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带你读《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望 (一)

简介: 《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望
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从上述对?6G业务愿景、网络愿景和能力愿景的展望中看出,与5G网络相比,由于代表智慧或意识的“灵”的引入,6G?????网络的智能性与泛在性将成为其核心特征。“灵”可驻留于网络任意位置的通信节点或计算节点中,或驻留于用户周边形成的虚拟世界行为空间中,人—机—物接入构成的物理世界行为空间与“灵”驻留的虚拟世界行为空间之间存在自我相关、社交相关和拓扑相关等。由于与人类及社会耦合更紧密,6G??????网络将呈现出与现有人类社会、生物群体等复杂系统相似的特性。基于“灵”的?6G网络概念示意如图?3-8所示[1]

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图?3-8基于“灵”的?6G网络概念示意

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在?1G/2G时代,由于移动网络中只存在单一语音信息流,整个系统处于低平衡态。随着?3G/4G的演进,语音业务逐步让位于数据业务,呈现出分叉演化的特征。到?5G时代,虽然全球统一到一种标准,但引入了?3种不同的应用场景——eMBB、mMTC和?uRLLC,也呈现出分叉演化特征。所以,5G网络最初的运行过程是开放但非平衡的,通过一系列技术演进最终将达到新的平衡态。考虑到?6G网络包含了人—机—物—灵?4类通信对象,存在通信对象之间的复杂交互、丰富多样的信息流之间的动态交换等,这些高维信息空间中的动态变化将在一定时间后达到临界阈值,从而使得?6G网络发生非平衡相变。由此,6G网络将转变为一种有序结构,在信息空间或状态空间达到高水平的平衡态。简单示意如图?3-9所示。

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图?3-9???移动通信网络演化平衡态示意

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由于引入了第四类通信对象——“灵”,6G?网络将构成人—机—物—灵4类通信对象协同通信的复杂系统,信息量剧增,为了应对?6G的诸多技术挑战,需要在无线接入与网络技术方面进行重大变革,6G网络演进的三大核心趋势为:接入有序融合、资源有序编排、架构有序演进[1],分别阐述如下。

3.5.1? 接入有序融合

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为应对?6G时代信息传播的非线性挑战,6G网络应是人—机—物—灵?4类通信对象在多样场景下有序融合的网络。6G网络将“灵”承载于频率—时间—码域—空间等物理资源之上,并将多模态数据与多接入方式进行有序融合,以保持?4类通信对象的信息同步。

6G网络中,“灵”被承载于现有的物理资源之上,与物理世界的通信对象对等存在,可部署于任意异构终端、边缘节点或网络设备中,以达到“随身而动、随需而变”的个性化通信功能。6G网络利用人体五感与多种编码技术,将人类的感官输入转换为信息,并将感觉反馈信息再转换为人类可感知的信息,其中包括触觉、听觉、视觉、嗅觉和味觉等多模态数据。同时,基于脑机接口和脑电信号,建立生物脑与电子设备的通信和控制系统,使“灵”具备与人的意识进行信息交互的能力。通过脑机双向信息的感知、解析与融合,达到机器智能与生物智能的互联与协同。在此基础上,通过对感官、情绪和心流等主观感受进行编码、计算与传输,实现“灵”之间意识信息的相互转移、共享与融合。

多感官协调配合是人类大脑感受周围环境和认知事物的一般方式,人类不需要刻意进行处理,各类感官即可默契配合、完美协作,这是因为人类神经和人体器官组成是非常复杂精密的。而对于?6G网络,源自人—机—物—灵?4类通信对象的多模态信息在非线性传播的条件下,其信息同步程度将影响人类感官的和谐度,6G网络需要对此进行精密处理。6G网络将通过智能化的多接入与多路径传输机制,将人—机—物—灵?4类通信对象提供的多模态数据,进行接入融合与协同学习,保持信息有序同步。

支持多模态数据有序接入的多路径传输如图?3-10所示,通过多种接入方法、多路径路由和传输,快速汇聚为部署的边缘计算节点,由其将多模态信息转换为共用语义空间中的向量信息,实现多模态数据的表征。其中,多路径路由和传输要解决多模态数据的乱序问题和同步问题,使其具有平滑性、时间和空间相干性等,便于融合与对齐。

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图?3-10支持多模态数据有序接入的多路径传输

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通过“灵”与网络传输设备的有效协作,可利用多智能体深度强化学习方法来

?设计智能多路径传输和路由。在多路径传输控制协议的基础上,初步实验结果如图?3-11?所示,基于“灵”的多智能体多路径传输方法,与其他多路径传输方法相比,可有效实现吞吐量提升,并降低流量的时延抖动,为多模态数据的有序接入提供了保证。

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图?3-11多路径传输方法性能对比

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如图?3-11所示,利用MPTCP(Multi-PathTransmissionControlProtocol)工具,在CPU为Inteli7-87003.2GHz,内存为32GBDDR4L2666 MHz,操作系统为64bit

Ubuntu16.04的台式机上部署仿真环境。建立?3条带宽均为?8Mbit/s、丢包率均为0.5%的并行路径,设置传输时延为???20~110????ms,进行传输实验,每次实验重复

60次。实验对基于多智能体强化学习的多路径传输控制(DeepCC)与两种深度强化学习DRL-CC、SmartCC和?4种启发式多路径传输算法进行了对比分析[1],结果表明,DeepCC可大幅提高吞吐量,降低时延抖动。


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