5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理

刘孬孬沉迷学习

已于 2025-05-07 09:07:10 修改

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文章标签： 5G 学习笔记

于 2025-05-06 23:06:53 首次发布

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5G标准学习笔记06-基于AI/ML波束管理

前言

前面对于孬孬学习了波束管理的概述，下面要进一步来看一下传统波束管理和现在3GPP中推动的AL/ML波束管理之前的区别联系。

一、传统波束管理方法

流程

传统BM流程主要包括以下步骤：

	波束扫描（Beam Sweeping）：gNB通过顺序发送多个窄波束（SSB或CSI-RS），覆盖整个服务区域，UE测量每个波束的信号质量（如L1-RSRP或L1-SINR）。
	波束选择（Beam Selection）：UE根据测量结果选择最佳波束对（gNB发射波束和UE接收波束），并通过上行信道反馈给gNB。
	波束切换（Beam Switching）：当UE移动或信道条件变化时，gNB和UE根据最新的测量结果动态调整波束对。
	波束跟踪（Beam Tracking）：在数据传输过程中，持续监测波束质量以维持对齐，必要时触发波束切换。

缺点

高开销：波束扫描需要测量大量波束，导致信令开销和功耗较高，尤其是在大天线阵列和窄波束场景下。
高延迟：顺序扫描和反馈过程耗时较长，特别是在高移动性场景中，可能无法及时适应信道变化。
频谱效率低：频繁的测量和反馈占用无线资源，降低系统整体频谱效率。
扩展性有限：随着天线阵列规模增加，传统方法的计算复杂度和测量开销呈指数增长。

二、基于AI/ML波束管理方法

1.空域波束预测

BM-Case1: 基于Set B波束的测量结果，对Set A波束进行空域下行链路波束预测；
基于B（当前的测量结果）预测不同空间位置A的最佳波束对；
gNB侧SBP利用UE反馈的测量数据预测最佳发射波束（图1a）。UE侧SBP利用gNB反馈信号进行测量，然后利用测量数据预测最佳发射波束（图1b）。
在这里插入图片描述
图1

2.时域波束预测

BM-Case2: 基于Set B波束的历史测量结果，对Set A波束进行时域下行链路波束预测。
基于B（当前测量结果）预测未来时间点的A的最佳波束对，适用于高移动性场景。UE侧TBP根据历史测量预测未来波束（图2c）; gNB侧TBP根据历史测量预测未来波束（图2d）。
在这里插入图片描述
图2

基于 AI/ML 的 BM的流程：

基于 AI/ML 的 BM的典型流程包括：

数据收集与模型训练：

收集历史数据（如参考信号测量结果、UE位置、移动轨迹等）。
离线训练AI/ML模型（如神经网络、长短期记忆网络LSTM等），学习信道和波束对之间的映射关系。

波束预测：

空间域波束预测（SBP）：基于当前测量结果预测不同空间位置的最佳波束对。
时间域波束预测（TBP）：预测未来时间点的最佳波束对，适用于高移动性场景。

波束选择与验证：

AI/ML模型输出预测结果，gNB或UE根据预测选择波束对，并通过少量测量验证预测准确性。

模型更新与管理：

在线或离线更新AI/ML模型以适应信道变化，涉及模型选择、激活/去激活和性能监控。

优点

提高准确性：AI/ML模型能够学习复杂的信道动态和环境模式，显著提高波束预测准确性，特别是在非视距（NLOS）场景中。
降低开销：通过预测替代全面波束扫描，减少参考信号测量和反馈的信令开销，降低UE功耗。
减少延迟：快速预测最佳波束对，缩短波束选择和切换时间，适用于高移动性场景。
灵活部署：支持gNB侧或UE侧模型部署，适应不同网络架构和设备能力。
可扩展性：AI/ML方法能够处理大规模天线阵列和高频段场景，适合未来6G网络。

参考资料

AI/ML for Beam Management in 5G-Advanced: A Standardization Perspective
https://www.txrjy.com/thread-1363673-1-1.html

总结

本章介绍了波束管理的非AI/ML和AI/ML的具体流程，AI方法相比传统方法能够带来更高的准确性和降低开销，但是对应AI中模型的部署复杂性，泛化性，部署功能等还需要继续标准化推进，Release 18已经正式将AI/ML应用于BM作为5G-Advanced的关键工作项，相信未来还会进一步研究，大家可以和孬孬一起学习呀！