗之間的折衷關(guān)系提供理論指導(dǎo)，并且還可擴展到其他相關(guān)場景。334

使能技術(shù)——6G

無線接入內(nèi)生智能技術(shù)為滿足

6G

多樣化

AI

服務(wù)需求，本白皮書認為

6G

分布式協(xié)同智能架構(gòu)將會是集中/分布式協(xié)同式模型訓(xùn)練的混合邏輯架構(gòu)，是基于自適應(yīng)分層分簇的學(xué)習(xí)邏輯架構(gòu)。該架構(gòu)能夠根據(jù)接入網(wǎng)絡(luò)拓撲、信道狀態(tài)、業(yè)務(wù)需求、網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息、資源狀況以及智能任務(wù)分布等，自適應(yīng)確定最優(yōu)的模型聚合分層邏輯結(jié)構(gòu)、協(xié)同集群等，并且能夠以合理的通信、算力及數(shù)據(jù)資源開銷，得到高精度的

AI

模型，用于

RAN

預(yù)測、推理和決策，使接入網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)內(nèi)生智能。4.1

無線分布式協(xié)同智能框架在分布式協(xié)同學(xué)習(xí)中，智能體通過分享輕數(shù)量級的經(jīng)驗合作建立共識，不僅可以維護全局共享學(xué)習(xí)模型以解決大規(guī)模機器學(xué)習(xí)問題，還能保護用戶隱私與數(shù)據(jù)安全。然而，分布式協(xié)同學(xué)習(xí)在實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)智能方面仍然面臨許多挑戰(zhàn)，尤其是部署在無線網(wǎng)絡(luò)中時。一方面，智能體在傳輸交互內(nèi)容的時候，消耗的傳輸資源會相當(dāng)大。即使傳輸?shù)氖禽p量級模型，當(dāng)參與訓(xùn)練的用戶設(shè)備數(shù)量足夠多或者局部模型的規(guī)模足夠大時，傳輸過程中產(chǎn)生的無線資源成本高達幾十億字節(jié)（Gb）。另一方面，無線網(wǎng)絡(luò)中鏈路不穩(wěn)定、無線信道損傷、無線資源限制、智能體計算資源異構(gòu)等因素會影響模型傳輸效率和模型學(xué)習(xí)效率，產(chǎn)生落后者效應(yīng)，從而影響模型學(xué)習(xí)性能。因此，需從通信資源、無線信道質(zhì)量、計算資源、數(shù)據(jù)量、模型學(xué)習(xí)性能等不同維度考慮無線網(wǎng)絡(luò)與分布式協(xié)同學(xué)習(xí)之間的相互制約關(guān)系，構(gòu)建無線網(wǎng)絡(luò)中的分布式學(xué)習(xí)理論分析模型，實現(xiàn)分布式協(xié)同學(xué)習(xí)與無線網(wǎng)絡(luò)的34深度融合。在分布式學(xué)習(xí)使能的無線網(wǎng)絡(luò)中，智能體通常希望可以根據(jù)其底層系統(tǒng)資源約束，執(zhí)行適當(dāng)數(shù)量的本地計算和數(shù)據(jù)傳輸工作。比如，計算資源較少的智能體可以訓(xùn)練較小規(guī)模的模型，而無線資源較少的智能體可以傳輸較小規(guī)模的模型。此外，許多公司、運營商、研究機構(gòu)等均希望在不共享學(xué)習(xí)模型細節(jié)和本地數(shù)據(jù)的情況下探求不同任務(wù)之間的協(xié)作。因此，智能體也需根據(jù)自身網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的實時變化執(zhí)行個性化學(xué)習(xí)，以減輕甚至消除網(wǎng)絡(luò)資源異構(gòu)、系統(tǒng)異構(gòu)、任務(wù)異構(gòu)等帶來的負面影響。傳統(tǒng)的集中式智能計算架構(gòu)已經(jīng)不能滿足低延遲高可靠的通信和計算要求，難以高效支撐未來

6G

網(wǎng)絡(luò)泛在智能的需求，因此需要引入分布式智能計算架構(gòu)以充分利用用戶終端和節(jié)點所持有的多維數(shù)據(jù)以及各自的計算資源。同時，在無線接入網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的研究中需要重點關(guān)注引入了分布式智能架構(gòu)之后

6G

無線接入網(wǎng)中的能耗問題。圖

15.

