《電子技術應用》
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基于分層強化學習框架的6G確定性網絡技術研究
2022年電子技術應用第12期
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
摘要: 隨著遠程醫療、智慧工廠等時延敏感類業務的發展,對移動確定性網絡的需求不斷提高。3GPP R16版本提出5G協同TSN的5G TSC網絡架構,實現了移動網絡的確定性服務。然而,5G TSC網絡架構依然面臨許多技術問題:不支持聯合業務調度、不支持廣域網長距離傳輸、不支持應用協同等。因此,梳理3GPP支持移動確定性網絡的推進過程,明確問題存在的原因,并面向6G網絡給出基于人工智能算法的解決方案。
中圖分類號: TN929.5;TP18
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.
6G deterministic network technology based on hierarchical reinforcement learning framework
Xing Yanxia1,Hu Xinghong2
1.China Telecom Corporation Limited Research Institute,Beijing 102209,China; 2.School of Information and Communication Engineering,Beijing University of Posts and Telecommunications,Beijing 100876,China
Abstract: With the development of delay-sensitive services such as telemedicine and smart factories, the demand for mobile deterministic networks continues to increase. The 3GPP R16 version proposes the 5G TSC network architecture of 5G coordinated TSN, which realizes the deterministic service of the mobile network. However, the 5G TSC network architecture still faces many technical problems: not supporting joint service scheduling, not supporting long-distance WAN transmission, and not supporting application collaboration. Therefore, this paper sorts out the promotion process of 3GPP supporting mobile deterministic networks, clarifies the reasons for the existence of problems, and provides solutions based on artificial intelligence algorithms for 6G networks.
Key words : deterministic network;6G;5G TSC;reinforcement learning

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)




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