種璟，唐小勇，朱磊，李娜，張鈺，游正朋，胥焙柯，劉佳

（1. 中移（成都）信息通信科技有限公司，四川 成都 610200；2. 中國移動通信集團有限公司，北京 100083）

0 引言

5G 作為下一代移動通信關(guān)鍵技術(shù)，自2018 年正式商用以來，已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)[1]，比如教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、金融、工業(yè)、游戲、XR（augmented reality）/VR（virtual reality）等垂直行業(yè)場景[2-3]。但隨著5G 與行業(yè)的進一步融合，目前標準所定義的Release15（簡稱Rel-15）/Rel-16/Rel-17 能力在行業(yè)需求的支持上略顯不足，包括上下行速率不對稱無法支撐視頻的大上行傳輸需求、移動場景下服務(wù)基站的頻繁切換無法滿足超可靠低時延通信（ultra-reliable and low latency communications，URLLC）業(yè)務(wù)需求、缺乏靈活的盲點或者熱點補強方案以滿足行業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)的動態(tài)部署需求、室內(nèi)室外高精度定位能力、輕量化行業(yè)通信終端以及復(fù)雜場景下的通信優(yōu)化能力等。

本文結(jié)合行業(yè)關(guān)注的重點特性與能力，詳細回顧了5G-Advanced Rel-18 的技術(shù)演進方向[4]，并給出該技術(shù)演進方向潛在的技術(shù)方案與解決思路，為后續(xù)的技術(shù)演進提供參考，包括下行多輸入多輸出（multiple input multiple output，MIMO）增強、上行傳輸增強、移動性增強、拓撲傳輸技術(shù)增強、Sidelink 增強、能力輕量化（reduced capability，RedCap）技術(shù)演進、定位能力擴展與增強、AI（artificial intelligence）/ML（machine learning）5G 等；同時，詳細分析了當前行業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)存在的問題，包括行業(yè)終端接入、接入網(wǎng)絡(luò)、端到端（end to end，E2E）服務(wù)質(zhì)量（quality of service，QoS）保障等多個層面，在已有5G技術(shù)演進（5G-Advanced）所識別的問題和方向的基礎(chǔ)上[5]， 提出了包括多緩存調(diào)度（multi-buffer scheduling，MBS）技術(shù)、全連接行業(yè)接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、算力網(wǎng)絡(luò)（computing force network，CFN）技術(shù)，并給出其潛在的實現(xiàn)方式。

1 5G 技術(shù)總體研究進展

1.1 5G 標準研究進展

Rel-15 在2018 年9 月正式凍結(jié)并商用，基于服務(wù)的架構(gòu)（service based architecture，SBA）的5G 獨立（standalone，SA）架構(gòu)創(chuàng)新性、革命性的5G 新架構(gòu)設(shè)計，為后續(xù)5G 版本的演進建立了堅實的基礎(chǔ)[6]。在2020 年6 月，Rel-16 版本凍結(jié)，在增強型移動寬帶（enhanced mobile broadband，eMBB）方向引入了大量增強技術(shù)以持續(xù)提升FR1和FR2 下的傳輸速率與可靠性，包括MIMO 增強、IAB（integrated access and backhaul）接入回傳一體化、移動性增強以及非授權(quán)頻段等技術(shù)；在URLLC 方向，引入了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)、非公共網(wǎng)絡(luò)、車聯(lián)網(wǎng)、網(wǎng)絡(luò)切片增強等進一步提升5G+行業(yè)融合的技術(shù)；為了快速提升5G 對大連接物聯(lián)網(wǎng)（massive machine type communication，mMTC）的支持能力，在該版本中引入了LTE-Advanced 所定義的NB-IoT 技術(shù)，保障市場短期投資的同時滿足大連接的業(yè)務(wù)需求。當前3GPP 標準正全力推進Rel-17 的標準制定與收尾工作[4]，以滿足5G 面向行業(yè)的差異化服務(wù)需求，包括覆蓋與定位增強、用戶體驗質(zhì)量（quality of user experience，QoE）切片、新頻段、非公共網(wǎng)絡(luò)增強、非地面網(wǎng)絡(luò)、多SIM 支撐、邊緣計算增強等方向，Rel-17 預(yù)計在2022 年6 月完成協(xié)議凍結(jié)工作。5G 標準演進路線與時間表如圖1 所示。

圖1 5G 標準演進路線與時間表

5G 歷經(jīng)Rel-15 到Rel-17 共3 個版本的迭代優(yōu)化，已基本具備同時支持eMBB、URLLC、mMTC 業(yè)務(wù)場景的服務(wù)提供能力，為了適配更廣泛的垂直行業(yè)應(yīng)用場景，3GPP 已啟動Rel-18的研究工作，并正式將 5G 演進命名為5G-Advanced[5]，為5G 面向2025 年后的發(fā)展定義了新的目標和能力。5G-Advanced 的特征可歸結(jié)為“融合、智慧、低碳”[7]，通過全面演進和增強，使能5G 產(chǎn)生更大的社會和經(jīng)濟價值。當前Rel-18 立項還存于討論階段，預(yù)計在2023 年12 月完成標準凍結(jié)。