6G

網(wǎng)絡(luò)多層次

FL

節(jié)點部署示意圖.35通過對引入分布式智能計算的

6G

無線接入網(wǎng)絡(luò)能耗問題進行建模分析和方案的仿真驗證，可以通過結(jié)合聯(lián)邦學(xué)習(xí)與多層網(wǎng)絡(luò)拓撲進行

6G

網(wǎng)絡(luò)多層次

FL

節(jié)點部署設(shè)計，利用與設(shè)備更近的輔助接入節(jié)點進行分層異構(gòu)聯(lián)邦學(xué)習(xí)，通過減少高層次聚合的通信頻次，降低系統(tǒng)的整體能耗。還可以通過雙向

FL

節(jié)點接入選擇策略，以及引入異構(gòu)節(jié)點動態(tài)帶寬補償機制，抑制異構(gòu)設(shè)備和信道狀態(tài)惡化等因素的影響，有效地減少

FL

總通信時間，從而降低系統(tǒng)的通信能耗。另外，還可以使用

AI

領(lǐng)域模型訓(xùn)練中的一些方法如模型量化、梯度稀疏化等模型壓縮的方法，降低每輪聚合的通信負載，從而有效降低系統(tǒng)總能耗。從上述研究中可以得出以下結(jié)論：無線分布式網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)可通過以上三個角度進行綠色設(shè)計，以較小的學(xué)習(xí)精度損失為代價，獲得理想的整體能耗降低。對于不同的網(wǎng)絡(luò)場景和服務(wù)需求，可以在這三個角度中使用不同的方案或方案組合，以合理的學(xué)習(xí)精度成本實現(xiàn)最低的能耗。另一方面，無線分布式協(xié)同智能框架下需要考慮數(shù)據(jù)的分布特征以及智能功能的實時性要求，這亟需對人工智能技術(shù)存儲與管理、數(shù)據(jù)和參數(shù)傳輸、智能接口增強等智能功能組件的垂直/水平分層部署進行新的設(shè)計。本白皮書提出結(jié)合分層分布式智能架構(gòu)，進行智能功能組件的垂直/水平分層部署設(shè)計，構(gòu)建面向

6G

網(wǎng)絡(luò)的分層智能通信網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，并進行基站內(nèi)生智能的詳細設(shè)計和

AI

工作流程，以實現(xiàn)高效的網(wǎng)絡(luò)管理功能和用戶業(yè)務(wù)優(yōu)化增強。36圖

16.

智能功能組件垂直/水平分層部署示意圖.基于如上圖所示的分布式分層智能通信網(wǎng)絡(luò)部署設(shè)計，可以支持新型智能網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的靈活設(shè)計。在垂直方向上，網(wǎng)絡(luò)可以根據(jù)不同業(yè)務(wù)差異化的需求按需編排智能功能組件，靈活利用不同網(wǎng)絡(luò)層次的智能功能，極致優(yōu)化通信計算性能。在水平方向上，可以靈活快速地編排和使用智能功能組件，在網(wǎng)絡(luò)的各層級均可組成分布式協(xié)同的控制管理體系。通過聯(lián)邦學(xué)習(xí)、元學(xué)習(xí)等分布式智能框架，實現(xiàn)水平層面上各個節(jié)點之間的分布式智能交互與協(xié)同。該設(shè)計一方面可以通過靠近數(shù)據(jù)源，避免數(shù)據(jù)傳輸產(chǎn)生的能耗問題以及時延問題，另一方面能夠更加有效地協(xié)同各個節(jié)點的通信和計算能力，高效利用人工智能技術(shù)來優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)效能。374.2

有中心模型聚合協(xié)同接入技術(shù)傳統(tǒng)的樹狀分布式協(xié)同框架為兩層體系架構(gòu)，由表示聚合中心或智能體的樹節(jié)點和表示智能體的樹葉節(jié)點組成。這種體系架構(gòu)經(jīng)由智能體本地訓(xùn)練及中心服務(wù)器聚合的連續(xù)過程，能有效降低網(wǎng)絡(luò)負擔(dān)并保護用戶隱私。但伴隨著

