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时间: 2025-11-6 09:15
作者: 溯溪而上
标题: 迟来的5G-A特性总结
开元大大叔 5G6G网络与协议
R18已经发布接近2年了。部分5G-A功能也已经进入现网开始服务公众。按照LTE的思路，下一个大版本似乎应该是5G-Advanced Pro。但3GPP的计划是在未来的4年后直接进入6G Era了。不管怎么说，这些只是冠名而已。目前的研究任务需要5G-A和6G研究任务并行完成。本文综合各方信息，攒个迟到5G-A总结。
从早期5G到5G-Advanced，3GPP R15至R20的演进为5G NR和5G核心网 (5GC) 带来了显著的增强，使5G-Advanced网络更加智能、高效和可持续。大家都知道，5G起源于R15，提供了增强的移动宽带、超可靠低延迟通信 (URLLC) 和大规模机器类型通信 (mMTC)。R16优化了网络切片、降低了延迟并集成了工业物联网 (IIoT)。R17引入了用于物联网的REDCAP和初步的NTN支持。R18在此基础上，通过在RAN和核心网嵌入人工智能/机器学习 (AI/ML) 技术，提高了能源效率，并实现了高级扩展现实 (XR)、RedCap扩展和NTN功能。R19扩展了AI/ML辅助的RAN优化，引入了低复杂度和低功耗的物联网设备，例如高级RedCap和环境物联网 (Amphitheater IoT)，并进一步提升了5G-Advanced网络的智能化、高效性和可持续性。总之，5G-Advanced（3GPP R18及后续版本）基于5G独立组网 (SA) 架构，集成了人工智能/机器学习 (AI/ML)、扩展现实 (XR) 应用、更高的能源效率以及超可靠低延迟通信 (URLLC)等。这些功能将释放新的服务、商业模式和收入机会，同时扩展覆盖范围，增强物联网 (IoT) 的可扩展性及NTN等。下面是3GPP各个版本及5G-A到6G的路径：
5G-Advanced提供了一个全面的平台，用于提升网络性能、开拓新的收入来源并优化运营。这些网络将通过优质、稳定的性能提供增强的用户体验，实现从基站中心到基站边缘的高数据速率，同时提高设备的功率效率。这将带来诸多新功能，例如：实时体验现场活动、为工业自动化和自动驾驶车辆提供精准定位、为低成本物联网设备和可穿戴设备提供RedCap和eRedCap，以及动态切片，以便优先分配资源用于特定用例。与此同时，实现卓越运营至关重要。5G-Advanced在gNB和服务管理与编排 (SMO) 层面都融入了AI驱动的自主操作。它还通过日益复杂的管理系统降低能耗，这些管理系统涵盖gNB、无线单元和网络管理。5G-Advanced基于5G SA提供了一条灵活的演进路径，可向6G过渡，将当前功能与未来创新的基础相结合。
第一部分，5G-A主要增强功能
1）AI原生网络能力
在过去十年中，人工智能蓬勃发展，主要得益于三大关键推动因素：
与此同时，网络数据量激增，这主要由视频、智能手机以及固定无线接入FWA和物联网IoT等新兴应用场景推动。增强的MIMO等创新技术释放了前所未有的频谱效率，但也带来了更高的复杂性和不可预测性。经过训练和微调后，人工智能在优化和决策方面可以超越启发式算法。人工智能正在重塑网络管理、优化和客户体验算法。随着5G-A的推出，人工智能成为一个不可或缺的组成部分和标准化主题，为向6G演进奠定了基础。从R17开始，3GPP就启动了AI原生RAN的基础性工作。 3GPP TR 37.817框架定义了智能功能——数据收集、模型推理和训练——在一个持续的反馈循环中，该循环可以优化训练和推理数据，从而提高模型性能和整体网络效率。R18在此基础上更进一步。3GPP TR 38.843研究了人工智能/机器学习技术在增强NR空中接口方面的应用，重点在于提高性能和降低复杂性。将人工智能直接嵌入基站，可实现RAN的L1到L3的各种应用场景。比如：
