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3GPP报告人谢芳：R17无线+AI研究初步规划关注“两个重点”

C114讯7月9日消息（林想）在今天召开的中国移动研究院“智汇讲堂”第十二期“5GR16标准解读与R17展望”中 ， 3GPP报告人谢芳详细讲述了R16面向网络运维低成本方面的技术特征 。 同时在会上 ， 谢芳还进一步透露了R17无线+AI研究的初步规划关注“两个重点” 。
3GPP报告人谢芳：R17无线+AI研究初步规划关注“两个重点”
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R16无线数据集采和应用标准化
5G网络拓补更加复杂、协议涉及更加灵活 ， 网络运营的复杂度也将显著提高 ， 运营商亟需自动化手段降低网络部署和运维成本 ， 提升性能指标 。
网管是网络自动化和智能化的一个大脑 ， 支撑它的决策是数据 。 有了这些数据可以实现移动性能优化；负载均衡（MLB ， 层二测量）；随机接入性能优化；覆盖和容量优化（MDT ， 层二测量）和基站节能等典型应用 。
为了支撑这些应用 ， 标准化目标也锁定在数据定义方法和数据采集上报流程 。 “要从终端、基站来采集数据 ， 这些数据必须是标准化的 ， 各个厂商都能识别和使用；数据从哪里来到哪里去这个流程也需要标准化来定义；网元之间的交互内容和流程 ， 包括基站与基站之间 ， 贾占内部的交互都需要在标准化中定义清楚 。 ”
作为R16关键技术之一的自组织网络SON ， 它本身就是一组技术的集合 ， 包括MRO（移动鲁棒性）、MLB（移动负载均衡）还有RACH优化 。
MRO通过终端上报无线链路失败（RLF）信息以及基站间交互切换报告信息 ， 定位切换问题 ， 调整切换参数 。 相比4G ， 5GRLF可包含波束相关的测量结果 ， 比如BRSRP、BRSRQ ， BSINR；
MLB通过定义负荷评估指标以及基站间交互负荷情况以及协商参数 ， 达到小区间、小区内SSB区域间负载均衡 ， 提升用户性能 ， 达到基站节能目标 。 借鉴4G经验 ， 引入RRC连接用户数、SSB区域PRB利用率作为指标；
通过终端上报随机接入（RACH）报告以及基站间交互PRACH配置 ， 以定位RACH资源冲突和RACH参数不合理问题 ， 降低随机接入失败概率 。 相比4G ， 5GRACH报告按照波束力度上报 。
“通过引入这组技术特性 ， 使能网络自动化地调整无线参数和配置 ， 降低过早/过晚/乒乓/非必要切换 ， 减少随机接入失败 ， 达到频段/小区间负载均衡 ， 提升用户性能 ， 减少人工成本 ， 增强网络自动化水平 。 ”
作为R16关键技术的最小化路测MDT的技术原理是通过UE上报的辅助信息 ， 帮助网络侧发现覆盖漏洞、过覆盖等问题 。
“5G从终端所处的三个状态做了增强 。 ”谢芳指出 ， 在空闲/非激活态的终端因为跟网络没有连接 ， 智能记录它自己测到的数据 ， 当它进入连接态后再报给网络 。 除了小区的一些参数外 ， 还引入了方位角、气压计和速度等数据 。 为了充分挖掘到其中的有用数据 ， 我们还引入了只针对特定评点或者特定小区的测量数据记录 ， 这样大大提升了数据的有效性 。
在终端空闲/非激活态要进入连接态的过程中 ， 连接建立报告中增加服务小区的SSBID ， 最近48小时内各小区连接失败的次数 ， 同时还会引非激活态的resume失败报告 。
连接态的终端受影响的程度非常小 ， 可以上报可获得的传感数据 ， 例如方位角、气压计、速度 。 由于双连接MDT比较复杂 ， R16只支持EN-DC的immediateMDT 。