1.2 5G 產(chǎn)業(yè)推進進展

至2019 年5G 正式商用以來，目前中國已發(fā)展5G 套餐用戶數(shù)達4.5 億，建設(shè)的5G 基站數(shù)達到85 萬個，占全球5G 基站建設(shè)總量的70%。同時，全球5G 發(fā)展進入高速發(fā)展階段，美國、歐盟、日本、韓國等國家和地區(qū)紛紛提出了多項刺激5G發(fā)展的計劃，預(yù)計2026 年年底，全球5G 用戶數(shù)將達到35 億。同時，我國為了深化5G 建設(shè)，推進5G 融入千行百業(yè)，賦能傳統(tǒng)經(jīng)濟的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求，2020 年4 月30 日，工業(yè)和信息化部等十部門聯(lián)合發(fā)布《5G 應(yīng)用“揚帆”行動計劃（2021—2023 年）》，提出了“堅持需求牽引、堅持創(chuàng)新驅(qū)動、堅持重點突破、堅持協(xié)同聯(lián)動”4 個基本原則為基本行動綱領(lǐng)，到 2023 年實現(xiàn)我國在5G 行業(yè)應(yīng)用發(fā)展水平的顯著提升，并打造面向醫(yī)療、教育、工業(yè)等行業(yè)服務(wù)的 IT、CT、OT 與業(yè)務(wù)深度融合的新生態(tài)。

2 5G 關(guān)鍵技術(shù)演進方向

圍繞Rel-18 5G-Advanced 的總體研究目標與方向[5]，重點對下行MIMO 增強、上行傳輸增強、移動性增強、拓撲傳輸技術(shù)增強、Sidelink 增強、RedCap 技術(shù)演進、定位能力擴展與增強、AI/ML 5G 等方向進行了問題分析，并給出了每個方向后續(xù)潛在的技術(shù)方案與演進方向。

2.1 下行MIMO 增強

MIMO 作為提升頻譜效率最有效的技術(shù)之一被廣泛關(guān)注，歷經(jīng)4G、5G Rel-15/Rel-16/Rel-17的迭代演進，MIMO 在預(yù)編碼、導(dǎo)頻設(shè)計、信道狀態(tài)信息（channel state information，CSI）反饋等領(lǐng)域取得了重大突破，當前可支持高達12 個數(shù)據(jù)流的同時傳輸且在FR2 頻段內(nèi)單個用戶的傳輸速率高達10 Gbit/s；隨著5G 在行業(yè)場景中的深入應(yīng)用，為了滿足更多用戶終端（user equipment，UE）的數(shù)據(jù)傳輸需求，MIMO 技術(shù)需進一步演進，特別是在預(yù)編碼設(shè)計領(lǐng)域、解調(diào)參考信號（demodulation reference signal，DMRS）/探測參考信號（sounding reference signal，SRS）設(shè)計領(lǐng)域、CSI 反饋等領(lǐng)域[8]。

當前以線性預(yù)編碼技術(shù)和高精度DA/AD RF通道為基礎(chǔ)的MIMO 系統(tǒng)，存在MIMO 流數(shù)遠小于天線數(shù)、大規(guī)模MIMO 天線成本太高無法適用于室內(nèi)流量高地等問題；同時在技術(shù)實施上，存在反饋開銷大、信道時域或者頻率選擇性衰落導(dǎo)致MIMO 性能急劇下降等問題；因此，在Rel-18 MIMO 系統(tǒng)設(shè)計中，應(yīng)考慮引入非線性預(yù)編碼技術(shù)，并結(jié)合當前的線性預(yù)編碼技術(shù)進一步提升MIMO 流數(shù)；其次，應(yīng)該考慮低成本MIMO 系統(tǒng)（比如降低AD/DA 采樣精度），以滿足室內(nèi)大容量數(shù)據(jù)傳輸?shù)男枨?；最后，?yīng)聯(lián)合頻域、時域、功率域等多維信息的壓縮，降低預(yù)編碼的反饋開銷，以適應(yīng)更復(fù)雜的場景。

為保障MIMO 信號在基站和UE 端能夠被順利解調(diào)，DMRS 和SRS 的設(shè)計至關(guān)重要；當前5G MIMO 系統(tǒng)中DMRS 與SRS 的總體設(shè)計限制了MIMO 能力的發(fā)揮（比如最大正交端口數(shù)為12，導(dǎo)致最大配對用戶數(shù)為12），因此在后續(xù)的技術(shù)演進中需對參考信號（reference signal，RS）序列以及時頻資源進行重新設(shè)計，以解除DMRS 與SRS的限制并最大化配對用戶數(shù)。特別地，在SRS 的設(shè)計中，除了考慮單發(fā)送/接收點（transmission/reception point，TRP）下的容量需求外，還需解決在多TRP 傳輸場景下SRS 互干擾的問題，保障信道估計的準確性。

2.2 上行傳輸增強

隨著UE 從內(nèi)容消費者向內(nèi)容生產(chǎn)者角色的轉(zhuǎn)變，對上行傳輸?shù)乃俾?、時延等指標提出了更高的要求；而當前5G 系統(tǒng)呈現(xiàn)出上下行容量極不對稱的現(xiàn)象（下行吞吐量≥1 Gbit/s，而上行吞吐量≤70 Mbit/s），因此如何提升上行傳輸能力以滿足上行高吞吐的需求至關(guān)緊急[9]。演進方向包括提升上行發(fā)送天線數(shù)、UE 端多天線面板聯(lián)合傳輸技術(shù)、上行預(yù)編碼增強技術(shù)與上行覆蓋增強4 個方向。