在第1层，强化学习（RL-Reinforcement learning）和基于Deep Q-Network的mMIMO调度器动态地选择最佳波束，以实时提升频谱效率。
在第2层，RL驱动的链路自适应预测最佳CQI阈值，以最大化用户吞吐量。同时，基于人工智能的无线资源管理（RRM）算法利用实时网络反馈微调和功率设置。下图是3GPP提出的RAN智能通用框架：
在第3层，多层管理代理 (LLM) 引导流量跨越宏小区、微小区和小小区，以提高吞吐量、负载均衡和干扰抑制。新兴应用包括用于空闲模式负载均衡的LLM驱动的生成代理，该代理分析历史RAN指标和运营商意图，以推荐偏移频率。这些人工智能功能以自适应的、数据驱动的流程取代了复杂的启发式算法，否则这些流程将需要极其庞大的实时计算能力。
许多此类功能都构建于3GPP的R18框架之上。通过定义模型和数据的分发方式，并为延迟、精度和吞吐量设定关键性能指标 (KPI)，R18使得对延迟敏感的推理（例如，波束选择/波束管理）能够在设备端运行，同时将更繁重的训练或大规模推理任务委托给边缘或云端资源。这种标准化确保了人工智能应用案例（例如智能MIMO调度、二层链路自适应和三层流量导向）能够在多厂商部署中运行，并支持诸如零接触自动化、预测性维护和基于意图的自组织网络 (SON) 等新兴功能。此外，3GPP R18和R19还研究了基于人工智能/机器学习的定位增强功能。这些努力将人工智能/机器学习应用于直接和辅助方法，以提高定位精度，这对于工业自动化和自动驾驶车辆至关重要。人工智能已经通过自动化和优化改变了网络运营，并朝着完全自动化、零接触执行的方向发展，从而减少人工干预。此外，人工智能驱动的节能功能通过在低流量期间预测性地关闭小区，将RAN功耗降低10%至20%。展望未来，6G将从一开始就采用人工智能原生架构，将智能嵌入到所有网络层。面向6G原生AI网络的端到端框架将把AI集成到UE、RAN、核心网以及运营、管理和维护 (OAM) 等各个环节。目前的研究正在探索用AI增强型替代方案取代传统的接收模块，同时，还探索了如何利用机器学习来管理多个处理模块。最终，这一演进正在为人工智能设计的物理层和MAC层铺平道路，早期实现已证明，使用基于神经网络的方法取得了令人鼓舞的结果。
2）AI能效创新
由于RAN消耗了移动网络约80%至90%的能耗，因此，优化其效率已成为行业首要任务。通过5G-A标准化，3GPP和业界正在开发综合解决方案以降低网络能耗。3GPP R18通过两种主要机制引入了重大节能增强功能。首先，它通过优化传输模式和消除不必要的信令，提供了更多小区休眠机会。其次，它通过动态调整无线资源（包括功率水平、天线配置和带宽利用率）来促进节能传输。小区DRX机制代表着节能能力的重大进步。该功能允许小区在非活跃期间进入睡眠状态，并利用智能流量预测来维持服务质量。这些模式经过精心设计，旨在最大限度地减少对传统设备的影响，同时在非高峰时段最大限度地节省能源。为了支持移动性，节点间条件切换 (CHO) 确保即使目标小区处于节能状态，也能实现可靠的切换。天线自适应通过动态地在不同的天线配置之间切换，进一步提升了效率。下图展示了关键节能型RAN特性示意图：
