5G和机器学习:名将蜂窝基站从智能变成天才
案头说安全   当日第一   2020-07-30

5G和机器学习:名将蜂窝基站从智能变成天才

5G迎来了新的“天才”网络,以应对不断充实的纷繁,展望和临时决策制定水平,这不仅带来了提高的运动宽带应用中所承诺的性质提升,而且还涉及物联网和重大任务用例。开拓进取步骤的骨干是机器学习算法的采取。

凭借实时网络优化作用(例如资源负载,功率预算平衡和干扰检测)变得更加动态,这使网络在4G日月变得“智能”。5G增长了对新天线功能,高纯度和异构网络拓扑以及基于有效负载类型和运用的上下行信道分配和安排的支持。虽然下物理层到应用层的5G网络所有层都有成千上万机器学习用途,但基站正在成为机器学习的严重性应用程序。

如果进展协调更多的风源,意味着更好的性质

下一代5G基站的标记之一是采取高级天线功能。该署功能包括但不限于大规模多跃入多出口(MIMO)电网阵列,波束成形和波束控制。

 

5G和机器学习:名将蜂窝基站从智能变成天才

大范围MIMO是采取具有大量有源元件的电网阵列。取决于他部署之频带,大范围MIMO计划可以运用24个有源天线元件到多达数百个。

普通,MIMO的用途之一是能够发送和接受并行和冗余的信息流,以消灭由干扰引起的错误。但是,大范围MIMO的另一种特定用途是波束成形,而在更高级的体系中,是波束控制。

波束成形是一种利用一组相控阵来创造能量束的力量,该能量束可用于聚焦和壮大与特定移动设备之间的基站之间的信号传输和接受。

波束控制是在任何移动环境中控制该波束跟随该专线阵列覆盖范围内的装备的力量。丰盛运用大范围MIMO并优化波束形成和波束控制之后,网络运营商和顾客都将受益于网络容量的充实和数据流的充实,干扰的回落,规模之壮大以及更优化的直径效率的壮大范围。

但是机器学习对此有甚帮助?想象一下,如果您要在10桨船和20桨船之间展开比赛。尾桨为10桨的船不仅由节奏协调,而且还不仅根据目前正在发生之状况,而且还试想在后头发生之状况,对航向和踏频进行实时校正。

相反,有20桨的船有一度船长,她不能协调节奏,只能依据已经发生之日常信息进行校正。众目睽睽,前者将赢得比赛,而后者的桨叶不仅提高很小,而且在少数情况下实际上是相互干扰的。大范围MIMO也是如此。为了充分实现大范围MIMO效益,波束成形和波束控制的劣势,基站采用了机器学习技术,以提供实时和预测性的剖析和建模,故而更好地安排,和谐,安排和选择使用哪些阵列以及何时使用。

精准定位

新的5G网络标准要求与较大的宏小区和多个空中接口协议一起工作之较小小区的更高密度部署。愿景是将较小的小区设计为室内位置或密集的都市环境,在这些条件中GPS固定并不总是可靠的,并且射频(RF)空气远非可预测的。了解与网络交互的装备的岗位不仅对于应用层用例至关重要,而且对于实时网络操作和多元化也主要。故此,首要的是找到一种办法,不仅能够准确定位用户设备所在的岗位,而且能够跟踪用户设备在覆盖范围内的运动。

 

5G和机器学习:名将蜂窝基站从智能变成天才

故此,正在采取机器学习来行使RF数量和三角测量技术来估计用户设备的岗位。尽管这不是一番新概念,但与以前的主意相比,机器学习算法的采取在准确性,准确性和科普采用的样子方面产生了突破性的改良。这一点更加重大,因为这些改进是在比往年任何时候都复杂和变态可变的数量级环境中贯彻的。

一度网络来统治一切-听起来并不容易

5G开拓进取之推动因素之一是获得一个框架来满足3个用例的转移且经常相互冲突的急需,包括提高型移动宽带(eMBB),科普物联网和重大任务使用。

该署用例以前是由专用的异构网络提供服务,如今将由5G网络体系结构提供支持,同时继续要求相互矛盾的效应。

计划用于支持EMBB用例的网络需要展开规范化,以促成迅速,官方低延迟和可盈利的增量。一边,科普物联网网络需要低成本,窄带宽,低控制平面开销和高可靠性。第一任务网络需要高速,低延迟和高可靠性。为了使这一愿景成为现实,已将5G计划为在控制平面和通道配置中具有莫大可变性和灵活性。

故此,首要的是5G网络必须能够根据不断变动的尺度(例如历史负载数据,RF谱,位置和任何各种要素)展望有效载荷类型和利用状态,以便高效,动态地安排和采取5G频道资源。

故此,机器学习不仅被用于预测用户设备的性状和作用,可能的用例要求和RF谱,而且还可能预测最有可能请求的情节类型,并利用边缘缓存技术使内容更贴近尾声用户。

例如,根据历史趋势数据,可能会发现,出于基站到大学的距离以及Netflix或Disney +上的眼前趋势标题,在一角的少数时间应制作特定的影视。贴近该基站可用以调减网络拥塞,缓冲和延迟。同样,贴近交叉路口的某部基站在一角中的某些时段会变得拥挤,可能需要更多的话务量和V2X探测器数据来赞助辅助ADAS或自动驾驶应用。

开拓进取的副一地

表现一个行业,随着5G和机器学习的三结合,咱们正处在关键的上进点上,这使我们接触上了由日益复杂的效应和服务性带来的网络能力和频率的渐进式发展之征程。但这是一番提高,而不是一场革命,而这是很早的生活。该署5G机器学习应用仅仅是动力的起始,不仅可以在基站支持的物理层释放出潜力,而且随着这两种基础技术之休戚与共并进入到应用层,咱们进来了天才网络时代。

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【义务编辑: 未丽燕 TEL:(010)68476606】

 

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