文獻標識碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.223371
中文引用格式: 邢燕霞,胡興洪. 基于分層強化學習框架的6G確定性網絡技術研究[J].電子技術應用,2022,48(12):1-4,10.
英文引用格式: Xing Yanxia,Hu Xinghong. 6G deterministic network technology based on hierarchical reinforcement learning framework[J]. Application of Electronic Technique,2022,48(12):1-4,10.
0 引言
隨著工業制造、車聯網、智能電網等時延敏感類業務的發展,對移動通信網絡的實時性和確定性需求不斷提高[1]。例如,工業互聯網的數據上傳和控制指令下發、遠程機器人手術、無人駕駛等,需要將端到端時延控制在1~10 ms,將時延抖動控制在微秒級,但傳統的網絡只能將端到端時延減少到幾十毫秒[1]。因此,面向未來6G時代,提供“盡力而為”業務保障的傳統網絡,將逐步演進發展為可靠、安全、有界的確定性網絡。
確定性網絡技術已成為當今學術界和產業界研究和關注的熱點之一,各大標準組織均設立了專門的工作組進行相關技術的推進,包括:
(1)IEEE設立時間敏感網絡(Time-Sensitive Networking,TSN)工作組,用于解決二層網絡的確定性問題。在IEEE 802.1標準框架下,制定了圍繞時間同步、流量整形、資源預留等多項關鍵技術的協議族。目前,TSN主要應用于汽車控制領域、工廠內網、智能電網等場景[2]。
(2)IETF設立確定性網絡(Deterministic Networking Working,DetNet)工作組,致力于解決三層網絡的確定性問題,并與TSN工作組合作,定義了二層網絡和三層網絡的通用框架。DetNet借鑒了TSN的機制和架構,通過實現時鐘同步、資源預留、多徑路由等技術,為三層數據提供確定性的延遲、抖動、丟包以及高可靠性保障。目前,DetNet主要應用于專業和家庭音頻/視頻、車載多媒體、工業控制系統,以及TSN工作組考慮的應用[1]。
(3)由于TSN技術不能提供廣域網和無線場景下的確定性保障,而5G具備部署靈活、移動性支持等優勢,在自動巡檢、機器人等工業領域具有廣泛的應用前景。因此,3GPP在R16中引入了TSN技術,提出5G時間敏感通信網絡(Time-Sensitive Communication,TSC),支持移動網絡的確定性[3];在R17中進一步增強了網絡架構,支持UE-UE的確定性[4];在R18中開始了DetNet的研究,以支持三層網絡的確定性。
(4)國內標準組織(例如CCSA、ITM-2030、確定性工業聯盟等組織)均在開展確定性相關的研究和產業推進。
本文基于3GPP提出的5G與TSN協同網絡,分析其提供的功能和存在的問題,并面向6G網絡提出相應的解決方案。
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作者信息:
邢燕霞1,胡興洪2
(1.中國電信股份有限公司研究院,北京102209;2.北京郵電大學 信息與通信工程學院,北京100876)