6G

網(wǎng)絡(luò)中新興業(yè)務(wù)的極致化質(zhì)量保障要求，以及無線網(wǎng)絡(luò)本身資源異構(gòu)受限、環(huán)境動態(tài)變化等因素，這種固定模式的樹狀分布式學(xué)習(xí)框架將可能不再適用于未來通信中。因此，需在這樣復(fù)雜的無線環(huán)境下，建立分布式協(xié)同的自適應(yīng)分層分簇體系架構(gòu)，其將有能力根據(jù)網(wǎng)絡(luò)資源、分布式學(xué)習(xí)任務(wù)需求、服務(wù)質(zhì)量要求等構(gòu)建高效的分層分簇網(wǎng)絡(luò)拓撲，并采用同步或異步方式執(zhí)行分層聚合方法進行訓(xùn)練，為

6G

網(wǎng)絡(luò)提供高效彈性的邏輯學(xué)習(xí)架構(gòu)，同時保證模型學(xué)習(xí)性能和相對應(yīng)的服務(wù)質(zhì)量需求?；谶@樣的分布式協(xié)同學(xué)習(xí)框架下，進一步考慮無線信道質(zhì)量、無線資源限制等對于模型傳輸?shù)挠绊?，同時在保證模型精度的條件下減少通信開銷，提升能效比，為異構(gòu)協(xié)同學(xué)習(xí)模型開發(fā)一種高效智能的通信方案。伴隨著

ICDT

在

6G

無線網(wǎng)絡(luò)中的深度融合，RAN

的異構(gòu)性也往更為多元化的維度發(fā)展，從單一的通信維度擴展為計算、通信、數(shù)據(jù)、感知等多個維度。當(dāng)傳統(tǒng)的

FL

直接部署在多維動態(tài)異構(gòu)的無線網(wǎng)絡(luò)中，極有可能出現(xiàn)學(xué)習(xí)性能降低、收斂變慢、低能效等問題。當(dāng)前仍缺乏將

FL

應(yīng)用于實際異構(gòu)無線網(wǎng)絡(luò)中的有效解決方案，亟需研究新型的無線分布式智能部署策略。38圖

17.

異構(gòu)用戶節(jié)點

FL

參與示意圖.通過引入在多維異構(gòu)的6G無線網(wǎng)絡(luò)中

FL

部署模型的時間和能耗分析，設(shè)計一種針對異構(gòu)用戶節(jié)點的

FL

參與機制，一方面采用時間容忍度（即允許的最大

FL

本地完成時間）以約束不同設(shè)備間的時間差異，另一方面定義學(xué)習(xí)有效性（即

FL

本地模型性能的評估指標）保證聚合模型的精度。上述研究實現(xiàn)了

FL

在無線網(wǎng)絡(luò)中更為高效的部署，有望作為解決多維異構(gòu)性帶來的不利影響的方案。4.3

全分布式模型聚合協(xié)同接入技術(shù)在大數(shù)據(jù)時代，采用把原始數(shù)據(jù)上傳到數(shù)據(jù)中心進行處理的傳統(tǒng)方式將不再適用于擁有海量數(shù)據(jù)的網(wǎng)絡(luò)邊緣，網(wǎng)絡(luò)將傾向于發(fā)展無線節(jié)點的全分布式協(xié)同技術(shù)。然而由于節(jié)點位置變化和無線信道的時變特性導(dǎo)致的動態(tài)性，以及節(jié)點和網(wǎng)絡(luò)所能提供的資源的分布不均勻和多維異構(gòu)性，使得在無線網(wǎng)絡(luò)中實現(xiàn)分布式協(xié)同往往是低效的，難以挖掘其中的隱含關(guān)系?；诼?lián)邦學(xué)習(xí)的無線接入網(wǎng)高效自協(xié)同問題，本質(zhì)上為貫序決策問題。因此，將其建模為馬爾科夫博弈過程，基于智能體強化學(xué)習(xí)設(shè)計分布式節(jié)點的自適應(yīng)協(xié)作策略，優(yōu)化獎勵函數(shù)的平均場表征機制，并采用雙層神經(jīng)39網(wǎng)絡(luò)解耦動作空間的選擇和評估，使之可以支持節(jié)點間的靈活通信和本地訓(xùn)練，提高協(xié)同學(xué)習(xí)效率。圖