通過提升上行發(fā)送天線數(shù)（至少支持4Tx）可極大提升上行信道的傳輸質(zhì)量以及RANK（信道矩陣的秩），明顯提升上行傳輸容量；通過UE端多天線面板聯(lián)合傳輸技術(shù)，可有效解決當前UE即使在多天線面板的配置下（特別是在FR2 頻段），在上行數(shù)據(jù)傳輸過程中依然只選擇一個面板進行傳輸帶來的性能限制問題。更進一步地，當前的上行傳輸系統(tǒng)設(shè)計中，寬帶預(yù)編碼技術(shù)無法適應(yīng)信道的選擇性衰落，并導(dǎo)致在多用戶配對情況下性能急劇下降；因此，需要針對上行信道的頻域選擇性問題，重新設(shè)計上行預(yù)編碼技術(shù)。

隨著NR 頻段越來越高，與LTE 頻段相比，NR 呈現(xiàn)上下行覆蓋性能（上行覆蓋性能參考信號接收功率（reference signal receiving power，RSRP）與下行RSRP 相比差1.2 dB）極其不對稱的現(xiàn)象，從而導(dǎo)致組網(wǎng)規(guī)劃復(fù)雜、上行小區(qū)邊緣速率偏低等一系列問題，因此如何提升物理上行共享信道（physical uplink shared channel，PUSCH）、物理上行鏈路控制信道（physical uplink control channel，PUCCH）的覆蓋能力，在Rel-18 的系統(tǒng)設(shè)計中是需要重點考慮的問題，也是提升NR 頻段支撐能力的關(guān)鍵。

2.3 移動性增強

雖然現(xiàn)有5G 協(xié)議中引入了載波聚合（carrier aggregation，CA）、多無線接入技術(shù)雙連接（multi-RAT dual connectivity，MR-DC）、雙活動協(xié)議棧（dual active protocol stack，DAPS）等技術(shù)嘗試降低UE 在移動過程中的服務(wù)小區(qū)切換頻率，但受限于現(xiàn)有UE 設(shè)備的能力不能同時支持兩個及以上的輔小區(qū)（secondary cell，SCell）/輔小區(qū)組（secondary cell group，SCG）接入，UE在移動過程中還會引起頻繁L3 切換，從而導(dǎo)致在服務(wù)小區(qū)切換的過程中業(yè)務(wù)連續(xù)性和吞吐量無法保持、0 ms 切換無法實現(xiàn)等問題[10]。因此，在移動增強領(lǐng)域，需引入基于L1/L2 切換技術(shù)、DAPS/條件切換（conditional handover，CHO）融合增強技術(shù)、FR2 高頻段移動增強等技術(shù)，實現(xiàn)0 ms 移動切換，滿足低時延業(yè)務(wù)需求。

UE 在服務(wù)小區(qū)切換的過程中，通過保持L3 RRC 連接（即在不重新建立RRC 連接的情況下），在多頻段、多連接的場景下依賴L1/L2 切換策略，可消除基于L3 移動切換以及RRC 重配置帶來的數(shù)據(jù)傳輸中斷等問題，從而實現(xiàn)在Scells/SCG 中的0 ms 快速切換能力。同時，通過進一步在網(wǎng)絡(luò)側(cè)與終端側(cè)融合DAPS 與CHO 的能力，以及更改當前協(xié)議中DAPS 與CHO 不能同時在UE 側(cè)生效的策略，實現(xiàn)UE 在移動過程中服務(wù)小區(qū)切換場景下的數(shù)據(jù)0 ms 中斷要求。

同時，為了增強高頻段FR2 UE 在移動場景下的可靠性與穩(wěn)定性，應(yīng)在當前DAPS 的總體設(shè)計中支持FR2 頻段的互切換策略（FR2-FR2）；同時基于窄波束通信的FR2 頻段，其受限于窄波束覆蓋范圍和弱穿透性的影響，需要設(shè)計一種新的CSI測量與反饋機制以解決UE在旋轉(zhuǎn)或者手掌遮擋過程中，通信質(zhì)量快速衰減的問題，比如UE 采用多天線面板信道質(zhì)量監(jiān)控與移動性切換觸發(fā)等機制。

2.4 拓撲傳輸技術(shù)增強

為了進一步提升5G 的應(yīng)用場景，接入回傳一體化技術(shù)IAB 在Rel-16 被引入，以解決5G 站點覆蓋能力不足、組移動導(dǎo)致的信令風(fēng)暴等問題；為了進一步使能IAB 節(jié)點部署的靈活性與便利性，需在現(xiàn)有協(xié)議所定義的IAB 能力基礎(chǔ)上，通過解決IAB 節(jié)點在移動場景中存在的IAB 多節(jié)點間的干擾管理問題、物理小區(qū)ID（physical cell ID，PCI）和隨機接入信道（random access channel，RACH）沖突問題、UE 節(jié)點選擇與切換等問題，拓展IAB 的應(yīng)用場景，包括高速列車、地鐵、公交、熱點補盲、便攜式工業(yè)終端等；同時，通過使能IAB 節(jié)點支持非授權(quán)頻段以及IAB 節(jié)點內(nèi)部的本地分流技術(shù)，賦能IAB 節(jié)點在更廣泛的垂直行業(yè)場景下使用[11-12]。