层二测量协议 ， 制定了一些列基站和终端的测量量 ， 为运营商做SON/MDT、OAM网络参数优化、无线资源管理提供无线网测量数据支持 。
根据LTE网优经验 ， 继承并修正LTE测量量应用于5G；根据NR的切片/波束等新特性涉及测量量 ， 并适用于NSA/SA网络架构；面向垂直行业 ， 设计更精细的端到端分段时延的测量 。
谢芳指出 ， 有了这三大块的测量量之后 ， 它可以支撑网管做网络参数的优化 ， 还可以支撑我们无线测自己做网网络侧的无线资源管理的优化 ， 是非常有用和宝贵的信息 。
R17无线+AI研究初步规划
5G网络复杂 ， 无线数据丰富 ， 传统网规网优复杂易错 ， AI可助力无线网络智能化 。 由中国移动主导相关的邮件讨论 ， 历时近半年时间 ， 于6月全会立项成功 。
在会上 ， 谢芳透露了R17无线+AI研究的初步规划：
第一个是明确RAN+AI的工作原则 。 3GPP不研究AI模型和算法 ， 只定义网元实体、接口、输入/输出数据格式等 ， 且各网元对数据的理解一致（异厂商）；确保数据的保密性、完整性和隐私 。
第二个是RAN+AI的用例 。 AI为5G网络优化服务（高优先级）：如AI使能降低OPEX ， 无线资源管理优化 ， 物理层及协议流程优化等；5G网络服务于基于AI的业务和应用优化（低优先级） 。
5G远端基站干扰管理
在春夏、夏秋之交的内陆地区 ， 或冬季的沿海地区 ， 容易发生大气波导现象 。 对流层中存在逆温或水汽随高度急剧变小的层次 ， 称为波导层 ， 大部分无线电波辐射都将被限制在该层中 ， 以较低的路径损耗进行超远距传播 。
大气波导干扰是TDD系统上下行时分复用 ， 通过设置保护间隔避免下行干扰上行 。 大气波导发生时 ， 远端基站的下行信号经数十或数百公里的超远距离传输后仍具有较高强度 ， 信号传播时延超过GP长度 ， 落入近端基站上行接收窗内 ， 造成严重的上行干扰 ， 导致网络KPI下降 。
4G网络大气波导干扰存在干扰强、范围广、影响大、频次高、时间长 ， 严重影响网络质量 。 所以4G时代就提出了一些解决方案 。 “目前4G网络中 ， 基站发送包含基站ID信息的特征序列 ， 受扰站检测后实现干扰源定位 ， 针对干扰从时域、频域、空域分布精确实施 ， 规模应用后重点省份高干扰时长下降80% 。 ”
4G方案因为根据现网问题临时提出的解决方案 ， 有四大待提升的地方 。
自动化程度不足 ， 现有方案中OAM决策主要依赖专家经验 ， 耗时耗力；干扰回退手段有限 ， 现有方案中采用时域回退手段 ， “932”回退“392”对系统性能有影响；存在安全风险 ， 现有方案RIM-RS序列固定不变 ， 易被攻击者窃取、伪造并发起恶意攻击；方案影响力有限 ， 现有方案对其他运营商缺乏约束力 ， 无法协调跨运营商和跨国远端基站干扰 。
“5G全球使用同一的TDD网络 ， 远端干扰问题将困扰全球运营商迫切需要全球性标准解决方案 。 ”谢芳表示 ， 针对这些问题 ， 5G就进一步做了升级 ， 并在R16做了具体标准化的工作 。
技术原理上以4G远端干扰企标方案为基础 ， 在流程自动化、干扰抑制手段、网络安全性方面进一步增强 。
纯空口框架（FW1）受扰站和施扰站空口互发参考信号 ， 识别干扰并实现远端干扰抑制；基站间回传框架（FW2-1）空口发送参考信号与backhaul信令回传相结合抑制远端干扰 。
【3GPP报告人谢芳：R17无线+AI研究初步规划关注“两个重点”】从技术效果上看 ， 这些方案是无需后台人工参与 ， 降低人力维护成本；是对于受到大气波导影响的基站 ， 预期相比4G方案带来高达11%新增流量 。


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