第七届无线大数据研讨会总结

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#机器学习 #语义通信 #智能通信 #5g #6G

本文围绕第七届无线大数据研讨会展开，涉及移动通信误区及对策、5G技术演进、未来无线通信系统发展等内容。探讨了传输与网络覆盖误区，介绍5G大上行、感知通信一体化等技术，还提及联邦学习通信设计、智能共生无线通信、语义信息研究及AI使能空口技术等。

第七届无线大数据研讨会
--迎接2030的挑战--
2021年7月11-12日江西省南昌市泰耐克国际大酒店

清华-牛志升-移动通信的三大误区及其对策

传输误区

网络与覆盖误区

东南-尤肖虎-5G技术演进：新机遇、新挑战

大上行

5G感知通信一体化

北邮-张平-未来无线通信系统发展的思考

中山-陈翔-面向联邦学习的上下行链路通信设计与分析

系统模型：无线通信+联邦学习

电子科大-梁应敞-智能共生无线通信

中科大-张文逸-语义信息基于率失真理论的初探

中国移动-韩双锋-面向未来的AI使能空口技术思考

北邮-彭涛-无线系统RRM智能框架无线干扰挖掘预测与无线资源智能分配

问题与挑战

研究目标和内容

浙大-张宏纲-Semantic Communications with Adaptive Universal Transformer

清华-牛志升-移动通信的三大误区及其对策

传输误区

信道传输容量永远是瓶颈:只要提高容量，就能解决(大部分)问题
1. 但是这条路已经接近极限
2. 频谱资源稀缺且昂贵;功率受限于辐射及电池寿命等
3. 高频段的覆盖成本、信号处理代价、切换代价、以及能耗代价
4. 更关键的是:大容量≠大吞吐量;≠大连接;≠高可靠;≠低延时
从容量到吞吐量？
1. 后香农时代的网络理论:随机服务理论or排队论?
2. 业务产生、服务需求、网络资源、甚至网络拓扑均是随机的、突发的
3. 因此，所需配置的网络资源、甚至网络拓扑也应该是动态调整的
4. 业务需求具有随机性、且可容忍一定QoS下降,无需一味提高容量（e.g.流量控制)
5. 业务随机性越大，同等资源下的用户QoS越差、资源利用率越低。因此降低随机性是根本!
随机服务理论（排队论）的几点启示
1. 从“最坏设计”到“差异化”服务
2. 为不同业务提供差异化服务
3. 大数据以及AI为获取情境信息提供了可能根据业务特性选择适当的扩容方式(实时业务:分割信道;非实时业务:聚合信道)

网络与覆盖误区

只要不断缩小蜂窝，就能持续提高网络容量
但 UDN 会引入复杂的干扰及巨大的部署成本，并减弱对移动性支持
1. 干扰虽然可以被抵消，但代价越来越大
2. （高）移动性支持是移动通信核心
3. 更关键的：UDN 并非能够持续提高容量（边际效应递减、甚至会出现反效应
从硬性覆盖到柔性覆盖？
1. 网络的信号覆盖、资源接入以及服务模式均随业务需求以及网络状态动态改变的智能高效超蜂窝网络(Hyper Cellular Network) –国家973计划项目(2012-2016)
超蜂窝网络柔性覆盖的最优基站密度
1. 传统硬性覆盖强度由基础覆盖和峰值容量需求直接确定
2. 适当密集部署反而能够降低全网能耗
超蜂窝架构：
1. 业务潮汐现象可提升网络效能
2. 业务突发特性可提升网络效能
动态改变用户与业务基站的关联(association)关系，主动将低负载基站业务转移到临近活跃基站，为低负载基站创造更多休眠机会的同时，增加活跃基站资源利用率
移动性真的无法利用吗？未来如果基站也动起来会如何（真正的“移动”通信）？
1. 移动性及其带来的业务变化越来越趋于能够被提前预测
2. 未来物联网终端好多都是不动的，还能叫移动通信吗？服务节点应该动起来！
3. 未来网络中会有越来越多的移动节点（移动RS、移动BS、移动云）
4. 在信道存在衰落的情况下，不同packet 的服务率存在相关性

东南-尤肖虎-5G技术演进：新机遇、新挑战

大上行

大规模 MIMO 是基站功耗与成本的决定性因素
大规模 MIMO 的效用取决于真实场景下并发处理的用户数
统计瞬时信道估计，大幅度降低大规模 MIMO 实时处理的计算复杂性
链路动态配置资源
1. 网络辅助全双工
2. 例如网络对下行链路发送信息的已知特征，对上下行交叉链路干扰进行抵消；
3. 终端侧半双工
4. 增加新的频谱资源：比如毫米波或者sub 10GHz
相对于OMA，NOMA的潜在容量提升空间巨大；