Kluczowe punkty techniczne RAN3 w R18 dla grupy radiowej 5G

W grupie specyfikacji 3GPP Technical Radio Access Network (TSG RAN) RAN3 odpowiada za ogólną architekturę UTRAN, E-UTRAN i G-RAN,a także specyfikacje protokołu powiązanych interfejsów sieciowychSzczegółowe szczegóły w R18 są następujące:

I. Architektura mobilna AI/ML i IAB dla RAN3

1.1 AI/ML dla NG-RAN(Wykorzystanie modelu, wnioski oparte na F1/Xn)

• Zasada działania:CU/DU wymieniają parametry modelu AI (kształt napięcia, kwantizacja) za pośrednictwem F1AP/XnAP. gNB-DU uruchamia wnioski lokalnie (przewidywanie wiązki/CSI) i wysyła wyniki do CU.Model jest aktualizowany z dodatkowymi parametrami (bez konieczności całkowitego przekształcenia).
• Postęp:Brak standaryzowanej integracji sztucznej inteligencji; sprzedawcy używają silosów własnych.
• Wyniki realizacji:Stworzono interoperacyjną sztuczną inteligencję w sieciach RAN z wieloma dostawcami (potwierdzone przez Ericsson i Nokia).

1.2 Mobilny IAB(migracja węzłów, przekazanie bez RACH, rekonfiguracja NCGI)

• Zasada działania: IAB-MT przeprowadza przekazanie L1/L2 do docelowego węzła nadrzędnego; urządzenie obsługujące użytkownika (UE) przeprowadza przekazanie za pośrednictwem przydziału NCGI (NR cell global ID).
• Postęp pracy: docelowy gNB przydziela harmonogram UL za pośrednictwem XnAP przed migracją.
• Wyniki wdrożenia: Statyczne awarie IAB podczas ruchu pojazdów (wydarzenia obejmują pojazdy, pociągi); spadek przepustowości o 60% podczas zmian topologii.Bezproblemowa migracja z powrotem utrzymuje 5% przepustowości UE podczas ruchu 60 mph.

1.3 Ulepszenia SON/MDT(optymalizacja RACH, rejestrowanie NPN).

• Zasada działania: MDT rejestruje awarie RACH i zdarzenia ruchu L1/L2 dla określonych plastrów.Rejestracja NPN (niepublicznych sieci) obejmuje identyfikatory przedsiębiorstw i mapy zasięgu.
• Postęp pracy: Rel-17 SON nie może rozpoznać interakcji strzałkowych; przedsiębiorstwo NPN nie posiada danych diagnostycznych.
• Wyniki wdrożenia: optymalizacja RAC poprawiona o 40%, weryfikacja wdrożenia NPN zautomatyzowana.

1.4 Ramy QoE(AR/MR/Cloud Gaming, RAN-visible QoE oparte na centrum danych).

• Zasada działania: gNB zbiera dane o postawie XR, opóźnieniu renderowania i wskaźniku utraty pakietów poprzez pomiary QoE (MAC CE / RRC).Dynamiczne dostosowanie QoS jest wykonywane na podstawie zdarzeń jąkania wideo i wskaźników choroby ruchowej.
• Postęp: RAN nie jest świadomy QoE aplikacji; operatorzy nie są świadomi pogorszenia wydajności XR.
• Wyniki wdrożenia: poprzez planowanie predykcyjne stotkowanie wideo zmniejszono o 30%.

1.5 Przecinanie sieci(alternatywa S-NSSAI, częściowo zezwalająca na NSSAI).

• Zasada działania: Częściowe NSSAI pozwala na użycie podzbioru w czasie zatłoczenia; S-NSSAI jest dynamicznie zastępowany przez NGAP.Status synchronizacji czasu (TSS) jest zgłaszany co 10 sekund podczas przerw GNSS w celu uzyskania korekty zegara gNB.
• Postęp: Niezgodność NSSAI spowodowała 20% niepowodzeń w przekazywaniu części; awarie GNSS spowodowały 15% przemieszczania czasu w zakresie FR2.
• Wyniki wdrożenia: Konsekwencja NSSAI osiągnęła 99%, a dokładność czasu podczas przerw wynosiła mniej niż 1 μs.

1.6 Odporność na zmiany czasu(Zgłaszanie z NGAP/XnAP TSS).

• Zasada działania:Protokoły NGAP i XnA zostały ulepszone dodaniem mechanizmu raportowania stanu synchronizacji czasu (TSS) między węzłami sieci w celu wykrycia i zrekompensowania przesunięć czasu lub awarii GNSSZapewnia to, że gNB mogą dynamicznie regulować swoje zegary na podstawie wiadomości TSS w celu utrzymania synchronizacji.
• Postęp: dostosowanie czasu jest kluczowe dla NR, zwłaszcza w pasmach wysokiej częstotliwości i NTN. Przerwy GNSS lub awarie sieci mogą powodować przesunięcie czasu, wpływające na przepustowość i mobilność.Mechanizm TSS poprawia odporność sieci, umożliwiając szybką korektę, zmniejszając awarie połączeń i pogorszenie funkcjonowania usługi spowodowane błędami czasowymi.

II. Zastosowania technologii RAN3

• Relaje zamontowane w pojeździe (VMR dla zasięgu zdarzeń).
• Faza 2 NPN klasy przedsiębiorstwa (SNPN Reselection/Handover).
• Automatyzacja (AI/ML SON automatycznie dostosowuje zasięg).

III. RAN3 Praktyczne zastosowania

• CU/DU: rozszerzenie F1AP dla parametrów modelu sztucznej inteligencji (np. tensory wejściowe/wyjściowe); migracja MT do mobilnego IAB jest realizowana poprzez przekazanie Xn.
• Przykłady zastosowań: Mobilny wskaźnik IAB-DU w celu ponownego wyboru jest nadawany przez mobilny wskaźnik IAB-Cell; UE używają rankingu priorytetów wspomaganych przez SIB, zmniejszając tym samym opóźnienie zmiany topologii o 40%.