同時，為了降低IAB 的部署實施成本，可引入智能放大器技術(shù)以延伸基站或者IAB 節(jié)點的覆蓋范圍，但在TDD 系統(tǒng)中因涉及下行-上行（downlink-uplink，DL-UL）RF（radio frequency）射頻切換問題，難以保障信號的正確接收或者發(fā)送，因此需要設(shè)計一套TDD DL-UL 配置機制，幫助智能放大器準確地識別DL-UL 的時間轉(zhuǎn)換點，從而幫助基站或者UE 進行信號放大；另外，隨著智能放大器的引入，需要基于當前定義的IAB 多跳系統(tǒng)架構(gòu)，探索與智能放大器的協(xié)同傳輸機制，最大化整體系統(tǒng)性能并最小化節(jié)點投資規(guī)模。

2.5 Sidelink 技術(shù)增強

在傳統(tǒng)的5G 整體系統(tǒng)設(shè)計思想中，應(yīng)用或者服務(wù)只屬于eMBB、URLLC 或mMTC 中的一種，但在Sidelink 的實際應(yīng)用場景中，比如車聯(lián)萬物（vehicle to everything，V2X）、XR 等業(yè)務(wù)同時對eMBB 和URLLC 能力提出了需求，因此在現(xiàn)有定義的5G Sidelink 協(xié)議基礎(chǔ)之上，需要考慮新的組網(wǎng)方式以及協(xié)議設(shè)計，以解決單一能力支持問題；因此，在后續(xù)的演進過程中，需要考慮增加Sidelink 的有效傳輸帶寬，包括引入高頻段FR2、非授權(quán)頻譜等，以同時滿足高吞吐與低時延的業(yè)務(wù)傳輸需求[13]。為了達成上述目標，需要對現(xiàn)有的 Sidelink 技術(shù)進行增強，包括Sidelink 非授權(quán)頻譜（SL-U）、中繼增強（Sidelink relay）等方向。

在Sidelink 非授權(quán)頻譜方向，需要重新定義信道訪問機制（先聽后說（listen before talk，LBT）或者信道占用時間（channel occupancy time，COT）方式），解決非授權(quán)資源的分配方式以及對Mode1/Mode2 的影響、非slot 結(jié)構(gòu)的物理層傳輸架構(gòu)與流程、基于Sidelink 同步信號塊（Sidelink synchronization signal block，S-SSB）的同步方式以及授權(quán)與非授權(quán)載波聚合等方面的問題；同時，在中繼增強方向，需要解決UE-UE 的中繼傳輸機制、多跳多路徑數(shù)據(jù)傳輸機制以及UE 組移動機制等，從而保障UE 中繼技術(shù)在面向多類型場景的使用。

2.6 RedCap 技術(shù)演進

為了滿足工業(yè)連接需求、安防及可穿戴等行業(yè)需求，在5G Rel-17 中引入了RedCap 技術(shù)以重新定義一種全新的輕量化終端，以解決eMBB UE功耗高、實現(xiàn)復(fù)雜度大、價格昂貴等系列問題[14]。目前，雖然5G NR RedCap 已經(jīng)把系統(tǒng)帶寬降低到20 MHz（FR1）和100 MHz（FR2）、MCS 最高支持到64QAM[15]，但其提供的下行170 Mbit/s和上行91 Mbit/s 的傳輸速率依然超過了絕大多數(shù)IoT 設(shè)備的傳輸需求（10 Mbit/s 或者1 Mbit/s）。為了進一步降低成本，LTE Cat.1/1bis 技術(shù)已逐漸成為市場選擇10 Mbit/s/1 Mbit/s 的IoT 設(shè)備數(shù)據(jù)傳輸?shù)闹鬟x技術(shù)。因此如何進一步降低RedCap成本，并保持與LTE Cat.1/1bis 相當是5G Rel-18技術(shù)演進的重點方向。

為了解決上述描述的問題，在RedCap 的Rel-18 技術(shù)演進中，需要重點考慮以下技術(shù)方向，包括進一步降低系統(tǒng)帶寬、靈活可擴展的傳輸峰值速率調(diào)整、降低最大調(diào)制階數(shù)、降低最大DCI盲檢次數(shù)、降低最大HARQ 次數(shù)、靈活的HARQ進程時間關(guān)聯(lián)關(guān)系、支持TypeBHD-FDD、移除非必要功能等。同時，為了滿足后續(xù)大規(guī)模接入與演進需求，可考慮通過多播或者單播等技術(shù)降低傳輸開銷。

2.7 定位能力擴展與增強

定位作為面向行業(yè)的關(guān)鍵服務(wù)能力之一，基于蜂窩網(wǎng)、GPS、北斗、藍牙、UWB、Wi-Fi 等技術(shù)所提供的定位能力已被廣泛應(yīng)用于垂直行業(yè)的各個領(lǐng)域中。特別地，定位能力的提供與精度優(yōu)化一直是5G 研究的重要課題之一，目前歷經(jīng)Rel-16/Rel-17 兩個版本的迭代演進，已經(jīng)完成了5G 定位的端到端系統(tǒng)與協(xié)議設(shè)計。但隨著IoT 設(shè)備對定位需求的逐漸增加，如何在維持IoT UE 低功耗的情況下，提升定位的精度和降低定位時延在當前的協(xié)議設(shè)計中面臨較大的技術(shù)挑戰(zhàn)[16]，比如在終端電池供電持續(xù)工作1年，定位精度在90%的場景下可達到0.2 m ，定位E2E 時延控制在10～100 ms。

