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最近結束 3GPP Release 18 標志著 5G Advanced 的引入。5G Advanced 功能將提升5G網絡性能并加強對XR、室內定位和非地面網絡等服務的支持。
本文提供 Release 18 最重要的功能和 Release 19 的概述，并解釋移動網絡標準如何演進以支持高性能的無線接入、差異化的服務、網絡自動化和網絡節能。
2023年12月11日至15日舉行的3GPP全會標志著3GPP成立25周年，也是3GPP的又一個重要里程碑！
作為一個標準組織，3GPP在過去二十五年里提供了世界領先的移動寬帶標準，從而建立了規模增長最快的全球技術生態系統。
這次會議結束了 Release 18，5G Advanced 的第一個版本，并批準了 Release 19 的主要范圍，確定了 5G Advanced 的未來方向。
作為 5G Advanced 的延續，Release 19 將主要側重于提高性能并滿足5G商用部署中的關鍵需求。我們預測 5G Advanced 將在這十年中繼續在3GPP發展，同時，如圖1所示，我們預計從2025年開始的6G標準化將在 Release 20 和 Release 21 中加速。
圖1：3GPP的 5G Advanced 和6G時間表
（2025年以后的日期僅供參考）
5G Advanced?
的演進
5G Advanced 將增強網絡性能，并增加對新應用和用例的支持。本文重點介紹了3GPP Release 18 和 Release 19 將如何實現更高性能無線接入網絡和新功能，使通信服務提供商能夠實現其服務產品的差異化。另外，本文也將分享最新的標準演進如何支持自動化和可持續網絡。
高性能5G網絡
多輸入多輸出(MIMO)
先進的天線系統和大規模MIMO是5G的基石。Release 18 引入了幾方面的優化：
上行鏈路和下行鏈路的系統容量進一步提升，主要是通過5G新空口（NR）多用戶MIMO的改進。多用戶MIMO是一種允許兩個或多個UE使用相同時間和頻率資源的技術，因此可以在這些相同的資源上調度更多 UE。
通過實現分布式發射機之間的協調操作，可以提高信號質量。這是邁向完全分布式MIMO（D-MIMO） 系統的重要一步。
通過支持CPE設備中的八個發射天線，固定無線應用（FWA）的數據速率得到了提高。
為了提高移動用戶的服務質量，MIMO框架得到了改進，根據用戶移動性信息基站可以在波束賦形方法之間進行自適應轉換。
在 Release 19，大規模MIMO將支持超大規模的天線陣列，從而提供更高的增益和更靈活的波束賦形。這將提高鏈路和網絡性能，對6 – 7 GHz 范圍內的新頻段至關重要。
Release 19 還將引入增強功能以實現具有成本效益的分布式發射器。這是邁向大規模部署D-MIMO的又一步。
最后，Release 19 將允許UE發起的測量報告，從而加快5G波束管理程序。此功能將允許更快的波束選擇，這與移動用戶高度相關。
移動性
與MIMO一樣，移動性是高性能 5G 網絡的核心組成部分。在 5G Advanced 中，3GPP引入了一種減少服務中斷時間的新切換程序，稱為 L1/L2 觸發的移動性（LTM）。
LTM適用于所有頻段，并且也可以應用于使用載波聚合的UE。在 Release 18 中，一個gNB的不同服務小區之間支持LTM。
在 Release 19 中，LTM框架將得到擴展，以支持不同gNB的服務小區之間的切換。LTM框架將增加對跨 FR1 和 FR2 的 NR-NR 雙連接的支持。
Release 19 還將探索使用人工智能和機器學習（AI/ML）來提高移動性。例如，AI/ML可用于預測未來最佳服務小區。
3GPP的研究項目將綜合考慮AI/ML性能和復雜性，其結論將作為 Release 20 移動性性能的規范依據。
動態頻譜共享
動態頻譜共享（DSS）是 5G 中的一項關鍵部署功能，它允許4G和5G載波共享相同的頻率，從而促進從4G向5G遷移?；贒SS方案，一個基站可以在相同頻譜中為4G和5G終端提供服務。
