S2微沙龙
2025年6月9日~13日，3GPP RAN#108次全会在捷克布拉格召开，本次会议围绕5G-A R20立项和6G RAN WG Study Item研究范畴展开讨论。
其中，5G-A R20立项及研究内容总结如下：
01 RAN1-related Items
NR NTN: Rel-17/18/19的NTN终端需要配备GNSS（全球导航卫星系统）以完成上行时间和频率预补偿。但考虑到GNSS信号可能存在扰动或不可使用的情况，本课题主要研究如何摆脱对GNSS的强依赖，在GNSS resilient的情况下进行正常工作。
ISAC： 该课题在Rel-20将面向低空感知UAV用例评估gNB-based mono-static sensing的性能（例如单个TRP，感知发射机和接收机共址），并开展RAN-CN间的信令流程设计，以及无线架构相关研究。
A-IOT： 作为Rel-19的TU大户，对A-IoT的研究仍将继续热烈开展。根据前期Rel-19已定义的不同设备类型、拓扑、场景和研究结论，AIoT分为了WI和SI两个研究课题。
Work Item中，主要进行如下研究：对D1T1-C下室内场景下的多个业务类型和用例进行标准化；对D2T2-B的Device1以及D2T2-C的所有类型的激活device的业务类型和用力进行标准化；对direction 2下的设备可利用性进行标准化。
Study Item中， 主要研究D4T1在室外场景下不同业务和用例的可行性和所需要进行的增强，同时也将在RAN#109会议进一步决定是否要在R20进一步引入针对定位的相关研究目标
AI/ML for Air interface: 该课题在Rel-20将开展CSI反馈增强相关标准化工作，包括双边模型的LCM设计，无时间维度的 CSI 空间/频率压缩（Case 0）方案研究以及异设备商协作训练，此外还将继续研究UE侧模型的数据收集，并开展互操作性和RRM需求相关工作。
NR MIMO： 作为NR的核心技术之一，Rel-20将继续从上行和下行两个方面开展MIMO演进的相关研究。上行链路主要是针对SRS信号，对SRS的跳频进行增强，并引入了跨时隙的SRS信号传输；下行链路围绕增强CSI的获取，一是利用4步随机接入中的Msg4尽早触发SRS/CSI/CSI_RS；二是针对Rel-19引入的48/64/128端口CSI-RS进行开销的削减。
NR coverage enhancement: 覆盖一直是5G的痛点问题之一，作为3GPP RAN1的老牌项目的coverage enhancement本Release再次重出江湖。通过支持不同Tx波束的PRACH重复传输、Msg5的重复传输、以及将pi/2-BPSK应用于PUSCH的更多MCS等级三个方向，对PRACH、Msg5、PUSCH三大NR覆盖的上行瓶颈信道增强。
02 RAN2-related Items
AI/ML Mobility: 该课题在Rel-20将针对L3移动性开展RRM测量预测和测量事件预测相关标准化工作，包括LCM相关信令和流程设计等，其中针对RRM测量预测用例，支持UE侧模型和网络侧模型；针对测量事件预测用例，仅支持UE侧模型。
Mobility: R19 Mobility支持了Inter-CU LTM、基于事件触发的L1测量及上报、Intra-CU C-LTM等特性。R20 Mobility将重点聚焦提升LTM过程中高速率保障，支持LTM切换过程中进行SCell激活，提升用户体验；进一步地，支持动态L1测量和上报配置的改变，实现更灵活的网络配置，提升网络性能。
XR: 该课题将聚焦移动AI业务，如AI视频、音频、图像、文本和数据等，识别与传统XR业务的区别，包括：研究移动AI业务的传输特性及潜在的增强，例如基于移动AI业务特性的无线协议增强，以满足新兴AI业务的需求；另外，为了保证时延需求，开展N3接口时延测量相关标准化工作。
IoT NTN 在GSO下支持IoT NTN的语音业务。由于IoT NTN存在CP和UP两种大的技术路线，因此需要进行研究并做出相应的down selection。考虑到语音业务特性，在SPS，RRC连接建立，紧急呼叫和UE发送功率方面也会进行适应性增强。
E-UTRA TN to NR NTN Handover: 当前LTE TN到NR NTN在连接态发生切换主要靠inter-RAT Handover。但是考虑到切换的平滑性，本课题进一步对小区测量进行了增强。通过引入卫星相关信息，实现更加准确的inter-RAT Handover
03 RAN3-related Items
AI/ML for NG-RAN:
该课题在Rel-20重点研究基于AI/ML的移动性用例，包括多跳UE轨迹预测及跨gNB传输优化、L1/L2触发移动性（L1/L2 Triggered Mobility, LTM）以及其他切换增强方案。旨在借助AI/ML的预测性和数据驱动力提高切换可靠性、减少延迟并优化与移动性相关的资源分配。
SON/MDT: 该课题在Rel-20聚焦inter-CU LTM和intra-CU C-LTM的移动鲁棒性优化（Mobility Robustness Optimization, MRO）方案设计，包括节点间信令交互机制以及必要的UE上报信息来优化移动性参数配置等。
04 6G RAN WG Study Item
除5G-A立项外，本次全会还通过了6G RAN WG Study Item: Study on 6G Radio，主要研究范畴包括6G空口物理层结构、无线空口与协议栈设计、无线接入网架构及移动性方案，同时涵盖性能需求、5G向6G的迁移选项与异系统互操作方案，以及AI/ML和感知等关键技术方向。
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发表于 2025-6-16 09:36:24