因此，圍繞低功耗高精度的定位需求，在Rel-18 的技術(shù)演進中，可從解耦通信與定位帶寬、移動性增強、超深度睡眠等多個技術(shù)維度，建立滿足低功耗與高精度要求的新型傳輸機制或者技術(shù)體系。解耦Rel-16/Rel-17 系統(tǒng)中通信與定位帶寬的綁定關(guān)系，通過壓縮通信帶寬降低UE 功耗，增加PRS 或者SRS 帶寬以提升定位精度；同時，為避免處于RRC_inactive 狀態(tài)的UE 在移動定位的過程中，RRC 狀態(tài)的頻繁切換導(dǎo)致功耗增加，需構(gòu)建定位區(qū)域概念并在該區(qū)域保持SRS 或者PRS 不變，以降低該類UE 在移動過程中的定位功耗。另外，在Rel-18 中引入RedCap 與Sidelink等終端技術(shù)，因此需要重新定義與考慮如何基于RedCap 增強技術(shù)以及Sidelink 增強技術(shù)提供高精度定位。

2.8 AI/ML 5G 技術(shù)

無線通信系統(tǒng)是基于香農(nóng)理論、檢測理論、排隊理論等精確數(shù)學(xué)模型構(gòu)建起來的。然而，由于無線環(huán)境的高度隨機性和多樣性、系統(tǒng)優(yōu)化參數(shù)與模型（如發(fā)送和接收天線的數(shù)量、UE 的數(shù)量、TRP 的數(shù)量、帶寬等）的復(fù)雜性，盡管使用了精確的數(shù)學(xué)模型，通過窮舉搜索和迭代啟發(fā)式算法無法找到最優(yōu)解并且成本高昂?？紤]AI/ML 模型理論上能夠以合理數(shù)量的神經(jīng)元擬合任何優(yōu)化問題，從而解決傳統(tǒng)系統(tǒng)中無法精確建?；蛘呓鉀Q方案成本高昂等問題。如可以將AI/ML 應(yīng)用在AI 輔助定位、上下行信道估計、CSI 精確反饋以及波束管理等物理層設(shè)計中，也可以用于跨層聯(lián)合優(yōu)化調(diào)度、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能等高層協(xié)議或者算法的設(shè)計中。

雖然，標準組織已開始討論將 AI/ML 應(yīng)用于無線網(wǎng)絡(luò)，當前在Rel-17 RAN3 中啟動了關(guān)于NR 和ENDC 數(shù)據(jù)收集增強的研究項目[17-22]，其主要目的是研究RAN 智能化功能框架，并且確定了基于AI/ML 的更高層用例，包括負載平衡、網(wǎng)絡(luò)節(jié)能、移動性以及流量轉(zhuǎn)向等。但基于AI/ML的無線通信系統(tǒng)設(shè)計需解決兩個基本問題：首先，需建立基于AI/ML 的鏈路級與系統(tǒng)級仿真方法，以客觀公正地評價AL/ML 與傳統(tǒng)方法間的性能差異；其次，考慮UE 端算力的限制，需考慮如何結(jié)合網(wǎng)絡(luò)側(cè)的MEC 計算資源，實現(xiàn)無線通信側(cè)的AI/ML，從而達到在不增加UE 功耗與成本的情況下，最優(yōu)化系統(tǒng)性能。

3 5G 行業(yè)應(yīng)用相關(guān)技術(shù)發(fā)展趨勢

3.1 5G 行業(yè)技術(shù)需求

5G 關(guān)鍵技術(shù)包括網(wǎng)絡(luò)切片、邊緣計算等已廣泛應(yīng)用于教育、醫(yī)療、農(nóng)業(yè)、金融、工業(yè)等垂直行業(yè)場景，除了第2 節(jié)所提及的5G 技術(shù)自身迭代演進之外，但在實際的使用過程中，在行業(yè)終端接入、接入網(wǎng)絡(luò)、E2E QoS 保障等方面依然存在較多問題。下面從行業(yè)終端接入、接入網(wǎng)絡(luò)與E2E QoS 保障層面分別舉例進行說明。

在行業(yè)終端接入層面，用戶駐地設(shè)備（customer premise equipment，CPE）被用作5G 信號到其他信號制式（Wi-Fi、光纖、有線等）的轉(zhuǎn)換網(wǎng)關(guān)，以滿足不支持5G 接入的行業(yè)設(shè)備能夠接入5G 網(wǎng)絡(luò)的需求；但在實際的業(yè)務(wù)匹配過程中，由于基站無法識別CPE 后端接入的網(wǎng)絡(luò)類型或者業(yè)務(wù)類型，以及CPE 上報的緩存（buffer）信息沒有反映其后端接入網(wǎng)絡(luò)類型或者業(yè)務(wù)類型的傳輸性能差異化需求，CPE 后端接入的多制式網(wǎng)絡(luò)或者業(yè)務(wù)類型的差異化網(wǎng)絡(luò)能力傳輸要求無法有效傳遞到基站側(cè)，最終導(dǎo)致業(yè)務(wù)端到端性能無法保障。