DSS是在5G的第一個版本中引入的，并在 后續多個版本中得到了改進。Release 18 支持對來自4G 鄰小區強干擾的處理，并提高了下行控制信道的容量和覆蓋范圍。
DSS經過從 Release 15 到 Release 18 持續改進之后，已經相對完善，在 Release 19 中沒有對DSS 進行進一步增強的需求。
支持新的消費者和企業服務
5G Advanced 增強了對多種新的消費者和企業服務的支持，使通信服務提供商能夠差異化其網絡。其中包括云游戲、沉浸式現實、室內定位和工業傳感器網絡。
擴展現實
擴展現實 (XR) 是一個概括性術語，涵蓋虛擬現實 (VR)、增強現實 (AR) 和云游戲等廣泛應用領域的用例。不同類型的 XR都有嚴格的時延要求，即較低且限定在一定范圍內的端到端時延。
此外，市場趨勢表明終端設備的外形尺寸越來越小，這限制了可用功率和計算資源。
在 Release 18，3GPP引入了5G無線接入網（RAN）和核心網側對XR的增強功能。為了滿足嚴格的延遲要求，引入了低延遲低損耗可擴展吞吐量（L4S）。
L4S通過調整應用數據速率來減少網絡中的數據包排隊。Release 18 還引入了媒體單元的抽象概念，它由一組數據包組成，例如有助于視頻幀的渲染。這使得 接入網可以執行主動隊列管理（AQM），在丟棄數據包的同時，最大限度地減少對體驗質量的影響。
此外，Release 18 還引入了專為XR設備設計的省電功能。為了支持這些功能的應用， 接入網側的標準引入了XR感知。通過新的信令機制，XR應用信息（如數據包周期和QoS要求）可以從5G核心網絡傳遞到接入網。
這項工作將在 Release 19 繼續。包時延信息可用來提升上下行調度，從而提高XR容量。利用未使用的測量間隙進行數據傳輸，以減少測量間隙對數據速率的影響。
室內定位
AI和ML為提升特定場景的定位性能提供了新的可能性。Release 18 研究了使用AI/ML來提高基于5G的定位精度，這是一項有價值的服務，尤其對于室內環境。
在室內，如在工廠或辦公室中，可能無法使用全球導航衛星系統（如 GPS）。3GPP研究項目的重點是使用人工智能識別gNB和UEs之間的視距鏈路（LOS），因為在視距條件下的定位可提供高精度。
基于 Release 18 的研究項目，3GPP將在 Release 19 中標準化AI/ML驅動的定位，以提高定位精度。
Release 17 引入了低復雜度NR RedCap終端（Reduced Capability）,有助于降低設備價格，支持工業無線傳感器網絡、可穿戴設備和無線攝像頭。RedCap終端可以配備單個接收通道，以支持更小尺寸的可穿戴設備。
Release 18 規定了定位和更低的峰值數據速率 10 Mbps。數據速率的降低進一步降低了RedCap終端的復雜度。RedCap剩下的部分將會在 Release 19 討論，即支持衛星通信，以實現真正無處不在的NR IoT覆蓋。
省電功能對于物聯網設備非常重要。在 Release 18 中，3GPP研究了低功耗喚醒信號（LP-WUS）的優點。低功耗、低成本喚醒接收器 （WUR）接收LP-WUS，該裝置的唯一目的是在檢測到 LP-WUS 存在時喚醒設備中的主接收器。Release 19 的標準將支持 LP-WUS 和 WUR。
非地面網絡
在 Release 17 中，NR經過調整以支持非地面網絡（NTN）中的衛星通信。Release 18 包括NR NTN上行鏈路覆蓋增強功能，以促進穩定可靠的語音和消息連接。為了實現地面和非地面網絡之間更緊密的集成，這兩種網絡拓撲之間的移動性過程在 Release 18 中得到了加強。
NR NTN 演進將在 Release 19 ?中持續進行。
目標之一是提升衛星的下行覆蓋。
3GPP 將研究是否需要對 5G 架構進行改變才能在衛星上安裝完整的gNB。
將引入高輸出功率的終端。
最后，正如上一節中已經提到的，將支持RedCap終端。
網絡節能
5G在設計之初就定位于滿足日益增長的流量需求，并同時限制移動網絡的功耗。隨著 5G Advanced 的推出，網絡節能得到了越來越多的關注。
Release 18 定義了一個網絡能耗模型，以識別可以提高網絡能效的時機，并規定了一些方法以便gNB可以動態調整其天線的激活部分和發送功率。