根据3GPP的研究与评估结果，这些节能技术在特定条件下具有高达56%的节能潜力，在中低负载期间可节能15%至30%。实际节能效果取决于多种因素，包括设备容量、流量模式和网络配置。当移动用户采用支持最新3GPP定义的能效特性的新型5G-A设备时，即可实现最大效益。能效提升在R19及更高版本中持续推进，引入了诸如多TRP能量协调、单波束和单天线面板功率自适应以及针对低负载场景优化的SSB/SIB1传输模式等先进功能。标准化的节能特性与智能的、人工智能控制系统的结合，有望在下一代网络中实现前所未有的能源效率。除了网络节能方面的创新之外，3GPP还引入了UE级节能解决方案。一种新的架构通过在UE中集成一个辅助的低功耗无线模块，实现了超低功耗运行。该辅助无线电模块监控唤醒信号，使主无线电模块保持关闭或深度睡眠状态，直到需要激活为止。这种方法在空闲或非活动模式下可将功耗降低高达90%。为了支持低成本、超低功耗的物联网设备，3GPP已在R18和R19中启动了环境物联网（ambient IoT）解决方案的研究。这些UE的功耗范围从1μW到几百μW，并且无需电池。它们可以从无线信号中获取能量。环境物联网在构建可持续的物联网生态系统方面具有巨大潜力，并为未来能源自主的6G物联网部署奠定了基础。这是IoT的未来和希望所在。各种能效功能汇总如下：
3) 延迟和可靠性增强
5G-A在和可靠性方面引入了关键性改进，旨在满足XR和任务关键型应用的高要求。这些延迟和可靠性机制的增强为沉浸式和交互式用户体验带来了新的可能性。为了降低端到端延迟并提高可靠性，5G-A集成了多项创新。其中，低延迟、低丢包、可扩展吞吐量 (L4S) 代表着一项突破。 L4S解决了排队延迟问题——这是网络延迟的最大来源——将其降低到接近于零，从而为对时间敏感的应用提供稳定的性能。所有XR应用都展现出以下典型流量模式的组合：
• 从云渲染内容到用户设备的持续高吞吐量、低延迟视频流
• 向云渲染过程传输的低延迟上行活动和姿态信息
• 用于多用户体验的上行和下行语音通信
对于XR应用，5G-A通过专用的5G QoS 标识符5QI支持保证的比特率和特定的QoS要求。这些功能使网络能够同时保持低延迟和高吞吐量，这对于云渲染的XR内容和需要设备与边缘之间实时交互的分片处理架构至关重要。
虽然云游戏本身并非XR用例，但它与虚拟现实（VR）和增强现实（AR）具有相似的流量模式，并且随着其日益普及，可以被视为XR网络需求的先驱。XR应用感知功能在R18中通过引入数据包数据单元（PDU set）集QoS属性而引入，并在R19中通过启用RAN级XR应用属性感知功能得到进一步完善。这些改进包括考虑引入新的5G QoS 标识符5QI，以改进基于PDU Set的QoS处理，以及更新核心网和RAN之间的信令和协议。PDU Set概念在3GPP R18中引入，它通过将承载内容的多个PDU分组来增强数据包管理，这些内容由应用程序作为一个单元进行处理，例如图像或音频帧。对于延迟敏感、高完整性的应用，例如实时视频流和XR服务，这一概念尤为重要，因为在这些应用中，保持性能和内容一致性至关重要。R18 还支持其他XR感知型RAN增强功能，包括：配置授权 (CG) 增强、半持久调度和流量感知型RRM。CG允许XR设备无需等待显式调度授权即可传输上行链路数据，从而消除与调度相关的延迟。R18的增强功能优化了重复性小包上行链路传输的CG，这种传输方式常见于XR控制和跟踪数据传输，旨在减少资源浪费和不必要的延迟。半持续调度最大限度地减少了周期性XR流量的信令开销，并降低了授权到传输的延迟。通过流量感知型RRM，gNB可以提前识别XR流量模式，在流量突发之前预调度资源，并实时动态调整资源分配。除了XR之外，5G-A还增强了企业物联网功能。News功能支持精确的定时和同步——这对工业自动化至关重要。该网络能够支持具有不同延迟要求的多个物联网设备，同时通过智能资源分配和高级调度算法来维持服务质量。RedCap及其演进版本eRedCap（R18）为增强物联网服务提供了重要的机遇。RedCap的引入使运营商能够部署5G物联网解决方案，从而弥合大规模物联网设备和高端宽带设备之间的差距。这种能力允许运营商利用其现有的网络架构（通常仅通过软件升级）进军中端市场。该技术支持中端物联网用例，包括可穿戴设备、工业传感器和视频监控。