在接入網(wǎng)絡(luò)層面，垂直行業(yè)現(xiàn)場為了滿足不同類型終端的接入與傳輸需求，網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出接入制式多樣化（5G、4G、Wi-Fi、BLE 等）、傳輸模式差異化（光纖、有線等）等多質(zhì)異構(gòu)的特點，導(dǎo)致行業(yè)接入網(wǎng)在組網(wǎng)架構(gòu)設(shè)計、運營運維、系統(tǒng)升級等多個維度存在巨大困難；同時，煙囪式的行業(yè)接入網(wǎng)絡(luò)建設(shè)模式，割裂了不同應(yīng)用之間在數(shù)據(jù)傳輸層面的高效共享，使得AI、大數(shù)據(jù)等相關(guān)技術(shù)能力無法充分發(fā)揮，因此如何構(gòu)建一張全連接的行業(yè)專用接入網(wǎng)是驅(qū)動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的關(guān)鍵。

在E2E QoS 保障層面，當前的系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計中接入網(wǎng)絡(luò)（比如5G、Wi-Fi 等）與算力相互獨立的SLA 保障機制，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)與算力的資源分配缺乏有效的聯(lián)合處理能力，無法保障從接入終端到云計算之間，以端到端SLA 為目標的業(yè)務(wù)要求，比如遠程醫(yī)療（時延＜20 ms，速率＞100 Mbit/s）等；因此，以業(yè)務(wù)E2E QoS 為目標，從傳輸/計算/安全等維度深度融合，構(gòu)建云網(wǎng)融合、算網(wǎng)一體的系統(tǒng)架構(gòu)與算法，驅(qū)動行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

3.2 5G 行業(yè)技術(shù)趨勢

3.2.1 基于SLA 的行業(yè)組網(wǎng)優(yōu)化技術(shù)

為了使能垂直行業(yè)場景中不同業(yè)務(wù)或者設(shè)備能夠通過5G 網(wǎng)絡(luò)提供服務(wù)，必須對傳統(tǒng)單一的組網(wǎng)模式進行改變，以保障用戶在5G 網(wǎng)絡(luò)的移動過程中始終可以保持穩(wěn)定的SLA 能力。首先，組網(wǎng)方案需從傳統(tǒng)的基于RSRP 或者參考信號接收質(zhì)量（reference signal receiving quality，RSRQ）的模式向基于SLA 的模式進行轉(zhuǎn)變；其次，需要考慮其他網(wǎng)絡(luò)制式的融合處理，包括Wi-Fi、有線、藍牙等。

為了實現(xiàn)上兩點目標，首先需要構(gòu)建具體垂直行業(yè)場景（如醫(yī)院或者工廠）的信道散射模型（包含大尺度信息與小尺度信息），解決傳統(tǒng)組網(wǎng)優(yōu)化模型中使用自由信道傳播模型而導(dǎo)致的仿真評估與現(xiàn)場實施差異化較大等問題。目前，信道建模有基于統(tǒng)計的結(jié)構(gòu)因果模型（structural causal model，SCM）模型和基于地圖的射線跟蹤模型，SCM 統(tǒng)計模型不具備實際部署意義；基于地圖的射線跟蹤模型實現(xiàn)復(fù)雜度極高，不具備現(xiàn)場組網(wǎng)分析的條件。因此，需要研究基于AI/ML 等方法實現(xiàn)快速、準確地構(gòu)建真實環(huán)境中的信道散射模型，以滿足對現(xiàn)場組網(wǎng)架構(gòu)的總體研究與仿真分析。

同時，需要對當前系統(tǒng)中的組網(wǎng)優(yōu)化算法進行調(diào)整，需要考慮RSRP、RSRQ、調(diào)制與編碼策略（modulation and coding scheme，MCS）以及信號與干擾加噪聲比（signal to interference plus noise ratio，SINR）等多類型指標，并結(jié)合具體業(yè)務(wù)模型（FTP、視頻和Web 等）和接入網(wǎng)絡(luò)類型（5G、Wi-Fi 等）構(gòu)建綜合組網(wǎng)優(yōu)化理論模型；當前，雖然有很多文獻給出融合多參數(shù)的優(yōu)化理論模型，但未與MEC、具體業(yè)務(wù)模型、接入網(wǎng)絡(luò)類型相結(jié)合，無法保障業(yè)務(wù)端到端SLA 服務(wù)提供能力。因此，在組網(wǎng)優(yōu)化模型的后續(xù)研究過程中，需重點關(guān)注融合無線指標、接入網(wǎng)絡(luò)制式、MCS 以及業(yè)務(wù)模型的組網(wǎng)優(yōu)化模型，保障垂直行業(yè)業(yè)務(wù)場景中SLA 端到端服務(wù)能力保障。

3.2.2 全連接行業(yè)接入網(wǎng)絡(luò)融合技術(shù)

為了最大化復(fù)用現(xiàn)有的4G、5G、Wi-Fi 等通信協(xié)議，實現(xiàn)行業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)絡(luò)的全連接能力，提出了基于超寬頻天線的全連接無線專網(wǎng)技術(shù)以及基于IP 層的全連接多網(wǎng)融合管理技術(shù)，以醫(yī)療行業(yè)應(yīng)用場景為例，醫(yī)療全連接多網(wǎng)融合管理技術(shù)架構(gòu)如圖2 所示。其中全連接無線專網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用于院內(nèi)多類型終端的連接，而全連接多網(wǎng)融合管理技術(shù)則應(yīng)用于院內(nèi)/院外/院間多平面網(wǎng)絡(luò)的綜合管理（接入/鑒權(quán)等）。