在 Release 18 的基礎上，Release 19 將進一步引入額外的節能功能，包括：
按需的輔小區SSB傳輸
按需的面向空閑態UE的SIB1傳輸
這兩種技術都將基于一個新的觸發機制，用于按需傳輸。
此外，在 Release 18，AI/ML領域還進行了網絡節能的相關工作。
智能的網絡自動化
人工智能和機器學習有能力通過分析從網絡中收集的數據，來解決復雜和非結構化的網絡問題。對一些特定的用例，3GPP已經研究如何將人工智能和機器學習應用于5G RAN和物理層。
用于下一代RAN增強的人工智能和機器學習
Release 18 中關于人工智能/機器學習的工作集中在三個用例上：
AI驅動的網絡節能
負載均衡
移動性優化
通過NR接口上的信令增強（如UE到gNB無線接口、gNB之間的Xn接口），AI的應用在這些用例中得以實現。3GPP已經同意不對AI模型進行標準化，來確保廠商之間的良性競爭、激勵和創新。
針對新用例的研究將在 Release 19 進行。一個新的用例是AI輔助的動態小區成形，也可以說是，AI輔助的覆蓋和容量優化。
用于物理層增強的人工智能和機器學習
在 Release 18，3GPP已經研究了如何通過人工智能/機器學習來提升5G空口的功能和性能。研究是由三個用例驅動的。
定位
波束管理
信道狀態信息上報
此外，還包括一些關于人工智能生命周期管理的研究，包括性能檢測和測試。
基于 Release 18 研究的結論，Release 19 將會為人工智能/機器學習應用于空口定義一個整體框架，并將為人工智能/機器學習在如定位和波束管理的用例進行相關標準化工作。
此外，3GPP 還將繼續探索人工智能/機器學習在其它用例的可用性，比如移動性。
邁向6G的橋梁
在 Release 19 的時間范圍內， 我們預計對 6G 的用例和服務要求的研究項目將會在服務和系統方面工作組1 （SA1）開始。
一個深入的技術研究項目將在隨后的Release 20中進行，涵蓋6G無線接入網設計。Release 21 將標準化6G無線接入網，為2030年6G商用發布做準備。
在我們看來，通過本文中提到的很多項目，Release 19 將提供從 5G Advanced 到6G的橋梁。
XR將逐步演變成人機交互的沉浸式通信，并將提出 6G應滿足的新要求，以提供更好的用戶體驗。
人工智能和機器學習將在未來發揮重要作用，預計從第一天起就將成為重要的6G構建模塊。
5G Advanced 中的網絡能效增強將為6G時代的可持續網絡設計提供基準。
Release 18 和 Release 19 中引入的 D-MIMO 解決方案將引領 6G 的 D-MIMO。?
此外，Release 19中將有兩項研究課題側重于信道建模，為未來的工作奠定基礎：
通感一體的信道建模（ISAC），一種使能通信網絡同時支持通信和環境感知的技術
驗證 7-24 GHz 范圍內的3GPP信道模型，尤其研究厘米波范圍內新的6G頻譜
結論
Release 18 的結束標志著 5G Advanced 的引入。在3GPP Release 15、16 和 17的基礎上，5G Advanced 體現了自2018年起5G演進的總體成果，必將進一步提升5G的商業價值。
作為 5G Advanced 的延續，Release 19 將專注于促進對5G商業部署持續投資的解決方案，以提高性能并滿足關鍵需求。
同時，Release 19 將作為通往 6G 的橋梁，其中的許多解決方案將為未來的 6G 系統提供基準。
原文作者
Olof Liberg?無線臨近概念與頻譜標準化負責人
Daniel Chen Larsson 無線接入網絡標準化首席研究員
Imadur Rahman?無線網絡與標準首席研究員
Ricardo Blasco?無線網絡高級研究員
Asbj?rn Gr?vlen?無線接入網絡標準化技術協調員
審核編輯：黃飛
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工商網監
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