其在R18(eRedCap) 和R19 (Ambient IoT to a-IoT) 设备中的演进，引入了峰值速率更低的低端设备，进一步扩展了物联网生态系统。RedCap和A-IoT设备可以与其他NR设备无缝共存，它们采用相同的5G NR设计原则，简化了部署和集成。对于RedCap设备，增强的节能功能包括：eDRX和RRM松弛技术，可显著提高不频繁传输的物联网设备的电池寿命。与RedCap设备相比，A-IoT设备通过从无线信号中收集能量，无需电池，从而实现更大的节能效果。Ambient IoT、RedCap和eRedCap共同提供经济高效、可扩展的物联网解决方案，同时保持稳健的性能水平。为了展现5G-A先进功能的价值，尤其是在XR和物联网领域，网络需要变得更加模块化和可编程，集成新型设备，并更加注重应用感知。展望未来，这些在延迟和可靠性方面的进步为6G时代要求更高的应用奠定了坚实的基础。
4）频谱高效伴随mMIMO技术进步
移动网络的持续演进正通过先进的mMIMO技术显著提升网络容量和效率。mMIMO最初在5G中引入，它利用多个天线并行发送和接收数据流，从而在不消耗额外频谱的情况下提升吞吐量和可靠性。多用户MIMO(MU-MIMO)通过同时服务多个用户进一步增强了这一优势，提高了整体网络容量，并减少了高流量环境下的网络拥塞。在5G-A中，这些功能得到了进一步扩展，尤其是在上行链路方面，使设备能够支持多达八个传输信道。这对于固定无线接入 (FWA) 尤其有利，因为固定UE使网络能够提供高速、高效的连接。更高级的增强功能包括多传输和接收点 (multi-TRP) 优化，旨在降低UE波束管理的延迟和信令开销。这些改进提高了频谱效率和信令弹性。这些功能的实际有效性将取决于5G-A设备的可用性以及运营商对更复杂部署的投资。下图简要总结了从5G传统版（R15）到5G-A版（R18）MIMO和波束成形功能的演进：
在R19中，下行链路DL和上行链路UL都引入了MIMO增强功能。在UE侧，R19支持6条接收链，从而实现下行链路6层单用户MIMO（SU-MIMO）配置。此外，CSI-RS端口数量增加到128个，从而实现更精细的波束选择和更清晰的空间分辨率。（参考2025随手记（33）CSI-RS资源/测量/上报配置系列回顾（22）R19 Refined TypeI singlepanel），这显著提高了下行SINR并增强了吞吐量。为了进一步提升上行链路吞吐量和空间复用能力，R19还引入了基于3-Tx Codebook的上行链路MIMO。
5）NTN/扩展覆盖应用
NTN与地面基础设施的融合标志着移动通信领域的重大演进。这种融合解决了关键的覆盖挑战，同时为远程和移动场景带来了新的服务机遇。NTN生态系统包含多个轨道层——低地球轨道(LEO)、中地球轨道(MEO)和地球静止轨道(GEO)卫星——以及高空平台系统(HAPS)无人机系统 (UAS) 。这种分层架构通过将覆盖范围扩展到地球表面约85%尚未被传统蜂窝网络覆盖的区域，对地面网络进行了补充。R17建立了NTN对5G NR和物联网 (IoT) 服务的基础支持，并引入了关键机制来应对基于卫星的通信所面临的独特挑战。这些挑战包括管理长传播延迟、补偿显著的多普勒效应以及处理移动小区复杂性的技术。为了解决NTN固有的延迟问题，3GPP引入了时间提前 (TA)。 NTN UE根据其位置估算初始传输时间 (TA)，而gNB则定期发送TA调整命令以保持上行链路对准。UE必须相应地更新其传输时间。该规范支持透明和再生卫星架构，早期部署侧重于透明系统，以简化地面基础设施管理。3GPP考虑了两种类型的NTN UE：手持设备和甚小孔径终端 (VSAT)。手持设备使用标准天线，数据速率较低。而VSAT使用小型碟形天线或阵列，通常工作在更高的频率上。这些功能支持多种应用场景，从基本消息传递和紧急警报到固定位置的宽带通信。