圖2 醫(yī)療全連接多網(wǎng)融合管理技術(shù)架構(gòu)

利用RF 射頻天線的超寬帶700 MHz～6 GHz的支持能力，通過頻分復(fù)用（frequency division multiplexing，F(xiàn)DM）的方式承載不同制式的射頻信號（比如5G 頻段為2.6 GHz/3.5 GHz/4.9 GHz,Wi-Fi 頻段為2.4 GHz/5 GHz, 藍牙頻段為2 GHz，LoRA 頻段為700 MHz 等），從而實現(xiàn)一張無源射頻網(wǎng)絡(luò)以滿足不同制式的接入需求，并保持不同頻段不同制式網(wǎng)絡(luò)的任意擴展，減少行業(yè)現(xiàn)場網(wǎng)的施工難度與維護難度；同時，為了解決不同制式發(fā)射功率譜密度差異而導(dǎo)致的覆蓋范圍不同，需對不同制式的發(fā)射功率譜進行精細化管理；另外，由于不同制式在時域上幀結(jié)構(gòu)的巨大差異性，需通過物理濾波器的設(shè)計來解決不同制式之間的互干擾問題。

利用多網(wǎng)融合管理技術(shù)，提供針對不同院內(nèi)/院外/院間等多平面專用網(wǎng)絡(luò)的統(tǒng)一接入管理、泛在網(wǎng)絡(luò)能力開放管理、可編排的分權(quán)分域管理等能力；同時，借助其提供的基于多路徑 TCP（multipath TCP，MP-TCP）的多鏈路傳輸能力，使能業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)可通過不同制式的接入網(wǎng)絡(luò)到達終端，從而改變單一制制式存在覆蓋盲區(qū)、部分區(qū)域數(shù)據(jù)傳輸速率不滿足要求等導(dǎo)致的業(yè)務(wù)端到端SLA 性能無法保障的問題。但隨著多制式現(xiàn)場行業(yè)網(wǎng)融合機制的不斷演進，比如有條件的多制式網(wǎng)絡(luò)互切換、資源聯(lián)合調(diào)度等技術(shù)的引入，可有效促進3GPP 與non-3GPP 從物理層到網(wǎng)絡(luò)層的高效整合，一套網(wǎng)絡(luò)一套架構(gòu)滿足行業(yè)現(xiàn)場全連接需求。

3.2.3 高帶外OOB 抑制技術(shù)

5G 在垂直行業(yè)的應(yīng)用場景中，根據(jù)對電磁干擾的需求不一樣，可分為一般性場景和電磁敏感性場景。以醫(yī)療場景為例，其中一般性場景，指的是對電磁干擾無特殊要求的場景，如醫(yī)院的門診大廳、普通病房、醫(yī)院后勤管理等；電磁敏感性場景，指的是對電磁干擾要求及其嚴格的場景，在醫(yī)院的一般處理過程中，都使用鉛墻來防護電磁干擾與電磁輻射，如手術(shù)室場景、重癥監(jiān)護室場景、核磁共振、高精度病理掃描場景等。針對提及的電磁敏感性醫(yī)療場景，基于中華人民共和國醫(yī)藥行業(yè)標準YY 1079-2008《心電監(jiān)護儀》，分析了心電監(jiān)護儀醫(yī)療設(shè)備的前端信號功率譜密度與5G 通信信號的帶外泄漏干擾，5G 信號泄漏干擾與醫(yī)療器械接收信號對比如圖3 所示。從圖3 可以看出，心電監(jiān)護儀高精度醫(yī)療設(shè)備的前端信號功率譜密度都遠低于5G 信號的帶外泄漏干擾，其前端的輸入信號功率譜密度為-63 dBm/MHz, 而5G 信號的帶外泄漏干擾功率譜密度為-30 dBm/MHz；在這種情況下，對于醫(yī)療設(shè)備的信號處理帶來極大的干擾影響，在5G 信號的影響下，醫(yī)療設(shè)備的前端接收信號的信噪比SINR 為-33 dB，使其無法正常解調(diào)。

圖3 5G 信號泄漏干擾與醫(yī)療器械接收信號對比

因此，針對現(xiàn)有方案在醫(yī)療業(yè)務(wù)場景應(yīng)用中存在的典型問題，需要從終端側(cè)與網(wǎng)絡(luò)側(cè)進一步提升帶外干擾抑制能力并對現(xiàn)有方案進行增強，在具體的實現(xiàn)方式中，可考慮包括引入超低發(fā)射功率等級、帶外干擾主動對消、定向帶外干擾抑制以及高帶外抑制頻譜模板等多種技術(shù)方向，以滿足一般性醫(yī)療業(yè)務(wù)場景與電磁敏感性醫(yī)療業(yè)務(wù)場景下的通信，以及與醫(yī)療設(shè)備的共存的需求，從而推動5G 在全醫(yī)療場景下的普適應(yīng)應(yīng)用。

3.2.4 上行MBS 多緩存調(diào)度技術(shù)

在現(xiàn)有5G 標準協(xié)議定義的基于BSR 的上行PUSCH 調(diào)度傳輸機制之上，通過引入多緩存調(diào)度（multi-buffer scheduling，MBS）以使能基站識別CPE 后端接入的網(wǎng)絡(luò)類型或者業(yè)務(wù)類型，從而滿足通過CPE 的差異化業(yè)務(wù)需求能夠得到端到端的SLA 保障，5G CPE MBS 機制設(shè)計如圖4 所示。

