2022年5月24日，在第31次GTI網(wǎng)絡工作組5G討論會上，中信科移動系統(tǒng)解決方案聯(lián)創(chuàng)中心技術總監(jiān)李翔發(fā)表了題為《Performance improvement based on intelligent cell collaboration》的主題演講，闡述了多頻段、多場景5G組網(wǎng)下，利用智能化手段優(yōu)化網(wǎng)絡，提升用戶感知的新思路，并分享了中信科移動智能化小區(qū)協(xié)同系列解決方案。
李翔講到：“當前5G網(wǎng)絡的性能提升，已從局部優(yōu)化向多小區(qū)充分協(xié)同、集中式調(diào)度演進，同時5G與智能化技術的融合，是實現(xiàn)高效協(xié)同、感知跨越、網(wǎng)絡自智的重要路徑”。無線網(wǎng)元自身可基于現(xiàn)網(wǎng)大數(shù)據(jù)進行內(nèi)環(huán)感知，網(wǎng)絡可構建多頻段、多場景、多小區(qū)協(xié)同架構平臺，結合AI技術的應用，形成自智協(xié)同網(wǎng)絡。中信科移動針對小區(qū)間調(diào)度優(yōu)化、小區(qū)間宏微協(xié)同、小區(qū)間多點協(xié)作，小區(qū)間互助節(jié)能等方面取得了部分研究進展。
在單層網(wǎng)場景下，重點關注移動用戶的感知優(yōu)化及室內(nèi)外同頻干擾優(yōu)化兩大類問題，一方面通過柵格化網(wǎng)格屬性、終端運動軌跡預測等智能化手段，可有效進行AMC預調(diào)整，提升移動用戶感知；另一方面，通過引入AI引擎，智能判別室內(nèi)受干擾用戶狀態(tài)，動態(tài)調(diào)整室內(nèi)外多小區(qū)間的時頻域調(diào)度策略，進行同頻干擾協(xié)同。
李翔在演講中進一步分析了多層網(wǎng)下利用小區(qū)協(xié)同提升頻譜利用率、提升能效的思路，通過結合指紋數(shù)據(jù)庫，建立柵格化網(wǎng)格規(guī)則，減少測量綁定，可實現(xiàn)多層網(wǎng)CA架構下的輔載波快速配置、弱場下的終端用戶“快速逃逸”切換、MU快速配對等技術增強；為避免傳統(tǒng)靜態(tài)節(jié)能策略帶來的節(jié)能效果受限，通過共覆蓋識別、用戶行為大數(shù)據(jù)預測等智能化手段，可動態(tài)能給出節(jié)能時間、資源閾值、目標小區(qū)等信息，實時完成基站休眠和喚醒，改善OPEX支出。
最后，李翔分享了中信科移動對智能化網(wǎng)絡性能提升的理解。當前，中信科移動積極布局小區(qū)協(xié)同方案，配合運營商推進小區(qū)協(xié)作、室內(nèi)外同頻干擾抑制、網(wǎng)絡級協(xié)同節(jié)能等方案并進行現(xiàn)網(wǎng)驗證；同時，積極探索人工智能與5G無線方案的結合，面向運營商“自智網(wǎng)絡”愿景，在智能運維及基站內(nèi)生智能上開展研究。初步研究及驗證成果表明，柵格化技術及智能化算法可提升邊緣用戶感知和節(jié)能場景下的網(wǎng)絡指標。
未來，李翔認為隨著5G小區(qū)規(guī)模和用戶數(shù)的逐步擴大，僅依靠分布式的小區(qū)協(xié)同手段不能夠完全滿足持續(xù)優(yōu)化的訴求。通過構建邏輯上高層的專用協(xié)同處理單元，可進一步完成簇場景下，小區(qū)資源、用戶分布、信道質(zhì)量、干擾等信息的收集、計算和協(xié)同調(diào)度，實現(xiàn)譬如多點協(xié)作調(diào)度、聯(lián)合波束賦形優(yōu)化、聯(lián)合干擾優(yōu)化等技術增強，兼顧局部與全局性能，提升整體網(wǎng)絡的資源利用率、能耗效率及用戶感知。
