带你读《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望 (一)

简介: 《6G需求与愿景》第三章6G 设计思路与愿景3.5 6G 网络的演进展望

从上述对 6G业务愿景、网络愿景和能力愿景的展望中看出,与5G网络相比,由于代表智慧或意识的的引入,6G     网络的智能性与泛在性将成为其核心特征。可驻留于网络任意位置的通信节点或计算节点中,或驻留于用户周边形成的虚拟世界行为空间中,人物接入构成的物理世界行为空间与驻留的虚拟世界行为空间之间存在自我相关、社交相关和拓扑相关等。由于与人类及社会耦合更紧密,6G      网络将呈现出与现有人类社会、生物群体等复杂系统相似的特性。基于6G网络概念示意如图 3-8所示[1]

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3-8基于6G网络概念示意

 

1G/2G时代,由于移动网络中只存在单一语音信息流,整个系统处于低平衡态。随着 3G/4G的演进,语音业务逐步让位于数据业务,呈现出分叉演化的特征。5G时代,虽然全球统一到一种标准,但引入了 3种不同的应用场景——eMBBmMTCuRLLC,也呈现出分叉演化特征。所以,5G网络最初的运行过程是开放但非平衡的,通过一系列技术演进最终将达到新的平衡态。考虑到 6G网络包含了4类通信对象,存在通信对象之间的复杂交互、丰富多样的信息流之间的动态交换等,这些高维信息空间中的动态变化将在一定时间后达到临界阈值,从而使得 6G网络发生非平衡相变。由此,6G网络将转变为一种有序结构,在信息空间或状态空间达到高水平的平衡态。简单示意如图 3-9所示。

 

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3-9   移动通信网络演化平衡态示意

 

由于引入了第四类通信对象——6G 网络将构成人4类通信对象协同通信的复杂系统,信息量剧增,为了应对 6G的诸多技术挑战,需要在无线接入与网络技术方面进行重大变革,6G网络演进的三大核心趋势为:接入有序融合、资源有序编排、架构有序演进[1],分别阐述如下。

3.5.1  接入有序融合

 

为应对 6G时代信息传播的非线性挑战,6G网络应是人4类通信对象在多样场景下有序融合的网络。6G网络将承载于频率时间码域间等物理资源之上,并将多模态数据与多接入方式进行有序融合,以保持 4类通信对象的信息同步。

6G网络中,被承载于现有的物理资源之上,与物理世界的通信对象对等存在,可部署于任意异构终端、边缘节点或网络设备中,以达到随身而动、随需而变的个性化通信功能。6G网络利用人体五感与多种编码技术,将人类的感官输入转换为信息,并将感觉反馈信息再转换为人类可感知的信息,其中包括触觉、听觉、视觉、嗅觉和味觉等多模态数据。同时,基于脑机接口和脑电信号,建立生物脑与电子设备的通信和控制系统,使具备与人的意识进行信息交互的能力。通过脑机双向信息的感知、解析与融合,达到机器智能与生物智能的互联与协同。在此基础上,通过对感官、情绪和心流等主观感受进行编码、计算与传输,实现之间意识信息的相互转移、共享与融合。

多感官协调配合是人类大脑感受周围环境和认知事物的一般方式,人类不需要刻意进行处理,各类感官即可默契配合、完美协作,这是因为人类神经和人体器官组成是非常复杂精密的。而对于 6G网络,源自人4类通信对象的多模态信息在非线性传播的条件下,其信息同步程度将影响人类感官的和谐度,6G网络需要对此进行精密处理。6G网络将通过智能化的多接入与多路径传输机制,将人4类通信对象提供的多模态数据,进行接入融合与协同学习,保持信息有序同步。

支持多模态数据有序接入的多路径传输如图 3-10所示,通过多种接入方法、多路径路由和传输,快速汇聚为部署的边缘计算节点,由其将多模态信息转换为共用语义空间中的向量信息,实现多模态数据的表征。其中,多路径路由和传输要解决多模态数据的乱序问题和同步问题,使其具有平滑性、时间和空间相干性等,便于融合与对齐。

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3-10支持多模态数据有序接入的多路径传输

 

通过与网络传输设备的有效协作,可利用多智能体深度强化学习方法来

 设计智能多路径传输和路由。在多路径传输控制协议的基础上,初步实验结果如3-11 所示,基于的多智能体多路径传输方法,与其他多路径传输方法相比,可有效实现吞吐量提升,并降低流量的时延抖动,为多模态数据的有序接入提供了保证。

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3-11多路径传输方法性能对比

 

如图 3-11所示,利用MPTCPMulti-PathTransmissionControlProtocol)工具,在CPUInteli7-87003.2GHz,内存为32GBDDR4L2666 MHz,操作系统为64bit

Ubuntu16.04的台式机上部署仿真环境。建立 3条带宽均为 8Mbit/s、丢包率均为0.5%的并行路径,设置传输时延为   20110    ms,进行传输实验,每次实验重复

60次。实验对基于多智能体强化学习的多路径传输控制(DeepCC)与两种深度强化学习DRL-CCSmartCC4种启发式多路径传输算法进行了对比分析[1],结果表明,DeepCC可大幅提高吞吐量,降低时延抖动。


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