圖4 5G CPE MBS 機制設(shè)計

CPE 上報所連接的多個后端網(wǎng)絡(luò)或者業(yè)務(wù)的上行數(shù)據(jù)緩存狀態(tài)，以及傳輸能力需求（比如速率、時延、丟包率等），以幫助基站根據(jù)CPE所連接網(wǎng)絡(luò)的能力快速完成調(diào)度策略的制定，并在下行的 PUSCH 調(diào)度信令下行控制信息（downlink control information，DCI）中，指示UE 上行多業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)Buffer 或者通道的調(diào)度策略，以保障接入CPE 的多個網(wǎng)絡(luò)或者業(yè)務(wù)的端到端SLA 性能保障。圖2 中，CPE 承載了IoT網(wǎng)絡(luò)、Wi-Fi 網(wǎng)絡(luò)、有線網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)并轉(zhuǎn)換為5G信號接入5G 網(wǎng)絡(luò)，在MBS 多緩存調(diào)度策略中，首先在CPE 側(cè)定義了多個緩存——BufferA、BufferB、BufferC 以分別對應(yīng)IoT、Wi-Fi、有線傳輸網(wǎng)絡(luò)，并在現(xiàn)有的BSR 機制中將BufferA～BufferC 上報給基站，基站根據(jù)獲得的Buffer 信息并依據(jù)接入網(wǎng)絡(luò)對性能的要求，完成上行PUSH 的資源調(diào)度以及給出CPE 側(cè)BufferA～BufferC 的合成策略，并在下行DCI 信令中傳輸給CPE；CPE 依據(jù)Buffer 合成策略完成數(shù)據(jù)合并并在指定的頻譜資源上完成數(shù)據(jù)傳輸。

3.2.5 算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

在行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中，個人及行業(yè)對信息網(wǎng)絡(luò)的主要需求已從以網(wǎng)絡(luò)為核心的信息交換逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)橐运懔楹诵牡男畔?shù)據(jù)處理或者業(yè)務(wù)服務(wù)，網(wǎng)絡(luò)作為連接用戶、數(shù)據(jù)與算力的橋梁，需要與算力的深度融合，形成算網(wǎng)一體化新型基礎(chǔ)設(shè)施，消除傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)與算力相互獨立而導(dǎo)致的、以業(yè)務(wù)為服務(wù)核心的E2E QoS無法保障的問題，算力網(wǎng)絡(luò)的總體系統(tǒng)架構(gòu)如圖5 所示。

圖5 算力網(wǎng)絡(luò)的總體系統(tǒng)架構(gòu)

同時，面向社會廣泛的業(yè)務(wù)需求，算力網(wǎng)絡(luò)在提供算力和網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上，需要融合豐富的技術(shù)要素為用戶提供多要素融合的—體化服務(wù)。結(jié)合當前技術(shù)發(fā)展趨勢，算力網(wǎng)絡(luò)融合了“ABCDNETS”八大核心要素，具體指人工智能（AI）、區(qū)塊鏈（blockchain）、云（cloud）、大數(shù)據(jù)（data）、網(wǎng)絡(luò)（network）、邊（edge）、端（terminal）以及安全（security）。其中，云、邊、端作為信息社會的核心生產(chǎn)力，共同構(gòu)成了多層立體的泛在算力架構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)作為連接用戶、數(shù)據(jù)和算力的橋梁，通過與算力的深度融合，共同構(gòu)成算力網(wǎng)絡(luò)的新型基礎(chǔ)設(shè)施；大數(shù)據(jù)和人工智能是影響社會數(shù)智化發(fā)展的關(guān)鍵，算力網(wǎng)絡(luò)需要通過融合大數(shù)據(jù)，注入人工智能，構(gòu)建算網(wǎng)大腦，打造統(tǒng)一、敏捷、高效的算網(wǎng)資源供給體系；區(qū)塊鏈作為可信交易的核心技術(shù)，是探索基于信息和價值交換的信息數(shù)字服務(wù)的關(guān)鍵，是實現(xiàn)算力可信交易的核心基石；安全是保障算力網(wǎng)絡(luò)可靠運行的基石，需要將“網(wǎng)絡(luò)+安全”的一體化防護理念融入算力網(wǎng)絡(luò)體系中，形成內(nèi)生安全防護機制。

4 結(jié)束語

本文詳細分析了5G 標準化研究的進展以及潛在的演進方向，并給出了每個演進方向需要進一步解決的主要問題或者潛在的解決方案；同時，基于5G-Advanced 并結(jié)合5G 與行業(yè)結(jié)合的深度實踐，分析了現(xiàn)有5G 技術(shù)在行業(yè)應(yīng)用上存在的不足，并給出基于SLA 的行業(yè)組網(wǎng)技術(shù)、全連接行業(yè)接入網(wǎng)絡(luò)技術(shù)、高帶外（OOB）抑制技術(shù)、多緩存調(diào)度技術(shù)、算力網(wǎng)絡(luò)技術(shù)等方向，為5G-Advanced 后續(xù)發(fā)展以及在行業(yè)上的應(yīng)用提出了新的需求并給出了潛在的實現(xiàn)方式。