地面网络集成带来了独特的移动性挑战，特别是对于低地球轨道星座，其卫星移动速度约为7.5 公里/秒。3GPP定义了先进的增强型交接机制，包括由时间或位置触发的条件交接。 规范同时支持移动小区 (Earth-Moving Cells-EMC) 和固定小区 (Earth-Fixed Cells-EFC )，从而在部署时具有灵活性，同时管理频繁切换的复杂性。R18及更高版本引入了更多增强功能，例如网络验证的UE定位、改进的覆盖范围和上行链路容量，以及更好的NTN和地面网络之间的移动性功能。R19通过将SSB周期扩展至160毫秒或更长，增强了DL覆盖范围。较低的SSB传输频率使gNB能够将更多功率集中到每个SSB上，从而改善SINR和链路预算。
为了提高上行频谱效率，R19采用了正交覆盖码（thogonalCover Codes-OCC），使多个UE能够在保持正交性的前提下，同时在相同的时频资源上进行传输。未来的版本将研究更复杂的架构，包括再生有效载荷和星间链路，从而有可能实现更高效的网络拓扑结构。下图展示了NTN的透明和再生架构：
频谱考量仍然至关重要，NTN 的初始部署主要针对手持设备的L波段和S波段。R18扩展了对10 GHz以上频率的支持，这对于VSAT应用尤为重要。监管框架仍在不断发展以支持这些发展，解决跨境频谱协调问题，并确保天基系统和地面系统之间的协调。
第二部分，关键5G-A功能的部署及部署策略探究
5G-A功能的部署正在全球特别是环太国家和地区稳步推进，这得益于3GPP R18 版和R19的改进，并建立在5G SA架构之上。5G SA通过更高的数据吞吐量、更低的延迟和更高的可靠性，增强了网络性能，从而能够支持增强现实 (AR)、虚拟现实 (VR)、实时云游戏以及可靠的高速家庭互联网连接等高级应用场景。这里需要考虑的几点包括，
频谱利用
为了最大限度地提高网络性能和覆盖范围，运营商正在利用多种频谱资源：
• 低频段频谱（1GHz以下）：提供广域覆盖，并作为全国5G连接的基础，确保在广阔的地理区域内提供一致的服务。也可称为基础网络。
• 中频段频谱（1GHz – 6GHz）：在容量和覆盖范围之间提供最佳平衡，在郊区和城市环境中实现更高的吞吐量和更低的延迟。
• 高频段毫米波（24GHz – 100GHz）：在人口密集的城市区域和高需求场所（例如体育场和交通枢纽）提供超高容量和多千兆比特速度。这些部署对于超低延迟和性能密集型应用至关重要。
对热点5G-A功能（见仁见智）进行部署或进行试验（下面包括5G-A功能及部署5G-A的基础功能）：
5G-SA架构：5G-A网络采用SA架构部署（作为“real”5G架构），完全由5G SA核心网支持，无需依赖传统的4G基础设施，这与非独立组网 (NSA) 架构不同。SA架构支持网络切片、超低延迟以及增强的下行链路和上行链路性能等高级功能。
网络切片：允许在共享的物理基础设施上创建多个相互隔离的端到端逻辑网络（切片）。每个切片都针对特定的用例和性能要求进行定制，支持诸如应急服务、工业自动化或消费多媒体等场景，并保证服务质量 (QoS)。每个切片都拥有专用的资源和流量优先级策略，从而确保可预测的延迟、吞吐量和可靠性。每个切片都拥有专用的资源和流量优先级策略，从而确保可预测的延迟、吞吐量和可靠性。
上行链路 (UL) 性能增强：通过以下方式优化上行链路性能：
发射切换、载波聚合以及跨TDD和频分双工 (FDD) 频谱的UL MIMO。
下行链路 (DL) 增强：下行链路性能显著提升通过采用高阶调制（256QAM和1024QAM）的mMIMO以及DL MU-MIMO功能，实现更高的容量和吞吐量
用于网络优化的AI：AI 驱动的解决方案正在被集成到5G-A网络中，以动态优化网络性能，实现实时资源定位、预测性维护和自适应调优，从而提高整体效率和用户体验。
支持RedCap 设备：RedCap支持低带宽、低功耗和低复杂度的5G物联网应用场景。应用包括可穿戴设备、传感器和工业设备，扩展了5G-A在大规模物联网场景中的应用。
先进的定位技术：部署3GPP标准化的定位技术以支持商业和监管层面的基于位置的服务。这些解决方案支持紧急服务、位置感知应用以及高级用例，例如车联网 (V2X)、资产追踪和增强现实/虚拟现实 (AR/VR)。
企业和专用网络解决方案：商用专用和混合5G网络正在部署中，以满足企业、工业和政府部门的特定业务需求。专用网络提供专用频谱、本地控制、增强的安全性、高可靠性和低延迟性能。集成边缘计算有助于降低回程延迟，实现实时分析，并支持对时间敏感的工业应用，例如机器人、AR/VR 和自动化。混合5G-A网络将专用网络能力与公共基础设施接入相结合，从而实现无缝连接和可扩展性。
NTN集成：运营商与卫星提供商合作探索NTN技术，以将覆盖范围扩展到服务不足的偏远地区。这些直接面向设备的卫星服务旨在弥合连接差距并通过将低地球轨道卫星转化为基于空间的蜂窝塔，增强网络弹性，抵御网络故障。
第三部分，5G-A平滑演进到6G
6G将成为移动通信领域的变革力量。它被设想为一种认知型和环境型基础设施，集成了超连接性、原生人工智能功能、可持续性和安全性。通信、计算、感知、控制和人工智能将在一个紧密集成的架构中统一起来。连接性将扩展到人类、机器、传感器和数字孪生体之间。原生人工智能网络将实现从物理层到应用层所有层面的自主运行和自我优化。从而成为传说中的万物智联的网络平台。6G网络将以可持续性为设计目标，力求实现净零能耗，并通过环境能量收集和智能占空比循环来延长设备寿命。
3GPP计划于2025年底完成R19。R20的工作也已经启动，首先进行物理层增强研究，这已在RP-250812中认可并适用R20）。随着5G-A经历多个版本迭代周期，需要新硬件和研究项目的增强功能将为未来的6G规范奠定基础。5G-A在3GPP R18至20中标准化，代表着蜂窝网络发展的一个关键演进阶段。AI/ML、mMIMO、节能、NTN、云无线接入网 (Cloud RAN) 和边缘计算方面的改进，以及ISAC中的信道建模，为6G的发展奠定了坚实的基础。5G-A网络和设备中的节能特性正在为可持续、节能的6G架构铺平道路。环境物联网 (Ambient IoT) 和RedCap的研究正在构建能源自主的物联网网络框架，该网络利用收集的能量连接无电池设备。NTN对NR和IoT的研究正在为未来的6G网络奠定基础，该网络将实现完全无处不在的三维连接。 5G-A的模块化、服务感知和智能架构为6G中基于目标驱动、基于切片的编排奠定了基础。云RAN和边缘计算的持续研究对于下一代系统中的分布式智能和计算感知调度至关重要。从5G-A到6G的过渡需要广泛的创新和研究，涵盖技术、网络架构、可持续性和安全性。对人工智能/机器学习原生网络架构、人工智能原生协议以及通信中的语义智能的进一步研究将支持基于帐篷的人工智能原生网络的发展。
总之，3GPP在5G-Advanced（版本R18-R20）上的标准化为6G奠定了坚实的基础，包括AI原生网络、集成感知和通信 (ISAC)、节能可持续架构、能源自主的6G物联网网络以及具有无处不在的三维连接的6G系统。目前的研究工作中5G-A和6G也在并行向前。
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时间: 2025-11-6 15:16
作者: 1234ppyou
感谢分享
时间: 2025-11-6 15:17
作者: 1234ppyou
无论是当年的4G+还是5G+应用和商用很少只有一少部分显示了这个图标而已
时间: 2025-11-6 15:49
作者: 不吹不黑
很好的报告
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